巩固脱贫成果背景下农村老年人健康素养调查研究

邓天慧，赵 冰，吉华斌

(南京财经大学，江苏 南京210023)

一、 引言

中国老龄化程度正在进一步深化，截至2019 年底，我国60 岁及以上老年人口达到2.54 亿，占总人口数的18.1%。 马骏指出，不同年龄层次居民的人均卫生费用存在较大差异，老年人卫生费用远大于年轻人。 其中慢性病是导致老年人医疗卫生费用高的一个重要方面。 虽然农村医疗保险制度解决了一些大病问题，但是对很多慢性病相关问题的忽视，增加了老年人因慢性病而患大病的概率。 2018 年7 月，国家卫生健康委员会主任马晓伟在全国健康扶贫三年攻坚工作会议上表示，截至2018 年4 月底，因病致贫、因病返贫贫困户占建档立卡贫困户总数的42%。 由此可见，做好健康扶贫具有必要性。参照《健康素养66 条》，论文认为健康素养是个人获取和理解健康信息，并运用这些信息维护和促进自身健康的能力，由知识性健康素养、信念性健康素养、行为性健康素养三方面构成。 为进一步了解我国农村老年人的健康素养状况，提高老年人自我健康管理意识，文章着重对农村老年人的健康素养状况进行研究，深度剖析老年人三方面健康素养问题，寻找提高我国农村老年人健康素养水平的重点方向。

论文基于多维贫困理论，运用AF 方法(由Alkire 和Foster 提出)构建多维健康素养指数模型。 与此同时，基于层次分析法和主成分分析法思想将老年人健康素养分为三个维度:行为性健康素养，知识性健康素养，信念性健康素养。并根据CHARLS2018 数据估算了老年人多维健康素养状况。

论文相比已有文献的贡献主要是两个方面:第一，基于AF 方法建立了多维健康素养指数模型，有助于深入地分析老年人健康素养状况。 该方法也可以用于其他年龄段健康素养问题的评估。 第二，研究了健康素养水平对疾病发生概率的影响，进一步表明健康素养问题在居民健康问题中的重要性。

二、 数据来源

论文采用了2018 年中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study， 以 下 简 称CHARLS2018)数据和重庆市梁平区调研数据。 两套数据相辅相成，基于两套数据的结果可以为认识我国老年人健康素养问题提供更丰富信息，可以从宏观到微观、从全国层面到局部地区多角度获得研究发现。

(一)CHARLS2018 数据筛选过程

首先根据CHARLS2018 调查问卷，选取了性别、年龄、现居住地等基本情况数据，将该部分数据提取出来，同时提取其对应的个人编号和家庭编号，以供筛选。 其次对与健康相关及家庭基本情况问卷内容进行分析，选取与重庆市调查问卷相对应的指标提取数据，同时提取相对应的个人编号以及家庭编号。 由于数据来自不同的问卷，根据问卷个人编号以及家庭编号对相关数据重新进行匹配。 最后将所有数据汇总整理到Excel 表格当中，形成一份新的完整的数据。 最终从19818 份数据中共筛选出8062 份数据。

(二)重庆数据情况

由于CHARLS2018 数据并不是主要针对健康素养相关方面收集的数据，它缺少能更好地识别健康素养的指标，针对性不强；且CHARLS2018 数据是一份具有全国代表性的数据，地方代表性不强，因此，选择重庆市贫困地区进行健康素养专项调研，获得一份针对性强、地方代表性强的数据，使得两份数据相互补充，让得到的结果更加准确，为进一步了解我国农村地区老年人健康素养状况提供更多有效信息。

通过对重庆市梁平区部分农村地区60 岁及以上老年人进行实地调研，共得到数据312 份，经筛选最终得到297 份有效数据。

三、 研究方法

(一)多维健康素养指数模型的建立介绍

论文参考AF 方法，测算多维健康素养指数(MHI)，了解农村老年人多个维度健康素养状况，进而发现其存在的问题。

假设社会中有

n

个个体，个体

i

的福利状况由

d

个指标度量，个体

i

在每个指标

j

上的取值由

x

表达。 有

x

∈

R

，

i

=1，…，

n

，

j

=1，…，

d

。 在健康素养识别中，依托于两个临界值:

z

临界值和

k

临界值。 前者用于确定个体在特定指标上是否遭受剥夺，令

g

等于个体

i

在指标

j

上的被剥夺状态，若低于临界值，有

g

=1，即个体在特定指标上遭受剥夺；反之视为未遭受剥夺，有

g

=0。 权重向量

w

的设置目的是用于体现各指标重要性。 设定指标

j

的权重为将权重作用到个体

i

对应的各个指标，完成赋权过程。 个体

i

在所有

d

个指标上的加权分数即为个体

i

的加权剥夺总分，以

c

表达，。 第二个临界值是

k

临界值，用于比较

c

剥夺程度以确定个体的多维健康素养状态:若

c

≥

k

，个体遭受程度超过容忍范围，

i

被视为多维健康素养；反之则相反。 将求和除以样本人数就是多维健康素养指数MHI，基于上述信息可得到多维健康素养指数MHI:

性质方面，可以将MHI 拆分为健康素养广度和深度:

q

是健康素养水平低的人口数量，

H

为多维健康素养发生率，即健康素养的广度，

A

为多维健康素养人群平均被剥夺程度即深度。严格按照UNDP 和牛津大学公布的全球多维贫困指数(GMPI)测算步骤。 一重临界值(

z

)选取健康素养水平中位数的50%，低于一重临界值(

z

)则赋值为1，否则为0。 再选取二重临界值

k

=1/3 以及

k

=2/3，大于等于二重临界值多维健康素养水平较低。 设权重的方式是维度间等权重。

(二)基于综合评价思路构建综合评价指标体系

从健康素养的研究角度出发，以科学性、合理性、可比性、可操作性为原则，据重庆市调查问卷将健康素养相关问题以属性分为三个维度:行为性健康素养、信念性健康素养、知识性健康素养，在每个维度下选取合适问题。 具体指标选取如表1 所示。

表1 重庆市健康素养综合评价指标体系

?

CHARLS(2018)数据的指标选取步骤与重庆市一致，选取结果见表2。

表2 CHARLS2018 健康素养综合评价指标体系

?

四、 老年人健康素养状况

(一)MHI 模型结果分析

1.健康素养水平整体较低

光学透雾使用透雾镜头配合支持透雾的摄像机组合成的光学透雾组合，呈现最为明显的效果，光学透雾能够观察到雾气后方的景物，具有层次和立体感。

根据综合评价得出重庆农村老年人健康素养水平整体均值为60.24(满分为100.00)，中位数为58.13；CHARLS2018数据整体均值为56.73，中位数为65.15，整体处于较低水平，与MHI 数据分析得到的结果相吻合。 详见表3、表4。

表3 重庆数据MHI 分解数据

注:MHI 值越小表明健康素养水平越高。

?

表4 CHARLS2018MHI 数据分解

注:MHI 值越小表明健康素养水平越高。

?

2. 年龄与健康素养水平负相关；学历与健康素养水平正相关

结果显示，年龄与健康素养水平成正比。 当

k

=1/3 或

k

=2/3，多维健康素养指数(MHI)、多维健康素养发生率(

H

)、多维健康素养的深度(

A

)均与年龄层次成正比，随着年龄的增大，多维健康素养的各类指标值上升。 而学历的结果与其恰好相反。

3. 男性健康素养水平整体高于女性

在CHARLS2018 当中男性的MHI 低于女性，即男性的健康素养优于女性。 而重庆的MHI 分解中男性MHI 高于女性，这与CHARLS2018 处于相反状态，但密度分布图中仍然反映了健康素养男性优于女性。 造成该结果的原因主要有以下两点:

(1)男女比例不均衡

(2)男性样本两极分化

男性受访者基本上处于两个极端。 一类是有足够的经济来源，另一类是已经患病的弱势群体，男性样本两极分化导致了其中位数低于女性。

4. 多数农村老年人至少存在一维健康素养问题

多数农村老年人至少存在一个维度健康素养问题，大部分农村老年人在行为性、知识性及信念性健康素养三方面至少一方面较为欠缺，存在多方面健康素养问题的老年人占少数。

五、 结论与启示

在2020 脱贫关键年，全社会都在为巩固脱贫成果、防止返贫而努力的情况下，老年健康引起了广泛关注。 其中老年人的健康素养是影响其患病概率的重要因素。 在贫困农村地区，因病致贫、因病返贫现象时有发生，这是脱贫攻坚之中的“硬骨头”，文章也是从这一点出发，探究老年人的健康素养水平，了解老年人的健康素养状况。

研究发现健康素养与学历有正相关关系，政府可以加大对于农村教育的支持，提升整体的下一代农村青年的教育水平，在长远来看可以有效提升健康素养途径。 在短期内，可以加强与社区之间的联系，多举办一些有助于提高农村老年人健康知识的活动，关爱老年人，来快速提高老年人的健康素养水平。

新农合制度与精准扶贫政策的推进一定程度上解决了农村老年人“看病难”的问题，医疗保障为建设健康养老提供了大前提。 新医疗制度减轻了直接医疗负担，但间接医疗负担依然存在。 所以，政府层面在考虑解决贫困地区因病致贫、因病返贫问题上，也应当将间接医疗负担列入考虑范围，做到真正减轻人民的医疗负担。 从而进一步促进老年健康化建设，为提高健康素养水平助力。 在新进入的“十四五”时期真正做到健康养老，实现健康中国大目标。