贫困是否影响农村中老年人的精神健康——基于CHARLS数据的实证研究

发布时间：2020-02-22 08:25

【摘要】：农村老年人在经济上是最为弱势的群体,他们的贫困发生率远远高于城市老人。贫困不仅体现为物质上的剥夺,更会引起认知退化和抑郁等精神健康上的问题。文章使用中国健康与养老追踪调查数据,实证考察经济状况对农村中老年人精神健康的影响。多层线性模型估计结果表明:家庭人均年收入每提高一千元,反映认知状况的情景记忆显著提高0.132分、精神状态显著提高0.121分,而反映抑郁程度的CES-D则显著下降0.293分。进一步分析表明,收入对精神健康的促进作用对高收入者更大。考虑到农村更加严重的老龄化程度,通过减贫实现农村中老年人精神健康状况的改善将具有重要的现实意义。
【图文】：

地理分布图,精神抑郁,地理分布

表2经济状况与精神健康变量样本数均值标准差最小值最大值PanelA:经济状况家庭人均年收入75754.3610.330203贫困75750.630.4801P0－P5075750.580.4901P50－P7575750.240.4301P75－P10075750.180.3901PanelB:精神健康情景记忆75753.201.80010精神状态47268.242.36312CES－D660318.465.961040注:数据来自CHAＲLS2013年调查农村样本;家庭人均年收入单位为千元。图1农村中老年人精神抑郁的地理分布注:本图反映各地区农村中老年人CES－D得分均值;无数据地区为北京市、上海市、天津市、海南盛台湾盛宁夏回族自治区、西藏自治区、香港特别行政区和澳门特别行政区。·54·贫困是否影响农村中老年人的精神健康———基于CHAＲLS数据的实证研究

直方图,反向影响,内生性,残差

根据不同社区c的随机截距项ζc的经验贝叶斯预测值ζ～c和系数估计值，可以得到第一层个体i残差的预测值:ε～ic=ξ～ic－ζ～c。其中，ξ～ic=mental_healthic－^β0+^β1economic_statusic+^β2X()ic(6)将第一层残差和第二层随机截距项的预测值分别除以它们的标准差得到标准化残差，并将第一层个体和第二层社区的标准化残差的直方图绘制于图2中。可以看到，两者都近似服从正态分布，表明本文使用多层线性模型的合理性。图2标准化残差(五)精神健康对经济状况反向影响的内生性问题正如前文所述，识别经济状况对个体精神健康的因果影响需要创造或者找到收入的外生变化，这在本文的数据环境下较难实现，所以本文的目的仅在于在控制一系列变量的情况下，分析经济状况是否仍然和精神健康显著相关。前文的结果表明，在控制社会人口因素和社会经济因素的情况下，，家庭经济状况还是和中老年人个体的精神健康显著相关。本文利用CHAＲLS数据追踪调查的性质，尝试着处理本文估计中精神健康对经济状况的反向影响内生性问题。CHAＲLS目前仅公布了前两轮全国调查的数据，本文实证分析的主要部分使用的是CHAＲLS2013年调查农村部分的截面数据。我们从2011年的数据中计算家庭的人均年收入变量，然后做该变量对2013年数据中老年人精神健康影响的回归。如果经济状况变量的估计系数统计显著，则只能解释为收入对精神健康的影响，而不是精神健康对收入的影响。因为2013年中老年人的精神健康状况是不会影响该家庭2011年时的家庭人均年收入的。表7为使用2011年的经济状况指标时的估计结果。同样，我们用三种形式刻画家庭的经济状况，人均家庭年收入、是否贫困、收入分段虚拟变量。可以看到，与前文的估计结

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