【摘要】：農村老年人在經濟上是最為弱勢的群體,他們的貧困發(fā)生率遠遠高于城市老人。貧困不僅體現為物質上的剝奪,更會引起認知退化和抑郁等精神健康上的問題。文章使用中國健康與養(yǎng)老追蹤調查數據,實證考察經濟狀況對農村中老年人精神健康的影響。多層線性模型估計結果表明:家庭人均年收入每提高一千元,反映認知狀況的情景記憶顯著提高0.132分、精神狀態(tài)顯著提高0.121分,而反映抑郁程度的CES-D則顯著下降0.293分。進一步分析表明,收入對精神健康的促進作用對高收入者更大�？紤]到農村更加嚴重的老齡化程度,通過減貧實現農村中老年人精神健康狀況的改善將具有重要的現實意義。
【圖文】：

表2經濟狀況與精神健康變量樣本數均值標準差最小值最大值PanelA:經濟狀況家庭人均年收入75754.3610.330203貧困75750.630.4801P0－P5075750.580.4901P50－P7575750.240.4301P75－P10075750.180.3901PanelB:精神健康情景記憶75753.201.80010精神狀態(tài)47268.242.36312CES－D660318.465.961040注:數據來自CHAＲLS2013年調查農村樣本;家庭人均年收入單位為千元。圖1農村中老年人精神抑郁的地理分布注:本圖反映各地區(qū)農村中老年人CES－D得分均值;無數據地區(qū)為北京市、上海市、天津市、海南盛臺灣盛寧夏回族自治區(qū)、西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)和澳門特別行政區(qū)。·54·貧困是否影響農村中老年人的精神健康———基于CHAＲLS數據的實證研究

根據不同社區(qū)c的隨機截距項ζc的經驗貝葉斯預測值ζ～c和系數估計值，可以得到第一層個體i殘差的預測值:ε～ic=ξ～ic－ζ～c。其中，ξ～ic=mental_healthic－^β0+^β1economic_statusic+^β2X()ic(6)將第一層殘差和第二層隨機截距項的預測值分別除以它們的標準差得到標準化殘差，并將第一層個體和第二層社區(qū)的標準化殘差的直方圖繪制于圖2中。可以看到，兩者都近似服從正態(tài)分布，表明本文使用多層線性模型的合理性。圖2標準化殘差(五)精神健康對經濟狀況反向影響的內生性問題正如前文所述，識別經濟狀況對個體精神健康的因果影響需要創(chuàng)造或者找到收入的外生變化，這在本文的數據環(huán)境下較難實現，所以本文的目的僅在于在控制一系列變量的情況下，分析經濟狀況是否仍然和精神健康顯著相關。前文的結果表明，在控制社會人口因素和社會經濟因素的情況下，，家庭經濟狀況還是和中老年人個體的精神健康顯著相關。本文利用CHAＲLS數據追蹤調查的性質，嘗試著處理本文估計中精神健康對經濟狀況的反向影響內生性問題。CHAＲLS目前僅公布了前兩輪全國調查的數據，本文實證分析的主要部分使用的是CHAＲLS2013年調查農村部分的截面數據。我們從2011年的數據中計算家庭的人均年收入變量，然后做該變量對2013年數據中老年人精神健康影響的回歸。如果經濟狀況變量的估計系數統(tǒng)計顯著，則只能解釋為收入對精神健康的影響，而不是精神健康對收入的影響。因為2013年中老年人的精神健康狀況是不會影響該家庭2011年時的家庭人均年收入的。表7為使用2011年的經濟狀況指標時的估計結果。同樣，我們用三種形式刻畫家庭的經濟狀況，人均家庭年收入、是否貧困、收入分段虛擬變量�？梢钥吹剑c前文的估計結

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