我國流動老年人公共衛生服務利用及健康公平性研究

閔淑慧，胡依，成曉芬，郭芮綺，李貝*

第七次全國人口普查數據顯示，我國各類流動人口數量高達3.76 億［1］。隨著人口流動規模的持續擴大和老齡化進程的加速，流動老年人規模和比重不斷增長。這一龐大人群的健康狀況不僅給流入地城市管理和公共衛生帶來重大挑戰，也是城市統籌推進基本公共服務均等化需要重點解決的問題［2］?！丁笆奈濉毙滦统擎偦瘜嵤┓桨浮诽岢鲆晟瞥擎偦竟残l生服務提供機制，推動城鎮基本公共服務覆蓋未落戶常住人口［3］。同時，《“健康中國2030”規劃綱要》和《國家積極應對人口老齡化中長期規劃》等一系列文件指出，要建立和完善包括健康教育、預防保健等在內的老年健康服務體系［4-5］。流動老年人在“年齡”和“流動”雙重弱勢疊加下具有健康脆弱性風險，并且囿于自身素質，存在公共衛生服務利用率不高的問題［6］。具有預防性質的公共衛生服務可以有效減輕老年人醫療和養老照料負擔［7］。但目前，針對流動老年人公共衛生服務的研究多集中在服務利用現狀及影響因素分析方面，針對老年流動人口內部衛生服務利用和健康公平性的研究相對較少。本研究利用2018 年全國流動人口衛生計生動態監測調查數據（China Migrants Dynamic Survey 2018，CMDS 2018），分析我國流動老年人內部公共衛生服務利用和健康公平性，分解并探討其不公平的決定因素，以期為減少與收入相關的不平等提供建議。

1 資料與方法

1.1 資料來源 本研究開展時間為2022 年4 月，資料來源于CMDS 2018。CMDS 2018 采用概率比例規模抽樣方法在我國31 個?。ㄗ灾螀^、直轄市）和新疆生產建設兵團城市地區進行抽樣，以在本地居住≥1 個月、非本區（縣、市）戶籍類型、年齡≥15 周歲的流入人口為調查對象，調查樣本15.2 萬，涉及流動人口及其家庭成員約48 萬人。本研究篩選數據庫中年齡≥60 周歲且無研究變量缺失的5 840 例流動老年人為研究對象。

1.2 研究方法

1.2.1 變量選取 本研究選取的被解釋變量為：公共衛生服務利用情況、健康狀況。（1）公共衛生服務利用包括健康教育、居民健康檔案、家庭醫生3 個維度。其中，健康教育以“過去一年，您在現居住社區/單位是否接受過以下方面的健康教育？”測量，一項都沒接受過賦值為0，接受過1 項及以上賦值為1；健康檔案以“您是否在本地建立了居民健康檔案？”測量，已經建立健康檔案賦值為1，其他情況賦值為0；家庭醫生以“您跟本地家庭醫生簽約過嗎？”測量，已與家庭醫生簽約過賦值為1，其他情況賦值為0。（2）健康狀況方面，以自評健康反映流動老年人的主觀健康，以近1 年患病情況反映流動老年人的客觀健康。其中，主觀健康以“您的健康狀況如何？”測量，將健康或基本健康賦值為1，其余選項（不健康但能自理、不能自理）賦值為0；客觀健康以“最近一年，您本人是否患?。ㄘ搨┗蛴猩眢w不適的情況？”測量，是賦值為1，否賦值為0。選取的解釋變量包括：社會人口學變量（性別、年齡、婚姻狀況、戶籍類型、家庭規模）、社會經濟學變量（家庭人均月收入、文化程度、醫保情況）、流動特征變量（流動范圍、流動時長、流動原因）。將調查對象家庭人均月收入從低到高按百分位數分為五組，以分析不同收入人群的公共衛生服務利用和健康狀況的公平性。

1.2.2 公共衛生服務利用和健康公平性分析

1.2.2.1 集中指數（CI） CI 被廣泛應用于衡量衛生領域與收入相關不平等問題［8-9］。計算公式為：CI=2cov（yi，Ri）/μ。其中，yi是反映公共衛生服務和健康的結果變量，μ表示人群中該變量的平均水平，Ri表示樣本i 在收入分布中的分數秩次。CI 的取值范圍為（-1，1），CI＞0 表明結果變量存在親富人的不平等，CI＜0 表明結果變量存在親窮人的不平等。CI 絕對值越大，表明結果變量分布對收入水平越敏感，不公平程度越大［7］。

由于本研究的結果變量均為二分類變量，故使用修正集中指數（Erreygers concentration index，EI）來評價流動老年人公共衛生服務利用和健康公平性［10-11］。計算公式為：

其中，ymax、ymin分別為公共衛生服務和健康變量的最大值和最小值，CI（y）為y 的CI。

1.2.2.2 CI 分解 CI 分解法可以將公共衛生服務利用和健康的CI分解為各影響因素對結果變量不平等的貢獻，其中每個因素的貢獻由結果變量對該因素的彈性和與收入相關的該因素的不平等程度相乘得到［12］。分解可以進一步探究各影響因素對被解釋變量不平等的影響，CI分解基于一般回歸分析，計算公式如下：

其中，C 是被解釋變量的CI，μ是公共衛生服務利用情況和健康狀況（y）的均值，βk表示Logit 回歸的系數，表示第k 個變量的均值，Ck是第k 個變量的CI，GCε 是殘差項的廣義CI。然而當結局指標為二分類變量時，EI 的分解則是在CI 分解的基礎上乘以4μ。即：

1.3 統計學方法 采用SPSS 25.0、Stata 16.0 統計軟件和Excel 2019 軟件進行數據篩選清洗、統計分析及數據整理制表。計數資料以相對數表示，組間比較采用χ2檢驗和趨勢性χ2檢驗；計量資料以（±s）表示；采用CI 評價流動老年人的公共衛生服務利用和健康狀況公平性，采用Logit 模型對EI 進行分解，分析公共衛生服務利用和健康不公平的主要貢獻因素。以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 流動老年人的基本特征 5 840 例流動老年人中，男3 364 例（57.60%）；平均年齡為（65.5±5.2）歲；在婚4 924 例（84.32%）；農業戶籍3 521 例（60.29%）；家庭規模以≤2 人居多〔3 492（59.79%）〕；中位家庭人均月收入為1 750 元，家庭人均月收入≥3 000 元者1 430 例（24.49%），＜1 000 元者1 128 例（19.32%）；文化程度為小學及以下者2 683 例（45.94%）；有醫療保險者5 491 例（94.02%）。在流動特征方面，跨省流動2 646例（45.31%），流動時長≤5年2 512例（43.01%），流動原因主要為務工/經商〔2 111（36.15%）〕和家屬隨遷〔2 173（37.21%）〕，見表1。

2.2 流動老年人的公共衛生服務利用及健康狀況 在公共衛生服務利用方面，接受過健康教育者4 212 例（72.12%），已建立居民健康檔案者1 810 例（30.99%），已簽約家庭醫生者983 例（16.83%）。在健康狀況方面，自評健康者4 806 例（82.29%），近1 年患病者1 695例（29.02%）。不同特征流動老年人的公共衛生服務利用和健康狀況比較，見表1。

趨勢性χ2檢驗結果顯示：（1）流動范圍越小，老年人接受健康教育、建立健康檔案、簽約家庭醫生的比例越高（值分別為0.077、0.125、0.119，P＜0.001）；流動時長越長，老年人建立健康檔案和簽約家庭醫生的比例越高（值分別為0.095、0.059，P＜0.001）；家庭規模越大，老年人建立健康檔案和簽約家庭醫生的比例越低（值分別為-0.091、-0.070，P＜0.001）。（2）年齡越高，老年人的自評健康狀況越差（=-0.149，P＜0.001）；文化程度越高、家庭人均月收入越高，老年人的自評健康狀況越好（值分別為0.168、0.234，P＜0.001）。老年人流動范圍越小，老年人自評健康狀況越差（=-0.092，P＜0.01），近1 年 患 病 率 越 高（=0.079，P＜0.05）；隨著流動時長的增長，老年人自評健康狀況越差 （=-0.081，P＜0.01）， 近1 年 患 病 率 越 高 （=0.079，P＜0.01），見表1。

表1 不同特征流動老年人的公共衛生服務利用和健康狀況比較〔n（%）〕Table 1 Utilization of public health services and self-rated health status in elderly migrants by basic characteristics

（續表1）

2.3 流動老年人公共衛生服務利用和健康公平性分析結果 （1）在公共衛生服務利用方面，流動老年人接受健康教育服務的EI 為0.021（P＞0.05），表明健康教育服務利用情況比較公平，各收入分組的流動老年人接受健康教育服務情況相近。建立健康檔案（EI=-0.054，P＜0.05）和簽約家庭醫生（EI=-0.057，P＜0.05）的EI均為負值，表明健康檔案和家庭醫生兩項公共衛生服務均傾向于低收入流動老年人群。（2）在健康狀況方面，流動老年人的自評健康EI 為0.199（P＜0.05），說明自評健康良好集中于高收入流動老年人群，近1 年患病情況的EI 為負數（EI=-0.123，P＜0.05），表示患病集中于低收入流動老年人群。

2.4 流動老年人公共衛生服務利用和健康公平性EI 分解 由于流動老年人在接受健康教育項目上不存在不公平性，因此無須分解。家庭人均月收入的EI 為0.062，說明收入在老年流動人口的分布不平等，家庭人均月收入對建立健康檔案的貢獻度最高，解釋了流動老年人建立健康檔案不公平性的74.354%，其次是流動范圍（貢獻率為43.474%），其中市內跨縣和省內跨市分別解釋健康檔案服務不公平的23.936%和19.538%；戶籍類型和自評健康分別解釋22.173%和20.756%。在簽約家庭醫生服務分解上，同樣也是家庭人均月收入對家庭醫生服務貢獻率最高（53.383%），其次為流動范圍（32.063%）、戶籍類型（28.060%）（表2）。

對健康狀況公平性分解發現：在自評健康方面，貢獻率最高的是家庭人均月收入（59.561%），其對健康的彈性系數為正，說明家庭人均月收入對健康的作用是正向的。戶籍類型對流動老年人自評健康不公平的解釋為36.347%，性別、年齡、文化程度、醫保情況、流動時長及公共衛生服務的使用均對流動老年人的自評健康不平等的解釋起了一定作用。家庭規模人數較多、流動年數及流動原因為家屬隨遷和異地養老的貢獻率為負數，表明均能降低自評健康不公平程度。在近1 年患病情況方面，家庭人均月收入依舊對近1 年患病的不公平貢獻最大（66.641%），其次為省內流動（14.153%）和因家屬隨遷流動（10.970%）。在流動的相關變量中，彈性系數均為正數，說明流動會促進老年人患病，高齡老年人、流動年數＜15 年、異地養老會降低流動老年人患病不公平性，其余變量均增加患病不公平性（表2）。

表2 流動老年人公共衛生服務利用及健康狀況公平性的修正集中指數分解Table 2 Public health service utilization and decomposition of Erreygers-corrected concentration index of health equity in elderly migrants

3 討論

3.1 流動老年人公共衛生服務利用情況 流動老年人健康教育接受率為72.12%，與青年流動人口健康教育參與比例相近［13］，且高于2017 年中國老年流動人口的健康教育接受率（59.56%）［14］。健康教育EI 差異無統計學意義，表明健康教育服務在不同年齡和不同收入人群之間無差異，提示在開展基本公共衛生服務的過程中，健康教育項目均等化程度較高。建立健康檔案的流動老年人占30.99%，簽約家庭醫生的流動老年人占16.83%，流動老年人獲取這兩項公共衛生服務的情況較差，與城鄉居民基本公共衛生服務利用情況還有較大差距［15-16］。一方面，我國于2016 年開始建立和實施家庭醫生簽約服務制度，可能是由于基本公共衛生服務項目推進過程中覆蓋面還存在一定缺口，流動老年人對公共衛生服務的知曉率較低，基層醫療衛生機構對流動老年人的信息數據掌握不足，導致流動老年人建立健康檔案和簽約家庭醫生服務參與度不高［17-18］；另一方面，可能是因為60～69 歲年齡段的流動老年人比例較大，其健康狀況較為良好，對于公共衛生服務的需求還不夠明顯，導致利用率不高。家庭規模越大的個體對公共衛生服務的利用度越低，這與既往研究結果一致［19］。值得注意的是，不同流動特征的流動老年人在獲取公共衛生服務方面也存在不同，相較于跨省流動的老年人，省內跨市和市內跨縣的流動老年人公共衛生服務利用率更高。近距離的市內跨縣流動背景下，流入地自然環境和人文社會環境都與流出地較為相近，流動老年人對其適應性強有利于流動老年人的社會融入，老人的信息利用渠道較為通暢，進而其利用基本公共衛生服務的可能性相對較高［17］。流動時間越長老年人的公共衛生服務利用率越高，這與宋月萍等［20］的研究結果一致。原因可能為隨著在地居住時間的增長，流動老年人對所在地的基層醫療衛生機構及服務更加了解，也更容易被納入服務范圍。

3.2 流動老年人的健康狀況 82.29%流動老年人認為其自身比較健康，這可能與納入人群中中/低齡老年人占比較大有關，但近一半流動老年人在一年內有過患病情況，其客觀健康狀況表現與主觀健康存在一定偏差，可能是流動老年人的健康素養較低，故對其自身健康狀況存在較高的預估［21］。隨著年齡增高，其自評健康結果較差，患病率也增高，退行性疾病成為流動老年人潛在健康風險［22］。在流動特征方面，相較于跨省流動，省內流動的老年人自評健康狀況更差，患病的可能性更高，反映出老年流動群體存在“健康選擇效應”，即健康狀況不佳的老年人較少選擇流動或大范圍流動。其次，流動時長越長，老年人自評健康越差，患病率越高，健康狀況可能受到遷移的一系列影響，具有“三文魚偏誤效應”。流動原因為務工/經商的老年人主/客觀健康狀況均優于家屬隨遷和異地養老者。有研究指出，家屬隨遷屬于被動異地養老［23］，其年齡相較于務工/經商的老年人可能更高，因此可能報告更多的消極健康狀況。

3.3 流動老年人公共衛生服務利用和健康公平性及分解 在公共衛生服務利用方面，健康檔案和家庭醫生存在傾貧性的不公平。健康檔案和家庭醫生服務的開展均有利于低收入人群，這可能是由于收入較高的流動老年人傾向選擇到大型綜合醫院就診，基層醫療衛生機構非其首選就診機構。流動老年人建立健康檔案的EI為-0.054，與張慧等［24］對山東省居民基本公共衛生服務均等化的研究結果一致。收入水平低的流動老年人受益于健康檔案服務項目的程度高于收入水平高的老年流動人口，說明該項目促進了公共衛生服務機會均等，體現了基本公共服務保障流動人口的基本權利。分解結果顯示，家庭人均月收入對健康檔案親貧不公平的貢獻率最高，其次為省內流動、非農業戶籍、自評健康良好、流動時間長、女性和較高年齡，上述因素均會造成流動老年人健康檔案服務利用的不公平。同樣，家庭人均月收入、非農業戶籍和省內流動對流動老年人簽約家庭醫生服務的不公平貢獻較大。除經濟地位影響外，流動特征對老年人是否利用公共衛生服務有較大影響。

在健康方面，流動老年人自評健康EI 為正數，患病情況的EI 為負數，說明無論是主觀健康還是客觀健康，均存在與收入相關的健康不平等。自評健康存在傾富性不公平，客觀健康存在傾貧性不公平，家庭人均月收入是影響流動老年人健康不平等的最重要因素，這與既往研究結果一致［25-26］。因此，應采取有效措施縮小貧富差距，為經濟水平較低的流動老年人提供資金支持。非農業戶籍和教育程度高會擴大自評健康傾富的不公平，再次印證了不同的社會經濟地位對流動老年人健康的影響。分解結果顯示，流動范圍對其健康狀況不公

平有一定貢獻，省內流動會增加健康不公平。健康教育對自評健康的彈性系數為正，對近1 年患病情況的彈性系數為負，表示健康教育對流動老年人的主/客觀健康均有正向推動作用。幾乎所有的流動特征（除流動時長＞15 年）對老年人的健康狀況有消極影響，可見遷移是老年人健康風險之一。因此，有關部門應加強對流動老年人的數據統計，社區及基層醫療衛生機構應及時掌握流動老年人的相關信息，廣泛開展針對該人群的公共衛生服務，使其充分且公平地享有國家基本公共服務均等化成果。更應重點關注低收入及農村戶籍的老年流動人群，減輕其生活壓力，改善其健康不公平問題。

綜上所述，流動老年人的健康教育接受率較好，并且在不同經濟地位的老年流動人口中無明顯差異；健康檔案和家庭醫生服務利用水平不高，并存在傾向于低收入流動老年人的現象，家庭人均月收入是其公共衛生服務利用不公平的主要來源，流動特征對老年人公共衛生服務利用存在影響。流動老年人主觀健康較好，存在傾富性不公平，但其客觀健康不容樂觀，存在傾貧性不公平，良好的主客觀健康狀況均傾向于經濟地位高的流動老年人。收入是健康不公平的主要來源。相關部門應對流動老年人做好公共衛生服務相關宣傳工作，重點關注經濟地位較低的老年流動人口。

本研究存在的局限性：（1）未對研究對象醫療保險類型進行細分，故未能驗證不同醫療保險對流動老年人公共衛生服務和健康公平性的影響；（2）使用橫斷面調查數據對EI 進行分解分析，無法基于因果關系探討研究結果；（3）收入情況和自評健康為調查對象自我報告，與其真實收入和健康狀況可能存在一定偏倚。

作者貢獻：閔淑慧、李貝負責研究的構思與設計、可行性分析；閔淑慧負責數據整理及統計學分析，進行論文撰寫與修訂；胡依參與數據分析及整理；胡依、成曉芬、郭芮綺負責論文修改及潤色；李貝負責文章的質量控制，對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。