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慢性病对农村老年贫困的影响研究以新疆地州市(4)
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摘要：表4 慢性病对农村老年贫困的影响模型1Exp(β)模型2Exp(β)模型3Exp(β)模型4Exp(β)模型5Exp(β)模型6Exp(β)慢性病因素慢性病数量1.776***(0.144)1.915***(0.158)2.054***(0.1
表4 慢性病对农村老年贫困的影响模型1Exp(β)模型2Exp(β)模型3Exp(β)模型4Exp(β)模型5Exp(β)模型6Exp(β)慢性病因素慢性病数量1.776***(0.144)1.915***(0.158)2.054***(0.174)---腰肌劳损---2.037***(0.303)3.674***(0.379)4.210***(0.424)骨质增生---0.955(0.357)1.071(0.394)1.096(0.447)高血压---0.333***(0.267)0.476**(0.296)0.534**(0.332)冠心病---1.068(0.369)1.065(0.417)1.208(0.490)糖尿病---1.737(0.354)1.693(0.404)1.248(0.434)气管炎---4.759***(0.500)4.738***(0.581)3.559**(0.658)个体特征因素性别-0.563*(0.303)0.509**(0.341)-0.537**(0.280)0.471**(0.318)年龄-1.044*(0.022)1.048*(0.024)-1.051**(0.022)1.058**(0.025)受教育程度-0.667**(0.208)0.696*(0.224)-0.543***(0.200)0.635**(0.222)民族-2.664***(0.307)3.399***(0.398)-4.978***(0.336)7.410***(0.428)婚姻状况-0.958(0.321)1.234(0.367)-1.008(0.324)1.484(0.379)家庭环境因素家庭规模--0.823*(0.105)--0.779***(0.096)代际关系--1.718**(0.267)--1.484**(0.202)交通便利性--1.723**(0.224)--1.700**(0.264)合作医疗--1.201(0.746)--0.517(0.503)模型拟合优度.....057chi-square17......
(二)模型估计结果分析
首先，慢性病数量对农村老年贫困的影响。模型1至模型3，分析了无控制变量和逐步加入个体特征和家庭环境变量之后，慢性病对农村老年贫困的影响。从三个模型估计结果看，慢性病数量在1%显著性水平上通过了显著性检验，说明慢性病数量对农村老年贫困有显著影响。从慢性病数量对农村老年贫困变异的解释力看，慢性病数量解释了农村老年贫困7.9%的变异，这即是说，慢性病数量是农村老年贫困的重要致贫原因。
其次，慢性病种类对农村老年贫困的影响。模型4至模型6，分析了无控制变量以及逐步加入个体特征和家庭环境变量之后，慢性病种类对农村老年贫困的影响。从三个模型估计结果看，慢性病种类在1%显著性水平上通过了显著性检验，说明慢性病种类对农村老年贫困有显著影响。从解释力看，六种常见慢性病解释了农村老年贫困变异的12.8%，这即是说，在农村老年贫困的众多原因中，这六种慢性病的综合解释力占12.8%。分病种来看，腰肌劳损、高血压和气管炎三种慢性病对农村老年贫困有显著影响，其中患腰肌劳损和气管炎慢性病老年人的贫困概率，是没有患这两种慢性病的老年人贫困概率的2.04倍和4.76倍，患高血压老年人的贫困概率是未患高血压老年人贫困概率的0.33倍。合理的解释是：腰肌劳损和气管炎，对农村老年人的劳动参与有重大影响，高血压是一种“富贵病”，患高血压的农村老年人生活水平较高，贫困发生率低。
最后，控制变量对农村老年贫困的影响。个体特征与家庭环境变量对农村老年贫困有显著影响，在控制慢性病数量和种类情况下，个体特征和家庭环境变量分别解释了农村老年贫困变异的31.0%和35.4%。这说明，农村老年贫困具有明显的异质性。农村女性老年人贫困的概率更大；年龄越大，贫困概率越高；受教育程度越低，贫困概率越高；少数民族老年人，贫困概率更高，这与南疆地区农村老年贫困概率更高具有一致性。家庭环境变量中，家庭规模越小，贫困概率越高；交通便利性越差，贫困概率更高；代际关系越差，贫困概率越高。合作医疗对农村老年贫困的影响目前尚缺乏统计学意义。
(三)稳健性检验
为了检验模型估计结果的稳健性，本文尝试了以下几种方法：一是采用逐步回归的方法，从模型1致模型6的估计结果可以看出，无论是否加入控制变量，慢性病对农村老年贫困的影响，始终在1%显著性水平上通过了显著性检验；二是本文还尝试了把慢性病种类和个体特征与家庭环境变量逐个加入的方法，模型估计结果同样具有稳定的显著性；三是为了避免遗漏重要变量导致的模型估计偏差，本文还尝试把年龄平方(倒“U”型关系)、政治面貌(是否为党员)、社区身份(是否为村干部)、所在地区(南疆与北疆)等因素纳入模型，估计结果同样具有稳定的显著性。因此，模型估计结果稳健可信。
(四)内生性检验
自变量与因变量之间互为因果会导致之前的估计结果出现偏误，导致模型内生性问题，即是否存在“因贫致病”，特别是“因贫致慢性病”问题。这是一个需要回答的问题。医学研究证明，在慢性病的众多决定要素中，生活方式约占60%，环境因素占17%，遗传因素占15%，医疗干预占8%左右[48](P.10-242)。这表明贫困并不是导致慢性病的主要原因，除了遗传因素之外，很多慢性病是伴随着人们生活方式的改变以及环境因素的变化而出现的，而不是由贫困而导致的。这意味着内生性问题对本文的估计结果并不会带来太大影响。
文章来源：《中国慢性病预防与控制》 网址: http://www.zgmxbyfykz.cn/qikandaodu/2021/0728/1094.html