刘凤芹

一、引言

党的十九届四中全会提出建立解决相对贫困的长效机制。作为向贫困人口提供最后一道防线的社会救助制度需要进行适度调整以适应新形势。相对贫困是多维的，表现为物质、情感和精神等多方面的匮乏与剥夺。这种多维性使得贫困人口在面对生活压力和风险时比普通人口更脆弱，更容易患有严重心理疾患。与此同时，心理疾患会导致贫困人口认知能力下降，使其难以摆脱贫困①Johannes Haushofer, et al., "On the Psychology of Poverty," Science, 2014, 344(6186).。因此，很多国家在构建贫困治理战略时都将心理健康考虑在内②Ian Cummins, "The Impact of Austerity on Mental Health Service Provision: A UK Perspective," International Journal of Environmental Research and Public Health, 2018, 15(6).。

现阶段我国社会救助制度在保障贫困人口的基本生活、维护社会稳定和公平正义方面发挥了显著的作用①张浩淼：《中国社会救助70年（1949—2019）：政策范式变迁与新趋势》，《社会保障评论》2019年第3 期。。但是，现有社会救助制度重视物质救助，服务类救助比较匮乏，一方面无法有效预防一些冲击道德底线的事情发生②例如，2016年8月甘肃康乐县农村妇女杨改兰杀害4 个自己的孩子后自杀，凸显了为弱势群体提供心理健康服务的必要性和紧迫性。，另一方面不利于建立稳定脱贫长效机制。因此在当前形势下，适度增加心理服务类救助内容是必然趋势③关信平：《朝向更加积极的社会救助制度——论新形势下我国社会救助制度的改革方向》，《中国行政管理》2014年第7 期。。科学的政策设计需要相关事实作为依据。鉴于此，本研究基于中国家庭追踪调查数据（CFPS）首先估算了社会救助对象严重心理疾患的患病率；然后利用多层Logistic 回归模型将社会救助对象严重心理疾患的总体变异在个体和家庭两个层面进行分解，并识别影响社会救助对象患有严重心理疾患的个体因素和家庭因素；最后给出结论和政策建议。

二、文献综述与理论基础

（一）文献综述

1.严重心理疾患测量

心理疾患通常表示从抑郁、焦虑到人格特质和行为问题的综合症状。本研究使用凯斯勒心理疾患量表（6 项版，简称K6）测量社会救助对象的严重心理疾患，该量表由哈佛大学凯斯勒教授开发。K6 量表包括情绪低落、对未来生活没有希望、坐卧不安、焦虑紧张、疲劳无力和无价值感等6 个方面。K6 量表不仅能够识别出严重心理疾患高风险人群，而且非常简短，适合大范围问卷调查，被世界卫生组织、美国、加拿大、澳大利亚、日本等许多国家广泛应用于严重心理疾患筛查调查。

基于西方社会而开发的凯斯勒心理疾患量表是否适用于中国？针对这个问题，若干中国学者研究了该量表用于中国社会时的信效度。康玉坤等于2015年评估了K6 量表在筛查中国大学生心理疾患时的性能，发现该量表用于华人时表现良好，其中再测信度是0.79，内部一致性系数是0.84，阳性预测值为0.6，阴性预测值为0.93，准确率为0.8④Kang Yukun, et al., "The 6-Item Kessler Psychological Distress Scale to Survey Serious Mental Illness among Chinese Undergraduates: Psychometric Properties and Prevalence Estimate," Comprehensive Psychiatry, 2015, 63(2).。Siumui 等研究了K6 在筛查香港成年人心理疾患时的表现，发现该量表具有较好的再测和内部一致性信度，是一项可用于中国人口严重心理疾患筛查和行为风险因子监测的良好工具⑤Chan Siumui, et al., "Reliability and Validity of K10 and K6 in Screening Depressive Symptoms in Hong Kong Adolescents," Vulnerable Children & Youth Studies, 2014, 9(1).。

2．社会救助对象严重心理疾患的患病率与影响因素

国内有关社会救助对象心理健康方面的文献非常匮乏，仅有的几篇文献主要就某些城市低保人口的抑郁、焦虑等指标进行了分析。薛立勇研究了济南、青岛和聊城三地城市低保人口的抑郁水平，发现低保人口的抑郁水平显著高于普通人口。稳定的工作、良好的夫妻关系和制度化救助对低保对象的抑郁有正面影响，而各类生活压力事件则对其产生负面影响①薛立勇：《低保对象的精神健康状况及其影响因素——以山东省低保对象抑郁状况为例的研究》，《东岳论丛》2014年第9 期。。李华萍等分析了南昌市低保人口的心理健康状况及其相关因素，发现低保人口的焦虑症状阳性检出率为52.1%,抑郁症状阳性检出率为46.1%，显著高于普通人口②李华萍、张华坤：《南昌市低保人群心理健康及相关因素研究》，《中国健康心理学杂志》2005年第3 期。。此外，国内经济学家从经济学视角探讨了收入和心理健康之间的关系，发现个体相对收入剥夺、绝对贫困都会损伤其心理健康水平，而良好的社会资本则通过促进民间借贷和亲友间转移支付的方式对心理健康产生正面影响③周广肃等：《收入差距、社会资本与健康水平——基于中国家庭追踪调查（CFPS）的实证分析》，《管理世界》2014年第7 期。。

国际上有关贫困人口严重心理疾患的文献颇为丰富。首先就患病率而言，美国生活在贫困线以下的人口中大约8%患有严重心理疾患，而家庭收入高于贫困线200%的人口中该比例仅为2%④Laura A. Pratt, et al., "Characteristics of Adults with Serious Psychological Distress as Measured by the K6 Scale: United States, 2001-2004," Advance Data, 2007, 382(3).。加拿大的贫困人口中大约20%患中度心理疾患（Elevated Distress），而富裕群体该比例仅为6%。澳大利亚贫困人口中患有中低度心理疾患的比例略高于加拿大，为25%，普通人口则略低于加拿大，为11.1%⑤Joanne C. Enticott, et al., "Prevalence of Psychological Distress: How do Australia and Canada Compare?" Australian &New Zealand Journal of Psychiatry, 2017, 57(6).。在南非，8%的普通人口患有严重心理疾患，社会经济地位低下人口患有严重心理疾患的可能性是具有较高社会经济地位人口的3 倍⑥Myer Landon, et al., "Social Determinants of Psychological Distress in a Nationally-Representative Sample of South African Adults," Social Science & Medicine, 2008, 66(8).。值得指出的是，由于以上研究所基于的社会背景不同，所用量表和临界点不同，所以在比较各国贫困人口严重心理疾患的患病率时需要谨慎。在贫困人口严重心理疾患的影响因素方面，学术文献主要集中在个体和家庭两个层面。

在个体层面，现有文献表明个体的人口统计学特征、社会资本、自评社会地位、教育水平、工作、生理健康和健康行为等因素对社会救助对象的心理健康有显著影响⑦Johannes Haushofer, et al., "On the Psychology of Poverty," Science, 2014, 344(6186).。就人口统计学特征而言，女性比处于同样境遇的男性更容易患有严重心理疾患。因为比起男性，女性需要承担更多的角色，更需要在家庭和工作之间寻求平衡。同时在很多社会，女性的能力容易被低估，进入劳动力市场的门槛更高⑧Van De Velde, et al., "Gender Differences in Depression in 25 European Countries after Eliminating Measurement Bias in the CES-D 8," Social Science Research, 2017, 39(3).。年龄对心理疾患的影响主要是间接的。随着年龄增长，个体的收入、生理健康和社会资本等因素通常会降低，进而影响心理健康①Robert Kidwai, "Demographic Factors, Social Problems and Material Amenities as Predictors of Psychological Distress:A Cross-Sectional Study in Karachi, Pakistan," Social Psychiatry & Psychiatric Epidemiology, 2014, 49(1).。与已婚者相比，丧偶和独居者因为缺乏情感支持和压力分担机制，因此患有严重心理疾患的概率更高②Irwin Jay, "Social Assets and Mental Distress among the Homeless: Exploring the Roles of Social Support and Other Forms of Social Capital on Depression," Social Science & Medicine, 2008, 67(12).。尽管中国社会将长期存在城乡二元结构，但是实证研究发现在控制个体的教育、收入等因素后，户口对个体的心理健康不存在显著影响③杨金东、胡荣:《社会资本与城乡居民的心理健康》，《云南社会科学》2016年第1 期。。良好的社会资本对社会救助对象的心理健康起到显著的保护作用。研究发现社会信任度高的贫困人口通常心理会更为健康；而良好的社会关系网络一方面给予贫困个体情感支持，另一方面社会关系所带来的非正式互惠行为，部分缓解了生活中的负面冲击所造成的影响④Musalia John, "Social Capital and Health in Kenya: A Multilevel Analysis," Social Science & Medicine, 2016, 167(11).。已有文献表明社会经济地位变量均对个体的心理健康有显著影响⑤Joanne C. Enticott, et al., "Prevalence of Psychological Distress: How do Australia and Canada Compare?" Australian &New Zealand Journal of Psychiatry, 2017, 57(6).。社会救助对象一方面需要努力满足基本的生存需要，另一方面清醒地意识到自己能够获取的资源和体面生活所需资源之间的显著差距，因此整体上自评社会地位较低⑥Vijaya Murali, "Poverty, Social Inequality and Mental Health," Advances in Psychiatric Treatment, 2004, 10(3).。基于美国社会的实证研究发现，长期具有较低自评社会地位会显著损伤个体的生理健康，进而提高其患有严重心理疾患的风险⑦Thomas Fuller-Rowell, et al., "Poverty and Health: The Mediating Role of Perceived Discrimination," Psychological Science, 2012, 23(7).。教育提升了个体的认知能力，培育了处理问题的技巧，拓宽了个体的视野。教育水平高的人通常具有更多的工作机会，遇到问题时更有可能采取合适的应对策略，因此一般教育水平越高，患严重心理疾患的概率越低。失业不仅仅是没有了收入来源，同时社会资本也随之大大降低，更为重要的是长期失业会侵蚀人的自尊，削弱自我效能感。因此，长期失业会显著损伤个体的心理健康⑧Ezzy Douglas, "Unemployment and Mental Health: A Critical Review," Social Science & Medicine, 1993, 37(1).。个体的生理健康与心理健康之间有着密切而复杂的关系。实证研究普遍表明失能或者具有慢性病的人口通常比健康人口患有严重心理疾患的风险更高。这是因为，比起失能者和慢性病患者，普通人口所具有的良好身体状况可以保证个体具有稳定的情绪、积极的自我评价和工作行为⑨Huff Marlene, et al., "Mental Health and Chronic Disease," Adolescent Medicine, 2010, 54(3).。普通人口能够进行适当的身体锻炼活动，而研究表明长期有规律的身体锻炼可以帮助个体缓解轻度的心理疾患，特别是抑郁和焦虑⑩Paluska Scott, et al., "Physical Activity and Mental Health," Sports Medicine, 2000, 29(3).。

在家庭层面，实证研究表明家庭中长期存在的压力事件（如家中有需要长期照顾的病人、家庭关系紧张和邻里关系紧张）等都与贫困人口的严重心理疾患显著相关⑪Horwitz Briana N., et al., "Understanding Associations among Family Support, Friend Support, and Psychological Distress," Personal Relationships, 2015, 22(7).。例如，有学者研究发现紧张的家庭关系与家庭成员的社会隔离、无力感密切相关，是严重心理疾患的显著风险因子，甚至最终会导致家庭成员自杀①Asare-Doku Winifred, et al., "Comparing the Reasons for Suicide from Attempt Survivors and Their Families in Ghana,"BMC Public Health, 2019, 19(4).。精神健康领域的“适应模型”（Adaptation Models）强调面对压力事件时，人们一般会产生暂时的心理波动。这种暂时的心理波动是回归正常还是发展成疾病取决于压力事件、应对策略和环境因素之间复杂的互动过程②Dohrenwend Bruce, "Life Stress and Psychopathology: Progress on Research Begun with Barbara Snell Dohrenwend,"American Journal of Community Psychology, 1987, 15(6).。因此，当社会救助对象遭遇压力事件时，家庭（或家族）成员之间所给予的物质和情感支持能够帮助个体很好地应对压力，降低患病概率；而支持的缺乏则显著提升了面临压力的个体患有心理疾患的可能性。有研究对中低收入国家所实施的若干以家庭为中心的干预项目进行系统评价发现，大部分的干预项目通过增强家庭功能提升了家庭成员特别是青少年的心理健康水平③Pedersen Gloria, et al., "A Systematic Review of the Evidence for Family and Parenting Interventions in Low- and Middle-Income Countries: Child and Youth Mental Health Outcomes," Journal of Child and Family Studies, 2019, 28(8).。

（二）理论基础

本文采用社会生态模型理论。社会生态模型根植于心理学家布朗芬布伦纳20 世纪70年代提出的人类发展生态理论，该理论强调人的发展受到多重环境和社会机制的影响④Urie Bronfenbrenner, "Toward an Experimental Ecology of Human-Development," American Psychologist, 1977, 32(7).。大量学者基于该模型对个体健康的影响因素和相关干预措施展开研究⑤Oishi Shigehiro, "Socioecological Psychology," Annual Review of Psychology, 2014, 65(1).。社会生态模型认为个体的心理健康（如严重心理疾患）受个体特征、环境和社会等多重因素的影响。如果个体无法从环境中获取必要的物质、情感和社会资源，其心理健康就会受到不同程度的损伤。具体而言，个体的心理健康至少受到如下四个不同层面因素的影响（如图1 所示）。第一，个体基本特征，如个体的社会经济地位、教育水平、年龄、性别等变量，会直接或间接影响其心理健康。第二，个体日常生活所直接接触的环境，如家庭（工作单位、学校等）通过正式（或非正式）的社会网络、支持系统和压力系统，对个体心理健康产生影响。第三，个体的家庭（工作单位、学校等）所嵌入社区，如社区治理、社区的公共服务发展程度等会通过各类社会机制，影响生活于其中的个体的心理健康。第四，地方、国家甚至全球相关的法律和政策,如有关健康服务的公共政策，会对个体的心理健康产生负面或正面影响。社会生态模型虽然源于西方社会，但是其以人为中心的发展理论与中国执政理念不谋而合。作为一个理解个体健康的理论框架，社会生态模型提示我们在研究社会救助对象的心理健康和制定相关措施时应该超越个体视角，充分考虑到家庭、社区和地区等各类环境。囿于数据的可得性和文章篇幅，本文仅就个体和家庭两个层面的因素展开研究。

图1 个体心理健康的社会生态模型

三、数据、测量和模型

（一）数据来源

本研究所用数据来自2014年中国家庭追踪调查（CFPS2014）的数据。该调查由北京大学中国社会科学调查中心负责执行实施，旨在为学术研究和公共政策分析提供相关数据基础①由于CFPS 的第3 轮（2016年）和第4 轮（2018年）调查只有政府转移总额（其中包括退耕还林补助、农业补助、低保金和特困户补助等），无法识别社会救助对象，所以本研究只能采用2014年的数据做横截面分析。。CFPS 通过追踪收集个体、家庭等多个层次的数据，全面反映了中国社会、经济、人口、教育和健康的现状和变迁。CFPS2014 的调查问卷包含丰富的家庭收入和消费、社会保障和身心健康方面的数据，为本研究提供了可靠的数据支持。 CFPS 的样本具有全国代表性，调查对象为中国25 个省/市/自治区中的家庭户和样本家庭户中的所有家庭成员。CFPS 的抽样采用了内隐分层的、多阶段多层次与人口规模成比例的概率抽样方式②谢宇等：《中国家庭追踪调查：理念与实践》，《社会》2014年第2 期。。2014年有效样本为：37316 位成人，13946 户家庭。由于部分变量存在缺失，本文所用样本为31008 位个体、 13193 户家庭，其中3666 位贫困个体、1560 户贫困家庭。本文对缺失数据样本和非缺失数据样本做了对比分析，结果显示两者之间不存在系统差异。需要指出的是，虽然CFPS 对10 岁及以上儿童也进行了K6 量表测试，但是由于儿童问卷的大部分信息和成人问卷并不相同，所以本文所用样本只包括成人。

（二）变量测量

本研究的因变量为二元响应变量，1 表示被访者患有严重心理疾患，0 表示被访者没有患有严重心理疾患。被访者心理疾患的测量由6 个问题构成，分别调查了被访者“在最近1 个月感到（1）情绪沮丧、郁闷、做什么事情都不能振奋；（2）感到精神紧张；（3）感到坐卧不安、难以保持平静；（4）感到未来没有希望；（5）做任何事情都感到困难；（6）认为生活没有意义的频率”的情况。这6 个问题的回答使用5 刻度李克特量表，取值从0 到4，其中0 表示从来没有、1 表示有些时候、2 表示一半时间、3 表示经常、4 表示几乎每天。被访者的心理疾患总得分等于6 道问题的得分总和，取值范围为0—24，分值越高表示心理疾患越严重，总得分大于12 的被访者被判定为患有严重心理疾患①Ronald Kessler, et al., "Short Screening Scales to Monitor Population Prevalences and Trends in Non-specific Psychological Distress," Psychological Medicine, 2002, 32(6).。本文自变量包括个体层面的人口统计学变量、自评社会地位、教育水平、工作状态、社会资本、生理健康和健康行为以及家庭层面的压力事件和邻里关系等变量。

人口统计学变量包括性别、年龄、婚姻状态和户口。性别变量的编码为：1 表示女性、0表示男性。由于本文数据显示，已婚者和未婚者（主要是年轻人）在严重心理疾患方面没有显著差异，所以为了保持模型简洁，本文将这两个类别合并为已婚（未婚）者。户口变量的编码为：1 表示农村户口，0 表示城镇户口。社会经济地位变量包括教育水平、工作状态和自评社会地位。教育水平主要编码为3 个类别：文盲或小学以下、中学、大专及以上。本文用被访者在“被访时上一周是否在工作”来测量其工作状态，1 表示工作，0 表示不工作。自评社会地位的测量方式为请被访者就“您在本地的社会地位？”做出回答，从1 到5 依次表示社会地位从很低到很高。社会资本变量包括广义信任和社会关系网络。本文使用“你认为大多数人是可以信任的，还是和人相处要越小心越好？”来测量广义信任，其中回答“大多数人是可以信任的”编码为1，“越小心越好”编码为0。本文使用被访者所加入组织的数量来测量其社会关系网络。本文的生理健康变量包括被访者是否患有慢性病和是否失能；使用“一周锻炼是否超过3 次”来测量被访者的健康行为。家庭层面的变量包括家中是否有需要照顾的病人（1 表示有，0 表示没有），家庭关系是否紧张（1 表示紧张，0 表示不紧张），自家与邻里的关系（分为和睦、一般和紧张等3 个类别）以及家庭人均可支配收入。

（三）数据分析模型

本文使用多层Logistic 回归模型分析数据。首先CFPS 的抽样设计决定了本文所用数据具有典型的分层结构（个体嵌套在家庭中）。数据的这种分层结构使得误差不具备独立性，即观察值不是独立的（显然来自同一个家庭的个体比来自不同家庭的个体更为相似）。如果在模型中不考虑该结构则会出现估计精度不准确的问题。其次，更为重要的是多层Logistic 回归模型可以将总体变异分解，给出个体因素和家庭因素分别在多大程度上影响社会救助对象患有严重心理疾患的概率。区分个体效应和家庭效应是非常重要的，因为不同的效应分解将导致非常不同的政策干预设计。

令Yij表示第j 个家庭内的第i 位家庭成员是否患有严重心理疾患， Yij=1 表示患有严重心理疾患，Yij=0 表示没有。x1ij,…,x18ij表示本文建立模型所用到的18 个个体变量， z1j,…,z5j表示5 个家庭变量（因为在实际建模中，如果属性变量有k 个类别，则建模时需要用到k-1 个变量，所以此处的变量数量和前文略有差异）。u0j表示特定家庭的截距与总体平均截距之间的随机偏差，服从均值为0，标准方差为σu的正态分布，标准方差σu反映了严重心理疾患的对数优势（Log-Odds）在不同家庭之间的变异程度，也称为截距的标准方差。ekj表示第k 个个体因素的影响随着家庭不同而变化，服从均值为0，标准方差为σe的正态分布。模型假定u0j与ekj之间独立，同时u0j和ekj均与个体因素、家庭因素独立。本文的多层Logistic 回归模型公式如下表示：

本文的多层Logistic 回归分析由如下四步组成：第一步，利用无条件随机截距模型将社会救助对象严重心理疾患的总体变异在个体和家庭两个层面进行分解；第二步，在无条件随机截距模型的基础上加入个体因素；第三步，在第二步模型的基础上加入家庭因素；第四步，运行随机系数模型，即评估个体因素的系数是否在不同家庭显著不同。为避免由社会救助对象的能力等变量产生的内生性问题，本文应用Kim 等提出的广义矩估计（GMM）进行模型估计。根据Kim 等的研究，在多层模型中应用广义矩估计可以有效解决因为遗漏重要变量、测量误差和联立问题而引起的内生性问题①Jee-Seon Kim, et al., "Multilevel Modeling with Correlated Effects," Psychometrika, 2007, 72(4).。本文所有数据分析由R 语言4.0.3 版本完成。

四、研究结果

本节首先给出社会救助对象等不同类型人群严重心理疾患的患病率，详见表1 和表2。然后利用多层logistic 回归模型分析个体因素和家庭因素对社会救助对象的严重心理疾患的影响，模型估计结果详见表4。此外，表3 给出了模型所用变量的描述统计。

（一）社会救助对象严重心理疾患的患病率

基于CFPS 数据，本文估计发现7.23%的社会救助对象患有严重心理疾患。与其他国家相比，我国社会救助对象严重心理疾患的患病率略低于美国的8%（详见文献综述）。进一步将社会救助对象细分为低保和特困（五保）两类时，则发现社会救助对象内部也存在显著差异，其中低保对象的患病率为6.99%，特困（五保）对象的患病率为8.26%。低保对象和特困（五保）对象之间的这种显著差异与我国目前社会救助制度中对两类人群的界定相吻合，通常特困（五保）对象比低保对象的处境更为艰难。就性别差异而言，其中男性社会救助对象严重心理疾患的患病率为6.8%，女性为8.73%，女性的患病率比男性高1.93 个百分点，这一点与国际发现一致②Osayomi Tolulope, et al., "Gender and Psychological Distress: A Geographical Perspective," Papers in Applied Geography,2016, 3(1).。处于不同年龄阶段的社会救助对象，其患病率也明显不同。随着年龄的增加，社会救助对象的患病率呈现显著的升高趋势，患病率从低年龄组的3.67%上升到高龄组的11.01%。

表2 给出了严重心理疾患在收入十等分人口中的分布。首先，尽管存在非线性波动，但是随着收入增加,严重心理疾患的患病率整体呈下降趋势。收入最低10%人口的患病率为6.48%，而收入最高10%人口的患病率仅为2.15%，前者是后者的3.01 倍。其次，收入最低10%人口的患病率显著低于社会救助对象的患病率，这说明贫困是一个多维度现象，单一的收入指标难以客观反映贫困人口的真实情况。

表1 社会救助对象严重心理疾患的患病率

表2 严重心理疾患的患病率在不同收入阶段（十等分）的分布

（二）社会救助对象严重心理疾患的影响因素

本节利用多层Logistic 回归模型将社会救助对象严重心理疾患的总变异在个体和家庭两个层面进行分解，并识别影响社会救助对象患有严重心理疾患的个体因素和家庭因素，结果如表4 所示。有关模型所用自变量的描述统计结果见表3，囿于篇幅，本文不再对描述统计结果进行文字阐释。

首先，无条件随机截距模型的结果显示组内相关系数（ICC）的估计值为0.375，说明社会救助对象严重心理疾患总体变异的37.5%可以归因于家庭因素，62.5%归因于个体因素。无条件随机截距模型的详细结果见表4 模型1。

其次，根据多层Logistic 回归模型2—4 的估计结果，本文有如下发现，就人口统计学因素而言，社会救助对象严重心理疾患存在显著的性别差异，在控制其他个体因素的条件下，相同家庭内女性的患病概率显著高于男性（OR 值为1.771）。年龄的OR 值为1.152，这说明随着年龄的增加，严重心理疾患的患病概率也随之上升。与已婚比起来，丧偶会显著提升严重心理疾患的患病概率（OR 值为1.472）。模型结果显示，在控制教育水平等个体因素的条件下，户籍本身对救助对象严重心理疾患的患病概率没有显著影响。本研究发现即使在家庭人均收入、教育水平等其他因素一样的情况下，没有工作也会大大提高救助对象严重心理疾患的患病概率（OR 值为1.992），该结果与国际上相关发现一致。现有文献表明工作不仅仅是收入来源，同时也具有其他方面的积极溢出效应①Dooley David, et al., "Unemployment, Underemployment, and Mental Health: Conceptualizing Employment Status as a Continuum," American Journal of Community Psychology, 2003, 32(1).。自评社会地位的实证结果引人深思，与自评社会地位为“一般”的救助对象相比，自评社会地位为“很高”的救助对象患有严重心理疾患的概率显著增高（OR 值为2.501）！一个可能的解释是对于将自己的社会地位评为“很高”的救助对象而言，调查数据更多反映了其内心的渴望，没有反映真实的社会地位。正是这种内心渴望与真实社会地位之间的明显差距使他们产生了较大的压力，从而增加了患病风险。尽管该实证结果出乎我们的预期，但是与我们预期相一致的是，与自评社会地位为“一般”的救助对象相比，自评社会地位为“较低”和“很低”的救助对象的患病概率均显著提高。与具有中学教育水平的救助对象相比，教育水平为文盲或者小学的救助对象的患病概率显著增高（OR 值为1.321），但是具有大专及以上文凭的救助对象的患病概率则没有显著差异，这可能是因为贫困人口中具有大专及以上文凭的人很少，所以相应的结果表现为不显著。就生理健康和健康行为变量而言，患有慢性病显著提升了救助对象的严重心理疾患患病概率（OR 值为3.015）；每周锻炼身体超过3 次则显著降低了救助对象的患病概率。

在家庭层面，家庭中有需要照顾的病人显著增加了家庭成员患有严重心理疾患的风险（OR值为1.607），这与其他国家的研究发现一致②Bangerter Lauren R., et al., "Longitudinal Trajectories of Subjective Care Stressors: The Role of Personal, Dyadic, and Family Resources," Aging & Mental Health, 2019, 23(2).。与家庭关系和睦的救助对象相比，家庭关系比较紧张的救助对象的患病概率显著提高（OR 值为1.374）。此外，模型结果显示邻里关系紧张是救助对象患有严重心理疾患的另一个重要风险因素。家庭人均可支配收入对贫困人口的患病概率没有显著影响，这可能是因为贫困人口内部收入差距不大，所以结果不显著。

随机系数模型（表4 中的模型4）表明：一方面，平均来讲失能会显著提高救助对象的患病概率（OR 值为2.402）；另一方面，失能系数的方差估计为0.841，表明在不同的家庭环境中，失能导致的患病风险存在显著差异（根据方差为0.841 推算得到：OR 值变化范围为从0.384 到15.031）。这表明在良好的家庭环境中“失能”对患病概率没有显著的负面影响，而在缺乏支持的家庭中“失能”救助对象的患病概率则显著提高。该实证结果提示我们在制定有关失能的干预措施时应该以家庭为单位，进行个案管理，精准施策。

表3 自变量分组描述统计结果

注：*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001。

表4 多层logistic 回归分析结果（OR 值）

注：*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001。

五、结论与政策建议

构建解决相对贫困长效机制需要基于多维框架，而心理健康是其中一个重要维度。基于中国家庭追踪调查数据，本文发现社会救助对象严重心理疾患的患病率大约为7.23%，该患病率略低于美国贫困人口的8%。救助对象内部的患病率存在显著差异，其中低保对象的患病率为6.99%，特困（五保）对象的患病率为8.26%。利用多层Logistic 回归模型，本文发现社会救助对象严重心理疾患总体变异的37.5%可以归因于家庭因素，62.5%归因于个体因素。进一步对影响社会救助对象严重心理疾患的因素进行研究，本文得到如下几点结论和相应的政策建议。

第一，即使在家庭人均可支配收入、教育水平等因素相同的情况下，失业也会显著提高救助对象严重心理疾患的患病概率。这说明失业不仅引起收入的损失，同时还会导致其他方面的剥夺。阿马蒂亚·森曾指出失业会让失业者失去工作动机和信心，损伤家庭关系，强化社会排斥，单纯给予失业者经济上的救助并不能有效缓解其他方面的“剥夺”①阿马蒂亚·森：《以自由看待发展》，中国人民大学出版社, 2002年，第178-201 页。。因此，采取一切措施让有劳动能力（或有部分劳动能力）的救助对象通过工作实现自立，不仅仅有利于减轻财政负担，避免福利依赖，同时更为重要的是工作本身能够提升救助对象的自尊、拓展其人际交往范围，减少社会排斥，有利于建立解决相对贫困的长效机制①林闽钢：《激活贫困者内生动力：理论视角和政策选择》，《社会保障评论》2019年第1 期。。

第二，家庭因素对救助对象的心理健康有显著影响。首先，有需要照顾的家庭成员会显著提高救助对象严重心理疾患的患病概率。这是因为照顾者通常长期处于身心疲惫、缺乏社会参与和经济紧张等多重压力之下，而慢性压力的不断积累极易触发心理疾患②Saul Jack, et al., "Building Resilience in Families, Communities, and Organizations: A Training Program in Global Mental Health and Psychosocial Support," Family Process, 2016, 55(4).。因此对于有重病患者、残疾人或者失能老人的贫困家庭而言，要脱离贫困，不仅仅需要资金救助，同时也需要其他相关政策的支持，例如亲属照顾者支持政策。善用家庭照顾资源，透过家庭来递送服务可以有效降低政府的财政负担③郭林：《中国养老服务70年（1949—2019）：演变脉络、政策评估、未来思路》，《社会保障评论》2019年第7 期。。例如，2011年英国全部照顾者的“经济贡献”已经超过其全民医疗保险的总支出，高达1190 亿英镑④黄晨熹等：《长者亲属照顾者支持政策的国际经验与国内实践》，《华东师范大学学报（哲学社会科学版）》2019年第3 期。。事实上，本文研究结果也验证了照顾者潜在的巨大贡献。本文发现尽管平均来讲失能会显著提升贫困人口的患病概率，但在家庭支持良好的环境中，失能不会对患病概率造成影响，而在缺乏支持的家庭中，失能则将显著提高心理疾患的患病概率。考虑到现阶段我国社会救助对象多是因病、因残、因年老体弱而申请救助，本文建议现行社会救助制度应该增加家庭支持措施，帮助贫困家庭缓解因病、因残而带来的照顾压力。其次，家庭关系和邻里关系紧张也是诱发救助对象严重心理疾患的风险因素。国际研究发现，无论绝对贫困还是相对贫困都是一个身体、情感和心灵多方面遭受痛苦的过程，会带来深深的耻辱感，容易导致人际关系紧张⑤Robert Walker, et al., The Shame of Poverty, Oxford University Press, 2014, pp. 135-137.。因此，本文建议应该由专业的社会工作机构为社会救助家庭免费提供压力应对技巧和人际交往技巧的培训课程，提升个体和家庭抗逆力，让贫困家庭和政府、社会力量一起织密织牢社会保障安全网。

第三，救助对象中的女性、年老者和丧偶者在心理健康方面更为脆弱，患病风险更高。这类贫困人口的“真实贫困”可能比收入维度表现出来的贫困更为严重。因此制定相关政策时应该考虑性别差异、年龄和家庭结构等因素。此外，本文实证结果显示每周参加3 次以上体育锻炼会显著降低社会救助对象严重心理疾患的患病概率，因此倡导积极健康的生活方式对贫困人口的心理健康有很好的保护作用。

严重心理疾患一方面将社会救助对象置于较大的风险之中，同时也对我国政府织密织牢社会保障安全网提出挑战。随着2020年中国全面建成小康社会，贫困人口在现行标准下全部脱贫，相对贫困成为政府和学者关注的重点。相对贫困的解决需要全景式综合干预措施，不仅需要经济支持，还需要专业的心理健康服务和家庭支持政策。