自评健康状况(self-rated health，SRH)被广泛用于健康测量与评价。通常使用“总体而言，您觉得您的健康状况如何？”这一问题进行测量。回答选项往往包含从“很差”到“很好”5种类型。虽然自评健康状况在多项大规模卫生服务调查中得到应用，但目前研究尚未就自评健康状况的内涵达成一致，即不同人群自评健康状况的差异反映的是其健康状况的差异，还是不同人群对自身健康状况感知上的差异。^[1]鉴于此，有学者提出自评健康状况的内涵应当由两部分构成：除了潜在健康状况(latent health)，还包括报告行为(reporting behavior)。^[2]潜在健康状况是指对一段时期生命固有价值的判断，这种判断受到疾病、伤害、治疗或政策作用下的损伤、感知、机能状态与社会机会的影响。^[3]报告行为则是自评健康状况与潜在健康状况间的系统测量误差。^[2]

大量研究证明了自评健康状况在健康测量上的优势，并探讨了不同人群间自评健康状况的差异。在潜在健康状况的测量上，目前已有广泛应用于各类人群的、信度与效度较高的测量与评价工具，例如欧洲五维度健康量表(The EuroQol Group5-domain questionnaire，EQ-5D)、世界卫生组织生存质量测定量表(WHO Quality of Life Assessment Instrument，WHOQOL)等。^{[4, 5]}但有关自评健康状况报告行为的测量与评价，国内外研究则并不多见。

在此背景下，本研究拟通过我国农村居民自评健康状况与潜在健康状况间的系统误差反映其自评健康状况的报告行为，并分析不同特征农村居民报告行为的差异。通过该研究一方面可以增加对自评健康报告行为的了解，填补现有研究的空白；另一方面，通过观察我国农村居民自评健康与报告行为在不同特征人群间的变化趋势是否一致，可以从另一角度证明自评健康指标用于评价健康状况的可靠性与稳健性。本研究是对我国农村居民自评健康状况报告行为进行实证分析的首次尝试。

1 资料与方法 1.1 资料来源

本研究资料来源于2010年7—8月进行的“中国一般人群健康相关生命质量家庭入户卫生服务调查”。调查内容主要包括社会经济学情况、慢性病与其他疾病患病情况、住院情况、健康行为、健康相关生命质量等。采用多阶段整群抽样法共抽取了1 800户农村家庭进行入户调查。在抽样第一阶段，根据地理位置和经济发展水平，在东、中、西部分别抽取1个省，共计3个样本省。第二阶段，按照社会经济发展状况、卫生服务水平与人口结构特征，从第四次国家卫生服务调查样本县清单中在每个样本省抽取1个县，共计3个样本县。第三阶段，根据人口数和人均收入水平，在每个样本县抽取5个乡镇，共计15个样本乡镇。第四阶段，依据与第三阶段相同的标准，在每个样本乡镇抽取2个行政村，共计30个样本村。每个样本村随机抽取60户居民，由经过培训的调查员对每户中所有常住人口逐个进行面对面询问调查，共计调查7 039名农村居民。样本户抽取方法如下：(1)将样本村内全部住户(包括非本地户口住户)名单编号；(2)确定抽样间隔，样本村内实际户数/应抽户数(这里取60)；(3)确定抽样住户，随机抽一张人民币，取其末四位数，该数除以抽样间隔后的余数确定为K值，要求K≤抽样间隔；(4)K值为被抽第1个住户编号，K 值加抽样间隔为被抽中的第2个住户编号，K值加两个抽样间隔为第3个被抽住户编号，依次类推。由于本研究采用EQ-5D量表测量健康相关生命质量，该量表要求应答者为15岁及以上人群，因此首先剔除15岁以下样本。此外，在性别、年龄、自评健康和EQ-5D问题上有缺失值的样本也一并剔除。经清理，共有5 849例样本纳入分析。

1.2 质量控制

调查员均为样本乡镇中乡镇卫生院工作人员，实施调查前由本研究课题组成员进行培训。培训内容包括调查的目的、计划、内容，基本的调查技术与方法，模拟调查，问题讨论等。调查员对当天完成的问卷进行核查，若有错、漏项立即与受访者联系，重新调查核对无误后交给课题组成员，再由课题组成员进行复查。在保证调查质量的基础上，为保证数据录入质量，所有调查表均采用Epidata3.1软件进行双人录入，经过一致性检验确保数据准确无误。

1.3 主要变量 1.3.1 自评健康状况

本研究采用世界价值观调查表中关于SRH的问题询问调查对象。^[6]该问题是“总的来说，您认为您目前健康状况如何？”。共有5个分值供调查对象选择，1~5分别表示很差、较差、一般、较好、很好。为了分析需要，本研究将很差与较差合并为差，赋值为1；一般赋值为2；较好与很好合并为好，赋值为3，将自评健康状况变量划分为三个等级的分类变量。

1.3.2 潜在健康状况

本研究采用健康效用值(Health Utility Value，HUV)反映调查对象的潜在健康状况。健康效用值通过EQ-5D量表和中国一般人群健康效用值积分体系测算获得。EQ-5D量表由两部分构成，第一部分是五维度量表，包括行动、自我照顾、日常活动、疼痛/不舒服、焦虑/抑郁5个维度，每个维度下有3个水平，1~3分别表示没有问题、有中度问题、有重度问题。应答者要在每个维度下选择最符合调查当日自身情况的选项。EQ-5D量表第二部分是视觉模拟评分尺(Visual Analogue Scale，VAS)，这是一个垂直刻度尺，底端刻度0代表“所能想象的最差的健康状况”，顶端刻度100代表“所能想象的最好的健康状况”。应答者要在VAS刻度尺上标出最符合调查当日自身健康状况的刻度值。^[7]

EQ-5D是欧洲生命质量学会于1990年开发的标准化健康测量工具，并于2008年被首次纳入我国国家卫生服务调查中。利用EQ-5D五维度量表可以获得243种健康状况，但这些健康状况本身并不具有逻辑顺序，也不具有运算性质。因此，需要建立一套健康效用值积分体系将测量获得的健康状况组合转化为具有运算性质的数值，目前已有学者利用该资料建立了适用于我国一般人群的健康效用值积分体系。^[8]本研究将利用该体系测算应答者的健康效用值，以反映其潜在健康状况。

1.3.3 其他变量

本研究中的其他变量包括人口学特征、社会经济学特征、慢性病患病个数和健康行为。

1.4 分析方法 1.4.1 报告行为测量方法

本研究首先建立OLS(Ordinary least square)回归模型来测算健康效用值与自评健康之间的差异，从而获得报告行为测量结果：

$HUV={{\beta }_{0}}~+\text{ }{{\beta }_{1}}~\cdot ~SR{{H}_{2}}~+\text{ }{{\beta }_{2}}~\cdot SR{{H}_{3}}+\text{ }{{\beta }_{3}}~\cdot ~SR{{H}_{4}}+\text{ }{{\beta }_{4}}~\cdot ~SR{{H}_{5}}~+\text{ }\varepsilon $

(1)

由模型(1)获得的预测值代表一般农村居民报告每一种自评健康状况时的健康效用值。由该模型得到的残差值代表应答者的报告行为，即报告同种自评健康状况时应答者的潜在健康状况与一般农村居民潜在健康状况间的差异。若残差值为0，表示报告同种自评健康状况时应答者对自身健康的评价与一般农村居民一致。若残差值大于0，表示应答者的报告行为较为乐观，即报告同种自评健康状况时应答者对自身健康的评价比一般农村居民好。若残差值小于0，表示应答者的报告行为较为悲观，即报告同种自评健康状况时应答者对自身健康的评价比一般农村居民差。

1.4.2 统计分析方法

本研究采用一般描述性分析对调查人群的基本情况、慢性病患病情况和健康行为进行了统计分析，利用卡方检验分析不同特征农村居民间自评健康状况的差异是否显著，运用方差分析检验不同特征农村居民间自评健康报告行为的差异是否显著。本研究还利用固定效应模型检验在年龄对报告行为的影响上，慢性病患病情况是否具有调节效应。所有分析均使用SPSS 22.0完成。

2 结果 2.1 调查对象基本情况

本次调查中，男、女性农村居民构成比接近，女性略高。15~34岁的年轻对象占调查人群的50%，老年人群占比最少。调查对象文化程度较低，超过一半为小学及以下学历。约80%的调查对象为在职，学生群体占比最少。接受调查的农村居民中，半年内慢性病患病率约为19%，其中4%患有多种慢性病。调查人群中76%的农村居民不吸烟或已戒烟，81%不饮酒或已戒酒。在锻炼方面，有85%的农村居民近半年内从不锻炼(表 1)。调查人群的人口学特征和社会经济学特征与第四次国家卫生服务调查中农村人群的调查结果较为接近^{[9, 10]}，说明本研究样本具有较好的代表性。

2.2 调查对象自评健康状况

调查对象中，男性自评健康状况为“好”的比例高出女性约6个百分点。随着年龄的增加，农村居民自评健康状况为“好”的比例均呈显著下降趋势。该比例在65岁及以上老年人群中约为46%，比15~34岁的年轻人群低40多个百分点。

总体而言，调查人群的教育水平越高，其自评健康状况越好。大专及以上学历农村居民自评健康状况为“好”的比例要高出小学及以下学历农村居民30多个百分点。不同就业状况下，学生群体自评健康状况为“好”的比例最高，在业人群次之，无业、失业人群最低。随着收入水平的提高，农村居民自评健康状况为“好”的比例也呈现上升趋势。该比例在高收入组人群中约为84%，比低收入组人群高出20多个百分点。

随着慢性病患病个数的增加，调查对象自评健康状况为“好”的比例显著下降。这一比例在未患慢性病的农村居民中为83.3%，在患有多种慢性病的农村居民中仅为30.6%。

在健康行为方面，偶尔吸烟人群自评健康状况为“好”的比例最高，每天吸烟与不吸烟人群次之，戒烟人群自评健康状况最差。饮酒人群自评健康状况为“好”的比例最高，不饮酒人群次之，已戒酒人群的自评健康状况最差。近半年每周锻炼3~5次的农村居民，其自评健康状况为“好”的比例最高。从不锻炼与每周锻炼2次及以下人群次之。每周锻炼6次及以上人群，其自评健康状况为“好”的比例最低。卡方检验结果显示，以上各类人群间的自评健康状况差异均具有统计学意义(表 2)。

2.3 调查人群自评健康状况报告行为

研究结果显示，与女性相比，男性农村居民对自身健康状况的报告行为较为乐观。15~34岁年轻人群对其健康状况的报告行为更加乐观，而35~64岁中年人群和65岁及以上老年人，则对其健康状况较为悲观，且老年人群悲观程度更深。不同人口学特征农村居民的自评健康报告行为差异均有统计学意义。

在文化水平方面，小学及以下低学历人群对自身健康状况的报告行为较为悲观。而在初中、高中和大专及以上学历人群中，随着文化水平的提高，调查人群对自身健康状况的报告行为更加乐观。在业人群和学生群体对自身健康状况的报告行为较为乐观，特别是学生群体。离退休和无业、失业人群对自身健康状况的报告行为则更加悲观，且前者的悲观程度更深。不同收入水平调查人群中，低收入与较低收入人群对自身健康状况的报告行为较为悲观，且低收入人群的悲观程度更深。其他各收入水平人群，随着收入水平的提高，对自身健康的报告行为也更加乐观。不同社会经济学特征农村居民的自评健康报告行为差异均具有统计学意义。调查人群中未患慢性病农村居民的自评健康状况报告行为较为乐观。随着慢性病患病个数的增多，调查人群对自身健康状况的报告行为更加悲观，其中患有多种慢性病农村居民的悲观程度最深。不同慢性病患者情况农村居民的自评健康报告行为差异有统计学意义(表 3)。

此外，研究结果显示不同健康行为农村居民的自评健康报告行为差异并不显著，无统计学意义。观察变化趋势可以发现，不吸烟与不饮酒的农村居民对自身健康状况的报告行为较为悲观，而吸烟与饮酒的农村居民对自身健康状况的报告行为则比较乐观。近半年平均每周锻炼3~5次和6次及以上的农村居民，其自评健康报告行为较为乐观，而近半年从不锻炼和平均每周锻炼2次及以上的农村居民，其自评健康报告行为则比较悲观。

本研究还利用固定效应模型检验慢性病患病情况是否对年龄与报告行为之间的关系具有调节效应，判断是否由于慢性病患病数量的增加加强了年龄对自评健康报告行为的负效应。研究结果显示，在农村居民的年龄对其自评健康报告行为的影响中，慢性病患病情况并不具有调节效应(表 4)。

3 讨论 3.1 我国农村居民自评健康状况与报告行为变化趋势一致

综合上述结果可以发现，我国农村居民的自评健康状况及报告行为在不同特征人群间的变化特征基本一致。在我国农村地区，女性、老年人群、低学历水平、离退休人群、无业失业人群、低收入水平以及患有多种慢性病的人群，其自评健康状况为“好”的比例低于其他人群。这部分农村居民对自身健康状况的评价也更为悲观。本研究是采用定量方法对我国农村居民自评健康状况报告行为进行测量与分析的首次尝试。获得基本一致的变化趋势，说明了自评健康状况作为一项健康水平测量指标在我国农村居民中的应用具有较高的可靠性与稳健性。

3.2 罹患合并症的慢性病患者是慢性病健康管理的重点人群

本研究结果显示，患有多种慢性病的农村居民对自身健康状况的评价要比患有1种慢性病的农村居民更加悲观。由此可见，在我国农村地区，慢性病，尤其是慢性病的共患病情况已经严重危害了农村居民的健康状况与生命质量。慢性病会造成躯体上和精神上的长期疼痛与不适，特别是对于罹患多种慢性病的人群。由于病程长、用药多，除了会造成慢性病患者医疗费用负担加重，也对其心理健康产生负面影响。由此导致患有多种慢性病的农村居民对其健康状况的评价要比一般农村居民更加悲观。因此，在慢性病人的健康管理工作中，在开展现有管理活动的基础上，还应当重点关注罹患合并症的慢性病患者，制定并实施个性化的健康管理方案。虽然慢性病很难治愈，但通过有效的干预措施可以预防和控制慢性病的发生与发展，达到控制病情、改善健康状况、提高生命质量的目的。

3.3 老年人群需要得到更多支持与关注

大量研究已证明，随着年龄的增加，一般人群的健康状况会有所下降。这一结果也在其他针对农村居民的研究中得到证实。^[11]为了更加全面地探析年龄对自评健康报告行为的影响，本研究还分析了在年龄对报告行为的影响中，慢性病患病情况是否具有调节效应。结果显示，慢性病患病情况不具有调节效应。也就是说，罹患多种慢性病并不会增强年龄对自评健康报告行为的负效应。该分析结果证明了老年人群的确是我国农村地区的弱势群体，即便考虑了慢性病的影响，此类人群的身体健康状况与心理健康状况仍然令人堪忧，需要得到更多的支持与关注。

3.4 低收入对报告行为的负效应强于其他收入水平

本研究发现，随着收入水平的提高，我国农村居民的自评健康状况呈现出上升趋势。该结果与其他学者的研究发现一致。^[12]观察本研究结果也可以发现，中等收入至高收入水平的农村居民对其自身健康状况的评价较为乐观，低收入与较低收入农村居民的自评健康报告行为较为悲观，并且低收入人群的悲观程度更深。由此可以说明，与富人相比，健康状况对穷人的影响程度更深。鉴于此，在制定卫生政策时应当考虑农村低收入人群的卫生服务需要与利用特征，提高医疗卫生服务提供的公平性，更好地保障与改善低收入人群的健康状况。

3.5 健康行为与自评健康状况以及报告行为的关系有待进一步挖掘

传统观念中认为健康行为与健康状况间应当具有正相关性，即生活方式越健康，健康状况会越好，对自身健康状况的评价也会更乐观。^[2] 但本研究并未发现这一变化趋势，吸烟和饮酒人群的自评健康状况均优于不吸烟人群和不饮酒人群。近半年平均每周锻炼3~5次的人群对自身健康状况的评价最高，而平均每周锻炼6次及以上的人群对自身健康状况的评价反而低于近半年从未锻炼的人群。尽管在健康行为与自评健康报告行为的关系上也发现了类似变化趋势，但这些差异并不具有统计学意义。有学者对我国哈密地区居民自评健康状况的调查中也发现，不吸烟、不饮酒、每周锻炼1次及以上的居民，其自评健康状况为良好的比例均小于吸烟、饮酒、每周锻炼1次以下的居民。^[13]以吸烟行为为例，国外有研究人员指出，在美国一项针对吸烟人群的电话调查中，吸烟人群认为自身患病风险低于不吸烟人群，并且认为与一般吸烟者相比，自身罹患肺癌的风险更低。^[14]更有相当一部分吸烟者认为，体育锻炼能够消除吸烟带来的危险。由于目前此类研究并不多见，尚不能判断健康行为对一般人群自评健康和报告行为的作用机制，因此，在今后的研究中应当进一步探索导致此类变化趋势的深层次原因，从而更有效地促进农村居民形成健康的生活方式。