婚姻、生育史和晚年身体健康轨迹
原创 张婧文 宋月萍 定量群学
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O'Flaherty M, Baxter J, Haynes M, Turrell G. The Family Life Course and Health: Partnership, Fertility Histories, and Later-Life Physical Health Trajectories in Australia. Demography. 2016 Jun;53(3):777-804. doi: 10.1007/s13524-016-0478-6. PMID: 27189018.
一、引言
婚姻和生育与多种健康结果相关(Carr和Springer 2010; Umberson等，2010)。目前，大多数研究仅关注当期家庭状况与健康之间的关联，或是家庭状况变化导致的短期健康变化。这些分析难以检验生命历程中个体生理、社会适应和心理发展对健康的长期影响。近年来，一些基于生命历程视角的研究开始将婚姻与生育的动态轨迹与远期健康结果建立联系（Elder 1985; Elder和Giele 2009，Kuh和Ben-Shlomo 2004; Kuh等，2003; Lynch和Smith 2005）。本研究旨在分析结婚、离婚、生育等生命事件及其发生时机，并识别典型的家庭生命轨迹，并探究家庭生命轨迹与晚年健康之间的关系。
现有研究大多关注婚姻史或生育史对健康的独立影响。然而，一些证据表明婚姻和生育轨迹相互关联并共同影响健康。Macmillan和Copher(2005)认为，婚姻史与生育史密不可分，因为个体在婚姻与育儿过程中所需的资源和所扮演的角色既可能互补也可能相互矛盾。一些实证研究也证实了这个观点。Alter等人(2007)发现高生育率导致了年轻丧偶女性的高死亡率，但这种影响随着丧偶女性的年龄增长而减弱。Kravdal等人（2012）发现胎次和婚姻史的交互作用，以及生育和婚姻事件的时间先后顺序与死亡率有关。因此，理论和实证研究均表明仍需进一步探究婚姻和生育轨迹如何共同影响健康。
本研究基于生命历程理论，探究18岁到50岁间婚姻与生育轨迹对晚年身体健康的影响。作者通过多渠道序列分析法识别典型家庭生命轨迹，并在分组过程中充分考量生育与婚姻事件发生情况、发生频率、发生时机等重要特征。
二、方法
本研究使用澳大利亚家庭、收入、就业追踪调查的前十一期数据（2001-2011）。样本选取为基线调查时50岁以上的样本，最终样本量为4615人。
本研究因变量为身体健康，并通过SF-36量表进行测量。自变量为家庭生命轨迹类别，利用回溯性调查中15-50岁的婚姻、生育信息通过多渠道序列分析进行构建。
本研究共分为两步：第一，通过序列分析将不同的生育和婚姻轨迹进行分组。序列分析可以高效地将类似家庭生命轨迹归类，识别具有理论意义的轨迹特征（生育、结婚、离婚等事件的发生情况与发生时机），并将其与晚年健康建立联系。由于家庭生命轨迹具有多个维度，因此使用序列分析法中较为前沿的“多渠道序列分析”对家庭生命轨迹进行分组（Gabadinho等人，2011; Gauthier等人，2010）。本研究共设定了五个反映生育和婚姻史的不同方面渠道，包括：1）婚姻状态（已婚、未婚）；2）累计婚姻转变发生次数，婚姻转变包含结婚和婚姻破裂（离婚、分居或丧偶）；3）亲生子女数；4）与当前配偶生育的0-14岁子女数；5）非婚生育或与前任配偶生育的0-14岁子女数。每个渠道都有都包含33个从18岁到50岁每一岁的状态。进行多渠道序列分析首先需要测量不同序列两两之间的相似性（距离），并构建距离矩阵。本研究使用Hamming distance以及自定义的转换矩阵来测量轨迹间的距离。在设定转换矩阵时，作者赋予首次发生的家庭生命事件(生育、结婚、婚姻破裂)较高权重。接着，多渠道序列分析将对距离矩阵进行聚类分析，从而将相近的家庭生命轨迹分为一组。本研究采用层次聚类法对家庭生命轨迹分组，并通过可视化、聚类质量指标、理论分析、判别分析等方法最终确定聚类个数。最终作者选择14个聚类个数作为聚类分析的最优解。
第二，利用潜变量增长曲线模型（Bollen和Curran，2006）对被访者2001年至2011年的身体健康轨迹进行建模。作者最初拟合了四个模型，以测试家庭生命轨迹组别、性别、年龄和身体健康之间不同的关系，并通过AIC值选择了最佳模型（Akaike，1974）。最终模型通过控制更多人口统计学变量来改进此前的模型。
三、结果与讨论
本研究识别的十四种家庭生命轨迹如图1所示：前五组都是较为传统的家庭生命轨迹，每组成员大多仅经历一次婚姻，组间的差异在于结婚的时间和孩子的个数，成员人数共占总样本的70.7%。第六组为典型的晚婚晚育轨迹。第七组成员大多具有未婚先孕的经历。第八组成员虽然结婚但终身未育，而第九组成员则未婚未育。最后六组成员均有婚姻破裂或再婚的经历。
图1：家庭生命轨迹分年龄状态分布图
作者分析表明，家庭生命轨迹对男性身体健康具有持久影响，这种影响取决于重要生命时间的发生及时机。例如，婚姻破裂（特别是在年轻时经历婚姻破裂）、终身未婚、较早结婚生子都对男性的健康产生不利影响。个体生命早期特征不能完全解释这种影响。虽然本文并未检验家庭生命轨迹对男性身体健康的影响机制，但分析表明该影响是通过婚姻而非生育而产生作用的。对于男性而言，在“按时”结婚生子的基础上，婚姻持续时间越长，健康状况越好。较早结婚生子对健康的负面影响可能原因早婚的夫妇缺乏足够的资源以应对生活的挑战。
此外，作者发现家庭生命轨迹对女性身体健康的影响较少。在控制了早期家庭、健康和社会经济特征之后，只有经历婚姻破裂和具有高生育水平的女性群体健康状况较差。而经历了标准家庭生命轨迹的女性健康水平则没有明显差异。这一发现不同于以往的研究结论，差异的原因可能在于本文关注整体的生命轨迹而非孤立的生命事件。
小结
序列分析法是生命史分析中较为前沿的方法，在近年来广泛应用于家庭、就业、健康等不同领域。与传统的回归方法相比，序列分析关注个体生命历程的整体特征与多样性，能够同时考虑生命历程的不同时间维度（时机、时长和顺序），而非仅关注某一孤立的生命事件。本研究是应用序列分析法的典型范例，原文中详细描述了这一方法参数设定的细节，对今后家庭与健康的研究具有较强的借鉴作用。本研究的创新点在于充分考虑了婚姻与生育史的紧密联系，通过多渠道序列分析对家庭生命历程中的不同维度进行同时分析。此外，本研究还结合了另一较为前沿的追踪数据分析方法“潜变量增长曲线模型”，分析了家庭生命轨迹对身体健康的影响，这一方法可以估计健康的“动态变化”，丰富了我们对晚年健康不平等的认识。
导读人丨张婧文 宋月萍
编辑丨魏言伊
原标题：《婚姻、生育史和晚年身体健康轨迹》
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（题图来源：视觉中国）
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