长寿且健康了吗？——基于状态可转移概率模型的验证

基于状态可转移概率模型的验证_崔晓东 搜索 统计研究 Statistical Research ISSN 1002-4565,CN 11-1302/C 《统计研究》网络首发论文 题目: 长寿且健康了吗?——基于状态...

长寿且健康了吗？——基于状态可转移概率模型的验证

• 来源：统计研究. 2022,39(04) 作者：崔晓东 周海花 朱英明 陈培文
• 背景
  • 20世纪后半叶以来，全球各国家人口寿命普遍延长，全球人口出生时的预期寿命从1960年的54.4岁提高到2019年的73.3岁。
  • 许多国家在进入老龄化社会后，出现人口寿命延长的同时带病期也延长的趋势，以及健康和长寿不同步、甚至不一致的情况。 长寿是人类的追求，但长寿的同时是否健康是比单纯长寿更值得研究的议题。
  • 大多数国家（地区）已掌握了本国（地区）健康寿命等基础数据，并依据健康寿命与寿命的占比关系形成三种不同健康模式：
    • 不健康寿命占比不断扩大的残障期扩张模式
    • 不健康寿命占比不断减少的残障压缩模式
    • 二者同步平行发展的动态均衡模式
  • 不同结论表明，健康发展模式在不同国家（地区）具有异质性（Chavhan，2016）。
  • 研究目的：针对我国老年人健康发展模式和区域差异，以及在我国老年健康数据较少的情况下，如何放松研究假设提高测算精度等问题展开研究，以期在反映老年健康状况的同时，为退休年龄设计（Ai等，2017）、养老成本预测（Attias等，2016）及养老金融和保险产品设计（Shao等，2015）等研究方向提供数据基础。
• 分析逻辑
  • 数据来源：北京大学CLHLS项目（北京大学中国老年健康影响因素跟踪调查）
  • 指标：按照研究惯例采用人口学、社会学和老年学普遍使用的日常生活自理能力（ADLs）作为健康评价标准。 ADLs包括6项指标（洗澡、穿衣、室内活动、如厕、进食和控制） 根据情况分为三种状态：健康、不健康以及死亡
  • 构建转移概率矩阵
    • 健康寿命的估计涉及多状态及状态间转移的可能，马尔可夫（Markov）过程是由多状态组成并能刻画状态间转移概率的随机过程，因此基于Markov过程构建转移概率矩阵具有理论优势
    • Markov时齐性假设下的转移概率表达很方便，但该假设也意味着无论年龄多少，在未来相等时间内的健康变化情况相同，但该假设大多数情况下与现实不符。
      • 根据转移强度随年龄变化的非齐次特征，同时为保证计算的易控性，采用转移强度为分段常数的方法。
      • 利用截面数据得到各个年龄段上的健康转移矩阵，并假设不同队列健康状况具有一致性，在预测时运用年龄队列错位相乘的方法。
  • 计算结果
    • 分性别不同年龄段老年人健康轨迹
    • 分性别不同年龄段老年人健康寿命、不健康寿命在剩余寿命中的占比
    • 相对于2005—2008年分性别不同年龄段老年人健康寿命、不健康寿命在剩余寿命中的占比
  • 方法有效性验证
    • 利用外部数据和沙利文方法计算递进存活率和预期寿命作为对照组，与本文估计值比较，如果两者结果一致或符合预期则认为模型有效。
    • 对照组数据选择遵循权威、量大、精确性高、可预期准则
    • 采用中国人口与就业统计年鉴数据、中国保险业经验生命表非寿险业务数据、中国保险业经验生命表寿险业务数据
      • 不同数据源计算的递进生存率验证
      • 不同数据源计算的预期寿命验证
• 结论
  • 我国老年健康属于残障期扩张模式，低龄老年人剩余寿命中有较高比例处于健康状态但该比例随年龄递减，寿命越长不健康寿命占比越大
  • 老年人寿命和健康寿命具有地区差异，东部地区老年 人寿命较长但不健康寿命也较长
  • 各地区健康模式具有共性，均表现为残障期扩张的健康模 式
  • 意义
    • 为有限数据下研究老年健康动态变化提供了新思路，丰富和补充了与健康寿命相关的研究文献，提供了与传统精算方法进行比较的方案。
    • 研究结果可以为我国老龄社会背景下公共政策评估和讨论提供参考。