谁在使用中西医？死亡风险对医疗偏好影响的研究_中医论文

谁在使用中医和西医？———项关于死亡风险对医疗偏好影响的研究，本文主要内容关键词为：西医论文,谁在论文,中医论文,风险论文,医疗论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      中图分类号：C912 文献标识码：A 文章编号：1000-2804(2014)05-0074-14

      2006年秋天，中国社会出现了一场关于中医存废的大讨论。参与争论的既有医疗行业的专业人员，也有非医疗专业的公共知识分子，还有大量普通的病患和一般民众，最后在2007年秋天国家主管机关出面表态后暂告一段落[1]。有趣的是，紧接着的2008年，中国图书市场的销售数据显示，全国范围内又掀起了出版和阅读中医药保健著作的热潮[2]。

      在这场中医存废的大讨论中，提出应该废除中医一方的核心论点有：中医是不科学的、落后的、非现代的和无疗效的；维护中医一方的核心观点则针锋相对地认为：中医是科学的、传统的和有疗效的[3]。持废除中医观点的一方中，以方舟子的“每个国家都有自己的传统医学，最后都被现代医学所取代。中国也不会例外”观点最具有代表性。然而事实是否如此呢？以美国为例，他们将主流医学(conventional medicine)即西医之外的其他医学实践称之为补充和替代医学(complementary and alternative medicine，CAM)，它们包括针灸、中药、印度草医、脊柱按摩疗法、高压氧疗法、磁疗、推拿及松弛疗法等[4]。在西方主流医学杂志，如The New England Journal of Medicine，JAMA(The Annals of Internal Medicine)，The Archives of Internal Medicine，近年来发表了很多有关CAM的系列文章，均对CAM表现出越来越高的研究兴趣[5]。除了西方医学学术界对CAM的研究不断增加之外，西方社会使用CAM的患者数量也不断增加：英国国民在2000年使用CAM的比例是46%。美国社会中67.7%的人在其一生至少使用一项CAM，其中30%是1945年之前出生的，50%是二战后10年，以及70%是二战后20年内出生的人使用过CAM，也就是说美国社会中使用CAM的人口不但庞大，而且具有长期增加的趋势[6-8]。面对西方医学学术界，以及西方病患对CAM使用的日益增加的事实，持废除中医论的一方用对科学和现代化的普遍化扩张想象，去意识形态地断言中医应该被淘汰就显得过于武断。

      综观整个中医存废大讨论，我们发现双方几乎都没有提及医疗社会学所关注的诸多论题：医疗观念和健康观念的形成过程和影响因素；对于疾病与治疗的社会诠释；病人的社会角色和其与医疗手段之间的关系，等等。这些讨论的缺失，使得争论的双方都没有能将讨论建立在深入分析到底是什么因素影响人们决定使用或不使用中医，以及中医或者西医的使用模式背后有怎样的社会学因素基础之上。讨论更多地集中于科学主义的意识形态判断。

      我们简单地看一下西方发达国家CAM使用人口的社会学特征[9-10]：女性比男性更倾向于使用CAM；年龄与使用CAM比例之间呈现倒U形曲线关系——青年人使用比例为40%，50岁达到50%，老年则降为30%；教育程度越高，则CAM的使用比例越高；与之相一致的是收入越高，使用CAM的比例也越高；少数族裔使用CAM的比例低于白人。

      西方世界对CAM的使用模式与废除中医的观点中所预测的趋势有很大的不一致：科学素养更高的高教育程度的人口使用CAM的比例竟然比低教育程度、科学素养更低的人口的使用比例更高；同时更主流的白人竟然比更多亚文化的少数族裔还相信CAM。凡此种种对西方社会CAM使用者特点的研究结论均与废除中医的观点所推论的情况不一致。可见，仅仅以对科学和现代化的普遍扩张想象作为中医存废的论据是不足够和不深入的，这里仍然有一些更为基础的机制需要厘清。

      本文试图以目前对西方社会CAM使用者特征的研究成果出发，首先从已有的CAM使用者特征的研究结论为起点，提出该领域的研究在方法上存在的问题，进而提出正确的研究方法和研究模型，并从医疗社会学的角度，分析美国的CAM使用人群的特征。之后，我们将应用此方法去分析和诠释中国台湾省的中医和西医使用者的社会特征。最后以此为基础，对中医和西医在疾病与健康的社会功能、社会角色的认识做进一步讨论，从而为中医存废讨论提供一个医疗社会学的基础。

      一、美国社会中谁在使用补充和替代医疗

      (一)问题的提出

      西方学者关于使用CAM人口特征的研究中一个一致性的重要发现是年龄与CAM使用概率之间呈现出倒U形的非线性关系，青年人的使用率为40%，50岁达到50%，老年则降为30%。类似的，在美国华人地区的研究文献[11]，在中国台湾的研究文献也均发现中医使用比率和年龄间的这种倒U形关系[12-13]；并且极为有趣的是，在美国的CAM使用群和中国的中医使用群的峰值都是55岁。但是绝大多数文献都没有解释为什么这两个变量之间呈现出倒U形的关系。只有Grzywacz等六位学者的一篇研究聚焦在这个问题上，于此，他们有如下两个观点[14]：1)CAM作为自身健康管理和预防疾病的技术，人们并非天生就会使用，而是随着成长的过程逐渐学习和掌握的，并且在中年即完成并形成固定的健康医疗策略，这也就是为什么中年之前呈现出年龄和CAM的使用概率呈现出上升的函数关系；2)大量关于美国CAM的发展历史的研究都揭示，CAM在最近50年间，在美国逐渐流行和普遍被使用，所以现在调查所能够观测到的老年人，在他们处于成长期的年代，CAM不如现在流行，使用比例也较低；而现在调查所观察到的中年人，他们成长期已经处于CAM较为流行的时期，所以这个世代总体上使用CAM的比例要高于此前的世代。因此，现在的调查观测到的中年人的CAM使用比例高于老年人。

      Grzywacz等的解释实际上是混杂的，他们对于青年到中年阶段使用CAM比例上升的解释属于年龄效应(age effect)，而对于中年到老年使用CAM比例下降的解释是世代效应(cohort effect)①。从理论上而言，数据本身不能提供区分到底是哪种效应的信息[15]；时点调查(横截面调查)所得到的不同年龄的被调查者的CAM使用概率的差异，既可能是年龄效应所导致的差异，也可能是世代效应所导致的差异。

      基于笔者做的对多名病人的医疗史的访问，以及对多名中医医生和西医医生的访问，笔者发现，在中国，无论是病人还是医生，绝大多数都在实践上认为年龄和是否相信中医之间应该是线性关系，随着年龄的增加，使用和相信中医的概率不断增加。也就是说，年龄的学习效应是一直存在的，人们并非到了中年就不再继续学习与掌握保健和治疗的知识。Dean Kathryn的求医行为通用模型则认为，人的患病过程本身，就是一个文化和社会的习得过程，每一次患病的体验，都将使得个体面临重新学习与建构自己的保健和医疗策略体系[16]。所以，我们认为，Grzywacz等提出的学习效应应该作用于所有年龄阶段的人群，而不仅仅是中年阶段之前的人群。

      Grzywacz等对中年到老年使用CAM比例的下降的解释是一个历史主义的世代效应的解释：中年人比起老人会多使用CAM是因为青年世代赶上了CAM扩张的历史时期。作为一个历史主义的解释，其特点是将社会现象解释成一个由于各种历史因素的偶然巧合造就出来的具有惟一性的特殊事件，因而历史主义的解释往往不具备普遍性的因果机制。如果Grzywacz等的历史主义的解释是正确的，那么中国大陆和台湾的中医使用趋势正好和其观察到的西方世界的CAM使用趋势相反，所以其世代效应正好相反；然而对中国大陆和台湾的研究，学者们还是观察到了老年人使用CAM比例下降的趋势。所以，Grzywacz等的历史主义的世代效应解释是极其可疑的，起码对于中国大陆和台湾而言，世代效应的解释是不成立的。

      通过以上的分析，Grzywacz等提出的学习效应应该修订为作用在所有年龄组上，而其提出的历史主义的世代效应又不正确，那么Grzywacz等的解释，不仅不能解释美国社会中年龄和CAM使用概率倒U形的关系，更不能用来解释中国大陆和台湾，以及西方世界的华人地区中医使用概率与年龄之间的倒U形关系。

      仔细考察有关文献，无论美国的年龄与CAM的使用概率曲线，还是中国的年龄和中医使用概率曲线，其转折点都在55岁。在认真考察55岁背后的社会意义之后，我们提出以下三种可能的解释。

      第一种解释是，年龄和CAM使用概率之间的倒U形关系是在55岁之前随着年龄的增加，相信CAM的比例逐渐上升；到了中年和老年的交界处55岁，相信CAM的比例开始下降。从人的身体衰老进程来说，55岁是一个重要的转折点，55岁之后，身体迅速衰老，病痛大量增加，需要更多更有效的医疗服务；而CAM也许不能解决问题，于是一些原本使用CAM的人，转而使用西医，于是导致了使用CAM概率的下降。虽然这个解释与作者所访问的多个医生的经验认知相违背，但却是可能存在的。这个解释是考虑到随着年龄的上升，身体健康对于医疗技术的需求发生改变，属于年龄效应，所以我们称之为“健康需求的年龄假设”。

      如果这个解释是真实的，那么我们应该观察到的情况是，使用CAM转变到不使用CAM，是因为CAM的治疗效果不如西医。这是一个自我选择的过程，在这个过程中，身体疾病更严重的人通过个人对医疗的体验后选择不再相信和使用CAM。所以，总体上应该看到，在55岁后，不使用CAM的人的身体状况变坏的程度应该超过使用CAM的人。具体而言，在顶点之前，身体健康越差，使用CAM概率越高；在顶点之后，身体健康越差的程度对使用CAM概率的影响会下降。即，55岁前后，身体状况对CAM使用率的影响不一致，应该能观测到身体状况与年龄平方项的交互作用为负，并且显著。

      第二种解释是，如果联想到人口学的生命表，倒U形曲线的顶点55岁，就是死亡风险迅速上升的年龄起点。那么，一个很可能的情况是，使用CAM概率并没有减少，只是进入高死亡阶段后，使用CAM的人群的死亡风险高于不使用CAM的人群；这样，随着年龄的增加，死亡人口中更多的是使用CAM的人口，从而导致我们所能够观察得到的存活人口中使用CAM的比例越来越低。这个假设的背后是不同年龄的被调查者，由于使用CAM和不使用CAM者的预期寿命的差异所引致的各自被观测的概率不同，最终导致了CAM使用概率与年龄的倒U关系，这个解释属于CAM使用者的生存差异的年龄效应。所以我们称之为“年龄的生存差异假设”。

      如果解释二的情况是真实的，那么我们应该观察到与解释一的年龄的健康需求改变假设截然不同的情况：身体健康状况越差的人，即死亡风险概率越高的人，越倾向于使用CAM。解释一的年龄的健康需求改变假设和解释二的不同医疗偏好的生存差异假设不可能同时成立，因为前者的逻辑是55岁以后使用CAM的概率与身体不健康状况成反比，而后者的逻辑是55岁以后使用CAM的概率与身体不健康成正比。所以，这两个解释背后的医疗选择逻辑是完全相反的逻辑。而真实逻辑的验证，将有助于我们解释人们使用和信任CAM的医疗社会学机制。

      第三种可能的解释是，55岁是一个劳动力开始逐步退出劳动力市场的年龄；劳动力退出劳动力市场，在医疗上意味着医疗服务和医疗保险的给付能力的差异②。具体来说，就是退出劳动力市场之前，医疗服务和医疗保险费的给付能力强，退出劳动力市场之后，医疗服务和医疗保险费的给付能力弱，有可能是这个因素导致使用CAM的概率在55岁之后下降。也就是说，年龄和CAM使用概率之间的倒U形关系是虚假的，其中介变量是医疗服务和医疗保险的给付能力，年龄影响医疗服务和医疗保险的给付能力，医疗服务和医疗保险的给付能力又影响了CAM的使用概率。所以，如果这个解释是真实的，当我们控制了医疗服务和医疗保险的给付能力，我们应该看不到年龄和CAM使用概率之间的倒U形关系，或者起码会减弱这两者之间的倒U形关系。这个假设的背后是年龄的医疗支付能力变化，所以我们称之为“年龄的医疗支付能力假设”。

      为了清晰化目前对于年龄和CAM使用概率之间关系的所有假设，我们总结并列出表1。

      (二)有关假设的证明与证伪

      1.年龄的健康需求改变假设的验证。为了验证我们所提出的有关假设，我们使用了美国卫生及公共服务部(United States Department of Health and Human Services)下属的美国健康中心(National Center for Health Statistics)在2002年所做的全美健康访问调查(National Health Interview Survey)数据来进行分析③。该调查对31044名18岁以上的美国人，调查了其使用CAM的详细情况。我们将被调查者在过去的12个月内是否使用过20多种CAM医疗手段中的任意一种④作为一个二分的因变量，因而我们采用了Logit模型。

      为了验证年龄的健康需求改变假设，我们设计了两个模型。模型1.1是基准模型，仅仅将年龄、年龄的平方项、性别、种族、教育年限放入；模型2则放入年龄的分类变量、健康程度，以及两者的交互作用。健康程度的测量，我们以过去一年因病卧床的天数作为指标。在模型1.2我们引入健康状况、年龄类别，以及这两者之间的交互作用项，以验证年龄的健康需求改变假设。在前面我们分析过，如果年龄的健康需求改变假设成立的话，年龄类别和年龄类别与健康状况的交互作用应该是显著的。模型的结果如表2。

      

      

      在表2的模型1.1中的结论与文献一致：女性比男性更倾向于使用CAM；年龄与使用CAM比例之间呈现出倒U形曲线关系；教育程度越高，则CAM的使用比例越高；少数族裔使用CAM的比例低于白人。在模型1.2中，显示健康状况越差的人越倾向于使用CAM，但是并没有发现55岁前后使用CAM模式存在差异，同时也没有发现年龄分类与健康状况的交互项显著，即并没有发现55岁以后因身体健康状况变差而不再使用CAM的趋势。所以，这一统计分析结果否定了年龄的健康需求改变假设。

      2.年龄的医疗支付能力假设的验证。同样，为了验证年龄的医疗支付能力假设，我们也设计了两个模型，在模型2.1里，我们加入是否购买医疗保险，以及年龄段与是否购买医疗保险的交互项；在模型2.2里，我们加入收入，以及年龄段与收入的交互项。如果年龄的医疗支付能力假设是正确的，那么，在引入这些代表着医疗服务和医疗保险的给付能力的变量之后，年龄应该不再与是否使用CAM之间呈现虚假的倒U形关系，同时交互项应该是显著的。表3呈现的是我们的研究结果。

      

      以上研究结果显示，即使引入了标志着医疗服务和医疗保险的给付能力的中介变量，年龄依然与使用CAM的概率之间呈现倒U形关系；同时年龄与是否购买医疗保险的交互项以及年龄段与收入的交互项均不显著。这些都证明年龄的医疗支付能力假设是不成立的，即55岁前后并不存在因支付能力的变化而导致就医选择行为的变化。

      3.不同医疗偏好的生存差异假设的验证。我们所提出的不同医疗偏好的生存差异假设，提出死亡风险概率高的人更多地使用CAM，而年龄到了55岁以后，全体的死亡概率都大大上升了，其中使用CAM的人口群上升得更快，这就导致在存活人口中更多的是不使用CAM的人口。这使得在抽样时，年龄越大，抽到的越多的是不使用CAM的人口。

      我们以图1来讲解。假定在初始状态使用和不使用CAM的人口都一样多，惟一的差异是随着年龄上升的不使用组的死亡风险比相信组低。这样在年轻的人口组x1组中，两者的人数大体相等；但是由于使用CAM组的死亡风险随着年龄上升的斜率高，这样到了高龄的x2组中，仍然存活的使用CAM的存活人口e′f′g′h′远远少于不使用CAM的存活人口efgh。如果对年龄为x2的人口进行抽样，我们会发现使用CAM的人口所占的比例减少很多。如果这样就判断年龄从x1变化到x2时，使用CAM的概率大大下降了，明显不是客观事实。

      根据上面的分析，我们知道使用CAM的存活人口的入样概率是年龄的函数。这样一来就要考虑，因变量是否使用CAM，以及自变量年龄都是入样概率的函数；考虑到女性和男性在死亡风险上的差异，不同教育程度在死亡风险上的差异，不同身体健康状况在死亡风险上的差异，入样概率又和性别、教育程度和身体健康状况联系了起来。也就是说，我们在表1和表2的模型中的自变量和大部分的因变量，都是入样概率的函数。这种情况下不做纠正会导致回归系数估计上的严重偏误。我们仍继续上面的例子：假定年龄和死亡概率之间是线性关系，即拟合直线应该是ab和cd，但是由于我们只能观察到存活人口，这使得我们在统计上只能针对存活人口进行拟合，这样我们只能得到拟合直线a′b′和c′d′，显见它们之间存在着差异。如果我们分段线性拟合的话，可以发现年龄越大则系数估计的偏差越大；死亡概率越大的人群系数估计的偏差也越大(图2)。

      Winship等对类似的情况进行了研究之后，提出只有使用加权一般最小二乘法(weighted ordinary least square，WOLS)才能够得到无偏的参数估计[17-18]。即需要对样本进行加权修订，以便使得各类样本的入样概率一致，从而抵消掉入样概率既影响因变量也影响自变量所造成的估计偏误和异方差问题。因此，为了验证不同医疗偏好的生存差异假设，我们以生命表为基础，对样本进行加权，使得各个年龄组不会因为存活概率的差异而存在入样的差异。同时，考虑到不同医疗偏好的生存差异假设提出的使用CAM的人口死亡概率会更高，所以我们还需要对使用CAM的人口给予高于不使用CAM人口的死亡率，也就是说假定使用CAM的人群的预期寿命低于不使用CAM的人口。

      我们假设使用CAM的人群的预期寿命低于不使用CAM的人口，但是我们并不知道到底低几岁。同时，不同年龄的死亡概率也不一样。生命表的讨论都是以一般人群为对象，但也可将其原理加以扩展，应用于其他特殊人群。在生命表中有一种特殊的生命表叫做“去死因寿命表”，其特征是去掉某死因后各年龄组生存率。而我们这个研究，则需要给予使用CAM的子群以“加死因寿命表”，即加上某死因后不同年龄的生存率。由于我们不能直接观察到到底使用CAM群体的死亡风险高于不使用CAM群体多少，所以我们只能假设二者死亡的年龄形态基本类似，惟一的差异仅仅在于预期寿命的差异。所以，我们将通用的生命表作为不使用CAM的群体的生命表，而将其前移1岁、2岁、i岁，作为预期寿命短1岁、2岁、i岁的使用CAM群体的“加死因寿命表”。由于我们不知道使用CAM群体的预期寿命比不使用CAM群体到底少几岁，所以我们采用了模拟的方法，从预期寿命差1岁开始，逐渐增加预期寿命的差异，直到找出年龄的平方项不再显著的时候所采用的“加死因寿命表”。按照我们不同医疗偏好的生存差异假设的理论解释，这个时候预期寿命的差异，就是两个群体在预期寿命上的真实差异。

      为了更好地对比不同加权情况下的结果，我们使用加权Logit模型。我们给出三类模型，模型3.1是没有任何加权，模型3.2是对所有群体均使用同一个普通寿命表的无差别加权，模型3.3是差异加权，即对使用CAM的群体按照“加死因寿命表”进行加权，对于不使用CAM的群体采用普通寿命表加权(表4)。在自变量的选取上，我们基本上采用了与验证年龄的健康需求改变假设和年龄的医疗支付能力假设一致的变量，只是将已经被证明不存在的交互作用项摒弃；考虑到教育和收入高度相关，而教育是比收入具有更多的社会学理论含义的变量，所以我们选取教育进入模型。

      

      图1 不同死亡风险下的入样概率差异示意图

      

      图2 不同死亡风险下的回归系数差异示意图

      对于模型的拟合指标，我们没有使用“Log pseudo likelihood”，原因在于加权之后，因变量不同类别的样本量相对数量发生变化，使得“Log pseudo likelihood”失真，所以我们仅仅使用“Pseudo

”作为模型拟合的指标。从表3中，可以看到，加权模型的拟合好于无加权模型；在加权模型中，对使用CAM群体和不使用CAM群体的给予差异加权的模型，其拟合程度又好于无差异加权的模型；当我们对使用CAM群体的加权采用了比不使用CAM群体的预期寿命低10年之后，年龄的平方项的系数变得很小并且不再显著，这符合我们提出的不同医疗偏好的生存差异假设所提出的是因为使用CAM群体和不使用CAM群体，其生存风险不一致，导致我们观察样本偏倚，从而导致了是否使用CAM概率与年龄之间呈现倒U形关系。在经过加权调整后，我们不但得到了正确的估计系数，也获得了使用CAM群体和不使用CAM群体在预期寿命上的大致差异⑤。在做了正确的加权之后，其他自变量的系数并无重大的改变。这证明原来的模型主要的误差在于年龄效应的估计。为了清晰年龄与是否使用CAM的概率之间的关系，我们根据表3的结果，给出如下不同加权情况下年龄与使用CAM概率之间的关系图(图3)。

      

      

      图3 不同加权情况下年龄与补充和替代医疗使用概率关系图

      从图3中可以看到，随着差异加权设定中对使用和不使用CAM人群的预期寿命的差异逐渐增加，原本倒U形的关系逐渐被纠正；到了使用和不使用CAM人群的预期寿命的差异为10年时，年龄与使用CAM的概率之间呈现出线性关系。这证明了“年龄的学习效应假设”和“不同医疗习惯的生存差异假设”是正确的。两个作用机制同时发挥作用，忽略其中任何一个都不能对真实的医疗社会事实进行描述。

      到此，本文开始提出的来自于医患两方的医疗实践的经验感知和基于实证资料的科学分析的矛盾得到了解决。医疗实践的经验感知得到了验证；此前基于实证资料的分析文献由于都忽略了使用CAM人口的入样概率受到死亡风险的影响，而自变量和大部分因变量都是入样概率的函数使得模型系数出现了很大的偏误。我们提出的新的修订模型解决了这一问题，不但验证了年龄的学习效应假设和不同医疗偏好的生存差异假设，同时我们也得到了不同医疗偏好的生存差异假设中一个极其重要的寿命差异参数：在美国社会中，使用CAM人口的预期寿命比不使用CAM人口的预期寿命少10年。

      不言而喻，以上的研究结果同时提出了一个非常严肃的因果问题：到底是CAM使用导致预期寿命的降低，还是预期寿命低的人群倾向于使用CAM？这个因果问题的本质，是人群的医疗偏好影响人的死亡风险，还是人的死亡风险影响人的医疗偏好。根据我们前面表1和表3中的模型，身体健康状况越不好则其越倾向于使用CAM。这意味着是身体的疾病状况，即死亡风险影响着就医偏好，而不是相反。这是非常重要的理论判断，我们在后面会对这个理论判断做进一步的验证。

      二、华人社会中谁偏好使用中医

      通过对美国社会中CAM使用情况的研究，我们发现，使用CAM群体的死亡风险大于不使用CAM的群体。在已有的研究文献中，华人社会的中医使用概率与年龄之间的关系也是倒U形关系。那么，其原因是否也和美国社会中的CAM使用概率和年龄呈现出倒U形关系的原因一样呢？

      由于缺乏在中国大陆收集的相关调查数据⑦，我们使用了台湾地区社会变迁调查的数据⑧。该调查在1985、1990和2000年的调查中均调查了中医和西医的使用偏好，我们将其作为因变量⑨；自变量我们使用和研究美国CAM使用率模型类似的变量；解释变量有年龄和年龄的平方、性别、教育年限、健康状况的自我评估；控制变量为调查年份。同对美国的CAM使用研究一样，我们给出三类模型，模型4.1是没有任何加权，模型4.2是对所有群体均使用同一普通寿命表的无差别加权，模型4.3是差异加权，对有中医偏好的群体按照“加死因寿命表”进行加权，对于没有中医偏好的群体采用普通寿命表加权(表5)⑩。

      我们对于台湾地区中医偏好概率的研究显示，中医的偏好和美国人对CAM的使用有着类似的模式：女性比男性更偏好使用中医；教育程度越高更偏好使用中医；健康状况越差更偏好使用中医。同时我们发现，过往大量关于年龄与中医偏好概率之间关系的研究所得出的结论——年龄与使用概率之间是倒U形的关系——是错误的结论。本研究根据修订的模型，得到了两个重要的发现：1)年龄与中医偏好概率之间实际上是存在着线性上升的关系，即年龄越大，中医偏好概率越高；2)中医偏好概率高的人群，是死亡率高的群体，换句话说，死亡概率高的人群偏好使用中医。

      中国台湾地区的研究模型中，调查年份有着特别的意义。台湾地区在1990年将中医列入国民医保理赔的范围，但是我们并没有发现在1990年前后对中医的偏好存在差异，这证明人们对中医的使用，不受医疗费用的给付能力的影响。这和前面使用美国资料对年龄的医疗支付能力假设的证伪可以相互借鉴。

      三、华人社会中谁偏好使用西医

      我们之前对美国CAM使用情况的研究，以及对中国台湾地区中医使用情况的研究，可以归结为同一个理论：死亡概率高的人群，偏好使用CAM或者中医。理论上，无论CAM还是中医，都是一种医疗技术；因此我们前面的结论可以提炼为：使用和相信医疗技术的人的预期寿命短于不相信医疗技术的人——人们正是因为察觉到生命受到威胁，才会信任某种医疗技术，因而信任医疗技术的人较之于不相信医疗技术的人，其预期寿命较低——这样我们将此前得到的研究结论提炼为抽象程度更高的中层理论，这个中层理论在操作层次上，则转变为使用或者信任某种医疗技术的群体的预期寿命比不使用或相信这种医疗技术的群体要低(11)。

      

      如果我们所提炼的理论具有普遍性，那么应该可以将其拓展到对西医的信任上，因为西医也是一种医疗技术。根据我们归纳出来的中层理论，我们预测：相信西医的群体的死亡风险高于不信西医的群体的死亡风险；即随着年龄的上升，信西医的概率也将呈现出倒U形的关系。

      以下我们试图证明我们的理论，同时我们也想借此分析华人社会中到底是哪些人在使用西医。我们还是用台湾地区的数据来对此进行验证。我们采用了和表5对中医的研究一样的三类模型，惟一的差异是因变量变为是否相信西医。研究结果见表6。

      表6对于是否相信西医的Logit模型显示，相信西医群体的预期寿命比不相信西医群体的预期寿命短8年。这和我们前面提出的中层理论的预测是一致的——对某种医疗技术信任的背后，意其死亡风险高于不相信该技术的人群。从这个角度而言，在台湾地区西医与中医的使用模式存在一样的模式。

      同时，对于是否相信西医的模型，还是存在着一些和对中医信任不一样的因素。我们关于西医的信任决定模型中的性别和教育都不显著，而这些都是影响对中医信任的变量。而从这个角度来讲，对西医的信任与对中医信任的决定因素是不太一样的。在前面研究美国社会的CAM使用模式的时候，我们提出CAM使用概率的下降可能存在就医模式随着年龄增加而改变，但是这个假设没有被证实。那么在华人地区，对中医的使用，以及对西医的使用，是否可能存在着因为就医模式的改变造成的下降呢？例如是否相信中医的概率在55岁以后的下降是因为就医模式的改变，55岁后随着身体的变差转而不再相信中医；对西医使用概率的下降是否可能是有一部分人因为随着身体的变差转而不再相信西医呢？为了验证以上的假设，我们设计了如下的模型：模型中加入年龄与身体健康的交互作用，目的是看其是否与就医模式之间呈现出显著关联。如果我们可以观察到年龄与身体健康的交互作用与某种就医模式的使用概率之间是显著的负相关，则说明存在到了某个年龄之后因为身体健康变差而不再相信该医疗手段。同时，为了修订不同群体因死亡风险所导致的入样问题和估计偏误，我们根据前面的研究结论使用了差异加权模型。研究结果见表7。

      

      

      表7的结果给出了一个非常有意思的对中医和西医不同的信任模式：对于中医而言，随着健康程度的变差，越来越多人相信中医；但是，并没有人会因为身体变差而不再相信中医。而对于西医而言，随着健康程度的变差，相信的人也增加；但是，对于身体最差的群体，随着年龄的上升，会有一部分人不再相信西医(12)。参见图4。

      到此，我们通过实证数据，揭示出中国台湾地区中西医使用群体的社会学特征。我们分别做一个小结。在中国台湾地区相信中医的群体，其预期寿命比不相信中医的群体少13年；随着年龄的上升，对中医的相信比例也在上升；教育程度越高，相信中医的概率也越高；女性比男性更信任中医；身体越差相信中医的概率越高，同时并不会因为身体变差而不再相信中医。

      在中国台湾地区相信西医的群体，其预期寿命比不相信西医的群体少8年；随着年龄的上升，对西医相信的比例也在上升；是否相信西医，与性别和教育程度无关；身体越差相信西医的概率越高，但是身体最差的群体，随着年龄的上升会有一部分人不再相信西医。

      四、中西医偏好的医疗社会学讨论

      

      图4 加权情况下不同身体健康状况的年龄与西医使用概率关系图

      虽然医疗社会学中缺少对医疗偏好的理论解释，但是我们可以参考医疗社会学中的健康信念模型(health belief model)[19-21]。健康信念模型假定人是理性的，个体基于其对疾病危险的知觉，采取防御性行为以减少危险。该理论认为，当一个人认识到疾病的严重程度高、患病概率大、采取某种有益健康行为的收益多、而采取该行为的代价小的时候，该行为最容易发生。根据健康信念模型，那些死亡概率高的群体，以及长期病患者，由于其体质较健康群体为差，经常出现健康方面的问题，因而得到更多关于自身健康的威胁性认知，导致认识到自身的疾病风险较其他人为高；正是这种对自身患病风险的评估和认知，决定了他们对医疗方式的选择。

      我们的研究显示，一个人发现自己容易患病，则会选择相信某种医疗技术；当其对患病的风险评估不太高时，他(她)倾向于选择相信西医；如果对患病的风险评估较高时，则倾向于选择中医。如果将上述研究发现用健康信念模型进行诠释，我们有理由认为，对于长期病患者，以及死亡概率较高的群体，选择中医治疗方法是一种比西医治疗方法收益更大的理性行为，该现象应该被看作是一种正视疾病的行为。

      患病不仅仅导致人的物理身体出现问题，还将影响其社会身体的存在。帕森斯于1951年在《社会系统》一书中提出病人角色(patient role)概念[22]，指出患病不仅仅是物理身体上的疾病感受状态，其社会角色也会因为疾病而出现社会功能偏差，影响到其正常的社会生活。在帕森斯看来，治疗不仅仅包括对物理身体功能的治疗，还包括对社会身体的救济，将个体从个体社会角色的扮演无能或受限的状态中解救出来。

      对于一个死亡风险高的群体，相对于死亡风险低的群体而言，会更长期地面对物理身体和社会身体的功能性失调。他们一方面需要医疗救济手段恢复他们的身体健康，同时也需要借助医疗手段来探索疾病发生的原因、寻求理解和解释自己长期处于不健康状态的身体事实和社会角色扮演无能的社会事实，以疏解长期面对疾病给生活、工作等多方面的副作用，并最终寻找疾病对生活的意义。对病人而言，其需要的医疗救济的功能不仅仅只是治疗物理身体本身，还存在着大量与文化、心灵高度关联的，能帮助病人重新恢复自己的社会角色，同时重塑自己生活秩序的复杂的再社会化机制的功能。

      这里我们要回到本文开始所讨论的中医存废问题。在本研究开始，我们就反对意识形态式地对中医的否定，而主张回归到医疗社会学的视角下，搞清楚中医到底具有哪些特质使得人们愿意选择使用中医。这个问题在本文的研究中可以进一步被推演为：为什么对于那些长期病患和死亡风险高的群体会偏好使用中医？中医相对于西医的哪些特质使得对于死亡风险高的群体而言，这种医疗选择是一种具有更大收益支出比的理性行为？

      西医的发展越来越以生物医学模式为主流，将病人与疾病分离——西医在探索某种疾病的流行病学机制，查找某种疾病的病原体时，通常的研究模式是把某种疾病的致病因素从病人的整体中分离出来；疾病的研究对象从人，逐渐变为器官、组织、细胞、分子等生物学变量，在这个研究趋势下，作为整体的人消失了。同时，西医的治疗过程对于病人而言是对权威的被动服从过程，西医医生作为医疗技术权威高高在上，以一种去情感性的过程对病人的身体和生命负责[23-25]。尤其是对久治不愈的病痛和绝症，西医往往给予“破坏性的描述”，如“存活期半年”、“病情发展不可逆”等医学术语，使得病人对恢复健康的希望彻底破灭，病人在治疗过程中要体验健康存在的不可能，个人才干和抱负从此化为乌有的心理绝望。这也是我们在访谈过程中，身体最差的群体告诉我们，他们最后不再相信西医的主要原因。这也得到了我们实证资料的验证。总体上，对临床治疗过度倚重的西医将人的生物物体化的研究和诊疗模式，导致了西医主要是对人的物理身体的关注。

      与西医不同，中医对于身体病理和身体健康的解释具有整体观的文化属性。中医对于健康的观念不仅仅是单个器官健康的机械总和，而是一种整体平衡，这种整体平衡是指个人和其生活的物理世界与精神世界之间，能够自我调节控制，以及达成控制和交流的无碍——即天人合一的观念。即使是绝症，中医给予病人的更多的是一种“建设性的描述”，将病症归结为个人身体机能的不平衡与不协调，机能控制能力的失序；而这些失序可以通过中医手段的调理获得改善，从而重新回归和谐平衡状态。在诊治过程中，中医医生往往将患者对“健康和谐”的渴望与患者自身的体验相互联系。中医这种天人合一的观念可以被看作是个体和其生存的社会之间关系的一种隐喻：疾病不仅意味着身体诸多要素之间的不和谐和不平衡，也意味着个人社会生活与社会角色扮演上的不和谐与不平衡。

      我们举一个普通的中医治疗的例子：一个病人去看中医，中医医生诊断是肝火上炎；于是问病人是否存在睡眠障碍、口苦口干；确认后进一步询问病人是否有压力，感到焦虑，脾气暴躁和急躁易怒？确认后，医生使用降肝火、潜肝阳的调理手段，将其恢复平衡状态，随访确认患者康复，病人也告知服药后改善了睡眠质量，不再口苦，脾气变温和，工作压力也随之减少。在这个例子中，可以看到中医的医疗是一种特定的“生理—心理—社会”建构过程。疾病(肝火上炎)导致了身体的问题(睡眠障碍、口苦口干)，也会导致心理和社会角色扮演上的问题(有压力，感到焦虑，脾气暴躁和急躁易怒)。通过治疗之后，身体的问题解决了(改善了睡眠质量，不再口苦)，心理和社会角色扮演也恢复了正常(脾气变温和，工作压力也随之减少)。

      在上述典型的中医诊疗过程中，患者往往可以体验到其物理身体的生病和康复与社会身体的角色扮演无能到恢复，两者之间具有高度相关。中医的这种特质，正好弥补了克莱曼为首的哈佛大学社会医学系所提出的西医的缺憾——西医忽视了文化在疾病和治疗过程中的作用[26-27]。如果说西医的治疗过程是将人的身体作为生物物体的治疗，中医的治疗则是将人的身体、心理和社会生活一起作为整体的治疗。不仅仅是中医，在美国社会的补充和替代医疗，也因为其具有区别于西医的这类人本主义的文化特质，使得长期病患者和死亡概率高的群体，会比较健康的人更多地使用补充和替代医疗。

      教育程度高的群体，往往更关注自身。女性也往往比男性更关注自身。我们观察到教育程度高的群体和女性都更多地相信中医；在美国教育程度高的群体和女性也更多地使用补充和替代医疗。我们观察不到教育程度高和性别影响相信西医的概率。这说明中医以及补充和替代医疗都能够较西医更多地满足个体对自己心灵的关怀，而西医却相对欠缺这个功能。

      对于那些死亡风险高、生存周期短的群体来说，他们的生命比之于那些可以从容足寿的人多了不知道多少的痛苦。如果西医仅仅把他们当作一个物体来给以躯体的医疗救济，他们的心灵和社会身体交付给谁来进行医疗救济呢？我们的研究揭示，在美国，这个群体越来越多地将他们的社会身体交付给来自中国、印度、墨西哥和阿拉伯等复杂文化背景所构成的补充和替代医疗；在中国，他们将自己交付给不仅能够治疗他们的物理身体，还能给予他们作为中国人所具有的特殊中国文化内涵的社会身体以医疗救济的中医。退一万步来说，即使中医的救济不能减少他们物理身体上的痛苦，即使中医的救济未必能够延长他们物理身体的寿命，我们却看不出有任何的理据废除这种医疗救济。

      本文的发现，有助于厘清在中国近现代经历了长达一个多世纪的以科学为最高准则的规训之后[28]，为何有那么多华人依然相信和选择中医这一古老而传统的医疗技术。我们坚信，在秉承着科学应被用于增加人类福祉这一人本主义精神下，本文的发现将有助于中医存废论战的双方找到沟通的基础共识。

      致谢：蔡禾教授和邱泽奇教授在其主持的“中国家庭动态调查”广东子调查中慷慨地为作者提供了本文最原始的实证资料；与边燕杰教授的讨论加深了作者对美国社会医疗制度的理解；在生命表的使用上李若建教授和梁宏博士给了作者很多启发；张瑜医生、任焰博士均慷慨地提供了有关资料，并对本文的初稿提出极具价值的评论；还有那些接受我们访谈的病人，在此一并致谢。

      ①世代效应(cohort effect)是指群体差异的出现规律与世代的划分一致，即同一个世代，由于其经历过共同的历史和相同的社会情境，因而产生类似的价值观与行为。

      ②在美国社会，几乎每一个保险公司都提供某些类别的CAM，但覆盖范围十分有限。大约3/4的CAM使用费用是由患者自己支付的；而且投保范围如果包含CAM，其保费也是高一些的。详情请见Eisenberg有关观点。

      ③数据的详情请参考美国疾控中心网页：http://www.cdc.gov/nchs/nhis.htm。

      ④为了证伪Grzywacz等的研究结论，所以我们因变量的测量与Grzywacz等的文章基本保持一致。

      ⑤我们这里得到的10岁的差异，只能作为一个较为粗略的估计。更为精确的估计方法和模型并不是文本的核心，作者将有另外的文章专门讨论此问题。

      ⑥加权所使用的美国人口2002年的生命表来源于以下出版物中：United States Life Tables,National Vital Statistics Reports 2002,Volume 53,Number 6,November 10,2004。

      ⑦作者试图在中国收集有关实证数据，在蔡禾教授和邱泽奇教授主持的“2008年中国家庭动态调查”广东子调查中加入了有关题目，在中国人民大学社会学系李路路教授主持的“2008年中国综合社会调查”中也加入了有关题目；前者在本研究开始之初就已经收集完成，后者目前还在数据清理过程中。但是随着本研究的深入，我们发现收集到的数据存在一些瑕疵，使得作者不得不忍痛放弃这些辛苦收集的实证资料。除了以上的原因，我们使用中国台湾地区的数据来展开分析还有一个目的，就是希望对中医偏好的研究可以暂时脱离开中国大陆中医存废争论所涉及的社会制度环境因素，如利益集团的游说，社会医疗福利制度安排，医疗改革、医疗产业化和医疗商业化过程中的诸多利益衡量等中国特定转型过程下的影响。从而可以将讨论的核心聚焦在死亡风险对医疗偏好的影响上。本文讨论的另外一个核心是中医和西医在社会功能和文化上的意涵。从这几个角度来讲，中国大陆和中国台湾是具有高度一致性的：类似的人口预期寿命，同属中华文化，医疗技术对病人也意味着类似的功能。正是基于以上的考虑，我们使用中国台湾的实证资料来进行华人地区的中医和西医使用偏好的研究。我们希望借助于使用远离中国的美国社会的实证资料，使用同属华人文化圈的却属于“局内的局外”场域——台湾所进行的研究，可以使得我们在做价值判断时更为中立和可信。

      ⑧该数据的详细情况，请参考以下网站：http://www.ios.sinica.edu.tw/scl/home.htm。

      ⑨我们在前面的因变量是CAM的使用概率，此处是中医的偏好概率，前者测量的是行为，此处测量的是态度，提醒读者注意两者之间的差别。并不是我们不愿意统一测量，只是受制于资料所限的无奈妥协。行为是建立在态度之上的，某种医疗技术的偏好和某种医疗技术的使用两者高度相关，所以在本文中看作同一个医疗社会学的测量。

      ⑩此处加权所使用的各年次的台湾地区人口生命表来自于如下网站：http://www.moi.gov.tw/stat/life.aspx。

      (11)我们的研究中，只是根据我们观察到的数据去推论某个医疗技术偏好(或使用)群体的预期寿命比没有这种医疗技术偏好(或使用)群体的预期寿命少多少年。实际情况会更为复杂，例如，平均而言相信中医的群体也许寿命比不相信中医的群体少15年，但是相信中医之后，中医技术提高了该群体的预期寿命2年，所以总体上相信中医的群体也许寿命比不相信中医的群体少13年。但是我们的研究并不涉及某个群体相信或者使用某种医疗技术的行为又会改变这个群体作为群体整体的死亡风险的讨论，我们仅讨论两类过程共同作用下的最终预期寿命效果。

      (12)由于这些人是死亡风险概率较大的群体，所以我们推论这些人转而相信了中医，但是基于目前的横截面实证资料，我们并不能直接证实这个推论，只能做理论上的合理推论。

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