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在中国，劳动者面临严峻的心理健康问题。研究人员利用 2018 年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，对农业和非农业劳动者抑郁症状差异展开研究。结果显示农业劳动者抑郁症状比例更高，主要与教育水平等因素有关。该研究为精准防控提供依据123。
在当今社会，全球心理健康问题愈发严重。抑郁症和焦虑症这两种常见的精神疾病，每年给全球经济造成高达 1 万亿美元的损失。在中国，成年人抑郁症状的患病率也不容小觑，达到了 37.9%，然而得到充分治疗的抑郁症患者却不到 1%。随着中国人口的持续增长，抑郁症状患者的数量也在增加，这意味着对抑郁症治疗资源的需求极为庞大
5。
在这样的大背景下，农业劳动者的心理健康状况格外引人关注。已有研究表明，农业劳动者的抑郁症状比普通人群更为严重，他们面临着诸如社会人口学特征、个人生活方式、健康状况、工作满意度和生活满意度等多种因素的影响。但以往对抑郁症状不平等的研究大多集中在性别和居住地方面，对于职业不平等在抑郁症状上的研究相对较少67。
中国作为农业大国，农业生产经营人员众多，分布不均衡。考虑到农村主要是农业劳动者，城镇主要是非农业劳动者，两者在抑郁症状上是否存在差异尚不明确。为了探索这一问题，为精准防控成人抑郁症状、缓解中国成人心理健康问题提供政策依据，海军军医大学的研究人员开展了此项研究。该研究成果发表在《BMC Public Health》杂志上148。
研究人员利用 2018 年中国家庭追踪调查（CFPS）的全国重采样数据开展研究。在研究过程中，首先通过排除非就业样本、年龄小于 16 岁样本、抑郁症状指标缺失样本等，最终确定了 12872 个有效样本。研究采用简短的 8 项流行病学研究中心抑郁量表（CES-D8）来衡量参与者的抑郁症状，依据得分情况判断是否存在抑郁症状。同时，将参与者分为农业劳动者和非农业劳动者两组，并控制了年龄、性别、身体质量指数（BMI）、教育水平、居住情况、婚姻状况等一系列潜在的混杂因素91011。
研究人员运用了多种技术方法。在数据处理方面，先进行描述性统计分析，了解样本的基本特征；接着使用卡方检验或 Wilcoxon 秩和检验分析农业和非农业劳动者抑郁症状的分布特征；还运用二元逻辑回归模型探索与抑郁症状相关的主要因素；最后采用 Fairlie 模型分析导致农业和非农业劳动者抑郁症状差异的因素12。
在研究结果部分，首先是一般数据。研究样本中，14.44% 的就业人员存在抑郁症状，其中农业劳动者抑郁症状的比例（18.68%）显著高于非农业劳动者（11.33%）。同时，农业和非农业劳动者在 14 个协变量的分布上存在差异，如年龄、性别、居住情况等，但饮酒方面分布无差异13。
然后是变量分布比较。在农业劳动者中，年龄和吸烟状况在有和无抑郁症状的人群中差异显著；在非农业劳动者中，锻炼状况在有和无抑郁症状的人群中差异显著14。
接着是逻辑模型结果。在农业劳动者中，男性、居住在城市、特定 BMI 范围、已婚、较高教育水平等因素与较低的抑郁症状发生率相关；而年龄在 45 - 64 岁、较低 BMI、患有慢性疾病等因素则与较高的抑郁症状发生率相关。在非农业劳动者中，年龄在 45 - 64 岁、男性、居住在城市、已婚、较高教育水平等因素同样与较低的抑郁症状发生率相关，患有慢性疾病则与较高的抑郁症状发生率相关15。
最后是分解分析结果。研究发现，74.68% 的抑郁症状差异可由观察到的因素解释，主要包括教育水平（39.63%）、自评健康（25.59%）、婚姻状况（-23.93%）等；25.32% 的差异归因于农业和非农业因素以及未观察到的因素16。
综合研究结论和讨论部分，研究证实了中国农业和非农业劳动者在抑郁症状上存在显著差异。这一差异主要与教育水平、自评健康、婚姻状况、居住情况、工作满意度、慢性疾病、性别、生活满意度和 BMI 等因素相关。这些发现对于改善农业劳动者的心理健康状况具有重要意义。政府应针对这些影响因素，采取相应措施，如加大对精神科医生培训的支持力度，加强全民心理健康教育，关注农村特定女性群体，给予她们更优惠的医疗保险政策和针对性的扶持帮助，从而减缓抑郁症状患病率的上升趋势171819。
