第二章

分道扬镳

时至20世纪末，贯穿整个世纪的乐观主义情绪几乎消失殆尽。美国中心地带的城镇，那些曾经的钢铁、玻璃、家具或鞋子之都，以及七旬老者深情怀念的成长胜地，现在已经被摧毁。那里的工厂已经关闭，商店橱窗也已用厚厚的木板封住。在一片狼藉之中，酒精和毒品的诱惑导致许多人迈向死亡。这些故事大多从未被人讲述。每当死亡涉及自杀、药物过量使用或酒精中毒时，羞耻通常会使人们在讣告中抹去逝者的死因。成瘾被视为一种道德上的缺点，而不是一种疾病，人们相信成瘾导致的恶果最好被隐藏。

不过也有例外情况，比如某位著名的厨师自杀，或者某位音乐才子死于过量服用芬太尼，抑或震动整个社区的某个死亡事件，例如女议员安·麦克莱恩·库斯特报告的一例：“在新罕布什尔州一个叫基恩的小镇，地球上再没有一个比这里更静谧的地方了，一位受人爱戴的高中教师和三个孩子的母亲，死于海洛因摄入过量。” ^[1] 每个故事都是真实而令人悲伤的，但我们需要站在更高处审视它们。如果审视死亡的总体数字，我们将看到一个更加巨大、更加可怕，也更加悲惨的故事。媒体报道的事件都是根据其新闻价值而选择出来的，名人会受到关注，而成瘾或自杀未遂的大新闻往往来自那些已经习惯生活在媒体聚光灯下的人。抓人眼球和不寻常的死亡，例如，名人自杀或因药致死的事件被详尽报道。普通人的死亡则很少登上头条，尽管他们同样也留下了心力交瘁的家人和朋友。新鲜出炉的事件是新闻，长期趋势则是昨日旧闻（通常意味着根本不是新闻）。死于肺癌、心脏病或糖尿病本身并不是新闻——肺癌不像埃博拉或艾滋病，尽管它夺走了更多的生命——我们只是会在阅读讣告时偶然碰到它们。如果不用数字做比较，我们根本不会知道我们是在关注一个事件还是在处理更大的问题。所谓事件，是指如飞机失事或恐怖袭击，尽管它们造成的死亡人数很少，但它们令人极为震惊并具有新闻价值，又或者某种疫情的流行，比如埃博拉或“非典”，它们让许多人胆战心惊，其实真正因此死亡的人很少。更大的问题则是指那些事实上威胁公众健康，并终结了长达一个世纪的人类健康进步的事物。

美国所有的死亡病例都会被呈报给当局，这些信息被汇总至亚特兰大的疾病控制与预防中心。当某个人死亡后，在其死亡证明上可搜集到大量信息，过去30年，这些信息中还包括死者达到的最高受教育水平。美国疾病控制与预防中心有一个数据库，使用了一个颇为吸引人的名字——CDC Wonder（CDC想知道），那里能够查到很多信息，甚至可以下载和查阅删去保密信息（如姓名和社会保险号码）后的死亡证明。我们的研究正是基于这些数据。

这些数据和故事一样让人难过。

触目惊心的事实

我们在第一章已经看到，1900年美国中年白人的死亡率为每10万人有1500例，到2000年，这一比例已降至每10万人有400例。现在，让我们跟随中年人口迈入21世纪。

我们还可以观察其他一些像美国一样人均收入较高，并且分享和应用了相同的科技与医学知识的国家。1945年后，这些国家中年人的死亡率迅速下降，而且与美国一样，下降的趋势在1970年后不断加速。从20世纪70年代末到2000年，在几乎所有富裕国家，45~54岁的死亡率平均以每年2%的速度稳步下降。

图2-1揭示了实际发生的情况，我们称之为“分道扬镳”的画面。法国、英国和瑞典的中年人群死亡率持续下降，其他未在图中显示的富裕国家也存在类似的进步。然而，美国的非西班牙裔白人则呈现了一个迥然不同的画面。这一白人人群的死亡率没有与其他国家步调一致地继续下降，而是完全停止下降，甚至掉头向上。

图中那条粗的虚线则显示了我们根据20世纪的情况所预测的美国中年白人的死亡率趋势。 随着时间的推移，美国白人的死亡率明显偏离了其他富裕国家的发展方向，也偏离了我们曾经预测的方向。

显然，一些重要、可怕并且出乎意料的事情正在发生。只有中年白人男性和女性受到了影响，还是其他年龄组也受到了影响？男性受到的影响大于女性，还是女性受到的影响大于男性？其他人群的情况又如何？这种现象是集中在特定地区，还是美国各地都是如此？最重要的一点，为什么会出现这种现象？在后面我们将看到，酒精、自杀和阿片类药物滥用的流行是这个故事的重要组成部分，但在讨论它们之前，我们首先需要讨论其他一些问题。

在第一章中，我们在描述20世纪中年人死亡率下降的趋势时已经注意到，其他年龄组也显示了同样的积极趋势。但图2-1中的反转并非普遍存在。在后面我们将看到，较年轻的年龄组的死亡率趋势也发生了类似变化，但老年人的死亡率则延续了20世纪末的趋势继续下降。我们将在后面进一步探讨这个问题，同时我们将看到，这种逆转已经开始影响老年人口中最年轻的那一部分人口。

在图2-1中，我们的数据反映的不是所有白人而是非西班牙裔白人的情况，这是一个较小的人群类别，在20世纪的大部分时间里，有关这一人群的数据并不存在。西班牙裔美国人的平均收入大大低于非西班牙裔美国人，但他们的死亡率却低于后者，而且其死亡率变化与其他国家同步，也呈现逐年下降的趋势。在图中显示的阶段，他们的死亡率与英国人口同期的死亡率相似。非洲裔美国人的死亡率高于图中所示的任何一个群体或国家，但其死亡率下降的速度也比图中所示的任何一个群体或国家都快。1990—2015年，美国中年黑人和白人的死亡率的差距急剧缩小，但随后，中年黑人的死亡率也停止下降，正如我们将看到的那样，这可能也与阿片类药物有关。不同种族死亡率的差异是一个值得重视的现象，如果认真回顾历史，我们将发现，黑人与白人死亡率的差异可以说得通。这种差异与其说与种族有关，不如说与人们所在的时期有关。我们将在后面对此加以论证。

我们现在还远未完全明白到底是什么造成了种族和族裔死亡率的差异，但其确实已经存在许多年。人们普遍认为，非洲裔美国人在死亡率方面的糟糕表现与他们在其他许多重要方面的表现一样，与他们长期遭受歧视和获得优质医疗服务的机会较少有关。 ^[2] 针对西班牙裔美国人的寿命长于非西班牙裔白人的现象，人们已经进行了大量研究，但尚未找到令人信服的解释。值得一提的是，部分其他群体，例如亚裔美国人在死亡率方面的表现甚至优于西班牙裔或白人美国人。有关近年来三大主要人群在死亡率方面迥异的走势，我们将在整本书中反复探讨，尽管我们希望在一开始即坦率承认，我们将发现许多难以解释之处。

图2-1中的数据包含男性和女性，因而确实有潜在的误导性。由于各年龄段女性的死亡率均比男性低，因此女性的寿命更长。在美国，女性寿命大约比男性长5年。男性和女性会患上不同的疾病，并且相同疾病和行为对男性与女性造成的影响也不相同，例如，男性自杀的概率是女性的三四倍。但是，死亡率变化的逆转，即从20世纪的持续下降，到21世纪的停滞乃至掉头向上，在中年男性和女性中都存在，尽管女性的逆转幅度比男性要大一些。即便考虑上述因素，由于美国白人的死亡率，无论是男性还是女性，均与其他国家以及原本预期的死亡率之间存在很大的差异，将男性和女性汇总在一起的数字并不会产生误导。 ^[3]

衡量白人死亡率逆转现象的一个重要方法是将实际发生的情况与虚线所示的趋势进行比较。这两条线之间的差距显示了实际与预计死亡率在每一年的差异，从中我们可以计算出，如果20世纪末的进步得以持续，在每年死去的45~54岁的美国白人中，有多少本来应该活在世上。如果把1999年（逆转开始的年份）到2017年的数字相加，我们将得到一个非常庞大的数字：如果死亡率像预期一样持续降低，死去的中年美国白人中有60万人本该活在世上。这里可以看一个直接的参考数字，自20世纪80年代初艾滋病开始流行以来，共有约67.5万名美国人死于这种疾病。我们将在后面进一步完善我们的估计，将其扩展到其他年龄组，并将其归因于特定的原因，但目前这个数字可作为我们所研究主题的粗略估计。由此，我们可以断定，我们当前面对的无疑是一场巨大的灾难。

另一个重要的衡量标准是观察新出生人口预期寿命的变化。因为预期寿命对年轻人的死亡更为敏感，中年人口死亡率只有发生巨大变化，才能影响它。对白人来说，2013—2014年新出生人口的预期寿命下降了1.2个月。在接下来的三年间，即2014—2015年、2015—2016年，以及2016—2017年，美国人口的预期寿命整体下降。这些下降反映了所有年龄段的死亡率，不仅是中年人的死亡率，但事实上，其在很大程度上受到中年白人死亡率影响。预期寿命的任何下降都是极其罕见的。随着预期寿命连续三年下降，我们走到了一个全新的领域。自从1933年美国人口普查局的死亡登记覆盖各州以来，美国人的预期寿命还从未出现连续三年下降。 对于在此之前已经进行死亡登记的州而言，唯一的先例是一个世纪前，即从1915—1918年的第一次世界大战和随之而来的大流感期间。毋庸置疑，这确实是一场灾难。

死亡的地域分布

要想着手了解这些死亡出现的原因，我们可以首先寻找线索，看看死亡到底发生在哪里。纵观1999—2017年美国各州45~54岁白人死亡率的变化，我们会发现，除了6个州以外，其他所有州的死亡率都有所上升，其中西弗吉尼亚州、肯塔基州、阿肯色州和密西西比州的死亡率增幅较大。这些州的教育水平均低于美国平均水平。美国只有加利福尼亚州、纽约州、新泽西州和伊利诺伊州的中年白人死亡率显著下降，而这些州的教育水平都很高。

图2-2显示了更为详细的地域分布，上图和下图分别为2000年和2016年美国大约1000个小区块内中年白人的死亡率。一个小区块一般代表一个县，如果某县人口很少，则一个小区块代表了相邻几个县数据的总和。颜色较深的区块表明死亡率较高，因此如该图所示，在2000年，西部各州（加利福尼亚州除外）、阿巴拉契亚地区和南部各州的死亡率较高。到2016年，情况更加恶化并蔓延到新的地区，例如缅因州、上密歇根州和得克萨斯州的部分地区。

在本书后面的多个地方，我们将回顾这两张地图所显示的内容。

带着麻烦迈向老龄化：年龄效应抑或队列效应

图2-1只是比较了不同国家的特定年龄组（45~54岁）的死亡率，但我们关注的并非仅此而已。与其他富裕国家的情况相反，美国白人在整个成年年龄段的死亡率变化趋势全部出现逆转。虽然我们强调了45~54岁的中年组，但正如我们将看到的，死亡率上升的现象不仅仅出现在婴儿潮一代。对美国白人而言，他们在年轻时需要跨越的生存之栏也已经升高。

对今天的中年人来说，他们的未来充满了不确定。那些成功活下来的中年人步入老年后能不能“走出”死亡危机的阴影？还是他们会带着满身烦恼逐渐老去，以至于我们会看到，明天的老人会像今天的中年人一样身陷痛苦？美国老年人享受的福利，例如通过医疗保险计划提供的医疗服务和通过社会保险计划提供的养老金，是中年人无法享受的，因此，如果这些福利对健康有益，今天的中年人将有一个乐观的未来。但是，如果1950年左右出生的人之所以出现中年死亡，是因为他们的长期生活条件或者因为他们选择的生活方式，那么我们就不可能期望他们的情况会随着年龄增长而逐渐改善。不幸的是，最近的数据显示，事实更符合第二种较为悲观的预测。中年人死亡率上升的现象已经开始传染到老年组，因为二战后出生的人口已经开始步入老年。在20世纪90年代初到2012年，65~74岁的白人全因死亡率（各种原因导致的总死亡率）平均每年下降2%，但2012年以来，这一队列的死亡率已经停止下降。

社会学家经常试图分离两种不同的现象：一方面，如果结果与年龄相关，可能存在年龄效应；另一方面，如果结果与出生在特定时期的人相关，并随着他们的年龄增长一直伴随着他们，则可能存在队列效应。当然，队列效应与年龄效应并不是相互排斥的，它们也不会是唯一的影响因素。在此，我们倾向于支持（某种形式的）队列效应是导致问题的原因。很不幸，这种说法更为悲观。这群人身上存在一些特质，使他们容易受影响，并将伴随他们度过一生。在本书的其余部分，我们将努力探寻那些特质的本质到底是什么。

我们可以审视两大类因素，它们通常被视为相互竞争的因素，尽管事实并非如此。其中之一是外因或环境因素，它强调了人们的遭遇，他们所拥有的机会，以及他们所能获得的教育、职业或者他们所在的社会环境。另一种则是内因，强调了人们的内在驱动力。换言之，它强调的不是人们拥有的机会，而是他们在面对机会时的选择，即他们自己的偏好。因此，这成为一场有关不断恶化的机会与不断恶化的偏好、价值观甚至道德感的辩论。

在进一步讨论这个问题之前，我们需要先回到21世纪初的中年美国人身上，找出他们死亡的更多原因。毋庸置疑，自杀、阿片类药物滥用和酗酒在其中占据主要地位，但这些绝不是全部。

[1] Brookings Institution, 2017, Policy approaches to the opioid crisis, featuring remarks by Sir Angus Deaton, Rep. Ann McLane Kuster, and Professor Bertha K. Madras: An event from the USC- Brookings Schaeffer Initiative for Health Policy, Washington, DC , November 3, https:// www. brookings.edu/wp-content/uploads/2017/11/es_20171103_opioid_crisis_transcript.pdf.

[2] See Katherine Baicker, Amitabh Chandra, and Jonathan S. Skinner, 2005,“Geographic variation in health care and the problem of measur ing racial disparities,” Perspectives in Biology and Medicine, 48(1), supplement (Winter), S42–53.

[3] 另一个问题是这种停滞或逆转是否部分由于这一中年年龄组人口在这段时间变老了。确实，1990—2017年，45~54岁年龄段的人的平均年龄增长了0.4岁（从49.2岁增加到49.6岁），而我们可以预见，死亡率也会由于平均年龄的增长（哪怕是小幅上升）而有所提高。不过图表已经将这一点考虑在内，并进行了相应调整。如果不进行调整，美国白人的死亡率曲线还会稍高一些，但是美国白人与其他国家公民之间，或者与假设20世纪末期的进步得以延续而本来预期可以达到的水平之间，仍然存在十分明显的差异，任何此类调整都无法消除这种差异，参见Andrew Gelman and Jonathan Auerbach, 2016, “Age- aggregation bias in mortality trends,” Proceedings of the National Academy of Sciences , 113(7), E816–17。 MEHc6JYDx4S5jVPjOMviVVrklO5yqIoeLDYCoCLwna+tARvnnSvUrG2aOY6xVVZE