代際支持、身心健康與老年人生活滿意度

許新鵬

（南京財經大學經濟學院，江蘇 南京，210023）

代際支持、身心健康與老年人生活滿意度

許新鵬

（南京財經大學經濟學院，江蘇 南京，210023）

利用CHARLS2011年全國基線調查數據，建立半參數廣義可加模型，探究代際支持、身心健康對老年人生活滿意度的影響。通過模型比較和檢驗的結果表明，將年齡、身體健康、心理健康綜合得分、睡眠時長以及住房面積以非參數形式引入模型后，健康因素對生活滿意度具有顯著地影響；觀察和比較非參數變量的偏效應圖以及變量顯著性可以明顯看出，對于老年人生活滿意度，心理健康因素作用大于身體健康因素；子女的代際支持中，精神支持對提高老年人的生活滿意度具有一定的作用。

代際支持；身心健康；老年人生活滿意度；半參數廣義可加模型

一、引言

國家或地區進入老齡化社會，國際上給出的較為規范的定義是指60周歲以上的人口占總人口比重達到10%，或者65周歲以上人口占總人口比重達到7%。按照目前世界人口發展的趨勢，很多國家和地區已經進入了老齡化的高峰期。作為人口最多的發展中國家，我國也是世界上老年人口最多的國家。2010年第六次人口普查數據顯示，我國60歲及以上老年人占總人口數的13.26%，相比2000年，增加了2.93%。[1]這表明，我國老齡化速度正在迅速增加。據國家老齡委預測，到2050年，我國老年人將占總人口數的25%，即每四個人中就有一個是老年人。[2]老齡化進程的加快也引發了人們對其所帶來問題的擔憂，諸如養老模式改革、老年人家庭代際結構變化、老年人醫療保障以及老年人生活滿意度等問題成為學者關注的焦點。在關注老齡化在給國民經濟帶來影響的同時，也應該關注它對于老年人自身所帶來的效應。

生活滿意度作為生活質量客觀評價體系的重要指標，是個體對自己生活質量和生活滿意程度的主觀體驗和評價[3-4]，它是主觀測量指標，但是受到客觀狀況的影響。目前國內圍繞生活滿意度已經進行了一系列研究并且得出相應的結論，大多數學者在選擇變量時通常都會考慮到人口學變量、生活質量、養老方式和社會支持這四種因素，并且證明了這些因素對于老年人生活滿意度具有顯著影響。[5-6]同時，也有一些學者從某一特定因素出發，研究其與生活滿意度的關系，從而發現了親情感、代際支持、社會支持等對老年人的生活滿意度有顯著地影響。[7-10]還有一些學者對某一特定領域、特定群體的老年人滿意度進行研究：對退休老干部的研究發現，經濟因子、心理因子和身體健康狀況對老年人的生活滿意度影響較大，合計貢獻率為90%以上；[11]對北京市老年人相關數據的研究發現，總體生活滿意度受具體滿意度的影響，而人口學變量和客觀因素對具體滿意度起作用從而對總體滿意度產生影響；[12]對上海市老年人相關數據進行研究，結果表明老年人的主觀感受是影響其生活滿意度的重要因素，經濟狀況和健康狀況依然是影響老年人生活質量的重要因素。[13]

雖然針對老年人生活滿意度進行了不同的研究，但限于調查數據中離散數據居多的特性，因此大多數學者采用Logistic回歸的方法對其進行研究，以研究不同因素對生活滿意度的影響。[14]對于其中的連續型變量也通過參數的方式引入，但是這種模型設定不一定能反映出變量之間真實的關系，容易產生模型設定的偏誤。本文采用半參數廣義可加模型研究老年人生活滿意度的影響因素，在運用Logit模型的同時，對于所選連續型變量分別以參數和非參數的方式引入模型，并對模型進行比較，結果表明，子女的代際支持中，與父母經常見面給予老年人精神方面的支持能夠顯著提高其生活滿意度，經濟支持對老年人生活滿意度沒有顯著地影響；身體健康、心理健康因素以非參數形式引入模型，它們對老年人生活滿意度的評價起著十分重要的作用，并且心理健康方面的作用強于身體健康方面的作用；每個變量對老年人生活滿意度的作用隨著各自取值的不同而不同。

二、數據來源和變量選擇

(一)數據來源

本文所選數據來源于“中國健康與養老追蹤調查”(China Health and Retirement Longitudinal Survey，CHARLS)，該調查旨在收集一套代表中國45歲及以上中老年人家庭和個人的高質量微觀數據，用以分析我國人口老齡化問題，推動老齡化問題的跨學科研究。全國基線調查數據于2011年開展，覆蓋150個縣級單位、450個村級單位中約1萬戶家庭中的1.7萬人。CHARLS問卷內容包括：個人基本信息，家庭結構和經濟支持，健康狀況，體格測量，醫療服務利用和醫療保險，工作、退休和養老金、收入、消費、資產，以及社區基本情況等。[15]

(二)變量選擇

本文使用CHARLS 2011年全國基線調查的數據，參照學界對生活滿意度的相關研究，從人口學基本情況、社會經濟地位、健康和醫療條件以及生活方式這四個方面選擇變量，以探求其與老年人生活滿意度的關系。

1. 人口學因素

人口學因素主要包括年齡、性別、受教育程度、地區類型、婚姻狀況。人口學變量及其取值詳見表1。

2. 社會經濟地位因素

社會經濟地位因素包括退休、生活水平、保險、欠款等因素，這四個變量均為離散分類變量。根據CHARLS問卷，對于受訪者收入的提問包含不同薪資、投資所得、各項福利以及對自雇者所賺取收入。筆者對收入進行預處理時，發現存在大量的缺失值，且個人收入與家庭收入無法明確區分，因此為方便分析，本文用生活水平來代替“收入”這一變量。社會經濟地位變量及其取值詳見表2。

3. 健康和醫療條件因素

健康和醫療條件因素包括健康自評、是否患有常見慢性疾病、身體部位是否經常疼痛、心理健康程度、身體活動困難程度等。健康和醫療條件變量及其取值詳見表3。

表1 人口學變量及其取值

表2 社會經濟地位變量及其取值

表3 健康和醫療條件變量及其取值

其中，心理健康程度按照問卷中包含“是否會因一些小事而煩惱”“做事是否難以集中注意力”“是否經常情緒低落”“是否感到做任何事都很費勁”“是否對未來充滿希望”“是否經常感到害怕”“是否經常感到愉快”“是否經常感到孤獨”“是否經常覺得無法繼續生活”，加權平均得出心理健康程度的綜合得分，用以衡量被調查者的心態是否積極樂觀。心理健康程度綜合得分越小說明越積極樂觀。

同樣，身體活動困難程度按照問卷中所包含的“走一百米是否有困難”“在椅子上坐久了再站起來是否有困難”“連續不停地爬幾層樓是否有困難”“彎腰、屈膝或下蹲是否有困難”“把手臂沿著肩向上伸展是否困難”“從桌上拿起一小枚硬幣是否有困難”“吃飯穿衣洗澡等方面是否有困難”等問題，加權平均得出身體狀況綜合得分。得分越小說明進行基本的身體活動不會有太大的困難，說明身體狀況越好。

4. 生活方式因素

生活方式因素包括住房條件、與子女見面和聯系頻率、子女的代際支持、睡眠、吸煙習慣、飲酒習慣、參與社交活動與否等。生活方式變量及其取值詳見表4。

三、方法及模型設定

(一) 描述性統計分析

本文選擇上述變量為解釋變量，以中老年人生活滿意度為被解釋變量，建立半參數廣義可加模型，剔除缺失值后最后所用樣本量為1 832個。對數據進行描述性統計分析，二值分類變量或連續型變量的描述性統計結果如表5。

對于多值分類變量，為直觀展示其樣本分布，每個變量的餅圖如圖1—6所示。

表4 生活方式變量及其取值

表5 變量的描述性統計

圖1 “受教育程度”描述性統計餅圖

圖2 “婚姻狀況”描述性統計餅圖

圖3 “生活水平”描述性統計餅圖

圖4 “健康自評”描述性統計餅圖

圖5 “與子女見面頻率”描述性統計餅圖

圖6 “是否喝酒”描述性統計餅圖

從描述性統計中可以初步得出5點結論。(1)從人口統計學變量來看，44%為男性而56%為女性，年齡均值為69歲，40%的受訪者來自城市；由于受訪者普遍是老人，從教育質量的發展以及實際情況出發，老年人文化程度小學及以下占整個樣本的百分比較高；從婚姻狀況來看，63.86%的老年人已婚并和配偶一起居住，31.55%的老年人喪偶。(2)從社會經濟地位來看，退休人數占到整個樣本的20%；只有少數受訪者認為生活水平達到非常高和偏上的水平，大部分受訪者還認為自身的生活水平處于中等及以下水平；從保險和欠款分析，97%的老年人都參加了醫療保險①，只有4%的受訪者存在欠款。(3)從健康和醫療條件來看，52.40%的老年人認為自己的健康水平一般，15.12%的老年人認為自己的健康狀況不好，79%的人有慢性疾病，41%的人身體某一部位會經常疼痛；從身心健康的角度，身體健康綜合得分均值1.28，取值接近于最小值，表明老年人身體健康程度普遍較高；心理健康綜合得分均值為1.99，表明中老年人心理健康程度整體較高，心態積極樂觀。(4)從生活方式上看，住房面積平均值為104.21平方米；30.79%的老年人差不多每天與子女見面，其余見面頻率所占比重大致相同，56%的受訪者受到子女的代際支持；睡眠時長均值大致為6.07個小時；39%的受訪者具有吸煙的習慣，不喝酒的老年人占到80%；占到整個樣本的絕大多數；50%的人會經常參與社交活動。(5)從生活滿意度來看，選擇極其滿意、非常滿意、比較滿意三個選項的受訪者達到了85%，而選擇不太滿意和不滿意的受訪者占全部樣本的15%。這表明大部分中老年人對自己的生活是滿意的，面對生活是積極的態度。整體來看樣本數據分布較好。

(二)半參數廣義可加模型

以生活滿意度為因變量y，其他變量為自變量x，考慮到年齡、住房面積、身心健康綜合得分、睡眠時長與生活滿意度之間并不是簡單地線性關系，因此本文將連續型變量按照非參數形式引入模型，而其他離散變量以參數形式引入模型，建立半參數廣義可加模型。

廣義可加模型的基本形式為：

其中，g(·)為連接函數，μ為y的條件期望，a為截距，m表示自變量個數，f(x)為x的某種平滑函數。y服從指數分布族，f(x)有多種不同的平滑函數可供選擇，最常用的為光滑樣條函數。樣條函數是分段多項式擬合函數，常用最小化懲罰平方和來求解：

半參數廣義可加模型是在廣義可加模型的基礎上，將非參數部分和參數部分結合在一起構建模型，其基本形式如下：

對于半參數廣義可加模型，使用迭代再加權最小二乘法(iterated reweighted least squares，IRLS)進行估計，對于其中的非參數項，使用向后擬合方法(backfitting algorithm)進行迭代計算。

就本文而言，鑒于被解釋變量為二元離散分類變量，采用半參數廣義可加模型，并且選擇Logistic分布的分布函數作為連接函數，即：

從而建立模型：

其中，xim包含的變量為所有二值分類變量，fn(xin)包含的變量為年齡、身體健康綜合得分、心理健康綜合得分、住房面積以及睡眠時長，在初始模型中，這些變量均以非參數形式引入模型，然后通過圖形及假設檢驗判斷其與被解釋變量之間的關系。

此外，本文還進行Logistic回歸模型，以便與半參數模型所得結果進行比較，被解釋變量依然為生活滿意度，本文建立的Logistic回歸模型如下：

式中，Xi為所有解釋變量，表示所有變量均以參數形式引入模型，通過Logistic回歸后，便可以估計出各個解釋變量對老年人生活滿意度的影響。

四、實證分析

(一)模型建立

按照前文所述思路，本文將所有連續型變量以非參數形式引入模型，以探究其與生活滿意度的非線性關系，并根據圖形及顯著性水平和對模型之間的檢驗來選擇變量的具體形式，確定最佳模型，得出有效的結論。

將年齡、身體健康綜合得分、心理健康綜合得分、住房面積、睡眠時長這五個變量以非參數形式引入模型，其他變量以參數形式引入模型，得到模型擬合結果如下頁表6、表7所示。

從上述初步的模型結果中可以看出，對于參數部分的變量，人口學變量中地區類型對生活滿意度具有顯著影響，說明城鄉老年人生活滿意度具有一定的差異；在社會經濟地位中，是否購買過保險以及生活水平的不同會影響受訪者的生活滿意度，而其他變量不具有顯著性；在健康和醫療條件變量中，健康自評對生活滿意度具有顯著影響，是否具有慢性疾病并不影響受訪者的生活滿意度；在生活方式變量中，吸煙和是否參加社交活動對于生活滿意度具有顯著影響，而其他變量則不具有顯著性。從子女的代際支持方面來看，與子女幾乎不怎么見面的受訪者，其生活滿意度較低，子女的經濟支持并不顯著影響老年人的生活滿意度。

在非參數部分中，身體健康綜合得分和心理健康綜合得分對受訪者的生活滿意度具有顯著地影響，其他變量被解釋變量的影響并不顯著。考慮到半參數模型設定是否合適，接下來本文對所有變量，無論是連續還是離散均以參數形式引入模型，得到如表6、表7所示結果。

(二)假設檢驗

從下頁表6、表7的結果可以看出，當連續型變量也以參數形式引入模型中時，原有變量對生活滿意度的影響沒有很大程度的改變；雖然參數值有所不同，但是模型整體并沒有很大的變化，為比較兩個模型，對所估計出的兩個模型進行似然比檢驗，檢驗統計量為：

其中，L0表示原假設下模型的似然函數值，L1表示備擇假設下模型的似然函數值，df0和df1分別表示相應模型的殘差自由度，檢驗統計量LR服從自由度為df0-df1的卡方分布。檢驗結果如下頁表8所示。

該檢驗原假設為完全的參數化模型即廣義線性模型，而備擇假設為半參數廣義可加模型，根據上述結果可以看出，P值0.0132＜0.05，因此拒絕原假設，認為半參數廣義可加模型擬合程度更好。對于半參數廣義可加模型進行進一步分析，考察每個連續型變量對生活滿意度的偏效應，具體結果見下頁圖7。

從圖7中可以明顯看出對生活滿意度具有顯著影響的身體健康綜合得分的估計產生了過度擬合現象，通過人為的設置光滑參數，可以有效地減輕過度擬合現象，在手動設置光滑參數而不是通過GCV準則估計光滑參數之后，得到下頁圖8。

表6 模型估計結果(參數部分)

表7 模型估計結果(非參數部分)

表8 似然比檢驗結果

圖7 非參數變量估計的偏效應圖

從圖8可以得出4點結論。(1)從各個變量的非參數偏效應圖可以觀察出年齡、住房面積、心理健康綜合得分和睡眠時長對生活滿意度的影響可以用線性形式而不是非參數的形式，身體健康綜合得分對生活滿意度具有非線性的影響，對于心理健康而言，隨著心理健康綜合得分的增加，即心理樂觀程度、積極程度下降，表現為悲觀和不積極，對生活滿意度具有負面的影響。心理健康程度與生活滿意度之間的負相關關系，隨著心理健康得分的增加，心態悲觀和不積極影響生活滿意度。(2)從身體健康狀況考慮，當身體綜合質量得分在2.5以下時，身體健康狀況對生活滿意度的影響并不很顯著；超過2.5以后，隨著得分的增加，對生活滿意度有正面的影響。原因有兩點：一是因為通過軸須圖可以看出這部分樣本量較少；二是因為對于身體健康狀況不好的老年人來說，心理健康程度對于生活滿意度的正向作用超過了其身體狀況對滿意度的負向作用，從而提高了生活滿意度。(3)從睡眠時長來看，偏效應曲線近似水平，略有向下傾斜的趨勢，隨著睡眠時長的增加使得生活滿意度有所下降，對生活滿意度產生負面的消極的作用。(4)就住房面積而言，從軸須圖可以看到數據太過集中于某一區域，因此猜測是否對于這樣的變量做對數變換是否比非參數形式和參數形式擬合更好。

圖8 手動設置光滑參數后的偏效應圖

為了驗證上述猜想，本文針對年齡變量，比較以參數形式引入和以非參數形式引入的兩個模型，得到如表9所示結果。

表9 似然比檢驗結果

上述似然比檢驗的原假設為將年齡以參數形式引入模型，而其他變量引入形式不變；備擇假設為將年齡以非參數形式引入模型。由于P值近似為0，在0.05的顯著性水平下拒絕原假設，即將年齡以非參數形式引入模型擬合程度更好。但是年齡無論以參數形式還是以非參數形式引入模型均不顯著，表明老年人生活滿意度在不同年齡之間沒有差異。

考慮住房面積的影響，本文對住房面積取對數并與半參數模型進行似然比檢驗，檢驗結果如表10。

此處似然比檢驗的原假設為對住房面積進行對數變換而其他變量的形式不變；備擇假設為住房面積以非參數形式引入的半參數廣義可加模型。從似然比檢驗的P值可以看出，P值為0.04008＜0.05，因此拒絕原假設，即住房面積以非參數形式引入模型更好；但是盡管如此，住房面積仍不具有顯著性。

五、結論

本文利用半參數廣義可加模型分析影響中老年人生活滿意度的因素，對于其中的連續型變量進行了一系列的建模和檢驗，并且通過觀察連續型變量的非參數偏效應圖觀察其對于生活滿意度的影響，通過觀察模型的擬合結果，可以得出四點結論。

第一，文章所用到的變量包含人口學變量、社會經濟地位變量、健康和醫療條件變量和生活方式變量。人口學變量中，年齡作為非參數形式引入，其他變量以參數形式引入模型，人口學變量中地區因素與受教育程度對生活滿意度產生重要的影響；社會經濟地位變量中生活水平與是否夠買保險變量顯著，其他變量如是否退休，是否有欠款等不具有顯著影響；對于健康和醫療條件變量，受訪者的健康自評以及身心健康對生活滿意度影響顯著，且心理健康因素大于身體健康因素；在生活方式變量中，住房面積、睡眠時長、是否酗酒等變量對生活滿意度并沒有顯著地影響，而是否參與社交活動對生活滿意度產生正向的積極影響。

第二，通過觀察每個以非參數形式引入的連續型變量的偏效應圖可以發現，對于心理健康因素，心理健康得分變量衡量受訪者的心理健康積極樂觀程度，分數越小表明受訪者的心理健康程度越高，心態越積極樂觀；對于身體健康因素，偏效應圖起初呈水平狀，之后隨著綜合得分的上升，生活滿意度略有上升。這看似不合常理，但是觀察心理健康得分的偏效應圖以及兩變量在Logistic回歸模型中的參數和顯著性，可以看出，心理健康方面的因素對于老年人生活滿意度所帶來的積極效應抵消了身體健康因素對生活滿意度所起的抑制作用。而年齡、住房面積和睡眠時長三個變量，對老年人生活滿意度并不具有顯著影響。

第三，與經濟支持相比，與子女經常見面的老年人生活滿意度更高，且影響更顯著，因此應當倡導不與父母生活在一起的子女經常與父母見面，從情感精神方面給予父母支持和慰藉，傳遞對老年人的關愛，這比通過物質支持來提高他們的幸福程度更有效。子女與父母之間的代際關系越融洽和諧，父母就越能體會到自我安慰與自我價值的實現，增強其對于未來的希望和信心。

第四，健康是影響個體生活質量和生活滿意度的重要因素，對老年人而言，健康更是影響老年人生活滿意度的顯著因素。老年人健康狀況既是目前身體狀況的反映，也是以往健康狀況變遷和積累的結果。倡導健康老齡化，意味著老年人要遵循健康規律，重視老年期的健康維護，及時預防疾病，積極治療；應當在社區層面積極展開健康知識講座，倡導健康生活習慣，號召老年人戒酒并養成良好的生活習慣；同時也要注意心理健康對老年人的生活滿意度影響更為顯著，應該著重關心老年人的心理健康，引導老年人積極樂觀地面對生活，鼓勵他們多參加社交活動。

注釋①這里的醫療保險包括城鎮職工醫療保險、城鎮居民醫療保險、新型農村合作醫療保險(合作醫療)、城鄉居民醫療保險(合并城鎮居民和新型農村合作醫療保險)、公費醫療、醫療救助、商業醫療保險(單位購買或個人購買)以及其他醫療保險。

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表10 似然比檢驗結果

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(文字編輯：徐朝科 責任校對：鄒紅)

Intergenerational Support, Physical and Mental Health and Life Satisfaction of the Elderly

XU Xinpeng
(School of Economics, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing, Jiangshu, 210023, China )

Based on the baseline survey data of CHARLS 2011 in China, this paper established semi-parametric generalized additive model to explore the impact of intergenerational support and health on life satisfaction of the elderly. By comparing the models and hypothesis some results can be obtained, which show that after introducing the nonparametric form of age, physical health and mental health comprehensive score, sleep duration and the housing area to the regression model, the health factors have significant influence on life satisfaction of the elderly. By observing and comparing the partial effect diagram of nonparametric variables and their significance, it is obvious that for the elderly life satisfaction, mental health factor has more significant effect than physical health factor; for intergenerational support of adult children, emotional support has certain effect on improving the elderly life satisfaction.

intergenerational support; physical and mental health; life satisfaction of the elderly; semiparametric generalized additive model

F064.1; C916

A

1671–623X(2017)02-0017-09

2016-08-06

許新鵬(1989— )，男，漢族，碩士研究生；主要研究方向：微觀計量經濟學方法與應用。

許新鵬. 代際支持、身心健康與老年人生活滿意度［J］.社會工作與管理，2017，17(2)：17-25.