基于logistic回歸與決策樹模型的社會資本對老年人自評健康的影響研究*

闕 霜 曾雁冰 方 亞

【提 要】 目的 探討社會資本對老年人自評健康的影響，為有針對性地開發利用社會資本提供依據。 方法 基于2018年中國老年健康影響因素跟蹤調查(CLHLS)數據，以自評健康為因變量，以社會資本(人際信任、社會參與、社會支持)為自變量，并納入個人人口學特征、社會經濟特征、生活方式等作為協變量，分別建立二分類logistic回歸模型和基于CHAID算法的分類決策樹模型分析社會資本對老年人自評健康的影響，并分析比較兩種模型的差異。結果 logistic回歸結果顯示，人際信任水平、社會參與水平、社會支持水平高的老年人，其自評健康狀況更好，OR值分別為1.141、1.918、1.377；分類決策樹分析結果顯示，在自評經濟水平中等且患2種及以上慢病的老年人中，社會參與水平越高，其自評健康狀況越好，而在自評經濟水平中等且患3種及以上慢病的老年人中，人際信任越低，其自評健康狀況越差；兩種模型分析結果比較顯示，二分類logistic回歸模型的靈敏度為68.7%，特異度為56.9%；CHAID分類決策樹模型的靈敏度為76.7%，特異度為45.1%。 結論 利用社會資本例如定期組織集體活動，加強社區文體娛樂設施建設，幫助家庭適應新時代的養老需求等對促進老年自評健康具有積極意義。兩種模型均具有一定的分類預測價值，但各有優劣，logistic回歸模型的特異度較高，分類決策樹模型的靈敏度較高，二者可互補，從而使分析結果更具有實際意義。

隨著我國人口老齡化程度不斷加深，老年健康成了不可忽視的問題，比如慢性病增多、健康疾患增多、身體功能和認知能力下降等，由此引發了對老年各種健康狀況的影響因素研究。眾多研究結果證明，社會因素是影響老年健康狀況的主要因素之一，而從社會因素中的社會資本視角來研究老年健康問題日漸成為一大研究重點。最早將社會資本引入健康領域的研究始于發達國家，雖然其使用的數據不同，對社會資本的定義不同，對社會資本構成要素的劃分也有所區別，但大多認為社會資本作為一種無形的社會資源能夠影響人的健康[1-3]。由于社會發展水平、社會結構等方面的差異，社會資本對健康的影響研究在我國尚處于起步階段，特別是以老年群體作為研究對象。目前，在健康領域的研究中，多以美國學者普特南[4]在2000年提出的社會資本概念作為理論基礎，即社會資本是個人之間的聯系，社會網絡以及在此基礎上形成的互惠和信賴的價值規范。本研究結合全國調查數據，以人際信任、社會參與、社會支持三個重要內容來衡量個體的社會資本，運用logistic回歸和決策樹兩種模型探討社會資本對老年人自評健康的影響，并分析比較二者的優劣，為培育和開發社會資本、促進老年健康提供更好的決策依據。

資料與方法

1.數據與樣本

本研究的數據來自于2018年北京大學老齡健康與家庭研究中心開展的追蹤調查“中國老年健康影響因素研究(CLHLS)”，調查的總人數為15874人。 結合研究目的，剔除自評健康為缺失值以及無法回答的老年人，對其他缺失值進行多重插補，通過數據清洗后，最終納入分析的65歲及以上的老人為14531人，占總人數的91.54%。

2.變量選取

本研究的因變量為研究對象的自評健康狀況，將回答“很好、好、一般、不好、很不好”前2項合并表示為自評健康好，后3項合并表示為自評健康差。自變量為社會資本因素中的人際信任、社會參與、社會支持。具體而言，人際信任通過問題“您是不是經常會覺得周圍的人都不值得信任？”來測量，按照“0=總是/經常、1=有時、2=很少/從不”進行賦值。社會參與通過問題“您現在從事/參加以下活動嗎？”來測量，先將每一項活動的回答按照是否參與來進行賦值，之后根據研究對象針對“戶外活動”等10項活動的回答進行加總，按照“0=不參與社會活動、1=參與1～2個社會活動、2=參與3個及以上的社會活動”來重新賦值。社會支持通過問題“目前，當您身體不舒服時或生病時主要是誰來照料您？”來測量，按照“0=無人幫助、1=朋友鄰里/社會服務/保姆、2= 配偶/兒子/兒媳/女兒/女婿/兒子和女兒/孫子女/其他親屬”進行賦值。涉及的控制變量包括人口統計學特征(性別、年齡、婚姻狀況)、社會經濟學特征(居住地、教育水平、養老保險、自評經濟狀況)、生活方式(吸煙、喝酒)及其他(患慢病種類數、居住方式)。具體變量代碼及其賦值見表1。

表1 變量賦值

3.統計學方法

采用SPSS 25.0統計軟件，通過均數±標準差和構成比分別對連續型變量和分類變量進行描述性分析；以老年人自評健康狀況為因變量，性別、居住地、年齡、婚姻狀況、吸煙、喝酒、教育背景、是否參加養老保險、自評經濟水平、居住方式、患慢病種類數、人際信任水平、社會參與水平和社會支持水平為自變量，分別建立二分類logistic回歸模型和基于卡方自動交互檢測(chi-squared automatic interaction detector，CHAID)的分類決策樹模型。其中，基于CHAID算法的分類決策樹采用卡方或似然比卡方檢驗結果來確定決策樹的最佳分組變量和分割點，最終形成一棵分類樹[5-6]。由于隨著決策樹的生長，樣本量不斷減少，很可能出現“過擬合”現象，本研究采用預修剪技術來控制決策樹的充分生長[7]：生長層數為3，父節點和子節點的最小樣本量分別為800、400，如果決策樹的層數達到指定深度或分組后父節點、子節點樣本量低于最小樣本量，則停止生長。根據模型預測結果畫出ROC曲線，分析并比較兩種模型的差異性。檢驗水準α=0.05。

結 果

1.基本情況

共納入14531人，平均年齡為(84.53±11.33)歲；男性6456人(45%)，女性7895人(55%)；居住在城鎮和非在婚的老年人占較大比例，分別為55.5%和56.5%。同時，調查中有52.4%的老年人接受過教育，63.9%未參加養老保險，69.8%自評經濟水平一般。大多數老年人現在不吸煙、不喝酒、選擇與家人一起居住，占比分別為84.5%、85.2%和80.3%。一半左右(50.7%)的老年人患有1～2種慢性疾病。老年人自評健康好與不好分別占46.9%和53.1%。社會資本方面，人際信任水平高、中、低的比例分別為73.7%、11.4%和14.9%；社會參與中，高、中、低水平分別占50.0%、36.4%和13.6%；社會支持水平的高、中、低分別為94.0%、4.1%和1.9%。

2.二分類logistic回歸分析

二分類logistic回歸分析結果顯示，年齡、婚姻狀況、喝酒、養老保險、自評經濟水平、患慢病種類數、人際信任水平、社會參與水平和社會支持水平是老年人自評健康的主要影響因素。隨著年齡增加，處于75～84歲年齡段的老年人自評健康狀況更傾向于不好；處于在婚的老年人自評健康狀況相對比非在婚老年人差；現在喝酒的老年人自評健康狀況好于不喝酒的老年人，是其1.533倍；有參加養老保險的老年人自評健康狀況相對好于沒有參加養老保險的老年人，是其1.107倍；與自評經濟水平低的老年人相比，自評經濟水平越高的老年人，其自評健康狀況越好；與沒有患慢病的老年人相比，患慢病種類數越多的老年人，其自評健康狀況越差；與人際信任水平低的老年人相比，人際信任水平中等的老年人更傾向于自評健康不好(OR= 0.578，P<0.001)，而人際信任水平高的老年人更傾向于自評健康好(OR=1.141，P<0.05)；與社會參與水平低的老年人相比，社會參與水平越高的老年人，其自評健康狀況越好(OR=1.918，P<0.001)；社會支持水平高的老年人自評健康狀況好的概率是社會支持水平低的老年人的1.377倍，具體見表2。

表2 老年人自評健康二分類logistic回歸分析結果

3.基于CHAID算法的分類決策樹分析

根據所設的生長和修剪規則建立分類決策樹模型，模型共包含3層，24個節點和15個終端節點，詳見圖1。從模型圖可見，性別、是否參加養老保險、自評經濟水平、患慢病種類數、人際信任和社會參與是老年人自評健康的主要影響因素。其中，根節點是自評經濟水平，表明自評經濟水平與老年人自評健康狀況的相關性最高，在自評經濟水平低的老年人中，自評健康不好的占76.3%，而自評健康好的僅占23.7%。在自評經濟水平分別為高、中、低的三個亞群中，均受到患慢病種類數的影響，患慢病種類數越多，老年人自評健康狀況不好所占的比例越高。在自評經濟水平中等且患2種及以下慢病的老年人中，自評健康的主要影響因素是社會參與，社會參與水平越高，其自評健康好所占的比例也越高；在自評經濟水平中等且患3種及以上慢病的老年人中，自評健康的主要影響因素是人際信任，人際信任處于中低水平老年人自評健康狀況為不好的比例為79.0%，好的為21.0%。在自評經濟水平高且患1～2種慢病的老年人中，是否參加養老保險是其自評健康的重要影響因素，有參加養老保險的老年人自評健康好的比例(66.4%)高于未參保的老年人(61.3%)。在自評經濟水平高且未患有慢病的老年人中，性別是其自評健康的重要影響因素，女性自評健康好的比例(71.6%)低于男性(78.8%)。

圖1 老年人自評健康CHAID分類決策樹分析圖

4.兩種模型分析結果比較

兩種模型的分析結果均顯示，參加養老保險、自評經濟水平、患慢病種類數、人際信任水平、社會參與水平是老年人自評健康的影響因素；而居住地、居住方式、教育背景均沒有統計學意義。根據兩種模型所得的預測概率作為檢驗變量，分別繪制受試者工作特征(ROC)曲線，如圖2所示。兩種模型的ROC曲線均遠離對角線，說明模型具有一定的預測效果；兩種模型的ROC曲線幾乎重合，說明二者的分類效果相近。但也應注意，兩種模型存在不同之處。二分類logistic回歸模型中的影響因素：年齡、養老保險和社會支持水平，在分類決策樹模型中被剔除，而決策樹模型中性別這個影響因素在回歸模型無統計學意義。

圖2 二分類logistic回歸模型和分類決策樹模型的ROC曲線

兩種模型具體的分類效果比較見表3。二分類logistic回歸模型的ROC曲線下面積AUC為0.684(95%CI：0.675～0.692)，靈敏度為68.7%，特異度為56.9%；基于CHAID算法的分類決策樹模型的ROC曲線下面積AUC為0.666(95%CI：0.657～0.675)，靈敏度為76.7%，特異度為45.1%。二者P<0.001，表明兩種模型的分類效果具有實際意義；且二者的AUC值均接近0.7，表明兩種模型的分類預測結果具有一定的準確性。綜合來看，兩種模型雖然分類效果接近，但logistic回歸模型的特異度較高，分類決策樹模型的靈敏度較高，將二者結合，更有利于分析影響老年人自評健康的因素。

表3 二分類logistic回歸模型和分類決策樹模型的分類效果比較

討 論

1.社會資本因素對老年人自評健康的影響

本研究發現，相對于人際信任水平低的老年人，人際信任水平高的老年人自評健康較好。良好的人際信任不僅可以促進信息交流，還可以增加老年人安全感，提供情感支持，從而促進積極的社會交往和社會參與，如Cao等[8]研究發現，鄰里信任與老年日常生活能力、心理健康以及自評健康均存在正相關。本文還發現，人際信任水平中等的老年人自評健康反而較差，可能原因一是人際信任水平中等的老年群體介于多疑防備和渴望信任的復雜心理狀態中，這種矛盾的心理使老年人在社會交往中始終保持緊張狀態，無法從人際交往中獲益，最終導致其自評健康不好；二是人際信任水平中等的老年人相對只信任特定的人群，社交圈相對較封閉，其獲取社會資本的途徑受到限制，更容易因對方分享“不良社會資本”而傷害自己(比如負面信息、負面行為等)，從而影響自身健康。人是“社會”人，離不開各種社會關系、社會網絡、社會活動等，因此定期組織集體活動，加強社區間的信任對提高老年人健康有重要意義。

本研究結果顯示社會參與和老年人自評健康呈正向相關。有研究表明，參加社會活動有利于老年人的健康，社會參與可以顯性地直接影響身體健康，隱性地間接影響心理健康[9]。通過提高社會參與水平，不僅可以改善老年人的機體功能狀況，還可以有效緩解老年人的焦慮、抑郁、孤獨等負面情緒。因此，要鼓勵社會參與，加強社區文體娛樂設施建設，并根據不同老年群體的興趣愛好開展一系列健康促進項目，以此提升其晚年生活質量。

相比社會支持水平低的老年人，社會支持水平高的老年人自評健康狀況更好，這與朱偉玨[10]研究結論一致，社會支持程度高的老年人，其主觀健康感也更強。來自家人的社會支持對老年自評健康更有積極影響，可能原因是由于受“孝”文化影響，老年人更能從家庭成員提供的社會支持中感受到來自配偶、子女以及其他家人的愛，從而獲得心理慰藉。因此，應大力倡導子女多與老年人溝通交流，同時加大來自社會的支持力度，將養老服務社會化和制度化，幫助家庭適應新時代的養老需求。

2.社會經濟學特征對老年人自評健康的影響

本研究發現參加養老保險、自評經濟水平高是老年人自評健康的積極影響因素，一定程度上反映了經濟狀況對健康的影響，這與韓婷婷[11]研究結論一致。可能原因有，一是老年人社會經濟水平越高，意味著更高的受教育水平，具備更高的健康素養，其更積極主動去獲取健康相關知識，改善自身生活方式；二是社會經濟地位高，在醫療衛生服務可及性和利用程度上具有一定的優勢，為滿足老年健康需求提供有效保障。因此，完善養老保險制度，擴大保障范圍，落實醫療服務可及性對緩解由社會經濟地位導致的健康不平等問題至關重要。

3.對老年人自評健康產生影響的其他因素

本研究根據分類決策樹分析發現，在自評經濟水平高且未患有慢病的老年群體中，男性比女性自評健康狀況好。正如Slivey等[12]研究指出，女性更容易受到性別期望的影響，即女性被認為更應該給他人關心和支持，導致女性面臨更大的壓力和患病風險。logistic回歸分析結果表明，隨著年齡增加，只有75～84歲這個年齡段對老年自評健康影響有統計學意義，而85歲及以上的年齡段則沒有統計學意義，這與Arezzo等[13]研究發現自感健康隨著年齡的增長而惡化的結果尚不一致。可能是85歲及以上的高齡老年人情緒更穩定、心態更平和，因此該年齡段對健康的影響并未彰顯。處于非在婚狀態的老年人自評健康狀況較好，可能原因是在同樣患病的情況下，非在婚的老年人由于缺乏婚姻的保護作用[14]，存在較高的健康風險，而在婚的老年人在配偶的關心與支持下，其帶病生存時間被延長，反而使其自評健康相對較差。

本研究還發現，喝酒的老年人自評健康狀況反而較好，可能是目前尚在飲酒的老年人還維持著較好的人際關系，這種社交飲酒給其帶來心理上的益處，所以會自認健康狀況較好。Jeong等[15]調查了飲酒對韓國老年人死亡率的影響，發現問題型飲酒，尤其是過度飲酒，與老年人全因死亡率增加有關，而社交飲酒是普遍的，符合文化背景，在一定程度上可提高社會心理健康。患慢病種類數越多，老年人自評健康狀況越差。與張鳳梅等[16]的研究結果相同。可能原因是老年慢性疾病的病程長，預后差，且多種慢病共存，易導致生活自理能力下降、并發癥和殘疾發生等，給老年人身心帶來重大傷害。因此，應全面推進老年健康管理，如定期體檢、有針對性地提供健康指導、慢病預防和管理等，改善老年人的生存狀態。

4.二分類logistic回歸模型和分類決策樹模型的應用比較

目前，國內關于社會資本對老年健康的影響研究中多采用logistic回歸分析，但該方法在處理變量共線性、變量間潛在的交互作用等方面還存在一定的局限性[17]。因此，本研究引入機器學習中基于CHAID算法的分類決策樹模型，該模型簡單高效且具有強解釋性，并且CHAID算法可以從統計顯著性檢驗角度確定當前最佳分組變量和分割點[18]，最終形成的樹形圖可以明確指出各因素間的相互作用以及某因素在各亞群中是否有意義。比如，人際信任水平在自評經濟水平中等、患3種及以上慢病的老年人中是其自評健康的影響因素，而在自評經濟水平中等、患0～2種慢病的老年人中沒有意義。兩種模型的ROC曲線比較可以看出二者的分類預測效果相差不大，但兩種模型各有優劣，若二者結合起來，構建的分類預測模型將具有較高的靈敏度和特異度。通過聯合建模的方法既可以彌補logistic回歸方法的缺陷，又可以獲得自變量與因變量之間的數量依存關系。因此，本研究建議在未來的研究中，可以進一步采用決策樹模型聯合logistic回歸法分析社會資本對老年健康的影響，便于針對不同的亞群特點，采取有針對性地干預措施來促進健康老齡化。