本研究由来自上海理工大学传播与艺术设计学院的李文佳、张鑫妮、高涵以及同济大学医学院、上海市东方医院肝胆胰外科的唐庆贺（通讯作者）共同完成，研究论文《社会经济地位对中国老年人社会参与水平的异质性影响：来自2020年中国健康与养老追踪调查的证据》于2024年11月29日发表在学术期刊《Frontiers in Public Health》上。
这是一项典型的公共卫生与社会老年学交叉领域的实证研究。研究的背景在于，全球人口老龄化进程加速，中国正经历快速且规模巨大的老龄化，预计将于2033年进入“超老龄社会”。这种人口结构转变给家庭、社会和经济发展带来了额外的压力。老年学研究的核心目标之一就是探究个体差异的影响因素，并设法减轻衰老对认知等能力的负面影响。大量的理论和实证研究表明，社会参与是“积极老龄化”的关键环节，对于改善老年人的身心健康、主观幸福感及生活质量具有显著的积极作用。然而，老年人在社会参与水平上存在显著差异。现有的研究多集中于社会经济地位（Socioeconomic Status, SES）对老年人身体健康或特定认知障碍（如抑郁）的影响，而对于SES如何影响老年人社会参与这一关键社会心理维度，以及这种影响在不同特征的老年群体中是否存在差异，却缺乏深入和系统的探索。因此，本研究旨在利用一项全国性的大型调查数据，系统地探讨SES对中国老年人社会参与水平的影响，并重点分析这种影响在性别、婚姻状况、户籍、年龄和健康自评状况等不同亚组中的异质性。研究的目标是通过实证分析，揭示老年人社会生活的动态，为制定更具针对性的、促进积极健康老龄化的社会政策和干预措施提供理论指导和实践依据。
本研究的工作流程严谨且完整，主要分为数据准备、变量构建、统计分析和结果解释四个核心步骤，样本处理贯穿其中。具体流程如下：
1. 数据来源与样本筛选： 研究数据来源于“中国健康与养老追踪调查”2020年第五轮全国调查数据。CHARLS是一项针对中国45岁及以上中老年人的大型多学科纵向调查，采用多阶段分层概率抽样，覆盖全国28个省份，数据质量高、代表性好。本研究将研究对象限定为60岁及以上的老年人。在获取原始数据后，研究者对样本进行了清洗，剔除了关键变量（如社会活动、SES构成变量等）存在缺失值的个案。经过筛选，最终获得了包含9533名老年人的有效样本用于分析。
2. 研究变量的操作化定义与构建： 这是研究的核心基础工作，涉及自变量、因变量和控制变量的具体测量。 * 自变量：社会经济地位（SES）。研究根据经典定义，选择教育和家庭人均消费支出来衡量SES。教育水平根据问卷划分为“未上学/小学以下”、“小学”、“中学”（含初中、高中等）和“大专及以上”四类。家庭人均消费支出由家庭月度总支出除以家庭成员数得到。为了构建一个综合的SES指标，研究者首先对教育水平（作为有序变量）和人均消费支出分别进行了标准化（转化为z值，均值为0，标准差为1），然后将这两个标准化值相加，得到每个个体的综合SES得分。分值越高，代表个体的社会经济地位越高。 * 因变量：社会活动水平。研究基于CHARLS问卷中询问的11项社会活动及其频率，构建了一个社会活动指数。具体公式为：社会活动水平 = 各项活动（是否参与，记为0或1） × 对应活动频率（赋值1到3）的总和。最终计算的理论值范围为0-27，实际观测值范围为0-16。根据研究需要，最终将社会活动水平划分为三个等级：0为“低水平”（未参与任何活动），1-3为“中等水平”，4及以上为“高水平”。 * 控制变量： 模型纳入了可能影响社会参与的人口社会学特征作为协变量，包括年龄（按年龄段分组）、性别、自评健康状态（从“很好”到“很差”五级）、户籍类型（农村/城市）和婚姻状况（已婚且与配偶同住/其他）。
3. 统计分析方法： 研究采用了较为高级的计量经济学模型来处理数据中的特殊问题，并进行了深入的异质性分析。 * 描述性统计： 首先对研究样本的所有变量进行了描述性分析，呈现了样本的基本特征分布，例如性别比例、平均年龄、城乡分布、教育水平构成、社会活动水平分布以及SES得分的范围等。数据显示，超过一半（55.9%）的老年人在过去一个月未参与任何社会活动。 * 赫克曼两阶段模型（Heckman Two-stage Model）： 这是本研究方法上的一个关键点。由于因变量（社会活动水平）存在大量零值（即不参与社会活动），直接使用普通最小二乘法回归可能导致样本选择偏差和内生性问题。赫克曼模型通过两个阶段来解决这个问题。第一阶段：使用全部样本（9533人），以是否参与社会活动（是=1，否=0）为因变量，建立一个Probit选择模型。该模型估计影响老年人“决定是否参与”社会活动的因素。第二阶段：仅针对第一阶段中预测会参与社会活动的样本子集（实际为4206人），以社会活动水平为因变量，进行OLS回归。同时，将第一阶段计算得到的“逆米尔斯比率”（Inverse Mills Ratio, IMR）作为一个修正项纳入第二阶段回归。如果IMR显著，则证明存在样本选择偏差，使用赫克曼模型进行修正是必要且合理的。本研究结果显示IMR在1%水平上显著为负（-2.875），验证了使用该模型的合理性。该模型最终用于估计在控制了样本选择偏差后，SES及其他变量对社会活动水平的“净影响”。 * 异质性分析： 为了探究SES的影响在不同群体中是否一致，研究在主要模型的基础上，按性别、婚姻状况、户籍、年龄组和自评健康状态进行了分组回归。通过比较不同亚组中SES系数的显著性和大小，来揭示影响的异质性模式。
研究的主要结果丰富且具有启发性，具体如下：
1. 描述性结果： 样本中女性略多于男性（51.2% vs 48.8%），平均年龄为68.6岁，农村户籍占大多数（73.2%）。教育水平偏低，43.6%未上学或小学以下。自评健康“一般”的占比最高（54.9%）。社会参与水平普遍较低，超过半数（55.9%）为低水平。
2. 赫克曼两阶段模型结果： 该模型是本研究的核心发现基础。 * 第一阶段（参与决策模型）：结果显示，SES、性别、自评健康、年龄和户籍对老年人“是否参与”社会活动有显著影响（婚姻状况影响不显著）。具体而言，SES越高、自评健康越好、年龄越低、城市户籍的老年人，参与社会活动的可能性更高。女性比男性参与的可能性更高。 * 第二阶段（活动水平模型）：在控制了选择偏差后，针对参与活动的子样本分析显示，所有纳入的变量（SES、性别、自评健康、年龄、婚姻状况、户籍）均对社会活动“水平”有显著影响。最关键的结果是，SES的系数为0.056，且在5%水平上显著，这表明在那些参与社会活动的老年人中，SES越高，其社会活动的活跃度（水平）也显著更高。这证实了SES对社会参与具有显著的积极影响。
3. 异质性分析结果： 这是本研究最具政策启示意义的发现，揭示了SES的影响并非均质，而是因群体特征而异： * 性别异质性：SES对女性社会活动水平的影响（系数0.078，显著）远大于男性（系数0.034，不显著）。研究者解释，这可能与传统社会性别角色有关，女性在家庭和社区中往往承担更多社交协调职责，且更倾向于建立深入的情感联系和支持网络。 * 婚姻状况异质性：SES对已婚并与配偶同住的老年人影响显著（系数0.066），而对单身、离婚或丧偶的老年人影响不显著。婚姻提供了稳定的情感支持和资源共享，高SES的已婚夫妇可能拥有更丰富的社会资本和更明确的社会角色，从而更积极地参与社会活动。 * 户籍异质性：SES对城市老年人的社会活动水平影响非常显著（系数0.134），而对农村老年人影响不显著。这凸显了城乡在社会资源、活动机会、基础设施（如交通、文化场所）等方面的巨大差距。城市环境提供了更多样、更便捷的社交选择，使得SES的资源优势得以发挥。 * 年龄异质性：SES的影响在70-79岁年龄组中最强（系数0.135，显著），而在60-69岁和80-89岁组中不显著。研究者推测，60-69岁组可能处于退休后的生活调整期；70-79岁组健康状况相对稳定，是SES累积效应发挥作用的黄金时期；而80岁以上组则可能受身体健康衰退的限制，削弱了SES的影响。 * 健康状况异质性：SES的影响仅在自评健康为“一般”的老年人群中显著（系数0.105）。对于健康状况“很好/好”的老年人，即使SES较低也可能通过其他方式满足社交需求；对于健康状况“差/很差”的老年人，身体限制可能盖过了SES的影响。而“一般”健康状态的老年人，高SES能为他们管理健康问题、参与活动提供关键资源和机会。
基于以上结果，研究得出的核心结论是：社会经济地位（SES）对中国老年人的社会参与水平具有显著的正向影响，但这种影响存在明显的群体异质性。具体而言，SES的影响在女性、已婚并与配偶同住者、城市居民、70-79岁年龄组以及自评健康“一般”的老年人中更为突出。这表明，这些群体对社会资源和经济条件更为敏感，其社会参与更可能受到SES的制约或促进。
本研究的价值体现在多个层面。在科学价值上，它弥补了现有文献的不足，将研究焦点从SES与身体健康的关系，拓展到社会参与这一关键的心理社会维度，并系统揭示了影响的异质性，深化了我们对老年社会不平等机制的理解。它验证并拓展了活动理论、累积优势/劣势理论等在东方文化背景下的适用性。在应用价值上，研究结论具有明确的政策含义。它提示决策者，在制定促进老年人社会参与、实现积极健康老龄化的政策和干预措施时，必须采取差异化、精准化的策略。例如，应特别关注低SES女性、农村独居老人、高龄体弱群体的社会支持网络建设；通过社区规划和公共服务均等化，弥补城乡资源差距；设计适合不同健康状态老年人的社会活动项目等。研究主张建立可持续的社会支持系统，通过结构性措施增强社会交往的深度与凝聚力，以满足不同SES老年群体的社会需求。
本研究的亮点在于：第一，研究问题的创新性：系统探究SES对社会参与的异质性影响，选题具有重要的现实和理论意义。第二，数据与方法论的严谨性：利用全国代表性的大样本数据（CHARLS），确保了结论的外部效度；创造性地应用赫克曼两阶段模型处理样本选择偏差问题，提升了估计的准确性；并进行了详尽的异质性分析，使发现更为细致和深入。第三，研究发现的政策敏感性：得出的异质性结论直接指向了政策干预的潜在靶点，为实施精准老龄服务提供了实证依据。
当然，研究作者也指出了本研究的局限性，如使用的是横截面数据，难以确立因果关系和观察动态变化；受数据所限，未考虑文化背景、居住环境等潜在混杂因素；主要依赖定量分析，对复杂的社会行为和心理状态的理解深度可能不足。未来研究可以通过纵向追踪、结合质性方法、纳入更多环境变量来进行深化和拓展。总体而言，这项研究为理解中国老年人的社会参与模式及其社会经济决定因素提供了重要的新证据，是老年健康与公共政策研究领域一项扎实而有价值的成果。