中国老年人社区融合现状及多层级驱动因素：基于社会生态系统视角的实证研究

《BMC Public Health》：Exploring the state and drivers of community integration for older adults in China: insights from a social ecosystem perspective

本研究针对中国老年人社区融合水平不足的问题，通过横断面调查(n=3940)系统评估社区融合现状，并基于社会生态系统理论框架开展分层回归分析。结果显示老年人社区融合总分仅17.98±6.17(总分35)，其中生产力维度得分最低(0.54±1.20)。微系统(个体特征)、中系统(家庭/社区)和宏系统(区域结构)分别解释18.2%、2.4%和0.5%的变异，证实多层级因素共同影响老年人社会参与。研究为制定健康老龄化政策提供了关键实证依据，对推进年龄友好型社区建设具有重要指导意义。

　　

随着全球人口老龄化进程加速，如何实现健康老龄化已成为重大公共卫生议题。中国作为世界上老年人口最多的国家，截至2023年60岁及以上人口已达2.97亿，占总人口的21.1%。然而长寿并不等同于健康，研究表明中国老年人面临严峻的身心健康挑战：36.6%存在不同程度孤独感，39.95%社区老年人遭遇社会隔离，18.4%-29.1%出现自我忽视现象，44.5%存在抑郁症状——这一比例显著高于全球平均水平的35.1%。这些数据揭示老年人社会功能衰退引发的系列问题亟待解决。

在此背景下，世界卫生组织将增强老年人社会参与列为"健康老龄化十年(2021-2030)"的核心策略。大量证据表明，积极的社会参与能有效促进老年人健康福祉，降低身心健康衰退风险。社区作为老年人主要生活场域，自然成为促进社会参与的关键节点。而社区融合(Community Integration)作为评估个体在社区环境中社会参与程度的多维概念，恰恰能反映老年人独立生活、承担社会角色和积极参与社区生活的能力，是衡量健康老龄化实现程度的重要指标。

尽管社区融合对老年人健康至关重要，但中国在该领域的研究存在明显空白。现有研究多聚焦特定健康事件(如脑卒中康复)或特殊社会境遇(如移民)人群，对普通老年群体的关注不足。同时，中国虽已出台"银龄行动"等政策促进老年人社会参与，但缺乏对社区融合现状的系统评估，制约了精准支持政策的制定与年龄友好社区建设的推进。

为填补这一研究空白，王佳等研究人员在《BMC Public Health》发表了题为"Exploring the state and drivers of community integration for older adults in China: insights from a social ecosystem perspective"的实证研究。该研究创新性地运用社会生态系统理论，将影响因素划分为微系统(个体属性)、中系统(家庭/社区)和宏系统(区域结构)三个层级，通过大规模调查深入剖析中国老年人社区融合的现状特征及多层级驱动机制。

研究团队采用多阶段概率比例抽样法，于2024年5-10月在贵州省16个区县的50个社区开展横断面调查，最终获取3940名60岁及以上社区老年人的有效数据。通过描述性统计、t检验、单因素方差分析和分层线性回归等方法，系统考察了三个生态系统层级共21个变量对社区融合的影响。

关键技术方法包括：1)采用本土化社区融合问卷修订版(CIQ-R)评估融合水平，该量表含家庭融合、社会融合、生产力和电子社交网络4个维度；2)使用Barthel指数评定日常生活活动能力(ADL)；3)运用分层回归分析微系统(人口学/健康/行为)、中系统(家庭结构/社区设施)和宏系统(区域社会经济)因素的独立贡献。

研究结果揭示了中国老年人社区融合的现状特征及影响因素：

社区融合总体水平

调查显示老年人社区融合总分为17.98±6.17(范围0-34)，显著低于意大利(21.18±4.72)和澳大利亚(19.05±4.31)的报告数据。各维度得分呈现不均衡分布：家庭融合(8.26±3.71)和社会融合(5.94±2.29)相对较好，电子社交网络(3.24±2.10)次之，生产力维度(0.54±1.20)得分极低，仅达到总分值的7.7%。这种分布模式折射出中国传统文化中家庭本位观念的影响，同时也反映出退休后照顾孙辈等责任对老年人参与生产性活动的制约。

单因素分析结果

单因素分析识别出19个与社区融合显著相关的变量。在微系统层面，女性(18.86±6.01)、年轻群体(60-74岁：18.92±5.74)、高收入者(≥中等收入：19.39-19.61)和无慢性病人群(19.24±5.67)表现更优；中系统层面，离婚(19.96±6.31)和独居(19.00±5.44)者得分较高，社区健身设施持续存在(18.23±5.96)也呈现积极关联；宏系统层面，高人均GDP(18.69±5.81)、高社保覆盖率(20.47±5.47)和高教育水平社区(19.04±6.14)的老年人融合度更佳。

分层回归分析

分层回归模型揭示了三层级因素的贡献梯度：微系统变量(年龄、性别、收入、慢性病、共病、ADL、锻炼频率)可解释18.2%的变异；加入中系统变量(婚姻状况、子女数、独居状态、健身设施)后解释力提升至20.6%；宏系统变量(社保覆盖率、社区高学历比例)仅额外贡献0.5%，最终模型总解释力达21.1%。这一结果凸显出人际网络和社区资源对老年人社区融合的驱动作用强于宏观结构条件。

具体而言，13个变量被确认为显著预测因子：年龄(β=-0.208)、性别(β=0.170)、个人收入(β=0.140)、慢性病(β=-0.046)、共病(β=-0.063)、ADL(β=-0.195)、每周锻炼频率(β=0.060)等微系统因素；婚姻状况(β=-0.034)、子女数量(β=-0.033)、独居(β=-0.151)、社区健身设施(β=0.055)等中系统因素；以及社保覆盖率(β=0.036)、社区高学历比例(β=0.064)等宏系统因素。

研究结论强调，中国老年人社区融合水平整体偏低且受多层级因素共同影响。微系统层面的个体资源与功能状态、中系统层面的家庭支持与社区设施、宏系统层面的制度保障与社区环境构成相互关联的影响网络。特别值得注意的是，人际互动和社区资源的中系统因素解释力(2.4%)显著高于宏观结构条件(0.5%)，表明加强家庭关怀、完善社区服务比单纯改善区域经济条件更能有效促进老年人社会参与。

这一发现对政策制定具有重要启示：政府应加强政策引导推进年龄友好社区建设，社区需定期组织健康教育和文娱活动增强老年人社会参与，家庭应充分发挥支持作用提供必要的情感与生活支持。通过政府、社区与家庭的多方协作，不仅能促进老年人社会参与和社区融合，还将推动养老服务质量提升，更好实现健康老龄化目标。

研究的创新价值在于首次基于社会生态系统理论构建中国老年人社区融合的多层级分析框架，为理解不同层面因素的相互作用机制提供了新视角。同时，研究结果对发展中国家制定老龄化应对策略具有参考价值，特别是在经济欠发达地区，强化社区服务和人际支持可能比单纯追求经济增长更能有效提升老年人福祉。

当然，研究也存在一定局限：横断面设计难以确立因果关系，贵州样本对全国的代表性有限，未来需要开展纵向追踪并扩大调查范围。但无论如何，这项研究为中国老年人社区融合领域的实证探索奠定了重要基础，其多层级分析框架和政策启示将为推进健康老龄化实践提供科学支撑。