高铁开通对中国中老年人认知健康的影响：基于双机器学习模型的实证研究

本刊编辑推荐：为探究高速铁路（HSR）建设对中老年群体认知健康的影响机制，研究团队基于CHARLS追踪数据（2011-2018），采用双机器学习（DML）模型进行因果推断分析。结果显示HSR开通显著提升全局认知得分（β=0.198），且通过改善空气质量（PM2.5）、提高个人收入及缓解抑郁症状等多路径发挥作用。该研究为交通基础设施的健康效益评估提供了跨学科方法论范式，对促进健康老龄化具有重要政策启示。

　　

随着全球人口老龄化进程加速，认知障碍已成为健康老龄化面临的重要挑战。既往研究多聚焦于个体因素（如社会经济地位、医疗可及性）和环境因素（如绿地空间、空气污染）对认知健康的影响，然而作为重要基础设施的高速铁路（High-Speed Rail, HSR）与中老年人认知健康的关联却尚未得到充分探讨。中国自2010年起大规模推进HSR建设，恰与人口老龄化进程形成历史性交汇，为揭示交通基础设施与认知健康的因果关系提供了独特的研究窗口。

发表于《Social Science 》的研究通过整合中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2011-2018年四期面板数据（涵盖11,572名45岁及以上受访者），采用双机器学习（Double Machine Learning, DML）模型克服传统方法的维度灾难问题，并引入地形起伏度、平均坡度、平均海拔和1933年铁路开通历史作为工具变量处理内生性问题。研究构建了涵盖环境改善、医疗可及性、经济发展和心理健康的理论框架，并采用梯度提升机（Gradient Boosting）和LASSO等机器学习算法进行稳健性检验。

3.1. 数据描述

研究样本来自CHARLS的150个县/450个村居，剔除关键变量缺失超过30%的个体后，最终保留11,572名持续参与四次调查的中老年人。认知健康评估采用全局认知得分（0-30分）、情景记忆（0-20分）和心理完整度（0-10分）三个维度。HSR暴露测量采用二值变量（是否开通）、服务频次和网络中心度三类指标。控制变量涵盖人口学特征、健康状况、健康行为、家庭结构、社会交往和童年环境等生命历程因素，以及城市级外商投资占比、人口密度等宏观变量。

4.2. HSR对认知的影响

DML模型显示HSR开通使全局认知得分显著提升0.198分（95%CI: 0.088-0.309）。分维度检验发现HSR主要改善心理完整度（β=0.112，95%CI: 0.053-0.170），而对情景记忆无显著影响。滞后模型表明认知效益随时间增强，一阶滞后效应为0.302（95%CI: 0.162-0.442），二阶滞后效应达0.303（95%CI: 0.092-0.514）。

4.3. 稳健性检验

研究通过四种工具变量（地形起伏度、平均坡度、平均海拔、1933年铁路历史）处理内生性问题，HSR系数仍显著为正。增加交叉验证折数（5折、7折）和更换机器学习方法（LASSO）结果保持稳健。将HSR测量指标替换为服务频次和网络中心度后，结论依然成立。

4.4. 异质性效应

性别异质性显示女性获益更显著（β=0.238 vs 男性0.139）；城乡分析表明仅城市居民显著受益（β=0.226）；地域差异呈现东部（β=0.294）＞中部（β=0.193）＞西部（β=0.174）的梯度特征；年龄分层显示60-74岁年轻老人获益最大（β=0.230）；教育异质性揭示初中及小学学历群体获益显著，而文盲和高中以上群体未呈现统计显著性。

4.5. 中介机制

环境路径：PM_2.5暴露下降中介效应为0.051（p<0.001）；经济路径：个人收入增长中介效应为0.009（p<0.05）；心理路径：抑郁症状缓解中介效应为0.038（p<0.001）；医疗可及性路径：异地就医和医疗机构类型未呈现显著中介效应，但农村子样本中异地就医中介效应显著（β=0.027）。滞后中介模型显示环境效益随时间的衰减性、经济效益的累积性和心理效益的非线性特征。

本研究通过机器学习因果推断框架证实HSR建设具有显著的认知健康促进效应，特别是对女性、城市居民、年轻老人和中等教育群体效益突出。环境改善（降低PM_2.5）、经济提升（增加收入）和心理改善（缓解抑郁）是三大多效机制，而医疗可及性机制在总体样本中未显现显著性，这可能与中国中老年群体对认知障碍的疾病认知不足和就诊羞耻感有关。研究创新性地将交通基础设施纳入健康老龄化研究框架，为跨学科政策设计提供了实证依据：一是建议将健康效益纳入HSR项目评估体系；二是需针对农村老人、高龄老人等弱势群体制定差异化交通补贴政策；三需加强公众对认知健康的科学认知以强化医疗通道机制。未来研究可结合临床认知评估工具，并拓展到日本、法国等HSR先行国家进行国际比较。