基于R語言建立城市老年人養老擔心度的預估研究

2024-12-03 00:00:00高艷

互聯網周刊 2024年22期

摘要：本文探討城市老年人養老擔心度的影響因素，并建立可視化Nomogram模型預估城市老年人養老擔心的程度。選取海南主要城市海口和三亞等地，在2022年以問卷形式收集506份老年人的相關數據，在R語言環境下對自變量采用單因素卡方檢驗或fisher確切概率法進行驗證，篩選出相關顯著性影響因素。采用R語言“forestplot”包和“rms”包分別對入選變量進行分析和預測，隨后建立森林圖（Forest Plot）和Nomogram模型，計算OR等相關數值并驗證其預測效能。研究結果顯示，子女數量與養老擔心度成反比關系，子女數量較少或者無子女，老年人的養老擔心度相應增加；子女收入和子女閑暇時間的影響程度越大，老年人養老擔心度隨之增加；提供規范的上門式養老服務，能夠顯著降低老年人養老擔心度；在養老過程中老年人最急需的項目是經濟支持和醫療服務。

關鍵詞：養老擔心度；Nomogram模型；老年人

引言

養老擔心歷來存在，但由于我國20世紀80年代實施獨生子女計劃生育政策，城市地區“4-2-1”家庭數量急劇增加，同時空巢老人、獨居老人數量也逐年攀升，老年群體的養老風險與不安也隨之增加。2022年我國已開始進入深度老齡化社會，預計2030年至2035年期間邁入超級老齡化社會[1-2]。早在2019年，《國家積極應對人口老齡化中長期規劃》發布[3]，明確了國家實施積極應對人口老齡化的戰略目標。當下城市里家庭少子化、空巢化等各種社會主客觀因素交錯影響，使得城市老年群體擔憂的未來養老問題較以往有所不同。

1. 文獻概述

根據2023年海南省統計年鑒數據顯示，2022年海南省60歲以上老年人占比達到15.83%，65歲以上老年人占比11.32%，表明海南地區人口老齡化趨勢加深。在學界曾提出過“養老擔心度”這個概念，起初定義為“獨生子女父母對養老預期的擔心程度”，簡稱“養老擔心度”[4]。然而，長期處于養老困境的城市老年群體較容易形成另一種養老焦慮，當個體的焦慮化為群體的養老焦慮時，便成為一種值得社會警惕的信號[5]。早期有學者認為導致此困境的主要原因是當今現實社會在一定程度上已失去傳統中國家庭養老模式的客觀基礎[6]，進而產生家庭養老功能弱化的結果[7]。

本文認為，養老擔心是一種心理感知，即老年人個體對自身在當下或未來感知到養老保障的缺失，從而形成心理上的不安與焦慮。筆者通過查閱眾多文獻發現，單獨研究城市老年人養老心理現象，尤其是養老擔心度（擔憂）的文獻有但不多，并且關于養老保障或養老擔心度方面的文獻在研究方法上絕大多數是采用SPSS或SAS統計軟件進行數據分析。因此，本文嘗試在R語言環境下，通過R語言對城市老年人的相關養老數據進行處理、計算和制圖等，以更加簡潔明了和可視化的方式展現城市老年人養老擔心度的數據模型和相關內容。

2. 數據與研究方法

2.1 數據來源與變量設置

2.1.1 數據來源

本文數據選取于2022年期間，課題組成員在海南省海口市和三亞市主城區等地，針對60歲以上的老年人進行隨機問卷調查。本次調查共發放問卷600份，其中有效問卷506份，有效回收率為84.3%。同時，課題組成員對部分城市老年人進行深入訪談，因此，數據信息是可靠和有效的。

2.1.2 變量設置

在研究海南省海口市城區老年人養老擔心度及其影響因素的過程中，本文確定的因變量是調查問卷中提到的“您是否對今后個人的養老生活感到擔心？”的內容，為便于分析，將其分別賦值為：不擔心=0；擔心=1。同時，選取四大類自變量分別是：（1）個體因素，包括性別、年齡、健康狀況、收入、婚姻狀況；（2）子女因素，包括子女數量、子女的孝順程度、子女的收入對其養老的影響、子女閑暇時間對其養老的影響；（3）社會化養老因素，包括是否有提供規范的上門式養老服務、有無良好的老年人服務設施或場所、希望得到哪種形式的醫療服務；（4）養老需求因素，包括每月養老費用開支、在養老過程中最急需的項目、是否有過入住養老院的想法。具體如表1所示。

2.2 研究方法

本文的統計分析操作均運用R語言3.5.1版本進行，采用R語言中“gmodels”包，對自變量采用單因素卡方檢驗或fisher確切概率法進行驗證，篩選出相關顯著性影響因素[8]。然后，采用R語言“forestplot”包和“rms”包分別對入選變量進行分析和預測，隨后建立森林圖（Forest Plot）（圖1）和Nomogram模型（圖2），計算OR等相關數值[9]。最后，得出模型的C-index指數為0.797（P＜0.01），表明該模型預測準確度較高，后期采用隨機方式抽取300個樣本對模型進行內部驗證，矯正后的C-index指數為0.778，表明該模型的一致性良好[10]。

圖1 預估老年人養老擔心度的

森林圖（Forest Plot）

圖2 預估老年人養老擔心度的

Nomogram模型

3. 結果

在大多數的統計過程中，單因素分析主要是對原始數據中的自變量進行初步篩選，而多因素分析則能夠研究多個顯著性因素對結果的共同影響。這不僅考慮到各個因素的單獨影響作用，又能顧及多個因素間的交叉影響，因此，本文重心在于關注多因素分析的結果。

3.1 單因素分析

以是否出現養老擔心為因變量，通過對選取的四大類共15個自變量（如表1所示）進行單因素卡方檢驗或fisher確切概率法驗證，納入標準為0.05（P＜0.05）。發現其中子女數量、子女收入的影響程度、子女閑暇時間的影響程度、是否提供規范的上門式養老服務、養老過程中急需的項目，對引起老年人養老擔心起到顯著性的影響作用，其他因素暫無顯著性影響。

3.2 多因素分析

將5個顯著性影響因素作為自變量進行多因素Logistic回歸分析，在R語言環境下生成森林圖模型，結果顯示子女數量（OR=0.55，95%CI 0.39～0.78）和養老過程中最急需的項目（OR=0.83，95%CI 0.7～0.98）為負相關影響因素（P<0.05），子女收入的影響程度（OR=1.57，95%CI 1.24～2）、子女閑暇時間的影響程度（OR=1.54，95%CI 1.16～2.07）、是否提供規范的上門式養老服務（OR=3.51，95%CI 1.18～11.6）為正相關影響因素（P<0.05）。如圖1所示。

3.3 Nomogram模型的建立

將上述多因素分析中5個顯著性影響因素進行整合，納入風險預估體系中進行Nomogram模型構建，具體可見圖2。各因素的總評分范圍為22～371分，對應養老擔心度的風險率為0.05～0.95，總分越高則老年人出現養老擔心的可能性就越大[11]。當閾值>0.05時，該模型可以提供城市個體老年人在養老擔心度的風險性預估，其中安全閾值為0.65（162分）。比如，子女數量的得分點越少，表明子女數量越多，老年人對養老的擔心程度越低。與此相反，子女收入和子女閑暇時間的影響程度得分點數越高，影響越大，則意味著對老年人養老擔心度的增加有顯著性影響。結果還顯示，所在地區若提供規范的上門式養老服務，則能夠顯著降低老年人的養老擔心度；在養老過程中急需的項目中，經濟支持和醫療服務的得分點數較高，表明這兩項內容是老年人在養老生活中最為關注的需求。

4. 結果分析

本文在R語言環境下，對自變量采用單因素卡方檢驗或fisher確切概率法進行驗證，將篩選出來的顯著性影響因素進行多因素Logistic回歸分析，分別建立森林圖（Forest Plot）和Nomogram模型，在此基礎上預估城市老年人養老擔心度。在早期文獻研究中顯示，獨生子女父母普遍擔心子女日后的工作、生活是否順利，自己是否會患有需要長期照顧的疾病，而不能得到子女很好的照顧等[12]。在此次的模型預估中發現，非獨生子女家庭的老年父母同樣有此顧慮。同時，子女的收入狀況和閑暇時間對城市老年人在養老擔心這一心理現象上也產生著顯著影響，包括子女給予家務和經濟上的支持，將會顯著性地降低老人對各類社會化養老服務的需求[13]。除子女因素外，老年人在養老過程中最需要也更為關注的是經濟支持和醫療服務。因此，建議加大家庭支持系統的建設力度，加大稅收優惠和補貼力度，鼓勵子女在力所能及的前提下為父母提供適當經濟支持或時間陪伴。同時在醫養結合的基礎上，優化老年人的醫療服務質量。

在調研走訪的過程中發現，也有部分老年人不愿在自己晚年生活中給子女添麻煩，造成子女負累。在經濟允許的情況下，這部分老人更傾向于向社會尋求相應的上門式養老服務。對于子女數量較少或無法提供足夠養老支持的老年人，政府和社會各界可提供更多高質量的養老服務資源，同時提供多元化、便捷性的居家養老服務，如上門護理、家政清潔、日間照料中心等，以便減輕其養老擔心度。

雖然本研究做了大量的數據收集和研究工作，但仍然存在不足。第一，樣本量有限，研究結果可能代表不了全體海南省城區老年人的整體情況。未來研究應進一步擴大樣本量，以提高研究結果的普遍性和可靠性。第二，本研究僅關注了老年人的個體因素、子女因素、社會化養老因素和養老需求因素，但未涉及更廣泛的其他因素，如數字鴻溝、文化背景等[14]。未來研究應考慮將這些影響因素納入老年人養老擔心的風險性預估中，以便更多元、更全面地理解老年人的養老需求。

結語

正確認識和對待養老過程中的各類風險因素，有助于降低老年群體的養老擔心度。本文主要圍繞個體因素、子女因素、社會化養老因素和養老需求四個方面，建立Nomogram模型，預估城市地區老年人養老擔心度。發現老年群體在養老過程中最為關注的是經濟支持和醫療服務，同時，子女適度陪伴和支持有助于緩解老年人養老擔心的心理現象。在政策建議方面，一是鼓勵生育，加大稅收優惠和補貼；二是鼓勵社會各界提供多元化的養老資源，以更好地滿足老年群體養老需求。

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