鄭錫永　桑海瑞　顧賢　林楷涵　薛羽珂

［摘 要］本文以老年群體為研究對象，通過中國社會狀況綜合調(diào)查（Chinese Social Survey，CSS）2019年度數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林模型對老年人數(shù)字融入的影響因素進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn)，社會資本對老年人數(shù)字融入的影響不可忽視；處于中高收入家庭和擁有社會保障、東部地區(qū)以及城市地區(qū)的老年人具有較高的數(shù)字融入程度。希望本文能夠?yàn)槿嬲J(rèn)識老年人數(shù)字融入及其影響因素認(rèn)識提供有益參考。

［關(guān)鍵詞］老年人；數(shù)字融入；隨機(jī)森林

［中圖分類號］F49文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等各類數(shù)字化應(yīng)用進(jìn)程大大加快，推動數(shù)字化建設(shè)、發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略成為重要議題。我國面臨巨大的人口老齡化壓力，“銀發(fā)浪潮”正在掀起嚴(yán)重的社會問題。在數(shù)字化與老齡化交織的背景下，老年群體的數(shù)字融入對于中國的數(shù)字化進(jìn)程起著重要作用。第49次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2021年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.32億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)73.0 %，然而60歲及以上老年網(wǎng)民規(guī)模僅1.19億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為43.2 %。由此可見，我國仍有上億老年人沒有跟上數(shù)字時(shí)代的步伐。老年群體作為數(shù)字時(shí)代的弱勢群體，各種各樣的原因?qū)е聰?shù)字鴻溝的產(chǎn)生和不斷加劇，而一旦陷于數(shù)字鴻溝中的老年群體無法享受到數(shù)字紅利，其社會活動參與也會因此受到不可忽視的影響，不僅加劇了社會養(yǎng)老成本，甚至可能會出現(xiàn)老年群體與社會脫節(jié)的極端狀況。因此，在數(shù)字化逐漸融入年輕人的生活時(shí)，關(guān)注社會弱勢群體、促進(jìn)老年人跨越數(shù)字鴻溝、實(shí)現(xiàn)數(shù)字融入迫在眉睫。

總體來說，目前數(shù)字融入困難與數(shù)字鴻溝成因的主流解讀著重于三層數(shù)字鴻溝中某一層次或多層次中的家庭代際影響與宏觀社會狀況，在老年人個(gè)體差異與社會資源分配差異方面有較大程度忽略。因此，本文將視角轉(zhuǎn)變?yōu)閭€(gè)體在群體中的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，從數(shù)字接入、數(shù)字技能應(yīng)用、數(shù)字融入態(tài)度、數(shù)字社交圈四個(gè)方面對老年群體進(jìn)行數(shù)字融入量化分析，利用層次分析熵權(quán)法糅合出數(shù)字融入變量，構(gòu)建老年群體數(shù)字融入測度新格局。

1 數(shù)據(jù)處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取中國社會狀況綜合調(diào)查2019年度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，在清洗數(shù)據(jù)后，總樣本量為10 283人，其中網(wǎng)民6 783人，占比65.5 %。本文在全國樣本中選取60周歲以上的老年群體，最終獲得有效樣本1 664個(gè)，其中網(wǎng)民428人，占比25.7 %。

1.2 變量說明

1.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為數(shù)字融入。本文從數(shù)字接入、數(shù)字技能應(yīng)用、數(shù)字融入態(tài)度、數(shù)字社交圈四個(gè)維度衡量數(shù)字融入程度，對個(gè)體數(shù)字融入水平進(jìn)行刻畫。采用層次分析熵權(quán)法，首先針對數(shù)字技能應(yīng)用、數(shù)字融入態(tài)度、數(shù)字社交圈中對應(yīng)的問題進(jìn)行熵權(quán)法計(jì)算，其次根據(jù)各問題中所包含的信息熵確定其各權(quán)重，得到綜合得分，最后以中位數(shù)為分界，標(biāo)記為二分類變量。

1.2.2 解釋變量

本文從戶主特征、家庭人口社會學(xué)特征、家庭經(jīng)濟(jì)學(xué)特征、地區(qū)特征層面選取變量，其中從微觀層面考察社會資本變量對老年人數(shù)字融入的影響。個(gè)人擁有的社會資本通常與自身的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)濟(jì)狀況與文化素質(zhì)有關(guān)，因此本文選取有關(guān)文化程度、經(jīng)濟(jì)地位、社會交往三個(gè)方面的變量作為社會資本類解釋變量。

2 隨機(jī)森林模型

在模型建立前，本文進(jìn)行了參數(shù)尋優(yōu)，根據(jù)尋優(yōu)后的參數(shù)建立模型。首先設(shè)定每個(gè)樣本被抽中的概率為80 %，從原樣本集中隨機(jī)抽取樣本，被抽中的樣本組成訓(xùn)練集，而未被抽中的樣本作為測試集；抽取的最終結(jié)果為訓(xùn)練集的容量為1 331個(gè)樣本、測試集為333個(gè)。接著將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)代入隨機(jī)森林分類模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，用訓(xùn)練后的模型對測試集進(jìn)行分類分析，最后通過比較分類結(jié)果與真實(shí)值的誤差大小來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?。模型的精度?8 %，表明在訓(xùn)練集中的預(yù)測準(zhǔn)確性較高。

模型在訓(xùn)練集和測試集上的檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示，高程度數(shù)字融入預(yù)測的查準(zhǔn)率高于準(zhǔn)確率70 %，而低程度數(shù)字融入則相反，表明該模型對低程度數(shù)字融入老年人特征的預(yù)測準(zhǔn)確率要高于模型對高程度數(shù)字融入老年人的預(yù)測準(zhǔn)度，可能是由于樣本的數(shù)字融入程度總體偏低導(dǎo)致。測試集中準(zhǔn)確度、召回率和F1值都有不同程度的降低，證明模型在測試集的預(yù)測效果要低于在訓(xùn)練集的預(yù)測結(jié)果，表明模型的泛化能力和穩(wěn)定性還有待提升。

3 實(shí)證分析

3.1 變量重要性分析

變量重要性可以被隨機(jī)森林模型所解釋，即計(jì)算袋外分類精度。通過刪除該變量，保持其他變量不變，計(jì)算袋外分類精度，并計(jì)算與刪除該變量之前袋外分類精度的減少量，該減少量就是該變量的重要性［1］。本文的隨機(jī)森林分類模型計(jì)算得到的變量重要性如圖1所示，對老年人數(shù)字融入程度分類結(jié)果貢獻(xiàn)較大的七個(gè)變量分別是文化程度（Edu）、房產(chǎn)價(jià)值（Est）、社交禮金（Soc_gift）、年齡（Age）、家庭總?cè)藬?shù)（Tot）、家庭子女占比（Chi）、家庭老年人占比（Eld）。其中經(jīng)濟(jì)地位（Eco_sta）、社交禮金解釋變量指標(biāo)的重要性評分均排在上游，說明社會資本因素對老年人數(shù)字融入程度起決定性因素，而家庭總?cè)藬?shù)、家庭子女占比和家庭老年人占比變量的重要性評分排在中游，說明家庭人口社會學(xué)特征因素對老年人數(shù)字融入程度的影響不起決定性作用，但會在一定程度上產(chǎn)生波動。

3.2 變量偏依賴分析

在隨機(jī)森林模型中，可以使用變量偏依賴（Partial Dependence）方法體現(xiàn)特征變量對模型的預(yù)測結(jié)果所能產(chǎn)生的邊際效應(yīng)。下面利用變量偏依賴方法對解釋變量依次進(jìn)行分析，結(jié)果如表2所示。

下面選取重要性評分靠前的三個(gè)變量，即文化程度、房產(chǎn)價(jià)值、社交禮金展開具體分析，取值變化如圖2所示。

3.2.1 文化程度

老年人數(shù)字融入程度對文化程度變量取值變化的響應(yīng)如圖2所示?？梢钥闯?，隨著老年人文化程度的提升，數(shù)字融入程度基本呈上升趨勢，可以判斷文化程度與數(shù)字融入程度為正相關(guān)關(guān)系，從易用性角度影響著老年群體的數(shù)字融入。

3.2.2 房產(chǎn)價(jià)值

老年人數(shù)字融入程度對房產(chǎn)價(jià)值變量取值變化的響應(yīng)如圖2所示。隨著老年人擁有房產(chǎn)價(jià)值的升高，數(shù)字融入程度基本呈上升趨勢，到達(dá)580萬左右后逐漸平穩(wěn)。根據(jù)綜合模型給出的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)房產(chǎn)價(jià)值到達(dá)一定程度時(shí)，價(jià)格問題將不再是困擾老年人的因素，心理層面的擔(dān)憂成為主要原因。

3.2.3 社交禮金

老年人數(shù)字融入程度對社交禮金變量取值變化的響應(yīng)如圖2所示，隨著老年人社交禮金的增加，數(shù)字融入程度先呈現(xiàn)上升趨勢，接著略有下降，最后趨于平緩，不過仍處于較高水平。結(jié)果表明，擁有高額社交禮金支出的老年人家庭均呈現(xiàn)較高的數(shù)字融入程度，且在1萬元左右擁有最高的數(shù)字融入程度，這可能與樣本老年人居民的生活水平相關(guān)。“社交禮金”變量的重要性評分居于前列，說明社交禮金對數(shù)字融入程度的解釋力很強(qiáng)，一方面說明可能老年人的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系緊密；另一方面，也可能說明老年人的社交需求強(qiáng)，因此老年人借助數(shù)字設(shè)備進(jìn)而提升數(shù)字融入程度。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

目前老年群體的數(shù)字融入處于較低水平。首先，身體條件、年齡、性別等客觀條件在一定程度上影響著老年人群體的數(shù)字融入程度，且女性、未婚、非黨員等特征的老年人處于一個(gè)相對不利的地位。其次，從家庭經(jīng)濟(jì)學(xué)層面來看，基于微觀層面的社會資本的提升對于老年人數(shù)字融入程度的影響呈顯著性提升；處于中高收入家庭和擁有社會保障的老年人會擁有較高的數(shù)字融入程度，而處于低收入家庭、房產(chǎn)價(jià)值低且沒有社會保障的老年人就容易導(dǎo)致相對較低的數(shù)字融入程度。最后，在地區(qū)層面上，東部地區(qū)相對于中西部存在優(yōu)勢，老年人的數(shù)字融入程度普遍偏高；當(dāng)老年人定居在農(nóng)村時(shí)，更容易導(dǎo)致相對較低的數(shù)字融入水平。

4.2 建議

老年人的低數(shù)字融入程度造成了老年群體中的“數(shù)字難民”，對于老年人自身來說，“數(shù)字難民”意味著被新媒體浪潮邊緣化，由此導(dǎo)致老年人陷入困境。在這種狀況下，推動老年群體的數(shù)字融入迫在眉睫。

在國家層面上，基于讓老年人更好地適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的目標(biāo)，國家近年提出并落實(shí)了“適老化”改造行動和“智慧助老”行動。一方面，國家可以將鄉(xiāng)村地區(qū)作為重點(diǎn)，為老年群體提供學(xué)習(xí)設(shè)施與機(jī)會，使其具有緊跟信息化社會發(fā)展步伐的文化資本；另一方面，大力發(fā)展農(nóng)村電商等數(shù)字經(jīng)濟(jì)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)新體系，提升鄉(xiāng)村地區(qū)人民生活收入水平，使其具有數(shù)字融入的經(jīng)濟(jì)資本，縮小城鄉(xiāng)差距。在社會層面上，一方面，公眾媒體可以強(qiáng)化引導(dǎo)作用，營造一種鼓勵老年人智慧養(yǎng)老的社會氛圍，使老年群體主動接近互聯(lián)網(wǎng)，提升其主動跨越數(shù)字鴻溝的動力；另一方面，政府應(yīng)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息安全管理，為老年人的網(wǎng)絡(luò)安全提供保障，創(chuàng)建良好的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。在家庭層面上，需要鼓勵家庭的數(shù)字反哺。家庭子女應(yīng)為老年人的數(shù)字融入提供積極的引導(dǎo)作用，通過數(shù)字反哺，讓老年人享受數(shù)字時(shí)代紅利。在老年人自身層面上，應(yīng)該保持積極樂觀的心態(tài)，有意識地培養(yǎng)數(shù)字化思維，以飽滿的熱情迎接數(shù)字化時(shí)代。

參考文獻(xiàn)

［1］趙艷艷，張曉平，陳明星等. 中國城市空氣質(zhì)量的區(qū)域差異及歸因分析［J］. 地理學(xué)報(bào)，2021，76（11）：2814-2829.