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    數(shù)字化時(shí)代老年人數(shù)字融入及其影響因素分析

    2023-07-06 03:07:01鄭錫永桑海瑞顧賢林楷涵薛羽珂
    南北橋 2023年11期
    關(guān)鍵詞:隨機(jī)森林老年人

    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.

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