【常态下建成环境对老龄健康的影响分析17000字】

常态下建成环境对老龄健康的影响分析目录TOC\o"1-3"\h\u15898常态下建成环境对老龄健康的影响分析 1230361.1样本的描述性统计分析 1196551.1.1老年人社会经济特征 2268821.1.2老龄健康状况的总体特征 378521.1.3建成环境特征 4261261.2老年人健康水平差异分析 81221.2.1不同个人属性的老年人健康水平差异 888111.2.2建成环境与老年人健康水平的相关分析 11246201.3建成环境对老龄健康的影响 1457881.3.1数据的预处理与模型应用 14217281.3.2不同尺度的多水平模型综合结果 1890351.3.3建成环境对老龄健康的影响 211.1样本的描述性统计分析本问选取北京市的老年人样本进行分析，北京市共抽样调查了112个社区样本，每个社区抽样调查30位老年人，问卷样本量为3360份。除了样本入库与指标计算外，本文还进行了以下两步工作：①筛选能够主动开展体力活动和社会交往活动的老年人，剔除样本中生活完全不能自理和部分无法自理的老年人；②将个体层面数据与社区层面数据进行链接，对老年人所在社区进行地理编码，与老年人的住址地理编码进行连接，剔除无法匹配社区信息的部分老年人个体样本，最终形成个体—社区两尺度数据集。最终得到112个社区的2778个老年人有效样本。此外，关于街景影像数据的获取，由于地处房山区的部分社区无法获取街景影像，本文用其临近道路的街景影像图片求得平均值作为代替。下文对老年人样本的社会经济特征、健康特征、所在社区建成环境特征进行描述性统计分析。1.1.1老年人社会经济特征表1.1展示了老年人个体的社会经济特征和健康习惯变量的描述性统计分析。老年人的社会经济特征包括性别、年龄、一起居住的家庭成员数量、受教育程度、家庭年收入。结果表明，在有效样本中，男性老年人样本占总样本量的47.01%，略低于女性老年人样本；受访老年人的年龄大部分处于低龄状态（60-69岁），占样本总量的56.30%，中龄老年人（70-79岁）和高龄老年人（80岁及以上）分别占样本总量的29.34%和11.36%；与老年人一同居住的家庭成员数量均值为2.36；在老年人受教育程度方面，教育水平在小学、初中和高中的老年人样本分别为18.72%、33.37%、9.04%，超过了一半的受访老年人（共占总样本量的61.13%），未受过教育的老年人样本仅占1.79%，受过大学专科及以上教育的老年人样本共占21.08%，平均受教育水平较高；在家庭年收入方面，大部分调查的老年人样本（71.37%）的家庭年收入大于5万元；在体检习惯方面，大部分老年人注重其身体健康，有体检习惯的老年人样本占总样本量的65.87%。表1.1受访老年人社会经济状况的描述性统计指标类别数量比例/均值性别男性130647.01%女性147252.99%年龄60-69岁156456.30%70-79岁81529.34%80岁及以上39911.36%同住家庭成员数量——2.36受教育程度未上过学（包括扫盲班）1331.79%小学（包括私塾）52018.72%初中92733.37%高中/中专/职高52919.04%大学专科31711.41%本科及以上35212.67%家庭年收入<1万692.48%1-3万2318.32%3-5万41211.83%5-10万108939.20%＞10万97735.17%健康态度有体检习惯183065.87%无体检习惯94831.13%1.1.2老龄健康状况的总体特征表1.2展示了老年人的健康行为活动和四类健康状况的描述性统计分析。表1.2受访老年人健康特征的描述性统计指标类别均值标准差最小值最大值健康行为活动体力活动1.021.34815社会交往活动1.031.06404健康结果自评健康3.440.76615慢性病情况1.671.28507孤独感1.190.44713主观幸福感1.030.71615注：体力活动变量为有序分类变量，1=从不锻炼，2=每周锻炼不到一次，3=每周锻炼一至二次，4=每周锻炼三至五次，5=每周锻炼六次及以上；社会交往活动变量为有序分类变量，共四类社交活动，参加一类计1分，共0-4分。（1）健康行为活动在老年人的健康行为活动方面，老年人样本体力活动的均值为1.02，意味着老年人平均每周锻炼三至五次，处于一个较高的体力活动水平；社会交往活动的均值为1.03，意味着老年人样本的社会交往水平总体处于一个较低的状况（表1.2）。（2）健康状况对北京市样本社区老年人健康状况的总体情况进行分析发现：在自评健康方面，均值为3.44，老年人选择认为自己健康状况“一般”的样本比例最高47.59%，其次为认为自己的健康状况“比较好”，样本比例为36.75%，选择剩余三个选项的比例选低于这两项，其中选择“非常差”的比例仅为0.68%，这意味着北京市老年人的自评健康水平总体较高（表1.2，图1.1）。图1.1北京市样本老年人自评健康水平在身体健康方面，老年人样本的80.63%都患有慢性病，被访老年人最多患7种慢性病（表1.2）。在心理健康方面，孤独感的均值为1.19，83.30%的老年人认为他们从未感到孤独，11.40%的老年人认为他们有时感到孤独，仅有2.30%的老年人感到非常孤独；主观幸福感的均值为1.03，一半以上的老年人（55.29%）认为自己“比较幸福”，其次21.62%的老年人认为自己“非常幸福”，18.43%的老年人认为自己感到“一般”幸福，仅有1.33%和0.32%的老年人认为自己比较不幸福和非常幸福。由此可以看出，北京市老年人的心理健康水平较高（表1.2，图1.2）。图1.2北京市样本老年人心理健康水平1.1.3建成环境特征老年人样本所在社区的建成环境数据的描述性统计见表1.3、1.4、1.5，分别为不同尺度构建的建成环境要素。在人口密度方面，本文采用的是社区所在居委会的人口密度，均值为2.75万人/km2，人口密度最低的社区密度为242人/km2，是位于顺义区杨镇沙子营；人口密度最高的社区密度为9.89万人/km2，是位于丰台区右安门街道的玉林东里二区。可见，社区间的人口密度差异较大（标准差=2.49）。在土地利用混合度方面，缓冲区尺度越大，其均值越高。居委会行政管辖范围内的土地利用混合均值仅为0.57，而1000m要素缓冲区范围的土地利用混合均值为0.75，社区间的差异较小（标准差=0.20）。在街道设计方面，道路密度均值在5个尺度的缓冲区范围内差异不大，其范围在5.44~5.51km/km2内波动，最低值在居委会行政管辖范围（5.44km/km2），。交叉口密度均值在居委会行政管辖范围内最低（仅为21.72个/km2），在300m面要素缓冲区范围内最高（28.94个/km2），社区间的差异较大（五个尺度的标准差均大于20）。在目的地可达性方面，商业设施密度均值在居委会行政管辖范围内最高，为32.01个/km2，在1000m面要素缓冲区范围内最低，为29.23个/km2；文娱设施密度均值也是在居委会行政管辖范围内最高，为3.81个/km2，在1000m面要素缓冲区范围内最低，为3.05个/km2；休闲设施密度的均值呈现出不同的特征，其在居委会行政管辖范围和500m面要素缓冲区范围内最低，为2.60个/km2，但在800m面要素缓冲区范围内最高，为2.73个/km2；医疗设施密度均值在居委会行政管辖范围内最高，为7.13个/km2，在1000m面要素缓冲区范围内最低，为5.85个/km2。从最大值与最小值来看，也可看出各社区间各类设施分布的不均匀，尤其是商业设施（标准差均大于19），有的社区在居委行政管辖范围和300m面要素缓冲区范围甚至不存在各类设施用地。在公共交通可达性方面，公交站点的密度均值在5种缓冲区内分别为1.09、1.40、1.12、1.16、1.17个/km2，较为接近，但社区间差异较大（标准差均大于2）；地铁站密度均值在居委会行政管辖范围内最低，仅为0.18个/km2，在其他四个尺度缓冲区范围内的密度均值明显提升，分别为0.47、0.44、0.40、0.40个/km2，社区间差异较小（标准差均小于1）。在三维环境感知方面，绿视率均值在五个尺度的缓冲区范围内基本相同，其取值范围在0.50-0.57之间波动；天空可视率均值在五个尺度缓冲区也较为接近，分别为0.11、0.12、0.12、0.12、0.11；建筑可视率均值在居委会行政管辖范围内最高，为0.39，在1000m面要素缓冲区范围内最低，为0.31。三个指标在社区间差异较小（标准差均小于0.3）。表1.3社区建成环境的描述性统计（居委会行政边界、300m缓冲区）变量均值标准差最小值最大值居委行政边界300m缓冲区居委行政边界300m缓冲区居委行政边界300m缓冲区居委行政边界300m缓冲区人口密度2.752.752.492.490.020.029.899.89土地利用混合度0.570.700.200.200.000.130.950.96道路密度5.445.503.352.710.000.6718.7711.28交叉口密度21.7228.9431.0225.320.000.18251.48158.50商业设施密度32.0130.7232.3222.360.000.00151.1081.81文娱设施密度3.813.316.523.470.000.0032.2417.46休闲设施密度2.602.645.103.110.000.0022.5817.13医疗设施密度7.136.428.981.540.000.0046.5618.70续表1.3社区建成环境的描述性统计（居委会行政边界、300m缓冲区）变量均值标准差最小值最大值居委行政边界300m缓冲区居委行政边界300m缓冲区居委行政边界300m缓冲区居委行政边界300m缓冲区公交站密度1.091.4010.582.890.000.39119.1820.45地铁站密度0.180.470.890.600.000.007.022.14绿视率0.500.560.210.150.000.260.960.98天空可视率0.110.120.080.070.020.020.300.27建筑可视率0.390.330.200.120.030.010.980.67表1.4社区建成环境的描述性统计（500m缓冲区、800m缓冲区）变量均值标准差最小值最大值500m缓冲区800m缓冲区500m缓冲区800m缓冲区500m缓冲区800m缓冲区500m缓冲区800m缓冲区人口密度2.752.752.492.490.020.029.899.89土地利用混合度0.720.740.200.200.110.140.950.98道路密度5.465.462.582.520.850.8212.8511.43交叉口密度28.0328.3622.6722.380.140.10121.4796.48商业设施密度29.6229.8120.3119.820.000.0973.4678.47文娱设施密度3.253.122.802.520.000.0011.889.46休闲设施密度2.602.732.742.410.000.0013.519.85医疗设施密度6.336.131.203.770.000.0715.5312.11公交站密度1.121.162.272.290.350.5213.2613.20地铁站密度0.440.400.380.320.000.001.251.14绿视率0.560.570.150.140.250.280.970.95天空可视率0.120.120.060.050.020.020.220.21建筑可视率0.330.320.120.120.010.020.660.64

表1.5社区建成环境的描述性统计（1000m缓冲区）变量均值标准差最小值最大值人口密度2.752.490.029.89土地利用混合度0.750.200.170.97道路密度5.512.490.8311.19交叉口密度28.3122.080.2291.99商业设施密度29.2319.480.3369.72文娱设施密度3.052.450.009.46休闲设施密度2.682.190.008.04医疗设施密度5.853.500.0811.86公交站密度1.172.210.5510.07地铁站密度0.400.310.001.22绿视率0.570.140.330.95天空可视率0.110.050.020.20建筑可视率0.310.120.010.641.2老年人健康水平差异分析为了解不同社会经济属性的老年人健康水平的差异，下文对样本老年人按照社会经济属性进行分组，并对不同群体老年人的健康状况进行单因素方差分析，探讨不同组别老年人群体的健康状况是否存在显著差异。同时，为了探究建成环境与老年人健康水平的总体关系，下文采用Pearson相关分析方法对两者的相关关系进行描述。1.2.1不同个人属性的老年人健康水平差异单因素方差分析（One-wayANOVA）也称为F检验，是通过对数据变异的分析来推断多个样本均数所代表的总体均数是否有差别的一种统计推断方法。本研究采用单因素方差分析检验不同群体在健康水平上是否存在差异对不同老年人个体的社会经济属性的健康水平进行比较。在下文的单因素方差分析中，方差齐性检验中的P值均大于0.05，说明方差是齐的，可以进行方差分析。表1.6展示了老年人自评健康和慢性病的单因素方差分析结果。结果表明，在老年人自评健康方面，不同性别、年龄、受教育程度、家庭年收入的老年人在自评健康状况上表现出显著差异，其中不同性别、年龄和家庭年收入的老年人群体差异最为显著。女性老年人的自评健康均值略低于男性老年人，意味着男性老年人自评健康水平更高；年龄在70-79岁之间的老年人，其自评健康状况最差；一起居住的家庭成员数不同的老年人，其自评健康的差异在统计上不显著；受过初中以上教育的老年人自评健康状况明显好于受教育程度为小学或未上过学的老年人；老年人的自评健康状况随着家庭年收入的升高而升高，家庭年收入在一万元以下的老年人自评健康状况明显低于家庭年收入大于一万元的老年人；有体检习惯的老年人自评健康水平略高于没有体检习惯的老年人，但在统计上不显著。在老年人慢性病情况方面，不同性别、年龄、受教育程度、健康态度的老年人在慢性病患病状况上表现出显著差异，其中不同性别和年龄的老年人群体差异最为显著。女性老年人的慢性病患病种类均值略高于男性老年人；年龄越大的老年人，其慢性病患病种类越多，尤其是70岁以上的老年人，慢性病患病种类明显高于69岁以下老年人（P<0.01）；一起居住的家庭成员数不同的老年人，其患慢性病患病种类的差异统计上不显著；受过初中以上教育的老年人慢性病患病种类明显低于受教育程度为小学或未上过学的老年人；家庭年收入在一万元以下的老年人患慢性病种类明显高于家庭年收入大于一万元的老年人，但在统计上不显著。有体检习惯的老年人慢性病种类略高于没有体检习惯的老年人。表1.6不同人口、社会经济属性的老年人自评健康、慢性病状况的方差分析结果指标类别自评健康慢性病均值F值P值均值F值P值性别男性3.5330.7260.000***1.5618.1290.000***女性3.371.77年龄60-69岁3.5013.1180.000***1.4742.9990.000***70-79岁3.341.9080岁及以上3.411.96同住家庭成员数量3.441.6620.1141.671.3460.224受教育程度未上过学（包括扫盲班）3.363.4970.004**1.822.7800.016**小学（包括私塾）3.341.83初中3.461.60高中/中专/职高3.441.66大学专科3.481.64本科及以上3.541.58续表1.6不同人口、社会经济属性的老年人自评健康、慢性病状况的方差分析结果指标类别自评健康慢性病均值F值P值均值F值P值家庭年收入<1万2.8715.0260.000***1.961.7570.1351-3万3.291.753-5万3.431.745-10万3.441.62＞10万3.521.65健康习惯有体检习惯3.461.6660.1971.703.7370.053*无体检习惯3.421.60注：***代表在0.01水平下显著，**代表在0.05水平下显著，*代表在0.1水平下显著。表1.7展示了老年人孤独感和主观幸福感的单因素方差分析结果。结果表明，在老年人孤独感状况方面，不同性别、年龄、同住家庭成员数、受教育程度、家庭年收入、健康态度的老年人在孤独感状况上表现出显著差异。女性老年人的孤独感均值略高于男性老年人，更易感到孤独；年龄越大的老年人，其更容易感到孤独；一起居住的家庭成员数不同的老年人，其孤独感具有非常明显的差异；受教育程度为小学或未上过学的老年人的孤独感得分更高，代表其越容易感到孤独，受过初中以上教育的老年人明显孤独感更低；家庭年收入在十万元以上的老年人其孤独感更低，家庭年收入在一万元以下的老年人的孤独感更高；有体检习惯的老年人孤独感略低于没有体检习惯的老年人。在老年人主观幸福感方面，不同年龄、同住家庭成员数、家庭年收入、健康态度的老年人在主观幸福感状况上表现出显著差异。男性老年人的主观幸福感均值略高于女性老年人，感到更幸福，但在统计上不显著；年龄在70岁以上的老年人，主观幸福感明显高于69岁以下老年人；一起居住的家庭成员数不同的老年人，其主观幸福感具有非常明显的差异；随着受教育程度的增加，老年人的主观幸福感明显增加，但在统计上不显著；家庭年收入大于三万元的老年人幸福感更高；有体检习惯的老年人幸福感略高于没有体检习惯的老年人。

表1.7不同人口、社会经济属性的老年人心理健康状况的方差分析结果指标类别孤独感主观幸福感均值F值P值均值F值P值性别男性1.1429.1620.000***1.030.0190.889女性1.231.02年龄60-69岁1.1519.5590.000***3.987.7780.000***70-79岁1.211.0980岁及以上1.301.07同住家庭成员数量1.1940.9230.000***1.971.030.000***受教育程度未上过学（包括扫盲班）1.356.5290.000***3.980.7550.582小学（包括私塾）1.243.99初中1.161.02高中/中专/职高1.191.02大学专科1.141.06本科及以上1.181.07家庭年收入<1万1.6421.3080.000***3.5711.6960.000***1-3万1.163.903-5万1.261.045-10万1.181.01＞10万1.141.10健康习惯有体检习惯1.1712.1080.001***1.0719.7460.000***无体检习惯1.233.94注：***代表在0.01水平下显著，**代表在0.05水平下显著，*代表在0.1水平下显著。1.2.2建成环境与老年人健康水平的相关分析为了初步了解社区建成环境与老龄健康的总体关系，本研究采用了Pearson相关分析的方法对两者的相关关系进行描述。表1.8展示了建成环境与老年人自评健康的相关分析结果。结果表明，在社区居委会行政边界范围构建的建成环境要素中，道路密度、交叉口密度与老年人自评健康呈显著正相关关系，地铁站密度、天空可视率与老年人自评健康呈显著负相关关系；在300m和500m面要素缓冲区内构建的建成环境要素中，除了道路密度、交叉口弥密度、天空可视率与自评健康的显著关系，绿化可视率也被发现与老年人自评健康呈显著正相关关系；在800m、1000m面要素缓冲区内构建的建成环境要素中，土地利用混合度、绿化可视率与老年人自评健康呈显著正相关关系，天空可视率与老年人自评健康呈显著负相关关系，同时也发现地铁站密度在800m缓冲区与自评健康呈显著正相关关系。表1.8展示了建成环境与老年人慢性病的相关分析结果。结果表明，在社区居委会行政边界范围构建的建成环境要素中，土地利用混合度、道路密度、交叉口密度、文娱设施密度与老年人慢性病呈显著负相关关系，但地铁站密度与慢性病呈显著正相关关系；在300m面要素缓冲区内构建的建成环境要素中，交叉口密度与老年人慢性病呈显著负相关，但休闲设施密度与其呈显著正相关关系；在800m面要素缓冲区内仅发现地铁站密度与慢性病呈显著负相关关系。表1.8社区建成环境与老年人自评健康、慢性病的相关分析结果自评健康慢性病居委行

政边界300m

缓冲区500m

缓冲区800m

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缓冲区居委行

政边界300m

缓冲区800m

缓冲区土地利用混合度0.038*0.039*-0.042*道路密度0.053**0.045**0.038*-0.065**交叉口密度0.073**0.050*0.044*-0.062**-0.043*商业设施密度文娱设施密度-0.041*休闲设施密度-0.039*地铁站密度-0.054**0.052**0.046*-0.061**天空可视率-0.045*-0.078**-0.074**-0.063**-0.063**绿化可视率0.093**0.083**0.071**0.072**注：***代表在0.01水平下显著，**代表在0.05水平下显著，*代表在0.1水平下显著。表中仅列出与健康结果显著相关的建成环境要素。表1.9展示了建成环境与老年人孤独感的相关分析结果。结果表明，在社区居委会行政边界范围构建的建成环境要素中，土地利用混合度、道路密度、交叉口密度、商业设施密度、地铁站密度、建筑可视率与老年人孤独感呈显著负相关关系，在300m面要素缓冲区内构建的建成环境要素中，道路密度、商业设施密度、文娱设施密度、医疗设施密度、建筑可视率与老年人孤独感呈显著负相关，在500m、800m、1000m面要素缓冲区内构建的建成环境要素中，商业设施密度、文娱设施密度和建筑可视率都与老年人孤独感呈显著负相关关系，绿化可视率在800m与1000m缓冲区中与老年人孤独感呈显著负相关关系，道路密度在1000m缓冲区中与老年人孤独感呈显著负相关关系。表1.9展示了建成环境与老年人主观幸福感的相关分析结果。结果表明，在300m、500m、800m和1000m面要素缓冲区内构建的建成环境要素中，休闲设施密度与老年人主观幸福感呈显著正相关关系，道路密度在500m缓冲区内与老年人主观幸福感呈正相关关系，文娱设施密度在1000m缓冲区内与老年人主观幸福感呈正相关关系。表1.9社区建成环境与老年人心理健康的相关分析结果孤独感主观幸福感居委行

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缓冲区800m

缓冲区1000m

缓冲区土地利用混合度-0.059**道路密度-0.068**-0.045*-0.038*0.039*交叉口密度-0.047*商业设施密度-0.063**-0.069**-0.052**-0.047*-0.044*文娱设施密度-0.052**-0.074**-0.055**-0.058**0.039*休闲设施密度0.045*0.052**0.047*0.056*医疗设施密度-0.049*地铁站密度-0.050**-0.048*天空可视率建筑可视率0.040*0.051**0.055**0.060**0.063**绿化可视率-0.045*-0.048*注：***代表在0.01水平下显著，**代表在0.05水平下显著，*代表在0.1水平下显著。表中仅列出与健康结果显著相关的建成环境要素。综上，我们可以发现在建成环境的6个维度中，土地利用多样性、街道设计、目的地可达性、公共交通可达性和三维环境感知5个维度均有建成环境要素与老年人的不同健康结果有显著相关关系，但未发现人口密度与老年人的五种健康结果有显著相关关系。在土地利用多样性与老龄健康的关系上，土地利用多样性越高，老年人的自评健康越高、慢性病患病风险越低、孤独感越低、主观幸福感越高；在街道设计与老龄健康的关系上，街道连通性越高，老年人自评健康越高、慢性病患病风险越低、孤独感越低、主观幸福感越高；在目的地可达性与老龄健康的关系上，各类公共服务设施密度越高，慢性病患病风险越低、孤独感越低、主观幸福感越高；在公共交通可达性与老龄健康的关系上，公共交通可达性越高，老年人自评健康越高、慢性病患病风险越低、孤独感越高；在三维环境感知与老龄健康的关系上，环境感知越高，老年人自评健康越高，孤独感越低。因而，土地利用多样性、街道连通性和目的地可达性、公共交通可达性和三维环境感知对老年人的健康结果可能具有积极的影响，可能是有利于老龄健康的建成环境要素。1.3建成环境对老龄健康的影响1.3.1数据的预处理与模型应用（1）数据的预处理本研究目的为构建人口密度、土地利用多样性、街道设计、目的地可达性、公共交通可达性、三维环境感知六个维度的建成环境特征。由于本研究的建成环境指标来源非量表数据，而是客观测量数据，因此在构建结构方程的过程中不适用于传统的测量变量构建方法。依据相关文献，本研究利用逻辑回归方法将13项建成环境指标合并为6个维度的建成环境特征变量（王满四和徐朝辉，2017），即测量变量，为第五章的多水平结构方程模型的建构做准备。具体的数据处理步骤如下：①标准化处理：对13项建成环境指标进行标准化处理，采用“Z-score标准化”将原始数据转换为无量纲化指标测评值，同时删除标准分位于±3以外的极端值数据；②对指标进行逻辑化取值：对建成环境的六个维度的变量进行逻辑化取值，以目的地可达性变量为例，当对应的商业设施密度、文娱设施密度、休闲设施密度、医疗设施密度四个指标标准化得分高于对应指标均值时取值为1，否则取值为0；③计算变量的逻辑化取值之和：以目的地可达性为例，加总商业设施密度、文娱设施密度、休闲设施密度、医疗设施密度四个指标的逻辑化取值求和；④线性回归处理：以目的地可达性为例，将第三步的逻辑化取值之和作为因变量，商业密度、文娱密度、休闲密度、医疗密度四个指标的标准化得分作为自变量，采用排序逻辑回归，建立多元线性回归方程，计算四项指标回归系数；⑤计算变量值。根据第四步回归模型的结果，结合回归系数与样本数据计算每一个样本的目的地可达性指数。采用同样的计算方法获得街道设计、公共交通可达性、三维环境感知三个变量的得分，由于密度与多样性仅包含一项指标，因此直接以人口密度、土地利用混合度的标准化得分替代。此外，由于天空可视率与绿视率的相关系数接近-1，而绿化可视率又是多数研究较为关注的建成环境变量，因此在计算三维环境感知变量的得分时，以建筑可视率及绿化可视率两项指标进行估计，构建三维环境感知指数。值得一提的是，建筑可视率、绿化可视率与三维环境感知的回归系数均为正，因此，意味着三维环境感知变量的数值越大，建筑可视率越高，绿化可视率越高。这可能是因为本研究选取的街景图片均在街道的路网上，相较于农村地区，城市地区的街道环境更加具有活力和多样性（图1.3上），建筑相对较多，街道环境的绿化较好；而农村地区相对来说绿化可视率虽然较高，但街道活力欠缺，建筑物的缺乏会让人感到不安全感（图1.3下）。图1.3朝阳区胜古庄社区街景（上图）与房山区梨村街景（下图）（2）多水平模型的应用依据第三章的模型设定进行模型构建，设置模型1（多水平多元回归模型）和模型1（a）（普通多元回归模型）的目的在于检验研究样本是否适合采用多水平模型进行分析。检验多水平模型的合理性包括以下两种思路：第一种思路为，通过空模型的设置来检验ICC值，当ICC大于0.059时就不能忽略组内存在相似性，则必须要考虑使用多水平模型（Cohen，1988）。如果此时使用传统的多元回归，第一类错误的概率会大幅增加（BrykandRaudenbush，1992；VerbekandMolenbergh，2000）。第二种思路为，比较多水平回归模型和多元回归模型的AIC、BIC值，AIC为赤池信息准则（AkaikeInformationCriterion，AIC），BIC为贝叶斯信息准则（BayesianInformationCriterion，BIC），均可以作为检验模型拟合度的参数。一般来说，AIC、BIC取值越小，代表模型的信息损失量越少，模型拟合度越好。因此，本研究采用验证空模型的ICC值和对比模型拟合度参数两种方法互为验证，来检验研究样本是否适合运用多水平模型。第一种思路的验证结果如下：对于模型1（多水平多元回归模型），首先设置空模型，针对5个不同缓冲区、4种健康结果共设置20个空模型，分别计算组内相关系数ICC。以自评健康在社区行政边界的空模型为例，组内方差（WithinLevelVariances）为0.532，组间方差（BetweenLevelVariances）为0.061，经计算ICC=0.0610.061+0.532表1.10展示了20个空模型的ICC值，结果表明，对于老年人自评健康，社区行政边界、300m缓冲区、500m缓冲区、800m缓冲区、1000m缓冲区模型的ICC值分别为0.103、0.078、0.083、0.079、0.079，均大于0.059；对于老年人慢性病患病指标，五个尺度缓冲区模型的ICC值分别为0.096、0.060、0.098、0.064、0.064，均大于0.059；对于老年人孤独感指标，五个尺度缓冲区模型的ICC值分别为0.115、0.065、0.097、0.062、0.064，均大于0.059；对于老年人主观幸福感，五个尺度缓冲区模型的ICC值分别为0.135、0.095、0.096、0.069、0.093，均大于0.059。因此依据ICC值结果判断，本研究的数据样本有必要采用多水平模型进行分析。表1.10不同尺度健康状况的零模型检验结果（ICC值）居委行政边界300m缓冲区500m缓冲区800m缓冲区1000m缓冲区自评健康0.1030.0780.0830.0790.079慢性病0.0960.0600.0980.0640.064孤独感0.1150.0650.0970.0620.064主观幸福感0.1350.0950.0960.0690.093第二种思路的验证结果如下：对于模型1（a）（普通多元回归模型），表1.11展示了模型的AIC、BIC值，表1.12展示了多水平回归模型的AIC、BIC值。通过对比发现，在多水平模型中，社区行政边界、300m缓冲区、500m缓冲区、800m缓冲区、1000m缓冲区的模型拟合指标分别优于普通多元回归模型的拟合指标，每种健康结果的的多水平模型拟合指标AIC、BIC值均小于对应的多元回归模型拟合指标。因此依据AIC、BIC值的结果判断，运用多水平回归模型进行分析可以获得更为准确的结果，即从模型拟合角度论证了本研究采用多水平模型的合理性。表1.11多元回归模型的参数结果居委行政边界300m缓冲区500m缓冲区800m缓冲区1000m缓冲区AICBICAICBICAICBICAICBICAICBIC自评健康14398.51814471.73131073.89031161.71131722.54031810.63232387.82432476.23332941.54033030.216慢性病15653.71615729.92933721.25533809.07634190.41334278.50635129.62735218.03635741.12635829.802孤独感13022.84213099.05528261.56028352.38232210.45332298.54629316.85729405.26629895.91129981.586主观幸福感14152.08414228.29730588.22530676.04733418.38733506.47931940.72232029.13132566.54732655.223表1.12多水平回归模型的参数结果居委行政边界300m缓冲区500m缓冲区800m缓冲区1000m缓冲区AICBICAICBICAICBICAICBICAICBIC自评健康2706.0552777.1875801.8315886.7985955.6796037.8996043.4586125.9736148.4156231.179慢性病3963.0494031.1818487.6958569.6628415.7098497.9298802.8928885.4078973.9609056.724孤独感1347.3841418.5163016.2753098.2426393.9946476.2132989.4083071.9233121.3753201.139主观幸福感2445.9032517.0355291.7905376.7577629.5487711.7685586.1575668.6725719.9765802.740综上，本研究从空模型的结果和模型拟合度参数两方面都验证了多水平模型的适用性，ICC值均大于0.059，多水平模型的AIC、BIC值均小于普通回归。因此下文关于界定在何种尺度上探索建成环境对老龄健康的影响的相关分析，将在多水平模型的基础上进行研究。1.3.2不同尺度的多水平模型综合结果表1.13至表1.16分别展示了在不同尺度提取的建成环境要素对老年人自评健康、慢性病、孤独感、主观幸福感影响的多水平多元回归模型结果。研究发现，对于老年人不同的健康结果，在不同尺度影响其的建成环境要素也各不相同。表1.13展示了老年人自评健康的多水平回归模型分析结果，模型1a-1e分别为基于居委行政管辖范围（模型1a）、300m面要素缓冲区范围（模型1b）、500m面要素缓冲区范围（模型1c）、800m面要素缓冲区范围（模型1d）、1000m面要素缓冲区范围（模型1e）提取建成环境要素。模型1a的结果表明，社区行政边界内提取的建成环境要素与老年人自评健康不存在显著的关联；模型1b的结果表明，在300m缓冲区内，街道设计与老年人自评健康呈显著的正相关（β=0.057，P<0.05）；模型1c的结果表明，在500m缓冲区内的土地利用多样性（β=0.066，P<0.01）和街道设计（β=-0.049，P<0.05）与老年人自评健康呈显著的负相关；模型1d的结果表明，在800m缓冲区内，三维环境感知与老年人自评健康具有显著正向关系（β=0.169，P<0.01）；模型1e的结果表明，在1000m缓冲区内，公共交通可达性与老年人自评健康具有显著正向关系（β=0.136，P<0.1）。没有证据表明人口密度、目的地可达性与老年人自评健康存在显著关联。由此可得，相较于其他尺度的面要素缓冲区构建的建成环境要素，基于500m缓冲区范围内提取的建成环境指标与老年人自评健康的关联程度更高。表1.13自评健康的多水平回归模型结果建成环境要素模型1a：居委行政边界模型1b：300m缓冲区模型1c：500m缓冲区模型1d：800m缓冲区模型1e：1000m缓冲区人口密度-0.018-0.008-0.035-0.002-0.018土地利用多样性0.017-0.0560.066**0.0000.032街道设计0.0140.057*0.049*-0.0420.033目的地可达性0.028-0.0050.0020.0250.012公共交通可达性0.021-0.0080.036-0.0040.136#环境感知性0.0040.073-0.0330.169**0.039注：***代表P<0.001，**代表P<0.01，*代表P<0.05，#代表P<0.1。表1.14展示了老年人慢性病的多水平回归模型分析结果，模型1f-1j分别为基于居委行政管辖范围（模型1f）、300m面要素缓冲区范围（模型1g）、500m面要素缓冲区范围（模型1h）、800m面要素缓冲区范围（模型1i）、1000m面要素缓冲区范围（模型1j）提取建成环境要素。模型1f的结果表明，社区行政边界内提取的建成环境要素与老年人慢性病不存在显著的关联；模型1g的结果表明，在300m缓冲区内，街道设计与老年人慢性病呈显著的负相关（β=-0.096，P<0.05）；模型1h的结果表明，在500m缓冲区内的人口密度与老年人慢性病呈显著的正相关（β=0.106，P<0.05），街道设计于老年人慢性病呈显著的负相关（β=-0.141，P<0.01）；模型1i的结果表明，在800m缓冲区内，三维环境感知与老年人慢性病具有显著负向关系（β=-0.337，P<0.01）；模型1j的结果表明，在1000m缓冲区内，公共交通可达性与老年人慢性病具有显著负向关系（β=-0.239，P<0.05）。没有证据表明土地利用多样性、目的地可达性与老年人慢性病存在显著关联。由此可得，相较于其他尺度的面要素缓冲区构建的建成环境要素，基于500m缓冲区范围内提取的建成环境指标与老年人慢性病的关联程度更高。表1.14慢性病的多水平回归模型结果建成环境要素模型1f：居委行政边界模型1g：300m缓冲区模型1h：500m缓冲区模型1i：800m缓冲区模型1j：1000m缓冲区人口密度0.013-0.0250.106*-0.0120.007土地利用多样性-0.064-0.041-0.059-0.045-0.066街道设计-0.056-0.096*-0.141**0.017-0.046目的地可达性-0.0130.0540.0290.007-0.034公共交通可达性-0.0340.1490.038-0.031-0.239*环境感知性0.047-0.125-0.121-0.337**0.022注：***代表P<0.001，**代表P<0.01，*代表P<0.05，#代表P<0.1。表1.15展示了老年人孤独感的多水平回归模型分析结果，模型1k-1o分别为基于居委行政管辖范围（模型1k）、300m面要素缓冲区范围（模型1l）、500m面要素缓冲区范围（模型1m）、800m面要素缓冲区范围（模型1n）、1000m面要素缓冲区范围（模型1o）提取建成环境要素。模型1k、1l的结果表明，社区行政边界内和300m缓冲区提取的目的地可达性要素与老年人孤独感呈显著的负相关（β=-0.073，P<0.001、β=-0.038，P<0.05）；模型1m、1n的结果表明，在500m和800m缓冲区内的目的地可达性与三维环境感知性与老年人孤独感呈显著的负相关（β=-0.049，P<0.01、β=-0.275，P<0.05；β=-0.018，P<0.05、β=-0.122，P<0.05），模型1o的结果表明，在1000m缓冲区内，目的地可达性要素与老年人孤独感呈显著的负相关（β=-0.023，P<0.05）。没有证据表明人口密度、土地利用多样性、街道设计、公共交通可达性与老年人孤独感存在显著关联。由此可得，相较于其他尺度的面要素缓冲区构建的建成环境要素，基于500m和800m缓冲区范围内提取的建成环境指标与老年人孤独感的关联程度更高。表1.15孤独感的多水平回归模型结果建成环境要素模型1k：居委行政边界模型1l：300m缓冲区模型1m：500m缓冲区模型1n：800m缓冲区模型1o：1000m缓冲区人口密度0.0070.001-0.0270.0030.017土地利用多样性0.0030.0270.0200.010-0.001街道设计-0.0160.0070.0180.0140.005目的地可达性-0.073***-0.038*-0.049**-0.018*-0.023*公共交通可达性0.017-0.019-0.009-0.060-0.019环境感知性0.0360.078-0.275**-0.122*-0.021注：***代表P<0.001，**代表P<0.01，*代表P<0.05，#代表P<0.1。表1.16展示了老年人主观幸福感的多水平回归模型分析结果，模型1p-1t为分别为基于居委行政管辖范围（模型1p）、300m面要素缓冲区范围（模型1q）、500m面要素缓冲区范围（模型1r）、800m面要素缓冲区范围（模型1s）、1000m面要素缓冲区范围（模型1t）提取建成环境要素。模型1p的结果表明，社区行政边界内，街道设计和目的地可达性与老年人主观幸福感呈显著正向关联（β=0.110，P<0.01、β=0.074，P<0.01）；模型1q的结果表明，在300m缓冲区内，目的地可达性与老年人主观幸福感呈显著的正相关（β=0.056，P<0.05）；模型1r的结果表明，在500m缓冲区内的人口密度与老年人主观幸福感呈显著的负相关（β=-0.084，P<0.05），目的地可达性与公共交通可达性于老年人主观幸福感呈显著的正相关（β=0.065，P<0.01、β=0.104，P<0.01）；模型1s的结果表明，在800m缓冲区内，三维环境感知与老年人主观幸福感具有显著正向关系（β=0.168，P<0.01）；模型1t的结果表明，在1000m缓冲区内，目的地可达性与老年人主观幸福感具有显著正向关系（β=-0.049，P<0.05）。没有证据表明土地利用多样性与老年人主观幸福感存在显著关联。由此可得，相较于其他尺度的面要素缓冲区构建的建成环境要素，基于500m缓冲区范围内提取的建成环境指标与老年人主观幸福感的关联程度更高。

表1.16主观幸福感的多水平回归模型结果建成环境要素模型1p：居委行政边界模型1q：300m缓冲区模型1r：500m缓冲区模型1s：800m缓冲区模型1t：1000m缓冲区人口密度-0.029-0.040-0.084*-0.006-0.011土地利用多样性-0.004-0.056-0.003-0.0240.011街道设计0.110**0.0020.010-0.023-0.032目的地可达性0.074**0.056*0.065**0.0220.049*公共交通可达性-0.085-0.0530.104*0.1340.039环境感知性0.036-0.055-0.0480.168**-0.025注：***代表P<0.001，**代表P<0.01，*代表P<0.05，#代表P<0.1。综合分析以上在不同尺度提取建成环境要素与老龄健康的模型结果，相较于其他尺度的建成环境要素缓冲区，在500m尺度的缓冲区范围所提取的建成环境要素与老龄健康之间的关联程度更高。这也是因为老年人由于身体机能下降，500m的可达范围能够较为恰当地反映老年人的实际活动范围，这个尺度提取的建成环境要素也可以更确切地反映老年人日常生活中所暴露的建成环境状况。这与其他学者选取的建成环境要素缓冲区范围一致（吴志建等，2019；王厚雷等，2020；周素红等，2019）。因此，后文关于建成环境影响老龄健康的路径分析将基于500m缓冲区范围提取建成环境要素进行分析。1.3.3建成环境对老龄健康的影响基于上一节的模型结果，本节基于500m的缓冲区提取建成环境要素，构建模型2。在模型1c（自评健康）、1h（慢性病）、1m（孤独感）、1r（主观幸福感）的基础上进一步控制健康习惯变量，构建模型2a、2b、2c、2d，以探索健康习惯对老龄健康的影响，检验健康习惯是否对建成环境影响老龄健康带来估计偏误。表1.17展示了基于500m缓冲区范围提取的建成环境要素与老龄健康的多水平多元回归模型结果，从模型检验指标来看，纳入健康习惯的模型2的拟合度（AIC、BIC值）基本与模型1相同，可以认为纳入健康习惯的模型拟合度没有发生显著变化。比较各建成环境因素的效应量和显著性水平，可以发现10个模型不存在明显差异，说明在控制了健康习惯变量后，建成环境与老龄健康仍具有显著关联，意味着建成环境对老龄健康的显著影响较为稳健。因此，在后文的分析中均纳入健康习惯变量，且多水平回归的结果即为建成环境影响老龄健康的总效应。

表1.17老龄健康的多水平回归模型结果（500m缓冲区）变量模型2a：自评健康模型2b：慢性病模型2c：孤独感模型2d：主观幸福感β值SEβ值SEβ值SEβ值SE社区建成环境人口密度-0.0350.0320.106*0.044-0.0270.044-0.084*0.042土地利用多样性0.067**0.022-0.0590.0370.0200.031-0.0020.036街道设计0.050*0.024-0.141**0.0450.0180.0320.0110.030目的地可达性0.0020.0160.0290.022-0.049**0.0180.066**0.022公共交通可达性0.0360.0280.0390.049-0.0080.0360.103*0.045环境感知性-0.0340.068-0.1210.119-0.273**0.079-0.0500.122个体属性性别0.145***0.029-0.112**0.042-0.135***0.03-0.237***0.044年龄-0.229***0.0210.166***0.0380.040#0.0230.0040.025同住家庭人员数0.050***0.0110.0150.0170.0080.0120.0010.017受教育程度0.0180.012-0.045**0.017-0.0010.0140.040*0.016家庭年收入0.046**0.017-0.133***0.024-0.046**0.0160.145*0.033体检习惯0.0280.0350.262***0.050-0.0190.0330.0470.044常数3.262***0.1132.303***0.1822.263***0.1162.785***0.190AIC5956.9068417.6836395.7087630.407BIC6041.9988505.7766483.8017718.499注：***代表P<0.001，**代表P<0.01，*代表P<0.05，#代表P<0.1。（1）建成环境对老年人自评健康的影响在建成环境要素与老年人自评健康关联的模型中，土地利用多样性、街道设计与老年人自评健康具有正向关联。土地利用多样性与老年人自评健康具有显著正相关关系，即随着土地利用多样性的提高，老年人自评健康会随之提高，这与以往的研究结果一致（吴志建等，2019）。这可能是因为随着土地利用混合度的提高，老年人在日常生活中的多方面需求更容易被满足，老年群体能够不受限制地获得较高水平的公共服务，居住在土地利用类型多样化的社区，则可以更轻松地使用各种设施，享受服务，满足多种需求以及缓解远距离的出行带来的疲惫感，有益于身心健康（LitmanandSteele,2017）。相反，长期居住在土地混合使用率较低的社区，如缺乏多样性的设施利用，可能会增加健康风险（Hiscocketal.,2008）。街道设计与老年人自评健康具有显著正相关关系，即随着街道连通性的提高，老年人自评健康会随之提高，这与以往的研究发现一致（Beardetal.,2009）。当周围环境的可达性、可用性和安全性更高时，老年人的活动能力会增强，较好的街道连通性意味着街区道路上的机动车交通量相对较少，可以营造利于老年人进行步行活动的出行环境，也更适合老年人开展体力活动和社会交往活动，可以通过促进老年人的活动能力进一步改善他们的身心健康状况。在老年人的社会经济属性中，男性老年人、年龄较低、一起居住的家庭人员数更多、家庭年收入更高的老年人自评健康水平更好。相比女性，男性老年人的自评健康更高，这可能与男性的认知状态有关，多数男性老年人可能认为其担负着整个家庭的责任，是重要的支柱，这种心理可能会直接应影响男性老年人对身体状态的评价（胡宏伟，2011）。年龄较大的老年人自评健康水平较低，随着年龄的增长，老年人的身体机能逐步退化，健康状况变差，这也符合年龄对于健康的“折旧”作用（何刚等，2016）。一起居住的家庭人数更多的老年人，家人可以对老年人进行照顾，通常子女会进行赡养，有利于老年人自评健康。家庭收入高的老年人，有能力进行更多的医疗投入，可以及时医治病痛，且经济水平高的老年人更容易拥有良好的心理状态，促进其自评健康水平。体检习惯在多水平模型中没有通过显著性检验，这说明老年人具有体检习惯对其自评健康影响不明显。（2）建成环境对老年人慢性病的影响在建成环境要素与老年人慢性病关联的模型中，人口密度与慢性病具有正向关联，街道设计与老年人慢性病具有负向关联。人口密度与慢性病具有显著正相关关系，即随着人口密度的增加，老年人的慢性病患病风险会增加。这与以往北美国家的研究结果不同，西方国家低人口密度情境下的研究结果表明，人口密度的提高有利于降低慢性病的患病风险。但对于中国特殊的社会背景来说，北京作为特大城市，拥有高度密集的人口结构，在这样的高密度社会背景下，人口密度的增加反而不利于老年人的慢性病。人口密度的增长代表着城市化进程的加快，改变了现代人的生产、生活环境，而这种高密度生活环境的变化，一定程度上影响了居民的健康行为（例如，体育锻炼或饮食），进而影响了健康结果（例如，慢性病、超重和肥胖）（WHO，2010）。也有来自中国的实证研究证实了这个结论（张延吉等，2018；孙栋斌和尹春，2018），在中国高密度的城市环境下，人口密度的增加会导致居民活动空间的减少，降低体力活动发生的机会；并且居住在高密度社区的老年人感受到的环境压力较大，周边发达的交通道路会产生更多的噪音和污染，长期暴露在这样的环境中，会降低老年人的身体机能，导致更高的慢性病患病风险。街道设计与慢性病具有显著负相关关系，即随着街道连通性的提高，老年人慢性病风险会随之降低，这一发现与以往的研究结果一致（Sallisetal.,2012；Creatoreetal.，2016）。行人友好的街道设计本身不会影响老年人的体力活动水平，但是连通性良好的街道网络，意味着各个目的地之间构建了通达的出行路线，增加了老年人到达目的地的便捷性，并且较高的路网密度和交叉口密度意味着更少的机动车流量、更低的车速，为老年人提供了更安全的步行环境，这对于增加老年人的步行活动尤其重要（Brownetal.,2009）。而体力活动的增加在一定程度上对慢性病患病风险的降低有重要作用。在老年人的社会经济属性中，男性老年人、年龄较低、受教育程度高、家庭年收入较高的老年人的慢性病的患病风险较低。男性老年人的慢性病患病风险较低，是因为男性通常比女性有更多的身体锻炼活动，降低了慢性病的患病风险。年龄较低的老年人慢性病患病风险较低，是因为疾病往往是随着年龄的增加而进行病变累积，故年龄增大，慢性病患病的几率也会增加。受教育程度较高的老年人慢性病的患病风险较低，接受过高等教育的老年人，更能意识到健康习惯的重要性，也会更加注重健康习惯的培养，健康素养较高，故患慢性病的几率下降。而家庭年收入较高的老年人，其生活也会更加规律，更容易有良好的心态，对其生理健康有促进作用，故会降低慢性病的患病风险。但是有体检习惯的老年人慢性病风险更高，这可能是因为有体检习惯的老年人对自己的慢性病患病情况更为清楚，通过体检可以更加了解自己的身体状况，因此体检习惯对慢性病风险有显著的影响。（3）建成环境对老年人孤独感的影响在建成环境要素与老年人孤独感关联的模型中，目的地可达性、环境感知性与老年人孤独感具有负向关联。目的地可达性与孤独感具有显著负相关关系，即随着目的地可达性的提高，老年人孤独感会随之降低，这一发现支撑了以往的研究结果（Rossoetal.,2011）。社区周围有更便捷的公共服务设