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研究背景
幸福是人类永恒的话题。幸福感作为一种主观感受，其背后所揭示的是人们的政治、经济、社会和心理状况，因此在过去的几十年中，不仅学术界对该主题产生了越来越大的兴趣，而且决策者之间也进行了越来越多的讨论。现在，幸福感被广泛用作评估生活质量、医疗保健、公共卫生、社会服务等许多方面的政策的指标。
随着我国人口的老龄化，老年人群的健康、养老及生命质量等问题亟需解决。根据国家统计局2018年统计公报，我国60周岁及以上人口已有2.5亿左右，占总人口17.9％。根据中国老龄科学研究中心的《老龄蓝皮书:中国城乡老年人生活状况调查报告(2018)》，只有约30％老年人健康状况较好，老年人群面临的主要问题还有收入不高、半失能、失能、宜居建设滞后等。另据国家卫计委发布的《中国家庭发展报告(2015年)》表明中国家庭类型以夫妻和子女为核心的家庭为主:占64.3％;流动家庭已经成为我国家庭模式的重要形态，夫妻携子女共同流动的占84.7％;农村留守儿童占农村全部儿童的35.1％，留守老人占农村老人的23.3％。快速老龄化的人口结构，加之人口迁徙和家庭规模的缩小，传统的家庭养老方式面临困境，社会养老服务的准备不足，尤其是在信息化和新技术频现的背景下，老年人群社会参与度低，容易被边缘化，以上所列可能影响老年人群的幸福感。中国老人能否幸福安度晚年是个人、家庭及社会迫在眉睫的议题。
本研究采集数据时，全国已建立城乡基本养老保障制度、城乡基本医疗保障制度、城乡最低生活保障制度，且已经覆盖了大部分的老年人群，但总体而言，保障水平仍较低，多数老人在经济上仍需依靠子女，生活水平偏低。此外，由于城乡长期的二元化社会、移民人口及地区经济发展的不均衡，城市、农村及移民老年人群存在不同的社会保障、经济状况、社会参与及公共资源可及的情况，而这些是否会导致不同老年人群不同的幸福水平？以及不同的幸福模式？对此可进行比较研究。
在疾病预防、健康促进及人群关怀方面，世界卫生组织一直积极倡导社会融合的理念及行动。社会融合主要指个人被社会接纳、认可，并获得社会群体支持。关于社会融合，国内外主要以移民作为研究对象。研究的重要维度包括经济融合、社会交往融合、政治融合、文化融合以及社会服务。但由于缺乏统一的概念操作化及测量工具，目前国内研究集中在概念维度讨论及内容构建层面，实证研究尚处探索阶段。
本研究通过文献中可能影响幸福的社会因素，构建社会融合维度，从社会融合视角研究老年人群幸福的相关因素。考虑到文化融合影响较小，所以社会融合维度在本研究中重点关注个体层面经济融合、社会交往、政治融合，以及社区层面的社会服务。
本研究基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study CHARLS)问卷及数据，从个体层面及社区层面提取与社会融合维度相关的变量，分析不同老年人群(农村、移民和城市老人)的幸福特征及其相关因素，阐述社会融合视角下不同老年人群幸福背后的差异。
研究目的
本研究首先通过文献了解我国人口老龄化现状、不同老年人群面临的问题，以及了解幸福的测量、影响幸福的因素、社会融合理论及概念维度等。在此基础上，基于CHARLS问卷，提取相关变量构建社会融合维度，以及构建社会融合视角下研究不同老年人群幸福的研究框架。通过对老年人群幸福的人口与疾病健康特征、家庭特征以及个体层面的社会融合特征进行描述分析;针对不同的老年人群采用多元Logistic回归分析，了解影响幸福的因素，并从个体层面社会融合视角分析影响幸福的因素;利用多水平回归模型，从社区、社区特征及社区层面社会融合的视角分析与幸福关联的因素;根据研究结果及讨论，提出针对不同老年人群提高老年人幸福的对策与建议。具体研究目的如下:
1.了解幸福测量、幸福分数分布、不同老年人群及不同地域老年人幸福差异。
2.不同老年人群幸福的人口与疾病健康特征、家庭支持特征以及个体层面的社会融合特征进行描述。
3.采用多元Logistic回归分析不同老年人群幸福的相关因素。并通过模型参数似然比偏差值及ROC对比参数值，比较并检验个体层面社会融合及家庭支持与幸福关联的大小。
4.基于多水平回归模型，从社区、社区特征及社区层面社会融合分析不同老年人群幸福，幸福相关的社区因素。
根据结果及讨论，提出基于社会融合并针对不同老年人群的对策与建议。
研究方法
1.资料来源与研究对象:本研究采用北京大学国家发展研究院提供的中国健康与养老追踪调查2013年CHARLS追踪数据，以及2011年CHARLS社区基线数据。以60岁及以上的老年人作为研究样本，最终获得样本量为8911人。其中，男性占48.77％，75岁及以上老人占20％。
2.变量提取及社会融合维度构建:幸福的界定根据HWB-12量表测量而定。幸福相关因素，首先根据分析框架构建如下三个领域:人口和疾病健康领域、家庭领域和社会融合领域，并将领域操作化为具体群组变量，而群组变量再操作化为CHARLS调查问卷中的相关条目。其中，社会融合分为个人层面和社区层面的社会融合。个人层面的社会融合包括经济融合、参与社会生活和政治融合;而社区层面的社会融合包括社区所在的地区(国家统计局所划定的东、中、西地区)、社区设施和服务组织的数量。
3.统计方法
(1)分别对三个领域(人口和疾病健康领域、家庭支持领域和社会融合领域)的具体变量进行幸福特征的描述和单变量分析，并筛选变量纳入多元回归分析。
(2)针对农村老人、移民老人和城市老人，将单变量分析中筛选出的变量进行多元Logistic回归分析，变量相关强度用比值比OR和95％CI表示。同时，用ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)及AUC(Area under the ROC Curve)进行回归模型的评估。
(3)由于传统的多元回归分析，当自变量即使存在轻微的共线性，可能会将贡献较大的变量挤出回归模型。为此，结合偏最小二乘方(partial least squares，PLS)回归模型，用VIP(variable important for projection VIP)分数图形直观展示所有自变量对幸福的贡献。
(4)利用嵌套Logistic回归结果中的似然比(Likelihood Ratio: LR)偏差值(Deviance)以及ROC(Mann-Whitney C statistic)对比估计值，比较及检验基于群组变量所构建的家庭领域和个体层面社会融合领域与幸福关联作用的大小。
(5)采用多水平回归模型分析农村、移民和城市老年人幸福:根据CHARLS数据结构的层次特点，可以进行不同层面的社会融合与幸福关系的研究。本研究探索两水平回归模型:个体作为低水平，社区作为高水平。首先基于零模型的随机效应值:社区水平的随机截距方差σ2μ0和组内相关系数(intra-class correlation coefficient ICC)判断社区对幸福是否有影响以及作用的大小;在此基础上，逐步纳入模型代表固定效应的个体、社区变量，了解社区及社区层面社会融合变量与幸福的相关性。
统计分析采用StatisticalAnalysisSystem(SAS University Edition)软件。统计显著性P＜0.05。
研究结果
1.样本组成及特征:8911的样本人群中农村老人5054个(56.72％)、移民老人1737个(19.49％)、城市老人2120个(23.79％);男性占48.77％;75岁及以上老人占20％。根据幸福的界定，农村老人幸福百分比为55.72％、移民老人为67.07％、城市老人为70.90％，存在人群差异;西部、中部和东部地区老年人的幸福百分比分别为:54.49％、63.02％、67.08％，存在地区差异。
2.通过单变量分析老年人幸福的影响因素:三个相关领域共筛选出21个自变量。其中，人口和疾病健康领域8个变量，包括:年龄、性别、婚姻、教育程度、自评健康、慢性病、活动受限、自评记忆;家庭支持领域6个，包括:子女数、与子女居住、每周与子女联络、照顾孙子孙女、子女赠与财物、预期未来得到子女帮助;个体层面社会融合变量7个，包括:医疗保险(职工医保或公费医疗保险)、养老金、与邻居相比的生活水平、每月基本开销、住房条件、党员身份、参与社会活动。
3.通过多元Logistic回归分析不同老年人群幸福的影响因素，共同结果为:
(1)慢性疾病、自评健康、自评记忆、活动受限、以及年长者与幸福有显著相关性。
(2)子女多、与子女居住、以及每周与子女联络与幸福相关均未达到统计显著意义，但预期得到子女的帮助与幸福有显著正相关。
(3)有养老金、生活水平较高和住房条件较好与幸福呈显著正相关，而党员身份及医疗保险与幸福相关无统计显著意义。
4.通过多元Logistic回归分析不同老年人群幸福的影响因素，不同的结果为:
(1)农村老年人照顾孙子女(OR: 0.86，95％CI: 0.75-0.99)及每月基本开销较大(OR: 0.86，95％CI: 0.75-0.99)与幸福有显著负相关。
(2)移民老年人参与社会交往与幸福呈显著正相关(OR: 1.44，95％CI: 1.13-1.84)。
(3)城市老年人的子女赠与父母财物与幸福有显著正相关(OR: 1.41，95％CI:1.12-1.76)。尽管回归分析结果中每周与子女联络、医疗保险以及党员身份未达到统计显著意义，VIP分数图形显示对于幸福的贡献近似接收子女财物等有显著意义的变量。
5.通过嵌套Logistic回归模型似然比(LR)偏差值(D)检验并比较家庭及个人层面社会融合与幸福关联作用大小:
(1)农村老年人家庭领域及个人层面社会融合领域偏差值分别为:224.42(DF=6)，126.51(DF=7)，卡方检验有显著意义。
(2)移民老人上述对应领域的偏差值分别为:40.35(DF=6)，39.98(DF=7)，卡方检验均显著，但个人层面的社会融合作用近似家庭。
(3)城市老人上述对应领域的偏差值分别为:43.16(DF=6)，37.66(DF=7)，卡方检验同样均显著，但家庭比个人层面的社会融合作用大。
6.通过嵌套Logistic回归模型ROC参数对比值，比较家庭及个人层面社会融合与幸福关联作用大小:
(1)农村老年人家庭领域及个人层面社会融合领域ROC对比参数值分别为:0.0104，0.0157，两者卡方检验P＜0.001。
(2)移民老人ROC对比参数值分别为:家庭领域0.00696(卡方检验P＞0.1)，社会融合领域0.0168(卡方检验P＜0.01)，个人层面社会融合作用大于家庭。
(3)城市老人ROC对比参数值分别为:家庭领域0.0185(卡方检验P＜0.01)，社会融合领域0.00854(卡方检验P＜0.05)，家庭对于幸福的预测作用比个人层面社会融合作用更显著。
7.通过多水平回归的零模型检验社区与三组老年人群的幸福是否有关:
(1)农村老年人群σ2μ0及对应标准误差分别为:0.2227(0.042)，P＜0.001;组内相关系数ICC为:0.06342，可解释为农村老年人幸福的波动6.34％归结于社区。
(2)移民老年人群σ2μ0及对应标准误差分别为:0.2488(0.078)，P＜0.001;组内相关系数ICC为:0.07033，可解释为移民老年人幸福的波动7.03％归结于社区。
(3)城市老年人群σ2μ0及对应标准误差分别为:0.0931(0.0558)，P＜0.05;组内相关系数ICC为:0.02753;可解释为城市老年人幸福的波动2.75％归结于社区。
8.通过多水平回归模型的固定效应分析影响幸福的社区变量:
(1)社区特征中社区设施和组织的数量较多是不同老年人幸福的重要变量，回归系数及对应标准误分别为农村老年人:0.03397(0.01819)，P＜0.10;移民老年人:0.04895(0.02101)，P＜0.05;城市老年人:0.0395(0.01849)，P＜0.05。
(2)相对位于西部地区的社区，位于中部的社区回归系数及对应标准误:0.4199(0.1029)，P＜0.001;位于东部地区的社区回归系数及对应标准误:0.5249(0.09869)，P＜0.001，均与农村老人幸福呈显著正相关，而与移民老人或城市老人幸福没有统计意义上的差异，说明城市社区的地区差异不大。
9.通过嵌套多水平回归模型似然比(LR)偏差值(D)检验并比较家庭及社会融合与幸福关联作用大小:
(1)对于农村老年人，家庭领域、个人层面社会融合、社区层面的社会融合领域似然比(LR)偏差值分别为:80.45(DF=6)，138.54(DF=7)，37.16(DF=3)，卡方检验均显著。
(2)对于移民老年人，以上对应领域的偏差值分别为:17.14(DF=6)，35.65(DF=7)，5.76(DF=3)，家庭领域和个人层面社会融合卡方检验统计意义显著，但社区层面的社会融合卡方检验无统计意义。
(3)对于城市老人，家庭和个人层面社会融合领域偏差值分别为:51.86(DF=6)，25.51(DF=7)，卡方检验均有显著的统计意义，而社区层面社会融合的似然比(LR)偏差值为:6.26(DF=3)，卡方检验P＜0.10。
结论
本研究利用CHARLS问卷提取变量，构建社会融合相关维度，对三种老年人群的幸福特征、相关因素进行了分析和对比研究。主要结论如下:
1.不同老年人群及不同地区的老年人群存在幸福差异。
2.从个体层面社会融合看:对农村老年人的幸福，经济融合相比政治融合和社会交往更为重要;对移民老年人的幸福，除了经济融合，社会交往至关重要;对城市老年人的幸福，经济融合重要，而社会交往和政治融合次之。
3.从社区层面社会融合看:农村老年人群幸福与社区位置(东部或中部与西部)相关;而社区设施和组织的数量与所有老年人群(除农村老年人:P＜0.10)幸福相关。
4.社会融合与家庭相比:两者对所有老年人群的幸福都很重要。但对移民老年人群的幸福，社会融合比家庭更重要;而对于城市老年人群的幸福，家庭比社会融合更重要。
5.不同的老年人群幸福相关的变量不同:对于农村老年人群，照顾孙子孙女与幸福呈负相关(P＜0.10);对于移民老年人群，社会交往与幸福显著相关;对于城市老年人群，子女赠与父母财物与幸福呈显著正相关。
6.传统的老年人幸福:如多子女、共同居住和经常接触，本研究未发现有关。但预期未来会得到子女的帮助与幸福显著相关。
7.其他:身体健康状况与老年人的幸福最相关;但医疗保险与幸福无显著相关，这需要进一步的证据。
对策建议
基于本研究的结论，提出如下对策建议:
1.不同老年人群的幸福差异及不同地区的老年人群幸福差异，反映了老年人群社会融合的差异和地域发展不平衡。国家从宏观层面需要倾斜扶助中、西部地区，尤其农村地区，以缩小地域差异，有助提高中、西部地区老年人以及农村老年人群的幸福感。
2.从个体层面社会融合看:农村老年人群的幸福更取决于经济融合，所以，提高社会保障水平、生活水平和改善住房条件有利于提高农村老年人群的幸福;对于移民老年人群的幸福，除了经济融合，社会交往有助移民老年人的幸福，创造社会包容的氛围以及移民老年人群参与社交的机会，可以使移民老年人群获得归宿感和幸福感。城市老年人群的幸福，除了经济融合，更依赖于家庭。
3.从社区层面社会融合看:社区所在区域与农村老年人的幸福感有关，与移民或城市老年人群的幸福感无关，说明农村存在区域发展不平衡。社区设施和老年服务组织的数量与老年人群的幸福感显著相关，说明建设社区、尤其有利于老年人休闲活动的社区会增加老年人群的幸福感。
4.家庭是所有老年人的幸福源泉。但家庭政策应注重减轻老人照顾孙辈和子女照料父母的负担，而不只是形式上强调孝道文化。
5.针对不同老年人群存在不同的幸福因素，制定不同的提高幸福感对策:对农村老年人群，改善生活水平和减轻照顾孙辈;对移民老年人群，创造社会交往的机会;对于城市老年人群，鼓励子女常探望父母。
6.其他:身体健康状况与老年人群幸福相关最大。所以，应提倡健康的生活方式、预防慢性疾病、提供保健和就医的便利，并为残疾老年人提供可及的老年护理。
创新点与不足之处
本研究主要创新点:
1.我国长期的二元化社会，导致城乡人群社会福利、生存环境等的差异，加上移民，三种不同社会背景的老年人群，研究他们的幸福感差异及探讨社会融合与幸福的关系，具有社会现实意义。
2.参照社会融合分析框架，首次基于CHARLS问卷从个体和社区层面提取相关变量，构建社会融合维度，分析社会融合视角下不同老年人群幸福感的差异，可为此类实证研究提供经验。数据的层次性为分析社区层面社会融合提供了研究范例。
3.本研究所用幸福感量表HWB-12，系首次在中国老年人幸福感测量中使用。根据文献，幸福感的测量比生活满意度更能敏感反映社会环境等因素。量表的评价可为将来跨国的老年幸福对比研究作参考。
本研究不足之处:
本研究主要是基于横断面数据，相关不能推断为因果关系。
本文的社会融合维度构建限于CHARLS调查问卷的条目，有一定客观限制。如果能统一概念维度及确定条目，研制出具有较高信、效度的社会融合量表，通过问卷或访谈调查加以补充，将有利于研究结果的对比。同样，幸福感量表HWB-12在中国文化背景及汉语语境下的使用信度，需要严格的“汉化”过程。
由于本文所用数据主要是2013年的，中国社会变化“日新月异”，研究结果对于对策建议的时效性需要慎重解读。
幸福是人类永恒的话题。幸福感作为一种主观感受，其背后所揭示的是人们的政治、经济、社会和心理状况，因此在过去的几十年中，不仅学术界对该主题产生了越来越大的兴趣，而且决策者之间也进行了越来越多的讨论。现在，幸福感被广泛用作评估生活质量、医疗保健、公共卫生、社会服务等许多方面的政策的指标。
随着我国人口的老龄化，老年人群的健康、养老及生命质量等问题亟需解决。根据国家统计局2018年统计公报，我国60周岁及以上人口已有2.5亿左右，占总人口17.9％。根据中国老龄科学研究中心的《老龄蓝皮书:中国城乡老年人生活状况调查报告(2018)》，只有约30％老年人健康状况较好，老年人群面临的主要问题还有收入不高、半失能、失能、宜居建设滞后等。另据国家卫计委发布的《中国家庭发展报告(2015年)》表明中国家庭类型以夫妻和子女为核心的家庭为主:占64.3％;流动家庭已经成为我国家庭模式的重要形态，夫妻携子女共同流动的占84.7％;农村留守儿童占农村全部儿童的35.1％，留守老人占农村老人的23.3％。快速老龄化的人口结构，加之人口迁徙和家庭规模的缩小，传统的家庭养老方式面临困境，社会养老服务的准备不足，尤其是在信息化和新技术频现的背景下，老年人群社会参与度低，容易被边缘化，以上所列可能影响老年人群的幸福感。中国老人能否幸福安度晚年是个人、家庭及社会迫在眉睫的议题。
本研究采集数据时，全国已建立城乡基本养老保障制度、城乡基本医疗保障制度、城乡最低生活保障制度，且已经覆盖了大部分的老年人群，但总体而言，保障水平仍较低，多数老人在经济上仍需依靠子女，生活水平偏低。此外，由于城乡长期的二元化社会、移民人口及地区经济发展的不均衡，城市、农村及移民老年人群存在不同的社会保障、经济状况、社会参与及公共资源可及的情况，而这些是否会导致不同老年人群不同的幸福水平？以及不同的幸福模式？对此可进行比较研究。
在疾病预防、健康促进及人群关怀方面，世界卫生组织一直积极倡导社会融合的理念及行动。社会融合主要指个人被社会接纳、认可，并获得社会群体支持。关于社会融合，国内外主要以移民作为研究对象。研究的重要维度包括经济融合、社会交往融合、政治融合、文化融合以及社会服务。但由于缺乏统一的概念操作化及测量工具，目前国内研究集中在概念维度讨论及内容构建层面，实证研究尚处探索阶段。
本研究通过文献中可能影响幸福的社会因素，构建社会融合维度，从社会融合视角研究老年人群幸福的相关因素。考虑到文化融合影响较小，所以社会融合维度在本研究中重点关注个体层面经济融合、社会交往、政治融合，以及社区层面的社会服务。
本研究基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study CHARLS)问卷及数据，从个体层面及社区层面提取与社会融合维度相关的变量，分析不同老年人群(农村、移民和城市老人)的幸福特征及其相关因素，阐述社会融合视角下不同老年人群幸福背后的差异。
研究目的
本研究首先通过文献了解我国人口老龄化现状、不同老年人群面临的问题，以及了解幸福的测量、影响幸福的因素、社会融合理论及概念维度等。在此基础上，基于CHARLS问卷，提取相关变量构建社会融合维度，以及构建社会融合视角下研究不同老年人群幸福的研究框架。通过对老年人群幸福的人口与疾病健康特征、家庭特征以及个体层面的社会融合特征进行描述分析;针对不同的老年人群采用多元Logistic回归分析，了解影响幸福的因素，并从个体层面社会融合视角分析影响幸福的因素;利用多水平回归模型，从社区、社区特征及社区层面社会融合的视角分析与幸福关联的因素;根据研究结果及讨论，提出针对不同老年人群提高老年人幸福的对策与建议。具体研究目的如下:
1.了解幸福测量、幸福分数分布、不同老年人群及不同地域老年人幸福差异。
2.不同老年人群幸福的人口与疾病健康特征、家庭支持特征以及个体层面的社会融合特征进行描述。
3.采用多元Logistic回归分析不同老年人群幸福的相关因素。并通过模型参数似然比偏差值及ROC对比参数值，比较并检验个体层面社会融合及家庭支持与幸福关联的大小。
4.基于多水平回归模型，从社区、社区特征及社区层面社会融合分析不同老年人群幸福，幸福相关的社区因素。
根据结果及讨论，提出基于社会融合并针对不同老年人群的对策与建议。
研究方法
1.资料来源与研究对象:本研究采用北京大学国家发展研究院提供的中国健康与养老追踪调查2013年CHARLS追踪数据，以及2011年CHARLS社区基线数据。以60岁及以上的老年人作为研究样本，最终获得样本量为8911人。其中，男性占48.77％，75岁及以上老人占20％。
2.变量提取及社会融合维度构建:幸福的界定根据HWB-12量表测量而定。幸福相关因素，首先根据分析框架构建如下三个领域:人口和疾病健康领域、家庭领域和社会融合领域，并将领域操作化为具体群组变量，而群组变量再操作化为CHARLS调查问卷中的相关条目。其中，社会融合分为个人层面和社区层面的社会融合。个人层面的社会融合包括经济融合、参与社会生活和政治融合;而社区层面的社会融合包括社区所在的地区(国家统计局所划定的东、中、西地区)、社区设施和服务组织的数量。
3.统计方法
(1)分别对三个领域(人口和疾病健康领域、家庭支持领域和社会融合领域)的具体变量进行幸福特征的描述和单变量分析，并筛选变量纳入多元回归分析。
(2)针对农村老人、移民老人和城市老人，将单变量分析中筛选出的变量进行多元Logistic回归分析，变量相关强度用比值比OR和95％CI表示。同时，用ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)及AUC(Area under the ROC Curve)进行回归模型的评估。
(3)由于传统的多元回归分析，当自变量即使存在轻微的共线性，可能会将贡献较大的变量挤出回归模型。为此，结合偏最小二乘方(partial least squares，PLS)回归模型，用VIP(variable important for projection VIP)分数图形直观展示所有自变量对幸福的贡献。
(4)利用嵌套Logistic回归结果中的似然比(Likelihood Ratio: LR)偏差值(Deviance)以及ROC(Mann-Whitney C statistic)对比估计值，比较及检验基于群组变量所构建的家庭领域和个体层面社会融合领域与幸福关联作用的大小。
(5)采用多水平回归模型分析农村、移民和城市老年人幸福:根据CHARLS数据结构的层次特点，可以进行不同层面的社会融合与幸福关系的研究。本研究探索两水平回归模型:个体作为低水平，社区作为高水平。首先基于零模型的随机效应值:社区水平的随机截距方差σ2μ0和组内相关系数(intra-class correlation coefficient ICC)判断社区对幸福是否有影响以及作用的大小;在此基础上，逐步纳入模型代表固定效应的个体、社区变量，了解社区及社区层面社会融合变量与幸福的相关性。
统计分析采用StatisticalAnalysisSystem(SAS University Edition)软件。统计显著性P＜0.05。
研究结果
1.样本组成及特征:8911的样本人群中农村老人5054个(56.72％)、移民老人1737个(19.49％)、城市老人2120个(23.79％);男性占48.77％;75岁及以上老人占20％。根据幸福的界定，农村老人幸福百分比为55.72％、移民老人为67.07％、城市老人为70.90％，存在人群差异;西部、中部和东部地区老年人的幸福百分比分别为:54.49％、63.02％、67.08％，存在地区差异。
2.通过单变量分析老年人幸福的影响因素:三个相关领域共筛选出21个自变量。其中，人口和疾病健康领域8个变量，包括:年龄、性别、婚姻、教育程度、自评健康、慢性病、活动受限、自评记忆;家庭支持领域6个，包括:子女数、与子女居住、每周与子女联络、照顾孙子孙女、子女赠与财物、预期未来得到子女帮助;个体层面社会融合变量7个，包括:医疗保险(职工医保或公费医疗保险)、养老金、与邻居相比的生活水平、每月基本开销、住房条件、党员身份、参与社会活动。
3.通过多元Logistic回归分析不同老年人群幸福的影响因素，共同结果为:
(1)慢性疾病、自评健康、自评记忆、活动受限、以及年长者与幸福有显著相关性。
(2)子女多、与子女居住、以及每周与子女联络与幸福相关均未达到统计显著意义，但预期得到子女的帮助与幸福有显著正相关。
(3)有养老金、生活水平较高和住房条件较好与幸福呈显著正相关，而党员身份及医疗保险与幸福相关无统计显著意义。
4.通过多元Logistic回归分析不同老年人群幸福的影响因素，不同的结果为:
(1)农村老年人照顾孙子女(OR: 0.86，95％CI: 0.75-0.99)及每月基本开销较大(OR: 0.86，95％CI: 0.75-0.99)与幸福有显著负相关。
(2)移民老年人参与社会交往与幸福呈显著正相关(OR: 1.44，95％CI: 1.13-1.84)。
(3)城市老年人的子女赠与父母财物与幸福有显著正相关(OR: 1.41，95％CI:1.12-1.76)。尽管回归分析结果中每周与子女联络、医疗保险以及党员身份未达到统计显著意义，VIP分数图形显示对于幸福的贡献近似接收子女财物等有显著意义的变量。
5.通过嵌套Logistic回归模型似然比(LR)偏差值(D)检验并比较家庭及个人层面社会融合与幸福关联作用大小:
(1)农村老年人家庭领域及个人层面社会融合领域偏差值分别为:224.42(DF=6)，126.51(DF=7)，卡方检验有显著意义。
(2)移民老人上述对应领域的偏差值分别为:40.35(DF=6)，39.98(DF=7)，卡方检验均显著，但个人层面的社会融合作用近似家庭。
(3)城市老人上述对应领域的偏差值分别为:43.16(DF=6)，37.66(DF=7)，卡方检验同样均显著，但家庭比个人层面的社会融合作用大。
6.通过嵌套Logistic回归模型ROC参数对比值，比较家庭及个人层面社会融合与幸福关联作用大小:
(1)农村老年人家庭领域及个人层面社会融合领域ROC对比参数值分别为:0.0104，0.0157，两者卡方检验P＜0.001。
(2)移民老人ROC对比参数值分别为:家庭领域0.00696(卡方检验P＞0.1)，社会融合领域0.0168(卡方检验P＜0.01)，个人层面社会融合作用大于家庭。
(3)城市老人ROC对比参数值分别为:家庭领域0.0185(卡方检验P＜0.01)，社会融合领域0.00854(卡方检验P＜0.05)，家庭对于幸福的预测作用比个人层面社会融合作用更显著。
7.通过多水平回归的零模型检验社区与三组老年人群的幸福是否有关:
(1)农村老年人群σ2μ0及对应标准误差分别为:0.2227(0.042)，P＜0.001;组内相关系数ICC为:0.06342，可解释为农村老年人幸福的波动6.34％归结于社区。
(2)移民老年人群σ2μ0及对应标准误差分别为:0.2488(0.078)，P＜0.001;组内相关系数ICC为:0.07033，可解释为移民老年人幸福的波动7.03％归结于社区。
(3)城市老年人群σ2μ0及对应标准误差分别为:0.0931(0.0558)，P＜0.05;组内相关系数ICC为:0.02753;可解释为城市老年人幸福的波动2.75％归结于社区。
8.通过多水平回归模型的固定效应分析影响幸福的社区变量:
(1)社区特征中社区设施和组织的数量较多是不同老年人幸福的重要变量，回归系数及对应标准误分别为农村老年人:0.03397(0.01819)，P＜0.10;移民老年人:0.04895(0.02101)，P＜0.05;城市老年人:0.0395(0.01849)，P＜0.05。
(2)相对位于西部地区的社区，位于中部的社区回归系数及对应标准误:0.4199(0.1029)，P＜0.001;位于东部地区的社区回归系数及对应标准误:0.5249(0.09869)，P＜0.001，均与农村老人幸福呈显著正相关，而与移民老人或城市老人幸福没有统计意义上的差异，说明城市社区的地区差异不大。
9.通过嵌套多水平回归模型似然比(LR)偏差值(D)检验并比较家庭及社会融合与幸福关联作用大小:
(1)对于农村老年人，家庭领域、个人层面社会融合、社区层面的社会融合领域似然比(LR)偏差值分别为:80.45(DF=6)，138.54(DF=7)，37.16(DF=3)，卡方检验均显著。
(2)对于移民老年人，以上对应领域的偏差值分别为:17.14(DF=6)，35.65(DF=7)，5.76(DF=3)，家庭领域和个人层面社会融合卡方检验统计意义显著，但社区层面的社会融合卡方检验无统计意义。
(3)对于城市老人，家庭和个人层面社会融合领域偏差值分别为:51.86(DF=6)，25.51(DF=7)，卡方检验均有显著的统计意义，而社区层面社会融合的似然比(LR)偏差值为:6.26(DF=3)，卡方检验P＜0.10。
结论
本研究利用CHARLS问卷提取变量，构建社会融合相关维度，对三种老年人群的幸福特征、相关因素进行了分析和对比研究。主要结论如下:
1.不同老年人群及不同地区的老年人群存在幸福差异。
2.从个体层面社会融合看:对农村老年人的幸福，经济融合相比政治融合和社会交往更为重要;对移民老年人的幸福，除了经济融合，社会交往至关重要;对城市老年人的幸福，经济融合重要，而社会交往和政治融合次之。
3.从社区层面社会融合看:农村老年人群幸福与社区位置(东部或中部与西部)相关;而社区设施和组织的数量与所有老年人群(除农村老年人:P＜0.10)幸福相关。
4.社会融合与家庭相比:两者对所有老年人群的幸福都很重要。但对移民老年人群的幸福，社会融合比家庭更重要;而对于城市老年人群的幸福，家庭比社会融合更重要。
5.不同的老年人群幸福相关的变量不同:对于农村老年人群，照顾孙子孙女与幸福呈负相关(P＜0.10);对于移民老年人群，社会交往与幸福显著相关;对于城市老年人群，子女赠与父母财物与幸福呈显著正相关。
6.传统的老年人幸福:如多子女、共同居住和经常接触，本研究未发现有关。但预期未来会得到子女的帮助与幸福显著相关。
7.其他:身体健康状况与老年人的幸福最相关;但医疗保险与幸福无显著相关，这需要进一步的证据。
对策建议
基于本研究的结论，提出如下对策建议:
1.不同老年人群的幸福差异及不同地区的老年人群幸福差异，反映了老年人群社会融合的差异和地域发展不平衡。国家从宏观层面需要倾斜扶助中、西部地区，尤其农村地区，以缩小地域差异，有助提高中、西部地区老年人以及农村老年人群的幸福感。
2.从个体层面社会融合看:农村老年人群的幸福更取决于经济融合，所以，提高社会保障水平、生活水平和改善住房条件有利于提高农村老年人群的幸福;对于移民老年人群的幸福，除了经济融合，社会交往有助移民老年人的幸福，创造社会包容的氛围以及移民老年人群参与社交的机会，可以使移民老年人群获得归宿感和幸福感。城市老年人群的幸福，除了经济融合，更依赖于家庭。
3.从社区层面社会融合看:社区所在区域与农村老年人的幸福感有关，与移民或城市老年人群的幸福感无关，说明农村存在区域发展不平衡。社区设施和老年服务组织的数量与老年人群的幸福感显著相关，说明建设社区、尤其有利于老年人休闲活动的社区会增加老年人群的幸福感。
4.家庭是所有老年人的幸福源泉。但家庭政策应注重减轻老人照顾孙辈和子女照料父母的负担，而不只是形式上强调孝道文化。
5.针对不同老年人群存在不同的幸福因素，制定不同的提高幸福感对策:对农村老年人群，改善生活水平和减轻照顾孙辈;对移民老年人群，创造社会交往的机会;对于城市老年人群，鼓励子女常探望父母。
6.其他:身体健康状况与老年人群幸福相关最大。所以，应提倡健康的生活方式、预防慢性疾病、提供保健和就医的便利，并为残疾老年人提供可及的老年护理。
创新点与不足之处
本研究主要创新点:
1.我国长期的二元化社会，导致城乡人群社会福利、生存环境等的差异，加上移民，三种不同社会背景的老年人群，研究他们的幸福感差异及探讨社会融合与幸福的关系，具有社会现实意义。
2.参照社会融合分析框架，首次基于CHARLS问卷从个体和社区层面提取相关变量，构建社会融合维度，分析社会融合视角下不同老年人群幸福感的差异，可为此类实证研究提供经验。数据的层次性为分析社区层面社会融合提供了研究范例。
3.本研究所用幸福感量表HWB-12，系首次在中国老年人幸福感测量中使用。根据文献，幸福感的测量比生活满意度更能敏感反映社会环境等因素。量表的评价可为将来跨国的老年幸福对比研究作参考。
本研究不足之处:
本研究主要是基于横断面数据，相关不能推断为因果关系。
本文的社会融合维度构建限于CHARLS调查问卷的条目，有一定客观限制。如果能统一概念维度及确定条目，研制出具有较高信、效度的社会融合量表，通过问卷或访谈调查加以补充，将有利于研究结果的对比。同样，幸福感量表HWB-12在中国文化背景及汉语语境下的使用信度，需要严格的“汉化”过程。
由于本文所用数据主要是2013年的，中国社会变化“日新月异”，研究结果对于对策建议的时效性需要慎重解读。