慢性病逐渐成为影响居民健康，尤其是对于老年人的主要问题 [ 5 ] ，查阅近年文献，发现老年人慢性病呈现以下特点。第一，老年人慢性病患病患病率高。第二，老年人多种慢性病共存现象普遍。第三，老年人慢性病致死率高。卫健委2021年报告显示，因心脑血管疾病、癌症、慢性呼吸系统疾病和糖尿病这四类重大慢性病过早死亡的中国居民占15.3% [ 6 ] 。慢性病是导致老年人残疾的首要原因，尤其是痴呆症、中风、糖尿病和心脏病等慢性疾病，其致残作用相对更为明显 [ 7 ] 。而非药物干预作为该复杂网络的统一阻断方法，成为有巨大潜力的慢性病共病治疗管理手段 [ 8 ] 。

生活方式与健康的研究主要集中在哲学社会学、医学卫生等领域。研究起源于马克思的理论谱系，认为生活方式是区别阶级的重要指标且与生产方式紧密关联 [ 9 ] 。早期韦伯、凡伯伦等社会学家对其均有讨论，生活方式逐渐成为社会科学调查研究的重要社会现象。后至吉登斯、布迪厄，有了社会结构化及惯习的概念。不过，本研究的侧重点为老年人在不同生活方式下如何获取健康的。在此，我们将健康生活方式定义为与健康相关的生活方式 [ 10 ] ，即基于维持和促进健康的特定动机在人们身上出现的一组行为模式。科克汉姆认为人们促进健康的主要动机为持续工作、延长寿命、享受愉悦等。亚伯和科克汉姆结合前人的观点，对健康生活方式做出总结，提出了(健康)生活方式和再生产的综合模型，论述社会化影响个体行为倾向，并发生不同生活方式行为，行为模式形成的健康生活方式又会对行动倾向产生影响 [ 11 ] 。

社会流行病学致力于找寻影响人们健康的相关因素 [ 12 ] 。有研究表明采取非药物治疗手段可以干预高血压、高血脂、糖尿病等慢性疾病，即去除不利于身体和心理健康的行为和习惯的生活方式干预 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。健康生活方式一般指个人通过日常饮食、锻炼、饮酒、吸烟等行为与健康产生维持或破坏。

虽然健康的生活方式与疾病间的关系已有大量研究，然而仍存在需要深入探讨的问题。在生活方式测量的指标选择上，对单一的饮食、吸烟、饮酒等生活行为的测量较为普遍，然而仅用单一的生活行为难以反映生活方式的多元内涵，因此，结合老年人的特征，在生活方式指标中加入睡眠指标和心理健康指标，最终将健康行为(锻炼、吸烟、饮酒、睡眠)和健康心理(是否认为生活有希望)共同纳入老年人生活方式的测量。基于上述分析，提出以下研究假设。

假设1：生活方式会影响老年人的慢性病患病情况，不良生活方式的老年人比健康生活方式的老年人更易患慢性病。

从多重病原论角度看，健康问题除基因及行为外，还包含多重社会因素影响。麦克罗伊将社会生态视角引入人口健康研究 [ 16 ] ，强调多层次因素影响健康的重要性，人类健康不仅受个人因素影响，还受到物质社会环境影响。基于社会学观点及上述理论分析，提出以下研究假设。

假设2：在不同的生活方式与社会结构因素共同作用下对老年人产生生理性影响，表现为老年人是否患有慢性病。

本研究数据来源为2018年中国老年健康调查(Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey, CLHLS)，是一项具有全国代表性的中国老年人口总体调查数据，数据采用分层多阶段概率抽样方法，抽取中国23个省、市、自治区65岁以上老年人，记录其慢性疾病患病状况、生活方式、个人背景及家庭结构等内容。本研究根据问题所需，对关键变量缺失数据进行处理后，将8152名参与者纳入有效样本分析。

由于本文的被解释变量慢性病设定为二分类变量，故采用二元Logistic回归模型进行影响因素分析。其估计模型为：

p ^ = exp ( b 0 + b n X n + b c X c ) 1 + exp ( b 0 + b n X n + b c X c )

其中， p ^ 表示接受患慢性疾病的概率， X n 表示本研究的核心自变量健康生活方式(包括健康心理及健康责任)； X c 表示控制变量(包括个人因素及社会环境因素)。 b i ( i = n , c ) 为回归系数，表示在控制其他变量的情况下， X i 每改变一个单位，患慢性疾病与未患慢性疾病的优势比将会平均改变 exp ( b i ) 个单位。

首先，本文概述了样本数据中老年人的生活方式状况，并就其与慢性病患病状况之间的关系进行了描述性分析。而后构建了嵌套模型，采用逐步回归的方法，重点研究了健康生活方式对老年人慢性疾病患病情况的影响。为了增强研究结果的可靠性，使用了倾向值匹配方法对回归结果进行了稳健性检验。

为控制异常值可能引起的样本估计偏差问题，本研究对连续型的个人年龄和BMI进行了Winsorize处理，将其在1%和99%分位数上进行调整。此外，在回归分析前，为避免了自变量之间可能存在的多重共线性问题，对各解释变量进行了多重共线性检验。在剔除年龄的平方后，各自变量的方差膨胀因子(Variance Inflation Factor，简称VIF)的均值为1.4，远小于10。这表明自变量之间不存在严重的共线性问题。

表2展示的是老年人患慢性病状况与健康生活方式的分布状况。样本统计显示，老年人患慢性疾病的比重为83%，远高于未患慢性病者，老年人年体检比率为71.7%，健康重视程度较高。健康心理层面，认为生活有希望的老年人比率为77.6%，大部分老年人态度积极。健康行为层面，老年人群从不锻炼人数(57.1%)高于既往(7.5%)及现在锻炼人数(35.3%)，既往锻炼者的慢性病率高于从不锻炼者及现在锻炼者；既往及从不吸烟饮酒的人数都比现在吸烟饮酒的人数多，既往吸烟饮酒的慢性病率高于从不吸烟饮酒；睡眠质量高的老年人占总样本的52.6%，睡眠质量越高，慢性病概率相对越低。除锻炼情况有违现实，其他均符合假设1猜想。

至于慢性病与健康生活方式之间的描述性发现是否具有统计意义上的显著性，以及在对控制变量人口学特征和社会环境因素进行控制后，二者之间的关系是否仍然存在，下面将通过回归分析的方式，确定并进行检验。

表2. 老年人健康生活方式与慢性病患病状况之间关系的分布(单位：人)

根据分析策略，本部分使用软件stata15.0，采用逐步回归嵌套模型的分析方法，回归结果见表3。首先，模型1仅研究核心自变量健康生活方式与因变量老年人慢性病之间的关系，其中不添加任何控制变量，模型2在模型1的基础上纳入了人口学因素控制变量进行回归，模型3在模型1的基础上纳入社会环境因素变量予以控制，模型4将核心解释变量、控制变量共同纳入分析，得到老年人患慢性疾病影响的总模型。回归结果显示四种模型中模型4解释力最强。

表3. (健康)生活方式对老年人慢性病的多元回归结果

Robust z-statistics in parentheses;^***p < 0.01,^**p < 0.05,^*p < 0.1.

同描述性分析的发现基本一致，以全模型(模型4)为例，健康心理、健康行为均在5%的统计水平上显著影响老年人慢性病患病状况。回归结果显示，第一，健康心理与慢性病患病呈负相关关系，即老年人认为生活有希望者的慢性病患病率低于生活无希望者，已有研究也表明，心理状况良好的群体高血压、心脑血管疾病等慢性疾病的患病率低于心理状况不良者，因此心理健康也是慢性病重要影响因素之一。第二，健康生活方式中，首先，与从不进行相关活动为参照，既往锻炼、吸烟、饮酒状况与慢性病患病情况呈正相关关系，而当前锻炼、吸烟、饮酒状况不显著，说明健康行为有一定的滞后影响，不会在当期产生显著效果，“健康的生命周期理论”也提出早期健康行为的累积作用对疾病的发生有不可忽视的消极影响。其中既往锻炼相较于从不锻炼慢性病发病率更高，产生该现象原因可能为既往锻炼时间过长、不适当产生对身体的二次伤害，使得慢性病率较高。其次睡眠质量与慢性病呈负相关关系，睡眠质量越高者，慢性疾病的患病率越低。由此，假设1得以验证。

在控制变量中，以全模型(模型4)为例，从个人特征变量层面来看，可以发现随着年龄的增加，老年人慢性病患病率显著提高；老年人性别对于慢性病并不显著，与总人口研究状况 [ 18 ] 一致；BMI值与慢性病患病情况成显著正相关，BMI值越高，慢性病患病率越高；教育水平高、体制内职业与慢性病患病呈显著正相关，在调研人群生活历史背景下，可能教育水平高、体制内工种更容易经历久坐不动、熬夜、饮食不规律不健康，因此更易患慢性疾病 [ 19 ] 。体检状况与慢性病患病情况呈正相关的关系，即有年体检状况者比无年体检状况者更易患有慢性病，其原因为早期年体检可以及时发现各种疾病，而在老年时期慢性病者更重视年体检情况，因此老年年体检群体慢性病数量较高。从社会环境特征层面来看，户口类别为城镇、民族为汉族人群慢性病患病率低于非城镇、其他民族人群，可能原因有彼时非城镇健康宣传不足、生活条件相对较差；非汉族饮食、习俗与汉族不同，产生健康差异。由此，假设2的已验证。

由于老年人的生活方式不是随机发生的，而是有“选择性”的过程而形成的，因此在Logistic回归中可能受到样本选择偏误影响。为了检验上述结果的稳健性，本研究选择了最常见的最近邻匹配、半径匹配和核匹配三种方法来处理内生性问题。通过这些匹配方法，我们可以进一步评估健康生活方式对慢性疾病的影响，并验证研究结果的稳健性。

在表4中，最近邻匹配方式、半径匹配与和核匹配方式检验老年人健康生活方式对慢性疾病患病影响的T值均大于1.64，表明三种匹配方式均在10%的水平上具有显著性，说明了前文的分析具有稳健性。

表4. 稳健回归结果

注：最近邻匹配利用的是1对1匹配，半径匹配的半径值为0.05，核匹配采用的是默认值；^***表示p < 0.01，^**表示p < 0.05，^*表示p < 0.1。