全屏显示专题章节

期刊：《智能穿戴设备与老年健康 ——来自智能手环的证据》

（1.中国社会科学院大学经济学院，北京 102488；2.中国人民大学社会与人口学院，北京 100872；3.中南财经政法大学文澜学院，湖北武汉 430073；4.中国社会科学院经济研究所，北京 100836）

【摘要】老年慢性病是对我国人口健康的重大挑战。传统健康评估体系主要依赖定期机构化检查，操作不便且无法实现持续监测。智能穿戴设备作为一种新兴的健康科技产品，可以提供更为便捷高效的健康监测服务。但是这类设备对健康水平的影响还缺乏充分的实证研究。本文利用全国代表性的大样本老年微观调查数据，通过双向固定效应模型首次评估智能手环对我国老年人健康的影响。结果显示：使用智能手环的老年人在自评健康、抑郁风险、社会适应能力和生活满意度等多个关键健康指标上均有显著改善，采用工具变量法和考察客观健康指标等稳健性检验均证实了因果关系的可靠性。机制分析表明智能手环会通过日常生活风险防范、健康监测筛查慢病、激发积极健康行为和加强社会支持与规范等途径发挥作用。异质性分析发现农村老年人和教育程度较低者可获得更大程度的健康效益，表明智能穿戴设备具有促进健康均等化的潜力。卫生费用分析表明智能手环可通过提高早期诊疗投入产生关键健康收益，并随时间推移遏制医疗费用增长和减轻护理依赖。智能手环展现出即时和持久的医疗经济效益。本文还发现智能手环的健康应用与国家医养结合政策之间存在正向协同效应，为政策提供了微观层面验证支持。本研究为智能手环等新兴智能穿戴设备在提升我国老年人健康水平的效果及机制提供了可靠的实证支撑，为推动智慧养老提供了科学依据。

一、引言

随着人口老龄化和生活方式变迁，我国疾病谱发生了深刻变化，老年慢性病已成为人口健康的主要挑战。《全国第六次卫生服务统计调查专题报告》数据显示我国65 岁及以上老年人慢性病发病率高达62.3%，心脑血管疾病、糖尿病和癌症等重大慢性病占疾病经济负担的90%以上。《中国居民营养与慢性病状况报告》显示2019 年我国居民因慢性病导致的死亡人数占总死亡人数的88.5%，慢性病导致的过早死亡率达16.5%。这些数据表明当前我国医疗健康服务的需求压力实际上更多来自老年人群的慢病防控和康复管理。因此，在医疗资源有限条件下，如何有效预防和控制老年人慢性病及提高老年健康水平成为一个亟待解决的社会问题。

为应对这一挑战，我国政府提出“健康中国”战略，强调以疾病预防为主的理念。在老年健康领域，这意味着要及早发现健康风险并进行早期干预，这是实现“老有所养”的关键所在。而传统的老年健康评估体系主要依赖体检等定期机构化检查（如实验室检查和影像学检查等），需在医疗机构进行，操作不便，服务对象有限且费用昂贵，更无法实现连续实时监测。因此，需要开发便捷的老年健康监测工具，使老年人能够自主管理健康，避免“小病拖成大病”，从而降低医疗成本和负担。

科技创新为健康监测提供了新的可能性。智能穿戴设备作为一种新兴的健康科技产品，能够提供更便捷、低成本的健康监测服务，帮助用户特别是老年人及时发现和应对健康风险，引导健康行为和生活方式的改善，从而提高健康水平和生活质量。智能穿戴设备是指可长期佩戴在身体表面的智能设备，通过集成传感器、连接功能和数据分析算法，能够实时监测和分析用户的健康状况和生活方式。自20世纪70年代出现以来，智能穿戴设备经历了多次技术革新和市场变化，已成为全球消费电子产品的重要组成部分，目前的种类主要包括智能手表、智能手环、智能眼镜、智能鞋等。国际数据公司（International Data Corporation，IDC）预测2020-2025年全球智能穿戴设备出货量将从4.5亿台增至近8亿台，显示出高速增长的趋势。

我国高度重视智能穿戴设备的发展及其在健康领域的应用。《“健康中国2030”规划纲要》提出要发展基于互联网的健康服务，培育一批有特色的健康管理服务产业，探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品和健康医疗移动应用服务等发展。这符合世界卫生组织提出的慢性病自我管理和亚健康状态监测模式，也是当前健康产业发展的重要方向。在我国经济快速发展和互联网、物联网技术进步的推动下，国产智能穿戴设备市场在政策支持下保持良好发展势头，智能手表和智能手环等核心产品性能和准确度不断提升，利用智能穿戴设备进行家庭层面健康监测已成为现实。IDC《中国可穿戴设备市场季度跟踪报告》显示2022 年我国成人智能手表市场销量达1 718 万台，智能手环市场销量1 276 万台。按照工信部规划，2025 年我国智能穿戴设备的自主研发和生产能力将达到世界先进水平。这为我国大规模应用智能穿戴设备进行老年健康监测和干预奠定了坚实基础。

智能穿戴设备在健康管理领域的应用前景已引起学术界和业界的广泛关注。现有研究从不同视角探讨了智能穿戴设备对老年人健康的影响。Piwek等从功能视角系统梳理了智能穿戴设备的日常健康监测功能，如计步、心率和睡眠监测，指出这些功能可为老年人提供便捷和实时的健康自我管理手段。［1］Mercer等从心理角度发现智能穿戴设备不仅能提供健康数据反馈，还能通过提醒功能激发老年人的健康意识，促使他们进行规律运动，改善生活质量。［2］Kononova 等从目标群体视角探讨了智能穿戴设备的活动跟踪功能对原本不运动的老年人的鼓励效果。［3］Swartz 等从干预效果角度评估了这种活动跟踪干预对老年人每周坚持运动的影响，发现实现步数目标和获得虚拟支持是提高坚持程度的关键因素。［4］Lao等对中国澳门75名老年人进行随机对照试验，证实使用智能运动手环并结合多样化运动训练可以有效增强老年人的运动积极性和健康关注程度。［5］杨鑫鑫等对近10年来我国智能穿戴设备在健康管理领域的研究现状进行了梳理和总结，发现该领域的研究热点主要集中在老年人健康监测和慢性疾病（如糖尿病）管理，研究前沿主要体现在对心率、血压和血糖等生理指标异常状态的预警预测，研究趋势主要表现在对健康监测、风险评估、干预措施和完整健康管理系统的构建。［6］

然而，这些研究主要是从公共卫生角度进行定性论述或基于有限规模的实验和问卷调查得出结论，很少对智能穿戴设备使用效果进行客观评估和量化测度，更缺乏利用大样本量的微观数据开展智能穿戴设备健康效益的严谨因果关系研究。此外，现有研究尚未充分探讨智能穿戴设备对老年健康的具体影响机制，例如是否能通过提升健康意识、增强自我管理能力或促进社交互动等途径改善老年健康，亟待进一步的实证检验和理论阐释。鉴于老龄化日益严峻，深入评估智能穿戴设备的健康效果，为科技应用于老龄化提供切实可行的决策支持已经成为当务之急。

本文基于具有全国代表性的中国老年社会追踪调查数据，首次实证检验了智能手环对我国老年人健康的影响。为缓解内生性问题，本文进行了一系列稳健性检验，包括使用工具变量法、引入客观健康指标、控制个体固定效应和结合倾向得分匹配法。此外，本文还深入考察了智能手环作用的机制，从风险防范、健康筛查、健康行为以及社会互动四个方面进行分析。最后，文章还开展了异质性分析、卫生费用影响评估以及与医养结合政策的协同效应考察。本文的研究不仅有助于评估智能穿戴设备在应对老龄化方面的潜力，为这类新兴科技在健康领域的应用提供决策参考，也可为未来开展大数据驱动的老龄科学研究提供分析框架参考。

二、理论分析

智能穿戴设备是一种新兴的信息技术产品，其主要特征包括便携性、可穿戴性、持久性、简易操作性和交互性（见表1）。与传统信息技术产品相比，这些特征赋予了智能穿戴设备独特的市场竞争力和社会经济价值。其中，交互性是智能穿戴设备最具创新性和应用潜力的特征之一。智能穿戴设备能够实现信息采集、信息处理和反馈交互三大功能，在医疗健康领域展现出广阔的应用前景。本文根据医疗流程的顺序和医学专业要求，将智能穿戴设备在医疗健康领域的应用场景主要分为以下几类（见图1）。

在疾病发生前阶段，智能穿戴设备旨在预防疾病，提升用户健康水平和生活质量。主要应用如下：1）风险防范。智能穿戴设备通过检测用户运动姿态、平衡能力、步态等，预测和规避跌倒等意外事故，并在事故发生时向紧急联系人发送求助信息。如智能手环可实时监测用户是否跌倒，并自动拨打紧急电话。2）健康监测。智能穿戴设备实时或持续监测用户关键生理参数，如心率、血压、血氧等，并与正常值或历史数据对比，分析用户健康状态，提供建议或给予提醒。3）慢病筛查。智能穿戴设备通过长期收集和分析用户生理数据，为用户提供系统、全面的慢性病筛查，并给出生活方式或用药指导。4）健康指导。智能穿戴设备基于用户特征和偏好，提供定制化健康指导，如智能手环可根据用户运动目标和习惯，提供个性化运动计划和反馈。

在疾病发生阶段，智能穿戴设备旨在及时发现和诊断疾病，为用户提供便捷高效的诊疗服务。主要应用如下：1）早期干预。智能穿戴设备通过监测人体异常变化，及时发现疾病早期征兆，提供诊断与治疗建议。如智能手环可通过心电图检测心律失常，提醒用户及时就医。2）明确诊断。智能穿戴设备通过数据共享和远程沟通，提供便捷高效的诊断服务。如远程心电监护可将用户心电数据实时传输给医生，医生可随时掌握用户心脏状态，提供指导。3）持续监测。智能穿戴设备通过长期收集和分析用户生理数据，为用户提供全面深入的健康管理并及时调整治疗方案。4）辅助诊疗。智能穿戴设备通过数据交互和视频通话，提供灵活便捷的远程诊疗服务。如智能外骨骼可为用户提供运动支撑，进行康复训练，并接收远程监控指导。

在疾病发生后阶段，智能穿戴设备旨在为用户提供个性化有效的治疗方案，并评估治疗效果和进行康复管理。主要应用如下：1）个性化治疗。智能穿戴设备根据用户个人特征和偏好，提供符合需求和期望的治疗方案。如智能药物输送可根据用户生理数据和药效自动调节剂量和时间。2）疗效评估。智能穿戴设备定量或定性地评估治疗过程和结果，为用户提供客观科学的治疗反馈。3）康复管理。智能穿戴设备通过数据传输和视频通话，提供灵活便捷的远程康复服务，并监测分析用户步态、姿态、平衡等，为用户提供专业个性化的康复训练，并给出反馈。如智能步态分析可追踪分析用户步态，评估运动功能和康复效果，并提供建议。

智能手环是智能穿戴设备中一种广受欢迎的消费级健康产品，其对老年人健康的潜在影响值得关注。本文从功能性、心理性和行为性三个角度，从理论上探讨了智能手环对老年人健康的潜在影响机制，为实证检验提供依据。

首先，从功能性角度看，智能手环的核心功能是提供持续、实时、便捷的健康监测。通过集成各类传感器，智能手环能够全天候监测老年人的关键生命体征，如心率、血压、血氧、体温等，在异常情况下发出警报，帮助老年人及时发现健康风险并采取干预措施。此外，智能手环还能检测老年人的日常活动参数，如步数、运动时间、睡眠质量等，并提供科学的生活方式指导，有利于慢性病防控和健康促进。因此，智能手环的功能性设计可直接提升老年人的健康管理水平和效率。

其次，从心理性角度分析，智能手环能够激发老年人的健康意识和主观健康感。一方面，持续接收监测反馈数据会促使老年人更关注自己的健康状态，增强自我保健的意识。另一方面，完成设备设定的运动、睡眠目标以及与他人进行活动数据的社交比较，能给老年人带来积极的心理暗示和情绪激励，增强老年人的健康信心和满意度，有助于老年人自发遵循更健康的生活方式。

最后，从行为性角度看，智能手环能够促进老年人的健康行为改变。通过持续的监测反馈，智能手环会启发老年人调整不良生活习惯，形成规律的运动、合理的饮食、充足的睡眠等良好行为模式。同时，在争取设备的虚拟奖励或完成社交活动目标的过程中，老年人也会主动增加健康活动。这些行为改变的巩固直接促进老年人健康水平提高。

综上所述，理论上智能手环可能会通过提供持续健康监测，激发健康意识，促进健康行为改变等途径使老年人形成良性健康管理循环，从而提高健康水平。本文将通过实证研究检验这些效应是否存在，并为相关结论提供经验支持。

三、数据与模型设定

（一）样本数据

本文采用的微观数据来源于“中国老年社会追踪调查”（China Longitudinal Aging Social Survey，CLASS）。CLASS 由中国人民大学人口与发展研究中心和老年学研究所共同发起，自2014 年起每两年进行一次全面的追踪调查。该项目采用精心设计的分层多阶段概率抽样方法，覆盖30 个省、400多个村级单位和1.1 万多名60 岁以上的老年人。这一广泛的抽样范围确保了数据具有良好的全国代表性，为分析中国老年健康问题提供了可靠的微观基础数据。自2018 年起调查问卷首次纳入了老年人是否拥有智能设备的相关情况。因此，本文选取2018年和2020年两期CLASS数据。此外，本文还使用《中国城市统计年鉴》中的城市宏观经济数据以及通过查询百度指数获得的各地区对“智能手环”的搜索热度数据。

（二）变量选取与描述统计

相较于传统研究常常只依赖单一健康指标，本文采用了多维健康测度体系，基准回归主要考察以下四个方面：第一，自报健康状况（Self-Reported Health，SRH）。SRH是一种综合性健康指标，它全面反映老年人的身心健康状况、对健康的满意度以及慢性病主观感受，研究证实其可以有效预测老年人的死亡风险。［7-8］本文依据老年人对自身健康的评价，设定健康状况不佳的虚拟变量（1=一般/比较不健康/很不健康，0=比较健康/很健康①很健康、比较健康、一般、比较不健康以及很不健康的比例分别为7.64%、37.53%、38.05%、14.22%和2.56%。）。第二，抑郁风险。抑郁严重影响老年人的生活质量、身体机能及死亡率，也给国家带来沉重的医疗负担。据估计，中国20%以上老年人面临较高的抑郁风险。［9］本文采用抑郁自评量表（Center for Epidemiological Studies Depression，CES-D）的得分测量抑郁风险。量表包含9 个问题，如“过去一周您觉得心情很好吗”“过去一周您觉得孤单吗”等，回答包括没有、有时及经常。根据问题性质采用正反向计分法，满分27 分，分数越高表示老年人抑郁风险越大。第三，社会适应。根据世界卫生组织（WHO）的定义，健康并不仅限于生理健康的层面，实际上是一个综合性的概念，涵盖了心理稳定性、社会适应能力以及伦理健全性。现有研究较少关注老年人的社会适应，但学者指出我国老年人广泛存在社会隔离问题，有必要将其主观社会适应能力纳入研究。［10］老年人的社会适应能力涵盖基本生活、人际关系、精神文化和个人发展四个方面，这些都在CLASS 问卷的8个问题中得以反映，例如“社会变化太快，我很难适应这种变化”“我常常想再为社会做点什么事”等。其评分方法与对抑郁风险的处理相似，积极和消极问题分别正反向计分，满分40分，分值越高表示社会适应能力越强。第四，生活满意度。生活满意度是一种主观的幸福感指标，反映了老年人对目前生活的评价和期待。本文根据老年人对目前生活的满意度评价，将其转换为是否对生活满意的虚拟变量（1=很满意/比较满意，0=一般/比较不满意/很不满意①很满意、比较满意、一般、比较不满意以及很不满意的比例分别为19.51%、46.59%、25.84%、6.65%和1.41%。）。本文还详细地考虑了其他健康指标，如认知能力、身体质量指数、自理能力、住院情况、慢性病患病和卫生费用等，这些将在后续部分具体介绍。

本文主要关注智能手环作为典型穿戴设备对老年健康的影响。CLASS 具体询问了受访老年人是否拥有智能手环，本文据此构建了智能手环虚拟变量，1 表示拥有智能手环，0 表示没有。此变量将作为后续回归分析的主要解释变量。另外，本文还从百度指数获得各地区对“智能手环”的搜索热度数据，以此作为工具变量。该变量反映了各地区对新兴智能穿戴设备的接受程度和兴趣，有助于检验智能手环影响的稳健性，避免可能存在的内生性问题。

本文参考Cinelli等在因果推断中关于控制变量选择的指导准则，［11］综合考虑了以下人口统计学和社会经济特征变量：第一，个体层面变量包括老年人性别（男性=1，女性=0）、年龄、婚姻状况（已婚有配偶=1，未婚、分居、离异、丧偶=0）、居住地（城市=1，农村=0）、教育程度（以小学以下学历为基准组，设定小学、初中、高中及以上学历的虚拟变量）、家庭人均收入对数值、养老金（享有城镇职工或城乡居民基本养老金=1，其他=0）以及与其共同居住的家庭成员数量；第二，城市层面变量包括城市经济发展水平（以地区人均生产总值的对数值表示）和城市医疗资源水平（基于地区人均医院卫生院数、床位数和医生数，由主成分分析法得出的标准化指标）。城市层面变量均取滞后一期。

表2报告了主要变量的描述性统计。

（三）计量模型设定

本文构建双向固定效应模型考察智能手环对老年健康的影响，基准回归方程如下：

i表示个体，c表示城市，t表示年份，p表示省份。Healthict代表一系列老年健康变量，如自报健康状况、抑郁风险、社会适应以及生活满意度。为确保稳健性，本文还考虑了认知功能、住院情况等客观健康指标以及慢性病患病情况和卫生费用等；HSBict（Having a Smart Bracelet）是老年人是否拥有智能手环的虚拟变量，其系数β1是本文的核心关注点，反映智能手环对老年健康的影响；Zit为个体层面控制变量；Zct-1为滞后一期城市控制变量；μc 和νt 代表城市和年份固定效应；γp × νt 表示省份与年份的交互固定效应②由于同一省份在不同年份可能受到不同的地方政策、经济形势、医疗环境等因素的影响，本文引入省份和年份的交叉固定效应，以控制这类重要的非观测异质性。相比之下，省份内部城市层面的政策和制度较为一致和稳定，年份之间的差异也相对较小。；εict是随机误差项，考虑同一城市内误差项相关性，标准误在城市层面进行聚类。

四、实证分析

（一）基准回归结果

表3 报告了模型（1）的基准回归结果。第1 列结果显示拥有智能手环使老年人自报健康状况不佳的概率显著下降18.5个百分点。第2列和第3列结果表明拥有智能手环显著降低了老年人的抑郁风险，提高了他们的社会适应能力。第4列结果证实拥有智能手环使老年人对生活感到满意的概率显著增加18.2个百分点。总体而言，基准回归结果初步表明拥有智能手环显著提高了老年人健康水平和生活质量，这为智能手环等穿戴设备在老年健康监测和干预方面的效果提供了直接证据。

注：括号内数值是聚类在城市层面的稳健标准误；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著。下表同。

（二）稳健性检验

基准回归可能受到以下内生性问题的干扰：第一，反向因果。健康状况较差的老年人可能更倾向于购买和使用智能手环，导致被观察到的效应小于真实效应，但不会引起估计方向的偏误。第二，遗漏变量。尽管本文已经控制了城市与年份的双向固定效应以及省份与年份交互固定效应，在宏观层面上有效削弱了非观测异质性的影响，但仍有可能存在微观层面的混杂变量（如健康意识等），这些变量可能与手环使用需求和健康效应相关。第三，测量误差。本文使用的自报健康状况和基于量表的抑郁及社会适应能力指标可能受到主观因素的影响，造成测量误差。第四，选择偏误。拥有智能手环的老年人群可能非随机性地产生，若只有经济条件较好或有特殊需求动机的老年人选择使用智能手环，那么本文的结果可能不具有外部效度，即不能推广到其他老年人群体。因此，本文利用智能手环的百度搜索指数作为工具变量综合缓解上述内生性问题，通过考察认知功能、住院情况等客观健康指标降低测量误差的影响，实施个体层面固定效应以更全面控制遗漏变量和个体异质性，运用倾向得分匹配方法预处理样本以校正样本选择偏误，增强结果的稳健性和推断效度。

1.使用工具变量

本文使用区县层面老年人拥有智能手环的平均水平和地级市层面对“智能手环”的百度搜索指数作为工具变量，利用区域差异识别智能手环对老年健康的因果效应。区县平均拥有率反映本地区普及程度和接受度，百度搜索指数代表该地区对智能手环的兴趣度。这两个变量与老年人的手环购买和使用决策显著相关。同时，这两个工具变量仅通过影响老年人购买手环可能性间接影响健康，满足了外生性条件。工具变量法可以有效解决反向因果和选择偏误问题，提高结果的内在效度。

表4 报告了工具变量法回归结果。工具变量通过了弱工具变量检验和过度识别检验。结果表明在缓解内生性问题后，拥有智能手环使老年人自报健康不佳的概率降低9.6个百分点，同时显著降低抑郁风险并提高社会适应能力，使对生活满意的概率上升13.8 个百分点。这与基准回归方向一致，支持了智能手环改善老年健康的因果关系。工具变量法增强了效应估计的内在效度，表明本文的核心发现是可靠的。

2.考察客观健康指标

为减少自报健康度量的主观偏差，本文引入客观健康指标进行重新估计。相关变量说明如下：第一，认知能力。通过常识性问题识别、基础逻辑推理和记忆能力的测试进行量化，评分范围从0至16，分值越高认知能力越强。第二，身体质量指数（Body Mass Index，BMI）。BMI 是反映体重与健康程度的国际标准①计算公式为：BMI=体重÷身高2（体重单位：千克；身高单位：米）。，正常范围为18.5至24，低于18.5为消瘦，高于24为超重。本文定义消瘦和超重为BMI异常（是=1，否=0）。第三，日常生活活动能力（Activity of Daily Living，ADL）。ADL评估老年人基本日常自理能力，涉及进食、穿着、卧起、如厕、室内行走、沐浴等6项基础活动，需要人协助赋值1分，自理赋值0 分，ADL 评分范围为0 至6，分值越高自理能力越差。第四，工具性日常生活活动能力（Instrumental Activities of Daily Living，IADL）。IADL 评估老年人社会属性活动能力，包括获取社会支持和实现社交活动的能力，涉及打电话、梳理、上下楼梯、外出行走、乘坐公共交通、购物、财务管理、搬重物、烹饪、家务等10 项活动是否需要协助，赋值规则同ADL。IADL 得分范围为0 至10，分值越高生活能力越差。第五，住院。老年人近两年内有住院经历=1，无=0。

表5的前5列报告了客观健康指标的回归结果。结果显示拥有智能手环显著提高了老年人的认知能力，降低了BMI 异常概率，并使老年人住院概率降低了2 个百分点。认知能力和BMI 异常是重要的健康预测指标，住院情况也直接反映健康需求。这表明智能手环在提升认知功能、控制体重和减少住院方面具有积极效果，与自报结果一致。尽管ADL 和IADL 的系数为负，但统计上不显著，这可能意味着改善老年人自理能力需要更为持久和全面的干预策略。总体而言，引入客观健康指标不仅增强了结果稳健性，还从多维度验证了智能手环可以促进老年健康，为推广其应用提供了更可靠的支持。

3.使用个体固定效应

为更全面控制健康意识等遗漏变量和个体异质性，本文进一步采用个体层面的固定效应①在基准回归中，本文选择城市固定效应而非个体固定效应，主要是考虑内外效度的平衡。由于本文使用的是追踪数据，如果直接使用个体固定效应会导致大量样本的缺失，降低外部效度，因此本文基准回归采用城市固定效应，在稳健性检验中报告更严格的个体固定效应。个体固定效应主要是为了更好地控制健康意识这一潜在的混杂因素，从回归结果来看，两种估计方法的结果十分接近，说明健康意识对内部效度的影响不显著。。表5的第6 列结果显示：在控制个体固定效应后，智能手环系数仍在1%水平上显著为负，与基准回归一致。个体固定效应可以消除稳态个体差异的影响，使估计更依赖于个体内变化，从而提高了结果的稳健性。这证实了智能手环本身对老年健康的改善作用，有效排除了健康意识等个体特征的干扰。

4.结合倾向得分匹配

为减轻可观察变量导致的选择性偏误，本文采用倾向得分匹配方法预处理样本。即以是否拥有智能手环为二值处理变量，基于协变量进行逐年近邻1：1匹配，剔除无法匹配的样本后，进行固定效应回归。表5 第7 列报告了匹配样本的回归结果。在减轻选择偏误后，智能手环提升老年健康的效应仍显著。这表明本文的核心发现是稳健的，不会被可观察个体特征的系统性差异所驱动。匹配方法通过提高对照组的可比性，增强了因果关系的识别效度。

（三）考察长期影响

为检验智能手环对老年人健康的长期影响，本文引入智能手环滞后一期变量进行回归分析。表6 报告了模型（1）在滞后变量下的回归结果。从表中可以看出拥有智能手环对老年人的自报健康状况、社会适应能力和生活满意度仍有持续的正面影响。这说明智能手环的干预效应不是短暂的，能够对老年人产生持续的健康收益。尽管抑郁风险系数为负，但统计上不显著，这或许意味着抑郁风险的长期改善还需要其他因素的配合。总体而言，引入滞后变量不仅验证了结果的稳健性，还从长期角度证实了智能手环可以促进老年健康。

五、机制分析

在验证智能手环对老年健康的整体效果后，本文进一步分析了其潜在的影响机制，主要从以下四个方面进行探讨：

（一）风险防范

本文具体考察跌倒、意外事故和睡眠障碍三个代表性风险指标。这些指标直接影响了老年人的健康福祉，变量说明如下：1）跌倒。老年人报告过去一年是否发生过跌倒事件（是=1，否=0）。2）意外事故。老年人报告过去一年是否遭遇过意外事故（是=1，否=0）。3）睡眠障碍。根据老年人报告过去一周对是否存在睡眠不佳的回答，定义睡眠障碍（有时/经常=1，没有=0）。

表7 报告了风险防范的回归结果。结果显示：使用智能手环的老年人跌倒概率显著降低1.2 个百分点，意外事故概率显著降低0.7 个百分点，睡眠障碍概率显著降低2.9 个百分点。这说明智能手环能够通过实时监测和预警功能有效降低老年人的安全风险，进而避免潜在的危害事件，从而提升老年人的健康水平。因此，风险防范作为关键的作用机制，使智能手环在应用中为用户带来明确的健康收益。通过有效地降低可能威胁安全和健康的事件发生概率，这些设备为老年人提供了额外的保护。这一发现为设计应用智能穿戴设备提供了重要启示，即应重点发挥风险监测和预警功能，以充分发挥这些设备在保障老年人健康和安全方面的独特优势。

（二）慢病筛查

健康监测是智能手环的重要功能。本文利用老年人慢性病的患病情况考察智能手环的健康监测是否起到筛查和预防机制。本文选取7种代表性的、老年人患病率较高的常见慢性病作为研究对象，分别是高血压、心脏病（包括冠心病/充血性心力衰竭等）、糖尿病或血糖升高（包括糖耐量异常和空腹血糖升高）、脑血管病（包括中风）、颈/腰椎病、关节炎（包括类风湿或风湿病）以及骨质疏松，采用二元变量表示患病与否（患病=1，否=0）。

表8 报告了慢病筛查的回归结果。结果显示：在老年人使用智能手环的当期，高血压、心脏病和糖尿病的患病概率分别显著增加了12.5 个百分点、3.8 个百分点和4.7 个百分点。由于慢性病是一个长期发展的过程，这些结果不太可能是由于使用手环本身导致了慢性病的即时发生。相反，这些结果表明智能手环可以帮助诊断出老年人潜在的慢性病，使这些疾病的患病情况更早地被发现。同时，滞后一期智能手环的结果表明：从长期看，高血压和心脏病的患病概率出现显著下降，表明智能手环起到了预防作用。这些结果说明智能手环的健康筛查作用有助于及时发现老年人的健康风险，促使他们进行进一步检查和采取防治措施。如果没有智能手环的筛查，这些慢性病可能会在隐匿期无症状恶化，延误治疗时机。因此，智能手环的筛查作用可能是其对老年人产生长远健康影响的重要机制之一。它有助于提高老年人对健康监测的重视，采取积极措施进行健康管理。

（三）健康行为

智能手环与老年健康行为之间的关联也是本文关注的重点。本文选取以下指标衡量健康行为的变化：1）吸烟行为。反映老年人当前是否吸烟（是=1，否=0）。2）体育锻炼。包含锻炼频率（每月平均锻炼次数超过一次=1，否则=0）和锻炼时长（平均每次锻炼时间超过半小时=1，否则=0）。3）参加免费体检。过去一年是否使用过免费体检服务（是=1，否=0）。4）健康档案。过去一年是否使用过建立健康档案服务（是=1，否=0）。5）健康讲座。过去一年是否参加过健康讲座（是=1，否=0）。6）上网管理健康。老年人回答上网一般会用来管理健康（是=1，否=0）。

表9 报告了健康行为的回归结果。结果显示智能手环对老年人的吸烟等危险健康行为没有显著影响，但对体育锻炼等一般健康行为有显著促进作用。具体而言，老年人的锻炼频率显著提高，但单次锻炼时长没有显著变化。这一发现暗示智能手环可能更有助于引导老年人形成广泛常规的健康习惯，而非在强度上取得显著突破。此外，拥有智能手环后，老年人建立健康档案、参与健康讲座和上网管理健康的概率分别显著提高了4.8 个百分点、1.8 个百分点和3.7 个百分点，表明老年人利用了更多的健康服务。因此，激发老年人积极的健康行为改变，如增强锻炼和利用健康服务，是智能手环实现健康影响的重要机制之一，这也为设计智能穿戴设备的健康管理功能提供了应用启示。

（四）社会互动

积极老龄化强调促进老年人之间及其与社会的交流。一方面，社会互动提供丰富的社会支持；另一方面，多元社交网络对健康行为和生活方式具有积极的规范效应。［12］本文关注以下两个主要的社会互动指标：1）社会活动参与。老年人在过去一年参与读书看报或看电视、唱歌或演奏乐器、棋牌或麻将娱乐以及广场舞等四类活动的频率（每项活动从0 到4，分数越高表示参与频率越高）。2）社交联系。老年人与家人亲戚以及与朋友进行面对面或远程联系的频率（以一个月内联系人数来量化，0到5分，分数越高表示社交联系更为频繁）。

表10 报告了社会互动的回归结果。前4 列结果显示使用智能手环的老年人在各类社会活动参与方面均有显著提升。后2列结果显示智能手环并没有显著提高老年人与家人和亲友的联系频率，但增强了与朋友的社交联系。这表明智能手环可以有效促进老年人更积极地参与社会活动，拓展社交网络，获得更多社会支持。这不仅有利于改善老年人心理健康，还可促进其更广泛地社会融入。同时，智能手环增加的社交互动也与社会规范密切相关。更高的社交活动和联系频率意味着更多的社会支持和鼓励，这反过来又能成为积极健康行为和更高生活质量的激励因素。这些共同构成了智能手环在积极老龄化中实现其影响力的社会互动机制。

六、扩展分析

（一）异质性分析

本文利用一系列重要的个体和城市特征检验了智能手环对老年健康的异质性效应。这些特征包括性别、年龄、居住状态（是否独居）、城乡属性、教育水平、收入状况以及地区经济发展和医疗资源水平。本文采用较严格的交互项模型进行回归分析，结果报告如表11所示。

异质性分析结果表明性别对智能手环的健康效应没有显著影响，即男性和女性老年人从智能手环中获得的健康收益并无差异。在年龄层面，低龄老人更有可能受益于智能手环，这可能与其更高的技术适应能力和接受度有关。老年人的居住状态（独居或与人同住）则对智能手环的健康效果无明显影响。值得注意的是农村居民和教育程度相对较低的老年人从智能手环中获得的健康效益更为显著。这可能是由于这些群体普遍面临较为严重的健康管理资源短缺和信息不对称问题。因此，智能手环在弱势群体中显示出更大的健康促进潜力，有助于缩小老年人健康不平等现象。与此不同，家庭收入水平对智能手环的健康效果并无显著影响。此外，在经济欠发达和医疗资源相对贫乏的地区，智能手环的健康效果更为显著。这说明在资源受限的地区投资智能手环等健康科技会带来更高的社会福利回报。综合来看，研究结果凸显了针对弱势人群设计智能可穿戴设备和负担能力方案的重要性，以充分挖掘科技在促进健康均等化方面的作用。

（二）考察卫生费用

前文验证了智能手环可以显著提高老年人的健康水平。然而，作为一种新兴的健康科技，它是否也会引起医疗资源的过度使用，从而导致卫生费用的快速增长，这是一个值得关注的问题。为此，本文进一步分析智能手环对老年人医疗和护理支出的影响，具体采用老年家庭人均医疗支出和护理支出的对数值作为因变量重新进行回归，并考察了短期和长期效果。这可以帮助我们评估智能手环在提高健康水平的同时，是否也带来负担能力方面的隐患。如果医疗和护理费用持续显著上升，则需要谨慎评估智能手环对医疗资源的消耗效应。

表12展示了卫生费用支出的回归结果。第1列结果显示在拥有智能手环后，老年人当期医疗支出显著增加了29%。但是第2 列结果表明在滞后一期后，智能手环对医疗支出产生了显著负向影响，降低了6.3%。这可能反映了智能手环通过改善慢性病等健康问题，带来了长期卫生费用控制的效果，缓解了对医疗支出持续快速增长的潜在担忧。在第3列和第4列的护理支出方面，拥有智能手环当期使老年护理支出显著降低了43%，但长期来看没有显著影响。综合来看，卫生费用的回归证据表明智能手环可以通过初期提高诊断和治疗投入产生老年健康的关键收益，但随着时间推移，它们的预防效应有助于遏制医疗费用增长和减轻护理依赖。因此，智能手环展现出即时和持久的老年医疗经济效益。

（三）智能手环与医养结合政策的协同效应

随着我国人口老龄化不断加剧，老年人对医疗、护理和养老服务的需求正在快速增长。在传统的分散供给模式下，医疗体系与养老体系存在明显的隔离，导致老年服务供给出现碎片化。为了弥合这一服务鸿沟，医养结合作为一种创新模式被提出，其核心理念是实现医疗、护理、养老功能的有机融合，提供连续性的一站式服务，满足老年人的全方位需求。近年来，我国政府高度重视医养结合的战略发展。自2016年起确定了90个国家级医养结合试点城市，并逐步推出相关政策。

本文研究的智能手环等穿戴设备恰恰契合了医养结合的设计理念。它们可以持续监测老年人的健康状态，发挥预警和筛查作用，在疾病早期发现问题并采取干预，避免病情恶化的被动局面。同时，智能手环还可以记录运动、睡眠等数据，对老年人的生活方式进行优化调整。这与医养结合强调主动健康管理理念一致。可以说，智能手环可发挥“医养结合”的微观作用，为宏观模式的有效实施提供基础支撑。

因此，本文特别关注了智能手环在医养结合政策环境下的潜在健康协同效应。本文区分了国家医养结合试点城市和非试点城市进行分组回归，并采用交互项回归，控制医养结合试点因素也可以排除其对基准回归结果的潜在干扰，相关回归结果见表13。

分组回归发现：无论在医养结合试点地区还是非试点地区，智能手环均可显著降低老年人健康不佳的概率。交互项回归进一步证明，在医养结合试点城市中，智能手环的健康效应更为显著。这证明了在快速增加的医疗护理需求背景下，智能穿戴设备与医养结合等养老政策形成了有效的正向协同效应，共同提升了老年人的健康水平。实证结果也从微观层面支持医养结合模式的有效实施。

七、结论与政策建议

本文利用具有全国代表性的大样本微观调查数据，运用双向固定效应模型，评估了智能手环对我国老年人健康水平的影响效应。研究结果显示：与不使用智能手环的对照组相比，使用智能手环的老年人在自我健康评价、抑郁风险、社会适应能力以及生活满意度等多个维度上均有显著提升。这表明作为典型智能穿戴设备之一的智能手环在实际应用中可以发挥显著的老年健康促进效果。本文还进行了一系列稳健性检验，包括采用工具变量法处理内生性问题，考察认知能力等客观健康指标减少测量误差，使用个体和时间双向固定效应控制非观测异质性，运用匹配方法预处理样本消除选择性偏误等。各项稳健性检验均一致证实了智能手环改善老年健康的稳健因果关系。具体机制分析发现智能手环主要通过提供日常生活风险防范、开展健康监测筛查、激发积极健康行为以及加强社会支持与规范等途径发挥作用。值得注意的是相对弱势的农村老年人以及教育程度较低者可以获得更大程度的健康效益，表明智能穿戴设备在促进健康均等化方面具有重要潜力。本文进一步考察卫生费用，发现智能手环通过初期提高诊断和治疗投入产生老年健康的关键收益，同时随着时间推移，它们的预防效应有助于遏制医疗费用增长和减轻护理依赖。此外，本文还发现智能手环的应用与当前我国大力推进的医养结合战略之间存在显著的正向协同效应。这为医养一体化提供了微观层面的验证支撑。总之，本文系统评估了智能手环等新兴可穿戴设备可以有效提高我国老年人的健康水平，特别是对相对弱势群体具有更大的改善效果，并与医养结合等相关战略形成积极互动，为推动智慧养老提供了重要科学依据。

基于研究结果，本文从以下几个方面提出政策建议：将智能手环等可穿戴设备的研发应用纳入国家层面的健康扶贫和健康促进相关战略，形成政策支持；在经济欠发达和偏远地区对购买智能手环等设备进行适度补贴，让弱势群体也能受益于新兴健康科技；完善智能手环等产品的质量标准和用户权益保护规定，并加强公众健康知识普及，提高对新设备的认知度；鼓励和支持医疗卫生机构开展基于智能手环等设备的远程健康管理和连续性医疗服务，实现宏观和微观层面的有效衔接；在推进基层医养结合的实践中，积极推广智能手环等新设备的应用，发挥其在微观层面实现医疗、护理、康复一体化服务的效用；继续关注智能手环等新兴可穿戴设备在我国应对人口老龄化方面的进展与潜力。

［1］Piwek L，Ellis D A，Andrews S，et al.The Rise of Consumer Health Wearables：Promises and Barriers［J］.PLoS Medicine，2016，13（2）：e1001953.

［2］Mercer K，Giangregorio L，Schneider E，et al.Acceptance of Commercially Available Wearable Activity Trackers among Adults Aged over 50 and with Chronic Illness：A Mixed-methods Evaluation［J］.JMIR mHealth and uHealth，2016，4（1）：e4225.

［3］Kononova A，Li L，Kamp K，et al.The Use of Wearable Activity Trackers among Older Adults：Focus Group Study of Tracker Perceptions，Motivators，and Barriers in the Maintenance Stage of Behavior Change［J］.JMIR mHealth and uHealth，2019，7（4）：e9832.

［4］Swartz M C，Lewis Z H，Swartz M D，et al.Brief Report：Active Ingredients for Adherence to a Tracker-based Physical Activity Intervention in Older Adults［J］.Journal of Applied Gerontology，2019，38（7）：1023-1034.

［5］Lao C K，Wang B L，Wang R S，et al.The Combined Effects of Sports Smart Bracelet and Multi-component Exercise Program on Exercise Motivation among the Elderly in Macau［J］.Medicina，2021，57（1）：34.

［6］杨鑫鑫，郭清，王晓迪，等.近十年我国可穿戴设备在健康管理领域的研究现状及发展趋势［J］.中国全科医学，2023（12）：1513-1519.

［7］Mossey J M，Shapiro E.Self-rated Health：A Predictor of Mortality among the Elderly［J］.American Journal of Public Health，1982，72（8）：800-808.

［8］Ferraro K F，Farmer M M.Utility of Health Data from Social Surveys：Is There a Gold Standard for Measuring Morbidity?［J］.American Dociological Review，1999，64（2）：303-315.

［9］Chen X，Giles J，Yao Y，et al.The Path to Healthy Ageing in China：A Peking University-Lancet Commission［J］.The Lancet，2022，400（10367）：1967-2006.

［10］倪晨旭，王震.互联网使用对老年人社会隔离的影响［J］.人口学刊，2022（3）：59-72.

［11］Cinelli C，Forney A，Pearl J.A Crash Course in Good and Bad Controls［DB/OL］.

［12］Zhang J，Centola D.Social Networks and Health：New Developments in Diffusion，Online and Offline［J］.Annual Review of Sociology，2019，45：91-109.

NI Chenxu1，TANG Jia2，SHAO Baokui3，WANG Zhen4
（1.School of Economics，University of Chinese Academy of Social Sciences，Beijing，102488，China；2.School of Sociology and Population Studies，Renmin University of China，Beijing，100872，China；3.Wenlan School of Business，Zhongnan University of Economics and Law，Wuhan Hubei，430073，China；4.Institute of Economics，Chinese Academy of Social Sciences，Beijing，100836，China）

Abstract：Chronic disease prevention and control is a major challenge for China's population health.Traditional health assessment systems rely mainly on periodic institutionalized examinations，which are inconvenient and cannot achieve continuous monitoring.Smart wearable devices，as a new type of health technology product，can provide more convenient and efficient health monitoring services.However，the impact of these devices on health outcomes is still lacking sufficient empirical research.This paper uses a nationally representative large-sample micro-survey data of the elderly to evaluate the impact of smart bracelets on the health of China's elderly for the first time by using a two-way fixed effects model.The results show that the elderly who use smart bracelets have significant improvements in several key health indicators，such as self-rated health，depression risk，social adaptation ability，and life satisfaction.The robustness tests using instrumental variable method and examining objective health indicators confirm the reliability of the causal relationship.The mechanism analysis shows that smart bracelets can play a role through daily life risk prevention，health monitoring and screening for chronic diseases，stimulating positive health behaviors，and strengthening social support and norms.The heterogeneity analysis finds that rural elderly and those with lower education levels can obtain greater health benefits，indicating that smart wearable devices have the potential to promote health equity.The health expenditure analysis shows that smart bracelets can generate key health benefits by increasing early diagnosis and treatment inputs，and curb medical expenditure growth and reduce care dependence over time.Therefore，smart bracelets show immediate and lasting medical economic benefits.In addition，this paper also finds that there is a positive synergistic effect between the health application of smart bracelets and the national medical care integration policy，providing support for the policy at the micro level.This study provides reliable empirical support for the effect and mechanism of smart bracelets and other emerging smart wearable devices on improving the health level of China's elderly，and provides scientific basis for promoting smart aging.

Key Words：Smart Wearable，Elderly Health，Smart Bracelet，Smart Elderly Care

【基金项目】国家社会科学基金重大项目：现代化经济体系的系统结构、测度指标与建设政策研究（20ZDA043）；国家社会科学基金重点项目：积极应对人口老龄化视域下低龄老年人就业问题研究（21ARK004）

【作者简介】倪晨旭（1998-），男，山东济南人，中国社会科学院大学经济学院博士研究生；汤佳（2000-），女，安徽蚌埠人，中国人民大学社会与人口学院博士研究生；邵宝魁（1999-），男，河北沧州人，中南财经政法大学文澜学院硕士研究生;王震（1977-），男，山东潍坊人，中国社会科学院经济研究所研究员。