摘要
中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库作为我国重要的老龄化与健康研究数据资源，为学者提供了丰富的人口老龄化、健康经济学及社会保障政策研究数据支撑。本文基于文献综述与自然科学基金项目分析，系统梳理CHARLS数据库的研究现状、方法应用与未来方向，旨在为相关领域研究者提供参考。
一、CHARLS数据库概述
中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）是由北京大学国家发展研究院主持的全国性大型社会调查项目，旨在收集中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据[1]。该数据库涵盖健康状况、医疗服务利用、养老保险、就业退休、家庭结构等多维度信息，其数据质量与国际同类调查（如HRS、SHARE）相当，已成为研究中国老龄化问题的重要数据源。
二、主要研究领域与应用
CHARLS数据库在多个学科领域得到广泛应用，主要包括：
- 健康经济学研究：医疗费用、健康不平等、医疗保险效果评估
- 社会保障政策分析：养老金制度、长期护理保险、退休行为研究
- 老年心理健康：抑郁症状、社会支持、认知功能衰退
- 代际关系与家庭经济：子女赡养、财富转移、居住安排
三、研究方法与技术进展
CHARLS数据挖掘方法呈现多元化趋势：
- 传统计量经济学方法：固定效应模型、工具变量法、双重差分等因果推断方法广泛应用
- 机器学习技术应用：随机森林、支持向量机等算法开始用于健康风险预测
- 纵向数据分析：增长曲线模型、生存分析等处理面板数据的方法日益成熟
- 多水平建模：兼顾个体与社区层次的嵌套数据结构分析
四、研究挑战与未来方向
尽管CHARLS数据库挖掘取得显著进展，仍面临一些挑战：
- 数据缺失与 attrition问题
- 测量误差与回忆偏倚
- 因果推断的内生性问题
未来研究方向包括：
- 开发更有效的缺失数据处理方法
- 结合多源数据（如医疗记录、地理信息）进行融合分析
- 加强国际比较研究
- 深化政策干预效果评估
参考文献
- 赵耀辉, 雷晓燕, 许文健. 中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的设计与实践. 中国卫生政策研究, 2013
- Smith, J.P., et al. Cognitive function and aging in China. Journal of the Economics of Ageing, 2019
- 刘宏, 张俊森. 中国老年人健康不平等及其影响因素研究. 经济学(季刊), 2020
- Zhao, Y., et al. Longitudinal study of aging in China: Policy implications and research opportunities. The Journal of Economic Perspectives, 2021
- 陈欣欣, 王天宇. 医疗保险与老年人医疗服务利用. 管理世界, 2018