互联网使用对老年人身心健康的影响机制研究※<br/>——基于CGSS(2013)数据的实证分析

互联网使用对老年人身心健康的影响机制研究※
——基于CGSS(2013)数据的实证分析

2018-05-04汪连杰

现代经济探讨 2018年4期

汪连杰

一、研究背景

21世纪以来，伴随着“银发浪潮”的冲击，中国已加速步入人口老龄化社会。据统计数据显示，截至到2016年，我国60岁以上老年人口达到2.31亿，占总人口比重的16.7%(中国统计局，2017)。预测到2050年，我国60岁以上老年人口占总人口比重将达到34.9%，届时中国将步入深度老龄化阶段(田北海和王彩云，2014)。在此背景下，受到老年群体特征的影响，老年群体的医疗护理需求将越来越大，老年人医疗服务支出占总医疗服务支付的比例将不断提高。据国家卫计委统计数据显示，我国60岁以上老年人慢性病患病率是全部人口患病率的3.2倍，老年人伤残率是全部人口伤残率的3.6倍，老年人消耗的卫生资源是全部人口平均消耗卫生资源的1.9倍(刘昌平和汪连杰，2017)。也就是说，随着年龄的增加，受到身体机能逐渐下降的影响，老年人极易遭受健康风险。受到长期城乡“二元”结构的影响，在2亿多的老年人口中，有超过50%的老年人生活在经济发展较为落后的农村地区，受到经济发展水平低、医疗服务设施落后和社会保障制度不健全等一系列因素的影响，农村老年人健康问题尤为严重，老年人“因病致贫”和“因病返贫”现象频发。因此，随着研究的深入，我国老年人的健康问题应该受到社会各界的广泛关注。

除此之外，随着经济社会的发展，中国互联网产业发展迅速，逐渐成为新常态下经济发展的新引擎。在此背景下，2015年的政府工作报告中，李克强总理首次提出了“互联网+”行动指南，同年7月，国务院颁发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确指出“互联网+”产业发展的11个重点行动计划。除此之外，根据第35次中国互联网发展状况统计报告显示，截至2015年，中国互联网网民数量达到6.68亿，其中，60岁以上网民比例为2.4%，呈逐年上升趋势，老年群体逐渐成为网民数量增长的主要来源(中国互联网信息中心，2015)。老年人对互联网使用的需求不仅能够反映出具有时代特色的互联网进程的深远影响，同时对老年人的身心健康产生一定的影响。因此，在此背景下，研究互联网使用对老年人身心健康的影响具有重要的现实意义。

二、文献综述

随着互联网产业的迅猛发展，老年人使用互联网也日益普遍化，互联网逐渐成为老年人晚年生活的重要组成部分(Smith，2010)。Choi(2011)的研究表明，老年人使用互联网的年龄区间大致集中在60～70岁，学历越高，退休前从事教师、职员的老年人更愿意使用互联网。Zickuhr & Madden(2012)和Braun(2013)则从老年人使用互联网的内容方面入手进行研究。Zickuhr & Madden认为，老年人使用互联网的目的相对简单，大多数老年人通过互联网收发邮件和与他人进行有效的沟通和交流。Braun(2013)同样指出，调查显示，老年人通过互联网保持与子女、亲戚和朋友之间的密切联系。除此之外，关于互联网与老年人健康之间的关系也得到了学者的广泛关注。有学者认为，老年人通过互联网掌握与健康相关的知识能够显著提升他们的健康水平(Vaughan & Northridge,2011)。例如：患有高血压和心脏病的老年群体通过互联网搜索和掌握相关预防和保健知识能够有效降低发病率(Meischke,2005)。除此之外，有学者指出，老年人使用互联网不仅对其生理因素产生影响，与其心理因素同样密切相关。众所周知，受到身体机能下降等因素的影响，老年人的社交圈逐渐收缩，将显著增加老年人的孤独感。有学者研究表明，老年人使用互联网能够显著增加他们的孤独感水平(Miller & Iris,2002)。还有学者认为，老年人通过互联网满足他们的各种需求，进而有效提升他们的主观幸福感(Xie,2008)。

受到多种因素的影响，国内学者关于互联网使用效应的研究相对滞后，鲜有学者关注到互联网使用与老年人健康之间的关系问题。王文彬和吴海琳(2014)认为，我国居民对于互联网的使用存在着显著的群体间差异，互联网使用在一定程度上降低了社会公平认同意识和加剧了社会冲突认同意识。苏振华和黄外斌(2015)研究了民众使用互联网对政治信任的影响，即互联网使用降低了民众的政治信任感。黄丽娜(2016)则认为，青年群体是互联网的主要使用人群，青年使用互联网能够显著提升其阶层认同。毛宇飞和曾湘泉(2017)则利用Probit模型检验了互联网使用对女性就业的影响作用。除此之外，部分学者考察了互联网与老年人健康之间的关系。例如：洪建中等(2015)在分析了老年人网络使用状况的基础上考察了网络使用对老年人心理健康状况的影响。吴新慧(2017)指出，老年人互联网使用鸿沟并不存在，但高龄、收入状况较低和农村老年群体存在着互联网接入鸿沟。

通过文献梳理可以发现，国外学者关于互联网使用对老年人健康影响的研究较为系统，且形成了较为完善的研究体系。而受到经济发展水平低、互联网产业起步晚和老年人受教育水平普遍较低等一系列因素的影响，我国学者现有研究主要关注互联网使用对民众政治参与和价值观方面的研究，关于互联网与老年人健康之间关系的研究较少。基于此，本文拟利用中国综合社会调查(CGSS)的调研数据，从老年人生理健康和心理健康两个方面考察互联网使用对老年人健康的综合影响，并在此基础上分析互联网使用对老年人身心健康的影响机制，以期为提高我国老年人健康水平，促进“互联网+”行动的贯彻实施提供参考依据。

三、数据来源、变量界定与模型构建

1.数据来源

本文使用数据源于2013年中国综合社会调查项目(CGSS)，该项目以中国社会结构的演变为核心，使用统一的、持续性的全国问卷调查，来揭示社会结构的变化和社会矛盾。本文使用CGSS数据主要基于以下两点：第一，CGSS中有涉及个人互联网使用的相关变量，例如：互联网总体使用情况、是否为最主要的信息来源及在空闲时间是否使用互联网等等，并且包含了个人特征、家庭特征和社会经济情况等具体信息，这与本文的研究内容相契合。第二，该项调查采用分层四阶段概率抽样方法，以全国(含22个省、4个自治区、4个直辖市；不含西藏自治区、港澳台)的2798个区县人口为调查总体，具有较好的代表性，是目前学术界公认的具有科学研究价值的权威数据。该项目实际完成样本量为11438个，本文研究对象为60岁以上的老年群体，经过筛选、剔除缺乏相关变量的样本，得到有效样本2662个。

2.变量界定及描述性统计

本文的被解释变量为老年人的健康状况，将从两个方面进行考察：① 生理健康。生理健康是老年人健康状况的直观体现，本文选取问卷中“在过去的四周中，由于健康问题影响到您的工作或其他日常活动的频繁程度是？”作为主要变量。② 心理健康。随着老年人生活水平的提高，关注老年人的心理健康是学界的广泛共识。本文选取问卷中“在过去的四周中，您感到心情抑郁或沮丧的频繁程度是？”作为主要变量。两个问题的回答分别为“很不健康、比较不健康、一般、比较健康和很健康”五个类别，赋值区间分别为“1-5”。表1显示，我国老年人生理健康的均值为3.528，心理健康的均值为3.826。总体而言，我国老年人的健康状况处于中等水平。

本文的解释变量为互联网使用，将主要从三个方面进行考察。① 互联网总体使用情况。本文选取问卷中“过去一年，您对互联网的使用情况是？”作为主要考察指标。② 互联网是否为主要信息来源。选取问卷中“互联网是否是您信息的主要来源？”作为衡量的主要指标。③ 空闲时是否使用互联网。选取问卷中“您是否经常在空闲时间从事上网活动？”作为主要考察指标。除此之外，由于个人在闲暇时的活动偏好不同，从而可能导致闲暇时使用互联网对老年人健康会有不同的影响效果。基于此，根据CNNIC报告中的界定，老年人使用互联网主要满足三大需求：第一，社交需求。老年人通过使用互联网与自己的子女、亲朋保持及时密切的联系。第二，娱乐需求。老年人可以通过互联网进行收发邮件、浏览网页、听歌和观看影视等娱乐休闲活动。第三，学习需求。老年人通过互联网培养专业兴趣，学习积极健康的生活知识等等。因此，本文选取“社交活动”、“娱乐休闲”和“学习活动”三个变量代替不同闲暇时的活动偏好。表1显示，我国老年人互联网使用率仍然较低。老年人使用互联网的比例约为10%，使用互联网作为信息来源的老年人比例约为2%，闲暇时使用互联网的老年人比例约为9%。

除此之外，参考已有研究文献，本文选取老年人的年龄、性别、婚姻状况、受教育程度和政治面貌作为本文研究的控制变量。样本显示，老年人的平均年龄约为69岁；男性老年人比例为52.3%，略高于女性老年人；有配偶的老年人比例高达74.3%，显著高于没有配偶的老年群体；另外，老年人平均受教育年限为8年，党员比例仅为15.3%。

表1 变量定义与描述性统计分析

注：小数点后的数字采用四舍五入。

3.模型构建

尽管已有学者从多个维度考察了多因素对老年人健康状况的影响，但综合来看，大多采用二项Logistic模型、OLS模型或生活自理能力指数(IADL)和认知能力量表(MMSE)等进行研究(胡宏伟等，2011；潘杰等，2013；程令国等，2014)。但本文认为，二项回归模型难以全面反映各因素对老年人健康的影响深度，而生活自理能力指数和认知能力量表的适用性较窄。由于本文被解释变量——老年人的生理健康和心理健康均为取值为“1-5”的有序分类变量，故参考标准有序Logistic回归模型，构建有序Logistic基本模型如下：

(1)

式(1)中，xi表示第i个指标变量，y为实际观测值，分别赋值为1、2、3、4、5，代表老年人在各个选项中健康状况的概率。在有序Logistic模型中，引入一个潜在隐含变量y*，作为本文研究中老年人健康状况的一个无法直接观测值，其中，y*满足以下形式：

y*=AX+εi

(2)

式(2)中，X为解释变量，A为待估参数向量，εi为模型截距。设γ代表本文研究中老年人健康状况未知结果的临界分界点，即γ1，γ2，γ3，γ4共四个分界点。在得到εi和A的参数估计后，对于测量结果y各个取值的概率可以通过以下等式得到：

(3)

四、互联网使用对老年人身心健康影响的实证分析

1.互联网使用对老年人身心健康的影响

本文通过6个回归模型研究了互联网使用以及控制变量对老年人生理和心理健康的影响效应。模型1和模型1a是加入全样本的回归结果；模型2和模型2a是以城市老年人为研究对象的回归结果。模型3和模型3a是农村老年人样本的回归结果。

表2显示，互联网使用对老年人身心健康产生显著性影响。全样本回归结果显示，互联网使用对老年人生理健康影响的回归系数为0.319，且在5%的水平上显著，对老年人心理健康影响的回归系数为0.188，且在10%的水平上显著。这说明互联网使用对老年人生理健康和心理健康的影响为正，使用互联网的老年人比不使用互联网的老年人的心理健康和生理健康分别高31.9%和18.8%。通过分城乡检验显示，互联网使用同样在5%和10%的水平上对城市老年人生理健康和心理健康产生显著影响，具体表现为使用互联网的城市老年人比不使用互联网的老年人生理健康和心理健康分别高出30.6%和13.1%。然而，互联网使用仅对农村老年人生理健康产生积极影响，但对农村老年人心理健康的影响并不显著。出现上述差异的原因是受到长期城乡“二元”结构的影响，城乡老年人在收入水平方面差异较大，加上农村互联网普及程度低、老年人受教育水平普遍较低等一系列因素的影响，导致农村老年人的互联网使用率低于城市老年人，从而对其心理健康的影响并不显著。

表2 互联网使用对老年人身心健康影响的回归结果

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著，括号内为t值。下表同。

除此之外，控制变量中，年龄在1%的水平上对老年人生理健康产生负向影响，即随着年龄的增加，老年人的生理健康状况越老越差，这与常识相一致。婚姻状况在1%的水平上对老年人心理健康产生显著积极影响，具体表现为有配偶的老年人比没有配偶的老年人心理健康水平高了22.6%。这是因为有配偶的老年人能够相互之间提供精神上的慰藉，更有利于增进身心健康。受教育水平在1%的水平上对老年人的生理健康和心理健康产生积极影响，受教育水平越高，老年人生理健康和心理健康状况越好。此外，政治面貌同样对老年人身心健康产生正向影响，但却表现出较大的城乡差异，即政治面貌对农村老年人身心健康产生显著性影响，但对城市老年人的影响却并不显著。

2.不同互联网使用对老年人身心健康的影响机制

通过已有研究发现，不同的互联网使用途径对老年人健康的影响机制有所区别。那么，不同的互联网使用对老年人健康的影响效果如何？有哪些差异?又是什么原因造成了这种结果差异?本文将对这些问题展开进一步研究。基于此，表3采用逐步回归的方法，通过6个回归模型综合考察了不同互联网使用对老年人身心健康的影响机制。

表3 不同互联网使用对老年人身心健康的影响机制

模型4和4a是加入作为信息来源的互联网使用的回归结果。表3显示，使用互联网依然在1%的水平上对老年人生理健康和心理健康产生显著正向影响，这与前文研究基本一致。另外，作为信息来源的互联网使用对老年人健康的影响为正，但却并不显著。这是因为老年人有多种信息来源方式，通过互联网了解信息的老年群体不足全体老年人比例的2%，从而导致对老年人身心健康的影响较小。

模型5和5a是加入互联网使用、信息来源和闲暇时使用互联网的回归结果。结果显示，加入闲暇时使用互联网变量后，互联网使用对老年人生理健康和心理健康的影响程度降低，信息来源的影响仍不显著。除此之外，闲暇时使用互联网分别在1%和5%的水平上对老年人的生理健康和心理健康产生显著影响，具体表现为闲暇时使用互联网的老年人比不使用的老年人生理健康和心理健康分别高了28.3%和25.1%。这是因为对于老年人群体而言，互联网属于新鲜事物，闲暇时使用互联网能够在一定程度上满足不同偏好老年人的基本需求，从而对其身心产生积极影响。

模型6和6a是在模型5和5a的基础上，加入闲暇使用互联网和闲暇活动偏好的交互项的回归结果。表3显示，加入交互项之后，互联网使用和闲暇时使用互联网对老年人身心健康的影响程度降低，具体表现为与模型5和5a相比，互联网使用对老年人身心健康的影响分别降低了0.29%和0.09%，闲暇时使用互联网对老年人身心健康的影响分别降低0.06%和0.90%，而信息来源对老年人身心健康的影响仍不显著。除此之外，闲暇互联网使用与活动偏好的交互项对老年人身心健康均产生了显著正向影响。具体表现为闲暇互联网使用与社交活动的交互项分别在1%和5%的水平上对老年人生理健康产生积极影响，闲暇时使用互联网进行社交活动的老年人比没有使用的老年人生理健康和心理健康分别高出13.1% 和8.6%。此外，闲暇时使用互联网进行娱乐活动比没有的老年人生理健康和心理健康分别高了8.4%和11.9%。闲暇时使用互联网进行学习活动比没有的老年人生理健康和心理健康分别高了23.1% 和18.0%。这是因为老年人老化的过程同样是社交逐渐缩小、娱乐活动减少和学习能力下降的过程，而互联网是集社交互动、娱乐休闲和学习充电为一体的综合性平台，一定程度能够实现老年人与子女和亲朋之间的社交互动，为老年人进行休闲娱乐和学习提供便利，从而对老年人身心健康产生积极作用。

3.互联网使用对老年人健康影响的异质性

前文研究是将所有老年人视为同质群体得出互联网使用对老年人健康的平均效应。事实上，不同个体特征的老年群体对互联网使用都存在一定的异质性。基于此，表4是加入互联网使用与婚姻状况、受教育水平和政治面貌的交互项的回归结果，以此考察互联网使用对不同特征老年人健康的影响效应。

表4 互联网使用对老年人身心健康的影响的异质性

模型7和7a回归结果显示，互联网使用和有配偶的交互项在5%和10%的水平上对老年人的生理健康产生显著影响，具体表现为互联网使用对有配偶的老年人生理健康和心理健康的影响比没有配偶的老年人分别低了22.4%和25.2%，表明互联网使用对没有配偶的老年人健康的作用更为明显。模型8和8a回归结果显示，加入互联网使用和初中及以上的交互项之后，互联网使用和有配偶的交互项对老年人健康影响的显著性消失，而互联网使用和初中及以上的交互项对老年人身心健康产生了积极影响，这表明互联网使用对受教育程度为初中及以上老年人健康的积极影响显著高于受教育程度为小学及以下的老年群体。最后，互联网使用和党员的交互项在10%的水平上分别对老年人生理健康和心理健康产生显著影响，互联网使用对具有党员身份的老年人比不是党员的老年人生理健康和心理健康分别高4.2% 和5.7%。

4.稳健性检验与不足

考虑到模型中可能由于“自选择偏差”存在的内生性问题，为了验证互联网使用对老年人身心健康的影响效应是否具有一致、稳定的结果，本文以老年人生理健康为例，使用倾向得分匹配法(PSM)重新估算互联网使用与老年人健康之间的关系。本文选择半径匹配、核匹配和卡尺内的K近邻匹配三种方法进行检验。检验结果显示，匹配之前使用和未使用互联网的两组样本在个体特征方面存在较大差异，匹配之后大部分变量的误差比例均降至10%以下，除此之外，T检验显示，匹配之间的两组样本的T值的差异值都显著减小，即通过PSM匹配后的样本通过了平衡性检验。表5显示了三种PSM方法，即平均处理效应(ATT)、控制组平均处理效应(ATU)和总体平均处理效应(ATE)。结果显示，通过控制了可观测值的差异之后，得到的ATE的值在0.2957～0.3123，这与前文研究结果基本一致。

表5 倾向得分匹配法(PSM)结果

注：半径匹配中半径设定为0.0005，核匹配的带宽为0.0005，卡尺内K近邻匹配元数为2。

本文研究还有一些不足之处，例如本文研究采用的是2013年CGSS的调研数据，老年人主要通过电视获取信息，占全部信息来源的88%，而使用互联网获取信息的老年人仅为2%左右，因此，使用互联网作为信息来源对老年人健康的影响并不显著。但是，随着经济社会的发展和互联网普及程度的提高，老年人使用互联网获取信息的比例必将大幅度提高，增加这一部分的研究是今后学者需要关注的重要方向。

五、研究结论和政策启示

本文利用CGSS(2013)的调查数据，采用有序Logistic回归模型，综合考察了互联网使用对老年人身心健康的影响机制，探讨了互联网使用对老年人健康影响的异质性问题，并采用PSM方法进行了稳健性检验，在已有研究的基础上，从研究范畴、研究方法和检验方式等方面进行了必要的改进与完善：① 本文分析了互联网使用对老年人身心健康的影响机制，既弥补了关于老年人健康影响因素的研究，又考察了互联网使用对老年人生理健康和心理健康两方面健康维度的影响机制。② 国内学者大多考察互联网使用对国民政治参与、价值观和就业领域的影响，鲜有学者以老年人为研究对象，考察互联网使用对老年人健康的影响效应。因此，本文研究丰富了这一领域的研究范畴。

通过实证分析，本文得到以下研究结论：① 互联网使用对老年人身心健康具有明显地提升作用。使用互联网的老年人比不使用的老年人生理健康和心理健康分别提高了31.9%和18.8%。另外，通过分城乡考察，互联网使用在5%和10%的水平上对城市老年人生理健康和心理健康产生显著影响，而仅对农村老年人生理健康产生积极影响，对农村老年人心理健康的影响并不显著。② 不同互联网使用对老年人身心健康的影响机制不同，闲暇时使用互联网、闲暇时使用互联网和闲暇活动偏好的交互项均对老年人身心健康产生不同程度的积极影响，而作为信息来源的互联网使用的影响并不显著。③ 考察互联网使用对老年人健康影响的异质性问题，结果显示，互联网使用对没有配偶、受教育程度越高和具有党员身份的老年人健康的积极作用更为明显。

随着我国“互联网+”计划的推广实施，互联网将改变经济生活的方方面面，老年群体也不能排斥在外。事实上，作为一个日益膨胀的群体，互联网的普及将对老年人的生产生活产生重要影响。因此，基于上述研究结论，本文得出以下政策建议：① 提高互联网在老年群体中的普及程度。一方面，在“互联网+”背景下，加强互联网和移动网络的基础建设，重点普及网络接入环境，增加老年群体接触互联网的机会。另一方面，老年人使用互联网最大的问题在于操作过程过于繁琐。因此，应该扩大教育培训覆盖面，通过知识讲座、志愿者入户和家人辅导等方式，使老年人掌握计算机的使用方法。② 针对老年人互联网使用方面的城乡差异，应该重点向农村地区倾斜，加快“互联网+农村”计划的发展步伐，在促进农村地区互联网使用率整体提高的基础上，提高农村老年人在互联网使用方面的比例。③ 针对互联网使用对老年人健康影响的异质性问题，在提高老年人互联网使用率的同时，应该进行区分对待，实现“精准扶持”。针对没有配偶的老年人、受教育程度较高和具有党员身份的老年人，应该提供多种途径，满足他们使用互联网进行社交互动、休闲娱乐和学习方面的需求。

参考文献：

1. Wagner, N.Computer Use by Older Adults:A Multi-disciplinary Review.ComputersinHumanBehaviprs,2010,26(5):870-882.

2. Smith,A.Home Broadband 2010.PewInternetandAmericanLifeProject,2010,3:540-565.

3. Choi,N.Relationship between Health Service Use and Health Information Technology Use among Older Adults: Analysis of the US National Health Interview Survey.JournalofmedicalInternetresearch,2011,13(2):321-359.

4. Zickuhr,K., and M.Madden. Older Adults and Internet Use.Pewinternet&AmericanLifeProject, 2012, 6.

5. Byun,S.,C.Ruffini,J.E.Mills,A.C.Douglas,M.Niang,S.Stepchenkova,and M.Blanton.Internet Addiction:Metasynthesisof 1996-2006 Quantitative Research.CyberPsychology&Behavior,2013,12(2):203-207.

6. Salovaara,A.,A.Lehmuskallio,and L.Hedman.Information Technologies and Transitions in the Lives of 55-65-year-olds：The Case of Colliding Life Internet.InternationalJournalofHuman-ComputerStudies,2010,68(11):803-821.

7. Meischke,H.,M.Eisenberg,S.Rowe,and A.Cagle.Do Older Adults Use the Internet for Information on Heart Attacks？Results from A Survey of Seniors in King County,Washington.Heart&Lung:TheJournalofAcuteandCriticalCare,2005,34(1): 3-12.

8. Miller,A.M.,and M.Iris.Health Promotion Attitudes and Strategies in Older Adults.Healtheducation&behavior,2002,29(2):249-267.

9. Xie,B.Civic Engagement among Older Chinese Internet Uses.JournalofAppliedGerontology,2008,27(4):424-445.

10. 田北海、王彩云：《城乡老年人社会养老服务需求特征及其影响因素——基于对家庭养老替代机制的分析》，《中国农村观察》2014年第4期。

11. 刘昌平、汪连杰：《社会经济地位对老年人健康状况的影响研究》，《中国人口科学》2017年第5期。

12. 王文彬、吴海琳：《互联网使用及其对社会认同的影响——基于CGSS2010数据的实证分析》，《江海学刊》2014年第5期。

13. 苏振华、黄外斌：《互联网使用对政治信任与价值观的影响:基于CGSS数据的实证研究》，《经济社会体制比较》2015年第5期。

14. 黄丽娜：《分层与重塑:青年的互联网使用与阶层认同——基于CGSS 2013数据的实证研究》，《中国青年研究》2016年第12期。

15. 毛宇飞、曾湘泉：《互联网使用是否促进了女性就业——基于CGSS数据的经验分析》，《经济学动态》2017年第6期。

16. 洪建中、黄凤、皮忠玲：《老年人网络使用与心理健康》，《华中师范大学学报(人文社会科学版)》2015年第2期。

17. 吴新慧：《老年人互联网应用及其影响研究——基于CGSS(2013)数据的分析》，《云南民族大学学报(哲学社会科学版)》2017年第4期。

18. 程令国、张晔、沈可：《教育如何影响了人们的健康?——来自中国老年人的证据》，《经济学(季刊)》2015年第1期。

19. 潘杰、雷晓燕、刘国恩：《医疗保险促进健康吗?——基于中国城镇居民基本医疗保险的实证分析》，《经济研究》2013年第4期。