互联网使用、体育锻炼对农村居民幸福感的影响——基于CFPS2018数据的实证研究

吴赞赞 龚 璇 李 祥 邹佳敏

江西农业大学经济管理学院，江西 南昌 330045

0 引言

《中国统计年鉴》数据显示，2021 年我国城镇居民人均可支配收入为4.741 1 万元，农村居民人均可支配收入为1.893 0 万元，分别是2001 年的6.9 倍和7.9 倍。但是，2022 年《全球幸福指数报告》显示，中国幸福指数为5.585（满分10分），排名72位，并且近年来一直位于中等水平。由此可见，物质条件的改善并未促进居民幸福感的提升，经济发展和收入水平并不是居民幸福感的决定性因素。由此，探究居民幸福感的其他影响因素，切实提升居民幸福感成为当下急需破解的难题，尤其是针对农村居民这一庞大群体。

随着数字经济时代的来临，互联网已与农村居民的生产和生活深度融合。因此，互联网的普及会不可避免地影响农村居民幸福感。当前，较多学者深入研究了互联网对居民幸福感的影响，且取得了一定的成果。多数学者认为，互联网使用可以通过拓展社会网络、拓宽消费和信息渠道、提升社会信任、提高工作能力等方式［1-2］提升农村居民幸福感。此外，也有极少数学者认为，互联网带来的网络诈骗、暴力等会对居民的情绪产生不利影响［3］。但是，现有研究多把社会资本、工作就业、信息获取、消费方式等作为中介变量探究互联网使用对农村居民幸福感的影响［4-5］，少有学者把体育锻炼作为中介变量探究互联网使用对农村居民幸福感的影响。鉴于此，笔者选用2018 年中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）数据，探讨互联网使用对农村居民幸福感的影响，并研究体育锻炼的中介作用。

1 理论与研究假说

1.1 互联网与农村居民幸福感

马斯洛理论把需要分成生理需要、安全需要、社交需要、尊重和自我实现5 类。而互联网的普及为满足这些需要提供了重要保障。当前，互联网早已与传统农业、农村、农民生活深度融合。虽然有学者提出使用互联网会降低居民幸福感（如致使公众注重收入比较，物质欲望增强；沉迷虚拟网络世界，不注重社交，孤独感增强［7］；色情、暴力等不良网站对居民的身心健康带来不良影响，甚至诱发心理疾病［8］），但总的来看，生活上，农村居民利用互联网进行购物、社交及休闲娱乐，从而带来更多幸福感［6］；生产上，农村居民利用互联网学习，可促进其非农就业、创业及农业机械化生产，从而提升收入和获得感。基于以上分析，笔者提出以下假说。

H1：互联网使用可以使农村居民拥有更高的幸福感。

1.2 体育锻炼与主观幸福感

有学者指出，经常参与体育锻炼的人，其主观幸福感更强［9］。体育锻炼作为一种健康的生活方式，不仅可以从心理上减少人们的负面情绪，而且能从生理上增强其自我健康感知，进而提升居民幸福感。基于以上分析，笔者提出以下假说。

H2：体育锻炼可以显著提升农村居民幸福感。

1.3 互联网与体育锻炼

互联网使用除了对农村居民幸福感有显著的直接影响外，还可能通过体育锻炼间接影响农村居民的幸福感。2020 年国务院颁布的《关于加强全民健身场地设施建设的意见》强调，要推进“互联网+健身”，借助网络技术提升居民锻炼的积极性。目前，网络技术早已与体育锻炼相融合，居民可以通过互联网突破时间和地域的限制，及时获取相关的体育锻炼信息和服务，从而促进身心健康发展。此外，在大数据背景下，互联网可以精准地为居民推送体育信息和适用的运动设备。基于以上分析，笔者提出以下假说。

H3：互联网使用促使居民加强体育锻炼，从而提升其幸福感。

2 研究设计

2.1 数据来源

该研究的数据来源于CFPS2018。CFPS 由北京大学中国社会科学调查中心实施，覆盖25个省（自治区、直辖市），样本容量达到16 000户，旨在通过个体、家庭等层面反映我国经济、社会等方面的变迁。调查问卷总共分为5个部分：家庭成员问卷、家庭经济问卷、个人自答问卷、儿童家长代答问卷、个人代答问卷。根据该研究的需要，筛选问卷中涉及个人、家庭方面的数据，剔除不相关和缺失值数据，最终保留农村居民样本8 207份。

2.2 模型构建

2.2.1 多元有序Logit模型

农村居民幸福感是一个多元有序变量，采用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）进行研究可能会存在相应的误差。为此，笔者借鉴查雅雯等［10］的研究，构建Ologit模型［见式（1）］探究互联网使用对农村居民幸福感的影响。

式（1）中：Happinessi表示农村居民幸福感，Interneti表示农村居民是否使用互联网，Xi表示农村居民的个人及家庭特征变量α0，α1、γ1表示待估系数，εi表示随机扰动项。

2.2.2 中介效应模型

为深入探究互联网使用是否会通过体育锻炼间接影响农村居民幸福感，笔者根据温忠麟等［11］的中介效应模型进行研究分析。模型设定为

式（2）至式（4）中：Yi为农村居民幸福感，X为互联网使用情况，M为体育锻炼情况，β为控制变量，λi为截距，εi为随机扰动项，gi、a、b、c、c'均为待估系数。

2.3 变量选取

2.3.1 因变量

因变量为农村居民幸福感。为更好地衡量此变量，选取问卷中“您觉得自己有多幸福？”这个主观问题，将答案选项设置为0～10 分，0 分代表幸福感最低，10 分代表幸福感最高。虽然用主观感受去表征农村居民幸福感不够客观，但是只要误差没有规律性，回归结果就不会出现偏差。通过调查得出，农村居民幸福感分值为7.210，可见农村居民整体幸福水平较高。

2.3.2 核心自变量

核心自变量为互联网使用。为更好地衡量此变量，选取问卷中“您是否使用电脑上网？”这个问题来表征。若回答“是”则视为“使用互联网”，并赋值为1；若回答“否”，则视为“不使用互联网”，并赋值为0。调查样本中，使用互联网的农村居民占比12%，整体比例偏低。

2.3.3 中介变量

中介变量为体育锻炼。为更好地衡量此变量，选取问卷中“过去一周您锻炼了几次？”来表征。体育锻炼作为一种健康的生活方式，已被大众所认可。调查样本中，农村居民平均一周锻炼2 次，可见农村居民积极参与体育锻炼。

2.3.4 控制变量

根据已有研究，农村居民幸福感还受到其他因素的影响。笔者借鉴陈鑫［12］、许海平［13］等人的研究，设置个人特征和家庭特征两个控制变量。其中，个人特征包括性别、年龄、受教育程度、健康状况、婚姻状况、工作状况、宗教信仰，家庭特征包括家庭规模、人情支出。

具体变量的定义和赋值如表1所示。

3 实证分析

3.1 基准回归

在基准回归之前，笔者先借助SPSS 26 软件对各变量进行共线性问题诊断。诊断结果显示，变量最大方差膨胀系数（Variance Inflation Factor，VIF）为1.549，且远小于10，证明各变量之间的多重共线性问题不明显。然后，利用Stata 17 软件对所有变量进行回归，结果如表2所示。

表2 回归结果

由表2 可知，互联网使用在10%的水平上显著正向影响农村居民幸福感，说明农村居民使用互联网会带来较高的幸福感效应。第一，农村居民可以利用互联网开展休闲娱乐活动，以放松身心；第二，农村居民可以在网络上交友互动，以拓宽自己的社会网络；第三，农村居民还可以通过网络获取相关信息，使生活工作更加便利。假说H1得到验证。

体育锻炼系数为正，且在1%的水平上显著影响农村居民幸福感，表明农村居民参与体育锻炼有助于其幸福感的提升，假说H2得以验证。这可能是因为经常进行体育锻炼的人会拥有稳定的情绪和健康的体魄，从而拥有更高的幸福感。

在个人特征与家庭特征中，宗教信仰、家庭规模对农村居民幸福感并无显著影响。性别在1%的水平上负向影响农村居民幸福感，说明与男性相比，女性的幸福感指数更高，原因可能是男性通常是一家之主，承受着整个家庭的生活压力。年龄在1%的水平上正向影响农村居民幸福感，说明年龄越大其越幸福。这可能是因为随着年龄的增长，居民积攒了一定的财富，且享受着儿女绕膝的生活。受教育程度在5%的水平上正向影响农村居民幸福感，说明学历越高的人越幸福。这可能是因为高学历会使人找到体面的工作并获得较高的收入。健康状况和婚姻状况都在1%的水平上正向影响农村居民幸福感，说明拥有强健的体魄及组建温馨家庭的农村居民其幸福感越高。人情支出在5%的显著水平上正向影响农村居民幸福感。这可能是因为人情礼支出越多，说明社会资本越丰富，社会网络越广阔，其幸福感效应越明显。

3.2 中介效应检验分析

由上述分析可知，互联网使用与体育锻炼都有利于农村居民幸福感的提升，因此进一步检验农村居民使用互联网是否会通过体育锻炼提高其幸福感指数，结果如表3 所示。由表3 的模型（2）可知，互联网使用正向显著影响农村居民幸福感；由模型（3）可知，互联网使用正向显著影响农村居民体育锻炼；由模型（4）可知，体育锻炼在互联网使用对农村居民幸福感影响中起到部分中介作用。

表3 中介效应分析

为使检验结果更加稳健，运用Bootstrap 检验方法进一步验证，重复抽样1 000 次，结果如表3 所示。由表3 可知，间接效应的置信区间为（0.008，0.034），该区间不包含0，表明体育锻炼在互联使用对农村居民幸福感影响中具有中介作用。假说H3成立。

3.3 内生性检验分析

虽然上述分析得出互联网使用会提升农村居民幸福感，但是在此过程中可能存在互为因果的内生性问题。为了检验是否具有内生性，笔者进行了豪斯曼检验。如果P值为0，则表明模型完全不显著，拒绝原假设，排除互联网使用为外生变量的可能性。笔者借鉴赵一凡［14］的研究，把“互联网作为信息渠道的重要性”作为农村居民使用互联网的工具变量。一般来说，“互联网作为信息渠道的重要程度”会对农村居民互联网的使用造成影响，但不会直接影响农村居民幸福感。在进行内生性检验之前，笔者使用弱工具变量检验确定工具变量是否足够强。结果显示，P值为0.016，证明工具变量有效，同时排除了弱工具变量的可能。

由于该研究的因变量和自变量都是离散变量，使用最小二乘法（Two Stage Least Square，2SLS）进行内生检验可能会失效，为使结果更加稳健，运用扩展回归模型（Extended Regression Models，ERM）进行验证，回归结果如表4 所示。在2SLS 回归检验中，互联网作为信息渠道的重要程度在1%的显著水平上正向影响互联网使用，说明工具变量与互联网使用具有相关性；第二阶段中，在纠正内生性问题后，互联网使用对农村居民幸福感的提升具有促进作用。这说明回归结果具有良好的稳健性。在ERM 方法的回归中，结果与之相同，说明内生性问题检验结果稳健。

表4 内生性检验

3.4 稳健性检验

为检验上述基准回归结果是否稳定可靠，笔者借鉴冷晨昕等［15］的研究，利用Oprobit 模型和OLS 模型进行稳健性检验，结果如表5所示。

表5 稳健性检验

由表5 可知，无论是Oprobit模型还是OLS 模型的结果，都显示出互联网使用、体育锻炼都可以提升农村居民幸福感。各变量的显著程度、系数符号与前文回归结果并无较大差异，通过稳健性检验。

3.5 异质性分析

笔者从性别和受教育程度2 个方面来考量互联网使用对农村居民幸福感影响的异质性。由表1可知，农村居民受教育程度的均值为2.417，说明农村居民受教育程度整体偏低，因此，笔者将受教育程度分为小学及以下和初中及以上两个方面。回归结果如表6所示。

表6 异质性分析

从表6 可知，在性别方面，互联网使用对农村女性居民幸福感的提升具有显著的促进作用，但对男性群体的作用并不明显。一般而言，女性更倾向于利用网络进行购物、社交等，可能导致互联网使用对女性的幸福效应更为强烈。从受教育程度来看，互联网使用对学历为小学及以下的居民幸福感的影响更为显著，但对学历为初中及以上居民幸福感的影响不显著。这可能是因为，学历为初中及以上的居民平时在日常工作与生活中经常接触互联网，所以其幸福感提升效应并不显著。

4 结论

互联网使用、体育锻炼对农村居民幸福感具有显著的正向影响；农村居民可以通过使用互联网参与体育锻炼进而提升其幸福感，体育锻炼在这个过程中发挥着中介作用，中介效应值为9.5%；互联网使用对农村女性居民幸福感的提升具有显著的促进作用，但对男性群体的作用并不明显；互联网使用对学历为小学及以下的农村居民幸福感的影响更为显著，但对学历为初中及以上居民幸福感的影响不显著。