互联网使用对老年人健康不平等的影响:“数字鸿沟”还是“数字红利”?——基于人力资本和社会资本的调节作用

马嘉蕾 宋佳莹 高传胜

一、引言

2021年,我国65岁及以上人口占比首次超过14%,达到14.2%,仅用10年时间从国际口径的“老龄化社会”(Ageing Society)迈入“老龄社会”(Aged Society)。为此,我国提出积极应对人口老龄化国家战略,健康老龄化便是其首要手段和途径。然而,受个体特征、医疗资源配置、地区经济发展和公共政策等多种因素影响,老年人健康不平等(health inequalities)(1)通常将健康不平等视为实质性的不平等,即健康结果的不平等。普遍存在于不同年龄群体和社会结构(如性别、城乡、教育、收入等)之间。共同富裕目标下,包括老年群体在内的居民健康水平及其公平性仍有待改善。(2)张来明、李建伟:《促进共同富裕的内涵、战略目标与政策措施》,《改革》2021年第9期。

人口老龄化程度不断加深的同时,我国也正在步入信息时代,互联网不断深入社会经济生活并产生深刻影响。第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2022年12月,我国网民规模为10.67亿,互联网普及率达75.6%,同比提升2.6个百分点。对老年人来说,互联网通常用于休闲娱乐而非工作,能有效减少人际交往的时空约束,提高获取使用医疗健康信息和服务的效率,进而主要对身心健康产生有利影响。然而,正如1999年联合国人类发展报告(Human Development Report)所指出的那样,互联网也创造出两个并行的系统,一个为较高水平收入、教育的人提供低价、高速且丰富的系统,另一个系统里则是被时间、成本和不确定性等高障碍所阻碍且依赖过时信息的人,前者具备了压倒性的优势。(3)United Nations,Human Development Report,New York: Oxford University Press,1999,p.63.因此,尽管互联网可以改善老年人的健康状况,但也存在巩固和扩大现有健康不平等的风险。(4)McKee M., Stuckler D., “How the Internet Risks Widening Health Inequalities”,American Iournal of Public Health,2018,Vol.108,No.9,pp.1178-1179.那么,互联网使用究竟是缩小还是扩大了我国老年人健康不平等?这种影响效应有多大?其中的作用机制又是如何?由此,在我国人口老龄化进程加速和数字技术高速发展的背景下,探讨互联网使用对老年人健康不平等的影响及其作用机制,有助于反思如何利用互联网技术改善老年人健康水平及其公平状况,进一步探讨老龄社会治理和数字鸿沟治理思路,为社会公平正义发展和共同富裕目标的实现提供有效支持。

二、文献综述

学界关于本文主题的研究主要集中于三个方面:第一,哪些因素影响了健康不平等;第二,互联网使用对老年人健康有何影响;第三,互联网使用对老年人健康不平等有何影响。

(一)健康不平等及其影响因素

作为一种结果不平等,健康不平等的影响因素可以分为以下三类。一是个体及其家庭因素,尤其是社会经济地位(Socioeconomic Status,SES)。社会因果论提出,健康的社会梯度由个人及其家庭的资源、知识、行为等差异造成。(5)Elstad J. I., Krokstad S., “Social Causation, Health-Selective Mobility, and the Reproduction of Socioeconomic Health Inequalities over Time: Panel Study of Adult Men”,Social Science &Medicine,2003,Vol.57,No.8,pp.1475-1489.二是物理环境因素,如空气、土壤、水、辐射和噪音等。例如,空气污染的不平等分布会导致居民健康不平等(6)Pearce J., Kingham S., “Environmental Inequalities in New Zealand: A National Study of Air Pollution and Environmental Justice”,Geoforum,2008,Vol.39,No.2,pp.980-993.,还能干扰社会经济地位对健康不平等的分化机制(7)孙猛、芦晓珊:《空气污染、社会经济地位与居民健康不平等——基于CGSS的微观证据》,《人口学刊》2019年第6期。,气候的变化也会引发健康不平等。(8)Tong S., Ebi K., “Preventing and Mitigating Health Risks of Climate Change”,Environmental Research,2019,Vol.174,pp.9-13.三是社会环境和科学技术因素等。其中,公共服务及社会政策的发展和进步通常有助于缩小健康不平等,如基本公共卫生服务(9)张志坚、苗艳青:《基本公共卫生服务对居民健康差异的贡献研究》,《中国人口科学》2020年第1期。、社区体育设施(10)郑晓冬、方向明:《社区体育基础设施建设、中老年人健康及不平等——基于中国健康与养老追踪调查的实证分析》,《劳动经济研究》2018年第4期。、分级诊疗政策(11)潘昌健、杨晶:《分级诊疗政策实施对中国老年人健康不平等影响研究》,《社会保障研究》2022年第1期。等社会环境因素。但也有研究发现,养老金会扩大老年人健康差距(12)赵建国、温馨:《养老金何以影响老年人的健康差距?》,《现代经济探讨》2022年第8期。,数字医疗服务(13)Rich E., Miah A., Lewis S., “Is Digital Health Care more Equitable? The Framing of Health Inequalities within England’s Digital Health Policy 2010-2017”,Sociology of Health &Illness,2019,Vol.41,No.S1,pp.31-49.、与健康相关的技术进步(14)Glied S., Lleras-Muney A., “Technological Innovation and Inequality in Health”,Demography,2008,Vol.45,No.3,pp.741-761.也加剧了健康不平等。

(二)互联网使用对老年人健康的影响

现有文献在互联网使用对老年人健康影响的领域进行了有益探索,并存在三种相异观点。一是增益说,认为互联网使用能够显著促进老年人身心健康。(15)赵建国、刘子琼:《互联网使用对老年人健康的影响》,《中国人口科学》2020年第5期。其中,社交途径(16)侯建明、周文剑:《互联网使用对中国老年人健康状况的影响机理及异质性分析》,《人口学刊》2022年第3期。、休闲娱乐(17)汪连杰:《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》,《现代经济探讨》2018年第4期。、社会网络支持(18)丁志宏、王妍:《使用互联网会降低老年人的抑郁水平吗?》,《兰州学刊》2023年第2期。等因素发挥了中介和调节作用。二是减损说,主要反映在互联网使用对老年人心理健康的不良影响上。(19)Hage E., Wortmann H., Van Offenbeek M., Boonstra A., “The Dual Impact of Online Communication on Older Adults’ Social Connectivity”,Information Technology &People,2016,Vol.29,No.1,pp.31-50.互联网时间替代假说指出,互联网不仅提供了与人沟通的便捷渠道,而且占用了一定的时间,因此减少了老年人进行线下社交的时间和机会,导致更多的自我隔离。(20)Kraut R., Patterson M., Lundmark V., Kiesler S., Mukophadhyay T., Scherlis W., “Internet Paradox: A Social Technology that Reduces Social Involvement and Psychological Well-being”,American Psychologist,1998,Vol.53,No.9,pp.1017-1031.三是非线形性说,认为随着互联网使用频率的增加,老年人健康状况先改善后恶化。(21)吕明阳、彭希哲、张益:《互联网与农村老年人健康——微观证据与影响机制》,《中国经济问题》2022年第4期。这是因为过度使用互联网可能会降低使用传统信息媒介的概率,挤出其睡眠时间,存在沉迷网络造成健康损害的问题。(22)武宜娟:《积极老龄化视角下老年人的网络参与》,《学术交流》2021年第5期。

(三)互联网使用对老年人健康不平等的影响

在上述研究基础上,有研究开始关注互联网使用对老年人健康不平等的影响。值得注意的是,这些研究成果呈现出针锋相对的观点。一些学者认为,互联网使用减轻了不同阶层居民之间的健康不平等。(23)陆杰华、汪斌:《居民互联网使用对其自评健康影响机制探究——基于2016年中国家庭追踪调查数据》,《中山大学学报(社会科学版)》2020年第3期。因为互联网使用极大促进了医疗卫生服务的获取,减轻了收入不平等对医疗保健获取的负面影响。对老年人来说,互联网使用不仅能缩小不同教育程度老年人之间的健康差距(24)刘杰、郭超:《移动互联网应用程序(APP)使用对老年人身心健康的影响——以微信、微信朋友圈和手机支付的使用为例》,《人口与发展》2021年第6期。,也能缩小不同社会经济地位中老年人群体之间的心理健康差距(25)李志光、贾仓仓:《互联网使用对中老年人心理健康的影响:异质性特征与作用机制检验》,《江苏社会科学》2021年第6期。。另一些学者则从教育和城乡异质性的角度对此提出质疑,认为互联网使用会拉大不同老年群体之间的健康差距。以使用智能手机为例,受教育水平越高,互联网对老年人主观健康产生的积极影响越大。(26)王宇:《智能手机使用对老年人主观健康的影响研究——基于2016年中国老年社会追踪调查(CLASS)数据》,《人口与发展》2020年第6期。区分城乡来看,互联网使用对老年人心理抑郁程度的积极影响也主要作用于城镇老年人。(27)杨梦瑶、李知一、李黎明:《互联网使用与老年人的心理健康——基于两级数字不平等的视角》,《人口与发展》2022年第6期。互联网功能利用的差异为此提供了可能的解释,因为城市老年人比农村老年人更多使用互联网的健康促进功能,其健康水平因此得到提升。(28)冉晓醒、胡宏伟:《城乡差异、数字鸿沟与老年健康不平等》,《人口学刊》2022年第3期。

综上所述,已有文献充分探究了社会经济地位及其相关因素对老年人健康不平等的影响,但对互联网这一因素的关注相对较少。互联网使用对老年人健康及其不平等的影响研究目前仍处于起步阶段。这其中多数研究关注互联网对老年人健康的影响,并以增益说为主流观点。但是,互联网使用对老年人健康不平等的影响研究较少且未有定论,而且已有研究一般关注对城乡和不同教育程度老年群体之间健康差距的影响,少有微观视角。基于此,本文从个体微观层面出发,基于相对剥夺视角测算个体健康不平等程度,探究互联网使用对老年人健康差距的影响,并考察人力资本和社会资本在其中发挥的调节作用,以期为数字经济发展和老年人健康相关政策提供参考依据。

三、互联网使用与老年人健康不平等:影响与机制的学理分析

(一)互联网使用对老年人健康不平等的影响:学理分析

老年人具有较强的健康脆弱性,经常面临疾病、认知障碍或身体机能衰弱等情况,健康水平较中青年更低。(29)马嘉蕾、高传胜:《老年人长期照护服务的需求生成、供需失衡与治理思路——以江苏省为例》,《云南民族大学学报(哲学社会科学版)》2022年第6期。而互联网可以改善这一状况,作为人际交往渠道能提高使用者的社会参与水平,作为健康信息的传播渠道有利于保持良好的生活方式。无论哪种渠道,互联网使用都能对老年人身心健康产生积极影响。但是,由于中青年长时间的累积效应,老年人内部异质性较其他年龄群体更强,成为老年人享受互联网健康促进效应差距的源头。尤其是对我国当代老年人来说,既经历过计划经济时期,也得到了改革开放以来经济快速增长所带来的差异化体验和成果,群体内部差异更为显著。面对互联网这一新兴事物,并不是每一位老年人都有同样的机会和能力去使用互联网,所享受到的健康福利增益大小和程度因此存在差异。总的来说,基于一、二、三级数字鸿沟理论(30)陈梦根、周元任:《数字不平等研究新进展》,《经济学动态》2022年第4期。,老年人使用互联网存在“接入沟”和“技能沟”,导致出现健康“收益沟”,从而加剧了固有的健康不平等程度。

享受互联网带来的健康促进作用首先需要“接入”互联网,即需要有使用互联网的基础设施、身体条件、文化素养、经济条件和个人意愿。2022年中国互联网络发展状况统计调查显示,因为没有电脑等上网设备而不上网的非网民占比为13.6%。(31)中国互联网络信息中心:《第51次中国互联网络发展状况统计报告》,https://www.cnnic.cn/n4/2023/0303/c88-10757.html,2023年3月2日。对老年人来说,所处地区是否拥有使用互联网的基础设施条件、健康和经济状况是否能支撑使用互联网的闲暇时间和费用、个人对互联网这一新事物的接纳程度等方面都存在差异,使得老年人最终是否使用互联网存在差异。区分不同健康状况的老年人来看,处于健康劣势的老年人,通常需要承担较高的医疗护理费用,因而更有可能无力或不愿支付购买智能手机等设备和使用互联网的费用;也可能因为身体机能受限等障碍,无法使用互联网;还可能因为拥有更高的年纪,不愿意接受和学习使用互联网,甚至由于个人观念而抵制互联网。因此,处于健康劣势的老年人使用互联网的可能性较健康优势的老年人更低。数据显示,截至2021年12月,我国60岁及以上老年网民规模约1.53亿(32)该数据根据中国互联网络信息中心出版的《第51次中国互联网络发展状况统计报告》中老年人网民占比计算得到。,结合同期人口数据,60岁及以上老年人中仍有45.51%未“接入”互联网。

与此同时,享受互联网带来的数字健康红利还需要具备与健康改善相关的互联网“技能”。在健康收益方面,互联网技能可以视为用户能够使用互联网去搜寻和选择与健康有关的信息,并且用以改善自身行为习惯、健康条件等,进而促进健康水平提升的一系列能力。(33)Van Dijk J. A. G. M., The Deepening Divide: Inequality in the Information Society,London: Sage Publications,2005,pp.71-74.这种技能并不只是包括拼音、文字等基础文化知识,还包括了使用设备进行搜索、获取、存储等操作上的使用技能,更包括获得健康相关信息和服务后处理转化为促进个人健康水平的能力。处于健康劣势的老年人通常社会资源不足且受教育程度偏低,更有可能出现不识字和缺乏互联网基本操作技能的情况;即使对互联网有同样的使用机会和频率,从中获取的有利于健康的信息更少,利用数字资源转化为改善自身健康的能力和可能性也更小。

因此,由于不同健康水平老年人在互联网“接入”机会和程度以及“技能”方面存在差异,互联网使用形成了健康水平的“收益沟”,造成老年人健康水平的马太效应。根据以上学理分析,提出假设1。

假设1:互联网使用虽然提升了老年人健康水平,但扩大了老年人健康不平等

(二)互联网使用影响老年人健康不平等的机制:学理分析

根据信息交互的特点,互联网使用功能可以分为“人—机”互动的信息获取和“人—机—人”互动的人际交往两大类。其中,信息获取功能对健康的影响受到个人学习能力和自我调节能力的影响,因此人力资本(34)通常人力资本是指教育人力资本,不包括健康人力资本。在其中能发挥重要作用;人际交往功能直接涉及使用者的社会资本,进而对心理与身体健康产生影响。因此,在互联网使用影响老年人健康不平等的过程中,人力资本和社会资本是两个重要的作用机制。

1. 人力资本

人力资本日益成为健康水平的重要影响因素。在互联网促进老年人健康水平的过程中,人力资本水平不仅能直接影响互联网使用的可能性和频率,也极大概率决定了数字技能水平的高低,因此影响到互联网健康促进的受益程度。对老年人而言,较高水平的人力资本通常反映其较高的社会经济地位,居住地网络覆盖会更全面、速度也更快,对电子设备购买和互联网使用付费的可接受度较高、购买力更强。同时,高水平人力资本的老年人拥有更长的受教育年限,心态的开放更容易接纳互联网,获取信息、学习模仿和习得能力更强。人力资本水平高的老年人就更可能跨越互联网使用的“接入沟”和“技能沟”,从中收益更多健康水平的提升;反之则亦然。因此,人力资本差异导致老年人在互联网的接受度、可获得性、可负担性与互联网使用技能等方面存在差异,而且人力资本水平越高,互联网使用带来的健康收益越大,人力资本水平越低,互联网使用带来的健康收益越小。据此,提出假设2。

假设2:人力资本在互联网使用影响老年人健康不平等的过程中起正向调节作用

2. 社会资本

布迪厄认为,社会资本是与相互默许或公认关系的持久网络相关的实际或潜在资源的集合。社会资本有结构性和认知性两种形态。前者主要表现为参与正式组织,后者主要表现为信任、互惠、互助等态度,二者分别通过鼓励健康行为的模仿和提供情感支持来促进个人健康改善。对老年人来说,两种形态的社会资本都能有效促进健康改善,但由于已经不再工作,认知性社会资本更能影响老年人健康状况。对社会资本水平较高的老年人来说,现实世界中拥有较为丰富的社会参与与人际交往,寻求情感支持和社会认同的需求更低,使用互联网的可能性和频率都更低,因而互联网使用改善健康的受益水平和程度越低;反之亦然。社会资本差异影响了老年人对互联网尤其是其人际交往用途的使用状况。拥有的社会资本越多,互联网使用对老年人健康不平等程度的扩大作用越小;拥有的社会资本越少,互联网使用带来的老年人健康不平等程度将越大。由此可见,社会资本会挤出互联网使用,因而在互联网使用扩大老年人健康不平等的过程中,社会资本起到削弱作用。本文提出假设3。

假设3:社会资本在互联网使用影响老年人健康不平等的过程中起负向调节作用

四、计量模型与数据说明

(一)计量模型

1. 倾向得分匹配(PSM)模型

为分析互联网使用情况对老年人健康不平等的影响与机制,文章构建以下模型:

Yi=α0+α1Di+φ(Xi)+ε

(1)

其中,Yi表示老年人健康不平等程度,Di表示老年人使用互联网的情况,Xi表示老年人健康不平等程度的其他影响因素,ε为随机扰动项。基于倾向得分匹配模型(PSM模型)的反事实研究中,参照反事实研究框架,将互联网使用情况设为二值变量,Di={0,1}表示第i位老年人有无使用互联网,即Di=1为使用互联网,Di=0为未使用互联网。老年人健康不平等存在两种不同情形,一种是使用互联网时老年人的健康不平等程度(y1i),另一种是未使用互联网时老年人的健康不平等程度(y0i)。计算互联网对健康不平等影响的平均处理效应(ATT)为:

ATT=E(y1i-y0i|Di=1)=E(y1i|Di=1)-E(y0i|Di=1)

(2)

式(2)中,ATT表示使用互联网的老年人健康不平等程度(E(y1i|Di=1))与未使用互联网的老年人健康不平等程度(E(y0i|Di=1))之间的差异。由于E(y0i|Di=1)的无法获得性,模型中使用对照组的E(y0i|Di=0)来替代使用互联网的老年人健康不平等程度。

2. 调节效应模型

根据理论部分分析,老年人有无使用互联网对其健康不平等产生重要影响,且人力资本与社会资本在其中表现出重要的机制作用。故将人力资本与社会资本(Mi)两个机制变量引入互联网影响健康不平等的模型中,构建以下调节效应模型:

Yi=γ0+γ1Mi×Di+φ(Xi)+ε

(3)

其中,Mi×Di表示互联网与人力资本或社会资本的交乘项,该项系数表明作为调节变量的人力资本与社会资本在互联网影响健康不平等的过程中起何种调节作用。

(二)数据来源与变量选取

1. 数据来源

本文数据选自2018年中国综合社会调查数据(Chinese General Social Survey,以下简称CGSS)。CGSS自2003年由中国人民大学调查与数据中心发起,对全国各地一万多户家庭进行抽样调查,覆盖范围较广,可靠性较强。2018年CGSS调查数据由分层抽样方法实施,覆盖28个省(自治区、直辖市)共12787位居民。选取年龄大于等于60周岁的老年人作为本文研究对象,剔除存在较多缺失值的样本后,共选取3224个样本以分析互联网使用对老年人健康不平等的影响。

2. 变量选取

被解释变量:老年人健康不平等程度。该指标数据根据2018年CGSS问卷中“您觉得您目前的身体健康状况是?”的回答进行赋值。将个人自评健康结果的相对剥夺指数作为衡量健康不平等程度的测度。根据相对剥夺理论,健康状况越差的老年人在健康劣势累积中收到的相对剥夺程度将会越高,其健康不平等程度越高。(35)通常用相对剥夺指数反映居民在收入分配中的劣势地位,剥夺指数越高,越处于不利地位,意味着居民遭受收入相对剥夺程度越深,被用于反映居民的收入差距,在健康不平等中类似,本文使用该方法测度健康不平等。而Kakwani指数满足无量纲性、正规性、转移不变性等问题。此外Kakwani指数也能够克服基尼系数不满足加和可分解性的缺点,因此本文将Kakwani指数作为个体层面健康不平等的测度指标。文章使用Kakwani相对剥夺指数(36)Kawanin, “The Relative Deprivation Curve and its Applications”,Journal of Business and Economic Statistics,1984,Vol.2,No.4,pp.384-394.计算老年人健康不平等程度,测量方法如下:Y代表样本量为n的老年人群体,并按健康程度从小到大进行排列,该老年人群体健康的分布函数为Y=(y1,y2,...,yn),y1≤y2≤...≤yn。则:

(4)

式(4)中,RD(yj,yi)表示第j个老年人对第i个老年人健康的相对剥夺指数,对j求和,并除以群体所有老年人健康程度的均值,得到第i个老年人的健康相对剥夺指数,即健康不平等程度为:

(5)

核心解释变量:互联网使用情况。该指标数据问卷中“过去一年,您对以下媒体的使用情况是?”中第五个互联网(包括手机上网)使用情况的回答进行赋值,将“从不”使用互联网的赋值为0,其余赋值为1。

控制变量:选取包括老年人个体的因素(年龄、婚姻、性别、政治面貌、城乡、社会经济地位、就业、医疗保险、养老保险、个人收入),家庭的因素(共同居住人数、家庭经济状况、房产数、家庭收入)和地区因素(所在地区)。

调节变量:人力资本。该指标数据根据问卷中“您目前的最高教育程度是?”的回答进行赋值。社会资本,对生活和社交相对固定和封闭的老年人来说主要由社会交往决定,根据问卷中“请问您与邻居进行社交娱乐活动(如互相串门、一起看电视、吃饭、打牌等)的频繁程度是?”和“请问您与其他朋友进行社交娱乐活动(如互相串门、一起看电视、吃饭、打牌等)的频繁程度是?”这两个问题的回答进行赋值。

(三)描述性统计分析

互联网影响老年人健康不平等相关指标数据的描述性统计分析结果见表1。从实验组与对照组看,老年人的健康不平等状况呈现出明显差异,使用互联网的老年人健康不平等程度是未使用互联网的老年人健康不平等程度的1.40倍,健康水平差异反映出使用互联网的老年人健康程度明显高于未使用互联网的老年人。通过计算,男性老年人的健康不平等均值为0.164,而女性老年人的健康不平等是男性的1.12倍;年龄小于等于75周岁的老年人健康不平等程度为0.177,而大于75岁的老年人健康不平等程度为0.161;城镇老年人健康不平等程度的均值是农村的1.96倍,城乡差异显著;东部地区老年人健康不平等为0.178,中部地区为0.173,西部地区为0.165,老年人健康不平等程度呈现东—中—西逐渐递减的趋势,地区间健康不平等存在差异。其余指标在不同性别、城乡、地区等方面也存在着差异。

表1 描述性统计分析

五、互联网使用对老年人健康不平等的影响与机制:实证结果分析

(一)互联网使用对老年人健康不平等的影响效应测算

1.共同支撑假设

为分析老年人使用互联网情况对其健康不平等的影响,将样本划分为实验组与对照组,利用PSM模型进行分析,倾向得分共同取值范围结果见图1。实验组与对照组两个子样本之间存在重叠,满足PSM模型的匹配假定。从结果看共有101个样本在匹配过程中缺失,即处于共同取值之外的样本较少,两组样本的健康不平等程度倾向得分匹配分布也较为均匀,故而满足进行PSM模型分析的共同支撑的假设。

图1 倾向得分共同取值范围

2.平衡性检验

为保证模型结果更加稳健,且在实验组与对照组满足共同支撑假设的基础上,对匹配后的两组子样本进行平衡性检验。倾向得分匹配前后各变量标准差偏差结果见图2。除了性别与婚姻两个变量在匹配后的标准差偏差降低率为负,效果相对较差外,其余指标的标准差偏差率均为正,且偏差降低率最大达到99.5%。根据检验结果发现平衡性检验的结果接受原假设,即实验组与对照组的匹配变量之间无显著差异,匹配后的样本满足条件独立同分布的假设。进一步通过核密度函数验证实验组与对照组样本匹配前后的趋势,匹配前与匹配后的核密度函数结果见图3。图中显示匹配后两组子样本的核密度函数趋势图更加趋于一致,即本文使用PSM模型减少了两组子样本之间变量的分布差异,在一定程度上消除了样本自选择而带来的有偏估计误。

图2 倾向得分匹配前后各变量标准差偏差图

图3 匹配前核密度图(左)与匹配后核密度图(右)

3. 影响效应测算

上述不同的检验方法验证了本文使用PSM模型分析互联网使用情况对老年人健康不平等的影响具有合理性与稳健性。互联网使用情况对老年人健康不平等影响的平均处理效应见表2。本文主要使用5种匹配方法(37)本文使用1阶近邻匹配、k近邻匹配、卡尺内k近邻匹配、半径卡尺匹配、核匹配等五种匹配方法,估计互联网对健康不平等的影响效应,若几种方法的结果基本没有差别,则在一定程度上证明了本文所选模型具有稳健性。其中,对于k近邻匹配,选取k=4,进行一对四倾向得分匹配,以实现最小化均方误差;卡尺匹配,经测算将卡尺范围设为0.02;卡尺内k近邻匹配,将卡尺范围设为0.02进行一对四匹配;核匹配,使用默认核函数(二次核)和带宽(0.06)。为保证结果的可靠性,利用Bootstrap技术重复运行500次以确保得到稳定的估计结果。计算平均处理效应,结果显示几种匹配方法的结果近乎一致:从互联网对健康水平的影响看,互联网能促进老年人的健康程度,效应在24.0%—29.9%之间;但是互联网对老年人健康不平等的影响效应处于2.5%—3.8%之间,互联网的使用显著扩大了健康不平等状况。主要原因在于,数字鸿沟理论下,老年人使用互联网“接入沟”和“技能沟”的存在,导致出现健康的“收益沟”。互联网使用一方面表现出老年人健康水平的促进作用,但另一方面也反映出,互联网使用固化和加剧了固有的健康不平等。因此,假设1得以验证。

表2 倾向得分匹配的平均处理效应

(二)稳健性检验

即使PSM模型在一定程度上消除了部分样本选择偏差而实现模型的稳健性,但在核心指标选择存在主观预期,可能使模型与结果仍存在偏误。为进一步检验模型稳健性,主要采用两种方式进行稳健性检验。一是替换核心解释变量,选择问卷中“过去一年,您是否经常在空闲时间从事以下活动?”第12项上网的回答进行赋值,“从不”赋值为0,其余赋值为1。进一步进行PSM模型分析,结果见表3中的结果1,所有匹配方法结果均表现出互联网扩大了老年人群体的健康不平等状况,模型具有稳健性。二是缩小样本量。主要抽取年龄大于等于70周岁且小于等于90周岁的老年人进一步进行稳健性检验,结果见表3中的结果2,互联网对老年人健康不平等的影响依然表现出扩大的作用。故而本文所选模型具有稳健性。

表3 稳健性检验

(三)异质性分析

考虑互联网使用情况对健康不平等的影响可能与不同群体的特征相关,本文按性别、年龄、城乡、区域四个维度进行分组,开展互联网使用对老年人健康不平等影响的异质性分析,结果分别如表4至表7所示。

表5 年龄异质性分析结果

1.性别异质性

为分析互联网使用对健康不平等的影响在性别之间存在的差异,将老年人分为男性与女性两个群体进行分析,分性别倾向得分匹配的平均处理效应见表4。结果显示,男性老年人对互联网的使用依然扩大了其健康剥夺程度,即健康不平等程度加大,影响效应在2.2%—2.8%之间;而女性老年人有无使用互联网对其健康不平等的影响虽然表现出扩大的趋势,但是结果并不显著。这也表明男性与女性老年人之间存在明显的异质性。这是因为相较于男性,女性老年人经常认为自己有“技术恐惧症”(38)Richardson M., Weaver C. K., Zorn Jr. T. E., “ ‘Getting on’: Older New Zealanders’ Perceptions of Computing”,New Media &Society,2005,Vol.7,No.2,pp.219-245.,使用数字技术和数字设备的频率相对较低。而且女性预期寿命更长,高龄阶段更容易出现失能失智的情况,进而不具备互联网使用的身心条件。因此,互联网对老年人健康不平等的扩大作用在男性中更加明显。

2.年龄异质性

不同年龄段的老年人身体健康状况本身存在较大差距,低龄老年人的健康水平相对较好。将老年人分为小于等于75周岁的低龄老年人和大于75周岁的高龄老年人两个子样本,分析互联网使用对老年人健康不平等影响的年龄差异,分年龄组倾向得分匹配的平均处理效应见表6。结果显示,低龄老年人互联网使用情况对健康不平等的影响效应在2.6%—3.3%之间;而高龄老年人互联网使用情况对健康不平等的影响效应并不显著,反映出老年人健康不平等在年龄之间存在显著差异。这可能是因为75周岁以上的老年人出生于新中国成立之前,文化素养相对较差,不识字的可能性较大,对新事物的接受能力较弱,而且由于高龄发生失能失智的概率较大,因而具有较大的可能性未“接入”互联网,即使使用互联网也不具备互联网使用“技能”,难以享受到互联网的健康促进作用。因此,互联网对老年人健康不平等的扩大作用在低龄老年人中更加明显。

表6 城乡异质性分析结果

3.城乡异质性

按城乡类型,将老年人按其当前所在地是城镇还是农村进行分组,分城乡倾向得分匹配的平均处理效应见表6。结果显示,城镇老年人互联网使用对健康不平等的影响效应在2.4%—3.4%之间;而农村老年人互联网使用情况对健康不平等的影响效应不显著且为负,影响效应处于0.74%—1.3%之间,表明互联网使用情况可能缩小了农村地区老年人的健康不平等程度,但影响程度可能不明显。互联网对老年人健康不平等的影响存在城乡差异。出现这种差异主要源于我国的城乡二元结构。农村老龄化程度更高,有更多高龄和失能失智老年人更高,农村网络普及程度、受教育水平和养老金等收入水平也较低,导致农村老年人互联网使用程度低于城市;而由于国家脱贫攻坚和乡村振兴等扶持政策,开展“家电下乡”等一系列有利于推广互联网使用的倾斜性普惠活动,使农村老年人有更多机会平等共享互联网红利,最终造成对健康不平等的影响是负向不显著。因此,互联网对老年人健康不平等的扩大作用在城镇老年人中更加明显。

4. 区域异质性

中国一直存在着地区之间社会经济发展水平的差异,导致东—中—西部地区的老年人使用互联网的比例和健康水平都存在差异,故将地区分为东—中—西部地区进一步分析互联网对健康不平等的影响。表7中的结果显示:在东部地区,老年人互联网使用情况对健康不平等的影响效应为2.9%—5.5%,高于全国平均水平;中部地区为0.7%—1.4%但不显著,低于全国平均水平;西部地区为3.1%—3.8%,互联网使用对老年人健康不平等的影响表现出地区间的异质性。这可能是因为东部地区经济相对发达,而且老年人经济收入和文化水平相对较高而具有较高的互联网普及率,互联网使用的健康收益呈现高水平分散,互联网使用对健康差距的扩大作用更加明显。而中西部地区受到国家在中西部地区互联网基础设施建设和普及等一系列普惠性政策影响,老年人之间的互联网“接入沟”和“技能沟”较小,因而老年人使用互联网带来的健康受益呈现低水平趋同的特点,互联网使用扩大老年人健康差距的作用较之东部地区更小。

表7 区域异质性分析结果

(四)互联网使用影响老年人健康不平等的机制分析

上述学理部分分析提出,人力资本与社会资本在互联网影响老年人健康不平等的过程中起调节作用,在此基础上建立调节机制,检验结果见表8的模型1与模型2。第一,人力资本的调节效应。互联网与人力资本交乘项的系数显著为正,表明人力资本在互联网扩大老年人健康不平等的过程中起正向调节效应,即进一步扩大了老年人的健康差距。根据二级数字鸿沟理论,不同老年人互联网使用模式以及有针对性地操作数字技术或浏览互联网的能力存在差异。(39)Latulippe K., Hamel C., Giroux D., “Social Health Inequalities and Ehealth: A Literature Review with Qualitative Synthesis of Theoretical and Empirical Studies”,Journal of Medical Internet Research,2017,Vol.19,No.4,pp.e136-e136.拥有更多人力资本的老年人更有意识使用互联网改善自身健康,也有基本文化素养和操作技能从互联网中获取更多有效信息,进而更能改善自身健康;反之亦然。一般情况下,老年人的人力资本水平在不参与老年大学等继续学习的情况下不会有太大的变化,这也导致具有人力资本差异的老年人从互联网使用中获得收益能力不同,进一步扩大健康不平等。假设2由此得到验证。

表8 调节效应分析及其稳健性检验

第二,社会资本的调节效应。互联网与社会资本交乘项的系数显著为负,表明社会资本在互联网扩大老年人健康不平等的过程中起负向调节效应,有利于缩小老年人的健康不平等状况。社会资本水平高的老年人,通常拥有更丰富的线下人际交往、社区参与等社会生活,缓解了互联网使用所导致的健康不平等状况。此外,互联网的使用也可能促进老年人的社会交往,而促进其身心健康的改善,进一步弱化互联网对健康不平等的扩大作用。假设3由此得到验证。

此外,考虑人力资本与社会资本在互联网影响老年人健康不平等的调节效应中可能存在内生性问题,同时工具变量的选取具有困难,故采取与前文稳健性检验相同的方法加以解决。一是使用替换核心解释变量作内生性检验,选择问卷中“过去一年,您是否经常在空闲时间从事以下活动?”第12项上网的回答进行赋值,“从不”赋值为0,其余赋值为1。结果见表8中的模型3与模型4,人力资本和社会资本在互联网影响老年人健康不平等的过程中分别起正向和负向调节作用,与上述调节效应模型的结果一致。二是缩小样本量,同样抽取年龄大于等于70周岁且小于等于90周岁的老年人进一步进行内生性检验,结果见表8中的模型5与模型6,交乘项的系数仍与调节效应机制分析结果一致。故而人力资本与社会资本的调节效应分析具有较好的稳健性。

六、结论与讨论

互联网和数字经济的快速发展,对老年人来说既是机遇也是挑战。已有研究关注到互联网对老年人身心健康的积极作用,但忽视了不同个体的受益大小程度是有所区别的,这种区别可能会拉大已有的健康差距。而且,不仅应当关注老年人这一年龄群体面临互联网等信息技术的数字鸿沟,也应当重视由此引发的老年人群体内部的不平等。本文从学理层面分析互联网使用对老年人健康不平等状况的影响,以及人力资本与社会资本在其中的作用机制,有利于在数字经济时代下提出改善老年人的健康状况及其不平等的政策建议。基于2018年度中国综合社会调查(CGSS)数据,利用Kakwani相对剥夺指数对老年人的健康不平等状况进行测度并进行实证检验,得到的主要结论如下。

第一,互联网使用改善了老年人的健康状况(影响净效应在24.0%—29.9%之间),但却显著扩大了老年人健康不平等(扩大的净效应处于2.5%—3.8%之间),因此互联网使用造成老年人健康收益的数字鸿沟。

第二,互联网使用对老年人健康不平等的扩大效应呈现出性别、年龄、城乡、区域异质性。分性别来看,男性老年人对互联网的使用扩大了其健康剥夺程度,影响效应在2.2%—2.8%之间;而女性老年人有无使用互联网对其健康不平等的影响并不显著。分年龄组来看,互联网使用对低龄老年人健康不平等的影响效应在2.6%—3.3%之间;而高龄老年人互联网使用情况对健康不平等的影响效应并不显著。分城乡来看,互联网使用对城镇老年人健康不平等的影响效应在2.4%—3.4%之间;而农村老年人互联网使用情况对健康不平等的影响效应不显著且为负。分区域来看,东部地区老年人互联网使用情况对健康不平等的影响效应为2.9%—5.5%,中西部地区分别为0.7%—1.4%和3.1%—3.8%。因此,互联网使用显著扩大了男性、低龄、城镇和东部地区的老年人健康差距。

第三,人力资本和社会资本在互联网扩大老年人健康不平等的过程中起调节作用。人力资本在互联网扩大老年人健康不平等的过程中起正向调节效应,进一步扩大了老年人的健康差距;社会资本在互联网扩大老年人健康不平等的过程中起负向调节效应,有利于缩小老年人的健康不平等状况。

在全面推进健康中国建设的背景下,应该以数字包容为理念,以弥合老年人互联网使用的“接入沟”和“技能沟”为着力点,减少或消除那些可以避免的和不公平的因素造成的差异,努力实现健康公平。基于此,提出以下政策建议。

第一,加快建设数字中国,从“人”和“机”两方面提高老年人互联网普及率和使用率,尤其是向女性、农村、中西部地区的老年人群倾斜。2022年,第51次中国互联网络发展状况统计报告显示,提供可以无障碍使用的上网设备是促进非网民上网的三大因素之一,占比为23.5%。这种无障碍既包含个人社会经济条件,也包括有使用互联网的物理条件。在互联网使用“人”的因素方面,短期内可以推行互联网及其设备使用费用减免优惠政策,长期来看仍需要提高全国养老金保障水平并向欠发达地区倾斜,健全多支柱可持续的养老保障体系。在互联网使用“机”的因素方面,应在提高互联网覆盖率的基础上,注重经济欠发达地区互联网基础设施建设,提高覆盖质量;开展互联网使用适老化和无障碍改造,优化界面交互、内容朗读、操作提示、语音辅助等功能,促进老年友好型的上网环境。

第二,推进普惠式老年教育发展,提高老年人互联网使用技能水平,提高老年人教育人力资本水平并减小其差异,缩小互联网对老年人健康不平等的扩大效应。开展健康卫生教育和数字智慧宣传,提高老年人健康意识和主动健康能力,消除老年人对互联网的数字偏见和恐慌。完善老年人终身学习的教育体系,发展普惠式老年教育,提高老年人健康意识和拼音、识字等基础文化水平,强化互联网运用技术教育培训,促进老年人在互联网使用方面的技能平等。

第三,在全社会倡导积极老龄观,引导老年人积极参与家庭、社区、组织和社会活动,促进老年人社会参与,充分发挥社会资本在互联网扩大老年人健康不平等的过程中起负向调节效应。倡导尊老爱老敬老的优秀文化传统,加强家庭内子女与老年人的代际互动。推进基层老年协会等组织建设,鼓励老年人参与正式组织,增强社会认同感并促进人际交往。改善社区活动设施和条件,扩大老年文化、休闲、娱乐等老年公共服务供给,为老年人社会参与提供良好物质条件。