互联网使用对中老年人健康的影响研究_范从波.pdf

Vol.44 No.3（211）2023Northwest Population Journal互联网使用对中老年人健康的影响研究范从波，温勇（南京邮电大学 理学院，南京 210023）【摘要】互联网的迅速发展使更多中老年人享受到了便捷的生活，同时互联网在中老年群体中的普及率也越来越高。党的二十大报告提出实施积极应对人口老龄化国家战略。研究互联网使用对中老年人健康的影响，可以促进积极老龄化和推进健康中国建设。基于2017年中国综合社会调查数据（CGSS），首先使用Logit回归模型分析互联网使用对中老年人健康的影响，并利用变量替换法和模型替换法进行模型稳健性检验，然后使用Logit回归模型对不同中老年群体进行异质性分析，最后通过中介效应模型分析互联网使用对中老年人健康产生影响的内在机制。研究发现，互联网使用对中老年人的“自评健康”“心理健康”和“健康对生活的影响”都有显著的正向作用，且结果具有稳健性。异质性分析发现，互联网使用对低龄、男性、农村、非独居和教育程度低的中老年人的自评健康的促进作用相对更大。机制分析显示，互联网的使用会通过社交途径影响中老年人的健康，但不会通过休闲途径和学习途径影响中老年人的健康。【关键词】互联网使用；中老年人；自评健康；心理健康；健康对生活的影响【DOI】10.15884/ki.issn.1007-0672.2023.03.007【收稿日期】2022-06-16【中图分类号】C913.6 【文献标志码】A 【文章编号】1007-0672（2023）03-0080-13【基金项目】国家社会科学基金一般项目“积极老龄化视角下老年友好型社区构建研究”（20BRK030）。【作者简介】范从波，男，江苏海安人，南京邮电大学理学院随机数学研究中心研究人员；温勇（通信作者），男，江苏南京人，南京邮电大学理学院教授，博士生导师。一、引言党的二十大报告提出推进健康中国建设，深化健康中国行动和实施积极应对人口老龄化国家战略。这充分体现了党深入贯彻以人民为中心的发展思想。新时代这十年，健康中国建设步伐稳健，人民健康得到全方位保障，人民生活品质不断提高；积极应对人口老龄化战略稳步实施，切实增强了广大老年人的获得感、幸福感和安全感。第七次全国人口普查数据显示，我国60岁及以上人口占比18.7%，其中65岁及以上人口占比13.5%，逼近深度老龄化社会14%的标准，老龄化势态日益严重。与此同时，互联网在我国中老年群体中的普及率也越来越高，其迅速发展使更多的中老年人享受到了便捷的生活，截至2021年12月，4049岁网民占比为18.4%，50岁及以上网民占比达到26.8%，互联网进一步向中老年群体渗透1。随着互联网的快速发展，越来越多的中老年人通过网络进行社交、休闲、消费、娱乐等活动，互联网促进了中老年人的社会参与和社会融入，也促进了中老年人身心健康水平的提升。同时，互联网在不同中老年人群体中的使用差异也造成了新的健康不均衡、不公平等问题。因此，本文将研究视角定位为互联网使用对中老年人健康的影响，揭示互联网使用对中老年群体健康的正向和负向作用，并研 802023年第3期 第44卷互联网使用对中老年人健康的影响研究Vol.44 No.3（211）2023究其在城乡之间、性别之间、不同年龄、不同居住方式以及不同文化程度之间的差异，以期对积极应对人口老龄化和推进健康中国建设起到积极作用。二、文献综述从文献梳理中可以发现，国内外学者对于互联网使用与健康之间的关系进行了大量研究。很多学者的研究均认为互联网使用对老年人的健康状况具有显著的积极影响2-12。对于不同的中老年群体，有学者认为互联网使用对高龄、男性和农村中老年人心理健康的促进作用更强（李志光、贾仓仓，2021）5，有学者研究发现互联网使用对无配偶、教育程度高和是党员的老年人健康的作用效应更强（汪连杰，2018）6，还有学者认为互联网使用对农村老年人的健康具有更强的促进作用（陈灵肖等，2022）7。但是也有一些学者得出了不一样的结论，他们认为互联网使用对低龄和城市老年人健康有更高的正向影响（侯建明等，20228；赵建国等，20209）。此外，国内外学者也逐渐关注互联网使用对健康影响的机制研究。有学者认为互联网使用通过增强社会信任促进了中老年人的心理健康（李志光、贾仓仓，2021）5，有学者认为互联网使用会通过社交和学习途径影响老年健康（侯建明等，20228；赵建国等，20209；王元超等，202210；武佳等，202113），还有学者认为互联网使用通过代际关系、人际交往和社会参与这三条作用路径影响老年人的健康状况（王维钰，2022）14。另外有研究发现，认知能力、教育程度和职业阶层在互联网使用对老年人健康的影响中有调节作用（刘杰等，202111；Wang等，202015；Lam等，202016）；互联网使用通过社交频繁程度、读书看报频繁程度以及自评社会经济地位等因素，对居民健康产生影响（陈亮、李莹，2020）17。综上所述，现有研究大多聚焦互联网使用与老年人健康之间的关系，但对互联网使用与中年人健康之间的关系涉及较少，同时对健康影响因素和异质性的考虑不够全面。因此，本文将研究对象拓展到中年人群，首先通过健康状况的不同测量指标来分析互联网使用对中老年人健康的影响，然后从多个研究视角分析互联网使用对不同中老年群体健康影响的异质性，最后利用不同中介变量探索互联网使用对中老年人健康的影响机制。三、研究设计（一）数据来源本文的数据来源于2017年中国综合社会调查（CGSS）。CGSS的调查对象来自全国多数地区，通过结合绘图抽样和多阶分层PPS抽样共计得到样本12 582份，样本具有很好的代表性。根据本文确定的研究对象和研究内容，筛选出45岁及以上的中老年人样本共计8 127个，在剔除变量值有严重缺失和无效回答的样本后，共得到7 678个有效样本。（二）变量选择1.被解释变量健康包括生理健康、心理健康和社会适应等（Grad，2002）18。本文被解释变量是健康状况，主要用“自评健康”“心理健康”和“健康对生活的影响”来测量。其中，“自评健康”根据问题“您觉得您目前的身体健康状况是”来测量，回答很不健康、比较不健康和一般的都赋值为0，即表示不健康，回答比较健康和很健康的都赋值为1，即表示健康；“心理健康”根据问题“您感到心情抑郁或沮丧的频繁程度是”来测量，回答总是、经常和有时的都赋值为0，即表示不健康，回答很少和从不的都赋值为1，即表示健康；“健康对生活的影响”根据问题“健康问题影响到您的工作或其他日常活动的频繁程度是”来测量，回答总是、经常和有时的都赋值为0，即表示有影响，回答很少和从不的都赋值为1，即表示无影响。81Northwest Population JournalVol.44 No.3（211）20232.核心解释变量本文的核心解释变量是互联网使用，根据问题“您对互联网的使用情况是”来测量，回答不使用的赋值为0，回答使用的赋值为1。在稳健性检验中使用变量替换法时，根据问题“您是否经常在空闲时间上网”来作为替换变量“是否上网”的测量，回答不上网的赋值为0，回答上网的赋值为1。3.控制变量参考已有研究文献可以发现，有学者将基本人口特征和社会经济特征作为控制变量（靳永爱、赵梦晗，2019）3，还有学者将个人特征和社会特征作为控制变量（汪连杰等，20186；侯建明等，20228；赵建国等，20209），亦有学者将个体特征、经济特征、社会保障和省份差异作为控制变量（陈亮、李莹，2020）17等。因此，本文的控制变量主要包括对健康状况有重要影响的个人特征、家庭特征、社会特征和社会保障等四个方面（详见表1）。其中，年龄、家庭经济状况和社会特征等为连续变量或顺序变量，其余的变量为分类变量。表1变量定义与描述统计变量健康状况互联网使用个人特征家庭特征社会特征社会保障中介变量自评健康健康对生活的影响心理健康互联网使用上网性别年龄教育程度城乡类型工作状况婚姻状况锻炼参与房产拥有情况居住类型家庭经济状况社会信任社会公平社会经济地位基本医疗保险基本养老保险商业医疗保险商业养老保险社交频率休闲频率学习频率赋值定义0=不健康，1=健康0=有影响，1=无影响0=不健康，1=健康0=不使用，1=使用0=否，1=是0=女，1=男实际年龄1=小学及以下，2=初中，3=高中及以上0=农村，1=城市0=没工作，1=有工作0=不在婚，1=在婚0=不参加，1=参加0=没有，1=拥有0=非独居，1=独居1=远低于平均，2=低于平均，3=平均水平，4=高于平均，5=远高于平均1=非常不信任，2=比较不信任，3=一般，4=比较信任，5=非常信任1=非常不公平，2=比较不公平，3=一般，4=比较公平，5=非常公平1=下层，2=中下层，3=中层，4=中上层，5=上层0=没有参加，1=参加0=没有参加，1=参加0=没有参加，1=参加0=没有参加，1=参加1=从不，2=很少，3=有时，4=经常，5=非常频繁1=从不，2=很少，3=有时，4=经常，5=非常频繁1=从不，2=很少，3=有时，4=经常，5=非常频繁均值0.420.590.610.380.370.4761.091.790.590.460.800.480.560.162.493.563.172.190.930.790.080.062.703.491.73标准差0.4940.4920.4870.4860.4830.49910.6350.8160.4920.4980.4030.5000.4970.3680.7771.0051.0750.8940.2520.4090.2640.2341.1000.9181.030 822023年第3期 第44卷互联网使用对中老年人健康的影响研究Vol.44 No.3（211）20234.中介变量参考已有研究文献可以发现，有学者将社交频率、休闲频率和学习频率等作为中介变量（侯建明等，20228；赵建国等，20209；王元超等，202210；武佳等，202113）。因此，本文在研究中也将社交频率、休闲频率和学习频率设置为中介变量。社交频率、休闲频率和学习频率依次按照问题“您是否经常在您的空闲时间做下面的事情”中回答的社交串门频率、休息放松频率和学习充电频率来确定，均处理为顺序变量。（三）模型设定1.Logit回归模型本文分别以中老年人的自评健康、心理健康、健康对生活的影响作为因变量，建立多个二元Logit回归模型，分析互联网使用对中老年人健康的影响。变量间的函数关系式如下：ln(Pi1-Pi)=+0Xi+jZij（1）式（1）中，i表示第i个中老年人，Pi表示健康的概率；Xi表示互联网使用；Zij表示控制变量。OR值可表示为Exp()=Pi1-Pi，用于衡量解释变量变化1个单位后中老年人健康与不健康发生概率的比值。2.中介效应模型因果逐步回归法是检验中介效应的基本方法（Baron 等，198619；Judd 等，198120；温忠麟等，200421）。本文用来分析互联网的使用是否能通过社交、学习和休闲途径影响中老年人的健康，并利用bootstrap法有放回抽样检验中介效应的显著性。其表达式为：Yi=+0Xi+j Zij（2）Mi=+0Xi+j Zij（3）Yi=+0Xi+0Mi+j Zij（4）其中，i表示第i个中老年人，Yi表示健康状况；Xi表示互联网使用；Mi表示中介变量；Zij表示控制变量。式（2）用来估计互联网使用影响中老年人健康的总效应0，实质上与式（1）相同；鉴于中介变量为连续变量，式（3）采用OLS模型来估计互联网使用对中介变量的配置效应0；式（4）采用Logit模型来估计互联网使用对中老年人健康的直接效应0和中介效应0*0。四、实证结果分析（一）互联网使用对中老年人健康的影响分析1.Logit回归分析如表2所示，模型1、模型2是中老年人自评健康的回归结果，模型1仅含有核心自变量即互联网使用，模型2含有核心自变量和所有控制变量，结果显示互联网使用依然具有显著性，表明模型具有较好的稳定性。模型3、模型4以及模型5、模型6分别是心理健康和健康对生活的影响的回归结果，对其结果的解释均与模型1、模型2类似。对研究结果的具体分析全部基于引入控制变量后全变量模型的回归结果。结果显示，互联网使用对中老年人的自评健康和健康对生活的影响在1%水平上有显著的正向作用，对中老年人的心理健康在5%水平上有显著的正向影响。使用互联网的中老年人，其自评健康和心理健康更好，由于健康问题而对生活产生的影响更小。回归系数表明，以不使用互联网的中老年人为参照，使用互联网的中 83Northwest Population JournalVol.44 No.3（211）2023老年人其自评健康、心理健康的比例分别是不使用互联网的中老年人的1.317（e0.275）倍、1.168（e0.155）倍，使用互联网的中老年人其健康问题没有对生活造成负面影响的比例是不使用互联网的中老年人的1.284（e0.250）倍。2.回归结果分析个人特征对中老年人健康的影响：（1）性别对中老年人的健康状况有显著影响，不同性别的中老年人的健康状况存在明显差异。（2）年龄对中老年人的自评健康和健康对生活的影响有显著的负向作用，即年龄越大其自评健康越差、健康问题越会对生活产生影响；但对心理健康有显著的正向影响，即年龄越大其心理健康越好。随着年龄的增加，中老年人的身体机能会逐渐下降，由于健康问题而影响工作生活的可能性也会增加。（3）教育程度对中老年人的心理健康和健康对生活的影响有显著的正向作用，即教育程度越高其心理健康越好、健康对生活的影响越小，但对自评健康的影响不显著。高学历的中老年人与低学历的中老年人可能在工作和生活条件等方面存在差距，教育程度高的中老年人的健康状况可能会更好。（4）城乡类型对中老年人的健康状况有显著影响。居住在城市的中老年人大表2基于Logit回归的影响分析结果变量名称互联网使用（使用）性别（男）年龄教育程度（初中）教育程度（高中及以上）城乡类型（城市）工作状况（有工作）婚姻状况（在婚）锻炼参与（参加）房产拥有情况（拥有）居住类型（独居）家庭经济状况社会信任社会公平社会经济地位基本医疗保险（参加）基本养老保险（参加）商业医疗保险（参加）商业养老保险（参加）ConstantObservationsPseudo R2自评健康模型10.845*（0.048）-0.644*（0.031）7 6780.030模型20.275*（0.064）0.226*（0.053）-0.022*（0.003）0.087（0.063）0.088（0.076）0.345*（0.059）0.470*（0.059）0.072（0.075）0.283*（0.055）0.040（0.052）0.028（0.078）0.281*（0.041）0.073*（0.026）0.109*（0.025）0.260*（0.035）-0.406*（0.104）0.127*（0.066）0.083（0.122）0.134（0.136）-1.533*（0.252）7 6780.095健康对生活的影响模型31.077*（0.051）-0.011（0.029）7 6780.045模型40.250*（0.067）0.212*（0.055）-0.028*（0.003）0.308*（0.063）0.454*（0.079）0.601*（0.060）0.376*（0.060）0.136*（0.074）0.330*（0.056）0.035（0.053）0.175*（0.079）0.273*（0.041）0.090*（0.026）0.049*（0.025）0.256*（0.036）-0.443*（0.106）0.044（0.065）-0.045（0.136）0.062（0.152）-0.402（0.250）7 6780.123心理健康模型50.585*（0.050）0.239*（0.029）7 6780.014模型60.155*（0.066）0.193*（0.053）0.008*（0.003）0.353*（0.063）0.442*（0.079）0.338*（0.058）0.051（0.058）0.292*（0.072）0.228*（0.055）0.018（0.052）-0.023（0.077）0.305*（0.041）0.070*（0.026）0.188*（0.025）0.223*（0.035）-0.195*（0.102）0.119*（0.063）0.017（0.128）-0.327*（0.140）-2.887*（0.252）7 6780.081注：*p0.1；*p0.05；*p0.01；下同。842023年第3期 第44卷互联网使用对中老年人健康的影响研究Vol.44 No.3（211）2023多能享受到高质量的公共服务，因此他们的健康状况好于农村。（5）工作状况对中老年人的自评健康和健康对生活的影响有显著的正向作用，即有工作的中老年人的自评健康越好、健康问题对生活产生的影响越小，但对心理健康的影响不显著。还在工作的中老年人的健康状况要显著好于没有工作的中老年人。（6）婚姻状况对中老年人心理健康和健康对生活的影响有显著的正向作用，即在婚的中老年人的心理健康越好、健康问题对生活产生的影响越小，但对自评健康的影响不显著。不在婚的中老年人生活缺乏依靠，孤独感更强，其由于健康问题而影响工作生活的可能性也更高。（7）是否锻炼对中老年人的健康状况有显著的正向影响。能坚持参加体育锻炼的中老年人，其健康状况好于疏于锻炼或因健康原因已不能锻炼的中老年人。家庭特征对中老年人健康状况的影响：（1）是否拥有房产对中老年人的健康状况影响不显著。（2）居住类型对中老年人“健康对生活的影响”有显著的正向作用，即独居的中老年人其健康对生活的影响越小，但对自评健康和心理健康的影响都不显著。原因可能是独居的中老年人一般来说相对年轻，且生活能自理，因而其不太会由于健康问题而影响生活。（3）家庭经济状况对中老年人的健康有显著的正向影响。家庭经济状况越好的中老年人能享受到更好的生活条件和更便利的服务，其健康状况也更好。社会特征对中老年人健康状况的影响：（1）社会信任对中老年人健康状况有显著的正向影响。对社会越信任的中老年人，个人生活状态可能越好，因而其健康状况也越好。（2）社会公平对中老年人的健康状况有显著的正向影响。认为社会公平的中老年人，其身心健康一般也更好。（3）社会经济地位对中老年人的健康状况有显著的正向影响。社会经济地位越高的中老年人，其身心健康也越好。社会保障对中老年人健康状况的影响：（1）基本医疗保险对中老年人的健康状况有显著的负向影响，即有医疗保险的中老年人其健康水平反而更差。其原因可能是部分身体健康的中老年人实际参加了保险，但由于身体健康而没有使用过基本医疗保险，所以在问卷调查时回答为没参加医疗保险，此外，也有可能是部分身体好的中老年人会选择不参加基本医疗保险。（2）基本养老保险对中老年人的自评健康和心理健康有显著的正向影响，但对健康对生活的影响这一变量不显著。（3）商业医疗保险对中老年人的健康状况影响不显著。（4）商业养老保险对中老年人的心理健康有显著的负向影响，但对自评健康和健康对生活的影响不显著。目前我国商业养老保险的覆盖率还比较低，那些感觉自己健康状况差的中老年人或其亲属可能才会更积极地参加商业养老保险。3.稳健性检验（1）变量替换法对于Logit回归模型中的核心解释变量“互联网使用”，调查问卷中的另一个问题“空闲时间是否上网”也可以从一个侧面衡量互联网的使用状况，因此，可将原核心解释变量“互联网使用”替换为“空闲时间是否上网”，来检验模型的稳健性（见表3）。结果显示，空闲时间上网对中老年人的自评健康、心理健康和健康对生活的影响在1%的水平上有显著的正向影响。回归系数表明，以空闲时间不上网的中老年人为参照，上网的中老年人其自评健康、心理健康的比例分别是不上网的中老年人的1.328（e0.284）倍、1.195（e0.178）倍，上网的中老年人其健康问题没有对生活造成负面影响的比例是不上网的中老年人的1.269（e0.238）倍。替换核心解释变量后模型的系数符号和显著性，与二元Logit回归模型基本一致，说明模型具有较好的稳健性。（2）模型替换法本文还采用了线性回归模型来替换Logit回归模型进行稳健性检验（见表4）。结果显示，互联网使用对中老年人的自评健康和健康对生活的影响在1%水平上有显著的正向影响，对中老年人的心理 85Northwest Population JournalVol.44 No.3（211）2023健康在5%水平上有显著的正向影响。回归系数表明，使用互联网的中老年人其自评健康、心理健康的比例分别是不使用互联网的中老年人的1.066倍、1.032倍，使用互联网的中老年人其健康问题没有对生活造成负面影响的比例是不使用互联网的中老年人的1.050倍。替换模型后的系数符号和显著性，与二元Logit回归模型基本一致，说明模型具有较好的稳健性。（二）互联网使用对中老年人健康影响的异质性分析互联网使用对中老年人的健康状况有显著的正向影响，但对不同中老年群体健康状况的影响会存在差异性。表5至表9分别从年龄、性别、城乡类型、居住类型和教育程度五个角度分析互联网使用对中老年人健康影响的异质性。1.年龄异质性分析表5中根据年龄将样本分为低龄组（4559岁，即中年组）和高龄组（60岁及以上，即老年组）两个子样本，分析互联网使用对中老年人健康影响的年龄差异。结果显示，互联网使用对低龄组中年人的自评健康和健康对生活的影响有显著的正向作用，而对高龄组老年人的3个维度的健康状况都有显著的正向影响。互联网使用对低龄组中年人自评健康的促进作用更大，对高龄组老年人的“健康对生活的影响”和心理健康的促进作用更大，即使用互联网的低龄组中年人的自评健康比高龄组更好，使用互联网的高龄组老年人其心理健康更好、健康对生活影响更小。中老年群体从低龄转变为高龄时，面临着退休、场所变更、人际关系改变等而产生失落、孤独等不良情绪，他们更需要通过使用互联网来重新融入社会、参与社会，保持与亲人朋友的社交联系以获取及时的社会信息。表3基于变量替换法的稳健性检验结果变量名称互联网使用（使用）控制变量ConstantObservationsPseudo R2自评健康模型70.854*（0.048）-0.635*（0.030）7 6780.030模型80.284*（0.064）已控制-1.522*（0.251）7 6780.095健康对生活的影响模型91.076*（0.052）0.006（0.029）7 6780.044模型100.238*（0.067）已控制-0.377（0.250）7 6780.123心理健康模型110.604*（0.050）0.241*（0.029）7 6780.015模型120.178*（0.067）已控制-2.897*（0.251）7 6780.081表4基于线性回归的影响分析结果变量名称互联网使用（使用）控制变量ConstantObservationsR2F Statistic自评健康模型130.206*（0.011）1.139*（0.017）7，6780.041328.007*模型140.066*（0.014）已控制0.790*（0.087）7，6780.12259.083*健康对生活的影响模型150.247*（0.011）1.251*（0.016）7 6780.060485.908*模型160.050*（0.014）已控制1.039*（0.085）7 6780.15377.146*心理健康模型170.136*（0.011）1.424*（0.017）7 6780.018143.091*模型180.032*（0.014）已控制0.650*（0.087）7 6780.10248.334*862023年第3期 第44卷互联网使用对中老年人健康的影响研究Vol.44 No.3（211）20232.性别异质性分析表6中根据性别将样本分为男性和女性两个子样本，分析互联网使用对中老年人健康影响的性别差异。结果显示，互联网使用对男性中老年人的自评健康和健康对生活的影响有显著的正向作用，而对女性中老年人的心理健康有显著的正向影响。互联网使用对女性中老年人心理健康的促进作用更大，对男性中老年人自评健康和“健康对生活的影响”的促进作用更大，即使用互联网的男性中老年人其自评健康更好、健康对生活的影响更小。可能的原因包括：目前的中老年人在其年轻时的受教育机会存在一定的性别差异，男性在互联网使用时存在的障碍可能较少；在我国中老年人家庭中，还存在着“男主外、女主内”的模式，男性中老年人大多负责“主外”，维持着个人和家庭的社会关系网络，因此他们也更愿意主动使用互联网。3.城乡异质性分析表7中根据城乡类型将样本分为城市和农村两个子样本，分析互联网使用对中老年人健康影响的城乡差异。结果显示，互联网使用对农村中老年人的健康状况有显著的正向影响，对城市中老年人的自评健康和健康对生活的影响有显著的正向作用；同时，互联网使用对农村中老年人的健康促进作用更大。我国大多数农村地区有大量人员外出务工和进城求学，造成遗留在农村的中老年人长期与亲人朋友分离，互联网的使用是他们维持与亲朋好友沟通的主要渠道，通过这种沟通也给其身心健康带来积极影响。另外，农村和城市相比，其信息获取渠道相对狭窄，互联网的使用给农村中老年人带来了更多的健康知识和健康生活方式，从而促进了使用互联网的中老年人的健康水平的提高。4.居住类型的异质性分析表8中根据居住类型将样本分为独居和非独居两个子样本，分析互联网使用对中老年人健康影表5年龄异质性分析结果变量名称互联网使用（使用）控制变量ConstantObservationsPseudo R24559岁自评健康0.327*（0.086）已控制-2.773*（0.248）3 5740.096健康对生活的影响0.162*（0.091）-1.812*（0.260）3 5740.108心理健康0.102（0.088）-2.382*（0.247）3 5740.08460岁及以上自评健康0.267*（0.093）-3.062*（0.247）4 1040.064健康对生活的影响0.471*（0.096）-2.513*（0.235）4 1040.099心理健康0.176*（0.101）-2.430*（0.233）4 040.081表6性别异质性分析结果变量名称互联网使用（使用）控制变量ConstantObservationsPseudo R2女自评健康0.088（0.092）已控制-1.234*（0.351）4，0340.096健康对生活的影响0.103（0.093）-0.366（0.342）4，0340.119心理健康0.189*（0.092）-2.965*（0.345）4，0340.082男自评健康0.458*（0.090）-1.656*（0.377）3，6440.093健康对生活的影响0.398*（0.097）-0.210（0.383）3，6440.124心理健康0.115（0.096）-2.649*（0.384）3，6440.076 87Northwest Population JournalVol.44 No.3（211）2023响的居住类型差异。结果显示，互联网使用对非独居中老年人的健康状况有显著的正向影响，对独居中老年人健康状况的影响不显著。互联网使用对非独居中老年人自评健康和“健康对生活的影响”的促进作用更大，即使用互联网的非独居中老年人其自评健康更好、健康对生活的影响更小。非独居中老年人和亲人生活在一起，能利用互联网获取外界信息，能更好地融入社会，因而其健康状况更好。5.教育程度异质性分析表9中根据教育程度将样本分为小学及以下、初中、高中及以上三个子样本，分析互联网使用对中老年人健康影响的教育程度差异。结果显示，互联网使用对小学及以下教育程度的中老年人3个维度的健康都有显著的正向影响，对初中教育程度的中老年人的自评健康和健康对生活的影响有显著的正向作用，对高中及以上教育程度中老年人的健康对生活的影响有显著的正向作用。互联网使用对教育程度低的中老年人自评健康和心理健康的促进作用更大，对教育程度高的中老年人“健康对生活的影响”的促进作用更大，即使用互联网的低学历中老年人其自评健康和心理健康更好，使用互联网的高学历中老年人其健康对生活的影响更小。获得更好的教育和更高的文化水平的中老年人在使用互联网方面存在的障碍较少，能更加有效地利用互联网提供的健康信息促进健康。（三）互联网使用对中老年人健康的影响机制分析中老年人主要通过互联网的社交软件与亲朋好友交流互动，通过互联网观看电视节目或玩游戏进行休闲娱乐以及学习知识并提升自我价值等（侯建明等，20228；赵建国等，20209；王元超等，202210；武佳等，202113）。因此，本文将中老年人在空闲时间的社交频率、休闲频率和学习频率作为中介变量，分析互联网使用对中老年人健康的影响机制。社交途径的中介效应结果如表10所示，互联网使用对中老年人自评健康、心理健康和健康对生表7城乡异质性分析结果变量名称互联网使用（使用）控制变量ConstantObservationsPseudo R2农村自评健康0.528*（0.111）已控制-2.262*（0.403）3，1680.090健康对生活的影响0.354*（0.113）-0.945*（0.382）3，1680.104心理健康0.348*（0.111）-3.014*（0.380）3，1680.068城市自评健康0.153*（0.079）-0.809*（0.326）4，5100.086健康对生活的影响0.196*（0.084）0.578*（0.337）4，5100.094心理健康0.065（0.084）-2.424*（0.340）4，5100.064表8居住类型异质性分析结果变量名称互联网使用（使用）控制变量ConstantObservationsPseudo R2非独居自评健康0.279*（0.069）已控制-1.393*（0.279）6，4350.099健康对生活的影响0.258*（0.072）-0.275（0.278）6，4350.128心理健康0.146*（0.072）-2.960*（0.279）6，4350.081独居自评健康0.218（0.172）-2.392*（0.606）1，2430.080健康对生活的影响0.144（0.176）-0.974（0.594）1，2430.109心理健康0.201（0.176）-2.764*（0.600）1，2430.085 882023年第3期 第44卷互联网使用对中老年人健康的影响研究Vol.44 No.3（211）2023活的影响这三个变量的影响的直接效应、间接效应和总效应都显著，说明社交途径的中介效应明显，即互联网使用能够通过社交途径影响中老年人的健康状况。互联网使用对中老年人自评健康、心理健康和健康对生活的影响这三个变量的影响总效应分别为0.060、0.033和0.051，直接效应为0.058、0.032和0.050，通过社交途径发挥的间接效应即中介效应分别为0.002、0.001和0.001，该中介效应在总效应中占比分别为3.3%、3.0%和2.0%。互联网使用通过社交途径影响中老年人健康状况的机制可能是中老年人使用互联网社交软件与家人和朋友聊天，既可以和其他人保持联系，得到关于健康方面的建议，也可以让中老年人自身保持参与社会的活跃度，帮助其提高生活满意度和健康水平。休闲途径的中介效应结果如表11所示，互联网使用对中老年人自评健康、心理健康和健康对生活的影响这三个变量的影响的直接效应和总效应都显著，但间接效应都不显著，说明休闲途径的中介效应不明显，即互联网使用不能通过休闲途径影响中老年人的健康状况。究其原因，一方面可能是互联网对于中老年群体具有针对性和专业性的休闲娱乐项目较少，他们可能较少使用互联网来休息放松；另一方面中老年人的生理机能随着年龄增长而逐渐下降，没有充分的精力与体力使用互联网休闲娱乐。学习途径的中介效应结果如表12所示，互联网使用对中老年人自评健康、心理健康和健康对生活的影响这三个变量的影响的直接效应和总效应都显著，但间接效应都不显著，说明学习途径的中介效应不明显，即互联网使用不能通过学习途径影响中老年人的健康状况。究其原因，可能是中老年人多数不会主动用互联网学习与健康相关的知识，因此无法通过学习途径来改善中老年人的健康状况。表9教育程度异质性分析结果变量名称互联网使用（使用）控制变量ConstantObservationsPseudo R2小学及以下自评健康0.423*（0.111）已控制-1.566*（0.355）3 5340.072健康对生活的影响0.262*（0.112）-0.435（0.337）3 5340.086心理健康0.237*（0.111）-2.914*（0.337）3 5340.058初中自评健康0.275*（0.100）-1.512*（0.482）2 2250.067健康对生活的影响0.201*（0.105）-0.423（0.489）2 2250.068心理健康0.048（0.106）-2.568*（0.500）2 2250.066高中及以上自评健康0.150（0.132）-0.906（0.574）1 9190.100健康对生活的影响0.335*（0.142）0.799（0.636）1 9190.091心理健康0.225（0.144）-2.203*（0.618）1 9190.053表10社交途径的中介效应检验效应自评健康健康对生活的影响心理健康直接效应间接效应总效应直接效应间接效应总效应直接效应间接效应总效应系数0.0580.0020.0600.0500.0010.0510.0320.0010.03395%置信区间下限0.0340.0000.0340.0270.0000.0280.0090.0000.01095%置信区间上限0.0900.0040.0900.0800.0020.0800.0600.0020.060P值0.000*0.040*0.000*0.000*0.020*0.000*0.020*0.099*0.020*89Northwest Population JournalVol.44 No.3（211）2023五、结论与建议（一）结论本文基于2017年中国综合社会调查数据，使用Logit回归模型分析互联网使用对中老年人3个维度健康（即“自评健康”“心理健康”和“健康对生活的影响”）的影响及其异质性，利用变量替换法和模型替换法进行模型稳健性检验，通过中介效应模型分析互联网使用影响中老年人健康的机制。得出的结论包括：第一，互联网使用对中老年人的自评健康、心理健康和健康对生活的影响都有显著的正向作用，对中老年人自评健康的影响最大，其次是健康对生活的影响，对心理健康的影响最小，并且该结果具有稳健性。第二，与高龄、女性、城市、独居和教育程度高的中老年人相比，互联网使用对低龄、男性、农村、非独居和教育程度低的中老年人的自评健康的促进作用更大；与低龄、女性、城市、独居和教育程度低的中老年人相比，互联网使用对高龄、男性、农村、非独居和教育程度高的中老年人的健康对生活的影响这一变量的促进作用更大，即健康问题对生活的影响更小；与低龄、男性、城市和教育程度高的中老年人相比，互联网使用对高龄、女性、农村和教育程度低的中老年人心理健康的促进作用更大。第三，社交途径是互联网使用影响中老年人健康的重要渠道，社交频率在互联网使用与中老年人表11休闲途径中介效应检验效应自评健康健康对生活的影响心理健康直接效应间接效应总效应直接效应间接效应总效应直接效应间接效应总效应系数0.0600.0000.0600.0510.0010.0520.0330.0000.03395%置信区间下限0.032-0.0010.0320.0260.0000.0270.0090.0000.00995%置信区间上限0.0800.0000.0800.0700.0010.0700.0600.0000.060P值0.0