數字參與對老年人心理健康的影響

王瓊 秦漢雨

摘 要：基于中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）數據，運用OLS和Oprobit模型從認知能力、抑郁程度、生活滿意感三個方面探討數字參與對老年人心理健康的影響。實證結果表明：第一，數字參與對老年人的認知能力和抑郁程度影響顯著，但對生活滿意感影響不顯著，同時數字參與頻率越高，越能顯著提升老年人的認知能力，并降低其抑郁程度。第二，根據數字參與行為目的細分參與類型后發現，社交型數字參與對認知能力和抑郁程度的影響顯著，而信息型、工具型和娛樂型數字參與帶來的影響均不顯著。第三，數字參與對農村老年人抑郁程度的影響顯著，但對城鎮老年人的影響不顯著；同時其對低齡老年人的認知能力和抑郁程度影響顯著，但對高齡老年人的影響不顯著，且社交型數字參與的顯著影響也主要體現于低齡老年人群體。由此，應進一步推進數字助老行動，并重點關注高齡老年人和農村老年人的數字技能幫扶問題，促使全體老年人在共享數字建設成果的同時增進心理健康水平。

關鍵詞：數字參與；老年人；心理健康

中圖分類號：C913.6文獻標識碼：Ａ 文章編號：１００９ — ２２３４（２０23）11 — ００77 — 10

一、引言

當前，隨著經濟數字化轉型的加速，數字技術正深刻改變著人們的生活、生產和學習方式，并已成為推動經濟社會發展和改善民生的重要力量。2021年我國“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要提出，要“提升公民數字素養”“幫助老年人、殘疾人等共享數字生活”。中央網絡安全和信息化委員會印發的《“十四五”國家信息化規劃》①進一步強調，要“著力增強數字民生保障能力”“改善人民生活品質，讓人民群眾共享信息化發展成果”。然而，由于年齡、文化程度和環境等因素限制，老年人等特殊群體在獲取數字資源、使用數字工具等方面仍存在諸多障礙。2022年《中國互聯網絡發展狀況統計報告》②顯示，我國仍有3.82億人尚未接入互聯網，而農村地區或60歲及以上老年人是主要群體。同時在老年人中，接近1.4億人仍未使用智能手機或者已使用智能手機但不會上網。由此可見，無論在數字設施接入，還是在數字技術或工具使用上，我國老年人都面臨數字鴻溝問題，其未充分享受到數字技術進步帶來的紅利。

另一方面，隨著健康中國戰略的深入推進，老年人等重點人群的健康問題也越來越受到關注。心理健康是軀體健康的基石，其對老年人的身體健復、延年益壽尤為重要。2022年國務院辦公廳印發《“十四五”國民健康規劃》③，提出要促進心理健康，加強對抑郁癥、老年癡呆等精神和心理問題的干預。通常情況下，個人的生活方式和行為會對其心理健康產生影響，那么，老年人運用數字工具參與生活事務的行為是否會對其心理健康產生影響呢？如果產生影響，是正向影響，還是負向影響？而這需要基于微觀數據的實證研究來做出回答。由此，我們擬通過實證方法來檢驗數字參與行為與老年人心理健康之間的因果關系，一方面為彌合數字鴻溝是否帶來健康效應提供實

證支持；另一方面也為提升老年人數字素養、改善心理健康等方面的政府決策提供參考。

二、文獻評述

早在上世紀九十年代，國外研究就開始關注數字參與行為對老年人心理健康的影響（McConatha et al.，1994；White et al.，1999）［1］［2］。其中，數字參與行為大多被界定為個體使用互聯網的行為，包括網絡社交、發送電子郵件、網上購物、瀏覽信息以及參與網絡游戲等等。在這些行為對老年人心理健康影響的研究中，大多數文獻都將心理健康細分為認知能力、抑郁程度和生活滿意感（或稱幸福感）三個方面。

在數字參與對老年人認知能力影響的研究中，Berner et al.（2019）基于瑞典和荷蘭的66歲以上老年人的研究發現，老年人進行數字參與對其認知能力的衰退有減緩效果，相比于不參與的老年人其減緩了50%［3］。Kamin et al.（2020）基于歐洲的14個國家50歲以上中老年人的研究也得到類似的結論，且發現數字參與行為越頻繁，中老年人認知能力的下降就越緩慢［4］。例如，相比于一個月使用一次互聯網的老年人，每天上網的老年人在認知能力測評時得分更高（Tun et al.，2010）［5］。同時，一些文獻考察了具體的數字參與行為，如在線網絡社交、參與網絡游戲、搜尋信息對認知能力的影響。其中，在線網絡社交增加了老年人與朋友、家人的溝通交流，促

進了認知能力衰退的改善（H.J.Kim&J.Kim，2014；Myhre et al.，2017）［6］［7］。而參與網絡游戲和搜尋信息是多任務操作復雜的活動，極大地刺激了老年人的認知神經，提升了其認知能力（Basak et al.，2008；

Small et al.，2009）［8］［9］。此外，還有研究發現參與互聯網使用培訓的老年人，相比于不參與培訓的老年人，其認知能力得到了提升，并具體表現在記憶力、觀察力和計算能力方面（Chan et al.，2014）［10］。然

而，Slegers et al.（2012）基于荷蘭50歲以上中老年

人的研究發現，中老年人在剛開始學習使用互聯網時對認知能力有所提升，但在后續的數字參與中認知能力并沒有改變［11］。

在數字參與對老年人抑郁程度影響的研究中，Cotten et al.（2014）基于美國50歲以上中老年人的實證研究發現，數字參與行為使中老年人患抑郁疾病的概率下降了33%［12］。但Slegers et al.（2008）對236名64歲至75歲老年人開展互聯網使用培訓后發現，經過培訓的老年人，數字參與能力得以提升，但其抑郁程度并沒有變化［13］。同時，也有研究認為數字參與行為對老年人抑郁程度的下降有負面影響；數字參與替代了老年人參加其他活動的時間和精力，使老年人疏遠家人、朋友，從而增加了患抑郁疾病的概率（Kraut et al.，1998；Huang，2010）［14］［15］。

一些文獻還研究了出于不同目的的數字參與行為對抑郁程度的影響。Szabo et al.（2019）將數字參與劃分為三種類型，分別為社交型（網絡交流）、工具型（電子商務、網絡銀行、線上購物）和信息型（看新聞、搜尋健康信息等），并對新西蘭55至70歲的老年人進行了研究，結果發現社交型促進了老年人的社交關系，信息型和工具型則增加了老年人的社會參與程度，進而都間接地降低了老年人的抑郁程度［16］。而Lam et al.（2020）研究發現不同類型的數字參與行為對抑郁程度的影響并不相同，社交型數字參與行為對抑郁疾病起抑制作用；而信息型數字參與行為卻提高了抑郁疾病發生的可能性［17］。

在數字參與對老年人生活滿意感影響的研究中，有研究表明老年人通過數字工具與家人、朋友交流，可以提升老年人的生活滿意感（Heo et al.，2015；Chopik et al.，2016）［18］［19］。Lifshitz et al.（2016）對306名以色列50歲及以上中老年人的研究也得到類似的結論，區別在于它將數字參與劃分成了四種類型，在前三類的基礎上增加了休閑型（玩游戲、看視頻、聽音樂和拍照等），結果發現四種數字參與類型對生活滿意感均有正向影響，且休閑型的影響最為顯著［20］。Shapira et al.（2007）發現，對以色列年均80歲的高齡老年人進行數字技能培訓后，相比于對照組，培訓組老年人的生活滿意感有所上升［21］。但Quintana et al.（2018）基于英國中老年人的研究結果卻是，無論什么類型的數字參與行為對其生活滿意感均沒有影響［22］。

國內關于數字參與行為對老年人心理健康的研究還處于起步階段。大多數研究是集中于老年人數字參與行為的影響因素分析（張碩，2013；杜鵬和韓文婷，2021）［23］［24］，一些研究也關注到數字參與對老年人健康的影響。例如，汪連杰（2018）運用

CGSS2013年的數據，研究發現數字參與對老年人的生理和心理健康均有明顯的促進作用，相比于未參與者，其生理健康和心理健康分別提高31.9%和

18.8%［25］。趙建國和劉子瓊（2020）也得到類似的結論，并發現數字參與對老年人健康的促進作用在

60-69歲低齡老年人和城鎮老年人中更加顯著［26］。還有研究發現數字參與顯著提升老年人的生活滿意感（杜鵬和汪斌，2020）［27］，降低了老年人的抑郁程度（靳永愛和趙夢晗，2019）［28］。而對老年人生活滿意感的影響在不同學歷者間存在差異，例如，數字參與對小學學歷老年人的生活滿意感起抑制作用，對中學和大學及以上學歷者起促進作用（彭希哲

等，2019）［29］。不過，也有研究結果為數字參與行為對老年人的生活滿意感影響并不顯著（吳新慧，

2017）［30］。

綜上，國外關于數字參與對老年人心理健康的研究雖然豐富，但研究結論尚未達成一致。而國內研究大多得到數字參與有利于心理健康的結論，但度量心理健康的指標不夠全面，也未充分考慮不同類型數字參與行為帶來的差異，以及由于城鄉地域以及老年人內部年齡差異而出現的群體異質性問題。由此，本文擬從是否進行數字參與、數字參與頻率、數字參與類型三個維度來刻畫數字參與行為，且更全面地度量老年人的心理健康狀況，并進一步區分年齡和居住地來進行異質性分析，以期獲得更可靠的研究結論。

三、研究設計

（一）數據來源和處理

本文使用的數據來源于中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）。它是由北京大學國家發展研究院主持、北京大學中國社會科學調查中心執行的大型跨學科調查項目。調查對象為中國45歲及以上中老年家庭與個人，覆蓋全國28個省（自治區、直轄市），150個縣級單位，450個村級單位，涉及1.24萬戶家庭中的1.9萬余人。全國范圍的基線調查從2011年開始，每隔兩到三年追蹤一次。由于2018年的調查中新增了詢問數字參與相關問題，故本文選取的是2018年調查數據。

在樣本處理方面，保留的是年齡在60至84歲的老年個體；剔除了部分數據缺失的樣本，最后得到7403個樣本。在異質性分析中，對老年群體進一步細分。一是按照居住地，將老年人細分為城鎮老年人或農村老年人，前者是居住在城鎮中心或城鄉結合部的老年人，后者是居住在鄉村的老年人。二是按照國際慣例，將老年人細分為低齡老年人和高齡老年人，前者是年齡在60歲至74歲的老年人，后者是年齡在75至89歲的老年人。

（二）變量說明

本文的因變量為心理健康。參考Kamin et al.（2020）［4］和Lam et al.（2020）［17］的研究，分別設定三個變量來反映個體的心理健康狀況。第一個變量是認知能力，它是大腦接收、加工、存儲和應用信息的能力，包括觀察力、記憶力、語言能力、計算能力等。CHARLS問卷中提供了度量個體認知能力的多組問題，我們根據受訪者回答的綜合得分值來定義該變量，數值越大表示認知能力越高，即心理健康狀況越好。第二個變量是抑郁程度。抑郁量表是判斷抑郁程度的重要途徑，它主要反映個體抑郁狀況發生的頻率。根據CHARLS問卷中包含10項問題的抑郁量表，我們將回答結果中“很少或根本沒有”定義為1，“不太多”定義為2，“有時”定義為3，“大多數時間”定義為4，將個體的回答數值加總，最低為10，最高為40，數值越大表示抑郁程度越高，即心理健康狀況越差。第三個變量是生活滿意感，根據受訪者對“總體來看，您對自己的生活是否感到滿意”的回答，重新賦值，將“一點也不滿意”“不太滿意”“比較滿意”“非常滿意”和“極其滿意”分別定義成1至5的序數值，數值越大表示滿意感越高，即心理健康狀況越好。

本文的關鍵自變量為數字參與。參考國內外文獻，本文將數字參與定義為使用電腦、平板、手機等工具，通過互聯網來獲取信息、溝通交流、休閑娛樂、處理工作或生活事務等行為或活動，分別設定三個變量來考察。第一變量是“是否參與”，問卷中詢問了受訪者過去一個月是否使用電腦、平板或手機等數字工具相關問題，如果回答為“是”則定義為1，否則為0。第二個變量是“參與頻率”，將“完全沒有”“不經常”“差不多每周”“差不多每天”分別定義為0至3，數值越大表示頻率越高。第三個變量是

“參與類型”。參考Lifshitz et al.（2016）［20］的研究，根據上網目的，將數字參與類型劃分為社交型、信息型、工具型、娛樂型四類。由此，根據問卷中相關問題，將上網聊天、發微信朋友圈定義為社交型，將上網看新聞定義為信息型，將使用手機支付、上網理財定義為工具型，將看視頻、玩游戲定義為娛樂型，四個類型定義為虛擬變量，以未進行數字參與的個體為對照組。

控制變量由個人特征變量、家庭特征變量、滯后一期的個體心理健康狀況和省份虛擬變量構成（簡要說明見表1）。個人特征變量包括年齡、性別、是否有配偶、受教育年限、是否繼續勞動、是否有醫療保險、是否參與其他社交活動、個人年收入等。其中，婚姻狀況是將已婚且配偶健在定義為1，未婚、離異、喪偶或分居等無配偶的情況定義為0；其他社交活動包括串門、打牌、下棋、跳舞、健身、練氣功、參加培訓等活動，參與則定義為1，否則為0；個人年收入包括個人領取的養老金和繼續參與勞動所獲得的收入。家庭特征變量包括子女數和家庭人均消費支出。由于可能存在遺漏變量帶來的內生性問題，所以控制變量里還加入了滯后一期的心理健康變量，以控制影響個體長期心理健康狀況的難以觀測因素。

（三）模型設定

在因變量中，認知能力和抑郁程度都是通過量表的得分加總而得，是連續變量，故用OLS模型進行估計，模型設定如公式（1）所示。生活滿意感是序數變量，它是由個體潛在的真實生活滿意感決定的，由于觀測的不完全性而以離散的形式報告出來。考慮到序數變量的特性，采取Oprobit模型更為合適，模型設定如公式（2）所示。兩個模型中，Hij為認知能力或抑郁程度，Sij為個體報告的生活滿意感，Sij*為個體潛在的生活滿意感，Sij*與S1、S2、S3、S4四個分斷點的相對大小得到Sij的數值。Tij為是否參與、參與頻率或參與類型，Xij為個體特征、家庭特征等控

制變量，Vj為省份虛擬變量，θij和εij為隨機擾動項。回歸時根據需要對關鍵自變量進行選取，以形成不同的估計式。

Hij＝？茁０＋？茁１·Tij＋？茁２·Xij＋Vj＋θij（1）

Ｓｉｊ＝Ｆ（Ｓｉｊ*）=F（？茁3·Tij+？茁4·Xij+Vj+εij）=12345（2）

（四）描述性統計分析

各變量的均值如表1所示。全樣本中，有數字參與行為的個體為363人，占全樣本的4.90%，而參與頻率的均值為0.14，說明參與比例和平均參與次數均不高。在參與者當中，參與頻率的均值為2.81，數值接近于“差不多每天”的定義值。從參與類型看，全樣本中社交型參與、信息型參與、工具型參與和娛樂型參與分別占3.90%、4.10%、2.00%和3.50%；在參與者當中，四種類型的比例分別為78.60%、82.20%、39.40%和71.70%，比例較高。

進一步考察三項心理健康變量的均值差異。在認知能力方面，全樣本的均值為42.60，其中有數字參與行為的個體認知能力的均值為66.54，沒有數字參與行為的個體為39.24，前者高于后者，并且兩組均值差異顯著。抑郁程度方面的情況與此類似，全樣本的均值為20.08，沒有數字參與行為的個體為

15.07，明顯低于未參與的個體，由于抑郁程度是一個反向指標，故數值越低說明前者的心理健康狀況越好。在生活滿意感方面，情況有所不同，全樣本均值為3.29，有數字參與行為的個體為3.33，雖然從數值上略高于未參與的個體，但兩組均值差異并不顯著。這說明數字參與行為不同，老年人心理健康指標可能會存在差異，后續將通過回歸分析得到更真實的因果關系。

四、實證結果與分析

（一）全樣本回歸結果

表2是針對全樣本的回歸結果，通過加入不同的關鍵自變量來找出總體規律性。其中式（1）、（4）和（7）考察的是數字參與行為是否對三項心理健康變量帶來影響。式（2）、（5）和（8）考察的是數字參與的頻率對心理健康的影響。式（3）、（6）和（9）進一步區分數字參與類型，考察相比于沒有數字參與行為的情形，不同類型的數字參與行為對老年人心理健康的影響差異。回歸得到的結果如下：

第一，數字參與行為對老年人認知能力和抑郁程度的影響顯著，但對生活滿意感的影響不顯著。表2中式（1）和（4）的回歸結果顯示，有數字參與行為的老年人較沒有數字參與行為的老年人，認知能力在1%的顯著性水平上提升了2.71，抑郁程度在1%的顯著性水平上下降了1.26。考慮全樣本中認知能力的均值為42.60，抑郁程度的均值為20.08，前者相當于上升了6.36%，后者相當于下降了6.27%。不過在生活滿意感方面則不同，表2中式（7）的結果顯示出，數字參與行為雖然對生活滿意感的影響是正向的，但并不顯著。

第二，數字參與的頻率越高，越能顯著提升老年人的認知能力，并降低其抑郁程度，但對生活滿意感的影響不顯著。表2中式（2）、（5）和（8）的回歸結果顯示，數字參與頻率的提高使認知能力在1%的顯著性水平上提升了0.92，使抑郁程度在1%的顯著性水平上下降了0.40，但對生活滿意感的影響仍然不顯著。

第三，不同類型的數字參與行為對認知能力和抑郁程度的影響有較大差異。描述性統計分析結果已顯示，除工具型參與的占比略低外，其他三種數字參與類型在全樣本和參與者樣本中的占比差異不大。但表2中式（3）、（6）和（9）的回歸結果顯示，四種數字參與類型中，社交型參與在5%的顯著性水平上將認知能力提升了3.81，在1%的顯著性水平上使抑郁程度下降了1.95，上升或下降的幅度甚至高于數字參與整體對認知能力和抑郁程度的影響，但其他三種參與類型帶來的影響均不顯著。這說明數字參與對認知能力和抑郁程度的顯著影響主要源于社交型參與，即利用數字工具來進行社會交往是數字參與行為提升老年人認知能力和降低抑郁程度的關鍵途徑。

（二）群體異質性分析

1.按城鄉分類的群體差異分析

考慮到數字參與對老年人心理健康的影響可能會存在群體異質性，我們進一步區分城鄉和年齡來估計數字參與行為以及參與類型對老年人心理健康的影響。表3和表4顯示的是區分城鄉后的回歸結果。從表3可以看出，數字參與行為對認知能力的影響在城鎮老年人和農村老年人之間差異不大，都為正向影響，且在10%的水平上顯著。但其對抑郁程度的影響在兩個群體中卻存在明顯差異，其在1%的顯著性水平上使農村老年人的抑郁程度下降了2.26，但對城鎮老年人抑郁程度的負影響不僅系數值較小，且不顯著。這說明數字參與對全部老年人抑郁程度的負影響主要源于農村老年人。此外，還值得注意的是，在生活滿意感方面，數字參與帶來的正影響在農村老年人中出現了10%的顯著性，這與全樣本回歸結果（見表2）有所不同。從表4可以看出，在四種數字參與類型中，社交型參與帶來的影響仍然更為突出，與全樣本回歸結果是一致的。

表3顯示出的數字參與行為對城鎮和農村老年人抑郁程度和生活滿意感的差異化影響，我們猜測與城鄉老年人的生活狀況差異相關。由于居住集中以及社區的快速發展，城鎮老年人接受信息、參與各類社會活動來排遣孤獨、消除煩惱、提升精神愉悅感的途徑較多。數字參與只是其中一種途徑，其他途徑也同樣發揮作用。由于在第三部分的研究設計中，諸如串門、打牌、下棋、跳舞、健身、練氣功、參加培訓等活動已定義為“其他社交活動”，并列入到控制變量中，故在已存在其他社交活動的情況下，是否有數字參與行為對城鎮老年人抑郁程度的影響自然沒有那么突出。但農村老年人則不同，由于居住相對分散，接收信息、參與各類活動的途徑較少，數字參與行為對減少抑郁程度的影響自然更加顯著，甚至在一定程度上提升其生活滿意感也是合乎常理的。

2.按年齡分類的群體差異分析

表5和表6顯示的是區分低齡和高齡后的回歸結果。從表5可以看出，數字參與行為對認知能力和抑郁程度的影響在低齡和高齡老年人之間均存在顯著差異。其在1%的顯著性水平上使低齡老年人的認知能力提高了2.61，使抑郁程度下降了1.13，但對高齡老年人的認知能力和抑郁程度的影響則不顯著。而表6的結果顯示出，社交型參與對老年人認知能力和抑郁程度的顯著影響也主要體現在低齡老年人群體上，對高齡老年人的影響不顯著。我們猜測上升結果背后的原因是，高齡老年人數字參與的比例和程度都非常有限，根據CHARLS2018年數據計算發現，高齡老年人中有數字參與行為的老年人僅占1.58%，比例非常低。同時，高齡老年人的平均受教育年限僅為3.08年，即使能簡單使用電腦或手機，但如果操作不熟練或僅僅局限于最簡單的操作，也很難利用互聯網資源優勢來達到提升認知能力以及排遣孤獨、增進精神愉悅程度的目的。由此，對高齡老年人的數字化技能幫扶顯得尤為重要。

五、結論及建議

運用中國健康與養老追蹤調查數據，本文從是否數字參與、參與頻率和參與類型三個維度考察了數字參與行為對老年人心理健康的三個方面（認知能力、抑郁程度、生活滿意感）的影響。實證結果表明：第一，數字參與行為對老年人認知能力和抑郁程度的影響顯著，但對生活滿意感的影響不顯著；同時數字參與頻率越高，越能顯著提升老年人的認知能力，并降低其抑郁程度。第二，四種數字參與類型中，社交型參與對認知能力和抑郁程度的影響顯著，其他三種參與類型帶來的影響均不顯著，說明數字參與對老年人心理健康的影響主要源于社交型參與。第三，群體異質性分析發現，數字參與對農村老年人抑郁程度的影響顯著，但對城鎮老年人的影響不顯著；同時其對認知能力和抑郁程度的影響在低齡和高齡老年人之間也存在明顯差異，即對低齡老年人的影響顯著，對高齡老年人的影響不顯著；而社交型參與的顯著影響也主要體現于低齡老年人群體。

基于上述實證結果，我們認為在數字助老行動中，應重點關注高齡老年人和農村老年人的數字技能幫扶問題，以充分發揮數字參與對全體老年人心理健康的促進作用。具體建議包括：

第一，推進數字產品適老化改造以及農村數字基礎設施建設。數字產品設計未考慮老年人的使用習慣，是造成一些老年人尤其是高齡老年人和農村老年人存在數字工具使用障礙的原因之一。政府應通過減稅、貸款優惠等手段，對開展適老化產品研發的企業進行扶持，引導現有互聯網應用的提供商，改造軟件應用，設計“長輩模式”等適老化界面和“一鍵接入”等簡易操作，以縮小數字產品“使用鴻溝”。另一方面，應進一步提升農村及偏遠貧困地區信息基礎設施的水平，夯實4G和光纖網絡基礎，逐步探索5G網絡建設，以減少農村及偏遠地區老年人的數字接入障礙。

第二，實施國家、社會、家庭共同參與的數字反哺行動。除倡導子女、晚輩等家庭成員對老年人的數字技能幫助外，還應發揮社會各界在數字助老方面的積極作用。例如，借助老年大學開展數字技術普及課程，由老年協會、老科協組織老年專家開展數字科普講座，依托社區組建數字宣傳、數字服務志愿者隊伍，開展數字知識宣傳以及諸如微信朋友圈分享大比拼等多樣化的數字參與活動，為行動不便的高齡老年人開展入戶幫扶等。與此同時，考慮到農村留守老年人的數字參與障礙以及情感缺失問題，數字知識普及和技能培訓應進一步向農村地區延伸，通過定期巡回講座、志愿服務等方式來提升農村老年人的數字參與技能，擴大其社會融入渠道，使全體老年人在共享數字建設成果的同時增進心理健康水平。

〔參 考 文 獻〕

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〔責任編輯：孫玉婷〕