数字素养与中国中老年人身心健康的关系：社会交往的中介效应——基于CHARLS 2020的横断面研究

《INQUIRY: The Journal of Health Care Organization, Provision, and Financing》：Association Between Digital Literacy and Physical and Mental Health Among Middle-Aged and Older Adults: The Mediating Effect of Social Interaction—A Cross-Sectional Study Based on CHARLS 2020

　　

摘要 引言：当前，中老年人正面临“数字鸿沟”与“健康鸿沟”双重叠加的挑战。 方法：本研究利用2020年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，通过多分格验证性因子分析（Polychoric CFA）构建数字素养指数。研究人员采用有序Logit（ologit）模型估计数字素养与中老年人身心健康之间的关联，并运用Karlson-Holm-Breen（KHB）方法结合1000次自助重抽样（bootstrap resamples）检验社会交往在上述关系中的中介效应。此外，还进行了基于性别和户籍（hukou）状态的异质性分析。 结果：研究发现，数字素养与中老年人的身体健康和心理健康均呈显著正相关。在纳入社会交往变量后，间接效应仍具有统计学显著性，表明社会交往是连接数字素养与身心健康的重要路径。异质性分析进一步揭示了性别特异性模式：在男性中，数字素养与身体健康保持显著正相关，但在女性中该关联不具有统计学显著性；相反，在女性中数字素养与心理健康呈显著正相关，而在男性中该关联未达到统计学显著水平。在户籍方面，正式的组间差异检验未发现统计学显著差异，表明数字素养与健康结果之间的正向关联在城市和农村中老年人群中具有高度一致性和可推广性。 结论：通过厘清“数字技术→社会交往→健康结果”的传导路径，本研究为发展中国家在人口老龄化背景下应对数字健康不平等提供了实证证据。研究人员提出以下政策建议：（1）推进国家层面的中老年人数字素养提升计划，降低技术使用门槛，帮助老年群体跨越数字技术采纳障碍；（2）提升数字社会的可及性和适老化水平，重点推进适老化产品界面设计和社区数字支持网络建设；（3）针对多重脆弱亚群体制定精准健康干预措施，以提升公共卫生政策的精准性和有效性。

论文解读

一、研究背景与研究意义

在信息技术快速发展和数字基础设施广泛普及的推动下，全球数字化转型显著加速。智能手机、计算机和互联网设备等数字界面正在深刻重塑人类在出行、金融交易和社会连接等方面的行为模式，这些技术已成为数字化社会中自我健康管理、社会参与和健康维持机制的核心中介渠道。然而，数字化的扩散并未在所有年龄群体中产生公平影响，中老年人往往难以适应数字时代的快速到来，表现为无法使用或低度使用数字工具，进而形成显著的“数字鸿沟”。与此同时，人口老龄化已成为全球性重大挑战。根据联合国经济和社会事务部数据，2024年底全球65岁及以上人口已达8.2亿。中国60岁及以上老年人口同期达到3.1031亿，占全球老年人口的25.3%，其中65岁及以上人口为2.2023亿，占全国人口的15.6%，标志着中国已正式进入中度老龄化社会，老龄化速度超过全球平均水平。

在此背景下，提升老年人健康福祉、实现健康老龄化已成为紧迫议题。数字时代的到来为解决老年健康问题提供了新机遇，同时也带来前所未有的挑战，对老年群体的数字素养提出了更高要求。数字素养是指个体理解、应用和批判性评估数字技术及其社会影响的能力，不仅包括数字工具的操作使用，还涵盖信息检索、财务管理等高级技术技能以及数字风险识别能力。对于中老年人而言，具备较高的数字素养能显著提升日常生活便利性、促进健康知识获取，并加强与家人朋友的联系沟通，从而对身心健康产生积极影响。已有实证研究表明数字接入和使用对个体身心健康具有实质性影响，但鲜有研究探讨其潜在的传导路径或中介机制，尤其忽视了“社会交往”在数字素养与健康关系中的关键作用。据此，本研究引入社会交往作为中介变量，系统考察其在数字素养与中老年人身心健康关系中的作用。

本研究的理论贡献有二：其一，细化数字素养的测量维度，通过构建涵盖数字接入和数字能力的数字素养指数并采用多分格验证性因子分析（Polychoric CFA），更精准地捕捉不同熟练层级之间的细微差异；其二，通过严格的异质性和子样本分析提供精细化的实证证据，不仅评估身心健康双维度，还采用稳健统计检验识别城乡和性别群体间的结构性差异，为设计精准的适老化数字干预政策提供实证支持。

二、研究设计与方法

研究人员利用2020年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据开展横断面研究。CHARLS是一项覆盖中国28个省份、150个县级单位和450个村庄/社区的全国代表性纵向调查（不含西藏），2020年数据采集于2020年7月至9月，目标人群为45岁及以上社区居住中国成年人。经筛选，最终纳入5136名有效受访者。

数字素养指数通过多分格验证性因子分析（Polychoric CFA）构建，涵盖数字接入（是否使用手机、台式电脑、笔记本电脑和平板电脑上网）和数字使用（是否在线阅读新闻、观看视频、玩网络游戏、在线购物、使用移动支付和使用微信）两个维度共10个二分类指标，采用加权最小二乘均值和方差调整（WLSMV）估计方法。验证性因子分析结果显示，所有测量条目的标准化因子载荷介于0.652至0.836之间，组合信度（CR）分别为0.842和0.776，平均方差提取量（AVE）分别为0.524和0.557，模型拟合指数良好（χ2/df=2.85，RMSEA=0.055，CFI=0.925，TLI=0.911，SRMR=0.032），证实了数字素养双维度测量框架的科学性。

身体健康以自评健康状况衡量（1=很差至5=很好），心理健康以“感到快乐”的频率衡量（1=很少至4=大部分时间）。社会交往以过去一个月参与社交活动的累计得分衡量，包括与朋友互动、打麻将/下棋/打牌或去社区活动室、帮助不住在一起的亲友邻居、跳舞/健身/练气功、参加社区组织活动、志愿服务/慈善活动/照顾不住在一起的病人或残疾人、上学或参加培训课程等。控制变量涵盖个体层面（性别、婚姻状况、语言使用、医疗保险参与、定期体检、户籍）、家庭层面（家庭总收入、亲子关系满意度）和宏观经济层面（居住地城乡分类）。

研究人员采用有序Logit（ologit）模型估计数字素养与身心健康之间的关联，运用Karlson-Holm-Breen（KHB）方法结合1000次自助重抽样（bootstrap resamples）检验社会交往的中介效应，并通过似无相关估计（SUEST）检验进行组间系数差异的正式统计检验。所有模型均纳入CHARLS个体抽样权重，并在社区层面进行聚类稳健标准误调整。

三、研究结果

主效应检验：有序Logit回归结果显示，在控制个体、家庭和社区层面协变量后，数字接入（CFA1）与身体健康显著正相关（β=0.821，p<0.01），数字使用（CFA2）与身体健康亦保持显著正相关（β=0.129，p<0.05）。在心理健康方面，数字接入（β=0.622，p<0.10）和数字使用（β=0.277，p<0.05）均保留显著正系数。这表明数字素养的两个维度均与中老年人身心健康显著正相关，支持假设H1a和H1b。

中介效应检验：KHB分解结果显示，社会交往的间接效应在全部四个模型设定中均达到统计学显著性，且自助法95%置信区间严格排除零。在身体健康维度，数字接入通过社会交往的中介效应为β=0.138（p<0.01，95% CI [0.069, 0.206]），中介比例为19.68%；数字使用的中介效应为β=0.086（p<0.01，95% CI [0.031, 0.141]），中介比例为15.55%。在心理健康维度，数字接入的中介效应为β=0.082（p<0.01，95% CI [0.023, 0.120]），中介比例为8.22%；数字使用的中介效应为β=0.017（p<0.05，95% CI [0.003, 0.031]），中介比例为3.62%。这证实社会交往是连接数字素养与身心健康的重要传导路径，假设H2a和H2b得到充分支持。

平均边际效应：数字接入每增加一个标准差，报告“很差”健康的概率降低0.26个百分点、“较差”降低0.64个百分点、“一般”降低0.27个百分点，而报告“好”健康的概率增加0.52个百分点、“很好”增加0.64个百分点。在心理健康方面，数字接入每增加一个标准差，“很少感到快乐”的概率降低0.32个百分点、“不太经常”降低0.56个百分点，而“大部分时间感到快乐”的概率显著增加1.24个百分点；数字使用每增加一个标准差，最高心理健康类别的概率增加1.30个百分点。

稳健性检验：采用E-value方法进行遗漏变量偏误敏感性分析，数字接入与身体健康的E值为3.97，表明需要同时与暴露和结果均关联至少3.97倍的未测量混杂因素才能完全解释该关联。替换为有序Probit模型后，数字素养与身心健康的关联方向和显著性保持高度一致。将自评身体健康替换为日常生活活动能力（ADL）得分后，数字接入（β=2.598，p<0.01）和数字使用（β=0.344，p<0.05）仍显著正相关；将心理健康替换为流调中心抑郁量表（CES-D）得分后，数字接入（β=-0.417，p<0.05）和数字使用（β=-0.219，p<0.05）均显著负相关，表明数字素养越高抑郁症状越少。采用等权法和主成分分析（PCA）第一主成分替代多分格验证性因子分析构建数字素养指数后，核心结论保持稳健。

异质性分析：性别分组回归显示，数字素养与男性身体健康的关联显著（数字接入β=0.869，p<0.01；数字使用β=0.313，p<0.05），但与女性身体健康的关联不显著；数字素养与女性心理健康的关联显著（数字接入β=1.530，p<0.10；数字使用β=0.704，p<0.01），但与男性心理健康的关联不显著。SUEST检验确认性别差异具有统计学显著性（身体健康维度CFA1和CFA2的p值分别为0.034和0.027；心理健康维度分别为0.026和0.090）。户籍分组回归显示，数字素养与身心健康的正向关联在城乡两个子样本中均显著，但SUEST检验的p值均超过0.10临界阈值，表明城乡之间不存在统计学显著的组间系数差异，数字素养的健康回报具有高度普遍性和一致性。

四、讨论与结论

研究发现证实：第一，数字素养与中老年人身体健康显著正相关，数字素养较高的老年人更倾向于主动利用移动健康管理应用进行自我保健和疾病预防，并能高效检索运动方案、膳食指南等健康知识，促进健康行为的內化。第二，数字素养与中老年人心理健康显著正相关，更高的数字能力增强了个体对数字化社会的适应能力，强化社会掌控感，缓解因感知边缘化而产生的焦虑；同时通过数字社交平台调动情感支持，缓解孤独感，增强心理韧性和积极情绪。第三，社会交往在数字素养与身心健康关系中发挥显著中介作用，数字素养通过促进中老年人的社会交往能力改善健康结果。第四，数字素养的健康回报存在显著的性别异质性，男性更侧重技术驱动的工具性健康管理，女性更重视通过人际沟通获得情感满足。

研究人员指出研究局限性：CHARLS数据更新至2020年，未来应随新数据发布重新检验结论的时间稳健性；数字素养指数的构建受限于问卷条目设计，未能纳入批判性和评估性数字能力指标；横断面设计主要反映关联模式而非确定性因果推断，未来应采用多波面板数据和准实验设计实现更严格的因果识别。

研究结论部分指出，本研究考察了“数字素养→社会交往→中老年人身心健康”路径中的关联，为发展中国家在人口老龄化背景下应对数字包容和健康公平提供了微观实证证据。基于实证发现，研究人员提出以下政策建议：第一，完善中老年人数字技能培训和支持机制，相关行政管理部门应制定针对该群体的常规数字技能培训计划，依托老年大学和社区服务中心等基层平台，协调教育、民政等部门资源开展定期培训，课程内容应强调日常场景中的基础实用技能，如智能设备操作、通讯应用导航和数字医疗服务使用。第二，推进数字通讯平台和公共数字基础设施的适老化设计，鉴于社会交往在数字素养与身心健康之间的中介作用，应优先提升老年群体的数字通讯体验，鼓励主流社交媒体平台优化互动流程、完善适老化“长辈模式”，同时持续加大农村地区网络连接质量投入，确保城乡老年群体公平获得数字接入。第三，实施考虑人口特征的差异化支持策略，鉴于数字素养与身心健康关联在性别间呈现不同模式，相关部门在提供数字技能培训和公共卫生服务时，应根据男性和女性的行为习惯与实际需求在培训重点和服务方式上采取差异化策略，提升支持措施与目标亚群体需求的匹配度。