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印度育龄女性群体中互联网使用情况的城乡差异:基于非线性Fairlie分解分析
《BMC Public Health》:Rural-urban divide in internet usage among the women of reproductive age group: a non-linear Fairlie decomposition analysis in Indian context
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年07月16日 来源:BMC Public Health 4.4
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摘要背景尽管印度数字化进程迅速,但农村妇女的互联网使用率仍然落后。尤其是育龄女性(15–49岁)在互联网使用方面的城乡差距亟待解决,但目前关于导致这一差异的因素的研究证据十分有限。本研究通过分析城乡差距的程度并找出其背后的成因,来填补这一研究空白。方法本研究使用了2019–202
尽管印度数字化进程迅速,但农村妇女的互联网使用率仍然落后。尤其是育龄女性(15–49岁)在互联网使用方面的城乡差距亟待解决,但目前关于导致这一差异的因素的研究证据十分有限。本研究通过分析城乡差距的程度并找出其背后的成因,来填补这一研究空白。
本研究使用了2019–2021年在印度开展的第五轮全国家庭健康调查(NFHS-5)中收集的105,373名15至49岁女性的数据(其中农村地区79,012人,城市地区26,361人)。首先进行了描述性统计、双变量分析以及逻辑回归分析。为量化影响女性互联网使用城乡差距的因素,还采用了非线性的Fairlie分解分析方法。
在育龄女性中,互联网使用存在显著且持续的城乡差距。其中,家庭财富状况是造成这一差距的最主要因素(占比45.75%),其次是家庭是否拥有手机(27.28%),以及女性的教育水平(21.61%)。
要缩小女性互联网使用的城乡差距,需要采取全面且多元化的策略。政策制定不应仅着眼于提升网络连接,还需积极消除那些阻碍女性无论身处何地都能参与数字生活的社会和经济障碍。
尽管印度数字化进程迅速,但农村妇女的互联网使用率仍然落后。尤其是育龄女性(15–49岁)在互联网使用方面的城乡差距亟待解决,但目前关于导致这一差异的因素的研究证据十分有限。本研究通过分析城乡差距的程度并找出其背后的成因,来填补这一研究空白。
本研究使用了2019–2021年在印度开展的第五轮全国家庭健康调查(NFHS-5)中收集的105,373名15至49岁女性的数据(其中农村地区79,012人,城市地区26,361人)。首先进行了描述性统计、双变量分析以及逻辑回归分析。为量化影响女性互联网使用城乡差距的因素,还采用了非线性的Fairlie分解分析方法。
在育龄女性中,互联网使用存在显著且持续的城乡差距。其中,家庭财富状况是造成这一差距的最主要因素(占比45.75%),其次是家庭是否拥有手机(27.28%),以及女性的教育水平(21.61%)。
要缩小女性互联网使用的城乡差距,需要采取全面且多元化的策略。政策制定不应仅着眼于提升网络连接,还需积极消除那些阻碍女性无论身处何地都能参与数字生活的社会和经济障碍。