《Frontiers in Psychology》：The impact of elderly digital literacy on subjective wellbeing: a moderated mediation model
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引言：本研究调查数字素养如何影响老年人的主观幸福感（Subjective Wellbeing，SWB），重点关注自我效能感（Self-Efficacy，SE）的中介作用以及基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的养老服务接受度的调
引言：本研究调查数字素养如何影响老年人的主观幸福感（Subjective Wellbeing，SWB），重点关注自我效能感（Self-Efficacy，SE）的中介作用以及基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的养老服务接受度的调节作用。旨在为提升老年人主观幸福感和优化智能养老服务提供实证证据。方法：研究人员对425名老年人进行了调查，使用验证过的量表测量数字素养、自我效能感、基于AI的养老服务接受度和主观幸福感。数据使用SPSS和Mplus进行分析，包括描述性统计、相关性分析、中介检验、调节检验和有调节的中介分析。结果：结果显示数字素养正向影响主观幸福感（r = 0.154，p < 0.01）；数字素养正向影响自我效能感（r = 0.372，p < 0.01）；自我效能感正向影响主观幸福感（r = 0.152，p < 0.01）。自我效能感在数字素养与主观幸福感的关系中起部分中介作用（间接效应β = 0.041，p < 0.01）。基于AI的养老服务接受度正向调节数字素养与自我效能感之间的关系（β = 0.164，p < 0.01）。有调节的中介效应显著（有调节的中介指数 = 0.269；95% bootstrap置信区间不包含零），且对于基于AI服务接受度较高的老年人，自我效能感的中介效应更强。讨论：这些发现表明，在老龄化社会中，应努力提升老年人的数字素养并培养对基于AI的养老服务的积极接受度，从而通过增强的自我效能感改善主观幸福感。本研究为制定智能养老政策提供了参考。
研究背景方面，当前中国已加速进入深度老龄化社会，截至2023年底60岁及以上人口达2.97亿，占总人口21.1%。在数字化与老龄化交汇背景下，数字技术深度嵌入现代社会运行，但老年人因认知变化与适应较慢面临显著的数字鸿沟，难以获取数字化红利，限制社会参与与日常便利，可能对主观幸福感（Subjective Wellbeing，SWB）产生负面影响。现有研究多关注数字素养与主观幸福感的直接关联，对内在中介机制及新兴人工智能（Artificial Intelligence，AI）养老情境的 contextual 因素关注不足。基于社会认知理论（Social Cognitive Theory），研究人员构建有调节的中介模型，探讨数字素养如何通过自我效能感（Self-Efficacy，SE）影响主观幸福感，以及基于AI的养老服务接受度在这一路径中的调节作用，为智能养老政策分层干预提供理论基础，该论文发表于《Frontiers in Psychology》。
关键技术方法方面，研究人员以京津冀地区60至75岁社区老年人为对象，采用两波次间隔1个月的问卷调查收集425份有效样本，使用验证量表测量数字素养、自我效能感、基于AI的养老服务接受度与主观幸福感，控制性别、教育程度与个人月收入，通过翻译回译确保量表文化适应性，运用SPSS 26.0进行描述性统计、相关性分析与信度检验，运用Mplus 8.0进行验证性因子分析、中介效应检验、调节效应检验及有调节的中介分析。
研究结果部分保留小标题并说明如下：
4.1 描述性统计：研究人员对425份有效问卷的人口统计学特征进行分析，性别分布接近，教育程度以大专为主，收入多集中在3442元及以下与3442至3615元区间，样本在京津冀三地分布基本均匀，为后续分析提供基础样本结构信息。
4.2 相关性：分析显示教育程度与个人月收入与数字素养、自我效能感、基于AI的养老服务接受度显著相关，个人月收入与主观幸福感显著相关；数字素养与主观幸福感（r = 0.154）、自我效能感（r = 0.372）均显著正相关，自我效能感与主观幸福感（r = 0.152）显著正相关，为假设H1、H2、H3提供支持。
4.3 可靠性分析：各变量Cronbach’s α系数分别为数字素养0.913、自我效能感0.905、基于AI的养老服务接受度0.911、主观幸福感0.963，均大于0.7，表明量表内部一致性良好，测量结果可靠性高。
4.4 验证性因子分析：四因子基线模型拟合最优（χ2/df = 1.14，CFI = 0.990，TLI = 0.989，RMSEA = 0.018，SRMR = 0.042），优于三因子、二因子及单因子模型，证实四个变量具有良好区分效度与构念效度。
4.5 共同方法偏差检验：Harman单因子检验第一未旋转因子方差解释率为26.615%，低于40%阈值，表明共同方法偏差对本研究有效性威胁在可接受范围。
4.6 自我效能感的中介效应分析：数字素养→主观幸福感直接效应显著（0.437，p < 0.01），数字素养→自我效能感（0.360，p < 0.01）与自我效能感→主观幸福感（0.114，p < 0.01）路径显著，间接效应0.041（97.5% BootCI [0.005, 0.085]）显著，总效应0.478显著，表明自我效能感起部分中介作用，假设H4成立。
4.7 基于AI的养老服务接受度的调节效应分析：数字素养与接受度交互项对自我效能感影响显著正向（β = 0.164，p < 0.01，97.5% BootCI [0.087, 0.262]），简单斜率分析显示高接受度下数字素养对自我效能感影响更强（β = 0.793 vs 低接受度0.465），假设H5成立；自我效能感与接受度交互项对主观幸福感影响显著（β = 0.269，p < 0.01），不同接受度水平下间接效应均显著且随接受度升高而增大（低0.110，均值0.298，高0.485），有调节的中介效应显著，假设H6成立。
讨论部分总结：研究人员基于社会认知理论指出，数字素养不仅直接提升主观幸福感，还通过自我效能感这一内部心理资源部分中介转化，而基于AI的养老服务接受度作为环境资源正向调节数字素养到自我效能感的转化效率及整个中介路径强度。高接受度老人视AI产品为可靠支持，获得更多成功体验，强化自我效能感，并借助外部资源将心理资源转化为生活改善，放大幸福效应。研究将社会认知理论应用于老年数字融合交叉领域，表明提升数字素养必要但不可忽略自我效能感中介与AI接受度情境调节，为积极老龄化政策与适老数字服务设计提供参考，需同时关注技能培训、心理效能提升与技术支持环境营造。局限性包括横断面设计无法推断因果时序、京津冀样本城市占比高与农村不足限制推广、量表文化适应性待提升、模型未纳入社会支持等其它重要因素，未来需纵向设计、扩大异质样本、优化本土测量工具与扩展理论框架。
研究结论部分翻译总结：通过实证分析，本研究得出以下具理论与实践价值的结论。首先，数字素养对老年人主观幸福感有显著正向影响，数字素养越高越能独立完成在线任务、获取健康信息与维持社会联结，增强生活掌控感从而提升主观幸福感。其次，数字素养通过自我效能感间接影响主观幸福感，自我效能感起部分中介作用；数字素养提升积累数字使用成功体验，构成自我效能感核心来源，高自我效能感老人倾向采用积极应对策略与乐观情绪，实现更高幸福感，揭示数字能力转化为幸福体验的内部心理机制。第三，基于AI的养老服务接受度正向调节数字素养对自我效能感的影响，并进一步调节自我效能感的中介效应；高接受度老人视AI产品为可靠支持资源，更愿意尝试使用，获得更多成功体验，强化数字素养对自我效能感提升效果，同时依据资源保存理论，高接受度环境提供有利技术支持，使数字素养激发的自我效能感更顺畅转化为生活实际改善，放大幸福提升效应。第四，本研究构建的有调节的中介模型将社会认知理论应用于老年数字融合领域，拓展该理论在老龄化与数字化交叉领域的解释力，表明提升老年数字素养是必要条件，但自我效能感的中介作用与基于AI的养老服务接受度的情境调节作用不可忽视，为积极老龄化政策制定与适老数字服务设计提供实证参考，提示政策制定者与服务供给者不仅要关注数字技能培训，也要重视心理效能提升与支持性技术环境营造。
