1. 引言
随着数字、互联网和人工智能等科技的普及，中国正在经历社会转型。老年人往往被认为是“过时的”人群，他们被视为与中青年人相比“数字时代的移民”，在互联网使用方面面临诸多挑战，老年人之间的“数字鸿沟”越来越受到关注。根据《中国互联网络发展状况统计报告2020》的数据显示，截至2020年3月，中国的网民规模达9.04亿人，互联网普及率达65%，但60岁及以上的网民数量仅占总网民数量的6.7%，老年人互联网使用状况明显不足 [1] 。在此背景下，本文试图通过对个体、家庭和社会三个层面的实证研究，进一步掌握影响老年人互联网使用的作用机制，对当前社会识别老年人数字融入的阻碍提供一定参考，同时填充研究空白，为后续深入研究抛砖引玉。
2. 研究假设
本研究关注60岁及以上老年人的互联网使用行为。已有国内外学者对老年人互联网使用的影响因素进行了研究，并集中于三个方面：个体、家庭和社会。
第一，个体层面。在个体层面上，老年人的年龄、教育水平、收入状况、健康状况以及认知能力等因素都会对其使用互联网产生很大影响。受教育水平、收入、健康状况、认知能力和社会适应对老年人互联网使用有显著的正效应 [2] 。反之年龄大、教育程度低、健康状况较差、收入不足和认知能力欠佳的老年人难以接触互联网。根据此提出假设H1：
H1：老年人使用互联网与其个人收入、教育水平、认知能力、健康状况以及互联网经验密切相关，这些因素越高，老年人就越可能成为互联网使用者。
第二，家庭层面。老年人子女的数量、家庭成员是否使用互联网、家庭总收入会对其互联网使用行为产生影响。有研究发现处于空巢状态的老年人更喜欢通过互联网和亲朋好友沟通，且来自家庭成员的鼓励能够显著提高老年人使用互联网的可能性。同时，有经常上网的家庭成员会进一步影响老年人使用互联网的频率，这些成员会在一定程度上带动老年人上网。此外，家庭总收入的高低也影响老年人是否使用互联网，因为接触互联网需负担相应的经济成本，不是每个家庭都能承受。据此提出假设H2：
H2：子女数量少，其他家庭成员上网的情况少，家庭总收入高的老年人就越可能使用互联网。
第三，社会层面。有研究表明，社会经济地位和使用互联网之间相互作用。社会经济地位会影响个体是否使用互联网，而互联网的使用难度也会对其产生影响。此外，社交活动的频率也会影响老年人对互联网的使用，经常外出社交的老年人会更多的使用互联网进行沟通交流，有着丰富的精神文化生活，促进其建立多样的人际关系，排遣内心寂寞。因此，社会经济地位越高、越爱出去社交的老年人使用互联网的可能性越大。由此提出假设H3：
H3：社会经济地位越高、越爱出去社交的老年人使用互联网的可能性越大。
3. 数据与变量
3.1. 数据来源
研究所涉及的资料来自于中国综合社会调查数据库(China General Social Survey，缩写为CGSS)。CGSS是我国的一项重要大型社会调查项目。自2003年成立起，每年对10000多户家庭进行连续性横截面调查，旨在收集我国人群及其社会各方面数据，总结中国社会长期变迁的趋势，为政府决策和国际比较研究提供数据支持。本文选取2021年的调查数据，并进行相应处理，删除问题样本，得到有效样本2420例。
3.2. 变量设置与测量
3.2.1. 因变量
本研究的因变量是关于老年人互联网使用情况的指标。该指标的获取源自于以下问题：“在过去一年中，您使用互联网(包括移动电话)的情况是怎么样的？”据此本研究选择了二元变量。变量的设置是由以下选项得出的，即“经常和频繁使用”和“使用互联网”，当满足这两项条件时，将该变量赋值为1，剩余选项“从不、很少、有时”合并为“未使用互联网”，赋值为0。
3.2.2. 自变量
本研究在个人层面测量受教育程度，处理为连续性变量，将不同教育程度赋予不同分值；测量互联网使用经历，以最近半年内老年人是否有上网记录为测量依据，处理为二分类变量；对自评健康的测量运用五项选择题目，其中，选项“相对健康”和“非常健康”归为“健康”一类，赋值为2，选项“一般健康”的赋值为1，“不健康”的选项赋值为0。认知能力的测量来源于问题“您觉得自己说普通话的水平如何？”的五项选择，依次赋值为1~5；2020年的个人收入已转化为对数形式的个人年总收入。就家庭层面而言，本研究通过合并儿子女儿/领养子女数量来衡量其总子女；而对家庭互联网使用状况的衡量是通过询问家庭成员是否在过去6个月内使用过互联网来实现。对于使用互联网的家庭，赋值为1，而不使用互联网的家庭则赋值为0。在家庭收入方面，研究以2020年家庭年总收入为基础，进行对数转换后进行分析。社会层面的变量包括社会经济地位和社交活动。有关被调查者社会经济地位的指标是基于问题：“一般而言，你觉得自己在当今社会的社会经济地位如何？”来进行衡量，将五个选项处理为“高地位”赋值为1，“中地位”赋值为2，“低地位”赋值为3。社交活动的测量来源于问题“请问您与其他朋友进行社交娱乐活动(如互相串门，一起看电视，吃饭，打牌等)的频繁程度是？”，将选项合并为“频繁”赋值为1，“偶尔”赋值为2，“从不”赋值为3。
3.2.3. 控制变量
为了避免其他因素的影响，按照老年人群体的基本特征，本研究采用了控制变量的方法。具体来说，控制了被调查者的户籍、年龄、性别和婚姻状况等因素。关于模型变量的设置和分布情况，请参见表1。
Table 1. Descriptive statistics of variables
表1. 变量的描述性统计
4. 描述分析和实证结果
4.1. 样本描述
描述性分析显示，样本中58%的家庭是农村家庭；老年群体的年龄区间为60至95岁，平均年龄约为68岁；同时，男性和女性各占48%和52%。其中72%的老年人有配偶；但老年群体的受教育程度整体较低，初中及以下占84%，高中及以上仅占16%；老年人在评价自我健康时，认为自己身体算健康和一般的占67%，总体自评健康情况算良好；评价个体认知时，以说普通话的能力为判断，认为自己普通话“比较好”和“很好”的老年人占17%。最近半年内有互联网使用经历的老年人占30%，而62%的老年人表示家里有其他人正在使用互联网；再分别以2016年个人全年总收入和家庭全年总收入分别取对数后得均值为10.09和11.67：老年群体中有两个子女和一个子女的老年人占比最多，各占34%和23%;经济地位中认为自己处于中低地位的占87%；频繁出去社交的人和偶尔出去社交的人都占34%。
4.2. 实证分析
为了从不同角度分析潜在因素对老年人互联网使用的影响，本研究采用层次回归分析法，以户籍、年龄、性别和配偶为基准模型，并依次将各个层面的自变量纳入模型，验证相关假设。其中各模型的结果被列入表2中。模型1包含了控制变量，模型2则加入了个人因素变量以检验其影响。模型3进一步引入了家庭因素变量，而模型4则将所有变量纳入考虑。
Table 2. Multiple Logistic regression model
表2. 多层Logistic回归模型
注：*表示P < 0.1，**表示P < 0.05，***表示P < 0.001。模型中变量的“参考类别”为“第一个”。
模型1是老年人是否使用互联网与个体特征之间的基准模型。分析结果发现：在控制变量中，户籍、年龄、性别和配偶情况对老年人的互联网使用行为均有影响，其中户籍和年龄在99%的置信度下通过了显著性检验。户籍的显著影响反映出城乡发展的差距对老年人接触互联网的影响，从微观层面来看，处在农村地区的老年人自身能力和条件有限，在接触互联网时会受到本土文化的影响，对于使用互联网的兴趣和需求并不浓厚。从宏观层面来看，城乡地区的基础设施建设存在差异，互联网的资源分布非均衡。据了解，截至2020年12月，我国城市互联网普及率为79.8%，而农村互联网普及率仅为55.9%，二者相差23.9% [3] 。
模型2在基础模型1上增加了个人层面的变量，其中教育水平的影响最为显著，即说明文化差距会影响老年人是否使用互联网，受教育程度高的老年人更易掌握计算机，倾向于利用互联网获取信息。同时有互联网使用经历的老年人更可能使用互联网，此类老年群体已经熟悉某些技能，可通过以往积累的经验来操作计算机。还有老年人的认知能力和个人收入对其使用互联网会产生一定影响，认知能力较好的老年人能更好地适应互联网这一新兴媒介，其使用互联网的可能性也相应增加。而收入越高的老年人也更容易负担互联网使用成本，因此这一因素也会促进老年人使用互联网。但值得注意的是，在这些模型中，自我感觉健康未显示显著性，即假设H1得到了部分支持。
模型3在模型2的基础上增加了家人上网情况、家庭收入及子女数量这三个家庭层次变量。经检验发现家人的上网情况会对老年人使用互联网有显著影响。这种现象的出现是因为家人可为老年人上网提供指导和鼓励，且在数字时代下互联网改变了家庭成员的互动方式，子女若频繁的使用手机等设备与父母沟通，父母使用互联网的频率也随之增加，这表明互联网不仅是一种交流工具，而且在促进代际间的关怀上也发挥着一定的作用。这些结果在模型3和4中也得到确认。然而研究发现，家庭收入和子女数量不能通过显著性差异检验，这也就是说假设H2没有得到完全的支持。
最后，模型4中社会层面的经济地位和社交活动频率这两个变量未通过显著性检验，说明它们与老年人使用互联网的可能性没有强关系。因此，假设H3不成立。另外，−2对数自然值也逐渐减小，这说明模型的拟合度不断加强。
4.3. 稳健性检验
本研究使用替代性因变量进行稳健性检验，“是否使用互联网”是受访者对互联网接纳程度的直观反映，而“在闲暇时是否使用互联网”则是受访者对互联网接纳程度的间接反映。因此选取此因变量评估受访者对互联网的接纳程度。根据问题“过去一年，您是否经常在空闲时间从事上网活动？”，分为“频繁”(每天和一周数次)赋值为1，和“不频繁”(一月数次、一年数次或更少、从不)赋值0两类。
通过多层Logistic回归分析，研究结果如表3所示，模型5、6、7、8中个人、家庭和社会层面的变量在不同程度上对老年人使用互联网仍有影响，且影响效果与前4个模型存在相似性。模型5中户籍和年龄影响最为显著，即部分证实了假设H1。模型6中受教育程度和个人收入显著影响，家人上网情况在模型7和8中均显著，假设H2 得到部分证实。最终经济状况和社会活动频率这两个变量未能通过显著性检验，因此假设H3未得到证实。总体来看，本研究的分析结果在合理范围内。
Table 3. Multilayer Logistic regression model for robustness testing
表3. 稳健性检验的多层Logistic回归模型
注：*表示P < 0.1，**表示P < 0.05，***表示P < 0.001。模型中变量的“参考类别”为“第一个”。
5. 结论与讨论
本研究旨在挖掘个体、家庭和社会三个维度中的潜在变量，以更真实地描绘数字时代下影响老年人使用互联网背后的因素。研究结果表明，生活在城市地区、受过较高教育、有更多互联网经验、拥有较强认知能力以及总收入较高的老年人更倾向于使用互联网；家庭成员经常上网的老年人更有可能使用互联网；而从社会角度来看，老年人的经济地位和社交活动频率对其互联网使用影响不大。当前，数字化和老龄化相遇，即在数字时代中，由于年龄、教育水平、地理位置等因素的差异，一些人无法享受数字化带来的便利和发展机遇。为解决老年人数字鸿沟问题，可从以下三个方面入手。
首先，从个人层面看，可为老年群体提供使用互联网和数字技术的培训课程，有助于提升他们的数字素养和自信心。提供易用的技术设备，推广设计简单易用的互联网和电子设备给老年人使用，以降低技术使用的门槛。提供在线支持平台，为老年人提供在线指导和解答疑问的服务，帮助他们解决技术操作中的困惑和问题。
其次，从家庭层面看，家庭支持与陪伴是至关重要的，家庭成员可耐心地与老年人共同学习和使用互联网，提供技术支持和指导，增加他们的使用经验，缓解他们对技术的恐惧心理。在家庭中设置专门的互联网访问区域，配备适合老年人使用的设备，并确保网络连接的稳定性与速度，方便老年人与家庭成员联系和获取信息。
最后，从社会层面看，可以开展互联网使用普及活动，各社会组织和政府针对老年人建立老年人互助社区，在社区中设立数字学习中心或咨询点，提供老年人互相支持、交流和分享经验的平台，促进他们在互联网使用中互助与进步。同时强化网络安全意识，加强老年人网络安全教育，提供相关渠道以应对网络安全问题。
如今积极应对老龄化和发展数字经济、实现经济发展方式转变已经成21世纪我国的国家发展战略 [4] 。因此，要实现老年人的普惠数字化，必须发挥家庭、社会和政府等多方主体的作用，协同推进构建友好、安全、支持的互联网环境，减缓老龄化和数字鸿沟带来的负面影响。