1. 引言
中共中央、国务院发布的《“健康中国2030”规划纲要》中指出：“健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的基础条件。实现国民健康长寿，是国家富强、民族振兴的重要标志，也是全国各族人民的共同愿望。” [1] 在我国经济高速发展、居民生活水平不断提高的时代背景下，人们对于健康的重视程度在不断提升，对个体健康水平的衡量也从生理层面逐渐扩大至精神层面，心理健康逐渐成为社会和学界关注的热点。根据世界卫生组织(WHO)对健康的定义，健康是指身体、心理和社会等多方面的完好状况，而不只是没有疾病或虚弱 [2] 。同时，根据第七次人口普查数据，截至2020年，大陆地区60岁及以上的老年人口总量为2.64亿人，已占到总人口的18.7%，相较于“六普”时期提高了5.4个百分点 [3] 。随着我国老年人口数量的急剧增加，其患心理疾病的比例也在不断攀升。有学者指出，2010~2019年中国老年人抑郁症患病率有逐年提高的态势，总患病率高达25.55% [4] ，这不仅对老年人日常生活产生负面影响，严重者还会导致老年人自杀。因此，关注老年人心理健康问题、提升老年人心理健康水平是我国积极应对人口老龄化的应有之义。在影响老年人心理健康的诸多因素中，社会经济地位是近年来学界关注的热点。通过探究社会经济地位与老年人心理健康之间的关系，分析其具体影响路径，以期为改善老年人心理健康状况提供可供参考的建议，是推进健康中国建设的重要环节，更是关乎民族复兴和国家富强的重要议题。
2. 老年人心理健康的文献述评
在人口老龄化程度日益加深的背景下，我国老年人的心理健康问题愈发普遍，针对老年人心理健康的研究也不胜枚举。为了对我国老年人的心理健康问题实施精准干预，充分了解我国老年人心理健康的现状及其影响因素，成为了学界共同关注的焦点。目前，我国老年人心理健康状况研究多是基于某一地区或群体的实证调查。例如，一项针对北京城区老年人进行的心理健康调查显示，其心理健康总体水平尚好 [5] 。与之相反的是，一项面向上海老年人的心理健康状况调查中指出，目前社区独居老人的心理健康状况不佳 [6] 。同时，一项有关失能老年人心理健康状况的调查发现，失能老人的抑郁程度较高，总体心理健康状况较差 [7] 。还有一项有关农村留守老人心理健康的调查表明，其抑郁、焦虑的症状较严重，心理健康状况不容乐观 [8] 。总体来看，我国老年人的心理健康问题较为复杂，需要进一步探究其内在影响因素。
关于老年人心理健康的影响因素，国内外许多学者都进行了质性和定量的研究。综合来看，老年人的心理健康影响因素可以分为个人、家庭、社会三个层面。
一是个人层面，又可分为主观因素和客观因素。其中，主观因素包括生活满意度、孤独感等因素。例如，Crewdson通过文献回顾，得出孤独感是老年人身心健康的独立危险因素 [9] 。Roberts等人的研究表明，对事件可控程度的感知等心理因素能够有效缓解压力对心理健康的负面影响 [10] 。吴振云将生活满意度、健康满意度、主观幸福感等自我评估内容作为老年人心理健康的重要影响因素 [11] 。而客观因素包括年龄、性别、生理疾病、受教育程度、经济水平等因素。例如，一项研究表明，性别、职业对老年人心理健康状况有显著影响，女性、失业老年人的心理健康状况更差 [12] 。Reid等人通过将睡眠质量纳入回归模型，得出日常过度嗜睡对老年人心理健康存在负面影响 [13] 。胡宏伟等人通过搭建Probit回归模型，指出老年人身体健康状况、自我照顾能力、婚姻状况等因素对老年人心理健康的显著影响 [14] 。
二是家庭层面，包括家庭关系、居住方式等因素。Buber表示，无子女或是与子女接触过少都会对老年人的心理健康存在显著的负面影响 [15] 。Antman指出，子女移居对老年人心理健康具有重要影响。对于墨西哥老人来说，子女移居美国的这一事实会导致其心理健康变差的可能性增加 [16] 。而一项来自台湾的调查显示了代际互动对老年人心理健康的重要性。文章指出，与伴侣同住、与子女同住和照料孙子女，都能够有效抑制老年人的孤独感和抑郁，并且照料孙子女对老年人的影响随着时间的推移而增强 [17] 。一项研究表明，不同养老模式下的老年人心理健康存在很大差异，相较于养老机构的养老模式，居家养老模式对老年人的心理健康状况更为有益 [18] 。李延宇等人的实证分析表明，空巢对于老年人的心理健康存在显著的负向影响 [19] 。
三是社会层面，包括居住环境、社会关系网络等因素。例如，Masotti等人强调居住环境对老年人身心健康的重要作用，在他看来，良好的居住环境能够促进更多室外活动、增强社区感，从而调节了老年人的心理健康 [20] 。与之类似的是，有学者发现社区内绿地区域的比例是改善城市老年人的心理健康的重要因素 [21] 。Blackwood等人的研究发现，社区邻里关系是老年人心理健康的决定性因素 [22] 。吴敏等人则从社会支持的角度，对高龄农民工群体心理健康的影响因素进行了探讨 [23] 。
通过梳理有关老年人心理健康的国内外文献，可以发现，目前学界关于老年人心理健康的研究已经较为深入，但仍存在一些不足之处：首先，在老年人心理健康的影响因素研究中，较少文章对其中的内在影响机制进行探讨。有关社会经济地位对老年人心理健康的影响研究，大多围绕前者是否对后者存在显著影响，但关于其内在影响机制还缺乏有效的数据支撑；其次，现有研究大多集中于特定群体，例如高学历老年人、农村老年人、独居老年人，着眼于我国老年人群体的全面研究较少。最后，既有研究的开展大多基于2017年之前的调查数据，与2021年的数据相比，以往的数据和研究难以准确反映当前中国老年人心理健康的新变化和新特点。因此，本文基于2021年的中国综合社会调查数据，利用因子分析法和二元Logistic回归，采用多项指标综合测量社会经济地位，并构建社会经济地位、互联网使用对老年人心理健康的影响模型，考察其内在影响路径和不同老年群体的异质性。
3. 研究假设与分析框架
社会经济地位作为个人在社会阶层中所处的位置，主要通过经济状况、教育程度和职业特征等指标体现出来 [24] 。首先，关于社会经济地位对老年人心理健康的影响，国内外众多学者都进行了研究与探讨。在以往的文献中，有关社会经济地位对老年人心理健康的影响研究主要从两个方面展开。一方面，不少学者以某个单一指标作为衡量社会经济地位的依据，探讨其与老年人心理健康之间的关系。例如，Pedro发现，受教育程度高的老年人能够对自身心理健康进行较好的调适 [25] 。而滕海英则认为受教育程度与老年人心理健康之间的关系并不显著 [26] 。栾文敬等人指出，收入仅对低龄的老年人存在心理健康的负面影响，而高龄老年人身体健康状况普遍变差，收入支配能力随之下降，因此收入对老年人心理健康的影响不再显著 [27] 。另一方面，有研究开始将社会经济地位的多个指标合为一个综合指标，纳入老年人心理健康的影响因素分析之中。例如，刘昌平、汪连杰从收入水平、受教育程度、社会阶层、社交网络和社会保险五个维度测量社会经济地位指数，通过回归模型得出社会经济地位对老年人心理健康的影响路径系数 [28] 。
基于此，提出本研究的假设H1：社会经济地位对老年人心理健康具有显著的正向影响。
其次，虽然已有研究表明社会经济地位与老年人心理健康之间的关系，但并未深入其内在机制。有研究指出，社会经济地位对老年人心理健康的影响不仅存在直接机制，还存在间接机制——生活方式机制 [29] 。生活方式不仅受到社会经济地位的影响 [30] ，并且科学、健康的生活方式，例如体育锻炼、食用蔬果 [31] 、使用互联网 [32] ，有助于老年人增强个人体质、维持身心健康。此外，有学者认为，受教育程度更高的老年人，互联网使用对其心理健康状况的促进作用越强 [33] 。因此，本研究认为，老年人的互联网使用行为是值得考虑的中介变量。
基于此，提出本研究的假设H2：社会经济地位对老年人心理健康的影响存在互联网使用的中介效应。
最后，不少学者指出社会经济地位对个体心理健康产生的影响会随着年龄的增长而发生变化，其发展趋势主要有两种解释，即“发散效应”或“收敛效应” [34] 。其中，“发散效应”指的是随着年龄的增加，社会经济地位对老年人的影响不断累积，最终导致个体健康差异的不断扩大。例如，有研究表明社会经济地位导致的健康差异随年龄的增长存在扩大的趋势，即社会经济地位的差异在老年阶段被扩大了 [35] 。“收敛效应”则认为，社会经济地位对老年人的影响会随着年龄的增长逐渐减退，从而导致个体健康差异呈现出不断缩小的趋势。其原因可以解释为，当人们处于高龄时期，身体机能不断退化，社会经济地位对老年人心理健康产生的影响相对有限，生物性因素才是发挥主导作用的因素 [36] 。
基于此，提出本研究的假设H3：社会经济地位对老年人心理健康的影响存在年龄差异。
综上，本研究将采取如图1所示的分析框架，针对社会经济地位与老年人心理健康之间的影响机制以及异质性进行分析讨论。
Figure 1. A framework of influencing factors on the mental health of the elderly
图1. 老年人心理健康的影响因素框架
4. 数据概述与模型建构
4.1. 数据来源
本研究的数据来源是中国综合社会调查(Chinese General Social Survey, CGSS)，由中国人民大学中国调查与数据中心于2003年启动执行。截至本研究成文前，该调查数据仅公开至2021年，因此，本研究以2021年的CGSS数据作为数据来源，得到初始有效样本数量为8148份。由于本研究主要针对老年群体展开，因此需要筛选出在接受调查时年满60岁的受访者，即出生年份在1961年及之前的样本。因此在保留所需变量的基础上，需要剔除变量中存在缺失值、回答“不知道”或是拒绝回答的样本。经过上述处理，最终得到有效样本2929份。
4.2. 变量选取
本研究的因变量为心理健康，由被调查对象在过去四周中感到心情抑郁或沮丧的频率来衡量。通过将被调查对象的回答重新编码为二元变量，将“总是”、“经常”、“有时”合并为“不健康”并赋值为0，将“很少”、“从不”合并为“健康”赋值为1。
本研究的自变量为社会经济地位。根据社会分层领域的普遍做法，选取受教育年限、收入水平和职业三个维度作为衡量社会经济地位的核心指标。其中，受教育年限根据题项“您目前的最高教育程度是”进行测量，并将被调查对象的回答按照具体受教育年限进行重新赋值，以连续变量的形式纳入回归模型；收入水平在问卷中的测量题目为“您个人去年(2020年)全年的总收入是多少”，为了消除异方差影响，采用对数处理；职业方面，由于调查对象为60岁以上的老年人，大多已经退出劳动力市场，因此以被调查对象“曾经从事的工作”作为测量题目，将回答重新赋值，根据职业地位从低到高分为① 农林牧渔水利生产人员、生产运输设备操作人员、其他从业人员；② 商业服务业人员、办事人员和有关人员；③ 国家机关企事业单位负责人、各类专业技术人员、军人，依次赋值为1~3，无业赋值为0。接下来，本研究将受教育年限、收入对数、职业地位三个变量纳入因子分析，计算得出社会经济地位的综合得分。在此之前，为了验证上述变量是否适合进行因子分析，需要进行KMO和Bartlett检验。分析结果显示，三个变量KMO值为0.642 (>0.6)，Bartlett检验显著(p = 0.000 < 0.001)，结合碎石图和总方差解释(如图2、表1所示)，说明上述变量适合进行因子分析。
本研究的中介变量为互联网使用。针对题项“过去一年，您对互联网的使用情况是”对互联网使用进行测量，根据被调查对象的回答重新赋值，不使用赋值为0，使用赋值为1。
本研究的控制变量为性别、年龄、婚姻状况、居住方式、户籍类型、区域和体育锻炼。其中，对性别进行重新赋值，女性赋值为0，男性赋值为1；年龄按照出生年份进行测量；婚姻状况按照是否在婚进行重新赋值，非在婚赋值为0，在婚赋值为1。居住方式按照是否独居进行重新赋值，非独居赋值为0，独居赋值为1；户籍类型按照城市和农村重新赋值，农村赋值为0，城市赋值为1；区域按照被调查对象所处的省份进行重新赋值，东部地区赋值为1，中部地区赋值为2，西部地区赋值为3；体育锻炼按照是否参加体育锻炼进行从新赋值，不参加赋值为0，参加赋值为1。
本研究主要使用的变量情况及描述性统计如表2所示。
Table 2. Variable definition and descriptive statistics
表2. 变量定义及描述性统计
4.3. 实证模型
本研究利用SPSS 26.0对调查数据进行描述统计和回归分析，通过搭建二元Logistic回归模型求得老年人心理健康的影响系数，并分步验证中介效应。最后，运用分样本回归检验社会经济地位对老年人心理健康影响的年龄异质性。
首先，构建如下二元Logistic模型进行回归分析：
其中，i表示第i个被调查对象，Pi和
分别表示其心理健康状况较好和较差的发生概率。SES表示社会经济地位，X表示控制变量，M表示中介变量，ε为随机误差项。β为本研究关注的回归系数，反映的是社会经济地位对老年人心理健康的影响。OR值为Exp(β)，表示社会经济地位、互联网使用以及控制变量各变化一个单位后，老年人心理健康状况较好与较差的发生概率的比值。
5. 实证结果与分析
5.1. 老年人心理健康的基本特征
总体来看，老年人心理健康的均值为0.63。具体而言，从性别来看，目前老年人中男性的心理健康状况较好的比例为70%，女性的心理健康状况较好的比例为56.8%，表明男性老年人的心理健康状况优于女性。从婚姻状况来看，在婚老年人的心理健康状况优于非在婚老年人(65.9% > 56.5%)。从居住方式来看，非独居的老年人的心理健康状况优于独居老年人(64.6% > 60.2%)。从区域来看，东部地区、中部地区和西部地区的老年人，其心理健康状况较好的比例依次递减(69.3% > 60.9% > 52.7%)。从户籍来看，城市户籍老年人的心理健康状况优于农村户籍老年人(73.2% > 56.2%)。从是否参加体育锻炼来看，参加体育锻炼的老年人的心理健康状况优于不参加的老年人(69.1% > 58%)。从互联网使用来看，使用互联网的老年人的心理健康状况优于不使用的老年人(73.7% > 59.7%)。
同时，随着受教育年限的增长，学历为文盲、小学、初中、高中、大专、大学本科、研究生的老年人，其心理健康状况较好的比例分别为50.7%、58.6%、67.6%、76.7%、83.3%、81%、100%；除学历为大学以上的老年人，其心理健康状况较好的比例有所回落，其余皆在不断提高。而随着收入水平的提高和职业地位的提升，老年人心理健康较好的比例皆在不断提高。
由此可见，由受教育年限、收入、职业构成的社会经济地位对老年人心理健康具有重要影响。
5.2. 社会经济地位对老年人心理健康的直接影响
表3是基于社会经济地位、互联网使用等变量构建的老年人心理健康影响因素的二元Logistic回归模型。模型1列出了社会经济地位对老年人心理健康的影响。结果显示，社会经济地位的回归系数为0.275，在0.001显著性水平下显著。社会经济地位较高的老年人，其心理健康状况较好的发生概率是社会经济地位较低的老年人的1.317倍(OR值)。将中介变量加入模型后(模型3)，社会经济地位的回归系数几乎没有太大变化(0.227)，在0.01水平下显著。各控制变量的显著性与模型1基本一致，模型具有较好的稳定性。
Table 3. A binary Logistic regression model on the impact of socioeconomic status and internet use on the mental health of the elderly
表3. 社会经济地位、互联网使用对老年人心理健康影响的二元Logistic回归模型
注：***、**、*分别表示P < 0.001、P < 0.01、P < 0.05；括号里是P值。
从控制变量的影响来看(模型1)，性别、婚姻状况、户籍类型、区域、体育锻炼都对老年人的心理健康存在显著影响。其中，性别对老年人心理健康影响的回归系数是0.481 (0.001水平下显著)，表明性别对老年人心理健康存在显著的正向影响，且男性老年人的心理健康状况较好的发生概率是女性老年人的1.618倍。婚姻状况对老年人心理健康影响的回归系数是0.265 (0.05水平下显著)，表明婚姻状况对老年人心理健康存在显著的正向影响，且在婚老年人的心理健康状况较好的发生概率是非在婚老年人的1.303倍。户籍类型对老年人心理健康影响的回归系数是0.407 (0.001水平下显著)，表明户籍类型对老年人心理健康存在显著的正向影响，且城市户籍老年人的心理健康状况较好的发生概率是农村户籍老年人的1.503倍。区域对老年人心理健康的影响在0.001水平下显著，且东部地区老年人的心理健康状况要优于中部、西部地区老年人。体育锻炼对老年人心理健康影响的回归系数是0.247 (0.01水平下显著)，表明体育锻炼对老年人心理健康存在显著的正向影响，且参加体育锻炼的老年人，其心理健康状况较好的发生概率是不参加体育锻炼的老年人的1.281倍。
通过以上结果，可以对假设H1进行验证，即社会经济地位对老年人心理健康存在显著的正向影响。
5.3. 社会经济地位对老年人心理健康的间接影响
社会经济地位对老年人心理健康的作用可能受到互联网使用的影响。从模型1已经得出，社会经济地位对老年人心理健康影响的回归系数为0.275，在0.001显著性水平下显著。而从模型2可以看出，互联网使用对老年人心理健康影响的回归系数为0.347，在0.001水平下显著。据此可知，互联网使用是老年人心理健康的核心来源之一，引导老年人使用互联网对改善其心理健康状况具有重要的现实意义。将社会经济地位、互联网使用共同加入模型后(模型3)，社会经济地位的回归系数下降为0.227，在0.01显著性水平下显著。互联网使用的回归系数为0.29，在0.05水平下显著。与此同时，在模型4中，社会经济地位对互联网使用影响的回归系数为1.109，在0.001水平下显著。由此可得，社会经济地位较好的老年人，其使用互联网的概率是社会经济地位较差的老年人的3.032倍。使用互联网的老年人，其心理健康状况较好的发生概率是不使用互联网的老年人的1.414倍。同时，加入中介变量后，控制变量对老年人心理健康的影响依旧稳健，性别、婚姻状况、户籍类型、区域、体育锻炼都会对老年人心理健康存在显著影响。其中，性别对老年人心理健康影响的回归系数是0.492 (0.001水平下显著)；婚姻状况对老年人心理健康影响的回归系数是0.262 (0.05水平下显著)；户籍类型对老年人心理健康影响的回归系数是0.385 (0.01水平下显著)；区域对老年人心理健康的影响在0.001水平下显著，且东部地区老年人的心理健康状况要优于中部、西部地区老年人；体育锻炼对老年人心理健康影响的回归系数是0.235 (0.05水平下显著)。即男性、在婚、城市户籍、东部地区、参加体育锻炼的老年人，其心理健康状况优于女性、非在婚、农村户籍、中西部地区、不参加体育锻炼的老年人。
综合以上分析结果，说明社会经济地位可以通过互联网使用的中介作用对老年人心理健康产生显著的正向影响，假设H2成立。
5.4. 社会经济地位对老年人心理健康影响的年龄差异
为了进一步检验社会经济地位对老年人心理健康的影响，本研究在基准回归的基础上，根据不同年龄段将老年人分为了60~69岁、70~79岁、80岁及以上三个组别，运用分样本回归分析社会经济地位对老年人心理健康影响的年龄差异(见表4)，并将互联网使用加入回归模型，对中介效应进行分析。
Table 4. Age differences in the impact of socioeconomic status and internet use on the mental health of the elderly
表4. 社会经济地位、互联网使用对老年人心理健康影响的年龄差异
注：***、**、*分别表示P < 0.001、P < 0.01、P < 0.05。
结果显示，社会经济地位对60~69岁老年人的心理健康影响的回归系数为0.362，在0.01的水平下显著；对70~79岁老年人的心理健康影响的回归系数为0.292，在0.05的水平下显著；对80岁及以上老年人的心理健康的影响则不显著。在加入了中介变量后，社会经济地位对60~69岁、70~79岁、80岁及以上老年人心理健康影响的回归系数，分别下降为0.268 (0.05水平下显著)、0.29 (0.05水平下显著)、−0.024 (不显著)，与加入中介变量前显著性结果一致。这表明社会经济地位对60~69岁、70~79岁老年人的心理健康存在显著的正向影响，对80岁及以上老年人心理健康的影响则不具有统计学意义。就中介变量而言，互联网使用对60~69岁老年人的心理健康影响的回归系数为0.441，在0.001的水平下显著，对70~79岁、80岁及以上老年人心理健康影响则不显著，表明互联网使用对60~69岁老年人的心理健康存在显著的正向影响，对70~79岁、80岁及以上老年人心理健康的影响则不具有统计学意义。同时，社会经济地位对60~69岁、70~79岁、80岁及以上老年人互联网使用影响的回归系数分别为1.243 (0.001水平下显著)、1.007 (0.001水平下显著)、0.788 (0.05水平下显著)，这与全样本的回归结果一致，说明社会经济地位对老年人互联网使用的影响并不会因年龄差异而存在异质性问题。
由此可知，一是社会经济地位对80岁及以上老年人心理健康的影响不存在统计学意义；二是社会经济地位对80岁以下老年人心理健康存在正向的促进作用，且相较于70~79岁老年人，60~69岁老年人的心理健康受到的正向影响更大；三是60~69岁老年人通过互联网使用促进社会经济地位对心理健康的正向影响。综合以上分析可知，社会经济地位对老年人心理健康的影响存在年龄差异，假设H3成立。
6. 结论与讨论
随着我国人口老龄化程度的不断加深，老年人心理健康问题受到了学界和社会的广泛关注。本研究基于CGSS 2021数据，运用二元Logistic回归模型，实证分析社会经济地位对老年人心理健康的直接影响和间接影响，从年龄的角度考察了老年人心理健康的异质性，并得出以下结论：首先，社会经济地位对老年人心理健康存在显著的正向影响。社会经济地位较高的老年人，其心理健康状况较好的发生概率是社会经济地位较低的老年人的1.317倍。其次，社会经济地位通过互联网使用的中介效应，对老年人心理健康产生显著的正向影响，互联网使用有利于缓解社会经济地位弱势对老年人心理健康造成的负面效应。最后，社会经济地位对老年人心理健康的影响存在年龄差异，社会经济地位对80岁以下老年人心理健康存在正向的促进作用，且相较于70~79岁老年人，60~69岁老年人的心理健康受到更高水平的正向影响；而60~69岁老年人通过互联网使用进一步增强了社会经济地位对其心理健康的正向影响。