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第6期 总第131期 南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版） ·
2025年12月 Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） · 603
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比，使用互联网者健康状况较好的概率是不经常使 者的 1.106 倍，收入每提高 1%，流动人口健康状况
用者的 1.487 倍；模型（2）和模型（3）逐步纳入控制 较好的概率提升 1.234 倍；而性别、年龄和职业类型
变量进行回归后，经常使用互联网的流动人口健康 则对流动人口健康状况具有显著的负向作用，男性
状况较好的概率分别是不经常使用者的 1.303 倍和 流动人口健康状况较好的概率是女性的 0.896 倍，
1.129 倍。从控制变量来看，模型（3）显示婚姻状况 年龄每增加 1 岁，健康状况较好的概率下降 3.1%，
和收入状况对流动人口健康状况均具有显著的促 职业为非正规就业者健康状况较好的概率是职业
进作用，已婚流动人口健康状况较好的概率是未婚 为正规就业者的0.915倍。

表2 互联网使用对流动人口健康状况的Logit回归结果
模型（1） 模型（2） 模型（3）
变量
回归系数 OR 回归系数 OR 回归系数 OR
互联网使用 0.397 （0.050） 1.487 0.265 （0.053） 1.303 0.122 （0.057） 1.129
***
***
***
性别 -0.192 （0.051） 0.825 -0.109（0.052） 0.896
***
**
年龄 -0.032 （0.003） 0.969 -0.032 （0.003） 0.969
***
***
学历 0.106 （0.005） 1.112 0.125 （0.027） 1.133
***
***
婚姻状况 0.133（0.077） 1.142 0.101 （0.077） 1.106
**
***
收入状况 0.211 （0.035） 1.234
***
职业类型 -0.088 （0.045） 0.915
***
常数项 0.757 （0.032） 2.131 2.494 （0.160） 12.120 0.416（0.421） 1.516
***
***
样本量 8 186 8 186 8 186
R 2 0.107 0.121 0.125
括号内数值为标准误；***、**分别表示在1%、5%的水平上显著。
（三）稳健性检验 对数据进行缩尾处理。考虑到收入变量可能存在极
为验证基准回归模型和结果的可靠性，本文采用 端值干扰回归结果，对收入数据采用 Winsorize 进行
三种方法进行稳健性检验，结果见表3。首先，采用更 1%水平的双侧缩尾处理，经处理后，回归结果与基准
换模型方法，将基准回归模型中使用的 Logit 模型更 回归模型一致。最后，由于流动人口的健康状况可能
换为Probit模型进行对比分析。Probit模型回归结果 因地域而存在群组相关性，可以按省份为单位进行聚
表明，互联网使用对流动人口健康状况影响的回归系 类稳健标准误的处理。回归结果显示，互联网使用对
数方向为正，且通过了1%的显著性检验，系数大小发 流动人口健康的积极影响方向依旧未变化。综上所
生微小变化，方向与基准回归模型结果一致。其次， 述，基准回归模型及结果的稳健性较好。

表3 互联网使用对流动人口健康状况影响的稳健性检验
（1）更换模型 （2）缩尾处理 （3）聚类稳健标准误
变量
回归系数 OR 回归系数 OR 回归系数 OR
互联网使用 0.073 （0.034） 1.076 0.123 （0.057） 1.131 0.146 （0.053） 1.157
***
***
***
常数项 0.276（0.253） 1.317 0.333 （0.421） 1.395 0.421 （0.523） 1.523
**
***
***
控制变量 控制 控制 控制
样本量 8 186 7 763 8 186
R 2 0.125 0.177 0.153
括号内数值为标准误；***、**分别表示在1%、5%的水平上显著。
（四）异质性分析 平，数字鸿沟成为其使用互联网的障碍，导致其使
为进一步考察互联网使用对流动人口健康状 用互联网程度远低于低年龄组和中年龄组，但其使
况影响的群体差异，本文将全部流动人口划分为： 用互联网带来的边际健康效应较大。对于低年龄组
16~25 岁低年龄组、26~40 岁中年龄组、41 岁及以上 流动人口，其使用互联网程度虽然较大，但其使用范
高年龄组，进行进一步深入分析。根据表 4 的检验 围过于广泛，使用时间过长，造成互联网依赖性，即使
结果可以发现，在低年龄组、中年龄组、高年龄组流 互联网使用的利大于弊，但仍存在一定的弊端，导致
动人口中，互联网使用均对其健康状况具有显著积 互联网使用对其健康促进的显著性和边际效应低于
极影响。对于高年龄组流动人口，受限于学历水 中年龄组流动人口。