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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） 第4期 总第135期
南
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Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2026年8月
Journal
生活满意度两个变量进行稳健性检验。首先，基于 进行测量，得分越高表示老年人对目前的生活状况
受访者对自身健康状况的评估，从“很不健康”至 越满意。最后，使用地区网络信号率作为工具变量
“很健康”分别赋 1~5 分。其次，生活满意度通过“总 处理内生性问题。采用“您现在居住的房屋是否有
的来说，您对您目前的生活感到满意吗”这一问题 网络信号”测量地区网络信号率。

表1 主要变量的描述性统计
变量 数值 变量 数值
被解释变量［分，（x±s）］ 子女数量［个，（x±s）］ 2.30±1.20
抑郁倾向 15.81±3.34 家庭月均支出（取对数，x±s） 7.86±1.64
情景记忆 5.07±1.18 房产数量［个，（x±s）］ 1.10±0.40
精神状态 8.82±1.83 替换变量
解释变量 自评健康［n（%）］
数字网络使用［n（%）］ 很不健康 97（1.84）
使用 1 648（31.26） 比较不健康 525（9.96）
不使用 3 624（68.74） 一般 1 951（37.01）
控制变量 比较健康 2 291（43.45）
性别［n（%）］ 很健康 408（7.74）
男性 2 647（50.21） 生活满意度［n（%）］
a
女性 2 625（49.79） 很不满意 52（0.99）
年龄［岁，（x±s）］ 71.51±6.60 比较不满意 283（5.39）
教育水平［n（%）］ 一般 1 313（25.02）
未上过学 1 141（21.64） 比较满意 2 800（53.36）
小学或私塾 2 203（41.79） 很满意 800（15.24）
初中 1 327（25.17） 工具变量
高中或中专 478（9.07） 网络信号情况［n（%）］
大专及以上 123（2.33） 有 2 933（55.63）
户口状况［n（%）］ 无 2 339（44.37）
非农户口 2 734（51.86） 调节变量
农业户口 2 538（48.14） 自我老化态度［分，（x±s）］ 23.89±3.99
失能状况［分，M（P25，P75）］ 0（0，0） 社会适应水平［分，（x±s）］ 24.24±3.69
独居情况［n（%）］
独居 436（8.27）
非独居 4 836（91.73）
a：存在24个缺失值。
（三）模型方法 其中 Xi表示纳入模型的一组可观测协变量，Ti=1
1. OLS模型 表示个体 i 处于处理组，即使用数字网络技术的老
本文使用多元线性回归模型考察数字网络使 年人。本文进一步估计了平均处理效应，即ATT，如
用对老年人心理健康的影响。构建基础模型如下： 式3所示。
Mental health i=β0+β1·Digitali+γ·Control+ε （1） ATT=E［Y1i-Y0i∣Ti=1］=E［Y1i∣Ti=1］-E［Y0i∣Ti=1］ （3）
其中，Mental health 为被解释变量，表示老年人 Y1i表示个体 i 在使用数字网络状态下的心理健
的心理健康，Digital 为核心解释变量，表示老年人的 康水平，Y0i表示个体 i 在未使用数字网络状态下的
数字网络使用情况，Control 为控制变量，β、γ为待估 心理健康水平。
系数，ε为随机扰动项。
三、实证分析
2. 倾向得分匹配（PSM）法
本文旨在探讨数字网络使用对老年人心理健康 （一）基准回归分析
的影响。由于老年人是否使用数字网络是自我选择 为保证研究结论的可靠性，本研究进行了多重
的结果，并不是随机形成，且该选择与老年人教育程 共线性检验，结果显示，方差膨胀因子（VIF）均远低
度、经济收入和身体状况等因素密切相关。因此，为 于 10，表明模型中不存在严重的多重共线性问题。
缓解样本自选择偏差对估计结果的影响，本文采用 表 2 报告了在控制其他相关变量后，数字网络使用
PSM 法，通过 Logit 模型估计个体在不同选择情况下 对老年人心理健康各维度的回归结果。其中，数字
进入处理组的概率（式2），进而考察老年人在使用和 网络使用与抑郁倾向得分呈显著负相关（β=-1.111，
不使用数字网络情况下心理健康水平的差异性。 P<0.001），而与情景记忆得分（β=0.236，P<0.001）及
exp（βX） 精神状态得分（β=0.347，P<0.001）存在正相关。上
P（Ti=1|Xi）= i （2）
［1 + exp （βX）］ 述结果支持了研究假设 1，即使用数字网络的老年
i