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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
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                                             Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  2026年8月
                                             Journal
               养老保险等作为控制变量。相关分析结果显示，上                            单词记忆和回忆测试满分各 10 分，认知功能评估总
               述变量均与至少一个核心变量存在显著关联，因此                            分为31分。
               将其纳入回归模型加以控制。各变量赋值方式为：                                6. 学历
               ①年龄，赋值实测值；②婚姻状况，赋值未婚、离异、                              学 历 作 为 本 研 究 的 调 节 变 量 ，本 研 究 采 用
               丧偶=0，已婚=1；③独居状况，赋值非独居=0，独居=                       CHARLS 2020 问卷中“您接受过的最高教育水平是
               1；④吸烟，赋值否=0，是=1；⑤饮酒，赋值否=0，是=                      什么”中的选项评估教育程度，具体赋值为“文盲、
               1；⑥慢性病数量，赋值实测值；⑦养老保险，赋值没                          未读完小学”=1，“私塾、小学毕业”=2，“初中”=3，
               有=0，有=1。                                         “高中、中专毕业”=4，“大专及以上毕业”=5，分数越
                   2. 数字素养                                       高，代表教育程度越高。
                   数字素养是个体在数字环境中运用信息技术                               （四）统计学方法
               处理新媒介与信息时所具备的意识、态度与综合能                                采用 SPSS 26.0 统计软件进行数据清洗与分
               力，具体体现为利用信息与通信技术进行数字信息                            析。首先，采用Harman 单因子检验法对共同方法偏
               的检索、理解、评估、创作与交流。借鉴柴钰霖                     ［33］ 、  差进行评估，以未旋转情况下第一个因子的方差解
               冯晓晨   ［34］ 等的研究方法，根据 CHARLS 2020 问卷中              释率是否超过 40%作为判断标准。其次，使用单样
              “过去一个月，您是否上网”“使用哪些工具上网”                            本 t 检验和方差分析计算各人口学特征与认知功能
              “上网一般做什么”“是否会用手机支付”“是否使用                           的差异性；对主要变量进行描述性统计分析（均数、
               微信”“发不发朋友圈”6 个题项，从互联网接入能                          标准差），采用χ 检验二分类变量间的相关性，由于
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               力、数字技术应用能力、数字安全认知能力以及数                            本研究主要变量（数字素养、社会参与、抑郁、认知
               字内容创造能力角度来综合衡量农村空巢老人的                             功能）均为连续变量，经检验均符合正态分布，故
               数字素养现状      ［35］ ，回答“是”计 1 分，其中每多掌握一              采 用 Pearson 相 关 分 析 检 验 连 续 变 量 间 的 相 关
               种工具上网便多计 1 分，上网“聊天”“看新闻”“看视                       性。P值均为双侧概率，检验水准为0.05。
               频”“打游戏”“理财”，每多一项用途计 1 分，得分越                           中介效应检验采用 Hayes 开发的 PROCESS 宏
               高，说明老年人数字素养水平越高。                                  程序中的 Model 6（链式中介模型）。在控制年龄、婚
                   3. 社会参与                                       姻状况、独居情况、吸烟、饮酒、慢性病数量、养老保险
                   既往研究认为老年人社会参与不仅体现在劳动                          等协变量的基础上，以数字素养为自变量，认知功能
               中，更是包含社会、经济、文化、公益活动在内的多维                          为因变量，社会参与和抑郁为中介变量，检验链式中
               实践融入    ［36-37］ ，据此本研究采用CHARLS 2020问卷中            介效应的显著性。调节效应检验采用PROCESS宏程
               的“过去一个月是否进行下列活动：串门、跟朋友交                           序中的Model 85（有调节的中介模型），检验学历在数
               往、去社区活动中心、跳舞、上学、志愿者活动等”，以                         字素养与社会参与之间的调节作用。在纳入控制变
               及工作与退休模块中的“是否务农、受雇务农、工作                           量后，将数字素养、学历及其交互项同时放入模型，以
               等”与经济活动、劳动相关的问题，对农村空巢老人的                          社会参与为因变量进行回归分析。为揭示调节效应
               社会参与程度进行评估，参加任意一项活动计 1 分，                         的具体形态，采用简单斜率分析法，将学历按均值加
               总分0~11分，得分越高表明社会参与程度越高。                           减一个标准差分为高学历水平和低学历水平，分别计
                   4. 抑郁                                         算不同学历水平下数字素养对社会参与的预测效应
                   采用简版流调中心抑郁量表（CES⁃D）评估受                        及其95%置信区间。本研究的分层回归模型中，分类
               访者抑郁状况。该量表共 10 个条目，每个条目得                          变量（婚姻状况、独居、吸烟、饮酒、养老保险）已按二
               分 0~3 分，其中“我对未来充满希望”以及“我很愉                        分类赋值（0/1），作为虚拟变量纳入模型；将学历作为
               快”两个条目反向计分，总分 30 分，得分越高表明                         连续变量处理      ［33，38］ 。所有连续变量（年龄、慢性病数
               老年人抑郁状况越严重，得分≥10 分则定义为抑                           量、数字素养、社会参与、抑郁、认知功能等）均以原始
               郁症状   ［10］ 。                                      值纳入分析，且在纳入交互项分析前均进行标准化处
                   5. 认知功能                                       理，以降低多重共线性影响。
                   认知功能的评估主要采用 CHARLS 2020 关于
                                                                                   三、结     果
               认知的 4 个模块综合评估，分别是时间定向力（回答
               访问时的年、月、日、星期几、季节）、计算力（100-7，                          （一）共同方法偏差检验
               连续往下计算 5 次）、绘画测试（模仿画出两个五角                             为评估本研究是否存在明显的共同方法偏差，
               星重叠的形状）、单词记忆和回忆测试（受访者对听                           采用Harman 单因子检验法，以第一因子方差解释率
               到的 10 个词进行复述，随后再进行回忆）。时间定                         占方差总解释率的百分比作为判断依据。结果显
               向力满分 5 分，计算力满分 5 分，绘画测试满分 1 分，                    示，首个因子解释总变异量的 29.69%，未超过 40%
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