Page 27 - 南京医科大学社科版

第4期 总第135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） ·
南
2026年8月 Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） · 357
Journal
的临界标准。因此可以判断，本研究中共同方法偏 表1 样本社会人口学特征 （n=2 325）
差未构成严重问题。 认知得分
变量 例数（%） t/F LSD⁃t
（二）样本基本特征 （x±s）
**
将样本社会人口学特征指标与认知功能进行 年龄（岁） 48.71 ①vs.②=1.85 *
单样本t检验和方差分析得出，不同年龄、学历、婚姻 ①60~69 1 428（61.4）13.60±7.04 ①vs.③=6.54 *
状况、独居情况以及吸烟情况人群的认知功能得分差 ②70~79 735（31.6）11.74±7.18 ①vs.④=10.22 *
异具有统计学意义（P<0.05）。事后检验发现，年龄越 ③80~90 155（6.8） 7.06±7.04 ②vs.③=4.68 *
大，认知得分越低；学历越低，其认知得分越低；已婚 ④＞90 7 （0.2） 3.38±3.90 ②vs.④=8.35 *
学历 144.58 **
老年群体认知得分高于未婚、离异、丧偶老年群体；非
*
①文盲、未 1 440（61.9）10.12±6.91 ①vs.②=-5.03
独居老年群体认知得分高于独居老年群体；吸烟老年
读完小学
群体认知得分高于非吸烟群体；饮酒老年群体认知得 ②私塾、小 508（21.8）15.15±6.12 ①vs.③=-7.65 *
分显著高于非饮酒老年群体（P<0.01，表1）。 学毕业
（三）主要变量的描述性统计和相关性分析 ③初中 267（11.5）17.77±6.52 ①vs.④=-9.61 *
结果显示，年龄、婚姻状况、独居情况、吸烟、饮 ④高中、中 105（4.5） 19.73±5.86 ②vs.③=-2.63 *
酒、慢性病数量以及养老保险状况与本研究中至少 专毕业
⑤ 大 专 及 5 （0.2） 15.00±9.83 ②vs.④=-4.59 *
1 个核心变量显著相关，因此被纳入作为后续分析
以上 ③vs.④=-1.96 *
的控制变量。中国农村空巢老人数字素养与社会
婚姻状况 8.74 **
参与、认知功能之间两两成正相关（P˂0.01），均与抑
已婚 1 816（78.1）13.23±7.16
郁成负相关（P˂0.01）。调节变量学历与数字素养、
未 婚 、离 509（21.9）10.09±7.22
社会参与呈显著正相关（P<0.01），学历与认知呈显 异、丧偶
著正相关（P<0.05）。具体见表2。 独居情况 8.92 **
（四）链式中介效应分析 非独居 1 807（77.7）13.25±7.16
将年龄、婚姻状况、独居情况、吸烟、饮酒、慢 独居 518（22.3）10.06±7.21
性病数量以及养老保险纳入控制变量，应用 PRO⁃ 吸烟 -4.51 **
CESS 宏程序中的 Model 6 对社会参与和抑郁状况在 是 661（28.4）13.62±7.15
中国农村空巢老人数字素养和认知功能间的链式中 否 1 664（71.6）12.11±7.31
介作用进行分析。数字素养能够正向预测社会参与 饮酒 4.91 **
（β=0.045，95%CI：0.022~0.067）和认知功能（β=0.461， 是 586（25.2）13.82±7.12
95% CI ：0.3461~0.575），负 向 预 测 抑 郁 状 况 否 1 739（74.8）12.11±7.30
（β =-0.192，95%CI：-0.314~-0.071）；社会参与可以 慢性病数量 1.24
0 494（21.2）12.41±7.59
正向预测认知功能（β=0.493，95%CI：0.267~0.720），
1~3 1 443（62.1）12.45±7.27
负 向 预 测 抑 郁 功 能（β =- 0.271，95% CI：- 0.518~
4~6 355（15.3）12.93±7.15
-0.024］；抑郁状态负向预测认知功能（β=-0.221，95%
7~9 33（0.4） 14.47±480
CI：-0.263~-0.179）。中介效应的检验结果如表 3 所
养老保险 0.52
示，数字素养可以分别通过社会参与和抑郁状况的单
有 2 005（86.2）14.29±8.37
独中介效应实现对老年人认知功能的影响，同时社会
无 320（13.8）14.45±8.34
参与和抑郁状况也在两者间实现链式中介效应。
*：P<0.05，**：P<0.01。
（五）数字素养对认知功能的影响：有调节的中
介效应分析 学历水平和低学历水平两组，进行简单斜率分析。
在所有变量经过标准化处理后，应用 PROCESS 高学历水平下老年人的数字素养对社会参与的正
宏程序中的Model 85检验学历的调节效应。检验结 向预测作用显著，效应量为 0.083，95%CI：0.054~
果如图 2 和表 4 所示，数字素养（β=0.045，95%CI： 0.113；低学历水平组的老年人数字素养对社会参与
0.022~0.067）以及数字素养和学历的交互项（β= 也有着显著正向预测作用，效应量为 0.030，95%CI：
0.026，95%CI：0.004~0.048）均能显著预测社会参 0.002~0.059。表明学历在该链式中介的调节效应
与，表明学历水平在数字素养和社会参与间起到调 是成立的，不同学历水平老年人的数字素养均能对
节作用。 社会参与起到正向的影响，但在高学历水平条件
为了更清晰地探究学历调节作用的实质，将标 下，老年人的数字素养对社会参与的正向预测作用
准化处理后的学历水平按加减一个标准差分为高 更强，具体见表5、图3。