互联网使用对中老年劳动参与的影响

朱礼华 朱海楠 张正强

(1上海健康医学院健康与公共卫生学院，上海 201318；2青岛大学商学院智慧健康老龄化研究中心)

随着人口预期寿命的延长及死亡率和出生率的双重下降，我国面临日趋加剧的人口老龄化趋势，老年人就业或再就业问题的重要性日益凸显〔1〕。一方面，劳动参与可以有效提升中老年群体晚年生活质量，这一观点在针对我国老年人退休问题的研究中得到证实〔2〕。另一方面，中老年群体的劳动参与是缓解老龄化进程中劳动力供给短缺的重要途径。随着老龄化程度的加剧，我国面临社会负担加重和劳动力供给减少的双重压力，劳动成本不断上升，影响了国家经济发展大局〔3〕。

与此同时，现代互联网技术发展及其驱动的社会转型对劳动力市场产生了深远影响。已有研究证实互联网增加了就业机会，同时也提高了创业成功率〔4〕。针对国外老年人的研究也表明，互联网技术为老年人继续参与劳动提供了便利〔5〕。但考虑到我国中老年人数字技能掌握状况和代际数字鸿沟问题〔6〕，互联网对中老年群体劳动参与的影响有待验证。因此，针对当前影响中老年群体就业的因素开展研究，探寻提升中老年人群劳动参与水平的有效措施，具有重要的现实意义。本文基于中国综合社会调查(CGSS)2015年的调查数据，运用Probit模型分析互联网使用对中老年人劳动参与的影响，同时使用倾向得分匹配法进一步验证结果的稳健性和一致性。

1 数据来源、变量选取和描述性统计

1.1数据来源 数据来自2015年CGSS。选择本数据主要基于两点：第一，该数据中包含互联网使用变量和劳动参与变量，同时还含有年龄、性别、受教育程度等信息。第二，CGSS项目是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目，针对全国2 798个区县超过10 000户家庭的综合性调查，具有全国性的代表意义，是目前学术界公认的具有科学研究价值的权威数据。本文将中老年群体的年龄下限界定为45岁，主要基于3方面的考虑：首先，根据国际世界卫生组织的标准，中老年群体是指45岁以上的人群。其次，我国的法定退休年龄为男职工60周岁，女职工55周岁，但是特殊工作譬如从事井下开采、高温下体力劳动的人群45岁即可退休。另外，现有研究主要关注60岁及以上的老年群体，为更好地理解当前老年期问题，本文认为需要关注老年期之前的一些特征。最后，现有研究利用2005年全国1%人口抽样调查发现，60～75岁老年群体劳动参与较为普遍，超过75岁则代表性不足〔7〕，2015年CGSS调查数据也证实这一结论。因此，本文将中老年群体年龄界定为45～75岁，经过筛选，得到有效样本5 755个。

1.2变量选取

1.2.1因变量 劳动参与。劳动参与内涵丰富，包括公益性活动和以获得报酬为目的的社会参与。CGSS调查问卷中没有涉及关于参与公益性活动的问题，因此本文选取“您上周是否为了取得收入从事一小时以上的劳动”的回答来确定是否参与劳动，并且设置虚拟变量，将回答“是”=1，“其他回答”=0。

1.2.2核心解释变量 互联网使用。在以往文献中，关于互联网变量的选取存在不同标准。本文参考汪连杰〔8〕研究的基础上，将问卷中“过去一年您对网络的使用情况是”这个问题作为自变量，将其设置成虚拟变量，“使用”=1，“其他”=0。由于以“互联网是否是主要信息来源”这一变量有效样本量很少，本文将其作为互联网使用的替换变量进行稳健性检验，问卷中还有“闲暇时间使用互联网”变量，本文将其作为探讨影响机制使用。

1.2.3控制变量 根据刘亚洲等〔9〕研究，本文控制变量包括个人基本特征、家庭特征和社会保障3大部分：个人特征包括性别、年龄、教育水平等；家庭特征包括婚姻状况、子女情况等；社会保障包括医疗保险、养老保险等。

1.3描述性统计 在包含5 755条观测值的有效样本中，中老年群体使用互联网比例较低，约占总样本的17%，这与中国互联网信息中心(CNNIC)发布的《第43次网络发展报告》数据相符合〔10〕。劳动参与状况方面，超过一半的中老年人有劳动参与。性别方面，女性占比53.15%，男性占比46.85%，男女比例基本相同。婚姻状况方面，近90%的群体已婚且有伴侣。健康状况方面，自评健康群体占比为54%，自评不健康占比46%。受教育程度方面，超过72%受访者学历水平处于初中及以下。经济状况方面，将近60%的中老年人认为自己的经济状况高于平均水平。社会保障方面，超过90%的人群拥有医疗保险，76%的人群拥有基本养老保险。本文主要变量的统计描述见表1。

2 实证结果及分析

2.1互联网使用与中老年群体劳动参与回归分析 由于本文被解释变量为是否参与劳动力市场，属于离散的二元变量，故采用离散Probit 模型。表2显示3个回归模型，其中模型1包含控制变量在内的全变量回归模型，表中是互联网使用对劳动参与的边际效应。由模型1可以看到，在控制了相关变量后，中老年互联网使用变量对因变量(劳动参与概率)的贡献为12.4%(P<0.01)，变量方面，年龄、性别、婚姻状况及子代数量对中老年群体劳动参与产生显著影响，基本符合预期。

2.2CGSS数据给出了“在空暇时间是否利用互联网”及其主要目的(学习、社交、还是娱乐)等问题的调查结果。本文将空暇时间使用互联网和使用偏好做交乘项，进而探讨互联网对劳动参与的内在影响机制，具体结果见表2。模型2是在模型1基础上加入了闲暇时间使用互联网变量，此时使用互联网对中老年劳动参与的边际影响下降到了9.9%(P<0.01)。闲暇时使用互联网的中老年群体劳动参与比闲暇时不使用互联网的中老年群体高4.1%。模型3加入了闲暇时使用互联网和使用偏好的交互项，可以看出闲暇时利用互联网社交不影响中老年群体的劳动参与(P>0.05)；闲暇时利用互联网休息娱乐在显著降低了中老年群体的劳动参与(P<0.01)；闲暇时利用互联网学习显著提升了中老年群体的劳动参与(P<0.01)。由此可见，业余利用互联网学习的中老年群体的人力资本得以提升，从而提高了劳动参与率。

表2 互联网使用与中老年群体劳动参与的回归分析(Probit模型：边际效应，n=5 755)

2.3稳健性检验

2.3.1利用“主要信息来源是互联网”作为解释变量进行检验 中老年群体获取信息的来源有很多，利用“互联网是否是主要信息来源”代替“互联网使用”作为核心解释变量，对模型进行再次估计。模型2将解释变量替换成“主要信息来源是互联网”进行的回归，由表3可知，在控制了其他变量的基础上，主要信息来源是互联网和中老年劳动参与显著相关(P<0.01)，边际效应与模型1所得结果非常接近，证实了回归结果具有较强的稳健性。

表3 “主要信息来源是互联网”对中老年劳动参与的影响(n=5 755)

2.3.2采用倾向评分方法进行稳健性检验 为克服潜在的样本选择偏误造成的内生性问题，采用倾向评分方法(PSM)进行稳健性检验。选取最近邻匹配、半径匹配和核匹配的方法进行检验，并汇报互联网使用对中老年群体劳动参与的平均处理效应(ATT)。由表4可知，使用互联网的中老年群体比不使用互联网的中老年群体劳动参与高10%左右(均P<0.01)，与Probit回归结果十分接近，证实了回归结果具有较强的稳健性。

表4 互联网使用对中老年劳动参与影响的PSM检验

3 讨 论

随着互联网技术的普遍应用，网络逐渐成为人们获取信息的主要途径〔4〕。对个人而言，互联网代表着更快的信息交流、更加灵活的就业方式。对社会而言，互联网的普及应用在促进相关行业发展的同时，也提高了整个社会的就业率。现有文献从宏观、微观两个层面就互联网发展对劳动参与的影响进行了阐述。宏观层面的研究主要给出了互联网发展与社会劳动参与的总体关系描述。Atasoy〔11〕、Alexander等〔12〕以欧美国家为研究样本分析互联网使用和劳动参与的关系，发现互联网使用显著提升样本国家的劳动参与率。微观层面的文献主要关注互联网应用对劳动参与的影响机制。Forman等〔13〕、宁光杰等〔14〕认为就业率提高的机制在于互联网使用提升了相关群体的人力资本、促进劳动力市场信息传输及提高了劳动供给和需求的匹配质量。

考虑到中老年群体数字技能掌握状况和代际数字鸿沟问题，互联网对该群体劳动参与的影响如何?是挤出效应为主、还是促进效应为主？其背后何种机制在发挥作用?是本研究的重点所在。基于CGSS调查数据，本文发现不同的互联网使用偏好对中老年群体就业的影响有显著差异。“娱乐”“社交”和“学习”3种偏好中，只有互联网使用的“学习偏好”有效促进了中老年人就业。据此判断，部分中老年群体通过互联网提升了健康知识储备，了解并掌握了目前工作所需要的相关知识，进而增加了人力资本，提高了劳动参与的可能性。王晶等〔15〕利用中国大城市老年人生活状况调查数据发现，使用互联网的老年人就业机会增加7.1%，可以据此得以解释。

本文并没有发现老年人的“娱乐”偏好和“社交”偏好直接对老年人就业产生促进作用。但并不说明不会通过间接路径影响中老年人的劳动参与。老年人通过互联网的社交和娱乐功能可以经由心理健康提高、社会资本提升、社会参与意愿增强等途径间接影响劳动参与。计算机技能的掌握能够减少心理上的排斥，提高获得感和满足感，加强社会交流，从而减少心理问题的产生，提升晚年生活质量〔16，17〕。中老年群体通过社会参与增加与他人交流机会，获得精神上的寄托，避免了孤独、抑郁等心理问题的产生〔18〕。

本文研究存在局限性。其一，2015年CGSS的数据距目前时间跨度大，同时受限于经济发展水平和互联网科技性的差异，中老年群体网络使用占比较低。其二，本文并没有找到合适有效的工具变量来解决互联网使用和劳动参与之间存在的反向因果关系导致的内生性问题，但采用替换核心解释变量和PSM两种方法来进行稳健性检验，在今后的研究中需重点关注内生性问题的解决。