互聯網使用頻率對居民健康影響的研究

陳亮

[摘要] 雖然互聯網的發展有利于居民管理自身健康狀況，但是以往研究關于互聯網使用頻率對居民健康影響的研究較少涉及。本文以Grossman健康理論為基礎，運用中國綜合社會調查數據CGSS（2015），采用OrderProbit模型，研究互聯網使用頻率對居民健康的影響，得出以下幾個結論：第一，以每天使用互聯網居民的健康為對照，從不使用互聯網居民的健康水平較差。第二，互聯網使用頻率以一周數次為宜，且每天上網總時長控制在4小時以內有利于居民健康。第三，使用手機網絡使用頻率作互聯網使用頻率的代理變量，得出互聯網使用頻率對居民健康影響結論具有穩健性。據此提出居民要積極使用互聯網，合理安排時間和使用手機網絡，以提高自身健康水平。

[關鍵詞] 互聯網使用頻率;居民健康;Grossman健康理論

[中圖分類號] C913.7? ? [文獻標識碼] A

一、引言

隨著經濟發展、社會進步和居民收入水平的逐年提升，互聯網逐漸走進了千家萬戶，甚至成為居民生活不可或缺的有效組成部分。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第42次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示：截止到2019年6月，我國網民規模和手機網民規模分別達到8.54億和8.47億，網民中使用手機上網的比例達到99.1%，同時，網絡新聞、網絡購物和網絡直播的用戶規模分別達到6.86億、6.39億和4.33億，網民使用比例分別達到80.3%、74.8%和50.7%，由此可以看出，互聯網的快速發展給居民的工作、娛樂和生活帶來了巨大便利，但互聯網在給居民提供便利的同時，也存在著網絡使用頻率過高、獲取信息不當以及部分網民沉迷網絡的現實狀況，長此以往，無疑會對居民的健康提出挑戰。

2019年12月，全球陸續出現了新型冠狀病毒肺炎（COVID-19），對居民健康產生了巨大威脅，為保證健康，政府規定實行延遲復工和延期開學的措施客觀上導致了居民不得不選擇利用互聯網進行居家辦公和學習，由此便產生了一個現實問題：互聯網使用頻率或者使用時長控制在多久較為合適。

互聯網使用過于頻繁無疑會損害居民的健康水平。以網絡娛樂為例，伴隨著網絡的迅速發展，網絡游戲也進入了居民的生活，網游在給用戶帶來娛樂的同時，也可能損害用戶的健康水平。2018年6月，世界衛生組織（WHO）將游戲成癮作為精神疾病的一部分，并指出游戲障礙的具有三個明顯特征：第一，存在著玩游戲的沖動，且無法自拔。第二，網絡游戲優于日常生活，即使出現健康受損，仍然不能停止。第三，游戲對自身家庭、學業和社交造成嚴重損害，且時間至少持續12個月。根據世界衛生組織的估計，玩游戲的人群中有2%-3%的玩家存在游戲障礙。由此可以看出，為保障玩家的健康水平，以網絡游戲為代表的互聯網使用頻率必須控制在合理的使用范圍之內，但當前這個合理區間并沒有給出具體的界定。

以溝通交流和工作學習為例，雖然互聯網作為工具有利于居民溝通交流，提高工作學習的效率，但是互聯網使用時長也必須控制在合理的范圍之內。Auxéméry等（2010）[1]整理了互聯網使用和心理健康的文獻，結果顯示，互聯網使用對健康具有有益和有害雙重影響，互聯網使用（成癮）會導致肥胖、睡眠障礙和學業失敗，但互聯網使用也是居民健康信息的重要來源，所以互聯網僅僅是一個工具，關鍵在于使用者如何利用。本文認為，合理使用互聯網并將互聯網使用頻率控制在合理區間內有利于居民健康。

綜上，本文在Grrossman經典健康理論的基礎上，基于中國綜合社會調查數據CGSS（2015），從微觀視角研究互聯網使用頻率的合理區間。

二、文獻綜述

互聯網在給居民生活帶來便利的同時，互聯網使用頻率不同，居民健康狀況不同。劉連龍和徐丹等（2009）[2]研究得出網絡使用時間和網絡成癮程度成正相關。Stepanikova等（2010） [3]使用2004年和2005年美國成年居民數據，研究了瀏覽網頁的時間和孤獨感的關系，結果顯示，二者呈顯著的正相關關系。Ayers等（2007）研究得出互聯網使用頻率增加會導致居民健康狀況變差。[4]

高頻率的互聯網使用對居民健康具有消極影響。Mathers等（2009）[5]以澳大利亞一所學校的925名青少年調查數據為基礎，研究了青少年電子媒體（電視、電腦、視頻游戲和電話）使用時間和自評健康（抑郁，焦慮等）之間的關系，研究得出高頻率的游戲使用會導致較差的健康狀況。張錦濤和陳超等（2014）[6]以北京市2250名大一新生為調查對象，研究大學新生網絡使用時間和網絡成癮的關系，結果顯示，以網絡社交使用較少為參照，較多的使用網絡社交會導致更高的網絡成癮程度。這一研究結果和（Rooij等，2010[7];Smahel等，2012[8]）的研究結論高度一致。 Rayan等（2016）[9]利用144個樣本，采用探索性方法對互聯網使用的優點和缺點進行了概括并討論了其對大學生心理健康的影響，結果顯示，互聯網使用率高和學生的心理健康狀況不佳有關。由此可以得出，互聯網使用對居民健康的影響機制是頻繁使用互聯網導致網絡成癮，而網絡成癮會損害居民健康。

雖然高頻率的互聯網使用會導致網絡成癮，網絡成癮會損害居民健康，但Carbonell等（2012）[10]指出網絡使用時間并不總能正確預測網絡成癮，互聯網使用類型才是網絡成癮的真正變量，使用網絡進行工作或學習，不一定會導致網絡成癮。Tsitsika等（2009）[11]和Rooij等（2010）[12]得出網絡使用內容的不同，對網絡成癮的影響程度不同。（Kandell，1998[13]; Chou等，2000[14];Kheirkhah等，2010[15]）研究指出經常使用網絡社交工具的用戶更有可能患上網癮，而僅把互聯網當作工具，進行信息搜索在很大可能上降低網絡成癮。 Leung等（2012）對我國香港地區青少年的網絡使用情況進行了調查，結果得出，使用互聯網社交網站和進行網絡游戲對網絡成癮的影響顯著為正，以休閑為導向的互聯網活動可能比電子郵件通信和瀏覽網頁更容易上癮。[16]而網絡成癮損害健康的具體表現形式為經常使用網絡社交工具會導致和現實社會的脫節，最終可能損害使用者的健康（Morahanmartin等，2000[17]）。Scott等（2010）[18]以認知行為理論為基礎，采用結構方程模型研究了社交技能和網絡成癮的關系，研究得出現實中缺乏有效溝通的人傾向于網絡在線社交，結果導致互聯網的過度使用，損害個人健康。

而以往文獻對互聯網使用頻率過高的原因也給出了合理解釋，孤獨感是高頻率使用互聯網的起源。首先，國內文獻方面。宋廣文和孔芳等（2010）[19]證實孤獨感對大學生的網絡成癮具有有效的預測作用。姜永志和劉紅等（2012）[20]采用了手機依賴量表，孤獨量表驗證了二者關系，得出孤獨感會增加大學生對手機依賴程度。焦開山（2016）[21]利用全國調查數據研究得出過度使用互聯網會導致與現實的隔離，提升孤獨感，損害居民健康。

其次，國外文獻方面。Morahanmartin等（2003）[22]研究得出孤獨感越強，使用網絡的頻率越高。Mckenna等（2002） [23]指出孤獨感越強的人，越可能投入巨大的精力在網絡中，以建立和維持良好的人際關系，同時也越有可能過度使用互聯網（Scott，2003[24]），最終損害使用者的健康。Song（2014）[25]研究了社交工具Facebook的使用和孤獨之間的關系，結果顯示，孤獨感和Facebook使用頻率成正相關關系。從以往文獻可以得出，孤獨感導致網絡使用頻率過高，最終損害居民健康。

綜上所述，互聯網使用頻率過高會造成居民遠離現實社交、增加孤獨感，造成網絡成癮，最終損害居民健康，但是以往文獻尚未對互聯網使用頻率的合理區間作出界定，本文基于微觀調查數據，研究互聯網使用頻率對居民健康的影響，以期對現有文獻進行補充。

三、數據來源和變量選擇

（一）數據來源

本文使用中國綜合社會調查數據CGSS（2015）研究互聯網使用頻率對居民健康的影響，該數據是我國最早的綜合性、連續性和全國性的學術調查項目，由中國人民大學中國調查與數據中心負責發布，迄今為止已發布了10次調查數據，完整記錄了中國社會變遷，為科學研究提供了詳實、可信的調查數據。CGSS（2015）采用多階分層PPS隨機抽樣，樣本覆蓋全國28個省/市/自治區的478個村居（不包括新疆、海南、西藏），有效問卷10968份。本文通過剔除缺失值、異常值后，保留了10726個基準樣本。

（二）變量選擇

本文的被解釋變量是居民健康，采用自評健康度量。對應在問卷中A15，您覺得您目前的身體健康狀況是：1=很不健康，2=比較不健康，3=一般，4=比較健康，5=很健康。

本文的核心解釋變量是互聯網使用頻率。對應在問卷中A30：您是否經常在空閑時間從事上網活動？1=每天，2=一周數次，3=一月數次，4=一年數次或更少，5=從不，本文對其重新編碼為：從不=1，一年數次或更少=2，一月數次=3，一周數次=4，每天=5。

根據2016年1月中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第38次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截止到2015年低，中國互聯網普及率為50.3%，同期的手機網民占總體網民的比例為95.1%，容易得出，互聯網使用和手機使用二者存在很高的關聯性，參考周廣肅和孫浦陽（2017）[26]的研究，本文使用“手機定制消息”作穩健性檢驗，并將其重新賦值為1=從不，2=很少，3=有時，4=經常，5=非常頻繁。

本文的控制變量主要包括對居民健康形成重要影響的個體特征、經濟特征、社會保障和省份差異。其中，個人特征包括：戶籍、年齡、性別、婚姻狀況、政治面貌，受教育程度、家庭規模和是否參加體育鍛煉;經濟特征包括：個體經濟和家庭經濟;社會保障包括：養老保險和醫療保險;省份差異指省份虛擬變量。變量的描述性統計如表1所示。

四、計量模型和實證結果

（一）計量模型

本文在Grossman（1972）[27]經典健康理論模型基礎上，加入互聯網使用頻率變量研究其對居民健康的影響，因為被解釋變量自評健康具有明顯的等級特征，所以本文采用Order Probit模型進行估計，具體的計量模型如下：

（1）

式（1）中表示概率密度函數值，服從標準正態分布。為累積標準正態分布函數，為其反函數，即概率密度函數。表示核心解釋變量和一系列控制變量的系數矩陣。

（二）實證結果

根據以往文獻得出，互聯網醫療的發展有利于居民管理自身健康狀況，互聯網使用能顯著提升居民的自評健康，但互聯網使用頻率對居民的自評健康是否存在顯著的影響，存在怎樣的影響？同樣值得我們思考。因為過高的使用頻率可能有損健康（Sheer，1997[28]）。基于此，本文利用互聯網使用頻率代替是否使用互聯網，使用自評健康度量居民健康，研究互聯網使用頻率對居民健康的影響。需要指出的是，調查問卷沒有設置個人上網時長的問題，所以無法直接估計居民互聯網使用強度。具體計量結果如表2所示。

表2匯報了互聯網使用頻率對居民健康的影響。本文首先在模型一中加入個體特征，結果顯示以每天使用互聯網為對照，從來不使用互聯網的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明從來不使用互聯網的居民比每天使用互聯網居民的健康狀況差;一年數次或更少、一月數次、一周數次的回歸系數不顯著但符號為負，符合理論預期。

模型二在模型一的基礎上加入了經濟特征，從模型二可以看出，以每天使用互聯網為對照，從不使用互聯網的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明互聯網使用頻率較高的居民健康狀況較好。值得注意的是，在加入居民經濟特征后，一周數次使用互聯網醫療的回歸系數不顯著，但符號符合理論預期，即居民健康狀況開始變好，本文認為這和合理使用互聯網和病理性使用互聯網有關，即互聯網使用頻率同樣要把握好尺度，使用頻率過高有可能損害健康。

模型三在模型一的基礎上分別加入了居民的經濟特征和社會保障特征。從模型三可以得到，以每天使用互聯網為對照，從不使用互聯網的回歸系數仍然在1%水平上顯著為負，說明互聯網使用頻率較低的居民健康狀況較差。同樣值得關注的是，在加入經濟特征和社會保障特征后，一周數次使用互聯網的回歸系數符號為正，居民健康狀況開始變好，但是仍然不顯著。

值得注意的是，中國綜合社會調查CGSS（2015）數據并沒有將互聯網使用頻率定義為具體的分鐘數或者更具體的連續變量，本文的回歸結果互聯網使用頻率高有益于居民健康也只能解釋為一周數次使用互聯網對居民健康有顯著的提升作用，現階段互聯網已經成為居民工作生活的一部分，回歸結果符合主流認知。

根據中國互聯網絡發展狀況統計報告（CNNIC）顯示，截止到2019年上半年，我國網民人均每周上網時長為27.9小時，即平均每天3.98小時，結合合理和病理性使用互聯網對居民健康的影響，本文認為互聯網使用頻率在一周數次為宜，且每天上網總時長控制在4小時以內最有利于居民健康。

需要指出的是，表2中其他控制變量的符號和顯著性水平和以往研究結果基本相似，由于控制變量不是本文重點關注的解釋變量，所以在此不作過多闡述。

綜上所述，互聯網醫療使用頻率高有利于居民健康，但本文認為使用頻率以一周數次為宜，且每天上網時長要控制在4小時以內。當前國家正在實施“互聯網+健康”，維護居民健康不僅是政府責任，還在于居民自覺樹立良好的網絡使用習慣，因為合理使用互聯網、互聯網健康信息才能促進居民健康。

（三）穩健性檢驗

隨著經濟發展和社會進步，手機早已從奢侈品轉變為必需品，與此同時，居民的上網方式不僅僅局限于計算機接入，手機上網逐漸得到普及，手機網絡使用頻率甚至高于計算機接入網絡比率。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第44次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示：截至2019年6月，我國網民規模達到8.54億，網絡普及率為61.2%，與此同時，手機網民規模達到8.47億，網民中通過手機網絡接入比例達99.1%，即幾乎所有的網民同時擁有手機上網的經歷。基于此，本文運用手機網絡使用頻率作為互聯網使用的代理變量作穩健性檢驗，具體到問卷中，本文使用手機定制消息作為互聯網使用頻率的代理變量作穩健性檢驗。具體的回歸結果如表3所示。

從表3的模型一可以看出，從不使用和很少使用手機網絡分別在1%和5%水平上顯著為負，經濟含義為，以手機網絡使用非常頻繁為對照組，從不使用和很少使用手機網絡居民的健康水平比非常頻繁使用手機網絡居民的健康差。有時使用和經常使用手機網絡雖然不顯著，但是符號符合預期。

在個體特征的基礎上分別加入經濟特征和社會保障特征后，從不使用手機網絡仍然在10%水平上顯著為負。經濟含義為，以非常頻繁使用手機網絡居民為對照組，從不使用和很少使用手機網絡居民的健康水平仍然比非常頻繁使用手機網絡居民的健康狀況差。

值得注意的是：在模型二中經常使用手機網絡的系數符號開始變為正號，可以看出，在加入了個體特征、經濟特征和社會保障的模型三中，雖然經常使用仍不顯著，但是結合當前實際情況，本文認為手機網絡使用頻率以經常使用為宜。雖然中國互聯網絡發展狀況統計報告（CNNIC）沒有報告居民每周手機網絡使用時長，但以互聯網的使用時長為對照，本文認為每天使用手機網絡控制在4小時以內為宜。

需要指出的是，表3中控制變量的符合和顯著性水平和表2中基本相似，控制變量不是本文的核心解釋變量，所以在此不作過多闡述。

綜上所述，通過利用手機網絡使用頻率作互聯網使用頻率的代理變量進行穩健性檢驗，體現了互聯網使用頻率以經常使用為宜結論的穩健性。

五、研究結論和政策建議

本文使用中國綜合社會調查數據CGSS（2015），采用OrderProbit模型，在模型中分別加入了居民的個體特征，經濟特征和社會保障特征，研究互聯網使用頻率對居民健康的影響，得出以下幾個結論：第一，以每天使用互聯網居民的健康為對照，從不使用互聯網居民的健康水平較差。第二，互聯網使用頻率以一周數次為宜，且每天的上網總時長控制在4小時以內有利于居民健康。結合現實狀況，從不使用網絡的居民健康水平較差，非常頻繁的使用也會損害居民健康。第三，以手機網絡使用頻率作互聯網使用頻率的代理變量，得出互聯網使用頻率對居民健康影響結論具有穩健性。

基于上述研究結論，本文提出如下幾個政策建議：第一，積極使用互聯網，提高自身健康水平。根據《中國統計年鑒》顯示：截至到2017年底，全國居民平均每百戶移動電話和計算機擁有量分別為58.7臺和240臺，其中，城鎮居民平均每百戶計算機和移動電話擁有量分別為80.8臺和235.4臺，農村居民平均每百戶計算機和移動電話擁有量分別為29.2臺和246.1臺，與此同時，互聯網寬帶接入用戶數和移動互聯網用戶數分別為34854萬戶和127153.7萬戶。據此可以看出，雖然能接入網絡的計算機還存在短板，但具有能接入網絡的手機已經得到普及。

當前，整體來看互聯網已經進入了千家萬戶，即使偏遠地區由于網絡普及程度較低暫時不能使用互聯網獲取進行溝通交流、獲取健康知識，也可以把手機網絡作為連接外界的橋梁。通過計量結果也得到從不使用互聯網居民比每天使用互聯網居民的健康水平差，所以居民必須跟上信息化的步伐，積極使用互聯網、利用互聯網以提高自身健康水平。

第二，合理安排時間，將互聯網使用頻率界定在合理區間內。整體來看，從不使用互聯網居民的健康水平較差，但互聯網使用頻率過于頻繁也能損害居民的健康。利用互聯網進行工作、娛樂、學習以及獲取在線健康信息等都是促進居民健康的有效方式，但是使用時間必須控制在合理區間內。關于各項時間的具體分配，由于個體情況不同和技術原因尚不能給出網絡使用頻率的量化指標，但我們仍然可以參考世界衛生組織（WHO）對游戲成癮的判斷標準，即游戲給自身和他人帶來了痛苦和個人社會功能受損。

本研究的結論為互聯網使用頻率以每天使用和經常使用為宜，但是鑒于數據的可獲定性，并沒有給出可以細化的時間界定，但總體建議是居民要根據自身情況，合理安排時間，不能非常頻繁的使用互聯網。

第三，合理使用手機網絡。由于手機具有低成本、便攜性、普遍性和簡便性等特點，移動互聯網具有固定寬帶無可比擬的優勢，在一定程度上，其可對固定寬帶形成彌補性。根據《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示：截止到2016年低，我國的互聯網普及率呈現出從東部向中部和西南部逐漸遞減的趨勢，普及率最高的北京（77.8%）和普及率最低的云南（39.9%）相差37.9個百分點，但是以手機網絡為代表的移動互聯網發展程度比寬帶互聯網發展更為均衡，據此，手機網絡便可在發達地區形成對寬帶網絡的替代，重要的是在落后地區形成對寬帶網絡的彌補，所以，合理使用手機網絡并將使用頻率控制在一定的范圍內對居民健康具有重要的意義。