互聯網使用對中老年勞動參與的影響

朱禮華 朱海楠 張正強

(1上海健康醫學院健康與公共衛生學院，上海 201318；2青島大學商學院智慧健康老齡化研究中心)

隨著人口預期壽命的延長及死亡率和出生率的雙重下降，我國面臨日趨加劇的人口老齡化趨勢，老年人就業或再就業問題的重要性日益凸顯〔1〕。一方面，勞動參與可以有效提升中老年群體晚年生活質量，這一觀點在針對我國老年人退休問題的研究中得到證實〔2〕。另一方面，中老年群體的勞動參與是緩解老齡化進程中勞動力供給短缺的重要途徑。隨著老齡化程度的加劇，我國面臨社會負擔加重和勞動力供給減少的雙重壓力，勞動成本不斷上升，影響了國家經濟發展大局〔3〕。

與此同時，現代互聯網技術發展及其驅動的社會轉型對勞動力市場產生了深遠影響。已有研究證實互聯網增加了就業機會，同時也提高了創業成功率〔4〕。針對國外老年人的研究也表明，互聯網技術為老年人繼續參與勞動提供了便利〔5〕。但考慮到我國中老年人數字技能掌握狀況和代際數字鴻溝問題〔6〕，互聯網對中老年群體勞動參與的影響有待驗證。因此，針對當前影響中老年群體就業的因素開展研究，探尋提升中老年人群勞動參與水平的有效措施，具有重要的現實意義。本文基于中國綜合社會調查(CGSS)2015年的調查數據，運用Probit模型分析互聯網使用對中老年人勞動參與的影響，同時使用傾向得分匹配法進一步驗證結果的穩健性和一致性。

1 數據來源、變量選取和描述性統計

1.1數據來源 數據來自2015年CGSS。選擇本數據主要基于兩點：第一，該數據中包含互聯網使用變量和勞動參與變量，同時還含有年齡、性別、受教育程度等信息。第二，CGSS項目是我國最早的全國性、綜合性、連續性學術調查項目，針對全國2 798個區縣超過10 000戶家庭的綜合性調查，具有全國性的代表意義，是目前學術界公認的具有科學研究價值的權威數據。本文將中老年群體的年齡下限界定為45歲，主要基于3方面的考慮：首先，根據國際世界衛生組織的標準，中老年群體是指45歲以上的人群。其次，我國的法定退休年齡為男職工60周歲，女職工55周歲，但是特殊工作譬如從事井下開采、高溫下體力勞動的人群45歲即可退休。另外，現有研究主要關注60歲及以上的老年群體，為更好地理解當前老年期問題，本文認為需要關注老年期之前的一些特征。最后，現有研究利用2005年全國1%人口抽樣調查發現，60～75歲老年群體勞動參與較為普遍，超過75歲則代表性不足〔7〕，2015年CGSS調查數據也證實這一結論。因此，本文將中老年群體年齡界定為45～75歲，經過篩選，得到有效樣本5 755個。

1.2變量選取

1.2.1因變量 勞動參與。勞動參與內涵豐富，包括公益性活動和以獲得報酬為目的的社會參與。CGSS調查問卷中沒有涉及關于參與公益性活動的問題，因此本文選取“您上周是否為了取得收入從事一小時以上的勞動”的回答來確定是否參與勞動，并且設置虛擬變量，將回答“是”=1，“其他回答”=0。

1.2.2核心解釋變量 互聯網使用。在以往文獻中，關于互聯網變量的選取存在不同標準。本文參考汪連杰〔8〕研究的基礎上，將問卷中“過去一年您對網絡的使用情況是”這個問題作為自變量，將其設置成虛擬變量，“使用”=1，“其他”=0。由于以“互聯網是否是主要信息來源”這一變量有效樣本量很少，本文將其作為互聯網使用的替換變量進行穩健性檢驗，問卷中還有“閑暇時間使用互聯網”變量，本文將其作為探討影響機制使用。

1.2.3控制變量 根據劉亞洲等〔9〕研究，本文控制變量包括個人基本特征、家庭特征和社會保障3大部分：個人特征包括性別、年齡、教育水平等；家庭特征包括婚姻狀況、子女情況等；社會保障包括醫療保險、養老保險等。

1.3描述性統計 在包含5 755條觀測值的有效樣本中，中老年群體使用互聯網比例較低，約占總樣本的17%，這與中國互聯網信息中心(CNNIC)發布的《第43次網絡發展報告》數據相符合〔10〕。勞動參與狀況方面，超過一半的中老年人有勞動參與。性別方面，女性占比53.15%，男性占比46.85%，男女比例基本相同。婚姻狀況方面，近90%的群體已婚且有伴侶。健康狀況方面，自評健康群體占比為54%，自評不健康占比46%。受教育程度方面，超過72%受訪者學歷水平處于初中及以下。經濟狀況方面，將近60%的中老年人認為自己的經濟狀況高于平均水平。社會保障方面，超過90%的人群擁有醫療保險，76%的人群擁有基本養老保險。本文主要變量的統計描述見表1。

2 實證結果及分析

2.1互聯網使用與中老年群體勞動參與回歸分析 由于本文被解釋變量為是否參與勞動力市場，屬于離散的二元變量，故采用離散Probit 模型。表2顯示3個回歸模型，其中模型1包含控制變量在內的全變量回歸模型，表中是互聯網使用對勞動參與的邊際效應。由模型1可以看到，在控制了相關變量后，中老年互聯網使用變量對因變量(勞動參與概率)的貢獻為12.4%(P<0.01)，變量方面，年齡、性別、婚姻狀況及子代數量對中老年群體勞動參與產生顯著影響，基本符合預期。

2.2CGSS數據給出了“在空暇時間是否利用互聯網”及其主要目的(學習、社交、還是娛樂)等問題的調查結果。本文將空暇時間使用互聯網和使用偏好做交乘項，進而探討互聯網對勞動參與的內在影響機制，具體結果見表2。模型2是在模型1基礎上加入了閑暇時間使用互聯網變量，此時使用互聯網對中老年勞動參與的邊際影響下降到了9.9%(P<0.01)。閑暇時使用互聯網的中老年群體勞動參與比閑暇時不使用互聯網的中老年群體高4.1%。模型3加入了閑暇時使用互聯網和使用偏好的交互項，可以看出閑暇時利用互聯網社交不影響中老年群體的勞動參與(P>0.05)；閑暇時利用互聯網休息娛樂在顯著降低了中老年群體的勞動參與(P<0.01)；閑暇時利用互聯網學習顯著提升了中老年群體的勞動參與(P<0.01)。由此可見，業余利用互聯網學習的中老年群體的人力資本得以提升，從而提高了勞動參與率。

表2 互聯網使用與中老年群體勞動參與的回歸分析(Probit模型：邊際效應，n=5 755)

2.3穩健性檢驗

2.3.1利用“主要信息來源是互聯網”作為解釋變量進行檢驗 中老年群體獲取信息的來源有很多，利用“互聯網是否是主要信息來源”代替“互聯網使用”作為核心解釋變量，對模型進行再次估計。模型2將解釋變量替換成“主要信息來源是互聯網”進行的回歸，由表3可知，在控制了其他變量的基礎上，主要信息來源是互聯網和中老年勞動參與顯著相關(P<0.01)，邊際效應與模型1所得結果非常接近，證實了回歸結果具有較強的穩健性。

表3 “主要信息來源是互聯網”對中老年勞動參與的影響(n=5 755)

2.3.2采用傾向評分方法進行穩健性檢驗 為克服潛在的樣本選擇偏誤造成的內生性問題，采用傾向評分方法(PSM)進行穩健性檢驗。選取最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配的方法進行檢驗，并匯報互聯網使用對中老年群體勞動參與的平均處理效應(ATT)。由表4可知，使用互聯網的中老年群體比不使用互聯網的中老年群體勞動參與高10%左右(均P<0.01)，與Probit回歸結果十分接近，證實了回歸結果具有較強的穩健性。

表4 互聯網使用對中老年勞動參與影響的PSM檢驗

3 討 論

隨著互聯網技術的普遍應用，網絡逐漸成為人們獲取信息的主要途徑〔4〕。對個人而言，互聯網代表著更快的信息交流、更加靈活的就業方式。對社會而言，互聯網的普及應用在促進相關行業發展的同時，也提高了整個社會的就業率。現有文獻從宏觀、微觀兩個層面就互聯網發展對勞動參與的影響進行了闡述。宏觀層面的研究主要給出了互聯網發展與社會勞動參與的總體關系描述。Atasoy〔11〕、Alexander等〔12〕以歐美國家為研究樣本分析互聯網使用和勞動參與的關系，發現互聯網使用顯著提升樣本國家的勞動參與率。微觀層面的文獻主要關注互聯網應用對勞動參與的影響機制。Forman等〔13〕、寧光杰等〔14〕認為就業率提高的機制在于互聯網使用提升了相關群體的人力資本、促進勞動力市場信息傳輸及提高了勞動供給和需求的匹配質量。

考慮到中老年群體數字技能掌握狀況和代際數字鴻溝問題，互聯網對該群體勞動參與的影響如何?是擠出效應為主、還是促進效應為主？其背后何種機制在發揮作用?是本研究的重點所在。基于CGSS調查數據，本文發現不同的互聯網使用偏好對中老年群體就業的影響有顯著差異。“娛樂”“社交”和“學習”3種偏好中，只有互聯網使用的“學習偏好”有效促進了中老年人就業。據此判斷，部分中老年群體通過互聯網提升了健康知識儲備，了解并掌握了目前工作所需要的相關知識，進而增加了人力資本，提高了勞動參與的可能性。王晶等〔15〕利用中國大城市老年人生活狀況調查數據發現，使用互聯網的老年人就業機會增加7.1%，可以據此得以解釋。

本文并沒有發現老年人的“娛樂”偏好和“社交”偏好直接對老年人就業產生促進作用。但并不說明不會通過間接路徑影響中老年人的勞動參與。老年人通過互聯網的社交和娛樂功能可以經由心理健康提高、社會資本提升、社會參與意愿增強等途徑間接影響勞動參與。計算機技能的掌握能夠減少心理上的排斥，提高獲得感和滿足感，加強社會交流，從而減少心理問題的產生，提升晚年生活質量〔16，17〕。中老年群體通過社會參與增加與他人交流機會，獲得精神上的寄托，避免了孤獨、抑郁等心理問題的產生〔18〕。

本文研究存在局限性。其一，2015年CGSS的數據距目前時間跨度大，同時受限于經濟發展水平和互聯網科技性的差異，中老年群體網絡使用占比較低。其二，本文并沒有找到合適有效的工具變量來解決互聯網使用和勞動參與之間存在的反向因果關系導致的內生性問題，但采用替換核心解釋變量和PSM兩種方法來進行穩健性檢驗，在今后的研究中需重點關注內生性問題的解決。