《表2 老年人互联网使用与积极老龄化》

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《互联网使用与中国老年人的积极老龄化——基于2016年中国老年社会追踪调查数据的分析》

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注：方差分析均显著。健康自评的三个指标：主观自评和同龄人对比取值范围均为1-5，跟去年对比取值范围为1-3，取值越大表示健康状况越好。抑郁倾向值、社会适应均为量表计算获得，抑郁倾向取值范围为0-18分，得分越高表示心理健康状况越差；社会适应取值范围为0-32分，得分越高

为了方便解释，将所有因变量均作为连续变量处理（1），首先使用最小二乘法（OLS）进行线性回归分析，初步探索互联网使用与老年人积极老龄化各指标之间的关系。但通过一般线性回归估计出来的系数可能受到样本选择性偏误的影响，为了解决选择性偏差问题，本研究继续使用倾向值匹配的方法估计互联网使用的效应。倾向值匹配（Propensity Score Matching，PSM）是Rosenbaum&Rubin(1983）提出来的一种对非实验数据进行因果推断的统计方法，其基本思想是运用“反事实”设计形成一个近似随机实验的场景，从而通过计算实验组和控制组之间平均差异估计平均处理效应。[20]基本的步骤有三步：[21]首先利用已知的混淆变量，使用Logit模型预测老年上网的概率，从而得到每个个体上网的倾向值得分；第二步是根据倾向值将实验组（上网的老年人）和控制组（不上网的老年人）进行匹配，得到匹配样本；第三步则是基于匹配样本进行系数估计，在匹配好的样本中，比较上网和不上网的老年人的差异，得到上网的处理效应。本研究使用邻近匹配、半径匹配和核心匹配三种方式，使用Stata15中的psmatch2完成。