王元超 王夏雨

[摘要] 随着互联网对于人类社会的影响愈加广泛，其对于个人健康状况的影响已成为亟须讨论的重要问题。本文基于中国综合社会调查（CGSS）2012年数据，使用倾向值加权法探究了互联网使用对于个人健康状况的影响及其形成机制。研究发现，互联网使用对于个人健康状况具有显著的积极影响。这一影响机制是通过社会关系网络实现的：互联网使用有利于扩展社会关系网络的规模，从而为个人提供更多的社会支持和情感慰藉，也有助于缓解压力生活事件带来的紧张状态，帮助个人获得更多健康信息与医疗资源，进而提高个人健康水平。

[关键词] 互联网  健康  生活方式  社會关系网络

[基金项目] 本文为“中国人民大学2020年度拔尖创新人才培育资助计划”的阶段性成果。

[作者简介] 王元超，中国人民大学社会学理论与方法研究中心，博士研究生，研究方向为社会分层与流动;王夏雨，中国人民大学社会与人口学院，博士研究生，研究方向为儿童福利、社会工作。

[中图分类号] C912.1

[文献标识码] A

[文章编号] 1008-7672（2022）01-0066-15

一、 研究问题

身体是人类生命存在的基本形式，而身体健康则是人类生活中的基本诉求与终极目标①，是人民最具普遍意义的美好生活需求，同时也是体现人民生活水平和社会发展状况的重要变量。2016年8月，习近平总书记在全国卫生与健康大会上提出“要把人民健康放在优先发展的战略地位”;2017年10月，他又在十九大报告中明确提出实施健康中国战略，指出“人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志”，体现了党和国家对人民健康问题的高度重视。

与此同时，健康问题也一直受到学界的广泛关注，在社会学领域更是经久不衰的命题。早在社会学创立之初，迪尔凯姆作为社会学创始人之一便在其名著《自杀论》中探讨了人类健康与社会环境因素的重要关系①，后来的学者不断丰富和完善该问题，特别是对健康与社会不平等的关系做出了深入的探讨，使得健康不平等成为社会分层与社会流动领域的经典问题。

尽管如此，已有的健康研究仍然存在缺憾，缺乏对互联网这一崭新的、具有时代特色的影响因素的深入讨论。早在21世纪之初，曼纽尔·卡斯特便在其《网络社会的崛起》中指出了互联网对个人生活和社会结构的广泛影响，直言“信息社会”已然来临。②时至今日，互联网和信息技术浪潮席卷全球，成为社会生活中不可或缺的重要部分，对人类社会的方方面面产生着深刻的影响，在个人健康领域也不例外。然而，关于互联网对个人健康影响的研究却十分单薄，甚至社会上仍因网络成瘾现象而对互联网与健康的关系存有很大偏见。近年来，已有部分学者开始关注互联网对于个人健康的积极影响，但对影响机制的阐述仍不够全面和深入，且在研究方法上仍局限于探索性的质性研究，缺乏使用大规模实证数据对完整因果链条的验证。

因此，本文基于中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，简称CGSS）2012年数据，使用倾向值加权法欲探究以下两个问题：互联网使用是否会影响个人健康状况？如果有，其影响机制是什么？

二、 综述与假设

（一） 文献回顾

目前，国内关于互联网使用与健康状况的研究，从经济学角度探究互联网对医疗产业影响③，或从医学角度探究互联网对医疗服务、健康管理影响的研究较多，从社会学角度系统阐述互联网对健康状况影响的研究较少，主要涉及两个影响方向：消极影响和积极影响。

多数研究认为互联网存在危害健康的风险，认为过度使用甚至沉溺互联网会损害个人健康，同时网络成瘾（internet addiction）本身便被视为一种心理疾病。④大量研究表明，长时间使用互联网会导致视力下降、肌肉酸痛、记忆力衰退等症状①，同时沉溺网络也会减少体育锻炼时间，影响现实人际交往，甚至造成抑郁和孤独感的增加，严重危害身心健康。②

同时，也有部分研究关注互联网对个人健康的积极影响，认为互联网使用能够提高个人健康水平，并分别从生活方式和社会关系等视角解释其影响机制。有关生活方式的研究认为，互联网使用可以提高健康信息的可获得性，并凭借其作为大众传媒的广泛式传播和基于交互性的劝服式传播促进个人采取健康的生活方式，提高个人健康水平。③有关社会关系机制的研究则认为，互联网使用可以丰富社会关系网络，为个人提供必要的社会支持，包括工具性支持和情感性支持，从而维持和提高弱势群体的心理健康水平。④然而，上述研究对于影响机制的阐述均是各重一方而未互相借鉴，且各自的阐述也仍有缺漏之处。例如，互联网也可能会导致社会网络异质性提高、增强劣势群体的相对剥夺感，从而影响心理健康水平。此外，上述研究均停留于理论探讨或探索性的质性研究层面，未使用全国性实证数据验证其假设。

综上所述，当前文献讨论互联网对于个人身体健康的消极影响较多，已注意到互联网的积极影响，并分别从社会关系、生活方式等视角进行了解释，但对其影响机制的阐述还不够全面，同时在实证上缺乏对完整因果链条的验证。因此，本文试图结合已有研究，寻找互联网影响个人健康状况的可能路径，并综合多种路径以实证数据验证这种影响。

（二） 理论假设

时至今日，互联网已经成为社会生活中不可或缺的重要部分，对人类社会的方方面面造成了深刻的影响，甚至被乐观主义者视为消解社会不平等、实现“去阶层化”的希望。⑤但客观上“数字鸿沟”（digital divide）的存在使得探究互联网使用影响的研究总是难以很好地解决内生性问题，因为作为自变量的互联网使用和作为因变量的收入、健康等总是与作为混淆变量的社会经济地位高度相关。

随着计算机、手机等互联网接入设备的普及，尤其是智能手机的广泛应用，互联网已经迅速普及、进入了千家万户。根据第42次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2018年6月我国网民规模已达8.02亿人，互联网普及率达到57.7%。在此背景下，社会经济地位对互联网使用的影响迅速下降，互联网使用差异也更多地表现为一种年龄差异。同时，目前较大规模社会调查数据的完备和统计分析技术的发展使得排除社会经济地位的干扰、验证互联网对个人健康状况的真实影响成为可能。

在经典的健康不平等研究中，物质资源、生活方式和社会心理往往是影响个人健康的关键且具体的机制①②，而目前已有大量研究分别论述了互联网对此三者的影响。由于在处理内生性问题时需要控制社会经济地位与互联网使用的相关性，而物质资源与社会经济地位显著相关，因此本文主要从生活方式、社会心理等两个方面探索互联网对健康状况的影响。

1. 生活方式假设

目前已有大量研究分析了互联网带来的社会生活方式变迁，本部分主要关注互联网对培养健康生活方式（尤其是体育锻炼）的影响。健康生活方式是指个人基于一定的动机和能力所发生的一系列维护和促进良好健康状况的行为模式③，例如良好的饮食习惯、经常参加体育锻炼、较少吸烟或饮酒等一系列有利于身体健康的生活方式。其中，积极进行体育锻炼是具有代表性也是效用比较明显的健康生活方式，积极进行体育锻炼对个人健康状况有显著的积极影响。

互联网可通过两种路径培养体育锻炼习惯，从而提高个人健康水平。其一，锻炼信息的获取。上文提到，教育资源的缺乏抑制了劣势人群对健康信息的获取，进而影响了其健康生活方式的养成，而互联网凭借开放、快捷的特点及其蕴含的海量信息资源，已经成为人们获取健康信息的重要途径④⑤，能够提供日常健康信息指南、特定疾病信息、保健产品购买、就医选择问题等诸多健康信息。尤其是对体育锻炼而言，目前常用的KEEP等APP便为我们提供了便捷的健身指导，帮助缺乏时间和财富者获取了大量的锻炼知识。其二，健康生活方式的传播。互联网能够以其独特的传播方式，促进人们逐渐接受健康的生活方式。一方面，互联网具有大众传媒的特点，传播内容丰富且高速，能够广泛、快速地传播健康生活方式;另一方面，互联网突破了传统媒介单向性的特点，能够实现类似人际传播的交互性和个性化，因而能够以“劝服式传播”的方式促进健康生活方式深入人心，⑥促使人们认可并从事体育锻炼。可见，互联网使用有利于培养人们的体育锻炼习惯。

互联网既可以增强人们主动获取锻炼信息的便利性，又能够通过独特的传播方式推动体育锻炼的普及，因而可以通过健康生活方式的养成改善个人健康状况。据此，笔者提出假设1：互联网使用可以通过培养体育锻炼习惯来提高个人健康水平。

2. 社会关系假设

社会心理机制包含压力生活事件、社会关系网络和相对剥夺感等三个方面的影响。已有研究对互联网与压力生活事件的关系极少涉及，但对互联网与社会关系网络、相对剥夺感的关系论述相对较多。

已有研究发现：互联网的虚拟性、开放性和时空延展与时空压缩并存的特点能够打破交往的时空区隔和社会区隔，有利于弱关系的建立和强关系的维持，从而扩展社会关系网络规模、提高社会关系网络异质性，增强社会资本。①②③可见，互联网使用有利于扩展社会网络规模与异质性。

尽管互联网有利于扩展个人的社会关系网络，但其带来的影响却不尽相同：一方面，存在着规模效应。规模更大的社会关系网络能够提供更多可能的社会支持和情感慰藉，从而缓解压力生活事件带来的紧张状态，或获得可能的健康信息与医疗资源，进而提高个人健康水平。另一方面，也存在着异质性效应。互联网在增强社会关系网络规模的同时，也增强了社会网络的异质性，并凭借其强大、真实的传播能力，使人们更容易接触和感知与自己差异极大的他者的生活状况，从而增强弱势者的相对剥夺感。此外，互联网的虚拟性使得人们在交往中能够隐匿部分自我，实现自我形塑。④网络中形塑的自我与现实自我的差距连同网络中形成的高预期和实际生活中的落差，可能导致人们在网络与现实间产生相对剥夺感，从而产生角色认知混乱，影响心理健康。

可见，互联网使用既可以通过改进社会支持与情感慰藉的方式来改善个人健康状况，又会因为增强了个人与他者、现实与网络间的相对剥夺感而损害个人心理健康。据此，可提出如下竞争性假设。

假设2：互联网使用通过扩大社会网络规模提高个人健康水平。

假设3：互联网使用通过增强社会网络异质性降低个人健康水平。

三、 研究方法

（一） 研究数据

本文使用中国综合社会调查2012年数据。中国综合社会调查始于2003年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目，由中国人民大学中国调查与数据中心主持，系统、全面地收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，总结社会变迁的长期趋势，探讨具有重大理论和现实意义的社会议题。中国综合社会调查采用多阶段分层抽样，涉及全国100个县级单位和5大都市，共480个村、居和12000多个个体。

本文使用中国综合社会调查2012年数据，删除了部分缺失值和奇异值，并使用了多重填补法填补部分缺失值，共保留有效样本10218个。

（二） 变量设置

本文采用自評健康状况（0=不健康，1=健康）为因变量，由问卷中问题“您觉得您目前的身体健康状况”转换而来。

本文以互联网使用、体育锻炼和社会关系网络状况为自变量。互联网使用为二分变量，即是否使用互联网（0=否，1=是），由问题“您对互联网（包括手机上网）的使用情况”转换而来。体育锻炼是指参加体育锻炼的频率（1=从不，2=很少，3=一般，4=经常，5=总是），由问卷中“在空闲时间参加体育锻炼”的频率转换而来。社会关系网络包括网络规模和网络异质性。网络规模包括“一天中有联系的不住在一起的家人/亲戚”的数量和“除家人、亲戚外，一天中有联系的人”的数量。网络异质性即社会关系网络中所包含的不同职业的数量①，由“您的亲戚朋友以及打交道的人里有无以下职业者②”转换而来。同时，本文还引入了网络中社会地位状况指标，由“除了亲属以外，您经常联系的这些人与您相比，社会地位如何？”转换而来，取值为1=多数低于自己、2=多数跟自己一样、3=多数高于自己。

考虑到研究的科学性和完整性，本文还对若干社会经济地位变量和人口统计学变量进行了控制。其中，社会经济地位变量包括受教育程度（1=小学及以下，2=初中，3=高中，4=大学专科，5=大学本科及以上）、家庭人均收入（取自然对数）、职业社会地位（1=无业、失业者，2=农民、工人、小商小贩，3=服务人员，4=办事人员，5=专业技术人员，6=高级知识分子，7=管理者，本文将该变量视为连续变量、数值越高职业地位越高）、人口统计学变量包括性别（0=女，1=男）、年龄和户籍类型（0=农业，1=非农业）。

（三） 分析模型

本文使用倾向值分析法验证互联网对于个人健康状况的影响。在讨论互联网对个人健康状况的影响时，其因果关系可能是虚假的，因为存在内生性问题：互联网使用和个人健康状况可能同时受性别、年龄、户籍类型、受教育程度、家庭人均收入和职业社会地位等混淆变量尤其是后三种社会经济地位变量的影响。常用的添加控制变量等方法难以有效解决此问题。

倾向值分析法通过构建反事实框架，能够在“考察自变量效果之前通过模型估计并控制个体受到自变量影响的概率”，③从而缓解内生性问题，有效验证因果关系的真实性。倾向值分析首先以干预变量为因变量、混淆变量为自变量构建Logistic模型，估计倾向值分数P。若Wi表示样本干预状态，Xi表示混淆变量的向量，βi表示向量回归参数，则接受干预的条件概率公式如下：

倾向值分析提供了三种应用倾向值进行统计分析的方法，社会学研究中常用的有两种：倾向值匹配法、倾向值加权法。倾向值匹配法是根据实验组和控制组的倾向值分数对样本进行筛选匹配，然后保留匹配成功的样本，在此基础上进行统计分析。但这种方法会删除样本，丧失大量样本信息，导致部分分类变量的影响在回归模型中因样本规模过小而被低估。倾向值加权法可在不删除样本的情况下，以倾向值分数对后续回归模型进行加权处理，构建多元加权回归模型，达到验证因果关系真实性的目的。为估计平均干预效应（ATE），权数Ni的构建公式为（i代表样本干预状态）：

本文使用倾向值加权法，首先以“是否使用互联网”为因变量，以性别、年龄、户籍类型、受教育程度、家庭人均收入和职业社会地位为自变量，构建Logistic模型，估计样本倾向值得分;然后将其作为权数，使用多元Logistic回归模型验证上述理论假设，以此分析互联网对于个人身体健康的影响及其形成机制。

本文中可能存在的内生性问题是由混淆变量同时影响自变量和因变量导致的，因此我们必须对倾向值加权的结果进行平衡性检验，以观察其是否有意义。结果如表1所示：模型1、模型2均是以“是否使用互联网”为因变量生成的Logistic模型，后者使用倾向值进行了加权;模型3、模型4则是以个人身体健康为因变量生成的Logistic模型，后者同样使用了倾向值进行加权。结果显示，加权前用以估计倾向值的混淆变量均对自变量和因變量具有显著影响，但加权后大部分混淆变量的作用已不再显著。因此，本次倾向值加权结果基本满足研究需求，可用以验证互联网使用对个人健康状况的真实影响。

四、 研究发现

（一） 描述统计

由表2可知，10218个有效样本中男性占51.8%、平均年龄为49.04岁、非农业户籍者占43.7%，基本符合现实情况，可见未出现明显的样本选择偏误。在互联网使用方面，共有3930人使用互联网，占总体的38.5%。在身体健康方面，有80.9%的样本认为自己是健康的。

本文比较了互联网使用者和非互联网使用者在研究所涉及变量上的差异，发现互联网使用者在众多方面均占据优势。首先，就健康状况而言，互联网使用者中认为自己身体健康的比例（94.9%）远高于非互联网使用者（72.3%）。其次，就社会经济地位变量来说，互联网使用者的平均受教育程度、家庭人均收入以及职业社会地位均明显高于非互联网使用者。此外，互联网使用者平均在空闲时间锻炼身体的频率高于非互联网使用者，互联网使用者平均联系亲戚、朋友的数量以及社会网络中的职业数量均高于非互联网使用者，前者在社会关系网络中的相对地位也较高。最后，互联网使用者的平均年龄（38.41岁）明显低于非互联网使用者（55.68岁），互联网使用者中的非农业户籍人口比例也明显更高。

由此可知，与非互联网使用者相比，互联网使用者具有年轻、城市人口为主、社会经济地位较高的特点，同时生活方式更加健康、社会关系网络的规模较大、异质性较强，最后身体健康的比例也较高。

（二） 模型分析

1. 互联网使用对体育锻炼、社会网络规模与异质性具有显著影响

表3中的模型1至模型5是用以验证互联网使用与体育锻炼习惯、社会关系网络状况的模型。其中，模型1是以空闲时间参加体育锻炼的频率为因变量的序次logistic模型，体现了人们的生活方式;模型2、模型3是分别以联系亲戚数量和联系朋友数量为因变量的线性回归模型，体现了社会关系网络的规模;模型4是以朋友的社会地位为因变量的序次logistic模型，模型5是以社会网络中的职业数量为因变量的线性回归模型，体现了社会关系网络的异质性。

由表3中模型1可知，是否使用互联网对于培养体育锻炼习惯具有显著的积极影响。与非互联网使用者相比，互联网使用者积极参加体育锻炼的可能性较高。这是因为互联网使用既有利于人们主动获取与体育锻炼相关的信息（如体育锻炼方法、养生保健知识等），又可以通过广泛、快速、“劝服式”的传播方式推动体育锻炼习惯的养成，从而提高了互联网使用者参与体育锻炼的积极性。可见，互联网使用确实有利于培养体育锻炼习惯。

由表3中的模型2至模型5可知，是否使用互联网对于社会关系网络的规模和异质性具有显著影响。与非互联网使用者相比，互联网使用者联系的亲戚、朋友数量更多，其社会关系网络中的职业数量也较高。这是因为互联网的虚拟性有利于打破交往的时空区隔，极大地减少使用者与其亲戚、朋友交往联系的成本与障碍，从而增加了使用者联系的亲戚、朋友数量。同时，互联网的虚拟性与开放性也意味着网络交往可以打破社会区隔，促使使用者较少关注现实生活中的职业、地位标签，从而推动不同社会职业者的相互交流与联系、增加社会关系网络的异质性。由此可知，互联网使用有利于扩大社会网络规模与异质性。但模型4显示，是否使用互联网对于朋友的社会地位没有显著影响，即相比于非互联网使用者，使用者在相对于其朋友的社会地位方面并没有明显优势，这意味着互联网使用目前仍然无法完全打破交往的社会区隔，不同社会阶层之间仍然存在交往障碍。

2. 互联网使用对于个人健康具有显著正影响

表4中的模型1是以个人身体健康状况为因变量，以是否使用互联网、性别、年龄、年龄平方、户籍类型、受教育程度、家庭人均收入和职业社会地位为自变量的加权Logistic回归模型。模型2在模型1的基础上增加了健康生活方式变量，模型3在模型1的基础上增加了社会关系网络变量，模型4为全模型。

由表4中的模型1可知，使用互联网对于个人健康状况具有显著的积极影响。由模型4可知，加入体育锻炼和社会网络变量后，使用互联网依然对个人健康状况具有显著积极影响，与非互联网使用者相比，互联网使用者认为自己身体健康的可能性是非互联网使用者的2.16倍（e0.771=2.16）。这符合本文最初的研究导向，体现了互联网在促进个人健康状况方面的积极作用。

需要注意的是，倾向值加权法并未完全消除年龄对于互联网使用与个人健康的影响，而且描述统计发现非互联网使用者与互联网使用者的平均年龄具有显著的差异。因此，本文通过反事实估计和观察模型预测曲线进行稳健性检验。所谓反事实估计①，是通过比较预测模型与反事实模型的拟合值差异来分析年龄对于互联网健康效应的混淆效应。这种拟合值差异即年龄结构不变的情况下是否使用互联网所带来的健康差异。结果如表5所示：年龄的混淆效应仅为7.5%。

根据表4中的模型1，本文还绘制了互联网使用者、非互联网使用者的个人健康水平随年龄变化图。②其中，图1是二分类的自评健康，图2、图3是五分类的自评健康中选择非常不健康者、非常健康者的情况。可见，无论使用二分类还是五分类的测量方式，我们均可发现：在同一年龄水平上，互联网使用者的个人健康水平均高于非互联网使用者。

3. 互联网使用通过增强社会网络规模提高个人健康状况

本文使用Baron和Kenny 提出的依次检验法①（causal steps approach）对互联网影响个人健康水平的中介机制进行初步探索，然后使用近年来常用的Bootstrap检验②③来进行稳健性检验。

由表4中的模型2可知，参加体育锻炼的频率对于个人健康状况没有显著影响，因此不能证实积极进行体育锻炼对个人健康状况具有显著正影响。同时，本研究也无法证实假设1：互联网使用可以通过培养体育锻炼习惯来提高个人健康状况。这或许是因为体育锻炼与个人健康状况存在双向因果关系，即不仅体育锻炼频率会影响个人健康状况，个人健康状况也可能会影响体育锻炼频率。积极参加体育锻炼有利于提高个人健康状况，但可能个人健康状况较差者也有很强的进行康复性、保健性体育锻炼的需求和实际行动，从而削弱了体育锻炼对于个人健康的积极影响。

由表4中的模型3可知，联系朋友的数量对于个人健康状况具有显著正影响：联系朋友数量越多，个人身体健康的可能性就越高。此外，朋友的社会地位以及社会网络中的职业数量对于个人身体健康的影响不显著。这意味着社会关系网络规模对于个人健康具有显著的积极影响，而社会网络的异质性对于个人健康影响不显著。这或许是因为社会网络的异质性不仅会带来相对剥夺感，也有利于提供更加丰富的医疗健康资源和信息，因此积极影响和消极影响可能会相互抵消;而社会网络规模的扩大可能是同质性较强的朋友数量的增加，与相对剥夺感没有必然联系，因此其积极影响的效应更大。据此，可部分证实社会网络规模对于个人健康状况具有正影响。

由表4中的模型1、模型3、模型4可知，在加入社会关系网络变量后互联网使用对于个人健康影响的显著性和影响系数均有明显下降，而社會关系网络变量中主要是社会关系网络规模影响个人健康状况。考虑到上文已证实互联网使用对于社会关系网络规模具有显著影响，社会关系网络规模对于个人健康具有显著影响，因此我们可认为互联网使用促进个人健康状况改善的中间机制是社会关系网络规模。具体而言，互联网使用对个人健康的总效应为2.385，直接效应为2.071，中介效应为0.314，中介效应占总效应的13.2%。

本文还使用Bootstrap检验法对社会关系网络规模的中介效应进行了检验，如表6所示，其中介效应的置信区间不包含零值，证明该效应具有统计显著性。

由此可见，本研究可验证假设2：互联网使用通过扩大社会网络规模，提高个人健康水平。同时，本研究未证实假设3：互联网使用通过增加社会网络异质性，降低个人健康水平。

五、 分析与讨论

健康作为关乎国计民生的重要问题，受到党和国家的高度重视。探究健康的影响因素、寻求提高人民健康水平、缓解健康不平等状况的可能路径也是学术界经久不衰的经典命题。然而，作为进入21世纪以来全球范围内的重要事实和时代浪潮，互联网的兴起似乎并未受到国内健康研究人士的充分重视。不仅社会上仍因网络成瘾现象而对互联网与健康的关系存在偏见，甚至大量的学术研究依然停留在20世纪的“时间置换”（time displacement）视角，认为互联网使用必然会占据大量现实生活中的锻炼和交往时间，从而损害个人健康。近年来已有少量研究对此观点进行了回应，但依然停留在理论探讨层面。

因此，本文基于中国综合社会调查2012年数据，使用倾向值加权方法分析了互联网使用对于个人身体健康状况的影响及其形成机制，希望能够在已有研究基础上对互联网与健康的关系进行较为全面和谨慎的验证。本研究得到如下发现。

首先，互联网使用对体育锻炼、社会网络规模与异质性具有显著影响。

其一，互联网使用有利于培养体育锻炼习惯，这体现了互联网带来的社会生活方式变迁。互联网作为具有时空抽离性的流动空间，塑造了一个具有全球共享性的独特场域，该场域把世界各地的互联网使用者纳入其中，并使其不断接受现代价值观念和生活方式的洗礼。积极参加体育锻炼等健康的生活方式闪耀着人本主义的光辉，是现代社会价值体系的重要内涵，因而也是互联网场域中广泛传播、深入人心的重要理念。从实际生活来看，互联网的低门槛、开放性和快捷性使其蕴含的海量信息资源为人们主动获取信息提供了极为便利的条件，促使人们对于体育锻炼的意义与方法有了更加科学的认识，既有利于增强人民培养体育锻炼习惯的主动性，也提高了人民进行体育锻炼的能力和水平。同时，互联网又是人际交往的重要平台，其传播也具有极强的交互性，例如人们可以在朋友圈发布自己的健身照片，或者在“微信运动”中查看自己的步数排行等，这些均有利于培养体育锻炼习惯。

其二，互联网使用也有利于增加社会关系网络的规模和异质性，这体现了互联网对于社会资本的重要影响，也是互联网一经发展便被提出的核心命题。对于该问题学术界曾存在反向关系与正向关系的争论。最初的研究者认为，互联网技术具有“时间置换效应”，认为互联网使用会替代面对面交流的时间，妨碍社会资本的形成，甚至影响个人的社会参与和心理健康。后期的研究者则大多认为，互联网技术具有“社会补偿效应”（social compensation），认为互联网所特有的虚拟性和时空压缩性有利于打破交往的社会区隔和时空区隔，帮助个人维持和扩展社会资本。互联网空间塑造的虚拟场域能够使人们实现“身体不在场”的交往，既减少了惩戒性权力对个体的伤害、使人们可以放心大胆地展示自我，也使人们可以进行自我塑造，遮蔽个人与其社会背景、地方经验的关系，减少社会群体的排他性。已有研究多支持正向关系的观点，本文的研究发现也与其基本一致。

其三，本文发现互联网使用对使用者与其朋友的相对社会地位并没有显著影响，这意味着互联网使用仍然无法打破交往的社会区隔，不同社会阶层之间仍然存在交往障碍。互联网对于社会网络异质性的影响可能只是在个人社会关系网络中增加了与其社会地位相似的职业群体，并未改变社会网络的“达高性”，即社会网络所能达到的最高社会位置。这种现象与结构再生产理论的观点具有一致性，该观点认为互联网的接入机会和使用能力依然会存在不平等——数字鸿沟，这种网络世界中的不平等由现实生活中的不平等结构所塑造，并会固化现实社会的阶层结构。然而，这种发现或许与本文使用的研究数据有关，我国互联网发展日新月异，尤其是在2013—2018年随着移动手机上网的便利，互联网普及率大大增加（由2012年12月的42.1%增加到2018年12月的59.6%）、互联网对于社会生活的影响力也显著增强，这是本文所使用的数据难以反映的。

其次，互联网使用对于个人健康状况具有显著的积极影响。

研究发现，互联网使用者认为自己身体健康的可能性是非互联网使用者的2.16倍，这符合本文的研究假设和相关研究的基本结论。已有研究忽略了一个重要问题，即可能并非是互联网使用提高了个人健康水平，而是高社会经济地位者既有更高的使用互联网的可能性，又有更高的个人健康水平，因此造成了互联网使用与个人健康水平之间的虚假因果关系。本文使用倾向值加权法控制了由于混淆變量而产生的内生性问题，尤其是控制了社会经济地位变量对于互联网使用与个人身体健康的共同影响，因此可以确定互联网使用有效提高了个人健康水平。

最后，互联网使用通过增加社会网络规模改善个人健康状况。

研究发现，互联网使用对于个人健康状况的影响机制在于，使用互联网有利于扩展个人社会关系网络的规模，从而为个人提供更多的社会支持和情感慰藉，缓解压力生活事件带来的紧张状态，帮助个人获得更多健康信息与医疗资源，进而提高个人健康水平。这意味着互联网作为交流沟通的重要工具，为使用者的社会交往带来了巨大便利，给人们的社会资本带来了积极影响，同时这种影响又不断扩展，在潜移默化中改善了使用者的健康状况，体现了互联网对于人民生活水平的潜在影响。自林南先生将社会网络理论引入社会分层与流动领域对地位获得模型进行完善以来，社会关系网络已然成为解释教育、健康等传统社会分层议题的重要变量。本文的研究不仅证实了社会关系网络对个人健康的积极影响，而且发现互联网能够通过社会关系网络改善个人健康状况，体现了互联网诞生之初便被后现代主义社会学家赋予的改变世界、推进公平的时代使命。然而，我们未能证明互联网改善个人健康状况的生活方式机制，即互联网使用通过培养体育锻炼习惯，提高个人健康水平。因为我们未能证实参加体育锻炼对于个人健康状况具有积极影响，但这并不能否定生活方式机制的潜在影响。原因有二：其一，由于数据限制，本文仅考察了体育锻炼对个人健康的作用，但实际上不吸烟、不饮酒等多种行为也属于健康的生活方式，而本文未能将其纳入考察范围，因此不足以完全否定生活方式机制;其二，体育锻炼与健康状况之间可能存在双向因果关系，从而削弱了体育锻炼对个人健康的积极影响。因此，如欲对该问题进行更加准确、全面的分析，则需要统计指标更加完备的调查数据，特别是最新的追踪调查数据。

（责任编辑：肖舟）