彭丹霞

華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 廣州 510642

0 引言

農(nóng)民是農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的主體，也是實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的主體。農(nóng)民工是我國城鄉(xiāng)二元體制背景下出現(xiàn)的一類特殊農(nóng)民群體。農(nóng)民工問題是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略目標(biāo)必須解決的重大問題，受到政府和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注［1］。當(dāng)前，農(nóng)民工及其家庭心理問題發(fā)生率較高?！吨袊鴩裥睦斫】蛋l(fā)展報(bào)告（2019—2020）》顯示，農(nóng)村戶口人群中抑郁檢出率略高于城鎮(zhèn)戶口人群（差別較?。６】档娜肆Y源是鄉(xiāng)村振興的基礎(chǔ)。只有加強(qiáng)對農(nóng)民工的心理服務(wù)，疏導(dǎo)農(nóng)民工的各種壓力，保障農(nóng)民工群體的身體及心理健康，才能激發(fā)鄉(xiāng)村振興的內(nèi)生動力。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，短視頻已成為大眾的主流娛樂方式。但如果長時間沉浸其中，不僅易受其中不良信息的影響，而且易出現(xiàn)焦慮情緒，甚至出現(xiàn)抑郁風(fēng)險(xiǎn)。對此，筆者重點(diǎn)探討觀看短視頻對農(nóng)民工抑郁風(fēng)險(xiǎn)的影響，以期為農(nóng)民工的健康生活與發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 文獻(xiàn)述評

許多研究結(jié)果表明，我國農(nóng)民工的心理健康狀況較差［2-6］。已有大量學(xué)者從遷入地特征、主觀思想、行為方式等層面研究農(nóng)民工心理健康，發(fā)現(xiàn)收入差距的擴(kuò)大不利于維護(hù)農(nóng)民工的心理健康［7］，較好的社會融入、文化適應(yīng)和身份認(rèn)同對農(nóng)民工的心理健康有顯著的提升作用［8-11］。在觀看短視頻與抑郁風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系上，Wright等［12］研究表明，社交網(wǎng)站的使用與人們的自尊和幸福感呈顯著負(fù)相關(guān)，與抑郁呈顯著正相關(guān)；Perlis 等［13］研究表明，社交媒體的使用與隨后抑郁癥狀增加的可能性密切相關(guān)；姚敏等［14］研究表明，觀看短視頻會在不同程度和路徑作用下增加青年人的抑郁風(fēng)險(xiǎn)。目前，關(guān)于農(nóng)民工觀看短視頻對其心理健康影響的直接研究較少。筆者利用2020 年中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）數(shù)據(jù)，探究觀看短視頻對農(nóng)民工心理健康的影響，以期進(jìn)一步豐富農(nóng)民工心理健康相關(guān)問題的研究。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來自2020 年中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）相關(guān)報(bào)告。CFPS 心理量表的測量內(nèi)容主要包括受訪者的個人特質(zhì)、親子關(guān)系和主觀態(tài)度3 個方面，并引用已有的成熟量表，保證測量的可靠性與數(shù)據(jù)的可比性。基于研究主題，該研究以擁有農(nóng)業(yè)戶口、在城鎮(zhèn)中從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的農(nóng)民工為研究對象，剔除異常值和缺失值，最終整理出的樣本容量為3 516。

2.2 變量選取

該研究的被解釋變量是抑郁狀態(tài)得分。根據(jù)CFPS問卷中“在過去一周內(nèi)各種感受或行為的發(fā)生頻率”設(shè)置題項(xiàng)，其中包含情緒低落、做任何事都很費(fèi)勁、睡眠不好、愉快、孤獨(dú)、生活快樂、悲傷難過、生活無法繼續(xù)8 個題項(xiàng)，并根據(jù)回答進(jìn)行計(jì)分，加總得到抑郁狀態(tài)得分。分?jǐn)?shù)越高（取值范圍為8～32 分），表明抑郁狀態(tài)越嚴(yán)重。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，該研究利用CESD20 替代CES-D8 作為農(nóng)民工抑郁狀態(tài)的指標(biāo)。該指標(biāo)包括上述8 個問題，以及是否因小事而煩惱、胃口不好、感到沮喪、自己不比別人差、做事時很難集中精力、對未來充滿希望、一直以來都很失敗、感到害怕、講話比平時少、人們對我不友好、哭過或想哭及別人不喜歡我等12個問題，加總得到抑郁評分取值范圍為20～80分。

該研究的核心解釋變量是“是否觀看短視頻”和“是否每天觀看短視頻”。受訪者對2020年CFPS個人層面問卷的“過去一周，是否看過和幾乎每天都看短視頻或直播類網(wǎng)絡(luò)平臺節(jié)目”兩個問題進(jìn)行回答，回答“是”賦值為1，回答“否”賦值為0。

該研究的控制變量包括受訪者個體特征、行為習(xí)慣、主觀態(tài)度3 個方面。個人特征包括體質(zhì)量、是否婚配、學(xué)歷、智力水平。行為習(xí)慣包括吸煙、閱讀、工作日睡眠時長。主觀態(tài)度包括婚姻滿意度、工作滿意度、對縣政府評價(jià)、對未來的信心、社會地位及收入地位。具體變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

2.3 模型構(gòu)建

據(jù)前所述，參考已有研究，該研究采用經(jīng)典線性回歸模型OLS方法進(jìn)行基準(zhǔn)回歸?；貧w模型為

式（1）中：CES表示農(nóng)民工的抑郁狀態(tài)得分，Vedio表示是否觀看短視頻，Controlj為上述的一系列控制變量，β0表示常數(shù)項(xiàng)，β1表示核心自變量的系數(shù)，βj表示第j個控制變量的系數(shù)，ε表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。

由于觀看短視頻與抑郁風(fēng)險(xiǎn)可能存在內(nèi)生關(guān)系，該研究采用更換因變量的指標(biāo)和傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在控制相關(guān)協(xié)變量的基礎(chǔ)上，是否觀看短視頻的條件概率計(jì)算公式為

式（2）中：Ti表示是否觀看短視頻，觀看短視頻的取值為1，反之為0；X表示其他可能影響結(jié)果的變量，即協(xié)變量。

通過協(xié)變量X計(jì)算出農(nóng)戶抑郁風(fēng)險(xiǎn)的傾向得分P（X），并根據(jù)傾向得分對實(shí)驗(yàn)組和控制組進(jìn)行匹配，在給定PSM 條件下，大樣本數(shù)據(jù)滿足隨機(jī)分布，則農(nóng)戶抑郁風(fēng)險(xiǎn)的平均干預(yù)效應(yīng)ATT計(jì)算公式為

式（3）中：Y（1）和Y（0）分別表示觀看和沒有觀看短視頻的農(nóng)戶抑郁風(fēng)險(xiǎn)。每天觀看短視頻也按照上述方法進(jìn)行核算，不再贅述。

為了得到更豐富的結(jié)論，該研究采用OLS 分組回歸和分位數(shù)回歸（QR）進(jìn)行分析。QR模型為

式（4）中：xi=［xi，1，xi，2，…，xi，d］′，是包含d個分量的自變量，xi，d是xi的第d個分量；qτ（xi）為因變量在自變量xi下的第τ分位數(shù)，對于任意分位數(shù)，0＜τ＜1；β（τ）=［β1（τ），…，βd（τ）］′，為d個自變量在第τ分位數(shù)下的回歸系數(shù)。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

采用OLS 估計(jì)分析短視頻的影響，結(jié)果如表2 前兩列所示。由表2 可知，觀看短視頻和每天觀看短視頻對農(nóng)民工抑郁風(fēng)險(xiǎn)影響的估計(jì)系數(shù)為0.570 和0.432，且分別在1%和5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明觀看短視頻增加了農(nóng)民工的抑郁狀態(tài)。從個體特征來看，學(xué)歷、智力水平均負(fù)向影響農(nóng)民工的抑郁風(fēng)險(xiǎn)，其中高學(xué)歷的農(nóng)民工相比只有小學(xué)學(xué)歷的農(nóng)民工抑郁風(fēng)險(xiǎn)降低。通常來講，學(xué)歷越高，其智力水平也會更高。智力水平在邏輯預(yù)期上和統(tǒng)計(jì)結(jié)果上表現(xiàn)一致。從主觀態(tài)度來看，對婚姻與工作越滿意、對未來更有信心、社會地位越高的農(nóng)民工，其抑郁風(fēng)險(xiǎn)越低，且均在1%水平上顯著。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表2 后兩列為更換因變量指標(biāo)的估計(jì)結(jié)果。由表2 可知，觀看短視頻和每天觀看短視頻分別在1%和5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著影響農(nóng)民工的抑郁狀態(tài)。表3為鄰近匹配、核匹配和半徑匹配的傾向得分匹配方法估計(jì)結(jié)果。由表3 可知，利用PSM 解決樣本選擇偏差內(nèi)生性后，估計(jì)的結(jié)果與前文的估計(jì)結(jié)果保持一致。這表明觀看短視頻和每天觀看短視頻加劇農(nóng)民工抑郁風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論是穩(wěn)健、可靠的。

表3 PSM檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 分位數(shù)回歸與異質(zhì)性分析

表4 前3 列為分位數(shù)回歸結(jié)果。由表4 可知，觀看短視頻對農(nóng)民工抑郁狀態(tài)的影響在不同的分位點(diǎn)上呈現(xiàn)出差異化的分位數(shù)效應(yīng)。在第20 個分位點(diǎn)上，每天觀看短視頻的系數(shù)為正，但影響不顯著。在第40 個分位點(diǎn)上，每天觀看短視頻的系數(shù)增加至0.584，并在1%水平上顯著影響農(nóng)民工的抑郁狀態(tài)。隨著分位點(diǎn)上升至80，每天觀看短視頻的系數(shù)增長至0.667?？傮w來看，觀看短視頻對農(nóng)民工抑郁狀態(tài)的影響呈現(xiàn)出明顯的分位效應(yīng)。隨著分位數(shù)的不斷增加，這種影響呈線性上升趨勢。這一分位效應(yīng)可能是因?yàn)槎桃曨l對農(nóng)民工抑郁狀態(tài)的影響是一個潛移默化、不斷累積的過程。隨著農(nóng)民工日趨沉迷短視頻并影響日常生活，觀看短視頻對農(nóng)民工抑郁狀態(tài)的影響水平隨之提升。

表4 分位數(shù)與異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果

該研究從性別、身體健康兩個維度對觀看短視頻影響農(nóng)民工抑郁狀態(tài)的異質(zhì)性進(jìn)行分析，具體結(jié)果如表4后4列所示。在性別差異上，女性農(nóng)民工群體每天觀看短視頻的抑郁風(fēng)險(xiǎn)在10%水平上顯著高于男性農(nóng)民工群體。在健康差異上，每天觀看短視頻在10%水平上對身體健康與不健康農(nóng)民工群體的抑郁風(fēng)險(xiǎn)均顯著，但對不健康農(nóng)民工群體的影響更大。

4 結(jié)論與啟示

此研究表明，觀看短視頻和每天觀看短視頻會顯著且穩(wěn)健增加農(nóng)民工的抑郁風(fēng)險(xiǎn)；隨著分位數(shù)的不斷增加，觀看短視頻對農(nóng)民工抑郁風(fēng)險(xiǎn)的影響越來越大；每天觀看短視頻對農(nóng)民工抑郁風(fēng)險(xiǎn)的影響在性別和身體健康方面均有差異。

為保障農(nóng)民工心理健康，充分發(fā)揮農(nóng)民工的作用，建議采取如下措施規(guī)范短視頻平臺發(fā)展。一是政府構(gòu)建科學(xué)有效的監(jiān)管體系，在法律的框架下實(shí)現(xiàn)短視頻監(jiān)管與懲戒專業(yè)化和常態(tài)化，營造積極、健康的網(wǎng)絡(luò)空間，傳播正確的價(jià)值觀。二是短視頻平臺運(yùn)營者應(yīng)加強(qiáng)自我監(jiān)管，加大審查力度，在短視頻的內(nèi)容生產(chǎn)、傳播等環(huán)節(jié)嚴(yán)格把關(guān)，用更加優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容贏得用戶。三是建議采取如下措施疏導(dǎo)農(nóng)民工群體的心理問題。一方面，引導(dǎo)農(nóng)民工在情緒低落時積極與他人交流溝通，在城市中搭建社會網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)從“先賦性社會網(wǎng)絡(luò)”到“自致性社會網(wǎng)絡(luò)”的轉(zhuǎn)換，進(jìn)而快速融入城市生活環(huán)境；另一方面，各地應(yīng)加快推進(jìn)農(nóng)民工市民化，健全城鄉(xiāng)社會保障體系，多開展農(nóng)民工專業(yè)心理咨詢、心理減壓專題培訓(xùn)等活動，盡量避免進(jìn)城務(wù)工人員產(chǎn)生不公平感、城市疏離感和孤獨(dú)自卑感。