青少年互联网使用偏好对认知能力和非认知能力的影响

摘要

科学使用互联网是促进青少年健康成长的关键。文章基于 2018 年中国家庭追踪调查数据，采用多元线性回归模型和倾向得分匹配法，考察我国青少年学习、社交、娱乐三种互联网使用偏好及其对认知能力和非认知能力的影响。结果发现，性别、户籍、地区、家庭背景等均显著影响青少年的学习偏好，地区和家庭背景显著影响青少年的社交偏好，性别和户籍显著影响青少年的娱乐偏好。基准回归和异质性检验表明，互联网学习偏好与青少年的认知能力和非认知能力正向相关，并显著作用于农村、中等阶层、西部地区的青少年。建议政府、学校和家庭三方协同联动，培育青少年弱势群体的互联网使用素养，预防数字化时代的教育不平等。

关键词

互联网使用偏好；青少年；认知能力；非认知能力；教育平等

一、问题的提出

尼葛洛庞帝（2017：5）认为，“‘比特’没有颜色、尺寸或重量，易于复制并能以极快的速度传播，作为信息世界的‘DNA’，正迅速取代原子而成为人类社会的基本要素，从原子到比特的飞跃已势不可挡、无法逆转”。显然，由互联网所构成的庞大数字网络及区块链、云计算、人工智能等信息技术的高速迭代对我们的工作、生活、学习等方面带来巨大影响。青少年作为“数字原住民”，是互联网使用的重要群体。能否有效利用互联网这把“双刃剑”， 直接关系到青少年的学业成就及未来的国家人力资本积累。《2020 年全国未成年人互联网使用情况研究报告》显示，2020 年我国未成年人的互联网普及率已达 94.9%，城乡未成年人的互联网普及率差距也由 2018 年的 5.4% 下降为 2020 年的 0.3%（中国互联网络信息中心，2021）。就青少年群体而言，由信息设备和互联网接入差异造成的“数字鸿沟”问题正在弥合且影响显著。

然而，伴随互联网在教育领域的全面渗透和持续作用，其对教育不平等的影响呈现出新的样态。相较于传统“数字鸿沟”对是否拥有电脑和是否能够联网等“物理鸿沟”的关注，“新数字鸿沟”聚焦于因计算机上网技能差异而导致的“技能鸿沟”，以及因使用方式差异而导致的“使用鸿沟”。相关研究证实，“技能鸿沟”和“使用鸿沟”将比“物理鸿沟”更难弥合， 甚至会扩大差距从而导致教育不平等进一步加剧（王美、随晓筱，2014）。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）历年发布的《中国青少年上网行为调查报告》可知，家庭已成为青少年上网的“主阵地”（姚伟宁，2017），尤其在新冠疫情袭来和“双减”政策实施以后，“技能鸿沟”和“使用鸿沟”对青少年发展的异质性影响在家庭中表现得更加明显。结合青少年的身心发展特点和研究数据的可操作性， 本文重点关注“使用鸿沟”对青少年认知能力和非认知能力的影响，基于 2018 年中国家庭追踪调查数据（CFPS）探讨家庭场域中青少年互联网使用偏好对其认知能力和非认知能力的影响，并进行异质性分析。试图回答以下三个问题：一是青少年互联网使用偏好是否存在性别、户籍、地区和家庭背景等显著差异？二是不同的互联网使用偏好对青少年的认知能力和非认知能力产生怎样的影响？三是以上影响是促进了教育平等，还是加剧了不同群体之间的发展差距？笔者期望从政府、学校和家庭三个层面提出对策和建议，为国家教育数字化发展体系的完善提供决策参考，以缩小因不合理的互联网使用偏好所带来的教育差距，推动信息技术与教育高质量发展深度融合。

二、文献综述与研究假设

伴随上网设备的快速普及和信息技术的更新迭代，青少年的上网行为呈现出多样化特征。本文参考苏林森和刘晓燕（2020）的研究，将青少年互联网使用分为常见的学习、社交和娱乐三种偏好。

（一）互联网使用偏好与青少年认知能力发展

认知能力是指青少年能从具体的经验活动中提取并存储有效信息，概括并认识到事物发展的运作规律，形成成熟的记忆能力、稳定的逻辑推演能力和归纳演化的抽象思维。纵览以往文献，有关互联网使用偏好与青少年认知能力发展的相关研究，结论尚不统一。

第一，学习偏好层面。Fitz 和 Reiner（2016）认为，互联网能通过数字化信息传递方式改变人脑的生理结构，重塑青少年学习与认知的既有方式，信息技术与认知方式的深度融合能有效提高青少年的阅读理解和逻辑推演等学习表现。但 Walsh 等（2013）认为，互联网快速、便捷的搜索方式将大量信息填鸭式地灌输到青少年的大脑中，进而惰化了青少年的认知动机与认知活力，使青少年在面对有挑战性的学习任务时，不再愿意思考而被动地接受知识。

第二，社交偏好层面。雷雳和柳铭心（2005）指出，互联网社交平台可为青少年搭建一个交流学习的平台，虽然并不产生直接作用，但可通过间接的方式对青少年的学习表现和认知能力产生正向影响；而且，外向的青少年善于通过互联网进行人际交流来获得学习和生活等方面的支持。然而，Valkenburg 等（1999）从时间替代性视角认为，青少年学业成绩的提升及认知能力储备的时间被虚拟空间的社交活动所占用，一方面将阻碍青少年在物理空间中的认知能力训练，另一方面也会影响青少年的身心健康。另外，互联网具有信息的实时呈现、便捷传递等特点，持续使用互联网进行社交将导致注意力集中度下降，长期如此会对青少年的认知能力产生负面影响（Ophir et al.，2009）。

第三，娱乐偏好层面。意大利学者 Bottino 等（2007）发现，儿童长期玩计算机益智类游戏能够显著提高其推理认知能力。郅庭瑾和陈纯槿（2019）基于 2015 年北京、上海、广东和江苏四省的 PISA数据，利用结构方程模型测算得出，互联网使用时间对中学生学科素养的边际影响随上网娱乐频率的提高而不断增强。方超等（2019）则运用教育增值测评模型检验了信息技术对学生认知能力发展的净效应，发现信息技术能够显著正向预测学生的认知能力发展，但互联网的娱乐偏好会抑制学生的认知能力。可见，从不同的视角和路径出发考察互联网三种使用偏好对青少年认知能力的影响，会产生不同的结论。为此，本文提出以下研究假设。

H1 ：互联网学习偏好对青少年认知能力产生显著的正向影响。

H2 ：互联网社交偏好对青少年认知能力产生显著的负向影响。

H3 ：互联网娱乐偏好对青少年认知能力产生显著的负向影响。

（二）互联网使用偏好与青少年非认知能力发展

非认知能力指人们应对不同情境时，表现出来的一种稳定的思想、感觉和行为模式（周金燕，2021）。依据“大五人格”，青少年阶段的非认知能力可细分为学习毅力、社交能力、班级融入、情绪稳定性和思维开通性五个方面，非认知能力不仅影响学生当前的学业成就，也会对未来人生的长远发展产生持久影响（张学敏、赵国栋，2022）。纵览相关文献，不同的互联网使用偏好对青少年非认知能力的发展同样存在正反两类效应。

第一，学习偏好层面。王继新和陈文竹（2018）研究发现，通过信息技术干预农村教学点学生的学习发展状况，可以对学生的学习方式、学习态度、核心自我评价、学校满意度、积极情绪能力、人际交往能力和兴趣特长等方面产生显著的正向影响。李宏利和刘惠军（2004）则认为，互联网的科学使用确实可以培养青少年的好奇心和想象力，但是，通过虚拟通道获取的认知经验，实际上阻隔了青少年与现实世界的直接互动，在降低认知知觉的同时也抑制了逻辑思维等能力的提升。

第二，社交偏好层面。Kraut 等（2002）研究发现，外向的青少年相比内向的青少年更能从互联网社交渠道获益，频繁的网上聊天可以扩展自己的社会关系、获得更多的社会支持。焦开山（2016）则认为，通过互联网进行过度的社交活动不仅不能缓解学生的孤独感，反而可能使其从现实的人际关系中抽离出来，制造大量的“屏奴”并引起户外互动不足、少年孤僻等问题。过度的屏幕暴露还会增加青少年抑郁风险，甚至出现自伤、自残等极端行为（谢倩雯、陈柔嘉，2022）。

第三，娱乐偏好层面。牙韩高和谢仁敏（2005）认为，青少年可通过网络游戏不断地学习、理解角色的行为规范，体会角色的需求和情感，进而把握自己在现实社会中各种角色的尺度，逐步完成自身社会化的塑造。Hadlington 等（2015）却认为，互联网社交和娱乐的过度使用会弱化学龄儿童的人际交往能力，进而导致焦虑、抑郁、孤僻、沮丧等心理特征出现，抑制非认知能力的发育。而且，经常使用互联网进行网上聊天、网络游戏和多媒体娱乐，会造成青少年高无意义感和高无规范感以及与学校的高疏离感（张利华，2011）。为了明确互联网三种使用偏好与青少年非认知能力之间的复杂关系，本文提出以下研究假设。

H4 ：互联网学习偏好对青少年非认知能力产生显著的正向影响。

H5 ：互联网社交偏好对青少年非认知能力产生显著的负向影响。

H6 ：互联网娱乐偏好对青少年非认知能力产生显著的负向影响。

（三）互联网使用偏好与教育结果不平等

信息技术的发展具有双面效应，既可以通过设备辅助教学提高青少年的学习积极性，推动知识内容的转移、贯彻和深化，也可以进一步加剧不同群体之间技术环境的差距，从而引发区域间、省际、校际及城乡之间教育发展的“马太效应”。当前，有关互联网使用偏好与教育结果不平等的研究主要集中在城乡户籍层面。徐小琪等（2018）利用 2016 年 CFPS 数据，对比了我国城乡小学三年级到高中三年级学生使用互联网学习现状发现，相对于互联网社交和娱乐使用频率，中小学生的学习频率相对较低且城乡之间的差距较大，而城乡小学生使用互联网学习的差异原因主要是能否上网。徐冠群和朱姗（2022）则认为，城乡家庭之间能否上网的“接入鸿沟”逐渐缩小，城乡家长自身的媒介素养及对儿童数字媒介使用的态度和看法才是导致城乡儿童媒介实践的时长、内容与方式不同的主要原因，并且这种影响正通过代际传递扩大社会阶层之间的差距。

除此之外，也有文献从性别、地区、家庭背景等方面进行探讨。例如，Nævdal（2007）发现，男孩的互联网使用时间与学业成就呈非线性关系，女孩的学业成就则会随着互联网使用时间的增多而提升。刘骥（2020）基于 2018 年 PISA 调查数据发现，我国教育发达地区数字教育资源分布不均；通过构建多元回归模型发现，家庭数字教育资源与父母的受教育程度、家庭教育资源对学生的学业成绩具有显著的交互叠加影响。龚伯韬（2020）利用 CEPS 数据得出，互联网获得与使用对学生的人际互动、生活体验等方面产生显著的负向影响，且该负向作用对个体、家庭、学校和地区等层面的弱势学生影响更为明显。郑磊和郑逸敏（2021）发现，家庭背景越优越，家庭信息技术资源对学生学科素养的积极影响越大。尽管信息设备的普及使经济水平落后的家庭子女也能拥有互联网资源，但因不同的使用偏好，信息设备的普及反而抑制了学业成就的提升，导致教育不平等的进一步扩大（Golder & Mary，2014）。综上所述，本文提出以下研究假设。

H7：互联网学习偏好对青少年认知能力和非认知能力的影响存在显著的异质性（性别、户籍、地区、家庭背景）。

H8：互联网社交偏好对青少年认知能力和非认知能力的影响存在显著的异质性（性别、户籍、地区、家庭背景）。

H9：互联网娱乐偏好对青少年认知能力和非认知能力的影响存在显著的异质性（性别、户籍、地区、家庭背景）。

三、数据、指标与模型

（一）数据来源

本文的研究数据源于北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）发布的 2018 年中国家庭追踪调查数据（CFPS），该数据于 2020 年 12 月完成更新，特别增加了本文研究所需要的人格量表（大五人格问卷）等模块。CFPS 数据将 2010 年的研究个体作为基线数据开展调查，旨在跟踪收集个体、家庭、社区三个层面的样本特征，采用多阶段、内隐分层与人口规模成比例的系统抽样方式，形成少儿问卷、成人问卷、社区问卷和家庭问卷四种问卷结构，具有样本量充足、数据结构完整、数据质量高、数据代表性强等优点。

根据本文的研究设计和变量选取需要，对 2018 年 CFPS 数据进行调整。首先，选取成人和家庭两个数据库，将两者的原始数据依据家庭变量进行横向匹配，使互联网使用偏好、认知测试分数、非认知能力等个人信息与家庭经济资本、文化资本、人口规模等背景信息对接，样本共计 36735 个；其次，由于本文旨在考察青少年互联网使用偏好与认知能力和非认知能力之间的关系，故剔除未在上学的成人样本、正在接受高等教育的大学生及无法使用互联网学习、社交和娱乐的样本 34488 个，最终得到有效样本 2247 个，包括小学生样本 632 个、初中生样本 869 个、高中生样本 746 个。

（二）变量及其测量

1. 自变量

本文的自变量互联网学习、社交、娱乐使用偏好，对应原始数据库中的问题分别为：使用互联网学习（如搜索学习资料、上网络学习课程等）的频率有多高？使用互联网社交（如聊天、发微博等）的频率有多高？使用互联网娱乐（如看视频、下载歌曲等）的频率有多高？每道题有 7 个等级：1= 几乎每天，2= 每周 3~4 次，3= 每周 1~2 次，4= 每月 2~3 次，5= 每月 1 次，6= 几个月 1 次，7= 从不。为了计算简便及后文的稳健性检验，本文将前三个等级赋值为 1，表示高使用偏好；将后四个等级赋值为 0，表示低使用偏好。

2. 因变量

本文的因变量为青少年认知能力和非认知能力。其中，认知能力对应 2018 年词组测试得分和数学测试得分，词组测试问卷共有 8 组难度水平相当的题目，由易到难共分为 34 个字，计算机随机选择一组测试题供受访者回答；数学测试问卷则是加减乘除、指数、对数、三角函数、数列、排列组合的运算，由易到难每组 24 个题项，共有难度水平相当的 4 组问卷，同样由计算机随机抽取一套问卷供受访者回答。随后，将词组测试得分和数学测试得分进行了均值为 0、标准差为 1 的标准化处理，采用平均赋权法得到最终的认知能力得分。

非认知能力采用普适性较高的大五人格进行测算。大五人格由美国心理学家科斯塔和麦克莱划分为尽责性、亲和性、开放性、外倾性、神经质五个维度（王春超、林俊杰，2021），均以 5 等级赋值：1=完全不符合，2=不太符合，3=一般，4=比较符合，5=完全符合。各维度的定义与具体描述详见表 1。与认知能力得分一样，将五个维度采用平均赋权法得到非认知能力综合得分。

3. 控制变量

本文从个体、家庭和学校三个层面选取控制变量。个体层面包括：学生性别（女生=0，男生=1）、户籍（农村=0，城镇=1）、年龄及年龄的平方、年级（小学=1，初中=2，高中=3）、自评健康（非常不健康=1，比较不健康=2，一般=3，比较健康=4，非常健康=5）等。由于影子教育也是影响学生发展的重要因素（薛海平，2016），故本文加入“是否课外补习”这一虚拟变量（否=0，是=1）。另外，参考 Fiorini 和 Keane（2014）的做法并结合 CFPS 问卷，在家庭层面选取家庭收入状况、家庭规模、家庭藏书量三个变量，以控制家庭因素对青少年认知能力和非认知能力发展的影响。学校层面的控制变量分为两类：首先，选取“是否为示范学校（否=0，是=1）”和“是否担任学生干部（否=0，是=1）”两个变量；其次，根据郑力（2020）的研究结论，纳入“班级规模”这一变量。

（三）识别策略

1. 多元线性回归模型

为探究青少年互联网使用偏好对认知能力和非认知能力发展的影响，本文依据经典教育生产函数作为基本分析框架，构建了多元线性回归模型进行参数估计。

2. 倾向得分匹配模型

多数研究表明，家庭社会经济地位、教育决策偏好及个体的性别、种族、年龄均会对互联网使用产生显著的影响，因而青少年的互联网使用偏好并不是随机选择的，继续使用普通最小二乘法会造成估计系数的因果偏误，提高发生选择性与反事实估计偏误的概率值（Peter & Valkenburg，2006 ；Vicente & Lopez，2010）。为了得到青少年互联网使用偏好与认知能力和非认知能力之间的“净效应”，本文使用倾向得分匹配法（PSM）来实现两者之间的因果推断，并进行稳健性检验。

首先，分别以青少年互联网学习偏好、社交偏好、娱乐偏好为因变量，以青少年个体特征、家庭特征和学校特征变量为自变量，运用 Probit 模型得到互联网三种使用偏好各自的倾向得分值。其次，将处于共同域内的个体随机分配为处理组和参照组，匹配方法包括核匹配、半径匹配、卡尺内最近邻匹配及局部线性匹配，确定是否满足 PSM 模型使用所需的条件独立假设和共同支撑假设。此时，互联网使用偏好对青少年认知能力和非认知能力影响的“净效应”，便是 PSM 模型中的平均处理效应（Average Treatment Effect on the Treated，ATT）。

四、结果与分析

（一）青少年互联网使用偏好

1. 总体描述性分析

本文样本中，女生比例为 46.77%，男生比例为 53.23%。农村户籍比例为 53.26%，城镇户籍比例为 46.74%。标准化后的认知能力和非认知能力均有超过一半的样本大于 0，意味着样本总体具有良好的认知能力和非认知能力。从年龄特征来看，使用互联网的青少年主要集中在 13~17 岁，占总体样本的 59.67%。可见，初中三个年级、高中一年级和高中二年级的青少年是上网的“主力军”。进一步分析发现，学习使用偏好的均值最低，为 0.67 ；其次为社交使用偏好，均值为 0.79 ；娱乐使用偏好的均值最高，为 0.85。这说明青少年使用互联网更多是进行看视频、打游戏等娱乐性活动。《中国未成年人互联网运用报告（2020）》同样显示，休闲娱乐是未成年人的主要上网目的（季为民、沈杰，2020）。

2. 差异性分析

根据独立样本 T 检验的研究结果可知（见表 2），女生的互联网学习偏好显著高于男生，而男生的互联网娱乐偏好显著高于女生，在社交偏好上两类群体没有表现出显著的差异。从城乡户籍比较来看，城镇青少年比农村青少年具有更高的互联网学习和娱乐偏好，社交偏好同样没有显著的差异，这一结论证实了《2020 年全国未成年人互联网使用情况研究报告》中的部分结论，即城镇青少年网民更加倾向于利用互联网主动获取信息（中国互联网络信息中心，2021）；但与农村青少年网民更崇尚娱乐和社交的结论相悖，这可能是由于调查样本的差异性较大。从地区比较来看，西部地区和东部地区青少年的互联网学习偏好明显高于中部地区，东部地区青少年的互联网社交偏好明显高于中部地区， 而娱乐偏好的差异在各地区之间不显著。从家庭背景比较来看，家庭背景较好的青少年更愿意使用互联网学习，中等阶层比低等阶层的青少年更具有社交偏好，而娱乐偏好同样没有表现出显著的群体差异，这一结论也与张济洲和黄书光（2018）的研究发现基本一致。总体而言，互联网学习偏好因性别、户籍、地区、家庭背景等不同而存在显著差异，社交偏好显著受地区和家庭背景影响，娱乐偏好显著受性别和户籍影响。

（二）青少年互联网使用偏好对认知能力和非认知能力的影响

由表 3 可知，青少年互联网学习偏好对其认知能力和非认知能力均能产生显著的正向影响，虽然社交使用偏好与娱乐使用偏好未表现出显著性影响，但相关系数均为负数，因而在一定程度上高频率的互联网社交和娱乐活动并不利于青少年人力资本发展。陈纯槿和顾小清（2017）基于国际学生评估项目（PISA）数据，在控制样本选择性偏误和家庭背景之后，同样发现互联网学习偏好能够对学生的学科素养产生显著的正向影响，娱乐性偏好则对其造成显著负向影响。因此，假设 H1、H4 通过检验，假设 H2、H3、H5、H6 部分通过检验。

（三）青少年互联网使用偏好对认知能力和非认知能力各维度的影响

进一步探讨青少年互联网使用偏好与认知能力和非认知能力各维度之间的具体关系。由表 4 可知，青少年互联网学习偏好对其词组认知有着显著的正向影响，而娱乐偏好则会对数学认知产生显著的负向影响。究其原因，青少年在使用互联网的过程中，可以通过从互联网搜索信息、获取资料、学习课程等方式培养自身的词组认知，而互联网对于青少年数学思维的促进作用不大，仅通过听课、查阅资料等方式并不能强化青少年对于数理逻辑的认知，需要线下手动演算等实际操作才能建立起数学思维，并且高频率的娱乐活动容易减少青少年对数学学习的注意力分配。

此外，互联网学习偏好对青少年的尽责性、亲和性和开放性产生显著的正向影响，有助于拓宽青少年的学习视野、开发青少年的创新性及树立积极的学习心态。值得注意的是，互联网社交偏好不利于青少年亲和性的培养，可能的原因在于网络的使用造就了大量的“屏奴”，养成了青少年封闭、孤僻的性格，交流障碍、情绪波动、注意力游移等问题也随之而来，致使青少年陷入“互联网社交悖论”（陈福平等，2018）。表 4 的研究结果还显示，互联网娱乐偏好对青少年的神经质产生显著的负向影响，说明过多的娱乐活动不利于青少年的情绪稳定性。

（四）异质性分析

从性别看，互联网学习偏好对男生的认知能力和非认知能力均产生显著的正向影响，对女生的认知能力未能产生显著影响。另外，互联网学习偏好对女生的非认知能力虽然有显著影响，但影响强度和影响系数均低于男生：男生在 1% 的水平上统计显著且系数为 0.336，女生在 10% 的水平上统计显著且系数为 0.209。这一结论与 Attewell 和 Battle（1999）的研究发现一致，即男孩比女孩更受益于家庭电脑的使用。

从城乡户籍看，互联网学习偏好对城镇户籍青少年的认知能力发展不显著，但对农村户籍的青少年而言，无论是认知能力还是非认知能力均能在 5% 的水平上产生显著的正向作用，系数分别为 0.106和 0.306。说明农村户籍的青少年不仅可以因学校信息化水平提升而带来学业成绩的即时增长，在家庭这一场域也可以通过合理的互联网使用不断积累人力资本，逐步缩小城乡之间的教育结果差距。

从家庭背景看，互联网学习偏好只对中等阶层青少年的认知能力产生显著的正向影响；在非认知能力的影响上，互联网学习偏好对中等阶层和高等阶层的青少年群体均产生显著的正向影响，但中等阶层的系数为 0.412，大于高等阶层的 0.392，一定程度上表明互联网学习偏好有助于社会阶层的向上流动。

从地区看，互联网学习偏好仅对西部地区青少年的认知能力产生显著的正向影响，而非认知能力在西部、中部和东部三个地区均产生显著的正向影响，其中，中部地区的系数最高，为 0.368，大于东部地区（0.308）和西部地区（0.188）。数据结果还显示，互联网社交偏好不利于中部地区青少年非认知能力的发展，系数为 -0.309 且在 5% 的水平上统计显著；娱乐偏好不利于东部地区青少年非认知能力的发展，系数为 -0.205 且在 10% 的水平上统计显著。

综上所述，互联网学习偏好能有效地从城乡、家庭背景及地区层面推动青少年弱势群体的人力资本积累，加速推进教育平等的实现，但互联网社交和娱乐偏好在性别、城乡及家庭背景层面却未能表现出显著的影响，甚至在地区层面对部分地区的青少年群体产生负向影响。因此， 假设 H7、H8 和 H9部分通过检验。

五、稳健性检验

为验证上文互联网使用偏好与青少年认知能力和非认知能力的估计结果是否稳健，本文使用 PSM模型、替换因变量和使用 logit 模型三种方法进行稳健性检验。

（一）PSM 模型检验

在进行 PSM 模型检验之前，将所有匹配方式的带宽设置为 0.05，ATT 值均采用自助抽样（bootstrap）500 次得出。通过核匹配、半径匹配、卡尺内最近邻匹配和局部线性匹配四种方法的对比分析，可以发现：测算结果与前文多元线性回归模型所得结果具有较高的一致性。在控制样本自选择偏误之后，互联网学习偏好对青少年认知能力和非认知能力的影响进一步增大。其中，认知能力的影响系数依次为 0.123、0.090、0.085、0.100，非认知能力的影响系数依次为 0.196、0.293、0.289、0.283，社交偏好和娱乐偏好对青少年认知能力和非认知能力的影响依然不显著。

（二）替换因变量

本文选用“学生对自己的学业情况感知”（非常不满意 =1，中立 =3，非常满意 =5）替换认知能力变量。选用“我总是准备充分”“我很注意细节”“我喜欢有条理”“我会按自己的日程做事”“在学习中我很仔细”五个题项表示学生的尽责性，值越大，尽责性越高；选用“我担心在学校没有玩伴”“我因为多嘴打扰到别人而惹麻烦”“我因为和同龄人打架而惹麻烦”三个题项表示学生的亲和性，并进行反向赋值，值越大，亲和性越高；选用“我害怕考试”“我经常感到寂寞”“我经常觉得悲伤难受”“我担心自己在学校表现得不够好”“我担心做不完作业”五个题项表示学生的神经质，并进行反向赋值，值越大，神经质越低；选用“让父母自豪”“让朋友喜欢”两个题项表示学生的外倾性，值越大，外倾性越高；选用“我有许多好品质”“我对自己持肯定态度”“我对自己是满意的”三个题项表示学生的开放性，值越大，开放性越高。每个题项均为五个等级：十分不同意= 1，比较不同意= 2，中立= 3，比较同意= 4，十分同意=5，利用平均赋权法得到新的非认知能力变量。结果发现，互联网学习偏好对青少年认知能力在 1% 的水平上统计显著，系数为 0.178 ；对非认知能力在 5% 的水平上统计显著，系数为 0.169 ；社交偏好和娱乐偏好对青少年认知能力和非认知能力的影响依然不显著，与前文所得结果基本一致。

（三）Logit 模型

第三种稳健性检验将认知能力和非认知能力变量依据均值划分为二分虚拟变量，高于均值的为高认知能力和非认知能力组，赋值 1 ；低于均值为低认知能力和非认知能力组，赋值 0。使用 Logit 模型进行参数估计（见表 5），结果发现，互联网学习偏好对青少年认知能力在 10% 的水平上统计显著，系数为 0.279，对非认知能力的影响在 1% 的水平上统计显著，系数为 0.431，再次验证了前文的假设。

六、结论与讨论

本文基于 2018 年中国家庭追踪调查数据，利用独立样本 T 检验、多元线性回归模型及倾向得分匹配模型检验了不同的互联网使用偏好与青少年认知能力和非认知能力发展之间的关系，主要结论如下。

第一，互联网学习偏好因性别、户籍、地区和家庭背景等不同而存在显著差异，社交偏好显著受地区和家庭背景影响，娱乐偏好显著受性别和户籍影响。

第二，在控制个体特征、家庭特征和学校特征变量之后，通过多元线性回归模型发现，互联网学习偏好对青少年的认知能力和非认知能力均具有显著的促进作用；社会偏好和娱乐偏好则为抑制作用，但效果并不显著，这一结论也分别通过 PSM 模型、替换因变量和 Logit 模型三种稳健性检验方法得以证实。从认知能力各维度来看，互联网学习偏好有助于青少年词组认知的提升，娱乐偏好不利于数学认知的发展。从非认知能力的各维度来看，互联网学习偏好对青少年的尽责性、亲和性和开放性产生显著的正向影响，而社交偏好和娱乐偏好将分别对青少年的亲和性和神经质产生不利影响。

第三，异质性检验表明，培养青少年互联网的学习偏好能够显著提高农村、中等阶层以及西部地区等弱势群体的人力资本积累，可以有效缩小不同群体之间的教育结果差距，是实现教育平等的重要推力和举措。

为推进互联网与教育的深度融合以缩小青少年人力资本发展的未来差异，本文从政府、学校和家庭三个方面提出如下建议。

首先，在政府层面，通过顶层设计形塑青少年科学的互联网使用素养。上述结论表明，青少年互联网学习、社交和娱乐偏好在不同的维度具有不同的表现，对青少年认知能力和非认知能力也具有不同程度的影响。因此，地方政府在制定教育举措时，应当通过大量的实证调研充分了解青少年在家庭场域的互联网使用情况和特点，依据不同地区的不同情况制定有针对性、差异化的制度措施。例如，为青少年学习偏好较高的区域搭建绿色上网服务平台及经验交流的公共场所，运用互联网这一媒介从虚拟空间和现实世界两个层面强化青少年的学习兴趣。对于青少年学习偏好较低的区域，可通过改变互联网的学习形式来增强其趣味性，在游戏中切实提高青少年使用互联网进行资料搜集、课程学习、研究探索的主动性，从而塑造积极、健康的网络素养和意识。另一方面，可针对青少年群体常用的通信交流平台、网络游戏等社交和娱乐软件出台相关的法律法规和管理条例，规范网络道德和法制建设，有效防止“网络暴力”和“娱乐泛化”等不文明的网络文化蔓延，塑造干净、文明、有序、阳光的互联网生态环境，帮助青少年逐步改变互联网社交、游戏等沉溺行为。

其次，在学校层面，通过数字化转型搭建青少年互联网学习的共享渠道。智能技术的迅速发展在推动人类生活迈向数字化生存新境界的同时，也引发了教育数字化转型的发展浪潮。在数字化时代，为激发青少年弱势群体利用互联网学习的主动性和积极性，预防由技术变革带来教育的不平等，学校应当加大优质数字教育资源的服务供给和共享力度。第一，在保护知识产权的基础上，吸引更多的人参与到数字教育资源的开发中，将名师课堂和特色课程数字化、网络化和在线化，让优质的数字教育资源成为弥补学校教学资源欠缺、课后服务不足的重要手段，以便青少年随时都可以使用互联网学习优质的教育资源。第二，借助大数据、物联网、云计算等信息技术建设跨区域、跨学校、跨学科的数字教育资源共享平台，通过“云端送教”“云端教研”等渠道让优质的数字教育资源惠及更多的青少年群体，以满足他们对互联网学习的个性化需求。第三，紧跟信息技术的迭代步伐，完成青少年互联网学习方式的持续升级，如利用全息影像、裸眼 3D、人工智能和虚拟现实等前沿技术打造智能交互的学习场景，在“人—机”互动的具身体验中，帮助青少年养成依托互联网搜集信息、探究学习、协作交流的良好习惯。

最后，在家庭层面，通过合理方式引导青少年正确规范地使用互联网。相关研究证明，家长对子女互联网使用的指导可以显著提高子女的眼手协调能力、反应能力、词汇的掌握水平以及抽象思维能力（Klein et al.，2000）。如果父母在子女使用互联网时未能给予正确引导、有效指导及监督管理，那么子女很有可能会陷入盲目社交和娱乐成瘾的泥淖，从而形成“病理性”的互联网使用偏好。当然，适度的社交和娱乐活动在一定程度上能够促进青少年认知能力与非认知能力的积极发展。因此，家长在面对子女互联网社交和娱乐行为时，需要结合青少年身心发展的阶段性特征，不应硬性禁止而导致子女叛逆心理的进一步强化，应软性疏导逐步激发子女内在的主动学习意识，帮助子女形成健康的互联网使用行为。然而，《2020 年全国未成年人互联网使用情况研究报告》显示，57.7% 的家长表示自己对互联网懂得不多，还有 4.1% 的家长表示自己不会上网（中国互联网络信息中心，2021）。对此，政府可通过组织公益性的讲座、培训、进修等多种方式提高家长的信息操作技能和数字媒介素养，进而引导子女正确使用互联网获取知识。此外，家长在日常生活中也要主动发挥榜样示范作用，在潜移默化中培养子女的互联网学习习惯。

本文对互联网学习、社交、娱乐三种使用偏好与青少年人力资本发展之间的关系做了实证检验和文献补充。后续研究可从以下两个方面进行拓展：第一，从时间维度考察互联网不同使用偏好的具体时长对青少年认知能力和非认知能力发展的非线性影响。事实上，从不使用互联网或过度使用互联网均不利于青少年发展，对于不同的互联网使用行为，究竟使用多长时间才能促使青少年获得最大化发展应当成为未来研究的重要议题。第二，由于 CFPS 数据并未在互联网学习、社交、娱乐维度进行详细具体的划分，因此无法进一步探究互联网学习、社交和娱乐偏好对青少年认知能力和非认知能力在设备和软件分类上的异质性影响，未来可随着 CFPS 数据的不断完善与公开，从以上两个方面做深度探讨。

责任编辑：徐浙宁

《当代青年研究》2023年第5期

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