金家旺 袁玉清 吴坤泽
关键词：数字素养鸿沟；数字素养；数字公民
1 问题提出
随着新一轮信息与通信技术革命的到来，公民生活的社会空间被数字化全方位重构，数字素养已成为数字化社会公民的核心素养。然而，长期以来城乡二元经济结构的不断发展，不同公民在拥有和应用信息技术方面存在显著差距，部分公民主动或被动地与数字时代脱节，被排斥在数字社会外沦为“数字遗民”，从而形成了新的社会治理问题——公民数字素养鸿沟。数字素养鸿沟将随着经济社会发展而持续扩大，形成新的结构性不平等问题。
基于此，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“加强全民数字技能教育和培训，普及提升公民数字素养”[1]，进一步明确了我国提升数字素养的目标。2021 年11月，中央网络安全和信息化委员会印发《提升全民数字素养与技能行动纲要》，明确提出，提升全民数字素养与技能，是我国实现从网络大国迈向网络强国的必由之路[2]。
总的来说，国外关于数字素养的内涵及评估体系研究较为完善，有一定的理论参考和路径借鉴意义。而国内未形成统一的数字素养鸿沟理论认知及评估体系，缺乏实证研究，影响因素不明确。为此，本研究从已有实践出发，尝试构建公民数字素养鸿沟测量框架，并检验本研究所提出的影响因素。
2 数字素养鸿沟的研究模型
2.1 数字素养鸿沟的测量模型
数字素养这一概念最早在1994年由以色列学者阿尔卡莱提出[3]，此后，许多国家、国际组织分别制定和执行了数字素养框架和战略计划，例如，欧盟开发出数字能力框架，联合国教科文组织发布的《数字素养全球框架》[4]。国内外学者也对数字素养进行了诸多相关的开发研究[5-6]。从总体上看，国内外数字素养框架和概念各持其说。为此，本研究基于已有研究，提出了包含5个素养领域和15个具体指标的公民数字素养鸿沟框架。
具体而言，5个素养领域包括数字思维能力、数字信息技术、数字安全能力、数字创新能力、数字职业能力。数字思维能力指能够运用数字化的思维方式来分析和解决问题的能力；数字信息技术指能够熟练使用各种数字化的工具和平台来获取、制作和传播信息的能力；数字安全能力指能够识别和防范数字化环境中存在的各种风险和威胁，保护自身和他人的数据和隐私的能力；数字创新能力指能够利用数字化资源和技术来创造新的价值和意义，推动社会进步和发展的能力；数字职业能力指能够适应并参与数字化时代的各种职业活动，提升自身竞争力和发展潜力的能力。
2.2 数字素养鸿沟的影响因素模型与假设
基于数字素养的理论文献回归，发现影响公民数字素养鸿沟的因素包括：人口统计变量[7]、区域性[8]、自我效能感[9]、搜寻与检索[10]、信息鉴别与评价[11]、媒体价值感知[11]等。基于计划行为理论和社会认知理论，本研究把梳理出的影响因素划分为个人层面和环境层面。个人层面包括数字获取、数字交流、数字动机、数字习惯；环境层面包括家庭因素、学校因素、社会因素，共7个维度。
依据上述公民数字素养鸿沟影响因素模型对该影响模型中各个变量之间的关系，本文提出了如下7 个假设（H1-H7） ：
H1：公民的数字获取行为对其数字素养鸿沟水平有正向显著影响；
H2：公民的数字交流方式对其数字素养鸿沟水平有正向显著影响；
H3：公民的数字使用动机对其数字素养鸿沟水平有正向显著影响；
H4：公民的数字使用习惯对其数字素养鸿沟水平有正向显著影响；
H5：公民的家庭环境对其数字素养鸿沟水平有正向显著影响；
H6：公民的学校环境对其数字素养鸿沟水平有正向显著影响；
H7：公民的社会环境对其数字素养鸿沟水平有正向显著影响。
3 研究设计
3.1 数据来源
本研究所用数据来源于本课题组在2023年1月30日至2月10日以及2023年4月27日至5月8日两个时间段内，于全国范围内发放的“公民数字素养与影响因素研究调查问卷”，共2 238份问卷。通过整理分析剔除无效问卷后，得到2 105份有效问卷，问卷有效率为94.06%。
3.2 信度效度分析
3.2.1 信度分析
本研究采用SPSS 26.0 软件对量表进行信度检验，根据克隆巴赫系数来表示，即Cronbach's a，同时采用组合信度CR值检验。结果显示，在公民数字素养鸿沟量表中，数字思维能力、数字信息技术、数字安全能力、数字创新能力、数字职业能力等5个维度的Cronbach's a 信度系数值分别为0.790、0.819、0.738、0.838、0.850，CR 值分别为0.796、0.821、0.746、0.838、0.851，均在0.7以上，表明本研究的公民数字素养鸿沟测量量表具有非常高的信度。在公民数字素养鸿沟影响因素量表中，数字获取、数字交流、数字动机、数字习惯、家庭因素、学校因素、社会因素等7个维度的Cronbach's a 信度系数值分别为0.745、0.665、0.847、0.825、0.804、0.790、0.885，CR 值分别为0.746、0.665、0.848、0.826、0.804、0.791、0.885，除数字获取、数字交流和学校因素的相关值略低于0.8以外，其余均在0.8 以上，表明本研究的公民数字素养鸿沟影响因素测量量表具有较高的信度。
3.2.2 因子分析
本研究利用SPSS 26.0进行数字素养鸿沟量表分析。结果显示，KMO值为0.952， Bartlett球形检验结果显著（p<0.01） 。对数字素养鸿沟影响因素量表进行分析，结果显示，KMO值为0.963，Bartlett球形检验结果显著（p<0.01） 。这些数据结果显示变量之前具有较强的相关性，适合做因子分析。
在结构效度检验中，本研究采用Amos 26.0软件对数字素养鸿沟量表及影响因素量表分别进行测量模型验证性因子分析。其中，数字素养鸿沟量表的验证性因素模型拟合度指标结果如下：c2/自由度=357.503/73<5，满足要求；TLI=0.978>0.9，CFI=0.985>0.9，SRMR=0.043<0.08，RMSEA=0.043<0.08，该模型的拟合指标处于检验标准范围之内。综合来看，数字素养鸿沟测量模型适配良好。数字素养鸿沟影响因素量表的验证性因素模型拟合度的指标结果如下：c2/自由度=2025.321/202；TLI=0.918>0.9，CFI=0.935>0.9，SRMR=0.079<0.08，RMSEA=0.065<0.08。综合来看，数字素养鸿沟影响因素模型适配良好。本研究有效样本量为2 105，属于大样本，导致c2/自由度偏高。但其余各项指标均达到标准值，表明本研究的影响因素量表具有较强的解释力与较好的聚合效度。
对模型进行验证性因子分析，公民数字素养鸿沟量表具体指标的标准化因子负荷远超于0.6，因子系数均非常显著（p<0.01） ，说明量表具有很强的解释力。各维度组合信度CR 值均大于0.7，平均方差抽取量AVE值均较高，表明本研究的数字素养鸿沟量表及影响因素量表具有较好的聚合效度。
综合本研究的信度和聚合效度分析判别，本研究所建立的公民数字素养鸿沟量表及影响因素量表具有良好的信度和效度。
4 研究结果
4.1 公民数字素养鸿沟的现实状况
为了测量我国公民数字素养鸿沟水平是否存在差异，本研究对公民数字素养鸿沟的数据均值进行比较分析。由表1可知，公民的数字素养鸿沟及各维度均存在一定差异。其中，公民数字信息技术水平最高，数字思维能力和数字安全能力相差较小且表现都较好，数字创新能力水平略显低下，数字职业能力水平最为不足。可见，在数字信息化时代发展过程中，公民的数字使用经验较为丰富，数字思维能力、数字信息技术、数字安全能力等水平较高，但在数字再创造方面的能力仍有所欠缺。
4.2 数字素养鸿沟影响因素的结构方程模型
在上文的基础上，本研究针对各维度变量及测量指标进行模型的结构方程分析，对提出的假设进行检验。
利用Amos 26.0对假设H1-H7进行结构方程模型分析，结果显示，在个人层面，数字获取行为与数字素养鸿沟的产生的路径系数为0.902，P值远远小于0.01，达到0.01的显著性水平，即可认为数字获取行为对数字素养鸿沟有正向显著影响，假设H1成立。数字交流方式与数字素养鸿沟的产生的路径系数为0.908，P 值远远小于0.01，达到0.01的显著性水平，即可认为数字交流方式对数字素养鸿沟有正向显著影响，假设H2成立。数字使用动机与数字素养鸿沟的产生的路径系数为0.825，P 值远远小于0.01，达到0.01的显著性水平，即可认为数字使用动机对数字素养鸿沟有正向显著影响，假设H3成立。数字使用习惯与数字素养鸿沟的产生的路径系数为0.854，P值远远小于0.01，达到0.01的显著性水平，即可认为数字使用习惯对数字素养鸿沟有正向显著影响，假设H4成立。
在环境层面，家庭因素与数字素养鸿沟的产生的路径系数为0.728，P 值远远小于0.01，达到0.01的显著性水平，即可认为家庭因素对数字素养鸿沟有正向显著影响，假设H5成立。学校因素与数字素养鸿沟的产生的路径系数为0.710，P 值远远小于0.01，达到0.01的显著性水平，即可认为学校因素对数字素养鸿沟有正向显著影响，假设H6成立。社会因素与数字素养鸿沟的产生的路径系数为0.527，P 值远远小于0.01，达到0.01的显著性水平，即可认为社会因素对数字素养鸿沟有正向显著影响，假设H7成立。
经过检验，本研究提出的7个假设均成立，具体指标见表2。
5 结论
本研究基于已有实践及数字素养鸿沟的理论，创新性地构建出一套公民数字素养鸿沟框架。通过测量发现，我国公民数字素养鸿沟水平较低。同时，通过结构方程模型验证本研究提出的假设，结果显示7 个假设均成立。本研究在理论与现实上弥补了当前国内公民数字素养鸿沟研究的空白，但是由于仅采取定量研究的方式，在研究结果的呈现上可能与实际情况呈现出些许差异，不能够完全表达出被调查者的实际情况，之后可以采用定性研究方法或构建更为完整的理论模型来填补本研究的空缺。此外，本研究主要是从横向的角度研究，未来研究可尝试纵向探索。
