数字化社会背景下青海藏区信息贫困测量研究_王强.pdf

山西农经/2022 年 4 期DOI：10.16675/14-1065/f.2022.04.006数字化社会背景下青海藏区信息贫困测量研究 王强，陈农摘要：以信息工具的接入、使用和获益 3 个阶段为理论依据，编制了面向个体层次测量信息贫富程度的指标体系，该测量工具有较好的信度和效度。通过研究可知，青海藏区农牧民信息贫富程度普遍较低，主要原因是农牧民信息工具单一，信息工具接入有困难，农牧民对信息工具使用多为社交和娱乐，更深层次的应用能力较差等。关键词：数字化；信息贫困；探索性因子分析；验证性因子分析文章编号：1004-7026（2022）04-0022-03中国图书分类号：F127.8；F323.8文献标志码：A（青海大学，青海西宁810016）在农业数字化转型过程中，全产业链及全场景的数字化融合正在不断深入。农业基础数据资源、农产品市场交易信息、农田自动化管理信息的检索和使用都需要有较强的信息素养，对农牧民的个人信息化能力提出了更高要求。2021 年我国脱贫攻坚取得了全面胜利，7.7 亿农村贫困人口摆脱贫困，彻底消除了绝对贫困，减贫人口占同期全球减贫人口的 70以上。目前，如何保障不返贫、巩固脱贫效果、持续增加农牧民增收能力成为造血式扶贫的途径之一。其中，信息能力已成为新农人能力结构中的重要组成部分。青海藏区的贫困问题相对而言程度更深、减贫成本更高、脱贫难度更大，依靠常规举措难以摆脱贫困状况。面对这样的现实困境，以信息贫富程度为视角，从多维度、多层次全面反映信息贫困，通过构建信息贫困测量指标体系及实证测量，发现信息贫富程度及特征，寻求积极的解决方案具有十分重要的意义。1文献综述在信息贫困问题当中，关于信息贫富程度的测量是学者关注的重点问题之一。1.1单维因素测量单指标测量方法是指在测量一个因变量时，选取测量指标中的一个指标进行计算，主要的测量方法有绝对（相对）差距法、基尼系数法、时间差距法等。其中绝对（相对）差距法是一种静态的测量，而时间差距法是假设一个标准，观察不同的研究对象达到该标准的时间差距，属于动态测量1。张彬（2009）应用时间差距法比较了我国东西部 15 个省（自治区、直辖市）的信息鸿沟差距，指出我国区域间的信息鸿沟非常明显。学者将单维的测量应用在政策制定上，根据各地区信息贫困类型的不同，制定差异化且有重点的信息扶贫干预政策，开展信息贫困空间地图绘制工作，为信息贫困的精准识别和分类施策提供决策依据。1.2多维因素测量多维测量方法是指在测量一个因变量时，选取多个维度进行测量，数据收集完后进行标准化处理，然后计算各个维度的权重，运算差距值进行因变量求解。多维的测量方法具备可测量性、直观性等优势，可以深入了解各个区域信息贫富的成因及程度。权重的确定方法有德尔菲法、层次分析法和因子分析法。于良芝（2016）使用信息测量工具的信息可用性、信息可访问性、信息资源库、信息资产、空间、时间、理智成熟度、动态 8 个维度，对 59 个农民工和 59 个大学生进行混合抽样技术的测量比较，应用 K 均值聚类分析创建了中国城市居民的信息类，根据受访者的信息世界变量将他们分为富人、半富人、半穷人和穷人4 类。郑素侠和宋杨（2019）2认为，信息贫困与物质贫困互为因果、互相影响，利用国家信息中心大数据对336 个地市级以上城市的信息贫困数据进行归纳总结，研究发现，青海省信息经济、网络社会、在线政府、数字生活 4 个指数均处于贫困之中，属于一级信息贫困区域。2信息贫困测量指标构建2.1问卷题项本研究从“信息贫困”的定义出发，以信息贫困的3 个阶段（信息工具的接入、使用和获益）为理论依据，编制了测量信息贫困程度的调查问卷。在信息化发展过程中，要建设青海藏区用得上、用得好和用得起的互联网，信息工具接入是实现区域信息脱贫的首要环节。针对信息工具的接入，学界构建了一系列测量指标，包括每百户家庭的有线网络电视、智能手机、笔记本电脑拥有量、互联网的普及率等。根据 2018 年中国互联网信息中心发布的 中国互联网发展状况统基金项目：青海省社科基金项目“青海农村信息贫困测量及脱贫政策研究”（17030）。作者简介：王强（1994），男，汉族，山西新绛人，在读硕士，研究方向为农业管理。陈农（1971），男，汉族，四川宜宾人，硕士，教授，研究方向为信息管理。22计报告，农村地区人口比城镇互联网普及率滞后35.8，受地理位置、气候条件、语言环境等影响，青海藏区信息工具的接入程度普遍偏低。在信息脱贫工作中，政府全力开发网络扶贫移动应用程序，组织贫困地区农户学习使用社交、商务活动、交通、医疗、保健以及教育等 APP 的方法，拓宽并保证移动 APP 的推广渠道3。目前，学术界对信息工具使用的研究主要包括基础操作，如使用通讯设备、观看新闻、搜索引擎；娱乐活动，如在线直播、在线游戏、在线听音乐等；商业活动，如在线购物、在线支付、订购车票和外卖等；生活需求，如寻找工作、在线教育等4。本研究在信息使用方面借鉴前人的经验，重点设置了学习、娱乐、寻找工作、社交、商业活动等方面的题目进行研究。Sen（1999）在研究贫困问题时，在多维贫困理论中首次引入了人的能力因素，认为贫困不仅与经济因素有关，还与人的健康、技能、教育和生活环境等指标有关，消除贫困的实质是要恢复人的可行能力。在信息贫困的家庭中存在贫困代际传递现象，结合社会关系理论进一步说明了信息贫困实质上是人的信息能力的贫困。因此，在研究信息工具的获益程度时选取了农村信息贫困群体的日常问题，如家庭内祖、亲、子代关系的维护，寻找工作岗位（长期或临时或兼职），以及农民普遍担忧的问题，如医疗保健问题、家庭收入、子女教育问题、社交等。设计的问卷包括 9 道有关个人基本信息的题目、13 道衡量信息是否贫困的题目。2.2测量指标构建本研究期望形成面向所有人群、通用性信息贫富程度的测量指标体系。以大学生为样本进行问卷调查，收回有效问卷 237 份（回收率为 92）。样本中，本科 203 人，研究生 34 人；男生 89 人，女生 148 人。2.2.1描述性分析对问卷的 21 个题项进行各项指标测量学分析，从频次分析结果来看，每个题项都较合理。各题项的均值分布在 3.044.41，说明问卷的题目没有产生“天花板效应”和“地板效应”。题项的标准差分布在0.781.38，说明各个题目的离散程度处于合理范围。各个题目的通俗性水平分布在 0.6140.882，说明量表中的题目通俗易懂。进一步对 21 个题目进行相关性分析，利用主成分分析方法对量表中的题项进行探索性因素分析，因子旋转采用最大正交旋转，使用的统计学软件为SPSS Statistics 20，并对结果进行理论分析。使用统计学软件 AMOS 23 对量表中的题项进行验证性因子分析，并对结果进行理论分析。2.2.2探索性因子分析为了检验调查数据是否适合作因子分析，对数据进行了 Bartlett 球形检验，检验值为 2061.375，P=0.000，说明各项目间有共享因素的可能性。同时，样本适当性度量值 KMO 为 0.844，表明数据样本适宜作探索性因素分析。探索性因子分析过程中需要删除或更换一些不合适的变量，在因子分析中，因子载荷量大于 0.6是进行因子分析的普通标准，每次调整变量后再重新进行探索性因素分析，直到各个变量的因子载荷均在0.6 以上为止。对问卷的 21 个项目进行一阶因素分析，经主成分分析，提取出特征值大于 1 的 13 个因子。然后，对因素分析结果进行最大正交旋转，同时结合碎石图，共抽取出 3 个公因子，提取的 3 个公因子也符合了本研究信息工具的接入、使用和获益 3 个阶段的理论依据。经验证分析后，发现有题项出现因子载荷小于0.6，对这些题项逐步删除并反复进行因子分析后，最终剩余 13 个题项较好地分布在各个因子之中。测量信息贫困的因子结构及各项目的因子负荷见表 1。根据上述分析，3 个公因子的累积方差贡献率达65.87，接入层面的方差解释率为 33.18，权重为0.50；使用层面的方差解释率为 16.54，权重为 0.25；收益层面的方差解释率为 16.15，权重为0.25。2.2.3验证性因子分析为了考察构想模型与实际模型拟合度，以及评价各个题目与各维度之间的关系，对该模型进行了验证性因素分析。结构效度反映了模型的好坏，结构效度方面，主要采用 2/df、IFI、NFI、CFI、RMSEA、GFI、RMSEA 进行检验。利用 AMOS 23.0 软件进行分析，2/df 为 2.128，IFI 为 0.953，NFI 为 0.915，CFI 为 0.953，维度题目因子 1因子 2因子 3接入Q10Q11Q13Q140.6430.7020.8130.715使用Q16Q18Q19Q20Q210.7090.8620.7700.7470.356收益Q24Q25Q26Q270.5950.8210.6500.753表 1因子结构/理论探索/23山西农经/2022 年 4 期GFI 为 0.931，RMSEA（小于 0.08 即可）为 0.065，表明模型与数据具有较好的一致性，测量模型有效。组合信度（CR）相当于信度指标，其数值大于 0.7或 0.8，越高越好，平均方差抽取量（AVE）要求大于0.5。由图 1 可知，互联网的接入、使用与获益 3 个潜变量中，各个潜变量对应题目的因子载荷均符合标准要求，说明其各个潜变量对应所属题目具有很高的代表性。另外，各个潜变量的平均方差变异 AVE 均大于0.5，且组合信度 CR 均大于 0.8，由此说明聚敛效度理想。评价模型中各指标的权重，在 AMOS 中体现为路径参数，其实质是标准化的权重值，并将标准化的权重值进行归一处理。根据信息贫困测量模型，得出信息贫困程度的计算模型。信息贫困程度=0.503 7i=1n（ViX）+0.251 1i=1n（ViiX）+0.245 2i=1n（ViiiX）（1）式中：Vi指接入维度的题目标准化后的权重值，Vii指使用维度的题目标准化后的权重值，Viii指获益维度的题目标准化后的权重值，X指所对应题目按照百分制处理后的得分。2.2.4信度分析信度分析又称可靠性检测，用于检验问卷收集到的数据结果是否一致，采取的检测方法是由李 克隆巴赫在 20 世纪提出的克隆巴赫一致性系数。使用软件 SPSS 20 对问卷量表数据进行可靠性检验。由表 2可知，各个维度的信度值均大于 0.7，说明各个维度的信度值均达到此次研究的标准，各个维度的组合信度（CR 值即平均变异抽取量）处于 0.8 及以上，说明各个维度的数据可靠性良好而且该量表信度合适。2.2.5区别效度和聚合效度区别效度指潜变量与潜变量之间的相关系数，由表 3 可知，互联网的接入、使用与获益之间均具有显著的相关性（P0.01）。各变量 AVE 值均大于 0.5，这说明量表中各阶因子都满足聚合效度的要求。另外，相关性系数绝对值均符合标准，且均小于所对应的AVE 的平方根，可知各个潜变量之间具有一定的相关性，且彼此之间具有一定的区分度，说明量表数据的区分效度理想。3结束语根据信息贫困的基本内涵和外延，在信息工具的接入、使用和受益 3 阶段理论基础之上，通过探索性因素分析和验证性因素分析，形成了接入、使用和受益 3 个维度的测量指标工具。经过检验，具有较好的信度和效度。通过测量，青海藏区农牧民信息贫富程度普遍较低，主要是农牧民信息工具单一，信息工具的接入有一定困难，农牧民使用信息工具以社交和娱乐为主，更深层次的应用能力较差。表 3区分效度项目接入使用收益接入使用收益聚合效度（AVE）聚合效度（AVE）的平方根0.5200.5210.3810.5200.7210.5050.6740.5050.7110.5050.5050.711注：对角线为 AVE 评价方差变异抽取量维度N系数组合信度（CR）接入使用收益4540.7780.8100.8230.8110.8270.800表 2信度分析（下转第 45 页）图 1信息贫困程度测量模型0.380.520.670.650.580.830.700.710.870.790.780.410.620.820.700.80接入使用收益Q10Q11Q13Q14Q16Q18Q19Q20Q21Q24Q25Q26Q27e1e13e2e3e4e5e6e7e8e9e12e10e110.330.700.490.760.630.610.170.680.500.630.420.510.3824服务均等化，在各方面缩小城乡之间的发展差距。进一步完善农村教育体系，健全义务教育、高等教育和职业教育机制，提高教育资源投入，推动农村教育的高质量发展。农村十分缺乏公共基础设施，要进一步加大农村公共基础设施建设力度，满足农村地区的基本公共服务需求，使农民也能享受到文体娱乐等服务。保证资金、人才和技术等生产要素向农村流动，实现资源的充分流动，使农村得到进一步发展。3.4强化人力资本乡村振兴要实现人才振兴，需要标本兼治。一方面，必须提升相对贫困群体的教育水平，加强学校基础设施建设，加大教学设施、教学师资等优质教育资源的投入力度，重视教育公平，让相对贫困群体有机会接受到与其他地区同等的教育水平。另一方面，创造良好的人才培养氛围，加强职业教育和职业技能培训，提升劳动者的技能水平和工作能力，激发人才活力。加大政策、财政补贴力度，吸引和引进更多人才回乡建设发展，为地区的经济发展作出贡献，推动农村的经济发展水平，进而吸引更多的人才，实现人才振兴。3.5激发内生动力自我发展能力是治理相对贫困的重要方式，政府要发挥基础功能，创造良好的政策环境、基础设施和财政支持。相对贫困群体要形成发展的主观意愿，利用自己的能力实现自我发展。通过产业振兴推动乡村产业融合发展，构建现代化产业服务体系，实现产业兴旺。通过文化振兴培育乡风文明，提倡艰苦奋斗的作风和敢于创新创业的精神。通过人才振兴为地区积累更多的人力资本，培育和吸引更多有思想、有文化、有方法的人才，为乡村发展出谋划策，激发欠发达地区的发展能力、动力与潜力，实现可持续发展。4结束语相对贫困存在于我国各个区域的城市与乡村，表现在各个层面，范围更广。相对贫困不仅是指收入的相对微薄，还表现在医疗、就业、养老、户籍、教育等各方面的基本公共服务缺失治理，相对贫困是一项长期性的大工程。为解决相对贫困，当前要全面推动乡村振兴战略，着力破解“三农”问题，统筹城乡发展，努力实现基本公共服务均等化，推动我国高质量发展。参考文献：1 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