基于OB 分解法的民警数字素养差异特征研究

摘要：随着公安数字化改革的持续深入，民警的数字素养水平成为衡量改革成效的关键因素。为探究当前民警数字素养的水平及差异特征，文章构建了公安民警数字素养测量框架并开展了相关调研，分析了该框架下民警数字素养的现状及差异特征。结果发现，民警数字素养水平在性别上未体现出显著性差异，但在年龄、学历上存在显著性差异。通过采用Oaxaca-Blinder分解法，我们进一步发现社交使用是差异形成的关键因素。基于此，文章针对性地提出了公安民警数字素养的培育策略：把握公安队伍中的“新”警力，从源头提高民警数字素养整体水平；争取公安队伍中的“老”警力，完善民警数字教育培训体系；弥合第二道数字鸿沟，引导民警数字素养整体提升。

关键词：民警数字素养；特征差异；Oaxaca-Blinder分解

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）04-0144-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

数字技术的迅猛发展对各个领域和行业产生了广泛而深远的影响，在适应数字时代社会生活和共享数字经济机遇中发挥着关键作用[1]。数字素养是国家发展和竞争的关键要素，是数字化改革的基石，具有重要的战略地位[2]。英国、美国等发达国家已发布相关政策文件，推动公民数字素养培育体系的建设[3]。我国也于2021年发布了《提升全民数字素养与技能行动纲要》，2022年又发布了《提升全民数字素养与技能工作要点》和《教师数字素养》等文件。

新一代数字技术的发展使得数字政府建设成为重点。公安机关作为国家刑事司法和行政执法部门，在数字中国、数字政府建设中加快数字化改革步伐，迈向数字公安[4]。公安机关的数字化改革对民警的素质和技能提出了新的要求，民警的数字适应能力成为公安数字化改革成功的关键因素。提升民警数字素养是公安数字化改革的必然要求。

尽管数字素养受到了国家及社会各界的广泛关注，但文献中对公务员群体，特别是民警数字素养的研究较少，且多以理论研究为主，缺乏实证量化分析，难以整体把握民警数字素养的现状及特征。基于此，本文回顾了国内外已有的数字素养研究，结合我国本土特征和公安数字化时代民警的实际情况，构建了民警数字素养测量量表并开展了调研，利用Oaxaca-Blinder分解法明确了民警数字素养的差异特征，提出了提升民警数字素养的对策建议，丰富了数字素养的研究内容。

1 数字素养研究综述

1.1 数字素养内涵研究

1997年，Gilster[5]在文章中定义数字素养为获取、理解、整合和使用各种数字信息的能力。张红春等人[6]指出，数字素养是个体在特定数字环境中正确运用数字设备获取、构建和整合数字信息的意识、态度和能力。随着数字技术的发展，数字素养的内涵不断拓展，欧盟委员会、美国新媒体联盟和联合国教科文组织等对其进行了深入解读。我国《提升全民数字素养与技能行动纲要》首次准确详细地阐述了数字素养的定义。

1.2 数字素养框架研究

现有研究文献中对数字素养框架的讨论已相当丰富，尽管在具体测量框架、研究对象及研究方法上存在差异。早期学者主要从数字技术使用角度理解数字素养，随着数字社会的发展，研究逐渐扩展到对数字技术的认知和态度等多方面。

国外数字素养框架较为成熟，国内研究起步相对较晚，主要分为两方面。一是对国外框架的解读与启示研究。如陈颖仪[7]解读了欧盟公民数字能力框架，孔令帅等人[8]分析了联合国教科文组织发展教师数字素养的动因与路径，程慧平等人[9]比较分析了不同框架，提出了我国提升数字素养的路径。二是基于国外框架，提出具有本土特色的数字素养框架。如李春秋等人[10]构建了包含5个维度共26个指标的农民数字素养框架，吴砥等人[11]构建了包含6个维度共15个指标的中小学生数字素养评价体系。张红春等人[6]提出了包含数字心理素质、数字技能素质、数字行政能力和数字治理能力4个维度的公务员数字素养框架，并指出了13项具体因子。

2 研究设计

2.1 研究对象

本次研究针对公安民警展开，于2024年1月至2 月实施调研，共发放367份问卷。对回收的问卷进行人工筛选，去除答案不合理的问卷后，最终得到有效问卷343份，有效回收率为93.5%。

2.2 研究方法与研究工具

经过文献调研，本研究编制了《民警数字素养调查问卷》。根据预调研结果对问卷进行了一定程度的修改，最终将修改后的问卷用于线上测评。对民警数字素养进行描述性分析，并探究其在性别、年龄、学历等层面上的差异，进一步利用OB分解法深入探索影响民警数字素养的因素。

2.2.1 问卷编制

在数字时代，信息是重要的资源，数字技术加快了信息传播的速度。公安民警须具备获取、判断和处理信息的能力，因此可以将数字信息能力作为一个重要维度进行考量。同时，公安工作需要时效性和高效沟通，通过数字技术实现部门内外协作和回应公众需求，因此数字沟通也是重要维度[12]。数字技术的发展带来风险，民警需保障设备、信息和数据安全，因此数字安全也是关键维度[13]。最后，公安数字化改革要求民警具备利用数字技术解决工作问题的能力，因此数字问题解决也是重要组成部分。

根据以上论述，参考国际上认可的数字素养框架，结合国内外学者的研究，综合考虑公安数字化改革的背景，构建了本研究的民警数字素养测量框架，包括数字信息、数字沟通、数字安全、数字问题解决4 个维度，并确定了测量问卷[14]。

2.2.2 问卷信效度检验

本文对《民警数字素养调查问卷》进行信度检验。

信度主要反映问卷的稳定性及可靠性，判断样本是否为真实作答。本研究采用克朗巴赫信度（Cronbach'sα）作为信度标准。当Cronbach’s Alpha系数在0.7以上，即说明数据信度较好。

本研究的量表整体信度Cronbach's Alpha 为0.933，十分理想。数字信息、数字沟通、数字安全、数字问题解决维度的Cronbach's Alpha 分别为0.885、0.875、0.931、0.901，均大于0.8，信度较好。问卷本身的解释总方差为76.482%，这表明问卷的各维度能够反映出原始问卷中76.482%的信息量，具有较好的信息提取能力。

文章对《民警数字素养调查问卷》进行效度分析，首先对量表进行巴特利特球形检验和KMO值检验，通常KMO值大于0.7认为适合做因子分析[15]。本研究量表KMO值为0.926>0.7，显著值<0.001，适合进行因子分析。所有题项的因子载荷在0.753～0.869。问卷内容效度和结构效度均较好。

3 研究结果与分析

在对数据进行预处理的基础上，本文结合研究目标，进一步分析民警数字素养整体水平的分布情况，同时尝试探索不同群体间的差异以及影响差异的因素[16]。

3.1 民警数字素养整体水平及各维度状况

对本次研究数据进行处理后，得到如表2 所示结果。

通过分析，343位民警的数字素养得分平均值为3.64，标准差为0.79，整体水平较高。对民警数字素养各个维度的分数情况进行分析，结果显示，343位调研民警在数字安全维度上表现为最佳，均值为3.78；随后是数字问题解决、数字沟通，均值分别为3.65、3.56；而数字信息维度表现最差，均值为3.54。

3.2 民警数字素养的群体差异分析

使用独立样本t检验分析性别、年龄、学历等自变量对民警数字素养得分的影响[17]，年龄部分将40岁以下标记为新一代，40岁及以上为老一代；学历部分将本科及以上标记为高学历，大专及以下为低学历。结果显示，男性、新一代及高学历民警的数字素养得分高于全样本均值，而女性、老一代及低学历民警的数字素养得分低于均值。其中，高学历民警数字素养得分最高，低学历民警得分最低。男性和女性在数字素养上无显著差异，但40岁以下民警得分显著高于40 岁及以上民警，高学历民警得分显著高于低学历民警（P<0.01） ，且学历差异大于年龄差异。

在数字化社会背景下，数字技术的进步既带来了机遇也带来了挑战。已有研究表明，学历对数字素养的提升具有显著促进作用，高学历群体在数字认知、参与和技能掌握方面表现更佳[18]。本研究结果与此相一致，高学历民警对新技术接受速度快，掌握程度高，对公安数字化的认知更为深刻，具备更高的数字素养。同时，年轻民警群体的数字素养显著高于老一代民警，他们作为数字原住民，更能适应数字环境，轻松融入数字社会，表现出更高的数字素养水平。

3.3 数字素养群体差异特征分析

针对上述差异性分析结果，本研究使用Oaxaca—Blinder分解法进一步探究其主要因素

对比分解结果显示，在个体特征中，学历和年龄对数字素养的差异贡献度分别为17.07%和15.14%，主要受学历和年龄影响，与收入、专业背景、性别关系不大。2021年公安部统计显示，40岁以下青年民警占总警力49%，教育水平普遍较高，具有优势，而年龄较大的低学历民警可能逐渐边缘化。在工作特征中，工作种类、行政级别、单位级别对学历差异贡献显著，分别为4.59%、16.12%、10.06%。高学历人群在岗位选择和晋升时机会更多，接触更多数字技术，有利于提升数字素养。在网络使用偏好中，社交使用和信息使用对数字素养差异影响最大，贡献度分别为15.34%、22.32%，信息使用次之，贡献度为9.14%、10.19%，而娱乐使用和网络使用年限影响较小。

4 研究结论与培育策略

4.1 研究结论

本研究梳理了国内外数字素养的相关研究，明确了数字素养的概念内涵，构建了适用于评估民警数字素养现状的本土测量框架并进行了调研。分析结果表明，男性、40岁以下和高学历民警的数字素养高于平均值，女性、40岁以上和低学历民警的数字素养低于平均值。在性别上没有显著差异，但在年龄和学历上存在显著差异，学历差异大于年龄差异。社交使用是导致差异的主要因素，对年龄和学历差异的贡献分别为15.34%和22.32%。

4.2 民警数字素养培育策略

提升新警力数字素养：加强公安院校大学生的数字素养教育，在招录时考查应聘者的数字化技能和数字意识，将数字素养作为考察项目之一，以确保新进警力具备较高水平的数字素养，从源头提升公安队伍整体水平[19]。完善老警力数字教育培训：定期组织数字素养宣传教育，提升老警力对数字素养的认知，完善培训体系，定期培训新技术和新平台，同时将数字素养纳入考核机制，促使老警力重视并提升自身的数字技能，以推进公安数字化建设[20]。弥合数字鸿沟：积极引导网络使用行为，提升民警的数字技术技能，打破算法带来的信息垄断问题，优化算法机制，促进正向的数字使用行为偏好，从而提升整体数字素养水平，解决数字技术应用中的鸿沟问题[21]。

参考文献：

[1] 杨江华，杨思宇.中国公民数字素养的概念测量与特征差异研究[J].新闻与传播研究，2023，30（9）：57-71，127.

[2] 黄如花，冯婕.国际数字素养与技能框架的内容分析[J].图书与情报，2022（3）：73-83.

[3] 史安斌，刘长宇.全球数字素养：理念升维与实践培育[J].青年记者，2021（19）：89-92.

[4] 张明.数字公安：基本逻辑、治理方式与实践进路[J].中国人民公安大学学报（社会科学版），2022，38（5）：110-116.

[5] GILSTER P. Digital literacy[M].New York： Wiley Publishing，1997.