Page 229 - 《社会》2024年第6期

社会·2024·6

2015）。 而年龄层面的“银色数字鸿沟”（Grey Digital Divide）问题也始终
存在：年轻人往往有较早的数字接触经历和较高的同辈使用率，在技术
获得感和舒适度上也更高,因此，他们有更高的数字技能并擅于利用互
联网开展多样性活动 （ Zillien and Hargittai，2009； Van Deursen and Van
Dijk，2014）。 而且，随着教育的逐步信息化，在同样的学历背景下，年轻
人往往有更多的数字化经历， 年长者在使用数字技术时则会面临不同
程度的障碍。 由于记忆、逻辑等能力的衰退，老年人在学习新技术时更
容易犯错，也更需要获得帮助和额外的学习时间，并克服更多的沮丧和
焦虑感（ Lee，et al.， 2011）。 总体而言，年龄对提升数字技能有负向影
响，老年人更容易成为数字时代的“难民”群体（林枫等，2017；苏涛、彭
兰，2021）。
而体现位置类型不平等的变量通常包括教育、收入、区域等，这反
映了数字鸿沟研究的社会分层传统, 布迪厄的资本理论被广泛应用于
该领域。 处于优势地位的人拥有更多的经济资本、 文化资本和社会资
本，这为他们获取数字资本提供了支持，数字资本进而又循环转化为其
他资本 （ Ragnedda，2018；Gómez，2021）。 目前相关研究中最稳定的位置
类型变量是教育程度。 高学历者拥有更多支持互联网使用的认知资源、
文化资源和社会资源，在互联网使用深度和广度上更胜一筹，数字技能
水平也更高 （Van Deursen and Van Dijk，2011；Blank and Groselj，2014）。
收入是另一个重要的位置优势变量。 在互联网接入初期，高收入群体具
有承担价格高昂的接入设备和使用费用的优势， 而丰富的使用经验也
构建了提高数字技能的基础。 同时，随着数字经济的发展，高收入者也更
可能参与到数字经济活动中，从而得到技能提升的机会（Robinson，et al.，
2015）。 因此，收入越高的人，越具备更好的网络使用技能（Niehaves and
Plattfaut， 2014；郝大海、王磊，2014；李凤萍，2019）。 那些家境条件优越
的学生，也更擅长互联网的工具性使用（赵联飞，2015）。此外，在宏观层
次上，由于在数字经济、数字基础设施、数字服务等支撑结构上具有差
异， 通常经济发达的国家和地区或城市地区的居民会有更高的数字使
用技能（李晓静，2019；耿晓梦、喻国明，2020）。 因此，本研究提出以下研
究假设：
假设 1：越是处于个人类型优势和位置类型优势的群体，越可能具
备更高水平的数字技能。

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