居民主觀(guān)感知視角的數(shù)字化社區(qū)運(yùn)行影響因素分析

宋麗娜 潘雯秋 劉羽洋 李莉 宣欣祎

摘要：數(shù)字化改革的浪潮促進(jìn)了數(shù)字化社區(qū)的發(fā)展，其績(jī)效評(píng)價(jià)也成了當(dāng)務(wù)之急。本文以杭州市為例，針對(duì)居民對(duì)所在社區(qū)數(shù)字化建設(shè)的主觀(guān)感知進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖從網(wǎng)絡(luò)密度、節(jié)點(diǎn)度和模塊度三個(gè)角度分析影響居民主觀(guān)感知的外部因素，探究各變量之間的關(guān)系。并構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型從潛變量角度進(jìn)行分析，對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明居民整體主觀(guān)感知較好，其認(rèn)知水平等對(duì)其主觀(guān)感知有影響。最終本文提出了相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化社區(qū)；居民主觀(guān)感知；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；結(jié)構(gòu)方程模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F27文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.21.028

0引言

伴隨著現(xiàn)代科學(xué)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們對(duì)居住環(huán)境的要求不斷提高，社區(qū)的數(shù)字化建設(shè)成為最貼近居民生活需求的舉措，數(shù)字化社區(qū)應(yīng)運(yùn)而生。本文從側(cè)面探究數(shù)字化社區(qū)建設(shè)情況，引入居民態(tài)度和意愿度兩個(gè)指標(biāo)，將研究視角從居民滿(mǎn)意度拓展至包含居民滿(mǎn)意度、居住意愿和支付意愿、態(tài)度等主觀(guān)感知。以杭州市為調(diào)查地點(diǎn)，通過(guò)對(duì)杭州市居民進(jìn)行抽樣調(diào)查，以居民文化程度、對(duì)數(shù)字化社區(qū)的了解程度和對(duì)社區(qū)建設(shè)各方面認(rèn)同度作為影響因素，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和結(jié)構(gòu)方程模型探究其對(duì)居民主觀(guān)感知的影響，以此為數(shù)字化社區(qū)建設(shè)建言獻(xiàn)策。

1研究方法

1.1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法是基于圖論和數(shù)學(xué)方法發(fā)展起來(lái)的定量分析方法，用以刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系、形態(tài)和類(lèi)型，測(cè)度網(wǎng)絡(luò)的各種結(jié)構(gòu)性特征。本文利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析從網(wǎng)絡(luò)密度、節(jié)點(diǎn)度和模塊度3個(gè)角度，探究杭州市居民對(duì)數(shù)字化社區(qū)的主觀(guān)感知與文化程度、對(duì)數(shù)字化社區(qū)的了解程度、對(duì)數(shù)字化社區(qū)的建設(shè)持有的不同認(rèn)同度之間的關(guān)系。本文利用Gephi軟件構(gòu)建認(rèn)知水平—主觀(guān)感知、認(rèn)同度—主觀(guān)感知兩個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖。

1.1.1網(wǎng)絡(luò)密度

網(wǎng)絡(luò)密度可用于刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)相互連邊的密集程度，通常當(dāng)網(wǎng)絡(luò)密度大于0.3時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系緊密，即進(jìn)行下一步的研究是有意義的。一個(gè)具有N個(gè)節(jié)點(diǎn)和L條實(shí)際連邊的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)密度的計(jì)算公式為：

dG=2LNN－1（1）

計(jì)算可得，認(rèn)知水平—社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度為0456，認(rèn)同度—社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度為0418，均大于03，因此本文構(gòu)建的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可行且有意義。

1.1.2節(jié)點(diǎn)度

節(jié)點(diǎn)度指與該節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)邊的條數(shù)，是在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中刻畫(huà)節(jié)點(diǎn)中心性最直接的度量指標(biāo)。本文采用節(jié)點(diǎn)加權(quán)度來(lái)刻畫(huà)這一性質(zhì)，利用Gephi得出兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)各變量的節(jié)點(diǎn)度如表1和表2所示。

1.1.3模塊度

模塊度反映社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的聚集程度，同一模塊內(nèi)部的點(diǎn)之間連接相對(duì)稠密。定義Q為模塊度，則

Q=12m∑ijAij-kikj2msisj+12

=12m∑ijAij-kikj2mδi，j（2）

其中，δ（i，j）表示節(jié)點(diǎn)i和j在同一個(gè)社團(tuán)。Aij表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間邊的數(shù)目?！苅jkikj2m表示隨機(jī)放置邊的情況下，結(jié)點(diǎn)i和結(jié)點(diǎn)j之間邊數(shù)的期望值。

利用Gephi對(duì)兩個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊劃分，最終可得認(rèn)知水平-主觀(guān)感知網(wǎng)絡(luò)分為表3的3個(gè)模塊。

認(rèn)同度-主觀(guān)感知網(wǎng)絡(luò)分為了表4的2個(gè)模塊。

1.2結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型是應(yīng)用線(xiàn)性方程表示觀(guān)測(cè)變量與潛變量之間，以及潛在變量之間關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)方法，其實(shí)質(zhì)是一種廣義的一般線(xiàn)性模型，通過(guò)對(duì)變量之間路徑系數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)可以得到各變量之間隱含的關(guān)系。

居民的文化程度和對(duì)數(shù)字化社區(qū)的了解程度可以反映居民對(duì)數(shù)字化社區(qū)的認(rèn)知水平，居民對(duì)社區(qū)數(shù)字化建設(shè)的認(rèn)同可根據(jù)不同方面分為安全認(rèn)同、設(shè)備認(rèn)同、生活認(rèn)同和管理認(rèn)同，基于此抽象出如表5所示的各觀(guān)測(cè)變量背后相應(yīng)的潛變量，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)各潛變量進(jìn)行探究。

1.2.1信度效度分析

（1）信度分析。對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性分析，計(jì)算得到克朗巴哈系數(shù)為0.736>0.7，量表內(nèi)在信度較高，測(cè)量結(jié)果內(nèi)部一致性較強(qiáng)。

（2）效度分析。計(jì)算可得KMO值為0.738>0.7，表明每個(gè)變量之間相關(guān)性較強(qiáng)。

通過(guò)信度和效度分析可知，變量支持建立驗(yàn)證性因素分析模型的需求。

1.2.2模型假設(shè)

根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果，本文作出以下假設(shè)：

居民對(duì)數(shù)字化社區(qū)建設(shè)的主觀(guān)感知水平，受居民認(rèn)知水平、對(duì)數(shù)字化社區(qū)提升安全層面認(rèn)同度、提供設(shè)備層面認(rèn)同度、使生活更便捷認(rèn)同度、提高管理效率認(rèn)同度的正相關(guān)影響。

1.2.3模型建立

結(jié)構(gòu)方程模型涉及觀(guān)測(cè)變量和潛變量?jī)深?lèi)變量，模型包括兩部分，其一是描述觀(guān)測(cè)變量與潛變量之間關(guān)系的測(cè)量模型，其二是描述各潛變量之間關(guān)系的結(jié)構(gòu)模型。其中測(cè)量模型方程為：

xjh=λjhξj+δjh（3）

結(jié)構(gòu)方程為：

ξj=∑j≠iβjiξi+ζj（4）

式中ξj表示潛變量j，xjh表示潛變量ξj的第h個(gè)觀(guān)測(cè)變量，λjh表示觀(guān)測(cè)變量與對(duì)應(yīng)潛變量之間的關(guān)系，即因子載荷；βji表示潛變量i和潛變量j之間的路徑系數(shù)，δjh和ξj為誤差項(xiàng)，均值為0，且與預(yù)測(cè)變量不相關(guān)。

1.2.4模型求解

本文采用偏最小二乘（PLS）對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行估計(jì)，采用PLS估計(jì)可以避免對(duì)潛變量和誤差項(xiàng)進(jìn)行正態(tài)性假定，得到更加穩(wěn)健的結(jié)果。

由于觀(guān)測(cè)變量為二分類(lèi)變量和五分類(lèi)變量等不同測(cè)量尺度的變量，故采用非度量偏最小二乘法（Non-Metric PLS）進(jìn)行估計(jì)。該方法將PLS方法的適用性擴(kuò)展到不同測(cè)量尺度上的測(cè)量數(shù)據(jù)以及與非線(xiàn)性關(guān)系相關(guān)的變量，其顯著特點(diǎn)是為非度量變量和度量變量提供了新的度量，且此度量不依賴(lài)于原始數(shù)據(jù)的度量屬性，可同時(shí)處理不同測(cè)量尺度的觀(guān)測(cè)變量。本文使用R語(yǔ)言中的“plspm”程序?qū)崿F(xiàn)模型估計(jì)和評(píng)價(jià)。

1.2.5模型評(píng)估

（1）測(cè)量模型的估計(jì)和評(píng)價(jià)。測(cè)量模型的估計(jì)指標(biāo)結(jié)果如表5所示。

因子載荷即觀(guān)測(cè)變量的變化能被潛變量解釋的比重，該值越高，測(cè)量模型內(nèi)部一致性越好。該模型大部分觀(guān)測(cè)變量的載荷均大于0.7，說(shuō)明該測(cè)量模型具有較高的一致性。復(fù)合信度系數(shù)衡量測(cè)量模型的單維性，由表5可知，每個(gè)觀(guān)測(cè)變量的復(fù)合信度系數(shù)均大于0.7，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法則，可認(rèn)為每個(gè)潛變量?jī)?nèi)的觀(guān)測(cè)指標(biāo)具有單維性。平均方差提取率表示一個(gè)潛變量能解釋其所反映的觀(guān)測(cè)變量方差總和。該模型潛變量的平均方差提取率大部分均大于0.5，即潛變量的解釋效果均較好。

（2）結(jié)構(gòu)模型的估計(jì)和評(píng)價(jià)。根據(jù)潛變量和觀(guān)測(cè)變量的直接路徑系數(shù)，繪制出最終結(jié)構(gòu)方程模型如圖1所示。由圖1可知，居民關(guān)于數(shù)字化社區(qū)建設(shè)能提高社區(qū)安全性等方面的認(rèn)同度對(duì)其主觀(guān)感知有直接影響，其中居民的主觀(guān)感知這一潛變量受其居住意愿的解釋影響最大；除此之外，居民的設(shè)備認(rèn)同和生活認(rèn)同對(duì)其主觀(guān)感知也有直接影響，直接影響路徑系數(shù)分別為0.204和0.141。

2結(jié)論

2.1居民對(duì)數(shù)字化社區(qū)的整體主觀(guān)感知較好

由社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析節(jié)點(diǎn)度結(jié)果可知，建設(shè)態(tài)度樂(lè)觀(guān)、非常滿(mǎn)意、非常愿意居住在數(shù)字化社區(qū)的節(jié)點(diǎn)度最高，說(shuō)明大部分居民都較支持?jǐn)?shù)字化社區(qū)建設(shè)。

2.2認(rèn)知水平對(duì)居民的主觀(guān)感知有直接影響

由社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果可知，居民文化程度及其對(duì)數(shù)字化社區(qū)了解程度越高，其對(duì)建設(shè)數(shù)字化社區(qū)的態(tài)度、意愿和滿(mǎn)意度也更好；根據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)果，認(rèn)知水平對(duì)居民主觀(guān)感知的直接路徑系數(shù)為0.468，說(shuō)明認(rèn)知水平對(duì)居民主觀(guān)感知有直接影響。

2.3安全認(rèn)同對(duì)居民的主觀(guān)感知有重要影響

由社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果可知，數(shù)字化社區(qū)建設(shè)能提高社區(qū)安全、個(gè)人信息安全能得到保障、態(tài)度樂(lè)觀(guān)等變量在同一模塊；此外，根據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果，安全認(rèn)同對(duì)主觀(guān)感知總路徑系數(shù)為0.461，說(shuō)明安全認(rèn)同對(duì)居民主觀(guān)感知有重要影響。

2.4生活認(rèn)同和設(shè)備認(rèn)同對(duì)居民主觀(guān)感知有一定影響

由社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果可知，認(rèn)為數(shù)字化社區(qū)能使生活更加便捷、同時(shí)設(shè)備使用簡(jiǎn)單高效、維護(hù)成本低與態(tài)度樂(lè)觀(guān)等變量在同一模塊；同時(shí)，根據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果，生活認(rèn)同和設(shè)備認(rèn)同對(duì)居民主觀(guān)感知有一定的影響。

3建議

（1）積極落實(shí)數(shù)字化建設(shè)。

政府應(yīng)積極響應(yīng)國(guó)家政策號(hào)召，提高數(shù)字化覆蓋率，給予數(shù)字化技術(shù)發(fā)展資金保障，提高各建設(shè)主體積極性。社區(qū)居委會(huì)及物業(yè)要整合社會(huì)資源，加強(qiáng)數(shù)字化設(shè)備建設(shè)，提高服務(wù)管理質(zhì)量水平。

（2）提高居民認(rèn)知水平。

數(shù)字化社區(qū)建設(shè)應(yīng)力求惠及全體人群，兼顧老幼特殊人群及低學(xué)歷人群，簡(jiǎn)化設(shè)備使用。鼓勵(lì)政府對(duì)社區(qū)主體開(kāi)展培訓(xùn)。社區(qū)負(fù)責(zé)人以橫幅、講座、宣傳單等創(chuàng)新形式，營(yíng)造數(shù)字化氛圍。

（3）提高社區(qū)安全性能。

政府和社區(qū)在數(shù)字化建設(shè)過(guò)程中，應(yīng)加強(qiáng)社區(qū)安全和個(gè)人信息安全的相關(guān)建設(shè)，如完善數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)、完善小區(qū)人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)等，打造智慧安防系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)字賦能切實(shí)保障社區(qū)安全。

（4）加強(qiáng)便民服務(wù)建設(shè)。

社區(qū)數(shù)字化應(yīng)注重落實(shí)提供智能水表、智能快遞柜等社區(qū)日常便民服務(wù)建設(shè)，降低數(shù)字化使用門(mén)檻；政府應(yīng)加大人、財(cái)、物供給，降低建設(shè)、維修成本。

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