青年数字化行为的代际差异与代内分化研究

张 晴 谈芯羽

（中国社会科学院社会学研究所，北京 100732；中国社会科学院大学社会与民族学院，北京 102488）

一、问题提出

缩小社会群体之间的数字鸿沟，是当前我国数字社会转型尤其是从“网络大国”向“网络强国”迈进需要探讨的重要议题。自我国接入国际互联网以来，互联网普及率持续上升，社会群体间的互联网接入鸿沟逐渐缩小，网民数量已位居世界第一，未来如何利用数字技术创造价值或如何使用互联网成为关键。党的二十大报告提出加快建设“网络强国”与“数字中国”等战略目标，以构建我国新发展格局和推动高质量发展［1］。青年是推动国家经济社会发展和建设社会主义现代化强国的重要力量，如何有效使用数字技术和发挥互联网资源优势关乎青年群体自身发展。在数字社会中，中年人犹如数字移民，出生于互联网普及时代的青年则犹如数字土著。青年群体的数字化特征最为明显，但也存在数字鸿沟风险。

数字鸿沟通常指互联网使用的差距，主要涉及是否接入、使用质量与效率差异、信息资源与知识获得差异等。数字鸿沟的社会表现形式复杂多元，与劳动生产率、国家的全球竞争力紧密相关［2］。近年来，我国数字鸿沟在接入、使用、网络活动等维度上的差距都在缩小，但数字鸿沟并未消失［3］。数字鸿沟容易引发诸多社会问题，譬如，引发数字霸权、扩大贫富差距、危及国际安全与网络安全［4］、产生数字红利差异［5］与教育鸿沟［6］以及影响资源分配［7］等。在1995－2002 年间，数字技术接入与使用的鸿沟呈增长趋势［8］；随着发展中国家数字化转型，数字媒体使用与重要性呈现出代际差异［9］。面临数字鸿沟扩大，发展中国家必须实行新的国家治理，利用信息技术实现从信息社会向知识社会的转型［10］。教育也具有调节数字鸿沟的作用［11］。

为有效应对全球数字化进程中不断演变的数字鸿沟，加快我国数字社会转型和网络强国建设，分析社会群体间的数字鸿沟差距，尤其是数字媒体使用的代际差异，显得非常重要。基于此，本研究旨在回答以下问题：当前我国公众的互联网使用存在哪些代际差异？青年群体的互联网使用呈现出何种特征？教育获得是否有助于缩小群体间的数字鸿沟？

二、文献回顾与研究假设

国外最近针对数字鸿沟的研究重点开始转向分析不同群体的使用差异，如非洲裔美国人、高加索人、西班牙裔等不同种族群体的媒体使用预期的差异［12］。2008－2018 年，俄罗斯接入与使用的数字鸿沟仍然存在，导致两极分化的因素主要是收入、年龄与居住地类型，低收入群体、老年人、残疾人和农村地区的居民是互联网使用弱势群体，但中年、青年之间的数字鸿沟开始逆转［13］。欧盟国家的三道数字性别鸿沟不仅存在，且与教育、性别、收入、不安全感有关，教育对性别数字鸿沟有显著影响［14］。尽管国家之间的数字平等有增加趋势，但不同国家实现了不同程度的数字化转型，不同群体之间的数字技能与使用模式有所不同，相对于互联网接入与拥有数字技能，教育程度、年龄等社会经济因素与社会人口特征更能准确预测数字受益人的可能性［15］。数字鸿沟的影响因素涉及人口、经济、政治、文化、心理、社会等多个方面，其中论证的最为普遍的因素是性别、年龄、种族、收入、教育等［16］。性别鸿沟虽引起诸多学者关注［17］，但在巴西形成“数字文盲”，或个人使用互联网的最大阻碍因素是缺乏教育［18］。

从社会学视角来看，数字鸿沟表现为代际鸿沟；数字化移民、数字化土著两代人之间的分界是代际断裂的突出特征，由此形成了一种代际鸿沟［19］。代际数字鸿沟在传播学研究领域也被称为数字代沟。关于青年与其他年龄群体之间的代际数字鸿沟的研究主要是从微信使用差异［20－21］、点赞行为差异［22］、网购火车票［23］等方面进行。也有研究家庭内部的代际数字鸿沟，如亲子两代之间采纳和使用新媒体方面存在显著数字代沟［24］，或祖孙三代存在数字代沟［25－26］。还有学者比较以色列Y 世代与Z 世代之间媒体消费模式的数字鸿沟［27］，比较数字移民Y 世代与数字土著Z 世代之间对移动支付的接受度［28］以及比较千禧一代与Z 世代之间参与数字医疗的代际差异等［29］。“90 后”与“70 后”“80 后”在互联网信息获取、社会交往、公共参与、自我互动、休闲娱乐、在线学习、生活助手等方面存在代际差异，表现出第三道互联网鸿沟［30］；线上知识付费存在代际差异，“60 后”是弱势群体［31］。发展中国家（如泰国）接入数字鸿沟的主要因素来源于性别、年龄与教育。而互联网使用多样性的背后可能是代际因素，研究重点也有必要从家庭转向个人，包括研究欠发达国家的数字鸿沟［32］。

就青年代际之内的数字鸿沟而言，刚入学的大学生由于缺乏正式信息技术训练，在性别、社会经济地位、宗教背景等作用下，呈现出不同的技术身份认同，并形塑了相应的个人志向与职业抱负，从而影响他们大学的学业表现［33］。我国大学生网络行为与学习成绩也呈现出越来越强的关联性［34］。也有研究深入分析青年群体的网络行为在互动交流、休闲娱乐、实用工具、公共参与等方面所呈现出的共同性与异质性［35］。大学生还可划分为网络沉溺型（最少）、冷静保守型（最多）、信息前沿型、社交活跃型等种类［36］。大学生群体内部存在互联网使用鸿沟，是个人能动因素与社会结构因素共同作用的结果，性别、户籍所在地、就读高校类型、家庭收入、专业类型、成绩排名、家庭入网时间、网络自我效能、网络需求动机等均是其影响因素［37］。我国大学生群体存在三道互联网鸿沟，生活地点、家庭经济收入水平、父母文化水平、网龄、校园环境、日常上网时长等因素是其影响因素，重点本科院校学生在获取信息、在线学习、生活助手等高工具性网络使用行为方面呈现出较强倾向，而高职院校学生的网络使用行为则倾向于自我互动、社会交往等情感性使用倾向［38］。优质高校、家庭状况较好的大学生更能在数字资本向社会资本的转化过程中受益［39］。现有大学生网络行为研究较为多元，共同拥有的学生网络行为与数字生活方式主要包含网络学习、娱乐休闲、商务、社交、参与、消费、职业发展等方面。数字化性别鸿沟正在扩大，高校内部学生之间存在性别差异［40－41］。

概言之，现有诸多研究证实了教育、收入、职业、性别、年龄、种族、城乡等因素对数字鸿沟的影响，数字鸿沟在一定程度上是现实社会阶层结构再生产与数字社会阶层分化的结果。学历教育获得是数字鸿沟的主要影响因素。父母文化水平、学校类型、受教育年限等诸多个体层面与社会结构层面的复合因素，也进一步带来了青年群体内部尤其是大学生群体之间的数字鸿沟。面对技术变革，人们对于社会生活中数字技术的感知与思考尤为重要［42］。不同族群之间的互联网使用期望存在差异，数字鸿沟或与族群文化及其身份认同相关。是否接入、数字化行为等都与网络使用的目的或动机有关，数字鸿沟研究还应该关注接入时的联网动机。而高学历人群倾向于通过互联网发挥与工作、职业、学习、社会参与等相关的资本和资源的优势效应，更多使用“严肃类应用”；而低学历群体主要用于聊天和在线游戏，更多使用“娱乐类应用”，很少且几乎没有发挥资本和资源的优势效应［43］。而今对数字包容与数字鸿沟的研究已经从技能与使用的调查转向了实际结果。为判断网络受益群体特征，可将数字使用域或网络活动划分为经济用途、社会用途、政治用途、公共用途与教育用途。而在欧洲群体的相关调查中，较高的社会地位（尤其是高学历）与年龄仍然是形成第三道鸿沟的关键［44－45］。基于此，本研究以数字鸿沟为视角，聚焦我国数字社会转型中公众的互联网使用差距，从代际数字鸿沟与代内数字鸿沟两个层面，分析青年群体在数字化行为方面呈现出的代际差异与代内分化特征，重点解释教育获得对代内数字鸿沟的影响。本研究提出以下研究假设：

假设1：网民数字化行为存在明显的代际差异。

假设2：在青年群体内部存在数字化行为的代内差异。

假设3：教育获得有助于缩小代内数字化行为差异。

三、研究设计

（一）数据与方法

为了分析青年群体互联网使用行为的代际差异与代内分化，并解释教育获得的影响作用，本研究选取了2 组数据，其中代际数字化行为及其教育获得相关因素数据来源于2021 年中国社会状况综合调查（以下简称CSS2021）。由于有近32%的样本不上网，且有58%的样本未填写其职业，因而形成了缺失值，从初始10 136 份调查问卷中剔除相关变量的缺失值后，最终纳入有效个案3166 个。代内数字化行为及其教育获得相关因素数据来源于2021 年的中国大学生追踪调查（以下简称PSCUS2021）。当代大学生是青年群体的重要组成部分，他们主要出生于1995－2010 年之间，属于代际社会学意义上的Z 世代，他们是在民用互联网大规模普及之后出生的一代人，也是生活在互联网信息时代的“数字原住民”。PSCUS2021 调查的大学生群体属于Z 世代群体。在删除变量缺失值的样本后，共有6003 个样本。基于上述数据，本研究选择整合得出的不同代际与某一世代群体的7 类数字化行为，以及代内群体的网络依赖程度作为因变量，并将教育因素与个人因素作为自变量。通过序次Logistic 回归与OLS 线性回归分析自变量与因变量之间的关系。

（二）变量

1.CSS2021数据中的变量描述

代际数字鸿沟分析的因变量选择了七类数字化行为。依据CSS2021 问卷中上网活动频率题项：“浏览时政信息（比如，看党政新闻）”对应数字化政治参与；“娱乐、休闲（如，玩网络游戏、听音乐、看视频、读小说）”对应数字化娱乐；“聊天交友（如，微信等交友互动）”对应数字化社交；“商务或者工作（包括开网店、微商、网络主播、直播带货）”对应数字化工作；“学习教育”对应数字化学习；“网上购物、生活服务（如，网购、外卖、地图导航、地图定位等）”对应数字化消费；“投资理财”对应数字化金融。上述行为频率选项均为“从不”“一年几次”“一月至少一次”“一周至少一次”“一周多次”和“几乎每天”；将变量由0－5 依次赋值，形成6 等分定序变量，得分越高，反映出个体的数字化行为越频繁。自变量选择样本的世代特征、受教育程度、收入、职业、性别和居住地的城乡差异作为核心变量，选择户籍和政治面貌作为控制变量。代际数字鸿沟分析最为契合的代际划分方法，应该是采用符合数字化社会转型阶段特征的代际划分方式。依据代际队列理论和代际分类理论，世代可以划分为：传统主义世代（1928－1944）、婴儿潮世代（1945－1964）、X 世代（1965－1979）、Y 世代（1980－1994）［46－47］。参照上述代际划分方式，将样本分为4 个世代，即婴儿潮世代、X 世代、Y 世代与Z 世代（见表1）。

2.PSCUS2021数据中的变量描述

PSCUS2021 数据中7 类数字化行为的题目和赋值与CSS2021 数据一致，从而构成代内数字鸿沟分析的因变量；为评估数字化行为的网络依赖风险，增设网络依赖为因变量（见表1）。而网络依赖变量，由“E4.1.你觉得上网的时间比你预期的要长吗？”“E4.2.你会因为上网忽略自己要做的事情吗？”“E4.3.你更愿意上网而不是和亲密的朋友待在一起吗？”“E4.5.生活中朋友、家人会抱怨你上网时间太长吗？”“E4.11.你在一次上网后会渴望下一次上网吗？”“E4.12.如果无法上网你会觉得生活空虚无聊吗？”“E4.13.你会因为别人打搅你上网而发脾气吗？”“E4.14.你会上网到深夜不去睡觉吗？”“E4.15.你在离开网络后会想着网上的事情吗？”“E4.20.你会因为不能上网变得烦躁不安、喜怒无常，而一旦能上网就不会这样吗？”的分值加和而得；分值区间为10－50，得分越高，对互联网依赖程度越严重。选择大学生的就读学校层级、在读学历、学习成绩、对学校的满意度、户籍、性别等为核心自变量，父母的最高受教育程度、家庭收入、个体社交状况、年龄、网龄和日均上网时长为控制变量。

四、研究发现

（一）青年群体数字化行为的代际差异及其原因

1.青年群体数字化行为的代际差异

根据CSS2021 数据，可初步分析我国各世代群体目前所存在的物理接入鸿沟状况。在不上网的社会群体中，婴儿潮世代、X 世代、Y 世代、Z 世代依次占比61.41%、31.10%、6.89%、0.60%且呈递减趋势，他们大多未受过高等教育（未上学、小学、初中依次占比18.75%、37.65%、31.63%，高中、中专、职高技校共占比10.05%），普遍属于群众身份（92.92%），多数居住在村庄（56.48%）且为农业户籍（占78.09%）。通过统计不同代际群体（出生年份按5 年分组）在各类高频率（几乎每天）互联网活动中所占的群内百分比（见图1）发现，日常互联网使用领域的群体范围存在明显的代际差异。注重发挥互联网社会用途的数字化社交、数字化娱乐是各年龄段最为普遍的数字使用领域，尽管老年群体中的日常网络社交人群仅占40%左右，但日常数字化娱乐在各个世代几乎均达到50%，“90 后”“00 后”青年群体则有超过60%甚至70%以上的人群具有网络社交与数字娱乐的日常需求。而数字化工作、学习、消费、金融等注重互联网经济用途与教育用途的数字使用领域，则在各个世代的日常网络使用中相对较少（未超过30%），尤其是日常数字化金融行为仅覆盖极少数人群（普遍占5%左右），老年群体日常的互联网经济用途需求与教育用途需求普遍较少（占5－10%左右），中青年群体（占10－30%左右）更倾向于通过日常数字化工作、学习、消费发挥互联网的经济用途和获得教育效益。我国数字化政治参与在各个世代的差异非常特别，即相对于年轻一代，老一辈人群显示出更强烈的数字化政治参与倾向，对于互联网政治用途与公共用途的日常需求更高。

图1 日常数字化行为的代际特征（N=6906）①

为进一步检验我国公众数字化行为的代际差异，基于CSS2021 年数据进行序次Logistic回归分析发现（见表2），数字化政治参与、娱乐、社交、工作、学习、消费、金融等7 类数字化行为在4 个世代之间呈现出显著相关，不同世代之间的数字化行为存在明显差异。相对于婴儿潮世代，Y 世代、Z 世代对注重政治用途的互联网使用行为都显著减少；模型2、模型3 同样论证了Y 世代、Z 世代与婴儿潮世代在数字化娱乐、社交等互联网社会用途中的使用显著增加，而X 世代与婴儿潮世代的数字娱乐、社交并未呈现出显著正相关。从模型4、5、6、7 来看，无论是Y 世代、Z 世代，还是X 世代，都与婴儿潮世代的数字化工作、学习、消费、金融等注重互联网社会经济用途与教育用途的数字使用领域，存在显著的正向差异，与之相应的互联网使用行为呈现出明显增强倾向。本研究发现不仅与前文的描述统计结果一致，也进一步从统计学意义上验证了研究假设1，即网民数字化行为存在明显的代际差异。这种数字化行为的代际差异，说明我国数字社会转型中公众互联网使用存在一定程度的代际数字鸿沟。

表2 青年数字化行为代际差异的序次Logistic回归分析

2.影响数字化行为代际差异的主要因素

通过深入分析受教育程度对数字代沟的影响发现，在模型1、5、6（见表2）的统计检验中，相对于未受过系统教育的群体，享有各级各类学校教育获得的社会群体都呈现出了显著的正相关，这说明在互联网政治用途、教育用途与经济用途等数字使用领域中，受过教育的社会群体均呈现出更加积极的使用倾向，且更容易成为我国数字红利的获益人；而无论是“数字文盲”还是“教育文盲”群体，几乎很难在数字社会中充分发挥互联网普及所带来的资本与数字资源的优势。即使模型2、3 表明的数字化娱乐、社交等互联网社会用途的数字使用领域，与学历教育因素并未呈现出显著正相关，但这些数字化行为主要是情感性的互联网使用行为，能够发挥的数字资源优势效应相对有限，尤其是数字娱乐类的互联网使用行为的数字资源优势效应的发挥很少甚至几乎没有。模型4、7 则可进一步说明受教育程度越高越有可能成为数字受益人；受过义务教育与高中教育群体虽与“文盲”群体尚未形成数字化工作与金融行为差异，但高等教育获得群体相对于“文盲”群体的相应数字化行为则呈现出明显差异，高学历群体不仅可以通过发挥互联网经济用途的数字化工作行为来获益，还可以拓展数字化金融使用领域并形成数字红利。

除了教育因素的主导作用外，收入、职业、城乡、性别、政治面貌等因素也会对不同群体的数字化行为产生不同程度的影响。人们对于7类互联网使用领域的选择偏好，会随着个体收入的提升呈现出更加积极的互联网使用倾向；越接近社会上层的职业群体，其数字化政治参与、学习、工作的互联网使用偏好越明显，且数字化娱乐参与明显减少；相对于农村地区居民，城市居民在数字化工作、消费、金融、政治参与等方面都呈现出了更多的使用需求；相对于女性，男性对数字化政治参与显示出特别偏好，而女性则更倾向于在数字化学习、消费以及社交、娱乐等方面发挥互联网的数字资源效应。

（二）青年群体数字化行为的代内分化表现及其原因

1.青年群体数字化行为的代内分化表现

我国出生的Z世代数量已突破2.62亿，他们将于2050年中期以后逐渐退出职场，到2070年完全退出，是被社会赋予最重要的强国世代的历史性角色，是实现中华民族伟大复兴的重要冲刺者［48］。随着我国互联网普及率上升，青年群体的互联网使用越来越普遍，代内数字化行为的同质特征与分化趋势并存。基于对PSCUS2021数据的回归分析发现（结果见表3）：性别、年龄、网龄、社交状况、日均上网时长、父母最高受教育年限等因素差异反映了青年代内数字化行为差异明显（假设2成立）。值得注意的是，城乡差异、家庭收入高低等代际数字鸿沟的影响因素，反而因青年大学生群体的高等教育获得被消解。但进入大学以后，青年大学生的数字化行为又几乎没有因学历层级因素而产生显著差异。这说明学历教育因素虽有助于消解城乡、经济收入等社会结构因素对青年代内数字鸿沟的扩大作用，但高等教育学历水平并不会影响上述作用的大小。

表3 青年群体代内数字化行为差异的序次Logistic回归（M1－M7）与OLS线性回归（M8）分析

2.影响青年数字化行为代内分化的主要因素

根据调查数据进一步解释，教育获得虽有助于缩小代内数字化行为差异（假设3 成立），但高等教育获得对代内数字鸿沟的缩小作用是有限的。其一，不同高校带来的教育差异化加剧了青年代内互联网使用分化。相对于职业学校学生的数字化行为，普通本科高校学生以及原“985 工程”“211 工程”高校学生，在数字化政治参与、娱乐、工作、消费、金融等数字使用领域以及网络依赖风险等方面较为趋同，但在注重互联网社会用途的数字化社交行为方面都明显呈现出一定程度的差异，在注重互联网教育用途的数字化学习行为中更呈现出了较强的差异。这说明不同高校带来的教育差异进一步影响了青年大学生的数字化社交与学习频率，由此带来的数字社会资本与数字资源优势效应的发挥，将进一步扩大青年代内的数字获益差距。而青年大学生对学校教育质量的满意度越高，在数字化政治参与、社交、工作、学习等数字使用领域的互联网使用倾向越强，相应的数字金融参与和网络依赖风险则更低。

其二，差异化的高校学习获得进一步加剧了青年代内互联网使用分化。模型1－8（见表3）共同说明了在校学习成绩排名前25%的青年大学生群体的数字化行为较为趋同，这些成绩优秀的大学生群体在数字化政治参与、娱乐、社交、工作、学习、消费、金融等7 类互联网使用行为方面，均未呈现出显著差异，也都没有网络依赖风险。但相对于在校学习成绩排名前10%的青年大学生群体，在校学习成绩达到中等左右的青年大学生的数字化行为则开始呈现出显著差异。学习成绩中等偏上的大学生在数字化工作、学习等方面的互联网使用投入，要明显弱于学习成绩拔尖的大学生，而且学习成绩中等偏下的大学生在相应数字使用领域投入程度的降幅更加显著；同时，学习成绩中等偏上的青年群体相对于大学拔尖学生还明显多了一些网络依赖风险，而学习成绩中等偏下青年群体在数字化政治参与甚至是数字消费等方面的互联网使用倾向较弱。学习成绩较差的青年大学生群体不仅呈现出数字化工作、学习行为的显著减弱倾向，其所面临的网络依赖风险也相对增加；这两类学习弱势群体与中等偏下的学生群体都相对呈现出明显较弱的数字化政治参与倾向，而且学习成绩较差的群体也存在相对明显的数字社交排斥倾向。概言之，作为大学教育质量与个体因素综合结果的大学生学业成就，进一步影响了大学生内部数字化行为参与和互联网使用效应，由此形成的数字获益差距也将加大青年群体的代内分化。

此外，社交状况、性别、日均上网时长、网龄、年龄、父母最高受教育程度也是进一步加剧青年数字化行为代内分化的影响因素，但家庭收入、户籍因素的影响相对较小。具体而言，从7类互联网使用领域及网络依赖风险来看，城市户籍大学生的数字化工作倾向相对更多，来自高收入家庭的大学生的数字化娱乐倾向更明显，但二者并未导致青年群体在其他互联网使用领域的行为差距。若对比青年群体的性别差异，女生群体显然更青睐数字化学习、消费以及娱乐、社交等互联网使用领域；男生群体对数字化金融与政治参与则展现更多兴趣，这两项数字化行为偏好形成还会受到父母最高文化水平的正向影响，数字化社交倾向则被弱化。社交状况与日均上网时长虽然是促成青年群体“全面”使用互联网的重要现实机制与保障条件，但社交状况不佳与日均上网时间过长则是构成大学生网络依赖风险的高危因素。随着大学生网龄的增长，对互联网社会用途、教育用途、经济用途等数字资源的使用需求逐渐增加。而随着年龄的逐渐增长，线上生活将转向线下，这在一定程度上反映出大学生在使用互联网时，对互联网数字资源的应用具有一定的“理性”倾向。

五、结语

通过上述分析，可得出以下主要结论。根据CSS2021 与PSCUS2021 数据，在我国数字社会转型过程中，青年群体的互联网使用在数字化行为方面呈现出明显的代际差异与代内分化；教育获得有助于缩小代内数字鸿沟，但高等教育获得对缩小数字鸿沟的影响力是有限的，且大学差异化学习获得加剧了数字化行为的代内分化。具体而言，一方面，当前我国公众的数字化行为与数字生活方式广泛覆盖数字化学习、社交、消费、金融、政治参与、娱乐等诸多互联网使用领域，青年群体的日常数字使用领域以数字社交、娱乐为主，其次是注重互联网经济用途与教育用途的数字化工作、学习与消费等数字使用领域，而老一辈群体尤其是婴儿潮世代的数字化政治参与热情相对更高，且更加注重互联网的政治用途；高等教育获得、城乡差异、收入水平、年龄差异等是影响不同世代之间互联网使用差异的重要因素，具有高学历、高收入、城市住所等社会经济特征的青年群体，更能发挥互联网资本与数字资源的优势效益并成为数字化受益人。另一方面，我国青年大学生群体的互联网使用在数字化行为层面呈现出同质与分化特征，高等教育对于缩小青年代内数字鸿沟的作用是有限的；高等教育学历虽有助于消解城乡、经济收入等社会结构因素对代内分化的扩大作用，但高等教育的学历层级并没有带来代内显著的数字化行为差异，反而会因高等教育获得的大学差异及其相应的学业成绩，加剧青年代内的数字化行为差异与互联网使用差异。

信息和信息技术发展正重塑着社会阶层分化机制并影响社会结构的变迁，经济资本、文化资本、社会资本通过将信息资本差异化，进行相应资本的再生产；数字鸿沟在职业和教育层面具有强化阶层的作用，而不会强化收入分层［49］。尽管本研究对代际数字鸿沟的分析存在技术上的不足与数据上的局限，未能分离出各个代际间数字化行为差异的年龄效应、时期效应、世代效应，但随着互联网普及、高等教育大众化、共同富裕、数字中国等宏观政策所带来的时期效应的显现，我国数字社会转型中群体间代际数字鸿沟将会缩小。Z世代是生命历程完整嵌入数字社会的第一代人，其数字化特征显著，受数字技术推动影响也呈现出个体化特征，与西方社会的个体主义本质相吻合，而如何适应中国本土社会所具有的集体主义特征，关乎着我国Z 世代群体的自我发展［50］。Z世代具有高城镇化水平、高非农化程度、高受教育水平特征，他们是网络社交文化的高度参与者［51］。不同世代之间的群体文化观念差异必然会导致不同的数字化行为选择及其后果。而女性在数字上的不平等，也可能是在社会、政治、经济等方面被排斥的反馈循环［52］。尽管“消除数字鸿沟的努力，不过是发达国家认识到了‘梅特卡夫法则’（即信息使用者越多，信息的价值也越高）的好处之后推行的新的市场扩张和占有战略”，但不可否认数字技术也将带来更多发展机遇［53］。为迎接数字时代，《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，要通过激活数据要素潜能，加快数字化发展以建设数字中国和网络强国［54］。

基于上述研究发现提出以下建议。第一，发展和普及先进的数字技术，完善数字社会治理。进一步提升政府对数字社会的治理能力，完善数字社会治理的政策供给与网络安全保障，如，建立数字技术使用的规范制度与伦理体系。第二，加强政府的数字资源供给能力。加强公共数字资源的供给力度，为低收入家庭提供计算机和免费互联网接入，让宽带服务惠及广大农村地区；为数字社会中的弱势群体提供数字设备与数字技能培训机会，从而保障弱势群体的基本数字权益和公共信息资源的基本获取能力，进一步推动我国数字平等的发展。第三，提升高等教育质量与满意度，加强青年群体尤其是大学生的信息技能培训。通过提升大学教育质量，加强各教育阶段的信息技术教育和相应继续教育课程开发，为广大青年群体提供数字技能与数字素养的学习机会，培养数字社会发展所需的高素质数字公民，从而帮助青年群体提升人力资本，继而形成人力资源红利和国家发展优势，促进数字社会良好生态的可持续发展。第四，建立中国特色的数字文化与终身数字教育体系。通过新的数字文化观念的传承与终身数字教育体系的建立，为数字社会的弱势群体创造新的发展空间和机遇，减少农村地区、贫困地区数字鸿沟的代际传递；积极引导公众互联网使用的价值理性，发挥数字资源优势效应，为数字中国建设创造更多价值。