金融學(xué)專業(yè)本科人才培養(yǎng)的數(shù)字素養(yǎng)體系構(gòu)建研究

中圖分類號：G640 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1673-4513（2025）-02-091-08

引言

2024年1月，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，要“加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力扎實(shí)推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展”。新質(zhì)生產(chǎn)力的構(gòu)建，依托于顛覆性技術(shù)集群所孕育的新型生產(chǎn)要素，以及對勞動資料與勞動對象組合的優(yōu)化。數(shù)字素養(yǎng)直接關(guān)系到勞動者對數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)要素的掌握與應(yīng)用，是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的核心要素。大學(xué)生作為新時(shí)代人才隊(duì)伍的生力軍，其數(shù)字素養(yǎng)的全面提升，能夠?yàn)樾沦|(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展注入活力，為高質(zhì)量發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

隨著“數(shù)字”和“數(shù)據(jù)”成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，金融行業(yè)也迎來了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期。在這一轉(zhuǎn)型過程中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)成為最基本、最核心、最關(guān)鍵的生產(chǎn)資源，數(shù)字化金融產(chǎn)品和服務(wù)廣泛普及，基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)字化技術(shù)的金融創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。外部環(huán)境的深刻變化，與數(shù)字相關(guān)的知識與技能已經(jīng)成為金融學(xué)本科人才的“標(biāo)配”。

本文將回顧具有代表性的數(shù)字素養(yǎng)架構(gòu)，追蹤國內(nèi)外在數(shù)字素養(yǎng)培養(yǎng)方面的最新動態(tài)。同時(shí)，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展、金融領(lǐng)域的專業(yè)特性以及行業(yè)需求，構(gòu)建適用于金融學(xué)本科人才的數(shù)字素養(yǎng)體系及構(gòu)成要素。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步通過問卷調(diào)查和實(shí)證分析，驗(yàn)證體系的合理性和評價(jià)指標(biāo)的有效性，旨在為金融學(xué)專業(yè)本科人才數(shù)字素養(yǎng)的培養(yǎng)提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)，以推動金融學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升。

一、文獻(xiàn)綜述

1999 年，以色列學(xué)者Eshet－Alkalai首次提出了數(shù)字素養(yǎng)的概念，系統(tǒng)性地涵蓋了個體在數(shù)字時(shí)代理解和使用數(shù)字技術(shù)的能力，并于2004年對其進(jìn)行了深化，明確了五個核心組成部分：視覺素養(yǎng)、內(nèi)容再創(chuàng)造能力、多媒介素養(yǎng)、信息意識以及社會情感技能。隨著時(shí)間的推移和社會經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化，數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵也在持續(xù)擴(kuò)展。國際上，多個組織和國家已經(jīng)提出了各自的數(shù)字素養(yǎng)框架。在探討大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架領(lǐng)域，美國新媒體聯(lián)盟NMC所進(jìn)行的高等教育數(shù)字素養(yǎng)框架研究顯得尤為引人注目（Becker SAetal.，2017）[1]，其研究重點(diǎn)在于打造三個維度的素養(yǎng)：通識素養(yǎng)、創(chuàng)新素養(yǎng)以及跨學(xué)科素養(yǎng)，每個維度均與一系列明確的能力和標(biāo)準(zhǔn)相對應(yīng)。歐盟的DigComp框架自2011年發(fā)布至今已更新至2.2版本，DigComp2.2更加注重新興技術(shù)對數(shù)字社會的影響和挑戰(zhàn)，將數(shù)字能力劃分為5個關(guān)鍵領(lǐng)域，包括信息與數(shù)據(jù)素養(yǎng)、溝通與協(xié)作、數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)造、安全性以及問題解決能力（RiinaVetal.，2022）[2]。

在“十四五”規(guī)劃期間，我國著重強(qiáng)調(diào)了提高全民的數(shù)字技能和素養(yǎng)。2021年，中央網(wǎng)信辦發(fā)布了《提升全民數(shù)字素養(yǎng)與技能行動綱要》，將數(shù)字素養(yǎng)與技能定義為公民在數(shù)字社會中必須具備的綜合能力，包括獲取、應(yīng)用、評估和分享數(shù)字信息等多個維度。隨后，中央網(wǎng)信辦與其他三個部門聯(lián)合發(fā)布了《2022年提升全民數(shù)字素養(yǎng)與技能工作要點(diǎn)》，進(jìn)一步明確了數(shù)字素養(yǎng)與技能的四個關(guān)鍵方面：數(shù)字意識、計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)和創(chuàng)新以及數(shù)字社會責(zé)任感。這些政策的出臺強(qiáng)調(diào)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代勞動者數(shù)字素養(yǎng)與技能的重要性，并為國內(nèi)教育者的研究提供了指導(dǎo)。

從國內(nèi)研究看，方晨與何亞麗（2022）[3]通過實(shí)際調(diào)查，提出了中國大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)體系，包括五個維度：信息與數(shù)據(jù)、交流與合作、內(nèi)容與創(chuàng)造、數(shù)字與生活、學(xué)習(xí)與發(fā)展，共計(jì)二十項(xiàng)具體素養(yǎng)。吳澹寧［2024][4]在研究中提出了一個更廣泛的數(shù)字素養(yǎng)體系，該體系涵蓋了操作性技能、應(yīng)用性能力以及思維與意識三個維度，不僅超越了單純技能和能力的范疇，還囊括了思維模式和創(chuàng)新意識等。

綜上所述，學(xué)術(shù)界對于數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵及其結(jié)構(gòu)的研究正逐步深化，歐盟的DigComp數(shù)字素養(yǎng)框架受到廣泛認(rèn)可和沿用。然而，目前大多研究主要關(guān)注的是普適性的數(shù)字素養(yǎng)體系，聚焦某一行業(yè)、某一專業(yè)人才培養(yǎng)的相關(guān)研究很少。本文則將數(shù)字素養(yǎng)與金融行業(yè)發(fā)展相結(jié)合，進(jìn)而構(gòu)建一套適用于金融學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)的數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系。

二、研究框架和問卷調(diào)查

（一）金融學(xué)本科人才數(shù)字素養(yǎng)體系的構(gòu)建

本文以DigComp2.2數(shù)字素養(yǎng)框架為基礎(chǔ)，保留數(shù)字意識、數(shù)字信息與處理、數(shù)字溝通與合作、數(shù)字安全四個維度。考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下金融從業(yè)者所特需的職業(yè)能力，增加了金融行業(yè)分析常用的數(shù)字進(jìn)階技術(shù)、金融場景中所需的數(shù)字應(yīng)用決策能力兩個維度，以便在未來職場中能順應(yīng)金融業(yè)數(shù)字化發(fā)展趨勢。初步構(gòu)建的數(shù)字素養(yǎng)體系及指標(biāo)內(nèi)涵，如表1所示。

1．?dāng)?shù)字意識。在數(shù)字意識方面，應(yīng)對數(shù)字敏感且認(rèn)知清晰，特別地，還要具備數(shù)字行動意識和數(shù)字適應(yīng)意識。數(shù)字行動意識是指在識別和理解數(shù)據(jù)價(jià)值的基礎(chǔ)上，能夠主動采取相應(yīng)的行動，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的分析和應(yīng)用，而不是僅僅停留在觀察層面。同時(shí)，面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)和金融業(yè)態(tài)的快速變化，應(yīng)以積極的心態(tài)去擁抱變化，愿意不斷更新自己的知識體系，適應(yīng)新的技術(shù)、工具和數(shù)字環(huán)境。

2.數(shù)字信息處理。在數(shù)字信息處理方面，涉及數(shù)字信息檢索、數(shù)字信息鑒別、數(shù)字信息組織和數(shù)字工具分析。要熟練使用搜索引擎、數(shù)據(jù)庫和專業(yè)網(wǎng)站來快速找到相關(guān)資料，并具備篩選和評估信息的能力以確保信息的可靠性和相關(guān)性。對于金融學(xué)專業(yè)的學(xué)生而言，至關(guān)重要的是能夠分析信息的真實(shí)性、評估信息來源的可靠性，識別潛在的偏見和誤導(dǎo)性內(nèi)容，并通過交叉驗(yàn)證的方法確保信息的準(zhǔn)確性。此外，能夠使用電子表格、云存儲服務(wù)和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來組織、存儲和使用信息與數(shù)據(jù)，以及運(yùn)用文字處理、演示、音頻和視頻編輯等數(shù)字工具來加工、處理和分析數(shù)據(jù)，制作報(bào)告、演示文稿和展示分析結(jié)果

3.數(shù)字溝通合作。在數(shù)字溝通合作方面，涵蓋數(shù)字溝通交流、數(shù)字內(nèi)容共享、數(shù)字活動參與和數(shù)字協(xié)作能力。學(xué)生通過數(shù)字工具有效呈現(xiàn)信息，根據(jù)溝通目的選擇合適的呈現(xiàn)方式；使用數(shù)字平臺共享數(shù)據(jù)、信息和文獻(xiàn)時(shí)，能夠正確引用并注明出處；積極參與數(shù)字活動，如在線研討會和競賽，提升數(shù)字技能、拓寬視野，增強(qiáng)跨學(xué)科溝通能力；具備良好的數(shù)字協(xié)作能力，使用項(xiàng)目管理工具、在線協(xié)作平臺和即時(shí)通訊軟件等，確保團(tuán)隊(duì)成員之間的高效溝通和任務(wù)分配。

4．?dāng)?shù)字安全。在數(shù)字安全方面，涉及數(shù)字隱私保護(hù)、數(shù)字信息保護(hù)、數(shù)字社會責(zé)任，特別地，增加數(shù)字倫理合規(guī)指標(biāo)。作為未來的金融從業(yè)者，應(yīng)遵守金融法規(guī)、數(shù)據(jù)保護(hù)法和消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法規(guī)，在數(shù)字環(huán)境中維護(hù)正確的價(jià)值觀、道德觀和法治觀，保持高標(biāo)準(zhǔn)的職業(yè)操守和數(shù)字倫理。

5.數(shù)字進(jìn)階技術(shù)。除了具有數(shù)字意識、數(shù)字信息處理、數(shù)字溝通合作、數(shù)字安全等基礎(chǔ)素養(yǎng)外，還要具備適應(yīng)金融行業(yè)發(fā)展需求的專業(yè)特質(zhì)和數(shù)字素養(yǎng)。針對金融學(xué)專業(yè)本科人才培養(yǎng)，特別構(gòu)造了數(shù)字進(jìn)階技術(shù)與數(shù)字應(yīng)用決策兩個維度。金融業(yè)通過引入大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)，正在重塑金融服務(wù)的各個環(huán)節(jié)。從客戶身份驗(yàn)證、信用評估、風(fēng)險(xiǎn)控制，到投資決策、資產(chǎn)管理、客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用顯著提升了金融服務(wù)的效率、便捷性和個性化水平。因此，金融學(xué)生必須精通一系列數(shù)字進(jìn)階技術(shù)，包括常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件、大數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算機(jī)編程。具體而言，掌握Python、SQL等計(jì)算機(jī)編程語言，能夠編寫程序代碼是必不可少的技能。在統(tǒng)計(jì)分析方面，熟練使用Eviews、SPSS、Stata等專業(yè)軟件進(jìn)行經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)的規(guī)律分析、實(shí)證模型構(gòu)建和預(yù)測工作同樣重要。此外，對于大數(shù)據(jù)技術(shù)，學(xué)生應(yīng)具備數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲、分析及可視化等相關(guān)知識與技術(shù)。

6.數(shù)字應(yīng)用決策。在掌握數(shù)字進(jìn)階技術(shù)的基礎(chǔ)之上，應(yīng)逐步形成數(shù)字計(jì)算思維和數(shù)字創(chuàng)新思維。包括能夠自發(fā)地對問題進(jìn)行抽象化處理、分解、模型構(gòu)建以及基本的算法開發(fā)，并運(yùn)用迭代與優(yōu)化策略，形成解決同類問題的高效模式（王海霞等，2023）[5]。同時(shí)，應(yīng)習(xí)慣于運(yùn)用數(shù)字資源、工具和技術(shù)，以探索新的方法或?qū)ΜF(xiàn)有方法進(jìn)行改進(jìn)。進(jìn)而，將大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)字技能應(yīng)用于產(chǎn)品開發(fā)、運(yùn)營、投融資、風(fēng)控和營銷等金融場景。同時(shí)，能夠利用宏觀、行業(yè)及微觀的數(shù)字化資源進(jìn)行分析，形成報(bào)告，制定科學(xué)合理的戰(zhàn)略規(guī)劃和金融決策。

（二）問卷設(shè)計(jì)與預(yù)調(diào)查

為進(jìn)一步驗(yàn)證所構(gòu)建的金數(shù)字素養(yǎng)體系的合理性，本文將采用李克特五級量表，調(diào)查內(nèi)容包括基本信息以及根據(jù)表1的六個維度和23個指標(biāo)設(shè)置的對應(yīng)題項(xiàng)。

在正式調(diào)查前，為保證問卷質(zhì)量，進(jìn)行小范圍預(yù)調(diào)查以檢驗(yàn)調(diào)查問卷是否存在缺陷和漏洞。在某高校金融學(xué)專業(yè)的大一至大四的學(xué)生群體中，隨機(jī)發(fā)放問卷53份，通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)前測問卷的信度和效度是符合要求的，問卷設(shè)計(jì)合理，可繼續(xù)展開正式調(diào)查分析。

（三）正式調(diào)查回收情況

正式調(diào)查的對象為某高校金融學(xué)專業(yè)的大一至大四的學(xué)生，回收問卷總數(shù)484份，剔除非金融學(xué)專業(yè)、作答時(shí)間過短等無效問卷，獲得有效問卷420份，回收有效率為 87.137% 。本文將使用探索性因子分析法（EFA）和驗(yàn)證性因子分析法（CFA）驗(yàn)證所構(gòu)建指標(biāo)體系的合理性，使用軟件為SPSS和AMOS。

四、實(shí)證研究

（一）適應(yīng)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行因子分析前，首先對變量進(jìn)行Bartlett球形度檢驗(yàn)，判斷Sig值與KMO值，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，KMO值為0.812，大于臨界值0.6，適宜進(jìn)行因子分析；Bartlett球形度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，P值為0.000，小于顯著性水平0.05，說明金融學(xué)專業(yè)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架I中選取的指標(biāo)適合進(jìn)行因子分析。

（二）探索性因子分析

借助SPSS軟件，對數(shù)字素養(yǎng)度量表進(jìn)行探索性因子分析，采用主成分分析法提取潛在因子，以Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法對因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)在5次迭代后達(dá)到收斂狀態(tài)，如表3所示。提取的五個因子能夠解釋表1中23個數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)的 86.703% ，表明數(shù)據(jù)信息損失較少，可以較好地解釋初始數(shù)據(jù)，能夠達(dá)到探索性因子分析法對于公因子總體方差貢獻(xiàn)率的要求。

觀察表3可知，測量題項(xiàng)因子載荷均大于0.9，故無需刪除；不存在因子同時(shí)在兩個或兩個以上公因子載荷值均大于0.9的題項(xiàng)，故無需刪除。結(jié)果表明，23個變量可歸入五個不同的因子類別，但這與上文初步構(gòu)建的數(shù)字素養(yǎng)體系I在劃分上呈現(xiàn)出一定的差異。這種差異可能源于問卷設(shè)計(jì)中維度劃分過多，導(dǎo)致變量在不同因子間的分散。

基于此，對數(shù)字素養(yǎng)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行以下調(diào)整：表3中“數(shù)字進(jìn)階技術(shù)”和“數(shù)字應(yīng)用決策”兩個維度存在較多交叉，學(xué)生掌握數(shù)字進(jìn)階技術(shù)、形成數(shù)字思維進(jìn)而應(yīng)用到金融場景和實(shí)際業(yè)務(wù)中去，都屬于適應(yīng)金融行業(yè)發(fā)展需求的專業(yè)特質(zhì)數(shù)字素養(yǎng)，故將這兩個維度合并為“數(shù)字思維與技術(shù)應(yīng)用”。指標(biāo)體系調(diào)整為5個維度，對23個題項(xiàng)重新編碼，構(gòu)建金融學(xué)本科人才數(shù)字素養(yǎng)體系ⅡI，如表4所示。

（三）驗(yàn)證性因子分析

在完成探索性因子分析后，采用AMOS對金融學(xué)本科人才數(shù)字素養(yǎng)體系Ⅱ的問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。模型中設(shè)定了5個潛變量、23個觀測變量以及相應(yīng)的23個殘差項(xiàng)，將5維度因子和23個觀測變量數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型，采用最大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，最終得到的模型結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，數(shù)字意識、數(shù)字信息處理、數(shù)字溝通合作、數(shù)字思維與技術(shù)應(yīng)用各維度的因素負(fù)荷量均超過0.80，數(shù)字安全的因素負(fù)荷量也高于0.79，整體負(fù)荷量表現(xiàn)良好。此外，利用卡方自由度比、NFI、GFI、CFI、IFI、TLI、RMSEA、RMR等指標(biāo)全面評估模型的擬合優(yōu)度，具體結(jié)果詳見表5。各項(xiàng)擬合系數(shù)均在可接受閾值內(nèi)，表明指標(biāo)體系評價(jià)量表具有較好的結(jié)構(gòu)效度。

五、結(jié)論與展望

本文以DigComp2.2數(shù)字素養(yǎng)框架為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下金融業(yè)態(tài)的發(fā)展趨勢，從數(shù)字基礎(chǔ)素養(yǎng)和專業(yè)特質(zhì)素養(yǎng)兩方面考量，融入金融從業(yè)者在數(shù)字環(huán)境下所需的職業(yè)素養(yǎng)與技能，初步構(gòu)建了金融學(xué)本科人才培養(yǎng)中的數(shù)字素養(yǎng)體系。其次，借助探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析，實(shí)證檢驗(yàn)了該框架的合理性，確保了評價(jià)指標(biāo)的可靠性。

本文構(gòu)建的體系能夠在理論層面完善金融學(xué)本科人才的數(shù)字素養(yǎng)評估標(biāo)準(zhǔn)，在實(shí)踐中有助于解決教學(xué)中“融入什么”的問題，進(jìn)而為傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)注入新的內(nèi)涵，促進(jìn)金融學(xué)專業(yè)的優(yōu)化升級。

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Research on the Construction of DigitalCompetence Framework for Undergraduate Student Cultivation in Finance Major

WANGHaixia，ZHENHanlei，CAIFuxin （School of Economicsand Management，Beijing City University，Beijing ，China）

Abstract：Based on DigComp2.2 digital competence framework，this paper aims at the development trend of financial industry in the contextof digital economy，and considers both digital basiccompetenceand professional trait competence，incorporates the profesional competence and skills required by financial practitioners in the digital environment，and constructsa five-dimensional framework covering digital awareness， digital information processng，digital communicationand cooperation，digital security，digital thinking and technology application.The rationalityof the framework and the efectiveness of the evaluation index system are verified through a questionnaire survey and empirical analysis，provide theoretical basis and practical guidance for cultivating composite talents to promote the development of new quality productivity.

Keywords：digital economy；digital competence；factor analysis

（責(zé)任編輯：侯凈雯）