《Sustainability》：From Resource Access to Capability Conversion: Education, Employment, and Access to Smart-City Resources in Relation to Quality of Life Among B40 Households in Greater Klang Valley, Malaysia
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本研究考察了马来西亚巴生谷大都市区B40家庭受访者中教育可负担性（Education Affordability, EA）、就业机会（Job Opportunity, JO）、智慧城市资源获取（Access to Smart-City Resources, A
本研究考察了马来西亚巴生谷大都市区B40家庭受访者中教育可负担性（Education Affordability, EA）、就业机会（Job Opportunity, JO）、智慧城市资源获取（Access to Smart-City Resources, ASR）与生活质量（Quality of Life, QoL）之间的关联。于2024年12月采用便利抽样法开展了一项横断面面对面调查。在400份已完成的问卷中，9名受访者不符合纳入标准，最终分析样本为391份。验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）评估了四因子测量模型，PROCESS Model 59结合HC3异方差一致性标准误（HC3 heteroscedasticity-consistent standard errors）和5000个Bootstrap样本估计了直接、间接及条件关联。EA与JO及QoL呈正相关，JO和ASR与QoL呈正相关。ASR与JO无显著关联，且JO方程中的EA×ASR交互作用无统计学显著性。在低、中、高ASR水平下，EA通过JO影响QoL的间接关联均得到支持，而两两对比无统计学显著性。在QoL方程中，EA×ASR交互作用具有统计学显著性，而JO×ASR交互作用不显著。收入脆弱性（income vulnerability）区分了各自独立的EA–QoL、JO–QoL和ASR–QoL关联，而两个三向交互作用均无统计学显著性。总体而言，研究结果确定教育可负担性、就业机会和面向居民的智慧城市资源是B40家庭生活质量的不同但相互关联的相关因素。
智慧城市发展日益强调城市系统与居民生活条件的有效衔接。马来西亚巴生谷大都市区是一个跨行政边界的互联都市区域，教育、就业、交通和数字服务相互交织。B40家庭（即马来西亚家庭收入分配中最低的40%，2022年基准为月收入低于约RM5250）在数字学习负担能力、就业机会感知和技术赋能的城市资源获取方面面临特殊挑战。马来西亚政策框架（如马来西亚智慧城市框架、国家TVET政策2030、新工业总体规划2030及国家AI治理与伦理指南）已将这些领域联系起来，但现有研究往往分别考察教育、就业、数字包容和福祉，较少探讨教育可负担性是否通过就业机会与生活质量相关联，智慧城市资源获取是否调节这些关联，以及B40人群内部是否存在差异。本研究将这些问题整合于一个框架中，利用巴生谷大都市区的调查数据加以检验。
研究人员于2024年12月采用横断面面对面调查设计，通过便利抽样在巴生、莎阿南、吉隆坡、八打灵再也、梳邦再也、赛城、双溪毛糯及周边地区招募受访者。纳入标准为巴生谷大都市区马来西亚居民、家庭月收入低于约RM5250且知情同意。共收集400份问卷，9份因不符合纳入标准被排除，最终分析样本为391份，有效问卷率97.8%。测量工具包括四个构念：教育可负担性（EA）涵盖可靠互联网、在线教育资源、可负担数字材料和设备；就业机会（JO）涵盖就业满意度、收入充足性、培训机会、市场可销售性和财务安全；智慧城市资源获取（ASR）涵盖公共交通安全性、智慧城市倡议认知、城市技术贡献、数字服务获取和市政回应性；生活质量（QoL）涵盖城市生活成本、医疗可负担性、收入充足性、财务幸福感以及城市服务与生活成本平衡。
研究采用的主要技术方法包括：验证性因子分析（CFA）评估四因子测量模型；PROCESS Model 59进行条件过程分析，使用HC3异方差一致性标准误和5000次Bootstrap抽样估计直接、间接和条件关联；Johnson–Neyman方法识别调节效应显著区域；并通过收入脆弱性分组进行异质性分析。年龄、性别、教育水平和报告月收入作为协变量纳入方程。所有分析使用IBM SPSS Statistics 27.0、Amos 24.0和PROCESS 4.0完成。
4.1 Descriptive Statistics and Correlations：样本中最大群体来自巴生（34.0%）、莎阿南（16.1%）和吉隆坡（11.8%）。女性占60.4%，25–50岁占71.6%，53.0%具有文凭或以上学历，66.8%月收入为RM2614及以下。相关分析显示，EA与JO、ASR、QoL均呈正相关；JO与QoL、ASR与QoL亦呈正相关；JO与ASR相关不显著。
4.2 Measurement Model：四因子CFA拟合可接受（χ2(164)=529.040, p<0.001, CFI=0.931, RMSEA=0.076），标准化载荷范围为0.656至0.964。Cronbach's α介于0.876至0.918，组合信度（Composite Reliability, CR）介于0.876至0.922，平均方差抽取量（Average Variance Extracted, AVE）介于0.579至0.748，满足收敛效度。Fornell–Larcker准则和异质-单质比率（Heterotrait-Monotrait Ratio, HTMT）均证实区分效度。
4.3 Main Regression and Interaction Estimates：JO方程解释31.19%方差，在均值ASR水平下，EA与JO显著正相关（B=0.2771, p<0.001），ASR及EA×ASR交互不显著。QoL方程解释34.07%方差，EA（B=0.1598, p=0.0024）、JO（B=0.3960, p<0.001）和ASR（B=0.1536, p=0.0038）均与QoL显著正相关；EA×ASR交互显著（B=?0.1106, p=0.0290），JO×ASR交互不显著。因此H1、H2、H3、H5和H6得到支持，H7和H8未获支持。
4.4 Conditional Indirect Association Through Job Opportunity：在低、中、高ASR水平下，EA通过JO影响QoL的间接效应均显著，估计值分别为
