數字鴻溝評估方法比較研究

劉駿　陳弟金

摘 ?要：當前我國面臨著很大的數字鴻溝問題，究其根本，關鍵源于信息化進程程度的不一致性，經濟發展迅猛地區在新科技革命與信息化的相關社會影響方面的敏銳能力相對較高，然而，在經濟發展水平欠缺的地區，信息技術的軟、硬件資源相對脫節程度較高，導致了信息技術發展過程中的遲緩以及不同步。本次研究，通過研究數字鴻溝的評估方法，從而進一步完善數字鴻溝的指標體系;從相對差距綜合指數法、數據包絡法、數據面板法、因子分析法對比出發，確定了因子分析法為數字鴻溝評估是最有效的方法。

關鍵詞：方法比較;因子分析法;數字鴻溝

1.引言

在中國，政府對于數字鴻溝問題也格外關注，《人民日報》等重要黨報和政府報刊都積極加入呼吁降低數字鴻溝的隊伍之中。十八大報告表明要“促進工業化、信息化、城鎮化、農業現代化協同并進”，由最初的“三化”逐漸向“四化”進程邁進，與之前相比增添了“信息化”這一元素，從十八大給定的新增元素來看，同信息時代的特性不謀而合，這也從側面反映出了信息技術已經開始逐步走向同國家發展戰略緊密相連的道路。而現在，全國范圍各省區之間、城鄉之間的數字鴻溝現狀也越發明顯，從當前的形勢來看，數字鴻溝也正開始慢慢淪為“信息化”的攔路虎之一。隨著經濟的進一步發展，數字鴻溝所形成的差異使得我國正逐步由最初的城鄉差別、工農差別、腦體差別“三大差別”淪為“第四大差別”，而且其自身也不再單單只是一個技術層面問題，而是正在逐步淪為整個社會和經濟發展的難題。

當前我國面臨著很大的數字鴻溝問題，究其根本，關鍵源于信息化進程程度的不一致性，經濟發展迅猛地區在新科技革命與信息化的相關社會影響方面的敏銳能力相對較高，然而，在經濟發展水平欠缺的地區，信息技術的軟、硬件資源相對脫節程度較高，導致了信息技術發展過程中的遲緩以及不同步。

相對于發達國家而言，我國經濟尚處于發展階段，數字鴻溝問題也是近幾年才剛剛得到重視。就當前形勢而言，我國31個省份城鄉以及同經濟繁華省市之間的數字鴻溝現象均十分明顯。我國當前該問題的現狀嚴重與否？它能夠導致國內在經濟、社會各個方面激起多大波瀾？怎樣縮減數字鴻溝問題？諸如此類的問題，現在都已然成為迫切需要突破的困境了，并且這將直接與我國能否有效推進信息化進程以及能否實現經濟良性發展掛鉤。想要將這些問題化解，那么目前首當其要的就是采取相應手段來將我國的數字鴻溝現狀進行定量評估。

本次研究，通過研究數字鴻溝的評估方法，從而進一步完善數字鴻溝的指標體系;從相對差距綜合指數法、數據包絡法、數據面板法、因子分析法對比出發，確定了一套實用的數字鴻溝評價方法，來對我國省市之間和城鄉之間的數字鴻溝進行評價，并以此為據從同步信息化的角度給出跨越數字鴻溝的戰略及對策。

2.文獻綜述

城鄉數字鴻溝囊括信息貧富分化的多層面社會經濟屬性，它能夠以城鄉信息技術普及程度差距為代表。White（2011）采用多元回歸法，對移動電話在印度城鄉居民中的普及情況進行了研究。研究發現在信息時代，城鄉居民間數字鴻溝會導致信息兩極分化，相當多的信息凝聚在部分信息豐富的人手里，信息貧乏者處于邊緣地位，進而被社會排斥。這是一種被稱為城市和農村地區之間數字鴻溝的現象，信息貧乏者被社會邊緣化，導致錯失了獲得經濟利益的許多契機。Kim等（2011）通過分析美國大中城市與小城鎮居民之間計算機與互聯網應用的差距問題，指明了城市與農村地區之間的數字鴻溝，體現出城鄉之間居民社會經濟地位的差異，這實際上體現著信息社會分化的新現狀。Zheng和Walsham（2011）他們覺得在發展中國家里面，相較于城市居民而言，農村居民在互聯網使用上的普及率相對要低的多的多，進而使得農村居民信息貧乏，在因為馬修效應而產生的貧富之間的新的不平等中，城鄉之間的數字鴻溝反映在城鄉居民之間的信息差距上。高小衛（2007）基于社會學的層面就我國城鄉數字鴻溝的具體情況做了相關調研，其表示城鄉數字鴻溝包含信息工具的占有和信息技術的應用，他把城鄉數字鴻溝解釋作：城鄉之間在信息技術的應用和信息工具擁有程度上存在的差異，因而形成兩者之間的信息貧富不對等狀況。柏長德（2007）的觀點表明城鄉數字鴻溝是一類特殊的數字鴻溝。其實城鄉數字鴻溝也是一種社會分化現象，是因為信息技術的迅速發展及高效利用所造成的信息鴻溝，特別是城鄉社區之間的信息差距現象是顯而易見的，目前仍然還處于擴張階段。其實說白了，其實質體現的就是信息貧富兩極分化情況。是因為城鄉兩個社區在使用信息技術和信息資源過程中產生的差距所導致的。

城鄉人口密度、地理位置、信息政策、信息市場的差異為非直接因素。Hollifield和Donnermeyer（2003）表明相對落后的鄉村地區難以支持價格高昂的信息技術資源，諸如寬帶費，是因為農村人口密度較低。另外，農村人口密度低同樣減緩信息技術市場需求的發展。Donnermeyer和Hollifield（2003）覺得低人口密度減緩農村地區信息基礎設施建設進程，進而側面造就了美國城鄉數字鴻溝。Ruiz（2004）表明造成美國城鄉數字鴻溝最主要的原因是人口密度。單就同一水平線的同一信息技術服務層面而言，鄉村居民一般來講往往比城市居民付出的代價更多，這同樣也從側面使得信息技術在農村地區的普及程度不高。Brewer（2005）覺得城鄉數字鴻溝主要影響成分包含城鄉人口密度、信息政策及信息市場的差別程度，還側重的研究了城鄉人口數量密度不同之處。并表明人口密集度低下是農村地區信息基本設施匱乏的重要因素。信息基本設施費用隨著信息覆蓋的面積的擴大而增加，且覆蓋人口的數量會影響收益。由此可見，農村地區與城市地區的不同，是因為農村人口的平均信息基本設施成本較高，人口數量密度會影響信息技術普及，所以不可以僅僅寄托于回報利潤來用于進一步做投資。Bernardi等（2008）表明，基于農村用戶與用戶之間間隔距離遠，聚集密度相對較低，使得用戶之間存在距離鴻溝，以至于信息技術服務需付出的代價極高，進而沒辦法配備基本的公共信息設備，也由此造就城鄉數字鴻溝。Subramanian等（2006）覺得人口分布散落造成農村市場對網絡提供商沒有誘惑，這使得大部分發展中國家甚至是某些發達國家的農村地區在信息技術的普及程度方面的建樹遲遲無法達到標準要求。Sawada等（2006）對加拿大城鄉數字鴻溝情況進行分析，在其看來加拿大北部農村地區屬于偏遠落后區域，其在信息基礎設施安裝以及維護上投入資金過高，所以從側面來講地理位置也造成了城鄉數字鴻溝。Pociask（2005）表明美國城鄉企業間的數字鴻溝包含著以下幾個層面影響因素：需求和供給，需求層面指的是公司大小、地理位置以及文化特點等各類成因的差別程度;供給層面的關鍵影響因素是電信運營商認為在農村地區的投入費用相對較高，因此不愿在這些地方進行投資，另外因為投入的費用高也使得信息消費價格相應的也會上升，同樣也反過來制約著農村信息市場需求發展。從BBC2007年的報告表明，由于農村地區處在偏遠落后的地方，其在網絡建設以及維護上投入的費用高，加之電信公司在此類地區的投入力度不大，居民卻還不得不為較低的網速付出更大的成本耗費，所以形成發達國家農村地區在寬帶互聯網接入方面就大大地與城市地區脫節。Gabe和Abel（2002）覺得在綜合服務數字網絡技術領域層面，城市以及農村地區的鴻溝趨勢已經越來越明顯，致使城鄉數字鴻溝進一步惡化的內在原因主要是對先進服務技術的渴求、技術不可探知性以及國家的電信法律整體氛圍等。我國學者何梟吟（2009）經過研究之后，其表示不同的地理位置同人口分布過于散落在造成數字鴻溝上起著很大的影響作用，由此其將網絡服務作為切入點進行深入剖析，闡述了城鄉間在網絡服務層面存在不同程度的差異。

經過對上述文獻進行分析比對，我們可以了解到，其中直接形成城鄉數字鴻溝的內在因素主要有信息基礎設施投資以及城鄉居民信息技能兩個層面的因素，而單單就只是城鄉人口密度、地理位置、信息政策以及信息市場的差異并無法直接形成城鄉之間的數字鴻溝。這一些內在因素必須要在擴大城鄉信息基礎設施的投資差距或城鄉居民之間信息技能差距的基礎之上才會形成城鄉數字鴻溝。經過剖析以及確立城鄉數字鴻溝形成的主觀以及客觀因素，決策者可以追溯到數字鴻溝的根源，找出數字鴻溝形成的根本原因，以及適合評估數字鴻溝的方法論，從根本上對城鄉差距進行分析，進一步在降低城鄉數字鴻溝的制定政策方針上給出明確道路。

3.評估方法比較

3.1相對差距綜合指數法

為能夠準確了解相對差距綜合指數法，將國際上幾種常用的數字鴻溝評估方法與其做了對比說明，從而更好的了解這種評估方式。

美國電信和信息管理局（NTIA）的絕對差距法與相對差距法：優點是：（1）數據充實、完整，最早研究數字鴻溝問題;（2）利用該方法可以描述不同群體在主要信息技術方面應用差距。缺點是：（1）沒有提出綜合指標反應整體數字鴻溝;（2）在技術擴散的前期和中期，利用絕對差距法和相對差距法評估的結果差距很大，甚至結論相反。

美國帕沃.西切爾的時間差距法：優點是：（1）比較直觀，易于理解，實用價值強;（2）既可以水平靜態比較，也可垂直動態比較。缺點是：（1）不適用于多指標評估;（2）不適用于多組對象的比較。無法評估單個對象數字鴻溝的相撞及變化趨勢。

意大利法比奧拉.里卡帝尼和莫羅法里奧的相對集中度指數法：優點是：（1）既可動態分析，也可靜態分析，既可評估國家之間的數字鴻溝，又可評估國內數字鴻溝;（2）能夠評估不同分組間新技術應用發展部均衡狀況缺點是：（1）評估結果含義不明確，不直觀;（2）只能評估特定對象單一新技術應用方面的差距，不能評估綜合信息數字鴻溝狀況;（3）不能進行兩個對象之間的直接比較。

德國托比阿斯.休星和漢尼斯塞爾霍夫的數字鴻溝綜合指數法：優點是：（1）實用性廣，既可水平比較，也可垂直比較;（2）非常好地解決了多組對象比較時統一標準的問題。缺點是：（1）直觀性差，數字鴻溝綜合指數法的值是弱勢群體在平均水平中的比重，不能直觀反映差距大小;（2）不能反應弱勢群體和強勢群體之間的差距;（3）適用于多組對象的比較，卻不適用于兩者之間的比較。

中國“數字鴻溝研究”課題組的相對差距綜合指數法：優點是：（1）理論運用范圍廣，既可進行國際國內比較，又可進行動態靜態比較;（2）含義明確，易于理解;（3）數據權威，完整，避免主觀判斷數據使得數據不準確。缺點是：指標較少，未考慮經濟、教育等因素。

綜上所述我們能夠知道，數字鴻溝評估的各種方法各有其優、劣勢，本文接下來主要講述關于中國“數字鴻溝研究”課題組的相對差距綜合指數法的評估方法，這一方法相對而言較為廣泛，同時也便于理解，能夠將其所研究的對象進行靜態和動態的對比研究，從而獲得研究的結論，并且其研究的數據相對而言權威易得。

（1）分類數字鴻溝評估公式

DDI表示的是數字鴻溝綜合指數，DDI表示的數值在0-1之間，數值越靠近1，則表示二者之間的差異性越大，數值越靠近0，則表示二者之間的差異性越小。當數值為0時，則表示二者之間不存在差異性。Bi表示的是各個指標值所占的比例值。本文選取的各個指標所占比例值如表2-8所示。Qi表示的是指標以及其相對差距的指數。基于研究指標所具有的通用性和數據可獲得性，本文選擇互聯網普及率、家用電腦普及率、固定電話普及率、移動電話普及率和彩色電視機普及率五個研究方向作為研究指標。

（2）指標相對差距評估公式

Qi表示的是研究指標的相對差距，Qi的數值在0-1之間，其數值越靠近1，則表示二者之間的差異性越大，其數值越靠近0，則表示二者之間的差異性越小。當其數值為0時，則表示二者之間不存在差異性，當其數值為1時，則表示所選取的對象在某些特定層面上不起作用。Xi則表示為研究對象其中一方在某一特定研究指標特定時期的研究數值。

前面所提及的數字鴻溝評估方法相較于其他研究方法而言，其計算方式過于簡潔，基本無法從整個研究問題所涉及的網絡接入、網絡利用、網絡意識、網絡環境等層次進行研究，基于此，本文將在上述研究的基礎之上，從因式分析的角度出發來進一步評估。利用主成分分析方法來對我國數字鴻溝現狀進行實證研究，從而得出較為客觀的綜合性得分結果。

（1）對初始數據做標準化處理。

我們設定指標體系由p個指標組成，將其表示作X1，X2，X3…，Xp（樣本容量為p），Xij表示的是第i樣本第j個值。以此便可以獲得如下樣本矩陣：

（2.1）

因為p個指標的綱量通常情況而言是不一樣的，所以在此應對各個指標進行標準化處理，公式如下所示：

（2.2）

把原始數據進一步作處理，便可以得到處理之后的數據矩陣記：

（2.3）

其中， ? ? （2 .4）

（2）計算相關系數矩陣。

（2.5）

其中，Rij= （i，j=1，2，…p）（2.6）

（3）找到主成分和進一步確定及保留主成分數量。

得出樣本相關系數矩陣R相應p個非負特征值，從大到小依次排列為：

（2.8）

其次，計算出樣本相關系數矩陣R與其相應的特征值 K的正則特征向量：

（2.9）

則第K個主成分為： ? ? ?（2.10）

（4）得出綜合評價值。

得出第i樣本第K主成分的評價值：

（2.11）

進而得到第i個樣本的綜合評價值：

（2.12）

其中，bk= 為第K個主成分的方差貢獻率。

3.2數據包絡法

1978年，A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes首次提出了一種稱為數據包絡分析的方法，Data Envelopment Analysis，簡稱DEA。通過利用數學規劃模型來對含有多個輸入以及輸出的部門或單位之間的相對有效性（稱為DEA效率）。該模型是研究多輸入特別是多輸出的“生產部門”問題，在具有“規模效率”的同時也具備“技術效率”，是一種非常理想且效用極佳的研究方法。

DEA方法具有以下特點：（1）從最優決策單元的層面對DEA方法各投入產出的權重變量進行評價。由此減少了分別計算各個指標權重的繁瑣過程。（2）DEA方法不需要很明確的得出輸入和輸出之間關系的表達式。也就是說，其與生產函數法的做法有所不同，生產函數需要先使用回歸分析來確定生產函數表達式，之后再預測其在某一特定程度或者范圍內，可以實現多少輸出。而DEA方法則是剔除了絕大部分的主觀影響條件，由此也使得其在問世后不久就獲得廣泛青睞。因為不同的投入和產出在生產過程中的位置和功能不一樣，所以應對DMU進行評估，并將其投入和產出“整合”也就是要進行相應的評估，將其視為只有一個總投入和一個總產出的生產過程，與此同時，這也就意味著，對于任何一個輸入和輸出值都得被賦予其正確的權重值。

不過因為我們通常對輸入和輸出之間的信息結構知之甚少，或者因為它們互換性的復雜性，也因為我們希望避免這種影響。因此，分析人員的主觀意愿并不是預先給出輸入和輸出權向量，而是先把它們看作變量向量，在此之后再根據某一既定的原則或定律來做進一步的確立。

但是，本文將要研究的“數字鴻溝”內容，其所牽涉到的范圍比較廣，包含教育、信息、經濟、科技等各個領域，因此很難以投入和產出為抓手點來對這么多領域的數據作進一步分析和處理，因此在本文的研究過程中，數據包絡分析并不適用，所以本次我們不選用這一種研究方式。

3.3數據面板法

“面板數據”也就是PanelData，描述的是將橫截面數據和時間序列數據結合在一起的數據形式，通俗的來說它是一組被觀測對象在多個時間段內的觀測結果的總和。中文的面板數據其實是由其英文直接翻譯過來的，并且除了面板數據這一說法之外，還有一些人將其譯作“綜列數據”以及“平行數據”。

從研究觀察對象層面來講，可以將面板數據劃分為微觀面板（micropanels）與宏觀面板（macropanels）。一般情況下，當我們的研究或者觀察的對象為單一的個體時，在這一時刻我們研究所用到的數據就稱之為數據微觀面板，此類數據往往具備較多的個體基數N（數百人或數千人），并且其時期T相對較為短暫。與微觀面板不同的是，宏觀面板一般來說，是由不同國家或地區在某一時期內發生的數據組成的。并且二者之間需要運用到的計量方法也并不雷同，微觀面板需要分析T固定且N較大的漸近性質，但對于宏觀面板來說漸進特性表示的是T和N同時都較大時的特性。

面板數據表示的是時間序列上取多個剖面，同時選取樣本觀測值，即截面數據和時間數據所形成的樣本數據，從根本上來講，它就是將截面數據與時間序列數據結合起來的整合體。起初是M的時候，ndlak，Balwstra和Nerlove將其運用進計量經濟學理論里，自此，數據面板的許多分析方法開始被廣泛的運用于經濟管理學、社會學、心理學等各個領域。與僅僅表現一定時間區間內個體之間差異的載體表面數據對照起來，面板數據主要具備如下優勢。第一，面板數據涉及到的數據面更廣泛，增強了信息的自由度及其效用性，使得其可以獲得更加有效用和高信賴度的參數估計值，從而得到更精準繁復的行為方程，第二，面板數據能夠更好地檢測和評估利用橫截面數據或時間序列數據所沒有辦法觀察到的情況，它可以更有效的評估繁雜的動態行為。

不過因為本次研究的“數字鴻溝”問題，并不涉及時間序列數據及橫截面數據，因此，此次研究我們也不選取這種研究方式。

3.4因子分析法

因子分析利用幾個較少的因素來反映其他較多指標亦或是因子相互之間內在關聯的一種統計方法，其通常利用幾個因素來原始體現數據所包含的大量內容和信息。在將多變量平面數據作最有效的合成及簡單處理，也就是指在確保數據信息損失最小的基礎之上，降低高維變量空間維數的一種分析方法。它具有下面幾種特征：

第一、因子變量數目與原始指標變量數目相比，前者遠遠少于后者，而通過因子變量的分析可以降低研究工作中的計算量。

第二、因子變量并非原始變量的選擇，而是在原始變量的基礎之上將涉及的信息重新作進一步的排列組合，其可以體現出原始變量所包含的大部分信息。

第三、因子變量與變量之間并非線性相關，所以對變量的處理過程會更加便捷。

第四、因子變量具備名詞解釋性，通俗來說，它就是將一些原始變量的信息進行整合和反映。

4.結論

為了能夠更好地確定我國評估城鄉數字鴻溝的方法和評價指標體系，本文對國內外相關文獻做了簡要概述，總結出了相對差距綜合指數法、數據包絡法、數據面板法、因子分析法等比較常用的評估方法，通過比較分析，我們知道了中國“數字鴻溝研究”課題組的相對差距綜合指數法的評估方法，這一方法對于數字鴻溝的評估指標較少，未考慮經濟、教育等因素;數據包絡分析法又過于繁瑣需要大量的人力物力;數據面板法，由于本次研究的“數字鴻溝”問題，并不涉及時間序列數據及橫截面數據;綜上所述它們都并不是最好的方法。

本文研究內容的評估指標體系包含的范圍寬泛，其涉及的方面和領域繁雜，并且指標數量多且復雜。所以，此次研究我們采用因子分析法來對我國的“數字鴻溝”問題作進一步的研究。通過因子方法不僅能夠對其現狀作進一步的研究，還能在此基礎之上對其經濟學意義作更深層次的闡明。所以最終選擇采用因子分析法來對我國數字鴻溝問題進行評估。

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第一作者簡介：劉駿（1983-），男，貴州息烽人，博士，貴州財經大學管理科學與工程學院教授，碩士研究生導師，貴州財經大學西部現代化研究中心研究員，研究方向：經濟管理。

第二作者簡介：陳弟金（2000-），男，貴州貴陽人，本科，貴州理工學院全日制本科，研究方向：經濟管理。

基金項目：教育部人文社會科學研究基金項目（15XJCZH003）