數(shù)字鴻溝評(píng)估方法比較研究

劉駿　陳弟金

摘 ?要：當(dāng)前我國(guó)面臨著很大的數(shù)字鴻溝問(wèn)題，究其根本，關(guān)鍵源于信息化進(jìn)程程度的不一致性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛地區(qū)在新科技革命與信息化的相關(guān)社會(huì)影響方面的敏銳能力相對(duì)較高，然而，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平欠缺的地區(qū)，信息技術(shù)的軟、硬件資源相對(duì)脫節(jié)程度較高，導(dǎo)致了信息技術(shù)發(fā)展過(guò)程中的遲緩以及不同步。本次研究，通過(guò)研究數(shù)字鴻溝的評(píng)估方法，從而進(jìn)一步完善數(shù)字鴻溝的指標(biāo)體系;從相對(duì)差距綜合指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、數(shù)據(jù)面板法、因子分析法對(duì)比出發(fā)，確定了因子分析法為數(shù)字鴻溝評(píng)估是最有效的方法。

關(guān)鍵詞：方法比較;因子分析法;數(shù)字鴻溝

1.引言

在中國(guó)，政府對(duì)于數(shù)字鴻溝問(wèn)題也格外關(guān)注，《人民日?qǐng)?bào)》等重要黨報(bào)和政府報(bào)刊都積極加入呼吁降低數(shù)字鴻溝的隊(duì)伍之中。十八大報(bào)告表明要“促進(jìn)工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化協(xié)同并進(jìn)”，由最初的“三化”逐漸向“四化”進(jìn)程邁進(jìn)，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(lái)看，同信息時(shí)代的特性不謀而合，這也從側(cè)面反映出了信息技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始逐步走向同國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略緊密相連的道路。而現(xiàn)在，全國(guó)范圍各省區(qū)之間、城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝現(xiàn)狀也越發(fā)明顯，從當(dāng)前的形勢(shì)來(lái)看，數(shù)字鴻溝也正開(kāi)始慢慢淪為“信息化”的攔路虎之一。隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)字鴻溝所形成的差異使得我國(guó)正逐步由最初的城鄉(xiāng)差別、工農(nóng)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(gè)技術(shù)層面問(wèn)題，而是正在逐步淪為整個(gè)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的難題。

當(dāng)前我國(guó)面臨著很大的數(shù)字鴻溝問(wèn)題，究其根本，關(guān)鍵源于信息化進(jìn)程程度的不一致性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛地區(qū)在新科技革命與信息化的相關(guān)社會(huì)影響方面的敏銳能力相對(duì)較高，然而，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平欠缺的地區(qū)，信息技術(shù)的軟、硬件資源相對(duì)脫節(jié)程度較高，導(dǎo)致了信息技術(shù)發(fā)展過(guò)程中的遲緩以及不同步。

相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家而言，我國(guó)經(jīng)濟(jì)尚處于發(fā)展階段，數(shù)字鴻溝問(wèn)題也是近幾年才剛剛得到重視。就當(dāng)前形勢(shì)而言，我國(guó)31個(gè)省份城鄉(xiāng)以及同經(jīng)濟(jì)繁華省市之間的數(shù)字鴻溝現(xiàn)象均十分明顯。我國(guó)當(dāng)前該問(wèn)題的現(xiàn)狀嚴(yán)重與否？它能夠?qū)е聡?guó)內(nèi)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)各個(gè)方面激起多大波瀾？怎樣縮減數(shù)字鴻溝問(wèn)題？諸如此類的問(wèn)題，現(xiàn)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(guó)能否有效推進(jìn)信息化進(jìn)程以及能否實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展掛鉤。想要將這些問(wèn)題化解，那么目前首當(dāng)其要的就是采取相應(yīng)手段來(lái)將我國(guó)的數(shù)字鴻溝現(xiàn)狀進(jìn)行定量評(píng)估。

本次研究，通過(guò)研究數(shù)字鴻溝的評(píng)估方法，從而進(jìn)一步完善數(shù)字鴻溝的指標(biāo)體系;從相對(duì)差距綜合指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、數(shù)據(jù)面板法、因子分析法對(duì)比出發(fā)，確定了一套實(shí)用的數(shù)字鴻溝評(píng)價(jià)方法，來(lái)對(duì)我國(guó)省市之間和城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝進(jìn)行評(píng)價(jià)，并以此為據(jù)從同步信息化的角度給出跨越數(shù)字鴻溝的戰(zhàn)略及對(duì)策。

2.文獻(xiàn)綜述

城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝囊括信息貧富分化的多層面社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性，它能夠以城鄉(xiāng)信息技術(shù)普及程度差距為代表。White（2011）采用多元回歸法，對(duì)移動(dòng)電話在印度城鄉(xiāng)居民中的普及情況進(jìn)行了研究。研究發(fā)現(xiàn)在信息時(shí)代，城鄉(xiāng)居民間數(shù)字鴻溝會(huì)導(dǎo)致信息兩極分化，相當(dāng)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(jìn)而被社會(huì)排斥。這是一種被稱為城市和農(nóng)村地區(qū)之間數(shù)字鴻溝的現(xiàn)象，信息貧乏者被社會(huì)邊緣化，導(dǎo)致錯(cuò)失了獲得經(jīng)濟(jì)利益的許多契機(jī)。Kim等（2011）通過(guò)分析美國(guó)大中城市與小城鎮(zhèn)居民之間計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的差距問(wèn)題，指明了城市與農(nóng)村地區(qū)之間的數(shù)字鴻溝，體現(xiàn)出城鄉(xiāng)之間居民社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的差異，這實(shí)際上體現(xiàn)著信息社會(huì)分化的新現(xiàn)狀。Zheng和Walsham（2011）他們覺(jué)得在發(fā)展中國(guó)家里面，相較于城市居民而言，農(nóng)村居民在互聯(lián)網(wǎng)使用上的普及率相對(duì)要低的多的多，進(jìn)而使得農(nóng)村居民信息貧乏，在因?yàn)轳R修效應(yīng)而產(chǎn)生的貧富之間的新的不平等中，城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝反映在城鄉(xiāng)居民之間的信息差距上。高小衛(wèi)（2007）基于社會(huì)學(xué)的層面就我國(guó)城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的具體情況做了相關(guān)調(diào)研，其表示城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝包含信息工具的占有和信息技術(shù)的應(yīng)用，他把城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝解釋作：城鄉(xiāng)之間在信息技術(shù)的應(yīng)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(duì)等狀況。柏長(zhǎng)德（2007）的觀點(diǎn)表明城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝是一類特殊的數(shù)字鴻溝。其實(shí)城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝也是一種社會(huì)分化現(xiàn)象，是因?yàn)樾畔⒓夹g(shù)的迅速發(fā)展及高效利用所造成的信息鴻溝，特別是城鄉(xiāng)社區(qū)之間的信息差距現(xiàn)象是顯而易見(jiàn)的，目前仍然還處于擴(kuò)張階段。其實(shí)說(shuō)白了，其實(shí)質(zhì)體現(xiàn)的就是信息貧富兩極分化情況。是因?yàn)槌青l(xiāng)兩個(gè)社區(qū)在使用信息技術(shù)和信息資源過(guò)程中產(chǎn)生的差距所導(dǎo)致的。

城鄉(xiāng)人口密度、地理位置、信息政策、信息市場(chǎng)的差異為非直接因素。Hollifield和Donnermeyer（2003）表明相對(duì)落后的鄉(xiāng)村地區(qū)難以支持價(jià)格高昂的信息技術(shù)資源，諸如寬帶費(fèi)，是因?yàn)檗r(nóng)村人口密度較低。另外，農(nóng)村人口密度低同樣減緩信息技術(shù)市場(chǎng)需求的發(fā)展。Donnermeyer和Hollifield（2003）覺(jué)得低人口密度減緩農(nóng)村地區(qū)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)程，進(jìn)而側(cè)面造就了美國(guó)城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。Ruiz（2004）表明造成美國(guó)城鄉(xiāng)數(shù)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(shù)服務(wù)層面而言，鄉(xiāng)村居民一般來(lái)講往往比城市居民付出的代價(jià)更多，這同樣也從側(cè)面使得信息技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的普及程度不高。Brewer（2005）覺(jué)得城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝主要影響成分包含城鄉(xiāng)人口密度、信息政策及信息市場(chǎng)的差別程度，還側(cè)重的研究了城鄉(xiāng)人口數(shù)量密度不同之處。并表明人口密集度低下是農(nóng)村地區(qū)信息基本設(shè)施匱乏的重要因素。信息基本設(shè)施費(fèi)用隨著信息覆蓋的面積的擴(kuò)大而增加，且覆蓋人口的數(shù)量會(huì)影響收益。由此可見(jiàn)，農(nóng)村地區(qū)與城市地區(qū)的不同，是因?yàn)檗r(nóng)村人口的平均信息基本設(shè)施成本較高，人口數(shù)量密度會(huì)影響信息技術(shù)普及，所以不可以僅僅寄托于回報(bào)利潤(rùn)來(lái)用于進(jìn)一步做投資。Bernardi等（2008）表明，基于農(nóng)村用戶與用戶之間間隔距離遠(yuǎn)，聚集密度相對(duì)較低，使得用戶之間存在距離鴻溝，以至于信息技術(shù)服務(wù)需付出的代價(jià)極高，進(jìn)而沒(méi)辦法配備基本的公共信息設(shè)備，也由此造就城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。Subramanian等（2006）覺(jué)得人口分布散落造成農(nóng)村市場(chǎng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)提供商沒(méi)有誘惑，這使得大部分發(fā)展中國(guó)家甚至是某些發(fā)達(dá)國(guó)家的農(nóng)村地區(qū)在信息技術(shù)的普及程度方面的建樹(shù)遲遲無(wú)法達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求。Sawada等（2006）對(duì)加拿大城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝情況進(jìn)行分析，在其看來(lái)加拿大北部農(nóng)村地區(qū)屬于偏遠(yuǎn)落后區(qū)域，其在信息基礎(chǔ)設(shè)施安裝以及維護(hù)上投入資金過(guò)高，所以從側(cè)面來(lái)講地理位置也造成了城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。Pociask（2005）表明美國(guó)城鄉(xiāng)企業(yè)間的數(shù)字鴻溝包含著以下幾個(gè)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(diǎn)等各類成因的差別程度;供給層面的關(guān)鍵影響因素是電信運(yùn)營(yíng)商認(rèn)為在農(nóng)村地區(qū)的投入費(fèi)用相對(duì)較高，因此不愿在這些地方進(jìn)行投資，另外因?yàn)橥度氲馁M(fèi)用高也使得信息消費(fèi)價(jià)格相應(yīng)的也會(huì)上升，同樣也反過(guò)來(lái)制約著農(nóng)村信息市場(chǎng)需求發(fā)展。從BBC2007年的報(bào)告表明，由于農(nóng)村地區(qū)處在偏遠(yuǎn)落后的地方，其在網(wǎng)絡(luò)建設(shè)以及維護(hù)上投入的費(fèi)用高，加之電信公司在此類地區(qū)的投入力度不大，居民卻還不得不為較低的網(wǎng)速付出更大的成本耗費(fèi)，所以形成發(fā)達(dá)國(guó)家農(nóng)村地區(qū)在寬帶互聯(lián)網(wǎng)接入方面就大大地與城市地區(qū)脫節(jié)。Gabe和Abel（2002）覺(jué)得在綜合服務(wù)數(shù)字網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域?qū)用妫鞘幸约稗r(nóng)村地區(qū)的鴻溝趨勢(shì)已經(jīng)越來(lái)越明顯，致使城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝進(jìn)一步惡化的內(nèi)在原因主要是對(duì)先進(jìn)服務(wù)技術(shù)的渴求、技術(shù)不可探知性以及國(guó)家的電信法律整體氛圍等。我國(guó)學(xué)者何梟吟（2009）經(jīng)過(guò)研究之后，其表示不同的地理位置同人口分布過(guò)于散落在造成數(shù)字鴻溝上起著很大的影響作用，由此其將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)作為切入點(diǎn)進(jìn)行深入剖析，闡述了城鄉(xiāng)間在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)層面存在不同程度的差異。

經(jīng)過(guò)對(duì)上述文獻(xiàn)進(jìn)行分析比對(duì)，我們可以了解到，其中直接形成城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的內(nèi)在因素主要有信息基礎(chǔ)設(shè)施投資以及城鄉(xiāng)居民信息技能兩個(gè)層面的因素，而單單就只是城鄉(xiāng)人口密度、地理位置、信息政策以及信息市場(chǎng)的差異并無(wú)法直接形成城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝。這一些內(nèi)在因素必須要在擴(kuò)大城鄉(xiāng)信息基礎(chǔ)設(shè)施的投資差距或城鄉(xiāng)居民之間信息技能差距的基礎(chǔ)之上才會(huì)形成城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。經(jīng)過(guò)剖析以及確立城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝形成的主觀以及客觀因素，決策者可以追溯到數(shù)字鴻溝的根源，找出數(shù)字鴻溝形成的根本原因，以及適合評(píng)估數(shù)字鴻溝的方法論，從根本上對(duì)城鄉(xiāng)差距進(jìn)行分析，進(jìn)一步在降低城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的制定政策方針上給出明確道路。

3.評(píng)估方法比較

3.1相對(duì)差距綜合指數(shù)法

為能夠準(zhǔn)確了解相對(duì)差距綜合指數(shù)法，將國(guó)際上幾種常用的數(shù)字鴻溝評(píng)估方法與其做了對(duì)比說(shuō)明，從而更好的了解這種評(píng)估方式。

美國(guó)電信和信息管理局（NTIA）的絕對(duì)差距法與相對(duì)差距法：優(yōu)點(diǎn)是：（1）數(shù)據(jù)充實(shí)、完整，最早研究數(shù)字鴻溝問(wèn)題;（2）利用該方法可以描述不同群體在主要信息技術(shù)方面應(yīng)用差距。缺點(diǎn)是：（1）沒(méi)有提出綜合指標(biāo)反應(yīng)整體數(shù)字鴻溝;（2）在技術(shù)擴(kuò)散的前期和中期，利用絕對(duì)差距法和相對(duì)差距法評(píng)估的結(jié)果差距很大，甚至結(jié)論相反。

美國(guó)帕沃.西切爾的時(shí)間差距法：優(yōu)點(diǎn)是：（1）比較直觀，易于理解，實(shí)用價(jià)值強(qiáng);（2）既可以水平靜態(tài)比較，也可垂直動(dòng)態(tài)比較。缺點(diǎn)是：（1）不適用于多指標(biāo)評(píng)估;（2）不適用于多組對(duì)象的比較。無(wú)法評(píng)估單個(gè)對(duì)象數(shù)字鴻溝的相撞及變化趨勢(shì)。

意大利法比奧拉.里卡帝尼和莫羅法里奧的相對(duì)集中度指數(shù)法：優(yōu)點(diǎn)是：（1）既可動(dòng)態(tài)分析，也可靜態(tài)分析，既可評(píng)估國(guó)家之間的數(shù)字鴻溝，又可評(píng)估國(guó)內(nèi)數(shù)字鴻溝;（2）能夠評(píng)估不同分組間新技術(shù)應(yīng)用發(fā)展部均衡狀況缺點(diǎn)是：（1）評(píng)估結(jié)果含義不明確，不直觀;（2）只能評(píng)估特定對(duì)象單一新技術(shù)應(yīng)用方面的差距，不能評(píng)估綜合信息數(shù)字鴻溝狀況;（3）不能進(jìn)行兩個(gè)對(duì)象之間的直接比較。

德國(guó)托比阿斯.休星和漢尼斯塞爾霍夫的數(shù)字鴻溝綜合指數(shù)法：優(yōu)點(diǎn)是：（1）實(shí)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(duì)象比較時(shí)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題。缺點(diǎn)是：（1）直觀性差，數(shù)字鴻溝綜合指數(shù)法的值是弱勢(shì)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(yīng)弱勢(shì)群體和強(qiáng)勢(shì)群體之間的差距;（3）適用于多組對(duì)象的比較，卻不適用于兩者之間的比較。

中國(guó)“數(shù)字鴻溝研究”課題組的相對(duì)差距綜合指數(shù)法：優(yōu)點(diǎn)是：（1）理論運(yùn)用范圍廣，既可進(jìn)行國(guó)際國(guó)內(nèi)比較，又可進(jìn)行動(dòng)態(tài)靜態(tài)比較;（2）含義明確，易于理解;（3）數(shù)據(jù)權(quán)威，完整，避免主觀判斷數(shù)據(jù)使得數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。缺點(diǎn)是：指標(biāo)較少，未考慮經(jīng)濟(jì)、教育等因素。

綜上所述我們能夠知道，數(shù)字鴻溝評(píng)估的各種方法各有其優(yōu)、劣勢(shì)，本文接下來(lái)主要講述關(guān)于中國(guó)“數(shù)字鴻溝研究”課題組的相對(duì)差距綜合指數(shù)法的評(píng)估方法，這一方法相對(duì)而言較為廣泛，同時(shí)也便于理解，能夠?qū)⑵渌芯康膶?duì)象進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的對(duì)比研究，從而獲得研究的結(jié)論，并且其研究的數(shù)據(jù)相對(duì)而言權(quán)威易得。

（1）分類數(shù)字鴻溝評(píng)估公式

DDI表示的是數(shù)字鴻溝綜合指數(shù)，DDI表示的數(shù)值在0-1之間，數(shù)值越靠近1，則表示二者之間的差異性越大，數(shù)值越靠近0，則表示二者之間的差異性越小。當(dāng)數(shù)值為0時(shí)，則表示二者之間不存在差異性。Bi表示的是各個(gè)指標(biāo)值所占的比例值。本文選取的各個(gè)指標(biāo)所占比例值如表2-8所示。Qi表示的是指標(biāo)以及其相對(duì)差距的指數(shù)。基于研究指標(biāo)所具有的通用性和數(shù)據(jù)可獲得性，本文選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率、家用電腦普及率、固定電話普及率、移動(dòng)電話普及率和彩色電視機(jī)普及率五個(gè)研究方向作為研究指標(biāo)。

（2）指標(biāo)相對(duì)差距評(píng)估公式

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

前面所提及的數(shù)字鴻溝評(píng)估方法相較于其他研究方法而言，其計(jì)算方式過(guò)于簡(jiǎn)潔，基本無(wú)法從整個(gè)研究問(wèn)題所涉及的網(wǎng)絡(luò)接入、網(wǎng)絡(luò)利用、網(wǎng)絡(luò)意識(shí)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等層次進(jìn)行研究，基于此，本文將在上述研究的基礎(chǔ)之上，從因式分析的角度出發(fā)來(lái)進(jìn)一步評(píng)估。利用主成分分析方法來(lái)對(duì)我國(guó)數(shù)字鴻溝現(xiàn)狀進(jìn)行實(shí)證研究，從而得出較為客觀的綜合性得分結(jié)果。

（1）對(duì)初始數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理。

我們?cè)O(shè)定指標(biāo)體系由p個(gè)指標(biāo)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(gè)值。以此便可以獲得如下樣本矩陣：

（2.1）

因?yàn)閜個(gè)指標(biāo)的綱量通常情況而言是不一樣的，所以在此應(yīng)對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下所示：

（2.2）

把原始數(shù)據(jù)進(jìn)一步作處理，便可以得到處理之后的數(shù)據(jù)矩陣記：

（2.3）

其中， ? ? （2 .4）

（2）計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣。

（2.5）

其中，Rij= （i，j=1，2，…p）（2.6）

（3）找到主成分和進(jìn)一步確定及保留主成分?jǐn)?shù)量。

得出樣本相關(guān)系數(shù)矩陣R相應(yīng)p個(gè)非負(fù)特征值，從大到小依次排列為：

（2.8）

其次，計(jì)算出樣本相關(guān)系數(shù)矩陣R與其相應(yīng)的特征值 K的正則特征向量：

（2.9）

則第K個(gè)主成分為： ? ? ?（2.10）

（4）得出綜合評(píng)價(jià)值。

得出第i樣本第K主成分的評(píng)價(jià)值：

（2.11）

進(jìn)而得到第i個(gè)樣本的綜合評(píng)價(jià)值：

（2.12）

其中，bk= 為第K個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率。

3.2數(shù)據(jù)包絡(luò)法

1978年，A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes首次提出了一種稱為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法，Data Envelopment Analysis，簡(jiǎn)稱DEA。通過(guò)利用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來(lái)對(duì)含有多個(gè)輸入以及輸出的部門(mén)或單位之間的相對(duì)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(chǎn)部門(mén)”問(wèn)題，在具有“規(guī)模效率”的同時(shí)也具備“技術(shù)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(diǎn)：（1）從最優(yōu)決策單元的層面對(duì)DEA方法各投入產(chǎn)出的權(quán)重變量進(jìn)行評(píng)價(jià)。由此減少了分別計(jì)算各個(gè)指標(biāo)權(quán)重的繁瑣過(guò)程。（2）DEA方法不需要很明確的得出輸入和輸出之間關(guān)系的表達(dá)式。也就是說(shuō)，其與生產(chǎn)函數(shù)法的做法有所不同，生產(chǎn)函數(shù)需要先使用回歸分析來(lái)確定生產(chǎn)函數(shù)表達(dá)式，之后再預(yù)測(cè)其在某一特定程度或者范圍內(nèi)，可以實(shí)現(xiàn)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(wèn)世后不久就獲得廣泛青睞。因?yàn)椴煌耐度牒彤a(chǎn)出在生產(chǎn)過(guò)程中的位置和功能不一樣，所以應(yīng)對(duì)DMU進(jìn)行評(píng)估，并將其投入和產(chǎn)出“整合”也就是要進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)估，將其視為只有一個(gè)總投入和一個(gè)總產(chǎn)出的生產(chǎn)過(guò)程，與此同時(shí)，這也就意味著，對(duì)于任何一個(gè)輸入和輸出值都得被賦予其正確的權(quán)重值。

不過(guò)因?yàn)槲覀兺ǔ?duì)輸入和輸出之間的信息結(jié)構(gòu)知之甚少，或者因?yàn)樗鼈兓Q性的復(fù)雜性，也因?yàn)槲覀兿Ｍ苊膺@種影響。因此，分析人員的主觀意愿并不是預(yù)先給出輸入和輸出權(quán)向量，而是先把它們看作變量向量，在此之后再根據(jù)某一既定的原則或定律來(lái)做進(jìn)一步的確立。

但是，本文將要研究的“數(shù)字鴻溝”內(nèi)容，其所牽涉到的范圍比較廣，包含教育、信息、經(jīng)濟(jì)、科技等各個(gè)領(lǐng)域，因此很難以投入和產(chǎn)出為抓手點(diǎn)來(lái)對(duì)這么多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析和處理，因此在本文的研究過(guò)程中，數(shù)據(jù)包絡(luò)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(shù)據(jù)面板法

“面板數(shù)據(jù)”也就是PanelData，描述的是將橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)合在一起的數(shù)據(jù)形式，通俗的來(lái)說(shuō)它是一組被觀測(cè)對(duì)象在多個(gè)時(shí)間段內(nèi)的觀測(cè)結(jié)果的總和。中文的面板數(shù)據(jù)其實(shí)是由其英文直接翻譯過(guò)來(lái)的，并且除了面板數(shù)據(jù)這一說(shuō)法之外，還有一些人將其譯作“綜列數(shù)據(jù)”以及“平行數(shù)據(jù)”。

從研究觀察對(duì)象層面來(lái)講，可以將面板數(shù)據(jù)劃分為微觀面板（micropanels）與宏觀面板（macropanels）。一般情況下，當(dāng)我們的研究或者觀察的對(duì)象為單一的個(gè)體時(shí)，在這一時(shí)刻我們研究所用到的數(shù)據(jù)就稱之為數(shù)據(jù)微觀面板，此類數(shù)據(jù)往往具備較多的個(gè)體基數(shù)N（數(shù)百人或數(shù)千人），并且其時(shí)期T相對(duì)較為短暫。與微觀面板不同的是，宏觀面板一般來(lái)說(shuō)，是由不同國(guó)家或地區(qū)在某一時(shí)期內(nèi)發(fā)生的數(shù)據(jù)組成的。并且二者之間需要運(yùn)用到的計(jì)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(zhì)，但對(duì)于宏觀面板來(lái)說(shuō)漸進(jìn)特性表示的是T和N同時(shí)都較大時(shí)的特性。

面板數(shù)據(jù)表示的是時(shí)間序列上取多個(gè)剖面，同時(shí)選取樣本觀測(cè)值，即截面數(shù)據(jù)和時(shí)間數(shù)據(jù)所形成的樣本數(shù)據(jù)，從根本上來(lái)講，它就是將截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)的整合體。起初是M的時(shí)候，ndlak，Balwstra和Nerlove將其運(yùn)用進(jìn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論里，自此，數(shù)據(jù)面板的許多分析方法開(kāi)始被廣泛的運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)管理學(xué)、社會(huì)學(xué)、心理學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域。與僅僅表現(xiàn)一定時(shí)間區(qū)間內(nèi)個(gè)體之間差異的載體表面數(shù)據(jù)對(duì)照起來(lái)，面板數(shù)據(jù)主要具備如下優(yōu)勢(shì)。第一，面板數(shù)據(jù)涉及到的數(shù)據(jù)面更廣泛，增強(qiáng)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(shù)估計(jì)值，從而得到更精準(zhǔn)繁復(fù)的行為方程，第二，面板數(shù)據(jù)能夠更好地檢測(cè)和評(píng)估利用橫截面數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù)所沒(méi)有辦法觀察到的情況，它可以更有效的評(píng)估繁雜的動(dòng)態(tài)行為。

不過(guò)因?yàn)楸敬窝芯康摹皵?shù)字鴻溝”問(wèn)題，并不涉及時(shí)間序列數(shù)據(jù)及橫截面數(shù)據(jù)，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(gè)較少的因素來(lái)反映其他較多指標(biāo)亦或是因子相互之間內(nèi)在關(guān)聯(lián)的一種統(tǒng)計(jì)方法，其通常利用幾個(gè)因素來(lái)原始體現(xiàn)數(shù)據(jù)所包含的大量?jī)?nèi)容和信息。在將多變量平面數(shù)據(jù)作最有效的合成及簡(jiǎn)單處理，也就是指在確保數(shù)據(jù)信息損失最小的基礎(chǔ)之上，降低高維變量空間維數(shù)的一種分析方法。它具有下面幾種特征：

第一、因子變量數(shù)目與原始指標(biāo)變量數(shù)目相比，前者遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于后者，而通過(guò)因子變量的分析可以降低研究工作中的計(jì)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(chǔ)之上將涉及的信息重新作進(jìn)一步的排列組合，其可以體現(xiàn)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(guān)，所以對(duì)變量的處理過(guò)程會(huì)更加便捷。

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

4.結(jié)論

為了能夠更好地確定我國(guó)評(píng)估城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，本文對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)做了簡(jiǎn)要概述，總結(jié)出了相對(duì)差距綜合指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、數(shù)據(jù)面板法、因子分析法等比較常用的評(píng)估方法，通過(guò)比較分析，我們知道了中國(guó)“數(shù)字鴻溝研究”課題組的相對(duì)差距綜合指數(shù)法的評(píng)估方法，這一方法對(duì)于數(shù)字鴻溝的評(píng)估指標(biāo)較少，未考慮經(jīng)濟(jì)、教育等因素;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法又過(guò)于繁瑣需要大量的人力物力;數(shù)據(jù)面板法，由于本次研究的“數(shù)字鴻溝”問(wèn)題，并不涉及時(shí)間序列數(shù)據(jù)及橫截面數(shù)據(jù);綜上所述它們都并不是最好的方法。

本文研究?jī)?nèi)容的評(píng)估指標(biāo)體系包含的范圍寬泛，其涉及的方面和領(lǐng)域繁雜，并且指標(biāo)數(shù)量多且復(fù)雜。所以，此次研究我們采用因子分析法來(lái)對(duì)我國(guó)的“數(shù)字鴻溝”問(wèn)題作進(jìn)一步的研究。通過(guò)因子方法不僅能夠?qū)ζ洮F(xiàn)狀作進(jìn)一步的研究，還能在此基礎(chǔ)之上對(duì)其經(jīng)濟(jì)學(xué)意義作更深層次的闡明。所以最終選擇采用因子分析法來(lái)對(duì)我國(guó)數(shù)字鴻溝問(wèn)題進(jìn)行評(píng)估。

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第一作者簡(jiǎn)介：劉駿（1983-），男，貴州息烽人，博士，貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院教授，碩士研究生導(dǎo)師，貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)西部現(xiàn)代化研究中心研究員，研究方向：經(jīng)濟(jì)管理。

第二作者簡(jiǎn)介：陳弟金（2000-），男，貴州貴陽(yáng)人，本科，貴州理工學(xué)院全日制本科，研究方向：經(jīng)濟(jì)管理。

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目（15XJCZH003）