數(shù)字鴻溝評估方法比較研究

劉駿　陳弟金

摘 ?要：當(dāng)前我國面臨著很大的數(shù)字鴻溝問題，究其根本，關(guān)鍵源于信息化進程程度的不一致性，經(jīng)濟發(fā)展迅猛地區(qū)在新科技革命與信息化的相關(guān)社會影響方面的敏銳能力相對較高，然而，在經(jīng)濟發(fā)展水平欠缺的地區(qū)，信息技術(shù)的軟、硬件資源相對脫節(jié)程度較高，導(dǎo)致了信息技術(shù)發(fā)展過程中的遲緩以及不同步。本次研究，通過研究數(shù)字鴻溝的評估方法，從而進一步完善數(shù)字鴻溝的指標(biāo)體系;從相對差距綜合指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、數(shù)據(jù)面板法、因子分析法對比出發(fā)，確定了因子分析法為數(shù)字鴻溝評估是最有效的方法。

關(guān)鍵詞：方法比較;因子分析法;數(shù)字鴻溝

1.引言

在中國，政府對于數(shù)字鴻溝問題也格外關(guān)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(shù)字鴻溝的隊伍之中。十八大報告表明要“促進工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化協(xié)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(cè)面反映出了信息技術(shù)已經(jīng)開始逐步走向同國家發(fā)展戰(zhàn)略緊密相連的道路。而現(xiàn)在，全國范圍各省區(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)前的形勢來看，數(shù)字鴻溝也正開始慢慢淪為“信息化”的攔路虎之一。隨著經(jīng)濟的進一步發(fā)展，數(shù)字鴻溝所形成的差異使得我國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技術(shù)層面問題，而是正在逐步淪為整個社會和經(jīng)濟發(fā)展的難題。

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

相對于發(fā)達國家而言，我國經(jīng)濟尚處于發(fā)展階段，數(shù)字鴻溝問題也是近幾年才剛剛得到重視。就當(dāng)前形勢而言，我國31個省份城鄉(xiāng)以及同經(jīng)濟繁華省市之間的數(shù)字鴻溝現(xiàn)象均十分明顯。我國當(dāng)前該問題的現(xiàn)狀嚴(yán)重與否？它能夠?qū)е聡鴥?nèi)在經(jīng)濟、社會各個方面激起多大波瀾？怎樣縮減數(shù)字鴻溝問題？諸如此類的問題，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能否有效推進信息化進程以及能否實現(xiàn)經(jīng)濟良性發(fā)展掛鉤。想要將這些問題化解，那么目前首當(dāng)其要的就是采取相應(yīng)手段來將我國的數(shù)字鴻溝現(xiàn)狀進行定量評估。

本次研究，通過研究數(shù)字鴻溝的評估方法，從而進一步完善數(shù)字鴻溝的指標(biāo)體系;從相對差距綜合指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、數(shù)據(jù)面板法、因子分析法對比出發(fā)，確定了一套實用的數(shù)字鴻溝評價方法，來對我國省市之間和城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝進行評價，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)略及對策。

2.文獻綜述

城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝囊括信息貧富分化的多層面社會經(jīng)濟屬性，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，對移動電話在印度城鄉(xiāng)居民中的普及情況進行了研究。研究發(fā)現(xiàn)在信息時代，城鄉(xiāng)居民間數(shù)字鴻溝會導(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，進而被社會排斥。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，信息貧乏者被社會邊緣化，導(dǎo)致錯失了獲得經(jīng)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(zhèn)居民之間計算機與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的差距問題，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)之間居民社會經(jīng)濟地位的差異，這實際上體現(xiàn)著信息社會分化的新現(xiàn)狀。Zheng和Walsham（2011）他們覺得在發(fā)展中國家里面，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要低的多的多，進而使得農(nóng)村居民信息貧乏，在因為馬修效應(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）基于社會學(xué)的層面就我國城鄉(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等狀況。柏長德（2007）的觀點表明城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝是一類特殊的數(shù)字鴻溝。其實城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝也是一種社會分化現(xiàn)象，是因為信息技術(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)象是顯而易見的，目前仍然還處于擴張階段。其實說白了，其實質(zhì)體現(xiàn)的就是信息貧富兩極分化情況。是因為城鄉(xiāng)兩個社區(qū)在使用信息技術(shù)和信息資源過程中產(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、信息市場的差異為非直接因素。Hollifield和Donnermeyer（2003）表明相對落后的鄉(xiāng)村地區(qū)難以支持價格高昂的信息技術(shù)資源，諸如寬帶費，是因為農(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)市場需求的發(fā)展。Donnermeyer和Hollifield（2003）覺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)進程，進而側(cè)面造就了美國城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。Ruiz（2004）表明造成美國城鄉(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)村居民一般來講往往比城市居民付出的代價更多，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)施費用隨著信息覆蓋的面積的擴大而增加，且覆蓋人口的數(shù)量會影響收益。由此可見，農(nóng)村地區(qū)與城市地區(qū)的不同，是因為農(nóng)村人口的平均信息基本設(shè)施成本較高，人口數(shù)量密度會影響信息技術(shù)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(nóng)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(shù)服務(wù)需付出的代價極高，進而沒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）覺得人口分布散落造成農(nóng)村市場對網(wǎng)絡(luò)提供商沒有誘惑，這使得大部分發(fā)展中國家甚至是某些發(fā)達國家的農(nóng)村地區(qū)在信息技術(shù)的普及程度方面的建樹遲遲無法達到標(biāo)準(zhǔn)要求。Sawada等（2006）對加拿大城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝情況進行分析，在其看來加拿大北部農(nóng)村地區(qū)屬于偏遠落后區(qū)域，其在信息基礎(chǔ)設(shè)施安裝以及維護上投入資金過高，所以從側(cè)面來講地理位置也造成了城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。Pociask（2005）表明美國城鄉(xiāng)企業(yè)間的數(shù)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(guān)鍵影響因素是電信運營商認(rèn)為在農(nóng)村地區(qū)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(yīng)的也會上升，同樣也反過來制約著農(nóng)村信息市場需求發(fā)展。從BBC2007年的報告表明，由于農(nóng)村地區(qū)處在偏遠落后的地方，其在網(wǎng)絡(luò)建設(shè)以及維護上投入的費用高，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，所以形成發(fā)達國家農(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）覺得在綜合服務(wù)數(shù)字網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域?qū)用?，城市以及農(nóng)村地區(qū)的鴻溝趨勢已經(jīng)越來越明顯，致使城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝進一步惡化的內(nèi)在原因主要是對先進服務(wù)技術(shù)的渴求、技術(shù)不可探知性以及國家的電信法律整體氛圍等。我國學(xué)者何梟吟（2009）經(jīng)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(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)作為切入點進行深入剖析，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(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的差異并無法直接形成城鄉(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)之上才會形成城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。經(jīng)過剖析以及確立城鄉(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，以及適合評估數(shù)字鴻溝的方法論，從根本上對城鄉(xiāng)差距進行分析，進一步在降低城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的制定政策方針上給出明確道路。

3.評估方法比較

3.1相對差距綜合指數(shù)法

為能夠準(zhǔn)確了解相對差距綜合指數(shù)法，將國際上幾種常用的數(shù)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(yōu)點是：（1）數(shù)據(jù)充實、完整，最早研究數(shù)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(shù)方面應(yīng)用差距。缺點是：（1）沒有提出綜合指標(biāo)反應(yīng)整體數(shù)字鴻溝;（2）在技術(shù)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(jié)果差距很大，甚至結(jié)論相反。

美國帕沃.西切爾的時間差距法：優(yōu)點是：（1）比較直觀，易于理解，實用價值強;（2）既可以水平靜態(tài)比較，也可垂直動態(tài)比較。缺點是：（1）不適用于多指標(biāo)評估;（2）不適用于多組對象的比較。無法評估單個對象數(shù)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(shù)法：優(yōu)點是：（1）既可動態(tài)分析，也可靜態(tài)分析，既可評估國家之間的數(shù)字鴻溝，又可評估國內(nèi)數(shù)字鴻溝;（2）能夠評估不同分組間新技術(shù)應(yīng)用發(fā)展部均衡狀況缺點是：（1）評估結(jié)果含義不明確，不直觀;（2）只能評估特定對象單一新技術(shù)應(yīng)用方面的差距，不能評估綜合信息數(shù)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(shù)字鴻溝綜合指數(shù)法：優(yōu)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(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的問題。缺點是：（1）直觀性差，數(shù)字鴻溝綜合指數(shù)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(yīng)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(shù)字鴻溝研究”課題組的相對差距綜合指數(shù)法：優(yōu)點是：（1）理論運用范圍廣，既可進行國際國內(nèi)比較，又可進行動態(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。缺點是：指標(biāo)較少，未考慮經(jīng)濟、教育等因素。

綜上所述我們能夠知道，數(shù)字鴻溝評估的各種方法各有其優(yōu)、劣勢，本文接下來主要講述關(guān)于中國“數(shù)字鴻溝研究”課題組的相對差距綜合指數(shù)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?qū)⑵渌芯康膶ο筮M行靜態(tài)和動態(tài)的對比研究，從而獲得研究的結(jié)論，并且其研究的數(shù)據(jù)相對而言權(quán)威易得。

（1）分類數(shù)字鴻溝評估公式

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，則表示二者之間不存在差異性。Bi表示的是各個指標(biāo)值所占的比例值。本文選取的各個指標(biāo)所占比例值如表2-8所示。Qi表示的是指標(biāo)以及其相對差距的指數(shù)?；谘芯恐笜?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(biāo)。

（2）指標(biāo)相對差距評估公式

Qi表示的是研究指標(biāo)的相對差距，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，則表示二者之間不存在差異性，當(dāng)其數(shù)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(biāo)特定時期的研究數(shù)值。

前面所提及的數(shù)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(wǎng)絡(luò)接入、網(wǎng)絡(luò)利用、網(wǎng)絡(luò)意識、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等層次進行研究，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)來進一步評估。利用主成分分析方法來對我國數(shù)字鴻溝現(xiàn)狀進行實證研究，從而得出較為客觀的綜合性得分結(jié)果。

（1）對初始數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理。

我們設(shè)定指標(biāo)體系由p個指標(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個值。以此便可以獲得如下樣本矩陣：

（2.1）

因為p個指標(biāo)的綱量通常情況而言是不一樣的，所以在此應(yīng)對各個指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下所示：

（2.2）

把原始數(shù)據(jù)進一步作處理，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個非負(fù)特征值，從大到小依次排列為：

（2.8）

其次，計算出樣本相關(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(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，簡稱DEA。通過利用數(shù)學(xué)規(guī)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(chǎn)部門”問題，在具有“規(guī)模效率”的同時也具備“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：（1）從最優(yōu)決策單元的層面對DEA方法各投入產(chǎn)出的權(quán)重變量進行評價。由此減少了分別計算各個指標(biāo)權(quán)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(guān)系的表達式。也就是說，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確定生產(chǎn)函數(shù)表達式，之后再預(yù)測其在某一特定程度或者范圍內(nèi)，可以實現(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，由此也使得其在問世后不久就獲得廣泛青睞。因為不同的投入和產(chǎn)出在生產(chǎn)過程中的位置和功能不一樣，所以應(yīng)對DMU進行評估，并將其投入和產(chǎn)出“整合”也就是要進行相應(yīng)的評估，將其視為只有一個總投入和一個總產(chǎn)出的生產(chǎn)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(quán)重值。

不過因為我們通常對輸入和輸出之間的信息結(jié)構(gòu)知之甚少，或者因為它們互換性的復(fù)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(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做進一步的確立。

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、科技等各個領(lǐng)域，因此很難以投入和產(chǎn)出為抓手點來對這么多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)作進一步分析和處理，因此在本文的研究過程中，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)和時間序列數(shù)據(jù)結(jié)合在一起的數(shù)據(jù)形式，通俗的來說它是一組被觀測對象在多個時間段內(nèi)的觀測結(jié)果的總和。中文的面板數(shù)據(jù)其實是由其英文直接翻譯過來的，并且除了面板數(shù)據(jù)這一說法之外，還有一些人將其譯作“綜列數(shù)據(jù)”以及“平行數(shù)據(jù)”。

從研究觀察對象層面來講，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象為單一的個體時，在這一時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)往往具備較多的個體基數(shù)N（數(shù)百人或數(shù)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(qū)在某一時期內(nèi)發(fā)生的數(shù)據(jù)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(zhì)，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù)所形成的樣本數(shù)據(jù)，從根本上來講，它就是將截面數(shù)據(jù)與時間序列數(shù)據(jù)結(jié)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(jīng)濟學(xué)理論里，自此，數(shù)據(jù)面板的許多分析方法開始被廣泛的運用于經(jīng)濟管理學(xué)、社會學(xué)、心理學(xué)等各個領(lǐng)域。與僅僅表現(xiàn)一定時間區(qū)間內(nèi)個體之間差異的載體表面數(shù)據(jù)對照起來，面板數(shù)據(jù)主要具備如下優(yōu)勢。第一，面板數(shù)據(jù)涉及到的數(shù)據(jù)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(shù)估計值，從而得到更精準(zhǔn)繁復(fù)的行為方程，第二，面板數(shù)據(jù)能夠更好地檢測和評估利用橫截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)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(tài)行為。

不過因為本次研究的“數(shù)字鴻溝”問題，并不涉及時間序列數(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

因子分析利用幾個較少的因素來反映其他較多指標(biāo)亦或是因子相互之間內(nèi)在關(guān)聯(lián)的一種統(tǒng)計方法，其通常利用幾個因素來原始體現(xiàn)數(shù)據(jù)所包含的大量內(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(chǔ)之上將涉及的信息重新作進一步的排列組合，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(jié)論

為了能夠更好地確定我國評估城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的方法和評價指標(biāo)體系，本文對國內(nèi)外相關(guān)文獻做了簡要概述，總結(jié)出了相對差距綜合指數(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估方法，通過比較分析，我們知道了中國“數(shù)字鴻溝研究”課題組的相對差距綜合指數(shù)法的評估方法，這一方法對于數(shù)字鴻溝的評估指標(biāo)較少，未考慮經(jīng)濟、教育等因素;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法又過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”問題，并不涉及時間序列數(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。

本文研究內(nèi)容的評估指標(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對我國的“數(shù)字鴻溝”問題作進一步的研究。通過因子方法不僅能夠?qū)ζ洮F(xiàn)狀作進一步的研究，還能在此基礎(chǔ)之上對其經(jīng)濟學(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對我國數(shù)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(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(xué)院全日制本科，研究方向：經(jīng)濟管理。

基金項目：教育部人文社會科學(xué)研究基金項目（15XJCZH003）