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摘 要：当前我国面临着很大的数字鸿沟问题，究其根本，关键源于信息化进程程度的不一致性，经济发展迅猛地区在新科技革命与信息化的相关社会影响方面的敏锐能力相对较高，然而，在经济发展水平欠缺的地区，信息技术的软、硬件资源相对脱节程度较高，导致了信息技术发展过程中的迟缓以及不同步。本次研究，通过研究数字鸿沟的评估方法，从而进一步完善数字鸿沟的指标体系;从相对差距综合指数法、数据包络法、数据面板法、因子分析法对比出发，确定了因子分析法为数字鸿沟评估是最有效的方法。
关键词：方法比较;因子分析法;数字鸿沟
1.引言
在中国，政府对于数字鸿沟问题也格外关注，《人民日报》等重要党报和政府报刊都积极加入呼吁降低数字鸿沟的队伍之中。十八大报告表明要“促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化协同并进”，由最初的“三化”逐渐向“四化”进程迈进，与之前相比增添了“信息化”这一元素，从十八大给定的新增元素来看，同信息时代的特性不谋而合，这也从侧面反映出了信息技术已经开始逐步走向同国家发展战略紧密相连的道路。而现在，全国范围各省区之间、城乡之间的数字鸿沟现状也越发明显，从当前的形势来看，数字鸿沟也正开始慢慢沦为“信息化”的拦路虎之一。随着经济的进一步发展，数字鸿沟所形成的差异使得我国正逐步由最初的城乡差别、工农差别、脑体差别“三大差别”沦为“第四大差别”，而且其自身也不再单单只是一个技术层面问题，而是正在逐步沦为整个社会和经济发展的难题。
当前我国面临着很大的数字鸿沟问题，究其根本，关键源于信息化进程程度的不一致性，经济发展迅猛地区在新科技革命与信息化的相关社会影响方面的敏锐能力相对较高，然而，在经济发展水平欠缺的地区，信息技术的软、硬件资源相对脱节程度较高，导致了信息技术发展过程中的迟缓以及不同步。
相对于发达国家而言，我国经济尚处于发展阶段，数字鸿沟问题也是近几年才刚刚得到重视。就当前形势而言，我国31个省份城乡以及同经济繁华省市之间的数字鸿沟现象均十分明显。我国当前该问题的现状严重与否？它能够导致国内在经济、社会各个方面激起多大波澜？怎样缩减数字鸿沟问题？诸如此类的问题，现在都已然成为迫切需要突破的困境了，并且这将直接与我国能否有效推进信息化进程以及能否实现经济良性发展挂钩。想要将这些问题化解，那么目前首当其要的就是采取相应手段来将我国的数字鸿沟现状进行定量评估。
本次研究，通过研究数字鸿沟的评估方法，从而进一步完善数字鸿沟的指标体系;从相对差距综合指数法、数据包络法、数据面板法、因子分析法对比出發，确定了一套实用的数字鸿沟评价方法，来对我国省市之间和城乡之间的数字鸿沟进行评价，并以此为据从同步信息化的角度给出跨越数字鸿沟的战略及对策。
2.文献综述
城乡数字鸿沟囊括信息贫富分化的多层面社会经济属性，它能够以城乡信息技术普及程度差距为代表。White（2011）采用多元回归法，对移动电话在印度城乡居民中的普及情况进行了研究。研究发现在信息时代，城乡居民间数字鸿沟会导致信息两极分化，相当多的信息凝聚在部分信息丰富的人手里，信息贫乏者处于边缘地位，进而被社会排斥。这是一种被称为城市和农村地区之间数字鸿沟的现象，信息贫乏者被社会边缘化，导致错失了获得经济利益的许多契机。Kim等（2011）通过分析美国大中城市与小城镇居民之间计算机与互联网应用的差距问题，指明了城市与农村地区之间的数字鸿沟，体现出城乡之间居民社会经济地位的差异，这实际上体现着信息社会分化的新现状。Zheng和Walsham（2011）他们觉得在发展中国家里面，相较于城市居民而言，农村居民在互联网使用上的普及率相对要低的多的多，进而使得农村居民信息贫乏，在因为马修效应而产生的贫富之间的新的不平等中，城乡之间的数字鸿沟反映在城乡居民之间的信息差距上。高小卫（2007）基于社会学的层面就我国城乡数字鸿沟的具体情况做了相关调研，其表示城乡数字鸿沟包含信息工具的占有和信息技术的应用，他把城乡数字鸿沟解释作：城乡之间在信息技术的应用和信息工具拥有程度上存在的差异，因而形成两者之间的信息贫富不对等状况。柏长德（2007）的观点表明城乡数字鸿沟是一类特殊的数字鸿沟。其实城乡数字鸿沟也是一种社会分化现象，是因为信息技术的迅速发展及高效利用所造成的信息鸿沟，特别是城乡社区之间的信息差距现象是显而易见的，目前仍然还处于扩张阶段。其实说白了，其实质体现的就是信息贫富两极分化情况。是因为城乡两个社区在使用信息技术和信息资源过程中产生的差距所导致的。
城乡人口密度、地理位置、信息政策、信息市场的差异为非直接因素。Hollifield和Donnermeyer（2003）表明相对落后的乡村地区难以支持价格高昂的信息技术资源，诸如宽带费，是因为农村人口密度较低。另外，农村人口密度低同样减缓信息技术市场需求的发展。Donnermeyer和Hollifield（2003）觉得低人口密度减缓农村地区信息基础设施建设进程，进而侧面造就了美国城乡数字鸿沟。Ruiz（2004）表明造成美国城乡数字鸿沟最主要的原因是人口密度。单就同一水平线的同一信息技术服务层面而言，乡村居民一般来讲往往比城市居民付出的代价更多，这同样也从侧面使得信息技术在农村地区的普及程度不高。Brewer（2005）觉得城乡数字鸿沟主要影响成分包含城乡人口密度、信息政策及信息市场的差别程度，还侧重的研究了城乡人口数量密度不同之处。并表明人口密集度低下是农村地区信息基本设施匮乏的重要因素。信息基本设施费用随着信息覆盖的面积的扩大而增加，且覆盖人口的数量会影响收益。由此可见，农村地区与城市地区的不同，是因为农村人口的平均信息基本设施成本较高，人口数量密度会影响信息技术普及，所以不可以仅仅寄托于回报利润来用于进一步做投资。Bernardi等（2008）表明，基于农村用户与用户之间间隔距离远，聚集密度相对较低，使得用户之间存在距离鸿沟，以至于信息技术服务需付出的代价极高，进而没办法配备基本的公共信息设备，也由此造就城乡数字鸿沟。Subramanian等（2006）觉得人口分布散落造成农村市场对网络提供商没有诱惑，这使得大部分发展中国家甚至是某些发达国家的农村地区在信息技术的普及程度方面的建树迟迟无法达到标准要求。Sawada等（2006）对加拿大城乡数字鸿沟情况进行分析，在其看来加拿大北部农村地区属于偏远落后区域，其在信息基础设施安装以及维护上投入资金过高，所以从侧面来讲地理位置也造成了城乡数字鸿沟。Pociask（2005）表明美国城乡企业间的数字鸿沟包含着以下几个层面影响因素：需求和供给，需求层面指的是公司大小、地理位置以及文化特点等各类成因的差别程度;供给层面的关键影响因素是电信运营商认为在农村地区的投入费用相对较高，因此不愿在这些地方进行投资，另外因为投入的费用高也使得信息消费价格相应的也会上升，同样也反过来制约着农村信息市场需求发展。从BBC2007年的报告表明，由于农村地区处在偏远落后的地方，其在网络建设以及维护上投入的费用高，加之电信公司在此类地区的投入力度不大，居民却还不得不为较低的网速付出更大的成本耗费，所以形成发达国家农村地区在宽带互联网接入方面就大大地与城市地区脱节。Gabe和Abel（2002）觉得在综合服务数字网络技术领域层面，城市以及农村地区的鸿沟趋势已经越来越明显，致使城乡数字鸿沟进一步恶化的内在原因主要是对先进服务技术的渴求、技术不可探知性以及国家的电信法律整体氛围等。我国学者何枭吟（2009）经过研究之后，其表示不同的地理位置同人口分布过于散落在造成数字鸿沟上起着很大的影响作用，由此其将网络服务作为切入点进行深入剖析，阐述了城乡间在网络服务层面存在不同程度的差异。 经过对上述文献进行分析比对，我们可以了解到，其中直接形成城乡数字鸿沟的内在因素主要有信息基础设施投资以及城乡居民信息技能两个层面的因素，而单单就只是城乡人口密度、地理位置、信息政策以及信息市场的差异并无法直接形成城乡之间的数字鸿沟。这一些内在因素必须要在扩大城乡信息基础设施的投资差距或城乡居民之间信息技能差距的基础之上才会形成城乡数字鸿沟。经过剖析以及确立城乡数字鸿沟形成的主观以及客观因素，决策者可以追溯到数字鸿沟的根源，找出数字鸿沟形成的根本原因，以及适合评估数字鸿沟的方法论，从根本上对城乡差距进行分析，进一步在降低城乡数字鸿沟的制定政策方针上给出明确道路。
3.评估方法比较
3.1相对差距综合指数法
为能够准确了解相对差距综合指数法，将国际上几种常用的数字鸿沟评估方法与其做了对比说明，从而更好的了解这种评估方式。
美国电信和信息管理局（NTIA）的绝对差距法与相对差距法：优点是：（1）数据充实、完整，最早研究数字鸿沟问题;（2）利用该方法可以描述不同群体在主要信息技术方面应用差距。缺点是：（1）没有提出综合指标反应整体数字鸿沟;（2）在技术扩散的前期和中期，利用绝对差距法和相对差距法评估的结果差距很大，甚至结论相反。
美国帕沃.西切尔的时间差距法：优点是：（1）比较直观，易于理解，实用价值强;（2）既可以水平静态比较，也可垂直动态比较。缺点是：（1）不适用于多指标评估;（2）不适用于多组对象的比较。无法评估单个对象数字鸿沟的相撞及变化趋势。
意大利法比奥拉.里卡帝尼和莫罗法里奧的相对集中度指数法：优点是：（1）既可动态分析，也可静态分析，既可评估国家之间的数字鸿沟，又可评估国内数字鸿沟;（2）能够评估不同分组间新技术应用发展部均衡状况缺点是：（1）评估结果含义不明确，不直观;（2）只能评估特定对象单一新技术应用方面的差距，不能评估综合信息数字鸿沟状况;（3）不能进行两个对象之间的直接比较。
德国托比阿斯.休星和汉尼斯塞尔霍夫的数字鸿沟综合指数法：优点是：（1）实用性广，既可水平比较，也可垂直比较;（2）非常好地解决了多组对象比较时统一标准的问题。缺点是：（1）直观性差，数字鸿沟综合指数法的值是弱势群体在平均水平中的比重，不能直观反映差距大小;（2）不能反应弱势群体和强势群体之间的差距;（3）适用于多组对象的比较，却不适用于两者之间的比较。
中国“数字鸿沟研究”课题组的相对差距综合指数法：优点是：（1）理论运用范围广，既可进行国际国内比较，又可进行动态静态比较;（2）含义明确，易于理解;（3）数据权威，完整，避免主观判断数据使得数据不准确。缺点是：指标较少，未考虑经济、教育等因素。
综上所述我们能够知道，数字鸿沟评估的各种方法各有其优、劣势，本文接下来主要讲述关于中国“数字鸿沟研究”课题组的相对差距综合指数法的评估方法，这一方法相对而言较为广泛，同时也便于理解，能够将其所研究的对象进行静态和动态的对比研究，从而获得研究的结论，并且其研究的数据相对而言权威易得。
（1）分类数字鸿沟评估公式
DDI表示的是數字鸿沟综合指数，DDI表示的数值在0-1之间，数值越靠近1，则表示二者之间的差异性越大，数值越靠近0，则表示二者之间的差异性越小。当数值为0时，则表示二者之间不存在差异性。Bi表示的是各个指标值所占的比例值。本文选取的各个指标所占比例值如表2-8所示。Qi表示的是指标以及其相对差距的指数。基于研究指标所具有的通用性和数据可获得性，本文选择互联网普及率、家用电脑普及率、固定电话普及率、移动电话普及率和彩色电视机普及率五个研究方向作为研究指标。
（2）指标相对差距评估公式
Qi表示的是研究指标的相对差距，Qi的数值在0-1之间，其数值越靠近1，则表示二者之间的差异性越大，其数值越靠近0，则表示二者之间的差异性越小。当其数值为0时，则表示二者之间不存在差异性，当其数值为1时，则表示所选取的对象在某些特定层面上不起作用。Xi则表示为研究对象其中一方在某一特定研究指标特定时期的研究数值。
前面所提及的数字鸿沟评估方法相较于其他研究方法而言，其计算方式过于简洁，基本无法从整个研究问题所涉及的网络接入、网络利用、网络意识、网络环境等层次进行研究，基于此，本文将在上述研究的基础之上，从因式分析的角度出发来进一步评估。利用主成分分析方法来对我国数字鸿沟现状进行实证研究，从而得出较为客观的综合性得分结果。
（1）对初始数据做标准化处理。
我们设定指标体系由p个指标组成，将其表示作X1，X2，X3…，Xp（样本容量为p），Xij表示的是第i样本第j个值。以此便可以获得如下样本矩阵：
（2.1）
因为p个指标的纲量通常情况而言是不一样的，所以在此应对各个指标进行标准化处理，公式如下所示：
（2.2）
把原始数据进一步作处理，便可以得到处理之后的数据矩阵记：
（2.3）
其中， （2 .4）
（2）计算相关系数矩阵。
（2.5）
其中，Rij= （i，j=1，2，…p）（2.6）
（3）找到主成分和进一步确定及保留主成分数量。
得出样本相关系数矩阵R相应p个非负特征值，从大到小依次排列为：
（2.8）
其次，计算出样本相关系数矩阵R与其相应的特征值 K的正则特征向量：
（2.9）
则第K个主成分为： （2.10）
（4）得出综合评价值。
得出第i样本第K主成分的评价值： （2.11）
进而得到第i个样本的综合评价值：
（2.12）
其中，bk= 为第K个主成分的方差贡献率。
3.2数据包络法
1978年，A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes首次提出了一种称为数据包络分析的方法，Data Envelopment Analysis，简称DEA。通过利用数学规划模型来对含有多个输入以及输出的部门或单位之间的相对有效性（称为DEA效率）。该模型是研究多输入特别是多输出的“生产部门”问题，在具有“规模效率”的同时也具备“技术效率”，是一种非常理想且效用极佳的研究方法。
DEA方法具有以下特点：（1）从最优决策单元的层面对DEA方法各投入产出的权重变量进行评价。由此减少了分别计算各个指标权重的繁琐过程。（2）DEA方法不需要很明确的得出输入和输出之间关系的表达式。也就是说，其与生产函数法的做法有所不同，生产函数需要先使用回归分析来确定生产函数表达式，之后再预测其在某一特定程度或者范围内，可以实现多少输出。而DEA方法则是剔除了绝大部分的主观影响条件，由此也使得其在问世后不久就获得广泛青睐。因为不同的投入和产出在生产过程中的位置和功能不一样，所以应对DMU进行评估，并将其投入和产出“整合”也就是要进行相应的评估，将其视为只有一个总投入和一个总产出的生产过程，与此同时，这也就意味着，对于任何一个输入和输出值都得被赋予其正确的权重值。
不过因为我们通常对输入和输出之间的信息结构知之甚少，或者因为它们互换性的复杂性，也因为我们希望避免这种影响。因此，分析人员的主观意愿并不是预先给出输入和输出权向量，而是先把它们看作变量向量，在此之后再根据某一既定的原则或定律来做进一步的确立。
但是，本文将要研究的“数字鸿沟”内容，其所牵涉到的范围比较广，包含教育、信息、经济、科技等各个领域，因此很难以投入和产出为抓手点来对这么多领域的数据作进一步分析和处理，因此在本文的研究过程中，数据包络分析并不适用，所以本次我们不选用这一种研究方式。
3.3数据面板法
“面板数据”也就是PanelData，描述的是将横截面數据和时间序列数据结合在一起的数据形式，通俗的来说它是一组被观测对象在多个时间段内的观测结果的总和。中文的面板数据其实是由其英文直接翻译过来的，并且除了面板数据这一说法之外，还有一些人将其译作“综列数据”以及“平行数据”。
从研究观察对象层面来讲，可以将面板数据划分为微观面板（micropanels）与宏观面板（macropanels）。一般情况下，当我们的研究或者观察的对象为单一的个体时，在这一时刻我们研究所用到的数据就称之为数据微观面板，此类数据往往具备较多的个体基数N（数百人或数千人），并且其时期T相对较为短暂。与微观面板不同的是，宏观面板一般来说，是由不同国家或地区在某一时期内发生的数据组成的。并且二者之间需要运用到的计量方法也并不雷同，微观面板需要分析T固定且N较大的渐近性质，但对于宏观面板来说渐进特性表示的是T和N同时都较大时的特性。
面板数据表示的是时间序列上取多个剖面，同时选取样本观测值，即截面数据和时间数据所形成的样本数据，从根本上来讲，它就是将截面数据与时间序列数据结合起来的整合体。起初是M的时候，ndlak，Balwstra和Nerlove将其运用进计量经济学理论里，自此，数据面板的许多分析方法开始被广泛的运用于经济管理学、社会学、心理学等各个领域。与仅仅表现一定时间区间内个体之间差异的载体表面数据对照起来，面板数据主要具备如下优势。第一，面板数据涉及到的数据面更广泛，增强了信息的自由度及其效用性，使得其可以获得更加有效用和高信赖度的参数估计值，从而得到更精准繁复的行为方程，第二，面板数据能够更好地检测和评估利用横截面数据或时间序列数据所没有办法观察到的情况，它可以更有效的评估繁杂的动态行为。
不过因为本次研究的“数字鸿沟”问题，并不涉及时间序列数据及横截面数据，因此，此次研究我们也不选取这种研究方式。
3.4因子分析法
因子分析利用几个较少的因素来反映其他较多指标亦或是因子相互之间内在关联的一种统计方法，其通常利用几个因素来原始体现数据所包含的大量内容和信息。在将多变量平面数据作最有效的合成及简单处理，也就是指在确保数据信息损失最小的基础之上，降低高维变量空间维数的一种分析方法。它具有下面几种特征：
第一、因子变量数目与原始指标变量数目相比，前者远远少于后者，而通过因子变量的分析可以降低研究工作中的计算量。
第二、因子变量并非原始变量的选择，而是在原始变量的基础之上将涉及的信息重新作进一步的排列组合，其可以体现出原始变量所包含的大部分信息。
第三、因子变量与变量之间并非线性相关，所以对变量的处理过程会更加便捷。
第四、因子变量具备名词解释性，通俗来说，它就是将一些原始变量的信息进行整合和反映。
4.结论
为了能够更好地确定我国评估城乡数字鸿沟的方法和评价指标体系，本文对国内外相关文献做了简要概述，总结出了相对差距综合指数法、数据包络法、数据面板法、因子分析法等比较常用的评估方法，通过比较分析，我们知道了中国“数字鸿沟研究”课题组的相对差距综合指数法的评估方法，这一方法对于数字鸿沟的评估指标较少，未考虑经济、教育等因素;数据包络分析法又过于繁琐需要大量的人力物力;数据面板法，由于本次研究的“数字鸿沟”问题，并不涉及时间序列数据及横截面数据;综上所述它们都并不是最好的方法。
本文研究内容的评估指标体系包含的范围宽泛，其涉及的方面和领域繁杂，并且指标数量多且复杂。所以，此次研究我们采用因子分析法来对我国的“数字鸿沟”问题作进一步的研究。通过因子方法不仅能够对其现状作进一步的研究，还能在此基础之上对其经济学意义作更深层次的阐明。所以最终选择采用因子分析法来对我国数字鸿沟问题进行评估。 参考文献
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[7] Arquette，T. J.. Assessing the Digital Divide：Empirical Analysis of a Meta-analytic Framework for Assessing the Current State of Information and Communication System Development [M]. Chicago：Northwestern University Press，2001：10-13.
第一作者簡介：刘骏（1983-），男，贵州息烽人，博士，贵州财经大学管理科学与工程学院教授，硕士研究生导师，贵州财经大学西部现代化研究中心研究员，研究方向：经济管理。
第二作者简介：陈弟金（2000-），男，贵州贵阳人，本科，贵州理工学院全日制本科，研究方向：经济管理。
基金项目：教育部人文社会科学研究基金项目（15XJCZH003）
关键词：方法比较;因子分析法;数字鸿沟
1.引言
在中国，政府对于数字鸿沟问题也格外关注，《人民日报》等重要党报和政府报刊都积极加入呼吁降低数字鸿沟的队伍之中。十八大报告表明要“促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化协同并进”，由最初的“三化”逐渐向“四化”进程迈进，与之前相比增添了“信息化”这一元素，从十八大给定的新增元素来看，同信息时代的特性不谋而合，这也从侧面反映出了信息技术已经开始逐步走向同国家发展战略紧密相连的道路。而现在，全国范围各省区之间、城乡之间的数字鸿沟现状也越发明显，从当前的形势来看，数字鸿沟也正开始慢慢沦为“信息化”的拦路虎之一。随着经济的进一步发展，数字鸿沟所形成的差异使得我国正逐步由最初的城乡差别、工农差别、脑体差别“三大差别”沦为“第四大差别”，而且其自身也不再单单只是一个技术层面问题，而是正在逐步沦为整个社会和经济发展的难题。
当前我国面临着很大的数字鸿沟问题，究其根本，关键源于信息化进程程度的不一致性，经济发展迅猛地区在新科技革命与信息化的相关社会影响方面的敏锐能力相对较高，然而，在经济发展水平欠缺的地区，信息技术的软、硬件资源相对脱节程度较高，导致了信息技术发展过程中的迟缓以及不同步。
相对于发达国家而言，我国经济尚处于发展阶段，数字鸿沟问题也是近几年才刚刚得到重视。就当前形势而言，我国31个省份城乡以及同经济繁华省市之间的数字鸿沟现象均十分明显。我国当前该问题的现状严重与否？它能够导致国内在经济、社会各个方面激起多大波澜？怎样缩减数字鸿沟问题？诸如此类的问题，现在都已然成为迫切需要突破的困境了，并且这将直接与我国能否有效推进信息化进程以及能否实现经济良性发展挂钩。想要将这些问题化解，那么目前首当其要的就是采取相应手段来将我国的数字鸿沟现状进行定量评估。
本次研究，通过研究数字鸿沟的评估方法，从而进一步完善数字鸿沟的指标体系;从相对差距综合指数法、数据包络法、数据面板法、因子分析法对比出發，确定了一套实用的数字鸿沟评价方法，来对我国省市之间和城乡之间的数字鸿沟进行评价，并以此为据从同步信息化的角度给出跨越数字鸿沟的战略及对策。
2.文献综述
城乡数字鸿沟囊括信息贫富分化的多层面社会经济属性，它能够以城乡信息技术普及程度差距为代表。White（2011）采用多元回归法，对移动电话在印度城乡居民中的普及情况进行了研究。研究发现在信息时代，城乡居民间数字鸿沟会导致信息两极分化，相当多的信息凝聚在部分信息丰富的人手里，信息贫乏者处于边缘地位，进而被社会排斥。这是一种被称为城市和农村地区之间数字鸿沟的现象，信息贫乏者被社会边缘化，导致错失了获得经济利益的许多契机。Kim等（2011）通过分析美国大中城市与小城镇居民之间计算机与互联网应用的差距问题，指明了城市与农村地区之间的数字鸿沟，体现出城乡之间居民社会经济地位的差异，这实际上体现着信息社会分化的新现状。Zheng和Walsham（2011）他们觉得在发展中国家里面，相较于城市居民而言，农村居民在互联网使用上的普及率相对要低的多的多，进而使得农村居民信息贫乏，在因为马修效应而产生的贫富之间的新的不平等中，城乡之间的数字鸿沟反映在城乡居民之间的信息差距上。高小卫（2007）基于社会学的层面就我国城乡数字鸿沟的具体情况做了相关调研，其表示城乡数字鸿沟包含信息工具的占有和信息技术的应用，他把城乡数字鸿沟解释作：城乡之间在信息技术的应用和信息工具拥有程度上存在的差异，因而形成两者之间的信息贫富不对等状况。柏长德（2007）的观点表明城乡数字鸿沟是一类特殊的数字鸿沟。其实城乡数字鸿沟也是一种社会分化现象，是因为信息技术的迅速发展及高效利用所造成的信息鸿沟，特别是城乡社区之间的信息差距现象是显而易见的，目前仍然还处于扩张阶段。其实说白了，其实质体现的就是信息贫富两极分化情况。是因为城乡两个社区在使用信息技术和信息资源过程中产生的差距所导致的。
城乡人口密度、地理位置、信息政策、信息市场的差异为非直接因素。Hollifield和Donnermeyer（2003）表明相对落后的乡村地区难以支持价格高昂的信息技术资源，诸如宽带费，是因为农村人口密度较低。另外，农村人口密度低同样减缓信息技术市场需求的发展。Donnermeyer和Hollifield（2003）觉得低人口密度减缓农村地区信息基础设施建设进程，进而侧面造就了美国城乡数字鸿沟。Ruiz（2004）表明造成美国城乡数字鸿沟最主要的原因是人口密度。单就同一水平线的同一信息技术服务层面而言，乡村居民一般来讲往往比城市居民付出的代价更多，这同样也从侧面使得信息技术在农村地区的普及程度不高。Brewer（2005）觉得城乡数字鸿沟主要影响成分包含城乡人口密度、信息政策及信息市场的差别程度，还侧重的研究了城乡人口数量密度不同之处。并表明人口密集度低下是农村地区信息基本设施匮乏的重要因素。信息基本设施费用随着信息覆盖的面积的扩大而增加，且覆盖人口的数量会影响收益。由此可见，农村地区与城市地区的不同，是因为农村人口的平均信息基本设施成本较高，人口数量密度会影响信息技术普及，所以不可以仅仅寄托于回报利润来用于进一步做投资。Bernardi等（2008）表明，基于农村用户与用户之间间隔距离远，聚集密度相对较低，使得用户之间存在距离鸿沟，以至于信息技术服务需付出的代价极高，进而没办法配备基本的公共信息设备，也由此造就城乡数字鸿沟。Subramanian等（2006）觉得人口分布散落造成农村市场对网络提供商没有诱惑，这使得大部分发展中国家甚至是某些发达国家的农村地区在信息技术的普及程度方面的建树迟迟无法达到标准要求。Sawada等（2006）对加拿大城乡数字鸿沟情况进行分析，在其看来加拿大北部农村地区属于偏远落后区域，其在信息基础设施安装以及维护上投入资金过高，所以从侧面来讲地理位置也造成了城乡数字鸿沟。Pociask（2005）表明美国城乡企业间的数字鸿沟包含着以下几个层面影响因素：需求和供给，需求层面指的是公司大小、地理位置以及文化特点等各类成因的差别程度;供给层面的关键影响因素是电信运营商认为在农村地区的投入费用相对较高，因此不愿在这些地方进行投资，另外因为投入的费用高也使得信息消费价格相应的也会上升，同样也反过来制约着农村信息市场需求发展。从BBC2007年的报告表明，由于农村地区处在偏远落后的地方，其在网络建设以及维护上投入的费用高，加之电信公司在此类地区的投入力度不大，居民却还不得不为较低的网速付出更大的成本耗费，所以形成发达国家农村地区在宽带互联网接入方面就大大地与城市地区脱节。Gabe和Abel（2002）觉得在综合服务数字网络技术领域层面，城市以及农村地区的鸿沟趋势已经越来越明显，致使城乡数字鸿沟进一步恶化的内在原因主要是对先进服务技术的渴求、技术不可探知性以及国家的电信法律整体氛围等。我国学者何枭吟（2009）经过研究之后，其表示不同的地理位置同人口分布过于散落在造成数字鸿沟上起着很大的影响作用，由此其将网络服务作为切入点进行深入剖析，阐述了城乡间在网络服务层面存在不同程度的差异。 经过对上述文献进行分析比对，我们可以了解到，其中直接形成城乡数字鸿沟的内在因素主要有信息基础设施投资以及城乡居民信息技能两个层面的因素，而单单就只是城乡人口密度、地理位置、信息政策以及信息市场的差异并无法直接形成城乡之间的数字鸿沟。这一些内在因素必须要在扩大城乡信息基础设施的投资差距或城乡居民之间信息技能差距的基础之上才会形成城乡数字鸿沟。经过剖析以及确立城乡数字鸿沟形成的主观以及客观因素，决策者可以追溯到数字鸿沟的根源，找出数字鸿沟形成的根本原因，以及适合评估数字鸿沟的方法论，从根本上对城乡差距进行分析，进一步在降低城乡数字鸿沟的制定政策方针上给出明确道路。
3.评估方法比较
3.1相对差距综合指数法
为能够准确了解相对差距综合指数法，将国际上几种常用的数字鸿沟评估方法与其做了对比说明，从而更好的了解这种评估方式。
美国电信和信息管理局（NTIA）的绝对差距法与相对差距法：优点是：（1）数据充实、完整，最早研究数字鸿沟问题;（2）利用该方法可以描述不同群体在主要信息技术方面应用差距。缺点是：（1）没有提出综合指标反应整体数字鸿沟;（2）在技术扩散的前期和中期，利用绝对差距法和相对差距法评估的结果差距很大，甚至结论相反。
美国帕沃.西切尔的时间差距法：优点是：（1）比较直观，易于理解，实用价值强;（2）既可以水平静态比较，也可垂直动态比较。缺点是：（1）不适用于多指标评估;（2）不适用于多组对象的比较。无法评估单个对象数字鸿沟的相撞及变化趋势。
意大利法比奥拉.里卡帝尼和莫罗法里奧的相对集中度指数法：优点是：（1）既可动态分析，也可静态分析，既可评估国家之间的数字鸿沟，又可评估国内数字鸿沟;（2）能够评估不同分组间新技术应用发展部均衡状况缺点是：（1）评估结果含义不明确，不直观;（2）只能评估特定对象单一新技术应用方面的差距，不能评估综合信息数字鸿沟状况;（3）不能进行两个对象之间的直接比较。
德国托比阿斯.休星和汉尼斯塞尔霍夫的数字鸿沟综合指数法：优点是：（1）实用性广，既可水平比较，也可垂直比较;（2）非常好地解决了多组对象比较时统一标准的问题。缺点是：（1）直观性差，数字鸿沟综合指数法的值是弱势群体在平均水平中的比重，不能直观反映差距大小;（2）不能反应弱势群体和强势群体之间的差距;（3）适用于多组对象的比较，却不适用于两者之间的比较。
中国“数字鸿沟研究”课题组的相对差距综合指数法：优点是：（1）理论运用范围广，既可进行国际国内比较，又可进行动态静态比较;（2）含义明确，易于理解;（3）数据权威，完整，避免主观判断数据使得数据不准确。缺点是：指标较少，未考虑经济、教育等因素。
综上所述我们能够知道，数字鸿沟评估的各种方法各有其优、劣势，本文接下来主要讲述关于中国“数字鸿沟研究”课题组的相对差距综合指数法的评估方法，这一方法相对而言较为广泛，同时也便于理解，能够将其所研究的对象进行静态和动态的对比研究，从而获得研究的结论，并且其研究的数据相对而言权威易得。
（1）分类数字鸿沟评估公式
DDI表示的是數字鸿沟综合指数，DDI表示的数值在0-1之间，数值越靠近1，则表示二者之间的差异性越大，数值越靠近0，则表示二者之间的差异性越小。当数值为0时，则表示二者之间不存在差异性。Bi表示的是各个指标值所占的比例值。本文选取的各个指标所占比例值如表2-8所示。Qi表示的是指标以及其相对差距的指数。基于研究指标所具有的通用性和数据可获得性，本文选择互联网普及率、家用电脑普及率、固定电话普及率、移动电话普及率和彩色电视机普及率五个研究方向作为研究指标。
（2）指标相对差距评估公式
Qi表示的是研究指标的相对差距，Qi的数值在0-1之间，其数值越靠近1，则表示二者之间的差异性越大，其数值越靠近0，则表示二者之间的差异性越小。当其数值为0时，则表示二者之间不存在差异性，当其数值为1时，则表示所选取的对象在某些特定层面上不起作用。Xi则表示为研究对象其中一方在某一特定研究指标特定时期的研究数值。
前面所提及的数字鸿沟评估方法相较于其他研究方法而言，其计算方式过于简洁，基本无法从整个研究问题所涉及的网络接入、网络利用、网络意识、网络环境等层次进行研究，基于此，本文将在上述研究的基础之上，从因式分析的角度出发来进一步评估。利用主成分分析方法来对我国数字鸿沟现状进行实证研究，从而得出较为客观的综合性得分结果。
（1）对初始数据做标准化处理。
我们设定指标体系由p个指标组成，将其表示作X1，X2，X3…，Xp（样本容量为p），Xij表示的是第i样本第j个值。以此便可以获得如下样本矩阵：
（2.1）
因为p个指标的纲量通常情况而言是不一样的，所以在此应对各个指标进行标准化处理，公式如下所示：
（2.2）
把原始数据进一步作处理，便可以得到处理之后的数据矩阵记：
（2.3）
其中， （2 .4）
（2）计算相关系数矩阵。
（2.5）
其中，Rij= （i，j=1，2，…p）（2.6）
（3）找到主成分和进一步确定及保留主成分数量。
得出样本相关系数矩阵R相应p个非负特征值，从大到小依次排列为：
（2.8）
其次，计算出样本相关系数矩阵R与其相应的特征值 K的正则特征向量：
（2.9）
则第K个主成分为： （2.10）
（4）得出综合评价值。
得出第i样本第K主成分的评价值： （2.11）
进而得到第i个样本的综合评价值：
（2.12）
其中，bk= 为第K个主成分的方差贡献率。
3.2数据包络法
1978年，A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes首次提出了一种称为数据包络分析的方法，Data Envelopment Analysis，简称DEA。通过利用数学规划模型来对含有多个输入以及输出的部门或单位之间的相对有效性（称为DEA效率）。该模型是研究多输入特别是多输出的“生产部门”问题，在具有“规模效率”的同时也具备“技术效率”，是一种非常理想且效用极佳的研究方法。
DEA方法具有以下特点：（1）从最优决策单元的层面对DEA方法各投入产出的权重变量进行评价。由此减少了分别计算各个指标权重的繁琐过程。（2）DEA方法不需要很明确的得出输入和输出之间关系的表达式。也就是说，其与生产函数法的做法有所不同，生产函数需要先使用回归分析来确定生产函数表达式，之后再预测其在某一特定程度或者范围内，可以实现多少输出。而DEA方法则是剔除了绝大部分的主观影响条件，由此也使得其在问世后不久就获得广泛青睐。因为不同的投入和产出在生产过程中的位置和功能不一样，所以应对DMU进行评估，并将其投入和产出“整合”也就是要进行相应的评估，将其视为只有一个总投入和一个总产出的生产过程，与此同时，这也就意味着，对于任何一个输入和输出值都得被赋予其正确的权重值。
不过因为我们通常对输入和输出之间的信息结构知之甚少，或者因为它们互换性的复杂性，也因为我们希望避免这种影响。因此，分析人员的主观意愿并不是预先给出输入和输出权向量，而是先把它们看作变量向量，在此之后再根据某一既定的原则或定律来做进一步的确立。
但是，本文将要研究的“数字鸿沟”内容，其所牵涉到的范围比较广，包含教育、信息、经济、科技等各个领域，因此很难以投入和产出为抓手点来对这么多领域的数据作进一步分析和处理，因此在本文的研究过程中，数据包络分析并不适用，所以本次我们不选用这一种研究方式。
3.3数据面板法
“面板数据”也就是PanelData，描述的是将横截面數据和时间序列数据结合在一起的数据形式，通俗的来说它是一组被观测对象在多个时间段内的观测结果的总和。中文的面板数据其实是由其英文直接翻译过来的，并且除了面板数据这一说法之外，还有一些人将其译作“综列数据”以及“平行数据”。
从研究观察对象层面来讲，可以将面板数据划分为微观面板（micropanels）与宏观面板（macropanels）。一般情况下，当我们的研究或者观察的对象为单一的个体时，在这一时刻我们研究所用到的数据就称之为数据微观面板，此类数据往往具备较多的个体基数N（数百人或数千人），并且其时期T相对较为短暂。与微观面板不同的是，宏观面板一般来说，是由不同国家或地区在某一时期内发生的数据组成的。并且二者之间需要运用到的计量方法也并不雷同，微观面板需要分析T固定且N较大的渐近性质，但对于宏观面板来说渐进特性表示的是T和N同时都较大时的特性。
面板数据表示的是时间序列上取多个剖面，同时选取样本观测值，即截面数据和时间数据所形成的样本数据，从根本上来讲，它就是将截面数据与时间序列数据结合起来的整合体。起初是M的时候，ndlak，Balwstra和Nerlove将其运用进计量经济学理论里，自此，数据面板的许多分析方法开始被广泛的运用于经济管理学、社会学、心理学等各个领域。与仅仅表现一定时间区间内个体之间差异的载体表面数据对照起来，面板数据主要具备如下优势。第一，面板数据涉及到的数据面更广泛，增强了信息的自由度及其效用性，使得其可以获得更加有效用和高信赖度的参数估计值，从而得到更精准繁复的行为方程，第二，面板数据能够更好地检测和评估利用横截面数据或时间序列数据所没有办法观察到的情况，它可以更有效的评估繁杂的动态行为。
不过因为本次研究的“数字鸿沟”问题，并不涉及时间序列数据及横截面数据，因此，此次研究我们也不选取这种研究方式。
3.4因子分析法
因子分析利用几个较少的因素来反映其他较多指标亦或是因子相互之间内在关联的一种统计方法，其通常利用几个因素来原始体现数据所包含的大量内容和信息。在将多变量平面数据作最有效的合成及简单处理，也就是指在确保数据信息损失最小的基础之上，降低高维变量空间维数的一种分析方法。它具有下面几种特征：
第一、因子变量数目与原始指标变量数目相比，前者远远少于后者，而通过因子变量的分析可以降低研究工作中的计算量。
第二、因子变量并非原始变量的选择，而是在原始变量的基础之上将涉及的信息重新作进一步的排列组合，其可以体现出原始变量所包含的大部分信息。
第三、因子变量与变量之间并非线性相关，所以对变量的处理过程会更加便捷。
第四、因子变量具备名词解释性，通俗来说，它就是将一些原始变量的信息进行整合和反映。
4.结论
为了能够更好地确定我国评估城乡数字鸿沟的方法和评价指标体系，本文对国内外相关文献做了简要概述，总结出了相对差距综合指数法、数据包络法、数据面板法、因子分析法等比较常用的评估方法，通过比较分析，我们知道了中国“数字鸿沟研究”课题组的相对差距综合指数法的评估方法，这一方法对于数字鸿沟的评估指标较少，未考虑经济、教育等因素;数据包络分析法又过于繁琐需要大量的人力物力;数据面板法，由于本次研究的“数字鸿沟”问题，并不涉及时间序列数据及横截面数据;综上所述它们都并不是最好的方法。
本文研究内容的评估指标体系包含的范围宽泛，其涉及的方面和领域繁杂，并且指标数量多且复杂。所以，此次研究我们采用因子分析法来对我国的“数字鸿沟”问题作进一步的研究。通过因子方法不仅能够对其现状作进一步的研究，还能在此基础之上对其经济学意义作更深层次的阐明。所以最终选择采用因子分析法来对我国数字鸿沟问题进行评估。 参考文献
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第一作者簡介：刘骏（1983-），男，贵州息烽人，博士，贵州财经大学管理科学与工程学院教授，硕士研究生导师，贵州财经大学西部现代化研究中心研究员，研究方向：经济管理。
第二作者简介：陈弟金（2000-），男，贵州贵阳人，本科，贵州理工学院全日制本科，研究方向：经济管理。
基金项目：教育部人文社会科学研究基金项目（15XJCZH003）