进入21世纪以来中国互联网发展的时空差异及其影响因素分析

邱 娟,汪明峰

(华东师范大学中国现代城市研究中心,上海200062)

进入21世纪以来中国互联网发展的时空差异及其影响因素分析

邱 娟,汪明峰

(华东师范大学中国现代城市研究中心,上海200062)

进入21世纪以来,中国的互联网事业得到了飞速发展,但目前的普及率还远远低于大多数发达国家或地区。在空间上,中国东、中、西地区的互联网普及率差异显著,省际发展存在极大的地域集中性,同时,城乡之间也存在着明显的数字鸿沟。通过分别对2001年和2008年31个省市(区)的从经济、文化、社会等方面选取的11项指标进行因子分析,得出影响区域互联网普及率的3个主因子:区域现代化综合水平因子、区位因子和信息基础设施因子,并对其进行多元回归,发现各个主因子的影响系数发生了较大变化。最后,动态地分析了各个主因子是如何影响互联网发展与变化的,并为中国的互联网发展提供一些政策建议。

互联网;数字鸿沟;时空差异;因子分析

0 引言

进入21世纪以来,中国的互联网事业得到了飞速发展。根据中国互联网络信息中心(CNN IC)的统计,截至2009年底,中国网民规模已达3.84亿,占到世界互联网用户总数的20.8%,居世界第一位。与1997年10月第一次调查的62万互联网用户相比,现在的互联网用户人数已是当初的619倍,增长速度远远快于韩国、美国、日本等发达国家。同时,互联网作为现代信息与通信技术的重要代表,在区域发展中所起的作用也越发重要。因此,研究中国互联网发展的时空特点非常必要。

国内外一些学者从不同的空间层面已对互联网发展进行了一系列的探究[1-19],如Guillen和Suarez从政治、经济、社会3个方面对全球数字鸿沟进行了解释[2], Chakraborty和Bosman从种族、收入、个人电脑拥有量方面测度了美国各州的数字鸿沟[4],Howell探讨了新西兰在城乡之间存在的数字鸿沟问题[5],刘文新等对中国互联网发展的区域差异进行了深入研究[16-17],等等。本文则侧重于研究21世纪以来中国互联网发展的空间格局变动,并通过不同年份的比较,动态地分析了影响中国互联网发展的主要因素及其变化,以期为促进中国互联网事业的快速健康发展提供有益的参考。

1 中国互联网发展的时空格局

1.1 地区差异

根据2010年初CNN IC发布的《第25次中国互联网络发展状况调查统计报告》,2009年中国的互联网普及率为28.9%,其中,东部地区为40.0%,中部为22.2%,西部为21.5%。东、中、西部之间的互联网普及率存在着显著差异,中、西部地区的互联网普及水平仅为东部地区的55%左右。就全国平均水平而言,东部是全国平均水平的1.38倍,而中部和西部地区普及率都低于全国平均水平。

1.2 省际差异

Lorenz曲线是研究区域差异的常用方法。图1给出了中国互联网区域差异的Lorenz曲线年度变化情况。这里选取的是2000,2005,2009年互联网用户的省际分布情况,从曲线中可以看出中国省际之间网络普及率的区域差异较大。2009年的Lorenz曲线经过点(24, 52.27),表明这24个省市互联网用户数量的总和约占了全国用户数量的一半,而其他7个省份用户数量之和约占一半。这7个省份除四川和河南外,其余都分布在沿海(河北、浙江、江苏、山东、广东)。由此可见,中国互联网的发展主要集中在东部沿海地区。

Lorenz曲线是观察数据的累积百分数绘成的曲线,如果互联网用户是均匀分布的,则累积百分比曲线为对角线,如果累积百分比曲线在对角线以下,则表示互联网用户分布是趋向集中的,通常用集中化指数I来度量其集中程度[20],其中:

图1 2000年以来中国互联网区域差异的Lorenz曲线Fig.1 Lorenz curve of i nternet regional disparity of Chi na since 2000

I=累积频率曲线下的面积/均匀分布下的面积。

I值越小,表明空间分布越集中。根据计算,I2000= 58.66%,I2005=60.63%,I2009=64.06%。总体来说, Lorenz曲线向对角线靠近,I值逐渐变大,表明中国互联网用户的集中程度在减小,但是变化幅度不大,并且略有波动,但总体趋势是向着减小的方向发展(图2)。

图2 2000年以来中国互联网用户集中化指数I的变化趋势Fig.2 The trend of centralization indexIof i nternet users since 2000

1.3 城乡差异

截止2009年底,占全国总人口46.60%左右的城市人口拥有占全国72.2%左右的互联网用户,城乡互联网发展的差距显著,但较2001年已有明显改善(表1)。根据互联网与人口城乡分布的差异,构造了数字鸿沟指数用以定量地反映城乡互联网发展存在的差距[12],其计算公式为

数字鸿沟指数=(城镇互联网用户/城镇人口)/(乡村互联网用户/乡村人口)。

计算结果反映:经过近10年的发展,中国互联网发展的城乡差距存在显著的减弱趋势(表1)。

表1 2001—2009年中国互联网的城乡数字鸿沟%Tab.1 Urban and rural digital divide of China’s internet from 2001 to 2009

2 省际差异影响因素的选取与处理

2.1 影响因素的选取

互联网的发展受到政治、经济、社会、文化等多方面因素的影响,并且在全球、国家、区域尺度的研究结论也不尽相同[12]。国内外学者经过实证研究也表明:互联网的区域差异是由多种因素共同作用的结果[21]。王如渊在2002年从宏观层面对中国互联网发展地域差异的成因进行了探析[13];张平宇等从中观层面研究了辽宁省互联网发展空间差异及其变化的影响因素[12]。作者在结合国内外研究基础上,从经济发展水平、科技文化、对外开放程度、信息基础设施、非农化水平和地理区位6个方面选取了11项指标(表2)分析中国互联网发展的省际差异。

表2 互联网发展时空差异的评价指标体系Tab.2 The evaluation index system ofspatio-temporal differences of internet development

经济发展水平是区域互联网发展的基础,互联网基础建设、用户上网设备、用户上网费用的支付都是由经济水平决定的[22]。经济因素对区域互联网发展的影响是多方面的。有研究指出,在经济发达的国家或地区,其经济活动对于区域互联网发展的需求就相对较大,其申请域名、建立网站的利益驱动力就强,互联网用户的普及率也相对较高[12]。文中选取人均GDP和人均消费支出用以反映区域经济的发展水平。

区域科学文化水平对互联网发展差异最主要的影响表现在:一是互联网的使用需要一定的计算机硬件和软件知识;二是互联网所带来的信息与知识需要具备一定的文化水平才能深刻理解。故选取10万人拥有大专及以上学历者数量和3种专利万人申请受理量来度量。

区域对外开放程度是影响区域互联网发展的一个重要因素。有研究表明区域对外开放程度对中国互联网发展差异有重要影响[12]。我们可以从社会对外开放性和经济对外开放性两个方面进行研究,最终选取区域万人接待国际旅游人数和FD I占GDP比重两个指标。

区域信息基础设施是互联网快速发展的重要支撑,尤其在以拨号上网为主的初级发展阶段。因而选取万人固定长途电话交换机路端数来反映传统信息发展水平。作为对比,文中还选取了万人长途光缆线路长度来反映现代信息业中互联网的基础设施发展水平。

互联网用户主要集中在城市地区,城镇化水平和产业的非农化水平将对区域互联网的发展产生较大影响。为了测度非农化水平对城乡数字鸿沟的影响情况,这里选取了城镇化水平和产业非农化水平为主要指标。

国内外许多学者提出:在互联网蓬勃发展的信息时代,地理位置依然很重要[23]。互联网只是对“面对面交流”的补充,而不是替代[24-25]。但在已有的研究中,较少学者对此进行实证分析,文中将区域所处的东、中、西地理位置进行赋值,以定量地反映地理位置对中国互联网发展区域差异的影响情况。

2.2 数据来源与处理方法

按照上述的指标体系,选取2001年和2008年中国31个省市(区)的11项指标(所有数据均来自《中国统计年鉴》),其中,2001年的X7和X8变量数据缺失,用2000年的数据来代替,互联网普及率数据均来自CNNIC。首先对11个变量进行相关性分析,如果这11个变量存在高度相关,就必须对其进行因子分析,选出影响互联网省际差异的主因子;最后将主因子作为自变量,以互联网普及率为因变量,进行多元回归模型。在此过程中,运用统计软件SPSS12.0进行分析。为了能动态地反映2000年以来区域经济发展水平、人口素质、对外开放程度、信息基础设施、非农化水平和地理区位对区域互联网发展的影响大小的变动,构建了2个模型。模型中回归系数的大小则反映了各因子对互联网发展的影响强度。

3 互联网发展省际差异的动态分析

3.1 因子分析

通过对2001年31个省市(区)的11项指标进行相关性分析,发现这11个变量间存在着高度相关,故需要进行因子分析。从这11个变量中提取3个主因子,并且这11个变量的因子共同度均在0.7以上,都能很好地被3个主因子解释。第一个主因子的特征值λ1=5.547,第二个主因子的特征值λ2=2.775,第三个主因子的特征值λ3=1.587,这3个因子的特征值共占去方差的90.081%(表3)。可见,其他8个因子解释的方差不到10%,因此,这3个因子提供了原始数据的足够信息。将3个主因子经过旋转后,数据明显两极分化,有了更鲜明的实际意义。第一主因子F1中载荷系数较大的变量是X1,X2,X3,X4,X5,X9和X10(表4),可命名为现代化综合水平因子;第二主因子F2中载荷系数较大的变量是X6和X11,可命名为区位因子;第三主因子F3中载荷系数较大的变量是X7和X8,可命名为信息基础设施因子。

表3 特征值和方差贡献Tab.3 Eigenvalue and contribution rate of vari ance

表4 旋转后的因子载荷矩阵Tab.4 Rotated factor loading matrix

对2008年的数据做同样的分析,结果显示这11个变量间也存在较为密切的相关关系。故也对其进行因子分析,发现所有的变量也都可以很好地被3个主因子解释,第一个主因子的特征值λ1=4.671,第二个主因子的特征值λ2=3.824,第三个主因子的特征值λ3= 1.349,这3个因子的特征值共占去方差的89.494%(表3),能提供原始数据的大量信息。对3个主因子进行旋转后,可知第一主因子Fa中载荷系数较大的变量是X1, X2,X3,X4,X5,X7和X9(表4),可定义为现代化综合水平因子;第二主因子Fb中载荷系数较大的变量是X6,X10和X11,可定义为区位与非农化因子;第三主因子Fc中载荷系数较大的变量有X8,可定义为信息基础设施因子。

3.2 多元回归分析

将提取的3个主因子作为自变量,以各省市的互联网普及率作为因变量,进行多元回归分析。2001年其相关系数为0.967(在0.01%的水平下显著),能解释94%的互联网普及率的省际差异。其多元回归方程为

Y=3.537+4.722F1+1.212F2+0.749F3。

这一回归方程说明:在2001年,各省市的互联网用户普及率与其现代化综合水平、其所处的地理位置、信息基础设施都存在正相关。这就解释了自1994年我国接入互联网至2001年间我国东部地区互联网普及率提高较快,而中西部互联网普及率较低的原因。东部地区无论是在现代化综合水平上,还是在地理位置上,都有中西部地区无法比拟的优势。至于信息基础设施这一方面,基于以上两个方面的前提,国家对东部地区的信息基础设施建设投入也更加多。

为了动态地研究互联网普及率省际差异的影响因素,我们对2008年做同样的分析。研究结果表明:2008年其相关系数为0.949(在0.01%的水平下显著),能解释90%的互联网普及率的省际差异。其多元回归方程为

Y=24.239+10.782Fa+6.901Fb+0.554Fc。

2008年省际互联网普及率与现代化综合水平、区位与非农化因子、信息基础设施水平也都呈正相关。但与2001年相比,主因子发生了一些细微变化,3个系数也有较大差异。现代化综合水平因子的系数由2001年的4.722增长为2008年的10.782;区位与非农化因子的系数达到6.901,比2001年的5倍还要大;信息基础设施因子的系数较2001年略有下降。

现代化综合水平是一个涉及经济发展水平、科技文化水平、对外开放度、城镇化水平等各个方面较为综合的因子。通过研究发现:互联网的普及率与现代化综合水平的相关性显著增加,这就要求各区域在发展互联网事业的同时,要注重经济、文化、政治、社会等各个方面的发展,只有总体水平提高了,互联网普及率才能有较大幅度的提高。

影响2008年互联网发展省际差异的第二主因子中,不仅包括区位因素,还增加了产业非农化(X8)这一变量,所以把它命名为区位与非农化水平因子。而且区位与非农化因子的系数比2001年区位因子的系数增加了4倍多,这一方面说明区域的地理位置与地区产业非农化水平的相关性变得更为显著,可以归纳为一个主因子;另一方面说明区位与非农化水平对于中国互联网发展省际差异的影响正在不断增加,互联网用户中二、三产业用户比重与互联网普及率的相关性变得更为显著,可以从一定程度上反映出中国互联网的发展中存在着明显的城乡数字鸿沟,而从区位这一变量来看,相关系数的增加可以证明地理位置在互联网高度发达的信息时代依然重要,甚至于更为重要。正如Miller所说,当人们和企业的区位选择变得更自由时,他们中的多数反而更加靠近在一起[26]。

2008年信息基础设施因子中仅包括万人长途光缆线路长度(X8)这一变量,而万人长途电话交换机路端数(X7)这一变量则没有纳入这一因子中。这一变化表明信息基础设施正在升级,传统的信息基础设施已达到相对饱和,已不能显著地用来反映互联网发展的省际差异,只有较为先进的信息基础设施与互联网的发展有较为显著的关联性。而信息基础设施因子与互联网普及率的相关系数变小,可以用近些年来国家加大互联网接入网宽带化、骨干网高速化建设力度,不断满足互联网业务发展对基础网络资源的需求来解释。在原信息产业部的推动下,从2004年我国开始在全国范围内开展“村村通”工程,到2007年全国行政村通电话比重达到99.5%,29个省区市实现了所有行政村通电话。可以说“村村通”工程已经为我国的农村以及西部地区的互联网发展铺好了网络基础。但很多落后地区仅有互联网基础设施而不注重应用,导致很多设施形同虚设,这在一定程度上也使得信息基础设施与互联网普及率的相关性降低。

4 结论

文章从3个空间层面考察了中国互联网发展的时空格局。在区域层面上,东、中、西三大地区的互联网普及率差异显著;同时,省际层面也存在着明显的地域集中性,但随着互联网发展的日趋成熟,集中性正在不断减小;在城乡之间,同样存在着极大的数字鸿沟,但差距也在逐步缩小。论文进一步对中国互联网发展的省际差异进行了影响因素分析,结果表明:互联网发展的时空差异在一定程度上是信息技术和知识发展的空间反映;另一方面是由于区域经济发展水平、科学文化水平、对外开放程度、信息基础设施、非农化水平等因素的综合影响。由此可见:中国的互联网事业经过10多年的快速发展,尽管区域差异呈现出缩小的趋势,但空间的数字鸿沟问题还远远未得到解决,仍然需要进一步加大信息基础设施和教育的投入,努力提高中西部地区和农村地区的互联网普及率,最终缩小或弥合数字鸿沟。

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The Temporal-spatialD ifferences and Influencing Factors of InternetDevelopment in China Since 2000

Qiu Juan,WangMingfeng
(Center forM odern Chinese City Studies,East China N o rm al University,Shanghai200062,China)

China’s internet industry has been maintaining a rapid growth since 2000.However,the Internet penetration rate ismuch lower than thatofmost developed countriesor regions.Internet users are highly concentrated in the southeast coastofChina.There is big digital divide between urban and rural areas.In order to explain the differences among 31 provinces,autonomous regions and municipalities directly governed by the Central Government,thispaper selects eleven indices about economic,culture,social of 2001 and 2008 respectively.By factor analysis,we can get three key factors that affect temporal-spatial differences:regionalmodernization level factor,location factor and information infrastructure factor.After that,we carry on the multiple regression analysis.Finally, the article analyzed how variables affect the change and development of internet,and offered some advices to China’s internet development.

internet;digital divide;temporal-spatial difference;factor analysis

book=45,ebook=56

F632.99

:A

:1003-2363(2010)05-0028-05

2010-04-22;

:2010-08-05

国家自然科学基金项目(40601028)

邱娟(1987-),女,山东兖州人,硕士研究生,主要从事城市地理与城市规划研究,(E-mail)qiujuan_1987@163.com。