基于分布滞后模型对我国政策对数字鸿沟
消除作用的分析
卢晓慧，梁雄健*
作者简介：卢晓慧，（1986-），女，学生，管理学. E-mail: luxiaohui520@126.com
通信联系人：梁雄健，（1933-），男，教授，通信企业管理。E-mail: liangxj@bupt.edu.cn
5 （北京邮电大学经济管理学院，北京100876）
摘要：随着信息网络化的快速发展，我国数字鸿沟的问题日渐凸显。针对这一问题，国家一
直在努力寻求解决方法。我国在十二五规划中专门制定了相关的政策力求减弱乃至消除数字
鸿沟。本文从我国的现状出发，建立了分布滞后模型。通过该模型，本文将当前我国数字鸿
沟的政策进行了量化分析，并度量了各个政策对数字鸿沟的消除作用。最后，基于该模型，
10 本文给出了针对我国数字鸿沟政策的评价和建议。
关键词：数字鸿沟；分布滞后模型；Eviews
 0 引言
随着信息技术与通信、媒体技术的融合，网络已深入到现代社会生活的方方面面，并对
30 政治、经济、文化的发展起到了巨大的推动作用。在经济全球化日趋明显的今天，信息网络
化已经成为推动国家发展的重要驱动力量，其发展水平成为国家现代化和综合国力的一个重
要标志。所谓数字鸿沟是指当代信息技术开发和使用领域的差距，特别是由互联网络技术产
生的差距，即数字鸿沟是信息富有者和信息贫困者之间的鸿沟。[1]据2011 年7 月中国互联
网信息中心最新发布的《第28 次互联网发展状况统计报告》统计，截至2011 年6 月底，中
35 国网民规模达到4.85 亿，较2010 年底增加2770 万人，增幅仅为6.1%，网民规模增长日趋
减缓。在8.15 亿非网民中，“不懂电脑网络”是不上网的重要原因。非网民分布的两个主
要特征有两个：一是年龄特征，表现为高龄群体；一是地域特征，体现在中西部地区的互联
网发展水平明显低于平均水平，以及城乡之间的发展不均衡。
在很大程度上，数字鸿沟不仅仅是一种社会状态，更是一个社会问题：数字鸿沟对不同
40 国家、地区、群体、领域均产生不同程度的影响，它已不仅仅是一个数字化技术层面的问题，
还关系到社会的贫富悬殊、信息资源、劳动就业、生活质量等，“富者愈富、贫者愈贫”的
现实及趋势会使社会不满情绪上升、不稳定因素增多，不利于社会的稳定和社会的持续发展。
 针对这种情况，假如我们可以充分的分析和度量政策对于数字鸿沟的影响，就可以更好的制
定和实施政策，减弱乃至消除数字鸿沟的负面影响，进而解决诸多社会问题。[2][3]
45 针对城乡数字鸿沟和区域数字鸿沟问题，我国已经采取了很多政策措施，本文针对这些
政策措施实施后，对我国数字鸿沟的绝对值，也就是我国信息化发展水平与全球水平差距的
改善情况的贡献程度，进行定量分析，以期为我国数字化政策实施状况提出一个衡量标准，
并为下一步需要采取的政策提出建议。
1 数字鸿沟量化
50 为了测度数字鸿沟和政策之间的相关性，首要工作是把变量量化，然后将其作为因变量
放在模型方程的左边。
为了更好的体现数字鸿沟的程度，我们需要选择能够体现信息技术及信息资源普及度的
指标。在这方面国家有很多的相关指标，其中不乏很多综合性的分析指标，例如IDI 等。当
然指标的建立还要考虑本身数据的收集的难易程度。[4]
55 在考虑了指标的准确程度以及调研数据的难易程度后，本文最终选择我国互联网上网人
数作为数字鸿沟的量化指标。我们认为互联网上网人数越多，数字鸿沟的程度就越小。因而
考察各种政策实施后，上网人数的增长幅度情况，就可以给出不同的政策对减弱乃至消除数
字鸿沟产生的效果，从而评定政策的优劣，并对政策提出相应的改进意见。[5][6]
数字鸿沟具体的数据如下表1：
60
表1 互联网上网人数
Tab. 1 The number of Internet access
年份 互联网上网人数（万人）
2000 2250
2001 3370
2002 5910
2003 7950
2004 9400
2005 11100
2006 13700
2007 21000
2008 29800
2009 38400
2010 45730
注：数据来源于中国统计年鉴
65 2 减弱乃至消除数字鸿沟的政策分析和量化
2.1 政策分析
2011 年是“十二五”的开局之年，为了减弱乃至消除数字鸿沟的影响，政府制定了一系
列政策推进信息技术的普及和应用：
第一，加强中西部地区基础网络设施建设政策，缩小地区之间存在的数字鸿沟。
70 第二，推进农村地区信息化政策，缩小的城乡之间的数字鸿沟。
第三，繁荣移动互联网政策，降低信息化的接入的门槛。
第四，规范和鼓励网络零售交易，丰富互联网内容，吸引更多的人接触信息技术。
在这些政策中，哪些对减弱数字鸿沟发挥了好的功效，哪些政功效较少，时效性较低，
本文将通过模型进行定量分析。[7][8]
 75 2.2 政策量化
为了衡量政策的效果，需要对政策进行量化，统计可以作为量化指标的年度数据。基于
数据的可得到性和代表性，政策量化均选取政府投资的金额，来体现政策的实施力度。本文
对各政策的量化如下：[9]
第一，对于加强中西部地区基础网络设施建设政策的量化，以投资作为指标，本文选取
80 了中西部信息传输、计算机服务和软件业投资金额作为该政策的量化数据。具体数据如表2
表2 投资金额
Tab. 2 Investment amount
年份
中西部信息传输、计算机服务和
软件业投资金额（亿元）
2003 279.432
2004 790.04
2005 782.5258
2006 874.26598
2007 928.01881
2008 1037.4697
2009 1298.0116
注：数据来源于中国统计年鉴
85
第二，关于推进农村地区信息化政策的量化，用已通固定电话村比重衡量，体现农村的
互联网接入水平。 具体数据如表3：
表3 已通固定电话村比重
90 Tab. 3 The proportion of villages owning fixed line
年份 已通固定电话村比重
2000 82.9%
2001 85.3%
2002 87.9%
2003 89.94%
2004 91.18%
2005 94.4%
2006 95.87%
2007 96.74%
2008 96.9%
2009 94.69%
注：数据来源于中国统计年鉴
第三，关于推进繁荣移动互联网，本文用移动互联网网民来衡量，数据见表4：
95 表4 手机网民
Tab. 4 Mobile phone users
年份 手机网民（万人）
2007 5040
2008 11760
2009 23344
2010 30274
注：数据来源于CNNIC
 第四，关于规范和鼓励网络零售交易政策，本文用网上零售交易规模来衡量，具体数据
100 如表5：
表5 交易规模
Tab. 5 Trading scale
年份 网上零售市场交易规模（亿元）
2007 520
2008 1300
2009 2600
2010 5141
注：数据来源于中国电子商务研究中心
105 3 模型介绍与回归分析
3.1 模型介绍
在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某些经济变量不仅受到同期各种因素的影
响，而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。通常把这种过去时期的，
具有滞后作用的变量叫做滞后变量（Lagged Variable），含有滞后变量的模型称为滞后变量
110 模型。滞后变量模型考虑了时间因素的作用，使静态分析的问题有可能成为动态分析。含有
滞后解释变量的模型，又称动态模型（Dynamical Model）。[10]
在现实的经济生活中，由于人的心理因素，还有技术发挥作用的滞后性，以及制度发挥
效应的滞后性，最终导致了一些活动产生效应上的滞后。
考虑到这种滞后性，我们最终建立了分布滞后模型。在涉及动态数据的回归分析中，如
115 果回归模型不仅含有解释变量的当前值，还含有它的滞后值，就叫它分布滞后模型。
分布滞后模型的公式如下：
t t t t s t s t = + + X + X + + X + u − − − α β 0 β 1 1 β 2 2
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