數(shù)字化在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)進(jìn)步的進(jìn)程中面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。同時(shí),也加劇了各地區(qū)之間的數(shù)字鴻溝問題,對(duì)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展構(gòu)研究通過構(gòu)建信息技術(shù)接入、使用、知識(shí)與能力、環(huán)境四個(gè)維度的指標(biāo)體系,利用因子分析法,對(duì)2014-2022年我國(guó)各地區(qū)數(shù)字化水平進(jìn)行測(cè)算,探究區(qū)域間存在的數(shù)字鴻溝問題。研究結(jié)果表明:東部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展較為快速,但水平差異明顯;西部地區(qū)數(shù)字化水平雖然較低,但呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì);各區(qū)域數(shù)字化發(fā)展的梯度差持續(xù)擴(kuò)大,存在明顯的數(shù)字鴻溝。
一、引言
數(shù)字化作為推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的重要引擎,全面賦能我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而,由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源配置的差異,數(shù)字鴻溝問題日益顯現(xiàn),阻礙了區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展,對(duì)國(guó)家的整體發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。數(shù)字鴻溝不僅表現(xiàn)為獲取和使用信息技術(shù)資源能力的差異,還涉及由此引發(fā)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化等多方面的不平等。
關(guān)于區(qū)域間數(shù)字鴻溝,已有大量學(xué)者通過不同視角展開分析。一些研究聚焦于我國(guó)各省市的數(shù)字化發(fā)展水平,揭示了區(qū)域間數(shù)字化差距的現(xiàn)狀和成因。例如,劉駿(2012)對(duì)數(shù)字鴻溝進(jìn)行了初步測(cè)度,發(fā)現(xiàn)數(shù)字化發(fā)展水平受基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策支持等因素的顯著影響;王麗萍(2019)則通過大數(shù)據(jù)分析探討了區(qū)域間數(shù)字鴻溝的動(dòng)態(tài)變化,強(qiáng)調(diào)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展和教育水平對(duì)數(shù)字鴻溝的決定性作用。部分學(xué)者還提出了區(qū)域間數(shù)字鴻溝的測(cè)度模型。鄭宇(2015)利用聚類分析法對(duì)我國(guó)不同地區(qū)的數(shù)字鴻溝進(jìn)行分類研究,提出區(qū)域差異的量化分析方法。李志強(qiáng)(2021)則應(yīng)用層次分析法(AHP)對(duì)我國(guó)各省的數(shù)字鴻溝進(jìn)行了層次性分析,進(jìn)一步拓展了因子分析法在該領(lǐng)域的應(yīng)用。還有部分學(xué)者嘗試從政策角度解決數(shù)字鴻溝問題。地方政府應(yīng)根據(jù)本地的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和社會(huì)發(fā)展特點(diǎn),制定差異化的數(shù)字化政策,逐步縮小區(qū)域間的差距(謝鑫,2017)。當(dāng)然,數(shù)字鴻溝的解決不僅僅依賴于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),還應(yīng)注重?cái)?shù)字技能的普及和提升,以提高各地區(qū)居民的信息素養(yǎng)和技術(shù)應(yīng)用能力(張亮,2020)。
然而,目前這些研究大多集中在宏觀層面,對(duì)省級(jí)區(qū)域間數(shù)字鴻溝的動(dòng)態(tài)變化分析相對(duì)較少,尤其是對(duì)數(shù)字鴻溝演變趨勢(shì)的研究較為薄弱(Chong et al.,2018)。此外,雖然數(shù)字鴻溝的多維性已被普遍認(rèn)同,但現(xiàn)有的研究多集中在技術(shù)層面的測(cè)度,缺乏對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化等綜合因素的深入探討(Zhao et al.,2022)。因此,本文擬通過構(gòu)建信息技術(shù)接入、使用、知識(shí)與能力、環(huán)境四個(gè)維度的測(cè)度指標(biāo)體系,系統(tǒng)地對(duì)中國(guó)2014-2022年的數(shù)字化發(fā)展情況進(jìn)行測(cè)度,以彌補(bǔ)當(dāng)前研究的不足,并為政策制定提供更具實(shí)操性的支持。
二、數(shù)字鴻溝的指標(biāo)體系構(gòu)建
(一)測(cè)度體系構(gòu)建
區(qū)域間數(shù)字鴻溝是一個(gè)多方面、多層次的問題,它不僅僅表現(xiàn)在技術(shù)層面,還涉及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、教育及政策等諸多領(lǐng)域。具體而言,完善的信息和通信技術(shù)設(shè)施,為數(shù)字化活動(dòng)提供基礎(chǔ)支撐,是數(shù)字化發(fā)展的根基;對(duì)信息技術(shù)的使用程度,是衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力的關(guān)鍵指標(biāo);對(duì)信息技術(shù)的掌握及運(yùn)用能力,決定了數(shù)字發(fā)展的深度和廣度,是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心動(dòng)力;不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,是數(shù)字化發(fā)展的關(guān)鍵影響因素。基于上述分析,本文最終建立了由信息技術(shù)接入層、信息技術(shù)使用層、信息技術(shù)知識(shí)與能力層、信息技術(shù)環(huán)境層四個(gè)維度構(gòu)成的測(cè)度指標(biāo)體系。
信息技術(shù)接入層,作為“接入溝”概念的核心測(cè)量標(biāo)準(zhǔn),直接反映了信息技術(shù)的接入、擁有及應(yīng)用情況。信息技術(shù)使用層是在接入層的基礎(chǔ)之上,對(duì)信息技術(shù)應(yīng)用狀況、能力與效果的進(jìn)一步描述。信息技術(shù)知識(shí)與能力層是有關(guān)“知識(shí)溝”的描述與測(cè)量,是利用信息技術(shù)從事相關(guān)活動(dòng)的前提,表現(xiàn)為利用數(shù)字化獲取資源的能力。信息技術(shù)環(huán)境層是影響信息技術(shù)接入的外部環(huán)境因素。
(二)測(cè)度指標(biāo)構(gòu)建
1.備選指標(biāo)的確定
在構(gòu)建數(shù)字鴻溝測(cè)度指標(biāo)體系時(shí),首先參考已有研究成果,從中提取出符合當(dāng)前我國(guó)實(shí)際情況的數(shù)字鴻溝測(cè)度指標(biāo)。同時(shí),結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景,提出一些新的測(cè)度指標(biāo),如“電子商務(wù)銷售額”“信息技術(shù)服務(wù)收入”等,以確保指標(biāo)的時(shí)代性和適用性。最終,共提取了28個(gè)初步測(cè)度指標(biāo)。
2.問卷設(shè)計(jì)及發(fā)放
為了確保測(cè)度指標(biāo)的科學(xué)性和實(shí)用性,本文根據(jù)28個(gè)備選指標(biāo)設(shè)計(jì)了“數(shù)字鴻溝測(cè)度指標(biāo)”問卷。問卷設(shè)計(jì)完成后,采用線上問卷和線下訪談的方式,共聯(lián)系了來自數(shù)理統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、計(jì)算機(jī)、會(huì)計(jì)等多個(gè)領(lǐng)域的47位專家。這些專家根據(jù)其專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),對(duì)問卷中的28個(gè)測(cè)度指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)估,并提供了詳細(xì)的反饋意見。專家們的參與確保了測(cè)度體系的專業(yè)性和嚴(yán)謹(jǐn)性。
3.問卷調(diào)查結(jié)果
專家在反饋中,對(duì)各個(gè)指標(biāo)的適用性、重要性和可操作性進(jìn)行了深入討論。例如,部分專家指出,某些傳統(tǒng)的通信技術(shù)指標(biāo),如“固定電話普及率”和“固定長(zhǎng)途電話交換機(jī)容量”,已經(jīng)不能反映當(dāng)前的數(shù)字化進(jìn)程和信息技術(shù)應(yīng)用狀況。
4.確定測(cè)度指標(biāo)
結(jié)合專家們的反饋意見,本文對(duì)初步提取的28個(gè)測(cè)度指標(biāo)進(jìn)行了篩選和優(yōu)化。首先,從指標(biāo)的時(shí)代性、代表性和可操作性等方面進(jìn)行考量,剔除了不符合當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求的傳統(tǒng)指標(biāo)。其次,優(yōu)化了能夠全面反映信息技術(shù)接入、使用、知識(shí)與能力、數(shù)字環(huán)境四個(gè)維度的關(guān)鍵指標(biāo)。最終選擇了數(shù)據(jù)易于獲取且能夠準(zhǔn)確量化的指標(biāo),以確保后續(xù)研究和分析的可行性和精確性。
經(jīng)過多輪研討與優(yōu)化,最終構(gòu)建起涵蓋四個(gè)維度、包含14個(gè)測(cè)度指標(biāo)的體系。這一指標(biāo)體系更加符合當(dāng)前實(shí)際,可以全面系統(tǒng)地反映各區(qū)域的數(shù)字化發(fā)展情況。同時(shí)也確保了測(cè)度指標(biāo)的科學(xué)性、適用性與實(shí)用性,增強(qiáng)了研究結(jié)果的可信度,見表1。
(三)數(shù)字鴻溝的測(cè)度
1.樣本選取與數(shù)據(jù)收集
本文以我國(guó)大陸31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市為樣本進(jìn)行測(cè)度(由于香港、澳門和臺(tái)灣的數(shù)據(jù)難以獲取,不包含在分析范圍內(nèi))。考慮到數(shù)字鴻溝在不同時(shí)間段的差異性及數(shù)據(jù)的可獲取性,本文選取了2014-2022年的數(shù)據(jù),其主要來自歷年的中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的統(tǒng)計(jì)年鑒等。
2.測(cè)度方法
本文參照劉駿(2012)采用因子分析法開展測(cè)度。因子分析的目標(biāo)是以最小的信息損失將多個(gè)觀測(cè)變量縮減為少數(shù)因子,同時(shí)驗(yàn)證變量之間的關(guān)系假設(shè)。其主要優(yōu)點(diǎn)是權(quán)重的確定基于各公共因子的方差貢獻(xiàn)率,而不是主觀判斷,這賦予了該方法較高的客觀性和合理性,從而提高了測(cè)量結(jié)果的可靠性。
3.測(cè)度結(jié)果
數(shù)字鴻溝體現(xiàn)了各地區(qū)數(shù)字化水平的差異,本文通過測(cè)量各省市自治區(qū)的數(shù)字化水平與全國(guó)均值的偏差來量化這一差距。因涉及14項(xiàng)量綱不同的指標(biāo),先對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以消除量綱影響,再做因子分析。受篇幅限制,僅展示2022年計(jì)算步驟,其余各年份方法與其一致。
對(duì)2022年31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)開展KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形度檢驗(yàn),結(jié)果顯示KMO值為0.673,Bartlett球形度檢驗(yàn)的P值為0.00(低于0.05),表明所選指標(biāo)適合因子分析。經(jīng)主成分分析法提取出的三個(gè)公因子,解釋了總方差的81.038%,這表明數(shù)據(jù)解釋能力較強(qiáng)、信息損失較少。將這三個(gè)公因子分別標(biāo)記為F1、F2和F3。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行初始因子矩陣計(jì)算,得出公因子的得分函數(shù),并以公因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重得到綜合得分公式(1)。
F=(47.681F1+21.018F2+12.338F3)/81.038(1)
將各省的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)代入上式,即可算出2022年31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)字化水平。按照上述方法分別對(duì)每一年的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,可以得出2014-2022年我國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)字化水平。并將其劃分為東北地區(qū)、華北地區(qū)、華東地區(qū)、華南地區(qū)、華中地區(qū)、西南地區(qū)和西北地區(qū),對(duì)各區(qū)域所含省份的數(shù)字化水平求取平均值,得到我國(guó)2014-2022年各區(qū)域的數(shù)字化水平。結(jié)果如表2所示。
(四)結(jié)果分析
從2014—2022年的數(shù)據(jù)來看,各區(qū)域的數(shù)字化水平在起始年份就存在較大差異,且這種差異在后續(xù)年份中雖有所變化,但始終較為明顯。由此可見,我國(guó)區(qū)域間數(shù)字鴻溝問題顯著。
1.東部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展突出,但區(qū)域間數(shù)字鴻溝逐年擴(kuò)大。華北地區(qū)依托雄厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與政策支持,大力推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展,促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合,數(shù)字化水平增速領(lǐng)先全國(guó)。華東地區(qū)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),雖數(shù)字化起步高,卻因技術(shù)應(yīng)用成熟后陷入創(chuàng)新瓶頸,原有模式難以為繼,發(fā)展增速逐漸放緩。東北地區(qū)的數(shù)字化水平一直低于全國(guó)平均水平且呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)。主要是由于東北地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比大,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型困難,新興數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新缺乏足夠的動(dòng)力和資源。再加上人口外流造成人才流失,嚴(yán)重制約了數(shù)字化發(fā)展。綜上,東部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展不均衡,區(qū)域間發(fā)展速度與水平差距持續(xù)拉大。
2.東西部地區(qū)數(shù)字鴻溝顯著,但呈現(xiàn)逐年縮小的趨勢(shì)。東部地區(qū)憑借優(yōu)越的地理位置、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和政策優(yōu)勢(shì),在數(shù)字技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)。西部地區(qū)由于地理因素,數(shù)字化水平遠(yuǎn)低于東部地區(qū)。但近年來該地區(qū)在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和技術(shù)應(yīng)用方面的逐步加強(qiáng)使其數(shù)字化水平呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢(shì),其中西北地區(qū)的進(jìn)步尤為顯著。這一趨勢(shì)表明,西部地區(qū)通過持續(xù)的數(shù)字化投入和政策引導(dǎo),正在縮小與東部發(fā)達(dá)地區(qū)的差距。
3.各區(qū)域數(shù)字化發(fā)展的梯度差持續(xù)擴(kuò)大。從2014-2022年,各區(qū)域的數(shù)字化水平呈現(xiàn)出明顯的分化態(tài)勢(shì)。華北地區(qū)的數(shù)字化水平始終保持領(lǐng)先,且增速穩(wěn)定;華東地區(qū)雖然數(shù)字化起步較早,但由于面臨創(chuàng)新瓶頸和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型壓力,增速有所放緩;東北地區(qū)受制于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比較大、人口外流等問題,數(shù)字化水平持續(xù)下降;華南地區(qū)由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化,數(shù)字化水平波動(dòng)較大;華中地區(qū)受多種因素影響,數(shù)字化水平持續(xù)下降;西北和西南地區(qū)通過持續(xù)的數(shù)字化投入和政策支持,數(shù)字化水平穩(wěn)步上升。這些不同的發(fā)展趨勢(shì)不僅反映了各區(qū)域在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策支持、人才資源等方面的差異,也進(jìn)一步加劇了數(shù)字鴻溝的復(fù)雜性。
結(jié)語:
本研究通過對(duì)我國(guó)2014-2022年的區(qū)域數(shù)字化水平進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)度和分析,揭示了區(qū)域間的數(shù)字鴻溝問題。研究發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)雖整體數(shù)字化發(fā)展突出,但內(nèi)部鴻溝顯著;東西部之間的數(shù)字鴻溝較大,但差距逐年縮??;此外各區(qū)域發(fā)展趨勢(shì)分化極大,區(qū)域間數(shù)字化發(fā)展梯度差不斷擴(kuò)大。
總體而言,我國(guó)的數(shù)字化發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域不均衡,這種不均衡凸顯了數(shù)字鴻溝這一現(xiàn)實(shí)問題。其不僅阻礙了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的全面普及,還進(jìn)一步拉大了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距。為有效緩解數(shù)字鴻溝,促進(jìn)各地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展,各地需依據(jù)自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),制定適配的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策,以促進(jìn)我國(guó)數(shù)字化水平的協(xié)調(diào)、均衡提升。