信息化水平指数的国际差异解析文档格式.docx

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如果一个国家或经济体的基础设施可用程度较高、信息通信技术产品和服务费用较低、人们的知识水平较高、信息通信设备的质量较高,而且人们使用信息通信技术的程度也较高,这一国家或经济体的数字接入指数就较高,其信息化水平也较高,也越接近信息社会。

“数字机遇指数”是ITU受信息社会世界峰会委托在2006年首度发布的《世界信息社会报告》（World　Infor-mation　Society　Report中提出的。

《世界信息社会报告》认为:

“在一个理想世界中,数字机遇的含义包括:

所有人在可以接受的价格水平上能够方便接入信息通信技术（ICTs;

所有的家庭装有信息通信技术设备;

所有居民拥有移动信息通信设备并且使用宽带。

”越接表1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　我国国家统计局信息化水平综合评价指标体系

资料来源:

国家信息中心中国信息协会:

《中国信息年鉴》,《中国信息年鉴》期刊社,2004年,第593-594页。

国际差异

统计方略

STATISTICALPOLICY

2

7

.

15

　　　　　　　　　　中国统计

表2　　　　　“数字接入指数”指标体系

近于这一理想状态,数字机遇指数就应

该越高,这成为数字机遇指数指标体系

建立的标准。

该指标体系包括机遇

（Opportunity,基础设施

（Infrastructure和使用（Utilization

三个方面。

国际电信联盟（ITU:

《世界电信

发展报告——信息社会接入指标》,2003年,第106

页。

国际电信联盟（ITU:

《World

Information　Society　Report》,2006,pp.23.

信息化水平指数及其国际差异

对信息化水平指标体系的构建,最

终将得到一个全面描述信息化进程的信

息化水平指数,用以综合反映一个国家

（或地区的信息化水平。

我国国家

统计局构建的“信息化水平综合评价指

标体系”最终得到“信息化水平总指

数”,而国际电信联盟（ITU的前后

两套指标体系最终分别得到“数字接入

指数”和“数字机遇指数”。

信息化

水平指数通过将描述信息化水平的指标

所对应的数据指数化,再赋予各个指标

一定的权重进行加权平均来取得。

我们将主要国家的上述三套信息化

水平指数的值与排名进行比较,不难发

现,同一国家在不同指标体系中其指数

值和排名都各不相同,而且相差较大。

如中国的信息化水平总指数为30.6,排

名第27位,而中国的数字接入指数和

数字机遇指数分别为0.42和0.43,排名

分别位于第74位和第85位。

美国的信

息化水平总指数为75.6,是中国的2.47

倍,排名第2位,而美国的数字接入指

数和数字机遇指数分别为0.62和0.78,

分别是中国的1.48倍和1.81倍,排名分

别位于第21位和第11位。

如果说我国国家统计局的信息化水

平指标体系由于构建的方法和模式与国

际电信联盟（ITU的完全不同而造成

如此之大的差异还可以理解的话,那么

ITU在近年先后设立的两套指标体系在同

一国家之间存在较大的差异就难以理解

了。

结合表2、表3我们发现,两套

指标仍然存在较大的差异,短期内后一

套指标（数字机遇指数相对前一套

指标（数字接入指数进行了一些调

整,这种调整不仅在指标本身,也体

现在指标所对应的数据上。

同时,相

同含义的指标在统计上也更换了统计口

径。

当然,也不排除这三组数据在时

间上的不同而引起的差异。

注:

我国国家统计局的信息化水平总指数对

应2001年的数据,ITU的数字接入指数对应2002

年的数据,ITU的数字机遇指数对应2005年的数

据。

国家统计局信息化水平总指数数

据来自国家信息中心中国信息协会:

《中国信息年

鉴》,《中国信息年鉴》期刊社,2004年,第793-

794页;

数字接入指数的数据来自国际电信联盟

（ITU:

《世界电信发展报告——信息社会接入指

标》,2003年,第120-121页;

数字机遇指数的数

据来自ITU　:

World　Information　Society　Report,2006,

pp.104-107。

从指数的国际差异看统计鸿沟

从上面的分析得到:

对信息化水平

的测评,依托政府组织提供的三组权威

数据尚且得到了上述差距较大的结论,

那么,我们在讨论指标所反映出来的发

达国家与发展中国家间的数字鸿沟问题

的同时,是否应该回过头来思考:

问题

是出在数字鸿沟身上,还是出在造成数

字鸿沟的源头,即统计鸿沟的身上?

是

统计鸿沟造成了数字鸿沟的拉大?

早在几年前,人们开始意识到统计

鸿沟的问题。

有关衡量信息化水平的指

标体系越来越多,但与指标对应的数据

却很少,往往出现指标与实际数据脱节

等现象的发生,这在信息缺乏的发展中

国家尤为突出。

即使存在这样的指标及

对应的数据,也常常由于定义和方法的

不同,难以进行国际比较。

由此造成

的统计鸿沟和数字鸿沟一样大,甚至更

大。

鉴于此,日内瓦行动计划（GPA

和突尼斯信息社会议程（TAIS都纷纷

提出,“需要更加全面可靠的统计信息

以跟踪数字鸿沟。

适当的指标和基准,

包括社区连接指标,应当明确反映数字

鸿沟在国内和国际层面的程度,并可对

其进行定期评估”。

在2003年的《世

界电信发展报告》中,ITU提出了“信

息社会接入指标”用作各国和国际组织

衡量信息社会发展的重要参照,并指出

了跟踪数字鸿沟面临的挑战。

2006年的

《世界电信发展报告》中,在前述指

标的基础上,联合数个联合国机构和地

区性组织发起了“衡量ICT对发展影响

合作伙伴”计划,并提出了“ICT指标

核心清单”,旨在解决困扰数字鸿沟问

题的统计鸿沟问题,并在最广大范围内

综合评价世界各国的信息化水平。

统计数据鸿沟的进一步探讨

统计数据鸿沟的问题存在于诸多方

面。

首先要考虑的似乎并不是数据的定

义、方法,也不应是将数据的获得上

升到缺乏透明度、明确性和时效性、连

贯性的高度,而应该是数据获得的来源

问题。

现阶段数据的获得基本来自于行

政部门汇编各数据提供商提供的数据而

得到的记录,而不是来自于有的放矢的

调查。

有调查显示,许多发展中国家

通过正式调查得到的每百人互联网用户

数要比先前的记录数高出很多2,这意

味着这些国家的互联网普及率被严重低

估,这也意味着发达国家和发展中国家

之间存在的数字鸿沟问题因为失真的数

据而被无意的放大了,实际的数字鸿沟

问题并不像想象中那样严重。

表3　　　　　“数字机遇指数”指标体系

表4　　　　　　　三套信息化水平指数的比较

16　　　　　　　　　　CHINA　STATISTICS

20

07.7

HOTSPOT　WORKSHOP

热点坊

表1　　　　1993~2006年GDP和能源消费增长率　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　单位:

%

目

前,我国正处在工业化和城镇化的重要发展阶段,国民经济

发展对能源需求巨大,经济快速增长必然会带动能源消费的快速增长。

然而,两者在数量上到底是一个什么样的关系?

这一问题既是一个理论问题,更是一个现实问题。

本文围绕这个问题,进行了初步测算和分析。

从总体上看,能源消费增长慢于GDP增长

1993~2006年,我国经济持续快速发展,GDP由35333.9亿元增加到209406.8亿元,年平均增长10%,相应地,能源消费总量也稳步增长,由115993亿吨标准煤增加到245669亿吨标准煤,年平均增长率达到5.9%,经济增长与能源消费增长之比为1.69:

1,总体上能源消费增长慢于GDP增长。

从表1数据可以看出,1993~2006年间,我国能源消费的平均增长速度比GDP平均增长速度约低4.1个百分点。

但

能源消费与GDP增长

文/彭志龙　　吴　优　　武　央　　王海燕

2003年以来,能源消费与GDP增速明显加快,都达到10%以上,尤其是2003~2005年,能源消费增长速度还超过了GDP的增速,主要原因是这三年投资增长过猛,重工业在工业中的比重明显上升。

全社会固定资产投资连续三年增长26%以上,钢铁、水泥、化工、电力等高耗能产业迅速扩张,高耗能产品产量大幅增长,从而造成能源消费量增

长过快。

统计数据表明,我国能源消费增长与GDP增长基本上是同向增长的,能源消费是经济持续稳定增长的重要推动力,为经济发展提供了重要的物质保障。

今后,随着我国经济总量不断增长,能源需求总量将在较长时期内保持较高的增长水平。

因此,千方百计增加能源供给,提高能源利用效率,是确保我国经济持续稳定发展的一项重要任务。

能源消费弹性系数波动较大

能源消费弹性系数是反映能源消费增长率与GDP增长率之间比例关系的重要指标,计算公式为:

能源消费弹性系数=能源消费增长率/GDP增长率

一般来说,经济活动必然伴随着能源消费,在经济快速发展的时期,能源消费弹性系数接近或大于1,在经济增长速度较低时,能源消费弹性系数比

统计鸿沟的问题还表现在指标的设置上。

无论是国内的信息化水平综合评价指标体系,还是其他国家或政府及行业组织构建的信息化水平指标体系,都无一例外的使用了人均指标（或普及率,而且多次被使用。

这并不意味着人均指标是衡量信息化水平的最佳方法,但从某种意义上,可以称之为一种简便可行的衡量方法。

因为大量的官方统计可以得到规模数据,而把规模数除以人口数,则可以得到人均指标,这只是一种简单的数学计算。

尽管衡量人均指标简便易行,且有助于各国之间一般性统计数据的比较,但有些时候这种衡量方法也存在一定的误导性。

人均指标无法反映指标所描述问题的分布情况,如在城镇和农村地区的不同分布。

人均指标还可能因为人均统计方面的差异而扭曲实情。

如,家庭规模较大的国家,其家庭电话普及率就可能与人均拥有电话数较多的国家相当。

比人均指标更为准确的衡量指标是家庭普及率,即每个家庭所拥有的电话数、计算机数等。

而另一种衡量参与信息社会的可行办法是社区接入指标。

但这些方法都需要专业而细致的调查才可能得出结论,从而得到对评价信息社会有价值的信息。

但目前,这种调查还面临许多的困难和障碍,参与其中的国家微乎其微。

当然,统计鸿沟问题还存在于基础的数据方面,如数据的定义、方法及统计口径,数据的提供机构,数据缺乏连贯性、时效性、透明度等造成的

可比性问题。

正因为此,信息社会不仅面临数字鸿沟的挑战,还面临统计鸿沟的挑战,解决统计鸿沟问题是我们真正解决数字鸿沟问题的关键。

参考文献:

1.国家信息化办公室委托国家统计局国际统计信息中心研究课题,郑京平、杨京英等　《中国信息化水平测算与比较研究》,2000年,第2~3页。

2.国际电信联盟（ITU　《世界电信发展报告》,2002~2006年各版。

3.国家信息中心中国信息协会　《中国信息年鉴》,《中国信息年鉴》期刊社,2

002~2006年各版。

（作者单位:

北京邮电大学经济管理学院