图1  信息资源的作用机制

Fig.1: The Mechanism of Information Resources to Economy

改革开放以来，江苏省信息资源发展取得了长足的进步，2003年底，江苏省邮电业务量达441.71亿元，列全国第三位；特快专递1309.2万件，列全国第二；报刊期发数1268万份，列全国第一；长途电话16.04亿次，列全国第三；截至2005.6.30日，网站数量为52325个，列全国第五位；域名数为38309个，也列全国第五位；2004年底江苏省网民数量为661万人，列全国第二位，固定电话和移动电话普及率分别为35.6部/百人、30.2部/百人，列全国第8位和第7位。

与此形成鲜明对照的是，江苏省内地区间信息资源布局并不均衡，以县级市县为例，最低的盐都县人均邮电业务额30.58元，最高的昆山市人均邮电业务额1652.95元；最低的铜山县每万人拥有互联网用户仅4.66户，最高的昆山市每万人互联网用户为978.20户；最低的滨海县每万人拥有固定电话1302.27部，最低的铜山县每万人拥有移动电话123.45部，最高的昆山市每万人拥有固定电话和移动电话分别为5912.83部和8632.77部。分析我省信息资源发展情况，研究地区间信息资源鸿沟水平以及影响因素，对于有效配置江苏省信息资源，制定信息化发展战略，具有十分重要的意义，同时，江苏省内部地区差距可作为全国东中西部地区差距的一个缩影，对全国信息资源配置也具有借鉴意义。

对信息化的测度，目前国际上常用的几种信息化水平的测度方法有马克卢普测度法、斯托尼尔测度法、波拉特测度法、信息化指数法等。我国学者陈禹、谢康^【1】（1998）等人立足知识经济测度，从一个国家或地区生产、处理、储备、传播信息资源能力等方面建立指标体系进行测算,该方法的侧重点偏知识经济；靖继鹏、张启人、钟义信、秦玫芬、陈向东等数十位学者，先后涉足该领域的研究，发表过一些研究成果。国家信息化评测中心公布了我国的国家信息化指标体系，提供了衡量国家（地区）信息化水平和信息产业状况的较为科学客观的方法。以上测度包括了信息资源，但侧重点不同。

对国家或地区间数字鸿沟研究方面，美国商务部从1995年开始，启动了一个系列项目“在网络中落伍”，从收入、种族、教育、家庭类型、年龄、居住地、州别和性别等角度研究数字鸿沟。美国得克萨斯大学电子商务研究中心的“互联网生态”从公司的角度研究互联网的经济潜力，也采用了量化指标。朱莉、朱庆华^【2】（2003）认为我国与发达国家数字鸿沟出现并不断扩大，国情不同和经济状况的差异是主要原因，数字鸿沟已经成为信息时代的“南北问题”。薛伟贤^【3】（2004）从互联网的角度研究中美之间数字鸿沟的差距，认为主要原因是经济实力和社会文化因素，同时研究了我国过5个省市的数字鸿沟，主要是网民数据，发现中国东西部数字鸿沟较大。以上学者采用的都是简单的统计分析方法，研究的宽度和深度尚不够。

在信息资源对经济增长贡献研究领域，经济学家罗莫在其内生增长模型中，进一步将知识视为除资本、劳动之外的第三个生产要素；美国的基普曲线描述了信息基础设施发展与经济增长成正比的相关关系；前苏联学者帕尔凯维奇认为一国信息需求的增长与人均国民收入的平方成正比；我国学者朱幼平^【4】（1996）在此基础上采用C-D函数研究信息资源对经济增长的贡献，认为信息资源的贡献最大，其次是劳动力，最后是资本；此外孙宝文^【5】(2002)用信息技术装备量代替信息资源做过类似研究；我国学者时文生^【6】(1996)曾以美国和日本的数据初步讨论了社会信息需求与国民经济发展正相关的关系，选取信息服务业的产值作为信息资源的代理变量来进行研究，但对于我国并没有进行相关的研究，显然，我国正步入工业化社会的中期，并没有真正步入信息社会，因此，朱幼平1996年的结论是值得商榷的。

从目前的研究情况看，进行信息资源差距的研究并不多见，分析影响地区信息资源配置因素的也较少。

2 模型与方法

2.1地区间信息资源差距分析

为了衡量不同地区之间的信息资源差异水平，本文采用信息资源不均衡系数^【7】K（公式1）表示，用其衡量地区间信息资源的不均衡水平。

                        （1）

：信息资源密度最高的30%地区的单个地区信息资源指标

：信息资源密度最高的30%地区的单个地区人口数

：信息资源密度最低的30%地区的单个地区信息资源指标

：信息资源密度最低的30%地区的单个地区人口数

因此，分子值表示信息资源发展较好的30%地区的信息资源密度，分母值表示信息资源发展较弱的30%地区的信息资源密度。二者的比值表示了信息资源不均衡系数。K值越大，说明发展越不均衡。

具体计算时考虑到信息资源计算方便以及江苏省地区具体现状等因素。对于县级市县，由于江苏省共有县级市54个，30％约是17个，考虑到计算的简洁，各采用信息资源密度最好的与最弱的15个县市进行计算；江苏省共有13个地级市，各采用4个地级市进行计算；对于包括县级市的城市，各采用5个地市进行计算，因为这10个城市恰是苏南与苏北的区域划分。

2.2城乡信息资源差距分析

对于一个地区而言，信息资源的区域差距重点体现在城乡差距上，考虑到数据的可获得性问题，因此，主要用江苏省全省的城乡固定电话比、移动电话比、彩色电视机比来进行动态分析，这3个指标基本上是农村信息传递和沟通的主要方式，因此虽然数据不够全面，但基本上可以反映问题。

城市电话用户指直辖市、省辖市、地级市、县级市的市区、市郊区及县城（包括县人民政府所在地的县城关区或行政建制相当于县人民政府所在地的镇）范围内接入局用交换机的电话用户数，包括分布在农村地区的独立工矿区、林区、驻军等接入局用交换机的电话用户数。乡村电话用户指县城关区以下的集镇和农村接入局用交换机的电话用户数。

电视机数据来源对城市及农村居民的抽样调查，从这个角度看，更能体现出城乡差别，因为该数据并不包括农村集镇数据。

2.3信息资源的影响因素分析

对于信息资源的发展的影响因素分析，采用多元回归分析方法，基本公式如公式2

             （2）

I为信息资源， 为常数， 为影响信息资源发展的因素， 为系数，表示弹性，即影响因素每增加1％导致的信息资源增加的百分比，n为大于１的正整数。

根据许多经验数据研究表明，该方程能够很好的拟合某个复杂的经济变量与其影响因素之间的关系。本文采用各地区的截面数据进行分析。

3数据

3.1 变量选取与说明

本研究中共选取了以下变量，如表1所示，下面对主要变量选取作进一步说明。

                               表1 变量说明

Table1:  Variables Specification

(1) 信息资源测度指标的选取。我国目前从事信息传输和储存的机构很多，如广播电视、各大媒体、邮电部门等，其中邮政电信行业最具有代表性，之所以选择邮电业务额作为信息资源量的代理变量，是因为要直接研究和测度一个国家或地区信息资源量是不可能的，只能用间接方法采用一些相关指标来进行分析。

图2是信息传输机制流程图，从图中可以看出，在信息发布前，对于信息资源的收集、整理能力进行评价是很难操作的，而且即使可以测度，如果没有信息传递过程，也没有任何意义。同样，对于信息接收者而言，其信息处理、信息应用能力的评价也相当复杂，几乎无法实现。但我们可以从信息资源的储备和传播两个方面进行测度，正如物流一样，衡量物流水平更多地应该从仓储和运输（配送）的角度。因此，本研究重点进行信息传播和信息存储的测度，因为从这两个方面进行信息资源的测度较为精确，数据容易获得，指标体系简捷，可操作性好。

图2信息传输机制

Fig.2: The Mechanism of Information Transmission

邮电业务额包括了函件、特快专递、报刊发行、固定电话、移动电话、互联网等内容，是典型的信息资源传播与存储，唯一不足的是未包括广播电视数据，但用邮电业务额作为信息资源的代理变量是最为合适的。

（2）地区人口。要比较不同地区信息资源水平，不能比较绝对指标，必须采用相对指标，因此，本文中用人均信息资源水平进行测度，先计算出各地区的人均信息资源水平，然后排序，再根据不均衡系数公式计算出地区差异。

（3）地区生产总值。我们认为地区生产总值反映了一个地区的总体经济实力，经济实力越强，越能促进信息化的发展，从而增加信息资源量。

（4）科技教育水平。一个地区的科技教育水平越高，对信息的需求量越大，衡量科技教育水平并没有直接指标，一种方法可以采用各地区的教育投入水平指标，但由于数据不可获得，而且教育投入有一定的滞后，故采用各地区的专业技术人员数作为替代变量，该变量较好地反映了科技教育水平。

（5）职工收入。一般情况下，职工的收入水平越高，对信息需求越高。由于江苏省所有劳动者收入的数据不可得，故只能用在岗职工的工资总额作为替代变量，该数据并不包括个体及私营企业职工数据，但可作为替代变量。

3.2 数据

在计算信息资源不均衡系数时，共选取了1999～2003期间5年的信息资源和人口数据，资料来源于江苏省统计年鉴。

在进行信息资源影响因素分析时，数据来源于2003年、2004年江苏省统计年鉴，江苏省共有县级以上城市67个，宿豫县由于缺少部分数据，因此将该样本点删除，实际共有样本数132个。

表2 数据描述统计量

Table2: The Description of Data.

 注：考虑到年度之间可能存在显著差异，故数据分别描述

4 实证结果

4.1 信息资源地区间差异系数

信息资源地区间不均衡系数的计算结果如表3所示，图3为信息资源地区间差异的直方图。

表3江苏省信息资源不均衡系数(该表 无单位 )

Table3:The Unbalanced Index of Information Resources in Jiangsu Province

图3信息资源不均衡系数

Fig.3:The Unbalanced Index of Information Resources

在表3中，计算信息资源不均衡系数共采用了3种分类方法，第一种是地级市城市的信息资源不均衡系数，地级市城市信息资源数据不能包括下属县市的数据，因此基础数据是将每个地级市城市的邮电业务额及人口数据减掉下属县级市的相关数据，由于江苏省共有13个地级市，因此具体计算时用信息资源密度最高的4个城市的信息资源密度除以信息资源密度最低的4个城市的信息资源密度。第二种是县级市的信息资源不均衡系数，具体计算时用信息资源密度最高的15个县级市的信息资源密度除以信息资源密度最低的15个县级市的信息资源密度。第三种方法是苏南、苏北地区的信息资源不均衡系数。历史上，江苏的经济区划就分为苏南、苏中、苏北，从经济发展水平看，苏南最高，苏中次之，苏北最弱，该分类方法在研究江苏省社会经济发展时被经常使用。苏南包括苏州、无锡、常州、镇江、南京5个城市，苏中包括扬州、泰州、南通3个沿江城市，苏北包括徐州、淮阴、宿迁、连云港、盐城5个城市，计算时的基础数据全部包括下属县市，信息资源不均衡系数实际上苏南的信息资源密度与苏北信息资源密度的比值。

从城市计算结果看，信息资源不均衡系数正缓慢加大，由1999年的2.80增加到2003年的3.62，平均年增加6.63％。

从县级市的计算结果看，信息资源不均衡系数不太稳定，但近年来有逐渐增加的趋势，不太稳定的主要原因还有行政区划上的原因，2001年江苏省的地级市合并了6个下属县市，如南京合并江宁县、无锡合并锡山市等；2002年行政区划调整地级市又合并了4个下属县市，如南京合并江浦县、六合县，常州合并武进市等，总体上说，地级市合并的县市相对而言都是信息资源发展得较好的，因为这些县市就和地级市紧邻，如果没有这些因素，近年来县级市的信息资源不均衡系数可能还要加大。但地级市和下属县市的合并丝毫不会影响苏南苏北的不均衡系数计算。

从苏南苏北的信息资源不均衡系数看，总体上相对稳定，没有加大的趋势。

另外从总体信息资源不均衡系数的数值大小看，地级城市的不均衡系数最小，平均值为3.12；其次是苏南苏北的不均衡系数，平均值为4.63，因为数据中既包括了城市数据，又包括了下属县市的农村和城市数据；不均衡系数最大的是县市的不均衡系数，平均值为7.46，因为县级市中发展得较好的如昆山市、扬中市、丹阳市等，其各项指标水平甚至超过了某些地级市，而发展得相对较弱的主要是苏北的一些县，如铜山县，滨海县、雎宁县等，由于总体经济发展较弱，因此，信息资源的发展也较慢。

总体上说，信息资源不均衡系数农村比城市大，小城市比大城市大，传统概念上的苏南与苏北虽然存在差距，但差距并没有进一步拉大。

4.2 城乡信息资源差距分析

表4 城乡固定电话总量分析表

Table4:Analysis of Fixed Telephones between City and Country

表5 城乡每百户居民拥有移动电话数分析表

Table5: Analysis of Mobile Phones between City and Country

表6 城乡每百户居民拥有彩电数分析表

Table6: Analysis of TVs between city and country

图4 城乡信息资源的动态比较

Fig.4: Dynamic Comparison of Information Resources between City and Country

如图4所示，从城乡固定电话比看，呈现出一种U型曲线，主要原因是电话初装费取消所致，在电话初装费取消前，农村电话具有较低的弹性，更多地是作为必须品安装的，如富裕的农民、种植大户、手工业者等，总体城乡电话差距是逐渐缩小的，随着电话初装费的取消，城市部分低收入者开始大规模地安装电话，而农民安装电话虽然有所增长，但相对增长较慢，因此，电话的城乡差距在初装费取消后有上升的趋势，但增长较慢。

就城乡移动电话差距而言，基本处于小幅波动状态，城市相对普及，而农村更多地作为一种富裕农民的必需品，因此，移动电话比相对固定。由于固定电话和移动电话具有一定的替代性，总体上城乡电话差距处于轻微的拉大态势。

电视机作为农民获取外部信息的最主要的工具，近年来城乡比处于下降趋势，主要原因是城市彩电已经处于相对饱和阶段，而随着农民收入的增加，电视机相对价格的下降，农村彩电普及提高很快。

由于电话和电视是农民沟通和获取外部信息的主要工具，因此，从这个角度讲，地区内城乡差距处于相对稳定的状态，也可以这样讲，初级信息资源的城乡差距处于相对稳定状态。但随着现代信息技术的发展，城市在中高级信息资源领域与农村差距是拉大的，如互联网应用方面。

4.3信息资源影响因素分析

根据2003年的截面数据，利用Eviews软件进行多元回归分析，表7是回归分析的结果。共进行了5次回归，回归一、回归二用的2003年的数据；回归三采用的是2002年及2003年的混合数据，增加了年度虚拟变量D，结果发现年度虚拟变量不显著，因此可以进行混合回归，我们重点分析回归四和回归五的结果。

表7回归分析结果

Table7: Analysis of Regression

注：^**表示5%水平显著， ^***表示1%水平显著

从回归四的结果看，地区生产总值、科技教育水平结果都比较显著，在5％的水平下都通过了统计检验，所有参数T检验值均比较显著， 为0.718231，具有较高的相关性，进行怀特检验，没有出现异方差，但工资总额统计结果不显著，可能是由于多重共线性引起的，因为GDP和工资总额一般都具有较高的相关性，因此，将工资总额变量舍弃进行回归分析（回归五），发现地区生产总值、科技教育水平的T检验值相当显著，在1％的水平下通过了检验， 几乎没有变化，说明多重共线性已经排除，进一步通过怀特检验并没有发现存在异方差。从弹性看，科技教育水平具有相当高的弹性系数0.854，其次是地区生产总值，为0.237。影响信息资源的因素很多，如个人偏好、信息化基础设施、政府的相关政策等，由于这些数据难于获得，因此0.71的 值应该是比较显著的。

5 结论与建议

5.1 结论

江苏省的信息资源地区差异总体有轻度拉大的趋势，城市间的信息资源差距较小，县市的差距最大，苏南苏北的差距居中。影响信息资源的主要因素是科技教育水平，其次是经济发展水平和职工收入水平等因素。从城乡信息资源差距看，在初级信息资源方面，城乡差距基本处于相对稳定的状态，但城乡总体信息资源的差距是在拉大的，主要原因是由于农村现代信息技术方面的应用和城市有着相当的差距。

5.2 政策建议

（1）发挥政府主导作用，加强科教投入。在优化信息资源配置过程中，政府应发挥主导作用，加大经济欠发达地区的科技教育投入，尤其是广大农村地区的科教投入，教育是促进经济欠发达地区经济增长，缩小城乡差距的根本途径，由于信息资源的准公共产品属性，政府应采取措施，加大信息资源的共享力度，提高信息资源的利用效率。

（2）大力发展信息产业。信息资源已成为与材料和能源同等重要的战略资源，信息资源是软资源，几乎是无限的，而材料和能源是有限的，很难再生，因此应引入市场竞争机增加全社会的投入大力发展信息产业。目前，信息产业已发展为世界范围内的朝阳产业和新的经济增长点，信息化已成为推进国民经济和社会发展的助力器。

（3）调整信息消费价格，缩小地区差距。电信资费标准总体是下降的，对于经济欠发达地区以及广大农村地区，建议采取信息服务差别定价策略，适当降低这部分地区的电信资费标准，电信运营商的亏损可以通过减缓发达地区电信资费下降速度进行弥补。此外，可以通过财政转移支付的方式，增加无线电视频道，使广大没有安装有线电视的农民可以享受到更多的信息福利，这是农村脱贫致富的有效措施。

（4）大力开展信息资源替代有形资源的研究。开展信息资源替代有形资源机制、方法、效率等的研究，有利于深化信息资源利用，优化信息资源的配置效率，节省有形资源，是我国经济可持续发展的根本保证。

（5）缩小信息资源差距是缩小经济差距的根本措施。由于信息资源对经济的促进作用，信息资源的不均衡发展势必会导致经济的不均衡发展，信息资源的地区差距拉大会导致经济发展水平的地区差距拉大。由于信息资源本身的特点，优先发展经济欠发达地区的信息资源，优化资源配置，投资少，见效快，有利于缩小地区差距，改善我国高投入、高消耗的经济增长结构，促进经济健康稳定地发展。

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