三、居民信息消费的地区差距及分解

（一）信息消费水平空间分布的可视化描述

采用地理信息系统（ArcGIS）分别绘制2000年、2015年我国人均信息消费的空间分布图，如图表2－3、图表2－4所示。2000—2015年间，伴随信息产业的发展和信息化的推进，我国居民信息消费水平有了大幅提升，但消费水平的空间差距明显。从图表2－3分布状况看，2000年上海、北京、广东、浙江等省区人均信息消费水平在1200元以上，而部分中部和西南省区居民信息消费水平较低，人均不足500元。从图表2－4分布状况看，东部沿海地区信息消费水平最高，中部次之，西部地区最低，例如人均消费水平最高的上海是最低的西藏的6. 2倍。

（二）信息消费的地区差异及演变态势

图表2－5描绘了2000—2015年我国三大地区人均信息消费的演变态势。总体上看，我国居民人均信息消费支出从2000年的769. 19元增长到2015年3422. 20元，实际年均增长率为10. 46％。东、中、西部地区居民信息消费变动规律与总体变动规律类似，年均增长率分别是9. 56％、11. 14％、11. 50％。以2008年为界，尤其是2005—2008年全国各地区的信息消费增速放缓，全国仅保持了年均6. 31％的增幅，说明在这一时期居民信息消费需求不高。2008年后随着国家“四万亿”计划的实施和“消费政策”的调整，东、中、西部各地区居民人均信息均呈现较大幅度的增长，中、西部2008—2015年年均增长率分别为11. 49％、13. 10％，高于东部的6. 85％，这与国家对中西部地区的政策倾斜有关。三地区之间的比较显示，信息消费额差距明显，东部最高、中部次之、西部最低，并且中部和西部地区信息消费水平均低于全国平均水平。

根据Dagum分解法计算2000—2015年我国居民信息消费整体分布的基尼系数，从图表2－6中可以看出，2000—2015年间我国信息消费省际差异整体呈现波动下降趋势，尤其是2007年之后，区域内差距逐年缩小，滞后区域对领先区域形成了“追赶效应”。

（三）信息消费的地区差异的分解

根据Dagum基尼系数分解法，按照东、中、西三大区域对我国居民信息消费来源分布的地区差距进行分解，结果如表格2－8所示。接下来对居民信息消费分布的地区内差距、地区间差距以及地区内和地区间差距的贡献做进一步解释。

（四）地区内差距

从地区内基尼系数来看，东部地区内差距最大，但其下降趋势明显，尤其2004—2015年间，年均下降5. 86％，说明东部地区省际信息消费水平差距明显缩小，在一定程度上，这得益于东部地区良好的经济发展环境、密切的产业交流和区域协同发展战略的实施。中部地区内基尼系数较小，整体呈波动下降趋势，但2005－2014年间变化不大，说明中部地区内部信息消费差距较小，分布相对均衡。西部地区内基尼系数的走势与东西部不同，2000－2008年呈波动上升的态势，2009－2015年呈微小幅度的波动下降态势，年均降幅仅为2. 07％。从图表2－7中可以看出，东部地区内基尼系数曲线位于中、西部的上方，东部地区内差距最大。

（五）地区间差距

如图表2－8所示，东－西、东－中部地区间差距整体较大，而中－西部地区间差距较小，说明东部与中、西部地区的差距是构成整体不均衡的主要原因。尤其是在2005—2010年间的东－西部地区间差距均在0. 4以上，存在比较严重的不均衡情况。从变化趋势上看，东－西部地区间差距呈“倒U型”，整体呈波动下降的趋势。尤其是2012—2014年降幅较大。东－中部地区间差距2010年前变化幅度不大，基尼系数均在0. 3以上，2010－2015年间逐年下降。中－西部地区间差距较小且波动不大。

（六）地区内和地区间差距贡献率

本部分中地区间贡献表示东、中、西部地区间居民信息消费水平的差异；地区内差距贡献表示某一地区内部各省间居民信息消费水平的差异；超变密度表示三大地区间信息消费水平交叉影响的一种基尼系数余数。

图表2－9描绘了地区内基尼系数贡献率（ G _w ）、地区间基尼系数贡献率（ G _nb ）以及超变密度贡献率（ G _t ）的演变态势。 G _nb 地区间差距贡献率在考察期内在60％以上，是构成我国居民信息消费差距最主要的原因，其次是地区内基尼系数贡献率 G _w ，对地区间差距贡献最小的是 G _t 。从变化趋势上看， G _nb 贡献率经历了小幅波动上升，2007年后缓慢下降，2012—2014年大幅波动的情况。 G _w 地区内贡献率整体变动幅度较小，保持在相对稳定的贡献水平；而 G _t 从2000年的5. 622％下降到2007年的最低值2. 318％，但在2012、2014年出现大幅增加。