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（一）信息消费的界定
由于研究视角不同，目前学术界对信息消费的界定仍没有统一定论 ［85］ 。就基本含义而言，“凡是为获取信息所进行的消费均属信息消费” ［86］ 。为了更加准确全面的统计信息消费，并兼顾数据的可获得性，本部分借鉴陈立梅（2013） ［87］ 的方法采用日本电信与经济研究所研究人员提出的“交通通讯、文教娱乐、医疗保健、家庭设备”四项指标作为信息消费的统计口径，同时采用由马克卢普提出的加总法 ［88］ ，即将上述四项城镇居民人均消费性支出之和作为城镇居民信息消费额。为消除物价变动因素影响得到我国城镇实际人均信息消费数据，笔者以2000年为基期的各地区居民消费价格指数，对相应地区数据进行平减。数据来源为《中国统计年鉴2001－2015》和wind数据库。
（二）三大地区城镇居民信息消费差距及变化趋势
本部分参考吕承超和白春玲（2016） ［89］ 的三区域分组方法，结合地理位置、经济发展水平等因素，将全国划分为东、中、西部三大地区，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南，中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地区包括广西、四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。首先测算2000年—2014年我国东、中、西部三大区域城镇居民人均信息消费额的年度变化趋势（如图表2－10所示），再进一步考察每个区域内部各省区人均信息消费在上述时间段的均值，对比各省区信息消费水平差距，结果见图表2－11及图表2－13。
图表2－10 2000—2014年我国东中西部地区城镇人均信息消费额变化趋势
总体上，我国城镇居民人均信息消费支出从2000年的692. 54元增长到2014年的3417. 66元，实际年均增长率为26. 23％。东、中、西部地区城镇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25. 45％、26. 43％、27. 84％，然而实际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。
图表2－11 2000—2014年我国东部各省区城镇人均信息消费额均值
图表2－12 2000—2014年我国中部各省区城镇人均信息消费额均值
图表2－13 2000—2014年我国西部各省区城镇人均信息消费额均值
比较区域内部各省区的年度均值，笔者发现东部经济发达省区如上海、北京、浙江、广东、天津的城镇居民信息消费水平较高，均在3000元以上，而西部地区中西藏、贵州、甘肃、青海和中部地区中江西、河南等省份的年人均信息消费支出较少，不足1500元。从三大区域内部各省区间差距看，东部、西部地区内部差距明显，东部地区消费水平最高的上海与最低的河北、海南，年人均信息消费支出相差近3700元，西部地区消费水平最高的重庆与最低的西藏，年人均信息消费支出相差1132. 62元，中部地区省区间差距相对较小。
（三）城镇居民信息消费省际差异程度的测算
为精确测算各地区城镇居民信息消费水平差异及其变化，需选取良好的反映指标，一般学界广泛使用的是泰尔（Theil）指数、基尼（Gini）系数以及对数离差均值（MLD）指数等三种指标。由于三种指标分别对于变量数据中处于较高、中等和较低水平的数据变动更加敏感，考虑到更加客观地反映差异，本部分选用三种指标综合反映省区间城镇居民人均信息消费支出的差异。本部分采用的Gini系数计算表达式如式（1）所示。其中， x i 代表第i省区的城镇居民人均信息消费支出， n代表选取的省区个数， u代表以城镇居民人口数为权重的所有省区城镇居民人均信息消费支出的加权平均值。
Theil指数与MLD指数是广义熵指数特殊形式，广义熵指数源自泰勒1967年利用信息理论中的熵概念计算收入不平等。 Theil指数和MLD指数计算表达式分别为：
其中， x i 、 n 、u指代含义同Gini系数， p i 表示第i省区城镇居民人口数量占全国城镇居民人口数量的比重。 Gini系数、 Theil指数、 MLD指数的取值均在0－1之间，数值越大表明城镇居民信息消费水平地区间不均等程度越高。计算结果如图表2－14所示。
图表2－14 2000—2014年我国各省区城镇人均信息消费额差距变化趋势
图表1－14中Gini系数、 Theil指数、 MLD指数均一致显示2000—2014年间我国城镇人均信息消费水平的省际差异明显，大部分年份的Gini系数在0. 3－0. 4之间，地区间不均等程度整体呈现波动上升趋势，尤其2007年之后城镇居民信息消费支出不均衡程度逐年增加， Gini系数由2007年的0. 31升至2014年的0. 36， Theil指数由0. 16升至0. 19， MLD指数由0. 13升至0. 18。