二、农村居民信息消费的省际差异及变化特征

（一）信息消费的界定

目前我国尚未针对信息消费进行专门统计，学者们对信息消费的量化有以下几种处理办法：（1）参照国外研究的统计标准，将信息消费界定为“个人消费中除去衣、食、住以外的其他杂费消费” ^［59］ ，但这种方法囊括了较多与信息无关的消费，界定范围过宽 ^［55］ 。（2）将居民交通通信、娱乐文化教育两项消费支出加总作为居民信息消费额，此方法有一定的合理性，但界定范围较窄，不能客观反映我国居民信息消费水平。（3）采用尹世杰对广义信息消费的定义，即居民信息消费由医疗保健、交通通信、文化教育娱乐用品与服务三项消费支出加总得到，使用此方法量化信息消费虽与其本意有一定的出入，但信息消费在其中占有绝对大的比重，而且随着科技进步，上述三项消费中信息含量越来越多，这样处理得到的信息消费额误差较小，也被多数国内定量研究所采用。综合考虑各种统计方法的优缺点，并兼顾数据的可获得性，本部分借鉴第三种做法，将我国农村居民人均消费性支出中的医疗保健、交通通信、教育文化娱乐服务三项消费支出的加总作为农村人均信息消费支出的替代。为消除物价变动因素影响得到我国农村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。

考虑到一个地区的信息消费总量一般与此地人口数量关系密切，因此本部分选择农村居民人均信息消费支出分析不同省区农村信息消费水平差距。

（二）三大区域农村居民信息消费差距及变化趋势

将全部地区划分为东、中、西部 ，测算2000—2014年我国东中西部三大区域农村居民人均信息消费额的年度变化趋势（如图表2－15所示）。结果显示：我国农村居民人均信息消费支出从2000年的393. 17元增长到2014年1861. 18元，实际年均增长率约为11. 75％。东、中、西部地区农村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10. 01％、13. 05％、13. 80％。以2008年为界，尤其是2005—2008年全国各地区农村的信息消费增速明显放缓，全国仅保持了年均4. 38％的增幅，说明在这一时期农村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，特别是对农村消费市场的开拓，东、中、西部各地区农村居民人均信息均呈现较大幅度的增长，中、西部2009—2014年年均增长率分别为18. 21％、20. 33％，高于东部的11. 78％，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。

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，对比区域内省际农村居民信息消费差距（结果见图表2－16至2－18）。笔者发现东部经济发达省区如上海、北京、浙江、江苏、天津的农村居民信息消费水平较高，均在1000元以上，上海甚至超过2000元，而西部地区中西藏、贵州、云南、广西和甘肃以及东部的海南等地区的年人均信息消费支出较少，不足600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海南，年人均信息消费支出相差近1500元，西部地区消费水平最高的陕西与最低的西藏，年人均信息消费支出相差528. 02元，中部地区省区间差距相对较小。

（三）农村居民信息消费省际差异程度的测算

为精确测算各地区农村居民信息消费差异程度及其变化，需选取良好的反映指标，一般学界广泛使用的是泰尔指数（Theil）、基尼系数（Gini）以及对数偏差均值指数（MLD）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农村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省区的农村居民人均信息消费支出， n代表选取的省区个数， u代表以农村居民人数为权重的所有省区农村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指代含义同基尼系数， p _i 表示第i省区农村居民人口数量占全国农村居民人口数量的比重。 Gini系数、 Theil指数、 MLD指数的取值均为0～1，数值越大表明农村居民信息消费水平地区间不均等程度越高。从测算结果看（图表2－19），2000—2014年间我国农村居民信息消费水平的省际差异明显，但整体呈现波动下降趋势，无论是Gini系数、 Theil指数、 MLD指数，信息消费差异程度有所缩小，滞后区域对领先区域形成了“追赶效应”。