中国互联网扩散:动态面板数据分析外文翻译资料

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中国互联网扩散:动态面板数据分析

摘要：本文研究了影响中国互联网普及率的关键因素。鉴于中国不同地区互联网普及率的显著差异，在动态建模框架下分析了2003 - 2009年期间31个中国省份的面板数据，以揭示影响每个地区互联网普及率的主要因素并获得对中国互联网普及的数字鸿沟的影响。最具创新性的发现是互联网传播中存在重大的网络效应。虽然收入是每个地区使用互联网的一个非常重要的决定性因素，但文化水平和电信基础设施建设也是影响欠发达的西部地区互联网使用情况的重要决定因素。

关键词：中国；数字划分；互联网传播；网络外部性

1.引言

在过去十年中，增长最快的通信技术之一是互联网。根据互联网世界统计数据（2012年）的数据，截至2011年12月，全球互联网用户2000 - 2011年增长率为528.1％，互联网用户总数为22.67亿。然而，2011年世界平均互联网普及率仅为32.7％，互联网用户仍有很大的增长空间。²非洲（13.5％）和亚洲（26.2％）等发展中地区的互联网普及率远低于北美（78.6％），大洋洲（67.5％）和欧洲（61.5％）等发达地区。鉴于互联网在个人，社会和商业层面的多样化使用，该平台对个人，社会和经济产生了强大而深远的影响。通过了解互联网采用与各种社会经济因素之间的关系，政府（特别是新兴经济体）可以实施适当的政策来加快渗透过程，以便赶上发达经济体。企业还可以衡量他们在互联网使用发展方面的市场战略，并探索新的商机。

本文旨在填补文献中的几个空白。首先，虽然有关于互联网传播的不同国家的丰富文献，但大多数都是基于跨国的，中国也缺乏类似的实证研究。其次，通过将中国省份划分为东部，中部和西部地区，可以明确分析不同经济发展水平的地区之间的差异，并研究中国跨地区数字鸿沟的程度。第三，作者研究了一个国家在地区层面采用互联网的网络效应，其存在在文献中存在争议。

本文的其余部分结构如下。下一节介绍了中国互联网使用和普及的一些事实和特征。第3节 “文献综述”回顾了现有文献，有助于确定与中国相关的互联网传播的关键决定因素。第4节 “数据描述和经验模型”描述了本文中应用的数据和经验模型。第5节 “实证结果”给出并解释了实证结果。第6节 “结论和含义”讨论了调查结果的一些政策含义并得出结论。

2.互联网在中国的使用和渗透

在2011年中国4.85亿互联网用户中，91.3％的人在家上网，98.8％的人通过宽带上网。农村互联网用户数也达到1.31亿，年增长率为13.9％。大约78％的互联网用户没有高等教育资格。最大的收入群体 - 月收入在500元以内的互联网用户占互联网总人口的19.3％。中国电信和中国联通是中国最大的两家互联网服务提供商，它们共同提供了2011年6月全国互联网带宽的90％以上。

2006年，中国政府制定了“2006-2020信息发展战略”，“中华人民共和国第十一个五年计划”为互联网和信息服务基础设施的发展指导了巨大的财力和人力资本。自2008年以来，中国的互联网人口为2.98亿，成为全球互联网用户最多的国家。截至2011年6月，中国互联网用户数达到4.85亿（中国互联网络信息中心，2011年）。与2000年中国互联网人口2250万相比，它在2000 - 2011年期间增长了2055.5％。仅中国就占2011年世界互联网用户的22.6％。尽管中国互联网用户持续强劲增长，但中国的互联网普及率仍远低于发达经济体。图1显示了BRIC ³的互联网普及率和2000 - 2010年期间的四个发达国家。可以看出，中国的互联网普及率在此期间一直在以不断增长的速度增长，并且与俄罗斯和巴西的渗透率相当。另一方面，印度互联网普及率的增长速度远远低于其他金砖四国。事实上，发达国家的互联网普及率明显高于金砖四国，并且正在以递减的速度增长。

图1.所选国家的互联网普及率

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）统计，在不同的互联网使用类别中，即时通讯（IM）是使用最广泛的互联网应用程序，80.9％的互联网用户报告他们在2011年12月之前使用即时通讯百分比近年来一直在增加。而对于其他互联网使用类别，例如电子邮件，博客，在线新闻，搜索，论坛和社交通信，近年来使用百分比一直在下降。中国主要的IM运营商包括腾讯QQ，MSN Messenger，网易Popo，新浪UC，搜狐SouQ，TOM Skype，Yahoo Messenger，Google Talk，淘宝旺旺，盛大泉泉和百度Hi。鉴于IM的流行使用，IM作为互联网用户之间的通信平台，表1显示了CNNIC最近发布的有关互联网使用类别的统计数据，其中显示了使用特定服务的用户（所有互联网用户中）的百分比。

表1.中国互联网使用类别

与经济发展中存在的地区差异问题类似，中国互联网普及率的区域差异也很明显。一些可能解释互联网普及区域差异的可能因素包括经济结构，收入水平，教育水平和互联网基础设施的发展。特别是，东部省份的渗透率高于全国平均水平，而中部和西部省份的渗透率低于平均水平。表2提供了2010年中国五大互联网普及率和互联网人口增长率的快照。互联网普及率最高的五个省都位于东部地区。这些省份也是互联网人口增长最慢的省份。与此同时，互联网普及率较低的省份正在迅速赶上。例如，西藏，贵州和安徽的互联网用户增长率最高，而普及率不到30％。

表2.互联网普及率和增长率排名前五的省份

许多先前的研究表明，互联网扩散遵循其他国家的S形模式（例如，Andreacute;s等，2010，Liu和San，2006）。这表明虽然互联网的传播在最初几年非常缓慢，但它在中年加速，然后最终放缓。安德烈斯等人。（2010）发现，随着低收入国家开始使用互联网的滞后，这些国家的互联网普及率往往低于高收入国家的每个时间点。在中国也可以找到类似的模式。图2显示了每个地区互联网普及率最高的三个省的互联网普及率。一方面，东部三省的渗透率呈现S形态，2006 - 2008年期间出现显着增长。另一方面，中西部六省的渗透率普遍上升。这意味着中西部地区的低收入省份正在赶上被研究期间的高收入省份。确定中国互联网人口快速增长背后的因素，可以为政策制定者设计互联网发展政策提供宝贵的见解。

图2.选定省份的互联网普及率

3.文献综述

在过去十年中，越来越多的研究研究了导致互联网在各国迅速传播的因素。一些相关的研究，其确定影响互联网扩散的因素的简要总结在表A.1中的附录。一些现有研究侧重于经济发展水平相似的经合组织国家。一些例子包括Hargittai（1999），Kiiski和Pohjola（2002），以及Dasgupta，Lall和Wheeler（2005）。这三项研究都考虑了影响互联网传播的收入，教育，竞争政策和英语水平。此外，Hargittai（1999）和Kiiski和Pohjola（2002）也考虑了互联网接入成本。先驱论文，即Hargittai（1999），也包括18个经合组织国家小组的不平等程度。而Dasgupta等人。（2005年），衡量治理和城市化的一般治理质量指数包括在1990 - 1997年期间为33个经合组织和发展中国家。这些研究的结果表明，正在考虑的大多数因素（如收入，互联网接入成本，良好治理，城市化和教育）对互联网传播有重大影响。对于电信政策，Hargittai（1999）和Dasgupta等。（2005年）发现它是互联网普及的一个重要因素，但对于Kiiski和Pohjola（2002），它似乎并没有对经合组织和发展中国家从1995年到2000年产生任何独立影响。

除了对经合组织国家的考虑之外，还有一些研究将扩散率研究的重点扩展到具有不同社会经济发展水平的国家（例如，Beilock和Dimitrova，2003年，Caselli和Coleman，2001年，Crenshaw和Robinson，2006年，Chinn和Fairlie，2007，Guilleacute;n和Suaacute;rez，2001，Norris，2000，Pohjola，2003，Zhao et al。，2007）。除了考虑互联网传播等收入，教育和人力资本等共同决定因素外，这些研究还考虑了其​​他变量，如国家开放，产业份额，研发支出，电信政策，民主指数，产权和城市化。并发现它们是影响互联网传播的重要因素。

例如，Norris（2000）考虑了179个国家的社会和政治因素，研发支出和区域效应，发现除收入外，研发支出对互联网连接产生了重大影响。Caselli和Coleman（2001）研究了1970年至1990年期间89个国家的农业和制造业收入部门份额影响，政府支出份额，英语人口比例，人力资本，贸易开放度，产权等的跨国数据集。和区域的假人。有力的证据表明，高投资率，良好的产权保护以及农业占GDP的比例很小，从而提高了计算机的采用率。

Guilleacute;n和Suaacute;rez（2001）使用来自141个国家的横截面数据来测试创业和投资的有利条件以及电信行业的竞争和私有化是否会加速互联网的采用。他们的研究结果表明，英语的收入，基础设施和熟练程度比电信政策具有更重要的影响。此外，Pohjola（2003）考虑了ICT设备相对价格，人力资本措施，农业份额和对国际贸易开放的影响。人力资本被发现对ICT扩散产生积极影响，而农业在GDP中的份额则产生负面影响。Beilock和Dimitrova（2003）考虑到105个国家，发现人均国民生产总值是互联网使用率最重要的决定因素，但随着人均国民生产总值的增加，效果逐渐减弱。最近，Crenshaw和Robinson（2006）分析了导致1995年至2000年80个发展中国家互联网主机数量发生变化的主要因素。他们研究了一个国家对互联网增长的开放程度，发现城市人口较多的国家和在全球城市文明网络中更强的参与将比其他文明更快地发展互联网。此外，他们还表示，政府对产权的执法似乎对互联网增长产生了显着的积极影响。除了上面讨论的因素，赵等人。（2007年）认为监管机构，经济制度，教育，民族文化，工业化和识字率是1995 - 2003年期间39个国家互联网使用增长的决定因素，并发现主要的社会制度因素总是影响发达国家和欠发达国家的互联网普及。Wunnava和Leiter（2009）在研究100

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