我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的空間差異及其影響因素

摘要：21世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度快速提升，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的空間差異也逐漸成為發(fā)展過(guò)程中的一大問(wèn)題。本文利用我國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))(不含港、澳、臺(tái)等地區(qū))的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用聚類分析，按照互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平對(duì)地區(qū)進(jìn)行分類，識(shí)別空間差異。歸納總結(jié)出互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的影響因素，利用因子分析得出4個(gè)影響因子，并基于此建立回歸模型，探究影響因子對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的影響作用。進(jìn)一步識(shí)別出空間差異的關(guān)鍵影響因素，得出結(jié)論并為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供思路與建議。關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，數(shù)字鴻溝，聚類分析，因子分析，回歸擬合一、引言21世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度快速提升，以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等為標(biāo)志的新一代信息技術(shù)正迅速滲透人們的生活。截至2020年6月，我國(guó)全國(guó)網(wǎng)民數(shù)量已達(dá)9.89億人，較之2000年增長(zhǎng)了近38.78倍?；ヂ?lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展帶動(dòng)了包括電子商務(wù)、居民投資理財(cái)、企業(yè)融資等多方面發(fā)展，對(duì)推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步起到重要作用。我國(guó)不同地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平仍存在較大差異，從而擴(kuò)大區(qū)域間發(fā)展的差距。如何實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)資源空間配置的“平等”與“高效”仍然是我國(guó)目前面臨的一大問(wèn)二、文獻(xiàn)綜述對(duì)于我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)水平的測(cè)度，國(guó)內(nèi)有多位學(xué)者進(jìn)行了研究，并給出了各自的指標(biāo)體系。尹楠(2015年)提出，對(duì)于國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域化發(fā)展，可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展規(guī)模指標(biāo)、信息量指標(biāo)及實(shí)效性指標(biāo)3個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行考慮，并分別給出對(duì)應(yīng)的二級(jí)測(cè)度指標(biāo)。關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的空間差異，國(guó)外學(xué)者最先進(jìn)行了研究：Guillen和Suarez分別從政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)三個(gè)方面選取指標(biāo)解釋全球范圍的互聯(lián)網(wǎng)差異；而Chakraborty和Bosman從收入、種族、個(gè)人電腦擁有量等方面對(duì)美國(guó)各州間數(shù)字鴻溝進(jìn)行了測(cè)度；Howell則探討了新西蘭城鄉(xiāng)之間存在的數(shù)字鴻溝問(wèn)題。我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展比西方起步晚，故對(duì)于“互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展差異”的概念也研究較晚。針對(duì)我國(guó)區(qū)域間互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的差異，邱娟和汪明峰(2010年)通過(guò)對(duì)二級(jí)指標(biāo)的因子分析及多元回歸，得出影響互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的區(qū)域經(jīng)濟(jì)、科技文化、對(duì)外開放程度等方面因素；鄭思齊、于都等(2016年)利用面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)方程從區(qū)域性因素、社會(huì)人口因素等方面，分析其對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的影響，而后更進(jìn)一步，分析地區(qū)間差異及改善現(xiàn)狀需要注意的方面；之后有學(xué)者對(duì)影響因素的正負(fù)及實(shí)證解釋(劉文新、張平宇等)進(jìn)行了探討，為本文提供思路與想法?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展水平的測(cè)度指標(biāo)及影響因素，在此前均有學(xué)者予以研究，本文的邊際貢獻(xiàn)在于，綜合已有文獻(xiàn)，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平進(jìn)行相對(duì)客觀全面的評(píng)價(jià)，結(jié)合時(shí)事和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r，將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展影響因素的二級(jí)指標(biāo)適度刪減增加，使得指標(biāo)體系更符合時(shí)代趨勢(shì)。此外，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多探究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展測(cè)度或影響因素的其中一方面，并對(duì)指標(biāo)結(jié)論進(jìn)行分析，但缺乏未來(lái)區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展應(yīng)注重的方面，本文對(duì)此空白進(jìn)行了填補(bǔ)，將空間差異轉(zhuǎn)化為時(shí)間差異，綜合分析相對(duì)落后地區(qū)要想提高其互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平應(yīng)大力投入的方面。三、數(shù)據(jù)來(lái)源本文研究年份為2019年，在研究對(duì)象上選取我國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))(不含港、澳、臺(tái)等地區(qū))。測(cè)度互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平和影響因素的二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平一級(jí)指標(biāo)的確定及其權(quán)重則主要依據(jù)《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告》。四、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平測(cè)度研究(一)指標(biāo)選擇《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告》中給出測(cè)度互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜合指數(shù)的3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，分別是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。綜合現(xiàn)有信息，選取如下10個(gè)二級(jí)指標(biāo)，對(duì)應(yīng)體現(xiàn)上述一級(jí)指標(biāo)，這些指標(biāo)共同組成互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平測(cè)度體系。(二)實(shí)證分析利用SPSS軟件得出聚類分析結(jié)果，結(jié)合實(shí)際情況及現(xiàn)實(shí)影響，將我國(guó)省市劃分為四類，如表2所示。結(jié)合2019年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)綜合排名，可知前十名省市均位于第一、二類劃分中，故聚類效果尚佳。第一類中北京市為我國(guó)首都，自建國(guó)以來(lái)為北方重點(diǎn)發(fā)展城市，得到政府大力資金支持和政策照顧，故北京綜合發(fā)展水平高，各方面來(lái)看均處于全國(guó)領(lǐng)先。廣東省以深圳市為代表，自改革開放以來(lái)得到國(guó)家重點(diǎn)政策扶持，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，故這兩個(gè)省市作為我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平最高的地區(qū)被列入了第一類中。位于第二類的五個(gè)省市，大多在我國(guó)東部或東南沿海，沿海促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。而其中值得關(guān)注的，是山東省和四川省，作為局部靠海甚至完全內(nèi)陸的地區(qū)，這兩個(gè)省份卻明顯區(qū)分于第三類的其他內(nèi)陸城市，達(dá)到與沿海齊平的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，故我們進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，山東省的IPV4地址比重、人均互聯(lián)網(wǎng)接入端口數(shù)、人均快遞業(yè)務(wù)量、軟件業(yè)務(wù)收入及電子商務(wù)銷售額這幾項(xiàng)明顯位于全國(guó)前列，即山東省在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面做得很好，效果突出；對(duì)于四川省，我們發(fā)現(xiàn)其IPV4地址比重、萬(wàn)人域名數(shù)、人均光纜線路長(zhǎng)度、人均快遞業(yè)務(wù)量、IT就業(yè)人數(shù)、軟件業(yè)務(wù)收入均位于全國(guó)前列，即四川省在信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面表現(xiàn)均較為良好，使其在近年來(lái)的發(fā)展中超過(guò)大多內(nèi)陸城市列入了第二梯隊(duì)。第三類省市大多為內(nèi)陸地區(qū)，其發(fā)展相對(duì)均衡。一方面，沒(méi)有政府過(guò)多的政策照顧，也沒(méi)有沿海貿(mào)易促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)繁榮，故相較于前兩個(gè)類別的省市稍顯弱勢(shì)；另一方面，這些省市基本不存在明顯的環(huán)境影響或客觀因素障礙阻止其互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，故此類中省市互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)較緩但穩(wěn)定均衡。在本次研究涉及的31個(gè)省市中，有22個(gè)均位于此類，由此可見(jiàn)我國(guó)當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展也基本處于此階段。此類中省市互聯(lián)網(wǎng)水平有向前兩類靠近的能力，但也需要政府汲取經(jīng)驗(yàn)，予以一。第四類則位于我國(guó)西南部地區(qū)，青海和西藏是我國(guó)較為特殊的兩個(gè)省份，有許多壯美絢麗的自然奇觀風(fēng)景名勝，但卻存在海拔高、地勢(shì)陡、自然環(huán)境惡劣的問(wèn)題。近年來(lái)，青藏地區(qū)得到國(guó)家大力扶持補(bǔ)貼，加之鄉(xiāng)村振興和助農(nóng)脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的著力推行，青藏地區(qū)發(fā)展有了明顯改善和大幅度進(jìn)步。同時(shí)，青藏地區(qū)加強(qiáng)自身旅游業(yè)發(fā)展，打造并成功宣傳了諸如布達(dá)拉宮、納木措、大昭寺、羊卓雍錯(cuò)等一系列極具特色的地標(biāo)性景點(diǎn)，也為其經(jīng)濟(jì)發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的興起與發(fā)展帶來(lái)了新的生機(jī)。五、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展影響因素分析(一)指標(biāo)選擇互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展受到政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化等多方面因素的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者經(jīng)過(guò)實(shí)證研究也表明，互聯(lián)網(wǎng)的區(qū)域差異是由多種因素共同作用的結(jié)果。故在本部分選取影響因素的二級(jí)指標(biāo)時(shí)，經(jīng)多方考量選取11個(gè)二級(jí)指標(biāo)，在后續(xù)因子分析中嘗試將這11個(gè)二級(jí)指標(biāo)分類，列入所屬一級(jí)指標(biāo)中，指標(biāo)選取如表3所示。(二)實(shí)證研究利用SPSS進(jìn)行因子分析，選擇4個(gè)影響因子，累積方差貢獻(xiàn)率(因子總共提取的信息量)達(dá)到93.857%，即11個(gè)指標(biāo)的大部分內(nèi)容，可以被公因子所解釋。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后成分矩陣可知，百人使用計(jì)算機(jī)數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占比、人均經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、R&D占比、人均專利數(shù)這5個(gè)指標(biāo)，主要被第一類因子所解釋，故結(jié)合資料和實(shí)際情況，將第一類公因子概括為省市的科研水平；人均GDP、貨物進(jìn)出口總額主要被第二類因子解釋，將其概括為各省市經(jīng)濟(jì)水平；教育經(jīng)費(fèi)占GDP比重、平均受教育年限和城鎮(zhèn)人口比重主要被第三類因子所解釋，將其概括為地區(qū)教育水平；而最后一類失業(yè)率則主要被第四類因子解釋，失業(yè)率反映著一個(gè)地區(qū)對(duì)于勞動(dòng)力的利用情況，一定程度代表地區(qū)的社會(huì)穩(wěn)定性和發(fā)展?jié)撃?。六、?shí)證模型構(gòu)建(一)變量設(shè)定與處理1.被解釋變量本文構(gòu)建綜合指標(biāo)——互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜合水平，反映各省互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r，設(shè)定為被解釋變量。閱讀文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者直接采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、域名數(shù)等單一指標(biāo)衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平。但隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展技術(shù)的進(jìn)步與領(lǐng)域的擴(kuò)展，其綜合性與系統(tǒng)性不斷增強(qiáng)，用單一指標(biāo)去衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平是不全面的。因此我們構(gòu)建綜合指標(biāo)以更為全面地反映各地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的真實(shí)水平。該綜合指標(biāo)的構(gòu)建參考了《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》中對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)的計(jì)算方法，它涵蓋信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、創(chuàng)新能力、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)治理六大方面，權(quán)重依次為：18%，18%，19%，18%，15%，12%。由于實(shí)際聚類中選取的指標(biāo)只體現(xiàn)了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用三個(gè)方面，所以等比例重新賦權(quán)，權(quán)重依次為：32.73%，34.54%，32.73%。在計(jì)算各省互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜合水平時(shí)，首先，標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱與尺度的影響；其次，對(duì)各一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)求均值，作為該一級(jí)指標(biāo)的水平；最后，對(duì)各一級(jí)指標(biāo)賦予權(quán)重。公式如下：其中，Yi表示i省的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜合水平，、、分別表示i省的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平均水平，nj表示第j個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)個(gè)數(shù)，Yijk*表示z標(biāo)準(zhǔn)化后i省第j個(gè)一級(jí)指標(biāo)的第k個(gè)二級(jí)指標(biāo)值。2.解釋變量解釋變量選取因子分析中提取的四個(gè)因子，利用因子得分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合。3.變量處理本文使用2019年31個(gè)省市的相關(guān)數(shù)據(jù)建立多元回歸模型，探究解釋變量對(duì)被解釋變量的影響方向與程度。由于本文樣本數(shù)量較少，為保證結(jié)果的可信與嚴(yán)謹(jǐn)，對(duì)被解釋變量做轉(zhuǎn)換以滿足其正態(tài)假定。轉(zhuǎn)換后，S-W檢驗(yàn)Sig.=0.07，在95%的置信水平下，可以認(rèn)為經(jīng)轉(zhuǎn)換后的變量滿足正態(tài)分布的假定。公式如下：其中，Yi*代表變量轉(zhuǎn)換后的i省的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜合水平，Yi代表i省的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜合水平。(二)建立模型為探究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展影響因素中所提取的四個(gè)因子對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的具體影響作用，構(gòu)建計(jì)量模型如下：Yi*=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i其中，Yi*代表變量轉(zhuǎn)換后的i省的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜合水平，X1i、X2i、X3i、X4i分別代表i省的科研水平、經(jīng)濟(jì)水平、教育水平、失業(yè)率水平。(三)基本結(jié)果估計(jì)分析本文利用SPSS軟件對(duì)上述模型進(jìn)行擬合，回歸結(jié)果如表5所示。擬合優(yōu)度超過(guò)90%，調(diào)整后的擬合優(yōu)度超過(guò)80%，說(shuō)明模型的解釋能力較好，各解釋變量系數(shù)符號(hào)、范圍合理，實(shí)證結(jié)論與預(yù)期基本相符。最終估計(jì)回歸方程為：Yi*=0.715+0.216X1i+0.290X2i+0.057X3i-0.034X4i七、實(shí)證結(jié)果分析(一)基于回歸結(jié)果的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展影響因素分析由估計(jì)的回歸方程可以看出：在2019年，各省(市、區(qū))的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜合水平與其科研水平、經(jīng)濟(jì)水平、教育水平都存在正相關(guān)關(guān)系，與失業(yè)率則呈負(fù)相關(guān)關(guān)系?？蒲兴脚c經(jīng)濟(jì)水平對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有較強(qiáng)的正向影響作用，教育水平對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有影響但強(qiáng)度不大，失業(yè)率的影響并不顯著。結(jié)合聚類分析結(jié)果來(lái)看，第一、二類省份大多經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、貿(mào)易繁榮，同時(shí)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展蓬勃，科研投入水平較高，故其互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平也較高，位于全國(guó)前列。而三、四類即使在教育水平、失業(yè)率等方面與一、二類城市持平甚至更優(yōu)，但由于這兩個(gè)因子對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的影響顯著性并不高，并未使其互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展得到更多優(yōu)勢(shì)，加之其科研水平與經(jīng)濟(jì)水平較為落后，而使得其互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平落后于一、二類城市。(二)結(jié)合聚類結(jié)果的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展空間差異關(guān)鍵因素識(shí)別為進(jìn)一步探究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展空間差異的主要影響因素，識(shí)別出造成地區(qū)間數(shù)字鴻溝的關(guān)鍵因素，我們利用回歸模型中的系數(shù)估計(jì)，結(jié)合聚類分析的結(jié)果，構(gòu)建衡量聚類結(jié)果中四類省(市、區(qū))互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展差異的指標(biāo)。具體方法如下：(1)分別測(cè)算2019年四類省(市、區(qū))各項(xiàng)因素的平均水平Xi(k)；(2)計(jì)算四類地區(qū)兩兩之間的差異ΔXij(k)；(3)將(2)中計(jì)算的差異乘以對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)估計(jì)值βk，得到βk×ΔXij(k)作為第k個(gè)因素對(duì)i類與j類地區(qū)間互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平差異的影響效果；(4)將全部因素的作用匯總后，計(jì)算單個(gè)因素的占比：作為該因素的差異解釋能力。按照上述方法計(jì)算結(jié)果如下表：分析表6結(jié)果可以得出以下結(jié)論：第1類城市與3、4類城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展差異主要是由省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科研投入造成的，這兩項(xiàng)因素能解釋超過(guò)90%的差異，其中經(jīng)濟(jì)水平較科研水平影響更大；而教育水平與失業(yè)率等因素的影響效果相對(duì)較小。第1類城市與第2類城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展差異接近50%的比例由科研投入影響，經(jīng)濟(jì)水平的影響并不顯著。第2類與3、4類城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的差異超過(guò)70%由經(jīng)濟(jì)水平解釋，而科研水平的解釋比例較低，說(shuō)明差異主要是由3、4類城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展較落后造成的。將空間發(fā)展的差異從時(shí)間維度上展開，可以為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展提出具有實(shí)證意義的建議?？梢哉J(rèn)為第1類互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平較高的地區(qū)發(fā)展相對(duì)較早、時(shí)間更長(zhǎng)，那么基于上述結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人民生活質(zhì)量等是最重要的原因(對(duì)比2、3、4類地區(qū)的差異)；隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展越來(lái)越成熟，科技發(fā)展水平、科研投入與創(chuàng)新能力成為互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步提升的關(guān)鍵因素(對(duì)比1、2類地區(qū)的差異)。八、結(jié)語(yǔ)我國(guó)不同城市間的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展存在差異，本文通過(guò)聚類分析，按照互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平將中國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))分為四類，分別考察各類地區(qū)的特征。在當(dāng)前資金、技術(shù)、人才仍在不斷向大城市集聚的背景下，地區(qū)間的“數(shù)字鴻溝”可能會(huì)被進(jìn)一步拉大。本文從解釋互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平影響因素出發(fā)，總結(jié)和歸納了影響互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的主要影響因素并對(duì)其進(jìn)行因子分析，在此基礎(chǔ)上實(shí)證驗(yàn)證了各影響因素對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r的影響與機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展，科研創(chuàng)新投入對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展影響顯著，人口素質(zhì)與受教育程度、失業(yè)率與社會(huì)結(jié)構(gòu)等對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r有一定影響，但影響相對(duì)較弱。基于此，本文進(jìn)一步分析了各因素在影響互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展地區(qū)間差異的作用效果，識(shí)別出影響不同地區(qū)發(fā)展差異的關(guān)鍵因素。研究發(fā)現(xiàn)：在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期，經(jīng)濟(jì)水平、人均收入、人口規(guī)模等是推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模擴(kuò)大的關(guān)鍵因素。隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模發(fā)展到一定程度，科研投入對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的促進(jìn)作用將逐漸增大。參考文獻(xiàn)：[1]王鵬，郭彥晗，李彥.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響——基于