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摘要：互联网作为人民便捷生产生活的基础，逐渐成为社会发展的必要趋势。我国互联网产业正处于发展阶段，近几年发展态势良好。本文利用2011-2018年《中国互联网发展状况统计报告》中使用的互联网发展状况统计指标及相关数据，构建互联网发展状况评价综合指数，最后根据历史指数对互联网未来发展状况得分进行预测。结果表明，我国互联网发展状况呈现平稳上升趋势，依此趋势，在未来的几年中我国互联网产业将平稳发展，发展速度成缓慢上升态势。
关键词：互联网；评价综合指数；层次分析法（AHP）；回归分析
当今社会中，企业管理、政务公开、公共出行、线上购物等日常活动都逐渐向网络化发展，以追求更便捷、高效的使用体验。在此需求下，对互联网的发展和监控成为人们关注的重点。中国互联网络信息中心（CNNIC）自1999年起，每半年发布一次《中国互联网发展状况统计报告》，统计并总结上一期中国互联网设施、资源、行业发展、用户使用以及网络安全情况等相关数据，总结当期发展现状及不足，并为互联网未来发展方向提供数据支持及适当引导。《中国互联网发展状况统计报告》的发布表明我国对互联网发展情况的重视，系统、有效的衡量互联网发展情况，对保障社会、经济以及人民生活正常运行具有重要意义。
在我国互联网发展状况评价及衡量体系研究方面，现阶段研究主要集中于对某一互联网产业或衡量互联发展状况的某一指标的研究，对于构建我国互联网发展状况的评价综合指数的研究较少。本文参考《中国互联网发展状况统计报告》，中使用的相关统计指标对评价我国互联网发展情况的各项指标进行汇总、分级，运用AHP对各子指标赋权，形成较为完整、评价指标复杂度较低的互联网发展情况评价综合指数。最后根据现有数据和指数，利用回归分析对未来我国互联网发展情况评价指数进行预测。
一、互联网发展情况评价指标汇总
1.初始指标筛选
对互联网发展情况的衡量指标有很多，包括IP地址数和域名数等资源类指标、网民数、互联网应用使用比率、互联网创新创业情况以及互联网安全问题发生情况等。本文选取每年1月发布的《中国互联网发展状况统计报告》全年统计报告进行分析，该报告参照国际惯例，结合行业专家建议，进行网上计算机搜索以及问卷调查，其包含的互联网发展情况衡量指标具有权威性且考虑全面。综合历年报告发现，由于互联网产品更新速度较快，各年度互联网发展状况统计报告的统计指标框架存在一定差异。此外，一些如网民结构、网民收入结构等指标不易通过单一数据进行表示。
针对上述问题，本文通过分析1999年-2018年《中国互联网发展状况统计报告》统计指标及其统计数据，将衡量我国互联网发展状况评价指标进行简化，归纳为7个1级指标。其中，“基础资源发展情况”指标下设7个子指标，分别为IPv4数量、IPv6数量、域名数量、出口带宽、网站数量、网页数量、移动互联网数量，“基础设施建设情况”下设3个子指标，为光缆长度、宽带接入端口数量、移动电话基站数量，“互联网接入情况”下设2个子指标，分别为网民宽带接入速度和互联网使用市场。
2.评价指标数据汇总
根据统计报告各指标数据完整性情况，本文将2010-2017年作为数据选取的时间范围。在7项1级指标中，“互联网应用指数”指标需要通过计算互联网应用指数获取数据。根据中国互联网络信息中心在2011年《中国互联网发展状况统计报告》中提出的相关指标计算方法，将构成衡量互联网应用情况的互联网应用指数的四个指数分为网络信息指数、网络娱乐指数、网络消费指数以及互动参与指数。根据CNNIC制定的互联网应用指数计算三级指标，结合各年度报告统计的相关指标，本文将互联网应用指数各级指标设置进行了适当调整。其中信息获取指数包含网络新闻、搜索引擎两个指标；网络娱乐指数包含网络音乐、游戏、视频；网络消费指数包含网络购物、支付以及旅行预订；互动参与指数包含即时通信、电子邮件和微博。
根据CNNIC规定的指数权重计算方法，对三级指标权重采取等权方式构建，二级指标通过专家赋权法向行业内各专家、行业代表进行专家意见采集，制定了二级指标权重，个指标权重为：信息获取指数（31.55）、网络娱乐指数（21.51）、网络消费指数（23.57）、互动参与指数（23.37）。通过计算三级权重的均值获得二级指标指数值，分别乘上相应权重，获得各年度个人互联网应用指数。通过计算，2010-2017年互联网应用指数依次为57.06、58.27、61.64、62.2、63.25、65.5、66.56以及68.83。
通过对《中国互联网发展状况统计报告》的數据汇总，以及相关指数计算处理，最终能够获得计算互联网发展状况评价指数的各指标数据。从单一的评价指标进行分析，无法整体反映互联网发展情况，将这些指标的变化情况反映在一个更加简洁的评价指标上，有助于对互联网发展情况的整体把握。
二、互联网发展情况评价综合指数指标比重确定
在确定了互联网发展情况评价指标后，需要对各指标的权重进行计算，以便将所有评价指标综合汇总，形成互联网发展状况评价综合指数。本文通过专家打分法对矩阵中的各数值进行打分，利用AHP相关步骤计算各成分比重，最后利用一致性检验确保评分矩阵的合理性。
1.子指标权重确定
由于前文中确定的评分指标体系包含两级指标，首先需要对子指标权重进行确定。“基础资源发展情况”的子指标有7项，构建7阶对比矩阵。利用专家打分法，对各指标两两重要性进行打分，并根据评分矩阵计算各指标权重。通过计算，得到各指标权重分别
同理，对“基础设施建设情况”以及“互联网接人情况”进行分析，分别构建3阶对比矩阵和2阶对比矩阵，并计算对应的权重矩阵。其中“基础设施建设情况”各子指标权重分别为：光缆长度（7%）、宽带接入端口数量（64%）、移动电话基站数量（28%），“互联网接人情况”各子指标权重分别为：宽带接入速度（75%）、使用总时长（25%）。分别对两个矩阵进行一致性检验，计算结果分别为0.063和0，均小于0.1，两权重矩阵均有效。 2.一级指标权重确定
在完成二级指标权重计算后，应对一级指标进行权重计算。计算方法同二级指标计算方法，各一级指标权重分别为：基础资源（11%）、基础设施（21%）、互联网接入（45%）、网民规模（5%）、互联网应用指数（5%）、创新创业（11%）、安全问题（2%）。对该权重进行一致性檢验，一致性比率为0.052，结果小于0.1，该矩阵一致性较高，权重值有效。
三、我国互联网发展状况评价综合指数及预测
1.我国互联网发展状况评价综合指数
根据前文确定的二级指标权重，将数据进行z-scol-e便准化处理后代人权重，计算出2010-2017年各二级指标分配权重后结果，将配重后的二级指标数据相加，可得到一级指标相关数据。将一级指标数据结合一级指标权重进行计算，可得各一级指标配重后结果。最后将配重后各一级指标评分结果求和，所得结果为该年度互联网发展状况评价综合指数，2010-2017年各年度评价综合指数结果见表1。
2.我国互联网发展状况评分预测
根据2010-2017年的指数，可以对未来的互联网发展状况评价综合指数进行预测，以便了解我国互联网行业未来的发展趋势。通过观察数据可以看出，本文中所获得的数据较少，从2010-2017年仅有8年的指数，故本文采用线性回归分析的方法对发展状况评价综合指数进行预测。
预测中，将已知数据分为两个部分：2010-2016年的数据用于构建回归模型，2017年数据则作为检验预测准确性的测试数据。接下来，将互联网发展状况评价综合指标作为因变量，时间作为自变量绘制散点图，该回归模型整体呈现出一元线性趋势，R2判定系数为0.987，拟合度良好。则根据散点图构建一元线性回归模型，具体模型方程为：y=0.3028x 609.69
根据上述模型，将2017年数据带入，得到2017年综合指数预测结果为1.0576，与实际值1.019对比，误差值为3.8%，在合理范围内。通过测试数据验证后，利用上述模型对2018、2019年我.国互联网发展状况评价综合指数进行预测，结果分别为1.3604和1.6632。
四、结语
从指数预测结果可以看出，我国未来互联网发展状况稳定，发展速度没有明显的提升。通过对《中国互联网发展状况统计报告》的分析，认为导致该情况的原因在于我国近几年互联网技术处于更新换代阶段，如IP地址数量，现行情况下，IPv6的网络处理速度优于IPv4，但由于多数电脑无法通过IPv6地址进行互联网接入，对IPv6依赖较小，然而在指标权重中，IPv6的比重较高，影响评分结果。
对我国互联网发展状况评价综合指数的构建可以看出，衡量互联网发展状况的主要统计指标多集中于互联网资源及设施建设以及互联网应用行为的衡量上，通过对这些指标进行数据收集，能够通过数据直观的看到互联网产业在某一方面上的发展状况。通过预测发展状况综合指数，可以从整体角度分析出我国互联网产业在未来的发展上将会日趋成熟，虽然发展速度较为平缓，但仍有较大的发展空间。
关键词：互联网；评价综合指数；层次分析法（AHP）；回归分析
当今社会中，企业管理、政务公开、公共出行、线上购物等日常活动都逐渐向网络化发展，以追求更便捷、高效的使用体验。在此需求下，对互联网的发展和监控成为人们关注的重点。中国互联网络信息中心（CNNIC）自1999年起，每半年发布一次《中国互联网发展状况统计报告》，统计并总结上一期中国互联网设施、资源、行业发展、用户使用以及网络安全情况等相关数据，总结当期发展现状及不足，并为互联网未来发展方向提供数据支持及适当引导。《中国互联网发展状况统计报告》的发布表明我国对互联网发展情况的重视，系统、有效的衡量互联网发展情况，对保障社会、经济以及人民生活正常运行具有重要意义。
在我国互联网发展状况评价及衡量体系研究方面，现阶段研究主要集中于对某一互联网产业或衡量互联发展状况的某一指标的研究，对于构建我国互联网发展状况的评价综合指数的研究较少。本文参考《中国互联网发展状况统计报告》，中使用的相关统计指标对评价我国互联网发展情况的各项指标进行汇总、分级，运用AHP对各子指标赋权，形成较为完整、评价指标复杂度较低的互联网发展情况评价综合指数。最后根据现有数据和指数，利用回归分析对未来我国互联网发展情况评价指数进行预测。
一、互联网发展情况评价指标汇总
1.初始指标筛选
对互联网发展情况的衡量指标有很多，包括IP地址数和域名数等资源类指标、网民数、互联网应用使用比率、互联网创新创业情况以及互联网安全问题发生情况等。本文选取每年1月发布的《中国互联网发展状况统计报告》全年统计报告进行分析，该报告参照国际惯例，结合行业专家建议，进行网上计算机搜索以及问卷调查，其包含的互联网发展情况衡量指标具有权威性且考虑全面。综合历年报告发现，由于互联网产品更新速度较快，各年度互联网发展状况统计报告的统计指标框架存在一定差异。此外，一些如网民结构、网民收入结构等指标不易通过单一数据进行表示。
针对上述问题，本文通过分析1999年-2018年《中国互联网发展状况统计报告》统计指标及其统计数据，将衡量我国互联网发展状况评价指标进行简化，归纳为7个1级指标。其中，“基础资源发展情况”指标下设7个子指标，分别为IPv4数量、IPv6数量、域名数量、出口带宽、网站数量、网页数量、移动互联网数量，“基础设施建设情况”下设3个子指标，为光缆长度、宽带接入端口数量、移动电话基站数量，“互联网接入情况”下设2个子指标，分别为网民宽带接入速度和互联网使用市场。
2.评价指标数据汇总
根据统计报告各指标数据完整性情况，本文将2010-2017年作为数据选取的时间范围。在7项1级指标中，“互联网应用指数”指标需要通过计算互联网应用指数获取数据。根据中国互联网络信息中心在2011年《中国互联网发展状况统计报告》中提出的相关指标计算方法，将构成衡量互联网应用情况的互联网应用指数的四个指数分为网络信息指数、网络娱乐指数、网络消费指数以及互动参与指数。根据CNNIC制定的互联网应用指数计算三级指标，结合各年度报告统计的相关指标，本文将互联网应用指数各级指标设置进行了适当调整。其中信息获取指数包含网络新闻、搜索引擎两个指标；网络娱乐指数包含网络音乐、游戏、视频；网络消费指数包含网络购物、支付以及旅行预订；互动参与指数包含即时通信、电子邮件和微博。
根据CNNIC规定的指数权重计算方法，对三级指标权重采取等权方式构建，二级指标通过专家赋权法向行业内各专家、行业代表进行专家意见采集，制定了二级指标权重，个指标权重为：信息获取指数（31.55）、网络娱乐指数（21.51）、网络消费指数（23.57）、互动参与指数（23.37）。通过计算三级权重的均值获得二级指标指数值，分别乘上相应权重，获得各年度个人互联网应用指数。通过计算，2010-2017年互联网应用指数依次为57.06、58.27、61.64、62.2、63.25、65.5、66.56以及68.83。
通过对《中国互联网发展状况统计报告》的數据汇总，以及相关指数计算处理，最终能够获得计算互联网发展状况评价指数的各指标数据。从单一的评价指标进行分析，无法整体反映互联网发展情况，将这些指标的变化情况反映在一个更加简洁的评价指标上，有助于对互联网发展情况的整体把握。
二、互联网发展情况评价综合指数指标比重确定
在确定了互联网发展情况评价指标后，需要对各指标的权重进行计算，以便将所有评价指标综合汇总，形成互联网发展状况评价综合指数。本文通过专家打分法对矩阵中的各数值进行打分，利用AHP相关步骤计算各成分比重，最后利用一致性检验确保评分矩阵的合理性。
1.子指标权重确定
由于前文中确定的评分指标体系包含两级指标，首先需要对子指标权重进行确定。“基础资源发展情况”的子指标有7项，构建7阶对比矩阵。利用专家打分法，对各指标两两重要性进行打分，并根据评分矩阵计算各指标权重。通过计算，得到各指标权重分别
同理，对“基础设施建设情况”以及“互联网接人情况”进行分析，分别构建3阶对比矩阵和2阶对比矩阵，并计算对应的权重矩阵。其中“基础设施建设情况”各子指标权重分别为：光缆长度（7%）、宽带接入端口数量（64%）、移动电话基站数量（28%），“互联网接人情况”各子指标权重分别为：宽带接入速度（75%）、使用总时长（25%）。分别对两个矩阵进行一致性检验，计算结果分别为0.063和0，均小于0.1，两权重矩阵均有效。 2.一级指标权重确定
在完成二级指标权重计算后，应对一级指标进行权重计算。计算方法同二级指标计算方法，各一级指标权重分别为：基础资源（11%）、基础设施（21%）、互联网接入（45%）、网民规模（5%）、互联网应用指数（5%）、创新创业（11%）、安全问题（2%）。对该权重进行一致性檢验，一致性比率为0.052，结果小于0.1，该矩阵一致性较高，权重值有效。
三、我国互联网发展状况评价综合指数及预测
1.我国互联网发展状况评价综合指数
根据前文确定的二级指标权重，将数据进行z-scol-e便准化处理后代人权重，计算出2010-2017年各二级指标分配权重后结果，将配重后的二级指标数据相加，可得到一级指标相关数据。将一级指标数据结合一级指标权重进行计算，可得各一级指标配重后结果。最后将配重后各一级指标评分结果求和，所得结果为该年度互联网发展状况评价综合指数，2010-2017年各年度评价综合指数结果见表1。
2.我国互联网发展状况评分预测
根据2010-2017年的指数，可以对未来的互联网发展状况评价综合指数进行预测，以便了解我国互联网行业未来的发展趋势。通过观察数据可以看出，本文中所获得的数据较少，从2010-2017年仅有8年的指数，故本文采用线性回归分析的方法对发展状况评价综合指数进行预测。
预测中，将已知数据分为两个部分：2010-2016年的数据用于构建回归模型，2017年数据则作为检验预测准确性的测试数据。接下来，将互联网发展状况评价综合指标作为因变量，时间作为自变量绘制散点图，该回归模型整体呈现出一元线性趋势，R2判定系数为0.987，拟合度良好。则根据散点图构建一元线性回归模型，具体模型方程为：y=0.3028x 609.69
根据上述模型，将2017年数据带入，得到2017年综合指数预测结果为1.0576，与实际值1.019对比，误差值为3.8%，在合理范围内。通过测试数据验证后，利用上述模型对2018、2019年我.国互联网发展状况评价综合指数进行预测，结果分别为1.3604和1.6632。
四、结语
从指数预测结果可以看出，我国未来互联网发展状况稳定，发展速度没有明显的提升。通过对《中国互联网发展状况统计报告》的分析，认为导致该情况的原因在于我国近几年互联网技术处于更新换代阶段，如IP地址数量，现行情况下，IPv6的网络处理速度优于IPv4，但由于多数电脑无法通过IPv6地址进行互联网接入，对IPv6依赖较小，然而在指标权重中，IPv6的比重较高，影响评分结果。
对我国互联网发展状况评价综合指数的构建可以看出，衡量互联网发展状况的主要统计指标多集中于互联网资源及设施建设以及互联网应用行为的衡量上，通过对这些指标进行数据收集，能够通过数据直观的看到互联网产业在某一方面上的发展状况。通过预测发展状况综合指数，可以从整体角度分析出我国互联网产业在未来的发展上将会日趋成熟，虽然发展速度较为平缓，但仍有较大的发展空间。