湖北省信息化水平测度研究摘要：近几年许多省份开始主动把信息产业作为支柱产业,加大信息基础设施建设投入,提高信息化水平。

信息化水平究竟能在多大程度上促进GDP的发展。

本文根据国家信息化指标体系以及信息化的六要素结合实际制定了信息化评价指标,并利用主成分分析对湖北省信息化进行测度,分析其信息化发展水平。

关键词：信息化；指标体系；主成分分析法；回归分析1．问题的提出信息是国家重要的资源和人类巨大的财富,是经济社会科技发展的基础。

按照广泛流行的观点,信息化是指信息在收集、加工、传递、积累、利用整体上作为一种资源的质和量,表现为生活形态的变化、社会结构和产业结构的变动。

随着信息革命的兴起，世界经济正加紧向信息化经济转变，人们逐渐认识到“信息”是一种战略资源和经济发展的重要因素。

实践证明，一个国家或地区如要保持并加强其在21世纪的竞争力，就必须抢占信息化这一制高点。

作为中国这样一个处于发展中的大国，必须大力推进信息化战略，发挥“后发优势”，实现跨越式发展，以缩小与发达国家在经济、科技和军事等方面的差距。

随着全国信息化水平的提高,作为社会支柱产业的信息产业迅速发展,而且有力带动了其他相关产业的发展。

信息化水平究竟在多大程度上促进了全社会的发展。

本文立足于湖北这个省份,力图测度湖北信息化水平,在此基础上用得到的信息化指数对GDP作回归分析,定量分析信息化水平对本地区GDP的影响。

2．信息化水平测度的研究方法2．1信息化水平测度的指标体系2．1．1指标选取原则（1）科学性原则指标体系的设立必须建立在科学的基础上,能充分反映地区信息化的程度,指标的定义明确,测算方法科学规范,保证评价结果的真实性与客观性。

（2）全面性原则从衡量整个地区信息化水平角度出发,不仅仅只反映信息化水平的某一具体方面,还要注意信息化不仅是新兴产业的事,还与传统产业的发展有关。

（3）系统性原则指标体系的设立应能综合反映区域信息化的水平,包括信息化基础设施、应用水平、人力资源、经济实力与政策保障等方面。

（4）可操作性选择能够取得数据的指标,以便进行定量计算。

（5）可比性所选指标要既可以纵向测算区域信息化水平,又可以横向比较各个国家和地区信息化水平的差异。

2．1．2信息化水平测度的指标体系信息化的评价是从定量的角度综合考察一个地区的信息化水平，其必然要求要有一套科学完整的测评体系。

信息化测评体系是用来衡量一个地区信息化水平的标准，它能反映一个地区信息化环境、设施、发展潜力以及信息化对地区经济的影响，同时能够反映人民生活质量和生活水平。

评测信息化水平应当以信息化的内部规律为基础，与当前的发展形式相结合，分析各个要素之间的联系和与发展环境的相互作用。

目前，各个国家与地区在测算信息化的研究方法上并不统一，方法也很多，以下主要介绍我国的信息化评价指标体系。

国家信息化指标法是由国家信息化推进工作办公室发布的一套国家信息化测算方法。

国家信息化指标NIQ （national information quotient）法模型包含国家信息化指标构成方案、指标数据和有关统计分析测算两个部分。

（指标体系见表2-1）表2-1 NIQ模型指标信息化要素权重指标名称数据来源资源开发利用15% 每千人广播电视播出时间根据广电总局资料统计人均带宽拥有量根据信息产业部资料统计人均电话通话次数根据信息产业部、统计局资料统计网络资源数据库总容量在线填报信息网络建设16% 长途光缆长度根据信息产业部、统计局资料统计微波占有信道数根据信息产业部、统计局资料统计卫星站点数根据信息产业部资料统计信息技术应用18% 每百人拥有电话主线数根据信息产业部资料统计每千人有线电视台数根据广电总局、统计局资料统计每百万人互联网用户数根据CNNIC,统计局资料统计每千人拥有计算机数根据统计局住户抽样数据资料统计每百户拥有电视机数根据统计局住户抽样资料统计电子商务交易额抽样调查企业信息技术类固定资产占同期固定资产投资的比重抽样调查信息产品与服务15% 信息产业增加值占GDP比重根据统计局资料统计信息产业对GDP增长的直接贡献率根据统计局资料统计信息化人力资源20% 每千人中大学毕业生比重根据统计局资料统计信息化发展环境16% 信息产业研究与开发经费支出占全研究与开发经费支出总额的比重根据科技部、统计局资料统计信息产业基础设施建设投资占全部基础设施建设投资比重根据信息产业部、广电总局、统计局资料统计信息指数根据统计局资料统计2．2信息化水平测度的方法2．2．1对信息化水平测度属于多指标综合评价。

多指标综合评价法的原理就是，把多个描述被评价事物不同方面的统计指标，转化成无量纲的相对评价值，然后将这些评价值换算成一个综合值，以实现对该事物的整体评价。

2．2．2指标权重的确定方法一般来说，多指标综合评价过程中，最关键的在于各指标权重的确定。

通常，可以将确定权重的方法分为两种主观赋权法和客观赋权法。

在实际应用中，要根据实际情况进行选择或将两者结合起来运用。

在信息化水平测度的评价中，最常采用的主观赋权法是德尔菲法，最常采用的客观赋权法是主成分分析法。

下面就后一种方法作简要介绍。

客观赋权法—主成分分析法客观赋权法是根据各指标间的相关关系或各指标值的变异程度来确定权重，如主成分分析法、因子分析法、变异系数法等。

客观赋权法可以克服主观因素的不利影响，同时减轻计算的工作量。

但是，这样确定的权重多属于信息量权重，没有充分考虑指标本身的相对重要程度，更容易忽略评价者的主观信息。

因此，对于有大量人为因素存在的复杂系统的评价，客观赋权法同样有其缺陷。

主成分分析是多元统计分析中的一种常用方法。

主成分概念首先由 Karl Parson 在1901年引进，当时只对非随机变量来讨论的。

1933年Hotelling 将这个概念推广到随机变量。

设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。

同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来的指标的信息。

利用各主成分的贡献率作为权重, 给出一个综合评价值。

它构造因子变量方法是通过坐标变换, 将原有的p 个相关指标i x 作线性变化, 转换为综合i y , 即建立用标准化指标*j x 表示的综合指标i y 的方程。

可以表示为:***11112121p p y u x u x u x =++∧+ ***21212222p p y u x u x u x =++∧+∧***1122m m m pm p y u x u x u x =++∧+ 其中)3,2,1(,1 (2)2221m k u u u pk k k ∧==+++m y y y y 、、、、......321人为原有变量的第一、第二、第三、⋯、第m 个主成分。

其中1y 在总方差中的比例最大, 综合原有变量的能力也最强, 其余主成分在总方差中占的比例逐渐减少, 即综合原变量的能力依次减弱。

主成分分析就是选取前面几个方差最大的主成分。

既达到了因子分析较少的变量个数的目的, 同时又能以较少的变量反映原有变量的绝大部分信息。

主成分分析的目的就是：（1）对数据进行压缩，比较各个地区的情况较难，用主成分分析就可以从众多数据就可以浓缩为几个新的指标由于区域信息化指标较多，并从中进行比较。

（2）数据的解释，在得到新的指标之后,就需要解释，指出这些指标所包括的含义。

在主成分分析法中, 主要通过因子矩阵的旋转得到因子变量和原变量的关系, 从而对新的因子变量进行命名。

然后根据m 个主成分对样本进行综合评价, 即利用各主成分的贡献率作为权重, 给出一个综合评价值。

3．湖北省信息化水平测度3．1湖北省信息化水平测度的指标体系笔者参照NIQ 法模型指标（见表2-1）,根据国家信息化领导小组对信息化的定义以及国家信息化的六个要素和指标体系的设计原则,构建了本文用于信息化水平测度的四个指标项目及其指标名称（见表3-1）。

表3-1 信息化水平指标体系指标项目指标名称信息资源与技术应用 图书报纸杂志总印张，固定电话普及率，移动电话普及率，互联网用户，每百户电视机数量，每百户计算机数量信息网络 长途光缆线路长度，局用交换机容量，长途电话业务电路 信息产业 科学支出，人均邮电业务量，三种专利授权量， 信息人才每万人口在校大学生，科研人数3．2湖北省信息化水平测度 3．2．1数据来源信息化指标体系可分为目标层、要素层及基本指标层,信息化水平的测算中,借用层次分析的基本思想,使每一层有下一层综合而成。

从而构造出信息化的综合指标。

本文借助1997 - 2006年湖北统计年鉴的数据（见附录表1）,运用SPSS13.0统计软件对湖北最近十年的信息化发展水平进行测算。

3．2．2具体的计算步骤本文采用SPSS13.0统计分析软件，采用主成分分析对湖北的信息化水平进行测度。

经过运算的结果见附录，包括特征值贡献率表（附录表3）、因子得分系数表（附录表4）。

具体的步骤如下：（1）由于以上14个指标具有不同的量纲，无法直接进行计算和比较，为消除量纲的影响，首先对数据进行标准化处理:用指标数据减去该指标六年数据的均值x -，再除以其均方差σ，以使其标准化为近似于（0，1）的正态分布（各指标标准化后的数据见附录表2）。

（2）根据spss13.0运算结果，根据特征根大于1确定主成分个数。

（3）以标准化后的指标值为因子，分别乘以相应的因子得分系数，再求和，写出主成分得分的表达式。

（4）根据主成分得分表达式分析主成分的经济意义，判断出影响信息化水平的主成分，计算其得分。

（5）以影响信息化水平的主成分得分为变量、特征值贡献率为权数，采用加权求和的方法，计算各年的综合得分，进行综合评价。

3．2．3计算综合评价得分 （1）主成分得分由运算结果可知，第一个主成分的特征根为11.498，贡献率为82.128%；第二个主成分的特征根为1.111，贡献率为7.935%;其余主成分特征根均比1小，可以不考虑。

因此，本文取前两个主成分作进一步的分析。

第一个主成分得分为:*******112345670.076x +0.085x +0.086x +0.08x +0.084x +0.086x +0.084x i i i i i i i i Y*******891011121314+0.074x +0.081x +0.082x +0.074x +0.085x +0.087x -0.01x i i i i i i i1i Y 的表达式中，1i Y 代表第i 年第一个主成分得分，系数代表第一个主成分的因子得分，*ij x 代表第i 年第j 个指标标准化后的指标值。

从表达式中可以看出第一主成分主要是对信息资源与技术应用,信息网络及信息产业这三个要素指标的解释。