我国信息资源开发利用指标的设计与计量_信息化规划论文

我国信息资源开发利用指数的设计与测度，本文主要内容关键词为：信息资源论文,开发利用论文,指数论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       习近平主席在2014年2月27日召开的中央网络安全和信息化领导小组第一次会议上发表重要讲话，指出“信息资源日益成为重要生产要素和社会财富，信息掌握的多寡成为国家软实力和竞争力的重要标志。信息技术和产业发展程度决定着信息化发展水平，要加强核心技术自主创新和基础设施建设，提升信息采集、处理、传播、利用、安全能力，更好惠及民生”[1]。习主席的重要指示充分肯定了信息资源开发利用工作的重要性，对于相关领域的社会建设和学术研究提出了新的要求。

       但是，如何推动我国信息资源开发利用工作却是一项亟待解决的重要课题。中共中央办公厅、国务院办公厅颁布的《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见(中办发[2004]34号)》中指出了信息资源的重要地位，并在如何推动三大资源之间的相互转化方面给出了指导性建议。在此基础上，《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见(国发[2013]32号)》从促进信息消费层面提出了推进我国信息资源开发利用工作的重要途径。从长远看，发展信息资源产业是推进我国信息资源开发利用工作的最终目的，而该目标实现需要政策、制度、法律、法规的动态保障。

       因此，我国信息资源开发利用水平的测度工作尤为重要。一方面，通过信息资源开发利用工作的定量测度，发现我国信息化整体水平及其变化趋势，观测是否符合国家重要战略定位和发展规划；另一方面，该项测度工作还可以发现我国各地区在信息资源开发利用方面的鸿沟，为指导信息资源开发利用工作的协同发展提供政策与制度依据。

       1 相关工作

       信息资源的定义方法有很多种，且存在一定的争议。其实，汉语中的“信息资源”对应两种英文单词，即单数形式的Information Resource和复数形式的Information Resources，前者是指某种内容资源；后者是指支持工具，包括供给、设备、环境、人员、资金等[2]。在国内，信息资源的定义方法有两种，即广义信息资源和狭义信息资源，前者相当于单数形式的Information Resource，而后者相当于复数形式Information Resources。本文所涉及的“信息资源”是指以信息内容为中心和驱动的特定资源形式。内容资源的存在可以改变设备、环境、人员、资金的价值，并在一定程度上代替物质和能源资源，实现节约物质资源和能源资源的目的，促进产业结构的调整与产业生态链的形成。

       国内外相关研究可以分为3类：①基础理论类研究，如马克卢普信息经济测度方法、波拉特信息经济测度方法和日本信息化指数法方法等。②应用实践类研究，包括国际电信联盟发布的ICT发展指数[3]、数字接入指数[4]和数字机会指数[5]、中国信息化发展指数Ⅱ[6-7]及中国信息化发展指数[8]。③优化/总结/评价类研究，如L.P.Rai[9]、M.J.Menoua[10]、朝乐门[11]、靖继鹏[12]、吕斌[13]、顾潇华和郭春丽[14]等对现有信息化指数进行了对比分析、归纳总结或优化更新类研究。但是，现有测度方法具有如下3个局限性：重信息化发展，轻开发利用；重硬件设施，轻信息内容；缺乏指标选择的动态性[15]。可见，现有相关方法无法直接满足我国信息资源开发利用水平的测度工作的实际需要，应在方法论层次进行创新。

       信息资源开发利用(Index for Information Resource Utilization Capability，iRUC)指数是根据我国发展现状和战略规划，观测和跟踪特定地区的信息化发展水平和演化过程的重要工具。本文提出iRUC指数的出发点是弥补上述现有测度方法的3个主要缺陷，为我国信息化建设提供另一种参考工具。另外，设计iRUC指数的动因也不在于精确计算出某个地区的信息资源开发利用的绝对值，而是给出能够反映信息资源开发利用程度的相对指数，进而达到地区信息资源开发利用的横向比较和纵向比较的目的。

       2 模型设计

       本文设计iRUC指数的主要目的有4个：①根据我国信息化战略目标及发展现状，提出一种符合中国国情的信息资源开发利用指数测度方法；②测量我国信息资源开发利用的发展水平，跟踪其发展路径，并预测发展趋势；③识别不同地区之间的发展鸿沟，分析其主要影响因素，提出政策建议；④提出一种与现有测度方法，尤其是GDP和信息化发展指数，具有互补性的测度方法，发现我国经济建设和信息化发展中存在的结构问题。为了确保指数设计的一致性，在iRUC指数的指标设计和计算过程遵循了联合国OCED和欧盟EU指数设计要求。

       2.1 设计原则

       在深入分析上述信息资源开发利用测度方法的基础上，结合iRUC指数设计目的，其设计和计算过程遵循了目标导向原则、可操作原则、相对原则、可比原则和动态优化原则等相关指数设计中常用的基本原则[15]。

       2.2 理论框架

       理论框架是设计信息资源开发利用测度方法的关键所在，也是模型设计和结果解释的重要依据。图1是iRUC指数的理论框架，主要内容包括：

       1)两个维度，即开发维度和利用维度。其中，信息资源的开发是前提，信息资源的利用是目的，开发与利用之间存在相互依存、相互促进的关系。

       2)四个层次，即保障环境、基础资源、领域资源和产业化发展。其中，保障环境的建设是根本，基础资源的建设需要直接建立在保障环境的基础上；领域资源是指我国亟待推动信息资源开发领域工作的重点行业，包括：文化、教育、农业、民生和政务。

       3)一个目标，即推动我国信息资源的产业化开发利用。

      

       图1 iRUC指数的理论框架

       2.3 变量选择

       iRUC指数的设计中采用了PCA技术进行了指数的数据降维和变量选择工作，最终挑选出与测度目标相关性较高的10大类变量，如表1所示。

      

       2.4 权重设计

       iRUC中的指标可分为10个一级指标，分别为传统、网络、高新技术、文化、教育、农村、民生、政务和保障性信息资源的开发利用以及其产业化开发利用。根据国内外指数设计经验，结合iRUC指数设计思想以及多次试验计算结果，一级指标的权重采取算术平均值为权重的方法，各一级指标的权重基本持平，各一级指标的权重均为10％。

       2.5 指数计算

       iRUC中的指数值的计算方法采用了统计学综合指数的常用计算方法，具体公式如下：

      

       3 数据处理

       iRUC指数的设计主要采用了被动获取方式，其数据来源详见表1。

       3.1 标准化处理

       iRUC指数中采用了Min-Max方法。

      

       3.2 数据估算与校正

       某些地区的个别指标所对应的数据可能存在缺失或失真，所以要求在iRUC指数设计过程中必须进行数据估算和校正处理。信息资源开发用指数的数据估算采用了Hotdeck估算方法，即以人均GDP和地理上具备相似特征的区的实际数据为基准进行估计。

       4 结果分析

       根据2012年度我国iRUC指数的总体水平以及各省(自治区、直辖市)的iRUC指数，可从信息资源开发利用水平角度将全国内地31个省(自治区、直辖市)(由于数据来源的不一致性，本指数计算尚未包括我国港澳台地区)分为4类区域：

       I类区域(信息资源开发利用较高水平区域)，包括江苏、广东和北京。该区域的iRUC指数均在55以上，累积指数值占总指数值的1/5左右(19.33％)；该区域平均值为58.63，相当于全国平均值的2倍(1.998倍)。

       II类区域(信息资源开发利用中等水平区域)，包括上海、浙江和山东。该区域的iRUC指数均在45～55之间，累积指数值占总指数值的16.27％；该区域平均值为49.33，相当于全国平均值的1.67倍。

       III类区域(信息资源开发利用中低水平区域)，包括辽宁、四川、福建、湖北、河南、湖南、天津、陕西、河北、安徽、吉林、山西、黑龙江、广西、云南、江西和重庆。该区域的iRUC指数均在20～45之间，累积指数值占总指数值的51.33％；该区域平均值为27.47，与全国平均值基本持平。

       IV类区域(信息资源开发利用低水平区域)，包括内蒙古、新疆、海南、甘肃、贵州、青海、西藏和宁夏。该区域的iRUC指数均在20以下，累积指数值仅占总指数值的13.06％；该区域平均值为14.86，相当于全国平均值的一半(50.62％)。

       4.1 均值分析

       从2012年度我国iRUC指数看，全国iRUC指数的平均值为29.35，高于全国平均值的省(市、自治区)有11个，占我国所有省(市、自治区)总数的35.48％。这11个省(市、自治区)是江苏、广东、北京、上海、浙江、山东、辽宁、四川、福建、湖北和河南。图2显示2009-2012我国iRUC指数均值的变化。从图2可以看出，iRUC指数的变化在总体上呈现出增长趋势，相对于2009年，2012年的iRUC指数均值增长幅度为2.59，增长率为9.68％。

      

       图2 2009-2012年我国iRUC指数平均值

       4.2 标准差分析

       如图3所示，2012年度我国各省(市、自治区)iRUC指数之间的标准差为14.08，表明我国不同省(市、自治区)信息资源开发利用水平之间的差距较为显著。以2012年度我国iRUC指数为例，排名第一的江苏省(指数值为59.22)和排名最后的宁夏回族自治区(指数值为10.28)之间的差距为48.94个点。

      

       图3 2009-2012年我国iRUC指数标准差

       相对于2009年度我国iRUC指数的标准差(14.05)，2012年度我国iRUC指数的标准差(14.08)略有增长，但增长幅度较小(见图3)。可见，2009-2012年之间，虽然我国各省(市、自治区)的信息资源开发利用水平之间的差距较大，但从总体上看，这种差距并没有发生显著变化。

       4.3 区域分析

       按照我国地理区域的行政划分，本文将31个省(市、自治区)划分为7大行政区域，分别为华北(北京市、天津市、河北省、山西省和内蒙古自治区)、华东(上海市、山东省、江苏省、安徽省、江西省、浙江省和福建省)、华中(湖北省、湖南省、河南省)、华南(广东省、广西壮族自治区和海南省)、西南(重庆市、四川省、贵州省、云南省和西藏自治区)、西北(陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区和青海省)、东北(黑龙江省、吉林省和辽宁省)。在此基础上，分别计算出了2009年、2012年不同行政区域iRUC指数总值占31个省(市、自治区)iRUC指数总值的比重，该比重值表示各行政区域的信息资源开发程度，如图4分别显示了2009年、2012年我国各行政区域的信息资源开发利用程度。从图4可看出，华东地区的信息资源开发利用水平最高；华北地区次之；其他5个行政区域(华中、华南、西南、西北、东北)的信息资源开发利用程度差别并不显著。

      

       图4 2012年我国各行政区域信息资源开发利用程度

       4.4 指标分析

       从2012年度我国iRUC指数的分项指标均值分析可看出，均值最高的是农业信息资源，其他类型的信息资源指数均值从高到低的排名依次为网络信息资源、高新技术信息资源、信息资源产业、文化信息资源、教育信息资源、农业信息资源、民生信息资源、政务信息资源和保障性信息资源。

       与2009年度我国iRUC指数相比，2012年度指数中的农业信息资源指标的增长最为显著，而保障性信息资源指标值出现下降趋势。从标准差的角度看，2009-2012年，我国各地区在农业信息资源开发利用方面的总体差距的增长最为明显，反之，民生信息资源开发利用方面的总体差距的缩小最为显著，其他指标的变化较小。

       4.5 排名分析

       表2显示了2012年度我国各省(市、自治区)的iRUC指数。从图5可以看出，我国各省(市、自治区)的iRUC指数呈现显著阶梯状，iRUC指数排名前5位的是江苏、广东、北京、上海、浙江，而排名后5位的是宁夏、西藏、青海、贵州和甘肃。

       2012年度我国不同省(市、自治区)的iRUC指数的差距较大，两极分化现象比较突出。排名前5位的省(市、自治区)iRUC指数占总指数的50.52％，而排名后5位的省(市、自治区)iRUC指数仅占总指数的5.57％。其中，排名第一的江苏省(指数值为59.22)和排名最后的宁夏回族自治区(指数值为10.28)之间的差距高达48.94。

      

      

       图5 2009-2012年我国iRUC指数排名变化

       图5给出了2009-2012年度我国各省(市、自治区)iRUC指数排名变化。其中，排名进步最大的5个省(市、自治区)分别为云南、江苏、湖南、福建、安徽，分别上升了5名、3名、3名、2名、2名；排名后退最大的5个省(市、自治区)分别为河北、江西、北京、黑龙江、海南，分别下降了3名、3名、2名、2名和2名。

       5 分析

       5.1 与GDP排名的对比分析

       通过iRUC指数与GDP之间的联系与区别可以分析出iRUC的特色和不可替代性。从计算结果可以看出，GDP和iRUC有一定的关系，但并不完全是线性关系。GDP的排名越大并不意味着iRUC也一定会很高。例如，2012年内蒙古的GDP排名16，但是iRUC却排名26。GDP和iRUC之间的正相关联证明了。IRUC指标设计的科学性，而GDP和iRUC之间的差异性，显示了iRUC指标存在的必要性与不可替代性。

       5.2 与信息化指数排名的对比分析

       通过iRUC指数与信息化指数之间的联系与区别可以分析出iRUC的特色和不可替代性。从计算结果可以看出，iRUC与信息化指数有一定的关系，但信息化指数无法完全替代iRUC指标。例如天津的信息化排名为3，iRUC排名为13。四川的iRUC排名为8，信息化指数排名为21。信息化指数和iRUC之间的正相关联证明了iRUC指标设计的科学性，而信息化指数和iRUC之间的差异性，证明了iRUC指标存在的必要性与不可替代性。

       5.3 影响因素分析

       从测度结果看，信息资源开发利用水平的主要影响因素有：

       1)通过横向分析中发现，排名高低主要取决于所在地区的优势产业和优势指标。

       2)通过纵向分析中发现，增长速度的快慢取决于两方面，一是该地区的整体基础指数的高低，另一个是该地区在某些指标上有较大的变化幅度。以北京市为例，该地区2009-2012年度的iRUC指数出现负增长(-1.9518)，主要的原因是该地区在报纸(-0.7183)、网页更新(-0.3113)、主动公开(-0.3311)指标上出现显著的下降趋势，而其他指标上的增长幅度则较少。

       3)在变量分析中发现，标准差最大的指标是政府信息资源的申请公开率、电视节目、计算机网络、政府微博和高新技术生产；标准差最小的指标有，农村信息资源价格、职业介绍、文化馆、农村信息资源普及和录像制品。

       4)在变量分析中发现，2009-2012年间各指标的全国平均值增长最大的是图书、报纸、申请公开、网页更新和参考书；增长最小的是期刊、录像制品、主动公开、合理建议等，均为负增长。各指标平均值的变化与我国现实基本吻合。

       5.4 对策建议分析

       通过数据分析和政策研究发现，推进信息资源开发利用的对策有3种：

       1)改善消费结构和经济增长模式。从长远看，加大信息消费在国民消费结构中的比重以及发展基于信息资源的经济增长模式是提高我国信息资源开发利用工作的根本目标。

       2)推进信息资源的产业化开发利用工作。从中长期看，实现市场化经营和产业化发展是推动我国信息资源开发利用工作的主要途径。

       3)弥补我国信息资源开发利用工作中存在的发展短板。从短期看，针对iRUC指数中得分较低的指标项，提出有针对性的发展政策和规划，实现不同地区信息资源开发利用工作的协同发展是推动我国信息资源开发利用工作的首要任务。

       6 结论

       信息资源开发利用指数的提出填补了针对信息资源开发利用的量化测度的空白，为国家和地区信息资源的开发和利用提供了有效的参考工具。从2009-2012年我国iRUC指数测算结果看，我国信息资源开发利用整体水平呈现出以下6个主要特征：

       1)我国信息资源开发利用整体水平仍处于较低水平。从2012年度我国iRUC指数中可看出，我国各省(市、自治区)iRUC指数的均值为29.35，不足最高值(100.00)的1/3。

       2)2009-2012年之间，我国信息资源开发利用整体水平的提高显著。相对于2009年，2012年的iRUC指数均值的增长幅度为2.59，增长率为9.68％。

       3)2009-2012年之间，我国各省(市、自治区)之间的信息资源开发利用鸿沟的总体差距基本没有发生变化。相对于2009年我国各省(市、自治区)之间iRUC指数标准差(14.05)，2012年该指数的标准差(14.08)略有增长，但增长幅度并不显著。

       4)我国不同地区的信息资源开发利用工作表现出各自的特色和优劣势。例如，西藏自治区的iRlJc得分较低，但其农业信息资源的开发利用水平却一直保持较高水平。

       5)通过iRUC与GDP排名的对比分析，可以发现我国经济发展模式的特点。数据显示，iRUC与GDP有一定的内在联系，但二者之间并不存在绝对的线性关系。以2012年为例，内蒙古自治区的GDP排名16，但是iRUC排名却是24，表明其经济发展模式中存在过分依赖高污染、高能耗问题，应积极发展绿色经济。

       6)通过iRUC与信息化指数排名的对比分析，可以发现我国信息化建设模式的特点。研究表明，iRUC与信息化指数之间也有一定的内在联系，但二者之间不存在可替代关系。以2009年为例，天津市的信息化排名为3，但是iRUC排名为13，表明其信息化建设中存在过分重视硬件设备和基础设施，而轻内容资源的开发利用的问题，应积极转变其信息化建设模式。

       总之，信息资源开发利用指数具有其不可替代的价值，其主要创新点主要体现在3个方面：①突出了信息资源，尤其是内容资源的重要地位，进而突破了现有相关测度方法的局限性——重信息化发展，轻开发利用；②突出了信息资源开发利用的重要性，进而突破了现有相关测度方法的另一种局限性——重硬件设施，轻信息内容；③结合我国信息化发展现状、战略规划以及相关政策制度，重新设计了理论框架，并更新了变量选择，进而突破了现有相关测度方法的局限性——缺乏指标选择的动态性。可见，iRUC指数的提出弥补了现有测度方法的测量空白，为信息化建设提供另一种参考工具。

       收稿日期：2015-03-23

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