全国及各省市信息化水平测度，本文主要内容关键词为：各省市论文,水平论文,全国论文，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。
中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：1007-7634（2005）06-0817-06
1 信息化水平测度指标体系
信息化的评价是从定量的角度来考察地区的信息化系统及其环境的现状、质量和发展潜力，反映地区信息化的程度与进度。评价信息化必须以信息化的基本规律为基础，关注信息化要素过程特点及其与环境间的相互作用关系[1]。
国际上对信息化水平的测度方法没有统一标准，不同国家、不同领域的专家针对信息化建立了不同的评价方法。其中比较典型的有马克卢普—波拉特信息化分析方法、社会信息化指数模型[2]、信息利用潜力指数模型等等，分别从经济、信息量、信息基础结构等角度对社会信息化水平进行测度。我国国家信息化测评中心根据中国信息化发展现状，借鉴国外信息化评价模型，根据信息产业部确定的国家信息化体系及6要素（信息资源，信息网络，信息技术应用，信息技术和产业，信息化人才，信息化政策、法规和标准）建立了国家信息化指标体系[3]。
建立新的信息化评价指标体系应深入结合区域特点，考虑信息化发展现状及中长期发展目标以及与人口、资源、环境之间的关系，同时要考虑指标选取的准确性，评价体系所用指标的选取要兼顾可比性和数据可得性、兼顾指标的全面性和指标体系的简约性，以及指数合成算法中的数据处理和权重配置等问题[4-5]（见表1）。
表1 信息化评价指标体系[6]
要素指标
人均网络站点数
信 息 资 源人均电子出版物数量
人均图书、报刊、杂志总印张数
电话普及率
手机普及率
信息技术应用互联网用户
每百户拥有电视机数
每百户拥有计算机数
广播人口覆盖率
电视人口覆盖率
人均局用交换机总容量
信 信 息 网 络 人均长途电话业务电路
息 每百平方公里长途光缆长度
每百平方公里微波通信线路
化 每百平方公里卫星站点数
人均信息产业国内生产总值
信息产业商品、服务和技术中出口总值的比重
信 息 产 业 信息产业从业人数占总从业人数的比重
人均邮电业务总量
人均专利授权量
每万人在校大学生数
信 息 人 才 各类专业技术人员比重
与信息技术相关专业的普通本、专科学生
信息产业基本建设投资额比重
信息化建设投资 R&D经费支出占GDP比重
科教文化事业财政支出占总支出的比例
参照社会信息化指数模型和国家信息化指标体系，根据国家信息化领导小组对信息化的定义，以国家信息化体系的6个要素作为评价信息化程度的指标体系：信息资源、信息技术应用、信息网络、信息技术和产业、信息化人才、信息化政策法规和标准规范。
信息资源按不同的标准有不同的分类，从信息资源的来源分析，信息资源可分为社会信息资源和自然信息资源两大类；从信息资源的内容分析，信息资源可分为经济信息资源、政治信息资源、军事信息资源、科技信息资源、文化信息资源、管理信息资源等；从信息资源的存在形式分析，信息资源可分为文献信息资源和电子信息资源。为了保证数据的可获得性以及可处理性，采用信息资源的存在形式作为划分依据。
信息技术涉及范围广泛，一切与信息的收集、传递、存贮、加工、应用有关的技术统称为信息技术，是一个多层次、多专业的复杂的矩阵体系。对信息技术应用水平的测度，为便于数据的收集本文主要采用信息技术产品的普及率。
信息网络包括网络化基础设施（如数据通信网、卫星通信网、计算机通信网、移动通信网、广播通信网等）和网络应用系统（如电子政务系统、电子商务系统、金融财政系统、科技和教育信息系统等）。由于我国信息化发展层次不高，现阶段对信息化的相关数据没有完全的统计，为了直观地反映信息网络的发展状态，利用各种信息传播的网络建设密度作为评价指标。
信息产业的范围也非常宽泛，具体概括为信息设备制造业、信息商品生产业和信息服务业，主要从经济角度采用各个信息产业的产值、就业人数等作为评价指标。
信息化人才是信息化发展的关键所在，对其他信息化要素具有决定性的影响，采用相关技术人数以及高学历人数作为评价指标。信息化政策法规和标准规范是国家用于规范和协调信息化体系各要素之间的关系而制定的各种文件。
信息化政策法规和标准规范能够从定性的角度反映政府对信息化发展的支持力度以及信息化未来发展的客观前景，为了便于定量的统计分析，采用政府对信息化建设的投资力度作为评价指标。
2 评价方法——因子分析[7]
在实际讨论统计问题时，为了获取充分的信息对问题做出比较可靠的推断，往往选择许多个指标进行观测，收集大量的数据以便于进行分析，寻找规律。但是，指标个数太多常常会增加对问题分析的复杂性，而且许多变量之间存在一定的相关性。从数学上考虑，就要求有一种数学方法，对原来提出的p个指标合成尽可能少的m个综合性指标，且要求这m个指标能充分反映原来的p个指标反映的信息，且相互之间不相关，从而运用这m个综合指标进行样本的综合评价。这就是因子分析方法。
因子分析是从众多的原始变量中构造出少数几个因子变量，其内在的要求使原有变量之间要具有比较强的相关性，否则就无法从中综合出能反映某些变量共同特性的少数公共因子变量来。因此，在因子分析时，必须对原有变量作相关分析。
主成分分析法是因子分析的一种，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x[，i]作线性变化，转换为综合y[，i]，即建立用标准化指标x[，j][*]表示的综合指标y[，i]的方程。可以表示为：
y[，1]、y[，2]、y[，3]、…、y[，m]人为原有变量的第一、第二、第三、…、第m个主成分。其中y[，1]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。
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。
SPSS软件在因子分析过程中提供了多种检验方法来判断变量是否适于因子分析，主要有巴特利特球度检验（Bartlett Test of Sphericity）和KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验。
3 全国及各省市信息化水平评价
信息化指标体系有目标层、要素层和基本指标层3个层次构成。在信息化水平测算中，运用因子分析法，借用层次分析法的基本思想，使每一层次指标由下一层次指标综合而成，从而构造出信息化的综合指标[8]。根据全国及各省市的2003年统计年鉴及2003年中国信息年鉴获得有关信息化各项指标的数据，评价2002年全国及各省市信息化水平[9-16]。
3.1 基本指标层次的因子分析
利用因子分析方法对信息化各要素所包含的指标进行因子分析。
从表2可以看出，信息资源、信息技术应用、信息网络、信息产业数据的KMO检验值都大于0.5，Bartlett球度检验值的相伴概率等于0.000，都小于显著性水平0.05，适合作因子分析。
表2 KMO和Bartlett球度检验
信息资源
信息技术应用 信息网络 信息产业 信息化人才 信息化投资
KAISER-MEYER-OLKIN MEASURE.576
.808 .669 .643 .500.402
OF SAMPLING ADEQUACY
Bartlett’s Test of Approx.Chi-Square
294.17 125.51
179.25 96.55 44.89
13.46
df 15 10
21 3 1
6
Sphericity Sig. .000
.000 .000 .000 .000.036
信息化人才数据的KMO值等于0.5，但其Bartlett球度检验值的相伴概率等于0.000，小于显著性水平0.05，而且各指标的相关系数大于0.8，高度相关，因此可以用因子分析法进行分析。
信息化建设投资指标数据的KMO检验值小于0.5，Bartlett球度检验值的相伴概率等于0.036，接近显著性水平0.05，且变量之间的相关系数较小，故不适合用因子分析法。对信息化建设投资可以采用标准值计算其指数（以全国数据作为基数）。计算公式如下：
其中，I[，i]表示某地信息化建设投资I[，ij]表示某地市各项信息化建设投资指标值，I[，ij]表示全国各项信息化建设投资指标值，n表示指标个数。
表3给出了各信息化要素利用因子分析法计算所得的综合得分以及信息化建设投资的标准化指数值。
表3 全国及各省市信息化要素综合评分
地区信息资源 信息技术应用 信息网络信息产业
信息化人才 信息化投资
综合得分 排序 综合得分 排序 综合得分 排序 综合得分 排序 综合得分 排序 指标得分 排序
全 国
1.805 -0.071 - 0.12 - 0.02 - 0.6 -
100 -
北 京
2.029 11.712 1 1.431 1 2.57 1 4.47 1221.21 1
天 津
0.309 4 0.32 6 0.967 3 0.1411 1.52 3
109 7
河 北 -0.23314-0.31 21-0.00411 0.24 8-0.27 19 80.5520
山 西 -0.25316-0.49 26 -0.1317 0.1113-0.12 10 88.9313
内蒙古 -0.28823-0.69 31 -0.527-129-0.23 17 60.8831
辽 宁 -0.065 70.052 9 0.277 8 -0.322 0.5 4110.79 6
吉 林 -0.24715-0.18 16 0.12110 -0.117 0.09 8102.9910
黑龙江 -0.29124-0.62 29 0.137 9 -0.627-0.14 11 86.8416
上 海
1.573 21.618 2 1.321 2 1.09 2 1.97 2168.86 3
江 苏 -0.069 80.218 7 0.382 7 1.09 3-0.04 9156.26 4
浙 江 -0.028 60.788 5 0.572 5 0.29 6 0.12 6 79.4721
安 徽 -0.27822-0.36 22 -0.0915 -0.219-0.64 28 69.5928
福 建
0.150 50.816 4 0.443 6 0.27 7-0.17 13 99.5311
江 西 -0.26820-0.16 15 -0.2222 -0.220-0.45 24 86.3517
山 东 -0.17910-0.04 12 -0.0713 0.1510-0.14 12 81.7918
河 南 -0.25817-0.26 18 -0.1620 0.0714 -0.5 25 75.9822
湖 北 -0.174 9-0.07 14 -0.1116 0.0115-0.22 16 75.2724
湖 南 -0.26219-0.02 10 -0.4826 -0.423 -0.4 21 75.0625
广 东
0.594 31.327 3 0.622 4 0.48 5 0.32 5213.31 2
广 西 -0.29725-0.03 11 -0.4425 0.0116-0.58 26 74.9726
海 南 -0.21512-0.29 19 -0.0612 -0.525 -0.2 14 70.0127
重 庆 -0.260180.199 8 -0.0714 -0.728-0.38 20 75.3223
四 川 -0.27521-0.25 17 -0.1418 -0.221-0.64 29 97.5612
贵 州 -0.36930-0.31 20 -0.7330 -0.118-0.79 31105.74 8
云 南 -0.36229-0.04 13 -0.4124 0.23 9-0.58 27 80.619
西 藏 -0.31126-0.52 27 -0.7731 -1.331 -0.7 30 88.1915
陕 西 -0.18211-0.44 25 -0.1921
0.8 4 0.11 7154.56 5
甘 肃 -0.33728-0.59 28 -0.528 0.1312-0.44 23103.43 9
青 海 -0.41431-0.62 30 -0.54 9 -1.230-0.41 22 68.530
宁 夏 -0.32927-0.42 24 -0.3923 -0.424-0.23 18 88.2314
新 疆 -0.21813-0.41 23 -0.1519 -0.626 -0.2 15 68.8629
在信息资源建设方面，北京处于全国领先水平，且高于全国平均水平，上海次之，其他排在前10位的地区依次是广东、天津、福建、浙江、辽宁、江苏、湖北、山东，主要集中在东部沿海省市。在域名数、网络站点数、人均图书、杂志、报纸总印张数和人均电子出版物等信息资源方面，依然是北京、上海处于领先地位。另外，广东、天津、福建、浙江高于全国平均水平。信息资源建设水平较低的省份主要集中在西部地区，如青海、贵州、云南、甘肃、宁夏、西藏、广西等。在西部，陕西、新疆等地区的信息资源建设水平相对其他省份要高一些。
在信息技术应用方面，依然是北京处于领先地位，其指数远远高于全国平均水平；上海的信息技术应用指数略低于北京，其次是广东，高于全国平均水平的还有福建、浙江、天津、江苏和重庆，还是以东部地区领先。如东部地区国际互联网用户占全国所有用户的57.4％，中部地区占28.7％，而西部地区只占到13.9％的比例；又如移动电话用户，东部地区占全国总用户的比重是54.8％，中部地区占到26％，西部地区只有19.2％。
在信息网络建设方面，全国共有16个地市高于全国平均水平，北京依然独占鳌头，其次是上海、天津、广东、浙江、福建、江苏，内蒙古、西藏、贵州、青海等省份的网络建设密度则比较低。从表4、表5中可以看出东西部信息网络建设的明显差异。
表4 东西部部分省市的网络建设密度
东部西部
北京
天津
上海
广东
福建
甘肃
新疆青海
内蒙
西藏
每百平方公里长途光缆长度 23.05 15.42 42.71 16.38 15.18 3.981 1.352
1.269 2.112
0.56
每百平方公里长途微波线路 24.46 47.71
5.73 14.21 5.273 0.805 0.694
0.204
0.54 0.014
表5 KMO和Bartlett球度检验
KAISER-MEYER-OLKIN MEASURE OF
SAMPLING ADEQUACY .865
Bartlett’s Test of Spbe- 156.122
Approx.Chi-Square 15
ricitydf .000
Sig.
信息产业要素全国共有14个地市的指数高于全国平均水平，北京、上海、江苏位列前三名，其次是陕西、广东、浙江、福建，云南、陕西等西部省份的信息产业也有大幅度的发展。
在信息化人才方面，北京既远远超过平均水平，同时也高出排列第二的上海很多，其次是上海、天津、辽宁等省，西部地区在信息化人才方面同样具有很大的差距。
信息化建设投资反映了政府对信息化建设的重视和支持程度，在全国31个地市中，有10个地市高于全国平均水平，依次为北京、广东、上海、江苏、陕西、辽宁、天津、贵州、甘肃、吉林。西部地区在信息化建设方面正在加大投资力度，比如陕西、贵州、甘肃等占总投资的比例都很大。
3.2 全国及各省市信息化要素的主成分分析[17]
全国范围内沿海地区的各信息化要素指数普遍高于内地，北京市在各个要素方面都具有明显的优势，而各地在不同的要素方面分别有不同的表现[18]。下面以信息化各要素作为原始指标分析全国及各省市2002年的信息化综合指数。
信息化要素数据的KMO检验值等于0.865，大于0.8，适合作因子分析；Bartlett球度检验值是168.79，其对应的相伴概率是0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合于因子分析，因此可以采用因子分析法分析信息化要素。
为了便于比较分析，把系统输出的各地信息化指数转换成标准数据，即以全国作为基数，其信息化指数为100。转换公式为：
I[，S]=（I[，i]/I[，H]）×100（2）
其中：I[，s]表示信息化指数的标准数据；I[，i]表示某地信息化指数；I[，H]表示全国信息化指数。
从表6和图1可以看出，2002年全国信息化指数是100，全国范围内北京市信息化水平最高，其指数达到1041.1，其次是上海，再次是广东，同时，三者也是我国经济发展的急先锋。高于全国平均水平的省市还有天津、江苏、福建、浙江，均是沿海地区经济发达的省市。
表6 信息化指数
地 区 F[，1]
F[，2] 综合得分 标准值
排序
地 区 F[，1]
F[，2] 综合得分 标准值
排序
全 国 1.027 -0.80.215
100 -河 南 -0.08-0.32-0.16-117.516
北 京 2.6342.6672.2411041.1 1河 北 -0.29-0.52-0.33-72.4812
天 津 1.633-0.540.604280.44 4湖 南 0.4641.8280.881-152.725
河 北 -0.380.063-0.16-74.6313广 东 -0.57-0.07 -0.3409.11 3
山 西 -0.59 0.21-0.21-99.6715广 西
0.14-0.93-0.26 -14122
内蒙古 -0.21-1.27-0.55-257.329海 南 0.391-1.11-0.21-122.119
辽 宁
0.44-0.270.11854.697 8重 庆 -0.56 0.05-0.25-96.2114
吉 林 -0.140.043-0.05-24.4810四 川
-1.40.716-0.43-118.318
黑龙江 -0.05-0.68-0.27-124.620贵 州 -0.78 0.03-0.28-199.728
上 海 2.7250.5111.514703.12 2云 南 -0.65-0.88-0.63-128.221
江 苏 -0.792.0730.358166.52 5西 藏 -1.581.2520.033-293.531
浙 江 1.098-0.620.313145.44 7陕 西 -1.330.818-0.3615.171 9
安 徽 -0.27-0.52-0.32-148.723甘 肃 -0.33-1.24-0.61-166.127
福 建
0.84-0.240.324150.66 6青 海
-0.6-0.18-0.36-281.530
江 西 -0.39-0.18-0.25-117.617宁 夏 0.048-0.97-0.33-165.126
山 东 -0.15-0.07 -0.1-47.2511新 疆 -0.08-0.32-0.16-151.224
图1 信息化指数
结合前面各信息要素指数评价结果，可以得出结论：改革开放以来，北京、上海、广东、天津等地区，在经济发展方面具有优越条件，其发展速度比较快，经济竞争力也远远超前于其它省市地区，基于经济基础而建设的信息化也具有得天独厚的优势。北京各项信息要素指数均高于全国平均水平，尤其是信息产业发展、信息技术应用以及信息网络建设，远远超过国家平均水平。上海的信息化总指数居于全国第2位，除信息化建设投资之外，其他信息化要素指数都位于前列。西部地区信息化建设水平与东部地区有很大差距，尤其是青海、西藏、贵州、内蒙等地，在信息化各要素建设方面都存在明显的差距。
4 结束语
我国还处于工业化发展时期，地区经济差异不断扩大，随之信息化建设水平也存在很大的差距。我国经济发展的战略规划是以信息化带动工业化发展，在继续支持东部沿海省市经济建设、信息化建设的同时，加大西部地区的信息化建设，促进其经济发展，缩小区域经济差异，全国经济、信息化共同发展已成为我国经济发展的重大战略任务。
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