区域信息化测度指标的选择研究+毕业论文.doc
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毕业论文
题目区域信息化测度指标的选择研究
学院管理学院
专业信息管理与信息系统
班级信管0702
学生
学号
指导教师
二〇一一年五月二日
-13-
二、信息化相关理论及构成要素和系统结构
2.1信息化相关理论
信息化概念要构建信息化水平测度体系,必须先确定信息化的概念。
信息化(Informatization)概念最早由日本学者于20世纪60年代提出,用来描述社会进化过程:
在工业社会,有形的物质生产占主导地位,而信息社会的主要特征是无形的信息生产创造价值,并占据主导地位。
信息化一词就是用来描述上述社会进化过程的。
可见,信息化概念,从一开始就是从社会经济结构演进的角度提出来的,是与信息革命等一系列特征紧密相联的概念。
随着信息化实践的推进,人们对信息化概念的认识也在逐步深化和丰富,学术界从不同角度对信息化概念进行了论述,有的从信息技术的角度出发,强调信息化的技术特征。
有的从信息资源的开发利用方面出发,从信息的收集、加工、传递角度界定信息化概念;有的从信息产业的成长和发展方面出发,强调信息技术对各领域的改造和在国民经济中的作用。
由此形成不同的观点,代表性的观点有:
a.信息化是在国民经济和人民生活中最广泛应用先进的信息技术,以提高生产力,促进国民经济的发展。
b.信息化是指在经济和社会活动中,通过普遍地采用信息技术和电子信息装备,更有效地开发和利用信息资源,推动经济发展和社会进步,使由于利用了信息资源而创造的劳动价值(信息经济增加值)在国民生产总值中的比重逐步上升值至占主导地位的过程。
c.国家信息化就是在国家统一规划和组织下,在农业、工业、科学技术、国防及社会生活各个方面应用现代信息技术,深入开发、广泛利用信息资源,加速国家实现现代化的进程。
d.信息化是以信息技术广泛应用为主导,信息资源为核心,信息网络为基础,信息产业为支撑,信息人才为依托,信息法规、政策、标准为保障的综合体系。
e.信息化,就是通过在国民经济各部门和社会生活各领域大量地普遍地采用现代信息技术,大大地提高社会整体的劳动生产效率、工作效率、学习效率和创新能力,使社会的物质文明和精神文明获得高度发展的过程。
f.信息化包含两个层次的含义:
一是国民经济信息化,指各行各业利用电子信息技术实现业务现代化;二是社会信息化,指整个社会所有成员都能通过电子信息技术的有效应用而享受信息交流、人际交流、日常生产与工作现代化。
国家信息化指标构成方案由20项指标组成,它们分别为:
每千人广播电视播出时间、人均带宽拥有量、人均电话通话次数、长途光缆长度、微波占有信道数、卫星站点数、每百人拥有电话主线数、每千人有线电视台数、每百万人互联网用户数、每千人拥有计算机数、每百户拥有电视机数、网络资源数据库总容量、电子商务交易额、企业信息技术类固定投资占同期固定资产投资的比重、信息产业增加值占&∋(比重、信息产业对&∋(增长的直接贡献率、信息产业研究与开发经费支出占全国研究与开发经费支出总额的比重、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、每千人中大学毕业生比重、信息指数等。
信息化水平测度模式1.1两类测度模式对于信息化水平测度的研究,最早是美国学者马克卢普(Macluph)和波拉特(Porat)。
他们采用的方法是将信息产业分离出来,通过计算信息产业产值在国民经济总产值中的比例、信息部门就业人数占总就业人数比例来衡量国家的信息化水平。
他们的共同特点是用国民经济信息化水平来反映社会信息化水平,其优点是能揭示国家经济的产业结构,但是信息产业的外延太广,难以准确区分,且计算复杂。
其后,日本学者构建了信息化指标法,也即是通过选取信息化的四要素(信息量、信息装备率、通信主体水平、信息系数)水平来体现社会信息化水平,四个要素具体又细分为11个变量,将这些指标与某一基准年相比得到的就是信息化指数。
这种方法统计资料容易获得,计算简单,突出了现代信息技术的时代特征,而且揭示了影响信息化水平的各要素水平,对国家的信息化建设具有指导意义。
但是该方法采用算术平均来处理各个指标是不合理的,随着信息化进程的发展,该指标体系也已经过时,不能用来反映信息化水平了。
此后,世界各国开始重视对信息化水平测度方法的研究,但大多都是在以上两个模式下作修改和改进。
我们不妨将它们归为两类,称为经济测度模式和指标测度模式。
以上两类测度模式,其差别在于测度目的不同以及由此导致的考察信息化水平的角度不同。
前者的理解是信息化水平反映为信息化对经济发展的贡献,测度结果揭示信息产业在国家经济中的比重,为经济产业结构调整服务;后者的理解是信息化水平反映为各构成要素水平,测度结果揭示各要素水平,为信息化建设服务。
由此可见,以上测度方法的构建,是基于实用性目的的。
例如,马克卢普和波拉特都是用经济测度模式测度美国的信息化水平,但由于对信息产业的划分不同,计算出来的数值差异很大。
因此,我国采用的是指数测度模式。
但是采用的指标测度方法也有简单化的缺点。
一是认为各要素对信息化水平的贡献是线性的;其次,将各要素水平映射到一个维度上进行叠加,忽略了要素之间的有机构成对系统整体的影响。
从系统论的观点来看,系统整体的功能不仅与系统的构成要素相关,更与要素之间的结构相关。
因此,用一维度的指标测度模式所做的测度值比较是不能反映客观实际情况的。
2.2我国的信息化水平测度方法
2002年3月,国家信息化测评中心发布了!
国家信息化指标构成方案∀(以下简称!
指标∀)。
该指标体系根据国家信息化体系框架设置了六个大类,包括信息资源开发利用、国家信息网络建设、信息技术应用、信息产业发展、信息化人才、信息化政策法规和标准等六个要素(一级指标),六个要素具体又分为25个指标(二级指标)。
在计算方法上,二级指标标准化后,用算术平均法综合成一级指标值:
一级指标采用加权平均后得到综合值,即信息化水平值。
计算表达式:
上式中,K为二级指标标准化后的值,Pi为第i个一级指标综合值,Wi为Pi的权重,II(InformatizationIndex)为信息化水平综合值。
如图1,各要素对信息化的贡献度是线性关系,直线的斜率实际就是各要素的权重Wi。
这种方法得到的信息化水平值是相对水平值。
根据该指标体系和计算方法,国家信息办对我国各省、直辖市的信息化水平做了测度和比较。
采用指标测度模式对于处于信息化起步阶段,各要素建设水平低下的我国来说,具有重要的指导作用和实践意义。
三、各种区域信息化评价指标体系的结构并对比其异同
3.1主成分分析法
主成分分析法是将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法,是进行综合评价和多元变量分析的有效工具。
它将原始指标体系转化、归类为少数几个综合指标。
能反映系统信息量最大的综合指标为第一主成分,其次为第二主成分。
主成分的个数一般按所需反映全部信息量的百分比来决定,以消除大量关联性指标对评价效果的影响。
其主要成分指标不仅包括原始指标体系的绝大部分信息,而且彼此互不相关。
主成分分析方法的优点是可以在保证原有指标信息量损失最小的前提下,将多维空间有效降维,即将多项指标体系有效降为少量指标体系,从而可以在简单的低维空间分析和比较各个样本,达到比较样本特定指标群水平的目的。
主成分分析就是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指标的信息。
其具体步骤可概括为:
a.对原始数据进行指标变换。
对于不需逆转的指标,采用(XX)/(XX)进行标准变换;对于逆转指标,i-minmax-min采用Xmax-Xi/Xmax-Xmin进行标准变换。
b.求相关系数矩阵λR。
c.求相关系数矩阵R的特征根j,j=1,2,…。
d.根据特征根λ≥λ…≥λ≥0,确定特征向量e,e,…e。
e.计算特征值λ的
信息贡献率和累计贡献率。
一般以累计贡献率80%为原则提取主成分。
f.计算综合评价值Z=1Z1+2Z2+…+kZk,其中i为第i个主成分Zi的信息贡献率。
3.2 多层次分析法
多层次分析法有两类:
一是模糊综合评判法;二是灰色评价法。
两者比较,灰色评判法具有明显的优点。
灰色评判法从等级的不明确性出发,而模糊评判法忽略等级的不明确性,因此灰色评判法具有更高的分辨率,应用也较为简单,确定以同函数比确定隶属要容易得多。
信息化水平评价问题是建立在评价专家的知识水平、认识能力和个人偏爱之上的,因而很难完全排除人为因素带来的偏差,这就使得评价专家在评价中
提供的评价信息不甚确定,不甚完全,即具有灰色性。
信息化递阶多层次灰色测度法[3]就是一些学者提出的一种灰色评判法。
“模糊”是指边界的不确定性,没有定量的数据能比照,要部分依赖人们的主观判断。
模糊综合评判法是指在模糊的环境下考虑多方面因素,为了某种目的对一事物作出定性的综合评价[4],在实践中已经有了一定的应用。
在孔繁世《教育信息化测度的多级模糊综合评判》一文在全面分析影响教育信息化水平因素的基础上,提出了教育信息化的综合评判指标体系,建立了多因素多层次模糊综合评判模型。
3.3 综合信息产业力度法。
综合信息力度法是采用层次分析法、采用多个指标,从信息产业发展的潜在力、信息产品开发力、信息产业生产力、信息资源流通力、信息资源利用力及反映信息产业在整个国民经济中所占比例的信息产业平衡力多个方面去测度信息产业发展情况的。
这既考虑了信息产业在国民经济中所占比重,又考虑了各产业间的比例关系。
具有科学性。
综合信息力度法决不是此六种力度的简单相加,而是各种力的合力,是一个有机的综合体。
综合信息产业力度指标体系是参照波拉特理论,运用现代科学方法的对称性原理与简单性原理,依据牛顿第二定律设计的。
在测算中又运用模型性最小原则及平均值1处理数据,具有理论的合理性。
3.4 综合指数法
具体步骤包括:
a.收集数据。
一般采取调查问卷形式。
调查问卷的设计要根据体系中的各个指标的具体内容来考虑,需要准确数字以回答提问式为主,并标注好数据的单位;对定性方法评估的内容以选择回答为主,在选项中列出相关的程度序列,为量化打好基础。
b.指标数据的标准化。
计算前对数据进行标准化处理,从而方便分析。
数据标准化的方法有:
最高值法、最低值法、级差法(最高值减最低值)、平均值法、标准差法、理想值法、特定数据法。
具体的标准化方法可根据实际情况选择。
c.权重的确定。
在多项指标的综合评价中,权重的确定是一项最基本也是最重要的工作,权重值的确定直接影响到综合评价的结果。
目前确定指标权重的方法较多,大致分为两类:
一类是主观权数法;另一类是客观权数法。
主观权数法主要从定性的角度,根据各个指标含义和所反映的作用大小来确定相应的指标权重值,主要有德尔菲法(即专家打分法)和层次分析法(即AHP法,就是把问题的内在层次与联系判断量化,并做出方案排序的一种多目标、多层次的综合评价分析方法;是定性、定量相结合的一种简便有效方法。
运用层次分析法首先需画出多因素递阶层次结构图,并需要确定各指标权重)。
客观权数法则是定量分析,主要有熵值法、主成分分析和因子分析法等。
一般采用的是德尔菲(Delph)法,虽然带有主观性,但是能够反映当前的实际情况。
在采用德尔菲法过程中,要聘请多位各个相关领域的专家,以保证确定权重的合理性。
d.计算信息化水平指数。
通过以上得到的各指标值以及确定的权重,我们采用如下的公式计算信息化水平指数:
EIL=∑(∑QijZij)Wj(i=1,2,…n j=1,2,…m)其中,EIL代表信息化水平指数的得分,m为信息化水平构成的要素个数,n为信息化水平第j个构成要素的指标个数,Qij为第j个构成要素的第i项指标的权重,Zij为第j个构成要素的第i项指标的得分值,Wj为第j个构成要素的权重。
修文群认为现有的信息化测度方法只重视指标水平结构而忽视空间布局特征,只重视发展现状而忽略质量、能力的思维方式,为此提出了区域信息化指标体系构成方案。
该指标体系包括3个一级指标、14个二级指标和若干三级指标,其中一级指标为发展指数(Di)、质量指数(Qi)和能力指数(Ci),这三个指数构成区域信息化综合指数(RiSi),即:
RiSi=f(Di,Qi,Ci)[8]。
靖继鹏等人提出的模型体系由7个一级指标和20个二级指标构成。
具体计算过程与信息化指数模型相一致,只是增加了各指标的权重系数,且一级指标和二级指标都有权重系数,权重系数采用“德尔菲”法确定。
各综合指数法一般是由诸学者在RITE模型的基础上,参照国家信息化系统六要素提出的,在一定程度上修正RITE模型存在的指标选取不尽合理、计算不科学等弱点,较多地体现了信息资源和信息技术的应用水平,也克服了信息化指数法只描述社会生活信息化水平的缺陷,能较真实地反映现阶段经济与社会信息化的综合水平。
3.5层次结构模型设计
层次结构分析法首先是对决策系统划分层次,建立层次结构模型。
在此基础上,对一层次各元素对于上层次中某一准则的重要性进行两两比较,构建两两比较判断矩阵,进而定量测算被比较元素对于该准则的相对权重以及各层元素对系统总目标的合成权重,最终得出排序结果。
层次结构模型的建立本文所建立的信息化层次结构模型包括三个层次,即目标层、要素层,指标层。
目标层就是我们要测算的信息化水平,要素层包括国家信息产业部确定的我国信息化的六个要素:
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,指标层包括《国家信息化指标构成方案》中的个指标。
我们将个指标分别按各个指标的含义分列到六个要素中去,就构成了信息化层次结构模型。
.评价指标的相对权重:
在以往的评价方法中,对权重的确定多采用专家咨。
询法,这种方法不仅对咨询专家要求较高,而且多轮咨询的工作量较大,结果具有很大的主观性。
我们建立了的层次结构模型是根据实验心理学定理提出的,在确定指标的权重方面具有客观性强、准确性高、易于操作等特点。
在层次分析法中,因素或指标的相对重要性按的比例进赋值(表)。
通过比较指标之间的重要性,就可以建立若干个两两比较判断矩阵。
表两两判断矩阵构建中标度的含义
两个元素相比,
二者具有同样重要性
两个元素相比,
前者比后者稍重要
两个元素相比,
前者比后者明显重要
两个元素相比,
前者比后者强烈重要
两个元素相比,
前者比后者极端重要
上述各相邻判断的中间值
对于要素即信息化人才,其只有一个指标,不须建立比较矩阵,这个指标的权重为1。
在这里我们采用排序权向量计算的特征根方法来计算指标的权重。
具体步骤如下:
()通过两两比较得到的判断矩阵,解得特征根:
,所得的经正规化后作为元素(指标)的相对权重。
()进行一致性检验第一步:
计算一致性指标:
,(为判断矩阵的阶数)。
第二步:
确定平均随机一致性指标,。
龚木森、许树柏()得出的阶重复计算次的平均随机一致性指标如表:
第三步:
计算一致性比例:
,当时,一般认为判断矩阵的一致性是可以接受的。
根据上述步骤,可以计算出各个指标的相对权重和一致性比例,由于篇幅所限计算结果略。
二、模型应用中应注意的问题
一统计核算资料的采集
由于对信息产业统计核算的研究工作尚处于起步阶段,有些统计资料的采集还有困难,可采用多渠道相结合的统计调查方法。
首先,是充分利用现有有关行业的全面调查统计资料,例如,信息设备制造业的部分资料可从工业(如通信业、计算机业)的统计资料取得。
其它有关资料还可充分发挥重点调查、抽样调查、典型调查的作用,特别是相关交叉行业的资料,可采用抽样调查方法推算取得。
二标的无量纲化处理
信息化评价指标体系复杂多样,由于其量纲、经济意义、表现形式以及对总目标的作用不同,不具有连接可比性,必须对其进行无量纲处理,消除指标量纲影响后才能计算综合评价结果。
无量纲化处理可采用指数法和模糊量化法。
指数法的具体过程如下:
首先用每个指标的报告期值除以基期值,得到无量纲的指数;再对每个指标的指数值进行加权平均;然后加权平均就得到最终的评价指数。
模糊量化法的具体过程如下:
第一,确定各个评价指标上下限进行模糊量化首先需要确定各个评价指标上下限。
具体确定过程中,对正向指标以各区域数值最大值为,最小值为;逆向指标以各区域数值最小值为根据该指标性质确定其阈值,指标如超过阈值就予以排除;对于适度指标,首先根据指标性质和信息化的要求确定其适宜数值,即信息化最佳点;其次是围绕分别确定其上下限阈值,其过程类似于确定各评价指标的标准。
第二,确定各指标模糊隶属度函数类型在模糊数学中,把某事物隶属于某一标准的程度,用区间内的一个实数来表示,“”表示完全不属于,“”表示完全隶属。
模糊隶属度函数用于描述这一渐变过程。
为了计算简便,根据信息化评价指标体系中所列各指标的性质,选择线性模糊隶属度函数进行量化。
函数主要有种类型:
对正向指标,采用半升梯隶属度函数进行量化,即:
即:
()
式中:
()———第或指标实际数值的隶属度值;———第指标的具体实际数值;———第或指
标的上限值;———或指标的下限值。
对逆向指标,采用半降梯形模糊隶属度函数进行量化,即:
将各指标实际值代入相应模糊隶属度函数,求出其隶属度值(量化值)。
量化值消除了量纲的影响,使不同指标之间有了可比性。
()越大,表明该项指标实际数值的价值接近最先进值的可能性越大。
四、对已有区域信息化评价指标体系所涉及到的指标进行频度统计
成都信息量:
人均年使用函件数(件)、人均年长途电话通话次数(次)、人均年报纸发行数(份)、每平方公里人口数(人)、人均年邮电业务量(元)、人均年图书出版数(册)。
信息装备率:
装备每百人电话机拥有数(万部)、每百户彩色电视机拥有数(台)、每百户计算机数(台)。
通信主体水平:
第三产业人数的百分比(%)、每百人在校大学生数(人)。
信息系数:
个人消费中杂费支出比率(%)。
内蒙古信息量:
人均年邮电业务量(元/人)、人均年图书发行数(册/人)、人均技术市场成交额(元/人)。
信息装备:
本地电话用户数(万户)、广播人口覆盖率(%、)电视人口覆盖率(%)、移动电话用户数(万户)、国际互联网用户数(户)。
信息主体:
每百人在校大学生人数(人)、教育经费占财政支出比重、国有单位每万名职工中专技术人员数(人)、信息产业从业人数占社会从业人数的比重(%)。
信息消费:
城镇居民人均消费中信息消费所占比例(%)、农村(牧区)居民人均消费中信息消费所占比例(%)。
广东信息量:
人均年使用函数、每百人电话机容量拥有量、人均年订报刊数、 每平方公里人口数、人均图书发行数。
信息装备率:
每百人电话机数、每百人电视机数、每万人长话路数。
通信主体水平:
第三产业人数百分比、每百万人在校大学生人数。
信息系数:
个人消费中除衣食住外杂费比率。
广西信息资源利用:
每人每年发函件数、每人每年订报刊数。
信息网络建设:
广播人口覆盖率、电视人口覆盖率、每万平方公里长途光缆长度、每万人长途自动交换机容量、每万人移动电话交换机容量。
信息技术应用:
每万人拥有电话机数、每万人互联网用户数(含专线、拨号用户)、每十万人CN域名数X11每十万人WWW站点数。
信息产品与服务:
第三产业占GDP比例、人均邮电业务总量。
信息化人力资源:
第三产业从业人员百分比、每万人在校大学生数。
信息化发展环境:
县及县级以上研发经费支出相当于GDP比例、人均教育经费。
河北进而提出了一个改进模型。
除“信息装备率指数”一项保持不变外,其它指标均在表述、数目、内涵和计算方法上不同程度地作了调整、修改或界定。
新的模型有以下特点:
1.2.1 二级指标在数量上由原来的4个增加到5个新添了“信息创新指数”,目的是分析“创新”在信息化中的地位。
同时把“信息量指数”的表述改为“信息流通指数”,这样更确切些。
1.2.2 三级指标由原来的11个增加到14个“信息流通指数”新加了“人均年邮电业务量”,并根据统计资料,将“人均年通话次数”界定为“人均年通长话次数”;考虑到目前信息化的发展和我国的实际情况,原模型中的“人均年使用函件数”、“每万人书籍销售网点数”和“每平方公里人口密度”一律去掉;增加的“信息创新指数”选择了“每万人专利批准量”、“每万人科技成果项”和“每万人图书出版种数”3项指标;“信息主体指数”增加了“人才密度”和“科技活动人员占从业人员百分比;最后的“信息系数指数”增加了“第三产业就业百分比”,在个人消费中剔除了与信息业无关的其它消费,直接冠之于“个人信息消费比例”。
河南本研究是依据河南省实际,结合第2次人口普查数据资料,建立河南省农业信息化水平评价指标体系,其内容共四大类19项指标(表1),包含河南省农业生产、经营和农村管理的各个环节。
农村信息化基础建设:
能够接收电视节目的村比重、安装了有线电视的村比重、通电话的村比重、有广播电视站的乡镇比重、有邮电所的乡镇比重、农村常住户订阅报纸的比重、有图书室(文化站)的乡镇比重。
农村信息化应用现状:
2006年举办过农业技术讲座的村比重、常住人口年人均长途电话通话次数、农村常住户每百户拥有彩电数、农村常住户每百户拥有固定电话数、农村常住户每百户拥有移动电话数、农村常住户每百户拥有电脑数、农村常住户用本户电脑上网的户数比重。
农村信息化人才建设:
有农业技术人员的村比重、有职业技术学校的乡镇比重、有农技推广服务机构的乡镇比重。
农村信息化外部环境:
农村居民信息指数、农村常住劳动力高中及大专以上文化程度的比重。
黑龙江省修正的信息化指数模型共包括19项具体指标,在指标术语的使用、指标的内容和种类上都做了较多的改进。
信息主体水平指标:
每万人大学生数、每万人科技人员数、第三产业人口比例。
信息生产水平指标:
每万人专利申请数、每万人图书出版数、每百人报纸期发数。
信息装备率指标:
每百人电话机数、每百人电视机数、每百人电脑数、每万人长途光缆长度、每万人长途微波长度。
信息传播水平指标:
年人均函件数、年人均长话通话
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