信息化指标体系聚类范文

本站小编为你精心准备了信息化指标体系聚类参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

编者按：本文主要从引言；变量指标的选取；因子分析；聚类分析；政策建议，对信息化指标体系聚类进行讲述。其中，主要包括：推进信息化是转变经济增长方式的根木途径，有利于促进人与自然的协调发展；有利于促进城乡经济社会统筹、协调发展；有利于提高社会管理水平，增强公共服务能力，保持杜会安定有序；有利于发展壮大先进文化，为和谐社会营造良好的文化氛围、①信息技术和信息设备应用能力：a.每千人拥有PC数；b.每千人拥有传真机数；c.每百人拥有电话数；d.每千人拥有电视机数；e.每千人拥有收音机数；f.每万人接入因特网用户；g.每百万人互联网上网主机数；h.每平方公里光缆长度；i.每百家企事业单位上网数；j.基础信息产业产值占GDP比重、因子分析法是能够实现数据简化目的的有效方法之

一、虽然我国信息化应用工作已取得了较大的成绩，但在发展的过程中还存在着一些问题和不足使信息化带动经济发展的优势难以更好地发挥与国外发达国家相比还有很大差距，就是同亚洲一些发展中国家(或地区)比较也存在不小的距离，等。具体材料详见：

【摘要】本文认真参考了信息化水平指标，总结出信息化水平指标评价体系，同时采用因子分析法对全国各省份的信息化水平进行排序，并在此基础上进行聚类分析，最后按不同类型对各省份进行简单分析，进一步提出让信息化水平提高的对策。

【关键词】信息化指标体系因子分析聚类分析

一、引言

随着信息技术的持续创新，发达国家向信息社会转移的趋势越来越明显，步伐越来越快。加快发展本国以及城市的信息化水平是个必然的趋势。推进信息化是转变经济增长方式的根木途径，有利于促进人与自然的协调发展；有利于促进城乡经济社会统筹、协调发展；有利于提高社会管理水平，增强公共服务能力，保持杜会安定有序；有利于发展壮大先进文化，为和谐社会营造良好的文化氛围。在推进信息化的同时，为了更好地把握我国信息化普及与应用的状况和程度，评价与监测我国信息化的成果、发展水平与存在的问题。为国家信息化发展规划提供必要的数据支也必然需要进行信息化水平测试，这就会引发一系列的问题，从而引进因子分析和聚类分析来使此过程变的简单或者说更为有序化。

二、变量指标的选取

国家统计局在其《中国信息能力报告》中，设计了一套评价我国信息化水平的指标：指标体系共分4级，有25个指标：①信息技术和信息设备应用能力：a.每千人拥有PC数；b.每千人拥有传真机数；c.每百人拥有电话数；d.每千人拥有电视机数；e.每千人拥有收音机数；f.每万人接入因特网用户；g.每百万人互联网上网主机数；h.每平方公里光缆长度；i.每百家企事业单位上网数；j.基础信息产业产值占GDP比重。②信息资源及开发利用能力：a.每户打国际电话时间；b.每百人期刊发行量；c.每日信息量；d.网络用户平均上网时间；e.每万人Web站点数。③人口素质：a.每万人平均科学家和工程师数；b.第三产业从业人数占就业总人口比重；c.大学入学率；d.每十万人在校学生数；e.计算机专家和工程师数。④国家对信息产业发展的支撑：a.信息产业产值占GDP比重；b.研究开发(R&G)支出占GDP比重；c.每主线电信投资；d.人均GNP；e.教育投入。

鉴于遵循数据的客观性和代表性，以及易得性，本文采取以下指标：每千人工业增加值x1；每千人电信业务量x2；每千人移动通信交换机容量x3；移动电话普及率x4；电话普及率x5；广播综合人口覆盖率x6；电视综合人口覆盖率x7；有线电视普及率x8；每十户宽带上网用占有户数x9；R&D经费支出占GDP比重x10；每十人从事科技活动人员总数占有的人数x11；每十人在校大学生人数占有的人数x12；每千人专利授权数占有数x13。其中缺省值用平均值代替或者临近年数内值代替。由于篇幅有限，指标数据省略。

三、因子分析

因子分析法是能够实现数据简化目的的有效方法之一。其基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，使不同组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。运用因子分析法，借助EXCEL多元统分析，对已得的指标数据进行分析处理，在处理过程中选取方差贡献比率为0.80。

按照方差贡献比率大于80%，应提取前四个因子，它们所解释的方差占总方差的84.58%，这四个因子就可以解释原始数据的大部分信息了。

分析结果中可以得到每个城市的四个因子得分情况F1，F2，F3和F4。最后，对28个城市的信息化水平进行综合评价并排序。以旋转后四个因子的方差贡献率为权数计算综合得分，计算公式为：F=0.5923F1+0.09957F2+0.0804F3+0.0736F4，最终可以得到所有城市的综合得分排名。

由于变量指标取值的同向性，得分越高代表信息化水平越高。排名依次为：北京，天津、广东、浙江、江苏、湖南、福建等等。

四、聚类分析

聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法，在统计分析的应用领域已经得到了极为广泛的应用。其思路为：首先每个数据对象自成一类，并且计算各个类之间的“距离”或者相似性。然后每次将最相似的两类合并，合并后重新计算新类与其他各个类之间的距离或相似度。这一“凝聚”的过程一直继续直到所有对象都归为一类为止。利用各城市的因子得分，还可对28个城市进行分类，得分值相近的城市被认为具有较相似的属性。

五、结果分析

由所得到的聚类图可以看出，全国信息化水平基本上可以分为五类，北京，山西各成一类，从上面的综合水平排名可以看出，北京信息化水平处于全国领先地位，这首先归功于北京的地理位置和政治人文环境，其次结合因子得分矩阵，北京在因子1上的得分最高，而根据因子载荷矩阵可以看出，因子1在13个变量指标上的载荷系数都比较大，证明北京在城市信息化的各个方面都比较出色。山西的信息化综合水平排名第10，属于中等偏上的水平，在因子4上的得分较高，因子4在变量指标x1，x2上的载荷量较大，这正好符合山西是个煤矿大省的特征，通信电信比较发达繁荣。天津、广东、江苏、福建、浙江归为一类，这几个城市都是发达城市，信息化水平偏高，在每个指标上得分都比较平均。而河北、黑龙江、河南、江西、辽宁、吉林、湖北、湖南、安徽、山东、四川、海南、重庆可以归为一类，这几个城市由于地理环境、产业结构、人口众多等因素使得信息化水平中等偏下。最后一类，信息化水平偏下的一类包括：内蒙古、甘肃、青海、宁夏、广西、云南、西藏和陕西，信息化水平底下源于经济发展水平不高、对于信息化认识薄弱以及对信息产业的投入不够。

六、政策建议

虽然我国信息化应用工作已取得了较大的成绩，但在发展的过程中还存在着一些问题和不足使信息化带动经济发展的优势难以更好地发挥与国外发达国家相比还有很大差距，就是同亚洲一些发展中国家(或地区)比较也存在不小的距离。当前，经济全球化、我国加入世界贸易组织和世界信息产业的新发展，都对我国信息化应用发展提出了新的要求，因此，我们应认真分析中国信息化水平现状，分析与国外信息化发展的差距，有效地针对问题和不足进行改进，正确地规划未来发展方向和应采取的对策。

对策和建议主要有：(1)加快有关信息化法律、法规的制定，确保应用中的可靠性和安全性(2)降低成本，普及大众。(3)加强信息化知识普及与培训力度。(4)加大国家对信息化投资力度缩小地区间差距。(5)加强信息资源建设，提高信息化服务质量与水平。(6)建立信息化数据采集系统和评价监测体系。

另外，由上文的分析，信息化水平测度的数据很不全面，在每个地区城市的报告中尚未包括有些信息化水平测度指标，比如说信息产业增加值占地区生产值的比重。完整的数据不仅可以帮助很好的测度信息化水平，同时可以鞭策及时发现问题，提出相应的解决办法，这对于提高信息化水平是必要的途径。

参考文献：

[1]张海永.基于因子分析和聚类分析的江苏省13个城市社会发展水平研究.西南民族大学学报·自然科学版，2007，(2).

[2]陈小磊，郑建明，万里鹏.信息化水平测度指标体系理论研究述评.图书情报知识，2006，(9).

[3]卢纹岱.SPSSforWindows统计分析.电子工业出版社(第三版)，2006.480-483. 新晨