我国实施农村信息化试点示范地域选择研究

蒋婉莹

(重庆邮电大学经济管理学院，重庆 400065)

1 引言

党的十八大报告指出，要促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展，要加大统筹城乡发展力度，逐步缩小城乡差距，促进城乡共同繁荣。以信息化推动“以工促农”、以信息化实现“以城带乡”是当前统筹城乡发展的有效举措。以信息化实现城乡统筹发展，重点还是在农村信息化建设问题上。我国农村地区整体上经济水平偏低，自发的信息消费能力偏弱，如果没有强有力的外部力量驱动，农村信息化绝对是难以推进的。本文拟从农村信息化试点示范的角度出发，构建农村信息化建设示范点的评价指标体系，并据此选择适合推广的地区进行试点示范，以试点促推广普及，以示范促深化发展，树立农村信息化建设的标杆，发挥试点地区榜样的示范作用，辐射带动周边地区的农村信息化建设。

国内外学者对农村信息化的问题进行了研究。胡杨明采取主成分分析和逻辑推理分析对当前我国农村信息化建设所存在的纷繁复杂的众多问题进行综合分析和整理，从整体上对农村信息化建设问题进行归纳总结，揭示其规律。杨诚和蒋志华分析了现有的几种农村信息化评价指标体系的缺陷，以我国农村信息化政策法规和标准为重要依据，提出了能够较为全面反映我国农村信息化水平的评价指标体系。张军通过对农村信息化进行科学定义，结合国内外已有研究成果和评测方法在构建评价指标体系的基础上，使用打分法和因子分析法，通过农村信息化发展的连续性、全面性和经济效益等评价原则对农村信息化建设情况进行指标评价。龚淼林等认为农村信息化水平评价指标体系是实现对农村信息化建设程度的有效监控手段，他们针对农村信息化发展的影响因素，运用层次分析法将农村信息化水平具体化、数字化，为政府制定相关政策提供参考依据。王欣和李萍萍通过利用结构方程模型对所建立的农村信息化指标进行评估，通过拟合出来的因子负荷来分配指标体系维度和指标权重，能够直观的反映出所建指标对农业信息化水平影响情况，对我国北方地区的农业信息化水平做出合理的评价。王艾敏基于门槛面板模型，分别以农村信息化水平、农村资本投入和时间作为门槛变量，研究了信息化发展水平对农村经济增长的影响。

2 研究方法与数据

2.1 数据分析方法

2.1.1 主成分分析法

主成分分析是由Hotelling于1993年提出的数据处理方法，其核心是消除变量间的相关性并实现“降维”，即在损失较少信息的前提下，把彼此相关的高维指标转化为少数互不相关的低维指标，从而达到简化数据结构、消除相关性干扰和凸显主要概念的目的。

本文用于农村信息化示范点选取的三级评判指标有31个，怎样确定三级指标在二级指标中的权重？或者可以提取几个主成分表示二级指标所携带的信息？为此，本文拟运用主成分分析方法，用少数一个或几个三级指标描述所对应的二级指标。

2.1.2 聚类分析方法

聚类分析是对统计样本进行分类的方法，具体包括系统聚类法、动态聚类法和有序样本聚类法。其中，系统聚类法适用于分类对象较少的样本，动态聚类法适用于分类对象较多的样本，有序样本聚类法适用于需要保持分类对象排序不变的样本。

在计算得到各二级指标的主成分得分后，本文拟将31个省市根据其在自然条件、经济水平、经济结构、社会发展、信息基础设施建设、信息化人力资源和信息化应用水平主成分得分的差异，将各地区进行组合分类。组合分类的方法采用聚类分析。以便对于每一种组合类型，可以从中选取主成分坐标大致位于该类型中心的代表性地区，作为该类地区的农村信息化建设示范点。

2.2 数据来源

我国31个省市的自然条件数据取自《中国环境统计年鉴》、经济水平、经济结构、社会发展数据取自《中国统计年鉴》、信息基础设施建设、信息化人力资源和信息化应用水平数据取自《中国通信统计年度报告》《中国广播电视年鉴》和《中国互联网络发展状况统计报告》。

3 我国农村信息化建设示范点的选取

3.1 我国农村信息化示范点选取评判指标体系

农村信息化示范点选取评价指标体系应是测度农村信息化建设和发展状况，反映农村信息化水平的科学手段，应当包含构成农村信息化的全部或者主要要素，同时，自然环境、经济，社会发展状况也是不可忽视的因素。所以，农村信息化建设示范点的选取，要从农村信息化建设的总体布局高度出发，从分析农村信息化内涵入手，以农村信息化的构成要素作为构建基础。本文构建了评判农村信息化示范点选取的三级指标体系。其中，第一级指标两项，包括地区条件和信息化状况；第二级指标7项，包括自然条件、经济水平、经济结构、社会发展、信息基础设施建设、信息化人力资源和信息化应用水平；第三级指标31项，具体指标参见表1。

表1 农村信息化示范点选取的评判指标体系

3.2 评判指标体系主成分提取

3.2.1 指标正规化

正规化是一种数据简化的计算方式，它一方面可以将物理变量转化为没有物理意义、没有量纲的纯数值，另一方面可以将变量的取值范围限定在单位区间[0，1]上，这样就可以对变量的相对大小进行纯数值上的比较。表1中所列的31项三级指标具有不同的量纲，为了消除量纲的影响，需对三级指标的原始数据进行正规化变换，即将其取值正规化至[0，1]区间。正规化公式见式(1)。

yi=(xi-xmin)/(xmax-xmin)

(1)

其中，yi表示第i项指标的正规化数据，xi表示第i项指标的原始数据，xmin表示第i项指标在31省市中的最小值，同理，xmax表示第i项指标在31省市中的最大值。

3.2.2 主成分提取和计算

本文以二级指标为核心，对2014年我国31个省市各二级指标下的三级指标提取主成分。根据表2的第一成分方差贡献率，提取第一主成分的方差贡献率超过70%，KMO值全部在0.7左右，即前1个主成分已经携带了原始数据70%以上的信息，表明提取1个主成分就已经足够了并且主成分的提取效果良好。所以，本文以第一主成分的正规化得分作为对应二级指标的代表值。

表2 我国31个省市的7个二级指标第一主成分

注：***表示Bartlett球型检验显著。

根据提取出的7个主成分的因子载荷和特征值，计算得到各主成分的得分系数，在根据得分系数和各三级指标的标准化值t，依据式(2)可计算我国31个省市在7个二级指标主成分上的得分。

S=Zx*t

(2)

表3列举了我国31个省市在7个二级指标主成分得分上的正规化值。

表3 我国31个省市在7个二级指标主成分得分上的正规化值

3.3 农村信息化试点地域聚类分析

根据表3计算的31个省份的主成分正规化得分，运用spass软件中的系统聚类方法对我国31个省(市)进行分类。最终，31个省(市)被分为5类(参见表4)。

表4 我国31个省市二级指标主成分得分聚类结果

从表4的聚类结果看，北京市和西藏被分到了单独的一类，而其他省(市)集中于中间的三类，呈现出典型的“中间大，两头小”的空间差异格局。前两类的省份普遍经济发达且开放程度较高，比如环渤海的北京、天津地区，长江中部沿岸地区的浙江、江苏、上海三地以及珠三角的广东省，这两类地区受改革开放的影响较早，经济发达，且进行信息化建设也比较早，信息化水平较高。而第四类和第五类地区经济欠发达且居民的信息化意识比较薄弱，同时，地理环境的恶劣，导致其本身的信息化基础设施建设情况也较为糟糕。

对于这五类地区组合，我们可以从中选取主成分坐标大致位于该类型中心的代表性地区，作为该类地区的农村信息化建设示范点。

我们可以将农村信息化建设示范分为三个阶段进行：典型示范阶段、扩大示范阶段和普及推广阶段。

(1)典型示范阶段：在这个阶段，可以从五类地区选择代表性的中心区域，开展试点示范工作，探索具有典型意义的农村信息化建设经验。

(2)扩大示范阶段：总结典型示范阶段经验，扩大试点范围，形成更多的试点示范经验。

(3)普及推广阶段：总结扩大示范阶段的经验，向同类地区推广普及，形成具有全局意义的信息化建设方案。

4 结论

(1)本文从分析农村信息化内涵入手，以农村信息化的构成要素作为构建基础，构建了评判农村信息化示范点选取的三级指标体系。根据指标的测算，把我国31个省(市)分为了五类，从聚类的结果来看，呈现出典型的“中间大，两头小”的空间差异格局。北京和西藏作为两极，应该单独进行考虑，结合当地的特色，因地制宜推进农村信息化的建设。

(2)第二类和第四类地区具有典型的地域聚集的特点。第二类的浙江、江苏和上海属于长江流域，具有相似的文化特征。而天津和广东，一个是环渤海的直辖市，一个属于是珠三角地域，这两者和长江流域城市具有共同的特点是水域交通比较发达，走在中国改革发展的前沿，经济发展水平比较高。而第四类的云南、甘肃、贵州和青海都处于中国西部内陆地区，经济发展稍微落后，无论是经济发展水平和基础设施建设都相对不发达。所以，对于第二类和第四类地区实施农村信息化试点示范地选取工作必须要考虑到文化地域的关联性。

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[7] 周玉敏，邓维斌．Spss16.0与统计数据分析[M]．成都：西南财经大学出版社，2009.