理二一四·一0总指数分类指数指标X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12电话拥有率（部/百人）电视机拥有率（台/百人）计算机拥有率（台/百人）人均信息产业增加值占GDP比重（%）信息产业研发经费占GDP比重（%）人均GDP（元/人）一、基础设施指数二、产业技术指数信息化发展指数三、应用消费指数四、知识支撑指数五、发展效果指数信息化发展指数综合评价方法分析袁爱荣李忠东摘要：采用2011年全国及31个省、市、自治区信息化发展指标截面数据，运用因子分析法进行信息化发展指数实证分析，对31个省、市、自治区进行信息化程度排序和分类，发现影响信息化发展指数的主要因素指标。与加权求和计算信息化发展指数进行方法比较，得出因子分析法不必人为确定指标权重，能够得出更科学实际的评价结果。关键词：信息化指标体系信息化指数因子分析中图分类号：C816文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1674-537X.2014.02.012为了对国家及各省信息化发展状况做出综合评价，准确把握各省信息化发展水平，依据我国信息化发展指数指标体系及其统计数据，运用因子分析法，降维方筛选出指标体系中基本不相关因素，计算主成分得分，科学地确定主成分权重，构造出信息化综合评价模型，得出信息化发展指数，进行地区排序，继而分析影响信息化制约因素，比较加权求和及因子分析法两种评价方法的优劣。一、样本与变量选择选取全国和31个省、市、自治区作为样本，变量选择国家统计局制定的“十二五”信息化发展指数指标体系，包含五大方面12项指标变量（详见表1),所用数据为2011年截面数据。二、因子分析检验在使用因子分析进行计算之前，应先进行可行性检验，判断是否适合用因子分析进行综合评价,为此需对原始数据进行预处理。（一）数据标准化处理由于各指标数据计量单位不同，不具有可加性，需要剔除指标量纲，即指标标准化，通常采用z-score标准化处理，但标准化后的指标有正有负，而因子分析模型为乘法模型，负值不利于正确计算最终得分。为使指标值均为正，而且指标取值范围大体相当，此处采用功效系数法剔除指标量纲。功效值计算公式为：其中，Yij表示第i个评价对象的第j个指标的功效值，Xij为第i个评价对象的第j个标准化指标，Xminj为所有评价对象的第j个指标中的最小值，Xmaxj为所有评价对象的第j个指标中的最大值。经过以上处理，所有指标均为正，并且取值范围在[60,100]。（二）确定数据是否适合进行因子分析根据统计学家Kaiser给出的标准，KMO值小于0.5则不表1信息化发展指数指标体系宜进行因素分析，越接近1，数据越适合进行因子分析，从SPSS因子分析输出的KMO检验和Barlett球度检验表（表2）可得知，KMO值为0.825，非常适合做因子分析。Bartlett球度检验给的相伴概率为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。表2KMO和Bartlett的检验46统计与管理二一四·一0初始特征值方差的%75.68810.272提取平方和载入成份合计9.0831.233累积%75.68885.960合计9.0831.233方差的%75.68810.27212主成分主成分变量变量F10.9630.9510.948F20.0720.23-0.202F10.9150.9030.798F20.197-0.1160.393X7X3X4X5X1X6X12X11X2X8X10X90.9330.9280.917-0.1790.0030.0940.770.7350.597-0.404-0.6120.5947问题研究三、计算结果分析运用统计分析软件对数据进行处理分析，首先提取主成分，然后根据主成分得分系数矩阵得出每个主成分的指标得分，分析出对信息化程度产生重要影响的变量。最后建立综合评价模型，计算样本信息化发展指数，进行排序分类。（一）相关系数矩阵与主成分提取从输出相关系数矩阵的特征值、贡献率和累计贡献率（表3），提取主成分。主成分提取原则为：主成分对应的特征值大于1，且方差累计贡献率达到80%的前m个主成分。根据计算结果，提取2个主成分，即用2个变量就可以代替原来的12个变量，并且能反映样本差异的85.960%。表3解释的总方差（二）主成分载荷分析及得分主成分载荷表示主成分与变量间的相关系数（见表4）。从主成分载荷矩阵可以看出，第一主成分载荷均为正值，除了教育指数为0.597外，其余均在0.7以上，且载荷差异不明显，这说明，第一主成分比较均匀的反...