中外信息化发展指数测算与比较研究
杨京英 闾海琪
杨红军
近年来，信息化在国民经济和社会发展中发挥着越来越重要的作用，信息化发展水平已经成为衡量国家综合国力与国际竞争力的重要标志。本研究建立了一套科学的、综合性较强的信息化发展指数（IDI）评价指标体系和评价方法，用以衡量世界主要国家和中国各省（自治区、直辖市）从1995年以来的信息化发展水平，并对中国信息化水平在世界的地位、中国各省（自治区、直辖市）的信息化发展进程进行比较与评价，从而为国家制定国民经济和社会发展信息化“十一五”规划提供科学的、量化的依据。
【信息化发展指数的定义与指标体系】
（一）信息化发展指数的定义
信息化发展指数（IDI）是一个评价国民经济和社会信息化发展水平的综合性指标，可以用来衡量社会利用信息通信技术来创建、获取、使用和分享信息及知识的能力，以及信息化发展对社会经济发展的推动作用。该指数由信息化基础设施指数、使用指数、知识指数、环境与效果指数和信息消费指数五个分类指数组成。
信息化发展指数可以综合性和概括性地评价与比较国家及地区的信息化发展水平和发展进程。对信息化发展指数横向的比较，可以较全面、准确地反映各个国家或地区信息化发展的现状，以及各国在全球、或各地区在全国的地位；通过纵向比较，能够反映一个国家或地区信息化的发展进程和变化情况。
（二）指标体系设计的基本原则
信息化发展指数指标体系主要是根据我们以前进行的“中国信息化水平评价研究”课题的研究成果，并结合近年中国信息化发展实际而设计的。选取指标时遵循了如下一些基本原则：
1.科学性原则。从以信息通信技术、互联网为核心的信息化的基本定义出发，选取反映信息化发展水平的系列指标，并使指标体系及指数的计算方法科学合理。
2.综合性原则。从影响信息化发展的各个方面精选具有代表性的综合指标，使指标体系具有概括性，能够用尽可能少的指标来反映信息化发展水平。
3.可操作性原则。所设指标应能够获取到较为准确的数据，使量化的评价与监测可以进行。
4.可比性原则。指标体系既符合中国国情，能反映中国信息化水平的实际，也能够进行国家间信息化发展水平的比较，使得最终结果在横向上（世界主要国家间或中国各省间）和纵向上（各个时期）能够进行对比分析。
5.导向性原则。通过中国信息化水平指标的设置，应能引导和促进中国信息化水平的提高、尽快缩小与信息化发展水平先进国家间的差距，促进各方面采取措施缩小我国地区间的数字鸿沟。
（三）信息化发展指数指标体系
信息化发展指数指标体系由信息化基础设施指数、使用指数、知识指数、环境与效果指数和信息消费指数等五个分类指数组成，共计10个具体指标。总指数与分类指数共同构成总的指标体系，各个分类指数是相互促进和相互制约的有机整体。
信息化发展指数的各分类指数的主要作用是：
基础设施指数：基础设施是应用信息通信技术的基础和前提，既包括传统的信息化指标，如每百人电视机数、每百人固定电话数，又包括代表现代信息通信技术（ICT）的指标，如每百人移动电话用户数和每百人计算机数。
使用指数：信息化主要基于信息通信技术和互联网技术的应用，对衡量互联网的实际使用情况显得尤其重要，这里选用每百人互联网用户数指标。
知识指数：国际上通常用教育指数来反映人们应用信息通信技术的知识和能力。教育指数由成人识字率和综合入学率两个指标加权平均得到。
环境与效果指数：这反映了信息化发展的经济基础以及全社会在信息化方面投入和产出的综合情况，通过信息产业增加值占国内生产总值（GDP）比重、信息产业研究与开发经费占GDP比重、人均GDP等指标来描述。
信息消费指数：该指数通过信息消费系数来描述。信息消费系数是指居民用于信息类商品和服务的支出占总消费支出的比重，具体是指居民家庭消费的统计项目中用于通信和文化娱乐等消费支出占总消费支出的比重。
表6.10
信息化发展指数指标体系
|
分类指数 |
指标 |
|
基础设施指数 |
1.电视机拥有率（台/百人） |
|
2.固定电话拥有率（部/百人） |
|
3.移动电话拥有率（部/百人） |
|
4.计算机拥有率（台/百人） |
|
使用指数 |
5.每百人互联网用户数（户/百人） |
|
知识指数 |
6.教育指数（国外：成人识字率*2/3+综合入学率*1/3）
国内：成人识字率*2/3+平均受教育年限*1/3） |
|
环境与效果指数 |
7.信息产业增加值占国内生产总值（GDP）比重（%）① |
|
8.信息产业研究与开发经费占国内生产总值（GDP）比重（%）② |
|
9.人均国内生产总值（GDP）（美元/人） |
|
信息消费指数 |
10.信息消费系数（%） |
注：①用第三产业增加值占国内生产总值（GDP）比重代替。②用全部研究与开发经费占国内生产总值（GDP）比重代替。
【信息化发展指数的计算方法】
（一）世界主要国家的选取
本课题所选取进行比较的世界主要国家和地区共有33个，分布于世界各大洲，选取的原则是：
1.对全球各个地区有代表性。
2.有经济发展程度的代表性，包括按人均GDP划分的高收入国家、中上收入国家、中下收入国家和低收入国家。
3.有信息化发展水平的代表性，包括按国际电信联盟（ITU）数字接入指数（DAI）划分的信息化高水平、中高水平、中等水平和低水平国家。
鉴于数据的可得情况，在实际选取中发达国家相对多一些。
（二）原始数据的处理
1.缺失数据的补充。我们针对各个国家和地区各个指标的具体情况，对某些指标、某些年份的缺失数据采取了以下方法予以补充：一是插值法；二是外推法；三是组平均数替代法；四是用发展水平相当的国家和地区的数据替代法；五是用相关指标替代法（如用第三产业增加值替代目前无法取得的信息产业增加值；用全部研究与开发经费替代信息产业研究与开发经费）。
2.数据调整。我国与其他国家和地区某些指标的数据口径和范围不尽相同而缺乏同质性和可比性，对此我们进行了必要的调整。如对教育指数的调整：在国内由于数据可得性的限制，综合入学率由平均受教育年限来替代，但为了进行国际对比，我们根据国外口径的中国教育指数，对各国的教育指数进行了相应的调整，通过调整使各国的数据口径相一致。
（三）数据标准化
在对各指标计算前，需要将各个不同计量单位的指标数据进行标准化处理，以消除各指标的量纲，使其能够进行计算。在标准化计算时，对于各地区之间数值差别较大的指标，则采用取对数的方法，以消除指标数据差别较大的因素。
（四）加权方法
权重的确定采用德尔菲法，即专家评价与打分法。综合各专家打分结果后，确定信息化发展指数的五类指数权重。
（五）指数的计算
信息化发展指数是采用综合评价方法来计算的，其具体计算公式为：
其中，IDI（Informatization
Development Index）为国家或地区信息化发展指数的数值，n为信息化发展分类指数的个数，
m为信息化应用水平第i类指数的指标个数，Wi为第i类指数在总指数中的权重，
Pij为第i类指数的第j项指标标准化后的值。
（六）信息化发展指数的发展速度计算
我们通过计算信息化发展指数的发展速度，来反映一个国家或地区信息化水平在不同年份间的发展变化情况。在实际测算中，我们采用逐层实物量计算发展速度的方法，即计算国家或地区信息化发展指数指标体系中每个实物量指标的发展速度，然后进行加权平均汇总，来得到该国家或地区信息化发展指数和分类指数的发展速度。
（七）信息化发展指数的聚类分析
我们用系统聚类分析的方法，将比较的各个国家或中国各地区的信息化发展指数值相近的聚为一类，将差距较大的聚入不同的类，然后用类方差来检验分类结果，以达到“类内差异小，类间差异大”的效果。本课题通过系统聚类分析方法将世界主要国家（地区）的信息化水平分为四个类型，将中国各省（自治区、直辖市）的信息化发展水平分为五个类型。
【世界主要国家（地区）信息化发展指数的分析与比较】
（一）2004年世界信息化发展指数达到0.622
1995-2004年世界信息化发展指数分别为0.479、0.504、0.523、0.543、0.554、0.576、0.590、0.593、0.607和0.622，呈现出逐年较快提高的趋势,2004年与1995年相比,世界信息化发展指数增加了0.143。世界主要国家（地区）信息化发展总指数均呈现出逐年提高的趋势。
表6.11
1995-2004年世界主要国家（地区）信息化发展指数比较
|
国家和地区 |
1995年 |
2000年 |
2003年 |
2004年 |
|
|
排名 |
|
排名 |
|
排名 |
|
排名 |
|
世界 |
0.479 |
|
0.576 |
|
0.607 |
|
0.622 |
|
|
瑞典 |
0.712 |
3 |
0.911 |
1 |
0.948 |
1 |
0.953 |
1 |
|
丹麦 |
0.689 |
5 |
0.854 |
4 |
0.891 |
2 |
0.907 |
2 |
|
英国 |
0.662 |
9 |
0.836 |
5 |
0.878 |
4 |
0.902 |
3 |
|
芬兰 |
0.740 |
2 |
0.859 |
2 |
0.880 |
3 |
0.891 |
4 |
|
荷兰 |
0.694 |
4 |
0.833 |
6 |
0.857 |
7 |
0.885 |
5 |
|
美国 |
0.742 |
1 |
0.859 |
3 |
0.871 |
5 |
0.879 |
6 |
|
澳大利亚 |
0.680 |
7 |
0.826 |
7 |
0.861 |
6 |
0.877 |
7 |
|
日本 |
0.659 |
10 |
0.815 |
8 |
0.838 |
8 |
0.858 |
8 |
|
德国 |
0.642 |
12 |
0.810 |
9 |
0.836 |
9 |
0.855 |
9 |
|
加拿大 |
0.686 |
6 |
0.804 |
10 |
0.822 |
11 |
0.845 |
10 |
|
新加坡 |
0.616 |
13 |
0.787 |
13 |
0.834 |
10 |
0.845 |
11 |
|
法国 |
0.643 |
11 |
0.775 |
15 |
0.819 |
14 |
0.834 |
12 |
|
中国香港 |
0.616 |
14 |
0.775 |
14 |
0.821 |
12 |
0.831 |
13 |
|
韩国 |
0.574 |
15 |
0.793 |
11 |
0.821 |
13 |
0.830 |
14 |
|
新西兰 |
0.671 |
8 |
0.788 |
12 |
0.809 |
15 |
0.823 |
15 |
|
意大利 |
0.547 |
16 |
0.746 |
16 |
0.783 |
16 |
0.797 |
16 |
|
西班牙 |
0.541 |
17 |
0.723 |
17 |
0.762 |
17 |
0.780 |
17 |
|
波兰 |
0.466 |
18 |
0.605 |
18 |
0.668 |
18 |
0.688 |
18 |
|
俄罗斯 |
0.438 |
19 |
0.549 |
21 |
0.630 |
19 |
0.671 |
19 |
|
马来西亚 |
0.379 |
22 |
0.569 |
20 |
0.609 |