农业信息化水平评价分析VIP专享VIP免费

农业信息化水平评价分析一、农业信息化水平评价指标体系的构建（一）评价指标的选取由于信息产业发展及信息化进程很快，农业信息化方面尚未建立系统、规范和全面的统计体系，同时，由于国家信息化体系中的信息技术应用、信息资源、标准规范、安全等方面的内容和指标还欠规范，适时进入统计报表有一定困难。因此，在评价指标体系的设置中应充分考虑指标数据的可获取性。根据中国农业信息化发展的现实水平及国家信息化指标体系研究和政府统计的现状，遵循科学性、全面性、可操作性、可比性、动态性等原则，并综合整理前人的研究成果，结合有关专家的反馈意见、研究区域的实际情况及研究目的，选取指示性强、数据来源可靠的发展基础、应用现状和发展环境三个方面共18项二级指标对XX市的农业信息化水平进行评价（见55页表1）。（二）评价指标数据的获取并且在分析时，所有指标均作了无量纲化处理。通过采用该体系评价后基本上可以反映一个地区的农业信息化发展水平。二、基于主成分分析法的农业信息化评价（一）主成分分析法基本原理主成分分析则可通过一种降维的方法对数据进行简化，从较多的指标中找出较少的几个综合指标，使这些综合性指标尽可能反映原来指标的信息，且指标之间互不相关。通常是取原始m个指标的某种线性组合，适当选取组合系数，使得这少数几个综合指标之间的相对独立性、代表性尽可能完好。（二）实证分析XX市作为国家“三化”（新型工业化、新型城镇化、新型农业现代化）协调发展先行区、国家现代农业示范区和中原经济区承接产业转移示范市，深入研究其农业信息化发展现状，探讨提升和制约其发展的因素具有十分重要的意义。主成分分析法是以统计数据为基础，筛选、简化指标体系典型的客观赋第1页共3页权方法，对变量较多、指标间有相关性的问题特别适用，具有权重确定客观，评价时不受各个评价指标间的相关性影响等特点。为此，本研究采用此方法对商丘9个县（市）区的农业信息化发展现状进行评价。在实际计算中应用了spss17.0软件，设定提取5个因子，求得特征值、贡献率和累计贡献率见表2。表2中5个主成分的信息携带量已达到全部信息的93.82%，基本上能代表原来的指标信息进行评价。变量共同度（即变量信息被解释的程度）大部分达到90%以上，表明原有变量信息绝大部分可被因子解释，本次因子提取效果很理想，计算的各个因子得分情况见表3。由表3可知，用5个主成分的贡献率作为权重，可得评价模型：f=0.34155*f1+0.24605*f2+0.19272*f3+0.09619*f4+0.06173*f5运用以上评价模型，根据标准化数据得各县区评价分值（见56页表4）。由于选取的样本量较少，可能会存在一定程度的偏差。但是分值在很大程度上还是反映了XX市各个县区的农业信息化发展水平。根据评价结果可知，XX县区由于其独具的地理位置及能源优势，作为中国百强县（市）和“豫东门户”，其农业信息化发展水平远高于其他县区；夏邑、XX县区、XX县区、XX县区与XX县区还有一定差距，发展相对落后；而XX县区、XX县区、XX县区和XX县区得分为负值，可见发展比较落后，与其他县（市）区有较大差距。评价结果与XX市农业信息化的实际情况基本相符。三、结论和讨论本文结合商丘农业信息化的发展实际，以科学性、可操作性、数据易于获得为指导思想，构建了由18个指标组成的农业信息化发展评价指标体系。应用主成分分析法，采用spss软件对商丘9个县（市）区的农业信息化进行评价，评价结果和商丘农业信息化的实际发展情况基本符合，说明该评价方法是有效的，评价结果可以为农业信息化提供科学的决策依据。业已构建的农业信息化评价指标体系具有较强的实用性和可操作性。当然，农业信息化是集多学科理论和技术发展于一体的动态过程，构建能测度这种动态变化的评价指标体系也应该体现不同学科及相关技术的发展性。本文从农业信息化的三个层面所筛第2页共3页选的18个指标构成的评价指标体系尽管力图体现这种多学科性和动态发展性，但受专业和学科背景所限，必然存在许多不足和有待进一步深入探讨之处。第3页共3页