大數據創新信息化測評方法

目前信息化評測方法基本上是從傳統的統計方法延續過來的，其數據主要來自兩個方面：各地區政府管理部門上報數據和有關部門的抽樣調查。但是，這兩種數據來源對于評價地區信息化水平來說，都存在一定的問題。

政府部門提供的數據容易偏重于建設方面，如信息化建設投資了多少、鋪設了多少皮長公里光纖、建設了多少數據庫、存儲了多少數據資源等等，這些數據只能反映政府在信息化建設上做了多少工作，而不能反映信息化的應用效果；利用抽樣調查取得的數據也有問題，原因在于樣本很難隨機抽樣、問卷設計難以規范、用戶回答的隨意性太大，滿意度很難作為客觀的評價指標。

同時，在評測信息化水平的指標選擇上也存在一些問題：指標陳舊、更新不及時、跟不上信息技術環境的變化等。例如移動互聯網、電子商務、云計算、物聯網等應用很難納入統計。

總之，傳統的統計方式適合于縱向歷史數據比較，很難適應以橫向比較為主的快速變化的信息化形勢。為了能夠相對客觀地比較各地區信息化發展水平，應當盡量使用一些計算機產生的數據，減少人為隨意性帶來的不確定性。因此，對于信息化的評測，需要另辟蹊徑。

　　利用大數據方法獲取數據

應當看到，地區的信息化水平并不等于信息化建設投資的規模，也不等于信息系統能夠提供的功能。城市的信息化水平主要是指信息化應用的普及率、應用深度及應用效益水平。信息化應用水平，尤其是應用效益是不可控的，政府可以建設許多項目，但公眾是否愿意使用則是另一回事。應用普及是公眾的自主選擇的結果，一項對公眾幫助不大的服務，用戶肯定門可羅雀，用戶規模更能反映信息化建設的效果。城市信息化水平的調查重點應當是應用規模。注重最終用戶效益的統計調查，有利于管理者重視整體效益，重視各方面環境的配套，也有益于智慧的城市建設。

為提高數據獲取的效率、增加數據的客觀性，我們應當充分利用大數據的方法對傳統方法進行改進。信息技術普及到今天，很多應用數據都能夠通過自動化的渠道來獲取，需要選擇的指標不需要太多，多則惑，少則得。GDP之所以受到人們的關注，最重要的原因就是簡單。因此，信息化的評測數據也要力求簡單，便于普及與推廣，只要能夠說明問題，指標數目少一些更好。

大數據可以有以下幾個來源：搜索網站（如百度）、信用卡公司（如銀聯）、電子商務公司（如阿里巴巴）、運營商（三大運營商均可）以及可提供政府網站點擊率、市民卡使用率的機構。這些企業與機構提供的數據都是由計算機自動生成的，沒有人為干預，數據規范而客觀，對于評價地區信息化發展水平是很好的參考資料。

　　五大參數反映信息化水平

從數據獲取的難易性和客觀真實性出發考慮，筆者建議利用五大“利用率”指標來評測一個地方的信息化發展水平，這5個利用率分別是信息資源利用率、智能設施利用率、通信設施利用率、政府網站利用率和電子商務利用率。

信息資源利用率：主要數據來源是百度的搜索引擎，可以方便地統計出全國每一地區的搜索量，得出各地區網民的平均信息資源的利用能力，內容可進一步分為信息類、娛樂類、電子商務類。

智能設施利用率：包括銀行卡刷卡量、市民卡刷卡量、交通卡刷卡量。這三類數據都較容易獲取，人均智能卡使用率能夠比較準確地反映城市智能設施的應用效果。

通信設施利用率：主要是地區通信數量，包括3G通信的比例，人均通信量越高的城市，信息化水平越高。通信量還包括城市進出人口的通信統計，可以反映城市人口的流動率，人口流動率也是反映城市信息化水平的重要數據。

政府網站利用率：政府網站點擊率能夠反映政府電子政務被使用的效果，電子政務網站向城市居民滲透率是評價電子政務效果的重要指標，這個數據并不難得到，分析這些數據對電子政務改進很有價值。

電子商務利用率：電子商務利用率也是評價一個地區信息化水平的重要指標，該數據可以向阿里巴巴訂購，可以比較一個城市的電子商務普及率、物流覆蓋率、居民消費能力，電子商務統計數據對于比較各地信息化水平十分重要。

上述數據除以地區人口數，即得到相應的信息化參數值。這些數據都是來自計算機的自動統計，在通過數據分析師的進一步整理，因而有著更好的客觀性。如果有機構能夠將這些數據組織為完整的系統向全國發布，對于各地政府的智慧城市建設會有很大幫助；而承擔這項工作的機構有無行政權力并不重要，重要的是創意與合作能力，政府、民間都可以做，或許民間機構會做得更好。

將各地區信息化數據加工成為一個指數來進行信息化統一排名的必要性不是很大，因為各地區環境差異太大。但是，分類的排序卻很有好處，有助于各地區看到具體的差距，以便于改進。將這五個參數用雷達圖表達會更加直觀，從雷達圖上可以看出本地區信息化發展的薄弱環節，有助于地方政府改進工作。