根據(jù)我國農(nóng)村信息化建設(shè)現(xiàn)狀,通過CART決策樹回歸法對測度指標進行重要性篩選,形成農(nóng)村信息化水平測度指標模型;然后運用因子分析和聚類分析,對我國31個省份農(nóng)村信息化水平進行比較研究。研究結(jié)果顯示:所構(gòu)建的農(nóng)村信息化水平測度指標模型預測準確率高,可以導向鄉(xiāng)村振興目標;對指標的公因子分析符合當前我國農(nóng)村信息化發(fā)展特點,其中江蘇、廣東、浙江的農(nóng)村信息化發(fā)展水平領(lǐng)先,沿海地區(qū)農(nóng)村信息化建設(shè)較好,各區(qū)域農(nóng)村信息化發(fā)展水平呈現(xiàn)不平衡狀態(tài)。最后提出發(fā)揮長三角、珠三角等城市群的輻射帶動作用,加大對偏遠地區(qū)農(nóng)村信息資源的投入,在信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息資源環(huán)境方面因地制宜等啟示和建議,以期為鄉(xiāng)村信息化發(fā)展提供理論參考和借鑒。 

【文章來源】：科技管理研究. 2020,40(14)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

2017年樣本省份農(nóng)村信息化決策結(jié)果

(5）預測指標重要性。預測變量農(nóng)村信息化指標的重要性涉及到自變量和因變量相關(guān)的檢驗概率值，即地區(qū)生產(chǎn)總值與農(nóng)村信息化指標相關(guān)性較的強弱，如圖2所示共有10個初始指標，包括：電信業(yè)務(wù)總量、農(nóng)業(yè)機械總動力、鄉(xiāng)村人口等，這些指標同樣在社會信息化發(fā)展的過程中發(fā)揮著重要的作用。根據(jù)以上指標的分類情況和重要性排序（見圖1、圖2），剔除3個指標（村衛(wèi)生室數(shù)、已通郵的行政村比重、農(nóng)村固定電話用戶數(shù)），最終建立農(nóng)村信息化水平測度指標模型，其中劃分4個一級指標，如表3所示。

為進一步挖掘我國各區(qū)域農(nóng)村信息化發(fā)展水平的差異，本文將因子分析得到的4個公共因子作為自變量，對樣本省份農(nóng)村信息化樣本數(shù)據(jù)進行聚類分析，如圖3所示。為保證各個分類之間的差異性，從我國信息化水平建設(shè)情況的實際出發(fā)，將樣本省份的信息化水平分為5類進行分析討論（見表8）。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3466117