时间：2023-09-20 16:02:07
序论：在您撰写企业信息化水平评价指标时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
论文关键词：煤炭企业；信息化水平；指标体系；层次分析法
随着信息化的不断推进，煤炭企业也越来越重视信息化的发展。国内已有一些学者研究企业信息化水平评价的指标体系，但对煤炭企业信息化水平评价指标体系的研究还很少。建立科学的煤炭企业信息化水平评价指标体系，能客观合理地评价煤炭企业信息化水平，从而发现问题并找出差距，为煤炭企业信息化的发展提供指导意见，更好地实施煤炭企业信息化。
1煤炭企业信息化概念与内涵
1．1煤炭企业信息化概念
煤炭企业信息化是煤炭企业根据煤炭企业的交际情况，有选择的应用信息技术，有效开发信息资源，充分调动人力资源，运用合理的管理方法，建立与之相适应的组织模式和业务流程，并应用到企业生产、管理、安全的各个环节，从而提高煤炭企业的决策力、安全生产能力、竞争力和经济效益的一个系统工程。
1．2煤炭企业信息化的内涵
煤炭企业的实际情况是信息化的前提。要根据煤炭企业的实际情况，制定相应的信息化发展规划，有选择、有步骤的实施信息化。煤炭企业是信息化的主体。煤炭企业要至始至终把握实施信息化的主动权。煤炭企业的管理方法、组织模式和业务流程是煤炭企业信息化的基础。应用信息技术和开发信息资源是煤炭企业信息化手段。现代信息技术和信息资源是企业信息化的物质和资源基础。调动人力资源是煤炭企业信息化的关键。必须重视开发利用人力资源，尤其是开发信息化人力资源。提高煤炭企业的决策力、竞争力、安全生产能力和经济效益是煤炭企业信息化的目的。煤炭企业信息化是一个涉及到组织结构调整、企业流程重组、管理方法创新等贯穿企业的生产、安全、管理、等各个环节的系统工程。
由此可见，要根据煤炭企业信息化的前提，明确煤炭企业信息化的主体，了解煤炭企业信息化的基础，应用煤炭企业信息化的手段，抓住煤炭企业信息化的关键，为实现煤炭企业信息化的目的来实施企业信息化这一系统工程。煤炭企业信息化没有固定的标准和模式，也没有一成不变的目标，煤炭企业信息化是一个动态发展的过程，不断变化和持续发展才是煤炭企业信息化的真正内涵。
2煤炭企业信息化水平评价指标体系
2．1评价指标体系设计的原则
对煤炭企业信息化水平评价指标体系的设计不仅是一项具有现实意义的工作，而且是一项富有挑战性的工作。煤炭企业信息化水平评价指标体系的研究重点是建立一套科学、规范和系统的指标体系，能够全面、客观地反映煤炭企业信息化的水半。根据煤炭企业的特点及信息化评价指标体系自身的特点，煤炭企业信息化指标体系的建立必须遵循以下原则：
1)科学性和系统性相结合的原则。任何指标体系都应该建立在…定的理论基础之上，科学性是制定指标体系的最基本的原则。煤炭企业信息化水平评价指标体系的建立，是以信息化和企业信息化的相关理论为依据，结合煤炭企业自身的特点，借鉴已公_布的闰家信息化指标和国际上比较通用的信息化水平评价方法，提出煤炭企业信息化水平评价的指标体系。同时，煤炭企业信息化本身就是一个系统工程，在建立评价指标体系时，要把煤炭企业信息化作为一个系统进行分析。通过系统层次划分，对煤炭企业信息化的整体结构、特点有比较透彻的认识，用系统的观点来构建煤炭企业信息化水平评价指标体系。
2)目的性与客观性相结合的原则。煤炭企业信息化水平评价指标体系的建立是为了让煤炭企业认识到自身信息化水平，如何有效的进行信息化建设。通过评价煤炭企业信息化现状，分析原因并总结经验，提出改进的方法，更好地实现煤炭企业信息化，从而提高煤炭企业的竞争力。
南于煤炭企业有自身的特点，不能盲目套用现成的信息化水平评价指标体系，这样不仅会偏离煤炭企业信息化评价的重点，而且不能客观的反映煤炭企业信息化水平。因此，要本着客观性的原则，根据煤炭企业信息化的实际情况进行分析，建立一套能客观评价煤炭企业信息化水平的指标体系。
3)全面性和代表性相结合的原则。煤炭企业信息化水平评价指标体系的建立是为了如实反映煤炭企业信息化的现状。煤炭企业信息化不仅涉及到信息化的基础设施建设、信息化安全、信息化组织建设和信息化人才；而且还涉及到信息技术和信息资源在煤炭企业生产、管理、安全、营销等业务流程的应。因此，煤炭企业信息化水平的评价指标体系应具有一定的综合性，能全面反映煤炭企业信息化水平。但这并不意味着不分主次地将所有町能的方面都包括进来，而是应该经过实地的调查、仔细的分析，选择具有代表性、灵活性的主导指标，避免选择那些具有包含关系的次要指标，从而减少指标问的重叠，使评价更加可信。
4)可操作性与可延续性想结合的原则。对于所选取的指标不仅要有相对明确的含义，比较准确地描述表达的内容，客观地反映问题，还要能够便于数据采集，能获得较为准确可靠的数据，计算方法简明易懂。只有选取的指标具有可操作性，才能从实际中获得可靠的数据，进行更准确的评价煤炭企业信息化水平，使研究更有意义。南于煤炭企业信息化是一个动态发展和不断变化的过程，建立评价指标体系不仅要考虑静态指标和动态指标的相互结合，而且要考虑其在时间上延续和内容上扩展，从而为煤炭企业信息化水平评价的指标体系的进一步研究提供参考价值，使评价指标体系在这个动态的过程中不断发展。
5)定性与定量相结合的原则。虽然定量指标虽然能更准确的评价煤炭企业信息化水平，但是由于统计资料缺乏，对某些指标如信息化重视程度、办公自动化系统应用程度等的定量评价非常难。定性指标只能对指标有一个粗略的估计，对评价结果的准确性有一定的影响。但能煤炭企业信息化水平的评价指标不可能全是定量指标或定性指标，这样都不能不利于客观评价煤炭企业信息化水平。因此，采用定量与定性指标相结合是实现对煤炭企业信息化水平客观评价的重要途径。
2．2煤炭企业信息化水平评价指标体系的构建
AHP(AnalyticHierarchyProcess)层次分析法方法，是20世纪70年代初期南美围著名运筹学家兹堡大学萨蒂(T，L．Saaty)教授首次提出来的。该方法是定量和定性分析相结合的多目标决策方法，能够有效地综合测度决策者的判断和比较
1)建立层次结构的评价指标体系。根据评价指标设计的原则，结合煤炭企业的特点．构建了一套适合煤炭企业信息化水平评价的指标体系。煤炭企业信息化水平评价指标体系如图1所示。
煤炭企业信息化水平评价指标体系在参考国家信息化测评中心关于企业信息化基本指标构成和天津市科学技术信息研究所唐志荣等提出一套企业信息化评价指标体系的基础上，根据煤炭企业信息化概念及煤炭企业实际情况而制定的。
2)构造判断矩阵。构造判断矩阵是给出每一层次各要素之间的相对重要性。A．LSaaty引用了如表1所示的1～9标度方法使定性评价转化为定量评价。
构造的判断矩阵中元素满足如以下关系：
3)计算最大特征值及特征向量。通过上述方法得到判断矩阵以后，就要利用相关的数学方法计算矩阵的最大特征值和特征向量。目前，通常采取和积法和方根法计算最大特征值和特征向量，但由于这两种方法在计算过程中要用到许多公式，计算相对复杂，本文利用Matlab工具，通过编写简单的程序实现计算矩阵的最大特征值和特征向量。假设所求矩阵为A，在Matlab中输入如下程序。
％输出格式
fornatshort：
％输入待求的矩阵A
其中，为特征向量矩阵，d为特征值矩阵，执行程序，根据v和d，最后还涉及到对特征向量的标准化，通过编写程序能实现对特征向量的标准化。通过使用Matlab计算最大特征值和特征向量，不仅大大减轻了计算量，避免了在计算过程中出现差错，而且简化了计算过程，更具有可操作性。
4)对判断矩阵进行一致性检验。所谓判断思维的一致性是指专家在判断指标重要性时，当出现3个以上的指标互相比较时，各判断之间协调一致，不会出现内部相互矛盾的结果。
设为判断矩阵B的最大特征值，为了检验判断矩阵的一致性，建立了判断矩阵B的一致性指标： 当判断矩阵具有完全一致性时，CI=0。CI越大，矩阵的一致性越差。为了检验不同阶数的判断矩阵是否具有满意的一致性，T．LSaaty提出用平均随机一致性指标RI(RandomIndex)对于1—9阶的判断矩阵，RI的值如表2所示。
当阶数大于2时，将判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI的比值称为随机一致性比率并记为CR(ConsistencyRatio)，即CR=CI／RI。当CR=0时，则认为判断矩阵完全一致；当0
根据采用问卷调查的方式到煤炭企业进行实地调研获取数据，按照如上步骤，可以确定各指标的权重，从而为进一步评价煤炭企业信息化水平奠定基础。
论文关键词：属性层次分析法；信息化；指标体系
1引言
为全面提高企业管理水平和整体竞争能力，大力推进企业信息化建设，我国信息产业部推出了企业信息化基本指标试行方案．但这些指标体系都是从宏观上对企业的信息化水平进行评测，企业自行制定发展信息化对策．这样造成的盲目性，既浪费了人力、物力和财力，又不能使信息化很好地服务于企业战略．
本文借助现有企业信息化评价指标及其评价方法，结合东北老工业基地制造企业的现状及其发展战略，利用属性层次法的球赛模型对企业重要的信息化指标进行比较，提出适合企业信息化发展的模式．
2企业综合信息化指标设计
2．1东北老工业基地企业的信息化发展目标
通过东北老工业基地企业信息化水平评价，可以改变传统老工业的内部环境．包括企业的特征，企业的优势与劣势．尤其是挖掘相对竞争对手而言企业独特的潜在竞争优势．目前，东北老工业基地企业仍具有其一定程度的产业优势、科研优势和产业技术工人优势，主导产品的技术水平和生产规模在全国工业中占有重要地位．但技术研发能力不强，缺乏核心技术，适应迅速变化的市场能力较差，产品增值服务较弱，迫切需要加强综合能力．振兴东北迫切需要尽快将以降低成本为主要手段的推式生产模式转变为一切以市场为出发点，重视客户满意度的客户拉动式产品生产方式．
针对东北制造业企业目前信息化发展的现况，企业应以综合信息化为发展目标，其特征是以核心业务信息化为目标，把焦点集中在核心价值上，向综合化、网络化的方向延伸和扩展，强调信息化与业务类型匹配，与自身业务发展阶段匹配，与企业的管理基础、企业资源匹配．在合理投入的基础上适度发展，实现整体最优．
2．2指标体系设计原则
构造东北企业信息化发展规划，目的在于从微观推进综合信息化，为企业的发展战略服务．具体做法就是以整体的价值链信息化为发展路线，以主导产品生产过程信息化做为重点，然后向上游集成研发过程信息化，向下游延伸到市场，在集成和优化的思想指导下，去实现基础信息化．在实现基础信息化的同时，部分地选择有用的集成和优化的应用，正确引导企业信息化健康发展，提高企业的核心竞争力．
2．3老工业基地企业综合信息化指标体系的设计具体选取的指标如下：
1)信息技术应用普及率指信息技术在企业各个部门，有关领域及业务工作中普及应用的程度，用百分比表示．
2)信息技术应用覆盖率指信息技术设备完成的业务量占企业总业务量的百分比．
3)计算机辅助设计／制造应用率指标适用离散加工制造型企业工程技术水平的评价．
4)网络化程度及企业信息网络的规模与水平指企业联网的计算机台数占企业计算机安装总量的百分比，企业上网及网站的数量与质量，企业计算机应用系统网络化程度．
5)集成化程度(管理控制一体化)据龚炳峥方案改信息集成，过程集成，用户集成．
6)核心业务流程信息化水平指核心业务流程信息化的深广度，主要业务流程的覆盖面及质量水平．
7)管理信息化的应用水平(分)管理信息化的应用水平(分)，反映信息资源的管理与利用状况，管理信息化应用覆盖率及数据整合水平．
8)产品和服务信息附加值指标指是否系统地确定了顾客需要或将从中获益的信息产品或服务是什么?(灵捷审计)．
9)ERP应用覆盖率指ERP完成的业务量占企业资源规划管理总业务量的百分比，ERP覆盖率是指企业由ERP完成的管理工作量占企业资源规划管理工作总量的百分比．
10)新技术信息吸收能力(董景荣方案)．
3运用属性层次模型的企业信息化指标排序
3．1方法的选择
1997年，程乾生教授创立了属性数学，在属性测度基础上提出了相对属性测度和属性判断矩阵的概念，提出了一种新的无结构决策的方法——属性层次模型AHM．与Saaty在1977年提出的层次分析法相比，AHM既不需要计算特征向量，也不需要进行一致性检验，运算量小，科学性强，是简便有效的决策方法，两种决策方法皆分3个步骤，即建立层次结构，构造判断矩阵并计算相对权，计算方案对系统目标的合成权以进行决策．用比赛模型刻画这2种方法，层次分析法相当于举重模型，而属性层次模型方法相当于球赛模型，2种方法皆是合理的．用例子说明属性层次模型相比于层次分析法计算更简单有效．
3．2建立属性层次模型
1)建立现阶段东北企业信息化层次结构(只考虑第一层)，如图1所示．
2)以下的标度法确定判断矩阵中的元素
3)构造判断矩阵，计算相对属性权
由标度定义AHM的判断矩阵元素应满足以下条件：
由以上的排序得出：W6>W8>W5>W10>W4>W9>W7>W3>W2>W1．其中：W6代表核心业务流程信息化水平的权重；W8代表产品服务信息和附加值的权重；W5代表集成化程度的权重；W10代表新技术吸收能力的权重；W4代表网络化程度的权重；W9代表ERP应用覆盖率的权重；W7代表管理信息化水平的权重；W3代表计算机辅助设计／制造应用率的权重；W2代表信息技术应用覆盖率的权重；W1代表信息技术应用覆盖率的权重．这些权重说明，老工业基地企业在发展信息化的过程中应该首先提高自己核心业务的信息化水平，这是企业获得核心竞争力的关键；其次，要着重提品服务信息和产品的附加值，这体现了企业要以市场为重心，注重顾客的需求，使企业的特征由原来的生产推动型向需求拉动型转变，适应市场变化．
4结语
针对东北老工业基地制造企业在生产过程中的工艺和技术的比较优势，信息化工作初见规模的状况，提出以下几点建议：
1)将信息化重点放在适度提高核心业务流程的信息化水平上，以充分发挥老工业基地制造业的比较优势，为企业的改造和虚拟企业的构建打下良好基础；
2)核心业务信息化发展到一定程度时，企业要注重产品服务信息和附加值的信息化建设，加快企业市场反映速度；
3)企业信息化要均衡发展，信息化发展应由过去只注重点效率向注重线效率发展，以线带面实现企业的全面信息化；
论文关键词：BP神经网络；电力企业；信息化水平；评价；指标体系
0引言
电力行业是国内应用信息技术较早的行业之一，先后经历了生产过程自动化、管理信息化等建设阶段。目前，电力信息化呈现出基础设施齐备、数据庞杂、应用广泛等特点，已从量化范畴提升到质的高度。对电力企业进行有效的信息化评价和管理，是提升信息化水平和实现企业信息化可持续发展的重要保障。
如何积极开展信息化建设来降低运营成本?通过何种指标来科学评价我国电力企业的信息化发展水平?这是当前电力行业必须解决的一个问题，而目前我国还没有一套完整的电力企业信息化水平评价指标体系正式。通过构建科学、实用、有效的电力企业信息化水平评价体系，采用具有学习、记忆、归纳、容错及自学习、自适应能力的BP神经网络算法，科学、有效、客观地评价电力企业信息化水平，有利于规范和完善电力企业信息化建设，促进电力信息化健康，快速地发展。
1电力企业信息化水平评价指标体系的建立
1．1建立的原则
(1)简明科学原则。评价指标体系应明确反映电力企业信息化水平高低与指标间的关系，避免无关的指标列入，指标体系的大小也应适宜。若评价指标体系过大、指标层次过多、指标过细，则势必将评价者的注意力吸引到细小问题上；而若评价指标体系过小、指标层次过少、指标过粗，则不能充分反映和评价电力企业信息化的整体设计与使用情况。
(2)公正合理原则。即评价指标应能客观、公正、合理地体现电力企业信息化水平的动态性。
(3)易于操作原则。评价指标体系在实际应用中应具有可操作性，指标含义明确、可靠，数据易于收集，可供不了解指标体系建立过程的人员进行操作与应用。
(4)以定量指标为主，辅以一定的定性指标。评价指标尽可能以定量指标为主，但全部采用定量指标也不能完全反映电力企业信息化水平的整体情况，所以要辅以一些描述性的定性指标。
1．2指标体系的内容
结合电力企业信息化水平评价指标体系建立的原则，从3个层次来构建电力企业信息化水平评价指标体系，主要由业务支持程度、IT绩效水平、信息技术水平、IT管理能力、IT持续发展能力等五大方面构成，如表l所示。
1．3指标值的确定及归一化处理
在上述55个三级指标中，有定性指标和定量指标之分。根据指标的评价准则又可分为3类指标：正向指标、负向指标和优化指标。由于不同的指标从不同侧面反映电力企业信息化水平，指标之间又由于量纲不同，所以无法进行比较。因此，为了便于最终评价值的确定，需要对各指标进行无量纲化处理，即对评价指标做标准化、正规化处理，以便消除指标量纲的影响。考虑神经网络训练的收敛问题，对所有指标分3种情况进行无量纲化处理。
(1)定性指标。定性指标有工程建设情况、信息安全措施、信息安全制度的完善程度、信息安全制度的执行情况、企业职工IT素质等。这些指标的评价值采用专家打分的办法进行评价，取值为0．0～1．0之间。
(2)正向定量指标。是指标值越大越好的指标，包括：设备的运行率、安全运行时间、物资供应保障率、劳动生产率、网络覆盖率、联通率等。因这类指标越大越好，故选用所有电力企业的最大值为该指标的理想值，进行无量纲化处理。
(3)负向定量指标。是指其值越小越好的指标，包括采购成本、生产成本、平均响应时间等。这类指标是越小越好，因此，选取所有电力企业的最小值为该指标的理想值，并进行无量纲化处理。
(4)优化指标。是指标具有一个最优的取值范围，太大或太小都不好的指标，包括电力企业资产负债率指标，该指标如果太大说明企业在信息化投资建设中将会出现资不抵债的情况，不利于电力企业的发展；如果该指标值很小则说明在企业信息化建设中没有发挥有限资本的价值。一般该指标取40％～60％比较理想，然后进行无量纲化处理。无量纲化处理方法如下：
(1)有量纲向无量纲的转化。采取一种二次抛物偏大型分布的数学模型描述：
(2)无量纲指标的处理。采取线性递增函数进行描述:
2电力企业信息化水平评价的神经网络专家系统
2.1 BP神经网络的基本原理
人工神经网络(ANN)是由大量简单的处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，它是在现代神经科学研究成果的基础上，试图通过模拟人类神经系统对信息进行加工、记忆和处理的方式，设计出的一种具有人脑风格的信息处理系统。它可广泛应用于预测、分类、模式识别和过程控制等各种数据处理场合，相对于传统的数据分析处理方法，更适合处理模糊、非线性和模式特征不明确的问题。
BP神经网络是单向传播的多层前向神经网络，网络可分为输入层、中间层(隐含层)和输出层，其中输入和输出都只有1层，中间层可有1层或多层。同层的网络结点之间没有连接，每个网络结点表示一个神经元，其传递函数通常采用Sigmoid型函数。每对神经元之间的连接上有一个加权系数W，它可以加强或减弱上一个神经元的输出对下一个神经元的刺激。这个加权系数通常称为权值，修改权值的规则称为权值算法。建立在BP神经网络基础上的专家系统根据一定的算法，通过对样本数据的学习确定网络权值。神经网络专家系统的权值确定、结构稳定后，就可以处理新的数据，给出相应的输出。
2．2基于BP网络的电力企业信息化水平评价的学习过程
BP神经网络电力企业信息化水平评价模型中，输入层包含55个神经元，分别接受55个电力企业信息化水平评价中三级指标的样本数据输入；中间层包含26个神经元；输出层有1个神经元，就是电力企业信息化水平评价结果，相应的BP网络结构如图1所示。
由于神经网络各层的初始连接权值是任意的，必须先对神经网络进行训练，使电力企业信息化水平评价结果的实际输出与期望值的偏差尽可能小。BP神经网络通过训练将学习样本的真实值与网络输出的误差反向传播到各层的神经元，采用梯度下降法不断调节各层的权值，减小因权值带来的偏差，从而使训练样本真实输出与网络输出的误差控制在设定的0．001误差范围内。具体BP神经网络学习过程如下：
(1)根据电力企业信息化水平评价指标要求，提供训练集。选人对网络输出即电力企业信息化水平有影响的三级指标x1，x2，……，x55作为输入自变量，以此确定输入节点的个数(本网络有55个输入节点)；
(2)进行初始化。置所有权值为随机任意小，给定学习精度￡一10，目标误差为0．001，读入网络初始权重及学习样本。这里可通过对电力企业300名职工开展问卷调查，随机抽取前100组记录(样本序号为1～100)作为神经网络辩识模型的训练样本；
(3)按BP算法训练网络。学习过程流程如图2所示；
(4)判断学习精度是否达到要求，如达到转入下一步执行；否则返回上一步继续学习；
(5)储存并输出权值。利用训练好的网络进行测试(采用10个样本记录为例)，输出电力企业信息化水平的最终评价结果。
3实验结果及分析
采用BP神经网络对电力企业信息化水平进行辨识，输入层、隐含层和输出层的结点数分别为55×26×1。根据经验和试验，前100组记录用作学习样本，作为训练神经元连接权值用，学习精度￡=1×10；后10组(样本序号为291～300)样本作为测试检验用。经过反复多次学习，其学习结果(测试)如表2所示。
论文摘要：正确分析和评价电力企业信息化水平，对于提高电力行业的整体信息化水平，增强电力企业的竞争力，具有重要的现实意义。通过应用BP神经网络理论，对电力企业信息化水平进行综合评价，建立了评价体系的数学模型。该模型在收敛速度、网络适应能力方面是可行的、适用的。实验结果表明：该模型克服了传统电力企业信息化水平评价过程的复杂性，具有方便准确、可靠．快速的特点，辨识精度高。
论文关键词：BP神经网络；电力企业；信息化水平；评价；指标体系
0引言
电力行业是国内应用信息技术较早的行业之一，先后经历了生产过程自动化、管理信息化等建设阶段。目前，电力信息化呈现出基础设施齐备、数据庞杂、应用广泛等特点，已从量化范畴提升到质的高度。对电力企业进行有效的信息化评价和管理，是提升信息化水平和实现企业信息化可持续发展的重要保障。
如何积极开展信息化建设来降低运营成本?通过何种指标来科学评价我国电力企业的信息化发展水平?这是当前电力行业必须解决的一个问题，而目前我国还没有一套完整的电力企业信息化水平评价指标体系正式。通过构建科学、实用、有效的电力企业信息化水平评价体系，采用具有学习、记忆、归纳、容错及自学习、自适应能力的BP神经网络算法，科学、有效、客观地评价电力企业信息化水平，有利于规范和完善电力企业信息化建设，促进电力信息化健康，快速地发展。
1电力企业信息化水平评价指标体系的建立
1．1建立的原则
(1)简明科学原则。评价指标体系应明确反映电力企业信息化水平高低与指标间的关系，避免无关的指标列入，指标体系的大小也应适宜。若评价指标体系过大、指标层次过多、指标过细，则势必将评价者的注意力吸引到细小问题上；而若评价指标体系过小、指标层次过少、指标过粗，则不能充分反映和评价电力企业信息化的整体设计与使用情况。
(2)公正合理原则。即评价指标应能客观、公正、合理地体现电力企业信息化水平的动态性。
(3)易于操作原则。评价指标体系在实际应用中应具有可操作性，指标含义明确、可靠，数据易于收集，可供不了解指标体系建立过程的人员进行操作与应用。
(4)以定量指标为主，辅以一定的定性指标。评价指标尽可能以定量指标为主，但全部采用定量指标也不能完全反映电力企业信息化水平的整体情况，所以要辅以一些描述性的定性指标。
1．2指标体系的内容
结合电力企业信息化水平评价指标体系建立的原则，从3个层次来构建电力企业信息化水平评价指标体系，主要由业务支持程度、IT绩效水平、信息技术水平、IT管理能力、IT持续发展能力等五大方面构成，如表l所示。
1．3指标值的确定及归一化处理
在上述55个三级指标中，有定性指标和定量指标之分。根据指标的评价准则又可分为3类指标：正向指标、负向指标和优化指标。由于不同的指标从不同侧面反映电力企业信息化水平，指标之间又由于量纲不同，所以无法进行比较。因此，为了便于最终评价值的确定，需要对各指标进行无量纲化处理，即对评价指标做标准化、正规化处理，以便消除指标量纲的影响。考虑神经网络训练的收敛问题，对所有指标分3种情况进行无量纲化处理。
(1)定性指标。定性指标有工程建设情况、信息安全措施、信息安全制度的完善程度、信息安全制度的执行情况、企业职工IT素质等。这些指标的评价值采用专家打分的办法进行评价，取值为0．0～1．0之间。
(2)正向定量指标。是指标值越大越好的指标，包括：设备的运行率、安全运行时间、物资供应保障率、劳动生产率、网络覆盖率、联通率等。因这类指标越大越好，故选用所有电力企业的最大值为该指标的理想值，进行无量纲化处理。
(3)负向定量指标。是指其值越小越好的指标，包括采购成本、生产成本、平均响应时间等。这类指标是越小越好，因此，选取所有电力企业的最小值为该指标的理想值，并进行无量纲化处理。
(4)优化指标。是指标具有一个最优的取值范围，太大或太小都不好的指标，包括电力企业资产负债率指标，该指标如果太大说明企业在信息化投资建设中将会出现资不抵债的情况，不利于电力企业的发展；如果该指标值很小则说明在企业信息化建设中没有发挥有限资本的价值。一般该指标取40％～60％比较理想，然后进行无量纲化处理。无量纲化处理方法
(1)有量纲向无量纲的转化。采取一种二次抛物偏大型分布的数学模型描述：
(2)无量纲指标的处理。采取线性递增函数进行描述:
2电力企业信息化水平评价的神经网络专家系统
2.1 BP神经网络的基本原理
人工神经网络(ANN)是由大量简单的处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，它是在现代神经科学研究成果的基础上，试图通过模拟人类神经系统对信息进行加工、记忆和处理的方式，设计出的一种具有人脑风格的信息处理系统。它可广泛应用于预测、分类、模式识别和过程控制等各种数据处理场合，相对于传统的数据分析处理方法，更适合处理模糊、非线性和模式特征不明确的问题。
BP神经网络是单向传播的多层前向神经网络，网络可分为输入层、中间层(隐含层)和输出层，其中输入和输出都只有1层，中间层可有1层或多层。同层的网络结点之间没有连接，每个网络结点表示一个神经元，其传递函数通常采用Sigmoid型函数。每对神经元之间的连接上有一个加权系数W，它可以加强或减弱上一个神经元的输出对下一个神经元的刺激。这个加权系数通常称为权值，修改权值的规则称为权值算法。建立在BP神经网络基础上的专家系统根据一定的算法，通过对样本数据的学习确定网络权值。神经网络专家系统的权值确定、结构稳定后，就可以处理新的数据，给出相应的输出。
2．2基于BP网络的电力企业信息化水平评价的学习过程
BP神经网络电力企业信息化水平评价模型中，输入层包含55个神经元，分别接受55个电力企业信息化水平评价中三级指标的样本数据输入；中间层包含26个神经元；输出层有1个神经元，就是电力企业信息化水平评价结果，相应的BP网络结构如图1所示。
由于神经网络各层的初始连接权值是任意的，必须先对神经网络进行训练，使电力企业信息化水平评价结果的实际输出与期望值的偏差尽可能小。BP神经网络通过训练将学习样本的真实值与网络输出的误差反向传播到各层的神经元，采用梯度下降法不断调节各层的权值，减小因权值带来的偏差，从而使训练样本真实输出与网络输出的误差控制在设定的0．001误差范围内。具体BP神经网络学习过程
(1)根据电力企业信息化水平评价指标要求，提供训练集。选人对网络输出即电力企业信息化水平有影响的三级指标x1，x2，……，x55作为输入自变量，以此确定输入节点的个数(本网络有55个输入节点)；
(2)进行初始化。置所有权值为随机任意小，给定学习精度￡一10，目标误差为0．001，读入网络初始权重及学习样本。这里可通过对电力企业300名职工开展问卷调查，随机抽取前100组记录(样本序号为1～100)作为神经网络辩识模型的训练样本；
(3)按BP算法训练网络。学习过程流程如图2所示；
(4)判断学习精度是否达到要求，如达到转入下一步执行；否则返回上一步继续学习；
(5)储存并输出权值。利用训练好的网络进行测试(采用10个样本记录为例)，输出电力企业信息化水平的最终评价结果。
3实验结果及分析
采用BP神经网络对电力企业信息化水平进行辨识，输入层、隐含层和输出层的结点数分别为55×26×1。根据经验和试验，前100组记录用作学习样本，作为训练神经元连接权值用，学习精度￡=1×10；后10组(样本序号为291～300)样本作为测试检验用。经过反复多次学习，其学习结果(测试)如表2所示。
论文关键词：BP神经网络；电力企业；信息化水平；评价；指标体系
0引言
电力行业是国内应用信息技术较早的行业之一，先后经历了生产过程自动化、管理信息化等建设阶段。目前，电力信息化呈现出基础设施齐备、数据庞杂、应用广泛等特点，已从量化范畴提升到质的高度。对电力企业进行有效的信息化评价和管理，是提升信息化水平和实现企业信息化可持续发展的重要保障。
如何积极开展信息化建设来降低运营成本?通过何种指标来科学评价我国电力企业的信息化发展水平?这是当前电力行业必须解决的一个问题，而目前我国还没有一套完整的电力企业信息化水平评价指标体系正式。通过构建科学、实用、有效的电力企业信息化水平评价体系，采用具有学习、记忆、归纳、容错及自学习、自适应能力的BP神经网络算法，科学、有效、客观地评价电力企业信息化水平，有利于规范和完善电力企业信息化建设，促进电力信息化健康，快速地发展。
1电力企业信息化水平评价指标体系的建立
1．1建立的原则
(1)简明科学原则。评价指标体系应明确反映电力企业信息化水平高低与指标间的关系，避免无关的指标列入，指标体系的大小也应适宜。若评价指标体系过大、指标层次过多、指标过细，则势必将评价者的注意力吸引到细小问题上；而若评价指标体系过小、指标层次过少、指标过粗，则不能充分反映和评价电力企业信息化的整体设计与使用情况。
(2)公正合理原则。即评价指标应能客观、公正、合理地体现电力企业信息化水平的动态性。
(3)易于操作原则。评价指标体系在实际应用中应具有可操作性，指标含义明确、可靠，数据易于收集，可供不了解指标体系建立过程的人员进行操作与应用。
(4)以定量指标为主，辅以一定的定性指标。评价指标尽可能以定量指标为主，但全部采用定量指标也不能完全反映电力企业信息化水平的整体情况，所以要辅以一些描述性的定性指标。
1．2指标体系的内容
结合电力企业信息化水平评价指标体系建立的原则，从3个层次来构建电力企业信息化水平评价指标体系，主要由业务支持程度、IT绩效水平、信息技术水平、IT管理能力、IT持续发展能力等五大方面构成，如表l所示。
1．3指标值的确定及归一化处理
在上述55个三级指标中，有定性指标和定量指标之分。根据指标的评价准则又可分为3类指标：正向指标、负向指标和优化指标。由于不同的指标从不同侧面反映电力企业信息化水平，指标之间又由于量纲不同，所以无法进行比较。因此，为了便于最终评价值的确定，需要对各指标进行无量纲化处理，即对评价指标做标准化、正规化处理，以便消除指标量纲的影响。考虑神经网络训练的收敛问题，对所有指标分3种情况进行无量纲化处理。
(1)定性指标。定性指标有工程建设情况、信息安全措施、信息安全制度的完善程度、信息安全制度的执行情况、企业职工IT素质等。这些指标的评价值采用专家打分的办法进行评价，取值为0．0～1．0之间。
(2)正向定量指标。是指标值越大越好的指标，包括：设备的运行率、安全运行时间、物资供应保障率、劳动生产率、网络覆盖率、联通率等。因这类指标越大越好，故选用所有电力企业的最大值为该指标的理想值，进行无量纲化处理。
(3)负向定量指标。是指其值越小越好的指标，包括采购成本、生产成本、平均响应时间等。这类指标是越小越好，因此，选取所有电力企业的最小值为该指标的理想值，并进行无量纲化处理。
(4)优化指标。是指标具有一个最优的取值范围，太大或太小都不好的指标，包括电力企业资产负债率指标，该指标如果太大说明企业在信息化投资建设中将会出现资不抵债的情况，不利于电力企业的发展；如果该指标值很小则说明在企业信息化建设中没有发挥有限资本的价值。一般该指标取40％～60％比较理想，然后进行无量纲化处理。无量纲化处理方法如下：
(1)有量纲向无量纲的转化。采取一种二次抛物偏大型分布的数学模型描述：
(2)无量纲指标的处理。采取线性递增函数进行描述:
2电力企业信息化水平评价的神经网络专家系统
2.1 BP神经网络的基本原理
人工神经网络(ANN)是由大量简单的处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，它是在现代神经科学研究成果的基础上，试图通过模拟人类神经系统对信息进行加工、记忆和处理的方式，设计出的一种具有人脑风格的信息处理系统。它可广泛应用于预测、分类、模式识别和过程控制等各种数据处理场合，相对于传统的数据分析处理方法，更适合处理模糊、非线性和模式特征不明确的问题。
BP神经网络是单向传播的多层前向神经网络，网络可分为输入层、中间层(隐含层)和输出层，其中输入和输出都只有1层，中间层可有1层或多层。同层的网络结点之间没有连接，每个网络结点表示一个神经元，其传递函数通常采用Sigmoid型函数。每对神经元之间的连接上有一个加权系数W，它可以加强或减弱上一个神经元的输出对下一个神经元的刺激。这个加权系数通常称为权值，修改权值的规则称为权值算法。建立在BP神经网络基础上的专家系统根据一定的算法，通过对样本数据的学习确定网络权值。神经网络专家系统的权值确定、结构稳定后，就可以处理新的数据，给出相应的输出。
2．2基于BP网络的电力企业信息化水平评价的学习过程
BP神经网络电力企业信息化水平评价模型中，输入层包含55个神经元，分别接受55个电力企业信息化水平评价中三级指标的样本数据输入；中间层包含26个神经元；输出层有1个神经元，就是电力企业信息化水平评价结果，相应的BP网络结构如图1所示。
由于神经网络各层的初始连接权值是任意的，必须先对神经网络进行训练，使电力企业信息化水平评价结果的实际输出与期望值的偏差尽可能小。BP神经网络通过训练将学习样本的真实值与网络输出的误差反向传播到各层的神经元，采用梯度下降法不断调节各层的权值，减小因权值带来的偏差，从而使训练样本真实输出与网络输出的误差控制在设定的0．001误差范围内。具体BP神经网络学习过程如下：
(1)根据电力企业信息化水平评价指标要求，提供训练集。选人对网络输出即电力企业信息化水平有影响的三级指标x1，x2，……，x55作为输入自变量，以此确定输入节点的个数(本网络有55个输入节点)；
(2)进行初始化。置所有权值为随机任意小，给定学习精度￡一10，目标误差为0．001，读入网络初始权重及学习样本。这里可通过对电力企业300名职工开展问卷调查，随机抽取前100组记录(样本序号为1～100)作为神经网络辩识模型的训练样本；
(3)按BP算法训练网络。学习过程流程如图2所示；
(4)判断学习精度是否达到要求，如达到转入下一步执行；否则返回上一步继续学习；
(5)储存并输出权值。利用训练好的网络进行测试(采用10个样本记录为例)，输出电力企业信息化水平的最终评价结果。
3实验结果及分析
采用BP神经网络对电力企业信息化水平进行辨识，输入层、隐含层和输出层的结点数分别为55×26×1。根据经验和试验，前100组记录用作学习样本，作为训练神经元连接权值用，学习精度￡=1×10；后10组(样本序号为291～300)样本作为测试检验用。经过反复多次学习，其学习结果(测试)如表2所示。
关键词：企业信息化水平；体系和方法
中图分类号：TP391
评价指标体系设计应遵循完备性、科学性、可行性、重点性、动态性等原则。指标内容应该覆盖企业信息化体系的所有要素，反映企业信息化过程的各个环节，并且重点突出，适应变化，易懂、易用。指标数据应该便于采集、分析和比较，从而有利于企业改进自身信息化建设。
作为专门从事信息化评价的机构，国家信息化测评中心经过多年的研究与实践，提出并了企业信息化评价的指标体系及其计算方法，并被广泛应用于企业信息化评价，影响很大，几乎成为我国企业信息化水平评价的基础。它包括3大类指标：基本指标、补充（效能）指标和评议指标。所谓基本指标是指能体现企业信息化基本状况的统计指标，其反应的是企业基本发展情况，实践中多用来社会统计调查和政府监测。所谓补充指标是指以企业在基本指标的基础上，从企业自身特征出发，结合整个行业特点，参考相关的标准，对企业信息化的实效性客观评价的指标。它具有定量分析的特点。其主要通过适宜度和灵敏度两大指标构成，适宜度指标主要包括：战略适宜度、投资适宜度、应用适宜度、资源匹配适宜度和组织与文化适宜度。灵敏度指标主要包括：信息灵敏度、对外反应灵敏度和管理效率灵敏度。适宜度和灵敏度两项指标的得分总和即为效能指标的得分。多用来对企业信息化水平评价进行定级。所谓评议指标是由第三方的专业评价机构，组成专家组对影响企业信息化实效的特殊因素展开判断的评价指标，从而形成对企业信息化评价的定性分析结论。
企业信息化基本指标对所有企业都具有指导评价效用，从企业化信息化战略规划、企业基础设施建设、应用状况、人力资源管理、信息安全、企业效益等6个方面（准则或一级指标），用21个指标定量而客观地描述了企业信息化状况，便于认识企业信息化基本状况和进行初步的横向行为对比分析。
企业信息化基本指标值（总指数）I反映了企业信息化的基本状况（水平），其计算如下所示：
I表示指标体系的总得分，表示第i类准则（―级指标）的得分。表示第i个准则的权重，所有指标权重的和为l00％。权重表将基本指标划分成6个大类，每―类的权重设计如下：战略地位：10％：基础建设：20%；应用状况：20％；人力资源：15％；安全：5％；效益指数：30％。而如果评价指标体系是多层次的，即准则下面还有子准则，则可以通过下式计算得到：
其中，是第i个准则下属的个子准则的指标值；是相应指标的权重系数，具体可根据层次分析法等，结合政策导向确定。j＝1，2，…，，i＝1，2，…，n。，各基本指标简述如下：
（1）信息化重视度（分）。从三方面评价：主抓信息化工作领导者的地位；CIO职位的级别设置；企业信息化的规划和预算。
（2）信息化投入总额占固定资产投资比重（％）。企业进行信息化建设的投入包括：软件、硬件、培训、专业IT人员的聘用费用、维护费用。其在企业固定资产投资中所占的比例。
（3）每百人计算机拥有量（台）。
（4）网络性能水平（分）。
（5）计算机连网率（％）。
（6）信息采集的信息化手段覆盖率（％）。信息化手段在企业进行日常生产管理、市场调查、销售数据分析、企业人力资源管理、企业员工培训等领域的运用覆盖率。
（7）办公自动化系统应用程度（分）。主要包括：信息流程的监控、电子公文交换、文档共享、收发文管理、会议管理、信息、信息集成、业务学习、企业员工个人数据管理、企业档案管理、企业人力资源管理、企业日程安排等全方位的企业办公自动化应用。
（8）决策信息化水平（分）。根据初级水平、中级水平和高级水平3个级别定性评价。其中级别划分标准如下：
初级水平：依据广泛的信息资源，经过采集、初步分析处理后为企业决策提供初步参考。
中级水平：对采集的数据资源进行较为详细的处理，然后优先出可靠的决策执行方案，从而更进一步地支持政策的制订和执行。
高级水平：开发出人工智能分析系统，依据系统分析，来智能化进行决策。
（9）核心、业务流程信息化水平。根据初级水平、中级水平和高级水平3个级别定性评价。其中级别划分标准如下：
初级水平：企业主要业务流程信进行息化管理，缺点是容易造成部分主要业务流程出现信息孤立现象。
中级水平：企业绝大部分（80%）的主要业务流程进行信息化管理，并且可以各流程间可以充分共享数据信息。
高级水平：信息化水平涵盖企业全部主要业务流程，实现管理最优化控制。
（10）企业门户网站建设水平（分）。这部分通过以下两大类进行评价：服务对象列表和服务功能列表情况。其中：服务对象列表包括企业员工管理、管理决策者、企业终端客户、供应商、其他合作伙伴。服务功能列表包括信息、网上采购、网上销售、客户网上自助服务、员工入口、移动商务、消息自动传送、业务报警功能等。
（11）网络营销应用率（％）。企业整个营销收入中，通过电子商务成交的部分所占的比例。
（12）管理信息化的应用水平（分）。企业管理中信息化技术的覆盖率以及信息化数据的整合效能和水平。其应用领域包括：电子商务、人力资源管理、商业智能、购销存管理、生产制造管理、分销管理、财务管理、客户关系管理等。
（13）人力资源指数（分）企业员工大专（含）以上学历的人数占员工总数的百分比。
（14）信息化技能普及率（分）。包括：企业员工掌握IT技术的人数占总员工的比例；管理层非专业IT技术员对信息化技术学习掌握的水平。
（15）用于信息安全的费用占全部信息化投入的比例（％）。为维护企业信息安全所投入的费用：软件、硬件、安全培训、信息安全人力资源支出等。
（16）信息化安全措施应用率（％）。为强化企业信息安全，企业对员工信息安全意识的培养，企业信息安全制度的制定，保护企业高层信息安全的措施，其它一些有关信息化防范安全措施，如，企业信息实时和定时备份；企业要具备2个以上的ISP；企业级杀毒软件安装，并及时升级程序；单机版杀毒软件安装，并保证及时升级；邮件加密保护；建立企业内部局域网，并有专业IT人员维护；企业档案、员工信息服务器、网络服务器等网络流量相关设备要有备份。
（17）库存资金占用率（％）。库存资金占用率＝库存平均占用的资金／全部流动资金
（18）资金运转效率（次／年）。企业流动资金每年的周转次数增长幅度的计算方法：
（19）增长指数。通过企业自身的调查报表，计算出企业某一时期的销售收入和营利利润的增长比率，并与同行业平均销售收入和营利利润增长比率，进行纵向和横向对比、分析，准确分析企业自身的发展，确定企业在整个行业中所处的层次，判断企业信息化在相关方面带来的影响。
总之，20世纪90年代随着信息化的概念在国内普及，特别是互联网带动了国家信息化全面建设，人们开始从国家、地区和企业等多个层面开展信息化水平或绩效方面评估。信息化评价是伴随着信息化的发展而出现的新生事物，我国信息化评价的发展历程比较短暂，涉足研究、开发和应用的单位尚不多，还需大家共同努力。
参考文献：
[1]孙素华.论企业信息资源管理[J].商业时代,2007,22.
[2]蔡荃.企业信息系统资源与绩效关系研究[D].浙江大学,2006.
[关键词]信息系统 信息化 信息化评价 信息化评价指标体系
中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）24-0178-01
1 企业信息化评价的目的
企业信息化是实现国民经济信息化的基础，是应对全球经济一体化挑战的必然选择，是提高企业管理水平和整体素质的重要途径。建立一套科学、翔实的企业信息化评价指标体系，可以为企业自身及其宏观管理部门提供对企业信息化建设的状态进行纵向和横向对比的客观依据;发现差别，寻找优势，获取企业健康发展的有效方法和途径;促进企业肌体的良性循环，有针对性、有目的性地采取增强企业核心竞争力的措施。
由此可见，对企业信息化进行评价的目的在于：
（1）帮助企业了解信息化建设的基本情况，对其内部因素和外部因素进行诊断，对存在的问题和瓶颈有比较深刻的认识，找到解决问题的正确途径;明确企业信息化建设目标，围绕全面提高管理水平和核心竞争力推进信息化建设。
（2）有助于对企业绩效的横向比较，向行业先进水平看齐，从而找到自己与行业先进水平的差距，分析和研究产生差距的原因。
（3）帮助企业合理配置信息化建设的资源，使有限的投资发挥最佳的效果，促进企业在更大的空间内使各种资源得到有效利用。
（4）帮助企业将信息化与企业战略有机融合起来，促进企业进一步改善经营管理，推动建立企业自我发展的激励与约束机制，使企业信息化取得实实在在的效果。
（5）帮助政府主管部门掌握当地企业信息化的状况，为政府信息化投资、政策制定提供客观的依据。
2 企业信息化评价体系的基本组成
企业信息化评价体系分为企业信息化评价对象、企业信息化评价标准、企业信息化评价模型、企业信息化评价指标体系、企业信息化评价数据以及企业信息化评价报告等几个方面。
（1）企业信息化评价对象。企业信息化评价主要通过企业信息化水平以及企业信息化效益来衡量，直接衡量比较困难，必须对他们进行细分，分解成若干个子指标进行综合全面的评价。
（2）企业信息化的评价模型。企业信息化评价模型是指如何根据企业信息化的战略目标划分而形成能进行度量的企业信息化评价指标体系。在企业信息化评价中常用的评价模型有：诺兰模型，SW―CMM 模型，技术―信息卓越度模型等
（3）企业信息化评价指标体系。企业信息化评价指标体系是指通过一些关键性指标来反映企业信息化的绩效，它是企业信息化评价的基础。没有科学、有效的评价指标体系，企业信息化评价只是一句空话，评价将无从下手。企业信息化评价指标体系主要反映企业信息化的状况、水平以及企业信息化效益的综合评价指标，它应是定量指标和定性指标相结合、经济指标和非经济指标相结合，能够为管理者提供决策支持。
（4）企业信息化评价标准。企业信息化评价标准，是进行信息化评价的标尺。选用什么标准作为评价的基准取决于评价的目的。企业信息化评价标准，一方面可以用以往的、现有的信息化评价数据来进行纵向比较，反映企业信息化的成效;另一方面可以和同行业企业进行横向比较，从而判断自身的信息化状况、水平，找出与标杆企业的差距，确定日后的优化和改进方向。
（5）企业信息化评价方法。评价方法根据评价对象的具体要求不同而有所不同，总的来说，要按系统目标与系统分析结果恰当选择成熟、公认的评价方法，并注意评价方法与评价目的的匹配，注意评价方法的内在约束，掌握不同方法的评价角度与评价途径。
（6）企业信息化评价数据。评价指标体系构建出来了，在具体的评价过程中需要有指标的具体数值，这样运用评价模型、评价方法才能真正对企业信息化进行评价。定量指标可以直接测算，定性指标可以设计问卷或者请专家进行测算。
（7）企业信息化的评价组织。企业信息化评价组织，是负责选择企业信息化模型、评价方法，构建评价指标体系，设定评价标准的组织。评价组织通常由评价所需要的技术专家、管理专家和评价专家组成。参加评价工作的专家资格、组成以及工作方式等都应满足评价目标的要求，以保证评价结论的有效性和权威性。
（8）企业信息化的评价报告。企业信息化评价报告是由评价组织完成全部评价工作之后，将企业信息化的水平、状况和信息化效益的评价结果，客观判断形成的综合结论的文本文件。评价结果要及时反馈企业决策部门，作为经营管理改善和绩效监管的参考依据。
3 企业信息化评价指标体系的设计思想
目前，关于企业信息化评价国内外学者已经提出了一些评价方案，但是由于对企业信息化含义的认识存在分歧，影响企业信息化水平的因素比较繁杂，以及信息化建设的成效在很多方面相互交叉体现等原因，使得这些方案多将重点放在信息技术在企业中的应用方面，或者过于强调软、硬件的技术条件，不太重视信息技术与企业管理经营的结合;或者是指标体系过于定性化，主观性太强，可操作性和量化程度不够。
企业信息化评价，可以从企业信息化水平和企业信息化效益两个方面来进行评价。企业信息化水平评价指标体系主要是用来对企业信息化的状况进行测评，有助于企业了解自身的信息化水平。该评价指标体系主要是从信息化环境、信息化支撑系统建设、信息化应用状况、信息化人才四个方面来进行评价。
企业信息化建设要立足于讲究效益信息化，信息化建设的成功与否可以从信息化建设的效益方面反映出来，有一点可以确定不能产生效益的信息化建设肯定是失败的。企业信息化效益评价指标体系正是用来检验企业信息化的成功与否。该评价指标体系主要从经济效益和社会效益两个方面来进行评价，经济效益又细分为直接经济效益和间接经济效益。企业信息化评价指标体系的组成。
4 总结
企业信息化正在不断地向着深度和广度推进，建立一套科学的、系统的、具有可操作性的企业信息化评价指标体系，是企业应对全球经济一体化挑战的必然选择。
致谢
该论文受到首都经济贸易大学研究生教改立项项目《软件工程专业学位研究生协同培养机制研究》的资助。
参考文献：
