中国数字经济发展质量及其影响因素研究

张雪玲，陈 芳

（杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018）

一、引言

当前我国经济发展正面临速度换挡、结构调整、动力转换“三期叠加”时期，大力发展数字经济，成为当前发展中国经济的新动能、引领国家创新战略的重要力量[1]。无论是2016年G20峰会还是2018年的全国两会期间，都提出将数字经济作为未来经济发展的新动能。中国信息通信研究院测算表明，2017年我国数字经济总量达到27.2万亿元，同比名义增长超过20.3%，显著高于GDP的增速[2]，显然数字经济目前已成为中国经济的重要组成部分。加快网络基础设施建设，推进互联网与经济社会各领域融合创新发展将有助于推进我国转变经济发展方式，抢占发展战略制高点，提升国际竞争力，具有特殊意义。为了进一步认识中国数字经济发展状况，推动高质量发展，本文探索性提出数字经济发展质量测评体系，量化分析我国数字经济发展质量及其影响因素，为采取有效措施，实现我国数字经济高质量发展，提供数据支撑。

二、数字经济的界定及其定量研究成果简述

从1998年至今，众多学者、研究机构及政府部门从各个角度对数字经济的内涵、特征进行了阐述，丰富了相关研究成果，加深了认识。其中中国信息通信研究院的研究认为，数字经济是以数字化的知识和信息为关键生产要素，以数字技术创新为核心驱动力，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高传统产业数字化、智能化水平，加速重构经济发展与政府治理模式的新型经济形态[3]。

另外，对于数字经济发展的定量研究，国内的研究机构或互联网公司等主要采用指数法测算数字经济的发展，有影响力的是数字经济指数（DEI）[3]、城市数字经济指数等[4]。但到目前为止，文献检索还没有发现针对数字经济发展质量展开量化的研究。因此，当前需要拓展研究领域，深化对中国数字经济发展质量状况及其影响因素的定量分析，具有重要的现实意义及应用价值。

三、中国数字经济发展质量的测度

（一）数字经济发展质量评价指标体系的构建

本文采用2016年G20杭州峰会发布的《十二国集团数字经济发展与合作倡议》中对数字经济的定义，即数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键的生产要素，以现代信息网络为重要载体、信息通信技术（ICT）的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动[5]。根据该定义，可以说数字经济发展的质量特征是，数字化知识和技术使用带来经济效率提升、结构优化和社会进步和可持续发展。依据发展质量特征，同时考虑到定量分析中数据的可获得性，本文从以下四个方面选取反映数字经济发展质量的分析指标，具体指标详见表1。

表1 中国数字经济发展质量评价指标体系

（二）数据初始变换及数字经济发展质量综合测算

本次研究采集了2007—2016年的分析指标数据，在综合评价中，由于各指标之间存在着数值的差异、量纲不一致等问题，需要对这些评价指标进行无量纲化处理和加权综合，具体过程如下：

第一步，构建分析指标矩阵

其中：xij（i=1，2，…，10；j＝1，2，…，20）为第i年第j项指标的数值。

第二步，建立标准化矩阵

由于指标体系中各指标的量纲不同，数量级相差较大，且正向指标多数呈增长趋势，如全员劳动生产率，数值越大，发展质量越好；逆向指标大多呈递减趋势，如工业单位产出废气排放量为逆指标，数据越小，发展质量越高。因此，对基础数据进行初值化变换，转换为可比较数列，正指标与逆指标的标准化方法如下：

如每万元GDP能耗、工业单位产出用水量、工业单位产出废气排放量均是逆指标，采用了公式（3）进行标准化。

式中：Vij为在第i年第j项指标初始化后的数据；xij为原始数据；x1j为第一年（即基期）第j项指标数值。

第三步，采用熵值法进行赋权

熵值法是根据各评价指标值之间的差异程度来确定权重，能够客观地反映各评价指标在综合评价体系中的重要性。

首先，计算第i年第j项指标标准化后数据Vij的特征比重Pij，对第j项指标，标准化后的指标值Vij的值差异越大，表明该指标提供的有用信息就越多。公式为：

其次，计算第j项指标的熵值ej。

最后，计算第j项指标的差异性系数dj和权重 ωj。

差异性系数dj算式为：

权重系数ωj算式为：

第四步，计算第i年数字经济发展质量综合评价值Fi[6]。

得到2007—2016年各年数字经济发展质量综合评价值，如表2所示。

表2 2007—2016年中国数字经济发展质量综合评价值

（三）评价结果分析

表2分析数据表明，从2007年以来，中国数字经济发展质量处于平稳渐升趋势，总体提升幅度约13.2倍。四个方面的发展质量呈现出不同的发展态势，其中结构优化一直呈现增长趋势特征，9年提升幅度达到17.1倍，对我国数字经济发展质量提升的贡献最大，贡献率为62.76%；其次，社会进步综合评价值提高幅度也达到12.7倍，高于经济效率提高和资源环境改善幅度，对数字经济发展质量提升贡献率为35.88%；而资源环境改善提高幅度为1.53倍，贡献率为0.83%；经济效率提高幅度最小，仅为0.96倍，贡献率最低，为0.53%。

四、中国数字经济发展质量的影响因素分析

为了加快推进高质量发展，有必要进一步剖析影响我国数字经济发展质量提升的主要因素，为采取有效措施，指明方向。

（一）影响因素变量选取

目前，我国学者对影响数字经济发展质量的因素分析研究较少，定量研究基本上没有涉及。因此，本次研究在影响因素变量选择上参阅了同类定性研究成果，同时从数字经济发展的要素投入（如技术、人力要素的投入）和发展环境支撑（基础设施、政策和制度保障）等方面分析，发现其呈现出有别于传统经济的独有特征[7]。一是数字基础设施，如互联网、宽带、移动电话基站等建设是决定数字经济发展和质量提升的物质基础条件[8]；二是信息技术，技术创新是数字经济发展及质量提升的不竭动力[9]；三是人力资本，即劳动者的知识积累和数字素养是推进数字经济发展质量提升的决定因素[10]；四是政策制度保障，即指政策或制度对激励数字技术创新发展和推动质量提升提供了环境保障[11]。

基于上述定性分析，本文提出从数字基础设施、人力资本、信息技术和政策制度四个方面选取影响因素指标，通过对各类备选指标的可得性、可比性和代表性分析后，选出的具体指标及其数据来源如表3所示，选取2007—2016年的指标数据。

表3 数字经济发展质量的影响因素指标

（二）研究方法选择

基于研究的时序数据特点，本次影响因素分析选择灰色关联分析法，主要是该方法能适用于时序数据量少，且信息不确定的情况，比常用的回归分析应用的领域更广泛。该方法比较适合动态历程分析，根据变量之间发展趋势的相似程度（即灰色关联度），作为衡量变量间关联程度的一种方法，是对一个系统的发展变化关系给出量化的度量。

在传统灰色关联分析模型中，灰色关联度是各个历史时期的关联系数求简单算术平均值得到的，即各期数值是采用等权处理，而实际上，历史数据对现有情况的影响程度是不一致的，如本文中IPV6地址数量数据在2007—2016年数据差异很大。我国数字经济近几年进入加速发展时期，近期数据明显要比之前的数据更为重要，近期数据在时序平均数计算时应赋予较大的权重。应采用改进的灰色关联分析法。具体步骤如下：

第一步：选取参考序列和比较序列

本文选择2007—2016年10年的中国数字经济发展综合质量评价值作为参考序列，数据来源于前面测算结果，即表2中的数据。而同期10个主要影响因素作为比较序列，数据来源于研究期间各年度的统计年鉴和相应报告数据（见表3中标注）。

参考序列为：X0={X0（1），…，X0（k），…，X0（n）}

比较序列为：Xi={Xi（1），…，Xi（k），…，Xi（n）}

其中：X0表示中国数字经济发展质量综合评价值序列，Xi表示影响因素序列，n的值为10，i表示影响因素中第i项指标。

第二步：数据变换

由于系统中各变量的经济意义不同，计量单位等也存在差异，需要对原始数据进行预处理，使指标之间可以比较，本文运用均值化处理方法。

参考序列均值化：

比较序列均值化：

其中：X'0（k）为第k年中国数字经济发展质量综合评价值均值化后的数值，X'i（k）为第k年影响因素均值化后的序列，X0表示序列X0的均值，Xi表示序列Xi的均值。

第三步：求关联系数

利用数字经济发展质量综合评价值变换后的序列X'0和影响因素变换后的序列X'i，求关联系数，公式为：

其中：Δi（k）=|X'0（k）-X'i（k）|，miniminkΔi（k）表示两级极小差，maximaxkΔi（k）为两级极大差；ξi（k）表示第k年份影响因素序列中第i个影响因素X'i与数字经济发展质量综合评价值序列X'0的关联系数，ρ为分辨系数，ρ∈（0，1），ρ越小分辨率越大，通常取 ρ=0.5。

第四步：求关联度

关联分析的实质是对时间序列数据进行几何关系的比较，利用数字经济发展质量综合评价值序列与影响因素序列的关联度，即两序列各个时期的关联系数的加权值，反映全过程的关联程度。

关联度的计算式为：

其中，γ（X'0，X'i）为 X'0与 X'i的灰色关联度；ω（k）为纵向权值，表示第k时间的比较序列与参考序列的关联系数 ξ（ik）的权重。其中，ω（k）的计算，首先根据历史时间“远小近大”的原则，形成历史时间k1与k2的模糊互补优先关系矩阵F=（fk1k2）n×n。fk1k2表示影响因素中，时间 k1的数据相对于时间k2的数据的重要性；fk2k1表示影响因素中，时间k2的数据相对于时间k1的数据的重要性。

因为，时间 k1，k2的取值均为[1，n]，因此模糊互补优先关系矩阵F是个n×n的矩阵；当 k1＞k2时，表示时间k1的数据比k2的数据重要，令fk1k2=1；反之，当 k1＜k2时，则令 fk1k2=0；当 k1=k2时，令fk1k2=0.5；例如：当时间 k1=1，k2=1 时，则有 f11=0.5，当 k1=1，k2=2 时，则有 f12=0；k1=2，k2=1 时，则有f21=1。

其次将模糊互补优先关系矩阵 F=（fk1k2）n×n改造成模糊一致矩阵 S=（Sk1k2）n×n，其中：

最后求纵向权值ω（k）。

表4 影响因素比较数列各年份的权值

将权数数据带入关联度的公式（12），得到各影响因素的关联度，如表5所示。

表5 数字经济发展质量综合评价值与影响因素的灰色关联度

从表5中可以看出，数字经济发展质量与各个影响因素之间呈正相关关系，关联度在0.587 0～0.858 6之间。其中，X1互联网宽带接入端口、X2光缆线路长度、X3移动电话基站数、X7人工智能相关专利申请数、X8国内信息技术领域专利申请数5个指标的关联度均在0.7以上，说明这些影响因素与数字经济发展质量的关联程度较高。同时X4IPV6地址数量、X5人力资源指数、X6大专以上学历占就业总人数比重、X9R&D经费内部支出占GDP比重、X10全国创业风险投资高技术产业累计金额5个指标的关联度也在0.58以上，说明这些因素与数字经济发展质量的关联关系也达到中等程度。

由γ3的值为0.858 6可知，数字经济发展质量的影响因素中移动电话基站数关联度最大，互联网宽带接入端口、光缆线路长度关联程度排序分别位于第三和第五，可以说，数字基础设施对中国数字经济发展质量提升影响较大。人工智能相关专利申请数，国内信息技术领域专利申请数关联度排序分别位于第二和第四位，而全国创业风险投资高技术产业累计金额和R&D经费内部支出占GDP值比重指标的关联度排序则分别位于第七与第八位，可以说，信息技术进步和激励技术创新的政策制度完善对提高中国数字经济发展质量起到正向促进作用。研究发现，人力资本因素的关联影响相对较弱。

五、结论及建议

一是我国数字经济发展质量总体上处于逐年上升态势，但发展不均衡的问题依然存在。数字技术发展及其广泛应用，促进了经济结构的优化、社会进步、资源环境的改善，但经济效率提升相对滞后，发展不协调的问题没有根本解决。当前在数字经济发展中应加大创新驱动，优化资源配置，补效率短板，有助于推进经济社会的整体质变。

二是数字基础设施建设和信息技术进步是当前推动我国数字经济发展质量提升的主要促进因素。未来继续加大数字化基础建设，加快新一代数字技术创新，同时加强数字技术人才培养，夯实数字经济发展的物质基础、技术支撑和人才保障，有利于优化要素投入结构，提升效率，实现高质量协调发展。

三是政策和制度的完善是优化数字化发展环境，加速推进数字化创新步伐，提升数字技术应用水平的重要保障。政府应加快管理创新，适应数字经济发展，构建高效的管理体系，强化数字技术基础研究和提升原始创新能力，促进科技成果转化，有助于加快实现新旧动力转换和高效率发展。