中国31省份数字经济发展水平测算研究

王立新，孙梦婷

（东华大学旭日工商管理学院，上海， 200050）

引言

伴随着信息技术创新能力的不断变革和互联互通时代的到来，数字经济现已成为推动经济持续稳定增长的关键动力。2015年至2020年我国数字经济占GDP的比重由27.5%提升至38.6%，2020年我国的数字经济规模达到39.2万亿元，比2019年增加了3.3万亿元，同比提升了2.4%

虽然我国的数字化水平不断提升，但是针对省级数字经济指标测度的研究还较为缺乏。已有研究从数字产业化、产业数字化和增加值等角度来测算数字经济的规模和体量。但是在数字经济指数测度方面，由于不同学者对数字经济的定义和统计口径有所区别，测算出的指数水平也存在差异。发展数字经济已成为全世界各国的共识，在此背景下，如何评价和测算数字经济发展成果也成为学者们新的研究方向。本文同样致力于建立一个能够准确客观衡量数字经济发展现状的评价体系，并分析我国地区间数字经济发展差距。

一、文献综述

（一）关于数字经济的内涵、特征和本质研究

随着数字经济在国民经济中的地位逐渐提高，学者们不断拓展相关研究的深度和广度，研究视角也从数字经济的本质、特征、内涵辨析扩大至水平测度、运行机理和作用效果等方面。

数字经济这一概念不断被政府、学术界、媒体等提起，学者们从不同角度对数字经济展开讨论，不断丰富其内涵，加深了对数字经济的认识。国外学者一般认为数字经济是由电子商务基础设施、电子商务流程和电子商务三部分组成的；Bukht和Heeks（2018）[1]认为数字经济是基于数字技术的数字产品或服务等商业模式带来的产出。国内学者何枭吟（2011）[2]表明数字经济是以知识为基础，使制造、管理和流通等领域在信息技术的催化下以数字化形式表现出来的一种新经济形态。裴长洪、倪江飞和李越（2016）[3]从政治经济学视角切入，认为数字经济强调的数据信息及其传送是一种决定生产率的技术手段。在2016年的G20峰会上，我国将数字经济定义为以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以现代信息网络为重要载体，并以有效使用信息通信技术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。

本文认为数字经济是以信息技术作为关键生产要素、以信息通信基础设施为基础、以电子商务为代表的数字化应用来推动生产经营管理等领域实现数字化，同时创造经济价值和改变经济结构的新经济形态（裴长洪，2016）[3]。

（二）关于数字经济发展水平评价研究

国外研究机构如欧盟（2016）[4]使用网络连接、人力资源、网络应用、数字技术融合和数字公共服务等30多个指标构建数字经济和社会指数来研究欧盟国家数字竞争力；经合组织（2020）[5]从智能化基础设施、社会应用、创新能力、增长就业4个方面来测度一国在数字经济发展上的表现；美国经济分析局（2018）[6]从数字经济基础设施、电子商务和数字媒体3个方面构建数字经济生产总值和增加值的价格和数量指标。国内学者、研究机构也通过构建指标体系分析中国数字经济发展现状。如数字中国研究院（2018）[7]从数字经济的基础能力、核心发展和保障水平三方面构建数字中国发展指标衡量其发展现状；中国信息通信研究院（2020）[8]从指标的先行性、一致性和滞后性出发测算中国数字经济指数，并考虑数字化技术带来的数字经济进步；腾讯研究院（2020）[9]采用指标赋权法从数字产业、数字文化、数字政务和数字生活4个维度构建中国“互联网+”数字经济指数测算全国各省份的数字经济发展状况。

张雪玲和焦月霞（2017）[10]采用熵值法测算我国在2007—2015年间的数字经济发展状况，结果表明我国数字经济在总体上呈增长趋势，但是增速有所放缓，并指出数字经济发展存在内部不协调的问题。刘军（2020）[11]从信息化发展、互联网发展和数字交易这3个维度构建中国分省份数字经济评价指标体系，测度我国数字经济发展水平，并基于SAR模型分析驱动数字经济发展的因素。高燕和徐政（2021）[12]考虑到数字供给端和需求端，从企业数字应用、政务数字应用、数字消费和投资3个方面的需求和数字基础设施、数字资本以及数字产品或服务3个方面的供给等6个维度构建评价体系，利用熵值法测度了我国31个省份的数字经济水平。

本文借鉴已有研究从多维度构建数字经济评价指标体系的做法，尝试构建一个能够衡量我国省级层面数字经济发展水平的评价体系，从数字基础设施保障、数字技术普及程度、应用效益和发展潜力4个方面选取相应指标，测度我国31个省份（不包括港、澳、台，以下同）的数字经济发展水平，评价发展中存在的优势和不足，据此为我国区域协调发展数字经济提供针对性建议。

二、指标构建和方法选择

（一）指标选择和评价体系构建

数字经济是一个综合性概念，涉及内容覆盖数字基础、数字产业、数字环境和创新等多方面，所以选择单一指标难以衡量，需要构建一个多维度指标评价体系去综合反映数字经济的发展成果。

本文首先选取和数字经济发展息息相关的21个指标（表1），建立起一个数字经济发展指标评价体系，通过因子分析法对21个已选指标聚类，以21个指标对主因子的方差贡献率分别计算权重，即运用主成分分析法和聚类分析法明确指标的影响系数和指标之间的关联度（吴晓怡和张雅静，2020）[13]，来测度31省份的数字经济发展水平及各主因子的相应得分，再依据数字经济的得分分析各省份数字经济发展的特征和差异。

表1 数字经济评价体系指标名称及计算方式

数字经济的发展离不开基础设施建设，本文从信息技术基础设施和互联网发展初级应用两方面衡量数字经济基础设施。借鉴左鹏飞（2016）[14]的研究，选取各省份光缆密度、移动电话基站数和移动电话普及率来衡量信息化基础建设情况。信息化的发展核心是互联网，所以在互联网发展水平测度这一方面，主要从互联网的用户数量和普及率角度出发，借鉴谢康等（2012）[15]的研究，选择各省人均网页数、各省安全互联网服务器密度、互联网端口数来衡量互联网发展基础（张雪玲和焦月霞，2017），从而衡量互联网作为数字经济平台发挥的效益。

数字经济的内涵表明数字经济是以数字化技术提供产品或服务的新经济形态，所以衡量数字经济应用效益至关重要。随着数字经济的发展，社会中不断催生出新产业、新业态和新产品，这些指标既能反映企业的数字化程度，也体现数字经济在经济生活中的渗透率（张雪玲和焦月霞，2017；焦帅涛，2018）[10,16]。本文从数字交易及社会电商的发展和数字应用支持两方面切入，一方面，数字交易离不开计算机的使用和信息门户网站的建设，所以选取每百家企业拥有网站数和有电子商务活动企业占比来衡量数字化应用的基础建设支持。另一方面，电子商务活动在GDP中的占比可以衡量数字经济发展中对数字交易的重视，本文通过各省份电子商务销售额、采购额和网上零售额占GDP的比重来衡量数字交易的规模和影响，其数值越大则数字交易规模就越大，数字经济发展水平就越高。

通信技术创新带来互联时代的革新和数字经济发展。本文从新产品开发相关情况、互联网行业相关产出、软件业务收入占比、研发人员数量和利润占比等来反映数字经济带来的社会创新效益，这些指标用以反映某地区在数字经济领域的创新活跃程度和创新成果带来的转化效率，指标越高说明该地区在数字经济领域创新成果越突出，数字经济发展水平就越高。最后选取高等教育在校人数、专利授权密度和数字金融普惠情况等反映未来数字经济的发展潜力。

（二）数据指标收集和预处理

基于上文构建的数字经济评价指标体系，广泛搜集、查阅中国统计年鉴、各省统计年鉴、互联网发展报告等信息，整理出我国31省份在2015—2019年5年间的指标数据。

1.数据标准化。由于不同指标数据之间量纲和数量级不同，所以要先标准化处理指标数据，即将原始数据转化成0～1之间的数值。上述21个指标均为正效益指标，所以数值越大越好。借助功效系数法将21个指标数据标准化，x表示标准化之后的值：

xi表示第i项指标下x地区的得分，xmax和xmin分别表示该指标的最大值和最小值。

2.基于因子分析的主成分分析法计算指标权重。因为21项指标之间存在一定的相关性，所以需要先将指标归类分组来减少指标之间的相互影响，进一步提炼反映指标间整体信息的综合因子。因子分析是主成分分析的一种，根据因子相关性大小将21个指标分组，使得组内指标变量的相关性较高，一组变量代表一个结构，称为因子，从而便于从不同角度分析各省份数字经济发展状况的差异性。

本文参考张伯超等（2018）[17]的做法，利用基于因子分析的主成分法来确定指标间内在关系，并且以提取出的主因子计算指标权重。最终根据R软件的测算结果，赋予21项指标相应的权重以测算31省份数字经济发展综合得分。结果显示，高估因子数为4个特征值大于1的主因子，为了准确分析和评价数字经济发展的不同层面，选择4个主因子来反映指标体系框架的全部信息，以保证研究的严谨性和分析的全面性（表2）。

表2 R软件采用主成分因子分析结果

首先，主成分分析法采用方差最大化作因子正交旋转，根据因子正交旋转的结果发现4个因子和指标之间的正相关关系，从而对21个指标进行归类分组。

其次，通过加权计算出各省份在不同年份的主因子得分，同时以各主因子的方差贡献率为权重，加权测算出不同省份在不同年份的数字经济发展综合得分：

其中，λi表示第i（i=1,2,3,4）个主因子对应的方差贡献率，Fi为不同主因子得分。为了比较各省份的数字经济发展特征，笔者测算出5年间数字经济各主因子得分的均值并依据标准化结果进行降序排列比较（表3）。

表3 31省份数字经济发展主因子得分

具体计算过程如下：

标准化后计算综合指数的公式为：

其中DESI代表各省份的数字经济综合得分，F1、F2、F3、F4代表测算得出的主因子。A1—D4为通过因子分析聚类后得到的指标编号（表4）。

表4 数字经济主因子分析表

最后利用R软件得到31省份各项主因子对应不同指标的得分权重。

通过对21个原始指标的聚类分析得到F1、F2、F3、F4共4个主因子，涵盖了信息通信基础设施、信息技术应用、社会电商发展、数字应用支持、企业数字化发展环境、创新投入和产出等多角度，实现了全面、客观、定量描述不同地区的数字经济发展水平。

三、实证结果分析

（一）主成分综合分析

在了解各个主成分的具体含义后，采用回归分析方法计算各省份的因子得分，分别从数字经济基础设施、数字技术应用和互联网普惠情况、数字经济应用效益和数字经济发展潜力4个方面进行比较。

1.综合得分来看，根据各省份在4个主成分项下的得分和排名，同时采用K均值聚类法分成4个聚类，以此将各地的数字经济发展水平分梯度比较（表5）。

表5 31省份数字经济水平分组

通过聚类分析得出，数字经济发展位于第一梯队的有北京、上海、浙江、广东、江苏这5个省（直辖市）。位于第二梯队的有山东、天津、重庆、安徽、湖北、辽宁等11个中东部省（直辖市）。从城市群的角度看，第二梯队的省份主要受京津冀城市群、长三角一带和环渤海经济区的发展影响，数字基础建设较好，经济发展水平也较高，有良好的数字经济发展条件。总的来说，京津冀、长三角和珠三角等城市群的核心城市都是我国数字经济发展水平比较高的地区。位于第三梯队的有湖南、河南、江西等11个中西部地区省份，这些地区数字经济发展水平较低，与发达地区差距较大，但在国家的支持下不断缩小与发达地区的差距，如贵州省的大数据中心建设助力数字经济水平的提升。位于第四梯队的有新疆、甘肃、广西和西藏4省（自治区），这些地区经济基础发展薄弱，数字经济发展也较为落后，与发达地区之间存在较大的数字经济鸿沟。

2.数字经济基础设施建设。东部地区的省份或城市数字经济建设依旧好于其他地区。从数字经济发展水平梯队划分来看，第一梯队的省份明显好于其他梯队的省份，其中北京、上海、广东、江苏、浙江、福建、山东的数字经济基础较好，这也得益于这些城市的经济发展水平良好，有足够的资金和政策环境支持。新疆、甘肃、广西、黑龙江、西藏等地区的数字经济基础设施较为落后。四项主因子内部比较，数字经济基础设施保障下不同梯队之间的差异最为显著，这说明数字经济鸿沟从基础设施建设上就存在。

3.数字技术应用及互联网普惠情况。该因子项下得分较高的是北京、上海、广东、江苏等地区。除了数字经济发达地区该因子得分遥遥领先外，其他城市之间的水平相差不大，大部分地区的得分高于全国平均得分，其余梯队的省份之间得分也较为均衡。这是因为不断发展的信息技术使得各个地区的信息流通加强，实现了信息和资源共享。互联网普及率和信息行业就业人数逐渐提高，各个地区的数字技术应用基础程度不断提高，企业的数字化进程和个人接入互联网的程度都在加快，数字技术基础资源得以平衡分布。所以大部分地区数字技术应用和互联网普惠情况较好，数字化应用水平相差不大。

4.数字经济应用效益。数字经济产生的应用效益主要体现在电商的发展和信息技术等新经济形态带来的收益两方面。第一梯队和第二梯队的大部分省份数字经济应用效益高于全国平均水平，从基础指标上看，这些地区的电商发展迅速，软件业务和电信业务收入较高。排名后10位的有贵州、内蒙古、甘肃、新疆、陕西、天津、宁夏、青海、西藏、海南。这些地区落后的原因在于地处偏远，电子商务的发展情况不及苏浙沪等东部沿海地区。由于经济条件落后和数字经济基础设施保障缺位，使得这些地区不能以软件收入作为经济增长的主要来源。此外，各个梯队都在数字经济应用效益方面得分最高，这说明不同区域内的社会电商发展迅速，资源逐渐平衡并且得到充分利用，该因子也对数字经济发展贡献最大。

5.数字经济发展潜力。从创新角度看，云计算、大数据、人工智能倾向于在一线发达城市布局，这些企业数字化程度较高，能够产出更多的新产品和专利发明，同时高新技术产业集聚产生的规模效应和外部效应，有利于数字经济长期发展。从数字普惠金融角度来看，支付宝、微信、云闪付等新的支付方式改善了金融服务的可得性和便利性（张勋等，2020）[18]，推动了中国普惠金融发展。数字普惠金融的发展受益于互联网普及率的提高和数字技术的应用，反过来也能促进数字经济的应用和发展。高等教育发展能够持续为数字经济发展输送人才，越来越多的高校开设人工智能等专业，这也体现出数字经济是未来的发展方向。图1显示出高于全国平均水平的主要是长三角和京津冀核心城市及核心城市辐射省份，主要集中在东南沿海地区，而低于全国平均水平的主要是资源较为匮乏的中西部地区。

图1 不同水平省份数字经济发展水平主因子特征比较分析。

4项主因子之间存在清晰的内在逻辑关系，数字经济基础设施水平决定数字技术应用和普惠情况，加强数字技术应用会促进数字化应用效益和基础设施水平提高，数字经济发展潜力间接影响数字经济基础设施和数字化应用效应，同时又以数字经济基础设施建设和数字技术应用为基础，四部分相互影响、相辅相成、互为基础。

（二）各地2015—2019年数字经济发展水平综合得分

根据上述方法计算各地在2015—2019年间的数字经济综合得分（表6）。整体来看，我国的数字经济发展水平呈现较为明显的地域性特点，表现为东部地区（北京、广东、上海、江苏、浙江）得分明显领先；中部地区（重庆、四川、安徽、山西、湖南、湖北、海南等）紧随其后，而西部地区（宁夏、青海、新疆、甘肃、西藏等）综合得分较为落后。但从区域层面看，数字经济在不同维度的发展差异使得总体发展存在显著的地区差距。中国数字经济发展呈现出两极分化的态势，存在明显的“马太效应”（刘淑春，2019）[19]，形成了较为严重的“数字鸿沟”现象（付立宏，2003）[20]。闫慧和孙立立（2012）[21]认为“数字鸿沟”现象反映出信息和知识资源在地区间分布严重不平等。这体现为欠发达和不发达城市由于基础设施落后未能享受到互联网发展带来的“知识红利”，这不仅制约了当地经济发展，也降低了互联网等技术在这些地区的应用和普及（荆文君，孙宝文，2019）[22]。同时，不发达地区在发展环境和潜力方面也落后于发达地区，教育、数字金融和科技创新的相对滞后制约着产业资本的进入和高层次人才的培养，不利于数字经济长远发展。

表6 2015—2019年31省份数字经济发展综合得分

四、结论和政策建议

（一）结论

本文从信息通信基础设施、信息技术初级应用、社会电商发展、数字应用支持、互联网普惠情况、数字经济发展潜力等维度构建数字经济发展评价体系，计算出各地的数字经济发展综合得分和各因子的得分。一是根据综合得分分为4个梯队，并比较各个梯队之间的分布特点。二是比较不同因子维度各省份的发展差距。从综合得分结果看，地区间数字经济发展不均衡，具体表现为东部地区发展较好，西部地区相对较差，中部地区数字经济发展属于中等水平。从因子维度看，在数字经济发展较好的省份，其在数字经济基础设施、数字技术普惠情况、数字经济应用效益和发展潜力这4个方面发展均较好，同时这4个方面相辅相成，促进数字经济发展。而在数字经济发展比较一般或比较差的地区，主要体现在数字经济基础设施建设得不到保障，而数字技术应用和数字经济应用效益贡献较高，所以数字经济鸿沟从基础上就存在，要想改善数字经济发展落后的局面，应该加强数字基础设施建设。

（二）政策建议

1.统筹规划，促进各省份数字经济协调发展。纵观全国数字经济发展概况，不难发现西部地区相对于其他地区的数字经济发展较差，其基础设施保障、数字技术应用、数字经济应用效益和数字经济发展潜力都亟待提升。党的十九届六中全会提出，要实施区域协调发展战略，形成优势互补、高质量发展的区域经济布局。为解决地区数字经济发展不平衡问题，数字经济发展落后的地区应借鉴学习发达省份的发展经验，同时政府针对区域差异，推行差异化政策，优化数字资源配置，使发达地区带动落后地区进步。同时结合我国数字经济发展的区域不平衡性，合理调控政策资源，充分发挥政府对财政的干预作用，更多地分配政策资源给中西部地区，从而推动中西部地区数字基础设施建设，以促进中西部地区的数字经济发展，缩小区域间的“数字鸿沟”，实现数字经济均衡发展。

2.加强信息基础设施建设，保障数字经济发展。信息通信技术建设是数字经济发展的基础和坚实保障，随着移动互联网、通信设施、云计算和大数据等信息基础设施的完善和发展，互联网络中产生的数据量将会呈指数级上升，地区完善数字信息基础设施建设也会不断产生规模效应和正外部性效益，从而为数字技术的普及和应用提供良好的发展环境。对数字基础设施建设落后的地区，政府可以增加补贴以促进信息通信技术建设的投资。为了降低偏远和落后地区的用网成本，以推动互联网在个人和企业之间的普惠程度，政府可以通过税收减免推动减少互联网服务费用和宽带费用。通过以上措施加强数字化基础设施建设，保障信息化对数字经济应用和发展的促进作用，以促进落后地区数字经济发展。

3.鼓励技术创新，促进数字产业化和产业数字化发展。为了促进数字经济发展，需要进一步加大对信息通信技术产业的资金和技术投入，进而优化产业创新发展。首先需要进一步完善激励政策，提高财政和科研投入支持，鼓励企业加快创新研发以促进行业全面提高产品和技术水平，加快数字产业化的发展进程。其次鼓励各行业创新使用大数据、物联网、云计算等新兴技术，促进数字技术与生产生活和经营管理的深度融合，提高各行各业应用信息技术效益，从而加快传统行业转型升级。此外政府还应考虑制定互联网普及计划，提高落后地区互联网使用率和中西部地区信息化水平。最后，加强数字经济新知识和新技能的普及和推广教育，着重培养和数字经济相关的高技能、专业化和应用型人才，助力数字经济长远发展。