中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量及其影響因素研究

張雪玲，陳 芳

（杭州電子科技大學 經(jīng)濟學院，浙江 杭州 310018）

一、引言

當前我國經(jīng)濟發(fā)展正面臨速度換擋、結構調整、動力轉換“三期疊加”時期，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，成為當前發(fā)展中國經(jīng)濟的新動能、引領國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的重要力量[1]。無論是2016年G20峰會還是2018年的全國兩會期間，都提出將數(shù)字經(jīng)濟作為未來經(jīng)濟發(fā)展的新動能。中國信息通信研究院測算表明，2017年我國數(shù)字經(jīng)濟總量達到27.2萬億元，同比名義增長超過20.3%，顯著高于GDP的增速[2]，顯然數(shù)字經(jīng)濟目前已成為中國經(jīng)濟的重要組成部分。加快網(wǎng)絡基礎設施建設，推進互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟社會各領域融合創(chuàng)新發(fā)展將有助于推進我國轉變經(jīng)濟發(fā)展方式，搶占發(fā)展戰(zhàn)略制高點，提升國際競爭力，具有特殊意義。為了進一步認識中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況，推動高質量發(fā)展，本文探索性提出數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量測評體系，量化分析我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量及其影響因素，為采取有效措施，實現(xiàn)我國數(shù)字經(jīng)濟高質量發(fā)展，提供數(shù)據(jù)支撐。

二、數(shù)字經(jīng)濟的界定及其定量研究成果簡述

從1998年至今，眾多學者、研究機構及政府部門從各個角度對數(shù)字經(jīng)濟的內涵、特征進行了闡述，豐富了相關研究成果，加深了認識。其中中國信息通信研究院的研究認為，數(shù)字經(jīng)濟是以數(shù)字化的知識和信息為關鍵生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術創(chuàng)新為核心驅動力，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡為重要載體，通過數(shù)字技術與實體經(jīng)濟深度融合，不斷提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化水平，加速重構經(jīng)濟發(fā)展與政府治理模式的新型經(jīng)濟形態(tài)[3]。

另外，對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的定量研究，國內的研究機構或互聯(lián)網(wǎng)公司等主要采用指數(shù)法測算數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，有影響力的是數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)（DEI）[3]、城市數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)等[4]。但到目前為止，文獻檢索還沒有發(fā)現(xiàn)針對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量展開量化的研究。因此，當前需要拓展研究領域，深化對中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量狀況及其影響因素的定量分析，具有重要的現(xiàn)實意義及應用價值。

三、中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的測度

（一）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量評價指標體系的構建

本文采用2016年G20杭州峰會發(fā)布的《十二國集團數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》中對數(shù)字經(jīng)濟的定義，即數(shù)字經(jīng)濟是指以使用數(shù)字化的知識和信息作為關鍵的生產(chǎn)要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡為重要載體、信息通信技術（ICT）的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟結構優(yōu)化的重要推動力的一系列經(jīng)濟活動[5]。根據(jù)該定義，可以說數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的質量特征是，數(shù)字化知識和技術使用帶來經(jīng)濟效率提升、結構優(yōu)化和社會進步和可持續(xù)發(fā)展。依據(jù)發(fā)展質量特征，同時考慮到定量分析中數(shù)據(jù)的可獲得性，本文從以下四個方面選取反映數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的分析指標，具體指標詳見表1。

表1 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量評價指標體系

（二）數(shù)據(jù)初始變換及數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合測算

本次研究采集了2007—2016年的分析指標數(shù)據(jù)，在綜合評價中，由于各指標之間存在著數(shù)值的差異、量綱不一致等問題，需要對這些評價指標進行無量綱化處理和加權綜合，具體過程如下：

第一步，構建分析指標矩陣

其中：xij（i=1，2，…，10；j＝1，2，…，20）為第i年第j項指標的數(shù)值。

第二步，建立標準化矩陣

由于指標體系中各指標的量綱不同，數(shù)量級相差較大，且正向指標多數(shù)呈增長趨勢，如全員勞動生產(chǎn)率，數(shù)值越大，發(fā)展質量越好；逆向指標大多呈遞減趨勢，如工業(yè)單位產(chǎn)出廢氣排放量為逆指標，數(shù)據(jù)越小，發(fā)展質量越高。因此，對基礎數(shù)據(jù)進行初值化變換，轉換為可比較數(shù)列，正指標與逆指標的標準化方法如下：

如每萬元GDP能耗、工業(yè)單位產(chǎn)出用水量、工業(yè)單位產(chǎn)出廢氣排放量均是逆指標，采用了公式（3）進行標準化。

式中：Vij為在第i年第j項指標初始化后的數(shù)據(jù)；xij為原始數(shù)據(jù)；x1j為第一年（即基期）第j項指標數(shù)值。

第三步，采用熵值法進行賦權

熵值法是根據(jù)各評價指標值之間的差異程度來確定權重，能夠客觀地反映各評價指標在綜合評價體系中的重要性。

首先，計算第i年第j項指標標準化后數(shù)據(jù)Vij的特征比重Pij，對第j項指標，標準化后的指標值Vij的值差異越大，表明該指標提供的有用信息就越多。公式為：

其次，計算第j項指標的熵值ej。

最后，計算第j項指標的差異性系數(shù)dj和權重 ωj。

差異性系數(shù)dj算式為：

權重系數(shù)ωj算式為：

第四步，計算第i年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值Fi[6]。

得到2007—2016年各年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值，如表2所示。

表2 2007—2016年中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值

（三）評價結果分析

表2分析數(shù)據(jù)表明，從2007年以來，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量處于平穩(wěn)漸升趨勢，總體提升幅度約13.2倍。四個方面的發(fā)展質量呈現(xiàn)出不同的發(fā)展態(tài)勢，其中結構優(yōu)化一直呈現(xiàn)增長趨勢特征，9年提升幅度達到17.1倍，對我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量提升的貢獻最大，貢獻率為62.76%；其次，社會進步綜合評價值提高幅度也達到12.7倍，高于經(jīng)濟效率提高和資源環(huán)境改善幅度，對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量提升貢獻率為35.88%；而資源環(huán)境改善提高幅度為1.53倍，貢獻率為0.83%；經(jīng)濟效率提高幅度最小，僅為0.96倍，貢獻率最低，為0.53%。

四、中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的影響因素分析

為了加快推進高質量發(fā)展，有必要進一步剖析影響我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量提升的主要因素，為采取有效措施，指明方向。

（一）影響因素變量選取

目前，我國學者對影響數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的因素分析研究較少，定量研究基本上沒有涉及。因此，本次研究在影響因素變量選擇上參閱了同類定性研究成果，同時從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的要素投入（如技術、人力要素的投入）和發(fā)展環(huán)境支撐（基礎設施、政策和制度保障）等方面分析，發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出有別于傳統(tǒng)經(jīng)濟的獨有特征[7]。一是數(shù)字基礎設施，如互聯(lián)網(wǎng)、寬帶、移動電話基站等建設是決定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和質量提升的物質基礎條件[8]；二是信息技術，技術創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展及質量提升的不竭動力[9]；三是人力資本，即勞動者的知識積累和數(shù)字素養(yǎng)是推進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量提升的決定因素[10]；四是政策制度保障，即指政策或制度對激勵數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展和推動質量提升提供了環(huán)境保障[11]。

基于上述定性分析，本文提出從數(shù)字基礎設施、人力資本、信息技術和政策制度四個方面選取影響因素指標，通過對各類備選指標的可得性、可比性和代表性分析后，選出的具體指標及其數(shù)據(jù)來源如表3所示，選取2007—2016年的指標數(shù)據(jù)。

表3 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的影響因素指標

（二）研究方法選擇

基于研究的時序數(shù)據(jù)特點，本次影響因素分析選擇灰色關聯(lián)分析法，主要是該方法能適用于時序數(shù)據(jù)量少，且信息不確定的情況，比常用的回歸分析應用的領域更廣泛。該方法比較適合動態(tài)歷程分析，根據(jù)變量之間發(fā)展趨勢的相似程度（即灰色關聯(lián)度），作為衡量變量間關聯(lián)程度的一種方法，是對一個系統(tǒng)的發(fā)展變化關系給出量化的度量。

在傳統(tǒng)灰色關聯(lián)分析模型中，灰色關聯(lián)度是各個歷史時期的關聯(lián)系數(shù)求簡單算術平均值得到的，即各期數(shù)值是采用等權處理，而實際上，歷史數(shù)據(jù)對現(xiàn)有情況的影響程度是不一致的，如本文中IPV6地址數(shù)量數(shù)據(jù)在2007—2016年數(shù)據(jù)差異很大。我國數(shù)字經(jīng)濟近幾年進入加速發(fā)展時期，近期數(shù)據(jù)明顯要比之前的數(shù)據(jù)更為重要，近期數(shù)據(jù)在時序平均數(shù)計算時應賦予較大的權重。應采用改進的灰色關聯(lián)分析法。具體步驟如下：

第一步：選取參考序列和比較序列

本文選擇2007—2016年10年的中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合質量評價值作為參考序列，數(shù)據(jù)來源于前面測算結果，即表2中的數(shù)據(jù)。而同期10個主要影響因素作為比較序列，數(shù)據(jù)來源于研究期間各年度的統(tǒng)計年鑒和相應報告數(shù)據(jù)（見表3中標注）。

參考序列為：X0={X0（1），…，X0（k），…，X0（n）}

比較序列為：Xi={Xi（1），…，Xi（k），…，Xi（n）}

其中：X0表示中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值序列，Xi表示影響因素序列，n的值為10，i表示影響因素中第i項指標。

第二步：數(shù)據(jù)變換

由于系統(tǒng)中各變量的經(jīng)濟意義不同，計量單位等也存在差異，需要對原始數(shù)據(jù)進行預處理，使指標之間可以比較，本文運用均值化處理方法。

參考序列均值化：

比較序列均值化：

其中：X'0（k）為第k年中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值均值化后的數(shù)值，X'i（k）為第k年影響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：求關聯(lián)系數(shù)

利用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值變換后的序列X'0和影響因素變換后的序列X'i，求關聯(lián)系數(shù)，公式為：

其中：Δi（k）=|X'0（k）-X'i（k）|，miniminkΔi（k）表示兩級極小差，maximaxkΔi（k）為兩級極大差；ξi（k）表示第k年份影響因素序列中第i個影響因素X'i與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值序列X'0的關聯(lián)系數(shù)，ρ為分辨系數(shù)，ρ∈（0，1），ρ越小分辨率越大，通常取 ρ=0.5。

第四步：求關聯(lián)度

關聯(lián)分析的實質是對時間序列數(shù)據(jù)進行幾何關系的比較，利用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值序列與影響因素序列的關聯(lián)度，即兩序列各個時期的關聯(lián)系數(shù)的加權值，反映全過程的關聯(lián)程度。

關聯(lián)度的計算式為：

其中，γ（X'0，X'i）為 X'0與 X'i的灰色關聯(lián)度；ω（k）為縱向權值，表示第k時間的比較序列與參考序列的關聯(lián)系數(shù) ξ（ik）的權重。其中，ω（k）的計算，首先根據(jù)歷史時間“遠小近大”的原則，形成歷史時間k1與k2的模糊互補優(yōu)先關系矩陣F=（fk1k2）n×n。fk1k2表示影響因素中，時間 k1的數(shù)據(jù)相對于時間k2的數(shù)據(jù)的重要性；fk2k1表示影響因素中，時間k2的數(shù)據(jù)相對于時間k1的數(shù)據(jù)的重要性。

因為，時間 k1，k2的取值均為[1，n]，因此模糊互補優(yōu)先關系矩陣F是個n×n的矩陣；當 k1＞k2時，表示時間k1的數(shù)據(jù)比k2的數(shù)據(jù)重要，令fk1k2=1；反之，當 k1＜k2時，則令 fk1k2=0；當 k1=k2時，令fk1k2=0.5；例如：當時間 k1=1，k2=1 時，則有 f11=0.5，當 k1=1，k2=2 時，則有 f12=0；k1=2，k2=1 時，則有f21=1。

其次將模糊互補優(yōu)先關系矩陣 F=（fk1k2）n×n改造成模糊一致矩陣 S=（Sk1k2）n×n，其中：

最后求縱向權值ω（k）。

表4 影響因素比較數(shù)列各年份的權值

將權數(shù)數(shù)據(jù)帶入關聯(lián)度的公式（12），得到各影響因素的關聯(lián)度，如表5所示。

表5 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量綜合評價值與影響因素的灰色關聯(lián)度

從表5中可以看出，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量與各個影響因素之間呈正相關關系，關聯(lián)度在0.587 0～0.858 6之間。其中，X1互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、X2光纜線路長度、X3移動電話基站數(shù)、X7人工智能相關專利申請數(shù)、X8國內信息技術領域專利申請數(shù)5個指標的關聯(lián)度均在0.7以上，說明這些影響因素與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的關聯(lián)程度較高。同時X4IPV6地址數(shù)量、X5人力資源指數(shù)、X6大專以上學歷占就業(yè)總人數(shù)比重、X9R&D經(jīng)費內部支出占GDP比重、X10全國創(chuàng)業(yè)風險投資高技術產(chǎn)業(yè)累計金額5個指標的關聯(lián)度也在0.58以上，說明這些因素與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的關聯(lián)關系也達到中等程度。

由γ3的值為0.858 6可知，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的影響因素中移動電話基站數(shù)關聯(lián)度最大，互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、光纜線路長度關聯(lián)程度排序分別位于第三和第五，可以說，數(shù)字基礎設施對中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量提升影響較大。人工智能相關專利申請數(shù)，國內信息技術領域專利申請數(shù)關聯(lián)度排序分別位于第二和第四位，而全國創(chuàng)業(yè)風險投資高技術產(chǎn)業(yè)累計金額和R&D經(jīng)費內部支出占GDP值比重指標的關聯(lián)度排序則分別位于第七與第八位，可以說，信息技術進步和激勵技術創(chuàng)新的政策制度完善對提高中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量起到正向促進作用。研究發(fā)現(xiàn)，人力資本因素的關聯(lián)影響相對較弱。

五、結論及建議

一是我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量總體上處于逐年上升態(tài)勢，但發(fā)展不均衡的問題依然存在。數(shù)字技術發(fā)展及其廣泛應用，促進了經(jīng)濟結構的優(yōu)化、社會進步、資源環(huán)境的改善，但經(jīng)濟效率提升相對滯后，發(fā)展不協(xié)調的問題沒有根本解決。當前在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中應加大創(chuàng)新驅動，優(yōu)化資源配置，補效率短板，有助于推進經(jīng)濟社會的整體質變。

二是數(shù)字基礎設施建設和信息技術進步是當前推動我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量提升的主要促進因素。未來繼續(xù)加大數(shù)字化基礎建設，加快新一代數(shù)字技術創(chuàng)新，同時加強數(shù)字技術人才培養(yǎng)，夯實數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的物質基礎、技術支撐和人才保障，有利于優(yōu)化要素投入結構，提升效率，實現(xiàn)高質量協(xié)調發(fā)展。

三是政策和制度的完善是優(yōu)化數(shù)字化發(fā)展環(huán)境，加速推進數(shù)字化創(chuàng)新步伐，提升數(shù)字技術應用水平的重要保障。政府應加快管理創(chuàng)新，適應數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，構建高效的管理體系，強化數(shù)字技術基礎研究和提升原始創(chuàng)新能力，促進科技成果轉化，有助于加快實現(xiàn)新舊動力轉換和高效率發(fā)展。