山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率及動態(tài)演進研究

摘要：數(shù)字化轉(zhuǎn)型是山東省煙草系統(tǒng)的重要發(fā)展目標，測算數(shù)字經(jīng)濟效率及動態(tài)演進特征，有助于為煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)奠定基礎(chǔ)。為此，本文基于2011—2023年山東省16個地級市的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建投入產(chǎn)出分析框架，并借助Kernel核密度估計法研究煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率動態(tài)演進過程。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟效率；煙草系統(tǒng)；超效率SBM模型；Kernel核密度估計

中圖分類號：F2"""""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.11.010

0"引言

數(shù)字經(jīng)濟是指利用計算機、網(wǎng)絡(luò)、通信等手段，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為載體，以信息通信技術(shù)的有效應(yīng)用作為效率提升和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化重要推動力的一系列經(jīng)濟活動（邢小強等，2019；宋玉祥，2024）[12]。當(dāng)前我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效顯著（楊文博，2022）[3]，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平增速不斷提高（李英杰和韓平，2022）[4]，但省際之間數(shù)字化發(fā)展存在地區(qū)差異和非均衡性特征（韓兆安等，2021）[5]，國家層面來看，與美國、澳大利亞等發(fā)達國家相比數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模還相對落后（許憲春和張美慧，2020）[6]。

1"研究方法與指標選取

1.1"數(shù)字經(jīng)濟效率測度方法

1.1.1"超效率SBM模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種非參數(shù)效率評估方法，它不需要建立函數(shù)關(guān)系，而是使用線性規(guī)劃，根據(jù)每個決策單元的多個投入和多個產(chǎn)出來構(gòu)建生產(chǎn)前沿，通過每個決策單元與該前沿的距離計算效率。通過使用Tone提出的非期望產(chǎn)出SBM模型[7]和超效率SBM模型[8]，引入非期望產(chǎn)出變量可以使得效率測度出現(xiàn)大于1的結(jié)果，有效解決DEA達到有效狀態(tài)后的排序問題。為了準確測度山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率，本文將非期望產(chǎn)出引入模型，構(gòu)造超效率SBM模型如下：

ρ=min1m∑mi=1xik1s1+s2∑s1l=1ydlydl0+∑s2k=1ybkybk0（1）

x-∑nj=1，j≠j0λjxij，i=1，2，…，m;j=1，2，···，nyd∑nj=1，j≠j0λjydlj，l=1，2，…，s1yb∑nj=1，j≠j0λjybkj，k=1，2，…，s2ydSymbolcB@

ydljybybkjλj0（2）

式中，沿海城市的個數(shù)是n，投入要素是m，s1和s2分別是期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。x、yd和yb分別是投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出矩陣的元素。ρ是效率值且大于0，與山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)。

1.1.2"Malmquist指數(shù)模型

利用超效率SBM模型進行靜態(tài)分析后，Malmquist指數(shù)模型可以將山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率前后兩年的變化情況作動態(tài)分析。從動態(tài)角度出發(fā)，詳細分析山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟不同時期的效率變化，得到全局前沿Malmquist"指數(shù)及其分解過程，以對煙草系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢作出預(yù)判。相比于固定參比的Malmquist指數(shù)，全局參比的Malmquist指數(shù)可以計算出更有可比性的各期效率值，公式如下：

Mgxt+1，yt+1，xt，yt=Egxt+1，yt+1Egxt，yt（3）

1.2"山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率動態(tài)演進測度方法

在未知隨機變量的參數(shù)分布情況下，通常需要進行非參數(shù)估計。Kernel核密度估計就是一種非參數(shù)估計方法，通過估計隨機變量的概率密度函數(shù)，用連續(xù)的密度曲線刻畫隨機變量的分布形態(tài)。從Kernel核密度圖可以對山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率動態(tài)演進進行全面分析。Kernel核密度估計公式如下：

fx=1nh∑ni=1KX－Xih（4）

Kx=12πe－x22（5）

式中，K是核函數(shù)，Xi為效率值，X為效率值均值。n為山東省16個地級市，h為帶寬。

1.3"指標選取與數(shù)據(jù)來源

構(gòu)建山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率投入產(chǎn)出指標體系，如表1所示。

本文選取2011—2023年山東省16個地級市的面板數(shù)據(jù)為樣本，原始數(shù)據(jù)來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、山東省統(tǒng)計年鑒、山東省各市統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報。

2"結(jié)果分析

利用MaxDEA"9對2011—2023年山東省16個地級市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率進行測算，結(jié)果見表2所示。測算結(jié)果大致表現(xiàn)為以下幾個方面：（1）青島市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率保持平穩(wěn)波動且效率值超過1達到DEA有效狀態(tài)，這表明青島市擁有較大的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模、高度的數(shù)字化水平，實現(xiàn)了高效的投入產(chǎn)出。（2）濟南、濰坊、臨沂、德州、聊城煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率呈上升趨勢，但仍未超過1，沒有達到DEA有效狀態(tài)，說明這5個城市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟投入產(chǎn)出效率較低。（3）菏澤、濱州、日照等10地?zé)煵菹到y(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率在較低水平保持平穩(wěn)，尚未實現(xiàn)DEA有效狀態(tài)。這反映出這些城市的數(shù)字經(jīng)濟投入配置尚存不合理之處，有待進一步優(yōu)化調(diào)整。

Malmquist指數(shù)模型根據(jù)山東省煙草系統(tǒng)各年份的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行動態(tài)效率評價，結(jié)果如表3所示。2011—2023年Malmquist指數(shù)均值是1.16，說明山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率呈現(xiàn)年均16%的波動增長態(tài)勢。進一步分解Malmquist指數(shù)，技術(shù)效率年均達到1.10，意味著由于資源配置能力提高和使用效率的優(yōu)化，年均增長率達到10%。技術(shù)進步年均達到1.06，小于1.10，說明技術(shù)進步對效率的拉動遠低于技術(shù)效率的貢獻程度。從年度變化角度看，技術(shù)效率和技術(shù)進步分別呈現(xiàn)波動下降和上升趨勢，其中技術(shù)效率在2013—2016年和2018—2023年期間出現(xiàn)回落，而技術(shù)進步在2018—2019年達到峰值。

本文運用Kernel核密度估計方法對2011—2023年山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率的動態(tài)演進趨勢進行分析，結(jié)果如圖1所示。從分布位置來看，在2011至2023年間呈現(xiàn)出顯著的右偏特征，并有繼續(xù)向右延伸的趨勢，這顯示出數(shù)字經(jīng)濟效率在此期間內(nèi)呈現(xiàn)增長態(tài)勢。從演變態(tài)勢來看，隨著時間推移，山東省煙草系統(tǒng)的概率密度峰值相對較低，說明此處數(shù)字經(jīng)濟效率數(shù)值相對“松散”出現(xiàn)收斂趨勢，可能因為這些城市在數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)的建設(shè)已經(jīng)較為成熟。

3"研究結(jié)論

本文聚焦數(shù)字經(jīng)濟，對山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率進行測度后，對動態(tài)演進過程展開分析研究。得出以下結(jié)論：（1）青島市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率保持平穩(wěn)波動且效率值超過1達到DEA有效狀態(tài)，這表明青島市擁有較大的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模、高度的數(shù)字化水平，實現(xiàn)了高效的投入產(chǎn)出。（2）濟南、濰坊、臨沂、德州、聊城煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟效率呈上升趨勢，但仍未超過1，沒有達到DEA有效狀態(tài)，說明這5個城市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟投入產(chǎn)出效率較低。（3）由Kernel核密度估計圖可知山東省煙草系統(tǒng)的數(shù)字經(jīng)濟效率分布有比較明顯的右拖尾特征，存在向右移動趨勢，表明數(shù)字經(jīng)濟效率在2011—2023年有增長趨勢。

參考文獻

［1］邢小強，周平錄，張竹，等.數(shù)字技術(shù)、BOP商業(yè)模式創(chuàng)新與包容性市場構(gòu)建[J].管理世界，2019，35（12）：116136.

[2]宋玉祥.數(shù)字經(jīng)濟背景下煙草企業(yè)財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型探究[J].中國集體經(jīng)濟，2024，（11）：161164.

[3]楊文溥.中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度及區(qū)域收斂性研究[J].經(jīng)濟體制改革，2022，（01）：111118.

[4]李英杰，韓平.中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合評價與預(yù)測[J].統(tǒng)計與決策，2022，38（02）：9094.

[5]韓兆安，趙景峰，吳海珍，等.中國省際數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測算、非均衡性與地區(qū)差異研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2021，38（08）：164181.

[6]許憲春，張美慧.中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測算研究——基于國際比較的視角[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2020，（05）：2341.

[7]Tone"K.A"Sclacksbased"Measure"of"Efficiency"in"Data"Envelopment"Analysis[J].European"Journal"of"Operational"Research，2002，143（1）：3241.

[8]Tone"K.Dealing"with"Undersirable"Outputs"in"DEA："A"Slacksbased"Measure（SBM）"Approach[J].GRIPS"Research"Report"Series，2003，（3）：4445.