裴传王， 潘 磊
（黑龙江工业学院经济与管理学院， 黑龙江 鸡西 158100）
“十四五”数字经济发展规划指出，数字经济作为当今时代的主要经济形态，正以前所未有的速度推动着时代的变革，其广泛的辐射范围、迅猛的发展速度都深深地影响着当前社会的生产、生活及治理方式，并成为全球重组资源、重塑经济结构、改变竞争格局的关键力量。《中国数字经济发展报告》显示，2022 年我国数字经济规模突破50 万亿，占GDP 比重高达到41.5%。《2023 年政府工作报告》再次强化对数字经济的表述，《2035 远景目标纲要》释放促进发展数字经济的有利政策信号，数字经济愈发成为推动国家现代化建设的中坚力量。
对于数字经济的研究，多数学者从内涵及概念的界定、发展水平的测度与评价方面展开。
1.1 内涵及概念的界定
数字经济的雏形来源于施蒂格勒提出的信息经济，Tapscott 于1996 年第一次提出数字经济，认为其是一个因为数字技术被大规模应用，从而导致了经济环境和活动产生变化的经济系统[1]。随着学者的补充，研究从强调数字技术逐渐转为对技术引发经济效应的关注，伴随互联网和通讯行业的融合发展，数字经济进入成熟期。G20 峰会对数字经济进行了官方解读，将数字化的知识和信息作为数字经济的关键生产要素。李海舰等从三个层面分析数字经济的框架，宏观层面包括数据价值化和数字化治理，数字产业化和产业数字化为中观层面，数字化产品和数字化企业为微观层面[2]；
欧阳日辉通过对数字经济的理论演化、内涵特点以及发展规律分析，认为产业数字化和数字产业化是数字经济的“内涵”，数字化公共服务、数字经济治理体系以及数据要素市场体系既是数字经济发展的外部环境，也是数字经济的“外延”[3]。
1.2 发展水平的测度与评价
国内学者对数字经济的测定与评价，大多采用包含数字产业化和产业数字化在内的多维度指标构建评价体系[4]；
部分学者在“两化”基础上，加入基础设施建设作为评价的重要维度[5-7]；
还有学者将政务及民生[8]、人才、资本、消费维度纳入指标体系[9]。关于研究方法，多数学者采用定量分析法，选用熵权法、主成分分析法、CRITIC 权重法[10]等客观赋权法，还有学者采用AHP 与熵值法结合、计算综合权重的主客观结合法进行赋权。
本研究在结合数字经济概念、内涵及表现形式的前提条件下，选取数字经济评价指标，利用熵权—TOPSIS 模型对31 个省市2021 年数字经济发展情况进行测度和评价，并分维度分析各地区的发展差异，以期科学了解当前数字经济的发展情况，对未来的发展规划、政策的规划制定提供有利的参考分析。
根据“十四五”数字经济发展规划对数字经济的阐述，结合学者对数字经济内涵的论述，从产业数字化、数字产业化、数字经济发展环境三个维度建立评价体系，并在科学性、全面性、导向性以及可操作性的原则下选取指标层指标。评价体系包括3 个准则层，17 个正向指标。各项数据来源于《中国统计年鉴（2022）》及各地方统计局官网。
2.1 数字经济发展环境
数字经济的发展不仅取决于基础设施的建设，也受到科技创新的制约。发展环境一方面是选取能反应互联网发展的指标，包括人均电话普及、光缆长度、移动互联网用户占比、宽带接入端口以及IPv4 地址数；
另一方面是从科研创新投入的角度，引入人均R&D 项目数、R&D 经费、R&D 人员全时当量作为评价指标。
2.2 数字产业化
数字产业化是指以数字技术为依托的服务与产品，主要包括软件和信息技术服务业、电信行业以及互联网行业等，这些产业是数字经济发展的基础。因此选取信息安全收入、信息技术服务收入及软件产品收入作为二级指标，能客观反映出数字产业化程度，体现数字经济的发展水平。
2.3 产业数字化
产业数字化是指依托数字技术，将传统产业进行升级、转型，达到提升效率、增加产出的过程，结合陈江华等[11]的思路，选取了6 个指标作为该准则层的指标。
3.1 模型构建
Yij表示第i个对象的第j个指标的标准化后规范值，计算第j个指标下，第i个对象的贡献度如下：
根据所得的贡献度，计算第j个指标的信息熵：
式中：若θij=0，则定义θijln（θij）=0。
根据所求的信息熵，计算出各指标的熵权，表示为Wj：
利用熵权Wj与标准化数据Yij，构造加权矩阵P，Pij为第i个省市的第j个指标赋权后的规范化值。
根据加权矩阵，通过式（5）、（6）的计算，得到各指标的最优值、最劣值，分别记为正理想值S+及负理想值S-。
计算正负理想解的距离，令Di+表示第j个指标与正理想解的距离，Di+越大，表明评价对象与最优值越远，Di-为第j个指标与负理想解的距离，Di-越大，表明评价对象与最劣值越远。
Di被称为贴近度，表示第i个评价对象数字经济发展情况相对接近最优值的程度，取值范围为0 到1。Di越大，表明该对象与最优水平差距越小，即数字经济发展情况越好；
Di越小，表明该对象与最优水平差距越大，即数字经济发展情况越需要提升。
3.2 测算结果
运用熵权法计算出各项指标的权重，结果如表1所示。信息安全收入、信息技术服务收入、软件产品收入、IPv4 地址数、企业电子商务销售额的权重占比较大，这5 个指标对数字经济发展的综合指数有明显影响，反映出各省市在上述方面的发展差距较为明显。
表1 中国各省市数字经济发展评价体系
利用上述指标权重，计算出评价对象的综合得分、分维度得分及排名如表2 所示。总体来看，大多数省市的综合得分处于中等以下的水平，由此可见数字经济的发展仍然有巨大空间。综合得分最高的为北京市，到达了0.808，且各维度的得分也处于首位。排名第二的为上海，得分在0.2~0.3 之间的有4 个省市，分别为浙江、江苏、广东、天津，基本符合现阶段的数字经济发展情况。其他城市的综合指数在0.049 至0.159 之间，超过0.1 的有8 个省市。
表2 中国各省市数字经济发展综合得分
3.2.1 空间分析
基于上述计算结果，借助Geoda 软件，选取自然间断点分级的方法进行空间可视化。从空间分布的情况来看，数字经济的发展并不均衡，中心地区及沿海地区优势明显，发展程度有向偏远地区降低的趋势。较好的城市主要集中在三个地区，分别是实力雄厚的京津地区，以及经济发展迅速的长三角、珠三角地区；
发展相对处于中间阶段的省市多位于中部地区，不仅受益于当地起点高、设施完善，还依托于发达地区辐射范围的影响；
数字经济发展较为不足的地区多处于边缘地带，受到地理位置的制约，数字经济的发展受到了相对的桎梏，导致与其他地区之间存在较大的差距。
3.2.2 分维度分析
为了解各省市数字经济发展的短板，测算研究对象在不同维度下的得分情况，通过熵权-TOPSIS 计算，得到结果分析如下：从数字经济发展环境的维度看，除北京市外，得分情况较为集中，说明该维度下，同类别地区发展的差距相对较小，而湖南与四川应在此方面加强建设，提升当地的数字经济基础环境建设；
从数字产业化看，得分分布较为分散，表明各省市在该维度的发展差距较大，在同等发展条件的地区中，福建、安徽、江西地区的得分相对较低，而辽宁、四川、广西与贵州地区具有较为明显的发展优势，为这些地区未来的数字经济发展提供了可行性方向；
从产业数字化方面看，北京与上海在该地区的优势显著，中部地区的得分多集中在0.1~0.3 之间，四川、河北、贵州、云南在该维度的优势较为明显，而福建、辽宁、西藏、新疆地区在产业数字化上有所欠缺，需要加快当地的产业数字化转型。
以全国31 个省市为研究对象，选取2021 年官方统计数据，利用熵权TOPSIS 模型对全国各省市数字经济发展情况进行评价，分别从总体情况及不同维度方面对数字经济的发展做出分析如下：
1）总体来看，各省市之间数字经济发展程度差距较大，北京、上海位于发展前列，沿海城市带数字经济发展较内地程度更好；
从区位角度看，数字经济发展强势的地区具有良好的辐射效果，受位置影响，中部地区相较边缘区域发展优势明显。
2）从指标维度来看，数字产业化相较于发展环境和产业数字化维度，地区之间的差距更为显著，部分地区在某一维度的具有潜力，发展水平相对较好。如海南在数字经济发展环境维度得分较好，辽宁在数字产业化维度的排名较综合排名更为靠前等。
3）数字经济存在着各地区发展差异明显，资源情况存在不平衡，发展环境仍需改善、数字经济化欠缺、总体发展程度不佳的问题。
针对上述的情况，提出以下发展建议：
1）推动数字经济基础设施建设，继续提升研发资源投入。继续有序推进各地区的网络设施建设，特别是相对落后地区的互联网部署；
在数字经济环境较为完善的地区，京津、粤港澳、长三角经济圈加快构建数据、算法、资源协同的大数据中心体系；
降低各地区间的发展差距，优化产业布局的协同发展，加快深化“东数西算”工程，更好的为数字经济赋能。
2）持续提升数字产业化进程，增强核心技术竞争力。数字技术是数字经济的基石，着力开发软件信息、核心算法，强化西部地区的算力资源、数字孪生技术、数据经济合理布局。
3）加快产业数字化转型升级，培育转型所需服务生态。培养和强化各行业数字化思维，系统推进企业在研发生产、经营销售方面的数字化转型；
引导产业园和产业集群的建设，利用数字技术探索线上线下联合运营模式，丰富资源供给和共享；
各地区结合实际情况，制定推广一系列产业数字化转型方案及政策，促进提升市场的转型活力与能力。