齐 琪
（济宁学院财务处，山东 曲阜 273100）
当前，黄河流域生态保护和高质量发展已上升为重大国家战略，成为继京津冀、长三角、长江经济带和粤港澳大湾区之后的又一重要经济发展区域。山东省出台了《山东省黄河流域生态保护和高质量发展规划》，在发展规划中提出要深度推进数字赋能，实施产业数字化升级工程，实现山东省黄河流域数字产业化、产业数字化，推动其经济高质量发展。科学测评数字经济发展水平是提升数字经济发展质量的重要途径。本文运用主成分分析法通过构建综合评价模型，对山东省黄河流域九个城市2018年至2020年数字经济的发展进行测评，对比分析这九个城市数字经济的发展状况，并提出具有针对性的对策建议，以期促进山东省黄河流域经济高质量发展。
（一）国外关于数字经济发展评估的研究现状
Turcan（2014）等认为数字经济是一种新型经济形式，从物资消耗的减少、知识产权的开发、人力资本的投资、ICT技术的使用和进步等角度，对比分析了国家间数字经济发展的影响力①V Turcan，A Gribincea，I Birca． Digital Economy－A Premise for Economic Development in the 20th Century［J］．Economy ＆ Sociology Theoretical ＆ Scientifical Journal，2014（2）：109 －115．。OECD 提出了有关数字经济比较权威的衡量方法，提出38 个数字经济测度统计指标，主要涉及创新能力、社会责任、基础设施等方面①经济合作与发展组织．衡量数字经济：一个新的视角［M］．张晓，等译．上海：上海远东出版社，2016．。Kevin Barefoot（2018）等使用投入产出核算法估算了近几年美国总体及各行业的数字经济规模②Kevin Barefoot，Dave Curtis，William Jolliff，et al． Defining and Measuring the Digital Economy［R］．Bureau of Economic Analysis：BEA Working Paper，2018．。
（二）国内关于数字经济发展测度的研究现状
万晓榆等（2019）从投入产出视角研究数字经济发展，构建了一套数字经济发展评价指标体系，在研究发展效应时引入了数字化治理和数字知识型人才供给两项指标③万晓榆，罗焱卿，袁野．数字经济发展的评估指标体系研究——基于投入产出视角［J］．重庆邮电大学学报（社会科学版），2019，31（06）：111 －122．。刘方等（2019）从数字经济基础产业和数字经济融合效应两方面构建了数字经济的测度模型，分别测度了世界主要国家的数字经济发展规模并提出建议④刘方，孟祺．数字经济发展：测度、国际比较与政策建议［J］．青海社会科学，2019（04）：83 －90．。范合君等（2020）运用23 个二级指标，从生产数字化、消费数字化、流通数字化和政府数字化4 个维度构建数字化指标体系，评估省级数字化水平及分项指标的变化趋势⑤范合君，吴婷．中国数字化程度测度与指标体系构建［J］．首都经济贸易大学学报，2020，22（04）：3 －12．。王军等（2021）以2013 －2018年30 个省份的数据为样本，构建数字经济发展水平评价指标体系，测算数字经济发展水平，同时按不同区域做时空测度⑥王军，朱杰，罗茜．中国数字经济发展水平及演变测度［J］．数量经济技术经济研究，2021，38（07）：26 －42．。程筱敏等（2022）以我国30 个省域数据为样本，从数字基础设施、数字产业创收、数字服务能力和数字创新能力四个维度构建数字经济综合评价体系，测度数字经济综合发展水平并实证检验其空间溢出效应及影响因素⑦程筱敏，邹艳芬．我国数字经济发展水平测度及空间溢出效应［J］．商业经济研究，2022（23）：189 －192．。王彦杰等（2022）基于我国2015—2019年省际面板数据构建数字经济测度指标体系并分解差距因素、找出障碍因子⑧王彦杰，高启杰，杨瑞．我国数字经济发展水平测度及障碍因子诊断研究［J］．现代管理科学，2022（03）：135 －144．。
（三）文献述评
通过对文献的梳理和回顾可以看出，国内外关于数字经济发展测度的研究内容日益丰富。但当前数字经济发展测度的研究在研究范围上具有针对性的特定区域研究较少，在研究方法上具有数据支撑的定量研究偏少。本文在现有的研究成果基础上，重新构建数字经济发展评价指标体系，采用主成分分析法形成综合评价模型，对山东省黄河流域九所城市数字经济的发展进行测评研究，在一定程度上弥补了区域数字经济相关研究的不足。
（一）评价指标的选取
在《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》中，对数字经济定义是以数据资源作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术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⑨国家统计局．数字经济及其核心产业统计分类（2021）［EB／OL］． ［2023 －06 －21］．http：／ ／www．gov．cn／gongbao／content／2021／content＿5625996．htm．。本文按照全面性、系统性和可比性的要求，在参考相关文献后选取以下指标进行分析，具体见表1。
表1 数字经济发展评价指标
1．数字经济基础：主要反映数字经济发展所需的必备要素，也就是发展数字经济的前提。数字经济需要以现代信息网络为载体，故本文选择互联网使用数量和各类数字终端在各市的使用数量数据作为评价指标。
2．数字经济产业：数字经济是信息通信技术有效使用的经济活动，本文反映当前数字经济产业的情况，按照与数字经济相关性强、关联性大的原则，按照规模以上服务业分行业大类选取了信息传输软件和信息技术服务业、科学研究和技术服务业这两大产业的发展数据。
3．产业应用数字化：数字经济是以数据资源作为效率提升和经济结构优化的经济活动，因此需要关注企业如何有效使用数字资源和经济结构如何优化。本文选取企业使用数据资源和经济结构优化的相关数据作为评价指标。
4．数字经济内生动力：不仅要看数字经济目前发展情况，还要选取能够体现未来数字经济发展内在动力的指标，要体现科研发展基础，还要体现科研创新能力。本文选取能代表各市科技创新能力和科研基础的数据作为评价指标。
（二）数据来源
以山东沿黄九市为研究对象，以直接选取原始数据或者在原始数据基础上通过手工整理、计算获得了2018年至2020年评价指标中所涉及的的数据指标。数据指标来源于《山东省统计年鉴》（2019 －2021年）、《山东省国民经济和社会发展统计公报》（2019 －2021年），济南、淄博、东营、济宁、泰安、德州、聊城、滨州、菏泽等9 个地市《统计年鉴》（2019 －2021年）及《国民经济和社会发展统计公报》（2019－2021年）。由于各地年鉴统计的数据不尽统一，存在一定数量的缺失数据，本文用插值法对缺失值进行处理。
（三）描述性统计
对指标进行描述性统计分析，结果见表2。通过表中结果可以看出，数据经济基础从人均角度相差不大，差距主要是每百户拥有移动电话（A13）指标；
数字经济产业相差较大，且指标差距明显；
产业应用数字化除电信业务量（A31）差距较大外，其余指标差距相对较小；
数字经济内生动力差距主要在发明专利（A42）和R＆D折合全时当量（A43）指标。
表2 数字经济发展评价指标描述性统计分析
（四）全局主成分分析法
1．初始变量的KMO和Bartlett检验
将各评价指标标准化后，对四个评价项目下的评价指标进行KMO和Bartlett检验。KMO值越接近于1，变量间的相关性越强，偏相关性越弱，因子分析的效果越好；
KMO检验值大于等于0．5 时适合做因子分析，KMO检验值小于0．5 时不适合做因子分析。Bartlett球形度检验的显著性小于0．05，一般认为适合做全局主成分分析，大于等于0．05 则不适合做全局主成分分析。
通过IBM SPSS Statistics 26．0 统计分析软件对数据进行分析，分析结果表明四个评价项目的KMO检验值和Bartlett球形度检验的显著性值均通过了检验，适宜做全局主成分分析。
2．提取主成分因素
通过软件对每个评价项目进行主成分分析，得出各个评价项目的特征值，提取结果见表3。按照评价项目中的特征值不小于1 的原则对成分进行提取，也就是说每个评价项目特征值不小于1 的因素能够代表该评价项目内所有的原始变量所包含的信息，能够完整全面地反映出数字经济发展的程度。在数字经济基础（A1）项目，由于特征值大于1 的成分数量为1，方差百分比为85．511%，也就是说这1 个成分能代表该评价项目85．511%的信息；
在数字经济产业评价（A2）项目，特征值大于1 的成分有2 个，累计方差百分比为80．3%，这2 个成分能代表该评价项目80．3%的信息；
其他2 个评价项目亦是如此。
表3 特征值、方差贡献率、累计方差贡献率
同样，通过评价项目的碎石图分析也能看出各评价项目的代表成分，碎石图的曲线比较平坦，特征值变化趋势变缓，也可以得出各评价项目中哪些因素较为完整地代表原有变量。
3．各评价项目指标权重确定
首先，利用各评价项目的主成分作为线性组合，以每个主成分的旋转方差贡献率作为权数构造各评价项目的评估模型分别为：
其次，根据构建的各评价项目评估模型计算出综合得分系数，即综合得分系数＝Xi／所属评价项目的累计方差贡献率，如信息传输软件和信息技术服务业固定资产投资增速的综合得分系数为：
（0．017*62．547% －0．720*17．754%）／（62．547% ＋17．754%）≈－0．146
最后，将各评价项目各指标的综合得分系数进行归一化处理，使指标能够处于同一数量级以适合比对评价，亦指标权重，结果见表4。
表4 数字经济发展各评价项目指标权重
4．各评价项目指标得分模型
根据表可以得到四个评价项目下的各基础指标权重，将各基础指标权重作为主成分表达式中各指标的系数，可以得到各评级指标得分模型：
Y1、Y2、Y3、Y4分别表示数字经济基础、数字经济产业、产业应用数字化、数字经济内生动力的综合得分。
5．综合得分模型
根据确定的数字经济发展四个评价项目的得分表达式，分别用表示Y1、Y2、Y3、Y4四个评价项目的总得分值，现将Y1、Y2、Y3、Y4作为变量再一次进行全局主成分分析，得到数字经济发展综合得分表达式Y，步骤如下：
（1）构建全局数据表，对数据进行标准化处理；
（2）进行KMO和Bartlett球形检验；
（3）根据方差贡献率与特征值，提取主成分，计算主成分系数得到各评价项目权重，结果见表5、表6；
表5 特征值、方差贡献率、累计方差贡献率
表6 各评价项目权重
（4）根据表所得到的各指标权重作为主成分表达式中各指标的系数，可以得到数字经济发展综合得分模型：Y ＝0．231*Y1＋0．266*Y2＋0．240*Y3＋0．263*Y4。
通过上文中得到的数字经济各评价指标得分模型和数字经济发展综合得分模型，将指标数据代入模型计算，可得到山东省沿黄九市2018年至2021年各评价指标得分以及数字经济发展综合得分。
（一）山东沿黄九市数字经济发展纵向评价
分析表7 可见，2018年至2019年山东沿黄九市数字经济发展综合变动趋势为逐年递增。从发展数值上看，与2018年相比，2019年、2020年数字经济发展综合水平增长率为113．64%、186．36%；
2018年山东沿黄九市数字经济发展水平得分为－0．22，在2019年、2020年的得分为0．03、0．19，由负变正，增长幅度为0．41，数字经济发展迅速。从变化趋势看，2019年至2020年山东沿黄九市数字经济整体呈增长趋势，但2019年至2020年度增长幅度较上年度有所放缓。总体而言，这九个城市的数字经济发展势头较好，数字经济发展呈向上发展趋势。
表7 山东沿黄九市数字经济发展综合得分及排序
表8 为山东沿黄九市按年份各评价指标得分情况。从年度变化看，2019年数字经济基础、数字经济产业和产业应用数字化均实现由负转正，且三个指标的变化趋势与数字经济发展综合得分基本一致，这说明山东沿黄九市数字经济之所以发展态势向好是由于发展基础的完善、产业与数字融合的全面；
数字经济内生动力指标在2018年至2019年有所下降，到2020年才实现由负转正，说明科技创新和科研水平对数字经济的发展有所滞后，相关科技成果的转化应用效率还有待提高，不过该项指标的总体趋势向上，说明科技对数字经济的支撑力度不断增长。
表8 山东沿黄九市数字经济各评价指标得分
从各指标变化看，数字经济基础和数字经济产业增速有所放缓，说明经过一定时期的发展，基础建设趋向稳定，产业态势发展相对趋缓；
产业应用数字化和数字经济内生动力增长迅速，说明数字化和产业应用之间融合和发展的内生动力对数字经济发展的驱动性进一步加强。
总体上看，数字经济基础、数字产业会是未来发展的短板，应统筹数字经济各维度的发展情况，以科技创新为引领，布局好基础设施建设，加快产业之间的融合，有效推动数字经济综合发展。
（二）山东沿黄九市数字经济发展横向评价
通过横向对比能够发现，各地区之间数字经济发展水平的差距。本文选择系统聚类方法，对山东沿黄九市数字经济发各评价指标得分情况进行聚类分析，每个指标分成三类，相关分类结果见表9。
表9 各地区数字经济发展各评价指标得分及分类
分别从四个评价指标比较各地区在发展中的差异：济南、淄博各项指标聚类情况均为第一类和第二类，发展程度较为均衡，济南发展最为乐观，两城市在2018年至2020年数字经济发展情况较好。东营在数字经济基础为第一类，数字经济产业为第二类，其他两指标为第三类，说明东营数字经济发展基础高于其他地区，数字经济产业发展相对较好，但内生驱动和产业融合发展水平有待提高。济宁数字经济评价指标集中在第二类，说明济宁数字经济发展总体较好，相对均衡，但内生驱动力还有待提升。泰安在数字经济基础和数字经济产业的指标在第二类，其他两项指标在第三类，说明泰安数字经济有一定发展，但数字经济的动力和融合发展程度还需提升。德州、聊城、滨州这三个城市在评价指标一致，除数字经济基础外，其他3 个指标均在第三类。说明这三所城市基础设施较为完备，但数字经济总体发展水平较低。菏泽在数字经济整体发展不容乐观，各项指标均处于第三类。从各个评价指标综合分类情况来看，数字经济内生驱动力指标有7 个地市处于第三类，相比其他指标发展水平较低，需要各市加大数字经济的科技力度，培育内生发展驱动力。
（三）山东沿黄九市数字经济发展聚类分析
山东沿黄九市数字经济综合评价得分聚类结果：济南为第一类，淄博、济宁、东营为第二类，其他5市为第三类。第一类城市数字经济发展水平较高，一方面作为省会城市在数字经济基础、科技创新能力、产业融合发展等方面有先天优势，另一方面在经济结构、人力资源等方面相对优于其他城市。第二类城市的数字经济发展水平较好，一些指标较为突出，有自己的相对优势。通过分析原始数据可以得出，这三所城市基础较好，数字经济涉及的相关产业均有较好发展。第三类城市的数字经济发展水平一般，需要结合自身实际制定因地制宜的发展战略，尤其是在相关数字经济产业、科技创新、产业融合等方面进行统筹规划，实现快步发展，缩小数字经济发展差距。
图1 使用平均联接（组间）的谱系图
综上分析可见，沿黄九市总体数字经济发展态势向好，各市数字经济基础、产业与数字的融合都有了一定程度的发展，但是发展不均衡，数字经济基础设施建设仍需加强，数字经济与产业经济之间的融合程度有待提升，科技创新和科学研究水平落后数字经济的发展，相关科技成果的转化应用效率还有待提高，数字经济内生动力需加大培育。
（一）因地制宜，促进均衡发展
依据不同地区数字产业化和产业数字化协同水平，采取针对性的差异化政策。对于数字经济发展好的城市，需要持续保持，利用自身优势发挥模范带头引领作用，以获取更高边际效用的数字经济发展红利。对于数字经济发展水平较低的城市需进一步提高产业数字化和数字产业化水平，充分吸取先进经验，加强对这些地区的数字基础建设，制定激励政策、缩小区域之间的数字经济差距，促进数字经济均衡发展。城市的数字经济发展水平较好的，有自己的相对优势，重点在做大优势、补齐短板上下功夫，着力打造一批数字特色产业示范区，弥补数字产业化发展短板，发挥后发优势，实现弯道超车。
（二）加强数字经济基础设施建设
数字基础设施建设不完备、不及时会在一定程度上制约我国数字经济的发展，从而有效促进数字经济的发展，虽然数字经济基础设施并不是阻碍数字经济的发展的主要因素，但高质量的数字基础设施的构建能够强有力的推动信息通信产业的发展。因此，要加快推进以5G为核心的新型数字基础设施建设，要加快数据建设和布局优化，确保数字赋能的价值能够得以充分实现；
同时对传统的数字基础设施加大资金投入力度，更换落后的硬件设施、进行升级改造，不断完善地区数字基础设施构建水平。
（三）重视数字产业化，推进产业数字化
一方面鼓励信息产业搭建新平台，创造新业态，获得新动能，同时聚焦重点领域，促进数字产业集群发展，进一步推动数字产业做大做强。另一方面，支持传统产业向数字化转型，鼓励传统产业与数字经济产业互相合作，实现“数字化＋”农业、“数字化＋”工业、“数字化＋”服务业等数字经济赋能作用，加速传统行业与数字技术的融合，推动中国数字经济和产业经济的协同发展。
（四）提升数字经济内生动力
一方面加大数字经济科研投入和技术创新，鼓励科研院所、高校等科研机构加强对数字技术的研究和开发，制定技术创新方面的政策以及经费帮扶，为高校、科研机构等提供指导，不断创新。另一方面强化数字经济人才培育，建立和完善数字经济人才库，实施数字经济人才的“优才计划”，引进从事数字经济科技创新、成果转化的高层次人才，同时推动数字经济人才的协同发展和培养培育，人社部门和用人单位要优化人才服务保障，进一步提升数字人才招引能力。
当前，数字经济快速发展，在驱动经济发展中发挥着重要作用，与数字经济相关的领域也成为大家关注的焦点。党的二十大报告提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”的要求。《“十四五”数字经济发展规划》详细论述了数字经济发展的总体要求，构建了数字经济发展的总体框架。“十四五”时期是我国数字经济发展的重要阶段，要不断深化数字经济应用、规范数字经济发展、共享数字经济成果。数字经济作为一种新的社会经济发展形态，已经成为推动我国经济高质量发展的重要抓手，对推动发展方式转变、经济结构优化、增长动力转换等发展目标的实现都具有至关重要的现实意义。
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