数字经济发展水平的测度：基于国际比较的视角

钞小静 王宸威 薛志欣

一、问题的提出

近年来，生物技术、新材料技术以及新能源技术等领域的交叉融合引发了新一轮科技革命与产业变革，在新一代信息技术的支撑下，信息经济、平台经济、智能经济等数字经济形态不断涌现，世界各国竞相制定数字经济发展战略。党的二十大报告提出要加快发展数字经济，《数字中国建设整体布局规划》也强调要大幅增强我国数字经济发展的质量效益。根据国际数据公司（IDC）发布的《全球大数据和分析支出指南》，2021年全球大数据相关硬件、软件和服务收入将增长至2157亿美元，同比增长10.1%。此外，预测显示，2021—2025年的收入复合年增长率将达到12.8%。中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书——疫情冲击下的复苏新曙光》指出，2020年47个国家数字经济增加值规模达到了32.6万亿元，同比增长3%，占国内生产总值（GDP）比重的43.7%。以信息化、智能化为主要经济形态的数字经济对全球经济发展具有重要意义。那么，数字经济在全球范围内具体表现为何种发展态势？如何科学、合理测度各国数字经济发展的基本状态？数字经济在不同国家或地区间的发展趋势呈现怎样的变动特征？回答这些问题对于我国准确把握全球数字经济发展新态势，推动我国数字经济健康发展具有重要的政策启示。

信息技术革命是催生数字经济萌芽的引擎。关于数字经济的探讨最早可溯源至20世纪40至50年代施蒂格勒、马克洛普等学者对信息经济概念的初探。在发展初期，信息技术凭借其高渗透性的特征，不断优化产业关联与产业结构，由此催生出信息经济。早期研究强调信息在形态转换过程中对经济生产的作用，一部分学者将信息经济视为国民经济生产中的一个部门，认为信息经济是与“信息从一个模式转向另一个模式”相关的一系列经济活动；另一部分学者则将信息经济看作一种社会经济形态，认为信息可以替代产品制造过程中的能源、资本与劳动力消耗。随着信息通信技术的进步与网络基础设施的逐步完善，数字经济应运而生。“数字经济”一词最早出现在唐·泰普斯科特（Don Tapscott）于1996年出版的《数字经济：智力互联时代的希望与风险》中，其认为数字经济是一个数字技术被广泛应用并促使整个经济环境和经济活动产生根本性变化的经济系统。[1]早期研究主要强调数字技术的发展，并将数字经济狭义地理解为信息通信技术、数字媒体与电子商务活动的总和。[2]而后一部分学者对这一碎片化、机械化的概念进行了有益补充，进一步强调了数字技术发展引致的经济效应和经济价值，并从微观视角界定数字经济的理论内涵，认为数字经济是以电子通信硬件、网络等信息基础设施为物理基础支撑，通过计算机平台促成在线商品交易的一种经济活动。[3]随着信息通信产业与互联网的融合发展，传统经济对新型经济增长的迫切需求促使数字经济进入与传统产业渗透融合的快速发展期。在这一时期，信息通信技术凭借其高度的渗透性、融合性与协同性加速了其与三大产业的融合速度。同时，信息经济理论的演化和信息通信技术的不断革新也为数字经济发展奠定了坚实的理论与技术基础。随着数字经济发展进入成熟期，学者们对数字经济的内涵界定更加全面，综合考虑了开展数字经济活动所需的生产要素、发展载体、技术条件和外部环境等因素，基于宏观视角指出数字经济是以使用数字化知识和信息作为关键生产要素、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。[4]陈晓红等也指出数字经济是以数字技术创新为牵引，以数字信息和数据要素为关键资源，以互联网平台为发展载体，以新模式、新业态为重要表现形式的经济活动。在这一时期，数字经济逐渐演化出了依靠高效数据采集以及功能强大的数据处理算法来集成生产、分配、交换与消费活动的平台经济形态以及数据驱动、人机协同的智能经济形态。[5]

除了关注数字经济的概念与内涵之外，大量学者也对不同地区数字经济发展水平进行了测算，其测度方法主要包括增加值核算、国民经济核算、指标体系测算与卫星账户设立四个方面。一是在增加值研究方面，国际国内大量政府统计机构与学者对数字经济规模进行了核算。在国际上，美国经济分析局（BEA）在对美国数字经济概念与内涵进行清晰界定的基础上，使用投入产出方法对美国数字经济产出与增加值规模进行了详细测算[6]；澳大利亚统计局（ABS）借鉴美国经济分析局的测算方法，同样使用投入产出法对澳大利亚数字经济对本国经济发展的贡献水平进行了分析，测算结果表明数字经济已经成为澳大利亚经济发展的重要组成部分。在国内，部分学者在借鉴经济合作与发展组织（OECD）数字经济研究框架的基础上，将电子商务作为数字经济的重要组成部分，并进一步对中国电子商务产业增加值进行了测算研究。[7]二是在国民经济核算上，经济合作与发展组织先后提出了信息经济、知识经济、数字经济等测算框架。[8,9]同时，有学者认为，在对国民经济发展水平进行核算时已经考虑到数字经济及其创造的增加值，劳动生产率与国民经济增速的下降不能完全归因于数字经济的漏统。[10]此外，还有一些学者从消费投资出口角度与数字经济就业、数字经济增加值核算等角度对数字经济进行了测算。[11,12]三是指标体系测算方面，小松崎清介等通过对信息化指数进行测算，开启了构建指标体系对数字经济进行测算的先例。[13]在此之后，大量国际组织建立一系列指数体系对数字水平进行衡量。从国内来看，中国信息通信研究院编制了数字经济指数，力图对数字经济的发展态势进行观测和反映，一些学者也从国家数字竞争力等视角对数字经济进行了衡量。[14-16]四是在卫星账户设立方面，大量政府统计机构通过构建信息通信技术（ICT）卫星账户对国家数字经济发展水平进行测算，如南非统计局、智利统计局等。在国内，部分学者也进一步提出并使用卫星账户编制法对数字经济进行研究[17]，杨仲山等系统研究了中国数字经济卫星账户的编制问题，并构建了数字经济静态总量指标与数字经济直接贡献指标。[18]现有研究主要聚焦于数字经济的内涵，定性讨论我国数字经济的发展水平，对全球范围内数字经济整体发展水平与地区差异的系统研究有待深化。因此，本文在对全球范围内数字经济内涵与特点进行阐述与分析的基础上，构建国际数字经济综合评价体系，对全球整体以及122个国家的数字经济水平进行测度，并进一步从区域差异视角分析全球数字经济发展状态。

本文可能存在的边际贡献在于：第一，现有研究多聚焦于国内数字经济发展水平的测度与分析，本文立足于全球视角，从国际数字经济发展的典型特征入手，从网络化、智能化与信息化三个方面梳理数字经济的理论逻辑，为构建国际数字经济综合评价指标体系提供理论依据。第二，在统一框架下使用“熵值—优劣解距离”法对全球整体与地区层面数字经济发展水平进行测算，为有效度量全球数字经济提供经验支持。第三，采用核密度估计、“五级分类—非劣解交际法”、达格姆基尼系数法、变异系数法等方法对全球数字经济的时空演进态势与差异性进行分析，为明晰全球数字经济发展态势提供有益参考。

二、数字经济的理论内涵与测度体系

（一）数字经济的理论内涵

面对百年未有之大变局的综合冲击，全球经济发展呈现出核心技术代际跨越、市场规模优势等一系列新特征，推动全球数字经济的快速发展。伴随着新一轮科技革命与产业变革的演进，全球数字经济的内涵与特征随着各类信息技术应用场景的丰富、应用能力的提升与应用层次的深化而不断扩展，主要表现为网络经济、信息经济与智能经济。其中网络经济主要表现为以互联网技术为载体，充分发挥互联网正外部性形成的经济形态，信息经济主要表现为以信息技术为核心，以信息产业为主导，利用信息技术对传统产业进行改造升级的经济形态；智能经济则以智能化技术为基础，以智能化算法为主要形式，而数字经济正是网络经济、信息经济与智能经济等多种新型经济形态的有机结合体。因此，本文将数字经济定义为由新一代信息技术集成应用、协同迭代形成的包含网络经济、信息经济与智能经济的新型经济形态集合体系。网络技术、智能技术与信息技术在经济社会各个领域的渗透可以形成边际规模递增效应与正向反馈叠加效应，为全球经济发展提供新动能。具体来看，数字经济内涵包含以下维度。

1.网络化

在传统工业经济中，生产者通常通过自身的技术相关性优势来实现范围经济，而在数字经济中，则可以通过信息网络的建立和应用来实现。借助密集、高效便捷的信息网络，有利于将物理空间与虚拟空间相连接，有效聚合并共享各类生产资源，极大扩展了市场边界并带动大规模协作，有效实现人、机、物之间全面互联与高效互通。数字经济所带来的规模经济与范围经济会对企业生产制造产生积极的正反馈效应[19]，推动生产效率的提升与各类生产要素以及资源的合理配置。单宇等指出网络经济是数字经济的重要驱动力，有利于发挥网络扩散效应与整合效应，带来资源的优化重组。[20]借助于网络技术，各类数据与信息可以借助云基础设施延伸至各个终端，形成高速信息网络，实现数据、知识与资源的互联互通，带来多元主体之间连接深度与广度的增加。同时，网络技术被广泛应用到各个领域，会对经济发展的重铸产生重大影响。[21]一方面，消费者在互联网通信技术的支持下可以直接与生产者进行交易，减少了流通环节和成本，极大地克服了信息不对称问题，促进了物流商业模式的产生和发展。[22]另一方面，信息网络的广泛应用有利于企业实现信息共享，从而深化产业链上下游协作，灵活应对客户需求变化，进而形成供需精准匹配，避免“牛鞭效应”。此外，网络化会带来产业链上下游之间的协同演进，加速创新迭代速度。[23]在这一过程中会推动各类跨越产业与行业边界的经济发展新模式、新业态应运而生，推动产业间的协调发展与融合，例如网络化带来的全面互通与协作会使制造业与服务业的边界进一步淡化，两者趋于连接与融合，制造业的网络化、数字化与智能化制造与服务体系依托于服务业的一体化解决方案，而服务业的数据生成又依赖于制造业提供系统化数字设备。可以看出，制造业与服务业的连结与融合体现了数字经济发展带来的产业之间在技术与功能上的互相支持与协同发展，实现了研发模式、制造模式与服务模式的创新，进一步形成了不同产业间共生型发展的生态模式。

2.信息化

受限于规模收益递减规律，人力资本、技术创新等传统要素无法长期拉动经济增长，而在数字经济时代，数据要素成为新生产要素，具有边际规模递增、快速传播、非排他性等传统生产要素所不具备的特点。因此，以数据为核心的信息化发展正在新一轮产业变革与技术革命下重塑经济发展。一方面，信息技术具有较强的自适应性与学习能力，可以根据外部环境变化实施调整参数，不断优化自身模型，并根据实际应用场景泛在连接实现协同演化迭代，进而实现专业化、集约化生产[24]；另一方面，信息化往往具有颠覆性创新的特征，其所带来的知识与信息外溢性可以有效推动关键性核心技术突破，有利于赋能企业实现内在认知与外在环境的互动式学习，连接内外部信息源并扩展对新技术、新知识理解的广度与深度，进而提升企业创新能力与水平。[25]同时，信息化程度的提升有利于催生新的行业、商业模式，创造新的就业机会，加速数字产业化与产业数字化进程，借助数据模拟、数据分析与智能算法决策，彻底改变传统社会生产方式。[26]

3.智能化

新一代科技革命的推进带来了以人工智能为代表的新一代信息技术的繁荣，使自动化生产成为可能，实现了对人类劳动的延伸和部分替代。尽管会导致部分低技能劳动力失业，但也有学者指出，数字经济发展带来的智能化技术有利于创造更多就业机会，进一步改善就业结构，实现经济增长与就业机会增加的双赢。[27,28]区别于传统经济，数字经济下的智能化体现为以“数据—算力—算法”三维一体的具有自主思维的各类智能系统与终端的出现与应用，可以在研发设计、生产制造以及管理中化解纷繁系统与数据中存在的各类不确定性，实现自我升级与优化，由此实现经济社会各要素之间的智能化连接。[29]此外，数字经济时代下智能化水平的提升加速了数智技术的发展，有利于形成“数据—知识—智慧”的转化，该过程本质上包含了知识转移、处理、加工以及再创造的增值过程。数据与智能技术的结合可以有效弥补传统知识创新链条中缺失的环节——隐性知识的挖掘，对现有知识进行重新分析与提取，探究知识与数据所蕴含的深层次价值，实现知识增量值与质量值的双重提升。同时，智能化的发展也会深层次嵌入企业制造业全方位中，实现智能化生产。一方面，智能经济具有自动迭代的特征，随着以人工智能为代表的各类智能技术的自动迭代应用，改变在终端进行机器计算的分析与处理模式，可以直接在云端服务器对海量数据与信息进行批量处理与分析，大幅提升计算效率，推动生产环节的智能化；另一方面，智能化设备的应用可以嵌入生产函数中，对传统生产要素进行智能化、数字化改造，大幅提升生产效率，由此形成规模经济与范围经济。[30]

（二）数字经济的测度体系

基于数字经济的理论内涵，并借鉴现有研究，本文构建由网络化、信息化与智能化3个一级指标和9个基础指标构成的数字经济综合评价体系，如表1所示。

表1 数字经济综合评价体系

在网络化层面，信息网络的互联性为数字经济实现高附加值与生产的高效率提供了基础。因此，本文选择每百万人互联网服务器拥有量、通信计算机数量与互联网普及率作为网络化的三个基础指标，以此反映网络信息技术在基础设施与个人领域的应用水平。在信息化层面，信息技术的迭代与应用在重塑全球价值链、推动数字化贸易的实现方面发挥着重要作用。因此，本文选择信息与通信货物出口占比、信息与通信服务出口占比与固定宽带用户占比作为信息化的3个基础指标。具体来看，信息与通信货物出口占比和信息与通信服务出口占比可以从出口角度衡量商品与服务的信息化水平，而固定宽带用户占比则反映了信息技术在日常生活中的渗透。在智能化层面，以“数据—算力—算法”为核心的智能化系统与终端为推动全球数字经济发展注入了重要动力。因此，本文以每百人移动蜂窝电话订阅数、高新产业占比与高新技术出口占比作为智能化的3个基础指标。这3个指标反映了智能化在基础设施、制造业与出口方面的发展情况。本文所使用的数据均来源于世界银行数据库，数据时间跨度为2012—2021年。

三、研究设计

（一）“熵值—优劣解距离”方法

熵值法可以根据已有数据的变异程度为各个指标客观赋权，提高多指标综合评价的可信度。优劣解距离法（TOPSIS）可以通过比较评价对象与理想化目标的接近程度对现有方案的相对优劣程度进行评价，是对真实评价情况的客观反映。结合熵权法的优劣解距离法则可以通过引入熵权更加准确、客观地测度综合指标现状。因此，本文借鉴杜挺等的测算思路使用“熵值—优劣解距离”法这一综合测度方法对国际数字经济发展水平进行测算。[31]具体计算步骤如下：首先，使用极差法消除数字经济指标体系中各指标存在的量纲之间的差异，将指标的绝对值转化为相对值；其次，计算各个指标的信息熵，并利用信息熵计算每个数字经济指标的权重，进而得到权重矩阵，确定最优方案与最劣方案；最后，计算标准化向量与最优解和最劣解之间的欧式距离，并以此计算每个方案与理想方案的相对贴合度。相对贴合度介于0与1之间，相对贴合度越大，数字经济发展水平越高。反之，相对贴合度越小，数字经济发展水平越低。

（二）五级分类—非劣解交集法

传统进行区域差异分析的方法主要有指标直观比较法、变异系数法、泰尔（Theil）指数法和基尼系数法。[32,33]然而这四种方法都仅能揭示区域差异的存在和来源，并不能对区域是否达标的情况进行科学评价。五级分类法通过将数据按照百分制或百分数计量方法分为五级，按照指标属性从高到低的顺序将这五级数据进行排序，按数据的实际情况对部分数据进行剔除，剩下的为数据的非劣解。非劣解交集法是在五级分类法测得的非劣解的基础上，对各项指标的非劣解取交集，进而得到达标名单。将五级分类法与非劣解交际法结合可以快速、直观、准确地找到所要构造指数的达标解，便于对不同区域某一指数的达标情况进行衡量。因此，本文在数字经济测算的基础上，进一步借鉴胡必亮等的做法，采用“五级分类法—非劣解交集法”测度国际数字经济的区域差异。[34]

首先，确定数据与指标范围。本文将上文收集到的122个国家在2012—2021年有关数字经济的指标的所有数据纳入数字经济发展是否达标的评价之中。

其次，对数据进行处理。由于部分指标在一定年份中存在缺失，本文以邻近年份的数据进行补值（若前后邻近年份有数据，以均值补齐）。

最后，对各国数字经济达标情况进行测度。具体测度分为两步：第一步，使用五级分类法，确定数字经济各基础指标的达标者。本文将122个国家按数字经济各个基础指标分为高、较高、一般、较低、低五个层次，每层次国家数量按20%的比例进行分配。根据指标属性与实际情况，将排在“低”层次的省份剔除，剩下的省份为该指标的达标者。第二步，以指标达标数大于全部指标数量的90%这一标准进行筛选，得出数字经济国家名单，即若某国达标指标数量大于全部指标数量的90%，则称这个国家为数字经济达标国家。

（三）核密度估计法

核密度估计法可以在不需要任何有关数据先验知识、对数据没有任何假定的情况下，从数据样本出发研究数据分布的特征，其本质为使用连续密度曲线描述随机变量的分布形态，具有模型依赖性弱、稳健性强等优点。

一般而言，从核密度估计得到的曲线图像可以观测到国际数字经济发展的分布形态、位置、延展性，其中分布形态（波峰的高度与宽度）反映了数字经济的区域差异；分布位置反映了数字经济发展水平的高低；延展性能刻画数字经济发展水平最高与最低国家与其他国家的差异，拖尾越多，差异越大。

（四）达格姆基尼系数法

本文采用达格姆基尼系数方法测度了世界各大洲数字经济发展的组内差距与组间差距，并对这些差距进行深层次的分析。一般来说，组内基尼系数越小，表明组内国家之间数字经济发展水平越接近；组内基尼系数越大，表明组内国家之间数字经济发展水平差距越大。总体基尼系数分解G为区域内（组内）差异贡献Gw、区域间（组间）差异贡献Gnb与超变密度贡献Gl三部分之和，即满足G=Gw+Gnb+Gl。

（五）变异系数法

变异系数（Coefficient of Variation，CVA）是衡量观测序列离散程度的指标，客观地反映了数据与其平均水平之间的相对差距。通常，它表示为标准偏差与平均值的比值。因此，本文选择变异系数作为衡量数字经济发展区域差异的另一个指标。指标值越高，数据的离散程度越大，区域数字经济发展水平的不平衡性越明显。根据波动程度将变异系数进一步划分为5个层次，如表2所示。

表2 变异系数波动表

（六）耦合协调模型

本文使用耦合协调模型来分析全球数字经济与经济高质量之间的关系，以期反映数字经济系统与经济高质量发展系统之间相互依赖、相互制约的发展态势。本文参照唐晓华等的做法[35]，通过构建模型来反映全球数字经济与经济发展质量间的耦合协调关系。

第一，构建全球数字经济与经济发展质量耦合度模型：

其中，C表征数字经济与经济高质量发展的优化协调度，而U1与U2分别表征各国数字经济发展水平与经济高质量发展水平，其中本文使用各国国内人均生产总值来表征经济高质量发展水平。

第二，构建全球数字经济与经济高质量发展耦合协调度模型：

其中，T=aU1+bU2，a+b=1，表征全球数字经济与经济高质量发展的耦合协调度，D∈[0,1]。其中，T为综合协调指数，a和b分别表征数字经济与经济高质量发展的权重，通常认为两系统同样重要，故本文取a=b=0.5。此外，参考李正昕等的做法[36]，本文作出如下耦合协调类型划分，如表3所示。

表3 数字经济—经济高质量发展耦合协调层次划分

四、数字经济发展水平的整体评价

（一）数字经济发展水平的整体分析

从总体上看，2012—2021年全球数字经济指数呈现显著上升态势，如图1所示。具体表现为如下特征：2012—2016年全球数字经济的发展呈现第一轮增长，到2017年增速达到峰值，其指数值为0.5485。2017年以后，全球数字经济迎来了第二轮增长，到2021年，数字经济指数达到0.8835，上升幅度在2019年有所回落，但是回升幅度相对较小。这表明数字经济的发展已成为全球经济发展的重要引擎。这主要得益于数据要素的形成与发展、新技术的迭代升级，以及新产业、新业态的培育。具体来看，首先，数据要素是数字经济发展的基础。数字经济的加速发展有利于充分发挥数据资源的优势，缓解信息不对称性问题，从而提高数据资源的有效配置能力。其次，数字经济的发展将推动新技术的崛起和复合技术的迭代升级。最后，随着网络化、信息化、智能化的加速发展，各类主导产业和支柱产业的新动力培育将会更为充分，从而促进数字经济与实体经济的深度融合。从图1还可以看出，中国数字经济发展水平由2012年的0.2692上升至2021年的0.3441，上升幅度达0.0748，总体呈现既有波动又不断增长的态势。这说明近年来我国数字经济发展已取得一定成效，但中国与全球数字经济发展水平仍存在一定差距，尚有进一步发展的空间。

图1 全球与中国数字经济发展水平的演进趋势

图2 全球与中国网络化水平的演进趋势

图3 全球与中国信息化水平的演讲趋势

图4 全球与中国智能化水平的演讲趋势

从分维度来看，在网络化方面，全球网络化指数在样本期内近似于线性上升，由2012年的0.0984上升至0.8921，上升幅度达79.4%，说明2012年以来全球互联网迅猛发展，以“互联网+”为代表的新经济形态，促使互联网技术与传统产业的纵深结合，加速经济社会的变革。在信息化方面，信息化指数相较于其他分项维度的指数水平来说，2012年全球信息化指数低于同年网络化与智能化指数，而在样本考察期内，信息化指数虽呈现上升趋势，由2012年的0.0638上升至2021年的0.7628，但其发展水平仍然低于同年网络化与智能化水平。这说明信息化指数在3个分项维度表现相对较差，应是目前全球数字经济发展关注的重点环节。在智能化方面，全球智能化指数呈现波浪式增长态势，到2018年有小幅回落，但回落幅度相对较小，2019年以后智能化指数又转而呈上升态势。以中国为例，在样本考察期内中国智能化水平表现较好，信息化水平处于中间位置，网络化水平略有不足。因此，我们要进一步加强网络化建设，推动数字经济高质量发展。

本文进一步将122个国家按照地理位置划分为六大洲，比较不同洲域数字经济发展水平，如表4所示。从表4可以看出，数字经济总指数从高到低的排序依次为欧洲（0.2080）、亚洲（0.1843）、北美洲（0.1512）、大洋洲（0.1446）、南美洲（0.1246）以及非洲（0.0989）。不难发现，数字经济发展水平较高的区域集中在欧洲、亚洲和北美洲。具体来看，欧洲、北美洲集合了美国、加拿大、英国、德国等发达国家，持续强化数字经济布局，持续释放数字经济活力，具有明显的数字经济领先优势。而以中国、日本、韩国等为代表的亚洲国家凭借市场优势，倒逼关键技术突破与革新，带来持续的数字经济增速的提升。从分维度来看，智能化、信息化与网络化表现较为突出的地区为欧洲，北美洲网络化水平仅次于欧洲，亚洲信息化水平仅次于欧洲，而南美洲、非洲各个维度的指数表现欠佳，说明数字经济发展呈现“南半球—北半球”差异。

表4 2021年全球各洲际数字经济发展水平

（二）数字经济发展水平的局域分析

从洲际比较的角度，本文将全样本分为北美洲、大洋洲、非洲、南美洲、欧洲和亚洲六大洲，采用“五级分类—非劣解交集法”来评估本地是否达到数字经济发展的标准水平，如表5所示。根据结果显示，欧洲有36个国家在2012—2021年达到标准水平，包括法国、德国、意大利、英国和瑞士，占该组国家的92%。然而，在样本期间，除突尼斯外，非洲没有样本国家达到标准。此外，2012—2021年北美洲有50%的国家在数字经济发展方面表现良好，其中，美国和加拿大在样本考察期内数字经济发展水平均处于达标状态。美国作为最早布局数字经济的国家，其数字经济规模与增速在全球处于领先地位，而巴哈马、巴拿马、圣卢西亚这三个国家数字经济的表现较差，在样本期内数字经济发展水平均未达标。大洋洲有66.7%的国家数字经济处于达标状态，而33.3%的国家数字经济未处于达标状态。亚洲有7个国家数字经济发展处于达标状态，有12个国家数字经济发展在样本考察期内均未达标。南美洲仅有30%的国家数字经济在2012—2021年处于达标状态，非洲则有7%的国家数字经济发展水平处于达标状态。从洲际的横向比较来说，在样本期内洲际达标国家占比从高到低的排序依次为：欧洲、大洋洲、北美洲、南美洲、亚洲、非洲，可以发现，数字经济发展水平与该地经济发展状况密切相关，这一点可以从非洲的测度结果中得到证实。非洲经济发展滞后，人工智能、物联网的应用与融合程度较低，难以为数字经济发展提供技术支撑。同时，根据经济发展水平的不同，本文将122个样本国家分为发达国家和发展中国家两类，并按照上述方法进行分析，达标结果如表5所示。2012—2021年有27个发达国家达到了数字经济发展的标准水平，占全部发达国家的84%，而发展中国家中仅有31%在样本考察期内数字经济发展实现了达标。因此，可以初步判断发达国家和发展中国家在数字经济发展水平上存在着明显的差距。

表5 全球数字经济达标情况

（三）数字经济发展水平的时空演变分析

本文进一步采用核密度估计法对六大洲全球数字经济指数及分维度指数的时空动态演变特征进行归纳与总结。从图5可以看出，随着时间的推移，全球数字经济指数呈现小幅度的右移趋势，反映了全球数字经济发展水平在不断提高。与此同时，可以看出目前全球数字经济指数集中分布在低水平区域，这意味着少数国家数字经济发展水平处于领先地位，大多数国家数字经济发展水平仍在低位徘徊。从分布格局来看，数字经济曲线在2012—2021年呈现波动上升，从宽度来看，区域间数字经济发展的差异有缩小态势。在分布的延展性方面，核密度曲线有明显的右拖尾特征，说明部分国家数字经济发展势头良好，成为全球数字经济的领跑者。在极化特征方面，数字经济呈现出主峰与侧峰相结合的多峰分布，且侧峰明显低于主峰。但在2012—2021年，这种多峰态势趋于明显，意味着全球数字经济发展水平得到进一步提高，区域间差异有缩小态势。

图5 全球数字经济水平的时空演进趋势

（四）数字经济发展水平的区域差异分析

表6描述了全球数字经济指数的总体、区域内和区域间的基尼系数，可以发现，全球数字经济指数的总体基尼系数呈现波动下降态势，在样本考察期内经历了上升、下降、小幅上升、稳步下降的趋势，说明全球数字经济的总体差异呈现缩小趋势，这意味着各国对数字经济的重视程度在逐渐增强，到2021年全球数字经济发展有明显成效。

表6 全球数字经济的区域差异结果

从区域内差异的角度看，六大洲区域内基尼系数均表现出不同程度的下降趋势，尤其是北美洲数字经济区域内差异的下降趋势尤为明显，从2012年的0.3283下降到2021年的0.2047，下降幅度达12.36%。紧接着是南美洲，其数字经济区域内基尼系数降幅达5.09%，而欧洲的下降幅度最小。与此同时，本文将2012—2021年各地区区域内基尼系数平均值由低到高排序发现，南美洲的区域内差异最小（0.1626），其次为欧洲（0.2544），区域内差异最大的为亚洲（0.3883）。总体而言，区域内基尼系数呈现波动下降趋势，说明全球数字经济发展的区域内不平衡已得到改善。

从区域间差异来看，在样本考察期内全球数字经济的区间差异均呈现缩小态势，其中，北美洲与非洲的区域间差异下降幅度最大，达到了14.73%，大洋洲与欧洲的区域间差异下降幅度最小，仅有3.05%，说明2012—2021年间非洲数字经济发展水平有所提高，与发达地区的区域间差异趋于缩小态势。从区域间差异的横向比较来看，全球数字经济区域间差异均值从小到大依次排序为北美洲与南美洲（0.2500）、非洲与南美洲（0.2707）、大洋洲与南美洲（0.2991）、北美洲与大洋洲（0.3090）、大洋洲与欧洲（0.3149）、北美洲与欧洲（0.3162）、南美洲与欧洲（0.3412）、欧洲与亚洲（0.3456）、北美洲与非洲（0.3493）、北美洲与亚洲（0.3536）、南美洲与亚洲（0.3569）、大洋洲与亚洲（0.3743）、大洋洲与非洲（0.3970）、非洲与亚洲（0.4517）以及非洲与欧洲（0.4717），可以发现，非洲与大洋洲、欧洲以及亚洲的区域间差异仍然较大，未来仍需重点提升非洲地区的数字经济发展水平。

超变密度作为识别区域间交叉重叠现象的一个重要指标，从表6结果可知，区域间的贡献度远远大于区域内的贡献度，这意味着全球数字经济发展的区域差异主要源于区域间差异。具体来看，区域内基尼系数的贡献率约为20%，而区域间基尼系数在47%—53%之间波动。在2015年之后，区域间差异、区域内差异以及超变密度的贡献开始分化，超变密度从2012年的26.91%增加到2021年的31.44%，而区域间差异的贡献略有下降，说明超变密度的影响在稳步增长。从达格姆结果中得出的启示是，全球数字经济区域差异的重点应是关注区域间数字经济的协调发展。

最后，本文采用变异系数来分析122个国家的数字经济指数的相对分散度，如表7所示。全球数字经济指数的变异系数从2012年的0.7198下降到2021年的0.5788。具体而言，2012—2015年，变异系数从0.7198变动到0.8112，呈现波动上升的趋势，在2015年达到峰值，为0.8112，之后变异系数开始逐渐下降，到2021年下降至0.5788。从洲际来看，除了亚洲数字经济的变异系数呈现微弱上升趋势，其余地区数字经济指数的变异系数均呈现下降趋势。北美洲数字经济的变异系数从2012年的0.6745下降到2021年的0.4169，表明数字经济的相对差距呈现缩小态势。非洲数字经济的变异系数从2012年的0.6329下降至2021年的0.4112，在2013年达到最高，为1.0360，之后呈现波动变化，说明非洲国家之间的相对差距有缩小趋势。欧洲数字经济的变异系数大致可以分为两个阶段，第一阶段为2012—2015年的扩大阶段，第二阶段为2015年以后的下降阶段。2012—2021年南美洲数字经济变异系数的下降趋势明显，从2012年的0.4412下降到2021年的0.2713。根据六大洲数字经济指数的变异系数可知，对大多数国家而言数字经济的相对差距在缩小。

表7 全球数字经济的变异系数测算结果

（五）数字经济发展水平的耦合协调分析

由于数字经济与经济高质量发展是互相影响的两个系统，因此，有必要探讨如何实现二者的良性互动与耦合协调发展。由表8可知，从整体来看，数字经济与经济高质量发展的耦合协调度呈现波动上升趋势，2012年全球数字经济与经济高质量发展的平均耦合协调度为0.3794，到2021年上升为0.5158，可以看出全球整体处于勉强协调的阶段，这表明全球数字经济与经济高质量发展的耦合协调关系正在转变，其协调发展水平虽有所改善，但仍需要通过适当的政策措施调整这种关系。从各洲际维度来看，随时间推移各个地区的耦合协调度均有所提升，说明全球各个地区数字经济与经济高质量发展的协调关系有所改善。但从横向比较来看，2012年和2021年六大洲数字经济与经济高质量发展的耦合协调度排名未有明显调整，六大洲耦合协调度表现较好的地区主要集中于北美洲、欧洲，而南美洲、非洲仍处于末端，这意味着洲际之间存在明显的数字经济与经济高质量发展差异。因此，非洲、南美洲应向数字经济发展较好地区学习发展经验，通过加强与周边地区或国家的经贸合作，最终实现数字经济与经济高质量发展的协同发展。

表8 全球数字经济与经济高质量发展耦合协调度评价结果

五、结论与政策建议

数字经济已经成为新一轮科技革命与产业变革的重要力量。近年来，随着网络化、智能化、数字化的加速发展，大幅推进了数字经济进程。因此，本文采用“熵值—优劣解距离”方法测算了2012—2021年全球数字经济发展水平，随后使用“五级分类—非劣解交集法”和达格姆基尼系数等方法分析了全球数字经济发展水平的区域差异，得出主要结论。

首先，全球数字经济发展的整体水平呈现明显的上升趋势，从全球范围来看，数字经济发展大致经历了两个阶段，以2017年为分界点，2017年以前全球实现了数字经济的初步增长，2017年以后，全球数字经济迎来了第二轮增长，这表明全球数字经济的发展已成为推动经济发展的重要引擎。从分维度来看，网络化指数在样本期内呈明显上升趋势。智能化指数和数字化指数虽有波动，但仍呈现上升态势。同时，核密度的结果显示2012—2021年数字经济的时空特征呈现双峰态势，这说明全球数字经济发展的区域差异依然存在。其次，从数字经济的达标情况来看，2012—2021年北美洲、大洋洲数字经济发展水平的提升尤为明显，这些地区有超过50%的国家已经达到了数字经济发展的标准水平，可以看出其数字经济的前景很好。与此同时，非洲数字经济的达标情况欠佳，有超过71%的国家并未达标，说明非洲地区数字经济发展水平较低。最后，由于全球数字经济的区域协调发展是目前学界关心的重点问题，因此，达格姆基尼系数也被用来进一步研究区域差异的构成和来源。从分解结果可知，区域间的基尼系数远远大于区域内的基尼系数，而且超变密度对区域差异的贡献率也在逐渐增加。此外，全球数字经济与经济高质量发展的耦合协调程度在考察期内总体呈上升趋势，已进入勉强协调阶段，且不同地区的耦合协调程度存在明显差异。

通过国际对比可以看出，同世界数字经济大国、强国相比，我国数字经济大而不强、快而不优，数字经济发展还存在不少短板和弱项。我国要进一步做优做强做大数字经济，为在新一轮的全球产业竞争中抢占制高点提供动力。基于此，本文立足国际视野，分别从国际比较和国际合作两个维度为推动我国数字经济发展提供相关建议。

一是提高数字经济网络化水平，加快数字基础设施建设的普惠性和可及性，打通信息“大动脉”。根据前文国际比较可以看出，我国数字经济网络化水平落后于全球平均水平。相比于其他国家而言，我国人口基数庞大、幅员辽阔，实现数字经济的网络化普及更具有难度，需要政府加大数字基础设施建设投入，尤其是增进欠发达地区数字基础设施服务的普惠性和可及性，构建普惠化数字网络生态。具体而言：首先，政府要优化新型数字基础设施建设环境，不断完善顶层设计，建立健全新型数字基础设施建设的协调与推进机制，进一步培育壮大新型数字基础设施公共服务平台；其次，政府在推进新型数字基础设施建设与布局的同时，应注重人群普惠与区域间协调，增加欠发达地区新型数字基础设施建设投入，缩小地区间数字化基础设施供给差距，打通连接经济社会发展的“大动脉”；最后，政府通过转化角色，充当领路者与监管者，引导地方产业发展投资基金更多地投入新型数字基础设施建设领域，广泛吸引多元化主体与资源，加快我国新型数字基础设施建设速度。

二是提升我国信息化水平，提升我国数字经济领域关键核心信息技术创新能力。在数字经济的国际竞争中，核心信息技术的突破是关键，也是各国数字经济发展的重点。目前我国信息化水平仍然低于全球信息化指数，需要加大对核心信息技术的突破以带动全局的突破。首先，加强关键性核心技术攻关，进一步加大研发力度，优先解决我国在高端芯片、工业软件、人工智能算法、高端工业软件等领域存在的“卡脖子”技术难题；其次，建立一系列区域创新中心、国家重点实验基地等产学研合作实验平台，加强对基础性技术的开发创新，推进高校、科研院所与企业创新资源的优化配置与共享；最后，提升数字技术基础研发能力，围绕工业互联网、区块链、人工智能、量子计算等前沿技术展开重点攻关，推动前沿技术突破。

三是推动工业智能化改造，推动数字经济与实体经济深度融合。我国数字经济智能化水平虽然表现较好，但是与世界领先水平仍然存在差距。推动数字经济与实体经济融合发展，加快推进工业智能化改造，一方面，要不断完善要素市场化机制，将数字技术与制造业、服务业相融合，切实推动各类智能制造工程与企业数字化转型行动实施，促进企业与产业组织数字化重构，引致前沿数字技术、应用场景与商业模式的创新，为我国传统产业发展注入新的活力；另一方面，通过发挥数字经济对经济发展的叠加倍增效应，培育数字化管理、智能化生产、平台化销售、个性化定制以及网络化协同等经济发展新业态、新模式，培育新的经济增长极，不断提升我国实体经济质量效益与核心竞争力，助推实体经济与数字经济共同发展。

四是积极融入数字经济国际合作，一方面积极融入全球数字贸易网络体系，借助“一带一路”等平台提升欠发达地区的数字化水平，为构建人类命运共同体贡献中国的“数字”力量。立足于国际视野，我国数字经济发展既具有劣势也具有优势，共享世界数字经济发展“红利”，我国需要积极对外开放，融入全球数字贸易网络体系，积极推动加入《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）和《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》（CPTPP）进程，强化与其他国家在数字经济发展政策、标准与技术上的协同，构建良好的数字经济合作、交流环境。另一方面，承担大国使命担当，借助“一带一路”倡议，积极帮助欠发达经济体完善相关数字基础设施体系，弥补数字鸿沟，打通两国数字贸易联通，共享发展红利。