长三角地区数字经济发展就绪度水平实证分析*

李 琦

(湖州职业技术学院 商贸与经济管理学院, 浙江 湖州 313099)

习近平总书记指出,发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。党的十八大以来,党和国家高度重视发展数字经济,先后出台了《数字经济发展规划纲要(2020-2030年)》《关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》(国发〔2021〕29号)(以下简称《规划》)等一系列纲领性文件,从国家层面部署推动数字经济发展。

长三角地区是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地,在我国现代化建设全局和双循环新发展格局中具有举足轻重的战略地位。2019年,中共中央、国务院印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》明确提出,要“共同打造数字长三角”。中国信息通信研究院和浙江清华长三角研究院联合发布的《长三角数字经济发展报告(2021)》指出,2020年,长三角地区数字经济规模占GDP的比重约为44%,占全国数字经济总量的比重约为28%,但各城市之间的数字经济发展水平和发展速度差异明显。因此,为进一步提高长三角地区各地方政府落实数字经济发展政策的效率,进一步加强各城市之间的合作互鉴,正确认识本地区的数字经济发展程度、发展条件和外部环境,有必要开展长三角地区数字经济发展就绪度水平研究。

一、数字经济概念及其特征界定述评

目前,数字经济作为一种新型的经济形态,其内涵的边界并不清晰。最先提出数字经济概念的“数字经济之父”Don Tapscott和Brent Moulton均未对数字经济做出明确的定义。Hans-Dieter Zimmerman认为数字化信息和ICT基础设施组成了数字经济[1]729。美国学者Thomas L. Mesenbourg认为,数字经济由基础设施、电子商务和电子业务流程三部分组成[2]2。裴长洪、倪江飞等认为,数字经济是各种数字化投入所带来的全部经济产出[3]7。孙杰则认为,数字经济是以经济活动的效率提升和结构优化为目的的生产性现代服务业[4]88-89。Anatoly Sidorov和Pavel Senchenko以功能网络为基础,提出了不同规模区域数字经济发展水平的综合指数模型[5]7-19。李梦雅和熊励等分别针对我国各地区数字经济发展效率及影响效应进行了定量分析和定性研究[6]13-39 [7]3-7。2021年12月,国务院发布的《规划》指出,数字经济是以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态(1)资料来源:《“十四五”数字经济发展规划》,http://www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/12/content_5667817.htm.。

从上述各种定义不难发现,数字经济具有如下特征:(1)与农业经济和工业经济中土地、劳动力和资本等传统生产要素不同,数字经济的核心生产要素是数据资源和数字化人才。(2)数字经济的基础设施主要包括由硬件设施及软件技术共同驱动的现代信息网络,它们能为各行业提供数据存储、感知、采集、计算、运输等数字化赋能服务,能够促进全要素生产率提升。(3)数字经济的产出是数据价值,即数据作为生产要素在经济活动中与实体经济进行创新性融合,在促进传统经济效率提升与结构优化中产生的附加值。(4)不同于传统经济以土地使用权、物权以及物化的劳动力为核心要素的存量分配体系,数字经济则是以数字化人才的知识、技术、创造力等潜在价值作为数权核心资产的流量分配体系。并且,数字经济中人才的创造力和影响力打破了传统经济生产要素在经济增长过程中的边际效益和递减效应,实现了数据的高效赋能和无损共享,使经济增长呈现价值驱动的“指数级上升”。基于上述对数字经济内涵的梳理及其发展条件特征的分析,本文得出了衡量数字经济发展的4个指标:基础设施、经济环境、人力资本、技术创新。

就绪度即准备度,一般被用来评价利用某项技术开展活动的各项准备条件和环境成熟度。20世纪70年代美国航空航天局(NASA)率先提出“技术就绪度”这一概念。随着就绪度理论的发展,20世纪末,亚太经济合作组织(APEC)将就绪度理论首次应用于电子商务领域,提出了地区电子商务就绪度即“国家、地区或社区为进入数字经济而准备的程度”,这也被认为是数字经济就绪度的早期概念。1999年,经济合作与发展组织(OECD)明确国际电子商务测度包括就绪度、应用度和影响度3个维度。基于上述理论,黄健青和张伯超等分别对各国电子商务和数字经济发展的就绪度水平进行了定量评估和定性分析[8]100-103 [9]97-103。

综上所述,现有文献当中运用就绪度这一概念开展区域城市数字经济发展条件研究的成果较少,从数字经济角度解读和分析长三角一体化发展建设的实证研究也不多。因此,本文通过梳理国内外数字经济相关的研究成果,首先对数字经济的内涵和发展特征进行界定,并在此基础上借鉴“就绪度”这一概念,构建城市数字经济发展就绪度指标体系,分析长三角地区数字经济发展的相关条件的成熟度及其影响因素,不仅可以帮助地方政府更加清晰地认知本地区的数字经济发展条件,更加有效地制定数字经济发展政策,也可以为长三角地区数字经济发展的进一步交流与合作提供理论依据和实践经验,还能够为推动共同打造数字长三角继而最终实现长三角区域一体化发展提供有益借鉴。

二、城市数字经济发展就绪度指标体系构建

(一)数字经济发展就绪度量化指标的选取

本文以《规划》对数字经济的定义为基础,以数字经济的发展特征为依据,选取基础设施、发展环境、人力资本和技术创新这4大因素作为一级指标。同时,借鉴国内外学者对数字经济及相关领域研究成果,严格遵循客观性、科学性、系统性、可比性和可操作性等原则,选取了二级指标并最终构建了指标体系(参见表1)。

表1 城市数字经济发展就绪度指标体系及熵权值分配表

(二)数据处理及指标赋权

本文选取2019年长三角地区27个城市作为评价决策单元进行实证研究,包括上海市,江苏省的南京市、无锡市、常州市、苏州市、南通市、扬州市、镇江市、盐城市和泰州市,浙江省的杭州市、宁波市、温州市、湖州市、嘉兴市、绍兴市、金华市、舟山市和台州市,安徽省的合肥市、芜湖市、马鞍山市、铜陵市、安庆市、滁州市、池州市和宣城市。相关数据来自《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国信息年鉴》、各省市《统计年鉴》《统计公报》以及国研网和EPS等数据库。由于各指标对应的数据单位和量纲都不同,为了使各指标之间有可比性,需要对数据进行无量纲化处理,再采用熵值法对各指标进行赋权。具体步骤如下:

(1)构建原始指标矩阵:

(1)

其中,Xij表示第i个城市第j项评价指标的数值,m=27为城市数,n=16为指标数。

(2)采用极差标准法对各指标进行无量纲化处理,本文选取的指标均为正向指标:

(2)

(3)对指标进行归一化处理:

(3)

并且,计算指标信息熵ej和信息熵冗余度dj:

(4)

dj=1-ej。

(5)

(4)计算指标权重Wj:

(6)

对采集的长三角地区27个城市的有关数据进行上述处理后,得到城市数字经济发展就绪度各个衡量指标的熵权值(参见表1)。

由表1可知,指标X1和X11对应的熵权值分别为0.112和0.109,远高于其他指标。熵权值即权重值,数值越大,意味着对应的指标承载的有效信息越多,对数字经济发展的影响就越大。因此,初步判断在长三角地区,信息技术产业的发展情况和信息技术产业就业人员的充裕程度,对数字经济的发展具有最重要的影响和贡献。此外,指标X10的权重值仅为0.021,这可能是由于教育成本的投入对数字化人才的培养具有延迟性特征,其对于数字经济发展的贡献需要一定的时间周期才能体现,因此,教育支出对数字经济发展的影响较为间接。

三、长三角地区城市数字经济发展就绪度实证分析

(一)数字经济发展就绪度指数

根据各指标无量纲化处理后的数据及其熵权值,本文通过公式(8)和(9)计算出长三角地区27个城市2019年数字经济发展就绪度综合得分和基础设施、经济环境、人力资本、技术创新4个分项得分。

(7)

(8)

其中,Sij代表第i个城市第j项指标评价得分,Ei代表第i个城市的综合得分。

为了提高可分析性,对初始得分进行处理,设置最高综合得分为100分,其他各数值以此为基准进行调整(参见表2)。

表2 2019年长三角地区各城市数字经济发展就绪度得分和排名表

由表2可知,上海领跑长三角地区数字经济发展就绪度水平,杭州、南京凭借自身在经济环境和人力资本方面的优势,分列第2名、第3名,得分均在90以上。苏州凭借技术创新方面的优势,紧随其后,排名第4。此外,得分高于平均水平(44.044)的城市有11个,大多分布在江苏和浙江;排名最末位的安庆市得分(9.891),不到上海的1/10,数字经济发展条件相对较为薄弱;另外,同一省份的不同城市之间数字经济发展就绪度也存在较大差异,表明长三角地区各城市发展数字经济所需必要条件的完善程度存在严重的不平衡性。

(二)数字经济发展就绪度聚类分析

要深入研究长三角地区各城市发展数字经济的条件水平和差异情况,仅从就绪度得分和排名来分析是不够的,还要从各一级指标入手,对比分析长三角各城市数字经济发展各项准备条件的差异特征及其产生的原因。本文运用K-均值聚类法对长三角各城市进行聚类分析。

K-均值聚类法常用的距离度量标准是欧几里得距离的平方公式:

(9)

其中,xi代表第i个簇中的样本,μi指第i个簇的质心点。

1.K值的确定 根据欧几里得距离公式,K-均值聚类法需要优化的内容就是使簇内误差平方和(within-cluster sum of squared errors, SSE)(也叫簇惯性,cluster inertia)足够小。

(10)

其中,Ci代表第i个类簇,ci指类簇Ci的质心点(Ci中所有样本的平均值)。

随着类簇数K值的增大,样本的划分更加精细。当K等于样本数时,每个样本都是它所在类簇的质心点本身,SSE=0。但是,这样的聚类是无意义的。因此,本文通过计算不同K值下的SSE值,绘制SSE-K的曲线(参见图1),试图初步找到一个较为合理的K值范围。

图1 SSE-K折线图示

由图1可知,在K=2以前,SSE急剧下降;而K=10以后,SSE的下降变得很缓慢了。因此,3≤K≤10都是比较理想的聚类情况。

为了进一步确认最优K值,需要引入轮廓系数(Silhouette Coefficient),这一概念最早由Peter J. Rousseeuw在1986年提出,用于评定聚类是否合理、有效。轮廓系数使用数据集中对象之间的相似性度量来评估聚类的质量,它结合内聚度(Cohesion)和分离度(Separation)两方面的评价指标,计算公式如下:

(11)

其中,a(i)为样本i与簇内其他点之间的平均距离,b(i)为样本i与最近簇中所有点之间的平均距离,故a代表簇内内聚度,b代表与最近簇的分离度。轮廓系数的取值范围在-1和1之间,越接近于1则说明聚类效果越好。

根据上一步骤的测算结果,分别计算3≤K≤10时的轮廓系数,具体结果如表所示(参见表3)。当K=8时,轮廓系数最大,聚类效果最好,故确定最优K值为8。

表3 不同K值的轮廓系数计算结果表

2.聚类结果分析 根据最优K值,得到长三角地区27个城市的聚类结果和数字经济发展就绪度特征分类情况(参见表4)。

表4 长三角地区27个城市数字经济发展聚类结果和就绪度特征分类表

第一类:上海、杭州、南京、苏州。这几个城市分别凭借各自在基础设施、经济环境、人力资本和技术创新方面的绝对优势,以及各方面较均衡的高水平得分,处于长三角地区数字经济发展就绪度领先地位。这几个城市的数字化基础设施完善,信息技术产业投资力度大,数字经济发展的环境优良,数字化人才充裕,信息技术的国际竞争力和数字化创新能力强,在长三角地区发挥了龙头引领和辐射带动作用。

第二类:无锡、合肥。这两个城市的数字经济发展环境、数字化人才储备以及信息技术研发创新水平等都已较为成熟。但相对而言,它们的信息化基础设施建设不够突出。这两个城市若能大力加强基础设施建设,加大信息技术产业投入,将有望推动数字经济的高质量发展。

第三类:常州、宁波。这两个城市的信息化基础设施较完善,处于长三角地区领先水平,而数字经济发展环境、数字化人才储备以及信息技术研发创新水平却不够突出,这与第二类城市恰好相反。但是,常州、宁波这两个城市领先的信息化基础设施建设水平,并未带来信息技术创新的同等水平。究其原因,主要是数字化人才的紧缺。

第四类:嘉兴、金华。这两个城市的电子商务、互联网和信息技术产业发展水平较高,为发展数字经济提供了优良的硬件基础和经济基础。但是,其数字化人才规模欠佳,信息技术创新能力仍有较大提升空间。

第五类:湖州、温州、滁州。这三个城市的信息化基础设施建设水平较高,而数字经济发展环境不够优化、数字化人力资本较为匮乏,数字化创新水平较为低下。

第六类:南通、马鞍山、芜湖、扬州、泰州。这5个城市在数字经济发展条件方面的共同特点是数字化创新环境很好,但是信息化基础设施、经济发展条件以及数字化人才储备几个方面均不太理想。

第七类:镇江、绍兴。这两个城市发展数字经济的各方面条件均不太完善,只在数字化人才储备方面的表现略好一些。主要是因为这两个城市的技术研发人员相对比较充裕,但信息技术的产出并不理想。

第八类:台州、舟山、盐城、铜陵、安庆、池州、宣城。这几个城市的数字经济发展条件在长三角地区相对落后,信息产业基础设施、经济发展环境、数字化人才储备以及信息技术创新等条件均不够完善,产业数字化进程和数字经济的发展受到严重阻碍,与长三角地区其他城市存在较大的“数字鸿沟”。

四、结 语

(一)主要结论

本文在综合国内外对数字经济、就绪度理论等相关研究的基础上,构建了城市数字经济就绪度指标体系。然后,以长三角地区27个城市为样本,运用熵值法和聚类分析法,对各城市发展数字经济的相关条件的成熟度及其特征进行了实证分析,得出如下主要结论:

1.长三角地区各城市数字经济发展的准备条件存在严重的不平衡 总体呈现出从沿海到内陆以阶梯状逐渐降低的趋势,初步形成以上海为核心,以杭州、南京、合肥等省会城市为中心,以苏州、无锡、常州、宁波等经济强市为重心的总体格局。

2.长三角地区数字经济发展的条件存在省域间严重失衡的现象 上海市的数字经济就绪度水平处于龙头地位;江苏省数字经济发展各方面条件较均衡;浙江省作为电子商务强省,其数字经济与实体经济的融合发展具有良好的基础,但在技术创新方面稍显劣势;安徽省数字经济各项指标的均值远低于长三角地区,处于最低水平。

3.长三角地区各城市在数字化人才储备和信息技术创新方面存在“数字鸿沟” 数字经济的核心生产要素是数字化信息资源和数字化专业技术人才。一个城市若信息技术落后、数字化人才紧缺,其数字经济的发展必然受到严重制约。

(二)长三角地区城市数字经济发展的对策建议

根据上述研究结论,对长三角地区数字经济发展提出如下对策和建议:

1.进一步推进长三角地区数字一体化协同发展 加强长三角地区数字经济协同发展的顶层设计,强化数字化基础设施合作共建和信息资源互通共享,打造区域信息枢纽中心和世界级数字产业集群,加强成功经验的交流与借鉴,促进核心城市、中心城市的数字经济生产要素和资本的流动,充分发挥上海以及各省会城市和经济强市的龙头引领与辐射带动作用,将数字经济活跃动能向长三角西部地区引导,从而实现数字经济区域协同发展,共同打造全球数字经济创新发展高地。

2.江苏省各城市发展数字经济的对策建议 江苏省各城市在数字经济发展条件方面各有优势,需要加强地方政府层面的合作,完善协作机制,整合优势,实现城市间资源禀赋的互融与互补,加大信息化基础设施投入,促进数字化、智能化与制造业、服务业的深度融合,提高全要素生产率,以更好地助力长三角地区数字经济一体化的高质量发展。

3.浙江省各城市发展数字经济的对策建议 除了杭州、宁波以外,浙江省其他城市的数字化人才相对匮乏,数字经济发展受到严重制约。建议引进和培育高技术人才,推动智能化技术改造和科技创新体系建设,提高财政资金研发投入水平,有效地激发地方科技创新活力,推动传统产业数字化转型升级,进一步夯实长三角地区数字经济科技创新基础,实现数字经济跃升发展。

4.安徽省各城市发展数字经济的对策建议 数字经济就绪条件较为落后的安徽省,要充分利用芜湖、马鞍山这些城市优越的技术创新环境,集聚数字化产业集群,完善数字化、智能化基础设施,实现数字经济协同创新。同时,要正确认识和充分利用合肥、滁州等城市的资源禀赋,加强基础设施互联互通,消除“数字孤岛”和“信息壁垒”,带动铜陵、安庆、池州、宣城等数字经济起步较晚的城市,实现数字经济高质量赶超发展。