数字经济与城乡收入差距——基于中国31个省份的面板数据分析

史晓红，黄 维

（安徽财经大学经济学院，安徽蚌埠 233030）

自古以来，共同富裕就是人们的理想。早在先秦时期，儒家就有“大同”“小康”概念和“上下俱富”“惟齐非齐”的主张，法家也提出过“贫富有度”“令富者贫，令贫者富”等想法，道家学派也有“天之道，损有余而补不足”等均富的思想。在我国确定坚定不移地走社会主义道路以来，就一直将共同富裕当作我们的奋斗目标，我国社会主义的发展也将共同富裕作为根本原则。党的二十大报告中指出，中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化，实现全体人民共同富裕是中国式现代化的本质要求之一。当前，立足全面建设社会主义现代化国家新征程，实现以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的中心任务，必须坚定不移地走共同富裕的中国式现代化道路。要想走向、走好共同富裕道路，处理好城乡关系，缩小城乡经济差距是必不可少的。

数字经济作为继农业经济、工业经济之后的又一经济形态，已然成为现代经济发展所必不可少的一部分。2022年数字经济白皮书显示，2012年至今，我国数字经济的发展以15.9%的增幅逐年增加，同期国民生产总值的增幅远不及此；2021 年，我国数字经济发展规模已经达到45.50 亿元，同比名义增长16.20%。数字经济的快速发展给我国的经济增长带来新的驱动力，提供新的发展机遇，但数字经济的发展能够帮助我们实现共同富裕的目标吗？或者说，数字经济的发展对城乡收入差距有着怎样的影响？数字经济发展又是通过哪些因素影响城乡收入差距的？弄清楚这些问题，能够帮助我们全面地理解数字经济对于城乡收入差距的影响，帮助我们更好地探索共同富裕的道路，实现经济的高质量发展，提升全体居民的生活水平现代化发展，促进农业农村现代化发展。

1 文献评述

近些年，数字经济发展速度大大超过国民收入的增长速度，数字经济的快速发展引起学者们对其广泛的关注。学者们关于数字经济对共同富裕的影响结果的探讨并未达成完全一致，主要有以下3 种观点。

第一类观点认为，数字经济对于城乡收入差距的影响呈先下降后上升的“U”型。学者余小燕（2022）将数字经济分为产业数字化、数字基础设施和数字产业化，并分别进行研究，研究结果表明前者能够缩小城乡收入差距而后者会扩大城乡居民收入差距，同时，前者缩小城乡居民收入差距的影响具有从“数字红利”到“数字鸿沟”的拐点效应[1]。学者米嘉伟、屈小娥（2022）通过研究得出数字经济对于城乡收入差距影响呈“U”型变化，当前中国已经跨越了“U”型的最低点，城乡居民收入差距在数字经济的影响下将会逐渐扩大，同时发现，教育资源对于数字经济的这种影响具有一定的调节效应，城镇化在其中发挥部分中介作用[2]。学者樊轶侠等（2022）同样持此观点，并在此基础上研究发现产业数字化、数字基础设施和数字产业化对城乡收入差距的影响均呈现先下降后上升的趋势，居民数字素养呈现降低城乡居民收入差距的趋势；同时研究得出，在其他因素的影响下，数字经济发展对城乡居民的工资性收入差距和财产性收入差距的影响同样呈现先下降后上升的“U”型，对城乡居民经营性收入差距影响呈现倒“U”型[3]。学者陈文等（2021）研究得出数字经济影响城乡收入差距呈现先下降后上升的趋势，在相关机制检验后发现，数字经济通过影响城镇化进程和相对创业进而影响城乡居民收入，并得出结论，城镇化程度和相对创业水平在数字经济发展的初期得到提高，城乡居民收入差距得以缩小；随着数字经济的发展达到一定程度以后，“逆城镇化”现象逐渐显现，城乡居民收入差距呈现扩大的趋势[4]。

第二类观点认为，数字经济将会先扩大城乡收入差距，然后降低城乡收入差距，呈现倒“U”型趋势。学者李晓钟等（2021）便持有此观点，在此基础上研究发现数字经济对于城乡收入差距的影响存在着门槛效应，随着人均收入的提高，数字经济更大程度地缩小城乡居民收入差距，研发强度同样如此。城乡居民收入差距的缩小也受到“一带一路”建设水平和对外开始的影响，这两者对于城乡居民收入差距缩小均有正向作用[5]。学者彭继增等（2022）分指标研究发现，数字经济基础和发展水平对于城乡收入差距的影响呈倒“U”趋势，在机制分析中发现，市场化水平会发挥部分中介效应，扩大城乡收入差距[6]。

第三类观点将数字经济发展对于城乡居民收入差距的影响分为直接影响和间接影响，数字经济发展水平的直接影响导致城乡居民收入差距缩小，间接影响如不同等级的数字鸿沟的出现会扩大城乡居民收入差距；综合考虑来看，直接影响要大于间接影响，数字经济的发展总体上会促进城乡居民收入差距的缩小。在间接影响的作用下，数字经济影响城乡居民收入差距的过程中会有两次波动，城乡居民收入差距呈现上升的趋势，随后数字经济的直接影响使得城乡居民收入差距继续缩小，从数字经济发展影响城乡居民收入差距的整体来看，数字经济的发展对于城乡收入差距影响呈现先上升后下降再上升再下降的“M”型趋势，其他学者研究中出现的“U”型、倒“U”型趋势均是“M”型趋势的部分时期[7]。

现有学者大部分研究都处于对数字经济与城乡收入差距的影响趋势上，对于数字经济是如何影响城乡收入差距、通过哪些方面影响城乡收入差距则较少有提及，通过研究数字经济对于城乡收入差距的影响趋势，并在此基础上加入中介变量，具体分析数字经济是如何影响城乡收入差距。改革开放由计划经济体制转向为市场经济体制的40 余年来，我国经济蓬勃发展，对外开放和市场化在其中发挥了重要作用。在数字经济发展热潮中，市场化和对外开放程度又扮演了怎样的角色，是否对数字经济对于共同富裕的影响发挥了重要作用，都需要更为深入的探讨。同时，在追求实现城乡一体化的今天，城镇化对于数字经济与共同富裕之间的影响是否发挥重要作用，也是一个值得研究的问题。将城镇化、对外开放和市场化作为中介变量，研究数字经济发展对于共同富裕的影响，对后来的学者具体分析数字经济与共同富裕的关系，以及数字经济促进共同富裕的方法具有一定的启发性，同时对中国城乡间的均衡发展做出一定贡献。

2 理论分析

随着现代技术与信息化的发展，数字经济逐渐成了一种新兴产业，数字经济与劳动和资本两种生产要素之间是怎样的关系。经典CES 生产函数通过不变生产要素替代弹性打破了单位要素替代弹性这一假设，得到广泛应用。借鉴封永刚等（2017）[8]、彭继增等（2022）[6]就有偏技术进步对资本劳动边际产出之比的影响，研究数字经济发展对于资本和劳动两种生产要素之间的关系，以及与此关联的城乡居民收入差距问题。

假设经典CES 生产函数为符合当前经济发展的生产函数：

其中，Ct代表希克斯中性技术进步参数，Yt、Zt、Lt分别代表要素总产出、生产过程中的资本要素投入量和劳动要素投入量。a为生产过程中的各个要素的具体分配参数，取值（0，1），b为劳动要素和资本要素之间的相互替代弹性，取值（0，无穷大）。后随着经典CES 生产函数的应用与发展，希克斯中性技术进步的假设逐渐受到质疑，有偏技术进步的说法得到越来越多人的认同，为了体现技术进步的方向，通常需要在经典CES生产函数中加上要素增强系数并将广义的技术进步参数简化为1，由此得出有偏技术进步的CES生产函数：

此时，资本要素和劳动要素两者的边际产出的比值为

数字经济作为一种新兴产业，会通过影响资本和劳动两种要素之间的边际产出比来影响不同要素所有者之间的收入差距。数字经济发展的初期，其与资本要素紧密结合，数字经济多应用于资本密集型产业，如金融业、信息业等，这些产业多于城镇中集聚发展，带动着城市经济的增长；初期的数字经济发展过程中与老大要素的结合度有限，此时劳动要素的边际产出或边际报酬要远远低于资本要素的边际产出或边际报酬。这也就意味着，在数字经济发展的早期阶段，数字经济提高资本要素所有者的收入显著高于提高的劳动所有者的收入。这些资本要素所有者又大多集聚于城市中，数字经济对于城市居民收入的提高要显著多于对乡村居民收入的提高，数字经济发展阶段的初期不利于城乡收入差距的缩小。在数字经济的发展阶段进入一定时期后，数字经济的发展使得技术进步不断偏向劳动要素，资本边际报酬递减，劳动边际报酬逐渐增加，劳动偏向性技术进步使得劳动的边际报酬大于资本的边际报酬，劳动要素所有者的收入增加值多于资本要素所有者的收入增加值，这些劳动要素所有者多处于农村，农村居民收入的提高程度要大于城市居民收入的提高程度，城乡居民之间的收入差距得以缩小，距离共同富裕目标的实现更进一步。因此，数字经济的发展与城乡居民收入差距之间存在着先上升后下降的倒“U”型关系。

我国实行社会主义市场经济已有四十余年，市场化发展对于经济的高质量发展具有显著的作用，同时，市场化对于城乡收入差距也有着一定的影响。有研究表明，市场化对于城乡居民收入差距之间的影响是呈明显的先上升后下降的倒“U”型，即市场化水平的提高的初期会扩大城乡居民收入差距，在发展到一定时期后，又会转而促进城乡间居民收入公平分配，促进城乡间的共同富裕（邓金钱，2018）[9]。这与数字经济发展对城乡居民收入差距的影响趋势相一致，市场化的发展在数字经济对于城乡收入差距的影响中发挥了部分中介作用，市场化发展扩大了城乡收入差距（彭继增，2022）[6]。对外开放也一直是学者和政府研究的热门话题，1978年实现改革开放政策以来，我国达成举世瞩目的成就，一跃成为世界GDP 总量第二的国家。不难发现，自我国实现改革开放政策以后，我国的城乡居民收入差距也产生了巨大变化。对外开放水平会显著扩大城乡收入差距，但是，将其作滞后一期的研究发现，对外开放水平提高会缩小下一期的城乡居民收入差距，促进共同富裕（孙永强，2011）[10]。城镇化问题一直以来也备受各国学者关注，中共第十五届三中全会通过的《中共中央关于农业和农村工作若干重大问题的决定》正式采用了“城镇化”一词。这是“城镇化”一词在官方文件中的首次亮相。城市化进程能够显著缩小城乡收入差距，促进共同富裕（孙永强，2012）[11]。数字经济发展迅速的今天，市场化水平、对外开放程度和城镇化水平在数字经济影响城乡居民收入差距的过程中发挥着怎样的作用，怎样处理城市与农村之间的关系，是否能够促进城乡一体化融合发展等，都是值得研究的问题。

由此，选择市场化水平、对外开放程度、城镇化水平作为中介变量，具体研究这些指标在数字经济影响城乡收入差距之间的作用机制。

3 变量选取

3.1 数字经济发展指数的测量

数字经济的发展在近几年尤为迅速，各国经济学家和学者们对于数字经济的测量并未形成统一的方法。根据对数字经济范围界定的不同，将对数字经济的定义范围分为三大类，分别是核心定义、狭义定义和广义定义。其中广义定义是认为数字经济就是受数字化驱动所产生产业升级而带来的经济效益，即数字产业化和产业数字化。此种定义被广泛的学者和各国政府所接受采纳。根据《全球数字经济白皮书2022》2021 年所测算的47 个国家的数据得出，这些国家全部数字经济增加值为38.1 万亿美元，同比名义增长15.6%，占总GDP 的比重达到45%。产业数字化依然是数字经济发展的总抓手，占整个数字经济的比重达到85%。分三大产业来看，第一产业、第二产业、第三产业数字经济占行业增加值的比重分别是8.6%、24.3%、45.3%，第三产业依然引领整个数字经济行业的转型发展。

参照赵涛等（2020）[12]关于数字经济发展指数的测量，采用互联网普及程度、互联网相关产出、数字金融惠普发展等5个二级指标，通过熵权法计算得出数字经济发展指数。

3.2 城乡收入差距的测量

现有学者的研究多采用城乡居民的人均纯收入之比作为衡量城乡居民收入差距的指标，但城乡居民人均纯收入之比没有办法准确衡量城市居民与乡村居民的人口变化，仅仅包含收入的比较，无法真实准确地反映我国城乡居民收入差距。泰尔指数则不仅包括收入这一影响因素，还能够反映城乡人口的问题，且泰尔指数对高收入者和低收入者的反应非常灵敏，故参照王少平等（2007）[13]的研究方法，选用泰尔指数作为衡量城乡收入差距的指标。泰尔指数的计算方法：泰尔指数是用城镇居民人均纯收入和农村居民人均纯收入分别与地区居民人均纯收入的比值再取对数，然后用地区城镇居民总收入和地区农村居民总收入分别与地区总收入的比值作为权重，加权求和得出。

3.3 控制变量

参照其他学者的相关研究，采用经济基础、人口总量、非农产业规模和失业率作为控制变量。其中经济基础用各个地区对应年份的人均国内生产总值表示；人口总量是每个省份年末常住人口的数量；非农产业规模用第二产业和第三产业占GDP 的比例表示；失业率即每个省份对应年份的正常失业人数占总劳动人数的比重。共包含除港澳台以外的其余31 个省份2011—2020年的数据，各项数据均来自《中国统计年鉴2011—2020》。

3.4 中介变量

根据各项指标的内在联系，及其他学者的相关研究，采用对外开放程度、市场化水平和城镇化作为中介变量来研究数字经济对于共同富裕的影响。对外开放程度用各个省份年度的进口和出口总额与该地区一年的生产总值的比值表示；市场化水平是复合变量，参照樊纲等（2011）[14]的做法，利用政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度和市场中介组织的发育与法律制度环境共五个二级指标构建市场化水平评价体系，得到全国除港澳台以外的31 个省份的市场化水平指数；城镇化用地区城镇人口占地区总人口的比重来表示。各项相关数据均来自《中国统计年鉴2011-2020》。

4 描述性统计

数据见表1。

表1 描述性统计

4.1 数字经济

分析我国除港澳台以外的31个省份2011—2020年的数字经济综合得分，可以发现各个省份之间的数字经济的差距较大。按照经济政策的划分，将我国划分为四大区域，分别为东部、中部、西部和东北。

各个省份2011 年至2020 年间，数字经济都处于高速发展的状态。所有地区中，只有北京和上海的2020 年数字经济指数超过了0.800，其中北京为0.982，上海为0.855。东部地区的数字经济差异化较为突出，数字经济发展最好的北京比数字经济发展最差的河北的数字经济指数高出将近一倍。从东部整体来看，除河北和山东外，其余省份2020 年的数字经济指数均超过0.600，整体数字经济发展较为优秀；中部地区的六个省份中，数字经济发展均缓步前进，无较为突出的省份，2020 年数字经济指数超过0.600 的只有湖北省和安徽省；西部地区的各个省份的数字经济发展也较为同步，总体来看，全部省份2020 年的数字经济指数均已超过0.600，发展最快的是青海省，达到了0.670；东北地区的3 个省份数字经济发展的差距也非常小，2020年的数字经济指数分别为0.605、0.591、0.556。纵观全国，各个省份2011—2020 年间，除2015—2016年，数字经济指数的发展较为缓慢，甚至有的省份出现倒退现象，其余年份的数字经济都处于稳定发展的阶段。

4.2 城乡收入差距

考虑到人口因素和城乡居民人均收入差距，用泰尔指数代表我国除港澳台以外31 个省份的城乡收入差距，可以看出，各个省份之间的城乡收入差距相差巨大，同样将其划分为四大区域分别进行分析。

东部地区包括北京、上海在内的10 个省份，其中城乡收入差距最小的地区是上海，其次是天津和北京。河北省的城乡收入差距在东部地区中名列前茅，依据这十年的城乡收入差距发展趋势来看，北京、天津、上海都较为稳定，河北省的城乡收入差距逐年扩大，部分省份如浙江、广东呈先下降后上升的趋势；中部地区的6 个省份，整体城乡收入差距指数差别不大，均在0.130 左右，湖北省的城乡居民收入差距指数较小，仅在0.100 左右。从2011 年至2020 年，城乡居民间收入差距一直扩大的城市只有江西省，海南省城乡收入差距呈先上升后下降的趋势，其余省份均是不显著的“U”型趋势；西部地区的12 个省份的城乡收入差距要显著高于其他地区的省份，泰尔指数最高峰数值甚至逼近0.300，最低的内蒙古和重庆，其城乡居民收入差距指数也要显著高于东部地区的部分城市，如上海等；东北地区的3 个省份的城乡收入差距均低于除北京、天津、上海以外的其他地区，且十年间的整体趋势变化不大，2020 年的突然扩大可能是受疫情影响。整体来看，各个省份的城乡收入差距变化趋势不尽相同，有些地区变化较大，有些地区则一直保持稳定。

5 实证设计

5.1 模型构建

对于理论推导得出的结果：数字经济影响城乡收入差距是呈先上升后下降的倒“U”型趋势。采用面板数据双向固定效应模型验证这个结论。部分数据已进行对数化处理。

其中，Controlsi代表控制变量，参考其他学者的文章，采用如下控制变量：经济基础（ECO），用各省份的人均生产总值的对数值表示；人口（POP），将各个省份年末人口数值取对数所得来衡量；非农产业产值（INAC），用除农业以外的其他产业的产值之和的对数值衡量；失业率（UNE），用正常情况下失业人数占总劳动人口的比值的对数来衡量。

根据上文所述，使用对外开放程度、城镇化水平和市场化程度作为中介变量，借鉴温忠麟（2014）[15]的做法，构建中介效应模型，研究数字经济对城乡收入差距的影响。

5.2 基准回归

对上文中的计量模式进行基准回归，结果如表2，首先仅用数字经济指数项（DE）和数字经济指数的平方项（DE2）对城乡收入差距进行回归，回归结果如表中第二列，DE 项系数显著为正，DE2 项系数显著为负，说明数字经济发展的初期不利于城乡居民收入差距的缩小，但是当数字经济发展到一定阶段后，又会促进缩小城乡收入差距，促进共同富裕。加入一系列控制变量，重新对数字经济指数项和平方项与城乡收入差距做回归，得到的结果如表中第3 列，其结果与第二列基本保持一致。第四列中仅用数字经济指数平方项对城乡收入差距做回归，第五列在第四列的基础上加入控制变量，其数字经济指数平方项（DE2）的系数均显著为负，说明数字经济对城乡收入差距的影响呈先下降后上升的倒“U”型，这与彭继增等（2022）[6]得出的结果相一致。

表2 基准回归结果

5.3 内生性检验

考虑到实证检验中选取的变量不完全或者变量之间存在着反向因果所导致的变量之间的内生性，采用两阶段最小二乘回归进行内生性检验。将原模型中数字经济项和数字经济平方项看作是内生变量，参照学者陈文、吴赢（2022）的研究，同一年的某一省份的数字经济发展水平由该省份的一些数字经济指标计算所得，对该省份的城乡收入差距也会有一定影响，但对其他省份的城乡收入差距不作影响，工具变量用除该省份以外的其余省份的数字经济发展水平的平均数与其平方项来表示，而后进行两阶段最小二乘回归，结果依然稳健，回归的F 统计量显著大于经验规则，排除弱工具变量问题。

5.4 稳健性检验

（1）选取其他指标作为被解释变量：上文中的回归模型选取泰尔指数表示城乡居民收入差距，现参考其他学者的研究，用城乡居民人均收入的比值代替泰尔指数进行回归。得到的结果与原模型的基准回归基本接近，说明实证结果稳健。

（2）去除部分数据：受疫情影响，2020 年数据与其他年份数据相比，具有更多的不确定性，故将2020年数据剔除以后，重新进行回归。得到的结果与原模型的基准回归基本接近，说明实证结果稳健。

5.5 区域异质性检验

将中国除港澳台以外的31个省份按照上文所述方法，划分为东部、中部、西部和东北四个地区，分别对这四个地区进行回归，得到回归结果如表3。结果表明，在2011—2020 这10 年里，东部地区的数字经济发展已经跨越倒“U”型趋势的拐点，城乡居民收入差距随着数字经济的进一步发展逐渐缩小；中部、西部和东北地区仍处于倒“U”型趋势拐点的左边，数字经济的发展依然会扩大城乡收入差距。这表明中国除港澳台以外的31 个省份的数字经济发展并不同步，各个地区之间仍有较为明显的差距，应根据相关情况制定政策，因地制宜。

表3 异质性检验结果

表4 中介效应检验结果

6 机制分析

参照郑国楠等（2022）[7]和温忠麟等（2004）[16]的文章，采用Sobel-goodman 方法估计中介效应模型，判断对外开放程度、市场化水平和城镇化是否能够作为数字经济发展影响城乡居民收入差距的中介变量，并计算其具体中介效应占比。分别将对外开放程度（OPEN）、城镇化（URB）和市场化水平（MARK）作为中介变量代入中介效应模型中，中介效应模型如表5。首先对3 个中介变量的中介效应采用标准法检验，结果如表6 中。检验结果表示，对外开放程度、城镇化和市场化水平均能够在数字经济发展影响城乡收入差距的过程中发挥其中介作用。对比表中各项系数的正负值可知，数字经济的发展与对外开放水平、城镇化和市场化水平之间均呈先上升后下降的“U”型，在间接效应和直接效应的作用下，3 个中介变量均在数字经济影响城乡收入差距的倒“U”型趋势中发挥部分中介作用，间接效应的大小分别为45.300%、41.900%、28.100%，数值均不过半，表明城乡居民收入差距受到数字经济的影响中，直接效应占据主要部分。观察表中b 项的系数，均为负值，可见，3 个中介变量的发展均有助于降低城乡收入差距，促进共同富裕。

后参照温忠麟等（2012）[15]的文章，采用bootstrap（自助抽样法）对城镇化、对外开放程度与市场化在数字经济影响城乡居民收入差距中的具体中介效应，得出结果如表中后3 列。其结果与表中前3 列所采用的Sobel-goodman 方法检验的结果基本保持一致，结果具有稳健性。

7 结论

基于2011—2020 年间除港澳台以外的中国31个省份的面板数据，采用双向固定效应模型和中介效应模型，探究数字经济发展对于城乡居民收入差距的影响，并具体分地区进行区域异质性分析，而后探究对外开放程度、城镇化和市场化水平3个中介变量在其中发挥的作用，得出结论如下：①数字经济发展能够影响到城乡居民收入差距，数字经济发展初期阶段会偏向于促进城镇发展，导致城乡收入差距扩大，发展到一定阶段后，数字经济发展会偏向促进农村发展，缩小城乡收入差距，整体来看，数字经济发展影响城乡居民收入呈现出先上升后下降的倒“U”型趋势；②东部地区数字经济发展较为快速，已先于其他3 个地区跨过倒“U”型趋势的拐点，城乡居民收入差距受到数字经济发展的影响开始逐渐缩小。③对外开放、城镇化以及市场化水平在数字经济影响城乡居民收入差距中均发挥部分中介作用，但中介效应程度均不过半，数字经济影响城乡居民收入差距中还是直接效应占据主体地位。

8 政策建议

加大、加快农村数字经济基础设施建设，为数字经济的发展促进农村经济发展提供基础设施支持，使得数字经济的发展能够带动农村经济发展。加大农村数字经济的人才储备，要通过数字经济的发展助力乡村振兴，打破城乡二元结构，促进城乡一体化进程。紧紧关注城市和农村的数字经济发展程度，在城镇数字经济发展进入疲态时，及时将数字经济发展的目光转向乡村，大力促进乡村数字经济发展，以此来唤醒农村经济的活力，提高农村居民的收入，缩小城乡居民收入差距，促进共同富裕。

调整数字经济发展的方向，注重不同地区数字经济发展程度，政策制定要因地制宜。数字经济发展较好的地区要注重数字经济发展的质量，完善数字经济促进三大产业改革的形式，出台相关政策保障公民的“数字安全”；在数字经济发展较为落后的地区，增加数字化基础设施的投入，增加数字经济的人才储备，合理规划数字经济的发展计划，稳扎稳打，一步一步实现发展目标。

扩大对外开放，积极推进城镇化进程，同时提升各个地区的市场化水平，均能够有效缩小城乡收入差距，促进共同富裕。严格规范进出口贸易章程，完善外商投资机制；制定相关政策，完善审查体系，确保城镇化进程的稳步推进；加大市场监管执法力度，完善市场准入机制，建立健全完整的市场化指标评价体系，推进营商环境重点改革。

从目前来看，数字技术与实体经济的融合更多地体现在服务业中，大数据时代所采集的大量的个人信息，能够帮助服务业更好的发展。但在制造业对于数字技术的利用则略有不足，因此需要根据不同的产业的特点采取相应的措施，以此来提高数字经济对于整个社会经济发展的作用。此外，数字经济是以数据元素为基础，必然会涉及大量的个人信息，要注意对于公民的个人信息的合理、合法、合规使用和保护，避免某些企业或者行业滥用数据形成垄断或谋取不正当的利益，阻碍创新。我们要考虑到数字经济本身的特点、各个产业不同的特点、数字经济发展的各个阶段以及数字经济与整个实体经济的融合，不断优化政策的调整和整体布局，更好地推进数字经济和实体经济的发展，实现社会经济的整体高质量和高效率的发展目标，为全面建成社会主义现代化强国的目标提供更大的助力。