李建軍，王俊藜

（西南財經(jīng)大學(xué) 財政稅務(wù)學(xué)院，四川 成都 611130）

一、問題的提出

近年來，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，有利于推動建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，有利于推動構(gòu)建新發(fā)展格局?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出，要打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢、賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，并促進(jìn)中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字技術(shù)之間的深度融合?！稊?shù)字中國發(fā)展報告（2022年）》數(shù)據(jù)顯示，2022年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)50.2萬億元，總量穩(wěn)居世界第二，同比名義增長10.30%。可見，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為推動中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測度成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)。現(xiàn)有研究主要聚焦于以下三個方面：一是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵和數(shù)字產(chǎn)業(yè)界定。許憲春和張美慧［1］借鑒OECD、BEA 等機(jī)構(gòu)的劃分方法，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)劃分為數(shù)字化賦權(quán)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化交易、數(shù)字經(jīng)濟(jì)交易產(chǎn)品和數(shù)字化媒體四種類型。葉胥等［2］進(jìn)一步將數(shù)字經(jīng)濟(jì)劃分為數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化交易和數(shù)字化載體三種類型。二是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模和增加值測度。Machlup［3］與Porat［4］對知識經(jīng)濟(jì)和信息經(jīng)濟(jì)增加值進(jìn)行了測算。Machlup［3］運(yùn)用終端需求法測算了1947—1958年美國知識經(jīng)濟(jì)部門的總產(chǎn)出和年增長率。Porat［4］開創(chuàng)性地從兩級信息部門測算了美國信息經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)出。在此基礎(chǔ)上，國際組織和各國統(tǒng)計部門進(jìn)一步發(fā)展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測算框架，如通過供給使用表對數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值進(jìn)行了測算，在進(jìn)一步考慮新型P2P服務(wù)、跨境知識產(chǎn)權(quán)流動和其他附加信息核算的基礎(chǔ)上對數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量進(jìn)行了核算［5-6］。許憲春和張美慧［1］建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模核算框架，并測算了2007—2017年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模。向書堅和吳文君［7］通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)衛(wèi)星賬戶估算出中國2012—2017年數(shù)字經(jīng)濟(jì)中主要相關(guān)產(chǎn)業(yè)的增加值。陳夢根和張鑫［8］通過編制2002—2018年投入產(chǎn)出表，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)分為基礎(chǔ)部門、融合部門和替代部門三種類型對數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行測度。蔡躍洲和牛新星［9］通過建立替代效應(yīng)、協(xié)同效應(yīng)和數(shù)字部門的增長核算框架，測算出數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體規(guī)模并分析其結(jié)構(gòu)特征。彭剛和趙樂新［10］通過界定數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)層和融合應(yīng)用層，測算出2003—2018 年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量。三是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的分布結(jié)構(gòu)及演進(jìn)趨勢。彭文斌等［11］運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析法探究京津冀13個城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間格局。李研［12］將全國劃分為8個經(jīng)濟(jì)區(qū)，使用基尼系數(shù)、莫蘭指數(shù)等指標(biāo)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率的區(qū)域結(jié)構(gòu)和演變趨勢進(jìn)行研究。鮮祖德和王天琪［13］基于第四次全國經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模進(jìn)行測度。劉偉等［14］借鑒國際分類經(jīng)驗(yàn)和中國統(tǒng)計實(shí)踐，提出了包括6個一級分類、20個二級分類的“窄口徑”數(shù)字經(jīng)濟(jì)分類。傅智宏等［15］運(yùn)用數(shù)字化驅(qū)動特征分析方法考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)分類規(guī)模、時空分異和驅(qū)動特征。孫勇等［16］基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)專利產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析了長三角地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展時空格局及其影響因素。

綜上，現(xiàn)有研究對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測度基本集中于數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模、增加值等方面，而對數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量卻鮮有關(guān)注?；诖耍疚目赡艿倪呺H貢獻(xiàn)如下：一是，運(yùn)用永續(xù)盤存法和基年迭代法構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的測算框架，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量進(jìn)行測算，拓展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的相關(guān)研究。二是，運(yùn)用基尼系數(shù)、核密度估計和莫蘭指數(shù)等分析中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的區(qū)位差異和演進(jìn)趨勢，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本投入和積累水平區(qū)位差異的研究具有參考價值。

二、測算方法與研究數(shù)據(jù)

（一）測算方法

⒈ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)分類

本文按照許憲春和張美慧［1］與陳夢根和張鑫［8］對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的界定，根據(jù)2017版《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)所涉及的產(chǎn)業(yè)分為數(shù)字化平臺、數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)兩個維度，如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)分類

⒉ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量測算方法

（1）永續(xù)盤存法

全國層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的測算主要運(yùn)用永續(xù)盤存法。永續(xù)盤存法是目前測算資本存量最普遍的方法，由Goldsmith［6］創(chuàng)立并推廣。假設(shè)條件是，前期的投資額通過積累形成當(dāng)期的資本存量，只要產(chǎn)生流量的時間足夠長，甚至超出固定資產(chǎn)的預(yù)期壽命，則可以忽略期初的資本存量，直接通過各期流量數(shù)據(jù)的累加計算得到資本存量。永續(xù)盤存法的優(yōu)點(diǎn)是使用廣泛、數(shù)據(jù)較易獲得，但資產(chǎn)平均使用年限的確定和退役函數(shù)的選取是一個難點(diǎn)。永續(xù)盤存法的基本公式為：

其中，Kt為當(dāng)年數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量，It為當(dāng)年數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)可比價投資額，Rt為重置需求，Sθ為數(shù)字經(jīng)濟(jì)各行業(yè)資產(chǎn)在θ時點(diǎn)仍在役的比例，其取值取決于不同的資產(chǎn)退役模式，考慮到線性退役的假設(shè)與實(shí)際偏差較大，而鐘形退役模式的假設(shè)更為科學(xué)，本文選取鐘形退役模式。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的測算步驟如下：首先，確定資產(chǎn)平均年限。其次，確定基準(zhǔn)年份資本存量。在資產(chǎn)平均年限的選擇上，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用經(jīng)驗(yàn)假設(shè)的方法，如楊玉玲和郭鵬飛［17］與吳明娥等［18］假設(shè)資產(chǎn)使用年限為20年。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)具有流動性高、更新周期短等特點(diǎn)，上述方法并不能完全適用于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)部門。對于基準(zhǔn)年份資本存量的處理，多數(shù)文獻(xiàn)采用經(jīng)驗(yàn)估算的方式，如李研［14］使用基準(zhǔn)年份投資數(shù)據(jù)除以固定資產(chǎn)投資平均增長率與折舊率之和得出基準(zhǔn)年份資本存量。本文借鑒曾五一和趙昱焜［19］的思路，運(yùn)用《中國經(jīng)濟(jì)普查年鑒》中的固定資產(chǎn)原價數(shù)據(jù)確定資產(chǎn)平均年限和基準(zhǔn)年份資本存量，并在此基礎(chǔ)上確定資產(chǎn)的折舊率。

第一步：確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)參數(shù)。運(yùn)用永續(xù)盤存法，選取鐘形退役模式測算資本存量的公式如下：

由于統(tǒng)計年鑒只提供了行業(yè)大類的社會固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)，因此，需要對數(shù)字化平臺中的互聯(lián)網(wǎng)及媒體和電子商務(wù)平臺兩個行業(yè)大類所包含的若干細(xì)分小類進(jìn)行估算。本文借鑒許憲春和張美慧［1］的研究方法，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)出版業(yè)結(jié)構(gòu)參數(shù)和B2B批發(fā)和零售業(yè)結(jié)構(gòu)參數(shù)，公式如下：

其中，I1為互聯(lián)網(wǎng)出版業(yè)結(jié)構(gòu)參數(shù)，TAn和TAc分別為新聞和出版業(yè)、新聞和出版業(yè)所屬行業(yè)大類的資產(chǎn)總計，TAp為音像制品出版、電子出版物出版和數(shù)字出版三個行業(yè)的資產(chǎn)總計。I2為B2B批發(fā)和零售業(yè)結(jié)構(gòu)參數(shù)，用B2B批發(fā)和零售業(yè)當(dāng)年全社會固定資產(chǎn)投資額表示，TAi（i=1，2，3，4，5）為B2B 批發(fā)和零售業(yè)中涉及數(shù)字經(jīng)濟(jì)部分的五個行業(yè)小類的資產(chǎn)總計，TA 為表1 所述B2B批發(fā)業(yè)或零售業(yè)五個行業(yè)小類的資產(chǎn)總計。

第二步：分別測算數(shù)字化平臺和數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)的資本存量并加總。公式如下：

其中，Kt為第t期期末的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量，Kp為同期數(shù)字化平臺的資本存量，KI為同期數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)的資本存量。

在全國經(jīng)濟(jì)普查中，只有2008年的《中國經(jīng)濟(jì)普查年鑒》提供了所有兩個維度、5個細(xì)分產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)原價。因此，本文將2008年作為參考年份，分別加總5個細(xì)分產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)，得到2008年數(shù)字經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)原價為39 091億元。按照上述步驟，計算出4個年度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)參數(shù)，取兩個已知年份的平均值作為區(qū)間內(nèi)年份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)參數(shù)，2004年以前年份取2004年的數(shù)值，2019年取2018年的數(shù)值。在確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)參數(shù)的基礎(chǔ)上，本文選取不同的資產(chǎn)平均年限t，并利用永續(xù)盤存法測算資本存量，與第二步的結(jié)果對比后確定最優(yōu)的資產(chǎn)平均年限t。按照上述兩步測算的2008年數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量結(jié)果如表2所示。由表2可知，當(dāng)t=17時，第一步測算結(jié)果與第二步測算結(jié)果之間的絕對誤差最小。因此，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)部門的資產(chǎn)平均年限確定為17年。

表2 不同t值下的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量測算結(jié)果單位：億元，%

（2）基年迭代法

省級層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的測算運(yùn)用基年迭代法。本文在永續(xù)盤存法公式的基礎(chǔ)上引入資產(chǎn)死亡率dθ和折舊率λθ，則有dθ=Sθ-1-Sθ=-(Sθ-Sθ-1)，（θ=1，2，3，…，T）。對式（1）取一階差分，并帶入式（2）可得：

此時重置需求可表示為：

其中，St為當(dāng)年推出適用（即報廢）的固定資產(chǎn)，λ為固定資產(chǎn)的報廢率，λ=當(dāng)年報廢的固定資產(chǎn)/上年年末資本存量，由此，可將式（8）變?yōu)椋?/p>

基準(zhǔn)年份各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的測算公式如下：

其中，g為全社會固定資產(chǎn)投資的平均增長率，δ為折舊率。

由于計算機(jī)軟件業(yè)的固定資產(chǎn)投資在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的比重較大且趨勢一致，同時又兼具數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的特征，本文借鑒李研［12］的研究方法，將計算機(jī)軟件業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的代理變量?！吨袊y(tǒng)計年鑒》中給出了2012—2019年各省份的計算機(jī)軟件業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資，本文利用式（8）逐年遞推計算，得到2013—2019年各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量。

⒊ 基尼系數(shù)

本文運(yùn)用基尼系數(shù)測算地區(qū)間差異和均衡程度。根據(jù)Dagum［20］的方法將總體基尼系數(shù)G分解為區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)Gw、區(qū)域間差異貢獻(xiàn)Gnb和超變密度貢獻(xiàn)Gt。G=Gw+Gnb+Gt，其中：

其中，G為總體基尼系數(shù)，a、b分別為省份和區(qū)域個數(shù)，ymj為第m個區(qū)域第j個省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量，am和an為第m、n個區(qū)域中省份個數(shù)，Y為全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的均值，Gmm為區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)，Gmn為第m、n個區(qū)域間的基尼系數(shù)，Dmn為兩個區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的相對影響，dmn為區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量貢獻(xiàn)率的差值，pmn為第m個和第n個區(qū)域中所有ynr-ymi> 0的樣本值的加權(quán)平均，F(xiàn)m為第m個區(qū)域的累積密度分布函數(shù)。

⒋ 核密度估計方法

本文運(yùn)用核密度估計研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的時間演進(jìn)趨勢。核密度估計屬于非參數(shù)檢驗(yàn)方法，用于對隨機(jī)變量的分布形態(tài)進(jìn)行估計且不需要數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識，在應(yīng)用時具有強(qiáng)穩(wěn)健性和弱模型依賴的特點(diǎn)，其形式為：

其中，N為所觀測省份個數(shù)，h為窗寬，xi為30個省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量，x為30個省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量均值，K為核密度函數(shù)。

5. 莫蘭指數(shù)

由于各省份數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有較強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)，因此，本文運(yùn)用莫蘭指數(shù)進(jìn)一步分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的空間演進(jìn)趨勢。莫蘭指數(shù)分為全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)，公式為：

其中，wij為權(quán)重矩陣，用地理權(quán)重矩陣測算。xi為第i個省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量，xˉ為數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量均值。

（二）數(shù)據(jù)來源和處理

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取中國30個省份（香港、澳門、臺灣和西藏除外）固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《固定資產(chǎn)投資年鑒》。2004年、2008年、2013年和2018年全國經(jīng)濟(jì)普查提供了本文所需的細(xì)分行業(yè)資產(chǎn)總計數(shù)據(jù)，由于2003年以前年份的統(tǒng)計年鑒中無各細(xì)分行業(yè)的全社會固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)，為保持統(tǒng)計口徑的一致，本文借鑒薛俊波和王錚［21］的做法，假設(shè)各行業(yè)基本建設(shè)投資與更新改造投資的加總占全行業(yè)兩項(xiàng)投資的比例等于該行業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資在全社會固定資產(chǎn)投資中的占比，用公式表示為：

其中，It為細(xì)分行業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資，I1和I2分別為該行業(yè)基本建設(shè)投資和更新改造投資，I為全行業(yè)基本建設(shè)投資和更新改造投資之和，IT為全社會固定資產(chǎn)投資總額。由于全社會固定資產(chǎn)投資均以當(dāng)年價計算，而在某一年度的資本存量包含既往若干年的固定資產(chǎn)投資，本文使用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對歷年投資序列進(jìn)行平減處理。①測算中將部分行業(yè)名稱有變動的相似行業(yè)視為同一行業(yè)，具體行業(yè)未在正文中列出，留存?zhèn)渌鳌?/p>

三、測算結(jié)果與分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量測算結(jié)果

⒈ 分產(chǎn)業(yè)數(shù)字資本存量測算結(jié)果

中國分產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量測算結(jié)果如表3所示。由表3可知，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的五大產(chǎn)業(yè)部門中，計算機(jī)軟件業(yè)和計算機(jī)硬件業(yè)所占的比重最大，而互聯(lián)網(wǎng)出版業(yè)、B2B批發(fā)和零售業(yè)以及互聯(lián)網(wǎng)媒體業(yè)的資本存量占比均較小。從變化趨勢來看，2012—2019年計算機(jī)硬件業(yè)的資本存量占比不斷上升，而計算機(jī)軟件業(yè)的資本存量占比不斷下降，互聯(lián)網(wǎng)出版業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量占比基本保持穩(wěn)定，B2B批發(fā)和零售業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量占比在研究期間呈緩慢上升態(tài)勢，互聯(lián)網(wǎng)媒體業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的占比則緩慢下降。

表3 分產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量測算結(jié)果單位：億元

⒉ 區(qū)域和省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量測算結(jié)果

區(qū)域和省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的測算結(jié)果如表4所示。由表4可知，從全國層面來看，2012—2019年，全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量均值從20 805億元增長至54 951億元，年均增長率為14.90%。從區(qū)域?qū)用鎭砜矗髤^(qū)域中數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量年均增長率從高到低依次為中部、西部和東部，絕對值從高到低依次為東部、中部和西部。這表明，中部和西部雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量絕對值不高，但增速較快?？傮w來說，數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的分布存在東部高、西部低的態(tài)勢。這表明，目前中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在突出的區(qū)域集聚現(xiàn)象，數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間分布的不平衡現(xiàn)象較為顯著。從省份層面來看，省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量分布具有以下特點(diǎn)：從數(shù)值上看，各省份所擁有的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高度相關(guān)，這一現(xiàn)象并未隨著時間的演進(jìn)而改變。從分布結(jié)構(gòu)及變化趨勢來看，福建、海南、江蘇、安徽、吉林、四川、廣西、陜西、寧夏、內(nèi)蒙古和湖南等省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量占比不斷上升，廣東、北京、上海、遼寧、重慶、新疆、山西、湖北和江西等省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量占比不斷下降，天津、浙江、黑龍江、貴州、云南、甘肅、青海和河南等省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量占比呈現(xiàn)平穩(wěn)起伏趨勢，河北和山東兩個省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量占比則表現(xiàn)為較劇烈的波動。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量絕對值最高的前5個省份中，除江蘇外，其余4個省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量占比均在下降，這可能是因?yàn)殚L江中下游的其他省份數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展較晚，但后期發(fā)展迅速，使得排名前5的省份所占相對份額下降。青海、貴州、湖南、河南和四川等省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的年均增長率最高，其中，青海和貴州的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量年均增長率分別達(dá)到144.98%和82.11%，以上增速較高省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量仍處于偏低水平，不同省份間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量仍存在較大差距，省際分布不均衡現(xiàn)象突出。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量測算結(jié)果單位：億元，%

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量區(qū)位差異分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量總體基尼系數(shù)和各部分貢獻(xiàn)如表5所示。由表5可知，總體基尼系數(shù)在2012—2019年始終保持下降趨勢，這表明全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的地區(qū)差異逐年縮小。數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量總體基尼系數(shù)的年均值為0.4120，各部分對總體基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)率從大到小依次為區(qū)域間差異、區(qū)域內(nèi)差異和超變密度，區(qū)域間差異在各年份都是總體差異的最大貢獻(xiàn)部分。從各部分貢獻(xiàn)率的變化來看，區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率在2012—2017年不斷下降，2018—2019年逐步上升，平均貢獻(xiàn)率為61.21%；區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率則在研究期間呈下降趨勢，從2012年的30.73%下降到2019年的28.56%，平均貢獻(xiàn)率為29.38%；超變密度的變化趨勢與區(qū)域間差異相似，其貢獻(xiàn)率在2012—2017年不斷下降，在2018—2019年有小幅上升，平均貢獻(xiàn)為8.42%。由于超變密度反映了在劃分子群時存在的交叉重疊問題，因此，不同區(qū)域間的交叉重疊現(xiàn)象對總體基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)較小。綜上，2012—2019年，區(qū)域間差異是全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量區(qū)域差異的主要原因，不同區(qū)域間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量存在兩極分化現(xiàn)象。由于數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門布局在經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高、政策環(huán)境較好的東南沿海地區(qū)和長三角地區(qū)，上述兩個區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本集中度高，集聚效應(yīng)大。

表5 基尼系數(shù)測算結(jié)果

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量演進(jìn)趨勢分析

⒈ 時間演進(jìn)趨勢

全國、東部、中部和西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的核密度估計結(jié)果如圖1a、圖1b、圖1c和圖1d所示。由圖1a可知，曲線中心位置呈逐年右移趨勢，2019年曲線的中心位置相較于初始時出現(xiàn)了較大偏離，這表明2012—2019年全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量水平不斷提高。核密度曲線在分布形態(tài)上表現(xiàn)為主峰高度的連續(xù)下降和寬度的增加，即峰度由“尖峰”轉(zhuǎn)為“寬峰”，這表明全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的省際分布差距不斷拉大。核密度曲線的分布呈右拖尾特征，且隨時間推移特征日趨明顯，這表明全國不同省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的差距存在擴(kuò)大趨勢。圖1a的核密度曲線也存在“雙峰”分布，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的省際分布存在區(qū)域集聚現(xiàn)象，且2012—2019年右側(cè)峰度并未表現(xiàn)出平緩態(tài)勢，這表明2012—2019 年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的區(qū)域分布差異未得到改變。由圖1b 可知，東部與全國的核密度曲線走勢具有一定相似性，這表明東部具有和全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量相似的分布特征和演進(jìn)趨勢。但不同的是，東部核密度曲線主峰高度下降幅度不及全國，這說明東部省份間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的非均衡性程度低于全國。東部的“雙峰”現(xiàn)象更為顯著，即東部的區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量發(fā)展兩極分化現(xiàn)象更為突出。由圖1c可知，中部核密度曲線無“雙峰”分布形態(tài)，同時主峰高度和寬度無明顯變化，這表明中部數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量水平的兩極分化現(xiàn)象不突出。由圖1d可知，西部核密度曲線主峰高度有小幅降低且寬度增加，這表明西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量非均衡程度有所增加。西部曲線“雙峰”中的右側(cè)峰高度高于主峰，西部兩極分化程度比較嚴(yán)重且進(jìn)一步加深。

圖1a 全國核密度估計結(jié)果

圖1b 東部核密度估計結(jié)果

圖1c 中部核密度估計結(jié)果

圖1d 西部核密度估計結(jié)果

⒉ 空間演進(jìn)趨勢

按照全局莫蘭指數(shù)估計的區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的分布情況如表6所示。由表6可知，2012—2019年全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量總體為負(fù)，這說明地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，一個數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量較大的省份與若干個數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量較小的省份形成聚集。

表6 全局莫蘭指數(shù)測算結(jié)果

利用局部莫蘭指數(shù)研究地區(qū)間的空間相關(guān)性，將局部莫蘭指數(shù)值分為4個象限，其中，第一象限為高—高區(qū)域，第二象限為低—高區(qū)域，第三象限為低—低區(qū)域，第四象限為高—低區(qū)域。按照相關(guān)性將全國各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量劃分為4種空間相關(guān)類型，其中，正相關(guān)類型包括促進(jìn)區(qū)和低水平區(qū)，分別表示觀測區(qū)域自身和周邊區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量均較高（低）；負(fù)相關(guān)類型包括低—高過渡區(qū)和高—低輻射區(qū)，分別表示觀測區(qū)域自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量水平較低（高）而周邊區(qū)域較高（低）。局部莫蘭指數(shù)區(qū)域分布情況如表7所示。由表7可知，2012—2019年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的發(fā)展呈現(xiàn)較為顯著的區(qū)域集聚特征，促進(jìn)區(qū)基本集中于東部，低水平區(qū)主要集中于中部和西部，各級區(qū)域間關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。2012—2019年大部分區(qū)域不存在躍遷，發(fā)生躍遷的區(qū)域主要集中于東部沿海省份，如山東、江蘇和浙江等省份變?yōu)榇龠M(jìn)區(qū)，四川變?yōu)檩椛鋮^(qū)，除此之外，其余大部分省份基本仍處于低水平區(qū)。

表7 局部莫蘭指數(shù)區(qū)域分布情況

四、結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用永續(xù)盤存法和基年迭代法對全國整體及各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量進(jìn)行測算，運(yùn)用核密度估計、基尼系數(shù)和莫蘭指數(shù)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的區(qū)位差異和演進(jìn)趨勢進(jìn)行研究，結(jié)論如下：一是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量分布存在東部高、西部低的態(tài)勢。目前中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域集聚效應(yīng)明顯，產(chǎn)業(yè)資本投入空間分布的不平衡現(xiàn)象較為突出。省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量分布與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系密切，廣東、浙江等省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量水平較高但增速逐漸放緩，綜合來看西部近年來數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本投入增幅顯著，具有一定的后發(fā)優(yōu)勢。二是，2012—2019年，區(qū)域間差異是全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量區(qū)域差異的主要原因，不同區(qū)域間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量存在兩極分化現(xiàn)象。該現(xiàn)象的存在是由于大量數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門選擇布局在經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高、政策環(huán)境較好的東南沿海地區(qū)和長三角地區(qū)，使得上述兩區(qū)域內(nèi)數(shù)字資本集中度高、集聚效應(yīng)突出。區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率始終保持在低位，這表明區(qū)域內(nèi)各省份間數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和分布態(tài)勢具有較大的相似性。三是，2012—2019年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量的發(fā)展具有較為顯著的地區(qū)集聚特征，促進(jìn)區(qū)基本集中于東部沿海地區(qū)，低水平區(qū)主要集中于中部和西部，各級區(qū)域間關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，大部分區(qū)域不存在躍遷?；诖耍P者提出以下政策建議：

第一，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合。首先，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)的深度融合和智能化、信息化發(fā)展，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)在全產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的深度布局，利用好數(shù)字經(jīng)濟(jì)開源性、高互動性、低邊際成本和高溢出效應(yīng)的優(yōu)勢，增強(qiáng)資本、知識等要素在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級中的地位和影響力。其次，不斷創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)模式，利用大數(shù)據(jù)、5G和云計算等技術(shù)精準(zhǔn)捕捉市場動態(tài)，充分滿足消費(fèi)者差異化需求并及時制定市場策略。最后，推動數(shù)字化平臺的進(jìn)一步發(fā)展，鼓勵資本對數(shù)字化平臺、互聯(lián)網(wǎng)媒體的投入，促進(jìn)平臺經(jīng)濟(jì)做大做強(qiáng)。

第二，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本存量區(qū)域分布具有較大的非均衡性，應(yīng)制定適合不同地區(qū)、不同省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略。對于東部發(fā)達(dá)地區(qū)，要積極鼓勵和引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合，打造高附加值的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效應(yīng)。對于中西部等數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，應(yīng)探索將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字康養(yǎng)和直播帶貨等新興產(chǎn)業(yè)，大力促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。