数字经济的 供给侧 中国数字经济指数 2018 年度报告
数字经济的供给侧 中国数字经济指数 2018 年度报告 1. 自 2017 年 5 月我们发布中国数字经济指数以来 在过去 12 个月内 中国的数字经济出现了进一步的提升 总指数由 238 提升到 364 分省市的指数变化如下 2016 年到 2018 年我国各省中国数字经济指数排名变化 图 1a 广东省 01 01 广东省 北京市 02 02 北京市 上海市 03 03 上海市 江苏省 04 04 江苏省 浙江省 05 05 浙江省 福建省 06 06 山东省 湖北省 07 07 四川省 四川省 08 08 湖北省 山东省 09 09 福建省 湖南省 10 10 天津市 陕西省 11 11 安徽省 天津市 12 12 河南省 安徽省 13 13 山西省 河南省 14 14 湖南省 河北省 15 15 辽宁省 重庆市 16 16 河北省 辽宁省 17 17 重庆市 广西壮族自治区 18 18 江西省 云南省 19 19 内蒙古自治区 江西省 20 20 吉林省 黑龙江省 21 21 广西壮族自治区 山西省 22 22 黑龙江省 内蒙古自治区 23 23 云南省 吉林省 24 24 山西省 贵州省 25 25 海南省 甘肃省 26 26 贵州省 海南省 27 27 甘肃省 新疆维吾尔自治区 28 28 新疆维吾尔自治区 宁夏回族自治区 29 29 宁夏回族自治区 青海省 30 30 青海省 西藏自治区 31 31 西藏自治区 02
图 1b 2016 年到 2018 年我国各城市数字经济指数排名变化 ( 前 25 名 ) 北京市 01 01 深圳市 上海市 02 02 北京市 深圳市 03 03 上海市 广州市 04 04 广州市 杭州市 05 05 成都市 南京市 06 06 杭州市 武汉市 07 07 天津市 苏州市 08 08 武汉市 天津市 09 09 东莞市 成都市 10 10 苏州市 东莞市 11 11 合肥市 西安市 12 12 南京市 济南市 13 13 西安市 厦门市 14 14 宁波市 重庆市 15 15 济南市 长沙市 16 16 无锡市 无锡市 17 17 福州市 合肥市 18 18 南京市 福州市 19 19 厦门市 郑州市 20 20 长沙市 宁波市 21 21 重庆市 青岛市 22 22 郑州市 温州市 23 23 青岛市 南昌市 24 24 南昌市 南宁市 25 25 温州市 在省与直辖市层面, 广东 北京 上海 江苏和浙江在 2016 到 2018 年始终保持了全国前五名 近两年来出现较大增幅的地区包括山东 安徽 河南 江西等地, 而福建 湖北和湖南等地则出现了排名下滑 在城市层面, 深圳 北京 上海与广州始终保持全国前四名,2016 年的第五名杭州在 2018 年被成都所取代 其他增长较快的城市还包括宁波 南宁等 03
2. 中国数字经济指数概念的进化 供给侧的数字经济 1. 中国数字经济指数指标体系的变化与横向对比 在本报告中, 中国数字经济指数表示数字经济对经济发展的杠杆作用 我们将数字经济定义为 : 由信息技术革 新驱动的经济增长 包括内涵和外延两个部分 从内涵上来说, 电信 计算机 通信设备等信息技术相关的行 业本身就是数字经济的一部分 从外延上来说, 由信息技术革新所带来的新商业模式, 新生活方式, 以及人们 所获得的更多效用, 都属于数字经济 例如网络约车 ; 无人驾驶 ; 工业生产中物联网的作用 这些行业可能 本身并不直接隶属于信息技术相关行业, 但他们的兴起却实实在在地产生于数字经济的土壤中, 这部分经济, 被称为数字经济的外延 在最初的中国数字经济指数体系中, 我们强调的是数字经济本身的发展以及数字经济发展对于其他产业的溢出 作用 2017 年 12 月, 我们对指数进行了一次修订, 对原有指标体系进行了一定程度的细化 如表 1 所示 表 1 中国数字经济指数指标体系的修订 原有一级指标原有二级指标修订后一级指标修订后二级指标指标解释 劳动投入 大数据产业 数字经济产业指数 资本投入 数字经济产业指数 互联网产业 原有二级指标不变, 但对三类行业分别计算 创新投入 人工智能产业 工业互联网 数字经济与工业融合的具体体现 数字经济融合指数 智慧供应链 商贸业融合 共享经济 服务业融合 金融科技 金融业融合 所有行业对数字经济的利用率 ( 共 9 类 ) 制造业对数字经济的利用率 制造业占比 在数字经济和实体经济融合中, 重点观察制造业 数字经济溢出指数 所有行业分别占比 ( 共 9 类 ) 数字经济溢出指数 其他行业对数字经济的利用率 ( 共 8 类 ) 其他行业分别占比 ( 共 8 类 ) 数据资源管理体系 数据采集的基础设施 数字经济弹性指数 数字经济基础设施指数 互联网基础设施 数据存储和传输的基础设施 数字化生活应用普及程度 数字化生活应用普及程度 数据使用端口的基础设施 04
修订后的中国数字经济指数, 内容更加丰富, 可读性更高, 同时反映的情况更加全面 具体如下 :(1) 我们原本有数字经济对其他行业的溢出指数, 但是缺少对溢出的具体形式 融合的度量 修订后的指数从各个行业的数字经济和实体经济的融合形式入手, 度量了融合的程度 (2) 原有的数字经济弹性指数度量的内容仅包括数字化生活应用普及程度这一项内容, 局限于数据使用端的普及, 而修订后的指数则从数据的采集 存储 传输和使用四个角度度量了数字经济基础设施的增长 (3) 我们对原本较为模糊的数字经济行业进行了细化, 现在包括了互联网 + 大数据和人工智能三个方面 修改后的数字经济指标体系可以用下图来显示 : 数字经济的概念 对传统产业的渗透 基 传统产业产业融合础 新产业 经济增长 05
目前, 度量我国数字经济发展的指标体系有许多个, 我们将中国数字经济指数与当前其他数字经济研究机构的 定义进行了对比, 请见下表 : 表 2 中国数字经济指数与其他数字经济指数对比 中国数字经济指数发布机构 对数字经济的定义 腾讯 数字经济指数覆盖医疗 旅游等产业元素和云计算 企业号等创新元素, 体现云计算 大数据 移动互联与各个传统行业和其他经济部门的融合发展 数字经济 = 数字产业 +cloud 用云量 + 企业微信 信通院 以数字化的知识和信息为关键生产要素, 以数字技术创新为核心驱动力, 以现代信息网络为重要载体, 通过数字技术与实体经济深度融合, 不断提高传统产业数字化 智能化水平, 加速重构经济发展与政府治理模式的新型经济形态 新华三集团 以使用数字化的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 数字经济指数包括四个子指数 : 数据及信息化基础设施 城市服务 城市治理和产业融合 财新 BBD 由信息技术驱动的经济发展, 内涵 : 电信 计算机 通信设备等信息技术相关的行业 外延 : 由信息技术革新所带来的新商业模式, 新生活方式, 以及人们所获得的更多效用, 都属于数字经济 数字经济指数表示数字经济对经济发展的杠杆作用 数字经济指数 从以上的对比可以看出, 与其他数字经济指数相比, 我们的中国数字经济指数基本不包括政府使用和消费者使 用的部分, 而更偏向于数字经济的产业 我们坚信产业的有效发展才是政府使用和消费者使用的前提, 因此, 我们的报告更侧重于观察中国数字经济的供给侧, 从数字经济对经济的杠杆效应来衡量其发展 06
2. 从需求侧决定供给侧, 到供给侧决定需求侧 在过去的几年中, 中国的数字经济增长更多的是由需求侧带动的 也就是说, 先产生了需求, 再催生供给的增 加 这是移动互联网时代的显著特征 然而, 在需求侧决定供给侧的态势下, 常常会存在供给不足的情况, 而 不足的部分就有赖于国际贸易体系 图 2.5 中国数字经济指数与其他数字经济指数对比 3000000 2601893 2500000 2000000 1689625 1500000 1500000 500000 0 296268 196126 81245 78622 芯片工程师算法工程师前端工程师 2016 2017 上图显示了在各大招聘网站中, 芯片工程师 算法工程师和前端工程师三者在 2016 年和 2017 年的招聘数量 他们分别从一定程度上可以代表数字经济产业链的初始端, 中间段和末端 在 2016 年和 2017 年, 这三者之间的比例分别是 1:3.6:32, 以及 1:2.5:21.5, 末端的人才需求数量是初始端的几十倍 这造成了中国数字经济生产 头重脚轻 的现象, 在目前国际贸易体系出现波动的情况下, 在数字经济生产的初始端受制于人, 更有可能让我国数字经济的发展甚至是全国总体经济的发展出现风险 需求侧越是比供给侧更大, 我国的经济就会受到更高可能的杠杆风险 因此, 比起消费端, 我们的中国数字经济指数更关注生产端的变化 生产端的供给侧扩张, 意味着生产者能在数字经济的生产中获得更多的学习优势, 并且能够进一步降低生产成本 这样的过程本身就能够进一步刺激需求的增加, 达到供给刺激需求的良性循环 07
3. 中国数字经济指数的变化 1. 总指数变化 图 3 图 1 中国数字经济指数总指数 400 355 372 358 364 350 300 292 302 319 329 259 256 253 260 250 207 214 217 218 224 234 242 238 200 165 184 150 100 100 90 108 116 127 50 201601 201602 201603 201604 201605 201606 201607 201608 201609 201610 201611 201612 201701 201702 201703 201704 201705 201706 201707 201708 201709 201710 201711 201712 201801 201802 201803 2018 年 3 月, 中国数字经济指数总指数为 364, 相对基期增长 2.6 倍 从图中可以看出,2016 年以来, 中 国数字经济指数总指数呈现持续稳定的发展态势,2016 年上半年和 2017 年下半年, 中国数字经济指数总指 数增长速度较快 2016 年下半年到 2017 年上半年之间指数增速相对较慢 08
09 2018 年 3 月, 各省数字经济指数最高的省份是广东, 指数为 1364, 良好的基础设施 企业基础和政策引导使得广东成为我国数字经济发展的引领者 1364 1281 978 864 703 543 520 427 422 383 382 319 318 318 256 209 205 179 178 150 148 126 100 90 70 59 53 42 20 19 10 各省数字经济指数 0 300 600 900 1200 1500 西藏自治区青海省宁夏回族自治区海南省新疆维吾尔自治区甘肃省贵州省山西省云南省黑龙江省吉林省广西壮族自治区内蒙古自治区江西省河北省重庆市辽宁省湖南省河南省陕西省福建省安徽省天津市山东省湖北省四川省浙江省上海市江苏省北京市广东省图 1 图 4
2. 基础指数的变化 图 5 图 1 数字经济基础指数 200 150 152 115 100 115 50 201601 201602 201603 201604 201605 201606 201607 201608 201609 201610 201611 201612 201701 201702 201703 201704 201705 201706 201707 201708 201709 201710 201711 201712 201801 201802 201803 数据资源管理体系 互联网基础设施 数字化生活应用普及程度 数字经济基础指数度量从数据的获取 传输 存储和使用四个角度来度量数字经济基础设施的增长 2018 年 3 月, 我国数字经济基础指数录得 127, 其中数据资源管理体系 互联网基础设施和数字化生活应用普及程度三项子指数分别为 115 115 和 152, 近两年增幅分别为 -4% -12% 和 52% 其中数字化生活应用普及程度指数增长最快 数据资源管理体系 互联网基础设施指数略有下降 数字化生活应用普及程度持续提高, 趋势稳定, 互联网基础设施指数则呈现震荡状态, 数据资源管理体系指数呈现前高后低形态 数字化生活应用普及程度度量我国社会生活中数字化程度, 更多偏向于状态的度量, 呈现为逐渐提升的状态, 而数据资源管理和互联网基础设施指数, 度量当期我国在数据资源管理 采集和互联网基础设施方面的投入情况, 会随着当期企业 政府投资项目安排的变化, 从而呈现上下波动状态 10
11 0.86 0.82 0.80 0.80 0.79 0.79 0.79 0.74 0.73 0.73 0.73 0.72 0.71 0.71 0.70 0.70 0.69 0.69 0.68 0.68 0.66 0.66 0.64 0.62 0.62 0.60 0.60 0.57 0.55 0.55 0.51 各省基础指数 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 青海省西藏自治区新疆维吾尔自治区甘肃省宁夏回族自治区海南省贵州省内蒙古自治区山西省河北省河南省黑龙江省云南省陕西省吉林省重庆市广西壮族自治区湖南省江西省湖北省四川省辽宁省安徽省山东省江苏省福建省广东省浙江省天津市上海市北京市图 1 图 6
12 各省数据资源管理体系指数 2018 年 3 月, 从几项基础设施子指数来看, 广东省数据资源管理体系指数位居全国第一, 广东已发布 广东省促进大数据发展行动计划 (2016-2020 年 ), 将着力于建设政务大数据基础平台和社会大数据公共服务平台等方面 ; 互联网基础设施指数排名第一的是内蒙古自治区, 同时内蒙古自治区也是近两年互联网基础设施指数上升最快的省份, 升幅达到 944%, 当前内蒙古正在建设全国唯一的基础设施统筹发展类国家大数据综合试验区, 这可能是内蒙该指数上升很快的原因 ; 数字化生活应用程度指数最高的是北京, 表明北京是我国第三方网上支付 滴滴打车等数字化生活最普及的地区 0.0000 0.0003 0.0006 0.0009 0.0012 0.0015 西藏自治区青海省宁夏回族自治区新疆维吾尔自治区甘肃省内蒙古自治区海南省黑龙江省山西省广西壮族自治区吉林省云南省江西省贵州省河北省湖南省天津市辽宁省山东省河南省福建省重庆市陕西省安徽省湖北省浙江省江苏省四川省上海市北京市广东省 -1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 近两年增幅数据资源管理体系指数图 1 图 7
13 各省互联网基础设施指数 0.000 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 辽宁省广西壮族自治区山西省湖南省天津市宁夏回族自治区陕西省海南省贵州省江西省云南省青海省吉林省西藏自治区山东省福建省湖北省重庆市新疆维吾尔自治区黑龙江省河北省河南省浙江省上海市江苏省广东省北京市甘肃省安徽省四川省内蒙古自治区 -2 0 2 4 6 8 10 近两年增幅互联网基础设施指数图 1 图 8
图 9 图 1 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 北京市 上海市 天津市 浙江省 福建省 江苏省 广东省 山东省 安徽省 各省数字化生活普及程度指数 辽宁省 湖北省 江西省 湖南省 广西壮族自治区 四川省 重庆市 云南省 吉林省 陕西省 黑龙江省 河北省 河南省 山西省 内蒙古自治区 海南省 贵州省 宁夏回族自治区 甘肃省 新疆维吾尔自治区 西藏自治区 青海省 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0-0.2-0.4 数字化生活普及程度指数 近两年增幅 从 2016 年 3 月到 2018 年 3 月指数的增长来看, 三项基础设施子指数上升相对幅度最大的是贵州 内蒙古和云南 贵州省 2017 年加快大数据产业建设, 获批建设国家第一个大数据 ( 贵州 ) 综合试验区, 同时获批首个国家大数据工程实验室, 其数据资源管理体系指数近两年来上升 188% 云南虽然数字化生活应用程度全国排名不高 ( 第 18) 名, 但最近两年是提升最快的, 其数字化生活应用程度上升了 86% 14
3. 产业指数的变化 图 10 图 1 数字经济产业指数 350 328 300 279 250 200 193 150 100 50 201601 201602 201603 201604 201605 201606 201607 201608 201609 201610 201611 201612 201701 201702 201703 201704 201705 201706 201707 201708 201709 201710 201711 201712 201801 201802 201803 互联网产业人工智能产业大数据产业 数字经济产业指数度量大数据产业 人工智能产业和互联网产业本身的发展情况 2018 年 3 月, 我国数字经济产业指数录得 267, 相对 2016 年 3 月增长 139% 其中, 互联网, 人工智能和大数据产业指数分别为 193 279 和 328, 相对于 2016 年 3 月分别为 107 114 和 114, 指数增长 81% 188% 和 145% 我国数字经济产业近两年稳步上升, 相对来看, 人工智能和大数据产业在最近一年发展更快 15
图 11 各省产业指数 5 4 3 2 1 4.02 3.47 3.17 2.83 2.38 2.32 2.75 2.13 2.00 1.89 1.84 1.83 1.80 1.51 1.39 1.35 0.99 0.96 0.93 0.90 0.85 1.26 0.75 0.68 0.56 0.48 0.48 0.46 0.22 0.18 0.13 0 广东省 北京市 江苏省 上海市 浙江省 四川省 湖北省 山东省 天津市 安徽省 福建省 陕西省 河南省 湖南省 辽宁省 重庆市 河北省 江西省 内蒙古自治区 广西壮族自治区 吉林省 黑龙江省 云南省 山西省 贵州省 甘肃省 新疆维吾尔自治区 海南省 宁夏回族自治区 青海省 西藏自治区 2018 年 3 月份, 3 项数字经济产业子指数, 广东省均排名全国第一 广东是全国信息通信产业大省, 其电子信息制造业 软件和信息服务业规模多年位居全国第一, 拥有一大批实力强劲的数字经济骨干企业, 如华为 TCL 腾讯 网易 有米科技 迅雷等, 广东信息技术领域上市公司数量超过北京和上海之和, 全国人工智能排名前 100 的企业中, 广东占到近 20 家 产业指数直接体现了广东拥有的产业优势 16
17 各省互联网产业指数 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 西藏自治区青海省宁夏回族自治区新疆维吾尔自治区海南省贵州省甘肃省山西省云南省黑龙江省吉林省内蒙古自治区江西省广西壮族自治区河北省重庆市辽宁省湖南省河南省福建省陕西省安徽省湖北省山东省天津市四川省浙江省上海市江苏省北京市广东省 -50 0 50 100 150 200 图 12 互联网产业指数近两年增幅 各省人工智能产业指数 0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 0.025 0.030 0.035 0.040 西藏自治区新疆维吾尔自治区海南省青海省山西省内蒙古自治区宁夏回族自治区甘肃省云南省贵州省黑龙江省吉林省河北省重庆市江西省辽宁省湖南省广西壮族自治区陕西省福建省河南省湖北省安徽省山东省四川省天津市浙江省上海市江苏省北京市广东省 -10 0 10 20 30 40 50 图 13 人工智能产业指数近两年增幅
18 各省大数据产业指数 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 西藏自治区青海省新疆维吾尔自治区海南省内蒙古自治区宁夏回族自治区甘肃省山西省贵州省黑龙江省云南省吉林省河北省辽宁省江西省重庆市湖南省河南省广西壮族自治区陕西省安徽省福建省山东省湖北省四川省天津市浙江省上海市江苏省北京市广东省 -5 0 5 10 15 20 从增速来看,2016 年 3 月到 2018 年 3 月, 互联网产业指数增长最快的是天津, 指数两年来增长 142%, 目前排名全国第七位 ; 大数据产业指数增速最快的是广西, 指数两年来增长 13.4 倍, 目前排名全国第 14 位 ; 人工智能产业指数增速最快的则是西藏, 西藏人工智能产业实现了一个从无到有的过程, 其指数在近两年增长了 43 倍 图 14 大数据产业指数近两年增幅
4. 融合指数的变化 图 15 数字经济融合指数 300 284 250 200 170 150 131 100 101 50 201601 201602 201603 201604 201605 201606 201607 201608 201609 201610 201611 201612 201701 201702 201703 201704 201705 201706 201707 201708 201709 201710 201711 201712 201801 201802 201803 工业互联网 智慧供应链 共享经济 金融科技 数字经济融合指数从当期工业 商贸业 服务业和金融等行业里数字经济和实体经济的融合, 具体体现为工业互联网 智慧供应链 共享经济和金融科技等方面, 度量了融合的程度 2018 年 3 月, 我国融合指数为 172, 相对 2016 年 3 月上升 98% 四个融合领域, 工业互联网 智慧供应链 共享经济 金融科技子指数分别为 284 131 101 170, 相对 2016 年 3 月分别上升 210% 56% 42% 和 71% 其中工业互联网指数上升幅度最大 我国工业互联网正处于高速发展阶段, 据工业互联网产业联盟专家测算,2017 年我国工业互联网直接产业规模约为 5700 亿元,2017 年到 2019 年年均增长约为 18%, 预计 2020 年将达到万亿元规模 ; 金融科技和智慧供应链指数增长速度也较快 ; 共享经济经过 16 年以前的快速发展阶段, 目前呈现平稳发展状态 2018 年 3 月, 上海市工业互联网指数值和近两年增幅均排名全国第一 上海工业互联网发展得益于相关政策的大力支持以及良好的数字经济产业基础 目前, 上海已经与工信部签署了关于共同推进工业互联网创新发展促进制造业转型升级的战略合作框架协议, 并相继发布了 上海市加快制造业与互联网融合创新发展实施意见 等政策 19
图 16 60 50 40 51 42 40 40 39 39 38 各省融合指数 35 35 34 34 33 32 32 32 31 31 31 30 30 30 29 28 28 28 30 20 27 26 23 19 19 18 10 0 广东省 上海市 江苏省 北京市 四川省 浙江省 山东省 安徽省 内蒙古自治区 湖南省 福建省 辽宁省 重庆市 湖北省 河南省 江西省 天津市 陕西省 吉林省 海南省 河北省 山西省 黑龙江省 云南省 广西壮族自治区 甘肃省 新疆维吾尔自治区 贵州省 青海省 西藏自治区 宁夏回族自治区 2018 年 3 月, 我国共享经济指数排名第一的是四川省, 智慧供应链和金融科技指数最高的是广东省 工业互联网 共享经济 智慧供应链和金融科技子指数上升幅度最大的省分别是上海市 海南省 新疆自治区和新疆自治区, 指数分别上升 2225% 913% 863% 和 653%. 海南省积极发挥 三农 特色优势, 通过推动 共享农庄 等经济模式, 在共享经济领域成果显著, 目前海南省共享经济指数已排名全国第三名, 仅次于四川省和北京市 20
21 西藏自治区青海省内蒙古自治区贵州省黑龙江省宁夏回族自治区广西壮族自治区山西省天津市河北省吉林省云南省甘肃省新疆维吾尔自治区江西省陕西省辽宁省福建省重庆市湖北省北京市安徽省山东省海南省河南省四川省湖南省浙江省江苏省广东省上海市各省工业互联网指数各省共享经济指数图 17 图 18 0.000 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006-5 0 5 10 15 20 25 0.0000 0.0001 0.0002 0.0003 0.0004 0.0005 0.0006 0.0007 0.0008 西藏自治区青海省宁夏回族自治区新疆维吾尔自治区甘肃省山西省天津市江西省湖南省云南省吉林省河北省内蒙古自治区黑龙江省河南省广西壮族自治区贵州省重庆市辽宁省安徽省陕西省上海市山东省福建省湖北省江苏省广东省浙江省海南省北京市四川省 -2 0 2 4 6 8 10
22 0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 0.0025 0.0030 0.0035 0.0040 青海省宁夏回族自治区西藏自治区贵州省海南省广西壮族自治区新疆维吾尔自治区云南省江西省甘肃省重庆市吉林省天津市陕西省黑龙江省山西省湖北省河北省安徽省四川省河南省江苏省湖南省福建省山东省北京市辽宁省内蒙古自治区浙江省上海市广东省各省智慧供应链指数各省金融科技指数图 19 图 20-2 0 2 4 6 8 10 0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 0.0025 0.0030 0.0035 0.0040 西藏自治区宁夏回族自治区海南省黑龙江省青海省贵州省山西省吉林省天津市云南省新疆维吾尔自治区甘肃省辽宁省河北省江西省广西壮族自治区内蒙古自治区重庆市福建省河南省湖北省陕西省安徽省山东省四川省湖南省江苏省上海市浙江省北京市广东省 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8
5. 溢出指数变化 图 21 溢出指数变化 200 150 124 125 138 147 146 149 151 151 151 152 157 157 159 155 149 147 143 140 137 142 137 130 123 117 111 111 100 100 50 201601 201602 201603 201604 201605 201606 201607 201608 201609 201610 201611 201612 201701 201702 201703 201704 201705 201706 201707 201708 201709 201710 201711 201712 201801 201802 201803 全国溢出指数 数字经济溢出指数度量当期其他产业利用数字经济产品作为中间品的比例, 可以理解为数字经济产业对其他产业的推动作用 2018 年 3 月, 我国溢出指数为 111, 相对 2016 年 3 月的 125, 溢出指数下降 11% 溢出指数的下降和融合指数的上升有关 随着越来越多的信息技术和产业的深度渗透变得越来越专业化, 一些高溢出率的行业也开始独立生成新的行业, 被纳入融合指数的计算中, 从而降低了在存量传统行业的溢出的深度 23
图 22 各省溢出指数 12 10 8 6 10.9 10.8 9.9 9.0 8.7 8.6 8.5 8.5 8.4 8.4 8.4 8.4 8.3 8.2 8.2 8.2 8.2 7.9 7.9 7.9 7.9 7.7 7.7 7.6 7.6 7.6 7.3 7.0 6.9 6.7 6.2 4 2 0 青海省 北京市 上海市 山东省 江苏省 湖南省 内蒙古自治区 福建省 河南省 广东省 河北省 海南省 浙江省 宁夏回族自治区 广西壮族自治区 江西省 陕西省 湖北省 吉林省 安徽省 黑龙江省 四川省 天津市 贵州省 西藏自治区 辽宁省 山西省 甘肃省 云南省 重庆市 新疆维吾尔自治区 溢出指数 近两年增幅 2018 年 3 月, 溢出指数最高的是青海省, 高于北京市 其指数为 10.9 同时青海省也是从 2016 年 3 月到 2018 年 3 月上升幅度最大的省份, 其溢出指数涨幅为 30% 青海省通过电力大数据平台 青海省精准扶贫大数据平台 青海旅游大数据平台的建设, 提高了产业对数字经济的利用程度, 这是青海省溢出指数近期快速增长的重要原因 24
4. 数字经济指数的变化与社会主义主要矛盾的解决 十九大报告提出, 中国特色社会主义进入新时代, 我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要 和不平衡不充分的发展之间的矛盾 而数字经济的发展, 恰好能在 不平衡 和 不充分 这两大主要矛盾的 解决上起到自己的贡献 不平衡 的解决 下图显示中国各地区在 2017 年的数字经济指数和 2017 到 2018 年数字经济指数增长率的对比 可以看到, 在数字经济指数初始值越低的地区, 指数的增长率越高 这意味着欠发达地区存在着后发优势 具备后发优势的产业并不多见, 事实上, 在大部分产业中, 我们看到的总是前发劣势 这也使得国际贸易中具有产业优势的国家往往能够长时间获得市场垄断 2017 年中国数字经济指数 250% 2017-2018 数字经济指数增幅 200% 150% 100% 50% 0% -50% 03 0300 6009 0900 1200 1500 但数字经济并不具备这个特点, 相反, 数字经济始终具备了一种 反马太效应, 即发展程度越高的地区发展 速度越慢 这种现象主要由几种原因导致 : 1. 数字经济需要大量高技能人力投入, 而高技能人力投入的特点是具有极高的流动性, 流动成本较低, 因此容 易从发达地区向欠发达地区发生转移 25
2. 目前数字经济的增长驱动主要来自需求侧, 即消费驱动 而消费驱动的增长更容易随着人口覆盖面的逐渐扩大进行, 自然也使得后覆盖数字经济的地区在后期有着更高的增长率 以上两种效应, 使得数字经济倾向于消除不平衡而不是扩大不平衡, 他也成为中国中西部欠发达地区弯道超车的重要产业选择 然而我们同时必须注意到, 具有 反马太效应 的数字经济, 也同时可能具有 天花板效应 随着数字经济的覆盖面逐渐扩大, 程度逐渐加深, 若是在数字经济的生产上没有更高效率, 那么每个地区都将面临数字经济增长的上限 也就是说, 随着数字经济绝对水平的提高, 他的增长率愈来愈低, 直到变成零 那么, 我们应当如何应对数字经济的 天花板效应, 来解决第二个主要矛盾 不充分 呢? 不充分 的解决 不充分矛盾的解决, 有赖于数字经济在两个方面的贡献 第一, 是数字经济整体效率的提升 在报告前文中我们已经提到, 目前中国数字经济的增长主要来自需求面的拉动, 而供给面本身并没有突破性的技术出现 而要解决这个问题, 就需要在供给侧有着大量的投入 而中国目前在供给端的投入并不够, 相对于需求端来说, 供给端的专业技术人员需求仅为需求端的几十分之一, 出现了 头重脚轻 的现象 但令人欣慰的是, 以上提到的数字经济生产 头重脚轻 的现象, 已经出现了缓解 ( 见下图 ) 自从 2017 年 10 月之后, 我国芯片工程师的需求数量出现了显著增加, 达到了 2016 年 1 月的四倍以上 这样的上升在很大程度上是由 2015 年左右开始投资的几项大型芯片生产项目开始陆续投产导致的, 他们未来可能在数字经济的供给侧上提供更大的贡献 不同行业劳动力需求变化 (2016 年 1 月为 100) 500 400 300 200 100 0 2018.4 2018.3 2018.2 2018.1 2017. 12 2017.11 2017. 10 2017. 9 2017. 8 2017. 7 2017. 6 2017. 5 2017. 4 2017. 3 2017. 2 2017. 1 2016.1 2 2016.1 1 2016.1 0 2016.9 2016.8 2016.7 2016.6 2016.5 2016.4 2016.3 2016.2 2016.1 芯片 26 算法 前端
2018 年中国 数字经济对 不充分 矛盾的第二个解决途径出现在数字经济和其他行业进行溢出 渗透的过程中 我们将所 有的行业的数字经济指数深度和区间内的行业相对增长率 ( 相对于平均值 ) 画成散点图, 如下所示 : 而当我们对上图的红色点和蓝色点分别绘制二次多项式拟合曲线时, 我们发现了一个奇妙的现象, 随着深度的 增加, 行业增长率下降的速度正在变慢 换句话说,2016 年 7 月之前当数字经济在与其他行业渗透的深度加深时, 数字经济额外带来的增长率出现了较快的下降 而在 2017 年 7 月之后, 这个现象得到了缓解, 深度加深 增长率降低的关系变弱了, 行业增长的边际效应递减现象变弱了 在这样的趋势下, 我们能够预期到, 未来随着数字经济的进一步发展, 上图的蓝色曲线将会越变越平坦, 直到不再会下降为零 边际效应递减的速率降低, 为数字经济增长打破上限提供了支撑, 这也意味着数字经济将能够在解决 不平衡 的过程中, 进一步解决 不充分 矛盾 27
附录 附录 1 我们的数字经济指数具体公式如下 : 其中 DEI 为数字经济指数,I S F M 分别为产业指数 溢出指数 基础指数和融合指数 我们通过回归分析计算出四个指标的产出弹性, 并根据弹性对子指数进行处理 : 产业指数加 1 取对数, 对溢出 基础和融合指数分别开 2 次方 3 次方和 6 次方, 这样计算出的数字经济投入对总经济体的产出杠杆是二次函数, 符合我们回归计算结果 对于全国数字经济指数, 我们将总指数以及各项分指数相对基期进行标准化 产业指数计算公式为 : 其中 其中 分别为大数据产业 互联网产业和人工智能产业指数 其中,L 表示信息技术相关行业的劳动力要素投入,K 表示信息技术行业的资本要素投入,A 表示信息技术行业的创新要素投入 劳动力 L 在指数中占 40% 的比例,20% 来自信息技术行业招聘岗位, 另外 20% 来自信息技术行业招聘岗位工资 资本 K 在指标中占比 30%, 主要包括三大类数据 : 风投资本 招标资本 新成立公司注册资本, 风投资本, 招标资本和新成立公司注册资本各占 10% 同样的, 创新投入包括专利申请数量和专利转移数量两类, 前者占 20%, 后者占 10% 溢出指数计算公式为 : 其代表每个行业对信息技术产业产品的使用深度, 下标 i 指代行业, 当 i 为信息技术相关行业时, 等于 1; 当 i 等于其他行业时 (i>=2), 等于该行业的投入产出表内中间产品投入对信息技术相关产品的使用比例与当前该行业中劳动投入中信息技术相关要素占比的移动平均值 代表每个行业在当地的占比 (i>=1), 下标 i 指代行业, 由 i 行业的劳动投入占比 资本投入占比和创新投入占比的加权平均值决定 基础指数计算公式为 : 其中分别为数据资源管理体系 互联网基础设施 数字化生活应用普及程度三个数字经济基础指数 融合指数计算公式为 : 其中 分别为工业互联网 智慧供应链 共享经济 金融科技四个数字经济融合指数 28
附录 附录 2 各省指数 (2018 年 3 月 ) 省份 数字经济指数 产业指数 溢出指数 融合指数 基础设施指数 广东省 1364 4.0 8.4 51.3 0.8 北京市 1281 3.5 10.8 39.8 0.9 上海市 978 2.8 9.9 42.3 0.8 江苏省 864 3.2 8.7 40.0 0.8 浙江省 703 2.8 8.3 38.5 0.8 山东省 543 2.1 9.0 38.3 0.7 四川省 520 2.4 7.7 38.9 0.7 福建省 427 2.3 7.9 32.0 0.7 湖北省 422 1.8 8.5 34.2 0.8 安徽省 383 2.0 7.7 31.1 0.8 天津市 382 1.9 7.9 34.9 0.7 河南省 319 1.8 8.4 31.8 0.7 陕西省 318 1.8 8.2 31.0 0.7 湖南省 318 1.5 8.6 34.5 0.7 辽宁省 256 1.4 7.6 33.2 0.7 吉林省 209 1.3 8.4 30.1 0.7 重庆市 205 1.4 6.7 32.1 0.7 河北省 179 1.0 8.2 31.3 0.7 江西省 178 1.0 8.5 34.8 0.6 内蒙古自治区 150 0.9 7.9 30.5 0.7 黑龙江省 148 0.9 8.2 27.6 0.7 云南省 126 0.8 7.9 27.9 0.7 广西壮族自治区 100 0.8 6.9 27.9 0.7 山西省 90 0.7 7.3 28.5 0.6 贵州省 70 0.5 8.4 30.2 0.6 海南省 59 0.6 7.6 22.6 0.6 新疆维吾尔自治区 53 0.5 7.0 27.1 0.6 甘肃省 42 0.5 6.2 26.2 0.6 宁夏回族自治区 20 0.2 8.2 18.3 0.6 青海省 19 0.2 10.9 18.9 0.5 西藏自治区 10 0.1 7.6 18.9 0.6 29
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数字经济的 供给侧 中国数字经济指数2018 年度报告