張雪玲，陳 芳

（杭州電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018）

一、引言

當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展正面臨速度換擋、結(jié)構(gòu)調(diào)整、動(dòng)力轉(zhuǎn)換“三期疊加”時(shí)期，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，成為當(dāng)前發(fā)展中國經(jīng)濟(jì)的新動(dòng)能、引領(lǐng)國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的重要力量[1]。無論是2016年G20峰會(huì)還是2018年的全國兩會(huì)期間，都提出將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。中國信息通信研究院測(cè)算表明，2017年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量達(dá)到27.2萬億元，同比名義增長(zhǎng)超過20.3%，顯著高于GDP的增速[2]，顯然數(shù)字經(jīng)濟(jì)目前已成為中國經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。加快網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域融合創(chuàng)新發(fā)展將有助于推進(jìn)我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，搶占發(fā)展戰(zhàn)略制高點(diǎn)，提升國際競(jìng)爭(zhēng)力，具有特殊意義。為了進(jìn)一步認(rèn)識(shí)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，本文探索性提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量測(cè)評(píng)體系，量化分析我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量及其影響因素，為采取有效措施，實(shí)現(xiàn)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，提供數(shù)據(jù)支撐。

二、數(shù)字經(jīng)濟(jì)的界定及其定量研究成果簡(jiǎn)述

從1998年至今，眾多學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)及政府部門從各個(gè)角度對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵、特征進(jìn)行了闡述，豐富了相關(guān)研究成果，加深了認(rèn)識(shí)。其中中國信息通信研究院的研究認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)字化的知識(shí)和信息為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新為核心驅(qū)動(dòng)力，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體，通過數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，不斷提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化水平，加速重構(gòu)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與政府治理模式的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)[3]。

另外，對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的定量研究，國內(nèi)的研究機(jī)構(gòu)或互聯(lián)網(wǎng)公司等主要采用指數(shù)法測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，有影響力的是數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)（DEI）[3]、城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)等[4]。但到目前為止，文獻(xiàn)檢索還沒有發(fā)現(xiàn)針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量展開量化的研究。因此，當(dāng)前需要拓展研究領(lǐng)域，深化對(duì)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量狀況及其影響因素的定量分析，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義及應(yīng)用價(jià)值。

三、中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的測(cè)度

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文采用2016年G20杭州峰會(huì)發(fā)布的《十二國集團(tuán)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》中對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以使用數(shù)字化的知識(shí)和信息作為關(guān)鍵的生產(chǎn)要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體、信息通信技術(shù)（ICT）的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)[5]。根據(jù)該定義，可以說數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量特征是，數(shù)字化知識(shí)和技術(shù)使用帶來經(jīng)濟(jì)效率提升、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和社會(huì)進(jìn)步和可持續(xù)發(fā)展。依據(jù)發(fā)展質(zhì)量特征，同時(shí)考慮到定量分析中數(shù)據(jù)的可獲得性，本文從以下四個(gè)方面選取反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的分析指標(biāo)，具體指標(biāo)詳見表1。

表1 中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（二）數(shù)據(jù)初始變換及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合測(cè)算

本次研究采集了2007—2016年的分析指標(biāo)數(shù)據(jù)，在綜合評(píng)價(jià)中，由于各指標(biāo)之間存在著數(shù)值的差異、量綱不一致等問題，需要對(duì)這些評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理和加權(quán)綜合，具體過程如下：

第一步，構(gòu)建分析指標(biāo)矩陣

其中：xij（i=1，2，…，10；j＝1，2，…，20）為第i年第j項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值。

第二步，建立標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

由于指標(biāo)體系中各指標(biāo)的量綱不同，數(shù)量級(jí)相差較大，且正向指標(biāo)多數(shù)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，如全員勞動(dòng)生產(chǎn)率，數(shù)值越大，發(fā)展質(zhì)量越好；逆向指標(biāo)大多呈遞減趨勢(shì)，如工業(yè)單位產(chǎn)出廢氣排放量為逆指標(biāo)，數(shù)據(jù)越小，發(fā)展質(zhì)量越高。因此，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行初值化變換，轉(zhuǎn)換為可比較數(shù)列，正指標(biāo)與逆指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化方法如下：

如每萬元GDP能耗、工業(yè)單位產(chǎn)出用水量、工業(yè)單位產(chǎn)出廢氣排放量均是逆指標(biāo)，采用了公式（3）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

式中：Vij為在第i年第j項(xiàng)指標(biāo)初始化后的數(shù)據(jù)；xij為原始數(shù)據(jù)；x1j為第一年（即基期）第j項(xiàng)指標(biāo)數(shù)值。

第三步，采用熵值法進(jìn)行賦權(quán)

熵值法是根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)值之間的差異程度來確定權(quán)重，能夠客觀地反映各評(píng)價(jià)指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)體系中的重要性。

首先，計(jì)算第i年第j項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)Vij的特征比重Pij，對(duì)第j項(xiàng)指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值Vij的值差異越大，表明該指標(biāo)提供的有用信息就越多。公式為：

其次，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej。

最后，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)dj和權(quán)重 ωj。

差異性系數(shù)dj算式為：

權(quán)重系數(shù)ωj算式為：

第四步，計(jì)算第i年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值Fi[6]。

得到2007—2016年各年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值，如表2所示。

表2 2007—2016年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值

（三）評(píng)價(jià)結(jié)果分析

表2分析數(shù)據(jù)表明，從2007年以來，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量處于平穩(wěn)漸升趨勢(shì)，總體提升幅度約13.2倍。四個(gè)方面的發(fā)展質(zhì)量呈現(xiàn)出不同的發(fā)展態(tài)勢(shì)，其中結(jié)構(gòu)優(yōu)化一直呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)特征，9年提升幅度達(dá)到17.1倍，對(duì)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升的貢獻(xiàn)最大，貢獻(xiàn)率為62.76%；其次，社會(huì)進(jìn)步綜合評(píng)價(jià)值提高幅度也達(dá)到12.7倍，高于經(jīng)濟(jì)效率提高和資源環(huán)境改善幅度，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升貢獻(xiàn)率為35.88%；而資源環(huán)境改善提高幅度為1.53倍，貢獻(xiàn)率為0.83%；經(jīng)濟(jì)效率提高幅度最小，僅為0.96倍，貢獻(xiàn)率最低，為0.53%。

四、中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響因素分析

為了加快推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展，有必要進(jìn)一步剖析影響我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升的主要因素，為采取有效措施，指明方向。

（一）影響因素變量選取

目前，我國學(xué)者對(duì)影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的因素分析研究較少，定量研究基本上沒有涉及。因此，本次研究在影響因素變量選擇上參閱了同類定性研究成果，同時(shí)從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要素投入（如技術(shù)、人力要素的投入）和發(fā)展環(huán)境支撐（基礎(chǔ)設(shè)施、政策和制度保障）等方面分析，發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出有別于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的獨(dú)有特征[7]。一是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，如互聯(lián)網(wǎng)、寬帶、移動(dòng)電話基站等建設(shè)是決定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和質(zhì)量提升的物質(zhì)基礎(chǔ)條件[8]；二是信息技術(shù)，技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展及質(zhì)量提升的不竭動(dòng)力[9]；三是人力資本，即勞動(dòng)者的知識(shí)積累和數(shù)字素養(yǎng)是推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升的決定因素[10]；四是政策制度保障，即指政策或制度對(duì)激勵(lì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和推動(dòng)質(zhì)量提升提供了環(huán)境保障[11]。

基于上述定性分析，本文提出從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本、信息技術(shù)和政策制度四個(gè)方面選取影響因素指標(biāo)，通過對(duì)各類備選指標(biāo)的可得性、可比性和代表性分析后，選出的具體指標(biāo)及其數(shù)據(jù)來源如表3所示，選取2007—2016年的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響因素指標(biāo)

（二）研究方法選擇

基于研究的時(shí)序數(shù)據(jù)特點(diǎn)，本次影響因素分析選擇灰色關(guān)聯(lián)分析法，主要是該方法能適用于時(shí)序數(shù)據(jù)量少，且信息不確定的情況，比常用的回歸分析應(yīng)用的領(lǐng)域更廣泛。該方法比較適合動(dòng)態(tài)歷程分析，根據(jù)變量之間發(fā)展趨勢(shì)的相似程度（即灰色關(guān)聯(lián)度），作為衡量變量間關(guān)聯(lián)程度的一種方法，是對(duì)一個(gè)系統(tǒng)的發(fā)展變化關(guān)系給出量化的度量。

在傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)分析模型中，灰色關(guān)聯(lián)度是各個(gè)歷史時(shí)期的關(guān)聯(lián)系數(shù)求簡(jiǎn)單算術(shù)平均值得到的，即各期數(shù)值是采用等權(quán)處理，而實(shí)際上，歷史數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)有情況的影響程度是不一致的，如本文中IPV6地址數(shù)量數(shù)據(jù)在2007—2016年數(shù)據(jù)差異很大。我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)近幾年進(jìn)入加速發(fā)展時(shí)期，近期數(shù)據(jù)明顯要比之前的數(shù)據(jù)更為重要，近期數(shù)據(jù)在時(shí)序平均數(shù)計(jì)算時(shí)應(yīng)賦予較大的權(quán)重。應(yīng)采用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)分析法。具體步驟如下：

第一步：選取參考序列和比較序列

本文選擇2007—2016年10年的中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)值作為參考序列，數(shù)據(jù)來源于前面測(cè)算結(jié)果，即表2中的數(shù)據(jù)。而同期10個(gè)主要影響因素作為比較序列，數(shù)據(jù)來源于研究期間各年度的統(tǒng)計(jì)年鑒和相應(yīng)報(bào)告數(shù)據(jù)（見表3中標(biāo)注）。

參考序列為：X0={X0（1），…，X0（k），…，X0（n）}

比較序列為：Xi={Xi（1），…，Xi（k），…，Xi（n）}

其中：X0表示中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值序列，Xi表示影響因素序列，n的值為10，i表示影響因素中第i項(xiàng)指標(biāo)。

第二步：數(shù)據(jù)變換

由于系統(tǒng)中各變量的經(jīng)濟(jì)意義不同，計(jì)量單位等也存在差異，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使指標(biāo)之間可以比較，本文運(yùn)用均值化處理方法。

參考序列均值化：

比較序列均值化：

其中：X'0（k）為第k年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值均值化后的數(shù)值，X'i（k）為第k年影響因素均值化后的序列，X0表示序列X0的均值，Xi表示序列Xi的均值。

第三步：求關(guān)聯(lián)系數(shù)

利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值變換后的序列X'0和影響因素變換后的序列X'i，求關(guān)聯(lián)系數(shù)，公式為：

其中：Δi（k）=|X'0（k）-X'i（k）|，miniminkΔi（k）表示兩級(jí)極小差，maximaxkΔi（k）為兩級(jí)極大差；ξi（k）表示第k年份影響因素序列中第i個(gè)影響因素X'i與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值序列X'0的關(guān)聯(lián)系數(shù)，ρ為分辨系數(shù)，ρ∈（0，1），ρ越小分辨率越大，通常取 ρ=0.5。

第四步：求關(guān)聯(lián)度

關(guān)聯(lián)分析的實(shí)質(zhì)是對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何關(guān)系的比較，利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值序列與影響因素序列的關(guān)聯(lián)度，即兩序列各個(gè)時(shí)期的關(guān)聯(lián)系數(shù)的加權(quán)值，反映全過程的關(guān)聯(lián)程度。

關(guān)聯(lián)度的計(jì)算式為：

其中，γ（X'0，X'i）為 X'0與 X'i的灰色關(guān)聯(lián)度；ω（k）為縱向權(quán)值，表示第k時(shí)間的比較序列與參考序列的關(guān)聯(lián)系數(shù) ξ（ik）的權(quán)重。其中，ω（k）的計(jì)算，首先根據(jù)歷史時(shí)間“遠(yuǎn)小近大”的原則，形成歷史時(shí)間k1與k2的模糊互補(bǔ)優(yōu)先關(guān)系矩陣F=（fk1k2）n×n。fk1k2表示影響因素中，時(shí)間 k1的數(shù)據(jù)相對(duì)于時(shí)間k2的數(shù)據(jù)的重要性；fk2k1表示影響因素中，時(shí)間k2的數(shù)據(jù)相對(duì)于時(shí)間k1的數(shù)據(jù)的重要性。

因?yàn)?，時(shí)間 k1，k2的取值均為[1，n]，因此模糊互補(bǔ)優(yōu)先關(guān)系矩陣F是個(gè)n×n的矩陣；當(dāng) k1＞k2時(shí)，表示時(shí)間k1的數(shù)據(jù)比k2的數(shù)據(jù)重要，令fk1k2=1；反之，當(dāng) k1＜k2時(shí)，則令 fk1k2=0；當(dāng) k1=k2時(shí)，令fk1k2=0.5；例如：當(dāng)時(shí)間 k1=1，k2=1 時(shí)，則有 f11=0.5，當(dāng) k1=1，k2=2 時(shí)，則有 f12=0；k1=2，k2=1 時(shí)，則有f21=1。

其次將模糊互補(bǔ)優(yōu)先關(guān)系矩陣 F=（fk1k2）n×n改造成模糊一致矩陣 S=（Sk1k2）n×n，其中：

最后求縱向權(quán)值ω（k）。

表4 影響因素比較數(shù)列各年份的權(quán)值

將權(quán)數(shù)數(shù)據(jù)帶入關(guān)聯(lián)度的公式（12），得到各影響因素的關(guān)聯(lián)度，如表5所示。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值與影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度

從表5中可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與各個(gè)影響因素之間呈正相關(guān)關(guān)系，關(guān)聯(lián)度在0.587 0～0.858 6之間。其中，X1互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、X2光纜線路長(zhǎng)度、X3移動(dòng)電話基站數(shù)、X7人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)、X8國內(nèi)信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)數(shù)5個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度均在0.7以上，說明這些影響因素與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的關(guān)聯(lián)程度較高。同時(shí)X4IPV6地址數(shù)量、X5人力資源指數(shù)、X6大專以上學(xué)歷占就業(yè)總?cè)藬?shù)比重、X9R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP比重、X10全國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資高技術(shù)產(chǎn)業(yè)累計(jì)金額5個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度也在0.58以上，說明這些因素與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的關(guān)聯(lián)關(guān)系也達(dá)到中等程度。

由γ3的值為0.858 6可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響因素中移動(dòng)電話基站數(shù)關(guān)聯(lián)度最大，互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、光纜線路長(zhǎng)度關(guān)聯(lián)程度排序分別位于第三和第五，可以說，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升影響較大。人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)，國內(nèi)信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)數(shù)關(guān)聯(lián)度排序分別位于第二和第四位，而全國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資高技術(shù)產(chǎn)業(yè)累計(jì)金額和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP值比重指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度排序則分別位于第七與第八位，可以說，信息技術(shù)進(jìn)步和激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新的政策制度完善對(duì)提高中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量起到正向促進(jìn)作用。研究發(fā)現(xiàn)，人力資本因素的關(guān)聯(lián)影響相對(duì)較弱。

五、結(jié)論及建議

一是我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量總體上處于逐年上升態(tài)勢(shì)，但發(fā)展不均衡的問題依然存在。數(shù)字技術(shù)發(fā)展及其廣泛應(yīng)用，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、社會(huì)進(jìn)步、資源環(huán)境的改善，但經(jīng)濟(jì)效率提升相對(duì)滯后，發(fā)展不協(xié)調(diào)的問題沒有根本解決。當(dāng)前在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中應(yīng)加大創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，優(yōu)化資源配置，補(bǔ)效率短板，有助于推進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的整體質(zhì)變。

二是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息技術(shù)進(jìn)步是當(dāng)前推動(dòng)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升的主要促進(jìn)因素。未來繼續(xù)加大數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)，加快新一代數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)人才培養(yǎng)，夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)、技術(shù)支撐和人才保障，有利于優(yōu)化要素投入結(jié)構(gòu)，提升效率，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。

三是政策和制度的完善是優(yōu)化數(shù)字化發(fā)展環(huán)境，加速推進(jìn)數(shù)字化創(chuàng)新步伐，提升數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平的重要保障。政府應(yīng)加快管理創(chuàng)新，適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，構(gòu)建高效的管理體系，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)研究和提升原始創(chuàng)新能力，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化，有助于加快實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)力轉(zhuǎn)換和高效率發(fā)展。