文/黃文金 張海峰 葉少莉

受經(jīng)濟(jì)、政治、文化、歷史等多方面的影響，我國不同地區(qū)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過程中，由于數(shù)據(jù)應(yīng)用能力差異、新一代信息技術(shù)（物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能）發(fā)展程度不一和數(shù)據(jù)普惠共享能力的差別，存在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度不同，從而出現(xiàn)了信息落差和貧富分化，這就是數(shù)字鴻溝[1]。數(shù)字鴻溝對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)造成的影響是多方面的，直觀來說，既會(huì)造成不同地區(qū)在構(gòu)建數(shù)據(jù)、平臺(tái)、創(chuàng)新、資本等中心時(shí)的差距，也會(huì)造成企業(yè)數(shù)字產(chǎn)品和業(yè)務(wù)服務(wù)范圍在地域上的受限。

如何從宏觀層面客觀評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，并有針對(duì)性地提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略，解決數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展桎梏，是近幾年來地方政府、企業(yè)迫切關(guān)注的內(nèi)容，也是本文需要探討的內(nèi)容。

一、數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型

從宏觀層面洞察經(jīng)濟(jì)比較常見的做法是進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。目前已有一些較為常見的數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型，比如信通院的數(shù)字經(jīng)濟(jì)模型[2]，其模型由兩部分組成，一部分是信息產(chǎn)業(yè)增加值，另一部分是數(shù)字技術(shù)與其他產(chǎn)業(yè)融合應(yīng)用。騰訊的中國互聯(lián)網(wǎng)+指數(shù)推出的模型[3]由基礎(chǔ)分指數(shù)、產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、雙創(chuàng)分指數(shù)、智慧民生分指數(shù)四部分組成，數(shù)據(jù)以其基礎(chǔ)性移動(dòng)互聯(lián)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、騰訊云的數(shù)據(jù)等組成。賽迪顧問的DEDI指標(biāo)模型[4]包括基礎(chǔ)型、資源型、技術(shù)型、融合型和服務(wù)型數(shù)字經(jīng)濟(jì)等。

以上數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建，均是基于各組織機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的宏觀理解與把握，公式的建立均基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)內(nèi)容或者數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要表現(xiàn)形式。以下將基于筆者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的理解構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型。

二、數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出“有中心，無邊界”的發(fā)展態(tài)勢(shì)

（一） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出“有中心”的發(fā)展態(tài)勢(shì)

數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的最基本特征。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中，對(duì)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、處理和應(yīng)用成為了其核心業(yè)態(tài)。因而擁有數(shù)據(jù)源和相關(guān)業(yè)態(tài)的企業(yè)、地區(qū)將在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中擁有中心化的地位。

1.平臺(tái)中心

平臺(tái)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展基礎(chǔ)。平臺(tái)經(jīng)濟(jì)[5]具有較強(qiáng)的衍生、組織、整合和產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)能力，成為搶占經(jīng)濟(jì)制高點(diǎn)的戰(zhàn)略手段。

以杭州為例，2017年地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）達(dá)12556億元，增長8.0%，比全國平均增速高出1.1個(gè)百分點(diǎn)，總量位列全國百強(qiáng)城市第十。其中最重要的原因之一便是杭州有發(fā)達(dá)的數(shù)字平臺(tái)經(jīng)濟(jì)。在杭州發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的過程中，阿里等平臺(tái)企業(yè)扮演著不可或缺的作用。以阿里為代表的平臺(tái)企業(yè)，其業(yè)務(wù)平臺(tái)衍生覆蓋全國，但是其信息、資源、資金還是會(huì)匯聚回杭州，在杭州產(chǎn)生聚集效應(yīng)，形成產(chǎn)業(yè)組織的顯著特征，即平臺(tái)化和生態(tài)化。在平臺(tái)的衍生、輻射帶動(dòng)下，杭州也逐漸發(fā)展成為數(shù)字中心城市，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中掌握了主導(dǎo)權(quán)、主動(dòng)權(quán)。

2.數(shù)據(jù)中心

數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心要素。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大、數(shù)據(jù)流動(dòng)越來越頻繁、數(shù)據(jù)分析越來越寬廣，數(shù)據(jù)所含的價(jià)值就越大。

以貴陽為例，貴陽搶抓國家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，大力發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，打造大數(shù)據(jù)中心，實(shí)施以大數(shù)據(jù)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的城市發(fā)展戰(zhàn)略，使貴陽大數(shù)據(jù)中心城市的地位逐步形成，悄然變成大數(shù)據(jù)時(shí)代的領(lǐng)跑者。在短短幾年時(shí)間中，貴陽獲得“國家級(jí)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集聚區(qū)”、“寬帶中國”、“智慧城市”等一批示范試點(diǎn)，被中國數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟授予“最適合投資數(shù)據(jù)中心的城市”。預(yù)計(jì)到2020年，貴陽大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破5000億元[6]，屆時(shí)，貴陽將成為全球的數(shù)據(jù)交易中心。

3.創(chuàng)新中心

創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的動(dòng)力引擎。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新為核心驅(qū)動(dòng)力，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化要求掌握云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)，推動(dòng)不同產(chǎn)業(yè)之間的融合創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)數(shù)字化要求傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)利用數(shù)字技術(shù)轉(zhuǎn)型升級(jí)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新的活力。

以深圳為例，《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告2017》中，以深圳為龍頭的廣東省獨(dú)占鰲頭。在完善高效的政策體系和體制機(jī)制下，深圳涌現(xiàn)出一大批科技型企業(yè)、創(chuàng)新載體和數(shù)以萬計(jì)的科技成果，迸發(fā)出自主創(chuàng)新的強(qiáng)大力量。深圳探索出的政府抓戰(zhàn)略、抓政策，以企業(yè)為主體的創(chuàng)新發(fā)展模式，使深圳成為了充滿活力的科技創(chuàng)新中心。

4.資本中心

資本是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健支撐。穩(wěn)定、健康、有序發(fā)展的多層次資本市場(chǎng)有利于促進(jìn)科技創(chuàng)新，促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，能夠?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)大支持。

以上海為例，上海作為以金融市場(chǎng)體系為核心的國內(nèi)金融中心，不僅是中國的經(jīng)濟(jì)中心城市，還是國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的排頭兵?！渡虾Ｊ型七M(jìn)智慧城市建設(shè)“十三五”規(guī)劃》中提出，上海大數(shù)據(jù)發(fā)展水平計(jì)劃率先邁入國際先進(jìn)行列，成為中國國家戰(zhàn)略數(shù)據(jù)儲(chǔ)備中心、亞太地區(qū)重要的數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)和全球“數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)”樞紐城市。資本的高效和協(xié)同運(yùn)作，將使上海在中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的版圖中穩(wěn)居資本中心的寶座。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出“無邊界”的發(fā)展態(tài)勢(shì)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，借助于數(shù)據(jù)的廣泛傳遞、共享和運(yùn)用，數(shù)字產(chǎn)業(yè)的延伸、融合，以及形成的數(shù)字化需求和應(yīng)用將無處不在，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響將呈現(xiàn)一種無邊界的狀態(tài)。即使某個(gè)階段有邊界，這個(gè)邊界也可以被突破、模糊化，甚至消失。這種無邊界主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是垂直無邊界，二是水平無邊界。

1.垂直無邊界

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的垂直邊界，是指數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈條的上下游邊界。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，通過數(shù)據(jù)的即時(shí)傳遞、共享，組織體系內(nèi)外的溝通更加順暢便捷，生產(chǎn)組織的邊界將無法進(jìn)行準(zhǔn)確的區(qū)分和界定，企業(yè)與上下游合作伙伴之間、企業(yè)與消費(fèi)者之間的協(xié)同化程度越來越高。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的垂直無邊界，體現(xiàn)在兩個(gè)方面。一是垂直延伸無邊界。中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，是從消費(fèi)者的消費(fèi)開始的，再到廣告營銷、分銷批發(fā)、生產(chǎn)制造，一直追溯到最上游的原材料的生產(chǎn)，呈現(xiàn)的是由三產(chǎn)向二產(chǎn)再向一產(chǎn)推進(jìn)的逆向趨勢(shì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在行業(yè)維度上的覆蓋不斷延伸，形成垂直延伸的無邊界。二是垂直整合無邊界。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，不同產(chǎn)業(yè)之間、組織之間、乃至人與人、物與物之間的協(xié)同融合將無處不在，高效率、多樣化的協(xié)同融合將為高質(zhì)量的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、商業(yè)創(chuàng)新和社會(huì)創(chuàng)新注入更為持久的活力。

2.水平無邊界

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的水平邊界，是指用戶產(chǎn)生的所有需求，以及為了滿足所有需求而產(chǎn)生的所有應(yīng)用的邊界。數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平邊界的核心是用戶，用戶需求的變化是催生應(yīng)用更新、技術(shù)進(jìn)步、時(shí)代更迭的根本原因。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的水平無邊界，體現(xiàn)在兩個(gè)方面。一是水平需求無邊界。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以信息網(wǎng)絡(luò)為依托載體，以信息化為關(guān)鍵手段，在與各生產(chǎn)領(lǐng)域的不斷碰撞融合中，目前形成了五個(gè)類型的需求，分別是基礎(chǔ)型需求、融合型需求、效率型需求、新生型需求和福利型需求[7]。二是水平應(yīng)用無邊界。數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平應(yīng)用的產(chǎn)生，是為了滿足企業(yè)、消費(fèi)者、政府等用戶的核心需求，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)在提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，釋放消費(fèi)者消費(fèi)潛力和創(chuàng)新社會(huì)化治理方面發(fā)揮著越來越多的機(jī)理作用。

三、基于“有中心、無邊界”的數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

基于對(duì)“有中心、無邊界”的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)的理解，筆者構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型DEEP（Digital Economy Evaluation Pattern）。DEEP模型旨在評(píng)價(jià)各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)“中心”和“邊界”構(gòu)建情況以及總體數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀，為企業(yè)行業(yè)分析、政府政策制定等提供重要參考。

地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的評(píng)價(jià)主要是從“有沒有形成各類中心”和“有沒有延伸擴(kuò)展各類邊界”兩個(gè)維度展開，由此推出DEEP的測(cè)算框架，如圖1所示。

在該測(cè)算框架中，每個(gè)坐標(biāo)軸代表一個(gè)指標(biāo)維度，坐標(biāo)軸劃定相關(guān)刻度。離原點(diǎn)越遠(yuǎn)，指標(biāo)屬性越高。將地區(qū)各測(cè)算坐標(biāo)軸依次串聯(lián)起來，將形成本地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)區(qū)域。區(qū)域越大，表征數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體評(píng)價(jià)越高。因此評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，可以通過DEEP測(cè)算框架中的繪制區(qū)域面積大小得出。

其區(qū)域面積（測(cè)算值）可由DEEP指數(shù)公式得出，即：

圖1 DEEP測(cè)算框架

具體展開表述為：

其中，ΕP.T.指的P地在T時(shí)期內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)量。ΓP.T.指的是中心指數(shù)權(quán)重，ΒP.T.指的是邊界指數(shù)權(quán)重。μi，i=1,2,3,4，分別表示平臺(tái)中心、數(shù)據(jù)中心、創(chuàng)新中心和資本中心構(gòu)建指數(shù)，Horizontal指的是水平邊界指數(shù)，Vertical指的是垂直邊界指數(shù)。

其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的中心評(píng)價(jià)由以下公式確定：

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的邊界評(píng)價(jià)由以下公式確定：

DEEP指數(shù)選取分為一級(jí)指數(shù)和二級(jí)指數(shù)，部分指標(biāo)如右表所示。以數(shù)據(jù)中心為例，數(shù)據(jù)中心的二級(jí)指數(shù)包含客觀性指標(biāo)，如服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、數(shù)據(jù)交易中心數(shù)量等；技術(shù)性指標(biāo)，如PUE、RTO、RPO、中斷時(shí)間和次數(shù)等；綜合性指標(biāo)，如數(shù)據(jù)時(shí)效性、客戶滿意度等。

DEEP一級(jí)指數(shù)和二級(jí)指數(shù)表（部分）

賦權(quán)采取專家評(píng)分法（Experts Grading Method）中的加權(quán)評(píng)價(jià)法。將DEEP中的各項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)依照評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度，給予1—5分的不同權(quán)重，分?jǐn)?shù)越高代表指標(biāo)重要性越高。即指標(biāo)i的權(quán)重Ai由以下公式?jīng)Q定：

式中，x指的是第x位專家，y指的是第y個(gè)指標(biāo)，X指的是專家總數(shù)，Y指的是指標(biāo)總數(shù)，Axy指的是第x位專家組成員為第y個(gè)指標(biāo)的評(píng)分。

其中W指的是二級(jí)指標(biāo)總得分，Wi指的是指標(biāo)i的指標(biāo)項(xiàng)得分。

四、DEEP模型初步應(yīng)用與分析

根據(jù)DEEP模型的構(gòu)建，測(cè)算了全國31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域2017年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，得出各省/市DEEP指數(shù)，如圖2所示。

圖2 全國31?。ㄊ校〥EEP指數(shù)分布

從圖2可以較明顯看出各省/市DEEP指數(shù)呈四型走勢(shì)聚類。

一型聚類，可定義為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展一線地區(qū)，包括廣東、浙江、上海、江蘇和北京5個(gè)省/市。這些地區(qū)是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省，搶抓國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，引領(lǐng)信息時(shí)代發(fā)展，注重構(gòu)建各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)中心，促進(jìn)數(shù)字新興行業(yè)的興起以及與傳統(tǒng)行業(yè)的融合發(fā)展，在中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的版圖中處于領(lǐng)跑地位。

二型聚類，可定義為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展二線地區(qū)，包括山東、福建、四川、湖北、湖南、安徽、重慶、河南、天津、河北、貴州、遼寧和陜西13個(gè)省/市。這些?。ㄊ校┰跀?shù)字經(jīng)濟(jì)中心建設(shè)中積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，在邊界拓展和融合中還有較大進(jìn)步空間。以貴州為例，近年來，貴州以大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略打造了中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)樣本，進(jìn)一步發(fā)展重心就是以大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合為重點(diǎn)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的基本格局。

三型聚類，可定義為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展三線地區(qū)，包括江西、吉林、山西、黑龍江、廣西、內(nèi)蒙古、云南、海南和寧夏9個(gè)省/市。三型聚類分布在我國東北、西南地區(qū)。以東北為例，作為傳統(tǒng)老工業(yè)基地，工業(yè)基礎(chǔ)雄厚，在謀求轉(zhuǎn)型發(fā)展進(jìn)程中，應(yīng)加大數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展力度，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)中心為構(gòu)建重點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)老工業(yè)基地的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。

四型聚類，可定義為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展四線地區(qū)，包括新疆、甘肅、青海和西藏4個(gè)省/市。四型聚類主要分布在西北欠發(fā)達(dá)等地區(qū)。

圖3 全國31?。ㄊ?、區(qū)）DEEP指數(shù)分布圖

圖4 全國31省（市、區(qū)）2017年DEEP指數(shù)排名與GDP排名比較

DEEP指數(shù)地圖分布如圖3所示。從地域分布來看，DEEP指數(shù)基本符合從東向西逐漸降低的趨勢(shì)，呈現(xiàn)趨勢(shì)與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一致。

將全國31?。ㄊ?、區(qū)）2017年DEEP指數(shù)排名和本地區(qū)的2017年GDP排名進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖4所示。

從圖4中可看出DEEP指數(shù)排名與GDP排名趨勢(shì)呈正相關(guān)關(guān)系，線性相關(guān)系數(shù)達(dá)R^2=0.7805，即地區(qū)GDP越高，DEEP指數(shù)也越高。但也存在個(gè)別特殊情況，具體分析情況如下：

DEEP指數(shù)排名顯著高于GDP排名：

（1）貴州：前述也提到了貴州在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)中實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、加速轉(zhuǎn)型升級(jí)、培植后發(fā)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的彎道超車。

（2）上海和北京：兩地在數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平邊界上，數(shù)字化技術(shù)在政務(wù)、教育、醫(yī)療、交通等行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用水平相對(duì)較高。未來，兩地還可在需求挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)用、普惠共享以及信息安全等方面進(jìn)一步提升。

（3）重慶：重慶數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，一是受土地、能源等因素的影響，數(shù)據(jù)中心IDC的建設(shè)向中西部傾斜的趨勢(shì)漸顯；二是受政策引導(dǎo)影響，重慶已積極推動(dòng)數(shù)據(jù)、創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)資源的融合和落地。

DEEP指數(shù)排名顯著低于GDP排名：

（1）河南和河北：兩省均擁有豐富的人力資源稟賦和農(nóng)業(yè)、工業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，但兩省數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展內(nèi)生動(dòng)力不足，與傳統(tǒng)行業(yè)的融合發(fā)展速度也較為緩慢。

（2）廣西：廣西目前的數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力不容樂觀，廣西是我國僅有的6個(gè)綜合科技進(jìn)步水平低于40%的地區(qū)之一[8]。廣西需以數(shù)字技術(shù)為核心，發(fā)揮傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)與新一代信息技術(shù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的換道超車。

（3）內(nèi)蒙古：以“大央企大能源大化工”的發(fā)展模式，形成了資源依賴型經(jīng)濟(jì)，這使得內(nèi)蒙古非資源型產(chǎn)業(yè)發(fā)展不足，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展資金相對(duì)短缺，數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)建設(shè)也相對(duì)滯后。

五、結(jié)束語

以上僅涉及DEEP模型的初步應(yīng)用，DEEP模型亦可針對(duì)某一具體地區(qū)的數(shù)字“中心和邊界”情況，深入剖析數(shù)字經(jīng)濟(jì)運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制，不斷完善“DEEP指數(shù)”等統(tǒng)計(jì)測(cè)算體系，敏銳感知地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展痛點(diǎn)、難點(diǎn)等問題，有針對(duì)性地提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展建議，建言地方數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。