杜冰心，于翠萍

(三江學(xué)院，江蘇 南京 210028)

一、引言

2020年，在新冠肺炎疫情沖擊下，世界經(jīng)濟出現(xiàn)明顯衰退現(xiàn)象。 我國經(jīng)濟面臨外部環(huán)境和要素稟賦發(fā)生雙重變化，以要素投入促增長的粗放型增長方式為特征的舊動能已經(jīng)不可持續(xù)，經(jīng)濟增長缺乏亟需新動能。 我國面對全球百年未有之大變局，提出了 “雙循環(huán)” 的重大戰(zhàn)略部署來應(yīng)對新發(fā)展階段的深化改革。 在新發(fā)展格局下構(gòu)建 “雙循環(huán)” 這一重大戰(zhàn)略，需要通過數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新來完善全球產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈體系，開發(fā)國內(nèi)大循環(huán)，釋放內(nèi)需潛力。 數(shù)字經(jīng)濟是加速推動全球產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈變革的重要動力，是構(gòu)建“雙循環(huán)” 新發(fā)展格局的重要途徑。 “雙循環(huán)” 新發(fā)展格局的賦能，需要數(shù)字經(jīng)濟通過釋放國內(nèi)消費需求、打通循環(huán)障礙、暢通國際循環(huán)。 未來要通過創(chuàng)設(shè)新基建加快實體經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級；以數(shù)字技術(shù)增強“雙循環(huán)” 內(nèi)生發(fā)展動力。 研究數(shù)字經(jīng)濟，能為我國經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換提供寶貴經(jīng)驗。

二、我國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展現(xiàn)狀

數(shù)字經(jīng)濟(digital economy) 這一概念是1996年由Don Tapscott 在《數(shù)字經(jīng)濟》中提出的。 在傳統(tǒng)經(jīng)濟和新經(jīng)濟中，信息流的呈現(xiàn)方式是不同的。 傳統(tǒng)經(jīng)濟信息流側(cè)重于實體呈現(xiàn)，而新經(jīng)濟信息流側(cè)重于數(shù)字呈現(xiàn)。 隨著數(shù)字經(jīng)濟不斷發(fā)展，當前的數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)的數(shù)字經(jīng)濟的含義已不同。 本文的數(shù)字經(jīng)濟是指廣義的數(shù)字經(jīng)濟，即包括數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。

(一)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化迅速發(fā)展

信息通信產(chǎn)業(yè)是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的重要產(chǎn)業(yè)。 信息通信產(chǎn)業(yè)包括電子信息制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、電信業(yè)和軟件行業(yè)等。信息通信產(chǎn)業(yè)能夠為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提供技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)的支持，加快數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展速度。 從圖1 可以看出我國2020年1～2 月電子信息制造業(yè)增加值比上一年同期下降13%。 3 月后的增速趨于平緩，波動起伏較為平穩(wěn)，進入2021年，電子信息制造業(yè)的增速較快，達到48%。

圖1 2019年12 月以來電子信息制造業(yè)增加值分月增速圖

(二)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化深入推進

由于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的不斷發(fā)展，國民經(jīng)濟也受到重大影響。 隨著我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化增加值的規(guī)模不斷擴大。 2015 ～2019年產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的復(fù)合增長規(guī)模顯著高于GDP 的增長速度，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占GDP 的比重也從最初的7% 上升至29%。然而我國三大產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展依然不平衡，但總體上呈上升趨勢。 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化成為我國國民經(jīng)濟的重要支撐動力。如圖2 所示，2016年至2019年，數(shù)字經(jīng)濟在三次產(chǎn)業(yè)中滲透率逐年上升，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化成為我國國民經(jīng)濟的重要支撐動力，越來越多的產(chǎn)業(yè)融入數(shù)字經(jīng)濟，數(shù)字經(jīng)濟為三大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了強大的助力。

圖2 2016～ 2019年中國數(shù)字經(jīng)濟在三次產(chǎn)業(yè)中的滲透率

(三)數(shù)字化治理顯著提升

在大數(shù)據(jù)的支撐下，政府的數(shù)字化治理能力建設(shè)成效顯著。 我國也在加快推動數(shù)字政府的建設(shè)，使得政府決策更加科學(xué)有效。 由圖3 可知，我國2020年中國智慧城市試點數(shù)量創(chuàng)新高；中國智慧城市技術(shù)支出規(guī)模為266 億美元，同比增長16.16%。 近四年我國新型智慧城市已經(jīng)進入發(fā)展的新階段，社會智能化升級不斷進步。 數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展成為未來經(jīng)濟發(fā)展的新動力，城市將變得更加網(wǎng)絡(luò)化、智能化、數(shù)字化。

圖3 2016～ 2020年中國智慧城市試點及智慧城市技術(shù)支出規(guī)模

三、我國經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的必要性

(一)人口結(jié)構(gòu)失衡，勞動力成本上升

從要素結(jié)構(gòu)分析，我國人口結(jié)構(gòu)不斷變化，人口老齡化加劇，勞動力成本上升。 2011年后勞動力適齡人口總數(shù)開始下降，人口紅利逐漸消失。 如圖4 所示，與2018年相比，我國16～59 歲的勞動人口減少89 萬人。 至2018年，我國16 ～ 59歲的勞動人口數(shù)量為89729 萬人，同比減少470 萬人，占總?cè)丝诒戎叵陆?.6%，我國勞動人口數(shù)量首次低于9 億，2019年勞動人口數(shù)量仍然呈下滑趨勢。 由于我國經(jīng)濟增長主要依靠大量廉價勞動力，人口紅利下降對勞動密集型產(chǎn)業(yè)影響很大，經(jīng)濟增長的投入因素較低，核心競爭力喪失，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實力將會減弱。

圖4 2013～ 2019年全國16～ 59 歲總?cè)藬?shù)統(tǒng)計圖

(二)粗放型經(jīng)濟發(fā)展，資源環(huán)境污染加劇

從資源環(huán)境分析，粗放型經(jīng)濟發(fā)展給我國資源環(huán)境造成了難以逆轉(zhuǎn)的毀壞。 其一，水污染對我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展有重大影響。 我國水資源短缺，如果城市化進程加快，城市污水和廢品的數(shù)量將增加，水資源短缺的矛盾會導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境緊張局勢，加劇與水污染有關(guān)的問題，直接影響農(nóng)業(yè)發(fā)展。 其二，舊動能所產(chǎn)生的大氣污染如垃圾焚燒、排放有害氣體等行為會對人體健康產(chǎn)生巨大的影響，進而間接影響我國經(jīng)濟發(fā)展。 其三，耕地的污染會導(dǎo)致農(nóng)作物污染，造成直接經(jīng)濟損失。 由于環(huán)境承載能力不斷下降，資源環(huán)境已經(jīng)對經(jīng)濟發(fā)展逐漸產(chǎn)生約束力。 粗放型經(jīng)濟發(fā)展對我國自然資源基礎(chǔ)削弱嚴重。

(三)舊動能持續(xù)發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)展面臨危機

從經(jīng)濟發(fā)展分析，舊動能持續(xù)發(fā)展已經(jīng)導(dǎo)致我國經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)一系列問題，例如產(chǎn)能過剩、房地產(chǎn)價高、資產(chǎn)泡沫嚴重、地方政府債務(wù)負擔過重、金融風(fēng)險加劇、貧富差距拉大等。 為了實現(xiàn)我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，需要尋找新動能替代舊動能。 在雙循環(huán)的發(fā)展格局下，經(jīng)濟的發(fā)展面臨較多危機。我國作為一個發(fā)展中的大國，應(yīng)當改變傳統(tǒng)的增長方式以適應(yīng)新的形勢，經(jīng)濟增長新舊動能面臨轉(zhuǎn)換。

四、數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換影響的實證分析

(一)數(shù)字經(jīng)濟指標的測度與分析

1.數(shù)字經(jīng)濟指標體系的構(gòu)建

本文主要選取主成分分析法(PCA) 對我國數(shù)字經(jīng)濟水平進行評價分析。 通過將單一指標降維成綜合指標的方法對數(shù)字經(jīng)濟進行動態(tài)分析評價。 在指標的選取上，本文借鑒了通信技術(shù)初級應(yīng)用中的移動電話和寬帶用戶數(shù)的普及情況，選取了互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)數(shù)和移動電話普及率代表數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指標，從電子商務(wù)交易總數(shù)和固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)來反映數(shù)字產(chǎn)業(yè)化程度。 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指標借鑒的是歐盟數(shù)字經(jīng)濟與社會指數(shù)(DESI)，該指數(shù)從寬帶接入、人力資本、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等方面進行數(shù)字經(jīng)濟指標的測度，本文選取人力資本，即與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化相關(guān)的科研和開發(fā)機構(gòu)與實驗人員作為測量數(shù)字經(jīng)濟的指標。 《全球數(shù)字經(jīng)濟競爭力指數(shù)(2017)》分析了服務(wù)型數(shù)字經(jīng)濟的互聯(lián)網(wǎng)金融作為指標測度分析。 由于第三產(chǎn)業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟中的滲透率較高，本文采取互聯(lián)網(wǎng)金融的第三方支付規(guī)模作為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的指標測度代表產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。 本文采用的數(shù)據(jù)樣本為2000 ～ 2019年的數(shù)據(jù)，以中華人民共和國統(tǒng)計局為主要數(shù)據(jù)庫，國內(nèi)其他數(shù)據(jù)庫為輔。 本文構(gòu)建中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系如表1 所示。

表1 “數(shù)字經(jīng)濟指標” 構(gòu)成

一級指標 二級指標 單位數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施 互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)數(shù) 萬人移動電話普及率 部/ 百人數(shù)字產(chǎn)業(yè)化 電子商務(wù)交易總數(shù) 萬億元固定資產(chǎn)投資額 億元產(chǎn)業(yè)數(shù)字化 互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)第三方支付交易規(guī)模 萬億元科研和開發(fā)機構(gòu)與實驗發(fā)展人員 萬人

2.主成分分析

(1)相關(guān)系數(shù)矩陣。 本文通過SPSS 對原始數(shù)據(jù)進行處理，得出變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣如表2 所示。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

指標名稱 互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)數(shù)移動電話普及率電子商務(wù)交易總數(shù)固定資產(chǎn)投資額互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)第三方支付交易規(guī)?？蒲泻烷_發(fā)機構(gòu)與實驗發(fā)展人員互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)數(shù) 1.000 0.994 0.876 0.979 0.730 0.988移動電話普及率 0.994 1.000 0.846 0.973 0.695 0.996電子商務(wù)交易總數(shù) 0.876 0.846 1.000 0.898 0.904 0.843固定資產(chǎn)投資額 0.979 0.973 0.898 1.000 0.714 0.970互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)第三方支付交易規(guī)模 0.730 0.695 0.904 0.714 1.000 0.677科研和開發(fā)機構(gòu)與實驗發(fā)展人員 0.988 0.996 0.843 0.970 0.677 1.000

由表2 可知，原始變量間的相關(guān)系數(shù)大于0.3，表明變量間存在較強的相關(guān)性，能夠進行主成分分析。

(2)KMO 和Bartlett 檢驗。 本文在對樣本數(shù)據(jù)進行標準化處理后，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行KMO 和Bartlett 的檢驗，結(jié)果如表3 所示，當KMO 大于0.5 時，說明變量之間存在相關(guān)性，適合進行因子分析，本文的值為0.747，能夠進行相關(guān)性分析。Bartlett 球形檢驗為0，拒絕各變量相互獨立的原假設(shè)，檢驗結(jié)果表明樣本數(shù)據(jù)支持主成分分析。

表3 KMO 和Bartlett 檢驗

KMO 取樣適切性量數(shù) 0.747 Bartlett 球形度檢驗近似卡方 271.354自由度 15.000顯著性 0.000

(3)變量共同度。 由表4 可知，變量多接近或高于0.9，表示變量大多數(shù)能夠被軟件提取，能夠代表原始信息。

表4 公因子方差

指標名稱 初始 提取互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)數(shù) 1.000 0.969移動電話普及率 1.000 0.948電子商務(wù)交易總數(shù) 1.000 0.888固定資產(chǎn)投資額 1.000 0.958互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)第三方支付交易規(guī)模 1.000 0.677科研和開發(fā)機構(gòu)與實驗發(fā)展人員 1.000 0.939

(4)因子貢獻率。 由表5 可以看出，本文通過數(shù)據(jù)處理，提取出一個主成分，主成分的特征值為5.378，貢獻率能夠達到89.636%，說明互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)數(shù)這個成分作為主成分能夠代表6 個原始指標對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合研究。

表5 解釋的總方差

成分 初始特征值 提取載荷平方和總計 方差百分比 累積百分比 總計 方差百分比 累積百分比1 5.378 89.636 89.636 5.378 89.636 89.636 2 0.523 8.719 98.355 3 0.073 1.221 99.576 4 0.016 0.259 99.835 5 0.008 0.131 99.966

續(xù)表

成分 初始特征值 提取載荷平方和總計 方差百分比 累積百分比 總計 方差百分比 累積百分比6 0.002 0.034 100

從上述分析中可以得出，我國數(shù)字經(jīng)濟受到多方面因素的影響，但數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施所占比重較大，本文也將以互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)數(shù)代表我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。

(二)數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換影響的實證研究

1.模型建立與變量說明

為驗證以上的假設(shè)，構(gòu)建計量模型:

被解釋變量(因變量)為新舊動能轉(zhuǎn)換(

Y

)，具體用全國2000～2019年GDP年增長率來衡量，

Y

越大說明我國經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換效果明顯；解釋變量(自變量)數(shù)字經(jīng)濟綜合指標(

X

)，前文已對其進行充分描述。

β

、

β

、

β

、

β

、

β

、

β

是未知參數(shù)，其中

β

為回歸常數(shù)，

β

～

β

為回歸系數(shù)。

由于本文考察的是新舊動能轉(zhuǎn)換的影響因素，選擇制度結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)、要素結(jié)構(gòu)、貿(mào)易結(jié)構(gòu)相關(guān)指標作為控制變量，進行對新舊動能轉(zhuǎn)換影響因素的分析。

(1)制度結(jié)構(gòu)

X

即政府財政支出占GDP 比重。 政府和市場協(xié)同互補能夠提高新舊動能轉(zhuǎn)換的效率，需要市場無形的手和政府有形的手相互作用共同推動新舊動能轉(zhuǎn)換，是分析新舊動能轉(zhuǎn)換的重要因素。(2)空間結(jié)構(gòu)

X

即城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎亍?城市化帶來人口就業(yè)和消費結(jié)構(gòu)的改變，第二產(chǎn)業(yè)和第一產(chǎn)業(yè)需要的人數(shù)越來越多，消費結(jié)構(gòu)變化的同時也對新舊動能的轉(zhuǎn)換產(chǎn)生影響。(3)要素結(jié)構(gòu)

X

即就業(yè)人員受教育的人數(shù)占勞動力人數(shù)比重。 人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)，對新舊動能轉(zhuǎn)換產(chǎn)生影響。 這是一種勞動力的知識化，培養(yǎng)復(fù)合型人才，提高人力資本有效生產(chǎn)力積累，對經(jīng)濟增長新舊動能的轉(zhuǎn)換產(chǎn)生重要的影響。(4)貿(mào)易結(jié)構(gòu)

X

即用進出口總額與GDP 的比重。 外貿(mào)規(guī)模是影響經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的重要因素，資本積累使要素稟賦結(jié)構(gòu)升級推動貿(mào)易結(jié)構(gòu)優(yōu)化，同時貿(mào)易結(jié)構(gòu)能夠加速資本積累，加快經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換，對新舊動能轉(zhuǎn)化產(chǎn)生重要的影響。

2.估計結(jié)果與分析

由表6 所示數(shù)字經(jīng)濟的綜合變量及其他相關(guān)變量對我國經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換影響的實證結(jié)果，通過公式

R

＝進行擬合優(yōu)度檢驗，

R

為0.878，擬合度較高；通過公式進行方程顯著性檢驗，，Prob(Fstatisic)統(tǒng)計量為0.000006，小于0.05，說明本次建立的回歸模型整體上通過顯著性檢驗。 表中第二列是回歸方程參數(shù)估計值，由此可以得到

y

對5 個自變量的線性回歸方程:

表6 整體OLS 回歸

變量 Coefficient Std.Error t－Statistic Prob.C －2.274104 10.86763 －0.209255 0.8373 X1 0.020111 0.000088 1.260298 0.0282 X2 －0.291022 0.274936 －1.058508 0.077 X3 0.324385 0.323316 1.003306 0.3327 X4 4.466396 2.902972 1.53856 0.0462 X5 0.046887 0.063863 0.734174 0.05

回歸結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟綜合指標(

X

)、制度結(jié)構(gòu)(

X

)、要素結(jié)構(gòu)(

X

)和貿(mào)易結(jié)構(gòu)(

X

) 通過了顯著性檢驗，空間結(jié)構(gòu)(

X

)沒有通過顯著性檢驗。 具體分析如下:從回歸方程中可以看出數(shù)字經(jīng)濟綜合指數(shù)(

X

) 的系數(shù)顯著為正，并且在1% 顯著性水平上顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟的迅猛發(fā)展可能對經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換起到加速轉(zhuǎn)換的作用，對我國的經(jīng)濟發(fā)展有正向的影響，數(shù)字經(jīng)濟每提升1%，經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)化程度就增長0.020111%。制度結(jié)構(gòu)(

X

)對經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的影響系數(shù)顯著為負，說明政府并沒有做好與市場協(xié)同去提高新舊動能轉(zhuǎn)換，財政支出規(guī)模的上漲不利于新舊動能轉(zhuǎn)換；空間結(jié)構(gòu)(

X

)對經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的影響不顯著，說明城鎮(zhèn)人口的不斷增長，使得消費結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了改變，城市化水平提高，對于經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換不存在顯著影響；要素結(jié)構(gòu)(

X

)對經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的影響系數(shù)顯著為正，說明人口素質(zhì)的提高能夠加速新舊動能轉(zhuǎn)換的步伐。 對于發(fā)展中國家來說，優(yōu)化了人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置，能夠避免配置的不合理和人力資源的浪費，增強新舊動能轉(zhuǎn)換動力；貿(mào)易結(jié)構(gòu)(

X

)對經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的影響系數(shù)顯著為正，說明貿(mào)易結(jié)構(gòu)的變化加快新舊動能轉(zhuǎn)換，對新舊動能轉(zhuǎn)換的影響具有正向的影響。 近年來進出口規(guī)模和貿(mào)易對象多元化的不斷發(fā)展擴大，我國的貿(mào)易范圍也逐步擴大，貿(mào)易結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)上升趨勢，大大增強進出口競爭力，因此貿(mào)易結(jié)構(gòu)對我國經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換可能表現(xiàn)為顯著的正向影響。

五、研究結(jié)論和政策建議

(一)研究結(jié)論

根據(jù)上述的分析可以看出數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展與我國經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的相關(guān)性較強。 基于國內(nèi)的現(xiàn)實形勢，我國進行新舊動能轉(zhuǎn)換是大勢所趨。 數(shù)字經(jīng)濟正在改變我國政府的管理方式，數(shù)字化智能化政府加快了新舊動能的轉(zhuǎn)化；我國通過數(shù)字研發(fā)、數(shù)字化設(shè)施建設(shè)的不斷深化，掌握了數(shù)字經(jīng)濟的主導(dǎo)權(quán)，數(shù)字經(jīng)濟能為我國新舊動能轉(zhuǎn)換提供動力。

本文研究仍然存在不足，由于新舊動能轉(zhuǎn)換提出的時間較短，采用的數(shù)據(jù)有限，缺乏說服力，可能導(dǎo)致結(jié)果并不顯著，影響研究結(jié)論。 本文采用的是2000 ～ 2019年的數(shù)據(jù)，時間跨度僅20年，研究時間較短，無法全面闡明數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的影響。

(二)政策建議

1.加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)是新舊動能轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)。 信息資源能夠為數(shù)字經(jīng)濟繁榮發(fā)展助力，實現(xiàn)全國網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和信息化水平的提升。 為經(jīng)濟建設(shè)提供便捷、高效的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，進而推進人工智能、工業(yè)數(shù)字化、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，打造完備的新型基礎(chǔ)設(shè)施，為我國經(jīng)濟增長、新舊動能轉(zhuǎn)化提供支撐。

2.創(chuàng)造數(shù)字化消費需求

數(shù)字化消費需求的創(chuàng)造，需要大力發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)，提高信息的可見性和透明度。 通過運用 “大數(shù)據(jù)＋云計算＋人工智能” 處理消費領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，對服務(wù)價值分類評級，這樣能夠提高管理效率，一方面可以滿足與消費相關(guān)的業(yè)務(wù)咨詢，另一方面能夠更好地分配人力資源，降低生產(chǎn)成本。

3.培養(yǎng)新型數(shù)字化復(fù)合型技術(shù)人才

培養(yǎng)數(shù)字化人才需要從數(shù)字能力、數(shù)字技術(shù)和數(shù)字知識三個層面構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的數(shù)字素養(yǎng)教育和評估框架，以適應(yīng)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求。 根據(jù)具體素養(yǎng)要求及其知識體系探索新型數(shù)字化人才的培養(yǎng)模式。 要結(jié)合我國實際情況，建立適合我國國情的數(shù)字化人才培養(yǎng)機制，培養(yǎng)新型數(shù)字化復(fù)合人才。