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        我國產業(yè)數字化水平的地區(qū)差異與分布動態(tài)演進

        2023-10-16 08:21:20栗智慧
        統(tǒng)計與決策 2023年18期
        關鍵詞:基尼系數東北地區(qū)省份

        栗智慧

        (首都經濟貿易大學 經濟學院,北京 100070)

        0 引言

        產業(yè)數字化是指應用數字技術和數據資源為傳統(tǒng)產業(yè)帶來的產出增加和效率提升,是數字技術與實體經濟的融合。由于我國各地區(qū)之間經濟發(fā)展不平衡、產業(yè)結構發(fā)展不平衡,數字經濟與實體經濟融合進程不一,因此,準確測度我國各地區(qū)的產業(yè)數字化水平不僅有助于了解地區(qū)之間的差異,而且對于把握我國數字經濟發(fā)展機遇、促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展、實現高質量發(fā)展具有重要的現實意義。

        現有研究在理論和實證方面都較為豐富[1—10],對本文有一定參考價值,但還存在不足:一是現有研究大多圍繞數字經濟的內涵和外延構建指標體系,這些指標都是根據自身研究需要出發(fā),選取指標包含的維度各異,側重不一,大都未體現產業(yè)數字化維度[1—3];在少數包含產業(yè)數字化維度的數字經濟指標體系中,均未進一步對產業(yè)數字化進行測度[4];還有一些涉及產業(yè)數字化的指標體系停留在定性研究方面,囿于數據因素,無法用于實證分析[5]。二是目前專門針對產業(yè)數字化的研究主要集中在理論內涵界定[6]方面,在為數不多關于產業(yè)數字化的實證研究中,多是選取少數單一指標[9],更有部分文獻混淆使用產業(yè)數字化與數字產業(yè)化的指標。不僅如此,現有研究還缺乏對地區(qū)間產業(yè)數字化的靜態(tài)比較和空間動態(tài)趨勢的考察。

        鑒于此,本文結合數字技術與傳統(tǒng)產業(yè)融合的內涵,從工業(yè)、農業(yè)、服務業(yè)三個維度構建我國省級層面產業(yè)數字化綜合指標體系,基于熵權法和線性加權法測度我國30個省份產業(yè)數字化水平,并分析各地區(qū)的時序變化;進而運用Dagum基尼系數、Kernel密度估計等方法考察我國產業(yè)數字化的地區(qū)差異、差異來源和分布動態(tài)演進規(guī)律,以期為推動我國地區(qū)間產業(yè)數字化轉型、實現區(qū)域協(xié)調發(fā)展提供參考。

        1 研究設計

        1.1 指標體系構建

        產業(yè)數字化的內涵本質上是利用數字技術提升傳統(tǒng)產業(yè)效率,推動工業(yè)、服務業(yè)、農業(yè)的數字化轉型。本文以此為指導,并基于數據可得性,構建包含工業(yè)數字化、農業(yè)數字化、服務業(yè)數字化三個維度的產業(yè)數字化評價指標體系(見表1)。

        表1 產業(yè)數字化評價指標體系

        1.2 研究方法

        1.2.1 熵權法和線性加權法組合法

        本文先采用客觀賦權法中的熵權法計算指標權重,再使用線性加權法得到產業(yè)數字化的綜合得分。

        第一步,指標無量綱化處理。

        使用改進的功效系數法將原始指標數據映射到40~100范圍內,該方法有效區(qū)分了指標在各地區(qū)之間的相對差距。具體公式如下:

        其中,下標i和j分別表示省份和指標,xij和Xij為i省份第j個指標的原始數據和標準化數值,xijmin和xijmax分別是所有年份各指標的最小值和最大值。

        第二步,確定權重。

        首先,計算i省份第j個指標所占的比重Pij:

        其次,計算第j個指標的信息熵,信息熵越大,其信息效用越大。具體見式(4):

        最后,計算第j個指標的權重:

        第三步,計算產業(yè)數字化綜合指數。

        利用線性加權方法計算我國產業(yè)數字化綜合指數,用于表征產業(yè)數字化水平,計算方法見公式(6):

        1.2.2 Dagum基尼系數及分解方法

        Dagum 基尼系數及分解方法是一種將基尼系數按子群進行分解的方法。它將總體基尼系數(G)分解為區(qū)域內差異(Gw)、區(qū)域間差異(Gnb)、超變密度(Gt)三個部分,即G=Gw+Gnb+Gt。具體計算公式如下:

        其中,y為產業(yè)數字化水平;n為省份總數(n=30),nj為j區(qū)域的省份數;Djh為j、h區(qū)域之間的相對影響力。

        1.2.3 Kernel密度估計方法

        本文運用Kernel 密度估計方法分析樣本觀測期內全國和四大經濟區(qū)產業(yè)數字化水平的分布位置、形態(tài)、延展性等特征。假定隨機變量X的概率密度函數為:

        其中,x是平均值,Xi為觀測值,N為觀測值個數,K(·)指Kernel密度函數,h表示帶寬。本文選擇高斯核函數對我國產業(yè)數字化水平分布動態(tài)進行估計:

        1.3 數據來源

        本文以2012—2021年為考察期,以我國30個省份(不含西藏和港澳臺)為研究樣本。指標原始數據主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國軟件和信息服務業(yè)發(fā)展報告》《中國信息產業(yè)年鑒》、各省份統(tǒng)計年鑒,以及中國信息通信研究院、工業(yè)和信息化部、商務部等官方網站公布的相關數據。

        2 產業(yè)數字化水平的區(qū)域差異及來源分解

        2.1 產業(yè)數字化水平演進趨勢

        基于表1的評價指標體系,運用熵權法測度了2012—2021 年我國30 個省份的產業(yè)數字化水平,具體結果如下頁表2所示。分省份看,考察期內產業(yè)數字化水平排名前五的省份是東部地區(qū)的廣東、江蘇、北京、浙江、上海,但北京的年均增長率最高,為4.23%。這些省份經濟發(fā)展水平高,軟件及硬件設施完善,有各種優(yōu)惠政策支撐,數字經濟與實體經濟融合實現企業(yè)數字化轉型有著天然的優(yōu)勢;排名后五的省份是西部地區(qū)的青海、甘肅、寧夏、新疆和中部地區(qū)的山西。西部地區(qū)經濟發(fā)展落后,數字產業(yè)基礎較為薄弱,產業(yè)鏈條尚未形成,數字基礎設施建設不完善,數字技術應用相對滯后,數字人才嚴重缺乏,這一系列因素都制約著中西部地區(qū)的數字化轉型。分區(qū)域看,東、中、西、東北四大經濟區(qū)及全國均值均呈現逐年上升趨勢,其中東部地區(qū)年均增長率最高,中部和西部地區(qū)次之且這兩個地區(qū)增長率相近,東北地區(qū)最低,西部和東北地區(qū)年均增長率低于全國平均年增長率。

        表2 2012—2021年各省份產業(yè)數字化綜合指數

        2.2 區(qū)域差異

        2.2.1 總體差異、差異來源及貢獻

        下頁圖1描述了樣本期內我國產業(yè)數字化發(fā)展水平總體空間差異及差異來源的演變趨勢。從總體基尼系數的演變趨勢可以看出,觀測期內我國產業(yè)數字化水平總體空間差異呈逐漸上升趨勢。具體看,產業(yè)數字化水平總體差異由2012 年的0.0540 上升到2021 年的0.0742,平均基尼系數為0.0630,十年間增長了0.0202,增幅約為37.55%。從具體演變過程看,2015 年之前的總體差異呈緩慢增長趨勢,2012—2015年均增長率約為2.16%;從2016年開始,總體基尼系數增幅較之前年份明顯上升,年均增長率約為3.48%。數字經濟是隨著互聯網發(fā)展應運而生的新興經濟模式,2016 年G20 峰會召開后,我國才開始正式將數字經濟上升到國家戰(zhàn)略層面,而且由于各地在技術、經濟基礎、人才等方面有較大差異,各地在制定數字經濟政策目標時也存在差異,加之各地數字產業(yè)還處于戰(zhàn)略“布局階段”,因此產業(yè)數字化水平呈現差異擴大的趨勢,在2016 年之后出現更大的差異就可以理解。

        圖1 總體差異及差異貢獻來源

        圖1 還描述了觀測期內我國產業(yè)數字化水平的差異來源及其貢獻演變趨勢。從差異來源看,區(qū)域間差異貢獻度最大,總體呈現下降趨勢,降幅達7.30%,觀測期內年均增長率為-0.08%。但2018年以后又經歷了小幅上升的變化過程。區(qū)域內差異的貢獻度維持微弱的平穩(wěn)上升趨勢,從2012 年的18.99%上升到2021 年的20.70%,增幅約為8.90%,觀測期內年均增長率約為0.96%。2012—2021 年超變密度貢獻度呈現不規(guī)則的變化趨勢。具體來看,大體經歷了“緩慢上升—小幅下降—反彈回升”的波動過程,2012—2018年是緩慢上升階段,增幅達87.20%,年均增長率約為11.02%,在2018 年達到最大值10.34%;2018 年以后開始下降,2021年又有小幅回升??梢钥闯觯^測期內區(qū)域間差異的貢獻度遠遠高于區(qū)域內差異和超變密度的貢獻度,基本上維持在70.00%~76.00%,區(qū)域內差異貢獻度維持在18.00%~21.00%,超變密度貢獻度在5.00%~10.00%波動,三種差異貢獻度均值分別為72.09%、19.98%和7.93%。由此可見,產業(yè)數字化水平總體差異的主要來源是區(qū)域間差異,區(qū)域內差異次之,超變密度最小。

        2.2.2 區(qū)域內差異

        下頁表3展顯示了觀測期內東、中、西、東北四大經濟區(qū)產業(yè)數字化水平的區(qū)域內基尼系數及其貢獻度。分區(qū)域看,東部地區(qū)區(qū)域內差異呈不斷增大趨勢,增幅約為49.12%,年均增長率約為4.54%;中部地區(qū)區(qū)域內差異呈波動增大趨勢,增幅達98.59%,年均增長率約為7.92%;西部地區(qū)區(qū)域內差異呈緩慢增長趨勢,增幅約為37.27%,但是貢獻度約下降0.21%;東北地區(qū)差異呈現先上升再下降的“倒U”型特征,由2012 年0.0157 上升到2017 年0.0196,在2017 年達到最大,總體年均降幅約為9.88%,貢獻度年均降幅達34.48%。從數值大小看,區(qū)域內基尼系數平均值由大到小分別為東部地區(qū)(0.0658)、西部地區(qū)(0.0270)、中部地區(qū)(0.0242)、東北地區(qū)(0.0161),表明考察期內區(qū)域內差異東部地區(qū)最大,西部地區(qū)次之,東北地區(qū)最小。從不同地區(qū)內各省份產業(yè)數字化發(fā)展水平來看,東部地區(qū)各省份差距最大,如北京、上海、廣東、江蘇、浙江等長三角、珠三角地區(qū)省份均排在全國前幾名,而天津、河北、海南等省份則較為落后,尤其是海南大大落后于全國平均水平。中部、西部地區(qū)區(qū)域內差異遠遠小于東部地區(qū),除個別省份外其他省份發(fā)展水平較為平衡。東北地區(qū)的差異更小,僅為0.0161。究其原因,主要是由各地區(qū)經濟發(fā)展水平、政府目標和偏好、人力、財力等多種因素疊加而造成的。

        表3 2012—2021年我國產業(yè)數字化水平區(qū)域內基尼系數及其貢獻度

        2.2.3 區(qū)域間差異

        下頁圖2 展示了2012—2021 年我國各地區(qū)產業(yè)數字化水平區(qū)域間基尼系數的變化趨勢。從圖2可以看出,除了西部和東北地區(qū)間的差異有所縮小外,其他各地區(qū)的區(qū)域間差異都存在不同程度的擴大。具體來看,其他地區(qū)與東部地區(qū)普遍存在較大差異,且差異增長幅度較大,其中,東-西差異最大,東-東北次之,東-中最小。中部與西部、東北地區(qū)之間的差異呈擴大趨勢,與東北地區(qū)的差異增長幅度趕超其與西部地區(qū)之間的差異;我國最不發(fā)達的西部和東北地區(qū)的區(qū)域間差異有縮小趨勢。

        圖2 我國產業(yè)數字化水平區(qū)域間基尼系數

        3 產業(yè)數字化水平的動態(tài)演進趨勢

        本文采用Kernel 密度估計分析我國產業(yè)數字化水平的絕對差異和動態(tài)演進,采用Matlab軟件繪制全國整體及四大經濟區(qū)的核密度三維透視圖。

        3.1 全國整體層面

        圖3(a)展示了全國整體的Kernel 密度估計結果。結果顯示:第一,樣本觀測期全國產業(yè)數字化水平核密度曲線的中心點向右移,表明各省份產業(yè)數字化水平逐步提高,在數字經濟與實體經濟深入融合方面取得明顯成效。第二,峰值不斷減小,尤其在2016年以后出現了較大的下降,這反映了我國產業(yè)數字化水平分布呈發(fā)散趨勢,表明我國各地區(qū)在數字產業(yè)布局階段的差異卻越來越大。第三,從分布延展性看,曲線存在明顯的“右拖尾”現象,“左拖尾”不明顯,表明我國產業(yè)數字化水平較高的地區(qū)將保持領先地位,而產業(yè)數字化水平較低的省份會向全國平均水平追趕。第四,從分布極化現象看,從較顯著的“一主一側”雙峰狀態(tài)逐漸轉變?yōu)槲⑷醯摹耙恢饕粋取睜顟B(tài),說明全國整體產業(yè)數字化“兩極分化“局面有所改善,極化現象有減弱趨勢,各地區(qū)之間的絕對差異有所縮小。

        圖3 全國和四大地區(qū)產業(yè)數字化水平分布動態(tài)圖

        3.2 四大經濟區(qū)層面

        圖3(b)展示了東部地區(qū)產業(yè)數字化水平的分布動態(tài)及演變趨勢,分布特征如下:東部地區(qū)只存在一個主峰,表明東部地區(qū)不存在“多極極化”“兩極分化”現象;峰值不斷減小,主峰寬度有加寬趨勢,表明東部地區(qū)產業(yè)數字化水平地區(qū)差異有擴大趨勢;從延展性上看,左右呈均勻分布,不存在明顯的拖尾現象,說明東部地區(qū)產業(yè)數字化水平內部差異不存在擴大趨勢。

        圖3(c)展示了中部地區(qū)產業(yè)數字化水平的分布動態(tài)及演變趨勢,分布特征如下:第一,樣本觀測期內,曲線的中心逐漸右移,說明中部地區(qū)產業(yè)數字化水平逐漸提高;從分布形態(tài)上看,主峰高度經歷了“大幅上升—大幅下降—小幅回升—小幅下降”的“M”型變動過程。第二,從波峰形態(tài)來看,經歷了“單峰”向“多峰”的轉變,2012 年和2013 年只包含一個主峰,2014—2019 年變?yōu)椤耙恢饕粋取眱煞澹?020年以后,側峰數量增加,呈現多峰狀態(tài),這表明中部地區(qū)產業(yè)數字化發(fā)展水平存在梯度效應。第三,從分布延展性看,中部地區(qū)存在一定的“左拖尾”現象,這說明中部地區(qū)還存在部分地區(qū)的產業(yè)數字化水平較大落后于平均水平。如中部地區(qū)的山西產業(yè)數字化水平基本處于全國最低水平。

        圖3(d)展示了西部地區(qū)產業(yè)數字化水平的分布動態(tài)及演變趨勢,分布特征如下:第一,曲線中心整體上緩慢右移,說明西部地區(qū)產業(yè)數字化水平有所上升,但是提升速度比較緩慢;從分布形態(tài)來看,西部地區(qū)主峰高度經歷了“緩慢下降—快速上升—緩慢上升—快速下降—逐步回升“的“W”型變動。第二,從分布極化現象來看,西部地區(qū)經歷了“單峰”向“一主一側”雙峰的轉變,這說明西部地區(qū)產業(yè)數字化發(fā)展逐步演變?yōu)閮蓸O分化格局,西部地區(qū)各省份的絕對差異有變大趨勢。第三,從分布延展性看,西部地區(qū)存在十分輕微的“右拖尾”現象,說明西部地區(qū)整體發(fā)展均衡,但存在產業(yè)數字化水平領先的省份,如重慶。

        圖3(e)展示了東北地區(qū)產業(yè)數字化水平的分布動態(tài)及演變趨勢。分布特征如下:第一,在觀測期內,分布曲線的中心雖然在個別年份出現左移,但是總體來看依然是呈右移趨勢,說明整體看東北地區(qū)產業(yè)數字化水平逐步提高。第二,從分布極化現象看,以2015 年為分界點,東北地區(qū)經歷了從“一主一側”雙峰向“單峰”的轉變,極化現象逐漸消失,說明東北地區(qū)產業(yè)數字化的兩極分化局面有所改變,東北地區(qū)各省份的絕對差異縮小。第三,從分布延展性來看,東北地區(qū)分布曲線和東部地區(qū)一樣均不存在明顯的拖尾現象,說明東北地區(qū)產業(yè)數字化水平發(fā)展基本均衡,不存在極高或極低的現象。

        4 結論

        本文從農業(yè)數字化、工業(yè)數字化和服務業(yè)數字化三個維度構建產業(yè)數字化評價指標體系,通過熵權法和線性加權法對2012—2021年我國30個省份的產業(yè)數字化水平進行測度。進而,運用Dagum 基尼系數、Kernel 密度估計等方法分析了我國30個省份整體及四大經濟區(qū)的產業(yè)數字化水平區(qū)域差異、差異來源和貢獻及動態(tài)分布演進規(guī)律。主要結論如下:

        (1)從產業(yè)數字化測度結果看,我國各省份及地區(qū)產業(yè)數字化水平存在較大差距。分地區(qū)來看,東部地區(qū)產業(yè)數字化水平遠遠高于其他地區(qū),排名前五的廣東、江蘇、北京、浙江、上海均屬于東部地區(qū),排名后五的省份為新疆、山西、寧夏、甘肅、青海,其中有4個屬于西部地區(qū),整體上呈現東部、中部、東北、西部地區(qū)依次遞減的特征,但是2020年以后西部地區(qū)有趕超東北地區(qū)的趨勢。

        (2)從Dagum 基尼系數及差異來源結果看,我國產業(yè)數字化水平表現出非均衡的空間特征,存在一定的地區(qū)差異。全國產業(yè)數字化水平基尼系數介于0.0540~0.0742,均值為0.0630,年增長率約為3.60%,雖然差異不大,但是呈明顯的上升趨勢。從差異來源貢獻來看,區(qū)域間差異是造成總體差異的主要原因,區(qū)域內差異次之,超變密度最小。在樣本觀測期內,東部地區(qū)的內部差異最大,西部地區(qū)次之,中部、東北地區(qū)分列其后。進一步看,區(qū)域間差異按照差異大小排序,分別是東-西、東-東北、東-中、中-西、中-東北、西-東北。

        (3)從Kernel 密度估計結果來看,整體上全國及各地區(qū)分布曲線中心逐步右移,說明我國產業(yè)數字化水平呈現不斷上升趨勢,且我國各地區(qū)產業(yè)數字化水平的差異越來越大。從分布延展性看,全國整體存在“右拖尾”現象,中部地區(qū)存在一定程度的“左拖尾”現象,西部地區(qū)存在輕微“右拖尾”現象,東部和東北地區(qū)不存在明顯的拖尾現象。根據各地區(qū)分布曲線主峰、側峰數目的變化可以看出,存在極化現象,具體而言,全國整體“兩極分化”格局有減弱趨勢;東部地區(qū)不存在極化現象;中部地區(qū)的“多峰”演變說明該地區(qū)產業(yè)數字化發(fā)展存在梯度效應;西部地區(qū)的“兩極分化”現象愈加明顯;東北地區(qū)由“雙峰”向“單峰”轉變,表明該地區(qū)兩極分化的極化現象正在逐漸減弱甚至消失。

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