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user: 4. 数字经济发展评价体系设计 4.1. 指标选取及数据来源 综合以上研究，数字经济是以信息技术为内核，依托于经济转型，表现在产业融合和电子商务领域并深入民生服务的新经济形态，主要分为数字基础、数字产业、数字技术、数字融合和数字民生五个方面。 数字基础是数字经济发展的前提，可以从互联网普及率、固定宽带签约用户下载速率和数据交易中心在用机架数等指标来反映。 数字产业是反映数字经济的主体，对经济运行产生直接影响，通过产品软件收入占GDP比重、信息技术服务收入占GDP比重和信息安全收入占GDP比重反映数字产业在国民经济运行中产生的影响力大小。 数字技术是数字经济的核心。数字技术要靠人员研发以及经费的支持，在正常情况下R&D人员全时当量、专利授权数越多以及R&D经费内部支出占总支出的比例越高说明技术的竞争力越强，发展的生命力越旺盛。 数字融合是数字化向其他领域渗透的衡量，一方面是对企业交易的渗透，反映在有电子商务活动的企业占比上；另一方面是人民生活的渗透，表现为人均网络零售额。 此外，数字民生是对经济社会中一个重要的非盈利部门——政府的评价指标，用互动交流指数、政府信息发布指数、政府办事指数三大指标对数字民生建设质量进行评价。 本文指标设计遵循科学性、全面性、可比性和可得性原则，选取2019年上海市、江苏省、浙江省和安徽省数据，对于个别缺失数据通过往年数据进行趋势和数据变化特征分析，进行预测填补，具体指标体系如表1所示。表1中指标A 3 数据来源于赛迪网，指标E 1 ~E 3 数据来源于中国软件测评中心，其他指标数据来源均于《中国统计年鉴》，*号表示该指标无单位。 Table 1 Evaluation index of digital economy developmen 一级指标 二级指标 权重 三级指标 单位 权重 数字经济发展 评价(H) 数字基础(A) 0.0862 互联网普及率(A 1 ) % 0.0549 固定宽带签约宽带用户平均下载速率(A 2 ) Mbit/s 0.0233 数据交易中心在用机架数(A 3 ) 个 0.009 数字产业(B) 0.3512 软件产品收入占GDP比重(B 1 ) % 0.0368 信息技术服务收入占GDP比重(B 2 ) % 0.0907 信息安全收入占GDP比重(B 3 ) % 0.2237 数字技术(C) 0.3512 R&D人员全时当量(C 1 ) 人年 0.0368 专利授权数(C 2 ) 件 0.2237 R&D经费内部支出占总支出比例(C 3 ) % 0.0907 数字融合(D) 0.1057 人均网络商品零售额(D 1 ) 元/人 0.0793 有电子商务交易活动企业占比(D 2 ) % 0.0264 数字民生(E) 0.1057 互动交流指数(E 1 ) * 0.0111 政府信息发布指数(E 2 ) * 0.0273 政府办事服务指数(E 3 ) * 0.0673 表1. 数字经济发展评价指标 4.2. 权重确定 4.2.1. 构造判断矩阵和计算权重向量 根据图1构造的递阶层次结构模型，构造判断矩阵。其中各级指标相对于其上一层目标的重要性程度的打分形式可用两两比较1~9级标度打分确定，如表2所示。具体打分值采用问卷调查法结合专家咨询法确定。根据已构造的判断矩阵，计算判断矩阵的最大特征值 λ max 和其对应的特征向量，将特征向量归一化后得到判断矩阵的权重向量。 图1. 数字经济发展评价指标 Table 2 Index relative importance hierarch 赋值 相对重要性 说明 1 同样重要 两个目标同样重要 3 略微重要 一个目标比另一个略微重要 5 相当重要 一个目标比另一个很重要 7 明显重要 一个目标比另一个非常重要 9 绝对重要 一个目标比另一个极端重要 表2. 指标相对重要性等级 4.2.2. 层析排序权重及判断矩阵的一致性检验 计算矩阵每一行元素的乘积 M i ，并计算 M i 的 N 次方根 W i = M i n ，     i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (1) 对向量 W ¯ i = [ W ¯ 1 ， W ¯ 2 ， ⋯ ， W ¯ n ] T 归一化处理 W i = W ¯ i ∑ i = 1 n W ¯ i ，     i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (2) 将得到计算的 λ max 后，通过以下公式可得一致性指标CI的取值。 C I = λ max − n n − 1 (3) 并给出平均随机一致性指标RI及其分布表，对于 n = 1 ~ 10 ，RI的取值如表3所示。 Table 3 Mean random consistenc 阶级 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0.0 0.0 0.51 0.89 1.12 1.25 1.35 1.42 1.46 1.49 表3. 平均随机一致性 故此时取一致性指标CI与平均随机一致性指标RI作为检验一致性的判别式。 C R = C I R I (4) 总层次一致性检验公式。 C R = ω A 1 C I 1 + ω A 2 C I 2 + ω A 3 C I 3 + ω A 4 C I 4 ω A 1 R I 1 + ω A 2 R I 2 + ω A 3 R I 3 + ω A 4 R I 4 = ω A 1 C I 1 + ω A 2 C I 2 ω A 1 R I 1 + ω A 2 R I 2 (5) 若 C R < 0.1 ，则判别矩阵通过一致性检验 4.3. 无量纲化 长江三角洲各省(市)的数字经济发展评估可采用无量纲化，根据模糊数学的隶属度理论将数字基础、数字产业、数字技术、数字融合和数字民生等多维度的指标复合统一成单一维度的评价结果。无量纲化能较好的解决具有模糊性、非确定性的问题，使评价结果更为合理。其具体步骤为： 1) 确定评价对象的因素领域 U = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u m } 2) 确定评语等级论域 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ v n } 3) 进行单因素评价，建立模糊关系矩阵 R = ( r 11 ⋯ r 1 n ⋮ ⋱ ⋮ r m 1 ⋯ r m n ) 4) 确定评价因素的模糊权向量 g i 5) 模糊综合评价 H = G × R = ( g 1 ， g 2 ， ⋯ g m ) ( r 11 ⋯ r 1 n ⋮ ⋱ ⋮ r m 1 ⋯ r m n ) = ( h 1 ， h 2 ， ⋯ ， h m ) 6) 无量纲化处理：正向指标 d i = h i min { h i | i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m } ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 负向指标 d i = min { h i | i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m } h i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 因数字经济发展评价中各指标与数字经济呈正相关，因此只采用(5)正相关指标公式。通过无量纲化得到长江三角洲各省(市)的数字经济发展评价总分以及各项指标得分，其中江苏省数字经济发展评价以综合得分0.015居于第一，数字经济发展质量最高，上海市和浙江省分别以0.014和0.011的得分位列第二、第三。长江三角洲中安徽省的数字经济发展情况情况较差，以0.003分的较低分落后于江苏省、上海市和浙江省，结果如表4所示： Table 4 Yangtze River Delta provinces (municipalities) each index scor 省份 上海市 江苏省 浙江省 安徽省 数字基础(A) 0.0010542 0.0008166 0.0010362 0.0007527 数字产业(B) 0.0295065 0.0212872 0.0072425 0.001501 数字技术(C) 0.0084117 0.0213567 0.0230308 0.0070579 数字融合(D) 0.0032511 0.0010043 0.0021673 0.0004491 数字民生(E) 0.0014631 0.0012739 0.0013574 0.0012739 综合得分 0.013906035 0.015287734 0.011093864 0.00325289 排名 2 1 3 4 表4. 长江三角洲省(市)各项指标得分 中国信息通讯研究院2019年发布的数据显示，2019年长江三角洲地区的数字经济总量占全国的28%，在当地经济发展中数字经济占比41%，在全国处于领先地位，江苏省、上海市和浙江省的数字经济发展尤其突出，是长三角数字经济发展的第一梯队。江苏省综合得分0.015位列第一，总体发展均衡，R&D人员全时当量(C 1 )和专利授权数(C 2 )得分处于领先地位，在数字技术方面人员投入量大、专利数量多，核心技术掌控力强，但在数字技术(C)层面的R&D经费内部支出占总支出比例(C 3 )一指标得分仅为0.007，在长江三角洲中处于末位，数字技术(C)总体得分较高但内部两级分化严重；上海市数字经济各方面发展均衡，基础扎实、推动力强、核心技术完善、数字融合度高且在民生服务领域应用广泛，由表4可以看出，上海市以综合得分0.014位列第二，在数字基础(A)、数字产业(B)、数字融合(D)和数字民生(E)方面得分分别为0.0011、0.0295、0.0033和0.0015，均领先于江苏省、浙江省和安徽省，尤其是在数字产业(B)方面，优势地位明显，信息安全收入(B 3 )占GDP比重得分0.112，遥遥领先，但因其数字技术(C)这一关键指标得分与江苏省相差0.013综合得分落后于江苏省；浙江省以杭州市牵头，综合得分为0.011，位列第三，是全国电商零售行业的中心，使用电子商务交易的企业占比高，全省互联网普及率高达80.5%，R&D经费内部支出占总支出比例达50.17%，数字技术(C)得分以0.023居于长江三角洲首位，“最多跑一次”改革的技术带动效果明显。 但长江三角洲数字经济发展渗透不均匀，两极分化严重。江苏省、上海市和浙江省数字经济发展欣欣向荣，安徽省的发展相较之下差距较大，综合得分仅为0.003，绝大部分指标均不及江苏省、上海市和浙江省。安徽省数字基础(A)薄弱，互联网普及率仅为55.59%，得分仅为0.011；数字产业化发展较差，软件产品、信息技术服务、信息安全收入之和不及其余各省(市)单项软件产品收入或信息技术服务收入；数字技术驱动力不强，虽然R&D经费内部支出占总支出比例与上海相似，但其基数较小，缺乏创新技术人才及经费支持。安徽省经济总量落后于上海市、江苏省和浙江省，人均网络商品零售额也仅为3771.13元，但在数字民生(E)领域安徽省与其余各省(市)并无差距，证明安徽省政府实力与创新力较强，但民间经济活力较差。