赛智时代:国内外数字经济统计测算方法研究

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对数字经济测算的思考

对数字经济测算的思考

为 带 动 经 济 发 展 的 新 动 能 ,同 时 也 济 核 算 制 度 与 统 计 分 类 标 准 。
理 领 域 和 流 通 领 域 以 数 字 化 计私} 亥践 >>
表 现 的 一 种 新 的 经 济 形 态 。 上 述 能 ,越 来 越 多 的企 业 及 组 织 重 视 对 济 学 、网 络 经 济 学 、虚 拟 经 济 学 时
经 济 、网 络 经 济 、虚 拟 经 济 、电 子 商 据 、云 计 算 的 发 展 ,新 产 业 、新 业 (2002)认 为 数 字 产 品 必 然 具 有 信
务 经 济 等 与 信 息 通 讯 技 术 相 关 的 态 、新 模 式 、新 技 术 等 遍 地 开 花 。 息 内 容 ,在 网 络 经 济 中 交 易 的 可 以
经 济 体 。 2016年 中 国 数 字 经 济 总 的 快 速 发 展 也 对 数 字 经 济 总 体 规 动 [1】。 徐 晨 (2017)认 为 数 字 经 济
量 大 约 22.58万 亿 元 ,占 GDP 的 模 的 核 算 提 出 了 新 的 要 求 。 2017 的 具 体 内 涵 可 以 界 定 为 以 知 识 为
30.3% ,且 增 速 高 达 16.6% 。 数 字 经 年 7月 ,最 新 出 台 的 国 民 经 济 核 算 基 础 ,在 数 字 技 术 (特 别 是 在 计 算
济 凭 借 其 创 新 性 与 融 合 性 已 经 成 体 系 2016))指 出 要 加 快 建 立 数 字 经 机 和 因 特 网 )催 化 下 制 造 领 域 、管
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中国数字经济发展水平测度及其影响因素统计分析

中国数字经济发展水平测度及其影响因素统计分析

中国数字经济发展水平测度及其影响因素统计分析中国数字经济发展水平测度及其影响因素统计分析中国数字经济的兴起与发展,促进了经济结构的升级和转型,成为推动经济增长的重要力量。

本文通过对中国数字经济发展水平的测度及其影响因素进行统计分析,旨在全面了解中国数字经济的现状和未来发展趋势。

一、中国数字经济发展水平的测度1. 数字经济的定义和范围:数字经济是指利用信息技术和通信技术,以数据为核心,以互联网为平台,以数字化生产和服务为基础,促进经济增长、提升经济效率和改善生活质量的经济形态。

数字经济的范围广泛,涵盖了互联网经济、电子商务、大数据、人工智能、物联网等诸多领域。

2. 数字经济发展指标的选择:衡量数字经济发展水平的指标应具备全面性、可比性和代表性。

常用指标包括数字经济增加值占GDP比重、互联网普及率、电子商务交易额、大数据应用程度等。

3. 数字经济发展水平的测度方法:测度中国数字经济发展水平可以采用加权综合指数法。

根据选择的指标,进行数据收集和加权处理,得出综合指数,以衡量不同地区、不同行业的数字经济发展水平。

二、中国数字经济发展水平的现状1. 数字经济增加值的占比:截至目前,中国数字经济增加值占GDP比重持续增加,已经成为中国经济增长的重要动力。

根据数据显示,近年来中国数字经济增加值占GDP比重达到了20%以上。

2. 互联网普及率的提高:中国互联网普及率呈现持续增长趋势,特别是移动互联网的普及率更是快速提升。

互联网的普及为数字经济的快速发展提供了广阔的市场和前景。

3. 电子商务交易额的增长:中国是全球最大的电子商务市场,电子商务交易额保持高速增长。

随着移动支付的普及和物流体系的完善,电子商务的发展潜力将得到进一步释放。

4. 大数据应用程度的提升:大数据技术在中国的应用程度不断提升,涵盖了金融、医疗、交通等多个领域。

大数据的广泛应用为数字经济的发展提供了强大的支持。

三、影响中国数字经济发展的因素分析1. 技术创新与研发投入:技术创新是推动数字经济发展的重要因素,而研发投入是技术创新的基础。

数字经济规模测算与分析

数字经济规模测算与分析

数字经济规模测算与分析随着科技的飞速发展,数字经济已经成为推动国家经济增长的重要力量。

数字经济以信息技术为基础,通过数字化的方式改变了传统产业的生产方式、商业模式和管理方式,给各个行业带来了巨大的机遇和挑战。

在这个背景下,对数字经济规模进行准确的测算和分析,可以帮助我们更好地了解数字经济的发展状况和潜力,制定合理的政策措施,推动经济的可持续发展。

首先,数字经济规模的测算是评估数字经济发展水平和对经济增长的贡献的重要指标。

数字经济的核心是信息技术的应用和创新,它涉及数字信息的生产、传输、存储和利用等方面。

因此,数字经济规模的测算需要考虑信息技术的应用范围和深度,包括互联网、大数据、人工智能、物联网等技术的应用程度和普及率。

同时,还需要考虑数字经济在国民经济中的占比和增速,以及与其他产业的关联度和交叉效应等因素。

这样的测算可以为政府、企业和研究机构提供数据支持,指导决策和资源配置,推动数字经济的健康发展。

其次,分析数字经济规模的结构和特点,可以帮助我们更好地了解数字经济的发展趋势和潜力。

数字经济涵盖了各个行业和领域,如电商、金融、制造业、文化娱乐等。

通过对数字经济规模的分析,可以了解各个行业在数字经济中的占比和贡献,以及不同行业之间的关联和互动。

同时,还可以关注数字经济的新增值和创新能力,以及数字经济产业链的完整性和竞争力。

这样的分析有助于发现数字经济中的热点领域和发展机会,为企业和投资者提供决策依据,促进数字经济与实体经济的深度融合。

再次,数字经济规模的测算和分析需要形成统一的标准和方法。

数字经济的发展涉及多个维度和指标,如产值、就业、利润、投资等。

为了准确测算数字经济规模和分析其特点,需要建立完善的统计体系和评价指标体系,明确数字经济的定义和范围,整合和利用各种数据资源,构建测算模型和分析方法。

此外,还需要开展国际交流与合作,借鉴其他国家和地区的经验和做法,提高数字经济规模测算和分析的科学性和可比性。

数字经济的统计挑战与核算思路探讨

数字经济的统计挑战与核算思路探讨

数字经济的统计挑战与核算思路探讨作者:陈梦根张鑫来源:《改革》2020年第09期摘要:数字经济改变了经济社会发展方式,重塑了社会治理格局,已成为引领国家创新发展的重要力量。

但是,数字经济在基本概念、活动参与者界定、福利统计、跨境活动统计、金融统计等方面给传统统计体系带来了巨大挑战。

从实践来看,当前国际上具有代表性的数字经济测度体系主要有美国经济分析局(BEA)和经济合作与发展组织(OECD)两大体系,二者之间既有共同点也有不少差异。

相较之下,我国数字经济测度在基础理论、数字产品划分、指标选取、测度方法等方面仍然存在改进空间。

本文从宏观和微观核算两个角度,探讨了将数字经济纳入宏观经济核算框架的基本思路,并对数字经济统计范围、数字产品分类、数字经济统计指标、数据采集方式等基本问题展开了分析,可为完善我国的数字经济核算体系提供参考。

关键词:数字经济统计;数字经济发展;数字产品中图分类号:F222.3 文献标识码:A 文章编号:1003-7543(2020)09-0052-16当前,新一轮技术革命引领人类社会进入了数字经济时代,各种经济活动快速走向数字化。

在以电子信息技术和“互联网+”为基础的数字技术推动下,我国数字经济呈现蓬勃发展的大好势头,在移动支付、电子商务等部分领域已走在世界前列。

据中国信息通信研究院的测算结果显示,2019年,我国数字经济的总体规模达35.84万亿元,占GDP的比重提升至36.2%。

根据《世界互联网发展报告2019》的数据,中国的互联网发展水平仅次于美国,尤以互联网应用(居世界第一)、創新能力(居世界第二)和产业发展(居世界第二)最为突出。

数字经济引发了经济和社会的深刻变革,推动着产业间不断融合和科学技术创新发展。

数字经济已经渗透到世界经济生产发展的各个角落,推动了银行、零售、能源、交通、教育、出版、媒体及医疗等各个领域的融合发展。

经济活动的数字化可以定义为将互联网和数据纳入生产、家庭生活、政府消费、固定资本形成、金融跨境流动中的一切经济活动,为人类社会生产和生活带来了极大便利。

数字经济统计与核算研究

数字经济统计与核算研究

目录分析
第四章“数字经济统计与核算的国际比较”则通过横向比较,为我国数字经ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ济的发展提供了借鉴和参考。第五章“数字经济统计与核算的实践应用”则从实 际操作的角度出发,探讨了数字经济统计与核算的具体应用场景和方法。
目录分析
本书的目录体现了其作为研究工具的特点。每一章节的标题都清晰地反映了 其内容主题,方便读者快速了解章节内容。同时,每一章节都附有相应的
精彩摘录
精彩摘录
随着数字技术的快速发展,数字经济已经成为全球经济发展的新动力。为了 更好地掌握数字经济的发展情况,对数字经济的统计与核算成为了一个重要的研 究领域。《数字经济统计与核算研究》这本书对这一领域进行了深入探讨,下面 我们将分享一些本书的精彩摘录。
精彩摘录
书中首先对数字经济进行了定义,指出数字经济是指以数字技术和信息网络 为主要支撑,通过数据资源的开发和利用,实现经济活动的优化、转型和升级。 同时,书中还详细阐述了数字经济的范围,包括信息通信技术(ICT)产业、互 联网产业、大数据产业、人工智能产业等多个领域。
精彩摘录
《数字经济统计与核算研究》这本书对数字经济的统计与核算进行了全面而 深入的研究和分析。通过阅读这本书,我们可以更好地了解数字经济的发展情况 以及如何有效地开展数字经济统计与核算工作。这对于各国政府和企业来说都具 有重要的参考价值。
阅读感受
阅读感受
在当今这个数字化时代,数字经济已经成为了全球经济发展的重要引擎。对 于我们来说,了解数字经济的统计与核算方法至关重要。在这方面,《数字经济 统计与核算研究》这本书为我们提供了宝贵的参考。
精彩摘录
书中最后展望了未来数字经济的前景和发展趋势。随着技术的不断创新和普 及,数字经济将会持续高速增长,成为全球经济发展的新引擎。未来,数字经济 的范围将进一步扩大,涵盖更多的领域和行业。数字化转型也将成为各国经济发 展的共同选择。为了应对数字化转型带来的挑战,各国需要加强合作与交流,共 同推动数字经济的发展。

国内外数字经济规模测算方法总结

国内外数字经济规模测算方法总结

七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七七产业与政策1引言数字经济是经济高质量发展的重要驱动力。

准确衡量数字经济的贡献、实时监测数字经济的运行情况,对于推动数字经济健康可持续发展具有重要作用。

各国高度重视数字经济发展,国内外围绕数字经济内涵和测算方法已展开广泛探讨。

然而国内外对于内涵界定及测算口径尚未达成共识,各国和各机构测算结果相去甚远,无法形成国际可比口径,对政策借鉴意义有限。

本文梳理国内外数字经济测算及方法,试图解释数字经济测算间存在差异的原因,为形成国际可比数字经济测算方法提供借鉴。

2国内外数字经济界定和测算方法联合国、经济合作与发展组织(OECD )、国际货币基金组织(IMF )、美国经济分析局(BEA )、波士顿咨询公司等国际组织、政府机构和研究智库,均对数字经济的概念内涵和测算方法展开研究。

从国内外测算结果总结来看,对于数字经济概念界定国际上尚未给出统一标准,而数字经济界定差异也直接导致了测算方法、测算结果的差异。

根据对数字经济界定的不同,其定义范围从小到大依次包括三大类:核心定义、狭义定义、广义定义(见图1)。

核心定义认为数字经济是数字经济活动的核心部门,即ICT 产业。

狭义定义认定数字经济是利用数国内外数字经济规模测算方法总结续继摘要:准确衡量数字经济贡献、实时监测数字经济运行情况,对于推动数字经济健康可持续发展具有重要作用。

然而,国内外数字经济规模测算方法和结果差距较大。

本文梳理国内外数字经济界定和测算方法,发现数字经济规模测算结果不同主要来自于定义界定不同,广义定义测算在全面性、标准化、实践性上具有一定优势性。

关键词:数字经济;规模测算;广义定义图1数字经济定义与涵盖范围字工具进行经济活动,即以生产数字产品和服务为主导工作的数字部门。

广义定义认为数字经济是数字化驱动产业升级产生的经济效应,即既包括ICT产业等数字经济核心产业,也包括ICT产业对于农业、工业、服务业的贡献。

中国数字经济规模测算研究——基于国际比较的视角

中国数字经济规模测算研究——基于国际比较的视角

中国数字经济规模测算研究——基于国际比较的视角1. 前言- 引言数字经济的重要性和研究的背景- 确定研究目标和方法2. 国际数字经济的发展- 国际数字经济的发展现状和特点- 国际数字经济的管理和监管经验3. 中国数字经济概况- 中国数字经济的定义和范畴- 中国数字经济的产业结构和特点4. 中国数字经济规模的测算方法- 数字经济规模测算指标的制定和选择- 数据来源和方法5. 展示中国数字经济规模- 展示中国数字经济规模的数据和趋势- 与其他国家数字经济规模的比较和分析6. 中国数字经济在经济中的贡献- 分析中国数字经济在国内经济发展中的贡献- 分析数字经济在解决中国就业和贫困问题中的作用7. 探讨中国数字经济发展的途径和挑战- 分析数字经济发展的现状、趋势和影响力- 分析数字经济发展中所面临的挑战和瓶颈8. 结论和建议- 研究结论的总结与提出- 对中国数字经济发展的建议和未来展望在今天全球化、信息化的时代,数字经济已经成为一个不可或缺的领域。

数字经济是指利用数字技术与互联网等新型信息技术进行数据加工、资源配置、信息流转和价值创造的经济行为,是一种以数字交互为核心的经济形态。

数字经济的快速发展极大地推动了全球经济的增长,同时也给与政府、企业和人们带来了极大的机遇和挑战。

本论文旨在通过基于国际比较的视角,对中国数字经济规模测算研究进行探讨与分析。

数字经济的发展和数字化技术的兴起为中国经济发展注入了新的活力和动力,为中国经济向质量、创新、可持续的发展模式转型提供了新的机会和挑战。

本论文将从以下几个方面开展探讨:1.1 数字经济的重要性自上个世纪90年代以来,数字技术和信息技术的发展已经成为全球经济发展的重要推动力,数字经济也逐渐成为国民经济的新引擎。

数字经济的快速发展对经济、社会、创新、就业等领域产生广泛影响,成为现代经济体系中不可或缺的一部分。

数字经济的发展将深刻改变传统的经济思维、经济制度和企业运作方式,推动相关行业、体制和文化的变革与转型。

数字经济发展水平测度研究——以上海市为例

数字经济发展水平测度研究——以上海市为例

数字经济发展水平测度研究——以上海市为例数字经济发展水平测度研究——以上海市为例随着新一轮科技革命和产业变革的推进,数字经济已经逐渐成为推动经济增长和社会发展的重要力量。

数字经济以信息技术为基础,以数据为驱动,整合了各个领域的信息资源和经济活动,并通过网络和互联网实现了信息的流动和创新的增长。

在数字经济时代,数字化、智能化和网络化成为了各个行业的关键词,也给经济发展带来了新的机遇和挑战。

本文将以中国的经济中心城市之一的上海市为例,对数字经济发展水平进行测度研究。

一、数字经济概述数字经济是指利用信息技术、网络技术和通信技术实现信息资源的整合和经济活动的运行。

数字经济包括数字技术和数字产业两个层面。

数字技术是指以信息技术为基础,通过网络和互联网实现信息的流动和创新的应用技术,如大数据、云计算、物联网等。

数字产业是指以数字技术为支撑,数字化信息内容为生产要素,数字化产品和服务为输出,通过互联网和网络空间实现价值创造和经济增长的产业,如电子商务、互联网金融、在线教育等。

二、数字经济发展的重要性数字经济的快速发展对经济增长和社会发展具有重要意义。

首先,数字经济可以提升经济增长质量和效益。

通过数字化和智能化技术的应用,可以提高经济活动的效率和生产力,推动传统产业的升级和转型,培育新的经济增长点。

数字经济还可以改变传统产业之间的边界和分工,促进资源的优化配置和整合创新。

其次,数字经济可以推动就业和创业创新。

数字经济不仅提供了新的就业岗位,如电商从业人员、软件开发工程师等,还创造了全新的创业机会。

通过数字化的平台和渠道,个人和小微企业可以更加灵活地进行经济活动,实现创新和发展。

第三,数字经济还能够促进社会发展和提升居民生活水平。

数字化技术可以改变传统产业的生产方式和销售模式,提供更多的便利和选择,满足人们对于个性化、定制化和体验式消费的需求。

三、上海市数字经济发展现状作为中国的经济中心城市和国际金融中心,上海市一直在数字经济发展方面走在了全国的前列。

统计分析在数字经济研究中的应用

统计分析在数字经济研究中的应用

统计分析在数字经济研究中的应用在当今数字化的时代,数字经济正以前所未有的速度蓬勃发展,成为推动全球经济增长的重要引擎。

而在对数字经济的研究中,统计分析发挥着至关重要的作用。

它犹如一把神奇的钥匙,帮助我们打开了理解数字经济复杂现象的大门,为政策制定、企业决策和学术研究提供了坚实的基础。

数字经济涵盖了众多领域,包括电子商务、数字金融、智能制造、大数据分析等等。

这些领域产生了海量的数据,而统计分析能够帮助我们从这些纷繁复杂的数据中提取有价值的信息。

首先,统计分析在评估数字经济规模和增长趋势方面具有不可替代的作用。

通过收集和整理相关的数据,如数字产业的营业收入、就业人数、固定资产投资等,运用合适的统计方法,如回归分析、趋势预测等,我们可以较为准确地估算数字经济在整个经济体系中所占的比重,并预测其未来的发展走向。

这对于政府制定宏观经济政策、优化资源配置具有重要的指导意义。

例如,如果统计分析显示数字经济在某一地区的增长速度迅猛,政府可能会加大对数字基础设施的投资,以促进其进一步发展。

其次,在研究数字经济对传统产业的影响时,统计分析也能大显身手。

我们可以通过比较不同行业在数字化转型前后的生产效率、成本结构、市场份额等指标,运用差异分析、相关性分析等方法,来评估数字化对传统产业的改造效果。

比如,一家传统制造业企业在引入数字化生产管理系统后,通过统计分析其生产流程中的各项数据,发现产品次品率降低了,生产周期缩短了,这就直观地证明了数字化转型带来的积极影响。

再者,统计分析有助于深入了解数字经济中的消费者行为。

在电子商务领域,消费者的浏览记录、购买行为、评价反馈等数据被大量记录下来。

通过数据挖掘和统计分析,我们可以了解消费者的偏好、购买决策的影响因素,以及消费者对不同产品和服务的满意度。

这不仅有助于电商企业优化产品推荐、提升服务质量,还能为新的产品研发提供依据。

例如,通过分析消费者在购物网站上的搜索关键词和浏览时间,发现消费者对某一类环保产品的关注度在上升,企业就可以针对性地加大此类产品的研发和推广。

数字经济测算方法

数字经济测算方法

数字经济测算方法
数字经济的测算方法包括:
1. 产业规模法:根据数字经济产业链各环节的营收、利润、就业、投资等数据,对数字经济的整体规模和贡献进行测算和评估。

2. 交易模型法:通过对数字经济市场进行交易数据、用户行为、在线广告等方面的跟踪和分析,确定数字经济的实际交易额和市场规模。

3. 问卷调查法:通过对数字经济相关企业、从业人员、用户、
领导机构等方面进行问卷调查,了解数字经济的实际情况和发展趋势。

4. 经济模型法:通过建立数字经济模型,结合宏观经济指标、
环境、社会文化等因素,对数字经济发展的特征、趋势和影响进行预
测和分析。

5. 大数据分析法:利用大数据技术和人工智能算法,对数字经
济的海量数据进行挖掘和分析,发现数字经济的发展趋势和潜在机会。

以上方法均可以综合运用,得出相对准确的数字经济规模和贡献
的测算结果。

国内外数字经济发展比较研究

国内外数字经济发展比较研究

国内外数字经济发展比较研究数字经济是指基于数字技术和信息通信技术的各个领域以及传统产业的数字化和网络化发展模式。

随着科技的进步和全球化的趋势,数字经济已经成为国家经济发展的重要动力。

本文将对国内外数字经济的发展进行比较研究,探讨其差异和共同点,并分析影响数字经济发展的关键因素。

一、发展水平比较国内数字经济的发展水平现已取得显著成就。

中国政府一直以来高度重视数字经济发展,推动了数字技术的创新应用和产业的升级转型。

例如,中国互联网和移动支付领域取得了全球领先的地位,阿里巴巴、腾讯等企业成为全球知名的数字经济巨头。

与此同时,中国数字经济渗透率不断提高,数字经济对GDP的贡献率大幅增加。

相比之下,发达国家的数字经济发展水平更为成熟。

美国、欧盟等国家的数字经济规模庞大,具有全球市场影响力。

这些国家积极推进科技创新,投资于数字技术研发和应用,形成了一系列的数字经济产业集群。

此外,发达国家的数字经济在教育、医疗、金融等领域的应用较为广泛,给人们的生活带来了便利和创新。

二、发展模式比较国内数字经济发展模式以互联网和移动互联网为主导。

在过去几十年中,中国互联网行业以快速发展为特点,涌现出许多创新的商业模式,如电商、共享经济、在线教育等。

这些模式有效地推动了数字经济的发展,改变了人们的生活方式和商业模式。

与之相比,国外数字经济发展模式更加成熟和多样化。

发达国家的数字经济发展集中在各个领域,如人工智能、大数据、物联网等。

数字经济结合传统产业形成了新的商业模式,通过跨界融合和创新,形成了更加复杂和多元的数字经济生态系统。

三、影响因素比较数字经济的发展不仅受到技术创新的影响,还受到政策环境、市场需求、人才培养等多种因素的影响。

在国内,政府的政策支持对数字经济发展起到了至关重要的作用。

中国政府制定了一系列的政策和计划,推动数字经济的发展,如“互联网+”行动计划、数字中国建设等。

此外,庞大的市场需求也促使数字经济的不断创新和发展。

数字经济规模测算方法研究一个文献综述

数字经济规模测算方法研究一个文献综述

数字经济规模测算方法研究:一个文献综述作者:王硕来源:《中国经贸导刊》2021年第02期摘要:在全球经济增长速度放缓,内外增长压力加大的今天,数字经济正在聚集强大的内需力量,是国民经济高质量增长的重要抓手。

与此同时,数字经济的发展给国民经济核算带来一系列挑战,包括基本概念、行业分类、统计调查方法、GDP核算原则等等方面。

目前关于数字经济的研究的文献很多,本文综述对比分析数字经济的国内外数字经济规模的核算方法,通过综述进一步明确数字经济的研究焦点,具体核算方法以及获取基础数据的问题,都有待进一步探索。

关键词:数字经济规模核算评价体系卫星账户自数字经济出现以来,国内外众多机构和学者纷纷开始对数字经济进行研究。

随着数字基础设施的普及和发展,ICT技术和互联网逐渐成为企业和社会的基本设施,数字经济的范围正在逐渐扩大。

与此同时,数字经济相关产品出现以及传统行业向数字化转型等问题使数字经济规模越来越难以衡量,也使得国民经济核算遭遇新的挑战。

一方面,数字经济核算中存在着定义和核算方法的不统一、数字产业和产品类别界定模糊等问题尚未解决;另一方面,数字经济与传统经济的交织导致隐形福利持续增多、核算方式滞后等问题。

目前国际上对数字经济的概念和核算方法还没有统一的标准。

合理的测度数字经济具有重要的研究意義。

理论意义上,数字经济作为GDP的一部分,其总量核算的研究也为准确GDP核算提供了思路,有利于政府数据更加准确;实际意义上,准确的测算中国数字经济规模能够为政府的决策以及政策的实行提供有效信息,同时也为其他国家数字经济核算提供指导。

因此,制定与时俱进的统计调查与核算制度势在必行。

下面将从数字经济的规模测算综述数字经济的发展。

一、数字经济规模测算研究进展世界各国和相关国际组织对于数字经济规模测算方法和结果都不尽相同。

根据已有研究成果将目前数字经济测度方法分为三类:一是直接估算法,在界定数字经济范围的情况下,通过估算得到数字经济的规模。

经济统计在人工智能时代的发展探析

经济统计在人工智能时代的发展探析

现代商贸工业2020年第21期61㊀作者简介:寇鑫(1993-),女,山西太原人,硕士,从事经济统计工作.3.2㊀注重人才参与激励机制管理从某种程度上来说,关键人才可以说是建筑施工企业的 灵魂 所在.因此,建筑施工去也在提高其工作积极性和主动性时,不仅要关注薪酬的分配,还要运用适当的人文关怀主义精神来对其进行激励.具体可采用的措施有以下两点:(1)将关键人才始终置于整个企业中的管理位置上,将其意见和建议合理都纳入到人才薪酬激励机制的建设中,从而在为企业领导发决策过程提供重要信息的同时,促使该部分关键人才更明确薪酬依据,以提高关键人才薪酬激励机制的透明度.(2)在满足人才薪酬激励机制透明度的基础上,建筑施工企业应针对企业的战略机制及员工需求制定出相应激励机制,以保证关键人才薪酬的合理性,从而增强建筑施工企业的市场竞争优势,保障关键人才的稳定性.3.3㊀完善关键人才薪酬机制结构薪酬机制结构是薪酬的组成部分之一,主要由基本薪酬㊁福利薪酬和各类津贴组成,可以更好地整合建筑施工企业中的不同岗位员工和技能人员.一般来说,薪酬机制结构会依据企业中的经营模式㊁经济能力㊁市场水平以及人力资源的配置情况,来为建筑施工企业中不同岗位的关键人才制定不同薪酬的水平.在同工同酬的背景下,为了提高关键人才的工作积极性和主动性,建筑施工企业根据其具体工作表现及企业内部贡献,适当调整具体关键人才的薪酬标准.由于建筑施工企业属于三大高危行业之一,很多特殊岗位的任职人员必须具备一行职称或技能,因此建筑施工企业必须要结合这些特殊岗位进行具体分析来建立岗位工资制,同时还要根据关键人才岗位的需求,切实落实以 岗位定薪 或 一岗多薪 为标准的人才薪酬机制结构.需要注意的是,为了留住关键人才,实行特殊的薪酬制度与方案是非常必要的.3.4㊀调整关键人才薪酬机制制度社会在不断地发展,为了更好地适应时代要求,各行业的薪酬结构也要同步进行.因此,建筑施工企业要适当且适时地结实际情况来调整关键人才薪酬机制制度,使之更适应关键人才的发展.调整关键人才薪酬机制的目的在于调动其在具体工作中的积极性和主动性,避免其流动性的增大,从而更好地为企业的经济发展做出贡献.从这一意义上来说,建筑施工企业在调整关键人才薪酬机制的过程中,要做到以下三点:(1)结合企业内全体工作人员的工资标准及实际情况来改变员工的薪酬标准,并注重该标准与企业内部战略机制的联系性.(2)调整关键人才薪酬机制要与企业的经济效应相联系,要在保证员工基本需求的条件下,方可提升经济效益.(3)将已经调整好的关键人才薪酬机制与原来的薪酬方案进行对比,了解和掌握关键人才薪酬的变动情况,及时地修正和完善其中的不合理之处.4㊀结语综上所述,建筑施工企业关键人才激励机制不仅是企业内部一项常态化工作,还是人力资源工作的重要组成部分.对此,建筑施工企业必须要从促进企业长足发展的角度出发,深入探究关键人才薪酬激励机制存在的问题及人才流失的原因,并有针对性地提出相应的构建方法.建筑施工企业关键人才薪酬激励机制的构建是一项长期工作,建筑施工企业必须不断地发现㊁分析和解决问题,进而更好地完善和优化建筑施工企业关键人才薪酬激励机制.参考文献[1]龙超飚,余世好.浅析国有企业员工激励机制建设过程中存在的问题与解决对策[J ].中外企业家,2019,(18):84.[2]郭晓娜.国有建筑企业知识型员工工作需求与激励机制的探究[J ].湖北经济学院学报,2012,(05):66G68.[3]蒋哲昕.建筑企业员工激励机制优化研究[D ].广州:广州大学,2017.经济统计在人工智能时代的发展探析寇㊀鑫(首都经济贸易大学,北京10070)摘㊀要:随着我国经济水平的不断提升,人工智能已逐渗透于人们的日常生活.为了更深层次地了解我国经济并促进其稳定发展,可以以人工智能为背景,并利用宏观经济展开了具体分析.然而,由于实际的经济统计过程会存在一定的不足,因此会干扰对我国经济数据的真实性.本文以宏观经济统计为研究对象,分析了其研究指标和诊断模型,并钻研了经济统计的影响因素,从而最终预测出经济统计的发展状况.关键词:经济统计;人工智能;发展;影响因素中图分类号:F 24㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀d o i :10.19311/j.c n k i .1672G3198.2020.21.0301㊀简述宏观经济研究1.1㊀宏观经济研究指标的选择在人工智能时代,人们的生活方式和经济来源越来越多样化.对此,要想一定程度地全方位了解我国经济状况,并分析宏观经济统计数据的真实性,相关机关部门可选定宏观经济研究的7个关键指标来进行诊断,其分别为:地区生产总值㊁财政收入㊁城镇居民可支配收入㊁人口数㊁地区电力平均消耗水平㊁社会商品零售收入以及固定资产投资.其中,地区生产总值体现了不同地区宏观经济的整体水平,能综合性㊁代表性地反映出该地区的实际宏观经济发展状况;财政收入能体现出该地区的经济水平,财政收入一般和地区的经济水平呈正比例关系;城镇居民可支配收入充分反映了地区人民的消费水平,同时可以了解地区人们的物质文化和生活特征,间接性地体现了地区的经济水平;人口数可代表地区的认可规模特征;地区电力平均消耗水平可准确反映出电力能源能否为宏观经济的发展提供帮助;社会商品零售收入主要针对的是地区社会产品,以观察该社会产劳动经济现代商贸工业2020年第21期62㊀㊀品是否对地区经济发展做出贡献;固定资产投资则体现了地区经济的整体状况.1.2㊀宏观经济指标诊断模式的构建基于以上对宏观经济指标的研究,可发现7个指标对统计地区宏观经济具有代表性作用.因此,可充分利用这7个指标来研究人工智能背景下各地区的经济运营状况和对应构建经济指标诊断模式,具体如图1所示.2㊀宏观经济数据统计预测由上可知,人工智能时代下的经济状况,可借助宏观经济来进行预测分析.一般来说,有两种主要预测形式:一是借助先行指标;二是借助时间顺序以及对应构建计量模型.2.1㊀基于先行指标的宏观经济统计预测通过深层分析我国的统计数据体系可知,我国统计局进行参考的先行指标方式有三种:参考传统统计指标㊁多种指标合作参考㊁调查相关企业或者消费者进行参考.同时,还需从总供给层面㊁总需求层面以及价格层面进行参考预测,具体如表1所示.图1㊀指标诊断模式示意图表1㊀宏观经济先行指标分类总供给层面总需求层面价格层面第一产业第二产业第三产业消费投资出口价格水平气候变化㊁库存周期P M I 指数㊁P M I 新订单指数㊁制造业固定资产投资㊁产能利用率㊁社会融资规模居民收入㊁消费倾向㊁商品房新㊁土地购置面积以及银行信贷投放就业㊁居民收入㊁消费者信心银行信贷㊁开工项目㊁土地购置面积㊁投资政策主要贸易国消费者信心和零售增速㊁出口退税政策国内经济㊁货币信贷和投资增速;2.2㊀基于构建计量模型的宏观经济统计预测当前,很多政府单位㊁学术研究人员和统计单位都会通过测量并构建科学化的计量模型来这一模式来进行宏观经济预测.常用的计量模型有:时间顺序模型㊁面板数据模型㊁多元回归模型以及一般模型.而基于计量技术的进步,部分学者将季度经济数据和月度经济数据作为参考,构建出了更高频度的预测模型.其中,G h ys e l s 提出的混频数据模型,以其对宏观经济数据高频信息的高效利用㊁减少使用低频数据概率㊁加强了宏观预测准确度㊁提升了数据真实性等特点,得到了广泛的运用.3㊀经济统计数据质量影响因素分析在我国快速发展的大节奏下,自动化㊁智能化科技手段的不断产生,逐步优化了我国的经济统计,并创新了我国的经济统计体系,从而大幅度地提高了对应的经济统计数据质量.然而在经济统计的过程中,经济统计数据往往会因某些内因和外因而缺乏真实性和准确性.3.1㊀内因(1)体制不完善.部分地区的统计单位体系尚存在不规范现象,如统计经济时忽视法律法规㊁常规性误报或漏报数据信息等.此外,部分统计队伍工作人员由于职业素养较低,导致了换岗㊁旷工发生频率较高,从而显著地干扰了经济统计工作.(2)不合理的经济统计技术.在宏观经济统计时,通常会由于统计方案设计不佳,调查体制不恰当,统计指标不确定等,计量部门操作出现抽样误差㊁范围误差以及方式误差等问题,导致数据收集和统计的不准确,因此无法真实反映该地区的经济发展状况.(3)潜在因素.主要包括潜在亏损㊁潜在输入和地下经济等.该类型因素由于未能及时被录入于经济统计,致使地区经济情况无法被全面认识,造成了经济统计质量的不合格.3.2㊀外因(1)利益诱惑.人工智能时代在便利的同时也带来了更多诱惑.这主要体现在,某些地区领导为了完成上级规定任务,会在经济统计过程中更改实际经济数据或瞒报个别不符合要求数据,最终影响了经济统计数据的质量,干扰了地区利益.(2)调查人员工作不严谨.由于地区经济调查普遍派遣的都是缺乏一定工作经验的年轻人员,其处理数据不灵敏且缺乏足够的权威性,导致被调查对象往往态度敷衍且乱报现象明显.(3)经济新事业的创建.在智能时代发展的新潮流下,各类新型事业不断问世.然而,我国当前的经济统计体制尚未涉及到新事业,且对其的经济统计没有规定标准,不仅增加了地区调查统计工作的难度,还导致数据统计结果的不精确.4㊀加强经济统计在人工智能时代发展的对应措施4.1㊀建立完善数据统计体系对于经济统计来说,统计数据既是基础操作,也是核心要素,其真实性和全面性可以保障经济统计的科学性.现阶段,我国的经济存在统计体系不够完善㊁统计范围不广泛㊁统计技术不科学㊁统计标准不统一等问题,增加了统计工作的难度.基于此,我国要建立并完善数据统计体系,以保障其全面性;同时,还要加大数据统计的范围,并规定统计标准的统一性.不仅如此,针对我国各类新兴事业的出现,政府和统计单位应联手合作,深入研究其经济运行体制,以创建更科学化的数据统计体系.4.2㊀加大基层数据统计培训力度地区条件艰苦㊁统计方式过于简单随性,进一部加剧了数据统计的谎报和虚报情况.为了保障数据统计的真实性和准确性,政府和相关单位应该积极配合,加强对基层统计人员的教育工作.可采取的措施有以下两点:(1)配合人工智能科技,使其树立正确的数据统计理念.(2)制定对应奖惩措施,并以定期培训考核的方式来强化统计人员的职业素养,以确保统计工作的规范性.5㊀结束语综上所述,在人工智能时代背景下,我国重视对宏观经济统计方式的运用,以更正确㊁更全面㊁更客观地了解我国的实际经济状况,从而确定经济发展的趋势,以进一步确保经济的高效稳定发展,为国家繁荣㊁社会稳定和人民富强提供有力保障.参考文献[1]袁广兰,王昌盛.对新常态下统计原始数据质量控制的思考[J ].统计与决策,2015,(10):52G53.[2]邹蕾,张先锋.人工智能及其发展应用[J ].信息网络安全,2012,(03):11G13.。

数字经济统计与核算研究读书笔记

数字经济统计与核算研究读书笔记

《数字经济统计与核算研究》读书笔记一、内容概括本书首先介绍了数字经济的背景和发展趋势,阐述了数字经济在当今社会中的重要性和影响力。

对数字经济的概念和范围进行了界定,明确了数字经济的定义和所包含的范围,为后续的研究打下了基础。

书中详细探讨了数字经济统计与核算的理论框架和方法,作者介绍了现有的统计方法和核算体系,分析了其优缺点,并提出了自己的见解和建议。

书中还介绍了数字经济的计量模型和应用实例,让读者更好地理解和掌握数字经济统计与核算的实际操作。

本书还深入探讨了数字经济与实体经济之间的关系,作者通过数据和实例分析了数字经济对实体经济的影响,探讨了数字经济与实体经济之间的融合和互动。

还介绍了数字经济在各个领域的应用,如电子商务、云计算、大数据等,展示了数字经济的广阔前景和潜力。

本书总结了数字经济统计与核算的研究成果,指出了当前研究的不足和未来研究的方向。

还强调了数字经济统计与核算在实际应用中的重要性,呼吁更多的人关注和参与到数字经济的研究中来。

二、数字经济概述在阅读《数字经济统计与核算研究》时,我被书中对数字经济的详尽概述所吸引。

数字经济作为一个新兴领域,正日益改变我们的生活方式和经济结构。

数字经济是指通过数字计算技术的广泛运用,推动经济发展的一种新业态。

它涵盖了互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等新兴技术产业,以及由此引发的各种经济活动。

随着信息技术的飞速发展和普及,数字经济在全球范围内呈现出蓬勃的发展态势。

数字经济的特征主要表现在以下几个方面:一是数据资源的核心地位,二是数字技术的广泛运用,三是数字化与产业深度融合。

数字经济对经济结构、生产方式、社会生活和治理方式产生了深刻影响。

它推动了产业的数字化转型,提升了生产效率,催生了新的商业模式,推动了就业形态的变化,也对社会治理提出了更高的要求。

数字经济可以根据不同的标准进行分类,按照产业分类,数字经济可以分为数字产业化(如电子信息制造业、软件服务业等)和产业数字化(如工业互联网、智能制造等)。

统计方法在数字经济研究中的应用

统计方法在数字经济研究中的应用

统计方法在数字经济研究中的应用在当今数字化时代,数字经济蓬勃发展,成为推动经济增长和创新的重要力量。

为了深入理解数字经济的内在规律、趋势和影响,统计方法发挥着至关重要的作用。

统计方法能够帮助我们对数字经济中的大量数据进行有效的收集、整理和分析。

例如,在研究电子商务市场时,我们可以通过统计网站的访问量、用户的购买行为、商品的销售数据等,来了解消费者的偏好、市场的规模和增长趋势。

这些数据的收集和分析,为企业制定营销策略、优化产品供应和预测市场需求提供了有力的依据。

在数字经济中,描述性统计方法是一种基础且常用的工具。

通过计算均值、中位数、众数等统计量,我们可以对数字经济中的关键指标进行概括性的描述。

比如,在分析某一地区的数字支付使用情况时,计算平均每人每年的数字支付金额,能够直观地反映出该地区数字支付的普及程度和使用水平。

同时,通过绘制直方图、折线图、箱线图等图表,能够更加形象地展示数据的分布和变化趋势,帮助我们迅速捕捉到重要的信息。

进一步地,推断性统计方法在数字经济研究中也具有重要意义。

假设检验可以用来验证关于数字经济现象的某种假设是否成立。

例如,我们想知道某一新推出的数字金融产品是否显著提高了用户的满意度,就可以通过设计假设检验来比较使用该产品前后用户满意度的差异。

而回归分析则能够帮助我们建立数字经济变量之间的关系模型。

例如,研究数字广告投入与产品销售额之间的关系,通过回归分析可以确定广告投入对销售额的具体影响程度,从而为企业优化广告预算提供决策支持。

时间序列分析在数字经济研究中同样不可或缺。

随着数字经济的快速发展,很多数据都具有时间序列的特征,如网站的流量数据、股票的交易价格等。

通过时间序列分析方法,如移动平均、指数平滑和ARIMA 模型等,我们可以对这些数据的未来趋势进行预测。

这对于企业的生产计划、库存管理以及市场风险评估都具有重要的指导意义。

在数字经济领域,抽样调查也是一种常用的统计方法。

由于数字经济涉及的数据量往往极其庞大,全面调查可能成本过高或不现实。

数字经济统计方法

数字经济统计方法

数字经济统计方法嘿,咱今儿个就来聊聊数字经济统计方法这档子事儿。

你说这数字经济啊,就像是个神秘的大宝藏,咱得有合适的法子去把它给摸清楚咯!那咱先得明白,数字经济可不是啥简单的玩意儿。

它就像一个超级大拼图,由好多好多小块儿组成。

这里边有电商啦,有数字金融啦,还有各种线上服务啥的。

要统计它,那可得费点心思。

咱就拿电商来说吧,你想想,那每天在网上买东西的人多得像蚂蚁似的,这交易数据那叫一个海量啊!咋统计呢?不能光靠人工一个个去数吧,那不得累死人呐!这时候就得靠些高科技手段啦,比如大数据分析啥的。

就好比是有一双超级厉害的眼睛,能一下子把那些重要的数据都给揪出来。

还有啊,数字金融也不简单。

那些虚拟货币啦,线上支付啦,都得统计清楚。

这就好比是在大海里捞针,得有专门的工具和方法才行。

不然的话,稀里糊涂的,可搞不清楚到底有多少资金在数字世界里流动。

那对于这些复杂的数字经济现象,咱就得像个聪明的猎人一样,找到最合适的陷阱去捕捉它们。

比如说,建立专门的统计模型,让数据乖乖地按照咱设定的规则来。

这就好比是给数字经济这个大怪兽套上了缰绳,让它乖乖听话。

你说要是统计方法不准确,那会咋样?那不就像盲人摸象,只摸到了一小部分,却以为那就是全部啦!那可不行,咱得全面、准确地了解数字经济的真面目。

再想想,要是没有好的统计方法,政府咋制定政策呢?企业咋知道该往哪个方向发展呢?那不是乱套啦!所以说啊,这数字经济统计方法可太重要啦,重要得就像咱每天要吃饭一样。

咱可不能小瞧了这个事儿,得认真对待。

要像对待宝贝一样,精心呵护,仔细研究。

只有这样,咱才能真正揭开数字经济的神秘面纱,看到它的庐山真面目。

你说,咱要是不把数字经济统计好,那不是白瞎了这么好的发展机遇吗?那多可惜呀!咱得加油干,让统计方法变得越来越厉害,让数字经济为咱的生活带来更多的便利和好处。

总之,数字经济统计方法就是打开数字经济宝藏的钥匙,咱可得好好保管,好好使用,让它发挥出最大的作用!你觉得呢?。

国外数字经济专家研究报告

国外数字经济专家研究报告

国外数字经济专家研究报告
国外数字经济专家研究报告可以涵盖多个方面。

以下是一些可能的研究主题和报告内容:
1.数字经济的定义和范围:介绍数字经济的概念、发展历程,
以及数字经济涉及的各个领域和行业。

2.数字经济的影响:分析数字经济对经济增长、就业市场、消
费行为、产业结构等方面的影响。

包括数字技术的创新驱动力,数字经济组织和平台模式的兴起等。

3.数字经济的政策和法律框架:研究国外数字经济相关政策和
法律框架的制定和实施情况,包括数据隐私保护、网络安全、电子商务规范等方面。

4.数字经济的国际竞争力:考察国外数字经济产业的竞争力和
创新能力,包括数字技术企业的发展和国际化战略,数字经济合作和竞争的国际格局等。

5.数字经济的社会影响:研究数字经济对社会的影响,包括数
字鸿沟、人才需求和培养、社会不平等、数字文化和媒体的变革等。

6.数字经济的可持续发展:探讨数字经济的可持续发展模式和
策略,包括数字技术的环境影响、数字经济的社会责任、数字经济领域的创新和规范等。

这些都是可能的研究方向,具体内容和深度可以根据研究者的兴趣和目的进行选择和展开。

数字经济测算方法与数字经济的五个方向

数字经济测算方法与数字经济的五个方向

数字经济测算方法与数字经济的五个方向数字经济测算方法下面简单介绍一下目前关于数字经济的主要测算方法。

这需要强调一点,就是我们虽然在各种报告中——国际的也有,国内的也有——能够看到各种关于数字经济的数据测量和关于数据经济规模的计算,但是目前国际和国内都没有形成统一的关于数字经济测算方法的认知,只有几种比较主流的方法。

所以数字经济的计算口径在不同的报告和场合中,经常是不一样的。

这是我们目前研究当中遇到的一种困扰,也是我们目前正在努力解决的一个问题。

目前主要数字经济测算方法渊源最为久远的就是20世纪70年代由美国经济学家布拉特所提出的“布拉特范式”,他对信息部门进行了一个简单的分析测算,认为一级信息部门是直接参与市场交易的,二级信息部门是为了满足政府和企业内部信息需求的。

这种基于一级、二级信息部门的分级测算方式是目前国际上比较常用的一种测算方式,尤其是在联合国和一些经合组织(OECD)的报告中,经常用“布拉特范式”对数字经济的规模进行一些测量。

这样测量最大的问题是什么呢?他们只统计ICT产业本身,规模普遍偏小。

在统计数字经济的时候,我们看到在联合国和OECD国际组织的一些报告中,数字经济规模经常都偏小。

虽然在后续的研讨中,很多时候也会拓展到ICT的一些应用和融合领域,但是统计的时候,经常只统计ICT本身,这也是导致数字经济规模偏小的原因。

国内目前经常使用的测算方式是什么?中国信息通信研究院在国内首次提出了数字产业化加产业数字化的测算方式,就是将基础型数字经济、新生型数字经济、效率型数字经济和融合型数字经济通过一定的计算方式处理之后,进行加总,得出数字经济的规模。

目前这种测算方法被收录进了2018年在阿根廷举办的G20峰会数字测算工具箱,也是目前中国唯一一个被收录进G20峰会数字测算工具箱的案例。

虽然这个方法的弊病显而易见——它肯定存在着一些重复计算和一些口径过于宽泛而不好精确计量的部分,但目前我们在国内能够看到的大部分公开报告,包括我们自己写的一些报告当中,也经常会引用这样一个口径。

赛智时代赵刚:数据作为生产要素的数据确权与交易模式研究

赛智时代赵刚:数据作为生产要素的数据确权与交易模式研究

赛智时代赵刚:数据作为生产要素的数据确权与交易模式研究2019年10月,中共中央在《推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中指出,要健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素,由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。

这是中央首次将数据列为生产要素。

一、数据作为生产要素的涵义生产要素(Factors of Production)是经济学的一个基本概念,是指进行社会生产经营活动时所需要的各种基本要素,主要分为劳动、土地、资本、企业家才能、技术、数据(包括信息或知识)等。

经济学认为,生产要素至少有两层含义:一是生产要素能为经济增长作出贡献,二是生产要素能参与收入分配,从而建立起“由市场评价贡献、按贡献决定报酬”的要素市场化机制。

例如,土地是生产要素,可建立土地要素市场,要素提供者能通过地租来参与收入分配;劳动是生产要素,可建立劳动要素市场,要素提供者能通过工资来参与收入分配;资本是生产要素,可建立资本市场,要素提供者能通过利息等来参与收入分配;企业家才能是生产要素,可建立创业投资市场,要素提供者能通过股权分红等来参与收入分配;技术是生产要素,可建立技术交易市场,要素提供者能通过技术专利费等参与收入分配。

数据作为生产要素,也必须回答这两个基本问题:第一,如何评价或计算数据要素对经济增长的贡献?数据要素的价值是不言而喻的,但是要准确计算或评价出数据要素对经济增长的贡献,却不是一件很容易的事情。

在数字经济增加值的统计中,已经能够很精确的计算出数字产业化的增加值,也就是信息通信产业的增加值。

但是,现阶段还很难精确计算出产业数字化的增加值,经过数字化赋能的实体经济的增加值,可能有部分来自数据要素,但很大一部分是其他生产要素贡献的,核算数据要素所占的比例,是一个比较复杂的工作。

第二,数据要素提供者如何参与收入分配?数据具有其数字化特性,具有低边际成本的可复制性,又蕴含着其他生产要素的意义,数据的权属很难被确立,也就很难归集数据提供者,对建立数据要素市场和让数据提供者公平参与收入分配带来很大挑战。

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赛智时代:国内外数字经济统计测算方法研究摘要:当前,数字经济浪潮席卷全球,正成为各国促进社会发展、经济复苏的必要路径与可持续发展的重要驱动力。

准确衡量数字经济的贡献、实时监测数字经济的运行情况,对于推动数字经济健康可持续发展具有重要作用。

赛智时代课题组通过研究国内外数字经济统计测算发展现状,比较分析数字经济增加值、相关指数测算、数字经济卫星账户三种测算方法,提出我国数字经济统计测算的相关建议。

一、数字经济统计测算发展现状目前,国际上主要形成了美国数字经济统计测算、OECD数字经济统计指标、欧盟数字经济与社会指数(DESI)、中国信通院数字经济核算方法等30多个测量指标和方法。

各国根据不同的数字经济统计测算方法进行数字经济测算。

例如,以美国为代表的欧美国家,他们对2018年本国数字经济规模占GDP比重约为5.5%~9.0%;以我国信通院等研究机构为代表的测算数据,2018年我国数字经济规模占GDP比重高达34.8%,如下图。

数据来源:公开资料,赛智时代整理图1 2018年部分国家数字经济规模占GDP比重数字经济规模测算结果存在差异的原因有以下三点:一是数字经济统计测算方法不同。

目前学界和政府部门对数字经济的测算方法大体可划分三类:增加值测算研究、相关指数编制研究和构建卫星账户研究等。

在增加值测算研究方面,在国际上,美国商务部经济分析局(BEA)对数字经济范围进行了界定,并且利用供给使用表对美国数字经济增加值和总产出等规模进行了测算研究;澳大利亚统计局(ABS)借鉴BEA的测算方法,对澳大利亚数字经济增加值及其对整体经济的贡献程度进行测度。

在国内,中国信通院、中国社科院等从数字产业化、产业数字化等方面对中国数字经济规模进行了测算。

在相关指数编制研究方面,国内外相关机构主要采用数量模型或指数评估方法来测度数字经济运行的相关指标数据。

在国际上,OECD构建了ICT与数字经济统计指标体系;欧盟统计局(Eurostat)编制了数字经济和社会指数(DESI);WB编制了知识经济指数(KEI),KEI研究覆盖国家数量达到146个。

在国内,赛迪顾问的数字经济指数(DEDI)、上海社科院的全球数字经济竞争力指数、财新智库的中国数字经济指数(CDEI)、腾讯研究院的“互联网+”指数等都是创新性强、亮点突出的测度指标。

在卫星账户构建研究方面,有关国际组织、一些国家政府统计机构和有关学者主要开展了构建ICT卫星账户和数字经济卫星账户(DESA)的相关研究。

在国际上,OECD成立数字经济下GDP 测算咨询组,提出数字贸易维度框架与数字经济卫星账户基本框架,并尝试性编制DESA的供给使用表;澳大利亚统计局、智利统计局、南非统计局已经建立了ICT卫星账户,马来西亚统计局建立马来西亚数字经济卫星账户。

国内学者以数字交易的特征为核心系统研究了中国数字经济卫星账户框架。

二是数字经济测算范围不同。

以数字经济增加值测算为例,美国BEA是将信息产业增加值按照国民经济统计体系中各个行业的增加值进行直接加总;中国信通院则采用增长核算账户模型和分行业ICT资本存量测算,剥离出各个传统行业的数字技术贡献部分,再加总得到传统产业中的数字经济总量。

中国信息通信研究院测算的美国2017年“数字产业化”规模为1.39万亿美元,与BEA公布的2017年美国数字经济规模1.35万亿美元较为接近。

可以看出,两者数字经济统计结果不同是由于二者对数字经济的测算范围不同所造成的,BEA仅测算了“数字产业化”部分,而中国信息通信研究院还测算了“产业数字化”部分。

三是数字经济统计部门不同。

欧美国家对数字经济规模进行测算的多是行业主管部门、统计部门等政府机构,如美国是商务部经济分析局(BEA),英国是数字、文化、媒体和体育部(DCMS),加拿大是国家统计局等;我国则是以信通院、社科院等科研机构为主,国家政府部门尚未发布关于数字经济规模的成果。

二、数字经济主要统计测算方法比较研究(一)数字经济增加值统计测算方法1、美国BEA数字经济统计测算2020年8月,美国BEA对2018年的数字经济分类标准(数字使能基础设施、电子商务和数字媒体三部分)进行了修正,修正后的分类包括基础设施、电子商务、其他收费数字服务三类。

根据BEA测算,其他收费数字服务是美国数字经济的第一大行业,占比47.5%;电子商务是第二大行业,占25.1%,其中B2B占16.8%、B2C占8.3%;软件、硬件和云服务分别占13.4%、10.1%和3.7%。

表1 美国BEA数字经济统计测算指标2、英国DCMS数字经济统计测算英国数字、文化、媒体和体育部(DCMS)把数字经济划分为九个子行业:电子产品和计算机制造;计算机和电子产品批发;出版(不包括笔译和口译);软件发布;电影、电视、视频、广播和音乐;电信;计算机编程、咨询和相关活动;信息服务活动;计算机和通讯设备维修。

2019年,英国数字部门增加值为1970.311亿英镑,占经济总增加值(GVA)的8.3%。

表2 英国DCMS数字经济统计测算指标数据来源:英国DCMS3、中国信息通信研究院数字经济统计测算中国目前最主流的数字经济增加值测算方式,是中国信通院采用的测算方法,中国信通院数字经济测算方法被纳入G20《数字经济测算工具箱》。

信通院把数字经济分为数字产业化和产业数字化两部分,(1)数字产业化增加值测算方法:数字产业化包括电子信息制造业、基础电信业、互联网行业、软件服务业等信息产业,数字产业化部分增加值按照国民经济统计体系中各个行业的增加值进行直接加总;(2)产业数字化增加值测算方法:产业数字化部分则是通过增长核算模型KLEMS进行测算,主要将生产要素划分为ICT资本和非ICT资本,把不同传统产业产出中数字技术的贡献部分剥离出来,对各个传统行业的此部分加总到传统行业中的数字经济总量。

根据信通院数据,2019年我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元,占GDP的36.2%。

表3 中国信息通信研究院数字经济统计测算指标数据来源:中国信息通信研究院4、中国社科院数技经所数字经济统计测算中国社会科学院数量经济与技术经济研究所从数字经济的渗透性、替代性和协同性等技术经济特征出发,将数字经济分为两部分,分别是与数字技术直接相关的特定产业部门,即“数字产业化”部分;以及融入数字元素后的新经济、新模式、新业态,即信息通信技术渗透效应带来的“产业数字化”部分。

(1)“数字产业化”的增加值通过传统的生产法、支出法进行核算;(2)“产业数字化”的增加值难以直接测算,将其分为ICT(信息通信技术)替代效应和ICT协同效应两部分,按照“先增量后总量,先贡献度后规模”的原则,将数字部门以外的传统产业划分为17个细分行业,将增长核算、计量分析等定量工具相结合,进行分行业测算。

测算结果显示,2019年中国数字经济增加值规模为17万亿元,占GDP中比重达17.2%。

表4 中国社会科学院数字经济统计测算指标数据来源:中国社会科学院中国信通院与中国社科院测算结果有明显差异,一是总体规模占比不同,根据社科院数技经所测算,2019年我国数字经济增加值规模占GDP的17.2%,而信通院是36.2%。

二是组成结构不同,根据社科院数技经所测算,数字产业化和产业数字化规模之比约为1:1,而信通院则约为1:4。

表5 中国信通院与中国社科院测算结果比较数据来源:中国信息通信研究院、中国社会科学院表6 国内外数字经济增加值测算方法数据来源:公开资料,赛智时代整理(二)数字经济相关指数编制研究1、OECD数字经济统计指数OECD将数字经济划分为智能基础设施投资、社会推进、创新能力、ICT促进经济增长与增加就业岗位4个类别,根据上述四个类别设置若干指标来核算数字经济,并对各指标的定义、内涵和可测性作出明确说明。

在设定上述指标体系后,OECD还从经济社会发展和已有核算方案的局限性等角度出发,尝试设计新指标,如改善网络安全和隐私、儿童信息化、医疗信息化、微观数据统计、通信服务质量测度等,以更全面地反映数字经济发展状况及影响。

表7 OECD数字经济统计测算指标数据来源:OECD2、欧盟数字经济统计指数欧盟数字经济与社会指数DESI是刻画欧盟各国数字经济发展程度的合成指数,该指数由欧盟根据各国宽带接入、人力资本、互联网应用、数字技术应用和公共服务数字化程度等5个主要指标计算得出。

指标体系参照了OECD《建立复合指数:方法论与用户说明手册》,同时兼顾数字经济对社会的影响,大部分指标数据来源于欧盟家庭ICT调查、企业ICT调查等专项统计调查,具有充分的研究积累和数据支撑。

表8 欧盟数字经济统计测算指标数据来源:欧盟3、中国赛迪顾问数字经济统计指数中国赛迪顾问的数字经济发展指数(DEDI)是选取数字经济各维度典型指标,利用统计方法将其合成计算,通过所得结果反映数字经济发展情况的科学评价体系。

表9 赛迪数字经济统计测算指标数据来源:中国赛迪表10 国内外相关指数编制统计方法数据来源:公开资料,赛智时代整理(三)数字经济构建卫星账户研究数字经济卫星账户(DESA)是将数字经济活动的运行视为整体,以确保数字经济领域统计的全面性,更清晰地反映数字经济下企业运行发展的特征。

国际组织OECD在DESA框架构建方面做出前沿研究,2017年OECD基于数字交易的数字化订购、促成平台、数字化传输三大特征,以一种并集方式对数字经济活动进行识别,其数字经济卫星账户框架的数字交易包括了生产者、产品、交易特征和使用者四个要素。

数据来源:OECD图2 OECD数字经济卫星账户框架核心国内研究机构或学者在数字经济卫星账户构建方面做了积极的探索和研究。

表11 国内外相数字经济卫星账户统计方法数据来源:公开资料,赛智时代整理(四)数字经济测算方法优劣势比较数字经济增加值测算、相关指数测算和构建数字经济卫星账户等三种测算方法各有优缺点以及适用场景,如数字经济增加值依托现有国民增加值核算体系,测算体系相对成熟,但存在着局限性和片面性,不能全面、系统、准确地反映数字经济的运行和发展情况。

数字经济相关指数测算的指标体系创新性和实时性强,能够系统反映国家或区域数字经济发展水平,但存在着理论框架不完备、数据来源不稳定、长期观测难持续等问题。

数字经济卫星账户能够系统反映国民经济各行业从事数字经济特征活动的情况,但目前数字经济卫星账户还处于研究阶段,核算方法复杂,测算框架需根据国家发展情况进行适当调整。

表12 数字经济三种测算方法优劣势比较数据来源:公开资料,赛智时代整理三、我国数字经济统计测算建议(一)明确数字经济的统计范围和方法明确数字经济统计的范围和分类,建议制定数字经济产业统计分类目录,尤其是数字技术带动的“三新”活动的统计范围和分类,为衡量我国数字经济发展水平和统计测算提供标准依据。

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