
经济管理前沿
Frontiers in Economics and Management
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-3696(P)
- ISSN:3079-9090(O)
- 期刊分类:经济管理
- 出版周期:月刊
- 投稿量:1
- 浏览量:297
相关文章
暂无数据
数字经济政策效果定性评价研究
Qualitative Evaluation of Digital Economy Policy Effectiveness
引言
数字经济已成为我国推动高质量发展的重要引擎,对优化经济结构、促进产业升级和强化创新驱动具有深远影响。近年来,国家持续强化对数字经济的战略部署:2017年《政府工作报告》首次提出“数字经济”,明确实施“互联网+”和大数据战略;2020年《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》着力推动企业数字化转型;2021年《“十四五”数字经济发展规划》进一步强调以数据为核心,完善数字基础设施与治理体系。党的二十大报告提出“加快建设数字中国”,为数字经济发展指明了方向。
尽管政策体系不断完善并有力推动了数字经济发展,但在实践中仍存在政策协同不足、内容覆盖不均衡及激励与保障机制不完善等问题。对相关政策进行系统梳理与科学评价,有助于识别政策缺陷、优化政策设计,并为提升政策实施效果提供依据。
基于此,本文以1999-2023年中央各部委发布的数字经济相关政策为研究对象,运用文本挖掘方法并结合政策循证分析框架,从政策演进与政策效果两个维度系统分析我国数字经济政策的特征与差异,揭示政策制定逻辑及其与数字经济实践之间的互动关系,为后续政策优化提供参考。
一、理论基础与研究方法
(一)循证政策评价的理论基础
循证政策评价是以系统化、科学化方法对政策设计、实施及其效果进行客观评价的理论体系,其核心在于通过可靠证据支撑政策判断和决策。其理论基础主要包括以下三个方面:
首先,逻辑框架模型提供了政策分析的基本思路。该模型强调从政策投入到政策产出、政策结果再到政策影响的完整链条,为政策效果评价提供结构化路径。通过逻辑框架,研究者能够明确政策实施各环节的因果关系及评价指标体系。其次,循证决策理论的核心逻辑在于“证据驱动决策”。政策制定与执行应以多维证据为基础,通过科学分析和比较判断实现政策目标最优化。这一理论强调在不确定和复杂的政策环境下,以实证数据、经验研究和专家意见为支撑,实现政策的科学化和合理化。最后,定性循证在复杂政策问题中的优势尤为突出。面对数字经济政策涉及的多部门、多领域和多维度问题,定性循证能够整合文本数据、案例分析及专家评估等多源信息,弥补纯量化评价方法在复杂情境下的局限,为政策评价提供系统化和深入理解的能力。
(二)数字经济政策效果的循证评价逻辑模型
本文通过循证评价框架构建了数字经济政策的评价逻辑模型,全面考虑了整体政策。数字经济政策评价的准则主要包括:相关性、有效性、效率和影响四个方面。相关性通过文献证据和政策元数据判断,重点解决战略需求与战略目标的关系;有效性通过文献和事实证据验证,关注战略目标与结果的关系;效率主要依赖事实证据与公共媒体证据,通过报告数据和案例分析研究结果与影响的关系;影响通过政策元数据和公共媒体证据判断,以影响为依据重新审视战略需求。该评价框架构成一个闭环,确保评价的充分性与合理性。循证评价框架见表1。
| 评价议题 | 关键问题 | 证据来源 |
|---|---|---|
| 相关性 | 战略需求→战略目标 | 文献证据、政策元数据 |
| 有效性 | 战略目标→结果 | 文献证据、事实证据 |
| 效率 | 结果→影响 | 事实证据、公共媒体证据 |
| 影响 | 影响→战略需求 | 政策元数据、公共媒体证据 |
根据上述循证评价框架,按照评价议题—关键问题—证据来源的评价过程构建循证评价模型,通过模型分析政策,最后得到评价结果和建议。具体模型见图1。
(三)循证评价流程与技术路径
基于上述理论基础与逻辑模型,本文提出的循证评价流程与技术路径包括以下三个核心步骤:
- 证据识别:通过系统文献检索、政策文本收集、数据库整合等方法,全面识别与数字经济政策相关的各类证据,为后续分析提供数据基础。
- 评价标准设定:依据政策目标与逻辑框架,构建多维评价指标体系,包括政策覆盖性、实施效果、影响深度和战略匹配度等,并明确评价尺度与方法。
- 多证据交叉验证:通过整合不同类型的证据,对政策效果进行交叉验证,确保评价结果的可靠性和科学性。同时,通过对政策结果与战略目标的对比分析,实现政策优化与改进建议的科学生成。
综上,本文的理论基础与研究方法为数字经济政策定性循证评价提供了科学框架和技术路径,确保政策评价过程既有理论支撑,又具操作性和可验证性。
二、循证证据体系构建与数据来源
循证政策评价的核心在于证据驱动。在数字经济政策评价中,科学、系统地构建循证证据体系,能够为政策效果分析提供可靠支撑,并确保评价结果的客观性和可验证性。本文依据政策逻辑框架,将证据体系划分为四类:政策元证据、文献证据、事实证据和公共媒体证据,具体说明如下。
(一)政策元证据
政策元证据主要包括国家层面发布的数字经济相关政策、规划及战略文件,如《“十四五”数字经济发展规划》《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》等。其功能在于识别战略需求与政策目标,为评价政策设计的合理性、目标导向性及政策逻辑提供基础。通过系统梳理政策元证据,可以明确政策演进脉络、战略重点及政府对数字经济发展的政策意图,为后续评价提供分析框架(见表2)。
| 序号 | 发布时间 | 文件 | 部门 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2018年4月 | 国务院办公厅关于印发科学数据管理办法的通知 | 国务院办公厅 |
| 2 | 2018年4月 | 国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见 | 国务院办公厅 |
| … | … | … | … |
| 16 | 2020年3月 | 关于印发《中小企业数字化赋能专项行动方案》的通知 | 工业和信息化部办公厅 |
| 17 | 2020年4月 | 《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》的通知 | 发展改革委、中央网信办 |
| 18 | 2020年4月 | 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 | 国务院 |
| … | … | … | … |
| 57 | 2024年4月 | 财政部、交通运输部关于支持引导公路水路交通基础设施数字化转型升级的通知 | 财政部、交通运输部 |
| 58 | 2024年4月 | 关于印发《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024—2026年)》的通知 | 人力资源和社会保障部 |
(二)文献证据
文献证据主要来源于学术研究、权威机构报告及国际组织发布的相关分析文献。这类证据能够为数字经济政策评价提供理论依据和经验支撑。通过系统整合已有研究成果,可以把握数字经济发展规律、政策实施路径及效果评估方法,为政策评价提供可借鉴的理论框架和指标体系。同时,文献证据有助于分析不同政策实施模式下的经验差异,为政策优化提供参考。
| 序号 | 关键词 | 词频 | 序号 | 关键词 | 词频 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 数字经济 | 425 | 26 | 基础设施建设 | 8 |
| 2 | 数字化转型 | 47 | 27 | 政策工具 | 7 |
| 3 | 高质量发展 | 30 | 28 | 数字平台 | 6 |
| 4 | 数字产业化 | 17 | 29 | 新一代信息技术 | 5 |
| 5 | 产业数字化 | 16 | 30 | 经济高质量发展 | 10 |
| 6 | 税收政策 | 18 | 31 | 政策体系 | 7 |
| 7 | 人工智能 | 13 | 32 | 数字丝绸之路 | 8 |
| 8 | 实体经济 | 13 | 33 | 信息技术 | 6 |
| 9 | 工业互联网 | 15 | 34 | 新动能 | 5 |
| 10 | 反垄断 | 11 | 35 | 物联网 | 5 |
| 11 | 产业政策 | 10 | 36 | 税收征管 | 9 |
| 12 | 数字鸿沟 | 8 | 37 | 经济政策不确定性 | 8 |
| 13 | 数据资源 | 9 | 38 | 人民政府 | 21 |
| 14 | 大数据中心 | 7 | 39 | 数字政府 | 7 |
| 15 | 数据要素 | 8 | 40 | 深度融合 | 5 |
| 16 | 政策建议 | 12 | 41 | 产业化 | 5 |
| 17 | 产业增加值 | 5 | 42 | 数字化 | 7 |
| 18 | 制造业 | 7 | 43 | 创新 | 5 |
| 19 | 大数据 | 7 | 44 | 发展趋势 | 5 |
| 20 | 数字中国 | 6 | 45 | 新基建 | 5 |
| 21 | 智慧城市 | 6 | 46 | 财政政策 | 6 |
| 22 | 技术创新 | 7 | 47 | 数字贸易 | 10 |
| 23 | 数字化治理 | 5 | 48 | 数字治理 | 6 |
| 24 | 数字技术 | 8 | 49 | 税收优惠 | 7 |
| 25 | 产业结构升级 | 9 | 50 | 数字金融 | 6 |
(三)事实证据
事实证据主要包括国家统计局、工信部及相关权威数据库提供的数字经济规模、产业结构、增长数据等。其功能是验证政策实施的客观结果,为评价政策效果提供量化依据。通过分析事实证据,可以直观呈现数字经济发展水平、各政策措施的实施成效及经济社会影响,为政策评价提供实证支撑,并在逻辑模型中支撑政策结果与政策影响的量化分析(如表4、表5)。
| 2019年 | 同比增长% | 2020年 | 同比增长% | 2021年 | 同比增长% | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 数字经济规模(万亿元) | 35.8 | 14.4 | 39.2 | 9.5 | 45.5 | 16.1 |
| 数字产业化规模(万亿元) | 7.1 | 10.9 | 7.5 | 5.6 | 8.4 | 12.0 |
| 产业数字化规模(万亿元) | 28.8 | 15.7 | 31.7 | 10.0 | 37.2 | 17.4 |
| 电信业务总量(万亿元) | 10.7 | 62.7 | 13.7 | 28.0 | 1.7 | -87.6 |
| 软件业务收入(万亿元) | 7.2 | 17.0 | 8.2 | 13.9 | 9.6 | 17.1 |
| 互联网宽带接入用户(亿户) | 4.5 | 10.3 | 4.8 | 7.6 | 5.4 | 10.1 |
| 指标 | 2020年 | 2025年 | 属性 |
|---|---|---|---|
| 数字经济核心产业增加值占GDP比重(%) | 7.8 | 10 | 预期性 |
| IPv6活跃用户数(亿户) | 4.6 | 8 | 预期性 |
| 千兆宽带用户数(万户) | 640 | 6000 | 预期性 |
| 软件和信息技术服务业规模(万亿元) | 8.16 | 14 | 预期性 |
| 工业互联网平台应用普及率(%) | 14.7 | 45 | 预期性 |
| 全国网上零售额(万亿元) | 11.76 | 17 | 预期性 |
| 电子商务交易规模(万亿元) | 37.21 | 46 | 预期性 |
| 在线政务服务实名用户规模(亿) | 4 | 8 | 预期性 |
(四)公共媒体证据
公共媒体证据包括新闻报道、专家评论、行业观察及社会舆情反馈等。这类证据能够反映政策实施的社会感知与外溢效应,补充政策评估中量化数据无法覆盖的社会影响层面。数字经济政策相关媒体前50高频关键词见表6。通过对公共媒体证据的系统分析,可以了解政策在公众、企业及行业中的接受度、实施效果认知以及潜在问题,为政策优化提供重要的实践参考。
| 序号 | 关键词 | 词频 | 序号 | 关键词 | 词频 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 数字经济 | 1826 | 26 | 信息技术 | 63 |
| 2 | 互联网 | 922 | 27 | 数字鸿沟 | 59 |
| 3 | 数字经济发展 | 467 | 28 | 数字丝绸之路 | 55 |
| 4 | 数字化 | 418 | 29 | 新业态 | 53 |
| 5 | 经济发展 | 332 | 30 | 云计算 | 53 |
| 6 | 基础设施 | 292 | 31 | 开放合作 | 50 |
| 7 | 制造业 | 271 | 32 | 数字中国 | 48 |
| 8 | 高质量发展 | 252 | 33 | 政策体系 | 46 |
| 9 | 一带一路 | 242 | 34 | 数字基础设施 | 42 |
| 10 | 可持续发展 | 216 | 35 | 虚拟现实 | 40 |
| 11 | 人工智能 | 190 | 36 | 数据要素 | 38 |
| 12 | 数字技术 | 181 | 37 | 数字基础设施建设 | 38 |
| 13 | 网络安全 | 181 | 38 | 高新技术 | 36 |
| 14 | 大数据 | 179 | 39 | 数字政府 | 33 |
| 15 | 数字化转型 | 163 | 40 | 区块链 | 33 |
| 16 | 数字经济政策 | 149 | 41 | 数字货币 | 32 |
| 17 | 产业数字化 | 128 | 42 | 产业结构 | 32 |
| 18 | 电子商务 | 115 | 43 | 多元化 | 30 |
| 19 | 数字贸易 | 97 | 44 | 新基建 | 30 |
| 20 | 信息化 | 96 | 45 | 新一代信息技术 | 26 |
| 21 | 科技创新 | 93 | 46 | 数字生态 | 22 |
| 22 | 营商环境 | 82 | 47 | 政策工具 | 11 |
| 23 | 数字治理 | 74 | 48 | 数字平台 | 10 |
| 24 | 数字产业化 | 66 | 49 | 数据流通 | 9 |
| 25 | 数字产业 | 64 | 50 | 数字生态建设 | 4 |
综上所述,本文构建的循证证据体系涵盖政策设计、理论支撑、客观结果及社会反馈四个维度,形成了从政策目标识别到实施效果验证再到社会影响评估的完整证据链条。该证据体系为数字经济政策的定性评价提供了全方位、多层次的数据支撑,确保评价过程科学、系统且可验证。
三、数字经济政策循证评价结果
本文在前文理论框架和循证证据体系基础上,对1999-2023年间我国中央及相关部委发布的数字经济政策进行了系统分析。通过对政策目标、实施过程及实际效果的多维评价,本文从政策相关性、有效性、效率及影响四个方面,呈现数字经济政策的循证评价结果。
(一)政策相关性评价:战略需求与目标的一致性
政策相关性评价旨在检验数字经济政策目标是否与国家战略需求高度一致,以及政策设计是否形成逻辑闭环。分析显示(图2),我国数字经济政策总体上能够回应国家战略需求,如推动新型基础设施建设、加快企业数字化转型、提升产业技术创新能力等。以《“十四五”数字经济发展规划》为例,其战略目标明确对应“数字中国”建设目标,形成了战略需求—政策目标—政策措施的闭环逻辑。在政策设计方面,多数政策文件体现了目标明确、实施路径清晰、责任主体具体等特征,有助于政策目标的系统实现。然而,部分政策在目标表述与具体实施措施之间存在模糊或重复现象,导致政策逻辑闭环在部分环节存在欠缺。
(二)政策有效性评价:目标向结果的转化程度
政策有效性评价关注政策目标能否有效转化为实际结果,以及是否推动了产业与技术变革。从循证证据分析来看(图3),数字经济政策在提升数字基础设施建设水平、推动企业数字化转型、加快新兴产业发展等方面取得显著成效。统计数据显示,数字经济规模持续增长,相关产业技术水平显著提升,创新能力增强。同时,政策有效性受政策执行力、跨部门协调及地方落实能力影响,部分政策在区域差异、企业适配性及技术吸收能力方面的实际效果不均衡。总体而言,政策在总体目标实现上表现良好,但在精细化、差异化目标实现方面仍有优化空间。
(三)政策效率评价:投入—产出关系
政策效率评价分析了政策资源投入与产出成果的匹配情况,包括经济、社会及环境层面的效率。从资源配置角度看(图4),我国数字经济政策通过集中资源投入、优化资金与技术支持,提升了政策实施效率。例如,通过专项资金、税收激励及创新服务平台建设,推动企业数字化改造与新业态发展,取得了较高的经济产出效率。社会效益方面,政策促进了就业结构优化、数字技能普及及公共服务数字化水平提升。环境效益则表现为数字化应用降低了部分产业能耗和碳排放。值得注意的是,部分政策在区域资源配置及跨行业协调上仍存在效率瓶颈,投入与产出的匹配度在某些环节需进一步优化。
(四)政策影响评价:外溢效应与反馈机制
政策影响评价关注政策在企业、产业、区域及国际层面的外溢效应,以及政策对战略需求的反向塑造作用。循证分析表明(图5),数字经济政策不仅推动了企业创新能力提升和产业结构优化,还在区域发展中发挥了积极示范作用,带动了数字产业集聚和跨区域协作。同时,政策促进了我国数字经济在国际合作、数字标准制定及全球产业链参与中的竞争力增强。政策的反馈机制逐渐形成,实践中政府通过调整政策内容、完善激励机制和优化资源配置,实现政策目标与战略需求之间的双向互动。然而,部分政策外溢效应受产业基础、区域发展水平及国际环境影响,存在反馈机制不完善或作用延迟的情况。
综上所述,我国数字经济政策总体表现出较高的相关性、有效性和效率,能够在多层次、多维度推动数字经济发展。但在政策精细化设计、区域与行业差异适配及外溢效应优化方面仍存在一定不足。本文的循证评价结果为政策优化提供了科学依据,也为未来数字经济政策制定提供了经验参考。
四、结论与建议
本研究以1999-2023年我国中央各部委发布的数字经济政策为研究对象,基于循证政策评价理论构建了政策相关性、有效性、效率与影响的评价框架,并通过政策元证据、文献证据、事实证据与公共媒体证据的多维分析,对我国数字经济政策进行了系统性评价。研究结果显示,我国数字经济政策总体能够回应国家战略需求,政策目标与战略方向基本一致,并在推动数字基础设施建设、企业数字化转型以及产业技术升级等方面取得了积极成效;同时,政策在不同区域、行业及企业规模之间的转化效果存在差异,部分政策在逻辑闭环、跨部门协调、资源配置效率及外溢效应反馈机制上仍存在优化空间。基于上述结论,本研究提出以下政策优化建议:首先,应完善政策设计与逻辑闭环,明确战略目标与具体措施的对应关系,增强政策体系整体性;其次,应提升政策实施的精细化和差异化能力,根据区域与行业特点制定精准化政策,增强政策落地效果;再次,应优化资源配置与投入产出效率,强化跨部门和跨区域协调,提升经济、社会与环境效益;最后,应完善政策外溢效应与动态反馈机制,建立持续监测与评估体系,实现政策的动态调整与优化。通过这些优化措施,我国数字经济政策有望更有效地支撑战略目标的实现,推动数字经济高质量发展。
参考文献:
- [1] 孙中原,王志丽,楼旭明,等.中国数字经济政策的演进特征与量化评价:基于文本挖掘与政策一致性(PMC)-自编码器(AE)指数模型分析[J].科技管理研究,2025,45(07):43-57.
- [2] 中华人民共和国国家互联网信息办公室.数字中国发展报告(2022年)[EB/OL].(2023-05-22)[2025-08-22]. http://www.cac.gov.cn/2023-05/22/c_1686402318492248.htm.
- [3] 中华人民共和国中央人民政府.2017年政府工作报告[EB/OL].(2017-03-16)[2025-08-22]. https://www.gov.cn/premier/2017-03/16/content_5177940.htm.
- [4] 中华人民共和国中央人民政府.国家发展改革委 中央网信办印发《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》的通知[EB/OL].(2020-04-10)[2025-08-22]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-04/10/content_5501163.htm.
- [5] 中华人民共和国中央人民政府.“十四五”数字经济发展规划[EB/OL].(2022-01-12)[2025-08-22]. https://www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/12/content_5667817.htm.
- [6] 国务院.庄荣文:深入贯彻落实党的二十大精神,以数字中国建设助力中国式现代化[EB/OL].(2023-03-03)[2025-08-22]. https://www.gov.cn/xinwen/2023-03/03/content_5744216.htm.
- [7] 何江,闫淑敏,谭智丹,等.“人才争夺战”政策文本计量与效能评价——一个企业使用政策的视角[J].科学学与科学技术管理,2020,41(12):52-70.
- [8] Bigman K S. Evaluative research: Principles and practice in public service and social action programs.By Edward A. Suchman[J].Journal of leisure research,1969,1(02):209-209.
- [9] 贾旭.基于循证方法的科技成果转化政策评价研究[D].大连理工大学,2021.
- [10] 赵剑波.数字经济高质量发展:理论逻辑与政策供给[J].北京工业大学学报(社会科学版),2023,23(04):78-92.
- [11] 师博,常青,张良悦.中国数字经济发展的政策演进与理论研究脉络[J].技术经济,2022,41(08):1-10.
- [12] 洪晓文.基于政策工具视角的城市人才引进政策评价研究[D].东北财经大学,2020.
- [13] 胡吉明,罗行.基于“主体-工具-主题”的我国信息保密政策结构研究[J].情报科学,2024,42(04):18-26.
- [14] 周长鲜,杨克虎.循证政治学:基于循证决策分析的理论建构与研究方法论[J].北京联合大学学报(人文社会科学版),2023,21(06):70-82.
- [15] 任超,杨孟辉,赵群.循证政策中的科学证据特征分析——以新冠疫情防控政策为例[J].情报理论与实践,2023,46(07):98-106+124.
- [16] 尚智丛,刘源.循证决策中“证据”的相对价值——基于全民减盐政策的分析[J].科学学研究,2023,41(12):2147-2154.
