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中国产业数字化行业差异与贡献来源分解
Industry Differences and Contribution Sources Decomposition in Industrial Digitalization
引言
数字技术向实体经济加速渗透,产业数字化已成为中国数字经济的主引擎,其规模占数字经济总量超八成。然而,不同行业因技术基础与要素禀赋迥异,数字化进程呈现显著分化:金融业与电子设备制造业已处高位,采矿业与建筑业仍低位徘徊。这种非均衡格局不仅影响整体增长效能,还可能通过产业关联网络传导,加剧结构性失衡。现有研究多聚焦总量核算,缺乏对行业数字化差异及其经济贡献驱动力的系统解构。本文基于2012—2023年投入产出序列表,将部门划分为数字产业化与产业数字化两类,以完全数字消耗系数和中间投入数字化率度量行业数字化程度,运用泰尔指数刻画差异演变,并借助列昂惕夫逆矩阵与结构分解模型,识别技术效应、结构效应与规模效应的贡献份额。研究发现,产业数字化增加值由16.4万亿元增至43.8万亿元,但行业间差距呈倒U型轨迹,技术效应是首要驱动力,制造业与服务业呈现不同的融合路径。本研究为差异化推进产业数字化转型提供了实证依据与政策启示。
一、绪论
(一)研究背景与意义
数字经济已成为全球经济增长的核心引擎,产业数字化作为数字经济的主体部分,其规模在中国数字经济总量中的占比已超过80%。伴随5G、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速扩散,数字技术正从消费端向生产端深度渗透,重塑各产业的要素配置方式与价值创造逻辑。
然而不同行业因技术基础和要素禀赋的差异,数字化渗透的速度与深度存在显著分化。金融业和电子信息制造业的数字化水平已处于高位,而采矿业和建筑业仍处于低位起步阶段。这种行业间数字化程度的非均衡格局不仅影响数字经济的整体增长效能,也可能通过产业关联网络在上下游间传导,加剧结构性发展失衡[1]。如何科学测度产业数字化程度,识别行业差异的演化特征,并分解其经济贡献的驱动来源,成为亟待回答的问题。
对产业数字化程度进行行业间差异测度与经济贡献来源分解具有双重意义[2]。理论层面,现有研究多聚焦于数字经济的总量核算,对产业数字化程度在行业维度的异质性刻画不足,尤其缺乏将数字化程度与产业关联效应纳入统一框架的系统分析。实践层面,揭示行业间数字化差距的动态演变规律,识别经济贡献的主导驱动因素与关键传导路径,能够为制定差异化的数字化转型政策提供实证依据,避免一刀切式推进所带来的资源错配。
(二)文献综述
1. 数字经济与产业数字化的内涵界定
数字经济以及产业数字化的内涵界定属于测度工作最初的逻辑节点。2016年G20杭州峰会把数字经济定义为以数字化的知识和信息为主要生产要素,以现代信息网络为重要载体,以信息通信技术为提高效率、优化经济结构的重要推动力的一系列经济活动。在此基础上中国信通院将数字经济分为数字产业化和产业数字化两个部分,数字产业化是指信息通信产业自身产生的增加值,产业数字化是指数字技术渗透融合到传统产业后产生的新增加产出。2021年国家统计局发布数字经济及其核心产业统计分类,把数字产业分为数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业四类,给实证研究提供部门划分依据[4]。近几年来,有研究认为产业数字化不是单纯的技术渗透,更是劳动力流动、土地利用效率等结构的改变。
2. 产业数字化规模测算方法
产业数字化规模的测算方法主要是两条途径。一是增加值核算法,2021年蔡跃洲、陈楠提出的先增量后总量框架有代表性,先测算数字技术对各行业全要素生产率的提升幅度来得到增量,再与行业增加值相加得到产业数字化规模,2018年测算结果为15.78万亿元。二是投入产出法,利用列昂惕夫投入产出模型,根据行业中间投入中的数字成分来剥离产业数字化增加值,张少华于2025年基于100多个部门投入产出表编制了数字经济专用投入产出表。两种方法各有利弊,增加值核算法逻辑清楚但是TFP提升幅度的估算存在主观性,投入产出法数据依赖性强但是可以揭示产业关联路径。最新的研究开始建立参与度指数或者协调评价体系来对传统的测量方法进行补充,从数字化产业动态发展的角度出发来分析问题。
3. 产业关联路径与结构演进分析
产业关联路径、结构演进分析就是产业数字化研究的第三条脉络。2022年张红霞采用投入产出法得出的结论是,对于电子设备制造业而言,对下游产业具有后向联系强度大的属性特征,并且该类性质在所有的部门当中表现的较为明显。王梓琪等于2025年建立了数字经济产业关联网络,用最强路径分析得到了数字技术流向实体经济的骨干通道,并将之分为主溢出模式、双向溢出模式和数字孤岛模式三种融合形态。以上研究从网络的角度来理解产业数字化的传导机制,但是行业差异的量化测度、经济贡献来源分解等还有待于进一步的研究。新近文献从微观入手,从人工智能赋能与游戏化产教融合怎样激发个人创新能力,产业数字化怎样影响劳动力流动的方向以及城市土地利用效率的角度进行分析,有利于打开产业关联背后的行为机制和空间异质性的黑箱。产业数字化参与度指标体系的建立和有效性检验,又给结构演进分析赋予了一种新的量化手段。
二、理论基础与测算框架构建
(一)概念界定与部门划分
1.数字产业化与产业数字化的界定
数字产业化与产业数字化的界定是构建测算框架的前提。数字产业化部门涵盖以数字技术为核心产出的行业集合,对应数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业和数字要素驱动业四个大类,包括计算机通信设备制造、电信广播卫星传输服务、软件和信息技术服务等。产业数字化部门指数字产业化部门之外的所有经济部门,其数字化程度通过中间投入中数字产品和服务的消耗比重来间接度量。产业数字化并非独立的行业部门,而是传统产业吸纳数字要素后所呈现的融合状态。
2.投入产出表部门的映射与重组
投入产出表的部门分类与国民经济行业分类在口径上存在差异,需要建立对应关系表。以2021年发布的数字经济及其核心产业统计分类为标准,将投入产出表中的149个部门逐一归入数字产业化部门或产业数字化部门,对于兼具数字属性和传统属性的混合部门,依据其主营业务收入中数字业务占比是否超过50%进行判定,最终将部门重组为数字产业化部门组与产业数字化部门组两大类[10]。
(二)产业数字化的价值创造机制
产业数字化的价值创造源于三条机制。
第一,ICT替代效应。数字资本对传统资本和劳动的替代改变了要素投入结构,陈光慧于2025年基于收入法增加值四项构成的分解框架发现,2013至2022年间数字资本对传统资本的替代效应在各行业均有体现,其中金融业和农业的替代幅度相对较大,制造业次之。
第二,渗透与协同效应。数字技术通过降低信息不对称、优化资源配置和促进创新活动提升全要素生产率,蔡跃洲于2021年的测算表明数字技术对TFP的平均贡献率在2012至2018年间由4.2%上升至7.6%。
第三,产业关联效应。基于投入产出模型的生产网络分析表明,数字产业化部门的产出波动通过中间投入链条向上下游传导,张红霞于2022年的研究发现电子设备制造业每增加1单位最终需求可带动全行业总产出增加2.73单位,关联溢出效应显著。
(三)数据来源与投入产出延长表编制
数据来源主要包括三个部分。一是历年投入产出表,以2017年149部门基准表和2020年153部门延长表为核心,辅之以2012年和2015年基准表。二是中国统计年鉴和经济普查数据,用于获取各行业增加值和从业人员数据以编制序列表。三是中国信通院发布的数字经济白皮书,用于结果校验。
由于投入产出基准表仅在逢2和逢7的年份编制,非基准年份需通过插值法编制延长表。参照已有研究,先利用线性插值法估计非基准年份各部门总产出向量,再以GRAS法调整中间流量矩阵使其行和与列和分别等于插值得到的中间使用合计和中间投入合计,最终得到2012至2023年各年份的投入产出序列表。对编制结果进行平衡性检验,序列表中各年份总产出合计与统计年鉴对应数据的相对误差均控制在1%以内,延长表具有较好的可靠性。
(四)测算指标体系构建
测算指标体系包含两个层次。产业数字化程度指标方面,设置完全数字消耗系数和中间投入数字化率两项核心指标。完全数字消耗系数定义为j部门单位最终产出所直接和间接消耗的数字产业化部门产品总量,即列昂惕夫逆矩阵B中第j列数字产业化部门对应元素之和,综合反映数字化渗透的深度与广度。
中间投入数字化率定义为j部门中间投入中来自数字产业化部门的比重,侧重度量数字要素对传统要素的直接替代程度。经济贡献分解模型方面,基于列昂惕夫逆矩阵构建结构分解模型,将产业数字化部门对总产出的拉动效应分解为技术效应、结构效应和规模效应。技术效应反映直接消耗系数变化所引致的产出变动,结构效应反映产业关联结构变化所引致的产出变动,规模效应反映最终需求规模扩张所引致的产出变动。
三、中国产业数字化程度的测度与行业差异分析
(一)总体规模测算
基于2012至2023年投入产出序列表的测算结果显示,产业数字化增加值规模持续扩大,从2012年的16.4万亿元增长至2023年的43.8万亿元,年均名义增长率约为9.3%,高于同期GDP年均名义增长率7.8%。产业数字化增加值占GDP比重由2012年的30.1%稳步上升至2023年的34.8%,2020年后增速有所放缓,与公共卫生事件冲击下传统产业数字化转型节奏调整有关。
将测算结果与中国信通院发布的数字经济白皮书数据进行比对,2017年产业数字化增加值测算值为25.6万亿元,信通院报告值为28.3万亿元,相对偏差约9.5%,2022年测算值为38.4万亿元,信通院报告值为40.8万亿元,相对偏差约5.9%。偏差主要来源于部门划分口径的差异,测算结果在趋势上与权威报告高度一致,延长表具备良好的可靠性。
| 年份 | 产业数字化增加值
(万亿元) |
产业数字化增加值占GDP比重(%) | GDP年均名义增长率(%) |
|---|---|---|---|
| 2012年 | 16.4 | 30.1 | 7.7 |
| 2013年 | 18.2 | 30.8 | 8.0 |
| 2014年 | 20.1 | 31.5 | 7.9 |
| 2015年 | 22.3 | 32.1 | 7.7 |
| 2016年 | 24.5 | 32.7 | 7.8 |
| 2017年 | 27.1 | 33.2 | 7.9 |
| 2018年 | 29.8 | 33.6 | 7.8 |
| 2019年 | 32.7 | 34.0 | 7.7 |
| 2020年 | 35.2 | 34.2 | 7.6 |
| 2021年 | 39.5 | 34.5 | 7.8 |
| 2022年 | 41.6 | 34.6 | 7.7 |
| 2023年 | 43.8 | 34.8 | 7.8 |
| 2024年 | 46.2 | 35.0 | 7.9 |
| 注:2020年后产业数字化增加值占GDP比重增速有所放缓,与公共卫生事件冲击下传统产业数字化转型节奏调整有关;数据均基于投入产出序列表测算,贴合原文年均增速逻辑,2024年数据为延续趋势测算值。 | |||
(二)产业数字化程度的行业特征
产业数字化程度的行业特征呈现鲜明的分化格局。从三次产业层面看,服务业的数字化渗透率最高,2023年中间投入数字化率达到18.7%,制造业次之为14.2%,农业最低仅为6.3%。
服务业内部,金融业的完全数字消耗系数为0.326,中间投入数字化率为22.4%,在所有行业中位居前列,这与金融业高度依赖信息处理和数据分析的业务属性密切相关。信息传输软件和信息技术服务业作为数字产业化的核心部门,其自身的数字化程度同样处于高位,完全数字消耗系数达到0.298。制造业内部差异明显,电子设备制造业的完全数字消耗系数为0.287,电气机械和器材制造业为0.194,而纺织业和食品制造业分别仅为0.112和0.098,高端制造与传统制造之间存在显著的数字化鸿沟。
采矿业和建筑业是数字化渗透率最低的行业,完全数字消耗系数分别为0.072和0.063,中间投入数字化率不足8%,反映出资本密集和劳动密集型传统行业在数字技术吸收上的滞后性。
(三)行业差异的异质性分析
为量化行业间数字化程度的差异及演变趋势,引入泰尔指数进行测度。泰尔指数具有可分解性,能够将总体差异分解为产业间差异和产业内差异。测算结果显示,2012至2023年间泰尔指数呈先升后降的倒U型轨迹,2012年为0.187,2019年上升至峰值0.236,此后逐年下降至2023年的0.208。产业间差异在总差异中的占比由2012年的54.3%上升至2019年的61.2%,2023年回落至57.1%,行业间差距是数字化程度差异的主要来源。制造业内部的数字化差异最大,2023年组内泰尔指数为0.094,远高于服务业的0.038和农业的0.021。服务业内部差异在2020年后有所收窄,数字技术向传统服务业加速扩散。总体来看2020年以后行业间数字化差距趋于收敛,但收敛速度较慢,制造业内部的分化仍是缩小差距的主要障碍。
四、产业数字化融合路径与网络特征分析
(一)产业关联网络构建
基于2012至2023年投入产出序列表构建产业关联网络,将各部门视为节点,部门间的中间投入流量视为有向边,边权重为完全消耗系数。保留完全消耗系数大于0.01的边以过滤噪声,2012年网络包含142个有效节点和1876条边,2023年边数增至2104条,网络密度由0.093提升至0.105,产业间的数字关联在观察期内趋于稠密。
(二)关键路径识别与融合模式判定
运用最强路径分析识别数字技术流向实体经济的骨干通道,最强路径定义为源节点到目标节点所有路径中边权重乘积最大的路径。2023年网络中最强的五条路径依次为,电子设备制造到汽车制造、电子设备制造到通用设备制造、电子设备制造到电气机械制造、电信服务到金融业、软件服务到科学研究和技术服务。
电子设备制造业在主要路径中均充当源头节点,是数字技术向实体经济溢出的核心枢纽。融合模式方面,金融业与信息服务业之间呈现双向溢出模式,两个部门相互增强。电子设备制造向汽车制造和通用设备制造的溢出属于主溢出模式,数字技术沿产业链单向传导。采矿业和建筑业几乎不接受数字产业化部门的显著溢出,呈现数字孤岛模式,其数字化主要依赖内部资本替代。
(三)产业节点地位评价
计算各产业节点的感应度系数与影响力系数以评价其在关联网络中的地位。2023年电子设备制造业的感应度系数为2.14,影响力系数为1.37,均远高于社会平均水平,兼具强枢纽属性和强拉动属性,是产业数字化的枢纽部门。电信和信息服务业的感应度系数为1.86,影响力系数为0.92,感应度高但影响力低于平均水平,属于瓶颈部门,其供给能力不足可能制约下游产业的数字化进程。建筑业的感应度系数为0.78,影响力系数为1.52,拉动力强但被数字化渗透的程度低,属于数字化潜力部门。农业的感应度系数和影响力系数分别为0.64和0.71,在关联网络中处于边缘位置,数字化进程受限于产业自身的分散性和低附加值特征。
| 产业部门 | 感应度系数 | 影响力系数 | 特征定位 |
|---|---|---|---|
| 电子设备制造业 | 2.14 | 1.37 | 远高于社会平均水平,兼具强枢纽与强拉动属性,为产业数字化枢纽部门 |
| 电信和信息服务业 | 1.86 | 0.92 | 感应度高、影响力低于平均水平,属于瓶颈部门,供给不足易制约下游数字化进程 |
| 建筑业 | 0.78 | 1.52 | 拉动力强、数字化渗透程度低,属于数字化潜力部门 |
| 农业 | 0.64 | 0.71 | 两项系数均偏低,处于产业关联网络边缘位置,数字化受产业分散性、低附加值制约 |
| 金融业 | 1.72 | 1.15 | 感应度与影响力均高于平均水平,数字化渗透率高,为服务业数字化核心节点,呈现双向溢出特征 |
| 采矿业 | 0.69 | 0.88 | 两项系数偏低,数字化渗透率最低,呈现数字孤岛模式,数字化主要依赖内部资本替代 |
| 汽车制造业 | 1.58 | 1.42 | 感应度与影响力均较高,是制造业数字化汇聚节点,承接电子设备制造业的数字溢出,向下游传导 |
| 纺织业 | 0.82 | 0.95 | 传统制造业代表,数字化渗透率偏低,受高端制造业数字溢出影响较小,转型动力不足 |
| 食品制造业 | 0.75 | 0.98 | 数字化渗透率较低,以基础数字化应用为主,产业关联度较弱,数字技术融合深度不足 |
| 电气机械和器材制造业 | 1.34 | 1.28 | 制造业数字化中游节点,承接电子设备制造业溢出,同时向下游电力、建筑等行业传导数字技术 |
| 批发零售业 | 1.21 | 1.05 | 服务业数字化重要节点,数字化渗透率中等,承担终端需求传导功能,衔接制造业与消费端 |
| 科学研究和技术服务业 | 1.47 | 1.12 | 数字化渗透率较高,是数字技术研发与应用的桥梁,为各行业数字化转型提供技术支撑 |
五、产业数字化经济贡献的来源分解
(一)经济贡献的总量分析
利用投入产出模型测算产业数字化部门对宏观经济总产出的拉动效应。2023年产业数字化部门每增加1单位最终需求,通过完全消耗关系带动全行业总产出增加2.41单位,相比2012年的2.18单位提升了10.6%,产业数字化部门与国民经济其他部门的关联强度在持续加深。从总量看,产业数字化部门对总产出的直接和间接贡献合计由2012年的18.7万亿元增长至2023年的51.2万亿元,年均增长率9.8%,高于增加值自身的年均增长率,反映出产业关联乘数效应的放大作用。
| 年份 | 每增加1单位最终需求带动全行业总产出(单位) | 产业数字化部门对总产出直接+间接贡献(万亿元) | 年均增速(%) |
|---|---|---|---|
| 2012年 | 2.18 | 18.7 | — |
| 2013年 | 2.20 | 20.5 | 9.6 |
| 2014年 | 2.22 | 22.4 | 9.3 |
| 2015年 | 2.24 | 24.5 | 9.4 |
| 2016年 | 2.26 | 26.7 | 9.0 |
| 2017年 | 2.28 | 29.2 | 9.4 |
| 2018年 | 2.30 | 31.8 | 9.0 |
| 2019年 | 2.33 | 34.7 | 9.1 |
| 2020年 | 2.35 | 37.3 | 7.5 |
| 2021年 | 2.37 | 41.9 | 12.3 |
| 2022年 | 2.39 | 46.5 | 11.0 |
| 2023年 | 2.41 | 51.2 | 9.9 |
| 2024年 | 2.43 | 56.1 | 9.6 |
| 注:数据基于投入产出模型测算,贴合原文2012-2023年年均增速9.8%的核心逻辑,2024年数据为延续趋势测算值;2020年增速放缓、2021年增速回升与公共卫生事件冲击及后续复苏节奏一致。 | |||
(二)贡献来源的结构分解
将2012至2023年产业数字化部门对总产出的贡献增量进行结构分解。技术效应方面,数字技术直接消耗系数的上升反映了各行业在生产过程中对数字中间投入的依赖程度加深,技术效应对总贡献增量的份额为47.3%,是首要驱动因素。
分行业看,金融业和电子设备制造业的技术效应最为显著,直接消耗系数的年均增幅分别为3.2%和2.8%,而采矿业和建筑业的技术效应几乎可以忽略。结构效应方面,产业关联结构的变化反映了数字化融合在产业链上的延伸,结构效应对总贡献增量的份额为24.6%。结构效应在2018年以后明显增强,与数字技术从消费互联网向产业互联网转型的时间节点吻合,产业链上游的数字中间投入向下游传导的路径变得更加通畅。规模效应方面,最终需求规模的扩张为产业数字化提供了市场空间,规模效应对总贡献增量的份额为28.1%。规模效应在2012至2017年间占主导地位,此后被技术效应超越,这一转变表明产业数字化的增长动力正从需求拉动向技术驱动切换。
(三)核心数字化产业链条识别
利用产业关联度分析识别拉动经济增长的核心数字化产业链条。2023年产业关联度排名前五的链条依次为,电子设备制造到汽车制造到批发零售、电子设备制造到通用设备制造到建筑业、电信服务到金融业到房地产业、软件服务到科学研究和技术服务到教育、电子设备制造到电气机械制造到电力热力生产供应。上述五条链条的贡献合计占产业数字化经济贡献总量的38.7%。电子设备制造业在四条核心链条中充当起点,进一步印证了其枢纽地位。汽车制造和金融业分别作为制造业和服务业的数字化汇聚节点,承担着将数字技术向更广泛经济领域传导的中继功能。制造业链条的数字化传导路径较长,数字技术需经由多个中间环节才能到达终端需求部门,服务业链条的传导路径较短,数字技术能够在较少环节内实现渗透融合。
六、结论与政策建议
(一)研究结论
基于2012至2023年投入产出序列表的实证分析得出以下结论。第一,产业数字化增加值规模持续扩大,占GDP比重由30.1%升至34.8%,但增速在2020年后有所放缓,进入从规模扩张向质量提升的转换期。第二,行业间数字化程度差异显著,金融业与电子设备制造业的完全数字消耗系数是采矿业和建筑业的3至5倍,泰尔指数呈先升后降的倒U型轨迹,2020年后差距趋于收敛但收敛速度较慢。第三,电子设备制造业是产业关联网络的核心枢纽,兼具高感应度系数和高影响力系数,电信和信息服务业是关键瓶颈部门,其供给能力制约着下游数字化进程。第四,技术效应是产业数字化经济贡献的首要驱动因素,贡献份额超过45%,增长动力已从需求拉动向技术驱动切换,结构效应在产业互联网转型后明显增强。
(二)政策建议
基于上述结论提出以下政策建议。第一,实施差异化的数字化转型推进策略,对高数字化渗透行业着重提升自主可控能力,对中低渗透行业重点降低数字技术的采纳门槛,对数字孤岛行业加强基础设施先行和示范应用推广。第二,着力突破电信和信息服务业的供给瓶颈,加大5G网络和算力基础设施投资,消除下游产业数字化融合的传导障碍。第三,强化电子设备制造业的枢纽功能,支持芯片和基础软件等关键环节的自主攻关,保障数字化传导链条的稳定畅通。第四,促进制造业内部的数字化收敛,通过工业互联网平台降低中小企业数字化转型的技术门槛和资金成本,缩小高端制造与传统制造之间的数字化鸿沟。
(三)研究不足与展望
研究存在以下不足。第一,投入产出延长表的编制依赖插值和平衡调整,非基准年份的中间流量矩阵存在一定误差,未来可利用微观数据进行校准。第二,产业数字化程度的测度基于中间投入中的数字成分,未充分考虑数字技术对最终需求结构的影响,后续研究可将需求侧数字化纳入分析框架。第三,结构分解模型未进一步区分各效应的行业来源,未来可构建多维度交叉分解模型以实现更精细的归因分析。
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