数字化浪潮席卷全球，数字经济正成为发展最快、创新最活跃、辐射最广泛的经济活动之一。做好数字经济的测度核算是加强数字经济发展的管理、促进数字经济发展的重要基础和支撑。然而，现有的传统度量方式不能科学度量数字经济，适应数字经济体特点的统计指标体系亟待建立。

现有数字经济的主要统计方法

一是回归分析法。腾讯研究院采用的是一元回归分析法，用我国数字经济GDP对“互联网+”指数进行回归后得到统计关系，并基于“互联网+”总量来测算数字经济GDP总量。经测算，腾讯研究院得出，2017年我国数字经济规模达26.7万亿，同比增长17.24%。埃森哲则采用“多元回归分析法”测算数字经济规模，不仅测算了ICT硬件、软件等数字经济核心产业的总量，也测算了数字经济融合部分的经济总量。根据埃森哲的研究报告,到2020年,数字经济对中国GDP产值的贡献将达3.5万亿元。

二是生产法。我国信通院对传统生产函数法予以改进，核算范围既涵盖电子信息制造业、信息通信服务业、软件业等数字经济核心产业部分，也涵盖了数字经济融合部分。对于数字经济核心产业部分，采用的是生产函数法进行测算，通过计算信息通信和技术(简称ICT)投入的贡献参数，与ICT投入的量相乘，进而计算出数字经济核心产业总量;对于数字经济融合部分，则通过投入产出表中各行业ICT产品和服务的投入与行业产出的对应关系进行核算。信通院测算得出，2017年，我国数字经济总量达到27.2万亿元，同比名义增长超过20.3%，占GDP比重达到32.9%。

三是支出法。近年，麦肯锡iGDP、波士顿的e-GDP也均采用支出法，只是波士顿采用的支出法统计范围更大，涵盖所有与ICT设备创造生产、服务提供和应用相关联的活动。麦肯锡发布报告认为，中国数字经济蓬勃发展，前景可期。

存在的主要问题

从测算方法本身看，目前常用的数字经济规模测算方法均存在一定局限性。回归分析法的有效性依赖于有意义的自变量和符合实际的回归统计关系。应用该方法测算数字经济规模过程中，上述两个条件不一定能够满足，以腾讯的数字经济测算方法为例，由于互联网+指数本身并不是一个有意义的“基数”，其数值大小与互联网+发展程度不成比例，并且由于设定不同会对回归系数的稳定性产生影响，导致回归得到的统计关系也并不一定可靠。支出法是从最终使用的角度衡量一定时期内区域生产活动最终成果，包括最终消费、资本形成总额和净出口，该方法仅适用于测算与ICT相关的经济活动产生的经济总量，无法核算ICT产业对传统产业的间接贡献，例如麦肯锡的iGDP只测算了互联网GDP，波士顿的eGDP只测算了与ICT相关联的经济活动。生产函数法，既统计了ICT产业的直接贡献也测算了ICT产业对传统产业的间接贡献，是目前国际上比较通用的方法，但该方法测算出的数字经济体量也不准确。

同时，现有统计和测算标准并不完全适用。数字经济有别于传统的农业经济、工业经济等经济形态，它具有新的生产要素、新的基础设施和新的价值产出，因此现有的统计和测算标准不能完全适应于数字经济的度量。当前数字经济规模测算数据来自于国民经济核算，更多关注市场和商品及服务的价格，而数字经济带来了经济活动范围扩大，以及商品和服务价格下降，传统的测算体系已经不能适应数字经济时代。

相关措施建议

(一)明确数字经济的统计口径。

一是要加强数字经济理论研究，统筹产学研力量深入研究数字经济发展规律，广泛汇聚技术、产业、经济、法律、管理等领域人才，深入剖析数字经济运转机制，着力构建数字经济的创新理论和增长点。二是研究并明确数字经济的统计范畴，数字经济不仅包括ICT产业本身的产值，以及ICT对工业、农业、服务业等其他产业所带来的产值增量的贡献，还生产和经营方式、生活方式、思维方式的改变而产生的福利改进。现有的测算方法往往只统计了数字经济的基础产业部分和融合部分，没有将效率提升和福利影响纳入统计口径，导致数字经济规模被低估。

(二)构建数字经济统计指标体系

一是鼓励和支持国家发改委、工信部、统计局等主管部门联合研究机构、高校、重点企业共同参与构建全国数字经济统计指标体系设计，对数字经济发展进程中出现的新问题新情况进行密切跟踪, 加快构建反映数字经济发展全貌和动态变化的指标体系。二是选取重点行业、重点企业，开展信息技术渗透率调研研究，探索可能的测算方法，为数字经济测算奠定关键基础。三是组织开展数字经济调查和初步测算，根据经济指标、调查样本数据等相关信息初步测算数字经济规模，为数字经济统计指标体系建设发展提供数据支撑。四是鼓励有条件的地方政府积极探索，构建全面系统反应本地数字经济运行和发展情况的指标体系。

(三)加强数字经济核算支撑

一是加快建立反映数字经济统计制度,改进完善“三新”(新产业、新业态、新商业模式)增加值核算方法,改进经济发展新动能指数的计算方法;二是建立数字经济统计调查和监测分析制度,强化数字经济数据搜集、处理、发布和共享工作,建立数据沟通和分享机制，强化大数据、人工智能、共享经济等新领域的数据监测，鼓励有条件的地方要积极运用大数据进行统计工作,提高数据质量,从而进一步发挥统计的决策支撑作用。三是完善有利于数字经济发展的监管体系，加强行业技术标准建设，为数字经济发展创造良好的市场环境。

*文章来源：《中国电子报》

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