基于DEA-Malmquist模型的中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算

葛文婷， 戚 戩， 徐豪威

(1.杭州電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 杭州 310018； 2.浙江工商大學(xué) 外國語學(xué)院， 杭州 310018)

隨著經(jīng)濟(jì)體制的深化改革，我國經(jīng)濟(jì)得到了快速發(fā)展，已成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的助推器。同時(shí)，中國正在全面進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用促進(jìn)信息技術(shù)的突飛猛進(jìn)。中部地區(qū)作為中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要支撐帶，囊括了湖南、河南、湖北、山西、江西、安徽、吉林和黑龍江這八個(gè)省份，是我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有力后盾。近年來，中部省域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提升，但是各省域間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在區(qū)域性差異，極大制約了區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。當(dāng)前，在我國激勵(lì)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、推動(dòng)可持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略背景下，如果能通過改進(jìn)統(tǒng)計(jì)方法優(yōu)化產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)、提高資源配置效率，將對(duì)帶動(dòng)全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重大影響。因此，本文對(duì)中部省域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測(cè)評(píng)，并根據(jù)中部省域間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率存在的問題提出相應(yīng)對(duì)策建議，對(duì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

自Tapscott[1]于20世紀(jì)90年代提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”一詞至今，中外學(xué)者已經(jīng)賦予了“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”多種不同的內(nèi)涵。劉助仁[2]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以用電子商務(wù)及支撐電子商務(wù)的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)來描述，其中電子商務(wù)是一種進(jìn)行交易的手段，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)是支持電子商務(wù)的基礎(chǔ)。孫德林和王曉玲[3]指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)在于信息化，通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)的后發(fā)優(yōu)勢(shì)，發(fā)展中國家與發(fā)達(dá)國家之間的數(shù)字鴻溝能夠得以縮小。何梟吟[4]通過知識(shí)信息、信息經(jīng)濟(jì)、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念分析，描述了它們之間的因果關(guān)系。逄健和朱欣民[5]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以信息和通信技術(shù)為基礎(chǔ)，通過互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等，實(shí)現(xiàn)交易、交流、合作的數(shù)字化。Zimmerman[6]論述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基本特征，提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)是新商業(yè)模式定義的基礎(chǔ)，將對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)及如何創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值產(chǎn)生初步影響。

現(xiàn)有對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究主要集中于其區(qū)域差異探究及其影響因素分析方面。張雪玲和焦月霞[7]基于中外學(xué)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵的定義構(gòu)建其發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵值法與指數(shù)法測(cè)算出2007-2015年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)，同時(shí)針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中存在的主要問題，提出了相應(yīng)的對(duì)策與建議。張雪玲和吳恬恬[8]重構(gòu)了省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展測(cè)評(píng)體系，運(yùn)用熵值法和自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，對(duì)2017年中國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了綜合測(cè)算和評(píng)價(jià)。王彬燕等[9]針對(duì)2016年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，運(yùn)用插值模擬、Zipf位序-規(guī)模法等方法對(duì)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分異情況進(jìn)行分析與比較。鐘業(yè)喜和毛煒圣[10]采用空間計(jì)量模型、數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析等方法，探討了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平空間格局及其影響因素，并提出了對(duì)策與建議。

近年來，不少學(xué)者在效率測(cè)算問題方面取得了重要突破。葉仁道等[11]基于偏正態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，利用帶有非期望產(chǎn)出的SBM測(cè)算了中國29個(gè)省市的綠色經(jīng)濟(jì)效率，并討論了影響中國綠色經(jīng)濟(jì)效率的主要原因。何硯和趙弘[12]利用超效率CCR-DEA模型和Malmquist指數(shù)，對(duì)京津冀城市的可持續(xù)發(fā)展效率進(jìn)行了測(cè)算和評(píng)價(jià)。劉巍和宮舒文[13]通過Bootstrap-DEA方法測(cè)算了我國31個(gè)省市高?？蒲谢顒?dòng)效率，并對(duì)不同區(qū)域高校的科研效率進(jìn)行了差異性研究。龔雪[14]基于DEA-Malmquist指數(shù)模型，分別從動(dòng)態(tài)和靜態(tài)角度對(duì)中部六省的物流效率進(jìn)行了剖析。何偉怡等[15]對(duì)中國裝備制造業(yè)的能源利用效率進(jìn)行了測(cè)算，并將Bootstrap-DEA模型與傳統(tǒng)的DEA模型進(jìn)行比較，結(jié)果表明，Bootstrap-DEA模型更具有優(yōu)越性。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者利用DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率方面進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析的文章較少，相關(guān)研究還有待深化。因此，本文將DEA-Malmquist模型應(yīng)用到我國中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的效率測(cè)算和評(píng)價(jià)，并針對(duì)中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率中存在的問題提出相應(yīng)的對(duì)策建議，具有理論價(jià)值和實(shí)際意義。

1 模型與方法

1.1 DEA模型

在規(guī)模收益可變的前提下，BCC模型中技術(shù)效率又分為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。假設(shè)有n個(gè)決策單元(DMU)，每個(gè)DMUj有m種投入、q種產(chǎn)出，分別記為Xj=(X1j,X2j,…,Xmj)、Yj=(Y1j,Y2j,…,Yqj)。最終，得到DMU的線性規(guī)劃模型為：

其中θ表示DMU的效率值，θ∈[0,1]。若θ=1，則表明DMU處于技術(shù)有效狀態(tài)，意味著決策單元的投入產(chǎn)出效率為優(yōu)；若0≤θ<1，則表明DMU處于技術(shù)無效狀態(tài)，意味著既定產(chǎn)出條件下，投入未能夠得到充分利用。

1.2 Malmquist指數(shù)模型

Malmquist 指數(shù)是以t時(shí)刻的生產(chǎn)技術(shù)水平Tt為參照，并利用距離函數(shù)的比率計(jì)算投入產(chǎn)出的效率。通過分解Malmquist指數(shù)為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，可以觀察全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的來源。同時(shí)，技術(shù)效率變化又可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。另外，Malmquist指數(shù)還可以用于分析不同時(shí)期決策單元的效率變化。因此，Malmquist指數(shù)分析法能避免將效率的變化只歸因于某一個(gè)指數(shù)而忽視另一個(gè)指數(shù)的作用的問題。

若M>1，表示相比上一期，生產(chǎn)率呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)；若M=1，表示生產(chǎn)率相比上一期沒有發(fā)生改變；若M<1，生產(chǎn)率則呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。

2 變量選擇與來源

2.1 變量選擇

通過整理分析現(xiàn)有學(xué)者研究和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)況，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可衡量性和易獲取性，本文著重從資本、人力和物質(zhì)等三個(gè)方面來分析中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率。其中，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)固定資產(chǎn)投資額表示資本投入，用信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)就業(yè)人數(shù)表示勞動(dòng)力投入，用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)量表示物質(zhì)要素投入；產(chǎn)出指標(biāo)則選取電信業(yè)務(wù)總量，具體情況見表1。

表1 中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率影響因素指標(biāo)

2.2 數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)的可衡量性和可獲得性，還有數(shù)據(jù)發(fā)布的滯后性等問題，本文將采用2011-2019年這9年的相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《全國電信業(yè)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 DEA模型的靜態(tài)分析

根據(jù)上文DEA模型分析和評(píng)價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，本文將運(yùn)用DEAP 2.1軟件對(duì)2011-2019年中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別進(jìn)行測(cè)算。

3.1.1 綜合效率分析

綜合效率值為1時(shí)，表明投入產(chǎn)出達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)，即同時(shí)技術(shù)有效和規(guī)模有效；綜合效率值小于1，表明投入資源的使用是無效率的，需要合理配置資源。

表2 2011-2019年中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合效率值及排名(STE)

由表2可以看出， 2011-2019年中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合效率均值為0.912。觀察發(fā)現(xiàn)，其綜合效率值并非一成不變，而是隨著時(shí)間呈現(xiàn)震蕩波動(dòng)。然而，各地區(qū)的效率均值都未達(dá)到1，即均不是DEA有效，說明中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的整體水平還有待提升。從時(shí)間上看，2013年達(dá)到最大值為0.936，2019年達(dá)到最小值為0.884。分省份來看，從2011—2019年，湖南省的綜合效率均值為0.996，處于中部區(qū)域領(lǐng)先水平，綜合效率值為1的年份較多，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出達(dá)到DEA有效，說明湖南省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率較高；河南省和湖北省的綜合效率均值分別為0.994和0.976，位列中部地區(qū)的第二和第三，說明河南省、湖北省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率水平也較高；山西省以0.933的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率均值，在中部地區(qū)排名第四，高于中部平均水平；江西省、安徽省和吉林省則分別以0.911、0.88和0.814的綜合效率均值排名第五、第六和第七，效率最低的是黑龍江省，僅為0.793，這四個(gè)省份的綜合效率均值則低于中部平均水平。由此可見，中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的綜合效率排名由高到低依次為“湖南>河南>湖北>山西>江西>安徽>吉林>黑龍江”。

3.1.2 純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率表示投入因素的利用水平。純技術(shù)效率為1，表明在目前的技術(shù)水平上，投入資源的利用是有效率的。純技術(shù)效率小于1，表明投入資源的利用程度有待提高。

從表3可知，2011-2019年中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)純技術(shù)效率均值為0.974，其中2016-2019年這4年的純技術(shù)效率值低于平均水平，其余5年皆高于0.974，2014年達(dá)到最高值0.994。分省份來看，河南省、山西省和吉林省的純技術(shù)效率均值一直保持在最優(yōu)水平，說明這三個(gè)省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入資源實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)有效；湖南省、江西省和湖北省的純技術(shù)效率均值均在平均水平以上，處于較高的技術(shù)有效狀態(tài)；安徽省和黑龍江省的純技術(shù)效率均值分別為0.926和0.897，略低于中部平均水平，技術(shù)有效性不足，需更好地利用投入因素。除了黑龍江省，其他中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的純技術(shù)效率值都存在最優(yōu)水平情況，說明區(qū)域之間的投入因素利用水平還是存在差異。由此可見，中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的純技術(shù)效率值排名由高到低依次為“河南=山西=吉林>湖南>江西>湖北>安徽>黑龍江”。

表3 2011-2019年中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)純技術(shù)效率值及排名(PTE)

3.1.3 規(guī)模效率分析

規(guī)模效率表示投入產(chǎn)出是否達(dá)到最優(yōu)匹配狀態(tài)。規(guī)模效率為1，表明投入和產(chǎn)出達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)；規(guī)模效率小于1，表明投入沒有達(dá)到最佳規(guī)模的產(chǎn)出，還需調(diào)整生產(chǎn)規(guī)模。

表4 2011-2019年中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模效率值及排名(SE)

由表4可知，2011-2019年中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模效率均值為0.936，2013年達(dá)到最高值0.948，規(guī)模效率水平較高。分省份來看，湖南、湖北、河南和安徽這4個(gè)省的規(guī)模效率均值皆高于中部平均水平，其值分別高達(dá)0.998、0.995、0,994以及0.952，說明這四個(gè)省份的數(shù)字投入資源得到了有效利用。山西省雖未達(dá)到中部平均水平，但在2017-2019年實(shí)現(xiàn)了持續(xù)的規(guī)模有效，達(dá)到了最佳生產(chǎn)規(guī)模；江西、黑龍江和吉林3省的規(guī)模效率均值皆低于中部平均水平，其中吉林省遠(yuǎn)落后于其他省市，說明這三個(gè)省份還需合理調(diào)整生產(chǎn)規(guī)模才可達(dá)到規(guī)模有效。由此可見，中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率值排名由高到低依次為“湖南>湖北>河南>安徽>山西>江西>黑龍江>吉林”。

綜合表2至表4，從時(shí)間數(shù)據(jù)看，2011-2019年中部省域的PTE值均大于SE值。從區(qū)域數(shù)據(jù)看，山西、吉林、黑龍江、江西以及河南省的PTE值大于SE值，表明規(guī)模效率偏低是造成綜合效率值偏低的主要原因，應(yīng)適當(dāng)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。安徽、湖北和湖南省的SE值大于PTE值，表明綜合效率未達(dá)到有效狀態(tài)的主要原因是純技術(shù)效率低下，數(shù)字投入資源利用能力有待提高。此外，中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合效率與規(guī)模效率、純技術(shù)效率排名有所差異，說明其綜合效率受規(guī)模效率與純技術(shù)效率共同作用。

3.2 Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)分析

為進(jìn)一步把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的變化趨勢(shì)，運(yùn)用DEAP 2.1軟件求解Malmquist指數(shù)模型，得到中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的對(duì)應(yīng)分解項(xiàng)，結(jié)果如表5和表6所示。技術(shù)進(jìn)步變化是指以一定技術(shù)和價(jià)格投入，生產(chǎn)給定產(chǎn)出的投入產(chǎn)出最佳組合。技術(shù)效率變化是指在投入要素不變的條件下，實(shí)際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出之比。

表5 中部省域2011-2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)Malmquist指數(shù)變動(dòng)與分解

如表5所示，2011-2019年間中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率圍繞1呈上下波動(dòng)趨勢(shì)。Malmquist 指數(shù)年均增長(zhǎng)率為8.4%，其中技術(shù)進(jìn)步年均增長(zhǎng)8.9%，技術(shù)效率年均下降0.4%。在 2014-2015 年、2017-2018 年、2018-2019 年間，Malmquist指數(shù)上升，主要是技術(shù)進(jìn)步引起的。其余年份，Malmquist指數(shù)下降，是受技術(shù)進(jìn)步下降的影響。在技術(shù)效率變動(dòng)的結(jié)構(gòu)當(dāng)中，純技術(shù)效率年均下降0.5%，規(guī)模效率年均增長(zhǎng)0.1%。因此，中部省份應(yīng)通過合理配置數(shù)字資源和大力發(fā)展科技創(chuàng)新，以有力提升中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出能力，而不是僅僅依靠規(guī)模擴(kuò)張來提高數(shù)字生產(chǎn)率。

圖1 中部省域2011—2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)增長(zhǎng)及分解

由圖1所示，Malmquist指數(shù)變動(dòng)與技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)基本同步，而與技術(shù)效率變動(dòng)關(guān)系不大，這說明Malmquist指數(shù)主要受技術(shù)進(jìn)步影響。

進(jìn)而，本文分解了中部各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的Malmquist指數(shù)，從而對(duì)各個(gè)省份發(fā)展趨勢(shì)及差異性進(jìn)行解析，具體如表6所示。

由表6可知，2011-2019年中部各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化存在差異，但都呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)。中部各省份的全要素生產(chǎn)率變化均大于1，說明在2011-2019年間這些省市的年均綜合數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率均得到提高。其中，山西省的Malmquist指數(shù)增幅最大，年均增速達(dá)到21.0%。黑龍江省的Malmquist指數(shù)增長(zhǎng)幅度最小，年均增速為2.2%。技術(shù)進(jìn)步的提高導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率的增加，這說明技術(shù)進(jìn)步是數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要原因。

表6 2011-2019年中部各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)Malmquist指數(shù)變動(dòng)與分解

4 結(jié)論與建議

中部省域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率整體水平還有待提升，每年都未達(dá)DEA有效，八個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)綜合效率排名由高到低依次為湖南、河南、湖北、山西、江西、安徽、吉林、黑龍江。其中，湖南、河南和湖北的綜合效率值均達(dá)到0.95以上，山西和江西的綜合效率值在0.90～0.95之間，安徽和吉林的綜合效率值0.80～0.90之間，黑龍江最低，僅0.793，各省份之間差距較大，這反映出中部省域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在區(qū)域不平衡的問題。中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合效率和規(guī)模效率、純技術(shù)效率排名有所差異，這說明綜合效率是規(guī)模效率和純技術(shù)效率共同作用的結(jié)果。此外，2011-2019年中部省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的Malmquist 指數(shù)呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率為8.4%，技術(shù)進(jìn)步年均上升8.9%，技術(shù)效率年均下降0.4%，其中技術(shù)進(jìn)步是影響Malmquist指數(shù)的主要原因。

實(shí)證分析結(jié)果表明，中部省域之間發(fā)展不平衡問題顯著，各省份在數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率上存在差異性。大部分省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，數(shù)字資源存在浪費(fèi)、資源配置不合理等問題，導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)無法得到充分發(fā)展。這也說明其未能以較為有效的方式生產(chǎn)，區(qū)域治理水平、投入因素利用水平、科學(xué)技術(shù)水平還有待提高。造成以上問題的主要原因在于：一是技術(shù)創(chuàng)新對(duì)知識(shí)和技術(shù)的流轉(zhuǎn)有較高的要求，因此技術(shù)創(chuàng)新通常只集中于少數(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)。盡管中部地區(qū)有得天獨(dú)厚的資源條件，四通八達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)，但是中部省域?qū)?shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的投入水平仍不夠高，制約了數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的提升。二是中部省域的產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)薄弱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度高，導(dǎo)致新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展得不到足夠支持，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢。且由于市場(chǎng)建設(shè)的不完善，人才要素的相對(duì)匱乏，嚴(yán)重制約了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境亟需改善，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍存在研發(fā)投入不足，核心技術(shù)欠缺的問題。同時(shí)，中部省域?qū)?shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的政策支持力度還不夠大、發(fā)展協(xié)調(diào)性還不夠強(qiáng)，導(dǎo)致數(shù)字管理效率不高，最終制約了數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的提高。

因此，中部地區(qū)政府應(yīng)建立合理的政策，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升投入要素利用率，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造有利環(huán)境。第一，從制度和法律層面來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展需賦予企業(yè)更多的社會(huì)責(zé)任，推動(dòng)企業(yè)調(diào)整數(shù)字活動(dòng)規(guī)模，使其與數(shù)字要素的投入量相適應(yīng)，切實(shí)提高地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率。第二，教育是人才和技術(shù)創(chuàng)新的搖籃，是推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。政府應(yīng)加大教育投資，落實(shí)人才引進(jìn)政策，為提高區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率、實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量化提供人才支撐。第三，完善交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快互聯(lián)網(wǎng)配套設(shè)施建設(shè)，提高互聯(lián)網(wǎng)普及率，并為吸引數(shù)字要素的積極涌入制定相關(guān)政策，為增大數(shù)字活動(dòng)的規(guī)模打好基礎(chǔ)。第四，中部省域之間應(yīng)加強(qiáng)交流，強(qiáng)化區(qū)域合作，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)示范區(qū)建設(shè)推廣，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)從發(fā)達(dá)地區(qū)向落后地區(qū)轉(zhuǎn)移。第五，部分地區(qū)受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地理環(huán)境制約，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為緩慢，政府應(yīng)大力支持地區(qū)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相互融合。同時(shí)強(qiáng)化基本保障，提升地區(qū)要素供給質(zhì)量和供給規(guī)模，進(jìn)而推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率。