中美兩國地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率測算與動態(tài)演進實證分析

趙新偉

(西北政法大學經(jīng)濟學院，陜西 西安 710122)

0 引言

數(shù)字經(jīng)濟是一國經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎，也是引領國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的重要力量。目前，我國高速泛在的信息基礎設施已基本形成，寬帶普及率、數(shù)據(jù)交換、寬帶網(wǎng)速、網(wǎng)絡能力、新型移動通信服務等大幅提升，數(shù)字經(jīng)濟在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、城鄉(xiāng)生活、政府治理等各個領域全面滲透，催生了產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)、新模式，已成為我國經(jīng)濟發(fā)展新舊動能轉換、產(chǎn)業(yè)內(nèi)容創(chuàng)新的催化劑和重要推動力[1]。

數(shù)字經(jīng)濟可以優(yōu)化生產(chǎn)要素配置效率，對分散化資源進行高效供需速配，提高經(jīng)濟模式運營效率，節(jié)約要素成本，提高組織運營效率[2]。目前，各個國家紛紛出臺相關戰(zhàn)略和政策，著力推動數(shù)字技術創(chuàng)新，以謀求國家在競爭發(fā)展過程中的數(shù)字優(yōu)勢。在當前疫情肆虐、世界經(jīng)濟增長乏力的背景下，各國數(shù)字經(jīng)濟仍獲得快速增長。數(shù)據(jù)顯示，2019年，全球47個國家的數(shù)字經(jīng)濟總規(guī)模超過31.8萬億美元，約半數(shù)國家的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模超過1000億美元，數(shù)字經(jīng)濟名義增速為5.4%，高于同期GDP增速3.1個百分點。有25個國家的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模增速超過10%，從數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的GDP占比來看，2019年世界數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模占GDP的比重為41.5%，發(fā)達國家數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模占GDP的比重為51.3%，高收入國家數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已占GDP的47.9%，德國、英國已達63.4%、62.3%。作為經(jīng)濟規(guī)模最大的兩個國家，2019年美國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模為13.1萬億美元，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模為5.2萬億美元，美國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模GDP占比為61%，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模GDP占比為36.2%。從規(guī)模看，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與美國相比還有一定的差距。

與數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模相聯(lián)系的另一個問題是數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的效率。在數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?？焖贁U張的情況下，探究中美兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的效率及其動態(tài)演變趨勢，對于揭示中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展狀況與世界地位，闡釋中美兩國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的動因，進而通過相關產(chǎn)業(yè)政策促進中國數(shù)字經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展具有一定的現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

在數(shù)字經(jīng)濟的測算方面，許憲春等[3]在數(shù)字經(jīng)濟演變歷程的基礎上，對數(shù)字經(jīng)濟的構成要素進行分析，并以此構建了數(shù)字經(jīng)濟核算體系，測算了中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展總產(chǎn)值，并與美國、澳大利亞等發(fā)達國家的統(tǒng)計結果進行對比分析。劉軍等[4]界定了數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵,從信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字交易發(fā)展三個維度構建了省份數(shù)字經(jīng)濟評價指標體系。劉方等[5]構建了數(shù)字經(jīng)濟測度模型，測度并比較了中國與主要發(fā)達國家的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模與產(chǎn)業(yè)融合水平。蔡躍洲[6]從增量測算入手,按照 “先增量后總量、先貢獻度后規(guī)?！钡乃悸?將增長核算與常規(guī)GDP核算方法相結合,構建起操作性和準確性更強的測算框架。

在數(shù)字經(jīng)濟的效率評價方面，李研[7]測算了各省份及八大經(jīng)濟區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率，分析了八大經(jīng)濟區(qū)數(shù)字經(jīng)濟效率的演變 。蔡昌等[8]利用BCC-DEA模型和Malmquist指數(shù)模型，從靜態(tài)和動態(tài)測算中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)出效率。研究發(fā)現(xiàn),各省份數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)出效率存在顯著的地區(qū)差異性。在中國知網(wǎng)的期刊數(shù)據(jù)庫中檢索 “中美”加 “數(shù)字經(jīng)濟效率”或者 “中美”加 “數(shù)字經(jīng)濟”加 “效率”，都沒有檢索到文獻資料，可見還沒有學者對中美兩國的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率進行測算與比較，這為本文的研究提供了空間。

本文對中美兩國數(shù)字經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)范圍進行了界定，以2003—2019年兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎，利用SBM-DEA方法對兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的地區(qū)效率進行測算與對比分析，并對純技術效率、規(guī)模效率的貢獻度進行分解，利用核密度曲線、Dagum基尼系數(shù)對兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率演進趨勢進行分析。

2 主要研究方法概述

2.1 核密度估計方法

核密度估計方法是基于數(shù)據(jù)集密度函數(shù)聚類算法的一種非參數(shù)估計方法，其主要內(nèi)容是在給定的樣本集合下求解隨機變量的分布密度函數(shù)，其核心為利用平滑的峰值函數(shù)來對樣本數(shù)據(jù)進行擬合，其核函數(shù)有Triangular、Biweight、Triweight、Epanechnikov、Gauss等。Gauss核函數(shù)屬于平滑內(nèi)核，估計方便，應用場景較廣，如聚類場景、建筑密度、風險評估領域；Epanechnikov內(nèi)核在均方誤差意義下是最優(yōu)的，其參數(shù)估計效率損失也較小。因此，本文采用Epanechnikov內(nèi)核對參數(shù)進行估計，其核函數(shù)為：

(1)

2.2 基尼系統(tǒng)

本文采用Dagum基尼系數(shù)來測算中美兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率差異，其定義為：

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

3 統(tǒng)計范圍、指標選取及數(shù)據(jù)來源

3.1 數(shù)字經(jīng)濟概念及統(tǒng)計范圍

一般認為，數(shù)字經(jīng)濟是一種有別于工業(yè)與農(nóng)業(yè)的新型經(jīng)濟形態(tài)，是移動互聯(lián)網(wǎng)、信息技術以及云計算、大數(shù)據(jù)等新型通信技術深入經(jīng)濟社會各個層面產(chǎn)生的結果，其以數(shù)字基礎設施為載體，以 “互聯(lián)網(wǎng)+”為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的手段，以數(shù)據(jù)資源為要素投入，通過與制造、消費、金融、醫(yī)療、教育、交通等各個領域的融合，改變經(jīng)濟主體的交互方式，催生新型商業(yè)模式，提高生產(chǎn)要素配置效率，從而促進單位主體產(chǎn)出水平提高、經(jīng)濟結構優(yōu)化。本文在對數(shù)字經(jīng)濟概念闡釋的基礎上，對數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)范圍進行界定。由于數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)是新興產(chǎn)業(yè)，還沒有關于這一產(chǎn)業(yè)范圍的國際標準，此外，國家之間產(chǎn)業(yè)標準與統(tǒng)計口徑略有差異，因此在產(chǎn)業(yè)國別比較時會出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)范圍不統(tǒng)一的問題。本文首先對中美兩國的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)范圍進行統(tǒng)一界定，對中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)范圍的界定參照 《國民經(jīng)濟行業(yè)分類 (GB/T 4754—2002)》《國民經(jīng)濟行業(yè)分類 (GB/T 4754—2011)》《國民經(jīng)濟行業(yè)分類 (GB/T 4754—2017)》中相關行業(yè)范圍的界定，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)主要指 “信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)”，包括 “電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務”“互聯(lián)網(wǎng)和相關服務”“軟件和信息技術服務業(yè)”三個行業(yè)。美國產(chǎn)業(yè)分類標準主要參照北美NAICS中產(chǎn)業(yè)分類系統(tǒng)的標準，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)主要采用其對美國信息產(chǎn)業(yè)的定義。由于中美兩國對于數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的范圍定義有差異，存在較大的范圍不一致性，為了保證中美產(chǎn)業(yè)分類體系的可比性并與中國的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)相對應，本文采用NAICS產(chǎn)業(yè)分類標準中的狹義信息產(chǎn)業(yè)定義，即信息產(chǎn)業(yè)僅包括廣播與電信、數(shù)據(jù)處理、托管和其他信息服務。

3.2 指標選取與數(shù)據(jù)來源

本文對于中美數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率的分析采用投入產(chǎn)出法，按照上述分析，定義本文數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)范圍為信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)。中美數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的投入指標包括勞動力投入和資本投入，其中勞動力投入為中美數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，資本投入為數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投入額，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出為行業(yè)產(chǎn)值。本文的樣本分析時間為2003—2019年，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的相關數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國統(tǒng)計年鑒與部分省份統(tǒng)計年鑒。2012年之前由于我國沒有公布信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的地區(qū)產(chǎn)值數(shù)據(jù)，因此，用地區(qū)電信業(yè)務產(chǎn)值來代替數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出水平。2012年后數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出包括地區(qū)電信業(yè)務產(chǎn)值和軟件業(yè)務收入，其中軟件業(yè)務收入包括軟件產(chǎn)品收入、信息技術服務收入、嵌入式系統(tǒng)軟件收入以及軟件出口收入四部分。美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來源于美國BEA官網(wǎng)，由于缺少美國固定投資的地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，本文用美國地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的服務支出來代替資本投入。為了保證分析結果具有可比性，本文采用當年匯率對美國部分投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行折算。

4 實證分析

4.1 中美地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總效率測算

4.1.1 中國地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總效率及波動趨勢

在樣本期內(nèi)，各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值介于0.5～1.0之間，且地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值在逐年提高，并呈現(xiàn)出較強的地區(qū)差異性。東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低。

(1)從地區(qū)平均值來看，樣本期內(nèi)東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值較高，中西部地區(qū)較低。樣本期內(nèi)，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值介于0.7～0.9之間。從2013年開始，其歷年平均數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值在0.9左右，幾乎接近現(xiàn)有評價體系下的邊界值。中部和西部地區(qū)呈現(xiàn)出較強的階段性，2003—2010年數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值較低，平均值在0.5左右，2011—2019年平均值介于0.7～0.8之間，效率值較高。

(2)從地區(qū)內(nèi)部來看，東部地區(qū)除了極個別省份外，大多數(shù)省份都在0.7以上，效率值較高，部分地區(qū)如廣東、上海、山東、江蘇、浙江等其歷年都在0.9左右。從2012年開始，其數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率基本達到效率值邊界，產(chǎn)業(yè)效率值大于1，實現(xiàn)了DEA有效。中部地區(qū)的大多數(shù)省份數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值比較低，基本沒有實現(xiàn)DEA有效，地區(qū)內(nèi)部差異性較小。西部地區(qū)部分省份 (直轄市)如重慶、貴州、云南、寧夏等在2014—2019年效率值提高較快，基本達到邊界值，實現(xiàn)了DEA有效，其余省份效率值較低。

(3)從歷年演變趨勢來看，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率呈現(xiàn)周期性波動趨勢。樣本期內(nèi)，平均數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率在2003—2006年、2006—2012年和2012—2018年有三次大的周期性波動。整體來看，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率是逐步提高的，特別是2012年以來提高顯著，這與近年來的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)政策有緊密聯(lián)系，2012年以來，我國政府非常重視數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從各方面加強對數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的扶持力度，2012年云計算作為 “十二五”發(fā)展的20項重點工程之一，被寫入 《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》。2013年發(fā)改委下發(fā) 《關于加強和完善國家電子政務工程建設管理的意見》，鼓勵在電子政務項目中采用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術。2016年12月發(fā)布的 《智能制造發(fā)展規(guī)劃 (2016—2020年)》和 《智能制造 “十三五”發(fā)展規(guī)劃》提出，將提升我國信息化、數(shù)字化水平作為重要目標，到2020年傳統(tǒng)制造業(yè)重點領域基本實現(xiàn)數(shù)字化制造，此后，從中央到地方出臺了一系列發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的政策措施，這些措施的頒布極大促進了數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)效率的提高。

4.1.2 美國地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總效率及波動趨勢

在樣本期內(nèi)，與中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率相比，美國東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)差異較小，除了個別州以外，總體效率值較低，大多數(shù)州的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值介于0.3～0.5之間，從全國均值來看，2003—2019年，美國平均數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率有下降趨勢。

(1)從三大地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率均值來看，東部地區(qū)相對較高，樣本期內(nèi)大多數(shù)年份在0.5左右，東部地區(qū)內(nèi)部除了佐治亞州、紐約州、賓夕法尼亞州外，大多數(shù)州的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值介于0.3～0.5區(qū)間。西部和中部地區(qū)具有較強的一致性，效率值相對較低，樣本期內(nèi)，西部和中部地區(qū)大多數(shù)年份的效率均值在0.4左右。從中部和西部地區(qū)內(nèi)部看，沒有數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率特別高的州，大多數(shù)州的效率值在0.3～0.5之間。

(2)從美國三大地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率增長率來看，樣本期內(nèi)東部和中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率有下降趨勢，西部地區(qū)輕微上升。2003年東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值為0.535,2019年為0.507，樣本期內(nèi)下降了5.23%。2003年中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值為0.468,2019年為0.407，樣本期內(nèi)下降了13.03%。2003年西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率值為0.451,2019年為0.464，樣本期內(nèi)上升了2.88%。從美國全國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率平均水平來看，樣本期內(nèi)美國平均數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率下降，2003年為0.492,2019年為0.461，樣本期內(nèi)下降了6.30%。從美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率的歷年變動趨勢來看，東部、中部、西部以及美國平均數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率波動幅度較小，四個效率指標整體波動幅度在0.4～0.6之間，且呈現(xiàn)出比較明顯的波動趨勢一致性特征。東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率高于平均值，中部和西部地區(qū)低于全國平均水平。從總體趨勢看，樣本期內(nèi)美國中部、西部和全國平均數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率都有下降，東部地區(qū)在樣本期內(nèi)輕微上升。

4.2 中美數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率動態(tài)演進

(1)核密度分析。本文采用核密度分析法，闡釋中美數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率的動態(tài)演化趨勢。

圖1所示為中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度圖，可以看到：樣本期內(nèi)中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率歷年均值大多介于0.5～1.0之間，均值比較高，2017—2019年已接近邊界；數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度曲線右移趨勢比較明顯，樣本期內(nèi)歷年的波動較大，表明2003—2019年中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率在逐漸提高，且2011—2019年提高速度較快；數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度曲線單峰特征明顯，無明顯的右拖尾，無雙峰現(xiàn)象，且核密度曲線峰度在逐年下降，表明歷年變動趨勢比較穩(wěn)定，其概率密度分布比較均勻，無明顯的兩極化趨勢。

圖2所示為美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度圖，可以看到，樣本期內(nèi)美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率歷年均值大多數(shù)介于0.3～0.5之間，相對于中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率來說，美國的效率值較低。樣本期內(nèi)美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度曲線有輕微左移趨勢，2019年相對于2003年左移了0.2個單位，表明樣本期內(nèi)美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率有下降趨勢，但不明顯，2019年相對于2003年下降了0.2個單位。美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度曲線單峰特征明顯，無雙峰現(xiàn)象，但右拖尾現(xiàn)象明顯，表明美國的歷年變化趨勢不一致，有由低到高的轉化，也有形成兩極化的趨勢，但無明顯的雙峰，表明兩極化特征還未形成。

圖1 中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度

圖2 美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度

(2)基尼系數(shù)分解。本文采用基尼系數(shù)來揭示中美兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)差距的演變趨勢，表1和表2分別列出中美兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)差距基尼系數(shù)，可見樣本期內(nèi)中美兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率總體差距都在擴大。2003年中國為0.175、2019年為0.182，提高了4%；2003年美國為0.131、2019年為0.225，提高了71.7%，可見美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)差距擴大趨勢明顯。從中美數(shù)字經(jīng)濟效率地區(qū)差距貢獻度來看，中國的差距主要來自地區(qū)間差距，而美國的差距主要來自地區(qū)內(nèi)部的差距。

表1 中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)差距基尼系數(shù)

表2 美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)差距基尼系數(shù)

從中美兩國地區(qū)內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟效率差距變動趨勢來看，中國的差距變動波動性較大，趨勢性不明顯，東部和中部地區(qū)的內(nèi)部差距變動趨勢與總效率差距變動趨勢基本一致，大體呈現(xiàn)三階段特征，西部地區(qū)的內(nèi)部差距歷年波動性較強。從總體趨勢來看，樣本期內(nèi)東部地區(qū)的內(nèi)部差距在縮小，中部地區(qū)在增大，西部地區(qū)沒有變化。美國除了中部地區(qū)外，東部、西部和全國數(shù)字經(jīng)濟效率差距呈現(xiàn)較強的趨勢性，在樣本期內(nèi)呈現(xiàn)周期性上升趨勢，且增長速度較快。從中美兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)間差距變動趨勢來看，中國的東中部差距、東西部差距和中西部差距也呈現(xiàn)比較明顯的階段特征，美國的東中部差距、東西部差距和中西部差距趨勢性變化明顯，其基尼系數(shù)在樣本期內(nèi)呈現(xiàn)周期性上升。

5 研究結論

(1)樣本期內(nèi)中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總效率高于美國，中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率在提高，美國在下降。2003—2019年，中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總效率均值為0.706，美國同期總效率均值為0.484，中國是美國的1.45倍；樣本期內(nèi)中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總效率整體提高了25.9%，美國則出現(xiàn)下降，下降速度為-6.30%。

(2)由核密度分析可以得到，中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率歷年均值較高，部分年份已接近效率邊界，核密度曲線右移趨勢明顯，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率提高速度較快，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率核密度曲線單峰特征明顯，無明顯的右拖尾，無雙峰現(xiàn)象，其概率密度分布比較均勻，無明顯的兩極化趨勢。美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率歷年均值較低，核密度曲線有輕微左移趨勢，樣本期內(nèi)美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率出現(xiàn)下降趨勢，但不明顯，核密度曲線單峰特征明顯，無雙峰現(xiàn)象，有右拖尾，有形成數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率兩極化的趨勢。

(3)由基尼系數(shù)分解可以看到，樣本期內(nèi)中美兩國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)差距都在擴大，美國的地區(qū)差距擴大趨勢比較顯著。樣本期內(nèi)中國的地區(qū)差距擴大了4%，而同期美國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率基尼系數(shù)提高了71.7%，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)效率地區(qū)差距擴大趨勢明顯。從中美數(shù)字經(jīng)濟效率地區(qū)差距貢獻度來看，中國的地區(qū)差距主要來自東中西部地區(qū)，美國的地區(qū)差距主要來自地區(qū)內(nèi)部。