信通院：中国数字经济发展研究报告 (2024 年)

数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。具体包括四大部分: 一是数字产业化，即信息通信产业，具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等；二是产业数字化，即传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分，包括但不限于工业互联网、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态；三是数字化治理，包括但不限于多元治理，以“数字技术+治理”为典型特征的技管结合，以及数字化公共服务等；四是数据价值化，包括但不限于数据采集、数据标准数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等。

2023 年以来，我国经济顶住了来自全球经济疲软、产业链调整地区冲突等风险挑战，缓解了来自国内市场信心不足、内需回落外需收缩等不利影响，整体实现了经济长期向好。国家统计局数据显示，按照不变价计算，我国全年 GDP 实际增长 5.2%，经济增速进一步向潜在增长水平回升。在此背景下，我国数字经济高质量发展取得新进展，扩量、增效、提质、挖潜能力进一步提升，数字经济进入新一轮科技创新引领发展的新阶段。

（一）扩量方面，数字经济规模稳定增长

党的十八大以来,我国数字经济进入加速发展周期,规模由 2012年的 11.2 万亿元增长至 2023 年的 53.9 万亿元，11 年间规模扩张了3.8 倍。其中，数字经济规模由 10 万亿元增长至 30 万亿元用了约 6年时间，由30 万亿元增长至 50 万亿元，仅用了约4年时间。2023年，在党中央一系列政策利好刺激下，我国数字经济规模扩张稳步推进，较上年增长 3.7 万亿元，增幅扩张步入相对稳定区间。

(二)增效方面，数字经济引领经济高质量发展

数字经济具有技术水平较高、创新能力较强、渗透作用较大、辐射带动范围较广等特征，数字经济新模式新业态的发展壮大，经济社会全面的数字化、网络化、智能化转型，对增强科技创新能力、构建现代化产业体系，推进经济高质量发展具有重要意义。从占比来看，2023 年，数字经济在国民经济中的地位进一步提升，我国数字经济占 GDP 比重达到 42.8%，较上年提升 1.3 个百分点，数字经济是国民经济的关键支撑和重要动力。从增速来看，2023 年，数字经济持续支撑经济稳增长目标实现，我国数字经济同比名义增长7.39%，高于同期 GDP名义增速 2.76 个百分点(2023 年，我国 GDP名义增速为 4.64%),数字经济增长对 GDP 增长的贡献率为 66.45%，有效提升我国经济发展的韧性和活力。

(三) 提质方面，数字经济融合化趋势进一步加强。

数字产业化高质量发展，产业数字化深入推进，是国内外数字经济发展的普遍规律。整体来看，我国数字经济发展质量进一步提升，内部结构中，数字产业化与产业数字化的比重由 2012 年的约 3:7发展为 2023 年的约 2:8，数字产业化、产业数字化占数字经济的比重分别为 18.7%和 81.3%，数字经济的赋能作用、融合能力得到进一步发挥。具体来看，2023 年，我国数字产业化规模为 10.09 万亿元同比名义增长 9.57%，高于同期数字经济名义增速，表明数字产业化为数字经济持续高质量发展积累强大的技术产业支撑能力。数字产业化占 GDP 比重达到 8.01%，数字产业化支撑数字经济核心产业进一步逼近“十四五”发展目标。2023 年，我国产业数字化规模为43.84 万亿元，同比名义增长 6.90%,略低于同期数字经济名义增速，产业数字化占 GDP 比重超过三成，为 34.77%，表明产业数字化发展正步入高质量发展的攻坚期。

(四) 挖潜方面，数字经济和实体经济向深融合

数字技术的充分运用，推动实体经济全要素数字化转型，数字经济和实体经济深度融合实现量的合理增长和质的有效提升。党的十八大以来，我国数字经济和实体经济融合发展基础进一步夯实融合程度持续拓展深化。从绝对规模来看，2023 年，我国一、二、三产业数字经济占行业增加值比重( 以下简称为“数字经济渗透率”)分别为 10.78%、25.03%和 45.63%，数字经济和实体经济融合持续深入。从相对规模来看，2023 年，我国一、二、三产数字经济渗透率同比分别提升 0.32、1.03 和 0.91 个百分点，第二产业数字经济渗透率增幅首次超过第三产业，一产稳步推进、二产加速渗透、三产纵深拓展成为去年以来的主要趋势特征。

(五) 区域方面，综合实力较强的地方彰显发展活力

为贯彻落实党中央、国务院决策部署，抢抓发展机遇，各地立足地方特色，通过鼓励创新、产业扶持、引进人才、机构改革等举措，推动数字经济加快发展。如浙江立足民营经济第一省，以三产数字化平台牵引实体经济加快数字化转型；福建紧扣实体经济根基，以二产数字化战略为重点建设数字福建；贵州紧抓先发优势和先天优势，以数字产业化集聚带动当地数字经济快速发展。2023 年以来，各地数字经济发展呈现出一些新的特征，经济基础较好、科技创新能力较强的地区，规模经济、范围经济效应充分释放，数字经济实现了更快、更好、更有韧性的发展。从规模来看，2023 年，广东、江苏、山东、浙江、上海、福建、北京、湖北、四川、河南、河北、湖南、安徽、重庆、江西、辽宁、陕西、广西等 18 个省区市数字经济规模超过 1 万亿元，较去年增加 1个地方。从占比来看，2023 年，北京、上海、天津、福建、浙江、广东等省市数字经济占GDP 比重已超过 50%，北京、上海数字经济发展接近美欧等发达国家水平。从增速来看，2023 年，浙江、上海、北京、山东、江苏、广东等经济基础较好、创新能力较强的地方数字经济增速均超过全国平均水平。

从经济学视角看，数字经济推动经济发展遵循一定的经济规律供给端，数字经济推动经济发展“质”的提升；市场端，数字经济推动经济发展活力的释放；需求端，数字经济推动经济发展“量”的扩张。

(一) 从供给端看，以“数字投入”推动经济内涵式增长

“数字投入”是指围绕数字技术与数据要素而进行的投资，内涵式增长则以效率提升为标志。在内生增长理论中，数字经济促进内涵式增长的传导机制在于供给端数字化投入对劳动生产率及资本回报率的提升具有显著促进作用，劳动生产率与资本回报率是经济增长的主要动力组成。

在生产率增长方面，数字化投入主要通过促进人力资本加速形成、优化企业经营管理与加速创新能力培育提升劳动生产率。

第一，数字化投入可以提升员工整体技能水平，促进人力资本结构升级，提升劳动生产率。一方面，数字化投入对现有劳动力技能提出要求，激励员工提升自身技术水平适应新数字化设备。另一方面，通过数字化投入购入新设备或提升现有设备数字化水平，会创造新技术岗位，激励企业雇佣更多高水平员工。现有员工知识技能的提升与企业劳动结构的知识性升级会将高质量的知识和人力资本融入产品生产与企业经营过程，最终对劳动生产率产生积极作用。

第二，数字化投入将显著提升企业管理效率，增强流程可见性，提升信息对称性，进而提高劳动生产率。一方面，数字化投入构建的网络基础设施，可以增加标准化信息供给，增强管理者和员工之间的沟通效率，降低沟通等信息传递成本，更加准确地掌握市场动态并做出决策，提升劳动生产率。另一方面，数字化将提升企业内部管理流程的可见性，并拓宽外部利益相关者的监督渠道，降低因企业管理者机会主义与道德风险危害企业经营的可能，及时使管理层做出战略调整，提升企业绩效，提高劳动生产率。

第三，数字化投入将有效提升企业研发创新动机与能力，并带来数字技术支持，促进劳动生产率加速提升。一方面，数字化投入所构建的新型基础设施，将有效促进企业内外信息融合，提升企业创新知识与技术的能力。另一方面，在预算约束下，数字化投入增加，如，数字技术引入、数据要素采集应用，将加速原本知识与技术研发迭代速率，从而提升创新效率，缩短技术进步对产出提升的作用时间，促进劳动生产率提高。

数字投入对劳动生产率增长贡献明显高于传统投入。

从产业贡献来看，数字投入对三产劳动生产率增长整体贡献最大。近十年三产数字投入对劳动生产率增长的平均贡献达 22.4%,但呈现“先升后降”态势。二产数字投入劳动生产率增长贡献则持续上升，并于近年 (2021) 开始超过对三产劳动生产率增长贡献，近三年平均高于三产 1.7 个百分点。

从投入来源来看，数字投入相对于传统投入对劳动生产率的增长贡献更大。近十年，三产数字投入对劳动生产率的增长贡献平均高于传统投入 12.6 个百分点，二产数字投入对劳动生产率的增长贡献平均高于传统投入 5.9 个百分点。需要注意的是，2019 年后，伴随着产业数字化的逐步开展，传统投入对劳动生产率的增长贡献开始稳步上升。

在资本回报率方面，数字化投入主要通过降低融资者成本、保障投资机构回报与最优利率决定三个方面，降低资本错配可能，促进资本回报率提升。

第一，对于企业融资者而言，数字化投入将有效降低融资成本，提高资本回报率。一方面，数字化投入促进数字技术普及，将有效缓解市场主体的投融资信息获取压力，提升投融资可获得性，降低资金获得过程中的交易成本。另一方面，数字技术的普及将有利于更多闲置资金寻找投资机会，增加投资者数量，扩大融资者选择，促进融资市场发展。

第二，对于投资机构而言，数字技术应用将有效降低投资者风险担忧，提升资金发放效率。传统市场投资机构往往具有大企业偏好，大企业往往行事保守，缺乏创新，资本回报率较低，而以“独角兽”企业为代表的初创企业，往往投资回报率较高，但同时具有高风险性，以云计算、大数据为代表的数字技术应用，将使投资机构提升风险掌握能力，可选择回报与风险之间的最佳组合，有效降低资本错配可能，更加稳健地提升资本回报率。

第三，对于金融政策制定者而言，数字化投入将提升利率市场化水平，抑制投融资期限错配。投融资期限错配指企业大量依赖短期贷款支持其长期投资活动，从而使企业在偿债时陷入“拆东墙补西墙”的资产负债表恶化困境。数字技术的使用，使政策制定者可以获得更多高频的资金供给与需求数据，使利率向最优利率靠拢，保证金融机构在获得适当利润前提下，向借款人提供符合其需求的长期贷款，降低企业融资的时间错配成本，提升资本长期回报率。

数字资本回报率持续上升，传统资本回报率持续下降成为趋势。

具体看，我国数字资本回报率在 2004 年左右较低，但经历2006-2009 年、2013-2017 年两轮快速增长之后，于 2015 年起超过传统资本回报率。2015-2023 年间，数字资本平均回报率达 14.6%，高于传统资本回报率 3.6 个百分点。

(二) 从市场端看，以“充分竞争”激发经济发展活力

市场集中度作为表征市场结构的重要指标，常用于衡量市场主体间的竞争和垄断程度。若市场集中度较高，即少数几家企业控制了市场的大部分份额，那么市场竞争程度就相对较低，反之亦然了解市场集中度可以帮助政府、企业评估市场的竞争程度，从而采取相应的发展策略。

报告采用赫芬达尔一赫希曼指数 (简称 HHI 指数 ) 测算数字经济市场集中度，即，使用一个行业中各市场竞争主体所占行业总收入或总资产百分比的平方和来计量市场份额变化，即市场中厂商规模的离散度。其表达式为:

其中，Si 表示第i个企业的市场占有率，Xi 表示第i个企业的规模，X 表示市场总规模，n 为该产业内的企业数。一般来说，HHI计算某一市场上所有企业中每家企业市场占有份额的平方和，从而反映市场内大企业的市场份额和大企业之外的市场结构，更准确地反映大企业对市场的影响程度。通常，HHI 取值范围是[0,1]，值越大表明集中度越高，越小表明集中度越低。当 HHI=1 时，市场由一家企业独占;当 HHI=1/n 时，所有企业规模相同。产业内企业的规模越是接近，且企业数越多，HHI 值就越接近于 0。但在具体分析时常将其值放大 10000 倍，故取值范围是10.100001。以其为基准的市场结构可分为以下几类:

可以认定，当 HHI 指数小于 1000 时，竞争非常激烈、具有高度的竞争性，属于有效竞争市场。当 HHI 指数处于 1000 到 1800 之间时，市场竞争程度适中，存在一定程度的市场集中度，但整体市场中仍有较多竞争对手,仍可以认为是有效竞争市场。当 HHI 大于 1800，表示市场集中度较高，可能存在垄断或寡头垄断情况，市场竞争程度较低，不属于有效竞争市场。

根据数字经济内涵框架、国民经济行业分类等，报告设置了包含数字产业化和产业数字化的数字经济企业划分方法。其中，数字产业化企业包含国民经济行业分类中属于电子信息制造业、软件和信息技术服务业、互联网及相关服务业、电信业等 4 个行业的企业产业数字化企业通过计算企业数字化投入，划分出数字化投入占比在全国平均水平以上的传统企业，并按企业所属产业大类划分为第一、二、三产业数字经济企业。通过企业划分，从近 2 万家国内外上市企业和独角兽企业中，剥离出 9490 家数字经济相关企业。企业覆盖国有、民营、外资等企业类型，包含 18 个国民经济行业门类78 个国民经济行业大类。具体看，数字产业化企业共 2060 家，涵盖了电信、电子信息制造、互联网、软件等各类数字产业化企业。产业数字化企业共 7430 家，包含第一、二、三产业中的各类开展数字化转型的传统企业。

我国数字经济整体属于极端分散的竞争市场。通过分析 HHI指数可以看出，从宏观角度看，我国数字经济市场、数字产业化市场、产业数字化市场均属于竞争市场 ( 竞争I型 )，即，当前的数字经济市场结构下，有大量的竞争者参与市场竞争，没有明显的垄断或寡头垄断情况，市场集中度低，产品差异化明显，市场竞争相对激烈。下一步企业需要综合考虑多方面因素、明确市场定位及战略策略来推动发展，如，进行技术创新以实现采用颠覆性产品切入市场，或者研发新材料获取成本优势，又或选择专注服务于某类细分市场等整体的数字经济市场集中度有提升趋势，市场发展正步入成熟期。市场集中度提升是数字经济发展的结果，从产业生命周期理论看在初创期，产业市场容量非常小，消费者还处于被教育阶段，对产品缺乏认知，单个企业的销量很小，产品和技术发展方向不明晰到了成熟期，产业开始淘进入壁垒较低，便于资本和企业的进入。汰一些中小规模的厂商，产业内相互兼并重组，市场集中度逐渐走高，进入壁垒变高。当前我国数字经济正处于由初创期步入成熟期的阶段，从 HHI 指数上看，与上年相比，我国数字经济、数字产业化与产业数字化的市场集中度均有少量上升 (HHI 指数分别由 61.1提升至 77.6、199.9 提升至239.7、79.5 提升至 100.7) ，数字经济将进一步做强做优做大，各类企业有望通过创新发展、提质增效来提高市场竞争力。

数字产业化企业内部结构看，细分行业市场结构呈现分化趋势电子信息制造业属于竞争市场(竞争I型)，集中度较低。我国大力推动电子信息制造业行业高端化、高质量发展，通过优化集成电路、新型显示等产业布局，完善产业生态体系，优化产业政策环境，引导社会资本加大对电子信息制造业投入等举措，我国电子信息制造业产业链条逐渐完善，各类企业持续发力，电子信息制造业的 HHI指数从 344.9 下降至 336.3，市场参与者数量有所提升、市场均衡发展成效显著。

互联网及相关服务业由竞争市场 (竞争I型) 向断竞争市场转变(低寡占II型)。我国互联网及相关服务业头部效应明显，HHI 值从 810.3 提高到超过 1000 的水平，HHI 值变化较大，头部企业的市场垄断程度有所提升。一是头部企业通过市场整合、并购、投资等手段，逐步扩大在互联网生态系统中的地位，市场集中度不断增加。二是头部企业在技术领域积累了丰富的资源和经验,具备强大技术优势，在不断创新、推出新产品和服务的过程中，吸引大量用户和客户，逐步形成一定程度的垄断竞争地位。三是数据优势与用户粘性进一步促进市场集中度提升，头部企业在数据收集分析和利用方面拥有巨大优势，通过数据驱动的个性化服务吸引用户并增强用户粘性，进一步巩固市场地位。

软件和信息技术服务业由竞争市场 (竞争I型) 向低度寡头断市场转变(低寡占II型)。从市场竞争角度看，软件和信息技术服务业竞争格局正在发生变化，随着行业规模的扩大和技术水平的提升，部分大型企业脱颖而出，占据了较大的市场份额。与此同时，中小型企业也在细分市场和专业化服务上寻找自己的定位，形成了多样化的产品和服务体系，这种变化使得软件业逐渐呈现出垄断竞争市场的结构特征。从行业内部来看，软件业的专业化水平不断提高。由于该行业属于知识密集型，对专业技术人才的需求很大，因此企业在技术研发和服务质量上的投入不断增加，以期在激烈的市场竞争中保持领先地位，这种对专业技能的重视，促进了行业内产品和服务质量的普遍提升，进一步加剧了市场的垄断竞争特性。

电信业当前属于极高程度寡头垄断市场，HHI 指数为 2923.1。电信业与其他行业相比具备自然垄断特质，行业发展涉及大量如基站建设、光纤铺设等固定资产投资这些都需要巨额的前期投入，一旦网络建成，边际成本相对较低因而存在显著的沉没成本效应和规模经济效应，这使得已经占据市场主导地位的企业能够凭借现有的网络优势，进一步巩固其市场地位，形成自然垄断。此外，电信服务的提供依赖于庞大的网络系统:用户的增加会提高网络的价值。这意味着，拥有更大用户基础的电信运营商能提供更优质的服务，吸引更多新用户，从而形成正向反馈循环，这种网络外部性加强了市场领先者的竞争优势，使得市场趋向于垄断。

产业数字化企业内部结构看，细分行业市场结构呈现分化趋势第一产业数字化属于竞争市场(竞争I型)，HHI 指数为 578.5，市场竞争程度较高，没有单一企业或少数企业占据主导地位。近年来，我国政府高度重视第一产业数字化，出台系列政策引导和扶持农业数字化的发展，激发了市场竞争和活力。与此同时，随着大数据、云计算、物联网等数字技术的快速发展，第一产业数字化成为可能并得到广泛推广，转型门槛不断降低，更多的企业和农户能够轻松参与到数字化进程中来。此外，随着人们生活水平的提高，对农产品的需求也日益多样化，这种市场需求的变化有助于维持农业市场的竞争活力，惠及广大农民和消费者。与上年数据相比，我国第一产业数字化市场集中度有所下降，说明有更多厂商加入第一产业数字化发展队列，未来市场发展活力有望进一步释放。

第二产业数字化属于竞争市场(竞争II型)，HHI 指数从 142.7 提升到 193.9，市场集中度有所提升。当前，我国工业数字化转型正迈入“规模提升”的新阶段，变革的应用模式已较为成熟，也拥有一批功能和性能都经过实践验证的成熟技术产品，数字化转型进入规模化推广时期，部分转型较早、成效显著的工业企业利用数字技术提升生产效率、优化产品质量、开发新商业模式，迅速适应和采用新技术以获取更大市场份额。此外，为了应对全球经济形势的变化和国内经济发展的需求，我国在推动工业数字化转型方面采取了供给侧改革创新驱动发展战略等多项措施，制定了包括税收优惠、资金支持、产业规划等的系列政策，鼓励企业进行技术创新、产业升级和结构调整，促进行业资源优化配置和优质资源向头部企业集中，从而市场集中度得到提升。

第三产业数字化市场竞争活跃，属于竞争市场(竞争II型)，HHI 指数从 101.3 提升到 105.8，市场集中度有所提升。我国自“十三五”时期起，服务业数字化进程逐步加快，尤其在新冠疫情期间，数字经济展现了其在稳定供应链、助力经济复苏等方面的巨大潜力。政府相继出台了一系列政策文件，如《“十四五”数字经济发展规划》等，旨在推动服务业数字化转型，这为企业集中度的上升创造了良好的政策环境。其次，我国服务业具有广泛的领域和多样化的业态、模式和产品，导致服务业内部各细分市场的规模、特点和需求差异较大，难以形成相对集中的市场。近年来，随着互联网、大数据、云计算等数字技术的快速发展，传统服务业加速转型升级，通过数字工具更有效地提升运营效率、优化客户体验、满足个性化需求，在市场中获得竞争优势，扩大市场份额推动市场集中度的提升。

(三) 从需求端看，以“数字弹性”牵引经济外延式复苏

“数字弹性”是指需求端的数字投资利率弹性与数字消费收入弹性，外延式复苏是指单纯通过规模和数量实现的经济增长。投资利率弹性是指投资的变动对利率变动的敏感度或反应程度，即利率的上升或下降引起投资变动的程度。消费收入弹性是指在价格和其他因素不变的条件下，由于消费者的收入变化所引起的消费数量发生变化的程度。

1.投资利率弹性

从投资利率弹性看，数字投资利率弹性相对于传统投资利率弹性更强更稳定。在不同经济时期，数字投资往往具有“降温”“稳增长”与“跨周期”三重效应。

在快速增长期，实际贷款利率往往上升，政策目标往往聚焦于抑制投资或优化投资。我国 2007 年前处于这一时期，2004-2007 年我国数字投资利率弹性平均低于传统投资利率弹性 2.1 个百分点，数字经济由于可以有效降低信息不对称性，从而降低投资盲目性，在经济过热时期往往具有对宏观经济的“降温作用”。

在平稳发展期，货币政策往往较为稳健，同时为进一步降低企业融资门槛，会适当逐步降低实际贷款利率。2008-2019 年我国处于这一时期，数字经济由于其较高的资本收益，在“低成本”与“高收益”的双重激励下，我国数字投资利率弹性绝对值高于传统投资即利率持续下行背景下，数字经济加速虹吸社会融资规模，形成较强的“稳增长效应”。这一时期，数字投资利率弹性绝对均值高于传统投资 17.2 个百分点。

在经济恢复期，传统资本往往因为经济疲软而缺乏投资动力.在政策降低实际贷款利率意图增加实际投资时使政策失效，形成正投资利率弹性。2020 年至今，我国处于这一时期，传统投资利率弹性均值为 0.09，传统领域投资下行趋势明显。数字经济由于其创新性要求，需要持续性投入，从而形成“跨周期调节作用”，即对投资收缩周期形成抗性，从而在经济下行期支撑增长。

2.消费收入弹性

在居民收入增长时期，数字消费对经济增长促进作用更加灵敏。以全国网上零售额与人均可支配收入计算消费收入弹性，2014 年至2023 年数字消费平均收入弹性为 2.9，远高于线下消费的 0.4。这说明，一方面，数字消费相对于传统消费对收入变化更加敏感，在收入递增时期对经济的消费乘数效应更大。另一方面，虽然数字消费收入弹性仍大于 1，但与 2004-2014 年的 12.6 相比，数字消费逐渐向“正常品”靠拢，深度融入居民日常消费，促进居民消费结构升级。