2018年8月中国数字经济指数报告：数字经济指数回暖 大数据产业工资领跑

　　2018年9月12日，财新数联发布 2018年8月中国数字经济指数报告 （点击蓝字下载报告） 。2018年8月，我国数字经济指数环比上升18.7%，录得431，再创新高，亦是近三个月来首次增长。其中融合指数和产业指数多有贡献，而溢出指数和基础指数则反向逆行。各省份排序保持基本稳定，但处于末尾的省份绝对值有所增加。从省份来看，三大产业的平均工资与其就业缺口存在非线性相关，在三大产业内部，大数据行业平均工资显著领跑其他产业。

　　 一、中国数字经济回暖，融合指数创高开记录

2018年8月，中国数字经济指数录得431，一改5月份以来一路下行的趋势，陡然掉头回暖，创下历史新高，环比增长18.7%，同比增长47.6%。中国数字经济指数包含产业指数、融合指数、溢出指数和基础设施指数。本期中国数字经济指数回升动力主要来自融合指数的骤然增加。2018年8月融合指数录得185，环比增长13.95%，对数字经济总指数的贡献率达31%。产业指数本期继续保持较高位序，录得348，环比增加2.22%。

融合指数意在考察数字技术与实体经济的融合度，我们选取了工业互联网、智慧供应链、共享经济以及金融科技四个领域的劳动、资本和科技投入情况来衡量融合的程度。本月，工业互联网继续保持较高的增长贡献率，录得331，环比增长17.5%，进一步拉开与其他领域指数数值的差距。智慧供应链增速较上个月有所放缓，但依然达到12.3% 的增长。金融科技则保持低位增长，增长率为4.7%。共享经济本期增速虽然处于领先低位，达到18.6%，但绝对值依旧处于最低位，仅为116。

总体来看，我国数字经济产业规模持续稳定扩张，产业投入持续增长，数字经济与其他产业的融合经历几个月的减缓之后重新开始加速，呈波浪形上升。

　　 二、溢出指数现大幅下滑，基础指数持续走低

与总体趋势相逆的是，溢出指数的大幅下滑。2018年8月，溢出指数录得105，环比增速为-6.99%，对中国数字经济指数的贡献率呈现-16.7%较大的负增长。数字经济溢出指数度量当期其他产业利用数字经济产品作为中间品的比例，可以理解为数字经济产业对其他产业的推动作用。2018年8月，我国全行业和制造业数字经济溢出指数均环比下降，同时制造业溢出指数也超过全行业溢出指数。全行业溢出指数在2018年2月以来保持稳定并略有上升，但本月降幅较大。

此外，基础指数也持续走低。2018年8月，基础指数录得107，环比增速下降0.32%，对中国数字经济指数增长呈现-0.8%的负贡献率。数字经济基础指数度量从数据的获取、传输、存储和使用四个角度来度量数字经济基础设施的增长，包含数据资源管理、互联网基础设施和数字化应用普及程度。这三个分项指数分别为121、46和154，环比增速分别为 -1.8%，-8.8%和0.8%。数字化生活应用普及程度仍保持微弱增长，数据资源管理指数本月小幅上升，互联网基础设施相关项目采购量则持续下降。从图中可以看出，自2018年3月以来，互联网基础设施一项的大幅下挫一直是导致基础指数降低的主要因子，在本期各项指数都出现回暖下，该项指数依然保持下行趋势，可以初步判断我国的互联网基础设施采购已经进入相对饱和的阶段，互联网基础行业进入到成熟发展阶段。

　　 三、省份溢出指数排序变动较大，其余指数尾部诸省排序上升

2018年8月，全国各省份数字经济及其分项排名变化不大。前十名省份和上月保持一致。数字经济指数前五名为广东、北京、上海、江苏和浙江，指数分别为1485、1189、965、964和814，其中浙江环比上升。尾部5个省份数值环比上升。其中，内蒙变动较大，从上个月的21名跌至8月的倒数第5名。

此外，各省份产业指数排名、基础指数排名与上月基本保持一致。产业指数前5名依次为广东、北京、江苏、上海和浙江，最后五名为海南、新疆、宁夏、青海和西藏。基础指数前五名北京、上海、天津、浙江和福建，后五名为宁夏、甘肃、西藏、新疆和青海。数字经济融合的排序和产业的排序高度一致，均和经济发达程度较为相关。

各省溢出指数排序变动较大。7月在榜单前6名的西藏和青海，8月份分别跌至第25名和第10名。海南、湖南本月排名上升较多，分别从7月的第23名和第7名进入到第3名和第5名。2018年8月，全国各省溢出指数排序，前五名为北京、上海、海南、江苏和湖南，后五名分别为云南、江西、宁夏、山西和新疆。

　　 四、省份就业与工资呈非线性相关，大数据行业工资领跑DEI产业

2018年8月，各地区数字经济在大数据、人工智能、互联网三个产业中的就业缺口和平均工资，呈现出不同地区间的非线性相关，行业间的趋势相近性。

分地区看，北京、上海、广东、江苏等省份对三大产业的人力需求和工资水平都领先全国。以大数据为例，北京位居大数据就业缺口的第一位，上海位于第六位，就业需求较北京少15540个岗位，但是平均工资与北京几乎持平。辽宁与浙江对大数据的岗位量所需虽然相近，但后者的平均工资比前者高了约4221元。对劳动力需求的缺口和工资差异性比较可以看出，劳动力工资与当地的GDP水平显著正相关，也表明了不同地区大数据产业的发展阶段有所不同，因而所需劳动力技能熟练度与工资水平有所差异。

分行业来看，大数据、人工智能、互联网产业与全行业的入职平均工资水平在2017年底到2018年初有显著上升，2018年3月以来则企稳或有所下降。其中大数据、人工智能产业均呈下降态势，尤其是人工智能，入职平均工资降幅更加明显。大数据产业工资溢价最高，其次是人工智能产业和互联网产业。

结合近期岗位变动信息与互联网指数的变动结果，我们估测本次工资的变动原因之一在于：一方面，大量的IT岗位人才从原来已经成熟的互联网岗位转移到大数据、人工智能相关岗位；另一方面，IT相关专业的毕业生大量涌入人工智能领域，进一步造成了就业饱和与工资的降低。

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责任编辑：陈近梅