賈 暉 郭亞楠 初 浩 葉乾霖

1（中國信息通信研究院產(chǎn)業(yè)與規(guī)劃研究所，北京 100191） 2（吉林大學(xué)管理學(xué)院，長春 130022）3（中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所，北京 100044）

引 言

當前，新一代信息技術(shù)迅猛發(fā)展，信息技術(shù)與科技發(fā)展帶來的產(chǎn)業(yè)變革正影響著全球。人類社會也隨之從農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命，邁入信息革命。數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素，在社會經(jīng)濟發(fā)展中也扮演著重要的角色。數(shù)據(jù)價值的充分利用，數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟融合發(fā)展，推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，也促進了經(jīng)濟社會發(fā)展的躍升。然而，2019年底突如其來的一次全球性的重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件——新冠肺炎疫情，對我國乃至全球經(jīng)濟都帶來了前所未有的嚴重沖擊。據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）數(shù)據(jù)顯示，截至2020年7月26日，全球共累計確診1617萬例，累計死亡64萬例。我國累計確診病例8.6萬例，累計死亡4659人[1]。為阻止疫情蔓延，世界各國均采取不同程度的人員隔離、流動控制和防控措施。這些防控措施能夠有效遏制病毒蔓延擴散，但同時也為人們正常生產(chǎn)生活、經(jīng)濟發(fā)展和勞動市場帶來巨大影響。美國勞工部數(shù)據(jù)顯示，僅2020年7月12日至18日的1周內(nèi)，美國首次申請失業(yè)救濟人數(shù)就達141.6萬人[2]。據(jù)我國統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2020年第1季度，國內(nèi)生產(chǎn)總值同比下降6.8%，全國工業(yè)產(chǎn)能利用率僅67.3%，人均可支配收入下降3.9%[3]。但同時，電子商務(wù)、在線教育、無人配送、線上辦公、遠程醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)消費、智能制造等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)卻展現(xiàn)出巨大的增長潛力和市場機遇。后疫情時代數(shù)字經(jīng)濟如何促進我國經(jīng)濟發(fā)展，又將帶來怎樣的影響與變革，成為當下討論的重要話題。

1 文獻回顧

對數(shù)字經(jīng)濟的研究，最早可追溯至上世紀90年代。1995年，美國經(jīng)濟學(xué)家唐·塔普斯科特在《數(shù)字經(jīng)濟》中首先做了詮釋，認為數(shù)字經(jīng)濟是在人類智慧網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)上進行的新經(jīng)濟模式。隨著個人電腦和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛普及和商用，美國最早開始對數(shù)字經(jīng)濟進行布局，從大數(shù)據(jù)、人工智能等方面推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。隨后，世界主要國家的政府和學(xué)者，對信息技術(shù)帶來的經(jīng)濟發(fā)展愈加重視，相繼發(fā)布了大量與數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)的政府報告、學(xué)術(shù)研究和相關(guān)政策。2009年，英國出臺了 《數(shù)字英國》計劃，致力于打造數(shù)字化國家，推動信息技術(shù)促進經(jīng)濟發(fā)展成為可能。日本先后出臺 《e-Japan戰(zhàn)略》、 《U-Japan》、 《智能日本ICT戰(zhàn)略》等，希望發(fā)揮人工智能優(yōu)勢，打造信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化社會。德國實施 “工業(yè)4.0”，升級工業(yè)科技技術(shù)水平，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。俄羅斯實施數(shù)字經(jīng)濟規(guī)劃，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟新動能，提高工業(yè)生產(chǎn)效率。2009年，Choi等通過跟蹤207個國家1991～2000年間的經(jīng)濟發(fā)展情況，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)濟有推動增長的正向作用[4]。2016年，Hodrab等通過研究阿拉伯國家經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)，證實了互聯(lián)網(wǎng)對經(jīng)濟提升有顯著作用[5]。G20發(fā)布的 《二十國集團數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》，進一步對數(shù)字經(jīng)濟加以界定，明確提出以使用數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動力的一系列經(jīng)濟活動。

我國十分重視數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，伴隨著政府和學(xué)者的關(guān)注，相繼出臺多項政策和報告推動數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。2001年，楊占生等在論述信息技術(shù)對經(jīng)濟產(chǎn)生影響時提出，從工業(yè)革命的經(jīng)濟學(xué)向信息革命的經(jīng)濟學(xué)轉(zhuǎn)化即將成為現(xiàn)實[6]。2013年，《國務(wù)院關(guān)于促進信息消費擴大內(nèi)需的若干意見》出臺，從增強信息產(chǎn)品、培育信息消費需求等方面支持信息領(lǐng)域新業(yè)態(tài)發(fā)展。2015年，發(fā)布 《國務(wù)院關(guān)于積極推進 “互聯(lián)網(wǎng)＋”行動的指導(dǎo)意見》，從多領(lǐng)域推動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新成果和經(jīng)濟社會融合發(fā)展。2016年，出臺 《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，把加快建設(shè)數(shù)字中國、大力發(fā)展信息經(jīng)濟作為國家信息化工作的重中之重，將 “培育信息經(jīng)濟，促進轉(zhuǎn)型發(fā)展”納入重點任務(wù)，標志著將信息經(jīng)濟、數(shù)字經(jīng)濟上升至國家戰(zhàn)略的高度。同年，《“十三五”國家信息化規(guī)劃》把構(gòu)筑融合創(chuàng)新的信息經(jīng)濟體系作為 “十三五”期間信息化發(fā)展的重大任務(wù)，加快新舊動能轉(zhuǎn)換。2019年，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳出臺 《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，將發(fā)展農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟作為重點任務(wù)，加快推動 “三農(nóng)”數(shù)字化發(fā)展，為鄉(xiāng)村振興賦能。中國信息通信研究院在 《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書（2020年）》中，提出數(shù)字經(jīng)濟“四化”框架，“四化”框架就是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化重塑生產(chǎn)力、數(shù)字化治理引領(lǐng)生產(chǎn)關(guān)系深刻變革、數(shù)據(jù)價值化重構(gòu)生產(chǎn)要素體系，處理好四者關(guān)系就能夠推動數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展。

2 新冠肺炎疫情對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響

2.1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展基本面分析

近幾年，我國大力推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，成立了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展試驗區(qū)，引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟穩(wěn)步推進，助力經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。2019年，我國數(shù)字經(jīng)濟增長規(guī)模擴大至35.8萬億元，占GDP比重36.2%，同時，數(shù)字經(jīng)濟對GDP增長的貢獻率達67.7%，逐步成為國民經(jīng)濟中增長的重要力量。北京、上海的數(shù)字經(jīng)濟已成為本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展中的核心力量，數(shù)字經(jīng)濟占GDP比重超過50%；廣東、浙江、江蘇等數(shù)字經(jīng)濟占GDP比重達40%以上。同時，全國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化升級，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化穩(wěn)步提升，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化帶動產(chǎn)出增長的地位更加突出。2019年，我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)化增加值規(guī)模達7.1萬億元，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化增加值規(guī)模達28.8萬億元。其中，廣東、浙江、江蘇產(chǎn)業(yè)數(shù)字化增長值規(guī)模均超過2萬億元，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供持久動能。軟件和信息技術(shù)服務(wù)也呈現(xiàn)出向好增長態(tài)勢，全國軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)年收入達500萬元以上的企業(yè)超過4萬家，軟件業(yè)務(wù)累計達到7.2萬億元收入，信息技術(shù)服務(wù)實現(xiàn)4.3萬億元收入[7]。由此可見，我國信息技術(shù)服務(wù)正快速與產(chǎn)業(yè)融合，對拉動經(jīng)濟發(fā)展和提高產(chǎn)出效率貢獻巨大作用。

在預(yù)算編制過程中，需考慮項目全生命周期預(yù)算，從業(yè)務(wù)到財務(wù)預(yù)算，涵蓋項目開發(fā)進度、收入、回款、成本、稅金、費用、投融資等業(yè)務(wù)，支持戰(zhàn)略測算。以全面的年度預(yù)算體系，資金、資源、信息和人力等方面，實現(xiàn)人、財、物的高度整合。通過預(yù)算與戰(zhàn)略銜接，實現(xiàn)戰(zhàn)略規(guī)劃、年度預(yù)算、滾動預(yù)算聯(lián)動，及時反饋戰(zhàn)略目標，支撐戰(zhàn)略落地。

2.2 疫情給數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來的機遇

疫情短期內(nèi)對經(jīng)濟發(fā)展造成了沖擊，影響了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。但從中長期發(fā)展來看，市場信心將重新回歸，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也將得到新的機遇。疫情期間，居家隔離促進了電子商務(wù)、遠程醫(yī)療、在線辦公等新模式新業(yè)態(tài)發(fā)展。在電子商務(wù)方面，盒馬鮮生、每日優(yōu)鮮等保持菜肉蛋奶等食品產(chǎn)品穩(wěn)定供應(yīng)。在遠程醫(yī)療方面，疫情管控期間，平安好醫(yī)生在線監(jiān)控咨詢累計訪問量達11.1億人次，入住微醫(yī)在線問診服務(wù)的從醫(yī)人員從1月的1500人增長至4月的5.5萬人，京東監(jiān)控平臺日均接診10萬人次，通過線上 “醫(yī)＋藥”模式實現(xiàn)在線醫(yī)療服務(wù)[8]。在線上辦公方面，阿里巴巴的釘釘平臺僅2020年3月，月活躍用戶數(shù)達1.7億[9]。據(jù)麥肯錫 《快進中國：新冠疫情如何加快五大經(jīng)濟趨勢》報告顯示，新冠肺炎疫情催生了新的數(shù)字經(jīng)濟解決方案，培育了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境，加快了中國消費者和企業(yè)的數(shù)字技術(shù)使用率。據(jù)調(diào)研，被訪問的人中約有55%在疫情高峰期過后仍將繼續(xù)通過網(wǎng)絡(luò)進行購物、教育和辦公。

(3) 高架結(jié)構(gòu)與地鐵車站沿縱向平行重疊設(shè)置，且高架結(jié)構(gòu)以明挖地鐵車站結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，不再需要施工單獨的樁基和承臺，減少了施工工序；

3 數(shù)字經(jīng)濟促進社會經(jīng)濟發(fā)展的實證分析

3.1 變量選擇及數(shù)據(jù)來源

數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展，關(guān)鍵點有兩個方面，信息技術(shù)賦能和充分發(fā)揮作用是一方面，更關(guān)鍵的是要研究數(shù)字消費動因和影響因素，挖掘市場消費潛力，找準數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展動向。服務(wù)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟增加值占比逐年提升，2019年達到37.8%。電子商務(wù)、共享經(jīng)濟等服務(wù)業(yè)數(shù)字領(lǐng)域發(fā)展迅速，2019年，我國網(wǎng)上零售額達8.5萬億，較2018年提升2.3%[7]。本文將影響數(shù)字經(jīng)濟消費行為的元素歸納為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鄉(xiāng)收入差距、居民消費價格指數(shù)、商品價格指數(shù)、城鎮(zhèn)失業(yè)率、老年撫養(yǎng)比、網(wǎng)民和網(wǎng)址數(shù)、居民消費水平8個方面，數(shù)據(jù)的時間跨度為2005～2019年，主要來源為 《中國統(tǒng)計年鑒》和 《中國民政統(tǒng)計年鑒》。具體解釋說明如下：

（1）城鎮(zhèn)居民可支配收入（CZJMSR）。居民人均可支配收入對消費開支造成很大的影響，可支配收入增長，消費開支能力也隨之增長。

因子荷載矩陣計算是因子分析法的關(guān)鍵核心，其計算結(jié)果因計算方法的不同而存在不同差別，本文采取因子分析的方法提取因子，具體如表3所示。

（3）消費價格指數(shù)（CPI）。作為宏觀經(jīng)濟指標，主要反映消費商品和價格服務(wù)波動情況。

1169 Relationship between blood pressure level and urinary micro-albumin and other influencing factors

（5）城鎮(zhèn)失業(yè)率（CZSYL）。就業(yè)率和失業(yè)率影響著收入和消費能力，失業(yè)率越高，收入就越低，消費支出就越低。

KMO檢驗與Bartlett球形檢驗的目的是：判別此類指標是否適用于因子分析模型。KMO檢驗主要應(yīng)用在多元統(tǒng)計的因子分析，取值在0和1之間，越貼近1，說明相關(guān)性越強，越貼近0，說明相關(guān)性越弱?？梢赃\用KMO檢驗多變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標比對，其公式如下所示：

（6） 老年撫養(yǎng)比（LNFY）、 少年撫養(yǎng)比（SNFY）。這兩個變量體現(xiàn)了社會民生保障能力，一般情況下，老年撫養(yǎng)比和少年撫養(yǎng)比越高，說明社會養(yǎng)老、撫養(yǎng)兒童的能力越強，制度越完善，對消費支出有正向帶動作用。

眾所周知，科學(xué)研究不能沒有抽象。上述經(jīng)典作家對時代劃分的四種思路，就是尺度不同的四種抽象。而只要細心比較就會發(fā)現(xiàn)，與前三種劃分思路相比，“五形態(tài)”說是最合理最適度的抽象。

（7） 網(wǎng)民數(shù)量（WM）、網(wǎng)站數(shù)量（WZ）。網(wǎng)民數(shù)量和網(wǎng)站數(shù)量作為網(wǎng)絡(luò)消費的基數(shù)，代表了互聯(lián)網(wǎng)普及、利用程度。一般情況下，網(wǎng)民和網(wǎng)站數(shù)量越多，說明普及范圍越廣，普及率越高，拉動的網(wǎng)絡(luò)消費就越多。

（4）商品價格指數(shù)（RPI）。作為宏觀經(jīng)濟指標，商品的價格變動影響了消費開支能力的波動，價格大幅上漲或下調(diào)，會帶動消費開支隨之變動調(diào)整。

（8）居民消費水平（Y）。該項指標作為模型的因變量。

3.2 因子分析

（1）數(shù)據(jù)標準化處理

由于8項數(shù)據(jù)指標因子分析所涉及的定量、定性類別較多，不在相同維度下難以在量綱或數(shù)量級別方面直接進行使用和比對，于是，需要先對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以消除此類數(shù)量級帶來的影響，處理公式如下所示：

（3）因子荷載矩陣計算

在科研護理過程中護理部門應(yīng)針對課題的開展進行相應(yīng)的監(jiān)督、考評、進度的管理等,實現(xiàn)科研計劃的整體性、系統(tǒng)性及連續(xù)性,針對科研護理過程中科研護理人員現(xiàn)場的反應(yīng)能力進行科研指導(dǎo),收集護理人員反饋的信息,針對實施過程中存在的問題進行相應(yīng)的分析、探究及討論,并提出針對性的解決對策,及時進行優(yōu)化管理及改進,保證科研工作的順利進行[5]。護理應(yīng)急處理過程中一旦接到突發(fā)事件報告之后應(yīng)進行統(tǒng)一的規(guī)劃及應(yīng)對,護理部門應(yīng)及時發(fā)揮護理管理職能,進行統(tǒng)籌規(guī)劃、管理及協(xié)調(diào),啟動相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案,積極與醫(yī)院內(nèi)其它部門保持良好的溝通、協(xié)調(diào)及合作,為成功救治及控制疾病的蔓延奠定基礎(chǔ)。

表1 描述統(tǒng)計量

續(xù) 表

（2）KMO檢驗與Bartlett球形檢驗

由圖2可知，鉛脫除率隨著CaO/Fe值的增大而整體呈下降趨勢。當CaO/Fe值小于0.33左右時，鉛脫除率隨著CaO/Fe值的增大而減小幅度較大。當CaO/Fe值大于0.33左右時，鉛脫除率隨著CaO/Fe值的增大，減小幅度變小。分析認為低CaO/Fe值減少了CaO對SiO2的反應(yīng)消耗，有利于Pb的造渣脫除。生產(chǎn)實踐發(fā)現(xiàn)，CaO/Fe值過低會使渣流動性變差，易造成部分Fe3O4(熔點1 527 ℃)在沉淀池四周析出沉積，雖有利于熔池區(qū)掛渣保護，但會縮小熔池有效容積，同時易造成銅口燒偏，放銅帶渣、噴濺等。

其中，rij表示變量Xi和變量Xj間的相關(guān)系數(shù)，pij則代表變量Xi和變量Xj間的偏相關(guān)系數(shù)。

根據(jù)Kaise等統(tǒng)計專家提供的檢驗判斷標準，KMO≥0.5時，此待驗證指標可以開展因子分析；KMO＜0.5時，則說明不適合因子分析，需要擴展樣本量范圍。本文選擇標準化后的因變量ZCZJMSR、ZCX…ZWZ等進行相關(guān)性檢驗，結(jié)果如表2所示：

表2 KMO和Bartlett的檢驗

結(jié)果顯示KMO的值≥0.5，驗證變量間存在相關(guān)關(guān)系，可以適用于因子分析方法；Bartlett球形檢驗的結(jié)果，Sig.值＜0.05，表明此數(shù)據(jù)能夠用于因子分析。

其中，ZXi為變量Xi的標準化形式；E（Xi）表示變量Xi的均值，Var（Xi）表示變量Xi的方差。本文對變量Y、CPI、RPI、…、SEFY進行標準化處理后，處理結(jié)果見表1。

（2）城鄉(xiāng)收入差距（CX）。城鄉(xiāng)間收入水平的差別，導(dǎo)致了消費支出能力的不平衡、不均衡。一般情況下，居民收入越低，消費傾向越高，反之亦然。

表3 公因子方差

公因子方差說明的是從變量中提取的數(shù)據(jù)信息，一般情況下，大于0.5就說明可以被表達。表3中，除了少兒撫養(yǎng)比，其他變量的提取值均大于0.7。

成纖維細胞生長因子21(fibroblast growth factor，F(xiàn)GF-21)是成纖維細胞生長因子家族的新成員，主要在肝表達，其可以調(diào)節(jié)組織細胞糖脂代謝，具有與胰島素類似的作用，并可增加機體胰島素的敏感性，在一定范圍內(nèi)改善胰島素抵抗但不導(dǎo)致低血糖發(fā)生[1]。然而，目前關(guān)于FGF-21在糖尿病發(fā)病中的生理作用尚未完全闡明。本研究旨在探討早發(fā)初診2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus，T2DM)患者血漿FGF-21水平及其與糖脂代謝參數(shù)的關(guān)系?，F(xiàn)報道如下。

累計方差貢獻率如表4所示，成份1的因子的方差貢獻率為84.530%，成份2的方差貢獻率達到9.977%，這兩個因子的累積方差貢獻率為94.507%，因此為了實現(xiàn)降維的作用，選取了2個公因子。

我們誰也不敢大聲歡呼，而是躡手躡腳，緩緩地挪到起點——龍尾，我小心地伸出手，任任喊：“一、二、三！”我輕輕一推，只聽“嘩啦啦啦”，“龍”飛起來了，多米諾骨牌就像在唱歌的潮水一般，后面的骨牌不斷往前推，前面的骨牌不斷倒下，真是太好看了，我和任任忍不住跳了起來。

從圖1因子分析碎石圖可以直觀看出，第1個因子和第2個因子連接線的形勢落差很大，展現(xiàn)的趨勢非常陡峭，其他因子連接的折線則展現(xiàn)得比較平緩，由此可見，第1個因子和第2個因子可以表示整體的方差。

依據(jù)透射式GaN光電陰極量子效率公式,分析了電子擴散長度LD對陰極光電發(fā)射性能的影響,理論上指出了漸變Al1-xGaxN緩沖層結(jié)構(gòu)可以明顯改善GaN外延材料生長界面的晶格質(zhì)量,提升透射式GaN光電陰極的光譜響應(yīng),并用實驗測試結(jié)果證實了此分析的合理性與正確性。

表4 解釋的總方差

圖1 因子分析碎石圖

表5 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

表5是旋轉(zhuǎn)成分矩陣，從表中可看出，第1列里，城鎮(zhèn)居民人均收入（CZJMSR）系數(shù)為0.807，網(wǎng)民數(shù)量（WM）的系數(shù)為0.687，網(wǎng)站數(shù)量為0.722，具有較大載荷。于是第1個因子歸結(jié)為可支配收入和電商環(huán)境；第2列里，零售商品價格指數(shù)（RPI）和居民消費價格指數(shù)（CPI）的系數(shù)分別是0.767和0.699，于是第2因子歸結(jié)為價格。

通過研究分析，上述因子結(jié)果基本可表達我國數(shù)字經(jīng)濟中數(shù)字消費的情況。

（4）計算因子得分

在完成上述步驟后，因子得以基本確定。參照成分得分系數(shù)矩陣，可計算出與經(jīng)濟變量數(shù)字相對應(yīng)的因子得分情況，再用原始變量替代主成分因子的線性方程表示，得到因子得分函數(shù)，如表6所示。

表6 成分得分系數(shù)矩陣

從表可得出，2個公共因子和各指標間的線性關(guān)系情況。

3.3 回歸分析

回歸分析法是分析變量關(guān)系相互依賴情況的統(tǒng)計方法。通過描述變量間的變動情況，展現(xiàn)兩個或多個解釋變量（第1主成分得分，第2主成分得分）對被解釋變量的影響程度。而主成分得分是由相應(yīng)的因子得分乘以相應(yīng)的方差的算術(shù)平方根得出，將被解釋變量（ZY），解釋變量（第1主成分得分，第2主成分得分）進行回歸，結(jié)果如表7所示。

表7 回歸結(jié)果

因此，可以得到以下結(jié)果：

用前2個成分的系數(shù)向量組成的矩陣和主成分回歸系數(shù)向量估計，得出結(jié)果矩陣：

（1）池塘養(yǎng)殖模式。全市池塘養(yǎng)殖大多數(shù)采用精養(yǎng)模式，魚塘基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較完備，養(yǎng)殖產(chǎn)量較高。一般采取專養(yǎng)、套養(yǎng)等集約化養(yǎng)殖方式。

基于上述結(jié)果，得出自變量回歸方程：

從回歸結(jié)果來看，除城鄉(xiāng)收入差距（CX）外，其余自變量均對居民消費水平呈正向促進作用。居民家庭消費指數(shù)（CPI）、商品價格指數(shù)（RPI）、城鎮(zhèn)居民人均收入（CZJMSR）、城鄉(xiāng)收入差距（CX）、城鎮(zhèn)失業(yè)率（CZSYL）、網(wǎng)民人數(shù)（WM）、網(wǎng)站數(shù)量（WZ）、老年撫養(yǎng)率（LNFY）、少兒撫養(yǎng)率（SE?FY）等變量每提升1%，會使我國消費者消費水平分別上升 0.112%、0.09%、0.139%、0.201%、0.143%、0.122%、0.168%和 0.039%。網(wǎng)民數(shù)量和網(wǎng)站數(shù)量會對數(shù)字消費支出產(chǎn)生正向影響體現(xiàn)了數(shù)字化服務(wù)的重要性。后疫情時代，無接觸服務(wù)等數(shù)字化服務(wù)開辟了服務(wù)經(jīng)濟新空間，服務(wù)數(shù)字化將成為我國經(jīng)濟發(fā)展重要的新增長點。

4 結(jié) 語

穩(wěn)定持續(xù)的經(jīng)濟增長，不僅需要短期應(yīng)急性政策的維穩(wěn)，更需要釋放數(shù)字紅利，挖掘內(nèi)生需求，培育經(jīng)濟長期穩(wěn)定發(fā)展動力。本文通過梳理總結(jié)數(shù)字經(jīng)濟概念及政策，分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基本態(tài)勢以及新冠肺炎疫情對經(jīng)濟發(fā)展帶來的影響，通過因子分析和回歸分析模型，揭示疫情沖擊后的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇，實證疫情拉動我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。研究發(fā)現(xiàn)，突發(fā)性疫情對我國市場轉(zhuǎn)變和政府治理能力提升帶來了更高的需求，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來了眾多機遇，推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展，將有效對沖疫情給經(jīng)濟社會帶來的沖擊。在后疫情時代，我們要緊緊把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的機遇，進一步完善數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略規(guī)劃和政策措施，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟市場體系，優(yōu)化升級人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。持續(xù)深化數(shù)字技術(shù)在一、二、三產(chǎn)業(yè)以及社會領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展，不斷衍生新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)，壯大經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展動能。