《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

——“美国官方经济统计基础结构”的演化及启示

邱 东，刘婷祎（1）

中国省级城乡发展差距统计测度与演进

——基于 HDI 的研究视角

彭 刚，刘孟含（12）

国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

贾小爱，王丹丹（26）

中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

李旭辉，王经伟，夏万军（37）

社会福利的测度与比较

——基于不平等厌恶系数的研究方法

吴晴静，章贵军，王开科（48）

高就业密度是否会降低生育意愿

——基于 CGSS 微观数据的实证研究

钟晓龙，李慧慧，王自锋（61）

中国省级规划执行进程测度：指数构建及其时空分布

冯 卓（71）

新发展格局背景下国内国际价值链嵌入测度

李佩瑾，张天颖，袁 颖（83）

期刊基本参数：CN14—1400/C8鄢2020鄢B鄢A4鄢96鄢ZH鄢P鄢预20鄢2000鄢8鄢2024-2

主管主办 山西财经大学

编辑出版 《统计学报》编辑部

发行范围 公开

国内发行 山西省邮政报刊发行局

国外发行 中国国际图书贸易总公司

印刷单位 山西科林印刷有限公司

定 价 20 元（人民币）

地 址 太原市小店区坞城路 140 号

电 话 0351—7666806

邮 编 030006

电子邮箱 tjxbtg@163.com

微 信 统计学报

投稿系统 http://tjxb.sxufe.edu.cn

出版日期 2024 年 2 月 25 日

国内统一连续出版物号 CN 14—1400/C8

国际标准连续出版物号 ISSN 2096—7411

2024 年 第 1 期

第 5 卷 总第 25 期

2024.1

（双 月 刊）

····························目次

荣誉主编 李宝瑜

主 编 米子川

副主编 高艳云

编辑部主任

副主编

编辑部副主任

副主编

秦兴俊

马克卫

JOURNAL OF STATISTICS

No.6，2023

General Serial No.23

（Bimonthly）

Honorary Editor-in-Chief: Li Bao-yu

Editor-in-chief: Mi Zi-chuan

Assistant Editor-in-chief: Gao Yan-yun

Editorial Director:

Assistant Editor-in-chief:

Vice Editorial Director:

Assistant Editor-in-chief:

Supervised by: Shanxi University of Finance

& Economics

Edition & Publication: the Editorial Office of

Journal of Statistics

Issue Scope: Open

Issued by: Shanxi Postal Distribution Bureau

Issued abroad by: International Book Trading

Corporation of China

Printed by: Shanxi Kelin Printing Co., Ltd

Price: 预20

Address: No.140 Wucheng Road of Taiyuan,

Shanxi, China

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WeChat: 统计学报

Submission System: http://tjxb.sxufe.edu.cn

Publication Date: Feb. 25, 2024

CN Serial Number: CN 14-1400/C8

International Standard Serial Number:

ISSN 2096-7411

Qin Xing-jun

Contents

Basic Parameter of the Journal：CN14—1400/C8鄢2020鄢B鄢A4鄢96鄢ZH鄢P鄢预20鄢2000鄢8鄢2024-2

Review on Big Data and Economic Statistics in the 21st Century

——Evolution and Enlightment of “the Basic Structure of American Official Economic

Statistics”

QIU Dong，LIU Ting-y（i 1）

Statistical Measurement and Evolution of China’s Provincial Urban -Rural

Development Gap

——Based on the Research View of HDI

PENG Gang，LIU Meng-han（12）

Evolutionary Progress, Standard Update and Enlightenment to China of International

Standard Industrial Classification

JIA Xiao-ai，WANG Dan-dan（26）

New-Type Infrastructure Construction in China：Statistical Measurement and Industrial

Structure Upgrading Effect

LI Xu-hui，WANG Jing-wei，XIA Wan-jun（37）

Measurement and Comparison of Social Welfare

——Based on the Research Method of Ineguality Aversion Coefficient

WU Qing-jing，ZHANG Gui-jun，WANG Kai-ke（48）

Does High Employment Density Reduce Fertility Intention

——Empirical Research Based on the Micro Data from CGSS

ZHONG Xiao-long，LI Hui-hui，WANG Zi-feng（61）

Provincial Planning Implementation Progress Mearsurement in China：

Index Construction and Spatiotemporal Distribution

FENG Zhuo（71）

Research on the Embedding Measurement of Domestic and International Value

Chains in the Context of New Development Pattern

LI Pei-jin，ZHANG Tian-ying，YUAN Ying（83）

Ma Ke-wei

DOI 编码：10.19820/j.cnki.ISSN2096-7411.2024.01.001

JOURNAL OF STATISTICS

《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

——“美国官方经济统计基础结构”的演化及启示

邱 东 1，刘婷祎 2

（1.江西财经大学 统计与数据科学学院，江西 南昌 330013；2.武汉大学 经济学管理学院，湖北 武汉 430072）

［摘 要］关于大数据背景下21世纪的官方经济统计如何改革，2019年美国收入与财富研究会（CRIW）召开了一次专题研讨

会，会议论文集《为21世纪经济统计的大数据》收录了15篇论文，其序言是一篇综述性论文，主要概述相关研究背景和15篇论文

的主要思想。结合美国官方经济统计基础结构的演化，对该论文集从十个方面展开述评，包括论文集概况、序言的主要内容、核

心概念“基础结构”、“数据格局”的演变、大数据与经济统计结合的探索及启示、经济统计变革与时局的高度相关性、大数据与经

济统计结合的方法论挑战与推进、推进经济统计中大数据应用的挑战和应对措施、方法论研究的持久性、经济统计与大数据交

叉和结合研究的学科意义。

［关键词］《为21世纪经济统计的大数据》；经济统计；大数据应用；数据基础结构；数据格局

［中图分类号］ F222 ［文献标识码］A ［文章编号］2096-7411（2024）01-0001-11

Review on Big Data and Economic Statistics in the 21st Century

——Evolution and Enlightment of“the Basic Structure of

American Official Economic Statistics”

QIU Dong

1，LIU Ting-yi

2

（1.School of Statistics and Data Science, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013；2. Economics and

Management School, Wuhan University, Wuhan 430072, China）

Abstract: In regard to how to reform official economic statistics in the 21st century under the background of big data, the

International Association for Research in Income and Wealth （CRIW）held a symposium in 2019, and published a book of papers,

named Big Data and Economic Statistics in the 21st Century. The book of papers contained 15 essays, and adopted a review paper as

its preface. Based on the evolution of the basic structure of American official economic statistics, the paper conducted the review of

this book from 10 aspects, including the overview of the book, the main content of the preface, the “basic structure”of core concepts,

the evolution of “data pattern”, the exploration and enlightment of the integration of big data and economic statistics, the high

relevance of economic statistics reform and the times, the challenges and advancement of the methodology of the integration of big data

［基金项目］国家社科基金“加快构建中国特色哲学社会科学学科体系、学术体系、话语体系”研究专项项目“新时代中国特

色统计学基本问题研究”（19VXK08）

［作者简介］邱 东（1957—），男，江苏张家港人，江西财经大学讲席教授，1993 年获国务院学位办批博士生导师，1995

年国务院特殊津贴获得者，2008 年被聘为教育部长江学者特聘教授，研究成果集中于国民经济核算、经济测

度、国际比较、可持续发展等领域，代表作为“当代经济统计学批判系列”，现任全国哲学社会科学规划项目

学科评审统计学组召集人、全国统计教材编审委员会副主任等；刘婷祎（1992—），女，河南开封人，武汉大学

经济与管理学院博士后，主要研究方向是经济测度、国民经济核算，本文通讯作者。

2024年2月

第5卷 第1期

Feb.，2024

Vol.5 N0.1

· 1 ·

统计学报 2024 年 第 1 期 邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

一、《为 21 世纪经济统计的大数据》淤概况

在大数据背景下 21 世纪的官方经济统计应该

如何改革？2019 年 3 月在美国马里兰，斯隆基金会

资助“美国收入与财富研究会（CRIW）”召开了一次

专题研讨会，会议论文集《为 21 世纪经济统计的大

数据》由美国“国家经济研究局（NBER）”于 2022 年

正式出版，该文集收录了 15 篇会议论文，其序言是

一篇综述性论文，主要概述相关研究背景和 15 篇论

文的主要思想。于

表 1 文集论文题目与作者

章节 论文题目 作者

序言 为 21 世纪经济统计的大数据：时不我待

Katharine G Abraham、Ron S Jarmin、Brian C Moyer、

Matthew D Shapiro

第一部分

经济统计中推进

大数据的综合利用

关键国民经济指标的再构造（reengineering）

Gabriel Ehrlich、David Johson、Matthew D Shapiro、

John Haltiwanger、Ron S Jarmin

美国消费者价格指数中的大数据：经验与计划

Crystal G Konny、Brendan K Williams、David M

Friedman

用“可替代数据源（Alternative Data Sources）”提升零售

贸易数据产品

Rebecca J Hutchinson

从交易数据到经济统计：为消费者开支构造实时、高

频的地域测度

Rebecca J Hutchinson

第二部分

分类的大数据利用

将“自然发生文本数据”转换进入经济统计：“线上职

位空缺公告（Online Job Vacancy Postings）”的案例

Arthur Turrell、Bradley Speigner、David Copple、Open

Jobs Data at Nesta Jyldyz Djumalieva、James Thurgood

2017 年经济普查中特许经营问题的自动回应评估

Joseph Staudt、Shawn Klimek、Andrew Baer、Yifang

Wei、Lisa Singh、Jensen J Bradford

用公共数据生成产业分类代码

John Cuffe、Justin C Smith、 Nevada Basdeo、Sudip

Bhattacharjee、Ugochukwu Etudo、Wayfair Nathaniel、

Shawn R Roberts

第三部分

部门测度的

大数据利用

地方经济的即时预报：使用 Yelp 数据测度经济活动 Edward L Glaeser、Michael Luca、Hyunjin Kim

为进口和出口价格指数的单位价值：概念的证明 BLS Don A Fast、Susan E Fleck

使用保险索赔和管理数据定量分析保健医疗计划中

实施重要护理的生产率增长

John A Romley、Dana Goldman、Neeraj Sood、BEA Abe

Dunn

在大数据时代估价房屋服务：充分利用 Zillow 微观数

据的使用者成本法

BEA Marina Gindelsky、Scott A Wentland、Jeremy G

Moulton

第四部分

方法论挑战和进展

不可躲避的竞赛：机器学习与可替代数据预测经济指

标的比较

Jeffrey C Chen、Abe Dunn、Kyle Hood、Alexander

Driessen、Andrea Batch

周扫描数据中的季节和周期销售额的机器学习分析 Rishab Guha、Serena Ng

估计新产品收益 Erwin W Diewert、Robert C Feenstra

二、文集序言《为 21 世纪经济统计的大数据：未

来在即》的主要内容

文集的序言（Prefatory Note）是一篇综述性论

文，共七个部分。

序言的开卷语阐述了三个问题：“美国官方经济

统 计 基 础 结 构 （the infrastructure for official U.S.

economic statistics）”的构建和演化过程、以“大数据

与经济统计结合”为主题的两次 CRIW 研讨会、大数

据与经济统计结合的必要性和可行性。

序言第一小节阐述大数据对经济测度的潜在

效益，在进一步阐述“数据基础结构”所面临的演变

后，从时效性、数据修订和工作自动化三个方面做

了概述。

序言第二小节探讨整个经济系统如何拓展大数

and economic statistics, the challenges and countermeasures in the process of applying big data in promoting economic statistics, the

persistance of methodological research, as well as the discipline significance of the integration.

Key Words: Big Data and Economic Statistics in the 21st Century; economic statistics; information about big data application;

basic structure; data pattern

· 2 ·

统计学报 2024 年 第 1 期

据在经济统计中的综合利用，主要述评论文集第一

部分的五篇论文，分别探讨如何整合或细化零售价

格和名义销售额的测度、开发 CPI 的可替代数据源、

改进劳动力市场的实时测度等。

序言第三小节聚焦于统计分类细化中的大数据

利用，主要述评论文集第二部分的三篇论文。统计指

标的细致化处理，必然需要以正确分类为基础，而这

又往往受制于经济社会现象中隐含的“模糊不确定

性”。三篇论文分别探索如何利用大数据来估算“岗

位空缺”、确定特许经营权的有无和产业分类系统的

细化。

序言第四小节探讨部门测度的大数据利用，主

要述评论文集第三部分的四篇论文。部门测度是国

民核算的中观基础，论文集中改进部门测度的三个

例子分别是外贸统计中进出口价格指数的编制、健

康养护产出的测度和自有住房服务价值的测度。

序言第五小节阐述大数据与经济统计相结合

的方法论挑战和进展，主要介绍论文集第四部分的

三篇论文，探讨如何结合信用卡数据、谷歌流行数

据和扫描数据等编制消费者支出和价格指数，以及

如何应用机器学习方法对时间序列基础数据进行

适当调整。

序言第六小节是对整个文集的总结，推进经济

统计中利用大数据所面临的挑战和应对措施，主要

包括以下七个方面：（1）不同类型数据间的匹配性；

（2）大数据对统计机构数据供给的机制安置；（3）数

据供给的连续性问题；（4）统计机构间合作及其与企

业合作的整合；（5）统计数据细化与隐私保护；（6）经

济统计的“计算基础结构”；（7）机构间合作进行统计

方法论研究。

三、注重核心概念“基础结构（infrastructure）”

论文集综述论文中出现的第一个单词便是“基

础结构（infrastructure）”，文中多次使用了这个核心

概念，例如“美国官方经济统计基础结构（the

infrastructure for official U.S. economic statistics）”“经

济 测 度 基 础 结 构 （economic measurement

infrastructure）”“联邦数据基础结构（the federal data

infrastructure）”“计算和分析基础结构（computational

and analysis infrastructure）”“ 计 算 基 础 结 构

（computing infrastructure）”“现有基础结构（existing

infrastructure）”“关键经济统计（数据）常规生产的基

础结构（the infrastructure of the routine production of

key official economic statistics）”等表述，以及“基本

架构（the underlying architecture）”等相关表述。

应该注意到的是，此处“基础结构”这个概念的

重心在“软实力（soft power）”，与我们通常所理解的

“硬实力”方面的基础结构相比，并非处于同一个发

展层级。国家所谓发达与欠发达，“基础结构”的软硬

取向是一个重大的区别，基础结构建设的“脱实向

虚”应该是社会发达的重要表现。

深入把握这个概念对新兴国家尤其重要，因为

谋求发展时往往重视“实物基础结构（physical

infrastructure）”，重视“硬实力”，重视实物消费品。例

如最典型的“硬道理”就是“要致富先修路”，这是经

济发展水平所决定的，发展上补课总是需要从硬件

做起。由于客观物质条件的限制，“软件”建设一时还

摆不上议事日程，很容易忽视“社会基础结构（social

infrastructure）”，就“软实力”和公共品而言，实际上

这是欠下了“工作债”。

人类社会发展的历史过程告诉我们，富强决不

止于 GDP 总量，债务也未必都以资金的形式出现。

一个国家的发展不能总是盯着以“实物基础结构”所

表现出来的“硬实力”，高楼、高速、高铁固然重要，但

“实力”的含义更广，即便“硬实力”的内涵也远不止

这些。发展总要走上高质量之路，“软实力”方面的

“工作债”恐怕更为沉重，且不可长久拖欠。

政府统计数据的基础结构，正是“社会基础结

构”的一个重要组成部分，是政府部门应该提供的公

共品。让整个社会各方面都“知己知彼”，才可能在异

常激烈的大国竞争中站稳脚跟，保持定力。对宏观数

据的切实把握，正是国家提升“软实力”、提高发展质

量不可或缺的基础。学习发达国家如何构建“经济统

计基础结构”，应该成为当下国家统计系统的一项较

为迫切的任务。

Abraham 教授等（2022）[1]开篇概要讲述了“美国

联邦经济统计基础结构”的构建历史。尽管美国早在

1810 年 就 有 了 “ 制 造 活 动 普 查 （census of

manufacturing activity）”，然而第一次“五年一度的综

合经济普查 （comprehensive quinquennial economic

census）”开始于 1954 年，主要是为了应对大萧条和

“二战”联邦政府强化宏观管理的需求。在 20 世纪

40 年代后期，美国整个经济仍然基于实物生产，1/3

的劳工在制造部门就业。因此，美国国民核算对生产

方面的指标一直比较重视。宏观经济统计的三个基

本“测度领域（measurement domains）”就是生产、盂价

格和就业。

从“数据基础结构”的角度看，美国经济普查提

供了“国民收入和生产账户（NIPAs）”核算名义产出

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

· 3 ·

统计学报 2024 年 第 1 期

的支柱，而“二战”之后发展的概率抽样，官方调查也

提 供 了 精 确 统 计 ， 相 比 “ 全 面 计 数（complete

enumerations）”而言成本更低，为高频经济测度做出

了核心贡献。行政管理数据特别是税收记录中的收

入数据，在构建 NIPAs 账户收入方以及在估算账户

生产方的缺失数据上，发挥了重要作用。价格指数作

为估算实际生产的缩减因子，独立于 NIPAs 发展。消

费者价格指数（CPI）在 1919 年是以“生活成本指数

（cost of living index）”的名义出现，用来缩减工资的

通胀影响。普查、抽样调查和行政记录，以此三者为

主体的“数据基础结构”主要构建于 20 世纪中叶，用

户主要是联邦政府，还有其他决策者和研究人员。

以上概要描述了美国政府统计“现有基础结

构”，从中可以看出其三个重要特点。

第一，政府不同部门之间工作联动。典型地，税

收记录对于 NIPAs 的编制发挥着不可或缺的作用。

如果税务信息切实可靠，则这种联动将大大减轻统

计部门收集基础数据的负担。

第二，联邦统计分散实施。例如，名义产出与其

减缩因子（价格指数）的编制相互独立。这种独立性

或许有利于避免数据操纵，同时也隐含了国民核算

中所谓“核算”的基本蕴意。但是，跨越几个各负其责

的政府部门，如何提供具备一致性的综合经济测度，

这种架构可能也有其难以协调的弊端。可见，任何工

作制度安排都是利弊相间，无法只取其一。在国际统

计体制和方法的比较中，既要看到自己的优势和别

人的劣势，也要看到别人的优势和自己的劣势，这才

是知己知彼的要义所在。

第三，政府统计结果与宏观管理措施密切相关。

例如，“生活成本指数”的高低直接关系到工资调整

的幅度。所以，联邦政府统计的数据受到全社会的关

注，常常引起社会争论和博弈。麦考夫教授 2019 年

发表论文，专门阐述了这个历史过程（Rockoff，2019；

邱东，2021；He et al.，2019）[2-4]。

应该注意到，美国的第一次经济普查比中国正

好早了 50 年。尽管发展中国家有“后发优势”，有机

会避免前人走过的弯路，但这种优势并不能自动实

现，其前提在于对开拓者的经验和教训都有系统的

认知，能够充分地准备少走弯路的系统条件，其中之

一就是经济统计基础结构的构建。

四、关注“数据格局（the data landscape）”的演变

我们可以从必要性和可能性两个基本方面来梳

理和剖析“数据格局（the data landscape）”的演变。

Abraham 教授等指出，官方经济统计的“数据格

局”原本主要有经济普查、抽样调查和行政记录三

大类数据方式或来源。在大数据和数字经济迅猛发

展的全球化背景下，“数据格局”演变所带来的问题

主要有以下三点：（1） 统计部门得到“调查响应

（survey responses）”越来越困难，调查的“响应率

（response rates）”榆明显下降，人们对数据结果的质

量越来越关注；（2）作为测度对象的经济变得越来

越复杂；（3）用户希望得到更及时和“更细致（more

granular）”的数据。

还要看到，原本政府统计机构在公共信息的生

产过程中处于近乎垄断的地位，虞企业和居民户

（household）履行社会责任，接受统计机构的“入户访

问 （household interview）” 和 “ 问 卷 调 查（paper

questionnaires）”，相关基础数据只是在进入国家统

计机构的计算机系统之后才数字化。而今，其他经济

主体如企业或非政府组织（NGO）等，也与时俱进地

参与公共信息生产，给政府统计机构带来了竞争性

压力。社会有信息需求，就可能形成相应的供给，私

人部门甚至对公众发布了宏观经济统计信息。愚例

如 ， 美 国 自 动 数 据 处 理 公 司 （Automatic Data

Processing，ADP）的月度就业报告、大企业研究会

（the Conference Board，有的译为“咨商会”）的 Help

Wanted Online，以及 the JPMorgan Chase Institute 的

生产统计信息。特别是，突发的社会危机也给这种供

求匹配提供了契机。基于各种私人来源的数据，

Opportunity Insight鸳s Economic Tracker 提供了就业、

收入和消费支出的周指标（Chetty et al.，2020）[5]。借

公共服务而提升自身品牌价值，也是高端企业精明

的垄断谋求（以趋势引领的名义）之道。

上述两个方面，充分地表现出政府“数据基础结

构”谋求相应变化的必要性。那么，究竟如何应对这

种“数据格局”演变带来的压力？怎么探索一种可行

的路径？

Abraham 教授等探索者注意到“可替代数据来

源（alternative sources of data）”，从而可以让经济统

计机构更好地满足用户需求。近年来，“原本数字化

的数据（natively digital data）”具备了改进经济统计

的潜力。它们主要包括三个主要类型：（1）来自零售

扫描的详细交易数据（detailed transactional data from

retail scanners）、公司内部（信息）系统（companies

internal systems）、信用卡记录（credit card records）、

银行账户记录（bank account records）、工资单记录

（payroll records）、保险记录（insurance records），这些

基础数据都基于私人商业目的而编辑；（2）由传感器

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

· 4 ·

统计学报 2024 年 第 1 期

和移动装置自动记录的“痕迹数据”；（3）从网站和社

交平台上获取的各种各样的数据。

统计方式变革的可行性还表现在，与 20 年前相

比，使用大数据的现代数据科学方法取得了长足进

步，使得更系统地将大数据纳入官方统计成为可能

（徐宗本等，2022；朱建平等，2019）[6,7]。

如果将这些“非设计大数据来源（non-designed

Big Data sources）”结合到“经济测度基础结构”之

中，有希望使得统计机构生产更精确、更及时和更多

的“非总量统计（disaggregated statistics）”，同时降低

“基础数据提供者（the data providers）”的负担，甚至

降低统计机构自身的负担（罗良清，2019）[8]。从基础

建设的角度看，数据新来源的可用性为官方统计“基

本架构（the underlying architecture）”的再设计提供

了机会。

五、大数据与经济统计结合的探索与启示

联邦经济统计如何利用大数据，在美国是一个

较早就进行探讨的课题。“收入与财富研究会

（CRIW）”早在 2000 年就召开过主题为“扫描数据与

价格指数（scanner data and price indexes）”的研讨

会，专门研究利用零售交易数据进行价格测度。但由

于种种原因，舆大数据与经济统计的结合研究进展比

较缓慢。经历了 20 多年的努力，才召开第二次相同

主题的研讨会，并发表了一系列工作论文（working

paper）。

美国“收入与财富研究会（CRIW）”与“世界收入

与财富研究联合会（IARIW）”不同，通常只是召开闭

门会议，并不公开征集论文参会。这次特邀了荷兰统

计局（Statistics Netherlands）局长（Director General）

Tjark Tjin-A-Tsoi 博士做大会报告，报告了该局在

统计项目实施中所取得的惊人进步，即用大数据来

源补充和替代传统调查。

然而，大规模地充分实现大数据对经济测度的

潜在助力，目前还只是一个愿景。余尽管还有不少事

项和挑战需要解决和应对，但与会者对这种期许还

是充满了热情。实验性研究的可行性并不等于常规

统计中的可行性，所以，Abraham 教授在文中专门提

及“大规模地”实施，是比较清醒的态度。

2020 年研讨会的论文给出一个信号，大数据与

经济统计结合的时机已经来临。所谓时机成熟，恰是

变革和交叉、结合的必要性和可能性兼备。实际上，

考虑到现有测度模式因“调查响应率”下降而受到的

威胁、业已增大的调查成本、追踪“速变经济”的困难

日益加大，以及其他类型行为主体的新近数据生产

作为，统计系统架构的基本改变将是必要的，否则就

无法保持官方经济统计的质量和效用。

Abraham 教授等明确指出，统计机构别无选择，

只能从事这种艰难工作，并进行相当数量的必要投

资 ，俞 从 而 将 本 项 研 究 所 提 出 的 “ 测 度 观

（measurement approaches）”和不同“类型数据（types

of data）”结合到官方经济统计的日常工作中。

我们应该充分注意到，这个信号对新兴国家具

有 格 外 的 意 义 。 这 是 一 桩 相 当 “ 耗 时（time

consuming）”的基础工作，对这种必须补课、不可躲

避或放弃的基础性工作（慢活），还是需要及早开展，

因为这种基础结构的构建不大可能靠短期突击来完

成，也不大可能搞跨越式的发展。

反观经济统计现代化的历史过程，还有一个非

常深刻的教训。对大数据技术的引进，不能浅尝辄

止，不能仅仅停留在方法技术的掌握上，而应该真正

与经济统计实务相结合，要在宏观经济分析中取得

实效（肖红叶等，2022）[9]。掌握了大数据技术，并不等

于现实经济统计实务中就会用了，“套用”当然比较

简单，有现成数据“套”进模型运算，就可以得出数据

结构（张维群，2019）[10]，具备数学优势的中国学生对

此不在话下。然而，实地操作需要的却是“应用”能

力，达成这个“应”需要综合素质，需要脚踏实地的长

期实践过程。如果以为“套用”便是“应用”，那么动起

手来往往沦为“形式化动作”。

典型的例证便是投入产出表的编制和应用。自

上个世纪 80 年代开始，我们学习、引进并试编了中

国数据的投入产出表，现在本土也有学者在投入产

出方法论研究上走在世界前沿。然而，中国编制投入

产出表的分类详细程度却并不理想，40 多年过去

了，到目前为止分类程度仅达到 150 多个产品部门，

而发达国家如美国和日本，投入产出表可以达到

500 多个部门，据说美国经济分析局的工作用表可

以达到 1 000 多个部门，可见，中国在此方法应用和

核算实务上还存在相当的差距。

相比较而言，目前应用的投入产出技术并非特

别复杂，而其实践价值恰恰在于分类程度详尽的实

际数据，只有将基层的投入产出数据关系揭示出来，

才能切实为宏观经济分析提供可靠的定量基础。投

入产出核算是国民核算各个分支核算系统的基础，

只有具有详尽的投入产出表数据，才能将生产过程

中的中间消耗核算清楚，让 GDP 数据真正成为增加

值的总和；才能编制出高质量的资金流向表，将实物

与资金的部门间流向乃至存量关系核算得更为清

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

· 5 ·

统计学报 2024 年 第 1 期

楚；才能采用“增加值法”计算不同国家间的进出口

差额，进而明确国际收支关系，力求避免“全值法”计

算带来的严重偏误。

2018 年美国对中国发动贸易战，借口便是一个

小小的部门经济统计指标——两国间巨大的贸易差

额。然而，这是基于“全值法”口径数据做出的判断

（邱东，2021）[3]。中美两国间确实存在着贸易差额，但

其规模究竟多大，还是一个需要深入探讨的经济统

计疑题。如果我们平时就具备比较详尽的投入产出

表实际数据，就能够对两国贸易差额的真实规模给

出更具可靠性的数据，谈判过程中就可能取得更为

主动的地位。

应该看到，投入产出表实际数据的分类并不是

想做细就能做细的，这种细化需要一个历史过程，需

要扎实的产业统计基础，需要实实在在的人力和资

金投入。虽是“用兵一时”，但需要“养兵千日”，这种

基础性工作很难取巧躲开，平时的积累功夫如何，关

键时刻立刻显现，这便是我们呼吁“尽早补课”的根

本原因所在。在将大数据与经济统计相结合的变革

过程中，过去累积下来需要弥补的此类工作也应该

一并加以考虑。

六、经济统计变革与时局的高度相关性

混合新数据来源以实现“联邦数据基础结构”的

现代化，不仅可以从一般趋势来理解，而且突发的危

机也会激发人们的认知，此次新冠疫情（the COVID19 crisis）就使得这个议程变得极为重要。在危机应

对的综合考虑中，及时和可靠的数据不可或缺。

私人研究者结合大数据生产的有关位置和活动

类型的高频信息，引发了社会强烈的兴趣。例如，在

采用集体行动（aggregate activity）应对公共卫生危机

时，来自智能手机的“近实时位置数据（near-realtime location data）”提供了重要的参考与依据。不

过，尽管开放新数据来源非常有价值，但这些“测度

努力（measurement efforts）”彼此之间并没有合作，它

们抓住了流行病经济影响的某个特定方面，但并没

有提供一个综合画面。

统计机构也敏捷地对危机做出反应，例如引入

两个新的“脉动调查（Pulse Surveys）”，提供居民户和

小企业对危机做出反应的重要信息。逾除此之外，普

查局（Census）基于行政数据发布了每周商业创新的

新测度。劳工统计局（BLS）在现行就业和居民户调

查中添加了问题，以了解商业运作如何变化以应对

危机。

遗憾的是，对实时、细致的经济测度而言，统计

机构使用大数据只是一种“新生状态 （a nascent

state）”，基于稳健的、具代表性的大数据的“关键官

方经济统计的常规生产的基础结构”尚待构建。

Abraham 教授等希望，当美国经济经历下一次危机

时，统计机构能够应用“大数据的即时数据流（the

ongoing flow of Big Data）”提供及时的、综合的信息，

以帮助和指导政策制定者做出重要决策。輥輯訛

值得注意的是，在新冠疫情爆发前该项研究已

经基本完成，所以各位专家所提交的 15 篇论文中并

没有涉及此次流行病爆发的相关内容。但是在序言

（综述性论文）中，Abraham 教授等对此议题做了比

较充分的补充。重点指出的是，在该文的 31 项参考

文献中，与新冠疫情直接相关的就有 8 项，即 2020

年发表的专题论文。可见，美国学者和部分官员对保

持经济统计的“相关性”高度重视，具备应有的职业

责任感和时事敏感性。相比而言，中国统计学者也有

不少对疫情发生状况的统计描述，但是在疫情对整

个社会经济和福利影响的“即时描述”和“即时预报

（nowcasting）”方面，还有待于深入拓展和提升。

七、大数据与经济统计如何结合——方法论挑

战与推进

Abraham 教授等强调，挖掘大数据提升经济测

度潜能的一个主要障碍是，缺少完备的方法论，即如

何将新型数据结合进入“测度基础结构”中。

在许多文本中，大数据应用采用“有监督的机器

学习方法（supervised machine learning methods）”。在

典型的应用中分析者处理两类观察数据，一类是符

合“金标准测度（a gold-standard measure）”輥輰訛的相关

数据，另一类是自信能够用于预估其他样本的大数

据。通常的操作是将可用的数据分成三类，“训练数

据集（a training data set）”用于估计大数据模型，“确

认数据集（avalidation）”用于模型选择，“测试数据集

（a test data set）”用于评估模型外样本的表现，后两

类数据有助于应对“过拟合（overfitting）”问题。然而

在具体应用中，还需要进一步研究“如何应用”或“如

何结合”的方法论，以真正实现交叉和融合。所谓交

叉和融合，一定是双向或多向的，不会是从工具到事

例的单向动作，一定是一个过程，不可能一蹴而就。

标准机器学习方法不能简单地引进和应用，Abraham

教授等做出这种判断是基于一个事实，即适用于经

济统计生产的大数据只是到了近期才变得可利用。

其隐含的逻辑也很简单，毕竟大数据方法兴起已经

多时，如果引进和应用非常简单，那么早就应该在经

济统计生产过程中发挥效用了。

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

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统计学报 2024 年 第 1 期

第一个方法论研究案例由经济分析局 Chen 等

做出，在测度“个人消费支出（Personal Consumption

Expenditure，PCE）”时，需要预测“季节服务调查（the

Quarterly Services Survey，QSS）”系列数据。由于完整

的系列数据需要等到该季后两个半月才能得到，而

且会导致 PCE 数据的重大修订，因此 Chen 团队将

信用卡和谷歌流行数据作为 QSS 系列数据的隐含

预测因素，结合到 PCE 的早期估计中。在估算方法

上 他 们 采 用 “ 多 元 模 型 观 （multiple Modeling

approaches）”，不仅使用移动平均和回归模型，还使

用不同的机器学习方法。然而，“有监督机器学习方

法”隐含着对“样本长度”的要求，Chen 团队能拿到

的 QSS 数据只有 31 个季度，再区分出训练数据集、

确认数据集和测试数据集不大可行。根据数据可得

性进行调整，Chen 团队采用 19 个季度的数据拟合

多种模型，模型采用不同来源数据的组合、可变的选

择规则和算法，然后比较余下 12 个季度 QSS 数据

的预估与实际结果，籍此评价模型的表现。这种操作

背后的直觉是：如果数据结果所表现的一致性较强，

则遭受“过拟合”问题的可能性就较小。Chen 团队此

项研究的结论是，与现行操作相比，随机森林等“集

成方法（ensemble methods）”极有可能减少 PCE 数据

修正的规模。

第二个方法论研究案例涉及消费者支出测度中

对扫描数据的调整，挑战是如何从周数据中区分“季

节和日历效应”的影响。与专项调查相比，扫描数据

可以提供更为及时和丰富的信息，然而，这些数据并

不能直接搬用，重大事件（如节假日等）在不同年份

处于不同的周，从而会对消费者支出数据产生不同

影响，而且这些影响在不同地区还可能不同。除非这

种影响得到适当的调整，否则基于扫描数据的消费

测度变化就难以适当解读。

本来经济时间序列中剔除“季节和日历效应”有

很多方法，但这些方法的使用都是有条件的，需要大

量的时间序列基础数据。并且，即便具备足够长度的

数据，开发特定的调整模型也将是资源集约型的，当

数据系列的数目非常多时不大可行。

Guha 和 Ng 两位教授分步骤、分类地剔除季节

的影响，先是逐个剔除数据系列中“特定季节变动”

的影响，然后剥离数据中的跨部门相关性因素，以剔

除“共同性残余季节影响（common residual seasonal

effects）”，之后使得“解释变量”（“年中日期”、“月中

日期”、县域人口等）能够影响每个不同类别的支出。

使用机器学习方法，Gu 和 Ng 两位教授从县域支出

系列的分类数据中剔除了两类季节变动影响，使得

剩余的估计值能够用于追踪消费者支出的趋势和周

期变动，而且是在“地域分量水平（a geographically

disaggregated level）”上对“详细支出类别（detailed

expenditure categories）”做出分解工作。

第三个方法论研究案例涉及扫描数据给经济测

度带来的又一个问题——如何编制价格指数，以适

当地测度商品出现和消失对消费者福利的影响。以

橙汁数据为例，Diewert 和 Feenstra 两位教授比较了

当下文献中针对此问题提出的几种实证方法。从理

论背景看，使用“效用函数（utility function）”颇有吸

引力，因为其与“费雪价格指数（Fisher price index）”

相一致。然而从实践场景看，假定“固定替代弹性效

用 函 数 （a constant elasticity of substitution utility

function）”更容易得出估计。试算结果表明，基于后者

可能严重高估引入新产品的消费者福利获益。一个可

能的结论是，假设“一个更为灵活的超越对数支出函

数（a more flexible translog expenditure function）”将

更好地在精确性和易处理性之间取得平衡。

应该注意到的是，上述三个案例仅仅是列示性

的，大数据与经济统计如何结合的方法论研究应该

全过程开展（耿直，2014）[11]。

在论及部门测度时，Abraham 教授等指明了方

法论研究的难点，例如使用“等值租金法（rental

equivalence approach）”估算自有房屋服务价值时，

尽管有了Zillow 数据，但单位市场租金与自有住房服

务价值切实可比仍是确保该方法可行的关键，需要对

此机理做出深入阐释。“使用者成本法（a user cost

approach）”在大数据条件下仍然举步维艰，需要估算

的影响因素较多，特别是“住房服务实际预期资本获

益 （the real expected capital gain on housing

services）”难以详细测度。在住房价格繁荣与萧条的

周期中，所观察到的价格波动并不能反映住房服务实

际价值的变化，Abraham 教授等指出，很难想象将基

于交易数据的房价估算纳入“国民收入和生产账户

（the National Income and Product Accounts，NIPAs）”。

八、研究项目总结：推进经济统计中大数据应用

的挑战和应对措施

序言的这一部分不直接针对所收录的论文，而

是对研究项目做出总结性阐述。推进大数据在经济

统计中应用时，所面对的主要挑战有哪些？如何应

对？Abraham 教授等主要列示了七个方面。

第一，不同类型数据间的匹配性。就联邦机构与

私人数据提供者成功建立合伙关系所学到的经验来

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

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统计学报 2024 年 第 1 期

看，其中之一就是应该接受大数据并非一种数据提

供者以预先定义方式构建的存在。这意味着，这类数

据原本并不打算用于统计分析，因而统计机构需要

机敏待之。如本论文集所示，存在几种为商业和行政

管理目的而生产信息的方式，它们并非直接与测度

相匹配，就统计目的而言并非即刻有用。这种非匹配

性主要表现在概念、分类、时间和纵向一致性上。

概念（数学中的定义域）上，从企业和“居民户”

数据中产生的变量通常与官方统计所内嵌的经济和

统计概念不相匹配。不能认定统计调查的反馈都完

整或正确，但与大数据结合时，统计机构需要找出路

径 将 所引 进 的 数 据 纳 入 所 期 望 的 “ 测 度 构 建

（measurement constructs）”中。论文集论文面临着这

样的议题：将自然輥輱訛发生的大数据演变为与“经济统

计范式（the paradigm of economic statistics）”相匹配

的变量。

分类上，商业目的编码数据可能未必与官方统

计生产所要求的类别相对应。例如，扫描数据包括了

产品水平的价格信息，但为了符合 CPI 项目的需要，

其各个项目必须与 CPI 所公布的类别相对应。

时间匹配上，存在许多与观察值实际时间间隔

相关的复杂难题。例如，周销售数据并非与月度和年

度数据相匹配。再例如，工资单数据的支付期可能与

期望的日历期相异，劳工统计局的“居民户”和基本

单位调查要求回复者给出“参考期 （a reference

period）”，将实际状况与官方统计匹配的责任加之于

调查回复者，但利用大数据时，这种责任就回到了统

计机构身上。

纵向一致性上，作为内部过程结果的数据在不

同时期未必一致，这意味着数据缺乏连续性，需要统

计机构进一步加工。即便观察值在分类上前后一致，

单位营业额或产品营业额也可能在利用大数据时面

临重大挑战。测度名义销售额或消费总额在概念上

比编制价格指数容易，后者需要将名义值转换为更

具基本意义的实际数量。产品营业额在价格指数编

制中引起了特别困难。当价格指数样本中选中的某

些产品不再可用时，劳工统计局开发了一套“产品替

换（product replacement）”的方法，然而当采用扫描

数据编制价格指数时，这套办法就失效了，因为扫描

数据包含了成千上万的独特项目。经济学家对此展

开了深入探讨，处理持续的产品周转额需要新方法，

即能够利用“支出模式（expenditure pattern）”去推断

消费者在产品间替代的意愿。

第二，大数据对统计机构数据供给的机制安置。

到目前为止，利用大数据促进经济统计所做的研究

还是开发性探索，或者评估其可行性，或者弥补数据

缺口。在推广大数据的经济统计利用时，必然会涉及

到数据供给机制的一系列安置问题。（1）如果基于条

款有限的协议，系统外提供数据的稳定性和连续性

就难以保障；（2）有的数据提供者更愿意提供一个更

大的数据文件包，以减轻其数据整理的负担；（3）有

的数据拥有者包括公共网站，明确排除了政府机构

对其数据的使用权；（4）如果要扩展大数据的利用，

统计部门还面临着预算约束。有的学者建议，现行法

规需要做出改变，以鼓励私人部门的数据用于统计

目的；还有的提出，由第三方数据提供者替其客户向

联邦统计机构报告，采用市场化服务的路径。

第三，数据供给的连续性问题。宏观经济统计的

一个本质特征是“常规性”，与典型调查或一次性研

究不同，宏观经济统计内在地要求其数据结果的系

统一致性，这决定了其实施过程的标准化处理，也就

要求相应的基础数据在供给上保障连续性。

如何保持统计机构现行数据供给模式的可持续

性，这是一个开放性问题。主要原因在于：（1）调查响

应率的急剧下降，或“非强制性调查”难以得到回复；

（2）大数据可能以前后非一致性的模式出现，甚至不

再可用，破坏进行宏观统计估计所需要的连续性；

（3）意外事件如 COVID-19 危机，将中断计划安排的

调查数据搜集，或减弱关键行政管理数据的及时性；

（4）统计机构与单一数据提供者的合同可能遭遇数

据供给的“逼停问题（a hold-up problem）”，或者关键

时刻的数据要价过高。

相比而言，大数据由于其商业机制支撑，破坏数

据供给连续性造成的损失较小，而“滚动多年合同

（rolling multiyear contracts）”有助于缓解数据断供。

扩展可替代数据源并签订“滚动多年合同”，则有助

于缓解“数据供给逼停问题”。

第四，统计机构间合作及其与企业合作的整合。

挖掘大数据潜能的中心挑战在于，统计机构间的合

作及其与企业合作的构建方式。在大数据时代，三大

统计机构（普查局、劳工统计局和经济分析局）需要

采取更为一体化的数据采集和加工过程，统计机构

与企业合作也应该采用标准化的多目的数据使用协

议，促进谈判，减少分歧，以促进大数据的利用。大数

据的发展使得美国统计机构重组出现转机，而法律

改变在没有重组的议程中需要优先考虑，以便更有

效地用大数据改善经济统计。

第五，统计数据细化与隐私保护。大数据为经济

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

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统计学报 2024 年 第 1 期

统计提供了生产“细致统计量（granular statistics）”的

机会，然而详尽统计也导致私人和企业隐私保护上

相应的困难，大数据给经济统计带来了最大的吸引

力，也带来了最大的挑战，统计从私人数据集得到的

结果越精确，个人隐私流失就越多 （Dinur and

Nissim，2003）[12]。“形式化方法（formal methods）”如

“差别隐私（differential privacy）”，允许数据发布者在

隐私保护和数据效用之间做出精确的选择。然而在

相互竞争的目标之间必须恪守平衡 （Abowd and

Schmutte，2019）[13]，普查局采取“差别隐私”作为隐私

保护的方法论，輥輲訛从其 2020 年普查产品所产生的争

议看，就“何者为适”达成一致是一个困难的过程。采

用现代泄密防护技术，就可能生产出足够精确且能

保护隐私的数据产品，可以期望在效用和隐私之间

达成可接受的妥协，发布从详细交易、地理位置和其

他敏感来源计算出来的新经济统计产品，更广泛地

被数据用户接受。

第六，经济统计的“计算基础结构”。尽管此议

题并非本论文集的主题，但“计算基础结构”对经济

统计的改进也非常重要，这涉及到“安全的多方计

算”“云上计算基础结构”等。在大数据时代，持续改

进和投资于现代计算能力是成功的必要条件。此

外，还有统计机构人员的业务能力培训，职员具有

不同的学历背景，如统计学、经济学等，需要补充数

据科学知识，否则大数据与经济统计的高质量结合

就无法达成。

第七，机构间合作进行统计方法论研究。与学术

界和其他研究机构的合作关系，对统计机构而言非

常重要。“国家科学基金会普查研究网 （the NSFCensus Research Network，NCRN）”将普查局与数所

大学联系在一起，收入与财富研究会（CRIW）和国家

经济研究局（NBER）长期以来是学术界与统计机构

合作研究“测度问题（measurement issues）”的纽带。輥輳訛

新 近 “ 全 国 企 业 经 济 学 家 联 合 会（National

Association of Business Economists）”主持“技术经济

学研讨会（the Tech Economics Conferences）”，将经

济学家、数据科学家、公共部门和私人部门的相关人

员联系在一起，合作研究数据与方法的创新应用。

九、大数据与经济统计“如何结合”的方法论研

究是持久性议程

大数据相关企业及其业务的兴起，是经济统计

开辟新数据源的现实基础。除了前文列举的数字化

数据资源外，序言中还列示了十多项，如 Nielson and

the NPD Group 的 Retail transaction data、JD Power

的 New Vehicle sales、Gas Buddy 的 a crowedsourced

website、First Data 的 Credit card transactions data、

The Kilts Center 的 Retail scanner data， 还 有 The

Yelp API、The Zillow data、Quick Books、Retailer 等。

只有新数据源发展到一定程度，大数据与经济统计

的结合才能真正步入实践过程。

在大数据与经济统计的结合中，应该对可替代

数据源的属性做出解释和说明，Aladangady 等采用

“过滤程序（filters）”控制数据库中特定项目的纳入

和排除，这是“非设计数据（non-designed data）”可用

于宏观分析的前提之一，輥輴訛这种数据“预处理”势必将

估算过程复杂化。还需深入思考的问题是，过滤程序

的使用能否加以一般化推广？

此外，私人信息产品纳入公共信息产品，不仅在宏

观意义上可能“缺乏代表性（lack representativeness）”，

例如外贸与内贸所能借鉴的外部数据资源就大有差

异，而且“非设计数据”的质量也需要慎重考察。如果

微观数据被用来做宏观测度和管理，就不能排除人

造数据嵌入网络的可能。所谓网络痕迹未必自然发

生，好多往往只是采用了一种客观或中性的包装。在

信息生产中，企业和个人有意和无意的偏误都将产

生数据的道德风险。进而需要思考的问题是：企业公

布公共信息是否需要市场进入的准许？是否需要公

共信息产品的“特许经营权”？是否需要政府机构对

其数据生产过程进行监督？是否需要对其质量进行

检验？是否需要制定公共信息产品标准？

从社会实践的基本事实和基层逻辑出发，进一步

思考测度对象的定义域，这便是经济统计过程对经济

科学基本概念的理论反馈作用（李金昌，2014）[14]。例

如，论文集提供了一个非常重要的信息，即美国也存

在中央和地方不同层次的经济统计信息需求。原来

我们存在误解，美国政府不干预经济，尤其是地方政

府，并不需要统计信息。论文集第 5 页专门提到州政

府与联邦政府在信息需求上的差异，如何解决这个

矛盾，兼顾不同政府层级的信息需求，也是美国经济

统计中一个需要深入探讨的问题。其实地方政府主

要负责教育和卫生事务，这是广义经济范围中的重

要内容，特别是 SNA 拓展了不同领域的卫星账户

后，地方对信息的需求更为突出，例如 Glaeser 等论

文 中 提 到 的 官 方 “ 县 域 商 业 模 式 统 计（County

Business Patterns statistics）”。輥輵訛

无论在哪个现实领域、纳入何种“非设计数

据”、采用何种数理模型，关键在于大数据与经济统

计结合工作的机理何在（邱东，2014）[15]？即系统地回

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

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统计学报 2024 年 第 1 期

答：为什么可以这样做？如果只是“聊胜于无”的改

进，那么就需要交代：究竟改进了多少？所谓改进是

否可能带来新的缺陷？“此时此地”的改进是否可以

用于“彼时彼地”？为什么此项改进在其他现实场景

也具备推广价值？这些应该是方法论研究的主要内

容，如果对这些问题没有系统的回答，大数据与经

济统计结合的时机究竟是否成熟，可行性是否切实、

全方位地具备，就值得进一步考虑。而且，再做深入

的方法论研究会涉及到科学哲学层次的思考（邱东，

2023）[16]，可见，大数据与经济统计“如何结合”的方

法论研究是持久性议程。

十、经济统计与大数据交叉、结合研究的学科意义

从表 1 可以看出，关于大数据与经济统计相结

合的方法论研究项目，其人力资源分布为：美国大学

参与这个项目研究的有 22 位，占 55 位全部参与人

员的 40%；三大政府统计机构中普查局 9 人、劳工统

计局 5 人、经济分析局 8 人，是此项研究的主体，加

上美联储的研究人员 9 人，一共 31 人，占了 56% 以

上；企业研究人员中，有 3 位参与了这项研究。

值得指出的是，大学参与人员中，有 10 位还特

别标注为“国家经济研究局 NBER 研究员”，在欧美

经济学界，这是一个非常令人尊敬的学术头衔。可

见，大数据如何与经济统计相结合，是经济学领域知

名的大学教授和政府部门中的学者型官员共同努力

（合作并争辩）的结果，这是美国经济统计发展一个

悠久的传统。在这些研究者中不乏全球知名的学者，

经济统计研究虽然颇为繁琐，但并非等而下之。

“官方经济统计（official economic statistics）”这

个概念屡屡被提及，是论文集序言的主题词。正如国

际统计学学会佐尔坦·肯尼西先生在 1994 年所言，

“官方统计同样是一个激动人心的学术领域”（邱东，

2013）[17]。这部论文集告诉我们，在探讨大数据与经

济统计结合的过程中，美国学者都做了些什么？因为

他们是先行者，当然也指出了领域发展的趋势：这种

结合究竟应该做些什么？当下能够做些什么？有哪些

经验值得借鉴？有哪些教训值得吸取？还有哪些空白

需要弥补？

论述 21 世纪经济统计的发展，当然必须以大数

据、人工智能和数字经济为大背景（洪永淼、汪寿阳，

2021）[18]，必须进行交叉研究，必须将现代技术与经

济统计相结合。但同时需要明确的是，在社会经济事

务的定量研究中，学科间交叉和结合并不仅仅是且

主要不是计算机科学，并不仅仅是且主要不是数理

统计，而是以经济统计为主，来探索三者之间如何交

叉、如何结合。学科间交叉和结合决不是取代经济统

计（邱东，2021）[19]。

请那些只讲数理统计的“国际接轨者”看看，国

外统计存在的这些学术成就是否也应该引起足够的

重视，否则将来如何培养能够与国际统计机构讨论

方法与制度的专业人才。经济统计学当然需要与时

俱进，但并不是搞历史虚无主义，并不是另起炉灶。

如果确实需要“新经济统计”的话，它应该是什么样

子，美国研究者对该专业“基础结构”的探讨不可忽

视，毕竟人家已经探索了 20 多年，无论是经验还是

教训，先行者都为我们指点了迷津。

不管数理工具如何发达，都不能丢了经济统计

主业。在新世纪的经济统计专业教育中，只讲数理统

计课程，再补充一些计算机课程，是一种课程体系的

极偏态分布，严重背离了经济统计的专业本意，无法

培养能够切实建设“官方经济统计基础结构”的专业

人才，无法提升和培育全社会的经济统计意识，对中

国官方经济统计的质量提升危害极大，从而也会影

响到国家高质量发展的进程。

——————

注释：

淤 由北京师范大学王亚菲教授在 2021 年推荐给笔者。

于 本文对这 15 篇论文的述评基于该文集的序言，由于拿到纸质版文集的时间不长，又希望快些推介这部非常重要的著作，

笔者尚未来得及仔细阅读每一篇论文。因此，涉及到各篇论文的述评实际上假定了序言对各篇论文的述评正确，且笔者对序言

述评的理解正确，至于述评质量究竟如何，还需要进一步的研究工作。

譻訛 现代生产测度的一个重要方法是生产率测度，Abraham 教授等在序言中将其单独列示，与三大关键经济统计（key

statistics）并列。

譼訛 安格斯·迪顿教授曾质疑过问卷响应的质量，应该也是已有“数据格局”所隐含的问题。

譽訛 基础数据的采集、加工和监管。

譾訛 其影响早就超越了国界，而是全球化的。

譿訛 原文没有列示其详，是否也有难言之隐？

讀訛 应该特别注意到荷兰与美国在经济体量上的差异，荷兰的经验在美国未必适用。

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

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统计学报 2024 年 第 1 期

讁訛 西方政府表面上没有发展计划，但却有很多项目预算，这实际上是具有资金保障的真正计划，所谓自由市场经济的标

签，值得深入辨析。

輥輮訛 江西财经大学李晶博士对这两篇文献做了述评工作，可供追踪参考。

輥輯訛 注意，这里确实是在讲，统计机构用信息指导政策制定者做决策，专业指导的地位不容小觑。

輥輰訛 即基于调查和普查数据的估计。

輥輱訛 原文如此论述，但应该看到，大数据中的数据未必都是自然发生的，对其所谓的客观性议题还需要深入探讨。

輥輲訛 原文就是这个提法，就连“隐私保护”都存在方法论问题，可见笔者强调方法论研究是必要的。方法是具有生命力的，自

身有成长过程，方法总是需要思考与应用场景如何匹配，因而需要持续地去研究，即需要方法论。

輥輳訛 本论文集（第 79 卷）就是一个典型证明，NBER 的收入与财富研究系列（Study in Income and Wealth）尤其值得关注。

輥輴訛 参见论文集中 Aladangady 等撰写的第 4 篇论文。

輥輵訛 其实，联邦预算中的经济项目落地在哪个州，也是国会议员最为关心的问题。美国搞三权分立，对其政府概念要做广义

理解，也就是说，应该切实领会 SNA 中“广义政府（general government）”的概念。国会是政府的重要组成部分，法律干预也就是政

府干预，不能将政府与行政分支混为一谈，也不能以为只有行政干预才是政府干预。当然，美国白宫对经济事务也是直接插手

的，最为典型的例证就是他们死命打压中国的华为公司，根本不顾及自由市场经济的信条。

輥輶訛 深究起来，美联储的地位非常特殊，虽然自称非政府机构，却实质性地起到了美国中央银行的作用，等于是美国政府把

公权力让渡给了金融资本。更有甚者，由于美国在全世界已然具有超级帝国的实力地位，这又等于美国政府替全世界做主，把国

际经济关系的决定权让渡给了美国金融资本。由此，经济统计不仅仅是美国联邦政府进行国内宏观管理的得力工具，也成了美

国实施全球独裁“治理”的得力工具。

輥輷訛 广义的学者概念，包括政府部门和企业中的工作人员。一个人是否为学者，应该以其行为为标准，而不是以其头衔和工

作单位为标准。

［参考文献］

［1］Abraham K G，Jarmin R S，Moyer B，et al. Big Data for Twenty—First—Century Economic Statistics［M］. Chicago：University

of Chicago Press，2022.

［2］ Rockoff H. On the Controversies Behind the Origins of the Federal Economic Statistics ［J］. Journal of Economic

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［责任编辑：李 莉］

邱 东：《为 21 世纪经济统计的大数据》述评

·11·

DOI 编码：10.19820/j.cnki.ISSN2096-7411.2024.01.002

［基金项目］国家社会科学基金青年项目（22CTJ004）；国家自然科学基金青年项目（72103166）。

［作者简介］彭 刚（1988—），男，江西新余人，西南财经大学统计学院教授，经济学博士，博士生导师，主要研究方向是宏观

经济统计与核算；刘孟含（1997—），女，四川自贡人，西南财经大学统计学院硕士研究生，主要研究方向是宏观

经济统计分析。

中国省级城乡发展差距统计测度与演进

——基于 HDI 的研究视角

彭 刚，刘孟含

（西南财经大学 统计学院，四川 成都 611130）

［摘 要］不断缩小城乡发展差距，推进城乡融合发展，是中国实现共同富裕的必然选择。基于人类发展指数（HDI）分别编

制2000—2020年中国各地区的城乡HDI，以此测度城乡发展差距，并从区域差异、收敛性、结构分解等方面对测度结果及其变动

特征进行分析。研究发现：中国各地区的城乡差距均在逐步改善，城乡发展差距较大的省份主要集中在西部地区；各地区城乡发

展差距指数随着时间变化呈现出明显的收敛特征，且差距越大的地区其差距缩小速度相对越快，存在一定的追赶效应；2010年

以来，城乡教育差距是导致中国城乡发展差距最为重要的因素，城乡收入差距则是改善中国城乡发展差距最为重要的驱动因

素。未来要更加重视加快缩小各地区的城乡教育差距，持续缩小城乡收入差距。

［关键词］省级城乡发展差距；人类发展指数；统计测度；动态分解

［中图分类号］F222.1 ［文献标志码］A ［文章编号］2096-7411（2024）01-0012-14

Statistical Measurement and Evolution of China’s

Provincial Urban-Rural Development Gap

——Based on the Research View of HDI

PENG Gang，LIU Meng-han

（School of Statistics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China）

Abstract: It is inevitable for common prosperity to continuously narrow the urban -rural development gap and promote their

integrated development. Based on the Human Development Index （HDI）, the paper respectively constructed the urban-rural HDI for

each region in China from 2000 to 2020, so as to measure the urban-rural development gap, and analyzed the measurement results

and variation characteristics from the perspectives of regional differences, convergence and structural decomposition. The study found

that: the urban-rural gap in China was gradually easing, and the areas with relatively larger gap were mainly concentrated in the

western region. Meanwhile, the gap index showed obvious convergence characteristics over time, and the regions with a larger gap

narrowed at a relatively faster rate, showing the catch-up effect to some extent. Since 2010, the urban-rural education gap has mainly

induced the urban-rural development gap in China, while the urban-rural income gap could drive the improvement of the urban-rural

development gap to a large extent. Therefore, future endeavours should focus on accelerating the narrowing of the urban -rural

education gap and continuously reducing the urban-rural income gap.

Key Words: provincial urban-rural development gap; human development index; statistical measurement; dynamic decomposition

2024年2月 JOURNAL OF STATISTICS

第5卷 第1期

Feb.，2024

Vol.5 N0.1

·12·

统计学报 2024 年 第 1 期 彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

一、引言

我国当前社会的主要矛盾是，人民日益增长的

美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。

在此矛盾中，最大的不平衡是城乡发展不平衡，最大

的不充分是农村发展不充分。城乡间发展失衡会引

发一系列的内在社会经济问题，制约中国整体发展

水平提升，不利于共同富裕这一社会主义本质要求

的实现。坚持城乡融合发展，畅通城乡要素流动，不

断缩小中国城乡发展差距，是实现中国式现代化的

内在要求。近年来，中国着力推进解决城乡发展不平

衡问题，已经取得巨大成就，特别是脱贫攻坚的全面

胜利，新型城镇化、乡村建设行动规划的完善，以及

乡村振兴战略的有力实施，都在不断推进城乡融合

发展。然而，与工业化、城镇化的发展进程相比，中国

农业农村发展步伐还未跟上，“一条腿长、一条腿短”

问题依然存在。目前，中国整体城乡二元结构体制问

题依旧突出，省级内部的城乡发展失衡仍然较为严

重，推动缩小城乡发展差距已成为中国实现高质量

发展和迈向共同富裕的关键一环。在此背景下，明确

中国城乡发展差距的统计测度标准，构建科学合理

的数量反映体系，是切实认清中国城乡发展差距现

状的重要前提，也是制定实施相应政策的基础保障。

目前，尽管已有部分文献对中国各地区的城乡

发展差距进行了统计测度，但主要是从城乡收入角

度来衡量，这种单一指标的测度标准可能存在如下

不足：（1）对城乡发展差距的覆盖面有一定局限，导

致各地区城乡发展差距的测算结果可能存有偏误；

（2）无法全面真实反映城乡发展差距的动态演变，可

能会误判某些省份或地区城乡发展差距的未来走

势；（3）不利于分析制约城乡发展差距缩小的主要原

因，可能会影响到政策的制定及其实施效果。为了弥

补单一指标评价的弊端，部分学者尝试构建综合评

价指标体系来测度城乡发展差距（黄应绘，2008；叶

璐、王济民，2021）[1,2]。然而，究竟应从哪些方面、选

择哪些指标来进行全面测度，以及各指标的权重如

何确定等，均难以形成定论。城乡发展差距本质上

仍然是发展的问题，而人类发展指数（HDI）是测度

发展的国际公认标准，涵盖健康、知识和体面的生

活水平三个方面，能够全面衡量发展的最基本内

涵。基于此，宋洪远和马永良（2004）[3]提出可利用

HDI 来测度和分析中国城乡差距。但是，已有研究

多基于国家层面，用此方法对中国各地区城乡发展

差距进行测算的研究则较为匮乏。苏红键（2021）[4]在

分析省级城乡福祉均等化时，提出参照 HDI 来评价

城乡福祉，但在指标选取、临界值确定等方面，与

HDI 的编制存有较大差异。

考虑到 HDI 在衡量发展方面的广泛公认性，本

文先编制各省份的城乡 HDI，之后通过构建城乡差

距指数来测度中国省级城乡发展差距。编制过程中，

在指标选取、数据处理和编制方法上尽可能与联合

国最新 HDI 的编制保持一致，以保证测算结果可信

可比。进一步，对测算结果进行收敛性分析和动态分

解，尝试回答各地区城乡发展差距水平最终是否会

趋于一致，造成当前城乡发展差距的主要原因是什

么，以及测算年份各地区城乡发展差距缩小中各因

素的贡献情况如何等。本文可能的创新之处在于：

（1）将 HDI 引入到中国各地区城乡发展差距的评价

和测度中，丰富了省际城乡发展差距的测度选择，

提高了测度结果的科学性；（2）测算得到的 2000—

2020 年中国省级城乡 HDI 及发展差距指数结果，

可为其他系列相关实证研究提供数据支撑；（3）对

城乡发展差距较大省份的区域分布、收敛性和收敛

速度特征，各地区城乡差距形成的主要原因，以及

推动城乡差距不断缩小的主要动力等问题进行了

分析，可为未来中国缩小城乡发展差距政策的制定

提供参考。

二、文献综述

从农业转向工业的发展过程会导致城乡发展失

衡，这几乎是所有国家都曾经经历或正在经历的难

点问题（Kilkenny，2010；李瑞军等，2021）[5,6]。长期以

来，中国城乡二元结构明显、城乡差距过大（国务院

发展研究中心农村部课题组等，2014）[7]，城乡发展不

平衡是中国现阶段社会经济的突出矛盾。城乡二元

经济结构不仅是发展中国家经济结构中存在的突出

矛盾，而且是这些国家相对贫困和落后的重要原因

（Enke，1962）[8]。中国特色社会主义已迈入新时代，为

了保证发展高质量，有必要持续改善中国城乡发展

差距。按照马克思对城乡关系的讨论，城市与农村二

元主体的对立可以消除，城乡融合是解决城市病并

促进城乡良性可持续发展的根本保证（马克思、恩格

斯，2014）[9]。在此背景下，全面实施乡村振兴战略，

持续推进城乡融合发展，已成为中国实现共同富裕

的必由之路。

为推进城乡融合发展，增强发展的平衡性和协

调性，需要对中国城乡发展差距进行科学测度，以此

反映和监测中国城乡发展差距的变动情况。科学测

度城乡发展差距，首先要厘清发展的内涵。不同时期

对发展的理解是存有差异的，其内涵侧重处于持续

·13·

统计学报 2024 年 第 1 期

变化之中。早期关于发展的研究主要集中在经济增

长方面，较少关注人类社会综合发展。国民总收入

（GNI）和国内生产总值（GDP）被长期用于反映一个

国家或地区的整体发展状况，而在 20 世纪 70 年代

之后，经济学家们发现 GDP 的增长并没有带来所有

社会群体和阶层生活水平的改变，并且贫困人口反

而呈现出增加趋势。因此，一些经济学家提出，发展

不应仅关注经济的增长，还要重视人口、贫困、失业

和收入不平等问题（Harris and Todaro，1970）[10]。随着

发展思想由以经济增长为核心转向“以人民为中心”

（翁寒冰，2018）[11]，转向促进人的全面发展（中共中

央宣传部，2021）[12]，发展目标逐步从经济主导转向

追求民生福祉。立足于满足人的需求，发展这一概念

随之被延伸到“人类发展水平”。针对人的全面发展，

阿玛蒂亚·森提出了“可行能力理论”，其认为发展应

被考虑成人们自由的拓展和他们争取有价值生存的

能力。所以，人类的发展还应当包含两个方面：一是

人类能力的形成；二是知识和技术的提高（Sen，

1982）[13]。这一理念受到了国际学界的普遍支持，人

类发展应该包括经济社会领域的多项内容，强调人

是一个国家真正的财富，发展目标就是为了扩大人

民的自由选择空间以及提高他们的生活水平。

对于城乡发展差距的测度，也经历了一个演变

过程，其早期研究主要聚焦于对经济方面如城乡收

入差距或消费差距等进行测度（代明、覃剑，2009；孙

敬水、汪庆芝，2012）[14,15]。收入不平等无疑是城乡差

距里最为突出的部分之一，经济合作与发展组织

（OECD）的统计数据显示，当今世界各国之间的收入

差距明显缩小，国家内部地区间的差距却出现了扩

大（OECD，2020）[16]。目前缺乏足够的数据来衡量不

同国家的城乡总体发展差距，而城乡收入差距可基

本反映出各国的城乡发展差距水平（方向明、覃诚，

2021）[17]。近年来，随着对发展概念的拓展，包括消

费、教育、社会保障等多个方面的不平衡也被纳入到

了城乡发展不平衡的测度当中（Lairson et al.，1995；

吴海江等，2013；Ma et al.，2018）[18-20]，从不同视角测

度城乡发展水平及不平衡程度的文献与日俱增（李

萱等，2021；苏春红、李真，2022）[21,22]。考虑到城乡发

展差距的丰富内容，目前的主流测度是通过对城乡

发展差距内涵的理解来构建多维城乡差距综合评价

体系（刘强、徐生霞，2021；沈秋彤、赵德起，2022；梁

兴辉、袁裴培，2021）[23-25]。然而，随着指标构建方面的

逐渐深化和复杂，很难构建一个公认且全面可行的

评价体系，当前确定指标权重和进行城乡差距合成

的方法繁多，孰优孰劣难以形成客观评价标准。

实际上，HDI 是测度发展的全世界公认的标准，

在各国政府和学界具有巨大的国际影响力。1990

年，联合国开发计划署（UNDP）首次发布了 1990 年

度的《人类发展报告》，在健康、知识和体面的生活水

平三个维度基础上构建了测度人类发展水平的综合

指数——人类发展指数。HDI 作为衡量人类福祉的

一项指标，克服了以往使用 GDP 或 GNP 等单一指

标作为评价标准的缺点，同时保留了计算简洁的优

点。自 1990 年以来，为使对 HDI 的测度更为科学合

理，UNDP 对其进行了大大小小十多次修订，2010

年更是对其进行了最具颠覆性的变革，直至现在呈

现出最新的 2021—2022 年版本。HDI 逐步反映出了

人类发展过程中的基本需求，传达了经济发展不是

唯一重心、经济社会等协调发展才会提升人类发展

水平等信息（张美云，2016）[26]。基于 HDI 的高度公认

性，部分学者尝试从城乡维度分别编制人类发展指

数，并用于测度城乡发展差距。宋洪远和马永良

（2004）利用人类发展指数法计算了按城乡分的收入

指数、教育指数和出生时预期寿命指数，并进一步构

建了中国城乡人类发展指数。林万龙和陈蔡春子

（2021）[27] 衡量了中国农村改革 40 年来城乡差距的

动态变化，计算出了国家层面分城乡的 HDI 值。

从已有研究来看，由于对发展内涵的理解不同，

对发展及其差距的测度也具有较大差异，主要分为

以城乡收入或消费等构建的单指标测度方法和更为

全面的综合评价指标体系测度方法，但目前仍存在

较多争议且缺乏公认性。利用 HDI 来测度发展及对

应城乡发展差距具有较好的公认性，但已有的利用

此工具来测度中国城乡发展差距的研究主要集中在

全国层面，对于省级层面城乡发展差距测度的研究

非常匮乏。而且，在极少的省级层面测度研究中，如

苏红键（2021）[4]未与 HDI 的编制保持一致，从而导

致编制结果缺乏可比性。因此，本文参照联合国最新

的 HDI 编制方法来分别编制中国省级城乡 HDI，以

此实现对各地区城乡发展差距的测度。同时，进一步

对测算数据进行收敛性分析和动态分解，探索各地

区城乡发展差距的发展演变和城乡发展差距缩小的

主要动因。

三、中国各地区城乡 HDI 的编制

（一）HDI 编制方法

自 1990 年 UNDP 发布第一份人类发展报告后，

HDI 就逐渐成为最为广泛的评估人类发展水平的综

合指标，且已成为当今世界范围内公认的评价发展

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·14·

统计学报 2024 年 第 1 期

状况的重要指标。经过 30 余年的演变，HDI 的编制

已趋于稳定，主要涉及指标选取、阈值确定（标准化

处理）和合成方法三个关键方面。

1.指标选取。1990 年的 HDI 指标选取遵循了当

时经济社会发展阶段的基本特征，一级指标为健康

长寿的生活、知识和体面的生活水平，二级指标只包

含平均预期寿命、成人识字率和人均 GDP 的对数。

从 1991 年开始，知识和体面的生活水平的二级指标

在保持相对稳定的情况下有略微变动。直至 1994

年，知识层面的指标拓展为成人识字率和平均受教

育年限这两个指标。在 1995—2009 年，又将平均受

教育年限变为综合毛入学率。自 2010 年经过较大修

订之后，教育水平就以平均受教育年限和预期受教

育年限替代了成人识字率和综合毛入学率，UNDP

发布的最新版《2021/2022 年 HDI 编制技术标准》依

然沿用了这两个指标。关于体面的生活水平的二级

指标，1990—2009 年间都使用人均 GDP 的对数来

表示，2010 年为了能更加真实地反映居民的生活水

平，用人均 GNI（按照购买力平价法计算的美元收

入）作为人均 GDP 的替代，但仍然采用对数形式。健

康长寿的生活维度一直使用平均预期寿命作为代表

性指标，它是衡量一个国家或地区居民健康水平的

重要指标。HDI 经过 30 多年的演变修订，最新 2021/

22 年的编制标准确定为四个指标构成的一个综合

指数，可反映人类发展的健康、知识及体面的生活水

平三个维度，如图 1 所示。

2.阈值确定。1994 年以前，预期寿命的临界值均

是根据不同国家数据集来确定的，但这种处理方法

容易造成一国数据影响另一国数据的问题，因此从

1994 年开始设置为固定临界值。2010 年起，对这个

标准采取了折中的处理方式，即以 1980—2010 年各

国实际观察值的最大值和最小值作为阈值。最新版

的 HDI 将预期寿命最大值定为各国人口出生时的

最高预期寿命 85 岁，这是许多国家过去 30 年来的

现实目标，最小值定为 20 岁，理由是 20 世纪没有一

个国家的出生预期寿命低于 20 岁。预期受教育年限

和平均受教育年限的最小值均为 0，最大值分别为 18

年和 15 年，且历年来变动均不大。人均 GNI 的最低

值为 100 美元，最高限额为 75 000 美元。Kahneman

and Deaton（2014）[28]表明，人均年收入超过 75 000 美

元后，对人类发展和福祉的影响几乎不再增加。

3.指数合成。最初 HDI 的合成方法是将三个一

级指标赋予同等权重，那么各维度之间就存在完全

可替代性（靳友雯、甘霖，2013）[29]。为了体现 HDI 各

维度的不完全可替代性，2010 年起 UNDP 采用几何

平均替代算术平均进行合成，计算公式为：

HDI=（IHealth伊IEducation伊IIncome）

1

3 （1）

其中，IHealth 为预期寿命指数，IEducation 为教育指

数，IIncome 为收入指数，三个分项指数均为对应指标

的测算结果。

（二）地区城乡分项指数编制

HDI 的编制主要包括分项指标选取、指标数据

计算、分项指数编制以及合成总指数四个环节。就省

级城乡 HDI 的编制而言，关键在于获取对应指标的

省级城乡数据。

1.预期寿命指数。预期寿命指数由出生时预期

寿命指标计算得来，出生时预期寿命即为平均预期

寿命（LE），是同一批人出生后平均一生可存活的年

数。国家利用人口普查资料和 1%人口调查资料，已

公布相应年份全国人口平均预期寿命和各省市平均

预期寿命，但无论是全国层面还是省级层面，分城镇

和乡村的人口预期寿命均缺乏官方统计数据。在人

口平均预期寿命的估计中，由于无法追踪同一批人

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

图 1 《2021/22 年人类发展报告》中 HDI 的编制构成

人类发展指数（HDI）

维度 健康长寿 知识 体面的生活水平

指标 出生时预期寿命

平均

受教育年限

预期

受教育年限

人均 GN（I PPPS）

指数 预期寿命指数 教育指数 收入指数

·15·

统计学报 2024 年 第 1 期

从出生到死亡的整个生命过程，实际计算中通常是

使用同一年各年龄人口死亡率来代替同一批人的死

亡率水平。这里参考宋洪远和马永良（2004）[3]、胡英

（2010）[30] 对中国城乡平均预期寿命的估计方法，编

制了 2000 年、2010 年和 2020 年中国 30 省份的城

镇和农村共 180 张简略生命表，再分别计算各省城

镇和农村的人口平均预期寿命。

各省份城乡平均预期寿命估计所需的原始数

据，来源于第五、第六、第七次人口普查资料中各地

区分年龄、性别的死亡情况表（含城市、镇和乡村）。

由于预期寿命的变动通常较为平缓，这里使用平均

增速对 2000—2010 年间和 2010—2020 年间各年的

平均预期寿命进行插补。在编制生命表之前，还需检

验数据资料是否符合编表要求。首先，各省份分城乡

各年龄段的死亡人口数以及同期年龄段的平均总人

口数均十分完整，因而将两者相比计算出来的粗死

亡率就有一个完整的分布，这充分说明人口调查的

规模足够大。其次，绘制各省份的死亡率曲线，可以

发现曲线光滑且大致都呈“J”型，满足贡培兹的死亡

率定律（苟晓霞，2011）[31]，各年龄组也没有明显的堆

积现象。总的来说，现有数据符合编制各省份城乡生

命表的要求。编制各省城乡简略生命表具体需要六

个步骤。

步骤一，计算各年龄组的粗死亡率 mx：

mx=

Dx

Px

（2）

其中，x 为年龄或年龄段，Dx 为 x 岁到（x+n）岁

之间的死亡人口数，Px 为 x 岁到（x+n）岁之间的总人

口数，n 为年龄组距。

步骤二，通过死亡率计算寇尔死亡概率，由于要

编制 5 岁一组的简略生命表，因此需要对原始公式

稍加变形，得到的死亡概率计算公式为：

qx=

n伊mx

1+（n-ax）伊mx

，qw-1=1 （3）

其中，ax 为已知量，表示 x 岁的人在[x，x+n）岁

间的死亡人口在这一期间的年平均活过年龄，取值

用年龄段长度的一半即 2.5 年来表示（1~4 岁组为

4/2=2）。由于新生儿（0 岁组）的早期死亡率较高，平

均存活年数远小于 0.5，需根据具体研究进行调整，

这里假设 a0=0.1（田伟，2018）[32]。w-1 为最高年龄组

别，即 100 岁及以上，这个年龄段的人口死亡概率

均定为 1。

步骤三，计算尚存人数 lx 和表上死亡人数 dx。确

定了人口基数 l0 为 100 000 人，生命表的定义决定

了 l0 的初始取值不会对编制结果造成任何影响。lx

和 dx 的计算公式为：

l0=100000

lx+n=lx-dx

嗓 （4）

dx=lx伊qx （5）

同时，l0 和 dx 满足生死平衡式，即：

l0=

w-1

移x =0

dx （6）

步骤四，计算平均生存人年数 Lx，指从 x 岁到

（x+n）岁生存者所具有的人年数的平均数，其是度量

人口寿命长度的一般水平指标。由于不同年龄层次

人口死亡水平的高低不同，公式为：

Lx=n伊lx+n+ax伊dx

Lx=

lx

mx

，x=w-1

扇

墒

设

设

设

设缮设

设

设

设

（7）

步骤五，计算平均生存向下累积人年数 Tx：

Tx=

x

i移=w-1

Li （8）

步骤六，计算平均预期寿命e

觶

x：

e

觶

x=

Tx

lx

（9）

就中国死亡统计的现状来看，历次人口普查的

死亡登记资料都具有较好的完整性和准确性，但同

样存在死亡漏报的问题，尤其是 0~4 岁的婴幼儿和

60 岁及以上老年人的死亡漏报相对比较严重（王金

营，2013）[33]。如果直接使用普查数据估计的死亡率

或死亡概率，就会低估死亡水平而大大高估预期寿

命，因此需要对死亡率进行调整。选择布拉斯罗吉特

生命表法，修正各省城镇和农村人口的死亡概率，并

重新构建省级城乡生命表。由于省级层面分城乡普

查详细资料难以追溯到第四次及之前的历次人口普

查，且初步计算结果发现，2000 年第五次人口普查

的城乡平均预期寿命与各省公布的未分城乡的整体

平均预期寿命最为接近，同时 2000 年的死亡漏报率

相对更低，因此以编制好的 2000 年各省城镇和农村

的生命表为基础生命表，修正 2010 年和 2020 年城

乡 0~4 岁婴幼儿和 60 岁及以上老年人的死亡概率。

结果表明，2010 年和 2020 年各省城乡的斜率项值

均大于 1，符合城乡健康水平逐年提升的事实，且城

乡死亡模式的变化与各省整体死亡模式的变化基本

一致，平均预期寿命的变化也更为合理。

2.教育指数。在 HDI 指数编制中，教育指数是平

均受教育年限和预期受教育年限的算术平均数。然

而，中国各省份分城乡的各阶段在校生人数和教育

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·16·

统计学报 2024 年 第 1 期

适龄人数数据难以获得，缺乏测算城乡居民各级教

育毛入学率的基础数据，导致无法对预期受教育年

限进行测算。对此，参考贺艳华等（2021）[34]的处理方

法，假定各省份城乡居民的平均受教育年限和预期受

教育年限水平具有一致性，平均受教育年限一定程度

上能有效反映教育发展水平。平均受教育年限（MYS）

用 6 岁及以上人口接受学历教育的年数总和与 6 岁

及以上人口总数的比值衡量，具体计算公式为：

MYS=

籽 小学伊6+籽 初中伊9+籽 高中伊12+籽 大专及以上伊16

6 岁及以上人口总数

（10）

其中，籽 小学、籽 初中、籽 高中、籽 大专及以上分别表示各级受

教育程度的人口数量。数据来源于 2000—2020 年

《中国人口和就业统计年鉴》中各地区分性别、受教

育程度的人口（含城市、镇、乡村），需要将城市和镇

的数据合并为城镇数据。

3.收入指数。UNDP 计算收入指数时，使用的是

人均 GNI。由于并未核算各省份的 GNI，且 GDP 和

GNI 之间差异往往并不大，目前采用的比较多的做

法是用人均地区生产总值来进行替代 （任栋等，

2020；胡鞍钢等，2018）[35,36]。然而，这一做法并不适合

于城乡 HDI 的编制，因为现有的地区生产总值数据

无法在城镇和农村进行分割。考虑到城镇和农村居

民的人均可支配收入能够较好反映城乡生活情况，

因而采用这一指标来编制中国省级城乡生活指数。

由于所选指标发生变化，因此按购买力平价法

计算的美元人均 GNI 阈值设定也需要进行相应调

整，共包括三步。首先，确定 2017 年按汇率计算的人

均 GNI 和按 PPP 计算的人均 GNI 的比值，将 HDI

编制标准中人均 GNI 的临界值折算成人民币。考虑

到数据的可得性，本文同时使用 2017 年购买力平价

法和汇率法计算得到人均 GDP 的比值作为近似估

计。其次，计算得到这两个值对应的人均可支配收入。

利用 2019 年、2020 年和 2021 年的居民人均可支配

收入和人均 GDP 的比值来进行近似缩减，由于人均

GDP 的数据更易于获得，因而这里也采用人均 GDP

来替代人均 GNI 进行缩减比例的计算。最后，按照计

算出的比值，确定人均可支配收入的阈值。计算得到

的经缩减后的人均可支配收入的最大值和最小值分

别为 143 526.90 元和 191.37 元，为便于计算，将最

大值和最小值分别设置为 140 000 元和 200 元。

四、各地区城乡发展差距测度结果与收敛性分析

（一）各地区城乡 HDI 的测算

将编制得到的各省份城乡预期寿命指数、教育

指数和收入指数分别进行合成，可以编制得到中国

30 个省份（不含西藏）的城镇与农村 HDI 测算结果，

见表 1。2000—2020 年间，各地区无论是城镇还是农

村，人类发展水平都取得了十分明显的进步，居民生

活水平快速提升。然而，按照 UNDP 对 HDI 的划分

标准（0.550 以下为低人类发展水平，0.550~0.699 之

间为中等人类发展水平，0.700~0.799 之间为高人类

发展水平，0.800 以上为极高人类发展水平），中国城

乡 HDI 水平呈现出较大分异。一方面，2020 年中国

30 个省份的城镇 HDI 均在 0.700 以上，且有 18 个

省份的城镇 HDI 超过了 0.800，中国城镇均已处于

高和极高人类发展水平。另一方面，2020 年中国 30

个省份的农村 HDI 中，只有 7 个省份超过了 0.700，

绝大部分省份尚处于中等人类发展水平，与对应城

镇 HDI 仍然存在很大差距。此外，不同区域间的城

乡 HDI 水平也存在一定差异，2020 年东部地区的城

镇和农村 HDI 平均水平均远超中部、西部和东北地

区，与此同时，西部地区农村 HDI 的平均水平明显

低于中部和东北地区。

表 1 2000—2020 年各地区的城乡 HDI 测算结果

地区

2000 年 2005 年 2010 年 2015 年 2020 年

城镇 农村 城镇 农村 城镇 农村 城镇 农村 城镇 农村

北京 0.717 0.583 0.781 0.632 0.834 0.691 0.878 0.728 0.899 0.764

天津 0.672 0.552 0.724 0.599 0.775 0.650 0.809 0.694 0.835 0.720

河北 0.636 0.523 0.680 0.562 0.730 0.610 0.763 0.646 0.790 0.673

山西 0.619 0.496 0.684 0.554 0.740 0.607 0.780 0.649 0.805 0.680

内蒙古 0.620 0.484 0.682 0.523 0.741 0.590 0.783 0.625 0.805 0.654

辽宁 0.640 0.516 0.692 0.565 0.756 0.616 0.794 0.654 0.812 0.678

吉林 0.628 0.503 0.685 0.553 0.746 0.614 0.783 0.646 0.807 0.676

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·17·

统计学报 2024 年 第 1 期

（二）各地区城乡发展差距指数的测算

目前对发展不平衡进行测算的方法比较丰富，

主要包括基尼系数法、分位数法和相对平均偏差法

等（许宪春等，2021）[37]。考虑到利用 HDI 分别测算城

乡发展后，各省份每一年仅有两个数据，难以很好利

用上述方法来测算城乡发展差距。因此，直接采用城

镇 HDI 与农村 HDI 的比值来测度 2000—2020 年中

国各省份的城乡发展差距，测算得到的城乡发展差

距指数结果见表 2。整体上看，中国城乡差距依然存

在并较为明显，但总体上各省份城乡发展差距指数

均呈现出下降趋势，城乡发展差距在逐步改善，城乡

融合发展态势在不断推进。从具体省份的情况来看，

2020 年城乡发展差距最大的五位依次是青海、甘

肃、云南、贵州和宁夏，最小的五位依次是浙江、上

海、天津、海南和广东。

为了更为清晰地捕捉中国各地区城乡发展差距

在空间的变动特征，将所有省份分为东部、中部、西

部和东北四大地区。东部地区内各省级城乡差距普

地区

2000 年 2005 年 2010 年 2015 年 2020 年

城镇 农村 城镇 农村 城镇 农村 城镇 农村 城镇 农村

黑龙江 0.631 0.510 0.684 0.552 0.741 0.610 0.779 0.645 0.795 0.678

上海 0.706 0.582 0.763 0.636 0.809 0.688 0.850 0.722 0.884 0.764

江苏 0.649 0.547 0.701 0.581 0.761 0.641 0.798 0.679 0.824 0.706

浙江 0.648 0.542 0.697 0.587 0.755 0.643 0.791 0.685 0.824 0.719

安徽 0.619 0.480 0.658 0.514 0.726 0.587 0.773 0.638 0.798 0.663

福建 0.640 0.530 0.685 0.553 0.746 0.622 0.778 0.651 0.803 0.684

江西 0.615 0.490 0.663 0.530 0.725 0.598 0.762 0.639 0.788 0.670

山东 0.641 0.518 0.676 0.558 0.745 0.617 0.780 0.652 0.804 0.677

河南 0.626 0.503 0.682 0.550 0.737 0.609 0.767 0.646 0.796 0.671

湖北 0.635 0.501 0.679 0.537 0.747 0.608 0.785 0.643 0.803 0.670

湖南 0.646 0.510 0.690 0.551 0.746 0.615 0.783 0.655 0.799 0.680

广东 0.657 0.538 0.705 0.578 0.756 0.631 0.790 0.675 0.821 0.704

广西 0.636 0.493 0.688 0.533 0.744 0.594 0.777 0.631 0.799 0.663

海南 0.629 0.503 0.681 0.553 0.748 0.614 0.786 0.666 0.818 0.702

重庆 0.636 0.472 0.677 0.511 0.741 0.574 0.779 0.618 0.809 0.655

四川 0.636 0.472 0.671 0.506 0.741 0.576 0.778 0.618 0.806 0.656

贵州 0.594 0.404 0.651 0.455 0.709 0.523 0.739 0.573 0.768 0.610

云南 0.605 0.419 0.636 0.462 0.704 0.538 0.750 0.581 0.781 0.616

陕西 0.634 0.463 0.682 0.512 0.751 0.586 0.792 0.635 0.815 0.667

甘肃 0.629 0.427 0.668 0.475 0.730 0.538 0.771 0.581 0.791 0.609

青海 0.621 0.400 0.675 0.447 0.706 0.506 0.739 0.546 0.787 0.598

宁夏 0.621 0.451 0.676 0.497 0.729 0.570 0.771 0.607 0.794 0.642

新疆 0.640 0.470 0.692 0.533 0.748 0.591 0.783 0.636 0.803 0.671

东部 0.662 0.545 0.712 0.587 0.768 0.644 0.804 0.682 0.832 0.713

中部 0.627 0.497 0.676 0.540 0.737 0.604 0.758 0.645 0.799 0.673

西部 0.625 0.452 0.673 0.497 0.732 0.563 0.770 0.605 0.797 0.641

东北 0.633 0.510 0.687 0.557 0.748 0.613 0.786 0.648 0.805 0.678

平均值 0.638 0.496 0.687 0.540 0.746 0.602 0.779 0.642 0.809 0.674

表 1（续）

注：限于篇幅，只列出了部分年份的测算结果，其他年份数据均已留存备索。

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·18·

统计学报 2024 年 第 1 期

遍较小，且在测算时期内呈现出了波动下降的特征，

其中除了北京、河北和上海在个别年份有较大波动

外；中部地区 2020 年城乡差距最大的是安徽，最小

的是湖南，各省差距下降趋势较为一致，且表现出逐

年稳定下降的态势；西部地区城乡发展差距情况普

遍较为严重，全国城乡差距排名前 10 位的地区中有

9 个省份都在西部，与此同时，城乡差距的下降速度

也比较快，城乡差距幅度与其他地区相比在逐步收

窄；东北三省的城乡发展差距水平整体上较为接近，

且呈现出缓慢下降态势。

表 2 2000—2020 年各地区的城乡发展差距指数

地区 2000 年 排名 2005 年 排名 2010 年 排名 2015 年 排名 2020 年 排名

东部

北京 1.230 23 1.234 21 1.207 23 1.205 17 1.177 20

天津 1.219 25 1.209 27 1.191 27 1.165 29 1.159 28

河北 1.217 26 1.210 26 1.198 26 1.180 24 1.173 23

上海 1.213 27 1.201 29 1.177 29 1.177 26 1.157 29

江苏 1.185 30 1.206 28 1.188 28 1.176 27 1.167 25

浙江 1.196 29 1.188 30 1.174 30 1.155 30 1.146 30

福建 1.208 28 1.240 17 1.199 24 1.195 19 1.175 22

山东 1.238 21 1.211 25 1.208 22 1.195 21 1.188 16

广东 1.221 24 1.221 24 1.198 25 1.171 28 1.167 26

海南 1.250 16 1.232 22 1.219 16 1.180 25 1.165 27

中部

山西 1.247 18 1.235 20 1.220 15 1.202 18 1.185 18

安徽 1.289 10 1.279 12 1.237 12 1.213 14 1.203 11

江西 1.255 15 1.249 15 1.211 20 1.192 22 1.177 19

河南 1.243 19 1.240 16 1.210 21 1.188 23 1.187 17

湖北 1.266 14 1.263 13 1.228 13 1.221 12 1.198 12

湖南 1.268 13 1.252 14 1.213 19 1.195 20 1.176 21

西部

内蒙古 1.281 12 1.304 9 1.256 10 1.253 8 1.231 7

广西 1.289 11 1.292 11 1.253 11 1.232 10 1.206 10

重庆 1.348 9 1.326 8 1.291 5 1.261 6 1.235 6

四川 1.349 8 1.327 7 1.286 6 1.259 7 1.229 8

贵州 1.469 3 1.429 2 1.356 3 1.289 4 1.260 4

云南 1.444 4 1.379 4 1.308 4 1.291 3 1.267 3

陕西 1.371 6 1.332 6 1.283 7 1.248 9 1.223 9

甘肃 1.473 2 1.405 3 1.357 2 1.328 2 1.300 2

青海 1.551 1 1.510 1 1.395 1 1.353 1 1.316 1

宁夏 1.378 5 1.360 5 1.279 8 1.270 5 1.238 5

新疆 1.363 7 1.297 10 1.267 9 1.231 11 1.197 13

东北

辽宁 1.240 20 1.225 23 1.227 14 1.215 13 1.197 14

吉林 1.249 17 1.239 18 1.216 17 1.211 15 1.193 15

黑龙江 1.237 22 1.238 19 1.214 18 1.209 16 1.173 24

注：限于篇幅，只列出部分年份结果，其他年份数据均已留存备索。

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·19·

统计学报 2024 年 第 1 期

（三）各地区城乡发展差距的收敛性分析

中国各省份的城乡发展差距指数都在逐步缩

小，但缩小速度各异，且不同省份间的城乡差距水平

也有较大分异。那么随着时间的变化，城乡差距较大

的地区在缩小城乡差距方面是否具有追赶效应，最

终使得各地区间的城乡差距指数趋于一致呢？为此，

使用 滓 收敛和 茁 收敛来分析中国各地区间城乡发

展差距水平的收敛性。

1.滓 收敛分析。滓 收敛是指，各地区之间城乡差

距的离差随时间推移而呈现出不断缩小的趋势，是

在存量上绝对趋同的过程，检验 滓 收敛的常用方法

是变异系数法（于卓熙等，2022）[38]。如果 滓 随时间推

移而不断减小，说明各地区城乡发展差距存在 滓 收

敛特征，反之则意味着各地区间的城乡发展差距在

拉大。滓 收敛的计算公式为：

滓j=

1

ni

nj

移i = 1

（DGI

ij -DGI

j）2 姨

DGI

j

（11）

其中，i 表示省份，nj 表示全国范围内的省份数

量，DGIij 是各省份的城乡差距指数，DGIj 是城乡差

距指数的均值。

图 2 显示，中国各地区城乡 HDI 差距指数的变

异系数随着时间变化在逐步减小，整体上呈现出明

显的收敛特征，这意味着各地区间城乡 HDI 差距指

数的差异在不断减少。三个分项差距指数表现出的

收敛性特征各不相同：预期寿命差距指数的变异系

数值很小，基本没有发生变动，未体现出明显的收敛

性；收入差距指数的变异系数值随时间变化不断降

低，呈现出明显的差异性，说明各地区城乡收入差距

间的差异在不断减少；教育差距指数的变异系数虽

在总体上呈现出下降态势，但在某些阶段又表现出

较为明显的波动性特征。

分区域来看，各区域内部城乡差距指数的收敛

性也呈现出一定分化特征（见图 3）。一方面，西部地

区中的变异系数在持续降低，反映出内部各省份的

城乡差距水平在逐步趋同，呈现出明显的收敛性特

征，但变异系数远高于其他三大地区。另一方面，东

部地区、中部地区和东北地区的变异系数均处于波

动状态，未体现出明显的收敛特征，其中东北地区的

变异系数最小，表明东北三省的城乡差距水平非常

接近，且在 2020 年三大地区的变异系数非常接近。

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

图 3 2000—2020 年全国及四大地区的城乡发展差距 滓 收敛结果

0.08

0.07

0.06

0.05

0.04

0.03

0.02

0.01

0

年份

阴 全国 吟 东部 伊 中部 殷 西部 东北

殷

阴

吟

伊

殷

殷

殷 殷

殷

殷 殷

殷 殷 殷

殷

殷 殷 殷

殷

殷 殷

殷

殷 殷

阴

阴

阴

阴

阴

阴 阴

阴 阴 阴 阴 阴

阴 阴 阴

阴 阴 阴 阴 阴

吟 吟

吟

吟

吟 吟 吟 吟

吟 吟

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吟

吟

吟 吟

吟 吟 吟

吟

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图 2 2000—2020 年城乡发展差距及各维度差距的 滓 收敛结果

0.11

0.1

0.09

0.08

0.07

0.06

0.05

0.04

0.03

0.02

变

异

系

数

年份

阴 城乡发展差距 殷 预期寿命差距 吟 教育差距 伊 收入差距

殷

阴

吟

伊

殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷 殷

阴

阴

阴

阴 阴

阴 阴

阴 阴 阴 阴 阴 阴 阴 阴

阴 阴 阴 阴 阴

吟

吟

吟

吟 吟

吟 吟

吟

吟

吟

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吟

吟

吟

吟

吟 吟

吟

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茵

茵

变

异

系

数

2.茁 收敛分析。滓 收敛仅是一种存量分析，反映

的是离散程度而不是绝对差距。城乡发展差距的 茁

收敛是指，初始城乡发展差距越大的省份或地区，在

此之后的一段时期内越是表现出以更快的速度向稳

·20·

统计学报 2024 年 第 1 期

态值靠近。茁 收敛可以进一步分为绝对 茁 收敛和条

件 茁 收敛两种类型。绝对 茁 收敛是指，在假定各省

份具有完全相同基本条件的情况下，所有省份的城

乡发展差距具有相同的收敛路径，且随着时间的推

移，各省份的城乡发展差距将收敛于一个相同的稳

态值。条件 茁 收敛是与绝对 茁 收敛相对应的一种收

敛方式，它没有绝对收敛的假设条件，而是由于发展

特征和资源禀赋等方面存在差异，导致随时间推移

逐渐收敛到各自的稳态水平（周国富、李贺，2022）[39]。

本文选择从绝对 茁 收敛的角度分析城乡发展差距的

演变趋势，面板数据形式的绝对 茁 收敛模型为：

ln（DGIi，t+T

DGIit

）=琢+茁 lnDGIit+滋i+姿t+着it （12）

其中，i 表示省份，T（T=1，2，…，21-1）表示研究

时期的长度，ln（DGIi，t+T /DGIit）表示第 i 个省份在第

t+T 期相对于 t 期的城乡发展差距变化率，ln DGIit

为城乡发展差距的初始水平，滋i 为个体固定效应，姿t

为时间固定效应，着it 为随个体与时间而改变的扰动

项。系数 茁 是验证是否存在 茁 收敛的关键，若 茁<0

且通过显著性检验，则说明存在 茁 收敛，即期初的城

乡发展差距与其增长率负相关，且收敛速度为 v=-ln

（1+茁）/T；反之，茁逸0 则说明省际间城乡发展差距不

存在收敛趋势，将持续扩大。

从全国层面绝对 茁 收敛检验的回归结果（见表

3）来看：首先，城乡差距指数收敛性检验的系数 茁

为-0.377，且在 1%显著性水平下显著，表明城乡发

展差距越大的省份，其差距缩小的速度相对越快，体

现出一定的追赶效应；其次，城乡差距各分项指数的

收敛性表现有所不同，其中教育差距指数和收入差

距指数的检验系数 茁 均小于 0，且均在 1%显著性水

平下显著，呈现出明显的收敛效应，而预期寿命差距

指数的检验系数 茁 为 0.045（大于 0），反映出各省份

的预期寿命差距不存在收敛趋势；最后，从收敛速度

来看，教育差距指数的收敛速度最快，说明在 2000—

2020 年间，教育差距较大的省份存在十分明显的向

差距较少地区追赶的趋势，而收入差距指数的收敛速

度较小，说明尽管存在一定的追赶之势，但追赶速度

相较城乡总体差距和教育差距而言较为缓慢。

表 3 各维度城乡差距的绝对 茁 收敛检验

城乡差距指数 预期寿命差距指数 教育差距指数 收入差距指数

茁

-0.377

***

（0.031）

0.045

***

（0.008）

-0.695

***

（0.040）

-0.083

***

（0.012）

琢

0.069

***

（0.006）

-0.005

***

（0.001）

0.187

***

（0.011）

0.007

**

（0.003）

时间固定效应 YES YES YES YES

个体固定效应 YES YES YES YES

收敛速度 0.024 -0.002 0.059 0.004

样本量 600 600 600 600

注：*、**、*** 分别表示在 10%、5%、1%的水平下显著，括号内为估计系数的标准误。

五、各地区城乡发展差距的动态演进分解

中国各地区间的城乡差距具有一定差异，且随

时间变动在不断改善。那么，造成中国各地区城乡差

距（或分项指数）的主要原因在不同时期是否不同？推

动城乡差距不断缩小的主要动力（或分项指数）是否

会随时间发生变化？为解答这些问题，需要借助各地

区城乡发展差距指数动态分解的相关结果。

（一）协方差主成分分析法的绝对差距分解

主成分分析法（PCA）是一种常用的降维方法，

适用于少量线性关系较弱的指标，且能够尽可能地

保留初始指标信息，可使用相关系数矩阵或协方差

矩阵进行分析。由于基于 HDI 构建三个分项差距指

数均进行了标准化处理，而协方差矩阵的主成分分

析在处理量级相近的数据上具有比较优势，可以保

留各指标的离散程度特性（杨永恒等，2005）[40]，从而

可避免低估或夸大指标差异性对各地区人类发展指

数差异的贡献。根据基于协方差的主成分分析法原

理，在主成分线性表达中，一个变量系数的相对大小

本身就意味着该变量方差的相对大小（杨永恒等，

2005）[40]。因此，协方差矩阵主成分分析法适用于分

析经调整的三个城乡差距分项指数对于整个城乡发

展差距的贡献。选择协方差矩阵作为主成分分析的

输入变量，来提取城乡发展差距指数的主要成分

（DPC）。基于协方差主成分法计算 DPC 的公式为：

DPCi=琢i1D1+琢i2D2+琢i3D3 （13）

其中，D1、D2 和 D3 分别为对均值调整后的城乡

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·21·

统计学报 2024 年 第 1 期

预期寿命差距指数、城乡教育差距指数和城乡收入

差距指数（即样本值减均值），琢i1、琢i2 和 琢i3 则分别为

三个分项差距指数的主成分系数，即各分项差距指

数占 DPC 的要素权重大小。

2000—2020 年各地区分项差距指数的主成分系

数测算结果如表 4 所示。各年度的斯皮尔曼秩相关

系数除 2013 年外均在 0.9 以上，绝大部分年份三个

分项指数的方差贡献率也均在 65%以上。对于城乡

收入差距，其在测算初始年份对中国省级城乡发展差

距的影响最大，但该作用随时间变化在不断减弱，意

味着中国城乡收入差距在不断缩小，对各年份城乡发

展差距的影响也越来越小。对于城乡教育差距，其对

各年份城乡发展差距的贡献相对较为稳定，没有呈现

出十分强烈的趋势变动特征，且在测算期内的许多年

份，特别是 2010 年以来，都是影响中国城乡发展差距

最为重要的因素，因此中国未来缩小城乡发展差距时

应当将教育差距作为重要抓手。对于城乡预期寿命差

距，随着时间变化，其对省级城乡发展差距的贡献越

来越大，从 2018 年开始对城乡发展差距的作用已经

超过城乡收入差距指数，这在一定程度上说明该差距

缩小的速度较另两个因素更为缓慢。

表 4 2000—2020 年各地区分项差距指数的主成分系数

年份

主成分系数

方差贡献率（%）

斯皮尔曼

城乡预期寿命差距指数（琢1） 城乡教育差距指数（琢2） 城乡收入差距指数（琢3） 秩相关系数

2000 0.234 0.693 0.682 84.420 0.992

2001 0.242 0.646 0.724 84.926 0.995

2002 0.276 0.514 0.812 70.966 0.988

2003 0.254 0.681 0.687 83.216 0.990

2004 0.266 0.707 0.655 80.074 0.996

2005 0.291 0.708 0.644 77.186 0.992

2006 0.322 0.606 0.727 73.946 0.993

2007 0.334 0.636 0.696 74.237 0.993

2008 0.399 0.551 0.733 70.743 0.996

2009 0.396 0.633 0.665 66.519 0.993

2010 0.418 0.665 0.619 80.473 0.992

2011 0.392 0.778 0.490 78.633 0.965

2012 0.399 0.810 0.431 75.647 0.945

2013 0.265 0.932 0.246 68.490 0.867

2014 0.396 0.846 0.356 74.633 0.924

2015 0.425 0.797 0.430 77.625 0.967

2016 0.558 0.633 0.536 65.197 0.995

2017 0.288 0.913 0.289 64.359 0.916

2018 0.420 0.844 0.333 66.713 0.935

2019 0.484 0.815 0.319 66.161 0.909

2020 0.510 0.745 0.430 77.281 0.967

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

（二）对数平均迪氏指数法的差距变动分解

识别驱动城乡发展差距缩小的主要维度与发展

短板，需要对城乡发展差距各维度的贡献进行分解。

对数平均迪氏指数分解法（LMDI）是十分常用的因

素分解方法，具有因素可逆、无残差项且不受样本量

影响等优点，具体在实施因素分解时分为加和与乘

积两种。为了使得分解结果更加便于解释，这里采用

加和形式的 LMDI 分解法。

构建城乡发展差距的分解模型，式（1）可以变形为：

DGI=（DGIHealth）

1

3

伊（DGIEducation）

1

3

伊（DGIIncome）

1

3

（14）

·22·

统计学报 2024 年 第 1 期

对式（14）两边分别取对数，可得：

ln（DGI）=ln（DGIHealth）

1

3

+ln（DGIEducation）

1

3

+ln（DGIIncome）

1

3 （15）

地区 i 各阶段基期和第 t 年的城乡发展差距指数

变化值称为总效应（驻DGI），对 驻DGI 进行因素分解：

驻DGIi=DGIi

t-DGIi

0

=（ln DGIi

t-ln DGIi

0）伊

DGIi

t-DGIi

0

ln DGIi

t-ln DGIi

0

=ln

DGIi

t

DGIi

0

伊

DGIi

t-DGIi

0

ln DGIi

t-ln DGIi

0

=ln

［（DGIHealth）

1

3

伊（DGIEducation）

1

3

伊（DGIIncome）

1

3 ］

t

i

［（DGIHealth）

1

3

伊（DGIEducation）

1

3

伊（DGIIncome）

1

3 ］

0

i

伊

DGIi

t-DGIi

0

ln DGIi

t-ln DGIi

0

= ln

（DGIHealth

1

3）

t

i

（DGIHealth

1

3）

0

i

+ln

（DGIEducation

1

3）

t

i

（（DGIEducation

1

3）

0

i

+ln

（DGIIncome

1

3）

t

i

（DGIIncome

1

3）

0

i

杉

删

山

山

山

山

山

山

山

山

山

山

煽

闪

衫

衫

衫

衫

衫

衫

衫

衫

衫

衫

伊

DGIi

t-DGIi

0

ln DGIi

t-ln DGIi

0 （16）

令：

驻（DGIHealth）i=ln

（DGIHealth

1

3 ）

t

i

（DGIHealth

1

3 ）

0

i

伊

DGIi

t-DGIi

0

ln DGIi

t-ln DGIi

0

（17）

驻（DGIEducation）i=ln

（DGIEducation

1

3）

t

i

（DGIEducation

1

3）

0

i

伊

DGIi

t-DGIi

0

ln DGIi

t-ln DGIi

0

（18）

驻（DGIIncome）i=ln

（DGIIncome

1

3 ）

t

i

（DGIIncome

1

3 ）

0

i

伊

DGIi

t-DGIi

0

ln DGIi

t-ln DGIi

0

（19）

则：

驻DGIi=驻（DGIHealth）i+驻（DGIEducation）i+驻（DGIIncome）i

（20）

式（20）中，驻（DGIHealth）i、驻（DGIEducation）i 和驻（DGIIncome）i

分别表示地区 i 在各阶段基期到第 t年城乡预期寿

命差距指数、城乡教育差距指数和城乡收入差距指

数三个分项指数对 DGI 变化的贡献度，若与 驻DGI

变化方向一致，则表现为正向驱动效应，反之表现为

负向驱动效应。

从表 5 的分解结果来看，四个阶段的 驻DGI 结

果都为负数，反映出各阶段中国省级层面的城乡发

展差距都处于缩小区间，但各时期的缩小速度有一

定差异，且三个分项指数对城乡发展差距缩小的贡

献也具有较大差别。

首先，城乡预期寿命差距指数对缩小中国省级

城乡发展差距的贡献较为有限。在 2000—2005 年和

2005—2010 年这两个阶段，城乡预期寿命差距指数

对城乡发展差距的贡献减少，不仅没有发挥正向驱

动作用，反而进一步加大了城乡发展差距。在 2010

年以后的两个阶段，城乡预期寿命差距指数开始体

现出正向驱动效用，但作用十分有限，反映出中国省

级城乡预期寿命差距缩小较为缓慢。可见，在未来乡

村振兴战略实施中，中国应当重点改善农村居民的

医疗卫生状况，提高农村居民的人均寿命。

其次，城乡收入差距改善是中国城乡发展差距

缩小的最为重要的驱动因素。2000—2005 年阶段，

城乡收入差距指数的驱动效应为-0.005，作用小于

城乡教育差距指数的-0.009。但在 2005 年后的各个

阶段，城乡收入差距指数的驱动效应都明显超过了

城乡教育差距指数。特别是在 2010—2015 年这一时

期，省级城乡发展差距的缩小基本上都是由城乡收

入差距减少所贡献的。可见，“三农”和脱贫攻坚等一

系列政策的有效实施使得农民收入得到了大幅提

高，城乡居民收入差距也得到了大幅改善。

最后，城乡教育差距指数对省级城乡发展差距

的驱动效果存在阶段性特征。在测算时期内，除

2010—2015 年外，其他三个阶段城乡教育差距的改

善都明显驱动了中国省级城乡发展差距缩小。在

2015—2020 年阶段，城乡教育差距对省级城乡发展

差距缩小的贡献较前一时期有了显著改善，这可能

是由于脱贫攻坚战略中“智志双扶”政策的有力实

施，以及确保“不让一个贫困家庭孩子失学辍学”，使

得贫困县农村地区教育水平有了明显提升。

六、研究结论和政策启示

中国目前城乡发展不平衡、农村发展不充分的

问题依然较为突出。坚持城乡融合发展，全面推进乡

表 5 2000—2020 年各地区城乡发展差距指数变化的驱动效应

时间段

城乡预期寿

命差距指数

城乡教育

差距指数

城乡收入

差距指数

驻DGI

2000—2005 年 0.002 -0.009 -0.005 -0.012

2005—2010 年 0.002 -0.010 -0.022 -0.030

2010—2015 年 -0.000 0.003 -0.021 -0.018

2015—2020 年 -0.001 -0.007 -0.011 -0.019

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·23·

统计学报 2024 年 第 1 期

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村振兴，不断缩小各地区城乡发展差距，是中国未来

稳步迈向共同富裕的关键所在。首先，编制了

2000—2020 年中国各省份的城镇和农村 HDI 及其

分项指数，以此构建城乡发展差距和分项差距指数，

实现了对中国省级城乡发展差距的科学测度与变动

监测。其次，通过对编制结果及其变动特征进行分

析，发现中国各地区城乡差距均呈现出下降趋势，且

发现城乡发展差距较大的主要集中在青海、甘肃、云

南、贵州和宁夏等西部地区，东部各地区的城乡发展

差距普遍相对较小。再次，利用 滓 收敛和 茁 收敛方

法研究了各地区发展差距缩小的速度变化。滓 收敛

结果显示，随着时间变化，中国各地区城乡发展差距

指数整体上呈现出明显的收敛特征，但三个分项差

距指数表现出的收敛特征各不相同。茁 收敛结果反

映出，城乡发展差距越大的地区，其差距缩小速度相

对越快，存在一定的追赶效应，且城乡差距各分项指

数的收敛性表现也有所不同。最后，利用协方差 PAC

和 LMDI 分解方法，从三个分项差距角度对编制结

果及其动态变动进行了动态分解，探究了测算年份

各地区城乡差距形成以及推动城乡差距不断缩小的

主要原因。动态分解结果显示，2010 年以来，城乡教

育差距是导致中国城乡发展差距最为重要的因素，

城乡收入差距则是改善中国城乡发展差距最为重要

的驱动因素。根据研究结论，为了进一步缩小中国地

区城乡发展差距，在政策层面不能“眉毛胡子一把

抓”，需有的放矢并注重政策的精准性。

第一，要更加重视加快缩小西部地区省份的城

乡发展差距。目前，中国西部地区各省份的城乡发展

差距远大于其他地区，城乡不平衡矛盾尤为突出。考

虑到西部地区的城镇发展水平并不高，主要原因就

在于西部各地区农村发展水平过低。从脱贫攻坚战

相关工作来看，大部分贫困县主要集中在西部各省

份，尽管中国已全面消除绝对贫困，但西部地区的农

村发展基础依然十分薄弱。因此，需要进一步巩固拓

展脱贫攻坚的成果，实现与乡村振兴战略的有效衔

接，且有必要在政策层面继续加大对西部地区农村

的投入规模和投入力度，助力西部地区农村发展持

续快速形成追赶效应。一方面，可以乡村振兴为契

机，充分利用转移支付和税收减免等财政政策以及

其他各类政策工具，支持西部地区农村在产业振兴

和人才振兴等方面取得实效。另一方面，要注重激发

西部地区农村发展的内生动力，农民是乡村振兴的

核心主体，可以落实“以奖代补”激发农民劳动的内

生动力，推动西部地区乡村振兴从简单“输血”向“造

血”的深度转变。

第二，要更加重视加快缩小中国各地区的城乡

教育差距。改革开放以来，中国城乡教育均衡发展取

得了巨大成就，但当前中国农村地区的教育水平仍

然显著低于城市地区，在教育资源、师资水平、投入

强度等诸多方面，农村与城镇相比仍存在较大差距。

为此，提出三点建议：首先，要优化调整重城市教育、

轻农村教育的政策趋向，保障公共财政资金优先投

向农村基础教育，增加高质量农村教育服务供给；其

次，要注重农村师资队伍建设，农村教育能否办好的

关键在于师资是否优秀，应通过提高农村教师待遇、

增加教师培训力度、改善农村教师工作环境等多举

措并举，实现引得进、培养好、留得住的农村师资培

养目标；最后，推动城乡教育一体化发展，构建城乡

教育协作机制，通过实施教师交流、轮岗、轮训等制

度，实现城乡教育资源常态合理流动。

第三，持续缩小城乡收入差距，切实提高农民健

康水平。首先，要全面推动农村产业振兴，推进农村

一二三产业深度融合。产业振兴是乡村振兴的物质

基础，要在深度上加速推进农业现代化建设，在广度

上将农业产业链衍生到其他二三产业，利用先进生

产要素培育农业农村新产业、新业态、新模式。其次，

推进农村集体经营性建设用地、农民承包地和宅基

地依法逐步有序流转，通过盘活农民的闲置资产增

加其财产性收入。最后，推进农业转移人口的市民化

进程，鼓励适度规模经营，提高农业劳动生产率。此

外，城乡预期寿命差距对城乡发展差距的影响整体

上呈现出明显上升趋势，但其对城乡发展差距的缩

小作用并不显著。因此，有必要通过改善农村人居环

境、提升农村医疗卫生服务水平等途径，使农民健康

水平得到显著提高。

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·24·

统计学报 2024 年 第 1 期

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［责任编辑：陈冬博］

彭 刚，等：中国省级城乡发展差距统计测度与演进

·25·

DOI 编码：10.19820/j.cnki.ISSN2096-7411.2024.01.003

［基金项目］国家社会科学基金重点项目（22ATJ001）

［作者简介］贾小爱（1982—），女，陕西眉县人，山东工商学院统计学院教授，经济学博士，主要研究方向是宏观经济统计与

国民经济核算；王丹丹（2000—），女，辽宁庄河人，山东工商学院统计学院硕士研究生，主要研究方向是宏观经

济统计与国民经济核算。

国际标准行业分类的

演化进展、标准更新与中国启示

贾小爱，王丹丹

（山东工商学院 统计学院，山东 烟台 264005）

［摘 要］行业分类的科学建立、及时更新和有效实施对国民经济发展具有重要意义。在行业分类体系中，联合国发布的

《国际标准行业分类》（ISIC）最具影响力，是各国行业分类标准制定的风向标。以ISIC的国际进展为研究主线，系统梳理ISIC的发

展历程，从差异性角度剖析ISIC各个版本在分类原则、分类结构、符号体系等方面的演变规律，并归纳总结最新版ISIC Rev.5的基

本结构和主要变化。之后，结合我国经济发展现状和统计工作需要，分析ISIC更新对我国国民经济行业分类标准修订工作的启

示，以期探寻我国国民经济行业分类的优化路径。

［关键词］行业分类；ISIC；国际进展；统计标准；国家经验

［中图分类号］F222 ［文献标志码］A ［文章编号］2096-7411（2024）01-0026-11

Evolutionary Progress, Standard Update and Enlightenment to China of

International Standard Industrial Classification

JIA Xiao-ai，WANG Dan-dan

（School of Statistics, Shandong Technology and Business University, Yantai 264005, China）

Abstract: The scientific establishment, timely updating and effective implementation of industrial classification are of great

significance to the development of national economy. Among industrial classification systems, International Standard Industrial

Classification (ISIC) issued by the United Nations has the biggest influence, which guides the establishment of industrial classification

standards in various countries. This paper took the international progress of ISIC as the thread of research, and systematically combed

the developing course of ISIC. Then the paper analyzed the evolution patterns of ISIC versions in terms of classification principles,

classification structure and symbol system from the perspective of differences, and summarized the basic structure and major changes

of the latest version of ISIC Rev.5. Finally, based on the current situation of China’s economic development and the needs of

statistical work, the paper further analyzed the enlightenment of ISIC update to the revision of Chinese industrial classification for

national economy activities, in order to explore its optimization paths.

Key Words: industrial classification; ISIC ; international progress; statistical standards; national experience

一、引言

统计分类是统计研究方法的基点，任何统计系

统都需要有标准的概念、定义和分类。为了协调关于

统计分类的国际工作，联合国统计委员会专门授权

国际统计分类专家组作为分类工作的中央协调机

构。目前，联合国统计署（UNSTAT）、联合国经济及社

会理事会（ECOSOC）等国际组织出版了诸多用于指

导国民经济重点领域核算的分类标准与工作手册，

2024年2月 JOURNAL OF STATISTICS

第5卷 第1期

Feb.，2024

Vol.5 N0.1

·26·

统计学报 2024 年 第 1 期 贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

包括国际标准行业分类 （ISIC）、欧盟产品分类

（CPA）、主产品分类（CPC）、扩展国际收支服务分类

（EBOPS）、国际贸易标准分类（SITC）等。其中，ISIC

是依据实体单位所从事的经济活动划分的国际基准

分类，该分类从发布后就成为了比较国际经济活动

统计数据的核心工具，在现有经济分类中占据中心

地位，被公认为是最有影响力、最具权威的经济活动

分类（李娴，2011）[1]。循着 ISIC 的变化轨迹，可以精

准捕捉到世界经济活动的发展态势，掌握 ISIC 的更

新脉络，这对改进我国国民经济行业分类具有重要

的借鉴价值。

联合国最早对产业分类进行了研究，1948 年联

合国统计委员会联合各国专家学者经过多轮磋商拟

定出了 ISIC 初稿。ISIC 的科学建立，对系统性研究

国际经济活动相关问题具有里程碑式意义。随着生

产力的迅猛发展，产业结构不断变化，产业分类也需

要遵循产业的动态演变规律，因此 ISIC 需要不断推

陈出新。自 1948 年 ISIC 初稿颁布以来，ISIC 共经历

了 6 次修订。在 1968 年国际标准产业分类修订本第

2 版（ISIC Rev.2）发布后，国内开始逐步对产业分类

展开研究。其中，余澄扬（1992）[2]主要探讨了 ISIC

Rev.3 和前几次修订本的差异；袁勤俭（2004）[3]详细

介绍了 ISIC 的产生背景、分类原则和符号体系，发

现 ISIC Rev.3.1 保留了修订本第 3 版的主要内容，

仅对个别类目做出了有限调整；李娴（2013）[4]通过梳

理 ISIC Rev.4 发现，其主要变化集中在信息业和服

务业；袁勤俭（2012）[5]在阐释 ISIC Rev.4 的使用原则

及其变化情况后，建议我国产业分类标准要在纵向

上保持一致且尽可能和 ISIC 也保持一致；明翠琴

（2017）[6]通过剖析 ISIC 演化历程发现，工业一直在

分类中占据重要地位，且随着 ISIC 不断更新，第三

产业分类越来越周详。同时，有许多学者探讨了我国

国民经济行业分类与国际标准行业分类的差异。例

如，方宽（2002）[7] 对我国 GB/T 4754-2002 和 ISIC

Rev.3 进行对比研究发现，二者的分类原则和统计单

位保持一致，主要差异体现在分类结构方面；李娴

（2011）[1]基于对 ISIC Rev.4 的研究，对比分析了我国

GB/T 4757-2011 的修订情况，认为我国在制定分类

时既要符合中国国情，又要做到与国际标准相衔接；

刘宇（2023）[8]揭示了 ISIC 与我国分类标准存在差异

性的根本原因。当今世界经济不断发展，新技术催生

了新的活动类型和产业形式，显然 ISIC Rev.4 已不

能完全满足当前统计工作的需要。为准确反映世界

经济活动的最新样貌，联合国安理会在 2021 年授权

国际标准行业分类技术小组重新修订了国际标准行

业分类。最新修订本的许多方面都发生了很大变化，

当今国际经济活动特征得以体现，值得我国借鉴和

学习。

伴随数字中国、网络强国战略的深入实施，“三

新”经济、“免费”数字产品等新兴产业发展势头迅

猛，对产业分类标准提出了挑战（金红和郭晓雷，

2021；伦晓波和刘颜，2022）[9,10]。我国目前正在使用

的《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）已不能很

好地适应当今产业结构变化，新兴产业分类未能与

国家标准实现有效对接。ISIC Rev.5 的发布为我国

突破现有分类标准的局限提供了可能，参考 ISIC

Rev.5 来更新 GB/T 4754-2017 可更好满足我国的经

济活动研究需求，然而国内尚未对 ISIC Rev.5 展开

系统研究。基于此，本文以 ISIC 的国际进展为研究

主线，在梳理 ISIC 发展历程的基础上，深度分析

ISIC 各个版本在分类原则、分类结构、符号体系等方

面的演变规律，揭示 ISIC Rev.5 的最新修订进展，归

纳总结最新修订版的主要变化。之后，通过全面剖析

ISIC 统计分类实践的经验，结合我国经济发展现状

和统计工作需要，提出优化我国国民经济行业分类

的建议，以期为我国国民经济行业分类标准的修订

工作提供有益参考。

二、演化进展：ISIC 1948 到 ISIC Rev.4

（一）形成阶段：ISIC 1948 到 ISIC Rev.1

20 世纪前叶，世界经济迎来新格局，新科技革命

推动了社会生产力发展，为构建适应经济发展的产业

分类，联合国统计委员会在 1948 年发布了 ISIC 1948。

ISIC 1948 对于所有经济活动的分类是以产业为划分

依据，而非商品或职业，同时和产业所有权无关（The

Statistical Office of the United Nations，1949）[11]。在统

计单位的分类上，对于有多项活动的统计单位，应根

据增加值份额确定单位的主要产品或服务，然后由

主要活动决定单位对应的行业类别。在分类符号体

系上，ISIC 1948 采用十进制阿拉伯数字作为分类符

号，共分为三个层级：由一位十进制阿拉伯数字来表

示最高级别“类”；由两位十进制阿拉伯数字来表示

“主组”；由三位十进制阿拉伯数字来表示每个“大

组”。在分类结构上，ISIC 1948 中共有 10 个“类”、44

个“主组”和 112 个“大组”。此时正值二战结束，工业

生产在多数国家占据重要地位，自动化生产越发成

熟，劳动密集型服务产业慢慢崛起，分类标准可很好

地反映当时国际产业形态。ISIC 1948 为产业分类提

供了一个标准框架，以便统计能力薄弱的国家能够

·27·

统计学报 2024 年 第 1 期

直接使用或在该框架基础上进行调整。

各国在使用 ISIC 1948 的过程中不断发现一些

问题，且主要国家经济正实现快速增长，新兴工业等

经济活动的地位也在随着世界经济发展而变化，为

此联合国统计委员会在 1958 年发布了 ISIC Rev.1。

ISIC Rev.1 不仅采纳了用户使用上一版本时的经

验，而且考虑到了国家间存在经济发展阶段不同和

经济组织类型不同的问题（The Statistical Office of

the United Nations，1958）[12]。依据分类基本原则，

ISIC Rev.1 在初稿的基础上增加了以经济活动来界

定产业分类这一分类原则，即对于所有经济活动的

分类是以产业或经济活动为划分依据，而非商品或

职业。同时，ISIC Rev.1 没有根据经济组织类型、所

有权类型或经营方式分类，而是将从事同类经济活

动的单位归入同一组别中。相比于 ISIC 1948，ISIC

Rev.1 的分类原则更加具体，在实际应用中操作性更

强。在分类符号体系上，ISIC Rev.1 与 ISIC 1948 保

持一致，分类代码结构具体见图 1。在分类结构上，

ISIC Rev.1 包含 10 个“类”、45 个“主组”和 124 个

“大组”。与上一版本相比，ISIC Rev.1 仅在主组和大

组两个层级上有细小变动，类中的 10 个具体细目保

持不变。具体来看：主组中将“社区和商务服务”拆分

为“社区服务”和“商务服务”两个新主组，此外还修

改了个别主组的名称；大组中新增了 12 个细目，以

供各国选用。可见，ISIC Rev.1 的分类结构仅呈现出

细微变动，具体结构比较见表 1。

（二）发展阶段：ISIC Rev.1 到 ISIC Rev.2

1968 年，高新技术产业发展势头良好，联合国

再一次修订国际标准产业分类，修订本 ISIC Rev.2

很好地展示出了 20 世纪中叶世界经济活动的形态，

对各国编制自己国家的产业分类具有很大的参考价

值。ISIC Rev.2 和 ISIC Rev.1 依据的基本分类原则相

同。在分类符号体系上，ISIC Rev.2 用四级分类体系

取代前两版的三级分类体系。具体来看，增设由四位

十进制阿拉伯数字来表示的“大组”，同时将最高层

级名称改为“主类”，详见图 2。在分类结构上，ISIC

Rev.2 包含 10 个“主类”、34 个“类”、73 个“主组”和

159 个“大组”。主类中的“制造业”细目数由 2 个缩

减为 1 个，“服务业”的细目数由 1 个增加为 2 个，同

时把“商业”更名为“批发、零售、餐馆和旅馆”，详见

表 2。其他三个层级分类均得到了不同程度的细化

和拓展，细目总数由上一版的 179 个增加到 276 个，

增幅约 54.19%。具体来看，第三产业类别数目显著

增加，体现出世界多数国家的第三产业呈现快速发

展扩张的阶段性特征。随着修订本第 2 版的发布，

ISIC 成为更多学者和机构收集、分析经济活动相关

统计数据的重要工具，分类体系越发成熟，可见国际

标准产业分类已逐步从形成阶段走向发展阶段。

（三）成熟阶段：ISIC Rev.2 到 ISIC Rev.4

随着国际统计分类工作的进步，统计委员会认

识到应该不断完善国际标准产业分类，故在 1976 年

决定对其进行第三次修订。与之前修订本不同，此次

修订要求与其他活动分类和货物分类间保持协调统

一。ISIC Rev.3 仍遵循经济活动的相似性原则，将从

事相同经济活动的单位归入产业分类的同一门类

下，与法定组织种类、经营方式和所有权类型无关。

在统计单位的选择上，ISIC Rev.3 重点阐述了机构

图 1 ISIC 1948 与 ISIC Rev.1 的分类体系代码结构

大组（三位数字）

主组（两位数字）

类 （一位数字）

表 1 ISIC 1948 与 ISIC Rev.1 的体系结构比较

ISIC 1948 ISIC Rev.1

类别名称 编码 数量 编码 数量

Division 0~9 10 0~9 10

Major Group 01~90 44 01~90 45

Group 011~990 112 011~990 124

图 2 ISIC Rev.2 的分类体系代码结构

大组（四位数字）

主组（三位数字）

类 （两位数字）

主类（一位数字）

表 2 ISIC 1948、ISIC Rev.1“类”和 ISIC Rev.2“主类”的比较

类编码

ISIC Rev.1（ISIC 1948）

类名称

主类

编码

ISIC Rev.2

主类名称

0 农业、林业、狩猎和渔业 1 农业、林业、狩猎和渔业

1 采矿和采石 2 采矿和采石

2 制造业 3 制造业

3 制造业 4 电、燃气和水

4 建筑业 5 建筑业

5

电、燃气、水和卫生服务

业

6 批发、零售、餐馆和旅馆

6 商业 7 运输、存储和通信

7 运输、存储和通信 8

金融、保险、房地产和商

务服务

8 服务业 9 社区、社会和个人服务

9 无法充分描述的活动 0 无法充分描述的活动

贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

·28·

统计学报 2024 年 第 1 期

单位和基层单位两个基本统计单位，其中基层单位

是产业分类最为理想的统计单位。在分类符号体系

上，ISIC Rev.3 仍采用四级分类，但在最高层级上将

原来的一位十进制阿拉伯数字变成由英文字母来表

示“门类”，同时对个别层级的类别名称也做了修改。

具体来看：最高层级类别名称由“主类”改成“门类”；

第三层级的类别名称由“主组”改成“大组”；最细层

级由“大组”改成“组”。在分类结构上，ISIC Rev.3 包

含 17 个“门类”、60 个“类”、159 个“大组”和 292 个

“组”。在最高层级上，门类 1“农业、狩猎、林业和渔

业”被拆分为“农业、狩猎和林业”和“渔业”两个独立

的新门类，门类 8“金融、保险、房地产和商业活动”

被拆分为“金融媒介”和“房地产、租赁和商业活动”

两个独立的新门类，同时新增 M“教育”、N“卫生和

社会工作”、P“有雇佣的私人家庭”和 Q“域外组织和

机构”4 个门类。与 ISIC Rev.2 相比，ISIC Rev.3 的其

他三个层级分类也有较大调整。其中，“类”层级的细

目数增加了 76%，“大组”层级的细目数增加了

117%，“组”层级的细目数增加了 83%。变化更为显

著的是分类细目对应的解释性说明，更新后的解释

性说明使以往十年中出现的新活动得到了很好体

现。ISIC Rev.3 是统计委员会联合多方专家、组织历

经十年审查的结果，分类体系更加细致详尽，信息和

远程时代的成果在此次修订中得以展现（联合国统

计司，1990）[13]。另外，ISIC Rev.3 的实施大大提高了

ISIC 的使用性。

第五次信息革命为信息产业带来了发展契机，

信息技术取得巨大进步，新的产业形式和活动类型

应运而生，许多国家的经济活动在国民经济中的组

织和结构都发生了史无前例的变化。为此，国际分类

专家组建议更新 ISIC Rev.3，而全面修订需要花费

大量时间，故统计委员会决定在 2002 年先推出 ISIC

Rev.3.1，同时着手准备修订本第 4 版（Economic and

Social Affairs Department of the United Nations，

2002）[14]。在分类依据的基本原则和分类符号体系方

面，ISIC Rev.3.1 与 ISIC Rev.3 保持一致。在统计单

位的分类上，ISIC Rev.3.1 首次提出采用“由上而下”

的方法处理独立的多重活动，即根据分类层级由高

到低的顺序来确定报告单位的主要活动，从而确定

其行业性质。具体来说：首先，将报告单位进行的活

动分配到相应门类中，计算各门类增加值份额，增加

值份额最大的门类为主要活动所在门类；其次，计算

该门类下相应类层级对应的增加值份额，增加值份

额最大的类为主要活动所在类；最后，按相同方法确

定主要活动所在大组和组，将单位放入增加值份额

最大的组中。关于具有横向整合活动的单位，一般按

照最终的产品性质来决定其行业类别。对于具有纵

向整合活动的单位，可以先按各单位产出增加值确

定其主要活动，然后根据主要活动确定产业类别，也

可以对不同产品或服务的每个产业分别进行归类。在

分类结构上，ISIC Rev.3.1 包含 17 个“门类”、62 个

“类”、161 个“大组”和 298 个“组”。具体来看，门类 P

更名为“私人家庭的无差别生产活动”，同时新增 P96

“家庭自用的无差别产品生产活动”和 P97“家庭自用

的无差别服务活动”，目的是把供家庭自用的生产活

动涵盖其中。组层级中共对 37 个细目进行了调整，还

对一些细目做出了更清晰的解释性说明。此外，由于

当时信息产业在世界经济活动中发展不均衡，故

ISIC Rev.3.1 决定在备选结构中设立“信息部门”和

“信息和通信技术”两个部门，使发达国家的信息生产

和传播活动在国家经济活动中的重要性可得到反映，

同时也尊重了那些不同意改变原门类结构的国家。

联合国统计委员会为满足各国的实际统计需

求，在 2006 年审议并通过了 ISIC Rev.4。ISIC Rev.4

在分类的最高级别中引入了全新的概念，并新增了

许多分类细目，力求科学反映新业态和新生产形式

（The Statistics Division of Economic and Social

Affairs Department of the United Nations，2008）[15]。在

分类依据的基本原则和分类符号体系方面，ISIC

Rev.4 与上一版本保持一致，具体见图 3。不同的是，

ISIC Rev.4 在类这一层级的编码上预留了许多空

位，以便在下次修订时可直接增添新的类而又不改

变原有编码体系。在统计单位的分类上，ISIC Rev.4

在之前版本的基础上提出使用替代指标来确定统计

单位的主要活动，主要包括增加值的替代指标、产出

的替代指标和投入的替代指标。在不影响结果的情

况下，替代指标很好地解决了现实中许多活动的增

加值难以核算的问题，提高了统计单位分类在实际

应用中的可行性。在分类结构上，ISIC Rev.4 包含 21

个“门类”、88 个“类”、233 个“大组”和 419 个“组”。

在门类层级上，将“农业、狩猎及林业”和“渔业”合并

为 A“农业、林业及渔业”，同时新增 E“供水；污水处

理、废物管理和补救活动”、“J 信息和通信”、L“房地

产活动”、M“专业、科学和技术活动”和 N“管理及支

持性服务活动”5 个门类。其中，新门类 E 由原分类

体系中的卫生活动、集水配水活动和材料回收活动

组成，门类 J 主要由原 D、I、K 和 O 几个门类中的相

关类目组成，门类 L、M 和 N 由上一版中的 K“房地

贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

·29·

统计学报 2024 年 第 1 期

产、租赁和商务活动”拆分而来。在类层级上，新增和

细分了多个类，同时删除了 ISIC Rev.3.1 中的类 12、

30、32 和 33，并将 ISIC Rev.3.1 中的类 96 和类 97

合并为类 9“8 家庭自用、未加区分的产品生产和服务

活动”，此外还对一些类的名称和编码做了调整。与

上一版相比，大组层级的变化最大，新设了许多大

组，增长率约为 44.7%，同时修改了多数大组的名称

和编码。组层级上的变化也非常显著，增长率约为

40.6%。可见，该版的整体结构和细目数量都发生了

重大变化，无论在哪个层级上都比过去的版本更加

翔实，具体见表 3。类别数目的增加，促使 ISIC Rev.4

对各个层级的范围界定更加科学，内容解读也更加

精准。深入行业部门内部发现，虽然 ISIC Rev.4 中

制造业的四个层级类目数较前一版有所增加，但它

们的增长率远低于服务行业，其中知识密集型服务

业尤为突出。可见，第三产业已成为国民经济中的

主导型、带动型产业，在国民经济中占据越发关键

的地位。这些年来，通过国际分类专家和使用者的

共同努力，产业分类体系取得长足进步，ISIC 已从

发展阶段逐步走向成熟，为各国制定自己国家的经

济活动分类提供了参考。

表 3 ISIC Rev.3、ISIC Rev.3.1 和 ISIC Rev.4 的体系结构比较

ISIC Rev.3 ISIC Rev.3.1 ISIC Rev.4

类别名称 编码 数量 编码 数量 编码 数量

Section A~Q 17 A~Q 17 A~U 21

Division 01~99 60 01~99 62 01~99 88

Group 011~990 159 011~990 161 011~990 233

Class 0111~9900 292 0111~9900 298 0111~9900 419

贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

三、标准更新：ISIC Rev.5 的最新修订进展

（一）ISIC Rev.5 的修订背景

近年来的经济活动呈现出如下特征：全球化和

数字化导致许多经济活动提供商品或服务的方式发

生了改变；一些新活动变得越来越重要，而某些活动

在全球经济中已失去重要性；信息技术发展迅速且

持续变化；人类的环境保护意识逐渐增强，增加了多

个保护环境的专项活动。国际标准行业分类最新修

订版旨在为收集和分析该背景下的统计及行政数据

提供一个最新的分类标准，力求在分类中更全面展

现当前经济活动的现实状况。

ISIC Rev.5 的修订工作起步于 2018 年，旨在修

订出能够准确反映当今世界经济结构的行业分类，

为此国际经济和社会分类专家组的技术小组（TSGISIC）在 2019—2020 年间举行了多轮会议，其成员

已扩大到涵盖中国、日本、欧洲央行、国际货币基金

组织和经合组织的专家。联合国统计委员会还为此

批准设立了国际标准行业分类工作组（TT-ISIC）来

专门负责修订工作，TT-ISIC 共举行了 7 次虚拟会

议和 4 次有关具体问题的专题会议。历经多年审查

和两轮全球协商，联合国统计委员会在 2023 年 2 月

的第 54 次会议上审议并通过了 ISIC Rev.5 的修订结

构，使之正式成为国际公认的行业分类标准。而且，预

计 2024 年联合国安理会第 55 届会议上将通过 ISIC

Rev.5 的解释性说明、介绍性文本和实施计划（The

Statistical Office of the United Nations，2023）[16]。

（二）ISIC Rev.5 的基本结构

ISIC Rev.5 中共包含 22 个“门类”、87 个“类”、

258 个“大组”和 463 个“组”。在最高层级上，原门类

“J 信息和通信”被拆分成 “J 出版、广播、内容生产和

发行活动”和 K“电信、计算机编程、咨询、计算基础

设施和其他信息服务活动”两个独立门类，该级别的

细目数量由 21 个增加到 22 个。在类层级上，删除了

门类 G“批发和零售业；汽车和摩托车的修理”下的

类 45，其他门类中类级别的细目数量保持不变，因

此相较于 ISIC Rev.4，类级别的细目数量减少 1 个。

大组层级上的变动较大，细目总数由 233 个增加至

258 个。组层级上的细目数增长率最高，由原 419 个

增加至 463 个。国际标准行业分类的新旧结构对照

详见表 4。

（三）ISIC Rev.5 的主要变化

ISIC Rev.5 在遵循经济活动相似性的基础上，

同时考虑到 2008 年国民账户体系（SNA2008）中依

据的各种特征对活动进行分类，比如产出的货物和

服务种类、被使用或被消耗的投入种类、所采用的生

产工艺技术、产出被使用的方式等活动特征。但是，

图 3 ISIC Rev.3、Rev.3.1 和 Rev.4 的分类体系代码结构

组 （四位数字）

大组（三位数字）

类 （两位数字）

门类（英文字母）

·30·

统计学报 2024 年 第 1 期

分配给这些特征标准的权重会因不同层级类别而

异，如在最细层级上优先考虑生产工艺技术，在较高

层级上则更多考虑的是产出特点和用途。此外，

ISIC Rev.5 除了采纳国际组织和各国政府的建议，

还照顾到了一些在国际上具有一定影响力的相关分

类，如《欧盟产业分类体系》（NACE）和《北美产业分

类体系》（NAICS）。新版 ISIC 致力于和这些分类之间

保持更高的一致性和更新的同步性，以提高其使用

价值。ISIC Rev.5 相较于前一版的具体变化见表 5。

1.批发和零售业的变化。门类 G 的变化主要集

中在三个方面：（1）消除店内零售业和非店内零售业

之间的区别，按照销售的主要产品进行分类，这样可

以更准确地测量产品数据，具体做法是将大组 478

和大组 479 删除；（2）对汽车和摩托车的批发、零售

和修理采取一致性处理，将汽车与摩托车的批发活

动和销售活动分别归类到“批发贸易”和“零售贸易”

中，同时将汽车和摩托车的修理与保养活动调整到

类 95 中，并把类 95 更名为“电脑、个人和家庭用品、

汽车和摩托车的修理和维护”，以反映其统计范围的

变化；（3）重新界定门类 G 的范围，将其范围修改为

仅包括实物商品贸易，对于数字产品的分类则包含

在门类 J 中，因为货物贸易和数字产品分销的生产

函数不同，这样便于确保分类清晰。

2.信息和通信领域新经济活动的处理。伴随信

息和通信技术业的深入发展，用户对信息经济有关

数据的使用需求有增无减，为此新版对门类 “J 信息

和通信”的结构进行了重大审查和更新。打破原有从

整个产业链出发的分类理念，将 ISIC Rev.4 中的 J

表 4 国际标准行业分类新旧结构对照

ISIC Rev.5 ISIC Rev.4

门类 类 大组 组 门类 类 大组 组

A 农业、林业及渔业 3 14 39 A 农业、林业及渔业 3 13 38

B 采矿和采石 5 10 14 B 采矿和采石 5 10 14

C 制造业 24 71 141 C 制造业 24 69 137

D 电、燃气、蒸汽和空调的供应 1 4 6 D 电、煤气、蒸汽和空调的供应 1 3 3

E 供水；污水处理、废物管理和补救活动 4 6 8 E 供水；污水处理、废物管理和补救活动 4 6 8

F 建筑业 3 9 12 F 建筑业 3 8 11

G 批发和零售业 2 17 41 G 批发和零售业；汽车和摩托车的修理 3 20 43

H 运输和储存 5 13 23 H 运输和储存 5 11 20

I 食宿服务活动 2 9 10 I 食宿服务活动 2 6 7

J 出版、广播、内容生产和发行活动 3 7 15 J 信息和通信 6 12 23

K 电信、计算机编程、咨询、计算基础设施

和其他信息服务活动

3 8 9

L 金融和保险活动 3 10 24 K 金融和保险活动 3 10 18

M 房地产活动 1 2 3 L 房地产活动 1 2 2

N 专业、科学和技术活动 7 16 17 M 专业、科学和技术活动 7 14 14

O 行政和辅助活动 6 18 25 N 行政和辅助活动 6 19 26

P 公共管理和国防；强制性社会保障 1 3 8 O 公共管理和国防；强制性社会保障 1 3 7

Q 教育 1 6 12 P 教育 1 5 8

R 人体健康和社会工作活动 3 9 11 Q 人体健康和社会工作活动 3 9 9

S 艺术、体育和休闲活动 4 10 19 R 艺术、娱乐和文娱活动 4 4 10

T 其他服务活动 3 12 22 S 其他服务活动 3 5 17

U 家庭作为雇主的活动；家庭自用、未加

区分的物品生产和服务活动

2 3 3

T 家庭作为雇主的活动；家庭自用、未加区

分的物品生产和服务活动

2 3 3

V 国际组织和机构的活动 1 1 1 U 国际组织和机构的活动 1 1 1

合计（22） 87 258 463 合计（21） 88 233 419

贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

·31·

统计学报 2024 年 第 1 期

拆分为两个独立门类，即 “J 出版、广播、内容制作和

分发活动”和 K“电信、计算机编程、咨询、计算基础

设施和其他信息服务活动”。ISIC 在划分门类时会重

点考虑活动的相对重要性及在多数国家的发展程

度，新增 J、K 门类无疑是对这两类活动在国民经济

中占据重要地位的认可。门类 J 包括原有的类 58、

类 59、类 60 以及原类 63 中的新闻机构活动和后期

制作录音转换为流媒体格式的服务，其中类 60 由

“电台和电视广播”更名为“电台、电视广播、新闻机

构和其他内容发行活动”，并将新闻机构活动调到

此类中。门类 K 包括原有的类 61、类 62 以及部分

类 63 中的活动，具体变化包括：类 61 在大组层级

消除了有线、无线和卫星电信活动的差异；类 62 中

新增了组“电子游戏、电子游戏软件和电子游戏软

件工具的开发”，由原计算机编程活动细分而来，同

时将“计算机咨询服务和设施管理活动”和“其他信

息技术和计算机服务活动”由原组层级升级到大组

层级；类 63 更名为“计算基础设施、数据处理、托管

和其他信息服务活动”，并新增大组“计算基础设

施、数据处理、托管和相关活动”和“网络搜索门户

活动和其他信息服务活动”。修订后的结构与其他

区域产业分类（如 NACE 和 NAICS）更加一致，且很

好填补了 ISIC Rev.4 原门类中各类经济活动不具有

同质性这一不足。

3.金融领域新经济活动的处理。自 ISIC Rev.4

发布以来，在提供金融服务方面出现了各种创新，金

融科技方兴未艾。最新版修订本主要对门类 K“金融

和保险活动”中的类 64“金融服务活动，保险和养恤

金除外”做出了调整，以改善与国民账户体系中机构

部门分类的关系。具体而言，在 642“控股公司的活

动”中增加了融资渠道的活动，在 643“信托机构、基

金和类似的金融实体的活动”中新增了货币市场和

非货币市场投资基金的活动以及信托机构、房地产

账户或代理账户的活动，在 649“其他金融服务活

动，保险和养恤金除外”中新增了国际贸易融资活

动、保理活动和证券化活动，以便更好反映金融市场

的活动范围。

4.对教育业的更新。最新版修订本在门类 P“教

育”中引入了新的活动，以便更好地与《国际教育标

准分类》（ISCED）2011 版保持协调。具体而言，将

851“学前教育和初等教育”拆分成“学前教育”和“初

等教育”两个新的大组，将 852“中等教育”的范围扩

展到中等以上非高等教育，在 855“其他教育”中新

增“驾校”，在 856“教育辅助活动”中新增“课程和导

师的中介服务”。与此同时，有多个大组被重新编码。

5.对艺术和文化类活动的更新。新版将门类 R

的名称修改为“艺术、体育和休闲活动”，还调整了 R

中类 90“艺术创作和文娱活动”和类 91“图书馆、档

案馆、博物馆和其他文化活动”的结构，以准确反映

出两类活动在性质上的差异，同时引入了一些新的

活动。具体变动包括：将类 90 的名称更改为“艺术创

作和表演艺术活动”，并增设 901“艺术创作活动”、

902“表演艺术”和 903“艺术创作和表演艺术支持活

动”，同时新增相应组；类 91 中新增 912“博物馆、收

藏品、历史遗址和纪念碑活动”和 913“文化遗产的

保护、修复和其他支持活动”，同时新增相应组。改进

后的分类使收集和使用有关文化活动的统计数据变

得更加便利。

6.中介服务活动的确定。科学技术的进步促使

中介服务活动与日俱增，为了反映中介服务活动的

重要性，新版 ISIC 中新增了 19 个有关中介服务的

组，这些中介服务是各部门商品或服务的重要组成

部分。对于无法归类为专门大组或组别的非金融中

介服务，或是多个部门的非金融中介服务，均被整合

到类 82 中的专门组别 8240“商业支持活动的中介

服务（金融中介除外）、未另行说明的分类”中。通过

网络平台（即数字中介平台）提供中介服务的活动与

通过其他方式（如面对面、电话、邮件等）提供类似中

介服务的活动在 ISIC 中不会被区别对待。

7.对环境相关活动的讨论。与环境有关的活动

在类层面没有做任何改变，但更新了相关类别的解

释性说明，如在类 39“补救活动和其他废物管理服

务”的解释性说明中纳入了碳修复、碳捕获与封存活

动。同时，新增了多个与环境活动相关的组，分别为

2611“太阳能电池、太阳能电池板和光伏逆变器的制

造”、3511“非可再生资源的发电活动”、3512“可再生

资源的发电活动”和 8413“对提供环境服务活动的

监管”，并将自然保护区活动与植物园和动物园活动

拆分成两个新组。建议日后对环境话题进行更多讨

论，以便在分类结构上可以科学反映与减缓气候变

化以及保护、管理、恢复生态系统和生物多样性有关

的活动。

8.无工厂生产者（FGPs）的处理。最新版 ISIC 重新

界定了无工厂生产者（FGPs）的概念范围，投入品的所

有权也包括知识产权产品（IPP），而不仅是ISIC Rev.4

中反映生产活动投入原材料的所有权。此外，无工厂

生产者应涵盖转化过程控制的某些方面，包括生产过

程的质量控制和监督。然而，现阶段很难在 ISIC 中对

贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

·32·

统计学报 2024 年 第 1 期

FGPs 进行单独分类，故若 FGPs 自己进行制造过程，

将继续归入门类 C“制造业”中的同一类别。

9.门类编码的更新。在门类编码上，由于新版将

ISIC Rev.4 中的 “J 信息和通信”拆分为 J 和 K 两个

单独的门类，导致第 J 至 V 门类被重新编码，其中代

码被重新使用，但内容不同。

表 5 ISIC Rev.5 的具体变化

新门类名称 旧门类名称 调整类型 调整内容

A 农业、林业及渔业 A 农业、林业及渔业 新增 增设 033“渔业和水产养殖辅助活动”

B 采矿和采石 B 采矿和采石

C 制造业 C 制造业

新增

增设组 1076“咖啡和茶叶加工”，由原组 1079 分解而来；新增 1103

“啤酒的制造”、1104“麦芽的制造”，将原组 1103 分解；新增组 2611

“太阳能电池、太阳能电池板和光伏逆变器的制造”，由原组 2610 分

解而来；新增组 3101“木制家具的制造”

内容变更

将 151 调整为“皮革和毛皮的鞣制、染色和修整；皮箱、手提包、马鞍

和挽具的制造”；将 192 调整为“精炼石油产品的制造；化石燃料产品

的制造”

更名 将 274 变更名称为“照明设备的制造”

D 电、燃气、蒸汽和空

调的供应

D 电、燃气、蒸汽和空

调的供应

新增

增设组 3511“非可再生资源的发电活动”和 3512“可再生资源的发电

活动”，由原大组 351 分解而来；新增 354“电力和天然气经纪人和代

理商的活动”

E 供水；污水处理、废

物管理和补救活动

E 供水；污水处理、废

物管理和补救活动

范围调整 扩展 3900 的范围，包括碳捕集和碳存储活动

F 建筑业 F 建筑业 新增 增设 434“专业建筑服务的中介服务”

G 批发和零售贸易

G 批发和零售贸易；

汽车和摩托车的修理

删除 删除类 45、大组 478 和 479

内容变更

消除店内零售业和非店内零售业之间的区别；汽车和摩托车的销售

活动调整到类 47“零售贸易”中；汽车和摩托车的修理与保养活动调

整到类 9“5 电脑及个人和家庭用品的修理”中

新增

增设组 4642“家庭、办公室和商店的家具、地毯和照明设备的批发”；

新增 466“汽车、摩托车及有关零件和附件的批发”；新增 479“零售贸

易的中介服务”

H 运输和存储 H 运输和存储 新增

增设 523“运输中介服务”，包括货物运输中介服务活动和客运中介服

务活动；新增 533“邮政和邮递活动的中介服务”

I 食宿服务活动 I 食宿服务活动 新增

增设 5540“住宿中介服务活动”；新增 5640“餐饮服务活动的中介服

务活动”

J 出版、广播、内容生

产和发行活动

J 信息和通信

内容变更 类级别包括原类 58、类 59、类 60 和类 63 中的新闻机构活动

新增 增设大组 603“新闻机构和其他内容分发活动”，由 6031 和 6039 组成

范围调整 将类 60“电台和电视广播”的范围扩大到包括发行活动

更名 原类 60 变更名称为“电台、电视广播、新闻机构和其他内容发行活动”

重新编码 第 J 至 V 门类代码被重新使用，但内容不同

K 电信、计算机编程、

咨询、计算基础设施

和其他信息服务活动

内容变更 类级别包括原类 61、类 62 和类 63 的部分内容

新增

原 611、612 和 613 合并为 611“有线、无线和卫星电信活动”；新增 612

“电信活动的中介服务”；新增组 6211“视频游戏、视频游戏软件和视

频游戏软件工具的开发”，由原 6201 调整而来；新增 6219“其他计算

机编程活动”；新增大组 622“计算机咨询服务和设施管理活动”，由原

6202 升级而来；新增大组 629“其他信息技术和计算机服务活动”，由

原 6209 升级而来；新增 631“计算基础设施、数据处理、托管和相关活

动”和 639“网络搜索门户网站活动和其他信息服务活动”，由原 631

拆分而来

更名

原类 63 变更名称为“计算基础设施、数据处理、托管和其他信息服务

活动”

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统计学报 2024 年 第 1 期

新门类名称 旧门类名称 调整类型 调整内容

L 金融和保险活动 K 金融和保险活动 新增

642 中新增组 6422“融资渠道的活动”；643 中新增组 6431“货币市场

基金的活动”、6432“非货币市场投资基金的活动”和 6433“信托机构、

房地产和代理账户的活动”；649 中新增组 6492“国际贸易融资活

动”、6493“保理活动”和 6494“证券化活动”

M 房地产活动 L 房地产活动

新增 增设组 6821“房地产活动中介服务”

内容变更 建筑项目开发活动移至 681 大组中

N 专业、科学和技术

活动

M 专业、科学和技术

活动

更名

702 更名为“商业和其他管理咨询活动”；73 更名为“广告、市场调研

和公共关系活动”

新增

增设 733“公共关系活动”；新增 743“笔译和口译活动”和 7491“专利

代理（营销）服务”，由原 749 拆分而来

O 管理及支持性服务

活动

N 行政和辅助活动

删除

删除组 7722“录影带与光盘的出租”，内容移至 7729；删除组 8219“复

制、文件准备和其他专业化办公支持活动”

新增

增设 775“有形商品和非金融无形资产的出租和租赁的中介服务”，包

括 7751“汽车、房车和拖车的出租和租赁的中介服务”和 7752“其他

有形商品和非金融无形资产的出租和租赁的中介服务”；新增 824“商

业支持活动的中介服务（金融中介除外）、未另行说明的分类”；原 782

和 783 合并为 782“临时就业机构活动和提供其他人力资源服务”；原

802 和 803 合并为 801“调查和安全活动”大组

更名

813 变更名称为“景观服务活动”，并调整 8130 范围，包括管理和保护

生态系统与生物多样性的活动

P 公共管理与国防；

强制性社会保障

O 公共管理和国防；

强制性社会保障

新增 增设 8413“对提供环境服务活动的监管”，由原 8412 拆分而来

更名 841 变更名称为“国家管理及社区的经济、社会和环境政策”

Q 教育 P 教育

新增

原 851 分解成学前教育和小学教育两个新大组；新增 8533“中等和中

等后非高等教育”；其他教育中新增 8553“驾校”；教育辅助活动中新

增 8561“课程和导师的中介服务”

范围调整 中等教育扩展成中等和中等后非高等教育

R 人体健康和社会工

作活动

Q 人体健康和社会工

作活动

新增

增设 8691“医疗、牙科和其他健康服务的中介服务”；新增 8791“留宿

护理活动的中介服务”

更名 872 变更名称为“面向精神疾病或物质依赖症人群的留宿护理活动”

S 艺术、体育和休闲

活动

R 艺术、娱乐和文娱

活动

更名

门类名称变更为“艺术、体育和休闲活动”；类 90 被更名为“艺术创作

和表演艺术活动”，并进行了全面重组

新增

增设 901“艺术创作活动”、902“表演艺术”和 903“艺术创作和表演艺

术支持活动”，同时新增相应组；全面重组类 91，新增 912“博物馆、收

藏品、历史遗址和纪念碑活动”和 913“文化遗产的保护、修复和其他

支持活动”，同时新增相应组

T 其他服务活动 S 其他服务活动 新增

重新整合 953，增加汽车和摩托车的修理与维护活动；将大组 9511 和

9512 合并为 9510“电脑和通信设备的修理和维护”；新增 954“电脑、

个人和家庭用品、汽车和摩托车维修与维护的中介服务”；重组类 96，

新增 961“纺织品和毛皮产品的洗涤和清洁”、962“美发、美容、日间

水疗及类似活动”、963“葬礼及相关活动”、964“个人服务的中介服务

活动”、96“9 其他个人服务活动”，同时新增相应组

U 家庭作为雇主的活

动；家庭自用、未加区

分的物品生产和服务

活动

T 家庭作为雇主的活

动；家庭自用、未加区

分的物品生产和服务

活动

V 国际组织和机构的

活动

U 国际组织和机构的

活动

表 5（续）

贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

·34·

统计学报 2024 年 第 1 期

四、结论与启示

（一）研究结论

通过对 ISIC 进行系统研究发现，从上世纪中叶

至今，ISIC 一直在不断调整和优化，已日益完善，不

仅能够体现出世界经济活动的发展状况，也能够作

为各国在修订本国行业分类时的重要依据。然而，

ISIC Rev.5 仍然存在一些尚未解决的问题，同时还

有很多新的任务等待完成。

首先，环境活动在 ISIC Rev.5 中没有明确的类

别，比如生态系统的保护、管理和恢复活动仍与非环

境保护类活动混在一起。解释性说明虽有改进，但也

只能确保一些地方可以对各自的生态系统管理活动

进行分类，并没有相应子类别，不可以对环境部门进

行直接报告和分析。对此，未来专家组需要考虑是否

要为环境领域的技术发展和创新更新分类结构。

其次，ISIC Rev.5 修订期间的某些提议没有反

映在分类的最后结构中，需要进一步审查中介服务

活动、数字经济（例如数据资产）、循环经济、无工厂

生产者以及与旅游业相关的一些问题。为此，建议专

家组做更多工作来充分评估这些问题采取结构性变

化的可行性。

最后，在数字化转型背景下，催生出许多数字产

业，如 3D 打印、无人机、智能机器人、无人驾驶等，

但对于近些年出现的这些新活动 ISIC Rev.5 并没有

修改其原有的分类结构，只是在解释性说明中提供

了分类指导。这些新产业在未来还有很大的发展空

间，需增加对这类活动的关注度，以便在下次修订时

考虑是否要增加新的类目。联合国已同意成立 TTISIC 工作组来专门负责 ISIC 的修订工作，相信这些

问题在不久的将来会得到解决。

（二）理论启示

我国使用的国民经济行业分类标准（CNEA）就

是以 ISIC 为基础，同时结合本国经济发展状况和具

体需要来修订的 （中国国家标准化管理委员会，

2017）[17]。近年来，供给侧改革的不断深化使我国经

济结构发生了前所未有的变化，传统产业持续换新，

新兴产业迅速崛起，亟需准确全面的产业分类来反

映我国经济的高质量发展（戎爱萍，2023）[18]。2018 年

以来，国家统计局相继印发了多部有关新兴产业的

分类标准。然而，产业发展日新月异，现有分类标准

仍存在许多缺陷，比如 2021 年发布的《数字经济及

其核心产业统计分类》对数字经济的认识偏局限，存

在免费数据分类困难等问题。并且，中国目前正在使

用的 GB/T 4754-2017 中还没有对新兴产业的相关

处理，分类过于滞后，不能体现新产业、新业态、新商

业模式的发展。建议我国在 GB/T 4754-2017 基础

上，结合中国经济发展实际情况与 ISIC Rev.5 的最

新变化完善国民经济行业分类体系，这不仅能够提

高我国行业分类的国际可比性，而且对我国开展经

济活动统计工作具有重要意义。

1.整体结构方面的启示。首先，建议加强我国

CNEA 与 ISIC 的一致性衔接。分类间存在差异会导

致数据统计和对比结果出现差异，这会影响国内外

的信息沟通与交流，不利于经济活动的国际研究和

比较，有必要加快调整 GB/T 4754-2017 的分类条

目，以确保其在具体类目上可以同 ISIC Rev.5 对照

转换，从而使我国的统计数据更好地满足国际社会

需求。具体调整思路是，使中国 CNEA 的最细层级

与 ISIC Rev.5 的对应类目间实现一对一或一对多

的关系。

其次，建议设立固定修订周期。在最新版 ISIC

的修订过程中，统计委员会强调需要为 ISIC 制定一

个定期修订周期，并需要一个常设工作组来支持

ISIC 的维护、更新和实施。ISIC 定期修订周期的建立

将确保分类能够更快地反映当时的经济现实，与此

同时可以提前规划国家和国际两级活动。建议我国

考虑动态更新国民经济行业分类标准，让修订过程

在未来更具可预见性和透明度，且要确保修订周期

与国际标准相一致，以便更好地协调和协商国际、区

域和国家各级的分类修订进程。

2.有关具体行业的启示。首先，建议增设“出版、

广播、内容生产和发行活动”门类。ISIC Rev.5 将“出

版、广播、内容制作和分发活动”以及“电信、计算机

编程、咨询、计算基础设施和其他信息服务活动”独

立出来，设立成两个新的门类，这一举措无疑是对信

息经济产业属性增强和产业结构变迁的认同，同时

也是信息、通信产业内部与广播影视等产业空前融

合的结果。我国信息技术水平走在世界前列，早在

2011 版分类中就已在最高层级上单独设立“信息传

输、软件和信息技术服务业”门类。可见，相对于国际

标准，中国行业分类标准在某些方面具有一定前瞻

性。如今我国信息产品的生产和发行活动已逐步成

熟，有必要增设独立的“出版、广播、内容生产和发行

活动”门类，将原 GB/T 4754-2017 中的“新闻和出版

业”和“广播、电视、电影和影视录音制作业”两个大

类纳入其中，以有效凸显信息和文化产品生产发行

活动的行业特色，同时使我国的行业分类与 ISIC

Rev.5 在该部分的门类结构保持一致。

贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

·35·

统计学报 2024 年 第 1 期

其次，建议修改 GB/T 4754-2017 中门类“J 金融

业”的名称。对于金融保险业相关的门类名称，ISIC

早在修订本第 4 版中就将其更名为金融和保险活

动，而 GB/T 4754-2017 中仍命名为金融业。显然，在

修订 GB/T 4754-2017 时，把保险业当作金融业的一

个次级类别是当时我国保险业发展相对滞后的结

果。2017 年至今，中国保险业发展如火如荼，已成功

跻身全球第二大保险市场。与此同时，金融科技与保

险业务深度融合，保险业在金融业中的作用日益突

出。虽然我国保险业仍与发达国家存在一定差距，但

未来发展前景良好，从长远角度考虑，建议把 GB/T

4754-2017 中门类 J 的名称“金融业”更改为“金融

保险业”，以凸显保险业的重要性。

最后，建议开展 FGPs 相关分类讨论工作。关于

无工厂生产者，ISIC Rev.5 更新了定义标准，规定生

产过程的投入材料包括 IPP，使得投入原材料的所

有权不再是划分 FGPs 的唯一标准。虽然 ISIC Rev.5

仍然没有对 FGPs 进行单独分类，但在解决如何识

别FGPs 方面卓有成效，这种生产方式在中国被称为

贴牌生产（OME）。经济全球化促使我国的 OME 生

产方式越发普遍，OME 在中国国民经济中的作用越

发重要，然而 OME 的重要性并没有在我国产业分类

的修订中得到体现。建议我国设立专项工作小组，将

开展关于无工厂生产者的分类与核算相关问题的研

究及早提上日程，希望在下一次修订现行《国民经济

行业分类》时能够将这一问题作为研究议程的一部

分加以考虑。

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［责任编辑：陈冬博］

贾小爱，等：国际标准行业分类的演化进展、标准更新与中国启示

·36·

DOI 编码：10.19820/j.cnki.ISSN2096-7411.2024.01.004

［基金项目］国家社会科学基金项目（22BJY262）。

［作者简介］李旭辉（1981—），男，山东烟台人，安徽财经大学管理科学与工程学院教授，经济学博士，主要研究方向是经济

统计与评价；王经伟（1999—），男，安徽萧县人，安徽财经大学管理科学与工程学院硕士研究生，主要研究方向

是统计评价与绿色发展；夏万军（1970—），男，安徽五河人，安徽财经大学统计与应用数学学院教授，经济学博

士，主要研究方向是收入分配及增长。

中国新型基础设施建设：

统计测度及产业结构升级效应

李旭辉 1，王经伟 1，夏万军 2

（1.安徽财经大学 管理科学与工程学院，安徽 蚌埠 233000；2.安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233000）

［摘 要］系统梳理新基建的主要领域，重塑新基建的测度指标体系，在考察2017—2021年中国新基建水平及特征的基础

上，探讨新基建对产业结构升级的影响。研究发现：党的十九大以来，中国新基建水平实现跨越式提升，有效提振了国内需求并

推动了数字化转型工作；目前融合基础设施、创新基础设施是部署新基建的主要堵点和难点；随着区域协调发展战略的贯彻落

实，近年来新基建的地区差距有所缓解，在区域一体化水平日益提高的基础上应进一步加强区域间的协同联动；新基建可显著

促进产业结构升级，且考察期内随时间推移这种正向促进效应愈加明显。

［关键词］新型基础设施建设；技术创新；数字化转型；区域差距；产业结构升级

［中图分类号］F294 ［文献标志码］A ［文章编号］2096-7411（2024）01-0037-11

New-Type Infrastructure Construction in China:

Statistical Measurement and Industrial Structure Upgrading Effect

LI Xu-hui

1，WANG Jing-wei

1，XIA Wan-jun

2

（1.School of Management Science and Engineering, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233000; 2.School of

Statistics and Applied Mathematics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233000, China）

Abstract: The article systematically sorted out the main fields of new -type infrastructure construction, and reshaped its

measurement index system. After exploring the level and characteristics of new-type infrastructure construction in China from 2017 to

2021, the paper investigated its impact on industrial structure update. The research found that：since the 19th National Congress of the

Communist Party of China, the level of new infrastructure construction in China has achieved a leapfrog improvement, effectively

boosting domestic demand and promoting digital transformation. At present, integration and innovation were the main obstacles and

difficulties in deploying new -type infrastructure construction. Along with the implementation of regional coordinated development

strategy, regional disparities of new-type infrastructure construction have been alleviated in recent years. And it was necessary to

further strengthen the coordination and linkage between regions. The new-type infrastructure construction could significantly promote

the upgrading of industrial structure, and this positive promoting effect would become increasingly evident over time during the

inspection period.

Key Words: new -type infrastructure construction; technological innovation; digital transformation; regional disparities; industrial

structure update

2024年2月 JOURNAL OF STATISTICS

第5卷 第1期

Feb.，2024

Vol.5 N0.1

·37·

统计学报 2024 年 第 1 期 李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

一、引言

人类第四次工业革命蓬勃兴起，新型基础设施

建设（新基建）正成为新一轮科技革命与产业转型的

关键支撑和重要物质保障。通过深耕数字经济与实

体经济的有机融合，新基建为建设社会主义现代化

强国提供了创新运行载体和技术驱动引擎。习近平

总书记在中央财经委员会第十一次会议上强调，要

全面加强基础设施建设，构建现代化基础设施体系，

为全面建设社会主义现代化国家打下坚实基础。加

强新型基础设施建设，是当前中国提振内需的客观

需要，也是国家在深刻洞察和把握世界科技与产业

结构升级大趋势基础上作出的战略抉择。中央经济

工作会议和政府工作报告多次提名新基建，“十四

五”规划亦对新基建作出明确部署，政策的引导和支

持令中国在新基建领域取得了一批领先世界的成

果，但也应看到新基建同国家发展和安全保障需要

相比还不适应，在支撑产业结构升级和区域协调布

局等方面还存在明显不足（郭斌、杜曙光，2021）[1]。随

着新一代信息技术的发展，中国对新基建的探索不

断深入，新基建涵盖领域也日益丰富，那么目前中国

新基建处于何种水平，存在哪些短板，其地区差距如

何，加强新型基础设施建设能否有效推动产业结构

升级？基于上述问题的考察，对精准掌握中国新型基

础设施建设水平、解决新基建的不平衡不充分问题、

促进产业结构升级具有重要价值。

二、文献综述

新基建统筹兼顾供给与需求，正成为大国竞争

的重要抓手，助力中国在全球数字经济与产业竞争

中赢获战略主动（任泽平等，2020）[2]。随着新基建这

一概念的提出，学界对新基建和产业结构升级的关

系逐步展开了深层次理论探讨。刘海军和李晴

（2020）[3]认为，新基建具有信息化与融合化特征，可

以打通数据链并实现产业链的重塑和巩固，从而推

进制造业转型升级。马荣等（2019）[4]指出，新基建可

以推动产业向智能化转型，使智能化产业从基础层、

技术层向应用层拓展，是产业结构升级的先手棋。目

前，学界的普遍共识是：新基建深植于数字技术

（Tang and Zhao，2023）[5]，通过推动传统产业转型、催

生新产业新业态两种方式实现产业结构升级，具备

极强的产业改造能力（刘艳红等，2020；郭朝先、徐

枫，2020；高喆等，2021）[6-8]。

为进一步验证新基建对产业结构升级的影响，

部分学者就上述理论探讨进行了各种实证检验。实

证分析不可规避的是衡量新基建水平，根据衡量方

式不同，相关研究可分数据模拟、虚拟变量、简易指

标三类。数据模拟方面，郭凯明等（2020）[9]通过建立

动态一般均衡模型，以数值模拟方式揭示了新基建

投资对产业结构转型升级的影响。虚拟变量方面，袁

航和朱承亮（2022）[10]以“宽带中国”试点地区构建二

分虚拟变量表征数字基建水平，并通过渐进双重差

分模型检验发现“宽带中国”战略可显著促进产业结

构合理化。张国胜和李文静（2022）[11]在检验数字基

建对产业与就业结构的影响时，同样以虚拟变量衡

量数字基建。简易指标方面，何玉梅等（2021）[12]以通

信、计算机及相关设备制造业的企业总产值衡量新

基建水平并验证了其对产业结构升级的正向促进作

用。Wu 等（2023）[13]从信息基础设施维度选取 4 个指

标作为新基建代理变量，指出新基建对产业结构的

影响具有明显的城市异质性。李斯林等（2023）[14]构

建了包含 7 项指标的评价体系，并发现“恩格尔效

应”“鲍莫尔效应”是数字基础设施影响产业升级的

主要因素。

已有关于新基建和产业结构升级的研究为本文

提供了良好的理论基础和实证支撑，但仍存在两方

面的局限。第一，未能真实反映新基建水平。新基建

是一个多维概念，横跨三大产业诸多领域，度量新基

建水平涉及不同领域的多项指标，已有研究通过数

值模拟、虚拟变量、简易指标等方式可能无法真实全

面地反映新基建水平，以此展开实证回归可能存在

一定的不足。第二，基于关系数据分析范式的研究存

在缺口。传统计量模型可以很好地检验新基建对产

业结构的影响，但忽视了研究样本间的关联关系（李

敬等，2014）[15]。鉴于此，本文基于国家发改委对新基

建做出的最新要求，结合国家产业统计分类标准，在

重塑新基建测度指标体系的基础上全面考察中国新

基建水平及其空间结构特征，然后论述新基建的产

业激励效应、示范效应和关联效应，并从地区关系视

角检验新基建对产业结构升级的影响。

三、新基建水平统计测度及量化分析

（一）新基建水平统计测度

本部分在总结归纳新基建主要领域的基础上完

成指标体系的构建，并采用序关系法和线性加权集

结模型测算新基建水平。

1.指标体系构建。新基建以信息网络为基础、以

技术创新为驱动，是提供数字转型、智能升级和融合

创新服务的现代化基础设施体系，是构建新发展格

局、打造中国式现代化的重要投资领域。2020 年 4

月，国家发改委指出，新基建主要包括信息、融合、创

·38·

统计学报 2024 年 第 1 期

新三类基础设施。根据国家发改委对三类基础设施

的界定，同时结合《数字经济及其核心产业统计分类

（2021）》对各类基础设施的划分标准及其领域说明，

本文对新基建子领域进行了系统归纳和分类，如表

1 所示。

表 1 新型基础设施建设分类目录及主要领域

主要领域说明

域类 芋类

0405

信息基础设施

04051 网络基础设施、040502 新 技术基础设施、

040503 算力基础设施等

光缆、卫星、移动通信、人工智能、云计算、数据服务

器、大数据中心、工业物联网

融合基础设施 0503 智能交通基础设施、智慧能源基础设施等

能源生产与消费、融入数字化技术和互联网平台的

交通设施、智慧物流、水利设施等

创新基础设施

重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新

基础设施等

科学研究、教育设施、产品开发与技术服务、高技术

产业、创新平台设施

玉类

新

型

基

础

设

施

产业分类及代码

信息基础设施主要指基于新一代信息技术演化

生成的高速泛在、天地一体、安全高效的基础设施，

主要有以下分类：（1）网络基础设施，包括光缆、卫

星、移动通信、工业互联网等领域，因此，选取“光缆

密度”“卫星云图接受设施”“雷达观测服务设施”“移

动电话普及率”和“移动交换机容量”等直接相关的

指标衡量网络基础设施水平；（2）新技术基础设施，

人工智能是新技术基础设施的重要领域，根据《高技

术产业（制造业）分类 2018》的划分标准，人工智能

相关数据可由电子及通信设备制造业、软件与信息

技术服务业数据加总而得（李旭辉等，2020）[16]，故通

过“电子、通信设备制造、软件、信息技术服务业总收

入”进行衡量；（3）算力基础设施，包括以数据服务器

为核心的大数据中心、智能计算中心等，考虑数据服

务器的核心地位，选取“人均互联网数据接入流量”

和“互联网接入端口”两个指标进行衡量。

融合基础设施则是指深度应用信息技术，促进

传统基础设施转型升级，进而形成的基础设施新形

态。主要有以下分类：（1）智能交通基础设施，指借助

数字化技术和互联网平台进行的铁路、航空、管道等

各种交通设施，其中，高铁作为新基建的七大领域之

一，是智能交通设施的代表，因此，选取“高铁路网密

度”和“铁路、航空、管道运输业从业比”综合表征交

通设施；（2）智慧能源及水利基础设施，所谓“智慧”，

指通过节能技术和绿色技术的研发及应用，优化以

煤为主的能源结构，提高能源效率，推行光伏、风型

等清洁可再生能源以加快能源结构绿色升级，考虑

天然气在清洁能源体系中的关键支撑作用，故将“天

然气供应量”纳入指标体系，此外，还计算了水能、风

能和光能等“各类绿色能源发电量总占比”，是同时

衡量水利工程设施及能源设施的量化指标；（3）智慧

物流设施，指通过信息技术实现传统线下物流模式

的网络化升级，考虑快递、仓储等物流信息网络化的

广泛普及，采用“人均快递业务量”和“装载搬运和仓

储从业比”反映物流设施。

创新基础设施主要是指支撑科学研究、技术开

发、产品及服务研制的基础设施。主要包括重大科技

基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施。

根据创新基础设施的概念及分类，归纳提炼出科学

研究、技术创新、科普服务、教育、产品开发、高技术

产业、技术服务等多个创新基础设施的子领域，据此

分别选取指标：（1）通过“R&D 经费投入强度”和“有

效发明专利数”衡量科学研究与技术创新；（2）考虑

科技馆是以展览教育为主要功能的公益性科普教

育设施，故采用“科技馆面积”表征科普服务设施；

（3）考虑关于“院校数量”的相关指标无法反映教育

设施的质量情况，故通过“院校师生比”和“高校试

验发展研究全时当量”间接衡量教育设施水平；（4）

利用“新产品项目数”和“高技术企业总产值”分别

反映产品开发和高技术产业两个领域；（5）新基建

以市场化和企业化运作为主，以技术创新为驱动，

而孵化器为企业技术创新提供了基础设施支撑和

各项服务保障，并降低经验风险和成本（颜振军、侯

寒，2019）[17]，故以“科技企业孵化器在孵企业数”表

征技术服务水平。

综上所述，本文以信息、创新、融合三类基础设

施为框架，以涵盖新基建主要领域为目标导向，遵循

科学性、全面性及可衡量性等原则，剔除工业互联

网、新能源汽车充电桩等少数数据缺失严重的指标，

最终构建了包含 23 项指标的中国新型基础设施建

设水平统计测度指标体系，如表 2 所示。

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

·39·

统计学报 2024 年 第 1 期

2.研究方法。在构建指标体系基础上，采用序关

系法和线性加权集结模型（郭亚军，2012）[18]确定指

标权重并测算新基建综合指数。

首先，权重序关系定性判断。本文总计 23 个指

标，构成测度指标集{x1，x2，…，x23}，对于其中两个不

同指标 xi 与 x（j i，j=1，2，…，23），若在评价准则中指

标 xi 重要性大于指标 xj，则认为权重序关系 xi跃xj。邀

请来自上海交通大学和安徽财经大学的 2 位专家对

序关系进行综合判断，先从指标集中选出认为最重

要的一个指标，然后再从剩余 22 个指标中选出最重

要的一个指标。依次重复上述过程，最终确定指标权

重序关系为：x9>x8>x1=x3>x22=x13>x17=x16=x15=x12>x5=

x21=x14=x11>x7=x18>x4>x19>x6=x23=x10>x20=x2。

其次，指标权重定量计算。设排序最后指标 x2

权重系数为 w2，将序关系中相邻指标 x20 与 x2 的重

要性之比计为 r20，则有：

w20=r20伊w2 （1）

随着 r 增大，排序靠前的相邻指标重要性逐渐

提升。根据专家给出的 r 理性判断值，结合指标权

重之和为 1，可依次计算各指标权重系数（结果见

表2）。

最后，测算综合指数。采用线性加权综合法将指

标预处理数据 xist（下标 i 表示指标，s 表示省份，t 表

示年份）和权重 wi 进行集结，NICIst 表示在 t 年评价

省份 s 的新基建综合指数。

NICIst=移i=1

23

xistwi （2）

为进一步考察新基建的区域特征，通过 Dagum

的基尼系数（Dagum，1997）[19] 评估新基建的区域差

距。基尼系数可以将总体差距 G 分解为区域内差距

Gw、区域间差距 Gnb 和超变密度 Gt，从而量化评估差

距的大小及来源。以四大板块为例，区域内差距是指

表 2 新型基础设施建设水平测度指标体系

目标层 准则层 指标层 衡量领域 单位 权重

新

型

基

础

设

施

建

设

水

平

信息基础设施

光缆密度 X1 光缆 千米/平方千米 0.048

卫星云图接受设施 X2

卫星与空间信息设施

所/平方千米 0.036

雷达观测服务设施 X3 所/平方千米 0.048

移动电话普及率 X4

移动通信

% 0.042

移动交换机容量 X5 万户 0.044

互联网接入端口 X6

数据服务器与大数据

个/人 0.037

人均互联网数据接入流量 X7 GB/人 0.043

电子、通信设备制造、软件、信息技术服务业总收入 X8 人工智能 亿元 0.049

创新基础设施

高铁路网密度 X9

交通

千米/平方千米 0.050

铁路、航空、管道运输业从业比 X10 % 0.037

各类绿色能源发电量总占比 X11

现代水利与智慧能源

% 0.044

天然气供应量 X12 立方米/人 0.046

人均快递业务量 X13

物流

件/人 0.047

装载搬运和仓储从业比 X14 % 0.044

融合基础设施

R&D 经费投入强度 X15

科学研究及技术创新

% 0.046

有效发明专利数 X16 % 0.046

科技馆面积 X17 科普服务 件/万人 0.046

院校师生比 X18

教育

% 0.043

高校试验发展研究全时当量 X19 人年 0.040

新产品项目数 X20 产品开发 项/万人 0.036

高技术企业总产值 X21 高技术产业 亿元 0.044

科技企业孵化器在孵企业数 X22

技术服务

个 0.047

公共技术服务平台投资 X23 万元 0.037

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

·40·

统计学报 2024 年 第 1 期

东部、中部、西部、东北各板块内部的新型基础设施

建设差距，区域间差距衡量了板块之间的净差距，超

变密度是指区域间离群值的跨区域交叉程度。具体

计算如下：

G=

移j=1

k 移h=1

k 移i=1

nj 移r=1

nh

|yji-yhr

|

2n

2Y

（3）

G=Gw+Gnb+Gt （4）

其中，k 表示划分的区域个数；n 表示所有样本

省份个数；nj 表示 j 区域内被测度的省份个数（nh 和

h 与之同理）；Y 表示所有样本省份新基建综合指数

均值；yji 表示 j 区域内部 i 省份的综合指数（yhr 和 r

与之同理）。

3.研究对象及数据来源。同发达国家相比，中国

数字化转型任务起步较晚，2017 年党的十九大正式

提出数字中国规划，2018 年中央经济工作会议首次

提名并定义新基建。当前，以技术创新为驱动的新基

建，其涉及的诸多领域尚处于探索阶段，早期数据难

以捕捉。鉴于此，兼顾中国数字化转型的基本国情和

研究数据的可得性、时效性，本文将样本考察期设置

为 2017—2021 年，考察党的十九大以来中国 30 个

省级行政区（以下简称省份，未包含中国香港、澳门、

台湾和西藏地区）的新基建水平。各项指标及变量的

原始数据均来自《中国统计年鉴》《中国火炬统计年

鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国工业统计年

鉴》。针对个别省份在个别年份的数据缺失及异常值

问题，采用均值插补法或趋势外推法补齐。

（二）新基建整体水平考察

打通新型基础设施建设大动脉，是夯实数字中

国底座，建设社会主义现代化强国的重要环节。本部

分基于 2017—2021 年各项指标数据，采用多种量化

分析方法，真实、立体地考察中国新型基础设施建设

水平，并从结构和空间维度进一步识别新基建的制

约因素和地区差距来源。

2017 年 10 月党的十九大制订了新时代数字中

国发展蓝图，着力推动互联网、大数据、人工智能同

实体经济的深度融合。由此，以信息网络为基础，提

供数字转型、智能升级服务的新基建体系逐步成为

新一轮产业革命的“引领者”并迎来重大发展机遇。

样本考察期内，受复杂的内外部因素、周期性因素及

疫情的影响，2017—2020 年中国 GDP 实际增速由

6.9%下跌至 2.2%，经济增速持续下行，但新基建创

新了动能供给，为中国经济高质量发展释放巨大潜

力。由表 3 可知，新基建综合指数呈现出逐年递增趋

势，由 2017 年的 0.162 增至 2021 年的 0.244，累计

增长率高达 50.65%。党的十九大以来，中国新型基

础设施建设水平实现了跨越式提升，新基建的有效

投资能扩大内需，稳住经济基本盘，并深耕数字化转

型，为社会主义现代化强国建设注入了新动能。

表 3 中国各区域新基建综合指数

区域 2017 年 2018 年 2019 年 2020 年 2021 年 年增长率 年均值

东部 0.252 0.291 0.326 0.345 0.374 10.35% 0.318

中部 0.116 0.132 0.152 0.171 0.188 12.83% 0.152

西部 0.113 0.130 0.145 0.157 0.173 11.24% 0.143

东北 0.132 0.143 0.157 0.169 0.182 8.35% 0.157

南方 0.177 0.202 0.229 0.244 0.264 10.58% 0.223

北方 0.147 0.168 0.187 0.203 0.224 11.03% 0.186

全国 0.162 0.185 0.208 0.224 0.244 10.79% 0.204

科学部署新型基础设施体系，不仅要着眼于数

字化转型工作，也要注重基础设施在区域间的互联

互通、共建共享、协调联动。党的十九大以来，中国四

大板块新基建水平均持续提高，但也存在一定的区

域异质性。东部地区作为优先发展区域和创新策源

地，在以技术创新为驱动的新型基础设施建设方面

往往先拔头筹且优势明显。在 30 个样本省份中，东

部地区包揽了前七席，且区域内新基建综合指数的

年均值达 0.318，是其他三大板块的 2 倍有余。不过，

东部地区新基建水平较高的同时受资源环境、现有

体量、研发成本转化及技术转换的高机会成本等因

素的约束，综合指数增长率为 10.35%，居四大板块

第三，未至全国平均水平。中部地区和西部地区新基

建水平相对较低，综合指数均值分别为 0.152 和

0.143，但可充分吸收东部地区现有科技成果，以高

新技术为起点，快速布局新基建。考察期内，中部地

区和西部地区的增长率均高于东部地区，尤其是中

部地区，年均增长率高达 12.83%。相比西部地区和

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

·41·

统计学报 2024 年 第 1 期

东北地区，中部地区经济基础更具竞争力，随着《促

进中部地区崛起规划》的深入落实，优化了中部地区

基础设施资源配置，结合中部地理位置优势可以高

效对接东部地区现代产业体系的转移，建设现代装

备制造业及高技术产业基地，使中部地区信息、创

新、融合基础设施得以高速发展。

需要得注意的是，东北地区在考察期初新基建

水平位居四大板块第二，随着“十三五”期间中国逐

步推进经济结构性改革，而东北地区在农、林、矿和

传统重工业等初级原材料生产方面过度倾斜，产业

结构单一，与新基建密切相关的战略性新兴产业十

分匮乏，在供给侧改革和市场出清困境下，新基建进

程有所落后。不过这与部分国家的“锈带”区域并不

完全等同，东北地区新基建综合指数年均增长率超

过 8%，虽居四大板块末尾，但这仅是相对国内而言，

放眼国际，东北地区的发展速度仍处于赶超型之列

（蔡昉、贾朋，2022）[20]。从南北视角看，考察期内两区

域新型基础设施建设得到有序推进，综合指数均值

分别为 0.223 和 0.186，年均增长均超过 10%。可以

发现，相比于四大板块所呈现出的东部领先，中西部

和东北水平相近的格局，南北两区域间的新基建水

平更为均衡。

图 1 刻画了 2017 年和 2021 年中国 30 个样本

省份新基建综合指数的总体分布形态。考察期内核

密度曲线明显右移，不过右偏分布愈加显著且侧峰

数量增多，这意味着各省新基建水平整体向好，但北

京和上海等少数地区的绝对领先地位令全国新基建

呈现出断层现象，分化趋势明显。

（三）结构特征：制约因素识别

本部分利用障碍度模型反映新基建评价体系的

结构特征，研判新基建的关键制约因素，为补齐新基

建短板和科学施策提供经验证据。

图 2 描绘了 2017 年和 2021 年新型基础设施建

设测度体系的障碍度变化情况。总体来看，在三类基

础设施中，信息基础设施各项指标的障碍度均值最

低且逐年下降，融合、创新基础设施障碍度相对较高

且呈上升趋势。这种格局与新基建内涵、时代发展需

求和政策倾斜密切相关，早在 2010 年，新一代信息

技术就成为国家重点培育和发展的战略性新兴产业

和国民经济的支柱产业之一；2018 年，中央经济工

作会议首次提名并定义新基建，主要涵盖内容以信

息基础设施为主；2019 年，加强新一代信息基础设

施建设被写入政府工作报告；2020 年，国家发改委

给出权威解释，新基建以信息网络为基础，提供底层

支撑和技术支持的信息基础设施居于首要地位（郭

朝先、刘艳红，2020）。政策的引导和支持令信息基础

设施取得长足发展，指标障碍度总体呈下降趋势。相

比较而言，融合、创新基础设施对新基建水平的影响

日益增大。具体到指标层面，光缆、人工智能、能源、

物流、科学研究和技术服务等领域的指标障碍度始

终处于较高水平且成上升趋势，2021 年上述指标障

碍度均超过 5%，作为关键制约因素，应重点发力以

补齐新基建短板。

综上所述，步入新发展阶段，既要进一步加强信

息基础设施建设，也要稳中求进，科学谋划融合基础

设施，适度超前部署创新基础设施。

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

图 1 各省新基建综合指数的总体分布形态

0.2

0.15

0.1

0.05

0

0 0.2 0.4 0.6 0.8

新基建综合指数

2017 年

2021 年

图 2 新基建指标障碍度

6%

5%

4%

3%

2%

1%

障

碍

度

3.92%

4.70%

4.49%

信息

基础设施

融合

基础设施

创新

基础设施

伊

吟

吟

吟

吟

吟

吟

吟

吟

伊

伊

伊 伊

伊

伊

伊 2017 年 吟 2021 年 期末均值

吟 吟

吟

吟 吟

吟

伊

伊

伊

伊

伊

伊 吟

吟

吟

吟

吟

吟

吟

吟

吟

伊

伊 伊

伊

伊

伊

伊 伊

伊

·42·

统计学报 2024 年 第 1 期

（四）空间特征：地区差距来源

实证评估新基建的地区差距，是无法真实反映

区域协调发展战略部署成效的，事实上，此类研究的

目的本身不在于揭示新基建地区差距的存在，而是

为了检验随着区域协调发展战略的实施，新基建地

区差距是否得到有效改善，同时基于实证数据背后

的经济学原理获取一些政策取向。本部分借助基尼

系数方法评估中国新基建的地区差距演变状况（见

图 3），并通过子群分解揭示差距的来源，以探寻新

基建的区域协调路径。

总体而言，考察期内 30 个样本省份间的基尼系

数年均值为 0.261，并由 2017 年的 0.270 降低至

2021 年的 0.247，降幅为 8.76%。这表明党的十九大

以来，新基建的地区差距有所缓解。从南北视角看，

两个区域内部新型基础设施建设均存在明显的空间

失衡问题，基尼系数均值分别为 0.264 和 0.240，尤

其是南方，其区域内差距高于全国平均水平。不过在

变化趋势方面，两区域的内部差距均呈下降趋势，南

北降度分别为 13.52%和 3.23%。从四大板块看，中

西部和东北的基尼系数均小于 0.12，尤其是东北地

区，考察期末基尼系数仅为 0.052，此三个板块内部

新基建的均衡性较强。相比而言，东部地区的失衡问

题较为严峻，考察期初基尼系数达 0.246，不过随时

间推移区域内差距缩减了 15.21%，新基建一体化程

度日益提升。上述数据进一步表明，以新一代信息技

术为核心的新基建具有跨越地理特征的优势，通过

转变经济发展模式与资源配置方式，为解决区域失

衡问题提供了新的方向和突破口，日益成为推动区

域一体化发展的强劲增长极。

新基建总体基尼系数可分解为区域内差距、区

域间差距和超变密度。考察期内区域内、区域间差距

均呈波动下降趋势。区域协调发展战略，尤其是于中

西部地区的战略而言，可以说取得了阶段性成果。在

差距贡献率方面，南北和四大板块两种区划方式的

分解结果有所不同，从南北视角看，2017—2021 年，

区域内差距贡献率介于 48%~49%之间，区域间差

距介于16%~20%之间。从四大板块看，区域内差距

贡 献 率 由 2017 年 的 20.94% 降 至 2021 年 的

19.61%，区域间差距则由 71.62%上升至 74.65%。

综上所述，按南北划分，新基建的失调问题主要源

于区域内差距；若按四大板块划分施策，则应明确

区域间差距是新基建空间失衡的主要成因，因此，

在推动新基建区域内一体化的基础上应进一步加

强区域间的协同联动。

四、新基建的产业结构升级效应分析

（一）理论基础与研究假设

基础设施是国民经济基础性、先导性、战略性产

业，其对经济发展的正向影响已成为经济学理论中

的普遍共识。长期以来，基础设施的变革方向顺应了

产业结构变迁方向。随着第四次工业革命蓬勃兴起，

产业结构向信息化、智能化、服务化偏倚，具备智能

升级、融合创新服务的新基建为产业结构升级提供

了关键技术支撑和重要物质保障。考虑新基建以技

术创新为驱动，而技术进步是影响产业升级的核心

要素（李斯林等，2023）[14]，本文以技术创新为切入

点，从示范效应、激励效应和关联效应阐述新基建对

产业结构升级的影响机制。

第一，产业激励效应。新基建深植于各类高新技

术，在技术敏感度和掌握度成为核心竞争力的时代，

当某一新基建企业实现技术突破而领先市场时，将

对该行业的竞争对手造成压力。同行企业为避免淘

汰会加速技术创新，或通过技术引进、转型、模仿等

各种方式打破领先企业的技术壁垒，以此产生激励

效应，从而推动整个行业的技术进步和结构升级。

第二，产业示范效应。新基建示范企业、示范区

通过体制机制的创新和科技成果转化的先行先试，

为新基建、新技术、新产品、新业态打造了主阵地。一

方面，新基建示范区能积累可复制、可推广的典型实

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

图 3 新基建的地区差距及来源

0.29

0.24

0.19

0.14

0.09

0.04

总

体

北

方

南

方

东

部

中

部

西

部

东

北

基

尼

系

数

2017 年 2021 年

差

距

贡

献

率︵

南

北

︶

100%

50%

0% 2017

2018

2019

2020

2021

（年）

2017

2018

2019

2020

2021

（年）

差

距

贡

献

率︵

四

大

板

块

︶

100%

50%

0%

区域间 超变密度 区域内

·43·

统计学报 2024 年 第 1 期

践经验，在技术和体制层面发挥示范带动作用；另一

方面，可以集聚创新要素，为科技企业提供技术服

务，推动新旧动能转换，引领产业结构升级。

第三，产业关联效应。无论“七大领域说”亦或

“三方面说”，新基建均包含诸多领域（王晓冬等，

2021），且部分子领域间存在一定的关联关系。同时，

新基建以信息网络为基础，以新一代信息技术为核

心，这种信息要素作用于产业内和产业间的数据链、

创新链，可以发挥关联效应，推动产业链高效整合。

此外，新基建深耕数字经济与实体经济有机结合，具

有催生新产品新业态的优势，可以增强产业链的粘

性与韧性，对打通产学研相结合的产业链、带动链上

产业实现结构升级具有重要支撑作用。

基于上述分析，本文做出如下假设：以技术创新

为驱动，提供数字转型和智能升级服务新型基础设

施建设对产业结构升级具有正向促进作用。

（二）变量选取与模型设定

1.被解释变量。改革开放以来，中国经济的发展

符合经济结构转型的基本规律，即第一产业增加值

在国内生产总值中的占比不断减少，第二、三产业尤

其是第三产业的增加值份额不断增加 （汪晨等，

2019）。基于这一事实可对产业结构升级进行定义

（孙伟增等，2022）：

ISUI=移i=1

3

ipi，（i=1，2，3） （5）

其中，pi 表示第 i 产业占 GDP 的比重；ISUI 值

越接近 3，表明产业结构升级水平越高。

2.核心解释变量。基于前文新基建测度指标体

系，采用序关系分析法和线性加权集结模型测算新

基建综合指数（NICI），以此作为核心解释变量，反映

新型基础设施建设水平。

3.控制变量。参考已有研究成果，并结合中国产

业结构转型特征，选取以下控制变量：（1）经济水平

（GDP），各地区经济水平与数字化程度密切相关，随

着中国全面步入数字经济时代，产业结构数字化升

级趋势日益明显（陈晓东、杨晓霞，2021），因此，采用

人均生产总值反应经济水平的影响；（2）技术引进

（TI），资本偏向型技术进步可通过影响要素流动并

提升要素配置效率，实现中国产业结构的高级化与

合理化（孙学涛等，2017）[21]，采用以技术市场流向领

域的合同金额反应技术引进的影响；（3）财政规模

（FS），政府购买支出和转移支付规模影响了要素在

产业间的转移和配置，从而对产业结构升级产生影

响，利用政府一般公共预算支出衡量财政规模；（4）

开放程度（Open），对外开放可弥补本地产业耦合中

的缺口，但某种程度上却也抑制了本地相关产业的

纵深发展，通过地区货物进口总额（按收发货人所在

地分）表征开放程度；（5）环境规制（Env），环境规制

与产业结构的关系是学界争论的一个热点，一种观

点是环境约束将企业污染的外部性内生化，提高了

企业成本，可能不利于产业结构升级，而另一种观点

是环境规制可以倒逼技术进步和管理创新，推动产

业结构升级（张婷等，2022）[22]，因此，采用固体废物

综合利用率和污水处理率的均值衡量环境规制水

平。经逐年相关性检验发现，核心解释变量新型基础

设施建设水平同产业结构升级的相关系数始终大于

0.85 且在 1%的水平上显著为正，其他控制变量同产

业结构升级亦呈现出显著的相关性。

4.模型设定。采用多元回归二次指派程序中的

DSP 模型进行假设检验，其中，所有变量均以地区差

距矩阵形式参与回归。

ISUI=（f NICI，GDP，TI，FS，Open，Env） （6）

（三）基本回归结果

表 4 报告了样本考察期内新型基础设施建设对

产业结构升级影响的检验结果，为增强可比性对回

归系数进行了标准化处理（李旭辉等，2023），剔除变

量个数的影响后可决系数始终大于 0.8，回归模型具

备较强的解释力。表 4 列（1）为只加入核心解释变量

（新基建综合指数的地区关系矩阵 NICI）的回归结

果，由表可知，新基建的标准化回归系数估计值在

1%的水平上显著为正。表 4 列（2）至列（5）为加入控

制变量的 DSP 回归结果，可以发现在不同模型中，

新基建系数估计值始终大于 0.5，且至少在 5%的水

平上显著为正，表明加强新型基础设施建设对产业

结构升级具有明显的正向促进效应，验证了本文的

理论假设。

其他控制变量的回归结果表明，提高经济水

平、扩大财政规模可有效促进产业结构升级。通过

表 4 列（4）可以发现，环境规制对产业结构升级的

影响在 10%的水平上显著为负，新古典学派认为，

环境规制增加了制度遵循成本，挤占了技术创新的

资源（李青原、肖泽华，2020），产业结构升级依赖大

量创新资源投入，且其带来的节能减排、绩效提升

等积极效应需要一定时间的积累才得以显现，短期

内污染治理成本造成的压力或将阻碍市场主体推

动产业结构升级。

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

·44·

统计学报 2024 年 第 1 期

（四）逐年回归及滞后期讨论

为了考察党的十九大以来新型基础设施建设的

产业结构升级效应随时间演变的强弱变化规律，本

文进行了逐年回归分析。由表 5 可知，未控制其他解

释变量时，新基建标准化回归系数估计值由 2017 年

的 0.869 波动上升至 2021 年的 0.909；控制其他变

量 后 ，2017—2021 年 系 数 估 计 值 依 次 为 0.529、

0.746、0.672、0.859、0.925，除 2018 年外，回归系数基

本保持逐年递增趋势，且至少在 5%的水平上显著为

正。近年来，中国持续加强新型基础设施建设，缓解

内需不足并推动新产业新场景落地，以基建提速促

进经济结构优化（金观平，2022），样本考察期内新基

建对产业结构升级的促进作用愈加明显。

新型基础设施建设实现了新旧动能转换，可提

供数字化转型和智能升级服务，但新基建的这种影

响效应可能存在时间滞后性（赵宸宇等，2021），同

时，考虑到本文回归分析或许存在反向因果问题，故

将核心解释变量滞后一期重新进行逐年回归。可以

发现新基建对产业结构升级的影响在 5%的水平上

显著为正，且标准化回归系数估计值同当期回归结

果相近。

表 4 基本回归检验

变量 （1） （2） （3） （4） （5）

NICI

0.909

***

（0.001）

0.638

***

（0.001）

0.514

**

（0.014）

1.017

***

（0.001）

0.822

***

（0.006）

GDP

0.301

***

（0.046）

0.254

*

（0.089）

0.293

*

（0.071）

0.214

（0.13）

TI

0.043

（0.356）

0.087

（0.23）

FC

0.229

**

（0.013）

0.187

*

（0.054）

Open

-0.342

**

（0.964）

-0.289

*

（0.928）

Env

-0.126

*

（0.909）

-0.029

（0.610）

随机种子 61 456 51849 2442 394

置换次数 5000 5000 5000 5000 5000

样本体积 870 870 870 870 870

Adj R

2 0.827

*** 0.843

*** 0.859

*** 0.857

*** 0.870

***

注：括号内的数值表示随机置换产生的回归系数不小于实际观察到的回归系数的概率；***、**、* 分别表示 1%、5%、10%的显

著性水平；所有变量均为 30 阶方阵数据，不考虑对角线有效性，样本体积为 30×（30-1）=870。

表 5 逐年及滞后回归检验

变量 2017 年 2018 年 2019 年 2020 年 2021 年

NICI

当期 当期 当期 当期 当期

0.529

**

（0.035）

0.869

***

（0.001）

0.746

**

（0.020）

0.871

***

（0.001）

0.672

**

（0.034）

0.861

***

（0.001）

0.859

***

（0.005）

0.890

***

（0.001）

0.925

***

（0.001）

0.909

***

（0.001）

Adj R

2 0.846

*** 0.755

*** 0.824

*** 0.759

*** 0.826

*** 0.742

*** 0.848

*** 0.792

*** 0.881

** 0.827

***

NICI

滞后一期 滞后一期 滞后一期 滞后一期 滞后一期

— —

0.664

**

（0.017）

0.866

***

（0.001）

0.637

**

（0.035）

0.871

***

（0.001）

0.884

***

（0.005）

0.881

***

（0.001）

0.987

***

（0.001）

0.915

***

（0.001）

Adj R

2 0.822

*** 0.750

*** 0.823

*** 0.759

*** 0.845

*** 0.776

*** 0.883

*** 0.837

***

控制变量 yes no yes no yes no yes no yes no

随机种子 2353 175 643 5296 43

注：括号内的数值表示随机置换产生的回归系数不小于实际观察到的回归系数的概率；***、** 分别表示 1%、5%的显著性

水平。

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

·45·

统计学报 2024 年 第 1 期

（五）稳健性检验

为确保实证结果的可靠性，在滞后检验基础上

进行稳健性检验。第一，替换核心解释变量。采用等

权法（NICI_equal）代替序关系法（NICI_ordinal）重新

测算新基建综合指数，回归结果如表 6 列（1）和列

（2）所示，控制其他解释变量时，模型解释力达到

86.5%，新基建标准化回归系数为 0.746，对产业结构

升级具有显著的正向影响。未考虑控制变量时，回归

系数仍在 1%的水平上显著为正，且模型解释力在

80%以上，本文的主要结论不变。第二，替换被解释

变量。参考干春晖等（2011）的研究，考虑在信息化推

动下，经济结构服务化是产业结构升级的一种重要

特征，故通过第三产业增加值与第二产业增加值之

比衡量产业结构升级，回归结果如表 6 列（3）和列

（4）所示，标准化回归系数在 5%的水平上显著为正

且超过 0.5，新型基础设施建设具有正向的产业结构

升级效应这一结论具备较强的稳健性。

五、结论与启示

（一）研究结论

本文构建了新基建衡量指标体系，考察了党的

十九大以来中国新基建水平及其特征，并从理论和

实证两方面分析了新基建对产业结构升级的影响。

主要研究发现：（1）2017 年以来，在全球经济持续下

行背景下，中国全面加强新型基础设施建设，新基建

水平实现跨越式提升，有效提振了国内需求并推动

了数字化转型工作；（2）党的十九大以来，多数信息

基础设施取得长足发展，相比而言，融合基础设施和

创新基础设施领域中仍存在不少堵点难点，是打通

新基建大动脉的关键制约因素；（3）考察期内基尼系

数下降 8.76%，中国新基建的地区差距问题有所缓

解，南北和东部地区的内部差距较为严峻，中部地

区、西部地区和东北地区均衡性较强，在区域一体化

水平日益提高的基础上应进一步加强区域间的协同

联动；（4）加强新型基础设施建设可显著促进产业结

构升级，经过多种稳健性检验后该结论依然成立，而

逐年回归发现，2017—2021 年新基建对产业结构升

级的正向促进效应愈加明显，而短期内减排型环境

规制增加了制度遵循成本，或将“挤出”创新成果从

而阻碍产业结构升级。

（二）对策建议

第一，两手发力，把握新基建投资优势。推进产

业结构升级应紧扣“质量变革、效率变革、动力变

革”，而新基建投资可以扩大有效需求，提升消费质

量，通过新旧动能转换，提高产业发展效率，兼顾了

“质量、动力、效率”三重要素，因此要把握新基建的

投资优势。一方面，政府应强化产业引导工作，破除

制度障碍，营造优质营商环境，发挥政策性、开发性

金融工具的投资优势，对新基建领域不动产投资信

托基金给予政策倾斜，盘活优质资产，创造良性循

环，警惕不良资产，化解债务风险。另一方面，要发挥

市场主导作用，畅通新基建的多元化投资渠道，调动

社会资本参与的积极性。作为市场的竞争主体，企业

必须强化对各类新基建应用场景的认知，树立数字

化思维，在建立标准的信息化系统基础上培育数字

经济新动能。

第二，在稳固信息基础设施建设的同时，适度超

前部署融合基础设施和创新基础设施，以支撑产业

结构转型升级。步入新发展阶段，新基建的堵点、难

点、脆弱点主要在融合基础设施和创新基础设施两

大领域，对此，要紧抓技术创新，加快传统基建的数

字化改造工作，大力发展高技术产业和战略性新兴

产业，推进重大科技基础设施布局和重点产业创新

平台的建设，通过打造智能化、绿色化、服务化的现

代基础设施体系，提升产业链的安全性、稳定性、协

同性。例如，在能源与环境设施方面，优化能源监测

和调度系统，完善天然气基础设施建设，开创绿色电

力发展新局面，构建清洁高效的现代能源体系；适度

加强污染治理设施的提标升级和扩能改造，推行环

境污染第三方治理，打造绿色智慧的环境基础设施。

第三，各地区禀赋不同，新基建部署进程不一，

产业结构层次差距较大。因此，要建立基础设施协调

机制，统筹规划各地区新基建战略布局，提高区域间

新基建智慧互联层次，延伸高水平地区新基建服务

半径，实现科技、教育、医疗等基础设施远程共享；完

善多层级智能交通基础设施枢纽体系，加强出疆入

藏、中西部地区、沿江沿海战略流通体系建设。此外，

要因地制宜，精准施策。东部地区作为创新要素聚集

表 6 稳健性检验

变量 （1） （2） （3） （4）

NICI_ordinal

1.016

**

（0.035）

0.599

***

（0.005）

NICI_equal

0.746

***

（0.010）

0.896

***

（0.001）

控制变量 yes no yes no

随机种子 265 2998 65 819

Adj R

2 0.865

*** 0.802

*** 0.592

*** 0.358

***

注：同表 5。

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

·46·

统计学报 2024 年 第 1 期

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［责任编辑：邱 迪］

地，应重点攻坚人工智能、新一代超算、泛在感知等

前沿基础设施研发任务，引领全国产业数字化升级。

中部地区新基建提速较快，可依托自身底蕴着力布

局先进制造业，并积极承接东部数字产业转移；西部

地区相对落后，应积极融入“一带一路”建设，着重部

署基础信息网络完善任务，并深入实施生态工程，打

造绿色基础设施体系；东北地区传统产业占比高且

结构单一，可发挥资源与成本优势，把握新基建这一

新动能，吸引数据、知识、信息等新型要素集聚。

（三）不足与展望

本文虽然拓展了新型基础设施建设的统计测度

体系，并从地区关系视角检验了新基建的产业结构

升级效应，但仍有不足之处。首先，由于各类基础设

施所含领域众多，部分新兴领域数据难以捕捉，致使

本文实证分析的时间跨度较短。例如，5G 数据最早

只能追溯到 2019 年（中国 5G 商用元年），而到 2020

年以后才逐步形成体系化的统计数据，故未将其纳

入量化测算体系，同时，研究的时间跨度较短也可能

导致计量结果具有片面性。其次，新基建尚处于探索

阶段，技术革命的不断演进使新基建的内涵和外延

处于动态变化的过程中，因此，未来有必要持续跟踪

研究，伴随着统计数据的日益更新，后续研究可将当

前数据缺失严重的指标纳入测度体系，并拓展实证

分析的时间范围，提高研究结果的准确性。

李旭辉，等：中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

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