国内数字出行经济活跃度指数报告2021

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1、国内数字出行经济活跃度指数报告,目录,一、摘要 二、引言 三、数字出行经济活跃度指数构建 四、经济活跃度指数概览 五、区域经济活跃度概况 六、疫情对经济活跃度的影响 七、总结和政策建议,出行是生产生活的重要连接器。近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数字出行已经成 为中国百姓最常用的出行方式之一，也成为连接各类生产生活场景的重要方式。本报告以 全国297个城市各类生产生活场景的网约车出行数据为基础，借鉴樊纲等学者提出的市场 化指数构建方法，构建了一个用数字出行反映中国经济活跃度的指数（Digital-travel Economic Vitality Index,简称DEVI）。依靠实时的网约车大数

2、据，该指数有望更加灵敏地捕 捉经济活跃度的变化特征，为经济研究和政府决策提供更多支持。根据DEVI指数，我们 主要有以下几方面的重点发现： 1. DEVI指数走势与宏观经济走势基本一致，而且灵敏度更高。2017202。年， DEVI指数持续增长，分别为133.4、143.0、147.6、149.2,但增速明显放缓，近三年同 比增长率依次为7.2%、3.2%、1.1%,与同期GDP增速6.6%、6.1%、2.3%基本一致。 从季度看，DEVI指数同比增速与GDP同比增速的变化基本一致，呈强相关关系（相关系 数r=0.73）,且敏感度更高。从月度看，DEVI指数同比和经济先行指标用电量同比走势 基

3、本一致（相关系数r=0.61） ； DEVI指数月度环比与PMI月度环比也高度一致（相关系 数r=0.91）,且DEVI的变化幅度明显高于宏观经济指数，对经济活跃度的变化更加敏感。 2. 生产成为疫情后经济活跃度加快复苏的主要支撑，而消费场景下沉趋势愈加凸显。 从DEVI分指数的恢复速度看，生产最快从疫情冲击中恢复，2020年5月即已恢复至同 期水平；而消费和服务分别到6月和7月才恢复至同期水平。从消费分指数看，头部城市 消费占全国比重逐年下降，Top20头部城市消费指数占比从52.5%下降至48.1%,而腰 部和尾部城市消费指数占比分别从2017年34.3%、13.2%增长到36.2和15.

4、6%,反映 了我国消费加速下沉的新态势，低线城市、小城镇和农村的庞大群体成为消费新主力。 3. 东部活跃度最高且呈上升趋势，疫情冲击下东部消费下滑、主要依靠生产复苏，西 部活跃度逐年攀升且超过中部。从各区域DEVI指数均值看，东部的经济活跃度最高且呈 逐渐上升趋势，中部2017-2019连续三年和东北2017-2020连续四年DEVI指数均较平稳, 而西部指数逐年攀升且超越中部。2020年受疫情影响，东部生产复苏最快但消费活跃度 有明显下滑，而中部和西部生产复苏较快的同时，消费仍占主导且也保持了明显复苏态势, 这促使中西部2020年经济活跃度反而升高,一、摘要,1,4. 南方经济活跃度持续高于

5、北方，疫情进一步拉大了二者间的差距。从DEVI指数加 总值看，2017-2020年南方对总指数贡献高达7成，北方仅占3成，南方总体经济实力更强。 从2020年DEVI指数加总值增速看，南方同比增长2.83%,北方不仅没有增长反而下降 了 2.78%,经济增长呈现“南快北慢”趋势。从DEVI指数均值看，南方平均经济活跃度 高于北方，且2020年6月就恢复至疫情前水平，而北方由于消费和服务均受较大影响， 直至8月才恢复至疫情前水平，疫情进一步拉大了南北经济活跃度的差距。 5. 长三角总体经济活跃度最强、珠三角平均经济活跃度最强，一般城市群平均经济活 力越强，人口流入也越多。从DEVI指数加总值看，

6、长三角、珠三角、京津冀、成渝四大 城市群排名前四、占全国总值的54.2%,是推动全国经济增长的中坚力量。其中，长三角 总量第一、增速第三，珠三角总量第二、增速第五，在所有城市群表现突出。从DEVI指 数均值看，珠三角、成渝平均经济活力最强。而平均经济活力最强的城市群，一般也是人 口流入较多的城市群，二者走向基本一致。 6. “高线城市经济活跃度更高，且长期看集聚效应明显，但疫情冲击下2020年 一线城市消费和服务复苏滞后，增长主要来源于二线及以下城市。从DEVI指数加总值 看，中国经济的集聚效应明显，数量仅占16%的二线及以上城市对全国DEVI的贡献高达 72%。从DEVI指数均值看，高线城市

7、平均经济活跃度始终高于低线城市。2020年一线城 市受到疫情影响较大，消费和服务活跃度受到较大冲击，分别同比下降7.8%、11.1%。 2020年全年正增长主要依靠新一线、二线及其他低线城市的贡献。 7. 2020年2月份疫情对湖北、新疆等省经济活跃度冲击最大，广东活跃度居全国之 首且降幅相对较小，经济复苏速度与疫情防控严厉程度息息相关；武汉虽受较大冲击但整 体复苏好于预期。2020年2月全国DEVI指数同比下降81.0%,其中消费、服务、生产 分指数分别下降85.1%、81.3%、74.0%。所有省市中，2020年2月湖北、新疆等省降 幅最大，辽宁、贵州降幅较小，广东DEVI指数居全国之首且

8、降幅相对较小，说明在应对 疫情的同时也稳住了经济发展。湖北2020年2月降幅最大、高达97%,在所有省份中的 排名从2017年的第13名滑落至2020年的18名，武汉从第14名下跌至22名、跌出前 20。但是，武汉整体复苏好于预期，仅用7个月DEVI指数就已经超过2019年同期水平,2,二、引言 习近平总书记指出：要运用大数据提升国家治理现代化水平。要建立健全大数据辅 助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、 社会治理精准化、公共服务高效化。”随着社会的进化与发展，社会有机系统的复杂性不 断增加，社会治理的实现难度也在不断加大。大数据技术体系给社会治理提

9、供了新的机会 和可能，使治理体系能够全空间、全时间、全过程地覆盖到社会系统的各个领域、各个层次。 基于大数据采集处理分析能力形成的智能决策体系，可以帮助政府部门第一时间洞悉经济 社会发展中的萌芽和态势，发现社会风险、提升战略定力。 我国经济下行压力不断增大。但目前我国只有反映宏观层面运行状况的经济景气指数, 还缺乏更及时更细致反映区域层面、城市层面的经济运行情况的指数。滴滴作为一家深耕 于出行的大数据公司，成立8年多来，已经成为卓越的一站式移动出行平台。目前滴滴为 5.5亿用户提供出租车、快车、专车、豪华车、公交、代驾、企业级、共享电单车、租车、 外卖等多元化的出行、运输、生活服务。巨大的交易

10、订单产生了数以亿计的海量数据，平 台上每日路径规划请求达400多亿次，每日处理的数据超过4875TB,日新增轨迹原始数 据超过106TB。 近年来，数字出行方式逐渐渗透到城市的每个角落，连接起不同的活动场景，灵敏地 感知城市经济的冷热和细微的变化。随着出行数字程度的日益加深，数字出行将成为便捷 连接职住、商务、消费等场景极为重要的工具。出行与人们日常生产消费服务的关系越来 越紧密，能更快速反映经济运行波动情况，在一定程度上可以成为城市经济活跃度的良好 代理变量。基于此，本研究通过观察城市数字出行数据，集成城市多维度场景下的生产、 消费和服务数据，尝试构建一个客观反映宏观经济特征和走势的动态性、

11、周期性、即时性 的经济活跃度指数。这既能弥补传统经济景气类或预警类指数较少的问题，也能为政府的 经济决策提供更加科学和即时的支撑依据,3,三、数字出行经济活跃度指数构建 (-)数字出行经济活跃度指数定义及构建原则 1.数字出行对区域经济具有较好的表征作用。我们通过滴滴平台数据研究发现，各省 平台订单规模与GDP具有高度的一致性(R=0.83, P-0.000),各省人均出行消费与人 均GDP也具有高度一致性(R=0.80, P=0.000)(如图1)。因此，我们认为通过构建 出行综合指数能作为观测宏观经济波动及增长趋势的一个晴雨表和温度计。具体而言，我 们将出行大数据根据目的场景划分为生产、消

12、费、服务三类，并在此基础上合成构建数字 出行经济活跃度指数,人均GDP规模,图1数字出行订单规模与GDP、人均出行消费与人均GDP均高度正相关,2.数字出行经济活跃度指数定义 (1) 数字出行经济活跃度指数Digital-travel Economic Vitality Index,简称 DEVI),是基于生产性、消费性、服务性三类出行场景合成计算的综合指数。它灵敏地反 应出行结构的微小变动，可以及时跟踪反馈经济波动。数字出行平台数据的分析和处理具 有便捷性、即时性等特征，DEVI所选取的指标具有很强的先导性，所以DEVI可以成为监 测经济运行的及时、可靠的先行指数。 (2) 基准线及数值说明

13、。本研究以2017年作为指数基准年份。指数值越大，说明 经济运行活跃度越高；指数增长斜率越大，说明经济增长动能越强,4,3.数字出行经济活跃度指数建构原则 (1) 科学性原则：紧扣测度目的，围绕经济活跃度的这一主题，基于研究问题的导向， 从滴滴公司数据平台选取能够衡量和反映经济活跃度特征和情况的相关变量。 (2) 前瞻性原则：充分发挥互联网公司数据的及时性和有效性优势，通过最新实时 数据反映经济运行活跃度，突出指数的实际价值和前瞻意义。 (3) 系统性原则：经济活跃度指标体系既要确保完整性，即能够尽可能地从多维度 反映城市经济运行的特征和状况，又要确保不同层次、不同指标之间的内在逻辑关系的一

14、致性和独立性，即指标之间需要组成层次分明的整体，不交叉不重复。 (4) 可操作性原则：构建综合指标体系意在密切追踪城市经济运行活跃度，在时间 维度上进行比较，在保证科学性、系统性等原则的同时，我们充分考虑指标数据的可得性、 测算方法的可行性以及研究对象之间的可比性。 (5) 整体和结构兼顾原则：由于不同城市在规模上差别极大，指标体系构建还充分 兼顾了整体性和结构性，做到了整体可加总，局部可拆解。 (二)数字出行经济活跃度指数建构方法 1 .数据样本 本报告数据为国内297个地级市及以上2017年1月2020年12月的滴滴运行数据, 主要涵盖订单金额等数据。 2.指标体系 在遵循科学性、前瞻性、

15、系统性、可操作性、整体和结构兼顾等指标体系构建基本原 则的基础上，结合我国经济发展现状和滴滴平台出行数据的特点，基于不同经济活动发生 场景，本报告从生产性、消费性、服务性出行三个维度出发，使用滴滴平台上订单等相关 数据，构建了包括3个一级指标、8个二级指标、25个三级指标的经济活跃度评价体系(如 图2),以及时了解和掌握城市的经济运行情况。(指标体系及权重详见附录一,5,日常通勤 商务活动,r 生活消费 p- 休闲娱乐 j 文旅消费 r 公共服务 卜-医疗服务 I 教育服务,图2数字出行经济活跃度指数框架,3.计算方法 (1)指数计算公式。这套指标由25个基础指标构成，每个城市每个指数值表示在

16、该 项活跃度上的相对水平。 a.设定基期年份。为了使得指数可以进行跨年比较，本报告借鉴了樊纲等学者提出的 市场化指数构建方法。我们将2017年设定为基准年份，并将基准年份里各项三级指标最 大值和最小值设定为10和0。也就是，就一个三级指标而言，在基期年份活跃度最高的 城市得分为10,最低为0,这样在基准年份里每个城市的每项三级指标可以有一个。-1。 之间的得分，即为该城市该项三级指标对应的单项指数。再由属于同一个二级指标的指数 按照一定的权重合成相应分指数，最后由3个分指数合成综合指数。由于活跃度指数的计 算以一个特定年份为基期，基期以外、经过跨年变化后的单项指数可能会出现大于10分 或者小于。分的情况。为了便于进行跨年跨地区比较，本研究中全国和各省综合活跃度指 数由各城市加总而成，年度指数则由该年度每月指数平均所得,6,b. 单项指标计算方法。本研究中指数对应的原始数据高低与经济活跃度高低均呈现正 相关，即原始数据越高，指数越高，指数所体现的经济活跃度越高。计算公式如下： 匕=Xmin(X) io 1 max(X) - min(X) 式中max(X)、min(X)分别为基期(2017