顧偉忠 唐 升 劉建華

1 引 言

我國(guó)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式已由粗放式的高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型，在這一重要時(shí)期，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)能轉(zhuǎn)換成為了至關(guān)重要的問(wèn)題。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，2008至2018年，我國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量M2從47.5萬(wàn)億元增加到182.7萬(wàn)億元，增長(zhǎng)3.8倍；同樣地，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資從17.3萬(wàn)億元增加到64.6萬(wàn)億元，增長(zhǎng)3.7倍，二者均表現(xiàn)出明顯的大幅上升趨勢(shì)。但在此同時(shí)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值僅僅從31.9萬(wàn)億元增加到90萬(wàn)億元，增長(zhǎng)約為投資增速的二分之一，特別是反映技術(shù)進(jìn)步、效率提升的全要素生產(chǎn)率增速，甚至由年均4.4%下降到2.1%左右。這些數(shù)字的背后反映出一個(gè)共性事實(shí)，即我國(guó)國(guó)內(nèi)的資金供給與投資額逐年擴(kuò)大，但資本運(yùn)作的收益微薄，生產(chǎn)效率低迷。由此看來(lái)，高消耗、高投入、低效率、低品質(zhì)的發(fā)展模式已經(jīng)難以為繼，勢(shì)必要通過(guò)新技術(shù)的引進(jìn)創(chuàng)造全新的生產(chǎn)模式，據(jù)此形成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的全新動(dòng)能。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)方興未艾，逐漸成長(zhǎng)為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)繁榮的關(guān)鍵依托。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以信息數(shù)字資源作為生產(chǎn)要素，以信息網(wǎng)絡(luò)為載體，融合高新網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)模式構(gòu)成的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)。其自誕生以來(lái)，表現(xiàn)出了兩個(gè)顯著的優(yōu)勢(shì)。一是增長(zhǎng)速度迅速，我國(guó)近五年來(lái)的數(shù)字同比增速位居全球第一，增幅在15%左右，遠(yuǎn)超6%的GDP增速（如圖1所示）。這充分昭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)GDP增長(zhǎng)的拉動(dòng)力日益增強(qiáng)，已然成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)能。二是極強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)韌性，2020年新冠疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生了劇烈的沖擊，數(shù)字經(jīng)濟(jì)雖在一季度有所回落，但在第二季度伊始，數(shù)字經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了明顯的加速，環(huán)比增長(zhǎng)達(dá)到10.6%，并在整個(gè)年度保持著高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。這也印證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)具備一定的抗逆能力，在受到不確定性沖擊后能夠較快恢復(fù)原有趨勢(shì)。由此看來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的發(fā)展將為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)健增長(zhǎng)帶來(lái)新的契機(jī)。

圖1 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速趨勢(shì)

從經(jīng)濟(jì)表象看，我國(guó)已出現(xiàn)明顯的傳統(tǒng)動(dòng)能效率衰退和以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為首的新興經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的新態(tài)勢(shì)，但事實(shí)是否如此還需要進(jìn)行深入的實(shí)證檢驗(yàn)。這就意味著我們需要深入時(shí)間維度考察傳統(tǒng)動(dòng)能出現(xiàn)問(wèn)題的關(guān)鍵位置，據(jù)此為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的良性發(fā)展提供事實(shí)參考。同時(shí)，我們還應(yīng)對(duì)我國(guó)現(xiàn)有的數(shù)字經(jīng)濟(jì)運(yùn)行進(jìn)行理性評(píng)估，深入域觀視角剖析數(shù)字增長(zhǎng)現(xiàn)況。鑒于此，本文將基于上述兩大問(wèn)題進(jìn)行深入探討：一是基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)產(chǎn)出、物價(jià)沖擊效果的TVP-VAR模型，以期厘清傳統(tǒng)動(dòng)能的動(dòng)態(tài)效應(yīng)改變特征；二是基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)考察數(shù)字新基建的門(mén)檻效應(yīng)與瓶頸效應(yīng)，同時(shí)對(duì)照各個(gè)區(qū)域的表現(xiàn)，總結(jié)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的區(qū)域異質(zhì)規(guī)律。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是文獻(xiàn)述評(píng)，第三部分是傳統(tǒng)動(dòng)能動(dòng)態(tài)效應(yīng)的實(shí)證測(cè)度，第四部分是數(shù)字新動(dòng)能的區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)，第五部分是結(jié)論與建議。

2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新舊動(dòng)能驅(qū)動(dòng)效應(yīng)研究綜述

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論主要研究在長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過(guò)程中不同的要素投入如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)態(tài)的均衡，早在18世紀(jì)60年代便在歐洲發(fā)達(dá)國(guó)家盛起。該理論的核心議題便是對(duì)核心驅(qū)動(dòng)要素的配置與轉(zhuǎn)換，大致可歸為投資驅(qū)動(dòng)型、勞動(dòng)驅(qū)動(dòng)型、終端產(chǎn)品消費(fèi)驅(qū)動(dòng)型和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型四類(lèi)。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)不僅能夠促進(jìn)技術(shù)革新，還能幫助產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，突破邊際報(bào)酬遞減，是激活經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的第一動(dòng)力?，F(xiàn)今，傳統(tǒng)動(dòng)能面臨著嚴(yán)重的發(fā)展瓶頸，而數(shù)字新動(dòng)能隨著第四次科技革命逐漸興起，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)日益凸顯。下面，本文將以史為線，對(duì)傳統(tǒng)動(dòng)能與數(shù)字新動(dòng)能的增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)研究進(jìn)行回顧與述評(píng)。

2.1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與傳統(tǒng)動(dòng)能的文獻(xiàn)述評(píng)

吳楠和鄭翠菊（2019）［1］認(rèn)為傳統(tǒng)動(dòng)能以人力資源與自然資源等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素為主，其中企業(yè)發(fā)展更多的靠要素投入，固定資產(chǎn)的比重較大，人力資源投入更多的是人數(shù)的增加而非勞動(dòng)力能力的提升。傳統(tǒng)動(dòng)能驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式主要經(jīng)歷了三次變革與發(fā)展。

劉偉和范欣（2019）［2］認(rèn)為伴隨著第一次科技革命的產(chǎn)生，英國(guó)等歐洲國(guó)家經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論在歐洲發(fā)達(dá)國(guó)家也應(yīng)運(yùn)而生，關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的系統(tǒng)研究最早可追溯到古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，是基于批判重商主義從流通領(lǐng)域轉(zhuǎn)向生產(chǎn)領(lǐng)域的理論研究，其貢獻(xiàn)在于認(rèn)識(shí)到技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有積極意義，代表人物主要有斯密、馬爾薩斯、李嘉圖等。斯密作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的代表人物，較為系統(tǒng)、明確的提出了資本積累理論和勞動(dòng)分工理論，從社會(huì)分工角度論證了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用；馬爾薩斯重點(diǎn)關(guān)注人口因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用效果，提出人口理論，客觀強(qiáng)調(diào)人口與生活資料之間存在不平衡；李嘉圖則認(rèn)為勞動(dòng)力、資本和土地等資源的分配問(wèn)題是影響產(chǎn)出的重要因素，由于沒(méi)有認(rèn)識(shí)到技術(shù)進(jìn)步的作用，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)只能局限于依賴(lài)勞動(dòng)力、資本和土地等要素的投入及比例調(diào)整，這種經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式不具有可持續(xù)性。

同期，馬克思基于勞動(dòng)價(jià)值論和剩余價(jià)值理論，建立了一個(gè)科學(xué)嚴(yán)密的社會(huì)總資本再生產(chǎn)和流通理論體系，與古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論相比，馬克思將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題數(shù)理化，構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論史上第一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)化、長(zhǎng)期化分析的兩部類(lèi)增長(zhǎng)模型，并同時(shí)兼顧了總量與結(jié)構(gòu)、供給與需求等方面的問(wèn)題。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)資本的有機(jī)構(gòu)成及分配比例是影響總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，資本、勞動(dòng)、科學(xué)技術(shù)和制度在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中發(fā)揮著重要作用，但資本主義經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不具備可持續(xù)性，其生產(chǎn)方式無(wú)法滿足生產(chǎn)力發(fā)展需要，社會(huì)變革和制度變遷則是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)平衡增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素。

十九世紀(jì)末，資本主義國(guó)家出現(xiàn)了第二次科技革命，電力、金屬、化學(xué)領(lǐng)域成為主戰(zhàn)場(chǎng)，這個(gè)時(shí)期推行經(jīng)濟(jì)自由主義，重視資本積累，以斯密為代表的古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家從資本積累、勞動(dòng)分工、人口數(shù)量等角度探討產(chǎn)出的影響因素，馬歇爾作為新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家的代表，則從生產(chǎn)技術(shù)、創(chuàng)新等視角出發(fā)，采用邊際分析方法研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素。由于戰(zhàn)爭(zhēng)等因素導(dǎo)致制度框架破裂，不少經(jīng)濟(jì)學(xué)家關(guān)注重點(diǎn)在公共政策的影響上，而馬歇爾的關(guān)注焦點(diǎn)仍在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面，認(rèn)為國(guó)家的實(shí)際總收入取決于生產(chǎn)技術(shù)水平、工人的平均效率、公共安全狀況和自然資源豐裕度等，由此可見(jiàn)，馬歇爾仍是從整體視角分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而同時(shí)期的許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家已經(jīng)開(kāi)始轉(zhuǎn)向研究人口和技術(shù)等影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素及其動(dòng)力學(xué)分析。盡管在此時(shí)期經(jīng)濟(jì)學(xué)家的研究視角有所差異，但其實(shí)質(zhì)都是在探討經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的根本動(dòng)力，這些研究也為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論提供了重要源泉。

第二次世界大戰(zhàn)后，世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)生改變，經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究中心也從英國(guó)轉(zhuǎn)到美國(guó)，伴隨著科技革命的產(chǎn)生、新經(jīng)濟(jì)危機(jī)的出現(xiàn)等，新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)現(xiàn)象也不斷涌現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分析重新成為研究熱點(diǎn)，學(xué)者們?cè)趥鹘y(tǒng)增長(zhǎng)理論的基礎(chǔ)上開(kāi)始了多元化視角的研究。

新古典增長(zhǎng)理論以索洛代表，他認(rèn)為科技創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步能夠通過(guò)提升生產(chǎn)效率來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。因?yàn)镠arrod-Domar模型過(guò)于強(qiáng)調(diào)資本積累在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要性，與現(xiàn)實(shí)存在較大差異，因此索洛和斯旺在該模型基礎(chǔ)上突破了不存在技術(shù)進(jìn)步的假設(shè)，在生產(chǎn)函數(shù)中引入技術(shù)變量，并假定技術(shù)是一種外在變量，從而提出了Solow-Swan增長(zhǎng)模型，據(jù)此闡明了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅在于資本、人力等因素的作用，還包括技術(shù)創(chuàng)新的作用。

傳統(tǒng)動(dòng)能驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的問(wèn)題在我國(guó)學(xué)術(shù)界也得到了廣泛討論。朱子云 (2019)［3］采用內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型研究我國(guó)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)在知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程中的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑，通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的知識(shí)生產(chǎn)規(guī)模顯著遞增，并對(duì)應(yīng)持續(xù)加速型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑，具有較大的發(fā)展?jié)摿?。許憲春等 (2020)［4］運(yùn)用多元回歸模型實(shí)證分析表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和提高生產(chǎn)效率均是提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的正向影響路徑。李長(zhǎng)英等 (2021)［5］基于新熊彼特增長(zhǎng)理論從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力、增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)和發(fā)展質(zhì)量三個(gè)方面提出了中國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向，具體包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力由要素和投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向由創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)；李蘭冰和劉秉鐮（2015）［6］認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)從以工業(yè)為主轉(zhuǎn)向以服務(wù)業(yè)為主，以低端產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)轉(zhuǎn)向以高附加值產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)；李曉華 （2019）［7］；邱曉華等 （2016）［8］認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)注重點(diǎn)從經(jīng)濟(jì)增速轉(zhuǎn)到經(jīng)濟(jì)效益質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)平等包容式的協(xié)調(diào)發(fā)展。

在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下謀求經(jīng)濟(jì)可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展必然要求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變，其本質(zhì)就是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力機(jī)制，通過(guò)科技進(jìn)步、管理創(chuàng)新和勞動(dòng)素質(zhì)提高等推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，提高全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，從而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)保持增速［9］。

2.2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與數(shù)字新動(dòng)能的文獻(xiàn)述評(píng)

經(jīng)濟(jì)保持長(zhǎng)期較高的增長(zhǎng)速度離不開(kāi)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)不僅能夠促進(jìn)技術(shù)革新，生成新的生產(chǎn)要素，降低資源與環(huán)境成本，幫助產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)?？萍紕?chuàng)新是新時(shí)代催生新發(fā)展動(dòng)能的關(guān)鍵，新動(dòng)能依賴(lài)于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，通過(guò)科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?？萍紕?chuàng)新能力和新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能力是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能的重要抓手。通過(guò)數(shù)據(jù)要素的加入，提升全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變；通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)下需求側(cè)的及時(shí)反饋與快速響應(yīng)和供給側(cè)的快速反應(yīng)與柔性制造，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整；林致遠(yuǎn)和黃安杰（2020）［10］認(rèn)為改變?cè)袉我患夹g(shù)加持的作用力，通過(guò)一系列技術(shù)融合實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、集成、高層次的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供新動(dòng)能，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，尋找經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新路徑。

新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型最初由索洛 (1956)［11］提出，其對(duì)Harrof - Domar模型的生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行了修正，首次將技術(shù)進(jìn)步因素引入生產(chǎn)函數(shù)中。其雖能較好的反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但卻不能在資本和勞動(dòng)等投入中區(qū)分?jǐn)?shù)字技術(shù)資本和勞動(dòng)，因此學(xué)者們開(kāi)始使用柯布－道格拉斯等生產(chǎn)函數(shù)形式識(shí)別數(shù)字技術(shù)對(duì)于政府部門(mén)和私有部門(mén)等帶來(lái)的產(chǎn)出提升，證明數(shù)字技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)有正向影響。為進(jìn)一步解釋經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)現(xiàn)象，AK類(lèi)型的增長(zhǎng)模型應(yīng)運(yùn)而生，其作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率內(nèi)生化的主要模型，強(qiáng)調(diào)資本邊際生產(chǎn)率非遞減，即資本的規(guī)模報(bào)酬非遞減，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，學(xué)者將目光投向數(shù)字經(jīng)濟(jì)下消費(fèi)者剩余的衡量。人們利用包括馬歇爾剩余、希克斯需求曲線、“非參數(shù)”估計(jì)和基于指數(shù)理論估值4種方式，衡量了數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的消費(fèi)者剩余；利用亞馬遜網(wǎng)站書(shū)籍銷(xiāo)售數(shù)據(jù)建模推導(dǎo)書(shū)籍銷(xiāo)售額、需求彈性等，從而求得在線銷(xiāo)售書(shū)籍種類(lèi)提升所產(chǎn)生的消費(fèi)者剩余，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)存在低估。舒元和徐現(xiàn)祥（2002）［12］認(rèn)為AK類(lèi)型增長(zhǎng)模型是第一代內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，但它并沒(méi)有解釋作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引擎—技術(shù)的生產(chǎn)，在很大程度上，或是忽略了技術(shù)進(jìn)步或是在某種意義上把技術(shù)進(jìn)步視為了外生。荊文君和孫寶文（2019）［13］也認(rèn)為正是對(duì)這種處理方式的不滿，人們把研究的重心轉(zhuǎn)移到研究企業(yè)有意進(jìn)行的R&D活動(dòng)。在這類(lèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中，企業(yè)從事R&D活動(dòng)，推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)進(jìn)步，從而企業(yè)有意進(jìn)行的R&D活動(dòng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉。學(xué)者還將目光投向企業(yè)層面數(shù)據(jù)證明了數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)市值、企業(yè)利潤(rùn)、績(jī)效表現(xiàn)等具有積極作用。徐翔和趙墨非 (2020)［14］使用廣義Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效研究的基本方程的同時(shí)，將R&D的累積投入代理企業(yè)知識(shí)資本，企業(yè)通過(guò)產(chǎn)品與技術(shù)革新等創(chuàng)新活動(dòng)，提高了企業(yè)的產(chǎn)出水平。

柳卸林等 (2017)［15］提出以創(chuàng)新為核心是轉(zhuǎn)變新舊動(dòng)能，培育經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的綠色動(dòng)力。此外，在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革中科技創(chuàng)新對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整表現(xiàn)出強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)力量，其促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與結(jié)構(gòu)升級(jí)的動(dòng)態(tài)演變機(jī)理主要包括兩個(gè)方面，一是通過(guò)突破性創(chuàng)新甚至顛覆性創(chuàng)新催生出新的產(chǎn)品和服務(wù)，二是通過(guò)漸進(jìn)型創(chuàng)新掌握核心技術(shù)研發(fā)等高附加值環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換。郭晗和廉玉研 (2020)［16］通過(guò)從宏觀、中觀和微觀三個(gè)層面分析數(shù)字技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我國(guó)發(fā)展中最為重要的新動(dòng)能。鄭江淮等 (2018)［17］認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)了信息化與工業(yè)化的融合、產(chǎn)業(yè)融合和技術(shù)創(chuàng)新三大變革，增強(qiáng)了科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)集合對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用。由此可見(jiàn)，歷次重大技術(shù)變革不斷引發(fā)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力升級(jí)，新一輪科技革命已經(jīng)拉開(kāi)帷幕，數(shù)字技術(shù)將成為新的動(dòng)力來(lái)源，是研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力的重要內(nèi)容。綜合上述分析可以發(fā)現(xiàn)，科技創(chuàng)新能力有助于促進(jìn)技術(shù)革新，而當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，技術(shù)融合所引發(fā)的增長(zhǎng)范式、生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)組織形式等都會(huì)產(chǎn)生系統(tǒng)性經(jīng)濟(jì)社會(huì)變革，具有高度融合性和滲透性，在改造升級(jí)傳統(tǒng)制造行業(yè)的同時(shí)催生出新業(yè)態(tài)與新動(dòng)能。科技創(chuàng)新在供給側(cè)促進(jìn)著生產(chǎn)效率的提高，科技創(chuàng)新在需求側(cè)滿足著極致消費(fèi)體驗(yàn)，成為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的強(qiáng)大推動(dòng)力量。

與此同時(shí)，新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的催化劑和助燃劑，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化變革的重要前提。新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是新技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、算力基礎(chǔ)設(shè)施和泛在基礎(chǔ)設(shè)施的有效統(tǒng)一，不僅是科技創(chuàng)新能力的具體落地，更是重要的數(shù)據(jù)傳輸通道，更是實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)下新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化的有效載體。

回溯歷史發(fā)展進(jìn)程可以發(fā)現(xiàn)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展取決于生產(chǎn)力的進(jìn)步，生產(chǎn)力的進(jìn)步又在很大程度上依賴(lài)于生產(chǎn)工具的改進(jìn)，而生產(chǎn)工具的改進(jìn)往往來(lái)自科學(xué)技術(shù)的突破。換言之，科學(xué)技術(shù)在某種程度上就是生產(chǎn)力。新一輪科技革命必將帶來(lái)新一輪產(chǎn)業(yè)變革，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是新一輪科技革命的必然產(chǎn)物，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將基于多重技術(shù)的交叉融合，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率，改變現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)與融合，進(jìn)而推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的路徑轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

3 中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)傳統(tǒng)動(dòng)能的動(dòng)態(tài)效應(yīng)測(cè)度

通過(guò)事實(shí)梳理與文獻(xiàn)回顧不難發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式屢陷瓶頸，這使得我們不得不懷疑傳統(tǒng)動(dòng)能能否驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)穩(wěn)步邁進(jìn)。因此，我們有必要從時(shí)間推演的視角系統(tǒng)地剖解傳統(tǒng)動(dòng)能的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。下面，本文將基于時(shí)變維度建立一組TVP-VAR模型，以期厘清傳統(tǒng)動(dòng)能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，最終明晰傳統(tǒng)動(dòng)能的衰退路徑與成因。

3.1 TVP-VAR模型構(gòu)建及說(shuō)明

本文選取了我國(guó)實(shí)際GDP同比增長(zhǎng)率、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資同比增長(zhǎng)率、電力熱力燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資同比增長(zhǎng)率以及水利環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資同比增長(zhǎng)率作為主要的觀測(cè)變量?？紤]到傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資統(tǒng)計(jì)截至2017年末，故樣本期設(shè)定為2004年1月-2017年12月。其中GDP數(shù)據(jù)處理過(guò)程如下：令2003年為基期，使用2004年起的實(shí)際GDP累計(jì)同比增速和基期數(shù)據(jù)滾動(dòng)獲取各年實(shí)際GDP累計(jì)值，隨后利用差分獲取各期GDP實(shí)際值，進(jìn)而計(jì)算出實(shí)際GDP同比增長(zhǎng)率①原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù) (https://db.cei.cn/)。。

在獲得研究數(shù)據(jù)以后，本文將構(gòu)建TVP-VAR模型揭示傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和通貨膨脹影響的時(shí)變特征。在構(gòu)建具有時(shí)變特征的TVP-VAR模型前，我們需要先構(gòu)建一個(gè)基本的VAR模型：

式 (1) 中，yt代表著k×1維因變量，在此為實(shí)際產(chǎn)出同比增速和通貨膨脹率，A是k×k維聯(lián)立系數(shù)，F(xiàn)1……Fs是k×k維的因變量自身滯后系數(shù)，隨機(jī)干擾項(xiàng)μt是k×1維的結(jié)構(gòu)沖擊，令μt ～N（0，ΣΣ），則有：

隨后，為了考察各項(xiàng)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)實(shí)際產(chǎn)出和通貨膨脹的結(jié)構(gòu)性影響，我們?cè)O(shè)置整個(gè)矩陣A服從遞歸識(shí)別，其形式如下：

其中，系數(shù)服從 βS+1～N(μβ0, Σβ0), as+1～N(μa0, Σa0), hs+1～N(μh0, Σh0)。本文令蒙特卡洛模擬始于-1000次，將正式迭代次數(shù)設(shè)定為10000，這是為了避免不穩(wěn)定樣本的干擾。整個(gè)估計(jì)過(guò)程的程序代碼由MATLAB R2011a版本編寫(xiě)。

除此之外，為使模型設(shè)定更貼合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)，本文在構(gòu)建了經(jīng)典的TVP-VAR模型后，利用TVP-VAR模型的靈活性，向其引入隨機(jī)波動(dòng)SV，據(jù)此令截距項(xiàng)服從時(shí)變規(guī)律。總的來(lái)看，本文的模型設(shè)置具有四個(gè)顯著的優(yōu)勢(shì)。第一，本文旨在研究傳統(tǒng)動(dòng)能對(duì)我國(guó)實(shí)際產(chǎn)出增速和通貨膨脹的沖擊反應(yīng)，同時(shí)，考慮到傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是早期我國(guó)GDP增長(zhǎng)率的主要貢獻(xiàn)者，而GDP增長(zhǎng)率并不是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的邏輯原因，因此將At設(shè)定為下三角陣的形式。這不僅滿足遞歸識(shí)別要求，同時(shí)經(jīng)濟(jì)意義較為明確，又能減少待估計(jì)參量個(gè)數(shù)。第二，在具體的時(shí)變特征選擇上，我們采用的是隨機(jī)游走進(jìn)行刻畫(huà)。這樣設(shè)置的原因在于，模型中的待估計(jì)參數(shù)較多，出于識(shí)別考慮，隨機(jī)游走相較于帶有漂移的隨機(jī)游走可以減少待估計(jì)參數(shù)，同時(shí)用于刻畫(huà)增速變化也比較合理；此外，相比于AR(p) 過(guò)程，隨機(jī)游走更易于刻畫(huà)波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)，而不會(huì)出現(xiàn)違連續(xù)性，考慮到三類(lèi)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施增長(zhǎng)率的波動(dòng)較大，因此采用這種方式刻畫(huà)。第三，我們令Σa和Σh均為對(duì)角陣。這部分則是參照了以往Baumeister et al.（2008）［21］等人的經(jīng)典研究的設(shè)定，研究結(jié)果顯示：Σh形式的選擇不太會(huì)影響TVP-VAR模型的估計(jì)結(jié)果，這個(gè)設(shè)定更易于簡(jiǎn)化估計(jì)。第四，為理清三種傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和通貨膨脹的影響，本文分別構(gòu)建了兩個(gè)TVPVAR模型，第一個(gè)模型包含實(shí)際產(chǎn)出同比增速和三種傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施同比增速，第二個(gè)TVP-VAR模型包含通貨膨脹率和三種傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施同比增速。

3.2 傳統(tǒng)動(dòng)能動(dòng)態(tài)效應(yīng)的實(shí)證測(cè)度

（1）傳統(tǒng)動(dòng)能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊反應(yīng)測(cè)度

根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，將TVP-VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)設(shè)定為2，整個(gè)模擬的狀況由表1給定。

表1 傳統(tǒng)動(dòng)能與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的TVP-VAR模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

觀察表1不難發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)TVP-VAR模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示，除sh2外，其余參數(shù)的無(wú)效率因子Inef均在50以?xún)?nèi)，表明模型估計(jì)是有效的。隨后，本文將進(jìn)一步使用時(shí)變脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)刻畫(huà)樣本期間內(nèi)交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資同比增長(zhǎng)率、電力熱力燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資同比增長(zhǎng)率以及水利環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資同比增長(zhǎng)率的變化對(duì)實(shí)際產(chǎn)出增速的時(shí)變影響。在此，本文選取2005年3季度，2010年3季度和2015年3季度作為代表性時(shí)點(diǎn)，驗(yàn)證三種傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)實(shí)際產(chǎn)出增速的結(jié)構(gòu)性影響。選擇這三個(gè)時(shí)點(diǎn)的主要原因在于，2005年3季度是我國(guó)典型的固定資產(chǎn)投資加速期、2010年3季度是四萬(wàn)億投資計(jì)劃出現(xiàn)的時(shí)點(diǎn)、2015年3季度是新常態(tài)時(shí)期，代表傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施效率下降時(shí)點(diǎn)，據(jù)此我們可以通過(guò)對(duì)比不同時(shí)期傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)拉動(dòng)效果的變化來(lái)客觀反映傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施效率的變化，從而也就能更清晰地知道推進(jìn)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式轉(zhuǎn)型的必要性。

圖2分別刻畫(huà)了三種傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)我國(guó)實(shí)際GDP同比增速的拉動(dòng)效應(yīng)，在此為了便于對(duì)比，本節(jié)引入的均是一標(biāo)準(zhǔn)差正向沖擊。首先，就交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)實(shí)際產(chǎn)出的影響來(lái)看，當(dāng)此類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)增速出現(xiàn)一標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后，實(shí)際GDP同比增速均會(huì)產(chǎn)生正向反饋，這意味著此類(lèi)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目一直是拉動(dòng)GDP增長(zhǎng)的重要貢獻(xiàn)者。而從沖擊反應(yīng)的力度來(lái)看，2005年3季度時(shí)，此類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)最大，最高強(qiáng)度在1個(gè)基點(diǎn)，在4萬(wàn)億投資計(jì)劃時(shí)期，此類(lèi)投資的作用力度已經(jīng)明顯減弱，最大力度已經(jīng)下降到0.6個(gè)基點(diǎn)，而在進(jìn)入新常態(tài)后，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)基建對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)出現(xiàn)斷崖式下跌，其在現(xiàn)階段的最強(qiáng)影響力度僅為0.2個(gè)基點(diǎn)左右，這意味著目前同等幅度的基礎(chǔ)設(shè)施投資增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)效率已經(jīng)降至2005年的20%。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因在于，早期中國(guó)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍處于起步階段，此時(shí)交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施還相對(duì)匱乏，這類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施投放具有很強(qiáng)的正外部性，能夠促進(jìn)區(qū)域互聯(lián)互通，并帶動(dòng)貿(mào)易和消費(fèi)，因此效率較高。而在2010年，該段時(shí)期正處于我國(guó)全面建設(shè)動(dòng)車(chē)組、城際列車(chē)和高鐵線路的關(guān)鍵期，盡管它較第一輪交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的效率有所下降，但是高鐵線路的普及和覆蓋在極大程度上提高了運(yùn)輸效率，這也使得該時(shí)期此類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施投資產(chǎn)生了較好的收益，有效提振了經(jīng)濟(jì)活力，而在現(xiàn)階段，情況則完全不同，我國(guó)首輪和第二輪交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已基本完成，目前如果再進(jìn)行此類(lèi)投資基本都是重置投資或者補(bǔ)充，已經(jīng)不具有首輪投資的效益，因此表現(xiàn)出了極強(qiáng)的效率下降現(xiàn)象。

圖2 三種典型傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)實(shí)際產(chǎn)出的拉動(dòng)效應(yīng)

再來(lái)看電力、熱力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)實(shí)際GDP的影響，當(dāng)給以該類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施投資增速一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后，其在2005和2010年的沖擊效應(yīng)十分顯著，對(duì)實(shí)際產(chǎn)出增速的最大拉動(dòng)力度分別在0.7和0.5個(gè)基點(diǎn)，兩個(gè)時(shí)期下的作用機(jī)理相同，作用力度相仿，說(shuō)明在我國(guó)固定資產(chǎn)投資加速期和4萬(wàn)億投資計(jì)劃期，電力、熱力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資一直能夠?qū)DP增長(zhǎng)做出穩(wěn)定貢獻(xiàn)。這主要是因?yàn)?005-2010年間，我國(guó)電力燃?xì)獾雀母镆恢碧幱诓粩嗌罨倪^(guò)程當(dāng)中，無(wú)論是效率方面還是普惠性方面都得到了長(zhǎng)足提高。以電力為例，在此期間電力改革一直沿著政監(jiān)分開(kāi)、政企分開(kāi)、主輔分離、廠網(wǎng)分離的方向逐步深化，使得用電成本得到了極大改善，這也是其能對(duì)GDP產(chǎn)生巨大貢獻(xiàn)的主要原因。而在熱力燃?xì)夥矫妫?005-2010年間是全國(guó)天然氣由特許經(jīng)營(yíng)逐漸轉(zhuǎn)向市場(chǎng)化的主體階段，這也是當(dāng)時(shí)該類(lèi)基建能夠產(chǎn)生較大效益的根本。反觀2015年3季度的脈沖響應(yīng)函數(shù)，它的沖擊力度不足2010年的一半，這主要是因?yàn)槭舜笠院螅S多電力燃?xì)飧母镆呀?jīng)逐漸進(jìn)入深水區(qū)，許多競(jìng)爭(zhēng)化改革已經(jīng)得到妥善落實(shí)，在極大程度上降低了成本，促進(jìn)了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，達(dá)到了相對(duì)均衡的狀態(tài)，此時(shí)再進(jìn)行過(guò)度投資的邊際收益已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的遞減現(xiàn)象。

最后，從水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資來(lái)看，這一類(lèi)基建的影響機(jī)理則較為復(fù)雜。在2005和2010年間的作用機(jī)制基本表現(xiàn)為先負(fù)后正，產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因在于，此類(lèi)基建的核心作用并不是拉動(dòng)產(chǎn)出，而是增加社會(huì)福利和提高經(jīng)濟(jì)質(zhì)量，因此在投入前期會(huì)產(chǎn)生一定的負(fù)向作用，但隨著時(shí)間的推移，如污水治理、環(huán)境規(guī)制和公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)都會(huì)便利生產(chǎn)或是服務(wù)消費(fèi)，這會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生拉動(dòng)效應(yīng)，并釋放正外部性。然而，觀察2015年3季度的脈沖不難發(fā)現(xiàn)，目前用于水利環(huán)境和公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的基建投資不僅不會(huì)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，反而對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了全程異質(zhì)效應(yīng)，產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因在于，過(guò)去的高速增長(zhǎng)通常是以環(huán)境破壞為代價(jià)，造成了極強(qiáng)的負(fù)外部性，這些水利問(wèn)題、環(huán)境問(wèn)題和公共基礎(chǔ)設(shè)施匱乏已經(jīng)成為了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的桎梏，若想妥善保持水質(zhì)、維護(hù)環(huán)境和強(qiáng)化公共服務(wù)，就必須要摒棄原來(lái)粗獷式的增長(zhǎng)模式。同時(shí)也說(shuō)明，現(xiàn)階段高速發(fā)展與高質(zhì)量發(fā)展之間已經(jīng)出現(xiàn)了不可規(guī)避的權(quán)衡關(guān)系。

（2）傳統(tǒng)動(dòng)能對(duì)物價(jià)的沖擊反應(yīng)測(cè)度

表2給出了含有通貨膨脹和三類(lèi)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資增速的TVP-VAR模型的參數(shù)估計(jì)，觀察表2不難發(fā)現(xiàn)，除sh外，其余變量的無(wú)效率因子都顯著低于50，說(shuō)明模型估計(jì)效果較好。

表2 傳統(tǒng)動(dòng)能與通貨膨脹的TVP-VAR模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

圖3分別展現(xiàn)了通貨膨脹對(duì)三種典型傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資額同比增長(zhǎng)沖擊的脈沖響應(yīng)狀況。顯然，當(dāng)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)一單位增速正向沖擊時(shí)，通貨膨脹在2005年出現(xiàn)了先負(fù)后正的變化，而在2010年4萬(wàn)億時(shí)期和現(xiàn)階段均表現(xiàn)出全程為正。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因在于，我國(guó)在2005年的鐵路郵政倉(cāng)儲(chǔ)投資仍屬于首輪普及階段，當(dāng)時(shí)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)缺口極大，此時(shí)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資對(duì)居民消費(fèi)會(huì)產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)，進(jìn)而會(huì)出現(xiàn)通貨膨脹先負(fù)后正的影響機(jī)制。而在2010年和現(xiàn)階段，鐵路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資的首要目標(biāo)就是刺激經(jīng)濟(jì)，而非是完善基礎(chǔ)服務(wù)職能，因此它在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，也造成了一定投資通貨膨脹效應(yīng)。由此可見(jiàn)，目前審慎使用傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的根源不僅僅是因?yàn)閭鹘y(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施面臨著不可避免的效率下降，它同樣還會(huì)以引致較高的通貨膨脹成本，容易使經(jīng)濟(jì)陷入滯脹困境。

圖3 通貨膨脹對(duì)固定資產(chǎn)投資完成額同比增長(zhǎng)沖擊的脈沖響應(yīng)

而在電力、熱力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，當(dāng)給以此類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施增速一單位正向沖擊后，在2005和2010年間都會(huì)對(duì)通貨膨脹影響較強(qiáng)的負(fù)向沖擊，產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因在于，早期此類(lèi)基建多依賴(lài)于國(guó)家財(cái)政補(bǔ)貼，而當(dāng)此類(lèi)基建增加時(shí)，勢(shì)必通過(guò)課稅的方式來(lái)進(jìn)行擴(kuò)張，這會(huì)對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)，進(jìn)而產(chǎn)生一定的規(guī)避通貨膨脹特征。而在現(xiàn)階段，電力、熱力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的改革正在持續(xù)深化，它們已經(jīng)都開(kāi)始由“管制+特許經(jīng)營(yíng)”走向市場(chǎng)化階段，由于市場(chǎng)化階段下供求為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)擴(kuò)張的根源，因此，現(xiàn)階段此類(lèi)基建擴(kuò)張可以說(shuō)更多地是由市場(chǎng)需求端主導(dǎo)，這也勢(shì)必會(huì)誘發(fā)一定程度的通貨膨脹。但是考慮到此類(lèi)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施改革已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū)，它能擴(kuò)張的程度極為有限，并且對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響出現(xiàn)了明顯衰減，因此也不宜作為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的主要手段。

最后，就水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)看，2005和2010年間此類(lèi)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)通貨膨脹的影響不夠顯著，產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因在于，早期政府高度重視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，在此方向上的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資相對(duì)較少，因此不會(huì)對(duì)通貨膨脹產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性影響。而在現(xiàn)階段，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資已經(jīng)體現(xiàn)出一定的通貨膨脹拉動(dòng)效應(yīng)。這主要是因?yàn)殡S著人民生活質(zhì)量的不斷提高，居民對(duì)環(huán)保和公共服務(wù)的要求也開(kāi)始日益增加，導(dǎo)致此類(lèi)基建所需的原材料成本大幅上升，因此當(dāng)出現(xiàn)需求刺激時(shí)，此類(lèi)基建項(xiàng)目很容易引發(fā)一定的程度弱通貨膨脹效應(yīng)。

4 中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)字新動(dòng)能的區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)

通過(guò)傳統(tǒng)動(dòng)能的動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)動(dòng)能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)效果趨微，甚至極有可能誘發(fā)嚴(yán)重的通貨膨脹，使經(jīng)濟(jì)陷入滯漲的困境。這使得我們開(kāi)始關(guān)注經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的問(wèn)題。當(dāng)前，信息技術(shù)高速發(fā)展，以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合所引發(fā)的生產(chǎn)方式正在引導(dǎo)著經(jīng)濟(jì)社會(huì)重組，數(shù)字經(jīng)濟(jì)隨之誕生。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有高度融合性和滲透性，在改造升級(jí)傳統(tǒng)制造行業(yè)的同時(shí)催生出新業(yè)態(tài)與新動(dòng)能，成為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的強(qiáng)大推動(dòng)力量。然而，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國(guó)的起步較晚，尚不存在大量的可得數(shù)據(jù)，這樣看來(lái)探討其動(dòng)態(tài)效應(yīng)的意義不大，且無(wú)法得出客觀結(jié)論。那么初期數(shù)字發(fā)展的核心問(wèn)題便聚焦于區(qū)域發(fā)展差異的測(cè)度之上。鑒于此，我們可以通過(guò)構(gòu)建區(qū)域面板數(shù)據(jù)，深入域觀視角，探究現(xiàn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)的區(qū)域異質(zhì)性問(wèn)題，以期為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型與長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)思路。下面，本文將構(gòu)建一個(gè)關(guān)于數(shù)字技術(shù)特征與數(shù)字產(chǎn)出的PSTR模型，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的門(mén)檻效應(yīng)與瓶頸效應(yīng)進(jìn)行識(shí)別與觀測(cè)，同時(shí)梳理各地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，提供事實(shí)參考。

4.1 PSTR模型構(gòu)建及說(shuō)明

根據(jù)數(shù)字索羅模型，我們引入歐盟數(shù)字經(jīng)濟(jì)與社會(huì)指數(shù) (DESI) 中的兩大維度，選擇互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入數(shù)、3G以及4G的用戶數(shù)量作為數(shù)字建設(shè)與數(shù)字應(yīng)用的描述變量，以此反應(yīng)數(shù)字技術(shù)，資本與勞動(dòng)選擇了R&D資本投入與研究人員數(shù)量。最后，對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，我們使用地區(qū)實(shí)際GDP的自然對(duì)數(shù)rgdp度量，據(jù)此得到本文實(shí)證研究的基礎(chǔ)模型，如式（8）所示：

本文的數(shù)字經(jīng)濟(jì)面板回歸的樣本來(lái)自我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)2011-2019年的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)樣本包括10個(gè)東部省市，分別為北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；6個(gè)中部省市：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；12個(gè)西部省市：廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆、陜西、內(nèi)蒙；以及3個(gè)東北省份：黑龍江、吉林、遼寧。具體指標(biāo)描述如下：

①經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文采用地區(qū)生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的替代變量，并以1990年作為基期，使用各省市生產(chǎn)總值增長(zhǎng)指數(shù)對(duì)其進(jìn)行平減，從而得到各省市實(shí)際生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，再對(duì)其取對(duì)數(shù)，近似得到各省市實(shí)際生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率。

②寬帶普及。本文使用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入數(shù)作為數(shù)字建設(shè)的替代變量，對(duì)其取對(duì)數(shù)，近似得到各省市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模的增長(zhǎng)率。前文分析已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，這一指標(biāo)能夠較好地反應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效應(yīng)，因此它與實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間很可能存在顯著的非線性依存機(jī)制，并且由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)很可能存在門(mén)檻，故將其設(shè)為門(mén)檻變量。

③數(shù)字應(yīng)用。本文選取3G以及4G的用戶數(shù)量作為數(shù)字應(yīng)用的替代變量，對(duì)其取對(duì)數(shù)，近似得到各省市數(shù)字應(yīng)用增長(zhǎng)率。由于2019年年末5G技術(shù)始興，且2020年相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)尚未完善，因此僅以3G、4G使用情況來(lái)度量數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用的普及程度。

④資本投入。本文采用R&D經(jīng)費(fèi)支出來(lái)作為資本投入的替代變量，對(duì)其取對(duì)數(shù)，近似得到各省市在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域資本投入的增長(zhǎng)率。這一指標(biāo)用來(lái)度量數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的資本投入。

⑤人才投入。本文使用R&D人員數(shù)量來(lái)作為人才投入的替代變量，對(duì)其取對(duì)數(shù)，近似得到各省市在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域引入人才的增長(zhǎng)率。這一指標(biāo)用來(lái)度量數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的人才投入。

⑥技術(shù)創(chuàng)新。本文選取有效發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量作為技術(shù)創(chuàng)新的替代變量，對(duì)其取對(duì)數(shù)，近似得到各省市科技發(fā)展水平的增長(zhǎng)率。這一指標(biāo)用來(lái)度量數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的技術(shù)進(jìn)步。

下面給出了31個(gè)省級(jí)行政區(qū)9年樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析。

觀察表3可以看出，東部、中部、西部、東北地區(qū)各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征存在顯著差異。就實(shí)際生產(chǎn)總值增長(zhǎng)而言，樣本期間內(nèi)東部省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為15748.8億元；中部地區(qū)和東北地區(qū)略低于東部地區(qū)，分別為9673.5和8171.8億元；而西部地區(qū)實(shí)際生產(chǎn)總值顯著低于三者，僅為4425.6億元。這說(shuō)明我國(guó)西部實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展較弱的態(tài)勢(shì)依舊顯著，因此，政府和財(cái)政部門(mén)仍需進(jìn)一步支持西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)的建設(shè)，采取定向調(diào)整措施，從而提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用程度以及發(fā)展水平。此外，寬帶普及的描述性統(tǒng)計(jì)顯示，東部地區(qū)寬帶普及增長(zhǎng)為2727.7萬(wàn)，然后依次為中部地區(qū)1972.4萬(wàn)、東北地區(qū)1649.2萬(wàn)，西部地區(qū)仍顯著低于三者，僅為1113.2萬(wàn)。不難發(fā)現(xiàn)，四個(gè)地區(qū)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與寬帶普及增長(zhǎng)呈顯著的正相關(guān)性，即隨著寬帶普及規(guī)模的擴(kuò)大，地區(qū)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)也會(huì)隨之增加，呈顯著的拉動(dòng)效應(yīng)。從數(shù)字應(yīng)用、資本投入以及人才投入的角度看，仍呈現(xiàn)出東部領(lǐng)先發(fā)展，中部、東北地區(qū)次之，西部地區(qū)較為落后的總體態(tài)勢(shì)。最后，四大區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)顯示，東部和中部水平依然較高，但西部地區(qū)卻罕見(jiàn)地超過(guò)了東北地區(qū)，這在一定程度上意味著東北地區(qū)地創(chuàng)新能力較弱，這與近年來(lái)東北地區(qū)人才流失嚴(yán)重的現(xiàn)象高度耦合，說(shuō)明整個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)能夠反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)、地方經(jīng)濟(jì)和各地人才技術(shù)發(fā)展的基本狀況。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

考慮到線性模型可能難以完整地反應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的非線性影響特征，特別是難以反映規(guī)模門(mén)檻效應(yīng)，本文使用平滑遷移函數(shù)對(duì)式（8）進(jìn)行改寫(xiě)。參照Gonzalez et al.(2005)［22］的思想，利用平滑轉(zhuǎn)移函數(shù)刻畫(huà)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性過(guò)程，該模型能較好地解決了Hansen的PTR模型中門(mén)限值前后方程機(jī)制出現(xiàn)跳躍性變化的問(wèn)題。而從現(xiàn)實(shí)應(yīng)用來(lái)看，這一點(diǎn)也是十分符合數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用原理的，因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)不可能是達(dá)到某一規(guī)模后，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)理突然發(fā)生躍遷，這必然存在一個(gè)遷移過(guò)程。具體而言，本文在模型中加入了一個(gè)連續(xù)的轉(zhuǎn)換函數(shù)，具體形式如式（9）所示：

其中，最重要的部分就是轉(zhuǎn)移函數(shù)Γ，在后文的分析中，我們將主要識(shí)別函數(shù)Γ內(nèi)的取值來(lái)檢驗(yàn)門(mén)限效應(yīng)出現(xiàn)的時(shí)間與長(zhǎng)度?？梢钥闯觯笖?shù)轉(zhuǎn)移函數(shù)的值將在0-1之間浮動(dòng)，倘若轉(zhuǎn)移函數(shù)處在變化過(guò)程中，那么意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也處于動(dòng)態(tài)變遷過(guò)程中，而倘若轉(zhuǎn)移函數(shù)值穩(wěn)定在0或者1，那么就意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制已經(jīng)達(dá)到了穩(wěn)態(tài)。特別的，轉(zhuǎn)移函數(shù)中參數(shù)γ的取值非常重要，它取值越大，那么機(jī)制遷移的速度越快，系統(tǒng)越容易處于兩個(gè)穩(wěn)定區(qū)制中，此時(shí)門(mén)檻效應(yīng)強(qiáng)烈，反之倘若γ取值很小，那么則說(shuō)明系統(tǒng)更多地處于變動(dòng)之中，而不存在顯著的規(guī)模門(mén)檻效應(yīng)。

4.2 數(shù)字新動(dòng)能區(qū)域異質(zhì)性的實(shí)證分析

描述性統(tǒng)計(jì)分析表明，我國(guó)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的依存關(guān)系具有較大的結(jié)構(gòu)性差異，其走勢(shì)變化并不一致，并且可能呈現(xiàn)出一定的非線性特征。因此，下文中將采取PSTR模型對(duì)此進(jìn)行進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)。

本文的回歸模型以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)rgdp作為被解釋變量，同時(shí)選擇寬帶普及bropen作為門(mén)檻轉(zhuǎn)移變量，選擇寬帶普及bropen、數(shù)字應(yīng)用digapp、資本投入capinv、人才投入talinv以及技術(shù)創(chuàng)新tecinn作為解釋變量。在模型估計(jì)之前，我們需要檢驗(yàn)其是否存在非線性特征，在這里，利用González等提出的方法進(jìn)行識(shí)別。表4給出了非線性檢驗(yàn)的結(jié)果，可以看出，三種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法均在1%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，表明模型具有極為明顯的非線性特征。有鑒于此，我們將繼續(xù)對(duì)模型是否存在殘余非線性進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)而判斷出轉(zhuǎn)移函數(shù)的個(gè)數(shù)。

表4 PSTR模型非線性檢驗(yàn)結(jié)果

表5給出了PSTR模型殘余非線性檢驗(yàn)的結(jié)果。不難看出，在10%的顯著性水平上接受了僅存在一個(gè)轉(zhuǎn)移函數(shù)的原假設(shè)?？偟膩?lái)說(shuō)，我們接受了bropen作為門(mén)檻變量，同時(shí)將選擇采用一個(gè)轉(zhuǎn)移函數(shù)進(jìn)行模型估計(jì)，據(jù)此檢驗(yàn)寬帶普及對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與數(shù)字應(yīng)用、資本投入、人才投入、技術(shù)創(chuàng)新之間關(guān)系的影響。

表5 PSTR模型的殘余非線性檢驗(yàn)結(jié)果

表6給出了PSTR模型的系數(shù)估計(jì)結(jié)果，3組解釋變量的系數(shù)取值相差較大，并均在5%的水平上顯著。這表明在樣本期間內(nèi)，寬帶普及對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與數(shù)字應(yīng)用、資本投入、人才投入、技術(shù)創(chuàng)新的作用具有門(mén)檻效應(yīng)。為進(jìn)一步刻畫(huà)其作用機(jī)制，我們給出式（10）：

表6 PSTR模型的估計(jì)結(jié)果

這里需要說(shuō)明的是，描述性統(tǒng)計(jì)分析中為了使結(jié)果更加直觀，我們使用了原始數(shù)據(jù)，并以萬(wàn)戶作為單位，而在實(shí)證取對(duì)數(shù)時(shí)，為了充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)量綱和對(duì)數(shù)數(shù)值的差別，我們是基于戶數(shù) (個(gè)) 進(jìn)行取對(duì)數(shù)。從估計(jì)結(jié)果中得出，位置參數(shù)值為16.044，相對(duì)于原始數(shù)據(jù)為928萬(wàn)戶，相比于省級(jí)家庭數(shù)據(jù)來(lái)看，門(mén)檻估計(jì)值較小，表明多數(shù)樣本處于我們選取的樣本與區(qū)制2刻畫(huà)的影響機(jī)制一致。但同樣需要說(shuō)明的是，由于轉(zhuǎn)移函數(shù)參量γ的取值也相對(duì)較小，這說(shuō)明樣本的躍遷絕非是在一瞬間完成的，這一結(jié)果深刻地說(shuō)明，寬帶入網(wǎng)數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是循序漸進(jìn)的，并不存在強(qiáng)烈的門(mén)檻效應(yīng)，它的表現(xiàn)極為平滑。而為進(jìn)一步說(shuō)明寬帶入網(wǎng)數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的極限狀況，我們列示出轉(zhuǎn)移函數(shù)分別取0和1時(shí)，兩穩(wěn)定區(qū)間內(nèi)的方程狀況：

式 (11) 與式 (12) 給出了區(qū)制1與區(qū)制2對(duì)應(yīng)的估計(jì)結(jié)果，其中轉(zhuǎn)移函數(shù)見(jiàn)圖4，當(dāng)c低于16.044時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系接近區(qū)制1的結(jié)果；當(dāng)c高于16.044時(shí)，則更接近區(qū)制2的結(jié)果。式 (11) 中，bropen的系數(shù)為0.172并在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，表明當(dāng)寬帶普及水平較低時(shí)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向影響，這說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起步階段，政府以及財(cái)政部門(mén)可以通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)字企業(yè)以及R&D機(jī)構(gòu)進(jìn)行扶持來(lái)促進(jìn)當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從而有效拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。式 (11)中，digapp的系數(shù)為0.070并在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，表明當(dāng)寬帶普及水平較低時(shí)，數(shù)字廣泛應(yīng)用對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用。相比而言，由于因變量和自變量都是對(duì)數(shù)形式，這意味著系數(shù)代表著彈性，即自變量變化百分之一能夠引起因變量變化的百分比。不難看出，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及率較低的情況下，寬帶入網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用更大，這說(shuō)明它是發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的根基。隨著寬帶普及規(guī)模的擴(kuò)大，方程中各變量系數(shù)開(kāi)始發(fā)生結(jié)構(gòu)性改變，式 (12) 表明，當(dāng)寬帶入網(wǎng)達(dá)到一定規(guī)模后，寬帶普及對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用將進(jìn)一步提升，其系數(shù)由0.172上升到0.288，效率提升將近50%，這一點(diǎn)深刻地證明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效應(yīng)。digapp的系數(shù)同樣有所提升，表明數(shù)字應(yīng)用同樣具有規(guī)模效應(yīng)，并且它的影響依然弱于寬帶普及，這再次印證了寬帶普及對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要作用。與二者類(lèi)似，資本投入在寬帶普及前期并不會(huì)顯著拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這可能是由資本投入與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平不匹配造成的；而在寬帶普及后期，即第二區(qū)制時(shí)，資本投入會(huì)顯著帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，相應(yīng)地，此時(shí)寬帶普及規(guī)模即基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平發(fā)展較高，能夠與資本投入較好地匹配。人才投入和技術(shù)創(chuàng)新在兩區(qū)制中均對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均有顯著影響，值得一提的是，人才投入在寬帶普及規(guī)模擴(kuò)大后對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起抑制作用，這可能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)需要專(zhuān)而精的人才隊(duì)伍有關(guān)，當(dāng)人才達(dá)到飽和時(shí)再繼續(xù)進(jìn)行人才投入會(huì)導(dǎo)致規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。

圖4 平滑遷移函數(shù)圖

進(jìn)一步來(lái)看狀態(tài)轉(zhuǎn)移后的估計(jì)結(jié)果顯示，β11=0.116并在1%的置信水平下顯著，說(shuō)明隨著寬帶普及的不斷完善，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模將對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的遞增拉動(dòng)效應(yīng)；β31與 β51亦是在1%的置信水平下顯著，說(shuō)明在寬帶普及后期，資本投入和技術(shù)創(chuàng)新均會(huì)顯著拉動(dòng)實(shí)際經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)；而β41的估計(jì)結(jié)果為-0.212，則意味這當(dāng)寬帶普及發(fā)展脫離初級(jí)階段后，僅提高人力投入已經(jīng)無(wú)法對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的拉動(dòng)作用；β21的估計(jì)結(jié)果未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)則表明其在樣本期間內(nèi)不存在明顯的機(jī)制遷移特征。以上分析表明，隨著寬帶普及即數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的不斷完善，僅提高人力投入已無(wú)法顯著拉動(dòng)實(shí)際經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，相反，提高資本投入則能夠有效拉動(dòng)實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。上述結(jié)果統(tǒng)一表明，當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模發(fā)展超過(guò)門(mén)檻水平后，人民群眾對(duì)于數(shù)字應(yīng)用具有了一定的理解和認(rèn)識(shí)，其應(yīng)用速度極快以至于在這一時(shí)期達(dá)到飽和，這要求相關(guān)研究部門(mén)加快技術(shù)創(chuàng)新，比如在3G、4G開(kāi)發(fā)以及應(yīng)用完善的基礎(chǔ)上加快5G的建設(shè)，以促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的長(zhǎng)久健康發(fā)展，并為長(zhǎng)期促進(jìn)實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)打造堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

觀察不同省份在樣本點(diǎn)上的表現(xiàn)，我們可以看出多數(shù)省份接近區(qū)制2刻畫(huà)的部分，已經(jīng)步入數(shù)字瓶頸期。根據(jù)對(duì)數(shù)還原的結(jié)果，瓶頸門(mén)檻在省寬帶入網(wǎng)3470萬(wàn)戶，此時(shí)轉(zhuǎn)換函數(shù)取值大于0.99，接近這個(gè)數(shù)值以后的省份幾乎不存在上升空間，長(zhǎng)期保持在這個(gè)狀態(tài)只能徒增機(jī)會(huì)成本。我國(guó)不平衡和不充分的發(fā)展問(wèn)題凸顯，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面又體現(xiàn)地尤為突出，觀察各個(gè)區(qū)域的樣本點(diǎn)在圖形上的分布，仍存在著陜西、青海等幾個(gè)省份還處在門(mén)檻值前期，這類(lèi)省份多表現(xiàn)為以工業(yè)生產(chǎn)方式為主，數(shù)字覆蓋進(jìn)度較慢，因此未來(lái)還需要投入到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)當(dāng)中，以期形成規(guī)模效應(yīng)。總的來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在中我國(guó)的運(yùn)行特征表現(xiàn)出總體發(fā)展迅速、局部動(dòng)力不足、轉(zhuǎn)型需求迫切的典型特征，因此數(shù)字發(fā)展應(yīng)針對(duì)區(qū)域發(fā)展的實(shí)際情況進(jìn)行異質(zhì)化的建設(shè)，據(jù)此達(dá)成區(qū)域協(xié)同的良性效果，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國(guó)扎根繁榮。

5 結(jié) 語(yǔ)

我國(guó)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)型的研究是增長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)議題，它不僅有利于我們識(shí)別出傳統(tǒng)動(dòng)能衰退的結(jié)構(gòu)性原因，幫助我們?cè)诮?jīng)濟(jì)新常態(tài)的發(fā)展環(huán)境中保持合理的發(fā)展模式，而且為數(shù)字新動(dòng)能在我國(guó)落地生根提供了域觀視角的全盤(pán)解析。有鑒于此，本文構(gòu)建了TVP-VAR模型與PSTR模型分別考察了傳統(tǒng)動(dòng)能的動(dòng)態(tài)效應(yīng)與數(shù)字新動(dòng)能的區(qū)域異質(zhì)性，主要得出的結(jié)論如下：

第一，以傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為對(duì)象，采用TVP-VAR模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)傳統(tǒng)動(dòng)能實(shí)證分析，分別就傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)我國(guó)實(shí)際產(chǎn)出增速的影響和對(duì)我國(guó)通貨膨脹的影響進(jìn)行時(shí)變特征論證，結(jié)果發(fā)現(xiàn)利用傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的思路需要轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)動(dòng)能的投資回報(bào)嚴(yán)重不足；第二，本文選擇了數(shù)字新動(dòng)能的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)，利用PSTR模型探究了數(shù)字新動(dòng)能對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)數(shù)字設(shè)施建設(shè)在超過(guò)928萬(wàn)戶時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)化發(fā)展模式，數(shù)字發(fā)展區(qū)域規(guī)?；?，當(dāng)數(shù)字建設(shè)達(dá)到3470萬(wàn)戶時(shí)，一地的數(shù)字發(fā)展會(huì)遭遇瓶頸，此時(shí)提高數(shù)字建設(shè)水平將無(wú)法改變數(shù)字經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式；最后，我們從省域面板視角，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的區(qū)域異質(zhì)性進(jìn)行解讀，發(fā)現(xiàn)大部分省份正處于發(fā)展的成熟期，此時(shí)數(shù)字應(yīng)用普及是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重點(diǎn)因素，而對(duì)于遠(yuǎn)西部地區(qū)的新疆、西藏等省份，則還應(yīng)該重視基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以此推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)。至此，面向數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，完成了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新舊動(dòng)能的比較分析。

通過(guò)本文的研究，我們基于時(shí)變的維度刻畫(huà)了傳統(tǒng)動(dòng)能的結(jié)構(gòu)性衰退特征，并從區(qū)域視角探析了現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的缺陷，為新舊動(dòng)能交替、新時(shí)期經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式的穩(wěn)健發(fā)展提供了經(jīng)驗(yàn)參考。雖然傳統(tǒng)動(dòng)能的投資回報(bào)效率低下，但傳統(tǒng)動(dòng)能為數(shù)字化建設(shè)提供了硬件支持，更為數(shù)字普及提供了契機(jī)。因此，繼續(xù)優(yōu)化傳統(tǒng)動(dòng)能將與數(shù)字新動(dòng)能相輔相成，傳統(tǒng)發(fā)展模式的沿用與摒棄不能一概而論，需取其精華，去其糟粕。同時(shí)，數(shù)字新動(dòng)能為經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)提供了機(jī)遇，但這種機(jī)遇并非始終存在，更要靠技術(shù)水平的不斷提升維持，具體而言，現(xiàn)有的數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式在大多數(shù)省份已經(jīng)趨于飽和，這說(shuō)明了新基建投資以及5G等新技術(shù)的開(kāi)發(fā)勢(shì)在必行?？偟膩?lái)看，隨著傳統(tǒng)動(dòng)能的日趨優(yōu)化、數(shù)字新動(dòng)能的普及與升級(jí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將得到持續(xù)的供給活力，這也將是未來(lái)我國(guó)長(zhǎng)期維持高質(zhì)量穩(wěn)健發(fā)展的重要基礎(chǔ)。