一 引 言

自20世紀60年代以來，信息通信技術(ICT)迅速發(fā)展，并在國民經(jīng)濟各個領域得到廣泛應用。Jorgenson(2001)[1]指出，從1948年到1999年，美國GDP年均增長率為3.46%，其中信息技術資本的貢獻率為0.4%。也有學者研究認為，信息技術投資的比例大幅上升，但信息技術投資上升與企業(yè)績效之間并沒有明顯的聯(lián)系。1987年，羅伯特索洛總結道：“我們可以看到各地電腦時代的到來，但很難看到它在生產率統(tǒng)計中的作用”。一些學者把增加ICT投資與提高生產率或改善公司業(yè)績之間缺乏顯著聯(lián)系的現(xiàn)象稱為“生產率悖論”。

ICT對經(jīng)濟增長到底產生什么影響？是否存在“生產率悖論”？有關這方面的研究主要分為兩大類。一是以一個國家或地區(qū)作為研究對象，從時間維度來縱向研究ICT在特定時間段內如何影響經(jīng)濟發(fā)展，并通過計算確切的數(shù)字來衡量ICT對經(jīng)濟增長的貢獻。Jorgenson(2001)[1]應用增長核算方法測算得到，1948-1999年間ICT對美國經(jīng)濟增長的年均貢獻率為0.4%。Oliner和Sichel(2003)[2]發(fā)現(xiàn)，1995年后美國勞動生產率的提高主要是由于更多地使用IT資本貨物，以及在IT商品生產中而獲得的效率提高。Colecchia和Schreyer (2002)[3]研究了澳大利亞、加拿大和美國等國家ICT資本積累對產出增長的影響，發(fā)現(xiàn)1990年代后半期，ICT對經(jīng)濟增長的貢獻每年上升0.3至0.9個百分點。Bazzazan(2009)[4]研究發(fā)現(xiàn)，從需求側來看，美國信息通信技術行業(yè)占總產值的8.6%；從供應側來看，占總產出的9.5%。Hwang和Shin(2016)[5]調查了韓國信息通信技術的發(fā)展，發(fā)現(xiàn)其對韓國經(jīng)濟增長具有促進作用。二是以橫截面數(shù)據(jù)來研究多個國家或地區(qū)，旨在尋找ICT發(fā)展與國家經(jīng)濟增長之間的普遍關系，即通過研究變量與變量之間是否具有顯著關系，從定性的角度研究ICT對經(jīng)濟增長的影響。根據(jù)102個國家的數(shù)據(jù)，Vu(2011)[6]指出，ICT滲透可以通過促進技術擴散和創(chuàng)新，提高企業(yè)和家庭的決策質量，增加需求并降低生產成本來影響增長，從而共同提高產出水平。Edquist和Henrekson(2017)[7]估算1993- 2012年期間47個不同行業(yè)的產出彈性，發(fā)現(xiàn)ICT、研發(fā)資本與大部分的增值顯著相關。Jin和Cho(2015)[8]以供需平衡模型為理論框架，從多個變量指標出發(fā)，解釋ICT如何作為國家發(fā)展的驅動力，最終得出ICT對經(jīng)濟發(fā)展具有積極影響的結論。

表1 ICT與經(jīng)濟增長研究主要文獻簡表

(續(xù)表)

綜上所述，無論是從定量研究或定性研究來看，學者們普遍認可ICT對經(jīng)濟增長具有積極影響。在研究ICT與經(jīng)濟增長的關系時，ICT的指標選擇有ICT 資本投入(大部分從行業(yè)的角度或基于投入產出表計算而得)、計算機軟件的投資份額、人均計算機等通信設備擁有數(shù)量等(見表1)，多從ICT資本或ICT投資的角度。從具體測算方法來看，基本上以Jorgenson的增長核算方法為主，即以新古典經(jīng)濟增長模型為依據(jù)，將產出增長分為資本投入的貢獻、勞動投入的貢獻和技術進步率?？傮w來看，近年來關于ICT與經(jīng)濟增長的研究多以定性為主，定量研究的指標和測算方法都比較單一，且研究樣本相對較短，不能清晰地表明ICT對經(jīng)濟增長的影響及其與經(jīng)濟結構轉變之間的關系。與已有研究相比，本文試圖在以下三個方面取得突破：(1)基于共協(xié)理論，運用收益分解法，將經(jīng)濟產出分為勞動者報酬、資本收益和共協(xié)利益三部分，建立以科技進步、固定資產投資、勞動力等為主要因素的新經(jīng)濟增長理論框架；建立ICT對科技進步等主要因素的作用模型，測算ICT對科技進步等主要因素對經(jīng)濟增長的貢獻。(2)拓展研究年限，以美國為例，測算1947-2016年間ICT對美國經(jīng)濟增長的貢獻，結合美國經(jīng)濟結構的轉變和發(fā)展，分析總結出ICT對美國經(jīng)濟的作用規(guī)律。(3)把“生產率悖論”放到共協(xié)理論框架下，測算服務化對美國經(jīng)濟增長和生產率增長的貢獻率，分析表明美國服務業(yè)與工業(yè)發(fā)展不協(xié)調，從而影響了固定資產投資和科技進步，據(jù)此提出服務業(yè)與工業(yè)發(fā)展不協(xié)調是ICT“生產率悖論”產生的重要因素。

二 經(jīng)濟增長的共協(xié)理論

劉偉(2006)[15]指出，增加值(國民收入)構成中，包含有勞動收入投資所帶來的財產收入，也包含對這些投資進行經(jīng)營管理所取得的經(jīng)營收入等混合收入。這種混合收入的增加，既增加了資本總量，也為中國經(jīng)濟增長提供了動力。它是中國改革開放后居民(主要是城鎮(zhèn)居民)收入分配差距擴大的一個重要原因。由此，國民收入可以分解為：

國民收入=勞動者的收入+投資者的收入+混合收入

(1)

基于共協(xié)理論以及收益分解方法，本文認為國內生產總值可以分解為勞動報酬(包括工資、社會保障、相關稅收等)、資本收益(包括折舊、投資者分得的利潤、利息、相關稅收等)和共協(xié)利益等，即：

國內生產總值=勞動報酬+資本收益+共協(xié)利益

(2)

共協(xié)利益是經(jīng)濟活動中各主體由于協(xié)同行動而形成的某種程度上共享的利益，這種利益使各主體之間相互支持、共同繁榮，類似于公司賬戶的“公積金”和“未分配利潤”等。共協(xié)利益由科技投入、固定資產投資、人力資本等具有一定“公共產品特征”的因素所決定，并與生產中的能源消耗、污染物排放、產業(yè)結構等環(huán)境因素相關(姜照華等，2014)[16]。

把式(2)寫成一種定量的形式為:

Y=aLαHβSγDδ+bK+c1H*D/K+c2S*H/L+u

(3)

式(3)中，Y為國內生產總值，L為勞動力，H為人力資本，S為上兩期的科技投入，D為固定資產投資，K為上期固定資本存量，α、β、γ、δ、a、b、c1、c2是參數(shù)，由制度和環(huán)境外部性決定，aLαHβSγDδ為勞動報酬，bK為資本收益，c1H*D/K+c2S*H/L+u為共協(xié)利益，u是常數(shù)。其中共協(xié)利益函數(shù)是由人力資本、科技和固定資產相互結合的，且存在多種形式，例如cH*D/K+cS*D/K，代表人力資本、科技投入與固定資產投資共協(xié)關系的不同類型。

在美國相關變量數(shù)據(jù)的基礎上，通過回歸分析建立經(jīng)濟增長模型(4)，其中χ表示時間，1947年=48，1978年=79，…，2008年=109，…，2016年=117，具體變量指標見表2。

Yt= 0.00324(HtLt)0.482(St-2Dt)0.00146χ-0.000000048χ3+0.117Kt-1

+0.0067Dt*Ht/Kt-1+0.0022St-2*Ht/Lt

(4)

三 ICT與結構轉變模型組的建構

(一)指標的選取及數(shù)據(jù)來源

不同于已有研究，本文綜合考慮ICT對經(jīng)濟增長的替代效應和滲透效應(Vu，2011)[6]，選擇KLEMS數(shù)據(jù)中的“信息處理設備指數(shù)”(The Information Processing Equipment Index)作為ICT發(fā)展的指標。此外，還選取固定資產投資和科技投入等17個相關指標，來構建ICT與科技投入模型，ICT與固定投資模型，ICT和勞動力就業(yè)模型，ICT和人力資本模型，以及ICT和固定資本存量模型。其中變量指標的數(shù)據(jù)來自美國經(jīng)濟分析局、KLEMS數(shù)據(jù)集和總統(tǒng)經(jīng)濟報告。表2列出了所用指標和數(shù)據(jù)的詳細說明。

表2 模型中所用指標及數(shù)據(jù)來源

(續(xù)上表)

注：下文部分變量用到了上期變量，如Lt-2表示前兩期的勞動力投入。

(二)模型組的構建

為探究1947-2016年間ICT發(fā)展對美國經(jīng)濟增長的作用，本文在分析ICT對經(jīng)濟系統(tǒng)中科技投入、勞動力就業(yè)、人力資本、固定資產投資和固定資本存量等主要變量作用機理的基礎上，運用最小二乘法，結合計量經(jīng)濟學的檢驗方法以及誤差的可接受范圍，構建了相對科學合理的回歸模型，回歸分析結果見表3。

1.信息化對科技投入的促進作用

信息技術自身具有高度的創(chuàng)新性、以及滲透性和帶動性,對美國科技投入和產業(yè)結構調整起著重要作用(王述英和馬云澤，2003)[17]。信息技術催生了一批新興產業(yè), 并促使傳統(tǒng)產業(yè)日趨信息化和知識化，無疑帶動了科技進步和發(fā)展。此外，因大都市化發(fā)展而獲得的更高程度的人力資源輸入及基礎設施投入等也是科技進步和發(fā)展不可或缺的因素；但是，快速發(fā)展的服務業(yè)，相對對科技要求較低，在一定程度上擠出了科技創(chuàng)新。利用1947-2016年美國科技投入(St-2)、ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、大都市化率(CTPt-2)、服務化率(INDt-2)、知識密集型服務業(yè)所占比重(KNt-2)、城市化率(URBt-2)、人力資本(Ht-2)、勞動力(Lt-2)的數(shù)據(jù)，構建ICT對科技投入的作用模型(5)。

St-2=-17506+2.26(1+INFt-2)*CTPt-2*URBt-2/INDt-2+4821KNt-2*Ht-2/Lt-2

(5)

2.信息化對勞動力的作用

隨著信息產業(yè)的拓展和延伸，新就業(yè)崗位不斷出現(xiàn)，再加上信息產業(yè)與其他產業(yè)的高關聯(lián)度, 進一步擴大了就業(yè)范圍,直接或間接創(chuàng)造了許多新的工作崗位。姜奇平(1998)[18]研究表明，1996-2006年間，信息技術產業(yè)吸納的就業(yè)人數(shù)估計每年均增3%，比美國新增就業(yè)崗位的平均增長率1.4%高1倍多。2014年麻省理工學院的一項研究發(fā)現(xiàn)，密集使用計算機的制造崗位數(shù)量并未因生產率增長而減少。此外，勞動力數(shù)量很大程度上依賴于人口總數(shù)，且服務化和大都市化的推廣與加深，讓大量農村人口向城市遷移，使大批農業(yè)勞動力向工業(yè)、服務業(yè)轉移。利用1947-2016年美國勞動力(Lt)、ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、服務化率(INDt-2)、大都市化率(CTPt-2)、人口總數(shù)(POPt)的數(shù)據(jù)，構建ICT對勞動力的作用模型(6)。

Lt=3.526(100+INFt-2)*INDt-2*CTPt-2+0.397POPt

(6)

3.信息化對人力資本的作用

信息技術產業(yè)的發(fā)展不僅提高了就業(yè)水平，同時也對人力資本提出了更高的要求，需要具有更高知識與信息應用能力的人才，而提高受教育水平是人力資本形成的重要途徑。隨著信息化的深入,對“藍領”工人的需求逐漸減少 ,而對知識工人的需求逐漸增多(王述英和馬云澤，2003)[17]。本文的人力資本是指勞動力人數(shù)與人均受教育年限的乘積，由上文可知信息化水平的提高對勞動力及其受教育程度都有推動作用，所以信息化對人力資本具有積極作用。此外，大都市化和服務化的發(fā)展，使勞動力由之前落后的農村、技術水平低的農業(yè)轉向更先進的城市和技術水平更高的工業(yè)，更好地推動了人力資本發(fā)展。利用1947-2016年美國人力資本(Ht) 、ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、服務化率(INDt-2)、大都市化率(CTPt-2)、人口總數(shù)(POPt)的數(shù)據(jù)，構ICT對人力資本的作用模型(7)。

Ht=0.0075(100+INFt-2)*INDt-2*CTPt-2+0.00051POPt

(7)

4.信息化對固定資產投資的作用

信息技術產業(yè)價格隨著經(jīng)濟體中其余產業(yè)價格的上升，以及自身質量和性能的改進，卻一直在不斷下降。此外，經(jīng)濟中各領域公司也都看好信息技術對生產率的推進和提高作用，紛紛加大對信息技術設備的投資，1960年信息技術設備投資只占總企業(yè)設備投資的3%，到1996年投資份額就升到了45%(姜奇平，1998)[18]。信息技術的快速發(fā)展對投資者而言尤其具有吸引力。除信息化之外，大都市化和知識密集型服務業(yè)則通過推動工業(yè)和技術知識的快速發(fā)展而拉動投資；同樣，服務業(yè)的發(fā)展對固定資產投資需求較低，一定程度上弱化了信息技術的推動作用，擠出了固定資產投資。利用1947-2016年美國固定資產投資(Dt)、 ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、服務化率(INDt-2)、大都市化率(CTPt-2)、城鎮(zhèn)化率(URBt-2)、知識密集型服務業(yè)所占比重(KNt)、農業(yè)現(xiàn)代化(AGRt-2)的數(shù)據(jù)，構建ICT對固定資產投資的作用模型(8)。

Dt=0.0169(1+INFt-2)*KNt*CTPt-2/(INDt-2*AGRt-2)+32216URBt-2*AGRt-2*KNt/INDt-2

(8)

5.信息化對固定資本存量的作用

信息技術的投入效益高，信息產業(yè)高投入帶來的高生產率是美國經(jīng)濟發(fā)展的主要支撐。經(jīng)過初始投資后，一旦投入生產,ICT部門生產的邊際成本非常低，這將對社會經(jīng)濟產生極大的刺激效應,大大降低其他生產部門的生產成本,從而促進全社會經(jīng)濟的增長速度，提高固定資本積累(烏家培和謝康，1999)[19]?？梢姡畔⒒枪潭ㄙY本存量發(fā)展的一個重要拉動力。利用1947-2016年美國固定資本存量(Kt-1)、ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、服務化率(INDt-2)、大都市化率(CTPt-2)、城鎮(zhèn)化率(URBt-2)、知識密集型服務業(yè)所占比重(KNt)、直接融資(DFt-1)、固定資產投資(Dt-1)的數(shù)據(jù)，構建ICT對固定在資本存量的作用模型(9)。

Kt-1=0.276(100+INFt-2)*URBt-2*CTPt-2+8.14Dt-1*INDt-2-1.9*KNt-1*DFt-1+Dt-1 (9)

注：系數(shù)1、系數(shù)2和系數(shù)3分別表示每個模型從左到右的變量系數(shù)； ***、**、*分別表示系數(shù)在1%、5%、10%的水平上顯著。

從表3可以看出，模型(5)-模型(9)各系數(shù)都在5%的顯著性水平下通過了檢驗，方程通過了F檢驗，整個模型調整后的擬合優(yōu)度在0.9以上；再將根據(jù)各模型求出的擬合值與實際值對比，得出誤差平均值在可接受范圍之內。綜上，由模型(4)-模型(9)組成下列模型組(10)：

四 ICT對美國經(jīng)濟增長拉動作用的分階段分析

通過模型組(10)，可以計算出ICT分別通過科技投入、固定資產投資、固定資本存量、勞動力和人力資本對經(jīng)濟增長的拉動作用，最后可以得出ICT對經(jīng)濟增長總的拉動作用。首先求出固定資產投資、科技投入、勞動力、人力資本和固定資本存量對GDP的拉動作用，即計算出Yt對Dt、St-2、Lt、Ht和Kt-1的偏導數(shù)；進而測算出信息化指數(shù)分別對固定資產投資、科技投入、勞動力、人力資本和固定資本存量的拉動作用，即分別求Dt、St-2、Lt、Ht和Kt-1對INFt-2的偏導，需要注意的是在Yt對St-2求偏導后，St-2中仍含有Lt-2和Ht-2，需要將Lt-2和Ht-2根據(jù)模型(7)、(6)、(9)替換成含INFt-2的表達式代入St-2即模型(5)后，再求St-2對INFt-2的導數(shù)。然后根據(jù)美國信息處理設備指數(shù)的實際情況求出ICT每年分別通過固定資產投資、科技投入、勞動力、人力資本和固定資本存量對GDP的實際拉動：WDt、WSt、WLt、WHt、WKt，然后求出ICT對經(jīng)濟增長的貢獻Wt；最后求出ICT實際拉動美國GDP增長與GDP增長率的比例,即ICT對美國經(jīng)濟增長率的貢獻率Rt。具體計算過程見式(11)-式(17)，同理可得服務化、城市化和大都市化對經(jīng)濟增長的貢獻率。

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

Wt=WSt+WDt+WKt+WLt+WHt

(16)

(17)

按式(11)-式(17)，測算美國1949-2016年[注]因式(11)-式(17)中部分變量采用滯后兩期，故運用1947-2016年數(shù)據(jù)計算得到的為1949-2016年結果。ICT、服務化、城市化和大都市化對美國經(jīng)濟增長率的貢獻率Rt，并對測算結果進行H-P濾波分析，得出其變動趨勢，如圖1。

圖1 信息化、服務化、大都市化對美國經(jīng)濟增長的貢獻率

從美國信息化、大都市化、服務化對GDP的貢獻率可以看出，服務化與城市化和大都市化、信息化對經(jīng)濟影響的變化趨勢相反。城市化和大都市化、信息化對生產率提高都有促進作用，不同的是大都市化帶來的作用相對較??；ICT 對美國經(jīng)濟增長的貢獻一直為正，且大致呈先緩慢增長，再快速上升，最后逐漸平穩(wěn)的“S”型變化。其中ICT對美國經(jīng)濟增長的貢獻作用可以分為四個階段。

第一階段：1947-1972年。在1973年之前，美國信息技術處于起步階段，電子管和晶體管的計算機剛剛誕生。這個階段信息技術對經(jīng)濟增長的貢獻很低，年均產出增長率為3.54%，而ICT對經(jīng)濟增長的年均貢獻在0.1%左右。

第二階段：1973-1990年。受計算機興起的影響，此時ICT對經(jīng)濟增長的貢獻相比上一時期開始緩慢上升。這個階段信息技術的發(fā)展主要是第四代計算機的興起以及微型計算機的誕生。其中第四代計算機每秒運行速度可達億次或10億次以上，運行速度大大提高。再加上1969年美國ARPA網(wǎng)以及1971年英特爾公司研制的微處理器芯片的進一步發(fā)展和應用，迎來了美國的網(wǎng)絡時代，使美國計算機工業(yè)加速發(fā)展。到1976年美國擁有計算機約100萬臺，相比60年代增長了30倍。這個階段年均產出增長率為3.13%，而ICT對經(jīng)濟增長的年均貢獻在0.5%左右。

第三階段：1991-1999年。隨著互聯(lián)網(wǎng)的崛起，ICT發(fā)展進入高峰期，ICT對經(jīng)濟增長的貢獻快速上升，并在1999年到達峰值。衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的指標有主機數(shù)量和域名，1993-1997年間，美國互聯(lián)網(wǎng)主機數(shù)由130萬增加到1950萬；域名數(shù)量從2.1萬增長到130萬。頂級域名的數(shù)量從7100增加到150萬，可見美國互聯(lián)網(wǎng)得到飛速發(fā)展與上升。并且，互聯(lián)網(wǎng)上的商業(yè)活動也逐漸增多，互聯(lián)網(wǎng)使用率上升，還出現(xiàn)了面向個人的普遍服務。此外，1993年的克林頓變革，新經(jīng)濟政策的推行，以及互聯(lián)網(wǎng)相關企業(yè)的高度投機都對ICT的發(fā)展起到巨大推動作用，這一階段年均產出增長率為3.1%，而ICT對經(jīng)濟增長的年均貢獻在2.4%左右。

第四階段：2000-2016年。2000年3月“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”的破裂和2008年金融危機的爆發(fā),導致ICT對經(jīng)濟增長的貢獻開始快速下降。期間，經(jīng)濟增長率也大幅下降。但是2010年之后，美國新信息技術(如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算)、新一代信息技術(如頻譜共享技術、異構網(wǎng)絡技術、網(wǎng)絡功能虛擬化技術)等的發(fā)展，再次對美國經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮重要作用。ICT對經(jīng)濟增長的貢獻停止快速下降趨勢，漸趨平穩(wěn)，這一階段年均產出增長率為1.92%，而ICT對經(jīng)濟增長的年均貢獻在1.28%左右。

表4 ICT對經(jīng)濟增長貢獻的測算結果及與Jorgenson研究對比

從表4可以看出，1947-2016年間ICT對美國經(jīng)濟增長的年均貢獻為0.8%，其中1947-1999年期間的測算結果與Jorgenson(2001)[1]的測算結果基本一致，證明了本文測算結果的合理性。不同的是1990-1995年間、1995-1999年間本文測算的ICT對經(jīng)濟增長的貢獻大于Jorgenson的測算結果。這是由于1990-1999年間受互聯(lián)網(wǎng)崛起的影響，以及“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”等對信息通信技術的過度投機，導致ICT飛速發(fā)展，對經(jīng)濟增長的貢獻也大幅提升，遠高于1973-1990年期間ICT對經(jīng)濟增長的貢獻，故認為Jorgenson測算的1990-1995年、1995-1999年兩個時期的ICT對經(jīng)濟增長貢獻的結果偏低，而本文的測算結果更為合理。

五 ICT對美國經(jīng)濟增長的貢獻率測算及生產率悖論分析

1947-2016年間美國的經(jīng)濟增長率、勞動生產率增長率等都出現(xiàn)了增長變緩的現(xiàn)象(測算結果見表5)，似乎信息技術投資對產出和生產率增長的影響并不顯著，出現(xiàn)了所謂的“生產率悖論”。為了進一步探究“生產率悖論”的原因和機理，按式(11)-式(17)，將式(11)-式(17)中的經(jīng)濟增長Yt替換成生產率APLt(見式(18))，來核算美國ICT、服務化、城市化和大都市化對生產率增長率的貢獻率，并對測算結果進行H-P濾波分析，得出其變動趨勢，如圖2所示。

APLt=Yt/Lt (18)

圖2 信息化、服務化、大都市化對美國生產率增長的作用

從圖2可以看出，美國生產率的增長處于波動下降趨勢，ICT、服務化、城市化和大都市化對生產率增長的貢獻率變化趨勢與對經(jīng)濟增長貢獻率的變化趨勢大致相同。同樣的是ICT、城市化和大都市化對生產率增長一直具有促進作用，不同的是大都市化和城市化的貢獻率相對較??；而服務化對生產率增長的貢獻率卻為負。

值得一提的是，1973年之前，生產率增長的下降是由于城市化和大都市化促進作用的降低，以及服務化對生產率帶來的負向作用的增加。1973-2010年間，ICT對生產率的作用大大超過城市化和大都市化，生產率的增長率趨勢與ICT的作用趨勢基本吻合，不同的是生產率增長的變化趨勢存在滯后。2010年之后，由于服務化帶來的負向作用開始快速增加，生產率增長并未跟隨ICT貢獻率的反彈趨勢，而是仍繼續(xù)下降。

圖3 信息技術生產率悖論的作用機制

因此，生產率增長和經(jīng)濟增長的下降趨勢并非由于ICT的發(fā)展，而是受服務化的影響，也就是說“信息技術投資與生產率悖論”并不合理。“生產率悖論”的出現(xiàn)，本文認為主要是由于美國服務業(yè)所占比重過大，與工業(yè)發(fā)展不協(xié)調，從而對科技投入、固定資產投資產生擠出效應，進而對生產率增長和經(jīng)濟增長產生負向作用。服務業(yè)比例的上升對固定資產投資、人力資本、科技投入的需求和作用較小，擠出了固定資產投資和科技投入，抑制了信息技術發(fā)展而帶來的固定資產投資、科技投入，進而降低了勞動生產率；而勞動力人口的增長隨總人口數(shù)量增長的降低而降低；最后，勞動生產率和勞動人口增長率的下降共同決定了經(jīng)濟增長率的下降，也就是說服務業(yè)與工業(yè)發(fā)展的不協(xié)調性抑制了信息技術發(fā)展帶動的經(jīng)濟增長和勞動生產率上升。信息技術生產率悖論的作用機制如圖3所示。

綜上，ICT對生產率增長和經(jīng)濟增長具有正向促進作用，且有一定時間滯后，即不存在所謂的“信息技術投資與生產率悖論”。

六 結 論

本文基于共協(xié)理論，運用收益分解法建立了包含勞動力、人力資本、固定資產投資、固定資本存量、科技投入等因素的ICT與美國經(jīng)濟增長的模型組，測算出ICT對經(jīng)濟增長的貢獻，并從新的角度解釋了ICT“生產率悖論”。本文主要結論有三點：

(1)基于共協(xié)理論，建立ICT對增加科技投入的促進作用模型、ICT對增加固定資產投資的促進作用模型、ICT對固定資本存量的促進作用模型、ICT對人力資本的促進作用模型，以及ICT對勞動力的促進作用模型，以信息處理設備指數(shù)對產出的邊際效益與信息處理設備指數(shù)相乘作為ICT對經(jīng)濟增長的貢獻，測算出1949-2016年ICT對美國經(jīng)濟增長的年平均貢獻為0.8%，測算結果與Jorgenson的測算基本一致。

(2)擴展時間樣本，分析ICT對經(jīng)濟增長的貢獻變化趨勢與美國經(jīng)濟結構變化之間的關系，發(fā)現(xiàn)ICT對美國經(jīng)濟增長的貢獻作用大致可以分為1947-1972年的信息技術起步階段、1973-1990年的計算機興起階段、1991-1999年的互聯(lián)網(wǎng)崛起階段、2000-2016年的新信息技術發(fā)展階段等四個階段。

(3)通過測算ICT、服務化、大都市化和城市化對美國經(jīng)濟增長和生產率增長的貢獻率，發(fā)現(xiàn)ICT、大都市化和城市化對美國經(jīng)濟增長和生產率增長的拉動作用都為正，但相對于信息化較??；而服務化對美國經(jīng)濟增長和生產率增長的拉動作用為負。服務業(yè)與工業(yè)的結構失衡抑制了ICT對經(jīng)濟增長的促進作用，最終導致經(jīng)濟增長率未能隨著ICT的發(fā)展而上升，形成“生產率悖論”。