任希麗 張海偉

摘?要：本文將地區(qū)和產業(yè)特征相結合，利用雙重差分非線性計量模型考察數(shù)字技術對中國各省級區(qū)域各行業(yè)產出增長的影響效應。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術對地區(qū)產業(yè)增長的影響效應具有顯著的異質性特征。從動態(tài)演化視角來看，2004年、2008年和2013年數(shù)字技術顯著促進了產業(yè)增長，即“技術創(chuàng)新效應”和“相對優(yōu)勢效應”大于“創(chuàng)造性破壞效應”；2018年數(shù)字技術對產業(yè)增長的推動作用不顯著，存在“生產率悖論”，意味著各產業(yè)數(shù)字技術中間投入比例較低所帶來的“創(chuàng)造性破壞效應”及地區(qū)無法發(fā)揮“相對優(yōu)勢效應”抵消了“技術創(chuàng)新效應”。分區(qū)域角度來看，東部地區(qū)數(shù)字技術對產業(yè)增長的推動作用較顯著。從不同產業(yè)角度來看，數(shù)字技術對重工業(yè)產出增長具有正向推動作用，對輕工業(yè)產出增長則在某些年份呈現(xiàn)負向阻礙作用。

關鍵詞：數(shù)字技術；中間投入；產業(yè)增長

中圖分類號：F062.?9??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2023）01-0011-09

收稿日期：2022-10-19

作者簡介：任希麗（1985-），女，山東濰坊人，講師，碩士生導師，博士，研究方向：產業(yè)經濟學、國際經濟學；張海偉（1973-），女，山東淄博人，副教授，博士，研究方向：產業(yè)經濟學、國際經濟學。

基金項目：國家社會科學基金青年項目“‘一帶一路沿線國家價值鏈嵌入對經濟周期聯(lián)動的影響及對策研究”，項目編號：19CJL045。

一、引?言

數(shù)字技術飛躍式發(fā)展對經濟所帶來的“創(chuàng)造性破壞”程度前所未有，不僅對現(xiàn)存產業(yè)生產效率和生產成本產生影響，還將推動產業(yè)結構、產業(yè)組織方式以及傳統(tǒng)商業(yè)模式發(fā)生顛覆性變革。

數(shù)字技術對經濟增長的影響研究是一個由國家、行業(yè)到企業(yè)層面，由單一視角向復雜視角演變的過程。Solow最早提出了著名的“生產率悖論”，即大規(guī)模的信息技術投資與生產率提高之間無顯著聯(lián)系［1］。此后，Stiroh、張之光等、Acemoglu等、Aghion等研究驗證了“生產率悖論”的存在［2-5］。但大部分文獻表明數(shù)字技術資本促進了生產率和經濟增長［6-8］，并且發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術對生產率和經濟增長的貢獻存在國家、地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)差異［9-11］。

基于此，本文在充分考慮各省級區(qū)域數(shù)字資本稟賦和各產業(yè)數(shù)字中間投入差異的基礎上，利用2004年、2008年、2013年和2018年中國經濟普查數(shù)據(jù)，使用雙重差分非線性計量模型考察數(shù)字技術對產業(yè)增長的影響效應及動態(tài)演變趨勢，并針對東部、中部、西部和東北等不同地區(qū)、重工業(yè)和輕工業(yè)等不同行業(yè)進行分組檢驗，深入剖析地區(qū)和行業(yè)異質性特征。另外，綜合考察影響中國區(qū)域產業(yè)產出增長的主要因素，包括地區(qū)（人力資本稟賦、基礎設施、市場化程度）、行業(yè)（人力資本密集度、規(guī)模經濟、技術創(chuàng)新、資本勞動投入比）、企業(yè)外部市場（專業(yè)化、多樣化、市場競爭）、國外市場（出口和外商直接投資）等各層面因素對產業(yè)產出增長的動態(tài)影響效應。

二、計量模型、變量度量和數(shù)據(jù)來源

（一）計量模型

數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的影響效應主要體現(xiàn)在三個方面：第一，數(shù)字技術具有極強的滲透力，正逐步滲透到其他行業(yè)，以該技術范式逐步改造傳統(tǒng)行業(yè)，提高了傳統(tǒng)行業(yè)的生產率，即“技術創(chuàng)新效應”。第二，作為一種通用目的技術（General?Purpose?Technology，GPT），數(shù)字技術帶來的“創(chuàng)造性破壞效應”以及數(shù)字技術在行業(yè)間擴散受阻時都會導致產出下降。第三，根據(jù)比較優(yōu)勢理論，區(qū)域發(fā)展中形成的產業(yè)結構同區(qū)域資源、要素稟賦結構相適應，才能充分發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢，因此企業(yè)生產要素投入決策要與地區(qū)要素稟賦結構相適應，即數(shù)字技術資本密集型產業(yè)在數(shù)字技術資本稟賦更豐富的地區(qū)增長速度應該相對更快。由此可見，數(shù)字技術對產業(yè)增長的影響效應具有不確定性，必須緊密結合地區(qū)和產業(yè)特征來進行考察。為此，運用包含省級區(qū)域特征與產業(yè)特征交互作用的固定效應模型，將模型設定如下：

gkj=ak+aj+αlnYkj+βitek*itij+ζXkj+εkj（1）

其中，k和j分別表示地區(qū)和行業(yè)，ak和aj分別表示地區(qū)和行業(yè)固定效應，gkj為k地區(qū)j行業(yè)的產出增長率，lnYkj是產業(yè)總產值初始水平的對數(shù)，即2003年、2007年、2012年和2017年的產業(yè)總產值。itek表示k地區(qū)數(shù)字技術資本稟賦，itij為j行業(yè)數(shù)字技術資本密集度。Xkj為控制變量，包括人力資本稟賦（he）和人力資本密集度（hi）交互項、基礎設施（inf）和規(guī)模經濟程度（sca）交互項、市場化程度（mar）和技術創(chuàng)新（tfp）交互項、資本勞動投入比（klr）、專業(yè)化指數(shù)（spec）、多樣化指數(shù)（div）、競爭性指數(shù)（com）、出口（exp）和外商直接投資（fdi）等。

（二）變量的度量

1.?地區(qū)產業(yè)產出增長

各省（市）產業(yè)產出增長率（gkj）采用工業(yè)總產值增長率進行測度，在計算過程中使用出廠價格指數(shù)進行折算。

2.?數(shù)字技術

各地區(qū)數(shù)字資本稟賦（ite）利用信息化發(fā)展總指數(shù)來表示，各行業(yè)數(shù)字中間投入（iti）利用各行業(yè)數(shù)字中間投入率來度量。從表1各行業(yè)數(shù)字中間投入比例變化情況可以看到，大部分行業(yè)數(shù)字技術中間投入比例較低且在2002-2017年沒有出現(xiàn)明顯變化，與2002年、2007年和2012年相比，2017年各行業(yè)數(shù)字技術中間投入比例并沒有明顯提高，很多產業(yè)甚至出現(xiàn)了下降。

3.?專業(yè)化指數(shù)

利用區(qū)位商這一概念構建專業(yè)化指數(shù)（spec），即某產業(yè)j產出在省級區(qū)域k的相對比重：speckj=ykj/ykyj/y，其中，ykj表示省級區(qū)域k中j產業(yè)的產出，yk=∑jykj為省級區(qū)域k所有產業(yè)的產出總和，yj=∑kykj為產業(yè)j的全國總產出，y=∑k∑jykj為全國所有產業(yè)的總產出。

4.?多樣化指數(shù)

根據(jù)Combes的做法，多樣化指數(shù)（div）為相對于全國各產業(yè)，各地區(qū)各產業(yè)所占份額的平方和的倒數(shù)［12］。其數(shù)學表達公式為：

divkj=∑i≠jyki/yk－ykj2－1/∑i≠jyi/y－yj2－1

5.?競爭程度指數(shù)

借鑒盛丹等的做法［13］，競爭程度指數(shù)（com）計算公式為：comkj=mkj/ykjmj/yj，其中，mkj表示k地區(qū)j產業(yè)的企業(yè)數(shù)量，mj表示全國j產業(yè)的企業(yè)數(shù)量。

6.??其他控制變量

各省（市）人力資本稟賦（he）用各?。ㄊ校└叩冉逃谛Ｈ藬?shù)占人口的比重表示；產業(yè)的人力資本密集度（hi）用各行業(yè)科技人員在全部從業(yè)人員中所占比重來表示。各地區(qū)市場化（mar）情況采用市場化指數(shù)表示。產業(yè)技術創(chuàng)新采取利用索洛余值法估計得到的全要素生產率（TFP）來衡量。基礎設施建設情況（inf）和規(guī)模經濟程度（sca）借鑒王永進等的做法，分別采用各省份單位面積公路和鐵路里程（公里/平方公里）、行業(yè)單位企業(yè)就業(yè)人數(shù)進行測算［14］。資本勞動投入比（klr）用各地區(qū)各行業(yè)固定資產凈值年平均余額與全部從業(yè)人員年平均人數(shù)比值表示。出口（exp）用出口交貨值與主營業(yè)務收入的比值表示、外商直接投資（fdi）用外商資本與主營業(yè)務收入的比值表示。

（三）數(shù)據(jù)說明

區(qū)域層面選取除西藏外的30個省級區(qū)域，產業(yè)層面選取制造業(yè)除“廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)”和“其他制造業(yè)”外的29個細分行業(yè)樣本。對于行業(yè)分類情況，中國在2011年采用了新的行業(yè)分類代碼，在進行計量分析時，由于在不同年份行業(yè)分類對我們估計結果不產生影響，因此我們按照各類統(tǒng)計數(shù)據(jù)采用的《國民經濟行業(yè)分類》不做調整，即2004年和2008年行業(yè)分類采用2002年《國民經濟行業(yè)分類》，2013年和2018年行業(yè)分類采用2011年《國民經濟行業(yè)分類》。

各地區(qū)市場化指數(shù)來自樊綱和王小魯著的《中國分省份市場化指數(shù)報告》。中國各地區(qū)各產業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產值、企業(yè)單位數(shù)、主營業(yè)務收入、總資產、固定資產凈值年平均余額、全部從業(yè)人員年平均人數(shù)、出口交貨、外商資本等數(shù)據(jù)來自于《中國經濟普查年鑒》，其中，2018年出口交貨值數(shù)據(jù)缺失。數(shù)字技術中間投入比例來自2002年、2007年、2012年和2017年投入產出表，各地區(qū)信息化發(fā)展總指數(shù)來自《中國信息年鑒》。各地區(qū)高等教育在校人數(shù)、各行業(yè)科技人員數(shù)、人口、各地區(qū)公路和鐵路里程、郵政和電信業(yè)務額、企業(yè)每百人使用計算機數(shù)、互聯(lián)網普及率等數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》。

三、實證研究

（一）初步估計結果

在進行估計時，為了克服多重共線性問題，我們采取逐步向模型中加入解釋變量的方法來考察各因素對產業(yè)增長率的影響，主要估計結果見表2（括號中為t值）。需要指出的是2004年人力資本與數(shù)字技術資本相關系數(shù)為0.?839，說明二者之間具有很高的相關性，同時加入人力資本與數(shù)字技術資本會導致多重共線性問題，因此2004年的回歸模型中刪除人力資本這個變量。另外，由于2018年出口交貨值數(shù)據(jù)缺失，因此2018年的回歸模型中刪除出口這個變量。

從動態(tài)演化視角來看，2004-2018年，數(shù)字技術資本稟賦和數(shù)字技術資本密集度交互項的回歸系數(shù)在統(tǒng)計上由顯著變?yōu)椴伙@著。2018年以前數(shù)字技術顯著促進了產業(yè)增長，說明?“技術創(chuàng)新效應”和“相對優(yōu)勢效應”大于“創(chuàng)造性破壞效應”。2018年數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的推動作用不顯著，出現(xiàn)“生產率悖論”現(xiàn)象，說明各產業(yè)數(shù)字技術中間投入比例較低所帶來的“創(chuàng)造性破壞效應”及各產業(yè)數(shù)字技術資本密集度不適應地區(qū)數(shù)字技術資本稟賦所導致的區(qū)域無法發(fā)揮“相對優(yōu)勢效應”，抵消了“技術創(chuàng)新效應”。

地區(qū)市場化程度和產業(yè)技術創(chuàng)新交互項、基礎設施與行業(yè)規(guī)模經濟交互項的估計系數(shù)正負號都不穩(wěn)定，對產出增長的影響作用都不顯著，不是影響產業(yè)產出增長的主要因素。

資本勞動投入比的估計系數(shù)符號逐漸由顯著為負轉為顯著為正，說明我國產業(yè)增長逐漸由依靠廉價豐富的勞動力向物質資本轉變，物質資本積累對產業(yè)產出增長的促進作用正逐漸顯現(xiàn)出來，這一結論與我國的要素稟賦和目前所處的經濟發(fā)展階段相吻合。人力資本稟賦和人力資本密集度交互項的估計系數(shù)始終不顯著，說明相對其他影響因素而言，人力資本還沒有成為促進產業(yè)產出增長的重要因素。

產業(yè)多樣化的估計系數(shù)一直顯著為正，說明“Jacobs外部性”即產業(yè)間技術溢出效應比較明顯，是推動各地區(qū)產業(yè)快速增長的重要因素。產業(yè)專業(yè)化（spec）的估計結果由不顯著變?yōu)轱@著，表明“Marshall外部性”作用越來越明顯，即產業(yè)內企業(yè)間技術溢出效應對產業(yè)增長的促進作用越來越重要。競爭性指數(shù)的估計系數(shù)一直都顯著為負，說明市場競爭程度越高，越不利于產業(yè)增長。因為市場競爭越激烈，企業(yè)越無法獲得超額利潤，越缺乏資金進行技術創(chuàng)新，最終阻礙產出增長。

出口的回歸系數(shù)在大部分時期都不顯著，不是影響產業(yè)產出增長的主要因素。外商直接投資的回歸系數(shù)由顯著為負變?yōu)轱@著為正，說明FDI帶來的“技術溢出效應”逐漸超過“競爭效應”和對東道國國有資本、個人資本產生的“擠出效應”，促進了產業(yè)產出增長。

（二）穩(wěn)健性檢驗

從初步估計結果可以看到，2004-2018年，數(shù)字技術資本稟賦和數(shù)字技術資本密集度交互項的回歸系數(shù)在統(tǒng)計上由顯著變?yōu)椴伙@著，為考察研究結果的穩(wěn)健性，我們使用替換解釋變量的方法進行檢驗。各地區(qū)數(shù)字技術資本稟賦使用人均郵政和電信業(yè)務額（對數(shù)）、互聯(lián)網普及率、企業(yè)每百人使用計算機數(shù)（對數(shù)）等多個指標進行測度，重新對計量模型進行回歸，回歸時同樣采取逐步向模型中加入解釋變量的方法進行，主要估計結果見表3，回歸結果顯示，以不同指標度量的數(shù)字技術資本稟賦和數(shù)字技術資本密集度交互項的回歸系數(shù)估計結果都與初步估計結果一致，2004年、2008年和2013年在統(tǒng)計上都非常顯著，2018年不顯著。說明數(shù)字技術確實是影響產業(yè)產出增長的重要因素，地區(qū)數(shù)字技術資本越豐富，產業(yè)數(shù)字技術中間投入越多，產出增長速度越快，但當數(shù)字技術在行業(yè)間擴散受阻時，“創(chuàng)造性破壞效應”及區(qū)域無法發(fā)揮“相對優(yōu)勢效應”，二者抵消了“技術創(chuàng)新效應”，導致其無法充分發(fā)揮作為通用目的技術對經濟的推動作用，甚至會阻礙產業(yè)增長。其他影響因素的回歸結果也與表2相一致，其相應的估計系數(shù)和顯著性均沒有發(fā)生顯著變化。這說明表2中無論對數(shù)字技術的檢驗結果還是其他影響因素的回歸結果都是穩(wěn)健的。

（三）內生性處理

地區(qū)數(shù)字技術基礎設施、資本存量提高會促進產業(yè)增長，地區(qū)產業(yè)快速增長又為數(shù)字技術基礎設施建設提供資金支持，促進數(shù)字技術在行業(yè)間擴散，加快行業(yè)數(shù)字化建設，提高地區(qū)的數(shù)字技術資本存量。逆向因果關系會導致內生性問題，為此，我們借鑒李波等的做法，選取“大饑荒”時期的死亡率作為地區(qū)數(shù)字技術資本稟賦的工具變量來克服該問題［15］。

利用工具變量兩階段最小二乘法對表2中的計量模型進行重新估計，主要估計結果見表4?？梢钥吹?，在克服內生性后，數(shù)字技術資本稟賦和數(shù)字技術資本密集度交互項的回歸系數(shù)除2004年顯著性下降外，都與初步估計結果一致，都對產業(yè)增長產生正向促進作用。其他影響因素的回歸結果也與表2相一致，其相應的估計系數(shù)和顯著性均沒有發(fā)生顯著變化，說明本文的主要結論是穩(wěn)健的。數(shù)字技術回歸系數(shù)顯著性下降也可能與地區(qū)和產業(yè)異質性特征有關，因此本文將進一步針對地區(qū)和行業(yè)進行分組檢驗，深入探究不同區(qū)域、不同行業(yè)數(shù)字技術影響效應的動態(tài)變化。

（四）分組檢驗

1.?東部、中部、西部和東北地區(qū)分組檢驗

如前所述，產業(yè)產出增長存在較大的地區(qū)差異，為深入探析不同區(qū)域數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的影響效應，分別對東部、中部、西部和東北地區(qū)進行回歸檢驗，分組估計結果見表5?？梢钥吹?，在不同時期不同區(qū)域數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的影響效應具有異質性特征。從動態(tài)演變視角來看，數(shù)字技術對產出增長的促進作用逐漸由顯著變?yōu)椴伙@著；分區(qū)域角度來看，東部地區(qū)數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的推動作用較顯著。

不同時期、不同區(qū)域產業(yè)產出增長的主要因素也存在很大差異。以2018年為例，各地區(qū)估計系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著的影響因素為：東部地區(qū)是市場化程度和技術創(chuàng)新交互項、專業(yè)化指數(shù)和競爭性指數(shù)；中部地區(qū)是市場化程度和技術創(chuàng)新交互項、多樣化指數(shù)、競爭性指數(shù)；西部地區(qū)是基礎設施與行業(yè)規(guī)模經濟交互項、資本勞動投入比、多樣化指數(shù)、競爭性指數(shù)和FDI；東北地區(qū)是專業(yè)化指數(shù)。

就2004-2018年整個時期來看，各地區(qū)產業(yè)產出增長的主要影響因素為：（1）東部地區(qū)，數(shù)字技術和人力資本對產出增長的促進作用逐漸由顯著變?yōu)椴伙@著，地區(qū)市場化程度和產業(yè)技術創(chuàng)新的作用由負轉正并逐漸顯著，產業(yè)專業(yè)化帶來的技術溢出效應對產業(yè)增長的促進作用越來越顯著，市場競爭則顯著阻礙了產出增長。（2）中部地區(qū)，相對其他因素來說，地區(qū)市場化程度和產業(yè)技術創(chuàng)新、產業(yè)專業(yè)化帶來的促進作用更顯著，產業(yè)多樣化作用由正轉負，市場競爭則顯著阻礙了產業(yè)增長。（3）西部地區(qū)，數(shù)字技術、地區(qū)基礎設施和產業(yè)規(guī)模經濟交互項、產業(yè)多樣化、資本勞動投入比等因素顯著促進了產出增長，市場競爭則顯著阻礙了產業(yè)增長。（4）東北地區(qū)，數(shù)字技術、市場化程度和技術創(chuàng)新交互項、產業(yè)專業(yè)化等不同因素在不同時期發(fā)揮了促進產業(yè)產出增長的作用，市場競爭則對產業(yè)產出增長產生了負向阻礙作用。

2.?重工業(yè)和輕工業(yè)分組檢驗

在工業(yè)化發(fā)展進程中，輕工業(yè)和重工業(yè)發(fā)揮了不同的作用，輕工業(yè)主要提供消費資料產品，重工業(yè)主要提供生產資料產品。將產業(yè)所有細分行業(yè)劃分為輕工業(yè)和重工業(yè)兩種進行分組檢驗，結果見表6，可以看到，在不同時期不同工業(yè)數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的影響效應具有異質性特征。從動態(tài)演變視角來看，數(shù)字技術對產出增長的促進作用逐漸由顯著變?yōu)椴伙@著；從不同工業(yè)角度來看，數(shù)字技術對重工業(yè)產出增長具有正向推動作用，對輕工業(yè)產出增長則在某些年份呈現(xiàn)負向阻礙作用。

在不同時期影響輕工業(yè)和重工業(yè)產出增長的主要因素也存在很大差異。就整個時期而言，重工業(yè)產出增長的主要影響因素包括市場化程度和技術創(chuàng)新交互項、資本勞動比、多樣化、競爭性、FDI等。具體來說，產業(yè)多樣化顯著促進了重工業(yè)產出增長，資本勞動投入比和FDI的估計系數(shù)都由負轉正，市場競爭顯著阻礙了重工業(yè)增長，市場化程度和技術創(chuàng)新交互項在2004年顯著促進重工業(yè)增長，而在2013年則顯著阻礙了重工業(yè)增長，說明在市場化進程中，一定程度的政府管制有利于壟斷企業(yè)積累資金進行技術創(chuàng)新。輕工業(yè)產出增長的主要影響因素包括數(shù)字技術、地區(qū)基礎設施和產業(yè)規(guī)模經濟交互項、專業(yè)化、多樣化、競爭性、外商直接投資等。具體來說，數(shù)字技術、產業(yè)專業(yè)化和多樣化等不同因素在不同時期發(fā)揮了促進輕工業(yè)增長的作用，地區(qū)基礎設施和產業(yè)規(guī)模經濟的作用由正轉負，市場競爭和外商直接投資則阻礙了輕工業(yè)增長。

四、結論與政策含義

本文在充分考慮地區(qū)和行業(yè)特征的基礎上，使用2004年、2008年、2013年和2018年數(shù)據(jù)，利用雙重差分非線性計量模型方法從動態(tài)視角深入研究了數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的影響效應，并針對東部、中部、西部和東北等不同地區(qū)、重工業(yè)和輕工業(yè)等不同行業(yè)進行了分組檢驗。同時，本文綜合考察了地區(qū)（人力資本稟賦、基礎設施、市場化程度）、行業(yè)（人力資本密集度、規(guī)模經濟、技術創(chuàng)新、資本勞動投入比）、企業(yè)外部市場（專業(yè)化、多樣化、市場競爭）、國外市場（出口和外商直接投資）等各層面因素對產業(yè)產出增長的動態(tài)影響效應。得到如下結論：

（1）在不同時期、不同區(qū)域、不同工業(yè)部門，數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的影響效應具有顯著的階段性和異質性特征。從動態(tài)演化視角來看，2018年以前數(shù)字技術顯著促進了產業(yè)增長，即“技術創(chuàng)新效應”和“相對優(yōu)勢效應”大于“創(chuàng)造性破壞效應”；2018年數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的推動作用不顯著，出現(xiàn)“生產率悖論”現(xiàn)象，說明各產業(yè)數(shù)字技術中間投入比例較低所帶來的“創(chuàng)造性破壞效應”及各產業(yè)數(shù)字技術資本密集度不適應地區(qū)數(shù)字技術資本稟賦所導致的區(qū)域無法發(fā)揮“相對優(yōu)勢效應”，抵消了“技術創(chuàng)新效應”。分區(qū)域角度來看，東部地區(qū)數(shù)字技術對產業(yè)產出增長的推動作用較顯著。從不同工業(yè)角度來看，數(shù)字技術對重工業(yè)產出增長具有正向推動作用，對輕工業(yè)產出增長則在某些年份呈現(xiàn)負向阻礙作用。

（2）其他因素在不同時期發(fā)揮了不同的作用。產業(yè)多樣化即產業(yè)間技術溢出一直是推動產業(yè)產出快速增長的重要因素；產業(yè)專業(yè)化對產出的促進作用逐漸由不顯著變?yōu)轱@著；資本勞動比和FDI的作用逐漸由負向阻礙作用變?yōu)檎虼龠M作用；市場競爭顯著抑制了產業(yè)增長。分區(qū)域角度來看，在不同時期推動區(qū)域產業(yè)產出增長的主要因素存在很大差異，人力資本、產業(yè)專業(yè)化、地區(qū)市場化程度和產業(yè)技術創(chuàng)新顯著促進了東部地區(qū)產業(yè)產出增長，產業(yè)專業(yè)化、地區(qū)市場化程度和產業(yè)技術創(chuàng)新顯著促進了中部地區(qū)產業(yè)發(fā)展，基礎設施和規(guī)模經濟、產業(yè)多樣化、物質資本投入是西部地區(qū)產業(yè)產出增長的主要因素，東北地區(qū)主要是市場化、技術創(chuàng)新、產業(yè)專業(yè)化等因素。從不同工業(yè)角度來看，除了充分發(fā)揮產業(yè)內企業(yè)間技術溢出和產業(yè)間技術溢出對產業(yè)產出增長的推動作用外，重工業(yè)要注重物質資本和FDI的作用，輕工業(yè)要更注重進行技術創(chuàng)新。

從研究結論可以看到，不同因素對產出增長的作用不是一成不變的，在制定政策時一定要充分發(fā)揮各種因素對產出增長的促進作用，具體政策含義包括：

第一，相對于勞動和人力資本而言，數(shù)字技術資本和物質資本的作用更顯著。對于數(shù)字技術資本因素，各行業(yè)數(shù)字技術中間投入比例太低已經阻礙了其作用的發(fā)揮，尤其是中西部地區(qū)和輕工業(yè)，對此，各級政府一方面需要加強地區(qū)硬件、軟件、網絡等數(shù)字技術基礎設施建設，提高數(shù)字技術資本存量，另一方面需要加大對各行業(yè)數(shù)字技術中間投入的投資，引導各行業(yè)企業(yè)利用數(shù)字技術對現(xiàn)有生產技術進行改造，提高數(shù)字技術擴散速度和擴大滲透范圍，加深融合程度。對于人力資本因素，各地區(qū)政府可以通過教育、培訓、引進專業(yè)人才等措施提高數(shù)字化人力資本稟賦，并為企業(yè)提供資金支持，提高企業(yè)數(shù)字化人力資本密集度，充分發(fā)揮其對產業(yè)數(shù)字化發(fā)展的推動作用。

第二，產業(yè)專業(yè)化和多樣化生產都顯著促進了產出增長，但專業(yè)化和多樣化經營是兩種不同且存在一定矛盾的經營戰(zhàn)略，由于資源的稀缺性，各地區(qū)政府需要充分權衡利弊后制定相應的產業(yè)政策，既充分發(fā)揮產業(yè)專業(yè)化生產“協(xié)同效應”帶來的高生產效率，又發(fā)揮多樣化經營對風險的分散效應，有效應對外部沖擊，在此基礎上充分發(fā)揮產業(yè)內企業(yè)間技術溢出和產業(yè)間技術溢出對產業(yè)產出增長的推動作用。市場競爭阻礙了產出增長，政府可以適當干預，引導企業(yè)有序進入和退出行業(yè)，降低企業(yè)競爭程度，有利于企業(yè)積累資金進行技術創(chuàng)新，尤其是數(shù)字技術在各行業(yè)的交叉融合創(chuàng)新，提高在基礎創(chuàng)新之上的改進型創(chuàng)新能力。

第三，國際市場要重視外商資本對產業(yè)產出增長的影響，政府通過引進高質量外商資本，提高“技術溢出效應”，降低“競爭效應”和“擠出效應”，充分發(fā)揮外商資本對產出增長的正向促進作用。

參考文獻：

［1］?Solow?R.?Wed?better?Watch?Out［N］.New?York?Times?Book?Review，?1987（7）：36.

［2］?Stiroh?K?J.?The?Industry?Origins?of?the?Second?Surge?of?US?Productivity?Growth［J］．Federal?Reserve?Bank?of?New?York，?Mimeo，?2006，?43（1）：229-242.

［3］?張之光，蔡建峰.信息技術資本、替代性與中國經濟增長——基于局部調整模型的分析［J］．數(shù)量經濟技術經濟研究，2012（9）：71-81.

［4］?Acemoglu?D.，?Autor?D.H.，?Dorn?D.，?et?al.?Return?of?the?Solow?Paradox？?IT，?Productivity?and?Employment?in?U.S.?Manufacturing［J］．American?Economic?Review，?2015，104（5）：394-399.

［5］?Aghion?P.，?Jones?B.?F.，?Jones?C.?I.?Artificial?Intelligence?and?Economic?Growth［J］．National?Bureau?of?Economic?Research，?2017：?237-282.

［6］?Kromann?L.，?Malchow?Moller?N.，?Skaksen?J.?R.?Automation?and?Productivity-across-country，?Cross-industry?Comparison［J］．Industrial?and?Corporate?Change，?2019：?265-287.

［7］?李朝鮮.“雙循環(huán)”背景下數(shù)字技術如何賦能商貿流通企業(yè)高質量發(fā)展［J］．北京工商大學學報（社會科學版），2022，37（5）：59-70.

［8］?劉平峰，張旺.數(shù)字技術如何賦能制造業(yè)全要素生產率？［J］．科學學研究，2021，39（8）：1396-1406.

［9］?何小鋼，梁權熙，王善騮.信息技術、勞動力結構與企業(yè)生產率——破解“信息技術生產率悖論”之謎［J］．管理世界，2019（9）：65-80.

［10］張遼，吳聳杰.信息技術能力對企業(yè)全要素生產率的影響——基于“增長效應”與“平滑效應”的比較視角［J］．中南財經政法大學學報，2020（2）：57-67.

［11］楊慧梅，江璐.數(shù)字經濟、空間效應與全要素生產率［J］．統(tǒng)計研究，2021，38（4）：3-15.

［12］Combes?P.?P.?Economic?Structure?and?Local?Growth：?france，?1984-1993［J］．Journal?of?Urban?Economics，?2000，?47（3）：?329-355.

［13］盛丹，王永進.市場化、技術復雜度與中國省區(qū)的產業(yè)增長［J］．世界經濟，2011（6）：26-47.

［14］王永進，李坤望，盛丹.契約制度與產業(yè)集聚：基于中國的理論及經驗研究［J］．世界經濟，2010（1）：141-156.

［15］李波，梁雙陸.信息通信技術、信息化密度與地區(qū)產業(yè)增長［J］．山西財經大學學報，2017（9）：58-71.

Digital?Technology?and?Industrial?Growth?in?Chinas?Provinces：An?Empirical

Analysis?Based?on?the?Difference-in-Difference?Nonlinear?Econometric?Model

REN?Xi-li，ZHANG?Hai-wei

（School?of?Economics，?Shandong?University?of?Technology，?Zibo?255000，China）

Abstract：Combine?the?regional?and?industrial?characteristics，?and?use?the?Difference-in-Difference?nonlinearity?model?to?investigate?the?impact?of?digital?technology?on?industrial?growth.?The?research?found?the?effect?of?digital?technology?on?the?growth?of?industrial?output?has?significant?heterogeneity?characteristics.?From?the?perspective?of?dynamic?evolution，?digital?technology?significantly?promoted?industrial?growth?in?2004，?2008?and?2013，?that?is，?the?“technological?innovation?effect”?and?“relative?advantage?effect”?are?greater?than?the?“creative?destruction?effect”.?The?promotion?of?digital?technology?to?industrial?growth?was?not?significant?in?2018，?that?is，?there?was?a?“productivity?paradox”.?It?means?that?the?“creative?destruction?effect”?and?the?region?cannot?play?its?“relative?advantage?effect”?caused?by?the?low?intermediate?input?ratio?of?the?digital?technology?in?each?industry?offset?the?“technological?innovation?effect”.?From?the?regional?perspective，?compared?to?the?central?and?western?regions，?the?role?of?digital?technology?to?promote?industrial?growth?is?more?significant?in?the?eastern?region.?From?the?different?industrial?perspective，?digital?technology?has?a?positive?effect?on?the?growth?of?heavy?industry?output，?while?it?hinders?the?growth?of?light?industry?output?in?some?years.

Key?words：digital?technology;?intermediate?input;?industrial?growth

（責任編輯：周正）