徐 野，田 聰，劉滿鳳，楊 杰

（江西財經(jīng)大學(xué)a.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；b.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究院，南昌 330013）

0 引言

數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代重要的生產(chǎn)要素，在依靠要素投入增加促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長乏力的今天，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。據(jù)2022 年中國信息通信研究院的測算，2021 年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)總規(guī)模達(dá)到了45.5 萬億元，占國內(nèi)生產(chǎn)總值的約39.8%，增速位列全球第一，預(yù)計到2025 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP 的比重將超過50%，到2035 年將超過80%。2020 年發(fā)達(dá)國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP的比重就已經(jīng)超過了60%，因此，數(shù)據(jù)要素是未來拉動經(jīng)濟(jì)增長的核心生產(chǎn)要素。數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素不同，它既可以像傳統(tǒng)生產(chǎn)要素一樣投入經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動來產(chǎn)生價值，發(fā)揮生產(chǎn)要素的加法效應(yīng)，又能與其他生產(chǎn)要素融合，激發(fā)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素潛能，發(fā)揮乘數(shù)效應(yīng)[1]。2023年12月，國家發(fā)布“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年），標(biāo)志著要從國家高度推動數(shù)據(jù)要素在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中乘數(shù)效應(yīng)的發(fā)揮。

數(shù)據(jù)是流動性最強的生產(chǎn)要素，它更容易集聚、累積，發(fā)揮乘數(shù)效應(yīng)，并進(jìn)一步重構(gòu)流動性弱的生產(chǎn)要素配置[2]；數(shù)據(jù)要素不僅具有明顯的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)，還對其他生產(chǎn)要素具有外溢性的影響，是將現(xiàn)有生產(chǎn)要素進(jìn)一步聯(lián)系起來的橋梁型生產(chǎn)要素[3]。數(shù)據(jù)是一種全新的、具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的生產(chǎn)要素，具有無限復(fù)制、非稀缺、規(guī)模經(jīng)濟(jì)遞增的新特征，同時在價值創(chuàng)造中并非按照傳統(tǒng)要素的邏輯發(fā)揮作用[4]。數(shù)據(jù)要素發(fā)揮作用，更多是基于應(yīng)用場景通過優(yōu)化資源配置、影響經(jīng)營決策、倍增要素價值等方式間接創(chuàng)造價值[5]。數(shù)據(jù)要素是一種融合性要素，打破了傳統(tǒng)要素市場的束縛，通過加劇市場競爭和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)分工，減少資源錯配和市場扭曲，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[6]。

數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟(jì)增長的加法效應(yīng)和乘數(shù)效應(yīng)已得到普遍認(rèn)可，但由于對數(shù)據(jù)要素的界定、確認(rèn)、計量存在較大困難，目前關(guān)于數(shù)據(jù)要素的定量研究較少。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，嘗試框定數(shù)據(jù)要素的計量范圍，并通過構(gòu)建改進(jìn)的生產(chǎn)函數(shù)模型，驗證數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟(jì)增長的加法效應(yīng)和乘數(shù)效應(yīng)并揭示其作用機理。

1 理論分析與研究假設(shè)

數(shù)據(jù)要素通過信息增值和融合驅(qū)動模式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。信息增值模式通過數(shù)據(jù)的采集、整理、挖掘、分析形成數(shù)字產(chǎn)品或提供數(shù)字服務(wù)，通過使數(shù)據(jù)信息增值來推動經(jīng)濟(jì)增長，信息增值模式表現(xiàn)為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，即數(shù)據(jù)要素本身的產(chǎn)業(yè)化。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的核心在于使有用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的信息，再從信息轉(zhuǎn)化為知識和技術(shù)，通過推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型為以數(shù)字科技為核心的新興產(chǎn)業(yè)，從而推動經(jīng)濟(jì)增長。在這種情況下直接形成了許多新興產(chǎn)業(yè)，如人工智能、虛擬現(xiàn)實、云計算、大數(shù)據(jù)、快遞業(yè)、網(wǎng)絡(luò)直播等，擴大了整個社會的經(jīng)濟(jì)體量，此時數(shù)據(jù)要素通常產(chǎn)生的是加法效應(yīng)。融合驅(qū)動模式是通過數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合、數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)要素融合，融入產(chǎn)品生產(chǎn)過程，縮短產(chǎn)品生產(chǎn)時間、加快產(chǎn)品流通，降低物料流轉(zhuǎn)成本、降低物料消耗等方式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。融合驅(qū)動模式表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，即數(shù)據(jù)要素融入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)中所帶來的產(chǎn)出增加和效率提升。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心是通過數(shù)字科技革命，改進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)工具、生產(chǎn)流程、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和市場配置，提高傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的效率。無論是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化還是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，都是通過數(shù)據(jù)要素形成新質(zhì)生產(chǎn)力，推動經(jīng)濟(jì)快速增長。

數(shù)據(jù)要素通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)化推動經(jīng)濟(jì)增長，具有加法效應(yīng)。第一，數(shù)據(jù)可以創(chuàng)造更多價值。數(shù)據(jù)能夠通過兩種途徑創(chuàng)造更多的價值，一種是數(shù)據(jù)本身可以創(chuàng)造價值，另一種是數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)“賦能”所創(chuàng)造的價值。前者是指經(jīng)過采集、清洗、加工處理后的數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品（即數(shù)據(jù)包）直接對外交易，進(jìn)而產(chǎn)生價值。后者是指數(shù)據(jù)不直接用于交易，而是將其作用于生產(chǎn)經(jīng)營活動，在連接買賣雙方、減少信息不對稱、改善經(jīng)營決策等方面所產(chǎn)生的價值。第二，數(shù)據(jù)能夠降低經(jīng)濟(jì)成本。數(shù)據(jù)要素可以減少資本、物料在生產(chǎn)過程中的周轉(zhuǎn)時間，使生產(chǎn)環(huán)節(jié)緊密銜接，縮短生產(chǎn)過程中各環(huán)節(jié)的時間，降低生產(chǎn)資料的時間占用成本，縮短原材料和產(chǎn)品在流通過程中的時間，從而降低生產(chǎn)成本、周轉(zhuǎn)成本和流通成本。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢對經(jīng)濟(jì)成本的降低作用顯著。大數(shù)據(jù)具有容量大、速度快、瞬時互動等優(yōu)點，可以大幅提升多個部門之間的信息溝通效率。數(shù)據(jù)交易平臺是數(shù)字交易的重要載體，能夠提高數(shù)據(jù)集成效率，促進(jìn)數(shù)據(jù)高速流動，規(guī)范數(shù)據(jù)交易行為，降低數(shù)據(jù)交易成本[7]。數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融和貿(mào)易方面也能有效降低成本。例如，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的推動下，互聯(lián)網(wǎng)金融實現(xiàn)了產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新，有效降低了交易成本。數(shù)字貿(mào)易利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢有效降低交易成本，精準(zhǔn)捕捉消費者需求，增加貿(mào)易產(chǎn)品類別和數(shù)量，進(jìn)一步提升消費者福利[8]。由此，本文提出：

假設(shè)1：數(shù)據(jù)要素通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)化推動經(jīng)濟(jì)增長，具有加法效應(yīng)。

數(shù)據(jù)要素通過產(chǎn)業(yè)數(shù)字化推動經(jīng)濟(jì)增長，具有乘數(shù)效應(yīng)。第一，數(shù)據(jù)可以提高生產(chǎn)效率。數(shù)據(jù)要素能夠有效提高生產(chǎn)效率，數(shù)據(jù)信息及其傳送效率與生產(chǎn)率密切相關(guān)。數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素，雖然不能生產(chǎn)新的實物產(chǎn)品，但能有效提高生產(chǎn)率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)利用數(shù)字技術(shù)將信息以數(shù)據(jù)的形式進(jìn)行實時傳遞與處理，從而大幅提升經(jīng)濟(jì)運行效率[9]。企業(yè)能夠利用大數(shù)據(jù)從繁雜的數(shù)據(jù)中獲取重要信息，幫助企業(yè)做出科學(xué)決策[10]。第二，數(shù)據(jù)能夠推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。數(shù)據(jù)加快產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型，推動新模式新業(yè)態(tài)走向成熟，為經(jīng)濟(jì)增長注入新的活力。通過數(shù)據(jù)建模、數(shù)字仿真、ERP與MES、智能物流無縫集成，實現(xiàn)高度柔性生產(chǎn)和智能生產(chǎn)。傳統(tǒng)工業(yè)技術(shù)和新型數(shù)字技術(shù)的區(qū)別在于后者強化和延伸的是人的智能，而不是強化人和組織的技能，這是數(shù)字革命與歷次產(chǎn)業(yè)革命的最大區(qū)別[11]。因此，在數(shù)據(jù)與其他生產(chǎn)要素聯(lián)動的共同作用下，產(chǎn)業(yè)可以逐步實現(xiàn)從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，最終向全要素數(shù)字化發(fā)展[12]。從實踐的角度來看，強化價值創(chuàng)造、數(shù)據(jù)集成和平臺賦能已經(jīng)成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要發(fā)展趨勢。第三，數(shù)據(jù)可以提高政府治理效能。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的治理工具，它提高了政府治理的效率，加速政府職能轉(zhuǎn)變。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，政府決策水平不斷提高，決策過程更加現(xiàn)代化、智能化；政府公共服務(wù)水平和效率提升有助于政府治理體系中多中心協(xié)同治理局面的實現(xiàn)，從而提高政府治理效能。政府通過大數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確識別各類差異化需求，不僅提高了行政審批效率，還提升了公共服務(wù)的質(zhì)量。大數(shù)據(jù)監(jiān)管能夠有效整合各類信息，讓管理者可以更加全面地把控市場，將資源配置在監(jiān)管的重點環(huán)節(jié)上，實現(xiàn)市場監(jiān)管效率和質(zhì)量的雙提升。由此，本文提出：

假設(shè)2：數(shù)據(jù)要素通過產(chǎn)業(yè)數(shù)字化推動經(jīng)濟(jì)增長，具有乘數(shù)效應(yīng)。

假設(shè)3：數(shù)據(jù)要素推動經(jīng)濟(jì)增長的乘數(shù)效應(yīng)大于加法效應(yīng)。

2 研究設(shè)計

2.1 模型構(gòu)建

生產(chǎn)要素對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)測算一般是建立在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)之上，C-D生產(chǎn)函數(shù)的一般形式為Y=AKαLβ。其中，Y為總產(chǎn)值，K為資本，L為勞動力，A表示技術(shù)進(jìn)步水平。當(dāng)α+β=1 時，表示生產(chǎn)要素規(guī)模報酬不變；當(dāng)α+β＞1時，表示生產(chǎn)要素規(guī)模報酬遞增。

在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，增加數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素對其進(jìn)行擴展。將數(shù)據(jù)要素分解為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（DD）與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（DI）并納入生產(chǎn)函數(shù)模型，并且數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的作用主要是加法效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的作用是乘數(shù)效應(yīng)，擴展后的生產(chǎn)函數(shù)模型如下所示：

對式（1）取對數(shù)得到：

加法效應(yīng)和乘數(shù)效應(yīng)檢驗回歸模型設(shè)定如下：

其中：lnA表示常數(shù)項①柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型中，取對數(shù)前“ A”是乘數(shù)效應(yīng)，但是取對數(shù)后就不是乘數(shù)效應(yīng)?？茖W(xué)技術(shù)就是生產(chǎn)力，更多的時候技術(shù)與勞動、資本一樣可直接產(chǎn)生價值，因而本文在此處不做技術(shù)乘數(shù)效應(yīng)分析。；α1、α2、α3為各解釋變量回歸系數(shù)，分別表示數(shù)據(jù)要素疊加在資本要素上的乘數(shù)效應(yīng)、數(shù)據(jù)要素疊加在勞動要素上的乘數(shù)效應(yīng)、數(shù)據(jù)要素作為要素投入作用的加法效應(yīng)；γi為地區(qū)i的固定效應(yīng)；δt為時間t的固定效應(yīng)；εit為隨機擾動項。

2.2 變量選擇

（1）被解釋變量

以人均GDP 為被解釋變量，數(shù)據(jù)選取各省份的實際年人均GDP值，以表征各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，記為lnGDP。

（2）核心解釋變量

將數(shù)據(jù)要素分解為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個部分。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（DD）表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的信息增值模式，是通過為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供數(shù)字技術(shù)、數(shù)字產(chǎn)品、基礎(chǔ)設(shè)施、解決方案，或直接提供數(shù)字信息服務(wù)而產(chǎn)生價值，包括信息技術(shù)服務(wù)、數(shù)字技術(shù)服務(wù)和軟件技術(shù)服務(wù)。基于數(shù)據(jù)的可得性，以電信業(yè)務(wù)總量、軟件產(chǎn)品收入、信息技術(shù)服務(wù)收入、嵌入式軟件收入表征數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（DI）表現(xiàn)為融合驅(qū)動模式，是指數(shù)據(jù)貫穿產(chǎn)業(yè)的投入、生產(chǎn)和產(chǎn)出的全過程，通過改進(jìn)生產(chǎn)工具、革新生產(chǎn)工藝、重組產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、優(yōu)化市場配置來促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，是以數(shù)據(jù)賦能為主線，對產(chǎn)業(yè)鏈上下游的全要素數(shù)字化升級、轉(zhuǎn)型和再造的過程?；跀?shù)據(jù)的可得性，以電子商務(wù)銷售額、電商企業(yè)占比、每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、企業(yè)百名員工擁有計算機數(shù)、數(shù)字普惠金融指數(shù)來表征產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。

數(shù)據(jù)要素統(tǒng)計指標(biāo)解釋如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)要素統(tǒng)計指標(biāo)解釋

（3）機制檢驗變量

機制檢驗變量包括產(chǎn)業(yè)融合（Merg）和要素配置效率（fak、fal）。數(shù)據(jù)要素的廣泛應(yīng)用可以促進(jìn)第一、二、三產(chǎn)業(yè)融合，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合，制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合。而產(chǎn)業(yè)融合水平的提升可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，因此，數(shù)據(jù)要素對于經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用可通過提升產(chǎn)業(yè)融合水平達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的目的。借鑒已有研究的做法，產(chǎn)業(yè)融合（Merg）采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員的比重來表示，具體包括信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)，交通、倉儲與郵電業(yè)，金融業(yè)，租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè)，技術(shù)服務(wù)和居民服務(wù)，科研，修理和其他服務(wù)業(yè)等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。數(shù)據(jù)要素的廣泛應(yīng)用可最大限度地消除信息不對稱，銜接生產(chǎn)、消費與市場需求；線上市場的成熟與發(fā)展可極大程度提高要素的配置效率。因此，數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用可通過提高要素配置效率來實現(xiàn)。借鑒已有研究的測算方式，選取勞動要素配置效率（fal）和資本要素配置效率（fak）來代替要素配置效率。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文選取2013—2021年我國30個省份（不含西藏和港澳臺）的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心，缺失值采用移動平均法補齊。為了消除量綱的影響，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

其中，Xir與分別表示第r個指標(biāo)的第i個對象的初始值與標(biāo)準(zhǔn)化后的值。

3 實證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

運用模型（3）進(jìn)行回歸分析，首先應(yīng)用豪斯曼檢驗進(jìn)行固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型的選擇，Hausman檢驗對應(yīng)的伴隨概率為P=0.00（＜0.05），因此，選擇固定效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果如表2所示。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

由表2 可知，數(shù)據(jù)要素作為單獨要素投入，對經(jīng)濟(jì)增長具有加法效應(yīng)。數(shù)據(jù)要素投入增長1%，拉動經(jīng)濟(jì)增長0.115%，且在1%的水平上顯著，假設(shè)1得到驗證。數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素資金資本、人力資本融合，帶來了乘數(shù)效應(yīng)。與資金資本疊加產(chǎn)生的乘數(shù)效應(yīng)系數(shù)是0.122，與人力資本疊加產(chǎn)生的乘數(shù)效應(yīng)系數(shù)是0.156，分別在10%和1%的水平上顯著，假設(shè)2得到驗證。從模型（3）的回歸系數(shù)來看，無論是資金資本的乘數(shù)效應(yīng)（系數(shù)為0.096），還是人力資本的乘數(shù)效應(yīng)（系數(shù)為0.137），均大于數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟(jì)增長的加法效應(yīng)（系數(shù)為0.081），假設(shè)3 得到驗證。這說明數(shù)據(jù)要素推動經(jīng)濟(jì)增長主要發(fā)揮的是乘數(shù)效應(yīng)，即數(shù)據(jù)要素要與其他生產(chǎn)要素（資本、勞動、設(shè)備、土地）進(jìn)行融合，才能更好地發(fā)揮價值創(chuàng)造性，激發(fā)傳統(tǒng)要素潛能。傳統(tǒng)生產(chǎn)要素有了數(shù)據(jù)的催化作用，產(chǎn)生了更大的經(jīng)濟(jì)價值。

無論是從模型（2）還是從模型（3）的系數(shù)來看，數(shù)據(jù)要素與人力資本疊加產(chǎn)生的乘數(shù)效應(yīng)都要遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)要素與資金資本疊加產(chǎn)生的乘數(shù)效應(yīng)，即數(shù)據(jù)要素通過提高人力資本素質(zhì)，大幅提高勞動生產(chǎn)率。數(shù)據(jù)要素賦能人力資本能激發(fā)更大的創(chuàng)新，因為創(chuàng)新中最關(guān)鍵的因素就是人的因素，通過學(xué)習(xí)和培訓(xùn)使人力資本技能提高；通過數(shù)據(jù)分析與建模幫助勞動者做出更科學(xué)的決策；有大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，科學(xué)創(chuàng)新的成功率大幅提高，所有這些都是在質(zhì)的層面推動經(jīng)濟(jì)增長，其效應(yīng)遠(yuǎn)大于在量的層面推動經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

采用更換被解釋變量和解釋變量的方法檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性。更換被解釋變量，將衡量經(jīng)濟(jì)增長的變量區(qū)域人均GDP更改為區(qū)域總量GDP；更換核心解釋變量，參考已有研究使用的算術(shù)平均法將各指標(biāo)分別合成綜合的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指數(shù)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)，用數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指數(shù)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)表征數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。檢驗結(jié)果如表3所示，所有回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著，因而基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

3.3 機制檢驗

數(shù)據(jù)要素促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的機制檢驗結(jié)果如表4 所示。由表4可知，數(shù)據(jù)要素通過產(chǎn)業(yè)融合和要素配置效率提升顯著地促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。數(shù)據(jù)要素促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)融合，其回歸系數(shù)為0.041，產(chǎn)業(yè)融合促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長，回歸系數(shù)為0.144；數(shù)據(jù)要素促進(jìn)了資本要素和勞動要素配置效率提升，回歸系數(shù)分別為0.545 和0.307，資本要素配置效率提升促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長，回歸系數(shù)為0.138，勞動要素配置效率提升促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長，回歸系數(shù)為0.321。由此可知，數(shù)據(jù)要素促進(jìn)勞動要素配置效率提升對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)最大。

表4 數(shù)據(jù)要素促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的機制檢驗結(jié)果

3.4 異質(zhì)性檢驗

為了檢驗數(shù)據(jù)要素在推動經(jīng)濟(jì)增長的過程中，對于地理位置不同、資源稟賦不同地區(qū)的影響是否存在異質(zhì)性，分東部、中部和西部地區(qū)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗。區(qū)域異質(zhì)性檢驗結(jié)果如表5所示。由表5可知，數(shù)據(jù)要素促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的加法效應(yīng)在東、中、西三大地區(qū)都是顯著的，這表明數(shù)據(jù)要素的加法效應(yīng)在我國各地區(qū)普遍存在。從乘數(shù)效應(yīng)來看，僅有東部地區(qū)回歸系數(shù)全部顯著，而中西部地區(qū)中僅有西部地區(qū)的數(shù)據(jù)要素對勞動力的影響在10%的水平上顯著，其余均不顯著。這表明數(shù)據(jù)要素推動經(jīng)濟(jì)增長的乘數(shù)效應(yīng)在中西部地區(qū)表現(xiàn)較弱，在東部地區(qū)表現(xiàn)較強。此外，東部地區(qū)在資金資本和人力資本的乘數(shù)效應(yīng)上表現(xiàn)更為突出，這與該地區(qū)數(shù)字化人才資源豐富、創(chuàng)新活動的活躍程度以及數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用緊密相關(guān)。相比之下，中西部地區(qū)在這些方面相對落后，導(dǎo)致其數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平較低和創(chuàng)新能力不足，進(jìn)而影響了數(shù)據(jù)要素在推動經(jīng)濟(jì)增長方面的作用。

表5 區(qū)域地理位置異質(zhì)性檢驗結(jié)果

數(shù)據(jù)要素推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長主要依賴于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，因此，以數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的高低作為區(qū)域資源稟賦的異質(zhì)性進(jìn)行分析。將移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、域名數(shù)和寬帶接入用戶數(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，用熵權(quán)法合成表征數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的指標(biāo)。根據(jù)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平中位數(shù)將地區(qū)分為高數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平與低數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平兩大類別區(qū)域?；貧w結(jié)果如表6所示。

表6 區(qū)域資源稟賦異質(zhì)性檢驗結(jié)果

由表6可知，高數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平地區(qū)的回歸系數(shù)普遍高于低基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平地區(qū)，這表明數(shù)據(jù)要素在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較高的區(qū)域表現(xiàn)出更強的加法效應(yīng)與乘數(shù)效應(yīng)。在高數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平地區(qū)，數(shù)據(jù)要素對勞動力的乘數(shù)效應(yīng)回歸系數(shù)是最大的，說明在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較高地區(qū)，數(shù)據(jù)要素主要通過提升勞動者的技能水平、促進(jìn)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新來實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。

4 結(jié)論與建議

數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)可區(qū)分為加法效應(yīng)和乘數(shù)效應(yīng)，加法效應(yīng)是數(shù)據(jù)作為要素投入的效應(yīng)，乘數(shù)效應(yīng)是數(shù)據(jù)疊加在傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的基礎(chǔ)上，通過大幅提高傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的生產(chǎn)率而帶來的影響效應(yīng)。通過研究發(fā)現(xiàn)，加法效應(yīng)主要是由數(shù)字產(chǎn)業(yè)化來體現(xiàn)，即通過信息增值模式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；乘數(shù)效應(yīng)主要是由產(chǎn)業(yè)數(shù)字化來體現(xiàn)，即通過融合驅(qū)動模式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。實證檢驗結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟(jì)增長的乘數(shù)效應(yīng)大于加法效應(yīng)，說明數(shù)據(jù)要素主要通過與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素（勞動、資本、土地、設(shè)備等）進(jìn)行融合，激發(fā)傳統(tǒng)要素潛能，提高單位傳統(tǒng)要素的價值，從而對經(jīng)濟(jì)增長做出巨大的貢獻(xiàn)。另外，數(shù)據(jù)要素對勞動的乘數(shù)效應(yīng)大于對資本的乘數(shù)效應(yīng)，因而更能激發(fā)勞動要素的潛在價值，即更多地通過創(chuàng)新來實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長。異質(zhì)性檢驗結(jié)果顯示，在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較低的中西部地區(qū)，數(shù)據(jù)要素發(fā)揮的主要是加法效應(yīng)，而在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較高的東部地區(qū)，數(shù)據(jù)要素發(fā)揮的主要是乘數(shù)效應(yīng)，因而數(shù)據(jù)要素在東部地區(qū)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)更大。

基于以上研究結(jié)論，本文提出如下建議：

（1）各地區(qū)應(yīng)該大力推動企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。每個行業(yè)或地區(qū)可選擇一些企業(yè)或園區(qū)做示范性引導(dǎo)，建立企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的通用平臺，提供企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典型方案，強化企業(yè)示范效應(yīng)，強化數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型方案的供給。鼓勵大型企業(yè)或數(shù)字化程度較高的企業(yè)開放數(shù)字化資源，使研發(fā)能力較弱的中小企業(yè)也能夠快速地以較低成本進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。推行普惠性“上云用數(shù)賦智”服務(wù)，推動企業(yè)上云、上平臺，降低技術(shù)和資金壁壘。

（2）盡快提高中西部地區(qū)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。應(yīng)加大在西部地區(qū)的數(shù)字化建設(shè)項目投資規(guī)模和力度，包括提升骨干網(wǎng)服務(wù)能力、加快高質(zhì)量5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、推動千兆光網(wǎng)規(guī)模部署、推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)和IPv6規(guī)模應(yīng)用、統(tǒng)籌布局算力基礎(chǔ)設(shè)施等。西部地區(qū)各省份應(yīng)該把數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為經(jīng)濟(jì)工作的一號工程來抓，“十四五”時期重點推進(jìn)，配合國家“東數(shù)西算”工程，推進(jìn)西部地區(qū)的算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點布局和建設(shè)，完善數(shù)據(jù)中心布局和建設(shè)。

（3）各地區(qū)應(yīng)關(guān)注數(shù)字化人才的培養(yǎng)。在高等學(xué)校和職業(yè)技術(shù)學(xué)校設(shè)立相應(yīng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)專業(yè)，培養(yǎng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的專業(yè)人才和高級人才。特別是要注重與高校合作建立實驗基地和培訓(xùn)基地，為相關(guān)企業(yè)培養(yǎng)更多的數(shù)據(jù)工程師和算力工程師。