基于數據要素驅動的結構轉型與經濟增長研究

劉文革 賈衛萍，2（遼寧大學國際經濟政治學院，沈陽 036）

2（東北大學秦皇島分校經濟學院，秦皇島 066004）

引 言

改革開放40多年來的經濟發展實踐證明，要素驅動和經濟結構調整是中國經濟持續增長的原因。在新古典增長模型中，經濟增長的動力主要包括技術水平、資本和勞動。技術進步或要素投入增加時，會促進經濟增長。2012年末 “劉易斯拐點”到來前，要素驅動經濟增長效應明顯，學者對此進行了大量研究。如蔡昉 （2013）［1］研究發現，勞動力無限供給帶來資本報酬效應，促進中國經濟增長。蔡躍洲和張鈞南 （2015）［2］測算我國1977～2012年間資本、勞動和TFP對中國經濟增長的貢獻率，認為要素驅動和投資驅動的經濟增長特征非常明顯。“劉易斯拐點”到來后，經濟增長速度放緩，2014年經濟下行壓力增大，原有要素驅動經濟增長模式受到影響，經濟學家開始發掘新要素對經濟增長的貢獻，如蔡躍洲和張鈞南 （2015）［2］發現，信息通信技術可能通過替代效應和滲透效應，成為經濟增長新的動力源泉。嚴成樑 （2012； 2015）［3，4］從社會資本、 制度質量角度探究經濟增長的源泉。而20世紀90年代發展起來的新結構增長模型中，經濟增長的動力則除了新古典增長模型中提到的要素外，還有表示結構變遷的要素，林毅夫和付才輝 （2020）［5］認為，中國經濟增長奇跡的原因是按照比較優勢來循序漸進地發展工業化。付才輝 （2017）［6］從世界市場角度出發，用PWT8.0中167個經濟體1950～2011年的收入與要素投入數據驗證了結構變遷對經濟增長的影響，又進一步研究發現，發達經濟體主要通過提高全要素生產率實現經濟增長，發展中經濟體主要通過結構變遷實現經濟快速發展。

在進入21世紀后，物聯網、大數據、云計算、人工智能等數字技術催生的新經濟、新業態、新模式快速成長并與實體經濟融合，數字經濟已被各國視為經濟增長的 “新引擎”。歐盟、美國、德國、日本等地區和國家都在加強其針對數字經濟的戰略方針。據 《2020年數字經濟展望》報告，經合組織國家中34個國家制定了國家數字經濟戰略（NDS），通過政府最高層的政策協調加快數字化轉型。基于數字經濟發展背景和經濟增長目標的分析，找尋新時代中國經濟增長的新動力成為各方關注的焦點。事實上，中央已將數據視為新生產要素，高度重視數據要素在經濟增長中可能發揮的動力源泉作用。2017年12月，習近平總書記在中央政治局集體學習時指出：“數據是新的生產要素，是基礎性資源和戰略性資源，也是重要生產力，因此要構建以數據為關鍵要素的數字經濟。”黨的十九屆四中全會通過的 《決定》首次增加了數據要素。2020年4月9日公布的 《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出加快培育數據要素市場。數據要素可以直接驅動經濟增長，也可通過數據要素推動生產結構優化和稟賦結構升級，間接促進經濟增長。徐翔和趙墨非 （2020）［7］通過數值模擬和數據測算得出，我國2019年實際數據資本存量9萬億元左右，占當年實際GDP的9%以上，占社會總資本比例接近5%。當然，經濟增長也可以促進生產要素質量提高，帶動稟賦結構內生增長，進而促進要素結構轉型。

關于數字經濟時代中國經濟增長新動力的研究尚處于初級階段，有待于進行深入系統研究。本文基于數字經濟是我國重塑國際競爭力的關鍵領域和經濟增長的動力角度出發，認為數據作為新生產要素，投入生產，必將有利于稟賦結構升級，促進數字經濟時代經濟增長，使中國在第四次工業革命中加速彎道超車。

近年來，國內外學者意識到數據要素的重要性，分別從新古典增長模型出發，構建模型考察數據要素在經濟中的重要作用，Erik等 （2011）［8］研究發現，數據驅動決策與較高的生產率和市場價值相關。 Acemoglu等 （2019）［9］基于平臺競爭無法解決數據價格過低和數據共享過多的問題，提出了一種中介數據共享的方案，以提高數據市場的效率。 Jones和 Tonetti （2020）［10］強調數據作為生產要素與勞動力一起投入企業生產，影響總產出，由于數據具有非競爭性的特點，當數據共享時，會產生額外的與數據相關的規模效應，促進經濟增長，但這可能沒有充分尊重消費者的隱私。 Farboodi 和 Veldkamp （2020； 2021）［11，12］強調數據與資本相似，具有收益遞減的規律，數據本身無法維持長期增長。徐翔和趙墨非 （2020）［7］引入數據資本的概念，采用內生增長模型研究數據資本對經濟增長的影響，并通過數值模擬得出數據資本能夠拉動經濟增長。 Cong等 （2021）［13］將數據作為中間產品引入內生增長模型中，認為數據可以為最終產品做貢獻，從而實現經濟增長，但研究發現數據的作用有限。蔡躍洲和馬文君 （2021）［14］則厘清數據要素影響高質量發展的作用機制，提出要更好發揮數據要素對高質量發展的支撐作用。

現有文獻通過理論機制研究和實證分析較好地考察了數據要素對經濟增長的影響，但仍存在一些問題。如這些文獻大多強調數據要素通過作用于生產部門影響經濟增長，如Jones和Tonetti（2020）［10］、 徐翔和趙墨非 （2020）［7］都將數據要素直接納入最終產品生產函數分析其對經濟增長的影響，Cong等 （2021）［13］則將數據要素納入中間產品部門，與其他要素一起生產出中間產品，從而進入最終生產部門。一個經濟體中，不僅有生產部門（包含中間產品部門和最終生產部門），還有家庭部門。家庭部門通過擁有的生產要素獲得收入，進而對其消費等支出產生影響。因此，在新古典增長模型中，考慮數據要素驅動經濟增長時需要同時考慮其在家庭部門和生產部門的作用，一個更為全面的分析應該是在生產部門和家庭部門同時增加數據要素的影響部分。盡管有一些學者嘗試將數據要素納入家庭部門和生產部門，如Cong等 （2021）［13］將數據要素納入家庭部門的效用函數，但其將數據要素作為中間產品的投入要素引入模型，是數據要素對經濟增長的間接影響，忽視了數據要素直接進入最終產品部門對經濟增長的直接影響。

此外，現有研究中均是在新古典增長模型框架下考察數據要素對經濟增長的影響，忽視了結構變遷的作用，還沒有學者基于新結構增長模型考察數據要素對經濟增長的影響分析，為此本文擬拓展完善該工作。本文的貢獻和創新之處主要體現在：（1）拓展了新古典增長模型和新結構增長模型中投入要素的種類，將數據要素同時引入生產部門和家庭部門；（2）基于新結構經濟學的分析方法，研究數據要素對經濟增長的影響，計算出在不同要素稟賦占主導地位時，應該選擇何種要素密集型生產函數以及經濟均衡時的消費增長率、資本增長率和人均收入增長率。具體來說，本文將 RCK 模型、 付才輝 （2017； 2018）［6，15］、 徐翔和趙墨非 （2020）［7］、 Cong 等 （2021）［13］的分析結合起來，更加全面地研究數據要素及數據要素通過結構變遷作用于經濟增長的內在機制。

1 模型構建

測度經濟增長中要素貢獻度的核心文獻是So?low（1956）［16］的模型及拉姆塞（Ramsey， 1928）［17］－卡斯（Cass，1965）［18］－庫普曼斯（Koopmans，1963）［19］的模型（以下簡稱RCK模型）。

1.1 RCK模型的均衡

在RCK模型中，家庭部門的最優化問題是：

ct為人均消費，u（ct）為瞬時效用函數，ρ為主觀貼現率，n為人口增長率并假定為常數，rt為利率，δt為資本折舊率，kt為人均資本，wt為工資。

1.2 新結構增長模型

上述模型是在供給和需求兩個方面對經濟增長產生影響，供給面主要由生產函數實現，需求面主要由效用函數實現。在新古典增長模型基礎上拓展的模型，一般是將生產函數中的投入要素進行拓展，或是將效用函數中的影響消費者效用的變量進行拓展，而新結構經濟學則是將新古典增長模型生產函數中的α定義為時變變量，表示結構變遷，進而測度出經濟增長中結構變遷的貢獻度。由于在新結構增長模型中，并未對新古典增長模型中家庭部門的經濟行為進行修改，所以家庭部門最優化的解同上述RCK模型。

生產部門的優化問題，以C－D生產函數為例：

1.3 數字經濟時代經濟增長模型

生產要素是隨時代演進和變化的，李政和周希禛 （2020）［20］概括了生產要素變化的歷史，在農業經濟時代，最重要的生產要素是土地、勞動力；工業革命后，變成了資本；20世紀開始，重視的是企業家精神；而到了第三次工業革命時，則變成了技術；數字經濟時代，關鍵生產要素是數據。楊汝岱 （2018）［21］認為，隨著新的時代背景的變化，需要引入數據新要素，對新古典增長模型的生產函數進行拓展，荊文君和孫寶文 （2019）［22］也認為，隨著數字技術的廣泛應用，需要考慮將新的要素加入到經濟增長模型中。

基于對生產要素隨時代演進和變化規律的分析，以及經濟學者隨時代演進將新生產要素加入經濟增長模型的思想，本部分結合數字經濟時代背景， 借鑒 Jones和 Tonetti （2020）［10］、 Farboodi等 （2020； 2021）［11，12］、 徐翔和趙墨非 （2020）［7］、Cong等 （2021）［13］的具體做法， 在 RCK 模型和新結構增長模型基礎上，加入反映數據新生產要素的變量參數Dt，構建一個包含家庭部門和生產部門的兩部門模型，考察數據驅動經濟增長的微觀機理。數字經濟時代的經濟增長模型，數據進入生產函數的作用表現在兩個方面：（1）數據要素與勞動力、資本等傳統生產要素是有區別的，它具有整合其他生產要素，直接加速增長和通過改變生產結構、促進稟賦結構變遷進而間接促進增長的獨特性作用；（2）還可以通過增加數字基礎設施建設間接促進經濟增長。

（1） 生產部門

①生產結構既定，選擇要素稟賦結構需求函數。

借鑒楊汝岱 （2018）［21］的構想，以及徐翔和趙墨非 （2020）［7］、 Cong 等 （2021）［13］的具體做法，本文將數據要素引入生產函數，以C－D生產函數為例：

Dt為數據要素投入，βt為廠商在既定的要素稟賦結構下實現利潤最大化時的最優數據生產結構，是時變變量，取值范圍同αt∈（0，1）。此生產函數中有兩個表示生產結構的變量：資本生產結構αt和數據生產結構βt。

由式 （12）兩邊同時除以勞動力L，即以勞動力為參照系定義產出、資本和數據，可推出多維度的稟賦結構的生產函數：

yt＝Yt／Lt為人均產出， kt＝Kt／Lt為人均資本，即資本／勞動稟賦結構，dt＝Dt／Lt為人均數據，即數據／勞動稟賦結構。

廠商通過選擇人均資本和人均數據的數量以最大化利潤：

Πt為利潤，P為產出價格、本文標準化為1，Ct為消費支出，bt為數據要素價格。由于假設各廠商面臨完全競爭的市場結構，所以通過求解廠商利潤最大化的條件，可推出以勞動力為參照系的人均資本需求函數和人均數據需求函數：

新結構經濟學從既定的稟賦結構出發，運用稟賦要素市場均衡的思想來研究稟賦要素市場的相對價格。這里本文將人均資本供給和人均數據供給引入要素市場，從而找到數字經濟時代稟賦結構供求決定的價格體系。假設在既定時點上，要素稟賦供給是既定的，表示為則在要素稟賦市場均衡時，有：

根據式 （21），αt越大，越愿意選擇資本生產結構，因為這越符合稟賦要素市場均衡時所具有的資本／勞動稟賦結構的比較優勢，此時對資本／勞動稟賦結構需求就越大，ωt即利率相對工資比越大；而βt越大，利率工資比越小，這為資本生產結構向數據生產結構轉變提供了條件。根據式（22），βt越大，越愿意選擇數據生產結構，因為這越符合均衡時所具有的數據／勞動稟賦結構的比較優勢，此時對數據／勞動稟賦結構需求就越大，φt即數據價格相對工資比越大；而αt越大，數據價格相對工資比越小，這為數據生產結構向資本生產結構轉變提供了條件。由此可以得出，在給定的多維度稟賦結構約束下，不同生產結構的選擇通過影響稟賦結構需求而引起稟賦結構相對價格發生變化，進而影響要素成本；同時，不同類型生產結構可以相互轉變，而這取決于不同要素投入量的大小。

根據付才輝（2017）［6］的研究， 通過式（18）～（22），求解經濟結構變遷中的要素稟賦結構價格的變化率為：

gA為技術進步率，gα為資本生產結構變化率，gβ為數據生產結構變化率，gd為數據積累率，ηrα為利率的結構變遷彈性，借鑒付才輝 （2017）［6］的思路，本文定義數據價格的結構變遷彈性ηbβ：

根據式 （23）～（25），可以得出在生產函數內生條件下，動態的要素價格變化率受到技術進步率、資本積累率、數據積累率、生產結構變化率、結構變遷彈性的影響。根據式 （24），如果ηrαgα＋gβ（ηbβ－1）＋βtgd＞（1－αt）gk， 即資本生產結構升級效應、數據生產結構升級效應和數據積累效應之和大于資本積累效應時，隨著資本積累不斷增加，利率不會下降。 根據式 （25），如果gβηbβ＋gα（ηrα－1）＋αtgk＞（1－βt）gd， 即數據生產結構升級效應加資本生產結構效應及資本積累效應之和大于數據積累效應時，隨著數據積累不斷增加，數據價格不會下降。 根據式 （26）， 如果 gα（1＋αt）＋gββt＞gk（1－αt－βt）， 利率工資相對價格會上升。 根據式（27）， 如果 gβ（1＋αt）＋gααt＞gd（1－αt－βt）， 數據工資相對價格會上升。

②最優投入要素給定，選擇總量生產函數。

新結構增長模型中，稟賦結構內生決定選擇何種生產函數，下面通過求解結構優化問題，找到生產函數的特征變量αt、βt的具體表達式。

借鑒付才輝 （2018）［15］關于資本密集度即資本生產結構αt的定義，這里將數據密集度即數據生產結構定義為：

πt為人均利潤，ct＝rtkt＋btdt＋wt＝f′k（kt，dt）kt＋f′d（kt，dt）dt＋wt為生產函數選擇的人均成本， f為人均收益即y。因為勞動力是參照系，所以對利潤函數求導時，wt項可忽略掉。

借鑒付才輝 （2018）［15］的求解思路，分別對式 （30） 中的αt、βt求導并令其等于0，推出多維度稟賦結構下最優生產函數選擇的條件，下面分4種情形討論：

式 （1）～（34）是對生產部門的主體即廠商微觀經濟行為的分析。

（2） 家庭行為

借鑒RCK模型的方式，本文假設家庭部門通過消費獲得最大化效用水平，其效用函數同式（1）。 遵循 Cong 等 （2021）［13］的思路， 假設家庭會通過擁有的勞動力、資本、數據要素獲得收入，并將收入用于消費。家庭部門的預算約束為：

初始稟賦結構（k0，d0）給定。家庭部門的問題是在預算約束式給定的前提下，通過選擇每期的消費投入，最大化家庭部門的福利。根據拉姆齊模型、徐翔和趙墨非 （2020）［7］的方法，求解上述家庭效用最大化問題，可得到常見的歐拉式：

（3）兩部門一般均衡

借鑒付才輝 （2017）［6］的研究， 對式 （41） 關于時間求導，計算出人均消費增長率的動態變化：

將式 （19） 中的 rt和式 （21） 中的 wt及式（22）中的 btdt代入式 （35），式子兩邊再除以kt，可以計算出人均資本增長率，再對人均資本增長率的式子關于時間求導，可以得到人均資本增長率的動態變化：

（4）數據要素驅動經濟增長的直接效應和間接效應分析

式 （42）和式 （43）分別給出經濟處于均衡時的生產結構和經濟增長率。從中可以看出，經濟增長率的高低取決于技術進步率、生產結構和數據積累率。

數據積累率是與數據要素投入多少直接相關聯的，數據要素投入越多，數據積累率越高，根據式 （43），可以推出經濟增長率越高，這體現出數據要素直接驅動經濟增長的特征。同時，數據要素投入越多，生產結構越有利于出現依賴數據的高端服務業生產方式，帶來數據生產結構升級，并且β?gd也越大，經濟增長率就會越高，這是數據要素驅動數據生產結構升級間接促進經濟增長。

式 （42）還表明，資本生產結構與數據生產結構、數據積累率呈負相關。因此，若加大數據要素投入，則數據生產結構水平越高，數據積累率越高，資本生產結構水平越低，此時，再根據式 （43），可以推出經濟增長率越高。這里的變化關系表明數據要素投入增加會促進生產結構由資本生產結構向數據生產結構轉變，從而促進經濟增長，體現出數據要素通過生產結構變遷間接驅動經濟增長的特征。

式 （44）表明，如果資本生產結構升級，則分母變小，家庭會增加儲蓄；如果數據生產結構上升，家庭會減少儲蓄。根據式 （45），人均收入增長率可分解為技術進步驅動、生產結構變遷驅動、稟賦結構驅動3項。其中，生產結構變遷包括資本生產結構變遷和數據生產結構變遷兩項；稟賦結構包括資本／勞動稟賦結構和數據／勞動稟賦結構。由此拓展了新結構經濟關于經濟發展本質的內容：經濟發展還需考慮數據生產結構和數據／勞動稟賦結構。

2 對不同要素密集度生產函數選擇的討論

對應前述結構優化4種情形，討論不同稟賦結構下生產函數選擇及其對競爭性均衡的影響。

情形一： 根據式 （31）， 如果 kt＜e， dt＜e， 則αt＝βt＝0， 推出：

因為e＝2.718，結合現實，此種情形討論的意義不大，所以不再討論此情形。

情形二：資本密集型生產函數的選擇

資本密集型要素稟賦占主導地位，對經濟增長起主要作用時，選擇資本密集型生產函數。這與付才輝 （2017； 2018）［6，14］強調的 “經濟發展的本質是稟賦結構升級和生產結構升級相輔相成的動態過程”的思想一致。

根據式 （32），可以預測在人均資本占主導地位的維度， 即 kt＝max｛kt，dt｝≥e、 βt＝0 時， 會選擇依賴資本的生產方式。此時，均衡的生產結構和增長率為：

情形三：數據密集型生產函數的選擇

數據密集型要素稟賦占主導地位，對經濟增長起主要作用時，選擇數據密集型生產函數。這與徐翔和趙墨非 （2020）［7］、 Cong 等 （2021）［13］強調的數據要素影響經濟增長的思想一致。

根據式 （33），可以預測在人均數據占主導地位的維度， 即 dt＝max｛kt，dt｝≥e、 αt＝0 時， 會選擇依賴數據的高端服務業生產方式。此時，均衡的生產結構和增長率為：

情形四：資本密集型或數據密集型生產函數的選擇

根據式 （34），可以預測人均資本和人均數據相當的維度，可以選擇依賴資本的生產方式或選擇依賴數據的高端服務業生產方式。此時，均衡的生產結構和增長率為：

目前，我國經濟處于情形二的人均資本占主導地位，數據要素投入不高的維度，選擇的是資本密集型生產函數，經濟增長主要依賴于技術進步率、資本積累和資本生產結構變遷，隨著數據要素投入不斷增加，數據要素密集度不斷提高，經濟增長還依賴數據生產結構變遷和人均數據積累。當人均資本與人均數據相當時，經濟將由情形二過渡到情形四，此時可以選擇資本密集型生產函數或數據密集度生產函數，繼續增加數據要素投入，當人均數據超過人均資本時，經濟將由情形四過渡到情形三，選擇數據密集型生產函數，經濟增長主要依賴于技術進步率、數據積累率和數據生產結構變化率。

3 結論及對策建議

數字經濟時代，數據作為新要素，在直接促進經濟增長以及通過推動結構變遷間接促進經濟增長方面發揮越來越重要的作用，但現有國內外學者對數據要素在經濟增長中的作用與結構變遷促進經濟增長的作用的研究方面還存在諸多不完善之處，如何構建適合中國經濟增長的模型還未達成共識，諸多研究是在新古典增長模型框架下研究中國經濟增長問題。新古典增長模型是缺乏結構分析的適應發達國家經濟增長分析的模型，新結構增長模型在新古典增長模型基礎上引入結構變遷要素探討其對發展中國家經濟增長的影響。為此，本文在加入結構分析的新結構增長模型中引入數據要素，通過理論機制分析數據要素驅動經濟增長的直接效應和間接效應：增加數據要素投入直接促進經濟增長；同時，通過數據生產結構升級以及數據／勞動稟賦結構對資本／勞動稟賦結構的替代間接促進經濟增長；進而考察了數據密集型生產函數情形下，數據要素對經濟增長的影響。數字經濟時代更加強調數據要素投入對經濟增長的重要性。理論研究發現，人均數據要素投入越多，人均數據（即數據／勞動稟賦結構）與人均資本（即資本／勞動稟賦結構）之間的差距越小，尤其是當人均數據超過人均資本時，數據／勞動稟賦結構實現對資本／勞動稟賦結構的替代，經濟增長主要由數據要素驅動。

當前世界經濟處于第四次工業革命的窗口期，我國經濟正在以資本／勞動稟賦結構為中心加快經濟增長，數據要素存量遠遠小于資本存量，處于資本／勞動稟賦結構占主導地位的經濟結構，經濟增長中起主導作用的是資本密集型的生產方式，數據要素在經濟增長中的作用還不高，為此結合數字經濟時代背景和我國經濟發展目標，需要重視數據要素在經濟增長中的作用。隨著數據要素規模逐年提高，經濟結構必將轉變為數據／勞動稟賦結構為中心，實現經濟結構調整優化，進而加快經濟增長，實現我國經濟的彎道超車。

基于本文理論機制分析得到的上述結論，提出如下的政策建議。

（1）從數據要素供給和需求兩方面著手擴大數據要素的微觀規模。①加快發展數字技術，提高廠商對數據要素的需求。同時，政府要發揮基礎保障作用，進一步加強數字基礎設施支撐體系方面的供給，以便加快廠商數字技術提高的步伐；②采取切實有效措施提高居民可支配收入以增加居民消費支出，進而提高家庭部門數據要素的供給。

（2）改善數據市場面臨的宏觀發展環境。當人均數據要素的存量超過人均資本要素的存量時，我國要素稟賦結構所決定的比較優勢就由依賴資本的生產方式轉到依賴數據的高端服務業生產方式，此時需要政府在各種制度安排和軟硬件配套基礎設施方面能夠及時做出改進，以確保數據市場擁有良好的宏觀發展環境。