中国经济增长新动能指数测度与演化分析

杜素生

（内蒙古师范大学青年政治学院，内蒙古 呼和浩特 010051）

一、引言

当前中国经济发展新动能指数继续上升，新产业、新业态、新商业模式加快成长，经济活力进一步增强，有力推动经济迈向高质量发展。“十四五”时期中国经济发展关键在于创新主体培育和创新机制的改革，关注产业多样化与产业结构的优化升级，做好新旧动能的转换，并释放经济增长新动能[1]。因此，党和国家积极采取技术创新、模式创新与应用创新等新型经济形态培育措施，盘活经济增长新动能，加速驱动供给侧结构性改革[2]。因此，建立测度中国经济增长新动能指数及演化特征是值得探讨的重要议题。

为探明经济增长新动能发展的现状与趋势，学者们展开了较为丰富的理论研究。马秀贞(2019)[3]认为中国经济增长新动能是推进经济高质量发展的主要驱动力。张蕊、孔繁来(2017)[4]认为经济增长新动能对企业经营收入与利润提升均具有显著的正向促进效应。王晓天(2021)[5]立足熵权—TOPSIS 法测算经济增长新动能的综合指数，并提出中国经济增长新动能水平较低，不同省份间动能呈现出显著区域异质性。赵文军、葛纯宝(2019)[6]借助Hicks-Moorsteen TFP 指数衡量经济增长新动能，发现技术改进指数的提高难以消除技术指数与规模指数的降低，阻碍经济增长新动能稳步发展。段平忠(2008)[7]基于Theil 指数计算经济增长新动能，各地区经济增长新动能发展差距显著。关于经济增长新动能的影响因素方面，中国经济增长新动能主要依靠于全新产业与技术，且技术指数存在阻滞效应，区域间的经济增长指数因受新动能科研投入的时间变化而出现非均衡发展现象[8-11]。

现有关于经济增长新动能指数评价的研究存在如下几点不足：第一，基于熵权—TOPSIS、Hicks-Moorsteen TFP、Theil 等方法计算经济增长指数的综合评价法虽然具有一定的创新性，但也存在一些地方需要进一步探究。如经济增长新动能指数之间是否具有变动同源性，其科学性、合理性需进一步检验[12]。第二，将经济转型升级与经济创新驱动作为研究主体，分析经济增长新动能研究的文献甚少，无法准确预判经济增长新动能的结果。第三，关于经济增长新动能的研究多数是从东、中、西部地区这三个层面单独进行研究，鲜有对整体区域的经济增长新动能的演进过程深入探析，故难以正确反映区域经济增长新动能的演化特征。故此，在上述研究的基础上，梳理新动能的构成要素，从投入与产出两个视角建立经济增长新动能指标，基于Stackelberg 博弈-DEA 模型，测算经济增长新动能指数，并分析其空间演化情况。

二、研究方法与变量选取

1.Stackelberg 博弈-DEA 模型

经济增长新动能是涵盖经济转型升级阶段（经济转型升级子系统）、经济创新驱动阶段（经济创新驱动子系统） 的总体系统[13]。具体而言，经济转型升级是指某种经济运营状态向另一种经济运营状态转变过程中产生的期望产出与非期望产出的子系统[14]。经济创新驱动子系统是以科学信息技术的创新性效益，完成经济集约式增长，从而减少经济转型过程中产生的非期望产出子系统。经济创新驱动子系统包括技术层面与非技术层面（如政府机构、社会组织、公众因素） 的新动能[15]。实质上，经济创新驱动子系统具有相应的社会新动能属性。综合上述分析，构建经济转型升级子系统A 和经济创新驱动子系统B的关系（见图1）。

图1 中国经济增长新动能两阶段子系统的关系分析

经济转型升级子系统A 和经济创新驱动子系统B 之间是否存在博弈关系需要进一步界定。尽管中国经济发展与挖掘经济增长新动能不断受到重视，但在发展中心偏重经济环境下，经济转型升级相对经济创新驱动而言还处于较高位置，导致经济转型升级A 属于主导系统，而经济创新驱动子系统B 则为从属子系统[16]。由此，子系统A 与子系统B 之间的关系是“主导—从属关系”。从博弈角度来看，可利用Stackelberg 博弈刻画两个系统之间的互动关系，并构建立足Stackelberg 博弈的两阶段DEA 模型。

中国经济增长新动能系统具有N 种决策单元(DMU)，其演化都存在于经济转型升级子系统A 与经济创新驱动子系统B。YA、UXA、EXA分别代表经济转型升级子系统A 的投入要素、非期望产出和期望产出。考虑到新动能激发时，形成环境污染方面的非期望产出，且存在负向外部特征，可将指数评价目标定义成最大化期望产出和最小化非期望产出，并建立大正数FA，利用=FA-XA变量将非期望产出转变成正向的指数变量。

YB、UXB、EXB各自表示子系统B 的投入要素、非期望产出和期望产出，并综合运用上述方法，构建指数正向变量=FB-UXB，其中，FB表示大正数。

界定子系统的指数，即经济转型升级指数与经济创新驱动系统指数分别为：

并且，界定总体经济增长新动能指数为：

在此基础上，对eA最大化处理，并根据DEA 线性转化方法，获得子系统A 的经济转型升级指数测算模型：

文章基于Stackelberg 博弈思路，在测算经济创新驱动子系统B 时借鉴经济转型驱动子系统A 进行相关决策，即以经济转型升级子系统A 的指数作为约束条件，保证经济创新驱动子系统B 的指数衡量。

与此原理一样，文章采取相关转化方法，得出如下线性规划模型：

通过式(4)可测度两阶段的指数，并由此测算总体经济增长新动能指数。

2.变量选取与数据来源

因为2015 年中国首次发布经济新动能发展指数，考量到数据的可获得性，文章以中国30 个省份（除港澳台地区和西藏） 为研究对象，以2015—2020 年作为研究区间，并建立指标体系和相关变量，具体说明如表1 所示。同时，选取高技术制造业增加值、规模以上工业战略性新兴产业增加值、新兴服务业实现营业收入总额、高技术产品出口总额作为经济转型升级系统的投入指标[17]；

表1 经济增长新动能指数评价指标及其描述性统计

经济转型驱动系统不仅涵盖处理经济转型升级中产生的非期望产出方面投入，还涵盖经济创新驱动子系统相关的其他投入，具体可划分为如下几个方面：一是技术层面的投入，即工业技术改造投资额；二是企业经济创新驱动方面的投入，即工业投资额、科技企业孵化器数量、工业技术改造投资额、引进高端技术财政拨款金额；三是政府方面的投入，即引进高端技术的财政拨款金额。

经济创新驱动系统的产出指标中涵盖非期望产出与期望产出。其中，期望产出囊括农业产业化经营组织数量、高技术制造业增加值的增长率、高技术产业产品出口额的增长速度。非期望产出环境行政处罚案件数额、技术升级后工业SO2排放量、技术升级后工业废水排放量。同时，相关数据可从《中国互联网发展状况统计报告》 《中国统计年鉴》 《中国高技术产业统计年鉴》 《中国新三板市场发展报告》 《全国中小企业股份转让系统统计快报》，以及人力资源和社会保障部、科技部、国家统计局等官方渠道获得。

三、中国经济增长新动能指数的测度

1.中国经济增长新动能整体指数的测度

在建立评价指标体系之后，文章运用Stackelberg 博弈-DEA 模型，以2015—2020 年的相关数据作为研究样本，测度中国30 个省份的经济增长新动能指数。由表2 可知，从不同省份的状况来看，2015 年，经济增长新动能指数较高的省份涵盖北京、上海、广东。并且，2015 年经济增长新动能指数在0.8 以上省份包括浙江、广东、北京、江苏、上海；经济增长新动能指数较低的省份为青海、甘肃、新疆，指数均值在0.6以下。2015—2017 年，经济增长新动能指数在0.8 以上省份，从2015 年的5 个扩大至2016 年的6 个省份、2017 年的7 个省份。2016—2017 年经济增长新动能指数低于0.6 以下省份依然是甘肃、新疆与青海。2018—2019 年，经济增长新动能指数0.8 以上省份保持稳定增长。虽然2020 年的总体经济增长新动能指数呈现良好势头，但原有经济增长新动能指数省份大部分存在下滑现象，2020 年经济增长新动能指数位列前茅的省份是山东与福建，其指数值分别是0.0869、0.0879。综合来看，中国多数省份的整体经济增长新动能指数均处于中等偏上水平。

表2 全国经济增长新动能整体指数

通过上述研究可知，2015—2020 年中国整体经济增长新动能指数稳中有升，从样本初期2015 年的1.9665，到2020 年的2.0456，整体攀升了0.0791。2015—2017 年，全国经济增长新动能指数基本保持一定攀升水平，证明中国在这期间虽然持续引入经济增长新动能相关技术，促使经济增长新动能增强。究其根源，2015—2017 年中国经济从产业结构、人口结构和资本结构方面均开始转型升级，户籍制度以及社会保障监管制度深化变革，驱使劳动力资源高效率配置，促使经济增长新动能指数持续提升。2018—2019 年，中国经济增长新动能指数平均水平依然保持上升态势，表明在这期间中国经济增长新动能持续壮大，新业态、新产业、新商业模式加速成长，经济创新驱动持续加强。2020 年随着国家经济迈入新发展阶段，国家政策机制不断发力，消费新业态、新模式、新场景被广泛运用，促使经济增长新动能指数持续攀升。与此同时，2020 年国家网络经济加快发展、新动能发展规模持续扩大、市场活力不断被激发、经济发展韧性与研发投入力度逐渐加强，为经济增长新动能指数稳步提高奠定基础。

2.中国经济增长新动能子系统的指数测度及比较分析

基于文章建立的Stackelberg 博弈-DEA 模型，分别计算出两个子系统的投入、产出对应的指标权重值，测算2015—2020年各省份的经济转型升级子系统指数与经济创新驱动子系统指数（见表3）。从经济创新驱动而言，2015 年，中国经济创新驱动子系统指数的平均水平为2.0253，到2020 年时增加至2.3292，增幅为11.85%。2015 年，经济创新驱动子系统指数较高的省份有北京、上海；河北、河南、四川、贵州和新疆等省份的经济创新驱动子系统指数较低，其指数均在0.060 以下。2020 年，上述省份的经济创新驱动子系统指数提升幅度较小，广东与江苏的经济创新驱动子系统指数提升幅度依然较小，剩余省份经济创新驱动子系统指数总体幅度都有所扩大。从具体水平来看，经济创新驱动系统指数除河北外，其余省份均高于0.070。并且，各省份经济转型升级与经济创新驱动系统指数差距在不断缩减，发展不平衡局面获得有效控制。

表3 2015—2020 年各省份的传统产业经济转型升级系统指数与经济创新驱动系统指数

从经济转型升级而言，只有经济创新驱动子系统指数的水平呈现出增高趋势，经济转型升级子系统指数与经济创新驱动之间产生了巨大差距。2015 年，各省经济转型升级子系统平均指数为1.988。其中，浙江、江苏、上海、天津、重庆等省份的经济转型升级子系统指数相对较高。但是，新疆、甘肃与湖南等省份的经济转型升级子系统指数整体偏低，指数水平均小于0.06。2020 年，各省份的经济转型升级子系统的平均指数为2.0903，相比2015 年提高0.1023，指数稳定的仅有广东、北京、浙江等省份。并且，从指数水平较低的省份而言，广西、云南、青海、陕西等省份的经济转型升级子系统的平均指数反而出现增多局面。由此可见，中国经济转型升级层面的指数提高水平较为缓慢。

为了挖掘经济增长新动能指数总体偏低的系统因素，文章基于表3 刻画出两个子系统增长指数的演化趋势（见图2）。通过研究发现，经济创新驱动子系统B 的指数表现出不断升高趋势，由此证明中国在新动能范畴获得显著成效。特别是2015年国家实行《中国制造2025》后，在企业增加投入创新要素费用，以及改进技术、设备、贴息与加速折旧等措施驱动下，经济增长新动能得到显著提升。此外，各参与主体更加注重新动能过程管理，促使相关优质资源有效利用，从而实现中国制造转向中国创造，中国速度转向中国质量。2015—2020 年，经济转型升级系统指数水平历经平稳发展之后，促使产业改造升级处于饱和状态，反而出现提升缓慢状态。对比两个子系统指数水平来看，与经济创新驱动子系统相比，中国经济转型升级子系统指数相对较低。并且，2017 年以后，经济转型升级与经济创新驱动之间差距不断拉大。产生这一局面的主要原因在于技术与非技术两个层面。从技术角度来看，尽管中国经济增长技术动能不断被激发，对经济新动能产生一定推动作用，但由于经济转型升级与新动能的协同效应较低，经济增长技术动能对二者的协同发展存在时滞。与此同时，新动能阶段技术改进程度也逐渐提升，但是仍无法规避污染排放问题，间接致使经济转型升级阶段的增长指数增长缓慢。从非技术层面的社会原因而言，2015—2020 年，尽管经济增长新动能持续增长，政府、社会组织、公众参与度在日渐增强，但从具体现状而言，各经济增长新动能主体之间的协同效应没有得到有效发挥。这一情况主要体现在以下几个方面：第一，政府部门规定的新旧动能转换政策相关边际效益没有充分挖掘，致使部分区域新旧动能转换政策依然未得到有效贯彻，造成经济转型升级速度缓慢。第二，尽管政府部门在参与经济转型升级过程中采取创新管理方式，但是行政审批服务效能没有得到充分发挥，仍然存在不必要的行业门槛限制以及隐性壁垒。这一情况导致经济转型升级系统指数增长速度迟缓。综上所述，从技术因素与非技术因素而言，相比经济创新驱动子系统而言，经济转型升级子系统中的主体间无法实现协同发展，成为经济增长新动能指数难以稳步提升的重要瓶颈。

图2 中国经济增长新动能子系统的指数演变

综合而言，通过比较各省份2020 年经济转型升级指数与经济创新驱动系统指数的情况得知，当前中国经济创新驱动子系统指数和经济转型升级子系统的差距较大，尤其是大部分省份亟需提高经济转型升级子系统指数。这表明目前中国提高经济增长新动能，不能仅依靠经济转型升级，更重要的是，有效发挥社会和政府经济的活力来发展新功能，促使经济转型升级过程中多元主体的协同效应有效激发。

四、中国经济增长新动能指数的空间演化分析

综合上述分析可知，经济增长新动能指数具有良好发展势头，但是随着时间的推移其会产生不同变化，需要进一步深入分析其空间演化情况。故此，按照东部、中部与西部地区进行分析，并刻画出经济增长新动能空间演化趋势图（见图3）。由此可知，东、中、西部地区的整体经济增长新动能指数的演变情况有所差异，西部地区整体经济增长新动能指数具有缓慢提升态势；东、中部地区的整体经济增长新动能指数均保持在相对稳定水平，但上升幅度相对较小。在样本初期，东部与中部地区均具有较高的整体经济增长新动能指数水平，而西部地区的经济增长新动能指数水平相对较低。但是，随着时间的推移，西部地区整体经济增长新动能指数有所提升，并与中部地区差距缩小，而中部地区整体经济增长新动能指数则出现缓慢提升现象。中部地区与其他地区的差距也有所扩大，导致演化到样本期后期，西部地区的整体经济增长新动能指数与中部差距持续缩小。这种现象主要是经济转型升级与经济创新驱动子系统共同作用的结果，故需进一步对各区域经济增长经济创新驱动子系统的指数进行分析。

图3 中国区域经济增长新动能指数演变趋势

各地区经济转型升级子系统指数的演进趋势如图4(a)所示。从图4(a)可知，不同地区的经济转型升级子系统指数均呈现出攀升态势，证明中国区域经济动力保持着稳定发展状况，促使经济增长新动能有效激发。从各地区的指数对比来看，东部地区经济转型升级子系统指数从2015 年的0.6204 增加到2020 年的0.7827，相比中部与西部地区，处于较高水平；中部与西部地区的经济转型升级子系统指数差距不大。在样本前期，西部地区的经济转型升级子系统指数略高于中部地区。然而，随着时间的演进，中部地区的经济转型升级子系统指数有所增高，最终赶超西部地区的经济转型升级子系统指数。由上述分析看出，与中部与西部地区相比，东部地区在经济转型升级子系统指数方面占据绝对优势，但中、西部地区由于缺乏经济发展优势，致使其经济转型升级指数水平相对缓慢。此现象产生的原因在于，东部地区具备信息、人才、金融、科技等优质资源优势，且技术嫁接、新技术赋能与智能化改造取得显著成效，从而促使传统制造、加工等传统产业迭代升级。然而，中、西部地区缺乏技术改进资源，且受到“中低端产品严重过剩、中高端产品严重缺乏”的结构性矛盾影响，致使经济转型升级进程缓慢。

图4 中国区域经济增长新动能子系统指数的演变趋势

图4(b)显示经济创新驱动子系统的指数演变趋势，并表现出经济创新驱动子系统的指数演变趋势以及显著区域异质性。在东部地区，经济创新驱动子系统指数水平较高，从2015 年的0.7154 到2020 年的0.8007。细究其因，东部地区运用新产业、新业态、新商业模式的活动效果良好，经济创新驱动进一步被释放，促使东部地区新动能指数较高。中、西部地区经济增长新动能指数呈现出缓慢提升态势。究其根源，中、西部地区新动能增长过程中产生了核心技术与关键设备“卡脖子”的问题。例如，中、西部地区的部分工艺、零部件、材料等方面的基础技术积累充分不足，导致低端供给过剩与高端供给不足的结构性矛盾严重。从中、西部地区经济增长新动能指数情况而言，社会各界参与经济增长新动能的程度不够，导致其新动能尚处于较低水平。

五、结论与政策建议

文章通过对经济增长新动能整体系统进行深入分析，建立经济增长新动能指数评价指标体系。运用Stackelberg 博弈-DEA 模型对中国30 个省份的经济增长新动能指数进行测度，全面剖析区域经济增长新动能指数、经济转型升级子系统指数、经济创新驱动子系统指数的演变趋势和空间演化。得出如下结论：第一，从整体结果来看，中国经济增长新动能指数总体呈攀升态势，且呈现出东部地区最高、中部地区次之、西部地区最低的分布特征；第二，从子系统指数来看，经济转型升级子系统与经济创新驱动子系统指数均处于上升趋势，但经济转型升级子系统的指数增长速度显著低于经济创新驱动子系统；第三，从空间演化来看，中国各区域的整体经济增长新动能指数均呈现增长态势，东部地区经济创新驱动子系统呈现向好发展趋势，西部地区经济创新驱动子系统增长较为缓慢，中部地区创新驱动子系统增长较为稳定。虽然经济创新驱动子系统指数均呈上升趋势，但经济转型升级子系统指数的整体增长缓慢。

文章针对中国经济增长新动能指数的提升，从以下三个方面提出政策建议：第一，因地制宜制定推动经济增长新动能的政策。针对中、西部地区经济增长新动能指数缓慢提升的趋势，国家应从中、西部地区创新能力、完善经济增长质量效益与驱动绿色发展等方面，出台相关经济新动能释放政策，优化区域经济增长动能，不断缩小中、西部地区间的差距。一方面，相关部门应制定通过知识要素刺激经济增长新动能的政策，并扩大知识要素对经济增长的贡献份额，从而增强培育与健全中、西部地区经济增长新动能；另一方面，地方政府应制定推动中部与西部地区新型城镇化建设进程与交通基建协同发展政策，适宜流转与集聚创新要素。第二，升级优化产业结构驱动经济增长新动能。针对经济转型升级子系统的指数缓慢提升，国家应积极调整经济结构，根据不同区域发展需求，调整优化产业发展结构，重视高科技技术与监管的现代服务业。政府机构还应积极提高传统产业改造水平，推动实体经济体大力增强服务创新，扩大集成电路与软件产业规模，扶持新动能企业产业发展，促使经济结构高质量转型升级。第三，建立培育经济增长新动能的协同机制。针对经济创新驱动系统与经济转型升级系统之间差距不断扩大的情况，国家应遵循“三核指引、多点击破、协同互动”思路，有序集聚创新要素，缩小经济创新驱动系统与经济转型升级系统间的差距。针对经济增长新动能的主体协同效应没有充分发挥的情况，政府部门应借助传统产业转移与智力输入等方式建立经济增长新动能空间协同机制。并且，国家应积极完善中、西部地区双向互济与陆海内外联动机制，利用政策引导方式，驱动人才和硬件要素有效激发。政府部门应积极发挥东部地区的跨境优势，淡化区域分割，构建培育经济增长新动能的空间协同机制。