中国经济发展新动能统计测度及提升路径研究

苏永照

摘 要：近年来，以科技创新为关键的新动能逐渐形成，推动中国经济高质量发展。在对经济发展新动能内涵进行界定的基础上，构建新动能评价指标体系。基于熵值法对2009—2019年我国新动能发展水平以及时空特征进行测度，并从理论和实证的角度研究我国新动能发展的影响机理。研究结果表明，近年来我国新动能持续发展，已成为经济发展的重要驱动力，但是新动能发展速度过于缓慢，且存在明显的区域差异。产业结构优化，城镇化、人力资本投资、居民可支配收入、居民人均消费支出、市场竞争程度、技术投资以及产业外向度等水平的提升均有助于新动能的发展。我国应从推进产业升级、提高城镇化水平、优化要素投入、完善市场机制等方面加快新动能的发展。

关键词：新动能；统计测度；影响因素；提升路径

基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目“异质性视角下新动能就业带动效应测度及优化研究” （19YJC790114）。

［中图分类号］ F120 ［文章编号］ 1673-0186（2023）004-0035-014

［文献标识码］ A     ［DOI编码］ 10.19631/j.cnki.css.2023.004.003

目前，我国正处于新旧动能转换的关键期。传统动能以低端产业为主，采取物质资源的粗放型投入，追求GDP的高速增长和规模扩大。当我国经济由高速增长阶段转向高质量增长阶段，资源环境约束加强，外部环境复杂且不确定，传统动能逐渐衰竭，对经济发展的驱动力变得越来越弱。经济高质量发展需要培育新的驱动力，实现产业升级，经济转型。近年来，互联网、大数据、人工智能等科技创新蓬勃发展，并与实体经济深度融合，新产业、新业态、新商业模式不断涌现，以科技创新为关键的经济发展新动能逐渐形成。2016年以来，“三新”经济增加值增速比同期GDP增速高1.5～3.9个百分点。2019年“三新”经济占GDP比重为16.3%，2020年比重增加到17.08%，在我国战胜疫情、恢复经济的过程中，“三新”经济发挥了无可替代的作用。在此背景下，对我国经济发展新动能进行统计测度，分析新动能的影响因素，探索提升新动能的具体路径，具有重要的现实意义。

一、文献述评

新动能的内涵与外延、新动能的发展进程以及新动能发展的影响因素，是现有文献关注的焦点。

（一）新动能的内涵界定

关于新动能的内涵，目前还没有统一的界定。国家统计局认为新动能在一定程度上就是新经济，包括新产业、新业态、新商业模式，是以技术创新为核心，对产业系统进行的全面改造和渗透。新技术既创造出全新的产业，也对现有产业进行升级改造，创造出新的产业形态和商业模式，形成新的驱动力，驱动国家和区域经济社会发展［1］。国家发改委认为，新动能是新生产要素、新技术突破和应用、新市场制度体系、市场需求变化、外部市场变化五个方面相互作用、相互交织的结果，是以创新为关键的生产领域、以需求变化为导向的消费领域和以改革为核心的制度领域相互融合，催生的经济增长新动力，政府应该改革现有体制和机制，为其发展提供强有力的支撑［2］。学者们也对新动能的内涵进行了界定，余东华认为技术创新和新生产要素（包括知识、技术、信息、数据等）相互融合，形成新的产业形态和模式，提升产业的高端化水平，驱动经济高质量发展［3］。中国人民大学宏观经济分析与预测课题组认为新动能是技术变革、人口结构变化、资本投资变化、产业转型升级、出口结构变化、城镇化发展和经济结构转型共同作用的结果［4］。黄茂兴认为新动能是新的技术革命带动的产业革命，表现为新技术对生产、交换、消费及分配领域的渗透和改造［5］。樊纲和徐林认为新动能是需求侧和供给侧变化产生的经济增长新动力，新时期社会需求变化、外部市场变化、市场制度变革和资本融资变革共同推动经济社会发展［6］。

（二）新动能的统计测度

現有文献对新动能的统计测度分为两个方面：一是单一维度视角，通过测度全要素生产率衡量经济发展新动能。全要素生产率是经济发展情况的主要衡量指标之一，以生产函数为基础分解出全要素生产率，可以衡量市场要素投入组合的产出效率。从动力源的视角看，全要素生产率是组合效率，是经济发展质量的体现，被视为新动能；人力、资本等要素的产出效率是数量投入的体现，被视为传统动能。可以通过对二者的测度，对产业或者区域的新动能发展成效以及新旧动能转化程度进行定量分析。二是多维度视角，通过系统构建新动能测度指标体系衡量经济发展新动能。一般而言，多维指标体系的信度，要高于单一指标。目前，基于多维度指标体系的测度越来越多。2017年，国家统计局对经济发展新动能指数进行了测算，测度指标体系主要基于科技创新能力、知识传播与创造、经济发展活跃度、科技创新对经济的驱动、经济转型、新经济形态的发展等角度进行设置。测度结果显示，近几年，我国经济发展新动能指数不断上升［7］。张志元等从经济发展的效率、经济结构的合理性以及经济发展环境代价三个方面构建新动能测度指标体系，对山东省新动能发展情况进行定量分析［8］。张立新等从经济发展需求侧和供给侧出发选取指标，衡量新旧动能的转换程度［9］。郑江淮等基于经济发展需求侧、供给侧和结构转换三个角度，从内需和外需两个方面构建新动能衡量指标体系［10］。方大春和裴梦迪从科技创新能力、经济发展效率与活力、新经济发展态势三个方面选取7个衡量指标，对新旧动能转化程度进行省际测度［11］。

（三）新动能的影响因素分析

现有文献分析新动能培育的影响因素主要有有四类。一是结构因素。赵丽娜认为产业结构优化以及空间布局合理化程度提高，均有助于新动能的培育和发展［12］。赵炳新等发现产业集群的高级化、生态化以及产业集群的转型升级，都对新旧动能的转换有一定的促进作用［13］。刘世锦认为对垄断产业进行改革，允许民营资本进入垄断行业，有利于激活产业内竞争，有助于培育新动能［14］。二是要素因素。张涛等认为互联网催生的数字经济在培育经济新动能等方面起到了日趋重要的作用，“已经成为经济增长的重要推动力量，并且在构建新发展格局中发挥了重要作用”［15］。孙彦明认为科技创新产生的创新成果可以促进传统产业的转型升级和高新技术产业的发展，推动新动能的培育［16］。王一鸣认为高端人力资本，尤其是创新型人才，对新动能的培育产生积极作用，是新动能发展的支撑力量［17］。李平等认为技术革命提高了有限资源的产出水平以及使用效率，有利于产业新动能的发展［18］。三是需求因素。隆国强认为提升出口产品技术含量、优化出口产品结构都可以有效提高产品的国际竞争力，产生新的驱动力，推动经济的发展［19］。郑世林认为内外需求一直在不断变化，新动能通过适应需求变化引领和优化内外需求变化，使供需达到新的平衡。因此，需求变动、需求结构优化都对新动能的培育产生积极的影响［20］。四是制度因素。徐晓鹰等认为，政府在经济发展中的作用不容忽视，政府与市场对经济的合理参与以及二者关系的有效协调，可以为新动能的发展创造良好的外部环境［21］。刘迎秋等认为中小企业市场活跃度比较高，是科技创新的积极力量。为中小企业创造良好的政策环境和有力的金融支持，可以增加市场创新活力，推动新动能发展［22］。

现有研究为本文奠定了良好的基础，但仍有进一步探索的空间。首先，现有研究对新动能测度的范围偏窄，大多是以“三新”经济代替新动能。“三新”经济仅仅是新动能的现实表现，新资本、新技术、高端人才等发展状况体现了新动能的发展潜力，现实表现和发展潜力共同构成新动能全貌，以“三新”经济代替新动能，以偏概全，很难全面评价新动能发展状况。其次，现有研究对新动能测度指标体系的评价不够客观全面。现有研究一般采用多维度评价方法，提高新动能测度的信度，但是缺乏对指标体系重要性、必要性以及完整性的客观评价，影响了测度结果的说服力。最后，现有研究对新动能影响因素的分析大多属于规范性分析，缺少实证分析的支撑。对新动能的影响程度和影响路径，现有研究很难做到系统、精准的分析。本文从现实表现和发展潜力有机结合的系统视角构建新动能评价指标体系，对我国经济发展新动能进行统计测度，完善了客观评价指标体系的重要性、必要性以及完整性。在此基础上，基于“激发潜能，促进发展”的思路，构建新动能影响因素计量模型，实证研究提升经济发展新动能的具体路径，形成对现有研究的有益补充。

二、中国经济发展新动能统计测度

基于前文思路，本文把现实表现和发展潜力有机结合，构建新动能评价指标体系，对我国经济发展新动能进行统计测度。

（一）新动能构成要素及评价指标体系构建

动能是物理学概念，是物体质量和速度共同作用的结果。新动能里面的“速度”是效能和目前的发展表现，新动能里面的“质量”是潜力和未来的发展前景。据此，我们可以将新动能的评价指标分为两类；一类是潜力指标，表示新动能里面的“质量”，包括新人才、新技术、新资本以及新的市场制度；一类是效能指标，表示新动能里面的“速度”，包括新产业、新业态以及新商业模式。

1.新动能的潜力指标

潜力指标主要是对新动能的发展潜能进行客观描述。

一是新技术。新技术主要表现为技术研发投入、新技术数量以及新技术的应用等，体现了技术发展智能化、信息化的基本趋势［23］。其中，技术研发投入的衡量指标有R&D支出在GDP中的占比、高技术制造业R&D经费支出占比、基础研究占R&D支出的比重、政府科技支出占一般公共预算收入比重等。新技术数量的衡量指标有发明專利授权量与申请受理量之比、高新技术制造业有效发明专利数增长速度、有效发明专利产业化率等。新技术应用的衡量指标有人均软件业务收入、互联网普及率、有电子商务交易活动的企业数比重、工业机器人安装密度等。

二是新人才。新型人才是指拥有高端人力资本的人才，是新动能发展的基础要素。“经济发展与人才集聚相辅相成，大规模的人才集聚和高水平的人力资本存量将全面促进区域城市群的产业集聚和经济增长，反之则不然。”［24］新人才主要表现为人力资本的投入数量、强度以及已有新人才的数量。其中，人力资本投入数量的，衡量指标有高技术产业研究与试验发展人员全时当量占比、电子及通信设备制造业R&D人员全时当量增速等。人力资本投入强度的衡量指标有万名就业人员中R&D人员全时当量等。已有新人才数量的，衡量指标有万人中硕士研究生以上人数、软件与信息服务业从业人员所占比重、万人研发人员数等。

三是新资本。新资本要能为实体经济发展提供足够的金融支持，为市场活力提供基本支撑［25］。为新技术发展提供资本支持主要体现为金融支持力度、民间资本占比、技术投资占比等。其中金融支持力度的衡量指标为直接融资规模占社会融资规模的比重、人均高技术产业新增固定资产投资额等；民间资本占比的衡量指标为高新技术制造业投资占制造业比重、民间固定资产投资占比等；技术投资占比的衡量指标为人均企业技术改造经费支出、全国创业风险投资管理资本总量占GDP比重等。

四是新制度。新动能的发展需要与之相适应的制度环境，良好的制度环境可以为新动能的健康发展提供政策和规制的支撑。新制度主要体现为政府服务的质量和效率、市场化程度以及营商环境。其中政府服务的质量和效率的衡量指标有财政性教育经费与小学在校学生数比值、“简政放权”百度指数等；市场化程度的衡量指标有进出口总额占地区生产总值比值、国有全社会固定资产投资占比等；营商环境的衡量指标有知识产权保护程度、“三资”企业税收占“三资”工业总产值比重等。

2.新动能的效能指标

效能指标主要是对新动能的发展现状进行客观描述。

一是新产业。新产业主要包括高新技术产业以及战略性新兴产业，是新技术在产业领域的应用，是新动能发展绩效的主要表现，主要体现为新产业的发展规模和发展质量。其中新产业发展规模的衡量指标有高新技术产业企业个数占制造业比重、高新技术产业产值占制造业比重、高新技术产业主营业务收入占制造业比重等；新产业发展质量的衡量指标有高技术制造业利润总额占比、高技术制造业增加值增长率等。

二是新业态。新业态是指新技术与产业相融合，不同产业、产业的不同部分进行重整而形成的新产业形态，主要体现为新业态的发展规模和发展质量。其中新业态的发展规模的衡量指标有人均快递业务量、高技术企业数量占规模以上工业企业的比重、租赁和商务服务业增加值占第三产业比重等；新业态的发展质量的衡量指标有“人工智能”百度指数、现代服务业产业增加值占GDP比重等。

三是新商业模式。新商业模式是新技术与传统消费模式、商业模式的融合和重塑。以互联网技术为支撑的新商业模式主要体现为新消费模式和新商业模式。其中，新消费模式的衡量指标有网上零售额占比、网络支付比例等；新商业模式的衡量指标有跨境电商进出口总额占比、快递收入增速、跨境电商出口总额占比等。

3.新动能评价指标体系构建

在对新动能潜力指标和效能指标进行系统梳理的基础上，构建由2个一级指标、7个二级指标以及50个三级指标构成的新动能评价指标体系。然后对50个三级指标进行相关性检验，采用灰色关联度方法计算相关系数和熵值，检验评价指标的重要性、必要性以及完整性。根据检验结果，评价指标体系由2个一级指标、7个二级指标以及28个三级指标构成（表1）。

（二）新动能统计测度

在构建新动能评价指标体系的基础上，本文对我国新动能发展水平以及时空特征进行测度。

1.测度方法

本文拟采用熵值法对我国新动能发展指数进行测度。

一是构建原始评价矩阵。

原始评价矩阵为

X=（xij）n×m（1）

其中，xij表示第i个地区第j个评价指标，共有n个地区、m个评价指标。

二是对各指标进行标准化处理。

对各指标进行标准化处理，消除各个指标衡量单位差异的影响。同时对结果进行统一平移避免出现数值0的情形。

Yij=+0.1（2）

三是计算熵值。

计算各个指标在相应样本中的权重

pij=（3）

在此基础上，计算熵值

ej=-ln（n）-1pijlnpij（4）

四是计算各指标的权重。

wj=（1-ej）∑j（1-ej）（5）

五是测度新动能发展指数。

NG=100×wjYij（6）

2.测度指标数据来源

三级指标数据来源于2010—2020年《中国统计年鉴》《工业企业科技活动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国电子信息产业统计年鉴》《中国知识产权指数报告》《中国第三产业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》以及“百度指数”网站、各省份统计年鉴等，少数缺失数据用插值法代替。

3.测度结果及分析

本文采用上述方法对2009—2019年我国30个省份（不含港澳台和西藏地区数据）及全国的新动能发展指数进行测度。

从全国层面看（表2），新动能发展指数全国均值2009年为19.35，2019年上升为24.09，呈现明显的上升趋势，但是增速缓慢。从区域层面上看（表2），东部地区的新动能发展指数均值一直遥遥领先，高于中西部地区。中部的均值整体上高于西部地区，但优势不明显。

从省域层面上看（表3），经济发达地区，如长三角、珠三角和京津地區省份的新动能发展指数处于全国领头羊的地位。但是经济欠发达省份的新动能发展指数较低，且增速缓慢，新动能发展明显不足。

综上所述，近年来我国新动能持续发展，已经成为经济发展的重要驱动力，但是新动能发展速度过于缓慢，且存在明显的区域差异。因此，需要对新动能发展的影响因素进行深入研究，探索我国经济发展新动能提升路径。

三、中国经济发展新动能的影响因素分析

在对经济发展新动能进行统计测度的基础上，本文从实证的角度研究我国新动能发展的影响机理。

（一）模型构建

由上文分析可知，新动能的发展潜力指标主要是劳动力、资本、技术、制度等供给侧生产要素，因此，基于“激发潜能，促进发展”的思路，本文主要从影响供给侧生产要素的消费、产业、财政、收入、制度等方面，选取城镇化水平、产业结构优化程度、居民可支配收入、技术投资水平等代表性变量对我国经济发展新动能的影响因素进行考察。本文设定以下新动能影响因素模型：

lnNGit=α1lnNGit-1+α2lnUBLit+α3lnUISit+α4lnHCIit+α5lnRDIit+α6lnPCEit+α7lnDMCit+α8lnTCIit+α9lnIDEit+εit（7）

模型中各变量均取对数，以消除数据的异方差。其中，被解释变量NG表示新动能发展指数，考虑到新动能的路径依赖特性，本文引入NG的滞后一期值为解释变量。解释变量还包括：UBL城镇化水平，用城镇人口占总人口的比重衡量；PCE城镇居民人均消费支出；UIS产业结构优化程度，用第三产业产值与第二产业产值的比重衡量；HCI人力资本投资水平，用从业人员平均受教育年限衡量；RDI城镇居民人均可支配收入；DMC市场竞争程度，用城镇私营企业和个体就业人员占比衡量；TCL技术投资水平，用R&D支出在GDP中占比衡量；IDE产业外向度，用高技术产业出口交货值占GDP 比重衡量。ε为随机误差项。

（二）数据来源

被解释变量（NG）数据来源于2009—2019年我国30个省份（不含港澳台和西藏地区）新动能发展指数的测度结果。被解释变量包括：城镇化水平（UBL）、产业结构优化程度（UIS）、人力资本投资水平（HCI）、居民可支配收入（RDI）、居民人均消费支出（PCE）、市场竞争程度（DMC）、技术投资水平（TCL）、产业外向度（IDE）。被解释变量与新动能测度指标数据来源相同，少数缺失数据用插值法代替。

（三）实证分析及结果

根据上文的模型构建，采用系统GMM方法探索我国新动能发展的影响机理，并分析不同地区的异质性影响。

1.实证方法

为解决内生性以及弱工具变量问题，本文采用系统GMM方法对模型进行估计。用Arellano-Bond 检验被解释变量的滞后项可否作为工具变量，用Sargan检验模型是否过度识别，用Wald 检验整个模型的可行性。同时，为检验模型的稳健性，并分析各因素对新动能发展影响的异质性，本文进一步进行分样本研究，表4中的模型2、3、4分别显示我国东部、中部和西部系统GMM估计结果。

2.实证结果及分析

实证结果显示（表4），AR（1）小于0.05，随机扰动项的差分存在一阶自相关；AR（2）大于0.05表明不存在二阶自相关，无需做更高阶的检验。Sargan值均大于0.05，“所有工具变量都有效”原假设成立，GMM 估计是有效的。另外比较模型1与模型2～4的估计结果，各个解释变量的系数大小以及显著性不一致，但是所有系数正负方向一致，均为正数，符合本文的理论预期。

在模型1～4中，被解释变量的滞后项lnNG（-1）系数都在1%的置信水平上显著，且为正数，表明新动能的发展具有明显的路径依赖特征，前一期的新动能发展状况会明显促进本期的新动能发展。城镇化水平（lnUBL）均显著且为正，表明城镇化水平越高，新动能发展水平越高，大力推进城镇化，有助于新动能的发展。产业结构优化程度（lnUIS）均显著且为正，说明产业结构越合理，转型升级越快，越有利于新动能的发展。人力资本投资水平（lnHCI）均显著且为正，说明人力资本拥有量越大，个人和社会对其投入越多，新动能发展越顺利；但是模型2东部的显著性水平明显低于中西部，说明在中西部人力资本投资总体水平基础相对薄弱的情况下，增加人力资本投资对新动能发展的促进作用更明显。

模型1、3、4中，居民人均消费支出（lnPCE）和居民可支配收入（lnRDI）均显著且为正，说明就全国以及中西部而言，居民人均消费支出和居民可支配收入对新动能发展都有正向的积极作用，二者的提高都会促进新动能的发展。模型2东部的居民人均消费支出（lnPCE）显著且为正，居民可支配收入（lnRDI）为正，但是不显著，说明消费欲望较强且消费能力相对较低的低收入者比例较高，东部地区居民收入差距过大。消费能力较高且消费欲望较低的高收入者有相当一部分收入没有转化为消费，限制了居民可支配收入提升对新动能的促进作用。

关于市场竞争程度（lnDMC），在全国层面（模型1），市场竞争程度（lnDMC）显著且为正，说明市场竞争程度的提升以及市场化水平的提高，有利于新动能的发展。在区域层面，模型2东部的市场竞争程度（lnDMC）显著且为正，但是在模型3和模型4中，市场竞争程度（lnDMC）虽为正，但不显著。说明东部的市场制度完善，市场化程度较高，市场在经济发展中的作用比较显著。中西部市场化程度相对较低，市场并没有发挥显著的主导作用。

技术投资水平（lnTCI）均显著且为正，说明技术投资水平越高，技术水平越高，在市场中发挥的作用越大，越有利于新动能的发展。但是模型4西部的显著性明显偏低，说明西部地区技术薄弱，还没有充分发挥技术投资的驱动作用。

产业外向度（lnIDE）均显著且为正，表明产业外向度越高，对外开放程度越高，对经济发展的驱动作用越大，越有利于新动能的发展。模型4西部的显著性明显高于中部和东部，说明相对于开放程度较高的中部和东部，西部进一步扩大开放的作用更明显。

四、中国经济发展新动能提升路径研究

根据经济发展新动能的内涵界定，结合我国新动能发展水平的测度结果以及新动能发展的影响机理，本文认为我国应从推进产业升级、提高城镇化水平、优化要素投入、完善市场机制等方面提升新动能发展水平。

（一）提升资本集约化程度，优化新动能发展的物质基础

资本集约化程度提升，会提高资本的使用效率，提升经济增长质量，优化新动能发展的物质基础。首先，我国应以城镇化促进资本集约化。城镇化过程是土地、资本等资源聚集过程，也是公共服务拓展过程。通过城镇化，资本向中心城市快速聚集，使用效率提升，更多的资本被生产出来，扩大新动能发展的物质基础。同时城镇化使城镇人口比例提高，更多的人享受到高质量的公共服务，差异化消费能力被充分释放出来，增加了对资本的需求，提升资本的集约化程度，优化新动能发展的物质基础。目前，我国的城镇化水平并不高，有很大的提升空间。其次，我国应以产业结构优化推进资本的集约化。产业结构优化就是资本使用效率的优化，通过产业结构优化，淘汰落后产能，资本的能量被充分释放出来，资本使用效率得到提升，资本集约化程度提高，新动能发展的物质基础得以优化。目前我国应以双循环战略为契机，优化产业结构，提高资本集约化程度，为新动能的发展打好物质基础。

（二）加大人力资本投资，夯实新动能发展的人力基础

新动能的核心是人力资本的高质量产出，加大人力资本投资可以夯实新动能发展的人力基础。首先，我国应提高人力资本的公共投入，尤其是在目前西部地区人力资本基础较为薄弱的情况下。因时因地制定人力资本投资政策，以公共投入提高人力资本的投资收益，带动整个社会对人力资本投资的热情，为新动能发展打好坚实的高质量人力资本基础。其次，我国应缩小收入差距，提高个体人力资本投资能力。本文实证结果显示，居民人均消费支出和居民可支配收入对新动能都有正向作用，但是东部地区由于收入差距较高，正向作用并不显著。这说明在人均消费支出一定的情况下，收入差距会导致低收入人群的收入偏低，限制他們的消费能力。人力资本投资以个体投资为主，在人均消费支出一定的情况下，缩小收入差距，有利于提高个体的人力资本投资能力，夯实新动能发展的人力资本基础。

（三）大力支持技术创新，奠定新动能发展的技术基础

技术创新是新动能发展的基础，加大技术投资力度对新动能的可持续发展至关重要。要坚持创新驱动发展，增强自主创新能力，“这对于在中国式现代化道路上塑造发展新动能、打造发展新优势极其关键”［26］。首先，我国应加大对收益率较低的基础性科研的支持力度，财政收入的一定比例要用于基础科技投入，以基础科技的发展带动整个社会的科技投资，提升技术创新水平。对于财政投入有困难的中西部地区，国家财政要给予必要的政策性倾斜和扶持，减少区域间基础性科研投入的差距。其次，技术创新要注重区域特色。要以区域经济社会发展为基础，有效整合区域技术资源，形成区域优势技术。刘新智等运用固定效应、中介效应与门槛效应实证检验长江经济带108个城市2008—2020年营商环境优化、技术进步对产业转型升级的影响，提出“加大科研投入，增强企业在创新活动、技术应用中的主体地位，提高企业科技创新能力”“共同塑造产业转型升级的新动能”［27］。尤其是中西部地区，要尽力减少与东部地区重复的技术性投入，从引进、学习到创新，节约有限的社会资源，实现差异化区域技术创新发展。最后，要进一步完善知识产权制度，强化知识产权保护，让个人和企业的技术投资可以获得合法的、预期的收益，提升人们对科技投资的兴趣，形成“大众创新”的良好氛围，奠定新动能发展的技术基础。

（四）加大改革开放力度，完善新动能发展的市场基础

市场发育不完善，经济就成为无根之木。市场制度完善，市场竞争充分、有序是新动能发展的市场基础。首先，我国要进一步深化改革，完善市场制度。就全国层面而言，我国的市场化还有很长的路要走，需要大力完善市场运行制度、运行机制，提高市场竞争对经济发展的驱动作用。就区域层面而言，我国中西部的市场化程度要落后于东部地区，市场制度不完善，市场竞争不充分。我国应通过区域交流，尤其是政府官员的区域流动，把新的政府管理理念和新的政府市场关系交流到中西部，推动中西部地区市场机制的完善。其次，我国要进一步加大对外开放力度，提升对外开放质量。近年来，我国对外开放的规模和力度不断提升，技术、人力、资源的交流和共融驱动了经济的高质量发展。但就全国层面而言，我国的对外开放力度还需进一步加大，尤其是在高新技术领域，要逐步提升我国出口产品的高新技术含量，占领价值链的高端。就区域层面而言，我国西部的对外开放程度整体上低于中东部，西部地区要抓住“一带一路”新契机，以高起点规划对外开放，充分利用好后发优势，高质量对外开放。

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Research on Statistical Measurement of New Driving Force of China's Economic Development and Its Upgrading Path

Su Yongzhao

（School of Economics and Management， Nantong University， Nantong，Jiangsu 226019）

Abstract： In recent years， new driving force，with scientific and technological innovation as the key，has gradually formed to promote the high-quality development of China's economy. Based on the definition of the new driving force of economic development， constructs a new driving force evaluation index system. Based on the entropy method， measures the development level and spatial-temporal characteristics of China's new driving force from 2009 to 2019， and studies the influence mechanism of China's new driving force development from a theoretical and empirical perspective. The results show that the new driving force in China has been undergoing a continuous development in recent years.It has become an important driving force for economic development， but the development speed of new driving force is too slow and there are obvious regional differences. The optimization of industrial structure， the improvement of urbanization， human capital investment， residents' disposable income， residents' per capita consumption expenditure， the degree of market competition， technology investment and industrial export-oriented degree all contribute to the development of new driving force. China should accelerate the development of new driving force from the aspects of promoting industrial upgrading， improving the level of urbanization， optimizing factor investment and perfecting market mechanism.

Key Words： New driving force; Statistical measure; Influence mechanism; Upgrading path