共協(xié)理論框架下信息通信技術(shù)對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的作用：以美國1947-2016年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)

一 引 言

自20世紀(jì)60年代以來，信息通信技術(shù)(ICT)迅速發(fā)展，并在國民經(jīng)濟各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。Jorgenson(2001)[1]指出，從1948年到1999年，美國GDP年均增長率為3.46%，其中信息技術(shù)資本的貢獻率為0.4%。也有學(xué)者研究認(rèn)為，信息技術(shù)投資的比例大幅上升，但信息技術(shù)投資上升與企業(yè)績效之間并沒有明顯的聯(lián)系。1987年，羅伯特索洛總結(jié)道：“我們可以看到各地電腦時代的到來，但很難看到它在生產(chǎn)率統(tǒng)計中的作用”。一些學(xué)者把增加ICT投資與提高生產(chǎn)率或改善公司業(yè)績之間缺乏顯著聯(lián)系的現(xiàn)象稱為“生產(chǎn)率悖論”。

ICT對經(jīng)濟增長到底產(chǎn)生什么影響？是否存在“生產(chǎn)率悖論”？有關(guān)這方面的研究主要分為兩大類。一是以一個國家或地區(qū)作為研究對象，從時間維度來縱向研究ICT在特定時間段內(nèi)如何影響經(jīng)濟發(fā)展，并通過計算確切的數(shù)字來衡量ICT對經(jīng)濟增長的貢獻。Jorgenson(2001)[1]應(yīng)用增長核算方法測算得到，1948-1999年間ICT對美國經(jīng)濟增長的年均貢獻率為0.4%。Oliner和Sichel(2003)[2]發(fā)現(xiàn)，1995年后美國勞動生產(chǎn)率的提高主要是由于更多地使用IT資本貨物，以及在IT商品生產(chǎn)中而獲得的效率提高。Colecchia和Schreyer (2002)[3]研究了澳大利亞、加拿大和美國等國家ICT資本積累對產(chǎn)出增長的影響，發(fā)現(xiàn)1990年代后半期，ICT對經(jīng)濟增長的貢獻每年上升0.3至0.9個百分點。Bazzazan(2009)[4]研究發(fā)現(xiàn)，從需求側(cè)來看，美國信息通信技術(shù)行業(yè)占總產(chǎn)值的8.6%；從供應(yīng)側(cè)來看，占總產(chǎn)出的9.5%。Hwang和Shin(2016)[5]調(diào)查了韓國信息通信技術(shù)的發(fā)展，發(fā)現(xiàn)其對韓國經(jīng)濟增長具有促進作用。二是以橫截面數(shù)據(jù)來研究多個國家或地區(qū)，旨在尋找ICT發(fā)展與國家經(jīng)濟增長之間的普遍關(guān)系，即通過研究變量與變量之間是否具有顯著關(guān)系，從定性的角度研究ICT對經(jīng)濟增長的影響。根據(jù)102個國家的數(shù)據(jù)，Vu(2011)[6]指出，ICT滲透可以通過促進技術(shù)擴散和創(chuàng)新，提高企業(yè)和家庭的決策質(zhì)量，增加需求并降低生產(chǎn)成本來影響增長，從而共同提高產(chǎn)出水平。Edquist和Henrekson(2017)[7]估算1993- 2012年期間47個不同行業(yè)的產(chǎn)出彈性，發(fā)現(xiàn)ICT、研發(fā)資本與大部分的增值顯著相關(guān)。Jin和Cho(2015)[8]以供需平衡模型為理論框架，從多個變量指標(biāo)出發(fā)，解釋ICT如何作為國家發(fā)展的驅(qū)動力，最終得出ICT對經(jīng)濟發(fā)展具有積極影響的結(jié)論。

表1 ICT與經(jīng)濟增長研究主要文獻簡表

(續(xù)表)

綜上所述，無論是從定量研究或定性研究來看，學(xué)者們普遍認(rèn)可ICT對經(jīng)濟增長具有積極影響。在研究ICT與經(jīng)濟增長的關(guān)系時，ICT的指標(biāo)選擇有ICT 資本投入(大部分從行業(yè)的角度或基于投入產(chǎn)出表計算而得)、計算機軟件的投資份額、人均計算機等通信設(shè)備擁有數(shù)量等(見表1)，多從ICT資本或ICT投資的角度。從具體測算方法來看，基本上以Jorgenson的增長核算方法為主，即以新古典經(jīng)濟增長模型為依據(jù)，將產(chǎn)出增長分為資本投入的貢獻、勞動投入的貢獻和技術(shù)進步率?？傮w來看，近年來關(guān)于ICT與經(jīng)濟增長的研究多以定性為主，定量研究的指標(biāo)和測算方法都比較單一，且研究樣本相對較短，不能清晰地表明ICT對經(jīng)濟增長的影響及其與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變之間的關(guān)系。與已有研究相比，本文試圖在以下三個方面取得突破：(1)基于共協(xié)理論，運用收益分解法，將經(jīng)濟產(chǎn)出分為勞動者報酬、資本收益和共協(xié)利益三部分，建立以科技進步、固定資產(chǎn)投資、勞動力等為主要因素的新經(jīng)濟增長理論框架；建立ICT對科技進步等主要因素的作用模型，測算ICT對科技進步等主要因素對經(jīng)濟增長的貢獻。(2)拓展研究年限，以美國為例，測算1947-2016年間ICT對美國經(jīng)濟增長的貢獻，結(jié)合美國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和發(fā)展，分析總結(jié)出ICT對美國經(jīng)濟的作用規(guī)律。(3)把“生產(chǎn)率悖論”放到共協(xié)理論框架下，測算服務(wù)化對美國經(jīng)濟增長和生產(chǎn)率增長的貢獻率，分析表明美國服務(wù)業(yè)與工業(yè)發(fā)展不協(xié)調(diào)，從而影響了固定資產(chǎn)投資和科技進步，據(jù)此提出服務(wù)業(yè)與工業(yè)發(fā)展不協(xié)調(diào)是ICT“生產(chǎn)率悖論”產(chǎn)生的重要因素。

二 經(jīng)濟增長的共協(xié)理論

劉偉(2006)[15]指出，增加值(國民收入)構(gòu)成中，包含有勞動收入投資所帶來的財產(chǎn)收入，也包含對這些投資進行經(jīng)營管理所取得的經(jīng)營收入等混合收入。這種混合收入的增加，既增加了資本總量，也為中國經(jīng)濟增長提供了動力。它是中國改革開放后居民(主要是城鎮(zhèn)居民)收入分配差距擴大的一個重要原因。由此，國民收入可以分解為：

國民收入=勞動者的收入+投資者的收入+混合收入

(1)

基于共協(xié)理論以及收益分解方法，本文認(rèn)為國內(nèi)生產(chǎn)總值可以分解為勞動報酬(包括工資、社會保障、相關(guān)稅收等)、資本收益(包括折舊、投資者分得的利潤、利息、相關(guān)稅收等)和共協(xié)利益等，即：

國內(nèi)生產(chǎn)總值=勞動報酬+資本收益+共協(xié)利益

(2)

共協(xié)利益是經(jīng)濟活動中各主體由于協(xié)同行動而形成的某種程度上共享的利益，這種利益使各主體之間相互支持、共同繁榮，類似于公司賬戶的“公積金”和“未分配利潤”等。共協(xié)利益由科技投入、固定資產(chǎn)投資、人力資本等具有一定“公共產(chǎn)品特征”的因素所決定，并與生產(chǎn)中的能源消耗、污染物排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等環(huán)境因素相關(guān)(姜照華等，2014)[16]。

把式(2)寫成一種定量的形式為:

Y=aLαHβSγDδ+bK+c1H*D/K+c2S*H/L+u

(3)

式(3)中，Y為國內(nèi)生產(chǎn)總值，L為勞動力，H為人力資本，S為上兩期的科技投入，D為固定資產(chǎn)投資，K為上期固定資本存量，α、β、γ、δ、a、b、c1、c2是參數(shù)，由制度和環(huán)境外部性決定，aLαHβSγDδ為勞動報酬，bK為資本收益，c1H*D/K+c2S*H/L+u為共協(xié)利益，u是常數(shù)。其中共協(xié)利益函數(shù)是由人力資本、科技和固定資產(chǎn)相互結(jié)合的，且存在多種形式，例如cH*D/K+cS*D/K，代表人力資本、科技投入與固定資產(chǎn)投資共協(xié)關(guān)系的不同類型。

在美國相關(guān)變量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過回歸分析建立經(jīng)濟增長模型(4)，其中χ表示時間，1947年=48，1978年=79，…，2008年=109，…，2016年=117，具體變量指標(biāo)見表2。

Yt= 0.00324(HtLt)0.482(St-2Dt)0.00146χ-0.000000048χ3+0.117Kt-1

+0.0067Dt*Ht/Kt-1+0.0022St-2*Ht/Lt

(4)

三 ICT與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變模型組的建構(gòu)

(一)指標(biāo)的選取及數(shù)據(jù)來源

不同于已有研究，本文綜合考慮ICT對經(jīng)濟增長的替代效應(yīng)和滲透效應(yīng)(Vu，2011)[6]，選擇KLEMS數(shù)據(jù)中的“信息處理設(shè)備指數(shù)”(The Information Processing Equipment Index)作為ICT發(fā)展的指標(biāo)。此外，還選取固定資產(chǎn)投資和科技投入等17個相關(guān)指標(biāo)，來構(gòu)建ICT與科技投入模型，ICT與固定投資模型，ICT和勞動力就業(yè)模型，ICT和人力資本模型，以及ICT和固定資本存量模型。其中變量指標(biāo)的數(shù)據(jù)來自美國經(jīng)濟分析局、KLEMS數(shù)據(jù)集和總統(tǒng)經(jīng)濟報告。表2列出了所用指標(biāo)和數(shù)據(jù)的詳細說明。

表2 模型中所用指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

(續(xù)上表)

注：下文部分變量用到了上期變量，如Lt-2表示前兩期的勞動力投入。

(二)模型組的構(gòu)建

為探究1947-2016年間ICT發(fā)展對美國經(jīng)濟增長的作用，本文在分析ICT對經(jīng)濟系統(tǒng)中科技投入、勞動力就業(yè)、人力資本、固定資產(chǎn)投資和固定資本存量等主要變量作用機理的基礎(chǔ)上，運用最小二乘法，結(jié)合計量經(jīng)濟學(xué)的檢驗方法以及誤差的可接受范圍，構(gòu)建了相對科學(xué)合理的回歸模型，回歸分析結(jié)果見表3。

1.信息化對科技投入的促進作用

信息技術(shù)自身具有高度的創(chuàng)新性、以及滲透性和帶動性,對美國科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整起著重要作用(王述英和馬云澤，2003)[17]。信息技術(shù)催生了一批新興產(chǎn)業(yè), 并促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)日趨信息化和知識化，無疑帶動了科技進步和發(fā)展。此外，因大都市化發(fā)展而獲得的更高程度的人力資源輸入及基礎(chǔ)設(shè)施投入等也是科技進步和發(fā)展不可或缺的因素；但是，快速發(fā)展的服務(wù)業(yè)，相對對科技要求較低，在一定程度上擠出了科技創(chuàng)新。利用1947-2016年美國科技投入(St-2)、ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、大都市化率(CTPt-2)、服務(wù)化率(INDt-2)、知識密集型服務(wù)業(yè)所占比重(KNt-2)、城市化率(URBt-2)、人力資本(Ht-2)、勞動力(Lt-2)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建ICT對科技投入的作用模型(5)。

St-2=-17506+2.26(1+INFt-2)*CTPt-2*URBt-2/INDt-2+4821KNt-2*Ht-2/Lt-2

(5)

2.信息化對勞動力的作用

隨著信息產(chǎn)業(yè)的拓展和延伸，新就業(yè)崗位不斷出現(xiàn)，再加上信息產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的高關(guān)聯(lián)度, 進一步擴大了就業(yè)范圍,直接或間接創(chuàng)造了許多新的工作崗位。姜奇平(1998)[18]研究表明，1996-2006年間，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)吸納的就業(yè)人數(shù)估計每年均增3%，比美國新增就業(yè)崗位的平均增長率1.4%高1倍多。2014年麻省理工學(xué)院的一項研究發(fā)現(xiàn)，密集使用計算機的制造崗位數(shù)量并未因生產(chǎn)率增長而減少。此外，勞動力數(shù)量很大程度上依賴于人口總數(shù)，且服務(wù)化和大都市化的推廣與加深，讓大量農(nóng)村人口向城市遷移，使大批農(nóng)業(yè)勞動力向工業(yè)、服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移。利用1947-2016年美國勞動力(Lt)、ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、服務(wù)化率(INDt-2)、大都市化率(CTPt-2)、人口總數(shù)(POPt)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建ICT對勞動力的作用模型(6)。

Lt=3.526(100+INFt-2)*INDt-2*CTPt-2+0.397POPt

(6)

3.信息化對人力資本的作用

信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅提高了就業(yè)水平，同時也對人力資本提出了更高的要求，需要具有更高知識與信息應(yīng)用能力的人才，而提高受教育水平是人力資本形成的重要途徑。隨著信息化的深入,對“藍領(lǐng)”工人的需求逐漸減少 ,而對知識工人的需求逐漸增多(王述英和馬云澤，2003)[17]。本文的人力資本是指勞動力人數(shù)與人均受教育年限的乘積，由上文可知信息化水平的提高對勞動力及其受教育程度都有推動作用，所以信息化對人力資本具有積極作用。此外，大都市化和服務(wù)化的發(fā)展，使勞動力由之前落后的農(nóng)村、技術(shù)水平低的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)向更先進的城市和技術(shù)水平更高的工業(yè)，更好地推動了人力資本發(fā)展。利用1947-2016年美國人力資本(Ht) 、ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、服務(wù)化率(INDt-2)、大都市化率(CTPt-2)、人口總數(shù)(POPt)的數(shù)據(jù)，構(gòu)ICT對人力資本的作用模型(7)。

Ht=0.0075(100+INFt-2)*INDt-2*CTPt-2+0.00051POPt

(7)

4.信息化對固定資產(chǎn)投資的作用

信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)價格隨著經(jīng)濟體中其余產(chǎn)業(yè)價格的上升，以及自身質(zhì)量和性能的改進，卻一直在不斷下降。此外，經(jīng)濟中各領(lǐng)域公司也都看好信息技術(shù)對生產(chǎn)率的推進和提高作用，紛紛加大對信息技術(shù)設(shè)備的投資，1960年信息技術(shù)設(shè)備投資只占總企業(yè)設(shè)備投資的3%，到1996年投資份額就升到了45%(姜奇平，1998)[18]。信息技術(shù)的快速發(fā)展對投資者而言尤其具有吸引力。除信息化之外，大都市化和知識密集型服務(wù)業(yè)則通過推動工業(yè)和技術(shù)知識的快速發(fā)展而拉動投資；同樣，服務(wù)業(yè)的發(fā)展對固定資產(chǎn)投資需求較低，一定程度上弱化了信息技術(shù)的推動作用，擠出了固定資產(chǎn)投資。利用1947-2016年美國固定資產(chǎn)投資(Dt)、 ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、服務(wù)化率(INDt-2)、大都市化率(CTPt-2)、城鎮(zhèn)化率(URBt-2)、知識密集型服務(wù)業(yè)所占比重(KNt)、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化(AGRt-2)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建ICT對固定資產(chǎn)投資的作用模型(8)。

Dt=0.0169(1+INFt-2)*KNt*CTPt-2/(INDt-2*AGRt-2)+32216URBt-2*AGRt-2*KNt/INDt-2

(8)

5.信息化對固定資本存量的作用

信息技術(shù)的投入效益高，信息產(chǎn)業(yè)高投入帶來的高生產(chǎn)率是美國經(jīng)濟發(fā)展的主要支撐。經(jīng)過初始投資后，一旦投入生產(chǎn),ICT部門生產(chǎn)的邊際成本非常低，這將對社會經(jīng)濟產(chǎn)生極大的刺激效應(yīng),大大降低其他生產(chǎn)部門的生產(chǎn)成本,從而促進全社會經(jīng)濟的增長速度，提高固定資本積累(烏家培和謝康，1999)[19]?？梢?，信息化是固定資本存量發(fā)展的一個重要拉動力。利用1947-2016年美國固定資本存量(Kt-1)、ICT的發(fā)展水平(INFt-2)、服務(wù)化率(INDt-2)、大都市化率(CTPt-2)、城鎮(zhèn)化率(URBt-2)、知識密集型服務(wù)業(yè)所占比重(KNt)、直接融資(DFt-1)、固定資產(chǎn)投資(Dt-1)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建ICT對固定在資本存量的作用模型(9)。

Kt-1=0.276(100+INFt-2)*URBt-2*CTPt-2+8.14Dt-1*INDt-2-1.9*KNt-1*DFt-1+Dt-1 (9)

注：系數(shù)1、系數(shù)2和系數(shù)3分別表示每個模型從左到右的變量系數(shù)； ***、**、*分別表示系數(shù)在1%、5%、10%的水平上顯著。

從表3可以看出，模型(5)-模型(9)各系數(shù)都在5%的顯著性水平下通過了檢驗，方程通過了F檢驗，整個模型調(diào)整后的擬合優(yōu)度在0.9以上；再將根據(jù)各模型求出的擬合值與實際值對比，得出誤差平均值在可接受范圍之內(nèi)。綜上，由模型(4)-模型(9)組成下列模型組(10)：

四 ICT對美國經(jīng)濟增長拉動作用的分階段分析

通過模型組(10)，可以計算出ICT分別通過科技投入、固定資產(chǎn)投資、固定資本存量、勞動力和人力資本對經(jīng)濟增長的拉動作用，最后可以得出ICT對經(jīng)濟增長總的拉動作用。首先求出固定資產(chǎn)投資、科技投入、勞動力、人力資本和固定資本存量對GDP的拉動作用，即計算出Yt對Dt、St-2、Lt、Ht和Kt-1的偏導(dǎo)數(shù)；進而測算出信息化指數(shù)分別對固定資產(chǎn)投資、科技投入、勞動力、人力資本和固定資本存量的拉動作用，即分別求Dt、St-2、Lt、Ht和Kt-1對INFt-2的偏導(dǎo)，需要注意的是在Yt對St-2求偏導(dǎo)后，St-2中仍含有Lt-2和Ht-2，需要將Lt-2和Ht-2根據(jù)模型(7)、(6)、(9)替換成含INFt-2的表達式代入St-2即模型(5)后，再求St-2對INFt-2的導(dǎo)數(shù)。然后根據(jù)美國信息處理設(shè)備指數(shù)的實際情況求出ICT每年分別通過固定資產(chǎn)投資、科技投入、勞動力、人力資本和固定資本存量對GDP的實際拉動：WDt、WSt、WLt、WHt、WKt，然后求出ICT對經(jīng)濟增長的貢獻Wt；最后求出ICT實際拉動美國GDP增長與GDP增長率的比例,即ICT對美國經(jīng)濟增長率的貢獻率Rt。具體計算過程見式(11)-式(17)，同理可得服務(wù)化、城市化和大都市化對經(jīng)濟增長的貢獻率。

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

Wt=WSt+WDt+WKt+WLt+WHt

(16)

(17)

按式(11)-式(17)，測算美國1949-2016年[注]因式(11)-式(17)中部分變量采用滯后兩期，故運用1947-2016年數(shù)據(jù)計算得到的為1949-2016年結(jié)果。ICT、服務(wù)化、城市化和大都市化對美國經(jīng)濟增長率的貢獻率Rt，并對測算結(jié)果進行H-P濾波分析，得出其變動趨勢，如圖1。

圖1 信息化、服務(wù)化、大都市化對美國經(jīng)濟增長的貢獻率

從美國信息化、大都市化、服務(wù)化對GDP的貢獻率可以看出，服務(wù)化與城市化和大都市化、信息化對經(jīng)濟影響的變化趨勢相反。城市化和大都市化、信息化對生產(chǎn)率提高都有促進作用，不同的是大都市化帶來的作用相對較??；ICT 對美國經(jīng)濟增長的貢獻一直為正，且大致呈先緩慢增長，再快速上升，最后逐漸平穩(wěn)的“S”型變化。其中ICT對美國經(jīng)濟增長的貢獻作用可以分為四個階段。

第一階段：1947-1972年。在1973年之前，美國信息技術(shù)處于起步階段，電子管和晶體管的計算機剛剛誕生。這個階段信息技術(shù)對經(jīng)濟增長的貢獻很低，年均產(chǎn)出增長率為3.54%，而ICT對經(jīng)濟增長的年均貢獻在0.1%左右。

第二階段：1973-1990年。受計算機興起的影響，此時ICT對經(jīng)濟增長的貢獻相比上一時期開始緩慢上升。這個階段信息技術(shù)的發(fā)展主要是第四代計算機的興起以及微型計算機的誕生。其中第四代計算機每秒運行速度可達億次或10億次以上，運行速度大大提高。再加上1969年美國ARPA網(wǎng)以及1971年英特爾公司研制的微處理器芯片的進一步發(fā)展和應(yīng)用，迎來了美國的網(wǎng)絡(luò)時代，使美國計算機工業(yè)加速發(fā)展。到1976年美國擁有計算機約100萬臺，相比60年代增長了30倍。這個階段年均產(chǎn)出增長率為3.13%，而ICT對經(jīng)濟增長的年均貢獻在0.5%左右。

第三階段：1991-1999年。隨著互聯(lián)網(wǎng)的崛起，ICT發(fā)展進入高峰期，ICT對經(jīng)濟增長的貢獻快速上升，并在1999年到達峰值。衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的指標(biāo)有主機數(shù)量和域名，1993-1997年間，美國互聯(lián)網(wǎng)主機數(shù)由130萬增加到1950萬；域名數(shù)量從2.1萬增長到130萬。頂級域名的數(shù)量從7100增加到150萬，可見美國互聯(lián)網(wǎng)得到飛速發(fā)展與上升。并且，互聯(lián)網(wǎng)上的商業(yè)活動也逐漸增多，互聯(lián)網(wǎng)使用率上升，還出現(xiàn)了面向個人的普遍服務(wù)。此外，1993年的克林頓變革，新經(jīng)濟政策的推行，以及互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)企業(yè)的高度投機都對ICT的發(fā)展起到巨大推動作用，這一階段年均產(chǎn)出增長率為3.1%，而ICT對經(jīng)濟增長的年均貢獻在2.4%左右。

第四階段：2000-2016年。2000年3月“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”的破裂和2008年金融危機的爆發(fā),導(dǎo)致ICT對經(jīng)濟增長的貢獻開始快速下降。期間，經(jīng)濟增長率也大幅下降。但是2010年之后，美國新信息技術(shù)(如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算)、新一代信息技術(shù)(如頻譜共享技術(shù)、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化技術(shù))等的發(fā)展，再次對美國經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮重要作用。ICT對經(jīng)濟增長的貢獻停止快速下降趨勢，漸趨平穩(wěn)，這一階段年均產(chǎn)出增長率為1.92%，而ICT對經(jīng)濟增長的年均貢獻在1.28%左右。

表4 ICT對經(jīng)濟增長貢獻的測算結(jié)果及與Jorgenson研究對比

從表4可以看出，1947-2016年間ICT對美國經(jīng)濟增長的年均貢獻為0.8%，其中1947-1999年期間的測算結(jié)果與Jorgenson(2001)[1]的測算結(jié)果基本一致，證明了本文測算結(jié)果的合理性。不同的是1990-1995年間、1995-1999年間本文測算的ICT對經(jīng)濟增長的貢獻大于Jorgenson的測算結(jié)果。這是由于1990-1999年間受互聯(lián)網(wǎng)崛起的影響，以及“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”等對信息通信技術(shù)的過度投機，導(dǎo)致ICT飛速發(fā)展，對經(jīng)濟增長的貢獻也大幅提升，遠高于1973-1990年期間ICT對經(jīng)濟增長的貢獻，故認(rèn)為Jorgenson測算的1990-1995年、1995-1999年兩個時期的ICT對經(jīng)濟增長貢獻的結(jié)果偏低，而本文的測算結(jié)果更為合理。

五 ICT對美國經(jīng)濟增長的貢獻率測算及生產(chǎn)率悖論分析

1947-2016年間美國的經(jīng)濟增長率、勞動生產(chǎn)率增長率等都出現(xiàn)了增長變緩的現(xiàn)象(測算結(jié)果見表5)，似乎信息技術(shù)投資對產(chǎn)出和生產(chǎn)率增長的影響并不顯著，出現(xiàn)了所謂的“生產(chǎn)率悖論”。為了進一步探究“生產(chǎn)率悖論”的原因和機理，按式(11)-式(17)，將式(11)-式(17)中的經(jīng)濟增長Yt替換成生產(chǎn)率APLt(見式(18))，來核算美國ICT、服務(wù)化、城市化和大都市化對生產(chǎn)率增長率的貢獻率，并對測算結(jié)果進行H-P濾波分析，得出其變動趨勢，如圖2所示。

APLt=Yt/Lt (18)

圖2 信息化、服務(wù)化、大都市化對美國生產(chǎn)率增長的作用

從圖2可以看出，美國生產(chǎn)率的增長處于波動下降趨勢，ICT、服務(wù)化、城市化和大都市化對生產(chǎn)率增長的貢獻率變化趨勢與對經(jīng)濟增長貢獻率的變化趨勢大致相同。同樣的是ICT、城市化和大都市化對生產(chǎn)率增長一直具有促進作用，不同的是大都市化和城市化的貢獻率相對較??；而服務(wù)化對生產(chǎn)率增長的貢獻率卻為負(fù)。

值得一提的是，1973年之前，生產(chǎn)率增長的下降是由于城市化和大都市化促進作用的降低，以及服務(wù)化對生產(chǎn)率帶來的負(fù)向作用的增加。1973-2010年間，ICT對生產(chǎn)率的作用大大超過城市化和大都市化，生產(chǎn)率的增長率趨勢與ICT的作用趨勢基本吻合，不同的是生產(chǎn)率增長的變化趨勢存在滯后。2010年之后，由于服務(wù)化帶來的負(fù)向作用開始快速增加，生產(chǎn)率增長并未跟隨ICT貢獻率的反彈趨勢，而是仍繼續(xù)下降。

圖3 信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論的作用機制

因此，生產(chǎn)率增長和經(jīng)濟增長的下降趨勢并非由于ICT的發(fā)展，而是受服務(wù)化的影響，也就是說“信息技術(shù)投資與生產(chǎn)率悖論”并不合理?！吧a(chǎn)率悖論”的出現(xiàn)，本文認(rèn)為主要是由于美國服務(wù)業(yè)所占比重過大，與工業(yè)發(fā)展不協(xié)調(diào)，從而對科技投入、固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)，進而對生產(chǎn)率增長和經(jīng)濟增長產(chǎn)生負(fù)向作用。服務(wù)業(yè)比例的上升對固定資產(chǎn)投資、人力資本、科技投入的需求和作用較小，擠出了固定資產(chǎn)投資和科技投入，抑制了信息技術(shù)發(fā)展而帶來的固定資產(chǎn)投資、科技投入，進而降低了勞動生產(chǎn)率；而勞動力人口的增長隨總?cè)丝跀?shù)量增長的降低而降低；最后，勞動生產(chǎn)率和勞動人口增長率的下降共同決定了經(jīng)濟增長率的下降，也就是說服務(wù)業(yè)與工業(yè)發(fā)展的不協(xié)調(diào)性抑制了信息技術(shù)發(fā)展帶動的經(jīng)濟增長和勞動生產(chǎn)率上升。信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論的作用機制如圖3所示。

綜上，ICT對生產(chǎn)率增長和經(jīng)濟增長具有正向促進作用，且有一定時間滯后，即不存在所謂的“信息技術(shù)投資與生產(chǎn)率悖論”。

六 結(jié) 論

本文基于共協(xié)理論，運用收益分解法建立了包含勞動力、人力資本、固定資產(chǎn)投資、固定資本存量、科技投入等因素的ICT與美國經(jīng)濟增長的模型組，測算出ICT對經(jīng)濟增長的貢獻，并從新的角度解釋了ICT“生產(chǎn)率悖論”。本文主要結(jié)論有三點：

(1)基于共協(xié)理論，建立ICT對增加科技投入的促進作用模型、ICT對增加固定資產(chǎn)投資的促進作用模型、ICT對固定資本存量的促進作用模型、ICT對人力資本的促進作用模型，以及ICT對勞動力的促進作用模型，以信息處理設(shè)備指數(shù)對產(chǎn)出的邊際效益與信息處理設(shè)備指數(shù)相乘作為ICT對經(jīng)濟增長的貢獻，測算出1949-2016年ICT對美國經(jīng)濟增長的年平均貢獻為0.8%，測算結(jié)果與Jorgenson的測算基本一致。

(2)擴展時間樣本，分析ICT對經(jīng)濟增長的貢獻變化趨勢與美國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)ICT對美國經(jīng)濟增長的貢獻作用大致可以分為1947-1972年的信息技術(shù)起步階段、1973-1990年的計算機興起階段、1991-1999年的互聯(lián)網(wǎng)崛起階段、2000-2016年的新信息技術(shù)發(fā)展階段等四個階段。

(3)通過測算ICT、服務(wù)化、大都市化和城市化對美國經(jīng)濟增長和生產(chǎn)率增長的貢獻率，發(fā)現(xiàn)ICT、大都市化和城市化對美國經(jīng)濟增長和生產(chǎn)率增長的拉動作用都為正，但相對于信息化較小；而服務(wù)化對美國經(jīng)濟增長和生產(chǎn)率增長的拉動作用為負(fù)。服務(wù)業(yè)與工業(yè)的結(jié)構(gòu)失衡抑制了ICT對經(jīng)濟增長的促進作用，最終導(dǎo)致經(jīng)濟增長率未能隨著ICT的發(fā)展而上升，形成“生產(chǎn)率悖論”。