數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)：閑暇時(shí)間與研發(fā)效率動(dòng)態(tài)關(guān)系變化的經(jīng)驗(yàn)啟示

張良貴 王立勇 孫久

摘要：通過(guò)構(gòu)建包含數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門(mén)的DSGE模型，數(shù)值模擬數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)（包含數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化）變化對(duì)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的作用影響，研究表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)研發(fā)效率的影響大于對(duì)閑暇時(shí)間的影響，對(duì)“閑暇時(shí)間-研發(fā)效率”動(dòng)態(tài)關(guān)系變化下高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的影響顯著;數(shù)字設(shè)施的快速發(fā)展可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化之間的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系決定了高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)變化，產(chǎn)業(yè)規(guī)劃政策上需要關(guān)注數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化間的“逐級(jí)擴(kuò)張效應(yīng)”;數(shù)字產(chǎn)業(yè)化存在“破冰期”，在初始階段高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)會(huì)被抑制，但隨著規(guī)模增加會(huì)快速得到提升;數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展會(huì)呈現(xiàn)倒“U”型走勢(shì)，政策上需要防控?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)盲目擴(kuò)張，合理優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，可以更好地提升高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu);高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng);閑暇時(shí)間;研發(fā)效率

文章編號(hào)：2095-5960（2022）02-0014-09;中圖分類(lèi)號(hào)：F061.2;F064.1;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

高質(zhì)量發(fā)展已經(jīng)成為中國(guó)新時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要特征。十九大報(bào)告首次提出高質(zhì)量發(fā)展，將其描述為更高質(zhì)量、更高效率、更加公平、更可持續(xù)的發(fā)展。高質(zhì)量發(fā)展的形成與中國(guó)特色社會(huì)主義發(fā)展階段、發(fā)展探索和發(fā)展實(shí)踐緊密相關(guān)。從高質(zhì)量發(fā)展理論內(nèi)涵來(lái)看：高質(zhì)量發(fā)展是能夠很好滿(mǎn)足人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要的發(fā)展，是體現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展理念的發(fā)展，是創(chuàng)新成為第一動(dòng)力的發(fā)展;[1]高質(zhì)量發(fā)展是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要轉(zhuǎn)換過(guò)程。[2]

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎，可以提高整個(gè)供給體系的質(zhì)量[3]，提高全要素生產(chǎn)率[4，5]，能夠增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新動(dòng)力[6-8]，加速經(jīng)濟(jì)發(fā)展向高質(zhì)量轉(zhuǎn)換。數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理來(lái)自三個(gè)方面的演化，即要素配置、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[9-11]：在要素配置方面，數(shù)據(jù)要素成為新型核心生產(chǎn)要素，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)可以形成兼具規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及長(zhǎng)尾效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，利于形成更完善的價(jià)格機(jī)制，更好地匹配供需，提高經(jīng)濟(jì)均衡水平，實(shí)現(xiàn)要素報(bào)酬遞增。在產(chǎn)業(yè)升級(jí)方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，培育發(fā)展新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)。在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面，新的投入要素、新的資源配置效率、新的全要素生產(chǎn)率、新的經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)，不僅能提升整體經(jīng)濟(jì)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)質(zhì)量， 更能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)均衡和區(qū)域均衡發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展、經(jīng)濟(jì)福利共享和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)穩(wěn)定，已經(jīng)成為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要途徑。[12]

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種融合創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)，以數(shù)字化的知識(shí)和信息為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，主要包括數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化兩方面[13]，其本質(zhì)是信息技術(shù)的應(yīng)用和數(shù)字勞動(dòng)的呈現(xiàn)[14，15]，突破了地理和信息雙重約束下既定資源配置決策，進(jìn)而推動(dòng)傳統(tǒng)企業(yè)、技術(shù)處理組織之間的互動(dòng)和作用，演化形成了新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。[16]數(shù)字經(jīng)濟(jì)借助網(wǎng)絡(luò)可以使得閑置的受制于技術(shù)知識(shí)的簡(jiǎn)單勞動(dòng)力轉(zhuǎn)化為具有復(fù)雜效用的勞動(dòng)力，進(jìn)而提升資本對(duì)勞動(dòng)力和知識(shí)的影響，達(dá)到要素資源的有效配置。[9]

信息技術(shù)的快速發(fā)展加速了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，進(jìn)一步改變和創(chuàng)新了新的經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理離不開(kāi)以人為本的技術(shù)積累和技術(shù)進(jìn)步。人力資本的積累是實(shí)現(xiàn)技術(shù)積累和技術(shù)進(jìn)步的重要前提，知識(shí)和技能的積累是人力資本積累的重要表現(xiàn)，“干中學(xué)”和“信息獲取”是知識(shí)和技能積累的重要方式。此外，內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論也揭示了一國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)的內(nèi)在機(jī)制，從重在強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中的資源配置，如勞動(dòng)分工、資本積累、人口因素和土地，逐漸聚焦到技術(shù)進(jìn)步、知識(shí)溢出和破壞性創(chuàng)新對(duì)內(nèi)生增長(zhǎng)機(jī)制的解釋。其中，人力資本積累和技術(shù)進(jìn)步起到了關(guān)鍵作用。[17]可見(jiàn)，學(xué)術(shù)界已經(jīng)普遍認(rèn)同數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義，也有文獻(xiàn)分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理。然而，從內(nèi)生增長(zhǎng)理論的角度研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及其動(dòng)態(tài)變化對(duì)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的影響并不多見(jiàn)，特別是從閑暇時(shí)間和研發(fā)效率微觀視角測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的影響。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G等新興技術(shù)的發(fā)展，時(shí)間配置呈現(xiàn)出多樣化、分散化和個(gè)人化的傾向[18]，彈性工作時(shí)間等新型勞動(dòng)時(shí)間制度開(kāi)始出現(xiàn)[19]，新型勞動(dòng)時(shí)間體現(xiàn)出由勞動(dòng)者自行掌控[20]，勞動(dòng)時(shí)間的靈活性明顯增強(qiáng)[21]。時(shí)間分配在休閑、消費(fèi)、娛樂(lè)、學(xué)習(xí)的過(guò)程中即是數(shù)字勞動(dòng)過(guò)程，數(shù)字勞動(dòng)過(guò)程與傳統(tǒng)勞動(dòng)過(guò)程相比，勞動(dòng)場(chǎng)所和勞動(dòng)要素等都發(fā)生了變化。[22]閑暇時(shí)間和研發(fā)效率的微觀變化是推動(dòng)當(dāng)代勞動(dòng)轉(zhuǎn)向“數(shù)字勞動(dòng)”“非物質(zhì)勞動(dòng)”的關(guān)鍵，成為學(xué)術(shù)界爭(zhēng)論的焦點(diǎn)。[23]閑暇時(shí)間和研發(fā)效率的微觀變化也是評(píng)判數(shù)字勞動(dòng)是否加速經(jīng)濟(jì)發(fā)展、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，是否加速勞動(dòng)異化，是否加速剩余時(shí)間剝削的重要依據(jù)。[24-26]閑暇時(shí)間和研發(fā)效率的微觀變化也是評(píng)判馬克思提出的“自由社會(huì)”階段發(fā)展水平的重要依據(jù)。

基于內(nèi)生增長(zhǎng)理論構(gòu)建一般動(dòng)態(tài)均衡模型（DSGE），從閑暇時(shí)間和研發(fā)效率的視角，研究刻畫(huà)數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及其對(duì)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的影響。本文的貢獻(xiàn)可能有以下幾點(diǎn)：第一，通過(guò)數(shù)值模擬數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化構(gòu)成比例變化，探究“閑暇時(shí)間-研發(fā)效率”動(dòng)態(tài)關(guān)系變化機(jī)制，進(jìn)一步豐富了理論研究;第二，基于“閑暇時(shí)間-研發(fā)效率”動(dòng)態(tài)關(guān)系變化機(jī)制，測(cè)度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)影響機(jī)制，為實(shí)證研究拓展了新視角;第三，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)分析的基礎(chǔ)上，提出政策建議，為政策制定提供參考。

二、模型構(gòu)建、指標(biāo)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）模型構(gòu)建

建立了一個(gè)包含數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門(mén)的DSGE模型，模型的設(shè)定主要參考了BGG[27]，Christensen等[28]，Christiano & Motto & Rostagno，Dib，Gertler等，徐舒和左萌等[29]，以及王立勇和張良貴等[30]相關(guān)文獻(xiàn)。模型中包括了家庭、生產(chǎn)廠(chǎng)商和數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門(mén)。

（1）家庭部門(mén)

家庭部門(mén)通過(guò)選擇消費(fèi)Ct、閑暇1-Ht和獲取數(shù)字經(jīng)濟(jì)DEt收益來(lái)實(shí)現(xiàn)自身效用最大化：

U0=E0∑∞t=0βtu（Ct，Ht，DEt）（1）

單期家庭效用函數(shù)可以表達(dá)為：

u（·）=logCt+η1log（1-Ht）+η2logDEt（2）

家庭面臨的約束條件為：

Ct+Dt≤wtHt+（1+Rt-1）Dt-1+RDGtDEt（3）

其中，Dt代表家庭存款，Rt代表存款利率，wt代表名義工資，Ht代表工作時(shí)間，RDEt代表從數(shù)字經(jīng)濟(jì)DEt中獲得的收益率。為了獲取更高工資收入，或是保持相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，工作中需要采用“干中學(xué)”策略，提升自身技能，假設(shè)Ht滿(mǎn)足：

Ht=（Hwt）ρw（Hedut）1-ρw（4）

其中，Hwt代表有效工作時(shí)間，Hedut代表“干中學(xué)”的學(xué)習(xí)培訓(xùn)時(shí)間，ρw為有效工作時(shí)間比例。參照物質(zhì)資本存量方程，得到Hedut人力資本積累過(guò)程：

Hedut+1=（1-δh）Hedut+Iedut（5）

其中，δh代表人力資本折舊率，表示人口的老齡化與替代性。Iedut代表人力資本投資，隨著互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展豐富了人力資本的學(xué)習(xí)方法和交互媒介，假設(shè)滿(mǎn)足：

Iedut=DEt（edut）ω（6）

其中，ω代表人力資本投資過(guò)程中知識(shí)儲(chǔ)備（用學(xué)歷水平替代）發(fā)揮作用的系數(shù)，DEt代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，由數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)（數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化）決定，即：

DEt=（DBt）ρDB（DIt）ρDI（IDt）ρIDeεmest（7）

ρDB、ρDI、ρID分別代表數(shù)字設(shè)施DBt、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化DIt和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化IDt的占比，εmest代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊影響。

edut代表學(xué)歷水平，假設(shè)滿(mǎn)足CES函數(shù)形式：

edut=ρup eduuptζh ζh-1+ρlow edulowtζh ζh-1（ζh -1）ζh （8）

其中，ρup代表高學(xué)歷人力占比，ρlow代表低學(xué)歷人力占比，edtupt代表高學(xué)歷人力，edtlowt代表低學(xué)歷人力，ζh代表人力結(jié)構(gòu)間的替代彈性。

（2）廠(chǎng)商部門(mén)

廠(chǎng)商部門(mén)滿(mǎn)足C-D生產(chǎn)函數(shù)形式：

Yt=AtKαyt（τtH1-yt）1-α（9）

其中，Yt代表最終產(chǎn)品的總產(chǎn)出，At代表外生的技術(shù)水平，Kyt代表廠(chǎng)商投入生產(chǎn)的資本存量，Hyt代表廠(chǎng)商投入生產(chǎn)的人力，τt代表技術(shù)存量，α∈（0，1）代表生產(chǎn)函數(shù)中資本投入份額，∈（0，1）代表技術(shù)存量在非資本中的投入份額。技術(shù)存量τt滿(mǎn)足：

τt+1=（1-δτ）τt+newτt（10）

廠(chǎng)商的新增技術(shù)newτt滿(mǎn)足：

newτt=λ（RDt·τt）υTt（11）

其中，δτ代表技術(shù)折舊率，λ∈（0，1）為常數(shù)，υ∈（0，1）代表研發(fā)效率。研發(fā)投入RDt滿(mǎn)足：

RDt=At（Krdt）αK（Hrdt）αh（DEt）αDEeεRDt（12）

其中，αK，αh，αDE分別代表投入到研發(fā)中的資本、人力和數(shù)字經(jīng)濟(jì)（代表著信息技術(shù)）在研發(fā)投入上的替代彈性，εRDt代表研發(fā)投入的沖擊影響。同時(shí)假設(shè)人力和資本，分別投向生產(chǎn)和研發(fā)，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

Ht=（Hyt）ρhy（Hrdt）1-ρhy（13）

Kt=（Kyt）ρky（Krdt）1-ρky（14）

其中，ρhy∈（0，1）代表投入到生產(chǎn)中人力占比，ρky∈（0，1）代表投入到生產(chǎn)中資本占比。資本存量Kt累積方程滿(mǎn)足：

Kt+1=xtIt+（1-δK）Kt（15）

潛在技術(shù)水平Tt滿(mǎn)足外生擴(kuò)散過(guò)程：

Tt+1=ΘtTt（16）

Θt代表技術(shù)擴(kuò)散速度。

（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門(mén)

假設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門(mén)由三部分構(gòu)成，即數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，形式參照柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定。數(shù)字設(shè)施DBt取決于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和研發(fā)投入，滿(mǎn)足：

DBt=（Yt）βy（RDt）βRDBeεDBt （17）

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化DIt取決于研發(fā)投入和數(shù)字設(shè)施，滿(mǎn)足：

DIt=（RDt）βRDI（DBt）βDBDeεDIt（18）

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化IDt取決于研發(fā)投入、數(shù)字設(shè)施和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，滿(mǎn)足：

IDt=（RDt）βRID（DBt）βDBI（DIt）βDIIeεIDt（19）

其中，βy代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展在數(shù)字設(shè)施中的占比，βRDB代表研發(fā)投入在數(shù)字設(shè)施中的占比，βRDI代表研發(fā)投入在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化中的占比，βDBD代表數(shù)字設(shè)施在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化中的占比，βRID代表研發(fā)投入在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中的占比，βDBI代表數(shù)字設(shè)施在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中的占比，βDII代表數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中的占比。εDBt，εDIt，εIDt分別代表數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的沖擊影響。

（4）市場(chǎng)出清

假設(shè)總產(chǎn)出Yt由消費(fèi)Ct、投資It和數(shù)字經(jīng)濟(jì)DEt組成，即：

Yt=Ct+It+DEt（20）

（5）沖擊過(guò)程

假設(shè)從數(shù)字經(jīng)濟(jì)DEt獲得的收益率RDEt、投資效率xt、新增投資It、技術(shù)擴(kuò)散速度Θt、技術(shù)水平At、高學(xué)歷人力edtupt、低學(xué)歷人力edtlowt服從AR（1）過(guò)程，分別為：

log（RDEt）=ρrdelog（RDEt-1）+εrdet（21）

log（xt）=ρxlog（xt-1）+εxt（22）

log（It）=ρIlog（It-1）+εIt（23）

log（Θt）=ρΘlog（Θt-1）+εΘt（24）

log（At）=ρAlog（At-1）+εAt（25）

log（eduupt）=ρeuplog（eduupt-1）+εupt（26）

log（edulowt）=ρelowlog（edulowt-1）+εlowt（27）

至此，可以得到12個(gè)沖擊，分別為：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)_擊εmest、研發(fā)沖擊εRDt、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施沖擊εDBt、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化沖擊εDIt、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化沖擊εIDt、從數(shù)字經(jīng)濟(jì)DEt獲得的收益率沖擊εrdet、投資效率沖擊εxt、新增投資沖擊εIt、技術(shù)擴(kuò)散速度沖擊εΘt、技術(shù)水平?jīng)_擊εAt、高學(xué)歷人力資本沖擊εupt和低學(xué)歷人力資本沖擊εlowt。

（二）指標(biāo)說(shuō)明

在DSGE模型中，需要設(shè)定的參數(shù)有9個(gè)（見(jiàn)表1）。 參照現(xiàn)有文獻(xiàn)，消費(fèi)折現(xiàn)因子β設(shè)定為0.97，生產(chǎn)函數(shù)中資本份額占比α、技術(shù)存量在非資本投入中的份額和技術(shù)折舊率δτ參照徐舒和左萌等分別設(shè)定為0.512、0.2和0.015。[29]資本折舊率δk大部分文獻(xiàn)計(jì)結(jié)果的區(qū)間為7%-10%，借鑒張軍等2004年估計(jì)結(jié)果取值為9.6%。人力資本折舊率δh參照吳穹和仲偉等設(shè)定為0.01。[31]穩(wěn)態(tài)居民消費(fèi)占產(chǎn)出比C/Y和穩(wěn)態(tài)投資占產(chǎn)出比I/Y采用仝冰（2010）估計(jì)結(jié)果分別設(shè)定為0.3和0.49，而穩(wěn)態(tài)數(shù)字經(jīng)濟(jì)占產(chǎn)出比DE/Y設(shè)定為1-0.3-0.49=0.21。

其他參數(shù)可以利用Dynare軟件進(jìn)行估計(jì)和數(shù)值模擬，具體參數(shù)估計(jì)值見(jiàn)表2。從模型設(shè)定中可以看到，數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門(mén)傳導(dǎo)機(jī)制方程主要作用在居民效用函數(shù)、研發(fā)投入和數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門(mén)，因此對(duì)于參數(shù)的估計(jì)值重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)：閑暇權(quán)重η1估計(jì)區(qū)間為[1.3062，1.5862]，意味著家庭在閑暇上的時(shí)間占比在41.38%～69.38%①①Christensen，Dib（2008）將閑暇權(quán)重設(shè)置為1.315，意味著家庭在工作上的時(shí)間31.5%（即1.315-1），閑暇時(shí)間為68.5%;國(guó)內(nèi)學(xué)者如黃賾琳（2005）將家庭在工作上的時(shí)間設(shè)置為54.2%，閑暇時(shí)間約占45.8%。。研發(fā)效率υ估計(jì)區(qū)間為[0.3951，0.704]。研發(fā)投入中資本占比估計(jì)區(qū)間為[0.3372，0.5389]，人力占比估計(jì)區(qū)間為[0.4035，0.6985]，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用占比估計(jì)區(qū)間為[0.4498，0.6056]，從后驗(yàn)均值來(lái)看，在研發(fā)投入中影響由大到小的依次是人力、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和資本。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)中數(shù)字設(shè)施占比估計(jì)區(qū)間為[0.4103，0.5739]，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比估計(jì)區(qū)間為[0.4278，0.5633]，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比估計(jì)區(qū)間為[0.4298，0.5685]，數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中占比由大到小依次是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字設(shè)施。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)內(nèi)部作用機(jī)制來(lái)看：數(shù)字設(shè)施中經(jīng)濟(jì)水平占比估計(jì)區(qū)間為[0.331，0.3644]，研發(fā)投入占比估計(jì)區(qū)間為[0.2927，0.3169]，經(jīng)濟(jì)水平對(duì)數(shù)字設(shè)施的影響大于研發(fā)投入的影響;數(shù)字產(chǎn)業(yè)化中研發(fā)投入占比估計(jì)區(qū)間為[0.2901，0.3202]，數(shù)字設(shè)施占比估計(jì)區(qū)間為[0.3476，0.5548]，數(shù)字設(shè)施對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的影響大于研發(fā)投入的影響;產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中研發(fā)投入占比估計(jì)區(qū)間為[0.2901，0.3202]，數(shù)字設(shè)施占比估計(jì)區(qū)間為[0.3476，0.5548]，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比估計(jì)區(qū)間為[0.3535，0.5573]，對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化影響由大到小依次是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、研發(fā)投入和數(shù)字設(shè)施。

剩余參數(shù)不作重點(diǎn)分析，但為了研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)閑暇時(shí)間和研發(fā)效率的影響，將以各個(gè)參數(shù)估計(jì)的后驗(yàn)均值作為設(shè)定值，進(jìn)行數(shù)值模擬。

（三）數(shù)據(jù)說(shuō)明

考慮到觀測(cè)變量數(shù)據(jù)的可得性，同時(shí)滿(mǎn)足各觀測(cè)變量在時(shí)間序列上的完整性，選取了4個(gè)觀測(cè)變量，即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP（Yt）、社會(huì)零售品銷(xiāo)售總額（Ct）、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額（It）、普通高等學(xué)校畢業(yè)生數(shù)（eduupt）。樣本區(qū)間為 1978年至2018年，數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。以1978年為基期，利用消費(fèi)價(jià)格指數(shù)將名義值轉(zhuǎn)化為實(shí)際值，以消除價(jià)格因素影響。

三、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)機(jī)理與數(shù)值模擬

生產(chǎn)函數(shù)（9）中引入了人力資本Hyt與技術(shù)存量τt的乘積效應(yīng)，而技術(shù)存量中的新增技術(shù)newτt取決于研發(fā)投入RDt，在研發(fā)投入RDt產(chǎn)出函數(shù)（12）中，研發(fā)資本Krdt、研發(fā)人力Hrdt和數(shù)字經(jīng)濟(jì)DEt存在著替代關(guān)系。顯然，數(shù)字經(jīng)濟(jì)DEt結(jié)構(gòu)性變化，會(huì)導(dǎo)致RDt產(chǎn)出函數(shù)中投入要素的替代彈性的變化，進(jìn)而對(duì)研發(fā)效率υ產(chǎn)生影響。

由效用函數(shù)（2）和“干中學(xué)”策略函數(shù)（4）可知，閑暇時(shí)間安排會(huì)受到有效工作時(shí)間Hwt和學(xué)習(xí)培訓(xùn)時(shí)間Hedut的影響，而Hedut的累積過(guò)程中的人力資本投資Iedut包含了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的作用影響。顯然，數(shù)字經(jīng)濟(jì)DEt結(jié)構(gòu)性變化，會(huì)導(dǎo)致Iedut變化，進(jìn)而會(huì)對(duì)閑暇時(shí)間的安排產(chǎn)生影響。

因此，通過(guò)數(shù)值模擬來(lái)驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)機(jī)理及其變化對(duì)研發(fā)效率和閑暇時(shí)間的動(dòng)態(tài)影響，并做如下安排（見(jiàn)表3）：

根據(jù)表3的設(shè)定，可以得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化引起研發(fā)效率變化趨勢(shì)如圖1至圖3所示。隨著數(shù)字設(shè)施占比增加，研發(fā)效率持續(xù)提升，數(shù)字設(shè)施占比在0.2～0.4和0.8～1兩個(gè)階段研發(fā)效率提升速度較快;隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比增加，研發(fā)效率跟隨波動(dòng)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比在0.2～0.4階段研發(fā)效率快速下降，在0.4～0.6階段研發(fā)效率快速提升，在0.6～1階段研發(fā)效率逐步下降;隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比增加，研發(fā)效率經(jīng)歷了先提升后緩降，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比在0.2～0.4階段研發(fā)效率快速提升，在0.4～0.8階段研發(fā)效率緩慢提升，在0.8～1階段研發(fā)效率緩慢下降。數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化引起閑暇時(shí)間變化趨勢(shì)如圖4至圖6所示。隨著數(shù)字設(shè)施占比增加，閑暇時(shí)間快速增加，隨后緩慢下降，在0.2～0.4階段快速增加，在0.4～1階段緩慢下降;隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比增加，閑暇時(shí)間經(jīng)歷先快速下降再提升的過(guò)程，在0.2～0.4階段閑暇時(shí)間快速下降，在0.4～1階段閑暇時(shí)間持續(xù)提升;隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比增加，閑暇時(shí)間經(jīng)歷先緩慢提升后快速下降的過(guò)程，在0.2～0.6階段閑暇時(shí)間緩慢提升，在0.6～1階段閑暇時(shí)間快速下降。

（二）高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)度量

與現(xiàn)有文獻(xiàn)測(cè)度高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)所選用的指標(biāo)不同，本文是在數(shù)值模擬的基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)造“閑暇時(shí)間-研發(fā)效率”動(dòng)態(tài)關(guān)系變化下的高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

λt=υt1-ηt（28）

其含義為：更少的工作時(shí)間，更高的研發(fā)效率，前者體現(xiàn)了居民社會(huì)福利效應(yīng)的提高，后者體現(xiàn)了研發(fā)投入產(chǎn)出質(zhì)量的提高。其中，λt代表高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)變化，數(shù)值越大高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)越顯著，反之越不顯著。υt代表研發(fā)效率變化，ηt代表閑暇時(shí)間，可進(jìn)一步得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的變化（如圖7至圖9所示）。

隨著數(shù)字設(shè)施占比增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)持續(xù)增大;隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)先減小再增大最后趨于平穩(wěn)態(tài)勢(shì);隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)呈現(xiàn)倒“U”型變化，在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比為0.6時(shí)，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)最大。

（三）實(shí)證分析

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)機(jī)理及數(shù)值模擬檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)提出的三個(gè)問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證分析。

問(wèn)題一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)研發(fā)效率和閑暇時(shí)間的作用機(jī)制有何不同？總體來(lái)看（如圖1至圖6），數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)研發(fā)效率的影響大于對(duì)閑暇時(shí)間的影響。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化來(lái)看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)研發(fā)效率和閑暇時(shí)間的影響趨勢(shì)相似，數(shù)字設(shè)施和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)研發(fā)效率和閑暇時(shí)間的影響趨勢(shì)不同。具體來(lái)看：隨著數(shù)字設(shè)施占比的增加，研發(fā)效率持續(xù)提高，閑暇時(shí)間先經(jīng)歷快速提升，而后保持平穩(wěn)態(tài)勢(shì);隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比的增加對(duì)研發(fā)效率和閑暇時(shí)間的影響都是經(jīng)歷了“下降-上升-平穩(wěn)”的變化過(guò)程;隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比的增加，研發(fā)效率持續(xù)提高，閑暇時(shí)間經(jīng)歷了先提升后持續(xù)下降的過(guò)程。

問(wèn)題二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)“閑暇時(shí)間-研發(fā)效率”動(dòng)態(tài)關(guān)系變化下高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)有何影響？從數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化與“閑暇時(shí)間-研發(fā)效率”動(dòng)態(tài)關(guān)系變化下高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的趨勢(shì)來(lái)看（如圖7至圖9）：隨著數(shù)字設(shè)施占比的增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)持續(xù)增大，說(shuō)明數(shù)字設(shè)施通過(guò)改善要素錯(cuò)配，提升資源配置效率，可以持續(xù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展;隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比的增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)經(jīng)歷了“下降-上升-平穩(wěn)”的過(guò)程，說(shuō)明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化作為新業(yè)態(tài)，先后經(jīng)歷邊際成本與邊際收益趨勢(shì)變化，最終趨向市場(chǎng)穩(wěn)態(tài);隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比的增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)呈現(xiàn)倒“U”型走勢(shì)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)數(shù)字化初期借助資源配置效率的提升，提高了邊際收益，當(dāng)資源配置達(dá)到臨界點(diǎn)時(shí)，仍符合內(nèi)生增長(zhǎng)理論機(jī)制，即市場(chǎng)資源配置效率機(jī)制。

問(wèn)題三，如何優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)提升高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)？模型的估計(jì)結(jié)果表明（見(jiàn)表2），數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中占比由大到小依次是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字設(shè)施。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)內(nèi)部的主要作用影響來(lái)看，經(jīng)濟(jì)水平（估計(jì)值為0.3495）對(duì)數(shù)字設(shè)施的影響最大，數(shù)字設(shè)施（估計(jì)值為0.4231）對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的影響最大，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（估計(jì)值為0.4409）對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的影響最大。從高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)表現(xiàn)來(lái)看，數(shù)字設(shè)施的不斷發(fā)展可以持續(xù)提升高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng);然而，隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)具有不穩(wěn)定性，特別是當(dāng)二者占比超過(guò)0.6時(shí)，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)觸達(dá)高點(diǎn)，而后出現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)。

上述結(jié)論表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)非均衡發(fā)展會(huì)導(dǎo)致高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的不穩(wěn)定性。那么，如何優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)而提升高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)？從數(shù)值模擬上可以看到，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比超過(guò)0.6時(shí)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)出現(xiàn)了持續(xù)下降的拐點(diǎn)?；诖?，本文設(shè)定兩種情形模擬數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化下高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的變化（如表4）。

情形1，假設(shè)數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中占比相同。情形2，假設(shè)三者占比由大到小依次是①①現(xiàn)有文獻(xiàn)研究指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)效應(yīng)最大部分來(lái)自產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，其次是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，最后是數(shù)字設(shè)施。 ：產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和數(shù)字設(shè)施，且滿(mǎn)足數(shù)字產(chǎn)業(yè)化比重是數(shù)字設(shè)施的1.2倍，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的占比是數(shù)字設(shè)施的1.8倍②②模擬了數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化三者間不同的倍數(shù)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在1∶1.2∶1.8比例關(guān)系下高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)最大。。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在情形1和情形2的組合下，得到的高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)都大于表3中得到的結(jié)果，且數(shù)字設(shè)施占比在0.8時(shí)，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)最大，滯后于表3中在0.6時(shí)出現(xiàn)的高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的最大值。情形1和情形2比較來(lái)看，情形2組合下得到的高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)最大。

表3和表4的數(shù)值模擬結(jié)果表明，優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)——數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化三者間的占比關(guān)系，可以提升高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)，具體來(lái)看：經(jīng)濟(jì)水平?jīng)Q定數(shù)字設(shè)施寬度，數(shù)字設(shè)施決定數(shù)字產(chǎn)業(yè)化深度，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化決定產(chǎn)業(yè)數(shù)字化廣度，且三者在1∶1.2∶1.8的比例關(guān)系下高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)最大。此外，通過(guò)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，可以延后高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的拐點(diǎn)出現(xiàn)，但在數(shù)字設(shè)施占比超過(guò)0.8時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在最優(yōu)結(jié)構(gòu)下仍會(huì)出現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)下降趨勢(shì)的拐點(diǎn)。

四、結(jié)論與政策建議

通過(guò)構(gòu)建包含數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門(mén)的DSGE模型，數(shù)值模擬數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的作用影響。研究表明：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)研發(fā)效率的影響大于對(duì)閑暇時(shí)間的影響。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化來(lái)看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)研發(fā)效率和閑暇時(shí)間的影響趨勢(shì)相似，數(shù)字設(shè)施和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)研發(fā)效率和閑暇時(shí)間的影響趨勢(shì)不同。（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)“閑暇時(shí)間-研發(fā)效率”動(dòng)態(tài)關(guān)系變化下高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)有顯著影響，隨著數(shù)字設(shè)施占比的增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)持續(xù)增大;隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占比的增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)經(jīng)歷了“下降-上升-平穩(wěn)”的過(guò)程;隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比的增加，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)呈現(xiàn)倒“U”型走勢(shì)。（3）經(jīng)濟(jì)水平?jīng)Q定數(shù)字設(shè)施寬度，數(shù)字設(shè)施決定數(shù)字產(chǎn)業(yè)化深度，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化決定產(chǎn)業(yè)數(shù)字化廣度，且三者在1∶1.2∶1.8的比例關(guān)系下高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)最大。（4）通過(guò)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，可以延后高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的拐點(diǎn)出現(xiàn)，但在數(shù)字設(shè)施占比超過(guò)0.8時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在最優(yōu)結(jié)構(gòu)下仍會(huì)出現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)下降趨勢(shì)的拐點(diǎn)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎，研究分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)在作用機(jī)理，對(duì)理解和制定高質(zhì)量發(fā)展政策具有一定參考意義。首先，數(shù)字設(shè)施的快速發(fā)展可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化之間的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系決定了高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)變化，產(chǎn)業(yè)規(guī)劃政策上需要關(guān)注數(shù)字設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化間的“逐級(jí)擴(kuò)張效應(yīng)”。其次，在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化初始階段，高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)會(huì)被抑制，但隨著規(guī)模增加會(huì)快速得到提升，這說(shuō)明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化存在“破冰期”。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過(guò)程中存在會(huì)出現(xiàn)倒“U”型走勢(shì)，政策上需要防控?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)盲目擴(kuò)張，合理優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，可以更好地提升高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]張濤. 高質(zhì)量發(fā)展的理論闡釋及測(cè)度方法研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2020（5）：23～43.

[2]高培勇，杜創(chuàng)，等. 高質(zhì)量發(fā)展背景下的現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)：一個(gè)邏輯框架[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2019（4）：4～17.

[3]寧朝山.基于質(zhì)量、效率、動(dòng)力三維視角的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展多維影響研究[J].貴州社會(huì)科學(xué)，2020（4）：129～135.

[4]任保平. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展的邏輯、機(jī)制與路徑[J].西安財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（2）：5～9.

[5]范合君，吳婷.數(shù)字化能否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與高質(zhì)量發(fā)展——來(lái)自中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理學(xué)刊，2021（3）：36～53.

[6]郭晗. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的路徑[J]. 西安財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（2）：20～24.

[7]宋洋.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展：基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)[J].貴州社會(huì)科學(xué)，2020（12）：105～112.

[8]魯玉秀，方行明，張安全.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、空間溢出與城市高質(zhì)量發(fā)展[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2021（6）：21～31.

[9]王娟. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展：要素配置和戰(zhàn)略選擇[J]. 寧夏社會(huì)科學(xué)，2019（5）：88～94.

[10]荊文君，孫寶文. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展：一個(gè)理論分析框架[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2019（2）：66～73.

[11]張永恒，王家庭.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否降低了中國(guó)要素錯(cuò)配水平？[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2020（9）：62～71.

[12]焦勇.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的地區(qū)差異及動(dòng)態(tài)演進(jìn)[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2021（6）：34～40.

[13]張于喆. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進(jìn)的發(fā)展思路與主要任務(wù)[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2018（9）：85～91.

[14]Carlsson.The Digital Economy： what is new and what is not？ [J].Structural Change and Economic Dynamics，2004，15：245～264.

[15]劉榮軍. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)哲學(xué)之維[J]. 社會(huì)科學(xué)文摘，2018（3）：47～48.

[16]張鵬. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)及其發(fā)展邏輯[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2019（2）：25～33.

[17]李尚驁，陳繼勇，李卓. 干中學(xué)、過(guò)度投資和 R&D 對(duì)人力資本積累的“侵蝕效應(yīng)”[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2011（6）：57～67.

[18]（日）森岡孝二著，米彥軍譯.過(guò)勞時(shí)代[M].新星出版社，2019.

[19]Steward， Barbara.Changing Times： The Meaning， Measurement and Use of Time in Teleworking[J]. Time & Society 2000，9（1）： 57～74.

[20]Rosenblat， Alex， and Luke Stark. Algorithmic labor and information asymmetries： A case study of Uber’s drivers.International Journal of Communication，2016， 10（1）：3758～3784.

[21]李勝藍(lán)，江立華. 新型勞動(dòng)時(shí)間控制與虛假自由——外賣(mài)騎手的勞動(dòng)過(guò)程研究 [J]. 社會(huì)學(xué)研究，2020（6）：91～112;243～244.

[22]韓文龍，劉璐.數(shù)字勞動(dòng)過(guò)程中的“去勞動(dòng)關(guān)系化”現(xiàn)象、本質(zhì)與中國(guó)應(yīng)對(duì)[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2020（10）：15～23.

[23]吳韜. 從非物質(zhì)勞動(dòng)到數(shù)字勞動(dòng)：當(dāng)代勞動(dòng)的轉(zhuǎn)型及其實(shí)質(zhì)[J].國(guó)外社會(huì)科學(xué)前沿，2019（7）：4～13.

[24]李仙娥.數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的數(shù)字勞動(dòng)[N].中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)，2016（4）：11～24.

[25]王行坤.數(shù)字資本主義時(shí)代的時(shí)間政治——評(píng)瓦克曼《時(shí)間緊迫》[J]. 中國(guó)圖書(shū)評(píng)論，2018（8）：94～104.

[26]劉璐璐. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的數(shù)字勞動(dòng)與數(shù)據(jù)資本化——以馬克思的資本邏輯為線(xiàn)索[J]. 東北大學(xué)學(xué)報(bào) （社會(huì)科學(xué)版），2019（4）：404～411.

[27]Bernanke，B.S.，M.Gertler，and S.Gilchrist. The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework.1999，1341～1393.

[28]Christensen，I.，and Dib，A. The Financial Accelerator in an Estimated New Keynesian Model[J]. Review of Economic Dynamics，2008.11：155～178.

[29]徐舒，左萌，姜凌. 技術(shù)擴(kuò)散、內(nèi)生技術(shù)轉(zhuǎn)化與中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)——一個(gè)動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型[J]. 管理世界，2011（3）：22～31.

[30]王立勇，張良貴，劉文革. 不同粘性條件下金融加速器效應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2012（10）：69～81;160.

[31]吳穹，仲偉周，陳恒. 我國(guó)區(qū)域信息化對(duì)工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響——基于勞動(dòng)-教育決策兩部門(mén)DSGE模型的分析[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2018（5）：1～16.

Structural Optimization of Digital Economy and High Quality Development Effect： Experience

Enlightenment From the Dynamic Relationship Between Leisure Time and R&D Efficiency

ZHANG Lianggui1，2，WANG Liyong2，SUN Jiuwen3

（1.Shandong University of Technology，Zibo，Shandong 255000，China;2.Central University of Finance and Economics，Beijing 100081，China;3.Renmin University of China，Beijing 100872，China）

Abstract：

By constructing a DSGE model including digital economic sectors，using numerical simulation to test the impact of changes in digital economic structure （including digital facilities， digital industrialization and industrial digitization） on high-quality development effect. The research shows that the impact of changes in digital economic structure on R&D efficiency is greater than that on leisure time， and on “l(fā)eisure time-R&D efficiency”. The effect of high-quality development is significant under the change of dynamic relationship.The rapid development of digital facilities can promote high-quality economic development. The dynamic equilibrium relationship between digital industrialization and industrial digitization determines the change of high-quality development effect. Industrial planning policies need to pay attention to the “stepwise expansion effect” among digital facilities， digital industrialization and industrial digitization. There is an “ice breaking period” in digital industrialization. In the initial stage， the effect of high-quality development will be restrained， but it will be rapidly improved with the increase of scale. The promotion of high-quality development by digital economy will show an inverted “U” trend. Policies need to prevent and control the blind expansion of digital economy and reasonably optimize the digital economy structure， which can better improve the effect of high-quality development.

Key words：digital economy structural optimization;high quality development effect;leisure time;R&D efficiency

收稿日期：2021-06-28

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“新常態(tài)下完善我國(guó)宏觀調(diào)控目標(biāo)體系與宏觀調(diào)控機(jī)制研究”（15ZDA009）;山東省社科規(guī)劃研究項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)山東產(chǎn)業(yè)融合與動(dòng)能轉(zhuǎn)換機(jī)制研究”（20CJJJ25）;中國(guó)博士后基金資助項(xiàng)目“我國(guó)‘總體-區(qū)域’經(jīng)濟(jì)杠桿化特征與宏觀調(diào)控”（2013M53788）。

作者簡(jiǎn)介：張良貴（1982—），男，吉林樺甸人，山東理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，碩導(dǎo)，研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì);王立勇（1979—），男，山東煙臺(tái)人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院教授，博導(dǎo)，研究方向?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)、國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易;孫久文（1956—），男，北京人，中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博導(dǎo)，研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)。