數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是否持久不變？

關(guān)鍵詞：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化；宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；MS-VAR；非線性關(guān)系；區(qū)制轉(zhuǎn)移中圖分類號(hào)：F123.16 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2097-0145（2025）03-0083-07 doi：10.11847/fj.44.3.83

0 引言

近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以迅猛的態(tài)勢(shì)高速發(fā)展，成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要內(nèi)生動(dòng)力和關(guān)鍵引擎。僅在2023年，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值已達(dá)到12萬億元，在GDP中的比重達(dá)到了 10% ，成為宏觀經(jīng)濟(jì)舉足輕重的組成部分。2021年，習(xí)近平總書記在十九屆中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)時(shí)深刻指出：“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)意義重大，是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇。\"2024年，《政府工作報(bào)告》明確指出要深入推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展，開展“人工智能 + ”行動(dòng)，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。與此同時(shí)，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)層出不窮，并通過賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、提高全要素生產(chǎn)率等方式，成為建設(shè)中國(guó)式現(xiàn)代化、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力不可或缺的關(guān)鍵力量。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要貢獻(xiàn)已經(jīng)成為一種社會(huì)和學(xué)界共識(shí)。自Tapscott[在《數(shù)字經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)絡(luò)智能時(shí)代的前景與風(fēng)險(xiǎn)》提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)研究層出不窮。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一個(gè)宏觀整體，又可以分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)要素[2-3]。其中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化更為基礎(chǔ)和關(guān)鍵，它以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素投人，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可規(guī)模生產(chǎn)、重復(fù)使用且反復(fù)交易的產(chǎn)品和服務(wù)，是一種基于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字商業(yè)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，逐步被深入挖掘并不斷釋放的動(dòng)態(tài)過程[4]。作為信息通信產(chǎn)業(yè)（ICT）和數(shù)據(jù)技術(shù)融合的結(jié)果，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化乃至數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先導(dǎo)力量，為后者提供海量的數(shù)據(jù)、技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)[5]?？梢哉f，只有以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化為基礎(chǔ)，才能逐漸實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的全面發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)社會(huì)潛能的釋放，帶動(dòng)宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響究竟如何？這種影響在長(zhǎng)期中是否變化？已有的研究提供了有益的參考，并且探究了它們之間的效果和路徑，但僅通過這些還不能完全窺其全貌，尤其是無法得到二者運(yùn)行的具體機(jī)制及其變化趨勢(shì)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是否真實(shí)存在密切相關(guān)的聯(lián)動(dòng)機(jī)制？本文的研究貢獻(xiàn)如下：（1）以往的文獻(xiàn)多從面板數(shù)據(jù)展開研究，側(cè)重于探究數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度，本文以MS-VAR為研究方法，對(duì)二者的非線性關(guān)系進(jìn)行討論，補(bǔ)充了長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)非線性關(guān)系的研究；（2）本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用存在著明顯的“滯后性”和“韌性”，以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化不完全依賴于宏觀經(jīng)濟(jì)的特性，在一定程度上彌補(bǔ)了二者動(dòng)態(tài)影響研究的不足；（3）本文的研究佐證了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)重要作用的觀點(diǎn)，提出要持續(xù)穩(wěn)定地對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化進(jìn)行資金投入，并且建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警制度，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

1文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)階段，圍繞數(shù)字產(chǎn)業(yè)化促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)研究既包括定性分析，又包括經(jīng)驗(yàn)和實(shí)證分析，本文進(jìn)行了整理和分類，將其分為如下三種：

首先，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化提高了全要素生產(chǎn)率。從微觀角度來看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化帶來的數(shù)字技術(shù)能夠打破傳統(tǒng)生產(chǎn)中的信息壁壘、加快生產(chǎn)要素的流通、優(yōu)化企業(yè)間的生產(chǎn)要素配置并改善經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，顯著提升企業(yè)的數(shù)據(jù)處理分析能力，實(shí)現(xiàn)價(jià)值流的可視化，推動(dòng)機(jī)械制造向人機(jī)交互的智能升級(jí)[6。同時(shí)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化帶來數(shù)據(jù)的強(qiáng)滲透性，提高了傳統(tǒng)企業(yè)的生產(chǎn)效率[8]，并通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和管理效率效應(yīng)等多條途徑促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[9]。從宏觀角度來看，萬曉榆和羅焱卿[1°通過對(duì)2015—2018年全國(guó)30個(gè)地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)對(duì)區(qū)域全要素生產(chǎn)率的正向影響效果能夠達(dá)到 25% 。宋旭光等1的研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化不僅能夠顯著促進(jìn)中國(guó)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且這種影響隨時(shí)間逐漸增強(qiáng)。更值得注意的是，由于數(shù)據(jù)要素具有共享性、可復(fù)制性、非稀缺性和強(qiáng)傳播性等特點(diǎn)[12]，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化帶給全要素生產(chǎn)率的紅利往往具有比傳統(tǒng)技術(shù)更明顯的優(yōu)勢(shì)。而且，相鄰省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在明顯的正向空間相關(guān)性，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較高的相鄰省份往往能夠出現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、邊際效應(yīng)非線性遞增和空間溢出效應(yīng)[13]

其次，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化形成了新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)需求。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以信息技術(shù)和數(shù)據(jù)為依托不斷創(chuàng)造出新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)和模式，集中體現(xiàn)為：以“ABCD技術(shù)\"著稱的人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)數(shù)字技術(shù)催生出人工智能產(chǎn)業(yè)、區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)、云計(jì)算產(chǎn)業(yè)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，以芯片、服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備、處理器等為代表的新能源、新材料、通信系統(tǒng)設(shè)備制造等與其相配套的產(chǎn)業(yè)。而且，數(shù)字技術(shù)還創(chuàng)造出模擬算法、安全服務(wù)、售后服務(wù)、產(chǎn)權(quán)專利等新行業(yè)，形成了從硬件到軟件、從上游到下游等全方位的產(chǎn)業(yè)鏈。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)造了巨大的投資需求、消費(fèi)需求和貿(mào)易需求，以及人才需求和新的就業(yè)形態(tài)，大幅促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[14-15]?！皩拵е袊?guó)\"政策作為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的一個(gè)重要引擎，不僅能夠直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而且作為一種中介間接提高了數(shù)字化能力、培養(yǎng)了數(shù)字化人才，同時(shí)釋放了大量潛力，激發(fā)了大眾創(chuàng)業(yè)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化還通過知識(shí)外溢改變了勞動(dòng)者的教育和技能結(jié)構(gòu)，作用于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[16]，通過發(fā)展新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)模式，進(jìn)而打造數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)集群[17]

再次，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。一方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化所釋放出的數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)通過賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，從而改變了金融、醫(yī)療、教育、制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的商業(yè)模式、運(yùn)營(yíng)模式和組織架構(gòu)[18]，能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效水平和內(nèi)部控制質(zhì)量[19]，逐漸實(shí)現(xiàn)集群化、平臺(tái)化、智能化和生態(tài)化。作為傳統(tǒng)行業(yè)的核心，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尤為引人注目，誕生了新能源汽車和無人駕駛汽車、農(nóng)作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)無人機(jī)等一系列新的產(chǎn)品。作為一種全新的要素投人和全要素生產(chǎn)率，數(shù)據(jù)要素價(jià)值連接了生產(chǎn)者與消費(fèi)者，以開源共享的狀態(tài)流動(dòng)，從數(shù)據(jù)商品到數(shù)據(jù)資產(chǎn)，再轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)商品，最終完成了價(jià)值實(shí)現(xiàn)[20]。另一方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化提高了產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新能力和韌性。在數(shù)字技術(shù)的加持下，數(shù)字要素與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合提升了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈條的創(chuàng)新能力[21]，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)的高級(jí)化[22]，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)[23]和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化轉(zhuǎn)型[24]。通過提高城市創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)創(chuàng)新能力兩個(gè)途徑，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化提升了城市產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的韌性，城市產(chǎn)業(yè)鏈具有了更為明顯的抗干擾能力和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，在面臨外生經(jīng)濟(jì)沖擊下能夠更好地恢復(fù)[25]

通過總結(jié)梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，雖然數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系這一問題的成果不勝枚舉，但大多數(shù)研究是基于面板數(shù)據(jù)或者是線性時(shí)間序列展開，鮮有非線性時(shí)間序列方面的研究[2628]。鑒于傳統(tǒng)的全樣本回歸容易受到意外因素影響而產(chǎn)生不穩(wěn)定性，而非線性時(shí)間序列模型可以在不同區(qū)間內(nèi)捕捉變量之間的因果關(guān)系，并且探究不同區(qū)間的作用機(jī)制。因此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地運(yùn)用馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型（MS-VAR），對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行探討。

2數(shù)據(jù)與模型設(shè)定

2.1 數(shù)據(jù)選取與描述

國(guó)內(nèi)外對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)乃至數(shù)字產(chǎn)業(yè)化并沒有絕對(duì)統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn)，常見的方法包括合成指標(biāo)法[29-30]與單指標(biāo)法，而后者又可以細(xì)分為產(chǎn)業(yè)增加值轉(zhuǎn)化[31]與代理變量法等。本文借鑒張勛等[32]，黃群慧等[33]的相關(guān)研究，用互聯(lián)網(wǎng)普及率和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶普及率來代替數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平，同時(shí)用GDP增長(zhǎng)率表示宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文考慮選取的數(shù)據(jù)分別為2002—2023年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)普及率增長(zhǎng)率internet、全國(guó)移動(dòng)電話普及率增長(zhǎng)率mobile和網(wǎng)頁增長(zhǎng)率web，同時(shí)又納人2004—2023年互聯(lián)網(wǎng)帶寬接口數(shù)增長(zhǎng)率broadband作為補(bǔ)充變量，以及對(duì)應(yīng)年份的GDP增長(zhǎng)率gdp，這樣有助于從多個(gè)維度和角度分析數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平，進(jìn)而保證研究的合理性。以上數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心（CNNIC）發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》。

2.2非線性馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型的設(shè)定

在對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)之前，本文選擇ADF方法對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。2002—2023年 gdp、internet、mobile、web的原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)和2004—2023年broadband的原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)分別在 5% 和 1% 的顯著性水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè)，說明上述數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)時(shí)間序列。根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)原理，可以利用gdp、internet、mobile、web和broadband五組時(shí)間序列構(gòu)建馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型（MS-VAR），并進(jìn)行后續(xù)的實(shí)證分析。

本文將區(qū)制數(shù)量分別設(shè)定為2、3、4，滯后階數(shù)分別設(shè)定為1、2、3、4，并根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則進(jìn)行了測(cè)算，選擇AIC和SC數(shù)值最小的結(jié)果確定模型的最優(yōu)選擇，其中，2002—2023 年的 gdp 與 internet、mobile、web分別構(gòu)成的MS-VAR模型最優(yōu)區(qū)制為2，最優(yōu)滯后階數(shù)均為3，構(gòu)成了2區(qū)制3階滯后的馬爾可夫向量自回歸模型MS（2）-VAR（3），模型中的截距項(xiàng)和方差均可變，為變截距一變方差模型。同時(shí)，2004—2023 年的 gdp 與 broadband 構(gòu)成的MS-VAR模型最優(yōu)區(qū)制為2，最優(yōu)滯后階數(shù)為1，構(gòu)成了2區(qū)制1階滯后的馬爾可夫向量自回歸模型MS（2）-VAR（1），該模型截距項(xiàng)、系數(shù)和方差均可變，為變截距一變系數(shù)一變方差模型。

3實(shí)證分析

3.1 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)機(jī)制的非線性周期測(cè)度

本文首先進(jìn)行MS-VAR模型參數(shù)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)代表區(qū)制的Const（Reg.2）比Const（Reg.1）截距項(xiàng)更大，可以認(rèn)為區(qū)制1是“低速增長(zhǎng)區(qū)制”，而區(qū)制2是“高速增長(zhǎng)區(qū)制”，故而將“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)分為“低速增長(zhǎng)區(qū)制”和“高速增長(zhǎng)區(qū)制”。

從滯后項(xiàng)的相互作用系數(shù)來看，internet-gdp子系統(tǒng)中的互聯(lián)網(wǎng)普及率與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率存在著明顯的相互影響。宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)普及率的影響先高后低，在較短的滯后1期效果顯著，在滯后2期開始減弱為負(fù)?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響呈“U型”曲線，在初始階段消耗宏觀財(cái)政支出，隨后互聯(lián)網(wǎng)普及的效果才開始逐漸呈現(xiàn)，并助力宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。從web-gdp子系統(tǒng)來看，網(wǎng)站數(shù)量的增長(zhǎng)率與宏觀經(jīng)濟(jì)相比具有明顯的“被動(dòng)性”。宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)顯著正向影響網(wǎng)站數(shù)量的增長(zhǎng)率，而且影響能力從高到低逐漸減弱，而網(wǎng)站數(shù)量的增長(zhǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系不顯著，說明單純依靠互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站發(fā)展起來的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化無法獨(dú)立作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的助推力。從mobile-gdp子系統(tǒng)來看，移動(dòng)電話（智能電話）的發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也呈現(xiàn)出相互影響的密切關(guān)系。宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化影響具有一定的“滯后性”，短期內(nèi)往往不會(huì)立刻刺激移動(dòng)電話的發(fā)展。隨著時(shí)間的延長(zhǎng)，移動(dòng)電話作為互聯(lián)網(wǎng)信息移動(dòng)媒介的作用逐漸體現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率隨之提高。從broadband-gdp子系統(tǒng)來看，寬帶的發(fā)展在“高速增長(zhǎng)區(qū)制”對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響為正，與現(xiàn)實(shí)也較為相符。2013年國(guó)家推動(dòng)的“寬帶中國(guó)”標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)從部門戰(zhàn)略升級(jí)到了國(guó)家戰(zhàn)略，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化促進(jìn)了資源配置的優(yōu)化和商品、勞動(dòng)力的流通，為廣大人民增添了福利。

從方差估計(jì)來看，“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”的4個(gè)子系統(tǒng)均呈現(xiàn)出低數(shù)字產(chǎn)業(yè)化增長(zhǎng)率和高宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率方差較小的特征，說明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在“低速增長(zhǎng)區(qū)制”時(shí)波動(dòng)較小、持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，而宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在“高速增長(zhǎng)區(qū)制”時(shí)波動(dòng)較小、持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。該結(jié)果充分說明：首先，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的系統(tǒng)具有顯著的“慣性”特征，無論初始狀態(tài)如何，“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)最終會(huì)步人數(shù)字產(chǎn)業(yè)化低速增長(zhǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的結(jié)果；其次，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)的高低速增長(zhǎng)之間往往存在“錯(cuò)位”關(guān)系，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在長(zhǎng)期內(nèi)趨向于低速增長(zhǎng)，在“高速增長(zhǎng)區(qū)制”中波動(dòng)性大、持續(xù)時(shí)間短，非常不穩(wěn)定，即使數(shù)字產(chǎn)業(yè)化出現(xiàn)了短期的高速增長(zhǎng)，它和宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間也會(huì)出現(xiàn)遲滯效應(yīng)；再次，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化乃至數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)周期下行中依然保持堅(jiān)挺，這表明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化具有相當(dāng)明顯的堅(jiān)韌能力和相對(duì)獨(dú)立性，受到宏觀經(jīng)濟(jì)的影響相對(duì)較小。

3.2 區(qū)制時(shí)間變化分析

綜合過去20多年的歷史來看，2005年出現(xiàn)了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的熱潮，也是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)并行為數(shù)不多的年份之一。淘寶網(wǎng)、騰訊、58同城等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始起步，智能手機(jī)取代傳統(tǒng)手機(jī)成為人們新的通信工具，互聯(lián)網(wǎng)開始逐漸滲透并覆蓋廣大居民的生活。數(shù)據(jù)要素更多的涌流和傳播，大幅推動(dòng)了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展。如表1所示，除web-gdp子系統(tǒng)外，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)整體在2005—2010年或2005—2012年時(shí)段內(nèi)處于“高速增長(zhǎng)區(qū)制”；2013年后，在中國(guó)經(jīng)濟(jì)步入“新常態(tài)”以及“去產(chǎn)能去庫存”的影響之下，許多重化工業(yè)企業(yè)開始減產(chǎn)或調(diào)整業(yè)務(wù)，這在一定程度上延緩了宏觀經(jīng)濟(jì)以及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展勢(shì)頭，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也不可避免地結(jié)束了多年的高速增長(zhǎng)期，轉(zhuǎn)而步入“低速增長(zhǎng)區(qū)制”；2015年后，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化開始了新一輪的熱潮，隨著世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)的舉辦，“互聯(lián)網(wǎng) + ”被寫入了政府工作報(bào)告并且上升為國(guó)家戰(zhàn)略，黨的十八屆五中全會(huì)明確提出要“實(shí)施網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，加快構(gòu)建高速、移動(dòng)、安全、泛在的新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施”，這些政策措施都推動(dòng)“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)步人第二階段“高速增長(zhǎng)區(qū)制”;2018年“中美貿(mào)易戰(zhàn)”的開始以及2020年“新冠”疫情的暴發(fā)使“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)的第二次高速增長(zhǎng)結(jié)束，伴隨著世界經(jīng)濟(jì)的衰退與低迷重新轉(zhuǎn)入“低速增長(zhǎng)區(qū)制”。

除此之外，“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)在“低速增長(zhǎng)區(qū)制”和“高速增長(zhǎng)區(qū)制”中的平滑概率值基本在1.0左右波動(dòng)，個(gè)別年份的特殊值也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于0.5，這既說明本文采用MS-VAR模型對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的非線性關(guān)系測(cè)度的科學(xué)性與合理性，又說明我國(guó)“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)在“高速增長(zhǎng)區(qū)制”和“低速增長(zhǎng)區(qū)制”的過程中存在著明顯的突變跡象 （pgt;0.5） ，從而論證了我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著非線性變化的周期性特征。

3.3 區(qū)制轉(zhuǎn)移矩陣和屬性分析

接下來，表2從“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)區(qū)制內(nèi)的相關(guān)系數(shù)估計(jì)來進(jìn)一步說明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分別在“低速增長(zhǎng)區(qū)制”和“高速增長(zhǎng)區(qū)制”的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論在哪一種子系統(tǒng)中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在“高速增長(zhǎng)區(qū)制”中都能保持正向相關(guān)關(guān)系，說明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化蓬勃發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)期一致，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛力和動(dòng)能被充分釋放，信息和資源在互聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)下得到充分涌流。反過來，宏觀經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化提供了充足的資金支持，實(shí)現(xiàn)了二者的同向互促。internet-gdp子系統(tǒng)和mobile-gdp子系統(tǒng)在“低速增長(zhǎng)區(qū)制”中為負(fù)向相關(guān)關(guān)系，而且系數(shù)較高 （gt;0.9） 。這說明在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩或換擋期內(nèi)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)體現(xiàn)為替代關(guān)系，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的效果不明顯，對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的巨額資金投人遲滯了宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的步伐，干擾了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的進(jìn)程。同時(shí)，這也說明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化具有相當(dāng)明顯的“韌性”和獨(dú)立性，即使在宏觀經(jīng)濟(jì)下行的背景下也能保持自身的發(fā)展。區(qū)制內(nèi)相關(guān)系數(shù)分析的結(jié)果再一次驗(yàn)證了前文的相關(guān)結(jié)論，也就是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化具有部分顯著的“滯后效應(yīng)”和“韌性”，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用往往無法在當(dāng)期轉(zhuǎn)化為立竿見影的效果，需要較長(zhǎng)的時(shí)間才能逐漸體現(xiàn)，且不完全依賴宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

表3展示了“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)的區(qū)制轉(zhuǎn)移概率矩陣及區(qū)制屬性。internet-gdp子系統(tǒng)和broadband-gdp子系統(tǒng)“低速增長(zhǎng)區(qū)制”的區(qū)制轉(zhuǎn)移概率最高（0.8766和0.8599），同時(shí)伴隨著較高的頻率（0.6229和0.5690）和平均持續(xù)期（8.11和7.14），而web-gdp子系統(tǒng)和mobile-gdp子系統(tǒng)“高速增長(zhǎng)區(qū)制”的區(qū)制轉(zhuǎn)移概率略高（0.7830和0.8018），也伴隨著略高的頻率（0.5124和0.5158）和平均持續(xù)期（4.61和5.05）。二者相比，internet-gdp子系統(tǒng)和broadband-gdp子系統(tǒng)有更高的傾向和概率步入“低速增長(zhǎng)區(qū)制”，且平均持續(xù)期更長(zhǎng)，

楊博文，等：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是否持久不變？——基于非線性 MS-VAR模型的研究

這提示我們要注意采取一些宏觀措施來改變或扭轉(zhuǎn)這一狀況。web-gdp子系統(tǒng)和mobile-gdp子系統(tǒng)在

“低速增長(zhǎng)區(qū)制”和“高速增長(zhǎng)區(qū)制”之間的頻率和持續(xù)期更為接近，體現(xiàn)為更加明顯的區(qū)制轉(zhuǎn)移特征。

4結(jié)論與啟示

本文觀察和分析了2002—2023年間的部分?jǐn)?shù)字產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，分別構(gòu)建兩區(qū)制滯后三階的變截距一變方差模型MS（2）-VAR（3）和兩區(qū)制滯后一階的變截距一變系數(shù)一變方差模型MS（2）-VAR（1），并將“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)分為“低速增長(zhǎng)區(qū)制”和“高速增長(zhǎng)區(qū)制”，系統(tǒng)研究數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的非線性因果關(guān)系，結(jié)論如下：

（1）數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)整體上存在著同向互促的相關(guān)關(guān)系，但在部分子系統(tǒng)上的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化體現(xiàn)為明顯的滯后效應(yīng)和韌性。其中，internet-gdp子系統(tǒng)和mobile-gdp子系統(tǒng)中數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響均先為負(fù)、隨后才轉(zhuǎn)為正，體現(xiàn)了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)二者之間的不同頻特點(diǎn)。

（2）數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在“低速增長(zhǎng)區(qū)制”中的方差較小，在“高速增長(zhǎng)區(qū)制”中的方差較大，而宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)則相反。這說明不論是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化還是宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，都存在著明顯的“慣性”特征，我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化傾向于維持波動(dòng)小、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)的低速增長(zhǎng)，而宏觀經(jīng)濟(jì)的低速增長(zhǎng)則波動(dòng)大、持續(xù)時(shí)間短。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在滯后效應(yīng)和錯(cuò)位關(guān)系，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用往往需要一段時(shí)間才體現(xiàn)出來，且在經(jīng)濟(jì)相對(duì)低迷期具有明顯的“韌性”。

（3）“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與經(jīng)濟(jì)”系統(tǒng)的平滑概率值基本在1.0左右波動(dòng)且高于0.5，說明本文采用馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型（MS-VAR）是科學(xué)合理的，同時(shí)也說明我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的確存在顯著的非線性因果關(guān)系。在“高速增長(zhǎng)區(qū)制”中均呈現(xiàn)為顯著的正向相關(guān)關(guān)系，而internet-gdp子系統(tǒng)和mobile-gdp子系統(tǒng)在“低速增長(zhǎng)區(qū)制”中為負(fù)向相關(guān)關(guān)系，說明“低速增長(zhǎng)區(qū)制”下初始階段的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的轉(zhuǎn)化效果不強(qiáng)。web-gdp子系統(tǒng)和mobile-gdp子系統(tǒng)“高速增長(zhǎng)區(qū)制”的區(qū)制轉(zhuǎn)移概率、頻率和平均持續(xù)期均略高于“低速增長(zhǎng)區(qū)制”，而internet-gdp子系統(tǒng)和broadband-gdp子系統(tǒng)有更高的傾向和概率步人“低速增長(zhǎng)區(qū)制”，且平均持續(xù)期更長(zhǎng)。

綜上所述，本文提出如下對(duì)策建議：

（1）要堅(jiān)定不移地加強(qiáng)對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的資金投入和支持。本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化往往和宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有不同頻的特征，其正面效果需要較長(zhǎng)的時(shí)間才能體現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)下行和低速增長(zhǎng)期對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的資金投入會(huì)在短期內(nèi)消耗再生產(chǎn)資源，拖累經(jīng)濟(jì)增速。因此，社會(huì)各界要對(duì)此具有足夠的耐心和清醒的認(rèn)識(shí)，明確數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期穩(wěn)定作用，支持將數(shù)字產(chǎn)業(yè)化乃至數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為國(guó)家戰(zhàn)略不動(dòng)搖。

（2）要利用數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的優(yōu)勢(shì)促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在經(jīng)濟(jì)增速低迷時(shí)期具有明顯的韌性和獨(dú)立性，國(guó)家應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮并擴(kuò)大這一優(yōu)勢(shì)，加大對(duì)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)發(fā)展力度，加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和延長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)鏈條、鞏固數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性奠定基礎(chǔ)。

（3）要建立關(guān)于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警制度。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要性越來越高，其與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系也越來越密切。本文發(fā)現(xiàn)不論是宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)還是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，都面臨著從高速增長(zhǎng)向低速增長(zhǎng)突變的可能性，這無疑會(huì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成不利影響。因此，要建立一套完善的數(shù)字經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警制度，保證對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠進(jìn)行科學(xué)合理的預(yù)警監(jiān)測(cè)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)低速增長(zhǎng)來臨之際給予有效應(yīng)對(duì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]Tapscott D. The digital economy ：promise and peril in theageofnetworkedintelligence[M].McGraw-Hill，1996.

[2]楊慧梅，江璐.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、空間效應(yīng)與全要素生產(chǎn)率[J].統(tǒng)計(jì)研究，2021，30（4）：3-15.

[3］李海艦，趙麗.數(shù)據(jù)價(jià)值理論研究［J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2023，44（6） ：5-20.

[4］唐要家，唐春暉.數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的理論邏輯、國(guó)際經(jīng)驗(yàn)與中國(guó)政策［J.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2023（10）：88-97.

[5］李海艦，張璟龍.關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)界定的若干認(rèn)識(shí)［J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021，40（7）：13-22.

[6]戚聿東，肖旭，蔡呈偉.產(chǎn)業(yè)組織的數(shù)字化重構(gòu)［J].師范大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2020（2）：130-147.

[7]Lipsey R，Carlaw K，Bekar C. Economic transformations：general purpose technologiesand long-term economicgrowth[M].Oxford：OxfordUniversityPress，2006.

[8」蔡躍洲.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增加值及貢獻(xiàn)度測(cè)算：歷史沿革、理論基礎(chǔ)與方法框架［J].求是學(xué)刊，2018，45（5）：65-71.

[9］徐翔，趙墨非.數(shù)據(jù)資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑[J].經(jīng)濟(jì)研究，2020，55（10）：38-54.

[10］萬曉榆，羅焱卿.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度及其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)［J].改革，2022（1）：101-118.

[11］宋旭光，何佳佳，左馬華青.數(shù)字產(chǎn)業(yè)化賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展：機(jī)制與路徑[J].改革，2022（6）：76-90.

［12］沈坤榮，喬剛.數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)制研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2022，36（10）：1-8.

[13］趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展：來自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J].管理世界，2020，36（10） ：65-76.

[14］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.

[15]Charles J，Tonetti C. Non-rivalry in the economics ofdata[J]．American Economic Review，2020，110（9）：2819-2858.

[16]陳耿宣，成軍帥，賈欽民，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否有助于提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平？：基于勞動(dòng)力市場(chǎng)的分析［J].改革，2024（1）：179-205.

[17］胡日東，張濤.中國(guó)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合：動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)與障礙因子識(shí)別[J].吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)，2024，64（4）：172-188.

［18］杜傳忠，張遠(yuǎn).數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響機(jī)制研究[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2021（2）：41-51.

[19］段華友，黃學(xué)彬.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、內(nèi)部控制質(zhì)量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制研究：以資源型企業(yè)為例［J].工程管理科技前沿，2022，41（6）：65-72.

[20］馬費(fèi)成，王文慧，孫玉姣，等.數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化協(xié)同發(fā)展中的數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)［J].信息資源管理學(xué)報(bào)，2024，14（4） ：4-15.

[21］洪銀興，任保平.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的內(nèi)涵和途徑[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（2）：5-16.

[22]Luo S，Yimamu N. Digitalization and sustainable develop-ment：how could digital economy development improvegreen innovation in China[J]. Business Strategy and TheEnvironment，2022，32（4） ： 1847-1871.

[23］賈楠，張紅麗.數(shù)字金融與制造業(yè)耦合關(guān)系影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)了嗎？［J].工程管理科技前沿，2023，42（6） ：75-81.

[24］艾陽，宋培，李琳.數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型效應(yīng)研究：理論模型與實(shí)證檢驗(yàn)［J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2023，44（12） ：3-23.

[25］張超，毛艷華.數(shù)字產(chǎn)業(yè)化能否增強(qiáng)城市產(chǎn)業(yè)鏈韌性？［J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2024（6）：105-112.

[26]隋建利，劉金全，閆超.教育投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響恒久不變嗎：改革開放以來的路徑演化分析［J].教育與經(jīng)濟(jì)，2015（1）：3-9.

[27］隋建利，劉金全，閆超.旅游經(jīng)濟(jì)與宏觀經(jīng)濟(jì)內(nèi)在聯(lián)動(dòng)機(jī)制具有周期性嗎？［J].經(jīng)濟(jì)管理，2015，37（8）：120-130.

楊博文，等：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是否持久不變？——基于非線性 MS-VAR 模型的研究

[28]隋建利，劉碧瑩，劉金全.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)污染的內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制測(cè)度［J].資源科學(xué)，2018，40（4） ：862-873.

[29］栗智慧，周全林.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高質(zhì)量發(fā)展的耦合效應(yīng)：基于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化雙重視角[J].社會(huì)科學(xué)，2023（4）：94-107.

[30］張兆鵬.我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平的統(tǒng)計(jì)測(cè)算及時(shí)空演化特征[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2024，38（8）：43-55.

[31]龐磊，丁文麗.數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升了產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的控制能力嗎？：基于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的對(duì)比研究［J].科學(xué)學(xué)研究，2024，42（3）：541-553.

[32]張勛，萬廣華，張佳佳，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、普惠金融與包容性增長(zhǎng)［J].經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（8）：71-86.

[33]黃群慧，余泳澤，張松林.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：內(nèi)在機(jī)制與中國(guó)經(jīng)驗(yàn)［J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（8）：5-23.

Is the Impact of Digital Industrialization on Macroeconomic Growth Sustainable？ -An Analysis Based on a Nonlinear MS-VAR Model

YANG Bowen1，ZHANG Yuanke2 （1.School of Marxism，China Universityof Political Science andLaw，Beijing 10oo88，China； 2.School of Business， China University ofPolitical Science and Law，Beijing1Ooo88，China）

Abstract：With therapid developmentof China’seconomy，digital technologyand digital economyhave been widely integrated intoallaspectsofeconomic productionandsocialife.Promotingdigital transformationisnotonlythetrendof times，but alsotheconsensus of people alloverthe world.Asthecoreof digital economy，digital industrializationbrings industrialdigitalizationand integrationwith thereal economy，andhasbecomeanimportantdriving factortoenable macroeconomyandachieverapidgrowth．Therefore，itis importantandcritical tostudy theefectof digital industrialization on macroeconomic growth，which has important academic and practical significance.

Based ontherelevantresearch literatureon digital economyand macroeconomic development，as wellas nonlinear timeseries analysisasthe theoreticalbasis，thispaper changesthetraditional panelregresionand linear timeseries methodsbasedonthe relevant indicators of China’sinternet development and annual GDPdata from 2OO2 to 2023. Taking Modelling ofMarkov-Switching Vector Autoregressions （MS-VAR）as the method and the nonlinear relationship betweendigital industrializationand macroeconomic growth as the mainobject，this paper empirically measures and tests the nonlinear correlation mechanism，regime-switching process for capturing time variation and regime transition matrix between digital industrialization and macroeconomic growth.

The results show that the system of“digital industrialization andeconomy”is repeatedly transferred between“l(fā)ow regime”and“high regime”，and there isanobvious nonlinear causal relationship，which drives the macroeconomic growth asa whole.Among them，digital industrialization has lowvolatilityandlongdurationat low growth，andhigh volatityandshortdurationathighgrowth，whilemacroconomicgrowth isonthecontraryThedigitalindustrialization of individual sub-systems has a'significant“inertia”and“resilience” in its effecton macroeconomic growth.The contributionofthis paperistoconfirm that there isanobvious nonlinearmechanism betweendigitalindustrializatioand macroeconomic growth，andtheuniqueroleof digital industrialization ineconomicactivities．Thispaper fillsin the academicresearch onthe nonlinear relationship between digital industrialization and macroeconomicgrowth，and has certain implications forfurther promoting the developmentof digital industrializationand digital economyand improving economic management policies in practice.In the future，we should unswervinglystrengthen capital investment and support fordigital industrialization，promote macroeconomicdevelopment，and establishadigital economy monitoring and early warning system.

KeyWords：digital industrialization；macroeconomic growth；MS-VAR；nonlinear relationships；regimeswitching