摘要：数字技术是数字经济的基础，通过与实体企业和金融的融合共建赋能实体经济转型发展，孕育经济增长新动能。本文基于“创造性毁灭”机制，建立引入数字技术发展因素的多部门熊彼特内生增长动态随机一般均衡模型，分析了数字技术在实体产业部门和金融部门的应用转化对产业结构转型及经济增长的异质性影响。研究表明，数字技术与生产部门的集成整合将长期助力产业结构优化调整，深化实体经济数字化转型，推动经济高质量发展；数字技术与金融部门的深度融合在短期内因融资约束缓解而显著带动高技术产业发展，促进产业结构转型升级，加快经济增长动能转换。本文的研究为探索我国数字技术赋能实体经济转型发展的优化路径提供了政策参考。关键词：数字技术 实体经济发展 产业结构转型 经济增长一、引言随着大数据、云计算、人工智能、区块链等前沿技术的加速创新，以新一代ICT（Information and Communica ⁃tion Technology）技术为基础的数字技术发展正在引领新一轮产业变革，赋能实体经济转型发展。《二十国集团数字经济发展与合作倡议》指出数字经济是以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术（ICT ）的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。数字技术作为数字经济的物质技术基础，与经济社会各领域深度融合，不断释放数据要素价值，催生出以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革的全新范式，重塑产业形态和经济格局。党的十九大以来，习近平总书记多次强调“要做大做强数字经济，贯彻新发展理念，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，建设现代化经济体系”。我国经济正处在由高增长向高质量发展的转型换挡阶段，数字化转型是经济高质量发展的内在要求，数字经济成为继农业经济、工业经济之后的第三种经济社会形态。通过数字技术的发展应用加速产业数字化转型和数字经济建设是“十四五”规划的重要内容。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“加快数字化发展，建设数字中国”。数字技术是国家数字经济新型基础设施的核心，面向现阶段我国经济高质量发展的需要，为企业的数字转型、智能升级、融合创新提供支点，对提高生产效率发挥乘数倍增作用，助推产业结构优化调整，构建经济增长新动能，将成为我国经济提质增效和构建双循环发展格局的新引擎。作为典型的通用目的技术，数字技术具有渗透性、替代性和协同性的三大技术—经济特征（蔡跃洲、牛新星，2021）。 数字技术能够嵌入各种类型的生产活动和技术类型中，覆盖全产业链的各个环节，提高企业生产和管理效率，进而提升各部门要素投入的协同应用，改善资源配置效率，促进产业结构转型；数字技术的快速更新迭代带动ICT 投资，ICT 资本对传统资本的替代提高了企业资本质量，推动资本深化进程，有利于企业降低生产成本、提高产能。数字技术在各行业的创新应用推动企业持续发展，赋能实体经济数字化转型：利用云端促进企业数字化、网络化转型；数据治理与应用形成数据生产力、释放要素价值；通过“赋智”实现降本增效、推进企业智能化改造。数字技术的发展应用在加速技术创新内在驱动经济转型发展的同时，也带来了信息通信技术在金融行业推动金融创新的新范式——数字金融。金融内植于实体经济，是现代经济体系的核心要* 本文得到国家社会科学基金“大数据背景下金融与科技融合机理及风险管控研究”（基金号：18BGL 059）的资助。数字技术赋能实体经济转型发展*——基于熊彼特内生增长理论的分析框架田秀娟 李 睿数字技术赋能实体经济转型发展经济学- - 56DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2022.0076《管理世界》2022年第5 期素，对优化经济结构、转换经济增长动力起到了重要的支撑作用。数字技术应用于金融产业链，创造新的业务模式、业务流程和金融产品，重构了服务提供渠道、数据使用方式、信息系统架构和风险识别策略。数字金融不只是以数字技术赋能金融业务，更是对金融底层逻辑的改变，通过缓解信息不对称、拓展金融边界、优化资本配置为产业结构转型升级和实体经济发展提供动力支持。目前关于数字技术赋能实体经济转型发展的讨论多为范式分析，缺乏理论基础的研究和对我国实际情况的检验，且主要停留在国家宏观层面或制造业、金融业等单一行业层面。本文基于“创造性毁灭”机制，引入数字技术发展因素，建立多部门熊彼特内生增长的动态随机一般均衡模型，推导分析数字技术推动产业结构调整和经济增长的传导机制，探析数字技术、产业结构调整和经济增长三者之间的动态关系，为数字技术赋能实体经济转型发展提供理论支撑；具体研究数字技术在实体产业部门和金融部门的应用转化对产业结构调整及宏观经济增长的异质性作用，揭示了我国数字技术赋能实体经济转型发展的实际效果。研究发现，数字技术赋能实体经济转型发展源于技术创新，成于金融创新。数字技术与实体产业部门的集成整合将促进宏观经济长期增长，其中，规模以上工业企业生产运营与数字技术的整合面临较长磨合期，其数字化转型发展对经济增长的长期推动作用更为显著；数字技术在金融部门的应用转化能够在短期内快速推动高技术产业发展，促进产业结构向高技术方向变革，加快经济增长动能转换的步伐。本文的研究对下一步优化我国数字技术赋能实体经济转型发展的路径具有重要的参考意义。本文主要的边际贡献如下：第一，数字技术赋能实体经济转型发展既包含数字技术在各行业的渗透应用改善生产效率，提升行业产值，进而促进经济增长；又体现在数字技术通过与企业生产经营的集成以及同金融部门的融合分别在不同程度上提高各部门产值贡献，推动产业结构优化调整，加快要素资源向产业数字化转型发展的方向合理流动。本文将数字技术发展因素引入生产部门的生产函数和金融部门的利润函数，构建多部门熊彼特内生增长动态随机一般均衡模型，探讨数字技术推动产业结构转型、促进经济增长的传导路径，完善了现有研究对理论机制分析的不足。第二，现有相关文献主要基于国家宏观层面或单一行业层面讨论数字技术对经济增长或产业发展的影响，而忽略了在不同经济部门中数字技术的发展应用为实体经济转型发展带来的不同效能。本文具体分析了数字技术分别在实体产业部门和金融部门的应用转化对产业结构转型和经济增长的异质性作用，为深入探析我国数字技术推动实体经济转型发展的实际情况提供了经验证据。第三，本文通过拓展文本挖掘的样本范围、改进关键词评价函数、检验并筛选关键词进一步改进数字技术发展水平的指标构建，在一定程度上解决现有研究中关键词选择主观性强烈的问题，提高了衡量精度、增强了指标合理性。本文接下来的内容安排如下：第二节是相关文献回顾；第三节构建引入数字技术发展因素的多部门熊彼特内生增长理论模型，分析数字技术、产业结构转型和经济增长之间的关系；第四节采用校准和贝叶斯方法对参数进行估计，通过模拟分析研究数字技术在实体产业部门和金融部门的应用转化冲击对产业结构转型和经济增长的异质性作用；最后是结论与相应政策建议。二、简要文献回顾数字技术是在计算技术、微电子技术和现代通信技术组成的新技术群体不断发展的基础上演变而来，其本质是实现对各类信息的识别、转化、存储、传播和应用等功能（彭刚等，2021）。 也有学者认为当前ICT 技术的范围伴随电子技术的成熟逐渐缩小为对数据进行传输、加工等的技术，等同于广义的数字技术，同时ICT 产业对应数字产业化，是数字经济的重要组成部分（蔡跃洲、牛新星，2021）。内生经济增长理论认为技术进步和全要素生产率是推动经济持续增长的重要因素，数字技术在各领域的渗透效应带来了以数据要素为核心的新型生产资料的普及，改变经济运行方式，通过一系列互补性技术、制度的构建牵引生产力、生产方式的全面变革（张新春，2021）。 现有数字技术赋能经济发展的相关文献研究了数字技术对制造业、服务业等不同产业发展的推动作用（李晓华，2021；刘平峰、张旺，2021），主要围绕劳动赋能- - 57和资本赋能两个角度进行讨论，其中劳动赋能以企业内部生产运营集成转型—产业发展结构优化为主线，资本赋能包括企业内部资本质量提高和外部金融支持增强两个方面。从劳动赋能的角度来看，数字技术的通用目的特征和强大渗透能力使其广泛应用于各行业的生产活动和经营管理，推动传统企业数字化转型和产业结构优化。数字技术能够实现数据的无限复制共享和即时互联互通，在降低数据处理和交易成本、精确配置资源等方面具有独特优势，通过降本提效提升企业生产率（Goldfarb and Tucker，2019；许恒等，2020）。 具备及时、连续、细化和完整的信息结构是企业数字化转型的标志（Pagani and Pardo，2017）。 霍夫曼定理认为，技术进步从生产成本、价格和资源分配的变化来影响产业结构的变动，技术创新是实现要素禀赋结构转型换代与产业结构优化升级的关键路径之一。数字技术具有互补性，与其他生产、经营管理等技术产生互补，对生产方式、组织方式在内的各种要素资源进行重构整合，引发生产范式改进和产业联动效应，推动生产部门结构优化（Heo and Lee，2019；张三峰、魏下海，2019）。 具体来看，企业利用大数据分析来完善客户管理、预测市场需求，有助于从供给侧调整经济结构、实现要素最优配置。人工智能技术促进了企业业务流程自动化，知识管理工作自动化，以及管理本身的智能化，帮助企业实现自动化生产并改进劳动生产效率（郭凯明，2019）。 云计算降低了企业成本，提高了上下游企业之间的数据共享能力，也在企业内部智能化运营管理中发挥重要作用。区块链可实现对企业研发、制造、销售等环节的全记录，提高全产业链的可追溯性，降低业务违约风险并提高生产率（巴曙松等，2020）。 也有学者从企业创新的角度进行分析，一方面，数字技术的应用逐渐模糊创新阶段边界，使得数字创新产品和服务具有快速迭代的特征，同时提高创新过程中的双元能力、重组能力等动态能力，驱动企业突破式创新，促进企业转型发展；另一方面，数字技术通过ICT 资本的积累加速资本深化，提高资本对企业创新研发投入的支持，进而提升企业生产率（Goldfarb and Tucker，2019；Vial ，2019；刘洋等，2020）。由以上分析可知，数字技术能够通过与实体企业的生产业务、运营管理集成整合推动产业结构调整和经济增长，除此之外，数字技术与金融的深度融合也为经济转型发展提供重要支撑。新结构经济学认为经济发展需要通过要素禀赋结构升级，要素禀赋结构升级推动产业升级优化，从而推动经济高质量增长。金融资本作为一地区特定时点的要素禀赋，其结构升级势必也会带动经济发展。数字技术与金融的深度融合催生了数字金融，有效弥补了传统金融的天然缺陷，提高融资效率、降低融资成本，实现金融行业的要素禀赋结构升级，进而为实体经济提供高效率和高质量的金融服务（杨子荣、张鹏杨，2018；吴烨，2019）。 虽然新技术赋能金融在一定程度上加剧传统金融服务我国三大产业的马太效应，但其通过加快金融效率的提升显著促进了产业结构优化转型，助力区域数字金融高地释放虹吸效应（田秀娟等，2021；李睿，2021）。 一方面数字金融扩大了受众覆盖面、以信息流带动资金流，有效缓解信息不对称，解决了金融机构无法授信中小企业而导致的融资难问题以及小额贷款成本收益的不匹配性，推动社会融资功能的完善。数字金融提高资金市场竞争程度、减少金融资源搜索和传输的成本，从而降低融资成本，有利于促进企业创新向生产力的稳步转化（卢亚娟、刘骅，2018；Hornuf et al.，2021）。 另一方面，经济发展离不开资本投入，资本形成依赖于储蓄规模及储蓄向投资转化的效率，储蓄—投资转化机制离不开金融部门，这一过程使资本配置效率与经济增长效应紧密相连。数字与金融两大知识密集型产业的融合，通过金融产品创新提高转化过程中的资本配置效率、优化资本配置结构，将我国大规模的社会储蓄更高效地转化为生产性投资，进而促进经济增长（李杨、程斌琪，2018）。已有文献主要基于国家宏观层面或单一行业层面探讨数字技术对产业结构转型和经济增长的影响，且鲜有研究对其中的理论机制和传导路径进行深入分析。本文尝试构建引入数字技术发展因素的多部门熊彼特内生增长理论模型，研究数字技术在实体产业部门和金融部门的应用转化对产业结构调整和经济增长的异质性作用，为数字技术赋能实体经济转型发展提供理论支撑并为下一步我国的路径优化提供参考依据。三、理论模型溯源增长理论，新古典增长理论以索洛模型为代表，在柯布—道格拉斯生产函数基础上，引入技术进步为经济增长的外生变量，解决了哈罗德—多马模型中经济增长率与人口增长率不能自发相等的问题，然而索洛数字技术赋能实体经济转型发展经济学- - 58《管理世界》2022年第5 期增长模型以“假定的增长”来解释增长，未能解释长期经济增长的真正来源。罗默和卢卡斯等人超越了索洛外生技术进步增长理论对经济增长机制的刻画，将技术进步内生化，更为客观地捕捉到了经济增长动力的本质特征。Aghion 和Howitt（1988，1992）将熊彼特方法引入内生增长模型中，分析技术进步的创造性破坏过程，发展了市场结构与技术进步之间的关系。在内生经济增长理论中，King 和Levine（1993）等研究将以信息不对称、不确定性等因素为特征的内生金融中介引入模型发展了内生金融发展理论。然而，单部门索洛增长理论和经典熊彼特内生增长理论都无法解释现代经济增长过程中的结构转型“库茨涅茨事实”，也无法实现“卡尔多事实”与“库茨涅茨事实”的相容。易信和刘凤良（2015）构筑多部门熊彼特内生增长理论模型，研究金融发展与产业结构转型和经济增长之间的内在逻辑关系，实现了经典模型所不能实现的“卡尔多事实”与“库茨涅茨事实”相容，并能解释随产业结构转型出现的经济增长率下降现象。贾俊生等（2017）在Romer（1990）标准的内生经济增长框架下，引入专利部门，分析在平衡增长路径中，金融发展通过创新渠道促进经济增长的效应。韩峰和阳立高（2020）在易信和刘凤良（2015）多部门熊彼特内生增长理论模型的基础上，构建生产性服务业集聚影响制造业结构升级的空间分析框架，解释了经济增长过程中不同部门间的结构变化及其空间效应。杨伟中等（2020）在内生增长模型中嵌入金融结构，构建金融驱动技术进步的内生增长DSGE模型并刻画银行贷款和股权融资对技术创新的不同作用。庄毓敏等（2020）在“创造性毁灭模型”的基础上，引入吸收存款并将信贷分配给生产者和研发者的银行部门，构建金融发展、企业创新与经济增长的一般均衡模型框架，得到平衡增长路径下唯一的均衡状态。本文基于Aghion 和Howitt（1988，1992）“创造性毁灭”机制，参照易信和刘凤良（2015）多部门熊彼特内生增长理论模型，借鉴Ngai 和Pissarides （2007）外生技术进步多部门增长理论模型构建方法，以及Acemoglu 和Guer ⁃rieri （2008）横向技术进步的多部门内生增长理论模型构建方法，引入数字技术因素，建立包括通用产品部门、最终产品部门、中间产品部门、金融部门、技术研发部门、家庭部门和政府部门在内的多部门熊彼特内生增长模型。模型结构框架如图1 所示。本模型的特点和现实基础在于，第一，由以上分析可知，一方面数字技术与企业生产制造、组织运营等方面的集成，有效提高了生产部门的生产率；另一方面数字技术与金融部门的融合能够提升金融部门效率，缓解融资约束。本模型同时刻画了数字技术在生产部门和金融部门的应用转化影响产业结构调整、推动经济增长的过程。第二，我国金融体系以商业银行为主体，间接融资占社会总融资规模比例居高不下。随着金融体系的不断健全，直接融资在技术研发型企业的融资中发挥着愈加重要的作用，企业进行股权融资面临的清算风险低于银行借贷，这对于研发风险较高、研发周期较长的技术研发部门尤为重要。本模型根据生产部门和技术研发部门的融资特征，既包含商业银行依托数字技术降低融资成本、提高盈利能力进而对金融中介功能的改善，又考虑了在直接融资中，数字技术通过解决信息不对称对融资约束的缓释效应，使理论模型尽可能符合实际的经济运行情况。其中由于本模型生产部门具有垄断特征，本文假定其资本投入来源于银行贷款；技术研发部门的研发投入则由银行贷款和股权融资共同构成。经济主体行为方程如下。（一）通用产品部门模型经济包含一个完全竞争的通用产品部门，该部门的代表性厂商采用CES 生产函数组合经济中全部n 个行业的最终产品生产通用产品（易信、刘凤良，2015），该通用产品可用于家庭消费和政府购买。 图1 模型框架图- - 59（1）其中，Y t 是通用产品。Y it 是第i 个行业的最终产品，且i = 1 ，2 ，3 ，……，n 。参数ω i 表示第i 个行业最终产品在通用产品生产中的重要性程度，并且0 ＜ω i ＜1 ， 。替代弹性ϵ 表示行业最终产品之间的替代特征。通用产品生产函数的CES 设定形式表明，生产技术规模报酬不变，满足凹性特征和稻田条件。在完全竞争的市场环境里，通用产品代表性生产厂商在各行业最终产品价格、通用产品价格既定前提下，通过选择最优的行业最终产品投入组合来实现利润最大化。（二）最终产品部门经济中存在n 个行业，每个行业的最终产品市场和要素市场都完全竞争。与标准文献做法一致，最终产品部门利用劳动和连续统为1 的中间产品进行生产，其生产函数为规模报酬不变的柯布—道格拉斯生产函数：（2）其中，Y it 是行业i 的最终产品。Lit 是用于生产行业i 最终产品的劳动投入量，且各行业劳动投入量的总和等于劳动禀赋 。x it（j）为生产行业i 最终产品的专业化中间产品j 的投入量。为简化分析，聚焦于数字技术发展，假设技术水平A it 即为数字技术发展水平，θ it 为数字技术在生产部门的应用转化因子，则θ it A it 为数字技术对生产部门生产效率的改善，θ it A it Lit 为生产效率改善下的有效劳动。行业最终产品生产函数的设定形式表明，生产技术规模报酬不变，满足凹性特征和稻田条件。在完全竞争的市场环境下，第i 个行业最终产品生产厂商在劳动要素名义工资水平、中间品要素价格水平既定前提下，通过选择最优的劳动与中间品要素投入组合来实现利润最大化：（3）在劳动力市场和中间品市场完全竞争情况下，对无约束最大化问题求解可得：（4）（5）（三）中间产品部门各行业中间产品部门厂商可以自由进入，根据“创造性毁灭”机制，中间产品生产厂商通过获取最新的技术成为该种中间产品的垄断者，其垄断地位随着更新技术的研发成功被拥有该新技术的厂商所取代。假设资本是中间产品生产的唯一投入，由于在位的中间产品生产厂商能够获得垄断利润，即拥有足够的资产（期望利润）抵押，此时银行表现强烈的意愿提供充足的金融支持，同时中间产品厂商可以利用银行的抵押、清算等制度特性，减少需要向银行支付的用于弥补银行投资风险的利息，此时选择银行信贷有利于减少由信息不对称导致的信息成本（张一林等，2016）。 假设一单位资本投入对应一单位中间产品的生产，中间厂商通过选择中间产品的生产量以实现利润最大化：（6）其中，D it 为单位中间产品生产所需的借款成本，可以看做商业银行贷款利率。由一阶条件可得，中间产品的供应量和中间厂商的垄断利润分别为：（7）（8）（四）技术研发部门为了重点和简化分析数字技术的研发创新，本模型将经典研发部门设定为数字技术的技术研发部门。现实中大数据、区块链等核心数字技术的研发主要集中于计算机、软件与信息服务行业，同时其在各个生产部门的应用研发属于从技术研发到技术应用产生实际价值的关键环节，比如企业利用大数据技术开发智能企业管Yt=æèçöø÷ ∑i = 1nωiYϵ - 1ϵi tϵϵ - 1∑i = 1nωi= 1Yi t= ( ) θi tAi tαLαi t ∫01xi t1 - α( )j dj, i = 1, 2, …, n∑i = 1nLi t= Ltm a xLit、xit( )jPi t( ) θi tAi tαLαi t ∫01xi t1 - α( )j dj- wi tLi t-∫01Pi t( )j xi t( )j djPi t( )j = Pi t( ) 1 - α ( ) θi tAi tαLαi txi t- α( )jwi t= Pi tα ( ) θi tAi tαLα - 1i t ∫01xi t1 - α( )j djm a xxit( )jπi t( )j = Pi t( )j xi t( )j - Di txi t( )jxi t*( )j =éëêùûúPi t( ) 1 - α2Di t1αθi tAi tLi tπi t*= α θi tAi tLi tP1αi tæèçöø÷1 - αDi t1 - αα数字技术赋能实体经济转型发展经济学- - 60《管理世界》2022年第5 期理系统、利用云计算技术开发客户识别系统、利用区块链技术开发上下游生产系统等。数字技术在生产部门的应用研发投入计算在该行业研发投入中，成功的应用研发活动能够为生产部门带来生产效率的改进，失败的应用研发活动不会带来生产部门技术进步并且此时的研发投入成为沉没成本。在位中间产品部门厂商为了保持垄断地位会增加研发投入以改进生产技术，但研发活动能否成功具有不确定性。假设研发成功时，技术改进程度为γ i ，技术改进概率为μ it ，定义技术进步的函数形式为：（9）根据大数定律可得行业i 的平均技术进步增长率为：（10）经典研发函数可能导致规模效应（Scale Effect ），其基本机制是人口的增长将导致成功创新者所占有的市场规模扩大，潜在科研人员数量的增加也推进了创新成功的概率，而事实证明该规模效应违背了经济发展事实（Jones，1995）。 易信和刘凤良（2015）在此基础上将劳动引入研发函数，以解决该规模效应的问题。同时，考虑研发的投入具有“竭泽效应”（Fishing-out Effect），即随着技术的不断进步，开发新的技术变得越来越困难，对研发的投入也相应增大（Jones，2005），本模型设定改进的研发函数如下：（11）其中，R it 为研发投入量，φ i 为研发成功概率对研发投入的弹性，即研发效率参数。假设数字技术的研发投入由商业银行贷款和股权融资构成，缺乏抵押、研发风险高的技术研发企业选择股权融资能够面临较低的清算风险，而制度环境和金融体系的发达程度制约着研发企业的股权融资。此时研发企业将股权资本进行质押以获得银行贷款（张一林等，2016），由于研发风险较高，一单位股权资本G it 的质押仅能获得ϑ 单位（ϑ ＜1）的银行贷款Loan it ，即R it（j）= G it（j）+ Loan it（j），且Loan it（j）= ϑ G it（j）（杨伟中等，2020）。 本模型进一步考虑股权融资的现实情况，