方大春 裴夢迪

[摘 要]科學(xué)測度新舊動能轉(zhuǎn)換能力及影響因素，有利于各地區(qū)精準(zhǔn)施策實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。基于新舊動能轉(zhuǎn)換內(nèi)涵，構(gòu)建包含新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)、經(jīng)濟活力、創(chuàng)新能力、經(jīng)濟效率的新舊動能轉(zhuǎn)換指標(biāo)體系，通過熵值法測算2007—2017年我國省際動能轉(zhuǎn)換能力及時空特征，運用動態(tài)面板GMM實證檢驗動能轉(zhuǎn)換影響因素。研究得出：總體上，我國新舊動能轉(zhuǎn)換能力提高，東部地區(qū)遠高于中西部;大部分地區(qū)轉(zhuǎn)換能力處于低水平，部分地區(qū)發(fā)展至中水平，東部沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)躍遷至高水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、城市化及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)外向度提高均有助于提升動能轉(zhuǎn)換能力;地方政府財政支出規(guī)模過大、市場化程度過高或過低都不利于動能轉(zhuǎn)換;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化促進東部而抑制中西部地區(qū)動能轉(zhuǎn)換。為此，需要從推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、統(tǒng)籌協(xié)同政府和市場作用、提升人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合度等方面加快新舊動能轉(zhuǎn)換。

[關(guān)鍵詞]新舊動能轉(zhuǎn)換;能力測度;影響因素;動態(tài)GMM

[中圖分類號]F061.3[文獻標(biāo)識碼]A[文章編號]1673-0461（2021）01-0026-07

一、引 言

隨著資源環(huán)境約束進一步加強，以及中美貿(mào)易摩擦的長期性、復(fù)雜性和反復(fù)性，傳統(tǒng)經(jīng)濟發(fā)展動能正在衰竭，迫切需要新舊動能接續(xù)轉(zhuǎn)換，穩(wěn)健推進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。加快新舊動能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵是構(gòu)建評價體系，把握新舊動能轉(zhuǎn)換能力變化趨勢和差異特征，探究轉(zhuǎn)換能力提升的主要影響因素，才能精準(zhǔn)施策。

“動能”一詞來源于物理學(xué)的基本概念，指的是物體由于運動而具有的能量。動能引用到經(jīng)濟學(xué)分析框架中，指的是推動、促進經(jīng)濟發(fā)展的能量[1]。目前學(xué)術(shù)界對經(jīng)濟動能內(nèi)涵界定并未明確。經(jīng)濟動能范圍相對廣泛，經(jīng)濟動力屬于經(jīng)濟動能范疇，古典經(jīng)濟學(xué)理論、新增長理論、新制度經(jīng)濟學(xué)和凱恩斯經(jīng)濟學(xué)理論等均提出過經(jīng)濟動力。從工業(yè)革命歷史看，不同技術(shù)先后被賦予為新動能;從地區(qū)橫向?qū)Ρ瓤?，不同地區(qū)新動能標(biāo)準(zhǔn)不同，隨著一個地區(qū)經(jīng)濟持續(xù)增長，初期的新動能有可能逐步成為舊動能，處于不斷被淘汰的局面;從經(jīng)濟增長理論發(fā)展歷程看，經(jīng)濟增長動能內(nèi)涵不一致?？梢姡越y(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)衡量各地區(qū)經(jīng)濟動能水平顯然不科學(xué)。而且，大部分新動能從舊動能中轉(zhuǎn)換而來，推進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展需要測度各地區(qū)新舊動能轉(zhuǎn)換水平。

目前，新舊動能轉(zhuǎn)換測度大致歸納為兩類。一是從全要素生產(chǎn)率提升等單維度指標(biāo)考察新舊動能轉(zhuǎn)換特征[2-4]。二是從多維度構(gòu)建評價體系測度新舊動能轉(zhuǎn)換能力。張志元等（2018）從經(jīng)濟效率、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)及環(huán)境代價3個維度，選取全要素生產(chǎn)率、國際收支、單位產(chǎn)出耗電量等9個變量，測度山東省新舊動能轉(zhuǎn)換[5]。張立新等（2018）從需求側(cè)選取對外開放度、金融發(fā)展規(guī)模和城鄉(xiāng)消費性支出3個指標(biāo)，從供給側(cè)選取資本、創(chuàng)新、制度和結(jié)構(gòu)4個維度的10個指標(biāo)，構(gòu)建山東省經(jīng)濟發(fā)展動能指標(biāo)體系[6]。孫秀梅等（2019）從質(zhì)量效益、創(chuàng)新發(fā)展、對外開放和環(huán)保民生4個方面選取19個因子，評價山東、河北、江蘇和浙江省新舊動能轉(zhuǎn)換績效[7]。鄭江淮等（2018）從需求側(cè)、供給側(cè)及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換視角選取10類動能指標(biāo)，評估全國新舊動能轉(zhuǎn)換進展[8]。比較而言，多維度評價指標(biāo)體系可信度較高。但多維度評價大多是從要素視角選取轉(zhuǎn)換能力指標(biāo)，部分指標(biāo)不一定是直接或主要的轉(zhuǎn)換能力推動要素。新舊動能轉(zhuǎn)換能力評價應(yīng)該突出“新舊動能轉(zhuǎn)換能力”和“新動能業(yè)態(tài)水平”兩大特征。

關(guān)于新舊動能轉(zhuǎn)換影響因素的研究多在探討新舊動能轉(zhuǎn)換實現(xiàn)路徑時淺嘗輒止。趙麗娜[9]（2017）、徐建偉[10]（2018）提出通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和優(yōu)化空間結(jié)構(gòu)推動新舊動能轉(zhuǎn)換。余東華[11]（2018）、孫彥明[12]（2018）提出以創(chuàng)新推動新舊動能轉(zhuǎn)換，促進創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面。王一鳴[13]（2017）、高麗娜等[14]（2019）認為動能轉(zhuǎn)換中需要投入人力資本等高端要素，強化創(chuàng)新型人才支撐。黃少安[15]（2017）、隆國強[16]（2016）提出通過尋找外貿(mào)新動能、優(yōu)化出口結(jié)構(gòu)、提高出口產(chǎn)品技術(shù)含量打造國際競爭優(yōu)勢。徐曉鷹等[17]（2018）、黃漢權(quán)[18]（2018）認為在新舊動能轉(zhuǎn)換中還需要處理好政府與市場的參與度和協(xié)調(diào)關(guān)系。通過梳理文獻提煉新舊動能轉(zhuǎn)換的主要影響因素為：結(jié)構(gòu)因素、要素因素、外需因素、制度因素等。但上述文獻多屬于規(guī)范性分析，缺乏定量化研究，不足以支撐理論假設(shè)，需作進一步的實證探討。

為此，論文研究思路：在準(zhǔn)確把握新舊動能轉(zhuǎn)換內(nèi)涵基礎(chǔ)上，構(gòu)建新舊動能轉(zhuǎn)換評價指標(biāo)體系，測算各地區(qū)新舊動能轉(zhuǎn)換水平，再通過計量模型探究新舊動能轉(zhuǎn)換影響因素，并給出相關(guān)政策建議。

二、研究方法

（一）新舊動能轉(zhuǎn)換測度方法

新動能表現(xiàn)為新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)等特征。新舊動能轉(zhuǎn)換測度不僅要考察新動能業(yè)態(tài)，而且要考察以經(jīng)濟活力高、創(chuàng)新能力強、經(jīng)濟效率好為代表的轉(zhuǎn)換業(yè)績[1，19-21]?？紤]指標(biāo)的代表性、可操作性、綜合性以及科學(xué)性，構(gòu)建新舊動能轉(zhuǎn)換評價指標(biāo)體系（見表1）。①新技術(shù)：以各地技術(shù)市場成交額占GDP比重、每萬人發(fā)明專利授權(quán)量、全要素生產(chǎn)率增長率作為二級指標(biāo)。其中，全要素生產(chǎn)率的估算采用索洛余值法[3]，所涉及產(chǎn)出Y采用不變價格計算的GDP，勞動投入L為歷年社會從業(yè)人數(shù)，資本投入K采用資本存量的概念并按永續(xù)盤存法[22]測算。②新產(chǎn)業(yè)：以高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量占比、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比、新產(chǎn)品銷售收入占比衡量。③新模式：以信息傳輸、計算機和軟件業(yè)就業(yè)人員工資占比，信息傳輸、計算機和軟件業(yè)固定資產(chǎn)投資占全社會固定資產(chǎn)投資比，互聯(lián)網(wǎng)普及率衡量。④新業(yè)態(tài)：選取指標(biāo)為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)（金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)之和）增加值占GDP比、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)比、人均快遞業(yè)務(wù)量。⑤經(jīng)濟活力：選取指標(biāo)為最終消費支出拉動率、貨物和服務(wù)凈出口拉動率、郵政業(yè)務(wù)總量占GDP比。⑥創(chuàng)新能力：選取每萬人中R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費投入占GDP比重以及科技支出占地方一般公共預(yù)算收入比重衡量。⑦經(jīng)濟效率：選取與之相關(guān)的能耗、污染及經(jīng)濟密度3個指標(biāo)，具體為單位GDP能源消耗量、單位GDP二氧化硫排放強度、人均GDP。

新舊動能轉(zhuǎn)換能力測算的關(guān)鍵是指標(biāo)權(quán)重的確定。研究采用綜合客觀評價法——熵值法確定權(quán)重。具體步驟如下。

（二）新舊動能轉(zhuǎn)換影響因素模型構(gòu)建

新舊動能轉(zhuǎn)換實際上是經(jīng)濟增長動力機制的改變。新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學(xué)將要素稟賦及其結(jié)構(gòu)引入經(jīng)濟學(xué)分析中，認為要素稟賦結(jié)構(gòu)不同導(dǎo)致經(jīng)濟基礎(chǔ)不同[23]。從結(jié)構(gòu)因素看，經(jīng)濟發(fā)展新舊動能轉(zhuǎn)換依賴于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)、要素結(jié)構(gòu)、出口結(jié)構(gòu)和制度結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)高級化與合理化，空間結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為人口城市化，要素結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為勞動力的知識化，出口結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為出口產(chǎn)品的高技術(shù)化，制度結(jié)構(gòu)強調(diào)有效市場和有為政府的均衡化。基于以上分析構(gòu)建新舊動能轉(zhuǎn)換影響因素模型，為消除數(shù)據(jù)異方差對各變量取對數(shù)。

其中：被解釋變量T為新舊動能轉(zhuǎn)換能力指數(shù)，i，t分別表示地區(qū)與時間，εit是隨機誤差項向量?？紤]前一期的新舊動能轉(zhuǎn)換能力可能會對本期新舊動能轉(zhuǎn)換產(chǎn)生影響[24]，引入被解釋變量的滯后一期值作為解釋變量。其他解釋變量包括：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（GJH），參照干春暉等[25]（2011），用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重表示;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（HLH），參照干春暉等[25]（2011），用結(jié)構(gòu)偏離度測量，但該指標(biāo)為負向指標(biāo)，結(jié)構(gòu)偏離度越大，表示經(jīng)濟越偏離均衡狀態(tài)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越不合理，故取其倒數(shù)變換為正向指標(biāo)，該指標(biāo)值越大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理;城市化水平（URB），參照李翔等[26]（2017），以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎乇硎?人力資本水平（EDU），參照杜偉等[27]（2014），以就業(yè)人員平均受教育年限表示;高技術(shù)產(chǎn)業(yè)外向度（OPEN），以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口交貨值占GDP比重表示;地方政府財政支出（GOV），以政府財政支出占GDP比重表示;市場化水平（SCH），參照王小魯、樊綱、胡李鵬著的《中國分省份市場化指數(shù)報告（2018）》。

（三）數(shù)據(jù)來源及說明

研究樣本為我國30個省級區(qū)域（不含港澳臺地區(qū);西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失過多，故剔除）。研究年份為2007—2017年，原始數(shù)據(jù)來自 2008—2018 年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》等，用于測算我國各省新舊動能轉(zhuǎn)換能力及影響因素。為消除價格因素影響，以 2007 年為基期對相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進行平減，部分需要計算增長率的數(shù)據(jù)以2006年為基期進行平減。對個別缺失數(shù)據(jù)進行說明：①互聯(lián)網(wǎng)普及率指標(biāo)在2010年之前采用互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)/總?cè)丝跀?shù)代替，2010—2016年直接使用公布的互聯(lián)網(wǎng)普及率數(shù)據(jù)，2017年指標(biāo)用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口（萬個）/總?cè)丝诒戎荡妗＂谟捎?018年《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》未公布，2017年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比、高技術(shù)企業(yè)數(shù)量占比以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口交貨值按2015年和2016年的增長速度計算得到。③王小魯、樊綱版市場化數(shù)據(jù)只測算到2016年，2017年的數(shù)據(jù)根據(jù)前幾年數(shù)據(jù)推算得到。④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化計算中所用到的三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)比，2017年缺失吉林、河南、四川、貴州、陜西和新疆等地，缺失數(shù)據(jù)均經(jīng)前幾年數(shù)據(jù)推算得到。

三、新舊動能轉(zhuǎn)換能力測度結(jié)果及分析

運用上述評價指標(biāo)體系和熵權(quán)法，對2007—2017年我國各省份新舊動能轉(zhuǎn)換能力進行測度，將新舊動能轉(zhuǎn)換能力均值及各年各省轉(zhuǎn)換能力指數(shù)以圖表形式呈現(xiàn)，見表2和圖1。

結(jié)合表2和圖1得出：①從全國層面看，新舊動能轉(zhuǎn)換能力均值呈緩慢上升趨勢，從2007年的18.99提高至2017年的23.05。②從東中西層面看，東中西部三大地帶新舊動能轉(zhuǎn)換水平存在較大差異，東部地區(qū)新舊動能轉(zhuǎn)換能力均值遠高于中西部地區(qū)。東部地區(qū)扮演新舊動能轉(zhuǎn)換的“領(lǐng)跑者”角色，中西部地區(qū)扮演“追趕者”角色。③從省級層面看，東部地區(qū)各省份新舊動能轉(zhuǎn)換能力排名較高，北京、上海、廣東、江蘇、浙江、天津東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的排名穩(wěn)居前六，作為全國新舊動能轉(zhuǎn)換的領(lǐng)頭羊。西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)如內(nèi)蒙古、甘肅、青海等地排名靠后，缺乏轉(zhuǎn)換能力和動力。

四、新舊動能轉(zhuǎn)換影響因素實證分析

基于新舊動能轉(zhuǎn)換影響因素模型，采用stata15.0進行估計。考慮到模型可能存在內(nèi)生性導(dǎo)致估計結(jié)果有偏非一致[28]，引入Blundell等（1998）提出的差分GMM和系統(tǒng)GMM估計[29]。相對來說，系統(tǒng)GMM估計結(jié)果更加有效，但需滿足隨機誤差擾動項不存在二階自相關(guān)，且工具變量不能過多。表3中，模型1—2分別報告全國樣本的差分GMM和系統(tǒng)GMM估計結(jié)果。模型3—4分別報告東部和中西部地區(qū)系統(tǒng)GMM估計結(jié)果。模型1—4中AR（1）的p值在5%水平下均十分顯著，AR（2）的p值均不顯著，表明隨機擾動項的差分存在一階自相關(guān)，但不存在二階自相關(guān)，故可接受“擾動項無自相關(guān)”的原假設(shè)。Sargan檢驗的p值均大于0.05，在5%的顯著性水平下接受“所有工具變量都有效”原假設(shè)，GMM估計有效。

AR和Sargan值下方括號里的數(shù)字為代表顯著性水平的p值。AR（1）和AR（2）檢驗的原假設(shè)H0為：擾動項不存在自相關(guān)，系統(tǒng)GMM估計的一致性，要求差分方程不存在二階或者更高階的自相關(guān)，但允許存在一階自相關(guān)，原假設(shè)下統(tǒng)計量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布;Sargan檢驗的原假設(shè)H0為：所有工具變量都有效，若原假設(shè)被接受，則表明工具變量的選擇是合理的，原假設(shè)下統(tǒng)計量服從卡方分布。[HT]模型1進行差分GMM估計，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（lnGJH）系數(shù)為負，不符合預(yù)期假設(shè)，考慮可能存在非線性關(guān)系，故也將其二次項納入模型中考察。模型2采用更加優(yōu)化的系統(tǒng)GMM估計，因變量滯后項lnT（-1）系數(shù)顯著為正，表明新舊動能轉(zhuǎn)換存在慣性效應(yīng)，前一期的新舊動能轉(zhuǎn)換能力對本期新舊動能轉(zhuǎn)換有積極影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（lnGJH）一次項系數(shù)顯著為負，二次項系數(shù)顯著為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與新舊動能轉(zhuǎn)換可能存在U型關(guān)系。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（lnHLH）系數(shù)顯著為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理，新舊動能轉(zhuǎn)換能力越強。lnURB和lnOPEN系數(shù)均顯著為正，城市化水平以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)外向度水平的提高均有助于新舊動能轉(zhuǎn)換能力提升。就業(yè)人員人力資本水平（lnEDU）提高對新舊動能轉(zhuǎn)換能力有正效應(yīng)但不顯著。lnSCH系數(shù)顯著為正，市場化水平提高對新舊動能轉(zhuǎn)換能力有促進作用。lnGOV系數(shù)顯著為負，地方政府財政支出的增加不利于新舊動能轉(zhuǎn)換。多項研究表明，政府財政支出占比在超越某一“警戒水平”后，對經(jīng)濟增長有負效應(yīng)，對“警戒水平”值的估算包括22.8%[30]、20.54%[31]、16.84%[32]等。經(jīng)測算，樣本期間內(nèi)地方政府財政支出占比均值約在17.04%—25.92%之間，存在超越“警戒水平”現(xiàn)象，地方政府財政支出規(guī)模過大可能引致低效率重復(fù)投資，影響資源高效配置，進而制約經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換能力。

為進一步探究各因素對新舊動能轉(zhuǎn)換能力影響的異質(zhì)性，同時為檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，進行分樣本研究。由于前文通過熵值法測算出的新舊動能轉(zhuǎn)換能力在東中西部存在較大差異，東部地區(qū)遠高于中西部地區(qū)，中部和西部地區(qū)較為接近，故將中部與西部地區(qū)合并。模型3—4分別列出東部和中西部的系統(tǒng)GMM估計結(jié)果。比較模型2—4的3個估計結(jié)果，因變量滯后項lnT（-1）、lnHLH 、lnURB、lnEDU、lnOPEN和lnGOV的系數(shù)大小和顯著性雖有變化，但正負均完全一致，其正負方向符合理論預(yù)期。

值得關(guān)注的是，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（lnGJH）二次項系數(shù)在東部地區(qū)顯著為正，在中西部地區(qū)不顯著，體現(xiàn)東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對新舊動能轉(zhuǎn)換的影響存在先抑制后提高的正U型關(guān)系，但這種關(guān)系短期內(nèi)不存在于中西部地區(qū)。通過系數(shù)算出東部地區(qū)lnGJH的拐點值為0.308 3，2017年東部lnGJH平均值（0.512 3）已經(jīng)超過拐點，處在U型曲線的右半部分，當(dāng)前表現(xiàn)為促進新舊動能轉(zhuǎn)換;而全國樣本中l(wèi)nGJH的拐點值為0.934 6，2017年的全國lnGJH平均值（0.299 2）還未達到拐點，處在U型曲線的左半部分，這也驗證了模型4中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化二次項系數(shù)不顯著現(xiàn)象。

此外，市場化水平（lnSCH）系數(shù)在東部地區(qū)表現(xiàn)為負，全國和中西部地區(qū)表現(xiàn)為正，體現(xiàn)東部地區(qū)市場化程度對新舊動能轉(zhuǎn)換的影響不同于中西部地區(qū)，可能存在負效應(yīng)。觀察樣本發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)市場化均值（7.674 5）高于全國均值（6.177 2）和中西部地區(qū)均值（5.310 5）。東部地區(qū)的市場化程度相對于中西部地區(qū)已經(jīng)較為成熟，但過度市場化并不利于新舊動能轉(zhuǎn)換能力的提升，而中西部地區(qū)市場化程度本身較低，需要進一步推進市場化拉動新舊動能轉(zhuǎn)換。

五、結(jié)論與建議

從新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)、經(jīng)濟活力、創(chuàng)新能力、經(jīng)濟效率等方面選取21個指標(biāo)構(gòu)建新舊動能轉(zhuǎn)換綜合評價體系，通過熵值法測算2007—2017年我國各省新舊動能轉(zhuǎn)換能力及時空特征，利用動態(tài)面板GMM回歸探討各因素對新舊動能轉(zhuǎn)換的具體影響。研究得出：總體來說，我國新舊動能轉(zhuǎn)換能力提高，東中西部三大地帶新舊動能轉(zhuǎn)換水平存在較大差異，大部分中西部地區(qū)處于轉(zhuǎn)換能力低水平，北上廣和江浙等東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的動能轉(zhuǎn)換水平處于全國領(lǐng)先地位。近年來山東、安徽、湖北等地轉(zhuǎn)換能力提升至中水平。新舊動能轉(zhuǎn)換存在慣性效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、城市化水平以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)外向度的提高均有助于新舊動能轉(zhuǎn)換能力提升，就業(yè)人員人力資本水平對新舊動能轉(zhuǎn)換正效應(yīng)不明顯，地方政府財政支出規(guī)模過大、市場化程度過高或過低都不利于新舊動能轉(zhuǎn)換。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與新舊動能轉(zhuǎn)換存在U型關(guān)系，當(dāng)前表現(xiàn)為促進東部而抑制中西部地區(qū)的動能轉(zhuǎn)換。

基于以上結(jié)論，提出相關(guān)政策建議：

一是推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，夯實新舊動能轉(zhuǎn)換根基。從全國層面和中西部地區(qū)來看，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換有負作用，但長期來看產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化推動新舊動能轉(zhuǎn)換是必然趨勢。為此，東部地區(qū)繼續(xù)培育新興產(chǎn)業(yè)新動能，中西部地區(qū)打造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢，合力促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和商品進出口結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。加強國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)政策引導(dǎo)，避免投資行為盲目性，推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在橫向（合理化）和縱向（高度化）上的升級，盡早跨越產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級拐點，穩(wěn)步推進新舊動能持續(xù)轉(zhuǎn)換。

二是促進政府和市場協(xié)同互補，提高新舊動能轉(zhuǎn)換效率。促進新舊動能轉(zhuǎn)換的外部作用主體由市場和政府組成，新舊動能持續(xù)有效轉(zhuǎn)換不能依靠單個指頭，必須讓政府與市場協(xié)調(diào)均衡地發(fā)揮作用。減少地方政府行政力量對市場機制的過多干預(yù)，讓市場配置的決定性作用大于政府規(guī)制的約束，發(fā)揮政府對市場失效的補位和監(jiān)管作用。

三是優(yōu)化人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置，增強新舊動能轉(zhuǎn)換動力。當(dāng)前就業(yè)人員人力資本水平對新舊動能轉(zhuǎn)換的促進作用不明顯，今后在保障基礎(chǔ)教育同時，大力發(fā)展高等教育，包括職業(yè)技術(shù)教育。調(diào)整高校專業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的耦合性，培養(yǎng)新時期復(fù)合型人才，提高人力資本有效生產(chǎn)力積累，促進就業(yè)人力資本轉(zhuǎn)化為提高區(qū)域新舊動能轉(zhuǎn)換能力的重要推手。

[參考文獻]

[1]楊蕙馨，焦勇.新舊動能轉(zhuǎn)換的理論探索與實踐研判[J].經(jīng)濟與管理研究，2018，39（7）：16-28.

[2]白潔.湖北新舊動能轉(zhuǎn)換的定量測度與對策研究[J].湖北社會科學(xué)，2018（7）：53-58.

[3]馬秀貞，孫習(xí)武.全要素生產(chǎn)率提升與新舊動能轉(zhuǎn)換——以青島為例[J].青島科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2018，34（2）：25-30.

[4]張豪，張建華，譚靜.中國經(jīng)濟增長的源泉與動能轉(zhuǎn)換：1952-2015[J].經(jīng)濟問題探索，2017（9）：12-24.

[5]張志元，馬永凡，胡興存.金融供給側(cè)改革與新舊動能轉(zhuǎn)換的耦合效應(yīng)研究——以山東省為例[J].東岳論叢，2018，39（10）：43-53.

[6]張立新，王菲，王雅萍.山東省新舊動能轉(zhuǎn)換的突破點及路徑——基于2002-2016年市級面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].經(jīng)濟與管理評論，2018，34（5）：27-41.

[7]孫秀梅，侯士奇.基于層次分析—模糊綜合評價法的新舊動能轉(zhuǎn)換績效評價研究[J].山東理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2019，35（1）：9-14.

[8]鄭江淮，宋建，張玉昌，等.中國經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換的進展評估[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2018（6）：24-42.

[9]趙麗娜.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級與新舊動能有序轉(zhuǎn)換研究——以山東省為例[J].理論學(xué)刊，2017（2）：68-74.

[10]徐建偉.中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和新舊動能轉(zhuǎn)換研究[J].宏觀經(jīng)濟管理，2018（3）：67-71，92.

[11]余東華.以“創(chuàng)”促“轉(zhuǎn)”：新常態(tài)下如何推動新舊動能轉(zhuǎn)換[J].天津社會科學(xué)，2018（1）：105-111.

[12]孫彥明.促進創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用加快山東新舊動能轉(zhuǎn)換[J].宏觀經(jīng)濟管理，2018（2）：61-65.

[13]王一鳴.中國經(jīng)濟新一輪動力轉(zhuǎn)換與路徑選擇[J].管理世界，2017（2）：1-14.

[14]高麗娜，馬驥.創(chuàng)新、勞動力要素升級與區(qū)域經(jīng)濟增長[J].西南民族大學(xué)學(xué)報（人文社科版），2019，40（4）：95-101.

[15]黃少安.新舊動能轉(zhuǎn)換與山東經(jīng)濟發(fā)展[J].山東社會科學(xué)，2017（9）：101-108.

[16]隆國強.尋找對外貿(mào)易新動能 打造國際競爭新優(yōu)勢[J].國際貿(mào)易問題，2016（11）：12-14.

[17]徐曉鷹，劉澤.論促進新舊動能轉(zhuǎn)換的主體作用發(fā)揮[J].江西社會科學(xué)，2018，38（7）：82-89.

[18]黃漢權(quán).推進產(chǎn)業(yè)新舊動能轉(zhuǎn)換的成效、問題與對策[J].經(jīng)濟縱橫，2018（8）：32-40，2.

[19]李偉.加快新舊動能轉(zhuǎn)換，推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級[J].中國發(fā)展觀察，2017（18）：5-7.

[20]張志元，李維邦.金融新動能助推新舊動能轉(zhuǎn)換的邏輯及路徑[J].經(jīng)濟與管理評論，2018，34（5）：18-26.

[21]魏杰，汪浩.轉(zhuǎn)型之路：新舊動能轉(zhuǎn)換與高質(zhì)量發(fā)展[J].國家治理，2018（21）：31-38.

[22]張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952-2000[J].經(jīng)濟研究，2004（10）：35-44.

[23]林毅夫.新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學(xué)的理論基礎(chǔ)和發(fā)展方向[J].經(jīng)濟評論，2017（3）：4-16.

[24]杜立民.我國二氧化碳排放的影響因素：基于省級面板數(shù)據(jù)的研究[J].南方經(jīng)濟，2010（11）：20-33.

[25]干春暉，鄭若谷，余典范.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟增長和波動的影響[J].經(jīng)濟研究，2011（5）：4-31.

[26]李翔，鄧峰.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟增長的實證分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2017，36（2）：3-9.

[27]杜偉，楊志江，夏國平.人力資本推動經(jīng)濟增長的作用機制研究[J].中國軟科學(xué)，2014（8）：173-183.

[28]李鍇，齊邵洲.貿(mào)易開放、經(jīng)濟增長與中國二氧化碳排放[J].經(jīng)濟研究，2011（11）：60-72.

[29]BLUNDELL，RICHARD，BOND S.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[J].Journal of econometrics，1998，87（1）：115-143.

[30]CHEN S T，LEE C C.Government size and economic growth in Taiwan： a threshold regression approach [J].Journal of policy modeling，2005，27：1051-1066.

[31]楊子暉.政府規(guī)模、政府支出增長與經(jīng)濟增長關(guān)系的非線性研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2011，28（6）：77-92.

[32]王偉強.我國地方政府規(guī)模是否存在過度擴張？——來自PSTR模型的經(jīng)驗證據(jù)[J].云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2018，34（11）：14-25.

（責(zé)任編輯：李 萌）