统计研究

本期导读

<正>为提高数字化在宏观经济账户中的可见度,满足宏观经济管理的需要,新的国际标准2025年SNA针对数字化作出重要修订。《2025年SNA关于数字化核算的修订与改进我国国民经济核算体系的相应建议》一文系统阐释了2025年SNA引入的数字化相关概念,梳理了数字化相关核算方法,通过分析数字化对生产核算、资产核算和扩展核算产生的多维度影响,提出改进和完善中国国民经济核算体系和相关统计调查制度的建议,为我国开展数字化核算研究及实施数字化核算实践提供借鉴。

2025年SNA关于数字化核算的修订与改进我国国民经济核算体系的相应建议

数字化作为驱动数字经济时代变革的核心引擎，是激发创新活力、优化资源配置、推动各领域高效协同发展的关键动力。在数字化浪潮下，全球经济社会发生深刻变革，《2008年国民账户体系》（2008年SNA）尚未准确反映数字化对经济社会发展的深刻影响。为提高数字化在宏观经济账户中的可见度，满足宏观经济管理的需要，新的国际标准2025年SNA针对数字化作出重要修订，为数字化核算提供国际规范。本文系统阐释2025年SNA引入的数字化相关概念，梳理数字化相关核算方法，分析数字化对生产核算、资产核算和扩展核算产生的多维度影响，对改进和完善中国国民经济核算体系和相关统计调查制度提出相应建议，为我国开展数字化核算研究及实施数字化核算实践提供借鉴。

我国城市新质生产力发展水平测度与驱动机制研究

科学把握城市新质生产力发展水平与驱动机制，对于因地制宜发展新质生产力、推动高质量发展具有重要意义。本文基于新质生产力的内涵特征，以其形成过程与表现结果为测度基础，充分体现其高科技、数字化和绿色化的本质特征，整合政府统计数据、卫星遥感数据、文本信息等20多个数据来源，并采用机器学习等方法设计统计指标，构建涵盖高素质劳动者、新型劳动对象、新型劳动资料、高新科学技术、新型企业催生、新型发展成效6个维度的城市新质生产力发展指标体系。利用2014—2022年我国250个城市数据，对城市新质生产力发展水平进行系统测度并考察其驱动因素。结果表明，我国城市新质生产力处于培育发展、加快形成阶段，且不同维度的表现有所差别。城市新质生产力发展存在空间差异性，东部地区特别是珠三角和长三角城市群领跑优势明显。城市新质生产力发展具有显著的空间集聚特征，当前以低–低型集聚为主导模式，但转变为高值集聚类型的城市有所增加。政府科技支出、数字经济政策、环境规制、知识产权保护、风险投资、科技创业环境以及空间溢出效应是城市新质生产力发展的显著驱动因素，不同地区的驱动机制存在差异性。

人工智能与实体经济融合水平测算、时空格局及动态演进

在明确界定人工智能与实体经济产业范围的基础上，以2013—2023年我国公开发明授权专利数据为样本，结合专利分类号与产业的对应关系，采用专利共分类方法，系统测算我国人工智能与实体经济融合水平，并从时间、产业、空间、网络4个维度剖析融合特征。研究发现，在时间维度上，2013—2023年我国人工智能与实体经济融合水平呈不断上升趋势；在产业维度上，融合水平呈现第三、第二、第一产业依次递减的特征，人工智能基础层对融合的支撑作用持续强化；在地区维度上，融合水平存在明显的空间分化特征，即东部、中部、西部和东北四大地区呈现逐级递减的梯度分布格局，且各地区内部也逐渐分化形成多梯度格局，京津冀、长三角、珠三角和成渝四大城市群内部核心城市与非核心城市的融合水平梯度分化明显；在网络维度上，融合的广度和深度均有增加，但仍有较大提升空间，人工智能产业在融合网络中的影响范围扩展速度快于实体经济产业，融合网络逐渐形成以人工智能产业为中心、实体经济产业分布于外围的“核心–边缘”结构特征。研究结论为纵深推进“人工智能+”行动、打造智能经济新形态提供参考。

政策驱动、数据红利与区域创新效率——来自国家级大数据综合试验区试点的经验证据

数据作为新型生产要素，促进其高效流通不仅有助于充分释放数据红利，还有助于发挥大数据的创新引擎作用。本文以国家级大数据综合试验区试点作为外生政策冲击，基于2010—2024年我国226个地级及以上城市的面板数据，利用渐进双重差分模型考察数据要素流通对区域创新效率的影响。研究发现，试验区的设立显著提升了该地区的创新效率。机制检验结果表明，试验区设立释放的数据红利通过发挥要素集聚效应、知识扩散效应以及数字生态效应，促进了区域创新效率的提升。异质性检验结果表明，试验区的创新驱动效应在知识产权保护水平高、数据存量丰富的地区以及跨区域型试验区内表现更为显著。进一步考察试验区的政策红利，发现试验区的设立能够缩小区域间数字经济发展以及经济增长的差距，从而促进区域经济高质量发展。本文研究对进一步完善试验区制度建设、推动试验区名单阶段性扩容具有一定的参考价值。

绿色高价值专利的统计判别及其碳减排效应测度研究

从海量的专利群中判别出绿色高价值专利并考察其碳减排效应，是推进知识产权强国建设与践行“双碳”战略目标的内在要求。本文遵循“绿色专利–高价值专利”两步走的判别思路，从技术、法律、市场、战略4大维度构建指标体系，基于变精度邻域粗糙集进行属性约简和指标赋权，编制专利综合价值指数进而对绿色高价值专利予以统计判别。进一步地，分析绿色高价值专利的碳减排效应，产业结构高端化、智能化、绿色化的作用机制，环境规制对碳减排的调节效应，以及空间视角下绿色高价值专利对碳减排的影响效应，并比较高价值与非高价值视角下绿色专利的差异化碳减排效应。研究发现：专利法颁布以来，我国绿色高价值专利数量呈现指数级增长态势，年均增长率达36.60%；绿色高价值专利与碳排放之间存在非线性倒U型关系，即整体上绿色高价值专利对城市碳排放表现为先扬后抑的驱动效应；产业结构高端化、智能化、绿色化转型是绿色高价值专利影响碳排放的核心机制；环境规制对碳排放表现为“倒U型曲线趋于平缓、碳排量由增转降的转折点提前到来”的调节作用；绿色高价值专利存在显著空间溢出效应；与绿色专利相比，绿色高价值专利对碳排放的影响会更早到达碳减排效应的临界值且转折的峰值更低。本文为加快绿色高价值专利培育与推进“双碳”目标提供了一定的数据支撑与实践依据。

城市内部功能分工、空间结构与能源强度

如何在城市内部功能分工和空间结构演化过程中实现节能，已成为城市高质量发展和实现能源强国目标面临的重大现实问题。本文在空间经济理论和产出密度理论框架下规范诠释城市内部功能分工和空间结构对能源强度的影响机制。基于2012—2023年我国265个地级市的数据，采用高阶空间杜宾模型考察城市内部功能分工、空间结构与能源强度的关系。研究发现，城市土地功能和价值功能分别与能源强度呈现“U”型和倒“U”型曲线关系，我国多数城市的功能分工处于促进能源强度的阶段。相比土地功能，城市价值功能实现节能效应的难度更大。城市功能分工存在明显的空间交互效应。异质性分析发现，城市规模越大、地形越平坦和规则、城镇化率越高，城市功能分工和空间结构所产生的节能效应越大。进一步研究发现，城市内部功能分工的空间分布差异越大，越有利于节能。空间结构不仅直接影响能源强度，而且对功能分工与能源强度的非线性关系具有调节作用。据此，本文提出充分利用城市内部功能分工和空间结构演化的节能效应，以实现国土空间优化与低碳发展的协同。

绿色信贷贴息如何影响企业绿色创新？——财政与金融协同激励的视角

财政与金融支持是经济绿色发展的重要助推器，探索完善两类支持政策的协同激励机制，对于推动企业绿色创新以实现经济绿色转型具有重要意义。本文聚焦绿色信贷贴息政策，通过构建多时点双重差分模型，系统考察了财政与金融政策协同如何影响上市公司绿色创新激励及其作用传导机制。研究发现，绿色信贷贴息政策的实施显著提升了当地企业的绿色创新能力，这一研究结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。绿色信贷贴息政策的传导机制主要体现在三个方面，一是优化了政府财政资金资源配置，政府补贴与企业绿色创新的关联程度显著增强；二是扩大了银行绿色信贷供给，企业绿色创新的融资约束得到缓解；三是增强了管理者的绿色创新激励，缓解了管理者环保短视行为。进一步的研究还发现，当政企信息不对称程度、企业融资约束程度以及外部环境关注水平相对较高时，绿色信贷贴息政策对企业绿色创新的激励作用会更为明显。研究结论为深化我国财政与金融政策体系的制度创新以助推经济绿色转型发展，提供了有益的经验参考和理论支撑。

无工厂生产的界定、归类和识别研究——以我国上市公司为例

经济全球化发展促使生产呈碎片化趋势，生产所需的资源能够通过跨国贸易在全球范围内优化配置。一种无工厂生产的生产方式应运而生，并广泛应用于半导体制造、医药制造、电子设备制造等多个领域。无工厂生产的统计界定和归类仍存争议，其识别工作进展缓慢。本文梳理相关研究，厘清无工厂生产的定义和内涵，提出宽口径无工厂生产定义和纳入制造业的归类建议，并以我国视角，对无工厂生产者的归类进行探讨；在现有数据基础上，识别出我国上市公司中的无工厂生产者并分析其特征，为无工厂生产研究提供理论和实践参考。

农林渔业卫星账户：历史演进、标准前沿与中国方案

农林渔业卫星账户是国际农林渔业统计的有效工具。粮农组织和联合国统计司于2020年发布了农林渔业卫星账户的最新国际标准，即《农林渔业环境经济核算体系》（SEEA-AFF 2020）。基于此，本文追溯农林渔业卫星账户从以SNA为框架到以SEEA为框架的指南转变过程，探究各国实践农林渔业卫星账户的历史；梳理SEEA-AFF 2020的标准框架脉络，提炼SEEA-AFF 2020账户的编制方法、数据来源与编制难点，分析SEEA-AFF 2020相比于以往农林渔业卫星账户指南的核心变化；根据我国农林渔业统计的现状、问题和改进难点，设计我国的账户编制方案，试编部分农林渔业卫星账户，以期为我国编制农林渔业卫星账户提供一定参考。

投入产出框架下数字经济核心产业赋能我国经济和就业增长的测算研究

本文依据国家统计局公布的数字经济核心产业分类标准，构建了反映数字经济核心产业的非竞争型投入产出（DIOT）模型，并编制了2007年、2012年、2017年和2020年我国139部门的DIOT表，进而测算了数字经济核心产业通过产业关联对我国经济和就业增长的贡献。研究结果表明，第一，2007—2020年数字经济核心产业对我国国内生产总值（GDP）和就业的贡献稳步提升，2020年分别达到24.51%和19.31%。第二，数字经济核心产业的发展正在成为经济和就业增长的重要动能。2007—2012年，数字经济核心产业促进经济和就业增长主要源于数字经济核心产业对传统产业的拉动，到2012—2020年则转变为数字经济核心产业的发展和传统产业对数字经济核心产业的拉动。第三，分行业看，数字经济核心产业自身创造的增加值和就业大于其对传统产业增加值和就业的拉动作用，且近年来这一特征表现得更加明显。其中，数字经济核心产业对服务业贡献相对较大，且贡献保持高速增长态势，而对制造业贡献相对较小。第四，数字经济核心产业与传统产业具有紧密的生产关联，传统产业对数字经济核心产业的依赖度不断提升，数字赋能经济发展的作用逐渐增强，在分析数字经济核心产业对经济和就业的贡献时需要考虑其通过产业关联发挥的赋能作用。本文的研究为更加科学准确量化数字经济核心产业对我国经济和就业增长的贡献提供了重要的方法和实证参考。

我国数字经济融合特征及其变化趋势分析

本文从价值链投入产出视角界定了数字经济融合的概念和范围，划分数字经济融合类型，构建了一组数字经济融合测度指标体系。基于RAS的拓展方法（IGRAS）创建了2001—2020年数字经济序列投入产出表新数据集，测度了数字经济核心部门内部以及数字经济核心部门与数字化效率提升部门之间来自供给与需求两个方向的融合程度，总结了数字经济融合的主要特征。研究表明，数字经济核心部门与供给侧和需求侧部门的平均融合度均超过国民经济各部门的平均融合程度，呈现出较强的拉动与推动力量；数字经济核心部门与原材料、能源和机械制造部门的供给侧融合度较高，与生产性服务业部门的供给侧融合逐渐加深，反映出数字经济核心部门发展对上游关联部门的依赖性增强；数字经济核心部门与部分制造业部门和研发部门的需求侧融合度较高，表明数字经济核心部门为发展高端制造业和开展研发活动提供了数字化和智能化支持，不同部门的数字化进程存在明显差异；不同类型的数字经济核心部门与国民经济各部门之间的融合方式呈现多样性，体现了基于数字经济产业关联的紧密性与渗透性差异。本研究对于把握现阶段数字经济融合发展特征和趋势，深刻认识数字经济融合的多样化模式，对激励产业数字化和数字产业化具有重要意义。

高质量发展评价指标体系探讨

党的十九大作出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段的重大判断。测度高质量发展的前提是,在准确理解和把握高质量发展内涵的基础上构建一套科学合理的评价指标体系。通过对高质量发展统计内涵的深入考察,本文在充分梳理、借鉴国内外有关同类评价指标体系的基础上,从"人民美好生活需要"和"不平衡不充分发展"这个社会主要矛盾的两个方面着手,构建了由经济活力、创新效率、绿色发展、人民生活、社会和谐5个部分共27项指标构成的高质量发展评价指标体系。该指标体系的特点是:紧扣高质量发展的内涵和新时代社会主要矛盾的变化,指标数量不多但覆盖新发展理念的各个方面,指标不重复,数据易获得。

数字经济、空间效应与全要素生产率

当前,数字经济蓬勃发展,已成为经济增长的新动能。本文从数字产业化与产业数字化两个维度,采用主成分分析法构建了数字经济发展水平的指标体系,并利用2004-2017年我国省际面板数据,在克服内生性问题的基础上,实证分析了数字经济发展对全要素生产率的影响。研究发现,数字经济发展显著促进了全要素生产率的提升。但较之高生产率地区和东部地区,数字经济发展对低生产率地区和中西部地区全要素生产率的提升作用更大。就机制而言,人力资本投资与产业结构升级是数字经济影响全要素生产率的两个渠道。进一步的空间计量分析表明,数字经济发展不仅会提升本地区的全要素生产率,还存在显著的空间溢出效应,有助于提升邻近地区的全要素生产率。本文的研究为评估数字经济发展的影响效果提供了数据支撑和分析视角,也为探寻全要素生产率的提升路径提供了政策参考。

我国产业结构高级化与经济增长关系的实证研究

本文提出一种新的产业结构高级化度量方法,并在此基础上对我国1978-2008年产业结构升级与经济增长的关系进行实证分析,发现我国经济总量增长明显带动了产业结构升级,而产业结构高级化对经济增长的促进作用并不显著。

主成分分析与因子分析的异同和SPSS软件——兼与刘玉玫、卢纹岱等同志商榷

中国工业绿色全要素生产率及其影响因素——基于ML生产率指数及动态面板模型的实证研究

本文运用方向性距离函数及ML指数测算了资源环境约束下的工业绿色全要素生产率,然后通过SYS-GMM动态面板模型研究工业绿色全要素生产率的影响因素,结果显示:12004—2013年,中国工业绿色全要素生产率的增长出现倒退且不具收敛特征,工业绿色全要素生产率明显低于传统全要素生产率,尽管如此,仍有一半左右的工业行业在绿色技术进步的推动下实现了全要素生产率的提升。2较高的技术水平、合理的产权结构能显著提高绿色全要素生产率,而资本深化、不合理的能源结构阻碍了绿色全要素生产率的增长。3环境规制对绿色全要素生产率的影响尚未越过"波特拐点",外商投资能提升技术进步但对绿色全要素生产率的促进作用还未发挥,绿色全要素生产率与企业规模并无直接关联。

数字经济、空间效应与全要素生产率

当前,数字经济蓬勃发展,已成为经济增长的新动能。本文从数字产业化与产业数字化两个维度,采用主成分分析法构建了数字经济发展水平的指标体系,并利用2004-2017年我国省际面板数据,在克服内生性问题的基础上,实证分析了数字经济发展对全要素生产率的影响。研究发现,数字经济发展显著促进了全要素生产率的提升。但较之高生产率地区和东部地区,数字经济发展对低生产率地区和中西部地区全要素生产率的提升作用更大。就机制而言,人力资本投资与产业结构升级是数字经济影响全要素生产率的两个渠道。进一步的空间计量分析表明,数字经济发展不仅会提升本地区的全要素生产率,还存在显著的空间溢出效应,有助于提升邻近地区的全要素生产率。本文的研究为评估数字经济发展的影响效果提供了数据支撑和分析视角,也为探寻全要素生产率的提升路径提供了政策参考。

高质量发展评价指标体系探讨

党的十九大作出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段的重大判断。测度高质量发展的前提是,在准确理解和把握高质量发展内涵的基础上构建一套科学合理的评价指标体系。通过对高质量发展统计内涵的深入考察,本文在充分梳理、借鉴国内外有关同类评价指标体系的基础上,从"人民美好生活需要"和"不平衡不充分发展"这个社会主要矛盾的两个方面着手,构建了由经济活力、创新效率、绿色发展、人民生活、社会和谐5个部分共27项指标构成的高质量发展评价指标体系。该指标体系的特点是:紧扣高质量发展的内涵和新时代社会主要矛盾的变化,指标数量不多但覆盖新发展理念的各个方面,指标不重复,数据易获得。

绿色金融与经济高质量发展：机理、特征与实证研究

深入探究绿色金融对经济增长质量的影响机理是引导绿色金融体系构建、推动经济向更高层次高质量发展迈进的基础。本文运用绿色全要素生产率衡量经济发展质量,从绿色信贷、绿色投资、绿色证券、碳金融等多个维度定量评价绿色金融发展水平,并从理论和实证两方面详细考察了绿色金融发展对绿色全要素生产率的影响机理、效应与特征。研究表明,绿色金融发展水平的提高能够促进绿色全要素生产率的提升,二者呈非线性关系,存在门限效应。具体而言,当绿色金融发展水平低于门限值时,绿色金融对绿色全要素生产率的影响较小,且在统计意义上不显著;当绿色金融发展水平高于门限值时,绿色金融对绿色全要素生产率的促进作用显著增大。进一步研究发现,我国大多省份的绿色金融发展水平处于门限值之下。本文的研究结论为构建绿色金融理论体系提供参考,也为有重点、分阶段、分区域推进绿色金融发展,推动经济高质量发展提供理论依据。

主成分分析综合评价应该注意的问题

将主成分分析用于多指标的综合评价较普遍,但因缺乏应用条件的考虑而导致评价结果不具合理性甚至错误,故应深入研究其应用条件。本文应用因子分析法因子载荷阵的简单结构、加权算术平均数的合理性,得出主成分分析综合评价的应用条件是:指标是正向、标准化的,主成分载荷阵达到更好的简单结构,主成分正向,主成分与变量显著相关;并结合2010年广东省各市对外贸易国际竞争力的评价实例提出了一些建议。

主成分分析与因子分析的异同和SPSS软件——兼与刘玉玫、卢纹岱等同志商榷