我国新旧动能转换测度及影响因素研究

ADDINCNKISM.UserStyle我国新旧动能转换测度及影响因素研究基金项目：教育部人文社科规划基金项目“基金项目：教育部人文社科规划基金项目“高质量发展背景下长江经济带产业布局优化研究”(19YJA790010)，安徽高校人文社会科学研究重大项目“高质量发展背景下安徽省新旧动能转换路径研究”（SK2019ZD06）。作者简介：方大春（1973-），男，安徽和县人，博士后，安徽工业大学商学院教授、副院长、硕士生导师，主要从事区域经济研究；裴梦迪（1996-），女，安徽郎溪人，安徽工业大学商学院应用经济学研究生。摘要：科学测度新旧动能转换能力及影响因素，有利于各地区精准施策实现高质量发展。基于新旧动能转换内涵，构建包含新技术、新产业、新模式、新业态、经济活力、创新能力、经济效率七个维度的新旧动能转换指标体系，通过熵值法测算2007-2017年我国省际动能转换能力及时空特征，运用动态面板GMM实证检验动能转换影响因素。研究得出：总体上，我国新旧动能转换能力提高，东部地区远高于中西部；大部分地区转换能力处于低水平，部分地区发展至中水平，东部沿海经济发达地区跃迁至高水平。产业结构合理化、城市化及高技术产业外向度提高均有助于提升动能转换能力；地方政府财政支出、过高或过低的市场化程度不利于动能转换，产业结构高级化促进东部而抑制中西部地区动能转换。为此，需要从推进产业结构升级、统筹协同政府和市场作用、提升人力资本与产业结构耦合度等方面加快新旧动能力转换。关键词：新旧动能转换；能力测度；影响因素；动态GMMADDINCNKISM.UserStyle我国新旧动能转换测度及影响因素研究基金项目：教育部人文社科规划基金项目“基金项目：教育部人文社科规划基金项目“高质量发展背景下长江经济带产业布局优化研究”(19YJA790010)，安徽高校人文社会科学研究重大项目“高质量发展背景下安徽省新旧动能转换路径研究”（SK2019ZD06）。作者简介：方大春（1973-），男，安徽和县人，博士后，安徽工业大学商学院教授、副院长、硕士生导师，主要从事区域经济研究；裴梦迪（1996-），女，安徽郎溪人，安徽工业大学商学院应用经济学研究生。一、引言随着资源环境约束进一步加强，中美贸易摩擦长期性复杂性和反复性，传统经济发展动能正在衰竭，迫切需要新旧动能接续转换，稳健推进经济高质量发展。加快新旧动能转化关键是构建评价体系，把握新旧动能转换能力变化趋势和差异特征，探究转化能力提升主要影响因素，才能精准施策。“动能”一词来源于物理学的基本概念，指的是物体由于运动而具有的能量。动能引用到经济学分析框架中，指的是推动、促进经济发展的能量（杨蕙馨、焦勇，2018）。目前学术界，对经济动能内涵界定没有明确。从物理学视角定义来看，经济动能范围相对广泛，经济动力属于经济动能范畴。古典经济学理论、新增长理论、新制度经济学和凯恩斯经济学理论等提出经济动力。从工业革命历史来看，不同技术先后被赋予为新动能；从地区的横向对比看，随着一个地区经济持续增长，初期的新动能有可能逐步成为旧动能，处于不断被淘汰的局面，不同地区新动能标准又不同；从经济增长理论发展历程来看，经济增长动能内涵不一致。可见，以统一标准测度各地区经济动能水平是不科学、不必要。实际上，大部分新动能从旧动能中转换而来，推进经济高质量发展需要测度各地区新旧动能转化水平。目前，新旧动能转换测度大致归纳为两类。一是从全要素生产率提升等单维度指标考察新旧动能转换特征（白洁，2018；马秀贞等，2018；张豪，2017）。二是从多维度构建评价体系测度新旧动能转换能力。张志元等（2018）从经济效率、经济结构及环境代价三个维度，选取全要素生产率、国际收支、单位产出耗电量等9个变量，测度山东省新旧动能转换。张立新等（2018）从需求侧选取对外开放度、金融发展规模和城乡消费性支出3个指标，从供给侧选取资本、创新、制度和结构四个维度的10个指标，构建山东省经济发展动能指标体系。孙秀梅等（2019）从质量效益、创新发展、对外开放和环保民生4个方面选取19个因子，评价山东、河北、江苏和浙江省新旧动能转换绩效。郑江淮等（2018）从需求侧、供给侧及结构转换视角选取10类动能指标，评估全国新旧动能转换进展。比较而言，多维度评价指标体系可信度较高。多维度评价大多数从要素视角选择转换能力指标，部分指标不一定是直接的、主要的推动转换能力要素。新旧动能转换能力评价应该突出“新旧动能转换能力”和“新动能业态水平”两大特征。关于新旧动能转换影响因素的研究多在探讨新旧动能转换实现路径时浅尝辄止。赵丽娜（2017）、徐建伟（2018）提出通过产业结构升级和优化空间结构推动新旧动能转换。余东华（2018）、孙彦明（2018）提出以创新推动新旧动能转换，促进创新成果转化应用在传统产业升级和高技术产业发展方面。王一鸣（2017）、高丽娜等（2018）认为动能转换中需要投入人力资本等高端要素，强化创新型人才支撑。黄少安（2017）、隆国强等（2016）提出通过寻找外贸新动能、优化出口结构、提高出口产品技术含量打造国际竞争优势。徐晓鹰等（2018）、黄汉权等（2018）认为在新旧动能转换中还需要处理好政府与市场的参与度和协调关系。通过梳理文献提炼新旧动能转换的主要影响因素为：结构因素、要素因素、外需因素、制度因素等。但上述文献多属于规范性分析，缺乏定量化研究，不足以支撑理论假设，需作进一步的实证探讨。为此，论文研究思路：在准确把握新旧动能转换内涵基础上，构建新旧动能转换评价指标体系，测算各地区新旧动能转换水平，再通过计量模型探究新旧动能转换影响因素，并给出相关政策建议。二、研究方法（一）新旧动能转换测度方法新动能表现为新技术、新产业、新模式、新业态等新业态。新旧动能转换测度不仅要考察新动能业态，而且要考察以经济活力高、创新能力强、经济效率好为代表的转化业绩（李伟，2017；张志元，2018；魏杰等；2018；杨蕙馨等，2018）。考虑指标的代表性、可操作性、综合性以及科学性，构建新旧动能转换评价指标体系（见表1）。（1）新技术：以各地技术市场成交额占GDP比重、每万人发明专利授权量、全要素生产率增长率作为二级指标。其中，全要素生产率的估算采用索洛余值法（马秀贞等，2018），所涉及产出Y采用不变价格计算的GDP，劳动投入L为历年社会从业人数，资本投入K采用资本存量的概念并按永续盘存法（张军，2004）测算。（2）新产业：以高新技术企业数量占比、高技术产业产值占比、新产品销售收入占比衡量。（3）新模式：以信息传输计算机和软件业就业人员工资占比、信息传输计算机和软件业固定资产投资占全社会固定资产投资比、互联网普及率衡量。（4）新业态：选取指标为现代服务业产业（金融业和房地产业之和）增加值占GDP比、租赁和商务服务业增加值占第三产业比、人均快递业务量。（5）经济活力：选取指标为最终消费支出拉动率、货物和服务净出口拉动率、邮政业务总量占GDP比。（6）创新能力：选取每万人中R&D人员全时当量、R&D经费投入占GDP比重以及科技支出占地方一般公共预算收入比重衡量。（7）经济效率：选取与之相关的能耗、污染及经济密度三个指标，具体为单位GDP能源消耗量、单位GDP二氧化硫排放强度、人均GDP。表1.新旧动能转换能力指标体系一级指标二级指标单位指标属性A1：新技术B1：技术市场成交额占GDP比重%正向B2：每万人发明专利授权量件/万人正向B3：全要素生产率增长率%正向A2：新产业B4：高技术企业数量占规模以上工业企业单位数%正向B5：高新技术产业产值占GDP比重%正向B6：规模以上工业企业新产品销售收入占GDP比重%正向A3：新模式B7：信息传输、计算机和软件业工资占比%正向B8：信息传输、计算机和软件业固定资产投资占比%正向B9：互联网普及率%正向A4：新业态B10：金融和房地产业增加值占GDP比重%正向B11：租赁和商务服务业增加值占第三产业比重%正向B12：人均快递业务量件/人正向A5：经济活力B13：最终消费支出拉动率百分点正向B14：货物和服务净出口拉动率百分点正向B15：邮政业务总量占GDP比重%正向A6：创新能力B16：R&D人员全时当量万人/年正向B17：R&D经费支出占GDP比重%正向B18：科技支出占地方一般公共预算支出比重%正向A7：经济效率B19：单位GDP能源消耗吨标准煤/万元逆向B20：单位GDP二氧化硫排放强度吨/万元逆向B21：人均GDP万元正向新旧动能转换能力测算的关键是指标权重的确定。研究采用综合客观评价法—熵值法确定权重。具体步骤如下。1.建立原始矩阵：，表示第i个地区的第j项指标的大小，m为地区，n为指标。2.标准化处理：正向指标处理如公式（1），逆向指标处理为公式（2）。（1）（2）其中：和是指第j列条件下的最小和最大值，即某一个指标项目下不同地区数据的极值。由此得到标准化矩阵。3.计算信息熵值：，（3）其中：，若，则定义。4.确定指标权重：。（4）5.计算综合得分：。（5）（二）新旧动能转换影响因素模型构建新旧动能转换实际上是经济增长动力机制的改变。新结构经济学将要素禀赋及其结构引入经济学分析中，认为要素禀赋结构不同导致经济基础不同（林毅夫，2017）。从结构因素看，经济发展新旧动能转换依赖于产业结构、空间结构、要素结构、出口结构和制度结构的不断优化。产业结构表现为产业高级化与合理化，空间结构表现为人口城市化，要素结构表现为劳动力的知识化，出口结构表现为出口产品的高技术化，制度结构强调有效市场和有为政府的均衡化。基于以上分析构建新旧动能转换影响因素模型，为消除数据异方差对各变量取对数。（6）其中：被解释变量T为新旧动能转换能力指数，i，t分别表示地区与时间，是随机误差项向量。考虑前一期的新旧动能转换能力可能会对本期新旧动能转换产生影响（杜立民，2010），引入被解释变量的滞后一期值作为解释变量。其他解释变量包括：产业结构高级化（GJH），参照干春晖等（2011），用第三产业产值与第二产业产值比重表示；产业结构合理化（HLH），参照干春晖等（2011），用结构偏离度测量，但该指标为负向指标，结构偏离度越大，表示经济越偏离均衡状态，产业结构越不合理，故取其倒数变换为正向指标，该指标值越大，产业结构越合理；城市化水平（URB），参照李翔等（2017），以城镇人口占总人口比重表示；人力资本水平（EDU），参照杜伟等（2014），以就业人员平均受教育年限表示；高技术产业外向度（OPEN），以高技术产业出口交货值占GDP比重表示；地方政府财政支出（GOV），以政府财政支出占GDP比重表示；市场化水平（SCH），参照王小鲁、樊纲、胡李鹏著的《中国分省份市场化指数报告（2018）》。（三）数据来源及说明研究样本为我国大陆30个省级区域（西藏地区数据缺失过多，故剔除），研究年份为2007-2017年，原始数据来自2008-2018年的《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》等，用于测算我国各省新旧动能转换能力及影响因素。为消除价格因素影响，以2007年为基期对相关指标数据进行平减，部分需要计算增长率的数据以2006年为基期进行平减。对个别缺失数据进行说明：（1）互联网普及率指标在2010年之前采用互联网上网人数/总人口数代替，2010-2016年直接使用公布的互联网普及率数据，2017年指标用互联网宽带接入端口（万个）/总人口比值代替。（2）由于2018年《中国高技术产业统计年鉴》未公布，2017年高技术产业产值占比、高技术企业数量占比以及高技术产业出口交货值按2015年和2016年的增长速度计算得到。（3）王晓鲁、樊纲版市场化数据只测算到2016年，2017年的数据根据前几年数据推算得到。（4）产业结构合理化计算中所用到的三次产业就业比，2017年缺失吉林、河南、四川、贵州、陕西和新疆等地，缺失数据均经前几年数据推算得。三、新旧动能转换能力测度结果及分析运用上述评价指标体系和熵权法，对2007-2017年我国各省新旧动能转换能力进行测度，将新旧动能转换能力均值及各年各省转换能力指数以图表形式呈现，见图1和表2。表2.2007-2017年各省新旧动能转换能力综合指数与排名2007年排名2010年排名2013年排名2017年排名东部北京83.10188.18188.54181.101天津37.56434.53634.76631.926河北8.81269.512511.572314.0520辽宁16.75819.61818.821116.9614上海68.56265.90264.93260.752江苏28.58636.44442.42442.365浙江29.08535.40540.40550.984福建19.69723.23724.34725.038山东16.26919.21921.88822.0810广东39.06345.70347.00352.733海南11.321815.761315.621516.0418均值32.61-35.77-37.30-37.64-中部山西10.422010.502212.162112.1122吉林13.271514.341613.191816.5016黑龙江13.421413.211811.912211.5324安徽11.481615.701417.741325.117江西10.511912.441912.671916.6015河南8.932510.782013.211715.8219湖北15.401216.981219.361023.189湖南11.471713.651713.941616.1317均值11.86-13.45-14.27-17.12-西部内蒙古7.04308.65278.84267.7830广西9.252410.472312.452011.7023重庆15.551118.991020.50921.7411四川13.891314.461515.711419.3513贵州9.70239.44268.09289.4926云南9.82228.592811.11249.3028陕西16.191017.751118.291220.4812甘肃7.91298.33299.59259.3327青海8.28288.22307.363011.1325宁夏8.54279.95248.792712.3721新疆9.872110.72217.80297.9029均值10.55-11.42-11.68-12.78-全国均值18.99-20.89-21.77-23.05-注：考虑篇幅限制，只列出部分年份。图1.2007-2017年新旧动能转换能力均值结合图1和表2得出：（1）从全国层面看，新旧动能转换能力均值呈缓慢上升趋势，从2007年的18.99提高至2017年的23.05。（2）从东中西层面看，东中西部三大地带新旧动能转换水平存在较大差异，东部地区新旧动能转换能力均值远高于中西部地区。东部地区扮演新旧动能转换的“领跑者”角色，中西部地区扮演“追赶者”角色。（3）从省级层面看，东部地区各省新旧动能转换能力排名较高，北京、上海、广东、江苏、浙江、天津等东部经济发达地区的排名稳居前六，作为全国新旧动能转换的领头羊。西部欠发达地区如内蒙古、甘肃、青海等地排名靠后，缺乏转换能力和动力。下面用Arcgis10.0软件分别作出2007、2010、2013以及2017年各省新旧动能转换能力指数分布图（图2），以便更直观看出近10年我国各省新旧动能转换能力的演化趋势。除缺失值地区，全国各地区新旧动能转换能力分为低水平、中水平和高水平三档，大部分地区处于低水平。值得注意2017年，江苏、浙江和广东等地由中水平跃迁至高水平，山东、安徽、湖北、福建、陕西、重庆和四川等地由低水平跃迁至中水平。图2.2007-2017年各省新旧动能转换指数分布图注：缺失值包括香港、澳门、台湾和西藏地区（数据缺失）。四、新旧动能转换影响因素实证分析基于新旧动能转换影响因素模型，采用stata15.0进行估计。考虑到模型可能存在内生性导致估计结果有偏非一致（李锴等，2011），引入Blundell&Bond（1998）提出的“差分GMM”和“系统GMM”估计。相对来说，系统GMM估计结果更加有效，但需满足随机误差扰动项不存在二阶自相关，且工具变量不能过多。表4中，模型1-2分别报告全国样本的差分GMM和系统GMM估计结果。模型3-4分别报告东部和中西部地区系统GMM估计结果。模型1-4中AR(1)的p值在5%水平下均十分显著，AR(2)的p值均不显著，表明随机扰动项的差分存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，故可接受“扰动项无自相关”的原假设。Sargan检验的p值均大于0.05，在5%的显著性水平下接受“所有工具变量都有效”原假设，GMM估计有效。表4.新旧动能转换影响因素实证分析全国东部中西部模型1差分GMM模型2系统GMM模型3系统GMM模型4系统GMMlnT(-1)0.0962*（1.70）0.3702***（7.38）0.8418***（13.23）0.2706***（4.02）lnGJH-0.1168**(-2.30)-0.1957***(-11.66)-0.0661(-1.39)-0.1982**(-2.15)(lnGJH)20.1047***(2.59)0.1072**(2.36)0.1712(0.63)lnHLH0.0313（0.89）0.1633***（5.05）0.0278（0.27）0.1332***（2.83）lnURB1.0452***(5.36)0.8155***(5.76)0.2258*(1.68)0.6661(1.11)lnEDU0.3614*（1.90）0.1638（1.11）0.1613（0.89）0.1174（0.16）lnOPEN0.0052（0.71）0.0237***（4.20）0.0251（1.43）0.0328**（2.47）lnGOV-0.0342（-1.36）-0.0980***（-3.40）-0.0488（-0.60）-0.0154（-0.13）lnSCH-0.0896***（-2.63）0.0894*（1.65）-0.0462（-0.52）0.0444（0.60）Cons-2.1246***(-4.49)-1.6362***(-5.52)-0.5798(-1.48)-0.9542*(-1.06)WaldTest535.64(0.0000)1501.92(0.0000)1199.41(0.0000)384.03(0.0000)AR(1)-2.5910(0.0096)-3.4678(0.0005)-2.1483(0.0317)-2.9360(0.0033)AR(2)-0.5546(0.5792)-0.1469(0.8832)1.4646(0.1430)-0.3286(0.7424)Sargan值26.6251(0.9822)26.0034(0.4074)64.7891(0.1285)15.6243(0.9256)注：估计系数下方括号里的数字为系数估计值的z统计量，其中***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。AR和Sargan值下方括号里的数字为代表显著性水平的P值。AR(1)和AR(2)检验的原假设H0为：扰动项不存在自相关，系统GMM估计的一致性，要求差分方程不存在二阶或者更高阶的自相关，但允许存在一阶自相关，原假设下统计量服从标准正态分布；Sargan检验的原假设H0为：所有工具变量都有效，若原假设被接受，则表明工具变量的选择是合理的，原假设下统计量服从卡方分布。模型1进行差分GMM估计，产业结构高级化（lnGJH）系数为负，不符合预期假设，考虑可能存在非线性关系，故也将其二次项纳入模型中考察。模型2采用更加优化的系统GMM估计，因变量滞后项lnT(-1)系数显著为正，表明新旧动能转换存在惯性效应，前一期的新旧动能转换能力对本期新旧动能转换有积极影响。产业结构高级化一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，产业结构高级化与新旧动能转换可能存在U型关系。产业结构合理化（lnHLH）系数显著为正，产业结构越合理，新旧动能转换能力越强。lnURB和lnOPEN系数均显著为正，城市化水平以及高技术产业外向度水平的提高均有助于新旧动能转换能力提升。就业人员人力资本水平（lnEDU）提高对新旧动能转换能力有正效应但不显著。地方政府财政支出（lnGOV）系数显著为负，地方政府财政支出对经济的过多干预，可能引致低效率重复投资，影响资源高效配置，进而制约新旧动能转换能力。lnSCH系数显著为正，市场化水平提高对新旧动能转换能力有促进作用。为进一步探究各因素对新旧动能转换能力影响的异质性，同时为检验模型的稳健性，进行分样本研究。由于前文通过熵值法测算出的新旧动能转换能力在东中西部存在较大差异，东部地区远高于中西部地区，中部和西部地区较为接近，故将中部与西部地区合并。模型3-4分别列出东部和中西部的系统GMM估计结果。比较模型2-4三个估计结果，因变量滞后项lnT(-1)、lnHLH、lnURB、lnEDU、lnOPEN和lnGOV的系数大小和显著性虽有变化，但正负均完全一致，其正负方向符合理论预期。值得关注的是，产业结构高级化（lnGJH）二次项系数在东部地区显著为正，在中西部地区不显著，体现东部地区产业结构升级对新旧动能转换的影响存在先抑制后提高的正U型关系，但这种关系短期内不存在于中西部地区。通过系数算出东部地区lnGJH的拐点值为0.3083，2017年东部lnGJH平均值（0.5123）已经超过拐点，处在U型曲线的右半部分，当前表现为促进新旧动能转换；而全国样本中lnGJH的拐点值为0.9346，2017年的全国lnGJH平均值（0.2992）还未达到拐点，处在U型曲线的左半部分，这也验证了模型5中产业结构高级化二次项系数不显著现象。此外，市场化水平（lnSCH）系数在东部地区表现为负，全国和中西部地区表现为正，体现东部地区市场化程度对新旧动能转换的影响不同于中西部地区，可能存在负效应。观察样本发现，东部地区市场化均值（7.6745）高于全国均值（6.1772）和中西部地区均值（5.3105）。东部地区的市场化程度相对于中西部地区已经较为成熟，但过度市场化并不利于新旧动能转换能力的提升，而中西部地区市场化程度本身较低，需要进一步推进市场化拉动新旧动能转换。五、结论与建议从新技术、新产业、新模式、新业态、经济活力、创新能力、经济效率等方面选取21个指标构建新旧动能转换综合评价体系，通过熵值法测算2007-2017年我国省际地区新旧动能转换能力及时空特征，利用动态面板GMM回归探讨各因素对新旧动能转换的具体影响。研究得出：总体来说，我国新旧动能转换能力提高，东中西部三大地带新旧动能转换水平存在较大差异，大部分中西部地区处于转换能力低水平，北上广和江浙等东部经济发达地区的动能转换水平处于全国领先地位。近年来山东、安徽、湖北等地转换能力提升至中水平。新旧动能转换存在惯性效应。产业结构合理化、城市化水平以及高技术产业外向度的提高均有助于新旧动能转换能力提升，就业人员人力资本水平对新旧动能转换正效应不明显，政府财政低效率以及过高或过低的市场化程度都不利于新旧动能转换。产业结构高级化与新旧动能转换存在U型关系，当前表现为促进东部而抑制中西部地区的动能转换。基于以上结论，提出相关政策建议：一是推动产业结构优化升级，夯实新旧动能转换根基。从全国层面和中西部地区来看，当前产业结构高级化对经济新旧动能转换负作用，但长期来看产业结构高级化推动新旧动能转换是必然趋势。为此，东部地区继续培育新兴产业新动能，中西部地区打造传统产业新优势，合力促进产业结构和商品进出口结构的优化。加强国家产业结构政策引导，避免投资行为盲目性，推进产业结构在横向（合理化）和纵向（高度化）上的升级，尽早跨越产业结构升级拐点，稳步推进新旧动能持续转换。二是促进政府和市场协同互补，提高新旧动能转换效率。促进新旧动能转换的外部作用主体由市场和政府组成，新旧动能持续有效转换不能依靠单个指头，必须让政府与市场协调均衡地发挥作用。减少政府行政力量对市场机制的过多干预，让市场配置的决定性作用大于政府规制的约束，发挥政府对市场失效的补位和监管作用。三是优化人力资本与产业结构配置，增强新旧动能转换动力。当前就业人员人力资本水平对新旧动能转换的促进作用不明显，今后在保障基础教育同时，大力发展高等教育，包括职业技术教育。调整高校专业结构与产业结构的耦合性，培养新时期复合型人才，提高人力资本有效生产力积累，促进就业人力资本转化为提高区域新旧动能转换能力的重要推手。参考文献：[1]白洁.湖北新旧动能转换的定量测度与对策研究[J].湖北社会科学,2018(7):53-58.[2]马秀贞,孙习武.全要素生产率提升与新旧动能转换——以青岛为例[J].青岛科技大学学报(社会科学版),2018,34(2):25-30.[3]张豪,张建华,谭静.中国经济增长的源泉与动能转换:1952-2015[J].经济问题探索,2017(9):12-24.[4]张志元,马永凡,胡兴存.金融供给侧改革与新旧动能转换的耦合效应研究——以山东省为例[J].东岳论丛,2018,39(10):43-53.[5]张立新,王菲,王雅萍.山东省新旧动能转换的突破点及路径--基于2002-2016年市级面板数据的实证分析[J].经济与管理评论,2018,34(5):27-41.[6]孙秀梅,侯士奇.基于层次分析—模糊综合评价法的新旧动能转换绩效评价研究[J].山东理工大学学报(社会科学版),2019,35(1):9-14.[7]郑江淮,宋建,张玉昌,郑玉,姜青克.中国经济增长新旧动能转换的进展评估[J].中国工业经济,2018(6):24-42.[8]赵丽娜.产业转型升级与新旧动能有序转换研究——以山东省为例[J].理论学刊,2017(2):68-74.[9]徐建伟.中部地区产业转型升级