沈紅兵,喻 婧,夏森茂

(1.重慶工商大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院, 重慶 400041;2.中央財經(jīng)大學(xué) 企業(yè)管理創(chuàng)新中心, 北京 100086;3.薩里大學(xué) 商學(xué)院, 英國 倫敦 TW20 0EX)

一、引言

習(xí)近平總書記強調(diào):“積極培育新能源、新材料、先進制造、電子信息等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),積極培育未來產(chǎn)業(yè),加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力,增強發(fā)展新動能?！盵1]新質(zhì)生產(chǎn)力是以科技創(chuàng)新為主導(dǎo)的生產(chǎn)力,是依靠創(chuàng)新驅(qū)動形成的高效能、高質(zhì)量的生產(chǎn)力,區(qū)別于高度消耗資源能源的傳統(tǒng)生產(chǎn)力,是數(shù)字時代更具創(chuàng)新性和融合性的生產(chǎn)力[2]。在信息通信技術(shù)(ICT)深度融合的背景下,各行業(yè)加速向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型,數(shù)據(jù)存儲、傳輸和處理需求呈現(xiàn)出迅猛增長趨勢,同時,對算力資源的需求也呈現(xiàn)出持續(xù)增長態(tài)勢。到2024年,預(yù)計全球數(shù)據(jù)總量將以26%的年均復(fù)合增長率增長到142.6ZB(1)信息源于全球產(chǎn)業(yè)研究院的《2022—2023全球計算力指數(shù)評估報告》,https://www.tsinghua.edu.cn/info/1175/105480.htm。。算力作為數(shù)字經(jīng)濟時代的新質(zhì)生產(chǎn)力,能帶動數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量增長,其計算力指數(shù)每提高1個百分點,數(shù)字經(jīng)濟和GDP分別增長3.6‰和1.7‰[3]。截至2022年底,我國總算力規(guī)模達180EFLOPS,僅次于美國;存力總規(guī)模超過1 000EB,國家樞紐節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)單向時延降低到20毫秒以內(nèi)。2023年全球GDP增長率只有2%[4],但數(shù)字經(jīng)濟依然保持著強勁增長趨勢。算力已成為經(jīng)濟發(fā)展的主要驅(qū)動力,是推動新發(fā)展格局形成、扎實推進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。

隨著云計算、人工智能和大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)的迅速發(fā)展,算力基礎(chǔ)設(shè)施的重要性愈發(fā)凸顯。作為支撐各行業(yè)信息系統(tǒng)運行的關(guān)鍵要素,算力基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟社會運行中發(fā)揮著不可或缺的作用,對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響。2015年以來,我國數(shù)據(jù)增量年均增速超過30%,數(shù)據(jù)中心規(guī)模從2015年的124萬家增長到2021年的500萬家[5]。目前,全國已建成8所國家級超級計算中心。我國算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速增長,算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1.8萬億元。預(yù)計到2025年,中國算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將不低于4.4萬億元,算力關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)?？蛇_24萬億元[6]。以數(shù)據(jù)中心、超級計算中心等為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進程加快,正成為支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的新基座[7]?；诖?本文研究算力及算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展過程中涌現(xiàn)的新質(zhì)生產(chǎn)力,探究其對全要素生產(chǎn)率增長的作用機制。

本文余下部分的安排如下:第二部分為新質(zhì)生產(chǎn)力與算力基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟效應(yīng)綜述;第三部分對實證模型的構(gòu)建、相關(guān)變量的確定以及數(shù)據(jù)來源進行闡述;第四部分對實證結(jié)果進行展示與分析,并對算力影響全要素生產(chǎn)率增長的機制、算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)對全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響等進行分析;第五部分是研究結(jié)論與對策建議,以及本文的邊際貢獻和未來研究展望。

二、文獻綜述

新質(zhì)生產(chǎn)力作為推動數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心力量,以新技術(shù)為驅(qū)動,創(chuàng)造新價值,深度適應(yīng)新產(chǎn)業(yè)需求,激發(fā)新動能。新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展對穩(wěn)固數(shù)字經(jīng)濟的堅實基礎(chǔ)具有重要意義。徐政等[8]認為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要義是“以新促質(zhì)”,以創(chuàng)新驅(qū)動高質(zhì)量發(fā)展,告別傳統(tǒng)技術(shù)體系、擺脫傳統(tǒng)增長路徑、符合高質(zhì)量發(fā)展要求,是數(shù)字時代更具融合性的生產(chǎn)力。張林等[9]從產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)角度分析,認為新質(zhì)生產(chǎn)力是以科技創(chuàng)新為牽引,以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)為母體,表現(xiàn)為發(fā)展新動能的生產(chǎn)力。令小雄等[10]分別從時空向度、結(jié)構(gòu)向度、科技向度3個維度討論新質(zhì)生產(chǎn)力的理論內(nèi)涵,提出新質(zhì)生產(chǎn)力包含多維意義,是新質(zhì)的、高階的、具有科技革命性的生產(chǎn)力形式,具有高科技、高智能、高算力、高效率、高階式、高素質(zhì)等創(chuàng)新能力和科技革命性、未來性等特質(zhì)。作為數(shù)字經(jīng)濟時代的新質(zhì)生產(chǎn)力,算力為各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入新的活力,成為推動高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。算力網(wǎng)絡(luò)作為算力的主要載體,成為支撐發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施[11]。

全要素生產(chǎn)率是新常態(tài)下唯一可持續(xù)的增長動力。因此,全要素生產(chǎn)率在中國經(jīng)濟現(xiàn)實增長和理論研究層面成為重要性日益凸顯的研究對象。在內(nèi)涵層面,Solow[12]將全要素生產(chǎn)率(TFP,Total Factor Productivity)理解為技術(shù)進步(TP,Technological Progress),構(gòu)成了TFP研究的早期理論內(nèi)涵。Farrell[13]使用成本概念對其進行內(nèi)涵解釋,Leibenstein[14]則使用了宏觀經(jīng)濟研究中更容易接受的產(chǎn)出概念,即技術(shù)效率,反映相同投入方式及投入條件機制分析下實際產(chǎn)出和理論最優(yōu)產(chǎn)出之比。TFP的內(nèi)涵在隨后的研究中分化為廣義的技術(shù)進步和狹義的技術(shù)進步[15-17]。在測度方法層面,最早使用的測算全要素生產(chǎn)率增長率的方法是索洛余值法,也稱增長核算法。該方法由于模型簡單、測算方便、合乎經(jīng)濟原理,被廣泛用于測算全要素生產(chǎn)率[18-19]。李小平等[20]、張軍等[21]、顏鵬飛等[22]、郭慶旺等[23]、張保勝[24]測算了不同時間段的中國全要素生產(chǎn)率,并估算了全要素生產(chǎn)率增長在中國經(jīng)濟增長中的貢獻。

關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟效應(yīng)研究一直是學(xué)者們關(guān)注的熱點。在對傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的研究中,交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟效應(yīng)是學(xué)者們考察的重點,已有文獻認為“高鐵開通”和“公路建設(shè)”等不僅在出口貿(mào)易[25]、技術(shù)創(chuàng)新[26]、產(chǎn)業(yè)升級[27]等方面表現(xiàn)出積極的經(jīng)濟增長效應(yīng),對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展也存在正向激勵作用。隨著智算技術(shù)的發(fā)展與普及,以電子信息、寬帶網(wǎng)絡(luò)為代表的信息基礎(chǔ)設(shè)施開始為學(xué)者們所關(guān)注。目前,國外文獻關(guān)于信息基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟效應(yīng)存在爭議。Koutroumpis[28]發(fā)現(xiàn)寬帶普及率的提升對經(jīng)濟增長存在積極作用,Lin等[29]則認為該經(jīng)濟效應(yīng)并不明顯,甚至對部分地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展存在抑制效應(yīng)[30]。與國外研究不同,國內(nèi)學(xué)者普遍認可信息基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟增長效應(yīng),且從宏微觀兩個層面進行驗證。在宏觀層面,信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠推動創(chuàng)新能力提升[31]和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[32];在微觀層面,信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)升級[33]和勞動雇傭[34]均存在積極影響。

從已有研究成果來看,國內(nèi)外學(xué)者對全要素生產(chǎn)率和信息基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟效應(yīng)進行了深入研究,為進一步探討算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的經(jīng)濟增長質(zhì)量提升效應(yīng)做出了有益探索。但相關(guān)研究多基于信息基礎(chǔ)設(shè)施角度,鮮有研究分析算力基礎(chǔ)設(shè)施如何影響全要素生產(chǎn)率增長,進而影響數(shù)字經(jīng)濟增長質(zhì)量?；诖?本文試圖從新質(zhì)生產(chǎn)力的視角,將算力基礎(chǔ)設(shè)施的固有屬性與“數(shù)字化”特征進行整合,探討其與全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在聯(lián)系及影響機制。

三、實證模型、變量及數(shù)據(jù)

(一)模型設(shè)定

算力基礎(chǔ)設(shè)施對用戶需求的滿足程度與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模密切相關(guān),隨著用戶數(shù)量的增加,邊際成本遞減,所有用戶獲取的收益率呈現(xiàn)遞增趨勢。網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)也稱網(wǎng)絡(luò)外部性(Network Externality),其本質(zhì)是用戶在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模上產(chǎn)生的經(jīng)濟性,指用戶效用的提升取決于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴增,即用戶數(shù)量的增加。算力基礎(chǔ)設(shè)施是由眾多節(jié)點與連接構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),憑借其跨越地理空間的特性,能夠關(guān)聯(lián)地理位置相近或相遠的節(jié)點與連接。梅特卡夫法則(Metcalfe’s Law)表明,網(wǎng)絡(luò)價值與網(wǎng)絡(luò)用戶的平方成正比,從這個意義上說,用戶規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)正外部性對用戶的網(wǎng)絡(luò)需求產(chǎn)生重要影響[35]。網(wǎng)絡(luò)用戶基數(shù)不斷增加的同時,也帶動了知識的傳播與信息的交流?；诖?本文推斷算力基礎(chǔ)設(shè)施能夠推動智算技術(shù)進步。

智算技術(shù)知識的積累是衡量技術(shù)創(chuàng)新水平的重要指標,對于推動智算技術(shù)創(chuàng)新具有重要意義。本文設(shè)定某一時點t的智算技術(shù)知識積累總量為Bt;同時設(shè)定智算技術(shù)知識增長的平均速度為gB,用以衡量智算技術(shù)從開發(fā)到改進的速度。同時,知識傳播途徑的高效與否,也會直接影響數(shù)字創(chuàng)新團隊能否充分利用知識資源、推動智算技術(shù)的進一步發(fā)展。高效的知識傳播途徑能夠快速將知識傳遞給需要的團隊,幫助他們更快地掌握新技術(shù)、新方法,提高創(chuàng)新效率。此外,數(shù)字人力資本的積累在智算技術(shù)創(chuàng)新進程中也發(fā)揮著決定性的作用。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能顯著提高數(shù)字人力資本結(jié)構(gòu)的高級化水平[36],算力基礎(chǔ)設(shè)施的完善對智算技術(shù)知識的擴散具有積極意義,算力基礎(chǔ)設(shè)施為知識的廣泛傳播提供了高效、穩(wěn)定的基礎(chǔ),進一步促進了智算技術(shù)知識的普及和應(yīng)用。

數(shù)字經(jīng)濟時代,算力基礎(chǔ)設(shè)施的不斷壯大和優(yōu)化成為推動經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素。隨著數(shù)字人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,知識傳播效率得到顯著提升,這兩大因素與智能計算技術(shù)(簡稱智算技術(shù))的進步形成了相互促進的良性循環(huán),為整個經(jīng)濟體注入源源不斷的創(chuàng)新活力。本文假設(shè)Mt為利用算力基礎(chǔ)設(shè)施傳播的智算技術(shù)知識總量,gM為智算技術(shù)知識在算力基礎(chǔ)設(shè)施用戶中的有效傳播速率,S為算力基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量規(guī)模,χ為算力基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量水平,gB0與gM0分別為智算技術(shù)知識增長速率與智算技術(shù)知識傳播速率的初始值,令:

gB=S×χ×gB0,gM=S×χ×gM0

(1)

令N(t)-N(t0)=N(t0,t), 0≤t0≤t,代表時間間隔[t0,t]內(nèi)的創(chuàng)新頻率,{N(t0,t)=k}代表[t0,t]內(nèi)出現(xiàn)創(chuàng)新的事件,此事件發(fā)生的概率是:

Pk(t0,t)=P(N(t0,t)=k)

(2)

當Δt足夠小時,Pk(t,t+Δt)=P(N(t,t+Δt))=λ(t)Δt。其中,λ(t)>0,是泊松流{N(t)}在t時刻的瞬時強度。智算技術(shù)創(chuàng)新是一個系統(tǒng)工程,需要智算技術(shù)資本、算力基礎(chǔ)設(shè)施以及數(shù)字人力資本等生產(chǎn)要素的緊密配合,故:

(3)

其中,系數(shù)Λ代表除智算技術(shù)知識積累Bt、智算技術(shù)知識傳播總量Mt以外的其他因素。

此外,設(shè)定單次創(chuàng)新的智算技術(shù)進步率為g,Zt代表智算生產(chǎn)技術(shù)水平,Zt在時間作用下的變化則表示為:

(4)

(5)

其中,Z0代表生產(chǎn)初期的智能計算技術(shù)水平。根據(jù)式(5)可以得到:

(6)

依據(jù)式(5)與式(6)可以發(fā)現(xiàn),隨著算力基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模不斷擴大、質(zhì)量水平持續(xù)提升,其正向外部效應(yīng)日益顯現(xiàn)。這些效應(yīng)不僅有助于推動數(shù)字人力資本與智算技術(shù)的深度融合,更能激發(fā)出前所未有的創(chuàng)新潛能。這種融合與激發(fā)將全要素生產(chǎn)率提升到一個全新高度,為社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展注入強大動力。因此,如果令算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量規(guī)模與質(zhì)量水平為Q,則有:

(7)

(8)

其中,市場對不同區(qū)域生產(chǎn)的商品的替代彈性為θ;Ai,t指i地區(qū)商品在市場中的占比,即Ai,t代表i地區(qū)商品在市場中所占的份額,此份額與前期市場基礎(chǔ)份額Ai,t-1有關(guān)。算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中扮演著關(guān)鍵角色。一方面,算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為我國數(shù)字經(jīng)濟增長的新引擎,能有效降低經(jīng)濟增長的不確定性;另一方面,先進可靠的算力基礎(chǔ)設(shè)施對數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展至關(guān)重要。因此,各省區(qū)完善算力基礎(chǔ)設(shè)施有助于加強地區(qū)間的溝通協(xié)作,降低市場信息不對稱程度,減少地區(qū)商品搜尋成本,進而降低該地區(qū)商品市場份額的不確定性?？傮w而言,算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對降低不確定性、促進市場穩(wěn)定具有積極意義。

由于存在前期市場基礎(chǔ)份額Ai,t-1,本文選取AR(1)模型,并根據(jù)i地區(qū)商品在市場上的占比,構(gòu)建以下模型:

(9)

(10)

其中,σa表示給定的常數(shù),函數(shù)f(·)用于評估算力基礎(chǔ)設(shè)施對不確定性的抑制能力。符號(+)則表示函數(shù)f(·)是算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量規(guī)模與質(zhì)量水平Q的增函數(shù),即算力基礎(chǔ)設(shè)施對不確定性的抑制能力會隨著其數(shù)量規(guī)模以及質(zhì)量水平的提升而同步升高。

由式(9)可知,ai,t|Ii,t服從正態(tài)分布,故令ai,t|Ii,t～N(E[ai,t│Ii,t],v)。

算力作為推動經(jīng)濟發(fā)展、提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵要素,地區(qū)間算力基礎(chǔ)設(shè)施水平的差異很可能對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響。因此,本文主要關(guān)注算力基礎(chǔ)設(shè)施對各地區(qū)全要素生產(chǎn)率(TFP)的直接影響,暫不考慮經(jīng)濟發(fā)達程度、物價指數(shù)等其他因素在地區(qū)間的差異情況。根據(jù)式(11)與式(12)可以計算得出i省份的平均算力資本扭曲指數(shù)τi,K,t以及平均數(shù)字技能勞動力扭曲指數(shù)τi,L,t為:

(11)

(12)

接著,測度i地區(qū)全要素生產(chǎn)率均值水平,得到:

(13)

基于此,本文重點探討算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)所引發(fā)的雙重網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),包括數(shù)量網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)和質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)。算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量規(guī)模和質(zhì)量水平的提升有助于促進區(qū)域間資源共享和互補。通過優(yōu)化算力資源配置,算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量規(guī)模和質(zhì)量水平的提升能夠提高各省際節(jié)點間的協(xié)同創(chuàng)新水平,進一步推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和全要素生產(chǎn)率的提升,同時還能緩解數(shù)據(jù)與算力資源錯配問題,為各類企業(yè)提供更為便捷、高效的算力服務(wù),助力企業(yè)降低成本、提高競爭力?；谝陨戏治?本文提出如下假設(shè):

H1:各省算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量與質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)能通過推動創(chuàng)新與緩解數(shù)據(jù)與算力資源錯配,推動其他省份全要素生產(chǎn)率的增長,形成算力基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)。

(二)算力基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)

參照Zhu等[37]的研究方法,本文構(gòu)建算力基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)向量自回歸模型(NVAR),旨在從省級算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量(規(guī)模擴張)與質(zhì)量(迭代升級)2個維度探究算力基礎(chǔ)設(shè)施對各省全要素生產(chǎn)率的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。為了更深入地理解這種效應(yīng),以及探討省級單位之間算力基礎(chǔ)設(shè)施的相互影響,本文以各省級單位為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點,構(gòu)建省級算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點間的關(guān)聯(lián)關(guān)系用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的連線表示。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中共有N個節(jié)點,節(jié)點間的連線用ai, j表示,如果i省和j省存在關(guān)聯(lián),則ai, j≠0,反之a(chǎn)i, j=0。由于本文關(guān)注的是某省級單位算力基礎(chǔ)設(shè)施所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng),因此設(shè)定ai,i≠0,1≤i≤N,即節(jié)點與自身不存在連線,所有節(jié)點間的連接矩陣W={ai, j;i,j=1,2,…,N}。具體構(gòu)建以下模型:

(14)

(15)

在式(14)與式(15)中,β1代表各省算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量及質(zhì)量提升對全要素生產(chǎn)率的平均網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng),β2則代表各省全要素生產(chǎn)率的網(wǎng)絡(luò)自激勵效應(yīng)。

在探究算力基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率增長的作用機制方面,本文通過分析整合其基礎(chǔ)設(shè)施屬性以及“數(shù)字化”特征,重點從創(chuàng)新推動和錯配緩解2個方面探討算力基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率增長的雙重網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),構(gòu)建以下模型:

(16)

(17)

在現(xiàn)實中,算力資源錯配現(xiàn)象較為嚴重,很大程度上源于市場扭曲。市場扭曲可能導(dǎo)致資源配置不合理,從而影響整體算力效益。同時,算力要素主要包括算力資本和數(shù)字技能勞動力。因此,本文構(gòu)建如下算力資本要素價格扭曲指數(shù)γKi和算力要素價格絕對扭曲指數(shù)γLi:

(18)

(三)數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)定

1.數(shù)據(jù)來源

本文研究樣本為2015—2022年中國各省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》(2)源于中國信息通信研究院,http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202211/t20221105_411006.htm?！稏|數(shù)西算下新型算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展白皮書》(3)2022年9月,由國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣、中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所所長何寶宏、中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員張云泉聯(lián)合主編的《東數(shù)西算下新型算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展白皮書》在北京發(fā)布,這是中國“東數(shù)西算”戰(zhàn)略實施以來的首部算力設(shè)施白皮書。,以及各省、自治區(qū)、直轄市的統(tǒng)計年鑒。對于部分缺失數(shù)據(jù),本文采用插值法進行補充。

2.被解釋變量

被解釋變量是全要素生產(chǎn)率(TFP)。本文采用考慮個體異質(zhì)性的非效率時變面板隨機前沿分析方法(SFA)來對我國數(shù)字經(jīng)濟中的全要素生產(chǎn)率進行精確測算,原因有以下3個方面:首先,SFA方法在分析過程中能充分考慮隨機因素對全要素生產(chǎn)率的影響,這與我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的實際情況相契合,因為數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域存在許多不可測度的隨機性因素。采用SFA方法可以更準確地捕捉這些不確定性,更全面、更真實地反映全要素生產(chǎn)率的變化趨勢。其次,全要素生產(chǎn)率會隨著面板數(shù)據(jù)的變化而產(chǎn)生波動。因此,選取能夠充分體現(xiàn)全要素生產(chǎn)率動態(tài)變化特點的非效率時變的SFA模型,可使研究結(jié)果更具現(xiàn)實意義。最后,個體異質(zhì)性在非效率項中扮演著重要角色。為了提高測算結(jié)果的準確性,本文將個體異質(zhì)性因素納入模型,降低由于個體差異帶來的誤差,使研究結(jié)果更加可靠。

接著,利用SFA計算智算技術(shù)效率變化率,同時選擇最大似然估計對式(19)進行參數(shù)估計:

Yi,t=α0+βXi,t+εi,t

(19)

(20)

全要素生產(chǎn)率(TFP)的計算過程分為以下2個步驟:首先,選擇超越對數(shù)函數(shù)作為生產(chǎn)函數(shù)。這種選擇的優(yōu)勢在于能夠放寬柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中的常替代彈性假設(shè),使其具有更廣泛的應(yīng)用范圍;同時,超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)還可以用于檢驗函數(shù)形式的有效性。其次,考慮到模型涉及的主要變量,對各個變量進行處理:產(chǎn)出變量用各省扣除通脹因素后的實際GDP值衡量,以2015年不變價為基準進行計算;采用永續(xù)盤存法計算以2015年為基年的分省算力資本存量,反映資本的投入情況;用各省年末數(shù)字產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)衡量數(shù)字技能勞動投入。在以上處理的基礎(chǔ)上構(gòu)建如下回歸方程:

lnYi,t=β0+βKlnKi,t+βLlnLi,t+βtt+0.5βKK(lnKi,t)2+0.5βLL(lnLi,t)2+0.5βttt2+βKLlnKi,tlnLi,t+βKttlnKi,t+βLttlnLi,t+vi,t-ui,t

(21)

然后,依據(jù)式(18)計算智算技術(shù)進步率TCit、智算技術(shù)效率增長率TEit、規(guī)模效率增長率TSit:

TCi,t=β0+βKlnKi,t+βLlnLi,t+βtt+0.5βKK(lnKi,t)2+0.5βLL(lnLi,t)2+0.5βttt2+βKLlnKi,tlnLi,t+βKttlnKi,t+βLttlnLi,t

(22)

3.核心解釋變量

通過運用主成分分析方法,本文對IPv4地址數(shù)、每萬人域名數(shù)、長途光纜線路長度、網(wǎng)站數(shù)與地區(qū)法人單位數(shù)的比值、互聯(lián)網(wǎng)接入端口數(shù)等指標進行分析,以數(shù)據(jù)可得性為基礎(chǔ),構(gòu)建衡量算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量規(guī)模的綜合性指標。

通信技術(shù)是支撐算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的核心動力,也是算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量提升的重要標志。因此,本文在衡量算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量提升時,主要以4G向5G技術(shù)演進的關(guān)鍵節(jié)點為基礎(chǔ),構(gòu)建以下指數(shù)來描繪算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量提升的過程:

(23)

其中,4Gi,t和5Gi,t分別代表在t時刻i省使用4G與5G通信技術(shù)的用戶總量,算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量提升的特征變量通過單位時間內(nèi)i省在t時刻的總平均可通信增加量的對數(shù)值進行測算。4G技術(shù)的平均通信速度為55 Mbps,以2013年12月至2019年1月為例,得到i省在t時刻算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量提升指數(shù):

(24)

隨著5G技術(shù)的普及,自2019年1月起,原先使用4G的用戶開始大規(guī)模轉(zhuǎn)向5G。同時,新用戶在選擇通信方式時,也傾向于5G。5G技術(shù)以其平均334 Mbps的通信速度,在速度上具有顯著優(yōu)勢,逐漸成為市場主導(dǎo)。相應(yīng)地,4G的影響力逐漸減弱。故i省在t時刻算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量提升指數(shù)為:

(25)

4.控制變量

本文選取以下控制變量:(1)數(shù)字教育投入。數(shù)字教育投入有助于培養(yǎng)具備創(chuàng)新能力的高素質(zhì)人才,提高我國智算技術(shù)研發(fā)水平,加速技術(shù)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用,從而提高全要素生產(chǎn)率。本文用數(shù)字教育支出占地方財政支出的比重衡量數(shù)字教育投入,以評估其對人力資本結(jié)構(gòu)的影響以及在推動全要素生產(chǎn)率提升方面的作用。(2)數(shù)字金融。數(shù)字金融發(fā)展在提高全要素生產(chǎn)率方面發(fā)揮了積極作用。數(shù)字金融中介通過解決信息不對稱問題,優(yōu)化算力資源配置,推動智算技術(shù)進步。本文用金融機構(gòu)年末貸款總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量數(shù)字金融發(fā)展水平,以評估其在提高全要素生產(chǎn)率方面的貢獻。(3)政府干預(yù)程度。在優(yōu)化算力資源配置和促進全要素生產(chǎn)率增長的過程中,政府的干預(yù)扮演著至關(guān)重要的角色。本文用財政支出占財政收入的比重來衡量政府干預(yù)程度,以評估政府財政支出對全要素生產(chǎn)率的影響以及政府干預(yù)程度對市場分割的影響。(4)對外開放。對外開放能夠促進我國與智算技術(shù)前沿國家的交流,推動我國智算技術(shù)創(chuàng)新,進而提升全要素生產(chǎn)率。本文用外商算力基建投資綜合與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來評估對外開放程度,分析其對全要素生產(chǎn)率的影響。(5)交通基礎(chǔ)設(shè)施。交通基礎(chǔ)設(shè)施是影響全要素生產(chǎn)率的重要因素之一。本文用鐵路、公路里程數(shù)衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施狀況,以評估交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展狀況及其對全要素生產(chǎn)率的影響。

主要變量的定義與描述性統(tǒng)計結(jié)果詳見表1。

表1 主要變量的定義和描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

(一)基準回歸結(jié)果

表2和表3是根據(jù)式(14)和式(15)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)向量自回歸模型所呈現(xiàn)的基準回歸結(jié)果。從中可以看出,算力基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量和質(zhì)量呈現(xiàn)顯著的正向網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)。算力基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量規(guī)模每提高1%,全要素生產(chǎn)率將提高約3%;算力基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量水平每提高1%,全要素生產(chǎn)率將提高約8%。這兩項研究結(jié)果均證實了算力基礎(chǔ)設(shè)施在推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和提高生產(chǎn)效率方面的重要作用。

表2 算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量對全要素生產(chǎn)率的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)

表3 算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量對全要素生產(chǎn)率的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)

續(xù)表(表3)

算力基礎(chǔ)設(shè)施所發(fā)揮的正向網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng),對現(xiàn)有文獻關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施促進全要素生產(chǎn)率增長的相關(guān)研究進行了有益的補充和完善;同時,進一步印證了以互聯(lián)網(wǎng)普及率來衡量算力基礎(chǔ)設(shè)施的重要性,以及算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對全要素生產(chǎn)率提升的正向作用。算力基礎(chǔ)設(shè)施在當今社會經(jīng)濟發(fā)展中具有舉足輕重的地位,其對全要素生產(chǎn)率(TFP)的正向網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)主要體現(xiàn)在以下2個方面:首先,在算力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模不斷擴大的過程中,其對TFP增長的正向網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)愈發(fā)顯著。當一個省份的算力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模擴大時,將對其余省份的TFP產(chǎn)生積極影響。這種影響通過地理網(wǎng)絡(luò)得到強化,從而提升TFP的增長速度。此外,這種正向影響的程度還會隨著兩地關(guān)聯(lián)性的增強而加深。這意味著,在一個緊密相連的經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中,發(fā)達的算力基礎(chǔ)設(shè)施能夠帶動周邊地區(qū)更快地發(fā)展,進而提高整體TFP。其次,算力基礎(chǔ)設(shè)施的迭代升級對TFP增長產(chǎn)生顯著的正向網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)。一個省份的算力基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)升級,將對具有較強地域關(guān)聯(lián)的其他省份的TFP產(chǎn)生顯著推動作用,不僅能加強省份之間的經(jīng)濟聯(lián)系,還有助于提升整體的全要素生產(chǎn)率。

(二)穩(wěn)健性檢驗

根據(jù)表4的研究結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量網(wǎng)絡(luò)與質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟距離和人口距離影響下,均具有顯著的正向網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng),進一步說明算力基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)對全要素生產(chǎn)率的提升具有顯著影響,論證了前述研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表4 算力基礎(chǔ)設(shè)施在不同距離下的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)

(三)內(nèi)生性檢驗

根據(jù)現(xiàn)有研究成果,TFP增長與算力新質(zhì)生產(chǎn)力間可能存在相互依存的關(guān)系。一方面,算力基礎(chǔ)設(shè)施有助于推動智算技術(shù)進步與效率提升,進而有效促進TFP增長;另一方面,TFP具有顯著的區(qū)域擴散效應(yīng)。在地區(qū)間TFP水平存在差異的情況下,落后地區(qū)不斷向先進地區(qū)追趕,推進算力新質(zhì)生產(chǎn)力的應(yīng)用,從而縮小區(qū)域TFP水平差距。這種相互依存關(guān)系可能導(dǎo)致內(nèi)生性問題,從而影響計量結(jié)果的準確性。

為解決此問題,本文采用滯后一期和滯后三期的算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量指標作為工具變量,對模型分別進行兩階段最小二乘法估計(2SLS),結(jié)果見表5。結(jié)果表明,估計結(jié)果與基準回歸結(jié)果相比沒有顯著性差異,內(nèi)生性問題對實證結(jié)果的影響較小,即本文的實證結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 內(nèi)生性檢驗

(四)機制分析

1.網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)通過緩解算力要素錯配推動全要素生產(chǎn)率增長

算力資本與數(shù)字技能勞動力的價格失衡可能會對全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生負面影響。在算力要素價格扭曲的情況下,市場無法有效配置算力要素,從而降低了生產(chǎn)效率。然而,算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)具有的外溢效應(yīng)能夠在一定程度上減輕價格扭曲對生產(chǎn)力增長的阻礙作用。表6的實證分析結(jié)果顯示,算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)(包括數(shù)量網(wǎng)絡(luò)和質(zhì)量網(wǎng)絡(luò))與機制變量的交互項回歸系數(shù)為正,表明算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的外溢效應(yīng)在很大程度上降低了價格扭曲對生產(chǎn)率增長的抑制程度,通過降低資本與勞動力錯配,算力基礎(chǔ)設(shè)施有力地促進了全要素生產(chǎn)率的提高。

表6 算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)與緩解錯配的機制分析

2.網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)通過推動創(chuàng)新促進全要素生產(chǎn)率增長

為深入探討算力基礎(chǔ)設(shè)施在促進全要素生產(chǎn)率增長中的作用,本文從以下2個方面考慮:一個是創(chuàng)新數(shù)量,二是創(chuàng)新質(zhì)量。考慮到創(chuàng)新質(zhì)量對全要素生產(chǎn)率的影響更為顯著,將創(chuàng)新質(zhì)量作為衡量智算技術(shù)進步的關(guān)鍵指標;用各省實用新型和外觀設(shè)計專利數(shù)量衡量創(chuàng)新數(shù)量,用發(fā)明專利數(shù)量衡量創(chuàng)新質(zhì)量。

基于式(16)與式(17)進行回歸估計,結(jié)果如表7所示。由表7可知,網(wǎng)絡(luò)外部性在提升創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量方面具有顯著作用,進一步闡述了可以通過優(yōu)化算力基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量和質(zhì)量推動全要素生產(chǎn)率的提高。在創(chuàng)新對全要素生產(chǎn)率的促進作用方面,算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量與質(zhì)量間存在顯著的差異,相較于單純地增加算力基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量,提升算力基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)外部性更能通過促進創(chuàng)新有效推動我國全要素生產(chǎn)率的提升。這是因為算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量的提升不僅可以直接推動創(chuàng)新,還可以通過優(yōu)化資源配置、提高生產(chǎn)效率等方式,進一步提升全要素生產(chǎn)率。至此,假設(shè)H1得到驗證。

表7 算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)與創(chuàng)新推動的機制分析

由現(xiàn)有研究結(jié)果可知,算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量與數(shù)量在推動創(chuàng)新和全要素生產(chǎn)率增長方面存在明顯區(qū)別。首先,現(xiàn)代通信技術(shù)的應(yīng)用能夠極大加速知識的傳播,進而促進企業(yè)創(chuàng)新;通信技術(shù)的持續(xù)更新?lián)Q代對于創(chuàng)新推動作用的影響愈發(fā)重要。這一點可以從創(chuàng)新微觀主體,即企業(yè)的角度進行驗證。智算技術(shù)的革新為企業(yè)提供了強大的計算能力,激發(fā)了企業(yè)的生產(chǎn)潛力,提升了經(jīng)營效率,從而推動創(chuàng)新的高質(zhì)量發(fā)展。其次,在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面,新基建的崛起,如5G、人工智能等,對于創(chuàng)新質(zhì)量的提升具有積極的推動作用。特別是智算技術(shù)創(chuàng)新,不僅為企業(yè)提供了新的生產(chǎn)工具,更為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級換代提供了強大動力,對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的推動作用顯著。綜合現(xiàn)有研究結(jié)論以及本文對算力基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)與數(shù)量網(wǎng)絡(luò)在推動創(chuàng)新和全要素生產(chǎn)率增長的異質(zhì)性實證分析可知,相較于單純增加算力基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量,提升算力基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量更能推動技術(shù)創(chuàng)新,從而促進全要素生產(chǎn)率增長。

(五)異質(zhì)性分析

由表8的實證分析結(jié)果可知,在推動智算技術(shù)進步率、智算技術(shù)效率增長率以及規(guī)模效率增長率方面,算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的外溢效應(yīng)呈現(xiàn)顯著的差異性,算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的外溢效應(yīng)能夠顯著促進智算技術(shù)效率和規(guī)模效率的提升;但對于智算技術(shù)進步率,該外溢效應(yīng)卻表現(xiàn)為顯著的抑制特征。相較于對智算技術(shù)效率增長率與規(guī)模效率增長率的促進作用,算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)對智算技術(shù)進步率的抑制作用較小。

表8 算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)對全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響

智能計算技術(shù)(簡稱智算技術(shù))的發(fā)展對生產(chǎn)力的提升具有顯著的推動作用,這種作用通過其進步率得以體現(xiàn)。智算技術(shù)的進步率不僅反映了生產(chǎn)技術(shù)的先進性,也揭示了其在推動經(jīng)濟發(fā)展中的重要性。首先,先進的智算技術(shù)具有天然的自然壟斷特性。在技術(shù)發(fā)布初期,由于其復(fù)雜性和高昂的推廣成本,智算技術(shù)往往難以在全國范圍內(nèi)迅速普及,這些技術(shù)會首先在智算技術(shù)已經(jīng)存在的地區(qū)得到應(yīng)用,從而形成自然壟斷。壟斷帶來地區(qū)間的智算技術(shù)差距,使某些地區(qū)在生產(chǎn)力方面具有相對優(yōu)勢。其次,算力基礎(chǔ)設(shè)施在促進地區(qū)間生產(chǎn)力發(fā)展的過程中起到了至關(guān)重要的作用,它能夠緩解算力要素(包括算力資本和數(shù)字技能勞動力)的價格扭曲問題,使這些要素在地區(qū)間的流動變得更加順暢。在此基礎(chǔ)上,算力基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng)進一步凸顯了先進智算技術(shù)與算力資本和數(shù)字技能勞動力緊密結(jié)合的優(yōu)勢。然而,算力基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的外溢效應(yīng)并未在平均水平上推動各地區(qū)智算技術(shù)進步率的增長,反而加劇了地區(qū)間的差距。這是因為先進智算技術(shù)的地區(qū)間差距在這種外溢效應(yīng)下被進一步放大,從而使某些地區(qū)在生產(chǎn)效率上擁有更大的比較優(yōu)勢。

簡單來說,智算技術(shù)效率和規(guī)模效率就是利用現(xiàn)有的智算技術(shù)水平,通過合理配置和利用算力資源,以及發(fā)展規(guī)模經(jīng)濟來提升生產(chǎn)效率。在前期的研究中,算力基礎(chǔ)設(shè)施具有顯著的網(wǎng)絡(luò)外溢效應(yīng),這種效應(yīng)能夠優(yōu)化算力要素的配置,減少錯配現(xiàn)象,從而推動全要素生產(chǎn)率的提升;同時,這也使算力資本和數(shù)字技能勞動力得以更有效結(jié)合,提高其配置效率。這種優(yōu)化和效率的提升,對促進智算技術(shù)的進步和規(guī)模效率的提升起到了積極的推動作用。除此之外,算力基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)對全要素生產(chǎn)率的增長具有顯著影響,主要體現(xiàn)在2個方面:一是通過技術(shù)創(chuàng)新推動生產(chǎn)率的提升,二是促進新技術(shù)的誕生和應(yīng)用,進一步推動智算技術(shù)的進步。

五、研究結(jié)論與對策建議

(一)研究結(jié)論

本文通過深入剖析算力基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)屬性與“數(shù)字化”特征間的內(nèi)在聯(lián)系,運用2015—2022年中國30個省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù),對算力新質(zhì)生產(chǎn)力與全要素生產(chǎn)率間的關(guān)聯(lián)及作用機制進行系統(tǒng)研究。研究結(jié)果表明:首先,算力基礎(chǔ)設(shè)施具有顯著的網(wǎng)絡(luò)溢出效應(yīng),這一效應(yīng)推動了全要素生產(chǎn)率的增長,算力基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模和質(zhì)量均對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響。其次,算力基礎(chǔ)設(shè)施通過促進創(chuàng)新、緩解算力資源錯配實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的增長,這說明優(yōu)化算力資源配置和激發(fā)創(chuàng)新活力是提高全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵途徑。進一步研究發(fā)現(xiàn),在促進全要素生產(chǎn)率增長方面,算力基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量與質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)溢出效應(yīng)存在一定差異:質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)可通過緩解生產(chǎn)要素錯配、推動創(chuàng)新來提高全要素生產(chǎn)率,而數(shù)量網(wǎng)絡(luò)僅能通過緩解生產(chǎn)要素錯配來促進全要素生產(chǎn)率的提升。最后,算力基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量與質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)溢出效應(yīng)通過推動技術(shù)效率和規(guī)模效率的提升,進一步推動全要素生產(chǎn)率的增長。本研究從多個維度揭示了算力新質(zhì)生產(chǎn)力與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)聯(lián)及作用機制,為我國算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展提供了有益參考。

(二)對策建議

基于上述研究結(jié)論,本文提出以下對策建議:

1.推動算力技術(shù)創(chuàng)新,促進算效提升

一方面,基于對大數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)的智慧管理項目研究,打造AI算力資源調(diào)度系統(tǒng),對AI算力的IT系統(tǒng)能效進行全生命周期管控;針對AI訓(xùn)練、AI推理、AI研發(fā)等場景,對AI算力進行效率優(yōu)化;同時引入AI智慧算法,通過AI實時尋優(yōu)獲取大型數(shù)據(jù)中心、算力中心、超算中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的最優(yōu)布局策略,實現(xiàn)算力基礎(chǔ)設(shè)施總體布局最優(yōu)的智慧運行。另一方面,加強專注數(shù)據(jù)加速處理以及云端各類資源管理的DPU芯片創(chuàng)新,推動多樣化、跨體系處理器協(xié)同,重構(gòu)重建硬件體系架構(gòu),促進軟硬融合協(xié)同。具體來說,硬件架構(gòu)突破以CPU為中心的體系,應(yīng)用維度從芯片內(nèi)、節(jié)點內(nèi)向系統(tǒng)級分區(qū)異構(gòu)逐步深化,實現(xiàn)更大規(guī)模的多系統(tǒng)高效并行調(diào)度。軟件協(xié)同以跨域統(tǒng)一和靈活調(diào)配為重要方向,借助統(tǒng)一異構(gòu)軟件平臺整合編譯器、編程語言、加速庫、開發(fā)工具等,提供面向底層不同計算架構(gòu)的編程模型和應(yīng)用程序接口,實現(xiàn)多樣異構(gòu)算力的統(tǒng)一管理調(diào)度。依靠數(shù)字化手段推動算力技術(shù)創(chuàng)新,是進一步促進算效提升、實現(xiàn)算力優(yōu)化升級的必經(jīng)之路。

2.匯聚算力資源,優(yōu)化算力要素供給

首先,應(yīng)整合各類可利用的算力資源,包括計算設(shè)備、云平臺、大數(shù)據(jù)中心等,打造統(tǒng)一的算力資源監(jiān)測、調(diào)度、管理和運營體系。這個體系將有助于優(yōu)化資源配置,提高算力資源的利用效率,為各類應(yīng)用場景提供堅實的算力保障。其次,應(yīng)著重發(fā)展新型數(shù)據(jù)中心。這類數(shù)據(jù)中心具備匯集多樣化數(shù)據(jù)資源、提供高效算力服務(wù)、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。新型數(shù)據(jù)中心不僅能夠滿足日益增長的算力需求,還能承擔(dān)國家重要數(shù)據(jù)資源的存儲備份等職責(zé),保障國家數(shù)據(jù)安全。此外,需強化算力資源的統(tǒng)籌調(diào)度與供需對接,支持算力基礎(chǔ)設(shè)施集群建立計算能力統(tǒng)一調(diào)度運營機制,提升算力資源的外部輸出和服務(wù)能力,這將有助于實現(xiàn)算力資源的高效利用,降低社會成本,提升我國在全球算力市場的競爭力。在推進算力資源整合和發(fā)展的同時,還要加快“老舊小散”數(shù)據(jù)中心的改造升級,引導(dǎo)核心區(qū)域數(shù)據(jù)中心向邊緣數(shù)據(jù)中心發(fā)展,推動現(xiàn)有“老舊小散”數(shù)據(jù)中心的遷移、整合,提升現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻。這將有助于優(yōu)化數(shù)據(jù)中心布局,降低能源消耗,提高算力服務(wù)水平,滿足不斷增長的算力需求?？傊?構(gòu)建全面的算力資源監(jiān)測、調(diào)度、管理和運營體系,發(fā)展新型數(shù)據(jù)中心,強化算力資源統(tǒng)籌調(diào)度,加快數(shù)據(jù)中心改造升級,是實現(xiàn)我國算力能力提升的重要途徑。

3.加大智慧教育投入力度,培育算力基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新人才

為了支持我國數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,應(yīng)成立大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)研究院,為相關(guān)政策制定和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的決策過程提供有力的智力支持和咨詢服務(wù)。通過深入研究和分析當前產(chǎn)業(yè)面臨的問題,提出針對性的解決方案,從而推動整個行業(yè)的健康發(fā)展。各級政府應(yīng)制定并落實一系列配套政策,鼓勵支持高校和職業(yè)院校優(yōu)化專業(yè)設(shè)置,特別是在數(shù)字經(jīng)濟、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域,應(yīng)進行合理規(guī)劃和管理,滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展對人才的需求。通過調(diào)整和優(yōu)化專業(yè)設(shè)置,培養(yǎng)更多具備相關(guān)專業(yè)技能的人才,為產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。此外,還應(yīng)加強職業(yè)院校、高校和科研院所與省外人工智能、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域機構(gòu)的合作,通過共建產(chǎn)業(yè)學(xué)院、研究院、聯(lián)合實驗室和實習(xí)基地等,實現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢互補,進一步推動人才培養(yǎng)和科技創(chuàng)新。為了確保我國在數(shù)據(jù)采集、分析、清洗、加工等關(guān)鍵領(lǐng)域的領(lǐng)先地位,需加大對藍領(lǐng)技術(shù)人才的培養(yǎng)力度,注重儲備人工智能、機器人、虛擬現(xiàn)實和算力應(yīng)用等領(lǐng)域的中高端專業(yè)人才,以滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展對人才的需求。通過提高人才培養(yǎng)質(zhì)量和數(shù)量,確保我國在數(shù)字經(jīng)濟和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的持續(xù)競爭力。通過提升算力基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新人才儲備和培育工作的效率和質(zhì)量,可以為全要素生產(chǎn)率的提升注入新的動力。

(三)邊際貢獻與未來展望

本文可能的邊際貢獻在于:從新質(zhì)生產(chǎn)力的視角出發(fā),構(gòu)建考慮個體特征變量和環(huán)境變量的生產(chǎn)函數(shù)模型,并將個體異質(zhì)性與生產(chǎn)函數(shù)中的非效率項進行區(qū)分,消除隨機因素的影響,更準確地刻畫生產(chǎn)過程中的技術(shù)進步和效率變化,為算力新質(zhì)生產(chǎn)力對全要素生產(chǎn)率增長作用機制的研究提供了有益的補充。

未來還可以從以下方面進行拓展研究:首先,在本研究基礎(chǔ)上進一步對勞動力進行細分,分析不同技能勞動力對算力基礎(chǔ)設(shè)施中新質(zhì)生產(chǎn)力的影響,分析其對全要素生產(chǎn)率增長的作用效果;其次,在本研究基礎(chǔ)上引入研發(fā)部門,深入了解研發(fā)投入如何影響算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),進而影響全要素生產(chǎn)率增長;最后,城市資源異質(zhì)性會限制算力基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展,因此,可以在本研究基礎(chǔ)上考慮城市的不同資源對算力基礎(chǔ)設(shè)施中新質(zhì)生產(chǎn)力的影響。