数字经济对产业结构优化升级的影响研究——以长三角地区为例

胡本田，沈晓东

(安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601）

长三角地区数字经济正处在快速发展阶段，作为国家一体化发展示范区，在过去四十多年改革开放进程中，对整个国家的经济发展起到了重要的引领作用，其发展受到国内外广泛关注。产业结构优化升级可以为经济发展带来“结构红利”[1]，是经济增长方式转向高质量发展阶段的重要体现，探讨数字经济对长三角地区产业结构的影响具有重要的现实意义。对此，本文选取2011—2019 年长三角地区三省一市共41 个地级以上城市的面板数据，实证分析数字经济的快速发展对长三角地区产业结构优化升级的影响，并在此基础上探讨可能存在的空间效应。

一、文献综述

围绕本文研究的主题，从三个方面对相关文献进行归纳。

（一）有关数字经济方面的研究

“数字经济”这一概念最早由美国学者Tapscott于20 世纪90 年代提出。许宪春等[2,3]认为数字经济是基于现代网络信息技术所产生的一系列经济活动的总和，数字经济时代可以通过大数据整合资源、优化资源配置、提高产品生产效率来实现绿色发展。荆文君和孙宝文[4]认为数字经济的快速发展在微观上降低了企业跟行业的平均成本，宏观上提高了整个社会的经济效率进而推动高质量发展。温珺等[5]选取2015年中国287个地级市的数据进行回归分析，证实数字经济发展能够促进创新能力的提升。数字经济可以在生产端与消费端之间架设桥梁，打破信息壁垒，促进新产品研发，提高企业创新能力，企业还可以利用数字技术节约经营成本，有更多资金可用于研发来提升创新效率[6]。刘军等[7]通过构建指标体系测度了我国省域层面数字经济发展水平，并通过空间模型分析了驱动我国数字经济快速发展的因素。

（二）有关产业结构优化升级方面的研究

产业结构是社会经济体系的主要组成部分，一切影响社会经济的因素都会在不同程度上影响产业结构，如知识和技术的创新、自然资源禀赋、经济体制、人口和消费需求结构等都会对产业结构有着直接或间接的影响[8]。王晓芳和于江波[9]通过运用重力模型和平均结构变动度测量法，分析了资本、劳动力和技术通过在产业和区域间的流动驱动我国的产业结构变动。干春晖等[10]通过对产业结构的合理化与高级化两个维度进行测度，实证分析其对经济增长和波动的影响。韩永辉等[11]阐述了政府产业政策对产业结构优化升级的作用机理。地区固定资产投资[12]和外资的进入[13]也会影响产业结构水平。

（三）有关数字经济对产业结构优化升级方面的研究

陈小辉等[14]认为数字经济可以从提高生产效率、增加协作效率和激发创新效率三个方面影响产业结构优化。丁志帆[15]表示产业结构水平的提升是经济高质量发展的题中应有之义，并探讨了数字经济从多种途径促进产业结构转型升级。张于喆[16]从产业发展新内涵、产业发展新空间和产业发展新领域三个方面解释了数字经济已经成为产业结构转型升级的驱动力。还有一些学者实证研究了数字经济对我国产业结构升级的驱动效能[17,18]。

区别于已有文献，本文运用多种方法测度近几年长三角地区城市群产业结构的合理化与高级化发展水平，实证分析数字经济对长三角地区产业结构优化升级的影响及存在的空间效应，丰富现有的相关研究。

二、研究设计

（一）模型构建

为了对上述问题进行实证分析，对数字经济影响长三角地区产业结构合理化与高级化发展构造如下计量模型：

式中，InvTLit为i 城市在第t 年的产业结构合理化发展水平，TSit为产业结构高级化发展水平，DEIit为数字经济指数，Xit为控制变量，μi控制城市固定效应，为误差项，和是核心解释变量数字经济的系数，和为控制变量的系数，和为模型截距项。

考虑到经济活动在空间上存在的联系，本文构建空间计量模型来检验数字经济在空间上对产业结构发展的影响。设定空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SAR）和空间杜宾模型（SDM）三种模型的形式如下：

（二）变量的测度与说明

1.被解释变量：产业结构合理化（InvTL）和产业结构高级化（TS）

根据干春晖等[10]的研究，本文从合理化与高级化两个维度来衡量城市产业结构的优化升级程度。

（1）产业结构合理化

产业结构合理化指产业之间的比例均衡和关联协调程度，是要素投入结构和产出结构的耦合程度的一种衡量，可用泰尔指数进行度量：

Yi表示i 产业的产业增加值，Y 表示产业增加值之和，Li表示i 产业的就业人数，L 表示产业就业总人数，用就业人数表示劳动投入，来衡量要素投入和产出结构的耦合程度。根据古典经济学假设，经济处于均衡状态时，各产业部门生产率水平相同，即，同时Yi/Y 表示产出结构，Li/L表示就业结构。因此TL 也可以反映产出结构与就业结构的耦合程度，TL 越接近0，二者的耦合程度越高，经济越均衡，产业结构越合理。经计算样本城市中泰尔指数TL 均大于0，为了进行直观分析，本文用泰尔指数的相反数InvTL=-TL 来衡量产业结构合理化程度，InvTL 越大则越接近于0，即产业结构合理化程度越高。

（2）产业结构高级化

产业结构高级化表现为产业比例关系的改变，是产业结构升级的度量，指产业结构由低附加值产业向高附加值产业转变，根据克拉克定律，用产业比例关系反映产业结构高度，用第三、第二产业增加值之比Y3/Y2表示，记为TS，数值处于上升状态则产业结构高级化水平提高。

2.解释变量：数字经济（DEI）

国内外对数字经济发展水平的测度尚未有统一的定义，对相关行业的发展进行统计相对困难，因此本文参考已有的文献，选用中国数字普惠金融指数来反映长三角地区城市数字经济发展水平[20,21]，该指数在有关数字经济发展的研究中被广泛使用，具有较强的权威性，具体的指标解释与编制过程可参考郭峰等的研究成果[22]。

3.控制变量

为了更全面分析数字经济对长三角地区产业结构合理化与高级化发展的影响，设定一组可能会影响长三角地区产业结构发展的控制变量。包括外商直接投资（Fdi），用外商当年的投资总额来表示，可以反映外商投资对长三角地区产业结构的影响；政府干预度（Gov），用政府财政支出总额表示；固定资产投资（Fai），用当年的固定资产投资总额表示；对外出口（Expt），用当年对外贸易出口总额表示。

（三）数据的来源和描述性统计

本文选取的是2011—2019 年长三角地区41 个地级市的平衡面板数据，数据主要来源于各省市的统计年鉴。表1 是本文变量的描述性统计结果。

表1 变量的描述性统计

三、实证分析

（一）基准回归分析

采用城市固定效应模型进行分析。基准回归结果见表2。

表2 面板基准回归结果

模型（1）（2）不添加任何控制变量，在模型（3）（4）中对应加入控制变量。模型（1）（3）的核心解释变量数字经济（DEI）系数为正且显著，表明数字经济提高了长三角地区产业结构的合理化水平，模型（2）（4）的结果也表明数字经济可以显著提升长三角地区产业结构的高级化水平，数字技术与产业发展的深度融合，既可以实现产业的合理发展又可以推动产业结构的转型升级。控制变量中，外资的进入与固定资产投资会显著促进长三角地区产业结构高级化，近年来对于外商的引资结构正在逐渐优化，外资的合理进入可以通过“鲇鱼效应”改善资源配置效率、有效利用地区资源优势进而推动产业结构升级[13]，而固定资产投资的产业结构配置也会引导各产业的存量调整和增量流向，决定各产业的发展趋势，进一步促进产业结构高级化[23]。政府对于产业结构的财政干预则是一把双刃剑，一方面政府可以通过财税政策支持高新技术产业发展并通过带动效应激励其相关产业发展进而推动产业结构调整[24]，促进产业结构高级化；另一方面政府会因为掌握信息不充分做出负面的干预[25]，政府的支持激励过高地向高新技术产业倾斜，可能会导致第一、二产业发展投入不足，第三产业发展投入出现冗余的情形，进而影响产业结构的偏离度，对产业之间的合理发展产生消极影响。

（二）空间效应分析

1.空间权重矩阵的编制

（1）邻接权重矩阵

当两个城市地理相邻时，空间权重矩阵中对应元素为1，反之为0，表达式如下：

（2）地理距离矩阵

考虑了城市间的地理距离大小这一因素，认为城市之间的相互影响会随着空间地理距离的增大而减小，具体表达式为：

其中dij为两城市中心位置的距离，下同。

（3）经济地理距离矩阵

综合考虑地理距离和经济距离的权重矩阵，认为经济发达地区对周边城市的影响更大，更能全面反映出空间效应的复杂与综合性，具体表达式如下：

2.全局空间自相关分析

通过莫兰指数Moran's I 对地理距离权重矩阵和经济地理权重矩阵下被解释变量与核心解释变量的空间自相关性进行检验，莫兰指数表达式为：

其中，xi、xj为城市i和j 的变量观测值，为对应的平均值，Wij为空间权重矩阵，S2为变量观测值的方差。Moran's I 的值介于[-1，1]之间，大于0 时表示空间正相关，小于0 表示空间负相关。表3 为检验结果。

表3 两种权重矩阵下产业结构合理化、产业结构高级化和数字经济指数的Moran's I

从表3 可以看出在两种不同空间权重矩阵下，2011—2019 年长三角地区除产业结构高级化空间相关性稍弱，产业结构合理化与数字经济指数的莫兰指数均达到1%的显著性水平，表明三个指标具有一定的空间自相关性。

3.空间计量模型分析

参考Elhorst[26]的检验思路，基于三种不同类型的空间权重矩阵综合选择空间计量模型，先对样本进行OLS 回归估计，再进行LM 检验和R-LM 检验考察样本是否适合SEM 模型与SAR 模型，再用LR 检验来确定是否适用于SDM 模型。表4 列出不同空间权重矩阵下的LM 检验结果。检验（1）—（4）通过了SEM 和SAR 模型的LM 检验、R-LM 检验，并且后续也通过了对应的LR 检验，因此结果倾向于选择SDM 模型，检验（5）和（6）通过了SEM 模型的LM检验和R-LM检验但未通过SAR模型的LM检验，所以认为SEM 模型较为合适。根据表4 的检验结果，依次列出对应空间模型的结果。

表4 空间面板模型的LM 检验

表5 为数字经济对产业结构合理化、产业结构高级化的空间模型回归结果。从表5 的核心解释变量数字经济（DEI）的显著性结果来看，在考虑空间因素后，在不同的权重矩阵设定下，数字经济仍可以显著推动长三角地区城市群产业结构合理化与产业结构高级化，数字经济已然成为长三角地区产业结构水平提升的重要推动力。从空间系数的报告结果看，产业结构合理化与高级化的空间系数多在一定程度上保持符号为正的显著性，其中产业结构高级化的空间效应较为明显，表明长三角地区各市的产业结构优化升级发展呈现出比较明显的空间聚集效应。某地区产业结构水平的提升有助于带动周边城市产业的优化发展，发达地区良好的产业结构布局带来的“示范作用”，可以给周围相对落后地区的产业发展提供宝贵经验，帮助其以更高的效率实现产业结构水平的提升。仅采用回归系数解释空间回归结果可能会因为地区之间存在的大量交互信息而产生偏差，在SDM 模型中将总效应分解为直接效应和间接效应（空间溢出效应）。从效应分解的结果来看，数字经济对产业结构优化升级的直接效应和总效应均显著为正，空间溢出效应则相对不明显，表明数字经济的发展可以显著推动长三角地区产业结构优化升级，地区数字经济可以带动当地产业结构朝着更高水平发展，但对周围城市的产业结构发展影响较小。可能是因为数字经济发展水平较高的地区会对周围城市产生一定的虹吸效应，表现出对周围城市的资源掠夺，数字化发展水平越高，所需要的数字化资源如数字化人才等也就越多，从而推动当地产业结构优化升级，对周围城市的产业发展会产生一定程度的负面影响。

表5 数字经济对产业结构合理化、产业结构高级化的空间模型回归结果

续表

四、稳健性检验

以上分析表明数字经济可以显著推动长三角地区的产业结构合理优化发展，为了确保结论的准确性，本文进行以下稳健性讨论。

（一）更换被解释变量

借鉴韩永辉等[11]的做法，通过对产业增加值加权体现各产业的重要程度对产业结构偏离度进行改进，改进后的产业结构合理化测度为：

式中SR 为产业结构合理化水平，其余各符号解释与式（1）相同，SR 的值越大越靠近0，则经济越接近于均衡状态，即产业结构越合理。借鉴徐敏等[27]和汪伟等[28]的做法，采用产业结构升级指数来评价长三角地区各城市的产业结构高级化发展水平，具体的测度方法为：

UIS 为产业结构高级化水平，qi 为i 产业的增加值比重。

表6 更换被解释变量的面板基准回归结果表明，在更换被解释变量后，数字经济对产业结构合理化和高级化发展的正向影响依然在1%的水平上保持显著，验证了本文结论的稳健性。

表6 更换被解释变量的面板基准回归结果

（二）工具变量方法

考虑到在分析数字经济对产业结构合理优化发展的促进作用时可能存在的内生性问题，即数字经济和产业结构合理优化发展可能会同时受到一系列不可观测因素的影响，二者之间形成双向因果关系，意味着地区的产业结构合理优化发展也可能也会对数字经济产生影响。针对这一现象，为数字经济选取合适的工具变量，可以有效地解决内生性问题。由于信息网络是数字经济的主要媒介，故参考黄群慧等[29]的处理方法，并在此基础之上做出相应改进。考虑到黄群慧等选取的1984 年指标数据距今已久，可能会存在城市间因地域划分归属而引起的统计指标在数值上的偏差，本文选取2004 年长三角地区各城市的每百人固定电话数作为数字经济指数的工具变量。一方面，一个城市历史上的固定电话使用率高现如今的数字技术使用程度也会高，满足工具变量的相关性原则；另一方面，当下的产业结构发展水平不太可能对历史上的固定电话使用率产生影响，满足工具变量的外生性原则。因为本文采用的是面板模型，只采用2004 年的城市层面每百人固定电话数量的截面数据不能直接用于分析，因此引入随时间变化的变量来构造面板工具变量[30]。具体而言，为了比较估计的结果，我们引入上一年的全国互联网宽带接入用户（IAU）与2004 年长三角地区各城市的每百人固定电话数量（FLT）构造交互项IAU*FLT，作为城市该年数字经济发展指数的一个工具变量，再选取数字经济指数的滞后一期（L.DEI）作为另一个工具变量，并进行相应的稳健性检验，见表7。其中，模型（1）（2）的工具变量为IAU*FLT，模型（3）（4）的工具变量为L.DEI。

表7 工具变量回归

表7 的Anderson canon.corr.LR 为工具变量不可识别的检验统计量，通过1%的显著性检验表示本文的两个工具变量是合理的；Cragg-Donald F 为工具变量弱识别检验，统计量的值大于{ }中Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值，即不存在弱工具变量。在考虑内生性问题之后，数字经济仍保持正向显著，进一步说明了数字经济发展水平的提高有助于推动长三角地区产业结构合理化与高级化发展，再度验证了本文结论的稳健性。

五、结论与政策建议

（一）研究结论

本文通过实证分析得出如下的结论：数字经济可以显著促进长三角地区产业结构的合理化与高级化发展，成为长三角地区产业结构优化升级的重要推动力，通过引入更换被解释变量等稳健性检验，该结论依然成立。数字经济可以在空间上显著促进长三角地区产业结构优化升级水平的提升，尤其是对产业结构的高级化发展，具有明显的空间效应，随着城市之间数字化产业经济的交流，形成相互促进、共同迈向高级化的良好发展格局。

（二）政策建议

为充分培育长三角地区数字经济的新动能，推动产业结构合理化与高级化发展，给出以下政策建议：第一，全面推动长三角地区数字经济发展，推进数字经济基础设施建设，提高地区经济发展质量，助力产业数字化改革和数字化产业发展。第二，加大区域间数字化经济建设的协调与联系，针对现代化数字技术可以有效突破地缘距离限制的特点，利用大数据、人工智能等技术积极构建区域协同发展网络，充分发挥数字经济对长三角地区产业结构转型升级的正向空间效应，在区域协同网络下营造长三角地区数字经济和产业结构高质量一体化发展格局。