数字经济、技术创新与产业结构高级化——基于省级面板数据的实证分析

胡海洋，姚 晨

（1.河南牧业经济学院 经济与贸易学院，河南 郑州 450000；2.东北财经大学 工商管理学院，辽宁 大连 116025）

一、引言

近年来由于各种不确定因素的冲击，世界经济复苏乏力、持续低迷，国内经济也面临着巨大的下行压力。在劳动力总量减少，原有要素结构发生重大转变的背景下，中国经济发展进入新常态。为实现经济高质量发展的新要求，中国迫切需要转变发展方式、优化经济结构、寻找经济高质量发展的新动能。《“十四五”数字经济发展规划》明确提出，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。数字经济一方面通过产业数字化，推动数据资源和传统产业融合渗透，新技术的开发和应用有效带动了原有产业向数字化、智能化转型升级，产生了巨大的“产业提升效应”；另一方面通过数字产业化，促进资源高效率配置，提升自主创新能力，破除传统发展方式的增长限制，培育了更多新兴产业和新兴商业模式，“产业创造效应”尤为显著。由此可见，数字经济为中国实现创新驱动发展提供了新的路径，将进一步提升产业结构升级和经济高质量发展的水平[1]。但在经验证据层面，数字经济对产业结构优化调整的效应究竟如何？是否表现出区域异质性？其传导路径是什么，技术创新在此过程中有何作用？这些问题需要得到进一步的解答。基于此，文章尝试运用省际面板数据，结合中介效应模型和面板门槛回归方法，解释并测算数字经济对产业结构优化调整的传导路径及其效应，以期丰富并完善相关研究。

二、文献回顾与理论分析

1. 数字经济与产业结构升级

数字经济以其独特的要素资源，重构了传统产业的生产过程，在与传统产业融合发展中产生的联动效应和溢出效应很大程度上推动了产业结构高级化（Heo&Lee，2019；丛屹、俞伯阳，2020）[2，3]。同时，数字经济与各行业加速融合，通过颠覆式创新培育了数字农业、数字工业、数字服务业的新业态，在实现产业内部结构优化的同时，也带动了相关产业向高附加值领域转型（裘莹、郭周明，2019）[4]。此外，数字资源可以有效突破时空阻隔的限制，提高有限资源的普惠化水平，为产业创新提供更多助力（杨文溥，2021）[5]。

数字经济促进产业结构升级最根本的原因是其能够引致技术创新，从而赋能产业转型升级。首先，数据要素与劳动力融合可以显著提升人力资本水平，人力资本提升又能带动创新行为不断涌现，从而驱动相关产业向更高水平跃升（郭凯明，2019）[6]。此外，数字经济的快速发展为基于数据的创新活动提供了较低成本的竞争优势，微观主体可以更好地利用数据资源这一全新生产要素进行技术创新，而技术创新又为产品附加值提升和产业升级提供了源源不断的动力（吴振华，2021）[7]。而且，数字经济要求企业加强对数据资源的挖掘和利用，进一步激发了企业的研发投入强度，新技术的开发和应用也使得产业内资源配置的效率大幅提升，从而更容易实现产业结构升级（姚维瀚、姚战琪，2021）[8]。基于此，文章提出研究假设H1。

假设H1：数字经济可以带动产业结构向中高端迈进，同时技术创新在此过程中可能发挥了关键的中介作用。

2. 数字经济对产业结构影响的区域异质性

段博、邵传林(2020)研究指出，中国区域经济发展不协调的矛盾日益突出，欠发达地区迫切需要利用数字经济这种全新的经济形态，为其后发追赶提供新的动力[9]。数字资源蕴含的开放性特征有助于落后地区更高效地利用生产要素，更好地进行技术模仿，随着数字经济的推进，地区间的产业结构差异将会逐步收敛(Mitrovic＇ ，2020)[10]。此外，落后地区基础设施投入的沉没成本小，因而可以将优势资源进行集中，进一步聚焦数字经济新型基础设施的建设，实现产业结构更快速向中高端迈进。刘达禹等(2021)认为落后地区在产业结构转型过程中，可以将数字资源和地区优势资源禀赋结合，新模式、新业态的发展使欠发达地区可以重新构建自身的竞争优势，进而对其产业选择产生深远影响[11]。

也有部分学者认为数字经济可能会引发“强者恒强”的马太效应。俞伯阳、丛屹(2021)指出，数字经济对产业结构的影响，需要借助人力资本这一中介变量。中国区域间人力资本水平差异大，发达地区创造和吸引人力资本的能力更强，这些地区的产业结构可以更好地适应新经济形态，这对其实现产业结构高级化非常有利。而欠发达地区人力资本相对匮乏，数字经济对产业结构升级的促进作用势必会受到影响[12]。姜松、孙玉鑫(2020)研究发现，数字经济在与不同产业融合时表现出较大的异质性。数字经济对发达地区的高端服务业，特别是金融服务业的促进作用较强，但对欠发达地区的加工制造业和传统农业的促进作用较弱[13]。基于如上分析，文章提出研究假设H2。

假设H2：数字经济对不同地区产业结构高级化的影响存在非线性关系，其影响程度具有区域异质性。

三、模型构建与变量选取

1. 计量模型构建

为了验证数字经济能否促进地区产业结构高级化，文章将研究的基准模型设定为：

其中，isi，t表示地区i在时期t的产业结构水平，digitali，t表示地区i在时期t的数字经济发展水平，Xi，t表示文章选取的控制变量；μi为i城市不可观测的个体固定效应；εi，t为随机扰动项。

数字经济发展水平对地区产业结构提升的直接效果可由如上模型进行估计。文章分析技术创新在此过程中发挥的中介效应，借鉴Baron 等(1986)对中介效应模型的设计，运用逐步回归方法[14]。首先，以技术创新techi，t为被解释变量，数字经济发展水平digitali，t为解释变量，检验数字经济对技术创新的影响；其次，以地区产业结构水平isi，t为被解释变量，技术创新techi，t为解释变量，检验技术创新对地区产业结构水平的影响。依据上述思路，文章设定如下所示中介效应模型[15]：

文章进一步利用面板门限模型对数字经济与地区产业结构水平之间可能存在的非线性间接作用进行验证：

其中，qi，t为门限变量，在本研究中以数字经济发展程度表示；θ 为门限值，I(·)为取值1 或者0 的指示函数，满足条件为1，否则为0；σ1和σ2分别为门限变量小于门限值和大于门限值时，数字经济对地区产业结构水平的影响程度。

2. 变量选取与数据来源

（1） 被解释变量(is)

产业结构高级化能够反映其向中高端升级的状态，在以往的文献中（郭炳南等，2021；邓慧慧、潘雪婷，2020）[16，17]均认可由传统制造业转向现代服务业是产业结构升级的重要方向。因此，文章采用第三产业与第二产业增加值之比来进行度量。

（2） 解释变量(digital)

多数文献在测度数字经济发展水平时，选择使用单一的邮电业务量或互联网用户数量进行替代，这种方法不能完全体现数字经济蕴含的多维度和复杂性，因此文章利用中国互联网发展状况统计、移动电话普及率、5G 基站数量、快递收发量、高新技术企业量5 个指标，并使用熵权法测算数字经济发展水平[18，19]。

（3） 中介变量(tech)

为消除变量间可能存在的多重共线性，研究使用规模以上工业企业的研究人员全时当量来衡量技术创新水平[20]。

（4） 控制变量

外商直接投资fdi，以样本期内各地区分年度的外商投资总额进行衡量；人力资本存量hr，采用普遍使用的教育年限法进行测算；固定资产投资inv，用地区固定资产投资总额衡量；金融发展水平fin，利用金融业增加值占地区GDP 比值衡量。为了减少异方差，上述变量均取自然对数形式。

本研究选用2011—2020 年30 个省份（不含西藏和港澳台地区） 数据，对于部分省份个别年份的缺失数据，利用插值法进行填充。相关数据来自历年《中国统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》及中经网统计数据库。

四、实证结果分析

1. 基准回归分析

表1 报告了整体上数字经济对产业结构高级化的影响效应。为了剔除各地区本身的特征变量所产生的偏误，文章采用固定效应模型进行回归分析。其中，模型(1)仅考虑核心解释变量数字经济与产业结构高级化之间的关系，不添加控制变量；模型(2)为考虑所有变量后的实证结果；模型(3)列出最小二乘法(OLS)的实证结果，以便和模型(2)进行对比。

表1 基准回归结果

由表1 结果可知：在未考虑控制变量的模型(1)中，数字经济在总体层面上，能够显著提升产业结构高级化水平。添加控制变量后，模型(2)和模型(3)中，数字经济对产业结构高级化的作用方向依然一致，仅是影响程度有所差异，这印证了假设H1。说明数字经济与传统经济在融合的过程中，可以重构传统产业的生产过程，有效突破时空阻隔的限制，提高要素资源的普惠化水平，进而提高经济运行的效率，其产生强大的推力能够促使产业结构向中高端迈进[21]。

在其他控制变量中，外商直接投资能显著促进产业结构升级，近年来随着中国对外开放领域不断扩大，外资在中国投资的广度和深度均有很大提升，针对先进制造业和高端服务业的投资与合作明显增加，有力带动了相关产业的发展。人力资本水平表现为正效应，说明知识积累和人才红利也是实现产业结构升级的关键因素，在经济转型期应该继续加大对人才的培养力度，早日实现从人口红利向人才红利的转变[22]。固定资产投资在模型(2)中效应为负，政府投资并不能有效带动产业高级化，可能是因为政府主导的投资多是以拉动经济增长的基建投资为主，在新经济领域的发力仍然较少，也可能是地区差异性较大导致的均值波动。金融发展水平对产业结构向中高端迈进有明显的带动效应，从中央层面到地方层面，金融领域对新兴产业特别是高技术产业的扶持力度在持续加大，科创型企业在获取资金支持后，更有能力进行创新研发，从而实现产业高级化。

2. 中介效应分析

数字经济是否会通过影响技术创新进而影响产业结构升级？为了验证这一中介效应，文章首先考察数字经济对技术创新的影响，倘若数字经济的发展能够显著提升技术创新水平，再进一步考察其对产业高级化的影响。如果两者均显著，那么存在数字经济通过影响技术创新进而影响产业结构升级的中介效应。结果如表2 所示。

其中，模型(4)结果表明，数字经济的发展对技术创新的回归结果显著为正，说明发展数字经济对技术创新的提升十分有利。这一回归结果与预期相符，宏观上数字要素的高流动性有助于知识的跨地区交流，对技术创新有一定促进作用；微观上数字经济的发展显著提高了技术企业的创新资源配置，有助于形成企业间协同创新的发展格局（李慧泉、简兆权，2022）[23]，能够帮助企业提升创新能力，提高企业适应能力，以驱动企业实现更多技术创新（张吉昌、龙静，2022）[24]。从控制变量上看，外商直接投资、人力资本水平和金融发展水平均与技术创新保持显著正相关的关系。

模型(5)为基准回归结果，以便进行分析对比。模型(6)结果表明：加入中介变量后，数字经济对技术创新的回归系数依旧在1%的置信水平下显著为正，且其数值大小较模型(5)中指标系数更大，进一步证明技术创新发挥了中介作用。调整后的数字经济促进技术创新水平进而导致区域产业结构升级的中介效应值为2.056(γ1φ2)。控制技术创新的中介效应后，修正后的数字经济对产业高级化的效应值为2.233，技术创新表现为部分中介效应。该实证结果进一步验证了假设H1。

3. 非线性模型分析

文章采用面板门限回归模型进一步分析数字经济与区域产业结构升级的非线性关系，并通过Bootstrap 自抽样300 次获得门槛变量的个数、具体数值以及对应的显著性。结果显示数字经济和技术创新仅显著通过单一门限检验，详见表3。

表3 面板门限模型估计结果

本研究首先以数字经济作为门限变量构建了门限模型(1)，根据回归结果可知，在数字经济发展程度较好的地区（门限值高于0.283），数字经济对产业结构升级的影响系数是0.936，此时数字经济对该地区实现产业高级化有提升作用；在数字经济发展程度较低的地区（门限值等于或低于0.283），数字经济对产业结构升级的效应值是1.757，说明越是在数字经济发展薄弱的地区，其对产业结构调整的提振作用越强。数字资源蕴含的开放性特征的确有助于落后地区更高效地利用生产要素，更好的进行技术模仿，随着数字经济的推进，地区间的产业结构差异将会逐步收敛。该实证结果验证了假设H2。

门限模型(2)将技术创新作为另一个门限变量，再次考察分析数字经济对产业结构高级化的影响，结果发现：在技术创新水平高于7.494 的地区，数字经济可以显著促进产业结构高级化，此时数字经济对产业结构升级的影响系数是1.408；当技术创新水平等于或低于7.494 时，数字经济对产业结构升级的显著促进作用仍然存在，且作用效应进一步增大。这表明在技术创新水平相对落后的地区，数字经济的驱动作用更强，欠发达地区能够利用数字经济进行后发追赶，从而更快更好地实现产业结构的高级化。这一结果进一步印证了假设H2。

4. 区域异质性分析

整体层面上的均值回归无法对区域间的异质性特征进行刻画，实际上各地区的资源禀赋往往存在较大的差异，数字经济和技术创新对不同区域产业结构高级化的影响必然不同，为了对区域异质性有准确的描述，本研究进一步将全国30 个省份划分为东部、中部、西部、东北地区四个区域，结果详见表4。

表4 显示，数字经济在东、中、西、东北四大区域都对产业高级化有明显的带动效应，但其效应强弱存在差异，在中部、西部、东北这些数字经济发展水平较低的地区，其对产业结构升级的拉动作用更显著。这可能是因为东部地区目前已经实现了“腾笼换鸟”，高新技术产业、先进制造业和高端服务业所占的比重较大，数字经济对其产业结构的影响已经进入了边际效益递减的阶段，而中、西部及东北地区目前正处于产业转型升级的攻坚阶段，可以将优势资源进行集中，进一步聚焦数字经济新型基础设施的建设，实现产业结构更快速向中高端迈进，可见数字经济为落后地区实现后发追赶提供了新的机遇。

表4 分地区区域异质性检验结果

5. 稳健性检验

替换变量。为检验结果的稳健性，本研究采用第三产业增加值与地区生产总值之比来替换原有的产业结构高级化指标，结果详见表5。全样本线性回归模型的结果显示，依靠发展数字经济，中国总体的产业结构水平能够得到显著的提高。面板门限模型的结果也进一步验证了假设H2。

表5 替换变量后的稳健性检验结果

工具变量法。数字经济的发展能够促进产业结构提升，产业结构的优化调整反过来也能推动数字经济进一步发展，为了消除模型间可能存在的这种内生性问题，本研究采用滞后一期的数字经济变量再次进行分析，结果见表6。

表6 工具变量的稳健性检验结果

从回归结果可以看出，在考虑了内生性之后，5 个模型中数字经济变量的系数均显著为正，说明数字经济在整体上能够显著促进产业结构高级化进程，但是其影响程度具有区域异质性。对工具变量的检验则表明，工具变量通过了识别不足检验(Kleibergen-Paap LM)、弱工具变量检验(Cragg-Donald Wald)和过度识别检验(Sargan)，这说明工具变量的选取是合理的。

五、结论与启示

1. 主要结论

数字经济的快速发展为产业结构迈向中高端提供了新的路径，其引发的产业结构优化效应正在持续呈现。研究基于2011—2020 年30 个省份的面板数据，在对不同地区的数字经济发展水平测度之后，运用面板模型进行了实证分析。主要得出如下研究结论：一是在整体层面上，数字经济的确可以推动产业结构高级化，这为中国现阶段实现产业转型升级提供了新的动力；二是数字经济不仅能通过自身的发展带动产业结构高级化，还可以通过提升技术创新水平的正向中介效应间接推动产业结构高级化，意味着数字经济背景下的技术创新是驱动产业高级化的有效途径；三是分别以数字经济和技术创新水平作为门限变量进行研究后发现，数字经济对不同地区产业结构升级的影响存在非线性关系，发展水平相对落后的地区获取的促进作用反而更强，这表明数字经济有利于落后地区实现追赶式发展；四是分地区考察后，能够看出数字经济发展水平在不同区域表现出的正向促进效应存在显著的区域异质性，在中部、西部、东北这些数字经济发展相对落后的地区，其拉动效果更显著。

2. 政策启示

首先，在基础设施建设和完善上，应加快布局数字经济领域的投资，依托数字化转型的契机，积极培育新业态新模式，使数字经济成为驱动中国经济高质量发展的新动能。数字经济为中国产业结构迈向中高端提供了新的路径，因此要推动数据要素和各类实体经济融合发展，尤其要在农业数字化转型，制造业数字化、网络化、智能化升级，生产性服务业融合上持续发力，推动传统产业全方位、全链条数字化转型，提高全要素生产率。与此同时，要重视数字经济新业态的培育，加快大数据、云计算等新兴数字产业的发展，不断提升产业链和价值链，从而带动产业结构持续向中高端迈进。

其次，技术创新是数字经济带动地区产业结构迈向中高端不可或缺的中介变量，各地区应当加大创新领域的投入，培育并吸引更多创新资源集聚，从而提高技术创新研发能力。并且要努力构建一流创新生态系统，使各创新主体间形成协同配合效应，通过数据和技术创新为创新主体赋能，最终推动产业结构高级化。

最后，欠发达地区可以充分利用数字经济的后发优势，结合自身资源禀赋特性，打造数字经济特色产业，生产具有比较优势的产品和差异化产品，使数字经济成为“后发追赶”的新引擎。其他地区在制定促进数字经济发展的规划时，也要结合自身发展情况和地区特性，有针对性地引导数字经济合理发展，使其发挥最大效用。