中国数字贸易发展对产业结构升级的影响——基于空间杜宾模型的实证

裴桂芬，刘 岩

（河北大学 经济学院，河北 保定 071002）

0 引言

随着新一代信息技术不断发展，数字贸易深刻影响着国民经济的各个环节，日益成为中国扩大内需、带动产业升级和提质增效的新动能。党的二十大报告明确提出，推动货物贸易优化升级，创新服务贸易发展机制，发展数字贸易，加快建设贸易强国。在中国数字贸易迅猛发展的背景下，数字贸易发展的浪潮势必推动中国产业基础高级化、产业链现代化，因此探究数字贸易发展对产业结构升级的影响，可以为促进中国产业结构升级寻找新的实践路径。

由于国内经济结构转型升级的迫切需求和数字贸易的迅速发展，学者们开始探讨能否以数字贸易发展为契机，加速驱动产业结构升级，主要从理论分析和实证检验两个层面展开。理论方面，张玉兰等（2020）[1]认为数字贸易发展使数字产品嵌入全球价值链中，推动了价值链的升级与重塑。张俊娥（2021）[2]表示，数字贸易能拓展全球产业联动发展路径，倒逼全球经济贸易联盟设立，促进全球价值链转型升级。实证方面，李保民和朱飒（2020）[3]证明数字贸易发展能提升中国第三产业份额，并有利于提高产业结构数字化水平。姚战琪（2021）[4]研究发现，数字贸易通过提升研发创新强度和人力资本促进中国产业结构升级。方昊炜等（2021）[5]证明了数字贸易有助于中国产业结构升级，并进一步推动经济高质量发展。

可以发现，以往的研究虽然证明了数字贸易发展有助于产业结构升级，但仍具有不足之处：第一，关于二者的直接研究相对较少，数字贸易发展对产业结构升级的影响机理有待探索；第二，关于二者的实证研究基本都忽略了空间因素的影响。鉴于此，本文探讨了数字贸易发展对产业结构升级的影响机理，并基于2014—2020 年中国省级面板数据，构建空间杜宾模型（SDM）分析数字贸易发展对产业结构升级的影响。

1 机理分析

1.1 数字贸易发展影响产业结构升级的直接效应

1.1.1 成本节约效应

一方面，数字信息技术促使贸易的各个环节更为便捷，降低了交易成本。交易开展前，数字化平台在一定程度上解决了信息不对称问题，降低了信息搜寻与商品匹配成本；交易进行时，企业与消费者利用数字化平台展开实时有效的交流，降低了沟通协调成本；交易开展后，数字技术在支付领域的应用使支付环节更为便捷。另一方面，数字经济具有边际成本递减效应。由于互联网的网络效应和数字化平台的多边市场效应，数字经济的边际成本递减甚至逐渐趋于零值[6]。上述各种成本费用的节约为企业提高生产效益和生产质量创造了更加良好的融资条件。

1.1.2 创新驱动效应

数字贸易发展能够打破时空局限，驱动知识信息有效传播与整合，增加企业创新不可或缺的知识集聚，促进企业更快捷地吸纳前沿技术溢出，从而在知识的共享与倍增过程中推动新技术的产生、扩散与转化，最终提高技术创新水平。此外，数字贸易增强了产业部门对数字化、智能化等生产方式的关注。区块链、大数据等数字技术与制造业渗透融合推动无人生产、远程操控等方式的实现，数字技术在更加广泛与深入的应用中创新升级[7]。

1.1.3 供求优化效应

从需求方来看，商家通过数字贸易平台，将消费者的个性化需求与生产端的设计、制造等环节结合，有助于消费者购入适配的产品。同时，消费者利用网络工具，如通过直播带货等模式，随时随地接触各类潜在商品，重塑了消费流程中的信息传播模式和需求动能模式。从供给方来看，数字贸易的发展能够全面打通所有的中间环节，实现供需精准匹配。此外，传统贸易以有形产品和生产要素为主，而数字贸易的发展则催生了多种新型数字消费产品（如网络游戏等）。新型数字产品对消费者的强劲吸引，使得新旧产业地位发生变化，推动形成全新的产业链。

1.1.4 要素配置效应

一方面，数字贸易促使资金、劳动力等生产要素在一定程度上冲破了因地理距离而产生的区际性市场壁垒，实现更为有效的流动。资金的流动能力越强，越有助于资金流入创新型行业。劳动力资源的合理流动能增加各个层次劳动力和区域内产业结构的适配率。另一方面，数字贸易可以优化技术要素配置，通过取得先导性技术突破促进技术产业化发展，助推产业结构由传统劳动密集型产业转向科技密集型产业。此外，要素流动还能通过推动产业集聚实现产业结构的提升，产业集聚具有技术进步效应，将会带动产业结构的升级[8]。

1.2 数字贸易发展影响产业结构升级的空间溢出效应

1.2.1 知识外溢效应

一方面，通过数字信息技术能够推动知识经由大量的商业或非商业化渠道在全国各区域进行传递和扩散，增强了知识溢出和信息资源共享的效果；另一方面，数字贸易发展使研发资金、人力资本等要素配置结构更加合理，为充分发挥知识溢出效应提供了人才和资金保障。周边地区知识外溢带动知识与经验作用于本地生产过程，有助于本地产业内部的调整优化。

1.2.2 技术外溢效应

数字贸易发展产生的知识溢出效应和资源配置优化效应，既有利于新知识、新技术的产生，又提高了技术的传播效率。此外，借助数字化平台，科技成果能够在远距离内传播扩散，尤其为偏远地区企业的创新发展带来了新机遇，提高了科技成果转化所产生的经济效益。区域间技术外溢带动企业提高自身技能和水平，以此促进相关产业优化升级。

1.2.3 市场合作竞争

从合作角度来看，企业能够利用平台实现消费信息共享，有助于企业依据自身资源优势，对客户进行分配管理，加强了企业间的信息协同能力。企业间的信息协同有利于整合资源要素，推动上、中、下游产业合理布局，充分发挥各地区域优势和资源优势。从竞争角度来看，地域间的互联互通强化了企业竞争，企业为更好地抢占市场，将持续自主创新。同时，更多中小企业通过数字化平台参与国际贸易市场，有利于建立竞争性的市场环境，使市场机制发挥更大作用。

2 研究设计

2.1 空间权重矩阵构建

本文构建了地理距离权重矩阵和经济地理距离权重矩阵。地理距离权重矩阵（Wdis）元素的计算公式为：

其中，d代表根据经纬度计算的省会城市之间的距离，i和j代表省份。

经济地理距离权重矩阵（Wde）元素的计算公式为:

其中，gdp代表人均地区生产总值。

2.2 空间计量模型构建

本文介绍最常见的三种空间计量模型，分别为空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM），具体表达式分别如下：

其中，IND代表产业结构升级，DT代表数字贸易发展水平，Ctrls是控制变量，i代表省份，t代表年份，C为常数项，ε为随机扰动项，μi为地区i的个体效应，γt为时间固定效应，ρ、β、θ为待估参数。

2.3 数据来源与变量描述

本文所涉及的数据为2014—2020 年中国30 个省份（不含西藏和港澳台）面板数据，变量原始数据源于2015—2021年《中国统计年鉴》、中经网以及Wind数据库，个别缺失数据运用插值法补齐。

2.3.1 数字贸易发展（DT）

七月初一，人都到东头跑水。东头有个高岗，岗上有棵老柿子树。柿子树特别粗壮，几个人都合抱不了，据说是汉代就有了。村里的老年人说，当年刘秀被王莽追杀时就在这老柿子树底下歇息过。这片高岗，也是村里的最高点，古人把这里当作他们祭祀天地的坛。杨小水的爹带着奶奶、娘、两个弟弟还有她都来到高岗上。杆子还指着小水开玩笑，说你们看清楚，来的是小水可不是大水，不要怕！高岗上的人都笑了。

本文借鉴张卫华和梁运文（2020）[9]的指标选取方法，依据数字贸易发展的实际情况，构建数字贸易发展评价指标体系，并细化至26 个分项指标。本文选用熵值法计算2014—2020 年中国省域数字贸易发展水平，具体计算过程可参考文献[10]，最终数字贸易发展评价指标及其权重如下页表1所示。

表1 数字贸易发展评价指标体系

2.3.2 产业结构升级（IND）

本文构建了涵盖产业结构高度化的量、产业结构高度化的质与产业结构合理化三个方面的产业结构升级指标体系，仍选取熵值法计算中国省域产业结构升级水平，最终得到产业结构升级指标及其权重，如表2所示。

表2 产业结构升级评价指标体系

产业结构高度化的量选取产业结构层次系数表征，计算公式为：

其中，IND1代表产业结构高度化的量，Y代表产值，i代表三次产业，依次取值为1、2、3。IND1的取值大小与产业结构高度化的量正相关。

产业结构高度化的质选取产业产值占比和产业劳动生产率乘积的加权值表征，计算公式为：

其中，IND2代表产业结构高度化的质，lp代表产业劳动生产率，计算公式为lpi=(Yi/Li)，L代表劳动力就业人员。IND2的取值与产业结构高度化的质正相关。

其中，RIS代表产业结构合理化，RIS的取值大小与产业结构合理化正相关。

2.3.3 控制变量

控制变量在一定程度上能够解决遗漏变量所带来的内生性问题，根据相关文献研究并结合地方发展的现实状况，本文选取8个控制变量：政府干预（GOV），采用政府财政支出占GDP的比重予以表征；人力资本（HUM），采用每万人口中大学生数量占比衡量；金融化水平（FIN），采用金融业增加值占总产值的比重衡量；对外贸易（FT），采用进出口总额表示；交通基础设施（INF），采用公路通车里程密度衡量；创新水平（SCI），采用专利授权数作为代理变量；城镇化率（UR），选取城镇人口占比衡量；消费水平（CON），采用居民人均消费支出占人均可支配收入的比重予以表征。其中，后3 个控制变量作为追加变量进行稳健性检验。出于消除异方差的目的，所有变量均作取对数处理。

3 实证结果分析

3.1 空间依赖性结果分析

3.1.1 全局空间自相关分析

运用Stata 16.0软件计算2014—2020年中国数字贸易发展水平和产业结构升级的全局莫兰指数（Moran’s I），具体见表3。结果显示，在两种权重矩阵下，数字贸易发展水平和产业结构升级的Moran’s I 均显著为正，说明地区数字贸易发展和产业结构升级分布呈现正向且稳定的空间相关性特征。

表3 数字贸易发展与产业结构升级的Moran’s I

3.1.2 局部空间自相关分析

基于两种权重矩阵，运用Stata 16.0软件，绘制2020年中国数字贸易发展和产业结构升级的Moran散点图（见下页图1和图2）。可以看出，各省份主要位于第一和第三象限，即数字贸易发展和产业结构升级表现为高水平地区与高水平地区相邻及低水平地区与低水平地区相邻的空间特征。根据全局和局部空间自相关检验结果，中国省域数字贸易发展水平和产业结构升级具有显著的空间自相关性，符合开展空间计量分析的基本要求。

图1 2020年数字贸易发展水平Moran散点图

图2 2020年产业结构升级Moran散点图

3.2 空间回归结果分析

3.2.1 模型合理性检验使用面板数据回归处理特定个体时，固定效应模型相比于随机效应模型更能缓解由遗漏变量引发的内生性问题，因此本文在构建空间面板模型时选取固定效应模型，后文引入随机效应模型进行稳健性检验。在进行空间计量回归之前，本文分别选用自然对数值（Log-L）、似然比检验法（LR 检验）和瓦尔德检验法（Wald 检验）判断SDM 是否需要退化。空间面板模型检验结果显示，在两种权重矩阵下，综合考虑可决系数R2、Log-L 统计量值，SDM 较之SAR 和SEM 拟合效果更好。LR 和Warld 检验结果显示，在两种权重矩阵下，SDM通过了LR和Wald检验，因此，模型拒绝退化为SAR或SEM。在SDM模型的选择上，表4结果显示，豪斯曼（Hausman）检验拒绝原假设，且个体和时间LR统计量显著为正，故选择双向固定效应的SDM。

表4 全国SDM估计结果

3.2.2 空间杜宾模型估计结果

表4 报告了SDM 回归结果，在两种权重矩阵下，产业结构升级的空间滞后项系数（ρ）显著为正。这意味着地区产业结构升级存在正向的空间溢出效应，进一步验证了本文使用空间计量模型的合理性。从数字贸易发展的估计结果来看，在两种权重矩阵下，lnDT的系数及其空间滞后项（WlnDT）的系数均显著为正，表明数字贸易发展促进了本地区产业结构升级，并对周边地区产业结构升级产生了正向的空间溢出效应。在控制变量中，人力资本、金融化水平、对外贸易、交通基础设施的系数显著为正，表明4个变量均有利于本地区产业结构升级；政府干预的系数显著为负，表明政府干预在一定程度上不利于本地产业结构升级。另外，人力资本和交通基础设施空间滞后项的系数显著为负，说明本地人力资本和交通基础设施水平的提升会抑制邻近地区产业结构升级。

3.2.3 效应分解

当SDM 中ρ≠0 时，空间模型的回归结果不能准确地解释变量间的空间溢出效应，因此必须通过偏微分法对空间溢出效应加以分析[12]。如表5 所示，在两种权重矩阵下，数字贸易发展对产业结构升级的直接和间接效应均显著为正，说明数字贸易发展在助推本地区产业结构升级的同时，有效破除了知识等资源流动壁垒，并借助合作与竞争，实现了周边地区产业结构升级。从控制变量来看，政府干预的直接效应显著为负，说明政府对经济的调整方式仍不够规范，对产业结构升级的作用有限；人力资本的直接效应显著为正，间接效应显著为负，表明人力资本对本地产业结构升级有促进作用，但会导致邻近地区人才资源匮乏，不利于邻近地区产业结构升级；金融化水平的直接和间接效应均显著为正，表明本地产业结构升级离不开金融业的支持，并通过空间溢出效应优化邻近地区产业结构升级；对外贸易的直接效应显著为正，间接效应不显著为负，说明对外贸易能促进本地区产业结构升级，但对周边地区产业结构升级具有抑制倾向；交通基础设施的直接效应不显著，间接效应显著为负，可见交通基础设施对本地区产业结构升级的促进作用尚未体现，并阻碍了周边地区资源的有效流入，对周边地区产生负的空间溢出效应。

表5 直接效应、间接效应和总效应估计结果

3.3 分区域空间回归结果分析

由于中国区域经济发展的非均衡性，数字贸易发展对产业结构升级的影响可能存在区域性差异。因此，基于上述模型的适用性检验，仍采用双向固定效应的SDM 探讨东、中、西三大地区①按照国家“七五”计划经济带的标准划分东、中、西部地区，其中东部地区包括辽宁、北京、天津、上海、河北、山东、江苏、浙江、福建、广东、广西、海南；中部地区包括黑龙江、吉林、山西、内蒙古、安徽、河南、湖北、湖南、江西；西部地区包括重庆、四川、云南、贵州、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。数字贸易发展对产业结构升级的影响，回归结果如表6 所示。从直接效应来看，在两种权重矩阵下，各区域数字贸易发展均能促进本地产业结构升级。并且，对比直接效应系数，在中西部地区的促进作用大于东部地区。其原因可能在于，一是东部地区数字化水平较高，数字贸易发展对产业结构升级的促进作用已步入边际收益递减阶段，而中西部地区仍位于边际收益递增阶段；二是近年来，东部沿海地区的半导体等中高端制造业逐渐向中西部地区转移，同时中西部地区逐步形成自贸区、跨境电商试验区等先行区，积极推动传统产业数字化转型升级。从间接效应来看，在两种权重矩阵下，东中部地区显著为正，西部地区不显著为正。并且，东部地区系数值大于中西部地区。其原因可能在于，东部地区的数字贸易发展水平更高，形成了较好的市场规模效应，带动周边地区数字化变革明显，促使数字贸易可以更好地发挥对相邻地区的溢出作用，而西部地区数字贸易发展相对滞缓，阻碍了数字贸易发展对产业结构升级的溢出效应。

表6 分区域SDM估计结果

3.4 稳健性检验

本文采用随机效应以及增加创新水平、城镇化率、消费水平3 个控制变量的估计结果（略）中关键解释变量lnDT 的直接和间接效应系数均显著为正，与前面估计结果具有较高的一致性。因此，本文依据模型（1）和（2）得出的结论是稳健的。

4 结论与建议

本文研究结果表明，数字贸易发展不仅对本地产业结构升级具有促进作用，而且通过空间溢出效应促进了周边地区产业结构升级；从区域视角来看，中西部地区数字贸易发展对本地产业结构升级的促进作用大于东部地区，但东部地区数字贸易发展对周边省份的产业结构升级有更强的空间溢出效应。

由此，为了更好地利用数字贸易发展这一发展契机引领产业结构升级，本文提出以下建议：第一，全面推动数字贸易发展，促使数字贸易成为驱动产业结构升级的持续性动力。提高信息化水平，实现光纤宽带网络的全面升级，增强5G 等新型数字技术发展，打造坚实网络基础。扩大对外开放，营造良好的营商环境。同时，积极参与数字贸易国际规则和标准制定，谋划并缔结兼具效率与公平的数字贸易规则。第二，因地制宜，有效发挥数字贸易对区域产业结构升级的促进作用。中西部地区需弥补自身短板，构建现代化智慧物流体系，普及数字贸易发展所需的理论和技术应用，弱化数字贸易“马太效应”。东部地区开展创新研究和先行先试，推广更有助于数字贸易发展的制度体系和发展环境，并构建数字技术培训数据库，拓展培育高端型人才渠道。第三，充分发挥政府作用，持续改善数字贸易驱动产业结构升级的制度与市场环境。政府应完善相关立法，发挥政府宏观调控作用，大力支持钢铁行业等传统行业数字化转型，再输出可复制、可推广的转型方案。同时，通过政策引导城市特色产业集群的数字化变革，深化生产方式等环节的数字化应用。