数字经济、流通效率与产业结构升级

2022-01-14唐红涛陈欣如张俊英

商业经济与管理 2021年11期

唐红涛，陈欣如, 张俊英

(1.湖南工商大学经济与贸易学院，湖南长沙 410205;2. 湖南省现代流通理论研究基地, 湖南长沙 410205)

一、引言

当前，我国正处于经济结构调整优化、转型升级的关键时期，深入研究数字经济与产业结构之间的关系，有助于更好地理解我国产业结构在调整过程中出现的新现象、新问题，进一步探索产业结构升级的方向和路径，推动经济高质量发展。

《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次提出将数据作为一种新兴的生产要素，而以数据要素为基础的数字经济作为新兴的产业模式，规模不断扩张，已成为拉动经济增长、推动产业结构持续升级的新动能。2020年，中美贸易摩擦的升级以及新冠肺炎疫情对世界经济的严重冲击，使得全球产业链衔接不畅，世界经济贸易增长放缓。在国内外环境如此严峻复杂的背景下，我国数字经济保持稳步上升趋势，数字经济增加值达39.2亿元，占GDP比重达到38.6%。

2021年国新办新闻发布会上提出要聚焦科技自立自强，打好产业基础高级化和产业链现代化攻坚战，同时聚焦提升供给体系质量，促进产业结构优化升级。李克强总理指出，“在做好宏观政策跨周期调节的同时，加快推动产业结构优化升级”。(1)2021年太原能源低碳发展论坛开幕式。2020年《关于推进“上云用数赋能”行动培育新经济发展实施方案》中提道，以打造数字化企业、构造数字化产业链、培育数字化生态为发展目标，加快数字产业化和产业数字化。数字经济从数字产业化和产业数字化两个方向刺激新兴产业发展，推动传统产业转型升级，并不断重塑产业结构的形态。数字经济作为推动产业结构升级的新动能，其作用路径主要通过产业结构合理化与产业结构高度化两个方面实现。数字经济利用数字技术赋能传统产业，改善产业内部资源配置效率，实现产业结构合理化。同时，数字技术不断催生新产业，将数字化的知识和信息转化为生产要素，推动新零售、“互联网+”等新兴商业模式形成，实现产业结构高级化。据国家统计局最新统计，2020年三次产业比重为7.7∶37.8∶54.5，呈现不断上升的趋势。

引起产业结构变动的原因有多方面，而流通产业的发展和效率的提高在这一转变过程中起到了重要的促进作用。据国家统计局统计，2020年全国实物商品网上零售额达117601亿元，较上年增长10.9%。张文中(2)亚布力中国企业家论坛轮值主席、物美集团创始人、多点Dmall董事长张文中在2021亚布力社会责任论坛中的讲话。表示，“社区团购这种新模式会冲击中国流通业，过去相对稳定的生鲜和快消行业需要完全重塑，但这种重塑也极大地提高了新的流通效率的产生，因此流通产业的数字化转型是一个非常重要的事情”。习近平总书记在中央财经委员会第八次会议中也特别强调，流通体系在国民经济中发挥基础性作用必须把建设现代流通体系作为一项重要的战略任务来抓。而随着数字化时代的到来，要完善现代化商贸流通体系，需要不断推进数字化、智能化改造和跨界融合，在“加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”的战略要求下，我国亟须加快产业数字化转型以提高产业链、供应链的稳定性与竞争性[1]。因此，研究数字经济、流通效率以及产业结构升级三者间的关系以及作用机制，对于能否顺利实现产业结构升级形成经济增长的新动力至关重要。

二、文献综述与理论假设

(一) 数字经济与产业结构升级

数字经济的发展可以推动我国从高投入、高产出、高耗能、高污染的传统发展模式向低碳、节能、高效的发展模式转变，实现产业升级和结构优化[2]，这是因为数字经济驱动产业结构转型升级的本质是依靠互联网、大数据、人工智能等新一代数字信息技术对传统产业全产业链重塑来驱动产业转型升级[3]。数字经济对产业结构升级的影响体现在两方面，一是产业结构合理化，反映的是生产要素的合理配置程度和产业间的协调发展，通过技术进步和创新改变要素和供需之间的不协调、不均衡现象[4]，新兴的信息技术在提高市场有效性的同时也促进了生产的规模化和产业链的细化，分工协作更加全球化[5]。二是产业结构高度化，反映的是三次产业比重不断从第一产业为主攀升到第二产业为主再攀升到第三产业为主的过程[6]。数字技术改变了企业内部的创新过程及多元产业主体间的协作创新机制[7]，信息通信产业与其他产业之间的联动效应、溢出效应以及扩散效应推动着产业结构升级[8]。数字产业的渗透性促使数字技术全方位渗入经济生活和传统工业、农业、服务业中，对三大产业的溢出效应日益明显[9]，同时信息通信产业能够带动产业结构促生新兴产业、传统产业附加值提升的突破效应[10]。数字经济通过数字基础设施的建设推动传统产业的数字化转型[11-12]，数字化转型是数字经济驱动产业融合发展的一种表现形式[13]。它不仅提高商品的使用价值，提升产业的生产效率，还最终赋能产业结构升级。基于此，本文提出如下研究假设：

假设1：数字经济发展对产业结构升级具有直接促进作用。

(二) 数字经济与流通效率

早期学者认为大量数字技术资源的投入并不会显著提高生产率[14-15]，但随着数字经济的发展，传统产业不断向智能化、数字化转型，数字技术促进传统产业效率提高，数据已成为各生产环节最重要的投入要素，成为推动效率变革的新引擎。数据赋能贯穿整个生产过程，推动着生产、组织、交易效率的提升，也提高了资源配置水平[16]。数据流驱动各种资源合理流动，促进了资源配置优化和全要素生产率提升，极大地提高了整体交易效率[17-18]。在流通领域，数字技术的影响从交易环节向研发、设计、销售等环节进行全方位渗透、延伸融合，实现对传统流通产业链的改造与重构，提高流通产业管理信息化水平，促进流通产业链上下游资源配置优化，不断推动传统流通方式向智能化、数字化变革，全面提升流通效率。数字经济在流通领域的应用为社会创造了更多的就业岗位，进一步提高了流通业的劳动者收入，依托数字技术为商贸流通业发展赋能，促进商贸流通业转型升级，提升商贸流通业发展效率。首先，数字化作为媒介机制，使得商品流通信息能够实时反馈，实现了供应链整体流通时间的缩短和生产效率的提升[19]。随着数字技术等的广泛应用，供应链上下协同能力不断提升，进一步带动了商流和物流环节的数字化革命，未来的供应链将是可视化、信息化、智能化的新型数字化供应链。数字技术的合理运用能使商品更快速地从生产端流向消费端，加快了商品资本的周转速度，降低了流通费用。其次，有益于提升流通过程中匹配供需的能力，在缩短流通时间的同时开拓更广阔的市场空间，从时空双维度提升流通效率[20-21]。随着大型零售商和电商平台成为消费和信息的汇集地，采用大数据分析选择货品的精准化营销方式有效地提升了库存周转次数和商品经营效率。如阿里零售通的智能选品魔方、苏宁大数据中心等都开始打造自身的零售数据平台，就连传统零售企业沃尔玛业已与微软开展了云服务合作。最后，数字经济有利于消除商品交换中的诸多壁垒如商品进销差价、交易过程烦琐、物流运输迂回、信息不对称、供需不匹配等。因为数字化流通可以跳过中间商与交易对象直接洽谈，减少交易环节，整合物流配送能力，提高交易效率。同时可以改善信息不对称情况，在流通市场中参与者更多，要素流动更加自由，信息更加透明。基于此，本文提出如下研究假设：

假设2：数字经济发展能够提升流通效率。

(三) 数字经济、流通效率与产业结构升级

流通作为连接生产和消费的关键纽带在产业结构升级中起到重要作用，流通效率的提高对带动第二产业、反哺第一产业具有重要意义[22]。流通业与制造业的耦合关系促进要素生产率的提升来实现产业结构的升级[23]。流通业效率的提升又能够间接提升制造业的企业绩效，进而引导劳动力优化、产业结构转变、产业供给结构升级来促进制造业优化升级。然而，传统流通业在流通环节、时长、成本上存在许多问题，无法完成自身革命[24]，需要借助外力来提高整个流通业的运营效率。通过流通创新提高流通服务业的技术水平，发挥其技术外溢作用，带动其上下游行业的技术进步，充分发挥流通在产业结构升级中的中介作用。因而，运用新兴的信息技术改造传统的流通结构与流通业态，实现产业结构数字化转型是现代流通体系建设的大势所趋。

流通数字化通过现代市场体系的完善为各种生产要素的资源流通提供更好的平台，使生产、流通、分配和消费更加高效，为产业结构升级提供保障[25]。数据作为新型生产要素与国民经济各行各业结合，使各领域的生产效率不断提升，促使三产业间深度融合，从而改变传统产业的生产方式与组织形态，形成新业态模式[26-27]。虽然数字技术通过促进生产方式、主导技术、组织结构的变革来带动产业进入更高的发展层次，但这种影响作用并非简单的线性关系[28]。互联网技术与传统流通业的结合提升了流通效率，但由于区域信息技术的差异鸿沟的存在，使不同区域的流通效率差异拉大[29]。当数字化发展到一定阶段，对农产品批发经营的影响也会发生边际效应递减，对效率提升的带动作用减弱[28]。对此，谢莉娟等(2020)通过门槛回归也发现，在互联网普及率高的地区，ICT投资对全要素生产率的促进作用消失了，互联网的发展对技术进步有阻碍作用[30]。

随着流通效率差异的拉大，产业结构的升级水平也会随之产生区域差异。陈晓东和杨晓霞(2021)发现，数字经济对我国产业结构升级的影响具有明显的阶段性特征，在第一阶段，全球数字经济发展处于低迷期，信息技术对产业的渗透不足，此时对产业结构的升级作用不明显；在第二阶段，随着数字技术的不断推广，传统产业从被动接受到主动求变不断调整，数字经济促进产业结构的作用逐渐显现[31]。胡艳等(2021)也发现数字经济对产业结构升级的影响存在单一门槛，跨越门槛值后，数字经济对产业结构升级的影响效果显著提高且为正[32]，因为数字技术、数据要素与传统产业的融合是一个相互适应的过程。基于此，本文提出如下研究假设：

假设3：数字经济能够通过影响流通效率来间接促进产业结构升级。

假设4：数字经济对产业结构升级存在门槛效应。

通过对已有研究文献的梳理可以发现：研究数字经济与产业结构之间关系的文献以理论为主，实证研究较少；且国内学者多从省级层面研究数字经济以及数字经济对产业结构升级的影响，对于地级市样本的研究更是明显缺失。因此，本文进一步细化至地级市层面研究，可以更加详细地了解数字经济对地区产业结构升级的影响作用，研究城市层面的数字经济发展更能反映现实情况。而为什么没有深入到县级层面，主要是考虑县级数据缺失较多，难以获取完整数据，因而选择地级市样本作为研究对象。已有研究并未反映数字经济影响下对产业结构合理化与高度化的作用是否相同，并没有从流通效率视角出发，研究数字经济对产业结构升级是否存在间接作用。然而，流通在整个产业结构升级过程以及数字经济发展中都是不可或缺的环节，数字经济的发展让网络技术渐渐融入流通，加速了流通效率的提升，流通组织结构的创新。流通本身作为社会再生产的重要环节连接着生产和消费，随着互联网技术的渗入，影响着流通环节本身与上下游生产的发展，对产业结构升级产生助推作用。流通效率的提高直接导致第三产业在产业结构中的比重提升，促进产业结构优化调整。因此，本文运用中介效应模型，不仅能够检验数字经济对产业结构升级的直接影响效应，而且可以从流通效率视角详细考察数字经济对产业结构升级的间接作用，并根据数字经济的发展水平差异，更加详细地分析数字经济对产业结构升级的区域异质性特征，为制定差异化政策提供参考依据。

三、实证设计

(一) 变量选取与数据来源

本文选取了2004—2019年(3)2003年我国行业分类发生变化，分行业增加值、固定资产投资及从业人员数的数据统计口径差别较大。数字经济这个新概念早在1995年就由Tapscott[36]提出，因此作者认为从2004年开始是有时间线可追寻的，可以将数字经济作为一种意识形态来考虑，同时从长时间线上可以更直观地了解数字经济对产业结构升级影响的时间变化趋势。中国278个地级市的面板数据进行研究分析，为了排除因变量离群值对结果可能产生的影响，本文以1%分位和99%分位对因变量进行缩尾处理[33-35]，对于存在缺失值的个别地级市采用平均值替代法填补，个别变量做了对数化处理。所有数据来源于《中国城市统计年鉴》、各省及各地级市统计年鉴、EPS数据库。由于某些省份与地级市的数据缺失严重，在这里选择剔除。(4)剔除的地区有：西藏自治区、港澳台地区、毕节、巢湖、哈密、海东、儋州、海拉尔区、海门、洪江、呼伦贝尔、莱芜、陇南、普洱、三沙、深圳、思茅、铜仁、吐鲁番、襄樊、襄阳、中卫。

1.被解释变量。产业结构升级，国内学者普遍采用产业结构高度化(TS)与产业结构合理化(TL)来衡量。产业结构高度化反映各产业间的协调程度，指一个地区经济重心由第一产业向第二、三产业转移的过程，而产业结构合理化指各生产要素合理配置使各产业间协调发展。本文参照干春晖等(2011)的做法，选用第三产业与第二产业生产总值比值衡量产业结构高度化，利用泰尔指数倒数测算产业结构合理化[37]，泰尔指数倒数越大，说明产业结构越合理；反之越不合理。其中，Yi/Y和Li/L分别代表第一、二、三产业的产值占当地总产值的比重，以及第一、二、三产业劳动力从业人数占当地劳动力人数的比重。主要公式为：

(1)

2.解释变量。数字经济(Digi)，目前对于数字经济的测度并没有一个统一标准，且较多从省级层面衡量。考虑地级市层面数据统计不一致以及数据的可获得性，本文借鉴黄群慧等(2019)、赵涛等(2020)、梁琦等(2021)的测度方法[38-40]，选取移动电话年末用户数、邮电业务收入、互联网宽带接入用户数、从业人员数(包含信息传输、计算机服务和软件业)，采用熵值法对4个指标进行处理得到最终的数字经济发展水平指数。

3.中介变量。流通效率(TFP)，对于流通效率的测算较为主流的方法有构建指标体系以及依据DEA数据包络分析方法。本文参照王晓东等(2020)的做法，采用DEA-Malmquist指数测算投入产出效率[41]。

(1)流通业产出。由于部分地级市限额以上批发零售业销售额未有明确统计，因此，本文选取社会零售品总额代表流通业增加值。

(2)劳动投入。传统流通业包含“批发零售业”“住宿餐饮业”“交通运输、仓储及邮电通信业”，因此，本文选取各地级市三个行业的年末从业人员数总和作为流通业的劳动投入。

(3)资本投入。用资本存量衡量，采用永续盘存法估计，公式为：

Kit=Iit+(1-δ)Kit-1

(2)

其中，Kit和Kit-1分别表示i行业t年和t-1年的资本存量；δ为资本折旧率，由于法定残值率是3%～5%，且现有文献一般选择折旧率为5%，因此本文采用传统做法选定折旧率为5%。对于基期资本存量，本文采用基期资本存量公式[42]进行计算，公式为：

(3)

其中，Kt0为基期资本存量，It0为基期固定资本投资额，本文选用2003年为基年，g为分析年份的固定资产投资额年平均增长率，δ为折旧率。

4.控制变量。本文选取的控制变量主要有人均国内生产总值(pgdp)，用来衡量地区经济的发展水平。经济发展水平的高低在一定程度上影响了生产流通消费整个体系运行的质量水平。财政支出水平(Fin)，用公共财政支出与地区生产总值(当年价格)之比表示，反映地方政府对实体经济的干预程度[43]。政府通过支出政策对公共资金进行重新配置，引导生产要素在产业内部或产业间的合理流动，进而优化供给结构以推动产业结构趋向合理化。金融发展水平(Fis)，用年末金融机构人民币的各项贷款余额与地区生产总值(当年价格)比值表示，用于反映金融服务应用于实体经济的程度[44]。金融产业是我国市场经济发展的重要基础，互联网的发展影响了金融结构的调整，促进我国整体产业结构的升级。技术水平(Tec)，用地区科学技术支出与地区生产总值之比表示，反映地区对技术研发的重视程度。技术创新深度驱动数字产业的高质量发展，同时，技术创新也是产业结构转型升级的内在动力。它促进资源在产业间的合理分配，提高产业间的资源配置效率，同时进一步提高新兴产业间的联动关系，推动产业结构合理化。各指标描述性统计见表1。

表1 描述性统计

(二) 模型设计

1.基础模型。

TLi,t=α0+β1Digii,t+β2Lnpgdpi,t+β3Fini,t+β4Fisi,t+β5Teci,t+εi,t

(4)

TSi,t=b0+∂1Digii,t+∂2Lnpgdpi,t+∂3Fini,t+∂4Fisi,t+∂5Teci,t+εi,t

(5)

为了研究数字经济与产业结构升级的关系，根据豪斯曼检验采用固定效应模型将数字经济作为解释变量，产业结构合理化与高度化作为被解释变量进行线性回归。

2.中介效应模型。(1)产业结构合理化。

TLi,t=α0+β1Digii,t+β2Lnpgdpi,t+β3Fini,t+β4Fisi,t+β5Teci,t+εi,t

(6)

TFPi,t=C0+α1Digii,t+α2Lnpgdpi,t+α3Fini,t+α4Fisi,t+α5Teci,t+εi,t

(7)

TLi,t=a0+b1Digii,t+b2TFPi,t+b3Lnpgdpi,t+b4Fini,t+b5Fisi,t+b6Teci,t+εi,t

(8)

(2)产业结构高度化。

TSi,t=b0+a1Digii,t+a2Lnpgdpi,t+a3Fini,t+a4Fisi,t+a5Teci,t+εi,t

(9)

TFPi,t=β0+c1Digii,t+c2Lnpgdpi,t+c3Fini,t+c4Fisi,t+c5Teci,t+εi,t

(10)

TSi,t=ω0+η1Digii,t+η2TFPi,t+η3Lnpgdpi,t+η4Fini,t+η5Fisi,t+η6Teci,t+εi,t

(11)

当数字经济对产业结构升级的回归系数通过了显著性水平检验，则满足中介效应检验的前提条件，进一步检验中介效应的显著性。检验程序先进行以数字经济水平为自变量、中介变量(流通效率)为因变量的回归分析，然后进行以数字经济、中介变量为自变量，产业结构升级为因变量的回归分析。根据温忠麟和叶宝娟(2014)的中介效应检验流程[45]，具体步骤如下：

第一步，依次检验公式(6)的系数β1，如果显著，就根据中介效应立论，否则根据遮掩效应立论。但无论显著与否，都需要进行后续检验。

第二步，依次检验模型(7)的系数α1和模型(8)的系数b2，如果两者都显著，则间接效应显著，则进行第四步；如果至少存在一个系数不显著，则进行第三步。

第三步，用Bootstrap检验法直接检验H0∶α1b2=0。如果显著，则检验效应显著，进行第四步；否则间接效应不显著，停止步骤。

第四步，检验模型(8)的系数b1，如果不显著，即直接效应不显著，则表明只存在中介效应。如果显著，即直接效应显著，则进行第五步。

第五步，比较α1b2和b1的符号，如果同号，属于部分中介效应，报告中介效应占总效应的比重。如果异号，则说明遮掩效应存在，报告间接效应与直接效应之比的绝对值，即|α1b2/b1|。

同理，产业结构高度化中介效应依次检验方程(9)的系数a1、方程(10)的系数c1和方程(11)的η1，按照流程进行逐步检验。

3.门槛效应模型。

TLi,t=α0+β1Digii,t×I(Digii,t≤γ)+β2Digii,t×I(Digii,t≥γ)+β3Lnpgdpi,t+β4Fini,t+β5Fisi,t+β6Teci,t+εi,t

(12)

TSi,t=b0+a1Digii,t×I(Digii,t≤γ)+a2Digii,t×I(Digii,t≥γ)+a3Lnpgdpi,t+a4Fini,t+a5Fisi,t+a6Teci,t+εi,t

(13)

中介效应模型研究了数字经济通过流通效率影响产业结构升级的作用路径，本文将通过以数字经济为门槛变量进一步研究数字经济对产业结构升级的影响作用是否为线性关系。

(三) 基准回归

1.数字经济对产业结构升级的直接效应。基于上述计量模型，首先进行固定效应回归检验，结果详见表2。

表2 数字经济对产业结构升级的直接效应回归结果

根据表2结果显示，数字经济对产业结构高度化具有明显的促进作用，无论是否加入控制变量，数字经济系数都通过了1%的显著性水平检验，表明模型设定正确，也验证了假设1数字经济有助于产业结构高度化的提升。数字经济能够通过其高渗透性和创新性促使数字产业与传统产业互相融合，带动相关产业的发展调整。列(2)为考虑所有控制变量后的回归结果，此时数字经济的系数为0.255，说明数字经济的发展水平每提高1单位，该地区的产业结构的高度化水平将提高0.255个单位。随着数字经济的发展，产业结构的高度化水平不断提升。从控制变量看，财政支出水平、金融发展水平、技术创新水平对产业结构高度化具有积极促进作用，并且技术创新水平的弹性系数最大，对产业结构高度化的影响程度最高。技术创新水平每提高1个单位，产业结构的高度化水平增加0.012个单位，说明提高技术创新能力有助于产业结构高度化，数字经济通过利用数字技术提高产业生产效率、形成新兴业态引发新需求来促进产业结构高度化。经济发展水平并未呈现预期的正面影响，反而呈现负向的抑制作用。随着数字经济对原有经济形态的渗透，打破了原有的经济结构，对产业各生产要素的供给产生了深刻的影响。因此，产业结构高度化与经济增长之间的内在关联并不稳定，产业经济高度化是经济波动的一个重要来源，所以在数字经济背景下经济发展水平对于产业结构高度化提升并不能起到明显的促进作用。

数字经济发展水平对于产业结构合理化的影响作用通过了显著性检验，具有明显的促进作用。从表2列(4)可以发现，数字经济发展水平每提高1个百分比，产业结构合理化水平将提高23.2%，数字经济的发展能够改变传统生产要素的配置方式，实现资源合理配置优化产业结构。从控制变量看，经济发展水平与金融发展水平对产业结构合理化的影响都是正向显著，经济发展水平与产业结构合理化之间的关系具有较强的稳定性，而技术创新水平对产业结构合理化有负向影响。究其原因，在数字经济初创阶段，由于数字基础设施具有建设周期长、投资规模大、建设成本高等典型特点，技术创新存在很高的风险性和不确定性，因此技术创新水平对产业结构的合理化水平产生了负向影响。

2.数字经济对产业结构升级的间接效应。前文理论分析了数字经济对产业结构升级的间接促进作用，为验证这种机制假设是否成立，故选取流通效率为中介变量进行中介效应模型检验。进一步将流通效率分解为技术效率(Effch)和技术进步(Tech)，以分别衡量在研究期内各地区是否取得技术进步与利用效率提升的结果。技术进步反映生产前沿的移动，技术效率是指技术的生产潜力得以发挥的程度，反映实际生产活动接近生产前沿边界和程度。

图1是2004—2019年流通业总体TFP指数及其分解指数图。根据图1可知，流通效率的提升主要是依靠技术进步，这与已有的文献研究结论一致[46]。从变化趋势来看，流通效率在绝大多数年份是正增长，2004—2008年流通效率呈现快速上升趋势，2008年后增长速度明显放缓，可能的原因是该阶段受宏观经济波动、通货紧缩等多方面影响。2012—2013年流通效率与技术进步出现了明显的下降，可能的原因是电子商务的迅速发展对传统的流通业态带来了挑战，使得整个行业出现了调整期。2014年开始，技术效率呈现上升趋势，成为主导流通效率增长的主要力量。总体来看，推动流通效率增长的主导力量是技术进步，技术进步与技术效率的增长方向相反，技术效率改进甚少使得生产率所带来的经济效益较低。

图1 2004—2019年流通效率

表3 数字经济、流通效率对产业结构升级的间接效应回归结果

为了使中介效应结果更稳健，进一步进行Bootstrap检验与Sobel检验，表4结果证明TFP与Tech存在中介效应，而Effch不存在中介效应。

表4 中介效应Bootstrap检验

根据表3列(1)显示，将流通效率作为中介变量后，数字经济对产业结构高度化的系数为0.249,依旧通过了1%的显著性水平检验。数字经济利用数字技术与国民经济各行各业结合，使得各领域生产效率不断提升，促使第一、二、三产业之间深度融合从而提升产业结构高度化水平，这与前文的理论分析结论一致。但数字经济对流通效率呈现负向作用，与假设2不符。可能的原因是，数字经济对流通业的影响作用可能存在非线性关系，在数字经济发展初期，信息技术与实体经济并未实现充分融合，其作用效果尚未得到有效释放[47]，在未来随着数字信息通信技术的广泛应用，能逐渐实现资源配置优化，促进流通效率提升。同时，在引入产业结构高度化后，控制变量的影响作用依旧保持不变，模型的拟合优度由0.296增加至0.306，说明数字经济通过影响流通效率间接影响产业结构高度化。

产业结构合理化中介效应，根据表3列(4)的结果，数字经济对产业结构合理化的系数为0.222，显著为正，符合数字经济通过利用新兴信息技术手段在改善市场有效性的同时，促进了规模化生产和产业链细化，改善生产要素的合理配置程度和产业间协调发展的理论分析。在引入流通效率后，数字经济对产业结构合理化的促进作用依旧保持正向显著，且模型拟合优度由0.330提升至0.334，说明数字经济会通过影响流通效率，间接促进产业结构合理化，假设3得到了验证。

从表3列(2)～(3)、列(5)～(6)与表4的结果可知，技术进步对产业结构高度化与产业结构合理化存在中介效应，而技术效率不存在中介效应，说明数字经济能通过影响技术进步来促进产业结构升级，也进一步验证了流通效率的提升主要依靠技术进步。数字经济的发展需要数字技术的不断创新提供支撑，随着新一代信息技术的普及，技术进步对社会发展产业结构的影响越来越大，产业结构升级需求也推动了技术的不断进步。技术进步指数对产业结构高度化与产业结构合理化的模型拟合优度分别从0.296上升到0.314、0.330上升到0.342，说明数字经济影响技术进步指数间接促进产业结构升级。而流通业作为传统的劳动密集型产业，对先进技术的利用程度还不高，技术效率要明显低于其他服务行业的技术效率，技术效率指数未能体现作用，存在很大的提升空间。因此，随着数字经济不断发展，数字技术不断深入融合，流通业将逐渐实现数字化转型，实现流通技术效率提升。

(四) 内生性和稳健性检验

1.内生性检验。数字经济通过数字技术与传统产业融合进行全方位的改造，促进产业结构升级，而产业结构高度化与合理化的不断提升，也为数字经济营造了良好的发展环境。为了缓解反向因果关系引发的内生性问题，本文将数字经济滞后一期作为工具变量，利用2LSL方法对模型重新进行估计，以检验数字经济与产业结构升级之间可能存在的反向因果关系。结果见表5列(1)～(2)。

表5 内生性检验结果

参照黄群慧等(2019)的做法，采用2003年年末邮局数作为工具变量进行内生性检验[38]。在互联网以及移动电话普及之前，主要通过邮局实现信息沟通，我们认为邮局数量越多的地区发展数字经济更具有优势，因为该地区的网络体系更容易完善。历史邮局的分布状况在一定程度上也影响了未来该地区的技术水平和互联网使用习惯与普及度等，因此我们认为历史邮局数量会对未来数字经济的发展产生影响。同时，历史邮电业务量对现在的城市产业结构升级不会单独产生影响，在控制了其他变量后，选择历史年末邮局数量作为工具变量在一定程度上满足排他性的要求。经过对工具变量进行弱工具第一阶段回归，得到F值为46.6003，P值为0.000，说明不存在弱工具变量问题。因此,用2003年年末邮局数量(Post)作为工具变量具有一定可靠性。结果见表5列(3)～(4)。根据结果显示，用数字经济滞后一期与2003年年末邮局数量作为工具变量时，实证结果依旧显著，与基准回归结果无较大差异，也进一步验证了数字经济对产业结构升级具有促进作用。

2.稳健性检验。为了保证结论的有效性与可靠性，本文做了如下稳健性检验：一是替换被解释变量，将产业结构合理化和高度化指标替换为产业结构升级指数(Industry)。参照徐敏和姜勇(2015)的做法，构建产业结构升级指数来测度产业结构升级，计算方法如下：industry=I1+I2×2+I3×3，其中I1、I2、I3分别表示第一产业、第二产业、第三产业与该地区国内生产总值的比重[48]，结果见表6列(2)。二是替换解释变量，选用腾讯研究院公布的“互联网+”指数作为数字经济的替换指标，该指标目前公开的只有2016—2019年，进行回归检验结果见表6列(3)～(4)。三是遗漏变量检验。由于本文中数字经济是综合性指标，在整个过程中可能会因为计算误差产生内生性问题。考虑影响产业结构升级的因素较多，未被考虑到的因素被纳入误差项会产生内生性问题，因此本文用被解释变量(产业结构高度化与产业结构合理化)滞后一期(Lag)作为解释变量加入模型中进行系统GMM估计，结果见表6列(5)～(6)。根据稳健性检验结果看，数字经济与产业结构升级之间的系数关系依旧显著为正，与前文的回归结果一致。

表6 稳健性分析结果

(五) 进一步分析

1.门槛效应。前文研究验证了数字经济通过影响流通效率实现产业结构升级的中介效应，下面进一步检验数字经济对产业结构升级的影响作用效果是否会受到数字经济发展水平的限制，即数字经济在整个作用路径中是否存在门槛效应。本文采用Hansen(1999)提出的门槛效应模型[49]，以数字经济为门槛变量，流通效率是受门槛变量影响的核心解释变量，研究数字经济、流通效率与产业结构升级的关系。具体见表7。

表7 门槛回归结果

根据表7结果，对产业结构高度化而言，存在双重门槛。在单门槛估计中，当数字经济指数门槛值低于2.138时，(5)从全国层面看，2004—2019年全国所有地级及以上城市的平均水平均未达到2.138这一门槛值，说明2.138是一个较高的水平线，目前我国还未能全面实现此规模水平。从地级市层面看，2019年达到该水平值的有北京、上海、南京、杭州、郑州、广州、成都七个地级市。这些地区电子商务等互联网平台发展水平以及数字技术的运用程度均处于较高水平，同时这些地区都属于数字经济发展水平的第一等级地区，在资源配置水平、数字基础设施环境、经济发展水平、金融发展水平等方面都具有明显优势，产业结构更加合理，进一步说明数字经济发展水平越高的地区越有利于产业结构升级。系数0.310显著为负，此时数字经济对产业结构高度化具有负向影响作用；当门槛值大于2.138时，系数0.401且在1%的水平下显著，数字经济对产业结构高度化具有正向影响作用，说明数字经济发展水平越高,越有利于促进产业结构高度化，指数越高，该地区的要素流动效率水平越高。描述性统计门槛值2.138代表数字经济发展水平已处于一个中高端水平，此时数字经济已发展到了一定规模，当跨越这个门槛值后，数字经济的规模效应就逐渐显现。随着数字经济发展规模的扩张，尤其是在电子商务、商贸流通等第三产业领域，产业结构得到优化调整。在双门槛模型中，依据门槛值0.323和2.138，本文将数字经济划分为三个区间。当数字经济低于0.323时，数字经济对产业结构高度化的影响作用在1%的水平下显著，影响系数为-0.335，说明随着数字经济每提高1%，产业结构高度化指数将会受到0.335的负向影响。由于依赖数字技术、互联网的电子商务“去中心化”效应抑制了传统流通各环节的发展[50]，流通业发展受阻在一定程度上也抑制了产业结构高度化。当数字经济处于0.323～2.138之间时，数字经济对产业结构高度化的促进作用将增加，系数由-0.335变为-0.172，此时数字经济对产业结构高度化的抑制作用得到一定程度的缓解。而当数字经济超过门槛值2.138时，数字经济对产业结构高度化的影响系数为0.493，显著为正。此时，数字经济对产业结构高度化的影响由抑制转为了促进作用，这也验证了随着数字经济水平的提高，产业结构的高度化程度也越高。

对产业结构合理化而言，存在双重门槛。当数字经济低于第一个门槛值0.065时，数字经济对产业结构合理化呈现负向影响，跨越第一个门槛值后这种抑制作用反而增加了。从数字经济对产业结构合理化的影响路径看，在数字经济发展初始阶段，传统产业的数字化转型是被动接受数字技术的渗入，未能有效地利用其优势。而当数字经济跨越第二个门槛值2.138时，数字经济对产业结构合理化的影响作用开始转向正向促进。这一阶段，传统产业的数字化转型已由被动转向了主动，数字技术也发挥了其优势。数据要素的形成与数字产业化、产业数字化的融合发展是一个互相适应的过程[51]，因此，门槛效应假设得到验证。

2.异质性分析。(1)直接效应异质性分析。考虑数字经济发展的集聚现象与样本区域的分布差异，不同地区的数字经济发展水平对产业结构升级的影响有所不同，所以需进一步更加详细地分析数字经济对产业结构升级的区域异质性特征。本文参照柳思维和周洪洋(2018)的做法，将278个地级市按照数字经济发展水平的高低进行划分[52]，具体等级详情见表8，固定效应模型的回归分析结果见表9。

表8 地级市数字经济四分位数情况

表9 数字经济直接效应的异质性分析

根据数字经济四分位数情况看，第一等级地区，北京、上海、广州等经济发展水平较高的一线城市数字经济的发展具有明显优势，在数字基础设施、数字技术等方面比较发达。漳州、大庆等70个地级市数字经济水平排在第二等级，像张家界、嘉峪关等经济发展水平较落后的地区，数字经济发展水平都非常低，排在第四等级。

根据表9回归结果可知，数字经济水平对产业结构升级的影响存在明显的区域异质性特征。在第一等级地区，数字经济对产业结构高度化与产业结构合理化的影响系数均为正向显著；而第二、三等级地区数字经济对产业结构高度化与合理化的系数为正但不显著，说明数字经济发展水平高的地区对产业结构升级的促进作用较为明显。第二、三等级地区虽然地区经济发展水平与第一等级地区相比相对落后，数字经济发展起步也稍晚，但不能忽视其后发优势。在未来，第二、三等级地区可以依赖数字经济的发展促进产业结构升级，因为依赖于数字技术发展的数字经济在第二、三等级地区受到实体经济的制约相对较少，在提高产业结构升级方面更能从数字经济中受益。第四等级地区回归系数为负，表明该地区数字经济对产业结构升级高度化与合理化不能起到明显的促进作用。究其原因，相较第一等级地区，第四等级地区的经济水平以及基础设施条件、人力资源水平、技术水平等方面全面落后，在发展初期数字经济发展水平较高的地区会产生虹吸效应，吸引低水平地区的人才、投资、信息等优质资源不断流入，两者之间的资源差距越来越明显。因此，对于数字经济发展水平较低的地区而言，产业结构升级更多的是依赖技术水平和政府支持力度的提高。

(2)间接效应异质性分析。根据表8对数字经济水平的分类，进一步检验数字经济通过影响流通效率对产业结构升级的间接效应是否同样存在异质性。因此，分别对数字经济四等级进行中介效应检验，实证结果见表10。

表10 数字经济间接效应的异质性分析

从表10的结果看，数字经济对产业结构高度化与合理化的间接效应在第一等级地区存在，而在数字经济发展水平较低的第二、三、四等级地区不存在。说明在数字经济发展水平高的地区，能通过促进流通效率来影响该地区的产业结构升级，数字经济发展水平越高的地区，以数字化转型为手段，各产业间相互融合汲取发展新动能，形成资源共享，跨行业融合发展，促进要素流动和效率提升，符合新时代产业发展的要求。而数字经济水平低的区域，由于起步较晚，数字基础设施条件相对落后，研发投入强度相对不足，阻碍了数字经济的发展，造成数字经济对产业结构升级驱动力并没有得到体现。对于第四等级地区而言，直接效应与中介效应一样呈现负向作用，进一步验证了数字经济发展水平较高的地区会产生虹吸效应，阻碍了其他地区的数字经济发展。由此可以得出，数字经济发展水平较高的地区直接效应和间接效应均显著，而水平较低的地区直接效应和间接效应不显著，这表明数字经济能够促进我国产业结构升级，但数字经济对产业结构升级的驱动作用存在明显的区域差异。

四、结论、启示与展望

(一) 研究结论

本文实证验证了数字经济对产业结构升级的影响效应及作用机制。结果表明：第一，数字经济对产业结构合理化与产业结构高度化具有明显的直接促进效应。第二，流通效率在数字经济对产业结构升级的影响中具有中介效应，体现了数字经济对产业结构升级具有间接促进作用。第三，根据异质性分析，数字经济发展水平对产业结构合理化与高度化的直接与间接促进作用，均呈现从高到低的递减趋势，在数字经济发展水平高的地区较为显著，数字经济发展水平越低效果越不明显。第四，数字经济对产业结构合理化与高度化的促进作用存在双重门槛效应，跨越第二个门槛值后，数字经济对产业结构合理化与高度化的影响作用由负向转为正向，进一步验证了数字经济发展水平越高对产业结构升级的促进作用越显著。第五，经过多种稳健性检验之后，本文的主要研究假设仍然成立。

(二) 研究启示

基于上述结论，本文得到如下启示：一是充分利用数字技术的渗透性、替代性和协同性，降低交易成本，提升资源配置效率，增强要素使用效率，提高流通产业效率，以促进产业结构升级。二是健全区域数字经济发展政策，根据区域自身要素的特点与差异，制定行之适当的措施来营造良好的发展环境。针对数字经济发展水平较低的地区，重点完善数字基础设施的建设，数字基础设施能够通过缓解资源配错来促进全要素生产率的提高，尽可能避免数字经济发展水平高的区域带来的虹吸作用。同时，加大政府对数字经济领域相关科学产业基础技术与关键技术的研发投入，鼓励企业加大研发力度，吸引国内外高科技水平数字科技人才加入研发队伍。三是强化产业结构升级，充分发挥数字经济在产业结构合理化和高度化中的积极作用，进一步通过传统产业数字化转型与新兴产业形成来实现产业结构升级。四是对于流通业而言，需要抓住数字经济发展的机遇，从最初的被动接受数字技术与数据要素的融合转向主动推动数字化转型，提高流通效率。