数字经济驱动产业结构升级的空间效应——兼论数字经济与实体经济融合的中介作用

张一凡 李 琪 吴继英

(江苏大学财经学院，江苏 镇江 212013)

1 研究背景及文献综述

近年来我国数字经济蓬勃发展，成为社会经济发展新动能。“十四五”规划提出要打造数字经济新优势、促进数字技术与实体经济深度融合，推动传统产业转型升级。经济活动通常具有一定的空间溢出属性，可能会对相邻地区或经济差距较小的地区产生影响。因此，本文考虑空间因素影响下数字经济对我国产业结构升级的驱动效应，并进一步检验数字经济与实体经济融合(以下简称“数实融合”)对产业结构升级的中介作用机制，为打造我国数字经济新优势、赋能产业结构升级提供理论参考和现实依据。

国内外学者围绕数字经济与产业结构的关系展开了大量研究，Zimmermann和Koerner较早指出数字经济对产业结构调整具有关键意义[1]。数字经济能够显著促进我国产业结构向中高端迈进，加快产业结构升级[2]。数字经济可通过拓展分工边界、降低交易成本、转移价值分配等方式驱动产业转型[3]，或通过促进ICT产业发展带动产业结构升级[4]。但既有研究大多只关注数字经济对本地区产业结构升级的影响，倾向于理论剖析或是采用普通面板模型进行实证研究，较少考虑数字经济和产业结构之间的空间相关性，也鲜有研究讨论数实融合在促进产业结构升级过程中的中介作用。因此，本文试图在以下两个方面有所创新：第一，充分考虑省域间数字经济和产业结构存在的空间相关性，分析数字经济发展对本地区及邻近地区产业结构升级的驱动作用；第二，首度引入数实融合作为中介变量，实证检验了数字经济与实体经济融合发展对产业结构升级的作用机制。

2 理论基础与研究假设

2.1 数字经济对产业结构升级的影响效应

数字经济能够有效助推产业转型升级。互联网、人工智能等数字技术的深度应用，推进了企业产品研发、销售等环节的智能化升级，催生了工业互联网、智慧农业等新业态，从根本上优化了产业基础和产业布局，提升了原有劳动和资本要素的产出效率，从而推动产业结构升级。此外，数字技术的广泛应用打消了区域间生产要素流动的壁垒，带来区域间技术、信息等要素有效溢出，使数字经济突破地理和组织边界产生溢出效应。故提出以下研究假设：

H1：数字经济有助于推动产业结构升级。

H2：数字经济对产业结构升级有空间溢出效应。

2.2 数字经济对产业结构升级的作用机制

数字经济是一种融合性经济，以数字技术应用、创新驱动发展为牵引，以数据要素价值转化为核心，为产业结构升级带来新契机。数字技术与实体经济的深度融合催生了新模式、新业态，驱动产业结构转型。由此提出以下假设：

H3：数字经济通过数实融合促进产业结构升级。

3 研究设计

3.1 模型构建

3.1.1 空间计量模型

为研究数字经济对产业结构升级的空间溢出效应，设定模型如式(1)所示。

indu=c+ρ×Windu+β1del+β2X+θ1×Wdel+θ2×WX+δi+μt+εit

εit=λWεit+φit～N(0,σ2In)

(1)

式(1)中被解释变量indu表示产业结构升级水平，解释变量del是数字经济发展水平，X是一系列控制变量。W为空间权重矩阵，反映各单元之间的空间关系，ρ和θ是空间滞后系数，反映变量之间的空间依赖关系，λ是空间自回归系数，δ代表个体固定效应，μ表示时间固定效应，ε是随机扰动项，In是n×1阶单位矩阵。若ρ和θ同时为零，则式(1)为空间误差模型(SEM)；若λ和θ同时为零，则式(1)为空间滞后模型(SLM)；若只有λ为零，则式(1)为空间杜宾模型(SDM)。

本文参考孙超和唐云锋的研究方法[5]，构建地理经济综合权重矩阵W，具体见式(2)。其中，pgdpi和pgdpj分别表示样本期内区域i和区域j的人均GDP的平均值，dij是根据两区域间省会城市经纬度坐标计算得到的球面距离。另采用邻接权重矩阵进行稳健性检验，根据地理边界的相邻与否设定，地理位置相邻的地区赋值为1，不相邻的地区赋值为0，具体见式(3)。

(2)

(3)

3.1.2 中介效应模型

为揭示数字经济驱动产业结构升级的作用机制，以数字经济与实体经济融合水平为中介变量建立中介效应模型如式(4)至式(6)所示，其中indu和del分别为产业结构升级和数字经济发展水平，dig_int为“数实融合”变量，X为控制变量。

indu=c×del+α0+βXit+εit

(4)

dig_int=a×del+×α0+βXit+εit

(5)

indu=c×del+b×dig_int+α0+βXit+εit

(6)

3.2 变量选择

3.2.1 被解释变量

产业结构升级水平(indu)。随着劳动力分工与专业化水平的提高，产业结构不断升级演化，提高了劳动生产率[6]。现有研究常使用各产业间的比例来考察产业结构高级化程度，忽略了劳动生产率的改变，可能会导致产业结构测度值“虚高”。因此参考袁航和朱承亮的做法[7]，采用各产业产值比例与劳动生产率的乘积之和来衡量产业结构升级，可以同时体现各产业比例关系的演进和各产业部门劳动生产率的提高，具体见式(7)。

(7)

其中，ki是第i产业增加值Yi与地区生产总值Y的比重,pi表示第i产业的劳动生产率，等于第i产业的产业增加值Yi除以产业就业人数Li。实际计算过程中，在不影响其曲线变化趋势的前提下，对劳动生产率进行开方处理以提高变化敏感性。因pi具有计量单位，需对面板数据采用归一化方法进行无量纲处理。

3.2.2 核心解释变量

数字经济发展水平 (del)。基于数字经济的内涵与特征，遵循指标有效性、代表性、数据可得性等原则，本文从数字经济发展潜力、发展规模、发展成效三方面选取“每百人互联网宽带接入用户数”等8个指标(限于篇幅，指标详情省略备索)，运用熵值法计算数字经济发展水平(del)。

3.2.3 中介变量

数实融合(dig_int)。数实融合是指实体经济在发展理念、商业模式、业态结构等方面依托人工智能、互联网等数字技术实现与数字经济的融合。电子商务是数字化推进传统经济转型的重要体现，因此选择“电子商务销售额占地区GDP的比重”表示数实融合，并采用“有电子商务交易活动的企业比重”代表数实融合进行稳健性检验。

3.2.4 控制变量

为消除遗漏变量带来的偏差，参考袁航和朱承亮的研究成果[7]，选取城镇化进程(urb)、金融发展规模(fina)、政府干预程度(gov)、教育发展水平(edu)4个变量作为控制变量。

3.3 数据来源与描述性统计

选择2013—2019年中国30个省份的面板数据(西藏及港澳台地区除外)，数据均来源于《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴、国家统计局官方网站以及Wind数据库，部分缺失数据通过平滑处理或均值法补齐。变量说明及描述性统计见表1。

表1 变量说明及描述性统计

4 实证结果分析

4.1 空间溢出效应

4.1.1 空间相关性分析

结合2013—2019年我国产业结构和数字经济发展水平的测度值(限于篇幅，省略备索)，基于地理经济综合权重矩阵，通过全局莫兰指数测度产业结构升级和数字经济发展水平的空间相关性，结果显示样本期内产业结构升级和数字经济发展水平的莫兰指数均大于0，且绝大多数都通过了1%的显著性检验，表明中国各省份产业结构升级与数字经济发展水平总体呈正空间相关性，在地理空间上表现出显著的空间集聚特征。

4.1.2 模型选择及结果分析

为确定最合适的空间计量模型，需进行LM检验、Wald检验、Hausman检验及LR检验(限于篇幅，检验结果略)。检验结果表明应选择个体固定效应的SDM模型来分析数字经济影响我国产业结构升级的空间效应。

首先进行普通面板模型估计，结果见表2。其中模型1考察数字经济对产业结构升级的基础影响，模型2加入了4个控制变量，模型3为混合OLS回归用作稳健性检验，3个模型中核心解释变量数字经济发展水平(del)的系数均在1%的显著性水平下显著为正，表明数字经济对产业结构升级存在显著的正向影响，研究假设H1成立。

表2 基准回归与混合OLS回归估计结果

然后进行空间计量模型估计，结果如表3所示。模型4～6分别是模型SEM、SLM及SDM在个体固定效应下的估计结果，模型7为随机效应SDM的估计情况。比较分析三种空间计量模型，个体固定效应下SDM、SLM模型的空间滞后系数ρ、SEM模型的空间自回归系数λ均通过了1%的显著性检验，说明各省份间的产业结构升级状况并非相互独立，而是存在显著的空间相关性，具有正向空间溢出效应。数字经济促进本地区产业结构升级的同时，会对周边地区产业结构的发展产生正向推动作用。模型中R2和对数似然比值(Log-L)显示模型6的拟合效果最好，因此选择空间杜宾模型SDM讨论数字经济对产业结构升级的空间溢出效应。

表3 空间计量模型估计结果

SDM模型中解释变量的空间滞后项WX是本地区与邻近地区的空间加权值，需要将数字经济对产业结构升级的影响效应分解为直接效应和间接效应。此外，将地理经济综合权重矩阵更换为邻接权重矩阵，并对SDM模型的估计结果进行稳健性检验，具体结果见表4。

表4 SDM模型的效应分解及稳健性检验

由表4可知，数字经济对产业结构升级的总效应显著为正，表明数字经济整体上对产业结构升级具有促进作用；但在样本时段内直接效应不显著，说明数字经济发展对本地区产业结构升级有正向促进作用，但目前这一促进作用尚未凸显，还有待进一步发挥；间接效应在1%水平下显著，即数字经济已产生较强的正向空间溢出效应，在更换空间权重矩阵后上述结论依然成立，研究假设H2成立。

控制变量中城镇化进程(urb)的间接效应显著为正，表明城镇化进程每提高1%，会推动邻近区域产业结构升级水平提高1.484%。金融发展规模(fina)的直接效应在1%的显著性水平下为正，说明金融规模的扩大能够显著促进本地区产业结构升级。政府干预程度(gov)的直接效应显著为负，表明政府干预过多不利于本地区产业结构升级发展，例如过度引导产业资本流向会导致产业结构与市场导向偏离，背离地区产业发展的客观规律，抑制产业结构升级发展。教育发展水平(edu)的间接效应显著为负，一方面原因是本地区教育发展与周边区域产生资源竞争，另一方面本地区的高人力资本能够推动当地经济增长，产生“虹吸效应”，从而对邻近区域产业结构升级存在一定的阻碍作用。

4.2 进一步机制分析

数实融合为中介变量的检验结果见表5。表5的式(4)列中变量数字经济del的系数为1.175且显著，表明数字经济发展能够推动产业结构升级；式(5)列中数字经济del及式(6)列中数实融合dig_int的系数均显著为正，表明存在数实融合的中介效应；式(6)列中数字经济del的系数显著为正，且小于不考虑数实融合中介作用下的系数值，说明数实融合在数字经济影响产业结构升级的过程中起到了部分中介效应，研究假设H3成立。

表5 数实融合的中介效应结果

更换中介变量进行稳健性检验，采用“有电子商务交易活动的企业比重”这个指标来衡量数实融合(检验结果省略备索)。结果表明数实融合的中介效应仍然存在且同样为部分中介效应，可见研究假设H3成立且具有稳健性。

5 结论与政策建议

本文构建空间杜宾模型实证分析数字经济对我国产业结构升级影响的空间溢出效应，并结合中介效应模型检验数字经济与实体经济融合的中介作用机制，得到以下主要结论：第一，我国数字经济和产业结构升级存在显著的空间相关性，数字经济发展有效推动了产业结构升级，对邻近区域的产业结构升级存在正向空间溢出效应。金融规模扩大能显著促进本地区产业结构升级，而政府干预过多则不利于本地区产业结构升级发展。第二，数实融合在数字经济促进产业结构升级过程中发挥着部分中介效应，且具有稳健性。基于上述结论提出以下建议：

第一，推进数字经济均衡发展，发挥数字经济对产业结构升级的溢出效应。首先，应夯实数字经济发展基础，根据东中西部特点推进全国数字经济基础设施建设，全力促进区域间数字经济均衡发展。其次，建立区域互助机制，培养数字创新人才，针对地区间数字经济发展差异，加强区域间数字化技术和高技术人才流动，以高发展带动低发展，充分发挥数字经济对产业结构升级的溢出效应。

第二，推动数字经济与实体经济深度融合，加速产业转型升级。重视数字经济与实体经济在技术、产品、业务以及市场等各方面的融合发展，推动企业数字化转型。目前我国大型企业数字化转型相对成功，奠定了产业结构升级的微观基础，需要进一步加强数字技术在企业生产、组织、管理等环节的应用，同时完善政府部门的政策支持，助力中小微企业数字化转型发展。