数字经济促进产业结构升级的机制与效应研究
2023-02-13刘和东
刘和东，纪 然
(南京工业大学 经济与管理学院,江苏 南京 210009 )
0 引言
“十四五”时期是我国经济从高速发展转向高质量发展的关键阶段。产业结构升级是促进我国经济高质量发展的内在动力和重要前提，数字经济是产业结构升级和经济高质量发展的催化剂。当前，我国正处于产业结构转型升级、经济结构新旧动能转换的攻关期，数字经济成为推动我国经济高质量发展的重要抓手。在此背景下，厘清数字经济与产业结构升级的关系，将有助于促进我国产业结构升级，有效实现我国经济高质量发展。
关于数字经济与产业结构升级，学者们主要围绕以下3个层面展开：一是数字经济。Tap-Scott[1]首次提出数字经济的概念；杜庆昊[2]认为，数字经济包括数字产业化与产业数字化，其中数字产业化是指在数字技术应用中，产生新产品或服务，形成新产业(如电子制造、信息技术产业等)，产业数字化是指利用数字技术改造传统产业，提升产业效率和产出。二是产业结构升级。甘行琼等[3]认为产业结构升级是指三次产业及其内部各自生产效率不断提高，逐渐实现资源合理有效配置、协调均衡发展的过程；李毓等[4]认为，产业结构升级宏观上是指产业结构向第三产业倾斜，产业地位不断提升的过程，微观上是指企业通过创新和技术进步不断向高层次行业聚集，以提升竞争力的过程；王勇和汤学敏[5]基于新结构经济学视角，认为产业结构升级是指产业内资源向高效率的新产品或领域集中，将资源转移到高附加值产业的过程；黄群慧[6]通过梳理历年中国产业结构变化和要素变革过程，指出中国产业成长的重点应从追求快速成长转向质量提升，大力培育新兴产业和利用新技术改造传统产业；苟利民[7]提出把握产业结构转型升级速度，有助于衡量产业结构调整政策的有效性。三是数字经济与产业结构升级。在数字产业化与产业结构升级方面，冯素玲和许德慧[8]认为数字产业化对产业结构升级存在正向促进作用；李治国等[9]认为数字经济将催生新兴数字产业，数字技术成果的应用会推动传统产业结构升级；徐慧超等[10]通过研究数字产业化对国际贸易的影响，发现数字产业化有助于丰富交易种类和形式，简化交易流程，大幅度缩短交易周期；曹静韬和张思聪[11]认为数字产业的集聚效应越大，越有助于本地经济和税收增长；宋旭光等[12]认为数字产业化水平提高会促进企业生产率提升，进而推动社会实体经济发展。在产业数字化与产业结构升级方面，Autio[13]研究发现，数字技术能有效实现资源低成本配置，显著提高供需双方匹配效率；Goldfarb等[14]认为数字技术能显著降低生产成本，提高传统产业生产效率；Ps Heo等[15]指出，信息通信技术与产业存在联动效应和扩散效应，有助于推动制造业向高新技术产业转型升级；陶长琪和周璇[16]通过量化信息产业与制造业融合对产业结构升级的影响，发现信息产业与制造业存在高度联动关系，能够加速产业结构升级；Laudien等[17]认为传统企业借助数字技术加快对传统生产要素的改造，促使生产方式发生转变，提高生产要素配置效率，助力产业结构升级；刘洋等[18]认为传统产业通过利用数字技术对数据要素资源进行整合，提升资源配置效率，促进产业数字化；刘翠花[19]认为数字技术推动传统生产方式向智能化转型，促进产业交叉融合，提升第三产业占比；陈晓东和杨晓霞[20]研究发现，产业数字化能够破解制造业转型升级中的“痛点”问题，有助于推动传统制造业向智能型、技术密集型方向转型升级；杨东等[21]指出先进数字技术在推动我国制造业优化产能、提高质量等方面起到关键性作用；Jorgenson等[22]认为将数字技术整合到产品、服务和运营中，能有效促进新产品与新服务的产生，有助于企业维持竞争优势。
综上，现有研究对数字经济推动产业结构升级进行了较多探讨，但也存在以下不足：从研究对象看，学者们仅侧重单方面分析数字产业化或产业数字化对产业结构升级的影响，忽视了数字经济整体(数字产业化与产业数字化)对产业结构升级的影响。从研究方法看，数字产业化、产业数字化、数字经济与产业结构升级之间存在线性或非线性关系，学者们仅局限于线性研究，缺少非线性关系研究。数字产业化、产业数字化、数字经济促进产业结构升级的机制是什么？数字产业化与产业数字化哪个效应更大？现有文献很少回答。与已有研究不同，本文将数字经济分为数字产业化和产业数字化，深入剖析数字经济整体及部分促进产业结构升级的机制。同时，构建门槛效应模型，收集2011—2020年我国内地30个省份(西藏因数据不全，未纳入统计)数字经济、产业结构升级相关数据，准确测度并比较数字产业化、产业数字化效应大小。最后，对数字产业化与产业数字化协同水平进行可视化分析，并提出有效促进产业结构升级的政策建议，以期为我国经济高质量发展提供决策参考。
1 数字经济促进产业结构升级的理论机制
1.1 数字产业化促进产业结构升级
数字产业化是指以人工智能(Artificial Intelligence)、区块链(Blockchain)、云计算(Cloud Computing)、大数据(Data)等为代表的新型数字技术(ABCD)通过成果转化生产数字产品，包括纯数字产品(如APP)、智能互联产品(数字技术+物理部件)，随着产品规模不断扩大，形成多种新兴数字产业，如电信业、电子信息制造业、软件及信息技术服务业等。数字产业化以数据为生产要素，通过数字技术的转化应用，促进产业结构升级，具体机制如图1所示。
图1 数字产业化促进产业结构升级的机制Fig.1 Mechanism of digital industrialization to promote the upgrading of industrial structure
(1)从时间维度看，数字产业化通过匹配与智能效应提升产业链各环节(设计、生产、商业化)效率，促进产业结构高级化。在匹配效应方面，交易型平台运用“大数据池”挖掘数据形成数据产品，为企业提供精准的市场预测，助力企业研发设计、生产制造、商业应用满足客户需求的个性化产品。在研发设计环节，企业利用数字仿真、数字孪生技术，使研发成本显著降低。同时，数字产业拥有强大的技术支持、数据支撑和算法赋能，使其在产品设计和目标市场定位上更加精确。在生产制造环节，企业通过计算机集成制造系统，综合生产过程中的信息流、物流等数据，集市场研究、设计制造和销售等功能于一体，利用集成化、自动化生产技术，高效匹配供需，满足消费者个性化需求。在商业应用环节，数字产业化是数字技术在产业层次上发展而来的一种形式，可以帮助产业实现供需精准对接和匹配。此外，数字技术通过创造直接连接策略，简化传统交易中的不必要环节，一方面消除传统交易中的信息屏障，使信息更加透明；另一方面消减服务的瓶颈环节，使交易流程更有效。在智能效应方面，随着ABCD等数字技术的不断发展，数据处理效率和能力得到极大提升，数据处理的自动化、智能化程度显著提高，从而有效降低交易费用、缩短交易时间、简化交易流程。如TCL的智能化工厂使用数字孪生技术，实现生产前的预演、生产中的诊断监控、生产后的评估优化。企业通过收集生产线数据，利用大数据分析，结合专家经验进行AI诊断，实现生产流程的自我优化，提升企业生产效率。
(2)从空间维度看，数字产业化通过衍生效应催生新兴产业，引致产业空间分布、全产业链均衡发展以及资源适配，实现产业结构合理化。伴随数字技术不断创新，加速衍生出新型数字产业体系。新产业的发展推动我国产业结构由传统劳动密集型向知识、智力和技术密集型产业转变，如人工智能、区块链、云计算、大数据等新型数字技术的出现及场景应用，衍生出新兴数字产业，形成产业生态，生产要素资源在不同类型产业高效配置，形成产业结构的科学布局，促进全产业链均衡发展。同时，高精度芯片制造、工业软件等共性数字技术在多个数字经济领域广泛应用，带动全域数字产业发展，促进资源的空间适配。
1.2 产业数字化促进产业结构升级
产业数字化是指利用数字技术改造传统产业，通过时间维度的效率提升、空间维度的资源适配，推动产业结构升级，其机制如图2所示。
图2 产业数字化促进产业结构升级的机制Fig.2 Mechanism of industrial digitalization to promote the upgrading of industrial structure
(1)从时间维度看，产业数字化通过渗透与融合效应提升产业链各环节效率，促进产业结构高级化。在渗透效应方面，数字技术在产业链研发设计、生产制造、商业应用环节深度渗透，催生新的研发技术、新型产品、新产业生态，推动全产业链效率提升。具体地，随着数字技术应用于农业、工业和服务业，为这些产业提供技术支持、数据支撑和智能算法等，催生出智慧农业、智能制造、智慧服务业，使研发设计精准定位目标市场，生产系统更具柔性、制造更加敏捷，商业应用(如产品配送与售后支持)高效匹配供需。在融合效应方面，数据资源与传统产业深度融合，传统产业得到改造，研发设计、生产制造、商业应用等环节效率得到提升。具体地，随着数字技术的广泛应用、产业跨界整合，在线用户社区不断建立，新的用户需求将拓展产品设计空间，企业获得异质性信息，降低设计成本，提升研发设计效率；数字技术能够优化企业生产制造流程，拓宽产品与服务范围，提升生产效率；随着数字基础设施建设不断加快，企业能够提高产业链数据交换能力与融合能力，从而对流通环节进行数字化改造，提升商业应用效率。
(2)从空间维度看，产业数字化通过带动与关联效应优化资源配置，促进产业结构合理化。在带动效应方面，数字技术催生平台型生产企业，形成数字产业集群，通过技术创新和产业集聚的空间辐射作用，带动集群内众多中小企业协同发展，优化资源的空间分布。同时，在数字技术支持下，产业链领军企业搭建数字化平台，带动上下游配套企业进行数字化转型，利用数据资源驱动全产业链互联互通，推动创意设计等新型服务业发展，促进商贸等传统服务业与领军企业数字化平台对接，实现产业空间分布和全产业链均衡发展。在关联效应方面，随着数字技术的扩散与应用，产业内及产业间的关联、融合更加紧密，横向上促进产业内企业加强沟通联系，纵向上推动上下游企业衔接配套，助力产业资源在空间上合理配置。同时，随着数据资源与传统产业深度融合，打通企业研发设计、生产制造、商业应用等业务流程的数据通道，助力企业业务流程优化，提升产业链资源配置效率。随着产业数字化的推进，全产业链通过数据资源实现互联互通，推进行业资源整合与产业链协同，助力资源在全产业链均衡配置。
1.3 数字经济与产业结构升级
数字经济通过叠加与倍增效应促进产业结构升级，具体机制如图3所示。
数字经济的核心是发展数字产业化和产业数字化，二者相辅相成，对产业结构升级产生叠加效应(数字产业化效应+产业数字化效应)和倍增效应。在叠加效应方面，数字经济通过数字技术的商业化应用(数字产业化)，实现产业链效率倍增；通过数字技术赋能传统产业(产业数字化)，产业资源得到高效适配。在倍增效应方面，人工智能驱动模型中，学习效应与网络效应呈边际报酬递增。数字化空间中的集群力量通过交叉网络外部效应，形成规模经济与范围经济，对价值创造发挥更为积极的作用。当数字经济规模超过门槛值后，将爆发出惊人能量。根据梅特卡夫法则，在数字经济平台中，网络价值为其节点数的平方，随着连接用户数量的增加，数字平台网络的价值呈指数级增长。数字网络中，节点增加，意味着企业能够捕捉更多机遇，形成良性循环，从而产生倍增效应。
图3 数字经济促进产业结构升级的机制Fig.3 Mechanism of digital economy to promote the upgrading of industrial structure
2 数字经济促进产业结构升级的效应分析
2.1 模型构建
2.1.1 普通面板模型
依据上文理论分析，数字经济是产业结构升级的核心变量。为消除异方差的影响，对所有变量取自然对数进行估计，由此构建基本计量模型如下：
lnisuit=cit+βlndigit+λm∑Xit+μit
(1)
式中，lnisuit表示i省份在t时期的产业结构升级水平，lndigit表示i省份在t时期的数字经济水平。cit为常数项，μit为随机误差项，β为数字经济的效应系数，向量X为控制变量，λm为控制变量的影响系数。
考虑产业结构升级除受数字经济影响外，还受到人力资本水平、对外开放程度、政府干预程度、固定资本投资等其它外部环境的影响。因此，公式(1)可改进为：
lnisuit=cit+βlndigit+λ1lnhumit+λ2lnopenit+λ3lngovit+λ4lninvestit+μit
(2)
式中，lnhum表示人力资本水平，lnopen表示对外开放程度，lngov表示政府干预程度，lninvest表示固定资本投资水平。λ1、λ2、λ3、λ4分别为人力资本水平、对外开放程度、政府干预程度、固定资本投资的影响系数。
2.1.2 面板门槛模型构建
参考Hansen[23]的研究，构建基本面板门槛模型如下：
yit=cit+β1xitI(qit≤γ1)+β2xitI(γ1
(3)
式中，y为被解释变量，x为核心解释变量，β1、β2为回归系数，q为门槛变量，γ为门槛值。I(g)为示性函数，其值为1或0。c为常数项，μ为随机误差项。
鉴于数字产业化、产业数字化、数字经济与产业结构升级可能存在非线性关系，分别受到研发经费、新产品开发经费、创新投入的差异化影响，本文对Hansen基本面板门槛模型进行改进，构建以研发经费、新产品开发经费和创新投入为门槛变量的面板门槛模型。
首先，以研发经费为门槛变量，构建数字产业化影响产业结构升级的门槛模型。
lnisuit=cit+β1lndigditI(lnrdit≤γ1)+β2lndigditI(γ1
(4)
其次，以新产品开发经费为门槛变量，构建产业数字化影响产业结构升级的门槛模型。
lnisuit=cit+β1lndigiitI(lnnpdit≤γ1)+β2lndigiitI(γ1
(5)
最后，以创新投入为门槛变量，构建数字经济影响产业结构升级的门槛模型。
lnisuit=cit+β1lndigitI(lninputit≤γ1)+β2lndigitI(γ1
(6)
其中，isuit代表i地区在t年的产业结构升级水平，digit(digdit、digiit)代表i地区在t年的数字经济水平(数字产业化水平、产业数字化水平)，inputit(rdit、npdit)代表i地区在t年的创新投入(研发经费、新产品开发经费)，humit代表i地区在t年的人力资本水平，openit代表i地区在t年的对外开放程度，govit代表i地区在t年的政府干预程度，investit代表i地区在t年的固定资本投资水平。γ1、γ2、γ3…γn分别为第1、2、3…n个门槛值，β1、β2、β3…βn为门槛变量的回归系数，λ1、λ2、λ3、λ4分别表示人力资本水平、对外开放程度、政府干预程度和固定资本投资水平的回归系数。
2.2 变量测度
2.2.1 被解释变量
产业结构升级(isu)。产业结构升级包括产业结构高级化(isuh)和合理化(isur)两个方面，利用熵权法计算产业结构高级化和合理化指标权重，对两个指标加权计算得出产业结构升级水平指数。
产业结构高级化即产业由低附加值向高附加值演进，本文借鉴袁航等(2019)的做法，采用三大产业结构占比与三大产业劳动生产率的期望值计算得到。
(7)
式中，Yi,m表示m产业的增加值，Yi表示i地区的生产总值，Yi,m/Yi表示m产业生产总值占地区生产总值的比重，Li,m表示m产业的从业人员数。Yi,m/Li,m表示m产业的劳动生产率，采用均值法对其进行无量纲化处理。isuh值越大，产业结构高级化水平越高。
根据上文分析，本文将产业结构合理化定义为资源的有效合理利用程度。借鉴于斌斌[24]的做法，以泰尔指数的倒数测度。
(8)
其中，Li,m/Li表示m产业从业人员数占总从业人员数的比重。当TLi=0时，表明产业结构合理化水平最均衡。isuri与TLi的作用机制相反，isuri值越大，意味着产业结构合理化水平越高。
2.2.2 核心解释变量
本文构建如表1所示的数字经济水平测度指标体系。数字经济水平指数(dig)在测度数字产业化和产业数字化两个指标的基础上，利用熵权法计算得出。
数字产业化是指通过研发数字技术并将其应用，引发新服务，形成数字产业。本文借鉴刘钒等[25]、向云等[26]的思路，采用创新能力、数字服务、产业规模3个二级指标和专利授权量、移动电话普及率、利润等9个三级指标测度数字产业化水平。
产业数字化是指利用数字技术对传统产业进行渗透，实现传统产业升级。同时，传统产业改造与数字金融密切相关。本文借鉴杨慧梅等[27]、傅为忠等[28]的思路，采用农业、工业、服务业、数字金融4个二级指标和农林牧渔业增加值、规模以上工业企业技术改造费用、社会消费品零售总额、数字金融覆盖广度等9个三级指标测度产业数字化水平。
2.2.3 门槛变量
数字产业化、产业数字化、数字经济的门槛变量分别为研发经费(rd)、新产品开发经费(npd)、创新投入水平指数(input)。其中，创新投入水平指数利用熵权法计算研发经费和新产品开发经费指标权重并加权计算综合得出。
2.2.4 控制变量
对于控制变量，人力资本水平(hum)用R&D人员全时当量表征，对外开放程度(open)用外商投资额衡量，政府干预程度(gov)用政府财政支出表征，固定资本投资水平(invest)用固定资产投资额衡量。
2.3 数据来源
本文以2011—2020年中国内地30个省份(西藏因数据不全，未纳入统计)数据为样本展开研究。其中，数字惠普金融指数数据来自北京大学数字金融研究中心课题组发布的《北京大学数字惠普金融指数(2011—2020)》，其它相关原始数据来源于2012—2021年《中国统计年鉴》《中国高新技术统计年鉴》及各地方统计年鉴，缺失值用插值法补充。
2.4 实证结果分析
2.4.1 门槛效应检验
为检验门槛模型的合理性，运用Stata16对门槛效应进行显著性检验，确定门槛个数(见表2)。
表1 数字经济水平测度指标体系Tab.1 Indicator system of digital economy level measurement
由表2知，研发经费、新产品开发经费和创新投入的门槛效应均通过单一门槛和双门槛显著性检验，三门槛均未通过检验。也即，数字经济通过双重门槛效应促进产业结构升级。
表2 门槛效应显著性结果检验结果Tab.2 Test results of significance of threshold effect
2.4.2 门槛模型回归结果分析
首先，以研发经费、新产品开发经费为门槛变量，对模型(4)(5)进行回归，结果如表3所示。
由表3可知，研发经费的两个门槛值分别为10.001和13.186，当lninnovrd<10.001、10.001≤lninnovrd<13.186、lninnovrd≥13.186时，数字产业化水平对产业结构升级存在正向影响效应，且呈倒U型递增变化(对应回归系数分别为0.926、1.021、0.791，均在1%水平下显著)。可能的原因是：当研发经费低于第一门槛时，基于研发投入产生的大数据、人工智能等数字技术，通过数据清洗、整理和分析，转化成数字产品(如第三方平台分析客户位置、需求、购买行为等数据资产)，数字产业进入导入阶段。一方面，数字产品在企业内部流动，以便企业提供针对性服务；另一方面，数字产品通过商业化在市场中销售，从而实现数字产业价值的快速提升(系数为0.926)。当研发经费高于第一门槛低于第二门槛时，由于重视数字技术研发，研发投入进一步积累，产业进入生命周期的成长阶段，数字技术对产业结构升级的促进效应达到最强(系数为1.021)。当研发经费高于第二门槛时，数字产业进入成熟阶段，数字产业链分为上半段(数字技术研发)和下半段(数字产品生产与销售)。我国较为重视下半段，形成制造、规模和市场优势，但对上半段推进不够，关键数字技术供给不足，如集成电路等关键数字技术设备受制于国外封锁，未形成相互关联、配套、拉动的具有竞争力的数字产业集群，数字技术对产业结构升级的促进效应有所减弱(系数为0.791)。由此得到：
结论1：数字产业化对产业结构升级存在倒U型递增影响效应。
表3 以研发经费与新产品开发经费为门槛变量的回归结果Tab.3 Regression results with R&D expenditure and new product development expenditure as threshold variables
新产品开发经费的两个门槛值分别为12.230和13.346，当lninnovnp<12.230、12.230≤lninnovnp<13.346、lninnovnp≥13.346时，产业数字化对产业结构升级存在递增影响(对应回归系数分别为0.201、0.268、0.369，均在1%水平下显著)。当新产品开发经费处于不同门槛区间时，产业数字化对产业结构升级的影响效应存在差异。可能的原因是：当新产品开发经费低于第一门槛时，随着人工智能、大数据等数字技术应用于传统产业，促进传统产业向智能化、自动化转型，不断生产新产品或提供新服务，提高生产效率。通过数据支持、算法赋能，传统产业的产品设计、生产与目标市场精准对接与匹配，使产品生产、投递和售后支持效率全面提升。这一阶段，数字技术对产业结构升级的促进效应开始增强(系数为0.201)。当新产品开发经费高于第一门槛低于第二门槛时，随着数字技术不断与传统产业融合，数字基础设施等配套逐步完善，数字技术对产业结构升级的促进效应进一步增强(系数为0.268)。当新产品开发经费高于第二门槛时，随着数字技术广泛应用于三次产业，产业资源实现合理配置、均衡协调发展，整体产业知识与技术性增加、层级得到提升，数字技术对产业结构升级的促进效应达到最强(系数为0.369)。由此得到：
结论2：产业数字化对产业结构升级存在正向边际递增影响效应。
横向上，当数字产业化和产业数字化的门槛变量分别处于低于第一门槛、第一门槛与第二门槛之间、高于第二门槛时，数字产业化对产业结构升级的影响系数均大于对应区间产业数字化对产业结构升级的影响系数(0.926>0.201，1.021>0.268，0.791>0.369)。可能的原因是：目前我国数字产业化还处于成长阶段，数字产业化与产业数字化规模的比值为1∶5，相对于产业数字化，数字产业化虽然规模较小，但发展迅速，其对产业结构升级的边际效应大于产业数字化的边际效应。由上可得：
结论3：数字产业化对产业结构升级的促进效应更强。
可见，在有限投资的情况下，着力突破数字产业化更能促进数字经济发展。这可为政府制定数字经济发展政策提供决策参考。
其次，以创新投入为门槛变量，对模型(6)进行回归，结果如表4所示。
表4 以创新投入为门槛变量的回归结果Tab.4 Regression results with innovation input as the threshold variable
由表4可知，创新投入的两个门槛值分别为2.667和3.015，当lninput<2.667、2.667≤lninput<3.015、lninput≥3.015时，数字经济的回归系数分别为0.968、1.072、1.132，均在1%水平下显著为正。并且0.968<1.072<1.132，说明创新投入位于不同门槛区间时，数字经济对产业结构升级均存在显著促进作用，且效应不断增强。可能的原因是：随着数字经济快速发展，数字产业化与产业数字化不断推进，企业研发模式趋于开放化、开源化，产品设计趋于版本化、迭代化，企业通过互联网将研发职能众包给多方主体，形成创新生态圈；企业生产模式趋于模块化、柔性化，而模块化有助于提高生产效率、柔性化能够满足多样化需求；营销模式趋于精准化、精细化，企业借助互联网平台，掌握丰富、海量的数据，从而通过市场预测，精准匹配供需，降低库存，提升商业化应用效率。由此可得：
结论4：数字经济对产业结构升级存在正向边际递增影响效应。
3 数字产业化与产业数字化协同性的空间可视化分析
依据上文测度结果，绘制数字产业化与产业数字化协同情况的四象限分布图(见图4)。
图4 数字产业化与产业数字化水平象限分布Fig.4 Quadrantal distribution of digital industrialization and industrial digitalization level
以数字产业化、产业数字化水平为横、纵坐标，以各自均值(4.05，5.05)为象限分界点，根据分布结果，将各省份数字产业化与产业数字化的协同情况分为4种类型，分别为数字产业化和产业数字化双高型、数字产业化和产业数字化双低型、数字产业化加强型、产业数字化加强型。
(1)双高型(第Ⅰ象限)：高数字产业化水平—高产业数字化水平。这一类型包括北京、上海、广东、江苏等8个省市，主要分布在京津冀、长三角和珠三角地区，这些地区具备政策、技术、区位和人才等优势，经济实力相对较强，数字经济发展较早、水平较高，产业结构已经趋向于高级化和合理化，良好的发展环境使其产业数字化和数字产业化均位居前列。数据显示，2020年，广东、江苏的数字产业化规模超过1.5万亿元，广东的产业数字化规模约为3.5万亿元，江苏、浙江、山东的产业数字化规模均超过2万亿元[29]。这类地区需持续保持高数字经济水平。
(2)双低型(第Ⅲ象限)：低数字产业化水平—低产业数字化水平。这一类型包括青海、宁夏、云南等12个省区，主要分布于我国西部地区，这些地区基础设施建设、人才资源基础相对薄弱，产业数字化和数字产业化水平均较低。数据显示，青海、宁夏等西部省区数字产业化占GDP比重不足5%，产业数字化占GDP比重不足20%。这些地区需进一步提高数字产业化与产业数字化水平。
(3)数字产业化加强型(第Ⅱ象限)：高产业数字化水平—低数字产业化水平。这一类型包括安徽、辽宁、河北等7个省份，这些地区产业数字化发展迅猛，如辽宁、重庆的产业数字化占GDP比重超过30%，而数字产业化占GDP比重仅在5%～10%之间。这些地区的数字产业化未能充分发展，应重点加强数字产业化建设。
(4)产业数字化加强型(第Ⅳ象限)：高数字产业化水平—低产业数字化水平。这一类型包括四川、河南和天津3个省市，其数字产业化规模均超过1 000亿元[29]。以四川为例，四川拥有四川大学、电子科技大学等多所知名高校，凭借良好的经济基础和科技人才优势，紧抓西部大开发机遇，有效促进数字产业化(数字技术创新及场景应用)。然而，这些地区的产业数字化未得到充分发展，需重点提高产业数字化水平。
结论5：数字产业化和产业数字化协同水平可分为双高型、双低型、数字产业化加强型、产业数字化加强型。
4 结语
4.1 结论
本文剖析我国数字产业化、产业数字化、数字经济促进产业结构升级的机制。通过构建门槛效应模型，收集2011—2020年中国内地30个省份的数字经济和产业结构升级相关数据，测度数字产业化、产业数字化、数字经济的效应，并对各地区数字产业化与产业数字化的协同水平进行可视化分析，得出以下结论：数字产业化对产业结构升级存在倒U型递增影响效应，产业数字化对产业结构升级存在正向边际递增影响效应，相较于产业数字化，数字产业化对产业结构升级的促进效应更强；数字经济对产业结构升级存在正向边际递增影响效应；数字产业化和产业数字化协同水平可分为双高型、双低型、数字产业化加强型、产业数字化加强型。
4.2 政策建议
依据上文结论，为有效促进产业结构升级，可以从以下方面入手：
(1)推进数字产业化的增量创新。首先，加大研发经费投入，促进ABCD等数字技术创新。重点发展网络、大数据、人工智能、区块链、云计算等前沿数字新技术，充分发挥数字技术在资源配置和信息传递方面的优势。其次，加快数字技术研发成果落地转化。企业要坚持“快速消化、快速吸收、快速应用”的方针，根据自身技术和业务发展水平，快速规范和开发新的数字产品，避免对数字技术应用的盲目跟风，并重视文化、数字化管理等软环境对数字产品孵化的保障作用。最后，培育新一代数字产业、信息产业等新兴产业集群。大力发展数字经济，促进产业结构升级，及时确立并转换主导产业，将数字产业打造为新的经济增长点。
(2)推动产业数字化赋能创新。一方面，增加新产品开发经费投入，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级。着力突破传统产业内部关键技术、零部件以及设备的外部垄断问题，补齐传统产业高质量发展短板，通过推动传统产业生产效率提升、生产模式转换，全面打通传统产业高质量发展的技术断点和堵点。另一方面，加快推进数字技术在传统行业的综合应用，充分释放数字红利，促进产业向服务化、网络化、智能化方向发展。构建传统产业技术创新体系，促进核心数字技术与传统产业深度融合，从根本上为传统产业技术升级奠定基础。
(3)重点推进数字产业化发展。围绕全产业链(研发设计、生产制造、商业应用)的数据支持与算法赋能、智能生产、网络交易等技术需求，实现各阶段供需精准匹配，积极推进5G、大数据、物联网、人工智能等数字技术应用，培育壮大新兴核心引领产业。首先，聚焦共性数字技术攻关。支持企业数字技术创新(研发投入、商业化应用)，鼓励领军企业组建创新联合体，突破数字创新中的关键核心技术。其次，聚焦重点领域，促进数字产业集群发展。围绕七大数字经济重点产业、十大数字化应用场景，重点发力，进一步推动数字产业做大做强。加快发展新兴数字产业，推动人工智能、量子信息等新兴数字技术的场景应用与产业生态建设，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
(4)大力发展数字经济。首先，加大对数字经济的支持力度。优化财政支出结构，完善传统预算体系，以适应数字经济发展。依托“互联网+”等数字技术，规范财政资金使用，提高财政资金使用透明度和效率。加大对数字经济薄弱环节的投入，突破制约数字经济发展的短板与瓶颈，建立支持数字经济发展的长效机制。其次，推动数字产业化和产业数字化协同发展。制定“双跑道”战略规划，明确数字经济发展方向，将数字产业纳入科学发展规划体系。同时，促进多个领域的联动发展，实现“双重目标”，一方面，发展数字化产品、新型组织形式，打造具有影响力的品牌；另一方面，加快数字技术与传统产业融合，促进传统产业的数字化转型。
(5)分区施策，因地发展。依据不同地区数字产业化和产业数字化协同水平，采取针对性的差异化政策。对于双高型的北京、上海、广东等省市，需要持续保持高数字经济水平，发挥模范带头引领作用，建设具有全球影响力的数字技术创新中心，以获取更高边际效用的数字经济发展红利。对于双低型的青海、宁夏等省区，需进一步提高产业数字化和数字产业化水平，通过制定相关扶持政策吸引数字要素资源流入，大力引进和培育高端数字领军人才，加大创新投入，充分吸取东部领先省份经验，促进产业数字化和数字产业化均衡发展。对于数字产业化加强型的安徽、辽宁等省份，需要提高数字产业化水平，重点在做大优势、补齐短板上下功夫，着力打造一批数字特色产业示范区，弥补数字产业化发展短板，发挥后发优势，实现弯道超车。对于产业数字化加强型的四川等省份，应提升产业数字化水平，注重运用数字技术加快对传统产业的改造，积极促进数字化与传统产业融合发展。
4.3 不足与展望
本文系统剖析了我国数字经济促进产业结构升级的机制，通过构建数字经济与产业结构升级评价指标体系和数理模型，准确测度并分析比较数字产业化、产业数字化效应，最后对数字产业化和产业数字化协同水平进行空间可视化分析。但受篇幅和数据限制，本研究还存在一些不足：首先，由于数字金融数据可查到的最初年份是2011年，因此本文仅收集了2011—2020年相关数据；其次，本文仅基于全国省域层面数据展开研究，对于更微观的地市级区域和产业层面未有涉及。后续研究可针对以上不足，建立更科学的评价指标体系，扩大研究范围，进一步分析数字经济在不同区域层次、产业层面对产业结构升级的效应，使模型在更大范围具有普适性。
