数字经济助推中国产业转型升级

王薇 卫珂卉

摘 要：数字经济作为构建现代化产业体系的重要引擎，为赋能产业转型升级提供核心驱动力。区别于以往研究多从宏观视角考察数字经济对产业转型升级的直接影响，在对产业转型升级和数字经济发展水平测度框架进一步拓展完善的基础上，从创新要素配置这一微观视角，对数字经济影响产业转型升级的直接、间接作用机制及空间溢出效应进行了实证检验。研究发现：数字经济发展对产业转型升级具有显著的直接效应；数字经济通过人力和资本创新要素配置的中介效应正向促进产业结构高级化和绿色化，反向抑制产业结构合理化，且更多依赖资本创新要素的配置来影响产业转型升级；数字经济发展对产业转型升级的影响均具有空间溢出效应，并存在区域异质性。

关键词：数字经济；创新要素配置；现代化产业体系；空间溢出效应

文章编号：2095-5960（2024）01-0052-10；中图分类号：F062.9；文献标识码：A

一、引言

伴随第四次工业革命在全球范围内广泛展开，以大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术为基础的数字经济正在加速创新进程，引领全球产业变革进入新周期。目前，我国经济已从高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处于加快建设现代化产业体系的关键时期，但仍存在着产业结构失衡及“含绿量”低的问题。面对高质量发展提出的新要求，党的二十大报告指出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”以及“推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”。数字经济时代推动产业结构转型升级，不仅需要基础领域创新突破，还需要进一步关注我国产业的创新质量和创新效率。然而，市场同质化竞争和要素流通渠道阻塞等约束导致了创新要素错配，可能会影响数字经济推动产业转型升级的整体进程，现有研究也发现要素错配对生产效率和产业结构具有严重的负效应。［1，2］因此，结合数字经济发展优势与创新要素优化配置，对重塑经济增长新动力、重构产业体系现代化和推动我国产业高质量发展具有重要的理论与实际意义。

早期国内学者结合本国国情和经济发展阶段总结了产业结构演进规律和转型升级路径［3-6］，从对外投资、技术进步、产业政策等方面考察产业转型升级的核心驱动因素。［7-9］随着新一轮科技革命的到来，数字经济逐渐成为产业转型升级的核心驱动因素［10］，学者们开始围绕数字经济发展对产业转型升级的影响进行研究。由于数字经济以信息产业的发展为主要载体，故国外研究较多关注数字化背景下新技术［11］与信息产业［12］同产业结构之间的关系。国内研究主要集中在具体的作用方式和路径方面：数字经济作为产业结构迈向中高端的主要驱动力［13］，能够通过破解创新链瓶颈、提升制造链质量等破解中国产业转型升级的“痛点”问题［14］，这种驱动力源于数字技术作用下产业链组织分工边界拓展、交易成本降低、价值分配转移及需求变化倒逼四个方面。［15］同时，部分定量研究再次验证了这种影响：数字经济发展显著促进了东中西部地区产业结构优化升级，但对不同区域的影响具有异质性。［16，17］也有研究表明数字经济能够促进产业结构高级化进而推动产业高质量发展，但其对产业结构合理化和高效化的影响并不明显。［18］此外，还有学者从数字基础设施［16］、产业链升级［19，20］、数字产业化与产业数字化［21］以及产业供需结构［22］等角度分析其中的作用路径。

数字经济有效加快了各类资源尤其是创新要素的流动，而创新要素的集聚、配置直接作用于产业间及产业内部的生产要素组合分布，因此间接影响产业转型升级。部分学者考虑了创新要素流动与配置对产业结构的作用，区际创新要素合理流动有利于促进产业结构升级［23］，创新要素综合配置可以加快产业结构的调整速度从而正向推动产业结构高级化［24］，创新要素空间配置正向影響产业结构高级化与合理化［25］，但缺少基于数字经济背景考虑创新要素配置这一渠道对产业结构影响的研究。

现有文献为后续研究提供了有益的借鉴，但仍存在以下不足：一是探讨数字经济影响产业转型升级的理论机制不够深入，并且得到的研究结论尚不一致。其中关于数字经济水平的衡量指标选取单一、与现实问题的联系性不强，产业转型升级的测算也普遍以产业结构高级化与合理化为主，未能考虑到产业绿色化转型的新要求；二是分析作用的中间机制主要集中在技术创新和数字金融等宏观层面，缺乏更为细致的创新要素配置渠道的微观研究。

鉴于此，本文主要关注创新要素配置作为中介变量作用于数字经济影响产业结构升级的具体机制，边际贡献包括：一是从理论上厘清数字经济对产业转型升级的直接作用以及通过创新要素配置间接作用的内在机理；二是运用科学合理的指标体系对数字经济发展水平与产业转型升级进行测度，结合创新要素错配理论测度我国创新要素配置水平；三是通过多种模型实证检验数字经济对中国产业转型升级的具体影响。

二、理论分析与研究假说

（一）数字经济对产业转型升级的直接效应

产业结构高级化是指产业由低附加值、低技术密集度的低级形态向高附加值、高技术密集度的高级形态转变，产业结构合理化是指资源要素合理配置同产业间关系协调的状态，产业结构绿色化是指节约资源投入与减少污染排放的利好可持续发展的生产模式。数字经济对产业结构高级化的影响表现在：新兴数字技术的广泛应用有利于推动新产业、新业态的崛起进而直接提升产业结构高级化水平［26］，数字经济与传统产业的深度融合产生的成本节约、效率提升、价值增值和产业融合效应也可以推动传统产业向高级化转型［27］，同时数字技术支持消费者个性化需求与消费模式升级，从需求侧推动了产业结构向高级化转型；［28］数字经济对产业结构合理化的影响表现在：企业通过智能化平台采集信息、提高搜寻效率，提升了供应链、价值链和创新链的供需匹配度，从而促进了产业结构合理化。但数字经济的“虹吸效应”和“极化效应”也有可能会加速数字技术和创新要素集聚，拉大产业发展差距继而产生不利影响；数字经济对产业结构绿色化的影响表现在：数据要素的投入能够发挥替代效应、减少传统生产要素的消耗，并利用其正外部性带动提升其他要素的利用效率，促进产业结构绿色化。［29］数字化的智能信息传递机制和管理模式有助于减少资源浪费和污染排放，优化资源配置效率和保护生态环境。［30］据此本文提出假说H1。

H1：数字经济对产业结构的高级化和绿色化具有正向影响，但对产业结构合理化的影响不确定。

（二）数字经济影响产业转型升级的创新要素配置中介效应数字经济能够通过数字化、智能化、网络化和平台化的组织方式加速各类资源的流动和组合优化，提高资源配置效率与产业结构协调发展，助力构建要素协同配置、产业间深度融合、绿色化程度提升的现代化产业体系。［31］数字经济通过创新要素配置驱动产业转型升级的作用主要表现在：一是数字经济发展刺激创新要素需求，通过赋能要素的信息化、数字化来扩充创新要素的供给规模，改进要素的参与生产方式［32］，这就为产业转型升级奠定了要素基础，同时参与方式的革新加速了产品创新、业态融合和高端升级［33］，从而促进了产业结构高级化和绿色化；二是数字经济打破了要素流动对物理空间和产业生态上的依赖，有效规避了因信息不对称和高搜寻成本等造成的创新要素错配，扩大了创新要素最优配置范围。［34］然而也可能出现创新要素投入集中于新兴产业领域，不利于产业结构合理化。［35］此外，数字技术的嵌入渗透使创新要素在云端实时共享、释放“信息势能”，因人力和资本创新要素面对的流动壁垒和供需匹配机制不同，两者的作用强度可能会存在差异。据此本文提出假说H2。

H2：数字经济通过创新要素配置优化对产业结构高级化和绿色化产生正向影响，但对产业结构合理化的影响不确定，人力与资本创新要素配置的作用强度存在差异。

（三）数字经济对产业转型升级的空间溢出效应

数字经济利用高效的信息传递压缩时空距离，能够拓宽区域间经济活动关联的广度和深度。不仅信息化和互联网存在空间溢出效应［36］，相关研究同样发现区域经济活动的空间相关性，数字经济对高质量发展具有空间溢出效应。［37］故有必要进一步考察数字经济对产业转型升级是否存在空间溢出效应和区域异质性。据此本文提出假说H3。

H3：数字经济对产业转型升级具有空间溢出效应，并且存在区域异质性。

三、研究设计

（一）模型构建

为了验证数字经济对产业结构转型升级的影响，构建如下面板固定效应模型：

Yit=α0+α1digit+α2Cit+ui+vt+εit  （1）

其中，i表示省份，t表示年份；Yit表示被解释变量产业转型升级，digit表示数字经济指数，Cit表示一系列控制变量，ui代表个体效应，vt代表时间效应，εit代表随机扰动项。

为检验创新要素配置在数字经济影响产业结构升级过程中的中介效应，本文建立如下中介效应模型：

Mit=β0+β1digit+β2Cit+ui+vt+εit  （2）

Yit=γ0+γ1digit+γ2Mit+γ3Cit+ui+vt+εit  （3）

式中，Mit表示中介变量创新要素配置，具体包括人力创新要素配置（hfa）和资本创新要素配置（kfa），其他变量定义与（1）式相同。β1×γ2表示中介效应，即数字经济发展通过创新要素配置渠道对产业转型升级产生的影响。

最后，为了讨论数字经济对产业转型升级的空间溢出效应，在（1）式中引入空间交互项，进一步为空间面板计量模型：

SAR：Yit=α0+ρWYit+α1digit+α2Conit+εit  （4）

SEM：Yit=α0+α1digit+α2Conit+uit，uit=δWuit+εit  （5）

SDM：Yit=α0+ρWYit+α1digit+φWdigit+α2Cit+WCit+ui+vt+εit  （6）

其中，ρ表示空間自相关系数，W为基于地理距离的空间权重矩阵，这里选用标准化的地理空间权重矩阵。δ为扰动项的空间交互项系数，φ为核心解释变量的空间交互项系数，为控制变量的空间交互项系数。对于模型（6），根据假设和条件H0：φ=0可判断是否能将SDM模型简化为SAR模型，根据假设条件H0：φ+ρα1=0可判断是否能够将SDM模型简化为SEM模型。

（二）变量定义与说明

1.被解释变量：产业结构转型升级。本文从产业结构高级化（ais）、产业结构合理化（ris）和产业结构绿色化（gis）三个维度来衡量产业结构转型升级。产业结构高级化（ais）选取第三产业产值与第二产业产值之比来衡量，计算公式为：ais=Y3/Y2；产业结构合理化（ris）采用产业结构泰尔指数衡量，计算公式为：ris=∑ni=1（YiY）ln（YiLi/YL），其中，Y表示总产值，Yi表示i产业的产值，L表示总就业，Li表示i产业的就业，i表示产业，n表示产业部门数；产业结构绿色化（gis）采用各区域单位GDP碳排放量的倒数表示，即gis=1（C/GDP）=GDPC，碳排放量的计算公式为C=∑ni=1mi×δi，mi=E×Fi，其中，mi为第i类能源产品消费量，δi为第i类能源产品的碳排放系数，n为能源产品种类。

2.核心解释变量：数字经济发展水平（dig）。现有文献中测度数字经济发展水平的方法主要包括：一是直接采用研究机构（中国信息通信研究院数字经济指数DEI等）发布的数字经济指数；二是细分为不同维度并构建复合指标体系进行测算；［37］三是基于投入产出分析方法，通过对国民经济行业分类中有关数字产品和产业的筛选来核算数字经济的增加值。［38］在现有研究的基础上，本文从数字经济基础设施、数字经济应用普及、数字经济产业规模和数字金融发展程度四个维度构建数字经济发展指标体系，采用熵权法测度数字经济发展指数①  ①限于篇幅略。。

3.中介变量：创新要素配置。本文选取正向化的创新要素错配系数来反映创新要素配置水平。借鉴董直庆的研究方法测算创新要素错配系数［39］：假设创新生产函数为C-D形式生产函数Yit=AitHaiitK1-aiit，其中，Yit为创新产出，Ait为创新效率，Hit和Kit分别为创新人力要素和创新资本要素投入，ai和1-ai分别为创新人力要素和创新资本要素产出弹性。创新人力要素和创新资本要素的错配系数计算公式如下：

φHit=Hit/Htθitαi/αt，φKit=Kit/Ktθit（1－αi）/（1－αt）  （7）

其中，θit=Yit∑ni=1Yit为创新产出份额，αt=∑ni=1θitαi为以产出份额为权重的加权平均弹性。hfa=1|φHit-1|和kfa=1|φKit-1|分别代表人力创新要素配置（hfa）与资本创新要素配置（kfa），数值越大表明创新要素配置越合理。

4.控制变量：借鉴已有的文献研究，本文选取以下控制变量来消除因遗漏变量导致的估计误差，具体包括：经济发展水平（pgdp），以地区人均地区生产总值衡量；信息化水平（info），以人均邮政业务总量衡量；城市化水平（urban），以城镇常住人口比重衡量；人力资本水平（hum），以6岁以上人口平均受教育年限衡量；市场化程度（mkt），以市场化指数衡量；政府干预程度（gov），以政府财政支出占比衡量。

（三）数据来源与描述性统计

考虑到数据的可得性和完整性，本文选取2011至2020年中国30个省市自治区（除西藏外）作为样本展开研究，相关原始数据来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》及相关统计网站等，对于缺失数据采用线性插值法进行填补。描述性统计结果见表1。

四、数字经济对产业转型升级的实证检验

（一）基准回归结果

利用方程（1）考察数字经济对产业转型升级的影响效应，表2报告了数字经济发展对产业结构转型升级三个维度的估计结果。结果显示：数字经济指数（dig）对产业结构高级化（ais）和绿色化（gis）的系数均在1%水平上显著为正，说明数字经济发展有助于提升产业结构高级化和绿色化，并且对产业结构高级化的正向影响更强。数字经济对产业结构合理化（ris）的系数在5%水平上显著为负，说明数字经济发展对产业结构合理化起到了负向影响。第（4）至（6）列为引入数字经济指数滞后一期（Ldig）的回归结果，观察可得：数字经济发展滞后一期对产业转型升级的作用方向与当期结果一致，该影响还具有时滞性。基于此，假说H1得到验证。

（二）中介效应分析

本文基于方程（2）和（3）运用Bootstrap方法进一步检验是否存在中介效应，表3报告了创新要素配置作为中介变量时的回归结果。结果显示：人力创新要素配置为中介变量时，数字经济对产业结构高级化和绿色化的影响均显著为正，中介效应占比为11.26%和15.23%，而数字经济发展的不均衡阻碍了产业结构合理化的发展；而资本创新要素配置為中介变量时，在数字经济影响产业转型升级的中介效应比例更大，分别是11.50%和18.52%，表明数字经济通过更为突出的资本创新要素配置来加速产业结构的升级，但同时因产业发展差距加大而阻碍了产业结构合理化。因此，创新要素配置在数字经济对产业结构升级的影响中发挥了显著的中介作用，即假说H2成立。

（三）空间溢出效应分析

在进行空间计量分析前，需要检验所研究的变量是否存在空间相关性。本文采用Moran’s I指数验证了2011至2020年中国数字经济指数和产业结构高级化、合理化及绿色化的空间自相关性。表4结果表明，这些变量均在10%的水平上呈现显著的正相关关系，说明全国各省份数字经济发展与产业转型升级之间存在明显的空间关联。因此，本文进一步构建空间计量模型来验证两者之间的关系。

本文经过LM，LR，Wald和Hausman等多种检验发现各统计量均在1%水平上显著，故选择控制时间和空间双固定效应的空间杜宾模型（SDM）展开空间溢出效应分析。回归结果如表5所示，产业结构高级化和绿色化的空间自回归系数均显著为正，且产业结构高级化的回归系数最大，而产业结构合理化的系数显著为负。这表明数字经济能够通过高渗透性和产业融合有效促进产业高级化发展，但可能因数字经济对产业发展的非线性影响导致产业内部的创新要素错配，降低产业结构合理化水平。数字经济的空间滞后项（Wdig）系数正负性保持不变，表明各省份产业结构升级程度不仅受到本地数字经济发展的影响，也受到了邻省的空间交互影响。

进一步分解空间溢出效应可知：对产业结构高级化而言，数字经济发展会通过直接效应促进本地产业结构高级化，尽管受到邻地负向的间接效应，但总体上数字经济仍会推动产业结构高级化；对产业结构合理化而言，数字经济发展不仅对本地产业结构合理化产生负向影响，还会对邻地产生负向的空间溢出效应；对产业结构绿色化而言，无论直接效应还是间接效应系数方向均为正，表明数字经济对产业结构绿色化具有正向的直接效应与空间溢出效应。综上，在考虑空间外溢效应时，数字经济发展仍有利于提升本地和邻地产业结构高级化和绿色化，但也会通过负向的空间溢出效应抑制邻地产业结构合理化。因此，假说H3成立。

（四）进一步拓展：区域异质性检验

为检验数字经济发展对产业结构升级的影响是否存在区域差异，本文进一步将全国样本划分为东、中、西和东北地区展开异质性分析。

1.分区域基准回归分析

表6显示，东中西部的数字经济发展显著影响产业转型升级，但其影响方向不同。具体而言，对产业结构高级化的影响表现为中部地区正向、其他地区负向。这是因为东部地区的产业结构已较为高级化，西部地区的产业发展滞后，数字经济更能带动产业发展基础良好的中部地区。对产业结构合理化的影响表现为中西部地区负向，强度上西部>中部，对东北地区的影响不明显，表明数字经济发展不利于区域产业结构合理化，且对发展程度越低的地区负向影响更突出。对产业结构绿色化的影响表现为东中西部地区均为正，对中部地区的影响最强。另外，东北地区的产业高级化和绿色化受到明显负向影响，这是因为该地区国有经济占比高、产业结构坚固，与数字经济融合能力较弱，无法充分释放数字经济发展推动产业转型升级的积极作用。

2.分区域中介效应检验

表7显示，各地区数字经济发展通过创新要素配置的中介效应对产业转型升级产生影响。产业结构高级化方面，数字经济通过人力和资本创新要素配置优化的正向作用促进不同地区的产业结构高级化，中部地区的效果最显著。产业结构合理化方面，数字经济通过人力和资本创新要素配置的负向作用对产业结构合理化产生抑制作用，这种负向传导效应在西部地区最明显。产业结构绿色化方面，人力和资本创新要素配置的正向中介作用也非常明显。从影响渠道来看，资本创新要素配置的作用程度大于人力创新要素配置，这是由于资本创新要素相对于人力创新要素具有高渗透性和低流动壁垒，其作用于数字经济对产业结构转型升级的效果更强。此外，东北地区与其他地区的情况有较大差异，数字经济发展未能通过改善创新要素配置带动产业结构转型，这与当地产业结构以传统产业为主、产业发展僵化等因素有关。

3.分区域空间溢出效应分析

根据表8，数字经济发展对各地区产业转型升级的空间溢出影响存在明显的异质性。直接效应显示，对中部地区产业结构升级的促进作用最明显，东部地区、西部地区次之，东北地区最弱。东部地区数字经济发展过快易提前释放创新潜力使产业高级化发展受限，西部地区因数字经济开发进程滞后而抑制了产业结构高级化与合理化，中部地区加速了数字经济与丰富资源、实体经济的结合，对产业高级化、绿色化产生了明显正向影响。东北地区数字经济融合创新发展受到传统产业结构的禁锢，产业转型升级进程难以顺利推进，其长期发展带来的环境问题在短时间内未能得到有效解决。间接效应显示，数字经济发展水平较低的中、西部地区尚未能充分发挥数字经济为产业转型升级带来的空间溢出效应。而东部地区因区域内产业发展不平衡造成了负向的空间溢出效应。东北地区数字经济处于发展潜力提升阶段，创新技术与传统产业的融合加快了本地数字经济向多领域深层次、高频率渗透，并发挥了正向的空间溢出效应。综上，假说H3得到进一步证实。

（五）稳健性检验

本文通过替换核心解释变量（借鉴赵涛等对数字经济发展水平的测算方法更换核心解释变量）、分阶段回归（划分为2011～2015年和2016～2020年两阶段）及内生性检验（使用SYS-GMM模型）三种方法进行稳健性检验，回归结果显示数字经济发展对产业结构升级的影响方向和显著性水平基本保持不变，验证了前文得到的研究结论均可靠（受篇幅限制略，具体结果可向作者索取）。

五、结论与政策建议

数字经济是驱动我国产业转型升级，实现经济高质量发展的核心动力源泉。本文基于2011～2020年中国省级面板数据实证考察了数字经济对产业转型升级的直接影響及间接中介机制。研究发现：第一，数字经济有效促进了产业结构高级化和绿色化转型，但阻碍了产业结构合理化发展。本文多方面系统考察了数字经济发展与产业转型升级，拓展了对产业结构合理化影响的单一结论，补充产业结构绿色化作用的具体机制。第二，人力和资本创新要素配置在数字经济推动产业转型升级的过程中发挥着显著的中介作用，加快产业结构高级化与绿色化发展，但对产业结构合理化有抑制作用。本文在已有研究基础上发现并验证创新要素配置产生的中介效应，进而丰富了数字经济影响产业转型升级的新渠道。第三，数字经济发展对产业转型升级具有空间溢出效应，存在方向、强度及区域上的异质性。本文进一步补充了这一影响的空间溢出效应和区域异质性分析。

基于研究结论，提出以下政策建议：一是警惕数字经济对产业结构合理化的负面影响，针对产业特征、供需现状以及发展趋势等合理配置创新要素，通过数字产业化和产业数字化的有效手段构建现代化产业体系，实现区域产业融合协调发展。二是利用数字技术拓展创新要素配置渠道，消除信息不对称、流动壁垒等对创新要素流动的限制，促进各区域要素有序畅通流动和最优配置。三是不同地区需结合自身产业现状、资源优势探索并制定具有特色化和差异化的转型发展战略。东部地区可以发挥数字经济先发优势，兼顾邻近地区数字经济水平，建立有利于提升本地、邻地产业结构高级化水平的合作共赢的数字产业集群。中西部地区可以依托东部地区支持，加快数字经济基础设施建设，促进传统产业与新兴产业快速融合，带动辐射周边地区产业转型升级。东北地区应重点夯实数字经济发展基础，促进数字技术与传统产业深度融合，充分释放数字经济对产业转型升级的潜在作用。

参考文献：

［1］江艇， 孙鲲鹏， 聂辉华.城市级别、全要素生产率和资源错配［J］. 管理世界， 2018（3）： 38～50， 77， 183.

［2］陈翼然， 李贻东， 靳来群， 张瑞.我国要素配置优化的着力点在哪——基于多维度要素配置扭曲程度的比较分析［J］.管理评论，2022（2）： 62～75.

［3］汪晓文， 李明， 张云晟.中国产业结构演进与发展：70年回顾与展望［J］.经济问题，2019（8）：1～10.

［4］肖旭， 戚聿东.产业数字化转型的价值维度与理论逻辑［J］.改革， 2019（8）：61～70.

［5］向秋兰， 蔡绍洪， 张再杰.产业结构演进与中国经济高质量转型发展［J］.贵州财经大学学报， 2023（1）：91～98.

［6］郭克莎.中国产业结构调整升级趋势与“十四五”时期政策思路［J］.中国工业经济， 2019（7）：24～41.

［7］赵云鹏， 叶娇.对外直接投资对中国产业结构影响研究［J］.数量经济技术经济研究， 2018（3）：78～95.

［8］孙天阳，陆毅，成丽红.资源枯竭型城市扶助政策实施效果、长效机制与产业升级［J］.中国工业经济， 2020（7）：98～116.

［9］黄群慧.改革开放40年中国的产业发展与工业化进程［J］.中国工业经济， 2018（9）：5～23.

［10］二十国集团数字经济发展与合作倡议［EB/OL］. （2016-09-29）（2020-08-27）. Https：//www.cac.gov.cn/2016-09/29/c_1119648520.htm.

［11］Acemoglu D， Restrepo P. Artificial intelligence， automation， and work［M］.The eco-nomics of artificial intelligence： An agenda， 2018：197～236.

［12］PS Heo， DH Lee. Evolution of the linkage structure of ICT industry and its role in the economic system： the case of Korea［J］. Information Technology for Development， 2019（3）：424～454.

［13］张于喆.数字经济驱动产业结构向中高端迈进的发展思路与主要任务［J］.经济纵横， 2018（9）：85～91.

［14］赵西兰.数字经济驱动中国制造转型升级研究［J］.中州学刊， 2017（12）：36～41.

［15］李春发， 李东东， 周驰.数字经济驱动制造业转型升级的作用——基于产业链视角的分析［J］.商业研究， 2020（2）：73～82.

［16］李英杰， 韩平.数字经济发展对我国产业结构优化升级的影响——基于省级面板数据的实证分析［J］.商业经济研究， 2021（6）：183～188.

［17］姜松， 孙玉鑫.数字经济对实体经济影响效应的实证研究［J］.科研管理， 2020（5）：32～39.

［18］潘启东， 孙小婷， 张永恒.数字经济对中国产业高质量发展的影响效应及传导机制研究［J］.河南理工大学学报（社会科学版）， 2022（5）：65～72.

［19］梁琳， 金光敏. 数学经济赋能我国产业链韧性提升的路径研究［J］.齐鲁学刊， 2023（5）：129～138.

［20］周禛. 全球产业链重构趋势与中国产业链升级研究［J］.东岳论丛， 2022（12）：129～136.

［21］冯素玲， 许德慧. 数字产业化对产业结构升级的影响机制分析——基于2010-2019年中国省际面板数据的实证分析［J］.东岳论丛， 2022（1）：136～149；192.

［22］罗茜， 王军， 朱杰.数字经济发展对实体经济的影响研究［J］.当代经济管理， 2022（7）：72～80.

［23］卓乘风， 邓峰.创新要素区际流动与产业结构升级［J］.经济问题探索， 2018（5）：70～79.

［24］彭影.数字经济下创新要素综合配置与产业结构调整［J］.当代经济管理， 2022（3）：48～58.

［25］王欣亮，刘飞.创新要素空间配置促进产业结构升级路径研究［J］.经济体制改革， 2018（6）：51～56.

［26］郭凯明， 潘珊， 颜色.新型基础设施投资与产业结构转型升级［J］.中国工业经济， 2020（3）：63～80.

［27］黄群慧， 余泳泽， 张松林.互联网发展与制造业生产率提升：内在机制与中国经验［J］. 中国工业经济， 2019（8）：5～23.

［28］祝合良， 王春娟.“双循环”新发展格局战略背景下产业数字化转型：理论与对策［J］. 财贸研究， 2021（3）：14～27.

［29］韩晶， 陈曦.数字经济赋能绿色发展：内在机制与经验证据［J］.经济社会体制比较， 2022（2）：73～84.

［30］邓荣荣， 张翱祥.中国城市数字经济发展对环境污染的影响及机理研究［J］.南方经济， 2022（2）：18～37.

［31］杜传忠.我国现代化产业体系的特征及建设路径［J］.人民论坛， 2022（24）：22～25.

［32］周祎庆， 杨丹， 王琳.数字经济对我国劳动力资源配置的影响——基于机理与实证分析［J］.经济问题探索， 2022（4）：154～163.

［33］王宏鸣， 陈永昌， 杨晨.数字化能否改善创新要素错配——基于创新要素区际流动视角［J］.证券市场导报， 2022（1）：42～51.

［34］王玉， 张占斌.数字经济、要素配置与区域一体化水平［J］.东南学术， 2021（5）：129～138.

［35］Boudreau K J， Lacetera N， Lakhani K R. Incentives and problem uncertainty in i-nnovation contests： an empirical analysis［J］. Management Science， 2011（5）：843～863.

［36］Yilmaz S， Haynes K E， Dinc M. Geographic and network neighbors： spillover ef-fects of telecommunications infrastructure［J］. Journal of Regional Science， 2010（2）：339～360.

［37］趙涛， 张智， 梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据［J］.管理世界， 2020（10）：65～76.

［38］鲜祖德， 王天琪.中国数字经济核心产业规模测算与预测［J］.统计研究， 2022（1）：4～14.

［39］董直庆， 胡晟明， 王林辉.创新要素错配： 空间溢出视角的对比检验［J］.浙江学刊， 2020（2）：136～145.

Digital Economy Boosts China’s Industrial Transformation and Upgrading-Based on the Mediating Effect of Innovation Factor Allocation

WANG Wei 1，2，WEI Ke-hui 2

（1. School of Economics and Management， Northwestern University， Xi’an， Shaanxi 710127， China;2. School of Economics， Xi’an University of Finance and Economics， Xi’an， Shaanxi 710100， China）

Abstract：

The digital economy， as an important engine for building a modernised industrial system， provides the core driving force for empowering industrial transformation and upgrading.Different from previous studies that examined the direct impact of the digital economy on industrial transformation and upgrading from a macro perspective， based on further expanding and perfecting the measurement framework of industrial transformation and upgrading and the level of digital economy development， the study empirically examined the direct and indirect mechanisms and spatial spillover effects of the digital economy on industrial transformation and upgrading from the micro perspective of the allocation of innovation factors. The study finds that： the development of digital economy has a significant direct effect on industrial transformation and upgrading; the digital economy positively promotes industrial structure advanced and greening through the optimisation of the allocation of human and capital innovation factors， and negatively inhibits the rationalisation of industrial structure， and it relies more on the allocation of capital innovation factors to influence The impact of digital economy development on industrial transformation and upgrading has spatial spillover effects and regional heterogeneity.

Key words：

digital economy; innovative element configuration; modern industrial system; spatial spillover effects

責任编辑：吴锦丹