数字经济促进产业结构升级效应研究

2024-07-05潘锦云彭景

安徽理工大学学报·社会科学版 2024年3期

潘锦云彭景

摘要：在第四次工业革命的背景下，基于2010—2021年长三角城市群的核心城市数据，构建双向固定效应模型评估长三角城市群数字经济对产业结构的升级效应，并对其作用路径进行研究。结果表明，数字经济显著推动了长三角城市群产业结构升级，该结论在多种稳健性检验中仍然成立，进一步分析得出，数字经济可通过促进创业和传统金融发展间接促进产业结构升级。结论指出，进一步扩大数字经济规模，提升产业创新水平，加强长三角城市群产业协同发展，将有利于数字经济更好地服务于长三角城市群产业结构升级。

关键词：数字经济；产业结构；升级效应

中图分类号：F121.3；F49 文献标识码：A 文章编号：

1672-1101（2024）03-0008-10

Research on the Upgrading Effect of Digital Economy in Promoting Industrial Structure

——Empirical Analysis Based on the Data from Yangtze River Delta Urban Agglomeration

PAN Jinyun，PENG Jing

（School of economics and management，Anqing normal University，Anqing，Anhui 246011，China）

Abstract： In the context of the fourth Industrial Revolution，based on the core city data in Yangtze River Delta urban agglomeration from 2010 to 2021，the bidirectional fixed-effect model was used to evaluate the upgrading effect of the digital economy on the industrial structure of Yangtze River Delta urban agglomeration，and its action path was studied.The conclusion shows that digital economy significantly promotes the upgrading of industrial structure in Yangtze River Delta urban agglomeration，which is still valid in various robustness tests.Further analysis shows that digital economy can indirectly promote the upgrading of industrial structure by promoting entrepreneurship and the development of traditional finance.It is believed that further expanding the scope of the digital economy，promoting the level of industrial innovation and enhancing the coordinated industrial development of Yangtze River Delta urban agglomeration will be conducive to the digital economy to better serve the upgrading of the industrial structure of Yangtze River Delta urban agglomeration.

Key words：digital economy; industrial structure; upgrading effect

党的二十大报告中提到的“加快推动产业结构、能源结构、交通运输结构等调整优化”，为各地区产业结构改革指明了方向。近十年来，创新驱动发展被提高到战略层面，并制定了一系列产业发展的政策。当下制约我国产业结构转型的因素主要有创新力不足、产业基础能力较弱以及新经济与实体经济融合度较低等，表现在虽拥有巨大的产业发展规模，但在产业基础方面的短板却较为突出，对外依存度较高，这制约了中国式现代化的产业发展进程。数字经济的蓬勃发展，数字技术、数字思维与实体经济、实体产业的融合成为推动产业结构升级的关键要素。另外，我国各地区之间经济社会发展存在区域差异，经济发展水平低会制约新经济的发展，导致新经济与实体经济的融合度提升缓慢，传统产业产能过剩的弊端涌现。如何准确把握新经济发展契机，推进产业结构数字化进程，利用数字经济促进产业结构升级是实现资源有效配置的关键。

从2017年开始，数字经济已连续5年被列入政府工作报告。地方层面，数字经济在产业结构中的渗透力也逐步加大。根据工信部发布的消息，2023年我国电子信息制造业的营业收入突破16万亿元，软件业务收入达到10.8万亿元，这为数字化和工业化的融合发展奠定了技术基础。数字经济可以通过大数据、互联网、人工智能等使产业向数字化、智能化方向发展。工信部于2022年11月发布的《关于巩固回升向好趋势加力振作工业经济的通知》明确提出，要加强数字经济建设，形成具有国际竞争力的数字产业集群。近年来，三大产业正在数字技术参与下推动着经济社会发展发生深刻变革，催生新的商业模式和产业结构，突破传统产业过分依赖重复性劳动力的约束，激发有限资源的高效利用，提高资源配置的普惠水平，弥合数字鸿沟，一个智慧共享的新型数字社会正在形成。

在产业结构转型升级期间，第三产业增速领先于其他产业成为推动区域经济协调发展的强大力量，但同时也存在许多问题。从微观角度来看，产业链中的分工效率低下，未能形成产业链中上下游的聚力协作，在资源配置中仍主要依赖政府推动，合理的市场化运行机制亟待完善。从宏观角度来看，工业革命的推进和科学技术的发展应顺应产业分工的科学规律，未来一段时期要依托数字经济对传统生产要素进行合理配置，突出科技创新作为新兴产业发展的切入点，为产业结构的跨越式发展提供内在动能。

数字化、智能化体系的特有优势在于，数字经济衍生出的新产品、新业态、新模式，将宏观政策与具体实践相结合，为产业结构转型升级注入了创新动力。本文关于数字经济促进产业结构的升级效应研究正是基于以上背景而展开，探究数字经济对产业结构的升级效应、分析其内在机制具有重要意义。

一、概念界定

每一次科技革命和产业变革均会引发经济社会思维和认知的深刻变化。如，第三次产业革命中大量知识性企业集群性创新的出现使人们意识到产学研深度融合可以改变产业创新模式，促使国民经济及构成发生变化，引发了学者对知识经济的深度思考。数字经济推动第三产业发展的同时可以优化就业结构，引导劳动者向数字经济领域有序转岗就业[1]。数字化转型可通过普及信息化和智慧建设来缓解城乡发展不均衡不协调的问题[2]。除此之外，数字经济与传统产业深度融合所激发出的社会变革也引发诸多效应，表现在数据价值在数字经济中的权属界定、数字化转型与创新及智能化发展规划与治理边界等方面。

数字技术作为数字经济的基础工具，可用于构建一个更加直接且高效的社会网络，以突破过去经济社会中的平面连接，促使经济系统持续向复杂性演进，并不断冲击传统的产业结构和社会关系。如，企业可利用互联网连接数字化技术和应用拓展以数据为中心新业务，实现数据在要素市场化的合理配置。社会活动也不再局限于某一个实体空间，而是随着信息技术的渗透出现了网络空间。长期来看，数字技术和生产的融合可推动产业结构优化调整；短期来看，数字技术和金融的融合会显著推进高新技术发展[3]。另外，数字技术可以让网络行动者之间产生多维信任关系，且技术信任与人际信任之间存在互补关系[4]。

产业结构合理化反映了产业之间不断协调和关联水平不断提升的动态过程，既能衡量产业之间是否协调，又可衡量资源配置是否有效利用。基于古典经济学理论，各部门生产率水平相同时，即为经济最终均衡状态。之前学者大多用要素投入和产出耦合度来衡量，可兼顾各产业在不同经济体中优良性质。产业结构合理化本身并不具备升级的含义，仅代表产业结构与其他经济要素之间的协调过程。产业结构合理化是从相对不合理逐渐调整到相对合理的，根据每一个经济发展阶段出现的不同消费需求和资源条件，调整初始产业结构中不理想的有关变量，从而实现资源的有效配置和合理利用[5]。

产业结构高级化是合理化的更高层次。经济发展的一般规律表明，经济的增长进程中三次产业比重按照“一、二、三”的顺序依次上升，这个递进过程被称为产业结构高级化。产业技术创新作为产业结构高级化的的基础，可强化产业结构的质量。根据配第-克拉克定律，较多学者将产业结构高度量化，用第三产业和第二产业的比值来表示，认为产业结构高级化并非为简单测量三次产业的比例和份额，本质上应衡量其劳动生产率，而劳动生产率包含资本积累和技术进步[6]。产业结构合理化向产业结构高级化迈进的过程中，自主创新能力是促进转变的关键传导因素[7]。

二、关系分析

数字经济具有高效、灵活、创新等优势，通过数字技术的应用，可提高生产效率、降低生产成本、优化资源配置，同时也可创造新的商业模式和市场机会。传统产业目前面临诸多挑战，包括资源短缺、环境污染、低效率等，为应对这些问题，亟需对产业结构进行升级和转型，以提高经济的可持续发展能力。数字经济为产业结构升级提供了新的机遇，数字技术的应用，可推动传统产业的转型升级，提高其竞争力和创新能力。数字经济的发展需要依托于产业结构的升级，而产业结构的升级也需要借助数字经济的力量。数字经济的发展还可为产业结构升级提供动力和支撑，而产业结构的升级也可为数字经济的发展提供新的需求和市场。二者相辅相成，有助于推动经济的转型升级和可持续发展。

关于数字经济促进产业结构升级的直接效应研究可归纳为以下三点：第一，数字经济对产业结构升级是否存在溢出效应，通过考察数字产业的网络外部性，认为数字经济作为信息经济的高级形态，其范畴已经超越高渗透的技术密集型产业[8]，拥有强大技术支撑，会对传统经济产生技术溢出效应，甚至会引发传统经济被边缘化和被挤出市场的危机[9]。第二，围绕竞争关系拓扑网络展开的讨论，通过分析全球数字贸易竞争和互补的存在性问题，分析经济体的中心位置是否合理直接关系到数字贸易潜力[10]。此外，基于数字经济背景构建产业结构变迁模型，从ICT对产业TFP的替代效应作用机制出发，剖析其对中国产业结构升级的影响作用[11]。第三，围绕中国数字经济产业网络集群效应的影响因素进行的研究，发现核心产业的数字技术实践应用占据着关键地位[12]。

产业结构升级不仅取决于数字经济的带动作用，更取决于把数据资源转化成行动力的能力，而这种转化的工具即为数字经济促进产业结构的中介变量。技术进步在提升全要素生产率能力以及发挥数字经济的技术效应方面至关重要[13]。具有较高出口技术复杂度的国家更能保持其创新竞争优势，因其更容易通过数字技术渗透不同产业的方式促使产业结构升级[14]。在这个过程中，不仅需要提升产业技术创新能力，更需要不断提升知识密集型服务业与高新技术制造业协同发展，以提高数字产业的创新绩效。数字经济本身集中了知识密度较高的研发资源，具有较高的创新度和研发强度，进而带动产业结构升级。除了数字技术和创新能力，还应考察数字经济核心产业的大数据优势，其中，数字赋能产业为技术创新提供了施展平台[15]。

在区域经济一体化趋势加快的宏观背景下，刻画产业结构空间格局演变规律是推进数字经济促进产业结构升级效应的应有之义。分析数字经济对产业结构升级的总效应时需要考虑其空间效应，否则就有可能高估或者低估数字经济对产业结构升级的作用，根本原因是其所具有的区域外部性，这又是与数据要素在不同区域的集聚和扩散密不可分的。影响产业结构升级的因素是非常复杂的，产业结构升级的实现可能是多维要素空间协同的结果[16]，经济外部性是实现产业结构升级的必要前提，而不是充分条件。有关产业结构升级的数字经济范畴，区域经济学领域主要从资本与知识流动角度出发，侧重于用边际成本和收益来解释产业空间分布特征和演化趋势。产业空间格局是传统因子和数字因子协同作用的综合结果。

三、实证研究

长三角城市群不仅是我国几个主要的城市群中综合实力最强的，而且在产业结构方面也具有强代表性。本文将长三角城市群中的各项指标与全国其他城市进行比较，并试图从中获得一些有益结论可供借鉴，为突出研究主题并考虑到数据的可获得性，选取了长三角城市群中最初也是最具有代表性的16个城市。2019年12月，《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》正式印发，但由于基础建设、区域交通、产业集群、人才资源和环境因素的地域差异，各城市之间的发展不可避免存在一定的差异。

（一）指标体系构建

文章在前人基础上，坚持前瞻性、可操作性、系统性和导向性原则，兼顾指标数据的可获得性，重点选取具有强代表性的指标。选取2010—2021年长三角16个主要城市作为研究样本，该时间跨度的选择是因为2010年前后正是数字经济兴起之时，且欧盟委员会和OECD在2010年后开展了一系列系统性的统计工作，对其后年份进行研究比较具有代表性和可操作性。从信息化发展、互联网发展、产业发展、创新发展和普惠金融发展5个维度科学反映长三角城市群数字经济发展水平。由于影响数字经济发展的指标复杂且多样，为了综合评价长三角城市群的数字经济发展水平，对一系列影响数字经济的重要指标进行了提取。同时，为保证数据的科学性和代表性，对个别缺失值进行回归填补，数据主要来源于各城市统计年鉴，如表1所示。

（二）模型构建

1.基本模型构建。

为了检验数字经济对产业结构的升级效应，构建如下模型：

ISit=β0+β1DEit+β2PGDPit+β3FINit+β4GOVit+β5OPENit+β6LABit+μi+δt+εit（1）

其中，i和t分别代表城市和年份；IS代表被解释变量产业结构；DE为核心解释变量，代表各城市数字经济发展水平；β0、β1、…、β6代表变量系数；PGDP、FIN、GOV、OPEN、LAB为控制变量，表示经济发展水平、金融发展深度、政府干预程度、地区开放程度、劳动力水平；μi代表地区固定效应；δt代表时间固定效应；εit代表误差扰动性。

2.内生性问题。

上述基准回归已经将可控制的混杂因子尽可能列出，但仍有既影响数字经济又影响产业结构的不可测因素。特别是区域宏观经济变量中的政府政策，这里采用双重差分法（DID）解决数字经济发展的内生性。2013年公布的国家智慧城市试点名单中包含上海、无锡、常州、镇江、泰州、南京、苏州、南通、杭州、宁波，将此作为实验组（记为1），其他城市作为对照组（记为0），用以审视数字经济发展的外部政策冲击（2013年之后记为1，2013年之前记为0）。具体模型如下：

ISit=β0+β1Treati*Postt+β2PGDPit+β3FINit+β4GOVit+β5OPENit+β6LABit+μi+δt+εit（2）

其中，Treat代表地区虚拟变量；Post代表时间虚拟变量；主要解释变量为Treati*Postt，代表DID模型中的“数字经济”处理变量（即双重差分项）。考虑到政府政策颁布的时间点存在差异，只引入Treati与Postt的交乘项作为核心虚拟变量，如果该交乘项的系数β1显著为正，则可以证明数字经济可以促进产业结构升级。

3.机制分析。

本文研究的对象主要为数字经济与产业结构，尽管很多研究表明数字经济对产业结构升级有积极影响，且两者关系会受到很多中介变量的影响，但具体的中介效应程度存在较大差异，故应当使用恰当的方法对多项中介效应进行深入探讨。亚当斯密在《国富论》中提出，分工和市场的相互作用促进了生产力的进步。数字经济可以通过信息技术创新来提高劳动力产出效率，从而降低交易成本和生产成本。在新时代金融出现的同时，传统金融的发展方向也被积极讨论，而这跟产业结构密切相关。因此，数字经济对产业结构可能存在以“创业”和“传统金融”为中介变量的升级效应。以城镇私营和个体从业人员数在年末单位从业人员数中的占比来表示创业率，将金融机构存贷款总额和GDP的比值代表传统金融，中介效应检验模型如下：

M=β0+β1DEit+β2PGDPit+β3FINit+β4GOVit+β5OPENit+β6LABit+μi+δt+εit（3）

ISit=β0+β31DEit+β32M+β2PGDPit+β3FINit+β4GOVit+β5OPENit+β6LABit+μi+δt+εit（4）

其中，i和t分别代表城市和年份；M代表中介变量。

4.内生性与工具变量。

为进一步解决可能存在的内生性问题，本文选取普惠金融指数（IF）和邮电业务总量（POST）作为数字经济的工具变量，原因如下：一方面，普惠金融与创新性数字经济具有密切的关联性，普惠金融指数高的地区如今数字经济发展势头良好，而邮电业务反映出该地区对于信息流通的需求，会直接影响到互联网普及率和数字经济的发展，工具变量的相关性得以满足；另一方面，普惠金融和邮电业很难直接对产业结构产生影响，因此在控制相关变量之后，工具变量的无关性也可得到满足。

5.变量与数据。

被解释变量为产业结构（IS）。文章立足“十四五”规划中的构建现代产业体系的时代背景，考虑产业结构升级的至关重要性，将其作为实证研究的被解释变量。借鉴徐敏的方法，使用改进后的产业结构升级指数作为衡量产业结构升级的标准[17]。具体公式如下：

IS=∑3i=1qi×i=q1×1+q2×2+q3×3（5）

其中，IS为产业结构升级指数，代表第i产业所占比重（第i产业产值/GDP）。此指数的意义不在于体现产业结构发展的绝对水平，而在于刻画不同年份、不同城市之间产业结构升级水平的比较。产业结构升级指数越大，升级水平越高。

解释变量为数字经济（DE）。数字经济涉及到经济社会的方方面面，文章将信息化产业部公布的数字经济发展测评指标体系作为参考，依托北京大学数字金融研究中心的数字普惠金融发展指数，将信息化发展、互联网发展、产业发展、创新发展和普惠金融发展作为衡量数字经济发展水平的一级指标，然后基于数据的代表性和可操作性，进一步挑选出数字经济发展水平的二级指标，其中数字化成果评分和数字化应用评分来自EPS数据平台发布的《企业数字化转型数据库》，数字化转型指数则由腾讯研究院发布的《数字化转型报告2022》推算而来。利用熵权TOPSIS法测算表1指标得到解释变量数字经济发展指数（DE），并用DE1、DE2、DE3、DE4、DE5分别代表5个分指数。

X14数字化成果评分=0.367*数字创新标准+0.117*数字创新论文+0.235*数字发明专利+0.147*数字创新资质+0.133*数字国家级奖项；X15数字化应用评分=0.634*技术创新+0.238*流程创新+0.128*业务创新；X16数字化转型指数=0.347*战略驱动评分+0.162*技术赋能评分+0.097*组织赋能评分+0.034*环境赋能评分+0.271*数字化成果评分+0.088*数字化应用评分。

为了较为精准地评估出数字经济对产业结构的升级效应，减少因遗漏变量而产生的误差，文章尽可能控制了可能会影响产业结构升级的相关经济发展变量。由于我国不同城市间发展不平衡现象是客观存在的，故不同城市在控制变量的数据中存在着较为明显的差异，具体设置如下：

经济发展水平（PGDP）：经济发展水平越高，越能推动产业结构升级，产业结构升级反过来又能提升经济发展水平，从而达到产业结构螺旋形升级。考虑到我国经济发展尚存在不平衡不充分特征，采用人均地区生产总值来表示，并进行对数化处理。

金融发展深度（FIN）：从区域视角来看，各地区金融发展路线基本不一致。金融产业仍是以银行类信贷金融机构为主体。证券等资本市场为辅的银行向导型，选择金融机构各项贷款余额占GDP的比值表示该地区金融发展深度。

政府干预程度（GOV）：政府行为选择会大幅影响产业结构变动，使用财政支出占地区生产总值的比例来表示，可衡量地区政府对当地经济活动的影响层次。

地区开放程度（OPEN）：开放程度可由对外贸易依存度来衡量，理论上地区越开放，其经济发展越高、产业结构迭代升级速度越快。因此，开放程度与产业结构升级应有正相关关系，用进出口总额占GDP的比重表示。

劳动力规模（LAB）：劳动力流动会牵引产业结构升级，采用地区就业人数和常住人口的比值来表示。

四、结果分析

（一）回归分析

首先对模型1进行基本的固定效应回归，并将工具变量添加到基准模型中，以识别潜在的内生性问题，回归结果如表2所示。基准回归和工具变量回归均显示：数字经济综合指标对产业结构升级存在显著的正向促进作用，这也与长三角城市群正联手打造数字经济产业集群的各项举措相契合。在基本模型中，所有变量均通过1%的显著性水平检验，其中，数字经济、金融发展、政府干预、劳动力均对产业结构升级产生了积极影响。这与近年来国家持续加大对数字经济的财政支出、金融行业逐渐完成数字化转型、各地区出台一系列现代化手段助推传统产业转型发展的政策有关，也与长三角产业结构中呈现出新兴行业增速较快的事实相符。经济发展水平和地区开放程度均对产业结构升级呈现出抑制效果，可能的原因是：地区经济发展水平较高主要依靠第二产业中的工业，在参考徐敏的方法时，采用产业结构升级指数进行测算，第二产业的比重也不可忽视，因此出现反向作用也在情理之中；而地区开放程度的系数为负，可能与长三角对外贸易中占比较大的为低附加值和低技术含量的劳动密集型及区域加工型产业有关。在加入工具变量后，变量的显著性水平和变量系数正负与基准回归模型1相比，均未产生明显变化。

其次，从反映数字经济发展的5项分指标出发，利用固定效应回归研究其对产业结构升级的具体效应，相关结果如表3所示。分指数的各项系数均为正，呈现出正向促进作用。促进作用大小依次是信息化发展、创新发展、产业发展、互联网发展、普惠金融发展，可能存在的原因是：创新发展的人力成本增速一般高于经济增速，且需要耗费大量的试错成本，产业和普惠金融发展很大程度上依赖于信息化基础建设和互联网普及，这也与《“十四五”数字经济发展规划》中提到的“加快建设信息网络基础设施”等相关政策相稳合。

（二）异质性检验

发展数字经济作为产业的自我选择行为之一，这种自我选择因素被视为固定效应模型中的随机干扰项，忽略这些变量会导致模型出现内生性问题。文章使用两阶段最小二乘法处理这一潜在问题，采用这一方法的关键是选择新的工具变量，故将数字经济（DE）的滞后一期和滞后二期作为上述方法中所需要的工具变量，如表4所示。

结果可见，模型1中仅有1个工具变量，与内生变量数相等，模型恰好识别，所以无需进行Sargan检验。模型2中工具变量Sargan的值为0.917，对应的P值为0.338，因此没有理由拒绝工具变量外生这一假设。且DE的系数均在1%的水平上显著为正，与前文分析的数字经济显著促进了产业结构升级的结论相一致，进一步说明本文估计结果稳健。

参考新一线城市研究所发布的榜单，将样本组进一步划分为一二线城市组和非一二线城市组，插入虚拟变量mul并进行分组回归，研究数字经济对产业结构的影响程度在一二线城市与非一二线城市两个类别下是否存在差异，结果如表5所示。

结果表明，一二线城市数字经济估计系数在5%水平上显著为正，而非一二线城市估计系数不显著，表明一二线城市数字经济更利于产业结构升级，可能的原因为一二线城市自身经济实力到位，且具备一定的数字基础，而非一二线城市通常存在着数字规模有限、生产要素配置不到位等情况，其经济增长主要依靠低附加值的劳动密集型产品，属于以第二产业为主的产业结构构成。也就是说，在其他控制变量相同的条件下，一二线城市数字经济对产业结构升级的影响与非一二线城市存在差异，区域间存在明显的“数字鸿沟”。

（三）中介效应检验

1.创业增长的中介效应检验。基于前文设定的模型检验创业在数字经济促进产业结构升级过程中的中介作用。表6第1列数据表明，数字经济对创业的影响系数达到了显著性水平；第2列数据显示，创业对产业结构的影响系数达到了显著性水平，说明创业在数字经济促进产业结构升级的过程中起到了中介作用，而数字经济对产业结构升级的影响系数也达到了显著性水平，因此，创业在数字经济促进产业结构的影响中起到部分正向中介作用，原因可能是数字经济的发展会使本地区拥有更多创业机会，也可利用这种作用加强数字经济对产业结构升级的推动作用。

2.传统金融发展的中介效应检验。表6第3列回归结果显示，数字经济对传统金融存在着显著的促进作用。第4列回归结果中，数字经济与传统金融的系数均显著，说明在控制传统金融变量后，数字经济对产业结构升级呈现出显著促进作用，即传统金融在数字经济促进产业结构升级过程中发挥了传导作用。传统金融的中介效应揭示并肯定了数字经济对产业结构升级的推动价值：即通过促进传统金融的现代化转向，增强传统金融的社会内驱力，由此区别“传统金融困局”的消极观点，通过传统金融发展引发产业结构升级的正面价值讨论。

（四）稳健性检验

为规避由模型内生性问题导致的回归误差，增强实证结果的稳健性，本文采取了双重差分检验，模型结果显示交互项变量显著为正，且多数变量显著性水平没有改变，表明实证结果的高度稳定性。如果只用一个产业结构升级指数作为因变量来考察数字经济的影响，那么所得到的回归结果相对单一，甚至可能会影响到其准确性。本文进一步采用第三产业增加值与第二产业增加值的比来替换被解释变量，原因是该指标具备较强的代表性，在以往学者的研究中经常作为衡量产业结构升级的指标，并且在配第－克拉克产业结构演变规律中也处于不可动摇的地位，因此用它来进行检验具有一定的合理性，替换因变量的回归结果如表7所示。虽然回归系数和基准回归有所差异，但方向一致，数字经济发展对产业结构升级的影响仍显著为正，再次证明前文回归结果的稳健性。

五、政策建议

文章梳理总结了有关数字经济影响产业结构的相关文献及政策文件，结合产业经济学相关理论，搜集长三角城市群核心城市的数据，对长三角城市群数字经济中的信息化发展、互联网发展、产业发展、创新发展、普惠金融发展5个维度以及产业结构升级进行了现状分析；选取长三角城市群16个代表性城市2010—2021年的相关数据，构建面板数据模型，对长三角城市群中数字经济促进产业结构的直接升级效应和间接升级效应进行实证检验分析，同时又进行了异质性检验、内生性检验和稳健性检验。结论如下。第一，长三角城市群16个核心城市的数字经济规模总体上是逐年扩大的，但在扩大过程中略有波动，排名靠前的几所城市变动不明显，但排名靠后的城市在这几年间排名变动较大，不过数字经济整体在向着成熟稳定方向发展。第二，总体产业结构升级是在逐年提升的，上海的产业结构升级水平最高，江苏和浙江不相上下。第三，长三角城市群数字经济能够显著促进产业结构升级，将数字经济分为5个分指标进行实证得出，分指数均对产业结构升级存在正向促进作用，促进作用大小依次是信息化发展、创新发展、产业发展、互联网发展、普惠金融发展。第四，数字经济通过创业和传统金融发展间接促进产业结构升级。数字经济的发展可能会使本地区拥有更多创业机会，也可能会通过促进传统金融的现代化转向引发产业结构升级。

基于以上结论，提出如下几点政策建议：首先，扶持数字经济，满足产业发展时代需求。在推进产业结构升级的过程中，通过适度扩大数字经济规模，增加市场中的数字资本存量，以适应实体经济和数字经济融合发展的时代需求，发挥数字经济对产业结构升级的促进作用。同时，在稳步推进数字经济规模的过程中，也应该重视关注创业和传统金融的的发展。数字经济为产业结构升级注入了动力，为创新创业提供了新思路和新机遇，也为传统金融的现代化转变提供了契机。其次，提高产业创新水平，提升地区产业竞争力。文章研究结果表明，长三角城市群的产业结构距离发达国家还有很大提升空间。因此，各级政府应主动探索多元化升级途径，增强自身竞争力，推进战略性转型和产业调整，改变以往同质化的产业结构形式，积极探索创新性生产要素和具有区域特色的突出产业等。同时，可以通过丰富产业结构层次，推动三次产业融合发展，切实提高资源配置效率，有效提高区域竞争优势，改变以往单一的产品和服务模式。另外，要切实改善产业发展环境，吸引高水平人才加入，开发有高附加值、高技术含量和高质量的产品。再次，还需要持续推动一二三产业的市场化改革，改善部分行业产能过剩和重复建设的情况，拓宽产业空间，加强产业创新，有效提高产业结构整体竞争水平和效率。最后，增强长三角城市群产业协同发展，深化区域间学习合作。通过对长三角城市群发展差异性的分析可知，各城市的数字经济和产业结构升级情况差距明显。因此需要加强城市之间的资源流动，互相学习，加强产业合作，促进协调发展。上海、杭州、南京等一二线城市经济发展超前，在城市治理、产业基础和重点领域创新等方面具有强竞争力，可根据现有条件，优先探索战略性新兴产业、高新技术产业和其他高附加值产业等。同时，应引导区域数字资源要素合理流动，优化产业布局，增强数字资源的区域融通性，建立高质量的数字经济市场体系，更有效促进长三角一体化发展。

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