數字經濟發展對產業結構高級化的影響研究

董 超

（中共山東省委黨校，山東 濟南 250001）

一、引言

黨的十九大提出，我國經濟發展已由高速增長轉向高質量發展階段。其中，產業結構的優化調整是實現經濟結構轉型的重要方面。近年來，大數據、人工智能、云計算、物聯網等數字技術蓬勃發展，數字經濟已成為推動經濟發展的重要引擎。習近平總書記在2020年4月在浙江考察時指出，“要抓住產業數字化、數字產業化賦予的機遇，抓緊布局數字經濟等新興產業，著力壯大新增長點，形成發展新動能?！睌底纸洕軌虬l揮其強大的擴散效應和覆蓋功能，滲透于各行業中，促進行業間的融合，帶來產業效率的提升[1],從而為產業結構的優化升級帶來新的契機，促進產業結構的高級化。因此，研究數字經濟對產業結構高級化的作用具有重要意義。

數字經濟是通過數字化的信息作為主要生產要素，通過互聯網、通信等技術手段作為載體，利用通信產業化提供的設施條件[2]，促進經濟效率的提升和經濟結構的優化等經濟活動。數字經濟可以革新傳統的生產方式，為行業提供有效信息，通過智能設備和新技術的應用，促進產業的智能化、數字化水平[3]，同時將各生產要素有機結合，改變組織方式，提高資源配置效率和產品技術含量，推動產業變革；通過激發企業創新能力，打破了產業邊界，提高了產業間的融合程度，擴寬了產業系統的范圍和層次，產生經濟發展的新業態、新模式，從而實現產業結構優化升級；此外，數字經濟還改變了傳統的消費方式，消費者的消費方式、消費結構更加多樣復雜[4]，以電子商務、平臺經濟為載體的消費形式促進了相關產業的發展，驅動產業結構更加高級。

二、數字經濟發展對產業結構高級化水平影響實證分析

（一）指標選取

產業結構高級化水平（iss）：產業結構高級化是指產業效率提升，其結構向優化、高級的方向演進，優勢產業沿勞動密集型、資本密集型、技術密集型演進[5]，實現由低端向高端轉型，第三產業的比重逐漸提高的過程。對于產業結構高級化水平的度量，參考徐德云[6]的方法，將第一、二、三次產業分別賦予權重為1、2、3，用三大產業增加值占GDP 的比重與其各自權重的乘積之和來表示。表達式如下：

其中，iss 為產業結構高級化水平，i 為三次產業各自權重，si 為三次產業各自增加值占GDP 的比重。iss值越大，表明產業結構高級化水平越高。

2.核心解釋變量

數字經濟發展水平（dig）：根據前文分析，數字經濟的發展能夠通過改造傳統的生產方式、催生經濟發展的新業態等途徑，推動產業升級，促進產業結構高級化水平的提升。利用主成分分析法測算數字經濟發展水平綜合得分作為核心解釋變量進行分析。

數字經濟的發展包含多個方面，評價其發展水平時也應從多個維度進行考慮。數字經濟的發展不僅包括數字基礎設施的建設，也包括數字經濟產業規模和數字經濟的科研創新水平。在考慮到我國各地區數字經濟實際發展狀況的基礎上，結合數據的可獲得性，決定構建包含了以下三個方面的指標體系，即數字基礎設施建設、數字產業規模、數字經濟科研創新水平，共包括10 個基礎指標。如表1 所示。

表1 數字經濟評價指標體系

采用主成分分析法對數字經濟指標體系的各基礎指標權重進行分析。首先對數據標準化處理，對處理后的數據進行KMO 檢驗和Bartlett’s 球形檢驗，并以此進行主成分提取和指標權重的確定、成分矩陣分析等，計算數字經濟發展水平綜合得分。

基于物聯網概念的警用倉庫物聯網報警信息監控平臺系統是集三維信息呈現，多方位信息感知，報警聯動等技術于一體的全方位信息呈現系統。通過數據對接，物聯網技術等手段，對倉庫內物資環境信息進行實時顯示，并對異常問題進行定位提示，實現從對倉庫從物資信息到安防監控全方位的信息呈現。

3.控制變量

（1）消費水平（cons）：居民消費水平的提高，消費結構不斷改善，消費形式也會日趨多樣化，能夠推動產業結構高級化水平的提升。選取居民人均消費水平作為衡量消費水平的指標。

（2）城市化水平（urb）：在人口向城市流動的過程中，一方面帶來了充足的勞動力，促進產業集聚；另一方面也增加了消費需求，這兩點可共同促進產業結構高級化水平的提升。使用城鎮人口數量與總人口數量之比衡量城市化水平。

（3）金融發展水平（fd）：金融水平的發展能夠增加資本供應量，拓寬融資渠道，促進資金在產業間更好地配置，提高產業結構高級化水平。采用金融機構存貸款余額占GDP 的比重來衡量金融發展水平。

（4）財政支出水平（fe）：政府財政支出在一定程度上能有助于產業結構發展和轉型，但隨著經濟發展到一定階段，政府過度干預可能會影響產業升級的自身發展規律，從而可能對產業結構高級化的提升反而起到制約作用。使用各省政府財政支出數額衡量財政支出水平。

（二）模型構建與數據來源

以產業結構高級化水平（iss）作為被解釋變量，以數字經濟發展水平（dig）作為核心解釋變量，以消費水平（cons）、城市化水平（urb）、金融發展水平（fd）和財政支出水平（fe）作為控制變量，構建面板數據模型。由于消費水平（cons）和金融發展水平（fd）的增速較快，同時其數據為絕對量，為了降低異方差性帶來的影響，對這兩個變量取對數。構建模型如下：

其中，issit表示第t 個省第i年的產業結構高級化水平，digit、lnconsit、urbit、fdit、lnfeit分別表示第t 個省第t年的數字經濟發展水平、消費水平、城市化水平、金融發展水平和財政支出水平，β1、β2、β3、β4和β5為各解釋變量的回歸系數，μt為隨機擾動項，c 為常數項。

采用我國30 個?。ㄗ灾螀^、直轄市）2011——2018年的相關數據進行分析，由于數據的可獲得性，不包含西藏和港澳臺地區。所用到的數據來源于《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、《數字經濟發展指數報告》、《中國數字經濟發展與就業白皮書》和《中國信息年鑒》等。

（三）相關性分析

首先對各變量進行相關性分析，一方面看各解釋變量是否與被解釋變量存在相關性；另一方面也可觀察解釋變量之間是否存在多重共線性。

從表2 中可看出，在1%的顯著性水平下，被解釋變量即產業結構高級化水平與各解釋變量之間存在著相關性，且都通過了顯著性檢驗。其中，產業結構高級化水平與消費水平、城市化水平、金融發展水平存在較強的相關性，與數字經濟發展水平存在顯著的相關性，與財政支出水平存在較弱的相關性。這可以表明產業結構高級化水平與其各解釋變量通過了相關性檢驗。

表2 相關性分析

從5 個解釋變量之間的相關系數來看，絕大部分解釋變量之間的相關系數低于0.5，甚至小于0.3，說明絕大部分解釋變量之間是低度相關，或者弱相關；只有兩組解釋變量之間的相關系數大于0.5，但也只是達到了顯著相關水平，并未達到高度相關的水平。說明從整體來看，所選取的解釋變量之間獨立性較好，不存在明顯的多重共線性。

（四）模型類別的確定

1.F 檢驗

通過F 檢驗可判斷模型是否存在個體效應，從而在混合估計模型和固定效應模型中進行選擇。通過Eviews10 軟件所得，混合估計模型的殘差平方和SSEr=41.44315，固定效應模型殘差平方和SSEf= 11.55753，由此計算所得F=18.28，大于0.05 的顯著性水平下的臨界值（<2），拒絕使用混合估計模型的原假設，選用固定效應模型進行估計更加合理。

2.Hausman 檢驗

Hausmam 檢驗可檢驗模型的個體效應與解釋變量是否相關，從而確定模型是否存在明顯的隨機效應，以便于進一步在固定效應模型和隨機效應模型中進行選擇。在Eviews10 中進行Hausman 檢驗，結果如表3 所示。

表3 Hausman 檢驗

在0.1 的顯著性水平下，拒絕原假設，即個體效應與解釋變量之間存在相關性，所以在構建面板數據模型時選擇固定效應模型。

（五）模型回歸結果

利用固定效應模型進行面板數據回歸，結果如表4所示。

表4 回歸結果

調整后可決系數為0.984465，且F 值為446.4582，說明模型擬合效果較好。且在給定0.01 的顯著性水平下，各解釋變量的p 值均小于0.01，拒絕原假設，說明各解釋變量對產業結構高級化水平均有顯著影響。

其中，數字經濟水平作為本文核心解釋變量，對產業結構高級化水平的提升有著顯著的正向影響，其回歸系數為0.378248。即在控制其他變量不變的情況下，數字經濟水平每提高1 個單位，產業結構高級化水平便平均提高0.378248 個單位。由此說明數字經濟的發展有利于產業結構趨向于高級化。

其他控制變量的回歸結果表明：消費水平、城市化水平、金融發展水平和政府財政支出都會對產業結構高級化水平產生影響，且均通過顯著性檢驗。在控制其他變量不變的情況下，消費水平每提高1%，平均來說，產業結構高級化水平便提高0.00750134 個單位；城市化水平每提高1 個單位，平均來說，產業結構高級化水平提高3.287629 個單位；金融發展水平影響最大，每提高1 個單位，平均來說，產業結構高級化水平會增加61.68021 個單位；而政府財政支出回歸系數則為負數，說明其對產業結構高級化有負向影響，即每增加1%，平均來說，產業結構高級化水平會下降0.00482293 個單位。這可能與政府過度干預會影響產業升級的自身發展規律，從而可能對產業結構高級化的提升反而起到制約作用有關。

三、結論及建議

運用主成分分析法測算數字經濟發展水平，在此基礎上，運用面板數據固定效應模型進行回歸分析，得出結論：數字經濟發展水平的提高有助于產業升級，促使產業結構高級化水平的提升。基于此，提出以下建議：

（一）重視數字產業基礎設施建設，改造傳統產業

要加強數字產業基礎設施建設力度，加快部署新一代信息基礎設施的步伐，重視互聯網、云計算、大數據和人工智能的發展，提高數字經濟產業軟硬件基礎設施水平，實現行業內流程再造[7]，加快傳統產業數字化轉型步伐，從而為傳統產業的升級改造賦能，提高其生產效率并優化生產組織模式。

（二）激發數據要素活力，實現協同發展

要充分發掘、激發數據要素活力，依托數字化的資源，深入推動產學研間的協同發展，利用數字化的平臺在行業間實現產業數據的共享，推動產業鏈上企業的平臺化轉型，實現行業間的融合；進一步推進人才、服務、資金等生產要素的在線聚集，促使產業互通、生產協同以及新興資源的共享。

（三）培育產業平臺化發展生態，發展經濟新業態

依托數字資源培育產業平臺化發展生態，生產資料共享新模式，大力發展電子商務、在線教育、遠程醫療、線上辦公等新經濟業態，深入開展智慧城市的建設，提高產品智能化、個性化、專業化水平，改善消費者的消費結構，豐富消費者的消費形式，培育新的消費需求，拓寬共享消費、數字生活的新空間。