消費結構升級對產業結構升級的異質性影響
——兼論互聯網商業流通效率的調節作用

馮樹輝，朱平芳

（1.上海社會科學院數量經濟研究中心，上海市 200235；2.上海社會科學院經濟研究所，上海市 200020）

一、引言

2021年12月中央經濟工作會議指出，中國經濟發展正面臨需求收縮、供給沖擊和預期轉弱三重壓力。在此背景下，消費成為經濟穩增長的重要支撐，以消費升級促進產業升級，進一步擴大內需以適應新發展格局成為題中之義。當前，我國處于消費結構加快升級的階段，消費成為經濟穩增長的主要引擎之一。2021年，我國城鎮居民人均可支配收入為47 412 元，農村人均可支配收入為18 931元，分別比上年增長8.2%和10.5%。城鎮居民人均消費支出達到30 307 元，農村居民人均消費支出達到15 916元，分別比上年增長12.2%和16.1%，消費支出的增長速度遠高于收入的增長速度。①統計顯示，2014年至2019年我國居民消費恩格爾系數由0.310 降至0.282。居民生存型消費向發展和享受型消費轉變成為消費結構升級最明顯的特征，城鄉居民消費差距的逐年縮小是當前消費結構變動的一大特征。[1]

消費結構升級促進產業結構升級已在學界達成普遍共識，并且互聯網商業流通的發展及其效率的提高在消費結構升級促進產業結構升級的過程中起到了重要作用。[2]2021年，我國實物商品網上零售額10.804 萬億元，比上年增長12.0%，占社會消費品零售總額的比重為24.5%。②當前，我國消費環境仍需要繼續優化，其中新型消費基礎設施的完善成為促消費的重要舉措。信息化、互聯網以及大數據等方面的基礎設施建設對賦能現代商品流通和物流服務體系的意義非常明顯，可以推動“新基建”與消費升級結合，以消費升級為抓手，從需求側促進產業結構升級。綜上，研究消費結構升級、互聯網商業流通效率以及產業結構升級三者之間的關系和作用機制，對推動產業結構升級，并使之成為我國經濟穩增長的新動力具有很強的現實意義。

二、文獻綜述與研究假設

黨的十九屆五中全會提出，要加快構建以國內循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局。消費和生產作為暢通國內經濟大循環的重點環節，分別對應著實現經濟高質量發展要求的消費結構升級和產業結構升級。消費結構升級促進產業結構升級在學界已經達到共識。傅家榮[3]、尹世杰[4]提出，消費需求結構是產業結構演進的根本動因，消費結構升級通過影響生產結構進而推動產業結構的優化。石奇等[5]認為，中國消費升級可以解釋29.64%產業結構的變化，消費升級對產業結構升級的影響不容忽視。隨著居民收入水平的提升，消費支出結構由生存型逐漸向發展和享受型轉變，同時，消費者對需求收入彈性高的中高端產品需求更多，生產廠商接收到這一信號后開始調整生產，不斷擴大生產中高端產品的規模，進而實現產業升級。遵循著配第-克拉克定理，消費結構升級主要通過需求收入彈性作用來影響產業升級。[6-7]基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：消費結構升級促進了產業結構升級。

在構建新發展格局過程中，流通作為連結生產端與消費端的中間環節，對暢通國內經濟循環、形成統一大市場的作用更加凸顯。數字技術賦能流通業創新發展，進一步提升流通業效率，推動現代商貿物流體系的構建，更有利于發揮流通業對產業轉型升級的引領作用。[8-9]在數字技術賦能下，流通業效率的提高主要體現在互聯網商業流通上。宋則等[10]提出，流通業影響力的發揮可以強化制造業的自主創新能力、緩解產能過剩以及優化制造業區域分工等，即流通業的高效運作可以進一步促進制造業結構的優化升級。何玉梅和趙欣灝[11]基于中國272個地級市的面板數據進行實證檢驗，認為新型數字基礎設施通過技術外溢的擴散效應和緩解資源錯配推動地區產業結構升級，人工智能、大數據、物聯網等新一代信息技術的推廣應用大大提升了流通業的效率，這些新型數字基礎設施通過促進技術創新有效推動了產業結構升級。基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：互聯網商業流通效率能夠促進產業結構升級。

互聯網、大數據等技術在流通領域的深度應用，不斷推動著流通業數字化的變革。一方面拉近了生產與居民消費之間的距離，提升了流通業的效率，如互聯網的發展豐富了支付手段，使消費變得更加快捷；[12]另一方面擴大了消費需求并推動消費升級。高振娟等[13]發現，數字經濟賦能消費層次從發展型向共享型和服務型轉變、消費結構從物質需求向精神給養轉變、消費方式從傳統線下向新式線上轉變，進而實現消費水平從低端向高端過渡，推動消費升級。王玉香和徐洪波[14]從消費提質擴容的視角實證研究認為，數字賦能流通業效率的提高，可以改善消費環境、完善消費體驗、降低流通管理成本，最終促進居民的消費升級。基于以上分析，本文提出如下假設：

H3：互聯網商業流通效率對消費結構升級促進產業結構升級具有調節作用。

在新發展格局背景下，居民消費升級是擴大內需的必要途徑，而互聯網的應用在農村居民消費升級的過程中扮演著重要角色，同時，互聯網對農村居民消費結構的影響具有明顯的區域差異。[15-16]王啟云和田偉[17]認為，受分配因素和供給因素的影響，我國農村地區居民消費升級相對緩慢。祝仲坤[18]指出，互聯網技能的掌握對農村消費潛力的釋放、消費結構的優化意義重大，并且互聯網技能會增加中部、西部以及東北部農村地區居民消費需求，優化東部地區的消費結構。基于以上分析，本文提出如下假設：

H4：消費結構升級促進產業升級，互聯網商業流通效率對其調節作用具有區域異質性。

本文有以下兩個方面的邊際貢獻。第一，現有文獻多研究宏觀數字經濟或流通效率對產業結構升級的影響，少有文獻討論數字經濟賦能下流通業對產業結構升級的影響，本文測算了流通業數字化中最重要的互聯網商業流通效率，并將其納入影響產業結構升級的指標；第二，已有文獻以討論消費結構升級和產業結構升級、數字經濟賦能的流通業效率和產業結構升級的單一關系為主，缺乏對數字經濟賦能的流通業效率在消費結構升級促進產業結構升級調節作用的討論。因此，本文以2015—2020年中國大陸31 個省市自治區面板數據為研究對象，從全國層面、區域層面和城鄉層面深入探討消費結構升級、互聯網商業流通效率對產業結構升級的作用機制，通過實證研究對比發現不同層面機制的差異性，得到具有針對性的政策啟示，以期為決策者提供有益參考。

三、消費結構升級與互聯網商業流通效率的測算

（一）消費結構升級的測算

學術界對消費結構升級的測算并沒有一致的標準。黃雋和李冀愷[1]認為，隨著收入水平的提高，消費結構遵循著生存—發展—享受的路徑演化。石明明等[19]提出，生存型與享受和發展型消費支出結構比例的變動是消費結構升級的內涵之一。紀園園和寧磊[20]以發展和享受型消費占總消費支出的比例衡量消費結構的升級，但沒有考慮生存型消費結構的升級。而隨著收入水平的提高，居民在吃、穿和住方面的消費結構與收入水平低時有所不同。石明明等[19]認為，消費結構升級的另一個內涵是消費者依據信息適應性做出消費決策，消費意愿不一定隨著收入的提高而提高，消費結構升級以對新品牌、新產品和新服務等的消費意愿來衡量。

以發展和享受型消費占總消費的比重衡量消費結構升級，的確忽略了生存型消費結構升級的可能性。鑒于此，本文通過熵權法構造消費結構升級指數（CU），賦予生存型消費一定權重，盡可能將生存型消費考慮在總指數中。

消費結構升級指數的指標體系包括生存型消費結構升級、發展和享受型消費結構升級兩個二級指標，其中生存型消費結構升級指標包括食品（Food）、衣著（Cloth）和居住（Reside）消費支出三個三級指標，均為負向指標；發展和享受型消費結構升級指標包括生活用品和服務（DNS）、交通和通信（TC）、教育文化與娛樂（ECE）、醫療保健（MC）和其他用品及服務（OSS）消費支出五個三級指標，均為正向指標。

通過熵權法測算各指標的權重如表1所示。從表1可以發現，無論從全國整體消費情況還是從城鄉消費情況看，發展和享受型消費在消費結構升級指數中起主要作用，其中城鎮居民的發展和享受型消費結構升級的權重高于全國，而農村居民的該權重低于全國水平；城鎮居民的生存型消費結構升級的權重低于全國平均水平，而農村居民的該權重遠高于全國平均水平。各指標權重的大小關系可以說明，在消費結構升級中，城鎮居民更偏向于發展和享受型消費，農村居民由于收入水平較低，更注重改善生存型消費的結構，這個結論符合泰勒和胡薩克（Taylor & Houthakker）[21]拓展的馬斯洛需求層次理論。

表1 消費結構升級各指標的權重

（二）互聯網商業流通效率的測算

數據包絡分析法（DEA）是基于CCR（模型提出者Charnes、Cooper和Rhodes英文名首字母）模型的效率評價方法，由沙爾內（Charnes）等[22]提出，與隨機前沿分析法（SFA）、生產函數法等相比，在效率評價方面具有獨特優勢。DEA可以用于評價多投入、多產出復雜系統內同質單元的相對效率。

CCR 模型的基本原理為：假定有K個決策單元，m種投入和q種產出，假定投入和產出的權重分別用v和u表示，則對任意待評價的第k個決策單元來講，其產出投入比hk可以表示為：

其中，yrk和xik分別表示第k個決策單元的第r種實際產出和第i種實際投入；r=1，2，3，...，q；i=1，2，3，...，m。DEA 模型的基本思想是在一定的約束條件下使產出投入比hk達到最大。根據CCR模型規模報酬不變的特征，可以將DEA 模型表示為一個線性規劃問題，基本形式及對偶形式分別為：

本文測度互聯網商業流通效率（TE）時，考慮了企業對企業（B2B）、企業對個人（B2C）、個人對個人（C2C）等商業模式，使用企業電子商務銷售額（億元）和互聯網零售額（億元）兩個指標作為產出指標。對多產出問題，使用DEA 方法是合適的。本文選擇批發零售業、交通運輸、倉儲及郵電通信業和住宿餐飲業這三大流通業的從業人員（萬人）和資本存量（億元）、長途光纜長度（公里）、移動互聯網用戶數（萬戶）、有電子商務的企業個數（個）作為DEA模型的投入指標。上述各產業資本以2000年為基期的各省市自治區永續盤存法計算的全社會資本存量加權來測算，權重計算方法為各年份中各省市自治區上述產業的增加值與GDP 之比。通過DEA方法測算的全國整體、東部、中部和西部的TE統計描述如表2所示。互聯網商業流通效率的均值在東部地區最高，西部地區最低，并且東部地區高于全國整體，中部和西部地區低于全國整體。

表2 不同地區互聯網商業流通效率（TE）的統計描述

四、實證研究

（一）指標、數據選擇與模型構建

1.指標選擇

本文的因變量為產業結構升級（ISU）。國內學者普遍從產業結構合理化（ISR）和產業結構高級化（ISS）兩個角度研究產業結構升級問題[23-24]。產業結構合理化反映各產業之間的協調程度和資源有效利用的程度，產業結構高級化反映產業結構由低到高演進的程度。在國民經濟三次產業劃分基礎上，本文從產業結構合理化和產業結構高級化兩個角度測量產業結構升級，兩個指標的構建參考干春暉等[23]的做法，ISR的計算公式如下：

其中，i=1，2，3，分別表示第一產業、第二產業和第三產業，Y表示各產業增加值，L表示各產業從業人員。ISR等于0，表明經濟處于均衡狀態，否則表示經濟偏離了均衡狀態。ISR越大，表明經濟越偏離均衡狀態，產業結構越不合理。

產業結構高級化（ISS）用第三產業增加值與第二產業增加值的比值來衡量。該比值越大，表明產業結構越高級化。

本文核心解釋變量為消費結構升級指數（CU）和互聯網商業流通效率（TE）。本文研究城鎮和農村消費結構升級對產業結構升級的影響，分別測算城鄉平均消費結構升級指數（NCU）、城鎮消費結構升級指數（UCU）和農村消費結構升級指數（CCU）。由于測算CU時使用的是各類消費的絕對量，數值較大且帶有單位，因此在引入模型時，對其進行標準化處理（標準化后乘以樣本個數）。CU和TE均為正向指標。

本文控制變量的選取參考了韓永輝等[24]、唐洪濤等[2]的做法。模型的控制變量主要有：（1）創新水平。創新水平一定程度反映各觀測單位產業的生產效率，是引領產業結構升級的內在動力，本文使用本年度地區的發明專利申請量（NIPA）來衡量；（2）市場化水平（MI）。本文使用王小魯等測算的各省市自治區市場化指數來衡量；③（3）人力資本水平（HCL）。不同產業對人力資本有不同的需求，人力資本在一定程度上影響著產業結構，本文使用地區人口規模（百萬人）與平均受教育年限（年）來衡量；（4）政府財政支出水平（FE）。不同年份財政支出水平的變化反映不同年份政府對實體經濟干預程度的變化；（5）金融發展水平（BFDL）。金融發展是市場經濟發展的基礎，金融發展水平反映了金融服務實體經濟的程度，本文使用各地區的年末存貸款余額與地區GDP之比表示；（6）對外開放程度（ALFCU）。對外開放程度越大，外商投資本地區的產業越多，對本地區產業的技術溢出越多，越能促進本地區產業結構升級，本文使用地區實際利用外資水平與地區GDP的比值來衡量。

2.數據來源

本文研究中國大陸31個省市自治區的消費結構升級和互聯網商業流通效率對產業結構升級的影響，以我國22 個省、5 個自治區和4 個直轄市為觀測樣本。測算CU、TE所使用的數據以及模型中的變量數據均來源于歷年中國統計年鑒、中國社會統計年鑒、各省市自治區統計年鑒。個別缺失數據使用移動平均法進行彌補。由于互聯網零售數據統計的開始時間為2015年，因此，本文樣本的時間長度為2015年至2020年。

表3顯示了各指標的描述性統計結果。各地區的產業結構合理化（ISR）、產業結構高級化（ISS）和互聯網商業流通效率（TE）的標準差較大，表明不同地區的產業升級和互聯網商業流通效率之間存在較大的差異。從城鄉之間的消費結構升級指數的標準差可以發現，各地區農村消費結構升級之間的差異大于城鎮，表明各地區城鎮居民的消費結構更穩定。無論從最大值還是最小值來看，城鎮消費結構升級指數均高于農村，表明城鎮消費結構升級的程度高于農村。由于標準化的原因，本文城鄉居民消費結構升級指數的均值都為1。

表3 各指標描述性統計結果

3.模型構建

產業結構升級受多種因素的共同影響，不僅包括前面提到的可觀測因素，還包括外部經濟沖擊、文化習慣、地理氣候等存在于個體和時間上的不可觀測因素。而且，產業結構升級不僅是單因素作用的結果，也是多種因素交互作用的結果。消費結構升級和互聯網商業流通效率均可能是影響產業結構升級的因素，而消費結構升級也受互聯網商業流通效率的影響，因此，消費結構升級對產業結構升級的影響可能受互聯網商業流通效率的調節。鑒于此，本文構建同時包含核心解釋變量、核心解釋變量的交互項、控制變量、個體效應、時間效應的短面板數據模型。為盡可能消除異方差的干擾，模型中的絕對量指標均做自然對數處理，具體模型如下：

其中，i=1，2，···，31，表示不同的省市自治區；t=2015，2016，···，2020，表示不同的年份；產業結構升級ISUit，m包含兩層含義，m=1時代表產業結構合理化（ISR），m=2 時代表產業結構高級化（ISS）；CUit，k包含三層含義，k=1時表示全國和區域整體的消費結構升級指數（NCU），k=2時表示城鎮消費結構升級指數（UCU），k=3時表示農村消費結構升級指數（CCU）；TE和CU·TE分別表示互聯網商業流通效率、互聯網商業流通效率和消費結構升級的交互項；Controlit表示6×1 維的控制變量向量；αi和μt分別表示個體（省份）效應和時間（年份）效應；εit表示模型的擾動項，服從獨立正態分布。β0為截距項，β1、β2和β3分別反映消費結構升級、互聯網商業流通效率對產業結構升級的影響以及互聯網商業流通效率對產業結構升級影響的調節作用。產業結構合理化是反向指標，β1、β2和β3＜0 表示促進產業結構合理化；產業結構高級化是正向指標，β1、β2和β3＞0 表示促進產業結構高級化；β表示6×1維控制變量系數向量。此外，模型（1）具體是固定效應模型還是隨機模型設定，需要豪斯曼（Hausman）檢驗來確定。經檢驗，模型（1）的設定為固定效應面板數據模型。

（二）實證結果分析

1.全國及各區域整體實證結果

表4反映了全國和不同區域中消費結構升級、互聯網商業流通效率和產業結構合理化的關系，包括含有和不含有NCU和TE交互項的兩種情況。可以看出，不管是從全國整體還是分區域看，消費結構升級至少能夠在10%顯著性水平促進產業結構合理化，并且東部地區的這種作用比中部和西部地區更大。這一結果符合配第-克拉克定理。消費結構升級是收入水平提高的結果，收入水平的提高促進了勞動力往更高產業部門的轉移，勞動力的有效轉移是促進產業協調發展的基礎，并且東部地區的資源有效利用率更高。正因為如此，消費結構升級才能促進產業結構合理化。

表4 全國及各區域CU、TE對產業結構合理化（ISR）影響估計結果

從系數大小看，互聯網商業流通效率在全國和不同區域對ISR的影響均為負，表明互聯網商業流通效率在一定程度上促進了產業結構合理化。并且，互聯網商業流通效率對消費結構升級提升產業結構合理化具有正向的調節作用。④然而，以上兩個作用在中部地區是不顯著的，這主要因為，在2016—2020年間，中部地區的第二產業單位勞動產出與第三產業單位勞動產出比平均增長了-0.112%，遠低于東部地區的1.556%和西部地區的1.879%。⑤兩個產業的單位勞動產出比反映了兩個產業生產效率的相對差異。隨著互聯網商業流通效率的提高，中部地區承接了東部地區的落后制造業，在一定程度上制約了中部地區產業結構的合理化。以上結論從產業結構合理化角度驗證了H1至H3。

表5反映了全國和不同區域中消費結構升級、互聯網商業流通效率和產業結構高級化的關系，包括含有和不含有NCU、TE交互項的兩種情況。可以發現，從全國整體來看消費結構升級和互聯網商業流通效率均顯著促進了產業結構高級化，并且互聯網商業流通效率對消費結構升級提升產業結構高級化具有正向調節作用。分地區來看，東部地區消費結構升級、互聯網商業流通效率與調節作用均是正向顯著的，并且高于全國平均水平；中部地區和西部地區中，無交互項回歸結果中NCU和TE的系數均是正向的，表明消費結構升級和互聯網商業流通效率促進了產業結構高級化。有交互項回歸結果中NCU·TE的系數均為正，表明TE對NCU促進產業結構高級化具有正向調節作用。以上從產業結構高級化角度驗證了H1至H3。然而，在中部地區和西部地區中，TE和交互項的系數在統計上并不顯著，這可能是因為發展和享受型商品與服務的需求是產業結構高級化的推動力，互聯網商業流通效率的提升對兩個地區發展和享受型消費需求彈性增大的促進作用并不大，制約了TE及調節作用對產業結構高級化的效果。在后面的機制檢驗中驗證了這種情況。

表5 全國及各區域整體CU、TE對產業結構高級化（ISS）影響估計結果

2.CU、TE對ISR影響在城鄉中的回歸結果

表6和表7反映了全國和各區域城鄉的消費結構升級、互聯網商業流通效率對產業結構合理化影響的回歸結果，包括包含和不包含消費結構升級與互聯網商業流通效率交互項的兩種結果。表6顯示，從全國城鎮的視角看，UCU、TE以及二者交互項的系數均顯著為負，并且整體看，這些系數的絕對值大于表4中全國整體回歸結果，表明城鎮消費結構升級對產業結構合理化的影響高于全國平均水平，互聯網商業流通效率對其調節作用也更明顯；從不同區域城鎮的視角看，三個區域無交互項回歸結果中，UCU、TE系數均為負。有交互項的回歸結果中，UCU·TE的系數均是負向的，表明TE對消費結構升級促進產業結構合理化具有正向的調節作用，并且調節作用在東部城鎮和西部城鎮中是統計顯著的，在中部城鎮不顯著，其中的原因和表4相同。表7顯示，從全國農村來看，CCU、TE以及二者交互項的系數均顯著為負，并且其絕對值小于表4中全國整體回歸結果，表明農村消費結構升級對產業結構合理化的影響小于全國城鄉平均水平，互聯網商業流通效率對其調節作用更弱；從不同區域的農村來看，三個區域的無交互項回歸結果中CCU和TE的系數整體上看為負。有交互項回歸結果中，東部和中部農村的TE對消費結構升級促進產業結構合理化具有正向調節作用，但只在東部農村中是顯著的，而西部農村地區的調節作用為負且不顯著，這是由于西部農村的收入水平較低，西部農村居民更多的是對生存型商品的需求，抑制了互聯網商業流通效率對消費結構升級促進產業結構合理化的正向調節作用的發揮。

表6 全國及各區域城鎮CU、TE對產業結構合理化（ISR）影響估計結果

表7 全國及各區域農村CU、TE對產業結構合理化（ISR）影響估計結果

比較表6和表7可以看出，全國城鎮和農村層面上，在消費結構升級、消費結構升級與互聯網商業流通效率的交互項系數方面，城鎮系數的絕對值大于農村，城鎮地區的回歸結果較農村地區更顯著。這表明在消費結構升級促進產業結構合理化的影響中，城鎮的消費結構升級占主導地位，并且互聯網商業流通效率對消費結構升級促進產業結構合理化的正向調節作用在城鎮的表現更明顯。這從產業結構合理化的角度驗證了H4。

3.CU、TE對ISS影響在城鄉中的回歸結果

表8和表9顯示了各類消費結構升級、互聯網商業流通效率對產業結構高級化影響的回歸結果，包括包含和不包含消費結構升級與互聯網商業流通效率交互項的兩種結果。表8顯示，從全國城鎮的視角來看，UCU、TE以及二者交互項的系數均顯著為正，并且這些系數在數值上整體上大于表5中全國整體回歸的結果，表明城鎮消費結構升級對產業結構高級化的影響高于全國城鄉平均水平，互聯網商業流通效率對其調節作用也更大；從不同區域城鎮的視角來看，三個區域城鎮無交互項回歸結果中，UCU、TE的系數均為正，有交互項回歸結果中，UCU·TE的系數均為正，表明TE對消費結構升級促進產業結構高級化具有正向調節作用，并且調節作用只有在東部地區是顯著的，中部和西部城鎮的交互項系數均不顯著，這主要因為中、西部地區的收入水平較低，勞動力往更高產業級別的流動較弱。表9顯示，從全國農村來看，CCU、TE以及二者交互項的系數均顯著為正，并且這些系數的數值小于表5中全國整體回歸的結果，表明農村消費結構升級對產業結構高級化的影響小于全國城鄉平均水平，互聯網商業流通效率對其調節作用更弱；從不同區域的農村來看，三個區域的無交互項回歸結果中，CCU、TE的系數均為正。有交互項回歸結果中，CCU·TE系數均為正，表明TE對消費結構升級促進產業結構高級化具有正向調節作用，但調節作用只在東部農村中是顯著的。

表8 全國及各區域城鎮CU、TE對產業結構高級化（ISS）影響估計結果

表9 全國及各區域農村CU、TE對產業結構高級化（ISS）影響估計結果

比較表8和表9可以發現，整體上城鎮消費結構升級、消費結構升級與互聯網商業流通效率的交互項的系數明顯大于農村，城鎮地區的回歸結果較農村地區更顯著，表明在消費結構升級促進產業結構高級化的影響中，城鎮的消費結構升級占有主導地位，并且互聯網商業流通效率對消費結構升級促進產業結構高級化的調節作用在城鎮中表現得更明顯。以上結論在區域和城鄉層面從產業結構高級化的角度驗證了H4。

（三）機制檢驗

配第-克拉克定理指出，產業結構升級是各產業就業人口追求更高收入水平引致的。恩格爾定理表明，收入水平的提高使居民對高質量商品和服務的需求增加。楊天宇和陳明玉[25]指出，恩格爾效應是消費升級帶動產業結構升級的途徑之一，居民收入水平上升后，對需求收入彈性低的產品需求量減少，對需求收入彈性高的產品需求量增加，最終，高需求收入彈性的產品在居民需求中占主導地位，從而引導產業結構升級。基于此，消費結構升級推動產業結構升級中，需求收入彈性扮演著重要的中介作用。因此，要解釋本文實證結果中顯示的不同區域和城鄉消費結構升級、互聯網商業流通效率對產業結構升級的差異性影響，有必要從生存型需求、發展和享受型需求收入彈性的差異來尋找答案。

表10反映了我國不同區域中不同類型的需求收入彈性在2015—2020年的變化。從發展和享受型需求收入彈性看，除2019年外，東部地區的發展和享受型需求收入彈性大于1，表明東部地區居民對發展和享受型商品與服務的需求量增加的幅度大于收入增加的幅度。中部地區的發展和享受型需求收入彈性在1的上下波動，而西部地區的發展和享受型需求收入彈性大多數年份均在很低的水平，甚至有些年份為負值。從生存型需求收入彈性看，東部地區的生存型需求收入彈性下降明顯，并且大部分年份低于中部地區和西部地區。

表10 不同類型的需求收入彈性

基于以上分析，本文以發展和享受型需求收入彈性（CIE）作為中介效應變量，通過以下兩個步驟檢驗發展和享受型需求收入彈性的中介效應。第一，構造模型研究其與消費結構升級、互聯網商業流通效率的關系[模型（2）]；第二，建立模型研究產業結構升級與發展和享受型需求收入彈性、消費結構升級和互聯網商業流通效率的關系[模型（3）]。

其中，模型（2）和模型（3）中的后三個變量分別為個體效應、時間效應和擾動項。除CIE外的其他變量和待估參數的定義和模型（1）相同。表11反映了模型（2）和模型（3）對全國及各區域整體的CIE在CU、TE對ISR影響的中介效應機制檢驗結果。⑥表11 中前4 列的結果表明，消費結構升級（NCU）對發展和享受型需求收入彈性（CIE）與互聯網商業流通效率（TE）對其調節作用均為顯著的正向；后4列結果表明，發展和享受型需求收入彈性顯著促進了產業結構合理化，并且消費結構升級、互聯網商業流通效率及二者交互項的系數均較表4小，說明發展和享受型需求收入彈性是消費結構升級與互聯網商業流通效率對產業結構升級的中介變量，需求端的變化是產業結構升級的重要參考。

表11 消費結構升級、互聯網商業流通效率與產業結構合理化的中介機制檢驗結果

（四）穩健性檢驗

錢納里（Chenery）[26]認為，在資源配置的作用下，產業結構升級能促進消費結構升級。龍少波等[27]驗證了技術變遷下產業結構升級和消費結構升級是互動的，產業結構升級有條件地促進消費結構升級。這表明模型（1）可能存在內生性。為進一步檢驗模型（1）回歸結果的穩健性，將消費結構升級的當期指數換成其滯后一期引入到模型（1）中。表12 是全國和各區域整體的穩健性估計結果，與表4和表5的結果相比，消費結構升級、互聯網商業流通效率以及二者交互項的回歸結果在數值大小上存在差別，但符號和穩健性基本一致。這表明消費結構升級對產業結構升級的影響以及互聯網商業流通效率對這種影響的調節作用是穩健的。這一結果也可以證明當前階段中國消費結構升級對產業結構升級具有引領作用[24]。

表12 穩健性檢驗估計結果

五、結論與啟示

（一）結論

本文以2015—2020年中國大陸31個省市自治區面板數據為研究對象，通過構造消費結構升級指數、測算互聯網商業流通效率，從全國、不同區域和城鄉層面研究消費結構升級對產業結構合理化與產業結構高級化的影響，并探討互聯網商業流通效率對上述影響的調節作用，通過機制檢驗驗證了發展和享受型需求收入彈性的中介效應。首先，消費結構升級促進了產業結構合理化和產業結構高級化，互聯網商業流通效率一方面能在一定程度上促進產業結構升級，另一方面也能在消費結構升級促進產業結構升級中起調節作用；其次，就地區比較而言，東部地區的消費結構升級對產業結構升級的影響以及互聯網商業流通效率對該影響的調節作用高于中部和西部地區；再次，就城鄉比較而言，城鎮消費結構升級對產業結構升級的影響以及互聯網商業流通效率對該影響的調節作用高于農村；最后，發展和享受型需求收入彈性在消費結構升級促進產業結構升級以及互聯網商業流通效率對其調節過程中起中介作用。

（二）啟示

一是注重需求側對供給側結構性改革的引領作用，以需求結構升級為抓手，從政府和市場兩個方面發揮消費結構升級對產業結構升級的促進作用。在社會再生產總過程中，作為物資資料生產的最終環節，消費通過引導生產的發展反作用于生產，這與本文的結論相呼應。因此，通過合理的政策引導消費結構升級，并且發揮好市場機制的積極作用，是促進產業結構升級的關鍵。

二是注重流通業與“新基建”的有機結合，最大限度地使數字經濟賦能流通業，充分發揮互聯網商業流通效率對消費結構升級促進產業結構升級的調節作用。以互聯網為工具，做好需求分析與需求發現，打造線上、線下消費互為補充的消費渠道與消費模式，為消費升級提速，以此助力產業結構升級。

三是注重不同區域、城市與農村消費結構升級的協調發展，建立合理的區域商貿體系和城鄉商貿體系，從供給端和需求端兩個方面助力產業結構升級。區域與城鄉協調發展是共同富裕的必然要求，在產業機構升級中，進一步發揮中、西部地區和農村地區消費結構升級的潛力，不僅能進一步促進產業結構升級，也能在此過程中增加居民收入，最終實現共同富裕。

注釋：

①根據《中華人民共和國2021年國民經濟和社會發展統計公報》中的數據整理而得。

②根據中華人民共和國中央人民政府官網中消費數據快報整理而得。

③市場化指數來源于王小魯、樊綱團隊測算的中國分省（區、市）市場化指數，其最新數據更新到2019年，本文在研究中使用移動平均法補充2020年的數據。

④由于產業結構合理化是負向指標，因此，盡管文中相應的回歸結果中消費結構升級和互聯網商業流通效率交互項的系數為負，依然稱之為互聯網商業流通效率對消費結構升級提升產業結構升級具有正向的調節作用。而產業結構高級化為正向指標，其調節作用的方向和交互項系數的正負一致。

⑤該組數據由2015—2020年全國各省市自治區各產業產出增加值和就業人數數據計算而得。

⑥篇幅所限，這里只展示了全國和區域整體的消費結構升級、互聯網商業流通效率對產業結構合理化影響的中介效應檢驗結果。