數字經濟對服務業結構的影響
——“低端鎖定”還是“高端促進”？

馬詩卉，肖婷婷

（華中科技大學經濟學院，武漢 430074）

一、引言

近年來，依托互聯網、大數據、云計算、人工智能及區塊鏈等數字技術而蓬勃發展的數字經濟，正在為經濟結構的轉型升級和產業內部結構的不斷優化注入新的力量。中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展報告（2022 年）》顯示，我國數字經濟規模在2021 年達到45.5 萬億元，占GDP 的39.8%，已成為我國積極爭奪的新經濟增長點。新冠疫情以來，數字經濟在遠程辦公、遠程診療、在線教育、無人配送等方面推動企業復工復產，加快服務業的數字化轉型。

目前我國經濟已由高速增長轉向高質量發展階段，面臨經濟“結構性減速”的難題，促進服務業結構升級或許是破除這一難題的重要抓手，成為現階段中國經濟高質量發展的重要力量。隨著經濟的發展，服務業對國民經濟的“穩定器”作用日益凸顯，盡管近幾年服務業占GDP 的比重不斷上升，早已成為支撐經濟發展的三大產業中最重要的部分，但服務業生產率低、內部結構升級緩慢，且在國民經濟中的重要程度與發達國家相比仍有很大的差距。黨的十九大明確指出，要“提高我國服務業發展水平，促進我國服務業轉型升級，向高端產業鏈發展”，“十四五”規劃綱要中也提出要推動服務業邁向專業化和高端化。因此，考察如何促進服務業結構升級成為一個值得關注的問題。本文探索了數字經濟對服務業結構升級的作用，為我國經濟高質量發展提供新的思路。

盡管有許多文獻證實了數字經濟能夠顯著促進產業結構服務化（姚維瀚和姚戰琪，2021；戚聿東和褚席，2022；周闖等，2023；韓谷源等，2023），但他們只關注到了數字經濟對三次產業間結構變化的影響，并未涉及數字經濟對服務業內部結構的影響機制?，F階段研究數字經濟影響服務業內部結構的文章仍然較少，袁航和夏杰長（2022）從數字基礎設施的角度出發，分析了“寬帶中國”戰略對服務業結構升級的影響，任保平和鞏羽浩（2023）從理論機制的角度闡述了數字經濟驅動服務業轉型升級的原理。事實上，服務業內部結構有自身的變化規律（戴魁早等，2020），推動服務業內部結構的轉型升級對當前經濟高質量發展與現代產業體系建設起著關鍵作用，因而亟需從數字經濟的綜合性發展角度探索其對服務業結構升級的機制。

Baumol（1967）早在1967 年研究產業結構向服務業轉變和生產率提升之間的關系時就發現，勞動力從工業部門進入服務業部門不一定會提升全社會的生產率，即存在“服務業成本病”，這是因為服務業內部也存在傳統低端部門和現代高端部門。參考國家統計局的分類，本文將服務業劃分為生產性服務業與生活性服務業。生產性服務業向從事生產制造活動的企業提供配套服務，因其知識、技術、信息等要素相對密集，屬于現代高端部門，而生活性服務業是直接為居民吃用住行提供服務的行業，因其附加值率低、勞動密集程度高，屬于傳統低端部門（李平等，2017），只有當勞動力進入到先進的生產性服務業部門才能提升全社會的生產率（余泳澤和潘妍，2019）。如果生活性服務業部門不斷壯大，由于其勞動生產率的提升存在滯后性，將導致“服務業成本病”加重，服務業結構惡化，表現為“低端鎖定”；反之，當生產性服務業占服務業比重不斷上升時，能夠促進制造業轉型升級、推動城市化進程及提升我國在全球價值鏈中的分工地位（韓峰和陽立高，2020；韓峰等，2014；黃繁華和洪銀興，2020），服務業結構優化，表現為“高端促進”。

面對當前經濟的“結構性減速”，生產性服務業已經成為我國經濟發展中的主要增值點。許多學者從不同角度探究了影響生產性服務業發展的因素，OECD（2001）使用1984——1998 年的OECD 國家面板數據研究發現人均GDP 的增加能夠促進生產性服務業的就業比重，國內學者強調市場化水平、制造業需求及技術創新會對我國生產性服務業的發展產生積極影響（陳凱，2006；高覺民和李曉慧，2011；夏杰長和戴建軍，2009）。而諸如中國地方政府增長目標約束帶來的資源錯配及政府規模、行政干預等制度性因素則會抑制生產性服務業發展（夏杰長和戴建軍，2009；江波和李江帆，2013）。已有研究已經證實技術創新是高端服務業發展的核心競爭力（夏杰長和戴建軍，2009），而人才發展是技術創新過程中必不可少的一環，具有知識密集特征的生產性服務業企業是把人力資本引入到商品和服務生產過程的重要力量。本文注意到人力資本可能對生產性服務業發展產生重要影響，而現有文獻尚未討論這一路徑，因而本文創新性地從人力資本水平提升的角度分析數字經濟對服務業結構升級的影響。

與本文研究主題最相關的文獻為王文等（2020）對工業機器人沖擊下的服務業結構升級的研究，相較而言，本文的創新點在于：首先，王文等（2020）關注的工業機器人只是數字技術的一個部分，事實上，在數字經濟時代，人工智能、大數據、區塊鏈等新興技術都隸屬數字經濟發展，本文綜合多方面因素構建數字經濟發展指數，能夠更加全面地反映數字經濟的發展狀況；其次，研究樣本為30 個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^）（因數據缺失，未含西藏地區及港澳臺地區）2009—2017 年的數據，采用全國271 個地級及以上城市的樣本數據，服務業的發展在城市層面更加集中，因此地級市層面的數據不但能夠更清晰地認識服務業結構升級的問題，而且有助于關注到城市發展的差異；最后，本文注意到數據要素發展具有開放共享的特征，進一步分析了數字經濟的空間溢出效應，豐富了數字經濟領域的研究。

本文將《中國城市統計年鑒》與中國普惠金融指數相結合，考慮到自2020 年起城市統計年鑒不再公布“按產業、行業劃分的城鎮單位就業人員”等指標，而這些指標是衡量服務業結構高級化水平的重要構成部分，因此本文的樣本時間區間為2011—2019 年，通過測度全國271 個地級及以上城市的數字經濟發展及服務業結構高級化水平，采用固定效應模型和中介效應模型檢驗數字經濟對服務業結構的影響及作用機制。

二、理論分析與研究假設

（一）數字經濟對服務業結構的影響

有別于以往技術進步聚焦于生產工具的改良，以數字經濟為內容的新一輪技術革命的發展方向是信息化、自動化與智能化，隨著它不斷滲透到社會生產的全過程，部門間勞動力的流動及生產技術的改革不僅對服務業整體部門具有重要影響，對服務業內部結構也將產生重大變革。

在數字化轉型的宏觀背景下，數字經濟對產業結構的影響備受研究者的關注，陳曉東和楊曉霞（2021）認為數字產業化是促進產業結構升級的基礎性和先導性條件，Pil 和Duk（2019）指出信息技術的發展與其他產業之間存在聯動效應，信息化能夠推動制造業向高新技術產業轉型升級，但由于數字技術在不同產業具有差異化的應用前景，只有不同產業部門的數字技術產出彈性和人工智能與傳統生產方式的替代彈性滿足一定條件時才能促進產業結構的轉型升級（郭凱明，2019）。產業結構升級不僅包括農業向制造業、制造業向服務業的轉型，也包括產業內部結構的升級。隨著數字經濟規模的不斷擴大，尤其是制造業企業廣泛應用數字技術生產，考慮到生產性服務業直接向制造業提供配套服務，二者具有緊密的聯系，數字經濟極有可能對服務業內部結構產生影響。

數字經濟對服務業結構的影響體現在以下兩個方面，一方面，從生活性服務業來看，傳統觀點認為制造業的勞動者被自動化數字技術替代，轉而進入服務業部門，這部分勞動者大都為從事程式化工作的低技能勞動力，由于無法滿足高端服務業對勞動力技能的要求（Rodrik，2018），最終進入低端服務業部門，低技能勞動力的流入有可能帶來服務業的“鮑莫爾成本病”，導致服務業結構被鎖定在低端水平。但近年來一些研究發現數字經濟本身通過線上平臺整合資源，能提升生活性服務業效率，從而破解“低端鎖定”。龐瑞芝和李帥娜（2022）的研究指出，數字經濟對“服務業成本病”的影響效應存在行業異質性，對于批發零售業和房地產業，數字經濟的發展可以拓寬此類數字化投入依賴度較高的生活性服務業的服務范圍，降低生產者與消費者之間的信息差，緩解“成本病”。與此同時，數字經濟打破了以往勞動模式空間和時間的束縛，為勞動者擇業和就業自由度提供了更多的選擇，因此當數字技術加入服務生產過程，實現地區間零散資源的低成本供需匹配，不斷優化傳統的生產工序和流程，進而提升服務業部門的效率（江小涓，2020），低端服務業部門的從業人員緊接著會轉而從事更具有彈性的工作崗位或通過數字化技能提升向更高技能就業崗位轉移，破解服務業結構的“低端鎖定”。

另一方面，從生產性服務業來看，以人工智能、大數據、物聯網、云計算等為代表的數字技術催生了數字金融、遠程教育、在線醫療、平臺經濟等新業態、新模式（Cortes et al，2017），創造出許多包含知識和技術密集型工作在內的新的生產性服務業就業崗位和任務（戚聿東等，2020；李磊等，2021），倒逼勞動力提升自身人力資本水平，人力資本高級化為服務產業體系注入新活力，服務業結構得以升級。除此之外，生產性服務業企業具有為制造業提供配套服務的屬性，目前已有大量研究證實制造業企業將數字技術應用到生產過程中能夠提高生產效率（Graetz and Michaels，2018），制造業生產效率的提升將增加位于同一生產鏈的生產性服務業的需求（Acemoglu and Restrepo，2020a；孫暢和吳芬，2020），“兩業”間的不斷融合促進生產性服務業的技術創新與專業化生產，持續激發新的生產需求，驅動生產性服務業發展。

綜合上述分析，結合我國目前的實際發展情況，數字技術所衍生和創造的知識密集型崗位及因生產率上升而帶來的就業崗位的增加會大于被替代的部分（戚聿東等，2020；李磊等，2021）。

基于此，本文提出研究假設1：

數字經濟對服務業結構升級有促進作用（H1）。

（二）數字經濟影響服務業結構升級的內在機理

數字經濟催生了數字金融、遠程教育、在線醫療、平臺經濟等新業態、新模式（Cortes et al，2017），這些新興崗位具有知識和技術密集的特征，對勞動的技能要求也隨之提高（Acemoglu and Restrepo，2020b）。數字經濟對勞動力技能的要求倒逼從業者通過“干中學”或“再教育”的方式提升自身技能水平，且數字經濟發展帶來的收入提高能夠增加家庭對教育資金的投入，也能夠通過互聯網等線上渠道降低人才交流成本，線上線下相結合的學習方式能夠促進人力資本集聚進而提升全社會的人力資本高級化水平。

理論上，服務業結構高級化的過程就是服務業由傳統的勞動密集型轉向資本密集型、知識和技術密集型的結構轉變的過程，尤其是以金融業、計算機服務和軟件業為代表的生產性服務業的發展與具有相關專業性人才結構的提升息息相關。因而，人力資本水平的提高能夠為服務業內部注入更多創新性、競爭性和持續性的活力，滿足生產性服務業對人力資本的要求，并且通過要素稟賦效應促進服務業結構升級（駱莙函，2021）。除此之外，由于高級人力資本具有向下兼容的特征（陳曉光，2005），既能勝任高技能工作崗位，也能處理低水平人力資本從事的工作，并且對于新知識的學習吸收能力更強，這些優勢能夠幫助企業精簡用工單位的勞動力數量，節約雇傭成本，使企業增加研發創新投入，增強生產性服務企業的規模經濟效應（戴魁早等，2020）。

基于以上邏輯，提出研究假設2：

數字經濟通過提升人力資本高級化水平促進服務業結構升級（H2）。

（三）數字經濟對服務業結構升級的空間溢出效應

數據作為新型生產要素具有開放共享的特征，數字經濟以其極快的信息傳輸速度突破地理距離的限制，有效降低了信息的不對稱性。一方面，數字經濟有助于實現城市間超越空間和區域的跨地區分工與合作，使得各個城市的產業發展相互關聯，因而數字經濟影響本地服務業結構升級的同時勢必對周邊城市的服務業發展也產生一定影響，具有空間溢出效應；另一方面，地區之間的資源共享和知識溢出讓高校和企業能夠低成本學習到來自各地區的優質資源和信息，有助于提升區域整體的人力資本水平，對本地和鄰地的發展均存在正向影響，故而數字經濟在促進本地服務業結構高級化的同時，對鄰地的服務業結構升級具有空間溢出效應。

鑒于此，本文提出研究假設3：

本地數字經濟發展可以通過空間溢出效應對鄰地的服務業結構升級產生影響（H3）。

（四）數字經濟對服務業結構升級的門檻效應

數字經濟對服務業結構升級的影響離不開人才的支撐，當社會人力資本水平較低時，無法滿足迅速發展的數字經濟對高端人才的需求，數字經濟對服務業結構升級的促進作用也因而受限。高技術人才是產業結構升級過程中重要的勞動力支撐（駱莙函，2021），隨著社會人力資本水平的不斷提升，數字經濟也逐步產生規模經濟和范圍經濟效益，超過門檻值變量后數字經濟對服務業結構升級的作用在人才供給充裕的條件下更為顯著。

鑒于此，提出研究假設4：

隨著人力資本水平的提升，數字經濟對服務業結構升級的促進作用增強（H4）。

三、研究設計

（一）變量說明

被解釋變量：服務業結構高級化水平（y）。生產性服務業是當前產業國際競爭的焦點和全球價值鏈中主要的增值點，參考余泳澤和潘妍（2019）的做法，使用生產性服務業從業人數占服務業從業人數的比重衡量服務業結構高級化水平，其中生產性服務業的確定參考中國統計局公布的《生產性服務業（2019）》的分類，將金融業、租賃和商業服務業、科研技術服務和地質勘查業、交通倉儲郵電業及信息傳輸、計算機服務和軟件業定義為生產性服務業。

解釋變量：數字經濟發展水平（Digit）。借鑒黃群慧等（2019）、趙濤等（2020）的方法，從互聯網普及率和數字金融發展兩個方面測度數字經濟的發展水平，互聯網普及率使用每百人移動電話年末用戶數、每百人國際互聯網用戶數及人均電信業務量三個指標進行衡量，數字金融發展水平使用北京大學數字金融研究中心所編制的數字普惠金融指數進行衡量（郭峰等，2020），使用主成分分析法將上述指標綜合成數字經濟發展指數①主成分分析法會對數據進行標準化處理，把數據收斂到一個區間內，因此數字經濟的數值會出現負值，本文主要關注數字經濟指數的變化趨勢。。

中介變量：人力資本高級化水平（HC）。參考劉智勇等（2018）的方法，利用各省統計年鑒的數據，按照受教育程度將人力資本分為文盲半文盲、小學、初中、高中（含中專）、大專以上（?？?、本科生、研究生）五類，將每一類人力資本的比重分別作為空間向量的一個分量，因而可以構建成一組五維的空間向量，利用向量夾角法計算省級層面人力資本結構高級化指數。由于本文的研究樣本為地級市城市層面的數據，城市人力資本水平與高等教育的在校生數量密切相關，因此將地級市普通高等學校的在校學生數量占全省普通高等學生數量的比重作為權重乘以省級人力資本高級化水平，以此得到地級市城市層面的人力資本高級化水平指數。

控制變量：①地方經濟發展水平（ED）：使用地級市人均GDP 的對數值衡量；②城市規模（CS）：使用地級市總人口的對數衡量；③信息基礎水平（IF）：使用人均郵政業務與人均GDP 之比衡量；④外商直接投資水平（FDI）：使用外商實際投資額的人均使用水平衡量，為了便于呈現實證結果，在此基礎上除以10000 降低數量級，不改變數據原本的結構和性質；⑤財政收支水平（FS）：使用城市一般預算收入與一般預算支出的比值衡量。

（二）數據來源與描述性統計分析

本文選擇2011—2019 年中國271 各地級及以上城市的面板數據作為研究樣本，所使用的數據主要來源于：普惠金融指數源自北京大學數字金融研究中心編制的《北京大學數字普惠金融指數》（郭峰等，2020），人力資本水平來自各省份、地市統計年鑒，外商實際投資額來源于中國經濟金融研究（CSMAR）數據庫，其余變量所需指標均來自《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》，針對少量存在數值缺失的年份采用線性插值法進行填補。表1 給出了本文主要變量的描述性統計結果。

（三）計量模型

為了檢驗數字經濟對服務業結構升級的影響（研究假設H1），設定如式（1）的基本模型。

其中：yit為城市i在t時期的服務業高級化水平；Digitit為城市i在t時期的數字經濟發展水平；Xit為其他影響服務業結構升級的控制變量；μi為城市固定效應；σt為時間固定效應；εit為隨機誤差項；α1為數字經濟對服務業結構升級的直接影響；α2為控制變量對服務業結構升級的影響。

為了研究數字經濟對服務業結構升級可能存在的作用機制，驗證研究假設H2，本文采用逐步回歸法驗證人力資本結構高級化的中介作用，具體檢驗步驟為：在數字經濟發展指數Digit對于服務業高級化水平y的線性回歸模型的系數α1顯著性通過檢驗基礎上，分別構建數字經濟Digit對于中介變量人力資本高級化水平（HC）的線性回歸方程，以及Digit與中介變量HC對y的回歸方程，通過β1、γ1、γ2等回歸系數的顯著性判斷是否存在中介效應。模型設定如式（2）～式（4）所示。

其中：HCit為城市i在t時期的人力資本高級化指數；β1為數字經濟對中介變量（人力資本高級化水平）的影響；β2為控制變量對中介變量的影響；γ1為數字經濟對服務業結構升級的直接影響；γ2為中介變量對服務業結構升級的影響；γ3為控制變量對服務業結構升級的影響。

考慮到數字經濟發展具有空間溢出效應，在基準回歸模型中引入空間交互項，構建空間面板計量模型，如式（5）模型為空間杜賓模型（SDM）。

其中：ρ為空間自相關系數；W為空間權重矩陣，選擇地理距離矩陣和經濟距離矩陣兩種方法進行回歸，其中地理矩陣是根據城市經緯度計算的城市間距離的倒數，經濟權重矩陣是樣本年份人均GDP 差額的倒數，φ1和φc為核心解釋變量和控制變量的空間交互項的彈性系數。

四、實證分析

（一）基準回歸結果

為考察數字經濟對服務業結構升級的影響方向，首先對其進行基準回歸，表2 為數字經濟對服務業結構升級的基準回歸結果。其中，模型（1）為最小二乘法（OLS）回歸結果，模型（2）與模型（3）為控制單向固定效應的回歸結果，模型（4）同時固定了時間與個體雙向固定效應，4 個模型中核心解釋變量數字經濟發展指數（Digit）的估計系數均顯著為正，說明數字經濟顯著提升了服務業結構高級化水平，研究假設H1 成立。雙向固定效應模型下的控制變量回歸結果顯示，地方經濟水平（ED）的系數為正但不顯著，說明地區經濟發展對服務業內部結構沒有明顯的促進作用；外商直接投資水平（FDI）系數在10%的顯著性水平下顯著為負，表明外來資本投資不利于本地的服務業結構升級，可能是因為使用外資容易造成技術依賴，或者因中外管理者的管理觀念存在分歧而不利于服務業內部結構改革；城市規模（CS）和信息基礎水平（IF）也未通過10%水平的顯著性檢驗；財政收支水平（FS）與服務業結構升級在1%的顯著性水平下存在顯著正相關。

表2 數字經濟影響服務業結構升級的基準回歸結果

（二）中介機制分析

前文從理論層面分析了人力資本高級化在數字經濟影響服務業結構升級中的中介作用，表3 中則匯報了中介機制檢驗的結果。從表3 來看，在模型（1）證實數字經濟對服務業結構升級具有促進作用的基礎上，模型（2）表明數字經濟能夠提升地區人力資本高級化水平，模型（3）中核心解釋變量數字經濟發展指數（Digit）和中介變量人力資本高級化指數（HC）的系數均顯著為正，且相較于模型（1）而言，數字經濟發展水平的系數有所下降，表明人力資本高級化是數字經濟促進服務業結構升級的作用機制，研究假設H2 成立。

表3 數字經濟促進服務業高級化的作用機制結果

（三）空間溢出效應分析

在進行空間面板計量經濟分析之前，需要通過自相關檢驗判斷研究對象是否存在空間效應，首先使用Moran’I指數對數字經濟發展和服務業結構高級化的空間相關性進行檢驗，表4 報告了空間自相關檢驗的結果。從表4 可以看出，2011—2019 年數字經濟和服務業結構高級化的Moran’I指數在地理距離與經濟距離兩種空間權重下均達到1%的顯著性水平，說明二者在空間分布上存在集聚現象，適用空間面板模型。

表4 數字經濟與服務業結構升級的空間相關性檢驗

為選擇合適的空間計量模型，首先進行拉格朗日乘數（LM）檢驗，結果顯示各指標在1%的顯著性水平下顯著，再次說明可以進行空間計量分析。進一步使用似然比（LR）檢驗和Wald 檢驗，結果顯示在1%的顯著性水平下空間杜賓模型不能退化成空間滯后模型和空間誤差模型，故本文應當使用空間杜賓模型。通過Hausman 檢驗發現時間空間雙重固定效應的空間杜賓模型（SDM）是本文的最優選擇。表5 展示了時空雙重固定效應的SDM 模型的結果，在地理距離權重和經濟權重距離下，空間自相關系數ρ值都顯著為正，說明鄰地的服務業結構高級化對本地的服務業結構升級有正向的空間影響。變量變化的偏微分結果表明，數字經濟對服務業結構升級的直接效應、溢出效應及總效應均顯著，數字經濟發展不僅有助于本地服務業結構的高級化，還能夠促進鄰地的服務業結構升級，研究假設H3 成立。

表5 數字經濟影響服務業結構升級的SDM 回歸結果

（四）門檻效應

數字經濟對服務業結構升級的影響可能具有非線性，本文采用面板門檻回歸模型進行實證檢驗。自助抽樣法的結果表明人力資本高級化水平通過了單一門檻檢驗，見表6，其中Digit×I（Th≤q）為當人力資本小于門檻值時對應的數字經濟的系數，同理，Digit×I（Th＞q）為當人力資本高級化水平大于門檻值時對應的數字經濟的系數。結果顯示，以人力資本作為門檻變量，單門檻回歸結果顯著，當人力資本高級化水平大于5.1032 時，數字經濟對服務業結構高級化的促進作用是增強的，表明數字經濟與人力資本結構升級形成了積極互動，研究假設H4 成立。

表6 門檻效應回歸結果

（五）穩健性檢驗

為保證實證結果的穩健性，采用多種方式進行穩健性檢驗，穩健性檢驗結果見表7。

表7 穩健性檢驗結果

在表7 中，首先，服務業結構高級化意味著知識、技術密集型產業蓬勃發展，為數字經濟的發展創造了“先發優勢”，因而本文存在互為因果的內生性問題，借鑒黃群慧等（2019）的方法，采用各城市在1984年的郵電數據作為核心解釋變量的工具變量進行回歸，為了將工具變量截面數據轉換為面板數據，參考趙濤等（2020）的方法，以上一年城市數字經濟發展指數乘以1984 年各城市郵局數量及移動電話數量構造交互項，回歸結果見表7 中的模型（1）。其次，參考余泳澤和潘妍（2019）的做法，將金融業、租賃和商業服務業、科研技術服務和地質勘查業、計算機服務和軟件業四項劃分為高端服務業，使用各部門的從業人員數構建高端服務業發展水平（Y）作為新的被解釋變量，研究數字經濟對高端服務業的影響，回歸結果見表7 中的模型（2）。最后，為防止異常值可能對回歸結果造成影響，對數據進行縮尾處理得到結果見表7 模型（3）。以上三種穩健性檢驗方法的結果都表明數字經濟對服務業結構升級有顯著的促進作用，研究結論得到進一步證實。

除此之外，考慮到2020 年年初爆發的新冠疫情對中國乃至全球的經濟產生了嚴重的負面沖擊。為防止其擴散，各地區積極采取防疫措施，大眾聚集受到規范，各行業在供需兩側均受阻，尤其是服務業收入幾乎是斷崖式下降，從業人員驟減，嚴重阻礙了服務業的發展。為進一步分析疫情沖擊下數字經濟對服務業結構升級的影響，本文使用2011—2021 年30 個?。ㄖ陛犑?、自治區）（因數據缺失，未包含西藏地區及港澳臺地區）的相關數據進行分析，數據均來自于《中國統計年鑒》及各省份地區統計年鑒。各指標構建方式與前文一致，并且加入時間虛擬變量（time），將2020 年的time值設置為0，其余年份為1。雙向固定效應回歸結果見表7 中的模型（4）。結果顯示，將數據更新至2021 年，數字經濟對服務業結構升級仍具有顯著的促進作用，并且2020年的新冠疫情的確對服務業結構升級產生了顯著的負面沖擊。由此可見，盡管新冠疫情阻礙了服務業的發展，但這一影響主要集中于餐飲、旅游等生活性服務業，且疫情期間數字經濟發展迅速，總體而言，數字經濟對服務業結構升級仍呈現出促進作用。

五、研究結論與政策啟示

《“十四五”數字經濟發展規劃》提出，數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，是以數據資源為關鍵要素，以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力，促進公平與效率更加統一的新經濟形態。數字經濟對經濟結構的影響不局限于促進產業結構升級，同時也引起了產業內部結構的巨大變革。本文基于全國271 個地級及以上城市2011—2019 年的面板數據，在理論分析的基礎上，實證檢驗了數字經濟發展對服務業結構升級的影響。研究結果表明，數字經濟對服務業結構的影響是“高端促進”，而非“低端鎖定”，這一結論在考慮內生性問題和一系列穩健性檢驗之后依然成立。機制檢驗結果顯示，數字經濟通過提升人力資本水平促進服務業結構升級。進一步構建空間面板模型，發現數字經濟對服務業結構升級存在空間溢出效應，本地的數字經濟發展能夠促進鄰地的服務業結構升級。面板門檻分析顯示，隨著人力資本高級化水平的提升，數字經濟對服務業結構升級具有持續增強的促進作用。

本文的研究結論對于促進數字經濟與實體經濟深度融合以破除經濟發展“結構性減速”具有重要的政策啟示：①布局協同發展網絡，充分釋放“數字紅利”。數字經濟對服務業結構升級具有空間溢出效應，利用數字經濟布局協同發展網絡，建立數字工業園區，促進跨地區的分工與合作，推動地區間知識技術共享，實現區域融合發展。②促進教育體系改革，提升人力資本水平。人力資本水平高級化是數字經濟促進服務業結構升級的傳導路徑，引導教育體系改革，建立智能制造學科體系，將能力教育與職業教育相結合，積極培養數字型技術人才，以滿足服務業結構升級過程中新增崗位對知識技能密集型勞動力的大量需求，實現人力資本高級化與服務業結構升級的相互促進。③完善數字基礎設施，鼓勵數字技術創新。數字技術的不斷創新能夠給服務業結構升級帶來持久的動力，有助于增強我國的產業核心競爭力，促進經濟發展。為了最大限度地發揮數字經濟對我國服務業內部結構轉型升級的促進作用，為經濟增長注入新鮮活力，未來需要加強數字基礎設施建設，縮小“數字鴻溝”，釋放“數字紅利”。