賀剛 王可

摘?要：文章嘗試將創(chuàng)業(yè)活躍度引入數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的統(tǒng)一分析框架，從理論上探索數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)活躍度的影響及其機理。依據(jù)相關劃分標準對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度，運用2013-2019年省級面板數(shù)據(jù)對其影響進行實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級具有顯著正向作用；數(shù)字經(jīng)濟可以激發(fā)數(shù)字創(chuàng)業(yè)熱情，創(chuàng)業(yè)活躍度對于提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化具有顯著的中介效應，這對于解決國家靈活就業(yè)穩(wěn)就業(yè)大局問題具有積極的政策意義；數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的直接效應對中西部地區(qū)影響較大，而對東部地區(qū)表現(xiàn)較弱，存在空間異質(zhì)性。政策建議可考慮夯實數(shù)字基礎設施建設、擴大數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模、提升數(shù)字創(chuàng)新水平、調(diào)整財政稅收支出對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支撐以及縮小數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異。

關鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；創(chuàng)業(yè)活躍度；中介效應；區(qū)域異質(zhì)性

中圖分類號：F49/F121.3/F279.2?文獻標志碼：A?文章編號：1672-0539（2023）02-0038-10

一、引言

國家“十四五”規(guī)劃提出“數(shù)字中國”建設，推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展。許憲春等學者測算2008-2017年中國數(shù)字經(jīng)濟增加值年均實際增長率達14.43%，數(shù)字經(jīng)濟被視為經(jīng)濟增長的“新引擎”[1]23。當前受國際經(jīng)濟環(huán)境不確定性等影響，經(jīng)濟發(fā)展放緩、就業(yè)難、技術約束增加、環(huán)境亟待改善等問題不斷凸顯。一是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)存在低成本大規(guī)模發(fā)展路徑依賴，產(chǎn)能過剩與需求不足導致產(chǎn)業(yè)鏈及供應鏈安全韌性降低，產(chǎn)業(yè)升級速度遲緩；二是隨著老齡化進程加快、人口紅利降低，由勞動力成本低廉帶來的產(chǎn)業(yè)競爭力下降，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)處于“雞肋”狀態(tài)，這給產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化帶來嚴重挑戰(zhàn)；三是創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)效應不斷顯現(xiàn)， 據(jù)市場監(jiān)管總局和國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2010年以來全國市場主體新增1億戶，靈活就業(yè)人數(shù)達到2億多人。因此，研究以數(shù)字經(jīng)濟為起點，激發(fā)勞動力市場創(chuàng)業(yè)熱情，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標，這對于實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重大的現(xiàn)實意義。

早期文獻認為數(shù)字經(jīng)濟對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有促進效應。Stiroh（2002）通過對美國各行業(yè)的生產(chǎn)效率進行分析發(fā)現(xiàn)與ICT技術相關聯(lián)的行業(yè)均實現(xiàn)了生產(chǎn)率的提升，認為ICT技術對其關聯(lián)產(chǎn)業(yè)具有拉動作用[2]。Krogh（2002）認為使用信息技術可以進行知識共享和知識管理，從而提高企業(yè)產(chǎn)出效率，促進企業(yè)發(fā)展[3]。Jaakkola（2009）認為信息技術是改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關鍵技術并通過S形曲線來描述信息技術擴散的過程[4]。Zimmermann（2021）認為數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有重要作用，并對金融、糧食等行業(yè)進行了實證檢驗[5]。近年來，國內(nèi)學者關于數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關系的研究進入增長期。沈運紅和黃桁（2020）通過對制造行業(yè)進行研究認為數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有積極作用[6]。吳繼英和張一凡（2022）通過構(gòu)建空間杜賓模型實證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級表現(xiàn)出顯著的正向空間外溢性，但存在區(qū)域異質(zhì)性[7]。尹相森等（2022）實證研究支持數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化的假設[8]。江親超等（2022）認為數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化具有顯著的正向影響，并存在非線性邊際遞增效應[9]。其他研究還包括從要素流動（林宇豪、陳英葵，2020）、居民消費（韓健、李江宇，2022）、技術創(chuàng)新（秦建群等，2022）等路徑分析數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的中介效應和作用機制。

除關注數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響的直接效應外，學者們也開始討論數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量之間的因果關系。趙濤等（2020）認為數(shù)字經(jīng)濟可以提升創(chuàng)業(yè)活躍度，發(fā)現(xiàn)激發(fā)大眾創(chuàng)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟釋放高質(zhì)量發(fā)展紅利的重要機制[10]。姜南（2021）發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟和區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展是知識產(chǎn)權保護影響區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的重要中介機制[11]。李智和何浩淼（2021）的實證結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟與創(chuàng)業(yè)活躍度在空間上顯著正相關，數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)業(yè)活躍度具有空間溢出效應[12]。白爭輝和原珂（2022）認為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量有正向作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)規(guī)模有負向作用而對就業(yè)質(zhì)量有正向作用[13]。劉翠花（2022）認為數(shù)字經(jīng)濟無論是對生存型創(chuàng)業(yè)還是機會型創(chuàng)業(yè)均呈現(xiàn)出顯著的增長效應[14]。借鑒已有研究，嘗試將創(chuàng)業(yè)活躍度納入數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的統(tǒng)一分析框架，通過測度2013-2019年中國省級數(shù)字經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級水平，實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響及其作用機制。

本文可能的邊際貢獻主要表現(xiàn)在三個方面：第一，基于國家統(tǒng)計局首次發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》文件，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平五維指標評價體系，對中國省級層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度，從國家標準視角對數(shù)字經(jīng)濟進行比較，有利于解決以往研究可能存在的測度偏誤導致的內(nèi)生性問題。第二，用創(chuàng)業(yè)活躍度反映企業(yè)作為市場主體在技術創(chuàng)新、技術運用、產(chǎn)業(yè)擴張中對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的作用機制，構(gòu)建統(tǒng)一分析框架評估數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)業(yè)活動的影響，分析創(chuàng)業(yè)活動對實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介作用。第三，從省級層面分析數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的區(qū)域異質(zhì)性，對解釋“數(shù)字鴻溝”“數(shù)字悖論”等區(qū)域差異問題做出分析，解釋后發(fā)不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟異于傳統(tǒng)經(jīng)濟的發(fā)展路徑。此外，研究還將對數(shù)字經(jīng)濟的邊際遞增效應進行實證檢驗，以反映數(shù)字經(jīng)濟的技術知識溢出效應。

二、理論機制與研究假說

（一）數(shù)字經(jīng)濟促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的內(nèi)在機理

自1996年數(shù)字經(jīng)濟的概念誕生以來，其內(nèi)涵與外延不斷豐富演變，數(shù)字經(jīng)濟正處于與國民經(jīng)濟運行全面融合的發(fā)展階段，目前人們對數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵的認識很難統(tǒng)一[1]28。傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)理論認為技術在短期內(nèi)不發(fā)生改變，生產(chǎn)投入要素主要是資本和勞動，但在數(shù)字經(jīng)濟的沖擊下這一情況發(fā)生了改變。從20世紀40年代開始，世界上出現(xiàn)了以信息技術為核心的產(chǎn)業(yè)，但那時還不能稱為信息時代，信息技術還未廣泛地影響社會生活，直到20世紀60年代集成電路的出現(xiàn)，信息產(chǎn)業(yè)受益于集成電路，社會從工業(yè)社會過渡到信息社會。信息技術的不斷創(chuàng)新和發(fā)展使更少的能量可儲存、傳輸、處理更多的信息。從晶體管、集成電路、芯片產(chǎn)業(yè)的形成，到移動通信從1G至5G、衛(wèi)星通信的發(fā)展，諾伊斯和摩爾發(fā)現(xiàn)了信息技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)律，提出了著名的摩爾定律，整個信息產(chǎn)業(yè)成為當今世界上唯一一個按指數(shù)級增長的產(chǎn)業(yè)[15]。

國家統(tǒng)計局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》將數(shù)字經(jīng)濟界定為以數(shù)據(jù)資源作為關鍵生產(chǎn)要素，利用現(xiàn)代信息網(wǎng)絡，有效使用信息通信技術來提升效率和優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的一系列經(jīng)濟活動。由此可知，數(shù)字經(jīng)濟包含數(shù)據(jù)資源、現(xiàn)代信息網(wǎng)絡和信息通信技術三個核心要素，將數(shù)字要素引入生產(chǎn)函數(shù)，數(shù)字技術從外生變量變?yōu)閮?nèi)生變量，促使人均資本、人均數(shù)字、資本數(shù)字結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，數(shù)字經(jīng)濟通過要素組合改變傳統(tǒng)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)進而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，增強技術性產(chǎn)業(yè)和資本性產(chǎn)業(yè)，降低勞動密集型產(chǎn)業(yè)。數(shù)字資源以知識和信息作為關鍵生產(chǎn)要素，可以通過知識溢出降低成本甚至零成本擴散和使用，突破時空限制跨界廣泛使用，而不同區(qū)域存在資源稟賦差異?；诖耍岢黾僭O1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有促進作用，且該作用具有區(qū)域異質(zhì)性。

（二）數(shù)字經(jīng)濟通過創(chuàng)業(yè)活躍度促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響機制

數(shù)字經(jīng)濟改變傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)模式，主要表現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)活動從線下轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上，創(chuàng)業(yè)空間從物理場景轉(zhuǎn)變?yōu)樘摂M場景，平臺經(jīng)濟與共享經(jīng)濟的發(fā)展降低了創(chuàng)業(yè)活動的顯性成本。創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)從重資產(chǎn)向輕資產(chǎn)化轉(zhuǎn)變，一個人、一臺電腦或一部手機即可實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)活動。數(shù)字創(chuàng)業(yè)可以減少對傳統(tǒng)資源的依賴，數(shù)字經(jīng)濟紅利有助于緩解個體創(chuàng)業(yè)的借貸約束以及社會關系資源不足的制約，能夠顯著促進創(chuàng)業(yè)者的就業(yè)決策[16]?；ヂ?lián)網(wǎng)信息技術影響著傳統(tǒng)產(chǎn)品、服務和商業(yè)模式，有效促進了創(chuàng)新，提高了人們對信息獲取以及機會識別的能力[17]，并在此基礎上提高了機會型創(chuàng)業(yè)率[18]。

新一代信息技術發(fā)展為創(chuàng)業(yè)者獲取市場信息提供了便利，互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展降低了信息不對稱，市場產(chǎn)品與服務供需的信息采集突破了時空限制，降低了信息搜尋成本?？梢詮?對N到點對點的服務，擴大了創(chuàng)業(yè)者的服務半徑，創(chuàng)業(yè)行動通過快速反應和多重改進兩類信息獲取能力提升創(chuàng)新[19]。信息產(chǎn)品的性能與傳統(tǒng)工業(yè)品及農(nóng)產(chǎn)品具有較大差異，人們購買的是信息產(chǎn)品的信息處理能力，其性能比數(shù)量更為重要。數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素與其他產(chǎn)業(yè)融合，強化了數(shù)字要素轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字資產(chǎn)，對數(shù)字加工、云儲存、數(shù)字交易的需求日益增加，為創(chuàng)業(yè)活動創(chuàng)造出新的市場需求。

與此同時，創(chuàng)業(yè)活躍度的提升也有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程看，先后出現(xiàn)了電報發(fā)明者莫爾斯、計算機奠基者巴貝奇、開啟信息時代的香農(nóng)、人工智能之父圖靈以及肖克利、諾伊斯、基爾、摩爾等創(chuàng)新人才，實現(xiàn)了從晶體管到集成電路，從電報到移動通信的演變，先后出現(xiàn)了貝爾AT&T（美國電報電話公司）、英特爾、谷歌、阿里巴巴等世界知名企業(yè)。新一代信息技術發(fā)展強化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動，按照摩爾定律分析，信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展對創(chuàng)新人才、技術和資本的需求較大，信息技術持續(xù)的創(chuàng)新促進信息產(chǎn)業(yè)本身的形成和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級[19]。因此，提出假設2。

H2：數(shù)字經(jīng)濟能夠有效激發(fā)創(chuàng)業(yè)活動，創(chuàng)業(yè)活躍度提升有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

三、計量模型與變量設計

（一）模型選取

本文選擇面板模型來分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響，該模型可以解決樣本量小的問題，提供更多的信息，區(qū)分變量之間的因果關系。使用面板數(shù)據(jù)時，需要確定計量模型，包括混合模型、固定效應模型和隨機效應模型?；旌夏Ｐ鸵馕吨惺》荻伎梢杂猛粋€方程表示，并且截距項和斜率項相同，可以將其視為橫斷面數(shù)據(jù)。相反，固定效應模型和隨機效應模型認為每個個體斜率相同而截距項不一樣。

1.模型檢驗

（1）F檢驗。

確定是建立混合模型還是建立固定效應回歸模型。

（2）Hausman檢驗。

通過檢驗模型誤差項與解釋變量之間是否存在正交性來區(qū)分隨機效應模型或固定效應模型的建立。兩種模型之間的差異在于誤差項與自變量之間是否存在相關性。

2.模型選擇

通過使用Stata.16得到不管是F檢驗、還是Hausman檢驗結(jié)果均是強烈拒絕原假設，因此，本文選擇建立固定效應模型。為先檢驗數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接影響，構(gòu)建模型如式（1）：

其擴展模型的具體形式設計如式（2）（3）：

進一步討論數(shù)字經(jīng)濟是否通過創(chuàng)業(yè)活躍度作用于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，即創(chuàng)業(yè)活躍度是否為兩者的中介變量。具體檢驗方法借鑒溫忠麟等提出的程序，具體步驟為：在式（1）中對數(shù)字經(jīng)濟變量進行估計，倘若該變量顯著，則表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有總效應，就繼續(xù)分析，否則終止。利用式（2）檢驗數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)業(yè)活躍度的作用系數(shù)是否顯著，在式（3）中檢驗加入中介變量創(chuàng)業(yè)活躍度后是否顯著。若均顯著，則中介效應存在；若均不顯著，則尚需通過sobel-goodman檢驗。

（二）變量設計與說明

1.被解釋變量

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。參考靖學青（2020）[20]的方法，運用層次結(jié)構(gòu)系數(shù)（struc）衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平，計算公式如式（4）：

其中，qi為第i產(chǎn)業(yè)占GDP比重，struc數(shù)值越大，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高。

2.核心解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟。數(shù)字經(jīng)濟的指標體系及測算過程將在后面詳細論述。

3.中介變量

創(chuàng)業(yè)活躍度。借鑒李守偉、趙濤（2021）[21]等的研究方法，從啟信寶數(shù)據(jù)庫中得到各省份新增私營企業(yè)數(shù)目，以每萬人新創(chuàng)私營企業(yè)數(shù)來衡量區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度。

4.控制變量

為了分析數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響，需控制可能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響的變量，參照董建博、張敏（2021）[22]等的文獻設計消費、技術發(fā)展、投資、財政收入、勞動力水平等控制變量，后續(xù)進行穩(wěn)健性檢驗時追加基礎設施、城鎮(zhèn)化水平、對外開放度等控制變量。創(chuàng)業(yè)活躍度的影響因素參照崔良莉（2019）[23]對教育支出、勞動力水平、技術發(fā)展等變量進行控制，見表1。

（三）數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計

選取2013-2019年中國30個省（自治區(qū)、直轄市）展開研究，形成了210個平衡面板觀測樣本。研究使用數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》及部分?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的統(tǒng)計年報，主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的均值2.39，最小值2.194，最大值2.832；數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均值0.109，最小值0.006，最大值0.731；創(chuàng)業(yè)活躍度均值31，最小值4.52，最大值136，標準差20.9。說明數(shù)字經(jīng)濟和創(chuàng)業(yè)活躍度差別較大，在省際層面上與中國發(fā)展不平衡的基本國情相符。從控制變量看，不同省份的投資、消費、技術發(fā)展、勞動力水平等方面也存在著明顯差異。

四、數(shù)字經(jīng)濟測度

雖然已有文獻關于數(shù)字經(jīng)濟的測度研究較為豐富，例如近年來《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》《中國工業(yè)經(jīng)濟》《改革》等報告和期刊上都刊載了有關數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的評價，但數(shù)字經(jīng)濟的界定缺少統(tǒng)一標準，而變量的測量誤差則會導致實證研究中出現(xiàn)內(nèi)生性問題。依據(jù)國家統(tǒng)計局公布的《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》對數(shù)字經(jīng)濟及核心產(chǎn)業(yè)進行識別，其中所涉及的國民經(jīng)濟行業(yè)分類的具體范圍和說明均與《2017國民經(jīng)濟行業(yè)分類注釋》一致。在此基礎上，結(jié)合省級層面相關數(shù)據(jù)的可獲得性，從數(shù)字產(chǎn)品制造、數(shù)字產(chǎn)品服務、數(shù)字技術應用、數(shù)字要素驅(qū)動、數(shù)字化效率提升五個方面篩選了14個三級指標，包含19個行業(yè)分類，如表3所示。需要注意的是，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)包含了所有數(shù)字化的產(chǎn)品和服務，但部分產(chǎn)品和服務同時具備數(shù)字化和非數(shù)字化的成分，這類產(chǎn)品被稱為“不完全化數(shù)字產(chǎn)品”[1]30，如教育、衛(wèi)生、房地產(chǎn)業(yè)，因此，對這類產(chǎn)品或服務不納入測算范圍內(nèi)。經(jīng)篩選、收集數(shù)據(jù)，研究共選取“集成電路產(chǎn)量”“電信業(yè)務總量”“移動電話普及率”“嵌入式軟件開發(fā)”“彩電產(chǎn)量”“錄音制品、電子和數(shù)字出版數(shù)量”等具有代表性的19個變量，對2013-2019年中國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測算。其中，互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融的數(shù)據(jù)來源于北大金融普惠指數(shù)，其余數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）統(tǒng)計年鑒及公報，對缺失值采用插值法進行處理。

在指標權重方面，采用熵權法對變量進行賦值，計算步驟如下：

首先對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除不同指標量綱影響與正負取向造成的差異，從而得到標準化矩陣X，其公式如式（5）（6）：

接著，分別計算第j項指標的熵值、第j項指標的差異性系數(shù)、各項指標權重及各項指標得分。

計算第j項指標的熵值。以ej表示第j項數(shù)字經(jīng)濟評價指標的熵值，則有式（7）（8）：

最后，數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)由Sij得分來反映，該值越高，表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高，反之則越低。通過上述計算過程，對指標進行賦值，計算得到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合評價指數(shù)，如表4所示。

從整體上看，中國各省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提升，但地區(qū)發(fā)展差異較大。從省份看，廣東地區(qū)是發(fā)展水平最高的省份，2019年其指數(shù)高達0.731，并且連續(xù)七年排名第一；江蘇、上海、北京、浙江的發(fā)展水平也較高，屬于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的第一梯隊。西部地區(qū)中，新疆、寧夏、青海等地的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平靠后，且發(fā)展較為緩慢，與處于第一梯隊的省、直轄市之間差距較大；但西部地區(qū)也有部分?。ㄖ陛犑校┤缢拇ā⒅貞c等地表現(xiàn)出較為突出的發(fā)展動力，發(fā)展水平相對較好。

五、基本回歸分析

（一）基本估計結(jié)果

模型①估計的選擇根據(jù)豪斯曼檢驗結(jié)果進行界定。豪斯曼檢驗的p值小于0.01，拒絕了原假設，表明要構(gòu)建固定效應模型。表5報告了數(shù)字經(jīng)濟影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的線性估計結(jié)果。表5中的模型①是只控制了省份固定效應的回歸結(jié)果，回歸②-⑥依次增加了投資、財政收入、技術發(fā)展、勞動力水平、消費控制變量，模型①②④數(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)分別為0.861、0.856、0.887，參數(shù)相差較小，并且均在1%的水平下顯著為正，表明模型具有較好的穩(wěn)健性，同時也證明隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化也不斷提升。假設1得到驗證。

表5中的模型都控制了個體固定效應，一定程度上克服了異方差等問題對統(tǒng)計結(jié)果的影響，增加了結(jié)果的可靠性。在模型⑥中，財政收入系數(shù)在1%的水平下顯著為負，表明財政收入越高越不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，可能是因為財政收入的主要來源是稅收，而過高的稅收則會抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。勞動力水平系數(shù)均在1%的水平下顯著為負，則表明過多的勞動力人口反而不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。技術、消費的系數(shù)均為正，統(tǒng)計上未通過檢驗，但經(jīng)濟意義上表明技術進步以及消費提升能促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，這與劉慧和王海南的研究結(jié)論一致[24]。

（二）中介效應分析

以創(chuàng)業(yè)活躍度為視角，分析數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響路徑，結(jié)果如表6所示。模型①是未加入中介變量的估計結(jié)果，模型②研究數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)業(yè)活躍度的影響，數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟能夠推動地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度提升。模型③研究了加入中介變量創(chuàng)業(yè)活躍度后，數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)業(yè)活躍度的系數(shù)分別在10%、1%的水平下顯著，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響為正，符合理論預期，表明通過創(chuàng)業(yè)活躍度的中介效應，數(shù)字經(jīng)濟能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。具體來看，在其他因素保持不變的情況下，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升一個單位，會推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、創(chuàng)業(yè)活躍度分別提升0.27個單位、105.05個單位；數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的直接效應為0.27個單位，間接效應為0.15個單位，兩者之和即為總效應0.42，直接效應與間接效應比為9∶5?？傮w上看，數(shù)字經(jīng)濟優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的直接效應大于間接效應，同時，間接效應的發(fā)現(xiàn)也印證了假設2中數(shù)字經(jīng)濟通過創(chuàng)業(yè)活躍度提升促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的論斷。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性偏誤討論

考慮到模型的設定可能存在由于遺漏變量或變量之間具有雙向因果等關系而產(chǎn)生內(nèi)生性問題，導致結(jié)果不穩(wěn)健。研究采用核心變量數(shù)字經(jīng)濟（dige）滯后一期作為工具變量，使用二階段最小二乘法（2SLS）解決內(nèi)生性問題，同時作穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果見表7。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)業(yè)活躍度的系數(shù)符號及顯著性同基準回歸一致，新增控制變量技術發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響顯著，其他控制變量同基準回歸保持一致，實證結(jié)果較為可信。

2.其他穩(wěn)健性檢驗

參考干春暉的做法，用“三產(chǎn)產(chǎn)值和二產(chǎn)產(chǎn)值之比”替代struc，進行穩(wěn)健性檢驗。依次用“三產(chǎn)產(chǎn)值和二產(chǎn)產(chǎn)值之比”代替原被解釋變量、剔除4個直轄市等一系列控制變量等方式，在估計方法不變的情況下，上述模型的系數(shù)估計結(jié)果分別見表8中的模型①②；采用隨機效應模型進行估計，結(jié)果見表8中的模型③。上述結(jié)果顯示，關鍵解釋變量數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)均在5%的水平下顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，該結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、進一步分析：區(qū)域異質(zhì)性

由于中國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）工業(yè)化水平、產(chǎn)業(yè)布局、基礎設施等方面存在差異，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平有顯著的空間非均衡特征，數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響，可能具有區(qū)域異質(zhì)性?；诖?，將中國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）按照東、中、西部地區(qū)（1），進行分組回歸。

回歸結(jié)果如表9所示，數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響在中部地區(qū)最為明顯，西部次之，東部最弱?？梢姅?shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，這可能是因為西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較為落后，產(chǎn)業(yè)主要以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主，工業(yè)化進程相對滯后，亟須發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；中部地區(qū)以傳統(tǒng)制造業(yè)為主，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠推動當?shù)禺a(chǎn)業(yè)數(shù)字化，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的意義更為重大[25]；東部地區(qū)地理位置優(yōu)越，具有政策、資金、技術、人才要素優(yōu)勢，基本上進入了后工業(yè)化時代，整體經(jīng)濟社會的發(fā)展處于良性循環(huán)，數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響相對較小?？傊?，中西部地區(qū)的傳統(tǒng)發(fā)展方式正受到新一代信息技術的沖擊，具有較好的追趕效應，更需要發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。

七、結(jié)論與建議

依據(jù)2021年國家統(tǒng)計局關于“數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)”的界定標準，解決數(shù)字經(jīng)濟測度偏差可能導致的內(nèi)生性問題，對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度，探索將創(chuàng)業(yè)活躍度引入數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的統(tǒng)一分析框架，實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)活躍度的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平具有顯著的提升作用，且該作用存在邊際遞增效應，在考慮了潛在內(nèi)生性偏誤問題后，該結(jié)論依舊成立。②數(shù)字經(jīng)濟通過創(chuàng)業(yè)活躍度促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有顯著的中介效應，這對于解決國家靈活就業(yè)穩(wěn)就業(yè)大局問題具有積極的政策意義。③數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響具有顯著的區(qū)域異質(zhì)性，數(shù)字經(jīng)濟對中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用明顯高于東部地區(qū)。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：①夯實數(shù)字經(jīng)濟基礎設施。強化對5G商業(yè)、大數(shù)據(jù)、人工智能的投資力度，打造數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺，推進“數(shù)字中國”建設。②壯大數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模。充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟的空間溢出效應，引導傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以數(shù)字經(jīng)濟賦予制造業(yè)新動能，推進智能制造業(yè)發(fā)展。③提升數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的動力之源，數(shù)字經(jīng)濟通過激發(fā)創(chuàng)業(yè)活躍度優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的路徑，證實了“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”與“互聯(lián)網(wǎng)+”能夠激發(fā)勞動力市場的創(chuàng)業(yè)熱情；政府應加強財政稅收支出對數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支撐力度，營造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。④縮小數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異。對西部地區(qū)應給予政策傾斜，通過發(fā)揮政府調(diào)控的作用破解數(shù)字鴻溝、克服數(shù)字化資源瓶頸；中西部地區(qū)以政府引導產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為主導，東部地區(qū)以市場力量為主導，提升數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的滲透能力。

注釋：

（1）中部地區(qū)包括：山西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龍江、安徽、江西8??；東部地區(qū)包括：北京、天津、上海、河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11省（直轄市）；西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、山西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古11?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）。

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Abstract：This paper examines the relationship between the digital economy and industrial structure transformation from an entrepreneurship perspective. Utilizing the National Bureau of Statistics （2021） statistical classification of the digital economy and its core industries， we measure the development level of the digital economy and conduct an empirical study using provincial panel data from China between 2013 and 2019. The research findings are as follows：（1） the digital economy not only positively influences the optimization and upgrading of industrial structures but also exhibits a marginally increasing effect; （2） digital economy development stimulates entrepreneurial enthusiasm within the labor market， with entrepreneurial activity serving as an effective mediator in promoting rational industrial structure adjustments; and （3） the impact of the digital economy on industrial structure transformation and upgrading varies across regions in China， with stronger effects in central and western regions compared to the eastern region. To address these regional disparities and enhance the development of the digital economy， this paper recommends strengthening digital infrastructure， boosting technological innovation capabilities， leveraging economies of scale within the digital economy， adjusting government expenditure to support high-quality entrepreneurial growth， and reducing regional differences in digital economy development levels.

Key words：Digital Economy; Industrial Structure; Entrepreneurial Activity; Mediating Effect; Regional Heterogeneity

編輯：張莉

基金項目：四川省科技廳軟科學項目（2019JDR0072）；四川現(xiàn)代流通經(jīng)濟研究中心重點項目（XDLTJJ2021ZD02）

作者簡介：賀剛（1971-），男，四川資陽人，博士，副教授，碩士生導師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、數(shù)字經(jīng)濟、金融風險；王可（1996-），女，四川南充人，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學。