李斯林 余紅心 武文博 戈盈凡

摘 要：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施作為新一輪基建投資的重點，對中國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有至關(guān)重要的作用。利用熵值法測算2013—2020年中國內(nèi)地30個省份的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的“恩格爾效應(yīng)”和“鮑莫爾效應(yīng)”，分析其對產(chǎn)業(yè)升級的作用機(jī)制，并進(jìn)一步檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對“鮑莫爾成本病”的影響。結(jié)果表明，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠顯著推動地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級，且對中部地區(qū)的作用效果最為顯著，西部地區(qū)次之，東部地區(qū)最弱；在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)業(yè)升級的影響過程中，“恩格爾效應(yīng)”和“鮑莫爾效應(yīng)”仍是主要影響因素；數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施在推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化的同時，提升產(chǎn)業(yè)總體生產(chǎn)率，從而緩解“鮑莫爾成本病”的影響；數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過增加居民人均消費支出，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化，但對產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的提升作用并不明顯。研究結(jié)論可為中國新一輪基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供策略參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施；產(chǎn)業(yè)升級；恩格爾效應(yīng)；鮑莫爾效應(yīng)

DOI：10.6049/kjjbydc.2022090691

中圖分類號：F264

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）12-0099-09

0 引言

隨著中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提速，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程加快，數(shù)字技術(shù)對工業(yè)、服務(wù)業(yè)的滲透率不斷提高，對5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心、人工智能等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的需求日益增加。完備的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不僅是數(shù)字技術(shù)的主要載體，也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提。在繁榮數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要關(guān)頭，中國加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與優(yōu)化的任務(wù)十分緊迫，同時對基礎(chǔ)設(shè)施的需求也隨之發(fā)生結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變^[1]。一個國家的最優(yōu)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、要素資源稟賦改變而變化的，而每種特定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都要有與之相適應(yīng)的配套基礎(chǔ)設(shè)施。隨著中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級進(jìn)程加快，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施恐難以承載其發(fā)展需要。產(chǎn)業(yè)升級與發(fā)展速度不僅取決于要素稟賦結(jié)構(gòu)的改進(jìn)速度，還取決于基礎(chǔ)設(shè)施是否得到相應(yīng)改善^[2]。

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施作為支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)的底層物理基礎(chǔ)，能夠帶動新型產(chǎn)業(yè)和業(yè)態(tài)發(fā)展，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供技術(shù)保障^[3]。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施都能推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，但不同之處在于，前者的技術(shù)進(jìn)步方向并不一定偏向傳統(tǒng)制造業(yè)?！磅U莫爾效應(yīng)”和“恩格爾效應(yīng)”作為推動產(chǎn)業(yè)升級的主要驅(qū)動力，其核心動力來源是技術(shù)進(jìn)步。當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于發(fā)展階段時，產(chǎn)業(yè)間技術(shù)進(jìn)步差異會引起社會就業(yè)人口由第一產(chǎn)業(yè)逐步向第二、三產(chǎn)業(yè)大規(guī)模轉(zhuǎn)移，進(jìn)而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化。受到技術(shù)進(jìn)步偏向的制造業(yè)比重下降可能導(dǎo)致社會整體生產(chǎn)率降低，從而使得經(jīng)濟(jì)增速放緩，但在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，服務(wù)業(yè)比重上升并不必然導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增速下滑^[4]。江小涓和羅立彬^[5]基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代與中國巨大市場規(guī)模相契合的角度，認(rèn)為中國服務(wù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?jié)摿涂臻g巨大；Pugno^[6]提出，服務(wù)業(yè)的繁榮會加快人力資本積累速度，進(jìn)而帶動經(jīng)濟(jì)整體提速。因此，在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響下，服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率得到極大提升。那么，“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象是否有所緩解？基于此，本文選取2013—2020年中國省級面板數(shù)據(jù)，實證分析數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對我國產(chǎn)業(yè)升級的影響及機(jī)制，并進(jìn)一步探究以下問題：①在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)業(yè)升級的影響機(jī)制中，“恩格爾效應(yīng)”和“鮑莫爾效應(yīng)”是否仍為主要影響機(jī)制？②數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過“鮑莫爾效應(yīng)”推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化的同時，能否通過提升社會總體產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率緩解“鮑莫爾成本病”的影響？盡管諸多學(xué)者認(rèn)為數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用可以有效降低“鮑莫爾成本病”的負(fù)面影響，但鮮有研究從實證出發(fā)證明這一觀點。

本文主要從以下方面對現(xiàn)有研究進(jìn)行拓展：第一，將數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施作為主要解釋變量，探究其對中國產(chǎn)業(yè)升級的影響及作用機(jī)制。雖然已有文獻(xiàn)探究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)或基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)業(yè)升級的影響，但對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的理論與實證研究仍相對較少。第二，從“恩格爾效應(yīng)”與“鮑莫爾效應(yīng)”出發(fā)進(jìn)行機(jī)制分析，并實證驗證居民消費、居民收入以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的中介效應(yīng)。第三，證實數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對緩解“鮑莫爾成本病”起到一定作用，為加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的策略制定提供參考依據(jù)。

1 理論分析與研究假設(shè)

已有關(guān)于產(chǎn)業(yè)升級的研究主要從以下視角展開：價值鏈升級、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級。價值鏈升級是指跨部門升級，即廠商橫向跨越到其它新部門^[7]，以微觀研究為主，主要探究如何提高供應(yīng)商在全球價值鏈所處位置以及如何在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)工藝或產(chǎn)品升級。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效率由低級狀態(tài)向高級狀態(tài)的動態(tài)演變，主要表現(xiàn)為某一地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)演變的過程，象征著一國經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的更替。干春暉等^[8]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動包括兩個方面：一是由于各產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步速度不同以及在技術(shù)水平、技術(shù)吸收能力上的差異，使得各產(chǎn)業(yè)增長速度不同，從而導(dǎo)致該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化；二是在不同發(fā)展階段，國家的發(fā)展要依靠不同主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)推動，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)更替實質(zhì)上就是一國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改變^[9]。產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級是指受益于新技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)或行業(yè)勞動生產(chǎn)效率得到大幅提升，是一種通過實際產(chǎn)業(yè)技術(shù)和生產(chǎn)效率度量產(chǎn)業(yè)升級的方法，而不僅限于衡量三次產(chǎn)業(yè)相對規(guī)模的變化^[10]。

隨著數(shù)字技術(shù)在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用，在供給端催生出新的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，成為新的經(jīng)濟(jì)增長點，通過對傳統(tǒng)應(yīng)用產(chǎn)品和業(yè)務(wù)進(jìn)行技術(shù)革新，并通過企業(yè)間與產(chǎn)業(yè)間的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散^[11]，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，從而解放更多勞動力投入到新的生產(chǎn)活動中，提高服務(wù)業(yè)比重。同時，在需求端，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施支撐移動支付、平臺經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)等新型商務(wù)業(yè)態(tài)，釋放消費者的潛在需求并改變居民消費結(jié)構(gòu)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施作為支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)的底層物理基礎(chǔ)，不僅改變了以往的商業(yè)和交易模式，且相較于傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施而言，保留了準(zhǔn)公共品的作用^[12]。受益于數(shù)字產(chǎn)品的低邊際成本屬性，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠強(qiáng)化自身的非排他性，使其更具有“公共品”特征，外部效應(yīng)得到極大強(qiáng)化^[13]?？梢姡c傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資相比，新一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施更有利于提高資本和勞動生產(chǎn)率，從而加速資本密集型產(chǎn)業(yè)對勞動密集型產(chǎn)業(yè)的替代過程，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。因此，本文提出如下假設(shè)：

H₁：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠有效推動地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級。

1.1 恩格爾效應(yīng)

產(chǎn)業(yè)升級的主要動因來源于“恩格爾效應(yīng)”和“鮑莫爾效應(yīng)”。其中，“恩格爾效應(yīng)”是指當(dāng)收入水平越來越高時，消費者對低端商品的需求將逐漸達(dá)到飽和狀態(tài)，轉(zhuǎn)向更高品質(zhì)、更有創(chuàng)意的商品（高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)等），拉動勞動力和資本向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)部門轉(zhuǎn)移。“恩格爾效應(yīng)”強(qiáng)調(diào)不同產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)品受需求與收入彈性影響。隨著需求與收入彈性較大的高質(zhì)量、創(chuàng)新性產(chǎn)品需求不斷增加，而消費是生產(chǎn)的目標(biāo)和終點，消費結(jié)構(gòu)直接決定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)^[14]，相關(guān)行業(yè)就會成為主要行業(yè)，這就使得高質(zhì)量、高附加值的產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中占比不斷提高，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。

通過梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，人均消費支出增加意味著居民消費需求和層次的提升。消費需求結(jié)構(gòu)變動引發(fā)消費升級，是引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級的重要動力^[15]，并通過“恩格爾效應(yīng)”促進(jìn)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的高端化與現(xiàn)代化^[16]，提升現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程^[17]。居民可支配收入提高通常意味著生產(chǎn)效率的提升，也是產(chǎn)業(yè)升級的另一種表現(xiàn)形式。收入水平的提高不僅能夠促進(jìn)消費支出，還將擴(kuò)大社會資本投資，推動金融結(jié)構(gòu)市場化^[18]，降低企業(yè)融資難度，有利于企業(yè)降低生產(chǎn)和研發(fā)成本。

相比于傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施更有利于互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，能夠大幅降低信息傳播成本^[19]。對于勞動者而言，受益于技術(shù)經(jīng)驗在平臺上的傳播與分享，對新技能的掌握和新知識的累積速度加快，從而增加勞動者的就業(yè)選擇，提高勞動生產(chǎn)效率，有利于勞動者收入水平的提高；對于企業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用會降低勞動力培訓(xùn)成本，有利于企業(yè)收入水平的提高。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字化可以為居民提供網(wǎng)絡(luò)信貸服務(wù)，極大緩解居民的消費約束。同時，伴隨著各類數(shù)字化平臺和場景的應(yīng)用，居民購物更加便捷，消費選擇更加多樣化，從而充分釋放居民的消費潛力^[20]。在“恩格爾效應(yīng)”作用下，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施從消費端帶動生產(chǎn)端，推動產(chǎn)業(yè)升級。因此，本文提出如下假設(shè)：

H₂：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過提高居民可支配收入驅(qū)動地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級。

H₃：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過增加居民人均消費支出驅(qū)動地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級。

1.2 鮑莫爾效應(yīng)

“鮑莫爾效應(yīng)”由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家鮑莫爾于1967年提出，其假設(shè)經(jīng)濟(jì)體系中只存在“進(jìn)步部門”和“停滯部門”，當(dāng)兩個部門對技術(shù)進(jìn)步的獲益不一致，即勞動生產(chǎn)率增長速度不一致時，受技術(shù)進(jìn)步影響較大的“進(jìn)步部門”（制造業(yè)）生產(chǎn)效率更高，推動勞動力工資水平的提高。為降低成本，企業(yè)會利用其它要素替代勞動力要素，從而加快勞動力流向“停滯部門”（服務(wù)業(yè)）的速度，同時帶動生產(chǎn)率增長較慢的“停滯部門”工資提高。這種效應(yīng)將使得“停滯部門”吸引更多勞動力，形成更多產(chǎn)出，進(jìn)而改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

當(dāng)“停滯部門”對勞動力存在剛性需求，或者市場對“停滯部門”產(chǎn)品存在非完全彈性需求時，將導(dǎo)致“停滯部門”在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中的比重提高，而服務(wù)業(yè)占比提高極有可能抑制經(jīng)濟(jì)增長^[21]，即產(chǎn)生“鮑莫爾成本病”。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率得到大幅提升，可一定程度上緩解“鮑莫爾成本病”的影響。

在影響產(chǎn)業(yè)升級的眾多因素中，技術(shù)進(jìn)步的作用最為突出^[22]，由技術(shù)創(chuàng)新引起的需求變動和勞動生產(chǎn)率變化已被證實是影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的主要因素^[23]。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)以其高技術(shù)性、高創(chuàng)新性特點，成為推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要引擎^[24]，在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中通常具備引領(lǐng)作用，牽動著大批上下游先進(jìn)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。利用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)品和技術(shù)，對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)加以改造和滲透，提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)各要素使用效率，進(jìn)而推動區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級^[25]。由于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對人力資本要求較高，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、5G基站、科技數(shù)據(jù)中心、資源共享平臺等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施相對完善的地區(qū)，企業(yè)更容易吸引高質(zhì)量創(chuàng)新人才加入。同時，企業(yè)可以依托網(wǎng)絡(luò)平臺更為便捷地獲取市場信息，并通過共享技術(shù)、生產(chǎn)要素和人力資本等降低研發(fā)成本，縮減研發(fā)時間，促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)化與吸收^[26]，進(jìn)而提高高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率和創(chuàng)新工藝，在創(chuàng)新驅(qū)動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)升級時，也會帶動整體產(chǎn)業(yè)升級（周霞等，2020）。

通常認(rèn)為，傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對提高制造業(yè)（“進(jìn)步部門”）生產(chǎn)率更有幫助，但也使得服務(wù)業(yè)比重不斷提高，拖累社會總體生產(chǎn)率。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并進(jìn)一步提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平^[27]，這正是社會技術(shù)進(jìn)步的一種直接體現(xiàn)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過提高知識溢出效率提升各行業(yè)生產(chǎn)效率^[28]，同時帶動大批上游高端零部件制造業(yè)及相關(guān)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展，因而其對服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的正面影響甚至可能大于制造業(yè)，使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而從生產(chǎn)端直接促進(jìn)生產(chǎn)效率提升。因此，本文提出如下假設(shè)：

H₄：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出驅(qū)動地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級。

2 模型設(shè)定與指標(biāo)選取

2.1 模型設(shè)定與估計方法

為檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)業(yè)升級的影響，本文設(shè)定計量模型如下：

其中，Y_it為被解釋變量產(chǎn)業(yè)升級；x_it為解釋變量，是經(jīng)過熵值法計算后得出的省級數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指標(biāo)；X_it為控制變量，μ_i為省級層面的個體固定效應(yīng)，λ_t為年份固定效應(yīng)，e_it為殘差值。

2.2 指標(biāo)選取與測度

2.2.1 被解釋變量

本文被解釋變量為產(chǎn)業(yè)升級，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化（INDUSTRUC-1）和產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率（INDUSTRUC-2）進(jìn)行測度。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對宏觀層面產(chǎn)業(yè)升級的度量主要從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)效率兩個角度展開，如王玉^[29]、孫偉增等^[26]根據(jù)第一、二、三產(chǎn)業(yè)在GDP中所占比重賦予相應(yīng)權(quán)重，從而構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)，計算公式如下：

其中，i表示三次產(chǎn)業(yè)，ω_i為產(chǎn)業(yè)i在GDP中所占比重。該指標(biāo)可以很好地展現(xiàn)經(jīng)濟(jì)服務(wù)化過程，刻畫勞動力從勞動密集型產(chǎn)業(yè)向資本密集型和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的產(chǎn)業(yè)升級與變遷過程，既能反映產(chǎn)業(yè)升級的結(jié)構(gòu)性變化，又可以展現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的總體效果。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向第三產(chǎn)業(yè)傾斜的進(jìn)程中，指標(biāo)數(shù)值逐步增大，指標(biāo)數(shù)值越接近3，意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平越高。

然而，上述方法僅通過產(chǎn)業(yè)比值的變化刻畫產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，存在一定缺陷。在衡量產(chǎn)業(yè)升級時不僅應(yīng)考慮結(jié)構(gòu)變化，還應(yīng)當(dāng)充分考慮產(chǎn)業(yè)升級過程中勞動生產(chǎn)率的提升。實際上，制造業(yè)生產(chǎn)效率普遍高于服務(wù)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化很可能是由于“鮑莫爾成本病”所致，并非完全來源于社會生產(chǎn)效率的提高。為此，本文參考盛斌和趙文濤^[30]的做法，將三次產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率與其在GDP中占比的乘積之和作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)，以體現(xiàn)社會總體產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率，計算公式如下：

其中，LP_i為產(chǎn)業(yè)i的勞動生產(chǎn)率?？紤]到LP_i是一個有量綱的指數(shù)，而ω_i為無量綱指數(shù)，加權(quán)之后無法進(jìn)行比較，為保證量綱的一致性，本文對LP_i進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體處理方法如下：

其中，LP_is、LP_if分別表示當(dāng)年度工業(yè)化開始時期與工業(yè)化完成時期產(chǎn)業(yè)i的勞動生產(chǎn)率。本文參照錢納里（1986）提供的數(shù)據(jù)，根據(jù)歷年美國CPI指數(shù)，將1970年工業(yè)化開始時期與工業(yè)化完成時期的勞動生產(chǎn)率單位由美元換算成2013年（用于GDP平減的基數(shù)年份，當(dāng)年度平均匯率為6.07人民幣/美元）對應(yīng)的人民幣，具體數(shù)據(jù)見表1。

除上述比較常見的幾種度量方式外，何姝和余軍^[31]將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)，但該指標(biāo)僅關(guān)注高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，未充分考慮其它產(chǎn)業(yè)，考察范圍較窄。此外，干春暉等^[8]認(rèn)為，在信息時代，經(jīng)濟(jì)服務(wù)化是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的一個重要特征，并將第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的代理指標(biāo)，用以反映經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的服務(wù)化傾向。但該指標(biāo)并未考慮勞動力由農(nóng)業(yè)向工業(yè)遷移的過程，相較于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化指標(biāo)缺乏一般性。同時，干春暉等^[8]基于泰爾指提出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)，用以度量產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)程度。該指數(shù)認(rèn)為，長期來看，經(jīng)濟(jì)將處于均衡狀態(tài)，各產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率相等。但在現(xiàn)實中，這一現(xiàn)象并不明顯，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)成立的前提是需要滿足各行業(yè)勞動生產(chǎn)率在長期趨于一致的穩(wěn)定狀態(tài)，但該假設(shè)忽略了各產(chǎn)業(yè)間、地區(qū)間以及勞動個體間的異質(zhì)性，且不同行業(yè)間存在準(zhǔn)入門檻，因而高技術(shù)行業(yè)和壟斷行業(yè)的勞動生產(chǎn)率普遍高于其它行業(yè)，并不具備趨同性。因此，本文不把產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)納入研究范圍。

綜合上述幾種產(chǎn)業(yè)升級度量方式的準(zhǔn)確性和適用性，且考慮到“鮑莫爾效應(yīng)”的存在，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化與三次產(chǎn)業(yè)整體生產(chǎn)率下降可能同時發(fā)生。鑒于此，本文將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化（INDUSTRUC-1）作為主要研究指標(biāo)，產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率（INDUSTRUC-2）用于穩(wěn)健性檢驗和進(jìn)一步分析，以檢驗“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象。

2.2.2 解釋變量

本文解釋變量為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)（D-INDEX）。現(xiàn)階段對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施測度的研究相對較少，大多集中于對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的定性研究。鑒于信息基礎(chǔ)設(shè)施、新基建與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施在概念上有共通之處，其度量方式對本文也有一定借鑒意義。何玉梅和趙欣灝^[32]采用新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)行業(yè)上市公司產(chǎn)值度量數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施；鈔小靜等^[33]通過檢索各地區(qū)政府工作報告，匯總新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)詞匯，將詞頻占比作為代理指標(biāo)；范合君和吳婷^[34]利用多指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指標(biāo)。

考慮到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施涵蓋面較廣，詞頻統(tǒng)計和上市公司產(chǎn)值替代均存在一定偏差。因此，本文在參考已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，充分考量物理數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)信息基礎(chǔ)設(shè)施和設(shè)備運(yùn)維等相關(guān)因素后，結(jié)合數(shù)據(jù)可得性與完整性，選取移動電話基站、光纜路線長度、寬帶接入端口、域名數(shù)、網(wǎng)頁數(shù)、IPv4地址數(shù)、軟件業(yè)務(wù)收入7個指標(biāo)，利用熵值法計算得到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)（D-INDEX）。

2.2.3 控制變量

結(jié)合已有研究，本文從以下方面選取省級層面的控制變量：①地區(qū)人均生產(chǎn)總值（GDP_PER），使用消費者價格指數(shù)進(jìn)行平減處理，用于衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；②地區(qū)總研發(fā)投入（RD），經(jīng)由研發(fā)價格指數(shù)平減得到^[35]，研發(fā)投入的增加通常有利于創(chuàng)新產(chǎn)出，進(jìn)而促進(jìn)社會總體產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的提升，同時有助于提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在地區(qū)經(jīng)濟(jì)中的比重；③財政收支缺口（FISCAL），采用政府財政支出/財政收入測度，當(dāng)比值為1時，表明收支平衡，大于1則說明存在財政缺口，地方政府實施擴(kuò)張性財政政策，政府赤字將持續(xù)上升；④人力資本（H-CAPTIAL），采用在校大學(xué)生人數(shù)/總?cè)丝跀?shù)表征，當(dāng)勞動力受教育程度提高時，有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展，從而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級；⑤對外開放程度（OPEN），采用進(jìn)出口貿(mào)易總額/地區(qū)生產(chǎn)總值衡量，通過與發(fā)達(dá)地區(qū)的中間品貿(mào)易，引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)和管理模式，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率提升。

2.2.4 中介變量

結(jié)合前文理論機(jī)制分析，充分考慮“鮑莫爾效應(yīng)”和“恩格爾效應(yīng)”對產(chǎn)業(yè)升級的影響，本文選取居民可支配收入、人均消費支出以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出作為中介變量。變量的具體定義見表2，對部分年份缺失的指標(biāo)值進(jìn)行平滑處理。

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選取2013—2020年中國內(nèi)地30個省份（西藏因數(shù)據(jù)不全，未納入統(tǒng)計）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》及各省份統(tǒng)計年鑒。各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果見表3，其中，非比值或指數(shù)單位均已作對數(shù)化處理。

3 實證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸與異質(zhì)性分析

本文對模型（1）進(jìn)行OLS回歸估計，結(jié)果如表4所示。列（1）結(jié)果顯示，D-INDEX的估計系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施可以有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，并且能夠提升三次產(chǎn)業(yè)的整體生產(chǎn)效率。從估計系數(shù)大小看，在控制其它變量的前提下，D-INDEX的系數(shù)每增加1個單位，INDUSTRUC-1將增加17.899個單位，即數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠有效驅(qū)動地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級。因此，H₁得到驗證。

考慮到中國地理環(huán)境的多樣性，不同區(qū)域在要素稟賦和政策傾斜程度上存在較大差異，且同一區(qū)域的省份又存在共通性，如東部沿海地區(qū)對外貿(mào)易占GDP的比重普遍較高，且服務(wù)業(yè)較為發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)水平較高。因此，本文將樣本分為東、中、西部（將東三省劃歸在中部地區(qū)）展開異質(zhì)性討論和分析，結(jié)果如表4中列（2）～（4）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，對于經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用最弱（6.167）；數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用最強(qiáng)（112.631）且系數(shù)高度顯著，對西部地區(qū)的影響次之（66.792）且系數(shù)顯著為正。原因可能在于東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)服務(wù)化和工業(yè)化程度較高，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施趨于完善，因而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級的促進(jìn)效果更為顯著。

3.2 中介效應(yīng)分析

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)業(yè)升級的促進(jìn)作用不僅限于在生產(chǎn)端提升生產(chǎn)效率和資源配置效率，在需求端同樣起著至關(guān)重要的作用。結(jié)合前文分析，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施在生產(chǎn)端通過高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提高企業(yè)效率，帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型；在需求端，則通過提高居民可支配收入、刺激居民消費，推動產(chǎn)業(yè)升級。為驗證這些變量的中介效應(yīng)是否存在，本文參照Baron&Kenny^[36]的研究，構(gòu)建三段式中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗。

式中，M_it為中介變量，若系數(shù)b₂、c₃均顯著，可認(rèn)為中介效應(yīng)存在。

表5展示了以居民人均可支配收入（INCOME_PER）、人均消費支出（EXPEN_PER）、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利申請（H-TECH PAT）為中介變量的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)（D-INDEX）對3個中介變量的回歸系數(shù)均顯著為正，表明三段式中介效應(yīng)模型的第二式對3個中介變量的中介效應(yīng)均通過檢測。由列（3）可知，人均可支配收入的估計系數(shù)為39.406，在1%的水平上顯著，說明中介效應(yīng)存在，而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)的系數(shù)不顯著，說明人均可支配收入起完全中介作用。由列（5）可知，人均消費支出對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化的影響系數(shù)為32.024，且數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)的系數(shù)依然顯著，說明人均消費支出起部分中介作用。由列（7）可知，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利申請對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化的系數(shù)顯著為正，且數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)的系數(shù)仍然顯著，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利申請對產(chǎn)業(yè)升級（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化）存在部分中介效應(yīng)。因此，H₂、H₃、H₄得到驗證。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

以產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率（INDUSTRUC-2）為被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表6所示。列（1）結(jié)果顯示，D-INDEX的估計系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不但可以有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，還能提升三次產(chǎn)業(yè)的整體生產(chǎn)效率，即數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠有效緩解“鮑莫爾成本病”帶來的不良影響。此外，列（2）～（4）的異質(zhì)性回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸基本一致，說明原結(jié)論穩(wěn)健。

3.4 進(jìn)一步分析

由表7中列（3）可知，人均可支配收入的估計系數(shù)為69.465，在1%的水平上顯著，說明中介效應(yīng)存在。由列（5）可知，人均消費支出對產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率并不存在明顯的中介效應(yīng)。由列（7）可知，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利申請對產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的系數(shù)顯著為正，且數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)的系數(shù)仍然顯著，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利申請對產(chǎn)業(yè)升級存在部分中介效應(yīng)。

以上結(jié)果意味著一味地利用數(shù)字技術(shù)刺激消費，雖然可以加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型的速度，但由于“鮑莫爾效應(yīng)”的存在，使得低端服務(wù)業(yè)比重有所上升，而實際生產(chǎn)率并未得到有效提升。因此，在考慮通過消費結(jié)構(gòu)升級帶動產(chǎn)業(yè)升級的方案時，應(yīng)當(dāng)將重心放在提高居民收入上，而非一味地刺激消費，才能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)和高質(zhì)量發(fā)展。

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

隨著新一輪基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)全面展開，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施成為重點投資方向，對提高產(chǎn)業(yè)總體生產(chǎn)效率和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型起到重要作用。本文基于“鮑莫爾效應(yīng)”“恩格爾效應(yīng)”理論，利用省級面板數(shù)據(jù)實證檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對中國產(chǎn)業(yè)升級的影響及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：首先，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率提升均存在促進(jìn)作用，分區(qū)域看，由于中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)服務(wù)化和工業(yè)化程度仍有較大提升空間，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級的作用效果最為明顯，西部地區(qū)次之，東部地區(qū)最弱。其次，“恩格爾效應(yīng)”“鮑莫爾效應(yīng)”仍是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施影響產(chǎn)業(yè)升級的主要因素，其中居民可支配收入、消費支出和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新均是重要中介變量。再次，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠同時推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化與產(chǎn)業(yè)總體生產(chǎn)率的提高，緩解“鮑莫爾成本病”問題。最后，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過增加居民人均消費支出促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化，但對產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的提升效果并不明顯。

4.2 建議

首先，繼續(xù)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資，針對不同地區(qū)的特點采取差異化發(fā)展策略。中國正處于全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段，對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的需求日益增加，基礎(chǔ)設(shè)施投資結(jié)構(gòu)亟需進(jìn)行結(jié)構(gòu)性調(diào)整。目前，基礎(chǔ)設(shè)施投資在中國社會整體投資中仍然占有較大比重，但僅政府投資遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實際需求，因而地方政府在制定數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)扶持政策時，還要積極引導(dǎo)和鼓勵社會資本參與和運(yùn)營。此外，由于中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)服務(wù)化和工業(yè)化程度普遍不高，在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級上仍有較大提升空間，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級的效益相對于東部地區(qū)更為明顯。因此，政府應(yīng)重點加強(qiáng)中西部內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，深化新一代數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，進(jìn)而縮小區(qū)域間發(fā)展差距，促進(jìn)共同富裕。

其次，重點加強(qiáng)有利于提高企業(yè)創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，緩解“鮑莫爾成本病”。本文實證表明，一味地利用數(shù)字技術(shù)刺激消費，雖然可以加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型的速度，但由于“鮑莫爾效應(yīng)”的存在，使得低端服務(wù)業(yè)比重有所上升。因此，政府應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)生產(chǎn)和創(chuàng)新需求，聚焦重點數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高社會總體創(chuàng)新能力與生產(chǎn)效率，提高居民收入，緩減“鮑莫爾成本病”帶來的不良影響，推動社會總體生產(chǎn)率的提升，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

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（責(zé)任編輯：陳 井）

The Influence and Mechanism of Digital Infrastructure on Industrial Upgrading

Li Silin¹，Yu Hongxin²， Wu Wenbo¹， Ge Yingfan³

（1. College of Business， Shanghai University of Finance and Economics， Shanghai 200433， China;

2.Faculty of Business and Economics， Shanghai Business School， Shanghai 200235， China;

3. College of Finance， Shanghai University of Finance and Economics， Shanghai 200433， China）

Abstract：With the accelerating development of China's digital economy and industrial digitalization， the penetration rate of digital technology in industry and service industries continues to increase， and the demand for digital infrastructure such as 5G， industrial Internet， big data centers， and artificial intelligence is greater. It is very urgent for China to speed up the adjustment and optimization of its industrial structure. At the same time， the demand for infrastructure has also undergone a structural change. Therefore， as the focus of a new round of infrastructure investment， digital infrastructure plays an important role in improving the overall production efficiency of the industry and promoting the transformation of the industrial structure to service. As the underlying physical foundation supporting the digital economy， the digital infrastructure promotes the difference in technological progress between industries， which will cause the social employment population to gradually shift from the primary industry to the secondary and tertiary industries on a large scale， thereby realizing the service-oriented industrial structure. Due to the decline in the overall proportion of the manufacturing industry that is biased by technological progress， the overall productivity of the society may decline， resulting in a decline in economic growth and the formation of "Baumol's cost disease".

This paper selects seven indicators， such as mobile phone base stations， optical cable route length， broadband access ports， number of domain names， number of web pages， number of IPv4 addresses， and software business revenue， and calculates the data of 30 provinces， municipalities and autonomous regions in China from 2013 to 2020 through the entropy method.On the basis of the "Engel effect" and "Baumol effect" of digital infrastructure，this study analyzes the impact and mechanism of industrial upgrading， and through the mediation effect analysis， it empirically tests the impact of digital infrastructure in the process of promoting China's industrial upgrading， consumption upgrading and technology. Finally， the study further examines the impact of digital infrastructure on "Baumol cost disease". It is found that firstly digital infrastructure has a promoting effect on regional industrial structure upgrading and industrial productivity improvement. The regional effect is the most obvious， followed by the western region and the weakest in the eastern region. Secondly the "Engel effect" and the "Baumol effect" are still the main factors affecting the industrial upgrading of digital infrastructure， among which the level of disposable income of residents， the level of consumer spending and the level of innovation in high-tech industries are all important mediating variables. Thirdly further research finds that digital infrastructure promotes the service-oriented industrial structure and the overall productivity of the industry at the same time and alleviates the "Baumol cost disease" problem. Lastly digital infrastructure promotes the service-oriented industrial structure by increasing the per capita consumption expenditure of residents， but the effect of improving industrial production efficiency is not obvious.

To sum up， this paper uses China's provincial panel data as samples to explain the impact and mechanism of digital infrastructure on Chinese industrial upgrading and provides a reference for China's new round of infrastructure construction strategies. According to the research conclusions of this paper， it is suggested that firstly it is necessary to continue to strengthen the investment and construction of digital infrastructure， and adopt differentiated development strategies according to the different characteristics of the region. The government should actively guide and encourage the participation and operation of social capital. In addition， the construction of digital infrastructure in the central and western regions should be accelerated， and the widespread application of new-generation digital technologies in society should be accelerated， thereby narrowing the development gaps between regions and promoting common prosperity. Secondly， it is vital to focus on building digital infrastructure that is conducive to improving corporate innovation and production efficiency， increasing residents' income， mitigating the adverse effects of the "Baumol cost disease"，promoting overall social productivity， and realizing industrial transformation and upgrading.

Key Words：Digital Infrastructure; Industrial Upgrading; Engel Effect; Baumol Effect