馬詩卉，肖婷婷

（華中科技大學經(jīng)濟學院，武漢 430074）

一、引言

近年來，依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能及區(qū)塊鏈等數(shù)字技術而蓬勃發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟，正在為經(jīng)濟結構的轉(zhuǎn)型升級和產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結構的不斷優(yōu)化注入新的力量。中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告（2022 年）》顯示，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)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(jīng)濟增長點。新冠疫情以來，數(shù)字經(jīng)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(yè)復工復產(chǎn)，加快服務業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

目前我國經(jīng)濟已由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，面臨經(jīng)濟“結構性減速”的難題，促進服務業(yè)結構升級或許是破除這一難題的重要抓手，成為現(xiàn)階段中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，服務業(yè)對國民經(jīng)濟的“穩(wěn)定器”作用日益凸顯，盡管近幾年服務業(yè)占GDP 的比重不斷上升，早已成為支撐經(jīng)濟發(fā)展的三大產(chǎn)業(yè)中最重要的部分，但服務業(yè)生產(chǎn)率低、內(nèi)部結構升級緩慢，且在國民經(jīng)濟中的重要程度與發(fā)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(yè)發(fā)展水平，促進我國服務業(yè)轉(zhuǎn)型升級，向高端產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展”，“十四五”規(guī)劃綱要中也提出要推動服務業(yè)邁向?qū)I(yè)化和高端化。因此，考察如何促進服務業(yè)結構升級成為一個值得關注的問題。本文探索了數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的作用，為我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供新的思路。

盡管有許多文獻證實了數(shù)字經(jīng)濟能夠顯著促進產(chǎn)業(yè)結構服務化（姚維瀚和姚戰(zhàn)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(shù)字經(jīng)濟對三次產(chǎn)業(yè)間結構變化的影響，并未涉及數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)內(nèi)部結構的影響機制?，F(xiàn)階段研究數(shù)字經(jīng)濟影響服務業(yè)內(nèi)部結構的文章仍然較少，袁航和夏杰長（2022）從數(shù)字基礎設施的角度出發(fā)，分析了“寬帶中國”戰(zhàn)略對服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動服務業(yè)轉(zhuǎn)型升級的原理。事實上，服務業(yè)內(nèi)部結構有自身的變化規(guī)律（戴魁早等，2020），推動服務業(yè)內(nèi)部結構的轉(zhuǎn)型升級對當前經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展與現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系建設起著關鍵作用，因而亟需從數(shù)字經(jīng)濟的綜合性發(fā)展角度探索其對服務業(yè)結構升級的機制。

Baumol（1967）早在1967 年研究產(chǎn)業(yè)結構向服務業(yè)轉(zhuǎn)變和生產(chǎn)率提升之間的關系時就發(fā)現(xiàn)，勞動力從工業(yè)部門進入服務業(yè)部門不一定會提升全社會的生產(chǎn)率，即存在“服務業(yè)成本病”，這是因為服務業(yè)內(nèi)部也存在傳統(tǒng)低端部門和現(xiàn)代高端部門。參考國家統(tǒng)計局的分類，本文將服務業(yè)劃分為生產(chǎn)性服務業(yè)與生活性服務業(yè)。生產(chǎn)性服務業(yè)向從事生產(chǎn)制造活動的企業(yè)提供配套服務，因其知識、技術、信息等要素相對密集，屬于現(xiàn)代高端部門，而生活性服務業(yè)是直接為居民吃用住行提供服務的行業(yè)，因其附加值率低、勞動密集程度高，屬于傳統(tǒng)低端部門（李平等，2017），只有當勞動力進入到先進的生產(chǎn)性服務業(yè)部門才能提升全社會的生產(chǎn)率（余泳澤和潘妍，2019）。如果生活性服務業(yè)部門不斷壯大，由于其勞動生產(chǎn)率的提升存在滯后性，將導致“服務業(yè)成本病”加重，服務業(yè)結構惡化，表現(xiàn)為“低端鎖定”；反之，當生產(chǎn)性服務業(yè)占服務業(yè)比重不斷上升時，能夠促進制造業(yè)轉(zhuǎn)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(yè)結構優(yōu)化，表現(xiàn)為“高端促進”。

面對當前經(jīng)濟的“結構性減速”，生產(chǎn)性服務業(yè)已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展中的主要增值點。許多學者從不同角度探究了影響生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展的因素，OECD（2001）使用1984——1998 年的OECD 國家面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)人均GDP 的增加能夠促進生產(chǎn)性服務業(yè)的就業(yè)比重，國內(nèi)學者強調(diào)市場化水平、制造業(yè)需求及技術創(chuàng)新會對我國生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展產(chǎn)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(guī)模、行政干預等制度性因素則會抑制生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展（夏杰長和戴建軍，2009；江波和李江帆，2013）。已有研究已經(jīng)證實技術創(chuàng)新是高端服務業(yè)發(fā)展的核心競爭力（夏杰長和戴建軍，2009），而人才發(fā)展是技術創(chuàng)新過程中必不可少的一環(huán)，具有知識密集特征的生產(chǎn)性服務業(yè)企業(yè)是把人力資本引入到商品和服務生產(chǎn)過程的重要力量。本文注意到人力資本可能對生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展產(chǎn)生重要影響，而現(xiàn)有文獻尚未討論這一路徑，因而本文創(chuàng)新性地從人力資本水平提升的角度分析數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(yè)機器人沖擊下的服務業(yè)結構升級的研究，相較而言，本文的創(chuàng)新點在于：首先，王文等（2020）關注的工業(yè)機器人只是數(shù)字技術的一個部分，事實上，在數(shù)字經(jīng)濟時代，人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術都隸屬數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，本文綜合多方面因素構建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，能夠更加全面地反映數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展狀況；其次，研究樣本為30 個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）（因數(shù)據(jù)缺失，未含西藏地區(qū)及港澳臺地區(qū)）2009—2017 年的數(shù)據(jù)，采用全國271 個地級及以上城市的樣本數(shù)據(jù)，服務業(yè)的發(fā)展在城市層面更加集中，因此地級市層面的數(shù)據(jù)不但能夠更清晰地認識服務業(yè)結構升級的問題，而且有助于關注到城市發(fā)展的差異；最后，本文注意到數(shù)據(jù)要素發(fā)展具有開放共享的特征，進一步分析了數(shù)字經(jīng)濟的空間溢出效應，豐富了數(shù)字經(jīng)濟領域的研究。

本文將《中國城市統(tǒng)計年鑒》與中國普惠金融指數(shù)相結合，考慮到自2020 年起城市統(tǒng)計年鑒不再公布“按產(chǎn)業(yè)、行業(yè)劃分的城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員”等指標，而這些指標是衡量服務業(yè)結構高級化水平的重要構成部分，因此本文的樣本時間區(qū)間為2011—2019 年，通過測度全國271 個地級及以上城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展及服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構的影響及作用機制。

二、理論分析與研究假設

（一）數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構的影響

有別于以往技術進步聚焦于生產(chǎn)工具的改良，以數(shù)字經(jīng)濟為內(nèi)容的新一輪技術革命的發(fā)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(chǎn)的全過程，部門間勞動力的流動及生產(chǎn)技術的改革不僅對服務業(yè)整體部門具有重要影響，對服務業(yè)內(nèi)部結構也將產(chǎn)生重大變革。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的宏觀背景下，數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結構的影響備受研究者的關注，陳曉東和楊曉霞（2021）認為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是促進產(chǎn)業(yè)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(fā)展與其他產(chǎn)業(yè)之間存在聯(lián)動效應，信息化能夠推動制造業(yè)向高新技術產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，但由于數(shù)字技術在不同產(chǎn)業(yè)具有差異化的應用前景，只有不同產(chǎn)業(yè)部門的數(shù)字技術產(chǎn)出彈性和人工智能與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的替代彈性滿足一定條件時才能促進產(chǎn)業(yè)結構的轉(zhuǎn)型升級（郭凱明，2019）。產(chǎn)業(yè)結構升級不僅包括農(nóng)業(yè)向制造業(yè)、制造業(yè)向服務業(yè)的轉(zhuǎn)型，也包括產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結構的升級。隨著數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的不斷擴大，尤其是制造業(yè)企業(yè)廣泛應用數(shù)字技術生產(chǎn)，考慮到生產(chǎn)性服務業(yè)直接向制造業(yè)提供配套服務，二者具有緊密的聯(lián)系，數(shù)字經(jīng)濟極有可能對服務業(yè)內(nèi)部結構產(chǎn)生影響。

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

另一方面，從生產(chǎn)性服務業(yè)來看，以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等為代表的數(shù)字技術催生了數(shù)字金融、遠程教育、在線醫(yī)療、平臺經(jīng)濟等新業(yè)態(tài)、新模式（Cortes et al，2017），創(chuàng)造出許多包含知識和技術密集型工作在內(nèi)的新的生產(chǎn)性服務業(yè)就業(yè)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(chǎn)業(yè)體系注入新活力，服務業(yè)結構得以升級。除此之外，生產(chǎn)性服務業(yè)企業(yè)具有為制造業(yè)提供配套服務的屬性，目前已有大量研究證實制造業(yè)企業(yè)將數(shù)字技術應用到生產(chǎn)過程中能夠提高生產(chǎn)效率（Graetz and Michaels，2018），制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升將增加位于同一生產(chǎn)鏈的生產(chǎn)性服務業(yè)的需求（Acemoglu and Restrepo，2020a；孫暢和吳芬，2020），“兩業(yè)”間的不斷融合促進生產(chǎn)性服務業(yè)的技術創(chuàng)新與專業(yè)化生產(chǎn)，持續(xù)激發(fā)新的生產(chǎn)需求，驅(qū)動生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展。

綜合上述分析，結合我國目前的實際發(fā)展情況，數(shù)字技術所衍生和創(chuàng)造的知識密集型崗位及因生產(chǎn)率上升而帶來的就業(yè)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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級有促進作用（H1）。

（二）數(shù)字經(jīng)濟影響服務業(yè)結構升級的內(nèi)在機理

數(shù)字經(jīng)濟催生了數(shù)字金融、遠程教育、在線醫(yī)療、平臺經(jīng)濟等新業(yè)態(tài)、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(shù)字經(jīng)濟對勞動力技能的要求倒逼從業(yè)者通過“干中學”或“再教育”的方式提升自身技能水平，且數(shù)字經(jīng)濟發(fā)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(lián)網(wǎng)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(yè)結構高級化的過程就是服務業(yè)由傳統(tǒng)的勞動密集型轉(zhuǎn)向資本密集型、知識和技術密集型的結構轉(zhuǎn)變的過程，尤其是以金融業(yè)、計算機服務和軟件業(yè)為代表的生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展與具有相關專業(yè)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(yè)內(nèi)部注入更多創(chuàng)新性、競爭性和持續(xù)性的活力，滿足生產(chǎn)性服務業(yè)對人力資本的要求，并且通過要素稟賦效應促進服務業(yè)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(yōu)勢能夠幫助企業(yè)精簡用工單位的勞動力數(shù)量，節(jié)約雇傭成本，使企業(yè)增加研發(fā)創(chuàng)新投入，增強生產(chǎn)性服務企業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟效應（戴魁早等，2020）。

基于以上邏輯，提出研究假設2：

數(shù)字經(jīng)濟通過提升人力資本高級化水平促進服務業(yè)結構升級（H2）。

（三）數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的空間溢出效應

數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素具有開放共享的特征，數(shù)字經(jīng)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(shù)字經(jīng)濟有助于實現(xiàn)城市間超越空間和區(qū)域的跨地區(qū)分工與合作，使得各個城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展相互關聯(lián)，因而數(shù)字經(jīng)濟影響本地服務業(yè)結構升級的同時勢必對周邊城市的服務業(yè)發(fā)展也產(chǎn)生一定影響，具有空間溢出效應；另一方面，地區(qū)之間的資源共享和知識溢出讓高校和企業(yè)能夠低成本學習到來自各地區(qū)的優(yōu)質(zhì)資源和信息，有助于提升區(qū)域整體的人力資本水平，對本地和鄰地的發(fā)展均存在正向影響，故而數(shù)字經(jīng)濟在促進本地服務業(yè)結構高級化的同時，對鄰地的服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以通過空間溢出效應對鄰地的服務業(yè)結構升級產(chǎn)生影響（H3）。

（四）數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的門檻效應

數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟對高端人才的需求，數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的促進作用也因而受限。高技術人才是產(chǎn)業(yè)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(shù)字經(jīng)濟也逐步產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟效益，超過門檻值變量后數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(yè)結構高級化水平（y）。生產(chǎn)性服務業(yè)是當前產(chǎn)業(yè)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(chǎn)性服務業(yè)從業(yè)人數(shù)占服務業(yè)從業(yè)人數(shù)的比重衡量服務業(yè)結構高級化水平，其中生產(chǎn)性服務業(yè)的確定參考中國統(tǒng)計局公布的《生產(chǎn)性服務業(yè)（2019）》的分類，將金融業(yè)、租賃和商業(yè)服務業(yè)、科研技術服務和地質(zhì)勘查業(yè)、交通倉儲郵電業(yè)及信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)定義為生產(chǎn)性服務業(yè)。

解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（Digit）。借鑒黃群慧等（2019）、趙濤等（2020）的方法，從互聯(lián)網(wǎng)普及率和數(shù)字金融發(fā)展兩個方面測度數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平，互聯(lián)網(wǎng)普及率使用每百人移動電話年末用戶數(shù)、每百人國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)及人均電信業(yè)務量三個指標進行衡量，數(shù)字金融發(fā)展水平使用北京大學數(shù)字金融研究中心所編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)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(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)①主成分分析法會對數(shù)據(jù)進行標準化處理，把數(shù)據(jù)收斂到一個區(qū)間內(nèi)，因此數(shù)字經(jīng)濟的數(shù)值會出現(xiàn)負值，本文主要關注數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)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(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)，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(shù)。由于本文的研究樣本為地級市城市層面的數(shù)據(jù)，城市人力資本水平與高等教育的在校生數(shù)量密切相關，因此將地級市普通高等學校的在校學生數(shù)量占全省普通高等學生數(shù)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(shù)。

控制變量：①地方經(jīng)濟發(fā)展水平（ED）：使用地級市人均GDP 的對數(shù)值衡量；②城市規(guī)模（CS）：使用地級市總人口的對數(shù)衡量；③信息基礎水平（IF）：使用人均郵政業(yè)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(xiàn)實證結果，在此基礎上除以10000 降低數(shù)量級，不改變數(shù)據(jù)原本的結構和性質(zhì)；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(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)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(shù)據(jù)作為研究樣本，所使用的數(shù)據(jù)主要來源于：普惠金融指數(shù)源自北京大學數(shù)字金融研究中心編制的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》（郭峰等，2020），人力資本水平來自各省份、地市統(tǒng)計年鑒，外商實際投資額來源于中國經(jīng)濟金融研究（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，其余變量所需指標均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》，針對少量存在數(shù)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(tǒng)計結果。

（三）計量模型

為了檢驗數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(yè)高級化水平；Digitit為城市i在t時期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；Xit為其他影響服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的直接影響；α2為控制變量對服務業(yè)結構升級的影響。

為了研究數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)Digit對于服務業(yè)高級化水平y(tǒng)的線性回歸模型的系數(shù)α1顯著性通過檢驗基礎上，分別構建數(shù)字經(jīng)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(shù)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(shù)；β1為數(shù)字經(jīng)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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的直接影響；γ2為中介變量對服務業(yè)結構升級的影響；γ3為控制變量對服務業(yè)結構升級的影響。

考慮到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)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(shù)；W為空間權重矩陣，選擇地理距離矩陣和經(jīng)濟距離矩陣兩種方法進行回歸，其中地理矩陣是根據(jù)城市經(jīng)緯度計算的城市間距離的倒數(shù)，經(jīng)濟權重矩陣是樣本年份人均GDP 差額的倒數(shù)，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(shù)。

四、實證分析

（一）基準回歸結果

為考察數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的影響方向，首先對其進行基準回歸，表2 為數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)（Digit）的估計系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟顯著提升了服務業(yè)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(jīng)濟水平（ED）的系數(shù)為正但不顯著，說明地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對服務業(yè)內(nèi)部結構沒有明顯的促進作用；外商直接投資水平（FDI）系數(shù)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(yè)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(yè)內(nèi)部結構改革；城市規(guī)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(yè)結構升級在1%的顯著性水平下存在顯著正相關。

表2 數(shù)字經(jīng)濟影響服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟影響服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級具有促進作用的基礎上，模型（2）表明數(shù)字經(jīng)濟能夠提升地區(qū)人力資本高級化水平，模型（3）中核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)（Digit）和中介變量人力資本高級化指數(shù)（HC）的系數(shù)均顯著為正，且相較于模型（1）而言，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的系數(shù)有所下降，表明人力資本高級化是數(shù)字經(jīng)濟促進服務業(yè)結構升級的作用機制，研究假設H2 成立。

表3 數(shù)字經(jīng)濟促進服務業(yè)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(jīng)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(shù)對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟和服務業(yè)結構高級化的Moran’I指數(shù)在地理距離與經(jīng)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(xiàn)象，適用空間面板模型。

表4 數(shù)字經(jīng)濟與服務業(yè)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(shù)（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(fā)現(xiàn)時間空間雙重固定效應的空間杜賓模型（SDM）是本文的最優(yōu)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(jīng)濟權重距離下，空間自相關系數(shù)ρ值都顯著為正，說明鄰地的服務業(yè)結構高級化對本地的服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的直接效應、溢出效應及總效應均顯著，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不僅有助于本地服務業(yè)結構的高級化，還能夠促進鄰地的服務業(yè)結構升級，研究假設H3 成立。

表5 數(shù)字經(jīng)濟影響服務業(yè)結構升級的SDM 回歸結果

（四）門檻效應

數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)，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(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)。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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構高級化的促進作用是增強的，表明數(shù)字經(jīng)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(wěn)健性檢驗

為保證實證結果的穩(wěn)健性，采用多種方式進行穩(wěn)健性檢驗，穩(wěn)健性檢驗結果見表7。

表7 穩(wěn)健性檢驗結果

在表7 中，首先，服務業(yè)結構高級化意味著知識、技術密集型產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展創(chuàng)造了“先發(fā)優(yōu)勢”，因而本文存在互為因果的內(nèi)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為面板數(shù)據(jù)，參考趙濤等（2020）的方法，以上一年城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)乘以1984 年各城市郵局數(shù)量及移動電話數(shù)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(yè)、租賃和商業(yè)服務業(yè)、科研技術服務和地質(zhì)勘查業(yè)、計算機服務和軟件業(yè)四項劃分為高端服務業(yè)，使用各部門的從業(yè)人員數(shù)構建高端服務業(yè)發(fā)展水平（Y）作為新的被解釋變量，研究數(shù)字經(jīng)濟對高端服務業(yè)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(shù)據(jù)進行縮尾處理得到結果見表7 模型（3）。以上三種穩(wěn)健性檢驗方法的結果都表明數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(fā)的新冠疫情對中國乃至全球的經(jīng)濟產(chǎn)生了嚴重的負面沖擊。為防止其擴散，各地區(qū)積極采取防疫措施，大眾聚集受到規(guī)范，各行業(yè)在供需兩側均受阻，尤其是服務業(yè)收入幾乎是斷崖式下降，從業(yè)人員驟減，嚴重阻礙了服務業(yè)的發(fā)展。為進一步分析疫情沖擊下數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級的影響，本文使用2011—2021 年30 個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）（因數(shù)據(jù)缺失，未包含西藏地區(qū)及港澳臺地區(qū)）的相關數(shù)據(jù)進行分析，數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計年鑒》及各省份地區(qū)統(tǒng)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(shù)據(jù)更新至2021 年，數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)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(yè)結構升級產(chǎn)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(yè)的發(fā)展，但這一影響主要集中于餐飲、旅游等生活性服務業(yè)，且疫情期間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展迅速，總體而言，數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級仍呈現(xiàn)出促進作用。

五、研究結論與政策啟示

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》提出，數(shù)字經(jīng)濟是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后的主要經(jīng)濟形態(tài)，是以數(shù)據(jù)資源為關鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力，促進公平與效率更加統(tǒng)一的新經(jīng)濟形態(tài)。數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟結構的影響不局限于促進產(chǎn)業(yè)結構升級，同時也引起了產(chǎn)業(yè)內(nèi)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(shù)據(jù)，在理論分析的基礎上，實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對服務業(yè)結構升級的影響。研究結果表明，數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構的影響是“高端促進”，而非“低端鎖定”，這一結論在考慮內(nèi)生性問題和一系列穩(wěn)健性檢驗之后依然成立。機制檢驗結果顯示，數(shù)字經(jīng)濟通過提升人力資本水平促進服務業(yè)結構升級。進一步構建空間面板模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級存在空間溢出效應，本地的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠促進鄰地的服務業(yè)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(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級具有持續(xù)增強的促進作用。

本文的研究結論對于促進數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合以破除經(jīng)濟發(fā)展“結構性減速”具有重要的政策啟示：①布局協(xié)同發(fā)展網(wǎng)絡，充分釋放“數(shù)字紅利”。數(shù)字經(jīng)濟對服務業(yè)結構升級具有空間溢出效應，利用數(shù)字經(jīng)濟布局協(xié)同發(fā)展網(wǎng)絡，建立數(shù)字工業(yè)園區(qū)，促進跨地區(qū)的分工與合作，推動地區(qū)間知識技術共享，實現(xiàn)區(qū)域融合發(fā)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(shù)字經(jīng)濟促進服務業(yè)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(yè)教育相結合，積極培養(yǎng)數(shù)字型技術人才，以滿足服務業(yè)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(xiàn)人力資本高級化與服務業(yè)結構升級的相互促進。③完善數(shù)字基礎設施，鼓勵數(shù)字技術創(chuàng)新。數(shù)字技術的不斷創(chuàng)新能夠給服務業(yè)結構升級帶來持久的動力，有助于增強我國的產(chǎn)業(yè)核心競爭力，促進經(jīng)濟發(fā)展。為了最大限度地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟對我國服務業(yè)內(nèi)部結構轉(zhuǎn)型升級的促進作用，為經(jīng)濟增長注入新鮮活力，未來需要加強數(shù)字基礎設施建設，縮小“數(shù)字鴻溝”，釋放“數(shù)字紅利”。