張?zhí)K林 黃 程

（重慶理工大學，重慶 401320）

一、引言

黨的十九屆五中全會把“推進產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高級化與產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化”作為“十四五”期間經(jīng)濟發(fā)展的重要任務(wù)之一。這項任務(wù)的提出，不僅是順應(yīng)當前我國進入新常態(tài)后經(jīng)濟健康穩(wěn)定發(fā)展的需要，也是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、轉(zhuǎn)換經(jīng)濟增長動能的重要保障。與此同時，黨的十九大指出，我國經(jīng)濟增長模式發(fā)生了重要改變，處于由高速度發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵階段，加快實體經(jīng)濟建設(shè)、改變優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，推動大數(shù)據(jù)與實體經(jīng)濟有機結(jié)合，加速發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)升級，使得我國的經(jīng)濟活力不斷增強。推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，關(guān)鍵在于穩(wěn)步促進產(chǎn)業(yè)升級，不僅僅要推動農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化，還要堅持發(fā)展先進制造業(yè)，不讓關(guān)鍵技術(shù)受制于人，促使我國處于世界產(chǎn)業(yè)鏈的中高端，更要使得經(jīng)濟重心轉(zhuǎn)移至第三產(chǎn)業(yè)，完成由勞動密集型到資本密集型的轉(zhuǎn)變，進而帶動一批高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，有序完成產(chǎn)業(yè)機構(gòu)升級。

十九大報告指出，隨著我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級，數(shù)字經(jīng)濟等新興產(chǎn)業(yè)方興未艾。在發(fā)展的新階段，傳統(tǒng)金融的發(fā)展對實體經(jīng)濟的貢獻不斷減弱，面對疫情的沖擊和全球經(jīng)濟形勢的不確定性，實體經(jīng)濟融資渠道將越發(fā)困難。云計算和智能算法的發(fā)展，為傳統(tǒng)金融轉(zhuǎn)向數(shù)字金融在技術(shù)上提供了可能性，此外“十四五”規(guī)劃綱要指出推進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，則在政策上為數(shù)字金融的發(fā)展提供了便利，數(shù)字金融的出現(xiàn)在很大程度上解決傳統(tǒng)金融融資困難的難題，使得實體企業(yè)更好發(fā)展，進而促進產(chǎn)業(yè)的發(fā)展升級。

二、理論分析與研究假設(shè)

1.數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的相關(guān)研究

楊虹等（2021）發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級的影響存在異質(zhì)性。毛成剛等（2022）通過研究109 個資源型城市的面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展能促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，但是對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的影響并不明顯。牟曉偉等（2022）指出數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)升級有顯著促進作用，且東部地區(qū)的效果明顯強于西部地區(qū)。由此可見，數(shù)字金融的發(fā)展能夠顯著促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，基于上述分析，提出本文第一個假設(shè)。

假設(shè)1：數(shù)字金融能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

2.數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的路徑分析

譚蓉娟等（2021）發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的使用深度和數(shù)字化程度與產(chǎn)業(yè)升級之間存在非線性關(guān)系，技術(shù)創(chuàng)新作為中介變量發(fā)揮部分中介效應(yīng)，提升創(chuàng)新水平能夠促進地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級。代毓芳等（2020）認為人力資源匹配結(jié)構(gòu)不合理嚴重制約了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，農(nóng)村人力資源的貧乏減弱了經(jīng)濟活力。陳建軍等（2014）認為人力資本的異質(zhì)性是產(chǎn)業(yè)機構(gòu)升級的重要因素，人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)匹配的動態(tài)性決定了產(chǎn)業(yè)升級的結(jié)果。邢佳琳等（2022）發(fā)現(xiàn)在碳中和背景下，湖南省地市的綠色金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有顯著促進作用。此外，朱廣印等（2021）發(fā)現(xiàn)綠色信貸對產(chǎn)業(yè)升級有顯著正向影響，并且綠色信貸在金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)升級的影響中發(fā)揮部分中介效應(yīng)?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字金融通過創(chuàng)新水平影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

假設(shè)3：數(shù)字金融通過人力資源水平影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

假設(shè)4：數(shù)字金融通過綠色金融影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

三、模型設(shè)定、指標選取及測度

1.模型設(shè)定

為考察數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，構(gòu)建以下基準模型：

式（1）中，i 表示城市，t 表示時間，ISU 為被解釋變量表示各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平。DIF 為核心解釋變量，用數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)表示數(shù)字金融。control 為控制變量，包含外商直接投資（fdi）、經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）、外貿(mào)依存度（open）以及通貨膨脹率（inf）。

為了研究數(shù)字金融影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用機制，本文考察創(chuàng)新水平、人力資源水平和綠色金融發(fā)展水平是否作為數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級之間的中介變量，借鑒溫忠麟等（2014）的做法，構(gòu)建以下中介模型：

式（2）中，Xit表示中介變量包含創(chuàng)新水平（INN）、人力資源水平（HC）、綠色金融（GF），uit表示隨機擾動項。

2.被解釋變量

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（ISU）。關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標的建立，前人有較多的研究，并且設(shè)立了比較科學的指標體系，已有相關(guān)研究中大多從產(chǎn)業(yè)高級化和產(chǎn)業(yè)合理化等兩個角度，分別測度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平。本文借鑒劉強等（2021）的做法，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)高級化、產(chǎn)業(yè)合理化、產(chǎn)業(yè)高新化以及產(chǎn)業(yè)生態(tài)化四個指標，綜合衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平。

（1）產(chǎn)業(yè)高級化（IS）。將第三產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來衡量產(chǎn)業(yè)高級化，該指標為正向指標。

（2）產(chǎn)業(yè)合理化（IR）。關(guān)于產(chǎn)業(yè)合理化的指標，學者對此設(shè)計的標準不盡相同，本文借鑒呂明元等（2013）的計算方法，對產(chǎn)業(yè)合理化的定義如下：

式（4）中Yi/Y 表示第 i 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重，Li/L 表示第 i產(chǎn)業(yè)勞動力比重（i=1，2，3）。SR 是個逆向指標，為方便本文計算，將產(chǎn)業(yè)合理化指標取倒數(shù)，令I(lǐng)R=1/SR，該指標為正向指標。

（3）產(chǎn)業(yè)高新化（IN）。產(chǎn)業(yè)高新化在于考慮高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用，采用全社會固定投資額中科學研究及技術(shù)服務(wù)投資比重來衡量產(chǎn)業(yè)高新化程度，該指標為正向指標。

（4）產(chǎn)業(yè)生態(tài)化（IE）。產(chǎn)業(yè)生態(tài)化在于全面衡量投入與產(chǎn)出的比較，將生態(tài)環(huán)境考慮指標中，用單位GDP 能耗來衡量，考慮到單位GDP 能耗為負向指標，因此采用其倒數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)生態(tài)化，該指標為正向指標。

考慮各指標綜合發(fā)展，采用幾何平均法計算出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平，即：

3.核心解釋變量

本文核心解釋變量為數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DIF），指標數(shù)據(jù)來源于北京大學數(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)（2011—2020）》，為消除異方差的影響，選取其對數(shù)值作為實證檢驗的核心解釋變量。同理，對于數(shù)字普惠金融指數(shù)包含的三個子維度，即覆蓋廣度（cov）、使用深度（usa）及數(shù)字化程度（dig）也進行對數(shù)化處理，然后作為替代變量，進行進一步實證檢驗。

4.中介變量

（1）創(chuàng)新水平（INN）?，F(xiàn)有文獻中，部分學者選取政府科技創(chuàng)新投入水平來衡量該地區(qū)的創(chuàng)新水平，由于存在資源利用率不充分的問題，這些指標并不能準確衡量該地區(qū)的創(chuàng)新水平，因此本文選取萬人有效發(fā)明專利擁有量來衡量該地區(qū)創(chuàng)新水平。

（2）人力資源水平（HC）。參考已有文獻做法，使用就業(yè)人員平均受教育年限來衡量人力資源水平，計算方式如下：

式（5）中pr、ju、se、jn、un、po 分別代表就業(yè)人員中擁有小學、初中、高中、?？啤⒈究埔约把芯可鷮W歷占比。

綠色金融（GF）。鑒于數(shù)據(jù)可得性，參考張婷等（2022）的測算方法，從綠色信貸、綠色投資、綠色保險以及政府支持等四個維度考察綠色金融發(fā)展水平。綠色信貸為負指標，用六大高耗能工業(yè)產(chǎn)業(yè)利息支出和工業(yè)利息總支出的比值表示。綠色投資為正指標，用環(huán)境污染治理投資與GDP 的比值表示。綠色保險為正指標，用農(nóng)業(yè)保險收入與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比值表示。政府支持為負指標，用財政環(huán)境保護支出和財政一般預(yù)算支出的比值表示。采用熵值法將上述四個指標擬合成各地區(qū)綠色金融發(fā)展指數(shù)。

5.控制變量

為控制其他變量對各省份產(chǎn)業(yè)升級結(jié)構(gòu)升級水平的影響，將外商直接投資（fdi）、經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）、外貿(mào)依存度（open）以及通貨膨脹率（inf）設(shè)為控制變量。外商直接投資（fdi）用外商直接投資總額和GDP 的比重來衡量，經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）用人均gdp 的對數(shù)值來衡量，外貿(mào)依存度（open）用進出口總額和gdp 的比重來衡量，通貨膨脹率（inf）用居民價格消費指數(shù)的對數(shù)值來衡量。

6.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源主要分為三大部分，其中數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來源于北京大學數(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)（2011—2020 年）》，綠色金融部分數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計經(jīng)濟年鑒》、EPS 數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計年鑒（2011—2020 年）和相應(yīng)年份的省市統(tǒng)計年鑒，由于西藏數(shù)據(jù)缺失嚴重，故剔除出樣本，部分年鑒某年份數(shù)據(jù)的缺失用插值法進行補齊。為降低異方差帶來的影響，對絕對值數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

四、實證檢驗

1.基準回歸

根據(jù)Hausman 檢驗結(jié)果，本文選用固定效應(yīng)模型進行實證分析。表1 列出了數(shù)字普惠金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的基準回歸結(jié)果。模型（1）反映了在不加入控制變量的情形下，數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的回歸結(jié)果；模型（2）分別加入控制變量后，數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的回歸結(jié)果?？梢钥闯觯诩尤肟刂谱兞亢?，核心解釋變量在1%的顯著水平上顯著，并且模型整體的R2增大，這表明加入的控制變量對整體而言是合適的。觀察模型（1）、模型（2）可知，外商直接投資、經(jīng)濟發(fā)展水平和通貨膨脹率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有顯著正向影響，外資依存度對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有顯著負向影響；數(shù)字金融的估計系數(shù)均為正且顯著，表明數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有顯著正向促進作用。因此，本文的假設(shè)1 得到驗證。

表1 基準回歸結(jié)果

表2 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

表3 工具變量法回歸結(jié)果

2.中介效應(yīng)檢驗

根據(jù)前文中介效應(yīng)分析，構(gòu)建模型（3）至模型（8）分析數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響路徑。根據(jù)實證結(jié)構(gòu)我們認為創(chuàng)新水平、人力資源水平和綠色金融在數(shù)字金融促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級中起到中介作用，其中數(shù)字金融發(fā)揮完全中介作用。因此，本文假設(shè)2、3、4 得到驗證。通過對比模型（3）、（5）、（7）中數(shù)字金融的系數(shù)，可以看出在創(chuàng)新水平、人力資源水平和綠色金融三個間接影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的途徑中，創(chuàng)新水平的影響效果更大。

3.內(nèi)生性檢驗

雖然參考前人研究結(jié)果，在變量選取上盡可能科學客觀，但是依然存在變量遺漏的客觀事實，此外并未考慮其反向因果，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能促進數(shù)字金融的發(fā)展，導致內(nèi)生性問題依然可能存在。因此本文將進一步用工具變量法來檢驗內(nèi)生性問題是否存在。將移動電話普及率作為工具變量，采用兩階段最小二乘估計（2sls）來進行內(nèi)生性檢驗。第一階段的F 值和第二階段的Wald 檢驗值分別為150.7 和227.14，遠遠大于臨界值，數(shù)字金融的系數(shù)為1.005 且通過1%顯著水平檢驗，主要結(jié)論依然成立，說明選取的工具變量是有效的。

4.穩(wěn)健性檢驗

前文中的內(nèi)生性檢驗雖然在一定程度上保證了實證結(jié)果，但是為了確保實證研究的可靠性，本文將進行穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗的方法大致分為，變量替換法、補充變量法、分樣本回歸法、調(diào)整樣本期、改變樣本容量法等幾種方法。本文將采用變量替換法加以檢驗。

本文將更換被解釋變量。本文的被解釋變量包含了產(chǎn)業(yè)高級化、產(chǎn)業(yè)合理化、產(chǎn)業(yè)高新化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)化四個方面，將產(chǎn)業(yè)升級結(jié)構(gòu)系數(shù)來替代被解釋變量。其具體計算公式如下：

其中，UG 代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)，Si代表第i 產(chǎn)業(yè)增加值與三次產(chǎn)業(yè)增加值的比值，UG 為正向指標。替換被解釋變量之后的實證結(jié)果如表4 所示，模型（10）顯示數(shù)字金融的系數(shù)為0.0722，通過1%顯著水平檢驗，和基準回歸結(jié)果基本相似，說明前文結(jié)論有較好的穩(wěn)健性。

表4 替換被解釋變量的穩(wěn)健性估計檢驗結(jié)果

5.地區(qū)異質(zhì)性檢驗

我國幅員遼闊，地理環(huán)境復(fù)雜，造就了各具特色的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，各地的經(jīng)濟發(fā)展水平存在差異，數(shù)字金融發(fā)展水平也參差不齊，因此本文將根據(jù)國家統(tǒng)計局的劃分，將除港澳臺地區(qū)和西藏自治區(qū)外30 個省份劃分成東部和中西部兩個地區(qū)，進行進一步的實證檢驗，實證結(jié)果如表5 所示。

表5 地區(qū)異質(zhì)性實證檢驗結(jié)果

實證結(jié)果表明兩個地區(qū)數(shù)字金融都能顯著促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展，這與前文的結(jié)論基本相同。但是東部地區(qū)的影響大于非東部地區(qū)，這是因為東部地區(qū)處于沿海地帶，金融行業(yè)較為發(fā)達，相應(yīng)的數(shù)字普惠金融發(fā)展的程度也更好，夠更有力地吸引各種生產(chǎn)資源，使得三次產(chǎn)業(yè)的資源能夠得到更加合理的配置與利用，一二三產(chǎn)業(yè)之間的發(fā)展也更為均衡。資本的逐利性使得資本不斷流向能夠生產(chǎn)出高效益的企業(yè)，處于產(chǎn)業(yè)鏈低端的會退出該地區(qū)，而那些優(yōu)質(zhì)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)將獲得更多的資本，形成聚集效應(yīng)，進而促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

五、結(jié)論與建議

1.主要結(jié)論

本文主要基于2011—2020 年中國30 個省份的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建靜態(tài)面板模型以及中介效應(yīng)模型，分析研究數(shù)字金融、創(chuàng)新水平、人力資源水平、綠色金融等變量對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，得出以下結(jié)論。

數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生顯著的促進作用?；鶞誓Ｐ鸵约爸薪樾?yīng)模型的實證結(jié)果都支持這個結(jié)論，在使用工具變量對數(shù)據(jù)進行兩階段最小二乘法回歸之后，這一結(jié)論依舊成立。

數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級存在中介效應(yīng)，數(shù)字金融能通過創(chuàng)新水平、人力資源水平和綠色金融來推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，其中綠色金融在數(shù)字金融促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的過程中發(fā)揮完全中介作用，創(chuàng)新水平和人力資源水平發(fā)揮部分中介作用，創(chuàng)新水平推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響更大。

數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用存在明顯的區(qū)域性，對于經(jīng)濟較為發(fā)達的東部地區(qū)，其促進作用明顯強于經(jīng)濟基礎(chǔ)較為薄弱的非東部地區(qū)。

2.對策建議

基于上文得出的研究結(jié)論，提出以下建議：

全面深化數(shù)字金融的發(fā)展，首先借助政策力量，加大對區(qū)域鏈、人工智能以及大數(shù)據(jù)等“新基建”的建設(shè)，為數(shù)字金融的發(fā)展奠定堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。其次，數(shù)字金融的使用深度、覆蓋廣度和數(shù)據(jù)化程度均能促進產(chǎn)業(yè)升級，因此要解開對數(shù)字金融發(fā)展的限制，拓寬數(shù)字金融發(fā)展的融資渠，同時也要加強金融市場的監(jiān)管，引導數(shù)字金融良性發(fā)展，防范系統(tǒng)性風險的發(fā)生。

大力推進城鎮(zhèn)化，縮小中國各地區(qū)間的區(qū)別。各地區(qū)間最顯著的區(qū)別在于農(nóng)村，實現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化，建立健全農(nóng)村地區(qū)金融系統(tǒng)是黨中央實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的應(yīng)有之義，中國發(fā)展最大的潛力在農(nóng)村，發(fā)展最大的難題也在農(nóng)村。解決農(nóng)村和農(nóng)民問題，推進城鎮(zhèn)化就要將當?shù)氐奶厣a(chǎn)業(yè)和金融系統(tǒng)有機結(jié)合起來，普及并且深化數(shù)字金融在農(nóng)村地區(qū)的應(yīng)用，進而促進數(shù)字金融的不斷發(fā)展，使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級。

加快綠色金融的發(fā)展，加大科學教育的投入，以加強區(qū)域創(chuàng)新水平和人力資源水平，使得數(shù)字金融更好服務(wù)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，推動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。