曹張龍

（安慶師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 安慶 246133）

0 引言

當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)的增長速度明顯放緩，傳統(tǒng)的增長方式所受到的內(nèi)外約束進(jìn)一步收緊，培育經(jīng)濟(jì)增長新動能，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是這一階段的核心議題，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級無疑是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速滲透到經(jīng)濟(jì)社會的各個領(lǐng)域，其在深度上也得到了迅猛推進(jìn)，這為中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級注入了新的驅(qū)動力量。而關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響，已有文獻(xiàn)主要從理論和實證兩個方面尋找答案。在理論研究方面，裴長洪等（2018）[1]認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種比農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)更高級的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，其在資源配置能力和滲透能力方面明顯高于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)形態(tài)，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動力。張輝和石琳（2019）[2]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)的影響主要通過對其他生產(chǎn)要素的替代、對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透、促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升、與其他行業(yè)進(jìn)行關(guān)聯(lián)發(fā)揮作用。肖旭和戚聿東（2019）[3]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要從提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率、促進(jìn)不同產(chǎn)業(yè)之間的融合、重構(gòu)產(chǎn)業(yè)競爭的模式、為產(chǎn)業(yè)發(fā)展賦能四個方面促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。李曉華（2019）[4]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是新舊動能轉(zhuǎn)換的重要推動力量，其主要通過改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、淘汰落后產(chǎn)業(yè)、形成新產(chǎn)業(yè)三種機(jī)制發(fā)揮推動作用。楊佩卿（2020）[5]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可用數(shù)字技術(shù)賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)邁向中高端，并使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度明顯加快。陳昌盛等（2020）[6]研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的重要性逐漸下降，而數(shù)字要素的重要性日益凸顯，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)下，制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合速度不斷加快，從而帶動產(chǎn)業(yè)向高端發(fā)展。在實證研究方面，謝絢麗等（2018）[7]認(rèn)為數(shù)字金融通過促進(jìn)創(chuàng)新來增加創(chuàng)業(yè)機(jī)會。朱秋博等（2019）[8]發(fā)現(xiàn)信息化發(fā)展對農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用，并且這種促進(jìn)作用不是來自農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的提高，而是來自農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高。張勛等（2019）[9]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過增加居民創(chuàng)業(yè)數(shù)量及創(chuàng)業(yè)機(jī)會實現(xiàn)包容性增長。何帆和劉紅霞（2019）[10]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)創(chuàng)新水平，降低企業(yè)運(yùn)行成本，提高企業(yè)效率。熊厲和蔡雪蓮（2020）[11]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅有利于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新，而且有利于產(chǎn)品創(chuàng)新，并且其對技術(shù)創(chuàng)新的作用更明顯。

我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在明顯的空間分異現(xiàn)象，這體現(xiàn)在不同區(qū)域、城鄉(xiāng)之間數(shù)字設(shè)施的接入差異與數(shù)字技術(shù)運(yùn)用能力的差異。同時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在產(chǎn)業(yè)間的逆向滲透現(xiàn)象也很明顯，數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透到服務(wù)領(lǐng)域的程度較深，滲透到制造業(yè)與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的程度相對較淺，數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用端相對成熟，基礎(chǔ)端明顯薄弱。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否成為驅(qū)動我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的重要推動力量？如果答案是肯定的，那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的效應(yīng)又具有怎樣更深層次的問題及特征？基于以上問題，本文先構(gòu)建面板回歸模型實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的效應(yīng)，并詳細(xì)探討這一驅(qū)動效應(yīng)在我國不同地區(qū)所表現(xiàn)出的區(qū)域差異；然后通過面板門限回歸模型詳細(xì)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的非線性規(guī)律。

1 研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響主要體現(xiàn)在四個方面：第一，成本降低效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過降低微觀企業(yè)的經(jīng)營成本為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供強(qiáng)有力的資金支持。從企業(yè)的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了信息不對稱的程度，企業(yè)用于信息搜尋、原材料采購、物流配送等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的支出將明顯減少；從企業(yè)對市場信息的獲取能力看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)對市場信息的獲取能力大大增強(qiáng)，企業(yè)可以實時掌握市場供求信息的變化，并給予及時響應(yīng)，進(jìn)而調(diào)整經(jīng)營決策，這使企業(yè)面臨的不確定性大大降低，減少了不必要的損耗。第二，效率提升效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提高微觀企業(yè)的生產(chǎn)效率驅(qū)動整個產(chǎn)業(yè)效率的提升。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，數(shù)據(jù)是十分重要的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)的高效使用成為提升企業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵驅(qū)動力量，一方面，數(shù)據(jù)的高效使用使得企業(yè)生產(chǎn)要素配置效率明顯提高；另一方面，數(shù)據(jù)的高效使用使得企業(yè)經(jīng)營決策更加精準(zhǔn)，生產(chǎn)的盲目性明顯降低。第三，競爭效應(yīng)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，企業(yè)所面對的競爭對手不僅來自本行業(yè)內(nèi)部，而且可能來自其他領(lǐng)域，不斷加劇的競爭環(huán)境不僅倒逼企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品與技術(shù)創(chuàng)新，而且也給初創(chuàng)企業(yè)帶來了彎道超車的機(jī)遇，這種競爭效應(yīng)最終推動整個產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品與技術(shù)持續(xù)升級。第四，創(chuàng)新激勵效應(yīng)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，企業(yè)的創(chuàng)新活動不單單依靠其內(nèi)部創(chuàng)新要素，而是以多元創(chuàng)新主體構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)空間為基礎(chǔ)。通過創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)新成果快速擴(kuò)散，技術(shù)成果轉(zhuǎn)化速度隨之加快，同時，由于創(chuàng)新活動發(fā)生在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中一個個節(jié)點上，這分散了技術(shù)創(chuàng)新的風(fēng)險。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)為最有機(jī)會在新技術(shù)、新產(chǎn)品取得成功的企業(yè)提供了長效激勵。根據(jù)以上理論分析，提出假設(shè)1：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體上對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級存在顯著的正向影響。

盡管數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體上有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，但受地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的制約，這種影響效應(yīng)存在一定的區(qū)域差異。具體來說，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平及創(chuàng)新能力比較低，其較容易滲透到服務(wù)業(yè)，使得服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率得到迅速提升，故數(shù)字經(jīng)濟(jì)對這些地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)較大；而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)向服務(wù)業(yè)已經(jīng)有較深的滲透，其逐漸向制造業(yè)、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域滲透，但滲透難度逐漸增大，滲透速度相對較慢，故數(shù)字經(jīng)濟(jì)對這些地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)較小。根據(jù)以上理論分析，提出假設(shè)2：

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在其自身發(fā)展水平的門限效應(yīng)。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于低區(qū)制時，其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)較大；當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于高區(qū)制時，其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)較小。即數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的非線性規(guī)律。

勞動力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的使用者和參與者，具備高人力資本的勞動力能夠較好地利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，從而可以較好地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用；但是，如果勞動力的知識儲備較少，地區(qū)人力資本水平整體不高，那么其很難利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，最終會降低該地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，提高地區(qū)人力資本水平在一定程度上可以破解數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的邊際效應(yīng)遞減規(guī)律。根據(jù)以上理論分析，提出假設(shè)3：

假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在人力資本水平的門限效應(yīng)。當(dāng)人力資本水平處于低區(qū)制時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)較??；當(dāng)人力資本水平處于高區(qū)制時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)較大。即隨著人力資本水平的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)顯著增強(qiáng)。

2 研究設(shè)計

2.1 模型構(gòu)建

首先，本文構(gòu)建面板回歸模型實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)，所構(gòu)建的模型為：

其中，被解釋變量str表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)，核心解釋變量digit表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，x表示控制變量，其上標(biāo)表示第k個控制變量，μ和ε分別表示個體固定效應(yīng)和隨機(jī)誤差項。

為了檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的非線性規(guī)律，本文進(jìn)一步通過構(gòu)建面板門限回歸模型進(jìn)行實證研究，所構(gòu)建的面板門限回歸模型分別為式（2）與式（3）：

其中，I(?)為示性函數(shù)，模型（2）以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（digit）為門限變量，模型（3）以人力資本水平的對數(shù)（lnhum）為門限變量，x表示其他控制變量，且與前文相同。

2.2 變量說明

（1）被解釋變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)（str）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級表示產(chǎn)業(yè)從低級形態(tài)向高級形態(tài)演進(jìn)，本文參考多數(shù)文獻(xiàn)的做法，采用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的比重表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)。

（2）核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（digit）。已有文獻(xiàn)主要采用替代變量法或者構(gòu)建綜合評價指標(biāo)進(jìn)行測度，由于替代變量法相對比較粗糙，故本文采用構(gòu)建綜合評價指標(biāo)的方法測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。具體來說，本文參考趙濤等（2020）[12]的做法，并參考國家統(tǒng)計局關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的分類，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價指標(biāo)體系。本文選取的六個指標(biāo)分別為移動電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員比重、人均電信業(yè)務(wù)總量、計算機(jī)通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)主營業(yè)務(wù)收入以及北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的數(shù)字普惠金融指數(shù)，本文對以上六個變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以后，采用主成分分析法進(jìn)行降維，最終得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。需要說明的是，北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心還沒有公布2021 年的數(shù)字普惠金融指數(shù)，而螞蟻金服官方網(wǎng)站公布了最新的數(shù)據(jù)，且與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)有連貫性，故本文2021 年的數(shù)據(jù)來自螞蟻金服官方網(wǎng)站數(shù)字經(jīng)濟(jì)開放研究平臺。

（3）其他控制變量（x）：考慮到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級主要受供給和需求兩個方面因素的影響，故本文從這兩個方面引入控制變量。在供給因素方面，引入如下控制變量：①市場化水平（mark），以非國有經(jīng)濟(jì)從業(yè)人員比重來量化。②人力資本水平（hum），以人均受教育年限來量化，其計算公式是hum=(6n1+9n2+12n3+16n4)/n，n1、n2、n3、n4分別表示小學(xué)學(xué)歷人數(shù)、初中學(xué)歷人數(shù)、高中和中專學(xué)歷人數(shù)、大專及本科以上學(xué)歷人數(shù)，n表示六歲以上人口總數(shù)。③資本存量（k），參考張軍等（2004）[13]的方法進(jìn)行測度，其公式是kt=it+(1-δ)kt-1,折舊率δ取9.6%，且將2011 年作為基期，基期資本存量的核算方法為利用基期資本形成總額除以10%；另外，在核算過程中，本文用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)將固定資產(chǎn)投資轉(zhuǎn)化為實際值。在需求因素方面，引入如下控制變量：①消費水平（consum），以城鎮(zhèn)居民人均消費支出表示；②進(jìn)出口（inex），以貨物進(jìn)出口額占GDP的比重來量化。對以上變量取對數(shù)后代入模型。

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

由于西藏和寧夏數(shù)據(jù)缺失較多，因此本文實證所用數(shù)據(jù)為我國除西藏、寧夏和港澳臺以外的29個省份的數(shù)據(jù)，時間跨度為2011—2021年，本文采用的數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和Wind 數(shù)據(jù)庫。表1 是變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表1 變量描述性統(tǒng)計

3 實證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸分析與穩(wěn)健性檢驗

基準(zhǔn)回歸分析先利用面板回歸模型（1）實證分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)，表2是實證結(jié)果。第2 列為混合模型的回歸結(jié)果，可以看出，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（digit）的回歸系數(shù)為0.074，t值為7.18，回歸系數(shù)有較高的顯著性?？紤]到面板回歸模型可能存在不可觀測的個體固定效應(yīng)或時間效應(yīng)，需要對模型進(jìn)行相應(yīng)的檢驗，檢驗結(jié)果表明固定效應(yīng)模型更為合適，固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果見第3 列，可以看出，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（digit）的回歸系數(shù)為0.063，t值為4.24，回歸系數(shù)也具有較高的顯著性。

內(nèi)生性問題是本文實證分析過程中不得不考慮的問題，因為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級離不開數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯然與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有很大關(guān)系。為了克服模型可能存在的內(nèi)生性問題，本文借鑒趙濤等（2020）[12]的做法，利用1985 年電話機(jī)數(shù)構(gòu)造數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的工具變量，之所以選用歷史數(shù)據(jù)作為工具變量，主要是因為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是歷史上通信技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，歷史通信設(shè)施會對后續(xù)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有一定的影響，但是傳統(tǒng)通信工具的作用隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用而逐漸降低，因此符合工具變量排他性的要求。又由于本文采用的是面板數(shù)據(jù)，歷史通信設(shè)施是截面數(shù)據(jù)，不能直接被用作工具變量，因此在具體操作過程中，借鑒Nunn 和Qian（2014）[14]的做法，本文采用樣本期內(nèi)歷年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與各地區(qū)1985 年電話機(jī)數(shù)的乘積作為工具變量，從工具變量模型實證結(jié)果可以看出，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（digit）的回歸系數(shù)為0.092，t值為6.33，回歸系數(shù)仍然具有較高的顯著性。因此，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（digit）的回歸系數(shù)來看，混合模型、面板固定效應(yīng)模型和工具變量模型的估計結(jié)果方向一致，但大小存在一定差異。這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級確實具有顯著的促進(jìn)作用，以工具變量模型為例，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提高1 個單位，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)提高0.092個單位。

本文采用替換變量的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，并直接以北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量，實證結(jié)果見下頁表3。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果并無實質(zhì)性差異，這說明本文的研究結(jié)論是可靠的。

3.2 基于不同地區(qū)樣本的異質(zhì)性分析

由前文的分析可知，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)在各地區(qū)的發(fā)展水平存在較大差異，為進(jìn)一步分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的區(qū)域差異性，現(xiàn)將29 個省份分為東、中、西三大地區(qū)，分別利用面板回歸模型（1）進(jìn)行實證檢驗，結(jié)果見表2和表3。其中，表2 的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平采用本文測算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，表3的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，用來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

以表2為例，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)在東部、中部與西部地區(qū)分別為0.027、0.068、0.079，t值分別為2.67、4.07、4.27，且都具有較強(qiáng)的顯著性。顯然，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對東、中、西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級都具有較強(qiáng)的正向影響，然而，其影響效應(yīng)在不同地區(qū)存在較大差異，具體來說，在東部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的驅(qū)動效應(yīng)相對較小，而在中西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的驅(qū)動效應(yīng)相對較大。究其原因，主要是因為處于數(shù)字經(jīng)發(fā)展初級階段的中西部地區(qū)，數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平及創(chuàng)新能力都比較低，數(shù)字技術(shù)主要向服務(wù)業(yè)滲透，滲透難度相對較小，其對服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率的促進(jìn)作用較明顯，故數(shù)字經(jīng)濟(jì)對這些地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的驅(qū)動效應(yīng)相對較大；而東部地區(qū)處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高級階段，數(shù)字技術(shù)向服務(wù)業(yè)滲透的程度比較深，數(shù)字技術(shù)主要向制造業(yè)和農(nóng)業(yè)滲透，但是滲透難度逐漸增大，故數(shù)字經(jīng)濟(jì)對這些地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的驅(qū)動效應(yīng)相對較小。這表明發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于縮小落后地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展差距有重要的意義。

3.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的門限特征

3.3.1 以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門限變量

通過全國樣本及分地區(qū)樣本的基準(zhǔn)回歸分析可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響總體上是正向的，但這種影響效應(yīng)在不同地區(qū)有一定的差異，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級并不是簡單的線性關(guān)系，而是可能存在較為復(fù)雜的非線性關(guān)系。結(jié)合前文假設(shè)2可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)可能與其自身的發(fā)展水平有較大關(guān)系。本文假設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門限效應(yīng)，故進(jìn)一步通過門限回歸模型（2）對這一假設(shè)進(jìn)行實證研究。本文以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（digit）為門限變量，檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的門限效應(yīng)。先要確定門限的個數(shù)與門限回歸模型的形式，本文采用的檢驗方法為Hansen（1999）[15]所提出的自舉法（Bootstrap），通過抽樣300次，得到Bootstrap的P值和F統(tǒng)計量，結(jié)果顯示門限回歸模型（2）通過了雙重門限檢驗，具體檢驗結(jié)果見表4。由表4 可知，在采用單一門限的情況下，模型的F 值為49.65，大于1%顯著性水平上的臨界值36.28；在采用雙重門限的情況下，模型的F值為19.54，大于5%顯著性水平上的臨界值17.62；在采用三重門限的情況下，模型的F值為8.72，小于10%顯著性水平上的臨界值。因此，本文認(rèn)為面板門限回歸模型（2）存在雙重門限效應(yīng)。

表4 門限效應(yīng)檢驗結(jié)果

在確定面板門限回歸模型的形式以及門限值以后，進(jìn)一步得到以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門限變量的面板門限回歸模型的回歸結(jié)果，如表5 所示。其中，門限回歸結(jié)果Ι以本文測算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門限變量，門限回歸結(jié)果Ⅱ以北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)為門限變量，二者的回歸結(jié)果并無實質(zhì)性差異。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的門限效應(yīng)估計結(jié)果（門限變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平）

從表5中的回歸結(jié)果Ι可以看到，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在雙重門限效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的兩個門限值分別為τ1=0.65，τ2= 1.77，在第一門限值以內(nèi)（τ≤0.65），數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.212，t 值為7.24；在第一門限值與第二門限值之間（0.65<τ≤1.77），數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.147，t 值為3.48；超過第二門限值以后（τ>1.77），數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.102，t 值為3.14，而且以上回歸系數(shù)都具有較高的顯著性。門限回歸模型的實證結(jié)果表明，總體上數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在正向效應(yīng)，但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)有遞減的趨勢。究其原因，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時，其比較容易滲透到服務(wù)業(yè)，使得服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率得到迅速提升，此時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響較大；隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，其逐漸向制造業(yè)、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域滲透，但滲透難度逐漸增大，滲透速度相對較慢，此時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)較小。因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的趨勢。

3.3.2 以人力資本水平為門限變量

上文實證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在其自身發(fā)展水平的門限效應(yīng)，而且，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的趨勢。為了破解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的邊際效應(yīng)遞減規(guī)律，本文以人力資本水平為門限變量，進(jìn)一步采用面板門限回歸模型（3）分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)。當(dāng)以人力資本水平的對數(shù)（lnhum）為門限變量時，模型存在單一門限效應(yīng)，且回歸結(jié)果如表6所示，表6的第2至5列分別為全國樣本以及三大地區(qū)樣本的回歸結(jié)果。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的門限效應(yīng)估計結(jié)果（門限變量為人力資本水平）

以人力資本水平（lnhum）為門限變量，全國樣本的面板門限模型存在一個門限值2.05，當(dāng)門限值低于2.05 時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.013；當(dāng)門限值高于2.05 時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.094。東部地區(qū)的面板門限回歸模型存在一個門限值2.40，當(dāng)門限值低于2.40 時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.025；當(dāng)門限值高于2.40時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.056。中部地區(qū)的面板門限回歸模型存在一個門限值2.27，當(dāng)門限值低于2.27 時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.071；當(dāng)門限值高于2.27 時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.164。西部地區(qū)的面板門限回歸模型存在一個門限值2.04，當(dāng)門限值低于2.04時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.028；當(dāng)門限值高于2.04時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)為0.097。

顯然，不論是全國樣本還是分地區(qū)的樣本，在人力資本處于低區(qū)制時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用均較小；在人力資本處于高區(qū)制時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用均較大。故隨著人力資本存量的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)逐漸增強(qiáng)。究其原因，這主要是因為勞動力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的使用者和參與者，具備高人力資本的勞動力能夠較好地利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，從而可以較好地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用；相反，若勞動力的知識儲備較少，地區(qū)人力資本水平整體不高，則其利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新的能力較弱，最終會降低數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)。可見，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，提高人力資本水平在一定程度上可以應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的邊際效用遞減問題。

另外，分地區(qū)的面板門限回歸結(jié)果顯示，不同地區(qū)人力資本的門限值并不相同，東部地區(qū)較大，中部地區(qū)次之，而西部地區(qū)最小。究其原因，東部地區(qū)數(shù)字化技術(shù)密集行業(yè)較為發(fā)達(dá)，需求更多的是數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)研究人才、具有較強(qiáng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力的人才以及數(shù)字成果轉(zhuǎn)化能力強(qiáng)的高層次人才，故東部地區(qū)對人力資本的要求較高；中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低，數(shù)字技術(shù)在各個產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用程度不強(qiáng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還遠(yuǎn)沒有覆蓋經(jīng)濟(jì)社會的各個方面，其需求更多的是與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展相匹配的數(shù)字化應(yīng)用人才，故中西部地區(qū)對人力資本要求相對較低。

總之，以人力資本水平為門限變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響呈現(xiàn)顯著的門限效應(yīng)，隨著人力資本水平的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)顯著增強(qiáng)，這一非線性特征在一定程度上可以應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的邊際效應(yīng)遞減問題。

4 結(jié)論與啟示

本文基于2011—2021 年我國省級面板數(shù)據(jù)，采用面板回歸模型和門限回歸模型分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，在充分考慮變量內(nèi)生性和穩(wěn)健性的基礎(chǔ)上，實證結(jié)果顯示：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響總體上呈現(xiàn)顯著的正向效應(yīng)；分地區(qū)樣本的研究發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)影響效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)最小。（2）以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門限變量的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響呈現(xiàn)其自身發(fā)展水平的門限效應(yīng)，而且隨著門限值的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減趨勢。（3）以人力資本水平為門限變量構(gòu)建面板門限回歸模型進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，隨著人力資本水平的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)顯著增強(qiáng)，這一非線性特征在一定程度上可以應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的邊際效應(yīng)遞減問題。

基于以上結(jié)論，得到以下主要啟示：

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級存在顯著的正向影響，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的落腳點，因此各地區(qū)應(yīng)該進(jìn)一步拓展產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的深度與廣度。在欠發(fā)達(dá)地區(qū)，信息基礎(chǔ)設(shè)施仍然達(dá)不到全覆蓋，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要滲透到生活消費服務(wù)領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化融合發(fā)展速度較慢，欠發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)該加強(qiáng)移動寬帶以及互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并不斷因地制宜地促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模；而在發(fā)達(dá)地區(qū)，信息基礎(chǔ)設(shè)施相對完善，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅滲透到生活消費服務(wù)領(lǐng)域，而且逐漸滲透到政府公共服務(wù)領(lǐng)域和制造領(lǐng)域，這些發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)該進(jìn)一步支持企業(yè)數(shù)字化改造，并激勵企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵核心領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新突破，實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)質(zhì)與量的協(xié)同提升。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在其自身發(fā)展水平的門限效應(yīng)，且隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減趨勢。因此，不同地區(qū)在不同發(fā)展階段，應(yīng)結(jié)合當(dāng)?shù)財?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實際情況作出相關(guān)政策的動態(tài)調(diào)整，進(jìn)而讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)更好地服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，應(yīng)該大力推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)滲透，并不斷向經(jīng)濟(jì)社會的各個領(lǐng)域滲透；對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，應(yīng)該重點關(guān)注數(shù)字化創(chuàng)新應(yīng)用，培育新業(yè)態(tài)、新模式，從而起到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引領(lǐng)示范作用。

第三，各地區(qū)應(yīng)該重視數(shù)字人力資本積累，通過產(chǎn)學(xué)研有效對接，提高勞動力的數(shù)字化技能。當(dāng)前各地區(qū)都致力于通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否有效驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級受到人力資本的制約，當(dāng)人力資本水平超過一定門限之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用就會得到有效釋放。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有明顯的知識密集特征，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù)將會使得技術(shù)含量較低的重復(fù)性工作逐漸被機(jī)器所替代，而數(shù)字化素養(yǎng)高的創(chuàng)新人才以及跨界復(fù)合型人才需求將會持續(xù)上升。因此各地區(qū)應(yīng)該轉(zhuǎn)變重物質(zhì)資本、輕人力資本的觀念，進(jìn)一步完善數(shù)字人才培養(yǎng)機(jī)制，在現(xiàn)有的教育體系中充分嵌入數(shù)字化思維和數(shù)字化能力的培養(yǎng)，重視數(shù)字技能培養(yǎng)的產(chǎn)學(xué)研有效對接，進(jìn)而提高地區(qū)數(shù)字人力資本水平。