潘启东，孙小婷，张永恒

(河南理工大学 财经学院，河南 焦作 454000)

产业高质量发展是建设现代化经济体系的基本命题，更是我国转向双循环新发展格局的重要驱动力。与此同时，当前我国数字经济建设正蓬勃兴起，数字技术不仅推动形成了数字化产业体系，还通过对生产技术和商业模式等产生的颠覆性变革，实现了传统产业的数字化转型。可以说，数字经济发展已经成为推动中国产业高质量发展的重要因素。但是，数字经济产生的效率提升效应并非立竿见影。大量研究也验证了该效应的时间演进规律[1-2]及空间差异[3-4]。那么，当前我国数字经济发展正处于什么阶段？是呈现数量型粗放式增长的特征，还是已经从效率提升层面实现了产业发展的质量变革？另外，数字经济推动产业高质量发展的传导机制又如何等，这些问题都值得研究。

目前的相关研究多集中于单一维度产业和多维产业两个视角，主要以某个产业部门数据或以一个区域的多个产业数据为基础，讨论数字经济的影响效应。

(一)单一维度下数字经济对提升产业发展效率的研究

在传统产业中植入数字技术可以提升生产率，驱动该产业实现要素投入密集度的跃迁[5]，进而实现产业价值链的攀升[6]。对于传统农业来说，依托数字技术建设的“数字乡村”为农业要素赋能，为农业高质量发展提供新动能[7]；
数字农业还将提升农业生存的空间应变能力和要素匹配能力，有助于改善农业生产方式，实现向智慧农业和精准农业的转变[8]。黄群慧等发现互联网技术通过降低交易成本、减少资源错配等可以显著提升制造业生产率，而且城市互联网发展指数每提升1%，制造业企业的生产率会提升0.3%[9]。另外，即使在现代化的金融业中，数字经济也能产生较强的质量提升效应。借助大数据和云计算等数字技术，数字金融的服务范围和能力将不断拓展，降低金融歧视，有效提升金融业的资源配置效率，进而可以显著提振我国实体经济发展水平[10]。

(二) 多维产业下数字经济对产业结构优化的影响

数字经济的核心价值是数据所体现出的信息，这不仅有利于产业内部要素的优化，还有利于提升要素在不同产业间的流通效率，提升要素在产业间的配置水平，进而推动产业高质量发展。从分工演进的视角看，产业结构演进与高质量发展的根本动力是分工水平的不断深化，而数字经济将通过对传统外包模式的转变，提升劳动生产率，实现新的产业分工格局[11]。另外，尽管数字经济对各种产业领域都具有极强的渗透性，但这种渗透程度具有产业异质性，并影响产业的高质量发展水平。陈小辉等发现数字经济能有效提升产业结构水平，且这种提升速度呈边际递增的特点[12]。付文宇等发现人工智能对地区制造业的合理化和高级化都具有显著推动作用，对劳动和技术密集型制造业的影响显著为正，而对资本密集型制造业的影响却为负[13]。

产业高质量发展的内涵丰富，是一个动态、与时俱进，且包含价值判断的综合性概念[14]，它是要建立具有产业结构高级化、产业组织结构合理化以及产品高品质、高附加值、高复杂性、高个性化等特点的新产业发展体系[15]。但是，已有研究的综合性有所欠缺。据此，本文的边际贡献包括：一是充分认识产业高质量发展的科学内涵，并构建指标体系对我国各地产业高质量发展水平进行测度。二是厘清数字经济通过要素禀赋变化，推动产业高质量发展的具体机理。三是通过实证研究探析数字经济推动中国产业高质量发展的不同传导路径及效应。

产业高质量发展的研究视角大致涵盖产业结构演进、产业链延伸、产业基础高级化[16]等。从社会经济角度看，所谓“时代”的变迁，本质上就是物质生产和流通过程中起主要作用的“要素”的演替。数据主导下的要素禀赋结构将通过数据来驱动要素禀赋结构发生变化，并影响地区产业结构。具体机制如图1。

图1 数字经济驱动产业高质量发展的机理及传导路径

(一)信息化挖掘更多要素使用价值，通过提升要素使用效率推动产业结构高效化

生产要素使用效率不高的原因是什么？也就是说，为什么有更高效的要素使用方式而不用？从现实情况看，一种类型是对要素使用价值的认识不清，或者说缺乏相关技术，从而导致要素的经济价值难以实现。数字技术则可以通过其强大的渗透力，全面采集各种信息，挖掘要素使用价值，提升要素供求的对接能力。这正是平台经济存在且快速兴起的原因。另一种类型是对要素投入生产后的运行和消耗过程缺乏认识，从而难以对生产过程进行更好地控制。当前的硬件技术已经可以便捷地实现万物互联，通过芯片收集要素信息来辅助生产生活。这不仅能提升要素使用效率，还能大幅降低能源损耗。普华永道咨询公司的报告显示，到2030年，流程和运输车辆的数字化和自动化将使物流成本降低47%，交付时间会减少40%，货车利用率将达78%。但是，数字技术的效率提升效应会由于渗透水平不同而存在差异。韩先锋等发现互联网能显著提升中国区域创新效率，在提升程度上呈现中部>西部>东部的特征[17]。另外，在能源效率上，汪东芳和曹建华发现，数字经济对能源效率的影响并非单调存在，互联网发展对地区全要素能源效率的影响存在显著的双重门槛效应，在网络使用规模较低时，影响并不显著，达到一定范围后，其影响将会跳跃性变大[18]。

(二)虚拟化创造更多高级要素，通过增加要素规模推动产业结构高级化

美国经济学家麦克尔·波特将生产要素分为一般要素和高级要素。可以发现，高级要素的核心就是“信息”。它们都在围绕信息生产、传递和利用而存在。之前提到，数据的价值形态特征是其所体现的信息化。如果从赋存形态上看，数据是无形的、虚拟的。这种虚拟化特征可以使数据更容易地赋存到其他生产要素上，或者说通过数字技术可以更容易、更完整地挖掘经济运行中的问题和潜力，从而通过大量高级要素的形成推动产业结构的高级化。一块瑞士手表可以依靠其精湛的制表技术提升时间的准确率，而一块智能手表不仅可以通过网络，即时显示出任意时区下的精确时间，还可以通过传感设备，实时采集人体的多项身体指标，并同步传递给医生进行健康分析。拉尔夫·劳伦公司设计了一种智能运动衫，可以实时测量出汗量、心率和呼吸强度等数据。这种围绕信息化而实现的要素数字化转型，不仅使传统要素具备了“智能”，催生了更多高级要素，同时，围绕相关智能设备的生产又催生了更多高科技产业和技术。主导要素的虚拟化，不仅实现了要素禀赋结构的高级化还促进了高科技产业的快速发展，两者共同推动产业结构的高级化变迁。

(三)网络化突破要素使用的空间限制，通过要素使用渠道的多元化推动产业结构合理化

产业结构合理化是产业结构从不合理向合理转变的过程。它是指为了提高经济产出，要求在一定经济发展阶段上，依据消费结构水平、生产技术能力和要素禀赋条件，对初始不理想的产业结构进行有关变量的调整，使要素在产业间合理配置和有效利用。可以看出，产业结构合理化的前提是要素配置的市场化和地区产业的多元化，即一方面，生产要素可以自由流动，另一方面，生产要素拥有多元化的流通渠道。

在数字经济下，大数据解决了市场信息的不对称问题，保证了价格机制、供求机制、竞争机制和风险机制的有效运行，从而更有利于构建统一开放、竞争有序的市场经济秩序。数字经济使各种生产要素的流动更加充分和合理，提升要素配置效率[19]。在此基础上，新一代信息通信技术不断增强的低延迟和可靠性实现了要素使用的主客体在不同空间的协作，为要素使用的异地化创造可能性。当要素有了更加便捷和多元的使用渠道后，基于要素禀赋所存在的比较优势即可在数字技术调配下得到充分利用。不同区域可以基于5G技术，通过优势互补，构建相互协作的产业体系。另外，对要素各自所处空间来说，拓展了本地产业类型，增强了产业多元化水平。据报道，在2019年1月，中国一名外科医生利用5G技术，通过操控一个50公里外的机械手，实施了全球首例远程外科手术。如果连安全性如此之高的生命科学都可以突破空间限制，那么工业生产和教育餐饮等行业都将能实现产业布局的去中心化，实现经济体产业结构的合理化。

本部分首先构建数字经济和产业高质量发展的指标体系，然后对模型的构建方式和变量等进行进行说明。

(一)测算方法

(1)数字经济发展水平。本文构建了基础设施、生产应用、生活应用和发展潜力4个维度12个具体指标的数字经济指标体系，之后采用熵值法测算各地数字经济发展水平。具体构建体系如表1表示。

表1 数字经济指标体系

(二)模型构建

本文构建的基准计量模型如下：

TQit=α0+α1digeit+αcXit+λi+vt+εit

(1)

其中，TQit表示i省份在t时期的产业高质量发展水平；
digeit表示i省份在t时期的数字经济发展水平；
Xit表示控制变量；
λi表示i省份不可观测的个体固定效应；
vt表示t年度不可观测的时间固定效应；
εit表示随机扰动项。

为考察数字经济影响产业高质量发展的中间机制，这里引入中介变量medit，构建模型为：

medit=α0+α1digeit+αcXit+λi+vt+εit

(2)

TQit=α0+α1digeit+α2medit+αcXit+λi+vt+εit

(3)

(三)变量描述及数据说明

本文采用上述构建的产业高质量发展指数为因变量，采用基于表1构建的数字经济指标体系得到的结果代表数字经济发展水平。中介变量选取产业结构高级化、合理化和高效化3个指标。另外，为更加精确地研究数字经济对产业高质量发展的推动作用，这里还控制了以下几个变量：经济增长水平(rpgdp)。用2013年为基期的实际人均地区生产总值来衡量。外资依存度(fdi)。用外商投资企业投资总额占地区生产总值的比重反映。金融发展水平(fin)。用金融业增加值占地区生产总值的比重衡量。市场化水平(mkt)。用非国有经济工资收入占工资总额的比重衡量。

尽管互联网在我国的发展已经有一段时期，但其并不能完全代表一个地区的数字经济水平，正像之前提到的，互联网的普及只能代表地区数字经济的渗透率，还不能完全体现其在生产生活中的综合应用情况及发展潜力。本文构建的指标体系中，有很多数据是从2013年之后才有统计，因此，在对数字经济的测算及后续研究中，样本选择范围是2013—2018年中国30个省级单位的平衡面板数据。所有原始数据均来自国家统计局网站、各省区统计年鉴、统计公报及CSMAR经济金融数据库。为降低模型的异方差问题，所有变量均取对数，衡量的是变量增长率之间的关系。

本部分首先通过统计描述观察数字经济与高质量发展的初步关系，然后采用回归分析验证两者的具体影响效应和中介机制。

(一)产业高质量与数字经济的描述

表2是2018年各省区产业高质量和数字经济的发展水平。可以看出，对于产业高质量发展来说，北方省份平均值是0.266，南方省份平均值是0.274，呈现南方强于北方的格局；
东部省份平均值是0.399，中部省份平均值是0.169，西部省份平均值是0.214，呈现东部强于西部，西部强于中部的格局。对于数字经济发展来说，北方省份平均值是0.278，南方省份平均值是0.341，也呈现南方强于北方的格局；
东部省份平均值是0.402，中部省份平均值是0.221，西部省份平均值是0.275，也呈现东部强于西部，西部强于中部的格局。这表明，产业高质量发展与数字经济发展在空间分布上存在一定相关性。

表2 2018年各地区产业高质量发展和数字经济发展水平及排名

(二)基准回归

这里采用固定效应模型对直接效应进行估计，并基于Driscoll-Kraay构建的标准误对方程系数进行显著性推断，结果如表3所示。其中(1)列是全国层面估计结果；
(2)～(6)列是不同区域维度下的估计结果。

表3 数字经济影响产业高质量发展的估计结果

全国层面上，数字经济的估计系数是0.093，且在1%水平上显著，表明数字经济发展有利于产业高质量发展。在南方区域的估计中可以发现，南方数字经济对产业高质量发展的促进作用不仅在1%水平上显著，而且系数远强于全国层面，达到0.133；
北方数字经济的估计系数尽管为正，却并不显著，原因可能是北方数字经济发展相对不足，渗透性较弱。从西部地区的估计中可以发现，数字经济的系数在1%水平上显著为正，且效应远强于全国层面；
东部地区为负却并不显著，原因可能如韩先锋等[25]提出的，由于东部数字经济发展较早，水平也较高，数字经济的红利已提前释放，从而使得产业高质量发展对数字经济提出更高要求。中部地区数字经济的系数显著为负，原因可能是中部地区数字经济水平相对落后，结合表(2)可以发现，中部九个省区中有四个的数字经济发展水平排名在后5位中，后10位中有6个，说明中部地区数字经济渗透水平较低。

注：***，**，*分别表示在1%，5%，10%水平上显著(下同)

(三)传导机制检验

进一步，采用中介效应模型探究数字经济推动产业高质量发展的传导机制，结果见表4所示。其中(8)(10)和(12)列是分别以中介变量为因变量时的估计结果，(9)(11)和(13)列是将中介变量列为自变量时的估计结果。

估计结果表明，首先，数字经济对产业结构高效化的影响系数是-0.109，且在1%水平上显著，表明数字经济并未提升产业结构高效化水平。表4中(9)列中产业结构高效化的估计系数是0.663，且在1%水平上显著为正，同时Sobel检验的P值为0.069，表明产业结构高效化的中介效应显著，但由于两者符号相反，说明存在遮掩效应，即尽管数字经济并未推动产业结构高效化，但产业结构高效化仍然是推动产业高质量发展的重要因素，可能存在其他推动产业结构高效化的因素。主要原因可能是数字经济的渗透性仍存在较大不足。其次，数字经济对产业结构高级化的影响系数显著为正，说明数字经济对产业结构高级化存在积极效应。表4中(11)列中产业结构高级化的估计系数也显著为正，表明数字经济可以通过产业结构高级化推动高质量发展。此时数字经济的系数虽然为正，却不再显著，另外，Sobel检验的P值为0.069，表明产业结构合理化的中介效应显著，产业结构高级化具有完全中介效应。具体看，数字经济每增加1个单位，产业高质量发展水平直接提升0.034个单位，同时也会使产业高级化水平提升0.093个单位，从而导致产业高质量发展水平间接提升0.059个单位。间接效应占比63.69%。最后，数字经济对产业结构合理化的影响系数为-0.043，且在5%水平上显著，表明数字经济推动了产业结构合理化。表4中(13)列中产业结构合理化的影响系数为负，却并不显著，Sobel检验的P值为0.556，表明产业结构合理化的中介效应不显著。原因可能是产业结构合理化涉及的要素、产业更加多元，需要数字经济的渗透水平更强。

表4 中介效应估计结果

(四)内生性及稳健性检验

为避免内生性问题并验证相关结论的稳健性，本文共采取三种方式：一是在式(1)基础上，加入产业高质量发展水平的滞后一期，采用差分GMM和系统GMM对数字经济推动产业高质量发展的计量模型进行估计。结果显示，两种方法中数字经济的估计系数均在1%水平上显著为正，而且产业高质量发展的一阶滞后项都显著为正，表明其存在较强的惯性。二是对式(1)采取逐步回归，调整控制变量的方法。结果显示，随着控制变量的增多，数字经济系数的显著性及符号均在1%水平上显著为正，只是估计系数出现轻微减弱迹象。三是采用替换核心解释变量的方法，即采用宽带用户数代表各地数字经济发展水平，因为用户数越多表明数字经济渗透水平越高，而渗透性是数字经济进一步发展的重要基础，对数字经济发展水平的表征作用较强。结果表明，更换变量后的估计结果和之前基本一致，数字经济在全国层面、南方和西部都显著推动了产业高质量发展，北方的正向效应变得显著，而东部和中部地区也未产生显著正向效应。

本文在厘清数字经济推动产业高质量发展的相关机理后，基于2013—2018年中国30个省区的数据研究两者的影响效应，并利用中介效应模型对其传导路径进行验证。结果表明：总体上，数字经济显著推动了中国的产业高质量发展。从区域层面看，数字经济对产业高质量发展的影响存在较大差异。在数字经济发展水平较低区域，因渗透性不足会降低影响效应；
在数字经济发展较早的区域，则会因创新不足或质量提升较低而难以产生更多红利。从传导机制上看，产业高级化是数字经济推动当前中国产业高质量发展的主要路径，但由于数字经济渗透水平仍然不足，产业结构合理化和高效化并未发挥传导效应，数字经济的内涵式推动作用不足。

本研究提供的政策启示是，数字经济在中国的发展存在较大不平衡性，数字经济的生产率红利在不同阶段的效应强度及制约因素存在差异，具体来看：

首先，对数字经济发展较为落后地区，制约因素主要是基于渗透率差且初期投资较高所引致的生产率悖论问题。此时，地方政府应当通过加大数字基础设施建设、财政税收政策等，引导企业提升数字化水平，改善数字化设施，通过数字产业化和产业数字化建设，不断提升数字技术在需求和供给层面的渗透水平，增强实体经济与虚拟经济的融合水平，尽快迈入数字经济发展的生产率红利期。

其次，对数字化水平适中，已经度过渗透期的区域，数字经济的生产率红利开始逐步显现，协同成为数字经济发展的主要内容。主要方式是利用好数字化要素的替代和协作能力，通过数字化要素的高效协作，不断提升不同要素之间、要素与产业之间以及不同产业之间的互联互通与协作水平，并最终通过产业结构的合理化和高效化推动产业高质量发展。

最后，对数字化水平发展相对较为成熟，已形成新的、更高品质要求的区域，数字化发展的重心是加快创新。主要包括两个方面，一是将供需层面的数字化对接做得更加精准，通过供求循环速度和效率的增加为数字化提供新的发展空间，同时也为数字技术发展提出新的方向；
二是通过法律法规的完善，为数字技术的基础性创新提供更加全面的保障，积极推动新一代基础性创新通过市场化运作，形成更大的经济或社会价值。

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