数字经济、产业结构升级与经济高质量发展

张银丹

(陕西国际商贸学院 国际经济学院, 西安 712021)

一、引言

2016年G20杭州峰会发布的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》上将数字经济定义为:以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》(以下简称《纲要》)提出要“迎接数字时代”“打造数字经济新优势”。而自2019年末开始全球蔓延的新冠疫情,让人们认识到数字化转型给人民生活和工作带来的巨大影响,线上教学、网上办公、电子商务、大数据信息等为疫情防控和复工复产等都做出了巨大贡献。党的二十大指出:“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。”高质量发展致力于实现“更高质量、更有效率、更加公平、更可持续”的发展,以此满足人民日益增长的美好生活需要,推动人的全面发展。

在经济高质量发展阶段,发展数字经济与经济高质量发展是否有内在统一性?数字经济能直接影响经济高质量发展还是需要通过间接传导影响经济高质量发展?不同地区发展数字经济和推进经济高质量发展成效如何?笔者将数字经济和经济高质量发展纳入统一分析框架,探寻产业结构升级路径下数字经济对经济高质量发展的影响及区域差异。本文可能的边际贡献在于:第一,建立数字经济和经济高质量发展评价指标体系测算各自发展水平,避免单一要素解释能力不足的问题;第二,中介变量产业升级也是从产业结构高级化和产业结构合理化两个路径出发,研究间接效应和交互效应;第三,基于五大发展理念,从“创新、协调、绿色、开放、共享”五个方面检验数字经济通过中介路径产生的影响。

二、文献综述

现有与本研究有关的文献主要涉及三个部分:一是关于数字经济;二是关于经济高质量发展;三是数字经济与经济高质量发展。

一是关于数字经济的研究。现有研究大多是通过建立数字经济评价指标体系衡量数字经济发展水平[1-3],而国外OECD构建的指标相对较权威,具体涵盖了38个指标[4]。通过中美比较发现,当前我国在数字经济发展在总量、创新能力、产业发展和监管方面与美国存在较大差距[5]。但数字经济发展确实能够缩小区域创新差距[6-7]、改善劳动要素配置效率[8],随着数字经济投入增加将带来研发速度提升[9]。目前来看,中国各区域数字经济与实体经济融合发展的分异程度呈扩大趋势[10]。因此,我国产业结构向中高端迈进,需要以数字经济为驱动[11]。

二是关于经济高质量发展的研究。国内学者对经济高质量发展水平的评价指标与变量选择大多数学者比较认可五大发展理念,比如,人力财富分别通过积累效应、结构效应、生产力效应以及配置效应推动创新发展、协调发展、绿色发展和共享发展[12]。二、三产业协调发展能为我国的经济高质量发展带来“结构性红利”[13]。但也有学者另辟蹊径,用绿色全要素生产率作为经济高质量增长的代理指标[14]。国外以美国[15]、荷兰[16]、欧盟[17]和德国[18]的经济质量评价最具影响力。

三是关于数字经济与经济高质量发展的关系研究。数字经济加快发展是培育新动能[19]、推动产业转型升级的必然选择[20],研究发现,数字经济从动力变革、效率变革和质量变革三个层面对经济高质量发展产生影响[21]。技术创新在数字经济驱动经济增长过程中存在中介效应[22]。数字经济通过城乡融合必然更有助于经济高质量发展水平提升[23]。

综上所述,已有文献对数字经济与经济高质量发展及中介机制进行了较丰富的研究,这些研究成果为笔者提供了借鉴和思路。但是,现有研究还未有数字经济通过产业结构高级化和合理化两条产业转型升级路径并考虑到中介变量与数字经济交互效应对经济高质量发展影响的深度研究,稳健性检验和内生性处理也没有通过构建全新指标体系和权威解释来验证。为此,笔者通过构建数字经济、经济高质量发展评价指标体系,利用2013-2020年31个省级单位面板数据进行实证分析,拓展现有的研究,并为后续相关研究提供一定的理论参考和事实证据。

三、互动机理与研究假设

(一)数字经济与产业结构升级

数字经济自从提出以来,以固定电话拨号、互联网等为主要途径的数字化通讯方式就极大地影响到农业、工业和服务业。数字经济的发展不仅使得通讯产业及细分领域产业化、集群化程度迈向高端和纵深,而且使得传统产业和现代产业通过运用数字技术以后,效率和产出提升到全新的水平。数字技术的发展使得政府、企业等的数字化治理能力达到前所未有的高度,比如疫情期间的大数据监测与筛查。基于数据采集、传输、交易等发生的各种数字服务、数据挖掘和数字价值彰显了数字经济巨大的发展潜力和发展空间。数字经济与人工智能技术的有机融合对实体经济提质增效具有重要意义。数字技术赋能传统产业,既能提高生产效率,又能提高产品质量,有利于产业结构不断迈向中高端。而产业结构转型升级既包括产业结构向高级化方向又包括产业结构向合理化方向。由此,笔者提出以下研究假设:

假设 1a:数字经济对产业结构高级化具有显著的线性影响;

假设 1b:数字经济对产业结构合理化具有显著的线性影响。

(二)产业结构升级与经济高质量发展

自党的十九大报告明确提出中国经济已经迈入高质量发展阶段以来,如何适时实现产业结构转型升级是保障经济不断迈向更高层级的重要支撑。部分拉美国家的经验教训也证实,在迈入高收入国家进程中,如果不能实现产业结构优化升级,可能由此落入“中等收入陷阱”。

尽管目前国内外经济发展面临诸多挑战,但无一例外都非常看好中国的经济发展和中国市场的巨大潜能。产业结构变动整体上有利于推动中国实现高质量发展[24],但由于中国各地区发展并不均衡,产业结构合理化与高级化表现为明显的区域异质性特征[25]。因此,在法制化、市场化不断完善的当下,通过产业结构转型升级,持续激发新动能、迸发新活力,创新和产业升级的成本和风险都会比发达国家小[26],中国经济必将迈向更高水平。由此,笔者提出以下研究假设:

假设 2a:产业结构高级化对经济高质量发展影响具有显著的线性影响;

假设 2b:产业结构合理化对经济高质量发展具有显著的线性影响影响。

(三)数字经济与经济高质量发展

虽然中国目前已经进入高质量发展阶段,但摆在我们面前的难题是区域发展差距大、区域协调性与共享能力弱,每个地区的创新能力和开放水平也存在较大差异。要缩小这些差距,实现“两个一百年”奋斗目标,迈向共同富裕,数字经济是重要抓手。首先,数字经济本身产业化发展为经济发展注入新动能,数字经济与实体经济融合促进相关产业向数字化、智能化发展。其次,数字经济蓬勃发展必将带动中国传统制造业为代表的产业加快转型升级步伐,而产业转型升级是中国经济高质量发展要解决好的“质量”问题必须要攻克的难题。最后,产业加快转型升级的过程和结果也将继续牵引数字经济加快发展并向更多地区和更多领域普及数字技术,丰富数字经济的应用场景,进一步激发数字经济活力,使经济高质量发展动力更加强劲。由此,本文提出以下研究假设:

假设 3:数字经济对经济高质量发展存在显著的线性影响,且数字经济与产业结构高级化、产业结构合理化两条中介路径对经济高质量发展存在交互影响。

四、指标选取与模型构建

(一)模型构建

根据上文理论机制分析结论,参照中介效应模型原理,设置如下回归模型:

第一步:

hqdit=φ0+φ1digitalit+φ2Xit+εit

(1)

第二步:

advit=φ0+φ1digitalit+φ2Xit+εit

(2)

ratiit=φ0+φ1digitalit+φ2Xit+εit

(3)

第三步:

hqdit=φ0+φ1advit+φ2std_digital_advit+
φ3digitalit+φ4Xit+εit

(4)

hqdit=φ0+φ1ratiit+φ2std_digital_ratiit+
φ3digitalit+φ4Xit+εit

(5)

其中,hqdit为经济高质量发展水平;digitalit为数字经济发展水平;advit、ratiit为中介变量,分别表示产业结构高级化和产业结构合理化水平;std_digital_adv和std_digital_rati分别表示数字经济与产业结构高级化和产业结构合理化的交互项;Xit为一系列控制变量集合,代表着各省级单位其它特征因素;下标i和t分别表示31个省级单位和时间(2013-2020年),εit为随机误差项。

(二)变量选取

选取31个地区省级面板数据,时间跨度为2013-2020年,所有数据主要来自CEIC数据库,CSMAR数据库和《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》和各省统计年鉴,鉴于数据可得性和研究便利性,港澳台三地数据未纳入研究样本,对个别缺失数据采用线性插补法补齐。相关变量选取和数据处理作如下说明:

1.经济高质量发展水平(hqd)

经济高质量发展水平(hqd)为被解释变量。依据五大发展理念,建立“创新、协调、绿色、开放、共享”五个维度包括12个二级指标30个三级指标在内的评价指标体系。运用熵权Topsis方法首先确定各指标权重(见表1),然后分别测算各地区各年度五个维度和经济高质量发展总体水平。(限于篇幅,本文未呈现各地区、各年度经济高质量发展总体水平和五个维度的测算结果,如有需要可联系作者索取,下表同。)

表1 经济高质量发展水平评价指标体系

表2 数字经济水平测算指标体系

从指标体系各影响因素的权重表现来看,创新与开放程度对高质量发展水平共享度达到68%,而协调和绿色贡献度共计为16%,落后于共享水平的17%。这些也说明高质量发展阶段目前依托创新驱动和高水平开放战略对高质量发展水平的推升作用更加显著。

2.数字经济(digital)

数字经济发展水平为核心解释变量。笔者建立了“信息化发展、互联网发展、数字交易发展”三个一级指标、八个二级指标、十四个三级指标的评价指标体系[1]。同样运用熵权Topsis方法计算各指标权重和总体得分。

从各指标权重表现来看,信息化影响(0.262)和数字交易影响(0.311)两个指标的影响最为突出,占比达到57.3%,因此需要在后面稳健性检验和内生性处理的时候侧重关注新指标与这两个指标的相关性。

3.中介变量(M)

数字经济发展必然直接和间接推动产业升级,产业升级进一步提升经济高质量发展水平。笔者用产业结构高级化(adv)[27]和产业结构合理化(rati)[28]两个维度衡量产业升级水平。考虑到可能与数字经济一起的交互作用,对经济高质量发展产生直接中介作用和交互效应,为克服变量多重共线性问题,首先将产业结构高级化和产业结构合理化进行标准化处理,然后分别生成与标准化的数字经济水平的交乘项(std_digital_adv)和(std_digital_rati)。

4.控制变量(control)

考虑到对经济高质量发展产生因果效应的其他因素,笔者尽量弱化遗漏变量模型而导致模型解释能力不足的问题,选取了四个控制变量。用政府预算占国内生产总值之比表征政府规模(gov, 单位:%);用工业污染治理投资占财政支出之比表征环境规制水平(env,单位:%);用公路里程与地区行政区域面积比值表征基础设施水平(found)[29];用人均受教育程度表征人口素质(edu, 单位:年)[30]。

(三)变量描述性统计

原始数据处理后的描述性统计见表3。从各变量均值与标准差表现来看,数据分布比较合理,没有较明显的偏态分布问题。但是从最大值与最小值和均值的表现来看,高质量发展水平、数字经济发展水平、产业结构高级化与合理化水平都存在明显的时空差异。一方面说明,经过多年的发展进步,这些方面都取得了较好的成绩,另一方面也说明各地区差距还比较明显。

表3 变量描述性统计

五、实证结果分析

(一)基准回归分析

在对样本数据进行回归分析之前,先利用方差膨胀因子(VIF)对各变量进行检验,发现结果均小于10,说明这些变量之间不存在明显的共线性问题。而对比率数据和标准化数据也无须再取自然对数处理。继而分别进行OLS回归、随机效应模型检验和固定效应模型检验,发现随机效应模型优于普通OLS回归,而豪斯曼检验结果拒绝1%显著性水平的原假设,本文选择固定效应面板回归模型。

从表4来看,列(1)为数字经济对经济高质量发展的回归结果,影响系数达到0.2328,通过了1%的显著性检验水平。列(2)-(3)为数字经济对产业结构高级化、合理化的回归结果,影响系数分别达到2.1839、-0.1283,同样通过了1%的显著性水平检验。说明数字经济不仅显著影响产业结构高级化,而且显著影响产业结构合理化,假设1a和假设1b得到验证。但是从影响性质来看,数字经济对产业结构高级化为正向影响,但为产业结构合理化为负向影响,从影响系数来看,数字经济对产业结构高级化的影响能力远超对产业结构合理化的影响能力。列(4)-(5)为分别纳入产业结构高级化、合理化及其与数字经济交互项后,数字经济对经济高质量发展的中介效应检验结果。检验结果显示,数字经济对经济高质量发展的影响系数分别达到0.1737和0.2525,均为正向影响,且通过了1%的显著性水平检验,但影响系数有微弱变化,原因在于中介变量的影响,产业结构高级化路径的影响系数为0.037,交互项影响系数为-0.0033,且两者均通过了1%的显著性水平检验,说明交互项抑制了数字经济对经济高质量发展的影响;产业结构合理化的影响系数-0.0191,影响系数不显著,但交互项系数为0.0043,通过了5%的显著性水平检验,说明交互项强化了数字经济对经济高质量发展的影响。假设2a和假设2b,假设3得到验证。

表4 基准回归结果

(二)稳健性检验和内生性处理

笔者采用替换核心解释变量和被解释变量的方法,重新构建数字经济评价指标体系[31],并运用新指标(digital*)代替原有指标(digital)。重新构建经济高质量发展评价指标体系[32],并运用新指标(hqd*)代替原有指标(hdq)。将数字经济新指标分别和产业结构高级化、产业机构合理化指标分别标准化后取交叉项(std_digital*_adv,std_digital*_rati),观察交互影响。发现系数的性质和显著性几乎没有差别,影响系数的大小略有不同,实证结果是稳健的(见表5),具体分析不再赘述。

表5 稳健性检验

由于数字经济与产业结构升级、经济高质量发展可能并不仅仅存在单项因果关系,为克服可能造成的估计结果不准确的问题,用工具变量控制内生性问题。以支付宝为代表的数字金融起源于杭州,因此可以预计,在地理上与杭州距离越近的地区,数字经济发展程度越好。因此,选择各地区与杭州的球面距离作为数字经济的工具变量[33-34],考虑到距离越远球面距离越大,距离越近球面距离越小,对该负向指标首先进行标准化处理,然后求倒数将负向指标正向化。同时,考虑到仅用各地区到杭州的球面距离可能存在的弱工具变量问题,用1984年各地区百万人邮局数量和百人固定电话作为数字经济的工具变量[35-36]。因为数字经济的核心就是以互联网为代表的新的技术群,中国互联网走入大众视野就是固定电话以拨号网络开始的,而固定电话普及之前,人们通信的主要方式就是通过邮局,而邮局也是铺设电话的执行部门。因此,选择邮局数量和固定电话数量作为各地区数字经济的工具变量能满足相关性的要求。

表6中,列(1)为数字经济对经济高质量发展的工具变量检验,列(2)和(3)为数字经济对产业结构高级化、产业结构合理化的工具变量检验,列(4)和(5)为数字经济分别通过产业结构高级化和产业结构合理化并分别纳入交互项的工具变量检验。用GMM过度识别Sargan-Basmann检验统计量对应p值分别通过1%的显著性水平检验,工具变量外生有效。Gragg-Donald Wald F 统计量的结果显示工具变量为强工具变量,加入工具变量的结果和基准回归从系数上来看略有差别,且核心解释变量的影响系数有显著提升,研究结论与前文基本一致,也再次证明原假设(1)-(3)的结论是可靠的。

表6 内生性处理

(三)进一步分析

1.中国四大区域异质性分析

从中国四大区域(1)注:东北地区包括黑龙江、吉林、辽宁;中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南; 东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;西部地区包括新疆、宁夏、青海、甘肃、陕西、西藏、云南、贵州、四川、重庆、广西、内蒙古。的表现来看(见表7),东北地区产业结构高级化和合理化中介效应导致数字经济对高质量发展影响不显著,但高级化(0.061)和合理化(-0.345)均通过了1%的显著性水平检验,高级化交互项(0.032)和合理化交互项(-0.017)分别通过10%和1%的显著性水平检验;中部地区中介路径同样不显著,交互效应也不显著,但数字经济驱动高质量的影响系数分别达到0.383和0.434,远高于东北地区;东部地区高级化路径不显著,但合理化中介(-0.861)通过了1%的显著性水平检验,说明东部地区产业结构合理化水平抑制了数字经济对高质量发展的影响。东部地区数字经济对经济高质量发展的影响系数达到0.417,通过了1%的显著性水平检验;合理化路径下虽然数字经济对经济高质量发展的影响效应达到0.379,但叠加合理化中介后,总体影响效应为-0.482;西部地区回归结果发现,无论高级化路径还是合理化路径,数字经济的主效应(0.167和0.260)都高于东北地区,但落后于中部地区和东部地区,西部地区产业结构高级化交互项(-0.021)通过了5%的显著性水平检验,说明交互项抑制了数字经济对经济高质量发展的影响。

表7 四大区域异质性分析

2.数字经济对“创新、协调、绿色、开放、共享”的影响

基于“五大发展理念”(表8),从创新、协调、绿色、开放、共享五个维度分别检验数字经济对他们的影响效用。从回归结果来看,数字经济对五个维度都产生了显著的影响,也通过了1%的显著性水平检验,但对开放的影响无论在高级化路径还是合理化路径都显示主效应的负向影响性质,因此,判断数字经济对开放性可能还存在非线性影响,因为无论是U型关系还是倒U型关系,都可以更清晰说明数字经济驱动开放已经进入高质量起点或者更高质量阶段。从所有交互项的表现来看,除了合理化中介未表现出显著性以外,其他交互项都通过了5%的显著性水平检验。从中介效应来看,仅有创新在高级化路径下表现不显著,而合理化方面,仅有绿色显示出较高的显著性水平(0.015)。因此,可以发现,在产业结构高级化和合理化中介路径下,数字经济对创新的主效应表现最为有力,其次是共享和绿色、协调,对开放为负效应。总从效应来看,数字经济对创新、协调、绿色、开放、共享的影响分别为0.225、0105、0.155、-0.181、0.206。

表8 五大发展理念回归分析

六、结论及建议

围绕数字经济如何影响经济高质量发展并纳入产业结构升级这个中介变量,进行了理论与实证分析,选取了31个省份2013-2020年共8个年度248期观测值进行了OLS回归并运用2SLS和GMM方法Sargan-Basmann检验,并进一步对全国四大区域和高质量发展五个维度进行了异质性检验。

(一)研究结论

1.信息化影响和数字交易影响对数字经济水平产生较大的影响力,可以在电信、软件业务和电子商务交易这些领域进一步拓展数字业务提升数字经济发展水平和潜力。

2.创新在在经济高质量发展过程中发挥了举足轻重的作用,而协调、绿色的权重空间还比较小,而数字经济在产业结构合理化路径对绿色经济产生最显著的影响。

3.数字经济对产业结构合理化、产业结构合理化对高质量发展目前还呈现出抑制性的线性特征,数字经济对开放的影响同样呈现出抑制性的线性特征。

4.数字经济不仅能够直接助推经济高质量发展,还能通过产业结构升级路径促进经济高质量发展。

5.从区域差异来看,数字经济对经济高质量发展的总效应中部地区排名领先,其次是东部和西部,最后是东北地区。数字经济对创新、协调、绿色、开放、共享的总效应排名依次为创新、共享、绿色、协调、开放。

(二)政策建议

根据上述结论,笔者就如何有效挖掘数字经济潜能助推经济向更高质量发展提出如下政策建议:

1.加快数字基础设施建设。针对中国目前西部和东北地区数字产业基础条件相对薄弱的事实,加快光通讯网络、电子信息制造业、软件等产业的开发与投资,加快这些地区数字产业与制造业的深度融合,进而加快推进这些地区产业结构优化布局和升级。

2.深入挖掘创新动力源泉。实践证明,创新驱动阶段,推动各投入要素创新和各要素与大数据、人工智能等新兴技术加快融合,推出创新产品和服务,不仅能够更高质量满足市场需求,而且对政府数字化治理效率提升和加快区域协调能力都将产生重要影响。

3.加快区域协调,优化产业布局。要积极引导数字经济除了与传统制造业深度融合,还要面向现代服务业、现代农业,丰富数字经济应用场景,提高全产业数字化水平,以数字经济提供的变道缩小产业与地区差距为契机,促进产业结构合理化布局,有助于为各地区经济高质量发展扫除屏障和短板。

4.实施高水平开放战略。高水平开放意味着要充分发挥中国这个大市场的优势,促进互利合作与共赢。但只有规模优势还明显不足,还需要在“高端”、“高效”方面下工夫。所以,更多参与和通晓数字经贸规则,以数字经济为引领,抢占国际分工的制高点,也有利于在全球贸易中保护中国企业正当利益。坚定推进高水平开放战略不仅要求走出去与引进来,要更加考虑目前中国各地区发展的实际,还在于我们在军民融合领域进一步开展内部技术与资源共享与开放,提升中国企业整体数字化水平,更好地参与到国际化大市场当中去。

(三)研究不足与展望

以数字经济深度融入实体经济各行业、各领域,促进经济创新、协调、绿色、开放、共享发展是实现共同富裕、第二个百年目标的必然要求。但是我国目前虽然已经进入经济高质量发展阶段,但如何挖掘各种驱动机制和要素,还需要更多经验证据。另外,笔者主要考虑到数字经济对产业结构升级、经济高质量发展的线性影响,对是否存在非线性影响、空间效应等都没有做出回答。这些都可以后续研究进一步推进。