——基于技术创新与财政压力方向

甘勃憧

（浙江工商大学，浙江 杭州 310018）

摘要：本文基于2013—2023年中国281个地级市面板数据，实证探究数字经济对产业结构升级的影响及作用机制。研究发现，数字经济显著促进产业结构升级，该结论经内生性处理与稳健性检验后依然成立；作用机制体现为促进技术创新和缓解财政压力；异质性分析显示，数字经济对中西部地区产业结构升级的促进效应显著强于东部地区。本研究为数字经济驱动产业结构升级提供了理论支撑与经验参考。

关键词：数字经济；产业结构升级；技术创新；财政压力

一、问题提出

改革开放以来，我国经济虽实现了持续快速增长，但也伴随出现了环境污染加剧、生产效率有待提升、产业结构失衡等深层次挑战。长期以来由粗放式增长所形成的产业结构体系难以满足经济高质量发展的新要求，2022年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，明确提出以数字化转型整体驱动生产方式、产业结构和治理方式变革。尽管当前数字经济已深度渗透到各行各业，为经济高质量发展提供了新动能，但现有研究多聚焦于数字经济对经济增长[1]、就业结构[2]和企业绩效[3]等方面的影响。已有学者从不同角度证实了数字经济对资源配置效率[4]、全要素生产率[5]以及区域协调发展[6]的促进作用。然而，关于数字经济如何影响产业结构水平升级的内在机制研究仍相对不足。基于上述分析，本文将数字经济作为切入点，分析其对产业结构升级的影响。

二、研究假设

（一）数字经济与产业结构升级

从技术维度看，叶瑞克等[7]基于中国278个城市面板数据的实证研究发现，数字经济发展水平每提升1个单位，区域高技术产业增加值占比平均提高0.8个百分点，其核心机制在于数字技术的外溢效应显著提升了产业链各环节的协同创新效率。在要素配置层面，数字经济通过数据要素的市场化流动，有效优化了资本、劳动等传统要素的配置效率。田小平[8]对“宽带中国”试点政策的准自然实验分析表明，数字基础设施建设使企业获取技术信息的边际成本降低30%以上，推动了区域产业结构的整体升级。结合上述分析，本文提出如下假设：

H1：数字经济的发展有利于促进产业结构升级。

（二）数字经济、技术创新、财政压力与产业结构升级

作为一种深度融合数字技术与实体经济的新兴范式，数字经济通过降低创新成本与风险[9]、重构生产要素并优化创新生态，为技术创新提供了强大动能。而技术创新直接提升全要素生产率，引导资源向高效部门流动[10]。因此，本文提出如下假设：

H2：数字经济通过促进技术创新进而促进产业结构升级。

从财政收入角度看，数字经济的发展不仅培育了平台经济、数字服务等新兴税源，还通过电子税务等数字化征管手段显著提升了税收征管效率。在财政支出方面，数字技术的应用大幅提升了财政资源配置效能，一方面通过政府采购数字化平台降低了产业政策的执行成本，另一方面依托大数据监测系统实现了财政资金的精准投放，使有限的财政资源能够更有效地支持智能制造、工业互联网等战略性产业发展。基于此，本文提出如下假设：

H3：数字经济通过减少地方财政压力进而促进产业结构升级。

三、研究设计

（一）模型构建

为识别数字经济如何影响产业结构升级，本文构建如下双向固定效应模型：

（二）变量设定

1.被解释变量。产业结构升级水平：本文参考干春晖等[11]的研究，用第三产业增加值与第二产业增加值的比重来代替。这样可以揭示产业结构升级的趋势。

2.核心解释变量。数字经济综合发展指数：本文结合城市层面相关数据可获得性，从互联网发展和数字金融普惠两方面对数字经济综合发展水平进行测度。对于城市层面的互联网发展测度，借鉴黄慧群等[12]的方法，采用互联网普及率、相关从业人员情况、相关产出情况和移动电话普及率四个方面的指标。以上4个指标对应的实际内容详见表1，对于数字金融发展，采用中国数字普惠金融指数，该指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制[13]。通过熵权法，将以上5个指标的数据标准化后降维处理，得到的数字经济综合发展指数，记为digi。

表1 数字经济综合发展指数体系

3.控制变量。本文还引入了经济发展水平、城镇化率、教育支出水平、对外开放水平、人力资本水平、政府干预程度和财政投资力度等控制变量。具体见表2。

4.机制变量。本文借鉴李习保[14]的研究，采用专利授权数的对数形式来衡量技术创新水平。借鉴龚锋等[15]研究方法，采用（政府财政一般支出-政府财政一般收入）/地区生产总值来衡量地区财政压力水平。该指标相比绝对财政赤字指标更能反映不同经济规模地区的财政可持续性[16]。由于数字经济的发展可以培育新兴税源、提升税收征管效率[17]，以及提升财政支出效率[18]，能够显著缓解地方财政压力，因此能为产业结构升级创造更有利的制度环境。

表2 变量定义

（三）数据来源

本文以2013~2023年我国281个地级市的面板数据进行实证分析，为了最大限度地构建平衡面板数据，剔除了因核心数据缺失、行政区划调整的那曲、哈密等地级市。其中于数字金融发展，采用中国数字普惠金融指数；城市层面专利授权数据来自中国研究数据服务平台数据库，其余城市层面数据均来自《中国城市统计年鉴》和国泰安数据库，对连续变量进行1%和99%的缩尾处理。

四、实证分析结果

（一）描述性统计

表3报告了主要变量的描述性统计结果。被解释变量产业结构升级的均值为1.188，标准差为0.650，表明各地级市产业结构升级水平存在显著差异，反映出城市间发展不均衡的典型特征。核心解释变量数字经济综合发展指数的均值为0.060，标准差为0.082，说明我国地级市数字经济发展呈现明显的梯度分化格局。控制变量的标准差与均值比值多大于0.5，具有显著的城市间异质性特征。

表3 变量描述性统计

（二）基准回归

由表4的回归结果可知，在未加入任何控制变量的情况下，数字经济对产业结构升级的影响在1%的水平下显著，系数为0.345。随着逐步加入控制变量后，数字经济对产业结构升级的影响始终保持在1%的显著性水平上，系数值在0.458-0.512之间波动，这一结果验证了数字经济发展对产业结构升级具有促进作用，因此本文假设H1得到验证。

表4 基准回归结果

注:表中括号内报告的是稳健标准误,***、**和*分别表示回归结果在1%、5%和10%的水平上显著,下同。

（三）内生性处理

尽管基准回归结果表明数字经济对产业结构升级具有显著促进作用，但模型可能存在由反向因果和遗漏变量导致的内生性问题。为缓解这一问题，本文参考岳宇君等[19]的研究，采用移动电话普及率作为数字经济的工具变量，该变量既与数字经济发展高度相关，又因其主要受通信技术发展和政策推动影响而与产业结构升级无直接关联，满足排他性约束。工具变量有效性检验显示，Kleibergen-PaaprkWaldF统计量远超临界值16.38，且LM检验统计量在1%水平显著，表明不存在弱工具变量问题。第二阶段回归结果表明，在控制内生性后，数字经济对产业结构升级的促进作用进一步增强，系数从基准回归的0.458提升至1.681，这一结果不仅验证了基准回归结论的稳健性，还表明内生性问题可能导致基准回归低估了数字经济的实际影响，从而进一步强化了本文假设H1的可靠性。

表5 工具变量回归

（四）稳健性检验

表6 稳健性检验回归结果

（五）异质性分析

表7的回归结果显示，数字经济对产业结构升级的影响存在显著的区域差异：在东部地区数字经济的回归系数不显著；而在中部和西部地区数字经济的影响系数均在1%的水平上显著为正。这一差异可能源于各区域经济发展阶段的异质性：中西部地区正处于工业化中后期，传统产业占比较高，数字经济的引入能够快速弥补其技术短板，加之政府政策扶持力度较大，因而对产业结构升级的促进作用更为显著；反观东部地区，其产业体系已较为成熟，服务业和高技术产业占比较高，数字经济的边际提升作用相对有限，因此对整体产业结构升级的推动效果不明显。

表7 区域异质性

（六）机制检验

表8的机制检验结果表明，数字经济通过促进技术创新和缓解财政压力来推动产业结构升级：技术创新路径下，回归系数为0.320且在1%水平显著为正，意味着数字经济能通过提升区域技术创新能力，进而产业结构高级化；财政压力路径下，回归系数为-0.021且在1%水平显著为负，体现数字经济可通过缓解地方财政压力，为地方政府加大创新投入、培育新兴产业等产业升级举措提供空间。因此，假设H2、H3成立。

表8 机制检验结果

五、研究结论与政策建议

本研究基于2013—2023年中国281个地级市面板数据的实证分析表明，数字经济对产业结构升级具有显著促进作用，且该结论经内生性处理与稳健性检验后依然成立；其核心作用机制体现为技术创新和财政压力缓解的双路径驱动，同时数字经济的产业升级效应存在明显的区域异质性。

基于上述结论，提出以下政策建议：一是强化数字技术赋能，加快5G、算力中心等新型数字基础设施全域覆盖，为产业升级筑牢技术根基；二是实施差异化区域政策，中西部地区加大数字基建与技改补贴力度，东部地区聚焦“卡脖子”技术攻关，结合各地产业结构特征优化财政资源配置。

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基金项目：国家级大学生创新训练计划项目，项目编号：202510353060