数字经济发展战略对产业结构升级的政策效应

[摘要]以大数据为关键生产要素的数字经济发展战略是否为产业结构升级带来新机遇？以国家级大数据综合试验区的设立为准自然实验，运用多时点DID方法，检验以数据要素为核心的数字经济发展战略对产业结构升级的影响。研究发现：保持其他条件不变，大数据试验区的设立使得实验组产业结构升级程度相比对照组提高了0.94，研发水平效应以及消费需求效应在其中发挥了中介作用；这一影响效应在互联网发展水平和金融发展水平较高的省份更显著，同时相较于省份试点，直辖市试点能有效发挥政策的城市集中效应进而推动产业结构升级。研究结论有助于进一步认识国家级大数据综合试验区的政策效果，为充分发挥数字经济发展战略的产业结构升级效应提供政策建议。

[关键词]数字经济发展战略；产业结构升级；大数据；国家级大数据综合试验区

一、 引言

推进产业结构优化升级，推动产业迈向价值链中高端，是决定我国经济能否实现高质量发展的关键因素。产业结构优化升级的关键是技术升级和效率提升，随着新一轮产业革命和科技变革兴起，经济增长模式从传统生产要素为动力正在转向以数据要素为驱动的数字经济发展新阶段。其特征是以大数据技术为主体的通用技术的进步，大幅提升信息生产、转化与传播效率，进而催生出一批新兴的数字化产业，推动我国进入新工业革命时代[1]。作为互联网时代推动经济增长和结构转型的重要抓手，数字经济建设俨然成为产业结构优化的“新答案”。在我国政府与市场的良性互动下，政府发布了一系列相关区域政策促进数字经济的发展， 2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，正式提出建设国家级大数据综合试验区（以下简称大数据试验区或试验区）。作为一项重要的数字经济发展战略，试验区的建设将培育地区产业新业态、推动地区产业新发展格局。那么数字经济发展战略的政策效应发挥如何？试验区的建设能否促进产业结构升级，其中的影响机制又是什么？

鲜有学者从政策视角出发探究数字经济发展战略对产业结构的影响，但政策效应主要作用于数字经济这一新经济形态。梳理数字经济与产业结构关系的文献发现，现有研究主要集中在两个方面：一是数字经济与产业结构升级关系的理论研究，研究认为数字技术具有互补性，与其他生产、经营流通等环节产生互补，对生产方式、组织结构在内的各种要素资源进行重新整合，引发产业联动效应和溢出效应，助力创新驱动，推动生产部门结构优化[2]。新经济形态以传统产业为支撑，基于信息技术催生出产业新业态以及新模式，探索产业发展新内涵[3]，带动产业发展新领域[4]，开拓产业发展新空间[5]，从基础层、支撑层和整合层各层面融入三大产业运行中，实现产业融合优化[6]。二是数字经济对产业结构升级的影响机理研究。Lee等[7]将数字信息融入产业关联度进行研究，发现数字化将成为产业结构升级的杠杆。其他学者提出数字经济发展直接通过影响地区创新[8]、资源错配效率[9]、金融发展[10]以及人力资本红利[11]等促进产业结构升级。

综上，现有文献对数字经济与产业结构的关系从理论分析和实证检验角度进行了研究，但是鲜有文章从政策视角出发，评估数字经济发展战略对产业结构升级的政策效应。本文以2015到2016年间国家级大数据综合试验区获批建设为准自然实验，将北京、天津、上海、河北、内蒙古、重庆、广东、河南和贵州9个省市设为实验组，其余省份设为对照组，实证检验数字经济发展战略如何助力产业结构升级。本文可能的贡献主要表现为以下三个方面：一是以大数据试验区的设立为政策冲击，实证评估试验区试点对产业结构升级的政策效果；二是运用准自然实验的方法，丰富数字经济与产业结构关系的研究方法，断开两者之间潜在的内生关联，保证研究结果的可靠性；三是从实证层面验证数字经济发展战略到产业结构升级之间的研发水平效应和消费需求效应的传导路径；四是验证数字经济发展战略对产业结构升级促进作用的异质性特征，网络基础设施和金融发展水平差异解释了异质性问题，同时深入探究不同行政级别的试验区政策效应差异。

二、 政策背景与研究假设

1. 政策背景

为推动以数据为核心生产要素的数字经济的发展，全球各大工业国陆续出台了大数据发展战略。早在2011年，美国就公布《大数据研究与发展计划》，表明大数据已成为美国国家层面的战略部署；为推动公共部门服务质量，澳大利亚政府2013年出台《公共服务大数据战略》，以大数据战略引领服务改革；同年，英国和法国也紧跟步伐，先后出台了大数据战略规划以实现数据价值萃取，助力经济发展[12]。

2014年，我国政府工作报告首次出现“大数据”概念，大数据政策开始进入顶层设计阶段。2015年，《促进大数据发展的行动纲要》1正式印发，成为全国首部促进大数据发展的权威性文件，对发展大数据产业进行国家层面的统筹布局和战略性指导，其的发布对我国大数据领域相关应用、产业和技术的发展具有指导意义。2020年国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》2，正式将数据确定为生产要素，提出加快培育数据要素市场。2021年，工信部发布《“十四五”大数据产业发展规划》3，为我国大数据产业高质量发展做出总体部署。2022年，《“十四五”数字经济发展规划》4出台，明确以“优化升级数字基础设施、充分发挥数据要素作用”为基础支撑。

值得注意的是，2015年在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中提出，要“开展区域试点，推进贵州等大数据综合试验区建设”，次年，北京、天津、上海、河北、内蒙古、重庆、广东、河南和沈阳等多个省市也相继获批建设国家级大数据综合试验区。设立大数据试验区的主要目标，是建立大数据产业集聚区，加速数据要素流动，推进数据整合共享开放，完善大数据支撑体系，繁荣大数据产业生态。同时也要进一步发掘数据要素，有效推动人才汇聚和产业研发水平，助力数字经济发展，培育新兴业态。基于此，本文以国家级大数据综合试验区的设立为准自然实验，验证数字经济发展战略与产业结构升级之间的关系。

2. 研究假设

数字技术以数据要素和创新驱动为核心，集约化整合传统生产要素，成为产业结构升级的重要引擎。一方面，数字经济发展战略能够产生“鲶鱼效应”，激发传统产业焕发新活力。以数字技术驱动的大数据试验区的设立，不仅为产业生态重构与产业融合创造了新机遇，也使区域内传统企业产生危机感，既想要保住原有的生存空间又想谋求更大的市场份额，迫使企业进行数字创新和改造，通过规模经济和溢出效应，提高竞争力[13]。这不仅带来了传统产业内部的优化升级，更促进了产业间整体结构的高端化。另一方面，试验区的设立推动了区域数字经济发展，在数量和质量上重构产业劳动力。数字经济的繁荣以及传统产业的数字化转型虽然减少了劳动力岗位，但也为劳动力素质的提高及跨行业转移提供了机会和动力[14]。劳动力将不得不通过再学习和再培训提高自己的技术与能力，以适应新兴行业的要求，这也为产业结构升级提供了劳动力资源准备。基于此，本文提出如下假设：

假设1：数字经济发展战略可以促进产业结构升级。

数字经济发展战略推动科技研发水平、助力数字产业化的同时塑造传统产业新业态，进而赋能产业结构升级。从宏观角度看，试验区在政策红利下获得了更多资金支持，不仅可以投资数字经济相关领域的研发和创新，还能够吸引大量高素质人才，同时数据技术的发展使得知识的存储形态和传播效率发生改变，知识的溢出与吸收速度加快，全社会知识存量增加，这些创新要素的集聚能够充分释放研发水平与技术成果转化能力[15]。技术的持续增强带来外部溢出效应和内部经济效应，助力地区产业优化调整。从微观角度看，一方面试验区内科技企业和科研机构的自发性创新活动能够产生知识溢出效应，加快新业态和新商业模式形成。另一方面率先发掘数据要素价值的企业可能获得成本以及效益的领先，打破行业内原有市场格局，无形间加剧企业竞争，倒逼企业实现需求型研发创新。传统产业在技术升级的新动力下，融合新兴技术得以加快改造升级，向技术密集型产业演进。同时信息技术的应用催生出数字化产业的形成与发展，成为产业结构升级的主力军[16]。基于此，本文提出如下假设：

假设2：数字经济发展战略可以通过研发水平效应促进产业结构升级。

数字经济发展战略可以通过改变国内大循环的需求端，催生新的产业生态进而促进产业结构升级。数字化变革下，产业结构升级的动力来源于人们不断升级的消费需求，产业结构调整不断适应消费需求升级，可以说消费结构变化是引导和促进产业结构升级的重要因素。数字经济发展战略引致消费需求效应变化主要体现在以下两方面：一方面，数字技术的发展极大地促进了消费行为的变化。大数据技术降低了市场的信息不对等，开发了市场潜力，进一步促进了消费结构变迁，由温饱型价值消费转向享受型价值消费，进而大幅提升第二产业和第三产业的经济活跃度，提高其在国民经济中的比重，推动产业结构高级化[17]。另一方面，中国拥有潜力巨大的消费市场，但城乡经济发展不平衡及区域边界壁垒等因素制约了消费需求。数字经济发展催生的平台经济、电子商务等新业态，能够在一定程度上开发市场需求、打破地理壁垒、模糊市场边界进而促进产业融合。同时需求端的不断升级促使产业的生产模式和组织架构随之发生变化，企业必须持续进行技术革新和产品更新以适应消费结构调整，新技术催生新动能，促进产业结构升级。基于此，本文提出如下假设：

假设3：数字经济发展战略可以通过消费需求效应促进产业结构升级。

三、 研究设计

1. 模型构建

本文以国家级大数据综合试验区的设立为准自然实验，构建双重差分模型检验大数据综合试验区对产业结构升级的政策效应。其中，以贵州、北京、上海、天津、河北、广东、河南、内蒙古和重庆9个试验区为实验组，以其他省份为对照组。由于贵州省2015年批准设立试验区，所以将其政策时间节点设定为2015年，其他试验区的政策时间节点则根据其试验区批准设立时间定为2016年。同时，考虑到大数据综合试验区是分批设立的，由于传统的双重差法分只能分析单个时间点的政策效应，为弥补这一方法的效果分析不足，本文参考Beck等[18]的做法，采用多时点双重差分模型，模型构建如下：

[indit=α0+α1DIDit+α2Xit+μi+νt+εit] （1）

其中，ind表示产业结构升级，DID为是否获批建设试验区的政策虚拟变量，[α0]表示常数项，[Xit]表示控制变量，i表示省份，t表示样本年度。本文主要考察系数[α1]，若系数显著为正，则表示大数据试验区设立有利于推动产业结构升级，即数字经济发展战略有效促进了产业结构升级。

2. 变量说明

（1）被解释变量

产业结构升级（ind）。目前有关研究对产业结构升级的衡量，主要分为以下三种：第一，以第三产业与第二产业的产值之比测度产业结构高级化[19]；第二，通过将各产业产值占总产值的比重赋予相应的权重并加权来表示产业结构升级[20]；三是基于产业结构合理化视角衡量产业结构升级[19]。产业结构升级的内在逻辑与现阶段经济发展趋势决定了其外在特征表现为第一产业的相对稳定发展，第三产业相比第二产业在产值上的迅速扩张。因此，本文借鉴李虹等[19]的方法，通过测算三产与二产的产值比衡量产业结构升级，同时用产业结构合理化指标进行稳健性检验。

参考干春晖等[21]学者的做法，本文借助重新定义的泰尔指数来衡量产业结构合理化。测度方法如下：

[TL=k=1nYkYlnYkLkYL] （2）

式（2）中，TL代表调整过的泰尔指数；Y表示国民生产总值，[Yk]为k产业增加值（k=1、2、3）；L表示就业总人数，[Lk]为k产业的就业人数；n为产业数，k为各个具体产业。泰尔指数不仅能全面反映产业总体结构的分布，也展现了产业结构的优化程度。泰尔指数越趋于0，说明实际产业结构偏差越小，产业结构越合理。