数字经济与产业结构升级：基于创业活跃度视角.pdf

Mar.,2023JOURNALOFCHENGDU UNIVERSITo1aSciences2023年3 月No.2Vol.31第3 1 卷第2 期成都理工土会科学版）大DOI:10.3969/j.issn.1672-0539.2023.02.005数字经济与产业结构升级：基于创业活跃度视角贺刚，王可（西华大学经济学院，成都610039)摘要：文章尝试将创业活跃度引入数字经济对产业结构升级影响的统一分析框架，从理论上探索数字经济对产业结构、创业活跃度的影响及其机理。依据相关划分标准对数字经济发展水平进行测度，运用2 0 1 3一2 0 1 9 年省级面板数据对其影响进行实证检验。研究发现：数字经济对产业结构优化升级具有显著正向作用；数字经济可以激发数字创业热情，创业活跃度对于提升产业结构高级化具有显著的中介效应，这对于解决国家灵活就业稳就业大局问题具有积极的政策意义；数字经济对产业结构升级的直接效应对中西部地区影响较大，而对东部地区表现较弱，存在空间异质性。政策建议可考虑夯实数字基础设施建设、扩大数字经济规模、提升数字创新水平、调整财政税收支出对创新创业的支撑以及缩小数字经济发展水平的区域差异。关键词：数字经济；产业结构；创业活跃度；中介效应；区域异质性中图分类号：F49/F121.3/F279.2文献标志码：A文章编号：1 6 7 2-0 5 3 9（2 0 2 3）0 2-0 0 3 8-1 0一、引信国家“十四五”规划提出“数字中国”建设，推进数字产业化和产业数字化发展。许宪春等学者测算2008一2 0 1 7 年中国数字经济增加值年均实际增长率达1 4.43%，数字经济被视为经济增长的“新引擎 1 2 3。当前受国际经济环境不确定性等影响，经济发展放缓、就业难、技术约束增加、环境呕待改善等问题不断凸显。一是传统产业存在低成本大规模发展路径依赖，产能过剩与需求不足导致产业链及供应链安全韧性降低，产业升级速度迟缓；二是随着老龄化进程加快、人口红利降低，由劳动力成本低廉带来的产业竞争力下降，传统产业处于“鸡肋”状态，这给产业结构优化带来严重挑战；三是创业带动就业效应不断显现，据市场监管总局和国家统计局统计，2 0 1 0 年以来全国市场主体新增1 亿户，灵活就业人数达到2 亿多人。因此，研究以数字经济为起点，激发劳动力市场创业热情，实现产业结构优化目标，这对于实现经济高质量发展具有重大的现实意义。早期文献认为数字经济对于产业结构升级具有促进效应。Stiroh（2 0 0 2）通过对美国各行业的生产效率进行分析发现与ICT技术相关联的行业均实现了生产率的提升，认为ICT技术对其关联产业具有拉动作用 2)。Krogh(2002)认为使用信息技术可以进行知识共享和知识管理，从而提高企业产出效率，促进企业发展 3 。Jaakkola（2 0 0 9）认为信息技术是改变产业结构的关键技术并通过S形曲线来描述信息技术扩散的过程 4。Zimmermann（2 0 2 1）认为数字经济对产业结构调整有重要作用，并对金融、粮食等行业进行了实证检验 5 1。近年来，国内学者收稿日期：2 0 2 2-0 5-2 7基金项目：四川省科技厅软科学项目（2 0 1 9 JDR0072）；四川现代流通经济研究中心重点项目（XDLTJJ2021ZD02）作者简介：贺刚（1 9 7 1 一），男，四川资阳人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向：产业经济学、数字经济、金融风险；王可（1 9 9 6 一），女，四川南充人，硕士研究生，研究方向：产业经济学。贺39刚，等：数字经业结构升级：基于创业活跃度视角第2 期关于数字经济与产业结构关系的研究进入增长期。沈运红和黄桁（2 0 2 0）通过对制造行业进行研究认为数字经济对产业结构调整具有积极作用6 。吴继英和张一凡（2 0 2 2）通过构建空间杜宾模型实证研究发现数字经济对产业结构升级表现出显著的正向空间外溢性，但存在区域异质性 7 。尹相森等（2 0 2 2)实证研究支持数字经济发展有利于产业结构高级化和合理化的假设 8 。江亲超等（2 0 2 2)认为数字经济对区域产业结构高级化具有显著的正向影响，并存在非线性边际递增效应 9。其他研究还包括从要素流动（林宇豪、陈英葵，2 0 2 0）、居民消费（韩健、李江宇，2022）、技术创新（秦建群等，2 0 2 2）等路径分析数字经济对产业结构优化的中介效应和作用机制。除关注数字经济对产业结构优化影响的直接效应外，学者们也开始讨论数字经济、创新创业与产业结构变量之间的因果关系。赵涛等（2 0 2 0）认为数字经济可以提升创业活跃度，发现激发大众创业是数字经济释放高质量发展红利的重要机制1 0。姜南（2 0 2 1）发现数字经济和区域创新发展是知识产权保护影响区域创业活跃度的重要中介机制。李智和何浩森（2 0 2 1）的实证结果显示数字经济与创业活跃度在空间上显著正相关，数字经济对创业活跃度具有空间溢出效应 1 2】。白争辉和原珂（2 0 2 2)认为数字经济发展对就业规模、就业质量有正向作用，产业结构升级对就业规模有负向作用而对就业质量有正向作用 1 3 1。刘翠花（2 0 2 2）认为数字经济无论是对生存型创业还是机会型创业均呈现出显著的增长效应 1 4。借鉴已有研究，尝试将创业活跃度纳人数字经济与产业结构优化的统一分析框架，通过测度2013一2 0 1 9 年中国省级数字经济和产业结构转型升级水平，实证检验数字经济对产业结构升级的影响及其作用机制。本文可能的边际贡献主要表现在三个方面：第一，基于国家统计局首次发布的数字经济及其核心产业统计分类（2 0 2 1）文件，构建数字经济发展水平五维指标评价体系，对中国省级层面的数字经济发展水平进行测度，从国家标准视角对数字经济进行比较，有利于解决以往研究可能存在的测度偏误导致的内生性问题。第二，用创业活跃度反映企业作为市场主体在技术创新、技术运用、产业扩张中对产业转型的作用机制，构建统一分析框架评估数字经济对创业活动的影响，分析创业活动对实现产业结构升级的中介作用。第三，从省级层面分析数字经济与产业结构升级的区域异质性，对解释“数字鸿沟”“数字论”等区域差异问题做出分析，解释后发不同地区数字经济异于传统经济的发展路径。此外，研究还将对数字经济的边际递增效应进行实证检验，以反映数字经济的技术知识溢出效应。二、理论机制与研究假说（一）数字经济促进产业结构升级的内在机理自1 9 9 6 年数字经济的概念诞生以来，其内涵与外延不断丰富演变，数字经济正处于与国民经济运行全面融合的发展阶段，目前人们对数字经济内涵的认识很难统一 1 2 8。传统的生产函数理论认为技术在短期内不发生改变，生产投人要素主要是资本和劳动，但在数字经济的冲击下这一情况发生了改变。从2 0 世纪40 年代开始，世界上出现了以信息技术为核心的产业，但那时还不能称为信息时代，信息技术还未广泛地影响社会生活，直到2 0 世纪6 0年代集成电路的出现，信息产业受益于集成电路，社会从工业社会过渡到信息社会。信息技术的不断创新和发展使更少的能量可储存、传输、处理更多的信息。从晶体管、集成电路、芯片产业的形成，到移动通信从1 G至5 G、卫星通信的发展，诺伊斯和摩尔发现了信息技术和产业发展的规律，提出了著名的摩尔定律，整个信息产业成为当今世界上唯一一个按指数级增长的产业 1 5 国家统计局发布的数字经济及其核心产业统计分类（2 0 2 1）将数字经济界定为以数据资源作为关键生产要素，利用现代信息网络，有效使用信息通信技术来提升效率和优化经济结构的一系列经济活动。由此可知，数字经济包含数据资源、现代信息网络和信息通信技术三个核心要素，将数字要素引入生产函数，数字技术从外生变量变为内生变量，促使人均资本、人均数字、资本数字结构发生改变，数字经济通过要素组合改变传统生产结构进而影响产业结构升级，增强技术性产业和资本性产业，降低劳动密集型产业。数字资源以知识和信息作为关键生产要素，可以通过知识溢出降低成本甚至零成本扩散和使用，突破时空限制跨界广泛使用，而不同区域存在资源赋差异。基于此，提出假设1。H1：数字经济发展对产业结构优化具有促进作用，且该作用具有区域异质性。（二）数字经济通过创业活跃度促进产业结构优化的影响机制数字经济改变传统创业模式，主要表现在创业20233年40成都理工大学（社会科学版）活动从线下转变为线上，创业空间从物理场景转变为虚拟场景，平台经济与共享经济的发展降低了创业活动的显性成本。创业资产从重资产向轻资产化转变，一个人、一台电脑或一部手机即可实现创业活动。数字创业可以减少对传统资源的依赖，数字经济红利有助于缓解个体创业的借贷约束以及社会关系资源不足的制约，能够显著促进创业者的就业决策 1 6 。互联网信息技术影响着传统产品、服务和商业模式，有效促进了创新，提高了人们对信息获取以及机会识别的能力1 7 ，并在此基础上提高了机会型创业率 1 8 新一代信息技术发展为创业者获取市场信息提供了便利，互联网的普及和发展降低了信息不对称，市场产品与服务供需的信息采集突破了时空限制，降低了信息搜寻成本。可以从1 对N到点对点的服务，扩大了创业者的服务半径，创业行动通过快速反应和多重改进两类信息获取能力提升创新1 9 信息产品的性能与传统工业品及农产品具有较大差异，人们购买的是信息产品的信息处理能力，其性能比数量更为重要。数据作为生产要素与其他产业融合，强化了数字要素转变为数字资产，对数字加工、云储存、数字交易的需求日益增加，为创业活动创造出新的市场需求。与此同时，创业活跃度的提升也有助于产业结构的优化升级。从数字经济发展过程看，先后出现了电报发明者莫尔斯、计算机奠基者巴贝奇、开启信息时代的香农、人工智能之父图灵以及肖克利、诺伊斯、基尔、摩尔等创新人才，实现了从晶体管到集成电路，从电报到移动通信的演变，先后出现了贝尔AT&T（美国电报电话公司）、英特尔、谷歌、阿里巴巴等世界知名企业。新一代信息技术发展强化创新创业活动，按照摩尔定律分析，信息产业发展对创新人才、技术和资本的需求较大，信息技术持续的创新促进信息产业本身的形成和产业结构优化升级 1 9 因此，提出假设2。H2：数字经济能够有效激发创业活动，创业活跃度提升有助于产业结构升级。三、计量模型与变量设计(一)模型选取本文选择面板模型来分析数字经济发展水平对产业结构优化升级的影响，该模型可以解决样本量小的问题，提供更多的信息，区分变量之间的因果关系。使用面板数据时，需要确定计量模型，包括混合模型、固定效应模型和随机效应模型。混合模型意味着所有省份都可以用同一个方程表示，并且截距项和斜率项相同，可以将其视为横断面数据。相反，固定效应模型和随机效应模型认为每个个体斜率相同而截距项不一样。1.模型检验(1)F检验。确定是建立混合模型还是建立固定效应回归模型。(2)Hausman检验。通过检验模型误差项与解释变量之间是否存在正交性来区分随机效应模型或固定效应模型的建立。两种模型之间的差异在于误差项与自变量之间是否存在相关性。2.模型选择通过使用Stata.16得到不管是F检验、还是Hausman检验结果均是强烈拒绝原假设，因此，本文选择建立固定效应模型。为先检验数字经济对产业结构的直接影响，构建模型如式（1）：strucu=o+idigen+eXi+i+eu(1)其扩展模型的具体形式设计如式（2）（3）：enti=o+idige+eXi+i+ei（2)struCi=+idigeit+2enti+YeXit+ui+eit（3)进一步讨论数字经济是否通过创业活跃度作用于产业结构，即创业活跃度是否为两者的中介变量。具体检验方法借鉴温忠麟等提出的程序，具体步骤为：在式（1）中对数字经济变量进行估计，倘若该变量显著，则表明数字经济发展对产业结构优化具有总效应，就继续分析，否则终止。利用式（2）检验数字经济对创业活跃度的作用系数是否显著，在式（3）中检验加人中介变量创业活跃度后是否显著。若均显著，则中介效应存在；若均不显著，则尚需通过sobel-goodman检验。（二）变量设计与说明1.被解释变量产业结构水平。参考靖学青（2 0 2 0 2 0 的方法，运用层次结构系数（struc）衡量产业结构水平，计算公式如式（4）：i=3struc=iXqi（4)i=1其中，qi为第i产业占GDP比重，struc数值越大，表明产业结构水平越高。2.核心解释变量数字经济。数字经济的指标体系及测算过程将贺41刚，等：数字经济与产业结构升级：基于创业活跃度视角第2 期在后面详细论述3.中介变量创业活跃度。借鉴李守伟、赵涛（2 0 2 1)2 1 等的研究方法，从启信宝数据库中得到各省份新增私营企业数目，以每万人新创私营企业数来衡量区域创业活跃度。4.控制变量为了分析数字经济对产业结构优化的影响，需控制可能对产业结构产生影响的变量，参照董建博、张敏（2 0 2 1)2 2 等的文献设计消费、技术发展、投资、财政收人、劳动力水平等控制变量，后续进行稳健性检验时追加基础设施、城镇化水平、对外开放度等控制变量。创业活跃度的影响因素参照崔良莉（2 0 1 9)2 3 对教育支出、劳动力水平、技术发展等变量进行控制，见表1。（三）数据来源和描述性统计选取2 0 1 3 一2 0 1 9 年中国3 0 个省（自治区、直辖市）展开研究，形成了2 1 0 个平衡面板观测样本。研究使用数据均来自中国统计年鉴及部分省（自治区、直辖市）的统计年报，主要变量的描述性统计结果如表2 所示。结果表明：产业结构水平的均值2.39，最小值2.1 9 4，最大值2.8 3 2；数字经济发展水平均值0.1 0 9，最小值0.0 0 6，最大值0.7 3 1；创业活跃度均值3 1，最小值4.5 2，最大值1 3 6，标准差2 0.9。说明数字经济和创业活跃度差别较大，在省际层面上与中国发展不平衡的基本国情相符。从控制变量看，不同省份的投资、消费、技术发展、劳动力水平等方面也存在着明显差异。表1变量定义变量类型变量名称变量符号变量定义struc参见前文式（1）一（4）被解释变量产业结构水平strucre（各省第三产业产值/各省第二产业产值）X100核心解释变量数字经济dige基于熵权法构建指标体系中介变量创业活跃度ent每万人新创私营企业数劳动力水平labor156 4岁劳动力人口数/年末常住人口数投资inv100各省市固定资产投资/GDP财政收入gov各省市财政收人/全国财政收人控制变量教育edu（各省市财政支出一教育支出）/各省市财政支出技术发展tech各省市R&D经费投入/年末常住人口数消费consume100X各省市社会零售总额/GDP表2描述性统计表变量数量均值标准差最小值最大值struc2102.3860.1232.1942.832strucre210125.468.2757.24515.4dige2100.1090.1240.0060.731ent21030.9720.944.523136.0labor21073.173.47566.1482.03inv21084.1927.3622.49157.8gov2103.2992.5400.26912.52edu21016.152.5459.89420.99tech2106.1740.8984.3927.913consume21038.976.84223.1960.302023年42成都理工大学报（社会科学版）四、数字经济测度虽然已有文献关于数字经济的测度研究较为丰富，例如近年来中国数字经济发展白皮书中国工业经济改革等报告和期刊上都刊载了有关数字经济发展水平的评价，但数字经济的界定缺少统一标准，而变量的测量误差则会导致实证研究中出现内生性问题。依据国家统计局公布的数字经济及其核心产业统计分类（2 0 2 1）对数字经济及核心产业进行识别，其中所涉及的国民经济行业分类的具体范围和说明均与2 0 1 7 国民经济行业分类注释一致。在此基础上，结合省级层面相关数据的可获得性，从数字产品制造、数字产品服务、数字技术应用、数字要素驱动、数字化效率提升五个方面筛选了14个三级指标，包含1 9 个行业分类，如表3 所示需要注意的是，数字经济产业包含了所有数字化的产品和服务，但部分产品和服务同时具备数字化和非数字化的成分，这类产品被称为“不完全化数字产品 1 3 0，如教育、卫生、房地产业，因此，对这类产品品或服务不纳入测算范围内。经筛选、收集数据，研究共选取“集成电路产量”“电信业务总量”“移动电话普及率”“嵌人式软件开发”“彩电产量”“录音制品、电子和数字出版数量”等具有代表性的1 9 个变量，对2 0 1 3 一2 0 1 9 年中国3 0 个省（自治区、直辖市）的数字经济发展水平进行测算。其中，互联网金融、数字金融的数据来源于北大金融普惠指数，其余数据来源于中国统计年鉴和各省（自治区、直辖市）统计年鉴及公报，对缺失值采用插值法进行处理。表3数字经济综合指标体系构建及权重表一级指标二级指标三级指标通讯及雷达设备制造（3 5.1%）数字产品制造（3 3.8%）数字媒体设备制造（3 3.4%）电子元器件及设备制造（3 3.5）数字产品服务（8.4%）数字产品零售（1 0 0%）软件开发（2 9%）数字经济综合评价指数电信、广播电视和卫星传输服务（1 3.3%）数字技术应用（3 7.9%）互联网相关服务（3 9.6%）信息技术服务（1 8.1%）互联网批发零售（3 8.8%）互联网金融（6.4%）数字要素驱动（1 1.9%）数字内容与媒体（3 7.4%）信息基础设施建设（1 7.5%）智慧物流（8 6.7%）数字化效率提升（7.9%）数字金融（1 3.1%）在指标权重方面，采用熵权法对变量进行赋值，计算步骤如下：首先对原始数据进行标准化处理，消除不同指标量纲影响与正负取向造成的差异，从而得到标准化矩阵X，其公式如式（5）（6）：正向指标一-jmin(5)逆向指标jimar一(6)(i=1,2,3.n;j=1,2,3.m)接着，分别计算第；项指标的熵值、第项指标的差异性系数、各项指标权重及各项指标得分。计算第i项指标的熵值。以e，表示第项数字经济评价指标的熵值，则有式（7）（8）：2pulnpme,=(-1/lnn)（7)1=1（8)i1计算第j项指标的差异性系数d,。由于e,和贺43刚，等：数字经济业结构升级：基于创业活跃度视角第2 期数据矩阵的差异性呈负相关，因此可定义差异系数d，来描述数据的离散程度，如式（9），d，越大，指标数据包含的信息承载量越大，指标的影响力就越大。d,=1-ej(9)计算各项指标的权重W，。第i个指标的权重如式（1 0）：mW,=d,/Zd,(10)j=1计算各项指标的得分Si。如式（1 1）：S,=Zw;pi(11)最后，数字经济综合评价指数由S,得分来反映，该值越高，表明数字经济发展水平越高，反之则越低。通过上述计算过程，对指标进行赋值，计算得到数字经济发展水平综合评价指数，如表4所示。表42013一2 0 1 9 年中国各省数字经济综合评价指数省份2013201420152016201720182019北京0.1210.1750.2020.2250.2540.2920.318天津0.0440.0530.0520.0560.0580.0600.063河北0.0480.0570.0610.0770.0820.0950.105山西0.0290.0330.0340.0440.0440.0560.057内蒙古0.0190.0230.0240.0290.0350.0380.046辽宁0.0770.1420.0860.0750.0780.0800.082吉林0.0250.0310.0350.0410.0450.0510.049黑龙江0.0310.0370.0360.0400.0460.0470.050上海0.1670.2150.2280.2610.2560.2540.240江苏0.2810.3500.3870.4310.4580.4260.428浙江0.1340.1690.1910.2270.2450.2750.309安徽0.0330.0440.0550.0680.0800.1040.128福建0.0600.0800.0960.1200.1520.1620.165江西0.0340.0400.0440.0540.0620.0700.083山东0.1400.1630.1740.1940.2010.2250.216河南0.0540.0660.0960.1120.1270.1380.143湖北0.0480.0640.0750.0800.0920.1050.106湖南0.0470.0570.0710.0820.0870.0980.102广东0.4030.4740.4950.5900.6320.6800.731广西0.0240.0310.0350.0440.0510.0630.076海南0.0120.0160.0170.0200.0250.0300.034重庆0.0310.0490.0650.0800.0840.0950.105四川0.0700.0950.1060.1150.1340.1690.184贵州0.0200.0230.0300.0380.0490.0590.066云南0.0280.0330.0350.0400.0470.0610.071陕西0.0320.0430.0480.0570.0700.0830.099甘肃0.0290.0370.0460.0590.0810.0930.111青海0.0060.0080.0090.0120.0140.0170.019宁夏0.0060.0100.0090.0140.0160.0200.021新疆0.0200.0200.0250.0270.0400.0400.0532023年成都理工大学（社会科学版）44从整体上看，中国各省数字经济发展水平不断提升，但地区发展差异较大。从省份看，广东地区是发展水平最高的省份，2 0 1 9 年其指数高达0.7 3 1，并且连续七年排名第一；江苏、上海、北京、浙江的发展水平也较高，属于数字经济发展的第一梯队。西部地区中，新疆、宁夏、青海等地的数字经济发展水平靠后，且发展较为缓慢，与处于第一梯队的省、直辖市之间差距较大；但西部地区也有部分省（直辖市）如四川、重庆等地表现出较为突出的发展动力，发展水平相对较好。五、基本回归分析(一）基本估计结果模型估计的选择根据豪斯曼检验结果进行界定。豪斯曼检验的p值小于0.0 1，拒绝了原假设，表明要构建固定效应模型。表5 报告了数字经济影响产业结构的线性估计结果。表5 中的模型是只控制了省份固定效应的回归结果，回归一依次增加了投资、财政收入、技术发展、劳动力水平、消费控制变量，模型数字经济的系数分别为0.861、0.8 5 6、0.8 8 7，参数相差较小，并且均在1%的水平下显著为正，表明模型具有较好的稳健性，同时也证明随着数字经济发展水平的提升，产业结构优化也不断提升。假设1 得到验证。表5 中的模型都控制了个体固定效应，一定程度上克服了异方差等问题对统计结果的影响，增加了结果的可靠性。在模型中，财政收人系数在1%的水平下显著为负，表明财政收入越高越不利于产业结构优化升级，可能是因为财政收入的主要来源是税收，而过高的税收则会抑制产业结构调整。劳动力水平系数均在1%的水平下显著为负，则表明过多的劳动力人口反而不利于产业结构优化。技术、消费的系数均为正，统计上未通过检验，但经济意义上表明技术进步以及消费提升能促进产业结构升级，这与刘慧和王海南的研究结论一致 2 4表5数字经济影响产业结构水平的基准回归结果表变量3strucstrucstrucstrucstrucstruc0.861*0.856*1.145*0.887*0.457*0.457*dige(0.250)(0.249)(0.229)(0.244)(0.155)(0.155)0.00010.00020.00010.00040.0004inv(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)-0.063*-0.061*-0.046*-0.046*gov(0.017)(0.017)(0.0124)(0.013)0.071*0.0360.035tech(0.027)(0.0234)(0.024)-0.0174*-0.0173*labor(0.0027)(0.003)-0.0001consume(0.000)2.293*2.285*2.444*2.044*3.513*3.513*常数项(0.027)(0.051)(0.053)(0.170)(0.299)(0.298)控制省份YesYesYesYesYesYes观测值210210210210210210调整R20.3440.3440.4700.5210.6740.674观测值210210210210210210注：*、*分别表示回归结果在1%、5%、1 0%的置信水平下通过显著性检验，括号内数值为标准误，下表同。贺45刚，等：数字经业结构升级：基于创业活跃度视角第2 期（二）中介效应分析以创业活跃度为视角，分析数字经济对产业结构的影响路径，结果如表6 所示。模型是未加人中介变量的估计结果，模型研究数字经济对创业活跃度的影响，数字经济系数在1%的水平下显著为正，表明数字经济能够推动地区创业活跃度提升。模型研究了加人中介变量创业活跃度后，数字经济对产业结构的影响，结果显示数字经济、创业活跃度的系数分别在1 0%、1%的水平下显著，对产业结构优化的影响为正，符合理论预期，表明通过创业活跃度的中介效应，数字经济能够促进产业结构优化。具体来看，在其他因素保持不变的情况下，数字经济发展水平提升一个单位，会推动产业结构水平、创业活跃度分别提升0.2 7 个单位、1 0 5.0 5 个单位；数字经济对产业结构升级的直接效应为0.2 7 个单位，间接效应为0.1 5 个单位，两者之和即为总效应0.42，直接效应与间接效应比为9：5。总体上看，数字经济优化产业结构水平的直接效应大于间接效应，同时，间接效应的发现也印证了假设2 中数字经济通过创业活跃度提升促进产业结构优化的论断。表6数字经济通过创业活跃度影响产业结构的中介效应变量strucentstruc0.457*105.5*0.271*dige(0.155)(24.94)(0.156)0.001*ent(0.000)控制变量YesYesYes控制省份YesYesYes观测值210210210调整R20.67430.7000.708（三）稳健性检验1.内生性偏误讨论考虑到模型的设定可能存在由于遗漏变量或变量之间具有双向因果等关系而产生内生性问题，导致结果不稳健。研究采用核心变量数字经济（dige）滞后一期作为工具变量，使用二阶段最小二乘法（2 SLS）解决内生性问题，同时作稳健性检验，回归结果见表7。结果显示，数字经济、创业活跃度的系数符号及显著性同基准回归一致，新增控制变量技术发展对产业结构的影响显著，其他控制变量同基准回归保持一致，实证结果较为可信。表7工具变量回归结果变量strucentstruc0.503*121.647*0.306*dige(3.94)(4.8)(2.46)0.016*ent(5.96)3.968*222.019*3.593*常数项(16.06)（4.46)(15.00)控制变量YesYesYes控制省份YesYesYes观测值180180180调整R20.9590.9340.962第一阶段F值500.35476.35491.18注：括号内表示z值。2.其他稳健性检验参考干春晖的做法，用“三产产值和二产产值之比”替代struc，进行稳健性检验。依次用“三产产值和二产产值之比”代替原被解释变量、剔除4个直辖市等一系列控制变量等方式，在估计方法不变的情况下，上述模型的系数估计结果分别见表8 中的模型；采用随机效应模型进行估计，结果见表8 中的模型。上述结果显示，关键解释变量数字经济系数均在5%的水平下显著为正，说明数字经济的发展能够促进产业结构优化升级，该结论是稳健的。表8稳健性估计结果变量strucstrucstruc284.5*0.445*0.549*dige(113.0)(0.193)(0.107)控制变量YesYesYes控制省份YesYesYes观测值210182210调整R20.6010.6920.617六、进一步分析：区域异质性由于中国各省（自治区、直辖市）工业化水平、产业布局、基础设施等方面存在差异，数字经济发展水平有显著的空间非均衡特征，数字经济对产业结构水平的影响，可能具有区域异质性。基于此，将中国30个省（自治区、直辖市）按照东、中、西部地区(1），2023年46成都理工大学（社会科学版）进行分组回归。回归结果如表9 所示，数字经济对产业结构水平的影响在中部地区最为明显，西部次之，东部最弱。可见数字经济对产业结构的影响存在区域异质性，这可能是因为西部地区经济发展较为落后，产业主要以传统农业为主，工业化进程相对滞后，呕须发展数字经济推动产业结构升级；中部地区以传统制造业为主，数字经济的发展能够推动当地产业数字化，而产业数字化对中国产业结构升级的意义更为重大 2 5 ；东部地区地理位置优越，具有政策、资金、技术、人才要素优势，基本上进入了后工业化时代，整体经济社会的发展处于良性循环，数字经济对产业结构升级的影响相对较小。总之，中西部地区的传统发展方式正受到新一代信息技术的冲击，具有较好的追赶效应，更需要发展数字经济以实现产业结构的转型升级。表9区域异质性检验结果23变量中部东部西部strucstrucstruc2.204*0.302*1.442*dige(0.345)(0.151)(0.228)控制变量YesYesYes控制省份YesYesYes观测值567777调整R20.8500.6840.788七、结论与建议依据2 0 2 1 年国家统计局关于“数字经济及其核心产业”的界定标准，解决数字经济测度偏差可能导致的内生性问题，对数字经济发展水平进行测度，探索将创业活跃度引人数字经济对产业结构升级影响的统一分析框架，实证检验数字经济对产业结构、创业活跃度的影响。结果发现：数字经济对产业结构水平具有显著的提升作用，且该作用存在边际递增效应，在考虑了潜在内生性偏误问题后，该结论依旧成立。数字经济通过创业活跃度促进产业结构升级具有显著的中介效应，这对于解决国家灵活就业稳就业大局问题具有积极的政策意义。数字经济对产业结构的影响具有显著的区域异质性，数字经济对中西部地区产业结构升级的促进作用明显高于东部地区。基于上述结论，本文提出以下建议：夯实数字经济基础设施。强化对5 G商业、大数据、人工智能的投资力度，打造数字创新创业平台，推进“数字中国”建设。壮大数字经济规模。充分发挥数字经济的空间溢出效应，引导传统农业数字化转型，以数字经济赋予制造业新动能，推进智能制造业发展。提升数字创新创业水平。创新创业是数字经济发展的动力之源，数字经济通过激发创业活跃度优化产业结构的路径，证实了“大众创业、万众创新”与“互联网十”能够激发劳动力市场的创业热情；政府应加强财政税收支出对数字创新创业的支撑力度，营造创新创业环境。缩小数字经济发展水平的区域差异。对西部地区应给予政策倾斜，通过发挥政府调控的作用破解数字鸿沟、克服数字化资源瓶颈；中西部地区以政府引导产业数字化为主导，东部地区以市场力量为主导，提升数字经济对产业结构升级的渗透能力。注释：（1）中部地区包括：山西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龙江、安徽、江西8 省；东部地区包括：北京、天津、上海、河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南1 1 省（直辖市）；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、山西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古1 1 省（自治区、直辖市）。参考文献：1 许宪春，张美慧.中国数字经济规模测算研究一基于国际比较的视角 J.中国工业经济，2 0 2 0，（5）：2 3 一41.2Stiroh K.J.Information Technology And The U.S.Productivity Revival:A Review Of The Evidence:TheCloser One Looks,The More Persuasive It 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