數字金融、科技創新對產業結構高級化的影響
——基于區域發展不均衡視角的空間杜賓模型分析

劉 越 李 禛

（安徽財經大學經濟學院 安徽蚌埠 233030）

產業結構高級化是產業結構優化的重要組成部分，也是理解發展中國家與發達國家不同經濟發展模式的關鍵,數字金融影響產業結構的途徑有很多。杜金岷、韋施威、吳文洋(2020)運用中介效應模型證明數字金融能夠降低收入差距、促進資本積累從而優化產業結構[1]。王凱(2021)將資源配置作為中介變量證明了數字金融的發展能通過提升勞動、資本的配置效率促進產業結構優化升級。分區域來看數字金融對于產業結構的影響效果也有所不同[2]。針對農村與城市孫繼國、侯非凡(2021)采用固定效應模型證明了數字金融在農村通過促進產業升級來提升農村從事非農業活動的機會，因此數字金融可以有效克服傳統金融的二八法則，使得金融服務能夠更好地接觸到長尾群體[3]。針對不同縣域，孫倩、徐璋勇(2021)運用門檻效應模型證明了數字金融能夠在縣域稟賦較好的非貧困縣區域促進產業結構的優化[4]。針對不同省域，王晶晶、劉喜華(2020)運用空間誤差模型證明各省份間的產業結構優化升級具有空間相關性，且數字金融對產業結構優化有顯著的促進作用[5]。針對不同地域，葛和平、張立(2021)采用動態數字面板門檻模型對我國數字金融發展與產業結構升級進行分區域研究，發現與數字金融有關的三個指標均存在門檻效應，各區域數字金融對產業結構優化的異質性分析顯示其在東部地區對產業結構優化的作用效果最大[6]。張慶君、黃玲(2021)發現由于區域稟賦差異數字金融在中部地區能更好推動產業結構轉型升級，促進產業結構高質量發展[7]。此外，大多學者都認為科技創新也是產業結構不斷優化過程的重要活力源泉[8][9]。

已有文獻對數字金融發展、科技創新、產業結構的影響做了深入討論，但絕大部分文獻的注意力主要集中于對產業結構優化中的產業結構合理化一項，忽視了對產業結構高級化的重視，且未結合數字金融在數字金融不均衡發展的背景。由此，本文運用空間計量模型從全國、分區域兩個視角分析當前區域不均衡發展視角下二者對于產業高級化的影響。

一、數字金融、科技創新影響產業結構高級化的機理分析

（一）數字金融影響產業結構高級化的理論分析。首先數字金融能提升本地區金融服務的覆蓋廣度，降低企業獲取金融服務的門檻，給與原本被傳統金融排斥的產業更多資金支持；其次本地區的數字金融提高商品流通的便利性促進居民的消費，拉動投資最終促進產業的優化。周邊區域數字金融的發展除了擁有以上積極的效應外，也會產生一些消極的影響，例如數字金融需要運用到大數據、云計算等信息技術，而在數字技術全國發展不均衡的背景下，這必然會造成數字金融的不均衡發展，由此存在數字金融發達地區擠占不發達地區原本所能夠獲得的資金資源的可能，這種數字鴻溝現象使得位于較差數字金融環境的產業結構發展速度愈加緩慢；另一方面，在數字金融發展較好的地區可能由于過度競爭出現人為干涉信息流動方向的現象，導致信息技術越發達的地區，信息的暢通性反而更加閉塞，對產業結構升級帶來負面影響。

由此提出假設H1：從直接效應來看數字金融能夠通過提升金融服務覆蓋廣度降低微觀企業主體獲取金融服務成本、促進消費者的消費和擴大投資的途徑促進產業高級化，而從間接效應來看，周邊地區數字金融發展對產業高級化有正負兩種作用，所以間接效應大小不能確定。

（二）科技創新影響產業高級化的理論分析。隨著技術的提升使企業生產效率得到提升，市場中技術落后的企業逐漸被淘汰，從而促進產業結構高級化。然而，也并不是所有科技創新都利于產業結構調整，程度較低的科技創新在短期帶來的產業效率提升也許不一定對傳統工作職位是創造性毀滅的，也可能在一二產業創造出新的工作崗位，且資本擁有者也可能因為技術提升降低了制造成本從而投入更多的生產資料，減緩產業高級化發展。但隨著科技水平不斷提升，從長期視角來看人們有限的物質需求被不斷增長的物質生產所滿足后，必然會向著服務業發展。從地區視角來看，本文認為周邊地區總體科技創新水平的提升代表整體科技水平的顯著提升，而本地科技創新的提升則代表影響力相對較低的科技水平變化。

由此提出假設H2：從本地區視角來看科技創新的提升對產業高級化由于存在負的物質生產短期的擴大生產效應、職位創造效應與正的低效企業的淘汰效應所以直接效應正負性質不能確定，而周邊地區科技創新的提升對本地區產業高級化的間接效應為正。

（三）不同科技創新環境下數字金融影響產業結構高級化的理論分析。金融是微觀企業運營的重要工具，同樣也是企業運用科技為生產而服務的必要資源，本質來說，科技創新能拓展企業的生產運營方向，而數字金融憑借著大數據、云計算等技術更好地校正了傳統金融中存在的資金錯配問題，因此能更具靶向性地支持企業利用科技創新擴大生產活動促進產業結構優化，且理論上科技創新水平越高，數字金融使用范圍也就越廣，加之數字金融相較于傳統金融能更好地解決市場信息不對稱等問題，也就能更清楚地識別出市場有潛力的項目，所以科技創新水平越高，其可投資的項目就越多，對產業結構高級化的促進效果也就越明顯。

由此提出假設H3:科技創新水平在數字金融影響產業優化升級的過程中具有正向調節影響。

二、數字金融、科技創新影響產業結構高級化的實證分析

（一）變量選取。

1.被解釋變量。產業高級化(OIS)是經濟發展重心從第一產業向第二產業最終向著第三產業轉移的過程。本文參考李林漢、田衛民等（2021）做法，采取第三產業產值占總產值的比重來衡量[10]。

2.核心解釋變量。數字金融指數(DF)，選取郭峰、王靖一、王芳等(2020)編寫的數字金融指數加以衡量，并分別以(LDF)與(SDF)表示本地區與周邊地區數字金融水平[11]?？萍紕撔?TI)以城市當年三種專利申請受理數量的對數形式表示，同樣以(LTI)與(STI)分別表示本地區科技創新與周邊地區科技創新水平。

3.控制變量。

（1）對外開放水平(OPE):采用外商投資進出口總額與GDP的比值來衡量，比值越高，對外開放的程度越大。

（2）政府支出水平(GEL):本文借鑒朱雅玲(2020)的衡量方法，采用各區域政府財政支出與名義GDP 的比值來衡量[12]。

（3）人口教育水平(EL):本文參考李中翹、劉耀陽、陳漢臻等(2022)的做法，使用不同教育水平的在校人數乘上賦予的權重相加來衡量[13]。

（4）環境污染水平(EPL):本文以各城市年二氧化硫排放量來衡量各省市的污染水平。

（二）數據來源。本文所研究對象是我國各省產業高級化發展的進程，基于數據的可得性，樣本研究時間跨度為2013-2020 年，構建我國31 個省份的面板數據集。數據主要來源于國家統計局、中國經濟網、北京大學數字金融研究中心。各變量的描述性統計如表1所示。

表1 變量描述性統計結果

（三）模型選擇。

1.空間自相關性分析。本文先運用Moran’s I 指數分析2013-2020年我國各省份產業高級化的空間相關性，如表2，可以看出產業高級化的全局Moran’s I 指數基本通過了0.05的顯著性水平檢驗，且隨著時間的增長Moran’s I 指數不斷增加，P值卻在不斷縮小，說明該段時間內全國尺度下產業高度化顯示出不斷增強的空間關聯性特征。

表2 2013-2020年31省份產業高級化Moran’s I指數

2.動態空間計量模型選擇。上述結果表明產業高級化的發展展現出一定的空間依賴關系，所以基于空間模型分析產業高級化是合理的，我們需從常見的三種空間面板模型選擇合適的一種。本文參考李林漢、田衛民等(2021)的做法采取LM與穩健的LM檢驗法檢驗模型[14]。表3結果顯示檢驗空間自回歸效應的兩種檢驗均通過0.05的顯著性檢驗，而檢驗空間滯后效應的LM檢驗通過顯著性檢驗而穩健的LM則尚未通過，表明本文需同時考慮兩種模型的空間滯后性，因此本文先選擇空間杜賓模型進行回歸，隨后進行LR檢驗空間杜賓模型的合理性，結果顯示lrtest sdm_a sar_a與lrtest sdm_a sem_a 測試都通過了1%顯著性水平測試，再次證明選擇空間杜賓模型是合理的。SDM模型豪斯曼指標為82.82，在1%的顯著性水平上通過了固定效應檢驗。綜上所述，本文選擇固定效應空間杜賓模型來分析數字金融發展與科技創新對產業高級化的影響。

表3 LM與穩健的LM檢驗結果

表5 數字金融、科技創新對產業高級化空間回歸結果

3.空間杜賓模型構建。根據上述的檢驗結果，我們選擇空間杜賓模型研究數字金融、科技創新對于產業結構高級化的影響，模型設計如下：

（四）實證分析。

1.數字金融、科技創新影響產業高級化的空間效應分析。從全國范圍對產業結構高級化(OIS)的回歸分析結果來看，數字金融發展指數(DF)對產業高級化的直接影響效應顯著為正，說明數字金融發展的確有助于提升本地區的產業高級化，但數字金融的高速發展對產業高級化的空間溢出效應與總效應為負，說明當前數字金融發展的確可能出現了結構性問題，數字金融在全國不均衡發展所帶來的負面效應甚至超越了正面效應，這印證了假設H1。而反觀科技創新（TI）對產業高級化回歸結果，其直接效應正如我們所認為的并不能很好地促進產業結構高級化發展，相反甚至有一定的抑制作用，而科技創新（TI）的空間溢出效應與總效應都為正值，因此也證實了假設H2長期視角來看科技創新總水平的提高是有利于產業高級化的。

2.模型的穩健性檢驗。本文通過更換主要解釋變量資本效率以及部分控制變量外商投資、污染水平的計量方式以做穩健型分析。新的SDM模型回歸結果如下表6，穩健性檢驗結果顯示絕大部分變量對產業高級化影響效應的正負號都與前文大致相同且基本顯著，這說明上述回歸結果是穩健可靠的。

表6 穩健性回歸結果

（五）數字金融區域分布不均衡視角下對產業高級化的影響。在前述研究中，我們發現數字金融如我們所設想的對于本地區產業高級化直接效應為正而跨地區空間溢出效應為負，但值得追問的是：是否是由于地區數字金融發展水平的不均衡形成的數字鴻溝造成的或是某些地區數字金融發展過高而產生產業之間的惡性競爭造成的？為回答上述問題，本文將31個省份按數字金融發展水平高低劃分為數字金融發展較快的東部、發展水平居中的中部、發展水平較差的西部三個區域進行異質性探討?；貧w結構如表7、8、9所示，總體效益顯示：在數字金融發展居中的中部地區對于產業高級化的促進作用是最佳的，西部地區較弱，而東部甚至有抑制性作用。比較東部地區與中西部地區，東部地區作為數字金融高度發達的地區，其產業高級化的效果完全沒有想象的那么樂觀，甚至在中西部總體效應都為正值情況下拉低了全國產業高級化發展進程。綜上得出結論：數字金融發展最高的東部地區的確可能存在由于產業過度競爭導致人為干預金融資產流動方向，數字金融更高的發展反而造成金融環境更加封閉，因此對于產業高級化起到極大的抑制作用。西部地區相較于中部地區對于產業高級化的促進效應作用是微弱的，由此證明了數字金融發展水平的不均衡形成的數字鴻溝數制約了數字金融對于產業高級化的良性效果。就其它回歸結果來看，西部地區數字金融直接效應為負，原因可能在于：雖然數字金融使得融資活動能夠無視地理距離進行，但各地區由于生產環境、基礎設施的影響數字金融的不平等發展已經形成，而想要數字金融在環境較差底子較為薄弱的西部地區發展必須投入大量的人力物力，由此可能在短時間內起到對西部地區產業結構的抑制作用。就科技創新水平對產業高級化回歸結果來看，東部地區直接效應為負，中部地區與西部地區的直接效應雖然為正但均不顯著，而三個地區對于產業高級化的空間溢出效應都為正數，再次印證了目前周邊地區科技總體水平的提升相較于本地區科技創新是促進產業結構高級化發展的更有效動力。

表7 東部地區數字金融、科技創新對產業高級化影響效應回歸結果

表8 中部地區數字金融、科技創新對產業高級化影響效應回歸結果

表9 西部地區數字金融、科技創新對產業高級化影響效應回歸結果

（六）不同科技創新環境下數字金融影響產業結構的差異。

1.調節效應分析。本節考慮數字金融與科技創新在影響產業結構高級化的過程中二者是否存在調節效應，因此在空間模型基礎上加上進行中心化處理的數字金融與科技創新的交互項DF×TI以及它們的空間滯后項W×DF×TI，模型設計如下：

加入數字金融與科技創新的交互項后模型回歸結果如表10所示。從對產業高級化(UI)的回歸結果看，交互項的直接效應并未通過顯著性檢驗，但其空間溢出效應通過顯著性檢驗。因此證明，隨著科技創新發展水平與數字金融的不斷提升，將會對對方影響產業高級化產生更顯著的正向調節作用。原因在于：其一，在科技創新率不斷上升的環境下能夠拓展數字金融的使用方向，使得金融資產流向更多有潛力的融資項目從而優化產業結構；其二，將科技創新轉換為技術提升的投資在短期會要求各類大中小企業集中投入大量的資金，這對于第一二產業的生產活動是不利的，部分企業甚至由于初期投資資金高，收益獲取速度緩慢而破產，這些都會對產業結構高級化發展產生不良的影響，而數字金融能夠提供大量金融支持進而減少尋資成本，以此緩解企業資金約束，促進科技創新以致產業優化升級。

表10 考慮交互項的空間效應分解

2.門檻效應分析?？萍紕撔率堑谝簧a力，也是優化產業結構的動力源泉，然而科研轉化為生產也需要健全的數字金融提高資金支持，科研創新的種類越多結構越適應越能拓展數字金融的投資方向，也就能更好地促進產業高級化。那么事實真的是這樣嗎？基于此，本文通過構建數字金融與產業高級化的門檻模型以證明不同程度的科技創新環境里數字金融是否對產業結構高級化存在不同的影響。

本文將科技創新水平(UE)作為門檻變量,具體門檻模型見式(3)。產業高級化(OISit)為被解釋變量，數字金融(DF)為核心解釋變量，Xit為模型的所有控制變量，α為常數項，β1，β2…βn代表在不同的門檻值下數字金融對產業升級的影響，θi代表門檻值的區間變化，μit為隨機干擾項。

我們采用自抽樣法迭代1000次的方式對數字金融門檻效應的存在進行檢驗，結果顯示對于產業高級化(OIS)的數字金融門檻效應是存在的并且存在雙重門檻，門檻值分別為5.5134與10.7363。

門檻模型的回歸結果如表11所示。從對產業升級（OIS）的結果來看，當科技創新發展水平處于5.5134 以下時，數字金融對產業升級的影響為是最高的。當創新發展水平處于 5.5134與10.7363 之間時，數字金融對產業升級的影響逐漸變緩。當科技創新水平大于10.7363 時，數字金融對產業升級的影響效果又逐漸增強整體呈現先下降后上升的趨勢。原因可能是當科技創新率較低的初期，由于企業技術低下，資金缺乏，數字金融的發展能夠給與當地產業很大的資金供給，所以能很好地促進當地產業的發展。隨著科技創新的不斷提高，各企業技術水平達到一定水平，此階段科技創新的生產技術應用很容易被搭便車，對科技創新應用產生的回報低于成本，產生入不敷出的可能，此時單純資金的供給對于產業高級化的促進效應開始產生邊際效應遞減的情況。但隨著科技水平的不斷提升，這種科技創新技術模仿的可能性不斷下降，一是由于專利保護的需求會隨著技術的發展而不斷變大；二是隨著企業的發展，企業的差異也不斷變大，即使是同一個產業的類似的產品也很難進行技術的模仿，在此種科技創新環境下數字金融對于產業結構高級化的促進效應緩慢增強,由此驗證了假設H3。

表11 門檻效應回歸結果

三、結論與建議

（一）研究結論。第一，全國視角來看數字金融對于產業高級化并沒有起到很好的促進作用，分地區研究發現東部地區數字金融高度發展過程中過度競爭導致的人為干預金融資產流動方向是造成這一原因的關鍵，數字鴻溝也是造成西部地區數字金融對于產業高級化促進作用不明顯的關鍵原因。第二，無論從全國視角亦或是分地區視角來看，科技創新對產業高級化的總效果基本都顯著為正，證明科技創新的確是優化產業結構的重要動力。從科技創新對產業高級化影響的直接效應來看，東部地區的直接效應為負而中部地區與西部地區的直接效應雖為正但均不顯著，印證了目前本地區科技創新并不能成為其產業結構高級化的有效動力，而只有區域性科技發展總體的提升才是產業高級化不斷提升的關鍵。第三，科技創新在數字金融影響產業結構高級化的過程中起到了重要的調節作用，更高的科技創新環境將會對本地區和其他地區數字金融影響產業高級化進程產生更顯著的正向調節催化作用，原因在于科技創新決定了數字金融資金的使用方向，進一步看，數字金融影響產業高級化存在顯著的技術發展水平門檻效應。數字金融在科技創新率較低時對產業高級化影響最大，而當科技創新率越過某一門檻值之后，數字金融對產業高級化促進作用將會降低，然而隨著科技創新率的不斷上升，越過另一門檻值后，數字金融對產業高級化的促進作用將更加明顯。

（二）相關建議。第一，中國的東部地區是諸多領域改革的示范區，以人力資源發達，科創水平高作為中國經濟發展的龍頭帶動全國經濟發展，在當前經濟下行壓力加大的環境下，各產業面臨著更為嚴苛的生存條件，在此基礎上東部地區數字金融的高度發達可能引起產業過度競爭對產業高級化產生負面影響，相關區域政府應當相互協商建立政策緩解當地的過度競爭，完善不同地區數字金融融合發展的制度，加快數字技術的研發創新，強化與周邊地區間合作與交流，形成良性競爭，實現合作共贏。第二，西部地區由于歷史、地理環境原因當前數字金融發展水平較低，為了盡快發揮數字金融優勢，使其能更好地服務實體經濟，當地政府加大對于對數字金融基礎設施的建設，創立健康的數字金融發展市場機制，讓數字金融能夠更快更高效地滿足產業高級化發展需求。第三，科技創新率的發展具有正向的空間溢出效應，因此各地區應加強區域合作，共同探索完善，發揮科技創新率提升的溢出效應，以此來帶動周邊地區產業轉型升級，加強高新技術的交流，最終實現產業結構優化對經濟高質量發展的積極推動作用。第四，由于科技創新率是數字金融影響產業高級化的門檻變量，且表現為先減緩后增加的促進模式，所以一方面應當更加關注科技水平發展居中的中部地區，鼓勵中部地區科技創新并引入東部地區的高新技術，以期望早日實現技術發展水平跨越門檻值，在更高水平上加速數字金融對產業高級化的促進效應，另一方面又要避免東部地區高數字金融高技術發展形成的對于數字金融資源的過度競爭態勢。