數字經濟空間分布格局、溢出效應與產業結構升級

吳繼英，張一凡

(江蘇大學 財經學院， 江蘇 鎮江 212013)

一、引言

在人工智能、大數據等新一輪科技革命的推動下，“十四五”規劃綱要提出打造數字經濟新優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級。在政策保障和市場環境的雙重支撐下，我國數字經濟邁出“加速度”，不僅實現了自身快速發展，更凸顯了其對產業結構升級的倍增作用。數字經濟以其平臺化、共享化、技術化等獨特優勢，在新冠肺炎疫情應對中展現了強勁與韌性，帶動了企業數字化、產業數字化及社會數字化轉型[1]，印證了數字經濟是產業轉型的重要競爭力來源。“十四五”規劃綱要首次提出“數字經濟核心產業增加值占GDP比重”這一新經濟指標，明確到2025年該占比達到10%的發展目標。為實現這個目標，我國需大力推進數字經濟發展。但在我國區域發展不平衡不充分的背景下，數字化基礎設施呈現差異性[2]，導致數字經濟內部發展存異，阻礙數字經濟快速協調發展。

未來我國要堅定不移地建設數字中國，因此，把握數字經濟的區域發展特征，推動數字經濟協調發展引領產業結構轉型升級尤為重要。我國地區間數字經濟發展呈現怎樣的差異特征？不同發展規模的數字經濟是否會帶來溢出效應？能否推動本地區并帶動周邊地區產業結構升級？針對以上問題，本文首先從時空演變視角揭示我國數字經濟的省域分布格局，在探討數字經濟時空異質性的基礎上，進一步實證研究數字經濟對我國產業結構升級的空間溢出效應及其區域差異，以期為協調區域間數字資源配置，打造數字經濟新優勢，為推進我國產業結構轉型升級提供理論參考和依據。

二、文獻綜述

國家統計局在《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》中對數字經濟做出明確定義：數字經濟是以數據資源作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。目前數字經濟的測度通常有兩種方法：一是規模測算法，即在范圍界定內統計數字經濟整體規模。一些機構部門如美國商務部數字經濟咨詢委員會(DEBA)、中國信息通信研究院等常使用此方法測度數字經濟，學者們則較少使用此方法。比較有代表性的是許憲春等采用直接法從數字化賦權基礎設施、數字化媒體、數字化交易及數字經濟交易產品等方面直接測度數字經濟[3]。Reinsdorf等指出數字經濟的發展模式暴露了現有經濟規模的核算缺陷[4]，Bean進一步表明數字化時代產業連通性增強、信息技術不斷提升，促使商業模式變更、經濟活動歸屬模糊化[5]，直接法核算會導致數字經濟核算遺漏或GDP核算低估，不能有效反映數字經濟的貢獻價值[6]。二是指標分析法，即通過多重指標評估數字經濟再進行對比分析，用于測度不同區域的數字經濟發展水平，單志廣等認為通過具體指標衡量數字經濟發展現狀是現階段較為可行的方法[7]。目前數字經濟指標體系的構建理論與指標不斷豐富完善，通常包括互聯網發展、數字交易[8-10]、產業效率[10-11]等維度。

《中國數字經濟發展白皮書(2021)》顯示，2020年我國數字經濟規模達39.2萬億元，增速接近10%。數字經濟高速增長的背后，數字基礎設施水平、數字技術滲透、數字融合發展不平衡、不協調、不充分等問題逐漸凸顯，區域數字經濟的發展差異已引起政府和學者高度重視，目前已有學者圍繞區域間數字經濟的空間分異格局和制約均衡發展的因素展開研究，但研究成果極少。從區域發展看，我國數字經濟發展水平自東向西呈梯級遞減之勢[2,12]，長江經濟帶地區從上游至下游呈遞增特征，整體發展水平空間分異明顯[13]，京津冀、成渝以及長三角城市群的數字經濟群內發展差距較大[14]。在眾多影響因素中，區域經濟發展水平、數字化發展基礎、科學技術投入水平等是引致分異的主要原因[2]。

數字經濟影響產業結構升級的研究成果主要包括影響效應與作用路徑分析。Zimmermann等較早指出數字經濟對產業結構調整具有關鍵意義[15]，現有產業數字化和數字產業化作為數字經濟的主體部分，均能顯著促進我國產業結構升級，但產業數字化的促進效果比數字產業化更為明顯[16]。陳小輝等指出數字經濟對產業結構升級的提升速度存在邊際遞增效用，但囿于我國數字經濟基礎設施發展不均衡，不同區域的產業結構現狀存在差異，數字經濟的提升作用存在區域異質性[17]。例如長三角地區數字經濟對產業結構升級存在空間溢出效應，但相較于非都市圈區域，溢出效應在都市圈城市中更為顯著[18]。另外，數字經濟通過促進研發投入強度、提高地區創新等方式推動產業結構升級[9,19]，同時產業結構也是數字經濟促進就業結構優化的中介變量，且存在明顯的門檻效應[20]。

作為新興經濟，數字經濟的測度、發展差異及其對產業結構升級的影響得到了學界廣泛關注，但目前的研究仍存在不足。首先,我國數字經濟區域分布格局的研究角度較為單一，主要從某一時間截面切入，未能深入研究分布的時序變化過程和階段特征。其次，數字經濟對產業結構的影響研究是圍繞某個產業(如制造業)揭示數字經濟的驅動作用，割裂了產業結構之間的有機聯系，不能充分說明數字經濟對產業結構升級的整體影響。最后，多數研究采用面板模型進行實證檢驗，忽略了經濟活動的擴散效應特征。也有研究基于部分地區探討(如長三角地區)數字經濟的溢出效應，但針對全國范圍內的專題性研究不多。考慮到樣本選擇的差異性，需要進一步研究全國范圍內數字經濟的溢出情況。有鑒于此，基于“建設數字中國，賦能傳統產業改造升級”這一現實需求，本文旨在研究我國數字經濟的空間分布格局，揭示數字經濟對產業結構升級的空間溢出效應和區域異質性。區別于現有文獻，本文的邊際貢獻在于以下兩個方面：第一，基于4個時間截面，通過自然斷裂法及核密度法深入分析我國省域數字經濟的空間分布格局及其演變特征，拓展數字經濟發展格局的研究維度；第二，考慮到數字經濟和產業結構自身可能存在空間相關性，納入空間因素對變量的影響，運用空間杜賓模型研究我國數字經濟發展對產業結構升級的空間溢出效應，并討論溢出效應的區域異質性，提升二者關系研究的深度。

三、研究方法及變量說明

(一)研究方法

1.核密度估計法

核密度估計(Kernel Density Estimation，KDE)是基于核函數計算點要素在柵格像元周圍的密度，最終由離散的點要素輸出連續的密度圖[21]，由此刻畫經濟活動在空間上的集聚及演化特征，數學表達如下：

(1)

其中，f(x)為x處的核密度值，n為樣本數，h表示核密度帶寬，k為核函數，xi-Xi表示估計點x到第i個觀測位置的距離。

2.空間計量模型

空間計量模型的基本形式有空間滯后模型(Spatial Lagged Model，SLM)、空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)和空間杜賓模型(Spatial Dubin Model，SDM)。空間滯后模型的空間相關性反映被解釋變量的滯后項，將被解釋變量的空間滯后項納入解釋變量；空間誤差模型的空間相關性由誤差項的空間滯后項反映，描述了未納入模型的誤差項對被解釋變量的影響；空間杜賓模型綜合考慮了解釋變量和被解釋變量的空間滯后因素。為研究數字經濟對產業結構升級的空間溢出效應，設定模型如下：

(2)

式(2)中被解釋變量indu表示產業結構升級狀況，解釋變量del是數字經濟發展水平，X是一系列控制變量。W為空間權重矩陣，反映各單元之間的空間關系；ρ和θ是空間滯后系數，反映變量之間的空間依賴關系；λ是空間自回歸系數，δ代表個體固定效應，μ表示時間固定效應，ε是隨機擾動項，In是n×1階單位矩陣。若ρ和θ同時為零，式(2)為空間誤差模型(SEM)；若λ和θ同時為零，式(2)為空間滯后模型(SLM)；若λ為零，式(2)則為空間杜賓模型(SDM)。

權重矩陣W參考孫超等構建的地理經濟綜合權重矩陣Wij：地理距離的倒數值乘以樣本期內人均GDP絕對差值的倒數值[22]，具體見式(3)。pgdpi和pgdpj分別表示樣本期內區域i和區域j的人均GDP的平均值，刻畫數字經濟與產業結構升級的空間溢出強度與區域經濟發展的變化關系，dij是根據兩區域間省會城市經緯度坐標計算得到的球面距離。

(3)

(二)變量選擇與數據說明

1.被解釋變量：產業結構升級狀況indu

周昌林等認為隨著勞動力分工與專業化水平的提高，產業結構不斷升級演化，提高了勞動生產率[23]。勞動生產率主要反映產業水平狀況，在現有研究中學者們常使用各產業之間的比例考察產業結構高級化程度，忽略了勞動生產率的改變，可能會導致產業結構測度值“虛高”[22]。有鑒于此，參考袁航等的做法[24]，采用各產業產值比例與勞動生產率的乘積之和表示產業結構升級，可以同時體現各產業比例關系的演進和各產業部門勞動生產率的提高，公式表達為：

(4)

2.核心解釋變量：數字經濟發展水平del

數字經濟是一種融合型經濟，邊界難以界定，準確測度數字經濟相對困難。王彬燕等、姜松等學者采用騰訊研究院發布的《中國“互聯網+”數字經濟指數》作為研究數據[2,25]，該指數由多項指標測度得出，自2015年發布以來，測度指標每年均有調整且數據時間跨度較短，不適用于面板數據分析。因此基于研究需要，本文采用多指標綜合評價法從數字經濟自身發展特征出發，通過概念分析法并參考國家統計局《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》，遵循指標有效性、代表性、數據可得性等原則，構建包括數字環境、數字產業、數字融合3個一級指標、9個二級指標、14個三級指標的我國數字經濟發展水平評價指標體系(具體見表1)，通過熵值法得到指標權重，測算各省份數字經濟發展水平。

數字經濟的發展經歷了準備、應用與深化3個階段。數字環境是數字經濟正常運行的必要條件，數字基礎設施構成數字經濟最初的基礎環境。同時為支撐數字經濟發展，人力資源環境、資產環境逐漸成為數字經濟不可或缺的部分，本文將基礎環境、人力環境、資產環境納入數字環境范疇，衡量數字經濟的準備階段。之后，數字經濟發展為以信息通信技術為主的產業，實現了數字產業化。數字產業化也是數字經濟的狹義概念，即將數據轉變成產業[26]。《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》指出，數字產業化主要包括計算機通信和其他電子設備制造業、電信息傳輸、軟件和信息技術服務業以及其他技術應用業等，因此采用電信產業、電子信息產業和高技術產業規模3個指標衡量數字產業化。最終在新一代信息技術的深化下，各產業與數字技術融合開啟數字化轉型，逐步構造融合經濟即產業數字化，產業數字化強調的是產出增加和效率的提升，例如智慧農業、智能制造、數字金融的發展。基于數據可得性，參考鄧榮榮等、劉成坤等的研究成果[27-28]，從數字商貿、智慧農業、數字金融發展3個角度設計電子商務規模、智慧農業以及數字普惠金融3個二級指標。

表1 我國數字經濟發展水平評價指標體系

3.控制變量

為消除遺漏變量帶來的偏差，參考陳小輝等、袁航等的研究成果[17,24]，選取城鎮化進程(urb)、金融發展規模(fina)、政府干預程度(gov)、 教育發展水平(edu)等4個控制變量。

選擇2013—2019年中國30個省(市、自治區)的面板數據(港澳臺及西藏地區除外)，數據均來源于《中國統計年鑒》、各省市統計年鑒、國家統計局官方網站以及Wind數據庫，部分缺失數據通過平滑處理或均值法補齊。變量說明及描述性統計結果見表2。

表2 變量說明及統計性描述

四、數字經濟發展的空間分布格局

(一)我國數字經濟發展的省域分異特征

基于表1我國數字經濟發展水平評價指標體系，通過熵值法測算得到各省份數字經濟發展水平(限于篇幅，測算結果省略)。測算結果顯示2013—2019年我國各省份數字經濟發展水平整體呈上升趨勢，全局發展態勢良好，東部地區數字經濟發展水平較高，西部地區落后，其中北京、上海、廣東、江蘇、天津5個地區數字經濟發展水平相對領先，黑龍江、內蒙古和新疆3個省份發展水平較低。為了從整體上把握數字經濟發展的空間分異特征和階段特點，通過 ArcGIS 10.5采用自然斷裂法對各省份數字經濟發展水平進行差距分級，共分為5個梯隊。為演示其詳細分布規律，以2013年、2015年、2017年以及2019年4個時間截面為切入點，通過可視化地圖展現中國數字經濟發展空間分化格局，具體見圖1。

圖1 中國數字經濟發展水平空間分布格局

縱觀圖1中4個時間截面可知，我國數字經濟發展省域分異較大，東部和南部區域屬于數字經濟發展高梯隊，西北地區屬于數字經濟發展低梯隊，呈現“東南強，西北弱”的區域發展格局。具體來看：(1)2013年北京、天津、江蘇、上海、廣東5個區域的數字經濟發展水平處于第一梯隊，并持續至2015年；2017年廣東居第一梯隊，天津、江蘇下降至第二梯隊并持續至2019年，2019年廣東也退位至第二梯隊，但北京、上海在2017和2019這兩個時間截面一直穩居第一梯隊。(2)山東、浙江、福建、四川、重慶5個地區在2013年處于第二梯隊，2015年未發生梯隊變化；2017年除浙江在第二梯隊外，山東、福建、四川、重慶4個地區均退位至第三梯隊；2019年山東再次退位至第四梯隊，其他4個地區與2017年相比未發生梯隊變化。(3)2013年遼寧、河北、陜西、河南、海南5省處于第三梯隊，其中遼寧、陜西、河南3省在2015年仍處第三梯隊，但在2017年后退至第四梯隊并持續至2019年；海南在2015年上升至第二梯隊，2017年后退到第三梯隊并持續至2019年；但河北在2015、2017和2019年這3個時間截面均處于第四梯隊。(4)2013年吉林、山西、湖北、安徽、湖南、江西、廣西7省處于第四梯隊，其中吉林在2015年上升至第三梯隊，2017年下降至第四梯隊，2019年再次下降到第五梯隊；安徽、江西、廣西于2015年上升至第三梯隊，2017年后退至第四梯隊并持續至2019年；山西在2015年仍在第四梯隊，但于2017年退位至第五梯隊并持續至2019年；湖北、湖南兩省在2015、2017、2019年3個時間截面均穩居第四梯隊。(5)2013年黑龍江、內蒙古、寧夏、甘肅、新疆、青海、云南、貴州8省處于第五梯隊；其中黑龍江、內蒙古、新疆、云南在2015、2017、2019年3個時間截面均在第五梯隊；甘肅在2015年、2017年處于第五梯隊，但2019年上升至第四梯隊；2015年青海上升至第二梯隊、寧夏上升至第四梯隊、貴州處于第五梯隊，但在2017年青海、寧夏、貴州三省均處在第四梯隊并持續至2019年。

(二)我國數字經濟發展的空間密度特征

基于式(1)，以2013年、2015年、2017年以及2019年4個時間截面通過Arcgis 10.5繪制密度圖展示中國數字經濟發展核密度的時空分布，如圖2所示。顏色表示核密度值，顏色越深集聚程度越高，形狀代表集聚區域范圍，通過顏色和形狀變化刻畫中國數字經濟發展在地理空間上的集聚與分布形態。

圖2 2013年、2015年、2017年和 2019年我國數字經濟發展空間密度分布

五、空間溢出效應分析

(一)空間相關性分析

前文數字經濟的空間分布格局顯示我國省域數字經濟存在空間集聚特征，因此研究數字經濟對產業結構升級的影響需要充分考慮數字經濟的擴散效應，進一步地引入空間因素探討數字經濟與產業結構升級的關系。首先，通過全局莫蘭指數(Moran’sI)測度空間相關性，了解中國產業結構升級和數字經濟發展水平的整體空間集聚性。其次，采用地理經濟綜合權重矩陣，使用Stata 16.0測度全局Moran’sI如表3所示。2013—2019年中國產業結構升級與數字經濟發展水平Moran’sI均為正值，且全部通過了5%的顯著性檢驗，說明中國產業結構升級與數字經濟發展水平總體呈正空間相關性，在地理空間上表現出顯著的空間集聚特征。且樣本期內產業結構升級的Moran’sI有所增長，進一步表明隨著時間推移產業結構升級的空間集聚程度逐漸加強。

表3 中國產業結構升級與數字經濟發展水平全局Moran’s I

(二)模型選擇

首先通過LM檢驗判斷是否需要構建空間面板模型。根據Anselin的研究方法[29]，基于表4發現LM-lag、R-LM lag、LM-error、R-LM error在5%的顯著性水平顯著，說明選擇空間杜賓模型相對合適。但仍需對模型進行Wald檢驗，判斷空間杜賓模型是否可以簡化成空間滯后模型和空間誤差模型。Wald檢驗的結果通過了1%水平的顯著性檢驗，說明空間杜賓模型不能退化為空間滯后模型或空間誤差模型，因此建立空間杜賓模型更為科學。進一步Hausman檢驗的P值為0.011(小于0.05)，拒絕了隨機效應的原假設，又鑒于本文使用的是2013—2019年全國各省份宏觀數據，時間跨度相對較小，同時考慮到我國省份間個體特征差異，故選擇個體固定效應的空間杜賓模型分析我國數字經濟對產業結構升級的空間效應。

表4 面板數據的LM、Wald檢驗結果

(三)模型結果分析

為檢驗結果的穩健性，進行普通面板模型估計以及混合OLS回歸，并建立空間杜賓模型、空間滯后模型和空間誤差模型，綜合比較估計結果。表5中模型(1)首先考察了數字經濟對產業結構升級的基準影響，模型(2)加入了4個控制變量，模型(3)為混合OLS回歸，3個模型中核心解釋變量數字經濟的系數均在1%的顯著性水平下顯著為正，表明數字經濟對產業結構升級具有顯著的正向影響。

空間計量模型由于空間協方差的存在，普通最小二乘法(OLS)的假設條件無法得到滿足，導致結果有偏差或不一致，因此采用極大似然法(ML)進行模型估計。個體固定效應下的SEM模型(4)、SLM模型(5)、SDM模型(6)以及隨機效應下SDM模型(7)的具體估計結果見表6。

比較三種空間計量模型的估計結果，表6中個體固定效應下SDM和SLM的空間滯后系數ρ、SEM的空間自回歸系數λ都通過了1%的顯著性檢驗，表明全國范圍內地區間產業結構升級存在顯著的正向空間溢出效應，本地區產業結構升級發展的同時能夠促進臨近區域產業結構發展，產生“示范效應”。模型(4)至模型(7)的R2和Log-L值顯示空間杜賓模型的擬合效果最好，實證研究更具說服力，因此本文基于空間杜賓模型討論數字經濟對產業結構升級的空間溢出效應。SDM中解釋變量的空間滯后項WX是本地區與臨近地區的空間加權值，所以解釋變量的影響系數不能直接反映解釋變量對本地區產業結構升級的影響程度，需要將數字經濟對產業結構升級影響的空間效應分解為直接效應、間接效應和總效應[30]。其中直接效應反映了解釋變量對本地區產業結構升級的平均影響程度，間接效應反映了解釋變量對鄰近地區產業結構升級的平均影響程度，也稱溢出效應；總效應反映的是解釋變量對所有地區的平均影響程度[31]，分解結果見表7。

表5 基準回歸與混合OLS回歸估計結果

表7 SDM個體固定效應模型空間效應分解結果

表6 空間計量模型估計結果

表7中核心解釋變量數字經濟發展水平(del)的直接效應(系數0.323)和間接效應(系數0.798)均在1%的顯著性水平下顯著，說明數字經濟在推動本地區產業結構升級的同時，對周邊地區產業結構升級發展產生了正向溢出效應和帶動效應。結合表5發現，在不考慮空間效應的混合OLS回歸結果中，數字經濟的估計系數為0.778(大于0.323)，更進一步表明若不考慮空間溢出效應會過高估計數字經濟發展對區域產業結構升級的促進作用。

控制變量城鎮化進程(urb)的間接效應顯著為正，城鎮化進程每提高1%，會推動鄰近區域產業結構升級水平提高1.715%。金融發展規模(fina)的直接效應在5%的顯著性水平上為正，間接效應在10%的顯著性水平上為負，說明金融規模的擴大能夠促進本地區產業結構升級；同時本地區和相鄰區域在金融資源方面存在競爭關系，本地區擴大金融規模會從相鄰區域“抽取”金融資源，從而對臨近地區產業結構升級產生一定束縛影響。政府干預程度(gov)的直接效應和總效應顯著為負，表明當政府干預過多時，如過度引導產業資本流向會導致產業結構與市場導向偏離，背離地區產業發展的客觀規律，抑制地區產業結構升級發展。教育發展水平(edu)的間接效應顯著為負(系數為-0.182)，可能原因有二：一方面本地區教育發展與周邊區域產生資源競爭，另一方面本地區的高人力資本能夠推動當地經濟増長，產生“虹吸效應”，進一步對鄰近區域產業結構升級產生一定阻礙作用。如我國東部地區社會經濟發展狀況較好，吸引了大量中西部地區的高素質人才，從而對中西部地區經濟和產業結構的整體發展產生消極影響[32]。

(四)穩健性檢驗

表8 穩健性檢驗結果

變量SDM個體固定效應直接效應間接效應總效應W?urb1.475???———(0.316)———W?fina-1.353???———(0.475)———W?gov0.325?———(0.170)———W?edu-0.049———(0.036)———ρ0.540???———(0.060)———Log-L522.785———N210 ———R20.912 ———

(五)進一步討論：區域異質性分析

表7的結果顯示數字經濟是促進我國產業結構升級的主要因素，結合我國數字經濟發展存在區域差異這一特點，進一步基于區域異質性視角，分析東、中、西部3個地區數字經濟對產業結構升級空間溢出效應的差異性，揭示數字經濟區域差異對地方產業結構升級的影響，具體結果見表9。結果顯示，我國東部地區的空間滯后系數ρ顯著為正，中部地區的空間滯后系數顯著為負，西部地區的空間滯后系數不顯著，說明分區域來看，我國東部和中部地區產業結構升級分別存在正向與負向的空間溢出效應，而西部地區不存在空間溢出效應，地區間產業結構升級存在明顯的區域差異。

表9 我國東中西部SDM模型空間溢出效應

表9空間效應的分解結果顯示，東部地區數字經濟的直接效應(系數為0.227)在1%的水平上顯著為正，4個控制變量的直接效應不顯著，表明東部地區數字經濟能夠顯著推動當地產業結構升級，與控制變量相比，數字經濟是推進產業結構升級最主要的因素。間接效應在1%的水平上顯著，進一步表明東部地區數字經濟對產業結構升級存在空間外溢性，數字經濟能夠推動相鄰區域產業結構發展，產生“涓流效應”。而中、西部地區數字經濟的直接效應和間接效應均不顯著，結合我國數字經濟的空間分布格局表明，現階段相比東部沿海地區，我國中西部地區數字經濟發展水平相對落后，中、西部地區數字經濟對當地和相鄰地區產業結構升級的促進作用暫未凸顯，地區產業結構發展主要得益于東部地區的擴散效應，通過吸收周邊地區的數字資源為本地區產業結構升級服務，因此還需進一步挖掘中、西部地區的數字經濟發展紅利。我國數字經濟對產業結構升級的外溢性表現出顯著的區域異質性。

六、研究結論與建議

(一)研究結論

本文立足于建設“數字中國”這一現實需求，以及數字經濟推進產業轉型升級這一熱點議題，以我國30個省份2013—2019年的面板數據為樣本，在構建評價指標體系測算數字經濟發展水平的基礎上，以2013年、2015年、2017年以及2019年4個時間截面為切入點，通過自然斷裂法、核密度分析展現我國數字經濟的空間分布格局，并運用空間杜賓模型實證檢驗數字經濟對我國產業結構升級的空間溢出效應及其區域差異性，得到以下主要結論。

第一，2013—2019年我國各省份數字經濟發展水平整體呈上升趨勢，數字經濟發展態勢良好，但區域間分異較大，北上廣是數字經濟發展高梯隊群體，西北省份為低梯隊群體，呈現“東南強，西北弱”的區域分布特征。

第三，我國數字經濟和產業結構升級存在顯著的空間相關性。從全局層面看，數字經濟對產業結構升級的促進作用顯著，在推動本地區產業結構升級的同時，對臨近區域產業結構升級存在正向溢出效應。

第四，從區域層面看，數字經濟對產業結構升級的溢出效應存在區域異質性。東部地區的空間溢出效應顯著，且東部地區數字經濟對周邊地區產業結構升級產生強烈的“涓流效應”；而中西部地區的空間溢出效應不明顯，主要依靠其他地區的數字外溢推進本地區產業結構升級。

(二)對策建議

為解決我國發展不平衡、不充分的問題，需要以數字經濟的協調發展推動高質量發展，進而引領產業結構轉型升級。因此，為持續發揮數字經濟對產業結構升級的推進作用，提出以下建議。

促進數字經濟融合發展，加速產業轉型升級。第一，鼓勵企業數字化轉型，轉變傳統發展模式。我國大型企業數字化轉型相對成功，奠定了產業結構升級的微觀基礎。但對中小企業來說，由于缺乏數字技術應用與專業技術人才，轉型障礙相對突出。因此中小企業需要基于自身優勢與發展特點，通過數字技術對生產、服務和運營模式進行創新。同時給予中小企業一定的政策支持，在數字化轉型初期需要政府部門和大型企業充分發揮其牽引作用。第二，推廣“互聯網+產業”模式，建設現代化產業體系。互聯網作為數字經濟的核心技術，能夠有效推進產業形態演進。具體而言，“互聯網+農業”模式下需要推進農業物聯網應用，將其滲透到產前、產中以及產后各個環節，并持續發展電商農業。“互聯網+工業”模式需大力開展工業互聯網平臺建設，針對性解決缺少機理模型和專業技術等核心問題，并加強平臺與大數據安全管理。“互聯網+服務業”則宜在不同區域選擇各具特色的發展模式，如我國東部地區社會發展程度較高，宜大力推廣“互聯網+教育”“互聯網+商業服務”等模式，而西部地區可以針對地理位置大力推廣“互聯網+旅游”模式，為傳統產業轉型升級賦能。