數字經濟對醫藥制造業產業結構升級的影響測度

■ 郭同濟，鐘思琪，胡 萌

一、引言

作為國民經濟發展的重要組成部分，醫藥制造業是將傳統與現代產業相互結合、集高附加值和社會效益融為一體的高技術產業。中國擁有僅次于美國的第二大藥品消費市場，醫藥制造業不僅是推動國家經濟增長的戰略性新興產業，更是直接關系到國民健康水平的整體提升。

隨著人均收入水平的提高和人口老齡化問題的日益突出，中國醫療衛生費用支出逐年上漲，醫藥制造業總體上處于持續快速發展階段。然而近二十年來，中國醫藥制造業的獲利能力欠佳，凈資產收益率長期偏離制造行業平均水平且存在一定差距。

從短期看，探究數字經濟影響醫藥制造業產業結構升級的作用機制，能夠幫助醫藥制造企業提高市場競爭力水平，擺脫盈利能力較低的困境。從長期看，醫藥制造業產業結構升級是促進中國民生改善的內在需要，也是構建現代化經濟體系、為推動經濟高質量發展提供有力支撐的本質要求。故深入研究數字經濟對醫藥制造業產業結構升級的影響對中國產業結構升級的路徑研究具有重要的現實意義。

二、文獻綜述

隨著數字經濟與各領域的融合加劇，一些機構和學者開始對數字經濟作出進一步的定義界定。許憲春和張美慧（2020）將數字經濟核算范圍界定為數字化賦權基礎設施、數字化媒體、數字化交易以及數字經濟交易產品。在數字經濟發展水平測算方面，以中國信息通信研究院、賽迪顧問、騰訊研究院、上海社科院等為代表的研究機構分別測度了中國數字經濟發展指數。也有不少學者基于不同視角構建了相應的數字經濟水平評價指標體系，如劉軍等（2020）從信息化、互聯網和數字交易發展等三方面；王軍等（2021）從數字經濟發展載體、數字產業化、產業數字化以及數字經濟發展環境等四個維度，分別構建了中國省際的數字經濟評價指標體系。

產業結構并不是一成不變的，結構升級一般是指產業結構由不協調或不合理逐步走向協調、合理，從最初的低級形態逐漸向最終的高級形態轉化的過程或趨勢（王一喬，2019）。在測度方法上，國內外學者的研究十分豐富，且各具特色，主要分為單一指標測度和多指標綜合測度兩大類。前者主要包括Moore值、產業結構超前系數、產值比例、產業結構層次系數、勞動生產率等，后者則主要體現在高級化和合理化、指標體系構建兩大方面。

數字經濟是調整勞動力資源分配的重要驅動力，是助推產業結構優化升級的催化劑。多數學者研究表明數字經濟對產業結構優化升級具有顯著的促進作用（王凱，2021），尤其體現在制造業（沈運紅和黃桁，2020），然而譚清美和陳靜（2016）認為該影響并不總是正向的，而是存在風險拐點，并呈現出倒U型關系。關于其影響機制的研究，學者們對此各有見地，大體包括全球價值鏈攀升、數字產業化、產業數字化三大路徑。陳曉東和楊曉霞（2021）通過對比數字產業化和產業數字化對產業結構升級的影響發現，數字產業化在促進產業結構升級中發揮著基礎與先導作用，而產業數字化促進產業結構升級的效應更為顯著。不少學者基于“互聯網+”的視角進行研究，黃楚新和王丹（2015）認為“互聯網+”旨在與傳統產業相結合，并以此驅動我國經濟轉型升級；石喜愛等（2017）、李琳和周一成（2019）均基于實證研究得出“互聯網+”是推動制造業結構升級、效率提升的重要因素。

通過梳理已有文獻不難發現：第一，數字經濟對產業結構優化升級的理論闡述較為豐富，而實證研究還較為薄弱，且多數學者從“互聯網+”等數字經濟的某個角度展開研究，基于整體視角針對數字經濟作用下制造產業升級的成果并不多。第二，現有研究成果多以整個工業和制造業為研究對象，針對醫藥制造業的研究相對較少。同時，不同產業的數字經濟滲透性各有差異，因此，在研究對象方面依然有待于進一步拓展。鑒于此，基于我國大陸30個省份2007—2015年的相關數據，研究數字經濟發展對于醫藥制造業產業結構優化升級的影響。可能的邊際貢獻：一是從產業結構合理化和產業結構高級化兩個維度來考察醫藥制造業產業結構升級狀況，從數字基礎設施、數字產業發展、數字融合應用等三個層面構建中國區域數字經濟發展水平的評價指標體系，實證檢驗數字經濟對我國醫藥制造業發展的多維度影響。二是基于BMA方法建立模型，并采用MC3抽樣技術對模型進行實證分析。

三、理論分析與研究假設

（一）數字經濟與醫藥制造業產業結構高級化的理論分析

數字經濟主要從數字基礎設施、數字產業發展、數字融合應用等三個層面對醫藥制造業產業結構升級產生影響。

數字基礎設施層面。完善的基礎設施是國家經濟快速增長的重要前提條件。數字基礎設施的投資與建設主要體現在ICT（信息通訊技術）方面，這不僅為數字經濟發展提供了物理層面的支撐，同時也為醫藥制造業相關生產要素的充分流通和優化配置創造了先決條件。

數字產業發展層面。數字產業既是技術進步機會最多的行業，也是最具競爭力的行業。ICT等產業技術的快速迭代和各行業的充分競爭使得數字產業產品的性能不斷提升，伴隨價格相對下跌，技術更新進步產生的大量經濟效益由此溢出到其他關聯行業（呂鐵，2002）。

數字融合應用層面。基于完善的數字基礎設施，數字產業和醫藥制造業之間相互滲透、融合發展。數字融合應用層面的影響可以從醫藥制造業內部和整個醫藥制造業產業兩方面闡釋。

從醫藥制造業產業內部看，數字基礎設施的完善和數字產業化發展可以鼓勵醫藥制造企業借助數字技術，充分利用互聯網思維，調整本組織的內部管理模式，從而使企業更加網絡化、智能化、高效化。特別是在信息數據采集和流程優化方面，醫藥制造企業將眾多數字產品作為要素投入生產環節之中，不僅能夠提升生產的自動化程度和效率，提高質量控制的穩定性，還能幫助縮短產品的開發周期，從而有助于產品創新、工藝創新、組織創新和管理創新，并進而推動生產率的提升。

從醫藥制造產業整體看，一方面，數字融合有利于充分發揮“互聯網+藥品流通”的優點和功能，促進線上和線下同步銷售，擴大醫藥制造企業的銷售覆蓋范圍，提高醫藥制造企業的市場開拓能力。另一方面，依據創新擴散和產業集聚理論，知識外溢是產業集聚形成的重要因素，在空間距離的作用下，呈現出隨著距離增加而衰減的特征。不僅能幫助醫藥制造業集聚業內研發資源，為形成醫藥制造業集群創新優勢提供助力，還能促進醫藥制造業和其他產業間的耦聯協調發展（陶長琪和周璇，2015），有效發揮產業協同創新優勢，進而實現醫藥制造業高級化轉型。基于此，提出研究假設。

H1：數字經濟對醫藥制造業產業結構高級化具有促進作用。

（二）數字經濟與醫藥制造業產業結構合理化的理論分析

由于數字經濟顯著降低了要素流動的成本，投入要素從低生產率或低生產率增長率的子產業向高生產率水平或者高生產率增長率的子產業加速流動。一方面促使整個醫藥制造業生產率水平明顯提高，另一方面不可避免地導致生產要素向高生產率水平或高生產率增長率的子產業聚集，從而影響到生產要素在醫藥制造業子產業中的均衡狀態，即對產業結構的合理化產生抑制作用。

數字經濟對醫藥制造業的嵌入是一個長期的動態過程，在此進程中需要不斷投入大規模的資本、技術以及勞動力。然而基于生產規模報酬遞減規律，在數字資源稟賦短缺、經濟發展滯后、資本投資與存量不足的地區，數字經濟不僅不會對產業結構合理化產生促進效應，還會造成產業資源匱乏，不利于推進產業結構合理化進程。

然而，事實上當前數字經濟對我國消費與生產相關領域的融合發展程度極不均衡，在醫藥制品的消費領域有著強勁的滲透力度，但在醫藥制造的生產領域并未完全“創造效應”。在消費端，數字經濟強有力地帶動了藥品線上銷售、物流線下傳遞等醫藥制造產業下游的迅猛發展，但其中不少利潤來自對傳統醫藥制造產業及其就業崗位的擠出和取代，由此便對傳統醫藥制造業產生了沖擊，并阻礙了子產業間的協同發展。在生產端，由于中國醫藥制造業發展起步較晚，產業基礎仍舊薄弱，相應生產制造設備和組織架構短期內仍難以同數字經濟的全新變革產生良好“化學”反應，而不相匹配的技術轉換容易導致偏離預定軌道甚至是“破壞式”創新，造成產業結構合理化失衡。

加之，當前中國對數字經濟的監管并不到位，且相關制度也有待進一步完善，而依托數字經濟先行在相關行業中取得技術突破的醫藥制造企業群體則會加速集聚數據創新資源，形成新的數字要素壟斷，使得數據要素流動壁壘進一步推高，阻礙了醫藥制造業子產業間的協同發展，同時也增加了現有資源的產業間的有效配置難度，進一步阻礙了醫藥制造業產業結構合理化升級。基于此，提出研究假設。

H2：數字經濟對醫藥制造業產業結構合理化具有抑制作用。

四、產業結構升級和數字經濟發展水平的測度

（一）產業結構升級的測度

從動態角度看，醫藥制造業的產業結構變動具有兩個層次，分別是產業結構的合理化和產業結構的高級化。也就是說，醫藥制造業的產業結構升級，一方面體現在高生產效率和高技術水平的醫藥制造業子產業占全產業的比重不斷提高；另一方面則體現在各醫藥制造業子產業之間的協調程度不斷優化。故從產業結構高級化（TS）與產業結構合理化（HL）兩方面來對中國各省份醫藥制造業的產業結構升級水平進行衡量。

根據《國民經濟行業分類（GB/T4754-2011）》的標準，醫藥制造業可分為七大子產業，分別是衛生材料及醫藥用品制造、化學藥品原藥制造、中藥飲片加工、中成藥生產、化學藥品制劑制造、生物醫藥制造和獸用藥品制造。在2007—2015年，歷年獸用藥品制造的主營業務收入占比均最小且不足5%。此外，在微觀工業企業數據庫中，由于多省份多年存在當地獸用藥品制造廠商少、產值較低且未達到統計口徑的標準而被忽略不計的現實情況，致使部分省份相應年份的醫藥制造業的產業結構升級尤其是產業結構合理化的指標難以測算。另外，所研究的醫藥制造業的子產業是指與人類健康緊密相關的醫療、化學與保健用品的制造業，故最終在測度醫藥制造業產業結構升級時僅測算除獸用藥品制造以外的六大子產業的產業結構分布狀況。

1.醫藥制造業產業結構高級化（TS）的測度

在醫藥制造業的七大子產業中，生物醫藥制造與化學藥品制劑制造這兩個子產業的生產技術含量、創新發展效率與投資產出風險遠高于其他子產業。因此，將生物醫藥制造與化學藥品制劑制造劃分為醫藥制造業的高端子產業，將其余子產業劃分為中低端子產業，采用區域內的醫藥制造業高端子產業的主營業務收入占該區域醫藥制造業全部子產業主營業務收入之比作為醫藥制造業產業結構高級化的度量。

表1 中國各地區醫藥制造業產業結構高級化的測度結果

東部地區醫藥制造業產業結構高級化水平普遍高于中西部地區，且海南省醫藥制造業的高級化水平遠超其他省份。主要原因跟本省對醫藥制造業的發展定位有很大關系，海南省將高端生物醫藥制造作為自由貿易港的三大戰略性新興產業之一來著力打造，區域內高端生物制藥龍頭企業、研發產業園區眾多，并依托醫養、醫療旅游等特許經營項目的建設，形成了生物制藥集群式的發展模式。而青海、廣西、貴州、寧夏等西部地區主要承接一些中成藥生產、中藥飲片加工與衛生材料及醫用藥品制造等技術含量偏低的醫藥制造業相關業務，這與西部地區擁有得天獨厚的中草藥資源稟賦優勢有關，但西部地區高端制造業人才的缺失也是不容忽視的現實。

2.醫藥制造業產業結構合理化（TL）的測度

基于耦合視角，借鑒干春暉等（2011）的做法，利用泰爾指數的思想度量各區域醫藥制造業產業結構合理化程度，公式如下：

其中，TL即泰爾指數，Y代表主營業務收入，L代表從業人員數，i表示醫藥制造業除獸用藥品制造以外的第i個子產業，n表示子產業數。根據古典經濟學假設，經濟最終處于均衡狀態，各產業部門生產率水平相同。Y/L即表示生產率，因此當經濟均衡時（Y/L=Y/L），從而TL=0。Y/Y為產出結構，L/L為就業結構，因此TL也表示產業與就業結構耦合性。故泰爾指數值越大，說明醫藥制造業的各子產業于均衡狀態的偏離度越大，產業結構越不合理。

由表2可知，醫藥制造業產業結構合理化與高級化不同，醫藥制造業產業結構越高級，并不代表各子產業間的資源分配越合理。如吉林省和江西省的醫藥制造業產業高級化程度的均值在全國排名偏后，但其產業結構合理化程度的均值卻位列第一和第二，說明江西和吉林兩省醫藥制造業產業內部結構的分布較為協調，聚合質量較高。此外，中國醫藥制造業產業結構合理化水平在四大區部的空間上并沒有呈現出明顯的聚合或梯度的趨勢。

表2 中國各地區醫藥制造業產業結構合理化的測度結果

（二）數字經濟發展水平的測度與評價

參考中國通信院以及各研究機構歷年公布的中國數字經濟發展白皮書和數字經濟發展報告等相關研究做法，綜合考慮各項數據指標的可得性，從數字基礎設施、數字產業發展、數字融合應用等三個方面構建中國區域數字經濟發展水平的評價指標體系，并搜集除港、澳、臺、西藏以外的30個省份2007—2015年的相關數據，對這些省份的數字經濟水平進行測度。具體指標與數據來源如表3所示。采用熵值法對各個指標進行客觀賦權，歷年數字經濟發展水平的測算結果如表4所示。

表3 中國區域數字經濟發展水平評價指標體系

表4 中國各地區的數字經濟發展水平測度結果

總體上看，2007—2015年，中國區域數字經濟發展水平呈逐年穩定上升的趨勢，但是發展并不均衡，在空間分布上呈現出東、中、西部階梯式遞減的態勢，其中廣東省的數字經濟發展水平遙遙領先于其他省份，甘肅、寧夏、青海三省數字經濟發展水平遠遠低于全國平均值。由于東部地區經濟發展水平普遍較高，且具有得天獨厚的沿海地理位置優勢以及高技術人力資源的集聚優勢，因此近年來其數字經濟相關產業的發展比中西部更為迅猛，與現實情況相吻合。

五、模型、方法和數據

（一）計量模型的設定

通過運用面板數據來研究數字經濟發展對醫藥制造業產業結構升級的影響效應，同時基于前文理論分析將模型設定如下：

其中，y表示i地區t年份醫藥制造業產業結構高級化與合理化，digital代表數字經濟，X代表影響醫藥制造業產業結構升級的一系列控制變量，ε為隨機擾動項。

綜合現有文獻做法，選取10個控制變量。這10個控制變量涵蓋了供給、需求、制度及外部環境等4個層面，基本代表了制造業產業結構升級的熱門影響因素，控制變量的具體指標及其含義見表5。

表5 控制變量的含義、計算方法

（二）模型的估計方法

根據研究目的，采用貝葉斯模型平均（Bayesian Model Averaging，BMA）方法進行回歸分析。BMA方法在模型不確定性上以其出色的問題破解效果而被廣泛應用于各個領域。它能夠綜合備選模型及變量的信息以控制模型不確定性，并有效利用豐富的宏觀數據信息。

（三）數據說明

由于反映醫藥制造業產業結構高級化與合理化的指標，均需使用到各省份各年度的醫藥制造業六大子產業的主營業務收入與年末從業人員數，而中國微觀工業企業數據庫對醫藥制造業的相關數據僅統計到了2015年，同時用于構建區域數字經濟發展水平的較多基礎指標均來自工信部公布的《中國互聯網發展報告》與《中國信息社會發展報告》，而該兩大報告對中國各省份的互聯網相關數據的記載僅始于2007年，故選用的面板數據為除西藏（數據缺失較為嚴重，故不納入研究范圍）外的30個省份2007—2015年的數據。各變量的相關數據均來自相應年份的《中國統計年鑒》《中國信息產業統計年鑒》《高技術產業統計年鑒》、中國微觀工業企業數據庫、EPS數據庫、中國互聯網發展報告、中國信息社會發展報告等。另外，模型中各經濟貨幣度量的變量均采用相應的價格指數進行平減至2007年的物價水平，以避免因物價變動所導致的估計偏誤。

六、實證分析

使用R.3.0軟件，調用貝葉斯模型平均估計軟件包（bicreg），對數字經濟發展水平以及10個控制變量在解釋醫藥制造業產業結構升級過程中的有效性和穩健性進行估計。

對貝葉斯模型平均方法的實現過程有以下幾點說明：第一，模型先驗分布的設定，均勻分布是在缺乏先驗信息的條件下模型先驗分布的標準選擇，假定模型M服從均勻先驗分布，且各解釋變量間相互獨立，即對各解釋變量進行引入或剔除的先驗概率均為0.5，也即事先對模型與變量的選擇是無偏好的。第二，模型共包含11個解釋變量，因此模型空間包括2=2048個模型，對其進行全估計。第三，為避免模型求解工作量的增加，采用Madigan和York提出的MC抽樣技術MC是Markov Chain Monte Carlo Model Composition的簡稱。計算后驗概率分布。MC抽樣技術實質上是在模型空間M中采用馬爾科夫鏈進行抽樣，對MC抽樣試驗分別重復了500000次和1000000次，結果顯示所得后驗估計均十分接近。第四，某一個解釋變量的后驗包含概率是指所有含有該解釋變量的模型的后驗概率的和，數值越大代表解釋變量對被解釋變量的解釋力度越大。將后驗包含概率大于50%的解釋變量視為有效解釋變量，后驗包含概率大于90%的則視為最有效解釋變量。

（一）實證結果與分析

估計結果可知，所考察的11個解釋變量中，醫藥制造業產業結構高級化和合理化分別有10個和8個解釋變量的后驗包含概率大于90%，剩余的解釋變量后驗包含概率小于90%，但均大于50%，說明選取的解釋變量具有一定合理性。數字經濟的后驗包含概率為95.7%，后驗均值為0.022。可見，數字經濟發展水平對醫藥制造業產業結構高級化有顯著的促進效應，驗證了假設H1。從后驗均值看，數字經濟發展水平每上升一個單位，可使得醫藥制造企業的產業結構高級化水平提高2.2%。

由于醫藥制造企業的產業結構合理化水平是負向指標，醫藥數字經濟發展水平對醫藥制造業產業結構合理化表現出明顯的抑制效應，驗證了假設H2。但從后驗均值看，其影響程度相對較小，數字經濟發展水平每上升一個單位，將使醫藥制造企業的產業結構合理化水平下降1.0%。

在其他10個控制變量方面。對于醫藥制造業產業結構高級化而言，除人口老齡化的后驗包含概率小于90%以外，其他9個控制變量的后驗包含概率均大于90%。其中，工業化程度、技術創新、對外開放程度、政府宏觀調控、人口密度與發展程度的后驗均值均為正數，可見該6個控制變量對醫藥制造業產業結構高級化都具有顯著的正向促進效應；而物質資本投入、勞動力投入、服務創新對醫藥制造業產業結構高級化均有顯著的負向抑制效應，可見純粹的物質資本與勞動力的投入并不能直接帶來產業結構的高級化。相反，過多的要素配置會使得生產資源向低端子產業扎堆集聚，造成冗余，不僅會抑制產業結構的高級化，也會直接導致產業邊際生產效率與平均生產效益的下降。

對于醫藥制造業產業結構合理化而言，10個控制變量有7個控制變量的后驗包含概率大于90%。由于醫藥制造業產業結構合理化水平是負向指標，因此7個控制變量中，勞動力投入、對外開放程度與人口老齡化的提升能顯著促進醫藥制造業產業結構合理化，而工業化程度、服務創新、政府宏觀控制與發展程度則會顯著抑制醫藥制造業產業結構的合理化。而醫藥制造業產業結構合理化水平的測度是基于各個子產業產出與勞動力比例均衡的原理之上的，因此勞動力投入的加大在一定程度上增加了行業所需人才、技術人員以及普通勞動力人力儲備，同時隨著信息化水平的提高，人力資本在各行業間流動并無較大阻礙，因此勞動力投入對醫藥制造業產業結構高級化產生抑制的同時會促進結構合理化。區域的對外開放對醫藥制造業產業結構高級化與合理化均有顯著促進效應，不同于其他變量的作用機制，對外開放可以不斷加強中國制造業對外經濟的技術交流，同時對中國制造業參與國際商品交換與國際競爭都有明顯積極效應，因此，對外開放不僅有助于中國醫藥制造業的科研技術進步，同時能促進醫藥制造業健康快速地發展，進而對促進中國醫藥制造業產業結構的轉型升級具有十分重要的現實意義。老年人口比重的增加必然會導致醫療與保健制品需求的擴大，同時醫藥制造業作為老年人身體健康全方位的呵護產業，而且在研究時間跨度內，中國尚處于扶貧開發與經濟高速發展并行階段，因此人口老齡化不僅會促進高端醫藥制品需求擴大，同時也會促進低端醫藥制品的需求擴大，有利于醫藥制造業資源合理化的重新配置。工業化程度、政府宏觀控制與發展程度對醫藥制造業產業結構高級化有顯著促進作用，自然會在一定程度上破壞醫藥制造業各子產業產出與勞動力配比的均衡，因此對醫藥制造業產業結構合理化有顯著抑制作用。

表6 貝葉斯模型平均估計結果

（二）穩健性檢驗

在上述基準模型設定的基礎上，將醫藥制造業產業結構高級化與合理化公式中的主營業務收入用醫藥制造業工業生產總值代替，進一步重新測度醫藥制造業產業結構高級化與合理化，再次運用BMA方法對上述結果進行穩健性檢驗，結果見表7。可見，數字經濟對醫藥制造業產業結構高級化與合理化的后驗包含概率均在90%以上，同時其后驗均值分別是0.018與0.007，系數符號和大小均與上文結果基本一致。同時，其他控制變量的后驗均值系數符號均與上文一致。因此，得出的結論是穩健可信的。

表7 穩健性檢驗結果

七、結論與啟示

借鑒干春暉（2011）等人的做法，運用高端子產業的主營業務收入占全部子產業主營業務收入之比測算了醫藥制造業產業結構高級化水平，同時運用泰爾指數測度了醫藥制造業產業結構合理化水平。從數字基礎設施、數字產業發展與數字融合應用等三方面入手，構建了中國數字經濟發展水平的評價指標體系。通過MC抽樣技術求解了數字經濟與其他控制變量對醫藥制造業產業結構高級化與合理化解釋的后驗概率分布。據此，總結以下幾點啟示：

（一）2007—2015年，中國東部地區醫藥制造業產業結構高級化水平普遍高于中西部地區，而合理化水平在空間上的分布并不規則，沒有在四大區域間呈現出聚合或者階梯式的分布趨勢。全國整體的數字經濟發展水平呈逐年穩定上升的趨勢，各區域間發展差異較大，在空間分布上依次呈現出東、中、西部階梯式遞減的態勢。因此，應繼續向中西部地區傾斜現有政策資源，同時加速推進建設中西部數字化基礎設施，彌合中國各大區域之間的“數字鴻溝”，最終實現數字經濟在各區域間均衡發展。

（二）數字經濟對中國醫藥制造業產業結構高級化有顯著促進作用，但對醫藥制造業產業結構合理化有輕微抑制作用。在“互聯網+”“5G技術”“區塊鏈”“萬物互聯”等數字經濟熱潮下，各地區應以搶占數字經濟發展高地為契機，重點發展醫藥制造業等高技術產業，進一步促進區域制造業的全產業鏈的轉型升級。

（三）對外開放不僅能有效促進醫藥制造業產業結構高級化，同時對醫藥制造業產業結構合理化也有顯著性的正向促進效應。因此，“雙循環”新格局下，在降低對外依存度的同時，堅持“引進來”“走出去”相輔相成，促進中國醫藥制造業研發水平與技術進步并舉，進一步打造中國醫藥制造業的品牌效應。