數字經濟發展對產業結構、產業效率的影響：來自省級層面的經驗證據

王家庭，袁春來，馬 寧

(1.南開大學中國城市與區域經濟研究中心，天津 300071；2.北京大學政府管理學院，北京 100871；3.暨南大學經濟學院，廣東 廣州 510632)

0 引言

“十四五”規劃明確提出，要加快發展現代產業體系，推動經濟體系優化升級。在中國轉變經濟增長方式的關鍵時期，經濟高質量發展的實現依賴于產業結構和生產效率的雙重變革。推進產業優化升級要與中國經濟形勢相結合，數字經濟通過其技術通用性、范圍經濟性、平臺生態性以及融合創新性的特征，快速成為繼農業經濟、工業經濟之后的新型經濟形態[1]。據 《中國數字經濟發展白皮書 (2020年)》報告，數字經濟越來越成為國家推進傳統生產模式變革的重要依托和占據創新競爭優勢的核心力量。

關于數字經濟的規模測度，國內外眾多機構和學者提出不同的測算方法。這些方法可歸納為3類：①直接測算法，側重于對數字經濟增加值及對GDP貢獻的計算，如康鐵祥[2]、許憲春等[3]；②指標體系法，注重對數字經濟發展的綜合評價。國際數字經濟相關指數中引用較多的有歐盟發布的數字經濟與社會指數 (DESI)、OECD數字經濟指標體系、世界經濟論壇 (WEF)網絡準備度指數BEA數字經濟核算體系以及國際電信聯盟ICT發展指數 (IDI)等。國內政府部門和相關機構也構建了許多獨立的數字經濟衡量指標體系，代表性的有中國信息通信研究院數字經濟指數 (DEI)、賽迪顧問中國數字經濟指數 (DEDI)和騰訊 “互聯網+數字經濟指數”等，學術界也有較多學者構建數字經濟發展評價指標體系來測算中國數字經濟發展狀況[4-6]。③衛星賬戶法，以獨立完整的數字經濟統計賬戶框架為核心展開測算。2016年經合組織成立數字經濟下GDP測度小組，圍繞數字經濟中所有產品和服務的總價值進行框架構建，強調全面核算原則，初步設計了數字經濟衛星賬戶以刻畫數字經濟運行狀況。同時，不少國內學者在此基礎上研究設計中國數字經濟衛星賬戶，為中國數字經濟規模測度提供新思路[7-8]。

關于數字經濟與產業優化升級，當前學術界普遍認為數字經濟發展對產業優化升級有強大的推動作用。伴隨著數字經濟與實體經濟的深度融合，低端傳統產業逐漸向高端新興產業轉移，數字基礎設施完善、數字技術推廣應用以及向傳統產業的滲透融合等作為轉變產業形態的有效方式，都對中國產業結構的完善和產業效率的提升起著明顯促進作用[9]。就產業數字化層面來說，快速推進數字化建設可能會倒逼企業數字化轉型。在全球積極提升數字化水平的背景下，盡快轉變 “互聯網+”新型發展模式已經成為實現可持續增長的必然要求。同時，企業數字化轉型的實現將有效降低其生產經營活動的成本、提高其經濟產出效率，有利于加快推進中國產業的優化升級[10]。反向看，產業優化升級日益表現出 “數字化”特征，這進一步證實了發展數字經濟已成為中國產業優化升級的持續支撐力[11]。

基于已有研究可以發現，當前數字經濟規模的測度方法尚未統一，各測算框架之間存在一定差異，關于數字經濟發展測度的研究有待進一步探索。大多文獻集中于數字經濟對經濟高質量發展、技術創新、就業結構以及要素生產率等多方面的影響，較少文獻能夠將數字經濟發展與產業優化升級結合起來。 為此，本文從數字基礎設施建設水平、數字產業發展水平和數字科技創新水平3個維度較為全面地構建了數字經濟綜合發展水平測度指標體系，采用工具變量法實證檢驗數字經濟綜合發展水平及3個二級指標分別對產業結構優化及產業效率提升的作用效果，并進一步分析數字經濟促進產業優化升級的內在交互機制。由于區域間經濟基礎、自然資源、地理位置等條件不同，數字經濟發展對產業優化升級的作用可能存在地區差異，因此本文對東中部和西部分別進行異質性檢驗。

1 理論分析與假說提出

數字經濟作為經濟高質量發展的新動力，可通過優化產業結構與提升產業效率的雙重路徑加快產業優化升級進程。從產業結構看，在數字技術的發展與應用快速衍生新興數字產業的同時，數字經濟加快了區域間的信息交流及整合，數據要素進入市場帶動了其他生產要素的區域間流動，有效提升了要素配置效率，表明數字經濟可通過推進數字產業化與降低資源錯配水平等方式推動區域間產業結構優化的進程。從產業效率看，數字經濟與三大產業融合不斷深入，產業數字化趨勢日趨凸顯，大數據、人工智能等數字技術的滲透推廣加快了傳統產業生產變革的步伐，推動傳統產業向數字化、網絡化和智能化方向邁進，最終有效提升全行業的產業效率。基于此，提出假設1：數字經濟綜合發展水平的提高有利于優化產業結構、提升產業效率，進而促進產業優化升級。

分維度看，數字基礎設施建設具有投資驅動效應，大量財政資金的市場投入為整個產業與經濟的發展增加信心。進一步地，建立完善的數字基礎設施要求電子元件、高新技術等產品和服務的持續供給，從而有效擴大市場需求，帶動相關產業鏈的發展，進而優化中國產業結構體系。其次，加快數字基礎設施建設可以促進傳統產業生產模式的變革，倒逼企業主動增強創新意識，增加研發投入進而提升產業效率。最后，數字基礎設施建設的成熟為數字經濟時代軟件和信息技術服務業、人工智能產業、超高清視頻產業等新興產業的崛起奠定了基礎，為全社會產業的快速升級提供了可能。基于此，提出假設2：完善數字基礎設施建設能夠優化產業結構、提升產業效率，進而推動產業優化升級。

數字產業發展作為數字經濟的核心要素有力促進了產業優化升級。一方面，電子商務作為以計算機網絡技術為依托的新型商業模式和經濟活動形態，打破了傳統的商品交易形式，迅速實現與農業、制造業和服務業的產業融合，豐富了我國產業結構層次，提高了產業鏈的整體發展水平；另一方面，信息傳輸計算機服務和軟件業的快速發展鞏固了數據在所有生產要素中的經濟地位，通過在產業生態系統中發揮技術擴散效應有效促進了企業生產經營模式的轉變，提升了產業生產效率。因此，數字產業規模擴大可充分發揮市場效應，加快實現以供給側為基礎力量的產業優化升級。基于此，提出假設3：數字產業的發展也能夠通過優化產業結構、提升產業效率加快產業優化升級。

數字科技創新水平的提高可以從3個方面加快產業優化升級的進程。①提高要素生產率。創新通過技術進步降低生產成本，提高勞動生產效率，進而推動產業優化升級。②優化資源配置。數字科技創新能力的提升以研發投入的增加和知識人才的引進為基本前提，創新可促進區域間勞動力、資本、技術等生產要素的合理流動來平衡資源配置，最終實現全國范圍內產業結構的調整優化。③推動市場開發。企業通過提升數字科技創新水平保證自身的可持續發展，創新又使得新產品、新技術和新服務不斷進入市場，市場通過需求側反饋機制推動新興產業迭代，從而推動了產業的優化升級。基于此，提出假設4：數字科技創新水平的提升能夠不斷優化產業結構、提升產業效率，對地區產業的優化升級有積極影響。

2 模型構建與變量、數據說明

2.1 模型設置

根據上述數字經濟發展對產業優化升級的影響機制，構建計量模型進行實證檢驗，公式為：

UINDit=λ0+λ1DIGit+λ2ωit+ui+vi+εit

式中，i表示省份，t表示年份。UINDit為被解釋變量，表示產業優化升級；DIGit為核心解釋變量，表示數字經濟綜合發展水平；ωit為一系列控制變量，例如對外開放水平、營商環境、公共服務水平、人口規模、政策環境等；ui表示省份固定效應；vi表示年份固定效應；εit為隨機擾動項。

2.2 數據來源

選取2014—2019年中國31個省份的面板數據為研究樣本，數據主要來源于國家統計局、EPS數據庫、 《中國統計年鑒》以及各省統計年鑒，采用插補法對缺失值進行處理。

2.3 變量說明

(1)被解釋變量。產業優化升級主要指產業結構的優化和產業效率的提升。其中，產業結構優化表現為不同層次產業比例的協調發展和產業水平的整體提升，產業效率提升表現為產業內部生產方式的改進、高附加值產品的增加以及生產要素的高效利用。立足于三大產業國民經濟地位的變化來測度產業結構升級水平，參考徐敏等[12]的研究指標選取，采用產業結構層次系數來衡量各省份的三大產業比例分布情況，以此說明各省份的產業結構升級水平。公式為：

式中，ri為各地區第i產業占該地區生產總值的比重，產業結構層次系數的取值范圍為[1，3]，且數值越大，證明第三產業相對于第一產業和第二產業的地位越高，產業結構升級水平也就越高。

在產業效率指標選取上，一方面，在王智勇[13]的研究基礎上，使用產業GDP/產業從業人數衡量產業效率；另一方面，數字經濟依賴的ICT行業本質上是服務業，ICT行業的發展將首先作用于服務業在整體行業和細分領域的技術創新和結構優化[14]，數字經濟不僅為服務業提供技術媒介，還使服務業逐漸取代傳統制造業，成為勞動價值創造的主要源泉[15]。再次， 《中國數字經濟發展白皮書》顯示，截至2020年底，我國一二三產業數字化滲透率分別為8.9%、21.0%和40.7%，第三產業數字化發展較為超前，但一二產業明顯滯后，故對產業效率的評價側重于第三產業，即產業效率 (EFF)的計算公式為：

EFF=第三產業GDP/第三產業從業人數。

(2)解釋變量。在已有數字經濟評價體系的研究基礎上[5，16-17]，結合數據可得性，本文設計了包含3個二級指標、26個三級指標的數字經濟綜合發展水平測度指標體系，以對各省份數字經濟發展情況進行綜合度量，指標體系見表1。

(3)工具變量。在實證檢驗中，變量的內生性問題總是不可避免的，內生性的出現使得參數估計的結果變得不可靠，數字經濟可以通過創新驅動效應、要素適配效應等有效推動產業的優化升級。同時，產業優化升級水平相對較高的省份，經濟實力往往較強，數字經濟發展環境相對良好，進而可能出現產業優化升級水平越高的地區的數字經濟綜合發展水平也較高的現象，造成互為因果問題的產生，引起內生性問題。

為了解決內生性問題，本文采用工具變量法進行兩階段OLS回歸。工具變量需要滿足外生性與相關性兩個條件，即不僅要與地區的數字經濟綜合發展水平具有強相關性，還要與產業優化升級不相關。借鑒黃群慧等[18]和趙濤等[19]的指標選取思路，構造各省份1984年每百人固定電話數量與上年全國互聯網投資額的交互項 (inter)作為工具變量，數字經濟以互聯網技術的應用為發展基礎，而互聯網的普及又以固定電話的使用為最原始的開端。

表1 數字經濟綜合發展水平測度指標體系

根據上述數字經濟綜合發展水平測度指標體系，固定電話普及率是一個地區數字經濟發展基礎設施狀況的重要組成部分，進而會對該地區的數字經濟綜合發展水平產生影響，從這個意義上講，選取每百人固定電話數量作為數字經濟綜合指數的工具變量滿足相關性要求。

隨著通信技術的快速迭代，歷史上每百人固定電話數量對當前各省份的產業升級進程基本沒有影響，從這個角度出發，選取1984年每百人固定電話數量作為工具變量滿足外生性條件。鑒于本文的研究樣本為面板數據，直接選取各省份1984年每百人固定電話數量作為工具變量會因為固定效應模型的應用導致難以度量，因此，最終以各省份1984年每百人固定電話數量與上一年全國互聯網投資額的交互項作為工具變量。

(4)控制變量。考慮到產業優化升級會受其他因素的影響，參考焦帥濤等[20]和王凱[21]等的前沿學術成果，在實證模型中引入5個控制變量。對外開放水平 (open)，利用進出口總額與GDP比值來衡量一個地區的對外開放程度；營商環境 (env)，引入市場化指數作為營商環境的替代指標；公共服務水平 (csl)，采用每百人郵路總長度作為公共服務水平的衡量指標；人口規模 (popu)，以年末常住人口總數來衡量該地區的人口規模大小；政策環境 (policy)，用地方財政支出占GDP比值來體現地方政府的經濟干預程度。變量的描述性統計見表2。

表2 描述性統計

3 實證分析

3.1 數字經濟測度結果

本文采用熵值法測算出2014—2019年31個省份的數字經濟綜合發展水平及其分項水平，包括數字基礎設施建設水平、數字產業發展水平和數字科技創新水平。我國數字經濟綜合發展水平在近幾年呈現持續上升的趨勢，2018年出現最大值，其中數字基礎設施建設水平的提升幅度最大，數字產業發展水平保持高位波動，數字科技創新水平也有明顯的進步。我國數字經濟發展水平存在較大的區域差異，表現為東部>中部>西部，以2019年數字經濟綜合發展指數測算結果為例，排名前15位的東中部省份有13個，而西部地區僅有重慶和寧夏兩個地區，測算結果見表3和表4。

3.2 基準回歸

為了進一步分析數字經濟發展對產業優化升級的驅動效應，將數字經濟綜合指數及其3個維度的分指數依次代入模型進行實證檢驗，共得到8個模型的基準回歸結果，見表5。

從產業結構視角看，模型1顯示數字經濟綜合發展水平對產業結構優化影響的系數顯著為正；模型2顯示數字基礎設施建設水平對產業結構優化呈強顯著正向作用，數字基礎設施建設指數每上升1，產業結構層次系數平均上升0.2537；模型3顯示數字產業發展水平與產業結構優化之間呈正相關關系，但結果不顯著，數字產業發展指數每上升1，產業結構層次系數平均上升0.0762；模型4顯示數字科技創新水平對產業結構優化呈顯著正向作用，數字科技創新指數每上升1，產業結構層次系數平均上升0.2013。

從產業效率視角看，模型5顯示數字經濟綜合發展水平對產業效率提升的系數顯著為正；模型6顯示數字基礎設施建設水平對產業效率提升呈強顯著正向作用，數字基礎設施建設指數每上升1，產業效率系數平均上升0.2840；模型7顯示數字產業發展水平與產業效率提升之間呈顯著負相關關系，數字產業發展指數每上升1，產業效率系數平均下降0.33，這可能是內生性問題導致的結果；模型8顯示數字科技創新水平對產業效率提升呈顯著正向作用，數字科技創新指數每上升1，產業效率系數平均上升0.4047。

表3 2014—2019年東中西部地區數字經濟綜合發展指數

表4 31個省份的數字經濟綜合發展指數、排名及變化情況

表5 基準回歸結果

3.3 工具變量回歸

利用工具變量進行第2階段回歸的結果見表6。第1階段F值均大于10，說明不存在弱工具變量問題，而第1階段的回歸結果表明滿足工具變量的相關性假設。由回歸結果可知，數字經濟綜合發展水平、數字基礎設施建設水平、數字產業發展水平以及數字科技創新水平的估計系數均顯著為正，表明在考慮了內生性問題后，數字經濟綜合發展水平與3個二級指標水平仍然對產業結構優化和產業效率提升有明顯的促進作用，即發展數字經濟可有效推動產業優化升級。

對比表5與表6，加入工具變量后，數字經濟綜合發展水平對產業結構優化和產業效率提升的回歸系數仍顯著為正，且系數由0.1498、0.2013分別增至0.8778、1.4412。假設1得以驗證。

數字基礎設施建設水平、數字科技創新水平對產業結構優化和產業效率提升的正效應變化也表現為顯著增大，假設2與假設4得以驗證。同時，工具變量法的使用令數字產業發展水平對產業結構優化的正效應由不顯著變為顯著；對產業效率提升的作用方向由負轉正，且作用效果明顯增強，假設3得以驗證。

表6 工具變量回歸結果

3.4 異質性分析

數字經濟發展對產業優化升級的驅動效應很可能因為地區間經濟基礎、自然資源、要素分配、地理位置等因素的不同表現出地區異質性，鑒于東中部地區數字經濟發展水平較高，且保持較強的一致性，與西部地區數字經濟發展具有明顯差異，本文將所觀察的31個省份劃分為東中部和西部兩個組別進行區域的異質性分析。同理，使用兩階段最小二乘法進行實證檢驗，回歸結果見表7和表8。

基于異質性檢驗的回歸結果，從產業結構視角看，第一，對以數字經濟綜合發展水平作為核心解釋變量的回歸結果進行對比分析，發現東中部和西部地區的數字經濟綜合發展水平對產業結構優化的影響系數均顯著為正，且東中部的正向作用顯著強于西部地區。第二，對比以數字基礎設施建設水平單獨作為解釋變量的模型結果，無論在東中部還是西部地區，完善數字基礎設施均有利于促進產業結構的優化，且東中部地區的正效應大于西部地區的正效應。第三，觀察兩個區域內數字產業發展水平對產業結構的回歸系數可以發現兩個區域內數字產業發展水平對產業結構的回歸結果均不顯著，但從數值上東中部地區數字產業發展水平對產業結構優化的正效應明顯大于西部地區。第四，對比以數字科技創新水平分別單獨作為解釋變量的模型結果，無論在東中部地區還是西部地區，提升科技創新水平均有利于促進產業結構優化，且東中部地區的正效應大于西部地區的正效應。

表7 東中部地區數字經濟對產業升級的驅動效應估計結果

表8 西部地區數字經濟對產業升級的驅動效應估計結果

從產業效率視角看，第一，對以數字經濟綜合發展水平作為核心解釋變量的回歸結果進行對比分析，發現東中部和西部地區的數字經濟綜合發展水平對產業效率提升的影響系數均顯著為正，且東中部地區的正向作用顯著強于西部地區。第二，對比以數字基礎設施建設水平單獨作為解釋變量的模型結果，無論在東中部地區還是西部地區，完善數字基礎設施建設均有利于促進產業效率的提升，且東中部的正效應大于西部地區的正效應。第三，觀察兩個區域內數字產業發展水平對產業效率的回歸系數可以發現，東中部地區數字產業發展水平對產業效率的回歸結果顯著為正，西部地區數字產業發展水平對產業效率的回歸結果不顯著。第四，對比以數字科技創新水平單獨作為解釋變量的模型結果，無論在東中部還是西部地區，提高數字科技創新水平均有利于產業效率的提升，且東中部地區的正效應大于西部地區的正效應。

結合上述回歸結果進行分析，東中部地區數字經濟發展對產業優化升級的驅動效應之所以明顯大于西部地區，一方面是因為東中部地區的數字經濟綜合發展水平普遍高于西部地區，西部地區的數字經濟發展本身就存在不平衡不充分問題，其對產業優化升級的帶動作用肯定要明顯弱于東部地區；另一方面是由于東中部地區數字經濟的快速發展推動高新技術企業加速集聚，從而大大提高了東中部地區的產業競爭力，使受自然資源及地理位置限制的西部地區更加難以實現生產變革，不利于西部地區產業的進一步優化升級。

3.5 穩健性檢驗

為了檢驗上述回歸結果的穩健性，采用更換被解釋變量的衡量指標和引入解釋變量的滯后1期這兩種方法進行模型估計。

(1)更換產業結構優化水平衡量指標的穩健性檢驗。本文使用第三產業增加值與第二產業增加值的比值作為產業結構優化水平的替代指標，回歸結果表明在更換被解釋變量后，數字經濟綜合發展水平、數字基礎設施建設水平、數字產業發展水平和數字科技創新水平的回歸系數均至少在5%的顯著性水平上為正，這進一步證實了本文的研究假設，也說明上述回歸結果具有穩健性。

(2)更換產業效率衡量指標的穩健性檢驗。本文在勞動生產率的基礎上運用 DEA 模型測度全要素生產率。在衡量產業效率時需有資本投入數據，但在已有統計年鑒中，服務業缺少資本投入和資本存量的數據，因此選用全省固定資產投資總額作為投入指標。采用DEA方法測度服務業產業效率，TFP 的投入指標包括固定資產投資總額和第三產業從業人數，產出指標為第三產業增加值，回歸結果表明在更換被解釋變量后，數字經濟綜合發展水平、數字基礎設施建設水平、數字產業發展水平和數字科技創新水平的回歸系數均至少在10%的顯著性水平上為正，這進一步證實了本文的研究假設，也說明上述回歸結果具有穩健性。

(3)引入解釋變量滯后1期的穩健性檢驗。考慮到數字經濟與產業優化升級之間的雙向交互影響，引入解釋變量的一階滯后項重新回歸，因為之前的數字經濟發展有可能對該省份產業優化升級存在持續影響，但當期產業優化升級水平不可能影響往期的數字經濟發展。根據檢驗結果，所有解釋變量的回歸系數均顯著為正，有效驗證了數字經濟發展對產業優化升級的推動作用。

4 進一步分析

本文將數字基礎建設水平與數字產業發展水平的交互項XY、數字基礎設施建設水平與數字科技創新水平的交互項XZ、數字產業發展水平與數字科技創新水平的交互項YZ分別納入回歸模型中進行估計，以此考察數字經濟發展各個維度驅動力的內在協同效應。

(1)從數字基礎設施建設水平與數字產業發展水平的交互項影響看，由表9列 (1) (4)的估計結果可知，其對產業結構優化及產業效率提升的估計系數均顯著為負。這表明當前我國的數字基礎設施不能有效滿足數字經濟產業發展的需求，無法發揮數字基礎設施建設與數字產業規模擴大在地區產業優化升級中的正向協同效應。數字基礎設施的相對欠缺無法激發地區數字經濟發展的活力，不利于推進當地產業的數字化轉型，最終影響地區產業優化升級的進程。

(2)從數字基礎設施建設水平與數字科技創新水平的交互項影響看，由表9列 (2) (5)的估計結果可知，其對產業結構優化及產業效率提升的估計系數均顯著為負。由此分析，現階段我國數字基礎設施建設與數字科技創新之間無法形成互補效應，不能共同驅動產業優化升級。這可能是因為我國現有數字基礎設施建設水平尚不能滿足企業新技術、新產品、新服務的發展需要。其中，以大數據、云計算、人工智能以及5G技術等為主體的新型基礎設施建設的發展不成熟、融合不完全可能是造成數字基礎設施短板的主要原因。

(3)從數字產業發展水平與數字科技創新水平的交互項影響看，由表9列 (3) (6)的估計結果可知，其對產業結構優化及產業效率提升的估計系數均為負值，且結果并不顯著。這說明我國各地區的數字科技創新水平較低，不足以支撐數字經濟產業規模的迅速擴大，未能在推進數字經濟高質量發展中起到良好的促進作用。創新是引領發展的第一動力，要實現數字經濟的高質量增長，提高產業優化升級水平，必須依靠創新競爭力的提升。目前，我國絕大部分地區缺乏良好的創新環境和創新制度條件，對培養創新型人才的重視程度不夠，不足以成為加快數字經濟發展進而推動產業升級的有力支撐。

表9 交互效應的回歸結果

5 結論與政策建議

本文利用2014—2019年31個省份的面板數據測度數字經濟綜合發展指數，并實證檢驗數字經濟發展對產業優化升級的作用機制。主要結論如下：從產業結構與產業效率的雙重視角來看，數字經濟發展與3個二級指標 (數字基礎設施建設、數字產業發展、數字科技創新)的影響均顯著為正，且對產業效率提升的正向作用強于產業結構優化；東中部地區數字經濟綜合發展水平、數字基礎設施建設水平、數字產業發展水平以及數字科技創新水平對產業結構優化和產業效率提升的正向驅動效應均顯著大于西部地區；數字基礎設施建設水平、數字產業發展水平與數字科技創新水平兩兩之間交互項對產業結構優化和產業效率提升的回歸系數均為負值，未表現出對產業優化升級的內在積極協同效應。

基于上述結論，提出如下政策建議。

(1)從結構與效率的雙重路徑出發，充分發揮數字經濟對產業優化升級的促進作用。一方面，在數字經濟新興產業快速崛起的節點上，要大力支持電子信息制造業、通信服務業、軟件和信息技術服務業、電子商務等數字產業的發展，進一步豐富我國產業的層次結構，同時也應利用數據的生產要素帶動作用，促進資源在區域間的有效流動，最終促進產業結構優化；另一方面，要加快推進數字技術在農業、工業、服務業的整合應用，通過滲透效應、重組效應和關聯效應實現數字經濟與傳統產業的融合發展，進而引致新一輪生產變革，推進企業數字化轉型的進程，最終全面提升產業效率。

(2)因地制宜，協同推進東中西部地區的數字經濟發展。對于東中部地區，要在原有數字經濟發展優勢基礎上加大數字技術研發投入，支持高技術產業發展，打造數據信息共享平臺，積極探索數字經濟與實體經濟的新融合，有效增強數字經濟對產業優化升級的正效應。對于西部地區，完善數字基礎設施建設是首要任務，政府要積極發揮資源導向作用，著重提高西部地區的通信網絡服務水平，進一步夯實數字經濟發展基礎，為當地產業數字化轉型和優化升級提供良好環境。

(3)注重數字基礎設施建設、數字產業發展與數字科技創新之間的交互影響。對于我國目前的數字基礎設施建設尚不能滿足數字產業發展的需求，政府應加快完善互聯網通信等數字基礎設施建設，補足落后地區建設短板，為全面發展數字經濟營造良好環境。對于數字基礎設施建設未能與數字科技創新形成良好的相互推動效應，政府應加快升級新型數字基礎設施建設，大力支持5G、云計算、人工智能等重點產業的發展，為數字產品及服務的創新與應用提供可能。對于數字科技創新水平不足以支撐數字產業的進一步發展，政府應增加科學技術、教育等方面的財政支出，落實創新驅動發展戰略，企業應積極探索數字化轉型的渠道，主動引進高新技術及相關專業人才，擴大研發投入規模，提高自身要素生產效率，最終共同推進產業優化升級。