數字金融與科技創新對產業結構升級的影響研究

張志偉，程云鶴

（安徽理工大學 經濟與管理學院，安徽 淮南 232001）

改革開放前期，我國的產業結構主要集中在低附加值、高能耗和勞動密集型產業，這樣的產業結構在我國改革開放的前三十年帶來了經濟的飛速發展，使我國一躍成為世界第二大經濟體。黨的十八大以來，我國經濟步入新階段，經濟發展進入中高速增長的“新常態”，為了適應這種變化，迫切需要對產業結構進行轉型升級，為我國經濟穩定增長提供新動力。2020年11月《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》明確提出要加快發展現代產業體系[1]，推動經濟體系優化升級。“十四五”規劃明確，我國要堅持把發展經濟著力點放在實體經濟上，堅定不移建設制造強國，推進產業基礎高級化、產業鏈現代化。大力發展戰略新興產業，加快發展現代服務業，淘汰落后產能，增強產業活力，推動產業結構升級，提升我國核心競爭力，實現經濟的高質量發展[2]。

加快數字化發展，推動數字中國建設。隨著互聯網、人工智能等科技的快速發展，數字技術在人們日常生活中扮演了愈來愈重要的角色，也為產業升級轉型提供了新的道路。當數字科技與傳統金融相融合，便產生了數字金融這一新的金融服務[3]。數字金融基于海量的數據和云計算，能夠以較低的成本提供精準的金融服務，同時也降低了金融服務門檻，能讓社會各階層享受到低成本高效率的金融服務，改善中小微企業融資與經營難題。

數字金融作為一種新型的金融工具，極大地拓展了傳統金融的服務深度和廣度，已有研究發現數字金融對區域創新有顯著促進作用[4]。以科技創新為代表的自主創新能力是我國產業結構優化升級的重要源泉，也是作用于產業結構變遷的具體路徑[5]。在整個金融體系內，投資規模的擴大對技術進步有著顯著促進作用，推動企業技術升級換代和產業融合發展，持續優化產業結構升級[6]。需要研究的問題是，數字金融是否以推動科技創新發展為媒介促進我國產業結構升級。在我國當前供給側結構性改革大背景下，加快產業結構升級轉型，有利于促進經濟高質量發展。基于此，本文采用北京大學數字普惠金融指數作為衡量數字金融的指標，研究數字金融對產業結構升級的影響[7]，并進一步挖掘其作用機制，文章的邊際貢獻在于，從空間計量的角度出發，研究數字金融對產業結構升級的空間作用方式，進一步探討數字金融對產業結構升級的非線性作用，為各省份數字金融發展提供經驗。

一、文獻綜述及研究假設

金融是現代產業的重要組成部分，為各行各業提供資金支持，為各個產業的繁榮發展創造條件。數字金融是金融業發展的必然趨勢，能夠使金融服務實現覆蓋范圍最大化和使用程度深度化。牟曉偉等在其研究中指出，數字金融在我國的發展已經由消費端轉向了生產端，對產業升級具有顯著影響[8]。在韓健等看來，數字經濟的發展對產業結構深度融合具有重要的驅動作用[9]。李治國等將產業結構升級具體分為產業轉型速度、產業結構高度化和產業結構合理化三個維度，認為數字經濟發展能夠顯著提升產業結構轉型升級[10]。杜金岷等通過研究中小微企業的融資狀況與經營環境的改善，得出數字普惠金融的發展對產業升級起到了一定優化作用[11]。基于此，本文認為數字金融對產業升級具有正向顯著作用，提出假設：

假設1：數字金融能夠促進產業結構轉型升級。

數字金融的發展不是一個地區所特有的產物，不同省份的數字金融均有所發展，經濟發達省份的數字金融發展比較迅速，他們在自身發展的同時會對周邊省份起到帶動作用[12]，具有空間上的溢出效應。同樣地，本地區產業結構的調整會影響到周邊地區產業結構升級轉型，地區間產業結構相互依賴，具有空間關聯性[13]。黎翠梅等通過空間計量模型研究數字金融對農村消費的影響，發現數字金融對農村消費具有空間溢出效應[14]。于斌斌研究中國285個地級市的統計數據，檢驗了金融集聚對產業結構升級的空間溢出效應，并且這種溢出效應受到城市規模的限制[15]。基于上述文獻，提出數字金融對產業結構升級的空間效應假設：

假設2：數字金融對產業結構升級具有空間效應的影響。

數字金融能顯著提升融資效率，降低企業的融資約束，而更高水平的金融發展能否促進產業進一步升級？王智新等通過研究發現數字金融對出口復雜度具有非線性特征，且這種特征呈現出邊際遞增的趨勢[16]。孫葉飛等認為隨著城鎮化率的提高，產業結構變化會使經濟增長存在門檻效應[17]。張嘉怡構建了信息化基礎設施為門檻變量，檢驗數字金融對商貿流通業具有單一門檻效應，對于中西部來說，信息基礎設施相對薄弱，數字金融對其商貿流通促進效果則更加顯著[18]。進一步研究數字金融對產業結構是否具有非線性特征效應，提出以下假設：

假設3：數字金融對產業結構升級具有門檻效應。

科技創新是衡量整個社會科技發展水平的重要指標，科技創新能夠推動經濟的發展，也能夠為產業結構轉型升級帶來巨大進步。聶秀華等研究發現數字金融能顯著提升各省份的科技創新水平[4]。沈瓊等通過三階段DEA得出產業轉型升級的效率，發現技術創新對中部六省的產業結構升級具有顯著正向影響[19]。金融科技的創新能夠為企業拓寬融資渠道，提升金融服務實體經濟的能力，并能通過資本積累來影響產業結構升級[20]。孫勇等通過對長江經濟帶110個城市的面板數據研究發現，數字技術的創新驅動了經濟的高質量發展，對產業結構升級具有促進作用[21]。基于此提出以下假設：

假設4：數字金融可以通過提升科技創新水平來間接影響產業結構升級。

二、研究設計

（一）變量說明

1.被解釋變量

產業結構升級（SJ）：借鑒韓健等[9]研究，采用產業結構層次系數來衡量產業結構升級指數。公式如下：

其中，i依次表示第一、第二和第三產業，q（i）表示各個產業占總產值的比重，該指數反映了從低水平的產業結構到高水平的產業結構逐步升級的演變進程，能夠量化產業結構升級水平。

2.核心解釋變量

數字金融：段永琴等人的研究[12]采用北京大學數字普惠金融指數，可以較好地反映中國數字金融的發展水平，本文以此也將數字普惠金融指數作為數字金融的研究指標，還選擇了該指數中的覆蓋廣度和使用深度兩個維度指數，分析不同維度的數字金融對產業結構升級的異質性影響。

3.控制變量

根據已有的研究，加入一系列可能會對產業結構升級產生影響的控制變量[22-23]：一是政府干預，采用地方政府財政支出與GDP的比值；二是開放水平，采用進出口貿易總額與GDP的比值來衡量開放水平；三是城鎮化水平，以城鎮人口占常住人口的比重來衡量；四是固定資產投資水平，采用各省份固定資產投資總額與GDP的比值；五是經濟發展水平，采用各省份人均GDP來衡量，并采取對數化處理。

4.中介變量

科技創新水平：采用科技成果轉化率來表示各省份的科技創新水平，科技成果轉化率可以更好地反映科技產出能力，科技成果轉化率=新產品銷售收入/營業收入。

5.門檻變量

數字普惠金融指數：以數字金融作為產業結構升級的門檻變量，可以觀察不同的金融發展水平對產業結構升級的影響。

（二）數據來源與描述性統計

本文選取2011—2020年我國30個省、自治區、直轄市（不含西藏和港澳臺地區）的面板數據，數字金融的指數來源于北京大學數字普惠金融指數（2011—2020年），其他數據來源于《中國統計年鑒》及各省份的統計年鑒和統計公報。變量的描述性統計結果如表1所示。

表1 描述性統計結果

（三）模型構建

本文的基準模型為

式（2）中，SJit表示省份i在t年的產業結構升級指數，Indexit表示各個省份在各年度的數字金融發展指數，Controlit為各控制變量，μi為個體固定效應，γt為時間固定效應，εit為隨機誤差項。

1.空間效應

為考察數字金融對產業結構升級的空間效應，首先要構建空間權重矩陣，產業結構的升級可能受到各省份地理距離的影響，同時考慮到各省份經濟發展水平的差異，分別構建了地理距離權重矩陣和地理經濟嵌套矩陣[24]。

1）地理距離權重矩陣

2）地理經濟嵌套矩陣

表示各省份在研究區間的人均GDP，表示研究區間全國的人均GDP。

3）空間計量模型設定

空間計量的一般形式：

上式中，i表示省份，t表示時間年份，yit表示被解釋變量，xit表示核心解釋變量和控制變量，W為空間權重矩陣，μi為個體固定效應，γt為時間效應，εit為隨機誤差項；ρ和λ是空間自相關回歸系數。

2.中介效應模型

為驗證數字金融與產業結構之間可能存在的作用機制，結合科技進步的現實情況，參考溫忠麟等[25-26]的中介模型檢驗機制，將科技創新作為中介變量，設定中介效應模型：

式中，Mediatorit表示中介變量，其余的字母含義與（1）式相同。

3.門檻模型

數字金融對產業結構升級的影響除了中介效應外，可能還有非線性效應，對此考慮門檻效應[28]，設定如下的門檻模型：

式中，Thrit表示門檻變量，ζ表示待估計的門檻值，本文選取的數字普惠金融指數作為研究的門檻變量，公式（7）為單門檻模型，公式（8）為雙門檻模型。

三、實證分析

（一）基準回歸結果分析

數字金融對產業結構升級的基準回歸結果見表2，檢驗回歸方程的方差膨脹因子系數（VIF）發現，所有變量的VIF值都小于10，且平均值為4.87，故認為不存在多重共線性問題，可以進行回歸檢驗。

表2 基準回歸結果

基于基準回歸計量模型，使用混合OLS回歸，并選擇固定效應和隨機效應兩個估計方法作為參考，各個回歸均納入了控制變量。本文旨在討論數字金融對產業結構升級的影響，沒有詳細展示控制變量的回歸結果。在固定效應和隨機效應的回歸結果中，數字金融對產業結構升級都呈現顯著促進作用，覆蓋廣度和使用深度兩個維度對產業結構升級的影響也是顯著為正的。在混合OLS回歸中，加入了時間固定效應和個體固定效應，回歸結果在1%水平下是顯著為正的，驗證了假設1，說明數字金融能夠促進產業結構轉型升級。

（二）空間溢出效應分析

1.空間相關性分析

1）全局莫蘭指數

通過全局莫蘭指數在地理距離權重矩陣和地理經濟嵌套矩陣下，分別檢驗數字普惠金融指數和產業結構升級的空間自相關性，二者的全局莫蘭指數檢驗結果見表3。結果顯示，數字普惠金融的莫蘭指數在1%的顯著性水平下通過了檢驗并且系數為正，說明各省份之間的數字金融具有很強的空間相關性，而產業結構升級的莫蘭指數均在5%的顯著性水平下通過檢驗，產業結構升級同樣具有空間相關性，二者具有顯著的空間集聚分布。

表3 全局莫蘭指數

2）局部莫蘭指數

接下來，計算數字金融和產業結構升級的局部莫蘭指數并畫出其散點圖，觀察數字金融與產業結構升級的局部地區是否呈現高值或低值的聚集現象。限于文章篇幅限制，只展示2011年和2020年的散點圖（如圖1、圖2所示），從這些散點圖可以清楚地看到，不管是2011年還是2020年，數字金融指數與產業結構升級指數均呈現“高-高”聚集和“低-低”聚集的趨勢。“高-高”聚集主要集中在我國經濟發達的東部沿海省份，“低-低”聚集則集中在我國經濟欠發達的中西部省份，表明數字金融和產業結構升級在我國具有很明顯的地域分布性。

圖1 2011年產業結構升級和數字金融莫蘭散點圖

圖2 2020年產業結構升級和數字金融莫蘭散點圖

2.空間計量結果

對于空間面板模型的選擇，檢驗結果如表4所示，經過LM檢驗，LM-Error檢驗和LM-Lag檢驗均通過了1%的顯著性水平，可以使用空間杜賓模型（SDM），通過Hausman檢驗拒絕原假設，選擇固定效應的模型，最終確定個體、時間雙固定的空間杜賓模型。

表4 拉格朗日乘數檢驗

利用空間杜賓模型，數字金融指數以及覆蓋廣度和使用深度對產業結構空間回歸結果如表5所示。地理距離權重矩陣和嵌套權重矩陣回歸結果的正負性及顯著性并無太大差異，模型構建較為適宜。在空間杜賓模型中，數字金融對產業結構升級的影響系數為正，并在5%的顯著性水平下通過檢驗，說明本地區的數字金融水平越高，本地區的產業結構升級水平越高，覆蓋廣度與使用深度對產業結構升級水平也有著顯著正向促進作用，這與基準回歸的結果一致。在對產業結構升級影響的空間滯后項系數中，數字金融和覆蓋廣度維度對產業結構升級的空間滯后項系數顯著為正，說明數字金融的發展具有空間效應，本地區數字金融的發展對周邊省份的產業結構升級也會造成正向影響。而使用深度維度對產業結構升級的空間滯后項系數沒有顯著性影響，這可能是由于使用深度反映的是使用數字金融服務的情況。

表5 杜賓模型回歸結果

為進一步研究數字金融對產業結構升級的空間影響，在兩個權重矩陣下對空間杜賓模型中的空間效應進行分解分析，顯示數字金融對產業結構升級的直接效應、間接效應和總效應，如表6所示。由表6可見：數字金融指數的直接效應為0.047，間接效應為0.203，總效應為0.249，均在10%的顯著性水平通過檢驗，表明本地區的數字金融發展不僅對本地區的產業結構升級具有正向促進作用，而且具有顯著的空間溢出效應。驗證了假設2，數字金融對產業結構升級具有空間影響效應。

表6 空間效應分解

（三）非線性特征分析

在探究數字金融對產業結構升級可能存在非線性特征關系時，以數字金融指數作為門檻變量來檢驗二者的門檻效應，對其進行三重門檻檢驗，檢驗結果如表7所示，可以看出，數字金融指數的單門檻檢驗P值為0.000 0，單門檻效應在1%的顯著性水平下通過檢驗，雙門檻檢驗的P值為0.080 0，在10%的顯著性水平下通過檢驗，三重門檻檢驗的P值為0.736 7，未能通過檢驗，故數字金融指數存在雙門檻效應，第一門檻值為0.794，第二門檻值為1.933，門檻估計量與似然比統計量的關系如圖3所示。

表7 數字金融的門檻效應結果

圖3 數字金融的門檻估計值

表8中展示的是在數字金融為門檻變量的情形下，數字金融指標的覆蓋廣度與使用深度之間對產業結構升級的非線性特征關聯，結果顯示，數字金融和使用深度之間對產業結構升級具有雙門檻效應，而覆蓋廣度對產業結構升級則具有單門檻效應，當數字金融指數等于0.794時，對產業結構升級的影響明顯為正，而當數字金融指數高于1.933時，對產業結構升級的影響也是顯著為正的，此時影響系數有所增加；同樣，對于覆蓋廣度和使用深度，均是跨越了一定的門檻值以后，其對產業結構升級的影響系數有所提升，并且這些影響是顯著為正的。這說明，數字金融可以促進產業結構的升級，并且隨著數字金融的發展這種促進效應也在不斷加強。

表8 分維度門檻效應回歸結果

（四）內在機制分析

上述的模型回歸結果說明數字金融對產業結構升級的影響效應，這種影響并不是直接影響，而是通過其他變量引起間接影響，為進一步分析數字金融對產業結構升級影響的內在機制，并驗證假設4，采用中介效用模型并選用逐步回歸法進行檢驗，回歸結果如表9所示，Ⅰ～Ⅸ分別表示以科技創新水平為中介變量，數字金融、覆蓋廣度和使用深度對產業結構升級的影響估計結果。首先，公式（4）基準回歸已經得到驗證。其次，驗證公式（5），其回歸結果分別是第Ⅱ、Ⅴ、Ⅷ列，顯示的是解釋變量對中介變量的影響。當中，數字金融和使用深度對科技創新水平的影響是顯著為正的，覆蓋廣度對科技創新有正向影響，但不顯著。最后，驗證公式（6），數字金融對產業結構升級的系數為0.090，并且通過顯著性檢驗，中介變量的回歸系數顯著為正。因此，存在“數字金融→科技創新→產業結構升級”的傳導機制，即數字金融能夠通過科技創新水平來影響產業結構轉型升級。

表9 中介效應回歸結果

四、結論與建議

本文基于2011—2020年我國30個省份的面板數據，構建基準回歸模型、空間計量模型、門檻效應模型和中介效應模型，分析了數字金融對產業結構升級的影響效應，檢驗了該效應的驅動存在性、空間作用方式和中介渠道等機制模型。本研究發現：1）數字金融對產業結構升級具有顯著的正向作用，并且覆蓋廣度和使用深度對產業結構升級存在正向影響。2）從空間上來看，產業結構升級具有顯著的空間相關性，本地區的產業結構升級能推動周邊相鄰省份的產業結構升級。數字金融可以優化當地的金融環境，為促進產業結構轉型升級創造條件。另外，數字金融還能通過示范效應，推動周邊地區產業結構升級[28]。3）數字金融對產業結構升級具有非線性的特征影響，以數字金融指數為門檻變量，在不同的門檻區間內有著不同的影響作用，超過一定的門檻值后，數字金融對產業結構升級的影響顯著增加。4）數字金融通過科技創新的中介機制來促進產業結構轉型升級，說明科技創新在產業結構升級中起著重要作用。

基于以上結論，提出幾點政策建議：第一，實證檢驗結果表明數字金融對產業結構升級具有促進作用。因此，要充分發揮數字金融的數字技術平臺優勢，結合區塊鏈和人工智能等技術賦能產業結構升級，政府應加大對數字金融的財政支持，完善數字化相關基礎設施建設，進一步提升數字金融的服務覆蓋廣度和使用深度。同時，加強對數字金融的監管，出臺相關的法律法規，防止金融機構發生系統性風險。

第二，各地區間應加強合作與聯系。我國東部沿海地區經濟發達，集中了眾多高附加值產業，而中西部地區則分布著一些附加值低且勞動密集型產業，各地區間要保持聯系與交流，逐步打破各地之間的行政壁壘，形成一個跨區域的統一的市場體系，利用數字金融的低成本性，充分發揮數字金融對產業結構升級的空間溢出效應。

第三，各地區因地制宜發展數字金融。由于數字金融對產業結構升級的影響具有非線性特征，各地區應根據自身現實情況采取相應的政策，不能盲目發展數字金融。

第四，加大對科技研發創新的投入。數字金融能以科技創新為媒介促進產業結構升級，在提升數字金融發展的同時，積極推動創新發展戰略。科技是第一生產力，創新能帶動產業發展的變革，提升經濟發展水平，進一步加快產業結構轉型升級進程。