數字基礎設施對產業升級的影響機制研究

李斯林 余紅心 武文博 戈盈凡

摘 要：數字基礎設施作為新一輪基建投資的重點，對中國產業轉型升級具有至關重要的作用。利用熵值法測算2013—2020年中國內地30個省份的數字基礎設施建設水平，基于數字基礎設施的“恩格爾效應”和“鮑莫爾效應”，分析其對產業升級的作用機制，并進一步檢驗數字基礎設施對“鮑莫爾成本病”的影響。結果表明，數字基礎設施能夠顯著推動地區產業升級，且對中部地區的作用效果最為顯著，西部地區次之，東部地區最弱；在數字基礎設施對產業升級的影響過程中，“恩格爾效應”和“鮑莫爾效應”仍是主要影響因素；數字基礎設施在推動產業結構服務化的同時，提升產業總體生產率，從而緩解“鮑莫爾成本病”的影響；數字基礎設施通過增加居民人均消費支出，促進產業結構服務化，但對產業生產效率的提升作用并不明顯。研究結論可為中國新一輪基礎設施建設提供策略參考。

關鍵詞：數字基礎設施；產業升級；恩格爾效應；鮑莫爾效應

DOI：10.6049/kjjbydc.2022090691

中圖分類號：F264

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）12-0099-09

0 引言

隨著中國數字經濟發展提速，產業數字化進程加快，數字技術對工業、服務業的滲透率不斷提高，對5G、工業互聯網、大數據中心、人工智能等數字基礎設施的需求日益增加。完備的數字基礎設施不僅是數字技術的主要載體，也是數字經濟發展的前提。在繁榮數字經濟、實現經濟高質量發展的重要關頭，中國加快產業結構調整與優化的任務十分緊迫，同時對基礎設施的需求也隨之發生結構性轉變^[1]。一個國家的最優產業結構是隨著經濟發展、要素資源稟賦改變而變化的，而每種特定產業結構都要有與之相適應的配套基礎設施。隨著中國產業結構升級進程加快，傳統基礎設施恐難以承載其發展需要。產業升級與發展速度不僅取決于要素稟賦結構的改進速度，還取決于基礎設施是否得到相應改善^[2]。

數字基礎設施作為支撐數字經濟的底層物理基礎，能夠帶動新型產業和業態發展，為傳統產業高質量發展提供技術保障^[3]。數字基礎設施與傳統基礎設施都能推動產業轉型升級，但不同之處在于，前者的技術進步方向并不一定偏向傳統制造業。“鮑莫爾效應”和“恩格爾效應”作為推動產業升級的主要驅動力，其核心動力來源是技術進步。當經濟處于發展階段時，產業間技術進步差異會引起社會就業人口由第一產業逐步向第二、三產業大規模轉移，進而實現產業結構服務化。受到技術進步偏向的制造業比重下降可能導致社會整體生產率降低，從而使得經濟增速放緩，但在數字經濟背景下，服務業比重上升并不必然導致經濟增速下滑^[4]。江小涓和羅立彬^[5]基于數字經濟時代與中國巨大市場規模相契合的角度，認為中國服務經濟的發展潛力和空間巨大；Pugno^[6]提出，服務業的繁榮會加快人力資本積累速度，進而帶動經濟整體提速。因此，在數字基礎設施建設影響下，服務業生產效率得到極大提升。那么，“鮑莫爾成本病”現象是否有所緩解？基于此，本文選取2013—2020年中國省級面板數據，實證分析數字基礎設施對我國產業升級的影響及機制，并進一步探究以下問題：①在數字基礎設施對產業升級的影響機制中，“恩格爾效應”和“鮑莫爾效應”是否仍為主要影響機制？②數字基礎設施通過“鮑莫爾效應”推動產業結構服務化的同時，能否通過提升社會總體產業生產率緩解“鮑莫爾成本病”的影響？盡管諸多學者認為數字技術的廣泛應用可以有效降低“鮑莫爾成本病”的負面影響，但鮮有研究從實證出發證明這一觀點。

本文主要從以下方面對現有研究進行拓展：第一，將數字基礎設施作為主要解釋變量，探究其對中國產業升級的影響及作用機制。雖然已有文獻探究了數字經濟或基礎設施對產業升級的影響，但對數字基礎設施的理論與實證研究仍相對較少。第二，從“恩格爾效應”與“鮑莫爾效應”出發進行機制分析，并實證驗證居民消費、居民收入以及高技術產業創新的中介效應。第三，證實數字基礎設施對緩解“鮑莫爾成本病”起到一定作用，為加強數字基礎設施建設的策略制定提供參考依據。

1 理論分析與研究假設

已有關于產業升級的研究主要從以下視角展開：價值鏈升級、產業結構調整以及產業技術升級。價值鏈升級是指跨部門升級，即廠商橫向跨越到其它新部門^[7]，以微觀研究為主，主要探究如何提高供應商在全球價值鏈所處位置以及如何在行業內實現工藝或產品升級。產業結構升級是指產業結構效率由低級狀態向高級狀態的動態演變，主要表現為某一地區第一產業向第二、三產業演變的過程，象征著一國經濟主導產業的更替。干春暉等^[8]認為產業結構變動包括兩個方面：一是由于各產業技術進步速度不同以及在技術水平、技術吸收能力上的差異，使得各產業增長速度不同，從而導致該地區產業結構發生變化；二是在不同發展階段，國家的發展要依靠不同主導產業推動，主導產業更替實質上就是一國產業結構的改變^[9]。產業技術升級是指受益于新技術的應用，企業或行業勞動生產效率得到大幅提升，是一種通過實際產業技術和生產效率度量產業升級的方法，而不僅限于衡量三次產業相對規模的變化^[10]。

隨著數字技術在各行業的廣泛應用，在供給端催生出新的信息技術產業，成為新的經濟增長點，通過對傳統應用產品和業務進行技術革新，并通過企業間與產業間的網絡互聯，實現技術創新擴散^[11]，提高企業生產效率，從而解放更多勞動力投入到新的生產活動中，提高服務業比重。同時，在需求端，數字基礎設施支撐移動支付、平臺經濟、共享經濟等新型商務業態，釋放消費者的潛在需求并改變居民消費結構。數字基礎設施作為支撐數字經濟的底層物理基礎，不僅改變了以往的商業和交易模式，且相較于傳統基礎設施而言，保留了準公共品的作用^[12]。受益于數字產品的低邊際成本屬性，數字基礎設施能夠強化自身的非排他性，使其更具有“公共品”特征，外部效應得到極大強化^[13]。可見，與傳統基礎設施投資相比，新一代數字基礎設施更有利于提高資本和勞動生產率，從而加速資本密集型產業對勞動密集型產業的替代過程，促進產業轉型升級。因此，本文提出如下假設：

H₁：數字基礎設施能夠有效推動地區產業升級。

1.1 恩格爾效應

產業升級的主要動因來源于“恩格爾效應”和“鮑莫爾效應”。其中，“恩格爾效應”是指當收入水平越來越高時，消費者對低端商品的需求將逐漸達到飽和狀態，轉向更高品質、更有創意的商品（高技術產業、現代服務業等），拉動勞動力和資本向非農產業部門轉移。“恩格爾效應”強調不同產業部門的產品受需求與收入彈性影響。隨著需求與收入彈性較大的高質量、創新性產品需求不斷增加，而消費是生產的目標和終點，消費結構直接決定產業結構^[14]，相關行業就會成為主要行業，這就使得高質量、高附加值的產業在國民經濟中占比不斷提高，推動產業結構轉型升級。

通過梳理現有文獻發現，人均消費支出增加意味著居民消費需求和層次的提升。消費需求結構變動引發消費升級，是引領產業升級的重要動力^[15]，并通過“恩格爾效應”促進制造業和服務業的高端化與現代化^[16]，提升現代服務業在產業結構中的比重，推動產業結構向服務化轉型的進程^[17]。居民可支配收入提高通常意味著生產效率的提升，也是產業升級的另一種表現形式。收入水平的提高不僅能夠促進消費支出，還將擴大社會資本投資，推動金融結構市場化^[18]，降低企業融資難度，有利于企業降低生產和研發成本。

相比于傳統基礎設施，數字基礎設施更有利于互聯網的廣泛應用，能夠大幅降低信息傳播成本^[19]。對于勞動者而言，受益于技術經驗在平臺上的傳播與分享，對新技能的掌握和新知識的累積速度加快，從而增加勞動者的就業選擇，提高勞動生產效率，有利于勞動者收入水平的提高；對于企業而言，互聯網的廣泛應用會降低勞動力培訓成本，有利于企業收入水平的提高。隨著數字技術的發展，數字化可以為居民提供網絡信貸服務，極大緩解居民的消費約束。同時，伴隨著各類數字化平臺和場景的應用，居民購物更加便捷，消費選擇更加多樣化，從而充分釋放居民的消費潛力^[20]。在“恩格爾效應”作用下，數字基礎設施從消費端帶動生產端，推動產業升級。因此，本文提出如下假設：

H₂：數字基礎設施通過提高居民可支配收入驅動地區產業升級。

H₃：數字基礎設施通過增加居民人均消費支出驅動地區產業升級。

1.2 鮑莫爾效應

“鮑莫爾效應”由美國經濟學家鮑莫爾于1967年提出，其假設經濟體系中只存在“進步部門”和“停滯部門”，當兩個部門對技術進步的獲益不一致，即勞動生產率增長速度不一致時，受技術進步影響較大的“進步部門”（制造業）生產效率更高，推動勞動力工資水平的提高。為降低成本，企業會利用其它要素替代勞動力要素，從而加快勞動力流向“停滯部門”（服務業）的速度，同時帶動生產率增長較慢的“停滯部門”工資提高。這種效應將使得“停滯部門”吸引更多勞動力，形成更多產出，進而改變產業結構。

當“停滯部門”對勞動力存在剛性需求，或者市場對“停滯部門”產品存在非完全彈性需求時，將導致“停滯部門”在經濟結構中的比重提高，而服務業占比提高極有可能抑制經濟增長^[21]，即產生“鮑莫爾成本病”。隨著數字技術的發展，服務業生產效率得到大幅提升，可一定程度上緩解“鮑莫爾成本病”的影響。

在影響產業升級的眾多因素中，技術進步的作用最為突出^[22]，由技術創新引起的需求變動和勞動生產率變化已被證實是影響產業結構變動的主要因素^[23]。高技術產業以其高技術性、高創新性特點，成為推動產業轉型升級的重要引擎^[24]，在地區經濟發展中通常具備引領作用，牽動著大批上下游先進制造業與生產性服務業。利用高技術產業的創新產品和技術，對傳統產業加以改造和滲透，提高傳統產業各要素使用效率，進而推動區域產業升級^[25]。由于高技術產業對人力資本要求較高，在工業物聯網、5G基站、科技數據中心、資源共享平臺等數字基礎設施相對完善的地區，企業更容易吸引高質量創新人才加入。同時，企業可以依托網絡平臺更為便捷地獲取市場信息，并通過共享技術、生產要素和人力資本等降低研發成本，縮減研發時間，促進技術轉化與吸收^[26]，進而提高高技術企業創新效率和創新工藝，在創新驅動高技術產業升級時，也會帶動整體產業升級（周霞等，2020）。

通常認為，傳統技術進步和基礎設施建設對提高制造業（“進步部門”）生產率更有幫助，但也使得服務業比重不斷提高，拖累社會總體生產率。數字基礎設施建設能夠推動數字經濟發展，并進一步提升高技術產業創新水平^[27]，這正是社會技術進步的一種直接體現。數字基礎設施通過提高知識溢出效率提升各行業生產效率^[28]，同時帶動大批上游高端零部件制造業及相關現代服務業發展，因而其對服務業生產率的正面影響甚至可能大于制造業，使得產業結構向服務化轉型，進而從生產端直接促進生產效率提升。因此，本文提出如下假設：

H₄：數字基礎設施通過提高高技術產業創新產出驅動地區產業升級。

2 模型設定與指標選取

2.1 模型設定與估計方法

為檢驗數字基礎設施對產業升級的影響，本文設定計量模型如下：

其中，Y_it為被解釋變量產業升級；x_it為解釋變量，是經過熵值法計算后得出的省級數字基礎設施綜合指標；X_it為控制變量，μ_i為省級層面的個體固定效應，λ_t為年份固定效應，e_it為殘差值。

2.2 指標選取與測度

2.2.1 被解釋變量

本文被解釋變量為產業升級，采用產業結構服務化（INDUSTRUC-1）和產業生產率（INDUSTRUC-2）進行測度。

現有文獻對宏觀層面產業升級的度量主要從產業結構和生產效率兩個角度展開，如王玉^[29]、孫偉增等^[26]根據第一、二、三產業在GDP中所占比重賦予相應權重，從而構建產業結構升級指標，計算公式如下：

其中，i表示三次產業，ω_i為產業i在GDP中所占比重。該指標可以很好地展現經濟服務化過程，刻畫勞動力從勞動密集型產業向資本密集型和技術密集型產業轉移的產業升級與變遷過程，既能反映產業升級的結構性變化，又可以展現產業結構升級的總體效果。在產業結構向第三產業傾斜的進程中，指標數值逐步增大，指標數值越接近3，意味著產業結構升級水平越高。

然而，上述方法僅通過產業比值的變化刻畫產業結構升級，存在一定缺陷。在衡量產業升級時不僅應考慮結構變化，還應當充分考慮產業升級過程中勞動生產率的提升。實際上，制造業生產效率普遍高于服務業，產業結構服務化很可能是由于“鮑莫爾成本病”所致，并非完全來源于社會生產效率的提高。為此，本文參考盛斌和趙文濤^[30]的做法，將三次產業的勞動生產率與其在GDP中占比的乘積之和作為產業結構升級指標，以體現社會總體產業生產率，計算公式如下：

其中，LP_i為產業i的勞動生產率。考慮到LP_i是一個有量綱的指數，而ω_i為無量綱指數，加權之后無法進行比較，為保證量綱的一致性，本文對LP_i進行標準化處理，具體處理方法如下：

其中，LP_is、LP_if分別表示當年度工業化開始時期與工業化完成時期產業i的勞動生產率。本文參照錢納里（1986）提供的數據，根據歷年美國CPI指數，將1970年工業化開始時期與工業化完成時期的勞動生產率單位由美元換算成2013年（用于GDP平減的基數年份，當年度平均匯率為6.07人民幣/美元）對應的人民幣，具體數據見表1。

除上述比較常見的幾種度量方式外，何姝和余軍^[31]將高技術產業增加值占GDP比重作為產業結構升級指標，但該指標僅關注高技術產業發展情況，未充分考慮其它產業，考察范圍較窄。此外，干春暉等^[8]認為，在信息時代，經濟服務化是產業結構升級的一個重要特征，并將第三產業與第二產業產值的比值作為產業結構高級化的代理指標，用以反映經濟結構的服務化傾向。但該指標并未考慮勞動力由農業向工業遷移的過程，相較于產業結構服務化指標缺乏一般性。同時，干春暉等^[8]基于泰爾指提出產業結構合理化指標，用以度量產業間的協調程度。該指數認為，長期來看，經濟將處于均衡狀態，各產業的勞動生產率相等。但在現實中，這一現象并不明顯，產業結構合理化指標成立的前提是需要滿足各行業勞動生產率在長期趨于一致的穩定狀態，但該假設忽略了各產業間、地區間以及勞動個體間的異質性，且不同行業間存在準入門檻，因而高技術行業和壟斷行業的勞動生產率普遍高于其它行業，并不具備趨同性。因此，本文不把產業結構合理化指標納入研究范圍。

綜合上述幾種產業升級度量方式的準確性和適用性，且考慮到“鮑莫爾效應”的存在，產業結構服務化與三次產業整體生產率下降可能同時發生。鑒于此，本文將產業結構服務化（INDUSTRUC-1）作為主要研究指標，產業生產率（INDUSTRUC-2）用于穩健性檢驗和進一步分析，以檢驗“鮑莫爾成本病”現象。

2.2.2 解釋變量

本文解釋變量為數字基礎設施綜合指數（D-INDEX）。現階段對數字基礎設施測度的研究相對較少，大多集中于對數字基礎設施的定性研究。鑒于信息基礎設施、新基建與數字基礎設施在概念上有共通之處，其度量方式對本文也有一定借鑒意義。何玉梅和趙欣灝^[32]采用新型數字基礎設施相關行業上市公司產值度量數字基礎設施；鈔小靜等^[33]通過檢索各地區政府工作報告，匯總新型數字基礎設施相關詞匯，將詞頻占比作為代理指標；范合君和吳婷^[34]利用多指標構建數字基礎設施綜合指標。

考慮到數字基礎設施涵蓋面較廣，詞頻統計和上市公司產值替代均存在一定偏差。因此，本文在參考已有文獻的基礎上，充分考量物理數字基礎設施、網絡信息基礎設施和設備運維等相關因素后，結合數據可得性與完整性，選取移動電話基站、光纜路線長度、寬帶接入端口、域名數、網頁數、IPv4地址數、軟件業務收入7個指標，利用熵值法計算得到數字基礎設施綜合指數（D-INDEX）。

2.2.3 控制變量

結合已有研究，本文從以下方面選取省級層面的控制變量：①地區人均生產總值（GDP_PER），使用消費者價格指數進行平減處理，用于衡量地區經濟發展水平；②地區總研發投入（RD），經由研發價格指數平減得到^[35]，研發投入的增加通常有利于創新產出，進而促進社會總體產業生產率的提升，同時有助于提升高技術產業在地區經濟中的比重；③財政收支缺口（FISCAL），采用政府財政支出/財政收入測度，當比值為1時，表明收支平衡，大于1則說明存在財政缺口，地方政府實施擴張性財政政策，政府赤字將持續上升；④人力資本（H-CAPTIAL），采用在校大學生人數/總人口數表征，當勞動力受教育程度提高時，有利于高技術產業和生產性服務業發展，從而推動產業結構轉型升級；⑤對外開放程度（OPEN），采用進出口貿易總額/地區生產總值衡量，通過與發達地區的中間品貿易，引進先進的技術和管理模式，進而促進地區產業生產率提升。

2.2.4 中介變量

結合前文理論機制分析，充分考慮“鮑莫爾效應”和“恩格爾效應”對產業升級的影響，本文選取居民可支配收入、人均消費支出以及高技術產業創新產出作為中介變量。變量的具體定義見表2，對部分年份缺失的指標值進行平滑處理。

2.3 數據來源與描述性統計

本文選取2013—2020年中國內地30個省份（西藏因數據不全，未納入統計）的面板數據進行實證分析，數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》及各省份統計年鑒。各變量描述性統計結果見表3，其中，非比值或指數單位均已作對數化處理。

3 實證分析

3.1 基準回歸與異質性分析

本文對模型（1）進行OLS回歸估計，結果如表4所示。列（1）結果顯示，D-INDEX的估計系數顯著為正，說明數字基礎設施可以有效促進產業結構向服務化轉型，并且能夠提升三次產業的整體生產效率。從估計系數大小看，在控制其它變量的前提下，D-INDEX的系數每增加1個單位，INDUSTRUC-1將增加17.899個單位，即數字基礎設施能夠有效驅動地區產業升級。因此，H₁得到驗證。

考慮到中國地理環境的多樣性，不同區域在要素稟賦和政策傾斜程度上存在較大差異，且同一區域的省份又存在共通性，如東部沿海地區對外貿易占GDP的比重普遍較高，且服務業較為發達，經濟水平較高。因此，本文將樣本分為東、中、西部（將東三省劃歸在中部地區）展開異質性討論和分析，結果如表4中列（2）～（4）所示。可以發現，對于經濟較為發達的東部地區，數字基礎設施對產業結構升級和產業生產率的促進作用最弱（6.167）；數字基礎設施對中部地區產業結構升級和產業生產率的促進作用最強（112.631）且系數高度顯著，對西部地區的影響次之（66.792）且系數顯著為正。原因可能在于東部地區產業服務化和工業化程度較高，傳統基礎設施趨于完善，因而數字基礎設施對中西部地區產業升級的促進效果更為顯著。

3.2 中介效應分析

數字基礎設施對產業升級的促進作用不僅限于在生產端提升生產效率和資源配置效率，在需求端同樣起著至關重要的作用。結合前文分析，數字基礎設施在生產端通過高技術產業創新提高企業效率，帶動產業結構轉型；在需求端，則通過提高居民可支配收入、刺激居民消費，推動產業升級。為驗證這些變量的中介效應是否存在，本文參照Baron&Kenny^[36]的研究，構建三段式中介效應模型進行檢驗。

式中，M_it為中介變量，若系數b₂、c₃均顯著，可認為中介效應存在。

表5展示了以居民人均可支配收入（INCOME_PER）、人均消費支出（EXPEN_PER）、高技術產業發明專利申請（H-TECH PAT）為中介變量的回歸結果。結果顯示，數字基礎設施綜合指數（D-INDEX）對3個中介變量的回歸系數均顯著為正，表明三段式中介效應模型的第二式對3個中介變量的中介效應均通過檢測。由列（3）可知，人均可支配收入的估計系數為39.406，在1%的水平上顯著，說明中介效應存在，而數字基礎設施綜合指數的系數不顯著，說明人均可支配收入起完全中介作用。由列（5）可知，人均消費支出對產業結構服務化的影響系數為32.024，且數字基礎設施綜合指數的系數依然顯著，說明人均消費支出起部分中介作用。由列（7）可知，高技術產業發明專利申請對產業結構服務化的系數顯著為正，且數字基礎設施綜合指數的系數仍然顯著，說明高技術產業發明專利申請對產業升級（產業結構服務化）存在部分中介效應。因此，H₂、H₃、H₄得到驗證。

3.3 穩健性檢驗

以產業生產率（INDUSTRUC-2）為被解釋變量進行穩健性檢驗，結果如表6所示。列（1）結果顯示，D-INDEX的估計系數顯著為正，表明數字基礎設施不但可以有效促進產業結構向服務化轉型，還能提升三次產業的整體生產效率，即數字基礎設施能夠有效緩解“鮑莫爾成本病”帶來的不良影響。此外，列（2）～（4）的異質性回歸結果與基準回歸基本一致，說明原結論穩健。

3.4 進一步分析

由表7中列（3）可知，人均可支配收入的估計系數為69.465，在1%的水平上顯著，說明中介效應存在。由列（5）可知，人均消費支出對產業生產率并不存在明顯的中介效應。由列（7）可知，高技術產業發明專利申請對產業生產率的系數顯著為正，且數字基礎設施綜合指數的系數仍然顯著，說明高技術產業發明專利申請對產業升級存在部分中介效應。

以上結果意味著一味地利用數字技術刺激消費，雖然可以加快產業結構向服務化轉型的速度，但由于“鮑莫爾效應”的存在，使得低端服務業比重有所上升，而實際生產率并未得到有效提升。因此，在考慮通過消費結構升級帶動產業升級的方案時，應當將重心放在提高居民收入上，而非一味地刺激消費，才能促進經濟可持續和高質量發展。

4 結論與建議

4.1 研究結論

隨著新一輪基礎設施建設全面展開，數字基礎設施成為重點投資方向，對提高產業總體生產效率和促進產業結構向服務化轉型起到重要作用。本文基于“鮑莫爾效應”“恩格爾效應”理論，利用省級面板數據實證檢驗數字基礎設施發展對中國產業升級的影響及作用機制。研究發現：首先，數字基礎設施對地區產業結構升級和產業生產率提升均存在促進作用，分區域看，由于中西部地區產業服務化和工業化程度仍有較大提升空間，數字基礎設施對中部地區產業升級的作用效果最為明顯，西部地區次之，東部地區最弱。其次，“恩格爾效應”“鮑莫爾效應”仍是數字基礎設施影響產業升級的主要因素，其中居民可支配收入、消費支出和高技術產業創新均是重要中介變量。再次，進一步研究發現，數字基礎設施能夠同時推動產業結構服務化與產業總體生產率的提高，緩解“鮑莫爾成本病”問題。最后，數字基礎設施通過增加居民人均消費支出促進產業結構服務化，但對產業生產效率的提升效果并不明顯。

4.2 建議

首先，繼續加強數字基礎設施建設投資，針對不同地區的特點采取差異化發展策略。中國正處于全面數字化轉型階段，對數字基礎設施的需求日益增加，基礎設施投資結構亟需進行結構性調整。目前，基礎設施投資在中國社會整體投資中仍然占有較大比重，但僅政府投資遠遠不能滿足實際需求，因而地方政府在制定數字基礎設施建設扶持政策時，還要積極引導和鼓勵社會資本參與和運營。此外，由于中西部地區產業服務化和工業化程度普遍不高，在產業轉型升級上仍有較大提升空間，數字基礎設施對中西部地區產業升級的效益相對于東部地區更為明顯。因此，政府應重點加強中西部內陸地區數字基礎設施建設，深化新一代數字技術的應用，推動經濟高質量發展和產業轉型升級，進而縮小區域間發展差距，促進共同富裕。

其次，重點加強有利于提高企業創新能力和生產效率的數字基礎設施建設，緩解“鮑莫爾成本病”。本文實證表明，一味地利用數字技術刺激消費，雖然可以加快產業結構向服務化轉型的速度，但由于“鮑莫爾效應”的存在，使得低端服務業比重有所上升。因此，政府應根據當地企業生產和創新需求，聚焦重點數字基礎設施建設，提高社會總體創新能力與生產效率，提高居民收入，緩減“鮑莫爾成本病”帶來的不良影響，推動社會總體生產率的提升，實現產業轉型升級。

參考文獻：

[1] 郭凱明，潘珊，顏色.新型基礎設施投資與產業結構轉型升級[J].中國工業經濟，2020，37（3）：63-80.

[2] 林毅夫.新結構經濟學——重構發展經濟學的框架[J].經濟學（季刊），2011，10（1）：1-32.

[3] 崔寅，孫鈺.中國互聯網基礎設施與產業結構優化關系研究[J].科技進步與對策，2021，38（13）：64-71.

[4] 魏作磊，劉海燕.服務業比重上升降低了中國經濟增長速度嗎[J].經濟學家，2019，31（11）：55-63.

[5] 江小涓，羅立彬.網絡時代的服務全球化——新引擎、加速度和大國競爭力[J].中國社會科學，2019，40（2）：68-91，205-206.

[6] PUGNO M. The service paradox and endogenous economic growth[J]. Structural Change and Economic Dynamics， 2006， 17（1）： 99-115.

[7] HUMPHREY J， SCHMITZ H. How does insertion in global value chains affect upgrading in industrial clusters[J]. Regional Studies， 2002， 36（9）： 1017-1027.

[8] 干春暉，鄭若谷，余典范.中國產業結構變遷對經濟增長和波動的影響[J].經濟研究，2011，57（5）：4-16.

[9] TOMASZ SWIECKI. Determinants of structural change[J]. Review of Economic Dynamics， 2017， 24：95-131.

[10] AZADEGAN A， WAGNER S M. Industrial upgrading， exploitative innovations and explorative innovations[J]. International Journal of Production Economics， 2011， 130（1）： 54-65.

[11] 王奕飛，侯諾抒其，姚凱.數字經濟對我國產業結構轉型升級的影響[J].商業經濟研究，2022，41（9）：185-188.

[12] KRUGMAN P. Increasing returns and economic geography[J]. Journal of Political Economy， 1991， 99（3）： 483-499.

[13] 張青，茹少峰.新型數字基礎設施促進現代服務業虛擬集聚的路徑研究[J].經濟問題探索，2021，42（7）：123-135.

[14] DOI J. Consumption structure and the pattern of economic growth[J]. Seoul Journal of Economics， 2003， 16（3）： 343-362.

[15] 潘錫泉.消費升級引領產業升級：作用機理及操作取向[J].當代經濟管理，2019，41（3）：11-16.

[16] 楊天宇，陳明玉.消費升級對產業邁向中高端的帶動作用：理論邏輯和經驗證據[J].經濟學家，2018，30（11）：48-54.

[17] 張翠菊，張宗益.消費結構對產業結構與經濟增長的空間效應——基于空間面板模型的研究[J].統計與信息論壇，2016，31（8）：46-52.

[18] 季潔.居民收入增長推進金融結構市場化機制探討[J].中國流通經濟，2014，28（3）：122-128.

[19] 夏海波，劉耀彬，沈正蘭.網絡基礎設施建設對勞動力就業的影響——基于“本地—鄰地”的視角[J].中國人口科學，2021，35（6）：96-109，128.

[20] 焦帥濤，孫秋碧.數字經濟發展與消費升級聯動的機理及其實證研究[J].工業技術經濟，2021，40（12）：84-93.

[21] 李揚，張曉晶.“新常態”：經濟發展的邏輯與前景[J].經濟研究，2015，61（5）：4-19.

[22] AGHION P， HOWITT P. A model of growth through creative destruction[J]. Econometrica， 1992， 60： 323-351.

[23] PENEDER M. Industrial structure and aggregate growth[J]. Structural Change and Economic Dynamics， 2003， 14（4）： 427-448.

[24] 湯長安.高技術產業發展水平對區域產業結構升級影響的空間計量分析[J].湖南師范大學社會科學學報，2018，47（2）：102-111.

[25] 夏海力，葉愛山，周霞.高技術產業發展與區域產業結構升級——基于省際面板數據的實證研究[J].科技管理研究，2019，39（4）：166-173.

[26] 孫偉增，牛冬曉，萬廣華.交通基礎設施建設與產業結構升級——以高鐵建設為例的實證分析[J].管理世界，2022，38（3）：19-41，58.

[27] 袁徽文，高波.數字經濟發展與高技術產業創新效率提升——基于中國省級面板數據的實證檢驗[J].科技進步與對策，2022，39（10）：61-71.

[28] LI D， CHEN Y， MIAO J. Does ICT create a new driving force for manufacturing：evidence from Chinese manufacturing firms[J]. Telecommunications Policy， 2022， 46（1）： 102229.

[29] 王玉.數字經濟對中小制造企業轉型的影響研究[J].經濟社會體制比較，2021，37（3）：47-57.

[30] 盛斌，趙文濤.地區全球價值鏈、市場分割與產業升級——基于空間溢出視角的分析[J].財貿經濟，2020，41（9）：131-145.

[31] 何姝，余軍.創新資源對中國產業結構升級的影響研究[J].工業技術經濟，2021，40（8）：47-51.

[32] 何玉梅，趙欣灝.新型數字基礎設施能夠推動產業結構升級嗎——來自中國272個地級市的經驗證據[J].科技進步與對策，2021，38（17）：79-86.

[33] 鈔小靜，廉園梅，羅鎏鍇.新型數字基礎設施對制造業高質量發展的影響[J].財貿研究，2021，32（10）：1-13.

[34] 范合君，吳婷.新型數字基礎設施、數字化能力與全要素生產率[J].經濟與管理研究，2022，43（1）：3-22.

[35] 朱平芳，徐偉民.政府的科技激勵政策對大中型工業企業R&D投入及其專利產出的影響——上海市的實證研究[J].經濟研究，2003，49（6）：45-53，94.

[36] BARON R M， KENNY D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research：conceptual， strategic， and statistical considerations[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1986， 51（6）： 1173-1182.

（責任編輯：陳 井）

The Influence and Mechanism of Digital Infrastructure on Industrial Upgrading

Li Silin¹，Yu Hongxin²， Wu Wenbo¹， Ge Yingfan³

（1. College of Business， Shanghai University of Finance and Economics， Shanghai 200433， China;

2.Faculty of Business and Economics， Shanghai Business School， Shanghai 200235， China;

3. College of Finance， Shanghai University of Finance and Economics， Shanghai 200433， China）

Abstract：With the accelerating development of China's digital economy and industrial digitalization， the penetration rate of digital technology in industry and service industries continues to increase， and the demand for digital infrastructure such as 5G， industrial Internet， big data centers， and artificial intelligence is greater. It is very urgent for China to speed up the adjustment and optimization of its industrial structure. At the same time， the demand for infrastructure has also undergone a structural change. Therefore， as the focus of a new round of infrastructure investment， digital infrastructure plays an important role in improving the overall production efficiency of the industry and promoting the transformation of the industrial structure to service. As the underlying physical foundation supporting the digital economy， the digital infrastructure promotes the difference in technological progress between industries， which will cause the social employment population to gradually shift from the primary industry to the secondary and tertiary industries on a large scale， thereby realizing the service-oriented industrial structure. Due to the decline in the overall proportion of the manufacturing industry that is biased by technological progress， the overall productivity of the society may decline， resulting in a decline in economic growth and the formation of "Baumol's cost disease".

This paper selects seven indicators， such as mobile phone base stations， optical cable route length， broadband access ports， number of domain names， number of web pages， number of IPv4 addresses， and software business revenue， and calculates the data of 30 provinces， municipalities and autonomous regions in China from 2013 to 2020 through the entropy method.On the basis of the "Engel effect" and "Baumol effect" of digital infrastructure，this study analyzes the impact and mechanism of industrial upgrading， and through the mediation effect analysis， it empirically tests the impact of digital infrastructure in the process of promoting China's industrial upgrading， consumption upgrading and technology. Finally， the study further examines the impact of digital infrastructure on "Baumol cost disease". It is found that firstly digital infrastructure has a promoting effect on regional industrial structure upgrading and industrial productivity improvement. The regional effect is the most obvious， followed by the western region and the weakest in the eastern region. Secondly the "Engel effect" and the "Baumol effect" are still the main factors affecting the industrial upgrading of digital infrastructure， among which the level of disposable income of residents， the level of consumer spending and the level of innovation in high-tech industries are all important mediating variables. Thirdly further research finds that digital infrastructure promotes the service-oriented industrial structure and the overall productivity of the industry at the same time and alleviates the "Baumol cost disease" problem. Lastly digital infrastructure promotes the service-oriented industrial structure by increasing the per capita consumption expenditure of residents， but the effect of improving industrial production efficiency is not obvious.

To sum up， this paper uses China's provincial panel data as samples to explain the impact and mechanism of digital infrastructure on Chinese industrial upgrading and provides a reference for China's new round of infrastructure construction strategies. According to the research conclusions of this paper， it is suggested that firstly it is necessary to continue to strengthen the investment and construction of digital infrastructure， and adopt differentiated development strategies according to the different characteristics of the region. The government should actively guide and encourage the participation and operation of social capital. In addition， the construction of digital infrastructure in the central and western regions should be accelerated， and the widespread application of new-generation digital technologies in society should be accelerated， thereby narrowing the development gaps between regions and promoting common prosperity. Secondly， it is vital to focus on building digital infrastructure that is conducive to improving corporate innovation and production efficiency， increasing residents' income， mitigating the adverse effects of the "Baumol cost disease"，promoting overall social productivity， and realizing industrial transformation and upgrading.

Key Words：Digital Infrastructure; Industrial Upgrading; Engel Effect; Baumol Effect