空間效應視角下數字經濟對產業結構優化升級的影響研究

郭娜 邢玉娜

收稿日期：2024-03-10

基金項目：2022年度河北省社會科學基金年度項目“以特色產業為支撐推進河北省縣域城鎮化建設研究”（HB22YJ058）。

作者簡介：郭娜（1976—），女，河北辛集人，博士，教授，研究方向：產業經濟與數字經濟；邢玉娜（2002—），女，河北石家莊人，碩士研究生，研究方向：產業經濟與數字經濟。本文通信作者為邢玉娜。

摘 要：數字經濟作為一種新型經濟形態，是推動產業結構優化升級的重要動力。基于2013—2021年全國30個省份的面板數據，運用熵值法對我國數字經濟指數和產業結構優化升級指數進行測算，并基于地理距離、經濟距離以及經濟地理等3種空間權重矩陣構建空間杜賓模型，實證分析數字經濟對產業結構優化升級的空間效應及作用機制。結果表明：①我國數字經濟發展和產業結構優化升級均具有顯著的空間集聚特征，北京、天津和長三角地區表現出“高—高”集聚特征，西部地區和東北地區則表現出“低—低”集聚特征。②從整體來看，在3種空間權重矩陣下，數字經濟對產業結構優化升級均存在空間效應，且經濟距離是數字經濟發展推動本地區產業結構優化升級的主要影響因素，經濟地理是數字經濟發展推動其他地區產業結構優化升級的主要影響因素。③從空間異質性角度來看，在數字經濟發展水平“高—高”集聚區域和“低—低”集聚區域，數字經濟對產業結構優化升級的空間效應存在差異。④從中介效應分析來看，金融發展是數字經濟促進產業結構優化升級的重要作用機制。據此，提出積極完善數字基礎設施建設、因地制宜推進數字經濟發展、注重數字經濟對金融發展的促進作用以及充分發揮數字經濟的空間溢出效應等對策建議，以期促進產業結構全面優化升級，實現經濟高質量發展。

關鍵詞：數字經濟；產業結構；優化升級；空間杜賓模型；空間溢出效應

中圖分類號：F49? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1671-0037（2024）5-51-17

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.5.5

0 引言

黨的十八大以來，《網絡強國戰略實施綱要》《“十四五”大數據產業發展規劃》等多項政策先后出臺，我國已將數字經濟發展納入頂層設計。2022年，習近平總書記在《求是》雜志上發表的文章指出，“數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量”［1］。2023年《政府工作報告》再次提及了“數字經濟”一詞。中國信通院發布的《中國數字經濟發展研究報告（2023年）》顯示，2022年我國數字經濟規模較2021年同比增長了10.3%，占GDP比重從2016年的30.4%增加到了2022年的41.5%［2］。可見，我國數字經濟規模不斷擴張，日益成為推動國民經濟發展的新引擎。

目前，我國經濟正由高速增長階段向高質量發展階段轉變，推進產業結構優化升級已成為經濟高質量發展的重要路徑。但近年來，在經濟發展過程中，我國的產業結構出現了重復布局、產能過剩、技術約束以及環境制約等問題，已經無法滿足經濟高質量發展的要求，推動產業結構優化升級迫在眉睫。習近平總書記在《求是》雜志中提出，“數字經濟具有高創新性、強滲透性、廣覆蓋性，不僅是新的經濟增長點，而且是改造提升傳統產業的支點，可以成為構建現代化經濟體系的重要引擎”［1］。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》指出，“數字經濟可以充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態新模式”。可見，數字經濟正成為我國產業結構升級、產業優勢重塑的強大驅動力。因此，研究數字經濟對產業結構優化升級的影響，有助于發揮數字經濟新引擎作用，對深入推進我國經濟高質量發展具有重要的現實意義。

1 文獻綜述

產業結構優化升級主要表現為產業結構的合理化和高級化。學術界關于數字經濟與產業結構優化升級之間關系的研究主要分為以下兩個方面。

一是關于數字經濟對產業結構高級化的影響研究。陳小輝等［3］通過實證分析得出，相較于第二產業，數字經濟發展對第三產業結構高級化的促進作用更大，且政府干預是數字經濟促進產業結構高級化的重要影響機制；陳曉東和楊曉霞［4］基于灰關聯熵和耗散結構理論得出，數字經濟已成為產業結構高級化的重要驅動力，且相較于數字產業化，產業數字化對產業結構高級化的促進作用更明顯；紀園園和朱平芳［5］研究得出，數字經濟通過需求端和生產端轉變消費模式及提高生產效率，從而賦能產業結構高級化。上述研究集中討論了數字經濟對產業結構高級化的影響機制，未考慮數字經濟和產業結構高級化的空間集聚性。方湖柳等［6］、周明生和謝金雨［7］基于對長三角地區面板數據的分析，得出數字經濟對產業結構高級化具有顯著的正向空間溢出效應；孫勇等［8］基于長江經濟帶的面板數據，運用空間滯后模型實證分析得出，數字技術創新對產業結構高級化具有負向空間溢出效應。以上研究雖然豐富了數字經濟對產業結構高級化的空間效應分析，但僅限于特定區域，缺少針對中國省域層面的全面分析。

二是關于數字經濟對產業結構優化升級的影響研究。韓健和李江宇［9］運用雙向固定效應模型得出，技術研發創新和高居民消費是數字經濟賦能產業結構優化升級的兩個重要傳導機制；劉和東和紀然［10］基于數字產業化和產業數字化兩個角度，實證得出產業數字化對產業結構優化升級的促進效應越來越強，數字產業化對產業結構優化升級的促進效應則呈現出倒U形，即先增強后減弱的趨勢；方嵐［11］基于中介效應分析得出，數字技術可以通過改善資源錯配、提高創新能力以及緩解融資約束來促進產業結構優化升級；陳永強和張昕鈺［12］基于3種空間關聯模式，實證檢驗了數字經濟對產業結構優化升級的空間溢出效應，并發現在鄰接權重矩陣下，數字經濟對產業結構優化升級存在負向空間溢出效應。上述研究聚焦于數字經濟對產業結構優化升級的影響機制，僅陳永強和張昕鈺考慮到了空間溢出效應，但該研究未分析數字經濟發展帶來的空間異質性，且未比較不同空間權重矩陣下的空間效應差異。

通過對已有文獻的梳理可以看出，現有關于數字經濟對產業結構優化升級影響的研究已取得了一定成果，借助數字經濟實現產業結構優化升級已成為經濟高質量發展的現實需要和學術界關注的熱點。但針對數字經濟發展對產業結構優化升級的空間效應分析仍有待深入，尤其是在地理區域差異和資源稟賦差異的條件下，數字經濟對產業結構優化升級的空間效應及數字經濟對產業結構優化升級影響的空間異質性還須進一步探索。因此，本研究將運用熵值法測算數字經濟發展指數，綜合考慮產業結構合理化和產業結構高級化兩個方面測算產業結構優化升級指數；并把空間因素納入考量，基于地理距離、經濟距離以及經濟地理特征條件，多層面探討數字經濟發展對產業結構優化升級的空間效應，同時進行空間異質性分析和影響機制分析，以期更加全面地認識數字經濟對產業結構優化升級的影響。

2 理論分析與研究假設

2.1 數字經濟對產業結構優化升級的影響效應

數字經濟為產業結構優化升級提供了新的驅動力。一是數字經濟通過技術創新效應推動產業結構高級化。產業結構高級化指的是產業結構逐步由低水平向高水平演變的動態過程［13］。創新發展理論認為，技術創新是促進產業發展的重要內生因素［14］。而數字要素的引入和組合構成了數字技術創新，數字技術創新又催生出了人工智能、大數據以及云計算等知識密集型產業；進一步地，這些新興產業賦能傳統產業的研發設計、產品生產等各個環節，提高傳統產業的研發設計能力和生產效率，促使傳統產業向更高水平發展，從而實現產業結構高級化。二是數字經濟通過改善資源錯配推動產業結構合理化。產業結構合理化是指對產業結構進行調整以減少資源錯配，提高產業協調度和經濟效益的過程。一方面，數字經濟可以依托大數據、信息技術等新型數字技術，推動自身與傳統產業深度融合，并且通過智慧應用平臺，提高新型數字技術在傳統產業中的綜合應用水平，不斷優化第一、二、三產業的內部結構，從而減少資源錯配；另一方面，數字經濟還可以通過數字技術和知識擴散，強化產業內部企業之間以及各產業之間的聯系，橫向上推動產業內的企業加強信息交流和資源共享，縱向上推動上下游企業的對接配合，從而改善信息不對稱問題，提升資源配置效率，實現產業結構合理化。

因此，本文提出研究假設H1：

H1：數字經濟發展對產業結構優化升級具有正向促進作用。

2.2 數字經濟對產業結構優化升級的空間溢出效應

空間經濟學理論認為，本地區產業的發展會同時受到本地區資源稟賦和其他地區產業發展的影響。雖然數字經濟以互聯網平臺為載體，依托物聯網、區塊鏈和人工智能等數字技術，突破了傳統經濟活動的地理空間限制，但其運作和服務模式很大程度上仍受區位、經濟等因素的影響。數字創新要素在不同地區間的流動會產生空間溢出效應，帶動各地區數字創新資源的引入和流出，從而影響自身及周邊地區產業結構的優化升級。數字經濟發展的空間溢出效應分為兩個方面：一是正向空間溢出效應，主要包括輻射效應和學習效應。與傳統生產要素相比，數字經濟帶來的新知識、新技術等數字創新要素具有較強的滲透性和擴散性，可以通過人才流動和企業間業務往來等途徑，加速向其他地區溢出，使得數字經濟在促進本地區產業結構優化升級的過程中，通過輻射效應帶動其他地區實現產業結構優化升級。與此同時，在數字經濟促進本地區產業結構優化升級的過程中，相鄰地區會主動向其學習并尋求合作，使各方在合作交流中各取所長、補齊短板，從而通過學習效應促進相鄰地區產業結構全面優化升級。二是負向空間溢出效應。相鄰地區通常會在地理和經濟上爭奪創新資源，而生產要素一般流向經濟發展水平和技術創新水平較高的發達地區。相較于發達地區，欠發達地區不僅難以吸引高質量的生產要素，還面臨著本地區原有創新資源被發達地區搶奪的風險，從而更加不利于本地區產業結構優化升級。

因此，本文提出研究假設H2：

H2：數字經濟通過發揮空間溢出效應影響其他地區產業結構優化升級。

2.3 數字經濟對產業結構優化升級影響的空間異質性

我國幅員遼闊，各地區在自然資源稟賦、產業結構狀況、基礎設施建設等方面均存在較大差異。資源稟賦理論認為，不同地區的資源稟賦差異促使各地區傾向于使用具有資源稟賦優勢的生產要素，從而降低成本，提升產業競爭力。熊彼特的創新發展理論認為，不同生產要素的引入和重新組合會帶來新的創新發展動力。基于資源稟賦理論和創新發展理論，數字創新要素的引入和組合給我國各地區帶來了不同程度的創新發展動力，形成了數字資源稟賦差異，進而導致各地區數字經濟發展也存在差異。因此，從空間異質性角度出發，數字經濟對產業結構優化升級的空間溢出效應可能會由于不同區域間數字經濟發展的差異而有所不同。大多數學者都是按照東、中、西部的劃分方式來分析區域異質性的。例如：衛平古燚［15］研究證明，中西部地區數字經濟對產業結構優化升級的促進作用高于東部地區；肖雁飛等［16］研究得出，數字經濟與人力資本融合對產業結構升級的促進效果在東部地區更為顯著。同時，也有部分學者從其他視角進行區域劃分。例如，周升起和張梓琳［17］以收入高低為劃分依據，研究發現，高收入國家的數字經濟對產業結構優化升級的促進作用更顯著。空間經濟學理論和新經濟地理學認為，產業發展具有空間聯系性和空間異質性［18］。考慮到現階段數字經濟是影響產業發展的重要因素之一，將數字經濟的空間集聚區域作為劃分依據，從空間層面研究數字經濟對產業結構優化升級影響的空間異質性，有助于引導數字要素在各地區間合理流動，優化產業布局，促進區域協同發展。

因此，本文提出研究假設H3：

H3：數字經濟對產業結構優化升級的影響存在空間異質性。

2.4 數字經濟對產業結構優化升級的作用機制

數字經濟通過促進金融發展來緩解企業融資約束，進而帶動各地區產業結構優化升級，具體表現在緩解企業融資的時空約束、成本約束和資金獲取門檻約束等3個方面。首先，數字技術將網絡化平臺嵌入金融領域，金融機構可以借助網絡化平臺突破自身地理位置的限制，以全天候的服務模式為客戶提供支付服務、信用服務、保險服務和信貸服務等多樣化的金融服務，使金融服務更具便利性和高效性，從而有效緩解企業融資的時空約束，解決偏遠地區弱勢企業融資難的問題，保障其生產經營順暢運行。其次，這種線上服務模式可以極大降低信息搜尋、人員流動等交易成本，有效緩解企業融資的成本約束，為企業生產經營提供更多的資金保障，促使企業加大技術研發投入力度，優化產業鏈，從而推動各地區產業結構優化升級。最后，數字經濟為金融機構提供數字技術支持，可以幫助金融機構更快捷、更全面地了解有合作意向的中小微企業的經營狀況和財務情況等相關信息，更加客觀地評估中小微企業的信用水平，并為其提供更加個性化、定制化的金融服務，扭轉以往金融機構對大型企業的偏好［19］，降低中小微企業的資金獲取門檻，提高中小微企業獲得金融支持的可能性。綜上，數字經濟通過推動金融發展來緩解融資約束，為企業的技術研發、產品創新及產業鏈升級等提供豐富的金融服務，從而推動各地區產業結構優化升級。

因此，本文提出研究假設H4：

H4：金融發展是數字經濟促進產業結構優化升級的重要作用機制。

3 模型設定與數據說明

3.1 模型設定

3.1.1 空間權重矩陣的選擇

數字經濟發展和產業結構優化升級會受到空間地理位置和區域經濟差異的影響，因此，本文將綜合考慮地理距離因素和經濟發展因素。借鑒陳永強和張昕鈺［12］、馬曉君等［20］的做法，選取以下3種空間權重矩陣進行具體分析。

3.1.1.1 地理距離權重矩陣[Wij1]

借鑒龍瑩和李長樂［21］的做法，以兩個地區地理距離的倒數來構建地理距離權重矩陣，矩陣[Wij1]構建原則如式（1）所示。

3.1.1.2 經濟距離權重矩陣[Wij2]

借鑒張梔和胡艷［22］的做法，以人均地區生產總值來構建各省份的經濟距離權重矩陣，矩陣[Wij2]構建原則如式（2）所示。

3.1.1.3 經濟地理權重矩陣[Wij3]

借鑒Fingleton和Gallo［23］的做法，綜合考慮地理距離因素和經濟發展因素來構建經濟地理權重矩陣，矩陣[Wij3]構建原則如式（3）所示。

[Wij1=1dij，? （i≠j）0，? （i=j）] （1）

[Wij2=1GDPi-GDPj，? （i≠j）0? ? ? ? ? ? ? ，? （i=j）] （2）

[Wij3=Wij1Wij2] （3）

3.1.2 空間關聯性檢驗

基于上述3種空間權重矩陣，通過空間自相關檢驗，包括全局空間關聯性檢驗和局部空間關聯性檢驗，對數字經濟與產業結構優化升級的空間關聯性進行具體分析。其中，全局莫蘭指數和局部莫蘭指數的計算公式分別如式（4）和式（5）所示。

[Iq=i=1nj=1nWijXi-XXj-XS2i=1nj=1nWij] （4）

[Ip=Xi-XS2j=1nWijXj-X] （5）

其中：[S2]=[i=1n（Xi?X）n]為樣本方差；[W]ij表示空間權重矩陣；Xi和Xj表示兩個相鄰省份的觀測值；Iq的取值范圍為［-1，1］。

3.1.3 空間計量模型構建

借鑒李蘇等［24］的做法，構建空間計量模型，實證檢驗數字經濟對產業結構優化升級的空間效應。該模型既可以彌補非空間面板模型忽略空間效應影響的不足，又可以避免空間溢出效應導致的內生性問題。具體模型設定如式（6）所示。

[lnisit=α1+ρWlnisit+γ1lndigit+σ1Wlndigit+λmControlsit+σmWControlsit+δi+εitεit=θWεit+μit] （6）

其中：被解釋變量[is]表示產業結構優化升級情況；解釋變量[dig]表示數字經濟發展水平；[εit]和[μit]為誤差項；[θ]為空間誤差系數；[ρ]為空間自回歸系數；[W]為30×30的3種空間權重矩陣，反映各單元之間的空間關系；[δ]代表個體固定效應；[i]代表省份；[t]代表時間；[γ1]表示數字經濟影響本地區產業結構優化升級的直接效應；[σ1]表示數字經濟對其他地區產業結構優化升級的空間溢出效應；[Controls]表示一系列控制變量；[λm]和[σm]分別為控制變量的回歸系數和空間交互項彈性系數。當[θ]為0時，式（6）可表示為空間杜賓模型（SDM）；當[θ]、[σ1]和[σm]均為0時，式（6）可表示為空間滯后模型（SAR）；當[ρ]、[σ1]和[σm]均為0時，式（6）可表示為空間誤差模型（SEM）。

3.1.4 中介效應模型構建

為了探究數字經濟對產業結構優化升級的作用路徑，借鑒蔣文超［25］、唐哲和魏修建［26］以及肖仁橋和肖陽［27］的中介效應檢驗方法進行分析。在式（6）的基礎上引入中介變量，具體模型設定如式（7）—（8）所示。

[lnfinit=α1+ρWlnfinit+γ2lndigit+σ2Wlndigit+λmControlsit+σmWControlsit+δi+εit] （7）

[lnisit=α1+ρWlnisit+?1lnfinit+δ1Wlnfinit+γ3lndigit+σ3Wlndigit+λmControlsit+σmWControlsit+δi+εit] （8）

其中：金融發展[fin]為中介變量；[W]為30×30的經濟距離權重矩陣；其余變量與前文定義一致。

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量：產業結構優化升級（is）

為了全面反映產業結構整體優化升級情況，參考劉和東和紀然［10］的做法，綜合考慮產業結構高級化和產業結構合理化，并運用熵權法測算產業結構優化升級指數。

產業結構合理化指標借鑒于斌斌［28］的做法，采用泰爾指數的倒數進行測度，具體計算方法如式（9）所示。

[isur=1/TLi=1/m=13Yim/Yi*lnYim/Yi/Lim/Li] （9）

產業結構高級化指標借鑒袁航和朱承亮［29］的做法，采用第一、二、三產業的產值占比與各產業的勞動生產率加權積進行測度，具體計算方法如式（10）所示。

[isdh=m=13Yim/Yi*Yim/Lim，m=1，2，3] （10）

其中：[Yim]表示i地區m產業的產值；[Lim]表示i地區m產業的從業人員數；[Yim]/[Yi]表示i地區的產出結構，具體含義為i地區m產業的產值占i地區生產總值的比重；[Lim]/[Li]表示i地區的就業結構，具體含義為i地區m產業的從業人員數占該地區總從業人員數的比重；[Yim]/[Lim]表示i地區m產業的勞動生產率。

3.2.2 解釋變量：數字經濟發展水平（[dig]）

目前，國內外對數字經濟發展水平的測算尚未形成統一的標準，多數文獻采用單一的互聯網用戶數或電信、郵政業務量來測度，但這種方法難以體現數字經濟所蘊含的多個維度及其本身的復雜性。因此，本文借鑒湯淥洋等［30］、彭十一等［31］和鄧宗兵等［32］的做法，通過構建數字經濟評價指標體系，并采用熵權法來測算數字經濟發展綜合指數。其中，湯淥洋等［30］將數字經濟評價指標體系分為數字基礎設施、數字創新能力、數字發展規模、數字技術應用等4個方面；彭十一等［31］將數字經濟評價指標體系分為數字基礎設施、數字產業發展和數字企業應用等3個方面；鄧宗兵等［32］將數字經濟評價指標體系分為數字基礎設施、數字技術應用和數字產業規模等3個方面。綜合上述研究，本文選擇數字基礎設施、數字創新能力、數字產業規模、數字技術應用等4個一級指標，并下設13個二級指標來構建數字經濟發展水平評價指標體系，具體指標含義如表1所示。

3.2.3 中介變量：金融發展（fin）

借鑒孟望生等［33］的做法，采用金融機構人民幣各項貸款余額占地區生產總值的比重來衡量金融發展水平。

3.2.4 控制變量

為緩解遺漏變量所產生的估計偏誤問題，引入對產業結構優化升級可能產生影響的控制變量。參考陳永強和張昕鈺［12］、葛和平和吳福象［34］、吳振華［35］以及羅軍和邱海桐［36］的研究，同時結合本文的實際需要，選取外商投資水平（fdi）、就業水平（[emp]）、研發投入水平（[rag]）和教育投入水平（[eil]）等作為控制變量。其中：選取實際利用外商直接投資額來衡量外商投資水平；選取就業人數與年末總人口數的比值來衡量就業水平；選取規模以上工業企業R&D支出與地區生產總值的比值來衡量研發投入水平；選取科學事業費及教育事業費總和與地方財政一般預算內支出的比值來衡量教育投入水平。

3.3 數據來源

通過搜集數據發現，2013—2021年間的數據較為完整，缺失值較少，可以保證實證結果的準確性。因此，本文選取2013—2021年全國30個省份（不含西藏和港澳臺地區）的面板數據進行實證分析。除數字普惠金融水平數據來源于《北京大學數字普惠金融指數》外，其他相關數據均來源于《中國統計年鑒》、中經網統計數據庫以及國家統計局、國家知識產權局等的官方網站。為減少數據波動，對上述變量均做取對數處理，缺失值采用線性插值法補齊。

各變量的統計性描述結果如表2所示。

4 數字經濟對產業結構優化升級的空間效應分析

4.1 空間自相關檢驗

4.1.1 全局空間關聯性分析

為探究數字經濟與產業結構優化升級的空間關聯性，借助Stata 16.0軟件，計算2013—2021年全局Morans I指數，結果如表3—5所示。在3種空間權重矩陣下，數字經濟與產業結構優化升級的Morans I指數多數顯著為正，表明2013—2021年我國30個省份的數字經濟與產業結構優化升級具有正向空間自相關性［37］，即數字經濟和產業結構優化升級在地理空間分布上均呈現空間集聚特征。這為數字經濟對產業結構優化升級的空間溢出效應研究奠定了基礎。此外，總體上，產業結構優化升級表現出較強的空間集聚特征，且空間集聚程度呈波動下降趨勢；數字經濟的空間自相關性略低于產業結構優化升級的空間自相關性，但其空間集聚程度較高。

4.1.2 局部空間關聯性分析

全局空間自相關檢驗只能識別全局空間依賴性，即在我國整體空間布局范圍內，數字經濟和產業結構優化升級是否具有空間自相關性，未能對各省份間數字經濟和產業結構優化升級的集聚分布情況做進一步分析。而局部空間關聯性分析則主要側重于判斷局部地區的空間關聯性，能夠得出具體的集聚類型及集聚區域位置，為探究局部地區間的空間集聚特征提供了量化支持［38］。為了探究數字經濟和產業結構優化升級的局部空間關聯性，基于經濟距離空間權重矩陣，利用Stata 16.0軟件繪制出2013年和2021年的莫蘭指數散點圖。其中：“高—高”和“低—低”集聚區域代表正向的空間自相關關系，表示該區域和鄰近區域單元觀測值屬性相似度較高；“低—高”和“高—低”集聚區域代表負向的空間自相關關系，意味著該區域和相鄰區域單元觀測值屬性不相似。

由圖1和圖2可知，數字經濟和產業結構優化升級的集聚區域主要分布在“高—高”集聚區域和“低—低”集聚區域。由此可知，數字經濟和產業結構優化升級均表現為正向的空間自相關性。數字經濟發展水平和產業結構優化升級水平“高—高”集聚區域主要分布在北京、天津和長三角等發達地區，包括北京、天津、上海、浙江、江蘇等省份；“低—低”集聚區域主要分布在西部和東北地區，包括黑龍江、吉林、青海、廣西、甘肅、云南、新疆、遼寧等省份。這兩種集聚類型的分化現象說明，我國數字經濟發展水平和產業結構優化升級水平在地理分布上存在顯著的東強西弱的區域差異性，這與我國經濟發展水平由東向西呈階梯狀遞減的空間格局基本一致。數字經濟發展水平和產業結構優化升級水平“低—高”和“高—低”集聚區域分布的省份相對較少。其中，“低—高”集聚區域主要分布在中部地區，包括山西、江西和河南等省份。這些區域的數字經濟發展水平和產業結構優化升級水平明顯低于周邊省份，故處于“低—高”集聚區域。“高—低”集聚區域主要包括廣東、四川和陜西等省份，這些區域的數字經濟發展水平和產業結構優化升級水平明顯高于周邊省份，故處于“高—低”集聚區域。

4.2 空間面板模型選擇

根據前文的分析，數字經濟和產業結構優化升級主要表現為正向的空間自相關性。因此，需要進一步探究數字經濟對產業結構優化升級的空間效應。從空間滯后模型（SAR）、空間杜賓模型（SDM）和空間誤差模型（SEM）等3種模型中選擇一種合適的空間面板模型進行具體分析。基于地理距離權重矩陣、經濟距離權重矩陣以及經濟地理權重矩陣，分別進行LM、LR和Wald檢驗，對上述3種空間計量模型依次進行篩選。由表6可知，LM檢驗的結果均在1%的水平上顯著，表明空間誤差項和空間滯后項在測算數字經濟對產業結構優化升級的空間效應過程中均發揮著不同程度的作用。由于空間杜賓模型涉及上述兩種效應，初步選擇空間杜賓模型（SDM）作為估計模型。進一步地，LR和Wald檢驗的結果均在10%的水平上顯著，表明空間杜賓模型不能被弱化為另外兩種空間計量模型。同時，經過SDM固定效應檢驗和豪斯曼檢驗得出，個體固定效應最優。基于此，本文最終采用個體固定效應下的空間杜賓模型進行空間效應分析。

4.3 空間杜賓模型的回歸分析

4.3.1 空間回歸結果分析

基于地理距離權重矩陣、經濟距離權重矩陣以及經濟地理權重矩陣，運用個體固定效應下的空間杜賓模型（SDM），分析數字經濟對產業結構優化升級的空間效應。由表7可知，從總體上看，在3種空間權重矩陣下，數字經濟（lndig）的系數均為正，且通過了1%水平的顯著性檢驗，表明數字經濟發展可以顯著促進地區產業結構優化升級，假設H1得到初步驗證；產業結構優化升級的空間自回歸系數（Rho）均顯著為正，說明本地區產業結構優化升級可以帶動其他地區也實現產業結構優化升級。此外，為使回歸結果更具穩健性，本文還運用了非空間面板固定效應模型進行再次檢驗。結果表明，數字經濟的系數仍為正，且通過了1%水平的顯著性檢驗，進一步驗證了假設H1成立。

4.3.2 空間溢出效應分解

Elhorst［39］指出，在空間自回歸系數（Rho）顯著為正的情況下，空間回歸結果不能全面反映空間效應，需要進行分解分析。因此，為進一步探究數字經濟對產業結構優化升級的空間效應，借鑒Lesage和Pace［40］的做法，將空間效應分解為直接效應、間接效應和總效應等3種效應，并運用偏微分法進行計算分析，結果如表8所示。

從直接效應來看，在3種空間權重矩陣下，直接效應下的數字經濟系數均顯著為正，表明數字經濟發展可以顯著促進本地區產業結構優化升級，假設H1再次得到驗證。一方面，數字經濟可以依托互聯網等數字平臺，將數字信息和數字技術等數字創新要素，逐步滲透到傳統產業的生產和交易等各個環節，提升傳統產業的生產效率，推動傳統產業向高水平方向發展；另一方面，數字經濟發展帶來的數字創新要素可以弱化產業邊界，并通過智能化、網絡化和信息化平臺在各產業之間和產業內各部門之間流通，使資源得到合理配置，從而實現產業結構合理化。此外，直接效應在經濟距離條件下的影響最大，經濟地理條件下次之，地理距離條件下最小。這表明，在經濟發展水平相近的地區間開展交流合作，可以促使數字經濟釋放出最大的活力，從而帶動本地區實現產業結構優化升級。

從間接效應來看，在3種空間權重矩陣下，間接效應下的數字經濟系數均顯著為正，表明數字經濟對其他地區的產業結構優化升級具有顯著的正向空間溢出效應，假設H2得到驗證。一方面，數字技術具有較強的外溢性，可以跨區域交流共享，進而對其他地區產生輻射效應；另一方面，其他地區可以通過學習效應吸收先進經驗，完善自身的產業結構。具體而言，數字經濟的正向空間溢出效應不僅能提高其他地區各產業的生產效率，推進產業結構高級化，還能使其他地區各產業合理利用現有資源，減少資源錯配，促進產業之間協調發展，推進產業結構合理化。此外，間接效應在經濟地理條件下的影響最大，地理距離條件下次之，經濟距離條件下最小。這表明，在經濟發展水平和地理距離都相近的地區，數字經濟更易發揮空間溢出效應，從而帶動其他地區實現產業結構優化升級。

從整體來看，除經濟距離權重矩陣外，在地理距離和經濟地理兩種權重矩陣下，間接效應下的數字經濟系數均明顯大于直接效應下的數字經濟系數。通過翻閱已有文獻發現，有學者得出了與本文相同的結論［41-42］。究其原因：一方面，某地區的數字經濟發展可以通過輻射效應和學習效應實現數字技術和知識的擴散與推廣，從而發揮空間溢出效應，帶動其他地區產業結構優化升級；另一方面，表7中產業結構優化升級的空間自回歸系數（Rho）均顯著為正，表明地區間的產業結構優化升級存在明顯的正向依賴關系，即產業間的跨區域聯系越來越緊密。某地區在自身產業結構優化升級的過程中，依托產業間的相互依賴性，推動鄰近地區相關產業的生產效率和資源配置效率提升，進而實現產業結構優化升級。因此，在以上兩種作用的疊加下，某地區數字經濟發展對鄰近地區產業結構優化升級產生了較大的推動作用。

4.4 穩健性和內生性檢驗

4.4.1 穩健性檢驗

本文將采用兩種方法進行穩健性檢驗。一是替換空間權重矩陣。借鑒吳繼英和張一凡［43］的做法，運用地理鄰接權重矩陣（W4）替代前文的3種空間權重矩陣進行穩健性檢驗，具體計算方法如式（11）所示。二是替換核心解釋變量的測算方式。借鑒唐天偉等［44］的做法，運用主成分分析法替換前文的熵權法測算數字經濟發展綜合指數。由表9可知，數字經濟的相關系數均顯著為正，進一步驗證了本文的假設1和假設2。

[Wij4=1，? （i地區與j地區相鄰）? ? 0，? （i地區與j地區不相鄰）] （11）

4.4.2 內生性檢驗

數字經濟發展可能會受到不可控因素的影響，與產業結構優化升級之間形成雙向因果關系。針對這一現象，本文通過選取合適的數字經濟工具變量，并采用2SLS法進行內生性檢驗，以避免可能出現的內生性問題。借鑒黃馨郁和李軍軍［45］、陳阿興和張淑倩［46］以及王丹等［47］的做法，選取滯后一期的數字經濟發展水平作為工具變量。一方面，上年度的數字經濟發展水平對本年度的產業結構優化升級存在慣性作用，滿足相關性要求；另一方面，本年度的產業結構優化升級不影響上年度的數字經濟發展水平，滿足排他性要求。

由表9中第一階段的回歸結果可知，工具變量L.lndig的系數顯著為正，說明上年度的數字經濟發展水平對本年度的數字經濟發展水平具有推動作用；第二階段的回歸結果表明，在對數字經濟發展的外生部分進行回歸后，消除偏誤的數字經濟仍能正向促進產業結構優化升級，與空間回歸結果基本一致，證明該實證結果具有較強的穩健性。此外，由Kleibergen-Paap rk LM的輸出結果可知，LM顯著為正，說明本文所選用的工具變量滿足可識別性要求，通過了工具變量的有效性檢驗；由Kleibergen－Paap rk Wald F的輸出結果可知，F統計量大于Stock－Yogo檢驗10%水平的臨界值，且Cragg-Donald Wald F的輸出結果再一次驗證了不存在弱工具變量問題，即本文所選用的工具變量通過了弱工具變量檢驗，模型設置合理。

4.5 空間異質性分析

依據前文得出的數字經濟發展的空間集聚情況，將我國30個省份劃分為4類集聚區域，即數字經濟發展水平“低—高”“高—低”“高—高”和“低—低”集聚區域。由于前兩類集聚區域分布的省份相對較少，空間效應的實證結果不明顯，因此，基于經濟距離權重矩陣，僅對數字經濟發展水平“高—高”和“低—低”集聚區域進行空間異質性分析，結果見表10。

從直接效應來看，與數字經濟發展水平“低—低”集聚區域相比，“高—高”集聚區域的數字經濟系數更大，表明該集聚區域的數字經濟對本地區產業結構優化升級的推動力更大，促進效果更明顯。其原因可能是：“高—高”集聚區域主要集中在北京、天津和長三角等發達地區，這些區域的數字基礎設施較為完善、數字技術水平較高、數字經濟發展速度快，對本地區產業結構優化升級的促進效果相對較大；而“低—低”集聚區域的大數據、物聯網和云計算等技術應用尚未成熟，對本地區產業結構優化升級的促進效果相對較小。

從間接效應來看，與數字經濟發展水平“高—高”集聚區域相比，“低—低”集聚區域的數字經濟系數更大，表明該集聚區域的數字經濟對其他地區產業結構優化升級的正向空間溢出效應更大。其原因可能是：我國數字經濟發展存在明顯的“數字鴻溝”，數字經濟發展較快的區域對其他地區的數字創新資源具有更大的吸引力，加速了數字經濟發展緩慢地區數字創新資源的流失，而資源的外溢有助于其他地區實現產業結構優化升級，因而數字經濟發展緩慢地區的正向空間溢出效應相對較大［48］。

由此可以看出，數字經濟對產業結構優化升級的空間效應存在異質性，假設H3得到驗證。

4.6 中介效應分析

為了進一步探究金融發展在數字經濟推動產業結構優化升級過程中的傳導作用，構建中介效應模型進行實證檢驗，結果見表11。首先，在未加入金融發展變量前，模型（2）、（4）、（6）中數字經濟對產業結構優化升級、產業結構合理化、產業結構高級化的影響系數均顯著為正，再次驗證了假設1。其次，檢驗數字經濟對金融發展的影響。模型（1）中數字經濟對金融發展的影響系數顯著為正，表明數字經濟顯著推動了金融發展。最后，加入金融發展變量后，模型（3）、（5）、（7）中數字經濟和金融發展對產業結構優化升級、產業結構合理化、產業結構高級化的影響系數同樣均顯著為正，說明金融發展在數字經濟促進產業結構優化升級的過程中起到了部分中介作用，假設H4得到驗證。這表明，我國數字經濟與金融市場的融合，帶動了數字金融的發展，而數字金融可以有效地配置資金，有助于產業結構優化升級。

此外，運用溫忠麟和葉寶娟［49］的中介效應分解公式進行測算，得出金融發展在數字經濟與產業結構合理化、產業結構高級化之間的中介效應占總效應的比重分別為24.21%、13.68%，表明金融發展在數字經濟促進產業結構優化升級的過程中，對產業結構合理化的中介效應相對較強。這可能是因為金融發展有助于加大金融資源的直接投入，而產業結構合理化是資源投入與產業發展逐漸同步的過程，所以金融發展對產業結構優化升級的中介效應會優先體現為產業結構合理化［50］。

5 研究結論與對策建議

5.1 研究結論

數字經濟的快速發展為產業結構優化升級提供了新動力。本文基于2013—2021年省級面板數據，運用熵值法測算數字經濟指數和產業結構優化升級指數，并運用空間杜賓模型進行實證檢驗，主要得出以下結論。

第一，空間自相關檢驗結果表明，我國省域間數字經濟和產業結構優化升級均具有顯著的空間集聚性，且二者在空間分布上具有相同的空間集聚狀況。其中，北京、天津和長三角地區主要表現為“高—高”集聚特征，而西部地區和東北地區則表現為“低—低”集聚特征。

第二，空間回歸和溢出效應分解結果表明，在3種空間權重矩陣下，數字經濟發展不僅能有效推動本地區產業結構優化升級，還可以發揮正向的空間溢出效應，顯著帶動其他地區產業結構優化升級，且這一結論在經過了一系列嚴格的穩健性檢驗、內生性檢驗后仍然成立。進一步地，通過比較3種空間權重矩陣下的空間效應可知，經濟距離是影響數字經濟直接效應發揮的主要因素，經濟地理是影響數字經濟正向空間溢出效應發揮的主要因素。

第三，空間異質性結果表明，在數字經濟發展水平“高—高”集聚區域和“低—低”集聚區域，數字經濟對產業結構優化升級的空間效應存在差異。數字經濟發展較快的“高—高”集聚區域更能顯著帶動本地區產業結構優化升級，而數字經濟發展緩慢的“低—低”集聚區域更有助于鄰近地區產業結構優化升級。

第四，中介效應檢驗結果表明，在數字經濟推動產業結構優化升級的過程中，金融發展起到了部分中介作用，即金融發展是數字經濟促進產業結構優化升級的重要作用機制。

5.2 對策建議

依據前文分析，各地區應積極發揮數字經濟的正向空間溢出效應，調整產業結構空間布局，以實現產業結構全面優化升級。據此，本文提出以下對策建議。

第一，積極完善數字基礎設施建設，為數字經濟快速發展創造前提條件。首先，要為數字基礎設施建設提供充足的資金支持。各地區要以《數字中國建設整體布局規劃》等國家政策文件的發布為契機，積極爭取國家財政資金支持；同時，還應積極拓寬數字基礎設施建設的融資渠道，激勵各類社會資本參與其中。其次，各地區應順應新一代信息技術革命的潮流，大力推進互聯網寬帶全覆蓋，大范圍鋪設光纜通信設施，并以數字化場景應用為導向，加快數據中心、物聯網、5G等數字基礎設施的建設，以完善的數字基礎設施建設體系支撐數字經濟發展。

第二，因地制宜推進數字經濟發展，實現產業結構全面優化升級。目前，我國各地區數字經濟發展水平存在明顯差異，應采取差別化的發展戰略，推動數字經濟均衡發展。對于數字經濟發展水平較高的地區，應積極發揮模范帶頭作用，集聚數字創新要素，建設具有全國影響力的數字經濟發展中心，以獲取更多的數字紅利；對于數字經濟發展水平較低的地區，需要強化自身優勢，補齊數字經濟發展短板。一是政府主管部門應加強統籌規劃，從戰略層面對數字經濟發展水平較低的地區給予政策性傾斜。根據當地的區位特征和經濟發展情況，有針對性地制定有助于推動該地區數字經濟發展的政策規劃，以吸引更多的數字創新資源流入，從而確保數字經濟促進產業結構優化升級效用的發揮。二是各地區應抓住數字經濟發展的機遇，利用數字技術提升生產效率和資源配置效率，并結合自身的產業優勢和資源優勢，著力打造特色產業示范區，形成具有區域特色的產業發展新模式，逐步帶動本地區產業向高水平方向發展。

第三，各地區還應注重數字經濟對金融發展的促進作用。一是要加大對金融機構數字技術應用的支持力度，積極推廣人工智能、大數據、區塊鏈等前沿技術，通過建設先進的數字化金融服務平臺，提升金融服務效率，優化金融服務體驗，使企業融資過程更加高效，進而推動地區產業結構優化升級。二是要探索供應鏈金融、產業鏈金融等金融模式，推進產業鏈上下游企業之間的合作與協同，通過金融服務的銜接和支持，優化產業鏈布局，推動各地區產業結構優化升級。三是要制定相應的金融政策，規范金融市場秩序，加強對新興產業的金融監管和風險防范，保障金融市場的穩健運行和各產業健康發展，從而為產業結構優化升級提供良好的金融環境。

第四，充分發揮數字經濟的空間溢出效應，為產業結構優化升級提供持續性動力。經濟地理因素是數字經濟發展促進其他地區產業結構優化升級的主要影響因素，因此，要充分把握數字經濟的空間溢出特點，利用數字經濟打破地理距離及經濟發展不平衡的約束，使信息交流和資源共享更加順暢，從而最大限度地發揮其對產業結構優化升級的促進作用。首先，各地區應積極消除數字創新要素流動的體制性障礙，通過“廢、立、改”的手段完善相關配套政策，破除因地區監管制度不同而產生的區域壁壘，降低地區間合作交流和資源共享的成本，拓寬人才、技術和知識資源的擴散范圍，充分發揮數字經濟的空間溢出效應，以帶動鄰近地區實現產業結構優化升級。其次，各地區應積極釋放數字經濟新動能，利用數字經濟的滲透性打破地區間的“數字壁壘”和“信息孤島”，通過數據流帶動資金流、人才流和技術流，實現數字創新要素的跨時空線上傳遞，催生出新的生產方式和商業服務模式，進而實現產業結構優化升級。最后，各地區還應增強自身的溢出承接能力，適當平衡地區數字創新資源的引入和流出，實現數字創新資源的良性循環，以促進各地區產業結構全面優化升級。

參考文獻：

［1］ 習近平.不斷做強做優做大中國數字經濟［J］.求是，2022（2）：4-8.

［2］ 中國信通院.中國數字經濟發展研究報告［EB/OL］.（2023-04-27）［2024-03-20］.http：//www.caict.ac.cn.

［3］ 陳小輝，張紅偉，吳永超.數字經濟如何影響產業結構水平？［J］.證券市場導報，2020（7）：20-29.

［4］ 陳曉東，楊曉霞.數字經濟發展對產業結構升級的影響：基于灰關聯熵與耗散結構理論的研究［J］.改革，2021（3）：26-39.

［5］ 紀園園，朱平芳.數字經濟賦能產業結構升級：需求牽引和供給優化［J］.學術月刊，2022，54（4）：63-77.

［6］ 方湖柳，潘嫻，馬九杰.數字技術對長三角產業結構升級的影響研究［J］.浙江社會科學，2022（4）：25-35，156-157.

［7］ 周明生，謝金雨.數字經濟發展對長三角產業結構優化的空間效應［J］.上海商學院學報，2022，23（5）：17-34.

［8］ 孫勇，張思慧，趙騰宇，等.數字技術創新對產業結構升級的影響及其空間效應：以長江經濟帶為例［J］.軟科學，2022，36（10）：9-16.

［9］ 韓健，李江宇.數字經濟發展對產業結構升級的影響機制研究［J］.統計與信息論壇，2022，37（7）：13-25.

［10］ 劉和東，紀然.數字經濟促進產業結構升級的機制與效應研究［J］.科技進步與對策，2023，40（1）：61-70.

［11］ 方嵐.數字技術如何賦能產業結構升級：異質性分析與機制檢驗［J］.云南財經大學學報，2022，38（12）：33-47.

［12］ 陳永強，張昕鈺.數字經濟發展對地區產業結構優化的影響機制：基于2011—2019年省級面板數據的實證分析［J］.財經論叢，2023（4）：14-23.

［13］ 成佳宇.數字經濟發展對產業結構優化升級的影響研究［D］.太原：山西財經大學，2023.

［14］ SCHUMPETER J A.The theory of economic development：an inquiry into profits，capital，credit，interest，and the business cycle［M］.New York：Oxford University Press，1961.

［15］ 衛平，古燚.數字經濟對產業結構升級的影響研究：基于創新產出角度的分析［J］.工業技術經濟，2022，41（6）：3-9.

［16］ 肖雁飛，張寶儷，廖雙紅.數字經濟對產業結構升級的影響研究：基于異質性人力資本視角［J］.商學研究，2023，30（3）：19-31.

［17］ 周升起，張梓琳.數字經濟發展推動全球產業結構升級了嗎？［J］.重慶理工大學學報（社會科學），2023，37（12）：63-78.

［18］ MARTIN R，SUNLEY P. Slow convergence？The new endogenous growth theory and regional development［J］.Economic Geography，1998，74（3）：201-227.

［19］ 李少芳.數字金融對產業結構升級的影響研究［D］.哈爾濱：哈爾濱理工大學，2023.

［20］ 馬曉君，李藝嬋，傅治，等.空間效應視角下數字經濟對產業結構升級的影響［J］.統計與信息論壇，2022，37（11）：14-25.

［21］ 龍瑩，李長樂.數字經濟對就業結構的影響：基于空間杜賓模型的實證研究［J］.成都理工大學學報（社會科學版），2023，31（1）：70-81.

［22］ 張桅，胡艷.長三角地區人力資本對經濟增長的作用機制研究：基于創新中介效應檢驗［J］.安徽大學學報（哲學社科學版），2021，45（1）：124-136.

［23］ FINGLETON B，GALLO J L.Estimating spatial models with endogenous variables，a spatial lag and spatially dependent disturbances：finite sample properties［J］.Papers in Regional Science，2008，87（3）：319-339.

［24］ 李蘇，郭遠通，司寶靜.綠色金融助推鄉村振興的實現機制研究：基于空間溢出效應與門檻效應的經驗分析［J］.林業經濟，2023，45（5）：53-74.

［25］ 蔣文超.數字經濟賦能共同富裕：空間效應與作用機制［J］.浙江金融，2023（7）：26-40.

［26］ 唐哲，魏修建.產業結構升級對綠色經濟增長的空間溢出效應檢驗［J］.統計與決策，2024，40（1）：114-118.

［27］ 肖仁橋，肖陽.數字金融對碳回彈的影響及其空間溢出效應［J］.西安財經大學學報，2024，37（3）：38-54.

［28］ 于斌斌.產業結構調整與生產率提升的經濟增長效應：基于中國城市動態空間面板模型的分析［J］.中國工業經濟，2015，32（12）：83-98.

［29］ 袁航，朱承亮.創新屬性、制度質量與中國產業結構轉型升級［J］.科學學研究，2019，37（10）：1881-1891，1901.

［30］ 湯淥洋，魯邦克，邢茂源，等.中國數字經濟發展水平測度及動態演變分析［J］.數理統計與管理，2023，42（5）：869-882.

［31］ 彭十一，俞雅靜，趙琪琪.數字經濟對城鄉融合發展的作用機制與空間效應：基于空間杜賓模型的實證分析［J/OL］.世界地理研究，2024：1-17［2024-04-19］.https：//kns-cnki-net.webvpn.hueb.edu.cn/kcms/detail/31.1626.P.20240417.1114.002.html.

［32］ 鄧宗兵，肖沁霖，王炬，等.中國數字經濟與綠色發展耦合協調的時空特征及驅動機制［J］.地理學報，2024，79（4）：971-990.

［33］ 孟望生，杜子欣，張揚.數字經濟發展對服務業結構升級的影響：基于“寬帶中國”戰略的準自然實驗［J］.開發研究，2023（1）：77-87.

［34］ 葛和平，吳福象.數字經濟賦能經濟高質量發展：理論機制與經驗證據［J］.南京社會科學，2021（1）：24-33.

［35］ 吳振華.技術創新影響產業結構優化的門檻效應研究［J］.中國科技論壇，2021（4）：1-11.

［36］ 羅軍，邱海桐.城市數字經濟驅動制造業綠色發展的空間效應［J］.經濟地理，2022，42（12）：13-22.

［37］ 孟維福，張高明，趙鳳揚.數字經濟賦能鄉村振興：影響機制和空間效應［J］.財經問題研究，2023（3）：32-44.

［38］ 李豫新，水遠遠.外商直接投資對中國產業結構轉型升級的影響：基于空間溢出視角［J］.技術經濟與管理研究，2023（8）：99-105.

［39］ ELHORST J P. Matlab software for spatial panels［J］.International Regional Science Review，2012，37（3）：389-405.

［40］ LESAGE J P，PACE R K.Introduction to spatial econometrics［M］.New York：Chapman and Hall/CRC，2009.

［41］ 張一凡，李琪，吳繼英.數字經濟驅動產業結構升級的空間效應：兼論數字經濟與實體經濟融合的中介作用［J］.科技與經濟，2022，35（6）：101-105.

［42］ 田紅，袁毅陽.數字經濟對產業結構優化升級的影響研究：基于中國省級面板數據的實證檢驗［J］.浙江金融，2022（10）：53-64，29.

［43］ 吳繼英，張一凡.數字經濟空間分布格局、溢出效應與產業結構升級［J］.重慶理工大學學報（社會科學），2022，36（7）：42-55.

［44］ 唐天偉，劉文宇，江曉婧.數字經濟發展對我國地方政府公共服務效率提升的影響［J］.中國軟科學，2022（12）：176-186.

［45］ 黃馨郁，李軍軍.“雙碳”背景下數字經濟發展水平的碳減排效應研究［J/OL］.蘭州財經大學學報，2024：1-15［2024-04-07］.https：//kns-cnki-net.webvpn.hueb.edu.cn/kcms/detail/62.1213.F.20240318.1857.046.html.

［46］ 陳阿興，張淑倩.數字經濟對現代化產業體系建設的影響研究［J/OL］.重慶理工大學學報（社會科學），2024：1-15［2024-04-07］.https：//kns-cnki-net.webvpn.hueb.edu.cn/kcms/detail/50.1205.T.20240319.1741.006.html.

［47］ 王丹，惠寧，許瀟丹.數字經濟驅動中國傳統產業創新發展研究［J］.統計與信息論壇，2024，39（3）：29-39.

［48］ 李慧泉，簡兆權，毛世平.數字經濟賦能高質量發展：內在機制與中國經驗［J］.經濟問題探索，2023（8）：117-131.

［49］ 溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展［J］.心理科學進展，2014，22（5）：731-745.

［50］ 陳靜怡.長三角地區數字經濟對產業結構優化升級的影響研究［D］.蚌埠：安徽財經大學，2023.

Research on the Influence of Digital Economy on Industrial Structure Optimization and Upgrading from the Perspective of Spatial Effect

Guo Na1，2， Xing Yuna1

（1.School of Business， Hebei University of Economics and Business， Shijiazhuang 050061， China； 2.Modern Business Service Research Center， Hebei University of Economics and Business， Shijiazhuang 050061， China）

Abstract： As a new type of economic form， digital economy has the characteristics of wide coverage， strong innovation， increasing marginal benefits and strong permeability， giving rise to many new industries， new modes and new demands， which can comprehensively optimize China's industrial chain， industrial efficiency and production quality， and is an important driving force to promote the optimization and upgrading of the industrial structure. Therefore， exploring the impact of the digital economy on the optimization and upgrading of the industrial structure has certain practical significance for promoting the high-quality development of China's economy. By combing the relevant studies on digital economy and industrial structure optimization and upgrading， this study conducts a theoretical analysis of the spatial effect and internal mechanism of digital economy to promote industrial structure optimization and upgrading. Based on the panel data of 30 provinces nationwide from 2013—2021， the entropy method is used to measure China's digital economy index and industrial structure optimization and upgrading index. The spatial Durbin model is constructed based on the three spatial weight matrices of geographic distance， economic distance and economic geography to empirically analyse the spatial effect and spatial mechanism of the digital economy development on the optimization and upgrading of industrial structure. The results show that：①China's digital economy development and industrial structure optimization and upgrading have significant spatial agglomeration characteristics， with Beijing-Tianjin and Yangtze River Delta regions showing "high-high" agglomeration characteristics， while western and northeastern regions showing "low-low" agglomeration characteristics.②As a whole， under the three spatial weight matrices， digital economy development has spatial effects on the optimization and upgrading of industrial structure， and the economic distance factor is the main influencing factor for digital economy development to promote the optimization and upgrading of industrial structure in this region， while the economic geography factor is the main influencing factor for digital economy development to promote the optimization and upgrading of industrial structure in other regions.③From the perspective of spatial heterogeneity， there are differences in the spatial effects of digital economy on the optimization and upgrading of industrial structure in the "high-high" agglomeration areas and "low-low" agglomeration areas of the digital economy development level.④From the analysis of intermediary effect， financial development is an important influence mechanism of digital economy to promote the optimization and upgrading of industrial structure. Accordingly， this study proposes to actively improve the construction of digital infrastructure， promote the comprehensive development of digital economy according to local conditions， promote the role of digital economy in the promotion of financial development， and actively give play to the spatial spillover effect of digital economy and other countermeasures， with a view to promoting the optimization and upgrading of industrial structure and achieving high-quality economic development.

Key words： digital economy; industrial structure; optimization and upgrading; spatial Durbin model; spatial spillover effect

（欄目編輯：朱可染）