信息消費對服務業結構升級的影響研究

0引言

黨的二十大報告明確提出要“構建優質高效的服務業新體系，推動現代服務業同先進制造業、現代農業深度融合”。當前，中國經濟已邁入以高質量發展為首要任務的全新階段，開啟了中國式現代化新征程。在此背景下，加快發展現代服務業，推動其結構優化升級，成為實現經濟高質量發展以及滿足人民群眾美好生活需求的重要路徑。黨的十八大以來，隨著服務業改革持續深入推進，我國服務業規模持續增大，結構不斷優化，對于經濟增長和就業的拉動作用持續增強，但仍存在發展相對滯后、整體競爭力較弱等短板問題。

在此背景下，探究如何提升生產性服務業和現代服務業水平，推動服務業結構升級具有重要的理論意義和現實價值。

信息消費是指以信息產品或服務為消費對象的消費活動（趙付春，2014）。近年來，信息消費的內涵和外延在不斷拓展。依托新一代信息技術，信息消費演變成為促動消費鏈與產業鏈、供應鏈、價值鏈融合躍變的新型消費形態。與傳統消費模式相比，信息消費將在推動服務業發展與轉型方面扮演更為重要的角色。從需求側來看，信息消費的消費行為本身密切融合物質產品和精神需要，更容易與直播電商、共享出行等服務領域結合，從而產生大量新業態、新模式來拉動信息消費需求。從供給側來看，信息消費能夠引領相關信息基礎設施的投資及建設，優化資本配置效率，吸引各類資源向信息產業聚集，促進服務業結構升級。為了培育消費熱點，工業和信息化部分別于2013年和2015年批復了2批共104個信息消費試點市（縣、區）。當前，信息消費示范城市建設已經成為促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，促生新產業、新業態、新模式的重要載體。有鑒于此，本文以“國家信息消費試點”為外生政策沖擊，探討信息消費①對服務業結構升級有何種影響，信息消費影響服務業結構升級的機制是什么，信息消費試點對服務業結構升級的影響是否存在差異。

與本文密切相關的一支文獻是關于服務業結構的研究，目前研究成果較為豐富。學者們從制造業開放（戴翔和楊雙至，2022）、人力資本結構（駱窘函，2021）、土地財政（白雪潔和耿仁強，2022）、工業機器人（王文等，2020；魏嘉輝等，2022）、數字經濟（戴魁早等，2023）、知識產權保護（周游和譚光榮，2021）、老齡化（顏色等，2021）等不同視角出發，考察各類經濟社會因素與服務業結構升級之間的關系。隨著公共政策評估方法的建立與完善，近年來，還有一支文獻聚焦評估各類經濟社會政策對服務業結構升級的影響效應。例如，袁航和夏杰長（2022）以“寬帶中國”示范城市為切入點，探討了數字基礎設施的服務業升級效應，研究發現“寬帶中國”戰略能夠正向促進生產性服務業和高端服務業的發展。上述研究雖然對服務業結構升級的影響因素開展了豐富的研究，但就研究視角而言，上述文獻主要從供給側視角出發展開分析，鮮有文獻同時考慮到供給側與需求側的雙重影響。

與本文較為相關的另一支文獻是關于信息消費的研究。既有文獻從理論層面剖析了信息消費對傳統產業生產方式、流通體系、部門關系以及組織結構等方面的變革（丁志帆，2020;LaCavaetal.，2022；鄭英隆和李新家，2022），但上述文獻僅局限于定性分析，也有部分文獻從實證層面檢驗了信息消費的經濟效應。其中，與本文關系最為密切的是何凌云和張元夢（2022）的研究，該文以信息消費試點為準自然實驗，采用多期雙重差分法考察了信息消費試點對產業結構的影響，但這一文獻并未關注對服務業內部的影響。實際上，服務業作為國民經濟的“壓艙石”，其內部結構具有自身的演變規律，推動服務業結構升級對于發展現代產業體系、推動經濟體系優化升級具有重要的意義。

鑒于此，本文以“國家信息消費試點”為切入點，采取2011—2019年中國275個地級市面板數據，構建交錯雙重差分模型，評估信息消費試點對服務業結構升級的影響及作用機制，并檢驗信息消費試點影響不同細分服務行業以及不同區域服務業結構升級的異質性。

本文的創新點體現在：（1）在研究視角方面，基于供給側和需求側雙重視角，理論分析并實證檢驗了信息消費對服務業結構升級的影響，不僅拓寬了服務業結構升級影響因素的相關研究，也為信息消費的影響效應分析進行了有益補充。（2）在研究方法方面，以“國家信息消費試點”為切入點，通過構建交錯雙重差分模型識別信息消費的服務業結構升級效應，在一定程度上避免了測度誤差導致的內生性問題。同時，針對交錯雙重差分法可能存在的異質性處理效應，采用De Chaisemartin and D'Haultfoeuille（2O2O）的做法進行了處理。（3）在研究內容方面，從配置效率、技術效率以及技術進步三個方面出發，實證考察了信息消費試點對服務業結構升級的影響機制，并從行業與地區兩個層面對其異質性效應進行檢驗，豐富了信息消費與服務業結構的研究內容，在政策層面更具明確的啟示意義。

政策背景與理論分析

1.1 政策背景

2013年4月，國務院常務會議首次提出“要積極擴大國內有效需求，完善消費政策，開發和培育信息消費等新的消費熱點”。2013年8月，國務院發布《關于促進信息消費擴大內需的若干意見》，提出了挖掘消費潛力、增強供給能力、激發市場活力、改善消費環境，建立促進信息消費持續穩定增長的長效機制，并指出“在有條件的地區開展信息消費試點示范市（縣、區）建設”。為貫徹落實國務院的決策部署，2013年10月9日，工業和信息化部印發《關于征選信息消費試點市（縣、區）的通知》，啟動國家信息消費試點示范城市建設。2013年12月31日，《首批國家信息消費試點市（縣、區）名單》出臺，確定北京市等68個城市為首批國家信息消費試點市（縣、區）。2015年1月4日，第二批國家信息消費試點城市名單公布，上海市等36個市（縣、區）入選。其中，信息消費試點的重點任務包括完善升級信息基礎設施、增強信息消費相關產品供給能力以及拓展信息消費增長空間三個方面，分別從基礎設施、供給側和需求側出發擴大和升級信息消費。自國家信息消費試點政策實施以來，各地政府立足自身資源稟賦開展了多樣化的探索和實踐。2015年12月15日，工業和信息化部在104個信息消費試點市（縣、區）中遴選出25個城市作為國家信息消費示范城市。2017年8月13日，國務院印發《關于進一步擴大和升級信息消費持續釋放內需潛力的指導意見》，提出“從提高信息消費供給水平、擴大信息消費覆蓋面、優化信息消費發展環境三個方面進一步擴大和升級信息消費、持續釋放內需潛力”。2020年3月，國務院印發《關于促進消費擴容提質加快形成國內強大市場的實施意見》，提出鼓勵線上線下融合的新消費模式發展，促進信息消費的普及應用。2022年4月20日，國務院辦公廳發布的《關于進一步釋放消費潛力促進消費持續恢復的意見》強調要擴大升級信息消費。至此，信息消費已經成為新型消費培育發展的重要方向，對于我國擴大內需、改善民生、暢通國內大循環以及促進經濟增長具有重要意義。

1.2 理論分析

信息消費試點本身是國家針對信息化發展和消費升級的薄弱環節提出的一系列政策措施。這一政策能夠從需求側和供給側兩個方面刺激生產性服務業與現代服務業發展，作用于服務業結構升級。從信息消費的發展原理來看，信息消費源于信息技術革命，信息技術創新促進了信息產品和信息要素成為經濟運行的新產品和新生產要素，消費者的消費需求和產業發展的要素條件由此產生變革。在這一過程中，一方面，信息消費能夠從需求側促進服務業結構升級。以信息產品為內容的新型消費形態拓展了傳統消費的增長空間，通過線上線下的新消費模式，使得市場需求規模擴大。作為對于消費需求最為敏感的服務領域，大量信息消費新產品、新應用、新業態的產生，使得新興服務業規模擴大。另一方面，信息消費能夠從供給側促進服務業結構升級。作為信息消費的重要支撐，信息技術和信息要素不僅能夠改變傳統服務業的生產條件，促進研發、生產、管理、服務等環節的個性化、數字化和智能化轉型，推動服務業生產效率的提升；同時，也能夠促進生產性服務業與農業、制造業等行業的交叉融合，形成智慧農業、智慧健康等信息消費新業態，推動生產性服務業向專業化和價值鏈高端延伸。據此，本文提出假設1。

假設1：信息消費試點能夠有效推動城市服務業結構升級。

從作用機制來看，信息消費試點能夠通過需求側和供給側兩方面，分別通過刺激消費需求、提高資本效率和促進技術進步推動服務業結構升級。

（1）信息消費試點、消費需求與服務業結構升級。信息消費試點能夠通過刺激消費需求推動服務業結構升級。從需求側來看，拓展信息消費增長空間、激發信息消費活力是信息消費試點的重要任務，各試點城市依據當地居民信息需求，通過建設信息消費體驗中心、信息消費體驗館、社區體驗屋，設立信息消費宣傳周，開展信息消費知識普及和信息服務體驗等一系列活動，引導企業、居民廣泛參與信息消費體驗，不斷滿足居民日益增長的信息消費需求。此外，部分試點城市還通過設立消費補貼的方式，激發群眾信息消費活力。同時，試點城市以智慧交通、智慧健康、智慧旅游、智慧家居、智能安防、居家養老、社區服務等新興信息服務為重點，培育一批新型信息消費示范項目。上述措施不僅拓寬了信息消費群體，而且顯著提升了信息服務領域的消費，進而直接推動信息消費相關產業服務規模激增，實現服務業結構轉型升級。據此，本文提出假設2。

假設2：信息消費試點能夠通過刺激消費需求推動城市服務業結構升級。

（2）信息消費試點、資本效率與服務業結構升級。信息消費試點能夠通過提升資本效率推動服務業結構升級。從理論上來看，信息消費借助互聯網平臺，能夠有效緩解供需之間的信息不對稱和地理限制，促進消費與供給的精準匹配，提升服務業企業的運營效率和盈利能力。例如，涉農電子商務、直播電商等使得產品走出鄉村、走出產地，智能化分析市場與消費需求，消費者也能根據自我偏好實現個性搭配與產品定制，節約了企業運營成本，提升了盈利能力，從而提升了資本效率。同時，在信息消費試點政策的引導下，各地政府加大對于信息消費相關企業的招商引資力度，并通過稅收減免、財政補貼等方式為相關企業提供資金支持，整合政府公共服務云平臺、搭建電子商務服務平臺等方式降低新興服務業企業經營成本，緩解其融資約束。在此背景下，資本要素將流向具有更高效率的生產性服務業和現代服務業，進而促進服務業結構升級。據此，本文提出假設3。

假設3：信息消費試點能夠通過促進資本效率推動城市服務業結構升級。

（3）信息消費試點、技術進步與服務業結構升級。信息消費試點能夠通過提升技術進步推動服務業結構升級。一方面，信息消費試點可以促進試點城市的信息基礎設施水平提升，為知識分享和傳播提供更好的支持。信息消費試點有利于加快知識分享與傳播。信息基礎設施建設是信息消費試點的重要內容。各試點城市結合當地發展實際情況，提出了加快4G網絡覆蓋和TD-LTE試點建設、加快網絡寬帶化升級、推進三網融合等支持政策提升完善試點區域的信息基礎設施建設。信息基礎設施的完善能夠拓寬信息獲取渠道、加快知識傳輸速度，促進跨地區科研人員的交流與合作，從而提升技術創新。另一方面，信息消費有效促進了當地服務業企業的研發與創新。信息消費是我國邁向高質量發展過程中的新型消費，信息消費試點提出“增強信息產品供給能力”，這就要求試點城市企業提高信息產品的研發創新。信息消費作為中高端消費，通過產業前向關聯效應，倒逼服務業企業向專業化和價值鏈更高的高端服務業轉型，由此激發出更加高效的創新生態，促進了生產性服務業和現代服務業的技術進步。據此，本文提出假設4。

假設4：信息消費試點能夠通過促進技術進步推動城市服務業結構升級。

2 研究設計

2.1 模型設定

國家信息消費試點城市建設不僅會導致國家信息消費試點城市政策實施前后出現差異，也會使得試點城市與非試點城市之間出現差異。為控制上述兩類差異的影響，更準確識別出信息消費試點城市建設對服務業結構升級的凈效應，本文通過構建交錯雙重差分模型（Staggered DID）對政策效應開展評估。借鑒 Bertrand et al.（2O04）的做法，本文設定如下基準計量模型：

其中， usis_ii 表示 i 城市 t 年的服務業結構升級水平，本文采用生產性服務業占比來衡量；icc_it 是信息消費試點城市虛擬變量，當某個城市獲批成為國家信息消費試點城市，則當年及之后年份賦值為1，否則為 0;β 是本文重點關注的估計系數，若 β 顯著大于0，則表示信息消費試點城市建設顯著促進了服務業結構升級； X_it 是一系列城市層面的控制變量； μ_i 和 分別是城市固定效應和年份固定效應； ε_iι 為隨機誤差項。

2.2 變量設定與數據說明

2.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為服務業結構升級。服務業結構升級是指生產要素在不同服務行業之間的重新配置，形成以知識密集型、技術密集型等現代服務業或生產性服務業為主導的服務業結構（江小涓和李輝，2004）。借鑒學術界的普遍做法，本文采用生產性服務業占比（ss）與現代服務業占比（ms）衡量服務業結構升級。考慮到數據可得性，分別以生產性服務業就業人數占服務業總人數、現代服務業就業人數占服務業總人數作為代理變量。參考國家統計局發布的《生產性服務業分類（2015）》的界定，生產性服務業包括“交通運輸、倉儲及郵政業”“信息傳輸、計算機服務和軟件業”“金融業”“租賃和商務服務業”“科學研究、技術服務和地質勘查業”。現代服務業則包括“交通運輸、倉儲及郵政業”“信息傳輸、計算機服務和軟件業”“金融業”“房地產業”“租賃和商務服務業”“科學研究、技術服務和地質勘查業”“文化、體育和娛樂業”。

2.2.2核心解釋變量

本文的核心解釋變量是信息消費試點城市虛擬變量（icc）。根據工業和信息化部公布的國家信息消費試點城市名單對城市進行賦值。若某一城市在當年獲批為國家信息消費試點城市，則將信息消費試點城市虛擬變量當年以及之后的年份賦值為1，否則賦值為0。由于首批試點是2013年12月實施的，考慮到政策的滯后性，本文將2014年定義為首批信息消費試點的實施年份。需要指出的是，由于部分試點城市中僅有部分縣級市、區被納入試點范圍。若將這些部分試點的城市設置為1，可能導致估計結果出現高估。因此，本文剔除了僅有部分區域列入試點的城市。

2.2.3前定變量選取

為處理信息消費試點城市選擇所產生的內生性問題，本文還納入了一系列城市特征變量。工業和信息化部在《關于征選信息消費試點市（縣、區）的通知》中明確提出根據申報城市的經濟基礎、信息基礎設施、信息消費規模、信息服務創新和產品制造能力、信息消費市場環境等十項條件確定試點城市。據此，本文提取了可能影響信息消費試點城市選擇的先前決定變量（以下簡稱“前定變量”：經濟發展水平（lnpgdp）、財政支出（lnexpenditure）、消費規模（lnconsumption）、信息基礎設施（lninternet）、信息服務業創新能力（innovation）以及信息產業水平（lntelecom）。其中，經濟發展水平采用人均GDP的對數值衡量，財政支出采用一般公共預算支出額的對數值衡量；消費規模采用社會消費品零售總額的對數值衡量；互聯網基礎設施采用每萬人互聯網用戶數的對數值衡量；信息服務業創新能力采用信息傳輸軟件和信息技術服務業創新指數衡量；信息產業發展采用電信業務總量的對數值衡量。

2.2.4 數據說明

本文所選擇的樣本是中國275個城市，研究窗口區間是2011—2019年。國家信息消費試點的城市虛擬變量來自工業和信息化部發布的各批次試點城市名單，信息傳輸軟件和信息技術服務業創新指數來自寇宗來和劉學悅（2017）的研究成果，其他變量的原始數據均來源于《中國城市統計年鑒》《中國區域統計年鑒》。為消除價格因素的影響，本文以2011年為基期的價格指數對相關變量進行了平減。主要變量的描述性統計結果見表1。

3實證結果與分析

3.1 初步分析

在進行實證分析前，本文首先繪制出處理組與控制組之間的對比圖，來初步分析政策實施前后服務業結構升級的變化情況。圖1展示了對信息消費試點城市和非試點城市服務業結構升級的年平均值的變化趨勢。從圖中可以看出：第一，信息消費試點城市和非試點城市的生產性服務業占比與現代服務業占比在2014年之前基本保持相同的變動趨勢，這也能證明本文構建的雙重差分模型滿足平行趨勢假定。第二，信息消費試點城市的生產性服務業占比與現代服務業占比在2014年及之后呈現明顯的增長趨勢，而非試點城市的增長趨勢則相對平緩。這直觀地表明，信息消費試點對服務業結構升級具有推動作用。由于生產性服務業與現代服務業占比不僅受到信息消費試點政策的影響，同時其他因素也會對其產生影響。因此，圖1的結果尚不能證明信息消費試點的服務業結構升級效應，下文將通過計量實證進行更為嚴謹的分析。

3.2 基準回歸結果

為評估信息消費試點對城市服務業結構升級的政策效果，本文采用雙向固定效應模型對公式（1）進行回歸。表2匯報了信息消費試點對服務業結構升級的基準回歸結果。其中，第（1）和（3）列是僅加入城市固定效應和年份固定效應的實證結果，第（2）和（4）列是進一步納入控制變量的實證結果。可以發現，無論是否加入控制變量，信息消費試點虛擬變量的估計系數至少在 10% 水平上顯著為正，這一結論初步表明信息消費試點能夠促進生產性服務業與現代服務業發展，以此帶動服務業結構升級，從而基本驗證假設1。對第（2）和（4）列的估計值進行解釋分析，發現信息消費試點對于生產性服務業占比和現代服務業的估計作用分別為0.656和1.050，即與控制組相比，信息消費試點使得試點城市生產性服務業占比提高0.656個百分點，使得現代服務業占比提高1.05個百分點。由于控制組城市的生產性服務業占比和現代服務業占比的均值分別為 21.186（%） 和 25.609（%） 這一估計系數表明信息消費試點提升城市生產性服務業占比約為 3.1% ，提升城市現代服務業占比約為 4.1% 。上述結果說明，信息消費城市試點政策的實施與推進，能夠有效促進當地的服務業結構升級。可能原因在于，作為新型消費的重要內容，信息消費帶來的新產業、新業態等創新要素能夠與傳統服務業緊密融合，促使產業加速轉型和升級。從城市層面的經驗來看，政府對于新產業、新業態的引導和支撐能力在地方產業轉型升級中發揮了巨大作用。從需求側來看，信息消費的促進措施，實現了消費規模和消費結構的全面升級，能夠借助數字化的消費內容提高服務供給對需求升級的適配性，使專業化生產性服務業、高品質生活性服務業實現較快增長，其占整個高端服務業的比重不斷提高。從供給側來看，借助信息基礎設施建設與良好的消費環境建設，城市服務業結構不斷優化，發展優化潛力逐步釋放。因此，促進信息消費能夠成為推動城市現代服務業高質量發展的有效路徑。

3.3平行趨勢與動態效應檢驗

上文中通過畫圖的方式基本驗證了本文的試點城市與非試點城市之間具有相同變動趨勢。為了進一步驗證這一假設，借鑒Clarke and Tapia-Schythe（2021）的做法，構建如下計量模型：

上式中， icc_iι^k 是一系列虛擬變量，表示信息消費試點開始實施前后的第 k 年。借鑒Liuand Mao（2019）的做法，采用政策實施前一年作為基期，即公式（2）中不包括 k=-1 的虛擬變量。本文的窗口區間為2011年到2019年，因此覆蓋了信息消費試點實施前的3年，與開始實施后的5年。 β_k 是本文重點關注的參數，若 β_k 在 klt;0 期間趨勢較為平緩，且不顯著為零，則驗證本文符合平行趨勢假設；此外，當 k?0 時， β_k 能夠用來刻畫信息消費試點影響服務業結構升級的動態效應。

圖2繪制了平行趨勢檢驗和動態效應檢驗的結果。其中，圖中圓圈是參數 β_k 的估計值，圓圈上下兩側虛線代表上下 95% 的置信區間。由圖2可知，在 klt;0 期間的 β_k 相對平緩，且均未通過 10% 顯著性檢驗。上述結果僅匯報了 β_k 的個體顯著性。此外，本文還計算了政策實施前 β_k 的聯合顯著性檢驗。聯合顯著性檢驗的 P 值分別為0.597和0.495，進一步表明本文樣本不存在事前趨勢。從動態效應來看， β 雖然為正，但并未通過 10% 顯著性檢驗，說明信息消費試點對服務業結構升級的作用在政策實施當年并不明顯。 β₁…β₂…β₃ 和 β₄ 均在 5% 水平上顯著為正，且估計值逐年增大，說明自政策實施后的第一年起，信息消費試點對服務業結構升級的促進作用開始顯著，且政策效果是逐年增大的。 β₅ 的估計值并不顯著，且估計值與 β₄ 相比出現下降，說明信息消費試點對服務業結構升級的帶動效應在第五年逐漸消失。上述結果表明，信息消費試點的政策效果具有一定的“時滯性”，原因可能在于前期政策的落點實施主要集中于政務平臺、寬帶網絡、場館建設等“硬件\"建設，而這類基礎設施建設耗時長、投入高、聯動性效果發揮慢，影響了政策效果的發揮。從政策實施后的第一年開始，政策各方面綜合施力使得服務業結構升級效應釋放增速明顯。而政策實施后的第五年政策效應下降甚至消失，這可能是因為隨著政策的推廣，越來越多城市開始重視信息消費在促進產業轉型中的作用，隨著城市間競爭的增加，政策本身的作用逐漸消失。

3.4 安慰劑檢驗

3.4.1安慰劑檢驗一：提前政策執行時間

正如前文所述，采用雙重差分法的前提條件是政策實施前處理組與控制組之間不存在顯著差異。為了確保本文結論的準確性，本文將試點城市實施信息消費試點的年份統一提前三年，表3匯報了時間安慰劑檢驗的結果。可以發現，無論是以生產性服務業占比還是現代服務業占比為被解釋變量，信息消費試點的估計系數在 10% 水平上并不顯著，這從側面表明試點城市服務業結構升級來自于信息消費試點的實施，而并非其他因素所導致的。

3.4.2 安慰劑檢驗二：隨機抽取處理組

導致估計結果偏誤的另外一個可能原因是遺漏城市一年份層面的變量。借鑒Chettyetal.（2009）的做法，采用隨機抽取生產信息消費試點城市的方式進行安慰劑檢驗。在本文275個樣本城市中，有77個為信息消費試點城市。據此，本文從275個城市中隨機抽取77個城市，將其設定為“偽”信息消費試點城市，并將剩余城市設定為非試點城市，從而構造出一個“偽”信息消費試點虛擬變量 icc_it¹ 。由于“偽”信息消費試點是隨機生成的，因此不會對服務業產業結構升級產生顯著影響，即 β¹=0 。也就是說，如果沒有顯著的遺漏變量偏差，“偽”信息消費試點的回歸系數不會顯著偏離零點。本文將上述過程重復1000次，從而相應生成1000 個 β¹ 。圖3顯示了 β¹ 的安慰劑檢驗結果，其中豎虛線是基準結果的估計系數。可以發現，基準結果明顯異于安慰劑檢驗的結果，且 β¹ 分布在零附近且近似服從正態分布，這進一步說明沒有因為遺漏變量導致嚴重的估計偏誤。

3.5 穩健性檢驗

為了進一步驗證估計結果的穩健性，本文以公式（1）的雙重差分模型為基準進行了一系列穩健性檢驗。

3.5.1 樣本數據篩選

為避免極端值對基準回歸的影響，本文根據生產性服務業占比對樣本進行上下 1% 縮尾處理后，重新對式（1）進行回歸，估計結果見表4第（1）和（2）列。回歸結果顯示，在剔除極端值影響后，信息消費試點icc的估計系數在 10% 水平上顯著為正，這驗證了本文基準結果的穩健性。

3.5.2替換被解釋變量

本文還以高端服務業就業人數占服務業就業總人數的比重作為服務業結構升級的代理變量。其中，高端服務業發展包括“信息傳輸計算機服務和軟件業”“金融業”“租賃和服務業”以及“科學研究、技術服務和地質勘查業”。表4第（3）列匯報了替換被解釋變量后的估計結果。不難發現，信息消費試點icc的估計系數為O.891，且均通過 1% 的顯著性檢驗，這一結果無疑強化了信息消費試點促進服務業結構升級這一結論。

3.5.3排除其他政策的干擾

除信息消費試點城市外，在本文樣本期間內的其他政策也將對服務業結構升級產生影響。為此，本文在基準方程的基礎上，進一步控制了智慧城市試點與現代服務業綜合試點政策的虛擬變量，從而控制其他政策對服務業結構升級潛在的影響。回歸結果在表4第（4）和（5）列中報告，可以發現，在排除其他政策的影響后，信息消費試點icc的估計系數依舊顯著為正，這表明城市層面的其他政策并未對本文的估計結果造成偏誤。

4進一步分析

4.1 異質性處理效應檢驗

DeChaisemartinandD'Haultfoeuille（202O）研究指出采用雙向固定效應雙重差分模型有效性是基于同質性處理假設。而在處理組個體接受處理的時間不一致情況下，雙向固定效應估計量（TWFE估計量）是不同處理組在不同時期平均處理效應的加權平均值，并且這些權重可能是負的（Goodman-Bacon，2021）。這意味著在異質性處理效應的情況下，采用雙向固定效應模型可能造成估計偏誤，雙向固定效應估計量將不再可信。

為檢驗雙向固定效應在異質性處理效應下是否穩健，本文首先利用twowayfeweights命令進行檢驗，結果顯示本文樣本僅存在4個負權重，且異質性處理穩健性指標為1.01，這在一定程度上表明即使考慮異質性處理效應，本文的基準結果依舊可信。進一步地，采用did_multiplegt對2011—2019年每一期的動態處理效應進行估計，具體結果如圖4所示。可以發現，在信息消費試點政策實施前，政策的處理效應幾乎不存在。自試點政策實施的第三年起，無論是生產性服務業占比還是現代服務業占比均得到顯著提升，在政策實施的第六年政策效果雖然有所下降但仍保持在較高水平。上述結果再次證實了本文結論的穩健性。

4.2 異質性分析

4.2.1分行業異質性檢驗

為了考察信息消費試點對不同服務行業的影響，本文測算了生產性服務業與現代服務業所包含的七個行業就業人員占服務業就業總人員比重，以衡量不同行業發展水平，同時納入式（1）中進行回歸。表5匯報了信息消費試點對不同服務業行業發展水平的影響。可以發現，信息消費試點對信息傳輸、計算機服務和軟件業、房地產業以及租賃和商務服務業具有顯著的促進作用，但對其他行業的影響并不顯著。其中，信息消費試點對信息傳輸、計算機服務和軟件業的效應最強，可能的原因在于信息消費與信息傳輸、計算機服務和軟件業的關聯度最為密切，同時，信息消費試點所帶來的當地信息設施的完善，也有利于信息傳輸、計算機服務和軟件業發展；此外，租賃和商務服務業占比和房地產業也受到顯著的促進作用，可能原因在于信息消費需求的擴大也能夠拉動廣告業、商務服務行業的發展。同時，信息消費為房地產業帶來一些新的服務模式，進一步激發房地產市場活力。

4.2.2 區域異質性檢驗

考慮到不同地區的地理區位、資源稟賦等方面存在明顯差異，本文進一步考察了信息消費試點對于不同地區服務業結構升級的影響。具體而言，本文在公式（1）的基礎上加入是否屬于中西部地區的虛擬變量（MW）與信息消費試點的交互項，以考察信息消費試點對服務業結構升級是否存在區域異質性影響。區域異質性檢驗的結果如表6第（1）和（2）列所示。可以發現，icc的估計系數在 1% 水平下顯著為正，說明信息消費試點對東部地區服務業結構升級確實產生了顯著的促進作用；以生產性服務業占比為被解釋變量時， icc× MW的估計系數在 10% 水平下顯著為負，且絕對值均小于icc的估計系數，說明信息消費試點對中西部地區生產性服務業占比具有顯著促進作用，但促進效應小于東部地區；而以現代服務業占比為被解釋變量時， icc×MW 的估計系數雖為負但并不顯著，說明信息消費試點并未對中西部地區現代服務業占比具有顯著促進作用。產生上述結論的原因可能是，東部地區的經濟基礎相對較好，且信息消費的規模和潛力更大，因此試點政策的實施能夠激發出消費者潛在需求，有效推動現代服務業發展；與之相比，中西部地區的居民收入水平相對較低，從而制約了試點政策的服務業結構升級效應的發揮。

4.2.3信息基礎設施異質性

本文進一步對信息消費政策影響產業結構優化的信息基礎設施異質性進行分析。本文在基準模型的基礎上納入信息基礎設施與信息消費試點的交互項，以考察信息消費試點對服務業結構升級影響在不同信息基礎設施城市是否存在異質性效應。信息基礎設施異質性檢驗的結果如表6第（3）和（4）列所示。可以發現，icc x lninternet的估計系數在1% 水平下顯著為正，表明信息基礎設施越完善的城市，信息消費試點政策對服務業結構升級的促進作用越強。其原因在于，信息基礎設施越完善的城市，其企業和機構更容易進行數字化轉型，城市內外信息的傳遞和交流也更為便利，能夠更好地支持服務業的發展，促進服務業結構的升級。

4.2.4服務業結構升級異質性檢驗

借鑒薛飛和周民良（2022）的做法，本文采用分位數雙重差分法對信息消費影響產業結構升級的異質性進行分析。估計結果如圖5所示。可以發現，在以生產性服務業占比和現代服務業占比為被解釋變量時，icc的估計系數分別在 1～81 分位點和 1～91 分位點上顯著為正，且隨著分位點的增加，信息消費城市對服務業結構升級的影響逐漸減弱。上述結果說明信息消費試點對生產性服務業和現代服務業發展水平較低的組具有顯著促進作用，而隨著服務業結構的不斷升級，信息消費試點對服務業結構升級的邊際效應逐漸減弱。

注：分位數雙重差分法的結果是以1分位點為間隔，共計包括99個分位點。

4.3 機制檢驗

上文研究表明，信息消費試點顯著推動了試點城市服務業結構升級，且試點政策的效應存在不同維度的異質性。進一步地，本文所感興趣的是信息消費試點影響服務業結構升級的傳導機制是什么？也就是說，信息消費試點通過影響哪些關鍵變量來推動服務業結構升級。結合上文理論分析，本文從資本效率、技術效率和技術進步三個方面綜合考察信息消費試點對服務業結構升級產生的影響機制。參考宋弘等（2019）的做法，構建如下模型：

上式中， M_it 是機制變量，其他變量的含義與公式（1）相同。本文從需求側與供給側兩個方面進行機制分析。從需求側來看，培育信息消費需求是信息消費試點的重要內容，而智能手機等智能終端是信息消費的重要內容，因而本文采用每萬人移動電話年末用戶數衡量各地區信息消費需求；從供給側來看，增強信息產品供給能力是信息消費試點的重要目標，因此信息消費試點還可能通過影響資本效率和技術進步對服務業結構升級產生影響。關于資本效率指標的選擇，借鑒戴魁早等（2023）的做法，采用第三產業固定投資增量與第三產業增加值的比值衡量。關于技術進步指標的選取，本文采用每萬人發明專利申請量來衡量。

表7匯報了信息消費試點對服務業結構升級影響機制的檢驗結果。其中，由第（1）列可知，信息消費試點對信息消費需求的影響為正，但并未通過 10% 顯著性檢驗，這說明信息消費試點未能拉動試點城市信息消費需求。由第（2）列可知，信息消費試點對于技術效率的影響在 10% 水平上顯著為負，這說明信息消費試點有利于提升技術效率。由第（3）列可知，信息消費試點的估計系數為4.189，且通過 1% 的顯著性檢驗，這說明信息消費試點能夠促進技術進步，這與何凌云和張元夢（2022）的研究結論相一致。綜上所述，信息消費試點在供給側通過提升資本效率和技術進步推動服務業結構升級，但并未找到信息消費試點刺激信息消費需求的證據，這驗證了本文所提出的假設3和假設4。

5 結論與政策建議

在經濟高質量發展的關鍵階段，面對“加快形成以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進”的新發展格局，有效培育以數字化要素和人民美好生活需求為導向的信息消費新業態，對于我國構建優質高效的服務業新體系，塑造服務業競爭優勢，加快推進產業現代化具有重要的理論意義和實踐價值。在此背景下，本文以“國家信息消費試點”作為外生政策沖擊，利用2011—2019年中國275個地級市面板數據，構建交錯雙重差分模型評估信息消費試點對服務業結構升級的影響及作用機制。研究結果發現：第一，信息消費試點能夠顯著提升生產性服務業和現代服務業水平，推動服務業結構升級。具體來說，信息消費試點使得生產性服務業占比和現代服務業占比分別提高0.656和1.050個百分點。上述結論在經過安慰劑檢驗、異質性處理效應檢驗以及其他穩健性檢驗后依舊成立。第二，機制分析表明，信息消費試點能夠通過促進資本效率與技術進步提升推動服務業結構升級，但拉動信息消費需求這一機制并不顯著。第三，異質性分析表明，信息消費試點對信息傳輸、計算機服務和軟件業、房地產業以及租賃和商務服務業具有顯著促進效應；信息消費試點主要促進了東部地區、信息基礎設施越完善的城市的服務業結構升級；此外，信息消費試點對服務業結構升級的邊際效應會隨著生產性服務業占比或現代服務業占比的增加逐漸減弱。基于以上結論，本文提出以下建議：

第一，充分發揮信息消費建設在城市服務業結構升級中的關鍵作用，有序推進信息消費試點示范項目。前文研究表明，信息消費試點的有效開展切實推動了試點城市服務業轉型升級。因此，政府應有序擴大信息消費試點示范范圍，以試點示范促進信息消費增長。此外，相關部門還應建立健全信息消費試點城市評價體系，對試點城市的成效進行科學評估；同時還應建立獎懲機制，激勵城市參與到信息消費城市建設中，推動信息消費試點示范的良性推廣。

第二，因地制宜、因產制宜開展信息消費模式創建工作。異質性分析結果發現，信息消費試點主要對息傳輸、計算機服務和軟件業、房地產業以及租賃和商務服務業具有顯著促進效應，且其服務業結構升級效應在東部地區、信息基礎設施越完善以及生產性服務業占比相對較小的城市更強。因此，地方政府有必要進行統籌規劃，根據本地區信息消費的發展階段和資源優勢，制定具有針對性的差異化政策。東部地區應將資源集中在信息消費的技術創新和相關服務行業的產品智能化等方面。中西部地區應抓住后發優勢，積極承接東部地區的優秀資源及經驗，在發展重點上以加強本地區信息基礎設施建設為重心。

第三，注重需求側管理，打通制約信息消費潛力釋放的堵點。機制分析結果發現，信息消費試點的主要效果來自資本效率提升和技術進步，而拉動信息消費需求的作用比較有限。因此，在未來示范項目開展過程中，政府應該注重需求側管理。首先，充分發揮政府財政資金的杠桿撬動作用，采取以獎代補、發放消費券和優惠券等多種形式，不斷激發居民信息消費需求；其次，通過建立信息消費體驗中心，實現線上線下消費互動，加強居民對信息產品的體驗和認知；最后，定期舉辦信息消費節，邀請電信運營商和企業展示最新的信息產品和服務，并鼓勵企業提供一系列的優惠、折扣和促銷活動從而刺激信息消費。

由于數據可得性和研究方法的限制，本文仍存在一些不足：第一，由于缺乏城市層面中類行業的數據，無法更加準確地測算各城市服務業結構升級水平。第二，針對信息消費與服務業結構升級的影響機制，本文僅從宏觀城市層面展開討論，對于微觀企業層面潛在的機制并未進行有針對性分析。第三，囿于研究方法的限制，難以考察信息消費試點政策對每個試點城市服務業結構升級的效應。未來在數據可得的情況下，可以從微觀視角對信息消費試點對服務業結構升級的影響機制展開更加深入的研究，同時可以采用合成控制法、回歸合成法對不同城市的服務業結構升級作用展開詳細分析。

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Abstract As an important emerging consumer sector， information consumption has become a key driver of industrial upgrading and acatalyst for high-quality economic development. Using the“national information consumption pilot”as an exogenous policy shock， this paper evaluates the impact of information consumption pilots on the structural upgrading of the service industry and explores the underlying mechanisms.The analysis is based on panel data from 275 prefecture-level cities in China from 2011 to 20l9，employing a staggered difference-in-diferences （DID）model. The findings indicate that information consumption pilots significantly enhance the development of productive and modern service industries，thereby promoting the structural upgrading of the service sector. Mechanism analysis reveals that the information consumption pilots primarily foster this structural upgrading through improvements in capital efciency and technological progress， while the mechanism through which information consumption demand is increased appears to be less significant. Heterogeneity analysis further shows that the pilots have a pronounced positive effect on sectors such as information transmission，computer services and software，real estate，and leasing and business services. Additionally，the pilots have a stronger impact in the eastern regions of China，where more developed information infrastructure amplifies the effect.However，the marginal efect diminishes as the service industry structure improves over time. In light of these findings，this study suggests that efective strategies for developing information consumption should be explored and implemented. The government plays a crucial role in coordinating and unlocking the potential of residential information consumption，ultimately contributing to the creation of a highquality and efficient service industry system.

JELClassification L81，O31