数字经济对流通产业结构的影响

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内容提要：数字经济驱动产业创新是现代商业模式更迭以及产业转型升级的核心驱动力。本文构建2012-2019年时间序列的STR模型，实证检验数字经济影响流通产业结构高级化的非线性效应。研究发现：数字经济对流通产业结构高级化的驱动效果显著，存在跨越门槛值后的驱动力非线性特征，且数字产业总产值对流通产业结构高级化的作用具有延展性，产业规模和行业集中度在线性区制内与产业结构高级化之间存在明显衰减的弱关联关系；数字经济与流通产业结构的高级化之间存在结构转变和速度转变的非线性特征，数字产业总产值和增加值在阈值附近的转换速度较快，移动网络接入流量和国家研发占比在“低-高”区制转换中未产生“跳跃”式驱动。本文最后提出强化流通产业数字基础设施建设和强化数字经济与流通产业发展的深度融合等对策建议。

关键词：数字经济;流通产业;产业结构高级化;非线性效应

2021年3月，《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出：“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎”。数字经济在融合传统经济与数字化知识过程中激活了信息这一关键性生产要素的创新与赋能，其驱动流通产业转型升级的本质是通过新一代信息技术的催化和渗透，引导流通产业培育出新的发展生态。在此过程中，数字经济衍生出的共享经济和网络经济等新型商业模式，从需求侧层面进一步倒逼流通产业变革。流通产业的产业链供需关系在数字经济逻辑框架下不断重构，这既来自数字化场景对流通产业组织分工边界趋于模糊化的催化带来产业价值链延伸，也来自数字经济对流通产业组织形态趋于柔性化和协同化的推动带来产业链资源有效配置。随着新一代信息技术在产业互联网中的渗透和应用，数字经济将成为流通产业结构转型升级的全新内在驱动机制，并在升级改造流通产业数字基础设施中为产业结构的转型升级赋能创新。

一、相关研究文献评述

数字经济驱动产业结构升级是学术界关注的重点，相关的研究也开始从制造业领域向流通产业领域延伸。本文主要从以下方面梳理文献：关于理论方面的研究：肖旭和戚聿东（2019）提出数字化为产业经济发展注入了新的活力，认为产业数字化转型的价值维度体现在产业跨界融合、效率提升、竞争模式变革及数字赋能等四个层面。焦勇（2020）认为，数字经济为制造业转型提供新思路并赋能制造业转型，具体表现为从要素驱动到数据驱动、从产品导向到用户体验、从产业关联到企业群落、从竞争合作到互利共生四个维度。盛磊（2020）研究了数字经济引领产业高质量发展的动力机制和内在逻辑，发现数字经济中的新基建、信息要素和智能制造等不断拓展产业新格局。关于实证分析方面的研究：刘静等（2020）通过构建时间序列的STR模型，发现数据赋能对文化产业创新效率具有“阈值”效应，数据赋能增速趋于零时的非线性转换明显。沈运红、黄桁（2020）运用改进后的熵值法探索其对制造业产业结构的影响，实证结果表明：数字基础建设水平、数字化产业发展水平以及数字技术创新科研水平均能优化制造业产业结构。郑嘉琳、徐文华（2020）实证检验数字经济助推我国经济高质量发展的影响效果和作用机制，发现数字经济有助于我国经济的高质量发展，且数字经济、产业结构和创新能力的相互匹配和融合共同提升经济的发展质量。上述文献对本文研究数字经济与流通产业结构高级化的关系提供了有益的思路。然而，现有研究仍存在两方面的不足：一是研究的领域仍以制造业为重点，涉及生产性服务业领域的研究十分稀缺；二是研究方法大多以定性研究为主，仅有的少部分定量分析也是围绕产业链价值形态或产业组织展开，缺少从产业结构视角的研究。鉴于此，构建STR模型实证检验数字经济影响流通产业结构高级化的非线性效应，更为客观地判断数字经济驱动流通产业结构升级的数量特征。一方面，弥补现有文献在研究目标和研究方法中的不足；另一方面，为推动数字经济与产业经济的深度融合发展提供科学依据。

二、数字经济影响流通产业结构高级化的理论分析

产业结构高级化与产业结构合理化共同推动了产业结构的转型升级。流通产业高级化是第三产业结构重心向流通产业的转移过程，反映了流通产业经济的发展水平和流通产业结构的发展阶段，而产业结构合理化是流通产业结构内部进行生产要素重新配置的过程。我国流通产业体系仍然面临一些问题与短板，实施技术创新驱动战略等可构建高质量流通体系（依绍华，2020）。本文认为，数字化经济是通过信息技术的催化和渗透引导流通产业培育出新的发展生态，是流通产业结构高级化的重要外部催化；而产业结构合理化更多依赖于内生性技术进步形成的生产要素合理配置。基于此，本文从数字经济衍生的需求侧引导和供给侧变革两条基本运行逻辑探讨其对流通产业结构高级化的催化动力机制：1.需求侧引导动力机制。数字经济加速发展扩大了数字化场景的应用，通过外部市场环境的变化倒逼流通产业结构转型升级。流通产业涵盖了交通运输、批发零售及物流等多个子行业，其流通职能的最终服务对象是产业大循环下的消费场景，而数字经济对流通产业结构高级化的驱动正是基于消费结构变化形成的需求侧引导动力机制。数字化场景的应用对消费市场的消费者购物方式及支付方式等产生了潜移默化的影响，从而在一个长期过程中通过影响消费体验和消费习惯，实现商业价值的创新。现阶段，数量繁多的品类商品对市场消费带来了选择困境，数字化在消费中的场景应用能够基于大数据技术对商品和消费渠道进行科学汇总，根据消费个体的偏好进行相关属性商品的匹配，并进一步根据消费历史数据向消费者进行同偏好商品的关键信息传递，缓解了传统零售市场中“填鸭式”销售策略对市场消费信息的忽视，促进数字化的消费市场结构形成，进而倒逼流通服务的改进。2.供给侧变革动力机制。数字经济在改造和升级流通产业基础设施中创造了更多的流通服务数字化应用场景，而该部分应用场景从供给侧角度实现了流通产业价值链增值。一方面，数字化场景通过融合流通产业链与数字技术为细分的消费需求提供市场价值再识别的外部环境。数字化场景优化了流通产业链中的信息流、资金流和物流的流动效率，通过大数据技术在消费数据库中的应用优化消费结构，推动并创新更加细分化的市场营销策略。另一方面，数字化场景在创造消费者个性化和实时需求过程中为多元化的消费需求提供市场价值再创造的动力。多元化的消费渠道产生了天量的交易数据信息和交互数据信息，而诸如消费购买周期及消费者评价等重要消费指标通过数字化场景的模拟，为零售企业提供更加精准且充实的消费形象，形成从需求端到供给侧的商品价值共创闭环。在价值共创中，消费者的个性化和实时消费需求能够更好地被满足，再加上消费移动终端的普及和便捷的支付，数字化场景的应用从供给侧挖掘并维持了消费者的个性化与实时需求。3.非线性传导机制。数字经济对流通产业结构高级化的非线性传导机制一定程度上解释了数字化场景影响产业结构调整的波动性特质。一方面，数字经济的核心是数据。而流通产业结构高级化的过程，本身也是流通产业经济高质量发展的渐进动态过程，数据在该过程中形成的精确性助力具有长尾特征，即数据在流通产业价值链中的录入、加工和组配是一个复杂的技术过程。数据与产业结构调整不仅仅是简单的线性关系，而是产业边际产出不确定的非线性模式；另一方面，数字经济实现流通产业价值链的增值过程是渐进式过程。数字化场景推动流通产业结构高级化过程中发挥需求侧和供给侧的双重助力，不管是需求侧的引导还是供给侧的变革都随之产生了大量的产业价值链交易数据。该部分交易数据的进一步解读继续向产业链下游衍生价值链，数字经济在上述整个过程中的贯通是非线性输入状态。因此，导致了流通产业链下游生产效用与上游和中游数字经济成本之间的非线性关系。

三、数字经济影响流通产业结构高级化的非线性模型构建

（一）模型构建

基于前文分析，本文认为，以大数据、物联网和人工智能等为核心生产要素的数字禀赋通过引导和创造消费，改善社会对流通服务的需求价值链，进而倒逼产业结构重组和创新实现高级化。与此同时，影响产业结构的传统生产要素，例如资本、劳动力和技术等同样引致出新的数字经济，并为产业结构的创新赋能。本文借鉴刘静等（2020）研究思路，构建数字经济与流通产业结构高级化间的STR模型，实证检验内在驱动的非线性特征。模型设定如下：其中，STAD为流通产业高级化，LA、CA和TE分别表示产业结构高级化影响要素中的劳动力、资本和技术。滓1,0表示数字经济对流通产业结构高级化的线性影响因子，滓2,0表示数字经济对流通产业结构高级化的非线性影响因子，t-i表示时间序列（i=1,2）。G(st;酌,c)为STR模型的转移函数，用来量化流通产业结构高级化在不同区制间的转化效率，其中st为转换变量，酌为斜率参数，c为位置参数的阈值。

（二）变量与数据说明

1.被解释变量：流通产业结构高级化（STAD）。产业结构的转型升级包含了产业结构高级化和产业结构合理化两个过程（左鹏飞等，2020）。产业结构高级化的本质是产业结构从低级（劳动密集）向高级（技术和知识密集）的转变过程，并在转变中实现初级产品形态向中间品以及最终产品的提高。从流通产业结构高级化来看，随着流通产业发展中高技术的渗透以及产业组织合理化程度的提升，企业技术密集度不断提高带来的产业附加值增加促进了第三产业结构重心不断向流通产业转移，即流通产业结构高级化过程是流通产业经济发展更高水平的体现。本文参照姚战琪（2019）的研究方法，以流通产业在第三产业占比的加权求和表示高级化进程，具体表示为：其中，n表示第三产业包含的门类总数，以统计局的第三产业统计口径为标准，并将交通运输、仓储和邮政业与批发和零售业进行合并处理。因此，n=14；i和j分别表示流通产业及非流通产业的产值；q(j)表示流通产业在第三产业的比重。2.核心解释变量：数字经济发展。《G20数字经济发展与合作倡议》（2016）正式定义数字经济为一种借助信息手段推动经济结构优化的经济活动。结合数字经济的内涵及演变过程，数字经济是一个复杂的体系概念，不能用单一的统计指标来衡量。从现有相关的研究文献看（李春发，2020；刘静等，2020），较为普遍的做法是构建数字经济系统的指标体系，即选取权威性、完整性和高频性的相关联指标对数字经济发展进行测度分析。基于数字经济发展基础和数字经济发展规模是形成数字经济的支撑，而数字经济市场开拓是数字经济的实现机制，本文将上述层面的指标选取纳入统计范畴，借鉴上海科学院信息研究所编撰的《全球数字经济竞争力发展报告》，从数字经济发展基础、数字经济发展规模和数字经济市场拓展等三个维度构建实证中的数字经济体系，具体如表1所示。基于表1的数字经济中三个一级指标和11个二级指标，进一步进行聚类分析。具体如下：首先，确定数字经济各二级指标在影响流通产业结构高级化中的序列；其次，对各序列进行预处理从而获得不同数列之间的灰色关联系数；最后，根据计算的关联系数取值接近1的指标，并进行优劣排序，最终确定赋值最大的重要指标。通过聚类-灰色关联分析最终确定的指标包括：移动网络接入流量（MN）、数字产业总产值（DT）、数字产业增加值（DD）和国家研发占比（RT）。本文所采用的数据来源于2012-2019年的《中国统计年鉴》《中国零售与餐饮连锁企业统计年鉴》工业和信息化部网站以及Wind数据库。

四、数字经济影响流通产业结构高级化的实证结果分析

（一）单位根检验与非线性检验

对移动网络接入流量（MN）、数字产业总产值（DT）等变量处理后进行单位根检验，各变量的ADF单位根检验和PP单位根检验结果均通过了1%显著性水平下的显著性检验，均属于平稳性序列。基于平稳序列的单位根检验结果，本文选择sup-LR方法对构建的数字经济影响流通产业结构高级化STR模型进行非线性检验，具体结果见表2。可以看出，各变量在5%的显著性水平下拒绝了原假设，即数字经济对流通产业结构的高级化进程产生了非线性的冲击。根据表2的检验结果，本文进一步通过格点搜索法确定STR模型中的参数初始值，即在既定范围内依据转移函数残差平方和最小值原理确定平滑参数酌和位置参数c。计算可得，酌=3.994，c=8.041，其中酌值为非线性转换速度，c值表示转换函数在接近阈值8.041时会发生影响产业结构高级化的快速转换。

（二）STR模型估计

在确定参数初始值酌和c后，将其代入STR模型进行实证估计，最终结果见表3。1.STR模型的线性回归结果。移动网络接入流量（MN）和国家研发占比（RT）在当期和滞后期内对流通产业结构高级化的作用微弱，而数字产业总产值（DT）和数字产业增加值（DD）在当期和滞后期内对流通产业结构高级化的作用十分显著，且具有显著的线性衰减性，体现在DT和DD检验的（t-2）期系数明显低于（t-1）期系数。总体来看，数字经济对流通产业结构高级化的驱动效果显著，且存在跨越门槛特征值后的驱动力非线性特征。从流通产业规模（CN）和行业集中度（CR）的检验结果看，线性区制下的产业规模和行业集中度对产业结构高级化存在1.0046和1.2184的驱动效果下，但在滞后期的作用效果快速下降至0.2026和0.4235，衰减十分明显，即产业规模和行业集中度在线性区制内与产业结构高级化存在正向的弱关联关系。2.STR模型的非线性回归结果。———数字经济与流通产业结构的高级化之间存在结构转变的非线性特征。根据转换函数的回归系数，数字经济对流通产业结构高级化的驱动产生了显著的非对称作用，说明数字经济框架下的生产要素通过社会消费侧的引致需求倒逼了流通服务的升级，在产业结构高级化过程中呈现出了结构性差异。———数字经济与流通产业结构的高级化之间存在速度转变的非线性特征。从转换函数的估计系数看，数字产业总产值（DT）和数字产业增加值（DD）在4.1526阈值附近的转换速度较快。其原因是：数字经济生产水平和发展潜力从投产到形成流通产业链端的价值增值具有短暂的滞后性。数字经济在滞后期随着转换函数接近阈值产生了从低位区制向高位区制的转换。从移动网络接入流量（MN）和国家研发占比（RT）与流通产业结构高级化的非线性效应看，该变量在区制转换中尚未产生较为明显的“跳跃”式驱动。这主要是因为：移动互联网接入和国家研发投入是一个持续的过程，其衍生的数字经济生产要素已经潜移默化地成为流通产业和流通经济发展的常态，而数字产业在2015年国务院推出《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》后，出现了井喷式的发展和推广，并在流通产业的产业链规模投入中出现了一定的峰值，由此产生的非线性边际收益导致临近阈值出现数字经济与流通产业结构高级化之间的速度转变非线性特征。

五、结论与建议

本文构建2012-2019年时间序列的STR模型，实证检验了数字经济影响流通产业结构高级化的非线性效应。主要研究结论如下：第一，数字经济对流通产业结构高级化的驱动效果显著，存在跨越门槛特征值后的驱动力非线性特征。第二，数字经济与流通产业结构的高级化之间存在结构转变的非线性特征，数字经济对流通产业结构高级化的驱动产生了显著的非对称作用。第三，数字经济与流通产业结构的高级化之间存在速度转变的非线性特征。数字产业总产值和增加值在阈值附近的转换速度较快；移动网络接入流量和国家研发占比在“低—高”区制转换中尚未产生“跳跃”式驱动。基于上述实证结论，本文提出以下对策建议：1.强化流通产业数字基础设施建设。数字经济与流通产业的深度融合需要发挥数字资源禀赋对流通产业链的增值催化，而数字化基础设施建设是数字经济对产业发展赋能的基础。一方面，应围绕社会大消费的流通服务形成数字化、智能化的互联网体系，充分发挥数据信息和云计算等数字技术要素的优势，拓展流通产业链的横向拓宽和纵向拓展；另一方面，重点打造流通产业供应链的柔性机制。从数据挖掘、清洗和分析等关键领域深入布局存储、运算和人工智能等硬件设施，为流通产业结构的全面转型提供装备和技术支撑。2.强化数字经济与流通产业发展的深入融合。在数字技术向流通产业的渗透和普及中，应围绕流通服务功能拓宽流通类企业的思维认知，通过培育龙头企业形成产业转型升级中的示范效应，同时这也为流通产业的数字化转型奠定了良好的市场环境基础。此外，应尽快引导流通产业融入国家的工业互联网工程。数字经济框架下的工业生产将以智能制造为主，流通产业的融入是一项复杂的系统工程。因此，流通产业与工业互联网的融合需要借助国家政策支持，在行业内部借助数字技术优势明确不同服务主体的升级方向，强化与科研院所的产学研合作，构造具有创新活力并和谐有序的智能流通服务生态系统。3.强化数字经济在流通产业结构升级需求侧与供给侧的双向动力机制。数字经济基于消费结构变化在需求侧对流通产业结构高级化具有引导作用，同时通过创造数字化应用场景从产业价值链增值的供给侧层面对流通产业高级化具有推动效果。一方面，深度挖掘数字化场景在需求侧层面的商业价值，促进大数据、云计算等数字化技术在产业资料大循环中的渗透，重点突破消费领域中存在的信息传递孤岛瓶颈，通过创造市场需求倒逼流通产业结构升级；另一方面，创新数字化场景在供给侧层面的增值渠道，通过培育数字经济领军企业拓展数字技术在流通产业细分领域的市场应用。

参考文献：

[1]肖旭、戚聿东.产业数字化转型的价值维度与理论逻辑[J].改革,2019(8).

[2]焦勇.数字经济赋能制造业转型：从价值重塑到价值创造[J].经济学家,2020(6).

[3]盛磊.数字经济引领产业高质量发展：动力机制、内在逻辑与实施路径[J].价格理论与实践,2020(2).

[4]刘静、惠宁、南士敬.数据赋能驱动文化产业创新效率的非线性研究———基于STR模型的实证检验[J].经济与管理研究,2020(7).

[5]沈运红、黄桁.数字经济水平对制造业产业结构优化升级的影响研究———基于浙江省2008—2017年面板数据[J].科技管理研究,2020(3).

[6]郑嘉琳、徐文华.数字经济助推我国经济高质量发展的作用机制研究———基于区域异质性视角的分析[J].价格理论与实践,2020(8).

[7]依绍华.构建高质量流通体系助力“双循环”新发展格局[J].价格理论与实践,2020(9).

[8]左鹏飞、姜奇平、陈静.高质量发展视角下的数字经济与经济增长[J/OL].财经问题研究.

[9]姚战琪.服务业对外开放对我国产业结构升级的影响[J].改革,2019(1).

作者：李媛媛 叶舜