电子商务对产业结构升级的影响机制分析

Analysis of the Influencing Mechanism of E-Commerce on the Upgrading of Industrial Structure

摘要: 目前，我国产业结构发展不平衡，产业结构不合理。实现产业结构的转型升级是我国当前阶段的重要任务。电子商务的发展，优化了供应链，催生了新的产业形态，或将成为推动产业结构升级的重要力量。通过对2013年至2022年中国31个省份的数据进行分析，得出了电子商务会在产业结构升级上发挥积极作用的结论。进一步分析发现这种积极作用具有区域异质性，表现为中部大于西部，东部地区不显著。深入研究影响机制发现，电子商务通过促进居民消费，有效推动了产业结构升级。最后，根据研究结论与电子商务的发展状况，提出三点政策建议：一是促进电子商务与产业协同发展，二是因地制宜发展电子商务，三是激发居民消费潜力。

Abstract: The industrial structure of China is currently developing unevenly and the industrial structure is irrational. Realizing the restructuring and upgrading of industrial structure is an important task at the current stage in China. The development of e-commerce, which optimizes the supply chain and gives rise to new industrial forms, may become an essential factor in pushing the escalation of industrial structure. By analyzing the data of 31 provinces in China from 2013 to 2022, it is derived that e-commerce will play a proactive role in the escalation of industrial structure. Further analysis showed that this proactive role is regionally heterogeneous, which is demonstrated to be more significant in the central than in the western part of China, and non-significant in the eastern part of the region. An in-depth study of the impact mechanism finds that e-commerce effectively facilitates industrial structure enhancement by promoting consumer consumption. Finally, based on the findings of the study and the development of e-commerce, three policy recommendations are put forward: first, to promote the synergistic development of e-commerce and industry, second, to develop e-commerce in accordance with local conditions, and third, to stimulate residents’ consumption potential.

1. 引言

近年来，随着互联网的不断普及和完善，我国电子商务保持良好的发展势头。2024年3月22日，中国网络信息中心发布了第53次《中国互联网络发展状况统计报告》，报告指出截至2023年12月，我国网络购物用户规模已达9.15亿人，城乡互联网普及率不断缩小(现为16.8%)，较2022年降低了4.4%。同时，2023年我国线上零售额达15.4万亿元，连续11年稳居世界第一。此外，电子商务已延伸至数字化、智能化领域，未来将逐步建强数字化产业链供应链，助力实现新一轮的产业升级。2024年4月26日，商务部印发《数字商务三年行动计划(2024~2026年)》，指出要打造数字商务生态体系，全方位提升商务发展数字化、网络化、智能化水平，明确了电子商务与数字经济相融合的未来发展方向。但是，由于我国产业结构仍面临着产业发展不平衡、产业构成不合理等问题，导致电子商务对产业结构升级的影响呈现出区域性差异。因此，在迈向经济高质量发展目标的大背景下，研究电子商务对产业结构升级的影响具有重要的理论和实践意义。此外，深入探讨这一影响的区域异质性以及可能的作用路径，有利于更好地制定针对性的政策措施，从而推动产业结构升级。

2. 文献综述

近年来，电子商务作为朝阳产业得到了快速发展，学界普遍认为电子商务的发展在家庭增收、经济增长等方面发挥了重要作用。微观层面上，电子商务具备减贫效应，增加了农户收入[1]，缓解了家庭的多维相对贫困[2]，有利于缩小城乡收入差距。宏观层面上，电子商务促进了地区经济增长[3]和经济的高质量发展[4]，加快了城市之间协调发展的进程[5]。

同时，电子商务作为我国经济发展中的新生力量，很可能成为推动产业结构升级的重要动能。因此，学者们逐渐开始关注电子商务与产业结构升级之间的关系。设立电子商务示范城市、电子商务进农村综合示范政策以及建立跨境电商综合试验区3个政策作为电子商务发展过程中的重要组成部分，成为了准自然实验的对象。研究表明三个政策的实施均有利于产业结构的优化升级[6]-[8]。除了准自然实验外，更多的学者选择构建电子商务指标体系来度量电子商务发展水平，以便用数据更清晰地考察电子商务与产业结构升级之间的关系。结果同样表明，电子商务的发展推动了产业结构的升级[9]，但也有学者发现二者之间可能存在倒U型的非线性关系[10]。深入分析发现，营商环境[10]、技术创新、供需平衡调节、要素配置[11]等均是可能的作用路径。

综上所述，虽然已有学者关注到电子商务与产业结构升级之间的关系，但在路径探讨上仍存在不足。鉴于此，本研究基于已有研究成果，以我国31个省在2013~2022年间的面板数据为样本，深入分析了电子商务对产业结构升级的影响，并探索了居民消费在二者之间发挥的作用，以期为我国电子商务发展及产业结构进一步升级提供相关理论依据。

3. 理论分析

电子商务作为新兴产业，带动了相关产业链的发展，包括物流业、互联网支付业、直播行业等。这些新兴产业的出现，催生了共享经济、直播带货、短视频带货等商业模式，促进了传统产业的创新性发展，进而推动了产业结构向高端、高效、高附加值的方向升级。同时，电子商务平台借助互联网和数字技术将供应链和产业链上下游各环节凝结在一起，实现了生产企业与消费者之间的信息共享，降低了交易成本和物流成本，提升了供应链和产业链的运作效率。此外，电子商务平台以数字技术为核心加剧了产业间的竞争力，促使各产业加大信息技术投入并注重新产品的研发，提高了生产和管理效率，降低了生产成本，从而推动了产业结构升级。因此，提出假设1：电子商务的发展会推动产业结构升级。

电子商务平台不仅为消费者提供了更便捷、更广泛商品和服务选择，还借助大数据和算法分析给予了消费者个性化的购物体验，满足了消费者日益增长的个性化需求，促进了居民消费的增长。而需求决定供给，消费者需求的变化会引起企业生产结构和产品线的调整，直接拉动了相关产业的发展和壮大。同时，电子商务平台免去了实体店成本，商品价格往往更具竞争力；再加上各种促销活动的开展，更是增加了消费者黏度，推动了消费模式的升级，使得消费者更注重商品的品质和品牌而非价格，这种消费升级的机制会引导相关产业向高附加值、高品质的方向发展，进而推动产业结构升级。因此，电子商务通过拓展消费选择、提供个性化消费体验与推动消费模式升级，促进了居民消费，进而对产业结构的升级产生影响。综上，本文提出假设2：电子商务对产业结构升级的影响能够通过居民消费路径实现。

4. 实证研究设计

4.1. 数据来源

由于电子商务相关数据从2013年开始更新且相关数据目前仅更新至2022年，故本文以2013年至2022年中国31个省份(不包括港澳台)的面板数据为基础开展研究。数据来源于《中国统计年鉴》。

4.2. 模型构建与变量选取

基于理论框架，电子商务的发展会推动产业结构升级，且可以通过居民消费路径实现产业结构升级。为验证上述研究假设，研究采用了2013~2022年中国31个省份的面板数据，构建了关于电子商务影响产业结构升级的基准模型和中介效应模型。

4.2.1. 基准模型

本文选用31个省份2013~2022共10年的数据构建面板数据模型，具体模型如下：

${\text{isu}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{ec}}_{it}+{\alpha }_2{\text{agdp}}_{it}+{\alpha }_3{\text{edu}}_{it}+{\alpha }_4{\text{ur}}_{it}+{\alpha }_5{\text{fdl}}_{it}+{\alpha }_6{\text{fdi}}_{it}+{\mu }_{it}$ (1)

$i=1,2,3,\cdots ,31;t=2013,2012,\cdots ,2022$

其中，${\text{isu}}_{it}$ 表示i省t年的产业结构升级状况，${\text{ec}}_{it}$ 表示i省t年的电子商务发展情况；${\text{agdp}}_{it},{\text{edu}}_{it},{\text{ur}}_{it},{\text{fdl}}_{it},{\text{fdi}}_{it}$ 分别表示i省t年的经济发展水平、人力资本水平、城镇化水平、金融发展水平以及外商直接投资。${\mu }_{it}$ 为模型的误差项，${\alpha }_0$ 是常数项，${\alpha }_1$ 是核心解释变量的系数，${\alpha }_2,{\alpha }_3,{\alpha }_4,{\alpha }_5,{\alpha }_6$ 分别是五个控制变量的系数。

4.2.2. 中介效应模型

根据第三章的分析，认为电子商务可以通过居民消费路径来推动产业结构升级，为检验这条假设路径是否成立，参考温忠麟和叶宝娟[12]的做法，构建如下中介效应模型：

$isu={\alpha }_0+{\alpha }_{1}ec+{\alpha }_{2}agdp+{\alpha }_{3}edu+{\alpha }_{4}ur+{\alpha }_{5}fdl+{\alpha }_{6}fdi+e_1$ (2)

$consp={\beta }_0+{\beta }_{1}ec+{\beta }_{2}agdp+{\beta }_{3}edu+{\beta }_{4}ur+{\beta }_{5}fdl+{\beta }_{6}fdi+e_2$ (3)

$isu={\gamma }_0+{\gamma }_{1}ec+{\gamma }_{2}consp+{\gamma }_{3}agdp+{\gamma }_{4}edu+{\gamma }_{5}ur+{\gamma }_{6}fdl+{\gamma }_{7}fdi+e_3$ (4)

式(2)中${\alpha }_1$ 表示电子商务(ec)对产业结构升级(isu)的总效应，式(3)中的${\beta }_1$ 表示电子商务(ec)对居民消费(consp)的效应，$e_1,e_2,e_3$ 为误差项。其中经济发展水平(agdp)，人力资本水平(edu)、城镇化水平(ur)、金融发展水平(fdl)以及外商直接投资(fdi)为产业结构升级(isu)的控制变量。

4.2.3. 变量选取

产业结构升级(isu)。借鉴徐德云[13]的方法，运用下式计算产业结构升级水平。其中指的是第i产业增加值与地区生产总值的比值，i可取1，2，3，分别代表第一，第二，第三产业。isu的取值越大，表明第一产业增加值占地区生产总值的比重越低，产业结构升级状况越明显。

$\text{isu}={\displaystyle {\sum }_{i=1}^3{y}_i\times i}=y_1\times 1+y_2\times 2+y_3\times 3$ (5)

电子商务(ec)。参考相关文献[14]-[16]从发展基础、发展规模和发展潜力3方面共选取了10个指标来构建电子商务指标体系，具体指标和影响方向如表1所示。

Table 1. E-commerce indicator system

表1. 电子商务指标体系

一级指标	二级指标	方向
发展基础	邮政营业网点数(处)	+
	长途光缆线路长度(万公里)	+
	交通运输、仓储和邮政业就业人数(人)	+
	移动电话普及率(部/百人)	+
发展规模	有电子商务交易活动的企业数比重(%)	+
	电子商务销售额(亿元)	+
	电子商务采购额(亿元)	+
发展潜力	人均快递量(人/件)	+
	交通运输、仓储和邮政业增加值占GDP比重(%)	+
	快递业务收入占GDP比重(%)	+

经济发展水平(agdp)。一般认为，地区的经济发展可以带动产业结构的升级。本文对其的描述采用人均地区生产总值的对数值。

人力资本水平(edu)。采用人均受教育年限来衡量人力资本状况。

城镇化水平(ur)。城镇化进程的推进加大了人口和经济活动的集聚，可能会对产业结构升级产生正向影响，采用地区城镇人口占总人口的比重来度量。

金融发展水平(fdl)。产业结构的升级，离不开金融市场的大力支持。采用年末金融业增加值与GDP的比值进行度量。

外商直接投资(fdi)。外商直接投资可分为两方面。一是资金的投资增加了国内各地区可利用的资本量，二是技术的投入促进了产业调整，两方面共同推动了地区产业结构的升级，采用外商直接投资额占GDP的比重表示。

4.3. 实证分析

4.3.1. 描述性统计

表2为研究中所涉变量的描述性统计，包括样本容量、平均值、标准差、最小值和最大值等5个统计特征。研究样本涵盖了中国的31个省份，时间长度为10年，总样本容量为310个。

从下表中可以看出，产业结构升级(isu)的数值集中在2~3之间，数值相差不大，标准差为0.1165，表明各省份的产业分布状况差距不大。电子商务(ec)发展水平的均值与最大值和最小值相差较大，表明不同省份之间在不同时点电子商务发展水平有较大差异。控制变量中，外商直接投资(fdi)的标准差为1.5635，远高于其他指标，表明外商直接投资的离散程度更高。

Table 2. Descriptive Statistics

表2. 描述性统计

Variable	Obs	Mean	Std. dev.	Min	Max
isu	310	2.4158	0.1165	2.1323	2.8349
ec	310	0.1475	0.1208	0.0304	0.7634
ur	310	0.6044	0.1236	0.2393	0.8960
edu	310	2.2198	0.1343	1.440	2.5480
fdl	310	0.0763	0.0308	0.0324	0.1963
agdp	310	1.7247	0.4316	0.7925	2.9444
fdi	310	5.0255	1.5635	0.7499	9.0396

4.3.2. 模型确定及实证结果分析

本文选用固定效应模型开展实证分析，考虑到固定效应模型包括个体固定效应，时点固定效应和个体时点固定效应三种类型，为确定最优模型，分别进行回归分析，结果如表3所示。从拟合优度来看，个体时点固定效应的拟合优度最高，表明其可以更好地解释变量之间的关系，所以初步确定该模型最优。同时，运用F检验的方法，通过构造Chow检验统计量，将其与5%显著性水平下F检验的临界值进行比较的方式，最终选定了个体时点固定效应模型。

从模型结果来看，三个模型中电子商务(ec)的系数均在1%的显著性水平下显著为正，表明电子商务显著促进了产业结构升级，证明假设1成立。控制变量中，城镇化水平(ur)与外商直接投资(fdi)系数显著为正，表明二者可以推动产业结构升级，但外商直接投资的推动作用较小；经济发展水平(agdp)的系数不显著，表明经济发展与产业结构升级之间在此阶段无显著关联。从整体上观察每个变量的系数，发现电子商务对于产业结构升级的影响显著性最高。由此，结论证明假设1成立。

4.3.3. 居民消费路径检验

如表4所示。第(1)列为基准回归结果，已在上一小节进行了分析。在第(2)列中，电子商务(ec)对居

Table 3. Regression results of model

表3. 模型回归结果

	被解释变量isu
	个体固定效应	时点固定效应	个体时点固定效应
ec	0.172^***	0.458^***	0.157^***
	(0.0322)	(0.0534)	(0.0362)
ur	0.583^***	0.680^***	0.234^**
	(0.0689)	(0.0684)	(0.110)
edu	−0.0623^**	−0.0927^*	−0.0374^*
	(0.0259)	(0.0538)	(0.0221)
fdl	−0.173^**	0.0948	−0.130^**
	(0.0752)	(0.176)	(0.0607)
agdp	−0.00173	−0.0169	−0.00336
	(0.00620)	(0.0131)	(0.00500)
fdi	0.00240	−0.0252^***	0.00811^***
	(0.00346)	(0.00451)	(0.00307)
Province FE	YES	NO	YES
Year FE	NO	YES	YES
_cons	2.181^***	2.280^***	2.279^***
	(0.0538)	(0.0943)	(0.0802)
N	310	310	310
R^2	0.572	0.609	0.732
adj. R^2	0.515	0.589	0.686

Standard errors in parentheses. ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

Table 4. Regression results of intermediary effect model of residents’ consumption

表4. 居民消费中介效应回归结果

	(1) isu	(2) consp	(3) isu
ec	0.157^***	0.251^***	0.120^***
	(0.0362)	(0.0634)	(0.0361)
ur	0.234^**	2.167^***	−0.0869
	(0.110)	(0.192)	(0.129)
edu	−0.0374^*	0.280^***	−0.0789^***
	(0.0221)	(0.0387)	(0.0235)
fdl	−0.130^**	−0.0574	−0.122^**
	(0.0607)	(0.106)	(0.0587)
agdp	−0.00336	0.0137	−0.00538
	(0.00500)	(0.00874)	(0.00486)
fdi	0.00811^***	0.0231^***	0.00470
	(0.00307)	(0.00537)	(0.00307)
consp			0.148^***
			(0.0341)
_cons	2.279^***	7.506^***	1.168^***
	(0.0802)	(0.140)	(0.267)
Province FE	YES	YES	YES
Year FE	YES	YES	YES
N	310	310	310
R^2	0.732	0.972	0.750
adj. R^2	0.686	0.967	0.706

Standard errors in parentheses. ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

民消费(consp)的影响系数为0.251，显著性和拟合优度表现均较好，表明电子商务(ec)显著推动了居民消费(consp)水平的提高。第(3)列中，加入居民消费(consp)之后，电子商务(ec)对产业结构升级(isu)的影响仍显著为正，且居民消费(consp)的系数也显著大于零，表明居民消费在电子商务与产业结构升级之间发挥了部分中介作用，即电子商务可以通过居民消费路径实现产业结构升级，故假设2成立。

4.3.4. 异质性分析

为深入分析电子商务对产业结构升级的影响，选择将31个省份划分为东、中、西三个区域进行分析，结果如表5所示。结果表明，电子商务对产业结构升级的正向影响在中部和西部地区非常显著，且影响程度上表现为中部大于西部，但是这一影响在东部地区并不显著。这可能是因为相对于中部和西部地区，东部地区的电子商务发展及经济发展状况都达到了较高水平，且产业结构转型升级开展较为顺利，故电子商务水平的发展对产业结构升级的影响甚微。而中部和西部地区电子商务还处于快速发展中，产业结构上第一和第二产业所占比例较高，电子商务的发展促进了地区第三产业的发展，有利于推动地区产业结构升级。

Table 5. Subregional regression results

表5. 分区域回归结果

	被解释变量isu
	东部	中部	西部
ec	−0.00753	0.886^***	0.699^***
	(0.0305)	(0.284)	(0.118)
ur	0.385^***	0.784^*	−0.290
	(0.0971)	(0.407)	(0.257)
edu	0.116	0.116	0.0238
	(0.0967)	(0.182)	(0.0225)
fdl	−0.0106	−0.314^***	0.105
	(0.0623)	(0.100)	(0.113)
agdp	−0.00414	0.00709	−0.0146^*
	(0.00545)	(0.00934)	(0.00758)
fdi	0.00591^**	0.0132	0.0126^**
	(0.00263)	(0.00848)	(0.00529)
_cons	1.886^***	1.522^***	2.364^***
	(0.227)	(0.424)	(0.124)
Province FE	YES	YES	YES
Year FE	YES	YES	YES
N	110	80	120
R^2	0.902	0.899	0.706
adj. R^2	0.873	0.860	0.624

Standard errors in parentheses. ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

4.4. 稳健性检验

4.4.1. 电子商务对产业结构升级影响的稳健性检验

为确保实证结果的稳健性，选择通过核心被解释变量的替换来开展稳健性检验。参考白争辉，原珂[17]的做法，用第三产业增加值与第二产业增加值的比值来度量产业结构升级水平，再次进行实证分析，实证结果如表6所示。电子商务(ec)的系数为0.726，显著促进了产业结构升级(isu)，与前文的基准回归结论一致，表明本文的研究结论通过了稳健性检验。

Table 6. Robustness Check

表6. 稳健性检验

	(1) isu2
ec	0.726^***
	(0.193)
ur	−3.404^***
	(0.587)
edu	−0.176
	(0.118)
fdl	−0.622^*
	(0.324)
agdp	−0.0148
	(0.0267)
fdi	0.111^***
	(0.0164)
_cons	2.932^***
	(0.428)
Province FE	YES
Year FE	YES
N	310
R^2	0.729
adj. R^2	0.683

Standard errors in parentheses. ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

4.4.2. 居民消费路径稳健性检验

考虑到中介效应的内生性问题，采用Bootstrap检验分析居民消费在电子商务与产业结构升级之间发挥的作用，结果如表7所示。数据显示，居民消费的间接效应的CI值介于0.0145482与0.0531013之间，均大于0，表明居民消费在电子商务与产业结构升级之间发挥部分中介作用，居民消费路径通过了稳健性检验。

Table 7. Bootstrap Check

表7. Bootstrap检验

	Observed coefficient	Bias	Bootstrap std. err.	[95% conf. interval]
r(ind_eff)	0.03711797	−0.0040798	0.01235081	0.0145482	0.0531013	(P)
				0.0145482	0.0531013	(BC)
r(dir_eff)	0.12014021	−.00060371	0.04513252	0.0610769	0.1914491	(P)
				0.0885587	0.1914491	(BC)

5. 研究结论与建议

本文以2013年至2022年中国31个省份(不包括港澳台)的面板数据为基础开展研究，发现电子商务在推动产业结构升级方面发挥了积极作用，且居民消费在其中发挥了部分中介作用。实证分析还揭示了城镇化水平和外商直接投资对产业结构升级具有显著的促进作用。此外，电子商务对产业结构升级的影响具有区域异质性，表现为东部地区不显著，中部地区的影响程度大于西部地区。

基于研究结论及电子商务发展现状，提出以下政策建议：

首先，促进电子商务与产业协同发展。实证已经证明电子商务能够推动产业结构升级，故而应积极推动电子商务与产业协同发展，以调节我国产业结构不平衡的情形。相关部门应鼓励各产业开展数智化改革，促使传统产业提升信息化、数字化服务水平，进而提高生产效率，加快产业升级；政府可以通过项目合作将电子商务与物流业、制造业、信息服务业等联系起来，破除行业壁垒，打造数字化电子商务产业链与供应链，优化资源要素配置效率。同时，要注重打造一批引领创新的数字商务企业与产业集聚区，促进电商平台与中小微企业间的供求对接与资源共享，从而加快产业升级进程。此外，要积极培养数字商务相关人才，加强官产学研用协同。

其次，因地制宜发展电子商务。实证结果表明电子商务对产业结构升级的影响具有区域异质性，其中中部、西部地区较为显著，而东部地区不显著。这主要源于我国区域发展的不平衡性。因此，各地应根据经济发展状况和产业结构所属阶段，制定差异化的激励政策。东部地区产业和电子商务发展较为成熟，应充分发挥自身技术和信息优势打造高端服务业和先进制造业，从而进一步实现产业升级。同时，还可以适当加强市场开放程度，打破区域壁垒，带动更多区域实现电子商务与产业升级的协同。而中部与西部地区则要加强电子商务产业扶持，注重打造地区特色产业与培育新兴产业，补齐产业结构短板，形成电子商务与产业结构升级之间的正向循环。

最后，激发居民消费潜力。由于居民消费在电子商务和产业结构升级之间扮演着中介的角色，因此需要优化居民消费环境，激发居民消费潜力，提升消费的质量和水平，以进一步推动产业结构的升级。第一，可以通过因地制宜地开展网络促销活动，引导居民消费朝着绿色、健康、高品质、高附加值等方向发展，以需求带动供给，从而推动产业结构升级。第二，政府可以加强对电子商务交易全链条的监管，注重消费者权益的保护，提高消费者的购买力和信心，促进消费结构优化，从而推动产业向更高端的方向发展。第三，应关注到电子商务赛道无限的可能性，积极培养短视频制作和内容电商直播相关人才，充分发挥互联网赋予的传播优势，多渠道促进消费增长，从而使得产业向更高附加值、更有竞争力的方向发展。