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摘要：本次研究使用 2012—2022 年成渝地区双城经济圈各级城市面板数据，利用双固定效应模型探究了数字金融对产业结构升级的影响。研究结果显示：在成渝地区双城经济圈的范围内，第一，数字金融对产业结构升级有正向作用，这一作用在成渝双城经济圈的北翼地区以及成都、重庆两座城市更加显著。第二，数字金融通过增强融资可得性来促进成渝双城经济圈产业结构升级。第三，异质性分析发现，在四川南翼地区，数字金融对产业结构升级的作用是负向的。

关键词：数字金融；产业结构升级；成渝双城经济圈；双固定效应模型

1引言

成渝地区双城经济圈是我国西部重要经济增长极，2024年上半年GDP达40365.7亿元，占全国6.5%。该区域产业结构呈“一产稳、二产先降后稳、三产主导”趋势，但存在产业分工不足等问题。国家重视成渝发展，2020年提出建设双城经济圈，2021年《规划纲要》要求构建高质量产业体系，2024年习近平总书记考察重庆时强调深化川渝合作、以科技创新推动制造业升级。在此背景下，研究数字金融对产业结构升级的影响意义重大，是发展新质生产力的关键路径和落实“双循环”战略的重要举措。

本研究聚焦成渝地区，分析数字金融对产业结构升级的作用机制。其边际贡献主要有：一是地级市层面数字金融对产业结构升级影响的研究较少，成渝双城经济圈尚无相关研究；二是通过异质性分析发现，数字金融对产业结构升级有正向作用，在成渝双城经济圈北翼及成都、重庆更显著，在四川南翼地区则为负向，丰富了产业结构升级的理论依据；三是依据研究结论对成渝地区发挥数字金融促进产业结构升级作用提出政策建议。

2文献综述

首先界定数字金融概念。因数字金融出现晚，学术界尚无统一定义，国内外学者定义不同。黄益平和黄卓（2018）定义其为运用数字技术提供高效金融服务的创新模式；白当伟等（2018）指出由传统金融机构和金融科技公司共同推动；赵丽、尹妍（2024）阐释为信息技术与金融深度融合的新业态。本文定义数字金融是利用数字技术创新金融产品、商业模式等。与之相关的金融科技和互联网金融概念需区分，Gomber等（2017）进行了区分，韩佳峻（2018）从不同视角给出看法。本文认为互联网金融和金融科技强调新型科技或互联网公司的金融业务或科技解决方案，数字金融还包括科技公司用技术提供金融解决方案。

再者，探讨数字金融是否及如何影响产业结构升级。不同层面研究表明，数字金融通过多种途径推动产业结构转型升级，效果受区域和经济循环水平影响。但目前学者多采用省级面板数据，对地级市层级研究少，未研究成渝双城经济圈数字金融对产业结构升级的影响，且指标选取单一。

最后，学者对成渝双城经济圈产业结构升级现状和影响因素看法不同。成渝经济圈产业升级受多因素影响，核心城市辐射效应显著，但需加强区域协同与实证机制研究。李彦等（2022）发现数字金融驱动成渝经济圈高质量发展但未分析传导路径；龙云安等（2022）提出机制构想但缺乏实证支持；张扬等（2024）揭示双城辐射效应显著，经济一体化格局初步形成；陈堂等（2024）表明数字化要素对产业升级有不同效应。

3理论分析与研究假设

首先，数字金融对成渝双城经济圈产业结构升级有直接影响。本文认为其有三大促进路径：一是金融服务普惠化，突破传统限制，缓解信息不对称，降低中小微企业和农村地区融资成本；二是优化资源配置，精准匹配供需，支持潜力产业；三是推动产业链协同，促进上下游信息共享，提升价值链。此外，成渝地区借“东数西算”工程加快数字基建，为数字金融促进产业升级提供技术支撑。综上所述，提出假设一：Ｈ１：数字金融能促进成渝双城经济圈产业结构升级。

其次，数字金融对成渝双城经济圈产业结构升级有间接影响。它通过降低信息不对称、扩大服务范围、降低融资成本和创新融资方式等促进融资可获得性。具体而言，利用大数据等技术，数字金融能降低借贷双方信息不对称，提高融资效率；突破物理限制，为偏远地区和中小微企业等提供便捷融资渠道；优化流程、减少环节，降低交易和时间成本；推动融资方式创新，提供多元化选择。相较于传统金融，数字金融优势明显，可提高融资可获得性。而融资可获得性提高会促进产业结构升级，因为资金流向有潜力和创新能力的企业，支持其发展，推动产业升级转型。综上所述，提出假说二：Ｈ2：数字金融通过增强融资可得性促进成渝双城经济圈产业结构升级。

4模型设计

4.1基准回归模型

通过豪斯曼检验结果显示，应该用固定效应模型，本文选取双固定效应模型来构建以下基准回归模型，对H1进行检验。

AISit=α0+α1DIFit+α2Controlsit+Id+Year+εit（1）

其中，AISit表示某地级市在某一年产业结构升级，为被解释变量，DIFit表示某地级市在某一年数字金融指数，为解释变量，Controlsit表示控制变量，Id和Year分别表示地级市和年度的固定效应，i表示地级市，t表示时间。

4.2中介效应模型

构建以下中介效应模型，对H2进行检验。

FINit=β0+β1DIFit+β2Controlsit+Id+Year+εit（2）

AISit=θ0+θ1FINit+θ2RDINit+θ3Controlsit+Id+Year+εit（3）

其中，FINit表示融资可获得性，其他相关变量定义同上。

5数据来源和变量说明

基于研究内容与数据可获得性，本文选取2013-2022年成渝各市面板数据，分析数字金融对产业结构升级的影响。因广安市、甘孜州、阿坝州、凉山州数据缺失严重，故剔除这四个州市。其中，数字金融指数（DIF）数据源自北京大学数字金融研究中心发布的“中国数字普惠金融指数”，区域创新创业指数（IE）源自北京大学开放研究数据平台，其他数据源自历年《中国城市统计年鉴》《四川统计年鉴》《重庆统计年鉴》及各城市统计年鉴、统计公报等。采用线性插值法填补缺失值。

5.1被解释变量：产业结构升级指数（AIS）

本文用产业结构升级指数（AIS）来代表产业结构升级：参考刘伟（2008）的研究，AIS指数计算公式如下：

AISit＝FRACiat×LABiat，ａ＝1，2，3（６）

其中，FRACiat表示i城市在t时期第a产业增加值占该城市生产总值的比重；LABiat表示i城市在t时期第a产业的劳动生产率，用产业增加值与产业从业人数之比衡量，具体如下：

LABiat＝DPiat／LANiat（７）

其中，DPiat表示i城市在t时期第a产业的增加值；LANiat表示i城市在t时期第a产业的从业人数。

5.2核心解释变量：数字金融指数（DIF）

对于数字金融的衡量指标，本文采用的是北京大学“数字普惠金融指数”。该指数的测量依据是大量的数字金融数据，为数字金融领域的研究提供了可靠的数据支撑，目前已获得广泛的使用。

5.3控制变量

本文选取以下可能影响产业结构升级的控制变量：（1）市场化水平（MARKET），以城镇私营和个体从业人员与城镇单位从业人员期末人数的比值衡量；（2）政府干预度（GOVER），用地方一般公共预算支出和GDP比值衡量；（3）人力资本（HUMC），用大专及以上学历人数与年末总人口比值衡量等。对多重共线性进行检验，结果显示VIF的值都小于10，认为变量之间不存在多重共线性。

6实证结果分析

6.1回归分析

对主要变量进行基准回归分析，即将主要变量代入式1进行检验的结果，解释变量数字金融指数（DIF）系数为0.7098，且在5%水平上显著。回归结果表明数字金融对产业结构升级具有正向影响。本文的H1得到验证。

6.2稳健性检验

本文采用变量替换法和补充变量法对主要变量进行稳健性检验，以检验实证结果的可靠性，检验结果与本文H1相符，说明本文具有良好的稳健性，具体结果如下：

6.2.1补充变量法

本文在公式（1）中逐步加入遗漏变量：1）经济发展水平（ECON），即人均地区生产总值取对数，其能促进地区产业结构升级，为产业升级提供动力和资源；2）基础设施水平（BOOK），即每百人公共图书馆藏书册件，完善的基础设施可加速生产要素流动，为产业升级提供物质支持；3）城乡收入差距（U-rural），即农村与城镇居民可支配收入比值，该差距过大会阻碍产业升级；4）受教育水平（SCHOOL），即普通高等学校在校学生数与年末总人口比值。具体回归结果显示，解释变量数字金融指数（DIF）与被解释变量产业结构升级（AIS）的回归结果均为正，且在5%水平上显著。这表明加入新控制变量后，研究结果稳健，H1成立。

6.2.2更换解释变量

为了进一步检验模型的稳健性，对解释变量用数字金融指数其中一个维度数字金融覆盖广度（coverage_breadth）进行替换，对公式（1）进行固定时间和固定个体进行回归，结果显示，被解释变量数字金融覆盖广度coverage_breadth对产业结构升级指数的系数都为正，且在5%的水平上显著。结果表明在替换解释变量后，本文的研究结果保持稳健，H1成立。

6.3中介效应分析

为检验本文H2，以融资可获得性（FIN，年末金融机构存贷款余额）为中介变量进行回归检验。将中介变量融资可获得性（FIN）作为被解释变量，数字金融指数作为解释变量，其回归系数为0.0175，系数为正且在10%水平下显著，表明数字金融水平提高会增强融资可获得性。其DIF回归系数为0.4186但不显著，中介变量融资可获得性（FIN）回归系数为16.7923，系数为正且在10%水平下显著，证明具有完全中介效应，验证了本文H2。

6.4异质性分析

6.4.1分为北翼地区、中部地区和南翼地区

参考李彦等（2022）做法，将城市按区位分为北翼（德阳、绵阳、南充、达州）、中部（重庆、成都等）和南翼（泸州、乐山等）地区。对三组分别基于模型1回归，结果显示：北翼添加受教育水平控制变量后，数字金融指数回归系数0.0101，在10%水平显著；中部解释变量不显著；南翼数字金融指数回归系数-0.0081，为负且在10%水平显著。

首先，数字金融对产业结构升级的正向作用在北翼最明显。原因在于，从产业结构看，绵阳以高新技术产业为主导，德阳以装备制造等产业为主，南充产业结构较均衡，达州以能源化工等产业为主。一方面，德阳和绵阳对数字金融市场需求迫切，需其支持产业升级转型；另一方面，南充和达州传统产业结构单一或落后，易受数字金融推动实现转型。

其次，南翼地区数字金融对产业结构升级作用为负。原因包括：数字金融发展处于初级阶段，未充分发挥潜力；其发展加剧资源分配不均衡，资源流向成都、重庆，阻碍传统产业升级；地形复杂，基础设施落后，数字金融渗透融合需时间和政策支持；产业中一、二产业占比大，新技术落后，缺乏新兴科技公司提供服务，市场需求小。

6.4.2分为“两级”和周边城市

作者鉴于成渝两市经济发展水平高等优势，数字金融促经济发展和产业转型升级作用更突出，将成渝地区各市分为“两级”地区（成都、重庆）和周边城市两组，基于模型1分别回归。结果显示，成渝回归的数字金融指数回归系数显著；周边城市解释变量不显著。这表明数字金融对产业结构升级的正向作用在成渝最为明显。成渝作为西南经济中心，金融基础设施完备、金融科技水平高，数字金融为企业提供融资和风控工具，促进资本配置与产业升级；产业结构多元，数字金融渗透各行业，推动传统产业与数字经济融合，加速新兴产业发展。

7研究总结和对策建议

7.1研究结论

本文选取成渝地区2013—2022年面板数据，研究数字金融对产业结构升级的影响。结果显示：其一，数字金融对产业结构升级有正向作用，此作用在成渝双城经济圈北翼地区及成都、重庆更为显著；其二，数字金融通过增强融资可得性促进成渝双城经济圈产业结构升级；其三，全区域创新水平在数字金融促进该地区产业结构升级中起负向调节作用，而消费升级起正向调节作用；其四，异质性分析表明，在四川南翼地区，数字金融对产业结构升级有负向作用。

7.2政策建议

第一，基于研究结论，文章提出政策建议：研究显示数字金融可通过增强融资传导，正向作用于产业结构升级。

首先，促进数字金融发展方面，成渝地区政府应制定鼓励创新、监管、数据共享和人才培养政策，支持金融科技企业研发，保障市场稳定，推动数据开放，提升行业水平。

其次，增强融资方面，截至2022年12月30日，区域内9家上市公司可转债融资总额居全国前列。成渝地区应关注数字金融对融资的促进作用，政府可提高融资效率，优化信贷审批流程；利用数字金融搭建融资平台，收集企业融资需求；加强与金融平台合作，发挥融资优势，促进产业结构升级。

第二，异质性研究表明，数字金融对产业结构升级的正向作用在成渝双城经济圈北翼及成都、重庆更显著，政府应侧重这些地区制定政策，优先发展。而在四川南翼地区，数字金融作用为负，政府应加快其与当地产业结合，完善基础设施，创造发展条件。如雅安可提升数字金融水平，为小微企业和农户提供金融服务，推动产业升级和经济发展。

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