數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升服務(wù)業(yè)效率研究

馬 駿,沈坤榮,王澤天

(南京大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 南京 210093)

一、 研究背景與問題提出

在推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的過程中,提升服務(wù)業(yè)效率并提高服務(wù)業(yè)發(fā)展水平具有重要意義。首先,服務(wù)業(yè)可以更好地滿足人們對(duì)美好生活的向往。當(dāng)前,我國(guó)積累的物質(zhì)基礎(chǔ)已較為豐富,人們對(duì)服務(wù)業(yè)消費(fèi)的要求越來(lái)越高,服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平關(guān)系到人們對(duì)生活質(zhì)量的直觀感受。所以,提高服務(wù)業(yè)發(fā)展水平可以更好地滿足人們對(duì)美好生活的向往。第二,服務(wù)業(yè)效率提升可以提高居民收入并促進(jìn)共同富裕。服務(wù)業(yè)強(qiáng)大的吸納就業(yè)能力能夠促進(jìn)各類勞動(dòng)力更充分就業(yè),從而為城鄉(xiāng)居民提供較為穩(wěn)定的收入。不僅如此,由于服務(wù)業(yè)往往根據(jù)勞動(dòng)時(shí)間支付薪水,服務(wù)業(yè)內(nèi)部的收入差異并不大,因此,服務(wù)業(yè)效率提升也能緩解收入分配差距。第三,服務(wù)業(yè)可以使社會(huì)治理更加有效。人與人之間的接觸溝通是服務(wù)業(yè)的基本特征之一,較高的服務(wù)業(yè)發(fā)展水平能夠促進(jìn)人與人之間實(shí)現(xiàn)更為融洽的溝通,也能夠促進(jìn)更有序的社會(huì)治理。

然而,通過提升服務(wù)業(yè)效率提高服務(wù)業(yè)發(fā)展水平并非易事,服務(wù)業(yè)效率的提升面臨著一些困境與挑戰(zhàn)。“成本病”理論認(rèn)為,服務(wù)業(yè)是效率的“停滯部門”,其很難受到技術(shù)進(jìn)步的影響。服務(wù)業(yè)難以受到技術(shù)進(jìn)步的影響存在以下三個(gè)方面的原因:(1)服務(wù)行業(yè)種類繁多且生產(chǎn)過程很難進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,導(dǎo)致服務(wù)業(yè)很難通過智能化改造實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率的提升。特別是對(duì)于生活服務(wù)業(yè)來(lái)說,由于存在個(gè)人“感受”的差異,其很難像工廠流水線那樣進(jìn)行大規(guī)模生產(chǎn),服務(wù)業(yè)幾乎不存在規(guī)模效應(yīng)。(2)服務(wù)業(yè)行業(yè)大多具有不可貿(mào)易性,使其交易效率較低。不同于工業(yè)產(chǎn)品的統(tǒng)一加工與配送,諸如理發(fā)、餐飲等行業(yè)也都是服務(wù)于特定區(qū)域的人群,物流行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步很難對(duì)服務(wù)業(yè)產(chǎn)生根本性的變革。(3)服務(wù)業(yè)許多業(yè)務(wù)的“不可分割性”要求從業(yè)人員不得不通過頻繁的溝通協(xié)作完成,溝通成本使得服務(wù)業(yè)很難進(jìn)行“連續(xù)生產(chǎn)”。

不僅如此,當(dāng)前我國(guó)日益突出的老齡化與少子化現(xiàn)象給服務(wù)業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。截至2021年,我國(guó)65歲及以上年齡的人口數(shù)量已經(jīng)突破2億,占總?cè)丝诘谋戎禐?4.2%(1)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的2021年統(tǒng)計(jì)公報(bào)。,這意味著我國(guó)自2000年進(jìn)入老齡化社會(huì)以來(lái),首次步入了深度老齡化社會(huì)。人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響首先表現(xiàn)為勞動(dòng)力供給量減少,從絕對(duì)數(shù)量上看,在未來(lái)10年內(nèi)生于1962—1971年間的人口將逐步退出勞動(dòng)力市場(chǎng),根據(jù)這段時(shí)間累計(jì)出生的人口粗略估計(jì)得到,未來(lái)10年將會(huì)有約2.7億人口退出勞動(dòng)力市場(chǎng);從勞動(dòng)參與率的角度看,我國(guó)勞動(dòng)參與率從1990年的79.2%下降至2016年的70.9%,降低了約8個(gè)百分點(diǎn)(2)數(shù)據(jù)來(lái)自世界銀行,https://data.worldbank.org.cn/indicator/SL.TLF.CACT.NE.ZS?locations=CN。。事實(shí)上,由于服務(wù)業(yè)大部分都是勞動(dòng)密集型行業(yè),對(duì)勞動(dòng)力的依賴程度較高,人口老齡化直接或間接地改變了服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力供給的數(shù)量、質(zhì)量以及成本,將會(huì)對(duì)服務(wù)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生較大的影響。

由上,提高服務(wù)業(yè)效率既要面對(duì)服務(wù)業(yè)難以吸收技術(shù)進(jìn)步的現(xiàn)實(shí)狀況,又要面對(duì)勞動(dòng)力短缺的問題。近年來(lái),隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,服務(wù)業(yè)在效率提升方面的諸多難點(diǎn)正在逐步化解,數(shù)字技術(shù)正在服務(wù)業(yè)行業(yè)以及其他行業(yè)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。例如,許多餐飲店的銷售額由于“外賣”的興起已經(jīng)不再受限于店面的大小,許多娛樂場(chǎng)所可以通過“在線互動(dòng)”的方式拓展更多的觀眾。習(xí)近平總書記曾指出,數(shù)字技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以推動(dòng)各類資源要素快捷流動(dòng)、各類市場(chǎng)主體加速融合,幫助市場(chǎng)主體重構(gòu)組織模式,實(shí)現(xiàn)跨界發(fā)展,打破時(shí)空限制,延伸產(chǎn)業(yè)鏈條,暢通國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)循環(huán)。(3)http://www.qstheory.cn/dukan/qs/2022-01/15/c_1128261632.htm。由此可見,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)日益重要,將大數(shù)據(jù)、人工智能等一系列數(shù)字技術(shù)融入產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級(jí)的各個(gè)環(huán)節(jié),能夠有效降低服務(wù)業(yè)對(duì)勞動(dòng)力等要素的依賴度。因此,本文選擇從數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)服務(wù)業(yè)效率提升的角度展開研究。

二、 文獻(xiàn)綜述與研究設(shè)計(jì)

近年來(lái),國(guó)內(nèi)學(xué)者通過多種方法以及多種角度的測(cè)算得出我國(guó)服務(wù)業(yè)效率總體偏低的結(jié)論。例如,程大中[1]通過測(cè)算認(rèn)為我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的效率低于OECD國(guó)家。江小涓[2]認(rèn)為,服務(wù)業(yè)行業(yè)不僅沒有規(guī)模經(jīng)濟(jì)且技術(shù)含量低。王恕立和胡宗彪[3]認(rèn)為,中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)與工業(yè)行業(yè)對(duì)比是滯后的。臧霄鵬和林秀梅[4]通過DEA法測(cè)算出我國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率水平較低。平新喬等[5]通過測(cè)算得出我國(guó)絕大部分省份的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率總體上低于制造業(yè)。國(guó)內(nèi)也有部分學(xué)者就服務(wù)業(yè)效率為何偏低展開了研究。例如,殷鳳和張?jiān)埔韀6]認(rèn)為,我國(guó)服務(wù)業(yè)的效率總體偏低是因?yàn)榉?wù)業(yè)的增長(zhǎng)主要依靠要素投入推動(dòng)。余泳澤和潘妍[7]研究得出省市間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)的加碼對(duì)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響顯著為負(fù)。鐘粵俊等[8]認(rèn)為人口密度低不利于居民增加服務(wù)消費(fèi),且勞動(dòng)力流動(dòng)障礙削弱了人口密度對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用。

目前,絕大部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)于提高各行業(yè)的效率具有明顯的促進(jìn)。例如,江小涓[9]認(rèn)為,隨著信息技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率低的狀況總體上已經(jīng)改變。劉淑春[10]認(rèn)為,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是驅(qū)動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和技術(shù)變革的主導(dǎo)力量,也是構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要支柱。王開科等[11]認(rèn)為,數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著提升了社會(huì)生產(chǎn)效率,其中數(shù)字技術(shù)通用性的提升是改善生產(chǎn)效率的關(guān)鍵。張于喆[12]認(rèn)為,以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為驅(qū)動(dòng)搶占產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點(diǎn)是我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進(jìn)的重要推手。荊文君和孫寶文[13]指出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展可以為我國(guó)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)提供更好的匹配機(jī)制與創(chuàng)新激勵(lì)。總體而言,大部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過產(chǎn)業(yè)變革、技術(shù)創(chuàng)新等諸多方式直接或間接推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生產(chǎn)率的提高。

許多文獻(xiàn)已經(jīng)關(guān)注到勞動(dòng)力短缺的問題,但是并未從技術(shù)進(jìn)步的角度進(jìn)行研究。比如,蔡昉[14]指出,伴隨著中國(guó)人口日益老齡化,也意味著勞動(dòng)年齡人口相對(duì)減少和絕對(duì)減少的相繼發(fā)生,勞動(dòng)力的短缺或遲或早終究會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。童玉芬[15]提出,高年齡組勞動(dòng)力人口的比重和規(guī)模都在不斷上升,中青年勞動(dòng)力的供給將率先出現(xiàn)較大幅度的降低。周祝平和劉海斌[16]指出,人口老齡化對(duì)勞動(dòng)力參與率有顯著的負(fù)向影響。李建偉[17]研究指出,我國(guó)人口規(guī)模在2022年達(dá)到峰值,勞動(dòng)年齡人口、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口和勞動(dòng)力供給規(guī)模將持續(xù)下降。

國(guó)內(nèi)外亦有文獻(xiàn)關(guān)注了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)于勞動(dòng)力的替代,但是未具體研究對(duì)服務(wù)業(yè)這一依賴勞動(dòng)力的行業(yè)的影響。Acemoglu and Restrepo[18]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),老齡化程度越嚴(yán)重的國(guó)家越傾向于更早、更多地使用數(shù)字經(jīng)濟(jì)與人工智能從事生產(chǎn)活動(dòng)。Trajtenberg[19]提出,人工智能可以實(shí)現(xiàn)新的創(chuàng)造力與生產(chǎn)力,進(jìn)而帶來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與生產(chǎn)效率的提升,人工智能的應(yīng)用也減少了經(jīng)濟(jì)體對(duì)于勞動(dòng)力的需求。陳秋霖等[20]的研究指出,隨著勞動(dòng)力供給的減少,迫使企業(yè)采用資本與技術(shù)替代勞動(dòng),有助于抵償人口老齡化所造成的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩并促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。陳彥斌等[21]認(rèn)為,人工智能可以引起資本對(duì)勞動(dòng)的替代,從而減輕老齡化背景下勞動(dòng)力供給減少對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不利影響。

在文獻(xiàn)綜述的基礎(chǔ)上,本文提出數(shù)字技術(shù)應(yīng)用以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響服務(wù)業(yè)效率的三條機(jī)制。

首先,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得服務(wù)業(yè)能夠更加容易通過技術(shù)進(jìn)步提高其效率。如前文所述,服務(wù)業(yè)本身的特點(diǎn)使得技術(shù)進(jìn)步很難對(duì)其產(chǎn)生較大的影響,但是數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使得許多技術(shù)進(jìn)步能夠在服務(wù)業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用。例如,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得物流行業(yè)能夠深入“最后一公里”,一方面擴(kuò)大了服務(wù)業(yè)門店的業(yè)務(wù)輻射范圍,另一方面也使得倉(cāng)儲(chǔ)成本進(jìn)一步降低。數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過線上研討以及協(xié)作使得服務(wù)業(yè)中的部分行業(yè)實(shí)現(xiàn)同時(shí)異地進(jìn)行,許多助力協(xié)作軟件能夠提升行業(yè)的生產(chǎn)效率。其次,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能夠降低服務(wù)業(yè)對(duì)人工的依賴,減緩老齡化帶來(lái)的沖擊。雖然人工智能等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用會(huì)造成對(duì)勞動(dòng)力的替代,這本會(huì)引起失業(yè)下崗、工資降低等現(xiàn)象,但在勞動(dòng)力供給不足的背景之下,這種“擠出式替代”逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤把a(bǔ)位式替代”,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用恰恰能在不造成大規(guī)模失業(yè)的同時(shí)降低人工投入,提高企業(yè)生產(chǎn)率。而且,當(dāng)市場(chǎng)主體發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以較大程度地降低其對(duì)人工的依賴,將會(huì)更加主動(dòng)地推動(dòng)企業(yè)自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化改造。第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展通過促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率更高。比如,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得服務(wù)業(yè)個(gè)性化定制成為可能,消費(fèi)者可以通過互聯(lián)網(wǎng)提前下單讓企業(yè)提前獲得市場(chǎng)需求信息并進(jìn)而提供針對(duì)性的服務(wù),這會(huì)促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。隨著第三產(chǎn)業(yè)比重的提升,更多的勞動(dòng)力進(jìn)入第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)后也會(huì)讓各類企業(yè)擁有更多的工人供選擇,從而促進(jìn)勞動(dòng)力等資源配置更加合理,進(jìn)而提高了服務(wù)業(yè)效率。

正是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以通過上述機(jī)制提升服務(wù)業(yè)的效率,基于此,本文以數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展作為測(cè)度指標(biāo),以老齡化少子化引發(fā)的勞動(dòng)力短缺與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)為中間變量,探究全國(guó)各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率的影響。

根據(jù)前文的分析,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)更多的新技術(shù)在服務(wù)業(yè)的應(yīng)用,能夠提高服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)效率。基于上述分析,本文提出假說1。

假說1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)大大提高服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)效率。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以降低服務(wù)業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的依賴,而勞動(dòng)力供給不足的壓力也會(huì)對(duì)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用產(chǎn)生“倒逼”作用。因此,在勞動(dòng)力供給短缺程度越高的地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)某個(gè)行業(yè)生產(chǎn)效率的提升作用也更明顯。當(dāng)然,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也會(huì)通過促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)而提升服務(wù)業(yè)的效率?；诖?本文提出假說2和假說3。

假說2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低了對(duì)人工的依賴,緩解了勞動(dòng)力不足帶來(lái)的沖擊,所以勞動(dòng)力供給的短缺會(huì)通過調(diào)節(jié)效應(yīng)與門檻效應(yīng)促進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,并進(jìn)一步促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提升。

假說3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提升。

與過往的研究相比,本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。(1)本文關(guān)注到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率的影響,為長(zhǎng)期以來(lái)研究服務(wù)業(yè)發(fā)展是否可以融入技術(shù)進(jìn)步提供了新的視角,并利用省級(jí)面板數(shù)據(jù),采用實(shí)證計(jì)量的方法論證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用與發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率的促進(jìn)作用。(2)本文關(guān)注到服務(wù)業(yè)效率提升需要面對(duì)勞動(dòng)力短缺這一客觀現(xiàn)實(shí),將老齡化的調(diào)節(jié)效應(yīng)與門檻效應(yīng)納入分析,驗(yàn)證了老齡化對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與服務(wù)業(yè)效率影響的調(diào)節(jié)作用,而這在之前的文獻(xiàn)中鮮有提及。(3)本文的結(jié)論對(duì)利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺具有一定的指導(dǎo)作用。

三、 計(jì)量模型與數(shù)據(jù)選擇

(一) 計(jì)量模型

1. 基準(zhǔn)模型

為了研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是否會(huì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率產(chǎn)生影響,考慮到可能存在的未觀測(cè)到的截面異質(zhì)性并結(jié)合Hausman檢驗(yàn)結(jié)果,本文選擇固定效應(yīng)模型對(duì)假說1進(jìn)行檢驗(yàn),構(gòu)建式(1)的多元回歸模型。

lnservit=α0+α1×lnCSRit+∑γi×Zit+δarea+εit

(1)

其中,lnservit表示i地區(qū)在第t年的服務(wù)業(yè)效率,lnCSRit代表i地區(qū)在第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,Zit為一系列地區(qū)層面的控制變量,δarea為地區(qū)固定效應(yīng),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2. 勞動(dòng)力短缺與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

為了研究勞動(dòng)力的短缺如何影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,同樣考慮到可能存在的未觀測(cè)到的截面異質(zhì)性并結(jié)合Hausman檢驗(yàn)結(jié)果,本文選擇固定效應(yīng)模型作為檢驗(yàn)假說2的計(jì)量模型,構(gòu)建式(2)的模型。

lnCSRit=β0+β1×oldit+∑γi×Zit+δarea+εit

(2)

其中,lnCSRit與式(1)中相同。一個(gè)地區(qū)的勞動(dòng)力短缺情況用老齡化率oldit來(lái)衡量,表示i地區(qū)在第t年的老齡化率。

同時(shí),為檢驗(yàn)老齡化程度的改變是否對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與服務(wù)業(yè)效率間的關(guān)系產(chǎn)生影響,需要對(duì)老齡化率的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行分析。本文構(gòu)建式(3)的回歸模型。

lnservit=λ0+λ1×lnCSRit+λ2×oldit+λ3×lnCSRit×oldit+∑γi×Zit+δarea+εit

(3)

與式(1)相比,式(3)加入了調(diào)節(jié)變量oldit及該調(diào)節(jié)變量與核心解釋變量交乘項(xiàng)lnCSRit×oldit,其余變量與上文相同。

如果該交乘項(xiàng)系數(shù)λ3顯著為正,則說明老齡化對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與服務(wù)業(yè)效率的關(guān)系產(chǎn)生了顯著的正向調(diào)節(jié)作用;如果交乘項(xiàng)系數(shù)λ3顯著為負(fù),則說明老齡化對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與服務(wù)業(yè)效率的關(guān)系產(chǎn)生了顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

考慮到老齡化率對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與服務(wù)業(yè)效率間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用存在異質(zhì)性,線性關(guān)系并不一定完全成立,因此需要對(duì)老齡化率的門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。本文參考李虹和鄒慶[22]的方法,采用面板門檻回歸模型,將老齡化率作為門檻變量對(duì)上述關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。

以服務(wù)業(yè)效率作為被解釋變量,對(duì)2006—2018年全國(guó)30個(gè)省(直轄市、自治區(qū))數(shù)據(jù)中老齡化率old是否存在門檻值及門檻值的個(gè)數(shù)進(jìn)行估計(jì),并參考Hansen[23]的Bootstrap法,反復(fù)抽樣1000次。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

由表1可知,以老齡化率為門檻變量時(shí),一門檻模型中的F值在1%的水平下顯著,而在二門檻模型與三門檻模型中均不顯著。故模型中存在一個(gè)門檻值,可構(gòu)建式(4)的回歸模型。

lnservit=η0+η1×lnCSRit×I(oldit≤ω)+η2×lnCSRit×I(oldit>ω)+∑γi×Zit+δarea+εit

(4)

其中,I(·)代表示性函數(shù),當(dāng)其括號(hào)中的表達(dá)式為真時(shí),取值為1,反之則取值為0。根據(jù)門檻變量oldit是否大于門檻值ω,將樣本劃分為兩個(gè)區(qū)間,分別采用斜率值η1與η2進(jìn)行區(qū)別。

3. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的中介效應(yīng)分析

進(jìn)一步地,為了檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能否通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)進(jìn)而提升服務(wù)業(yè)效率,本文針對(duì)假說3構(gòu)建式(5)和式(6)的回歸模型。

lnISit=φ0+φ1×lnCSRit+∑γi×Zit+δarea+εit

(5)

lnservit=θ0+θ1×lnCSRit+θ2×lnISit+∑γi×Zit+δarea+εit

(6)

其中,中介變量lnISit為i地區(qū)在第t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度。其余變量均與上文相同。

當(dāng)式(1)、式(5)和式(6)中的待估系數(shù)α1、φ1、θ2顯著不為零時(shí),則存在中介效應(yīng);如果α1顯著,而φ1和θ2至少有一個(gè)不顯著時(shí),則需要考慮φ1×θ2的顯著性,若顯著時(shí)則存在中介效應(yīng)。當(dāng)存在中介效應(yīng)時(shí),若θ1顯著則為部分中介效應(yīng),若θ1不顯著則為完全中介效應(yīng)。

(二) 數(shù)據(jù)選擇

本文選取2006—2018年全國(guó)共30個(gè)省(直轄市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本(西藏自治區(qū)以及港澳臺(tái)地區(qū)的數(shù)據(jù)由于可得性的原因未納入)。在實(shí)證研究中涉及的各省(直轄市、自治區(qū))互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》(4)報(bào)告發(fā)布于中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC),http://www.cnnic.net.cn/。,其余數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、各省市歷年的統(tǒng)計(jì)年鑒及中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒等。

1. 核心變量

在式(1)、式(2)和式(3)中,服務(wù)業(yè)效率變量參照張?jiān)坪筒車[[24]的做法,以各地區(qū)服務(wù)業(yè)增加值與從業(yè)人數(shù)之比的對(duì)數(shù)進(jìn)行計(jì)算,記為lnserv。老齡化率變量采用超過65歲老齡人口占總?cè)丝跀?shù)進(jìn)行計(jì)算,記為old。數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)變量記為lnCSR。其中,對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)的測(cè)度,本文參考Lin and Zhou[25]、張雪玲和焦月霞[26]的做法,從互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、互聯(lián)網(wǎng)信息資源、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用4個(gè)維度選取了共計(jì)11個(gè)指標(biāo),采用熵權(quán)法進(jìn)行測(cè)算,測(cè)算結(jié)果詳見表2。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系

表3 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

從表2可以看出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施三項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重之和為27.72%,數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用三項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重之和為32.89%,由此可見,數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)較大。而X7的權(quán)重僅為3.70%,這可能與2010年網(wǎng)站托管服務(wù)到期終止及有關(guān)部門加強(qiáng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的監(jiān)管力度有關(guān),使得其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在2010年之后大幅減少。

2. 控制變量

在控制變量的選擇上,本文參考江靜等[27]與吳旭曉[28]的研究,選取城市化率(lnurbanrate)、人均固定資產(chǎn)投資額(lnFA)、引進(jìn)外資程度(lnFDI)、創(chuàng)新效率(inov)、受教育年限(edu)等作為控制變量。其中,城市化率為城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诒戎档膶?duì)數(shù);人均固定資產(chǎn)投資額為固定資產(chǎn)投資額與總?cè)丝诒戎档膶?duì)數(shù),代表資本有機(jī)構(gòu)成;引進(jìn)外資程度采用各地區(qū)服務(wù)業(yè)實(shí)際利用外資金額占服務(wù)業(yè)增加值比重的對(duì)數(shù)來(lái)衡量;創(chuàng)新效率指各地區(qū)創(chuàng)新行為的投入產(chǎn)出比,采用DEA方法計(jì)算得出;投入數(shù)據(jù)采用地區(qū)R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出衡量;產(chǎn)出數(shù)據(jù)采用地區(qū)發(fā)明專利申請(qǐng)量計(jì)算;受教育年限為各地區(qū)人均受教育時(shí)長(zhǎng)。

3. 其他變量

在中介變量的選擇上,本文選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)即泰爾指數(shù),并取二者平方和的對(duì)數(shù)作為中介變量納入模型,記為lnIS。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的比值衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)的計(jì)算公式為:

(7)

其中,GDPit為該地區(qū)第i產(chǎn)業(yè)在t年的產(chǎn)值,GDPt為該地區(qū)在t年的總產(chǎn)值,empit為該地區(qū)第i產(chǎn)業(yè)在t年的就業(yè)人數(shù),empt為該地區(qū)在t年的總就業(yè)人數(shù)。

四、 實(shí)證結(jié)果

(一) 基準(zhǔn)模型分析

模型(1)的回歸結(jié)果如表4所示。其中,列(1)為僅加入解釋變量的回歸結(jié)果,回歸系數(shù)為0.584;列(2)為加入控制變量后的結(jié)果,回歸系數(shù)為0.129。解釋變量前的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著,這表明當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高時(shí)該地區(qū)的服務(wù)業(yè)效率也會(huì)有明顯的提升。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與服務(wù)業(yè)效率

(二) 勞動(dòng)力短缺與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

1. 勞動(dòng)力短缺對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響

模型(2)的回歸結(jié)果如表5所示。在列(1)中,解釋變量前的回歸系數(shù)為30.000,并在1%的水平下顯著;列(2)表示加入了控制變量后,老齡化程度前的回歸系數(shù)為11.208并在1%的水平下顯著。這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動(dòng)力供給間存在“補(bǔ)位式替代”,即老齡化程度越高、勞動(dòng)力供給越短缺,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平也越高,驗(yàn)證了本文的假說2。該結(jié)果與陳秋霖等[20]的研究結(jié)論一致。

表5 老齡化與數(shù)字經(jīng)濟(jì)

2. 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

模型(3)的回歸結(jié)果如表6所示,解釋變量lnCSR前的回歸系數(shù)為0.105,且在1%的水平下顯著。同時(shí),交乘項(xiàng)前的系數(shù)為正,且同樣在1%的水平下顯著。這說明老齡化對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與服務(wù)業(yè)效率的關(guān)系產(chǎn)生了顯著的正向調(diào)節(jié)作用。調(diào)節(jié)效應(yīng)可以說明,在老齡化程度越高的地區(qū),勞動(dòng)力供給相對(duì)更為稀缺,勞動(dòng)力成本也越高,市場(chǎng)主體或者政府部門會(huì)主動(dòng)加大對(duì)數(shù)字技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的投入,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展創(chuàng)造條件。

表6 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn):老齡化率

3. 門檻效應(yīng)分析

由Bootstrap法可得門檻估計(jì)值在95%的置信區(qū)間的似然比函數(shù)圖,如圖1所示。式(4)的門檻估計(jì)值為0.0817,虛線表示臨界值為7.35。顯然,臨界值大于真實(shí)門檻值,即上述門檻值真實(shí)有效。

圖1 門檻估計(jì)結(jié)果

模型(4)的門檻回歸結(jié)果如表7所示,當(dāng)老齡化程度相對(duì)較輕時(shí)(old≤0.0817),解釋變量前的回歸系數(shù)為0.128;當(dāng)老齡化程度相對(duì)嚴(yán)重時(shí)(old>0.0817),解釋變量前的回歸系數(shù)為0.145,且均在1%的顯著性水平下顯著。由此可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率的促進(jìn)作用會(huì)隨著老齡化程度的加深而不斷提高。

表7 面板門檻模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

(三) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的中介效應(yīng)分析

中介效應(yīng)的回歸結(jié)果如表8所示,在列(1)、列(2)和列(3)的結(jié)果中,待估系數(shù)均在1%的水平下顯著,說明存在中介效應(yīng)。列(3)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)前的系數(shù)同樣在1%的水平下顯著,這說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響為部分中介效應(yīng)。

表8 中介效應(yīng)檢驗(yàn):產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度

通過中介效應(yīng)可以說明,某個(gè)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越發(fā)趨于優(yōu)化,并進(jìn)而提高了服務(wù)業(yè)效率。這是因?yàn)?數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展極大地改變了各個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)方式,優(yōu)化了社會(huì)資源分配,進(jìn)而促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),并最終提高了服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)效率。

五、 關(guān)于模型與實(shí)證結(jié)果的進(jìn)一步討論

(一) 異質(zhì)性分析

前文的實(shí)證結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率提高有顯著的正向影響。但是,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的促進(jìn)作用還受到地理位置以及其他條件的影響,為此本文選取地理位置、初始網(wǎng)民普及率、初始城市人均受教育年限作為分類變量以反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不同省份的異質(zhì)性。

1. 地理位置異質(zhì)性

以地理位置作為分類變量,能夠體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的影響?；貧w結(jié)果如表9所示,所有控制變量均與式(1)中相同。從回歸結(jié)果可以看出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)前的系數(shù)不止在數(shù)值上有差異,在顯著性水平上也不同。在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)前的系數(shù)為0.163,且在1%的顯著性水平下顯著;而在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū),回歸系數(shù)均為0.035,且不顯著。這說明地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r在一定程度上影響了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的促進(jìn)作用。

表9 地理位置異質(zhì)性

在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū),由于地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不完善、產(chǎn)業(yè)間協(xié)調(diào)性較差、過度依賴單一產(chǎn)業(yè)等原因,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)難以充分發(fā)揮,對(duì)于服務(wù)業(yè)效率的影響并不明顯。而東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好、基礎(chǔ)設(shè)施完備、產(chǎn)業(yè)鏈豐富,這些情況更有利于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的普及與發(fā)展,對(duì)于服務(wù)業(yè)效率提升的作用更加明顯。

2. 初始網(wǎng)民普及率異質(zhì)性

本文以各地區(qū)2006年互聯(lián)網(wǎng)用戶普及率的均值為基準(zhǔn),將樣本分為高普及率與低普及率兩類,考察初始網(wǎng)民普及率是否影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的提升?；貧w結(jié)果如表10所示,所有控制變量均與式(1)的變量相同。結(jié)果表明,在初始網(wǎng)民普及率高的地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)前的系數(shù)為0.189,且在1%的顯著性水平下顯著;而普及率低的地區(qū)的回歸系數(shù)為0.038,并不顯著。這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)在初始網(wǎng)民普及率不同的地區(qū)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的影響也并不相同。

表10 初始網(wǎng)民普及率異質(zhì)性分析

互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模是數(shù)字經(jīng)濟(jì)得以迅速、持續(xù)發(fā)展的必要條件。在網(wǎng)民普及率較低的地區(qū),由于互聯(lián)網(wǎng)使用率較低,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)遭遇阻力。相反,高普及率地區(qū)則能夠在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展之初把握互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的大潮,投入更多資源用于信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的提升作用也就越發(fā)明顯。

3. 初始城市人均受教育年限異質(zhì)性

本文依據(jù)2006年各地區(qū)城市人均受教育年限的均值,將樣本分為高教育年限與低教育年限兩部分,以考察教育年限的不同對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響服務(wù)業(yè)效率的差異。回歸結(jié)果如表11所示,所有控制變量均與式(1)中的控制變量相同。從回歸結(jié)果可以看出,在高教育年限地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)的回歸系數(shù)為0.169,高于基準(zhǔn)回歸中的統(tǒng)計(jì)值0.129;而在低教育年限的地區(qū),回歸系數(shù)為0.080,低于基準(zhǔn)回歸的統(tǒng)計(jì)值,二者至少在5%的顯著性水平下顯著。這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的影響在初始受教育程度不同的地區(qū)確實(shí)存在異質(zhì)性。

表11 初始人均受教育年限異質(zhì)性分析

造成如此結(jié)果,很大程度上是由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)是數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相結(jié)合的產(chǎn)物,伴隨著數(shù)字技術(shù)越發(fā)復(fù)雜化、高端化,想要高效合理地利用互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)就需要更大的知識(shí)儲(chǔ)備量。相反,在低教育年限地區(qū),勞動(dòng)力知識(shí)儲(chǔ)備不足往往會(huì)弱化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于服務(wù)業(yè)效率的提升作用。

(二) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于服務(wù)業(yè)效率的影響也可能存在內(nèi)生性問題。一方面,服務(wù)業(yè)效率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能同時(shí)受到不可度量的外界因素的影響,如政策環(huán)境等;另一方面,二者之間也可能存在雙向因果關(guān)系,在服務(wù)業(yè)效率較高的地區(qū)可能率先發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

為了進(jìn)一步控制內(nèi)生性問題,本文采用工具變量法進(jìn)行兩階段的最小二乘回歸(2SLS)。在指標(biāo)選擇上借鑒黃群慧等[29]與錢海章等[30]的思路。一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展來(lái)源于固定電話的使用及用戶的普及;另一方面,囊括信函、郵送廣告等在內(nèi)的函件通過近些年的創(chuàng)新發(fā)展,與互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系日益緊密。因此,選擇年末固定電話用戶數(shù)量與函件數(shù)量滿足了相關(guān)性要求。此外,歷史上年末固定電話用戶數(shù)量與函件數(shù)量對(duì)當(dāng)今服務(wù)業(yè)效率幾乎沒有影響,也滿足了排他性要求。本文對(duì)于年末固定電話用戶數(shù)量與函件數(shù)量分別取對(duì)數(shù)作為工具變量加入模型,記為lntele與lnmessage,構(gòu)建式(8)的模型。

lnservit=σ0+σ1×lnCSRit+∑γi×Zit+ξ×IVit+δarea+εit

(8)

與式(1)相比,分別以lnmessage和lntele單獨(dú)加入以及二者同時(shí)加入模型中的工具變量IVit。其余變量與上文相同。

回歸結(jié)果如表12所示。其中,列(1)只加入lntele作為工具變量,列(2)只加入lnmessage作為工具變量,列(3)將二者共同納入工具變量。從回歸結(jié)果中可以看出,在加入工具變量后,各組回歸結(jié)果仍然與基準(zhǔn)回歸一致,且系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著,依然穩(wěn)健,說明基準(zhǔn)模型并未受到內(nèi)生性問題的影響。

表12 工具變量法回歸結(jié)果

六、 結(jié)論與建議

本文通過實(shí)證計(jì)量的方法,在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨勞動(dòng)力短缺的背景下研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率提升的影響。本文的研究結(jié)果包含以下幾個(gè)方面:(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與勞動(dòng)力供給之間主要呈現(xiàn)出“人力替代”的屬性,隨著老齡化程度逐漸加深,勞動(dòng)力供給短缺會(huì)“倒逼”科技投入,促進(jìn)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用。(2)通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),可以加快市場(chǎng)信息流動(dòng)、擴(kuò)大門店的業(yè)務(wù)輻射范圍、促進(jìn)行業(yè)生產(chǎn)異地同步進(jìn)行,進(jìn)而提升服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率。而隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及老齡化程度的加深,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的提升作用還會(huì)進(jìn)一步加大。(3)在異質(zhì)性分析中,本文得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率提升的影響還存在著異質(zhì)性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率的提升作用在東部地區(qū)更為顯著,而在互聯(lián)網(wǎng)普及率越高、人均受教育時(shí)間越長(zhǎng)的地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的促進(jìn)作用也更加明顯。

通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升服務(wù)業(yè)效率需要從以下三個(gè)方面著手:(1)持續(xù)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升服務(wù)業(yè)效率從而應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺的沖擊。本文的研究表明,作為對(duì)勞動(dòng)力有較大依賴的服務(wù)業(yè)行業(yè)可以通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提升行業(yè)效率,這給應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺提供了思路。當(dāng)前,應(yīng)當(dāng)出臺(tái)各種政策支持服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,例如,稅收減免、開展與數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用相匹配的培訓(xùn)教育、對(duì)服務(wù)業(yè)企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”提供公共云平臺(tái)等,進(jìn)一步推動(dòng)服務(wù)業(yè)行業(yè)效率的提升從而減少該行業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的依賴。(2)尊重我國(guó)地區(qū)發(fā)展差異,量力而行推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文的研究表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的提升作用在東部地區(qū)和中西部地區(qū)存在差異,東部地區(qū)由于基礎(chǔ)設(shè)施完善以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高等原因,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)效率的提升作用更為顯著。因此,不能“運(yùn)動(dòng)式”發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),中西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)綜合考慮政府財(cái)力與發(fā)展水平,通過有針對(duì)性的產(chǎn)業(yè)政策積極引導(dǎo)特色產(chǎn)業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相互融合發(fā)展。東部地區(qū)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的商業(yè)模式的創(chuàng)新,做好數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與市場(chǎng)需求有效銜接,推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)更好地融合發(fā)展。同時(shí),不能忽視傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用,這是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)在提升服務(wù)業(yè)效率的過程中依賴于傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施提供的通達(dá)性。(3)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)對(duì)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力短缺需要尊重勞動(dòng)力的特點(diǎn)。本文的研究表明,受教育水平越高及老齡化程度越高,則數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)效率的提升效果越顯著。這是因?yàn)樵诶淆g化程度越高的地方,數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)企業(yè)更容易尋找到應(yīng)用場(chǎng)景,能夠形成服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的有效應(yīng)用,而受教育程度越高的人群對(duì)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的應(yīng)用更加容易接受。因此,要針對(duì)服務(wù)業(yè)內(nèi)部不同行業(yè)的特點(diǎn)分類推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。