信息消費(fèi)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響研究

0引言

黨的二十大報告明確提出要“構(gòu)建優(yōu)質(zhì)高效的服務(wù)業(yè)新體系，推動現(xiàn)代服務(wù)業(yè)同先進(jìn)制造業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)深度融合”。當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)已邁入以高質(zhì)量發(fā)展為首要任務(wù)的全新階段，開啟了中國式現(xiàn)代化新征程。在此背景下，加快發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，推動其結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，成為實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)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(wù)業(yè)改革持續(xù)深入推進(jìn)，我國服務(wù)業(yè)規(guī)模持續(xù)增大，結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，對于經(jīng)濟(jì)增長和就業(yè)的拉動作用持續(xù)增強(qiáng)，但仍存在發(fā)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(chǎn)性服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)水平，推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有重要的理論意義和現(xiàn)實價值。

信息消費(fèi)是指以信息產(chǎn)品或服務(wù)為消費(fèi)對象的消費(fèi)活動（趙付春，2014）。近年來，信息消費(fèi)的內(nèi)涵和外延在不斷拓展。依托新一代信息技術(shù)，信息消費(fèi)演變成為促動消費(fèi)鏈與產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、價值鏈融合躍變的新型消費(fèi)形態(tài)。與傳統(tǒng)消費(fèi)模式相比，信息消費(fèi)將在推動服務(wù)業(yè)發(fā)展與轉(zhuǎn)型方面扮演更為重要的角色。從需求側(cè)來看，信息消費(fèi)的消費(fèi)行為本身密切融合物質(zhì)產(chǎn)品和精神需要，更容易與直播電商、共享出行等服務(wù)領(lǐng)域結(jié)合，從而產(chǎn)生大量新業(yè)態(tài)、新模式來拉動信息消費(fèi)需求。從供給側(cè)來看，信息消費(fèi)能夠引領(lǐng)相關(guān)信息基礎(chǔ)設(shè)施的投資及建設(shè)，優(yōu)化資本配置效率，吸引各類資源向信息產(chǎn)業(yè)聚集，促進(jìn)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。為了培育消費(fèi)熱點(diǎn)，工業(yè)和信息化部分別于2013年和2015年批復(fù)了2批共104個信息消費(fèi)試點(diǎn)市（縣、區(qū)）。當(dāng)前，信息消費(fèi)示范城市建設(shè)已經(jīng)成為促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，促生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式的重要載體。有鑒于此，本文以“國家信息消費(fèi)試點(diǎn)”為外生政策沖擊，探討信息消費(fèi)①對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有何種影響，信息消費(fèi)影響服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的機(jī)制是什么，信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響是否存在差異。

與本文密切相關(guān)的一支文獻(xiàn)是關(guān)于服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究，目前研究成果較為豐富。學(xué)者們從制造業(yè)開放（戴翔和楊雙至，2022）、人力資本結(jié)構(gòu)（駱窘函，2021）、土地財政（白雪潔和耿仁強(qiáng)，2022）、工業(yè)機(jī)器人（王文等，2020；魏嘉輝等，2022）、數(shù)字經(jīng)濟(jì)（戴魁早等，2023）、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)（周游和譚光榮，2021）、老齡化（顏色等，2021）等不同視角出發(fā)，考察各類經(jīng)濟(jì)社會因素與服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級之間的關(guān)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(xiàn)聚焦評估各類經(jīng)濟(jì)社會政策對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)。例如，袁航和夏杰長（2022）以“寬帶中國”示范城市為切入點(diǎn)，探討了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)業(yè)升級效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)“寬帶中國”戰(zhàn)略能夠正向促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高端服務(wù)業(yè)的發(fā)展。上述研究雖然對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)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(xiàn)主要從供給側(cè)視角出發(fā)展開分析，鮮有文獻(xiàn)同時考慮到供給側(cè)與需求側(cè)的雙重影響。

與本文較為相關(guān)的另一支文獻(xiàn)是關(guān)于信息消費(fèi)的研究。既有文獻(xiàn)從理論層面剖析了信息消費(fèi)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式、流通體系、部門關(guān)系以及組織結(jié)構(gòu)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(xiàn)僅局限于定性分析，也有部分文獻(xiàn)從實證層面檢驗了信息消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。其中，與本文關(guān)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(fèi)試點(diǎn)為準(zhǔn)自然實驗，采用多期雙重差分法考察了信息消費(fèi)試點(diǎn)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，但這一文獻(xiàn)并未關(guān)注對服務(wù)業(yè)內(nèi)部的影響。實際上，服務(wù)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的“壓艙石”，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)具有自身的演變規(guī)律，推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對于發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系、推動經(jīng)濟(jì)體系優(yōu)化升級具有重要的意義。

鑒于此，本文以“國家信息消費(fèi)試點(diǎn)”為切入點(diǎn)，采取2011—2019年中國275個地級市面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建交錯雙重差分模型，評估信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響及作用機(jī)制，并檢驗信息消費(fèi)試點(diǎn)影響不同細(xì)分服務(wù)行業(yè)以及不同區(qū)域服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的異質(zhì)性。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在：（1）在研究視角方面，基于供給側(cè)和需求側(cè)雙重視角，理論分析并實證檢驗了信息消費(fèi)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，不僅拓寬了服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響因素的相關(guān)研究，也為信息消費(fèi)的影響效應(yīng)分析進(jìn)行了有益補(bǔ)充。（2）在研究方法方面，以“國家信息消費(fèi)試點(diǎn)”為切入點(diǎn)，通過構(gòu)建交錯雙重差分模型識別信息消費(fèi)的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)，在一定程度上避免了測度誤差導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。同時，針對交錯雙重差分法可能存在的異質(zhì)性處理效應(yīng)，采用De Chaisemartin and D'Haultfoeuille（2O2O）的做法進(jìn)行了處理。（3）在研究內(nèi)容方面，從配置效率、技術(shù)效率以及技術(shù)進(jìn)步三個方面出發(fā)，實證考察了信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響機(jī)制，并從行業(yè)與地區(qū)兩個層面對其異質(zhì)性效應(yīng)進(jìn)行檢驗，豐富了信息消費(fèi)與服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究內(nèi)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(wù)院常務(wù)會議首次提出“要積極擴(kuò)大國內(nèi)有效需求，完善消費(fèi)政策，開發(fā)和培育信息消費(fèi)等新的消費(fèi)熱點(diǎn)”。2013年8月，國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)信息消費(fèi)擴(kuò)大內(nèi)需的若干意見》，提出了挖掘消費(fèi)潛力、增強(qiáng)供給能力、激發(fā)市場活力、改善消費(fèi)環(huán)境，建立促進(jìn)信息消費(fèi)持續(xù)穩(wěn)定增長的長效機(jī)制，并指出“在有條件的地區(qū)開展信息消費(fèi)試點(diǎn)示范市（縣、區(qū)）建設(shè)”。為貫徹落實國務(wù)院的決策部署，2013年10月9日，工業(yè)和信息化部印發(fā)《關(guān)于征選信息消費(fèi)試點(diǎn)市（縣、區(qū)）的通知》，啟動國家信息消費(fèi)試點(diǎn)示范城市建設(shè)。2013年12月31日，《首批國家信息消費(fèi)試點(diǎn)市（縣、區(qū)）名單》出臺，確定北京市等68個城市為首批國家信息消費(fèi)試點(diǎn)市（縣、區(qū)）。2015年1月4日，第二批國家信息消費(fèi)試點(diǎn)城市名單公布，上海市等36個市（縣、區(qū)）入選。其中，信息消費(fèi)試點(diǎn)的重點(diǎn)任務(wù)包括完善升級信息基礎(chǔ)設(shè)施、增強(qiáng)信息消費(fèi)相關(guān)產(chǎn)品供給能力以及拓展信息消費(fèi)增長空間三個方面，分別從基礎(chǔ)設(shè)施、供給側(cè)和需求側(cè)出發(fā)擴(kuò)大和升級信息消費(fèi)。自國家信息消費(fèi)試點(diǎn)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(yè)和信息化部在104個信息消費(fèi)試點(diǎn)市（縣、區(qū)）中遴選出25個城市作為國家信息消費(fèi)示范城市。2017年8月13日，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步擴(kuò)大和升級信息消費(fèi)持續(xù)釋放內(nèi)需潛力的指導(dǎo)意見》，提出“從提高信息消費(fèi)供給水平、擴(kuò)大信息消費(fèi)覆蓋面、優(yōu)化信息消費(fèi)發(fā)展環(huán)境三個方面進(jìn)一步擴(kuò)大和升級信息消費(fèi)、持續(xù)釋放內(nèi)需潛力”。2020年3月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)消費(fèi)擴(kuò)容提質(zhì)加快形成國內(nèi)強(qiáng)大市場的實施意見》，提出鼓勵線上線下融合的新消費(fèi)模式發(fā)展，促進(jìn)信息消費(fèi)的普及應(yīng)用。2022年4月20日，國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于進(jìn)一步釋放消費(fèi)潛力促進(jìn)消費(fèi)持續(xù)恢復(fù)的意見》強(qiáng)調(diào)要擴(kuò)大升級信息消費(fèi)。至此，信息消費(fèi)已經(jīng)成為新型消費(fèi)培育發(fā)展的重要方向，對于我國擴(kuò)大內(nèi)需、改善民生、暢通國內(nèi)大循環(huán)以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長具有重要意義。

1.2 理論分析

信息消費(fèi)試點(diǎn)本身是國家針對信息化發(fā)展和消費(fèi)升級的薄弱環(huán)節(jié)提出的一系列政策措施。這一政策能夠從需求側(cè)和供給側(cè)兩個方面刺激生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展，作用于服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。從信息消費(fèi)的發(fā)展原理來看，信息消費(fèi)源于信息技術(shù)革命，信息技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)了信息產(chǎn)品和信息要素成為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的新產(chǎn)品和新生產(chǎn)要素，消費(fèi)者的消費(fèi)需求和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要素條件由此產(chǎn)生變革。在這一過程中，一方面，信息消費(fèi)能夠從需求側(cè)促進(jìn)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。以信息產(chǎn)品為內(nèi)容的新型消費(fèi)形態(tài)拓展了傳統(tǒng)消費(fèi)的增長空間，通過線上線下的新消費(fèi)模式，使得市場需求規(guī)模擴(kuò)大。作為對于消費(fèi)需求最為敏感的服務(wù)領(lǐng)域，大量信息消費(fèi)新產(chǎn)品、新應(yīng)用、新業(yè)態(tài)的產(chǎn)生，使得新興服務(wù)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大。另一方面，信息消費(fèi)能夠從供給側(cè)促進(jìn)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。作為信息消費(fèi)的重要支撐，信息技術(shù)和信息要素不僅能夠改變傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)條件，促進(jìn)研發(fā)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等環(huán)節(jié)的個性化、數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，推動服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率的提升；同時，也能夠促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)的交叉融合，形成智慧農(nóng)業(yè)、智慧健康等信息消費(fèi)新業(yè)態(tài)，推動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)向?qū)I(yè)化和價值鏈高端延伸。據(jù)此，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠有效推動城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

從作用機(jī)制來看，信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠通過需求側(cè)和供給側(cè)兩方面，分別通過刺激消費(fèi)需求、提高資本效率和促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

（1）信息消費(fèi)試點(diǎn)、消費(fèi)需求與服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠通過刺激消費(fèi)需求推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。從需求側(cè)來看，拓展信息消費(fèi)增長空間、激發(fā)信息消費(fèi)活力是信息消費(fèi)試點(diǎn)的重要任務(wù)，各試點(diǎn)城市依據(jù)當(dāng)?shù)鼐用裥畔⑿枨?，通過建設(shè)信息消費(fèi)體驗中心、信息消費(fèi)體驗館、社區(qū)體驗屋，設(shè)立信息消費(fèi)宣傳周，開展信息消費(fèi)知識普及和信息服務(wù)體驗等一系列活動，引導(dǎo)企業(yè)、居民廣泛參與信息消費(fèi)體驗，不斷滿足居民日益增長的信息消費(fèi)需求。此外，部分試點(diǎn)城市還通過設(shè)立消費(fèi)補(bǔ)貼的方式，激發(fā)群眾信息消費(fèi)活力。同時，試點(diǎn)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(yǎng)老、社區(qū)服務(wù)等新興信息服務(wù)為重點(diǎn)，培育一批新型信息消費(fèi)示范項目。上述措施不僅拓寬了信息消費(fèi)群體，而且顯著提升了信息服務(wù)領(lǐng)域的消費(fèi)，進(jìn)而直接推動信息消費(fèi)相關(guān)產(chǎn)業(yè)服務(wù)規(guī)模激增，實現(xiàn)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。據(jù)此，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠通過刺激消費(fèi)需求推動城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

（2）信息消費(fèi)試點(diǎn)、資本效率與服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠通過提升資本效率推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。從理論上來看，信息消費(fèi)借助互聯(lián)網(wǎng)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(jìn)消費(fèi)與供給的精準(zhǔn)匹配，提升服務(wù)業(yè)企業(yè)的運(yùn)營效率和盈利能力。例如，涉農(nóng)電子商務(wù)、直播電商等使得產(chǎn)品走出鄉(xiāng)村、走出產(chǎn)地，智能化分析市場與消費(fèi)需求，消費(fèi)者也能根據(jù)自我偏好實現(xiàn)個性搭配與產(chǎn)品定制，節(jié)約了企業(yè)運(yùn)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(fèi)試點(diǎn)政策的引導(dǎo)下，各地政府加大對于信息消費(fèi)相關(guān)企業(yè)的招商引資力度，并通過稅收減免、財政補(bǔ)貼等方式為相關(guān)企業(yè)提供資金支持，整合政府公共服務(wù)云平臺、搭建電子商務(wù)服務(wù)平臺等方式降低新興服務(wù)業(yè)企業(yè)經(jīng)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(chǎn)性服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，進(jìn)而促進(jìn)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。據(jù)此，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3：信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠通過促進(jìn)資本效率推動城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

（3）信息消費(fèi)試點(diǎn)、技術(shù)進(jìn)步與服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠通過提升技術(shù)進(jìn)步推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。一方面，信息消費(fèi)試點(diǎn)可以促進(jìn)試點(diǎn)城市的信息基礎(chǔ)設(shè)施水平提升，為知識分享和傳播提供更好的支持。信息消費(fèi)試點(diǎn)有利于加快知識分享與傳播。信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是信息消費(fèi)試點(diǎn)的重要內(nèi)容。各試點(diǎn)城市結(jié)合當(dāng)?shù)匕l(fā)展實際情況，提出了加快4G網(wǎng)絡(luò)覆蓋和TD-LTE試點(diǎn)建設(shè)、加快網(wǎng)絡(luò)寬帶化升級、推進(jìn)三網(wǎng)融合等支持政策提升完善試點(diǎn)區(qū)域的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。信息基礎(chǔ)設(shè)施的完善能夠拓寬信息獲取渠道、加快知識傳輸速度，促進(jìn)跨地區(qū)科研人員的交流與合作，從而提升技術(shù)創(chuàng)新。另一方面，信息消費(fèi)有效促進(jìn)了當(dāng)?shù)胤?wù)業(yè)企業(yè)的研發(fā)與創(chuàng)新。信息消費(fèi)是我國邁向高質(zhì)量發(fā)展過程中的新型消費(fèi)，信息消費(fèi)試點(diǎn)提出“增強(qiáng)信息產(chǎn)品供給能力”，這就要求試點(diǎn)城市企業(yè)提高信息產(chǎn)品的研發(fā)創(chuàng)新。信息消費(fèi)作為中高端消費(fèi)，通過產(chǎn)業(yè)前向關(guān)聯(lián)效應(yīng)，倒逼服務(wù)業(yè)企業(yè)向?qū)I(yè)化和價值鏈更高的高端服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型，由此激發(fā)出更加高效的創(chuàng)新生態(tài)，促進(jìn)了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。據(jù)此，本文提出假設(shè)4。

假設(shè)4：信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步推動城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

2 研究設(shè)計

2.1 模型設(shè)定

國家信息消費(fèi)試點(diǎn)城市建設(shè)不僅會導(dǎo)致國家信息消費(fèi)試點(diǎn)城市政策實施前后出現(xiàn)差異，也會使得試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市之間出現(xiàn)差異。為控制上述兩類差異的影響，更準(zhǔn)確識別出信息消費(fèi)試點(diǎn)城市建設(shè)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的凈效應(yīng)，本文通過構(gòu)建交錯雙重差分模型（Staggered DID）對政策效應(yīng)開展評估。借鑒 Bertrand et al.（2O04）的做法，本文設(shè)定如下基準(zhǔn)計量模型：

其中， usis_ii 表示 i 城市 t 年的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平，本文采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比來衡量；icc_it 是信息消費(fèi)試點(diǎn)城市虛擬變量，當(dāng)某個城市獲批成為國家信息消費(fèi)試點(diǎn)城市，則當(dāng)年及之后年份賦值為1，否則為 0;β 是本文重點(diǎn)關(guān)注的估計系數(shù)，若 β 顯著大于0，則表示信息消費(fèi)試點(diǎn)城市建設(shè)顯著促進(jìn)了服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)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(yīng)和年份固定效應(yīng)； ε_iι 為隨機(jī)誤差項。

2.2 變量設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

2.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是指生產(chǎn)要素在不同服務(wù)行業(yè)之間的重新配置，形成以知識密集型、技術(shù)密集型等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)或生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)（江小涓和李輝，2004）。借鑒學(xué)術(shù)界的普遍做法，本文采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比（ss）與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比（ms）衡量服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，分別以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)占服務(wù)業(yè)總?cè)藬?shù)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)占服務(wù)業(yè)總?cè)藬?shù)作為代理變量。參考國家統(tǒng)計局發(fā)布的《生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)分類（2015）》的界定，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)包括“交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)”“信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)”“金融業(yè)”“租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)”“科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)”?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)則包括“交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)”“信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)”“金融業(yè)”“房地產(chǎn)業(yè)”“租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)”“科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)”“文化、體育和娛樂業(yè)”。

2.2.2核心解釋變量

本文的核心解釋變量是信息消費(fèi)試點(diǎn)城市虛擬變量（icc）。根據(jù)工業(yè)和信息化部公布的國家信息消費(fèi)試點(diǎn)城市名單對城市進(jìn)行賦值。若某一城市在當(dāng)年獲批為國家信息消費(fèi)試點(diǎn)城市，則將信息消費(fèi)試點(diǎn)城市虛擬變量當(dāng)年以及之后的年份賦值為1，否則賦值為0。由于首批試點(diǎn)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(fèi)試點(diǎn)的實施年份。需要指出的是，由于部分試點(diǎn)城市中僅有部分縣級市、區(qū)被納入試點(diǎn)范圍。若將這些部分試點(diǎn)的城市設(shè)置為1，可能導(dǎo)致估計結(jié)果出現(xiàn)高估。因此，本文剔除了僅有部分區(qū)域列入試點(diǎn)的城市。

2.2.3前定變量選取

為處理信息消費(fèi)試點(diǎn)城市選擇所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文還納入了一系列城市特征變量。工業(yè)和信息化部在《關(guān)于征選信息消費(fèi)試點(diǎn)市（縣、區(qū)）的通知》中明確提出根據(jù)申報城市的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、信息基礎(chǔ)設(shè)施、信息消費(fèi)規(guī)模、信息服務(wù)創(chuàng)新和產(chǎn)品制造能力、信息消費(fèi)市場環(huán)境等十項條件確定試點(diǎn)城市。據(jù)此，本文提取了可能影響信息消費(fèi)試點(diǎn)城市選擇的先前決定變量（以下簡稱“前定變量”：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnpgdp）、財政支出（lnexpenditure）、消費(fèi)規(guī)模（lnconsumption）、信息基礎(chǔ)設(shè)施（lninternet）、信息服務(wù)業(yè)創(chuàng)新能力（innovation）以及信息產(chǎn)業(yè)水平（lntelecom）。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平采用人均GDP的對數(shù)值衡量，財政支出采用一般公共預(yù)算支出額的對數(shù)值衡量；消費(fèi)規(guī)模采用社會消費(fèi)品零售總額的對數(shù)值衡量；互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施采用每萬人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的對數(shù)值衡量；信息服務(wù)業(yè)創(chuàng)新能力采用信息傳輸軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)創(chuàng)新指數(shù)衡量；信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展采用電信業(yè)務(wù)總量的對數(shù)值衡量。

2.2.4 數(shù)據(jù)說明

本文所選擇的樣本是中國275個城市，研究窗口區(qū)間是2011—2019年。國家信息消費(fèi)試點(diǎn)的城市虛擬變量來自工業(yè)和信息化部發(fā)布的各批次試點(diǎn)城市名單，信息傳輸軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)創(chuàng)新指數(shù)來自寇宗來和劉學(xué)悅（2017）的研究成果，其他變量的原始數(shù)據(jù)均來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域統(tǒng)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(shù)對相關(guān)變量進(jìn)行了平減。主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

3實證結(jié)果與分析

3.1 初步分析

在進(jìn)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(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的變化情況。圖1展示了對信息消費(fèi)試點(diǎn)城市和非試點(diǎn)城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)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(fèi)試點(diǎn)城市和非試點(diǎn)城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)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(gòu)建的雙重差分模型滿足平行趨勢假定。第二，信息消費(fèi)試點(diǎn)城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比在2014年及之后呈現(xiàn)明顯的增長趨勢，而非試點(diǎn)城市的增長趨勢則相對平緩。這直觀地表明，信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有推動作用。由于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比不僅受到信息消費(fèi)試點(diǎn)政策的影響，同時其他因素也會對其產(chǎn)生影響。因此，圖1的結(jié)果尚不能證明信息消費(fèi)試點(diǎn)的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)，下文將通過計量實證進(jìn)行更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治觥?/p>

3.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為評估信息消費(fèi)試點(diǎn)對城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的政策效果，本文采用雙向固定效應(yīng)模型對公式（1）進(jìn)行回歸。表2匯報了信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，第（1）和（3）列是僅加入城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的實證結(jié)果，第（2）和（4）列是進(jìn)一步納入控制變量的實證結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，信息消費(fèi)試點(diǎn)虛擬變量的估計系數(shù)至少在 10% 水平上顯著為正，這一結(jié)論初步表明信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展，以此帶動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，從而基本驗證假設(shè)1。對第（2）和（4）列的估計值進(jìn)行解釋分析，發(fā)現(xiàn)信息消費(fèi)試點(diǎn)對于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的估計作用分別為0.656和1.050，即與控制組相比，信息消費(fèi)試點(diǎn)使得試點(diǎn)城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比提高0.656個百分點(diǎn)，使得現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比提高1.05個百分點(diǎn)。由于控制組城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比的均值分別為 21.186（%） 和 25.609（%） 這一估計系數(shù)表明信息消費(fèi)試點(diǎn)提升城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比約為 3.1% ，提升城市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比約為 4.1% 。上述結(jié)果說明，信息消費(fèi)城市試點(diǎn)政策的實施與推進(jìn)，能夠有效促進(jìn)當(dāng)?shù)氐姆?wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級?？赡茉蛟谟?，作為新型消費(fèi)的重要內(nèi)容，信息消費(fèi)帶來的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)等創(chuàng)新要素能夠與傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)緊密融合，促使產(chǎn)業(yè)加速轉(zhuǎn)型和升級。從城市層面的經(jīng)驗來看，政府對于新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)的引導(dǎo)和支撐能力在地方產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級中發(fā)揮了巨大作用。從需求側(cè)來看，信息消費(fèi)的促進(jìn)措施，實現(xiàn)了消費(fèi)規(guī)模和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的全面升級，能夠借助數(shù)字化的消費(fèi)內(nèi)容提高服務(wù)供給對需求升級的適配性，使專業(yè)化生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、高品質(zhì)生活性服務(wù)業(yè)實現(xiàn)較快增長，其占整個高端服務(wù)業(yè)的比重不斷提高。從供給側(cè)來看，借助信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與良好的消費(fèi)環(huán)境建設(shè)，城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，發(fā)展優(yōu)化潛力逐步釋放。因此，促進(jìn)信息消費(fèi)能夠成為推動城市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的有效路徑。

3.3平行趨勢與動態(tài)效應(yīng)檢驗

上文中通過畫圖的方式基本驗證了本文的試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市之間具有相同變動趨勢。為了進(jìn)一步驗證這一假設(shè)，借鑒Clarke and Tapia-Schythe（2021）的做法，構(gòu)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(fèi)試點(diǎn)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(qū)間為2011年到2019年，因此覆蓋了信息消費(fèi)試點(diǎn)實施前的3年，與開始實施后的5年。 β_k 是本文重點(diǎn)關(guān)注的參數(shù)，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(shè)；此外，當(dāng) k?0 時， β_k 能夠用來刻畫信息消費(fèi)試點(diǎn)影響服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的動態(tài)效應(yīng)。

圖2繪制了平行趨勢檢驗和動態(tài)效應(yīng)檢驗的結(jié)果。其中，圖中圓圈是參數(shù) β_k 的估計值，圓圈上下兩側(cè)虛線代表上下 95% 的置信區(qū)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(jié)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(lián)合顯著性檢驗。聯(lián)合顯著性檢驗的 P 值分別為0.597和0.495，進(jìn)一步表明本文樣本不存在事前趨勢。從動態(tài)效應(yīng)來看， β 雖然為正，但并未通過 10% 顯著性檢驗，說明信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用在政策實施當(dāng)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(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)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(xiàn)下降，說明信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的帶動效應(yīng)在第五年逐漸消失。上述結(jié)果表明，信息消費(fèi)試點(diǎn)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(diǎn)實施主要集中于政務(wù)平臺、寬帶網(wǎng)絡(luò)、場館建設(shè)等“硬件\"建設(shè)，而這類基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)耗時長、投入高、聯(lián)動性效果發(fā)揮慢，影響了政策效果的發(fā)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(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)釋放增速明顯。而政策實施后的第五年政策效應(yīng)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(fèi)在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)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(zhí)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(jié)論的準(zhǔn)確性，本文將試點(diǎn)城市實施信息消費(fèi)試點(diǎn)的年份統(tǒng)一提前三年，表3匯報了時間安慰劑檢驗的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比還是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比為被解釋變量，信息消費(fèi)試點(diǎn)的估計系數(shù)在 10% 水平上并不顯著，這從側(cè)面表明試點(diǎn)城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級來自于信息消費(fèi)試點(diǎn)的實施，而并非其他因素所導(dǎo)致的。

3.4.2 安慰劑檢驗二：隨機(jī)抽取處理組

導(dǎo)致估計結(jié)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(jī)抽取生產(chǎn)信息消費(fèi)試點(diǎn)城市的方式進(jìn)行安慰劑檢驗。在本文275個樣本城市中，有77個為信息消費(fèi)試點(diǎn)城市。據(jù)此，本文從275個城市中隨機(jī)抽取77個城市，將其設(shè)定為“偽”信息消費(fèi)試點(diǎn)城市，并將剩余城市設(shè)定為非試點(diǎn)城市，從而構(gòu)造出一個“偽”信息消費(fèi)試點(diǎn)虛擬變量 icc_it¹ 。由于“偽”信息消費(fèi)試點(diǎn)是隨機(jī)生成的，因此不會對服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)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(fèi)試點(diǎn)的回歸系數(shù)不會顯著偏離零點(diǎn)。本文將上述過程重復(fù)1000次，從而相應(yīng)生成1000 個 β¹ 。圖3顯示了 β¹ 的安慰劑檢驗結(jié)果，其中豎虛線是基準(zhǔn)結(jié)果的估計系數(shù)。可以發(fā)現(xiàn)，基準(zhǔn)結(jié)果明顯異于安慰劑檢驗的結(jié)果，且 β¹ 分布在零附近且近似服從正態(tài)分布，這進(jìn)一步說明沒有因為遺漏變量導(dǎo)致嚴(yán)重的估計偏誤。

3.5 穩(wěn)健性檢驗

為了進(jìn)一步驗證估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文以公式（1）的雙重差分模型為基準(zhǔn)進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗。

3.5.1 樣本數(shù)據(jù)篩選

為避免極端值對基準(zhǔn)回歸的影響，本文根據(jù)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比對樣本進(jìn)行上下 1% 縮尾處理后，重新對式（1）進(jìn)行回歸，估計結(jié)果見表4第（1）和（2）列?；貧w結(jié)果顯示，在剔除極端值影響后，信息消費(fèi)試點(diǎn)icc的估計系數(shù)在 10% 水平上顯著為正，這驗證了本文基準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)健性。

3.5.2替換被解釋變量

本文還以高端服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)占服務(wù)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)的比重作為服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的代理變量。其中，高端服務(wù)業(yè)發(fā)展包括“信息傳輸計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)”“金融業(yè)”“租賃和服務(wù)業(yè)”以及“科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)”。表4第（3）列匯報了替換被解釋變量后的估計結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，信息消費(fèi)試點(diǎn)icc的估計系數(shù)為O.891，且均通過 1% 的顯著性檢驗，這一結(jié)果無疑強(qiáng)化了信息消費(fèi)試點(diǎn)促進(jìn)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級這一結(jié)論。

3.5.3排除其他政策的干擾

除信息消費(fèi)試點(diǎn)城市外，在本文樣本期間內(nèi)的其他政策也將對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生影響。為此，本文在基準(zhǔn)方程的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步控制了智慧城市試點(diǎn)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點(diǎn)政策的虛擬變量，從而控制其他政策對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級潛在的影響。回歸結(jié)果在表4第（4）和（5）列中報告，可以發(fā)現(xiàn)，在排除其他政策的影響后，信息消費(fèi)試點(diǎn)icc的估計系數(shù)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(jié)果造成偏誤。

4進(jìn)一步分析

4.1 異質(zhì)性處理效應(yīng)檢驗

DeChaisemartinandD'Haultfoeuille（202O）研究指出采用雙向固定效應(yīng)雙重差分模型有效性是基于同質(zhì)性處理假設(shè)。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(yīng)估計量（TWFE估計量）是不同處理組在不同時期平均處理效應(yīng)的加權(quán)平均值，并且這些權(quán)重可能是負(fù)的（Goodman-Bacon，2021）。這意味著在異質(zhì)性處理效應(yīng)的情況下，采用雙向固定效應(yīng)模型可能造成估計偏誤，雙向固定效應(yīng)估計量將不再可信。

為檢驗雙向固定效應(yīng)在異質(zhì)性處理效應(yīng)下是否穩(wěn)健，本文首先利用twowayfeweights命令進(jìn)行檢驗，結(jié)果顯示本文樣本僅存在4個負(fù)權(quán)重，且異質(zhì)性處理穩(wěn)健性指標(biāo)為1.01，這在一定程度上表明即使考慮異質(zhì)性處理效應(yīng)，本文的基準(zhǔn)結(jié)果依舊可信。進(jìn)一步地，采用did_multiplegt對2011—2019年每一期的動態(tài)處理效應(yīng)進(jìn)行估計，具體結(jié)果如圖4所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，在信息消費(fèi)試點(diǎn)政策實施前，政策的處理效應(yīng)幾乎不存在。自試點(diǎn)政策實施的第三年起，無論是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比還是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)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(jié)果再次證實了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.2 異質(zhì)性分析

4.2.1分行業(yè)異質(zhì)性檢驗

為了考察信息消費(fèi)試點(diǎn)對不同服務(wù)行業(yè)的影響，本文測算了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)所包含的七個行業(yè)就業(yè)人員占服務(wù)業(yè)就業(yè)總?cè)藛T比重，以衡量不同行業(yè)發(fā)展水平，同時納入式（1）中進(jìn)行回歸。表5匯報了信息消費(fèi)試點(diǎn)對不同服務(wù)業(yè)行業(yè)發(fā)展水平的影響?？梢园l(fā)現(xiàn)，信息消費(fèi)試點(diǎn)對信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)以及租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)具有顯著的促進(jìn)作用，但對其他行業(yè)的影響并不顯著。其中，信息消費(fèi)試點(diǎn)對信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)的效應(yīng)最強(qiáng)，可能的原因在于信息消費(fèi)與信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)的關(guān)聯(lián)度最為密切，同時，信息消費(fèi)試點(diǎn)所帶來的當(dāng)?shù)匦畔⒃O(shè)施的完善，也有利于信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)發(fā)展；此外，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)占比和房地產(chǎn)業(yè)也受到顯著的促進(jìn)作用，可能原因在于信息消費(fèi)需求的擴(kuò)大也能夠拉動廣告業(yè)、商務(wù)服務(wù)行業(yè)的發(fā)展。同時，信息消費(fèi)為房地產(chǎn)業(yè)帶來一些新的服務(wù)模式，進(jìn)一步激發(fā)房地產(chǎn)市場活力。

4.2.2 區(qū)域異質(zhì)性檢驗

考慮到不同地區(qū)的地理區(qū)位、資源稟賦等方面存在明顯差異，本文進(jìn)一步考察了信息消費(fèi)試點(diǎn)對于不同地區(qū)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。具體而言，本文在公式（1）的基礎(chǔ)上加入是否屬于中西部地區(qū)的虛擬變量（MW）與信息消費(fèi)試點(diǎn)的交互項，以考察信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是否存在區(qū)域異質(zhì)性影響。區(qū)域異質(zhì)性檢驗的結(jié)果如表6第（1）和（2）列所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，icc的估計系數(shù)在 1% 水平下顯著為正，說明信息消費(fèi)試點(diǎn)對東部地區(qū)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級確實產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用；以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比為被解釋變量時， icc× MW的估計系數(shù)在 10% 水平下顯著為負(fù)，且絕對值均小于icc的估計系數(shù)，說明信息消費(fèi)試點(diǎn)對中西部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比具有顯著促進(jìn)作用，但促進(jìn)效應(yīng)小于東部地區(qū)；而以現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比為被解釋變量時， icc×MW 的估計系數(shù)雖為負(fù)但并不顯著，說明信息消費(fèi)試點(diǎn)并未對中西部地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比具有顯著促進(jìn)作用。產(chǎn)生上述結(jié)論的原因可能是，東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對較好，且信息消費(fèi)的規(guī)模和潛力更大，因此試點(diǎn)政策的實施能夠激發(fā)出消費(fèi)者潛在需求，有效推動現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展；與之相比，中西部地區(qū)的居民收入水平相對較低，從而制約了試點(diǎn)政策的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)的發(fā)揮。

4.2.3信息基礎(chǔ)設(shè)施異質(zhì)性

本文進(jìn)一步對信息消費(fèi)政策影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的信息基礎(chǔ)設(shè)施異質(zhì)性進(jìn)行分析。本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上納入信息基礎(chǔ)設(shè)施與信息消費(fèi)試點(diǎn)的交互項，以考察信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響在不同信息基礎(chǔ)設(shè)施城市是否存在異質(zhì)性效應(yīng)。信息基礎(chǔ)設(shè)施異質(zhì)性檢驗的結(jié)果如表6第（3）和（4）列所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，icc x lninternet的估計系數(shù)在1% 水平下顯著為正，表明信息基礎(chǔ)設(shè)施越完善的城市，信息消費(fèi)試點(diǎn)政策對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用越強(qiáng)。其原因在于，信息基礎(chǔ)設(shè)施越完善的城市，其企業(yè)和機(jī)構(gòu)更容易進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，城市內(nèi)外信息的傳遞和交流也更為便利，能夠更好地支持服務(wù)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。

4.2.4服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級異質(zhì)性檢驗

借鑒薛飛和周民良（2022）的做法，本文采用分位數(shù)雙重差分法對信息消費(fèi)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的異質(zhì)性進(jìn)行分析。估計結(jié)果如圖5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，在以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比為被解釋變量時，icc的估計系數(shù)分別在 1～81 分位點(diǎn)和 1～91 分位點(diǎn)上顯著為正，且隨著分位點(diǎn)的增加，信息消費(fèi)城市對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響逐漸減弱。上述結(jié)果說明信息消費(fèi)試點(diǎn)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較低的組具有顯著促進(jìn)作用，而隨著服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷升級，信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的邊際效應(yīng)逐漸減弱。

注：分位數(shù)雙重差分法的結(jié)果是以1分位點(diǎn)為間隔，共計包括99個分位點(diǎn)。

4.3 機(jī)制檢驗

上文研究表明，信息消費(fèi)試點(diǎn)顯著推動了試點(diǎn)城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，且試點(diǎn)政策的效應(yīng)存在不同維度的異質(zhì)性。進(jìn)一步地，本文所感興趣的是信息消費(fèi)試點(diǎn)影響服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的傳導(dǎo)機(jī)制是什么？也就是說，信息消費(fèi)試點(diǎn)通過影響哪些關(guān)鍵變量來推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。結(jié)合上文理論分析，本文從資本效率、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步三個方面綜合考察信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生的影響機(jī)制。參考宋弘等（2019）的做法，構(gòu)建如下模型：

上式中， M_it 是機(jī)制變量，其他變量的含義與公式（1）相同。本文從需求側(cè)與供給側(cè)兩個方面進(jìn)行機(jī)制分析。從需求側(cè)來看，培育信息消費(fèi)需求是信息消費(fèi)試點(diǎn)的重要內(nèi)容，而智能手機(jī)等智能終端是信息消費(fèi)的重要內(nèi)容，因而本文采用每萬人移動電話年末用戶數(shù)衡量各地區(qū)信息消費(fèi)需求；從供給側(cè)來看，增強(qiáng)信息產(chǎn)品供給能力是信息消費(fèi)試點(diǎn)的重要目標(biāo)，因此信息消費(fèi)試點(diǎn)還可能通過影響資本效率和技術(shù)進(jìn)步對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生影響。關(guān)于資本效率指標(biāo)的選擇，借鑒戴魁早等（2023）的做法，采用第三產(chǎn)業(yè)固定投資增量與第三產(chǎn)業(yè)增加值的比值衡量。關(guān)于技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)的選取，本文采用每萬人發(fā)明專利申請量來衡量。

表7匯報了信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響機(jī)制的檢驗結(jié)果。其中，由第（1）列可知，信息消費(fèi)試點(diǎn)對信息消費(fèi)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(fèi)試點(diǎn)未能拉動試點(diǎn)城市信息消費(fèi)需求。由第（2）列可知，信息消費(fèi)試點(diǎn)對于技術(shù)效率的影響在 10% 水平上顯著為負(fù)，這說明信息消費(fèi)試點(diǎn)有利于提升技術(shù)效率。由第（3）列可知，信息消費(fèi)試點(diǎn)的估計系數(shù)為4.189，且通過 1% 的顯著性檢驗，這說明信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，這與何凌云和張元夢（2022）的研究結(jié)論相一致。綜上所述，信息消費(fèi)試點(diǎn)在供給側(cè)通過提升資本效率和技術(shù)進(jìn)步推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，但并未找到信息消費(fèi)試點(diǎn)刺激信息消費(fèi)需求的證據(jù)，這驗證了本文所提出的假設(shè)3和假設(shè)4。

5 結(jié)論與政策建議

在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵階段，面對“加快形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)”的新發(fā)展格局，有效培育以數(shù)字化要素和人民美好生活需求為導(dǎo)向的信息消費(fèi)新業(yè)態(tài)，對于我國構(gòu)建優(yōu)質(zhì)高效的服務(wù)業(yè)新體系，塑造服務(wù)業(yè)競爭優(yōu)勢，加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)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(fèi)試點(diǎn)”作為外生政策沖擊，利用2011—2019年中國275個地級市面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建交錯雙重差分模型評估信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響及作用機(jī)制。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠顯著提升生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)水平，推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。具體來說，信息消費(fèi)試點(diǎn)使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比分別提高0.656和1.050個百分點(diǎn)。上述結(jié)論在經(jīng)過安慰劑檢驗、異質(zhì)性處理效應(yīng)檢驗以及其他穩(wěn)健性檢驗后依舊成立。第二，機(jī)制分析表明，信息消費(fèi)試點(diǎn)能夠通過促進(jìn)資本效率與技術(shù)進(jìn)步提升推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，但拉動信息消費(fèi)需求這一機(jī)制并不顯著。第三，異質(zhì)性分析表明，信息消費(fèi)試點(diǎn)對信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)以及租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)具有顯著促進(jìn)效應(yīng)；信息消費(fèi)試點(diǎn)主要促進(jìn)了東部地區(qū)、信息基礎(chǔ)設(shè)施越完善的城市的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；此外，信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的邊際效應(yīng)會隨著生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比或現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比的增加逐漸減弱。基于以上結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，充分發(fā)揮信息消費(fèi)建設(shè)在城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級中的關(guān)鍵作用，有序推進(jìn)信息消費(fèi)試點(diǎn)示范項目。前文研究表明，信息消費(fèi)試點(diǎn)的有效開展切實推動了試點(diǎn)城市服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。因此，政府應(yīng)有序擴(kuò)大信息消費(fèi)試點(diǎn)示范范圍，以試點(diǎn)示范促進(jìn)信息消費(fèi)增長。此外，相關(guān)部門還應(yīng)建立健全信息消費(fèi)試點(diǎn)城市評價體系，對試點(diǎn)城市的成效進(jìn)行科學(xué)評估；同時還應(yīng)建立獎懲機(jī)制，激勵城市參與到信息消費(fèi)城市建設(shè)中，推動信息消費(fèi)試點(diǎn)示范的良性推廣。

第二，因地制宜、因產(chǎn)制宜開展信息消費(fèi)模式創(chuàng)建工作。異質(zhì)性分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，信息消費(fèi)試點(diǎn)主要對息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)以及租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)具有顯著促進(jìn)效應(yīng)，且其服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)在東部地區(qū)、信息基礎(chǔ)設(shè)施越完善以及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比相對較小的城市更強(qiáng)。因此，地方政府有必要進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃，根據(jù)本地區(qū)信息消費(fèi)的發(fā)展階段和資源優(yōu)勢，制定具有針對性的差異化政策。東部地區(qū)應(yīng)將資源集中在信息消費(fèi)的技術(shù)創(chuàng)新和相關(guān)服務(wù)行業(yè)的產(chǎn)品智能化等方面。中西部地區(qū)應(yīng)抓住后發(fā)優(yōu)勢，積極承接?xùn)|部地區(qū)的優(yōu)秀資源及經(jīng)驗，在發(fā)展重點(diǎn)上以加強(qiáng)本地區(qū)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為重心。

第三，注重需求側(cè)管理，打通制約信息消費(fèi)潛力釋放的堵點(diǎn)。機(jī)制分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，信息消費(fèi)試點(diǎn)的主要效果來自資本效率提升和技術(shù)進(jìn)步，而拉動信息消費(fèi)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(yīng)該注重需求側(cè)管理。首先，充分發(fā)揮政府財政資金的杠桿撬動作用，采取以獎代補(bǔ)、發(fā)放消費(fèi)券和優(yōu)惠券等多種形式，不斷激發(fā)居民信息消費(fèi)需求；其次，通過建立信息消費(fèi)體驗中心，實現(xiàn)線上線下消費(fèi)互動，加強(qiáng)居民對信息產(chǎn)品的體驗和認(rèn)知；最后，定期舉辦信息消費(fèi)節(jié)，邀請電信運(yùn)營商和企業(yè)展示最新的信息產(chǎn)品和服務(wù)，并鼓勵企業(yè)提供一系列的優(yōu)惠、折扣和促銷活動從而刺激信息消費(fèi)。

由于數(shù)據(jù)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(yè)的數(shù)據(jù)，無法更加準(zhǔn)確地測算各城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平。第二，針對信息消費(fèi)與服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響機(jī)制，本文僅從宏觀城市層面展開討論，對于微觀企業(yè)層面潛在的機(jī)制并未進(jìn)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(fèi)試點(diǎn)政策對每個試點(diǎn)城市服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的效應(yīng)。未來在數(shù)據(jù)可得的情況下，可以從微觀視角對信息消費(fèi)試點(diǎn)對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響機(jī)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(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級作用展開詳細(xì)分析。

參考文獻(xiàn)

白雪潔，耿仁強(qiáng)．2022.土地財政是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的制度阻力嗎？——基于土地資源錯配的視角[J]．經(jīng)濟(jì)問題探索，（7）：107-123.Bai XJ，Geng R Q.2O22.Island financeaninstitutional resistance to the upgrading of industrial structure？Basedon the perspective of misallocation of land resources[J]. Inquiry into Economic Issues，（7）：107-123.（inChinese）

戴魁早，黃姿，王思曼．2023．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了中國服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級嗎？［J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，40（2）：90-112.Dai K Z，Huang Z，Wang S M. 2023. Does the digital economy promote the structural upgrading of the Chineseservice ndustry？ [J]. Journal of Quantitative amp; Technological Economics，40（2）：90-112. （in Chinese）

戴翔，楊雙至，2022．制造業(yè)開放與服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，（3）：25-32.Dai X，Yang S Z. 2022. Opening of manufacturing industry and structural transformation of service industry[J].ReformofEconomicSystem，（3）：25-32.（in Chinese）

丁志帆．2020．信息消費(fèi)驅(qū)動下的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變革：基本內(nèi)涵與內(nèi)在機(jī)制[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，（3）：87-94.Ding ZF.2O2o.Transformationof traditional industry driven by information consumption：Basic connotation andinternal mechanism[J].Economist，（3）：87-94. （in Chinese）

何凌云，張元夢.2022.新型消費(fèi)如何促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級——基于信息消費(fèi)試點(diǎn)的準(zhǔn)自然實驗[J]．廣東財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，37（5）：4-17.He L Y， Zhang Y M. 2022. How have new types of consumption promoted industrial structural upgrading：Based onquasi-natural experiment of information consumption pilots[J]. Journal of Guangdong Universityof Finance amp;Economics，37（5）：4-17.（in Chinese）

江小涓，李輝．2004．服務(wù)業(yè)與中國經(jīng)濟(jì)：相關(guān)性和加快增長的潛力[J]．經(jīng)濟(jì)研究，39（1）：4-15.Jiang XJ，Li H. 2O04. Service industryand China’s economy：Correlationand potential of faster growth[J].Economic Research Journal，39（1）：4-15. （in Chinese）

寇宗來，劉學(xué)悅．2017．中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告2017[R]．上海：復(fù)旦大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心.Kou ZL，Liu X Y.2O17.FIND report on city and industrial innovation in China[R]. Shanghai：Fudan Instituteof Industrial Development，School of Economics，F(xiàn)udan University. （in Chinese）

駱君函：2021．人力資本結(jié)構(gòu)高級化對服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響研究——基于中國城市面板數(shù)據(jù)[J]．廣東財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，36（2）：39-53.Luo JH. 2O21. The impact of advanced human capital structure on the upgrading of service industry structure：Based on panel data of cities in China[J]. Journal of Guangdong Uniersityof Finance amp; Economics，36（2）： 39-53.（in Chinese）

宋弘，孫雅潔，陳登科。2019．政府空氣污染治理效應(yīng)評估——來自中國“低碳城市”建設(shè)的經(jīng)驗研究［J]．管理世界，35（6）：95-108，195.Song H，Sun Y J，Chen D K. 2Ol9. Assessment for the effect of government air pollution control policy：Empirical evidencefrom“l(fā)ow-carbon city”constructionin China[J].Journalof Management World，35（6）：95-108，195.（in Chinese）

王文，牛澤東，孫早．2020．工業(yè)機(jī)器人沖擊下的服務(wù)業(yè)：結(jié)構(gòu)升級還是低端鎖定[J]．統(tǒng)計研究，37（7）：54-65.Wang W，Niu Z D，Sun Z. 202O. Service industry under the impact of industrial robots： Structural upgading or

low-end lockingLJ」. Statistical Kesearch ，37（7） ： 54-o5. （in Uninese）

魏嘉輝，顧乃華，鄭鵬．2022．工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[J]．軟科學(xué)，36（9）：1-7. Wei JH，Gu NH， Zheng P. 2022. Industrial robots and upgrading of service industry structure[J]. Soft Science， 36（9）：1-7.（in Chinese）

薛飛，周民良．2022．用能權(quán)交易制度能否提升能源利用效率？[J]．中國人口·資源與環(huán)境，32（1）：54-66. Xue F，Zhou M L. 2O22. Can the energy-consuming right transaction system improve energy utilization eficiency？ [J].China Population，Resources and Environment，32（1）：54-66. （in Chinese）

顏色，郭凱明，段雪琴，2021，老齡化、消費(fèi)結(jié)構(gòu)與服務(wù)業(yè)發(fā)展[J].金融研究，（2）：20-37. Yan S，Guo K M，Duan X Q. 2021. Aging，consumption composition and the development of services[J]. Journal of Financial Research，（2）：20-37. （in Chinese）

袁航，夏杰長．2022．?dāng)?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對中國服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響研究[J]．經(jīng)濟(jì)縱橫，（6）：85-95. Yuan H，Xia JC. 2O22. Research on the impact of digital infrastructure construction on the upgrading of China's service industry structure[J]. Economic Review Journal，（6）： 85-95. （in Chinese）

趙付春，2014．我國信息消費(fèi)構(gòu)成、影響和發(fā)展重點(diǎn)研究[J].社會科學(xué)，（1）：64-73. Zhao FC.2014.Research on development strategy of information consumption in China[J]. Journal of Social Sciences，（1）：64-73.（in Chinese）

鄭英隆，李新家.2022．新型消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)理論問題研究——基于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對接視角[J].廣東財經(jīng)大學(xué) 學(xué)報，37（2）：4-14. Zheng YL，Li X J. 2022. On the economic theory of new consumption：From the perspective of the docking of consumer internet and industrialinternet[J]. Journal of Guangdong Universityof Financeamp; Economics，37（2）： 4-14.（in Chinese）

周游，譚光榮．2021．知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)促進(jìn)了服務(wù)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化嗎？——基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角[J]．經(jīng)濟(jì)地理，41（9）： 145-151. Zhou Y，Tan G R. 2021. Does intellectual property protection promote the optimization of internal structure of service idustry： Based on the perspective of complex network[J]. Economic Geography，41（9）：145-151.（in Chinese）

Bertrand M，Mullinathan S，Shafir E. 2o04.A behavioral-economicsview of poverty[J]. American Economic Review，94（2）： 419-423.

Chety R，Looney A，Kroft K.20o9. Salience and taxation： Theory and evidence[J]. American Economic Review， 99（4）： 1145-1177.

Clarke D， Tapia-Schythe K. 2021. Implementing the panel event study[J]. The Stata Journal， 21（4）： 853-884.

De Chaisemartin C，D'Haultfoeuille X.2O2o.Two-way fixed effects estimators with heterogeneous treatment effects [J]. American Economic Review，110（9）： 2964-2996.

Goodman-Bacon A.2021.Difference-in-diferences with variation in treatment timing[J].Journalof Econometrics， 225（2）： 254-277.

La Cava L，Greco S，TagareliA. 2022.Information consumption and boundary spanning in decentralized online social networks： The case of mastodon users[J]. Online Social Networks and Media，30：100220.

Liu Y Z，Mao J. 20l9.Howdo tax incentives afect investment and productivity？Firm-level evidence from China[J]. American Economic Journal：Economic Policy，11（3）：261-291.

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