賀剛 王可

摘?要：文章嘗試將創(chuàng)業(yè)活躍度引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響的統(tǒng)一分析框架，從理論上探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)活躍度的影響及其機(jī)理。依據(jù)相關(guān)劃分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，運(yùn)用2013-2019年省級(jí)面板數(shù)據(jù)對(duì)其影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)具有顯著正向作用；數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以激發(fā)數(shù)字創(chuàng)業(yè)熱情，創(chuàng)業(yè)活躍度對(duì)于提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化具有顯著的中介效應(yīng)，這對(duì)于解決國(guó)家靈活就業(yè)穩(wěn)就業(yè)大局問題具有積極的政策意義；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的直接效應(yīng)對(duì)中西部地區(qū)影響較大，而對(duì)東部地區(qū)表現(xiàn)較弱，存在空間異質(zhì)性。政策建議可考慮夯實(shí)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、擴(kuò)大數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模、提升數(shù)字創(chuàng)新水平、調(diào)整財(cái)政稅收支出對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支撐以及縮小數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；創(chuàng)業(yè)活躍度；中介效應(yīng)；區(qū)域異質(zhì)性

中圖分類號(hào)：F49/F121.3/F279.2?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A?文章編號(hào)：1672-0539（2023）02-0038-10

一、引言

國(guó)家“十四五”規(guī)劃提出“數(shù)字中國(guó)”建設(shè)，推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展。許憲春等學(xué)者測(cè)算2008-2017年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值年均實(shí)際增長(zhǎng)率達(dá)14.43%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)被視為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“新引擎”[1]23。當(dāng)前受國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境不確定性等影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展放緩、就業(yè)難、技術(shù)約束增加、環(huán)境亟待改善等問題不斷凸顯。一是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)存在低成本大規(guī)模發(fā)展路徑依賴，產(chǎn)能過剩與需求不足導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)鏈及供應(yīng)鏈安全韌性降低，產(chǎn)業(yè)升級(jí)速度遲緩；二是隨著老齡化進(jìn)程加快、人口紅利降低，由勞動(dòng)力成本低廉帶來的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力下降，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)處于“雞肋”狀態(tài)，這給產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化帶來嚴(yán)重挑戰(zhàn)；三是創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)效應(yīng)不斷顯現(xiàn)， 據(jù)市場(chǎng)監(jiān)管總局和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，2010年以來全國(guó)市場(chǎng)主體新增1億戶，靈活就業(yè)人數(shù)達(dá)到2億多人。因此，研究以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為起點(diǎn)，激發(fā)勞動(dòng)力市場(chǎng)創(chuàng)業(yè)熱情，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

早期文獻(xiàn)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有促進(jìn)效應(yīng)。Stiroh（2002）通過對(duì)美國(guó)各行業(yè)的生產(chǎn)效率進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)與ICT技術(shù)相關(guān)聯(lián)的行業(yè)均實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)率的提升，認(rèn)為ICT技術(shù)對(duì)其關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)具有拉動(dòng)作用[2]。Krogh（2002）認(rèn)為使用信息技術(shù)可以進(jìn)行知識(shí)共享和知識(shí)管理，從而提高企業(yè)產(chǎn)出效率，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展[3]。Jaakkola（2009）認(rèn)為信息技術(shù)是改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)并通過S形曲線來描述信息技術(shù)擴(kuò)散的過程[4]。Zimmermann（2021）認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有重要作用，并對(duì)金融、糧食等行業(yè)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)[5]。近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究進(jìn)入增長(zhǎng)期。沈運(yùn)紅和黃桁（2020）通過對(duì)制造行業(yè)進(jìn)行研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有積極作用[6]。吳繼英和張一凡（2022）通過構(gòu)建空間杜賓模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)表現(xiàn)出顯著的正向空間外溢性，但存在區(qū)域異質(zhì)性[7]。尹相森等（2022）實(shí)證研究支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化的假設(shè)[8]。江親超等（2022）認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化具有顯著的正向影響，并存在非線性邊際遞增效應(yīng)[9]。其他研究還包括從要素流動(dòng)（林宇豪、陳英葵，2020）、居民消費(fèi)（韓健、李江宇，2022）、技術(shù)創(chuàng)新（秦建群等，2022）等路徑分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的中介效應(yīng)和作用機(jī)制。

除關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響的直接效應(yīng)外，學(xué)者們也開始討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量之間的因果關(guān)系。趙濤等（2020）認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以提升創(chuàng)業(yè)活躍度，發(fā)現(xiàn)激發(fā)大眾創(chuàng)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)釋放高質(zhì)量發(fā)展紅利的重要機(jī)制[10]。姜南（2021）發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展是知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)影響區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度的重要中介機(jī)制[11]。李智和何浩淼（2021）的實(shí)證結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)業(yè)活躍度在空間上顯著正相關(guān)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)業(yè)活躍度具有空間溢出效應(yīng)[12]。白爭(zhēng)輝和原珂（2022）認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量有正向作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)就業(yè)規(guī)模有負(fù)向作用而對(duì)就業(yè)質(zhì)量有正向作用[13]。劉翠花（2022）認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)無論是對(duì)生存型創(chuàng)業(yè)還是機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)均呈現(xiàn)出顯著的增長(zhǎng)效應(yīng)[14]。借鑒已有研究，嘗試將創(chuàng)業(yè)活躍度納入數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的統(tǒng)一分析框架，通過測(cè)度2013-2019年中國(guó)省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響及其作用機(jī)制。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：第一，基于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局首次發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》文件，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平五維指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，對(duì)中國(guó)省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，從國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)視角對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行比較，有利于解決以往研究可能存在的測(cè)度偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。第二，用創(chuàng)業(yè)活躍度反映企業(yè)作為市場(chǎng)主體在技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)運(yùn)用、產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張中對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制，構(gòu)建統(tǒng)一分析框架評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的影響，分析創(chuàng)業(yè)活動(dòng)對(duì)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的中介作用。第三，從省級(jí)層面分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的區(qū)域異質(zhì)性，對(duì)解釋“數(shù)字鴻溝”“數(shù)字悖論”等區(qū)域差異問題做出分析，解釋后發(fā)不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)異于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展路徑。此外，研究還將對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的邊際遞增效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)的技術(shù)知識(shí)溢出效應(yīng)。

二、理論機(jī)制與研究假說

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的內(nèi)在機(jī)理

自1996年數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念誕生以來，其內(nèi)涵與外延不斷豐富演變，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正處于與國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行全面融合的發(fā)展階段，目前人們對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵的認(rèn)識(shí)很難統(tǒng)一[1]28。傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)理論認(rèn)為技術(shù)在短期內(nèi)不發(fā)生改變，生產(chǎn)投入要素主要是資本和勞動(dòng)，但在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的沖擊下這一情況發(fā)生了改變。從20世紀(jì)40年代開始，世界上出現(xiàn)了以信息技術(shù)為核心的產(chǎn)業(yè)，但那時(shí)還不能稱為信息時(shí)代，信息技術(shù)還未廣泛地影響社會(huì)生活，直到20世紀(jì)60年代集成電路的出現(xiàn)，信息產(chǎn)業(yè)受益于集成電路，社會(huì)從工業(yè)社會(huì)過渡到信息社會(huì)。信息技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展使更少的能量可儲(chǔ)存、傳輸、處理更多的信息。從晶體管、集成電路、芯片產(chǎn)業(yè)的形成，到移動(dòng)通信從1G至5G、衛(wèi)星通信的發(fā)展，諾伊斯和摩爾發(fā)現(xiàn)了信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)律，提出了著名的摩爾定律，整個(gè)信息產(chǎn)業(yè)成為當(dāng)今世界上唯一一個(gè)按指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)[15]。

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》將數(shù)字經(jīng)濟(jì)界定為以數(shù)據(jù)資源作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，利用現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)，有效使用信息通信技術(shù)來提升效率和優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。由此可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)包含數(shù)據(jù)資源、現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)和信息通信技術(shù)三個(gè)核心要素，將數(shù)字要素引入生產(chǎn)函數(shù)，數(shù)字技術(shù)從外生變量變?yōu)閮?nèi)生變量，促使人均資本、人均數(shù)字、資本數(shù)字結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過要素組合改變傳統(tǒng)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，增強(qiáng)技術(shù)性產(chǎn)業(yè)和資本性產(chǎn)業(yè)，降低勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)。數(shù)字資源以知識(shí)和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，可以通過知識(shí)溢出降低成本甚至零成本擴(kuò)散和使用，突破時(shí)空限制跨界廣泛使用，而不同區(qū)域存在資源稟賦差異?；诖?，提出假設(shè)1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有促進(jìn)作用，且該作用具有區(qū)域異質(zhì)性。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過創(chuàng)業(yè)活躍度促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)模式，主要表現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)活動(dòng)從線下轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上，創(chuàng)業(yè)空間從物理場(chǎng)景轉(zhuǎn)變?yōu)樘摂M場(chǎng)景，平臺(tái)經(jīng)濟(jì)與共享經(jīng)濟(jì)的發(fā)展降低了創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的顯性成本。創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)從重資產(chǎn)向輕資產(chǎn)化轉(zhuǎn)變，一個(gè)人、一臺(tái)電腦或一部手機(jī)即可實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)。數(shù)字創(chuàng)業(yè)可以減少對(duì)傳統(tǒng)資源的依賴，數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利有助于緩解個(gè)體創(chuàng)業(yè)的借貸約束以及社會(huì)關(guān)系資源不足的制約，能夠顯著促進(jìn)創(chuàng)業(yè)者的就業(yè)決策[16]?；ヂ?lián)網(wǎng)信息技術(shù)影響著傳統(tǒng)產(chǎn)品、服務(wù)和商業(yè)模式，有效促進(jìn)了創(chuàng)新，提高了人們對(duì)信息獲取以及機(jī)會(huì)識(shí)別的能力[17]，并在此基礎(chǔ)上提高了機(jī)會(huì)型創(chuàng)業(yè)率[18]。

新一代信息技術(shù)發(fā)展為創(chuàng)業(yè)者獲取市場(chǎng)信息提供了便利，互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展降低了信息不對(duì)稱，市場(chǎng)產(chǎn)品與服務(wù)供需的信息采集突破了時(shí)空限制，降低了信息搜尋成本。可以從1對(duì)N到點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的服務(wù)，擴(kuò)大了創(chuàng)業(yè)者的服務(wù)半徑，創(chuàng)業(yè)行動(dòng)通過快速反應(yīng)和多重改進(jìn)兩類信息獲取能力提升創(chuàng)新[19]。信息產(chǎn)品的性能與傳統(tǒng)工業(yè)品及農(nóng)產(chǎn)品具有較大差異，人們購(gòu)買的是信息產(chǎn)品的信息處理能力，其性能比數(shù)量更為重要。數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素與其他產(chǎn)業(yè)融合，強(qiáng)化了數(shù)字要素轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字資產(chǎn)，對(duì)數(shù)字加工、云儲(chǔ)存、數(shù)字交易的需求日益增加，為創(chuàng)業(yè)活動(dòng)創(chuàng)造出新的市場(chǎng)需求。

與此同時(shí)，創(chuàng)業(yè)活躍度的提升也有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程看，先后出現(xiàn)了電報(bào)發(fā)明者莫爾斯、計(jì)算機(jī)奠基者巴貝奇、開啟信息時(shí)代的香農(nóng)、人工智能之父圖靈以及肖克利、諾伊斯、基爾、摩爾等創(chuàng)新人才，實(shí)現(xiàn)了從晶體管到集成電路，從電報(bào)到移動(dòng)通信的演變，先后出現(xiàn)了貝爾AT&T（美國(guó)電報(bào)電話公司）、英特爾、谷歌、阿里巴巴等世界知名企業(yè)。新一代信息技術(shù)發(fā)展強(qiáng)化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，按照摩爾定律分析，信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)創(chuàng)新人才、技術(shù)和資本的需求較大，信息技術(shù)持續(xù)的創(chuàng)新促進(jìn)信息產(chǎn)業(yè)本身的形成和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)[19]。因此，提出假設(shè)2。

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效激發(fā)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，創(chuàng)業(yè)活躍度提升有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

三、計(jì)量模型與變量設(shè)計(jì)

（一）模型選取

本文選擇面板模型來分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的影響，該模型可以解決樣本量小的問題，提供更多的信息，區(qū)分變量之間的因果關(guān)系。使用面板數(shù)據(jù)時(shí)，需要確定計(jì)量模型，包括混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型?；旌夏Ｐ鸵馕吨惺》荻伎梢杂猛粋€(gè)方程表示，并且截距項(xiàng)和斜率項(xiàng)相同，可以將其視為橫斷面數(shù)據(jù)。相反，固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型認(rèn)為每個(gè)個(gè)體斜率相同而截距項(xiàng)不一樣。

1.模型檢驗(yàn)

（1）F檢驗(yàn)。

確定是建立混合模型還是建立固定效應(yīng)回歸模型。

（2）Hausman檢驗(yàn)。

通過檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼`差項(xiàng)與解釋變量之間是否存在正交性來區(qū)分隨機(jī)效應(yīng)模型或固定效應(yīng)模型的建立。兩種模型之間的差異在于誤差項(xiàng)與自變量之間是否存在相關(guān)性。

2.模型選擇

通過使用Stata.16得到不管是F檢驗(yàn)、還是Hausman檢驗(yàn)結(jié)果均是強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，因此，本文選擇建立固定效應(yīng)模型。為先檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接影響，構(gòu)建模型如式（1）：

其擴(kuò)展模型的具體形式設(shè)計(jì)如式（2）（3）：

進(jìn)一步討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否通過創(chuàng)業(yè)活躍度作用于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，即創(chuàng)業(yè)活躍度是否為兩者的中介變量。具體檢驗(yàn)方法借鑒溫忠麟等提出的程序，具體步驟為：在式（1）中對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行估計(jì)，倘若該變量顯著，則表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有總效應(yīng)，就繼續(xù)分析，否則終止。利用式（2）檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)業(yè)活躍度的作用系數(shù)是否顯著，在式（3）中檢驗(yàn)加入中介變量創(chuàng)業(yè)活躍度后是否顯著。若均顯著，則中介效應(yīng)存在；若均不顯著，則尚需通過sobel-goodman檢驗(yàn)。

（二）變量設(shè)計(jì)與說明

1.被解釋變量

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。參考靖學(xué)青（2020）[20]的方法，運(yùn)用層次結(jié)構(gòu)系數(shù)（struc）衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平，計(jì)算公式如式（4）：

其中，qi為第i產(chǎn)業(yè)占GDP比重，struc數(shù)值越大，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高。

2.核心解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟(jì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)體系及測(cè)算過程將在后面詳細(xì)論述。

3.中介變量

創(chuàng)業(yè)活躍度。借鑒李守偉、趙濤（2021）[21]等的研究方法，從啟信寶數(shù)據(jù)庫(kù)中得到各省份新增私營(yíng)企業(yè)數(shù)目，以每萬人新創(chuàng)私營(yíng)企業(yè)數(shù)來衡量區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度。

4.控制變量

為了分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響，需控制可能對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響的變量，參照董建博、張敏（2021）[22]等的文獻(xiàn)設(shè)計(jì)消費(fèi)、技術(shù)發(fā)展、投資、財(cái)政收入、勞動(dòng)力水平等控制變量，后續(xù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)追加基礎(chǔ)設(shè)施、城鎮(zhèn)化水平、對(duì)外開放度等控制變量。創(chuàng)業(yè)活躍度的影響因素參照崔良莉（2019）[23]對(duì)教育支出、勞動(dòng)力水平、技術(shù)發(fā)展等變量進(jìn)行控制，見表1。

（三）數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

選取2013-2019年中國(guó)30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）展開研究，形成了210個(gè)平衡面板觀測(cè)樣本。研究使用數(shù)據(jù)均來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及部分?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的統(tǒng)計(jì)年報(bào)，主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的均值2.39，最小值2.194，最大值2.832；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均值0.109，最小值0.006，最大值0.731；創(chuàng)業(yè)活躍度均值31，最小值4.52，最大值136，標(biāo)準(zhǔn)差20.9。說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)業(yè)活躍度差別較大，在省際層面上與中國(guó)發(fā)展不平衡的基本國(guó)情相符。從控制變量看，不同省份的投資、消費(fèi)、技術(shù)發(fā)展、勞動(dòng)力水平等方面也存在著明顯差異。

四、數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)度

雖然已有文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度研究較為豐富，例如近年來《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》《改革》等報(bào)告和期刊上都刊載了有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的界定缺少統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，而變量的測(cè)量誤差則會(huì)導(dǎo)致實(shí)證研究中出現(xiàn)內(nèi)生性問題。依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)及核心產(chǎn)業(yè)進(jìn)行識(shí)別，其中所涉及的國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類的具體范圍和說明均與《2017國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類注釋》一致。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合省級(jí)層面相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，從數(shù)字產(chǎn)品制造、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、數(shù)字要素驅(qū)動(dòng)、數(shù)字化效率提升五個(gè)方面篩選了14個(gè)三級(jí)指標(biāo)，包含19個(gè)行業(yè)分類，如表3所示。需要注意的是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)包含了所有數(shù)字化的產(chǎn)品和服務(wù)，但部分產(chǎn)品和服務(wù)同時(shí)具備數(shù)字化和非數(shù)字化的成分，這類產(chǎn)品被稱為“不完全化數(shù)字產(chǎn)品”[1]30，如教育、衛(wèi)生、房地產(chǎn)業(yè)，因此，對(duì)這類產(chǎn)品或服務(wù)不納入測(cè)算范圍內(nèi)。經(jīng)篩選、收集數(shù)據(jù)，研究共選取“集成電路產(chǎn)量”“電信業(yè)務(wù)總量”“移動(dòng)電話普及率”“嵌入式軟件開發(fā)”“彩電產(chǎn)量”“錄音制品、電子和數(shù)字出版數(shù)量”等具有代表性的19個(gè)變量，對(duì)2013-2019年中國(guó)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算。其中，互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融的數(shù)據(jù)來源于北大金融普惠指數(shù)，其余數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省（自治區(qū)、直轄市）統(tǒng)計(jì)年鑒及公報(bào)，對(duì)缺失值采用插值法進(jìn)行處理。

在指標(biāo)權(quán)重方面，采用熵權(quán)法對(duì)變量進(jìn)行賦值，計(jì)算步驟如下：

首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同指標(biāo)量綱影響與正負(fù)取向造成的差異，從而得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X，其公式如式（5）（6）：

接著，分別計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值、第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)、各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重及各項(xiàng)指標(biāo)得分。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值。以ej表示第j項(xiàng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值，則有式（7）（8）：

最后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)由Sij得分來反映，該值越高，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，反之則越低。通過上述計(jì)算過程，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦值，計(jì)算得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，如表4所示。

從整體上看，中國(guó)各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提升，但地區(qū)發(fā)展差異較大。從省份看，廣東地區(qū)是發(fā)展水平最高的省份，2019年其指數(shù)高達(dá)0.731，并且連續(xù)七年排名第一；江蘇、上海、北京、浙江的發(fā)展水平也較高，屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一梯隊(duì)。西部地區(qū)中，新疆、寧夏、青海等地的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平靠后，且發(fā)展較為緩慢，與處于第一梯隊(duì)的省、直轄市之間差距較大；但西部地區(qū)也有部分?。ㄖ陛犑校┤缢拇?、重慶等地表現(xiàn)出較為突出的發(fā)展動(dòng)力，發(fā)展水平相對(duì)較好。

五、基本回歸分析

（一）基本估計(jì)結(jié)果

模型①估計(jì)的選擇根據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行界定。豪斯曼檢驗(yàn)的p值小于0.01，拒絕了原假設(shè)，表明要構(gòu)建固定效應(yīng)模型。表5報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的線性估計(jì)結(jié)果。表5中的模型①是只控制了省份固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，回歸②-⑥依次增加了投資、財(cái)政收入、技術(shù)發(fā)展、勞動(dòng)力水平、消費(fèi)控制變量，模型①②④數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)分別為0.861、0.856、0.887，參數(shù)相差較小，并且均在1%的水平下顯著為正，表明模型具有較好的穩(wěn)健性，同時(shí)也證明隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化也不斷提升。假設(shè)1得到驗(yàn)證。

表5中的模型都控制了個(gè)體固定效應(yīng)，一定程度上克服了異方差等問題對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的影響，增加了結(jié)果的可靠性。在模型⑥中，財(cái)政收入系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，表明財(cái)政收入越高越不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，可能是因?yàn)樨?cái)政收入的主要來源是稅收，而過高的稅收則會(huì)抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。勞動(dòng)力水平系數(shù)均在1%的水平下顯著為負(fù)，則表明過多的勞動(dòng)力人口反而不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。技術(shù)、消費(fèi)的系數(shù)均為正，統(tǒng)計(jì)上未通過檢驗(yàn)，但經(jīng)濟(jì)意義上表明技術(shù)進(jìn)步以及消費(fèi)提升能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，這與劉慧和王海南的研究結(jié)論一致[24]。

（二）中介效應(yīng)分析

以創(chuàng)業(yè)活躍度為視角，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響路徑，結(jié)果如表6所示。模型①是未加入中介變量的估計(jì)結(jié)果，模型②研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠推動(dòng)地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度提升。模型③研究了加入中介變量創(chuàng)業(yè)活躍度后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度的系數(shù)分別在10%、1%的水平下顯著，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響為正，符合理論預(yù)期，表明通過創(chuàng)業(yè)活躍度的中介效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。具體來看，在其他因素保持不變的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升一個(gè)單位，會(huì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、創(chuàng)業(yè)活躍度分別提升0.27個(gè)單位、105.05個(gè)單位；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的直接效應(yīng)為0.27個(gè)單位，間接效應(yīng)為0.15個(gè)單位，兩者之和即為總效應(yīng)0.42，直接效應(yīng)與間接效應(yīng)比為9∶5。總體上看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的直接效應(yīng)大于間接效應(yīng)，同時(shí)，間接效應(yīng)的發(fā)現(xiàn)也印證了假設(shè)2中數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過創(chuàng)業(yè)活躍度提升促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的論斷。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性偏誤討論

考慮到模型的設(shè)定可能存在由于遺漏變量或變量之間具有雙向因果等關(guān)系而產(chǎn)生內(nèi)生性問題，導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)健。研究采用核心變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)（dige）滯后一期作為工具變量，使用二階段最小二乘法（2SLS）解決內(nèi)生性問題，同時(shí)作穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表7。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度的系數(shù)符號(hào)及顯著性同基準(zhǔn)回歸一致，新增控制變量技術(shù)發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響顯著，其他控制變量同基準(zhǔn)回歸保持一致，實(shí)證結(jié)果較為可信。

2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

參考干春暉的做法，用“三產(chǎn)產(chǎn)值和二產(chǎn)產(chǎn)值之比”替代struc，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。依次用“三產(chǎn)產(chǎn)值和二產(chǎn)產(chǎn)值之比”代替原被解釋變量、剔除4個(gè)直轄市等一系列控制變量等方式，在估計(jì)方法不變的情況下，上述模型的系數(shù)估計(jì)結(jié)果分別見表8中的模型①②；采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表8中的模型③。上述結(jié)果顯示，關(guān)鍵解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)均在5%的水平下顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，該結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、進(jìn)一步分析：區(qū)域異質(zhì)性

由于中國(guó)各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）工業(yè)化水平、產(chǎn)業(yè)布局、基礎(chǔ)設(shè)施等方面存在差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有顯著的空間非均衡特征，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響，可能具有區(qū)域異質(zhì)性。基于此，將中國(guó)30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）按照東、中、西部地區(qū)（1），進(jìn)行分組回歸。

回歸結(jié)果如表9所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響在中部地區(qū)最為明顯，西部次之，東部最弱?？梢姅?shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，這可能是因?yàn)槲鞑康貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，產(chǎn)業(yè)主要以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主，工業(yè)化進(jìn)程相對(duì)滯后，亟須發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)；中部地區(qū)以傳統(tǒng)制造業(yè)為主，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠推動(dòng)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)數(shù)字化，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的意義更為重大[25]；東部地區(qū)地理位置優(yōu)越，具有政策、資金、技術(shù)、人才要素優(yōu)勢(shì)，基本上進(jìn)入了后工業(yè)化時(shí)代，整體經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展處于良性循環(huán)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響相對(duì)較小。總之，中西部地區(qū)的傳統(tǒng)發(fā)展方式正受到新一代信息技術(shù)的沖擊，具有較好的追趕效應(yīng)，更需要發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

七、結(jié)論與建議

依據(jù)2021年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于“數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)”的界定標(biāo)準(zhǔn)，解決數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)度偏差可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，探索將創(chuàng)業(yè)活躍度引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響的統(tǒng)一分析框架，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)活躍度的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平具有顯著的提升作用，且該作用存在邊際遞增效應(yīng)，在考慮了潛在內(nèi)生性偏誤問題后，該結(jié)論依舊成立。②數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過創(chuàng)業(yè)活躍度促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著的中介效應(yīng)，這對(duì)于解決國(guó)家靈活就業(yè)穩(wěn)就業(yè)大局問題具有積極的政策意義。③數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響具有顯著的區(qū)域異質(zhì)性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)作用明顯高于東部地區(qū)。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：①夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施。強(qiáng)化對(duì)5G商業(yè)、大數(shù)據(jù)、人工智能的投資力度，打造數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)，推進(jìn)“數(shù)字中國(guó)”建設(shè)。②壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模。充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)，引導(dǎo)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦予制造業(yè)新動(dòng)能，推進(jìn)智能制造業(yè)發(fā)展。③提升數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力之源，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過激發(fā)創(chuàng)業(yè)活躍度優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的路徑，證實(shí)了“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”與“互聯(lián)網(wǎng)+”能夠激發(fā)勞動(dòng)力市場(chǎng)的創(chuàng)業(yè)熱情；政府應(yīng)加強(qiáng)財(cái)政稅收支出對(duì)數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支撐力度，營(yíng)造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。④縮小數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異。對(duì)西部地區(qū)應(yīng)給予政策傾斜，通過發(fā)揮政府調(diào)控的作用破解數(shù)字鴻溝、克服數(shù)字化資源瓶頸；中西部地區(qū)以政府引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為主導(dǎo)，東部地區(qū)以市場(chǎng)力量為主導(dǎo)，提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的滲透能力。

注釋：

（1）中部地區(qū)包括：山西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龍江、安徽、江西8?。粬|部地區(qū)包括：北京、天津、上海、河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11?。ㄖ陛犑校晃鞑康貐^(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、山西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古11?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）。

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Abstract：This paper examines the relationship between the digital economy and industrial structure transformation from an entrepreneurship perspective. Utilizing the National Bureau of Statistics （2021） statistical classification of the digital economy and its core industries， we measure the development level of the digital economy and conduct an empirical study using provincial panel data from China between 2013 and 2019. The research findings are as follows：（1） the digital economy not only positively influences the optimization and upgrading of industrial structures but also exhibits a marginally increasing effect; （2） digital economy development stimulates entrepreneurial enthusiasm within the labor market， with entrepreneurial activity serving as an effective mediator in promoting rational industrial structure adjustments; and （3） the impact of the digital economy on industrial structure transformation and upgrading varies across regions in China， with stronger effects in central and western regions compared to the eastern region. To address these regional disparities and enhance the development of the digital economy， this paper recommends strengthening digital infrastructure， boosting technological innovation capabilities， leveraging economies of scale within the digital economy， adjusting government expenditure to support high-quality entrepreneurial growth， and reducing regional differences in digital economy development levels.

Key words：Digital Economy; Industrial Structure; Entrepreneurial Activity; Mediating Effect; Regional Heterogeneity

編輯：張莉

基金項(xiàng)目：四川省科技廳軟科學(xué)項(xiàng)目（2019JDR0072）；四川現(xiàn)代流通經(jīng)濟(jì)研究中心重點(diǎn)項(xiàng)目（XDLTJJ2021ZD02）

作者簡(jiǎn)介：賀剛（1971-），男，四川資陽人，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、金融風(fēng)險(xiǎn)；王可（1996-），女，四川南充人，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。