方 岚
(唐山职业技术学院 财经系，河北 唐山 063017)
数字技术与传统生产场景的融合往往会拓展原有产业的生产边界，催生出新的经济形态。数字经济已经成为现代经济社会发展的重要动力，成为决定新一轮国际竞争格局转变的关键力量。2021年10月，习近平总书记在主持中共中央政治局第三十四次集中学习时指出：要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能产业转型升级，催生新产业新业态新模式。可见，中国高度重视对数字技术的研发和应用，积极促进新一代数字技术与传统产业融合，进而优化产业结构，为经济发展提供新动能。在这样的时代背景下，研究数字技术如何赋能产业结构升级就显得尤为重要。数字技术如何促进产业结构升级？可能的作用机理有哪些？中国经济发展不平衡不充分现象明显，数字技术效能的发挥是否会存在区域异质性？原因何在？这些理论和现实问题都是研究数字技术赋能产业结构升级课题中亟须厘清和回答的问题。
近年来，随着国家对数字经济和数字技术的重视以及互联网消费的普及，学术界有关数字经济与数字技术对产业结构变迁影响的文献逐渐增多。现有文献一方面对数字技术影响产业结构升级的过程和机理进行了理论解释，以定性分析为主，认为数字经济的发展为产业结构升级提供了技术支持和内需支持(任保平、豆渊博，2021)[1]，但同时也造成了部分产业对数字技术依赖度过高、平台经济“赢者通吃”而形成的资源浪费等问题(丁守海、徐政，2021)[2]。另一方面，已有文献通过实证研究，对数字经济是否促进了产业结构升级及其传导机制问题进行了检验。营商环境改善(何地、林木西，2021)[3]、流通效率提高(唐红涛等，2021)[4]、人力资本红利(俞伯阳、丛屹，2021)[5]以及产业数字化(冯素玲、许德慧，2022)[6]等均是数字经济促进产业结构升级的可能渠道。还有一部分文献对研究内容进行了细化，对数字技术促进产业结构升级的区域异质性和地区之间的溢出影响进行了分析，比如刘洋、陈晓东(2021)[7]的研究发现东中西部的数字技术对产业结构的高级化和合理化有不同的影响,而且数字技术对产业结构升级的促进作用不仅限于本区域，对周边区域的产业结构同样存在升级效果，溢出效应明显(方湖柳等，2022)[8]。
上述文献虽然讨论了数字经济对产业结构升级的影响及其机制问题，并进一步分析了其异质性效果，但需要注意的是，现有文献多以数字经济作为自变量，产业结构的合理化和高级化作为因变量，而数字经济本身就代表着一种新业态，本身就是产业结构升级的一部分，这就会使得研究的意义大打折扣，而支撑数字经济的数字技术的发展才是根本影响因素。其次，数字技术对产业结构升级为何会存在异质性效果？对这一原因的解释至关重要，只有明晰了数字技术发挥功效的基础条件，才能更好地促进数字技术与实体经济融合，更好地赋能产业结构升级。但现有文献对此较为欠缺。
基于此，本文以数字技术作为自变量，研究其对产业结构升级的影响，并对传导机制和异质性效果及其可能的原因进行探讨：(1)数字技术赋能产业结构升级的效果存在着区域异质性，表现为在东部和中部，数字技术有效促进了产业结构合理化，而对产业结构高度化的促进作用仅发生在东部，西部地区均不显著。进一步研究发现，区域经济发展水平是影响数字技术赋能产业结构升级的重要门槛变量，这是对已有文献的重要补充，也为找到如何发挥数字技术更大功效的方法提供了启示。(2)从改善资源错配、提升技术进步以及缓解融资约束三个方面较为细致地分析了数字技术促进产业结构升级的可能机制，这进一步丰富了现有文献，并且创新性地从数字技术赋能金融业角度，发现数字技术主要通过扩大间接融资来缓解产业结构升级过程中的融资约束问题。(3)进一步将上述三个渠道分别进行区域异质性检验，发现不同区域的传导机制同样存在异质性问题，为疏通数字技术在不同区域发挥作用的渠道提供了参考。
(一)数字技术与产业结构升级及其区域异质性分析
20世纪90年代，以美国推行“国家信息基础设施建设计划”为标志，全球数字经济发展进入了快车道。随着数字技术与不同生产场景的不断融合，对数字经济概念的理解也逐渐清晰。学术界最早将数字经济与电子商务等同(Mesenbourg，2001)[9]，并认为将数字技术与生产生活相结合的所有活动都可以称为数字经济(Quah，2003)[10]。中国信息通信研究院对数字经济的研究较为权威和专业，他们将数字经济分为数字产业化和产业数字化，并对中国的数字经济水平进行了测度和衡量。作为一种新的经济形态，数字经济对产业结构升级的影响一直是学者们关注的话题，并基本取得了共识，但整体来看以定性文章居多。学者们认为，传统产业之间有着明显的界限和上下游关系，而数字技术的出现逐渐模糊了这些界限，不同产业之间相互融合，一二产业不断向第三产业交融发展，促进产业结构的优化升级(Lee et al.，2009)[11]。除了促进产业融合发展，数字技术还会赋能传统资源型和劳动密集型产业，向智慧型、环境友好型产业升级(李晓华，2019)[12]，推动企业实现价值链攀升，已经成为中国产业结构升级的重要引擎(张于喆，2018)[13]。
需要注意的是，中国幅员辽阔，区域之间发展的差异性较大，数字技术赋能产业结构升级的效果会不会存在区域异质性？丁守海、徐政(2021)[2]认为，地区之间发展差距过大不利于数字经济发挥功效，数字技术可能阻碍落后地区产业结构升级。刘洋、陈晓东(2021)[7]的研究同样发现区域异质性问题，他们发现，东部地区的数字经济发展有效推动了产业结构高级化，但不利于产业结构合理化。秦建群等(2022)[14]的研究发现西部地区数字技术促进产业机构升级的效果更加突出，因为西部地区在发展新兴产业时的优惠政策和力度更强。现有研究虽然指出了这种区域异质性存在的现象，但鲜有文献进一步探究背后的原因。本文认为，产业结构与经济发展水平密切相关，一定的经济发展水平是产业结构升级的重要基础。中国经济发展的不平衡不充分现象明显，中西部地区的经济发展和产业配套显著落后于东部地区，而数字技术赋能产业结构升级的基础很可能是区域经济发展水平，即只有当区域经济发展水平超过某个门槛值时，数字技术赋能产业结构升级的作用才可以有效发挥。基于此，本文提出如下研究假设：
假设1：数字技术赋能产业结构升级的效果存在明显的区域异质性，且区域经济发展水平是重要的门槛变量。
(二)数字技术赋能产业机构升级的机制分析
影响产业结构升级的因素有很多，数字技术往往可以与这些因素产生联系，从而通过这些渠道促进产业结构升级。资源配置效率是影响产业结构升级的重要因素之一。资源错配将会降低资源配置效率，在中国资源错配的一个重要表现就是以金融信贷资源为代表的各类资源向国有企业与热门企业流动，而以科技创新为主业的新兴中小企业却难以获得各类资源(Hsieh和Klenow，2009；
刘锡良、文书洋，2019)[15～16]。这种资源错配现象会导致优质企业发展受阻，并且阻碍产业集群的形成，长期来看不利于产业结构的优化升级。因此，改善资源错配现状，提高资源配置效率应该是促进中国产业结构升级的关键渠道。数字技术将互联网与传统产业相结合，而根据梅特卡夫法则，网络的社会价值与用户数量成正比，海量的用户数据是提高资源配置效率的基础，数字技术通过大数据、云计算等，对海量数据进行智慧分析，不断提升供需配对效率，改善资源错配情况，为产业结构升级提供重要驱动力(陈晓东、杨晓霞，2021)[17]。
创新能力是产业结构升级的重要力量。数字技术融入传统生产场景后，会改变产品的生产方式，引发企业发生颠覆性创新，甚至颠覆整个行业的运行模式。比如美团等平台经济对传统餐饮行业的改变，让餐饮行业的服务效率更高，也推动了配套产业的创新发展(Nambisan et al.，2019)[18]。另外，数字技术还可以帮助企业克服创新过程中各类资源的限制，并将知识标准化、开放化、共享化，提高企业与企业之间的合作效率，促进开放式创新和整体技术进步(魏江等， 2021)[19]。这种技术上的进步可以改善产品质量，促进商业模式更迭，促进企业提升价值链，由中低端价值链产品向高端迁移，从而促进产业结构整体升级(刘人怀、张镒， 2019)[20]。
另外，数字技术与金融业的融合可以有效缓解产业升级过程中面临的融资约束问题。融资约束是制约产业结构升级，并造成“中等收入陷阱”的重要因素(丁一兵等，2014)[21]。这是因为产业是同类或者上下游企业集聚形成的，企业的发展离不开资本的支持，因此产业结构的优化升级也会面临融资约束的难题。具体来说，融资渠道分为直接融资和间接融资。本文认为，数字技术与传统金融行业的融合，提高了传统金融业服务效率，拓展了服务对象。目前，中国仍以间接金融体系为主，银行信贷仍然是企业发展和产业升级资本来源的重要渠道。数字技术可以赋能银行业，让商业银行更精准地判断中小企业的信用状况，进而向更需要融资的创新型产业释放信贷资金，为产业结构升级提供驱动力。因此，本文提出如下假设：
假设2：资源错配改善、创新能力提升与融资约束缓解是数字技术赋能产业结构升级的重要渠道，其中融资约束缓解渠道主要是通过促进间接融资方式来体现。
(一)计量模型
为了考察数字技术对产业结构升级的影响，本文构建如下双固定效应模型：
INDRi,t=β0+β1DIGi，t+δXi，t+Ai+Bt+εi,t
(1)
INDHi,t=β0+β1DIGi，t+δXi，t+Ai+Bt+εi,t
(2)
式(1)、式(2)中唯一不同的是被解释变量，INDR为产业结构合理化指数，INDH为产业结构高度化指数，本文用这两个指数衡量产业结构水平。DIG为数字技术发展水平，X为本文的控制变量。A为个体固定效应，控制了所有省份层面不随时间变化而变化的因素，比如自然资源存量、地理位置等；
B为时间固定效应。所有指标的选取依据和具体测度方式见变量定义。
验证完基本的相关关系后，需要进一步考虑的是，中国经济发展的不均衡不充分现象明显，不同区域，比如东中西部的数字技术发展水平是否均会促进产业结构的优化升级？基于上述考虑，本文首先考虑了区域异质性问题，采用分组回归的方式，分别对中国东部、中部和西部地区的数字技术发展与产业结构升级之间的关系进行了分组回归。本文预期在数字技术的产业结构升级效应不明显的地区，可能存在着某些门槛变量，由于门槛变量没有达标，所以阻碍了数字技术效果的发挥。而在门槛变量的选择上，本文认为，中国区域经济发展的不平衡和不充分已经成为了当前中国经济发展的重要矛盾，因此，本文选择将经济发展水平作为门槛变量(采用人均GDP来衡量)。同时，为了避免由于盲目划分区间带来的偏误，本文采用Hansen(1999)[22]的门槛面板模型将单一门槛模型设定为：
INDRi,t=β0+β1DIGi，t*I(AGDPi，t≤r1)+β2DIGi，t*I(r1
(3)
INDHi,t=β0+β1DIGi，t*I(AGDPi，t≤r1)+β2DIGi，t*I(r1
(4)
AGDPit表示i省份t时期的人均GDP，为门槛变量，r1、r2、……、rn表示n个门限值；
β1、β2、…、βn分别为不同门限区间的回归系数。其余变量与式(1)、(2)一致。
(二)变量定义与分析
1.被解释变量
产业结构的合理化和高度化作为衡量产业结构升级的两个关键指标，较为全面地衡量了产业结构变迁的特征。本文的被解释变量是产业结构升级，因此本文分别选用产业结构合理化指数(INDR)和产业结构高度化指数(INDH)。
目前，产业结构合理化的评价以资源配置说为主流，认为产业间的要素资源配置、协调以及使用效率应被重点关注，因此，学术界开始以产业结构偏离度来衡量产业结构的合理化水平，即投入与产出的一种耦合程度：
(5)
其中，Y代表产出指标，L代表劳动投入指标，i表示第i产业部门，n表示产业部门的总数。产业结构偏离度之后，学界又在此基础上演绎出衡量产业结构合理化的新指标，具体测度方式如下:
(6)
鉴于产业结构偏离度未能体现各产业的相对重要程度，式(6)通过产值加权的方式优化了产业结构偏离度的这一不足。INDR值越大，表示产业结构越合理。
产业结构高度化是指产业结构向着产业内部生产率以及技术水平更高的产业演化的过程。具体而言，是指产业结构从劳动密集型转向资本密集型、再到知识与技术密集型的产业的转换，由低附加值向高附加值产业部门的转换，表现为传统产业的生产方式升级以及高新技术产业的密集发展。本文借鉴刘伟、张辉(2008)[23]的做法，构建如下衡量产业结构高度化指标(1)其中，Yit表示i产业在时间t的总产出，LPit代表i产业在时间t的劳动生产率，LPif代表i产业在工业化之后的劳动生产率，n为产业部门总数。劳动生产率高的产业产值占总产出的比重越高则代表产业结构高度化水平越高，即INDH的数值越大。：
(7)
2.核心解释变量
本文的核心解释变量是数字技术发展水平(DIG)。当前，学术界并没有对数字技术的权威界定，其衡量方法也较为多样。但由于数字技术概念较为丰富，单一指标难以表征其具体发展水平。因此，本文基于省级层面数据可得性，参考黄群慧等(2019)[24]的研究思路，采用主成分分析法，构建通信技术、信息技术与相关服务发展指标体系来衡量省份层面数字技术发展水平。其中，用移动电话普及率与通信技术产业情况来表征通信技术发展，用互联网普及率和数字产业从业情况来表征信息技术与相关服务发展。具体衡量指标见表1。
3.渠道变量
以区域研发投入与地区GDP之比衡量创新能力；
以各地区上市公司融资约束之和除以企业数量来衡量省份层面的融资约束。本文借鉴 Hadlock和Pierce(2010)[25]的研究，采用SA指数，对单个企业的融资约束进行衡量。SA=∣-0.737×Size+0.043×Size^2-0.040×Age∣，SA越大，代表企业受到的融资约束越强；
参考Hsieh和Klenow(2009)[15]的做法，将地区企业全要素生产率的方差作为资源错配指标(FC)，TFP测算方法采用LP和OP法。FC值越大说明该区域资源错配程度越深。
4.门槛变量和控制变量
经济发展水平是决定数字技术能否赋能产业结构升级的重要门槛变量，本文用人均GDP来衡量地区经济发展水平。在控制变量的选取上，本文借鉴相关文献(李力行、申广军，2015；
方云龙，2020)[26～27]，选取政府干预水平(GOV)、经济集聚水平(EA)、人力资本(HCA)、城镇化水平(URA)、环境规制(ENR)和电力配套(EPM)等指标用于控制相关因素对产业结构升级的影响。具体衡量方法见表1。
表1 变量定义表
本文选择了除港澳台地区以及西藏外中国30个省份2001—2020年的面板数据进行实证检验。数据来源为《中国统计年鉴》和各省份统计年鉴。变量描述性统计如表2所示。
表2 主要变量的描述性统计
(一)主检验回归结果分析
由表3可知，无论是否加入控制变量，也无论被解释变量是产业结构合理化还是产业结构高度化，数字技术这一因变量的回归系数始终显著为正。这说明数字技术为产业结构升级提供了重要驱动，且对产业结构高度化的促进作用更强。进一步，中国发展的不平衡不充分现象明显，数字技术促进产业结构升级的现象会不会存在着区域异质性？基于此，本文将样本分为东、中、西三个区域，并进行了分组回归，回归结果如表4所示。
表3 数字技术赋能产业结构升级
表4 数字技术赋能产业结构升级的区位异质性分析
由回归结果可知，中国数字技术赋能产业结构升级的效果存在显著的区域异质性，具体表现为：数字技术对产业结构合理化的促进作用发生在东、中部区域，对产业结构高度化的促进作用仅发生在东部地区，西部地区的数字技术赋能产业结构升级的作用失灵。既然数字技术发挥效能存在区域异质性，那么其原因是什么？本文认为，产业结构与经济发展水平密切相关，一定的经济发展水平是产业结构升级的重要基础。中国经济发展的不平衡不充分现象明显，中西部地区的经济发展和产业配套显著落后于东部地区，而数字技术赋能产业结构升级的基础很可能是区域经济发展水平，即只有当区域经济发展水平超过某个门槛值时，数字技术赋能产业结构升级的作用才可以有效发挥。因此，本文将地区经济水平(人均GDP)作为门槛变量，利用门槛效应模型进行回归。
对门槛效应存在性的检验是建立具体门槛模型的基础，其目的是探究以门槛值划分的不同门槛区间内的参数空间是否显著不同。表5列出了门槛效应存在性的检验结果。结果显示，产业结构合理化模型存在双门槛，门槛值分别为8.373和10.342。产业结构高度化模型存在单门槛，门槛值为13.453。因此，本文对产业结构合理化模型选择双门槛效应模型进行估计，而对产业结构高度化模型采用单门槛效应模型进行估计，如表6。
表5 门槛效应存在性检验
表6 金融开放对产业结构升级影响的门槛回归估计结果
由表6可知，数字技术促进产业结构合理化、高度化程度被人均GDP这一门槛变量划分为不同的区间段，对产业结构高度化的影响被划分为两个阶段，而对产业结构合理化的影响则被分为三个区间，且不同区间之间存在显著差异。当人均GDP处于较低水平时，数字技术对产业结构合理化、高度化的影响并不显著，这一结果意味着当地区经济发展处于较低水平时，数字技术对产业结构升级的促进作用失灵，这与上文的分组回归结果保持一致。当经济发展水平(人均GDP)越过第一门槛值时，数字技术对产业结构合理化的影响变为正向显著，对产业结构高度化的影响同样也变为正向显著。当经济发展水平(人均GDP)越过第二门槛值处于较高水平时，数字技术对产业结构合理化的影响系数显著为正，且系数值超过第一门槛值的系数。这一实证结果符合本文的设想，即地区经济发展水平在数字技术促进产业结构优化升级的过程中发挥着某种门槛作用。造成这种现象可能的原因是，数字技术发挥效果的前提是该地区具备一定的产业基础，这种产业基础与数字技术结合后会产生新的生产方式和模式，从而提升既有产业结构。而在经济发展水平较低的区域，数字技术使用的场景有限，可能更多地与互联网消费有关，而与产业融合的场景有限，因此数字技术赋能产业结构升级的能力受阻。
(二)数字技术赋能产业结构升级的路径分析
上文证明了数字技术可以有效促进产业结构升级，并且存在着区域异质性。接下来本文对其背后可能的传导路径进行分析，将创新能力、融资约束和资源错配三个指标的中位数作为分界点，并将产业结构高度化作为被解释变量，对其进行分组回归。由表7可知，在创新能力组，创新能力强与数字技术交互项的回归系数显著为正；
融资约束组中，融资约束弱与数字技术交互项的回归系数显著为正；
资源错配组中，资源错配弱与数字技术交互项的回归系数显著为正。回归结果表明，在数字技术促进产业结构升级的过程中，创新能力的提高、融资约束的缓解和资源错配的改善发挥了明显的协同作用，这说明数字技术可以提高区域创新能力，缓解区域融资约束、改善区域融资错配，进而促进产业结构优化升级，这三者是数字技术促进产业结构升级的重要路径，假设2得证。
表7 数字技术赋能产业结构升级的路径分析
融资约束缓解是数字技术赋能产业结构升级的重要路径，但本文进一步思考的是，融资方式主要有直接融资和间接融资两种方式，数字技术主要通过哪种方式来缓解地区融资约束？基于此，本文以各地区上市公司 IPO、SPO、配股增发以及公司债券实际募集资金之和衡量各地区的直接融资额，以各地区当年全部金融机构年末本外币贷款余额衡量各地区的间接融资额，并将两者分别比上GDP来衡量两种融资方式的占比。另外，为了进行系数对比，本文还采用了SUR检验，由表8可以看出，χ2为15.3，p值低于0.01，数字技术对两种融资方式的回归结果显著不同，数字技术主要以提高间接融资的方式来缓解融资约束。一种可能的原因是，中国目前仍是以银行等间接机构为主导的金融体系，数字技术为传统金融机构提供了新的获客和防范风险的方式，有利于传统金融机构释放流动性，缓解企业融资约束。
表8 融资约束缓解的进一步分析
进一步地，本文对上述传导路径进行了区域异质性分析，即对三个路径分区域进行了分组回归。如表9。从实证结果看，东部地区的三个路径均显著，中部地区创新能力路径不显著，西部地区仅资源错配改善路径显著，这一路径异质性的回归结果与前文保持一致。即数字技术促进产业结构升级不显著的地区，其不显著的传导路径也较多。中部地区的数字技术未能很好地促进区域创新能力的提高，西部地区的数字技术仅对资源错配改善产生了一定影响，疏通数字技术促进产业结构升级的路径是保证数字技术发挥效能的关键。
表9 数字技术促进产业结构升级的区域异质性分析
表9(续)
(三)稳健性检验
为削弱模型内生性给估计结果带来的偏差，本文采用了两阶段最小二乘法和系统GMM模型对上述问题进行重新回归，回归结果如表10和表11所示。
表10 两阶段最小二乘法回归结果
表11 系统GMM回归结果
表11(续)
本文首先对工具变量的合理性问题进行了检验，由于本文的工具变量合数与内生变量数量一致，故本文只检验了是否存在弱工具变量问题。结果显示，Shea，sPartialR-sq为0.797，且F统计量为1733.370，远超过10，而且F统计量的p值为0，因此有理由认为不存在弱工具变量，模型设置合理。第一阶段的回归结果显示滞后一阶的数字技术与当期数字技术显著正相关，说明上一期的数字技术水平显著影响了当期的数字技术水平,表明本文选取的工具变量较合理；
第二阶段的结果表明数字技术与产业结构合理化指数、产业结构高度化指数均呈显著正相关,这说明在控制数字技术的内生性后，数字技术对产业结构升级的正向影响依然显著。
在此基础上引入产业结构合理化(INDR)和高度化(INDH)的滞后项作为控制变量，并采用系统GMM方法进行估计。回归结果表明，二阶序列相关的P值与Sargan检验的P值均不能拒绝原假设，说明原模型不存在序列相关，且工具变量选择有效，GMM估计结果无偏。回归结果与前文基本一致，模型结果保持稳健。
另外，为了防止数据异常值对模型结果产生影响。本文对全部数据进行缩尾和截尾两种处理方法，即分别将全部数据的前1%和后1%的观测值数据替换为1%和99%分位处的数值。从表12可以看出，关键回归系数与前文保持一致，模型依旧保持稳健。
表12 处理样本异常值的稳健性检验结果(缩尾处理和截尾处理)
数字技术引发的产业革命将成为未来中国经济高质量发展的重要动力。本文基于中国30个省份2001—2020年的面板数据对数字技术赋能产业结构升级的效果、区域异质性以及传导路径等问题进行了实证检验，并得出如下研究结果：第一，数字技术的发展可以有效促进产业结构合理化和产业结构高度化，但这一促进效果存在显著的区位异质性，表现在对产业结构合理化的促进作用发生在东部和中部，而对产业结构高度化的作用仅发生在东部，西部地区均不显著。第二，区域经济发展水平是影响数字技术发挥产业结构升级效果的重要门槛变量，数字经济对产业结构合理化的促进作用存在双门槛，门槛值分别为8.373和10.342，对产业结构高度化的促进作用存在单门槛，门槛值为13.453。第三，资源错配改善、创新能力提升与融资约束缓解是数字技术赋能产业结构升级的重要渠道，其中融资约束缓解渠道主要是通过促进间接融资来体现。据此得到政策启示如下：
第一，加强数字基础设施建设，大力发展产业互联网。中国的消费互联网已经取得举世瞩目的成绩，产生了美团、京东等一批知名企业，消费互联网已接近天花板，本文研究证实了数字技术可以有效促进产业结构升级，数字技术与产业融合形成的产业互联网应该是未来数字技术发挥效应的主要方式。产业互联网需要通过产业链上的所有企业共同努力，从而改善资源错配、降低融资成本。比如，通过金融科技赋能传统银行，提高信贷投向的精准性和有效性，改善金融资源错配。通过智能物流体系提高物流效率，降低物流成本，提高产业生产效率。数字技术与整个产业链上的企业发生作用，形成多方共赢的模式，从而促进整体产业结构的优化升级。
第二，制定差异化的数字技术发展策略，努力发挥数字技术最大效能。经济发展是国家发展的重中之重，而产业结构的优化升级是释放经济发展潜力的重要前提。实证结果显示，中国数字技术促进产业结构升级存在经济门槛，即只有当经济发展到达一定水平后，数字技术才会促进该区域的产业结构升级。这也是导致数字技术赋能产业结构升级过程中存在区域异质性的重要原因。因此，要制定差异化的数字技术发展策略；
针对东部地区，要进一步巩固已有发展优势，探索数字产业化和产业数字化新模式，大力发展产业互联网。针对中西部地区，要积极引导数字要素资源向这些地区流动，引导数字技术与既有的产业融合，并以发展生产力和促进经济增长为首要目标，让数字技术成为弥补中国区域间发展不平衡的重要力量。
第三，积极引导数字技术赋能金融行业，改善融资结构，降低融资成本。实证研究发现，中国数字技术主要通过间接融资方式来缓解地区融资约束，而在中国供给侧改革深入推进的背景下，间接融资方式虽然可以有效缓解企业的融资约束问题，但也会抬高其杠杆率，积累金融风险。应该引导数字技术改变传统的信用建立机制，试点DeFi(去中心化金融)体系建设，为缓解企业融资约束提供更为直接、高效和低成本的方式。
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