數字經濟、研發創新與出口技術復雜度
——基于中國省際面板數據的經驗研究

馬兆良，許博強，田淑英

（安徽大學 經濟學院，安徽 合肥 230601）

數字經濟是一種以信息化大數據為關鍵生產要素，以互聯網、人工智能等數字技術為載體的新型經濟形態。2017年我國政府工作報告首次提出要“促進數字經濟加快成長”，黨的十九屆五中全會指出“要發展數字經濟，推動數字經濟和實體經濟深度融合，堅定不移建設數字中國”。推動數字經濟與實體經濟融合創新已上升到國家戰略層面。2020 年我國出口總值達4.62 億美元，高居全球第一，但大多出口產業仍處于全球價值鏈的中低端，出口產品技術復雜度較低。為此，要通過數字經濟與實體經濟融合，促進研發創新，進而提高中國出口產品技術復雜度，進一步提升我國創新水平及出口貿易質量效應。

一、文獻綜述

圍繞數字經濟、研發創新和出口技術復雜度，國內外已有相關研究成果，主要集中在三方面。一是數字經濟對研發創新能力影響分析。

Dunnewijk & Hulten（2007）、Thompson（2013）認為數字經濟運用給企業帶來生產效率改進和運營成本的降低，激發企業的研發創新能力[1-2]；吳群（2016）、張伯旭（2017）認為，企業通過與數字技術相融合，利用數字經濟紅利促進創新發展[3-4]；戴美虹等（2019）、秦海林（2020）從資源配置效率視角考察，發現數字技術的運用可以優化出口企業資源配置，提升企業創新績效[5-6]。但也有部分學者研究發現數字經濟并不總是帶來正向效益。如Bart et al.（2015）、Sweet et al.（2015）研究發現歐洲的數字經濟發展較快，但并未有效促進歐洲全要素生產率的增長[7-8]；王偉玲等（2019）認為因互聯網環境下信息安全難以保障，網絡“盜竊”變得更加容易且成本低廉，一定程度降低了企業研發創新動力[9]。二是數字經濟對出口技術復雜度的影響分析。曹正勇（2018）認為數字經濟是推動社會經濟增長的核心要素，數字技術與實體經濟的融合，推動了傳統加工制造業的轉型和升級并提升產品技術含量[10]。 Abeliansky et al.（2016）、卓 乘 風 等（2019）分別利用跨國面板數據、中國省級面板數據進行實證研究，發現數字經濟發展對出口績效有顯著影響，能夠促進出口技術復雜度的提升[11-12]。三是研發創新能力對出口技術復雜度提升的作用。郭晶等（2010）認為，研發創新是出口技術復雜度變化的主要原因，但中國高技術制造業的出口技術復雜度相比與其他國家仍處于較低水平[13]。張先鋒等（2014）、沈琳（2015）通過實證分析，發現研發創新對出口技術復雜度具有推動作用[14-15]。凌丹等（2020）認為從長期來看，研發創新可以提升產品科技含量，并且是提高高技術產業出口產品技術復雜度的唯一方法[16]。

梳理相關文獻可見，關于數字經濟與研發創新，創新與出口技術復雜度的研究成果雖數量較多，但仍存有以下問題需進一步研究。一方面，關于數字經濟能否推動研發創新，已有研究尚未達成一致結論，且現有研究仍以定性分析為主，經驗研究不充分。另一方面，既有文獻對數字經濟與研發創新和出口技術復雜度關系的實證研究,大都使用互聯網發展水平代表數字經濟，事實上，數字經濟發展水平包涵多個維度內容，僅使用互聯網發展水平存在明顯的測量誤差，影響實證結果的穩健性。此外，鮮有學者考察數字經濟影響出口技術復雜度的潛在渠道及可能存在的異質性問題。這些問題需進一步的經驗研究。基于此，本文利用面板數據，進一步研究數字經濟對研發創新和出口技術復雜度的影響及作用機制。本文可能的邊際貢獻在于：一是嘗試構建數字經濟發展水平測度指標體系，并測算出中國各省區數字經濟發展水平，以期更為準確地考察數字經濟對研發創新和出口技術復雜度的影響；二是甄別數字經濟對出口技術復雜度的潛在影響渠道及其異質性影響，對已有研究成果作進一步拓展。

二、理論分析與研究假設

（一)數字經濟促進研發創新和出口技術復雜度的提升

數字經濟一般包括兩部分，即數字產業化和產業數字化。數字產業化指的是基于數字技術催生的新型產業，如信息通訊業、互聯網行業、電子軟件服務業等，這些數字產業的發展打通了消費市場上供給與需求間的信息渠道，使大規模潛在消費市場得以充分利用，推動企業供給升級。產業數字化，指在新一代數字技術支撐和領導下，以數據資源為核心生產要素，以數據賦能產業鏈整體的全要素數字化升級、轉型和再造。數字經濟中數字產業化與產業數字化的“新兩化”與數字技術和實體經濟的“新融合”推動了區域創新能力發展。一方面，企業利用互聯網、區塊鏈、大數據等數字化技術，不僅能通過整合產品從研發、生產、銷售到物流等各環節來大幅度降低生產成本，也能通過大數據分析，對消費者偏好和市場需求作出更精準的預測，從而降低企業的市場風險與交易成本，這均使得企業能將更多資金投入產品研發，直接支持了企業的研發創新活動。另一方面，互聯網為企業提供了巨大的潛在市場，信息搜集成本的降低和消費者規模的擴大，使企業實現更多的產出和更高的生產效率，為企業技術創新帶來巨大網絡空間效應和技術溢出效應（佟家棟等，2019）[17]，進而推動企業研發創新能力的提升。

基于互聯網開放的信息大數據庫，使得數據傳輸和信息儲存變得便捷迅速，投入的邊際成本隨著區域生產規模的擴大呈現遞減趨勢，從數字經濟中獲取的生產收益則呈現遞增（王偉玲等，2019）[9]，這使企業有動機也有能力利用內部規模經濟來提升自身產品技術復雜度來參與國際市場競爭。同時，數字化技術逐漸重塑全球供應鏈，并不斷加強中國參與全球供應鏈的廣度與深度，推動全球市場逐漸融合并產生更為龐大的經濟規模效應，使一國的資源配置更加有效，這一定程度上彌補了生產率的潛在缺口，促進戶口技術復雜度。此外，數字經濟的發展使企業和消費者的可達市場規模擴大，市場上產品種類增多，消費者選擇性趨于多樣化，這反過來迫使企業提高產品技術含量來應對苛刻的消費者。基于上述分析提出以下假設：

假設1 數字經濟能夠促進研發創新

假設2 數字經濟能夠促進出口技術復雜度

（二）研發創新是數字經濟賦能出口技術復雜度的重要渠道

在第三次科技革命中，傳統貿易正快速向數字貿易轉型，全球貿易中一半以上的貨物和服務都已經實現了數字化（姚戰琪，2020）[18]。數字技術通過深度融合到企業的產品生產及服務運行中，為企業賦能，這對增強其創新能力，進而提升出口技術復雜度具有重大影響（Thorsten等，2017）[19]。首先，數字經濟帶來的規模報酬遞增和資源配置合理化能夠節約研發成本，增強技術吸收和創新能力，進而提高出口產品的技術復雜度。同時，互聯網使各國市場突破了地理空間限制，企業通過從全球范圍內獲取低成本的中間投入品，降低生產成本，將更多資金投入研發創新活動，提升產品技術復雜度（Bas 等，2015；Collard 等，2015）[20-21]。其次，透明化的市場也為各企業提供實施創新的資源與條件，信息資源的集成共享擴大市場的技術外溢效應（OECD，2014）[22]，帶動供應鏈上下游企業的協同創新，帶來整體生產效率和產品技術及產品附加值的提高。不僅如此，企業管理及銷售過程的網絡化，極大程度消弭了廠商、研發人員及消費者間的信息隔膜，這為消費者直接或間接參與產品的研發設計及制造過程提供了一個通道，實現了以消費者需求導向型創新，從而帶來了產品技術復雜度的提升。據此，本文提出了以下假設：

假設3 研發創新是數字經濟影響出口技術復雜度的渠道

三、研究設計

（一）數據選取

鑒于數字經濟發展指標的二級指標中企業電子商務銷售額和企業電子商務采購額省層面數據在《中國統計年鑒》中只記錄了2013—2019年，故本文回歸部分只選取2013—2019 年相關數據，涉及了中國30 個省、自治區及直轄市（由于數據缺失，統計數據不包括西藏、香港、澳門和臺灣省）。數據主要來源于聯合國貿易數據庫、國家統計局和歷年《中國統計年鑒》。同時，二級指標智能物流以快遞業務收入來衡量。

（二）模型構建

1.基準回歸模型。為對假設1、假設2 進行檢驗，借鑒景光正等（2016）[23]設定計量模型的思路，建立如下基準回歸模型：

LnEXPYit為i省t年出口技術復雜度的對數，LnPATit為i省在t年研發創新的對數，LnDECit為i省t 年數字經濟發展水平加1 后的對數，Vit為控制變量，vt表示時間固定效應，vi表示地區固定效應，εit為隨機擾動項。在進行全樣本基準回歸時，先驗證數字經濟對研發創新和出口技術復雜度的影響，再考察數字經濟發展水平省區是否存有異質性，以檢驗不同數字經濟發展水平對出口技術復雜度的影響。

2.中介效應模型。為檢驗假設3，即：研發創新是數字經濟影響出口技術復雜度的渠道，本文借鑒劉源等（2021）[24]使用因果逐步回歸檢驗法，建立三步回歸模型，X為數字經濟發展水平、是解釋變量，Y 為出口技術復雜度、被解釋變量，M是中介變量研發創新。具體步驟如下：

步驟一：Y 對X 進行回歸，系數c 為X 對Y的總效應，檢驗回歸系數c的顯著性（模型3）。

步驟二：M 對X 進行回歸，系數a 為X 對M的總效應，檢驗回歸系數a的顯著性（模型4）。

步驟三：Y 對X 和M 回歸，系數b 是在控制了X的影響后，M對Y的直接效應，檢驗回歸系數b和c′的顯著性（模型5）。

（三）數字經濟發展指標構建

如何測度數字經濟發展水平，學術界尚缺乏統一方法，主要原因在于各國對數字經濟的認知和定義上存在差異，且近些年來各種新型數字模式不斷涌現，也沒有嚴格標準對數字產業進行劃分（田麗，2017）[25]。美國則將數字經濟概括為可測量的網絡交易、電子商務和各種信息技術產業，認為數字經濟主要由基礎設施、電子商務流程和電子商務貿易三部分組成，具體核算上，美國商務部采用直接法，以數字經濟相關行業經濟活動產出與增加值作為數字經濟規模。經濟合作與發展組織（OECD）將數字經濟描述為電子商務活動和服務之和，采用對比法，將智能基礎設施、數字經濟所帶動的社會就業和經濟增長等因素納入測算指標體系框架。中國信息通信研究院在《中國數字經濟發展白皮書》中，提出數字經濟核算的基本思路是，將數字經濟分為數字產業化和產業數字化兩部分進行考慮。

測度數字經濟，需充分考慮到數字經濟的特點。數字經濟的發展以網絡和通信等基礎設施支撐，數字經濟建立在信息通信技術之上，且主要以電子商務服務活動等為應用主體；數字經濟的顯著特征在于其高滲透性和融合性。因此，核算數字經濟發展水平，本文確立從基礎設施、通信技術產業發展和企業電子商務應用三個方面來構架數字經濟發展水平的測度指標體系。參照已有研究文獻，本文使用移動電話用戶數、互聯網寬帶用戶數和固定電話用戶數等來衡量地區數字基礎設施情況，這些指標均較為直觀地反映了通信通訊基礎設施水平；以最能體現通信技術產業整體發展規模的電信業務總量、信息傳輸、計算機服務和軟件業城鎮單位就業人員和信息傳輸、計算機服務和軟件業全社會固定資產投資等來衡量通信和技術產業發展水平；以企業電子商務銷售額、企業電子商務采購額、從事電子商務活動企業數、企業擁有網站數、智能物流等來反映各行業對信息通信技術的運用程度。此外，智能物流是數字經濟發展下誕生的新型服務產業，人工智能、大數據技術、通信技術等都與之密不可分（溫珺等，2020）[26]，應納入數字經濟發展水平測度指標體系中。具體指標體系見表1。

表1 數字經濟發展水平測度指標體系

（四）變量測度與數據收集

1.數字經濟發展指數（DEC）。本文從數字經濟的基礎設施、通信和技術產業發展及企業電子商務應用三個方面構建了數字經濟發展水平測度指標體系。數字經濟發展指數具體測算步驟如下：

（1）數據標準化：對各指標進行標準化處理，由于所采用指標均為正向指標，故此處只采用正向標準化。

（2）熵值法計算指標權重：為使指標運算具有意義，需消除標準化后指標中的0值。此處將整體標準化后的數據整體平移一個單位，即=+α，為最大程度還原原始數據，α的取值必須盡可能的接近于0，本文選取α=0.000 1。然后計算指標的權重：

（3）計算指標j的熵值：

上式中K ＞0，k=-1/ln (n)，此處n=150 且0 ＜ej＜1。

（4）計算指標j的信息效用值：

（5）計算指標j的權重：

（6）根據計算出來的各指標權重wj進行加權得出各省份數字經濟發展指數：

2.出口技術復雜度（EXOY）。從聯合國貿易數據庫中獲取2013—2019 年中國出口貿易數據，并根據SITCRev.2 的三位碼分類，最終得到239種出口產品數據。借鑒豪斯曼等（Hausman，2007）[27]的出口技術復雜度測算模型，計算出各省不同年份出口技術復雜度。具體測算方式如下：

公式（12）中，PRODYn為某產品的出口技術復雜度，其中xin表示i省n產品的出口貿易額，Xi表示i省的出口貿易總額，PGDPi表示i省的人均生產總值。在（12）式基礎上進一步計算各地區出口技術復雜度：

在公式（13）中，EXPYi是加權到省級層面的出口技術復雜度。不同年份的出口技術復雜度如圖1所示。從圖1可以觀察到，2013到2019年間，出口技術復雜度整體呈上升趨勢，北京、天津、上海、江蘇、廣東等省地區的出口產品技術復雜度在全國范圍內相比較高，內蒙古、黑龍江、貴州、甘肅、寧夏等地區的出口產品技術復雜度在全國范圍內相比較低，東部地區與西部地區出口產品技術復雜度差距較大且差距隨年份增加有進一步擴大趨勢，中部地區整體差距變化不大。

圖1 不同省份出口技術復雜度資料來源：作者計算整理。

3.研發創新（PAT）。與大多數文獻相一致，本文使用“萬人發明專利擁有量”作為衡量研發創新能力的指標。地區萬人發明專利擁有量為地區發明專利擁有量除以年末總人口。

4.控制變量：

（1）人力資本（EDU）。人力資本是一國經濟增長的基礎，也是一國出口產品技術復雜度提升的主要驅動力之一（Schott，2008）[28]。與大多數文獻相一致，本文以地區人均受教育年數①平均受教育年限＝（文盲人數*1+小學學歷人數*6+初中學歷人數*9+高中和中專學歷人數*12+大專及本科以上學歷人數*16）/6歲以上人口總數。來表征該地區的人力資本水平。

（2）外商直接投資（FDI）。在全球價值鏈分工體系下，外商直接投資可以直接影響該地區的技術創新及出口技術復雜度。因此，本文選擇使用外商直接投資指標作為控制變量之一。

（3）產業結構高級化（ISS）。產業結構高級化利于推動出口技術復雜度的提升。地區產業結構高級化程度以該地區第三產業增加值與第二產業增加值的比值來衡量。

（4）政府科學技術支出（GOV）：政府對科技活動的投入對于彌補市場失靈，彌補減少企業創新風險，有助于企業研發創新。本文采用政府科學技術支出作為控制變量。各變量描述性統計見表2。

表2 變量描述性統計

四、實證結果與分析

在回歸分析之前，利用方差膨脹因子檢驗法進行多重共線性檢驗，經驗結果表明變

量間不存在嚴重多重共線性問題；豪斯曼檢驗結果表明，應使用固定效應模型進行回歸分析。

（一）數字經濟對研發創新和出口技術復雜度的基準回歸結果分析

表3為全樣本回歸結果，其中回歸方程（1）（2）考察了數字經濟對出口產品技術復雜度的影響，結果表明，數字經濟對出口技術復雜度具有正向影響，且在1%水平上顯著，初步驗證假設1成立；回歸方程（3）（4）則表明，數字經濟對研發創新具有正效應，且在1%水平上顯著，初步驗證假設2成立。控制變量方面，政府對科技研發的支持，能顯著促進研發創新和出口技術復雜度的提升，人力資本、產業結構高級化均對研發創新和出口技術復雜度具有顯著的促進作用，三個控制變量均通過1%顯著性檢驗，與理論預期相符。

表3 全樣本基準回歸結果

（二）數字經濟與研發創新影響出口技術復雜度的交互分析

由上述實證分析結果可知，數字經濟會促進研發創新和出口技術復雜度的提升。但數字經濟是否會與研發創新產生交互作用？這種交互作用是否會影響出口技術復雜度。一方面，數字經濟通過影響研發創新來提高出口技術復雜度；另一方面，數字經濟與研發創新之間還存在著相互作用共同推動出口技術的密切關系。在整個社會多主體參與、多要素互動的過程中，作為推動力的數字經濟與作為拉動力的研發創新之間相互作用，共同推動出口產品復雜度升級。數字經濟為創新研發提供了新的數字技術，而研發創新能力往往會觸到數字技術的極限，進而推動數字技術的進一步發展。當數字技術與研發創新進行融合，催生出新型創新模式，衍生出各種新型數字產業，如智能物流、智能零售、智能營銷等。數字經濟與研發創新的融合與互補，帶動了研發創新的多主體、多要素交互作用，形成了有利于創新涌現的創新生態。這種數字技術與研發創新的融合可以被定義為“現代社會技術、信息基礎設施的重新配置”，這帶來了組合和重新組合各信息平臺、網絡、服務的可能性，促進各行業技術創新并提高生產流程效率，使得出口產品技術復雜度提升。簡言之，研發創新與數字經濟共同推動出口技術復雜度提升。為證實上述理論，在模型（5）基礎上，加入數字經濟和研發創新的交互項（LnDECit*LnPATit）進行回歸分析。

表4 為出口復雜度對數字經濟與研發創新交互項的回歸結果，可以看出數字經濟與研發創新均通過了1%水平下的顯著性檢驗，即數字經濟和研發創新均對出口技術復雜度有促進作用，這進一步證實了假設1和假設2。數字經濟與創新研發的交互作用通過了1%水平下的顯著性檢驗，即數字經濟與創新研發的交互作用能顯著促進出口技術復雜度的提高。由此可見，在提高數字經濟與研發創新的基礎上，加速兩者的協調融合發展，將會對出口技術復雜度的提升起到更積極的促進作用。

表4 數字經濟發展水平與研發創新交互對出口技術復雜度的回歸結果

（三）不同數字經濟發展水平下的異質性檢驗

我國各省區數字經濟發展水平相差較大，不同的數字經濟發展水平可能對研發創新和出口技術復雜度的影響程度也有所不同，因此，需要進一步考察不同數字經濟發展水平對研發創新和出口技術復雜度的影響否存在不同，即，是否存有數字經濟發展水平的異質性影響。本文特將樣本地區劃分為高于全國中位數與低于全國中位數水平兩大類，設置地區虛擬變量highDEC，當數字經濟發展水平高于全國中位數時設置為1，反之為0。將地區虛擬變量與數字經濟進行交互處理進行回

（四）創新研發對數字經濟與出口技術復雜度間的中介效應分析

表6 為對創新研發在數字經濟與出口技術復雜度之間中介效應檢驗的實證結果，回歸方程（1）（2）（3）分別為中介效應因果逐步回歸檢驗法中的第一、二、三個步驟。回歸方程（1）中數字經濟的回歸系數0.542 即對應因果逐步回歸檢驗法中第一步的系數c，其在1%水平下顯著為正，方程（2）中數字經濟的回歸系數1.534 即對應因果逐步回歸檢驗法中第二步的系數a，其在1%水平下顯著為正，列（3）中研發創新能力的系數0.120 即對應因果逐步回歸檢驗法中第三步的系數b，其在1%水平下顯著為正，數字經濟的回歸系數0.358即對應因果逐步回歸檢驗法中第三步的系數，其系數為正但并不顯著，這說明數字經濟主要通過促進歸，結果見表5。

表6 創新研發對數字經濟與出口技術復雜度間的中介效應分析結果

表5的（1）（2）列回歸結果顯著為正，這表明在通過發展數字經濟提升研發創新能力和出口技術復雜度方面，高于全國中位數水平地區的數字經濟對研發創新和出口技術復雜度的提升效果更顯著。這說明地區的數字經濟發展程度愈高，企業俞能更好的利用數字經濟增強自身研發創新能力并進一步促進出口技術復雜度的提升。這種不同數字經濟發展水平的地區差異說明，數字經濟對于創新研發能力和出口技術復雜度提升的推動作用呈現出非線性特征。研發創新來影響出口技術復雜度（Preacher 等，2008）[29]。假設3成立。

表5 不同數字經濟發展水平對研發創新和出口技術復雜度的異質性檢驗

（五）穩健性檢驗

為增加研究結果的可靠性，本文進一步使用工具變量法，以及替換解釋變量測度方式進行穩健性檢驗。首先，核心解釋變量可能會與隨機擾動項存在相關性，且數字經濟與研發創新存在雙向影響，這些情況都會因為內生性問題導致結果產生偏差，因此本文使用兩階段最小二乘法（2SLS）來解決內生性問題，本文具體做法是借鑒王思語等（2019）[30]、呂越等（2017）[31]的方法，將數字經濟的滯后一期作為工具變量，對模型重新進行回歸。其次，本文借鑒肖國安（2019）[32]使用四個指標：數字化基礎設施、數字生態化、數字人才、數字滯后產業值，并按其方式設定各指標權重進行加權計算。

表7 中方程（1）（2）為兩階段最小二乘法的估計結果，其中，Anderson LM 統計量的p 值均為0，表明所選取的工具變量是可識別的，弱工具變量檢驗Cragg-Donald Wald統計量為144.192，遠遠大于10%偏誤下的臨界值16.38，表明不存在弱工具變量問題。方程（4）（5）為替換解釋變量全樣本穩健性回歸結果。從表7回歸結果可以看出，無論使用兩階段最小二乘法還是替換解釋變量的測度方式，核心變量的顯著性和符號均未改變。在控制變量方面，政府科技投入、人力資本和產業結構高級化均通過顯著性檢驗。此結果進一步驗證了所提出的理論假設，說明本文實證結論具有較好的穩健性。

五、研究結論與政策啟示

（一）研究結論

本文通過對中國30 個省（市）數字經濟、研發創新和出口技術復雜度指標進行構建與測度，基于省際面板數據，實證檢驗了數字經濟、研發創新和出口技術復雜度之間的關系。研究表明，數字經濟能夠促進研發創新和出口技術復雜度，研發創新是數字經濟影響出口技術復雜度的主要渠道。數字經濟對出口技術復雜度的影響呈現地區異質性，在高水平數字經濟發展地區，具有更高的研發創新和出口技術復雜度促進效應，數字經濟與研發創新的交互作用對出口技術復雜度有顯著的促進作用。

（二）政策啟示

本文提出相應的政策啟示如下：一是加大對數字技術領域的科技研發投入。鼓勵各高等學校、研發機構、高技術企業加大研發投入，特別是要鼓勵國內重點高校及行業領軍企業提升自主研發能力。推動各研發機構、高等院校及領軍企業之間的研究合作，推動國內信息大數據平臺的建設和共享，推動我國整體自主研發能力的提高。二是推動實體經濟與數字經濟的深度融合，鼓勵企業數字化融合創新，進一步推動地區數字經濟與研發創新能力的相互促進。三是加強數字經濟發展落后地區數字基礎設施建設，提高地區整體數字化系統使用率。同時，加強數字經濟背景下的產教融合人才培養。