數字經濟對科技創新能力的影響研究
——基于中國城市的經驗實證

周旖洋，劉起正，詹 璐，陳雨恬，李百琛，胡安梅

(中國民航大學 經濟與管理學院，天津 300300)

1 引言

利用大數據和數字信息技術相關的數字經濟漸漸發展為中國經濟中最具影響力和潛力的板塊之一，對我國所推行的高質量發展、企業的創新、投資與貿易交易都發揮了巨大的作用。在《2021年數字經濟報告》中統計，中國和美國在數據經濟方面的優勢突出，并且在世界范圍內都是領先的狀態，中美兩國的人工智能初創公司的融資占據全世界同行業融資的94%、全球頂尖人工智能研究人員的70%。中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書》數據顯示，2020年我國數字經濟增加值總規模達到39.2萬億元，占GDP比重為38.6%。2022年政府工作報告指出，要同步推動數字與實體經濟相融合，全面發揮數字經濟在創新創業方面的優勢，為各個企業建設更多共同的技術研發平臺，促進商業鏈的創新，推動各企業的產業鏈更加專業化。

現有的研究進展并沒有過多從城市的視角來研究一個城市數字經濟的發展水平對地區的科技創新能力的影響，數字經濟的網絡效率、溢出效應如何對區域整體及微觀研究主體產生從事科技研發的創新激勵等，具體的傳遞機制和實現機制還有待于進一步闡釋。

基于中國城市的數字經濟發展入手，將數字經濟發展作為解釋變量，研究對被解釋變量科技創新能力的影響。

文章基于中國200市的數字經濟和創新能力數據，研究數字經濟發展對城市創新能力的影響。通過量化分析數字經濟對微觀行為的影響機制，從區域層面解釋對城市整體創新能力的影響，并嘗試從多視角闡釋數字經濟對城市創新能力的異質影響機制。為數字經濟和數字技術對地區和微觀層面的創新能力進行研究，對政府層面的研發促進政策、科技創新支持政策等提供決策依據。

2 文獻綜述與假設

2.1 數字經濟對科技創新能力的影響

數字經濟作為一種以數字信息技術為依托的新經濟體系，正成為我國經濟社會發展的強大推力。數字經濟通過數字產業化和產業數字化，完善了產業鏈供應體系，在技術支撐、應用場景等方面為創新活動提供了更多可能。數字經濟還通過改進微觀企業要素配置、新技術新設備使用等提升企業從事研發活動的創新效率，進而影響區域的科技創新能力。

《中國數字經濟發展白皮書》表明：一方面，中國數字經濟總規模由2011年的9.49萬億元增加到2020年的39.2萬億元，在GDP中所占的比重也由20.3%增加至38.6%，占比超過1/3，且數字經濟的增速是同期名義GDP增速的3.2倍多；另一方面，通過數字化與產業化相互轉換的數字經濟，與傳統產業相結合以及優化傳統產業為主。所以，作為我國經濟發展的“主力軍”，數字經濟已然成為優化經濟結構、發展高質量經濟和產業鏈創新的重要作用力。

2.2 數字經濟發展在區域層面影響科技創新能力的實現機制

科技創新能力的影響因素眾多，除直接研發要素投入，市場體系的發展如市場競爭、市場規模等是影響城市創新能力的重要因素，充分有序的市場競爭會耗散在位企業利潤，使企業可用于研發投入的資本減少，損害創新能力；而較大的市場規模有利于創新產品實現規模生產，降低企業生產成本和創新風險；在數字經濟的直接影響與創新產出的研發人力資本和物質資本投入要素中，研發資本投入和創新績效之間呈現正相關的關系，而研發人員投入較研發資本投入而言更能夠推動企業研發實力和創新能力的提升，但兩者都存在一定的滯后效應。

從產品創新和技術創新的角度，熊勵和蔡雪蓮(2020)發現了在長江三角區域的城市，數字經濟對于科創能力的作用十分明顯。溫珺和閻志軍等(2019)通過研究地級市的數據發現，數字經濟和科創并非簡單的線性關系。李雪和吳福象等(2021)基于中國2010—2020年數據，說明數字經濟除了能夠直接推動創新創業的發展，中介因素對于科創的發展也起著至關重要的作用，比如人力資源和研發資源等。

綜上所述，文章通過研究數字經濟對科技創新能力的推動，對中國200個城市2010—2020年的數字經濟發展情況和專利注冊數據進行收集整理，運用多種計量方法研究數字經濟對科技創新能力的影響。文章可能的邊際貢獻在于：第一，通過整理分析已有的相關文獻，從城市的角度討論數字經濟對科技創新的影響并進行說明，避免了從省級層面探討所忽視不同城市間發展的差異性；第二，文章將科技創新能力用專利數據代表，一是數據間的相關性強且容易分析，二是能夠更加準確地對結果進行推斷，為國家的政策提供了不同角度的方法；第三，以互聯網從業數等作為變量，運用回歸模型將數字經濟如何推動科技創新的發展說明清楚。

3 模型、變量與數據

3.1 模型構建與變量說明

文章所選取的數據中被解釋變量為專利授權數(件數)，核心解釋變量為信息輸入、計算機服務和軟件業人員數，文章總結的控制變量包含：電信收入(萬元)、普通高校學校數量(所)、教育支出(萬元)、每萬人在校大學生數以及省級普通高等學校數量(所)。為了消除數據中因隨機誤差項而產生的異方差，故文章將所選變量取對數，將非線性的變量關系轉化為線性，得到線性回歸方程作為基準回歸模型。故文章所用的對于數字經濟影響力的測度模型如下：

lnPLit=β0+β1lnNEit+β2lnOrCit+β3lnEduit+β4lnPOrCit+β5lnNCSit+β6lnREVENUit+εit

PLit為城市i在t時期獲得授權的專利總數。專利授權數量和專利授權率是評估專利質量的指標之一，能夠反映我國的科技成果產出的水平，是新技術和新產品開發成果的重要信息來源。專利活動與技術創新活動密切相關，可以通過專利授權的數量來評估各地級市創新技術的發育程度。

NEit為城市i在t時期從事信息輸入、計算機服務和軟件業的人員數。科技創新人才是知識的載體，是科技創新是否成功的關鍵。作為IT行業的子行業，信息輸入、計算機服務和軟件業近幾年在我國取得了飛速的發展，在技術方面不斷再創新高，就業人員數也逐年增長，以此作為樣本來展望我國科技創新前景具有很大的代表性，因此將2011—2019年間的信息輸入、計算機服務和軟件業人員數作為核心指標。

REVENUit為城市i在t時期的電信收入。科技創新具有高投入的特點，充足的資金收入來源是企業進行技術創新開發的根本保證，也是數字產業蓬勃發展的必備底牌。故電信收入能較為直觀地反映數字產業化、經濟發展的水平，以此來控制數字經濟發展所帶來的經濟效益。

OrCit和POrCit分別為城市i在t時期所含有的普通高校學校數量和省級普通高等學校數量，NCSit為城市i在t時期每一萬人中在校大學生總數。在數字經濟時代對相關人才及其創新創業能力的需求逐漸增長，需要各地高校用心培養專業人才。一個城市所擁有的普通高等學校數以及省級普通高等學校數能夠反映當地的學術創新氛圍。因此可利用OrCit、POrCit以及NCSit來控制各城市培育創新人才的能力。

Eduit為城市i在t時期在教育方面的支出數額。創新創業者應同時具有豐富的專業知識以及較好的實踐能力和學習能力。高校開設專業度高的課程以鼓勵學生開展創新創業活動、開設相應培訓課程和各類創新比賽項目等都能夠從根本上提高學生質量，提高未來創新人才的質量。一個城市在教育方面所投入的資本可以間接反映當地的學術創新活力。故文章采用Eduit來控制各地級市對創新創業的干預。

3.2 數據來源

在數字經濟與傳統經濟體不斷融合的趨勢下，數字經濟推動產業結構優化的效果也越發顯著，并產生了顯著的正相關趨勢。文章以各地級市為單位，以專利授權數作為反映綠色科技創新水平的數據，以信息輸入、計算機服務、軟件業人員數和電信收入作為反映產業結構升級的數據，以普通高校及省級高校數、教育收入和每萬人大學生數作為反映創新能力發展前景的數據，所使用的創新能力數據選自《中國城市統計年鑒2019(精修版)》，囊括了中國200個城市在2010—2020年間的產業結構、數字經濟發展水平數據。

4 實證分析

4.1 相關性分析及共線性檢驗

相關性分析所得到的結果lnPLit與lnNEit、lnREVENUit、lnEduit、lnOrCit、lnPOrCit、lnNCSit的相關性分別為0.660***、0.751***、0.805***、0.705***、0.509***、0.521***。根據相關性的結果來看，各解釋變量均存在一定的正相關性，被解釋變量與解釋變量之間都具有顯著正相關關系。其中，***表示在1%的水平上顯著。

為檢驗解釋變量之間是否由于存在精確或高度相關關系而使模型估計難以估計準確，文章通過方差膨脹因子VIF來檢測是否存在多重共線性。經驗判斷方法表明：當0

根據共線性檢驗的數據結果可以得到，NEit、 lnREVENUit、 lnEduit、 lnOrCit、 lnPOrCit、 lnNCSit的共線性的VIF分別為：3.740、4.050、4.420、1.140、1.140、2.220。

從結果可以看出，最大VIF值為4.8，小于10，表示文章的所有變量之間不存在嚴重共線性，可以進行回歸分析。

4.2 基準模型回歸結果檢驗

N=1179R=0.802 adj.R2=0.801

其中，解釋變量lnNEit、 lnREVENUit、 lnEduit、 lnOrCit、 lnNCSit、 _cons的t分別為：-2.81、-4.7、-16.75、2.39、28.19、7.09、23.12

從上面的回歸結果可以看出，文章基準回歸的擬合度為0.802，調整擬合度為0.801，說明文章的樣本數據至少有80.1%可以被解釋，擬合度較高。從回歸結果可以看出，核心解釋變量ln信息傳輸計算機服務和軟件業人員數在1%的顯著性水平下對被解釋變量ln專利授權數具有正相關顯著影響，其他所有控制變量至少在5%的顯著性水平下對被解釋變量ln專利授權數具有正相關顯著影響。整體來看文章選取的控制變量對被解釋變量的影響非常顯著，指標選取較為合理，驗證了文章前面提出的數字經濟發展對于科技創新能力具有正向影響的論點。

5 內生性檢驗與穩健性檢驗

5.1 內生性檢驗

為了考慮結果的穩健性，文章采用工具變量法對所得回歸結果進一步做檢驗，文章選取的工具變量為ln普通本專科學校在校學生數和ln互聯網寬帶接入用戶萬戶。同時為了檢驗工具變量的有效性，對工具變量進行了不可識別檢驗(Underidentification)、弱工具變量檢驗(Weak)以及過度識別檢驗(Sagan)，對于不可識別檢驗P值如果小于0.01，說明工具變量是可識別的，弱工具變量檢驗如果大于10% maximal IV relative bias，則說明工具變量不是弱工具變量。對于Sagan檢驗而言，其檢驗P值則與其他兩個檢驗方式相反，如果檢驗P值大于0.05，則說明通過識別不足檢驗。具體的檢驗結果如下：

lnREVENUit=-0.172t=-1.32

lnEduit=-0.0573t=-0.23

lnNEit=2.191***t=-4.49

lnNCSit=0.392***t=-5.65

lnOrCit=-0.785***t=-3.60

其中，Weak=13.372(19.93)

Sagan=0.943(0.3316)

上述結果顯示，模型的不可識別檢驗Underidentification顯示均拒絕原假設，說明工具是可識別的。弱工具變量檢驗Weak值無法大于10%maximal IV relative bias，說明工具變量選取較弱。從識別不足檢驗Sagan的結果來看，模型的檢驗P值大于0.05，說明不存在過度識別現象。整體而言，文章選取的工具變量均符合檢驗，只是工具變量選取較弱。從回歸結果可以看出，模型中核心解釋變量ln信息傳輸計算機服務和軟件業人員數對被解釋變量ln專利授權數量具有正相關顯著影響，與前文結果保持一致，說明考慮指標內生性的情況下，ln信息傳輸計算機服務和軟件業人員數對被解釋變量ln專利授權數仍然具有正相關顯著影響，說明結果具有穩健性。

5.2 穩健性檢驗

由數據得穩健性檢驗的結果為：

lnNEit=0.0799**(2.18)

lnREVENUit=0.316***(5.27)

lnEduit=0.798***(14.10)

lnOrCit=0.163***(4.06)

lnPOrCit=1.737***(28.58)

lnNCSit=0.182***(6.19)

_cons=-21.28

其中，R2=0.812 adj.R2=0.810

從上面的回歸結果可以看出，模型的擬合度為0.812，調整擬合度為0.810。從回歸結果可以看出核心解釋變量ln信息傳輸計算機服務和軟件業人員數對被解釋變量ln專利授權數具有正相關顯著影響，與前文結果保持一致，且相較于前文，文章還繼續控制了年份，因此通過加入年份虛擬變量得到的回歸結果與前文結果保持一致，說明結果穩健。其中，***，**分別表示在1%，5%的水平上顯著。

6 結論

數字經濟作為一種新型經濟體系，在推動國家經濟發展方面發揮著不可磨滅的作用。不僅是經濟體改革的重要推動力量，也是在全球化不斷加劇的浪潮下穩住競爭力強有力的幫手。數字經濟兼顧了優化資源配置、更新快和推動創新等核心發展力量，打破了城市間結構性的供需不平衡問題，也增強了空間發展的效應。

文章基于200個城市的面板數據，在測度城市層面數字經濟發展水平的基礎上，運用多種計量方法實證核心解釋變量ln信息傳輸計算機服務和軟件業人員數對被解釋變量ln專利授權數量具有正相關顯著影響，同時，數字經濟對于科技創新的傳導機制以及非線性的關系，得出以下結論：一是數字經濟能夠顯著推動科技創新的發展，已成為目前我國經濟高質量發展的重要推動力，并且通過逐步回歸、增減解釋變量以及引入工具變量等方式，發現結果依然穩健；二是數字經濟能夠通過提升信息傳導效率和數字技術發展影響科技創新能力；三是數字經濟的產業結構升級溢出效應具有顯著的“邊際效應”遞增的非線性變化趨勢。

基于上述結論，文章提出如下政策建議。

第一，大力發展數字經濟，使數字經濟在科技創新的發展方面有更進一步的發展空間。即數字經濟推動了中國產業結構轉型升級。為充分發揮數字經濟對科技創新能力的影響力，通過信息技術的升級和對產業結構的優化共同作用達到推動科技創新的目的。當今創新在經濟發展中起著至關重要的作用，如何創造出一種既能滿足消費者的需求，也能形成產業鏈在國際競爭中站穩腳跟的產品，需要創新。這種創新不僅是對舊商品的優化，也是創造出改變生活的新商品，比如游戲行業，現在面向世界的文化輸出動力《原神》都是創新改變生活的實例之一。

第二，促進人力資本和研發資本的投入。在數字經濟發展的過程中，這兩項資源也是不可或缺的動力，人力資源就是要加大數字科技及信息技術方面人員的薪資待遇，通過各種手段引入優秀人力資源，保證數字經濟發展的效率和質量。研發資本就是要降低相關產業購買設備的成本，為數字經濟相關產業提供優惠政策，推動相關行業的快速發展，為我國的科技創新打下堅實的基礎。