數字經濟、制度環境與區域創新效率※

周國富 林一鳴

內容提要：基于30個省份的面板數據,考察了數字經濟發展對區域創新效率的作用機制,以及制度環境對數字經濟發展和區域創新效率二者關系的調節效應。研究發現:數字經濟的發展顯著促進了區域創新效率水平的提升,并且存在區域異質性,東部地區和南方地區的數字經濟發展對區域創新效率有顯著的促進作用,中西部地區和北方地區的數字經濟發展對區域創新效率僅有微弱的促進作用;制度環境對數字經濟發展和區域創新效率之間的關系具有正向調節作用;隨著數字經濟規模不斷擴大以及制度環境的不斷優化,數字經濟的發展對區域創新效率的促進作用呈現出“邊際效應遞增”的非線性特征。基于上述結論,給出了相應的政策建議。

一、 引 言

近年來,中國數字經濟快速發展,不僅驅動了經濟持續中高速增長,還加快了實體經濟的轉型升級、促進了創新創業和節能減排等,成為推動經濟動力變革、效率變革、質量變革的重要力量(戎珂和黃成,2022)。與此同時,傳統的粗放型經濟增長方式已難以為繼,迫切需要將中國的經濟增長方式轉到以創新驅動為主上來。為此,習近平總書記多次強調要從要素驅動、投資規模驅動發展為主向以創新驅動發展為主轉變(習近平,2018);中共二十大報告重申,要深入實施創新驅動發展戰略,堅持創新在中國現代化建設全局中的核心地位,提升國家創新體系整體效能。那么,實施創新驅動發展戰略的實際進展和成效如何?在當前經濟新舊動能接續、轉換的關鍵時期,數字經濟的發展是否推動了區域創新效率的提升?二者之間有何種內在關聯?顯然,這是一個亟待探討且具有重要意義的問題。

此外,通常認為制度環境對創新有重要的影響(阿姆斯特朗和泰勒,2007);制度環境是影響組織管理實踐有效性的重要情境因素,能否實現預期績效取決于當下制度環境與其組織實踐是否協調一致(趙云輝等,2019)。例如,制度環境較完善的地區,通常會更加重視知識產權的保護和專業技能人才的引進,注重激發整個地區的創新活力,進而提升創新效率。對于數字經濟發展來說,制度環境亦是不可或缺的條件之一,完善的制度環境將有效避免“數字鴻溝”的產生,促進經濟社會平穩運行。因此,在研究數字經濟與區域創新效率之間的關系時需要考慮制度環境的影響。

基于以上背景,本文將數字經濟、制度環境和區域創新效率納入同一理論分析框架,試圖回答以下問題:數字經濟的發展是否促進了區域創新效率的提升?這種影響效應有何規律和特征?是否存在區域異質性?制度環境對于數字經濟發展和區域創新效率二者之間的關系有何影響?總之,本文擬通過對這些問題的回答,為數字時代中國實施創新驅動發展戰略,從而帶動經濟高質量發展提出相關的政策建議。

二、 文獻綜述與研究創新

隨著通信技術以及互聯網的不斷發展,人與人、人與物等萬事萬物實現了相互連接,經濟社會正經歷從物質形態到數字形態的逐步轉化。相應地,互聯網以及數字經濟的發展對創新效率的積極影響也受到了部分學者的關注。韓先鋒等(2019)指出,互聯網在顯著促進區域創新效率的同時,還通過促進產業升級和金融發展、加速人力資本積累等傳導路徑對區域創新效率產生積極影響。安孟和張誠(2021)通過實證檢驗也發現,數字經濟發展不僅會直接提升創新效率,還會通過產業結構升級效應和人力資本效應的作用間接影響創新效率。霍麗和寧楠(2021)通過梳理現有研究的脈絡和觀點,發現互聯網發展可以通過降低區域創新成本、整合區域創新要素等機制對區域創新效率產生影響。汪文璞和徐藹婷(2022)考察了數字經濟發展對企業創新效率的驅動效應與內在機制。趙星等(2023)則考察了數字技術通過人力資本積累、知識溢出和優化創新要素配置進而提升地區創新效率的傳導機制。與上述文獻不同,白俊紅和陳新(2022)通過構建空間效應模型,考察了各地區數字經濟發展的空間溢出效應及其對其他地區創新效率的提升作用。但是,目前這方面的文獻側重于檢驗數字經濟發展對創新效率提升的線性影響,還未有探究二者之間非線性關系的實證研究。

創新具有高度不確定性、不可預測性以及長周期性的特點,對制度環境有著很高要求。張維迎(2015)指出,政府需做到有力支持和有效監管,并進一步完善知識產權保護體系和法治環境,才能不斷激發創新潛力。陶長琪和彭永樟(2018)則從制度質量的視角出發拓展了內生經濟增長理論,以探究創新驅動、制度質量與經濟增長的內在聯系。趙云輝等(2019)將大數據發展和制度環境、政府治理效率聯系起來,基于中國31個省區的面板數據考察了三者之間的相互影響機制,發現制度環境是大數據發展水平對政府治理效率發揮作用的主要邊界條件。由此可見,制度環境是影響數字經濟發展和區域創新效率提升的關鍵因素。但是,目前尚未有學者探究制度環境對數字經濟和區域創新效率二者之間關系的影響。

鑒于此,為探究數字經濟、制度環境和區域創新效率三者的內在關系,本文首先從理論上考察了數字經濟發展對區域創新效率的作用機制,以及制度環境對數字經濟發展和區域創新效率二者關系的調節效應,并提出了三條理論假設,然后對這些假設逐一進行了實證檢驗。具體地,在實證檢驗部分,本文首先基于中國30個省份的面板數據,實證檢驗了數字經濟發展對于區域創新效率的促進作用,并考察了東、中、西部三大地帶以及南方和北方的區域異質性;然后,納入制度環境這一變量,實證檢驗了制度環境對于數字經濟發展和區域創新效率二者關系的調節作用;在此基礎上,進一步構建門檻效應模型,考察了數字經濟發展對區域創新效率的非線性影響機制及其階段性特征。最后,根據以上理論分析和實證考察結論,對如何進一步促進數字經濟發展,改善制度環境,從而帶動區域創新效率的提升和經濟高質量發展,提出了相應的政策建議。

本文的創新之處主要體現在以下幾個方面。第一,本文將數字經濟、制度環境和區域創新效率納入同一分析框架,系統分析了數字經濟對區域創新效率的影響機制以及制度環境對于二者關系的調節效應。其中,關于制度環境對數字經濟發展和區域創新效率二者關系的影響機制,本文分別從政府與市場的關系、非國有經濟發展、要素市場發育、市場法律規范四個維度進行了論述,這是對數字經濟與區域創新關系研究的重要補充。第二,本文從數字經濟的內涵入手,通過構建能夠較為全面地衡量各省份數字經濟發展水平的評價指標體系,實證檢驗了數字經濟發展對區域創新效率的作用,并進一步探究了不同的數字經濟發展水平以及制度環境等異質性條件下兩者可能存在的非線性關系,相關的研究結論不僅有助于政府決策部門運用好數字經濟的發展以實現區域創新效率的提升和突破,而且為更好地完善區域科技創新體制機制指出了方向,具有現實指導意義與政策參考價值。第三,為緩解可能存在的內生性對實證分析結論的影響,本文創新性地將政府工作報告對數字經濟的關注度作為數字經濟發展的工具變量,保證了模型分析結論的穩健性。

三、 理論分析與研究假設

數字經濟最本質的特征是通過數據構造現實世界的數字虛擬映像,反映客觀世界的運行狀態,進而通過人工智能、區塊鏈、云計算等大數據技術和充足的計算能力對數據進行深度分析,挖掘社會經濟系統背后隱藏的規律(梅宏,2022)。換言之,數字經濟以數據為支撐,取代了實體資本成為關鍵生產要素來進行價值創造,推動經濟發展,這也是其引發經濟社會變革最根本性的原因。在此背景下,區域創新系統的創新方式和協作模式都可能發生深刻的改變。下面,本文嘗試對此做一個定性分析,并提出本文的研究假設。

1. 數字經濟對區域創新效率的影響機制

區域創新系統包含創新主體、創新環境和創新活動三類核心要素。其中,創新活動主要包括創新投入和創新產出兩個部分,是創新主體的行為和結果;創新環境對創新主體的積極性和能動性有直接的影響,因而對創新投入和創新產出也有直接的影響。而創新產出和創新投入的對比關系則進一步決定創新效率;創新產出還會提高經濟效益,使進一步增加創新投入成為可能。因此,創新系統中各要素相互作用,使創新過程環環相扣緊密連接,形成一個不斷“再生產的過程”。

從數字經濟對區域創新效率的影響機制來看,首先,數字經濟使創新主體之間能突破時空界限,實現知識的分享和更高效的合作;同時,數字經濟的發展可為創新活動提供更多資源,刺激創新者的加入和創新思維的產生(趙濤等,2020),激發研發人員的數字化思維與創新意識,對于提升創新效率具有一定的激勵作用(韓先鋒等,2019)。其次,大數據時代的來臨,帶動了各類數字化平臺加速發展,以開放式的生態系統為主要特點,將網絡與現實中的資源有機結合,推動傳統經濟活動的各個環節逐步整合到平臺,由此許多新的商業模式和業態不斷涌現;而且數字化平臺具有強大的互聯互通特性,可以使各類傳統產業跨越專業邊界相互融合,加速協同生產進程,形成產業數字化集群,最終促使數字經濟規模和區域創新效率的持續攀升。再次,利用數字技術對數據中承載的有價值信息進行有效提取與應用,可以提高勞動、資本等其他要素之間的協同性,衍生出提升創新活動運行效率的新機制(蔡躍洲和馬文君,2021);大數據技術的更新和突破使得創新活動過程(從知識積累、到研究、再到應用)各階段的邊界模糊且相互作用,創新過程逐漸融為一體(陳曉紅等,2022),創新活動也更有效率。因此,本文提出如下假設:

假設1:數字經濟的發展會對區域創新效率的提升產生積極作用。

2. 制度環境對數字經濟發展和區域創新效率二者關系的調節效應

制度環境作為人們在交往中必須遵循的行為規范和規則體系,通過發揮其激勵和約束功能,對數字經濟發展和區域創新活動的動力、路徑和趨勢會產生重要影響(劉西友,2022)。一個區域的創新效率不但與其現代信息技術和數字經濟的發展息息有關,而且也與其制度環境有關。

下面,本文綜合借鑒樊綱等(2003)、陶長琪和彭永樟(2018)關于制度環境的測度與分析框架,從政府與市場的關系、非國有經濟發展、要素市場發育、市場法律規范四個維度論述制度環境對數字經濟發展和區域創新效率二者關系可能的影響機制。第一,從政府與市場的關系來看,有為政府可以通過運用數據要素和數字技術,將現代化和數字化的理念融入對市場和宏觀經濟的治理手段中,同時適度超前建設必要的數字基礎設施并降低其運營成本,為研發和科技創新創造條件;此外,有效的市場將規模龐大的技術、人才、資金配置到新興的數字經濟各產業,使得新的數字產品或模式迅速落地并不斷迭代,進而促進經濟運轉和創新效率的提升。所以,政府職能的轉換、營商環境的改善都將有利于數字經濟的發展和創新效率的提升。第二,改革開放以來中國非國有經濟的占比不斷提高,隨著非國有資本的增加,在一定程度上減輕了企業的社會性負擔,使企業能夠將更多的資源用于激勵員工與技術創新等方面,這在客觀上有利于激發企業的創新活力,進而推動所在地區創新效率的提升。第三,隨著中國社會主義市場經濟體制的不斷完善,勞動、資本、技術等要素市場的發育度也在不斷提高,各地區科技成果的轉化能力也在水漲船高,而科技成果向生產力的順利轉化可以增加企業的收益和利潤,進一步調動創新單元的創新熱情;同時,隨著數據要素市場的發展,各行各業與數據融合的進程將進一步加快,新產品的研發、設計及生產流程將發生巨大變化,這種變化可以大幅提升企業的研發效率和生產效率。第四,完善的法律體系是健康制度環境不可或缺的一部分,隨著數字法治建設的推進,可以使現代科技手段與司法體制改革有效結合,通過網絡技術實時獲取社會輿情動態和有價值的信息,進而保障和提高市場的規范程度,保護市場參與者的合法權益,維護公平的競爭秩序,這會反過來保護和提升研發人員創新的積極性。因此,自上而下健康的制度環境也是推動數字經濟發展,進而促進區域創新效率的關鍵因素。據此,本文提出如下假設:

假設2:制度環境對數字經濟發展和區域創新效率之間的關系具有正向調節作用,即制度環境越好,數字經濟發展和區域創新效率之間的關系越緊密。

3. 數字經濟對區域創新效率的非線性影響機制

現代通信技術與互聯網是推動數字經濟發展的主導力量,與之相關的摩爾定律(Moore’s Law)和吉爾德定律(Gilder’s Law)同樣影響著數字經濟的創新溢出效應。根據戈登·摩爾提出的摩爾定律,每18-24個月計算機芯片的信息處理能力就會翻倍,這意味著數字技術是呈指數型發展的。由于摩爾定律的存在,數字經濟的發展會倒逼創新效率的提升,以此來實現運行效率的不斷升級。喬治·吉爾德提出的吉爾德定律也同樣意味著數字經濟的邊際成本是顯著下降的,那么企業的研發創新成本也會隨之不斷下降。除此之外,數字經濟時代多依賴于知識密集型技術,對于企業而言,在達維多定律(Davidow’s Law)的支配下,會促進企業內部數字技能和相關專業技能的提升,因為唯有自身產品更迭速度超過區域內數字經濟發展速度,不斷為自身發展提供新的方向,提高自身軟實力,才能在市場中持續地擁有競爭力。以上觀點均表明,數字經濟的長滲透性和廣覆蓋性會對整個創新系統產生影響,區域創新活動會隨著數字經濟規模的擴大和發展程度的加深而越來越有效率,數字經濟發展和區域創新效率之間存在梅特卡夫法則(Metcalfe’s Law)和網絡效應。

此外,制度環境對數字經濟發展和區域創新效率的正向調節作用并非一成不變。在前期制度環境不斷完善的過程中,數字經濟發展中積累的創新溢出紅利通過降低交易成本、激勵創新性投入、促進科技成果轉化等,對區域創新效率的促進作用日益凸顯。當制度環境水平跨越特定閾值時,得益于前期積累的良好創新環境,數字經濟的發展使得社會資源的配置更加合理,產業結構進一步優化,企業突破技術壁壘的能力進一步增強,對區域創新效率的促進作用也隨之增強。因此,數字經濟發展對區域創新效率的正向影響在制度環境的優化過程中呈“邊際效應遞增”的非線性特征。據此,本文提出如下假設:

假設3:隨著數字經濟規模的擴大和制度環境的優化,數字經濟發展對區域創新效率的正向影響呈現出“邊際效應遞增”的非線性特征。

四、 變量測算與實證模型設定

中國數字經濟發展勢頭強勁,但仍處于初期階段。鑒于2015年以來“互聯網+”等相關政策密集出臺,“數字經濟”一詞于2017年首次出現在政府工作報告中,標志著數字經濟發展駛入快車道,結合數據可得性,本文選取2015-2021年中國30個省份(不含西藏和港澳臺)的面板數據為樣本進行實證分析。

1. 變量選取

(1) 被解釋變量。本文借鑒韓先鋒等(2019)的做法,通過構建隨機前沿模型測算區域創新效率,作為被解釋變量。其中,在SFA模型變量的選取上,本文以三種專利授權數衡量創新產出,以R&D人員全時當量作為創新人力投入的代理指標,但是不直接以R&D經費內部支出額作為創新資本投入的代理指標,而是借鑒白俊紅等(2017)的做法,在R&D經費支出額的基礎上測算各省份歷年的R&D資本存量。具體做法如下:首先計算R&D支出價格指數(1)R&D支出價格指數=0.6×消費價格指數+0.4×固定資產投資價格指數。由于2020年起國家統計局不再編制固定資產投資價格指數,借鑒江永宏(2016)的做法,2020年和2021年的固定資產投資價格指數用GDP平減指數代替。,將R&D經費支出額進行價格調整;然后按照式(1)計算基期的R&D資本存量,按照式(2)計算其余各年的R&D資本存量。

Ca0=E0/(f+ζ)

(1)

Cait=(1-ζ)×Cai(t-1)+Ei(t-1)

(2)

其中,Ca為R&D資本存量;E為R&D投資流量,即R&D經費支出;i為省份,t為年份;ζ為R&D資本存量的折舊率,取15%;f為考察期內實際R&D經費支出的幾何增長率。隨后以柯布-道格拉斯生產函數為主體,構建隨機前沿模型如下:

lnyit=β0+βklnkit+βllnlit+vit-uit,uit≥0

(3)

其中,yit表示i省份t時期的創新產出,kit和lit分別表示i省份t時期的創新資本投入和創新人力投入;vit為隨機沖擊項;uit為無效率項,區域創新效率值由e-uit計算得到。

(2) 核心解釋變量。本文以數字經濟發展指數為核心解釋變量。要衡量數字經濟的發展,本文認為應重點考慮以下三個維度:一是數字化基礎的完善程度;二是數字產業化的發展水平;三是產業數字化的發展水平。其中,數字化基礎的完善程度體現為信息化的基礎設施和互聯網發展水平兩大方面,是確保數字經濟正常運行與發展的基礎;而數字產業化和產業數字化是數字經濟新模式和新業態的兩大主要表現形式。其中,數字產業化是指完全依賴于數字技術、數字要素的各類經濟活動,主要包括ICT產業,為產業數字化發展提供數字技術、產品、服務和解決方案;產業數字化則強調數字技術與信息數據在傳統產業中的應用,從而帶來傳統產業的產出增加與效率提升。以三個維度為一級指標,各維度下的具體評價指標(二級指標)見表1。

表1 數字經濟發展評價指標體系

根據上述指標體系,首先將原始數據無量綱化,以消除各指標量綱不同的影響。表1中12個二級指標均為正向指標,其無量綱化公式為:

(4)

其中,i表示選取的各項指標,j表示各省份,t表示年份;Xijt為j省份第t年第i項指標的原始數據,Xijt′代表無量綱化之后的值;max{Xi}與min{Xi}分別表示所有省份所有年份第i項指標的最大值和最小值。然后,采用熵權法測算各指標權重,對上述無量綱化結果加權平均,就得到各省份各年份的數字經濟發展指數,記為dige。

(3) 調節變量。為了檢驗假設2,需要將制度環境作為調節變量。如前所述,本文從政府與市場的關系、非國有經濟發展、要素市場發育、市場法律規范4個維度衡量制度環境,而這些維度均為樊綱等(2003)編制的市場化指數的二級指標,所以,本文選取樊綱等(2003)編制并一直在更新的各省份市場化指數(2)由于市場化指數紙質報告中的原始數據每隔幾年更換一次指數計算的基期年份,不具有直接的可比性,本文在這里選取的是中國市場化指數數據庫(https:∥cmi.ssap.com.cn/dataQuery)中已進行銜接處理的跨年度可比指數,該指數以2001年為計算基期,做到了跨年度基本可比。中的二級指標“政府與市場的關系”“非國有經濟的發展”“要素市場的發育程度”“市場中介組織發育和法律制度環境”作為四個維度的代理指標。但由于該指數目前只更新到2019年,因此本文借鑒俞紅海等(2010)的做法,以歷年市場化指數各二級指標的年平均增長幅度來推算2020年和2021年的數據。然后,采用同前述數字經濟發展指數同樣的合成方法,先對各指標進行無量綱化處理,并采用熵權法測算各指標權重,最后加權平均得到各省份各年份的制度環境指數。

(4) 控制變量。為克服遺漏變量偏差,本文還選取了以下變量作為控制變量:產業結構水平,采用各省份第三產業增加值與第二產業增加值的比值來衡量;外貿依存度,用各省份以人民幣表示的進出口總額與GDP的比值來衡量;城鎮化率,使用各省份城鎮常住人口占總人口的比重來衡量;金融發展水平,以各省份金融機構存貸款總額之和與GDP的比值來衡量;經濟發達程度,以各省份人均GDP作為代理指標,并采用GDP平減指數消除價格波動的影響;研發投入強度,以各省份R&D經費支出和GDP的比值來衡量;外商直接投資水平,以各省份FDI與GDP的比值來衡量;受教育程度,以各省份平均受教育年限來刻畫(3)具體將居民受教育程度分為小學教育、初中教育、高中教育、大專及以上教育,分別用不同受教育程度人數占6歲以上人口總數的比重乘以對應的平均累計受教育年限(分別為6年、9年、12年、16年),再求和即可。;交通基礎設施,以各省份每平方公里的公路里程數來衡量。

2. 數據來源

本文的基礎數據主要來自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》、各省份統計年鑒。此外,在構建數字經濟發展指數時,還用到北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制并一直在更新的各省份數字普惠金融指數(郭峰等,2020);在測度制度環境的細分指標時,還采用了樊綱等編制并一直在更新的市場化指數的二級指標“政府與市場的關系”“非國有經濟的發展”“要素市場的發育程度”“市場中介組織發育和法律制度環境”4個維度的指數。以上各變量的描述性統計結果如表2所示。

表2 變量描述性統計結果

3. 實證模型

首先,為檢驗假設1,也即數字經濟發展對區域創新效率是否存在顯著的正向影響機制,構建基準回歸模型如下:

teit=β0+β1digeit+βcXit+λi+δt+εit

(5)

式中,i表示省份,t表示時間;teit代表i省份t時期的創新效率水平;digeit表示i省份t時期的數字經濟發展指數;Xit為其他控制變量;λi表示不隨時間變化的不可觀測的個體效應,δt表示不隨個體變化的時間效應,εit為隨機擾動項。

為檢驗假設2,也即制度環境對數字經濟發展和區域創新效率之間的關系是否具有正向調節作用,設定如下回歸模型:

teit=β0+β1digeit+β2insit+β3digeit×insit+βcXit+λi+δt+εit

(6)

其中,insit表示i省份t時期的制度環境,其他變量的含義同式(5)。顯然,式(6)和式(5)的主要區別在于引入了制度環境變量insit及其與數字經濟發展指數digeit的交互項digeit×insit。具體檢驗步驟如下:在前述基準回歸模型式(5)的系數β1通過檢驗且顯著為正的基礎上,進一步檢驗回歸模型式(6)中交互項的系數β3是否顯著,判斷調節效應是否存在。如果β3顯著不為0,則證明制度環境在數字經濟發展和區域創新效率兩者之間起調節作用;進一步地,若β3顯著為正,則說明制度環境越好,數字經濟的發展越能促進區域創新效率的提升。

關于假設3,也即數字經濟的發展對區域創新效率的正向影響可能呈現非線性特征,實際上包含兩層含義:一是區域創新活動會隨著數字經濟規模的擴大和發展程度的加深而越來越有效率,在數字經濟發展和區域創新效率之間存在“梅特卡夫法則”和網絡效應;二是在制度環境不斷優化的過程中,數字經濟的發展對區域創新效率的促進作用呈現出“邊際效應遞增”的非線性特征。因此,為檢驗假設3,本文選擇了數字經濟發展指數和制度環境指數分別作為門檻變量,采用 Hansen(1999)的面板門檻模型進行實證檢驗:

teit=α0+α1digeit·I(digeit≤φ1)+α2digeit·I(φ1φn)+αcXit+λi+δt+εit

(7)

式(7)中,數字經濟發展指數digeit既是核心解釋變量,又是門檻變量;φ1,φ2,…,φn表示以digeit為門檻變量時對應的n個門限值;I(·)為指示函數,取值為0或1。具體地,當digeit位于對應門限值的區間內時,I(·)的取值為1,否則取值為0。

teit=β0+β1digeit·I(insit≤γ1)+β2digeit·I(γ1γn)+βcXit+λi+δt+εit

(8)

類似地,式(8)中,門檻變量為制度環境指數insit;γ1,γ2,…,γn表示以insit為門檻變量時對應的n個門限值;I(·)仍為指示函數,當insit位于對應門限值的區間內時,I(·)的取值為1,否則取值為0;其他變量的含義同式(7)。

五、 實證結果及分析

1. 基準回歸結果分析

首先,本文對數字經濟發展與區域創新效率的關系進行豪斯曼檢驗,結果顯示chi2統計量為42.71,對應p值為0.000,拒絕了隨機效應的原假設,應建立固定效應模型。表3給出了數字經濟發展影響區域創新效率的線性回歸估計結果。

表3 基準回歸結果

由表3第(1)至(3)列可以看出,無論單獨控制個體或者時間固定效應,還是同時控制兩種固定效應,核心解釋變量dige的回歸系數均在1%的水平上顯著為正。這表明數字經濟發展對區域創新效率的提升表現出明顯的促進作用,這就初步驗證了假設1。其次,從表3第(4)至(6)列的回歸結果來看,加入控制變量后核心解釋變量dige的回歸系數值均有一定的變化,但仍在1%的顯著性水平上顯著為正,這說明加入控制變量后在一定程度上緩解了遺漏變量偏誤對因果效應估計的干擾。最后,對比模型(4)至(6)可以看出,模型(6)的調整后的R2明顯高于模型(4)(5),回歸系數也存在差異,其原因可能是,不隨時間變動的各省份地理位置、文化差異等因素,以及不隨個體變動的年度宏觀經濟波動等因素均對回歸結果有一定的影響。這說明,加入控制變量,且同時引入個體固定效應和時間固定效應的回歸結果(6)更為合理。所以,以下所有檢驗均基于模型(6)進行擴展與完善。

眾所周知,中國幅員遼闊,無論東部、中部和西部三大地帶(4)本文所指的東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。具體建模時,因受限于數據可得性,未包括西藏。之間,還是南方與北方(5)本文以秦嶺淮河為分界線,將中國內地的31個省份(不含港澳臺)分為南方省份和北方省份,其中,南方省份包括上海、江蘇、浙江、安徽、湖北、湖南、江西、四川、重慶、云南、貴州、西藏、廣西、廣東、福建、海南,北方省份包括北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。具體建模時,因受限于數據可得性,未包括西藏。之間,在經濟發展水平方面都存在較懸殊的差距。那么,它們在數字經濟發展和區域創新效率方面是否也存在一定的差異?為進一步揭示數字經濟發展對區域創新效率的影響機制,下面進行區域異質性檢驗。表4分別給出了東部、中部和西部地區,以及南方與北方的回歸結果。可以看出,東部地區核心解釋變量dige的系數為0.136,且在1%的水平上顯著;而中部地區核心解釋變量dige的系數雖然為正,但僅在10%的水平上顯著;西部地區的回歸系數雖然為正,但不顯著。這表明,東、中、西部三大地帶的數字經濟發展對區域創新效率的影響效應存在明顯差異,而全國層面數字經濟發展對區域創新效率表現出顯著的促進作用,主要是因為東部地區的數字經濟發展對區域創新效率的正向影響非常顯著。原因可能在于:東部地區是中國經濟最發達的地區,在數字技術發展、數字人才儲備、企業數字化轉型等方面均走在全國前列,數據要素配置效率更高,數字經濟發展對創新效率的溢出紅利得以大大釋放;而中西部地區數字基礎設施的建設還不夠完善,信息化發展水平相對滯后,數字人才流失嚴重。再有,平臺經濟是數字經濟時代背景下重要的經濟模式,但目前中國主要的平臺企業集中在東部地區,中西部地區缺乏有競爭力的數字經濟平臺企業,導致其數字經濟的發展依舊面臨“瓶頸”制約,對創新效率的促進作用也很不明顯。

表4 區域異質性檢驗結果

類似地,從表4后兩列可以看出,南方地區核心解釋變量dige的系數為0.111,且在1%的水平上顯著,說明南方地區數字經濟發展對區域創新效率表現出顯著的促進作用;而北方地區核心解釋變量dige的系數雖然為正,但并不顯著,說明北方地區的數字經濟發展對于區域創新效率的影響非常微弱。原因可能在于:南方的珠三角和長三角對外開放早、市場化水平高、經濟發展充滿活力,特別是杭州、深圳等城市在數字技術發展、數字人才儲備、企業數字化轉型等方面均走在全國前列,數字經濟發展對創新效率的溢出紅利得以大大釋放;近年來,以武漢城市圈、長株潭城市群為代表的長江中游地區,以重慶、成都為代表的西南地區經濟發展勢頭也非常強勁,相應地,數字經濟發展對創新效率的溢出紅利也得到了較好的釋放。而反觀北方,環渤海地區對外開放相對較晚,經濟發展的活力一直不如珠三角和長三角;東北三省是中國的老工業基地,近年來的經濟轉型也面臨較多困難,數字化建設進程緩慢;西北各省份深處內地,沒有港口資源和區位優勢,盡管在西部大開發和“一帶一路”戰略的支持下經濟有很大發展,但原有的經濟基礎較差,人力資本相對匱乏,導致其數字經濟發展嚴重滯后,研發創新效率也普遍偏低。

2. 調節效應回歸結果分析

關于制度環境的調節效應實證檢驗結果,如表5所示。其中,模型(1)在表3模型(6)的基礎上進一步引入了制度環境指數及其和數字經濟發展指數的交互項(dige×ins)。從檢驗結果可以看出,交互項的回歸系數為0.210,在1%的水平上顯著,說明制度環境對數字經濟發展和區域創新效率之間的關系確實具有正向調節作用,這就驗證了假設2。為進一步觀察制度環境各維度的調節作用,本文在基準模型即表3模型(6)的基礎上分別引入“政府與市場的關系”“非國有經濟的發展”“要素市場的發育程度”“市場中介組織發育和法律制度環境”4個維度指數作為調節變量進行回歸檢驗,得到表5中的模型(2)至(5)。結果顯示制度環境的4個維度指數與數字經濟發展指數的交互項均在1%的水平上顯著為正,這表明制度環境的4個維度對數字經濟發展與區域創新效率的關系同樣具有正向調節作用,與前文的理論分析保持一致,進一步驗證了假設2的穩健性。這一分析結果同時也表明,各省份在推進數字經濟發展和市場化改革的過程中,如能妥善處理好政府與市場的關系,以及非國有經濟發展、要素市場發展和市場法律規范等幾個維度的協調、平衡發展,便會形成更加完善的制度環境,由此拓寬數字經濟發展對創新效率發揮作用的邊界,實現區域創新效率的穩步提升。

表5 調節效應檢驗結果

3. 非線性影響機制檢驗結果分析

下面,對數字經濟發展的創新溢出效應是否具有“邊際效應遞增”的非線性特征進行實證檢驗。為此,本文估計如式(7)和(8)所示的面板門檻回歸模型。首先,選擇數字經濟發展指數dige和制度環境指數ins作為門檻變量,檢驗門檻效應的存在性,結果如表6所示。

表6 門檻效應存在性檢驗

結果表明,以數字經濟發展指數為門檻變量進行門檻效應的存在性檢驗時,單一門檻效應通過了5%水平上的顯著性檢驗;以制度環境指數為門檻變量進行上述檢驗時,單門檻效應和雙門檻效應分別在1%和5%的顯著性水平上顯著。這表明,數字經濟發展對區域創新效率的影響,分別存在以數字經濟發展指數為門檻變量的單一門檻效應以及以制度環境指數為門檻變量的雙重門檻效應。

表7進一步給出了門檻值的估計結果及置信區間。可以看出,門檻變量dige的門檻值為0.385;門檻變量ins的第一個門檻值和第二個門檻值分別為0.468和0.600。圖1和圖2分別是對這兩個門檻變量的門檻估計值和實際值的一致性進行檢驗的似然比函數圖,其中水平虛線為5%的顯著性水平對應的LR臨界值,具體為7.35。可以看到上述估計的門檻值對應的LR統計量均明顯小于臨界值,通過了LR檢驗,這說明上述門檻估計值是真實的,可以據此設定門限區間,估計面板門檻回歸模型。

圖1 數字經濟發展指數的單一門檻值及似然比函數圖

圖2 制度環境指數的雙重門檻值及似然比函數圖

表7 門檻值估計結果及置信區間

表8是面板門檻回歸的估計結果。其中,模型(1)是以數字經濟發展指數dige為門檻變量的單一門檻效應模型,可以看出,當數字經濟發展指數值低于門檻值(即位于區間1)時,數字經濟發展的創新溢出效應為0.067,在5%的水平上顯著;隨著數字經濟不斷發展并突破門檻值之后(即位于區間2),數字經濟發展對創新效率的促進作用上升為0.084,并在1%的水平上顯著。這就初步證實了,隨著數字經濟發展規模不斷擴大,其對創新效率的正向影響呈現出顯著的“邊際效應遞增”的非線性特征,也即區域創新活動會隨著數字經濟規模的擴大和發展程度的加深而越來越有效率,數字經濟發展和區域創新效率之間存在“梅特卡夫法則”和網絡效應。模型(2)是以制度環境指數ins為門檻變量的雙門檻效應模型,可以看出,當制度環境指數位于“低于第一個門檻值”的區間1時,數字經濟發展對創新效率的影響系數為0.049,在5%的水平上顯著為正;當制度環境指數位于“跨越第一個門檻值處于中間水平”的區間2和“跨越第二個門檻值”的區間3時,數字經濟發展對創新效率的影響系數不斷上升,分別為0.070和0.095,且均在1%的水平上顯著。這就進一步證實了,數字經濟發展對區域創新效率的促進作用還會隨著制度環境的優化而持續增強,呈現出“邊際效應遞增”的非線性特征。至此,本文完整地驗證了假設3。

表8 門檻回歸估計結果

那么,現階段中國內地各省份的數字經濟發展對區域創新效率的影響分別位于哪個門檻區間?為回答這一問題,本文根據2021年各省份的數字經濟發展指數和制度環境指數數據,對各省份分別所處的門檻區間進行了整理,結果如表9所示。可以看出,數字經濟發展相對落后、位于區間1內的省份達18個之多,其中包括了2個東部省份和全部中部省份、8個西部省份,或者說南方7個省份和北方11個省份;

表9 2021年各省份分別所處的門檻區間

數字經濟發展較為領先、位于區間2內的省份包括9個東部省份以及3個西部省份,按南北劃分則包括8個南方省份,4個北方省份。而制度環境相對較差、位于區間1內的省份有4個,其中西部省份3個、東部省份1個,按南方和北方劃分則是1個來自南方,3個來自北方;位于區間2內的省份有11個,其中西部省份6個、中部省份4個、東部省份1個,按南方和北方劃分則是3個來自南方,8個來自北方;而制度環境相對較好、位于區間3內的省份有15個,其中東部省份9個,中部省份4個,西部省份2個,按南方和北方劃分則是11個來自南方,4個來自北方。可見,無論數字經濟發展,還是制度環境,都是東部地區位于數字經濟發展對區域創新效率有更強、更顯著正向影響的門檻區間的省份居多;相反,西部和中部地區多數省份的數字經濟發展還相對落后,制度環境也有較大的改善空間。按南方和北方劃分,則是南方地區位于數字經濟發展對區域創新效率有更強、更顯著正向影響的門檻區間的省份居多;相反,北方地區多數省份的數字經濟發展則相對落后,制度環境也有較大的改善空間。其中,本文也注意到,貴州作為西部省份,近幾年的數字經濟發展亮點較多,但是從貴州全省來看,其數字經濟發展很不平衡,整體仍處于相對落后的狀態。此外,東北三省無論在數字經濟發展方面,還是制度環境方面,都處于相對較低的門檻區間,這可能是導致近幾年東北經濟發展缺乏后勁、創新活力嚴重不足的重要原因之一。此外,通過以上分析也說明了,數字經濟發展和制度環境的優劣是導致數字經濟對區域創新效率的促進作用產生區域異質性的主要原因。

4. 穩健性檢驗

為檢驗本文基準回歸結果分析結論的可靠性,本文從以下幾方面進行了穩健性檢驗。

(1) 剔除樣本極端值。樣本極端值可能會對回歸結果產生一定影響,為避免這一問題,本文剔除區域創新效率最大和最小的樣本值,對模型重新進行估計。從表10的結果可以看出,核心解釋變量的回歸系數大小和顯著性都沒有發生明顯的變化,說明本文的基準回歸結論,即數字經濟的發展對區域創新效率的提升有積極的影響,具有一定的穩健性。

表10 穩健性檢驗回歸結果

(2) 剔除異常年份。上述基準回歸是基于2015-2021年的全樣本,但是2020年開始爆發和蔓延的新冠肺炎疫情對中國的經濟運行產生了較大的沖擊,相關的創新資源、設施和人才等創新要素難以發揮應有效能,制約了創新活動的開展,對創新效率可能造成了持續的負面影響。因此,下面剔除新冠肺炎疫情發生后2020年、2021年的樣本數據,將樣本區間調整為2015-2019年重新進行估計,回歸結果如表10第二列所示。可以看出,在剔除新冠肺炎疫情的影響之后,核心解釋變量的回歸系數仍然顯著為正,且系數值相較于基準回歸有所提升。這一方面說明,本文的主要研究結論是穩健可靠的,數字經濟發展對區域創新效率確實有顯著的正向影響;另一方面也能看出,由于疫情對整個經濟運行和創新活動的負面沖擊,使數字經濟發展對區域創新效率的促進作用有所減弱。

(3) 擴大樣本區間。在前文的基準回歸中,為了充分利用現有數據,全面地反映各省份的數字經濟發展,本文采用了如表1所示的數字經濟發展評價指標體系,該指標體系中的某些指標從2015年開始才有系統的統計數據,這也是本文的基準回歸以2015年為起點的主要原因。但是,從2015年至今的樣本區間較短,樣本量偏小,這可能影響到回歸分析結果的可靠性。為進一步檢驗基準回歸結果的穩健性,本文對表1中的數字經濟發展評價指標體系進行了精簡,僅保留從2011年開始就有統計數據的評價指標(6)精簡后的數字經濟發展評價指標體系包括6個指標,分別是:一級指標“數字化基礎”下的光纜密度、互聯網接入端口密度、寬帶互聯網用戶人數占比;一級指標“數字產業化”下的信息化從業人員數占比、電信業務總量;一級指標“產業數字化”下的北京大學數字普惠金融指數。可見,三個一級指標下都有相應的評價指標,仍具有較好的代表性。,進而將樣本的起始年份往前延伸至2011年,重新測算各省份的數字經濟發展指數,區域創新效率等其他變量的樣本數據也往前延伸至2011年,然后進行實證檢驗,結果如表10第三列所示。可以看出,將樣本區間擴大至2011-2021年之后,核心解釋變量dige的回歸系數的符號仍然顯著為正,進一步驗證了本文的基準回歸結論具有一定的穩健性。

(4) 工具變量法。在進行計量模型分析時,是否存在內生性也是需要重點關注的一個問題。就本文所研究的問題而言,如果數字經濟的發展促進了區域創新效率的提升,而區域創新效率的提升反過來又促進了數字經濟的發展,二者互為因果,就會產生內生性問題。為此,本文采用工具變量法對模型重新進行了估計。借鑒陳詩一和陳登科(2018)、陶長琪和彭永樟(2022)的做法,本文將“數字經濟政府關注度”作為數字經濟發展指數的工具變量。具體地,本文以2015-2021年各省份政府工作報告中與數字經濟相關的詞匯出現頻次占全文詞匯總數的比重來衡量“數字經濟政府關注度”。因為一方面,政府工作報告作為總結上一年并規劃新一年發展路徑的重要文件,其中與數字經濟相關詞匯(7)借鑒陶長琪和彭永樟(2022)一文,與數字經濟相關的詞匯具體包括:數字經濟、智能經濟、信息經濟、知識經濟、智慧經濟、數字化信息、現代信息網絡、信息和通信技術、ICT、通信基礎設施、互聯網、云計算、區塊鏈、物聯網、數字化、數字鄉村、數字產業、電子商務、5G、數字基礎設施、人工智能、電商、大數據、數據化、產業數字化、數字產業化、數據資產化、智慧城市、云服務、云技術、云端、電子政務、移動支付、線上、信息產業、軟件、信息基礎設施、信息技術、數字生活。出現的頻數能在一定程度上體現各省份對于數字經濟發展的關注程度和投入程度,反映各地關于數字經濟政策的全貌,與數字經濟發展的相關性不言自明。另一方面,地方政府工作報告發布在每年年初,而創新活動則貫穿于一年的始終,從而可以有效規避“反向因果”所引起的內生性問題。

表10的最后一列給出了以數字經濟政府關注度作為工具變量的2SLS回歸結果。可以看出,Kleibergen-Paap LM 檢驗的p值為0.000,拒絕了工具變量識別不足的原假設;Kleibergen-Paap Wald F檢驗統計量的值為19.326,大于10%顯著性水平下的臨界值16.38,表明不存在弱工具變量問題。因此,數字經濟政府關注度作為工具變量具有合理性和可行性。從2SLS回歸估計結果來看,數字經濟發展對區域創新效率的影響系數仍然顯著為正。這說明在克服了內生性問題后,數字經濟發展對區域創新效率依舊有著顯著的促進作用,再一次印證了研究假設1。

六、 結論與政策建議

數字經濟正引領中國乃至全球經濟發展方向。深入探究數字經濟的發展對區域創新效率的影響,對于中國實施創新驅動發展戰略具有重要意義。本文首先從理論上考察了數字經濟發展對區域創新效率的作用機制,以及制度環境對數字經濟發展和區域創新效率二者之間關系的調節效應,并提出了三條理論假設,然后基于中國內地30個省份的面板數據,對這些假設逐一進行了實證檢驗。研究結果表明:數字經濟的發展對區域創新效率水平的提升有顯著的促進作用,這一結論在剔除樣本極端值、剔除異常年份、擴大樣本區間、以及采用以數字經濟政府關注度為工具變量的工具變量法重新進行回歸檢驗后,仍然成立。分地區來看,主要是東部地區的數字經濟發展顯著提升了區域創新效率水平,中西部地區的數字經濟發展對區域創新效率僅有微弱的促進作用。如果按南方和北方劃分,那么主要是南方地區的數字經濟發展對區域創新效率有顯著的促進作用,而北方地區數字經濟發展對區域創新效率的影響并不明顯。制度環境對數字經濟發展和區域創新效率之間的關系具有正向調節作用,制度環境越好,數字經濟發展和區域創新效率之間的關系就越緊密,數字經濟的創新溢出紅利釋放得越多。將制度環境指數替換為具體的四個維度(包括政府與企業的關系、非國有經濟發展、要素市場發展、市場法律規范)指數之后,這一結論同樣成立。數字經濟發展和區域創新效率之間具有明顯的非線性關系,表現在:一是區域創新活動會隨著數字經濟規模的擴大和發展程度的加深而越來越有效率,在數字經濟發展和區域創新效率之間存在“梅特卡夫法則”和網絡效應;二是隨著制度環境不斷優化,數字經濟發展對區域創新效率的促進作用也呈現出“邊際效應遞增”的非線性特征。這些實證檢驗結論一一驗證了前文提出的理論假設。

基于以上的研究發現,為更好地發揮數字經濟和制度環境在提升區域創新效率中的重要作用,使創新驅動發展戰略更有成效,本文提出以下政策建議。

第一,為推動數字經濟發展,應大力推動數據資源的開放共享。數據要素是數字經濟發展的核心引擎,不僅有助于生產新產品和服務,還可以用于研發和知識創造,從而提高生產效率和創新效率(Cong等,2021)。而運營商提供的通信服務則是將數字化資源與區域創新主體連接起來的主要聯系途徑,高昂的使用費會加大創新人員的負擔。因此,對于壟斷型通信運營商,政府應敦促其減免高昂的政企業務收費或降低其資費,給區域創新主體減負增效,提高其創新積極性。此外,鑒于在全社會數據資源總量中,公共數據資源量約占80%,公共數據資源能否高效流通是國家實施大數據戰略的關鍵問題,為使公共數據資源得到有效利用并實現交流互通,在建設國家級數據開放平臺的同時,各地方政府也要下大力建設本區域的數據資源平臺,整合區域數據資源,提高其共享性,使數據資源真正成為創新發展的源頭和基礎,進而提升區域創新效率。這一點,對于數字經濟發展相對落后、區域創新效率偏低的天津、東北三省和中西部多數省份,尤其值得重視。

第二,為推動數字經濟發展,應大力培育數字經濟高層次人才、注重創新主體作用發揮。一方面,發展數字經濟需要大量專業技術人才的支持。可以結合數字經濟發展的實際需要,在住房、落戶、子女上學、配偶工作等一切有利于該領域高層次人才施展才華的政策層面給予相應的支持,切實保障他們的生活與家庭需求,進而為新興數字產業的建設和發展提供強有力支撐。此外,也應加強數字經濟方面職能部門的干部隊伍建設。因為要推動數字經濟發展,決策者也要有專業的數字經濟業務知識和服務能力,才能引導數字經濟高速發展,從而帶動區域創新效率提升。另一方面,各個區域的創新活動是由區域內的創新主體所主導的,目前被公認的創新主體主要有企業、高等院校、科研機構三大類,地區的創新活動正是通過這三大主體既獨立又相互關聯的創新活動體現出來。所以,現階段應更加重視釋放數字經濟對基礎研究以及應用研究的創新溢出紅利,打造一批成長性強、具有潛在競爭力和引領作用的新型創新主體,最大限度提高創新主體的創新效率。

第三,為提升區域創新效率,應進一步優化區域制度環境。前文的分析表明,目前經濟發展缺乏后勁、創新活力嚴重不足的地區,往往存在數字經濟發展水平偏低或嚴重失衡、制度環境亟待改善等問題。為改變這一現狀,一是要繼續轉變政府職能,建立健全創新的生態環境,同時有效發揮市場配置資源的作用,提升創新效率;二是要深化要素市場改革,完善現代產權制度,完善鼓勵創新的制度和環境,激發各類市場主體的創新活力;三是要深化國企國資改革,提升國有企業的創新動力和活力,同時大力支持民營企業發展;四是要加大對科技成果轉化的政策激勵,完善知識產權保護措施,營造創新文化氛圍。

第四,實施差異化的數字經濟發展和區域創新策略。鑒于前文的分析表明,目前主要是東部地區多數省份已處于數字經濟發展對區域創新效率有更強、更顯著正向影響的門檻區間,而西部和中部地區多數省份的數字經濟發展還相對落后,制度環境也有較大的改善空間;從南方和北方對比來看,則是南方地區位于數字經濟發展對區域創新效率有更強、更顯著正向影響的門檻區間的省份居多,北方地區多數省份的數字經濟發展還相對落后,制度環境也有較大的改善空間。也即現階段中國各省份間的數字經濟發展、制度環境和創新效率水平方面的差距還較大。這說明,各地還應該因地制宜、精準施策,推動各地區數字經濟與制度環境協調發展,以此來平衡中國創新資源空間分布的不均勻(沈宏婷,2023),提升創新效率。這里強調協調發展,并不是要求各地區的數字經濟發展與制度環境都高度一致,而是更加關注有效釋放各自的優勢和制度紅利、著力縮小地區間的“數字鴻溝”和創新效率上的差距。例如, “東數西算”政策將東部的算力需求有序引導到西部,既減輕了東部地區的經濟壓力,也有利于發揮西部地區在人力與電力成本方面的優勢,對提升各地區的創新效率,進而推動各地區經濟高質量發展,建設創新型國家,都有好處。再如,天津和東北三省作為中國的老工業基地,具有科技、人才等方面的優勢,但是近年來在數字經濟發展方面都相對落后,這些省份更應該從體制機制上分析原因,深挖數字經濟發展潛力,并以此激發創新的積極性和能動性,帶動北方經濟重新煥發生機和活力。