安 孟 張 誠

[提要]基于數字基礎設施建設、數字產業(yè)發(fā)展水平以及數字化人才三個維度構建了中國省際層面的數字經濟發(fā)展指標體系，使用熵值法計算了數字經濟發(fā)展水平綜合指數，然后借助中國大陸31省(市、區(qū))2003-2019年的數據實證檢驗了數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響。結果發(fā)現：隨著數字經濟的不斷發(fā)展，創(chuàng)新效率得以提升，數字經濟發(fā)展顯著地提升了中國的創(chuàng)新效率，成為新時期提升中國區(qū)域創(chuàng)新效率的新動能。這一核心結論在一系列的穩(wěn)健性檢驗之后依然成立。中介效應的檢驗結果表明數字經濟發(fā)展不僅會直接提升創(chuàng)新效率，還會通過人力資本效應和產業(yè)結構升級效應的作用間接提升創(chuàng)新效率。因此，應當全面促進數字經濟發(fā)展，完善數字基礎設施建設，激發(fā)創(chuàng)新活力，實現數字經濟發(fā)展和創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的雙贏。

一、引言和文獻綜述

伴隨著互聯網、人工智能以及大數據等新興技術的蓬勃發(fā)展，中國數字經濟規(guī)模不斷擴大。根據《中國互聯網發(fā)展報告2020》的數據顯示，2020年中國的數字經濟總體規(guī)模高達35.84萬億元，在GDP中的占比達到36.2%，對總體經濟發(fā)展和社會進步發(fā)揮著舉足輕重的作用。尤其是2020年，中國的互聯網行業(yè)在新冠疫情防控方面發(fā)揮了積極作用，為中國成為全球唯一實現經濟正增長的國家以及圓滿完成脫貧攻堅任務做出了重要的貢獻。2017年數字經濟首次被寫入政府工作報告，指出要“促進數字經濟加速成長”，2020年作為“十三五”規(guī)劃的收官之年，我國數字經濟蓬勃發(fā)展、互聯網基礎設施全面覆蓋、網民規(guī)模平穩(wěn)增長、網絡強國建設取得了突破性的成就。工業(yè)機器人、5G和大數據等技術的迅速發(fā)展，對經濟社會的各個方面產生深遠的影響，同時數字經濟的發(fā)展壯大，數字化水平的提高，互聯網、計算機、信息與通信技術的滲透，必然會推動新一輪的技術革新。那么數字經濟發(fā)展能否提升中國的區(qū)域創(chuàng)新效率？數字經濟發(fā)展影響創(chuàng)新效率的作用機制是什么？數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的作用是否受地區(qū)發(fā)展特征以及時間差異的影響？對上述問題的回答不僅可以評估數字經濟發(fā)展能否成為新時期中國創(chuàng)新效率提升的新動力，同時也深化了數字經濟發(fā)展與創(chuàng)新效率關系的理解，還為推進數字經濟發(fā)展和未來國家相關政策的制定提供了依據。

既有研究從多個角度對創(chuàng)新效率的影響因素進行了探索。開放經濟條件下，部分學者認為一方面外商直接投資可以為創(chuàng)新活動提供充足的資金，緩解融資約束導致的研發(fā)投入不足問題，因此外商直接投資可以提升東道國的創(chuàng)新效率(Girma等，2008；[1]冉光和等，2013[2])；另一方面，外商直接投資可以帶來先進的生產技術和生產工藝，并通過技術外溢效應提升東道國的創(chuàng)新能力(范承澤等，2008；[3]李玉梅和桑百川，2011[4])。但是也有研究認為外資的進入不利于提升東道國的創(chuàng)新效率。蔣殿春和夏良科(2005)認為外資進入會產生競爭效應，內資企業(yè)和外資企業(yè)相比，在技術競爭方面很難占據上風，因此外資進入抑制了創(chuàng)新效率的提升。[5]李曉鐘和張小蒂(2008)指出外資進入憑借豐厚的薪水和良好的待遇，吸引內資企業(yè)的人才流動到外資企業(yè)，降低了內資企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新基礎，不利于創(chuàng)新效率的提升。[6]李健等(2016)研究發(fā)現外資進入降低了內資企業(yè)的市場占有率，進而降低了國內的資源配置效率，對創(chuàng)新效率的提升產生負向影響。[7]

近年來，新興經濟體通過對發(fā)達國家和地區(qū)進行投資，獲取其先進的技術和前沿的管理，已經成為新興經濟體提升創(chuàng)新效率的重要途徑。Branstetter(2006)研究認為日本企業(yè)在美國進行投資，可以獲得美國的技術外溢，進而提高日本的創(chuàng)新效率；[8]Buckley和Hashai(2014)認為走出去的同時可以帶動出口，擴大海外市場，從而降低單位產品的研發(fā)成本，增強創(chuàng)新能力，提升創(chuàng)新效率；[9]毛其淋和許家云(2014)證實了對外直接投資對創(chuàng)新效率具有持續(xù)的提升作用，且這種作用是逐年遞增的。[10]進一步地，Seyoum等(2015)發(fā)現不僅是對發(fā)達國家的投資，對發(fā)展中國家的投資同樣可以產生技術外溢作用，提高母國的創(chuàng)新效率。[11]但是，李思慧和于津平(2016)[12]認為對外直接投資會導致國內的創(chuàng)新投入短缺，抑制創(chuàng)新效率的提升；沈春苗和鄭江淮(2019)[13]認為由于發(fā)達國家實施技術封鎖，中國處于價值鏈的低端、現實存在的吸收能力不足以及產能過剩等原因，導致對外直接投資抑制了中國的技術進步。

部分研究認為創(chuàng)新效率的提升離不開政府的支持。Guan和Chen(2012)認為政府的干預在創(chuàng)新效率的提升過程中發(fā)揮著重要的作用；[14]盧方元和李彥龍(2016)[15]、Szczygielski等(2017)[16]的研究同樣證實了政府的干預有助于提升創(chuàng)新效率。但是也有研究認為由于信息的不對稱性(安同良等，2009)[17]、政府的補貼會擠出研發(fā)投入(白俊紅等，2009；[18]Acemoglu等，2018[19])以及企業(yè)尋租活動對創(chuàng)新資源配置造成的扭曲(馮宗憲等，2011；[20]肖文和林高榜，2014[21])等原因導致政府的干預抑制了創(chuàng)新效率的提升。

綜合上述分析可知，現有研究已經對創(chuàng)新效率的影響因素進行了一系列的探索，但是鮮有研究將數字經濟發(fā)展這一新興要素納入創(chuàng)新效率提升的分析框架，基于此，本文首先從理論上分析了數字經濟發(fā)展對中國創(chuàng)新效率的影響，然后基于數字經濟基礎設施、數字產業(yè)發(fā)展和數字化人才三個方面構建了中國數字經濟發(fā)展指標體系，借助熵值法測算了數字經濟發(fā)展水平，最后使用2003-2019年中國大陸31省(市、區(qū))的數據，實證檢驗了數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響。相比已有文獻，本文試圖從三個方面進行拓展：第一，研究視角上，立足于數字經濟發(fā)展的現實，從創(chuàng)新效率的角度評價數字經濟發(fā)展的影響，既補充了數字經濟發(fā)展的創(chuàng)新效應研究，又拓展了創(chuàng)新效率影響因素的相關研究。第二，指標的計算方面，從數字基礎設施建設、數字產業(yè)發(fā)展和數字化人才三個方面選取15個基礎指標，使用熵值法計算了中國省際層面的數字經濟發(fā)展水平，在此基礎上進行的相關實證結果也會更準確、客觀、全面以及合理。第三，研究維度上，為了提供更多維度的經驗證據，提高研究結果的可信度，進一步考察了數字經濟發(fā)展在不同的地區(qū)和不同時間內的異質性作用。

二、數字經濟發(fā)展影響創(chuàng)新效率的理論機制分析

(一)數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率影響的直接效應

數字經濟以數字信息和知識作為關鍵生產要素，并通過信息通信技術促進經濟結構優(yōu)化和經濟效率的提升。數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的直接影響主要體現在兩個方面：

第一，數字經濟發(fā)展為創(chuàng)新活動提供了充足的資金，有利于提高整個地區(qū)的創(chuàng)新效率。創(chuàng)新活動需要投入大量的財力、人力以及物力，并且耗時較長，沉沒成本較高，風險較大，但數字經濟的發(fā)展不僅會產生規(guī)模經濟性，進而降低研發(fā)成本，還會促進技術的吸收，提高再創(chuàng)新的速度，進而提升整個地區(qū)的研發(fā)創(chuàng)新效率。具體來說，數字經濟發(fā)展模式下，數字資源作為核心生產要素，其投入存在規(guī)模經濟性。隨著在線支付、人工智能以及電子商務用戶規(guī)模的擴大，前期數字基礎設施投入的邊際成本不斷下降，尤其是當數字經濟發(fā)展?jié)B透至整個上下游供應鏈，相關市場之間開始融合，規(guī)模經濟性更加明顯，整個社會的收益上升，盈利能力提高，而盈利能力的提高為企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新提供了充足的資金支持。因此，隨著數字經濟的蓬勃發(fā)展，在分攤研發(fā)成本的同時提高了盈利能力，為創(chuàng)新活動的開展提供了資金支持，進而激發(fā)了創(chuàng)新活力，提升了創(chuàng)新效率。

第二，資本要素的配置和利用層面，數字經濟發(fā)展可以減少信息的不對稱，提高資本要素的配置和利用，進而為創(chuàng)新效率的提升注入全新的動力。在傳統的工業(yè)經濟時代，生產者通常會向金融機構貸款獲得資金，但是對于中小企業(yè)而言，獲得發(fā)展所需的貸款難度較大，這導致中小企業(yè)迫于資金的壓力放棄對自身的投資和技術升級改造，從而繼續(xù)沿用早應該被淘汰的技術設備，這必定會降低研發(fā)創(chuàng)新效率(張騰等，2021)[22]。但是隨著數字經濟的發(fā)展，特別是互聯網金融、數字金融的出現有效解決了中小企業(yè)和科技企業(yè)的融資貸款問題，同時資本市場閑置和多余的資金可以通過互聯網平臺準確地流入到相應的資金需求企業(yè)。因此，數字經濟的發(fā)展提高了資本的配置和利用效率，為企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新提供了充足的資金，最終促進了地區(qū)的技術進步和研發(fā)創(chuàng)新效率的提升。

根據以上兩個方面的分析，提出本文的第一個假設：

H1：數字經濟發(fā)展能夠提升中國的區(qū)域創(chuàng)新效率

(二)數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率影響的間接效應

1.人力資本效應

第一，傳統勞動力層面，伴隨著大數據、智能技術、互聯網、云計算等產業(yè)的不斷發(fā)展，強化了相對應地區(qū)的基礎設施建設，先進的生產方式、工作模式以及設備的使用對人力資本提出了更高的要求。具體而言，數字經濟、數字技術以及數字化的工作平臺等生產模式的出現改變了原有的傳統生產方式，智能化生產設備的應用使得企業(yè)的產出由實體產品轉向虛擬產品，傳統的生產線工人已經無法滿足數字經濟發(fā)展的需要，尤其是搬運工人、物流配送員和零部件組裝人員等傳統低技能勞動力會逐漸被機器取代(閻世平等，2020)[23]。因此，傳統勞動者迫于生存的壓力會通過繼續(xù)教育、參加技能培訓等方式提高自身的技能和素質，這有利于提高傳統勞動力的人力資本。

第二，高技能勞動力層面，數字經濟的發(fā)展不僅提高了經濟的數字化水平，還使得傳統的生產要素在形態(tài)上發(fā)生轉變，勞動者的社交能力與認知能力等素質在勞動市場競爭中的作用越發(fā)重要。因此，數字經濟發(fā)展對從事數字化生產和服務的科研人員以及工程技術人員等高技能勞動力尤其是復合型人才的需求增加。特別是隨著信息通信技術、互聯網對經濟社會發(fā)展的逐漸滲透，科研人員和設計工作者等高技能勞動者備受青睞。為了培養(yǎng)高技能人才，順從形勢發(fā)展的需要，整個社會對人力資本的投資將會增加，人力資本水平將會提高。

第三，消費需求層面，數字經濟發(fā)展不僅會降低信息的不對稱性，緩解資源錯配，提高資源的配置效率，進而提高生產效率，降低產品的價格和生活成本，間接地提高人們的可支配收入。隨著收入水平的提高，人們在數字產品及相關行業(yè)產品方面的消費需求增加，這有利于擴大數字經濟規(guī)模，數字經濟規(guī)模的擴大和迅速發(fā)展對高技能勞動力的需求增加。從這一層面來看，數字經濟的發(fā)展增加了人們的收入，刺激了人們的消費需求，這有利于擴大數字經濟發(fā)展規(guī)模，增加高技能勞動力的需求。因此為了滿足高技能勞動力的需求，整個社會會增加人力資本投資，人力資本水平得以提高。此外，收入水平的提高也有利于勞動者增加自身以及后代的教育投資，這也有利于提升人力資本水平。

人力資本作為技術、知識和能力的綜合體現，是技術進步和創(chuàng)新的核心投入要素，不論是自主研發(fā)還是吸收國外的技術都離不開高水平的人力資本(張寬和黃凌云，2019)[24]。因此，人力資本在提升創(chuàng)新效率過程中發(fā)揮的作用至關重要。根據上述分析，數字經濟發(fā)展提高了人力資本水平，進而提高了創(chuàng)新效率。由此提出本文的第二個假設：

H2：數字經濟發(fā)展通過人力資本效應間接提高了創(chuàng)新效率

2.產業(yè)結構效應

第一，傳統產業(yè)層面。首先，數字經濟發(fā)展通過提高高端生產要素的比重改變了要素投入結構，進而推動產業(yè)結構優(yōu)化升級。云計算、大數據以及互聯網等作為新的生產要素被配置到生產、流通以及消費等各個環(huán)節(jié)，與其他生產要素的融合可以改善實體經濟中各種生產要素的投入和組合方式，進而改變傳統產業(yè)的發(fā)展模式，有利于重塑產業(yè)鏈，促進技術和知識密集型產業(yè)的發(fā)展。其次，數字經濟的發(fā)展能夠實現規(guī)模經濟、范圍經濟以及長尾經濟，提高傳統經濟的附加值。不僅如此，數字經濟發(fā)展還可以通過資源和信息共享加速實體經濟的資源重組，促進資源在各個產業(yè)之間的流動，打破傳統產業(yè)發(fā)展的資源約束，進而推動傳統產業(yè)向智能化、數字化以及自動化等方向轉變，促進傳統產業(yè)升級。

第二，數字產業(yè)層面。首先，數字經濟發(fā)展能夠培育新的高端要素，促進產業(yè)向數字化方向發(fā)展，進而推動產業(yè)重新布局和要素重置，釋放新的結構紅利。其次，數字經濟發(fā)展一方面使得工業(yè)和服務業(yè)之間相互滲透，實體經濟與新興服務業(yè)不斷融合，三大產業(yè)之間的界限日漸模糊；另一方面，數字經濟的不斷發(fā)展會催生出網絡化、數字化等現代服務業(yè)的新形態(tài)，進而提高數字產業(yè)的占比(胡西娟等，2020)[25]。隨著產業(yè)向數字化方向發(fā)展以及數字產業(yè)占比的提高，帶動了產業(yè)結構升級。

隨著產業(yè)結構升級和產業(yè)自身發(fā)展的需要，一方面相關產品的生產將更加密集地使用知識和技術等，產品中也將加入更多的服務性元素，產品的附加值提高，創(chuàng)新回報也會隨之提高，因此企業(yè)進行創(chuàng)新的動力也就越強；另一方面，產業(yè)的布局趨于合理，可以為創(chuàng)新活動的開展提供更好的創(chuàng)新環(huán)境和基礎，創(chuàng)新效率自然也會提高。此外，隨著產業(yè)結構升級，生產要素逐漸從低效率的部門流動到高效率的部門，更多優(yōu)質的創(chuàng)新要素也會被配置到相應的部門，在這一過程中創(chuàng)新資源的重新配置也會對創(chuàng)新效率的提升產生積極作用。根據上述分析，數字經濟發(fā)展促進了產業(yè)結構升級，進而提高了創(chuàng)新效率。據此提出本文的第三個假設：

H3：數字經濟發(fā)展通過產業(yè)結構效應間接提高了創(chuàng)新效率

三、實證模型、變量和數據

(一)模型設定

本文的研究將數字經濟發(fā)展納入創(chuàng)新效率提升的分析框架，構建如下的基本計量模型：

TEit=α0+β1Digit+γ1Xit+δt+λi+εit

(1)

(1)式中，i代表省份，t代表年份。TE表示創(chuàng)新效率，Dig表示數字經濟發(fā)展水平，系數β1反映了數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響。X表示一組影響創(chuàng)新效率的其他控制變量，具體包括政府的財政支出(Fis)、科技發(fā)展水平(Tech)、對外直接投資(OFDI)、外商直接投資(FDI)、貿易開放度(Open)、基礎設施建設(Infra)。δt表示時間固定效應，λi表示個體固定效應，εit表示隨機擾動項。

(二)變量說明

1.創(chuàng)新效率(TE)

考慮到創(chuàng)新過程中存在的效率損失，本文從投入產出角度出發(fā)，選用超越對數生產函數，借助隨機前沿分析方法(SFA)測算創(chuàng)新效率。超越對數生產函數的具體形式如下：

+d4lnRDKit+d5t×lnRDKit+d6t×lnRDKit

(2)

其中，RDY表示創(chuàng)新產出，用新產品銷售收入衡量，不僅能夠反映創(chuàng)新產出，還能夠反映創(chuàng)新產出被市場接受認可的程度，同時用工業(yè)品出廠價格指數進行平減。RDL表示創(chuàng)新勞動投入，用R&D人員全時當量衡量，其相比R&D人員數量指標可以更明確地反映R&D人員的實際勞動投入量。RDK表示創(chuàng)新資本投入，用永續(xù)盤存法計算的創(chuàng)新資本存量表示，具體公式如下：

RDKit=(1-δ)×RDKit-1+Eit

(3)

其中，RDK表示R&D資本存量，E表示各省份當期的R&D經費內部支出，δ取值15%。各個省份的R&D經費內部支出的平減指數用固定資產投資價格指數和原材料購進價格指數的加權值(兩者的權重各為0.5)計算。關于基期RDK的計算公式如下：

RDKio=Eio/(g+δ)

(4)

其中，g為各個省份R&D經費內部支出的算術平均增長率。

那么，創(chuàng)新效率(TE)可以表示為：

(5)

2.數字經濟發(fā)展(Dig)

本文結合中國數字經濟發(fā)展的實際，立足于數字基礎設施建設、數字產業(yè)發(fā)展水平以及數字化人才三個維度，堅持客觀性、全面性、科學性以及有效性等原則選取相應的細分指標，并結合黃群慧(2019)[26]、楊慧梅和江璐(2021)[27]等關于互聯網和數字經濟的研究，從而構建數字經濟發(fā)展水平指標體系，并在該指標體系的基礎上測算中國省際層面的數字經濟發(fā)展水平指數。本文設計的中國省際數字經濟發(fā)展水平測度指標體系如表1。

表1 中國省際數字經濟發(fā)展水平測度指標體系

根據上述指標測度體系，借助熵值法測算中國省際層面的數字經濟發(fā)展綜合指標。首先，為了避免基礎指標之間量綱不同可能產生的影響，對原始數據進行標準化處理，具體公式如下：

(6)

然后，在計算熵值時，為了避免標準化后取值為0的情形，同時保持數據的原有信息，對標準化后的取值進行較小幅度的移動：

(7)

(8)

最后，計算指標權重：

(9)

則i地區(qū)的數字經濟發(fā)展綜合指數Dig為：

(10)

3.控制變量

為了更加精確地分析數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響，本文還控制了以下變量：政府的財政支出(Fis)用各地區(qū)財政一般預算支出與該地區(qū)GDP的比值衡量，科技發(fā)展水平(Tech)用技術市場成交額在GDP中的占比表示，對外直接投資(OFDI)用對外直接投資流量在GDP中的占比表示，外商直接投資(FDI)用實際利用外商直接投資額占GDP的比重表示，貿易開放度(Open)用進出口總額在GDP中的占比表示，基礎設施建設(Infra)用各地區(qū)的郵電業(yè)務總量占GDP的比重表示。

(三)數據來源

本文所選取的數據為除西藏外中國大陸30個省(市、區(qū))2003-2019年的數據，由于西藏地區(qū)的數據缺失嚴重，故進行剔除。其中，新產品銷售收入、R&D人員全時當量、R&D經費內部支出數據來自《中國科技統計年鑒》。工業(yè)品出廠價格指數、固定資產投資價格指數、原材料購進價格指數的數據來源于《中國價格統計年鑒》。GDP、地方財政一般預算支出、技術市場成交額、實際利用外商直接投資額、進出口總額、郵電業(yè)務總量的數據來源于各地區(qū)的統計局以及《中國統計年鑒》。對外直接投資流量數據來源于《對外直接投資公報》。所有涉及價格的變量均平減至2003年不變價格表示的實際變量，少量缺失數據用年均增長率予以推算。主要變量的描述性統計如表2所示。

表2 主要變量的描述性統計

四、實證結果與分析

(一)基準回歸

我們首先考察的是數字經濟發(fā)展能否提升創(chuàng)新效率的問題，表3報告了數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率影響的估計結果。第(1)列在不加入任何控制變量和固定效應的基礎上，僅以數字經濟發(fā)展水平對創(chuàng)新效率進行簡單的OLS估計，數字經濟發(fā)展水平的系數為0.640在1%的水平上顯著；第(2)列在簡單回歸的基礎上加入控制變量，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數為0.224在1%的統計性水平上顯著；第(3)列加入時間固定效應；第(4)列在第(3)列的基礎上加入省份固定效應，第(3)-(4)列數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率影響的估計系數依然顯著為正；第(5)列匯報了省際層面的聚類穩(wěn)健標準誤，數字經濟發(fā)展的系數為0.470在10%的水平上顯著，表明數字經濟發(fā)展水平每提高1%，創(chuàng)新效率將提高0.47%，數字經濟發(fā)展顯著地提升了創(chuàng)新效率，這驗證了假設H1。

表3 數字經濟發(fā)展影響創(chuàng)新效率的基準回歸

(二)機制檢驗

根據以上分析，我們證實了數字經濟發(fā)展提升了創(chuàng)新效率，那么數字經濟發(fā)展為什么會提升創(chuàng)新效率？即數字經濟發(fā)展提升創(chuàng)新效率的作用機制是什么？為了回答上述問題，結合前文的分析，引入人力資本(Hum)和產業(yè)結構升級(Ind)兩個中介變量，構建如下的中介效應檢驗模型：

Mit=α1+β2Digit+γ2Xit+δt2+λi2+εit2

(11)

TEit=α2+β3Digit+x2Mit+γ3Xit+δt3+λi3+εit3

(12)

其中，M表示中介變量，具體包括人力資本(Hum)用平均受教育年限的對數值表示，產業(yè)結構升級(Ind)用第三產業(yè)產值在GDP中的占比表示，控制變量與(1)式保持一致，數據來源于各地區(qū)歷年統計年鑒。(11)式估計的是數字經濟發(fā)展對人力資本和產業(yè)結構升級的影響，(12)式估計的是數字經濟發(fā)展與各中介變量對創(chuàng)新效率的影響。

表4報告了數字經濟發(fā)展影響創(chuàng)新效率的機制檢驗結果，第(1)列數字經濟發(fā)展對人力資本的影響系數為0.351在1%的水平上顯著，表明數字經濟發(fā)展有利于提升人力資本水平；第(2)列數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數顯著為正，人力資本對創(chuàng)新效率的影響系數為正且高度顯著，第(1)-(2)列表明數字經濟發(fā)展提高了人力資本水平，并通過人力資本效應提高了創(chuàng)新效率，這驗證了假設H2。第(3)列數字經濟發(fā)展對產業(yè)結構升級的影響系數為0.312在1%的水平上顯著，表明數字經濟發(fā)展推動了產業(yè)結構升級；第(4)列數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數顯著為正，產業(yè)結構升級對創(chuàng)新效率的影響系數為0.035在5%的統計水平上顯著，第(3)-(4)列表明，數字經濟發(fā)展促進了產業(yè)結構升級，并通過產業(yè)結構升級效應提高了創(chuàng)新效率，這驗證了假設H3；第(5)列數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數為0.417在1%的水平上顯著，人力資本對創(chuàng)新效率的影響系數為0.057在1%的水平上顯著，產業(yè)結構升級對創(chuàng)新效率的影響系數顯著為正，這表明數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響為不完全中介效應，即數字經濟發(fā)展不僅會直接提升創(chuàng)新效率，還會通過人力資本和產業(yè)結構升級效應間接提升創(chuàng)新效率。

表4 數字經濟發(fā)展影響創(chuàng)新效率的機制檢驗

(三)分位數回歸

由于普通最小二乘估計法考察的是解釋變量對被解釋變量條件期望的影響，也就是均值回歸，這無法刻畫某一范圍或者區(qū)間內解釋變量對被解釋變量的影響，而且如果數據呈現肥尾或者尖峰等情況，普通最小二乘估計法的結果是有偏的。因此為了克服這種缺陷，Koendker和Bassett(1978)[28]提出了分位數回歸法，這種方法旨在考察在被解釋變量的不同分位數下，解釋變量對被解釋變量的影響，與普通最小二乘估計法相比，分位數回歸可以更全面地展示解釋變量對不同范圍的被解釋變量的影響，得到的回歸結果更全面。

我們將選取0.10、0.25、0.50、0.75和0.90五個經典分位點，分別考察在不同的創(chuàng)新效率水平下數字經濟發(fā)展水平對創(chuàng)新效率的影響，估計結果如表5所示。從分位數回歸的結果來看，從0.10到0.90分位點上的數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數均顯著為正，這與基準回歸的估計結果一致。數字經濟發(fā)展水平在不同的創(chuàng)新效率分位點上的系數和顯著性水平存在差異，即隨著分位點的提高，數字經濟發(fā)展水平對創(chuàng)新效率的影響系數不斷減小，0.10分位點處的數字經濟發(fā)展的系數最大，0.90分位點處數字經濟發(fā)展的系數最小，這表明在低分位點處，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的提升作用較強，創(chuàng)新效率的提升空間較大；但是隨著創(chuàng)新效率的不斷提升，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的提升作用呈遞減趨勢，創(chuàng)新效率的提升空間不斷縮小，這同時表明數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響具有分位數異質性。

表5 數字經濟發(fā)展影響創(chuàng)新效率的分位數回歸

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.內生性問題

數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率影響的估計結果可能受內生性問題的干擾。第一，隨著創(chuàng)新效率的提高，企業(yè)的盈利能力上升，利潤增加，這可能會帶動數字基礎設施建設的完善和數字產業(yè)化的發(fā)展，進而促進數字經濟發(fā)展水平提高，因此數字經濟發(fā)展與創(chuàng)新效率兩者之間可能存在雙向因果關系。第二，由于研發(fā)創(chuàng)新的周期較長，期間需要大量的資金投入，創(chuàng)新過程還具有不確定性，如果僅依靠企業(yè)內部的投資是遠遠不夠的，因此融資能力對創(chuàng)新效率的提升至關重要，融資能力這一變量的遺漏也可能會導致內生性問題。我們將從兩個方面解決雙向因果和變量遺漏導致的內生性問題。

系統廣義矩估計方法的動態(tài)回歸?？紤]到創(chuàng)新勞動和資本投入在短期內不會迅速發(fā)生變化，創(chuàng)新效率可能存在一定的趨勢性，同時考慮到數字經濟發(fā)展和創(chuàng)新效率之間存在的雙向因果關系，我們引入創(chuàng)新效率的滯后一期，采用系統廣義矩估計方法(GMM)進行動態(tài)面板回歸。在進行系統GMM回歸之前，首先進行Arellano-Bond檢驗和Sargan檢驗，AR(1)的p值為0.00，AR(2)的p值為0.19，Sargan值為1，這表明模型選擇的工具變量和滯后期數是合理的。系統GMM的估計結果如表6(1)列所示，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數為0.423且高度顯著，表明數字經濟發(fā)展提升了創(chuàng)新效率。

增加可能遺漏的重要變量。融資能力的強弱可能會影響創(chuàng)新效率的提升，我們以金融機構本外幣各項貸款余額在GDP中的比重表示融資能力，數據來源于各省歷年的統計年鑒和央行發(fā)布的《金融運行報告》。表6(2)列匯報了加入融資能力之后數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響，數字經濟發(fā)展水平的系數為0.442在1%的水平上顯著。加入融資能力后，數字經濟發(fā)展水平的系數與基準回歸的結果相比出現了小幅度的下降，這表明部分應該由融資能力解釋的效應在基準回歸中被數字經濟發(fā)展水平解釋了，變量遺漏導致數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數出現上偏。克服內生性問題后，數字經濟發(fā)展提升了創(chuàng)新效率這一核心結論仍然成立。

2.創(chuàng)新效率指標的再計算

本文關注的核心被解釋變量是創(chuàng)新效率，并使用超越對數生產函數的隨機前沿分析法對其進行計算，考慮到數字經濟發(fā)展水平對創(chuàng)新效率影響的估計結果可能受創(chuàng)新效率測算方法的影響，因此我們選用柯布-道格拉斯生產函數對創(chuàng)新效率重新測算，并將測算的結果代入(1)式重新進行估計。估計結果如表6(3)列所示，數字經濟發(fā)展水平對創(chuàng)新效率的影響系數為0.015在1%的水平上顯著，表明數字經濟發(fā)展有利于提升創(chuàng)新效率，這與基準回歸的結果一致。

3.異常值的處理

考慮到計算所得的創(chuàng)新效率最大值和最小值之間相差較大，同時數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響可能受到創(chuàng)新效率極端高低值的影響，因此我們將創(chuàng)新效率低于3%分位數或者大于97%分位數的樣本點剔除，對得到的子樣本重新進行估計。估計結果如表6(4)列所示，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數為0.389在1%的水平上顯著，這證實了本文核心結論的穩(wěn)健性。

表6 數字經濟發(fā)展影響創(chuàng)新效率的穩(wěn)健性檢驗

(五)進一步分析

1.地區(qū)差異分析

考慮到地區(qū)之間的資源稟賦、基礎設施、交通的便利性以及經濟發(fā)展水平存在較大的差異，這可能會影響數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率作用的發(fā)揮，因此我們將樣本劃分為東部、中部和西部三個區(qū)域，分組考察數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響。估計結果如表7(1)-(3)列所示，無論是東部、中部還是西部地區(qū)，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響系數均顯著為正，這支持本文的核心結論。進一步對比三個地區(qū)數字經濟發(fā)展的系數發(fā)現，不同地區(qū)數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率提升的強度不同，西部地區(qū)最強，東部次之，中部最弱。這是由于：第一，相對于中部和東部，西部地區(qū)創(chuàng)新效率提升的空間更大。第二，西部地區(qū)的數字經濟發(fā)展起步較晚，水平較低，創(chuàng)新能力較弱，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率作用的發(fā)揮正處于上升階段。第三，東部和中部地區(qū)數字經濟發(fā)展起步較早，水平較高，數字經濟對創(chuàng)新效率的溢出紅利已經提前釋放，使得創(chuàng)新效率提升對數字經濟發(fā)展水平的要求更高(韓先鋒等，2019)[29]。因此，東部和中部地區(qū)數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的提升作用相對西部地區(qū)較弱。

2.時間差異分析

本文選取的樣本時間跨度17年，其中經歷了2008年的經濟危機，經濟危機的發(fā)生給中國經濟造成創(chuàng)傷，外向型經濟發(fā)展受挫。在這一背景下，中國為了恢復經濟，開始調整發(fā)展方向，實施自主創(chuàng)新戰(zhàn)略，同時注重發(fā)展更高水平的外向型經濟，吸引優(yōu)質的外資，獲取全球化紅利。為了考察經濟危機的發(fā)生是否會影響數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率作用的發(fā)揮，我們以2008年為時間節(jié)點，將樣本劃分為兩組，分組回歸予以考察數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響。結果如表7(4)-(5)列所示，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響在2008年前后兩個時段內的系數均顯著為正，但是系數的大小存在差異性，具體表現為2008-2019年數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的提升作用更大。這是因為：第一，2008年以后，中國的數字基礎設施不斷完善，數字產業(yè)不斷發(fā)展，數字人才增多，因此數字經濟發(fā)展迅猛，對創(chuàng)新效率的提升作用更強。第二，經濟危機之后，政府實施了一系列的自主創(chuàng)新激勵政策，給予創(chuàng)新企業(yè)財政支持和稅收優(yōu)惠，社會也更加注重創(chuàng)新人才的培育，這都為創(chuàng)新提供了良好的外部環(huán)境，有利于提升創(chuàng)新效率，助推數字經濟對創(chuàng)新效率作用的發(fā)揮。

表7 數字經濟發(fā)展影響創(chuàng)新效率的進一步分析

五、結論與啟示

本文首先從數字基礎設施建設、數字產業(yè)發(fā)展以及數字化人才三個方面構建數字經濟發(fā)展指標體系，使用熵值法計算了中國省際層面的數字經濟發(fā)展水平。然后，基于中國大陸31省(市、區(qū))2003-2019年的數據，實證檢驗了數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響，得出的主要結論如下：

第一，數字經濟發(fā)展有助于提升創(chuàng)新效率，數字經濟已經成為新時期驅動中國創(chuàng)新效率提升的重要引擎。第二，中介效應的檢驗結果表明數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的作用機制為不完全中介效應，即數字經濟發(fā)展不僅會直接提升創(chuàng)新效率，還會通過人力資本和產業(yè)結構升級效應間接提升創(chuàng)新效率。第三，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的提升作用存在地區(qū)和時間異質性，與中部和東部地區(qū)相比，西部地區(qū)數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的正向作用更大，2008年之后數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的提升作用更強。

就當前中國的創(chuàng)新活動現狀來看，雖然各個省份的創(chuàng)新驅動發(fā)展都取得了一定的進步，但是還存在創(chuàng)新效率較低、地區(qū)差異較大的問題。數字經濟發(fā)展作為提升創(chuàng)新效率的重要力量，無疑為上述問題的解決指明了方向。本文的研究具有如下政策啟示：

第一，要全面推進數字經濟發(fā)展，同時促進數字經濟與實體經濟的融合。數字經濟不僅是一種經濟現象，還是當前中國提升創(chuàng)新效率的重要驅動力。因此，應該完善數字經濟基礎設施建設，加大對數字經濟核心領域如人工智能、云計算、大數據、5G以及區(qū)塊鏈等領域的扶持力度。同時政府還要完善數字經濟發(fā)展的頂層設計，做好數字經濟發(fā)展的相關規(guī)劃，促進數字經濟的持續(xù)發(fā)展。

第二，要因地制宜，實施差異化的數字經濟發(fā)展策略。根據本文的研究，數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的提升作用存在明顯的地區(qū)差異，這就要求數字經濟發(fā)展策略的制定不能一刀切。對西部地區(qū)來說，要繼續(xù)加快數字經濟發(fā)展，強化數字經濟發(fā)展的創(chuàng)新效應，充分把握數字經濟發(fā)展帶來的機遇，利用其后發(fā)優(yōu)勢實現彎道超車。對中部和東部地區(qū)而言，雖然數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率的提升作用低于西部地區(qū)，但是在中國“創(chuàng)新型國家”建設過程中，中部和東部地區(qū)發(fā)揮著中流砥柱的作用，因此中部和東部地區(qū)應該穩(wěn)步推進數字經濟發(fā)展，實現各類創(chuàng)新要素的更優(yōu)配置，并及時將創(chuàng)新成果轉化為生產力。

第三，由于產業(yè)結構效應和人力資本效應是數字經濟發(fā)展提升創(chuàng)新效率的傳導機制，因此一方面要對傳統產業(yè)進行改造，加快傳統產業(yè)升級和新舊動能轉換。另一方面，還要完善人才培養(yǎng)機制，在人才培養(yǎng)方面，高等院校和科研院所要積極圍繞數字經濟的研發(fā)創(chuàng)新、基礎研究和產業(yè)發(fā)展等方面設立相關的專業(yè)，加強專業(yè)人才的培養(yǎng)；職業(yè)院校應該以市場需求為導向，加強實踐型和應用型人才的培養(yǎng)；企業(yè)也應該定期對員工進行技能培訓，提高員工的技能水平。