金 環(huán) 于立宏

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟的興起為傳統(tǒng)經(jīng)濟注入了新的活力。自2008年全球金融危機之后，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代信息技術(shù)的應(yīng)用，為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展壯大夯實了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。當前，學(xué)界對于數(shù)字經(jīng)濟的概念并無統(tǒng)一標準，部分研究機構(gòu)發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》、《G20數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》以及一些學(xué)者均對數(shù)字經(jīng)濟的概念作了相應(yīng)的界定(徐翔、趙墨非，2020)。結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵和發(fā)展特征，本文將數(shù)字經(jīng)濟定義為“以數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以數(shù)字技術(shù)為核心、以數(shù)字化平臺為載體所產(chǎn)生的一系列經(jīng)濟活動的總和，既包括電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)字平臺的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，也包括傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！币虼颂接憯?shù)字經(jīng)濟在經(jīng)濟實踐中的作用，實則暗含數(shù)字經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)特征、信息傳遞功能以及最本質(zhì)的數(shù)字技術(shù)能否發(fā)揮作用。2019年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達35.84萬億，占GDP的比重由2005年的14.2%增加到36.2%。在此期間，《全球創(chuàng)新指數(shù)報告》顯示中國2018年創(chuàng)新水平世界排名第17位，較2015年連續(xù)上升12位。中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與全球創(chuàng)新地位提升呈現(xiàn)的典型事實讓我們不禁反問：能否依托數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展賦能城市創(chuàng)新？如果能，數(shù)字經(jīng)濟賦能城市創(chuàng)新的內(nèi)在機制又是什么？

不僅如此，當下中國經(jīng)濟的數(shù)字化水平還呈現(xiàn)兩個明顯特征，一是總量上出現(xiàn)顯著的數(shù)字化分層現(xiàn)象，經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)數(shù)字化程度也越高；二是增速上呈現(xiàn)出后發(fā)追趕特征，中部地區(qū)數(shù)字化增速快速上升并逐漸超越東部。從區(qū)域創(chuàng)新格局的角度來說，區(qū)域間數(shù)字差異化帶來的是數(shù)字福利還是數(shù)字鴻溝？中西部地區(qū)數(shù)字化增速的后發(fā)優(yōu)勢是否會縮小區(qū)域之間的創(chuàng)新差距?由于歷史、經(jīng)濟以及地理等方面的因素，近年來南北市場經(jīng)濟發(fā)展差距逐漸拉大，南方市場經(jīng)濟領(lǐng)先優(yōu)勢明顯，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來的知識溢出效應(yīng)能否實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新收斂？對于這些問題的回答不僅有助于當下理性看待數(shù)字經(jīng)濟的作用，同時也為中國區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略的科學(xué)制定和創(chuàng)新型國家建設(shè)的深入推進提供了全新視角與可行路徑。

數(shù)字經(jīng)濟的理論與應(yīng)用研究是近年來學(xué)術(shù)界的熱點。理論方面，Goldfarb and Tucker(2019)探究了當數(shù)字技術(shù)帶來的搜尋成本、復(fù)制成本、運輸成本、追蹤成本和驗證成本大幅下降甚至接近于零時，標準的微觀經(jīng)濟模型是如何發(fā)生變化的。荊文君、孫寶文(2019)構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟與高質(zhì)量發(fā)展的理論框架，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的應(yīng)用產(chǎn)生了規(guī)模經(jīng)濟、范圍經(jīng)濟及長尾效應(yīng)的經(jīng)濟環(huán)境，增加了信息的有效性，提高了經(jīng)濟市場中的匹配效率。蔡躍洲、馬文君(2021)將數(shù)據(jù)要素定義為以比特形式存在的信息，并具有低成本、大規(guī)?？傻?、非競爭性和非排他性以及低成本復(fù)制的技術(shù)-經(jīng)濟特征，厘清了數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響的微觀傳導(dǎo)機制。實踐方面，Acemoglu and Restrepo(2018)發(fā)現(xiàn)利用互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)能夠降低勞動者在市場上的時空錯配，極大地改善了勞動要素的配置效率。張勛等(2019)將數(shù)字金融納入包容性增長分析框架后發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融在中國落后地區(qū)發(fā)展速度更快，能夠顯著提高農(nóng)村低收入群體創(chuàng)業(yè)的概率并改善農(nóng)村內(nèi)部的收入分配狀況，有利于實現(xiàn)包容性增長。然而，Guellec and Paunov(2020)卻發(fā)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新會產(chǎn)生“贏家通吃”的市場結(jié)構(gòu)，這些新市場結(jié)構(gòu)允許規(guī)模經(jīng)濟的存在，從而提高了市場進入壁壘，導(dǎo)致市場份額不穩(wěn)定，最終可能會加劇收入不平等。趙濤等(2020)首次構(gòu)建地區(qū)層面經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展綜合評價指標，并得出數(shù)字經(jīng)濟主要通過激發(fā)城市創(chuàng)業(yè)活躍度來釋放高質(zhì)量發(fā)展的紅利，同時數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)也會為鄰近城市的高質(zhì)量發(fā)展帶來一定的好處。此外，還有部分學(xué)者致力于對數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模進行測算，例如：宏觀層面通過構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟核算框架，在確定數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)品和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)后，測算了中國2007-2017年數(shù)字經(jīng)濟增加值，并將測算結(jié)果進行了國際比較(許憲春、張美慧，2020)。中觀層面基于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展指標考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響(楊慧梅、江璐，2021)。微觀層面選擇文本分析法，利用Python從制造業(yè)上市公司年報中提取與數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)容相關(guān)的關(guān)鍵詞，構(gòu)造企業(yè)數(shù)字化指標(趙宸宇等，2021)。

已有數(shù)字經(jīng)濟的理論和實證研究為本文奠定了良好的基礎(chǔ)，但目前尚未有人關(guān)注到區(qū)域?qū)用鏀?shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新以及區(qū)域收斂效應(yīng)的影響，一個重要的原因是對數(shù)字經(jīng)濟的度量成為實證研究中難以克服的鴻溝，加之構(gòu)建綜合指標可能會產(chǎn)生嚴重的反向因果，導(dǎo)致對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)揮的作用存在諸多爭議。基于此，本文選擇騰訊研究院公布的、利用微觀大數(shù)據(jù)測算的中國351個城市(和地區(qū))的“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字經(jīng)濟”指數(shù)作為城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的代理指標，并以地級市市長的專業(yè)作為歷史工具變量解決模型的內(nèi)生性。這可能在以下幾個方面作出邊際貢獻：第一，研究視角上，試圖為城市創(chuàng)新尋找到數(shù)字技術(shù)這一新動能，豐富區(qū)域創(chuàng)新的研究視角，填補了數(shù)字經(jīng)濟與創(chuàng)新發(fā)展的缺口。第二，理論機制中，分別從人力資本提升和創(chuàng)業(yè)活躍度增強兩條路徑揭開數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展影響城市創(chuàng)新的“黑箱”之謎。第三，實證策略中，通過替換被解釋變量、置換樣本區(qū)間以消除樣本選擇偏差以及選擇兩階段最小二乘法檢驗?zāi)Ｐ偷膬?nèi)生性，準確識別了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的真實影響，為進一步加強數(shù)字中國建設(shè)、走中國特色自主創(chuàng)新道路提供了實證支持。

二、機制梳理和理論假說

本部分首先分析了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展如何加快提升人力資本以及城市創(chuàng)業(yè)活躍度，進而賦能城市創(chuàng)新；在此基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)字技術(shù)應(yīng)用可能產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)，剖析了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新差距的影響，最后提出本文的研究假設(shè)。

(一)數(shù)字經(jīng)濟賦能城市創(chuàng)新的機制分析

國外大量增長核算的文獻均表明，數(shù)字技術(shù)的投資和使用能顯著提升人力資本，進而促進勞動者的生產(chǎn)率水平提高(Brynjolfsson and Hitt，2000)。數(shù)字經(jīng)濟對人力資本的影響主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，數(shù)字技術(shù)具有通用性和高滲透性等特點，在對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級和改造過程中催生出大量如網(wǎng)絡(luò)辦公、共享經(jīng)濟等新興產(chǎn)業(yè)，這些新產(chǎn)業(yè)憑借較強的成長能力和較高的利潤創(chuàng)造能力，吸引了大量高質(zhì)量的人力資本積聚(李宗顯、楊千帆，2021)。第二，數(shù)字技術(shù)的使用加速了員工的“干中學(xué)”。勞動者在數(shù)字網(wǎng)絡(luò)下能夠及時咨詢和汲取有益信息，減少了“摸著石頭過河”的彎路，在遠程學(xué)習(xí)過程中還能帶動低技能勞動者以低成本模仿和享受不同區(qū)域創(chuàng)新主體的知識溢出效應(yīng)(Chen et al.，2010)。第三，數(shù)字經(jīng)濟的出現(xiàn)和應(yīng)用還能有效預(yù)防突發(fā)事件(汪陽潔等，2020)。例如，2020年國內(nèi)新冠肺炎疫情的突然爆發(fā)，讓此前較少使用的APP軟件如“釘釘”、“Zoom”以及“騰訊會議”在高校和企業(yè)中大放異彩。數(shù)字經(jīng)濟在城市各大功能區(qū)的應(yīng)用加速了企業(yè)復(fù)工、學(xué)生復(fù)課的速度，促進了生產(chǎn)效率和學(xué)習(xí)效率的提高。

人力資本水平的提升反過來也會進一步激勵創(chuàng)新。首先，人是創(chuàng)新的主體，創(chuàng)新驅(qū)動的本質(zhì)是人才驅(qū)動。數(shù)字校園、虛擬教室的使用改善了社會教育水平，加速了知識獲取、傳遞和共享的過程，使人們以低廉的成本獲得無限豐富的學(xué)習(xí)資源，大大提高了各階段培訓(xùn)者的學(xué)習(xí)效率(Zhang et al.，2006)，為持續(xù)創(chuàng)新積累了強大的后備資源。其次，科研機構(gòu)開展的基礎(chǔ)知識與共性技術(shù)開發(fā)能夠有效保障地方創(chuàng)新活動的知識要素供給，人才支撐是搭建產(chǎn)學(xué)研合作過程中的關(guān)鍵橋梁(涂振洲、顧新，2013)，人力資本水平落后就會導(dǎo)致城市創(chuàng)新面臨較大的基礎(chǔ)知識與共性技術(shù)缺口，創(chuàng)新激勵也會大大受阻。因此，加強基礎(chǔ)研究、支持高校和科研院所建立技術(shù)轉(zhuǎn)移和服務(wù)機構(gòu)，增強技術(shù)儲備和持續(xù)創(chuàng)新能力就必須要提高城市的人才儲備(李政、楊思瑩，2019)。此外，高等院校和科研院所是創(chuàng)新活動中最活躍的主力軍，當前許多城市開展“人才引進”戰(zhàn)略，各地區(qū)經(jīng)濟實力、創(chuàng)新實力的競爭歸根結(jié)底是人才競爭，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所需要構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施使得城市聚集了一批高水平的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才(劉傳明、馬青山，2020)，為城市創(chuàng)新奠定了良好的要素基礎(chǔ)，能夠有效促進城市創(chuàng)新水平提升。

創(chuàng)新主體多元化是數(shù)字經(jīng)濟促進城市創(chuàng)新的又一重要機制。近年來5G技術(shù)的大幅度提升和使用、移動通信終端的廣泛普及、人工智能自動化水平的提高以及大數(shù)據(jù)等新型經(jīng)濟形態(tài)的出現(xiàn)助力形成風(fēng)險共擔、利益分享機制，給予了更多有意愿、有能力的中小企業(yè)和用戶更大的市場生存空間和更多的創(chuàng)新機遇(張森等，2020)。以最近幾年迅速發(fā)展的抖音短視頻、直播帶貨以及線上教育為例，其憑借豐富多元的題材內(nèi)容、優(yōu)質(zhì)高效的多樣化選擇以及極低的市場準入門檻等特點，使得小微企業(yè)乃至普通用戶都能參與到其創(chuàng)新發(fā)展之中。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展一方面會激發(fā)用戶對于產(chǎn)品多樣化的需求，促進產(chǎn)品市場產(chǎn)量和種類的增長，為創(chuàng)業(yè)活動的開展打下了良好的基礎(chǔ)(趙濤等，2020)；另一方面，數(shù)字技術(shù)和數(shù)字平臺的應(yīng)用滿足了創(chuàng)業(yè)者對市場信息獲取的需求。無論是創(chuàng)業(yè)決策前對市場供需匹配的把握還是在創(chuàng)業(yè)過程中及時的信息交流與溝通，便捷的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)平臺都發(fā)揮了不可忽視的推動作用(周廣肅、樊綱，2018)。因此，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展降低了創(chuàng)業(yè)者的門檻，提高了決策者信息捕獲的敏感度，增強了城市創(chuàng)業(yè)活躍度。創(chuàng)業(yè)環(huán)境的改善以及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力的增強又會顛覆企業(yè)和個人的傳統(tǒng)思維與技術(shù)瓶頸，加速創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，進而促進區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出能力的提升(李政、楊思瑩，2019；郭俊華等，2020)。

(二)數(shù)字經(jīng)濟賦能城市創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)分析

數(shù)字經(jīng)濟依托強大的現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)打破了不同地理空間區(qū)域的分割性和封閉性，增強了要素空間關(guān)聯(lián)的廣度與深度，不僅促進了本地城市創(chuàng)新，而且對鄰近城市的創(chuàng)新活動也產(chǎn)生了溢出效應(yīng)。目前，多數(shù)文獻均已證實互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字經(jīng)濟能夠通過網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)產(chǎn)生知識和信息的溢出，人力資本投資、金融發(fā)展等創(chuàng)新要素流動產(chǎn)生的空間外溢效應(yīng)同時促進了本地和鄰近地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展(李宗顯、楊千帆，2021；楊慧梅、江璐，2021)。數(shù)字經(jīng)濟賦能城市創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)主要表現(xiàn)在以下兩個方面：第一，數(shù)字經(jīng)濟能夠降低集聚的擁堵效應(yīng)，增強空間上的經(jīng)濟關(guān)聯(lián)性。新經(jīng)濟地理學(xué)理論認為經(jīng)濟活動的空間分布可以在生產(chǎn)要素的驅(qū)使下自由流動(Krugman and Venables，1995)，并且能夠產(chǎn)生集聚效應(yīng)加快知識和技術(shù)溢出，這些都被稱為集聚促進效應(yīng)(Fan and Scott，2003)。然而，集聚在產(chǎn)生正外部性的同時，也會伴隨著擁堵效應(yīng)的出現(xiàn)(Brakman et al.，1996)，帶來創(chuàng)新的負外部性。數(shù)字經(jīng)濟依托強大的信息網(wǎng)絡(luò)讓原本不相鄰的兩個區(qū)域之間借助數(shù)字平臺能夠及時地傳遞信息和知識共享(Forman et al.，2008)，在減輕集聚擁堵效應(yīng)的同時，也讓空間集聚引發(fā)的知識溢出效應(yīng)在本地和鄰地之間自由流動。第二，數(shù)字經(jīng)濟能夠加快創(chuàng)新要素在不同區(qū)域之間的整合。不同于勞動、土地等傳統(tǒng)要素，數(shù)據(jù)要素具有非競爭性和非排他性以及低成本復(fù)制的技術(shù)-經(jīng)濟特征(蔡躍洲、馬文君，2021)，數(shù)據(jù)要素的空間溢出不僅能夠降低本地傳統(tǒng)要素錯配的概率，提高要素匹配效率(Farboodi and Veldkamp，2021)，還能對鄰近城市創(chuàng)新帶來一定的好處，從而為縮小區(qū)域創(chuàng)新差距提供了可能的契機。

綜上所述，本文分別提出數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展影響城市創(chuàng)新的理論機制假說并繪制出如圖1所示的理論機制框架。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟賦能城市創(chuàng)新的理論框架

假說1：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展主要通過集聚高端人力資本和增強創(chuàng)業(yè)活躍度兩條具體路徑賦能城市創(chuàng)新。

假說2：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)不僅有利于本地城市創(chuàng)新，對鄰近城市創(chuàng)新產(chǎn)生了溢出效應(yīng)，從而能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新收斂。

三、研究設(shè)計

(一)模型設(shè)定

本文把數(shù)字經(jīng)濟納入?yún)^(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的分析框架，并結(jié)合理論部分的兩個假設(shè)，首先探究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的影響，構(gòu)建如式(1)所示的回歸模型：

Qualityit=α0+α1Digitalit+αcXit+λi+δt+εit

(1)

式(1)中，Qualityit表示i城市在t時期的創(chuàng)新水平，Digitalit表示i城市在第t年的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)，向量Xit反映地區(qū)層面可能影響創(chuàng)新的一系列控制變量。λi代表地區(qū)固定效應(yīng)，δt表示時間固定效應(yīng)，εit為隨機擾動項。α0表示模型的截距項，α1系數(shù)大小及方向反映數(shù)字經(jīng)濟對城市創(chuàng)新能力提升的影響程度。

其次，上述回歸模型僅僅關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新條件均值的影響，為了進一步區(qū)分不同創(chuàng)新水平下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的邊際影響，本文進一步構(gòu)建如式(2)所示的分位數(shù)回歸模型：

Quantτ(Qualityit)=β0+β1Digitalit+βcXit+λi+δt+εit

(2)

Quantτ(Qualityit)表示與分位點τ對應(yīng)的分位數(shù)，β1表示τ分位點下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的邊際影響。

再次，為了驗證假說1，即考察數(shù)字經(jīng)濟賦能城市創(chuàng)新的內(nèi)在機制，借鑒Baron and Kenny(1986)的研究方法，本文構(gòu)造如式(3)和式(4)所示的回歸模型，并結(jié)合式(1)的回歸結(jié)果判斷數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新水平的影響及其作用機制。

medit=φ0+φ1Digitalit+φcXit+λi+δt+εit

(3)

Qualityit=γ0+γ1Digitalit+γ2medit+γcXit+λi+δt+εit

(4)

其中，med代表中介變量，包括人力資本(Human)和創(chuàng)業(yè)活躍度(Active)兩個變量在內(nèi)。模型(3)是對是否存在中介效應(yīng)進行估計，如果估計系數(shù)φ1不顯著，說明該中介效應(yīng)不存在，反之存在中介效應(yīng)；模型(4)是檢驗中介效應(yīng)屬于何種類型，如果加入中介變量med后，系數(shù)γ1不顯著，說明該中介效應(yīng)屬于完全中介，反之屬于部分中介。

最后，為了驗證假說2，本文進一步構(gòu)建空間計量模型，即在式(1)的基礎(chǔ)上引入數(shù)字經(jīng)濟與城市創(chuàng)新以及其他控制變量的空間交互項，構(gòu)建空間杜賓模型，討論數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新是否存在空間溢出效應(yīng)。

Qualityit=α0+ρWQualityit+ψ1WDigitalit+α1Digitalit+ψ2WXit+αcXit+λi+δt+εit

(5)

其中，ρ代表空間自回歸系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，為提高實證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文分別采用了地理距離矩陣、鄰接距離矩陣以及經(jīng)濟距離矩陣3種方法進行回歸。ψ1和ψ2為核心解釋變量以及控制變量空間交互項的彈性系數(shù)。

(二)變量與數(shù)據(jù)說明

1.城市創(chuàng)新

本文研究的城市創(chuàng)新主要指科技創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能夠較為直觀地反映一個地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新成果，目前關(guān)于創(chuàng)新產(chǎn)出的度量主要包括新產(chǎn)品銷售收入和專利等，而專利授權(quán)量可以更加直接地體現(xiàn)科技創(chuàng)新的知識成果。因此，本文參照卞元超等(2019)的做法，選擇各地級市當年的專利申請授權(quán)數(shù)衡量城市創(chuàng)新。我們主要通過手動搜索的方式從國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)獲取了2015-2018年全國283個地級市的專利申請授權(quán)數(shù)和發(fā)明專利、實用新型以及外觀設(shè)計專利等相關(guān)數(shù)據(jù)。此外，本文還選擇了寇宗來、劉學(xué)悅(2017)發(fā)布的《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告》中城市創(chuàng)新指數(shù)替換本文的被解釋變量，由于該報告測算的城市創(chuàng)新指數(shù)截止到2016年，穩(wěn)健性檢驗僅采用2015-2016年的樣本區(qū)間進行被解釋變量的替換。

2.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展

本文選擇騰訊研究院官方利用大數(shù)據(jù)分析測算的“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字經(jīng)濟”指數(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的代理指標。一方面，構(gòu)建該指數(shù)的數(shù)據(jù)采集范圍不僅包括了國內(nèi)半數(shù)以上的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與電子政務(wù)，還納入了傳統(tǒng)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的組織管理實踐等內(nèi)容；另一方面，該指數(shù)在構(gòu)建時還考慮了微觀產(chǎn)品、中觀產(chǎn)業(yè)以及宏觀創(chuàng)業(yè)環(huán)境等一系列經(jīng)濟活動因素，不但有效捕捉了對數(shù)字經(jīng)濟界定的內(nèi)核與外延，而且使用的是真正意義上的大數(shù)據(jù)。無論在市場份額還是業(yè)務(wù)類型方面，該指數(shù)均具有相當程度的代表性，能夠從產(chǎn)業(yè)、文化、政務(wù)、生活等多個維度綜合反映一個城市真實的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況。自2016年起，騰訊研究院每年均公布上一年國內(nèi)351個城市和地區(qū)的“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字經(jīng)濟”指數(shù)。需要說明的是，2017年和2018年該指數(shù)更名為“數(shù)字中國”指數(shù)，但仍是對全國351個城市和地區(qū)進行連續(xù)追蹤測算，為了避免因指數(shù)差異化造成測量誤差從而產(chǎn)生內(nèi)生性，穩(wěn)健性分析中選擇分樣本區(qū)間進行回歸檢驗。

3.中介變量

人力資本表現(xiàn)為勞動者身體力行的資本。一方面數(shù)字經(jīng)濟對人力資本的作用主要體現(xiàn)在促進高校在校生科研和學(xué)習(xí)效率的提升；另一方面則表現(xiàn)為促進普通勞動者生產(chǎn)效率的提升。因此，借鑒梁婧等(2015)采用每萬名勞動力所擁有的普通高校在校生數(shù)量表示城市的人力資本水平。城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力反映的是該城市的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)的活躍度，北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心、龍信數(shù)據(jù)研究院和企研數(shù)據(jù)聯(lián)合編制的《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)》中，利用工商注冊企業(yè)數(shù)據(jù)庫獲得的新增注冊企業(yè)數(shù)量分指數(shù)能夠較好地作為城市創(chuàng)業(yè)活躍度的代理指標。

4.控制變量

參照劉傳明、馬青山(2020)以及路京京等(2021)的做法，本文還控制了影響城市創(chuàng)新的其他可觀測因素：經(jīng)濟發(fā)展水平(rgdp)，選擇經(jīng)價格指數(shù)平減后的中國各地級市人均實際GDP衡量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Structure)，數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合，有利于推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，從而影響城市創(chuàng)新。本文采用第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重表示；外商直接投資(FDI)，技術(shù)存在擴散效應(yīng)，城市對外開放程度的高低會影響到知識成果的溢出(Taskin and Zaim，2001)，采用經(jīng)美元換算后的實際利用外資占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示；信息化水平(Information)的高低會影響到城市創(chuàng)新環(huán)境，采用郵電業(yè)務(wù)總量占全市地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量；政府支持力度(Support)，政府在研發(fā)經(jīng)費方面的支持同樣有助于城市創(chuàng)新水平提升，采用全市科學(xué)技術(shù)支出占地方財政預(yù)算支出的比重代替；緩解融資約束有利于區(qū)域創(chuàng)新水平的提升，因此進一步控制金融發(fā)展(Finance)，并采用金融機構(gòu)年末存貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值衡量。為了消除量綱，本文對部分變量進行了對數(shù)處理，以上數(shù)據(jù)均來源于歷年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》，表1為各個變量的描述性統(tǒng)計。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

(一)基準回歸

首先，對式(1)采用面板固定效應(yīng)進行回歸，以考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新水平提升的整體影響，估計結(jié)果如表2所示。其中，模型1僅顯示控制雙向固定效應(yīng)的單變量回歸結(jié)果，模型2加入了地區(qū)層面的控制變量，在此基礎(chǔ)上，模型3和模型4又分別加入了時間固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)。從模型1至模型4的回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的回歸系數(shù)始終為正，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠顯著促進城市創(chuàng)新，以模型4的回歸結(jié)果為例，數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)每增加一單位，至少能推動城市創(chuàng)新提升1.54%。此外，為了防止城市創(chuàng)新對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可能產(chǎn)生反向因果帶來的內(nèi)生性問題，本文進一步將核心解釋變量做滯后一期處理，模型5的結(jié)果顯示，滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展依舊在5%的水平下顯著促進了城市創(chuàng)新。

表2 數(shù)字經(jīng)濟賦能城市創(chuàng)新的基準回歸

(二)分位數(shù)回歸

上述展示的回歸結(jié)果描述了被解釋變量期望值受自變量影響的過程，即考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的平均邊際效果。為了厘清不同創(chuàng)新水平下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的邊際影響，本文選擇了10%、25%、50%、75%以及90%五個分位點，對式(2)進行回歸，回歸結(jié)果如表3所示。從回歸系數(shù)大小來看，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的影響會隨著創(chuàng)新水平的提升出現(xiàn)先增后降再緩慢上升的“N型”變化趨勢，意味著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的促進作用是呈非線性特征，但無論在哪個分位點上，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展均能顯著推動城市創(chuàng)新水平提升，說明基準回歸結(jié)論較為穩(wěn)健。

表3 分位數(shù)回歸的估計結(jié)果

(三)穩(wěn)健性分析

本文首先分區(qū)間討論以消除樣本選擇偏差。前文數(shù)據(jù)分析，不同年份數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)在分類指標上可能存在遺漏偏差，比如2016-2017年騰訊研究院發(fā)布的《報告》中測算的是“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字經(jīng)濟”指數(shù)，但2018-2019年的《報告》中卻改成了數(shù)字中國指數(shù)。為了避免因測量誤差導(dǎo)致模型高估或低估數(shù)字經(jīng)濟成效，穩(wěn)健性檢驗中分區(qū)間進行回歸檢驗，估計結(jié)果見表4。模型1采用2015-2016年的樣本進行回歸，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新水平的影響在5%的置信水平下顯著為正。模型2采用2017-2018年的樣本同樣顯示數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)通過了5%的置信水平測試。比較兩組回歸系數(shù)，模型2中核心解釋變量的回歸系數(shù)略小于模型1，說明騰訊研究院在2017年之前利用大數(shù)據(jù)測算的“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字經(jīng)濟”指數(shù)可能高估了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的影響，但無論高估還是低估，在分時間進行分組回歸以消除樣本選擇偏差后，兩組核心解釋變量的回歸系數(shù)均在5%的置信水平下顯著為正。

表4 穩(wěn)健性檢驗

其次，采用替換被解釋變量與解釋變量的方式進行穩(wěn)健性檢驗。借鑒寇宗來、劉學(xué)悅(2017)發(fā)布的《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告》，選擇城市創(chuàng)新指數(shù)替換被解釋變量，模型3顯示，數(shù)字經(jīng)濟仍在5%的水平下顯著促進了城市創(chuàng)新。除此之外，城市創(chuàng)新水平是否真正提升更多應(yīng)該體現(xiàn)在發(fā)明專利上。本文進一步根據(jù)專利等級將總樣本劃分為發(fā)明專利申請授權(quán)、實用新型專利申請授權(quán)以及外觀設(shè)計專利申請授權(quán)三個等級，模型4至模型6分別檢驗了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對這三種專利的估計結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，核心解釋變量的系數(shù)對城市發(fā)明專利的影響最大且通過了1%的置信水平測試，對實用新型專利影響雖為正但不顯著，而對外觀設(shè)計專利的影響為負且也不顯著。這一結(jié)果更加驗證了數(shù)字經(jīng)濟對城市創(chuàng)新的影響體現(xiàn)在質(zhì)量而非表面上。最后，互聯(lián)網(wǎng)是一切信息經(jīng)濟的基礎(chǔ)。無論是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟還是數(shù)字經(jīng)濟，都是在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上演變而來的產(chǎn)物。借鑒黃群慧等(2019)的做法，采用每百人互聯(lián)網(wǎng)人數(shù)測度的城市互聯(lián)網(wǎng)普及率替換本文的核心解釋變量，模型7的估計結(jié)果依然顯示以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠促進城市創(chuàng)新。

(四)內(nèi)生性處理：工具變量法

上述基準回歸及穩(wěn)健性檢驗已經(jīng)驗證了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠賦能城市創(chuàng)新，但仍然擔心可能存在不可觀測的遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，因此本文進一步選擇工具變量法檢驗?zāi)Ｐ偷膬?nèi)生性。根據(jù)外生性和相關(guān)性兩大基本原則，本文認為各地級市市長的專業(yè)是否和數(shù)字經(jīng)濟有關(guān)這一歷史變量是個合適的工具變量。原因主要有兩點：第一，市長對自己專業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢以及存在的問題更加了解，因此在制定規(guī)劃方案時可能更傾向于自己擅長的領(lǐng)域。所以，市長的專業(yè)是否與數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)對本市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會產(chǎn)生一定的影響，滿足工具變量的相關(guān)性假設(shè)。第二，市長當初在選擇專業(yè)時并不知道自己以后是否能成為市長，只是在本科或研究生階段憑自己的興趣和愛好就決定下來，是典型的歷史數(shù)據(jù)。另外，從計量經(jīng)濟學(xué)角度看，個體的行為對區(qū)域?qū)用鎺缀鹾茈y產(chǎn)生大的實質(zhì)性影響，如果真的有關(guān)聯(lián)，那么唯一的途徑就是借助數(shù)字經(jīng)濟這一中間橋梁實現(xiàn)的，滿足工具變量的外生性假設(shè)。

本文的工具變量來源于《省市領(lǐng)導(dǎo)信息》數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫提供1949-2016年全國13642條不同地級市的各屆市長的詳細信息，包括出生日期、任職時間、離職時間、離職去向、畢業(yè)院校以及所學(xué)專業(yè)等。在挑選專業(yè)信息時存在的一個困難是，數(shù)字經(jīng)濟是中國近年來剛興起的學(xué)科交叉形成的產(chǎn)物，很難找到直接相關(guān)的專業(yè)領(lǐng)域。文章試圖從基礎(chǔ)學(xué)科出發(fā)，數(shù)字經(jīng)濟一般與計算機、信息通訊以及經(jīng)濟學(xué)都有密切的關(guān)系，因此在挑選專業(yè)時，通過手動整理和搜集將理論經(jīng)濟、應(yīng)用經(jīng)濟、技術(shù)經(jīng)濟、信息通信專業(yè)的市長記為與數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)的專業(yè)，取值為1，其他專業(yè)取值為0；年齡在55周歲及以上、未提供專業(yè)信息和院校的本科學(xué)歷市長默認為0；刪除了只提供博士學(xué)歷但無任何院校和專業(yè)信息、任職開始到結(jié)束不足一年以及成為市長后再修的經(jīng)濟、技術(shù)或信息通信專業(yè)的樣本信息；市長的任職時間須均在本文的樣本區(qū)間內(nèi)，如果樣本區(qū)間連續(xù)出現(xiàn)兩任市長，專業(yè)相近或類似則被歸為同一類，否則當年仍以前一個市長的專業(yè)為基準；2017 年及以后的市長任職情況和專業(yè)信息作者通過搜索各省市人民政府網(wǎng)站、地方黨政領(lǐng)導(dǎo)人物庫、百度百科等平臺手工整理并確認，最終得到與數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)專業(yè)的市長約占樣本總量的37.85%。

表5匯報了采用工具變量法檢驗的估計結(jié)果。全樣本估計結(jié)果顯示，第一階段工具變量與核心解釋變量在1%水平顯著為正，說明市長的專業(yè)與該城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有高度的正相關(guān)，第二階段數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)仍在5%的置信水平下顯著為正，說明在采用工具變量法降低內(nèi)生性后，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展依然能夠顯著促進城市創(chuàng)新。此外，在弱工具變量識別檢驗中，Wald F統(tǒng)計量大于Stock-Yogo弱識別檢驗10%水平的臨界值，不存在弱工具變量的風(fēng)險。且第一階段F值明顯高于經(jīng)驗法則，說明工具變量的選擇是合理的。表5第三列和第四列還選擇了城市創(chuàng)新指數(shù)替換被解釋變量進行兩階段最小二乘回歸，同樣發(fā)現(xiàn)第二階段數(shù)字經(jīng)濟回歸系數(shù)顯著為正，說明本文選擇工具變量估計的結(jié)果是穩(wěn)健且合理的。

表5 內(nèi)生性處理：工具變量法

(五)中介機制檢驗

正如前文理論機制部分所述，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新水平提升的主要機制在于數(shù)字經(jīng)濟引發(fā)的高質(zhì)量人力資本提升和城市創(chuàng)業(yè)活躍度增強。本部分將運用中介效應(yīng)模型，在式(1)這一主效應(yīng)回歸的基礎(chǔ)上對式(3)和式(4)分別進行回歸檢驗。表6中模型2檢驗了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對人力資本提升的影響，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市人力資本水平的提升在1%的置信水平下顯著為正，說明數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用促進了城市高質(zhì)量人力資本的提升。模型3檢驗了數(shù)字經(jīng)濟與人力資本對城市創(chuàng)新水平的共同影響，在加入人力資本這一機制后，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新水平的提升由主效應(yīng)回歸中的5%顯著性降為不顯著，說明人力資本在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展影響城市創(chuàng)新的過程中發(fā)揮完全中介作用。數(shù)字經(jīng)濟的興起催生出大量具有較高技術(shù)水平的新興智能產(chǎn)業(yè)，如網(wǎng)絡(luò)辦公、智能制造等，這些新興產(chǎn)業(yè)憑借獨特的成長能力和利潤創(chuàng)造能力，吸引了大量人力資本積聚，從而推動城市創(chuàng)新水平提升。

表6 中介機制檢驗

同理，模型5考察了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)業(yè)活躍度的影響，可以發(fā)現(xiàn)，核心解釋變量的系數(shù)在5%的置信水平下顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展、數(shù)字平臺的應(yīng)用大大降低了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的準入門檻，增加了城市的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)活力。模型6檢驗了數(shù)字經(jīng)濟與創(chuàng)業(yè)活躍度對城市創(chuàng)新水平的共同影響，發(fā)現(xiàn)城市創(chuàng)業(yè)活躍度對城市創(chuàng)新的影響仍在10%的置信水平下顯著為正，說明城市創(chuàng)業(yè)活躍度的增強、創(chuàng)業(yè)積極性的增加有利于城市創(chuàng)新水平的提升。結(jié)合基準回歸中的主效應(yīng)回歸結(jié)果，創(chuàng)業(yè)活躍度在解釋數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的作用中所占的比重為2.60%(1-γ1/α1)，其中α1為主回歸中不加入創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度變量后數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的影響系數(shù)。因此，理論部分的假說1得到驗證，即數(shù)字經(jīng)濟可以通過人力資本的直接效應(yīng)以及創(chuàng)業(yè)活躍度的間接效應(yīng)推動城市創(chuàng)新水平提升。

五、進一步分析：空間溢出效應(yīng)檢驗

在進行空間計量分析之前，需要對數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)與城市創(chuàng)新水平兩者是否均存在空間自相關(guān)進行檢驗。為此，文章采用Moran’I指數(shù)法計算了地理距離矩陣下2015-2018年的空間效應(yīng)，計算結(jié)果如表7所示。2015年至2018年間“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字經(jīng)濟”指數(shù)與城市創(chuàng)新水平在地理距離權(quán)重矩陣下的莫蘭指數(shù)均通過了1%的置信水平測試，這一結(jié)果至少說明自2015年起中國各城市的數(shù)字經(jīng)濟和創(chuàng)新水平在空間分布上出現(xiàn)了空間自相關(guān)的集聚現(xiàn)象。

表7 莫蘭指數(shù)檢驗空間相關(guān)性

其次，在選擇Wald檢驗、LR檢驗和LM檢驗等對模型的擬合效果檢驗時，發(fā)現(xiàn)SDM模型具有更好的解釋效果, 因而本文選擇SDM模型進行分析, 為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，表8還列出了SAR模型作為對照。模型1至模型3中，空間自回歸系數(shù)ρ顯著為正，而且數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟距離矩陣的空間交互項系數(shù)為正且通過了1%的置信水平，說明樣本城市在空間上不僅存在外生的數(shù)字經(jīng)濟交互效應(yīng)，還存在城市創(chuàng)新水平提升的內(nèi)生交互效應(yīng)；第三列的估計結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的溢出效應(yīng)顯著存在，但也僅在以經(jīng)濟距離構(gòu)造的空間權(quán)重矩陣中顯著，說明當下數(shù)字經(jīng)濟主要通過影響區(qū)域間的經(jīng)濟聯(lián)系，作用于臨近城市的創(chuàng)新水平提升。

表8 空間溢出效應(yīng)檢驗

既然數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在顯著的空間溢出效應(yīng)，那么作用于鄰近城市的知識溢出效應(yīng)能否縮小區(qū)域創(chuàng)新差距，從而實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新收斂？前文也提到，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的另一典型事實表明，數(shù)字經(jīng)濟增速上出現(xiàn)了后發(fā)追趕現(xiàn)象，中西部地區(qū)數(shù)字化增速近年來不斷上升并逐漸超越東部，結(jié)合數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)，本文進一步檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新差距的影響，并從區(qū)域創(chuàng)新速度的角度出發(fā)，采用各城市專利申請授權(quán)數(shù)的增長率對區(qū)域創(chuàng)新差距進行衡量，表9匯報了檢驗的估計結(jié)果。

表9 區(qū)域創(chuàng)新差距的異質(zhì)性檢驗

首先，對總體樣本進行檢驗，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對專利申請授權(quán)數(shù)的增長率具有顯著的正向影響，說明數(shù)字經(jīng)濟不僅對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響，更能夠促進區(qū)域創(chuàng)新速度的整體提升。其次，分別對東部、中部和西部地區(qū)的城市創(chuàng)新速度進行檢驗，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展僅對西部城市的創(chuàng)新速度產(chǎn)生顯著的正向影響，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對發(fā)達地區(qū)和落后地區(qū)城市的創(chuàng)新差距并不會出現(xiàn)所謂“強者愈強，弱者愈弱”的“馬太效應(yīng)”，反而產(chǎn)生的數(shù)字福利會進一步縮小區(qū)域創(chuàng)新差距，這為實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新均衡發(fā)展提供了良好的契機。對此，本文給出的解釋是：東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展目前已日臻成熟，數(shù)字提質(zhì)增效的作用已經(jīng)得到部分釋放，導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟對東部城市的創(chuàng)新增速有所減弱，而西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟方興未艾，數(shù)字技術(shù)對城市創(chuàng)新增長率的加速作用才剛剛顯現(xiàn)，因此表現(xiàn)出對西部地區(qū)的創(chuàng)新速度可能更為顯著，理論部分的假說2得到了驗證。

六、結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

本文在理論分析基礎(chǔ)上，探究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新的影響及內(nèi)在邏輯機制，在此基礎(chǔ)上又進一步討論數(shù)字經(jīng)濟引發(fā)的空間溢出效應(yīng)能否實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新收斂。通過選取2016-2018年中國283個地級市的面板數(shù)據(jù)，并結(jié)合騰訊研究院官方利用大數(shù)據(jù)測算的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)，構(gòu)建了同時包含數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與城市創(chuàng)新的實證框架，分別采用固定效應(yīng)法、分位數(shù)回歸、兩階段最小二乘法以及空間計量分析等一系列方法，評估了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市創(chuàng)新水平提升的影響。主要結(jié)論如下：(1)整體來看，數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展、數(shù)據(jù)要素的投入使用以及數(shù)字技術(shù)的滲透應(yīng)用能顯著推動城市創(chuàng)新。(2)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展主要通過人力資本集聚效應(yīng)和創(chuàng)業(yè)活力增強效應(yīng)兩條渠道賦能城市創(chuàng)新。(3)數(shù)字經(jīng)濟依托強大的現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)打破了空間分布的局域性，強化了區(qū)域間的經(jīng)濟聯(lián)系，同時也加快創(chuàng)新溢出效應(yīng)的傳播和擴散。從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新差距的影響效應(yīng)來看，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)能夠縮小區(qū)域創(chuàng)新差距，數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展帶來的是“數(shù)字紅利”而非“數(shù)字鴻溝”。除此之外，相較于實用新型專利和外觀設(shè)計專利，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市發(fā)明專利的影響更顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動的區(qū)域創(chuàng)新是真正意義上的質(zhì)量創(chuàng)新而非策略創(chuàng)新。

(二)政策建議

基于上述研究得出的結(jié)論，本文主要的政策建議如下：

第一，增強數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素對創(chuàng)新的引領(lǐng)作用。數(shù)字經(jīng)濟整體上能加速推動區(qū)域創(chuàng)新，而且對區(qū)域創(chuàng)新的促進效果表現(xiàn)為“發(fā)明專利>實用新型專利>外觀設(shè)計專利”，說明數(shù)字經(jīng)濟推動的是區(qū)域真實的實質(zhì)性創(chuàng)新。當前，中國數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)取得舉世矚目的成就，但作為世界第二大經(jīng)濟體，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模與美國等發(fā)達國家仍存在明顯的差距，中國的數(shù)字經(jīng)濟并沒有想象中的那么強。根據(jù)CAICT測算的結(jié)果顯示，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模2018年已經(jīng)突破4.7萬億美元，但這一體量僅相當于美國數(shù)字經(jīng)濟的38.3%。因此，政府應(yīng)該大力扶持數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，加快數(shù)字經(jīng)濟在多個領(lǐng)域的擴散和應(yīng)用，實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟加速器的提質(zhì)增效作用，促進城市整體創(chuàng)新水平提升。

第二，利用數(shù)字技術(shù)加速干中學(xué)，提高城市人力資本，借助數(shù)字平臺降低創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)準入門檻，增強區(qū)域創(chuàng)新活力。數(shù)字經(jīng)濟不但加強了相鄰空間區(qū)域的經(jīng)濟聯(lián)系，也讓原本不相鄰的兩個區(qū)域之間跨越時空界限有了更多的交流和聯(lián)系，降低了集聚的擁堵效應(yīng)。因此，要增加數(shù)字技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用，深化數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)的融合，利用數(shù)字技術(shù)充分發(fā)揮企業(yè)集聚的促進效果，避免集聚擁堵帶來的負外部性。此外，也要意識到數(shù)字經(jīng)濟對人力的效率提高的顯著效果。政府要鼓勵和支持數(shù)字經(jīng)濟在各行各業(yè)的應(yīng)用，尤其加快提高在高等院校、科研院所以及醫(yī)療衛(wèi)生等事業(yè)單位的水準和力度。

第三，加快中西部地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)設(shè)施建設(shè)投資，努力縮小區(qū)域創(chuàng)新差距。數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新差距的影響會因創(chuàng)新主體的不同表現(xiàn)出區(qū)域異質(zhì)性。盡管東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模基數(shù)大，但在增長速度和對創(chuàng)新水平提升的效果上西部地區(qū)已經(jīng)開始反超東部，這為解決中國由來已久的區(qū)域差異化問題提供了良好的典范。地方政府應(yīng)著力繼續(xù)加大中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的投入規(guī)模，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟引領(lǐng)城市創(chuàng)新水平提升的驅(qū)動作用，同時為了避免數(shù)字經(jīng)濟對西部地區(qū)創(chuàng)新的無效提升，還要繼續(xù)增加西部地區(qū)的電信基礎(chǔ)設(shè)施投資，給予西部地區(qū)更多的人、財、物力以及技術(shù)方面的支持。此外，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟增速放緩說明東部數(shù)字經(jīng)濟投入量已經(jīng)足夠多，應(yīng)該適當釋放東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新激勵效應(yīng)，讓不同生產(chǎn)要素在促進城市創(chuàng)新過程中都盡量發(fā)揮各自的作用，避免讓數(shù)字福利變成數(shù)字鴻溝。