莊旭東，王仁曾

(華南理工大學 經濟與金融學院，廣東 廣州 510006)

0 引言

自《關于深化體制機制改革加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的若干意見》《國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》等政策發(fā)布以來，中國正加快推動經濟發(fā)展由要素驅動轉向創(chuàng)新驅動。中共第十九屆五中全會提出，要堅持創(chuàng)新在我國現代化建設全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，完善國家創(chuàng)新體系，加快建設科技強國。在世界競爭日趨激烈的今天，創(chuàng)新能力已經成為國家經濟實現可持續(xù)發(fā)展不可或缺的條件，其代表了國家核心競爭力，而提升區(qū)域創(chuàng)新能力是加快形成經濟發(fā)展新引擎、實現創(chuàng)新驅動發(fā)展、加快創(chuàng)新型國家建設的重要途徑。

近年來，區(qū)域創(chuàng)新能力備受國內外學者青睞，學者們進行了較為豐富的研究，并將區(qū)域創(chuàng)新能力定義為區(qū)域各種要素投入綜合作用形成的產出。一些學者不僅從多個角度對區(qū)域創(chuàng)新能力進行測度與評價[1-2]，還進一步分析其對企業(yè)創(chuàng)新能力、經濟發(fā)展水平等方面的影響[3-4]。此外，更多學者研究了影響區(qū)域創(chuàng)新能力的因素，例如從財政分權、政府偏好、高鐵建設、國際技術溢出等方面進行分析[5-7]。

區(qū)域創(chuàng)新能力的核心在于促進地區(qū)創(chuàng)新機構間的互動和聯(lián)系，提高市場資源配置效率，通過科技創(chuàng)新將新知識轉化成新產品與新服務，這與市場化、數字化轉型背景下的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境建設息息相關?；谥袊D型經濟背景，當前有研究從企業(yè)層面，聚焦于市場化進程對創(chuàng)新投資、技術進步、技能溢價等方面的影響[8-9]，或者關注某行業(yè)市場化改革對企業(yè)創(chuàng)新的作用[10-12]，而關于市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的內在影響機制探索較少，兩者間的內在聯(lián)系也尚未厘清。此外，數字化轉型已是大勢所趨。2020年5月，國家發(fā)展和改革委員會官網發(fā)布“數字化轉型伙伴行動”倡議，要求加快中國經濟數字化轉型，支撐經濟高質量發(fā)展。在數字化轉型的大背景下，數字化轉型在市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力間扮演什么角色值得深入探討。

因此，本研究將基于中國省級面板數據，實證分析市場化進程、數字化轉型與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的內在聯(lián)系，深入探索市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的內在影響機制。與已有研究成果相比，本研究的邊際貢獻表現在：第一，基于信息不對稱理論與動力能力理論，嘗試厘清市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的內在影響邏輯，從而從理論上確定市場機制的導向作用，為政府推動市場化改革、加速創(chuàng)新驅動發(fā)展提供理論支撐；第二，探究數字化轉型在市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力間的正向調節(jié)作用，并進行異質性問題討論，有助于政府制定差異化政策，加速市場化改革與數字化轉型，促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升，進而為中國實現高質量發(fā)展提供啟示；第三，已有文獻較少討論市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力間的內在聯(lián)系，基于當前數字化轉型大背景下的分析更是鮮見，本研究有助于拓展區(qū)域創(chuàng)新能力相關理論，對現有的市場化進程、數字化轉型研究給予補充。

1 理論分析與研究假設

1.1 市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響

市場化進程會通過要素市場和產品市場直接影響區(qū)域創(chuàng)新能力。一方面，促進市場化改革有助于培育和發(fā)展要素市場，促進包括人力、資本、技術等在內的生產要素高效合理地流向真正的創(chuàng)新活動，進而增強區(qū)域創(chuàng)新能力。已有研究表明，行政審批、市場準入控制等政府干預行為不利于企業(yè)良性競爭，由此形成的壟斷可能會降低市場創(chuàng)新資源配置效率[13]，并且要素市場扭曲會極大地抑制創(chuàng)新活動[14-15]，而推動市場化進程可以在一定程度上減少地方政府干預，通過競爭機制和風險機制實現優(yōu)勝劣汰，優(yōu)化社會創(chuàng)新資源配置，進而提升區(qū)域創(chuàng)新能力。此外，技術要素市場化水平提高有助于先進技術擴散與溢出，促進區(qū)域技術進步，提升區(qū)域創(chuàng)新能力。另一方面，推動市場化進程可通過改善產品市場發(fā)育程度，促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升。創(chuàng)新投資具有高風險性，市場主體往往十分謹慎，而推動市場化進程能促進產品市場競爭，這種競爭有助于提高市場主體信息披露質量[16]，使得市場信息透明度更高，避免由信息不對稱導致創(chuàng)新投資價值被低估，緩解創(chuàng)新資源錯配問題，為市場主體開展創(chuàng)新活動提供良好環(huán)境，繁榮區(qū)域創(chuàng)新，提升區(qū)域創(chuàng)新能力。此外，隨著市場化進程加快，產品市場化水平提高，由于產品價格由市場決定，市場競爭更加激烈，對產品質量提出了更高要求，倒逼市場主體進行技術創(chuàng)新，因此此時的市場價格信號更加明確、有效，更能充分反映產品供給與需求關系，有助于市場創(chuàng)新主體更好地了解產品市場需求動向，進行有效創(chuàng)新，進而提升區(qū)域創(chuàng)新能力。

基于以上分析，本文提出如下研究假設：

H1：市場化進程對提高區(qū)域創(chuàng)新能力具有促進作用。

1.2 數字化轉型對市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力關系的調節(jié)效應

數字化轉型可通過消費領域、生產領域的融合應用，對市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力關系產生調節(jié)效應。在消費領域，數字化轉型為企業(yè)提供擴大自身知名度、拓展業(yè)務子鏈與增加消費者粘度的機會，并且基于數字科技便捷化的消費體驗，更好地促進居民消費，這種市場需求擴張與價格競爭可以提升產品市場化水平。同時，對產品的質量水平也提出更高要求，促使市場主體進行技術創(chuàng)新活動[17]，即數字化轉型增強了市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的促進作用。隨著數字科技與經濟加速深度融合，中國經濟的數字化轉型也開始從消費領域轉向生產領域。一方面，數字技術工具的廣泛應用便捷了市場化進程下企業(yè)對海量數據的分析與利用，增強了創(chuàng)新主體與目標客戶間的交互性，加速了產品和流程創(chuàng)新[18]，有助于區(qū)域創(chuàng)新能力提升；另一方面，新一代數字科技可以提升創(chuàng)新主體搜集、挖掘、分析各類網絡數據的能力，充分發(fā)揮市場化進程帶來的緩解市場信息不對稱性效應，提高市場主體融資效率[19]，促進生產要素優(yōu)化配置，為創(chuàng)新活動提供便利條件，進而提高區(qū)域創(chuàng)新能力。

基于以上分析，本文提出如下研究假設：

H2：數字化轉型增強了市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升作用。

1.3 市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響路徑

通過以上分析，本文提出“市場化進程對提高區(qū)域創(chuàng)新能力具有促進作用”的研究假設，而基于已有研究并結合現實，從信息不對稱理論和動力能力理論視角，本文認為市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響可能通過緩解創(chuàng)新主體的外部融資約束與激發(fā)創(chuàng)新主體的內在創(chuàng)新動力兩個渠道得以實現。

從信息不對稱理論出發(fā)，市場化程度較高有助于緩解創(chuàng)新主體的外部融資約束，為市場創(chuàng)新主體提供更廣的融資渠道和更低的資金成本，進而提供良好的技術創(chuàng)新基礎，間接提升區(qū)域創(chuàng)新能力。在信貸市場，實現資源最優(yōu)配置的前提是完全對稱的市場信息和完全競爭的市場狀態(tài)，而在市場化水平較高的地區(qū)，其市場環(huán)境更接近理想狀態(tài)，市場主體獲得銀行貸款的可能性及規(guī)模均有顯著提升[20]，并且市場化進程有助于提高市場主體信息披露質量[16]，而信息披露水平越高，越能緩解企業(yè)融資約束問題[21]。此外，在加快市場化進程中，隨之配套的金融、法律、制度等環(huán)境也會得到很大改善，并且各類市場與中介組織的發(fā)育更成熟，有助于降低融資成本[22]，為創(chuàng)新活動開展創(chuàng)造有利條件，間接提高區(qū)域創(chuàng)新能力。

從動態(tài)能力理論出發(fā)，市場化程度提高有助于完善市場機制，通過營造更加公平的市場競爭環(huán)境激發(fā)市場主體的創(chuàng)新動力，進而間接提升區(qū)域創(chuàng)新能力。一方面，在市場化程度較高地區(qū)，各類市場與中介組織發(fā)育較完善，直接為市場主體進行技術創(chuàng)新提供了更公平的市場競爭環(huán)境(紀曉麗，2011)，而這種市場競爭環(huán)境也對產品提出了更高要求，能有效規(guī)避市場主體進行簡單、重復的技術模仿，進而激發(fā)其進行技術研發(fā)創(chuàng)新[23]，間接促進區(qū)域創(chuàng)新能力提高。另一方面，地方政府由于政績考核、晉升壓力等原因往往偏好于短期回報高、風險小的產業(yè)，產生一定導向示范效應，從而削弱市場主體創(chuàng)新熱情，并且企業(yè)高管出于自身利益、業(yè)績考評等考慮，也傾向于規(guī)避技術創(chuàng)新活動帶來的不確定性，這也降低了市場主體的創(chuàng)新動力[24]。而加快市場化進程能通過優(yōu)化市場環(huán)境，規(guī)避上述問題，進而激發(fā)市場主體的創(chuàng)新活力和創(chuàng)新動力，提升區(qū)域創(chuàng)新能力。

因此，基于以上推論，本文提出如下研究假設：

H3：市場化進程通過緩解創(chuàng)新主體外部融資約束提高區(qū)域創(chuàng)新能力。

H4：市場化進程通過激發(fā)創(chuàng)新主體內在創(chuàng)新動力提高區(qū)域創(chuàng)新能力。

圖1 市場化進程、數字化轉型與區(qū)域創(chuàng)新能力分析框架Fig.1 Analysis framework of marketization process, digital transformation and regional innovation capabilities

2 變量說明與模型設計

2.1 變量選取與說明

2.1.1 被解釋變量

已有文獻一般采用專利數、新產品數、新產品產值等指標對區(qū)域創(chuàng)新能力進行衡量，相較于新產品相關統(tǒng)計數據，專利數據更為常用且易獲得，且由于中國專利制度統(tǒng)一，不同地區(qū)之間具有可比性，因此專利數據能較好地代表地區(qū)創(chuàng)新能力。根據《中華人民共和國專利法實施細則》的相關規(guī)定，專利分為3種類型，分別是發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利，其中，發(fā)明專利的技術含量較高，創(chuàng)新過程較完整，能更好地反映區(qū)域創(chuàng)新能力。因此，參考李習保[25]、楊浩昌等[26]的研究，選用發(fā)明專利申請授權數的自然對數衡量被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力(Inv)。同時，本文采用三類專利申請授權總數的自然對數替代被解釋變量，進行穩(wěn)健性檢驗。

2.1.2 解釋變量

本文選用王小魯等[27]編譯的《中國分省份市場化指數報告(2018)》中的市場化指數對解釋變量市場化進程(Market)進行衡量。并且，由于該報告中披露的指數只更新到2016年，參考俞紅海等[28]的做法，以歷年市場化指數的平均增長幅度進行測算并擴展至2018年。此外，考慮到市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力可能存在滯后影響，并且進行滯后項模型估計在一定程度上能緩解內生性問題，因此本文選用上一期的市場化指數(Lmarket)衡量解釋變量并進行回歸分析。

2.1.3 中介變量

前文分析提出，市場化程度提高有助于緩解市場創(chuàng)新主體外部融資約束，激發(fā)市場創(chuàng)新主體內在創(chuàng)新動力，進而間接促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升。張良貴[29]、郭桂花等[22]的研究表明，市場化進程對市場信息質量、融資成本都會產生影響，因此選用市場創(chuàng)新主體外部融資約束(Fc)作為中介變量?？紤]到技術創(chuàng)新活動一般具有較強的周期性、持續(xù)性與不確定性，需要持續(xù)足夠的資金投入，通常來講，中長期貸款主要用于技術改造、基礎設施建設、新建固定資產項目等，因此提升中長期信貸占比有利于企業(yè)創(chuàng)新活動[30]。由于地區(qū)中長期貸款在總貸款余額中的占比可測度市場創(chuàng)新主體所獲的外部資金支持，在一定程度上代表外部融資約束水平，因此本文選擇用中長期貸款占比衡量融資約束水平。此外，地區(qū)規(guī)模企業(yè)R&D經費支出可衡量市場創(chuàng)新主體在創(chuàng)新活動方面的投入，能較好地反映其內在創(chuàng)新動力，因此本文選擇用地區(qū)規(guī)模企業(yè)R&D經費支出的自然對數衡量市場創(chuàng)新主體的內在創(chuàng)新動力(Rd)，以此作為中介變量。

2.1.4 調節(jié)變量

考慮到本文立足于消費領域與生產領域討論數字化轉型帶來的數據挖掘、客戶交互、居民消費、企業(yè)融資等方面影響，這些影響與金融領域的數字化轉型息息相關，本文參考王康仕等[31]的研究，選用北京大學數字金融研究中心發(fā)布的數字普惠金融指數衡量地方金融數字化水平。雖然使用該指數衡量數字化轉型可能存在一定局限性，但是考慮到已有研究對數字化轉型尚未有精準、統(tǒng)一的定量衡量標準，且該指數可較好地測度數字化發(fā)展帶來的移動化、便利化等優(yōu)勢，涵蓋了信貸、支付、保險等多個與消費或生產活動相關的業(yè)務領域，是基于數字化應用程度構建的[32]，因此能從一定程度上反映中國各省份數字化轉型發(fā)展水平。受限于數據可得性，本文將其作為調節(jié)變量數字化轉型(Digi)的代理變量。

2.1.5 控制變量

參考干春暉等[33]、石大千等[34]、杜傳忠和張遠[35]的研究，引入可能影響區(qū)域創(chuàng)新能力的控制變量，分別為經濟發(fā)展(Pgdp)、產業(yè)結構(Fn)、財政支持(Gov)、教育發(fā)展(Edu)、基礎設施(Infra)、實業(yè)景氣(Ume)。具體變量定義與說明如表1所示。

表1 變量定義與說明Tab.1 Variable definition and description

2.1.6 數據說明

考慮到數據的科學性、連續(xù)性與可獲性，選用2011-2018年中國內地30個省域(西藏因數據不全，未納入統(tǒng)計)作為研究樣本。其中，主要解釋變量市場化進程數據來自王小魯等[27]編寫的《中國分省份市場化指數報告(2018)》；調節(jié)變量數字化轉型數據來自北京大學數字金融研究中心發(fā)布的《北京大學數字普惠金融指數(第二期，2011-2018年)》；中介變量地區(qū)貸款數據來自《中國金融年鑒》，個別地區(qū)的缺失數據則基于中國人民銀行公布的數據予以手動補充；其它統(tǒng)計數據來自中國國家統(tǒng)計局、科技部等相關部門，由EPS數據平臺整理而得。

2.2 模型設計與說明

2.2.1 主效應模型

為了探究市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，考慮到市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力可能存在滯后效應，并且解釋變量采用上一期的滯后項估計，在一定程度上能緩解內生性問題，本文構建以區(qū)域創(chuàng)新能力為被解釋變量、以市場化進程為解釋變量的計量模型(1)與模型(2)如下：

Invit=α0+α1Marketit+α2Pgdpit+α3Fnit+α4Govit+α5Eduit+α6Infrait+α7Umeit+Yeart+Areai+εit

(1)

Invit=β0+β1Lmarketit+β2Pgdpit+β3Fnit+β4Govit+β5Eduit+β6Infrait+β7Umeit+Yeart+Areai+εit

(2)

其中，下標i代表省份，下標t表示年份，Yeart代表時間固定效應，Areai代表個體固定效應。此外，本文還通過替換被解釋變量、樣本子區(qū)間、工具變量法等以作穩(wěn)健性檢驗。

2.2.2 調節(jié)效應模型

為了進一步檢驗數字化轉型對市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力關系的調節(jié)作用，本文參考溫忠麟等[36]設計的調節(jié)效應層次回歸分析法，在主效應模型的基礎上引入調節(jié)變量數字化轉型(Digi)，并將解釋變量與調節(jié)變量中心化，構建調節(jié)效應模型如下：

Invit=δ0+δ1Marketit+δ2Pgdpit+δ3Fnit+δ4Govit+δ5Eduit+δ6Infrait+δ7Umeit+Yeart+Areai+εit

(3)

Invit=γ0+γ1Marketit+γ2Digiit+γ3Marketit×Digiit+γ4Pgdpit+γ5Fnit+γ6Govit+γ7Eduit+γ8Infrait+γ9Umeit+Yeart+Areai+εit

(4)

2.2.3 中介效應模型

為了進一步厘清市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的內在影響機制，運用中介效應逐步回歸法進行檢驗[37]，并參考溫忠麟和葉寶娟[38]的中介效應分析流程，構建以市場創(chuàng)新主體外部融資約束、內在創(chuàng)新動力為中介變量的兩組中介效應檢驗模型如下：

第一，外部融資約束中介效應模型組：

Invit=a0+a1Marketit+a2Pgdpit+a3Fnit+a4Govit+a5Eduit+a6Infrait+a7Umeit+Yeart+Areai+εit

(5)

Fcit=b0+b1Marketit+b2Pgdpit+b3Fnit+b4Govit+b5Eduit+b6Infrait+b7Umeit+Yeart+Areai+εit

(6)

Invit=c0+c1Marketit+c2Fcit+c3Pgdpit+c4Fnit+c5Govit+c6Eduit+c7Infrait+c8Umeit+Yeart+Areai+εit

(7)

第二，內在創(chuàng)新動力中介效應模型組：

Invit=a0+a1Marketit+a2Pgdpit+a3Fnit+a4Govit+a5Eduit+a6Infrait+a7Umeit+Yeart+Areai+εit

(8)

Rdit=b0+b1Marketit+b2Pgdpit+b3Fnit+b4Govit+b5Eduit+b6Infrait+b7Umeit+Yeart+Areai+εit

(9)

Invit=c0+c1Marketit+c2Rdit+c3Pgdpit+c4Fnit+c5Govit+c6Eduit+c7Infrait+c8Umeit+Yeart+Areai+εit

(10)

3 實證結果分析與檢驗

3.1 描述性統(tǒng)計與多重共線性檢驗

表2為描述性統(tǒng)計與多重共線性檢驗結果。本文選擇用方差膨脹系數(VIF)對回歸模型進行檢驗，結果顯示，各變量的VIF值非常小，遠小于10，說明變量間不存在嚴重的共線性問題。

表2 描述性統(tǒng)計與多重共線性檢驗結果Tab.2 Descriptive statistics and multicollinearity test results

3.2 市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響

3.2.1 主效應模型估計結果分析

表3給出了市場化進程影響區(qū)域創(chuàng)新能力的主效應模型估計結果。從表中第1列估計結果可以看出，解釋變量市場化進程對被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數顯著為正，說明隨著市場化水平提升，區(qū)域創(chuàng)新能力顯著增強，即市場化發(fā)展對提升區(qū)域創(chuàng)新能力具有促進作用。從表中第2列估計結果可以看出，上一期的解釋變量市場化進程對被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數也顯著為正，說明推動市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的正向影響存在滯后性，市場化能持續(xù)影響區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平。綜上，推動市場化發(fā)展有助于提升區(qū)域創(chuàng)新能力，假設H1得到驗證。

表3 主效應模型估計結果Tab.3 Main model estimation results

3.2.2 穩(wěn)健性檢驗

(1)替代被解釋變量的模型估計?？紤]到變量遺漏與偏誤問題，本文采用三類專利申請授權總數的自然對數衡量被解釋變量(Pat)，通過替換被解釋變量(Inv)進行穩(wěn)健性檢驗。從表中可以看出，穩(wěn)健性檢驗模型估計結果與原模型估計結果保持一致，即原結論具有較好的穩(wěn)健性。

(2)年份子區(qū)間模型估計。由于涉及2008年金融危機的刺激政策持續(xù)影響了中國市場主體的投資與創(chuàng)新活動，對中國區(qū)域創(chuàng)新能力產生了不可忽視的作用，可能會干擾實證結果，因此本文選擇不考慮危機發(fā)生的后三年數據，即保留2012-2018年樣本。并且，考慮到2012年發(fā)布的《國務院關于大力推進信息化發(fā)展和切實保障信息安全的若干意見》開始持續(xù)加快數字化基礎設施建設，推動數字技術應用發(fā)展。因此，為了排除特殊年份對估計結果的干擾，本文考察年份子區(qū)間2012-2018年的模型估計結果。從表5可以看出，其模型估計結果也與原結果保持一致，即原結論具有較好的穩(wěn)健性。

表4 替換變量后的穩(wěn)健性檢驗結果Tab.4 Robustness test results after replacing variables

表5 年份子區(qū)間估計穩(wěn)健性檢驗結果Tab.5 Robustness test results of sub-interval estimates for years

(3)縮小地區(qū)樣本模型估計?？紤]到直轄市可能存在一定特殊性，因此本文剔除直轄市樣本進行模型估計。從表6可以看出，其模型估計結果也與原結果保持一致，即原結論具有較好穩(wěn)健性。

3.2.3 內生性討論

前文主效應模型的解釋變量采用滯后一期形式進行估計，這在一定程度上緩解了內生性問題，但為確保研究結論的穩(wěn)健性，本文選用工具變量法(2SLS)對內生性問題進行討論，嘗試削弱其帶來的影響。本文認為市場主體是推進市場化發(fā)展的重要力量，地區(qū)市場主體數量與市場化進程息息相關，并且其對區(qū)域創(chuàng)新能力不存在直接影響。此外，地區(qū)市場主體繁榮與聚集是地區(qū)多方面發(fā)展的共同結果，具有較強的外生性。因此，本文選擇地區(qū)市場主體數量(Enter)作為工具變量進行兩階段模型估計。從衡量工具變量地區(qū)市場主體數量而言，采用地區(qū)中小企業(yè)數量進行衡量更為準確，但基于數據的可獲得性與完整性，本文只能選用規(guī)模企業(yè)單位數進行替換，即采用規(guī)模企業(yè)單位數的自然對數值衡量，由此得到的結果也可較好地滿足預期?？梢钥闯?，相關檢驗結果顯示，不存在識別不足和弱工具變量問題，而且第一階段的工具變量系數顯著為正，符合前文預期。在第二階段的回歸結果中，解釋變量(Market)系數顯著為正，說明市場化進程顯著提升了區(qū)域創(chuàng)新能力，與原模型的估計結果保持一致，即內生性問題得到了較好控制，保證了研究結論的穩(wěn)定性。

表6 縮小地區(qū)樣本的穩(wěn)健性檢驗結果Tab.6 Robustness test results of reduced area samples

表7 工具變量法內生性檢驗結果Tab.7 Endogenity test results of instrumental variable method

3.3 數字化轉型的調節(jié)效應分析

表8給出了數字化轉型調節(jié)效應模型的估計結果。從表中可以看出，模型4中的解釋變量市場化進程和調節(jié)變量數字化轉型的交互項與被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力的回歸系數顯著為正，說明數字化轉型對市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力關系起正向調節(jié)作用，數字化轉型發(fā)展顯著增強了市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的促進作用，假設H2得到驗證。

表8 調節(jié)效應模型估計結果Tab.8 Estimation results of the moderating effect model

3.4 市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響機制檢驗

3.4.1 外部融資約束的中介效應分析

表9給出了外部融資約束中介效應模型的估計結果。從表中第2列可以看出，模型6中的解釋變量市場化進程對中介變量融資約束的影響系數b1顯著為正，說明隨著市場化程度加深，地區(qū)中長期貸款占比提高，創(chuàng)新主體能獲得更多的中長期資金支持，從而有利于緩解企業(yè)外部融資約束。從表中第3列可以看出，模型7中的解釋變量與中介變量對被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數c1和c2均顯著，并且系數b1c2與c1同號，說明市場創(chuàng)新主體的外部融資約束在市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力之間存在部分中介效應，占16.41%，即證實加速市場化進程能通過緩解創(chuàng)新主體的外部融資約束間接提升區(qū)域創(chuàng)新能力，從而驗證了假設H3。

表9 外部融資約束的中介效應模型估計結果Tab.9 Estimated results of the intermediary effect model of external financing constraints

3.4.2 內在創(chuàng)新動力的中介效應分析

表10給出了內在創(chuàng)新動力中介效應模型的估計結果。從表中第2列可以看出，模型9中的解釋變量市場化進程對中介變量創(chuàng)新動力的影響系數b1顯著為正，說明隨著市場化程度加深，市場創(chuàng)新主體更愿意加大創(chuàng)新活動投入，創(chuàng)新動力強勁。從表中第3列可以看出，模型10中的解釋變量與中介變量對被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數c1和c2也均顯著，并且系數b1c2與c1同號，說明市場創(chuàng)新主體內部創(chuàng)新動力在市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力之間存在部分中介效應，占37.67%，即加快市場化進程能通過激發(fā)市場創(chuàng)新主體的內在創(chuàng)新動力間接提升區(qū)域創(chuàng)新能力，驗證了假設H4。

表10 內在創(chuàng)新動力的中介效應模型估計結果Tab.10 Estimated results of the intermediary effect model of the intrinsic innovation motivation

4 拓展性討論

4.1 數字化程度異質性分析

目前，中國的數字經濟發(fā)展存在兩極分化現象，數字化轉型發(fā)展存在較大的區(qū)域差異，其中，東部地區(qū)的數字化水平明顯高于中西部地區(qū)[39]，導致各地區(qū)的創(chuàng)新資源投入與創(chuàng)新管理效率存在顯著差異，致使市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響也存在差異。因此，考慮到市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響可能存在異質性問題，將研究樣本根據數字化程度進行劃分，開展分樣本估計并作進一步討論。其中，數字化較高地區(qū)包括樣本期內調節(jié)變量數字化轉型平均數值較大的北京、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、湖北、廣東、海南、重慶、四川、陜西在內的15個省市，其余15個省市歸為數字化程度較低地區(qū)。

4.2 數字化程度異質性檢驗

表11報告了按數字化程度分樣本模型估計結果。從表中可以看出，市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響存在地區(qū)異質性，數字化程度較高地區(qū)的市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數顯著為正，而數字化程度較低地區(qū)的影響程度較小。這可能是由于數字化程度較高的地區(qū)經濟更繁榮與開放，市場化程度普遍較高，市場中介組織較發(fā)達，推進市場化發(fā)展能更加充分發(fā)揮其對區(qū)域創(chuàng)新能力的促進效應，并且數字化轉型水平較高也極大地提升了市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的促進效果。而數字化程度較低地區(qū)相對閉塞且其市場化程度較低，并且創(chuàng)新資源、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新成果轉化等方面較落后，更加需要政府的政策支持與引導，僅僅依賴推進市場化發(fā)展實現區(qū)域創(chuàng)新能力提升是不夠的。

表11 按數字化程度分樣本的模型估計結果Tab.11 Model estimation results of samples according to the degree of digitization

5 研究結論與政策建議

5.1 研究結論

本研究基于中國省級面板數據，探究了市場化進程、數字化轉型與區(qū)域創(chuàng)新能力的內在聯(lián)系，進一步明晰了數字化轉型在市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力之間扮演的角色，并且深入探討了市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的內在影響機制，獲得了一些有意義的研究結論。研究結果表明，推動市場化進程對提高區(qū)域創(chuàng)新能力具有顯著促進作用，且市場化程度加深能持續(xù)影響區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平。此外，數字化轉型發(fā)展通過在消費領域、生產領域的融合應用對市場化進程與區(qū)域創(chuàng)新能力關系產生調節(jié)效應，其顯著增強了市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的促進作用，并且數字化程度較高地區(qū)的市場化進程帶來的區(qū)域創(chuàng)新能力提升效應更顯著。進一步的研究結果表明，市場化進程對區(qū)域創(chuàng)新能力的正向影響是通過緩解市場主體融資約束與激發(fā)市場主體創(chuàng)新動力兩大中介機制發(fā)揮作用的。

5.2 政策建議

本研究有助于從理論上肯定市場機制的重要導向作用，為政府加速市場化改革與數字化轉型、加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略提供經驗證據及政策啟示?；谘芯拷Y論，本文提出如下政策建議：第一，加速推動市場化進程，健全市場微觀基礎，培育發(fā)展要素市場和產品市場，優(yōu)化社會創(chuàng)新資源配置，為市場主體開展創(chuàng)新活動提供良好基礎；第二，針對地區(qū)差異正確把握政府與市場關系，建設服務型政府，健全市場運行機制，營造公平公開的創(chuàng)新環(huán)境，激發(fā)市場主體創(chuàng)新動力；第三，積極推動數字化轉型，促進數字化與市場化融合，加快數據要素市場建設，提升社會數據資源價值，充分發(fā)揮市場資源優(yōu)勢；第四，逐步縮小區(qū)際差距，實現地區(qū)市場化、數字化均衡發(fā)展，通過制定差異化政策加速市場化改革與數字化轉型，增強區(qū)域創(chuàng)新能力，進一步提升整體創(chuàng)新水平，實現經濟高質量發(fā)展。