孟宏瑋 趙華平 張所地,3

(1.山西財經(jīng)大學 工商管理學院，山西 太原 030006；2.山西財經(jīng)大學 管理科學與工程學院，山西 太原 030006；3.廣州工商學院 管理學院，廣東 佛山 528135)

一、引言

黨的十八大以來，我國以4G、5G和人工智能為代表的信息技術(shù)創(chuàng)新能力不斷提升，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得了顯著成效[1]。2020年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到39.2萬億元，占GDP比重為38.6%，數(shù)字經(jīng)濟增速達到GDP增速3倍以上①，成為穩(wěn)定經(jīng)濟增長的關(guān)鍵動力，而信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在其中發(fā)揮了重要作用[2]。在人工智能、云計算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等信息通信技術(shù)的帶動下，信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)催生了許多新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)，帶來了大量數(shù)字化探索開發(fā)機會，促進了個體和結(jié)構(gòu)性區(qū)域環(huán)境的互動，帶動了數(shù)字化創(chuàng)業(yè)實踐[3][4]。這種信息通信技術(shù)發(fā)展引發(fā)的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)實踐為企業(yè)運營模式和商業(yè)模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了基礎(chǔ)[5]，成為企業(yè)跨越式發(fā)展的重要路徑[6]，逐漸成為數(shù)字經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。有學者認為數(shù)字化創(chuàng)業(yè)是將數(shù)據(jù)資源作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，建立在數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)上的價值創(chuàng)造、產(chǎn)品創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)機會探尋的過程[7]，也有學者認為數(shù)字化創(chuàng)業(yè)是一種通過數(shù)據(jù)資源把傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與企業(yè)新的生產(chǎn)、經(jīng)營方式相互融合的活動[8]。而數(shù)字創(chuàng)業(yè)生態(tài)理論指出信息基礎(chǔ)設(shè)施作為數(shù)字創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的重要情景因素，強調(diào)了以數(shù)字技術(shù)工具及其系統(tǒng)為基礎(chǔ)，可降低信息傳遞壁壘，有助于為數(shù)字化創(chuàng)業(yè)提供溝通、交流、計算和協(xié)作等功能[9]。那么，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是否會對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生影響?其中的作用渠道又是什么？對這些問題的回答具有一定的理論與現(xiàn)實意義，值得深入探索。

在“數(shù)字中國”和“中國制造2025”的背景下，研究信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動的作用渠道，不僅可以為國家創(chuàng)業(yè)政策的實施提供參考，而且能夠為數(shù)字經(jīng)濟深化發(fā)展提供方向性指引。本文的邊際貢獻主要有：第一，現(xiàn)有文獻忽視了中國情景下的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)業(yè)外部性研究，本文運用動態(tài)因子分析方法構(gòu)建了包含傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施和新型信息基礎(chǔ)設(shè)施在內(nèi)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)評價指標體系，在此基礎(chǔ)上識別了信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對我國區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動的影響效應(yīng)，從而有助于豐富數(shù)字化技術(shù)影響創(chuàng)業(yè)活動的理論研究。第二，現(xiàn)有文獻忽視了在不同城市中，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動的異質(zhì)性影響，而本文從市場化程度、數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境以及區(qū)域經(jīng)濟特征角度，分析了信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動的異質(zhì)性，為各地區(qū)改善數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度提供了參考。第三，將區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動作為研究對象，在專業(yè)化集聚經(jīng)濟和多樣化集聚經(jīng)濟理論框架下，借鑒江艇(2022)提出的中介效應(yīng)分析操作建議[10]，從數(shù)字型人力資本和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚程度兩方面闡釋信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的作用渠道，從而有助于加深對信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動內(nèi)在邏輯的理解。

二、文獻綜述

(一)信息基礎(chǔ)設(shè)施研究現(xiàn)狀

當前國內(nèi)外文獻關(guān)于信息基礎(chǔ)設(shè)施的研究主要集中在信息基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)涵、衡量指標、形成機制、影響因素和影響效應(yīng)等方面。

1.信息基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)涵。黃書雷等(2021)認為信息基礎(chǔ)設(shè)施是促進新型工業(yè)化和綠色化轉(zhuǎn)型發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為手段，具有互聯(lián)互動特征與技術(shù)基礎(chǔ)特征[11]。Manjon等(2021)指出信息基礎(chǔ)設(shè)施是指通過利用新一代信息通信技術(shù)推動技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施[4]。郭海和楊主恩(2021)則指出信息基礎(chǔ)設(shè)施是以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，形成的支撐經(jīng)濟社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型與發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)，具有多元化、復(fù)合化的特點，具體包括以互聯(lián)網(wǎng)、寬帶等為代表的傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施和以5G、區(qū)塊鏈、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新一代信息通信技術(shù)為基礎(chǔ)形成的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施[5]。本文亦沿用郭海和楊主恩(2021)的概念，將信息基礎(chǔ)設(shè)施視為一種融合了數(shù)字技術(shù)工具，能夠提供通信、傳輸和計算服務(wù)，并匯聚信息資源的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)。在這個基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)中，不僅包括信息基礎(chǔ)設(shè)施的物質(zhì)形態(tài)，還包括蘊含在信息基礎(chǔ)設(shè)施中的信息通信技術(shù)價值，比如各種信息通信技術(shù)專利及其延伸的數(shù)字技術(shù)產(chǎn)品。

2.信息基礎(chǔ)設(shè)施衡量指標。一方面，有學者使用廣播、電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)普及率、郵電業(yè)務(wù)總量、人均長途光纜線路和光纜長度衡量信息基礎(chǔ)設(shè)施[1][12]。另一方面，有學者使用“寬帶中國”[13]、智慧城市建設(shè)試點政策、區(qū)域數(shù)字化、信息化[14]、政府工作報告中的信息基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)詞匯出現(xiàn)的頻率以及5G、人工智能等行業(yè)的上市公司產(chǎn)值作為信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的代理變量[15]。

3.信息基礎(chǔ)設(shè)施的形成機制。(1)創(chuàng)新機制，即一個自我強化的過程，通過創(chuàng)造新產(chǎn)品和新服務(wù)，利用信息基礎(chǔ)設(shè)施的延展性對數(shù)字資源進行重組、整合[16][17]；(2)合作機制，信息基礎(chǔ)設(shè)施通過創(chuàng)造、合作和激勵來吸引新的合作伙伴，從而擴大其覆蓋范圍[17]；(3)容納機制，更多的資源投入增加了信息基礎(chǔ)設(shè)施的實用性，從而吸引更多的用戶開始使用信息基礎(chǔ)設(shè)施[17]。

4.信息基礎(chǔ)設(shè)施的影響因素及影響效應(yīng)。影響因素主要集中在政府對數(shù)據(jù)、技術(shù)等生產(chǎn)要素資源的重視程度，數(shù)字技術(shù)成熟程度以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求等方面[4][18]。影響效應(yīng)主要集中在對各類數(shù)字化技術(shù)的融合、集成和應(yīng)用，從而促進了集約型經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展[19]，具體而言，通過營造良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，提升企業(yè)數(shù)字技術(shù)效率[20]，激勵企業(yè)發(fā)現(xiàn)更多創(chuàng)業(yè)機會，獲得更高的附加值、形成更為有利的產(chǎn)品競爭條件[3]，從而促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[11]，改善勞動力需求結(jié)構(gòu)，降低企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本，擴大數(shù)字化經(jīng)營范圍[4]。

(二)數(shù)字技術(shù)和創(chuàng)業(yè)活動

理論上，信息基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字技術(shù)的主要形態(tài)之一，也是技術(shù)進步的重要體現(xiàn)，逐漸成為數(shù)字創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)境因素[3]。從現(xiàn)有的信息系統(tǒng)和創(chuàng)業(yè)研究內(nèi)容來看，有學者研究了數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)業(yè)行為之間的理論關(guān)系，但由于數(shù)字技術(shù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的多元性和復(fù)雜性，學術(shù)界對數(shù)字技術(shù)影響創(chuàng)業(yè)活動的作用機制有兩種不同的觀點[3]。有學者認為數(shù)字技術(shù)的發(fā)展提高了初創(chuàng)企業(yè)活躍度。這是因為信息通信技術(shù)有利于初創(chuàng)企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢、提高經(jīng)營績效以及形成和發(fā)展創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，使得勞動關(guān)系在時間和空間上離散化和虛擬化，從而推動企業(yè)內(nèi)外部雇傭關(guān)系的多元化和緊密化，對技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)業(yè)活動有積極影響[3][20]。也有學者認為，數(shù)字技術(shù)不利于提升創(chuàng)業(yè)活躍度。從企業(yè)生存來看，由于數(shù)字技術(shù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)具有可修改性、包容性和開放性，會對初創(chuàng)企業(yè)的誕生和成長產(chǎn)生負面影響[20]。特別是數(shù)字技術(shù)的可修改性可能會破壞現(xiàn)有創(chuàng)業(yè)環(huán)境和生態(tài)，危害新創(chuàng)企業(yè)的生存[3][18]。并且，創(chuàng)業(yè)過程本身具有較高的風險性，而數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)可能會加劇這種不確定性，危及初創(chuàng)企業(yè)的生存和發(fā)展[20][21]。從企業(yè)發(fā)展來看，數(shù)字技術(shù)的包容性和開放性一定程度上阻礙了初創(chuàng)企業(yè)獲得勞動力、技術(shù)、信息和資金等資源，增加了對生產(chǎn)要素需求的波動性和不確定性，同時也會產(chǎn)生相應(yīng)的法律和道德風險，阻礙初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展[3][7][20]。

另外，已有文獻主要從宏觀和微觀層面探究了創(chuàng)業(yè)活動的其他影響因素：宏觀層面的研究指出，數(shù)字金融發(fā)展水平、集聚經(jīng)濟、制度環(huán)境、城市規(guī)模和城市營商環(huán)境是影響城市創(chuàng)業(yè)活躍度的重要因素[22][23][24]；在微觀層面，主要考察了創(chuàng)業(yè)機會、創(chuàng)業(yè)租金和回報、工作經(jīng)歷、社會資本以及風險偏好等微觀主體資源稟賦對創(chuàng)業(yè)活動的影響[25][26][27]。

綜上發(fā)現(xiàn)，目前對于信息基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)施的衡量指標多以移動互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)、電話普及率為核心測度指標，較少把區(qū)域4G、5G和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施等納入信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)測度的統(tǒng)一框架中，對于精準識別信息基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟外部效應(yīng)具有局限性。另外，現(xiàn)有文獻對信息基礎(chǔ)設(shè)施所產(chǎn)生的經(jīng)濟效應(yīng)主要集中在經(jīng)濟增長、城市創(chuàng)新水平、勞動力-資本替代和互補關(guān)系上。雖然學者們已經(jīng)意識到數(shù)字技術(shù)進步對創(chuàng)業(yè)活動的重要性，但較少直接、系統(tǒng)地對信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動之間的關(guān)系進行理論和實證分析，尤其對作用渠道還有待進一步厘清，在理解信息基礎(chǔ)設(shè)施的創(chuàng)業(yè)外部性方面還有待進一步提升。

三、理論分析

信息基礎(chǔ)設(shè)施作為公共基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分具有很強的正外部性，是提升數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的重要條件。信息基礎(chǔ)設(shè)施同樣也是數(shù)字技術(shù)的重要組成部分，能夠為創(chuàng)業(yè)者及相關(guān)主體提供溝通、協(xié)作和計算功能，降低信息傳輸壁壘[1]。數(shù)字技術(shù)是數(shù)字化創(chuàng)業(yè)的基礎(chǔ)性要素，而信息基礎(chǔ)設(shè)施中數(shù)字技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)性促使創(chuàng)業(yè)者以較低的成本與多樣化的主體建立聯(lián)系，提升了數(shù)字型人力資本、知識、資金和技術(shù)等數(shù)字要素跨區(qū)域集聚程度和交互效率[28]，為數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)拓寬價值創(chuàng)造邊界和強化企業(yè)之間的知識溢出提供載體，有效降低初創(chuàng)數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)的生產(chǎn)成本，有利于數(shù)字創(chuàng)業(yè)機會的識別、評估與利用，從而推動初創(chuàng)數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)的誕生和成長[25]。因此，本文基于集聚經(jīng)濟理論，從數(shù)字型人力資本集聚和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚角度分析信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響。

(一)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字型人力資本集聚與區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度

從數(shù)字型人力資本集聚的角度來看，信息基礎(chǔ)設(shè)施為數(shù)字型人力資本提供了重要的數(shù)字化技術(shù)組合、數(shù)據(jù)源和交互基礎(chǔ)，加強了人與人之間的互聯(lián)，促進思想和知識的流動與擴散，增強了區(qū)域人力資本外部性和學習效應(yīng)，提高了數(shù)字型人力資本與創(chuàng)業(yè)崗位的匹配度[23]，形成了良性互動的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，使得數(shù)字型人力資本寧愿犧牲部分收入也愿意流動到擁有完善的信息基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域，同時信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)拓寬生產(chǎn)、經(jīng)營范圍，催生新的商業(yè)模式，從而擴大數(shù)字型人力資本需求規(guī)模和結(jié)構(gòu)，由此促進數(shù)字型人力資本向目標區(qū)域的集聚[7]。

數(shù)字創(chuàng)業(yè)生態(tài)理論指出數(shù)字型人力資本是數(shù)字化創(chuàng)業(yè)的重要內(nèi)涵。根據(jù)馬歇爾專業(yè)化外部性和雅各布多樣化外部性理論，數(shù)字型人力資本專業(yè)化和多樣化集聚能夠促進勞動力市場產(chǎn)生共享機制，形成豐厚的數(shù)字型人力資本市場[23]。一個具有較大數(shù)字型人力資本池的地區(qū)不僅能幫助數(shù)字化創(chuàng)業(yè)者找到匹配的管理團隊，為初創(chuàng)數(shù)字化企業(yè)提供專業(yè)化的經(jīng)營理念，還能幫助其找到合適的數(shù)字型人力資本來研發(fā)新技術(shù)、生產(chǎn)和銷售新產(chǎn)品，進而為數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動提供了動力源泉和基礎(chǔ)[29]。并且數(shù)字型人力資本的集聚可以將其創(chuàng)新能力和管理能力轉(zhuǎn)換為創(chuàng)業(yè)動力、商業(yè)構(gòu)思和商用產(chǎn)品[21]，強化數(shù)字知識、信息與技術(shù)在相同行業(yè)或不同行業(yè)間的共享與擴散，激勵數(shù)字型人力資本間互相學習和交流，促進新舊知識之間的融合貫通，降低了初創(chuàng)數(shù)字化企業(yè)搜尋數(shù)字型人力資本的成本，最終提升區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度[4]。因此，本文提出如下假設(shè):

假設(shè)1：信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)通過數(shù)字型人力資本專業(yè)化集聚和多樣化集聚促進區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度提高。

(二)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度。

從數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚角度來看，信息基礎(chǔ)設(shè)施的開放性和關(guān)聯(lián)性擴大了區(qū)域經(jīng)濟腹地范圍，促使其在更廣闊的地理空間內(nèi)吸收數(shù)字化創(chuàng)業(yè)要素，加快了數(shù)字知識和技術(shù)的傳播速度，有助于降低數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚的時間成本、社會成本和流動成本，為數(shù)字經(jīng)濟行業(yè)內(nèi)部及不同行業(yè)之間的技術(shù)交流、知識溢出、模仿和重新組合提供了物質(zhì)載體[24]，最終引起“集聚租金”的變化和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)空間分布結(jié)構(gòu)的改變，提升了數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚程度[9]。

大量的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)需求來自區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展，大量的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動也與數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚有關(guān)。根據(jù)馬歇爾專業(yè)化外部性理論，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚促進了新思想在同行業(yè)企業(yè)之間的傳播與應(yīng)用，可以形成規(guī)模經(jīng)濟，降低同行業(yè)間交易成本和初創(chuàng)企業(yè)的技術(shù)開發(fā)成本，鼓勵新企業(yè)的進入，為數(shù)字化創(chuàng)業(yè)提供了良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，并且以此帶來的集聚經(jīng)濟效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)為數(shù)字型人力資本帶來了大量數(shù)字化創(chuàng)業(yè)機會[23]。而根據(jù)雅各布多樣化外部性理論，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)多樣化集聚能夠為數(shù)字化初創(chuàng)企業(yè)提供豐富的上游投入品，使其更專注于本行業(yè)主營業(yè)務(wù)的生產(chǎn)，從而降低數(shù)字化創(chuàng)業(yè)的進入門檻和成本，激發(fā)了區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活力[7]。因此，本文提出如下假設(shè):

假設(shè)2：信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)通過數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)專業(yè)化和多樣化集聚促進區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度提高。

雖然理論上專業(yè)化和多樣化集聚均有助于促進數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動，但在我國經(jīng)濟實踐中，專業(yè)化集聚容易受到血緣、親緣和地緣等社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的影響，從而形成相對封閉的環(huán)境，阻礙了人力資本、知識、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的跨區(qū)域流動，進而限制了集聚區(qū)內(nèi)新創(chuàng)企業(yè)的誕生和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長[23]。因此信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是通過專業(yè)化集聚還是多樣化集聚影響區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度，有待下文進一步實證檢驗。

四、變量定義、數(shù)據(jù)說明與模型設(shè)定

(一)變量定義與測度

1.核心解釋變量：信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

本文參考相關(guān)文獻，結(jié)合上文對信息基礎(chǔ)設(shè)施的概念界定，并根據(jù)指標的經(jīng)濟意義和數(shù)據(jù)的可得性，選取了傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)兩個維度反映信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況，具體評價指標體系見表1。

表1 信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指標體系

2005年以后，我國5G、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的專利申請和授權(quán)數(shù)量增加，因此根據(jù)本文對信息基礎(chǔ)設(shè)施的定義，把5G產(chǎn)業(yè)專利授權(quán)數(shù)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)機器人裝機量以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專利授權(quán)數(shù)納入新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指標體系中[19]。自2019年以來，我國第五代移動通信技術(shù)(5G)才開始商用，5G用戶逐漸增加，考慮到時間的連續(xù)性和樣本容量的原因，本文在新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指標中只納入4G用戶數(shù)和4G試點城市建設(shè)數(shù)量占比。

借鑒尹向飛(2021)對相關(guān)變量的處理方法[34]，本文采用動態(tài)因子分析方法對信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)進行綜合測度②。動態(tài)因子分析方法不僅可以避免主觀賦權(quán)法和等權(quán)法等權(quán)重選取方法的主觀性問題，還可以避免主成分分析法和因子分析法所測度的結(jié)果只能從橫截面維度進行比較，不能從時間維度進行比較的缺點[34]。主要計算過程如下：

假設(shè)有如下數(shù)組：

X(I，J，T)={xijt}，i=1,2,…,I；j=1,2,…,J；t=1,2,…,T

(1)

式(1)中，i為省份，j為指標，t為時間。

(2)

具體計算步驟如下：

首先將原始數(shù)據(jù)標準化。本文選取的都是正向指標，因此選取的標準化公式為：

(3)

式(3)中，Xij為第i個省份第j項指標的原始數(shù)據(jù)，maxXij和minXij分別表示第j項指標的最大值和最小值，Yij為標準化后的指標值，i=1,2,…n；j=1,2…m。

然后根據(jù)各年的方差-協(xié)方差矩陣S(t)，求解平均協(xié)方差矩陣ST：

(4)

進一步根據(jù)式(4)計算ST的特征值、特征向量，以及各個公因子的方差貢獻率和累計方差貢獻率，同時確定公因子個數(shù)并建立因子載荷矩陣。

再利用式(5)計算各省份信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的靜態(tài)得分矩陣(Cih)：

Cih=(zi-z)′×ah

(5)

利用式(6)計算各省份信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的動態(tài)綜合得分矩陣(ciht)：

ciht=(zit-zt)′×ah, h=1,…,k；t=1,…,T

(6)

最后將式(6)計算出的動態(tài)綜合得分運用式(3)標準化后，形成介于0到1之間的相對指數(shù)，最終得到每年的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)綜合指數(shù)。該指數(shù)是相對值，因此該指數(shù)會受到信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平動態(tài)綜合得分最大值和最小值的影響。

圖1給出了2014年和2019年的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)。圖1顯示，無論是2014年還是2019年，北京、上海、廣東的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)均高于其余省份。與2014年相比，2019年山西、江蘇、浙江、河南、海南和重慶等省(市)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)上升較為明顯。2019年，北京、上海、廣東、湖南、浙江、江蘇和福建等省(市)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)較高，而信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)較低的省份是吉林、黑龍江、四川、云南、甘肅、青海、寧夏和新疆等地。

圖1 區(qū)域信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)

2.被解釋變量：區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度

國家統(tǒng)計局公布的《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類(2021)》指出，數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)中的數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)以數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)要素為基礎(chǔ)，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和發(fā)展提供了數(shù)字技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)和動力源泉[35]。因此，本文將從事數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量作為數(shù)字化創(chuàng)業(yè)的代理變量。這與本文的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)內(nèi)涵相符。具體而言，本文借鑒趙濤等(2020)衡量創(chuàng)業(yè)活躍度的方法[36]，從天眼查數(shù)據(jù)庫中，得到省域?qū)用娲胬m(xù)和在業(yè)的數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)每年新增私營企業(yè)數(shù)量，用以衡量區(qū)域數(shù)字化初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量。同時，借鑒杜運周等(2020)的做法[37]，用每百萬人口中的數(shù)字化初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量來測量區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度，并且通過計算原始值與最大值的比值得到[0,1]之間的區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的相對值。若數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的相對值越接近于1，說明該區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度越高。

本文給出了每個省份2014年和 2019年的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度(見圖2)。 圖2顯示，與2014年相比，2019年大部分省份的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度是上升的。2019年，北京、天津、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、湖北、湖南、廣東和重慶等省(市)的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度較高，而數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度較低的省份是山西、內(nèi)蒙古、海南、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等省份。從圖1和圖2可以看出，區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的變化趨勢與區(qū)域信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)的變化趨勢大致相同。

圖2 區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度

3.中介變量

(1)數(shù)字型人力資本規(guī)模。數(shù)字型人力資本反映了數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)所需要的高級人力資本投入狀況。借鑒《中國城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告(2021)》對相關(guān)變量的處理方法，用電子信息制造業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)表征數(shù)字型人力資本規(guī)模，其中用電子信息制造業(yè)的就業(yè)人數(shù)衡量數(shù)字經(jīng)濟制造業(yè)人力資本規(guī)模，用軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)衡量數(shù)字經(jīng)濟服務(wù)業(yè)人力資本規(guī)模。

(2)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)規(guī)模。借鑒李妍(2021)的研究方法[38]，本文用各省數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)中的數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)產(chǎn)值衡量數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

(3)數(shù)字型人力資本與數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度。與蘇丹妮和盛斌(2021)的做法相一致[39]，本文用區(qū)位熵來測度數(shù)字型人力資本和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度：

(7)

(8)

式(7)和(8)中，shuman和sindustry分別表示數(shù)字型人力資本和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚程度，humanj和industryj分別表示某省份數(shù)字型人力資本規(guī)模和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)規(guī)模，iallj和sallj分別表示全國數(shù)字型人力資本規(guī)模和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)規(guī)模，human和industry分別表示某省全部就業(yè)人員總數(shù)和GDP。itotal和stotal分別表示全國就業(yè)人員總數(shù)和GDP。

(4)數(shù)字型人力資本與數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚程度。本文借鑒Tavassoli等(2021)的做法[40]，將經(jīng)濟部門劃分為數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)和非數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)，其中數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)部門包括數(shù)字經(jīng)濟制造業(yè)部門和服務(wù)業(yè)部門(工業(yè)和服務(wù)業(yè)行業(yè)具有不完全替代性，它們之間會相互影響)，用雅各布外部多樣化衡量數(shù)字型人力資本與數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚程度。大部分學者通過整體多樣性指標來衡量行業(yè)產(chǎn)值或人力資本的多樣性，如逆赫希曼-赫芬達爾指數(shù)，也有研究把行業(yè)多樣性劃分為部門內(nèi)的相關(guān)多樣化和部門間的無關(guān)多樣化。由于部門內(nèi)存在較多聯(lián)系密切的細分行業(yè)，具備技術(shù)交流的條件，其多樣化更有利于雅各布知識溢出，因此部門內(nèi)的相關(guān)多樣性可以更好地衡量雅各布外部性[40][41]，具體計算公式如式(9)(10)所示。

(9)

(10)

式(9)和式(10)中，dhuman和dindustry分別表示數(shù)字型人力資本和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)多樣化集聚程度，a1和a2分別表示電子信息制造業(yè)從業(yè)人數(shù)占比以及軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)占比，d1和d2分別表示數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)規(guī)模占比以及數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)規(guī)模占比。ps和pn分別表示數(shù)字型人力資本規(guī)模占全部就業(yè)人數(shù)的比值和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)規(guī)模占GDP的比值。

根據(jù)本文的測算結(jié)果，2014～2019年，無論是數(shù)字型人力資本和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚程度還是多樣化集聚程度，廣東、浙江和上海均位于全國前列，北京的數(shù)字型人力資本專業(yè)化集聚程度較高，而多樣化集聚程度則大致位于全國平均水平。另外，中西部地區(qū)的數(shù)字型人力資本和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚程度和多樣化集聚程度雖然有上升趨勢，但是仍舊與東部沿海發(fā)達地區(qū)有較大差距。這說明我國數(shù)字型人力資本與數(shù)字經(jīng)濟集聚程度同樣有明顯的區(qū)域差異。

4.控制變量

為了控制其他因素對數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響，借鑒Manjon等(2021)和Audretsch等(2022)的研究[4][7]，選擇了以下控制變量：市場化程度，用各省GDP與財政預(yù)算收入的比重衡量；區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境，用區(qū)域人均大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、智能硬件、人工智能、區(qū)塊鏈和5G產(chǎn)業(yè)的省域風險投資金額對數(shù)值衡量；經(jīng)濟發(fā)展水平，用省域人均 GDP表示；區(qū)域創(chuàng)新能力；用《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》中的中國區(qū)域創(chuàng)新能力綜合效用值衡量；相對外商直接投資，用實際利用外資占GDP比重表示；生活成本，用家庭消費支出與可支配收入的比值表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第三產(chǎn)業(yè)增加值與GDP的比值衡量。為了緩解異方差的影響，本文對人均GDP和人力資本水平取對數(shù)，同時以2013年為基期的GDP指數(shù)計算不變價人均GDP。由于實際利用外資的單位為美元，本文采用國家公布的年平均匯率折算成人民幣單位。以上變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

5.樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文選擇2014～2019年30個省域(中國港澳臺地區(qū)和西藏除外)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究樣本，共計180個樣本觀測數(shù)。由于我國4G技術(shù)從2014年才開始商用，且大部分地級市的數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)和風險投資額均存在缺失值，考慮到全國樣本代表性問題，本文最終選擇了2014～2019年30個省域(中國港澳臺和西藏除外)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究樣本。信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字型人力資本規(guī)模和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫、寬帶發(fā)展聯(lián)盟、《中國統(tǒng)計年鑒》、企研數(shù)據(jù)以及工業(yè)和信息化部官方網(wǎng)站。數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度數(shù)據(jù)來自天眼查數(shù)據(jù)庫。風險投資金額數(shù)據(jù)來自明樹數(shù)據(jù)中企業(yè)標簽為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、智能硬件、人工智能、區(qū)塊鏈和5G產(chǎn)業(yè)的省域風險投資金額。區(qū)域創(chuàng)新能力數(shù)據(jù)來自中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究小組編制的《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》。其余數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》以及各省市的統(tǒng)計年鑒以及和國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

(二)模型設(shè)定

經(jīng)典的面板數(shù)據(jù)模型僅考慮了個體固定效應(yīng)和時點固定效應(yīng)，以揭示樣本中不隨個體變化的時間差異和不隨時間變化的個體差異。與經(jīng)典面板固定效應(yīng)模型相比，面板交互固定效應(yīng)可以更好地對數(shù)據(jù)進行擬合，充分考慮到現(xiàn)實經(jīng)濟社會中多種不確定因素的沖擊，而不同個體對這些沖擊的反應(yīng)是存在異質(zhì)性的，進一步發(fā)展和推廣了傳統(tǒng)的面板固定效應(yīng)模型[42]。因此，本文建立面板交互固定效應(yīng)模型分析信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響：

(11)

為檢驗信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的作用渠道，根據(jù)江艇(2022)提出的中介效應(yīng)分析操作建議[10]，本文在理論分析部分分析了中介變量對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響，在實證分析部分只考察信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對中介變量的影響，從而克服原有中介效應(yīng)模型的缺陷。故在模型(11)的基礎(chǔ)上，本文建立如下模型：

(12)

(13)

(14)

(15)

式(12)～(15)中，α1、η1、φ1、γ1分別表示信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對四個中介變量的影響程度。

五、信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度影響的實證分析

(一)基準回歸結(jié)果分析

表3報告了信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的回歸結(jié)果。具體而言，在列(1)中，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度具有顯著的促進效果。列(2)、列(3)的結(jié)果也如此。這說明信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠通過數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度進而正向影響區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度。

表3 基準模型估計結(jié)果

(二)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)各維度與區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度

表4報告了傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的回歸結(jié)果。其中列(1)～(3)分別實證檢驗了傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施、新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及其共同對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響。研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的回歸系數(shù)分別為0.027、0.183，均在5%的水平上顯著，說明傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度均產(chǎn)生顯著的正向影響。

在列(4)～(6)的回歸中，傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響顯著為正，說明傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施和新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度也會產(chǎn)生促進效果。在列(7)～(9)的回歸中，傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的回歸系數(shù)不顯著，但新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的回歸系數(shù)顯著為正，說明僅新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進了數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度。

表4 不同類型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的回歸結(jié)果

(三)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻度分析

上文分析了信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的邊際影響，但未分析信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻程度，而對這一問題的研究有助于系統(tǒng)地理解信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度中的作用大小。借鑒傅利福等的研究[43]，本文運用FY分解法，以數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度為被解釋變量，建立如下區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度決定方程用以分析信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率：

(16)

根據(jù)式(6)的回歸系數(shù)，建立信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度貢獻度的分解式：

f(entrepreneurshipit)=cov[θ1infrastructure,entrepreneurship]/σ2(entrepreneurship)

(17)

式(17)中，f(entrepreneurshipit)表示信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻程度，ρ是信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)與區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的相關(guān)系數(shù)。

由表5可知，從全國范圍來看，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率由2014年的-10.23%上升至2019年的16.93%，傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率由2014年的-6.21%上升到2019年的11.21%，新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率由2014年的-17.63%上升到2019年的18.26%?？傮w來看，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)尤其是新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻程度較大。

在2016年，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度和數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率開始由負轉(zhuǎn)正，新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率也由負轉(zhuǎn)正；在2017年，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對區(qū)域數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率開始由負轉(zhuǎn)正。在2017年，傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)和新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)不僅均對區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率轉(zhuǎn)正，還均對區(qū)域數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)的貢獻率轉(zhuǎn)正，并且傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率也由負轉(zhuǎn)正。這說明2016～2019年，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在提升區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度中所發(fā)揮的作用逐漸變大。

表5 信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻率(%)

(四)異質(zhì)性分析

數(shù)字創(chuàng)業(yè)生態(tài)理論認為，數(shù)字技術(shù)與數(shù)字化創(chuàng)業(yè)之間的關(guān)系受到市場化程度和創(chuàng)業(yè)環(huán)境的影響。因此，在不同的市場化程度和數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境下，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響可能會存在異質(zhì)性。故根據(jù)式(5)構(gòu)建的模型，本文把這兩個變量由低(Q1)到高(Q3)劃分為3個組別虛擬變量。把組別虛擬變量與信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)的交互項放入回歸方程后，估計結(jié)果見表6。

表6 異質(zhì)性分析結(jié)果

從表6的列(1)和列(4)可以看出，在不同的市場化程度和數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境下，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響均顯著為正，且該正向影響效應(yīng)均在Q3分組中最大。因此，隨著區(qū)域市場化程度的提升和區(qū)域創(chuàng)業(yè)環(huán)境的改善，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域總體數(shù)字創(chuàng)業(yè)活躍度的促進作用越大。這可能是因為，良好的市場環(huán)境為數(shù)字技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用釋放了更多的制度紅利，降低了數(shù)字化創(chuàng)業(yè)群體獲取資源的成本，為數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活動提供了更多的激勵機制，帶動更多市場主體參與區(qū)域信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，從而提高城市整體的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度。而良好的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境為區(qū)域創(chuàng)業(yè)群體獲取外部的數(shù)字知識、信息和技術(shù)提供了基礎(chǔ)，并且有助于企業(yè)商業(yè)模式的改變，為區(qū)域帶來更多的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)機會，從而對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生影響[4]。

表6列(2)和列(5)的估計結(jié)果表明，在市場化程度和區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境的各分組中，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的正向效應(yīng)均顯著為正，并且在Q3分組中系數(shù)估計值均最大；表6列(3)和列(6)的估計結(jié)果表明，在市場化程度和區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境的各分組中，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的正向影響在Q2和Q3分組中均顯著為正，且在Q3分組中系數(shù)估計值均最大，但在Q1分組中均不顯著。這是因為非歧視和自由的行業(yè)發(fā)展環(huán)境以及創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境是影響數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活動的關(guān)鍵因素。同時，數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)企業(yè)競爭力有賴于足夠的市場激勵，并且其背后需要更先進的創(chuàng)業(yè)生態(tài)理念作為支撐。因此，在較為完善的市場環(huán)境和數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境中，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響更為顯著?？傮w上看，隨著區(qū)域市場化程度的提升和數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境的改善，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的促進作用增大。

(五)穩(wěn)健性檢驗

1.替換被解釋變量。將被解釋變量替換為數(shù)字化創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)量與全部新創(chuàng)企業(yè)數(shù)量的比值，對回歸模型重新進行估計，結(jié)果見表7第(1)～(3)列。由表7第(1)～(3)列可知，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度、數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響系數(shù)依舊全部顯著為正，表明上文研究結(jié)論較為穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗Ⅰ

2.替換核心解釋變量。借鑒鈔小靜等(2021)的做法[15]，用5G、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的上市公司的產(chǎn)值替換核心解釋變量。具體做法為，依據(jù)國泰安概念成分股信息整理出5G、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的上市公司代碼，然后按其注冊地信息匹配到省份層面，再加總各省份相關(guān)上市公司的總資產(chǎn)，并且通過計算原始值與最大值的比值得到[0,1]之間的區(qū)域信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的相對值，對回歸模型重新進行估計，結(jié)果見表7第(4)～(6)列。由表7第(4)～(6)列可知，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度、數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的影響系數(shù)依舊全部顯著為正，表明上文研究結(jié)論較為穩(wěn)健。

3.替換計量經(jīng)濟學模型。使用傳統(tǒng)面板雙固定效應(yīng)模型重新估計信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的回歸系數(shù)，結(jié)果見表8第(1)～(3)列。結(jié)果顯示，無論是全樣本，還是數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)樣本，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的回歸系數(shù)依舊全部顯著為正。此外，借鑒黃群慧等(2019)的做法[44]，采用1999年人均電信業(yè)務(wù)量和郵政業(yè)務(wù)量作為信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的工具變量，對傳統(tǒng)面板雙固定效應(yīng)模型重新回歸。一方面，無論是傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施還是新型信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和應(yīng)用均與歷史郵電業(yè)務(wù)量密切相關(guān)。同時，歷史郵電業(yè)務(wù)量越多的地區(qū)，也越易激發(fā)新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求，滿足工具變量相關(guān)性假設(shè)；另一方面，相對于信息基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展速度和數(shù)字技術(shù)的變革速度，歷史郵電業(yè)務(wù)量對于本年度的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響微乎其微，符合工具變量的外生性假設(shè)。為了滿足面板數(shù)據(jù)要求，本文使用1999年人均電信業(yè)務(wù)量和郵政業(yè)務(wù)量分別與年份虛擬變量的交互項作為工具變量。面板工具變量法的回歸結(jié)果見表8第(4)～(6)列。從表8可以看出，一階段F值均大于10，說明不存在弱工具變量問題，并且Hansen J檢驗表明不存在過度識別問題，說明工具變量是外生的，無論是全樣本，還是數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)樣本，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的回歸系數(shù)依舊全部顯著為正，表明上文研究結(jié)論較為穩(wěn)健。

表8 穩(wěn)健性檢驗Ⅱ

六、信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度影響的作用渠道分析

上文理論分析指出，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠促進區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的提升，這主要是由數(shù)字型人力資本集聚與數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚所驅(qū)動的。因此，本文在基準模型的基礎(chǔ)上，借鑒江艇(2022)提出的中介效應(yīng)分析操作建議[10]，對信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)如何通過數(shù)字型人力資本集聚與數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚影響區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的作用渠道予以識別和檢驗，具體估計結(jié)果見表9。表9列(1)～(4)分別表示信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對數(shù)字型人力資本專業(yè)化集聚程度、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚程度、數(shù)字型人力資本多樣化集聚程度和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)多樣化集聚程度的回歸結(jié)果。

表9 信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對中介變量的回歸結(jié)果

表9列(1)和列(2)的結(jié)果顯示，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對數(shù)字型人力資本專業(yè)化集聚程度的影響系數(shù)顯著為正，而對數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚程度的影響系數(shù)不顯著；表9列(3)和列(4)的結(jié)果顯示，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)對數(shù)字型人力資本和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)多樣化集聚程度的影響系數(shù)均顯著為正。這意味著信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)通過提升數(shù)字型人力資本專業(yè)化集聚和多樣化集聚以及數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)多樣化集聚促進區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度提高。

信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之所以通過數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)多樣化集聚而非專業(yè)化集聚提升區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度可能是因為，在中國經(jīng)濟實踐中，產(chǎn)業(yè)集聚更容易受親緣、血緣和業(yè)緣的影響，從而形成相對封閉的環(huán)境，而產(chǎn)業(yè)多樣化集聚產(chǎn)生的外部性能夠一定程度上避免單一產(chǎn)業(yè)投資造成的產(chǎn)業(yè)知識鎖定風險，促進了不同行業(yè)之間生產(chǎn)要素的流動與互補，形成一個充滿創(chuàng)新活力和競爭力的外部環(huán)境[23]。因此，相較于數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)多樣化集聚更有助于催生新的數(shù)字知識、思想、技術(shù)與機會，激發(fā)數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活力，促進數(shù)字化企業(yè)的誕生和發(fā)展，這一結(jié)論與張萃(2018)的觀點[23]類似。

七、研究結(jié)論與建議

本文基于2014～2019年30個省(市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù)，運用面板交互固定效應(yīng)模型和FY分解法實證考察了信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的影響效應(yīng)，并評估了信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻程度。研究結(jié)果表明：第一，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅提升了區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度，還對數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度產(chǎn)生促進作用；傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)僅提升了區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度和數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度，而新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度、數(shù)字化制造業(yè)和數(shù)字服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度均產(chǎn)生了促進作用；貢獻度分析表明，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻程度逐漸增大，尤其是新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的貢獻程度較大。第二，隨著市場化程度的提高、數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境的改善，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域總體數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度以及數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)活躍度的促進作用會變大。第三，作用渠道檢驗表明，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)通過數(shù)字型人力資本專業(yè)化和多樣化集聚提升了區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度，通過數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)多樣化集聚而非專業(yè)化集聚促進了區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度提高。

本文的研究結(jié)論對我國新時代信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提質(zhì)增效以及提升區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度有如下啟示: (1)應(yīng)更新升級傳統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施、提升新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，不斷加強信息基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的深度融合;在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟實踐中，要全方位簡化信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的審批手續(xù)，增強風險投資與區(qū)域產(chǎn)業(yè)政策、人才政策的關(guān)聯(lián)性，以營造良好的數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境，從而帶動數(shù)字經(jīng)濟初創(chuàng)企業(yè)的繁榮發(fā)展。(2) 在區(qū)域規(guī)劃建設(shè)中，要因城施策、分類調(diào)控，應(yīng)充分結(jié)合地區(qū)自身的市場化程度和數(shù)字化創(chuàng)業(yè)環(huán)境制定相應(yīng)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化發(fā)展規(guī)劃，強化市場化改革和風險投資的創(chuàng)業(yè)效應(yīng)，為新創(chuàng)企業(yè)研發(fā)5G、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)提供必要的政策保障。(3)打破數(shù)字型人力資本跨區(qū)域流動的制度性障礙，通過優(yōu)化住房、教育、醫(yī)療和就業(yè)等公共服務(wù)政策促進數(shù)字型人力資本集聚;增強企業(yè)相關(guān)從業(yè)人員對新一代信息技術(shù)的學習和應(yīng)用能力，有效激發(fā)數(shù)字型人力資本的創(chuàng)業(yè)活力。(4) 加大5G、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的支持力度和保護力度，促進數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚;加快傳統(tǒng)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型，借助集聚經(jīng)濟外部性作用提高區(qū)域數(shù)字化創(chuàng)業(yè)活躍度和質(zhì)量。這是建設(shè)“數(shù)字中國”的重要途徑，也是激活區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新活力、提升城市數(shù)字化創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的關(guān)鍵路徑。

注釋：

①數(shù)據(jù)來自中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書(2021)》。

②動態(tài)因子分析法的具體步驟參見https://www.stata.com/meeting/2italian/Federici.pdf。