施衛(wèi)東，張雅婕

(東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 211189)

一、引言

我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時，在關(guān)鍵技術(shù)自給、核心技術(shù)掌握方面仍然存在一定問題，而創(chuàng)新能力不足是其發(fā)展的主要障礙之一。創(chuàng)新能力反映了一個地區(qū)或產(chǎn)業(yè)的科技競爭力，與發(fā)達(dá)國家相比，我國科技創(chuàng)新資源仍然比較短缺，提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力已成為提高產(chǎn)業(yè)綜合競爭力的重要途徑。

近年來，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，極大地推動了產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。2019年底突如其來的新冠肺炎疫情給全球經(jīng)濟(jì)造成沖擊，而2020年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅抵抗住了沖擊，實(shí)現(xiàn)了逆向增長，而且還推動了世界經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇和增長。當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)受到疫情沖擊，正面臨衰退風(fēng)險，而與此同時，新一代信息技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的根本依托廣泛地滲透于人們生活、生產(chǎn)的各個方面，給區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶來的影響也是前所未有的。

由此引發(fā)的值得深思的問題是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提升有哪些影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)由于自身特性是否存在著外溢效應(yīng)，即一個地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是否對其鄰接地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響，并且會產(chǎn)生怎樣的影響。基于以上問題，本文利用全國30個省(市、區(qū))(不含西藏、港澳臺)2014—2020年的面板數(shù)據(jù)，從創(chuàng)新產(chǎn)出的角度，利用熵值法計算全國各省(市、區(qū))的創(chuàng)新能力水平；運(yùn)用因子分析方法測算得出中國30個省(市、區(qū))的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評價指數(shù)；通過門檻回歸和分位數(shù)回歸檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的非線性效應(yīng)；繼而運(yùn)用隨機(jī)效應(yīng)下的SDM模型，以鄰接矩陣為權(quán)重進(jìn)行空間計量分析，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說

隨著新冠肺炎疫情的暴發(fā)和反復(fù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到了越來越多的關(guān)注。疫情期間國家與國家、地區(qū)與地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)往來受到了諸多限制，全球經(jīng)濟(jì)面臨動蕩風(fēng)險，此時數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)揮了穩(wěn)定器的作用，支持著貿(mào)易的發(fā)展與全球經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇(Lestari等,2020)[1]。越來越多的研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展可以以數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為其新的推動力。Carlsson(2004)[2]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)這種“新經(jīng)濟(jì)”并不是“新”在對生產(chǎn)力的促進(jìn)，而是由于不同的想法和行為的連接組合而產(chǎn)生的新的產(chǎn)品和新的經(jīng)濟(jì)活力。Kim等(2019)[3]認(rèn)為在技術(shù)進(jìn)步的推動下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了制造業(yè)的前景，第四次工業(yè)革命的新浪潮為新興亞洲的新制造中心提供了機(jī)遇，使其生產(chǎn)能力提高到前所未有的水平。Moriset(2011)[4]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以促進(jìn)鄉(xiāng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)的振興。李柏洲和張美麗(2022)[5]利用分位數(shù)回歸和系統(tǒng)廣義矩估計得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，但這種促進(jìn)作用在減弱的結(jié)論。

經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展與創(chuàng)新息息相關(guān)，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新之間也就不可避免地存在著一定的聯(lián)系。溫珺等(2019)[6]指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力的推動作用會隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)能力的提高而減弱。韓先鋒等(2019)[7]則發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)在促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新效率提升方面呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。殷群和田玉秀(2021)[8]基于省際面板數(shù)據(jù)運(yùn)用Tobit模型分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在區(qū)域差異，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率的提升。武可棟和閻世平(2021)[9]從理論上分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域創(chuàng)新效率提升的直接和間接路徑，并通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新效率影響呈現(xiàn)出倒“U”形效果。通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們普遍對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會給創(chuàng)新帶來積極影響持肯定判斷，然而，正如 Watanabe 等(2018)[10]所言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也有可能由于其自身特性，使得免費(fèi)提供、免費(fèi)復(fù)制變得容易和大規(guī)?；斐沙u、侵權(quán)等阻礙創(chuàng)新行為的成本下降，從而使得知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)工作變得更加困難，進(jìn)而阻礙創(chuàng)新。根據(jù)以上分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力具有促進(jìn)作用，但是這種促進(jìn)作用是非線性的，呈現(xiàn)出邊際遞減的趨勢。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新關(guān)系的研究得到越來越多的關(guān)注，越來越多的學(xué)者將目光投入到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新的空間效應(yīng)上來。一些研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響科技創(chuàng)新績效的空間異質(zhì)性，我國東部地區(qū)比中西部地區(qū)受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技創(chuàng)新的影響更大(李雪等，2021)[11]。趙濱元(2021)[12]則關(guān)注到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新績效影響的空間溢出效應(yīng)，運(yùn)用空間杜賓模型，得出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅對本地區(qū)的創(chuàng)新具有積極影響，而且還能夠推動周邊城市的創(chuàng)新績效提升的結(jié)論。然而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，先進(jìn)入者往往成為掌握大量數(shù)據(jù)的在位者，形成數(shù)據(jù)壟斷的“贏家通吃”局面(Eferin等，2019)[13]，甚至導(dǎo)致過度并購產(chǎn)生巨型企業(yè)，這將降低市場的競爭程度與創(chuàng)新活力，形成對后入者或者潛在進(jìn)入者的壁壘。也就是說，如果一個地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平很高，就會形成數(shù)據(jù)壟斷，而就目前來說這種數(shù)據(jù)壟斷是難于識別的(Wei，2020)[14]。這種數(shù)據(jù)壟斷也許會吸引周邊地區(qū)更多的資源，對周邊地區(qū)創(chuàng)新能力的提高產(chǎn)生一定的限制。因此本文提出以下研究假設(shè)：

H2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對本地的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力具有正向的直接效應(yīng)影響，但是對鄰近地區(qū)的間接效應(yīng)為負(fù)。

通過對已有文獻(xiàn)的梳理，可以大致從降低成本和提高產(chǎn)出兩個角度來分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力提高的作用路徑。在降低成本方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依托于堅(jiān)實(shí)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)，而在這些技術(shù)的作用下，信息搜尋、信息獲得、信息共享等行為的成本大大降低，速度也大大提升，有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)充分掌握消費(fèi)者需求與市場動態(tài)，對于創(chuàng)新活動的開展具有良好的導(dǎo)向作用。在提高產(chǎn)出方面，數(shù)字化的平臺給了新產(chǎn)品更多更廣的展示舞臺，從而在一定程度上提高新產(chǎn)品的知名度并打開銷路，更迅速更廣泛地進(jìn)行資源配置，創(chuàng)新產(chǎn)出獲得更高的價值與更普遍的認(rèn)可，從而有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)積累創(chuàng)新資本并投入下一輪創(chuàng)新活動中，形成創(chuàng)新能力提升的良性循環(huán)?；谝陨蟽牲c(diǎn)研究假說，本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平納入高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力提升的分析框架，試圖對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響進(jìn)行實(shí)證層面的分析，以期為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提升提出相應(yīng)的對策建議。

三、變量測度與數(shù)據(jù)來源

(一)被解釋變量

創(chuàng)新能力(inno)是本文的被解釋變量，這里用創(chuàng)新成果和創(chuàng)新價值來衡量，其中創(chuàng)新成果產(chǎn)出水平用高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)來表示，因?yàn)閷＠莿?chuàng)新活動較為權(quán)威與直觀的成果，常常被用以衡量一個地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平；創(chuàng)新價值產(chǎn)出用高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入來表示，因?yàn)樾庐a(chǎn)品的銷售收入可以反映出創(chuàng)新產(chǎn)品所創(chuàng)造出的價值及其應(yīng)用普及程度。本文基于熵值法，運(yùn)用MATLAB 2021軟件進(jìn)行測算，為創(chuàng)新成果指標(biāo)和創(chuàng)新價值指標(biāo)賦予權(quán)重，從而計算得出2014—2020年全國30個省市自治區(qū)的創(chuàng)新能力水平。創(chuàng)新能力指標(biāo)及各指標(biāo)權(quán)重具體如表1所示。

(二)核心解釋變量

本文的核心解釋變量是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(dig)，這里參考溫珺等(2019)[6]的做法并適當(dāng)改變，從基礎(chǔ)設(shè)施和使用程度兩個維度進(jìn)行分析，將基礎(chǔ)設(shè)施和使用程度作為一級指標(biāo)，其中基礎(chǔ)設(shè)施又包括了移動電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)、企業(yè)網(wǎng)站數(shù)三個二級指標(biāo)，使用程度下又包括了移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量和電信業(yè)務(wù)收入兩個二級指標(biāo)。具體指標(biāo)情況如表2所示。

表1 創(chuàng)新能力指標(biāo)及各指標(biāo)權(quán)重

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)

文章運(yùn)用軟件SPSS Statistic 22對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，為指標(biāo)設(shè)定權(quán)重。

根據(jù)前文的指標(biāo)體系指定提取兩個因子，從表2可知，提取兩個因子可以解釋原變量總方差的95.694%，表示僅丟失約4.3%的信息，因子分析達(dá)到了較好的效果。第三組數(shù)據(jù)項(xiàng)顯示旋轉(zhuǎn)后的因子1的方差貢獻(xiàn)率為51.090%，因子2的方差貢獻(xiàn)率為44.604%，累積方差貢獻(xiàn)率仍保持95.694%不變，但是旋轉(zhuǎn)后的因子意義更分明更易于解釋。

由表3可知，在第1個因子上有較高載荷的指標(biāo)有企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、移動電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)，在第2個因子上具有較高載荷的指標(biāo)有移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量、電信業(yè)務(wù)總量，我們把第1個因子定義為基礎(chǔ)設(shè)施，把第2個因子定義為使用程度，這與我們之前的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度體系也是吻合的。

根據(jù)表4可以寫出以下因子得分函數(shù)：

基礎(chǔ)設(shè)施=0.434移動電話用戶數(shù)+0.295互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)+0.537企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)-0.270移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量-0.169電信業(yè)務(wù)總量

使用程度=-0.136移動電話用戶數(shù)+0.036互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)-0.283企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)+0.618移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量+0.529電信業(yè)務(wù)總量

最后根據(jù)上式計算得出的基礎(chǔ)設(shè)施和使用程度兩個一級指標(biāo)，以這兩個一級指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重對其加權(quán)，計算得出各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最終得分。其計算公式為：

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平=0.51090基礎(chǔ)設(shè)施+0.44604使用程度

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

表4 因子得分系數(shù)矩陣

(三)控制變量

本文選取了消費(fèi)水平(pgdp)、創(chuàng)新投入(peo)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境(city)四個控制變量，具體如表5所示。

表5 控制變量的測度

(四)數(shù)據(jù)來源

本文選取了我國30個省(市、區(qū))(西藏、港澳臺除外)2014—2020年的面板數(shù)據(jù)，其中專利申請數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入、R&D人員全時當(dāng)量的數(shù)據(jù)來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》，移動電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)、企業(yè)網(wǎng)站數(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量、電信業(yè)務(wù)收入、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值占比、城鎮(zhèn)化率的數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》。對所有變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表6所示。

表6 描述性統(tǒng)計

四、研究設(shè)計與實(shí)證分析

(一)非線性效應(yīng)分析

1.非線性計量模型的構(gòu)建

對數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力影響的非線性效應(yīng)分析，本文的思路是,首先構(gòu)造一個簡單的非線性模型,并結(jié)合散點(diǎn)圖初步判斷非線性的影響的存在與否。如果非線性影響存在的話，則進(jìn)一步進(jìn)行分析，并且將非線性效應(yīng)的分析分為兩部分：一方面是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響是否會隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變化而變化，這部分通過將數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一變量作為門檻變量進(jìn)行門檻回歸分析；另一方面是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同的創(chuàng)新能力水平的影響是否存在差異，這一部分是通過分位數(shù)回歸來進(jìn)行分析。首先，構(gòu)造簡單的非線性模型，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一變量設(shè)置為冪函數(shù)的形式，具體的模型構(gòu)造如下：

lninnoit=β0+β1(lndigit)β2+β3lnpgdpit+β4lnpeoit+β5lnstrit+β6lncityit

(1)

在以上非線性模型中，β0為常數(shù)項(xiàng)，β1為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響的待估參數(shù)，β2為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的指數(shù)。如果β2大于1，表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響邊際遞增；如果小于1，則表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響呈邊際遞減；如果接近1，則表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新的影響是線性的。β3、β4、β5、β6為控制變量的系數(shù)。以數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為門檻變量的門檻回歸模型構(gòu)造如下：

lninnoit=α0+α1lndigit*I(lndigit≤θ)+α2lndigit*I(lndigit≥θ)+∑αilnXit+εit

(2)

式(2)為一個以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為門檻變量的單門檻模型，實(shí)驗(yàn)時可以擴(kuò)展至多門檻，α1為數(shù)字經(jīng)濟(jì)低于門檻值時的系數(shù)，α2為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高于門檻值時的系數(shù)，Xit為控制變量的合集，αi為控制變量的系數(shù)。對創(chuàng)新能力的分位數(shù)回歸模型如下所示：

lninnoit=γ0+γ1lndigit+∑γilnXit+λit+μit

(3)

式(3)中，lninnoit表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力，也是模型的被解釋變量，lndigit為核心解釋變量即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，γ1為數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一變量的待估參數(shù)，lnXit為控制變量，λit為固定效應(yīng)，μit為殘差項(xiàng)。根據(jù)分位數(shù)的不同，γ1如果發(fā)生變化，就意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同水平的創(chuàng)新能力產(chǎn)生差異化影響。

2.非線性計量模型實(shí)證結(jié)果分析

基于上文的非線性計量模型，本文運(yùn)用stata14軟件進(jìn)行計量分析，非線性效應(yīng)分析結(jié)果如表7所示。

表7 非線性效應(yīng)分析結(jié)果

根據(jù)表7所示，第一列模型是模型(1)的回歸結(jié)果。我們需要重點(diǎn)關(guān)注的是β2，因?yàn)樗菙?shù)字經(jīng)濟(jì)這一變量的指數(shù)，我們希望通過這一指數(shù)來初步判斷非線性效應(yīng)的存在?？梢钥吹剑?為0.049，小于1且通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力具有邊際遞減的影響，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為12.192，大于0且顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力具有正向影響，所以可以初步判斷數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力的影響為正，但是存在邊際遞減的趨勢。并且通過散點(diǎn)及擬合曲線圖(圖1)，我們也可以大致看出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響呈正向邊際遞減。

圖1 散點(diǎn)及擬合曲線圖

基于以上初步的非線性檢驗(yàn)結(jié)果，下面進(jìn)一步從兩個角度來探究非線性效應(yīng)的影響。首先是運(yùn)用以數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為門檻變量的門檻回歸來檢驗(yàn)不同程度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力的影響是否存在差異。對于門檻效應(yīng)的檢驗(yàn),先是進(jìn)行單門檻回歸，結(jié)果顯著，然后進(jìn)行三門檻檢驗(yàn)，在三門檻檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)第二個門檻和第三個門檻均不顯著，于是得出此模型僅存在單門檻效應(yīng)，其結(jié)果如表7第二列模型所示。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一變量低于10.59時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.201；當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平高于10.59時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.165，且兩個系數(shù)均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)?？梢钥闯?，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高而逐漸降低，所以可以認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響確實(shí)呈現(xiàn)出邊際遞減的趨勢，這也在一定程度上證明了我們的假說1。

接下來是運(yùn)用分位數(shù)回歸來分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同程度的創(chuàng)新能力水平的影響是否是非線性的，這部分結(jié)果如表7第三列、第四列、第五列模型所示。第三列模型是普通最小二乘法面板回歸的結(jié)果，可以用于和分位數(shù)回歸的結(jié)果對比。第四列模型和第五列模式分別是對創(chuàng)新能力變量在30%、60%的分位數(shù)的回歸結(jié)果。以上三個模型的回歸結(jié)果中核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)均在5%的顯著性水平下顯著。可以看出，30%的分位數(shù)回歸結(jié)果中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為0.202，大于OLS回歸的0.142，而60%的分位數(shù)回歸結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為0.074，小于OLS回歸的0.142，可見創(chuàng)新能力水平提高過程中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力的影響系數(shù)呈逐漸降低的趨勢，因此驗(yàn)證了我們的假說1，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力的影響為正但呈現(xiàn)出邊際遞減的趨勢，因此這種影響是非線性的。

這種促進(jìn)作用遞減現(xiàn)象出現(xiàn)的原因有兩種可能，一種可能是促進(jìn)作用自身逐漸減弱了，比如數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過共享信息降低信息搜尋成本，通過開拓銷路提升產(chǎn)出收入，從而提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力，但是隨著創(chuàng)新能力的提升，信息已經(jīng)進(jìn)行了充分交流，有利于創(chuàng)新的信息越來越少，并且通過數(shù)字平臺打入其他地區(qū)市場時也會面臨相應(yīng)市場競爭對手的挑戰(zhàn)，且市場也會逐漸飽和，從而創(chuàng)新收入也很難持續(xù)上升，因此外化表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用逐漸減弱了；另一種可能是抑制作用逐漸加強(qiáng)從而抵消了一部分促進(jìn)作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的環(huán)境下，免費(fèi)復(fù)制、免費(fèi)獲得變得更加容易，從而更易引發(fā)剽竊、侵權(quán)等損害創(chuàng)新能力的行為，并且現(xiàn)代化大數(shù)據(jù)分析的普遍應(yīng)用往往會使得人們進(jìn)入一個信息繭房，即人們更多看到的是自己感興趣的知識與信息，這在一定程度上會束縛人們進(jìn)行創(chuàng)新活動的思維活躍度，從而更難從固有思維中跳脫出來，以至于造成創(chuàng)新能力的降低，因此這種數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的負(fù)面影響可能會隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而增強(qiáng)，從而抵消了一部分促進(jìn)作用，呈現(xiàn)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力邊際遞減的促進(jìn)作用這樣一個現(xiàn)象。

(二)空間效應(yīng)分析

1.空間自相關(guān)檢驗(yàn)

在構(gòu)建空間計量模型之前，我們首先要分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力的空間相關(guān)性以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間相關(guān)性情況，使用的方法是全局Moran’s I指數(shù)。莫蘭指數(shù)大于-1且小于1、空間相關(guān)性為正時，指數(shù)大于0，空間相關(guān)性為負(fù)時，指數(shù)小于0，相關(guān)性越強(qiáng)絕對值越大。本文選取鄰接權(quán)重矩陣進(jìn)行Moran’s I檢驗(yàn)，其中鄰接權(quán)重矩陣的設(shè)置是根據(jù)地區(qū)的相鄰與否，這里的相鄰包括邊相鄰和點(diǎn)相鄰，當(dāng)兩個地區(qū)相鄰接時矩陣對應(yīng)位置權(quán)重為1，否則為0，海南由于位置的特殊性，本文設(shè)置為僅與廣東相鄰。Moran’s I檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示，觀測期內(nèi)創(chuàng)新能力的莫蘭指數(shù)均在0.270～0.390之間，顯著為正值。數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合得分的莫蘭指數(shù)均處于0.140～0.260之間，也顯著為正值。以上空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果表明我國各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力和各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都具有顯著的正向空間相關(guān)性，因此適合進(jìn)行空間計量分析。

表8 全局Moran’s I空間自相關(guān)檢驗(yàn)

2.空間計量模型構(gòu)建

上文的空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果表明，我國各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力和各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間相關(guān)性均顯著為正，因此本文構(gòu)建包含空間效應(yīng)的面板模型，首先構(gòu)建空間杜賓模型(1)，這是一般形式的空間計量模型：

其中，lninnoit表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力，也是模型的被解釋變量；lndigit為核心解釋變量，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；lnXit為控制變量的集合，包括消費(fèi)水平、創(chuàng)新投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境這四個控制變量，分別用人均GDP、R&D人員全時當(dāng)量、第三產(chǎn)業(yè)增加值占比、城鎮(zhèn)化率來表示；ρ是空間滯后系數(shù)；λ為空間誤差系數(shù)；wij表示權(quán)重。本文采用的是鄰接權(quán)重矩陣，β、δ、θ1、θ2為待估參數(shù)，其中β表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的直接影響，δ表示控制變量對創(chuàng)新能力的直接影響，θ1表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的空間效應(yīng)，θ2表示控制變量對創(chuàng)新能力的空間效應(yīng)。μi表示空間固定效應(yīng)，ηt表示時間固定效應(yīng)，vit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。如果ρ=θ1=θ2=0，此時模型就變成了空間誤差模型(SEM)，如果λ=θ1=θ2=0，此時模型轉(zhuǎn)化為空間滯后模型(SAR)。

3.空間計量模型的選擇

對于空間計量模型的選擇，需要進(jìn)行LM檢驗(yàn)來確定是適用于SDM、SAR、SEM中的哪一個模型。方法是首先將模型設(shè)定為SDM，然后對得到的殘差進(jìn)行LM檢驗(yàn)，考察模型是否可以退化為SAR或SEM。本文運(yùn)用軟件stata.14進(jìn)行LM檢驗(yàn),得到的結(jié)果如表9所示。

表9 LM檢驗(yàn)

由表9的檢驗(yàn)結(jié)果可知，空間誤差的三個檢驗(yàn)均強(qiáng)烈拒絕“SDM可以退化為SEM”的原假設(shè)，空間滯后的兩個檢驗(yàn)中也有一個檢驗(yàn)在1%的顯著性水平下拒絕“SDM可以退化為SAR”的原假設(shè)，因此初步選擇SDM模型。接下來要確定模型是選擇固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，方法是進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)。利用stata.14進(jìn)行SDM下的Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果不拒絕模型隨機(jī)效應(yīng)有效的原假設(shè)，則應(yīng)該選擇隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓模型。接下來需要通過LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)對模型的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，考察空間杜賓模型是否會退化為SAR或SEM，同樣使用stata.14進(jìn)行檢驗(yàn)，LR檢驗(yàn)結(jié)果和Wald檢驗(yàn)結(jié)果顯示的P值均在1%的顯著性水平下拒絕退化為SAR或SEM的原假設(shè)。綜合以上檢驗(yàn)結(jié)果，本文的模型應(yīng)該采用隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓模型。

4.空間計量模型實(shí)證結(jié)果分析

根據(jù)上文一系列有關(guān)模型選擇的檢驗(yàn)結(jié)果，本文采用隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓模型更為合適，表10為隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓模型的回歸結(jié)果。

表10顯示，模型擬合效果很好，擬合優(yōu)度為0.924；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的估計結(jié)果為0.356，這表明區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠降低創(chuàng)新過程中的信息獲取成本、管理監(jiān)管成本，并且有利于技術(shù)共享與交流，從而推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提高；加入空間權(quán)重的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)顯著，為-0.306，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力產(chǎn)生了負(fù)向的空間影響，當(dāng)然這里的檢驗(yàn)只是初步檢驗(yàn)，為進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的空間效應(yīng)，還需要繼續(xù)將變量效應(yīng)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及總效應(yīng)進(jìn)行分析。

表10 隨機(jī)效應(yīng)空間杜賓模型回歸結(jié)果

從表11中對解釋變量效應(yīng)分解的結(jié)果可以看出，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力具有顯著的正向直接效應(yīng)和顯著的負(fù)向間接效應(yīng)，且直接效應(yīng)相比于間接效應(yīng)處于主導(dǎo)地位，可見一個地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力不僅受到本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，還會受到鄰接地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，但是總的來說，受本地數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響要大于受鄰接地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，一方面，這可能是由于在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的環(huán)境下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展使得臨近地區(qū)之間的信息交流、信息共享更加便捷，信息搜集成本大大降低，從而一個地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)往往會較為容易地獲取到鄰近地區(qū)的創(chuàng)新技術(shù)信息，從而影響本地區(qū)的創(chuàng)新活動；另一方面，可能由于地域、網(wǎng)關(guān)、權(quán)限等方面的限制，同地區(qū)之間的創(chuàng)新活動交流仍然會大于跨地區(qū)之間的交流，那么產(chǎn)生的結(jié)果就是一個地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下，會受到臨近地區(qū)的影響，但是這種影響是要小于本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對創(chuàng)新效率的影響的。此外，更值得關(guān)注的是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力有正向的直接效應(yīng)和負(fù)向的間接效應(yīng)。這就意味著一個地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到發(fā)展，會對本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力提高產(chǎn)生積極的影響，但會對鄰接地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力產(chǎn)生負(fù)向影響。這主要是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必然會依托于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)平臺，從而產(chǎn)生“贏家通吃”的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，一個地區(qū)如果具有比鄰接地區(qū)更高的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的話，就可能會吸引到鄰接地區(qū)的大部分資源，從而使得本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力得到進(jìn)一步發(fā)展；然而鄰接地區(qū)由于處于弱勢地位，可能會產(chǎn)生“回流效應(yīng)”，即人力資本、物質(zhì)資本都傾向于流向更發(fā)達(dá)的地區(qū)，那么這往往會導(dǎo)致弱勢地區(qū)的創(chuàng)新人力、物質(zhì)資本的缺乏，從而使得該地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新水平降低。當(dāng)然這也許與本文的相關(guān)實(shí)證數(shù)據(jù)有一定關(guān)系，因?yàn)槲覀兛梢愿鶕?jù)實(shí)證結(jié)果判斷數(shù)字經(jīng)濟(jì)由于自身特性會存在著溢出效應(yīng)，但是這種溢出應(yīng)該會具有一定的輻射范圍，大概率會隨著距離的增加而逐漸減弱。因此當(dāng)基于省級層面進(jìn)行分析時，檢驗(yàn)范圍可能已經(jīng)超出了目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)正向溢出的輻射范圍。而另一方面省際交流必然會低于市際交流，省內(nèi)的聯(lián)系緊密程度會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于與省外的聯(lián)系緊密程度，省與省之間也更容易形成進(jìn)入門檻，“贏家通吃”的壟斷局面在省際也會比市際更易形成。因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用的正向溢出在省際更難實(shí)現(xiàn)，而負(fù)向溢出卻更易形成，從而導(dǎo)致了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的直接效應(yīng)為正、間接效應(yīng)為負(fù)的局面。這一結(jié)果也在一定程度上證實(shí)了本文假設(shè)2，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對本地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力具有正向的直接效應(yīng)影響，但是對臨近地區(qū)的間接效應(yīng)影響是負(fù)向的。

表11 隨機(jī)效應(yīng)空間杜賓模型下變量效應(yīng)分解

續(xù)表

5.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步提高研究結(jié)論的可靠性，本文嘗試通過以下三種形式來對研究模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，對于非線性效應(yīng)分析，改變分位數(shù)，將原有的30%、60%改為20%、70%，進(jìn)行重新估計；第二，對于空間效應(yīng)分析，將鄰接權(quán)重矩陣換為經(jīng)濟(jì)鄰接權(quán)重矩陣重新進(jìn)行杜賓模型估計，經(jīng)濟(jì)鄰接權(quán)重矩陣為鄰接權(quán)重矩陣與各地區(qū)在觀察期內(nèi)人均可支配收入均值之差的絕對值的倒數(shù)的乘積；第三，對于空間效應(yīng)分析，對變化控制變量進(jìn)行重新估計，將原有控制變量消費(fèi)水平的測度由人均GDP替換為人均可支配收入，將創(chuàng)新投入的測度由R&D人員全時當(dāng)量替換為R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果如表12和表13所示。其中表12的模型(1)為OLS回歸結(jié)果用于與分位數(shù)回歸結(jié)果對照，模型(2)和(3)分別為20%、70%分位數(shù)回歸結(jié)果。表13的第(1)至(3)列為運(yùn)用經(jīng)濟(jì)鄰接權(quán)重矩陣估計的杜賓模型結(jié)果，第(4)至(6)列為更換控制變量的杜賓模型回歸結(jié)果。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平這一核心解釋變量的系數(shù)與前文的結(jié)果保持了較好的一致性，即在非線性效應(yīng)分析中呈邊際遞減，在空間效應(yīng)的分析中呈現(xiàn)出正向的直接效應(yīng)和負(fù)向的間接效應(yīng)，這也就說明前文得出的主要結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

表12 非線性效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表13 空間效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

本文利用2014—2020年全國30個省(市、區(qū))(不含西藏、港澳臺)的面板數(shù)據(jù)，基于創(chuàng)新成果和創(chuàng)新價值角度，選取熵值法計算全國各省市自治區(qū)的創(chuàng)新能力水平；又運(yùn)用因子分析方法測算得出全國30個省(市、區(qū))的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評價指數(shù)；通過門檻回歸和分位數(shù)回歸檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的非線性效應(yīng)；繼而以鄰接權(quán)重矩陣進(jìn)行個體固定的空間杜賓模型計量分析，以考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力的影響。具體得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力存在非線性效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提高具有正向作用，但是這種正向作用呈邊際遞減。和過去很多學(xué)者的研究一樣，本文同樣得到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力具有積極影響這一結(jié)論，但是本文的研究結(jié)果表明，這一積極影響不但會隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平的提高而降低，也會隨著創(chuàng)新能力的提高而降低。這可能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)使得免費(fèi)提供、免費(fèi)復(fù)制變得容易和大規(guī)?；?，造成抄襲、侵權(quán)等阻礙創(chuàng)新行為的成本下降，從而使知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)工作受到威脅，進(jìn)而阻礙創(chuàng)新。也就是說，經(jīng)濟(jì)學(xué)中經(jīng)典的邊際遞減效應(yīng)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響中同樣存在。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著促進(jìn)本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力提高，即存在顯著的正向的直接影響。一方面數(shù)字經(jīng)濟(jì)使傳統(tǒng)的商業(yè)運(yùn)行模式發(fā)生改變，大大降低企業(yè)的管理、經(jīng)營成本，從而使得企業(yè)有更多的精力轉(zhuǎn)移到創(chuàng)新活動中去；另一方面數(shù)字經(jīng)濟(jì)使得生產(chǎn)者與消費(fèi)者的交流、信息交換更加方便快捷，這在一定程度上使消費(fèi)者與生產(chǎn)者之間的信息不對稱程度減弱，降低了生產(chǎn)者對于消費(fèi)者創(chuàng)新需求的信息搜尋成本，因此高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提高受到了積極影響。

第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力存在顯著的間接的負(fù)向影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力影響的間接效應(yīng)表現(xiàn)為鄰接地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的負(fù)向影響，這種間接效應(yīng)雖然要弱于直接效應(yīng)，但是仍然是不可忽視的一種力量。因?yàn)檫@種間接效應(yīng)恰恰是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的最大體現(xiàn)，“贏家通吃”的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的存在，使得弱者更弱、強(qiáng)者更強(qiáng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高的地區(qū)會吸引到更多的創(chuàng)新投入資源，如科研人員、科研經(jīng)費(fèi)等，而處于弱勢的地區(qū)由于創(chuàng)新資源減少，可能會導(dǎo)致其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平停滯不前甚至降低。

第四，區(qū)域間的發(fā)展差距可能會阻礙落后地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提升。這種發(fā)展差距體現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低、創(chuàng)新氛圍的好壞上，如果鄰近地區(qū)的發(fā)展水平更高，則可能產(chǎn)生“回流效應(yīng)”，即人力資本、物質(zhì)資本都傾向于流向更發(fā)達(dá)的地區(qū)，那么往往會導(dǎo)致本地區(qū)的創(chuàng)新人力、物質(zhì)資本的缺乏，進(jìn)而阻礙本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力的提高。

(二)啟示

根據(jù)以上結(jié)論，本文提出如下建議。

第一，應(yīng)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。首先要使發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)所必需的基礎(chǔ)設(shè)施得到完善與強(qiáng)化，然后在基礎(chǔ)設(shè)施穩(wěn)固的基礎(chǔ)上不斷降低數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的邊際成本，包括移動網(wǎng)絡(luò)流量費(fèi)、寬帶使用費(fèi)、通信費(fèi)用等，從而讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的滲透作用更大、普及面更廣，構(gòu)建起互聯(lián)互通的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)，讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)對生活質(zhì)量與工作效率的促進(jìn)作用惠及更多群眾。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合才能使數(shù)字經(jīng)濟(jì)煥發(fā)更大活力，從而利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的驅(qū)動效應(yīng)來進(jìn)一步提升區(qū)域的創(chuàng)新水平。這不僅需要對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展給予鼓勵，還需要持續(xù)支持各創(chuàng)新主體包括高新技術(shù)企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、高校等的活動，除了給予資金、政策等支持外，健全知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的法律法規(guī)也是應(yīng)有之意，從而提升創(chuàng)新主體的創(chuàng)造主動性與積極性，提高區(qū)域的創(chuàng)新能力。

第三，我國各省(市、區(qū))數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在著差距，而這種差距的存在可能會危害到弱勢地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提高，因此各地區(qū)應(yīng)根據(jù)自身實(shí)際情況制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，更好地利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新能力的驅(qū)動效應(yīng)來促進(jìn)本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平的提高，從而進(jìn)一步帶動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，讓弱勢地區(qū)抓住機(jī)會逐步縮小差距，并且讓高技術(shù)產(chǎn)業(yè)成為引領(lǐng)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先鋒之勢，為把我國建設(shè)成為現(xiàn)代化的科技強(qiáng)國而貢獻(xiàn)力量。