岳佳坤

（黃河科技學(xué)院，河南 鄭州 450000）

一、引言

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)加速創(chuàng)新，數(shù)字技術(shù)逐漸滲透到國(guó)民經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的各領(lǐng)域及全過(guò)程，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)治理中發(fā)揮重要的輔助作用。在數(shù)字技術(shù)日漸嵌入下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以強(qiáng)滲透、高創(chuàng)新、廣覆蓋特征，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展[1]；宏觀經(jīng)濟(jì)治理則呈現(xiàn)系統(tǒng)化動(dòng)態(tài)特征，促使政府管理、服務(wù)方式實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新升級(jí)[2]。由此推及，深化應(yīng)用數(shù)字技術(shù)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響深遠(yuǎn)。2022 年1 月國(guó)務(wù)院下發(fā)《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃的通知》，明確指出要增強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力，提升核心產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，加快培育新業(yè)態(tài)新模式，營(yíng)造繁榮有序的創(chuàng)新生態(tài)，驅(qū)動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。2022 年最新召開(kāi)的全國(guó)兩會(huì)，同樣圍繞科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)展開(kāi)熱切討論，表明隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)步入規(guī)范發(fā)展、深化應(yīng)用與普惠共享新階段，科技創(chuàng)新成為引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展的中堅(jiān)力量。無(wú)論是從現(xiàn)實(shí)意義層面展開(kāi)探討，亦或是從國(guó)家政策導(dǎo)向進(jìn)行分析，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新以高質(zhì)量方式提升已然成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的重要方向，以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力提升的關(guān)鍵議題[3]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的探討較少，大多從不同角度對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量與技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量進(jìn)行了解讀。馬永軍等(2021)提出，技術(shù)引進(jìn)可以有效提高創(chuàng)新質(zhì)量，但吸收能力與引進(jìn)強(qiáng)調(diào)會(huì)導(dǎo)致技術(shù)引進(jìn)的影響效應(yīng)出現(xiàn)偏差[4]。李若晨(2021)表示，技術(shù)創(chuàng)新投入與技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境質(zhì)量可以決定技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量[5]。李曉龍和冉光和(2021)從市場(chǎng)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)雙維出發(fā)，實(shí)證分析了數(shù)字金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者間存在顯著正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)[6]。王?；ǖ?2022)主要基于長(zhǎng)三角經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，對(duì)跨區(qū)域協(xié)同數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量及其作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，認(rèn)為技術(shù)鄰近可驅(qū)動(dòng)跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新[7]。上述研究雖為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量研究夯實(shí)一定理論基礎(chǔ)，但多從影響因素及作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，缺少對(duì)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)測(cè)度，難以全面刻畫(huà)其發(fā)展特征。鑒于此，文章充分結(jié)合數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量理論概念及政策導(dǎo)向，構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選用熵權(quán)TOPSIS 法對(duì)中國(guó)2009—2020 年數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量展開(kāi)綜合評(píng)價(jià)與分維度論述，并且從靜態(tài)與動(dòng)態(tài)雙重視角展開(kāi)區(qū)域比較。

二、模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)說(shuō)明及指標(biāo)選取

1.熵權(quán)TOPSIS 分析法

熵權(quán)TOPSIS 法可直觀體現(xiàn)指標(biāo)信息供應(yīng)量能力，準(zhǔn)確評(píng)判出固定對(duì)象在指標(biāo)上的離散程度[8]。為避免主觀賦權(quán)的人為因素干擾，促使評(píng)價(jià)結(jié)果合理和客觀，文章選取熵權(quán)TOPSIS法評(píng)價(jià)中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量。通過(guò)熵權(quán)TOPSIS 法計(jì)算所得熵值越小，表明該指標(biāo)信息供應(yīng)量越大，對(duì)整體評(píng)價(jià)影響越大，指標(biāo)權(quán)重越高；反之，熵值越大，則指標(biāo)權(quán)重越低。具體計(jì)算步驟如下所示：

步驟一：指標(biāo)的正向化。多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)體系中，指標(biāo)值越大評(píng)價(jià)越大的指標(biāo)為正向指標(biāo)，指標(biāo)值越小評(píng)價(jià)越大的指標(biāo)則為逆向指標(biāo)。指標(biāo)值趨于某個(gè)值評(píng)價(jià)越大的指標(biāo)為適度指標(biāo)。對(duì)多指標(biāo)展開(kāi)綜合評(píng)價(jià)時(shí)，為促使所有指標(biāo)形成同趨勢(shì)化，一般會(huì)將適度和逆向指標(biāo)均轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)。轉(zhuǎn)化方法如下：

式中，Zij′表示標(biāo)準(zhǔn)化值，Zij代表原始指標(biāo)數(shù)據(jù)，i 表示評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)量，j 表示評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量；kj表示指標(biāo)j 的閾值。

步驟二：指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。為得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，首先將原始評(píng)價(jià)矩陣作量綱歸一化處理，然后運(yùn)用極差法把所有指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行[0，1]區(qū)間正值轉(zhuǎn)化處理，公式如下：

式中，Zjmin 和Zjmax 分別表示各項(xiàng)指標(biāo)最小值和最大值。

步驟三：指標(biāo)數(shù)據(jù)的非負(fù)數(shù)化處理。為避免經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)為零或負(fù)數(shù)，致使熵值計(jì)算無(wú)意義，需對(duì)其作出非負(fù)數(shù)化處理。又出于對(duì)數(shù)據(jù)處理后仍在時(shí)間縱向上保留波動(dòng)趨勢(shì)及橫向指標(biāo)間的差異程度考量，進(jìn)一步結(jié)合數(shù)據(jù)實(shí)際處理情況，列出如下計(jì)算公式：

式中，i=1，2，…，11；j=1，2，…，21

步驟四：計(jì)算評(píng)價(jià)體系中第j 個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，公式如下：

步驟五：計(jì)算評(píng)價(jià)體系中第j 個(gè)指標(biāo)的熵值，公式如下：

式中，k=1/lnm 是常數(shù)。

步驟六：計(jì)算評(píng)價(jià)體系中第j 個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)，公式如下：

2.數(shù)據(jù)說(shuō)明

出于對(duì)數(shù)據(jù)可得性與準(zhǔn)確性考量，選取2009—2020 年中國(guó)29 個(gè)省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)為研究樣本（青海、西藏、港澳臺(tái)地區(qū)由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故排除在樣本選取范圍之外）。樣本原始數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》 《中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)年鑒》 《全國(guó)科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》 《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。部分缺失數(shù)據(jù)借助向前填補(bǔ)法、向后填補(bǔ)法、插值法進(jìn)行補(bǔ)充。

3.指標(biāo)選取

2020 年4 月經(jīng)由國(guó)家發(fā)改委與中央網(wǎng)信辦聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng) 培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》中指出，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型共性技術(shù)與關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)應(yīng)用是筑牢技術(shù)支撐的主要方向，未來(lái)要進(jìn)一步推動(dòng)新一代數(shù)字技術(shù)在行業(yè)和企業(yè)中的集成創(chuàng)新。契合這一國(guó)家政策導(dǎo)向，并在充分了解技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量概念基礎(chǔ)上，依據(jù)指標(biāo)選取科學(xué)性及數(shù)據(jù)可得性原則，文章從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新擴(kuò)散五個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。通過(guò)梳理現(xiàn)有研究[9-12]，這五個(gè)維度是對(duì)中國(guó)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量影響最為顯著且深遠(yuǎn)的因素，有助于刻畫(huà)國(guó)內(nèi)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展面貌。具體指標(biāo)體系如表1 所示。

表1 中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

三、中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

1.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的總體評(píng)價(jià)

基于2009—2020 年數(shù)據(jù)，借助熵權(quán)TOPSIS 法可求得數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量綜合指數(shù)及各維度發(fā)展指數(shù)，如表2 所示。

表2 數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量各維度指標(biāo)及整體情況

為更加直觀呈現(xiàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，全方位分析其各子系統(tǒng)變化特征與發(fā)展趨勢(shì)，文章結(jié)合上述權(quán)重指數(shù)繪制2009—2020 年數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量演變趨勢(shì)圖，如圖1 所示。

圖1 中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量演變趨勢(shì)

綜合表2 和圖1 的內(nèi)容文章，具體從兩方面對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量進(jìn)行分析。一方面，從綜合發(fā)展指數(shù)的時(shí)序演變趨勢(shì)來(lái)看，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量在2009—2020 年間出現(xiàn)明顯進(jìn)步趨向，綜合指數(shù)由2009 年的0.0372 上漲至2020 年的0.3172。這說(shuō)明研究時(shí)段內(nèi)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提升速度迅猛，整體保持上升態(tài)勢(shì)，但部分年限的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的綜合指數(shù)有所下降。換言之，中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量總體呈向好態(tài)勢(shì)，具有較高上升空間。另一方面，從各維度發(fā)展指數(shù)的時(shí)序演變趨勢(shì)來(lái)看，2009—2020 年間數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的各維度指數(shù)整體也呈上升態(tài)勢(shì)，但期間略有波動(dòng)。就整個(gè)研究時(shí)段來(lái)說(shuō)，創(chuàng)新投入指數(shù)從0.0039 上漲至0.0924；創(chuàng)新產(chǎn)出指數(shù)從0.0072 上漲至0.0526；創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)從0.0069 上漲至0.0503；創(chuàng)新轉(zhuǎn)化指數(shù)從0.0213上漲至0.0495；創(chuàng)新擴(kuò)散指數(shù)從0.0019 上漲至0.0242?？梢?jiàn)，各維度指標(biāo)對(duì)中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提升均具有正向貢獻(xiàn)率，說(shuō)明各維度指標(biāo)都能推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提高。

2.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量分維度評(píng)價(jià)

（1）創(chuàng)新投入維度分析

進(jìn)一步借助熵權(quán)TOPSIS 方法，依據(jù)創(chuàng)新投入下設(shè)具體指標(biāo)評(píng)價(jià)值演變趨勢(shì)，繪制如圖2。通過(guò)分析圖2 可以發(fā)現(xiàn)，基于物質(zhì)資本投入指標(biāo)來(lái)看，物質(zhì)資本投入結(jié)構(gòu)、物質(zhì)資本投入規(guī)模均在逐年提高，說(shuō)明中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量近些年已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定增長(zhǎng)。具體來(lái)看，2009—2020 年間，物質(zhì)資本投入結(jié)構(gòu)從0.0003 上漲至0.0134，說(shuō)明中國(guó)數(shù)字技術(shù)物質(zhì)資本的外部結(jié)構(gòu)具有明顯逐年優(yōu)化態(tài)勢(shì)?；谌肆Y本投入指標(biāo)來(lái)看，人力資本投入結(jié)構(gòu)、人力資本投入規(guī)模也有明顯提高，說(shuō)明中國(guó)數(shù)字型企業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，吸納人員就業(yè)能力逐漸強(qiáng)化。

圖2 創(chuàng)新投入各項(xiàng)具體指標(biāo)評(píng)價(jià)值的演變趨勢(shì)

（2）創(chuàng)新產(chǎn)出維度分析

通過(guò)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)測(cè)算結(jié)果，繪制其下設(shè)所有指標(biāo)評(píng)價(jià)值演變趨勢(shì)（如圖3）。通過(guò)分析圖3 可知，基于經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)來(lái)看，新型科研產(chǎn)品銷售盈利指數(shù)呈明顯先降后升趨勢(shì)，具有“U”型演變特征；專利數(shù)量指數(shù)呈明顯增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。新型科研產(chǎn)品銷售盈利變化趨勢(shì)，一方面可以反映數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部不同業(yè)態(tài)間創(chuàng)新產(chǎn)出水平，另一方面也可以展現(xiàn)數(shù)字資源有效利用程度。就評(píng)價(jià)值變化情況而言，2009—2015 年間，新型科研產(chǎn)品銷售盈利指數(shù)有些許下降，2016—2020 年間出現(xiàn)明顯上升，這說(shuō)明隨著數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷發(fā)展壯大，產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部不同業(yè)態(tài)協(xié)同發(fā)展動(dòng)能不足，且資源配置效率有待進(jìn)一步提高，對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出形成一定阻礙。從專利數(shù)量評(píng)價(jià)值變化趨勢(shì)來(lái)看，其整體呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，說(shuō)明數(shù)字服務(wù)業(yè)在數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值中的占比有所上升，對(duì)專利數(shù)量申請(qǐng)?jiān)黾泳哂姓蛲苿?dòng)作用，是中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提高的內(nèi)在需求。

圖3 創(chuàng)新產(chǎn)出中各項(xiàng)具體指標(biāo)評(píng)價(jià)值的演變趨勢(shì)

（3）創(chuàng)新環(huán)境維度分析

依據(jù)創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)測(cè)算結(jié)果，繪制其下設(shè)所有指標(biāo)評(píng)價(jià)值演變趨勢(shì)如圖4 所示?；诩夹g(shù)保護(hù)指標(biāo)展開(kāi)分析，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度在逐年增加，說(shuō)明合法權(quán)利有效保障對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提升具有重大意義?；诮鹑诃h(huán)境指標(biāo)展開(kāi)分析金融市場(chǎng)發(fā)育程度的評(píng)價(jià)值也呈現(xiàn)逐年遞增態(tài)勢(shì)，這說(shuō)明國(guó)內(nèi)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境持續(xù)改善背景下，金融機(jī)構(gòu)對(duì)于數(shù)字技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新的重視程度越來(lái)越高，不斷加大對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)資金扶持，為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提升提供有力支撐?；谑袌?chǎng)環(huán)境指標(biāo)進(jìn)行分析，市場(chǎng)化程度總體也呈上升趨勢(shì)，說(shuō)明人力資源與資金投入不斷加大背景下，創(chuàng)新主體規(guī)模也在持續(xù)擴(kuò)張，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力得到大幅提升。綜合上述，后續(xù)國(guó)家應(yīng)出臺(tái)可行性創(chuàng)新政策，著力營(yíng)造創(chuàng)新氛圍，驅(qū)動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。

圖4 創(chuàng)新環(huán)境中各項(xiàng)具體指標(biāo)評(píng)價(jià)值的演變趨勢(shì)

（4）創(chuàng)新轉(zhuǎn)化維度分析

依據(jù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化指數(shù)測(cè)算結(jié)果，繪制其下設(shè)所有指標(biāo)評(píng)價(jià)值演變趨勢(shì)如圖5 所示?；趯W(xué)習(xí)能力指標(biāo)展開(kāi)分析，高學(xué)歷研發(fā)人才占比明顯有所提高，說(shuō)明中國(guó)數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)要素配置在逐步優(yōu)化，對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提升具有正向驅(qū)動(dòng)作用。非數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)占比系數(shù)呈現(xiàn)大幅下降趨勢(shì)，其中在2008—2019 年間前半階段評(píng)價(jià)值較高。另外，非數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)改進(jìn)經(jīng)費(fèi)支出占比、非數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)引進(jìn)技術(shù)消化吸收經(jīng)費(fèi)支出占比整體也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，說(shuō)明數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化的消化與吸收能力有待進(jìn)一步強(qiáng)化。

圖5 創(chuàng)新轉(zhuǎn)化中各項(xiàng)具體指標(biāo)評(píng)價(jià)值的演變趨勢(shì)

（5）創(chuàng)新擴(kuò)散維度分析

依據(jù)創(chuàng)新擴(kuò)散指數(shù)測(cè)算結(jié)果，繪制其下設(shè)所有指標(biāo)評(píng)價(jià)值演變趨勢(shì)如圖6 所示?；谑袌?chǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)展開(kāi)分析，數(shù)字技術(shù)與非數(shù)字技術(shù)企業(yè)數(shù)量之比、數(shù)字技術(shù)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與非數(shù)字技術(shù)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入之比均呈明顯逐年上漲趨勢(shì)，說(shuō)明數(shù)字技術(shù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)規(guī)模不斷擴(kuò)張。基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系指標(biāo)展開(kāi)分析，技術(shù)市場(chǎng)數(shù)字技術(shù)流向地域合同金額占比、科研經(jīng)費(fèi)外部支出占比都呈緩慢上升趨勢(shì)，這說(shuō)明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中，市場(chǎng)需求與外部資本支持非常重要。有鑒于此，后續(xù)國(guó)家應(yīng)更加重視加大資本與要素扶持力度，引導(dǎo)市場(chǎng)積極參與、企業(yè)主動(dòng)擴(kuò)張。

圖6 創(chuàng)新擴(kuò)散中各項(xiàng)具體指標(biāo)評(píng)價(jià)值的演變趨勢(shì)

四、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量比較

為直觀呈現(xiàn)中國(guó)各區(qū)域數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，以便于國(guó)家針對(duì)不同地區(qū)實(shí)施差異化、高精度策略，結(jié)合上述數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量總體和分維度評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)29 個(gè)省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量進(jìn)行比較與分析。結(jié)合黨中央、國(guó)務(wù)院制定的區(qū)域發(fā)展政策劃分標(biāo)準(zhǔn)，將29 個(gè)省份分別納入東部、中部、西部和東北四大區(qū)域。另外，為節(jié)省篇幅，僅截取2014—2020 年這一時(shí)段各區(qū)域的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量指數(shù)在下述內(nèi)容中展開(kāi)探討。

1.靜態(tài)比較

通過(guò)參照學(xué)術(shù)界常用衡量評(píng)價(jià)對(duì)象綜合情況方法[13]，結(jié)合指標(biāo)權(quán)重，選取加權(quán)線性和法構(gòu)建如下靜態(tài)評(píng)價(jià)模型，計(jì)算靜態(tài)視角下數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量指數(shù)如下所示：

借助式(8)可計(jì)算得出各區(qū)域數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量指數(shù)如表3所示。靜態(tài)視角下，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提高進(jìn)程較為緩慢，2014—2020 年的變化增幅僅為10.73%，平均增幅為1.53%。其中，廣東省數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量增幅最大，為37.23%；黑龍江省增幅最低，僅有3.43%；大部分省份或地區(qū)在2014—2020 年的增幅均維持在11%以內(nèi)，且平均增幅也普遍低于2%。究其原因，主要是由于靜態(tài)視角下不同年限間數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系被割裂，所得結(jié)果只能體現(xiàn)當(dāng)年投入狀況，并不能全面反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展前期所做鋪墊。因此，靜態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果并沒(méi)有彰顯出中國(guó)數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展現(xiàn)狀，與前文總體評(píng)價(jià)結(jié)果存在明顯出入，需要進(jìn)一步在此基礎(chǔ)上進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。

表3 靜態(tài)視角下中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量指數(shù)

2.動(dòng)態(tài)比較

由前文可知，各區(qū)域數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提升狀況的靜態(tài)比較結(jié)果具有局限性，與現(xiàn)實(shí)情況存在一定出入。為彌補(bǔ)靜態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果不足之處，進(jìn)一步充分考量數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的動(dòng)態(tài)性特征后，基于動(dòng)態(tài)視角計(jì)算各區(qū)域數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量指數(shù)。由于不同年份數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的信息對(duì)同期數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生的效用具有異質(zhì)性，故需對(duì)不同時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)賦權(quán)。通過(guò)借鑒沙文兵和錢(qián)圓圓(2021)[14]研究方法，選用時(shí)點(diǎn)權(quán)重法對(duì)不同年份數(shù)據(jù)進(jìn)行賦權(quán)，首先采用時(shí)點(diǎn)權(quán)重法將時(shí)間因素納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，得到時(shí)間權(quán)重Tm計(jì)算公式如下：

式中，Tm表示不同年限的時(shí)點(diǎn)權(quán)重，m 表示年份，(m-2014)表示總年數(shù)，即k=1，2，3，4，5，6，7。經(jīng)計(jì)算，得出不同年份時(shí)點(diǎn)評(píng)價(jià)權(quán)重如表4 所示。

表4 不同評(píng)價(jià)年份時(shí)點(diǎn)權(quán)重

在式(7)基礎(chǔ)上，引入計(jì)算出的時(shí)間權(quán)重Tn，構(gòu)建各省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型。文章通過(guò)借鑒張玉喜和張倩(2018)[15]研究方法，采用區(qū)間性和固定性指標(biāo)處理方式構(gòu)建動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型，計(jì)算各省份在不同年份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)值如下所示：

借助式(10)，可以計(jì)算出動(dòng)態(tài)視角下各省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量指數(shù)結(jié)果，如表5 所示。

通過(guò)分析表5 可知，動(dòng)態(tài)視角下，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量在2014—2020 年的變化增長(zhǎng)幅度為116.56%，年均增幅為16.65%。其中，廣東增幅最大，為156.95%；黑龍江增幅最小，為104.67%；大部分省份在考察時(shí)段內(nèi)的增幅均在120%以內(nèi)，平均增幅基本維持在20%左右。這一計(jì)算結(jié)果與前文綜合評(píng)價(jià)分析較為吻合，可以體現(xiàn)出近幾年中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新一直維持較快發(fā)展速度，產(chǎn)業(yè)規(guī)模也在不斷擴(kuò)張，產(chǎn)業(yè)影響力與人才隊(duì)伍均有明顯提高。

表5 動(dòng)態(tài)視角下中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量指數(shù)

從評(píng)價(jià)值排序結(jié)果也可以看出三點(diǎn)異同：一是2014—2020年內(nèi)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量指數(shù)排名前十的省份基本維持不變，局部略有變動(dòng)。具體來(lái)看，在這期間，湖北、四川代替遼寧、福建擠進(jìn)前十。二是所有省份中，貴州的排名增長(zhǎng)最快，從2014年的28 名增長(zhǎng)至2020 年的20 名，主要得益于貴州大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展；山東和江蘇排名也有所提高，分別上升了3 個(gè)名次。三是黑龍江和遼寧排名下降最快，黑龍江從2014 年的19 名 下跌至2020 年的23 名，遼寧從2014 年的8 名 下跌至2020 年的12 名，分別下跌了4 個(gè)名次。

從各區(qū)域評(píng)價(jià)值變化趨勢(shì)來(lái)看，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量存在一定區(qū)域異質(zhì)性，東部地區(qū)明顯優(yōu)于中、西部地區(qū)。具體而言，東部地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量已經(jīng)發(fā)生了明顯進(jìn)步，但中、西部地區(qū)仍較為落后，導(dǎo)致中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量差距逐步拉大。為更準(zhǔn)確分析對(duì)比出數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量存在的區(qū)域不均衡性，在表5 基礎(chǔ)上，進(jìn)一步計(jì)算得出各區(qū)域2014—2020 年數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量評(píng)價(jià)值統(tǒng)計(jì)特征，如表6 所示。通過(guò)結(jié)合表5 和表6 內(nèi)容，可以總結(jié)出三點(diǎn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量呈現(xiàn)的區(qū)域不均衡特征：第一，東部、中部、西部及東北四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量呈現(xiàn)顯著不均衡特征，東部地區(qū)發(fā)展水平遠(yuǎn)超其余三個(gè)地區(qū)。第二，中國(guó)各區(qū)域的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量差距在逐年拉大，極差擴(kuò)大化現(xiàn)象凸顯。2014—2020 年歷年的極差值分別為：21.42、35.08、53.08、62.00、70.58、78.03、86.29。第三，研究時(shí)段內(nèi)變異系數(shù)在逐年增長(zhǎng)，從2014 年的7.29%上升至2020 年的12.38%，說(shuō)明中國(guó)各區(qū)域數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量不均衡現(xiàn)象在不斷加劇。與此同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)，雖然變異系數(shù)在逐年上漲，但總體維持在10%左右，說(shuō)明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量不均衡程度并不是特別嚴(yán)重。究其原因，中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展起步較晚，部分地區(qū)仍處于初級(jí)起步階段，尚未形成“高端固化、低端禁錮”的創(chuàng)新格局。

表6 中國(guó)各區(qū)域2014—2020 年評(píng)價(jià)值統(tǒng)計(jì)特征

五、研究結(jié)論與政策建議

文章基于創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新擴(kuò)散五個(gè)維度，構(gòu)建了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。進(jìn)一步地，選用熵權(quán)TOPSIS 分析法對(duì)中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量展開(kāi)總體和分維度評(píng)價(jià)，并利用靜、動(dòng)態(tài)模型分別對(duì)東部、中部、西部、東北四大區(qū)域進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明，整體上數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量保持上升態(tài)勢(shì)。從各維度指標(biāo)時(shí)序演變進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新擴(kuò)散五大維度對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量均具有正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。其中，創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新擴(kuò)散三個(gè)維度指數(shù)得分相對(duì)更高，對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)更為顯著。從分地區(qū)比較分析來(lái)看，東部、中部、西部、東北四大區(qū)域間數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量具有明顯不均衡特征，整體呈由東向西遞減分布態(tài)勢(shì)；各省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量差距仍在逐漸擴(kuò)大，表現(xiàn)一定“不均衡性”特征。

結(jié)合上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：第一，構(gòu)建數(shù)字化人才供給體系。人才資源為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的核心供給要素，也是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的根本所在。政府針對(duì)數(shù)字化人才培養(yǎng)，需強(qiáng)化教育投入，促使科研院校與高校展開(kāi)合作，提高數(shù)字技術(shù)人才專業(yè)性，形塑數(shù)字化人才供應(yīng)體系。數(shù)字行業(yè)應(yīng)加快建立培訓(xùn)組織，大力培養(yǎng)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用與商業(yè)化運(yùn)作相結(jié)合的綜合型人才，進(jìn)而健全數(shù)字化人才自給體系。第二，推進(jìn)區(qū)域數(shù)字技術(shù)融合發(fā)展。文章研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量仍存在不均衡問(wèn)題，不利于強(qiáng)化宏觀產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能效。故各區(qū)域應(yīng)立足于本土數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展實(shí)情，結(jié)合地區(qū)優(yōu)勢(shì)，積極推進(jìn)數(shù)字技術(shù)融合發(fā)展。例如，各地區(qū)可依據(jù)資源稟賦與人文優(yōu)勢(shì)，積極開(kāi)展數(shù)字技術(shù)融合發(fā)展活動(dòng)，共享生產(chǎn)制造資源，強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展粘性。且各企業(yè)可借助新興技術(shù)，將經(jīng)營(yíng)活動(dòng)與科學(xué)要素融合，在行業(yè)內(nèi)部共享，不僅能滿足區(qū)域數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，還能促進(jìn)同屬行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。第三，增加資本創(chuàng)新要素投入。文章結(jié)論表明，創(chuàng)新投入對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響作用最為顯著。故中國(guó)推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提升進(jìn)程中，應(yīng)注重創(chuàng)新要素引入，大力吸引社會(huì)資本，以強(qiáng)化自身創(chuàng)新活力。一方面，數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)積極優(yōu)化要素資源引入與應(yīng)用結(jié)構(gòu)，激活資本創(chuàng)新要素應(yīng)用活性。另一方面，應(yīng)基于資本創(chuàng)新要素流動(dòng)性，培育新模式與新業(yè)態(tài)，以高質(zhì)量發(fā)展賦能高效融合自身創(chuàng)新技術(shù)與市場(chǎng)應(yīng)用技術(shù)，不斷激發(fā)新業(yè)態(tài)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新質(zhì)量可持續(xù)提升。