邱洋冬
(中共廣東省委黨校 經(jīng)濟(jì)學(xué)教研部,廣東 廣州 510053)
2021年5月28日,習(xí)近平總書記在中國(guó)科學(xué)院第二十次院士大會(huì)、中國(guó)工程院第十五次院士大會(huì)和中國(guó)科協(xié)第十次全國(guó)代表大會(huì)上發(fā)表重要講話《加快建設(shè)科技強(qiáng)國(guó) 實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)》指出,當(dāng)前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革突飛猛進(jìn),科技創(chuàng)新速度顯著加快,以信息技術(shù)、人工智能為代表的新興科技快速發(fā)展,大大拓展了時(shí)間、空間和人們認(rèn)知范圍,人類正在進(jìn)入一個(gè)“人機(jī)物”三元融合的萬(wàn)物智能互聯(lián)時(shí)代。2022年政府工作報(bào)告指出,要深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,鞏固壯大實(shí)體經(jīng)濟(jì)根基;同時(shí)提出,要加強(qiáng)數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局,建設(shè)數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施,逐步構(gòu)建全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心體系,促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。由此可見(jiàn),國(guó)家在戰(zhàn)略層面高度重視創(chuàng)新發(fā)展和新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在新一輪科技和產(chǎn)業(yè)革命背景下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起使網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性日益凸顯,科學(xué)準(zhǔn)確地評(píng)估網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展和微觀主體創(chuàng)新行為的影響,并厘清其機(jī)理與路徑也就顯得尤為重要。作為一種新型和戰(zhàn)略性基礎(chǔ)設(shè)施,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中的作用與影響逐漸受到社會(huì)各界的重視;作為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步的主要行為主體,企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新行為和績(jī)效也備受關(guān)注。然而,對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響及其機(jī)制,現(xiàn)有文獻(xiàn)還缺乏深入研究。
關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響技術(shù)進(jìn)步和科技創(chuàng)新的研究取得了豐碩的成果。近年來(lái),關(guān)于以高鐵為代表的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響技術(shù)創(chuàng)新的研究成果層出不窮,并且普遍認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于促進(jìn)企業(yè)、城市、地區(qū)等不同層面的技術(shù)創(chuàng)新,其作用機(jī)制主要包括人力資本遷移、要素流動(dòng)、成本降低以及經(jīng)濟(jì)集聚等(王春楊 等,2020;葉德珠 等,2020)[1-2]。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等新技術(shù)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)資源配置、產(chǎn)業(yè)集聚以及企業(yè)行為等的影響已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。楊德明和劉泳文(2018)研究發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展不僅可以驅(qū)動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新效率增進(jìn),而且還有助于縮小地區(qū)間的創(chuàng)新差距以及激發(fā)和強(qiáng)化原始創(chuàng)新溢出[3]。韓先鋒等(2019)認(rèn)為,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有助于提升區(qū)域創(chuàng)新效率,并且人力資本積累、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展影響區(qū)域創(chuàng)新的重要間接機(jī)制[4]。也有部分學(xué)者基于“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的實(shí)施,探討網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)區(qū)域(城市)科技創(chuàng)新的影響。張杰和付奎(2021)分析認(rèn)為,信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)催生和加速了新一代信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,對(duì)其他地區(qū)創(chuàng)新資源產(chǎn)生了虹吸效應(yīng),同時(shí)可以通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進(jìn)城市創(chuàng)新[5];劉傳明和馬青山(2020)研究發(fā)現(xiàn),技術(shù)創(chuàng)新是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響城市全要素生產(chǎn)率的重要路徑[6]。綜合來(lái)看,盡管網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的作用效果得到了普遍的認(rèn)可,但是已有研究更多的是從區(qū)域?qū)雍统鞘袑用孢M(jìn)行探討,缺乏從微觀企業(yè)層面進(jìn)行的深入研究。
網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不同于高鐵等交通基礎(chǔ)設(shè)施,如果說(shuō)高鐵等傳統(tǒng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的根本目的在于縮短區(qū)域之間的“時(shí)空”距離,增強(qiáng)區(qū)域間的合作與聯(lián)系,那么網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)則更加強(qiáng)調(diào)“萬(wàn)物互聯(lián)”生態(tài)的打造以及對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的支撐作用。因此,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制可能與交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在較大差異。有鑒于此,本文在已有研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步深入探討地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的機(jī)制及其異質(zhì)性表現(xiàn),并以“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),采用雙重差分模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。具體來(lái)講,本文基于知識(shí)溢出、人才集聚、成本降低和數(shù)字化轉(zhuǎn)型4條路徑探討并驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的機(jī)制,并從知識(shí)存量、企業(yè)規(guī)模、融資約束、高管研發(fā)背景4個(gè)角度進(jìn)行企業(yè)異質(zhì)性分析。本文的邊際貢獻(xiàn)主要在于:一是深度剖析網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的作用機(jī)制,特別是對(duì)知識(shí)溢出路徑進(jìn)行了深入探討;二是從促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新角度為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了理論解釋與經(jīng)驗(yàn)證據(jù),具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義與政策啟示意義。
根據(jù)資源基礎(chǔ)理論和資源依賴?yán)碚?,企業(yè)創(chuàng)新離不開(kāi)內(nèi)部資源驅(qū)動(dòng)與外部環(huán)境支撐。隨著網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善,企業(yè)獲取創(chuàng)新資源的渠道隨之發(fā)生改變。具體地,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可能通過(guò)知識(shí)溢出、人才集聚、成本降低以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型等路徑影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。
第一,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于知識(shí)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn),進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升。現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為知識(shí)溢出是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的重要渠道(Audretsch et al,1996)[7]。從理論上講,知識(shí)溢出的本質(zhì)是信息傳遞與信息流動(dòng)(王可 等,2018)[8],是由知識(shí)的非競(jìng)爭(zhēng)性(non-rivalrous)和累積性(cumulative)兩大重要特性所決定的(Romer,1990)[9]。其中,非競(jìng)爭(zhēng)性指的是知識(shí)的多主體使用不會(huì)產(chǎn)生額外的邊際成本,這為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代知識(shí)的快速傳播與擴(kuò)散奠定了重要基礎(chǔ)(Arrow,1962)[10];累積性則主要強(qiáng)調(diào)可以“站在巨人的肩膀上”(standing on the giants’ shoulders)進(jìn)行知識(shí)生產(chǎn)(Jones,1995)[11],即具有正的溢出效應(yīng)與累計(jì)效應(yīng)(嚴(yán)成樑 等,2010)[12]。然而,傳統(tǒng)的知識(shí)傳遞和知識(shí)獲取往往受到時(shí)空的限制,這也是越來(lái)越多的企業(yè)在優(yōu)勢(shì)地區(qū)形成空間集聚的原因之一,因?yàn)榈乩磬徑兄趯?shí)現(xiàn)創(chuàng)新主體間的互動(dòng)交流與知識(shí)轉(zhuǎn)移(Krugman,1991;韓峰 等,2020)[13-14]。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善,極大地縮短了知識(shí)獲取的時(shí)空距離,知識(shí)傳播和擴(kuò)散效率的提高使技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)得以更好地實(shí)現(xiàn)(薛成 等,2020)[15]。創(chuàng)新主體能夠借助網(wǎng)絡(luò)獲取更多的外部知識(shí)與技術(shù),進(jìn)而“站在巨人的肩膀上”進(jìn)行技術(shù)再創(chuàng)新。因此,加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于促進(jìn)地區(qū)間和企業(yè)間的知識(shí)溢出,進(jìn)而降低企業(yè)創(chuàng)新成本,提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。
第二,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于企業(yè)人力資本水平的提高,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)實(shí)質(zhì)上是人才驅(qū)動(dòng),歸根結(jié)底,科技人才是企業(yè)創(chuàng)新最根本的執(zhí)行者與中堅(jiān)力量?,F(xiàn)有研究認(rèn)為發(fā)明人擁有的知識(shí)資源是創(chuàng)新活動(dòng)的關(guān)鍵要素,而這種知識(shí)資源可以通過(guò)與其他創(chuàng)新主體的互動(dòng)與學(xué)習(xí)來(lái)獲取。因此,人力資本的形成依賴于創(chuàng)新主體同外界交換信息的效率,促進(jìn)企業(yè)人力資本積累的關(guān)鍵在于提升與外界交流的頻率以及學(xué)習(xí)外界知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的能力(Akcigit et al,2018;沈國(guó)兵 等,2020)[16-17]。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)保障,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于加速數(shù)據(jù)與知識(shí)的傳播,有效改善傳統(tǒng)知識(shí)獲取和吸收的方式,使得科研人員能夠更加便利和低成本地獲取外部數(shù)據(jù)與知識(shí),進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)人力資本的積累(李金城 等,2017;金環(huán) 等,2021)[18-19]。此外,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)催生和加速地區(qū)新一代信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(張杰 等,2021)[5],對(duì)創(chuàng)新型企業(yè)和高素質(zhì)人才具有較強(qiáng)的集聚效應(yīng)。一方面,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)支撐著區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,不僅有助于激發(fā)用戶的多樣化需求,而且有助于滿足創(chuàng)業(yè)者的信息需求,為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供信息基礎(chǔ)(趙濤 等,2020)[20];另一方面,與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的用工需求不同,新一代信息產(chǎn)業(yè)對(duì)高素質(zhì)、高技能人才具有更大的需求(孫早 等,2019)[21],大量?jī)?yōu)質(zhì)人才的集聚有助于進(jìn)一步優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新資源配置,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升。
第三,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于企業(yè)成本的降低,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升。創(chuàng)新活動(dòng)是一項(xiàng)資金投入大、研發(fā)周期長(zhǎng)的風(fēng)險(xiǎn)性投資行為,任何一種實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新都需要長(zhǎng)期的資本與人力投入(Hsu et al,2014)[22]。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠通過(guò)降低成本的方式為企業(yè)創(chuàng)新提供更為有力的資金支持。一方面,在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施較為落后的地方,企業(yè)訂購(gòu)、收集信息以及搜索服務(wù)的成本相對(duì)較高;網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷改善有助于破除企業(yè)與外部的溝通交流障礙,進(jìn)而提高企業(yè)從事創(chuàng)新活動(dòng)的能力(Roller et al,2001)[23]。另一方面,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于簡(jiǎn)化產(chǎn)品生產(chǎn)銷售的中間環(huán)節(jié),降低企業(yè)的外部交易成本(金環(huán) 等,2021)[19]。此外,借助大數(shù)據(jù)分析能夠?qū)ζ髽I(yè)生產(chǎn)、銷售以及庫(kù)存進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),進(jìn)而優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)管理,提高企業(yè)成本控制績(jī)效(楊德明 等,2018;黃群慧 等,2019)[3][24]。
第四,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn),進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要的基礎(chǔ)條件,同時(shí)在外部競(jìng)爭(zhēng)壓力下也有利于倒逼企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),一方面有助于將傳統(tǒng)創(chuàng)新鏈的各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行鏈接,進(jìn)而提高整個(gè)創(chuàng)新鏈的運(yùn)作效率,為企業(yè)創(chuàng)新提供數(shù)字化賦能效應(yīng)(陽(yáng)鎮(zhèn) 等,2022)[25];另一方面,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于拉近創(chuàng)新主體與客戶之間的溝通距離,進(jìn)而及時(shí)有效地獲取和利用用戶反饋進(jìn)行再創(chuàng)新(趙宸宇 等,2021)[26]。
需要注意的是,地區(qū)(城市)的基礎(chǔ)設(shè)施等發(fā)展環(huán)境的變化往往難以對(duì)地區(qū)內(nèi)所有經(jīng)濟(jì)主體產(chǎn)生均等化的普惠性影響,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響可能因企業(yè)的個(gè)體特征差異而不同。本文主要從以下4個(gè)方面來(lái)討論網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的異質(zhì)性:
一是企業(yè)知識(shí)存量的差異。知識(shí)資源是企業(yè)創(chuàng)新的重要基礎(chǔ),知識(shí)存量高的企業(yè),往往創(chuàng)新基礎(chǔ)更為扎實(shí),對(duì)外部知識(shí)的吸收能力與轉(zhuǎn)化能力相對(duì)較高(Cohen et al,1990;Podolny et al,1996)[27-28]。因此,盡管網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠加速整個(gè)地區(qū)的知識(shí)傳播和溢出,但擁有不同知識(shí)存量的企業(yè)獲取知識(shí)后的吸收與轉(zhuǎn)換效率可能存在較大差異。相比于知識(shí)存量較少的企業(yè),網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)知識(shí)存量較多的企業(yè)可能具有更強(qiáng)的創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng)。
二是企業(yè)規(guī)模的差異。不同規(guī)模的企業(yè)所掌握的資源與生產(chǎn)要素存在較大差異。一方面,相比于大規(guī)模企業(yè),小規(guī)模企業(yè)的研發(fā)基礎(chǔ)往往更為薄弱;另一方面,信貸融資中的“所有制歧視”與“規(guī)模歧視”現(xiàn)象仍然屢見(jiàn)不鮮(陶鋒 等,2017)[29],信息不對(duì)稱、可抵押資產(chǎn)的缺乏等原因共同導(dǎo)致了小規(guī)模企業(yè)的信貸可獲性較低(林毅夫 等,2005)[30]。因此,無(wú)論從研發(fā)基礎(chǔ)還是創(chuàng)新活動(dòng)的信貸獲取來(lái)看,相比于規(guī)模較小的企業(yè),規(guī)模較大的企業(yè)均具有一定優(yōu)勢(shì),因而網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)其創(chuàng)新績(jī)效的提升效應(yīng)也較大。
三是企業(yè)融資約束的差異。研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)離不開(kāi)長(zhǎng)期大量的資金投入,根據(jù)知識(shí)生產(chǎn)函數(shù),企業(yè)研發(fā)投入是知識(shí)創(chuàng)造的重要生產(chǎn)要素(嚴(yán)成樑 等,2010)[12]。現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為融資約束是阻礙企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素之一,而外部融資是企業(yè)研發(fā)投入的重要資金來(lái)源(Czarnitzki et al,2011)[31]。相比于高融資約束企業(yè),受融資約束較小的企業(yè)往往具有更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,通常也具有更強(qiáng)的研發(fā)創(chuàng)新積極性。因此,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不斷得到完善時(shí),相比于高融資約束企業(yè),低融資約束企業(yè)可能具有更強(qiáng)的創(chuàng)新積極性,進(jìn)而產(chǎn)生更強(qiáng)的創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng)。
四是企業(yè)高管研發(fā)背景的差異。根據(jù)“高層梯隊(duì)理論”(Upper Echelons Theory),高管是企業(yè)決策的重要主體,不同教育經(jīng)歷或職業(yè)背景的高管在思維邏輯、投資偏好以及價(jià)值取向等方面存在較大差異,對(duì)外部沖擊的響應(yīng)以及創(chuàng)新活動(dòng)的態(tài)度也可能存在較大差異(Hertwig et al,2004;Schoar et al,2017)[32-33]?,F(xiàn)有研究普遍認(rèn)為高管職業(yè)背景與企業(yè)創(chuàng)新之間存在較大關(guān)聯(lián)(Lin et al,2011)[34],特別是高管的研發(fā)職業(yè)經(jīng)歷和技術(shù)背景對(duì)企業(yè)研發(fā)投入及創(chuàng)新產(chǎn)出具有重要的促進(jìn)作用(Daellenbach et al,1999;Francis et al,2015;虞義華等,2018)[35-37]。因此,相比于其他企業(yè),網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)高管研發(fā)背景較強(qiáng)的企業(yè)可能具有更強(qiáng)的創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng)。
基于上述分析,本文提出如下研究假說(shuō):
H1:網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升。
H2:網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以通過(guò)強(qiáng)化知識(shí)溢出(H2-1)、促進(jìn)企業(yè)人才集聚(H2-2)、降低企業(yè)成本(H2-3)、推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(H2-4)等路徑提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。
H3:網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升作用存在企業(yè)異質(zhì)性,表現(xiàn)為對(duì)知識(shí)存量較多(H3-1)、規(guī)模較大(H3-2)、融資約束較低(H3-3)、高管研發(fā)背景較強(qiáng)(H3-4)的企業(yè)具有更強(qiáng)的創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng)。
以寬帶和網(wǎng)絡(luò)為代表的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是支撐“萬(wàn)物互聯(lián)”與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ),為了搶占數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的制高點(diǎn),搶抓新一輪科技革命機(jī)遇,世界各國(guó)紛紛對(duì)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)行超前戰(zhàn)略部署。中國(guó)在戰(zhàn)略和政策上也高度重視網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),2013年8月國(guó)務(wù)院印發(fā)了《“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略及實(shí)施方案》(國(guó)發(fā)〔2013〕31號(hào)),該方案對(duì)2013年、2015年以及2020年各個(gè)階段提出了“寬帶中國(guó)”發(fā)展目標(biāo),其目的就是推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),更好地服務(wù)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展。為落實(shí)《“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略及實(shí)施方案》,經(jīng)城市申報(bào)、各省預(yù)審和專家綜合評(píng)審,2014年10月,工業(yè)和信息化部與國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)聯(lián)合發(fā)布了2014年“寬帶中國(guó)”示范城市(城市群)名單,確定39個(gè)城市(城市群)為“寬帶中國(guó)”示范城市(城市群);隨后,2015年和2016年又發(fā)布了兩批“寬帶中國(guó)”示范城市(城市群)名單。從整體上看,在目標(biāo)驅(qū)動(dòng)和政策支持下,“寬帶中國(guó)”示范城市的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是好于其他城市的,這就為分析網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供了較好的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)樣本?;诖耍疚耐ㄟ^(guò)構(gòu)建多期雙重差分模型來(lái)檢驗(yàn)“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響及其作用機(jī)制和異質(zhì)性。
根據(jù)前文理論分析,本文將網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)納入企業(yè)創(chuàng)新的分析框架中,借鑒Beck等(2010)、Li等(2016)的研究方法[38-39],構(gòu)建多期雙重差分模型如式(1)所示:
Innovationit=β0+β1Broadbandit+φControlit+σj+γk+ηt+εit
(1)
其中:下標(biāo)i、j、k和t分別代表企業(yè)、省份、行業(yè)和年份;β0為截距項(xiàng);Innovation為被解釋變量“企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效”,包括“專利申請(qǐng)總量”“發(fā)明專利申請(qǐng)量”“非發(fā)明專利申請(qǐng)量”三個(gè)代理變量;Broadband為核心解釋變量“示范城市”,即雙重差分項(xiàng),如果樣本企業(yè)所在城市在第t期列入“寬帶中國(guó)”示范城市名單,則t期之后賦值為1,否則賦值為0,其系數(shù)估計(jì)值即為DID的平均處理效應(yīng)(若顯著為正,則研究假說(shuō)H1成立);Control表示控制變量集,為樣本企業(yè)的一系列財(cái)務(wù)變量和特征變量,包括“研發(fā)強(qiáng)度”“研發(fā)人員投入”“企業(yè)規(guī)模”“財(cái)務(wù)杠桿”“現(xiàn)金流水平”“企業(yè)年齡”“企業(yè)成長(zhǎng)”“兩職合一”“董事會(huì)規(guī)?!薄4送?,模型中還加入了行業(yè)、省份和年份固定效應(yīng),以緩解潛在的行業(yè)、省份特征以及時(shí)間趨勢(shì)對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾;ε為隨機(jī)誤差項(xiàng),用以刻畫其他非特定因素的影響。上述變量的測(cè)度方法詳細(xì)見(jiàn)表1。
本文通過(guò)中介效應(yīng)模型進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn),在模型(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型(2)(3):
Mediatorit=α0+α1DigitalEcoit+φControlit+σj+γk+ηt+εit
(2)
Knowledgeit=χ0+χ1DigitalEcoit+χ2Mediatorit+φControlit+σj+γk+ηt+εit
(3)
其中,Mediator為中介變量,控制變量集同式(1)。根據(jù)前文的理論分析,本文選取4個(gè)中介變量:(1)“知識(shí)溢出”。借鑒Jaffe等(1993)、Hicks等(2001)的方法[40-41],采用專利申請(qǐng)人引用的專利數(shù)量來(lái)衡量(1)與學(xué)術(shù)論文引用不同,專利的“無(wú)端引用”(gratuitous citations)現(xiàn)象相對(duì)較弱,因此專利引用能夠較好地反應(yīng)知識(shí)的流動(dòng)性與溢出效應(yīng)(Jaffe et al,1993)[40]。。同時(shí),根據(jù)專利引用的地理區(qū)位,將知識(shí)溢出劃分為本地知識(shí)溢出與外地知識(shí)溢出兩種類型,“本地知識(shí)溢出”采用專利申請(qǐng)人引用的本地專利數(shù)量來(lái)衡量,“外地知識(shí)溢出”采用專利申請(qǐng)人引用的外地專利數(shù)量來(lái)衡量。(2)企業(yè)的人才集聚程度。參考劉春林和田玲(2021)的方法[42],采用“碩士及以上學(xué)歷員工數(shù)”(取自然對(duì)數(shù))和“碩士及以上學(xué)歷高管數(shù)”(取自然對(duì)數(shù))兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量。(3)“企業(yè)成本”。參考趙宸宇等(2021)的方法[26],采用成本費(fèi)用率來(lái)衡量,即成本費(fèi)用率=(主營(yíng)業(yè)務(wù)成本+管理費(fèi)用)/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入。(4)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型狀況。借鑒吳非等(2021)的研究[43],首先從人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用5個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞庫(kù),再運(yùn)用詞頻分析方法得到樣本企業(yè)年報(bào)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次,進(jìn)行取自然對(duì)數(shù)處理,得到“數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平”變量。同時(shí),也采用“是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的啞變量進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。
本文同時(shí)采用調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)和分組檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行異質(zhì)性分析。根據(jù)前文理論分析,從以下4個(gè)方面進(jìn)行企業(yè)異質(zhì)性分析:(1)企業(yè)知識(shí)存量異質(zhì)性。設(shè)計(jì)調(diào)節(jié)變量“知識(shí)存量”,采用樣本企業(yè)“過(guò)去五年獲得專利總量的自然對(duì)數(shù)值”來(lái)衡量,在基準(zhǔn)模型中加入“示范城市×知識(shí)存量”交互項(xiàng)和“知識(shí)存量”變量,進(jìn)而檢驗(yàn)企業(yè)的知識(shí)存量在“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)影響其創(chuàng)新績(jī)效過(guò)程中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時(shí),根據(jù)“知識(shí)存量”的中位數(shù)將樣本企業(yè)劃分為“高知識(shí)存量企業(yè)”和“低知識(shí)存量企業(yè)”兩個(gè)子樣本,分別進(jìn)行基準(zhǔn)模型檢驗(yàn)。(2)企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性。在基準(zhǔn)模型中引入“示范城市×企業(yè)規(guī)模”交互項(xiàng),根據(jù)“企業(yè)規(guī)模”的中位數(shù)將樣本企業(yè)劃分為“大規(guī)模企業(yè)”和“小規(guī)模企業(yè)”兩個(gè)子樣本。(3)企業(yè)融資約束異質(zhì)性。設(shè)計(jì)調(diào)節(jié)變量“融資約束”,采用鞠曉生等(2013)的方法進(jìn)行測(cè)算[44],在基準(zhǔn)模型中引入“示范城市×融資約束”交互項(xiàng)和“融資約束”變量;根據(jù)“融資約束”的中位數(shù)將樣本企業(yè)劃分為“高融資約束企業(yè)”和“低融資約束企業(yè)”兩個(gè)子樣本。(4)高管研發(fā)背景異質(zhì)性。設(shè)計(jì)調(diào)節(jié)變量“研發(fā)高管數(shù)量”,利用CSMAR高管個(gè)人特征數(shù)據(jù)庫(kù)提取企業(yè)高管的職業(yè)背景,得到樣本企業(yè)具有研發(fā)背景的高管數(shù)量,在基準(zhǔn)模型中加入“示范城市×研發(fā)高管數(shù)量”交互項(xiàng)和“研發(fā)高管數(shù)量”變量;根據(jù)“研發(fā)高管數(shù)量”的中位數(shù)將樣本企業(yè)劃分為“強(qiáng)高管研發(fā)背景企業(yè)”和“弱高管研發(fā)背景企業(yè)”兩個(gè)子樣本。
本文選取2010—2018年中國(guó)滬深兩市A股上市公司的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)樣本,遵循研究慣例,剔除ST和PT異常樣本、金融保險(xiǎn)類樣本以及主要變量缺失的樣本,并且對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位的縮尾處理?;A(chǔ)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù);專利數(shù)據(jù)來(lái)源于incoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)包含豐富的專利數(shù)據(jù)信息,為識(shí)別本地知識(shí)溢出效應(yīng)與外地知識(shí)溢出效應(yīng)提供了較好的幫助。表1報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中,Panel A為全樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,Panel B報(bào)告了實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的組間差異檢驗(yàn)結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)組樣本企業(yè)的“專利申請(qǐng)總量”“發(fā)明專利申請(qǐng)量”“非發(fā)明專利申請(qǐng)量”均在1%的水平上顯著高于對(duì)照組樣本企業(yè)。因此,描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果初步驗(yàn)證了“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升。
表1 主要變量的測(cè)度方法與描述性統(tǒng)計(jì)
(1)平行趨勢(shì)檢驗(yàn)
雙重差分分析需要滿足平行趨勢(shì)條件(parallel trend assumption),本文借鑒Beck等(2010)的研究[38],采用事件研究(event study)方法進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。圖1報(bào)告了“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的動(dòng)態(tài)效應(yīng),其中,左圖是以“專利申請(qǐng)總量”為被解釋變量的檢驗(yàn)結(jié)果,右圖是以“發(fā)明專利申請(qǐng)量”為被解釋變量的檢驗(yàn)結(jié)果,柱狀圖表示90%置信區(qū)間,圈點(diǎn)表示系數(shù)估計(jì)值。以成為示范城市前一年為基準(zhǔn),在示范城市建設(shè)前,實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組企業(yè)的“專利申請(qǐng)總量”和“發(fā)明專利申請(qǐng)量”均無(wú)顯著差異,且各個(gè)時(shí)期組間差異沒(méi)有發(fā)生明顯變化,滿足平行趨勢(shì)條件。在開(kāi)始進(jìn)行示范城市建設(shè)后,實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組企業(yè)的“專利申請(qǐng)總量”和“發(fā)明專利申請(qǐng)量”出現(xiàn)分化,并且政策效應(yīng)隨著示范城市建設(shè)的推進(jìn)穩(wěn)步上升。此外,本文還繪制了實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組企業(yè)專利申請(qǐng)量的均值趨勢(shì)圖(略,備索),結(jié)果也滿足平行趨勢(shì)條件。
(2)基準(zhǔn)模型估計(jì)
表2為基準(zhǔn)模型回歸的結(jié)果。“示范城市”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,表明“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升。根據(jù)表2的(4)(5)列,相比于非發(fā)明專利申請(qǐng)量,“寬帶中國(guó)”示范城市建對(duì)企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)量增加的促進(jìn)作用更大(“示范城市”的估計(jì)系數(shù)顯著性和絕對(duì)值均較大)??梢?jiàn),網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新上發(fā)揮了重要的積極作用。同時(shí),考慮到發(fā)明專利更能代表企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新,在后文的穩(wěn)健性和中介效應(yīng)檢驗(yàn)、異質(zhì)性及進(jìn)一步分析中均以“企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)量”為被解釋變量。
表2 基準(zhǔn)模型檢驗(yàn)結(jié)果
(3)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
第一,安慰劑檢驗(yàn)。雙重差分模型分析的結(jié)果可能是某些不可觀測(cè)的隨機(jī)因素所致,為排除其他未知因素的干擾,本文參考Li等(2016)的做法[39],通過(guò)隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)組樣本和實(shí)驗(yàn)時(shí)間進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體地,在所有城市中隨機(jī)進(jìn)行1 000次抽樣,從中抽取99個(gè)城市作為實(shí)驗(yàn)組,其他城市作為對(duì)照組,并隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)開(kāi)始的時(shí)間。如果隨機(jī)抽取產(chǎn)生的政策變量仍然對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效具有顯著影響,則說(shuō)明基準(zhǔn)模型分析的結(jié)果可能是由其他因素所致,而非“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)的結(jié)果。圖2報(bào)告了重復(fù)1 000次的非參數(shù)隨機(jī)模擬結(jié)果分布,無(wú)論被解釋變量是“專利申請(qǐng)總量”還是“發(fā)明專利申請(qǐng)量”,絕大部分隨機(jī)生成的政策變量的系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值小于2,且基本集中在0附近,表明通過(guò)了安慰劑檢驗(yàn)。此外,基準(zhǔn)回歸中實(shí)際估計(jì)系數(shù)的t值在安慰劑檢驗(yàn)中明顯屬于異常值,表明隨機(jī)抽取產(chǎn)生的政策變量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效沒(méi)有顯著影響,即其他未知因素對(duì)基準(zhǔn)模型分析結(jié)果不構(gòu)成顯著的干擾,“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)有助于企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升并非偶然事件,該結(jié)論是穩(wěn)健的。
第二,工具變量法。為緩解潛在的內(nèi)生性問(wèn)題,本文采用工具變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。借鑒黃群慧等(2019)的分析思路[24],采用各城市“1984年每百人固定電話數(shù)量與上一年全國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項(xiàng)”作為“示范城市”的工具變量。一方面,過(guò)去郵電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可能影響后續(xù)的互聯(lián)網(wǎng)布局,即滿足相關(guān)性要求;另一方面,1984年郵電基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)屬地企業(yè)創(chuàng)新的影響較為微弱,即滿足排他性要求。工具變量法估計(jì)結(jié)果如表3的(1)(2)列所示:在第一階段,工具變量的系數(shù)估計(jì)值在1%的水平上顯著為正,滿足相關(guān)性要求;從第(2)列估計(jì)結(jié)果可知,“示范城市”的估計(jì)系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正,說(shuō)明在緩解內(nèi)生性問(wèn)題之后本文的基準(zhǔn)結(jié)論依然成立。
第三,控制高維固定效應(yīng)。為進(jìn)一步緩解潛在的內(nèi)生性問(wèn)題,本文在基準(zhǔn)回歸中分別加入“行業(yè)×年度”和“省份×年度”的高維固定效應(yīng),用以控制省份與行業(yè)特征隨時(shí)間變化所帶來(lái)的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表3的(3)(4)列所示。
第四,增加控制變量。為了進(jìn)一步控制其他因素的影響,本文在基準(zhǔn)模型中增加“企業(yè)流動(dòng)比率”“盈利水平”“所有制”“固定資產(chǎn)比率”等控制變量,重新進(jìn)行模型回歸,估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3的(5)列。
第五,剔除同期政策干擾。在“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)期間,為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,部分地區(qū)先后設(shè)立了大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū),為了排除這一政策因素對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響,以更好地識(shí)別示范城市建設(shè)的實(shí)際效果,本文在基準(zhǔn)模型中增加是否屬于“國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)”的虛擬變量,重新進(jìn)行檢驗(yàn),估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4的(1)列。
第六,更換標(biāo)準(zhǔn)誤聚類層級(jí)。標(biāo)準(zhǔn)誤的聚類層級(jí)不同,對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)方差協(xié)方差結(jié)構(gòu)的假設(shè)也不同。本文將基準(zhǔn)模型回歸的聚類層級(jí)重新設(shè)定為省份層面、行業(yè)+省份層面,檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4的(2)(3)列。
第七,樣本刪選與擴(kuò)展。以其他城市相比,省會(huì)城市和直轄市在資源配置、歷史文化等方面具有一定的特殊性,而這種特殊性可能對(duì)基準(zhǔn)模型分析結(jié)果產(chǎn)生影響。對(duì)此,本文在分別剔除省會(huì)城市樣本和直轄市樣本后對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行重新估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表4的(4)(5)列。此外,本文還將樣本期間擴(kuò)展為2007—2018年重新進(jìn)行基準(zhǔn)模型檢驗(yàn),回歸結(jié)果見(jiàn)表4的(6)列。
上述一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果顯示,“示范城市”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,表明本文的基準(zhǔn)結(jié)論是穩(wěn)健的,即“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)能夠顯著促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效提升,研究假說(shuō)H1得到驗(yàn)證。
表3 內(nèi)生性處理的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
表4 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
(1)知識(shí)溢出路徑
表5報(bào)告了以“知識(shí)溢出”以及“本地知識(shí)溢出”和“外地知識(shí)溢出”為中介變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。(2)列的回歸結(jié)果顯示,“示范城市”對(duì)“知識(shí)溢出”的估計(jì)系數(shù)顯著為正,表明“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)可以顯著增強(qiáng)知識(shí)溢出效應(yīng),使企業(yè)可以獲得更多知識(shí)溢出紅利;(5)列的回歸結(jié)果顯示,“示范城市”和“知識(shí)溢出”對(duì)“發(fā)明專利申請(qǐng)量”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,且“示范城市”的估計(jì)系數(shù)(0.047 1)遠(yuǎn)低于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計(jì)系數(shù)(0.084 1)。上述結(jié)果表明,“知識(shí)溢出”變量在“示范城市”變量影響“發(fā)明專利申請(qǐng)量”變量中具有顯著的正向部分中介效應(yīng),即“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)可以通過(guò)增強(qiáng)知識(shí)溢出效應(yīng)的路徑來(lái)提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效,研究假說(shuō)H2-1得到驗(yàn)證。
有研究認(rèn)為,知識(shí)溢出呈現(xiàn)出明顯的本地化特征(Jaffe et al,1993)[40]。那么,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施能否打破知識(shí)溢出的本地化特征,促進(jìn)不同地區(qū)之間的知識(shí)溢出?對(duì)此,本文根據(jù)引用專利的地理區(qū)位,進(jìn)一步將知識(shí)溢出劃分為本地知識(shí)溢出和外地知識(shí)溢出兩種類型,并進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。表5的(3)(4)列估計(jì)結(jié)果顯示,“示范城市”對(duì)“本地知識(shí)溢出”和“外地知識(shí)溢出”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,表明“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)不但可以顯著增強(qiáng)本地知識(shí)溢出效應(yīng),也可以強(qiáng)化外地知識(shí)溢出效應(yīng);(6)列的估計(jì)結(jié)果顯示,“示范城市”“本地知識(shí)溢出”“外地知識(shí)溢出”對(duì)“發(fā)明專利申請(qǐng)量”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,且“示范城市”的估計(jì)系數(shù)(0.043 7)遠(yuǎn)低于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計(jì)系數(shù)(0.084 1)。上述分析結(jié)果表明,“本地知識(shí)溢出”和“外地知識(shí)溢出”均具有部分中介效應(yīng)。值得注意的是,“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)外地知識(shí)溢出的促進(jìn)作用弱于對(duì)本地知識(shí)溢出的促進(jìn)作用(估計(jì)系數(shù)的顯著性較小),而外地知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用大于本地知識(shí)溢出的促進(jìn)作用(估計(jì)系數(shù)較大),表明如果能夠進(jìn)一步發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)打破知識(shí)溢出地理桎梏的作用,更好地促進(jìn)地區(qū)間的知識(shí)溢出,將對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升產(chǎn)生更強(qiáng)的促進(jìn)效應(yīng)。
表5 知識(shí)溢出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
(2)人才集聚路徑
表6為以“碩士及以上學(xué)歷員工數(shù)”和“碩士及以上學(xué)歷高管數(shù)”為中介變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。(2)(3)列中“示范城市”對(duì)“碩士及以上學(xué)歷員工數(shù)”和“碩士及以上學(xué)歷高管數(shù)”的估計(jì)系數(shù)顯著為正,表明“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)可以顯著促進(jìn)人才在企業(yè)的集聚;(4)(5)列中“示范城市”“碩士及以上學(xué)歷員工數(shù)”“碩士及以上學(xué)歷高管數(shù)”對(duì)“發(fā)明專利申請(qǐng)量”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,且“示范城市”的估計(jì)系數(shù)(0.056 8、0.075 6)低于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計(jì)系數(shù)(0.084 1)。上述結(jié)果表明,人才集聚具有顯著的正向部分中介效應(yīng),即“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)人才集聚的路徑來(lái)提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效,研究假說(shuō)H2-2得到驗(yàn)證。
(3)成本降低路徑
表7為以“企業(yè)成本”為中介變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。(2)列中“示范城市”對(duì)“企業(yè)成本”的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù),表明“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)可以顯著降低企業(yè)成本;(3)列中“示范城市”對(duì)“發(fā)明專利申請(qǐng)量”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正(0.082 7)且小于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計(jì)系數(shù)(0.084 1),“企業(yè)成本”對(duì)“發(fā)明專利申請(qǐng)量”的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)。上述結(jié)果表明,企業(yè)成本具有顯著的負(fù)向部分中介效應(yīng),即“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)可以通過(guò)降低企業(yè)成本的路徑來(lái)提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效,研究假說(shuō)H2-3得到驗(yàn)證。
表6 人才集聚的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
表7 成本降低的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
(4)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑
表8為以“數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平”和“是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”為中介變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。(2)(3)列中“示范城市”對(duì)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平”和“是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的估計(jì)系數(shù)顯著為正,表明“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)可以顯著促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型;(4)(5)列中“示范城市”“數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平”“是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”對(duì)“發(fā)明專利申請(qǐng)量”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,且“示范城市”的估計(jì)系數(shù)(0.073 3、0.081 3)小于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計(jì)系數(shù)(0.084 1)。上述結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著的正向部分中介效應(yīng),即“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)可以通過(guò)推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑來(lái)提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效,研究假說(shuō)H2-4得到驗(yàn)證。
表8 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
(1)企業(yè)知識(shí)存量的異質(zhì)性檢驗(yàn)
不同企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)資源稟賦存在顯著差異,因而在受到“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)的影響時(shí)可能產(chǎn)生不同的創(chuàng)新績(jī)效效應(yīng)。對(duì)不同知識(shí)存量企業(yè)的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表9。(1)(2)列分別為對(duì)“高知識(shí)存量企業(yè)”樣本和“低知識(shí)存量企業(yè)”樣本的估計(jì)結(jié)果,“示范城市”對(duì)“發(fā)明專利申請(qǐng)量”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正值,但無(wú)論是估計(jì)系數(shù)值還是顯著性,“高知識(shí)存量企業(yè)”樣本(0.083 1,1%)都高于“低知識(shí)存量企業(yè)”樣本(0.052 3,10%),可見(jiàn)“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)知識(shí)存量較多的企業(yè)具有更強(qiáng)且更為顯著的創(chuàng)新績(jī)效提升作用。(3)列為調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果,“知識(shí)存量”的估計(jì)系數(shù)顯著為正,表明企業(yè)知識(shí)存量的增加可以顯著提高其創(chuàng)新績(jī)效;“示范城市×知識(shí)存量”交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)也顯著為正,表明“知識(shí)存量”變量對(duì)“示范城市”變量影響“發(fā)明專利申請(qǐng)量”變量具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用,即企業(yè)知識(shí)存量的增加可以顯著增強(qiáng)“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)其創(chuàng)新績(jī)效的提升作用。由此,研究假說(shuō)H3-1得到驗(yàn)證。
表9 企業(yè)知識(shí)存量的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果
(2)企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性檢驗(yàn)
不同規(guī)模的企業(yè)所掌握的生產(chǎn)資源與創(chuàng)新要素存在較大差異,在外生因素沖擊下可能產(chǎn)生差異化創(chuàng)新績(jī)效效應(yīng)。對(duì)不同規(guī)模企業(yè)的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表10,可以發(fā)現(xiàn):“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)不同規(guī)模的企業(yè)均具有創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng),且對(duì)大規(guī)模企業(yè)的作用相對(duì)更強(qiáng);“企業(yè)規(guī)?!钡恼蛘{(diào)節(jié)效應(yīng)顯著,即企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大不僅可以顯著提高其創(chuàng)新績(jī)效,還可以顯著增強(qiáng)“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)其創(chuàng)新績(jī)效的提升作用。由此,研究假說(shuō)H3-2得到驗(yàn)證。
表10 企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果
(3)融資約束的異質(zhì)性檢驗(yàn)
現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為融資約束是阻礙企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素之一(Czarnitzki et al,2011)[31],考慮到不同企業(yè)面臨的融資約束存在差異,本文進(jìn)一步檢驗(yàn)企業(yè)融資約束的異質(zhì)性,分析結(jié)果見(jiàn)表11。可以發(fā)現(xiàn):“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)面臨不同程度融資約束的企業(yè)均具有創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng),且對(duì)低融資約束企業(yè)的作用相對(duì)更強(qiáng);“融資約束”具有顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用,即企業(yè)融資約束的減弱不僅可以顯著提高其創(chuàng)新績(jī)效,還可以顯著增強(qiáng)“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)其創(chuàng)新績(jī)效的提升作用。由此,研究假說(shuō)H3-3得到驗(yàn)證。
表11 融資約束的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果
(4)高管研發(fā)背景的異質(zhì)性檢驗(yàn)
不同企業(yè)高管的職業(yè)背景具有差異化特征,而不同職業(yè)背景的高管對(duì)待外部沖擊的響應(yīng)以及創(chuàng)新活動(dòng)的態(tài)度又存在較大差異。對(duì)此,本文進(jìn)一步檢驗(yàn)企業(yè)高管研發(fā)背景的異質(zhì)性,估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表12。可以發(fā)現(xiàn):“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)僅對(duì)高管研發(fā)背景較強(qiáng)的企業(yè)具有顯著的創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng),而對(duì)高管研發(fā)背景較弱企業(yè)的影響不顯著;“研發(fā)高管數(shù)量”具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用,即企業(yè)研發(fā)高管數(shù)量的增加不僅可以顯著提高其創(chuàng)新績(jī)效,還可以顯著增強(qiáng)“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)其創(chuàng)新績(jī)效的提升作用。由此,研究假說(shuō)H3-4得到驗(yàn)證。
表12 高管研發(fā)背景的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果
上述研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于打破知識(shí)溢出的地理桎梏,實(shí)現(xiàn)和增強(qiáng)知識(shí)的跨區(qū)域溢出效應(yīng)。那么,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否激勵(lì)企業(yè)的探索性創(chuàng)新行為?能否提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量?對(duì)此,本文進(jìn)一步探討網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新路徑和創(chuàng)新質(zhì)量的影響。具體地,在創(chuàng)新路徑上,采用“探索性專利數(shù)量”和“探索性專利占比”兩個(gè)變量,其中對(duì)探索性專利的界定主要依據(jù)Jansen等(2006)的研究[45];在創(chuàng)新質(zhì)量上,采用“知識(shí)寬度加權(quán)發(fā)明專利量”和“專利范圍加權(quán)發(fā)明專利量”兩個(gè)變量,其中知識(shí)寬度和專利范圍的測(cè)算主要參考張杰和鄭文平(2018)、Lerner(1994)的方法[46-47]。根據(jù)表13的分析結(jié)果:無(wú)論被解釋變量為探索性專利的絕對(duì)數(shù)量還是相對(duì)數(shù)量,“示范城市”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,表明“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)促進(jìn)了企業(yè)的探索性創(chuàng)新行為,即改善了企業(yè)創(chuàng)新路徑;無(wú)論被解釋變量是“知識(shí)寬度加權(quán)發(fā)明專利量”還是“專利范圍加權(quán)發(fā)明專利量”,“示范城市”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,表明“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)促進(jìn)了企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng),即提高了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量。
表13 “寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新路徑和創(chuàng)新質(zhì)量的影響
當(dāng)前,以信息技術(shù)、人工智能為代表的新興科技快速發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為高質(zhì)量發(fā)展的新引擎,完善的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施則成為國(guó)內(nèi)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要來(lái)源,因而積極推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要、搶占科技和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)的重要戰(zhàn)略舉措。本文以“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),采用2010—2018年A股上市公司的微觀數(shù)據(jù),運(yùn)用多期雙重差分模型分析得到以下結(jié)論:“寬帶中國(guó)”示范城市建設(shè)顯著并穩(wěn)健地提高了企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,并且有助于改善企業(yè)創(chuàng)新路徑和提高企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量;強(qiáng)化知識(shí)溢出效應(yīng)、促進(jìn)企業(yè)人力資本積累、降低企業(yè)成本、推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的重要傳導(dǎo)機(jī)制,其中知識(shí)溢出路徑的作用最大;相對(duì)而言,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)知識(shí)存量較多、規(guī)模較大、融資約束較低、高管研發(fā)背景較強(qiáng)的企業(yè)具有更強(qiáng)的創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng);網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善有助于打破知識(shí)溢出的地理桎梏,提高知識(shí)跨區(qū)域溢出效應(yīng),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識(shí)溢出本地效應(yīng)與外地效應(yīng)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的協(xié)同促進(jìn)作用。
本文研究結(jié)論具有以下政策啟示:第一,要進(jìn)一步加大網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度,并高度重視網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)的區(qū)域協(xié)調(diào)問(wèn)題。一方面,各地區(qū)應(yīng)當(dāng)加大網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資,并積極推動(dòng)知識(shí)的跨區(qū)域溢出,從而更好地促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。另一方面,必須高度重視“數(shù)字鴻溝”問(wèn)題,避免網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施差距拉大帶來(lái)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡加劇?!丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確指出:我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)??焖贁U(kuò)張,但發(fā)展不平衡、不充分、不規(guī)范的問(wèn)題較為突出。當(dāng)各地區(qū)大力搶占數(shù)字經(jīng)濟(jì)制高點(diǎn)的同時(shí),也應(yīng)當(dāng)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的總體布局,實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。第二,欠發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)積極利用網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)強(qiáng)化知識(shí)溢出效應(yīng)的作用,尤其是要充分利用跨區(qū)域知識(shí)溢出促進(jìn)本地企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和跨越式發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于打破知識(shí)溢出的地理桎梏,增強(qiáng)知識(shí)溢出的外地效應(yīng),因而網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善有助于更好地引進(jìn)和吸收外部知識(shí)與技術(shù),促進(jìn)本地企業(yè)的知識(shí)積累和技術(shù)創(chuàng)新。特別是對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)而言,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將成為其科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。第三,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)低融資約束企業(yè)具有更強(qiáng)的創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng),因此,拓寬企業(yè)的融資渠道,降低企業(yè)融資約束將有助于進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用。
本文從理論和實(shí)證兩個(gè)方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的作用機(jī)制與異質(zhì)性進(jìn)行了探討,但仍然存在一些不足,比如:相關(guān)變量(如知識(shí)溢出)的測(cè)算方法有待改進(jìn)和進(jìn)一步細(xì)化,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響可能還存在其他路徑,企業(yè)層面以外的異質(zhì)性(如城市層面的異質(zhì)性)研究也具有重要意義,等等,這些都是未來(lái)可進(jìn)一步拓展的研究方向。