林 峰 林淑佳 李宏兵

一、引言

中國經(jīng)濟已由高速增長階段進入高質(zhì)量發(fā)展階段，以數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化為主要特征的第四次工業(yè)革命正孕育興起，“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略加速了中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級與技術革新。2015年國務院發(fā)布的《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》明確指出“要把互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新成果與經(jīng)濟社會各領域深度融合，推動技術進步、效率提升和組織變革”。隨著互聯(lián)網(wǎng)與各行業(yè)不斷深入融合，“互聯(lián)網(wǎng)+”對實體經(jīng)濟、政務服務和民生保障的助推作用日益顯現(xiàn)。根據(jù)網(wǎng)信辦發(fā)布的2020年《數(shù)字中國發(fā)展報告》，中國數(shù)字經(jīng)濟總量已躍居世界第二，數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重達到7.8%。與此同時，數(shù)字政務、數(shù)字生活和數(shù)字文化也快速滲透至公共服務與社會生活。移動政務、網(wǎng)約車、網(wǎng)購平臺等數(shù)字化舉措給中國居民帶來了工作和生活上的便捷，公眾號、朋友圈、新聞客戶端則成為分享信息和知識的重要渠道。“互聯(lián)網(wǎng)+”不僅為中國經(jīng)濟發(fā)展提供了創(chuàng)新驅(qū)動引擎，也為中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了技術基礎，形成了以互聯(lián)網(wǎng)為生產(chǎn)要素的創(chuàng)新發(fā)展新業(yè)態(tài)。自2011年開始，中國專利申請量和授權(quán)量穩(wěn)居世界第一位，國家創(chuàng)新能力排名從2011年的第29位提升至2020年的第14位。2021年11月中國正式申請加入《數(shù)字經(jīng)濟伙伴關系協(xié)定》(DEPA)，這也為企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新提供了重要契機。因此，在依靠“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略來實現(xiàn)經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換的關鍵節(jié)點，檢驗與分析“互聯(lián)網(wǎng)+”對中國企業(yè)技術創(chuàng)新的作用效果，顯然具有重要的理論意義和實踐價值。

2015年李克強總理在政府工作報告中首次提出制定“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，并將“互聯(lián)網(wǎng)+”概念上升為國家戰(zhàn)略。其后，學術界和政策制定者對“互聯(lián)網(wǎng)+”的賦能作用進行了全面解讀、探索與實踐?，F(xiàn)有研究不僅從理論上探討了以互聯(lián)網(wǎng)為代表的產(chǎn)業(yè)融合問題，也從經(jīng)驗上佐證了互聯(lián)網(wǎng)引致的技術創(chuàng)新效應。在區(qū)域和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新層面，“互聯(lián)網(wǎng)+”模式的推廣促進了創(chuàng)新要素與有形生產(chǎn)要素的融合發(fā)展，有利于區(qū)域產(chǎn)業(yè)分工和創(chuàng)新融合。黃群慧等(2019)構(gòu)建的超邊際一般均衡模型表明，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展顯著促進了城市整體生產(chǎn)率的提升，并以互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)等作為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的代理指標進行了經(jīng)驗佐證。余泳澤等(2021)采用主成分方法構(gòu)建了城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)，從理論和實證的角度驗證了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對技術創(chuàng)新產(chǎn)生的積極影響。蔣仁愛等(2021)基于地級市面板數(shù)據(jù)的分析表明，互聯(lián)網(wǎng)普及率的提高有利于城市創(chuàng)新效率提升。周宇等(2021)使用互聯(lián)網(wǎng)普及率和應用率的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，“互聯(lián)網(wǎng)+”通過提高市場競爭程度促進了高技術產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新。在企業(yè)創(chuàng)新層面，伴隨著資源共享平臺、數(shù)字化創(chuàng)新平臺的出現(xiàn)，小微企業(yè)和農(nóng)村企業(yè)有機會參與到合作創(chuàng)新和自主創(chuàng)新的過程中，促進了互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的包容性發(fā)展(湛泳、徐樂，2017)。王金杰等(2018)以城市互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入數(shù)衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)能夠顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新績效。沈國兵、袁征宇(2020)基于城市互聯(lián)網(wǎng)普及率的分析表明，互聯(lián)網(wǎng)化活動能夠顯著促進企業(yè)技術創(chuàng)新。與此同時，伴隨著智慧時代的到來，人工智能技術為實體經(jīng)濟與互聯(lián)網(wǎng)虛擬經(jīng)濟深度融合創(chuàng)造了條件(何玉長、方坤，2018)?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”與人工智能的結(jié)合將不同智能數(shù)據(jù)庫聯(lián)結(jié)成統(tǒng)一的集成生態(tài)，讓來自研發(fā)者、生產(chǎn)者、消費者等各個終端的數(shù)據(jù)能夠跨空間有效互動，促進開放式、分布式的創(chuàng)新發(fā)展(陳巖等，2020)。因此，在《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》中，人工智能被列為“互聯(lián)網(wǎng)+”重點推進的領域之一。但目前僅有少數(shù)文獻涉及了數(shù)字化與智能化建設的交互作用。程虹、袁璐雯(2020)基于企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析表明，機器人使用會通過工藝創(chuàng)新促進企業(yè)質(zhì)量改進。劉佳琪、孫浦陽(2021)的研究表明，在人工智能滲透率較高的行業(yè)中，數(shù)字進口對企業(yè)創(chuàng)新的激勵作用更為明顯，進而證實了人工智能和數(shù)字進口的協(xié)同創(chuàng)新作用。

盡管上述研究已經(jīng)較為清晰地梳理了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，但仍存在以下兩方面的局限性：第一，在研究指標方面，現(xiàn)有研究主要圍繞“互聯(lián)網(wǎng)化”展開經(jīng)驗分析，不少學者采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)等互聯(lián)網(wǎng)化指標來表征“互聯(lián)網(wǎng)+”(石喜愛等，2018；肖利平，2018)，但在經(jīng)濟政策分析中，“互聯(lián)網(wǎng)化”不能等同于“互聯(lián)網(wǎng)+”。正如韓先鋒等(2020)指出的，“互聯(lián)網(wǎng)+”是一個較為復雜的系統(tǒng)工程，包括互聯(lián)網(wǎng)普及率在內(nèi)的單一指標僅能反映“互聯(lián)網(wǎng)+”的局部事實，并不能揭示“互聯(lián)網(wǎng)+”的綜合特征。“互聯(lián)網(wǎng)+”的本質(zhì)是要求實體企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立緊密聯(lián)盟來進行互聯(lián)網(wǎng)技術滲透，核心內(nèi)涵體現(xiàn)在實體經(jīng)濟與互聯(lián)網(wǎng)虛擬經(jīng)濟深度融合的過程(趙振，2015)。因此，僅采用互聯(lián)網(wǎng)化指標顯然不能刻畫“互聯(lián)網(wǎng)+”微觀主體的深度融合效果；第二，在研究視角方面，現(xiàn)有文獻大多關注數(shù)字化建設對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，但未重視智能化建設引致的協(xié)同創(chuàng)新效應?？紤]到智能化與數(shù)字化存在較強的交互性，例如數(shù)字技術的快速發(fā)展聯(lián)結(jié)起人與機器的“對話”，推動了新一輪信息革命浪潮(何大安，2018)。因此，從城市智能化與數(shù)字化的交互視角揭示中國企業(yè)技術創(chuàng)新的動能，顯然具有重要的研究價值。鑒于此，本文在構(gòu)建數(shù)理模型的基礎上，從企業(yè)微觀層面檢驗“互聯(lián)網(wǎng)+”的技術創(chuàng)新效應和城市智能化的協(xié)同創(chuàng)新效應，這是對現(xiàn)有研究的有益補充。

與現(xiàn)有研究相比，本文可能在以下三個方面有所拓展：(1)將“互聯(lián)網(wǎng)+”嵌入企業(yè)創(chuàng)新數(shù)理模型中，構(gòu)建了“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新影響的理論基礎；(2)結(jié)合騰訊研究院大數(shù)據(jù)與中國專利微觀數(shù)據(jù)，將城市特征影響企業(yè)技術創(chuàng)新的研究樣本和數(shù)據(jù)擴展到新的層次。騰訊研究院通過匯總騰訊、京東、攜程、美團等多家互聯(lián)網(wǎng)公司的全樣本大數(shù)據(jù)，評估了全國351個城市在數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政務、數(shù)字文化、數(shù)字生活等維度的“互聯(lián)網(wǎng)+”水平，大數(shù)據(jù)分析有助于全面刻畫“互聯(lián)網(wǎng)+”微觀主體的融合效果。本文通過匹配2017年中國專利數(shù)據(jù)庫和245個城市的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)，以31580家企業(yè)的專利申請數(shù)作為企業(yè)技術創(chuàng)新的代理指標，同時引入數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)計算的城市地形起伏度作為“互聯(lián)網(wǎng)+”的有效工具變量，從微觀層面揭示了城市“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用；(3)本文進一步考察了企業(yè)技術創(chuàng)新的調(diào)節(jié)機制，證明了城市智能化與“互聯(lián)網(wǎng)+”的協(xié)同創(chuàng)新作用，為推進城市智能化建設和數(shù)字化建設“雙建聯(lián)動”提供了新思路。

本文余下結(jié)構(gòu)為：第二部分構(gòu)建理論模型，并提出研究假說；第三部分介紹計量模型；第四部分呈現(xiàn)實證分析結(jié)果；第五部分是擴展性檢驗；最后是本文結(jié)論與政策含義。

二、理論模型

(一)“互聯(lián)網(wǎng)+”影響企業(yè)技術創(chuàng)新的均衡框架

本文首先理論推演“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，并據(jù)此討論“互聯(lián)網(wǎng)+”與企業(yè)技術創(chuàng)新之間的邏輯關系。基于Bertschek(1995)的創(chuàng)新模型，本文構(gòu)建一個寡頭市場的局部均衡模型。假設新企業(yè)可以自由進入本國市場，且企業(yè)生產(chǎn)有差異性的替代品，進而保證市場價格的差異化。pi表示企業(yè)i的價格，由企業(yè)的產(chǎn)品數(shù)量(qi和Q～i)和質(zhì)量共同決定。qi表示企業(yè)i的產(chǎn)量，Q～i表示企業(yè)i以外的其他企業(yè)的總產(chǎn)量。產(chǎn)品質(zhì)量由企業(yè)i的技術創(chuàng)新(innovation)來衡量。因此，企業(yè)i的價格可以表示為：

pi=pi(qi,Q～i,innovationi)

(1)

根據(jù)Bertschek(1995)，企業(yè)的創(chuàng)新活動可以分為產(chǎn)品創(chuàng)新和流程創(chuàng)新。通常而言，產(chǎn)品創(chuàng)新會提高企業(yè)的生產(chǎn)成本，而流程創(chuàng)新會降低企業(yè)的生產(chǎn)成本。由于本文關注的是產(chǎn)品創(chuàng)新效應，因而可以假定國內(nèi)市場供應量(即qi和Q～i)的增加會降低pi，而產(chǎn)品質(zhì)量的提高會增加pi，即存在?pi/?qi<0，?pi/?Q～i<0，?pi/?innovationi>0。

假定企業(yè)i生產(chǎn)的邊際成本ci由產(chǎn)品質(zhì)量、要素投入價格和當?shù)氐摹盎ヂ?lián)網(wǎng)+”水平共同決定。在僅投入要素進行生產(chǎn)的情況下，邊際成本通常為正數(shù)。例如，出租汽車企業(yè)要想拓展更多用戶，就必須增加車輛購置的成本；制造型企業(yè)要擴大生產(chǎn)規(guī)模，就必須增加廠房改造的成本。因此，在僅考慮資本、勞動力等有形生產(chǎn)要素時，要素投入價格和產(chǎn)品質(zhì)量的提高通常會增加企業(yè)的邊際成本(Lin and Lin，2010)，即滿足?ci/?wi>0，?ci/?innovationi>0。本文將“互聯(lián)網(wǎng)+”作為無形生產(chǎn)要素嵌入邊際成本的原因在于，“互聯(lián)網(wǎng)+”的大數(shù)據(jù)使得企業(yè)與消費者、企業(yè)與企業(yè)之間的關聯(lián)成本大大下降，從而加速了信息成本、溝通成本和生產(chǎn)成本的“零邊際成本”進程(Zhong and Jiang，2021)。例如，對于網(wǎng)約車企業(yè)，增加一輛車和一個司機的成本基本可以忽略不計；對于住宿服務企業(yè)，增加一間新出租屋的成本幾乎為零。數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)鏈的“扁平化”也迅速降低了制造業(yè)企業(yè)的邊際成本(Zheng et al.，2021)。因此，企業(yè)可以借助“互聯(lián)網(wǎng)+”帶來的“零邊際成本”優(yōu)勢實現(xiàn)范圍經(jīng)濟分工。因此，本文將邊際成本函數(shù)設定為：

(2)

其中，wi表示要素投入價格，internet表示“互聯(lián)網(wǎng)+”水平，internet∈(0,+∞)。θ為常數(shù)。α和1-α分別表示要素價格和產(chǎn)品質(zhì)量對邊際成本的彈性，0<α<1。此外，企業(yè)i在技術創(chuàng)新過程中還存在固定成本，表示為Ci。根據(jù)式(1)和式(2)，企業(yè)i的利潤可以表示為：

πi=pi(qi,Q～i,innovationi)qi-ci(wi,innovationi,internet)qi-Ci

(3)

對式(3)進行全微分處理，可以得到：

(4)

在利潤最大化的條件下(即dπi=0)，進一步將式(4)對internet求導，可以得到：

(5)

假定“互聯(lián)網(wǎng)+”不會直接影響企業(yè)產(chǎn)品數(shù)量(qi和Q～i)、要素價格和企業(yè)固定成本，即滿足dqi/dinternet=0，dQ～i/dinternet=0，dwi/dinternet=0，dCi/dinternet=0。主要是基于以下考慮：首先，作為無形生產(chǎn)要素的投入，“互聯(lián)網(wǎng)+”主要影響企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量，但不會直接影響企業(yè)生產(chǎn)數(shù)量；其次，由于突破性創(chuàng)新的不確定性較高，“互聯(lián)網(wǎng)+”通常不會引起要素投入組合和要素價格的即時變動；最后，倘若“互聯(lián)網(wǎng)+”不會引起財政政策、貨幣政策等外生沖擊，那么企業(yè)通常不會調(diào)整創(chuàng)新過程中的固定成本(Jaimovich and Floetotto，2008)。因此，根據(jù)式(5)和式(2)，可以得到如下關系式：

(6)

借鑒Bertschek(1995)的做法，假定提高產(chǎn)品質(zhì)量的邊際收益要大于其邊際成本，即滿足?pi/?innovationi>?ci/?innovationi。這樣的假設顯然是合乎現(xiàn)實的，保證了企業(yè)即使在信息不對稱的情況下，也會有提高產(chǎn)品質(zhì)量的創(chuàng)新激勵。從式(6)可以發(fā)現(xiàn)，dinnovationi/dinternet>0。本文據(jù)此提出第一個可供檢驗的假說：

假說1:“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展有利于企業(yè)技術創(chuàng)新水平的提升。

上述理論模型刻畫了城市“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用。在此基礎上，本文通過文獻梳理的方式進一步闡釋“互聯(lián)網(wǎng)+”可能的作用機制。第一，“互聯(lián)網(wǎng)+”降低了企業(yè)獲取創(chuàng)新要素和學習技術的成本。企業(yè)研發(fā)人員通過學術網(wǎng)頁、研發(fā)論壇等渠道，能夠快速學習前沿技術和知識，推動創(chuàng)新性思維碰撞，加速人力資本的積累。企業(yè)基于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈構(gòu)建了跨區(qū)域、跨部門的網(wǎng)絡協(xié)作虛擬平臺，也減少了企業(yè)間的合作障礙，降低了研發(fā)合作的成本(Wu et al.，2016；黃節(jié)根等,2021)。第二，“互聯(lián)網(wǎng)+”提高了企業(yè)創(chuàng)新要素的配置效率。在互聯(lián)網(wǎng)時代，通過維基百科、在線論壇等形式無償分享知識、解決技術難題的現(xiàn)象日益普遍(Levine and Prietula，2014)。企業(yè)對研發(fā)流程實行互聯(lián)網(wǎng)管理，有效整合了內(nèi)外部資源，提高了創(chuàng)新要素的利用效率。第三，“互聯(lián)網(wǎng)+”為企業(yè)創(chuàng)新活動提供了資金保障。一方面，企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)降低了生產(chǎn)、運營和交易成本，因而有更充足的資金投入到研發(fā)和創(chuàng)新領域(韓先鋒等，2019)；另一方面，“互聯(lián)網(wǎng)+”使得企業(yè)技術創(chuàng)新的融資渠道更加豐富，創(chuàng)新支持也更具靶向性(沈國兵、袁征宇，2020)。第四，“互聯(lián)網(wǎng)+”能夠優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新流程，減少無效創(chuàng)新。移動用戶論壇、新版APP內(nèi)測等市場分析模式已日益普遍，“互聯(lián)網(wǎng)+”大數(shù)據(jù)全面挖掘了用戶資源的研發(fā)價值。在需求分析階段，企業(yè)能更加精準地了解用戶的真實需求和體驗反饋，開發(fā)可行性高、市場應用前景好的創(chuàng)新產(chǎn)品。而在測試和控制階段，企業(yè)能夠及時獲取用戶反饋，并在研發(fā)階段修正創(chuàng)新路徑(Paunov and Rollo，2016)。

(二)“互聯(lián)網(wǎng)+”與城市智能化的協(xié)同創(chuàng)新作用

在大數(shù)據(jù)和智能化浪潮下，人工智能的快速發(fā)展顯著提高了信息化和數(shù)字化的效率，為企業(yè)創(chuàng)新提供了未來突破方向。在需求分析階段，人工智能使得企業(yè)能夠預見更廣闊的產(chǎn)品創(chuàng)新空間，通過“互聯(lián)網(wǎng)+”等數(shù)字化途徑獲取消費市場的最新信息和創(chuàng)新理念(Bresciani et al.，2021)；在研發(fā)控制階段，人工智能使得研發(fā)人員能夠更從容地面對“互聯(lián)網(wǎng)+”帶來的“數(shù)據(jù)大爆炸”，并且更精準地獲取全球前沿知識和技術；在成果轉(zhuǎn)化階段，人工智能使得企業(yè)基于“互聯(lián)網(wǎng)+”大數(shù)據(jù)打造的營銷管理、金融運轉(zhuǎn)、風險控制等數(shù)據(jù)庫能夠?qū)崿F(xiàn)深度聯(lián)結(jié)，有利于培育更高效的創(chuàng)新生態(tài)(石大千等，2020)。

“互聯(lián)網(wǎng)+”與城市智能化的協(xié)同創(chuàng)新作用體現(xiàn)在：第一，以“互聯(lián)網(wǎng)+”為代表的數(shù)字化變革可以借助城市智能化打破“數(shù)據(jù)孤島”邊界，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的跨空間互聯(lián)，從而豐富企業(yè)的創(chuàng)新數(shù)據(jù)儲備(戚聿東、肖旭，2020)。同時，城市智能化賦予了消費者寬闊的選擇空間和計劃菜單，增強其對大數(shù)據(jù)驅(qū)動型智能產(chǎn)品的消費習慣，拓展了智能產(chǎn)品的創(chuàng)新模式和類型(王欣等，2021)；第二，“互聯(lián)網(wǎng)+”帶來的數(shù)字化發(fā)展主要以市場驅(qū)動為主，往往會產(chǎn)生應用創(chuàng)新較多、核心技術創(chuàng)新不足等問題(郭吉濤、梁爽，2021)。而城市智能化建設能引導資本流向核心高科技產(chǎn)業(yè)，提升企業(yè)核心技術創(chuàng)新能力。尤其是在擁有智慧物流、智慧社區(qū)和智慧金融的智能化城市中，企業(yè)可以更加精準地整合和處理市場信息，從而降低了交易成本和創(chuàng)新的不確定，為企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)提供了所需資金(何大安，2018)；第三，城市交通網(wǎng)絡、醫(yī)療網(wǎng)絡和社區(qū)服務網(wǎng)絡的智能化建設不僅提高了居民生活的便利度，也吸引了更多創(chuàng)新人才匯聚，為企業(yè)技術創(chuàng)新儲備了更豐富的人力資本(Allam and Dhunny，2019)。與此同時，城市公共服務智能化會吸引更多創(chuàng)新型企業(yè)入駐，進而加速企業(yè)技術創(chuàng)新的進程(袁航、朱承亮，2020)；第四，城市智能化引導企業(yè)基于“互聯(lián)網(wǎng)+”進行公平競爭，充分發(fā)揮企業(yè)創(chuàng)新的正外部性。企業(yè)在創(chuàng)新過程中大規(guī)模地應用數(shù)字化技術，容易引發(fā)隱私侵權(quán)、數(shù)據(jù)濫用等問題。而城市智能化建設能夠推動企業(yè)、居民和政府共同參與創(chuàng)新研發(fā)，產(chǎn)生具有商業(yè)價值的、公平競爭的、不與社會公共利益相悖的創(chuàng)新訴求(Leite，2022)，激勵企業(yè)創(chuàng)造正外部性的創(chuàng)新收益。此外，城市智能化建設還能幫助小微企業(yè)解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)融入的難題，降低數(shù)據(jù)壟斷的風險，充分調(diào)動小微企業(yè)的創(chuàng)新活力(Hansen and B?gh，2021)?；谏鲜龇治?，本文提出第二個可供檢驗的假說：

假說2：“互聯(lián)網(wǎng)+”與城市智能化具有協(xié)同創(chuàng)新作用。隨著城市智能化水平的提高，“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用會顯著增強。

三、計量模型設計

(一)計量模型與變量選取

為檢驗“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，借鑒陳維濤等(2019)的設定，本文構(gòu)建如下的計量模型：

lninnovationic=α0+α1lninternetc+δX+θj+εic

(7)

其中，i代表企業(yè)，c代表城市，innovationic代表c城市i企業(yè)的專利申請數(shù)，衡量企業(yè)的技術創(chuàng)新能力。internetc為“互聯(lián)網(wǎng)+”變量，反映c城市的“互聯(lián)網(wǎng)+”水平。X代表控制變量，不僅包括人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、研發(fā)人員數(shù)量、財政支出、外商直接投資等城市層面的控制變量，還包括國有企業(yè)虛擬變量、外資企業(yè)虛擬變量等企業(yè)層面的控制變量(1)由于中國專利數(shù)據(jù)庫尚未提供企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模等信息，因此本文僅引入企業(yè)層面的虛擬變量。。為了控制其他難于觀測的因素，我們還加入了企業(yè)所在j行業(yè)(國民經(jīng)濟行業(yè)分類2分位)的行業(yè)固定效應。εic為隨機誤差項。主要變量的選取依據(jù)和度量方法如下：

1.企業(yè)技術創(chuàng)新

本文以企業(yè)專利申請數(shù)作為技術創(chuàng)新的代理指標，主要是考慮到：一方面，專利申請數(shù)能夠即時反映企業(yè)當年的創(chuàng)新活動情況，與創(chuàng)新產(chǎn)出息息相關，是具備實際經(jīng)濟價值的知識資產(chǎn)(陳愛貞、張鵬飛，2019)；另一方面，研發(fā)支出等創(chuàng)新投入無法反映企業(yè)人力資本、智慧網(wǎng)絡建設以及新知識的引進吸收等創(chuàng)新活動(Yu and Hong，2016)。為此，本文主要從創(chuàng)新產(chǎn)出層面考察企業(yè)技術創(chuàng)新的變化。借鑒諸竹君等(2018)，本文采用國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利這三種專利的申請總數(shù)來反映企業(yè)的技術創(chuàng)新產(chǎn)出，對其加1后取對數(shù)得到技術創(chuàng)新指標(lninnovation)。

2.城市“互聯(lián)網(wǎng)+”水平

本文采用騰訊研究院大數(shù)據(jù)測算的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)反映城市“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展水平。與寬帶接入用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)普及率等指標相比，“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)更加強調(diào)互聯(lián)網(wǎng)在中國經(jīng)濟、政務、文化、生活等方面的綜合應用情況，指標的統(tǒng)計范圍也更加系統(tǒng)全面。通過數(shù)據(jù)標準化、專家評分確定權(quán)重等方法，計算數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政務、數(shù)字文化和數(shù)字生活四個分指數(shù)，再對四個分指數(shù)進行加權(quán)平均得到如下的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)(internet)：

internetc=ωeinternet_ec+ωpinternet_pc+ωcinternet_cc+ωlinternet_lc

(8)

上式中，數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)(internet_e)由10大細分行業(yè)的機構(gòu)公眾號指標、支付和理財類指標、商品和服務交易類指標、用云量和企業(yè)微信類指標進行加權(quán)平均得到，以評估云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)與各個經(jīng)濟部門的融合發(fā)展狀況；數(shù)字政務指數(shù)(internet_p)是由服務質(zhì)量星級、月活躍用戶數(shù)、重點行業(yè)豐富度等指標構(gòu)成，反映了城市政府政務服務數(shù)字化的情況；數(shù)字文化指數(shù)(internet_c)是基于騰訊新聞客戶端、視頻、在線文字、娛樂等數(shù)字文化產(chǎn)品的使用數(shù)據(jù)，由新聞評論量、點擊量、視頻點擊量、娛樂時長等指標構(gòu)成，反映了互聯(lián)網(wǎng)在文化精神領域的應用情況；數(shù)字生活指數(shù)(internet_l)由微信社交指數(shù)和社交支付兩類指標加權(quán)得到，涵蓋了微信好友數(shù)、群數(shù)、評論數(shù)、點贊數(shù)、紅包轉(zhuǎn)賬等指標，體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)與居民日常生活的交融程度。具體的指標體系設計如表1所示。各分指數(shù)是由原始值按百分比形式進行標準化后的數(shù)值，式(8)中的權(quán)重指標ωe、ωp、ωc和ωl采用專家背對背評分的方法得出。先由專家針對分指標的重要性給出1分(非常不重要)到5分(非常重要)，再將專家組成員的打分進行賦權(quán)，最終得到該指標的權(quán)重。本文對“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)進行對數(shù)化處理，“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)越高，代表城市“互聯(lián)網(wǎng)+”水平越高。

表1 “互聯(lián)網(wǎng)+”的指標體系設計

3.控制變量

借鑒現(xiàn)有文獻的做法，本文選取以下城市和企業(yè)層面的控制變量：(1)人均GDP(lngdpp)。經(jīng)濟較發(fā)達的城市在吸引科研資源和科研人才方面更有優(yōu)勢，這有利于企業(yè)技術創(chuàng)新。為此，本文以人均GDP的對數(shù)來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平；(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(lnind)。技術創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)息息相關，企業(yè)創(chuàng)新模式的選擇受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的制約與引導(馮根福等，2021)。為此，本文選取第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員與第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比例，對其取對數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；(3)研發(fā)人員數(shù)量(lnrdl)?？蒲腥瞬攀侵匾膭?chuàng)新投入要素，本文采用研發(fā)人員數(shù)占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員數(shù)的比重，對其取對數(shù)來衡量；(4)科學技術支出(lntec)。科研經(jīng)費的大量投入會直接影響創(chuàng)新產(chǎn)出的水平，本文選取科學技術支出與工業(yè)企業(yè)數(shù)的比值，對其取對數(shù)來衡量；(5)外商直接投資(lnfdi)。引進外資先進技術并利用技術溢出效應促進本地消化吸收能力，是推動企業(yè)自主創(chuàng)新的重要途徑。為此，本文以實際利用外資額的對數(shù)來衡量外商直接投資；(6)財政支出(lngov)。財政支出較充裕的城市往往具備較完善的科研基礎設施和吸引人才的政策紅利，進而影響企業(yè)技術創(chuàng)新的動力(董直慶、王輝，2021)。為此，本文選取地方一般公共預算支出的對數(shù)來表示；(7)國有企業(yè)虛擬變量(state)和外資企業(yè)虛擬變量(foreign)。相對于國有企業(yè)，外資企業(yè)通常具有更強的技術創(chuàng)新能力和更完善的創(chuàng)新渠道(劉斌、王乃嘉，2016)。為此，本文引入國有企業(yè)和外資企業(yè)的虛擬變量作為企業(yè)層面的控制變量。其中，國有企業(yè)包括國有獨資企業(yè)和國有聯(lián)營企業(yè)，外資企業(yè)包括中外合資經(jīng)營企業(yè)、外資獨資企業(yè)、外商投資股份有限公司、中外合作經(jīng)營企業(yè)和其他外商投資企業(yè)。

(二)數(shù)據(jù)說明

騰訊研究院已發(fā)布2015年和2017年的中國“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)，但由于統(tǒng)計口徑和構(gòu)造方法存在較大差異(2)例如2015年的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)是由“互聯(lián)網(wǎng)+基礎”、“互聯(lián)網(wǎng)+產(chǎn)業(yè)”等四個分指數(shù)構(gòu)成，而2017年的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)則由數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政務等四個分指數(shù)構(gòu)成。，本文并未將這兩年的指數(shù)進行綜合考察?？紤]到2015年“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略落地的時滯性，本文選取騰訊研究院編制的2017年中國“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)進行分析。結(jié)合微觀企業(yè)所在城市信息，本文最終選取245個地級市的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)，數(shù)據(jù)來源于《中國“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)報告(2018)》。城市人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、研發(fā)人員數(shù)量、科學技術支出、財政支出和外商直接投資的數(shù)據(jù)均來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。企業(yè)技術創(chuàng)新、國有企業(yè)和外資企業(yè)虛擬變量數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局的中國專利數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫收錄了自1985年《專利法》實施以來所有經(jīng)國家專利局處理的專利申請情況和企業(yè)信息。表2顯示了主要變量的統(tǒng)計特征。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

從表2可以看出，企業(yè)技術創(chuàng)新的均值為0.6343，表明企業(yè)平均專利申請數(shù)約為0.9項。245個城市的“互聯(lián)網(wǎng)+”水平存在較大差異，變異系數(shù)(標準差與均值之比)達到1.45?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”總指數(shù)排名前四的城市依次是深圳(3.3474)、廣州(2.9608)、北京(2.7371)和上海(2.4357)，這四個一線城市的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)遠遠高于中國城市“互聯(lián)網(wǎng)+”的平均值(0.7986)。為了直觀清晰地刻畫“互聯(lián)網(wǎng)+”與企業(yè)技術創(chuàng)新的聯(lián)動性，本文在圖1呈現(xiàn)了各城市的企業(yè)平均技術創(chuàng)新指標與“互聯(lián)網(wǎng)+”的線性擬合關系。可以看出，隨著城市“互聯(lián)網(wǎng)”水平的提高，平均技術創(chuàng)新能力呈現(xiàn)明顯提升趨勢，這也為本文的實證檢驗提供了基本的表征事實。

圖1 城市“互聯(lián)網(wǎng)+”與企業(yè)技術創(chuàng)新的擬合關系

四、實證結(jié)果分析

(一)基準回歸

表3呈現(xiàn)了“互聯(lián)網(wǎng)+”與企業(yè)技術創(chuàng)新關系的實證結(jié)果。為了消除模型可能存在的異方差，所有回歸均采用異方差穩(wěn)健t統(tǒng)計量(3)本文也采用聚類穩(wěn)健標準誤進行分析，結(jié)果依然穩(wěn)健。。在依次加入城市和企業(yè)層面控制變量的情況下，列(1)和列(2)中“互聯(lián)網(wǎng)+”變量在1%的水平上均顯著為正，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”顯著推動了中國企業(yè)的技術創(chuàng)新?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”水平每提高1%，企業(yè)技術創(chuàng)新能力將會提升0.0481%。列(3)進一步控制了行業(yè)固定效應，“互聯(lián)網(wǎng)+”變量與企業(yè)技術創(chuàng)新仍然在1%的水平上顯著正相關，這與假說1的預期相一致，即“互聯(lián)網(wǎng)+”在促進企業(yè)技術創(chuàng)新方面發(fā)揮了顯著且積極的作用。

表3 基準回歸結(jié)果

在控制變量方面，人均GDP、研發(fā)人員數(shù)量、科學技術支出和外商直接投資變量均在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出依賴于城市的經(jīng)濟基礎、科技投入和外資效益，這不僅體現(xiàn)了科技人才等創(chuàng)新要素是企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的動力源泉，也佐證了FDI是促進企業(yè)技術創(chuàng)新的重要渠道。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量的估計系數(shù)也顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)高級化有利于企業(yè)技術創(chuàng)新。財政支出變量在1%的水平上顯著為負，表明財政支出擴張會抑制企業(yè)技術創(chuàng)新。這可能是因為，財政支出擴張加劇了地方政府的財政壓力和晉升壓力(曹春方等，2014)，導致地方企業(yè)產(chǎn)生掠奪創(chuàng)新資源的動機。國有企業(yè)和外資企業(yè)的虛擬變量均在1%的水平上顯著為正，表明國有企業(yè)和外資企業(yè)都具有顯著的技術創(chuàng)新效應。但是不難發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)的技術創(chuàng)新效應要明顯強于外資企業(yè)?？赡艿脑蛟谟?，國有企業(yè)的研發(fā)地和專利申請地主要在本國，更加熟悉專利申請的政策流程，且能積極響應國家提出的創(chuàng)新倡議。而外資企業(yè)主要將研發(fā)任務放在母公司(李兵等，2016)，在專利申請方面的技術創(chuàng)新能力會稍弱于國有企業(yè)。

(二)工具變量回歸

除了“互聯(lián)網(wǎng)+”影響企業(yè)技術創(chuàng)新的單向因果關系，還可能存在技術創(chuàng)新影響“互聯(lián)網(wǎng)+”的單向因果關系。通常而言，技術創(chuàng)新水平越高的企業(yè)，越傾向于使用互聯(lián)網(wǎng)推廣其創(chuàng)新成果(杜丹清，2017)，這有助于“互聯(lián)網(wǎng)+”在城市范圍內(nèi)的應用和滲透。為解決潛在的內(nèi)生性問題，本文引入企業(yè)所在城市的地形起伏度作為“互聯(lián)網(wǎng)+”的工具變量。工具變量必須滿足相關性和外生性這兩個基本條件。一方面，地形起伏度這類地理信息變量具備天然的外生屬性，并不會直接影響企業(yè)層面的技術創(chuàng)新，即容易滿足外生性條件；另一方面，地形起伏度不僅會影響互聯(lián)網(wǎng)服務端的運營成本，也會影響互聯(lián)網(wǎng)客戶端的使用體驗(Prieger，2003)，即滿足了相關性條件。相較于平原地帶，山地丘陵地帶的信號較差、網(wǎng)絡不穩(wěn)定，互聯(lián)網(wǎng)信號覆蓋的范圍也較小，這會直接影響“互聯(lián)網(wǎng)+”的用云量和IDC帶寬。Baik and Liu(2019)指出，平原地帶微波多點分配技術的信號覆蓋范圍是100公里，但山地丘陵地區(qū)的信號覆蓋范圍會出現(xiàn)明顯下降。地形起伏度的計算源于地理空間數(shù)據(jù)云提供的數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)，并依據(jù)如下的計算公式：

(9)

其中，rdls表示每個柵格區(qū)的地形起伏度。首先，本文將全國地形圖劃分為5km×5km的柵格區(qū)(即a=25)，并利用ArcGIS軟件計算出每個柵格區(qū)內(nèi)的最高海拔max(h)、最低海拔min(h)和平均海拔avg(h)；其次，提取出柵格區(qū)內(nèi)的平原面積p(a)，即最大高差小于30km的區(qū)域面積；最后，依據(jù)上式計算每個柵格區(qū)的地形起伏度，各城市的地形起伏度為該城市覆蓋的所有柵格區(qū)的地形起伏度的平均值。為了確認工具變量的有效性，本文進行了弱識別檢驗和識別不足檢驗。從表4的檢驗結(jié)果可以看出，模型不僅拒絕了Kleibergen-Paap rk LM檢驗的“不可識別”原假設，還拒絕了Kleibergen-Paap rk Wald檢驗的“弱工具變量”原假設(F統(tǒng)計量遠大于Stock-Yogo弱識別檢驗的10%臨界值)。因此，檢驗結(jié)果表明，本文的工具變量滿足了相關性和外生性的基本要求，是合理的工具變量。

表4 工具變量回歸結(jié)果

表4呈現(xiàn)了工具變量兩階段最小二乘法(IV-2SLS)的估計結(jié)果?？梢钥闯?，在加入控制變量和行業(yè)固定效應后，列(1)至列(3)中“互聯(lián)網(wǎng)+”變量的系數(shù)符號和顯著性水平均未發(fā)生改變，仍然在1%的水平上顯著為正，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”能夠顯著推動企業(yè)技術創(chuàng)新。在克服內(nèi)生性問題后，“互聯(lián)網(wǎng)+”變量的系數(shù)值相比于OLS估計顯著增大。以列(3)為例，在控制行業(yè)固定效應的情況下，“互聯(lián)網(wǎng)+”水平每提高1%，企業(yè)技術創(chuàng)新將會提升0.1672%。這充分說明“互聯(lián)網(wǎng)+”的內(nèi)生性使得OLS估計產(chǎn)生了向下偏倚，從而低估了“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用。除了人均GDP，其他控制變量的估計結(jié)果也與OLS回歸結(jié)果相一致，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高級、研發(fā)人員和科學技術支出越多、外商直接投資金額越高的城市，企業(yè)的技術創(chuàng)新能力就越強。國有企業(yè)的技術創(chuàng)新效應仍然要強于外資企業(yè)。因此，工具變量的回歸結(jié)果驗證了基準回歸模型的合理性，這也進一步支持了假說1的理論預期。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為進一步保證回歸結(jié)果的可靠性，本文在表5中進行了一系列穩(wěn)健性檢驗。第一，為了更加謹慎地驗證基準回歸結(jié)果，本文重新選取其他指標作為工具變量進行穩(wěn)健性檢驗。借鑒盧福財、徐遠彬(2019)、張勛等(2020)的思路，本文選取城市到省會城市的距離作為“互聯(lián)網(wǎng)+”的工具變量。一方面，“互聯(lián)網(wǎng)+”與互聯(lián)網(wǎng)基礎設施密切相關，而互聯(lián)網(wǎng)基礎設施往往是由省會城市向周邊城市覆蓋，因此各城市到省會城市的距離能夠較好地滿足相關性條件；另一方面，城市間距離具備天然的外生屬性，并不會直接影響企業(yè)技術創(chuàng)新，即滿足外生性條件。我們根據(jù)各城市質(zhì)心經(jīng)緯度，計算出各城市與城市所在省份的省會城市之間的球面距離，數(shù)據(jù)來源于高德地圖開放平臺。列(1)的估計結(jié)果顯示，工具變量通過了弱相關和外生性的識別檢驗，且“互聯(lián)網(wǎng)+”變量在1%的水平上顯著為正，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”能夠顯著推動企業(yè)技術創(chuàng)新。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

第二，考慮到深圳、廣州、北京和上海這四個一線城市的“互聯(lián)網(wǎng)+”水平遠高于其他城市，本文剔除了“北上廣深”的企業(yè)樣本，以觀察結(jié)果是否穩(wěn)健。列(2)呈現(xiàn)了控制行業(yè)固定效應的結(jié)果，“互聯(lián)網(wǎng)+”變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”能夠顯著促進企業(yè)技術創(chuàng)新。在剔除一線城市樣本和控制行業(yè)固定效應的情況下，“互聯(lián)網(wǎng)+”水平每提高1%，企業(yè)技術創(chuàng)新能力將會提升0.062%，這進一步驗證了基準回歸結(jié)果的可靠性。

第三，本文進一步控制了基準模型中未能觀測的省份層面的影響因素?？紤]到教育、知識產(chǎn)權(quán)和性別結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響(吳超鵬、唐菂，2016；劉燦雷、高超，2021)，本文加入了教育投入、專利侵權(quán)和女性勞動力這三個省份層面的控制變量。其中，教育投入以各省教育經(jīng)費占GDP的比重，對其取對數(shù)來衡量，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。專利侵權(quán)以各省專利侵權(quán)糾紛立案數(shù)占專利授予數(shù)的比重，對其取對數(shù)來測度，數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局的《專利統(tǒng)計年報》。女性勞動力選取各省女性從業(yè)人員占從業(yè)總?cè)丝诘谋戎?，對其取對?shù)來衡量，數(shù)據(jù)來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。列(3)的估計結(jié)果顯示，“互聯(lián)網(wǎng)+”變量與企業(yè)技術創(chuàng)新顯著正相關，這充分說明“互聯(lián)網(wǎng)+”在推動企業(yè)技術創(chuàng)新方面發(fā)揮了重要作用。教育投入變量在1%的水平上顯著為正，表明增加教育投入有利于企業(yè)技術創(chuàng)新。專利侵權(quán)變量顯著為負，意味著專利侵權(quán)現(xiàn)象顯著抑制了企業(yè)技術創(chuàng)新。女性勞動力的系數(shù)值為負，但顯著性水平較弱，說明性別結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響并不明顯。

第四，考慮到企業(yè)專利申請數(shù)為非負整數(shù)，因此可以采用泊松(Poisson)計數(shù)模型進行估計。鑒于本文選取的專利申請數(shù)含有大量的零值(13837個，占全部樣本的43.8%)，有必要使用“零膨脹泊松(Zero-inflated Poisson，ZIP)”的最大似然估計。盡管泊松回歸模型要求泊松分布滿足期望和方差相等的“均等分散”，但無論泊松分布是否成立，使用零膨脹泊松估計并進行穩(wěn)健標準誤修正依然可以得到參數(shù)和標準誤的一致估計(Wooldridge，2010)。列(4)呈現(xiàn)了“ZIP+穩(wěn)健標準誤”的估計結(jié)果。可以看出，“互聯(lián)網(wǎng)+”變量仍然在1%的水平上顯著為正，這也進一步驗證了“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的助推作用。因此，以上穩(wěn)健性檢驗結(jié)果也進一步支持了基準模型的經(jīng)驗判斷。

五、擴展檢驗結(jié)果與分析

(一)“互聯(lián)網(wǎng)+”影響的異質(zhì)性分析

1.基于“互聯(lián)網(wǎng)+”類型的異質(zhì)性檢驗

本文選取的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)不僅涵蓋了245個城市的總指標，還報告了數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政務、數(shù)字文化和數(shù)字生活這四類“互聯(lián)網(wǎng)+”分指數(shù)(4)與總指標不同的是，騰訊研究院僅報告了百強城市的分指數(shù)，但這百強城市已經(jīng)覆蓋了本文絕大多數(shù)的企業(yè)樣本。，有助于探討“互聯(lián)網(wǎng)+”影響企業(yè)技術創(chuàng)新的異質(zhì)性特征。檢驗結(jié)果如表6所示。

表6 基于“互聯(lián)網(wǎng)+”類型的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

表6的檢驗結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟變量、數(shù)字文化變量和數(shù)字生活變量均顯著為正，表明互聯(lián)網(wǎng)在經(jīng)濟、文化和生活領域的融合顯著推動了中國企業(yè)的技術創(chuàng)新。從“互聯(lián)網(wǎng)+”類型的估計系數(shù)來看，數(shù)字文化對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用最為明顯，其次為數(shù)字生活和數(shù)字經(jīng)濟?？赡艿脑蛟谟冢菏紫?，數(shù)字文化促進了企業(yè)間文化交流，是消費者了解企業(yè)產(chǎn)品、企業(yè)了解消費特征的重要途徑(隋巖，2018)。數(shù)字文化使得企業(yè)獲取科技資訊的渠道變得更加豐富，科技創(chuàng)新成果推廣的便捷性與時效性也大大提升，有助于實現(xiàn)企業(yè)科技文化交流與跨行業(yè)互動。此外，科技前沿信息通過新聞或視頻客戶端能夠?qū)崿F(xiàn)精準推送，有利于企業(yè)技術創(chuàng)新；其次，數(shù)字生活指數(shù)中以“微信”為平臺的社交互動能夠提高企業(yè)內(nèi)部的溝通效率，微信紅包和轉(zhuǎn)賬等社交支付也大大縮短了企業(yè)小額訂單的周期，加快了企業(yè)技術創(chuàng)新的資金回流；最后，云計算、大數(shù)據(jù)等前沿技術為企業(yè)技術創(chuàng)新提供了數(shù)據(jù)和設備支撐，企業(yè)公眾號等數(shù)字化平臺也促進了企業(yè)創(chuàng)新信息的共享與整合，因此數(shù)字經(jīng)濟有效提高了企業(yè)專利轉(zhuǎn)化率和成果利用率。值得注意的是，數(shù)字政務變量的估計系數(shù)最小，且在10%的水平上顯著為負，說明數(shù)字政務在促進企業(yè)技術創(chuàng)新方面尚未發(fā)揮積極帶動作用。這可能是因為，2017數(shù)字政務尚未進入全面提升階段，尤其是數(shù)字政務的發(fā)展存在典型的空間不均衡。數(shù)字政務排名前四位的城市均在廣東省，依次為廣州、深圳、佛山和東莞，這種數(shù)字政務建設所引致的政治關聯(lián)可能會導致企業(yè)技術創(chuàng)新缺乏動力(袁建國等，2015)。

2.基于企業(yè)所有制的異質(zhì)性檢驗

本文根據(jù)企業(yè)所有制將樣本劃分為國有企業(yè)、私營企業(yè)與外資企業(yè)。其中，私營企業(yè)包括私營有限責任公司、私營股份有限公司、私營合伙企業(yè)和私營獨資企業(yè)，國有企業(yè)和外資企業(yè)的界定與前文一致。表7的分組回歸結(jié)果顯示，列(1)中“互聯(lián)網(wǎng)+”變量未通過顯著性檢驗，而列(2)和列(3)中的“互聯(lián)網(wǎng)+”變量均顯著為正，說明“互聯(lián)網(wǎng)+”顯著推動了外資企業(yè)與私營企業(yè)的技術創(chuàng)新，但對國有企業(yè)技術創(chuàng)新的影響并不顯著。這與沈國兵、袁征宇(2020)的結(jié)論相符?？赡艿脑蛟谟?，國有企業(yè)具有穩(wěn)定的市場和融資環(huán)境，其生產(chǎn)和創(chuàng)新并不主要依賴于“互聯(lián)網(wǎng)+”來謀求市場。而私營企業(yè)和外資企業(yè)經(jīng)營的目的是為了追逐利潤，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，更注重利用“互聯(lián)網(wǎng)+”大數(shù)據(jù)進行企業(yè)內(nèi)外部信息資源的傳遞與交互，進而能降低企業(yè)技術創(chuàng)新的成本和風險(楊德明、畢建琴，2019)。尤其是對于外資企業(yè)，“互聯(lián)網(wǎng)+”已成為其探索自主創(chuàng)新模式的關鍵渠道，因而更容易從“互聯(lián)網(wǎng)+”的技術溢出中獲益。

表7 基于企業(yè)所有制的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

3.基于企業(yè)密集型的異質(zhì)性檢驗

為識別企業(yè)密集型的異質(zhì)性特征，本文參照蘇丹妮等(2018)，根據(jù)國民經(jīng)濟行業(yè)分類，將行業(yè)二分位代碼為13-20的企業(yè)歸類為勞動密集型企業(yè)，將代碼為21-26及28-23的企業(yè)歸類為資本密集型企業(yè)，將代碼為27及34-41的企業(yè)歸類為技術密集型企業(yè)。表8的分組回歸結(jié)果顯示，列(1)至列(3)中“互聯(lián)網(wǎng)+”變量均顯著為正，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”對勞動密集型、資本密集型和技術密集型企業(yè)的技術創(chuàng)新都產(chǎn)生了顯著的促進作用，且對勞動密集型企業(yè)的促進效應更大。對此可能的解釋是，相對豐裕的資本保證了資本密集型企業(yè)和技術密集型企業(yè)的技術資源和生存時間，而勞動密集型企業(yè)往往存在融資成本較高、產(chǎn)品可替代性較強等問題，更容易產(chǎn)生退出市場的生存風險(徐瑩瑩、許家云，2020)。由于互聯(lián)網(wǎng)的深度應用可以顯著降低勞動密集型企業(yè)的生存風險(謝申祥等，2021)，因此“互聯(lián)網(wǎng)+”通過為勞動密集型企業(yè)提供創(chuàng)新性的招聘、生產(chǎn)和營銷模式，能夠倒逼其利用互聯(lián)網(wǎng)進行技術革新，降低自身的生存風險。從這個角度來看，“互聯(lián)網(wǎng)+”對勞動密集型企業(yè)的技術創(chuàng)新會產(chǎn)生更強的激勵作用。

表8 基于企業(yè)密集型的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

4.基于企業(yè)所在地區(qū)的異質(zhì)性檢驗

與中西部地區(qū)相比，東部地區(qū)憑借優(yōu)越的地理位置和政策紅利，往往在“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略落地、互聯(lián)網(wǎng)人才集聚等方面都具有明顯優(yōu)勢(肖利平，2018)。為考察企業(yè)所在地區(qū)的異質(zhì)性，本文根據(jù)國家統(tǒng)計局的標準，將企業(yè)所在地區(qū)劃分為東部、中部和西部。表9的回歸結(jié)果顯示，列(1)中“互聯(lián)網(wǎng)+”變量在1%的水平上顯著為正，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”顯著推動了東部地區(qū)企業(yè)的技術創(chuàng)新。列(2)和列(3)中的“互聯(lián)網(wǎng)+”變量均未通過顯著性檢驗，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”對中西部地區(qū)企業(yè)的技術創(chuàng)新作用相對有限?？赡艿脑蛟谟?，東部地區(qū)企業(yè)的人力資本、開放程度和競爭力水平都要高于中西部地區(qū)企業(yè)，且對互聯(lián)網(wǎng)的敏感度更高，更容易從“互聯(lián)網(wǎng)+”獲得技術創(chuàng)新激勵(汪芳等，2020)。而對于中西部地區(qū)企業(yè)，盡管近年來互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢，但企業(yè)的技術吸收能力和學習能力相對較低，且資源依賴型企業(yè)仍然占據(jù)較大份額，因此現(xiàn)階段“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用尚不顯著。

表9 基于企業(yè)所在地區(qū)的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

(二)城市智能化的調(diào)節(jié)效應分析

為了驗證城市智能化與“互聯(lián)網(wǎng)+”的協(xié)同創(chuàng)新作用，本文在基準模型設定的基礎上，進一步引入城市智能化指標。借鑒Acemoglu and Restrepo(2020)的Bartik方法，本文構(gòu)造了城市層面的人均工業(yè)機器人安裝量，以衡量城市的智能化水平。參考趙春明等(2020)的做法，我們采用制造業(yè)細分行業(yè)的工業(yè)機器人安裝量、城市16-64歲適齡勞動力人數(shù)和城市期初的產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)進行加權(quán)平均，得到如下的城市智能化指標：

(10)

其中，j是國民經(jīng)濟2位行業(yè)分類的制造業(yè)細分行業(yè)。robotj表示2017年中國j行業(yè)的工業(yè)機器人安裝量，數(shù)據(jù)來源于國際機器人聯(lián)合會(International Robot Federation，IRF)(5)由于IRF行業(yè)與國民經(jīng)濟2位行業(yè)并非完全一致，本文將IRF行業(yè)與國民經(jīng)濟行業(yè)匹配得到14個制造業(yè)的工業(yè)機器人數(shù)據(jù)，再將中國經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)、人口普查數(shù)據(jù)資料和專利數(shù)據(jù)庫中的城市代碼進行匹配，共得到244個城市樣本(僅畢節(jié)市缺少數(shù)據(jù))。。empj,c,2008表示2008年c城市j行業(yè)的勞動力數(shù)量，數(shù)據(jù)來源于2008年中國經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)。laborc,2010表示2010年c城市16歲至64歲的適齡勞動力數(shù)量(萬人)，數(shù)據(jù)來自2010年全國人口普查數(shù)據(jù)。式(10)中的權(quán)重采用各行業(yè)在考察樣本之前的年份(2008年)占制造業(yè)行業(yè)勞動力總數(shù)的份額，主要是考慮到：首先，根據(jù)Bartik方法構(gòu)造的robotpc指標一方面體現(xiàn)了不同制造業(yè)行業(yè)的差異性，另一方面反映出不同城市在考察期之前的產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)差異；其次，以2008年的城市產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)作為城市工業(yè)機器人的構(gòu)建權(quán)重，也能緩解工業(yè)機器人與企業(yè)技術創(chuàng)新之間存在的反向因果關系，進而保證城市工業(yè)機器人的外生性。此外，本文采用各城市適齡勞動力數(shù)量進行了人均化處理，因此robotpc衡量了c城市每萬人中工業(yè)機器人的安裝量，進而反映城市智能化的發(fā)展水平。

本文引入城市智能化與“互聯(lián)網(wǎng)+”的交互項進行調(diào)節(jié)效應分析?？紤]到潛在的內(nèi)生性問題，我們采用前文的城市地形起伏度(rdls)作為“互聯(lián)網(wǎng)+”工具變量。同時，由于內(nèi)生變量存在于基準回歸模型的交互項中，我們采用新交互項robotp×rdls作為原交互項robotp×lninternet的工具變量。表10呈現(xiàn)了城市智能化調(diào)節(jié)效應的IV-2SLS回歸結(jié)果。

表10 城市智能化調(diào)節(jié)效應的檢驗結(jié)果

表10的回歸結(jié)果顯示，工具變量通過了弱相關和外生性的識別檢驗。列(1)至列(3)分別呈現(xiàn)未加入企業(yè)控制變量、加入企業(yè)控制變量和控制行業(yè)固定效應的估計結(jié)果?？梢钥闯觯诳朔?nèi)生性問題后，“互聯(lián)網(wǎng)+”變量的估計系數(shù)在1%的水平上仍然顯著為正，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”顯著推動了中國企業(yè)的技術創(chuàng)新。而在引入城市智能化變量后，城市“互聯(lián)網(wǎng)+”與智能化的交互項系數(shù)顯著為正，表明隨著城市智能化水平的提高，“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用會顯著增強，因而驗證了假說2的理論預期。以列(3)為例，城市智能化每提高1個單位，“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的促進效應將會增強11%(0.012/0.109)，進而證明了城市智能化與“互聯(lián)網(wǎng)+”的協(xié)同創(chuàng)新作用。由此可見，城市智能化逐漸成為連接城市數(shù)字化和企業(yè)技術創(chuàng)新的調(diào)節(jié)通道，城市智能化建設與數(shù)字化建設的“雙建聯(lián)動”構(gòu)筑了企業(yè)技術創(chuàng)新的強勁引擎。

六、結(jié)論與政策含義

本文在構(gòu)建局部均衡理論模型的基礎上，采用騰訊研究院大數(shù)據(jù)測算的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)與2017年國家知識產(chǎn)權(quán)局專利微觀數(shù)據(jù)，以31580家企業(yè)的專利申請數(shù)作為企業(yè)技術創(chuàng)新的代理指標，以企業(yè)所在城市的地形起伏度作為“互聯(lián)網(wǎng)+”的工具變量，實證考察了“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)：(1)“互聯(lián)網(wǎng)+”顯著推動了中國企業(yè)的技術創(chuàng)新。在控制內(nèi)生性問題以及多種穩(wěn)健性檢驗之后，結(jié)果依然穩(wěn)??；(2)異質(zhì)性檢驗表明，數(shù)字文化、數(shù)字生活和數(shù)字經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的促進作用更為明顯；“互聯(lián)網(wǎng)+”對私營企業(yè)、勞動密集型企業(yè)和東部地區(qū)企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用更為顯著；(3)“互聯(lián)網(wǎng)+”與城市智能化具有協(xié)同創(chuàng)新作用。隨著城市智能化水平的提高，“互聯(lián)網(wǎng)+”對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動作用會顯著增強。針對上述結(jié)論，本文的政策含義體現(xiàn)在：

首先，要推進“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)新成果與經(jīng)濟社會各領域的深度融合。在數(shù)字文化領域，鼓勵開發(fā)科技交流平臺，使用新興互聯(lián)網(wǎng)媒介創(chuàng)造良好的科研合作生態(tài)；在數(shù)字生活領域，借助社群的互動傳播功能，形成科技成果推廣的網(wǎng)絡效應，以小技術群落推動縱深式創(chuàng)新，以大技術群落推動跨界創(chuàng)新；在數(shù)字經(jīng)濟領域，加快構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，釋放虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的賦能作用，形成研發(fā)部門、供應部門、市場用戶等參與者的聯(lián)動創(chuàng)新；而在數(shù)字政務領域，要推進數(shù)字政務平臺的兼容性建設，逐步體現(xiàn)數(shù)字政務的創(chuàng)新賦能作用；在企業(yè)所有制方面，要積極發(fā)揮“互聯(lián)網(wǎng)+”對私營企業(yè)和外資企業(yè)的創(chuàng)新激勵作用，在制度上引導和規(guī)范企業(yè)的創(chuàng)新行為，讓制度建設跟上新業(yè)態(tài)的發(fā)展。同時，鼓勵國有企業(yè)運用“互聯(lián)網(wǎng)+”構(gòu)建靈活的組織管理和生產(chǎn)運營的創(chuàng)新體系，全面提升創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化率與核心競爭力；在企業(yè)密集度方面，要加快推動“互聯(lián)網(wǎng)+”與勞動密集型企業(yè)的深度融合，利用“互聯(lián)網(wǎng)+”倒逼勞動密集型企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，克服雇傭結(jié)構(gòu)調(diào)整、勞動力成本上升等問題；在企業(yè)所在地方面，要推進“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略在中西部地區(qū)的落地，加快區(qū)域技術交易市場和創(chuàng)新聯(lián)合體建設。2021年7月中共中央、國務院發(fā)布的《關于新時代推動中部地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展意見》明確指出，要將數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化技術應用到技術研發(fā)和轉(zhuǎn)化的各領域。由此可見，建設具有區(qū)域特色的數(shù)字創(chuàng)新體系是縮小中西部地區(qū)技術創(chuàng)新差距、促進中西部地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。

其次，要加快建立數(shù)字化導向的企業(yè)自主創(chuàng)新體系。第一，搭建數(shù)字化技術創(chuàng)新平臺，全面提升科技創(chuàng)新要素的整合力。利用“互聯(lián)網(wǎng)+”提高科技教育支出和科學技術支出的靶向性，推進“產(chǎn)學研”深度融合。同時，要完善多層次普惠金融體系，推動普惠金融向縱深發(fā)展，為企業(yè)自主創(chuàng)新營造良好的融資環(huán)境；第二，利用“互聯(lián)網(wǎng)+”擴大和優(yōu)化創(chuàng)新人才池。以“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的新模式培育技術人才，建立技術職稱數(shù)字化管理平臺，暢通企業(yè)技術人員參與職稱評審的渠道，為創(chuàng)新人才提供良好的職業(yè)發(fā)展環(huán)境；第三，構(gòu)筑人工智能與“互聯(lián)網(wǎng)+”的協(xié)同機制。由于智能化與數(shù)字化存在較強的交互性，因此政府要保障城市智能化建設與數(shù)字化建設“雙建聯(lián)動”的運行機制，健全人工智能技術交易制度和機器人知識產(chǎn)權(quán)保護制度，推動創(chuàng)新鏈、創(chuàng)新網(wǎng)和創(chuàng)新生態(tài)升級。同時，企業(yè)要加快人工智能創(chuàng)新平臺的建設，培養(yǎng)人工智能技術經(jīng)理人和專業(yè)團隊，促進技術成果的數(shù)字轉(zhuǎn)移和智能轉(zhuǎn)化。