王曉紅，李 娜

（哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,黑龍江哈爾濱 151001）

當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展亟須從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，科技創(chuàng)新已成為提升綜合國(guó)力的重要戰(zhàn)略支撐。近年來(lái)，中國(guó)在航空航天、人工智能等領(lǐng)域取得了巨大突破，但是在以歐美日為主導(dǎo)的全球創(chuàng)新科技體系中，中國(guó)在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的自主研發(fā)水平與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍有不小差距，整體創(chuàng)新體系缺乏有效性仍是我國(guó)面臨的主要問(wèn)題。國(guó)家“十四五”，要加強(qiáng)國(guó)家戰(zhàn)略科技力量，提高創(chuàng)新鏈的整體效能，著力提升企業(yè)創(chuàng)新能力。在此背景下，企業(yè)作為重要的創(chuàng)新主體，無(wú)疑是中國(guó)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的重要支撐，因此如何增強(qiáng)區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新能力一直以來(lái)也受到了社會(huì)和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。企業(yè)創(chuàng)新能力的發(fā)展離不開(kāi)科技的進(jìn)步。近年來(lái)以“大智移云網(wǎng)”為代表的新一代信息技術(shù)得到了迅猛發(fā)展，數(shù)字化浪潮下涌現(xiàn)出各種新模式、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)，顯然被網(wǎng)絡(luò)賦能的企業(yè)，其創(chuàng)新環(huán)境已然發(fā)生深刻變化［1-2］。Wamba 等［3］也強(qiáng)調(diào)，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施以及多種數(shù)據(jù)來(lái)源使企業(yè)能夠以客戶需求為導(dǎo)向進(jìn)行創(chuàng)新并尋求新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。顯然，如今借助數(shù)字化工具或平臺(tái)推動(dòng)組織變革已經(jīng)成為大多數(shù)企業(yè)謀求競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的戰(zhàn)略選擇［4］，近年來(lái)為推動(dòng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展，全球各主要工業(yè)化國(guó)家相繼推出大數(shù)據(jù)發(fā)展政策，如美國(guó)在2011 年出臺(tái)《大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計(jì)劃》；澳大利亞在2013 年推出《公共服務(wù)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》；中國(guó)國(guó)務(wù)院在2015 年印發(fā)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《綱要》），同年9 月，首個(gè)國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)”）落地貴州，2016 年又另外獲批北京、天津、河北等9 個(gè)試驗(yàn)區(qū)。不可否認(rèn)從理論上講，建立大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)有助于深化創(chuàng)新應(yīng)用并加快當(dāng)?shù)仃P(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)進(jìn)程，為當(dāng)?shù)仄髽I(yè)提供了“彎道超車(chē)”的機(jī)遇。然而從實(shí)際角度出發(fā)，該試點(diǎn)政策畢竟起步較晚，政策效果究竟如何還需要科學(xué)評(píng)估，只有這樣才能正確把握《綱要》的政策實(shí)施效果，發(fā)揮大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的政策紅利，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展同樣引發(fā)了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，多數(shù)文獻(xiàn)認(rèn)同數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，如有學(xué)者認(rèn)為隨著智能技術(shù)在制造業(yè)的深度融合，數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)管理方式，為產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)效率和客戶服務(wù)的改善提供了潛力［5］；或有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)通過(guò)改變價(jià)值創(chuàng)造和價(jià)值獲取機(jī)制，為創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)創(chuàng)造了機(jī)會(huì)［6］。而另一部分學(xué)者認(rèn)為新興技術(shù)可能會(huì)進(jìn)一步增加商業(yè)環(huán)境中的競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)，并給企業(yè)帶來(lái)財(cái)務(wù)和創(chuàng)新負(fù)擔(dān)［7］；數(shù)字技術(shù)的使用可能會(huì)耗盡企業(yè)的關(guān)系資本和人力資本，從而不利于企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，甚至對(duì)學(xué)習(xí)創(chuàng)造力方面產(chǎn)生負(fù)向影響［8］?？梢?jiàn)關(guān)于數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響在學(xué)術(shù)界仍存在爭(zhēng)議。通過(guò)上述文獻(xiàn)總結(jié)發(fā)現(xiàn)，相關(guān)研究為本文提供了良好的思路，但關(guān)于此方面研究仍有改進(jìn)的空間：首先，盡管學(xué)者們致力于將數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新建立聯(lián)系，但從數(shù)字技術(shù)的相關(guān)政策視角出發(fā)，實(shí)證檢驗(yàn)二者關(guān)系的文獻(xiàn)并不豐富，大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的建立如何影響企業(yè)創(chuàng)新能力仍未得到充分調(diào)查，且面對(duì)學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力影響的爭(zhēng)議需要提供來(lái)自中國(guó)層面的證據(jù)；其次，現(xiàn)有研究缺少了全面性分析，特別是從整體空間視角探討如建立大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響機(jī)制，這也為本文研究提供了空間；此外，我國(guó)為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展出臺(tái)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策，這種政策作用需要分析。綜上，本文將從數(shù)字技術(shù)相關(guān)政策視角出發(fā)，基于大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)這一難得的準(zhǔn)自然試驗(yàn)，引入雙重差分空間計(jì)量模型考察數(shù)字技術(shù)的發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響機(jī)制。與既有研究相比，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，目前國(guó)內(nèi)關(guān)于大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)政策效應(yīng)的研究并不多見(jiàn)，個(gè)別學(xué)者研究停留在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響［9］，而關(guān)于大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)如何影響企業(yè)創(chuàng)新能力層面的討論較少；本文研究發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立能夠有效提升企業(yè)創(chuàng)新能力，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)做了補(bǔ)充，同時(shí)基于政策視角展開(kāi)的研究，也有助于調(diào)和以往關(guān)于數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力看似矛盾的觀點(diǎn)。第二，本文將大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)、產(chǎn)學(xué)研合作、企業(yè)創(chuàng)新能力納入同一分析框架，研究發(fā)現(xiàn)了產(chǎn)學(xué)研合作在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)賦能企業(yè)創(chuàng)新能力的過(guò)程中發(fā)揮部分中介作用，進(jìn)一步拓展了大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)影響企業(yè)創(chuàng)新能力的路徑研究。第三，鑒于大數(shù)據(jù)近乎“零成本”的傳播屬性會(huì)消弭創(chuàng)新資源要素等存在的地理距離和空間分布的影響，以及地區(qū)之間產(chǎn)學(xué)研間不同創(chuàng)新主體存在空間區(qū)位下的資源競(jìng)爭(zhēng)和創(chuàng)新合作現(xiàn)象，尤其是位于相鄰地區(qū)主體更容易產(chǎn)生競(jìng)合關(guān)系，因此本文采用雙重差分空間計(jì)量模型評(píng)估分析大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的政策效應(yīng)和影響機(jī)制，進(jìn)一步豐富了該領(lǐng)域研究的考察維度。

1 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字技術(shù)會(huì)增強(qiáng)企業(yè)信息處理能力［10］。如互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)模塊化分工變革了組織關(guān)系結(jié)構(gòu)，促進(jìn)了生產(chǎn)組織實(shí)現(xiàn)分工和合作極致化不斷創(chuàng)新［11］。云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等幫助了企業(yè)充分共享和配置優(yōu)化所需信息［12］，提高了組織創(chuàng)新效率。促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的運(yùn)用和共享開(kāi)放是建立大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的首要任務(wù)［9］。由此一來(lái)，試驗(yàn)區(qū)內(nèi)加快了生產(chǎn)要素?cái)?shù)字化進(jìn)程，允許企業(yè)關(guān)于產(chǎn)品、服務(wù)、用戶體驗(yàn)或其他資源的高效交流［13］。企業(yè)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)外部有價(jià)值的市場(chǎng)和產(chǎn)品信息進(jìn)行提取和識(shí)別［14］，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品優(yōu)化和需求預(yù)測(cè)，以及供需精準(zhǔn)對(duì)接以快速響應(yīng)客戶需求，激發(fā)組織內(nèi)部創(chuàng)新熱情［15］，同時(shí)大數(shù)據(jù)分析可為消費(fèi)者提供更加精準(zhǔn)的個(gè)性化服務(wù)，反過(guò)來(lái)企業(yè)將原本單方向產(chǎn)品供給輸出方實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品供需雙向交流互動(dòng)［16］，將積累的大量數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化成有用的交易信息，降低了企業(yè)與用戶間的供需缺口，用戶無(wú)形中通過(guò)虛擬客戶環(huán)境參與到了包括產(chǎn)品構(gòu)思、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)產(chǎn)品測(cè)試、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)傳播等價(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)［17］，有利于企業(yè)及時(shí)了解用戶偏好和市場(chǎng)需求，從而探索新的創(chuàng)新機(jī)會(huì)［18］。此外，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)加快了當(dāng)?shù)匦畔⒓夹g(shù)在各行業(yè)的滲透，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越加劇，倒逼企業(yè)為存續(xù)和發(fā)展進(jìn)行持續(xù)創(chuàng)新［19］，也就是說(shuō)，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力理論上存在積極影響。

與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立也為產(chǎn)學(xué)研合作提供了豐富的信息資源。產(chǎn)學(xué)研合作是指企業(yè)、高校和科研院所間的合作，是三大創(chuàng)新主體共享知識(shí)和技術(shù)、資源互補(bǔ)的重要途徑。從理論角度出發(fā)，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立提升了各創(chuàng)新主體捕捉信息的能力，為產(chǎn)學(xué)研合作過(guò)程中的內(nèi)部知識(shí)儲(chǔ)備起到擴(kuò)充的效果，并在信息傳遞和增值過(guò)程中，簡(jiǎn)化了產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新主體間的知識(shí)轉(zhuǎn)移流程，重塑了創(chuàng)新主體間的價(jià)值共創(chuàng)方式［20］，提高了知識(shí)和技術(shù)創(chuàng)新的即時(shí)性以及創(chuàng)新要素在三大創(chuàng)新主體間的分配效率［21-22］，推動(dòng)了產(chǎn)學(xué)研合作中的知識(shí)創(chuàng)造、共享與融合以及企業(yè)、高校、科研院所的直接對(duì)接［9］。同時(shí)大數(shù)據(jù)跨時(shí)空信息傳播和創(chuàng)造共享數(shù)據(jù)的自然屬性大大降低了交易成本［23］，基于此先天優(yōu)勢(shì)能夠有效破除產(chǎn)學(xué)研協(xié)同間的要素供需矛盾、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間限制等問(wèn)題，且創(chuàng)新主體可以利用互聯(lián)網(wǎng)等線上平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)連接倍增效應(yīng)，短時(shí)間內(nèi)從廣度和深度上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新要素的有效整合［11］。從實(shí)際角度出發(fā)，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)作為一個(gè)國(guó)家級(jí)的杠桿平臺(tái)，有力推動(dòng)了當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)集聚。例如貴州被選定為大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)后，積極地面向前沿研發(fā)機(jī)構(gòu)或優(yōu)質(zhì)企業(yè)開(kāi)展引資引智活動(dòng)，推進(jìn)企業(yè)、高校、科研院所開(kāi)展技術(shù)交流合作。

在產(chǎn)學(xué)研合作過(guò)程中，高校和科研院所以基礎(chǔ)研究為重點(diǎn)，企業(yè)以產(chǎn)品開(kāi)發(fā)為重點(diǎn)，這之間的知識(shí)具有較強(qiáng)的互補(bǔ)性和異質(zhì)性，企業(yè)可以通過(guò)產(chǎn)學(xué)研合作接觸到前沿科學(xué)發(fā)明和技術(shù)［24］，如通過(guò)企業(yè)下屬研發(fā)機(jī)構(gòu)同高校和科研院所間的聯(lián)合項(xiàng)目，校企間的戰(zhàn)略性合作等，在此過(guò)程中企業(yè)R&D 人員與高校和科研院所R&D 人員可在不同層面上進(jìn)行交流合作，高校、科研院和企業(yè)分別作為知識(shí)的輸出端和輸入端，通過(guò)知識(shí)流動(dòng)過(guò)程將知識(shí)有效應(yīng)用于企業(yè)界創(chuàng)新活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)［25］。同時(shí)產(chǎn)學(xué)研合作有助于集聚和整合如科研設(shè)備、實(shí)驗(yàn)室和科研人才等組織間資源，能夠有效分散和降低企業(yè)研發(fā)成本，形成創(chuàng)新合力［26］，高校和科研機(jī)構(gòu)可為企業(yè)提供技術(shù)專(zhuān)業(yè)性指導(dǎo)，不僅幫助企業(yè)解決技術(shù)難題，加快研發(fā)速度，也提升了企業(yè)關(guān)于破解諸類(lèi)問(wèn)題的能力從而助力企業(yè)創(chuàng)新［27］。此外，隨著產(chǎn)學(xué)研合作的推進(jìn)，企業(yè)可以從外部合作伙伴方獲得前瞻性的思想和創(chuàng)意與企業(yè)內(nèi)部知識(shí)要素進(jìn)行整合重組，這有利于企業(yè)突破長(zhǎng)久以來(lái)的思維定式［28］，實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破，并且企業(yè)可以借助高校和科研院所的外部資源優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)其商業(yè)價(jià)值從而提升企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新能力［29］?？梢?jiàn)，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立很可能通過(guò)增進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作水平，增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新能力，即產(chǎn)學(xué)研合作在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)賦能企業(yè)創(chuàng)新能力過(guò)程中承擔(dān)中介傳導(dǎo)作用。

綜上所述，本研究首先通過(guò)構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)調(diào)度模型測(cè)度區(qū)域產(chǎn)學(xué)研合作水平；其次，基于雙重差分廣義空間模型分析大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)以及產(chǎn)學(xué)研合作的中介效應(yīng)；最后，結(jié)合研究結(jié)論，為數(shù)字技術(shù)發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新能力建設(shè)決策借鑒。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本文研究目的是探究以大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)為核心的數(shù)字技術(shù)發(fā)展能否促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升，以及驗(yàn)證產(chǎn)學(xué)研合作是否在其中發(fā)揮中介作用。本文根據(jù)我國(guó)省份是否被選定列入建立大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)名單，將樣本劃分為處理組和對(duì)照組探究大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。

2.1 模型設(shè)定

考慮到傳統(tǒng)回歸模型難以解決由于遺漏變量等原因所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，因此為有效反映大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的空間政策效應(yīng)，本文引入空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。同時(shí)為驗(yàn)證上文中提到的產(chǎn)學(xué)研合作在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力影響機(jī)制中可能存在的中介傳導(dǎo)作用，本文引入中介模型進(jìn)行分析驗(yàn)證，考慮到廣義空間模型SAC 具有同時(shí)包含空間誤差項(xiàng)依賴(lài)性和空間因變量的優(yōu)勢(shì)，因此本文選擇雙重差分廣義空間模型對(duì)上述分析加以驗(yàn)證，模型設(shè)定如下：

2.2 變量選取

（1）被解釋變量：EIit表示企業(yè)創(chuàng)新能力水平。學(xué)者們通常以創(chuàng)新產(chǎn)出衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力，因此本文參考吳延兵［30］的做法，選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)，考慮到樣本間數(shù)據(jù)差異較大，對(duì)該值取對(duì)數(shù)處理。i代表省份；t代表大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)設(shè)立的時(shí)間階段。

（2）解釋變量：DIDit為組合虛擬變量，也是本文需要估計(jì)的大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)政策效應(yīng)參數(shù)，該參數(shù)主要由數(shù)據(jù)組別和大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)獲批情況的虛擬變量乘積構(gòu)成。ρ表示空間計(jì)量模型的空間相關(guān)系數(shù)，λ為空間自回歸系數(shù)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。其中，W為空間權(quán)重矩陣，設(shè)定原則是若兩地區(qū)在空間區(qū)位上相鄰則矩陣元素為1，否則為0。

（3）控制變量：Cit和αi+1表示控制變量，為了全面分析大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作以及企業(yè)創(chuàng)新能力影響，在參考以往學(xué)者研究基礎(chǔ)上，另外對(duì)各地區(qū)的外商直接投資（Fdi）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量（Fir）、政府制度支持（Sub）、R&D投入（RD）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Gdp）進(jìn)行控制。

（4）UIRCit表示產(chǎn)學(xué)研合作這一中介變量。區(qū)域內(nèi)產(chǎn)學(xué)研合作涉及到企業(yè)、高校和科研院所三大創(chuàng)新主體間的互動(dòng)，以及人員、資金等創(chuàng)新要素在三大創(chuàng)新子系統(tǒng)間的傳遞流動(dòng)。為準(zhǔn)確評(píng)價(jià)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)學(xué)研合作的水平，需建立一個(gè)既能反映不同創(chuàng)新主體的特點(diǎn)又能全面地反映各創(chuàng)新子系統(tǒng)的創(chuàng)新發(fā)展水平，因此本文在參考王曉紅等［31］的研究基礎(chǔ)上，從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新活動(dòng)和創(chuàng)新產(chǎn)出3 個(gè)維度中選取了28 個(gè)具有代表性的指標(biāo)構(gòu)建了產(chǎn)學(xué)研耦合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，而后利用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重，最后利用產(chǎn)學(xué)研耦合協(xié)調(diào)度模型測(cè)算各地區(qū)產(chǎn)學(xué)研合作程度，具體測(cè)量方法如下：

首先采用熵值法計(jì)算區(qū)域產(chǎn)學(xué)研合作指標(biāo)評(píng)價(jià)體系中各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

（1）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。為排除不同量綱的影響，首先對(duì)數(shù)據(jù)目標(biāo)矩陣X=（xij）m×n進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于本文對(duì)于區(qū)域產(chǎn)學(xué)研合作指標(biāo)體系各指標(biāo)均為正向指標(biāo)，因此標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

最終確定區(qū)域產(chǎn)學(xué)研合作指標(biāo)評(píng)價(jià)體系各指標(biāo)權(quán)重如表1 所示。

表1 區(qū)域產(chǎn)學(xué)研合作評(píng)價(jià)體系指標(biāo)權(quán)重

對(duì)區(qū)域產(chǎn)學(xué)研合作指標(biāo)評(píng)價(jià)體系中各指標(biāo)確定權(quán)重后，為更好地分析三者間的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系，本文參考遲景明等［32］的研究，首先建立三大創(chuàng)新主體間的耦合函數(shù)，其公式為：。其中，f(x)，g(y)，h(z)分別代表企業(yè)、高校和科研院所的創(chuàng)新發(fā)展水平。其次，在此基礎(chǔ)上引入耦合協(xié)調(diào)度模型，公式如下：。其中T表示企業(yè)、高校和科研院所的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，α、β、γ分別為企業(yè)、高校和科研院所在區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中的重要程度?？紤]到區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中，企業(yè)發(fā)揮著真正的主力軍作用，而高校和科研院主要承擔(dān)知識(shí)生產(chǎn)和整合功能，在區(qū)域中發(fā)揮作用基本一致，因此將α設(shè)定為0.40，β和γ設(shè)定為0.30。D表示最終的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度。各變量含義及描述性統(tǒng)計(jì)如表2 所示。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2013—2020 年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》?？紤]到數(shù)據(jù)的完整性，本文剔除了缺失樣本，最終覆蓋了27 個(gè)省份的數(shù)據(jù)。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 多重共線性檢驗(yàn)

本文在進(jìn)行回歸分析前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。各解釋變量間的方差膨脹因子均小于5，表明樣本不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表3 解釋變量的VIF 值

3.2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)分析

平行趨勢(shì)檢驗(yàn)是雙重差分空間計(jì)量模型在準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)之前的重要前提，即需要處理組和對(duì)照組必須具備一致的發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)這種一致性趨勢(shì)不隨時(shí)間發(fā)生明顯改變［25］。因此為檢驗(yàn)企業(yè)創(chuàng)新能力和產(chǎn)學(xué)研合作是否通過(guò)平行趨勢(shì)試驗(yàn)，本文采用以下方法加以驗(yàn)證。

首先，鑒于建設(shè)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)推廣的峰值是在2016 年，雖然貴州在2015 年作為首個(gè)獲批大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的省份，但于9 月才啟動(dòng)建設(shè)，因此考慮到政策效應(yīng)的實(shí)際沖擊效果，本文參照邱子迅等［9］的做法，不考慮貴州的極端時(shí)間，將2016 年設(shè)定為政策沖擊年份，根據(jù)2016 年前后年份分別設(shè)定一系列虛擬變量，分別用BeforeX和AfterX表示，而后通過(guò)回歸法進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，若在政策沖擊前的BeforeX不顯著為正，則證明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)設(shè)立前后被解釋變量的變化趨勢(shì)不存在顯著差異，即平行趨勢(shì)檢驗(yàn)通過(guò)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示，結(jié)果顯示以企業(yè)創(chuàng)新能力和產(chǎn)學(xué)研合作為被解釋變量的回歸檢驗(yàn)中，Before1-4 的系數(shù)均不顯著為正，After1-3 的系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明處理組和對(duì)照組在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)設(shè)立前滿足了平行趨勢(shì)假設(shè)。

表4 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

其次，本文參照張軍等［33］、王曉紅等［25］的研究，采用繪圖法對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力和產(chǎn)學(xué)研合作水平在2016 年之前的平均值演變趨勢(shì)進(jìn)行判斷。結(jié)果如圖1，圖2 所示，盡管處理組和對(duì)照組的企業(yè)創(chuàng)新能力和產(chǎn)學(xué)研合作水平均值存在差異，但是樣本組別間的差異保持相對(duì)穩(wěn)定，即呈現(xiàn)出了相同的演變趨勢(shì)。因此，可以認(rèn)定在獲批建立大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)之前，處理組和對(duì)照組的企業(yè)創(chuàng)新能力和產(chǎn)學(xué)研合作水平通過(guò)了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，也說(shuō)明了本研究有較高的可信度。

圖1 樣本企業(yè)創(chuàng)新能力均值

圖2 樣本企業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作水平均值

3.3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

如表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果所示，模型1 和模型3 的被解釋變量是企業(yè)創(chuàng)新能力，模型2 的被解釋變量是產(chǎn)學(xué)研合作水平。首先，觀察模型1 結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)政策效應(yīng)參數(shù)DID 對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力在5%水平下顯著為正，表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力確有促進(jìn)作用。模型2 中，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)政策效應(yīng)參數(shù)DID 在1%水平下顯著為正，表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立能夠拉動(dòng)當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)學(xué)研合作水平。在模型3 中，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)的政策效應(yīng)參數(shù)DID 在5%水平下顯著為正，且回歸系數(shù)（0.064 3）小于模型1 中的系數(shù)（0.066 4），且產(chǎn)學(xué)研合作UIRC 的回歸系數(shù)在5%水平下顯著為正，綜合上述結(jié)果，表明產(chǎn)學(xué)研合作在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制中存在部分中介效應(yīng)，即大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立有利于增進(jìn)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)學(xué)研合作水平，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。此外，從表5 的空間溢出效果中可以看出，各模型的空間相關(guān)系數(shù)ρ顯著為正，表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立具有輻射效應(yīng)，加快了相鄰地區(qū)間的要素流動(dòng)，使得相鄰地區(qū)能夠借助大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的政策紅利，實(shí)現(xiàn)雙向流動(dòng)，從而形成了正向溢出效應(yīng)，凸顯了大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的示范引領(lǐng)作用正在逐步擴(kuò)大。

表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替換被解釋變量。上文中，本文采用新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文將企業(yè)創(chuàng)新能力的衡量變量替換為有效發(fā)明專(zhuān)利與R&D 經(jīng)費(fèi)的比值（Pat）重新進(jìn)行回歸分析，估計(jì)結(jié)果如表6 中列（1）至列（3）所示，結(jié)論與前文保持一致，限于篇幅結(jié)果不再次贅述。

（2）政策干預(yù)時(shí)間的安慰劑試驗(yàn)。本文借鑒張軍［33］的做法，將大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的政策沖擊時(shí)間提前兩年進(jìn)行反事實(shí)試驗(yàn)，若檢驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)論與上文一致，則表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響是受到其他因素的影響，并非設(shè)立大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)所致。檢驗(yàn)結(jié)果如表6 中列（4）所示，企業(yè)創(chuàng)新能力對(duì)應(yīng)的DID2014 系數(shù)為0.004 4 且不顯著，與上文結(jié)論相悖，說(shuō)明企業(yè)創(chuàng)新能力提升的原因是來(lái)自大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立而非其他因素，證明了前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

（3）處理組變換的安慰劑檢驗(yàn)。本文另進(jìn)行處理組變換的安慰劑檢驗(yàn)：即考慮并沒(méi)有受政策影響地方假設(shè)其受到政策影響，由于事實(shí)上這些地區(qū)并未設(shè)立大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)，因此理論上這些地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新能力不應(yīng)該受到虛假設(shè)立大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的正向沖擊，為了對(duì)此進(jìn)行驗(yàn)證，本文隨機(jī)假設(shè)黑龍江、吉林、江蘇、山西設(shè)立了大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)，同樣采用雙重差分廣義空間模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表6 中列（5）中所示，企業(yè)創(chuàng)新能力對(duì)應(yīng)的DIDH 系數(shù)分別為0.011 2 且不顯著，與上文結(jié)論相悖，證明了前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

4 結(jié)論與建議

本文基于2012—2019 年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，從數(shù)字技術(shù)相關(guān)政策視角出發(fā)，采用雙重差分廣義空間模型研究了大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響機(jī)制，得出主要結(jié)論如下：第一，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立能夠發(fā)揮政策紅利，顯著提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。第二，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立能夠提升區(qū)域內(nèi)產(chǎn)學(xué)研合作水平，并且產(chǎn)學(xué)研合作在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的賦能效應(yīng)中起到部分中介作用。第三，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立具有顯著正向空間溢出效應(yīng)，表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)不僅在本地能夠發(fā)揮政策紅利，并且具有較強(qiáng)的示范引領(lǐng)作用，對(duì)周邊地區(qū)存在輻射效應(yīng)。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下政策啟示：第一，以大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)實(shí)踐為基礎(chǔ)大力發(fā)展數(shù)字技術(shù)，推進(jìn)如互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的普及應(yīng)用，完善數(shù)字平臺(tái)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵(lì)企業(yè)積極開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)，期間了解企業(yè)實(shí)際訴求，適當(dāng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新提供惠企政策，如提供研發(fā)補(bǔ)貼降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，繼續(xù)發(fā)揮數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的賦能效應(yīng)。此外，抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇，打造專(zhuān)業(yè)人才隊(duì)伍，注重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)人才培養(yǎng)和引進(jìn)，提高區(qū)域數(shù)字素養(yǎng)。第二，企業(yè)要根據(jù)自身特點(diǎn)完成傳統(tǒng)制造向智能制造的適時(shí)調(diào)整，從當(dāng)前創(chuàng)新需求出發(fā)，評(píng)估企業(yè)自身需要提高的方向和程度，合理利用大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等前端技術(shù)提高組織內(nèi)部創(chuàng)新能力，如將數(shù)字技術(shù)的使用擴(kuò)展到供應(yīng)鏈流程中，及時(shí)了解生產(chǎn)模式、客戶需求和政府法規(guī)的頻繁變化，力求在高度動(dòng)態(tài)的環(huán)境中獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第三，注重加強(qiáng)地區(qū)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟的建設(shè)，構(gòu)建以企業(yè)為主體的產(chǎn)學(xué)研深度耦合創(chuàng)新生態(tài)體系，緩解企業(yè)面臨獨(dú)立創(chuàng)新難的問(wèn)題。期間要注重健全高校和科研院所的科研工作機(jī)制，支持各類(lèi)科研組織結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)資助選擇科研項(xiàng)目，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新主體的交流合作和相關(guān)配套機(jī)制建設(shè)，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的長(zhǎng)效機(jī)制，助力企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。