［摘 要］

在揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建指標(biāo)體系測度我國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并基于2011—2020年我國30個省份建立面板數(shù)據(jù)，運用面板回歸模型、中介效應(yīng)模型和面板門檻模型，實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)。研究結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的正向促進(jìn)作用；數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Ramp;D人員投入和Ramp;D資本投入的積累，間接促進(jìn)創(chuàng)新績效的提升；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的非線性溢出效應(yīng)具有邊際效應(yīng)遞增的門檻特征。據(jù)此，提出相關(guān)的政策建議。

［關(guān)鍵詞］

數(shù)字經(jīng)濟(jì)；高技術(shù)產(chǎn)業(yè)；創(chuàng)新績效；Ramp;D人員投入；Ramp;D資本投入

［中圖分類號］F49 ［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A ［文章DOI］10.15883/j.13-1277/c.20230600110

引用格式：張亞明，劉保冰，劉偉巖.數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效研究——基于中介效應(yīng)和門檻效應(yīng)的分析

［J］.燕山大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023（6）：1-10.

一、 引言

黨的十九屆六中全會審議通過的《中共中央關(guān)于黨的百年奮斗重大成就和歷史經(jīng)驗的決議》強(qiáng)調(diào)，黨堅持實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國。依靠創(chuàng)新提高發(fā)展質(zhì)量，在關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，是高質(zhì)量發(fā)展階段中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的迫切要求。而新形勢下高技術(shù)經(jīng)濟(jì)正處于由“模仿創(chuàng)新”向“自主創(chuàng)新”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的載體，是攻克核心技術(shù)難題的中堅力量，是搶占技術(shù)制高點的核心因素［1］，其創(chuàng)新績效的提高關(guān)乎我國世界科技創(chuàng)新強(qiáng)國的建成。與此同時，伴隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的浪潮，特別是大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已然成為實現(xiàn)質(zhì)量變革、效率變革、動力變革以及推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動能。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展為經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域的創(chuàng)新提供了不竭的源泉動力，在此背景下國內(nèi)外學(xué)者展開了大量研究。國外學(xué)者大多以微觀企業(yè)作為研究對象，并基于多個角度對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響創(chuàng)新活動的內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行了有益探索，為其發(fā)展的現(xiàn)實路徑提供了理論支撐。如Teece認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，能夠在企業(yè)間創(chuàng)造出橫向和縱向的互補(bǔ)性資產(chǎn)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的整合效應(yīng)，實現(xiàn)對企業(yè)原有創(chuàng)新價值識別機(jī)制的重塑［2］。Risnen 和Tuovinen結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散理論分析指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展加大了城鄉(xiāng)地區(qū)間的“數(shù)字鴻溝”，但同時能夠通過促進(jìn)創(chuàng)新知識擴(kuò)散提升地區(qū)創(chuàng)新效率［3］。Bosler等通過案例研究探尋了數(shù)字設(shè)施如何影響企業(yè)創(chuàng)新活動中的價值創(chuàng)造機(jī)制，指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)價值創(chuàng)造網(wǎng)絡(luò)的開放程度，進(jìn)而在短時間內(nèi)彌補(bǔ)現(xiàn)有資源和技能的差距［4］。另外，還有研究分析了數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺對企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)理，結(jié)論均肯定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的積極影響［5-6］。

國內(nèi)學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)系研究在理論和實踐層面均取得了一定進(jìn)展。理論層面，張昕蔚認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過推動產(chǎn)業(yè)組織方式變革、拓展網(wǎng)絡(luò)空間功能和創(chuàng)新資源配置的空間范圍，最終引致創(chuàng)新模式的變革和演變［7］。從實證層面來看研究成果相對較多，主要是涉及區(qū)域?qū)用?，溫珺等實證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域創(chuàng)新能力提升具有顯著促進(jìn)作用，且對于不同的創(chuàng)新類型影響程度不同，同時影響作用具有區(qū)域異質(zhì)性和非線性的特征［8-9］。熊勵和蔡雪蓮以長三角城市群為研究樣本，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對技術(shù)創(chuàng)新的推動作用顯著于產(chǎn)品創(chuàng)新［10］。李雪等研究發(fā)現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域創(chuàng)新績效的直接促進(jìn)效應(yīng)、人力資本和研發(fā)資本的中介效應(yīng)、邊際效應(yīng)遞增的非線性特征以及區(qū)域異質(zhì)性特征［11］。徐向龍和侯經(jīng)川實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用、非線性影響以及空間溢出效應(yīng)［12］。趙濱元研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展既能帶動本地創(chuàng)新績效提升，也能對周邊城市創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著正向影響［13］。另外，吳贏和張翼從融資和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的角度對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行了實證研究［14］。夏杰長從勞動生產(chǎn)率和地方公共財政支出視角探究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響以及創(chuàng)新投入的中介效應(yīng)［15］。

綜合現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)系缺乏產(chǎn)業(yè)層面的研究，更未有以創(chuàng)新投入作為中介變量的研究。因此，本文試圖從理論機(jī)制的分析出發(fā)，以創(chuàng)新投入為中介變量，實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生的線性影響，并進(jìn)一步利用面板門檻模型檢驗非線性影響，為優(yōu)化創(chuàng)新投入配置、因地制宜出臺數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策提供一定的參考，以期更好地促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）基本作用機(jī)制及研究假設(shè)

1.直接作用機(jī)制

首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的深度融合加速數(shù)據(jù)要素供需雙側(cè)賦能產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新活動，進(jìn)而推動創(chuàng)新績效的提升。一方面，在供給側(cè)，數(shù)據(jù)要素主要通過參與高技術(shù)企業(yè)生產(chǎn)過程與傳統(tǒng)要素結(jié)合進(jìn)而實現(xiàn)內(nèi)部價值化賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。數(shù)據(jù)所具有的高流動性、融合性和非排他性，有利于優(yōu)化數(shù)據(jù)與企業(yè)內(nèi)部傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的配置，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素與勞動、管理、技術(shù)等傳統(tǒng)要素的深度融合，在此基礎(chǔ)上高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新組織可進(jìn)一步運用大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)對所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)要素進(jìn)行深度計算和挖掘，由此催生新的創(chuàng)新動力和創(chuàng)新方式，為創(chuàng)新績效提升提供重要動力。另一方面，在需求側(cè)，數(shù)據(jù)要素實現(xiàn)外部價值化賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。數(shù)據(jù)要素帶動外部的消費者或用戶以及供應(yīng)商參與到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新組織內(nèi)部的研發(fā)創(chuàng)新活動，從而推動創(chuàng)新主體的多元化，實現(xiàn)開放式創(chuàng)新，多元主體共同參與使得多重網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)模塊黏連、耦合、裂變，引發(fā)創(chuàng)新要素優(yōu)化再分配［16］，進(jìn)而提高創(chuàng)新績效水平。

其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的知識溢出效應(yīng)促進(jìn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的提升。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的高知識性特征決定了其創(chuàng)新活動離不開各種知識、技術(shù)的支撐。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的開放共享特征加速了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部以及跨平臺、跨區(qū)域的知識和技術(shù)的外溢擴(kuò)散，高技術(shù)創(chuàng)新主體可根據(jù)自身需要收集、整合最前沿的知識和技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)自身技術(shù)上的革新與再造，從而提升創(chuàng)新績效水平。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的平臺性為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新組織與不同領(lǐng)域的創(chuàng)新人才實現(xiàn)知識共享提供了虛擬場所，有利于協(xié)同合作探索新領(lǐng)域，便捷了思維和觀點上的交互和碰撞，激發(fā)了產(chǎn)業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新主體對于新產(chǎn)品和新技術(shù)的思考［17］，更大范圍地拓展了創(chuàng)新的邊界，為高新技術(shù)的研發(fā)突破帶來新的機(jī)遇和空間，從而提高創(chuàng)新績效水平。

最后，數(shù)字技術(shù)通過降低產(chǎn)業(yè)外部交易成本和內(nèi)部運營成本，為研發(fā)創(chuàng)新活動提供了良好的資金保障，從而有助于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的提升。一方面，數(shù)字政務(wù)的縱深發(fā)展簡化了業(yè)務(wù)審批的環(huán)節(jié)，減少了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的制度性成本支出。另外數(shù)字技術(shù)有利于企業(yè)在對交易對象的信用等級、履約狀況等信息進(jìn)行全面了解的基礎(chǔ)上實現(xiàn)兩者最佳匹配，以近乎零成本的優(yōu)勢大幅降低了搜尋成本，同時也便捷了與交易對象的溝通交流，提高了彼此之間的信息透明度，從而減少了談判過程中所付出的成本［18］。另一方面，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進(jìn)，驅(qū)動著人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)在研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)的應(yīng)用，為資源的優(yōu)化配置提供精準(zhǔn)分析和科學(xué)決策，從而降低了產(chǎn)業(yè)內(nèi)部運營成本。此外，基于數(shù)字化平臺，消費者和用戶等更多的外部相關(guān)者可以更直接、更深層次地參與到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新組織的研發(fā)活動當(dāng)中，并提出有價值的參考建議［19］，這不僅大大降低了創(chuàng)新的直接成本，同時還改變了產(chǎn)業(yè)內(nèi)部傳統(tǒng)的層級組織架構(gòu)，使組織結(jié)構(gòu)趨于網(wǎng)絡(luò)化、扁平化，降低了管理成本。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)節(jié)約了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部多方面的成本，保障了研發(fā)資金的充裕，使得創(chuàng)新主體的創(chuàng)新意愿顯著增強(qiáng)，提高了創(chuàng)新績效水平。

2.間接作用機(jī)制

Ramp;D人員和Ramp;D資本要素是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的兩個核心要素，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的間接作用機(jī)制主要體現(xiàn)在Ramp;D人員與Ramp;D資本要素的投入上。

首先，數(shù)字技術(shù)在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的廣泛滲透和應(yīng)用，打破了地理空間的約束，有利于創(chuàng)新主體自由獲取流動的創(chuàng)新知識和技術(shù)，為加速Ramp;D人員的積累和高級化進(jìn)程創(chuàng)造了條件［11］。一方面，知識的溢出讓高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新團(tuán)隊成員更加了解前沿技術(shù)、掌握新知識，進(jìn)而實現(xiàn)Ramp;D人員量層面上的積累。另一方面，“干中學(xué)效應(yīng)”使得Ramp;D人員在學(xué)習(xí)新技術(shù)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)進(jìn)一步的創(chuàng)新，所取得的技術(shù)創(chuàng)新成果也更接軌新市場，由此實現(xiàn)了質(zhì)層面上的提高。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的知識溢出效應(yīng)推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部Ramp;D人員量的積累與質(zhì)的提高，進(jìn)而帶動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力和效率獲得提高，促進(jìn)創(chuàng)新績效提升。

其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)條件下的新型金融業(yè)態(tài)——數(shù)字金融促進(jìn)了Ramp;D資本要素的積累，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動奠定了重要的資本基礎(chǔ)。一方面，數(shù)字金融驅(qū)動形成高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新融資需求信息檢索、匹配、交易的流程鏈，緩解了資本要素的錯配，降低了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的融資成本，加速了Ramp;D資本的流動和周轉(zhuǎn)［20］。另一方面，借助數(shù)字金融，金融機(jī)構(gòu)可以通過大數(shù)據(jù)、云計算對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的各個創(chuàng)新項目的未來市場價值進(jìn)行評價和預(yù)估［21］，以降低信貸的不確定性和風(fēng)險性，進(jìn)而金融機(jī)構(gòu)的信貸意愿得到增強(qiáng)。融資成本的降低和金融機(jī)構(gòu)信貸意愿的增強(qiáng)使得高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新組織可以更便捷、高效地進(jìn)行融資，促進(jìn)了Ramp;D資本的積累，進(jìn)而提高了創(chuàng)新績效。

基于上述分析，本文提出以下兩個研究假設(shè)：

假設(shè)H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著地促進(jìn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的提升。

假設(shè)H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展通過促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Ramp;D人員和Ramp;D資本要素投入的積累，帶動創(chuàng)新績效的提升。

（二）非線性影響機(jī)制及研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有滲透性的特征，其與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的融合進(jìn)程是逐步推進(jìn)的。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的早期，其與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的融合程度較低，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)需要進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，數(shù)字設(shè)備的引進(jìn)、維護(hù)和運營必然導(dǎo)致內(nèi)部運營成本的增加，并減少研發(fā)創(chuàng)新方面的投入，阻礙創(chuàng)新活動的開展。此外，早期高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)規(guī)模并不大，創(chuàng)新主體需要為搜索外部的知識或信息支付較高的搜尋成本，溝通成本也較高，這一定程度上抑制了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新主體的積極性以及創(chuàng)新組織網(wǎng)絡(luò)的形成，限制了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新績效的溢出效應(yīng)，甚至?xí)种苿?chuàng)新績效水平的提升。而隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的滲透逐漸深入。此階段，平臺經(jīng)濟(jì)和共享經(jīng)濟(jì)等商業(yè)模式出現(xiàn)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部形成了較為緊密和完善的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)，通過平臺實現(xiàn)了企業(yè)、用戶等多方主體的有效連接，高技術(shù)企業(yè)因形成用戶的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)和長尾效應(yīng)而帶來交易成本和運營成本的降低，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)的成本節(jié)約效應(yīng)帶動了創(chuàng)新產(chǎn)品的收益遞增［12］，激發(fā)了創(chuàng)新主體的激情與活力，促進(jìn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的持續(xù)進(jìn)行。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增強(qiáng)了創(chuàng)新的包容性，數(shù)字平臺的出現(xiàn)促使創(chuàng)新主體更加小型化、專業(yè)化，且參與創(chuàng)新活動的多元主體更加趨于平等互惠，同時平臺提供的數(shù)字服務(wù)與共享模式也使得創(chuàng)新主體不再依賴于固定生產(chǎn)條件，這些都為協(xié)同創(chuàng)新的深度有效實施提供了便利，有利于拓展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的廣度和深度，促進(jìn)創(chuàng)新績效水平的提高。因此，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展跨越一定門檻水平后，其對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)賦能所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)開始顯現(xiàn)，進(jìn)而推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新溢出?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞增的門檻特征。

三、研究設(shè)計

（一）變量測度與說明

1.被解釋變量：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效（HTINNO）

以往研究者們傾向于從創(chuàng)新產(chǎn)出的角度來選擇指標(biāo)衡量創(chuàng)新績效，如專利的申請量和授權(quán)量、新產(chǎn)品銷售收入等，鑒于專利的申請和授權(quán)之間存在一定的時滯，專利授權(quán)量不能真實準(zhǔn)確地反映當(dāng)期的創(chuàng)新產(chǎn)出水平，相較之下專利申請量更為合理。因此，本文采用專利申請量和新產(chǎn)品銷售收入用以衡量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效。

2.核心解釋變量和門檻變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DIG）

目前針對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測度尚未形成統(tǒng)一完善的量化標(biāo)準(zhǔn)，不同的指標(biāo)體系構(gòu)建以及測度方法會得出差異性的結(jié)果。陸建棲和任文龍認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)由數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化環(huán)境四部分組成［22］；惠寧和楊昕從數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化應(yīng)用和數(shù)字化創(chuàng)新三個維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系［23］；余東華和王梅娟從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施、發(fā)展規(guī)模及應(yīng)用程度三方面來界定數(shù)字經(jīng)濟(jì)［24］；王娟娟等則從數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字環(huán)境三個維度構(gòu)建評價指標(biāo)體系，以測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平［25］。本文綜合上述研究成果，并參考中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報告白皮書（2020年）》，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與壯大，離不開數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的支撐，更依賴于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的加深，以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的拓展，所以本文從數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化三個維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系，如表1所示。

根據(jù)上述指標(biāo)體系，采用熵值法對各個指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán)，得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合得分?？紤]到后續(xù)實證研究的方便性，借鑒韓先鋒等的標(biāo)準(zhǔn)化處理辦法［26］，公式如下：

DIGi=SiMax（Si）-Min（Si）×0.4+0.6（1）

其中，Si為i省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合得分；Max（Si）和Min（Si）分別為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合得分的最大值和最小值。

3.中介變量

（1）Ramp;D人員投入（RDL）。采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的Ramp;D人員折合全時當(dāng)量來衡量。Ramp;D人員作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新最必不可少的投入要素之一，其數(shù)量的多少直接影響著高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的高低。

（2）Ramp;D資本投入（RDK）。Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出能較好地反映Ramp;D資本投入的情況，在分析之前需要對其進(jìn)行相應(yīng)處理。Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出作為一個流量指標(biāo)，只能反映對創(chuàng)新活動的當(dāng)期影響，無法反映對創(chuàng)新活動的后續(xù)影響，所以參考Griliches、吳延兵運用永續(xù)盤存法，以2011年為基年對Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出進(jìn)行存量轉(zhuǎn)換［27-28］，具體計算公式如下：

Kit=Ei（t-1）+（1-d）×Ki（t-1）（2）

其中，Kit和Ki（t-1）分別代表i省份第t年和（t-1）年的Ramp;D資本存量，Ei（t-1）代表i省份第（t-1）年的Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出，d為折舊率，參考相關(guān)研究的經(jīng)驗設(shè)置，本文取值d=15%。另外，還需對基期Ramp;D資本存量進(jìn)行估算，計算公式為：

Ki0=Ei0（g+d）（3）

其中，Ki0代表i省份的基期Ramp;D資本存量，Ei0代表i省份的基期Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出，g為各省份2011年至2020年Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出的年平均增長率。

4.控制變量

在參考其它相關(guān)研究基礎(chǔ)上［1］［29-30］，本文選取以下四個控制變量。

（1）自主創(chuàng)新傾向（ENTP）。采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出中企業(yè)資金占比來衡量。自主創(chuàng)新傾向代表著高技術(shù)企業(yè)在資金等各個方面對于創(chuàng)新的支持力度，使得創(chuàng)新更加符合自身的要求，進(jìn)而影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效。

（2）人力資本水平（EDU）。采用6歲及以上人口中大專及以上學(xué)歷人口占比來衡量。一個地區(qū)人力資本的結(jié)構(gòu)與質(zhì)量水平會對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生較為直接的影響。

（3）科技創(chuàng)新激勵力度（SCI）。采用各地區(qū)一般公共預(yù)算支出中科學(xué)技術(shù)支出所占的比重來衡量。政府對于科技創(chuàng)新激勵力度的大小，一方面對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了直接影響，另一方面能夠通過誘發(fā)機(jī)制的產(chǎn)生間接影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效。

（4）知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)（IPP）。采用各省份技術(shù)市場成交額占GDP的比重來衡量。知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)減少了各種侵權(quán)行為的發(fā)生，保護(hù)了各類創(chuàng)新主體的利益，對于具有高知識性的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)生了重要影響。

（二）計量模型的設(shè)定

由上述假設(shè)可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的提升，為檢驗此假設(shè)，構(gòu)建如下計量模型：

HTINNOit=β0+β1DIGit+βjZit+μi+εit（4）

式中，HTINNOit代表i省份第t年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效，DIGit代表i省份第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，Zit代表一系列設(shè)定好的控制變量。β0為截距項，β1和βj分別為解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和各個控制變量的系數(shù)。μi表示不可觀測的各省份的個體固定效應(yīng)，εit表示隨機(jī)擾動項。

為進(jìn)一步剖析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效影響的內(nèi)在機(jī)制，以Ramp;D人員投入和Ramp;D資本投入為中介變量，構(gòu)建如下模型：

INVit=β0+β1DIGit+βjZit+μi+εit（5）

HTINNOit=β0+β1DIGit+β2INVit+

βjZit+μi+εit（6）

式（5）是檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中介變量的影響，式（6）則是在式（4）的基礎(chǔ)上加入了中介變量，其中INVit代表中介變量，β2為中介變量的系數(shù)，其它符號代表的含義與上文一致。

為檢驗上述假設(shè)H3，驗證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效影響的非線性效應(yīng)，構(gòu)建如下門檻回歸模型：

HTINNOit=γ0+γ1DIGit·I（DIGit≤θ1）

+γ2DIGit·I（θ1＜DIGit≤θ2）

+γ3DIGit·I（DIGit＞θ2）

+γjZit+μi+εit（7）

其中DIGit既是核心解釋變量也是門檻變量；I（·）代表示性函數(shù)，滿足括號內(nèi)的條件其取值為1，不滿足條件取值為0；θ1和θ2為兩個不同的待估計門檻值，且θ1＜θ2，門檻值可以將研究樣本劃分到不同的區(qū)間，以此研究不同門檻區(qū)間內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響效應(yīng)。

（三）數(shù)據(jù)來源與描述性分析

本文以2011—2020年我國30個省市自治區(qū)為研究樣本構(gòu)建面板數(shù)據(jù)，由于我國港澳臺和西藏地區(qū)的有關(guān)數(shù)據(jù)缺失，故予以剔除。綜合考慮數(shù)據(jù)的可得性與可靠性，本文所用變量數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》等。在數(shù)據(jù)處理過程中，對于控制變量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)規(guī)模，其2017年的有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)有少量缺失，采用均值法予以補(bǔ)齊。同時為削弱異方差所帶來的影響，對被解釋變量和中介變量進(jìn)行對數(shù)化處理以及標(biāo)準(zhǔn)化處理。描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

四、實證分析與結(jié)果

（一）基準(zhǔn)回歸分析

本文的實證分析均是運用Stata15.0軟件開展的。面板回歸之前，首先進(jìn)行變量的多重共線性檢驗，發(fā)現(xiàn)平均方差膨脹因子（VIF）為2.49，說明模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題；其次進(jìn)行Hausman檢驗，發(fā)現(xiàn)P值均為0，采用固定效應(yīng)模型更優(yōu)。同時，針對面板數(shù)據(jù)存在的異方差問題，為減輕其影響，本文在估計時采用了省份聚類的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表3所示，模型1、2、3和4、5、6的被解釋變量分別是專利申請量和新產(chǎn)品銷售收入。在研究樣本上選擇全國層面、東部①、中西部②地區(qū)分別研究。其中模型1和4基于全國層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，這證實了上述研究假設(shè)H1，估計系數(shù)分別為0.024 6和0.014 4，說明在保持其它影響因素不變的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提高1個單位，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效則相應(yīng)提升0.024 6和0.014 4個單位。

另外，不難看出模型2、3、5、6的數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)也同樣顯著為正，說明在東部和中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用也是顯著的，這進(jìn)一步驗證了上述回歸結(jié)果，使得結(jié)果更加穩(wěn)健。從表3回歸結(jié)果可看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的區(qū)域異質(zhì)性影響，其中對于東部地區(qū)，模型2和5的數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)分別為0.016 7和0.007 3，對于中西部地區(qū)，模型3和6的數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)分別為0.025 3和0.015 5，可以看出中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用強(qiáng)于東部地區(qū)，可能是因為中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較東部地區(qū)后發(fā)優(yōu)勢大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)帶來更大的創(chuàng)新紅利，從而實現(xiàn)創(chuàng)新績效的大幅度提升。

由模型1和4的控制變量估計結(jié)果可知，自主創(chuàng)新傾向的系數(shù)有正有負(fù)，說明高技術(shù)企業(yè)對于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的重視與支持，可以為創(chuàng)新績效提升帶來正向促進(jìn)作用，也可能負(fù)向影響創(chuàng)新績效的提升。人力資本水平的估計系數(shù)同樣有正有負(fù)，說明人力資本質(zhì)量水平的提高可能促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效提升，也可能因為地區(qū)人力資本未傾向于高技術(shù)領(lǐng)域，導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新能力較弱，無法釋放出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用?？萍紕?chuàng)新激勵力度的系數(shù)均在10%的水平上顯著為正，說明政府對科技創(chuàng)新的支持激發(fā)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的活力，有利于提升創(chuàng)新績效。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的系數(shù)顯著為負(fù)，原因可能在于，創(chuàng)新主體在自身利益獲得良好保障的基礎(chǔ)上不愿再花費人力物力去開展新的創(chuàng)新活動，而是關(guān)注現(xiàn)有創(chuàng)新成果的價值變現(xiàn)，從而抑制了創(chuàng)新績效。

（二）中介效應(yīng)分析

對假設(shè)H2進(jìn)行檢驗，得到的中介效應(yīng)回歸結(jié)果如表4所示。模型1和2是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中介變量回歸的估計結(jié)果，模型3、4、5、6則是加入中介變量后的回歸估計結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，模型1和2中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中Ramp;D人員和Ramp;D資本的投入。具體來看，模型3以專利申請量為被解釋變量，以Ramp;D人員投入為中介變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接促進(jìn)效應(yīng)為0.016 6，通過促進(jìn)Ramp;D人員投入增加所產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)為0.008，說明在保持其它因素不變的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提高一個單位，會直接促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效提升0.016 6個單位，同時通過促進(jìn)Ramp;D人員投入增加進(jìn)而帶動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效間接提升0.008個單位，則總效應(yīng)為0.024 6。模型4以Ramp;D資本投入為中介變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接促進(jìn)效應(yīng)為0.006 4，通過促進(jìn)Ramp;D資本投入增加所產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)為0.018 2，總效應(yīng)同樣為0.024 6。同理，以新產(chǎn)品銷售收入作為被解釋變量時，模型5以Ramp;D人員投入為中介變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接促進(jìn)效應(yīng)為0.009 6，間接促進(jìn)效應(yīng)為0.004 8，總效應(yīng)為0.014 4；模型6以Ramp;D資本投入為中介變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接促進(jìn)效應(yīng)為0.004 2，間接促進(jìn)效應(yīng)為0.010 2，則總效應(yīng)同樣為0.014 4。

綜上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠帶動實現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Ramp;D人員和資本投入的積累，進(jìn)而促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效提高。

（三）門檻效應(yīng)分析

在進(jìn)行門檻效應(yīng)分析之前，首先需要利用bootstrap法進(jìn)行面板門檻存在性檢驗，以確定門檻個數(shù)和門檻值，在反復(fù)抽樣300次之后，結(jié)果顯示在以專利申請量和新產(chǎn)品銷售收入為被解釋變量的模型下，門檻變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分別顯著地通過了單門檻和雙門檻檢驗。所以本文運用單門檻與雙門檻模型分別進(jìn)行門檻效應(yīng)分析，表5和表6為門檻回歸的估計結(jié)果。

模型1以專利申請量作為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的單一門檻值為0.714 5，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于0.714 5處于第一門檻區(qū)間時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用為0.012 6，而當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跨越門檻值0.714 5，進(jìn)入到第二門檻區(qū)間后，其產(chǎn)生的促進(jìn)作用提高到了0.023。由此可見，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞增的門檻特征。

模型2以新產(chǎn)品銷售收入作為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的兩個門檻值分別為0.776 7和0.887 7，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于0.776 7處于第一門檻區(qū)間時，其系數(shù)為-0.001 7且不顯著，說明在此區(qū)間內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效存在較為輕微的抑制作用，此時數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的融合程度低，致使其促進(jìn)作用并未得到有效發(fā)揮；當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跨越0.776 7但并未超過0.887 7時，此時處于第二門檻區(qū)間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用為0.002 3，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)較為深度的融合使得促進(jìn)作用產(chǎn)生；當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跨越第二門檻值0.887 7進(jìn)入第三門檻區(qū)間后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用提高到了0.004 3，且在5%的水平上顯著，說明此時數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的高融合程度促使創(chuàng)新的溢出效應(yīng)達(dá)到最大。由此印證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的門檻效應(yīng)呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。

綜上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的提升產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，且這種正向的促進(jìn)作用具有邊際效應(yīng)遞增的門檻特征，即隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的增長，其對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用也不斷提高。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為保證回歸結(jié)果的有效性，本文在參考劉靜鳳研究的基礎(chǔ)上采用以下兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗［31］：（1）剔除異常值，去掉高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的最大值、最小值，重新進(jìn)行估計，以消除異常數(shù)據(jù)和非隨機(jī)性對估計結(jié)果可能產(chǎn)生的影響；（2）替換核心解釋變量，參考前文衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的三個維度，分別選取每百人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、電信業(yè)務(wù)總量占第三產(chǎn)業(yè)增加值比重和數(shù)字普惠金融指數(shù)作為替代指標(biāo)重新進(jìn)行估計。檢驗結(jié)果如表7和表8所示，結(jié)果表明上述研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文基于2011—2020年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，運用面板回歸模型、中介效應(yīng)模型和面板門檻模型，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效進(jìn)行了實證檢驗。結(jié)果顯示：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的促進(jìn)作用，針對東部和中西部地區(qū)，該結(jié)論同樣成立；（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效存在Ramp;D人員和Ramp;D資本投入的中介效應(yīng)；（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效具有邊際效應(yīng)遞增的門檻特征。

基于上述結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，平衡數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域差異。一方面，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，已具備一定的優(yōu)勢，要在此基礎(chǔ)上強(qiáng)化其輻射示范效應(yīng)，既要通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用提升本地區(qū)傳統(tǒng)行業(yè)的創(chuàng)新能力，輻射本地及周邊地區(qū)；又要積極地向中西部地區(qū)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)出，發(fā)揮示范效應(yīng)。另一方面，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，需要加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，夯實數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根基，同時政府要積極發(fā)揮引領(lǐng)作用，配置必要的教育資源，進(jìn)一步加強(qiáng)研發(fā)投入力度和人才儲備，也要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)的融合進(jìn)程。

第二，妥善處理創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本投入在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。一方面，政府應(yīng)建立健全人才培育和人才引進(jìn)政策，并在有效實施人才政策的基礎(chǔ)之上，因地制宜地完善創(chuàng)新人才的選用、培養(yǎng)以及獎勵機(jī)制，促進(jìn)高科技創(chuàng)新人才集聚，提高所屬地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力。另一方面，政府要加大對高技術(shù)企業(yè)的財政補(bǔ)貼力度，同時應(yīng)設(shè)計出臺適宜的資本引進(jìn)政策，提高本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新所需的資本存量。

第三，充分認(rèn)識數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新溢出的階段性，針對不同省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀采取差異化策略。對于處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展高水平區(qū)間的東部地區(qū)，應(yīng)充分發(fā)揮政府在完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理中的規(guī)范作用，依法依規(guī)嚴(yán)格監(jiān)管發(fā)展中出現(xiàn)的突出問題，堅持促進(jìn)發(fā)展和監(jiān)管規(guī)范兩手抓、兩手都要硬。同時，要更加重視加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，力爭突破關(guān)鍵核心技術(shù)。要進(jìn)一步加強(qiáng)對基礎(chǔ)軟件、核心芯片、核心元器件等基礎(chǔ)性和關(guān)鍵共性數(shù)字技術(shù)的研發(fā)投入，鼓勵揭榜掛帥等重大技術(shù)攻關(guān)機(jī)制創(chuàng)新。對于處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展低水平區(qū)間的中西部地區(qū)，應(yīng)充分發(fā)揮政府的政策支持作用，同時加快數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，積極推動“雙千兆”建設(shè)，推進(jìn)千兆光網(wǎng)建設(shè)和行業(yè)融合，推動經(jīng)濟(jì)形態(tài)加速向數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。

注釋：

①東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、山東、福建、廣東、海南、遼寧11個省市。

②中西部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、吉林、黑龍江、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆19個省市。

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［責(zé)任編輯 田春霞］

Study of Digital Economy Improving Innovation Performance of High-Tech

Industries Based on Analysis of Intermediary and Threshold Effects

ZHANG Yaming1，2， LIU Baobing1， LIU Weiyan1

（1. School of Economics and Management， Yanshan University， Qinhuangdao 066004，China；

2. Shenzhen Research Institute of Yanshan University，Shenzhen 518057，China

）

Abstract：

On the basis of theoretically revealing the impact of digital economy on the innovation performance of high-tech industries， this study measures the development level of digital economy in China’s provinces by constructing an indicator system， and establishes panel data based on 30 provinces in China from 2011 to 2020. It uses panel regression model， intermediary effect model and panel threshold model to empirically test the impact of digital economy on the innovation performance of high-tech industries. The results show that： （1） digital economy has a significant positive effect on the innovation performance of high-tech industries; （2） the digital economy indirectly promotes the improvement of innovation performance by promoting the accumulation of Ramp;D personnel investment and Ramp;D capital investment in high-tech industries; （3） the spillover effect of digital economy on the innovation performance of high-tech industries has the threshold feature of increasing marginal effect. Accordingly， relevant policy recommendations are made.

Key words：

digital economy; high-tech industry; innovation performance; Ramp;D personnel input; Ramp;D capital investment

［收稿日期］

2022-12-08

［基金項目］

河北省社會科學(xué)基金項目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)下我省先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合共生模式及路徑選擇研究”（HB21GL008）

［作者簡介］

張亞明（1962—），男，山東掖縣人，燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，CTTI來源智庫“燕山大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)+與產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心”主任，河北數(shù)字經(jīng)濟(jì)與康旅文化產(chǎn)業(yè)研究院首席專家，河北省政府參事室特約研究員，燕山大學(xué)深圳研究院客座教授，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究；劉保冰（1997—），男，山東濰坊人，燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士；劉偉巖（1989－），女，河北邢臺人，燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師，碩士生導(dǎo)師。