周旖洋，劉起正，詹 璐，陳雨恬，李百琛，胡安梅

(中國民航大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300300)

1 引言

利用大數(shù)據(jù)和數(shù)字信息技術(shù)相關(guān)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)漸漸發(fā)展為中國經(jīng)濟(jì)中最具影響力和潛力的板塊之一，對我國所推行的高質(zhì)量發(fā)展、企業(yè)的創(chuàng)新、投資與貿(mào)易交易都發(fā)揮了巨大的作用。在《2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)報告》中統(tǒng)計(jì)，中國和美國在數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)方面的優(yōu)勢突出，并且在世界范圍內(nèi)都是領(lǐng)先的狀態(tài)，中美兩國的人工智能初創(chuàng)公司的融資占據(jù)全世界同行業(yè)融資的94%、全球頂尖人工智能研究人員的70%。中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》數(shù)據(jù)顯示，2020年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值總規(guī)模達(dá)到39.2萬億元，占GDP比重為38.6%。2022年政府工作報告指出，要同步推動數(shù)字與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相融合，全面發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)方面的優(yōu)勢，為各個企業(yè)建設(shè)更多共同的技術(shù)研發(fā)平臺，促進(jìn)商業(yè)鏈的創(chuàng)新，推動各企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈更加專業(yè)化。

現(xiàn)有的研究進(jìn)展并沒有過多從城市的視角來研究一個城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平對地區(qū)的科技創(chuàng)新能力的影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)效率、溢出效應(yīng)如何對區(qū)域整體及微觀研究主體產(chǎn)生從事科技研發(fā)的創(chuàng)新激勵等，具體的傳遞機(jī)制和實(shí)現(xiàn)機(jī)制還有待于進(jìn)一步闡釋。

基于中國城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展入手，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為解釋變量，研究對被解釋變量科技創(chuàng)新能力的影響。

文章基于中國200市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新能力數(shù)據(jù)，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城市創(chuàng)新能力的影響。通過量化分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對微觀行為的影響機(jī)制，從區(qū)域?qū)用娼忉寣Τ鞘姓w創(chuàng)新能力的影響，并嘗試從多視角闡釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市創(chuàng)新能力的異質(zhì)影響機(jī)制。為數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字技術(shù)對地區(qū)和微觀層面的創(chuàng)新能力進(jìn)行研究，對政府層面的研發(fā)促進(jìn)政策、科技創(chuàng)新支持政策等提供決策依據(jù)。

2 文獻(xiàn)綜述與假設(shè)

2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技創(chuàng)新能力的影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種以數(shù)字信息技術(shù)為依托的新經(jīng)濟(jì)體系，正成為我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的強(qiáng)大推力。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，完善了產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)體系，在技術(shù)支撐、應(yīng)用場景等方面為創(chuàng)新活動提供了更多可能。數(shù)字經(jīng)濟(jì)還通過改進(jìn)微觀企業(yè)要素配置、新技術(shù)新設(shè)備使用等提升企業(yè)從事研發(fā)活動的創(chuàng)新效率，進(jìn)而影響區(qū)域的科技創(chuàng)新能力。

《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》表明：一方面，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)總規(guī)模由2011年的9.49萬億元增加到2020年的39.2萬億元，在GDP中所占的比重也由20.3%增加至38.6%，占比超過1/3，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增速是同期名義GDP增速的3.2倍多；另一方面，通過數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)化相互轉(zhuǎn)換的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合以及優(yōu)化傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主。所以，作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“主力軍”，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已然成為優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新的重要作用力。

2.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在區(qū)域?qū)用嬗绊懣萍紕?chuàng)新能力的實(shí)現(xiàn)機(jī)制

科技創(chuàng)新能力的影響因素眾多，除直接研發(fā)要素投入，市場體系的發(fā)展如市場競爭、市場規(guī)模等是影響城市創(chuàng)新能力的重要因素，充分有序的市場競爭會耗散在位企業(yè)利潤，使企業(yè)可用于研發(fā)投入的資本減少，損害創(chuàng)新能力；而較大的市場規(guī)模有利于創(chuàng)新產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)規(guī)模生產(chǎn)，降低企業(yè)生產(chǎn)成本和創(chuàng)新風(fēng)險；在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接影響與創(chuàng)新產(chǎn)出的研發(fā)人力資本和物質(zhì)資本投入要素中，研發(fā)資本投入和創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，而研發(fā)人員投入較研發(fā)資本投入而言更能夠推動企業(yè)研發(fā)實(shí)力和創(chuàng)新能力的提升，但兩者都存在一定的滯后效應(yīng)。

從產(chǎn)品創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的角度，熊勵和蔡雪蓮(2020)發(fā)現(xiàn)了在長江三角區(qū)域的城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于科創(chuàng)能力的作用十分明顯。溫珺和閻志軍等(2019)通過研究地級市的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和科創(chuàng)并非簡單的線性關(guān)系。李雪和吳福象等(2021)基于中國2010—2020年數(shù)據(jù)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)除了能夠直接推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的發(fā)展，中介因素對于科創(chuàng)的發(fā)展也起著至關(guān)重要的作用，比如人力資源和研發(fā)資源等。

綜上所述，文章通過研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技創(chuàng)新能力的推動，對中國200個城市2010—2020年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和專利注冊數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理，運(yùn)用多種計(jì)量方法研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技創(chuàng)新能力的影響。文章可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，通過整理分析已有的相關(guān)文獻(xiàn)，從城市的角度討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技創(chuàng)新的影響并進(jìn)行說明，避免了從省級層面探討所忽視不同城市間發(fā)展的差異性；第二，文章將科技創(chuàng)新能力用專利數(shù)據(jù)代表，一是數(shù)據(jù)間的相關(guān)性強(qiáng)且容易分析，二是能夠更加準(zhǔn)確地對結(jié)果進(jìn)行推斷，為國家的政策提供了不同角度的方法；第三，以互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)數(shù)等作為變量，運(yùn)用回歸模型將數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何推動科技創(chuàng)新的發(fā)展說明清楚。

3 模型、變量與數(shù)據(jù)

3.1 模型構(gòu)建與變量說明

文章所選取的數(shù)據(jù)中被解釋變量為專利授權(quán)數(shù)(件數(shù))，核心解釋變量為信息輸入、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)人員數(shù)，文章總結(jié)的控制變量包含：電信收入(萬元)、普通高校學(xué)校數(shù)量(所)、教育支出(萬元)、每萬人在校大學(xué)生數(shù)以及省級普通高等學(xué)校數(shù)量(所)。為了消除數(shù)據(jù)中因隨機(jī)誤差項(xiàng)而產(chǎn)生的異方差，故文章將所選變量取對數(shù)，將非線性的變量關(guān)系轉(zhuǎn)化為線性，得到線性回歸方程作為基準(zhǔn)回歸模型。故文章所用的對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響力的測度模型如下：

lnPLit=β0+β1lnNEit+β2lnOrCit+β3lnEduit+β4lnPOrCit+β5lnNCSit+β6lnREVENUit+εit

PLit為城市i在t時期獲得授權(quán)的專利總數(shù)。專利授權(quán)數(shù)量和專利授權(quán)率是評估專利質(zhì)量的指標(biāo)之一，能夠反映我國的科技成果產(chǎn)出的水平，是新技術(shù)和新產(chǎn)品開發(fā)成果的重要信息來源。專利活動與技術(shù)創(chuàng)新活動密切相關(guān)，可以通過專利授權(quán)的數(shù)量來評估各地級市創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)育程度。

NEit為城市i在t時期從事信息輸入、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)的人員數(shù)。科技創(chuàng)新人才是知識的載體，是科技創(chuàng)新是否成功的關(guān)鍵。作為IT行業(yè)的子行業(yè)，信息輸入、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)近幾年在我國取得了飛速的發(fā)展，在技術(shù)方面不斷再創(chuàng)新高，就業(yè)人員數(shù)也逐年增長，以此作為樣本來展望我國科技創(chuàng)新前景具有很大的代表性，因此將2011—2019年間的信息輸入、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)人員數(shù)作為核心指標(biāo)。

REVENUit為城市i在t時期的電信收入?？萍紕?chuàng)新具有高投入的特點(diǎn)，充足的資金收入來源是企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新開發(fā)的根本保證，也是數(shù)字產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的必備底牌。故電信收入能較為直觀地反映數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平，以此來控制數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的經(jīng)濟(jì)效益。

OrCit和POrCit分別為城市i在t時期所含有的普通高校學(xué)校數(shù)量和省級普通高等學(xué)校數(shù)量，NCSit為城市i在t時期每一萬人中在校大學(xué)生總數(shù)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代對相關(guān)人才及其創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的需求逐漸增長，需要各地高校用心培養(yǎng)專業(yè)人才。一個城市所擁有的普通高等學(xué)校數(shù)以及省級普通高等學(xué)校數(shù)能夠反映當(dāng)?shù)氐膶W(xué)術(shù)創(chuàng)新氛圍。因此可利用OrCit、POrCit以及NCSit來控制各城市培育創(chuàng)新人才的能力。

Eduit為城市i在t時期在教育方面的支出數(shù)額。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者應(yīng)同時具有豐富的專業(yè)知識以及較好的實(shí)踐能力和學(xué)習(xí)能力。高校開設(shè)專業(yè)度高的課程以鼓勵學(xué)生開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動、開設(shè)相應(yīng)培訓(xùn)課程和各類創(chuàng)新比賽項(xiàng)目等都能夠從根本上提高學(xué)生質(zhì)量，提高未來創(chuàng)新人才的質(zhì)量。一個城市在教育方面所投入的資本可以間接反映當(dāng)?shù)氐膶W(xué)術(shù)創(chuàng)新活力。故文章采用Eduit來控制各地級市對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的干預(yù)。

3.2 數(shù)據(jù)來源

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)體不斷融合的趨勢下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的效果也越發(fā)顯著，并產(chǎn)生了顯著的正相關(guān)趨勢。文章以各地級市為單位，以專利授權(quán)數(shù)作為反映綠色科技創(chuàng)新水平的數(shù)據(jù)，以信息輸入、計(jì)算機(jī)服務(wù)、軟件業(yè)人員數(shù)和電信收入作為反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的數(shù)據(jù)，以普通高校及省級高校數(shù)、教育收入和每萬人大學(xué)生數(shù)作為反映創(chuàng)新能力發(fā)展前景的數(shù)據(jù)，所使用的創(chuàng)新能力數(shù)據(jù)選自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒2019(精修版)》，囊括了中國200個城市在2010—2020年間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平數(shù)據(jù)。

4 實(shí)證分析

4.1 相關(guān)性分析及共線性檢驗(yàn)

相關(guān)性分析所得到的結(jié)果lnPLit與lnNEit、lnREVENUit、lnEduit、lnOrCit、lnPOrCit、lnNCSit的相關(guān)性分別為0.660***、0.751***、0.805***、0.705***、0.509***、0.521***。根據(jù)相關(guān)性的結(jié)果來看，各解釋變量均存在一定的正相關(guān)性，被解釋變量與解釋變量之間都具有顯著正相關(guān)關(guān)系。其中，***表示在1%的水平上顯著。

為檢驗(yàn)解釋變量之間是否由于存在精確或高度相關(guān)關(guān)系而使模型估計(jì)難以估計(jì)準(zhǔn)確，文章通過方差膨脹因子VIF來檢測是否存在多重共線性。經(jīng)驗(yàn)判斷方法表明：當(dāng)0

根據(jù)共線性檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)結(jié)果可以得到，NEit、 lnREVENUit、 lnEduit、 lnOrCit、 lnPOrCit、 lnNCSit的共線性的VIF分別為：3.740、4.050、4.420、1.140、1.140、2.220。

從結(jié)果可以看出，最大VIF值為4.8，小于10，表示文章的所有變量之間不存在嚴(yán)重共線性，可以進(jìn)行回歸分析。

4.2 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果檢驗(yàn)

N=1179R=0.802 adj.R2=0.801

其中，解釋變量lnNEit、 lnREVENUit、 lnEduit、 lnOrCit、 lnNCSit、 _cons的t分別為：-2.81、-4.7、-16.75、2.39、28.19、7.09、23.12

從上面的回歸結(jié)果可以看出，文章基準(zhǔn)回歸的擬合度為0.802，調(diào)整擬合度為0.801，說明文章的樣本數(shù)據(jù)至少有80.1%可以被解釋，擬合度較高。從回歸結(jié)果可以看出，核心解釋變量ln信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)人員數(shù)在1%的顯著性水平下對被解釋變量ln專利授權(quán)數(shù)具有正相關(guān)顯著影響，其他所有控制變量至少在5%的顯著性水平下對被解釋變量ln專利授權(quán)數(shù)具有正相關(guān)顯著影響。整體來看文章選取的控制變量對被解釋變量的影響非常顯著，指標(biāo)選取較為合理，驗(yàn)證了文章前面提出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于科技創(chuàng)新能力具有正向影響的論點(diǎn)。

5 內(nèi)生性檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

5.1 內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了考慮結(jié)果的穩(wěn)健性，文章采用工具變量法對所得回歸結(jié)果進(jìn)一步做檢驗(yàn)，文章選取的工具變量為ln普通本?？茖W(xué)校在校學(xué)生數(shù)和ln互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶萬戶。同時為了檢驗(yàn)工具變量的有效性，對工具變量進(jìn)行了不可識別檢驗(yàn)(Underidentification)、弱工具變量檢驗(yàn)(Weak)以及過度識別檢驗(yàn)(Sagan)，對于不可識別檢驗(yàn)P值如果小于0.01，說明工具變量是可識別的，弱工具變量檢驗(yàn)如果大于10% maximal IV relative bias，則說明工具變量不是弱工具變量。對于Sagan檢驗(yàn)而言，其檢驗(yàn)P值則與其他兩個檢驗(yàn)方式相反，如果檢驗(yàn)P值大于0.05，則說明通過識別不足檢驗(yàn)。具體的檢驗(yàn)結(jié)果如下：

lnREVENUit=-0.172t=-1.32

lnEduit=-0.0573t=-0.23

lnNEit=2.191***t=-4.49

lnNCSit=0.392***t=-5.65

lnOrCit=-0.785***t=-3.60

其中，Weak=13.372(19.93)

Sagan=0.943(0.3316)

上述結(jié)果顯示，模型的不可識別檢驗(yàn)Underidentification顯示均拒絕原假設(shè)，說明工具是可識別的。弱工具變量檢驗(yàn)Weak值無法大于10%maximal IV relative bias，說明工具變量選取較弱。從識別不足檢驗(yàn)Sagan的結(jié)果來看，模型的檢驗(yàn)P值大于0.05，說明不存在過度識別現(xiàn)象。整體而言，文章選取的工具變量均符合檢驗(yàn)，只是工具變量選取較弱。從回歸結(jié)果可以看出，模型中核心解釋變量ln信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)人員數(shù)對被解釋變量ln專利授權(quán)數(shù)量具有正相關(guān)顯著影響，與前文結(jié)果保持一致，說明考慮指標(biāo)內(nèi)生性的情況下，ln信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)人員數(shù)對被解釋變量ln專利授權(quán)數(shù)仍然具有正相關(guān)顯著影響，說明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

5.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由數(shù)據(jù)得穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果為：

lnNEit=0.0799**(2.18)

lnREVENUit=0.316***(5.27)

lnEduit=0.798***(14.10)

lnOrCit=0.163***(4.06)

lnPOrCit=1.737***(28.58)

lnNCSit=0.182***(6.19)

_cons=-21.28

其中，R2=0.812 adj.R2=0.810

從上面的回歸結(jié)果可以看出，模型的擬合度為0.812，調(diào)整擬合度為0.810。從回歸結(jié)果可以看出核心解釋變量ln信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)人員數(shù)對被解釋變量ln專利授權(quán)數(shù)具有正相關(guān)顯著影響，與前文結(jié)果保持一致，且相較于前文，文章還繼續(xù)控制了年份，因此通過加入年份虛擬變量得到的回歸結(jié)果與前文結(jié)果保持一致，說明結(jié)果穩(wěn)健。其中，***，**分別表示在1%，5%的水平上顯著。

6 結(jié)論

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新型經(jīng)濟(jì)體系，在推動國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面發(fā)揮著不可磨滅的作用。不僅是經(jīng)濟(jì)體改革的重要推動力量，也是在全球化不斷加劇的浪潮下穩(wěn)住競爭力強(qiáng)有力的幫手。數(shù)字經(jīng)濟(jì)兼顧了優(yōu)化資源配置、更新快和推動創(chuàng)新等核心發(fā)展力量，打破了城市間結(jié)構(gòu)性的供需不平衡問題，也增強(qiáng)了空間發(fā)展的效應(yīng)。

文章基于200個城市的面板數(shù)據(jù)，在測度城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，運(yùn)用多種計(jì)量方法實(shí)證核心解釋變量ln信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)人員數(shù)對被解釋變量ln專利授權(quán)數(shù)量具有正相關(guān)顯著影響，同時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于科技創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制以及非線性的關(guān)系，得出以下結(jié)論：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著推動科技創(chuàng)新的發(fā)展，已成為目前我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要推動力，并且通過逐步回歸、增減解釋變量以及引入工具變量等方式，發(fā)現(xiàn)結(jié)果依然穩(wěn)?。欢菙?shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過提升信息傳導(dǎo)效率和數(shù)字技術(shù)發(fā)展影響科技創(chuàng)新能力；三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級溢出效應(yīng)具有顯著的“邊際效應(yīng)”遞增的非線性變化趨勢。

基于上述結(jié)論，文章提出如下政策建議。

第一，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)在科技創(chuàng)新的發(fā)展方面有更進(jìn)一步的發(fā)展空間。即數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動了中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。為充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技創(chuàng)新能力的影響力，通過信息技術(shù)的升級和對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化共同作用達(dá)到推動科技創(chuàng)新的目的。當(dāng)今創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用，如何創(chuàng)造出一種既能滿足消費(fèi)者的需求，也能形成產(chǎn)業(yè)鏈在國際競爭中站穩(wěn)腳跟的產(chǎn)品，需要創(chuàng)新。這種創(chuàng)新不僅是對舊商品的優(yōu)化，也是創(chuàng)造出改變生活的新商品，比如游戲行業(yè)，現(xiàn)在面向世界的文化輸出動力《原神》都是創(chuàng)新改變生活的實(shí)例之一。

第二，促進(jìn)人力資本和研發(fā)資本的投入。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，這兩項(xiàng)資源也是不可或缺的動力，人力資源就是要加大數(shù)字科技及信息技術(shù)方面人員的薪資待遇，通過各種手段引入優(yōu)秀人力資源，保證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率和質(zhì)量。研發(fā)資本就是要降低相關(guān)產(chǎn)業(yè)購買設(shè)備的成本，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)提供優(yōu)惠政策，推動相關(guān)行業(yè)的快速發(fā)展，為我國的科技創(chuàng)新打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。