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        數(shù)字經(jīng)濟、知識產(chǎn)權(quán)保護與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率

        2023-08-26 07:47:24楊弼君
        關(guān)鍵詞:高技術(shù)門檻知識產(chǎn)權(quán)

        楊弼君

        (廈門大學(xué) 法學(xué)院,福建 廈門 361005)

        一、引言

        適逢百年未有之大變局,中國社會經(jīng)濟發(fā)展內(nèi)外部環(huán)境發(fā)生深刻變化。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要組成部分,是提高中國經(jīng)濟實力、增強國際競爭力的重要依托。黨的二十大報告指出:“完善科技創(chuàng)新體系,堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位,健全新型舉國體制,強化國家戰(zhàn)略科技力量,提升國家創(chuàng)新體系整體效能,形成具有全球競爭力的開放創(chuàng)新生態(tài)?!睋?jù)2022 年11 月世界知識產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的《實際知識產(chǎn)權(quán)指標》報告指出,2021 年中國提交專利申請量159 萬件,連續(xù)11 年位居世界第一。世界知識產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的《2022 年全球創(chuàng)新指數(shù)》數(shù)據(jù)顯示,中國科技創(chuàng)新實力僅位于全球第11 位。究其根源,自主創(chuàng)新能力不足等問題是主要原因。當前,如何提升其創(chuàng)新效率已成為各界關(guān)注的重點課題。

        近年來,伴隨5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字技術(shù)的全域滲透,數(shù)字經(jīng)濟逐漸演變?yōu)橥苿咏?jīng)濟發(fā)展與社會進步的主引擎之一。中國信息通信研究院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟白皮書(2022 年)》統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2021 年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模為45.5萬億元,同比增長16.2%,占GDP 比重高達39.8%。對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)而言,數(shù)字經(jīng)濟所依托的數(shù)字技術(shù)及工具能夠進一步壓縮創(chuàng)新成本,優(yōu)化創(chuàng)新流程,推動創(chuàng)新效率提升。那么,數(shù)字經(jīng)濟是否能夠促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升?作為創(chuàng)新的重要保護手段,知識產(chǎn)權(quán)保護是否有助于消除已然開始顯露的“專利泡沫”問題?對于以上問題的解答,有助于為推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升、落實創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略提供經(jīng)驗借鑒。

        二、文獻綜述

        伴隨近年來數(shù)字經(jīng)濟的飛速發(fā)展,大量學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟與創(chuàng)新之間的關(guān)系展開研究。宏觀層面,李穎、賀俊(2022)指出,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展背景下,價值創(chuàng)造與分配邏輯發(fā)生變革,為制造業(yè)創(chuàng)新提供驅(qū)動力[1]。陳治、張少華(2023)利用2011—2019 年中國274 座城市面板數(shù)據(jù)研究指出,數(shù)字經(jīng)濟可顯著促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升,而創(chuàng)業(yè)活躍度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是數(shù)字經(jīng)濟推動區(qū)域創(chuàng)新的重要渠道[2]。李瑩、程廣斌(2023)研究指出,數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)融合發(fā)展可長期提升制造業(yè)創(chuàng)新效率,且這一作用在東部—中部—西部地區(qū)呈現(xiàn)依次遞減格局[3]。微觀層面,毛建輝等(2022)研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟可以有效促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,且這一效應(yīng)受財政分權(quán)水平影響[4]。張敬文、童錦瑤(2023)研究發(fā)現(xiàn),與數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)的政府補助與稅收優(yōu)惠政策可顯著提高數(shù)字企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量[5]。

        圍繞知識產(chǎn)權(quán)保護與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系,部分學(xué)者已經(jīng)展開探討,但尚未形成一致結(jié)論。部分學(xué)者認為二者之間存在正相關(guān)關(guān)系。如王桂梅等(2021)研究指出,知識產(chǎn)權(quán)保護能夠促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升[6]。黨國英、秦開強(2015)同樣指出,知識產(chǎn)權(quán)保護水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率有顯著正向影響[7]。還有部分學(xué)者則認為知識產(chǎn)權(quán)保護與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系并不固定。例如顧群、翟淑萍(2013)研究指出,知識產(chǎn)權(quán)保護與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率之間存在非線性的倒“U”型關(guān)系[8]。

        數(shù)字經(jīng)濟與知識產(chǎn)權(quán)保護之間的關(guān)聯(lián),學(xué)者們主要從理論方面展開了一定研究。王華等(2022)指出,數(shù)字經(jīng)濟背景下知識產(chǎn)權(quán)保護面臨嚴峻挑戰(zhàn),表現(xiàn)為在版權(quán)領(lǐng)域,數(shù)字化技術(shù)引致版權(quán)濫用及壟斷、維權(quán)困難、共享精神與保護沖突等問題。在專利領(lǐng)域,數(shù)字經(jīng)濟在一定程度上誘發(fā)低價值專利產(chǎn)出、專利叢林等問題[9]。鄭魯英(2022)研究認為,中國數(shù)字經(jīng)濟與知識產(chǎn)權(quán)治理能夠協(xié)同推進中國式現(xiàn)代化,并從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五個方面指出數(shù)字經(jīng)濟知識產(chǎn)權(quán)治理的中國式現(xiàn)代化進路[10]。

        梳理上述文獻可知,盡管現(xiàn)有文獻已經(jīng)關(guān)注到數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)新的影響,但更多是評估數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域、產(chǎn)業(yè)抑或是企業(yè)層面創(chuàng)新能力的作用,鮮有研究對創(chuàng)新效率進行探討。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系并未引起學(xué)界足夠重視,僅袁徽文、高波(2022)[11]進行了初步探討,指出二者之間存在正向作用。此外,部分學(xué)者已經(jīng)明確提出,數(shù)字經(jīng)濟下的知識產(chǎn)權(quán)保護面臨挑戰(zhàn)。那么,在知識產(chǎn)權(quán)保護制度下,數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的作用效應(yīng)是否會受到影響,這一問題同樣有待進一步解答?;诖耍恼聡L試在以下幾個方面進行擴展。其一,在既有文獻基礎(chǔ)上,梳理和分析數(shù)字經(jīng)濟與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率之間的內(nèi)在邏輯機理,豐富相關(guān)理論。其二,借助系統(tǒng)GMM 模型,實證考察數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響效應(yīng),檢驗二者關(guān)系及區(qū)域異質(zhì)性。其三,以知識產(chǎn)權(quán)為門檻變量,探討在不同強度的知識產(chǎn)權(quán)保護下,數(shù)字經(jīng)濟賦能高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升的異質(zhì)性。

        三、研究假設(shè)

        1.數(shù)字經(jīng)濟與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率

        第一,數(shù)字經(jīng)濟可降低產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成本,提升高技術(shù)創(chuàng)新效率。通常而言,創(chuàng)新成本越低,越有助于提升創(chuàng)新效率。對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)而言,其技術(shù)創(chuàng)新活動成本巨大,需要投入人力、資金、技術(shù)等一系列創(chuàng)新要素。而數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程縮短了創(chuàng)新信息傳遞的時空距離,在優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)節(jié)的同時提高產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新效率[12],壓縮整體創(chuàng)新成本,促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提高。

        第二,數(shù)字經(jīng)濟可降低創(chuàng)新風險,提高創(chuàng)新效率。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動具有復(fù)雜度高、投入大、難度高等特征,無形中會加大企業(yè)所承擔的風險。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展利于企業(yè)掌握市場消費偏好與消費動態(tài),提高創(chuàng)新方向精準性與匹配性,推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升。不僅如此,數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展,促使企業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)得以重構(gòu),推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新由“孤立態(tài)”逐步轉(zhuǎn)向“聯(lián)合態(tài)”。創(chuàng)新活動逐漸演變?yōu)槎嘣獎?chuàng)新主體與環(huán)境相互聯(lián)系、互相作用的過程。在此過程中,企業(yè)創(chuàng)新風險被大幅弱化,創(chuàng)新積極性與創(chuàng)新意愿逐步提升,進而提高產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新效率。

        第三,數(shù)字經(jīng)濟可激活創(chuàng)新要素資源,賦能高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升。數(shù)字經(jīng)濟快速滲透,突破了傳統(tǒng)經(jīng)濟形態(tài)下資源配置時空限制,有助于實現(xiàn)創(chuàng)新要素資源供需精準對接,提高要素供需匹配效率,糾正要素錯配現(xiàn)象,助力高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升[13]。與此同時,數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展大幅拓寬了高技術(shù)企業(yè)之間的創(chuàng)新合作通道,使得不同企業(yè)之間的優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源得以共享,賦能高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升。與此同時,數(shù)字經(jīng)濟可依托數(shù)據(jù)要素提升其他創(chuàng)新要素資源應(yīng)用效率,賦能高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升。數(shù)據(jù)要素依托非競爭、無限增長等特性,對勞動力、資本等其他創(chuàng)新要素資源形成乘數(shù)效應(yīng),放大其在生產(chǎn)流轉(zhuǎn)中的實際價值[14],以此提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。綜上,提出假設(shè)如下:

        假設(shè)H1:數(shù)字經(jīng)濟與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有正相關(guān)關(guān)系。

        2.知識產(chǎn)權(quán)保護門檻作用分析

        高技術(shù)產(chǎn)業(yè)獲得市場優(yōu)勢的重要途徑之一便是持續(xù)進行技術(shù)創(chuàng)新,以技術(shù)優(yōu)勢換取市場優(yōu)勢[15]。要想保證這一內(nèi)在機制成立,前提之一便是企業(yè)能夠擁有技術(shù)創(chuàng)新成果的知識產(chǎn)權(quán)。市場經(jīng)濟中,高技術(shù)產(chǎn)品與服務(wù)的本質(zhì)是知識產(chǎn)權(quán)交易。知識產(chǎn)權(quán)交易在一定程度上直接體現(xiàn)經(jīng)濟利益交換及分配。數(shù)字經(jīng)濟的飛速發(fā)展為知識、技術(shù)快速傳播開辟了更為高效便捷的通道。但值得注意的是,網(wǎng)絡(luò)空間中的知識產(chǎn)權(quán)表現(xiàn)形式為數(shù)字信息。數(shù)字信息的不確定性、無形性使得知識產(chǎn)權(quán)保護難度急劇提升。由此,引致的結(jié)果是網(wǎng)絡(luò)知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)行為頻發(fā),知識產(chǎn)權(quán)所有者合法權(quán)益受到侵害。對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主體而言,其創(chuàng)新活動應(yīng)用數(shù)字技術(shù)時會面臨較大侵權(quán)風險。特別是涉及到商業(yè)應(yīng)用價值較大的知識產(chǎn)權(quán)時,企業(yè)往往會更加謹慎應(yīng)用數(shù)字技術(shù)進行交流合作創(chuàng)新。當知識產(chǎn)權(quán)保護力度過低時,會引發(fā)大量“模仿行為”,大幅降低創(chuàng)新收益,抑制創(chuàng)新主體創(chuàng)新活力的同時降低創(chuàng)新效率。而在較為完善的知識產(chǎn)權(quán)保護制度下,高技術(shù)企業(yè)無需過多顧慮技術(shù)創(chuàng)新成本被盜用。與此同時,數(shù)字經(jīng)濟還會加速技術(shù)成果擴散速度與范圍,推動技術(shù)商業(yè)化、市場化進程,進而提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。此外,知識產(chǎn)權(quán)保護需結(jié)合產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際情況。過度的知識產(chǎn)權(quán)保護雖然能避免創(chuàng)新成果流失,但也會導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)部形成技術(shù)壟斷,抑制其他創(chuàng)新主體創(chuàng)新活動,降低產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新效率[16]。綜上,提出如下假設(shè):

        假設(shè)H2:在知識產(chǎn)權(quán)保護的不同程度下,數(shù)字經(jīng)濟影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的效果不同。

        四、研究設(shè)計

        1.模型構(gòu)建

        鑒于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率可能存在“慣性”,將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率滯后一期納入解釋變量,建立如下動態(tài)面板模型:

        其中,i、t 分別代表省份及年份;Invit為核心被解釋變量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率;Digit是核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟;Xit代表控制變量合集;α0為截距項;α1、β0、β1代表變量回歸估計系數(shù);μi為地區(qū)虛擬變量;λt為時間虛擬變量;εit為隨機擾動項。

        為檢驗數(shù)字經(jīng)濟不同維度對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響差異,將Digit分別替換為Dflit、Dilit、Idlit、Dinlit,構(gòu)建如下模型:

        基于文章假設(shè)H2,檢驗知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻效應(yīng),構(gòu)建如下門檻效應(yīng)回歸模型:

        式中,θ1~θn表示門檻值;I(·)代表指示函數(shù),當括號內(nèi)條件滿足時取值為1,否則取值為0;Iprit為知識產(chǎn)權(quán)保護,其余變量含義與模型(1)相同。

        為防止模型固有的內(nèi)生性問題,采用系統(tǒng)廣義矩估計法對上述模型(1)~(6)進行參數(shù)估計。

        2.變量說明

        (1) 被解釋變量:高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率

        遵循數(shù)據(jù)可得性、科學(xué)性、系統(tǒng)性原則,從投入、產(chǎn)出兩個維度構(gòu)建高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價指標體系。在產(chǎn)出指標選取方面,選取專利申請數(shù)與新產(chǎn)品銷售額進行衡量。在投入指標選取方面,選取研發(fā)資金與人力資本作為主要指標。其中,研發(fā)資金屬于流量數(shù)據(jù),需借助永續(xù)盤存法轉(zhuǎn)化成存量指標,對應(yīng)公式如下:

        式中,i、t 分別表示省份及年份,Kit代表當期資本存量,Kit-1代表上期資本存量,Iit代表當期研究資金,δ 代表折舊率,采取學(xué)術(shù)界常用做法,設(shè)定折舊率為15%。

        當前,投入產(chǎn)出效率的主流測算方式可分為兩種:第一種是參數(shù)估計法,代表為隨機前沿模型;第二種為非參數(shù)估計法,代表為數(shù)據(jù)包絡(luò)法。相對于后者,隨機前沿模型能夠綜合考慮環(huán)境變化與隨機因素,在實證分析中應(yīng)用廣泛。由此,借鑒袁徽文、高波(2022)[11]的研究,采用隨機前沿模型測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率,具體公式如下:

        式中,Yit為專利申請量;Kit為R&D 資本存量;Lit為R&D人員;T 為時間趨勢變量,可反映技術(shù)進步變動;Vit為隨機誤差項;Uit為技術(shù)非效率項。

        (2) 核心解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟

        現(xiàn)階段,數(shù)字經(jīng)濟衡量方式并未形成固定范式,多數(shù)學(xué)者采用構(gòu)建指標體系的方式進行衡量。文章在結(jié)合既有研究基礎(chǔ)上[17,18],從數(shù)字基礎(chǔ)化水平、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平、數(shù)字創(chuàng)新水平四個維度綜合衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。所構(gòu)建評價指標體系如表1 所示。在具體測度方法選擇上,選取熵權(quán)法進行研究。

        表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系

        (3) 門檻變量:知識產(chǎn)權(quán)保護

        涉及知識產(chǎn)權(quán)的合法交易往往通過技術(shù)市場來完成,故技術(shù)市場轉(zhuǎn)讓規(guī)模能夠在一定程度上反映當?shù)刂R產(chǎn)權(quán)保護水平。選用技術(shù)市場成交額占當?shù)谿DP 比重衡量知識產(chǎn)權(quán)保護水平。

        (4) 控制變量

        為保證所得結(jié)果準確性,參考既有文獻[19,20],對如下變量進行控制:一是人力資本水平(Hum)。內(nèi)生增長理論指出,人力資本水平是影響技術(shù)創(chuàng)新效率的重要因素,采用普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)占比進行表征。二是對外開放程度(Open)。對外開放有助于人力、資金、技術(shù)等要素資源的流動,進而提高高科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率,采用實際利用外商直接投資額占GDP 比重衡量。三是經(jīng)濟發(fā)展水平(Eco)。通常情況下,經(jīng)濟發(fā)展水平越高,越能為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動提供良好環(huán)境,采用該地區(qū)人均GDP 反映。四是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Str)。相較于一、二產(chǎn)業(yè),第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展更有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升,采用服務(wù)業(yè)增加值與GDP 之比表示。

        3.數(shù)據(jù)來源

        考慮到數(shù)據(jù)的完整性與可得性,文章選取2010—2021 年30 個省份數(shù)據(jù)為樣本(西藏及港澳臺地區(qū)由于數(shù)據(jù)缺失,不納入研究),數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》 《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》 以及各省份統(tǒng)計年鑒。對于缺失數(shù)據(jù),采用線性插值法補齊。

        五、實證分析

        1.基礎(chǔ)回歸結(jié)果

        采用系統(tǒng)GMM 模型的前提是工具變量為外生變量,擾動項不存在自相關(guān)關(guān)系,差分處理后的擾動項不存在二階自相關(guān)關(guān)系。分別進行Hansen 及Sargan 工具變量有效性檢驗以及Arellano Bond 序列相關(guān)檢驗。AR(1)與AR(2)檢驗結(jié)果顯示,差分方程殘差序列雖不能拒絕一階序列相關(guān),但拒絕二階序列相關(guān)。Hansen 檢驗結(jié)果顯示,無法拒絕工具變量有效原假設(shè),表明選取工具變量有效。綜上,模型(1)適用于系統(tǒng)GMM 估計,故文章以此結(jié)果作為基準回歸結(jié)果進行分析。

        借助系統(tǒng)GMM對模型(1)進行回歸估計,結(jié)果見表2 列(1)。為便于比較,表2 同時給出了采用混合最小二乘法(POLS)、隨機效應(yīng)模型(RE)和固定效應(yīng)模型(FE)估計后的回歸結(jié)果,結(jié)果分別見列(2)、列(3)與列(4)。

        表2 數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響

        核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟Dig 系數(shù)為0.389,且在1%統(tǒng)計水平上顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率,假設(shè)H1 通過檢驗。可能的解釋是,數(shù)字經(jīng)濟能夠加速創(chuàng)新資源要素流動,且與之相伴的數(shù)字技術(shù)使得高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新模式得以優(yōu)化升級,進而提高自身創(chuàng)新效率。此外,被解釋變量滯后一期系數(shù)為0.552,且在1%統(tǒng)計水平上顯著,說明中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率在時間維度上確實存在慣性和“路徑依賴”現(xiàn)象。

        就控制變量角度而言,表2 列(1)其他控制變量的回歸結(jié)果顯示,人力資本水平估計系數(shù)為0.166,且在1%統(tǒng)計水平上顯著,表明高水平人力資本能夠充分利用創(chuàng)新要素資源,從而提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。對外開放程度估計系數(shù)為0.425,在1%統(tǒng)計水平上顯著,即對外開放有助于提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。可能的解釋是,對外開放有助于將國外先進技術(shù)引入高技術(shù)企業(yè),推動企業(yè)運營與生產(chǎn)流程創(chuàng)新優(yōu)化,繼而提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。經(jīng)濟發(fā)展水平估計系數(shù)為0.557,在5%統(tǒng)計水平上顯著,表明經(jīng)濟發(fā)展能夠有效促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)估計系數(shù)為0.093,在1%統(tǒng)計水平上顯著,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化能夠為提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率賦能。對比可以發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的驅(qū)動效應(yīng)明顯低于經(jīng)濟發(fā)展水平與對外開放程度。未來有必要持續(xù)優(yōu)化相關(guān)服務(wù)產(chǎn)業(yè),以更好提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。

        2.數(shù)字經(jīng)濟子維度的影響

        分別從數(shù)字基礎(chǔ)化水平、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平、數(shù)字創(chuàng)新水平以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平四個維度探討數(shù)字經(jīng)濟子維度對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的異質(zhì)性影響,結(jié)果如表3 所示。

        表3 數(shù)字經(jīng)濟子維度對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響

        觀察表3 可知,數(shù)字經(jīng)濟不同維度對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率均存在顯著正向影響。其中,數(shù)字基礎(chǔ)化水平的回歸估計系數(shù)為0.612,在1%統(tǒng)計水平下顯著。原因在于,不斷完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)快速提升了行業(yè)間高技術(shù)企業(yè)技術(shù)交流的共享水平,改善了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài),提升了創(chuàng)新效率。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平對應(yīng)回歸估計系數(shù)為0.385,且在5%統(tǒng)計水平上顯著。原因在于,數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展能夠推動人工智能、區(qū)塊鏈、類腦計算芯片等技術(shù)取得突破式進展,從而對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動進行技術(shù)賦能,提高其創(chuàng)新效率。數(shù)字創(chuàng)新水平對應(yīng)回歸估計系數(shù)為0.703,且在1%統(tǒng)計水平下顯著,在所有子維度中影響最強??赡艿慕忉屖牵瑪?shù)字創(chuàng)新能夠擴展創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),將傳統(tǒng)創(chuàng)新活動由線下實體空間為主轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上與線下、實體與虛體相結(jié)合的復(fù)合式創(chuàng)新,提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的回歸估計系數(shù)為0.097,在所有子維度中影響最小,說明產(chǎn)業(yè)數(shù)字化更多是在各產(chǎn)業(yè)內(nèi)部進行變革,對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的帶動效應(yīng)有限,無法在短期內(nèi)驅(qū)動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升

        3.穩(wěn)健性檢驗

        為驗證以上結(jié)論的穩(wěn)健性,采用以下兩種方式進行檢驗:第一,變更研究時期??紤]到2020 年的新冠肺炎疫情可能導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響出現(xiàn)波動,文章選取2010—2019 年數(shù)據(jù)重新進行回歸。第二,變更研究樣本。就數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀來看,廣東、江蘇、上海、北京、浙江5 個省份發(fā)展水平明顯高于其他地區(qū),將其納入樣本分析可能影響結(jié)果的普適性,故剔除以上5 個省份重新進行回歸,檢驗結(jié)果表明,無論是數(shù)字經(jīng)濟整體層面,還是數(shù)字經(jīng)濟子維度,其對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的回歸估計系數(shù)符號方向并未發(fā)生改變。這一結(jié)果表明,上述結(jié)論整體較為穩(wěn)健。

        4.門檻效應(yīng)分析

        (1) 門檻效應(yīng)檢驗

        為檢驗文章假設(shè)H2,以知識產(chǎn)權(quán)為門檻變量,驗證其在數(shù)字經(jīng)濟影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的過程中是否存在門檻效應(yīng)。

        根據(jù)檢驗結(jié)果可知,在單一門檻檢驗中,知識產(chǎn)權(quán)保護在1%水平上顯著;在雙重門檻檢驗中,知識產(chǎn)權(quán)保護在5%水平上顯著;在三重門檻檢驗中,知識產(chǎn)權(quán)保護并未通過顯著性檢驗。由此,利用雙重門檻檢驗分析知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻效應(yīng),門檻值分別為1.499 與3.238。

        (2) 門檻效應(yīng)回歸結(jié)果

        借助模型(6),對知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻效應(yīng)進行檢驗(見表4)。結(jié)果表明,知識產(chǎn)權(quán)保護力度不同,數(shù)字經(jīng)濟的作用效果亦存在差異。在門檻變量處于第一門檻值之下時,數(shù)字經(jīng)濟對應(yīng)估計系數(shù)為0.148,且在1%統(tǒng)計水平下顯著。當知識產(chǎn)權(quán)保護水平高于第一門檻值,低于第二門檻值時,數(shù)字經(jīng)濟估計系數(shù)為0.621,在1%統(tǒng)計水平下顯著。當知識產(chǎn)權(quán)保護水平高于第二門檻值時,數(shù)字經(jīng)濟回歸估計系數(shù)為0.326,在1%統(tǒng)計水平下顯著。可見,知識產(chǎn)權(quán)保護力度的變化會影響數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的作用。知識產(chǎn)權(quán)保護力度過大或過小時,均會在一定程度上限制數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提振作用。只有當其處于最優(yōu)區(qū)間時,數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的賦能作用才能達到最強。假設(shè)H2 通過驗證。

        表4 門檻效應(yīng)回歸結(jié)果

        5.地區(qū)異質(zhì)性分析

        (1) 數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響的地區(qū)異質(zhì)性檢驗

        為檢驗數(shù)字經(jīng)濟對不同地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響是否存在異質(zhì)性,依據(jù)國家統(tǒng)計局劃分標準,將30 個省份分為東部、中部、西部三大地區(qū),并進行分樣本回歸,具體檢驗結(jié)果如表5 所示。

        表5 地區(qū)異質(zhì)性檢驗結(jié)果

        由表5 可知,數(shù)字經(jīng)濟對東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的回歸估計系數(shù)為0.515,且在1%統(tǒng)計水平下顯著;對中部、西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的回歸估計系數(shù)分別為0.402、0.371,且均通過1%統(tǒng)計水平下的顯著性檢驗。對比而言,數(shù)字經(jīng)濟對東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提振作用明顯更強??赡艿脑蚴牵瑪?shù)字經(jīng)濟是基于數(shù)字技術(shù)的經(jīng)濟活動,其發(fā)展需要龐大數(shù)據(jù)規(guī)模以及充足的信息技術(shù)人才做支撐。與中部、西部地區(qū)相比,東部地區(qū)不僅擁有地理、人口等先天優(yōu)勢,還具備政策試點等后天制度優(yōu)勢。加之東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展本身較為成熟,對于數(shù)字經(jīng)濟的融合應(yīng)用能力明顯更強,故數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響相對更強。

        (2) 門檻效應(yīng)地區(qū)異質(zhì)性檢驗

        進一步考察知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻效應(yīng)在不同地區(qū)表現(xiàn)情況,結(jié)果如表6 所示。觀察可知,知識產(chǎn)權(quán)保護在東部、中部地區(qū)表現(xiàn)出雙重門檻效應(yīng),在西部地區(qū)則表現(xiàn)為單一門檻效應(yīng),門檻值為1.438。代入門檻模型進行回歸分析如表7 所示。分析可知,對于東部地區(qū)而言,當知識產(chǎn)權(quán)保護低于第一門檻值時,數(shù)字經(jīng)濟回歸估計系數(shù)為-0.012,通過1%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗。當知識產(chǎn)權(quán)保護在兩個門檻值之間時,上述影響由負轉(zhuǎn)正。當知識產(chǎn)權(quán)保護超過第二門檻值后,數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的正向影響隨之降低。對于中部地區(qū)而言,其與全國趨勢一致,即隨著知識產(chǎn)權(quán)保護水平的不斷提升,數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響呈先增強后減弱的發(fā)展態(tài)勢。對于西部地區(qū)而言,數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響始終為正。當知識產(chǎn)權(quán)保護水平越過門檻值后,這一正向影響將得到強化。進一步分析產(chǎn)生上述結(jié)果的潛在原因在于,東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較高,技術(shù)成果轉(zhuǎn)化較快,知識產(chǎn)權(quán)保護力度過低則會大幅削弱創(chuàng)新收益,降低創(chuàng)新主體積極性,進而抑制高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升。只有當知識產(chǎn)權(quán)保護水平到達一定程度后,數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的賦能作用才能得到進一步激發(fā)。對于西部地區(qū)而言,其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率偏低,數(shù)字經(jīng)濟的賦能效應(yīng)受知識產(chǎn)權(quán)保護影響較小,始終呈正向影響。

        表6 門檻效應(yīng)地區(qū)異質(zhì)性檢驗結(jié)果

        六、結(jié)論與建議

        1.結(jié)論

        文章選取2010—2021 年中國30 個省份面板數(shù)據(jù),借助GMM模型實證分析數(shù)字經(jīng)濟及其四個子維度對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響效應(yīng),并進一步考察知識產(chǎn)權(quán)的門檻效應(yīng),得出以下研究結(jié)論:

        第一,從全國層面看,數(shù)字經(jīng)濟及其四個子維度對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率均具有顯著正向影響,充分說明數(shù)字經(jīng)濟有助于提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。該結(jié)論在變更研究時期和變更研究樣本后依然成立。分地區(qū)看,數(shù)字經(jīng)濟對東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響效應(yīng)最強,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)最不顯著。

        第二,知識產(chǎn)權(quán)保護在數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響中存在雙重門檻效應(yīng),且數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響始終為正。當知識產(chǎn)權(quán)保護位于兩個門檻值之間時,數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的正向影響最強。

        第三,知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻效應(yīng)存在顯著地區(qū)差異。在東部地區(qū),知識產(chǎn)權(quán)保護存在雙重門檻效應(yīng),當知識產(chǎn)權(quán)保護低于第一門檻值時,數(shù)字經(jīng)濟負向影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率;當知識產(chǎn)權(quán)保護位于兩個門檻值之間時,數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響由負轉(zhuǎn)正;當知識產(chǎn)權(quán)保護越過第二門檻值后,這一正向影響隨之降低。對于中部地區(qū)而言,其影響結(jié)果與全國趨勢一致。對于西部地區(qū)而言,知識產(chǎn)權(quán)保護存在單門檻效應(yīng)。知識產(chǎn)權(quán)保護越過門檻值后,數(shù)字經(jīng)濟的促進作用隨之增強。

        2.建議

        第一,適度超前部署數(shù)字新基建,夯實數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)。一方面,持續(xù)完善信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),推動光纖網(wǎng)絡(luò)的提速擴容,并加快部署5G 網(wǎng)絡(luò)的規(guī)?;瘧?yīng)用。與此同時,政府應(yīng)依據(jù)各地數(shù)據(jù)、算力等實際情況,統(tǒng)籌建設(shè)數(shù)據(jù)中心集群,形成一體化大數(shù)據(jù)中心體系。另一方面,建立存算一體基礎(chǔ)設(shè)施,實現(xiàn)數(shù)字要素資源多元供給。政府可以城市為中心,構(gòu)建涵蓋云計算、邊緣計算、超算協(xié)同的多層次計算體系,打造存儲多元、算力開放的存算一體化基礎(chǔ)設(shè)施,為數(shù)字經(jīng)濟提供完善的網(wǎng)絡(luò)與平臺支撐。政府部門需著力搭建數(shù)據(jù)共享交換平臺,實現(xiàn)跨部門、跨業(yè)務(wù)、跨地區(qū)的數(shù)據(jù)協(xié)同管理與服務(wù),推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)要素市場流通交易,助力高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升。

        第二,優(yōu)化知識產(chǎn)權(quán)保護體系,打造數(shù)字經(jīng)濟推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升的外部軟環(huán)境。首先,明確相關(guān)領(lǐng)域知識產(chǎn)權(quán)保護邊界。相關(guān)政府部門應(yīng)明確權(quán)力邊界,并提供確切的保護范圍與侵權(quán)對比方案,為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域知識產(chǎn)權(quán)司法實踐提供明確指引。其次,完善知識產(chǎn)權(quán)司法保護制度。對于知識產(chǎn)權(quán)案件“舉證難”“周期長”等客觀問題,合理減輕權(quán)利人舉證負擔,并探索“先行判決+臨時禁令”等裁決方式,及時制止侵權(quán)行為。最后,依據(jù)產(chǎn)業(yè)特征實施差異化保護策略。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同行業(yè)對知識產(chǎn)權(quán)保護敏感性并不相同。相關(guān)部門應(yīng)聯(lián)合行業(yè)協(xié)會、頭部企業(yè)等主體,結(jié)合技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀,不斷優(yōu)化行業(yè)規(guī)范形式,緩解知識產(chǎn)權(quán)保護的創(chuàng)新抑制效應(yīng),更好釋放數(shù)字經(jīng)濟對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的推動效應(yīng)。

        第三,實施數(shù)字經(jīng)濟均衡化發(fā)展戰(zhàn)略。一方面,多舉措落實“東數(shù)西算”建設(shè)布局。加大國家算力網(wǎng)絡(luò)的頂層設(shè)計,在內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、貴州等數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相對滯后地區(qū)布局全國算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點,推進這些地區(qū)與東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較好省份之間的云網(wǎng)協(xié)同,進而激發(fā)其自身數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。另一方面,強化中部、西部地區(qū)的數(shù)字人才供給。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展落后地區(qū)應(yīng)積極推進數(shù)字人才隊伍建設(shè),通過打造數(shù)字經(jīng)濟人才市場、強化數(shù)字人才待遇等方式吸納數(shù)字人才,助力當?shù)財?shù)字經(jīng)濟發(fā)展,推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率穩(wěn)步提升。

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