張 璐

（池州學院商學院，安徽池州 247000）

數字經濟是指以數字化知識和信息作為生產要素，以信息網絡作為載體，通過信息通信技術的運用，實現經濟效率提升和產業(yè)結構優(yōu)化的新型經濟發(fā)展模式?？萍紕?chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是提高社會生產力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，與數字經濟之間存在著密切關系?？萍紕?chuàng)新為數字經濟的發(fā)展提供了技術支持，數字經濟則提升了科技創(chuàng)新的效率。明晰二者之間的實現路徑和作用機理，對推動我國經濟高質量發(fā)展，實現建設數字中國的目標具有重要的現實和理論意義。

1 文獻綜述

近年來，國內外學者關于數字經濟與創(chuàng)新關系的研究主要集中在以下兩方面：一是在理論層面探討數字化變革對產品創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等方面的影響。以數字技術為基礎，促進產業(yè)組織從金字塔式靜態(tài)管理向扁平化動態(tài)管理轉變，大幅提升產業(yè)組織效率[1]。數字經濟利用大數據打破空間的界限，優(yōu)化資源配置效率，其基于大樣本數據分析所作出的創(chuàng)新決策準確度相對更高，創(chuàng)新產出效用也更明顯。同時，數字經濟還通過智能化、個性化制造形成“技術創(chuàng)新+商業(yè)模式創(chuàng)新”的雙驅動模式，提高了區(qū)域創(chuàng)新效率[2]。二是在實證層面研究互聯網化或信息化對創(chuàng)新產出的影響。研究結果表明，信息化顯著增加了企業(yè)創(chuàng)新產出[3-4]，但存在部門和效果差異。如信息化對設備制造部門的技術溢出效應相對于傳統制造部門而言更為明顯[5]。王金杰等實證檢驗了互聯網發(fā)展對創(chuàng)新績效的促進作用[6]；楊水利等將技術創(chuàng)新分為研發(fā)能力和成果應用轉化能力兩階段，實證分析了互聯網對創(chuàng)新效率的影響[7]；韓先鋒等通過線性與非線性效應分析了互聯網發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響[8]；余長林等基于上市公司專利及財務數據，分析產業(yè)政策對數字經濟行業(yè)技術創(chuàng)新的影響[9]。

綜上所述，現有文獻較少對數字經濟給區(qū)域創(chuàng)新帶來的影響展開實證研究。基于此，研究：一是通過構建數字經濟發(fā)展指數，可以為評價區(qū)域數字化發(fā)展提供依據；二是將數字經濟與區(qū)域創(chuàng)新效率結合起來，試圖探尋數字經濟對區(qū)域創(chuàng)新效率提升的作用機制和實現路徑。

2 數字經濟對創(chuàng)新效率提升的作用機制

數字經濟發(fā)展對創(chuàng)新效率提升的效應可以用圖1來描述。

圖1 數字經濟對創(chuàng)新效率提升的作用機制

2.1 直接作用機制

2.1.1 數字經濟發(fā)展整合了區(qū)域創(chuàng)新要素 一是加強了信息類創(chuàng)新要素的聯通。數字經濟高度信息化的特性可以跨越不同信息類創(chuàng)新要素之間的空間障礙，避免了因地理距離帶來的溝通時滯，從而顯著提高區(qū)域創(chuàng)新在吸收外部創(chuàng)新要素方面的能力和效率；二是便捷了非信息類創(chuàng)新要素的聯動。如在物流網絡建設中，數字經濟可以通過信息手段對資源配置情況進行實時動態(tài)調節(jié)，還可以通過現代物流網絡實現非信息類創(chuàng)新要素的遠距離快速傳送，有效縮減了創(chuàng)新要素的流動時間；三是革新了產業(yè)鏈的發(fā)展模式。數字經濟打通了產業(yè)鏈中各個部門之間的融合發(fā)展和垂直專業(yè)化分工的壁壘，豐富了同一經濟主體中不同部門之間以及同一產業(yè)鏈中上下游經濟主體之間的關聯內容。

2.1.2 數字經濟發(fā)展降低了區(qū)域創(chuàng)新成本 一是降低了搜尋成本。根據長尾理論，消費者的個性化、定制化的需求在大數據時代得到了很好的關注。因而區(qū)域內的創(chuàng)新主體可以通過大數據分析出消費者的個性化喜好，向不同消費群體推送經過數據計算的個性化產品。消費者也可以通過現代通信網絡快速尋找符合其需求的產品或服務，為區(qū)域創(chuàng)新提供發(fā)展方向；二是降低了調整成本。數字經濟通過資源共享，在調整成本控制方面為企業(yè)提供有效的管理模式[10]。當創(chuàng)新產出上升時，可以通過租用或資源共享方式擴大生產。當創(chuàng)新產出失敗時，可以通過將閑置資源對外出租或讓渡使用權等方式來減少損失，降低企業(yè)的調整成本。

綜上，提出假設H1:數字經濟發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新效率有直接提升作用。

2.2 間接傳導機制

傳統創(chuàng)新要素包括“人、財、物”三個評價標準以及三者之間的組合機制。結合數字經濟的基本特性，從人力資本投入、金融發(fā)展水平以及市場化水平三個角度對其間接傳導機制進行分析，得出具體作用機制如下：

2.2.1 數字經濟發(fā)展通過提升人力資本投入影響區(qū)域創(chuàng)新效率“人才是第一資源”，人力資本投入是創(chuàng)新主體實現轉型升級，進而帶動區(qū)域經濟發(fā)展的先決條件。數字經濟發(fā)展具有信息和知識獲取成本低的特性，可以有效促進人力資源的信息與知識交流。為了形成和保有市場競爭優(yōu)勢，各創(chuàng)新主體勢必要提升人力資本研發(fā)投入，共同推動區(qū)域創(chuàng)新效率水平整體提升。

2.2.2 數字經濟發(fā)展通過提升金融發(fā)展水平影響區(qū)域創(chuàng)新效率 區(qū)域創(chuàng)新具有高風險、高投入的特點，需要大量資金保障。有研究表明，區(qū)域創(chuàng)新更偏向于使用外部融資。數字經濟以其特有的技術優(yōu)勢拓展了外部融資的途徑，提升金融發(fā)展的普惠性和便捷性，降低了區(qū)域創(chuàng)新金融風險的不可控性，引導金融資源向區(qū)域創(chuàng)新等高質量發(fā)展領域投入，進而提升金融發(fā)展水平，推動區(qū)域創(chuàng)新活動的不斷開展。

2.2.3 數字經濟發(fā)展通過提升市場化水平影響區(qū)域創(chuàng)新效率 數字經濟通過整合資金鏈、信息流、物流等方式深刻地改變了產業(yè)結構。數字經濟的發(fā)展催生了許多新業(yè)態(tài)、新模式，為提升市場化水平提供了新動能，這一點在第三產業(yè)中表現尤為顯著。市場化水平的提升又會刺激產業(yè)內形成有效競爭，激發(fā)產業(yè)內持續(xù)的技術革新和產業(yè)升級優(yōu)化，實現區(qū)域創(chuàng)新效率提升。

綜上，提出假設H2:數字經濟從人力資本投入、金融發(fā)展和市場化水平三個角度對區(qū)域創(chuàng)新效率的提升有間接傳導作用。

3 研究設計

3.1 計量模型

為驗證數字經濟對創(chuàng)新效率的影響程度和作用機制，基于理論分析和研究假設，首先設定基準模型：

公式中，IEit表示i省份（或地區(qū)）第t年創(chuàng)新效率值；INDit表示i 省份（或地區(qū)）第t 年數字經濟發(fā)展水平，controlit為控制變量；λi和εit分別表示不隨時間變化的個體效應和隨機擾動項。

其次，為進一步驗證數字經濟對創(chuàng)新效率的傳導機制，借鑒韓先鋒的做法，引入中介變量，構建中介效應模型：

α1表示數字經濟對創(chuàng)新效率的總效應，γ1表示數字經濟對創(chuàng)新效率的直接效應，β1×γ2表示數字經濟通過中介變量傳導產生的間接效應。

3.2 變量設定

3.2.1 被解釋變量 技術創(chuàng)新效率（IE）。效率測度的方法主要有參數法與非參數法，參數法以隨機前沿分析SFA為代表，但需要事先設定生產函數的形式，否則會產生較大誤差。非參數法以數據包絡分析法DEA 為代表，該方法不需要事先設定生產函數的具體形式，采用線性規(guī)劃技術測算效率。因此，選擇DEA 模型測算技術創(chuàng)新效率水平。在投入指標方面，選取R&D 經費內部支出額作為區(qū)域創(chuàng)新資本投入和R&D人員全時當量作為區(qū)域創(chuàng)新人力投入指標；在產出指標方面，選取專利申請數來衡量區(qū)域產業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力，以新產品銷售收入指標衡量區(qū)域產業(yè)創(chuàng)新應用轉化能力。

由圖2可知，2009—2019年30省份平均創(chuàng)新效率水平呈現較大差異，效率值較高排名靠前的主要是上海、吉林、海南、湖南、北京、廣東、天津等地，效率值偏低的地區(qū)主要是黑龍江、內蒙古、山西、陜西等地?？傮w而言，東部地區(qū)創(chuàng)新效率值偏高，中部和西部效率值偏低，但并不完全與地區(qū)經濟發(fā)展水平相同。創(chuàng)新投入的增加并不必然帶來創(chuàng)新效率的提升。各省份或地區(qū)平均創(chuàng)新效率值低于1，說明中國區(qū)域創(chuàng)新效率仍處于相對無效階段，科技資源配置不合理，仍存在優(yōu)化改進的空間，需進一步加強數字化技術的發(fā)展，改善科技創(chuàng)新環(huán)境，提升區(qū)域創(chuàng)新效率。

圖2 2009—2019年各省份創(chuàng)新效率平均值

3.2.2 核心解釋變量 數字經濟發(fā)展指數（IND）?？紤]到數據的可獲取性，從數字化普及情況、基礎環(huán)境及應用情況三方面構建數字經濟發(fā)展指數（表1），使用熵值法計算各省份的數字經濟發(fā)展指數。同時，使用單指標法作為替代指標進行穩(wěn)健性測試。

表1 數字經濟發(fā)展評價指標體系

圖3 顯示的是2009—2019 年30 省份平均數字化水平，地區(qū)間差異較大。得分較高的分別是北京、廣東、浙江、江蘇、上海、山東等地，得分偏低的地區(qū)主要是寧夏、甘肅、貴州、青海、海南等地，總體分布與地區(qū)經濟發(fā)展水平較為接近。北京、廣東、浙江地區(qū)的數字化水平走在前列，遠高于其他地區(qū)，說明數字化創(chuàng)新在發(fā)達地區(qū)率先應用發(fā)展，引領全國。中部地區(qū)數字化水平較為平均，西部地區(qū)發(fā)展較為落后。各省份數字化發(fā)展呈現較大差異，說明中國數字化發(fā)展仍存在較大發(fā)展空間，需進一步發(fā)揮數字經濟的強大引擎作用。

圖3 2009—2019年各省份數字化水平平均值

3.2.3 中介變量和控制變量 根據前文數字經濟對技術創(chuàng)新效率的作用機制分析，選取R&D 人力投入、金融發(fā)展水平和市場化水平三個指標作為中介變量，檢驗數字經濟對創(chuàng)新效率的傳導機制。為避免遺漏變量，考慮創(chuàng)新效率的影響因素，選取城市化水平、貿易開放度、知識產權保護、研發(fā)經費投入、固定資產投資等控制變量，具體指標選取見表2。

表2 變量設計

3.3 數據來源

選取中國30省份為研究對象（西藏、港澳臺等地區(qū)數據缺失較多，未包含在內）。由于統計年鑒在2006年統計口徑發(fā)生變化，考慮數據的可比性，以2009 年為起點進行研究。其中，區(qū)域創(chuàng)新效率投入產出數據來源于2009—2019年《中國城市統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。數字經濟發(fā)展指數的數據來源于《中國統計年鑒》和《中國互聯網發(fā)展狀況統計報告》，其余中介變量和控制變量的原始數據來自于年鑒或銳思數據庫。變量的描述性統計如表3。

表3 變量描述性統計

4 實證結果與分析

4.1 基準模型回歸結果

采用2009—2019 年30 省份的面板數據，首先根據單位根檢驗得出變量平穩(wěn)性。然后，采用Hausman 檢驗確定最優(yōu)模型。表4 報告在控制變量下，最小二乘法OLS，隨機效應RE 和固定效應FE 的數字經濟對創(chuàng)新效率提升的直接效應的檢驗結果。

表4 基準模型回歸結果

在直接效應中，模型（1）、（2）和（3）結果均顯示，數字經濟發(fā)展指數會顯著提升技術創(chuàng)新效率，且系數在0.1%的水平上顯著?；貧w系數表明當數字經濟發(fā)展指數提升1個單位時，技術創(chuàng)新效率提升的程度。Hausman 檢驗發(fā)現固定效應模型估計結果更優(yōu)，即模型（3），變量系數為0.480且顯著，說明數字經濟能有效提升中國區(qū)域技術創(chuàng)新效率。

4.2 傳導機制檢驗

為進一步驗證數字經濟對區(qū)域創(chuàng)新效率提升的傳導機制，基于前文的理論分析，使用中介效應模型檢驗，估計結果分為以下三個方面：

表5 中，模型（4）和（5）是以R&D 研發(fā)人力資源投入為中介變量的估計結果。模型（4）數字經濟發(fā)展指數對R&D 研發(fā)人力資本的影響顯著為正，說明數字經濟發(fā)展促進了研發(fā)人力的投入，模型（5）R&D 研發(fā)人力資本對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響同樣顯著為正，說明人力資本的投入對區(qū)域創(chuàng)新效率的提升有積極作用。通過中介效應，數字經濟發(fā)展指數每增長1 個單位，對R&D 研發(fā)人力資本直接提升效應是0.0667 個單位，即區(qū)域創(chuàng)新效率提升的間接效應是9.5760*0.00475=0.045486 個單位，可知直接效應和間接效應合計是0.1122，間接效應占比40.54%，說明R&D 研發(fā)人員的投入能大幅提升區(qū)域創(chuàng)新效率，需更加注重研發(fā)人力資本的投入效益。

表5 中介效應模型檢驗結果

模型（6）和（7）是以金融發(fā)展水平為中介變量。變量系數顯著為正，說明數字經濟發(fā)展通過促進金融發(fā)展水平進一步提升區(qū)域創(chuàng)新效率。其中，數字經濟發(fā)展指數對金融發(fā)展水平的影響系數為0.0688，金融發(fā)展水平對區(qū)域創(chuàng)新效率提升的系數為0.142，中介效應顯著。數字經濟通過金融發(fā)展水平影響區(qū)域創(chuàng)新效率的間接效應為0.0688*0.142=0.00977，占比8.74%，說明金融發(fā)展水平的提升有效促進區(qū)域創(chuàng)新效率，但間接效應有限。

模型（8）和（9）是以市場化水平為中介變量。變量系數顯著為正，說明數字經濟發(fā)展通過促進市場化水平進一步提升區(qū)域創(chuàng)新效率。其中，數字經濟發(fā)展指數對市場化水平的影響系數為0.0650，市場化水平對區(qū)域創(chuàng)新效率提升的系數為0.928，中介效應顯著。數字經濟通過市場化水平影響區(qū)域創(chuàng)新效率的間接效應為0.0650*0.928=0.06032，占比53.80%，說明市場化水平即大力發(fā)展第三產業(yè)會有效提升區(qū)域創(chuàng)新效率。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為減少因遺漏變量導致模型參數估計有誤，使用單指標法互聯網普及率和互聯網網民規(guī)模作為核心解釋變量的替代變量進行穩(wěn)健性測試，檢驗結果如表6。模型（1）—模型（3）是基準回歸模型檢驗結果；模型（4）—模型（6）是中介效應模型估計結果。可以發(fā)現，采用替代解釋變量，檢驗結果與前文一致，表明研究結果具有穩(wěn)健性。

表6 引入替代指標基準回歸和中介效應回歸結果

4.4 內生性檢驗

數字經濟發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新效率可能存在雙向因果關系。為解決雙向因果關系導致的內生性問題，以數字經濟發(fā)展滯后一期作為工具變量進行兩階段最小二乘法2SLS回歸，結果未發(fā)生明顯變化，系數值方向一致，工具變量的選取是有效的。

5 結論與政策建議

基于2009-2019年的省份面板數據，通過引入中介效應模型從研發(fā)人力資本、金融發(fā)展水平和市場化水平三個方面衡量數字經濟對區(qū)域創(chuàng)新效率的傳導機制。研究結果顯示：一是數字經濟發(fā)展能直接促進區(qū)域創(chuàng)新效率的提升。數字經濟發(fā)展所包含的覆蓋性、滲透性以及零邊際成本等特性，進一步優(yōu)化了資源配置、提升了資源利用效率，能夠大幅提升區(qū)域創(chuàng)新效率水平。二是人力資本投入能間接促進區(qū)域創(chuàng)新效率的提升。人才是技術創(chuàng)新的核心主體，人力資本投入是保有和培養(yǎng)人才的重要支撐。數字經濟發(fā)展需要建立在技術創(chuàng)新的基礎上，因此人力資本投入對數字經濟的發(fā)展起到了促進作用，從而間接推動區(qū)域創(chuàng)新效率提升。三是數字經濟發(fā)展促進了金融發(fā)展水平的提升，但金融發(fā)展水平的提升對區(qū)域創(chuàng)新效率的間接作用有限。一方面，以數字經濟為基礎的互聯網金融是金融產業(yè)的重要補充和概念拓展，由此派生的新型產融結合激發(fā)了金融資本的活躍度。另一方面，金融發(fā)展水平的提升對促進區(qū)域創(chuàng)新效率有幫助，但隨著創(chuàng)新風險的不斷增加，會產生連鎖性負面作用。四是數字經濟發(fā)展與第三產業(yè)發(fā)展關系更為密切。第三產業(yè)在數字經濟的主體中占有較大的比重，數字經濟服務的對象也以第三產業(yè)為重要依托。第三產業(yè)的發(fā)展會大幅提升區(qū)域創(chuàng)新水平，而且市場化水平的間接傳導效應最高，使得數字經濟發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新效率的提升能夠間接實現。

基于此，提出以下政策建議：一是加強金融業(yè)態(tài)創(chuàng)新，為數字經濟發(fā)展建好穩(wěn)壓器。加大金融業(yè)態(tài)的數字化、智能化創(chuàng)新力度的同時注重防范金融風險，促進數字經濟發(fā)展行穩(wěn)致遠。二是加快第三產業(yè)轉型，為數字經濟發(fā)展提供試驗田。順應“雙循環(huán)”發(fā)展的歷史趨勢，充分發(fā)揮直播帶貨、個性定制、體驗消費等新興模式的帶動作用，加快傳統第三產業(yè)的數字化發(fā)展，以產業(yè)融合促產業(yè)升級。三是優(yōu)化人力資源投入，為數字經濟發(fā)展形成動力源。繼續(xù)推進教育領域配套改革，深化和豐富專業(yè)人才培養(yǎng)模式、方式，促進人才市場化管理機制的健全，形成共享共建共創(chuàng)的人才使用新模式。