摘 要：本文選取2011—2014 年全國創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)，基于人力資本流動視角，考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效推動企業(yè)自主創(chuàng)新。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過引發(fā)人力資本流動，提升了碩士及以上學(xué)歷員工、技術(shù)員工在企業(yè)內(nèi)部的占比，是推動企業(yè)自主創(chuàng)新的重要途徑，但這種機(jī)制可能會強(qiáng)化中國“西低東高”的區(qū)域創(chuàng)新格局，并進(jìn)一步拉大制造業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新差距，形成以“熊彼特效應(yīng)”占優(yōu)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響在處于不同市場化水平和政務(wù)化水平的分位區(qū)間內(nèi)表現(xiàn)出顯著差異性。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；技術(shù)創(chuàng)新；制造業(yè)；創(chuàng)新差距

DOI：10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20240906.003

一、引 言

大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入新動能的同時，也為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革提供新的契機(jī)。中國信息通信研究院發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2022）》顯示，2021 年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到45.5 萬億元，名義增長16.2%，對國民經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率超過39.8%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)地位愈發(fā)穩(wěn)固、支撐作用更加明顯，儼然成為推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。制造業(yè)作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要壓艙石，對國內(nèi)經(jīng)濟(jì)健康有序發(fā)展、社會就業(yè)大局穩(wěn)定起到支撐作用（焦勇，2020）。然而，與歐美日等世界制造強(qiáng)國相比，中國制造業(yè)自主創(chuàng)新能力較弱，受工藝、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)等制約，制造業(yè)關(guān)鍵領(lǐng)域、核心材料對外技術(shù)依存度較高，成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“卡脖子”瓶頸。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心是數(shù)字技術(shù)，數(shù)實(shí)融合的動力來源是數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用（史宇鵬和曹愛家，2023）。由此引出，那么發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造企業(yè)自主創(chuàng)新能力提升，進(jìn)而推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展？

目前，互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)應(yīng)用對創(chuàng)新活動的積極影響已被眾多研究所證實(shí)?；ヂ?lián)網(wǎng)形成的網(wǎng)絡(luò)連接效應(yīng)能夠降低企業(yè)信息搜尋和復(fù)制成本，消除信息傳遞障礙，給知識創(chuàng)造和整合帶來了新機(jī)遇（Lyytinen et al.，2016）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是互聯(lián)網(wǎng)與信息化的高級產(chǎn)物，較少有研究直接探討其對制造業(yè)自主創(chuàng)新的影響。與本文密切相關(guān)的文獻(xiàn)有三支：第一支文獻(xiàn)就數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念和內(nèi)涵進(jìn)行廣泛討論。Tapscott（1996）在《數(shù)字經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)絡(luò)智能時代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)》一書中提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”一詞，并將其描述為一個廣泛運(yùn)用信息和通信技術(shù)（Information and Communications Technology，ICT）的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)。Bukht and Heeks（2018）認(rèn)為除ICT 應(yīng)用外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的范圍還應(yīng)包括數(shù)字服務(wù)、平臺經(jīng)濟(jì)帶來的新商業(yè)模式以及一切基于數(shù)字技術(shù)的廣義經(jīng)濟(jì)活動。Bart van Ark（2016）提出“新數(shù)字經(jīng)濟(jì)”概念，即除ICT 之外的移動技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)接入以及云端存儲、分析和開發(fā)應(yīng)用，并發(fā)現(xiàn)“新數(shù)字經(jīng)濟(jì)”時代，生產(chǎn)部門仍存在“生產(chǎn)率悖論”。國內(nèi)部分學(xué)者將數(shù)字經(jīng)濟(jì)范圍劃分為“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”兩部分（王開科等，2020；蔡躍洲和牛新星，2021），并測算了省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模，發(fā)現(xiàn)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模整體呈上升趨勢，但存在顯著的地區(qū)差異，東部和中部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模兩極分化最為明顯（蔡躍洲和牛新星，2021）。

第二支文獻(xiàn)重點(diǎn)考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新效應(yīng)。宏觀層面，基于“數(shù)字鴻溝”視角尚未取得一致結(jié)論，韓璐等（2021）認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)會拉大城市間創(chuàng)新差距，創(chuàng)新水平越高的城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新賦能作用越強(qiáng)。金環(huán)和于立宏（2021）卻發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城市創(chuàng)新具有空間溢出效應(yīng)，不僅能夠促進(jìn)本地城市創(chuàng)新水平提升，對相鄰城市創(chuàng)新水平也會產(chǎn)生正向溢出影響，有利于縮小城市間創(chuàng)新差距、實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新收斂。微觀層面，基于技術(shù)應(yīng)用視角，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展改變了傳統(tǒng)金融生態(tài)，降低市場信息不對稱，能夠有效解決企業(yè)融資難、融資貴問題，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供充足的資金保障（唐松等，2020）?；谄髽I(yè)內(nèi)外部資源視角，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提高人力資本等內(nèi)部資源和擴(kuò)展企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)等外部資源驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新能力提升（李健等，2022）?；诠┬桦p側(cè)視角，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過緩解企業(yè)融資約束、促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作和提高專利回報(bào)率三條路徑推動企業(yè)突破性創(chuàng)新，但對漸進(jìn)性創(chuàng)新的影響不顯著（胡山和余泳澤，2022），進(jìn)一步拓展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新模式選擇的影響的研究。

第三支文獻(xiàn)針對中國情境下企業(yè)創(chuàng)新行為進(jìn)行研究。對于創(chuàng)新水平的度量，目前多數(shù)研究采用專利申請或授權(quán)量、R&D 經(jīng)費(fèi)支出、新產(chǎn)品產(chǎn)值或銷售收入作為代理變量（Mukherjee et al.，2017；孫文浩和張杰，2020），部分研究采用知識寬帶法、專利引用次數(shù)等指標(biāo)刻畫企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量（Dangand Motohashi，2015；諸竹君等，2024）。梳理上述研究發(fā)現(xiàn)，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新效應(yīng)的研究主要集中在宏觀層面，基于微觀視角考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響的研究仍不多見。由于缺少更加精細(xì)化的企業(yè)創(chuàng)新投入或產(chǎn)出指標(biāo)，想要準(zhǔn)確識別企業(yè)自主創(chuàng)新較為困難。此外，在考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制研究中，多數(shù)研究主要關(guān)注人力資本存量的作用，忽略了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)的人力資本流動對企業(yè)創(chuàng)新的差異化影響。

區(qū)別于上述文獻(xiàn)，本文選取2011—2014 年全國創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新的影響及其機(jī)制。本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）拓展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新效應(yīng)的研究?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要從宏觀層面討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響（韓璐等，2021；金環(huán)和于立宏，2021），本文結(jié)合全國創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)庫，將企業(yè)自主創(chuàng)新從全部創(chuàng)新活動中剝離出來，彌補(bǔ)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在微觀創(chuàng)新領(lǐng)域的研究的不足；（2）深化數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新效應(yīng)的理論機(jī)制。本文首次基于人力資本流動性視角檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新的作用機(jī)制，視角有一定創(chuàng)新性，為政府制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策引導(dǎo)高級勞動力要素流動、推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供針對性的政策建議；（3）豐富了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人力資本與企業(yè)自主創(chuàng)新的關(guān)系的研究內(nèi)容。本文研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會進(jìn)一步強(qiáng)化中國“西低東高”的區(qū)域創(chuàng)新格局，同時拉大制造業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新差距，形成以“熊彼特效應(yīng)”占優(yōu)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。此外，在高市場化-高政務(wù)化的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新；在低市場化-低政務(wù)化的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不利于促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。本文為協(xié)調(diào)政府干預(yù)理論與自由市場理論之爭提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)自主創(chuàng)新

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動企業(yè)技術(shù)變革、促進(jìn)自主創(chuàng)新方面發(fā)揮著重要作用。第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于降低企業(yè)成本，緩解融資約束，為企業(yè)自主創(chuàng)新提供充足的資金保障。與其他投融資活動不同，創(chuàng)新活動具有高成本、長周期、投資不可逆等特點(diǎn)（Holmstrom，1989），從而導(dǎo)致企業(yè)在創(chuàng)新決策時面臨較高的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展改變了傳統(tǒng)的投融資方式，通過提高融資匹配效率，改善信貸市場資源錯配，為企業(yè)創(chuàng)新型融資提供技術(shù)支持（唐松等，2020）。除降低融資約束外，企業(yè)通過大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)在虛擬空間中實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)實(shí)物質(zhì)世界的創(chuàng)新模擬，以“虛擬試錯”代替“現(xiàn)實(shí)試錯”，降低創(chuàng)新試錯成本，減少了創(chuàng)新收益的不確定性（戚聿東和肖旭，2020），激勵企業(yè)開展風(fēng)險(xiǎn)更高、突破性更大的前沿領(lǐng)域自主創(chuàng)新活動。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過加快創(chuàng)新要素整合，促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過跨時空信息傳播與知識共享，有助于提升企業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的連接效應(yīng)，擴(kuò)大創(chuàng)新資源獲取范圍，縮短企業(yè)技術(shù)認(rèn)知距離（戚聿東和肖旭，2020）。借助互聯(lián)網(wǎng)和云服務(wù)等數(shù)字平臺，企業(yè)能夠以近乎零成本優(yōu)勢獲取多元化的外部信息，有助于加快知識和技術(shù)溢出，提高前沿技術(shù)攻關(guān)效率。例如，小米、海爾等知名企業(yè)依托數(shù)字平臺，征求用戶創(chuàng)意，鼓勵用戶直接在平臺上參與產(chǎn)品和服務(wù)的個性化定制，真正實(shí)現(xiàn)萬眾創(chuàng)新。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動的組織變革和商業(yè)模式創(chuàng)新，使企業(yè)組織形式由科層制向網(wǎng)格制轉(zhuǎn)變，扁平化的網(wǎng)絡(luò)組織形式增強(qiáng)了企業(yè)柔性，深化企業(yè)內(nèi)部在供給側(cè)的資源獲取和需求側(cè)的信息共享，有利于形成共享開放的創(chuàng)新價(jià)值觀念，加強(qiáng)內(nèi)部創(chuàng)新資源整合（謝康等，2020），而創(chuàng)新正是源于對現(xiàn)存碎片知識的重新結(jié)合（Arthur，2007）。

第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，其表現(xiàn)出的網(wǎng)絡(luò)化、智能化等特征對企業(yè)自主創(chuàng)新也會產(chǎn)生重要影響。有研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)據(jù)與生產(chǎn)資料分離時，單純的數(shù)據(jù)只是以比特形式存在的可能生產(chǎn)要素，要成為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)必須與勞動、資本等傳統(tǒng)資料相結(jié)合（謝康等，2020）。數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素，打破了固有的生產(chǎn)方式，其表現(xiàn)出的乘數(shù)效應(yīng)有助于提升要素配置效率，促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。事實(shí)上，任何新要素的出現(xiàn)都會打破常規(guī)要素在生產(chǎn)函數(shù)中所占的份額，同時伴隨著生產(chǎn)率水平提升（Solow，1987）。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動下，大數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)要素，有利于激發(fā)企業(yè)自主創(chuàng)新潛力?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假說：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。

（二）人力資本流動的中介機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠引發(fā)人力資本流動，對企業(yè)自主創(chuàng)新表現(xiàn)出顯著差異性。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠在地區(qū)和行業(yè)層面同時引發(fā)人力資本流動。從地區(qū)層面看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也越快，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合催生出如智能制造、個性化定制等新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)與新商業(yè)模式，這些新興產(chǎn)業(yè)憑借較強(qiáng)的利潤創(chuàng)造能力吸引大量人力資本集聚（李宗顯和楊千帆，2021）。相反，欠發(fā)達(dá)地區(qū)受制于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施條件，容易造成創(chuàng)新儲備人才流失，難以集聚高技能人才。從產(chǎn)業(yè)層面看，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度越高，越能夠吸引高技能勞動者集聚，當(dāng)信息技術(shù)投資與熟練勞動力的使用相結(jié)合時，這一互補(bǔ)性投資組合能夠產(chǎn)生超額生產(chǎn)率增長（Brynjolfsson andHitt，2003）。反之，當(dāng)勞動力的知識和技能與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化需求不匹配時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能會擠出低技能勞動力，導(dǎo)致信息技術(shù)投資對中低端勞動力產(chǎn)生替代效應(yīng)（Acemoglu and Restrepo，2018），進(jìn)而扭曲勞動要素價(jià)格，阻礙資源配置效率提升。其次，人力資本水平提升有助于促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。數(shù)字化培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)加快了知識獲取、傳遞和吸收的速度，勞動者能夠以更加低廉的成本獲得無限豐富的學(xué)習(xí)資源，有利于提升人力資本（Chen et al.，2010）。而人是創(chuàng)新的主體，創(chuàng)新驅(qū)動的本質(zhì)是企業(yè)內(nèi)部人力資本進(jìn)行知識學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的過程（方曉暉等，2023）。更高水平的人力資本會加快企業(yè)對前沿技術(shù)成果的吸收和轉(zhuǎn)化，人力資本水平落后則會導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新面臨較大的基礎(chǔ)知識與共性技術(shù)缺口，創(chuàng)新激勵也會受阻（金環(huán)和于立宏，2021）。此外，人力資本外部性理論認(rèn)為，人力資本集聚存在正外部性，尤其是高級勞動力要素集聚，其正外部性更加突出（Che and Zhang，2018）。人才集聚程度高的地區(qū)或行業(yè)能夠增強(qiáng)科技人才間的交流與合作，共享知識溢出成果，加快對碎片知識的整合與利用，有利于促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。圖1 展示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在地區(qū)和行業(yè)層面引發(fā)的人力資本流動對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響。據(jù)此，本文提出如下研究假說：

H2a：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過引發(fā)高級勞動力要素流動，促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。

H2b：數(shù)字經(jīng)濟(jì)引發(fā)的高級勞動力要素流動對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響，在地區(qū)和行業(yè)層面存在“數(shù)字鴻溝”。

（一）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型：

Yict= α0+α1scorect+ X'ictη+ Z'itθ+ λi+ μt+ εict（1）

其中，Y表示企業(yè)自主創(chuàng)新；score表示城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；X和Z分別代表城市和企業(yè)層面控制變量集合；下標(biāo)i、c和t分別代表企業(yè)、城市和年份；λi和μt分別表示個體固定效應(yīng)與時間固定效應(yīng)；εict表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。該模型設(shè)定一定程度上能夠弱化反向因果帶來的內(nèi)生性問題，原因是城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠直接影響該城市內(nèi)部單個企業(yè)的創(chuàng)新行為，但企業(yè)創(chuàng)新行為難以直接影響宏觀數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（二）變量選取

1. 被解釋變量：企業(yè)自主創(chuàng)新。借鑒張杰等（2020）的方法，使用兩種方式度量企業(yè)自主創(chuàng)新，一種是用企業(yè)當(dāng)年人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出（percapitard）來表示，即采用企業(yè)當(dāng)年科技活動經(jīng)費(fèi)支出除以企業(yè)當(dāng)年科技活動人員數(shù)。其中，企業(yè)當(dāng)年的科技活動經(jīng)費(fèi)支出=當(dāng)年企業(yè)內(nèi)部用于科技活動的經(jīng)費(fèi)支出+委托外單位開展科技活動的經(jīng)費(fèi)支出。按照國家統(tǒng)計(jì)局的相關(guān)規(guī)定，企業(yè)當(dāng)年的科技活動經(jīng)費(fèi)支出中不包括技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)支出。

另一種是用企業(yè)當(dāng)年人均私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出（percaprivaterd）表示，即采用企業(yè)當(dāng)年私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出除以企業(yè)當(dāng)年科技活動人員數(shù)。其中，企業(yè)私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出=企業(yè)當(dāng)年科技活動經(jīng)費(fèi)支出-來自政府部門的科技活動資金。在國內(nèi)，政府部門通常會采用財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠等方式鼓勵本土企業(yè)開展研發(fā)創(chuàng)新活動。在剔除政府補(bǔ)貼、資助等產(chǎn)業(yè)扶持政策的影響后，企業(yè)私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出能更大程度上代表企業(yè)自主創(chuàng)新。上述各項(xiàng)精細(xì)化研發(fā)投入及研發(fā)人員指標(biāo)均來源于全國創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)庫。

2. 核心變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。參考趙濤等（2020）的指標(biāo)選取思路，選擇信息技術(shù)服務(wù)（采用信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件就業(yè)人員占比度量）、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)出（采用人均電信業(yè)務(wù)量度量）、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況（采用每百人移動電話數(shù)、每百人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)度量）、數(shù)字金融（采用城市層面數(shù)字普惠金融指數(shù)度量）四個維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合指標(biāo)，并采用熵值法賦權(quán)得到城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合指數(shù)（score）。

3. 中介變量：包括高學(xué)歷勞動力和高技能勞動力兩類。其中，高學(xué)歷勞動力從兩方面衡量：一是本科學(xué)歷勞動力（企業(yè)本科人數(shù)占總員工人數(shù)的比例，bachelor）；二是研究生學(xué)歷勞動力（企業(yè)碩士及以上人數(shù)占總員工人數(shù)的比例，master）。高技能勞動力采用企業(yè)擁有的高、中級技術(shù)職稱人員占總員工人數(shù)的比重（Technician）表示。

4. 控制變量。參照張杰等（2020）、李健等（2022）的方法，本文分別從城市和企業(yè)兩個層面選取控制變量。其中，企業(yè)層面的控制變量包括固定資產(chǎn)規(guī)模（企業(yè)當(dāng)年形成用于科技活動的固定資產(chǎn)取自然對數(shù)，fixasset）、企業(yè)成立年限（企業(yè)觀測年份減去成立日期加1，age）、行業(yè)競爭程度（按照二位碼行業(yè)中各企業(yè)科技活動人員數(shù)量計(jì)算的赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)，HHI）、企業(yè)出口（企業(yè)新產(chǎn)品出口額與新產(chǎn)品銷售收入的比值，export）、國有企業(yè)虛擬變量（以細(xì)化到三位碼的企業(yè)登記注冊類型作為識別條件，將代碼為110、141 和151 界定為國有企業(yè)，反之為非國有企業(yè)，soe）；城市層面的控制變量包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（經(jīng)價(jià)格指數(shù)平減的人均實(shí)際GDP 取自然對數(shù)，rgdp）、政府干預(yù)程度（地方一般公共預(yù)算支出與GDP 之比，budget）、金融發(fā)展水平（城市年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存貸款余額合計(jì)與GDP 之比，finance）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（第二產(chǎn)業(yè)增加值與GDP之比，structure）、人口密度（城市總?cè)丝谂c城市行政區(qū)劃面積之比，density）。最后，為消除極端值或異常值干擾，對所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理。表1 為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文以中國規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)為研究對象，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局公布的2011—2014 年全國創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫詳細(xì)提供了規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的科技創(chuàng)新活動指標(biāo)，包括企業(yè)從事科技活動的人員數(shù)、企業(yè)擁有的本碩博及高中級技術(shù)職稱人員數(shù)、專利申請數(shù)、發(fā)明專利申請數(shù)、新產(chǎn)品產(chǎn)值、新產(chǎn)品銷售收入等詳細(xì)信息，是目前國內(nèi)研究微觀企業(yè)創(chuàng)新活動最全面的數(shù)據(jù)庫之一（孫文浩和張杰，2020）。選取數(shù)據(jù)庫中的制造業(yè)企業(yè)（行業(yè)代碼為13-43）作為研究對象，并將其與地級市數(shù)據(jù)匹配。宏觀層面的數(shù)據(jù)來源于2012—2015 年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、2011—2014 年北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)共同編制的“數(shù)字普惠金融指數(shù)”。需要說明的是，城市數(shù)字普惠金融指數(shù)起始年份為2011 年，因此，本文選擇2011 年作為樣本起始年份。另外，2014年是目前能夠獲取到全國創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的最新年份。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)結(jié)果分析

表2 匯報(bào)了基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)結(jié)果。第（1）和（2）列分別采用企業(yè)當(dāng)年人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出與人均私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出作為被解釋變量。在控制個體固定效應(yīng)、企業(yè)和城市特征之后，核心解釋變量（score）的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。第（3）和（4）列進(jìn)一步加入時間固定效應(yīng)，用于控制未被觀察到的外部宏觀因素沖擊。結(jié)果顯示，核心解釋變量（score）的系數(shù)明顯下降，但仍至少在10%水平上顯著促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。就經(jīng)濟(jì)顯著性而言，以表2 第（4）列為例，城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，將使企業(yè)人均私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出增長約0.32 個百分點(diǎn)（0.2394×0.07/5.22）。因此，假說H1得到驗(yàn)證，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新。

（二）穩(wěn)健性分析

1. 工具變量檢驗(yàn)。雖然基準(zhǔn)回歸通過加入固定效應(yīng)與控制變量的方式緩解內(nèi)生性，但仍可能存在未觀測到的遺漏變量對回歸結(jié)果造成干擾。本文選擇尋找歷史工具變量，并利用2SLS 估計(jì)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。借鑒黃群慧等（2019）的做法，選擇1984 年各城市每百萬人郵局?jǐn)?shù)量作為城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的工具變量。一方面，在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前，人們信息溝通的方式主要是通過郵局系統(tǒng)接入，郵局?jǐn)?shù)量較多的地區(qū)，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施也較發(fā)達(dá)，這為當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展奠定了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，滿足工具變量相關(guān)性；另一方面，1984 年各城市郵局?jǐn)?shù)量是典型的歷史數(shù)據(jù)，很難直接影響現(xiàn)代企業(yè)自主創(chuàng)新活動，滿足工具變量外生性。鑒于1984 年各城市每百萬人郵局?jǐn)?shù)量只隨地區(qū)變化，如果直接加入到回歸方程中，將會被個體固定效應(yīng)所吸收，從而造成不可識別的問題。為此，借鑒Nunnand Qian（2014）的思路，利用1984 年各城市每百萬人郵局?jǐn)?shù)量與上一年信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)與軟件行業(yè)從業(yè)人員占全社會年末從業(yè)人員比重的交互項(xiàng)構(gòu)造工具變量。表3 回歸結(jié)果顯示，第一階段工具變量（iv）回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明歷史上郵局布局越密集的地區(qū)，如今數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也越高。第二階段核心解釋變量（score）的系數(shù)均在5%水平上顯著為正，表明城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著促進(jìn)該城市內(nèi)部企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出與人均私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出增加。

2. 更換城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測算方法?；鶞?zhǔn)回歸選擇熵值法對數(shù)字經(jīng)濟(jì)各項(xiàng)分指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，參照趙濤等（2020）的做法，本文選擇主成分分析法對各項(xiàng)分指標(biāo)賦權(quán)，重新測算城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（index）。表4 第（1）和（2）列結(jié)果顯示，核心解釋變量（index）回歸系數(shù)均為正，且對企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出的影響在10%水平上顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展一定程度上仍正向促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。

3. 替換被解釋變量?；鶞?zhǔn)回歸中企業(yè)自主創(chuàng)新指標(biāo)基于研發(fā)投入視角測算，參照李春濤等（2024）的做法，基于創(chuàng)新產(chǎn)出視角，采用企業(yè)發(fā)明專利申請量（企業(yè)當(dāng)年申請的發(fā)明專利數(shù)量加1 取自然對數(shù)，inventpat）作為新的被解釋變量。表4 第（3）列結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在10%水平上顯著促進(jìn)企業(yè)發(fā)明專利申請量的增加。企業(yè)創(chuàng)新活動可能存在時間滯后性，第（4）列考慮將發(fā)明專利申請滯后兩期作為被解釋變量，結(jié)果顯示，核心解釋變量（score）的系數(shù)在1%水平上顯著為正，本文的回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

4. 調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤聚類層級。在利用計(jì)量回歸模型進(jìn)行因果識別的過程中，核心解釋變量的回歸系數(shù)及顯著性水平往往會受到標(biāo)準(zhǔn)誤聚類層級的影響。為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，表4 第（5）和（6）列將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到城市層面，結(jié)果顯示，核心解釋變量（score）的系數(shù)仍至少在10%水平上顯著為正。

5. 剔除其他相關(guān)因素干擾。除數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響外，樣本期間內(nèi)出現(xiàn)的其他政策可能也會影響企業(yè)自主創(chuàng)新?；诘貐^(qū)層面，本文剔除城市層面實(shí)施的兩類相關(guān)政策：一是國家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策①；二是國家下一代互聯(lián)網(wǎng)示范城市試點(diǎn)政策②?；谛袠I(yè)層面，政府對數(shù)字產(chǎn)業(yè)化或產(chǎn)業(yè)數(shù)字化等政策支持可能也會影響企業(yè)自主創(chuàng)新，為有效剔除行業(yè)層面實(shí)施的數(shù)字產(chǎn)業(yè)政策，本文進(jìn)一步控制行業(yè)隨時間變化的固定效應(yīng)。表5 回歸結(jié)果顯示，在剔除其他行業(yè)政策或地區(qū)政策干擾后，核心解釋變量（score）的系數(shù)均顯著為正，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新水平提升這一結(jié)論較為可靠。

（三）機(jī)制分析

為檢驗(yàn)人力資本流動機(jī)制，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠吸引更多高級勞動力要素流入，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新水平提升，本文直接考察城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)內(nèi)部高學(xué)歷員工占比及技術(shù)人員占比的影響。表6 第（1）和（3）列回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展未能引發(fā)本科學(xué)歷的勞動力流入，但引發(fā)了更多研究生學(xué)歷的勞動力流入，該城市內(nèi)部碩士及以上學(xué)歷員工占比顯著提高7.8 個百分點(diǎn)。第（2）和（4）列回歸結(jié)果顯示，增加的高學(xué)歷人才主要流向技術(shù)崗位，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)更多高技能勞動力流入。第（5）和（6）列進(jìn)一步進(jìn)行中介效應(yīng)分析，結(jié)果顯示，高技能員工占比與企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出、人均私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出均呈顯著正相關(guān)，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)的高級勞動力要素流入能夠產(chǎn)生人力資本集聚效應(yīng)，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。因此，假說H2a得到驗(yàn)證，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過引發(fā)高級勞動力要素流動，促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新。

五、進(jìn)一步分析

理論分析認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠在地區(qū)和行業(yè)層面引發(fā)人力資本流動，進(jìn)而對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響呈現(xiàn)出顯著差異。上述機(jī)制分析只驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠引發(fā)人力資本流動，但流向何處卻不得而知。本節(jié)進(jìn)一步分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)引發(fā)人力資本流動對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響在不同層面的差異化表現(xiàn)。

（一）區(qū)位異質(zhì)性

中國地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距懸殊，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平遠(yuǎn)高于中、西部地區(qū)和全國平均水平（王軍等，2021）。為考察區(qū)位異質(zhì)性，本文將樣本城市劃分為東部、中部及西部三個地區(qū)，表7 中分組回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了東部地區(qū)企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出及人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出的增加，但卻降低了中部地區(qū)企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出及人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出，對西部地區(qū)企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出及人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出的影響為負(fù)且不顯著。從人力資本流動性視角解釋，與中部和西部地區(qū)相比，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高滲透性、高融合性特征，催生出眾多具有較高技術(shù)水平的新興智能產(chǎn)業(yè)，這些新興產(chǎn)業(yè)憑借較強(qiáng)的成長能力和利潤創(chuàng)造能力，吸引大量人力資本集聚，進(jìn)而表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)自主創(chuàng)新水平提升。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在吸引東部地區(qū)人力資本集聚的同時，對中、西部地區(qū)高級勞動力要素產(chǎn)生較為明顯的“虹吸效應(yīng)”。尤其是與西部地區(qū)相比，中部地區(qū)高級勞動力要素流失更嚴(yán)重，當(dāng)中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與高級勞動力要素供給不匹配時，就會產(chǎn)生較大的基礎(chǔ)知識與共性技術(shù)缺口，企業(yè)自主創(chuàng)新激勵也會受阻，進(jìn)而表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對中部地區(qū)企業(yè)自主創(chuàng)新的抑制作用要顯著高于西部地區(qū)。

為驗(yàn)證上述理論預(yù)期，表8 分地區(qū)討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)人力資本流動機(jī)制是否是造成中國“西低東高”區(qū)域創(chuàng)新格局的重要原因之一。第（1）和（2）列回歸結(jié)果顯示，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠吸引更多高技能勞動力集聚。第（3）和（4）列回歸結(jié)果顯示，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展未能吸引更多高技能勞動力集聚。第（5）和（6）列回歸結(jié)果顯示，西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展同樣未能吸引更多高技能勞動力集聚。因此，本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過吸引更多高級勞動力要素流向東部地區(qū)，并對中、西部地區(qū)產(chǎn)生明顯的“虹吸效應(yīng)”，進(jìn)而拉大地區(qū)間創(chuàng)新差距，形成中國“西低東高”的區(qū)域創(chuàng)新格局。

（二）行業(yè)異質(zhì)性

在同一城市內(nèi)部，對于初始創(chuàng)新稟賦不同的企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響是否存在顯著差異，現(xiàn)有文獻(xiàn)研究不足。對此，本文構(gòu)造同一城市制造業(yè)內(nèi)部企業(yè)創(chuàng)新差距指標(biāo)：

innovagapchit=leadinnovationcht-otherinnovationchit/leadinnovationcht（2）

其中，下標(biāo)c、?、i、t分別代表城市、行業(yè)、企業(yè)和年份；innovagapchit表示同行業(yè)企業(yè)間創(chuàng)新差距，leadinnovationcht和otherinnovationchit分別表示c城市內(nèi)行業(yè)?中在第t年企業(yè)私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出最多的企業(yè)以及其他企業(yè)私人性質(zhì)的科技活動經(jīng)費(fèi)支出額。

本文按照企業(yè)創(chuàng)新差距innovagapchit中位數(shù)，將低于中位數(shù)的樣本設(shè)定為“NN”型行業(yè)，其特征是該行業(yè)內(nèi)部多數(shù)企業(yè)與技術(shù)領(lǐng)先型企業(yè)創(chuàng)新差距較小，由于不存在絕對占優(yōu)的創(chuàng)新能力，每個企業(yè)都具有通過創(chuàng)新來“逃離競爭”的動力激勵，進(jìn)而表現(xiàn)為行業(yè)內(nèi)部競爭較為激烈，Aghion etal.（2005）認(rèn)為這類行業(yè)內(nèi)部存在“逃離競爭效應(yīng)”。相反，將高于中位數(shù)的樣本設(shè)定為“LL”型行業(yè)，其特征是該行業(yè)內(nèi)部多數(shù)企業(yè)與行業(yè)技術(shù)領(lǐng)先型企業(yè)創(chuàng)新差距較大，通過自主創(chuàng)新趕超技術(shù)領(lǐng)先型企業(yè)的概率較小，導(dǎo)致多數(shù)企業(yè)缺乏創(chuàng)新激勵，進(jìn)而表現(xiàn)為整個行業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新意愿較弱，Aghion et al.（2005）認(rèn)為這種行業(yè)內(nèi)部存在“熊彼特效應(yīng)”。

表9 第（1）至（4）列回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了NN 型行業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出及人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出的增加，對LL 型行業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出及人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出的影響不顯著。上述結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能會縮小競爭程度較大行業(yè)的企業(yè)創(chuàng)新差距，但會進(jìn)一步拉大競爭程度較小行業(yè)的企業(yè)創(chuàng)新差距。這意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將會在LL 型行業(yè)產(chǎn)生強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱的“馬太效應(yīng)”，按照Aghion et al.（2005）的觀點(diǎn)，LL 型行業(yè)將會形成以“熊彼特效應(yīng)”占優(yōu)策略為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，長期來看，這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不利于制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

那么，LL 型行業(yè)創(chuàng)新差距進(jìn)一步拉大，是否與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)的人力資本流動有關(guān)聯(lián)？為解答這一疑問，本文仍選擇分行業(yè)進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。表10 第（1）和（2）列回歸結(jié)果顯示，NN 型行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展并未吸引更多高技能勞動力集聚。第（3）和（4）列回歸結(jié)果顯示，LL 型行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展吸引了更多高技能勞動力集聚，從而進(jìn)一步拉大LL 型行業(yè)內(nèi)部企業(yè)間創(chuàng)新差距，形成以“熊彼特效應(yīng)”占優(yōu)策略為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。綜上，假說H2b 得到驗(yàn)證，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)高級勞動力要素集聚對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響，在地區(qū)和行業(yè)層面均產(chǎn)生“數(shù)字鴻溝”而非普惠性的“數(shù)字紅利”。

（三）不同分位區(qū)間異質(zhì)性

經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個產(chǎn)業(yè)、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施和制度結(jié)構(gòu)不斷變遷的過程，在這個過程中需要依托有效的市場和有為的政府去解決外部性問題（林毅夫，2017）。那么，在有效市場與有為政府的不同分位區(qū)間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響是否會產(chǎn)生差異，目前鮮有研究進(jìn)行探討。

對于有效市場的度量，學(xué)界一致采用王小魯?shù)龋?017）測算的中國分省份市場化指數(shù)作為代理變量。對于有為政府的測度，卻未能形成統(tǒng)一。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，政府利用數(shù)字技術(shù)更能發(fā)揮有為政府“扶持之手”作用，結(jié)合數(shù)字政府的內(nèi)涵，本文采用電子政務(wù)指數(shù)作為代理指標(biāo)，數(shù)據(jù)來源于《聯(lián)合國電子政務(wù)調(diào)查報(bào)告》。在此基礎(chǔ)上，用各省份互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)占全國互聯(lián)網(wǎng)用戶的比重作為權(quán)重乘以該指數(shù)，得到每個省份的電子政務(wù)發(fā)展水平。該指標(biāo)由在線服務(wù)、電信基礎(chǔ)設(shè)施以及人力資本三個分維度指標(biāo)綜合構(gòu)成，分別代表政府與公民之間的信息共享、政府與公民之間的磋商以及公民參與決策過程，已成為全球電子政務(wù)領(lǐng)域最權(quán)威的指數(shù)報(bào)告。根據(jù)市場化指數(shù)與電子政務(wù)指數(shù)的中位數(shù)，本文將樣本分為高市場化-高政務(wù)化地區(qū)、高市場化-低政務(wù)化地區(qū)、低市場化-高政務(wù)化地區(qū)及低市場化-低政務(wù)化地區(qū)四個區(qū)間組合。表11 和表12 報(bào)告了不同地區(qū)的檢驗(yàn)結(jié)果。

表11 第（1）和（2）列回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在10%水平上顯著促進(jìn)了高市場化-高政務(wù)化地區(qū)的企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出與人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出增加，推動企業(yè)自主創(chuàng)新。第（3）和（4）列回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在5%水平上顯著降低了低市場化-低政務(wù)化地區(qū)企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出，對人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出的影響也顯示為負(fù)。表12 第（1）和（2）列回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對低市場化-高政務(wù)化地區(qū)企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出及人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出的影響雖為正但均不顯著。第（3）和（4）列回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在10%水平上顯著促進(jìn)了高市場化-低政務(wù)化地區(qū)企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出的增加，對人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出的影響不顯著。上述回歸結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，有效市場和有為政府在實(shí)踐中可以共同發(fā)揮作用，且任何有效市場或有為政府不完善的地區(qū)，都有可能導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能企業(yè)自主創(chuàng)新的效果“失靈”。

六、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

2022 年，國務(wù)院出臺的“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃明確提出，要“協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，培育新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)”。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是保證經(jīng)濟(jì)長效增長的新引擎，是推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的加速器。本文基于人力資本流動性視角，利用中國獨(dú)特的微觀企業(yè)創(chuàng)新調(diào)查數(shù)據(jù)，從理論和實(shí)證兩個方面探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新的影響，主要得出如下結(jié)論：

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)企業(yè)人均科技活動經(jīng)費(fèi)支出及人均私人性質(zhì)科技活動經(jīng)費(fèi)支出的增加，推動企業(yè)自主創(chuàng)新。在替換解釋變量與被解釋變量、剔除其他因素干擾、選擇工具變量等系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，上述結(jié)論依然成立嗎？第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過引發(fā)高級勞動力要素流動有效推動了企業(yè)自主創(chuàng)新。第三，與中、西部地區(qū)及創(chuàng)新差距較大的LL 型行業(yè)相比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對東部地區(qū)及創(chuàng)新差距較小的NN 型行業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新提升作用更明顯。這進(jìn)一步強(qiáng)化了中國“西低東高”的區(qū)域創(chuàng)新格局，并拉大了LL 型行業(yè)內(nèi)部企業(yè)間創(chuàng)新差距。第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新效應(yīng)會因不同地區(qū)政務(wù)化水平與市場化水平表現(xiàn)出顯著差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高市場化-高政務(wù)化地區(qū)的企業(yè)自主創(chuàng)新影響顯著為正，對低市場化-低政務(wù)化地區(qū)的企業(yè)自主創(chuàng)新影響顯著為負(fù)。

（二）政策啟示

基于上述結(jié)論，本文主要政策啟示如下：

第一，基于區(qū)域協(xié)同發(fā)展視角，要大力發(fā)展中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)，謹(jǐn)防“數(shù)字紅利”變成“數(shù)字鴻溝”。一方面，政府應(yīng)出臺更多優(yōu)惠的人才引進(jìn)政策，鼓勵高學(xué)歷、高技能勞動力扎根中西部地區(qū)，避免大量人力資本外流，導(dǎo)致中西部地區(qū)的人力資本與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不匹配。另一方面，政府要加大對中西部地區(qū)的5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投資，為落后地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供硬件支持，縮小東部地區(qū)與中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模差距。

第二，基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化視角，大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)深度融合的步伐。理論上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠增強(qiáng)企業(yè)競爭力，本文卻發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會縮小競爭程度較大的NN型行業(yè)創(chuàng)新差距，但會進(jìn)一步拉大競爭程度較小的LL 型行業(yè)創(chuàng)新差距，形成以“熊彼特效應(yīng)”占優(yōu)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。未來在推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中，應(yīng)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)等數(shù)字應(yīng)用手段合理分配高級勞動力要素流向，提升LL 型行業(yè)的要素配置效率，讓行業(yè)內(nèi)部保持以“逃離競爭效應(yīng)”占優(yōu)為主導(dǎo)的競爭策略。

第三，基于要素稟賦結(jié)構(gòu)視角，要繼續(xù)完善有為政府和有效市場的制度建設(shè)，政府要重點(diǎn)聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升本土企業(yè)自主創(chuàng)新意識與能力，重點(diǎn)突破生產(chǎn)智能手機(jī)的芯片及生產(chǎn)芯片的光刻機(jī)、數(shù)控機(jī)床等被西方發(fā)達(dá)國家“卡脖子”的核心技術(shù)，通過發(fā)揮市場這只“看不見的手”和政府這只“看得見的手”的協(xié)同作用，培育一批擁有自主品牌、自主創(chuàng)造、自主研發(fā)的創(chuàng)新型企業(yè)。在增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、供應(yīng)鏈穩(wěn)定方面，要不遺余力為專精特新企業(yè)、小巨人企業(yè)、鏈主企業(yè)等自主創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)提供完善的數(shù)字應(yīng)用場景，通過不斷“試錯”和動態(tài)最優(yōu)調(diào)整，鼓勵這類企業(yè)對風(fēng)險(xiǎn)更高、突破性更大的前沿性領(lǐng)域進(jìn)行探索和挖掘，最終實(shí)現(xiàn)中國由“制造大國”向“制造強(qiáng)國”轉(zhuǎn)變。

（三）不足與展望

本文基于人力資本流動性視角，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)引發(fā)的人力資本流動在地區(qū)和行業(yè)兩個層面均產(chǎn)生了“數(shù)字鴻溝”而非普惠性的“數(shù)字紅利”，且實(shí)踐中有為政府與有效市場能夠共同發(fā)揮作用，推動企業(yè)自主創(chuàng)新。然而，囿于數(shù)據(jù)限制，本研究仍存在以下三處不足需在未來進(jìn)一步拓展和深化：

第一，在指標(biāo)構(gòu)建方面，城市層面構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評價(jià)指標(biāo)可能存在測量誤差，盡管參照國內(nèi)權(quán)威文獻(xiàn)上的做法，但尋找的分維度指標(biāo)更多集中在消費(fèi)端，無法體現(xiàn)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對生產(chǎn)端的技術(shù)應(yīng)用。目前，也有少數(shù)學(xué)者利用上市公司數(shù)字企業(yè)加總數(shù)據(jù)賦值到城市，或從省級統(tǒng)計(jì)年鑒中增加寬帶接入端口、IPv4 地址、移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量等與數(shù)字經(jīng)濟(jì)有關(guān)的指標(biāo)，并通過賦權(quán)的方式移動到城市層面，但上述做法仍有失偏頗。一方面，將上市公司中數(shù)字企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)加總到城市層面會出現(xiàn)低估城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的問題，因?yàn)樯鲜泄驹诓煌鞘蟹植紭O不均勻，且城市內(nèi)部除了上市公司進(jìn)行數(shù)字化，還有大量非上市公司也在進(jìn)行數(shù)字化，另一方面，用省級層面的指標(biāo)賦權(quán)到城市，對權(quán)重選取尤為關(guān)鍵，如果沒有選對合適的權(quán)重，近似的賦權(quán)也會增加城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測量誤差。未來可以在兩個方向進(jìn)行拓展：一是利用大數(shù)據(jù)分析或Python 等功能，構(gòu)建出一個類似于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的“數(shù)字普惠金融指數(shù)”，我們可以稱之為“普惠數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)”；二是基于2019 年10 月國務(wù)院批復(fù)在河北?。ㄐ郯残聟^(qū)）、浙江省、福建省、廣東省、重慶市、四川省等6 個省市（區(qū)）設(shè)立國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)，通過構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的方式考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新的影響。

第二，在數(shù)據(jù)追蹤方面，本文利用國家統(tǒng)計(jì)局公布的2011—2014 年全國創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，這對于考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新的影響似乎有些陳舊，未來可以連續(xù)追蹤全國創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)庫，如果能獲取到截至2018 年、2019 年的大型微觀數(shù)據(jù)，還可以利用該數(shù)據(jù)做雙重差分的相關(guān)研究，避免因構(gòu)建綜合指標(biāo)帶來的內(nèi)生性干擾。

第三，在研究內(nèi)容方面，本文考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響。事實(shí)上，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)聯(lián)性的實(shí)證文獻(xiàn)已較為豐富，但關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新效率的研究明顯偏少，也尚未有文獻(xiàn)揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新效率影響的“黑箱之謎”。未來可以結(jié)合中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和創(chuàng)新調(diào)查企業(yè)數(shù)據(jù)庫的匹配，利用半?yún)?shù)等嚴(yán)謹(jǐn)方法測算企業(yè)創(chuàng)新效率，考察城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對微觀企業(yè)創(chuàng)新效率的影響及其機(jī)制。

參考文獻(xiàn)

[1] 蔡躍洲，牛新星. 中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模測算及結(jié)構(gòu)分析[J]. 中國社會科學(xué)，2021（11）：4-30.

[2] 方曉暉，耿偉棟，袁野. 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、人力資本與企業(yè)創(chuàng)新[J]. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評論，2023（5）：126-141.

[3] 韓璐，陳松，梁玲玲. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新環(huán)境與城市創(chuàng)新能力[J]. 科研管理，2021，42（4）：35-45.

[4] 胡山，余泳澤. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新：突破性創(chuàng)新還是漸進(jìn)性創(chuàng)新？[J]. 財(cái)經(jīng)問題研究，2022（1）：42-51.

[5] 黃群慧，余泳澤，張松林. 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：內(nèi)在機(jī)制與中國經(jīng)驗(yàn)[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019，377（8）：5-23.

[6] 焦勇. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型：從價(jià)值重塑到價(jià)值創(chuàng)造[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2020（6）：87-94.

[7] 金環(huán)，于立宏. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、城市創(chuàng)新與區(qū)域收斂[J]. 南方經(jīng)濟(jì)，2021（12）：21-36.

[8] 李春濤，閆宇聰，李嘉琪. 營商環(huán)境與企業(yè)創(chuàng)新——來自工商注冊數(shù)據(jù)的證據(jù)[J]. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評論，2024（1）：79-101.

[9] 李健，張金林，董小凡. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響企業(yè)創(chuàng)新能力：內(nèi)在機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)管理，2022，44（8）：5-22.

[10] 李宗顯，楊千帆. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2021，475（7）：10-19.

[11] 林毅夫. 新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論基礎(chǔ)和發(fā)展方向[J]. 經(jīng)濟(jì)評論，2017（3）：4-16.

[12] 戚聿東，肖旭. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的企業(yè)管理變革[J]. 管理世界，2020，36（6）：135-152.

[13] 史宇鵬，曹愛家. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合：趨勢、挑戰(zhàn)及對策[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2023（6）：45-53.

[14] 孫文浩，張杰. 高鐵網(wǎng)絡(luò)能否推動制造業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新[J]. 世界經(jīng)濟(jì)，2020，43（12）：151-175.

[15] 唐松，伍旭川，祝佳. 數(shù)字金融與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——結(jié)構(gòu)特征、機(jī)制識別與金融監(jiān)管下的效應(yīng)差異[J]. 管理世界，2020，36（5）：52-66.

[16] 王軍，朱杰，羅茜. 中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及演變測度[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（7）：26-42.

[17] 王開科，吳國兵，章貴軍. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展改善了生產(chǎn)效率嗎[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2020，262（10）：24-34.

[18] 王小魯，樊綱，余靜文. 中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告（2016）[M]. 北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2017.

[19] 謝康，夏正豪，肖靜華. 大數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)要素的企業(yè)實(shí)現(xiàn)機(jī)制：產(chǎn)品創(chuàng)新視角[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020，386（5）：42-60.

[20] 張杰，陳志遠(yuǎn)，吳書鳳，孫文浩. 對外技術(shù)引進(jìn)與中國本土企業(yè)自主創(chuàng)新[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2020，55（7）：92-105.

[21] 趙濤，張智，梁上坤. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展——來自中國城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 管理世界，2020，36（10）：65-76.

[22] 諸竹君，袁逸銘，許明，柴斌鋒. 數(shù)字金融、路徑突破與制造業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新——兼論金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新驅(qū)動路徑[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2024，41（4）：68-88.

[23] Acemoglu， D.， and P. Restrepo. The race between machine and man： implications of technology for growth， factorshares and employment[J]. American Economic Review， 2018， 108（6）：1488-1542.

[24] Aghion， P.， N. Bloom， and R. Blundell， et al. Competition and innovation： an inverted-U relationship[J]. The QuarterlyJournal of Economics， 2005， 120（2）： 701-728.

[25] Arthur， W. B. The structure of invention[J]. Research Policy， 2007， 36（2）：274-1287.

[26] Bart van Ark. The productivity paradox of the new digital economy[J]. International Productivity Monitor， 2016， 31：3-18.

[27] Brynjolfsson， E.， and L. M. Hitt. Computing productivity： firm-level evidence[J]. Review of Economics and Statistics，2003， 85（4）：793-808.

[28] Bukht， R.， and R. Heeks. Defining， conceptualising and measuring the digital economy[J]. International OrganisationsResearch Journal， 2018， 13（2）：143-172.

[29] Che， Y.， and L. Zhang. Human capital， technology adoption and firm performance： impacts of China's higher educationexpansion in the late 1990s[J]. The Economic Journal， 2018， 128（6）： 2282-2320.

[30] Chen， P.， A. D. Lambert.， and K. P. Guidry. Engaging online learners： the impact of web-based learning technology oncollege student engagement[J]. Computers & Education， 2010， 54（4）：1222-1232.

[31] Dang， J.， and K. Motohashi. Patent statistics： a good indicator for innovation in China？ patent subsidy program impactson patent quality [J]. China Economic Review， 2015， 35： 137-155.

[32] Holmstrom， B. Agency costs and innovation[J]. Journal of Economic Behavior and Organization， 1989， 12（3）：305-327.

[33] Lyytinen， K.， Y. Yoo， and J. R. Boland. Digital product innovation within four classes of innovation networks[J].Information Systems Journal， 2016， 26（1）：47-75.

[34] Mukherjee， A.， M. Singh， and A. Aldokas. Do corporate taxes hinder innovation[J]. Journal of Financial Economics，2017， 124： 195-221.

[35] Nunn， N.， and N. Qian. U.S. Food aid and civil conflict[J]. American Economic Review， 2014， 104（6）：1630-1666.

[36] Solow， R. We’d Better Watch Out[J]. New York Times Book Review， 1987， 1（7）：12-36.

[37] Tapscott， D. The digital economy： promise and peril in the age of networked intelligence [M]. New York： McGraw-Hill， 1996.

〔執(zhí)行編輯：周冬〕

本文為國家社會科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“逆全球化時代中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈重塑研究”（批準(zhǔn)號：21AZD110）、國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“數(shù)據(jù)價(jià)值化對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響研究”（批準(zhǔn)號：72403130）；江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究一般項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力的機(jī)制與路徑研究”（批準(zhǔn)號：2024SJYB0116）南京郵電大學(xué)人文社會科學(xué)基金項(xiàng)目“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)理與政策優(yōu)化研究”（批準(zhǔn)號：NYY223029）的階段性成果。文章在“全國首屆香樟數(shù)字經(jīng)濟(jì)論壇”上報(bào)告。