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數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的門檻效應(yīng)研究
——基于產(chǎn)業(yè)規(guī)模與人才供給視角

2023-01-06 02:48:46李斯林周榮華武文博余紅心上海財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院上海004上海社會科學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)研究所上海0000上海商學(xué)院商務(wù)經(jīng)濟(jì)學(xué)院上海005

李斯林 周榮華 武文博 余紅心(上海財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院,上海 004) (上海社會科學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)研究所,上海 0000)(上海商學(xué)院商務(wù)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,上海 005)

隨著我國科學(xué)技術(shù)水平的發(fā)展,對新一代基礎(chǔ)設(shè)施有著迫切需求,在此背景下,基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)的投資結(jié)構(gòu)需要進(jìn)行重大調(diào)整,投資重點(diǎn)應(yīng)逐步轉(zhuǎn)向以數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為代表的 “新型基礎(chǔ)設(shè)施”。作為支撐數(shù)字中國建設(shè)的底層物理架構(gòu)和技術(shù)基礎(chǔ),數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不僅擁有與傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施同樣的公共服務(wù)功能,還融合了5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)等新一代技術(shù),不僅拓寬了數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關(guān)的消費(fèi)市場,還擴(kuò)大了居民對高新技術(shù)產(chǎn)品的需求,促進(jìn)科技產(chǎn)品的迭代與創(chuàng)新,加快新舊動能的轉(zhuǎn)換,間接促進(jìn)了高技術(shù)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級[1]。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平作為衡量一個(gè)地區(qū)發(fā)展水平的重要變量,對地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新尤為重要[2],不僅可以促進(jìn)技術(shù)在企業(yè)和地區(qū)間的流動與共享,且溢出效應(yīng)可以有效減少企業(yè)研發(fā)成本和時(shí)間,激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新動力[3],隨著要素自由流動速度的加快,生產(chǎn)要素和產(chǎn)業(yè)更容易產(chǎn)生集聚現(xiàn)象[4],因此欠發(fā)達(dá)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚水平將進(jìn)一步落后,導(dǎo)致地區(qū)之間發(fā)展的不平衡趨勢加劇。不同于傳統(tǒng)基礎(chǔ)受制于地理限制,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施使得人才和資本的流動更加不受地理的約束,且市場資金更偏向于投資產(chǎn)業(yè)規(guī)模大、人才供給充分的地區(qū),因此具有產(chǎn)業(yè)先發(fā)優(yōu)勢的地域,更加容易吸引到資本與技術(shù),隨著投資潮涌的出現(xiàn),產(chǎn)業(yè)集聚程度不斷提高,創(chuàng)新活動及產(chǎn)出也呈現(xiàn)出集聚的現(xiàn)象[5]。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為促進(jìn)技術(shù)溢出和跨地區(qū)流動的重要載體[6],伴隨著數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在全國的推進(jìn),中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的整體創(chuàng)新水平必然得到極大提升,但對于產(chǎn)業(yè)規(guī)模落后且人才供給匱乏的地區(qū),數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是否會放大高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在創(chuàng)新方面的 “虹吸效應(yīng)”?

當(dāng)前有關(guān)于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的研究,集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)或者基礎(chǔ)設(shè)施對創(chuàng)新要素直接或間接的影響,但對人才供給匱乏、產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后地區(qū)創(chuàng)新能力的 “虹吸效應(yīng)”影響鮮有提及。本文將數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新放入一個(gè)框架內(nèi),進(jìn)行理論與實(shí)證上的分析;通過門檻回歸模型,進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是否受產(chǎn)業(yè)規(guī)模和人才供給影響,對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新存在著 “虹吸效應(yīng)”。

1 理論分析與研究假說

1.1 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施一樣,有利于企業(yè)提升管理效率以及降低交易成本等[7]。有別于傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是在數(shù)字時(shí)代中,融合了新一代數(shù)字技術(shù)的傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施和新型信息基礎(chǔ)設(shè)施。雖然擁有與傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施相同的公共服務(wù)屬性,但兩者在對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響機(jī)制上也會存在一定的差異[8]。

從需求端視角看,傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施改造升級和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),都依賴于新一代技術(shù)和程序算法,因此新基建也引發(fā)了對于新技術(shù)、新產(chǎn)品的需求,如5G設(shè)備、人工智能機(jī)器人、云計(jì)算平臺,成為了推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的另一大動因;另外,隨著中國經(jīng)濟(jì)的高速增長、居民收入和生活水平的日益提高,相應(yīng)的高科技產(chǎn)品也逐漸受到居民的青睞,社會對高科技產(chǎn)品的需求將逐漸形成網(wǎng)絡(luò)空間的集聚,并進(jìn)一步擴(kuò)大實(shí)際需求,從而刺激了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的不斷創(chuàng)新。此外,相比于傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資,對于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的投資,在生產(chǎn)來源上服務(wù)業(yè)投入比重相對更高[9],與后續(xù)的維運(yùn)費(fèi)用一樣,均是一個(gè)巨大的潛在市場,共同推動了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

從生產(chǎn)端視角看,擁有工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、5G網(wǎng)絡(luò)、科技數(shù)據(jù)中心、資源共享平臺等優(yōu)質(zhì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū),有能力克服信息不對稱帶來的不良影響,提高了社會的資源配置效率[1],可以吸引創(chuàng)新人才的持續(xù)流入,進(jìn)而有效帶動研發(fā)資本和先進(jìn)技術(shù)在地區(qū)間的加速流動。同時(shí),高技術(shù)企業(yè)還可以更為便捷地獲取市場信息,并通過技術(shù)、生產(chǎn)要素以及人力資本共享的方式壓縮研發(fā)成本、減少研發(fā)時(shí)間、促進(jìn)技術(shù)的轉(zhuǎn)化和吸收[10],以上方式都不同程度地提高了企業(yè)創(chuàng)新效率。因此,本文提出假說1。

假說1:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施可以有效提高地區(qū)高技術(shù)的創(chuàng)新績效。

1.2 產(chǎn)業(yè)規(guī)模的作用機(jī)制

我國各地區(qū)在資源稟賦和產(chǎn)業(yè)規(guī)模上存在著顯著差異。在產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大的地區(qū),相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施較為完善,產(chǎn)業(yè)多樣化程度高,因此對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的集中投資需求可能會進(jìn)一步拉動高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。楊思瑩和李政[11]以高鐵為例,提出高鐵城市間科技交流與合作,有助于城市間創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成,減小各城市間創(chuàng)新水平,但同時(shí)會強(qiáng)化省會的創(chuàng)新能力。這表明在產(chǎn)業(yè)規(guī)模較小的地區(qū),數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的集中投入在引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和外商投資的同時(shí)、可能會進(jìn)一步加速創(chuàng)新要素資源向發(fā)達(dá)地區(qū)的流入,強(qiáng)化 “馬太效應(yīng)”。此外,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品由于代際更新速度快,且部分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品和網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品具有可復(fù)制性,所以呈現(xiàn)邊際成本遞減的特性[12]。此外,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施可以進(jìn)一步減少市場分割帶來的阻力,有效疏通國內(nèi)要素流通環(huán)節(jié)堵點(diǎn),促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)內(nèi)循環(huán)的暢通,隨著市場分割被數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)一步打破[13],新一代產(chǎn)品往往能很快搶占外地市場,形成 “贏者通吃”的局面,年猛[14]認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善會進(jìn)一步加劇地方發(fā)展的不均衡,不利于相對落后地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新,而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施更是加快了要素和產(chǎn)品的流通,在區(qū)域間形成了 “虹吸效應(yīng)”現(xiàn)象。因此,本文提出假說2。

假說2:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)的創(chuàng)新績效的促進(jìn)效果在產(chǎn)業(yè)規(guī)模大的地區(qū)更為明顯。

1.3 人力資本的作用機(jī)制

與非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相比,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對專業(yè)技術(shù)人員和研究開發(fā)經(jīng)費(fèi)的依賴度較高,因此對于大學(xué)數(shù)量較多的城市,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有天然的優(yōu)勢。且各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對人力資本的需求普遍存在同質(zhì)化現(xiàn)象,因此在不同地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相互之間存在著競爭關(guān)系。王煒等[15]認(rèn)為在信息基礎(chǔ)設(shè)施的影響下,區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系較以往更為緊密,但生產(chǎn)要素和技術(shù)在流出和流入?yún)^(qū)域?qū)?jīng)濟(jì)發(fā)展可能存在著相反的影響。馮苑等[16]認(rèn)為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對城市創(chuàng)新能力的影響存在異質(zhì)性,創(chuàng)新效應(yīng)在東部地區(qū)城市、等級較高城市、規(guī)模較大城市以及互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平較高城市更加顯著。因此高質(zhì)量且流動性較高的生產(chǎn)資源,極容易被高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)所吸引。王慧娟和蘭宗敏[17]提出,占據(jù)樞紐地位城市的高校資源集聚將對周邊地區(qū)創(chuàng)新要素產(chǎn)生 “虹吸效應(yīng)”,進(jìn)而抑制全國整體創(chuàng)新的涌現(xiàn)。而虹吸效應(yīng)與人才遷徙緊密相連,豐富的人才供給更有利于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮其創(chuàng)新作用,且隨著人才集聚度提高,區(qū)域?qū)π碌耐顿Y與人才的吸引力也會隨之有進(jìn)一步的提升。因此,本文提出假說3。

假說3:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)的創(chuàng)新績效的促進(jìn)效果在人才供給較為充裕的地區(qū)更為明顯。

2 模型設(shè)定與指標(biāo)選取

2.1 模型設(shè)定與估計(jì)方法

基于前文的理論分析,由于各地區(qū)在資源稟賦以及產(chǎn)業(yè)規(guī)模上存在差異,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對不同地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效存在著不同的影響。因此,本文采用多元面板門檻回歸模型,其核心思想在于檢驗(yàn)出回歸中線性關(guān)系發(fā)生躍遷的節(jié)點(diǎn),即按照門檻值將模型分為兩個(gè)或兩個(gè)以上的區(qū)間,每個(gè)區(qū)間中回歸模型的解釋變量受門檻值影響,系數(shù)存在差異,同時(shí)控制住個(gè)體固定效應(yīng)。相比于人為設(shè)定劃分標(biāo)準(zhǔn)的分組回歸和分位數(shù)回歸,門檻回歸更加具有合理性。本文采用Hansen[18]提出的多元面板門檻回歸模型,具體表達(dá)形式如下:

當(dāng)單一門檻存在時(shí),計(jì)量模型設(shè)定為:

當(dāng)雙重門檻存在時(shí),計(jì)量模型變形為:

式 (2)與式 (3)中,i為個(gè)體,t為時(shí)間,yit為省級高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效,xit為主要解釋變量,即經(jīng)過熵值法計(jì)算后得出的省級數(shù)字基建綜合指標(biāo),Xit為控制變量,eit為殘差值,均與式 (1)中一致,I為虛擬變量,當(dāng)門檻變量kn符合括號中條件時(shí),即取值為1,反之為0。kn為門檻變量。

2.2 指標(biāo)的選取

2.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效。創(chuàng)新產(chǎn)出往往指代專利產(chǎn)出,通常使用專利授權(quán)量作為替代指標(biāo),包含了發(fā)明專利、實(shí)用新型專利以及外觀設(shè)計(jì)專利3種,其中發(fā)明專利被認(rèn)為是最能體現(xiàn)創(chuàng)新能力的指標(biāo)[19]。綜合上述學(xué)者的做法,本文擬選取發(fā)明專利申請數(shù)PAT作為代理指標(biāo),衡量產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效。

2.2.2 解釋變量

本文網(wǎng)絡(luò)解釋變量是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。結(jié)合范合君和吳婷[1]以及施震凱等[20]的方法,并基于數(shù)據(jù)的可得性,充分考量了物理數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)信息基礎(chǔ)設(shè)施、以及設(shè)備運(yùn)維等相關(guān)因素,本文選取移動電話基站、光纜路線長度、寬帶接入端口、域名數(shù)、網(wǎng)頁數(shù)、IPv4地址數(shù)、軟件業(yè)務(wù)收入7個(gè)指標(biāo),通過熵值法算得數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)。

2.2.3 控制變量

基于前文對相關(guān)文獻(xiàn)和理論的分析,本文從研發(fā)經(jīng)費(fèi)、人力資本、傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施、地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平3個(gè)方面選取控制變量。(1)研發(fā)經(jīng)費(fèi):研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入采用內(nèi)部R&D投入RDK和新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出New-Exp來衡量。內(nèi)部R&D投入為研發(fā)活動開展提供了資金保證,內(nèi)部R&D投入越多越有利于增加高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利產(chǎn)出。新產(chǎn)品開發(fā)是產(chǎn)業(yè)研發(fā)活動的重點(diǎn),新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出越多,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展越容易滿足市場的消費(fèi)需求變化。研發(fā)經(jīng)費(fèi)結(jié)構(gòu):采用R&D政府資助比重Gov-Per和R&D人員勞務(wù)費(fèi)比重Lab-Per來衡量。政府支持對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展起輔助作用,R&D政府資助比重反映出政府對產(chǎn)業(yè)的重視與干預(yù)程度。R&D人員勞務(wù)費(fèi)比重則反映了研發(fā)中勞動要素的占比;(2)人力資本:采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員Worker和在校大學(xué)生數(shù)Student來衡量。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員為研發(fā)創(chuàng)新活動提供了勞動力支持。在校大學(xué)生數(shù)量體現(xiàn)了地區(qū)人力資本的儲備與供給能力,是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源;(3)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平:采用地區(qū)人均生產(chǎn)總值GDP-per、產(chǎn)業(yè)規(guī)模Scale、第二產(chǎn)業(yè)比重W2、政府開放度Open、基礎(chǔ)設(shè)施Highway來衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。當(dāng)?shù)貐^(qū)經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大,通過規(guī)模效應(yīng)會更有利于吸引高端的人才和雄厚的資本,可以為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供充分的要素支持。第二產(chǎn)業(yè)比重則反映當(dāng)?shù)氐墓I(yè)基礎(chǔ),是保障高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要前提。政府開放度Open,本文采用貨物進(jìn)出口總額占地區(qū)GDP的比重作為衡量指標(biāo)。地區(qū)高水平的對外開放度,有助于引入先進(jìn)科學(xué)技術(shù)和高效率的管理、生產(chǎn)模式,并通過強(qiáng)化市場競爭,進(jìn)而提高本土企業(yè)創(chuàng)新動力;但外資企業(yè)和國外同質(zhì)產(chǎn)品的進(jìn)入,會形成降維打擊,抑制本土企業(yè)的創(chuàng)新動力?;A(chǔ)設(shè)施的建設(shè)水平則意味著地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?,同時(shí)還有助于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮為科技創(chuàng)新賦能的積極作用。

2.2.4 門檻變量

本文對門檻變量的選取主要從兩個(gè)角度考慮:(1)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模;(2)當(dāng)?shù)氐娜瞬殴┙o情況?;谇拔睦碚摍C(jī)制的分析,本文選取的指標(biāo):(1)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的年銷售額用以衡量產(chǎn)業(yè)規(guī)模Scale;(2) 當(dāng)?shù)氐脑谛4髮W(xué)數(shù)Student。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)的選取與統(tǒng)計(jì)性描述具體見表1,其中非百分比或指數(shù)單位,均已經(jīng)過對數(shù)化處理,部分年份的缺失指標(biāo),使用平滑法處理。GDP使用消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減處理。內(nèi)部研發(fā)投入RDK為存量,由永續(xù)盤存法累加獲得。限于數(shù)據(jù)的可得性與完整性本文選取2013~2020年全國30個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)(西藏和港、澳、臺地區(qū)未包括在內(nèi)),數(shù)據(jù)主要來源于 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及 《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。此外,由于2020年受新冠肺炎疫情影響,部分地區(qū)的生產(chǎn)情況較往年會有較大偏差,但本文研究對象高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)是高資本和人力資源要素投入,因疫情封控等因素造成的勞動力短缺對本文研究對象,即高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)的影響幅度較小。另外,雖然一些控制變量如第二產(chǎn)業(yè)比重、人均地區(qū)生產(chǎn)總值較往年偏差較大,但因防疫政策除個(gè)別省域外幾乎一致,對這些變量的影響程度較為接近。因而在整體的回歸中,受疫情影響而帶來的變量偏誤對回歸結(jié)果的影響可忽略不計(jì)。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2的列 (1)~(2) 展示了將地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)明專利申請數(shù)PAT作為被解釋變量(創(chuàng)新績效)的回歸結(jié)果,從結(jié)果中可以看出,在控制了其他變量前后,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施D-index對地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)明專利申請數(shù)PAT有著相似的作用,影響系數(shù)分別為2.516和1.817,且同樣在1%水平上正向顯著。以上結(jié)果證實(shí)了假說1:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施可以有效提高地區(qū)高技術(shù)的創(chuàng)新績效。

表2 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的基準(zhǔn)回歸

其他控制變量的回歸結(jié)果顯示,員工數(shù)量、研發(fā)支出、市場開放程度以及政府資助比重對各創(chuàng)新績效指標(biāo)的影響系數(shù)為正,這說明了創(chuàng)新的產(chǎn)出離不開要素的持續(xù)投入。此外,地方政府的支持以及當(dāng)?shù)氐氖袌龌潭纫灿欣诘貐^(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與創(chuàng)新。

3.2 門檻回歸分析

3.2.1 門檻值的選取及檢驗(yàn)

受制于地區(qū)資源稟賦以及產(chǎn)業(yè)自身的規(guī)模差異,當(dāng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過某一門檻值時(shí),地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對本地高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效的促進(jìn)效應(yīng)極有可能減弱,甚至產(chǎn)生抑制作用。為進(jìn)一步驗(yàn)證前文提出的假說,本文需要通過門檻回歸模型來探究門檻變量的個(gè)數(shù)以及具體數(shù)值。

本文利用單一門檻模型、雙重門檻模型、三重門檻模型分別對3種不同的解釋變量進(jìn)行F統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn),并相對應(yīng)的利用 “自助法”抽樣300次得到相對應(yīng)的P值,具體檢驗(yàn)結(jié)果見表3,根據(jù)表3的檢驗(yàn)結(jié)果可以判斷,當(dāng)發(fā)明專利申請數(shù)PAT作為被解釋變量時(shí),地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)模Scale和在校學(xué)生數(shù)Student作為門檻變量,均存在著單一門檻效應(yīng),門檻值分別為5.367和12.987,自抽樣P值分別為0.040與0.038;而雙門檻效應(yīng)則均不顯著,自抽樣P值分別為1.000和0.170。表明地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和人才供給量是導(dǎo)致數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效具有非線性影響的重要因素。

表3 面板數(shù)據(jù)的門檻存在性檢驗(yàn)(BS次數(shù):300)

3.2.2 門檻回歸模型結(jié)果

在確定了相應(yīng)的門檻值以及門檻回歸模型后,本文對所選取指標(biāo)分別進(jìn)行了門檻效應(yīng)回歸,結(jié)果見表4。列 (1)報(bào)告了當(dāng)發(fā)明專利申請數(shù)PAT作為被解釋變量時(shí),地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)模GDP作為門檻變量時(shí)的回歸結(jié)果,結(jié)果顯示,當(dāng)?shù)貐^(qū)Scal≥5.367時(shí),數(shù)字基建對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)PAT的影響系數(shù)為1.472,且在5%的水平下顯著;當(dāng)Scale<5.367時(shí),數(shù)字基建對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)的影響系數(shù)降為-20.520,且在1%的水平下顯著。列 (2)報(bào)告了當(dāng)?shù)貐^(qū)在校大學(xué)生數(shù)Student作為門檻變量時(shí)的回歸結(jié)果,結(jié)果顯示,當(dāng)?shù)貐^(qū)Student≤12.987時(shí),數(shù)字基建對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)PAT的影響系數(shù)為-22.227,且在1%的水平下顯著;當(dāng)Student>12.987時(shí),數(shù)字基建對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)的影響系數(shù)轉(zhuǎn)為正的1.727,且在5%的水平下顯著。列 (1)的實(shí)證結(jié)果即印證了假說2:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)的創(chuàng)新績效的促進(jìn)效果在產(chǎn)業(yè)規(guī)模大的地區(qū)更為明顯。另外對列 (2)的分析結(jié)果使本文的假說3也得到了驗(yàn)證:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)的創(chuàng)新績效的促進(jìn)效果在人才供給較為充裕的地區(qū)更為明顯。

表4 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的門檻回歸結(jié)果

3.3 交互項(xiàng)檢驗(yàn)與穩(wěn)健性分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的 “虹吸效應(yīng)”受到地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和人才供給的影響,本文引入數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施綜合指標(biāo)與產(chǎn)業(yè)規(guī)模和人才供給的交互項(xiàng)對之前的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,為減少交互項(xiàng)帶來的共線性影響,這里交互項(xiàng)中的產(chǎn)業(yè)規(guī)模和人才供給均進(jìn)行了去中心化標(biāo)準(zhǔn)化處理,即高于平均數(shù)的為正數(shù),低于平均數(shù)的為負(fù)數(shù),樣本均值為0。表5的列 (1)為基準(zhǔn)回歸結(jié)果,列 (2)、 (3)為加入交互項(xiàng)的結(jié)果,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的系數(shù)受共線性影響,顯著性有所下降,但系數(shù)仍然為正,且兩列的交互項(xiàng)結(jié)果均為正,這意味著當(dāng)產(chǎn)業(yè)規(guī)?;蛉瞬殴┙o高于平均數(shù),產(chǎn)業(yè)規(guī)模越大或人才供給程度越高,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)越高;當(dāng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模或人才供給低于平均數(shù),產(chǎn)業(yè)規(guī)模越小或人才供給程度越低,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)越低。即驗(yàn)證了之前的假說2與假說3結(jié)果的穩(wěn)健性。

表5 交互項(xiàng)檢驗(yàn)與穩(wěn)健性分析結(jié)果

4 結(jié) 論

本文在現(xiàn)有的理論基礎(chǔ)與實(shí)證研究之上,基于2013~2020年我國30個(gè)省級的面板數(shù)據(jù),通過門檻回歸模型等計(jì)量手段,實(shí)證分析了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的 “虹吸效應(yīng)”影響。實(shí)證結(jié)果表明:(1)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新有顯著促進(jìn)效果;(2)當(dāng)?shù)貐^(qū)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及在校大學(xué)生數(shù)量超過某一門檻值,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效果會大幅提升。這表明我國地區(qū)間的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在著對生產(chǎn)要素的 “虹吸效應(yīng)”,而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會加劇這一現(xiàn)象。

針對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和布局策略,結(jié)合以上研究,本文提出以下建議:(1)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施存在著巨大的遠(yuǎn)期效益,各地區(qū)仍應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)推動以數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為主的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),繼而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新; (2)由于中國各地區(qū)在地理位置和資源稟賦上的差異,不同地區(qū)間投資政策傾向應(yīng)當(dāng)因地制宜。如產(chǎn)業(yè)規(guī)模具有優(yōu)勢且人才供給充足的地區(qū),應(yīng)當(dāng)優(yōu)先并重點(diǎn)加強(qiáng)科創(chuàng)相關(guān)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和發(fā)展,進(jìn)一步發(fā)揮自身優(yōu)勢,擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng),進(jìn)而較快實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級和科技進(jìn)步;(3)對于產(chǎn)業(yè)規(guī)模相對較小且人才供給較為匱乏地區(qū),由于 “虹吸效應(yīng)”的存在,隨著全國數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的穩(wěn)步推進(jìn),生產(chǎn)要素將加速流入發(fā)達(dá)市場,落后地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力將不可避免地被進(jìn)一步壓縮,因此政府在穩(wěn)步推進(jìn)新基建的同時(shí),也要結(jié)合自身實(shí)際情況,關(guān)注其他民生相關(guān)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善,同時(shí)選擇性地扶持傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),并避免資源的過度集中扎堆。

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