數字經濟影響中國區域創新效率差距的雙邊效應

劉 超，吳鳳平，丁晨輝2，，任陽軍，孫 鶯

(1.河海大學公共管理學院，江蘇 南京 211100；2.江蘇省科技體制改革思想庫，江蘇 南京 210000；3.河海大學商學院，江蘇 南京 211100)

0 引言

在中國經濟進入新常態后，國內外環境發生了深刻變化，亟需從投資驅動與要素驅動轉化為創新驅動，依靠科技創新提高地區經濟發展質量，推進產業優化升級，提升經濟整體競爭力，但由于地區資源稟賦、產業結構、創新機制體制等各具特點，地區間創新發展分化依然顯著，嚴重制約了中國創新驅動發展和區域經濟一體化戰略的實施進程。數字經濟作為一種新型經濟體制，相較于傳統經濟，在提升信息傳播速度和資源配置效率、降低數據處理與交易成本以及消融地區協同壁壘等方面具有獨特優勢，已成為未來各國把握新一輪科技革命和產業變革新的戰略機遇。近年來，伴隨著5G、大數據和人工智能等技術的快速發展，以及數字技術與不同行業領域的加速融合，數字經濟在中國經濟發展和科技創新中的作用越發重要。數字經濟對中國區域創新效率差距存在何種影響，是促進還是抑制影響？相關影響是否因空間分布及地區基礎條件差異有所不同？對于上述問題的回答，將有助于從理論層面厘清數字經濟影響區域創新發展的內在規律與作用差異，對于釋放數字經濟對地區創新發展的積極作用、縮小地區間創新發展水平差距有著重要的現實指導意義。

已有研究均可表明數字經濟具有提質增效的功能，為區域創新要素流動、產業優化升級與地區間協同發展等提供了重要技術支撐[1-3]。但迄今為止，探究數字經濟與區域創新效率關系的研究較為匱乏，直接研究數字經濟對區域創新效率差距的文獻則更少，相關研究主要包含以下兩類。第一類是有關數字經濟、數字化要素對區域創新效率或創新能力影響的研究：①在數字經濟對區域創新效率或創新能力影響方面，安孟等[4]、熊勵等[3]分別從省級及城市層面驗證了數字經濟對地區創新效率和創新能力的提升作用及其時空差異；②在數字要素對區域創新效率或能力影響方面，韓先鋒等[5]、李雪等[6]、李海超等[7]研究發現，互聯網發展、信息技術對區域創新效率和創新能力具有顯著正向影響，且作用效果會因地區分布、創新主體不同而產生差異。第二類是探討數字經濟或數字要素對區域創新效率或創新水平差距影響的研究：①數字經濟或數字要素可縮小區域創新效率差距，金環等[8]提出數字經濟空間溢出的特征可以促進本地和相鄰區域創新效率提升，有利于縮小區域創新效率差距，韓先鋒等[9]、蔣仁愛等[10]、劉帥等[11]的研究也認為“互聯網+”已成為區域創新效率收斂的“加速器”，并提出要關注中西部地區“互聯網+”創新溢出帶來的后發優勢；②數字經濟或數字要素可擴大創新效率差距，徐輝等[12]研究發現長江經濟帶省際數字經濟發展水平在一定程度上會擠占周邊省域資源，抑制周圍地區創新發展，張梁等[13]指出數字金融通過人力要素與金融要素的虹吸效應拉大地區間的創新差距，且城市稟賦會帶來創新差距變化的差異。

已有研究鮮有關于數字經濟對區域創新效率差距影響的探討，且與之相關的研究多集中于數字化要素對區域創新效率差距單邊作用的評價和分析，但忽略了數字經濟對經濟社會影響的兩面性[14-16]，也未能對相關影響的異質性特征予以充分解釋。據此，本文在理論探究數字經濟對區域創新效率雙邊影響機理的基礎上，采用2011—2020年省級面板數據以及雙邊隨機前沿模型，實證檢驗數字經濟對中國區域創新效率差距產生的雙邊影響，并通過多種計量模型考察不同空間分布、人力資本和基礎設施條件下數字經濟產生的異質性作用，進而提出提升數字經濟對區域創新效率差距彌合作用的具體政策建議。區別于已有文獻，本文的創新之處包含以下三個方面：其一，將數字經濟的雙邊影響同時納入到區域創新研究中，深入剖析數字經濟影響區域創新效率差距的內在作用機制；其二，基于雙邊隨機前沿模型驗證數字經濟對區域創新效率的雙重效應，并實證探究其時空演變特征與變化規律；其三，探究不同創新環境下數字經濟產生的差異性影響，探索強化數字經濟產生趨同效應的實踐路徑。

1 理論分析與研究假設

結合Krugman[17]提出的有關區域空間體系演變的“中心-外圍”理論可知，地區產業結構轉變與規模經濟效應會導致區域經濟發展模式由分散型向集聚型發展，推動各類生產要素向發展較好的地區集中?？臻g聚型發展模式由于創新要素流動方向不同將產生互為排斥的向心力與離心力作用，即趨同效應與馬太效應[18]，持續影響區域經濟發展與創新效能的空間分布格局。數字經濟作為一種新型經濟形態，具有高滲透性、正外部性與規模效應的網絡結構[19]，為鞏固和加深區域創新空間發展格局中的兩種效應創造了更為優越的條件。

1.1 數字經濟對區域創新效率差距產生趨同效應

區域空間體系演變的趨同效應主要源自發展優勢地區產生的外部經濟與知識技術溢出[20]，有利于加速周邊城市的模仿內化與創新升級，進而推動區域間創新效率差距的彌合。一方面，大數據作為一種新型創新生產要素，具有滲透率高、流動性強和附加值高等特點，可彌補地區傳統創新資源短缺、資源融通壁壘，弱化傳統創新資源集聚導致的創新極化效應，并有效提升創新弱勢地區的創新要素密度和產出效率，彌補其由于資源稟賦形成的創新能力缺陷，進而縮小創新優勢與弱勢地區的創新效率差距。另一方面，數字信息技術作為一種使能技術，依托數字網絡和數字平臺，可打破原有創新活動知識邊界[21]，促進創新要素數字化整合、區際流動和均衡分布[22]，推動創新弱勢地區加快融入產業價值鏈與創新網絡中[23]，縮小與創新優勢地區間的創新效率差距?；谏鲜龇治觯傻贸黾僭OH1：數字經濟可縮小區域效率差距，即數字經濟對區域創新效率差距產生趨同效應。

1.2 數字經濟對區域創新效率差距產生馬太效應

區域空間體系演變的馬太效應主要來自要素的單向流動[24]。由于資源有限性以及追求高收益高回報的目的，創新要素會傾向流向創新能力更強、市場機制更完善和經濟效益較好的地區[25]。此時創新優勢地區要素集聚程度加劇，向外形成“虹吸效應”，甚至造成對外圍城市的擁擠效應與污染效應。此外，數字經濟特有的賦能優勢和融合屬性也促使區域創新效率差距擴大成為可能。一方面，數字化技術改變了地區獲取信息和資源的方式和渠道，推動創新主體向多元化、網絡化發展，促進創新生產模式的智能化和集約化轉變，可有效降低創新優勢地區的資源錯配率，提升創新優勢地區的創新水平，進一步加劇區域間創新效率的高低差異[26]。另一方面，信息技術與地區傳統創新要素如人力資本之間可形成互補融合的關系，激發創新優勢地區間的互動與學習，較短的空間距離仍然更加有助于地區間知識、技術的流動與傳播[27]，進而強化創新優勢地區內部及鄰近地區創新能力的提升，擴大創新優勢地區與外圍區域間的創新效率差距?；谏鲜龇治?，可得出假設H2：數字經濟可拉大區域效率差距，即數字經濟對區域創新效率差距產生馬太效應。

2 模型設定與變量說明

2.1 雙邊隨機前沿模型

參考Kumbhakar等[28]的研究方法，本文構建的可反映數字經濟對區域創新效率雙重效應的雙邊隨機前沿模型為：

Diffit=i(xit)+ωit-uit+εit=i(xit)+ξit

=xitδ+ξit

(1)

其中，Diffit為區域創新效率差距；xit為影響區域創新效率差距的一系列控制變量，具體為經濟發展水平、知識產權保護、貿易開放度、政府干預等；δ為待估參數向量；i(xit)為前沿區域創新效率差距；ξit為復合殘差項，ξit=ωit-uit+εit，εit為隨機誤差項，反映不可觀測因素導致的區域創新效率差距對前沿區域創新效率差距的偏離。 由于復合殘差項ξit可能并不等于 0，將導致 OLS估計結果有偏。ωit≥0時，表示數字經濟對區域創新效率差距存在正向效應，即馬太效應；uit≤0時，數字經濟對區域創新效率差距存在負向效應，即趨同效應；uit≤0、ωit=0或ωit≥0、uit=0時，模型為單邊隨機前沿模型；ωit=uit=0時，模型為 OLS 模型，但在ξit可能不為0的前提下，OLS模型將為有偏估計。

(2)

其中，Φ(·)與φ(·)分別為標準正態分布下的概率密度函數(PDF)和累計分布函數(CDF)，相關參數可設定為：

(3)

基于式(3)，構建的極大似然函數(MLE)表達式如下：

lnL(X；π)=-nln (σω+σu)+

(4)

其中，π=[β，σv，σω，σu]。由此，極大似然估計的所有參數值可逐一得到明確。此外，還需估算ωit和uit，因此進一步推導條件密度函數為：

f(ωit∣ξit)=

(5)

f(uit∣ξit)=

(6)

基于式(5)和式(6)可知，ωit和uit的條件期望為：

(7)

(8)

上述條件期望估值即可用來表征正效應和負效應的區域創新效率差距偏離前沿創新效率差距的絕對程度，為了方便后續討論與比較，進一步將條件期望值轉化為偏離前沿水平的百分比，轉換公式為：

(9)

(10)

進一步可推導出數字經濟對區域創新效率差距影響的凈效應，其計算公式為：

NE=E(1-e-ωit∣ξit)-E(1-e-uit∣ξit)=E(e-uit-e-ωit∣ξit)

(11)

其中，NE代表馬太效應與趨同效應的差值，若NE>0，說明馬太效應強于趨同效應；若NE<0，說明趨同效應弱于馬太效應。

2.2 指標選取

(1)被解釋變量。區域創新效率差距為本文的被解釋變量。選取R&D人員全時當量與經費內部支出為創新勞動與資本投入指標，專利申請授權數為創新產出指標，并通過SFA模型測算區域創新效率水平[21]。通過柯布-道格拉斯生產函數和超越對數型隨機前沿模型進行結果測算，并采用廣義似然率技術對其計算結果進行檢驗，確定后者為本文區域創新效率的測算模型。隨后采用離差表征區域創新效率差距[13]，即通過計算各省市當年的創新效率與同期所有省市創新效率均值的比值表示差距，記為Diff。

(2)解釋變量。數字經濟發展水平為本文的解釋變量。借鑒趙濤等[16]、劉軍等[29]、潘為華等[30]和郭峰等[31]的研究，綜合數據可獲得性，從數字基礎設施、數字產業化和產業數字化三個層面構建數字經濟發展水平的指標體系，具體指標及指標說明見表1。采用熵權法將上述三類指標標準化與合成處理后得到區域數字經濟發展水平，記為PDig。

表1 數字經濟發展評價指標體系構建

(3)控制變量。參考已有研究[10，21]，選取經濟發展水平、知識產權保護、研發強度、基礎設施建設和貿易開放度等指標作為本文的控制變量。其中，經濟發展水平用人均GDP 表示，取其對數后記為lnPgdp；知識產權保護用技術市場交易額占GDP 比重表示，記為KP；研發強度用研發經費投入占GDP 比重表示，記為RD；基礎設施建設用郵電業務總量占GDP 比重表示，取其對數后記為lnINFR；貿易開放度用進出口總額占GDP 比重表示，取其對數后記為lnOPEN[17]；教育投入用教育支出占GDP 比重表示，取其對數后記為lnEDI；政府支持指標用一般預算支出占GDP比重表示，取其對數后記為lnGOV；財政自主用一般預算收入與一般預算支出比值表示，取其對數后記為lnFFR。

2.3 數據來源

考慮到港澳臺地區和西藏自治區數據缺失嚴重，對其做剔除處理，故本文選取2011—2020年30個省份的面板數據為研究樣本。其中，有關數字經濟指標數據來自《中國科技統計年鑒》、EPS數據庫和《北京大學數字經濟普惠金融指數2011—2020》；其余指標數據來源于國家統計年鑒、國家科技統計年鑒及各省統計年鑒。少量缺失值采取均值法、插值法和灰色預測模型預測，主要變量描述性統計結果見表2。

表2 各變量描述性統計分析

3 實證分析

3.1 雙邊隨機前沿模型估計

3.1.1 基準回歸模型

表3所示為通過式(1)計算數字經濟對區域創新效率差距影響的測算結果，其中，列(1)為不考慮偏離效應的最小二乘法(OLS)測算結果，列(2)至(4)為逐步控制地區固定效應與時間固定效應雙邊MLE的測算結果。列(5)(6)分別為只考慮數字經濟對區域創新效率差距的趨同和馬太效應的單邊估計結果，列(7)為考慮數字經濟對區域創新效率差距雙邊效應的估計結果。由似然比檢驗結果可知，在增加偏離效應后，模型擬合效果相較于OLS更為合理。因此，本文后續將選取列(7)展開雙邊效應分解分析。

表3 雙邊隨機前沿模型基本回歸結果

3.1.2 數字經濟雙邊效應的方差分解與影響程度分析

數字經濟雙邊效應的方差分解結果如表4所示，可見，數字經濟對區域創新效率差距的影響存在馬太效應和趨同效應，且趨同效應占據主導地位；同時，前沿區域創新效率未能解釋的總方差占比為0，數字經濟雙邊效應解釋了區域創新效率差距總方差的100%。上述結果驗證了假設H1和H2。此外，根據式(9)至(11)，進一步測算數字經濟對區域創新效率差距影響偏離前沿水平的效應比重，結果如表5所示。數字經濟馬太效應與趨同效應的綜合作用使區域創新效率差距最終低于前沿面。同時，隨著數字經濟分位水平提升，創新效率差距從低于前沿面逐漸轉向高于前沿面?？傮w而言，數字經濟對縮小區域創新效率差距具有重要影響。

表4 影響效應的方差分解

表5 區域創新效率差距的偏離程度 單位(%)

3.2 數字經濟雙邊效應的時間特征

數字經濟雙邊效應的時間變動趨勢如表6所示(這里僅列出部分年份)，由表6可見，在馬太效應與趨同效應的共同作用下，數字經濟的凈效應在樣本年內由正轉負。其中，2011—2013年數字經濟的凈效應數值呈逐年下降趨勢，馬太效應占據主導地位；2014—2020年數字經濟的凈效應數值絕對值呈逐年上升趨勢，趨同效應占據主導地位。同時，不同分位數水平下數字經濟的雙邊效應及凈效應也呈現類似的變化趨勢?？傮w而言，數字經濟對區域創新效率差距影響的凈效應呈現出由正轉負的U形特征，其原因可能為國家和地區層面數字經濟政策的逐步推廣與落實，數據要素及數字技術加速地區間創新溢出與圈際擴散，趨同效應逐漸增強并占據主導地位，有效縮小了區域創新效率差距。

表6 數字經濟雙邊效應的時間分布特征 單位(%)

3.3 數字經濟雙邊效應的地區特征

數字經濟雙邊效應的空間分布特征如表7所示，可見，考察期內東部、中部和西部地區數字經濟對區域創新效率差距的凈效應均表現為趨同效應，且效應強度呈現東中西依次遞減的趨勢。其中，東部和中部多數省份數字經濟縮小了區域創新效率差距，而西部省份數字經濟擴大了區域創新效率差距?？赡艿脑驗椋簴|部和中部地區各省份普遍經濟社會基礎條件優越，數字技術發展和應用水平較高，地區間協同創新機制更為完善，數字經濟在縮小區域差異方面發揮了更為顯著的促進作用；西部地區經濟實力和城市化水平不高，科技創新與數字經濟均起步較晚，數字化技術水平與經濟社會融合程度不高，且地區間缺乏有效聯動與合作，數字經濟未能充分發揮其彌合區域間創新效率差距的積極作用。

3.4 不同創新環境下數字經濟影響的差異分析

進一步檢驗不同創新環境下數字經濟對區域創新效率差距的影響差異，選取地區人力資本、基礎設施和金融發展水平指標來表征地區創新發展的基礎條件[32-33]。其中，人力資本作為知識、信息和技術的載體，可為區域創新帶來充足的知識儲備和技術優勢。這里選取平均受教育年限來表征人力資本發展水平，記為EDU。平均受教育年限的計算公式為：平均受教育年限=大專及以上文化人口比重×16+高中文化人口比重×12+初中文化人口比重×9+小學文化人口比重×6?；A設施是支撐地區經濟社會高效運轉的先決條件，指標選取與上文保持一致，取對數后記為lnINFR。金融環境可為地區數字經濟發展及創新活動提供活躍的投融資渠道，有效支撐和引導地區創新主體的創新行為[8]，選取銀行存貸款余額占GDP比重表示其地區金融發展水平，取對數后記為lnFEV。

3.4.1 不同人力資本發展水平下數字經濟的影響差異

數字經濟在不同人力資本發展水平下影響差異的測算結果如表8所示，當EDU≤ 8.72、8.729.49時，數字經濟的馬太效應均小于趨同效應，數字經濟顯著縮小了區域創新效率差距；隨著人力資本發展水平的提升，數字經濟凈效應不斷降低，趨同效應主導地位愈加顯著，區域創新效率差距不斷縮小。此外，不同分位數水平下數字經濟雙邊效應及凈效應也呈現類似的變化規律。由此可知，人力資本作為知識、信息和技術的載體，為地區數字要素流通和數字技術發展提供了智力支撐，有利于加速創新升級與圈際溢出效應，進而改善區域創新效率不平衡發展態勢。

表8 不同人力資本水平下數字經濟凈效應的差異 單位(%)

3.4.2 不同基礎設施條件下數字經濟的影響差異

數字經濟在不同基礎設施條件下影響差異的測算結果如表9所示，當 lnINFR≤0.28時，數字經濟的馬太效應強于趨同效應，數字經濟顯著擴大了區域創新效率差距；當0.283.41時，數字經濟的馬太效應均弱于趨同效應，凈效應由正轉負，數字經濟顯著縮小了區域創新效率差距；隨著基礎設施水平的提升，數字經濟趨同效應的主導位置愈加顯著。此外，不同分位數水平下數字經濟雙邊效應及凈效應也呈現類似的變化規律。結果表明，當基礎設施達到一定水平時將有利于數字經濟發揮使能作用，提高創新主體連通性、改善創新模式與內容，加速創新知識與管理技術的空間溢出，彌合不同地區創新效率的差距。

表9 不同基礎設施水平下數字經濟凈效應的差異 單位(%)

3.4.3 不同金融發展水平下數字經濟的影響差異

數字經濟在不同金融發展水平下影響差異的測算結果如表10所示。當lnFEV≤0.59時，數字經濟的馬太效應顯著強于趨同效應，數字經濟顯著擴大了區域創新效率差距；當0.59 3.11時，數字經濟的馬太效應小于趨同效應，數字經濟顯著縮小了區域創新效率差距；隨著金融水平上升，數字經濟凈效應不斷降低，趨同效應逐漸占據主導地位。此外，不同分位數水平下數字經濟雙邊效應及凈效應也呈現類似的變化規律。結果表明，當金融發展水平達到一定程度時可有效支撐創新主體的創新行為，引導地區創新要素重塑與溢出效應，弱化創新極化的疊加效應，縮小區域創新效率差距。

表10 不同金融發展水平下數字經濟凈效應的差異 單位(%)

4 結論與政策啟示

本文以2011—2020年省級面板數據為研究樣本，實證檢驗與分析結果如下：①數字經濟馬太效應與趨同效應的綜合作用導致創新效率差距低于前沿邊界，數字經濟總體縮小了區域創新效率差距；②數字經濟對區域創新效率差距的凈效應呈現由正轉負的U形時間分布特征；③數字經濟顯著縮小了三大區域的創新效率差距，但凈效應強度呈現東中西依次遞減的趨勢；④隨著人力資本、基礎設施和金融發展水平不斷提升，數字經濟對區域創新效率差距的凈效應呈現不斷變小的發展趨勢。

基于上述結論，本文得出如下政策啟示。

(1)加快各地數字經濟發展，推進區域創新體系變革。一是加緊出臺地方數字經濟發展規劃與促進條例，完善數據知識產權保護機制、數據風險監管法律法規，加速完善地區頂層設計和體制機制建設。二是加強數字產業化與產業數字化，建設協同、共治的數字技術創新集群發展生態。具體措施包括：積極培育地方數據要素交易市場，打造具有地方特色的數據交易新產業、新生態和新模式；鼓勵地方企業尤其是龍頭企業通過數字技術創新開展自主創新活動，實現規?；嵝灾圃?；推動跨區域的數字技術創新平臺、云上應用與服務平臺的建設，促進工業互聯網與消費互聯網的融通，推進產業集聚區建設。

(2)發揮政府統籌協調作用，實施差異化數字引導和支持策略。一方面，增強中西部地區數字經濟對區域創新效率差距的趨同作用，加強中西部信息通信基礎設施建設，構建產業互聯網與創新創業平臺，實施數字經濟、創新扶持和補貼政策，積極承接來自東部地區的數字產業配套，鼓勵與推動較高信息技術水平的項目落地，加速數據要素市場的培育，加速釋放中西部地區數字經濟的創新溢出紅利和“后發優勢”。另一方面，不斷強化東部地區數字經濟對縮小區域創新效率差距的積極作用，在保持原有數字產業質量與規模穩定增長前提下拓展大數據應用場景，積極探索數字化管理和應用新模式，建立生態化數字創新集群，并加強核心數字技術攻堅突破，推動區域與國家層面高水平科技自立自強目標的實現。

(3)提高創新環境質量，強化數字經濟的創新效率收斂加速器功能。首先，加速各地新型數字基礎設施建設，降低地區數據處理成本，尤其要提高中西部及農村地區數字基礎設施水平，推動集群式超大數據處理中心建設，協同推進不同地區基礎設施的發展。其次，因地制宜建立與當地經濟發展相適應的層次分明、功能多元的人才培養體系，積極培育跨領域、跨專業的復合型人才，提高人才供給數量與質量。此外，推動數字技術在金融機構組織運營、產品設計、信貸審批與風險管控等各個環節的融合應用，創新金融產品與服務供給，建立完整的數字化企業信用評價機制，為地區經濟發展尤其是技術研發和改造項目、重大產業項目和新型基礎設施建設等提供匹配的融資支持，保障各地金融服務的有效供給。