數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的重塑效應(yīng)研究

收稿日期：2022-06-29" 修回日期：2022-10-23

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（20BJY040）

作者簡(jiǎn)介：溫璐迪（1995—），女，山西長(zhǎng)治人，山西財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)閰^(qū)域創(chuàng)新、數(shù)字經(jīng)濟(jì)；郭淑芬（1970—），女，山西長(zhǎng)治人，博士，山西財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院院長(zhǎng)、教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閰^(qū)域創(chuàng)新與資源優(yōu)化配置。本文通訊作者：郭淑芬。

摘" 要：數(shù)字化驅(qū)動(dòng)新一輪創(chuàng)新提速的同時(shí)，正在重塑中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局。在刻畫中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局演化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建納入數(shù)字化調(diào)節(jié)機(jī)制的區(qū)域創(chuàng)新收斂模型，利用2013—2021年283個(gè)城市面板數(shù)據(jù)，系統(tǒng)考察數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的重塑效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：①中國(guó)數(shù)字化水平整體呈上升趨勢(shì)，但各地區(qū)數(shù)字化建設(shè)程度存在明顯差異；②中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局呈收斂趨勢(shì)，數(shù)字化提升有助于加速區(qū)域創(chuàng)新格局收斂進(jìn)程，這一結(jié)論在進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立；③中國(guó)南北方地區(qū)創(chuàng)新水平增長(zhǎng)存在俱樂部收斂，南方地區(qū)內(nèi)部創(chuàng)新收斂進(jìn)程快于北方地區(qū)，而數(shù)字化對(duì)北方地區(qū)創(chuàng)新收斂進(jìn)程的影響效果更明顯；④數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響存在顯著雙門檻效應(yīng)，只有當(dāng)數(shù)字化水平達(dá)到0.154的門檻值時(shí)，其對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程才具有顯著加速效應(yīng)。科學(xué)研判數(shù)字化對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響，可為促進(jìn)數(shù)字紅利共享與區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策啟示。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：數(shù)字化；區(qū)域創(chuàng)新格局；條件β收斂；門檻模型

DOI：10.6049/kjjbydc.Q202206024

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）""""" 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：F204

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）10-0046-11

0" 引言

2019年，中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第五次會(huì)議指出，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間結(jié)構(gòu)正在發(fā)生深刻變化，新形勢(shì)下促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，要按照客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律調(diào)整完善區(qū)域政策體系。在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略背景下，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展本質(zhì)上取決于區(qū)域創(chuàng)新空間格局收斂與否。當(dāng)前，伴隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用與深度嵌入，數(shù)字化不斷推動(dòng)創(chuàng)新要素在虛擬空間迭代與聚合，為重塑區(qū)域創(chuàng)新格局提供了可能。理論上講，新興數(shù)字技術(shù)可以克服空間、社會(huì)與技術(shù)限制，降低創(chuàng)新資源實(shí)施門檻（孟慶時(shí)等，2022），為后發(fā)地區(qū)向先發(fā)地區(qū)追趕創(chuàng)造條件。同時(shí)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施在促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新協(xié)作、推動(dòng)創(chuàng)新擴(kuò)散與知識(shí)溢出等方面發(fā)揮著重要作用［1］。然而，數(shù)字化普及存在兩極分化現(xiàn)象［2-3］，各地區(qū)在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)字技術(shù)人才等方面存在的差距導(dǎo)致區(qū)域創(chuàng)新空間形成極化趨勢(shì)。因此，數(shù)字化能否成為我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局收斂的新契機(jī)？伴隨著數(shù)字化水平的變化，區(qū)域創(chuàng)新格局呈現(xiàn)哪些新趨勢(shì)？2021年，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模高達(dá)7.1萬億美元，位居世界第二，已成為全球最重要的數(shù)字化轉(zhuǎn)型試驗(yàn)場(chǎng)之一。以2013年“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略為起點(diǎn)的數(shù)字化蓬勃發(fā)展的區(qū)域創(chuàng)新實(shí)踐可知（見圖1），中國(guó)283個(gè)城市每萬人專利申請(qǐng)數(shù)和授權(quán)數(shù)分別由2013年的12.060件、9.785件增長(zhǎng)為2021年的34.238件、33.493件。同時(shí)，人均專利申請(qǐng)數(shù)和人均專利授權(quán)數(shù)基尼系數(shù)則分別由2013年的0.624、0.629降至2021年的0.512、0.494。據(jù)此推斷，數(shù)字化在加速推進(jìn)中國(guó)城市創(chuàng)新水平提升的同時(shí)，促使區(qū)域創(chuàng)新格局呈現(xiàn)日趨收斂趨勢(shì)。在此背景下，本文系統(tǒng)分析數(shù)字化水平提升對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局演變進(jìn)程的影響，以及這種影響是否因數(shù)字化發(fā)展水平不同而表現(xiàn)出階段性差異。

本文梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化研究起步雖然較晚但發(fā)展勢(shì)頭迅猛，經(jīng)歷了從主要關(guān)注數(shù)字化測(cè)度［4-5］到數(shù)字化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)作用［6］。諸多學(xué)者指出數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新空間溢出［1］、新興國(guó)家包容性創(chuàng)新［7］具有積極影響，數(shù)字化與經(jīng)濟(jì)地理格局的關(guān)系［8］也成為重要研究方向。也有學(xué)者考察數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響，如研究數(shù)字化對(duì)不同國(guó)家［9］或地區(qū)創(chuàng)新的影響［10］，抑或是考察數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新集聚的影響［11-12］。其中，F(xiàn)orman等［11］利用美國(guó)縣級(jí)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)可通過遠(yuǎn)程專利合作降低先前專利對(duì)當(dāng)期專利的知識(shí)存量，阻止創(chuàng)新活動(dòng)在地理上的集聚，得出互聯(lián)網(wǎng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局收斂具有積極影響的結(jié)論；韓先鋒等［13］基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，“互聯(lián)網(wǎng)+”已成為新時(shí)期影響中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率收斂的重要因素。前者基于美國(guó)情景考察早期互聯(lián)網(wǎng)的影響，未提供中國(guó)情景下的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；后者從中國(guó)省份層面對(duì)創(chuàng)新效率展開研究，但忽略了省內(nèi)各城市間創(chuàng)新水平差異。綜上所述，既有研究為探討數(shù)字化發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新格局提供了一定的理論基礎(chǔ)和實(shí)證證據(jù)，但對(duì)于數(shù)字化更能促進(jìn)發(fā)達(dá)地區(qū)還是落后地區(qū)創(chuàng)新水平提升的結(jié)論存在較大分歧，未從全局視角回答數(shù)字化究竟加速區(qū)域創(chuàng)新格局極化還是收斂。另外，雖然學(xué)者考察互聯(lián)網(wǎng)與我國(guó)省域創(chuàng)新效率收斂的關(guān)系，但較少探討數(shù)字化對(duì)城市層面創(chuàng)新水平的收斂效應(yīng)，且這一效應(yīng)實(shí)現(xiàn)的門檻條件有待檢驗(yàn)。

基于此，本文以城市為研究尺度，將數(shù)字化動(dòng)態(tài)發(fā)展階段納入分析框架，考察數(shù)字化進(jìn)程對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局演變的影響，并利用2013-2021年中國(guó)內(nèi)地283個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。本文邊際貢獻(xiàn)在于：第一，研究數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的重塑效應(yīng)，對(duì)數(shù)字化影響區(qū)域創(chuàng)新研究領(lǐng)域作出拓展，認(rèn)為科學(xué)研判數(shù)字化對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響是數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下構(gòu)建區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新格局的重要前提；第二，在條件β收斂模型的基礎(chǔ)上納入數(shù)字化調(diào)節(jié)機(jī)制，克服條件β收斂模型僅用于收斂性事實(shí)刻畫的局限性，有助于從全局視角探究數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響；第三，基于數(shù)字化發(fā)展階段分析數(shù)字化加速區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程的門檻條件，并研究數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局重塑效應(yīng)的地區(qū)俱樂部特征，從而得出更細(xì)致的結(jié)論和更具針對(duì)性的政策建議。

1" 理論分析與研究假設(shè)

1.1" 數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的收斂效應(yīng)

區(qū)域創(chuàng)新格局在宏觀上表現(xiàn)為區(qū)域創(chuàng)新要素集聚與溢出所形成的創(chuàng)新活動(dòng)空間分布［8，11］，其演進(jìn)趨勢(shì)呈現(xiàn)極化或收斂?jī)煞N類型，動(dòng)因是先發(fā)地區(qū)與后發(fā)地區(qū)之間的創(chuàng)新增長(zhǎng)差異在拉大或縮小。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，創(chuàng)新溢出遵循一定的等級(jí)擴(kuò)散規(guī)則，先發(fā)地區(qū)通過創(chuàng)新積累占據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì)［14］，拉大與后發(fā)地區(qū)的創(chuàng)新增長(zhǎng)差距，從而導(dǎo)致區(qū)域創(chuàng)新格局趨于極化；另一種觀點(diǎn)卻認(rèn)為，創(chuàng)新過程往往伴隨著基礎(chǔ)知識(shí)存量擴(kuò)大，這一重要副產(chǎn)品不屬于創(chuàng)新壟斷租金［15］，因而為區(qū)域創(chuàng)新格局收斂提供了可能。后發(fā)追趕理論認(rèn)為，后發(fā)地區(qū)可以低成本獲得基礎(chǔ)知識(shí)溢出，通過研發(fā)外包、技術(shù)購買、合作專利等有償方式獲得前沿技術(shù)溢出，以快速追趕先發(fā)地區(qū)創(chuàng)新水平。

Nelson amp; Phelps［16］通過構(gòu)建技術(shù)追趕模型指出，后發(fā)地區(qū)只有保持或提升吸收能力才能實(shí)現(xiàn)從潛在后發(fā)優(yōu)勢(shì)到實(shí)際生產(chǎn)力的跨越，如公式（1）所示。

A·tAt=φ·T/At－1（1）

其中，At代表該地區(qū)技術(shù)水平，A·tAt代表技術(shù)增長(zhǎng)率，T代表世界技術(shù)前沿，φ·為吸收能力函數(shù)。該模型認(rèn)為，如果后發(fā)地區(qū)與世界技術(shù)前沿地區(qū)存在一定技術(shù)水平差距，并且后發(fā)地區(qū)吸收能力越大，越有可能模仿學(xué)習(xí)先發(fā)地區(qū)的知識(shí)、技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢(shì)，并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力。而吸收能力函數(shù)φ（·）主要受到技術(shù)可及性、學(xué)習(xí)能力和宏觀背景的影響［17］。

根據(jù)技術(shù)追趕模型，數(shù)字化重塑區(qū)域創(chuàng)新格局的關(guān)鍵在于數(shù)字化對(duì)后發(fā)地區(qū)吸收能力的影響。一方面，數(shù)字化能夠降低后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新要素稀缺程度，進(jìn)而增強(qiáng)其對(duì)前沿技術(shù)的可及性。伴隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，創(chuàng)新要素實(shí)現(xiàn)跨邊界流動(dòng)與擴(kuò)散，能夠有效改善后發(fā)地區(qū)產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新主體的要素稟賦。有文獻(xiàn)指出，在數(shù)字化時(shí)代地理因素的重要性受到?jīng)_擊［18］，數(shù)字化具有打破地理約束、打通虛擬與實(shí)體組織邊界以及改變創(chuàng)新要素傳統(tǒng)等級(jí)跳躍和擴(kuò)散范圍等特征［2，15］。在互聯(lián)網(wǎng)快速崛起的早期誕生了“地理距離消亡論”，F(xiàn)riedman［19］認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)促使世界各個(gè)角落的人實(shí)現(xiàn)前所未有的交互交談，在技術(shù)層面為“世界是平的”打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。另外，數(shù)字化通過增加遠(yuǎn)程合作發(fā)明專利阻止創(chuàng)新活動(dòng)地理集聚［11］。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施能夠緩解創(chuàng)新主體之間的信息不對(duì)稱，降低交易成本，對(duì)城際協(xié)同創(chuàng)新具有重要作用［20］。數(shù)字化能夠突破時(shí)空約束，增強(qiáng)后發(fā)地區(qū)對(duì)前沿技術(shù)擴(kuò)散的可及性［13］，為后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新追趕提供機(jī)會(huì)窗口，從根本上重構(gòu)一個(gè)更為均衡的區(qū)域創(chuàng)新空間格局；另一方面，數(shù)字化能夠變革知識(shí)交流方式，激發(fā)更廣泛、更多元的知識(shí)重組與創(chuàng)新溢出，提升先發(fā)地區(qū)對(duì)后發(fā)地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用，進(jìn)而提高后發(fā)地區(qū)學(xué)習(xí)能力。數(shù)據(jù)要素具有非競(jìng)爭(zhēng)性、非排他性、低成本復(fù)制等特征（蔡躍洲等，2021），數(shù)字技術(shù)能夠極大程度上降低各類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)搜尋成本、邊際成本、追蹤成本和驗(yàn)證成本［21］，創(chuàng)造新技術(shù)—經(jīng)濟(jì)范式。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過開放源代碼、共享數(shù)據(jù)等方式將部分隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí)，降低后發(fā)地區(qū)學(xué)習(xí)成本，使后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新主體更容易進(jìn)行新技術(shù)和新知識(shí)研發(fā)。同時(shí)，線上交流方式有助于放大顯性知識(shí)與隱性知識(shí)溢出的全域性［22］。截至2021年，騰訊會(huì)議服務(wù)覆蓋全球220個(gè)國(guó)家和地區(qū)，用戶數(shù)接近2億人，線上會(huì)議次數(shù)超過40億次，這種基于數(shù)字技術(shù)搭建的全球交流平臺(tái)為后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新主體共享海量數(shù)據(jù)并獲得知識(shí)溢出效應(yīng)拓展了交流渠道和范圍。后發(fā)地區(qū)借助數(shù)字平臺(tái)嵌入發(fā)達(dá)地區(qū)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，通過對(duì)更廣泛、更多元的信息流、知識(shí)流、技術(shù)流進(jìn)行有效獲取與整合應(yīng)用［23］積累學(xué)習(xí)能力。綜上所述，數(shù)字化能夠賦能后發(fā)地區(qū)技術(shù)可及性和學(xué)習(xí)能力，從而加速后發(fā)地區(qū)向先發(fā)地區(qū)創(chuàng)新收斂。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字化有助于縮短后發(fā)地區(qū)（初始創(chuàng)新水平較低地區(qū)）向先發(fā)地區(qū)（初始創(chuàng)新水平較高地區(qū)）的追趕時(shí)間，從而加速中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局收斂進(jìn)程。

1.2" 數(shù)字化的門檻效應(yīng)

數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局影響的總體效應(yīng)可能會(huì)掩蓋不同數(shù)字化發(fā)展水平下重塑效應(yīng)的演化特征。梅特卡夫定律指出，只有當(dāng)數(shù)字網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大到一定程度時(shí)，用戶才能從網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)中獲得普遍的額外福利［8］。在數(shù)字化初期，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)可能會(huì)導(dǎo)致“贏者通吃、快者通吃”的局面，因?yàn)閿?shù)字化領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)步具有一定技能性或資本偏向性［2］，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好地區(qū)往往具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，會(huì)最先受益于數(shù)字化發(fā)展。與此同時(shí)，在數(shù)字化初期，不同地區(qū)在配套要素應(yīng)用及互補(bǔ)政策等方面存在數(shù)字鴻溝［24］，會(huì)阻礙創(chuàng)新擴(kuò)散，造成區(qū)域創(chuàng)新馬太效應(yīng)。伴隨著數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的日益豐富，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用成本不斷下降，后發(fā)地區(qū)具備一定人才、資金、技術(shù)等互補(bǔ)要素，從而更有可能獲得數(shù)字化創(chuàng)新擴(kuò)散與知識(shí)溢出效應(yīng)，進(jìn)而從整體上形成區(qū)域創(chuàng)新格局收斂趨勢(shì)。通用技術(shù)理論認(rèn)為，新興數(shù)字技術(shù)等通用技術(shù)的適用性需要額外費(fèi)用［25］，因而數(shù)字技術(shù)廣泛普及是后發(fā)地區(qū)從數(shù)字網(wǎng)絡(luò)中受益于數(shù)字化知識(shí)擴(kuò)散效應(yīng)的前提。與以往降低信息成本的技術(shù)類似，數(shù)字技術(shù)可能會(huì)同時(shí)推動(dòng)擴(kuò)散和集聚［26］。因此，數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的收斂效應(yīng)取決于數(shù)字化普及廣度和深度。數(shù)字化自身發(fā)展水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的重塑效應(yīng)呈現(xiàn)階段性特征，數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的收斂效應(yīng)具有一定的實(shí)現(xiàn)情境。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的收斂作用存在門檻效應(yīng)，只有當(dāng)數(shù)字化水平達(dá)到較高程度時(shí)，其對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂才具有顯著加速效應(yīng)。

2" 研究設(shè)計(jì)

2.1" 模型構(gòu)建

2.1.1" 條件β收斂模型

收斂模型最早源于新古典增長(zhǎng)理論，用于研究各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或人均收入增長(zhǎng)差異，隨后拓展到創(chuàng)新發(fā)展領(lǐng)域［13］。Barro等［28］提出絕對(duì)β收斂和條件β收斂。絕對(duì)β收斂假設(shè)在完全一致結(jié)構(gòu)下，區(qū)域創(chuàng)新增速與初始創(chuàng)新水平呈反向關(guān)系，所有地區(qū)創(chuàng)新水平會(huì)收斂于相同穩(wěn)態(tài)；條件β收斂指出區(qū)域創(chuàng)新增速不僅取決于初始創(chuàng)新水平，還受到其它條件的影響。條件β收斂模型在絕對(duì)β收斂模型的基礎(chǔ)上加入一系列控制變量，將其它因素考慮在內(nèi)因而更加貼近現(xiàn)實(shí)。因此，本文采用條件β收斂模型研判當(dāng)前階段中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局，模型如式（2）所示。

lnPateit+T/PateitT=α+β1lnPateit+∑γjXijt+μi+λt+εit（2）

其中，lnPateit+T/PateitT為各城市在（t+T）期的創(chuàng)新增速，本文借鑒韓先鋒等［13］的做法，取T=1；lnPate表示區(qū)域初始創(chuàng)新水平；X表示所有控制變量；α為常數(shù)項(xiàng)；β1表示收斂系數(shù)；γ表示控制變量系數(shù)；μ為個(gè)體固定效應(yīng)；λ為時(shí)間固定效應(yīng)；ε為隨機(jī)誤差。下標(biāo)i表示城市，t表示年份。預(yù)期收斂系數(shù)β1lt;0表示各城市創(chuàng)新增速與初始創(chuàng)新水平呈反向關(guān)系，即后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新增速更快，整體上區(qū)域創(chuàng)新格局呈現(xiàn)條件收斂趨勢(shì)。

2.1.2" 納入調(diào)節(jié)機(jī)制的條件β收斂拓展模型

數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響表現(xiàn)為數(shù)字化調(diào)節(jié)后發(fā)地區(qū)向先發(fā)地區(qū)的收斂進(jìn)程。例如，F(xiàn)orman等［11］采用前期專利與互聯(lián)網(wǎng)交互項(xiàng)考察互聯(lián)網(wǎng)對(duì)專利增長(zhǎng)存量?jī)?yōu)勢(shì)的影響，指出其會(huì)削弱美國(guó)發(fā)明活動(dòng)地理集中程度。本文借鑒這一思想，以數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程的調(diào)節(jié)作用考察數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響。在式（2）的基礎(chǔ)上加入數(shù)字化水平與區(qū)域初始創(chuàng)新水平的交互項(xiàng)，構(gòu)建條件β收斂拓展模型，如式（3）所示。為便于回歸分析，對(duì)交互項(xiàng)作中心化處理（江艇，2022）。

lnPateit+T/PateitT=α+β1lnPateit+β2lnPateit×Digit+δDigit+∑γjXijt+μi+λt+εit（3）

其中，Dig表示數(shù)字化水平；β2反映數(shù)字化水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂過程的調(diào)節(jié)效應(yīng)；δ表示數(shù)字化水平系數(shù)。為更好地考察數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂的作用，進(jìn)一步對(duì)式（3）求創(chuàng)新增速對(duì)初始創(chuàng)新水平的偏導(dǎo)，得到式（4）。

lnPateit+T/PateitTlnPateit=β1+β2Digit（4）

可以看出，等號(hào)左側(cè)各城市創(chuàng)新增速與初始創(chuàng)新水平關(guān)系不僅受等號(hào)右側(cè)收斂系數(shù)β1的影響，還受數(shù)字化水平Dig（Diggt;0）與初始創(chuàng)新水平交互項(xiàng)系數(shù)β2的影響。假設(shè)β1lt;0，即整體區(qū)域創(chuàng)新格局呈現(xiàn)有條件的收斂趨勢(shì)。若β2lt;0，表示數(shù)字化水平越高，各城市創(chuàng)新增速與初始創(chuàng)新水平的反向關(guān)系越強(qiáng)，即數(shù)字化越能夠加速區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程；若β2gt;0，則表示數(shù)字化水平越高，各城市創(chuàng)新增速與初始創(chuàng)新水平反向關(guān)系越弱，即數(shù)字化越能夠放緩區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程。因而，β2為本文重點(diǎn)關(guān)注參數(shù)，通過考察β2可以反映數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的重塑效應(yīng)。

2.1.3" 門檻模型

為進(jìn)一步揭示數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響，本文在條件β收斂拓展模型的基礎(chǔ)上加入數(shù)字化水平作為門檻變量，構(gòu)建如式（5）所示的門檻回歸模型。

lnPateit+T/PateitT=α+β1lnPateit+β2－1lnPateit×Digit×IDigit≤τ1+β2－2lnPateit×Digit×Iτ1lt;Digit≤τ2+β2－3lnPateit×Digit×I（Digitgt;τ2）+δDigit+∑γjXijt+μi+λt+εit（5）

其中，τ為門檻變量閾值；I·為示性函數(shù)，如果括號(hào)內(nèi)表達(dá)式為真則取值為1，反之則取值為0；β2－1、β2－2、β2－3分別表示數(shù)字化水平與區(qū)域創(chuàng)新水平交互項(xiàng)系數(shù)β2在不同區(qū)間的取值。同樣，為便于理解數(shù)字化水平的門檻效應(yīng)，進(jìn)一步對(duì)式（5）求創(chuàng)新增速對(duì)初始創(chuàng)新水平的偏導(dǎo)，得到式（6）。

lnPateit+T/PateitTlnPateit=β1+β2－1Digit×IDigit≤τ1+β2－2Digit×Iτ1lt;Digit≤τ2+β2－3Digit×IDigitgt;τ2（6）

可以看出，等號(hào)左側(cè)各城市創(chuàng)新增速與初始創(chuàng)新水平關(guān)系既受等號(hào)右側(cè)收斂系數(shù)β1的影響，又受數(shù)字化水平Dig（Diggt;0）在不同區(qū)間與初始創(chuàng)新水平交互項(xiàng)系數(shù)β2－1、β2－2、β2－3的影響。同樣，假設(shè)β1lt;0，即整體區(qū)域創(chuàng)新格局呈現(xiàn)有條件的收斂趨勢(shì)。若β2－1、β2－2、β2－3部分或全部顯著，則表明數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂趨勢(shì)的影響因城市數(shù)字化水平所處區(qū)間不同而不同，即數(shù)字化存在門檻效應(yīng)；反之，則表明數(shù)字化不存在門檻效應(yīng)。

2.2" 變量解釋

2.2.1" 區(qū)域創(chuàng)新水平

專利已被廣泛應(yīng)用于區(qū)域創(chuàng)新水平測(cè)度，是以產(chǎn)出導(dǎo)向衡量區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的常用指標(biāo)，專利申請(qǐng)量能夠很好地體現(xiàn)當(dāng)期區(qū)域創(chuàng)新水平，并反映各地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)活躍程度。為消除人口規(guī)模與異方差的影響，本文選取人均專利申請(qǐng)量的對(duì)數(shù)衡量區(qū)域創(chuàng)新水平（lnPate）。

2.2.2" 數(shù)字化水平

數(shù)字化內(nèi)涵比較寬泛，凡是直接或間接利用數(shù)據(jù)引導(dǎo)資源發(fā)揮作用、促進(jìn)生產(chǎn)力發(fā)展的經(jīng)濟(jì)形態(tài)轉(zhuǎn)型都可納入范疇［4］。本文討論的數(shù)字化是指以互聯(lián)網(wǎng)、5G網(wǎng)絡(luò)、云平臺(tái)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為交換數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的傳輸載體，在世界范圍內(nèi)相互連接的數(shù)字技術(shù)在生產(chǎn)生活中的發(fā)展應(yīng)用。數(shù)字化水平是反映區(qū)域數(shù)字化發(fā)展的重要指標(biāo)，當(dāng)前研究主要包括3類：一是采用互聯(lián)網(wǎng)普及率等單一指標(biāo)指代（江艇，2021）；二是從技術(shù)視角出發(fā)，以數(shù)字技術(shù)專利反映［28-29］；三是從傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字金融等方面設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行分析［4］。考慮到城市數(shù)字化的復(fù)雜性與城市層面數(shù)據(jù)的可得性，本文采用第3種方式，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字要素投入、數(shù)字產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出、數(shù)字交易發(fā)展4個(gè)方面測(cè)度區(qū)域數(shù)字化水平（Dig）。其中，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施包括互聯(lián)網(wǎng)普及率和移動(dòng)電話普及率，分別以每百人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、每百人移動(dòng)電話用戶數(shù)表示；數(shù)字要素投入以信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占就業(yè)人數(shù)比重衡量；數(shù)字產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出以人均電信業(yè)務(wù)量反映；數(shù)字交易發(fā)展以中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)表征。最后，采用熵權(quán)法測(cè)算中國(guó)283個(gè)城市數(shù)字化水平指數(shù)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字要素投入、數(shù)字產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出、數(shù)字交易發(fā)展權(quán)重系數(shù)分別為0.233、0.289、0.356、0.122。

進(jìn)一步，本文運(yùn)用高斯核密度估計(jì)法繪制2012年、2015年、2018年、2020年283個(gè)城市數(shù)字化水平的核密度圖，如圖2所示。需要說明的是，因收斂模型式（2）中T=1，故此處考察數(shù)字化水平為滯后一期數(shù)據(jù)?？梢钥闯?，2012-2020年數(shù)字化核密度曲線逐年向右移動(dòng)，但存在明顯的右拖尾特征，且核密度曲線右側(cè)出現(xiàn)較為明顯的次峰。這表明，雖然近年來我國(guó)數(shù)字化水平整體不斷提升，但各城市數(shù)字化水平差異較大，城市數(shù)字化建設(shè)出現(xiàn)兩極分化發(fā)展態(tài)勢(shì)。

2.2.3" 控制變量

區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出增長(zhǎng)與創(chuàng)新投入、創(chuàng)新環(huán)境關(guān)系密切，因此本文從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新環(huán)境兩個(gè)方面設(shè)置以下控制變量：①創(chuàng)新要素集聚（Rd）：創(chuàng)新人才作為城市創(chuàng)新最積極活躍的因素，是創(chuàng)新活動(dòng)順利開展的前提，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)本質(zhì)上離不開創(chuàng)新人才驅(qū)動(dòng)，基于數(shù)據(jù)可得性，本文借鑒李洪濤和王麗麗（2021）的研究，以科研、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)從業(yè)人員數(shù)占就業(yè)人數(shù)的百分比衡量創(chuàng)新要素集聚；②人力資本（Edu）：人力資本可有效提升地區(qū)獲取、應(yīng)用、創(chuàng)造知識(shí)的能力，是影響區(qū)域創(chuàng)新增長(zhǎng)差異的重要因素［16］，通常采用人均受教育年限衡量區(qū)域人力資本水平，但受限于城市層面數(shù)據(jù)可得性，基于工資水平是人力資本的價(jià)值反映，將城市職工平均工資與所在省份職工平均工資之比作為調(diào)整系數(shù)計(jì)算城市人力資本水平，計(jì)算公式為：Humij=ωij/ωj×（6×hj1+9×hj2+12×hj3+16×hj4）。其中，ωij表示j省份i城市職工的平均工資，ωj表示j省份職工的平均工資，hjk（k=1，2，3，4）分別表示j省份小學(xué)、初中、高中、大學(xué)?？萍耙陨衔幕潭鹊娜丝诒戎兀虎劢?jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）：本文利用實(shí)際人均生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并以2012年為基期進(jìn)行平減；④政府支持（Gov）：從創(chuàng)新投入到創(chuàng)新產(chǎn)出都面臨極大的不確定性，且基礎(chǔ)研究等創(chuàng)新活動(dòng)具有公共物品屬性，離不開政府扶持，本文以地方財(cái)政支出中科學(xué)技術(shù)支出所占百分比衡量政府支持；⑤對(duì)外開放（FDI）：外商直接投資通過示范效應(yīng)、競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)對(duì)東道國(guó)產(chǎn)生技術(shù)溢出，本文以實(shí)際利用外商直接投資與GDP之比作為衡量對(duì)外開放水平的指標(biāo)；⑥金融環(huán)境（Fin）：創(chuàng)新具有高資金投入、高風(fēng)險(xiǎn)特征，金融服務(wù)能夠提高創(chuàng)新融資便利性，極大程度上影響研發(fā)成果轉(zhuǎn)化，故本文以金融機(jī)構(gòu)存貸款余額與GDP之比衡量金融環(huán)境；⑦城市化水平（Urb）：城市是生產(chǎn)力最集中的地方，城市化通常包括人口城市化與空間城市化，為凸顯城市對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的空間承載力，本文借鑒尹鵬等［30］的研究，以建成區(qū)面積占土地面積的百分比衡量。

2.3" 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)來源

城市是創(chuàng)新要素與產(chǎn)業(yè)集群集聚的重要載體。因此，本文從城市層面考察數(shù)字化對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響。由于畢節(jié)、銅仁等城市以及各相關(guān)自治州數(shù)據(jù)存在缺失，因此以中國(guó)283個(gè)地級(jí)及以上城市數(shù)據(jù)作為研究樣本。結(jié)合數(shù)據(jù)可得性與連貫性，將研究窗口期設(shè)定為2013-2021年。其中，數(shù)字金融發(fā)展數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)共同編制的中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)［5］，專利數(shù)據(jù)來源于中國(guó)專利數(shù)據(jù)庫，其它原始數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)年份《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，并結(jié)合地方統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)或使用線性插值法補(bǔ)齊個(gè)別樣本缺失值。變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

3" 實(shí)證結(jié)果分析

3.1" 數(shù)字化收斂效應(yīng)回歸結(jié)果

基于理論分析，首先利用條件β收斂模型對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局進(jìn)行初步分析，隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果分別如表2第（1）（2）列所示，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)選用固定效應(yīng)模型。表2第（2）列固定效應(yīng)模型結(jié)果顯示，收斂系數(shù)β1在1%水平上顯著為負(fù)，表明初始創(chuàng)新水平較高地區(qū)創(chuàng)新增速較慢，而初始創(chuàng)新水平較低地區(qū)創(chuàng)新增速較快，先發(fā)地區(qū)與后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新增長(zhǎng)在長(zhǎng)期內(nèi)趨于收斂。

進(jìn)一步，運(yùn)用納入調(diào)節(jié)機(jī)制的條件β收斂拓展模型檢驗(yàn)數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程的調(diào)節(jié)效應(yīng)，隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果如表2第（3）（4）列所示，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果同樣表明應(yīng)選用固定效應(yīng)模型。表2中第（4）列固定效應(yīng)模型結(jié)果顯示，收斂系數(shù)β1依然顯著為負(fù)，而數(shù)字化與初始創(chuàng)新水平交互項(xiàng)系數(shù)β2在1%水平上也顯著為負(fù)，表明數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂具有同方向調(diào)節(jié)作用，即數(shù)字化能夠顯著加速區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。韓先鋒等（2021）基于中國(guó)省級(jí)數(shù)據(jù)得到相似結(jié)論，表明在考慮“互聯(lián)網(wǎng)+”驅(qū)動(dòng)效應(yīng)后，創(chuàng)新效率較低省份趕上創(chuàng)新效率較高省份所需時(shí)間縮短。在全球數(shù)字化進(jìn)程中，中美兩國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)體量處于全球前列，本文與Forman等［11］利用美國(guó)縣級(jí)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的結(jié)論相似，均認(rèn)為數(shù)字化創(chuàng)新效應(yīng)呈現(xiàn)區(qū)域均衡特征。

此外，數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新增速的影響顯著為正，表明數(shù)字化發(fā)展為區(qū)域創(chuàng)新注入新動(dòng)力，正在引起新一輪創(chuàng)新提速。Vu amp; Asongu［31］通過理論模型推導(dǎo)指出，信息化普及有助于增強(qiáng)各國(guó)獲取全球知識(shí)的能力，從而提高全球技術(shù)穩(wěn)態(tài)水平。其余控制變量創(chuàng)新要素集聚、人力資本、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府支持、金融環(huán)境、城市化水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新增速具有正向促進(jìn)作用，對(duì)外開放系數(shù)為負(fù)但不顯著，原因可能是部分地區(qū)地方政府為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引進(jìn)科技含量較低的外資項(xiàng)目，或是本地企業(yè)對(duì)外資技術(shù)依賴度過高，在一定程度上對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。

由上述分析可知，數(shù)字化引發(fā)中國(guó)新一輪創(chuàng)新提速的同時(shí)，正在加速區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程。本文繪制數(shù)字化重塑區(qū)域創(chuàng)新格局示意圖，如圖3所示。其中，橫坐標(biāo)軸表示時(shí)間，縱坐標(biāo)以每萬人專利申請(qǐng)數(shù)表示區(qū)域創(chuàng)新水平，Ph、Pl分別表示先發(fā)地區(qū)、后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新水平，ΔP表示兩地區(qū)之間的創(chuàng)新差距。數(shù)字化發(fā)展促使先發(fā)地區(qū)與后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新水平分別由Ph、Pl上升到P′h、 P′l。與此同時(shí)，數(shù)字化突破時(shí)空限制，激發(fā)更廣泛、更多元的創(chuàng)新溢出，降低后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新要素的稀缺性，提高后發(fā)地區(qū)對(duì)前沿技術(shù)的可及性，促使先發(fā)地區(qū)與后發(fā)地區(qū)之間的創(chuàng)新差距由原來的ΔP縮小為ΔP′?？v向比較兩地創(chuàng)新水平均有所提升，橫向比較兩地創(chuàng)新差距縮小速度加快，從而促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新收斂，這為“在發(fā)展中促進(jìn)相對(duì)平衡”提供了新思路。同時(shí)也表明，數(shù)字技術(shù)在一定程度上強(qiáng)化了后發(fā)地區(qū)追趕效應(yīng)，為其創(chuàng)新提速注入新一輪動(dòng)力支撐。這一結(jié)論得到跨國(guó)研究的呼應(yīng)，Vu amp; Asongu［31］通過比較發(fā)展中國(guó)家與發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)體發(fā)現(xiàn)，發(fā)展中國(guó)家能從ICT投資中獲取更多增長(zhǎng)收益，認(rèn)為ICT加快了發(fā)展中國(guó)家“跨越式發(fā)展”速度。

3.2" 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）更換區(qū)域創(chuàng)新水平度量指標(biāo)。專利申請(qǐng)授權(quán)量是度量創(chuàng)新產(chǎn)出的重要指標(biāo)，考慮到通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局審核的專利質(zhì)量具有可靠性和一致性，故將區(qū)域創(chuàng)新水平指標(biāo)更換為人均專利申請(qǐng)授權(quán)量的對(duì)數(shù)，使用條件β收斂模型和條件β收斂拓展模型重新進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3第（1）（2）列所示。結(jié)果顯示，收斂系數(shù)β1與交互項(xiàng)系數(shù)β2在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字化發(fā)展有助于加速中國(guó)城市創(chuàng)新格局收斂進(jìn)程，這一結(jié)果與本文主要研究結(jié)論一致。

（2）改變時(shí)間序列。鑒于已有創(chuàng)新成果影響后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出需要一定時(shí)間，故本文對(duì)解釋變量、調(diào)節(jié)變量及控制變量作滯后2年處理（T=2），利用條件β收斂模型和條件β收斂拓展模型重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3第（3）（4）列所示。從中可見，收斂系數(shù)β1與交互項(xiàng)系數(shù)β2在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字化發(fā)展有助于加速中國(guó)城市創(chuàng)新格局收斂進(jìn)程，這與本文主要研究結(jié)論依然一致。

（3）克服樣本選擇偏誤?？紤]到直轄市與其它地級(jí)市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展資源和環(huán)境存在明顯差異，行政級(jí)別的特殊性可能會(huì)掩蓋中國(guó)城市創(chuàng)新格局更普遍的特征，故從樣本中剔除北京、天津、上海、重慶4個(gè)直轄市，再次檢驗(yàn)條件β收斂模型與條件β收斂拓展模型，結(jié)果如表3第（5）（6）列所示。從中可見，收斂系數(shù)β1與交互項(xiàng)系數(shù)β2在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字化發(fā)展有助于加速中國(guó)城市創(chuàng)新格局收斂進(jìn)程，說明本文研究結(jié)論穩(wěn)健。

（4）空間溢出效應(yīng)。區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)具有明顯的空間關(guān)聯(lián)性。先發(fā)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)伴隨著顯性知識(shí)與隱性知識(shí)溢出，且先發(fā)地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展成效會(huì)吸引后發(fā)地區(qū)競(jìng)相實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，在空間層面產(chǎn)生“示范效應(yīng)”［1］，從而促進(jìn)后發(fā)地區(qū)向先發(fā)地區(qū)追趕。因此，考慮區(qū)域創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)，在條件β收斂模型與條件β收斂拓展模型的基礎(chǔ)上，增加區(qū)域創(chuàng)新增速與區(qū)域初始創(chuàng)新水平空間滯后項(xiàng)，構(gòu)建如下空間計(jì)量模型：

lnPateit+T/PateitT=α+ρWlnPateit+T/PateitT+β1lnPateit+∑γjXijt+θWlnPateit+μi+λt+εit（7）

lnPateit+T/PateitT=α+ρWlnPateit+T/PateitT+β1lnPateit+β2lnPateit×Digit+δDigit+∑γjXijt+θWlnPateit+μi+λt+εit（8）

其中，ρ為空間自回歸系數(shù)；θ為區(qū)域創(chuàng)新水平空間滯后項(xiàng)系數(shù)；W為標(biāo)準(zhǔn)化后的空間鄰接矩陣，若城市i與城市j有共同邊界，則矩陣元素wij=1；反之，則wij=0。

本文利用空間杜賓模型（SDM）進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表3第（7）（8）列所示。從中可見，空間自回歸系數(shù)、區(qū)域創(chuàng)新水平空間滯后項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，說明城市間創(chuàng)新活動(dòng)具有顯著正向空間外溢效應(yīng)；收斂系數(shù)β1與交互項(xiàng)系數(shù)β2均在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字化發(fā)展有助于加速中國(guó)城市創(chuàng)新格局收斂進(jìn)程。因此，在進(jìn)一步考慮空間溢出效應(yīng)后，本文研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

3.3" 地區(qū)異質(zhì)性分析

俱樂部收斂理論認(rèn)為，收斂進(jìn)程存在多種增長(zhǎng)路徑與多個(gè)均衡狀態(tài)，本文進(jìn)一步將收斂研究從單一穩(wěn)態(tài)拓展到多個(gè)穩(wěn)態(tài)共存［32］。事實(shí)上，當(dāng)前中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)新情況、新問題，南北方發(fā)展分化態(tài)勢(shì)明顯，南北差距再次成為討論熱點(diǎn)。通過繪制中國(guó)南北方地區(qū)創(chuàng)新水平差距圖發(fā)現(xiàn)（見圖4），2013—2021年中國(guó)南方地區(qū)人均創(chuàng)新產(chǎn)出始終高于北方地區(qū)，南北方區(qū)域創(chuàng)新水平絕對(duì)差距呈先擴(kuò)大后縮小態(tài)勢(shì)。

根據(jù)這一特征推測(cè)中國(guó)南北方可能收斂于不同均值水平。俱樂部收斂穩(wěn)態(tài)由唯一值放寬到多值，以考察不同地區(qū)的內(nèi)部收斂情況。本文借鑒俱樂部收斂思維［13］，考察數(shù)字化對(duì)南北方地區(qū)內(nèi)部收斂進(jìn)程的異質(zhì)性影響，結(jié)果如表4所示。第（1）（3）列結(jié)果顯示，北方地區(qū)與南方地區(qū)收斂系數(shù)β1顯著為負(fù)，且南方地區(qū)創(chuàng)新收斂系數(shù)絕對(duì)值更大。這表明，中國(guó)南北方地區(qū)創(chuàng)新水平增長(zhǎng)存在俱樂部收斂，且南方地區(qū)創(chuàng)新收斂進(jìn)程更快。第（2）（4）列結(jié)果顯示，無論是北方地區(qū)還是南方地區(qū)，數(shù)字化與初始創(chuàng)新水平交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)，但數(shù)字化對(duì)北方地區(qū)創(chuàng)新收斂的加速效應(yīng)更明顯。原因在于，數(shù)字化重塑區(qū)域創(chuàng)新格局的潛在機(jī)制體現(xiàn)為數(shù)字化能夠降低后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新要素的稀缺性，進(jìn)而增強(qiáng)其對(duì)前沿技術(shù)的可及性和學(xué)習(xí)能力。北方地區(qū)整體創(chuàng)新水平偏低，內(nèi)部后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新要素尤為稀缺。而且，已有研究表明，相較于南方地區(qū)依托民營(yíng)企業(yè)形成的多中心創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，北方地區(qū)依托國(guó)有企業(yè)形成單中心創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（鄧慧慧等，2022），這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)差異反映北方地區(qū)后發(fā)城市對(duì)前沿技術(shù)的可及性較差，因而更加依賴于數(shù)字化發(fā)展機(jī)遇以降低本地創(chuàng)新要素資源的稀缺性。

此外，第（2）（4）列結(jié)果顯示，數(shù)字化對(duì)北方地區(qū)創(chuàng)新提速效應(yīng)更顯著，可能是因?yàn)槟戏降貐^(qū)數(shù)字化建設(shè)起步較早，數(shù)字化創(chuàng)新溢出紅利提前釋放，這一結(jié)果佐證了數(shù)字化有助于加速中國(guó)整體區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程的結(jié)論。韓先鋒等［13］對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的研究同樣表明，在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展較早、創(chuàng)新活動(dòng)更為活躍的地區(qū)，“互聯(lián)網(wǎng)+ ”對(duì)創(chuàng)新效率的促進(jìn)效應(yīng)以及對(duì)創(chuàng)新效率收斂的“加速器”效應(yīng)不顯著。

3.4" 數(shù)字化門檻效應(yīng)回歸結(jié)果

基于上述理論分析，只有當(dāng)數(shù)字化水平達(dá)到較高程度時(shí)，其對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂才具有顯著加速效應(yīng)。本文利用門檻模型進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程的調(diào)節(jié)效應(yīng)，迭代次數(shù)設(shè)置為1 000，數(shù)字化水平門檻檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。從中可見，在個(gè)體固定效應(yīng)模型中數(shù)字化水平單門檻通過檢驗(yàn)，門檻值為0.149，在雙向固定效應(yīng)模型中數(shù)字化水平雙門檻通過檢驗(yàn)，門檻值分別為0.102和0.154。

數(shù)字化水平門檻效應(yīng)估計(jì)結(jié)果如表6所示。從中可見，雙向固定效應(yīng)模型擬合度優(yōu)于個(gè)體固定效應(yīng)模型。為與前文保持一致，對(duì)表6第（2）列雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。可以發(fā)現(xiàn)，表6第（2）列收斂系數(shù)β1在1%水平上顯著為負(fù)，表明中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局依然表現(xiàn)為收斂趨勢(shì)。當(dāng)數(shù)字化水平小于門檻值0.102時(shí)，交互項(xiàng)系數(shù)β2在5%水平上顯著為正，表明此時(shí)數(shù)字化抑制了區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程；當(dāng)數(shù)字化水平介于門檻區(qū)間（0.102， 0.154］時(shí)，交互項(xiàng)系數(shù)β2轉(zhuǎn)為負(fù)數(shù)，但未通過10%顯著性水平檢驗(yàn)，表明數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂的調(diào)節(jié)作用由抑制效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榧铀傩?yīng)，但加速效應(yīng)不明顯；當(dāng)數(shù)字化水平超越門檻值0.154時(shí)，交互項(xiàng)系數(shù)β2在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂的作用表現(xiàn)出顯著加速效應(yīng)。這一結(jié)果表明，隨著數(shù)字化水平的動(dòng)態(tài)演化，其對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的重塑效應(yīng)發(fā)生改變。只有當(dāng)數(shù)字化水平從低門檻區(qū)間跨入更高的門檻區(qū)間時(shí)，其對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的擴(kuò)散效應(yīng)才有所增強(qiáng)，數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂的作用才表現(xiàn)為顯著加速效應(yīng)，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。在數(shù)字化發(fā)展過程中，接入鴻溝、使用鴻溝、能力鴻溝等數(shù)字鴻溝是實(shí)現(xiàn)數(shù)字紅利共享需要克服的難題［24］。當(dāng)數(shù)字化水平較低時(shí)，創(chuàng)新溢出效應(yīng)在中國(guó)區(qū)域間存在非對(duì)稱與局域性特征。伴隨著數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的日益豐富，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用成本不斷下降，后發(fā)地區(qū)更容易獲取數(shù)字化帶來的創(chuàng)新擴(kuò)散與知識(shí)溢出效應(yīng)，從整體上形成區(qū)域創(chuàng)新格局收斂趨勢(shì)。結(jié)合圖2可知，2012年超過一半的城市數(shù)字化水平小于0.102的門檻值，而到2020年所有城市數(shù)字化水平均跨越0.102的門檻值，并且絕大多數(shù)城市已經(jīng)跨越0.154的門檻值，因此數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局表現(xiàn)出顯著創(chuàng)新收斂加速效應(yīng)。

4" 結(jié)論與啟示

4.1" 研究結(jié)論

深入探究數(shù)字化對(duì)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響，對(duì)緩解區(qū)域發(fā)展不平衡矛盾、構(gòu)建區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新格局具有重要意義。本文結(jié)合技術(shù)追趕模型分析數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響效應(yīng)，將數(shù)字化發(fā)展階段納入分析框架，構(gòu)建納入數(shù)字化調(diào)節(jié)機(jī)制的條件β收斂拓展模型和門檻模型，利用2013—2021年中國(guó)內(nèi)地283個(gè)城市經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的重塑效應(yīng)及門檻條件，得出以下結(jié)論：第一，中國(guó)數(shù)字化水平整體呈上升趨勢(shì)，但各地區(qū)數(shù)字化建設(shè)程度存在明顯差異，表現(xiàn)出兩極分化發(fā)展態(tài)勢(shì)。第二，中國(guó)城市創(chuàng)新格局呈現(xiàn)收斂趨勢(shì)，數(shù)字化能夠顯著加速區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程，推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)是強(qiáng)化后發(fā)地區(qū)創(chuàng)新追趕效應(yīng)、重塑中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新格局的重要抓手。第三，中國(guó)南北方地區(qū)創(chuàng)新水平增長(zhǎng)存在俱樂部收斂，南方地區(qū)創(chuàng)新收斂速度快于北方地區(qū)，數(shù)字化對(duì)北方地區(qū)創(chuàng)新收斂的加速效果更明顯。第四，數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的重塑機(jī)制表現(xiàn)出明顯的階段性效應(yīng)。只有當(dāng)數(shù)字化水平由低門檻區(qū)間跨入更高的門檻區(qū)間即達(dá)到0.154門檻值時(shí)，其對(duì)區(qū)域創(chuàng)新收斂進(jìn)程的作用才具有顯著加速效應(yīng)。

4.2" 研究啟示

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下政策啟示：在國(guó)家頂層設(shè)計(jì)上，應(yīng)普及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其重視加快欠發(fā)達(dá)城市網(wǎng)絡(luò)普及速度，將邊緣城市納入數(shù)字網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)。在宏觀層面上，需要科學(xué)研判在不同地區(qū)和不同數(shù)字化階段下數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新格局的影響，準(zhǔn)確把握數(shù)字化發(fā)展規(guī)律，制定全局性、前瞻性數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略，以數(shù)字化建設(shè)作為推進(jìn)區(qū)域高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的重要抓手。同時(shí)，相對(duì)落后城市應(yīng)結(jié)合自身發(fā)展階段和比較優(yōu)勢(shì)，借助數(shù)字技術(shù)加強(qiáng)與發(fā)達(dá)城市的創(chuàng)新合作，進(jìn)一步將外生知識(shí)根植為內(nèi)生追趕動(dòng)能，抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“機(jī)會(huì)窗口”，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新高水平趨同。相對(duì)發(fā)達(dá)城市應(yīng)充分利用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)大創(chuàng)新溢出效應(yīng)，通過先發(fā)地區(qū)示范效應(yīng)帶動(dòng)后發(fā)地區(qū)開展不同層次創(chuàng)新活動(dòng)，制定可持續(xù)性區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利共享政策。

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（責(zé)任編輯：王敬敏）

The Reshaping Effect of" Digitalization on Regional Innovation Geography： A Study Based on the Empirical Data of Cities in China

Wen Ludi1， Guo Shufen2

（1.School of Business Administration， Shanxi University of Finance and Economics;2.School of Public Administration， Shanxi University of Finance and Economics， Taiyuan 030006， China）

Abstract：China is one of the largest digital economies in the world， and it is served as one of the most important testing grounds for digital transformation. Although digitalization is constantly promoting the diffusion of knowledge in physical and virtual spaces， the existing studies have rarely focused on the" potential power to cause the changes in regional innovation geography. Since the digital technologies have triggered a new round of innovation growth， they are reshaping the geography of regional innovation in China. This paper aims to investigate the reshaping effect of digitalization on regional innovation geography based on the theory of backwardness advantage. It is of great practical significance for digital dividend sharing and regional coordinated development by judging scientifically the impact of digitalization on China′s regional innovation geography.

Using 283 city observations in China from 2013-2021，this paper systematically studies the role of digitalization in reshaping regional innovation geography. It selects four dimensions of digital infrastructure， digital element input， digital industry output and digital transaction development to calculate the digitalization index at the city level. Then it constructs the convergence model incorporating the digitalization moderating mechanism to examine the impact of digitalization on the convergence of regional innovation. This paper also investigates the heterogeneous influence of digitalization on the internal innovation convergence process in the northern and southern regions. Furthermore， using the panel threshold regression method， it reveals the nonlinear evolution of the impact of digitalization. The results imply that， first， the overall level of digitalization in China has been continuously improving in recent years， but the digital construction of cities has become polarized. Second， the convergence process of China′s regional innovation and digitalization facilitates the acceleration of this trend significantly. This result still holds after a series of robustness tests. Third， the heterogeneity analysis shows that there is club convergence in regional innovation in the north and south of China， and the innovation convergence rate in the south is faster than that in the north， while the acceleration effect of digitalization on innovation convergence in the north is obviously stronger. Last， the digitalization has an obvious double-threshold effect on regional innovation convergence. Only when the digitalization level reaches the threshold value of 0.154 can it show a significant acceleration effect on the convergence process of regional innovation.

To sum up， this paper explains the impact of digitalization on regional innovation geography and provides a reference for the new round of digital construction strategies in China. Then it puts forward the following policy implications. Overall， the digital infrastructure construction should be further popularized， with special emphasis on improving the network penetration of underdeveloped cities， and incorporating marginal cities into digital networks to realize economies of scale. For the central government， by scientifically judging the influence of digitalization on regional innovation geography in different regions and stages， digital construction can be an effective and new means to promote high-quality and coordinated regional development. Late-developing cities should employ comparative advantages and digital means to strengthen innovation cooperation with developed cities， further transform exogenous knowledge into endogenous pursuit power， and achieve high-level convergence in innovation. While developed cities should make full use of digital infrastructure to expand the effective scope of innovation spillovers， formulate sustainable inter-regional digital economic dividend sharing policies， and drive late-developing regions to carry out innovation activities at different levels.

Compared with previous studies， this paper contributes to the literature in three important ways. First， it studies the role of digitalization in reshaping the regional innovation geography， which is an expansion of the research field of digitalization affecting regional innovation. Second， by introducing a digital adjustment mechanism based on the conditional β convergence model， this paper overcomes the limitation that the conditional β convergence model is only used to describe convergence facts. Third， it further analyzes the threshold conditions for digitalization to accelerate the process of regional innovation convergence， and studies the characteristics of regional clubs in the effect of digitalization on reshaping the regional innovation geography. By analyzing threshold effects and heterogeneous facts of digitalization， it provides a decision-making reference for the government to make targeted digitalization strategies.

Key Words：Digitalization; Regional Innovation Geography; Conditional β-Convergence; Threshold Model