大數據試驗區建設對城市創新效率的影響

摘要：加快以大數據中心等為代表的數字基礎設施建設對實現高質量發展、推進城市創新發展意義重大。本文以“國家大數據綜合試驗區”設立為準自然實驗，基于2011—2019年中國285個地級市研究樣本，運用雙重差分法考察大數據試驗區建設對城市創新效率的影響及作用機制。研究發現：國家大數據試驗區建設能顯著促進城市創新效率的提升，且主要表現為促進城市技術研發效率提升，但對城市成果轉化效率的影響不明顯；作用機制檢驗發現，國家大數據試驗區建設可通過強化企業信息化建設、促進數據資源共享和激發城市創業活躍度促進城市創新效率提升；異質性檢驗發現，在經濟發展水平較高城市、大規模城市、低數字產業集聚水平城市和低創新水平城市中，大數據試驗區建設促進了城市創新效率提升；相比于非跨區域布局模式，跨區域布局模式的國家大數據綜合試驗區政策試點對城市創新效率的促進作用更加明顯。

關鍵詞：國家大數據綜合試驗區；城市創新效率；雙重差分法；作用機制

中圖分類號：F49；F2992；F1243文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2024）02-0104-10

收稿日期：2023-09-10

作者簡介：胡婧瑋（1989—），女，山西榆社人，博士研究生，研究方向：創新管理；郭金花（1991—），女，山西朔州人，副教授，博士，研究方向：技術創新與數字化轉型；陳鑫（1997—），女，山西朔州人，碩士研究生，研究方向：數字經濟與創新。

基金項目：國家自然科學青年基金項目“企業數字化轉型、人力資本結構優化影響全要素生產率的效應、機制及治理對策”，項目編號：72102133；教育部人文社會科學青年基金項目“數字基礎設施影響企業全要素生產率提升的雙重效應、多維機制與情境差異研究”，項目編號：21YJC790040；山西省科技戰略項目“數字經濟助推山西省制造業綠色創新能力提升路徑研究”，項目編號：202204031401072；山西省社科聯重點課題“數字經濟助推山西省制造業低碳發展路徑研究”，項目編號：SSKLZXKT2022016。

一、引言

伴隨著大數據、云計算及人工智能等新興技術的蓬勃發展，數字經濟在推動高質量發展中的重要作用日益凸顯。數字基礎設施作為數據要素流動的“信息高速公路”，是加快數字經濟發展的基礎支撐和能力保障。特別是大數據中心及5G基站等數字設施的涌現，能通過數據流為城市帶來資金流、人才流、技術流等，促進了不同城市間創新合作與知識信息流動，有利于緩解創新資源錯配［1］，對加速城市創新效率提升產生了深刻影響。因此，充分發揮大數據中心等數字基礎設施建設的引領作用，對激發數字經濟活力進而推動城市創新發展和暢通國內大循環意義重大。

國家大數據綜合試驗區是中國政府從頂層規劃和政策指引方面實施的推動數據中心合理布局的區域性政策舉措。2016年2月，國家發展改革委、工業和信息化部、中央網信辦同意貴州省建設國家大數據綜合試驗區成為首個國家級大數據綜合試驗區；同年10月，第二批國家大數據綜合試驗區在京津冀、內蒙古、遼寧等七個區域推進建設。八大國家大數據綜合試驗區從南到北、從東到西搭建起了中國大數據發展實踐的“立體骨架”，對加快推動以數字經濟發展為引擎的創新格局、提升城市創新發揮了重要作用。

已有研究發現，信息網絡基礎設施對經濟高質量增長具有正外部性和溢出效應［2］；“數字經濟發展”“寬帶中國”等戰略實施可以有效改善勞動和資本錯配［3］，能夠顯著提升城市全要素生產率［1］。也有研究指出，互聯網可以通過推動創新要素流動、加速金融發展等對區域創新效率產生間接影響［4］；智慧城市發展通過信息基礎設施建設和數據賦能促進城市創新能力提升［5］，并且發現數字經濟對創新能力越強的城市賦能作用越明顯［6］。也有研究指出網絡基礎設施建設能夠通過集聚驅動效應、結構優化效應以及有效改善公共服務供給效率積極影響城市創新［7-9］。但總體而言，關于數字基礎設施對城市創新效率提升的實證研究較為零散，也鮮有研究聚焦國家大數據綜合試驗區設立對城市創新效率的影響效應開展系統探究，特別是作用機制的分析與挖掘尚不夠充分。

基于此，本文基于2011—2019年中國地級市面板數據，采用雙重差分模型實證考察國家大數據試驗區建設對城市創新效率的影響及作用機制。主要邊際貢獻如下：第一，以國家大數據綜合試驗區為準自然試驗，將城市創新效率分為技術研發效率與成果轉化效率，深入揭示國家大數據試驗區建設對城市創新效率的影響，豐富了國家大數據綜合試驗區試點政策效果評估的研究；第二，從企業信息化建設、數據資源開放共享和創業活躍度等三個方面，探究國家大數據試驗區建設影響城市創新效率的作用路徑；第三，考察所在城市經濟發展、城市規模、城市創新水平、數字產業集聚水平、跨區域布局與非跨區域布局模式異質性條件下，國家大數據試驗區建設對城市創新效率影響的異質性，從而深化對大數據試驗區建設影響城市創新政策效應的解讀。

二、理論分析與研究假設

（一）大數據試驗區建設與城市創新效率

數字基礎設施是以數據、軟件、芯片、通信及分子涂層等“數字材料”為主體構建的軟硬件一體化基礎設施，涉及5G基站、數據中心及各類數字平臺等。2016年2月，經中央網信辦、工業和信息化部、國家發展改革委同意，貴州省國家大數據綜合試驗區成功設立；同年10月，繼貴州之后第二批國家大數據綜合試驗區獲批建設，包括兩個跨區域類綜合試驗區（京津冀、珠江三角洲），四個區域示范類綜合試驗區（上海市、河南省、重慶市、沈陽市），一個大數據基礎設施統籌發展類綜合試驗區（內蒙古）。相比于非試驗區城市，大數據試驗區主要圍繞數據資源管理與共享開放、數據中心整合、數據資源應用、數據要素流通、大數據產業集聚、大數據制度創新等任務開展系統性試驗［10］，能夠通過政策指引、數據賦能等推動數字經濟發展、提升城市創新效率。國家級大數據中心建設能有效擴展知識溢出渠道，減少知識傳播在時間和空間方面存在的約束，使得知識尤其是隱性知識能夠得到高效的傳遞和擴散，從而促進了城市創新效率提升。同時，數字技術普及使得城市間創新要素的聯結和重組更加快捷高效，促使跨區域資源要素再組織，能緩解要素供需矛盾和城市資源錯配，進而提高了創新要素配置效率。如依托國家級大數據綜合試驗區建立起來的數字網絡平臺有利于加強不同地區創新主體間的高頻率互動，實現創新活動風險分擔與收益共享，進而提高了城市創新效率。基于此，本文提出以下研究假設：

H1：國家大數據試驗區建設能夠顯著提高城市創新效率。

（二）大數據試驗區建設影響城市創新效率的機制分析

國家級大數據綜合試驗區建設能夠通過促進所在地區強化企業信息化建設、數據資源開放共享、激發城市創新創業活力等，釋放技術紅利、制度紅利和創新紅利［11］，為城市創新效率提升提供市場制度力量和政策支持。

1大數據試驗區建設能夠促進企業信息化進而影響城市創新效率

企業信息化建設離不開所在地區大數據試驗區等基礎設施建設的支撐作用，良好的數字化發展環境能夠加速本地區企業信息技術運用，推動企業數字化轉型。作為國家級標桿平臺，大數據試驗區旨在通過加強信息基礎設施建設、培育大數據骨干企業等，搶占數字經濟發展先機，有利于加快推進所在地區企業信息化水平。在大數據中心等數字基礎設施的支撐下，企業在實際工作中能夠利用信息系統強大的數據分析能力，快速獲取自身生產運營以及市場客戶的相關信息，準確預測市場實際需求，明確創新的方向，進而集中企業有限創新資源進行有效創新，促進城市創新效率提升。如企業信息技術應用有助于其根據客戶需求提供全新的服務和產品［12］，并開發全新的市場和商業領域。企業信息化水平提升可以通過降低資源要素的交易成本和提高即時溝通效率，增強企業從事新生產活動的可能性［13］。同時，企業信息化水平提升能夠降低企業的信息不對稱問題，促進各部門協調配合，并引進先進生產技術和高技能勞動力，降低創新活動成本，進而促進創新效率提升。

2大數據試驗區建設能夠促進數據資源開放共享影響城市創新效率

數字平臺是數字經濟時代進行數字交易服務的重要載體，能夠對相關信息進行處理和流轉，并與多個相關群體相互聯系合作，對資源的配置和價值的創造提供支持［14］。大數據中心等數字基礎設施的完善與升級加速了城市間數據資源的共享開放，為大眾創新數據資源獲得與運用營造了良好氛圍，將增強大數據的增值性、公益性開發和創新性應用。國家大數據綜合試驗區統籌大數據基礎設施建設，在推動政府數據資源共享、推進公共數據資源開放等方面先行先試，在一定程度上克服了創新主體間的時空障礙，有利于增強彼此間知識共享、技能匹配和學習交流，進而賦能城市創新。具體表現為，數字基礎設施的開放共享能夠減少信息不對稱，降低各主體知識搜集成本、創新資源獲取的難度及技術創新活動的各類交易成本，為降低創新創業成本、提升創新頻率和效率提供了全新動力。

3大數據試驗區建設通過激發創業活躍度影響城市創新效率

數字技術在創新創業過程中發揮著重要的賦能作用［15］。數字經濟發展加速了數字技術在各領域的應用，通過促進創業生態系統條件要素形成與拓展，實現分散的創業個體及其創業知識的數字化聯結［16］，對激活企業家創業精神、提升創業活躍度有積極影響［17］。國家大數據綜合試驗區重點推進大數據創新創業孵化器建設，完善大數據創新創業投融資體系，對構建富有活力的大數據創業創新生態體系的促進作用明顯。一方面，數字基礎設施建設加強了城市內及城市間各類創新資源、創新平臺的開放共享，為創業者獲得相關知識和經驗技能提供了更多途徑，由此也提高了其創業和學習的效率。創業者通過互聯網能夠更快速地獲取信息和識別機會、提高人力資本和社會資本水平等，進而促進機會型創業的提升［18］。另一方面，數字基礎設施完善使得互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新模式不斷涌現，推動了大數據創業投融資體系的完善，緩解了融資難和融資貴問題，有利于激活城市創業活躍度，進而賦能城市創新效率提升。因此，本文提出以下研究假設：

H2：國家大數據試驗區建設能夠通過強化企業信息化建設、促進數字資源共享和激發創業活躍度提高城市創新效率。

三、研究設計

（一）模型構建

本文通過構建雙重差分模型（DID）考察國家大數據試驗區建設對城市創新效率的影響，具體如下：

innoit=α0+α1bigdatait+α2controlsit+μj+νt+εit（1）

模型（1）中，innoit表示城市創新效率；bigdatait表示國家大數據試驗區建設與否，其系數α1反映大數據試驗區建設對城市創新效率的影響效應。α0表示常數項，controlsit表示控制變量，t表示年份，i表示城市個體；μj表示城市固定效應，vt表示年度固定效應，εit為隨機擾動項。

（二）相關變量與數據說明

1被解釋變量：城市創新效率（inno）。本文參考王棟和趙志宏（2019）［19］的研究，借鑒創新價值鏈理論將城市創新活動過程劃分為兩個階段：第一階段為技術研發階段，專注于新技術和新知識的開發；第二階段為成果轉化階段，即將第一階段開發的新技術和知識轉化為新產品推向市場。本文選取DEA模型對城市創新效率進行測算，其中，在技術研發階段，投入指標包括科研人員和科研經費，科研人員采用科研綜合技術服務業從業人員數衡量，科研經費采用科學事業費支出衡量；考慮到專利申請數量能保證知識的原創性，更容易轉化為市場價值，因此，采用專利申請數量作為技術研發階段的產出指標，對技術研發效率（tech）進行測算。在成果轉化階段，本文將技術研發階段的專利產出、平均從業人數和科教費用支出作為中間投入指標［20］，將人均GDP和產品銷售收入作為最終產出指標，對成果轉化效率（conv）進行測算。

2解釋變量：大數據試驗區建設（bigdata）。根據國家大數據綜合試驗區獲批與否及獲批的時間，設置虛擬變量bigdata，將獲批國家大數據綜合試驗區所在的城市定義為實驗組，沒有獲批的城市定義為控制組；并結合獲批時間，將國家大數據綜合試驗區獲批當年及以后實驗組對應的bigdata變量賦值為1，設立之前的賦值為0，其余控制組對應的bigdata變量賦值為0。

3中介變量

（1）企業信息化（info）。企業電子商務交易活動是指利用電子信息技術將企業的銷、產、供、研等活動連接，在增加經濟價值和創造商業活動的同時，實現了企業的網絡化、數字化管理，在很大程度上能夠反映企業的信息化水平。因此，本文采用本地區有電子商務交易活動的企業占比衡量所在城市企業信息化水平，具體通過將省級數據匹配至城市層面來實現。

（2）數據資源共享（inte）。數字基礎設施具備開放共享性、知識溢出性和資源擴展性等技術優勢，所在城市寬帶網絡的普及率越高，越有利于促進不同主體間各類數據資源共享。因此，本文采用城市互聯網寬帶接入用戶數占年末戶籍人口的比重進行衡量。

（3）創業活躍度（entr）。個體私營經濟是創業帶動就業的主體，參考全球創業組織提出的中國創業指數，本文采用城市城鎮私營和個體從業人員占城鎮單位從業人員數比值衡量。

4控制變量。（1）對外開放程度（fdi），用城市年度實際外商投資額占GDP比重衡量，并利用歷年人民幣年平均匯率進行換算；（2）政府干預（gov），用政府科學教育支出占財政總支出比重衡量；（3）人力資本（univ），用城市普通高校在校生人數占總人口比重衡量；（4）信息化水平（post），用城市年末郵電業務量占GDP比重衡量；（5）金融發展水平（depo），采用年末金融機構人民幣各項貸款余額占GDP的比重衡量；（6）市場化水平（mark），用省級層面測算的市場化水平與城市數據匹配獲得。

本文選取2011—2019年中國285個地級市面板數據為研究樣本，數據主要來源于《中國城市統計年鑒》等。各變量描述性統計結果見表1。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

結合前文理論分析，本文采用雙重差分模型進行實證檢驗，回歸結果見表2。首先，為了檢驗國家大數據綜合試驗區設立對城市創新效率的影響，表2中的列（1）為僅加入國家大數據綜合試驗區試點政策虛擬變量后的回歸估計結果，結果顯示，bigdata變量的回歸系數在１%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立對城市創新效率產生了顯著促進作用；其次，本文依次加入了外商直接投資水平、政府科技支持、人力資本水平、郵電業務量、金融發展規模和市場化水平等可能對城市創新效率產生影響的控制變量，列（2）的結果顯示，bigdata變量的回歸系數仍在1%的水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立能夠有效促進城市創新效率提升，研究假設H1得到驗證。

進一步地，本文將城市創新效率劃分為技術研發效率和成果轉化效率再次進行實證檢驗，其中，列（3）—（4）中bigdata變量對城市技術研發效率的回歸系數在1%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立能夠有效提升城市技術研發效率，而列（5）—（6）中bigdata變量對城市成果轉化效率的影響不顯著。其原因可能在于：國家大數據綜合試驗區受到政府利好政策的支持，能夠吸引大量創新人才及資金等要素集聚、高新技術企業入駐等，同時，大數據中心等數字基礎設施的完善降低了創新主體間互動合作的時空障礙，擴展了大數據創新創業投融資渠道，能夠使企業的創新活動獲得充足的資金支持和智力支持，促進城市技術研發效率的提升。同時，由于大部分前沿科技成果掌握在高校以及科研機構手中，此類機構往往更加重視理論研究、與市場脫節嚴重等，對科技成果的經濟效益不夠重視，進而導致了創新成果轉化率下降。

從加入控制變量的回歸結果來看，列（2）中對外開放程度對城市創新效率的回歸系數在1%水平上顯著為負，表明外商直接投資抑制了城市創新效率提升；人力資本水平的回歸系數在1%水平上顯著為正，表明隨著城市高等教育的發展以及高校規模的擴大，城市能夠得到有利于科技創新的優質人力資源，因此也有利于城市創新效率提升；金融發展水平對城市創新效率的回歸系數在5％水平上顯著為正，表明在金融發展水平越高的城市，城市創新活動過程中面臨的融資困境越少，金融業能夠提供更多更優質的金融服務，為城市創新效率提升助力；市場化水平對城市創新效率的回歸系數在1%水平上顯著正，表明市場化水平越高越會促進城市創新效率的提升。

（二）穩健性檢驗

1共同趨勢及動態效果檢驗。為研究國家大數據綜合試驗區設立前后城市創新效率的動態變化，本文進行了政策效應的平行趨勢檢驗。根據國家大數據綜合試驗區設立時間分別設置啞變量：bigdataf3表示國家大數據試驗區設立之前的第三個年度取值1，否則取值0；bigdataf2表示設立之前的第二個年度取值1，否則取值0；bigdataf1表示設立之前的第一個年度取值1，否則取值0；bigdata0表示設立當年取值1，否則取值0；bigdata1表示設立之后的第一個年度取值1，否則取值0；其他變量以此類推，結果見圖1。圖中圓點表示政策效應的系數大小，短豎線表示置信區間。首先，通過觀察圖1可知國家大數據綜合試驗區設立之前的三個年度，bigdatafi（i=1，2，3）的估計系數值在0附近波動，說明在大數據試驗區設立之前，城市創新效率的變化沒有顯著差異，即大數據試驗區設立之前研究樣本滿足平行趨勢假設。國家大數據綜合試驗區設立之后，該變量對城市創新效率的促進作用隨著大數據試驗區設立時間的延長表現出明顯的上升趨勢，這種變化很可能來自國家大數據綜合試驗區的設立，驗證了基準回歸結果的穩健性。

2剔除部分特殊樣本。考慮到北京、天津、上海與重慶四個直轄市在行政等級及經濟規模等方面的特殊性，本文將其從研究樣本中予以剔除進行穩健性檢驗，回歸結果見表3中列（1）和列（2）。無論是否加入控制變量，表3中bigdata變量對城市創新效率的回歸系數均在1%水平上均顯著為正，表明回歸結果與基準回歸結果基本一致，研究結論不變。

3更換城市創新水平測度方法。為增強模型估計的穩健性，本文進一步采用寇宗來和劉學悅（2017）［21］的《中國城市和產業創新力報告》中城市創新創業總指數作為城市創新效率的代理變量，重新進行實證檢驗。表3中列（3）和列（4）結果顯示，在更換城市創新效率測度指標后，bigdata變量對城市創新效率的回歸仍然在1%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區政策的創新驅動效應較為穩健。

4PSM-DID檢驗。為緩解樣本選擇偏差引起的內生性問題，本文采用PSM-DID方法進行穩健性檢驗。具體地，結合實驗組與控制組變量，選取對外開放水平、政府干預、人力資本、信息化水平、金融發展水平和市場化水平等作為特征變量，采用Logit回歸模型得到傾向值得分，對實施政策試點的樣本與未實施政策試點的樣本進行1∶1鄰近匹配，得到配對后的實驗組樣本并進行回歸分析。由表3中列（5）和列（6）可知，無論是否加入控制變量，bigdata變量對城市創新效率的回歸系數均在5%水平下顯著為正，表明回歸結果與基準回歸結果基本一致，研究結論不變。

5基于單一時點DID的估計。本文選擇了2016年第二批國家級大數據示范區試點中的京津冀城市作為研究對象，進行單一時點雙重差分穩健性檢驗。具體地，將2016年進行國家大數據示范區試點區域的京津冀作為實驗組，其余非試點城市樣本作為對照組。同時，由于2016年設立的其他國家大數據示范區試點城市樣本可能會對回歸結果產生影響，因此，本文剔除掉了其他試點城市并進行回歸估計。結合表3中列（7）和列（8）可知，bigdata變量與城市創新效率的回歸系數均在5%水平下顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立有利于促進城市創新效率提升，研究結論具有穩健性。

五、進一步分析：作用機制與異質性檢驗

（一）作用機制分析

依據前文理論分析，為進一步探究國家大數據綜合試驗區設立影響城市創新效率提升的作用機制，本文在模型（1）基礎上，構建了模型（2）與模型（3）進行中介效應檢驗，具體如下：

Mit=β0+β1bigdatait+controlsit+μi+νt+εit（2）

innoit=γ0+γ1bigdatait+γ2Mit+controlsit+μi+νt+εit（3）

其中，模型（2）與模型（3）中M表示中介變量，包括企業信息化水平（info）、數據資源共享（inte）與創業活躍度變量（entr）；模型（2）中bigdata的系數β1表示國家大數據綜合試驗區設立對中介變量的影響，通過β1和γ2的系數是否顯著判斷該變量是否為國家大數據綜合試驗區設立提升城市創新效率的作用機制；其余變量同前文定義一致。

結合表4可知，列（1）和列（2）分別給出了國家大數據綜合試驗區設立對企業信息化水平的回歸結果以及國家大數據綜合試驗區設立、企業信息化水平對城市創新效率的回歸結果。其中，列（1）顯示，國家大數據綜合試驗區設立對企業信息化的回歸系數在1%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立有利于強化地區企業信息化水平。列（2）中企業信息化對城市創新效率的回歸系數在5%水平上顯著為正，表明企業信息化能有效促進城市創新效率提升。綜上可知，國家大數據綜合試驗區設立可通過強化地區企業信息化建設，進而促進城市創新效率提升。同時，Sobel檢驗的系數為0002，在5%水平上顯著，證實了企業信息化中介效應的存在性，且中介效應約占總效應的6213%。

列（3）和列（4）分別給出了國家大數據綜合試驗區設立對數據資源共享的回歸結果及國家大數據綜合試驗區設立、數據資源共享對城市創新效率的回歸結果。其中，列（3）顯示，國家大數據綜合試驗區設立對數據資源共享的回歸系數在1%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立有利于促進地區數據資源開放共享。列（4）中數據資源共享對城市創新效率的回歸系數在1%水平上顯著為正，表明數據資源共享能夠有效促進城市創新效率提升。綜上可知，國家大數據綜合試驗區設立可通過強化地區數據資源開放共享促進城市開展創新活動，進而促進城市創新效率提升。同時，Sobel檢驗的系數為0011，在1%水平上顯著，證實了數字資源共享中介效應的存在性，且中介效應約占總效應的2956%。

列（5）和列（6）分別給出了國家大數據綜合試驗區設立對創業活躍度的回歸結果以及國家大數據綜合試驗區設立、創業活躍度對城市創新效率的回歸結果。其中，列（5）顯示，國家大數據綜合試驗區設立對創業活躍度的回歸系數在10%水平上顯著為正，說明國家大數據綜合試驗區設立有利于激發城市創新活躍度。列（6）顯示，創新活躍度對城市創新效率的回歸系數在1%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立可通過激發創新活躍度，促進城市創新效率提升。綜上，國家大數據試驗區建設能夠通過強化企業信息化建設、促進資源共享和激發創業活躍度提高城市創新效率，研究結果支持了假設H2。

（二）異質性檢驗

考慮到各城市在經濟發展水平、城市規模、創新水平和國家大數據綜合試驗區的布局模式等方面差異明顯，因此，本文從上述方面對國家大數據綜合示范區影響城市創新效率的區域異質性進行考察，結果見表5。

1經濟發展水平異質性。依據經濟發展水平差異，本文將一、二線城市視為高經濟發展水平城市，三線及以下城市視為低經濟發展水平城市，檢驗國家大數據綜合試驗區設立對城市創新效率影響的異質性。由表5中列（1）—（2）可知，高經濟發展水平城市中bigdata變量的回歸系數為0047，在1%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立促進了高經濟發展水平城市創新效率提升。而對低經濟發展水平城市而言，bigdata變量的回歸系數未通過顯著性檢驗，表明國家大數據綜合試驗區設立對低經濟發展水平城市創新效率的影響在統計上均不顯著。究其原因，一、二線城市相比于三線及以下城市而言，城市發展水平相對更高，不僅具有較高的經濟發展水平，且在科技創新能力方面也有較大差距，因此，在一、二線城市國家大數據綜合試驗區的試點政策能夠得到更有利的發揮。

2城市規模異質性。依據城市人口的均值，將樣本劃分為大規模城市和小規模城市子樣本，檢驗國家大數據綜合試驗區設立對城市創新效率影響的異質性。結合表5中列（3）—（4）可知，對小規模城市而言，bigdata變量的回歸系數為0042，在1%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立促進了較小規模城市創新效率提升。而對于較大規模城市而言，bigdata變量的回歸系數未通過顯著性檢驗，表明國家大數據綜合試驗區設立對大規模城市創新效率的影響在統計上均不顯著。

3創新水平異質性。依據城市專利申請數量的均值，將樣本劃分為高創新水平城市和低創新水平城市子樣本，檢驗國家大數據綜合試驗區設立對城市創新效率影響的異質性。結合表5中列（5）—（6）可知，對低創新水平城市而言，bigdata變量的回歸系數為0041，在1%水平上顯著為正，表明國家大數據綜合試驗區設立促進了低創新水平城市創新效率提升。而高創新水平城市中bigdata的回歸系數未通過顯著性檢驗，表明國家大數據綜合試驗區設立對高創新水平城市創新效率的影響在統計上均不顯著。究其原因，相對于創新水平較高的城市，在低創新水平城市中設立國家大數據綜合試驗區能夠促使城市獲得更豐裕的創新資源、優化創新環境，有利于高技術企業發展和科技投入增加，進而促進城市創新效率提升。

4跨區域布局與非跨區域布局模式異質性。截至2022年年底，國家發展改革委、工業和信息化部、中央網信辦共批復了兩個跨區域國家大數據綜合試驗區（京津冀、珠江三角洲），6個區域示范類綜合試驗區（貴州省、上海市、河南省、重慶市、沈陽市、內蒙古自治區）。為了更清晰地了解不同布局模式國家大數據綜合試驗區對城市創新效率影響的差異，本文分別檢驗跨區域布局與非跨區域布局模式試驗區對城市創新效率的影響。結合表6中列（1）跨區域模式中bigdata變量的回歸系數為0079，在1%水平上顯著；列（2）非跨區域模式中bigdata變量的回歸系數為0046，也在1%水平上顯著，表明非跨區域模式的國家大數據綜合試驗區對城市創新效率的政策效果明顯，但略小于跨區域模式的試驗區。相較于非跨區域試驗區，跨區域大數據綜合試驗區的設立更能加強各城市間創新主體的合作創新與知識外溢，進而促進區域創新效率提升。

5數字產業集聚異質性。采用計算機和軟件從業人員數占單位從業人員的比重衡量數字產業集聚水平，依據數字產業集聚水平均值將樣本劃分為高數字產業集聚水平城市和低數字產業集聚水平城市進行異質性檢驗。表6中列（3）顯示，低數字產業集聚水平城市bigdata變量的回歸系數為0045，在1%水平上顯著，而高數字產業集聚水平城市bigdata變量的回歸結果不顯著，表明國家大數據綜合試驗區設立主要促進了低數字產業集聚水平城市創新效率提升。究其原因，相比高數字產業集聚城市而言，國家大數據綜合試驗區設立帶來的制度紅利，更能夠推進低數字產業集聚城市的數據資源應用、數據要素流通等，為城市創新效率提升提供了有利的政策支持。

六、結論與啟示

本文實證考察了國家大數據試驗區設立對城市創新效率的影響及作用機制。主要結論如下：（1）國家大數據試驗區設立顯著促進了城市創新效率提升，通過采用平行趨勢、PSM-DID方法和單一時點DID等檢驗，研究結果依然穩健；且國家大數據試驗區設立能夠有效提升城市技術研發效率。（2）作用機制檢驗發現，國家大數據試驗區設立可通過強化企業信息化建設、數據資源共享和城市創業活躍度促進城市創新效率提升。（3）異質性檢驗發現，經濟發展水平較高城市、大規模城市、低數字產業集聚水平城市、低創新水平城市，國家大數據試驗區設立促進了城市創新效率提升。相比于非跨區域布局模式，跨區域布局模式的國家級大數據綜合試驗區政策試點對城市創新效率的促進作用更加明顯。

基于研究結論得到如下啟示：

第一，各地區應加大以大數據中心為主的數字基礎設施建設力度，充分釋放其對城市創新的重要作用。一方面，支持試點地區總結先行先試的成功經驗，有序擴大國家大數據綜合試驗區示范城市的實施范圍，逐步構建數據驅動型創新體系，促進各城市創新要素、創新主體間有機銜接，進而提高城市創新效率；另一方面，要貫徹實施“數字中國”戰略，加快5G基站、大數據中心、工業互聯網等基礎設施建設步伐，促進城市數字化、智能化升級與經濟社會轉型需求相結合，激發城市創新活力。

第二，探索國家大數據綜合試驗區建設促進城市創新效率的多維路徑，形成數字基礎設施建設與城市創新相互共進的發展格局。一是充分利用數字基礎設施的泛在使能性，對企業信息系統分層次進行構建，形成真正意義上的電子商務信息化，從根本上提高企業信息化前進腳步；二是充分發揮數字基礎設施的資源配置優勢，推進公共數據資源開放，提高數據中心的規模化效益，構建數據與創新要素的開放共享機制，破除數據及各類創新要素的流動障礙；三是充分利用數字基礎設施在社會經濟各領域的應用和滲透，使得創業者較容易獲得高效的創新資源，推動創新思維的產生和碰撞，促使創新溢出紅利得以釋放，激發城市創新活力，塑造數字基礎設施建設與城市創新“雙輪驅動”的發展格局。

第三，各地區應結合本地經濟發展水平、數字產業集聚程度及國家級大數據示范區的布局模式等，因地制宜地推進大數據中心建設。如對于小規模、低經濟發展水平等城市應努力促進本地數字基礎設施建設、營造良好的營商環境、加大科技創新支持力度，形成自身的比較優勢，充分激發后發優勢；而對于高數字產業集聚水平和高創新水平城市應防止受到親緣、地緣等社會關系網絡影響阻礙人力資本、技術和產業的跨區流動，應發展多樣化產業和創新要素集聚，激發區域創新活力。同時，在試點經驗推廣過程中，各城市應結合不同城市的實際情況，構建具有地方特色國家大數據綜合試驗區，推動完善國家大數據綜合試驗區建設合理布局，使中國創新體系建設更具包容性。

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TheInfluenceofBigDataCenterConstructiononUrbanInnovationEfficiency

——AQuasi-naturalExperimentbasedontheNationalBigDataComprehensivePilotZone

HUJingwei1a，2，GUOJinhua1b，CHENXin1b

（1.ShanxiUniversityofFinanceandEconomics，a.ResearchDepartment，b.SchoolofBusiness

Administration，Taiyuan030006，China;2.SchoolofEconomicsandManagement，TaiyuanUniversity

ofTechnology，Taiyuan030024，China）

Abstract：Acceleratingtheconstructionofdigitalinfrastructurerepresentedbybigdatacentersisofgreatsignificancetoachievinghigh-qualitydevelopmentandpromotingurbaninnovationanddevelopment.Withtheestablishmentofthe“NationalBigDataComprehensivePilotZone”asthestandardnaturalexperiment，basedontheresearchsamplesof285prefecture-levelcitiesinChinafrom2011to2019，thispaperinvestigatestheimpactoftheconstructionofnationalbigdatacentersontheefficiencyofurbaninnovationanditsmechanismbyusingthemethodofdifferentialdifference.Thestudyfoundthat：theconstructionofbigdatacentershassignificantlypromotedtheimprovementofurbaninnovationefficiency，anditcaneffectivelyimprovetheefficiencyofurbantechnologyresearchanddevelopment;Themechanismtestfoundthat，theconstructionofbigdatacenterscanpromotetheimprovementofurbaninnovationefficiencybystrengtheningenterpriseinformatization，dataresourcesharingandenhancingurbanentrepreneurshipactivity;Theheterogeneitytestfoundthat，citieswithhighlevelofeconomicdevelopment，large-scalecities，citieswithlowdigitalindustrialagglomerationlevelandcitieswithlowinnovationlevel，bigdatacenterconstructionpromotestheefficiencyofurbaninnovation.Comparedtothenon-cross-regionallayoutmode，thenationalbigdatacomprehensivepilotzonepolicypilothasplayedamoreobviousroleinpromotingurbaninnovationefficiency.Theresearchconclusionsprovideareferenceforimprovingtheconstructionqualityofnationalbigdatacomprehensivedemonstrationzonesandacceleratingthepromotionandimplementationofinnovation-drivendevelopmentstrategies.

Keywords：nationalbigdatacomprehensivepilotarea;urbaninnovationefficiency;doubledifferencemethod;intermediarymechanism

（責任編輯：趙春江）