數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入的影響

摘要：在構(gòu)建數(shù)字化影響研發(fā)投入理論框架的基礎(chǔ)上，選取2012—2021年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化對(duì)不同類型創(chuàng)新投入的差異化影響，進(jìn)一步探究政府和市場(chǎng)在其中的作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入和非研發(fā)創(chuàng)新投入均具有顯著促進(jìn)作用，其中，對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的邊際影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于非研發(fā)創(chuàng)新投入；機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對(duì)不同類型創(chuàng)新投入的作用機(jī)制具有差異性，其中，數(shù)字化通過增加研發(fā)人員提高研發(fā)創(chuàng)新投入，通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚提高非研發(fā)創(chuàng)新投入。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，政府支持強(qiáng)度能夠強(qiáng)化數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用，但會(huì)弱化數(shù)字化對(duì)非研發(fā)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用；市場(chǎng)化程度則顯著抑制數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的積極作用，但在數(shù)字化促進(jìn)非研發(fā)創(chuàng)新投入的過程中作用微弱，出現(xiàn)市場(chǎng)失靈現(xiàn)象。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化；高技術(shù)產(chǎn)業(yè)；研發(fā)創(chuàng)新投入；非研發(fā)創(chuàng)新投入

中圖分類號(hào)：F49

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）22-0080-09

1問題提出

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入推進(jìn)，數(shù)字技術(shù)成為全球創(chuàng)新發(fā)展的新動(dòng)能，各國將數(shù)字賦能作為促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵，力圖搶占全球競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)。作為最具創(chuàng)新活力的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，其創(chuàng)新水平直接影響到國家科技實(shí)力和競(jìng)爭(zhēng)力。在此背景下，如何利用數(shù)字化激發(fā)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活力，成為學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的重要議題。已有研究普遍認(rèn)為，數(shù)字化正向影響創(chuàng)新投入水平。如周振江等^[1]利用我國滬深A(yù)股上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過緩解融資約束和信息約束促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入增加；李健等^[2]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化水平提升顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入；騰明明和申明浩^[3]基于我國A股上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化同群效應(yīng)顯著提高企業(yè)創(chuàng)新投入，融資約束正向調(diào)節(jié)二者關(guān)系，企業(yè)管理能力負(fù)向調(diào)節(jié)二者關(guān)系。少數(shù)學(xué)者對(duì)創(chuàng)新投入進(jìn)行了細(xì)分，探究數(shù)字化對(duì)不同類型創(chuàng)新投入的影響。如姜英兵等^[4]將創(chuàng)新投入分為探索式創(chuàng)新投入與開發(fā)式創(chuàng)新投入，研究數(shù)字化對(duì)兩種創(chuàng)新投入的異質(zhì)性影響；張雨萱和邵穎紅^[5]則將創(chuàng)新投入分為利用式創(chuàng)新投入和探索式創(chuàng)新投入，發(fā)現(xiàn)相比利用式創(chuàng)新投入，數(shù)字化更能促進(jìn)探索式創(chuàng)新投入增加。梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，關(guān)于數(shù)字化與創(chuàng)新投入的研究成果較豐富，但探究數(shù)字化對(duì)不同創(chuàng)新投入異質(zhì)性影響的研究成果還十分缺乏。特別是不同類型創(chuàng)新活動(dòng)的資源需求、知識(shí)基礎(chǔ)、風(fēng)險(xiǎn)與收益等存在顯著差異，因此有必要從異質(zhì)性角度出發(fā)，探究數(shù)字化對(duì)不同創(chuàng)新投入的差異化影響。已有研究大多根據(jù)創(chuàng)新新穎性和知識(shí)基礎(chǔ)，將創(chuàng)新活動(dòng)劃分為探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新。這兩種創(chuàng)新實(shí)質(zhì)上都屬于研發(fā)創(chuàng)新，非研發(fā)創(chuàng)新的重要作用長期被忽視。近5年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新投入占比一直在16%以上，從一定程度上而言，非研發(fā)創(chuàng)新仍然發(fā)揮重要作用。本文借鑒侯健等^[6]的研究，將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入?yún)^(qū)分為研發(fā)創(chuàng)新投入和非研發(fā)創(chuàng)新投入，進(jìn)一步探究數(shù)字化對(duì)兩種創(chuàng)新投入的不同影響及作用機(jī)理。另外，在研究數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入的影響效應(yīng)時(shí)，政府行為與市場(chǎng)作用不容忽視。基于此，本文將分析政府支持強(qiáng)度和市場(chǎng)化水平在此過程中的調(diào)節(jié)作用。

與已有文獻(xiàn)相比，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，將創(chuàng)新投入劃分為研發(fā)創(chuàng)新投入與非研發(fā)創(chuàng)新投入，將二者納入同一分析框架進(jìn)行對(duì)比研究，考察數(shù)字化對(duì)二者的差異化影響，彌補(bǔ)已有文獻(xiàn)過度關(guān)注研發(fā)創(chuàng)新投入而忽視非研發(fā)創(chuàng)新的不足，這對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)正確選擇創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展路徑、實(shí)施多樣化創(chuàng)新策略具有重要價(jià)值；第二，從政府和市場(chǎng)雙重視角出發(fā)，探究二者在數(shù)字化影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入過程中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，為促進(jìn)有為政府與有效市場(chǎng)結(jié)合、充分發(fā)揮政府和市場(chǎng)在創(chuàng)新活動(dòng)中的作用提供理論依據(jù)。

2理論分析與研究假設(shè)

2.1數(shù)字化與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入

高技術(shù)產(chǎn)品迭代周期短，更新速度快，研發(fā)創(chuàng)新對(duì)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。研發(fā)創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)自主性，實(shí)現(xiàn)從0到1的突破，有利于構(gòu)建長期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，但研發(fā)創(chuàng)新的復(fù)雜性、高風(fēng)險(xiǎn)性和研發(fā)資源的有限性，使得高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入始終保持謹(jǐn)慎態(tài)度。數(shù)字化有利于降低研發(fā)創(chuàng)新復(fù)雜性和高風(fēng)險(xiǎn)性，助力決策者預(yù)見創(chuàng)新前景，從而有利于增加高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入。

此外，數(shù)字化有助于提升企業(yè)的非結(jié)構(gòu)化、非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理能力^[7]，促使信息傳遞更精準(zhǔn)、順暢，有效抑制管理層短視行為，確保管理層從企業(yè)長遠(yuǎn)利益出發(fā)，加大研發(fā)創(chuàng)新投入。具體為：數(shù)字化技術(shù)可以拓展企業(yè)探索未知領(lǐng)域的邊界，降低搜尋過程中的噪音干擾和資源損耗，確保新穎知識(shí)與技術(shù)資源的可利用性^[8]；數(shù)字技術(shù)的強(qiáng)滲透性有利于深化企業(yè)與其他創(chuàng)新主體合作，實(shí)時(shí)掌握技術(shù)發(fā)展新趨勢(shì)，捕捉技術(shù)機(jī)會(huì)，增強(qiáng)企業(yè)在全新領(lǐng)域的探索意愿；通過數(shù)字化，企業(yè)可運(yùn)用數(shù)字仿真、數(shù)字孿生等技術(shù)，對(duì)異質(zhì)性技術(shù)知識(shí)進(jìn)行重組耦合的模擬實(shí)驗(yàn)^[9]，降低試錯(cuò)成本，減少研發(fā)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，增強(qiáng)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新信心，促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新投入增加。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字化能夠顯著提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入。

2.2數(shù)字化與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新投入

與研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)相比，非研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的成本和風(fēng)險(xiǎn)較低，增加投入對(duì)非研發(fā)創(chuàng)新的影響有限^[10]。由于非研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)更依賴于企業(yè)外部的知識(shí)擴(kuò)散^[11]，而知識(shí)擴(kuò)散是不同企業(yè)主體知識(shí)資源相互作用的結(jié)果，因此企業(yè)吸收、整合與轉(zhuǎn)化外部知識(shí)的能力是影響企業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的關(guān)鍵。數(shù)字化能加快市場(chǎng)主體之間的知識(shí)傳播，促進(jìn)企業(yè)吸收整合外部知識(shí)，激勵(lì)企業(yè)增加非研發(fā)創(chuàng)新投入。

隨著數(shù)字化技術(shù)的深入滲透，企業(yè)與外部交互的知識(shí)需求日益強(qiáng)烈，包括鏈上企業(yè)與用戶等。首先，數(shù)字化將傳統(tǒng)的線性產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)變?yōu)榭啥喾絽⑴c的網(wǎng)絡(luò)狀。在合作網(wǎng)絡(luò)中，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息共享，積極響應(yīng)用戶的產(chǎn)品或技術(shù)訴求^[12]，進(jìn)而對(duì)產(chǎn)品、技術(shù)與流程進(jìn)行創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與技術(shù)的精益求精，獲得更大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與市場(chǎng)份額。其次，數(shù)字化能夠幫助企業(yè)充分吸收獲取的外部知識(shí)，并與現(xiàn)有內(nèi)部資源進(jìn)行優(yōu)化組合^[13]，深入挖掘知識(shí)的可利用價(jià)值并對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。綜合以上分析，數(shù)字化能夠幫助企業(yè)引進(jìn)、吸收、轉(zhuǎn)化外部知識(shí)，提高企業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新效率，從而激勵(lì)企業(yè)增加非研發(fā)創(chuàng)新投入。基于此，本文提出研究假設(shè)：

H2：數(shù)字化能夠顯著提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新投入。

2.3數(shù)字化、研發(fā)人員投入與研發(fā)創(chuàng)新投入

數(shù)字化促進(jìn)創(chuàng)新投入的具體機(jī)制是學(xué)界密切關(guān)注的命題，已有文獻(xiàn)表明，數(shù)字化主要通過提高經(jīng)營績(jī)效^[10]、緩解融資約束^[14-15]、促進(jìn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)^[3，16]、降低交易成本^[17-18]、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力^[19]等方式促進(jìn)創(chuàng)新投入。理論上，資金和人才是高技術(shù)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的關(guān)鍵投入要素，二者匹配度越高，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率就越高。現(xiàn)實(shí)中，人才是第一資源，企業(yè)往往根據(jù)研發(fā)需要著力引培高端人才，進(jìn)而匹配科研啟動(dòng)資金等研發(fā)創(chuàng)新投入，屬于研發(fā)人才帶動(dòng)研發(fā)資金投入模式，而數(shù)字化會(huì)正向強(qiáng)化該模式。由此，本文將研發(fā)人員投入作為數(shù)字化與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入的中介變量開展研究。

高技術(shù)企業(yè)具有技術(shù)密集型和智力密集型特征，其成敗與擁有的研發(fā)創(chuàng)新人才密切相關(guān)^[20]，充足的研發(fā)人員是提高研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)成功率的關(guān)鍵。企業(yè)實(shí)施數(shù)字化戰(zhàn)略有助于吸引更多高端技術(shù)人才，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供必要的人才支持^[4]。具體而言，數(shù)字化帶來的新一輪技術(shù)進(jìn)步能夠替代大部分重復(fù)性、低技能的手工勞動(dòng)，降低企業(yè)對(duì)低素質(zhì)勞動(dòng)力的需求并派生對(duì)高素質(zhì)勞動(dòng)力的需求，助力企業(yè)儲(chǔ)備高端研發(fā)人才^[21]；數(shù)字化下的企業(yè)轉(zhuǎn)型向外界傳遞出企業(yè)發(fā)展前景廣闊、收益潛力巨大的積極信號(hào)，有利于吸引高端人才^[22]，同時(shí)，數(shù)據(jù)要素參與創(chuàng)新需要以“人”為載體，進(jìn)行知識(shí)的交流與傳遞^[23]。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用顯著提高研發(fā)人員工作效率，加速知識(shí)流動(dòng)與吸收，促進(jìn)新知識(shí)發(fā)現(xiàn)，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新潛力，最終提高企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新水平。綜上所述，數(shù)字化對(duì)企業(yè)研發(fā)人員集聚具有正向促進(jìn)作用，而擁有充足研發(fā)人員的企業(yè)往往能展現(xiàn)出更多研發(fā)行為，也愿意增加研發(fā)投入，故本文將研發(fā)人員投入作為中介變量，認(rèn)為其在企業(yè)數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的影響過程中發(fā)揮中介作用，并提出如下假設(shè)：

H3：數(shù)字化通過增加研發(fā)人員投入間接促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新投入。

2.4數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)集聚與非研發(fā)創(chuàng)新投入

理論上，諸多產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)產(chǎn)生馬歇爾外部性、波特外部性和雅各布斯外部性等效應(yīng)^[24]，促進(jìn)相關(guān)知識(shí)技術(shù)交換與吸收，提升知識(shí)整合效率，從而有利于促進(jìn)高技術(shù)企業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新。我國高技術(shù)企業(yè)整體規(guī)模較小，2021年銷售收入在億元以上的高技術(shù)企業(yè)占比僅為12.48%，且單個(gè)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力弱。促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚是提升企業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新水平的重要舉措，而數(shù)字化有助于促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚。因此，本文選擇產(chǎn)業(yè)集聚作為數(shù)字化影響高技術(shù)企業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新投入的中介變量。

數(shù)字化有助于暢通交流渠道，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)集聚水平提升^[25]。具體而言，一方面，數(shù)字化能夠提高企業(yè)交流頻率，促使區(qū)域企業(yè)聯(lián)系更緊密，降低區(qū)域交易成本，增進(jìn)企業(yè)合作，為產(chǎn)業(yè)集聚營造良好環(huán)境；另一方面，在數(shù)字技術(shù)的支持下，企業(yè)能夠基于信息流打造上下游協(xié)調(diào)、聯(lián)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)^[26]，提高產(chǎn)業(yè)鏈信息聯(lián)通度，促進(jìn)信息與資源共享，幫助企業(yè)找到與自身匹配的合作伙伴，進(jìn)而提升產(chǎn)業(yè)集聚水平與規(guī)模。集聚初期，企業(yè)間頻繁的知識(shí)互動(dòng)、業(yè)務(wù)往來不僅有助于企業(yè)間交互式學(xué)習(xí)，還可以加速知識(shí)外溢與知識(shí)分享，在產(chǎn)業(yè)集聚經(jīng)濟(jì)體內(nèi)形成良好的創(chuàng)新氛圍，幫助企業(yè)內(nèi)化和吸收技術(shù)知識(shí)^[27]。同時(shí)，擁有先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的龍頭企業(yè)所產(chǎn)生的示范效應(yīng)也會(huì)吸引其它企業(yè)學(xué)習(xí)、跟進(jìn)和效仿，促進(jìn)企業(yè)增加非研發(fā)創(chuàng)新投入^[25]。隨著集聚水平提升，同類型企業(yè)勢(shì)必會(huì)為了爭(zhēng)奪有限的市場(chǎng)份額而展開激烈的競(jìng)爭(zhēng)^[28]，并通過創(chuàng)新不斷提高自身競(jìng)爭(zhēng)力。由于地理位置鄰近，創(chuàng)新成功的企業(yè)很難阻擋其它企業(yè)對(duì)自身生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品的模仿，這種“搭便車”行為會(huì)降低企業(yè)的創(chuàng)新回報(bào)，使得企業(yè)對(duì)于高投入、高風(fēng)險(xiǎn)性的研發(fā)創(chuàng)新保持謹(jǐn)慎態(tài)度，從而更愿意選擇投入較低且能帶來穩(wěn)定績(jī)效的非研發(fā)創(chuàng)新^[10]。根據(jù)以上分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H4：數(shù)字化能夠通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚間接提升非研發(fā)創(chuàng)新投入水平。

2.5政府支持強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用

研發(fā)活動(dòng)具有投入高、風(fēng)險(xiǎn)大且難以在短期內(nèi)獲得收益的特征，導(dǎo)致企業(yè)面臨巨大的資金流壓力。政府向企業(yè)提供研發(fā)補(bǔ)貼等財(cái)政支持，能夠在一定程度上緩解企業(yè)壓力，降低企業(yè)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新意愿，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入^[29]。但是由于缺乏對(duì)研發(fā)補(bǔ)貼等資金的有效監(jiān)管，導(dǎo)致研發(fā)資金易被企業(yè)挪作他用，降低研發(fā)資金使用效率^[30] 。通過數(shù)字化，政府能夠在數(shù)字平臺(tái)上實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地獲取與披露項(xiàng)目進(jìn)度以及資金使用情況，便于社會(huì)各界監(jiān)督，激勵(lì)企業(yè)積極推進(jìn)研發(fā)項(xiàng)目，同時(shí)，引導(dǎo)社會(huì)加大研發(fā)投入。

此外，為了獲得長期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，企業(yè)必須進(jìn)行創(chuàng)新^[31]。在政府支持下，大多數(shù)企業(yè)通常會(huì)選擇進(jìn)行自主研發(fā)創(chuàng)新。由于研發(fā)資金的有限性，研發(fā)創(chuàng)新資金增加，則非研發(fā)創(chuàng)新資金就會(huì)減少。基于以上分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H5：政府支持強(qiáng)度在數(shù)字化與研發(fā)創(chuàng)新投入之間發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用；

H6：政府支持強(qiáng)度在數(shù)字化與非研發(fā)創(chuàng)新投入之間發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

2.6市場(chǎng)機(jī)制的調(diào)節(jié)作用

創(chuàng)新活動(dòng)具有正外部性和公共產(chǎn)品屬性，會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)在資源配置上出現(xiàn)失靈，降低資源配置效率，削弱企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力，進(jìn)而減少創(chuàng)新投入^[32]。基于此，本文提出如下研究假設(shè)：

H7：市場(chǎng)化在數(shù)字化與研發(fā)創(chuàng)新投入之間發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用；

H8：市場(chǎng)化在數(shù)字化與非研發(fā)創(chuàng)新投入之間發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

綜上所述，本文構(gòu)建理論模型如圖1所示。

3模型構(gòu)建與變量說明

3.1模型構(gòu)建

根據(jù)前文分析，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型：

lnIR_it=α0+α1lnDIG_it+α2lnCONTROL_it+δi+μt+ε_it （1）

lnNR_it=α0+α1lnDIG_it+α2lnCONTROL_it+δi+μt+ε_it（2）

其中，IR表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入；NR表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)非研發(fā)創(chuàng)新投入；DIG表示數(shù)字化水平；CONTROL表示控制變量；i表示地區(qū)，t表示年份；α為待估計(jì)參數(shù);δ表示地區(qū)固定效應(yīng)；μ表示時(shí)間固定效應(yīng)；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。若系數(shù)α₁顯著為正，則說明數(shù)字化能夠激勵(lì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加研發(fā)創(chuàng)新投入或非研發(fā)創(chuàng)新投入。

為深入探究數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入和非研發(fā)創(chuàng)新投入的作用機(jī)制，本文構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

lnMEDIATOR_it=β0+β1lnDIG_it+β2CONTROL_it+δi+μt+ε_it（3）

lnIR_it=γ0+γ1lnDIG_it+γ2lnMEDIATOR_it+γ3lnCONTROL_it+δi+μt+ε_it（4）

lnNR_it=γ0+γ1lnDIG_it+γ2lnMEDIATOR_it+γ3lnCONTROL_it+δi+μt+ε_it（5）

其中，MEDIATOR表示中介變量，機(jī)制分析中分別以研發(fā)人員投入與產(chǎn)業(yè)集聚為代理變量。若模型（3）中β₁與模型（4）中γ2均顯著為正，則說明數(shù)字化能夠通過增加研發(fā)人力間接促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新投入；若模型（3）中β₁與模型（5）中γ2均顯著為正，則說明數(shù)字化能夠通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚間接提升非研發(fā)創(chuàng)新投入。考慮到變量間數(shù)量級(jí)的差距以及模型可能存在異方差問題，本文將除虛擬變量外的所有變量作對(duì)數(shù)化處理。

3.2變量選取

（1）被解釋變量：研發(fā)創(chuàng)新投入（IR）。考慮到調(diào)節(jié)變量政府支持強(qiáng)度的獨(dú)立性，采用去除政府資金后的Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出衡量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入，由于Ramp;D經(jīng)費(fèi)支出不僅對(duì)當(dāng)期產(chǎn)出產(chǎn)生影響，而且對(duì)以后的產(chǎn)出也會(huì)有影響。因此，本文參照吳延兵^[34]的做法，采用永續(xù)盤存法對(duì)資本存量進(jìn)行估計(jì)。非研發(fā)創(chuàng)新投入（NR）：借鑒已有研究，本文使用技術(shù)引進(jìn)、消化吸收、技術(shù)改造和購買境內(nèi)技術(shù)費(fèi)用之和衡量非研發(fā)創(chuàng)新投入，并以永續(xù)盤存法計(jì)算其存量。

（2）核心解釋變量：數(shù)字化水平（DIG）。為綜合反映各省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平，借鑒楊文溥^[35]的研究，并考慮數(shù)據(jù)可得性，從數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化應(yīng)用、數(shù)字化創(chuàng)新以及數(shù)字化績(jī)效4個(gè)方面構(gòu)建數(shù)字化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1），而后利用熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)權(quán)重最終確定各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。

（3）中介變量：研發(fā)人員投入（R）。一般而言，擁有充足研發(fā)人員的企業(yè)往往會(huì)開展更多的研發(fā)活動(dòng)，也愿意增加研發(fā)投入。本文選擇各省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Ramp;D人員數(shù)作為研發(fā)人員投入衡量指標(biāo)。產(chǎn)業(yè)集聚（GA）：本文借鑒蘇丹妮等^[36]的研究方法，利用區(qū)位熵測(cè)算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平。具體計(jì)算公式如下：

GA_it=e_it/E_itet/Et （6）

式中，GA_it為i省t年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平，e_it為i省t年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，E_it為i省t年就業(yè)人員數(shù)，e_t為t年全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，E_t為t年全國就業(yè)總?cè)藬?shù)。

（4）調(diào)節(jié)變量：政府支持強(qiáng)度（GOV），本文采用政府Ramp;D資金占高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的比重衡量；市場(chǎng)化水平（SC），采用中國市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)庫中各省份市場(chǎng)化指數(shù)衡量，由于2019年后市場(chǎng)化指數(shù)計(jì)算的基期年份與之前不同，不可直接比較，本文借鑒解學(xué)梅和朱琪瑋^[37]的研究，采用歷年各省份市場(chǎng)化指數(shù)的平均增長幅度推算2020年與2021年的市場(chǎng)化指數(shù)。

（5）控制變量：出口強(qiáng)度（EXP），使用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品出口銷售收入與新產(chǎn)品銷售總收入的比值表示；產(chǎn)業(yè)規(guī)模（SIZE），使用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入與企業(yè)數(shù)之比表示；人均GDP（PGDP），采用地區(qū)人均生產(chǎn)總值表示。

3.3樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，選取2012—2021年中國內(nèi)地29個(gè)省市（青海、西藏由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重未納入統(tǒng)計(jì)）面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，變量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及中國市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)庫，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)齊。此外，為避免異常值對(duì)結(jié)果的干擾，對(duì)所有變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

4實(shí)證分析

4.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果

回歸分析前，對(duì)自變量之間可能存在的多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)。通過測(cè)算發(fā)現(xiàn)，各變量的VIF值均小于5，均值為1.84，因此不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。同時(shí)，為了緩解模型中可能存在的異方差問題，所有回歸均采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤修正。

表3為在不加入控制變量和加入控制變量情況下數(shù)字化影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入與非研發(fā)創(chuàng)新投入的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，列（1）（3）為僅控制個(gè)體與年份固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果，數(shù)據(jù)顯示，數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入與非研發(fā)創(chuàng)新投入均具有促進(jìn)作用，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，假設(shè)H1、H2得到證實(shí)。其中，數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的影響最大，回歸系數(shù)達(dá)到1.079，而對(duì)非研發(fā)創(chuàng)新投入的影響較弱，回歸系數(shù)僅為0.468，說明數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入與非研發(fā)創(chuàng)新投入的影響存在明顯差異。在此基礎(chǔ)上，列（2）（4）均納入控制變量，結(jié)果顯示，在控制出口強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平后，數(shù)字化在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正，即數(shù)字化促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新投入和非研發(fā)創(chuàng)新投入的結(jié)論依然成立。此外，數(shù)字化水平每提高1%，研發(fā)創(chuàng)新投入則提高0.976%，非研發(fā)創(chuàng)新投入提高0.554%，相比于非研發(fā)創(chuàng)新投入，數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的促進(jìn)效果更顯著。究其原因，與研發(fā)創(chuàng)新自身的固有屬性——高風(fēng)險(xiǎn)、高收益有關(guān)。雖然與研發(fā)創(chuàng)新相比，非研發(fā)創(chuàng)新的成本和風(fēng)險(xiǎn)更低，能夠給企業(yè)帶來更穩(wěn)定的績(jī)效，但由于不能改變核心技術(shù)受制于人的現(xiàn)狀以及面臨的市場(chǎng)掣肘，不能持續(xù)有效地改善企業(yè)業(yè)績(jī)以及縮小與領(lǐng)先企業(yè)的差距，尤其是在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)空前依賴技術(shù)突破的當(dāng)下，沒有研發(fā)創(chuàng)新就不可能形成或保持企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，企業(yè)為提升自身抗風(fēng)險(xiǎn)能力以及沉沒成本的承載能力， 加之研發(fā)創(chuàng)新帶來的超額收益和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，會(huì)更主動(dòng)地落實(shí)國家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，加大研發(fā)創(chuàng)新投入。從數(shù)字化對(duì)創(chuàng)新投入的邊際效應(yīng)來看，研發(fā)創(chuàng)新投入是非研發(fā)創(chuàng)新投入的1.76倍，從兩類創(chuàng)新投入規(guī)模看，近5年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入規(guī)模是非研發(fā)創(chuàng)新投入規(guī)模的約5倍。

4.2穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保回歸結(jié)果穩(wěn)定可靠，本文從兩個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，替換被解釋變量。將研發(fā)創(chuàng)新投入衡量指標(biāo)替換為新產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入（IR2），將非研發(fā)創(chuàng)新投入衡量指標(biāo)替換為技術(shù)改造費(fèi)用（NR2）。第二，調(diào)整研究樣本。考慮到各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異可能對(duì)回歸結(jié)果造成干擾，本文根據(jù)中國信息通信研究院《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2022）》，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位于全國前五位的廣東、江蘇、浙江、山東、上海剔除后，重新回歸。上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化水平的影響效果雖然有所變化，但作用方向始終保持一致，驗(yàn)證了本文基本結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.3中介效應(yīng)檢驗(yàn)

前文研究驗(yàn)證了數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入與非研發(fā)創(chuàng)新投入存在顯著促進(jìn)作用，但基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果揭示的是數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入和非研發(fā)創(chuàng)新投入的綜合影響效應(yīng)，其中既包含直接效應(yīng)也包含間接效應(yīng)。為此，本文進(jìn)一步采用中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入和非研發(fā)創(chuàng)新投入的間接影響。

中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。其中，列（1）（2）為研發(fā)人員投入在數(shù)字化與研發(fā)創(chuàng)新投入關(guān)系間發(fā)揮中介作用的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）回歸結(jié)果顯示，數(shù)字化水平系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正，說明數(shù)字化顯著提升研發(fā)人員投入；進(jìn)一步加入中介變量研發(fā)人員投入后，從列（2）的回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字化水平系數(shù)由0.976下降至0.804，研發(fā)人員投入系數(shù)為0.317，且在5%的水平下顯著，表明數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用有一部分是通過研發(fā)人員投入這一中介變量實(shí)現(xiàn)的，假設(shè)H3得到證實(shí)。

列（3）（4）為產(chǎn)業(yè)集聚在數(shù)字化與非研發(fā)創(chuàng)新投入關(guān)系間發(fā)揮中介作用的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。列（3）結(jié)果顯示，數(shù)字化水平對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字化能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚；列（4）為加入中介變量產(chǎn)業(yè)集聚后的回歸結(jié)果，可以看出，數(shù)字化水平的回歸系數(shù)由0.554下降至0.387，其顯著性水平也有所下降，而產(chǎn)業(yè)集聚的回歸系數(shù)顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)集聚在數(shù)字化與非研發(fā)創(chuàng)新投入關(guān)系間發(fā)揮部分中介作用，假設(shè)H4得到證實(shí)。

5進(jìn)一步討論

上述實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字化能夠激勵(lì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加創(chuàng)新投入，但其作用效果會(huì)受到外部環(huán)境影響。政府和市場(chǎng)作為企業(yè)重要的外部環(huán)境條件，深刻地影響企業(yè)創(chuàng)新投入決策。那么，政府和市場(chǎng)對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入存在什么樣的影響？二者在數(shù)字化影響創(chuàng)新投入過程中是如何發(fā)揮調(diào)節(jié)作用的？這些關(guān)鍵問題尚未得到明確回答。基于此，本文進(jìn)一步在模型（1）（2）的基礎(chǔ)上分別引入政府支持強(qiáng)度和市場(chǎng)化水平及其與數(shù)字化水平的交互項(xiàng)，構(gòu)建如下對(duì)應(yīng)調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

lnIR_it=α0+α1lnDIG_it+α2lnCONTROL_it+α3lnDIG_it×lnMODERATOR_it+α4lnMODERATOR_it+δi+μt+ε_it（7）

lnNR_it=α0+α1lnDIG_it+α2lnCONTROL_it+α3lnDIG_it×lnMODERATOR_it+α4lnMODERATOR_it+δi+μt+ε_it（8）

其中，MODERATOR代表調(diào)節(jié)變量，機(jī)制分析中以政府支持強(qiáng)度和市場(chǎng)化水平作為代理指標(biāo)。此外，在驗(yàn)證調(diào)節(jié)效應(yīng)前，對(duì)交互項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行中心化處理。

5.1政府支持強(qiáng)度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

表6為以政府支持強(qiáng)度為調(diào)節(jié)變量的回歸結(jié)果。列（1）（2）分別檢驗(yàn)政府支持強(qiáng)度在數(shù)字化影響研發(fā)創(chuàng)新投入與非研發(fā)創(chuàng)新投入過程中的調(diào)節(jié)作用。列（1）中政府支持強(qiáng)度系數(shù)在10%的水平上顯著為正，列（2）中政府支持強(qiáng)度系數(shù)雖然為正但不顯著，說明政府支持強(qiáng)度顯著促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入， 但其對(duì)非研發(fā)創(chuàng)新投入只具有微弱的正向影響，說明政府支持強(qiáng)度對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入與非研發(fā)創(chuàng)新投入的影響存在顯著差異。這可能是因?yàn)椋c高投入高風(fēng)險(xiǎn)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)不同，非研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的成本和風(fēng)險(xiǎn)較低，資金并不是影響企業(yè)進(jìn)行非研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的決定性因素，因此政府補(bǔ)貼很難激勵(lì)企業(yè)增加非研發(fā)創(chuàng)新投入。從交互項(xiàng)系數(shù)來看，列（1）中數(shù)字化水平與政府支持強(qiáng)度的交互項(xiàng)系數(shù)為0.110，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明在政府支持強(qiáng)度提升的情況下，數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的正向影響效應(yīng)增強(qiáng)，即政府支持強(qiáng)度正向調(diào)節(jié)數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的影響，假設(shè)H5得到驗(yàn)證。列（2）中數(shù)字化水平與政府支持強(qiáng)度的交互項(xiàng)系數(shù)在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)，說明政府支持強(qiáng)度抑制數(shù)字化對(duì)非研發(fā)創(chuàng)新投入的積極作用，假設(shè)H6得到驗(yàn)證。綜合以上分析發(fā)現(xiàn)，政府對(duì)不同類型創(chuàng)新投入的調(diào)節(jié)機(jī)制存在顯著差異。究其原因，企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)力源自利益。由于研發(fā)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬高于非研發(fā)創(chuàng)新，當(dāng)政府向企業(yè)提供資金資助時(shí)，有助于降低企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期。出于利益考慮，企業(yè)會(huì)將更多資金投向研發(fā)創(chuàng)新，從而導(dǎo)致政府支持強(qiáng)度表現(xiàn)出抑制非研發(fā)創(chuàng)新投入的特征，進(jìn)而削弱數(shù)字化對(duì)非研發(fā)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。這也側(cè)面說明政府能夠引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新方向，體現(xiàn)建設(shè)有為政府的重要性。總體上看，政府創(chuàng)新補(bǔ)貼政策是有效的，但其對(duì)創(chuàng)新投入的促進(jìn)效果還有待增強(qiáng)。

5.2市場(chǎng)機(jī)制的調(diào)節(jié)效應(yīng)

表7為以市場(chǎng)化進(jìn)程為調(diào)節(jié)變量的回歸結(jié)果。其中，列（1）檢驗(yàn)市場(chǎng)化進(jìn)程在數(shù)字化影響研發(fā)創(chuàng)新投入過程中的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示，數(shù)字化水平*市場(chǎng)化水平的交互項(xiàng)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，說明推進(jìn)市場(chǎng)化進(jìn)程會(huì)削弱數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的積極影響，即市場(chǎng)化水平負(fù)向調(diào)節(jié)數(shù)字化與研發(fā)創(chuàng)新投入關(guān)系，這與前文分析一致；列（2）結(jié)果顯示，數(shù)字化水平與市場(chǎng)化水平交互項(xiàng)系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表明市場(chǎng)化進(jìn)程并未起到調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H8未被證實(shí)。綜合上述結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在市場(chǎng)機(jī)制下，無論是研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)還是非研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，創(chuàng)新資源均未得到優(yōu)化配置，因而出現(xiàn)市場(chǎng)失靈現(xiàn)象。究其原因，我國正處于轉(zhuǎn)型升級(jí)階段，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)還不成熟，產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度也不夠完善，單純依靠市場(chǎng)力量很難起到引導(dǎo)企業(yè)創(chuàng)新的作用，因而無法有效促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入增加。

綜合以上實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，研究期內(nèi)數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)與非研發(fā)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用分別是以研發(fā)人力和產(chǎn)業(yè)集聚為中介載體進(jìn)行傳導(dǎo)的，并且該過程受到政府支持強(qiáng)度和市場(chǎng)化進(jìn)程的調(diào)節(jié)，具體作用路徑與最終檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

6結(jié)論與啟示

6.1研究結(jié)論

本文構(gòu)建了數(shù)字化影響研發(fā)投入的理論框架，利用2012-2021年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化對(duì)不同類型創(chuàng)新投入的差異化影響，并進(jìn)一步探究政府和市場(chǎng)在其中的作用機(jī)制。主要研究結(jié)論如下：

（1）數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入和非研發(fā)創(chuàng)新投入均具有顯著促進(jìn)作用。數(shù)字化水平每提高1%，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入平均提高0.981%，非研發(fā)創(chuàng)新投入則平均提高0.554%，說明數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入的邊際影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于非研發(fā)創(chuàng)新投入。

（2）數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入和非研發(fā)創(chuàng)新投入的作用機(jī)制具有差異性，即數(shù)字化通過增加研發(fā)人員投入提高研發(fā)創(chuàng)新投入，通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚提高非研發(fā)創(chuàng)新投入。

（3）政府支持強(qiáng)度能夠強(qiáng)化數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用，但會(huì)弱化數(shù)字化對(duì)非研發(fā)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用。總體來說，政府支持能有效促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入增加。

（4）市場(chǎng)化程度顯著抑制數(shù)字化對(duì)研發(fā)創(chuàng)新投入的積極作用，但對(duì)數(shù)字化與非研發(fā)創(chuàng)新投入關(guān)系的調(diào)節(jié)作用較弱，出現(xiàn)市場(chǎng)失靈現(xiàn)象。

6.2啟示

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文的政策啟示在于：

第一， 高度重視數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入的積極作用。政府應(yīng)加大對(duì)高技術(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持力度，引導(dǎo)企業(yè)樹立數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識(shí)，鼓勵(lì)數(shù)字化融合創(chuàng)新；高技術(shù)企業(yè)也應(yīng)抓住數(shù)字化帶來的重大機(jī)遇，全面實(shí)施數(shù)字化改造，充分釋放數(shù)字化的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)。

第二， 注重?cái)?shù)字化對(duì)不同類型創(chuàng)新投入的異質(zhì)性影響。與非研發(fā)創(chuàng)新投入相比，數(shù)字化能夠顯著促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入增加，這有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)提高創(chuàng)新效率，降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，夯實(shí)基礎(chǔ)研究，加強(qiáng)“卡脖子”技術(shù)攻關(guān)，擺脫對(duì)國外技術(shù)的依賴，實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)自主可控。

第三， 在推進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，要兼顧兩方面的配合。一是運(yùn)用數(shù)字化優(yōu)勢(shì)，吸引、搜尋高端技術(shù)人才，增加人才儲(chǔ)備，激勵(lì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新；二是利用數(shù)字化優(yōu)勢(shì)，引導(dǎo)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚，強(qiáng)化集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)知識(shí)傳遞和交流，促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)開展。

第四， 堅(jiān)持有效市場(chǎng)與有為政府相結(jié)合。充分發(fā)揮政府在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中的突出作用，提高研發(fā)創(chuàng)新補(bǔ)貼力度，適當(dāng)降低非研發(fā)創(chuàng)新補(bǔ)貼，促使政府資金更精準(zhǔn)地發(fā)揮對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入的引導(dǎo)和激勵(lì)作用。同時(shí)，政府應(yīng)對(duì)補(bǔ)貼資金流向進(jìn)行有效監(jiān)管，確保補(bǔ)貼資金完全用于研發(fā)；明確市場(chǎng)在創(chuàng)新資源配置中的決定性作用，確保創(chuàng)新要素自由流動(dòng)，充分激發(fā)市場(chǎng)主體活力。

本文對(duì)創(chuàng)新投入進(jìn)行了細(xì)分，探究了數(shù)字化對(duì)不同創(chuàng)新投入的影響，具有一定理論價(jià)值，但仍存在一些局限。第一，本文采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，未來研究可考慮使用微觀層面數(shù)據(jù)，從而得出更具體的結(jié)論；第二，本文選取研發(fā)人力投入和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚兩個(gè)變量研究數(shù)字化對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入的影響機(jī)制。隨著數(shù)字化水平提升和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，影響機(jī)制可能更為復(fù)雜，有待進(jìn)一步跟蹤研究。

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（責(zé)任編輯：胡俊健）

英文標(biāo)題The Impact of Dig_italization on Innovation Investment in High-Tech Industries： A Comparison Based on Ramp;D Innovation and Non-Ramp;D Innovation

英文作者Hui Shupeng， Wang Zhuo

英文作者單位（School of Economics and Management， Lanzhou Univers_ity of Technology， Lanzhou 730050，China）

英文摘要Abstract：W_ith the vigorous rise of a new round of technological revolution and industrial transformation， dig_ital technology has become a new driving force for global innovation and development. As the most innovative and dynamic industry， the innovation capabil_ity of high-tech industries directly affects national technological strength and international compet_itiveness. In this context， how to use dig_itization to stimulate the innovation v_ital_ity of high-tech industries has become an important issue of widespread concern in the academic commun_ity.

Previous studies have revealed that dig_italization can pos_itively impact innovation and promote an increase in innovation investment. A few scholars have subdivided innovation investment and studied the impact of dig_itization on different types of innovation investment. But there is still a lack of research on the internal segmentation of innovation investment and the impact of dig_ital transformation on different types of innovation investment. Due to significant differences in resource requirements， knowledge base， risks， and benef_its among different types of innovation activ_ities， the impact of dig_italization on different types of innovation investment will also be different. It is necessary to explore the differential impact of dig_italization on different types of innovation investment from a heterogeneous perspective. Most existing studies have classified innovation into exploratory innovation and explo_itative innovation based on _its novelty and knowledge base. Both types of innovation essentially belong to Ramp;D innovation， and the important role of non-Ramp;D innovation has long been ignored. However， the innovation foundation of China's high-tech industry is weak， the innovation endowment has regional heterogene_ity， and non-Ramp;D innovation still plays an important role， and the proportion of non-Ramp;D innovation investment in China's high-tech industry has been more than 16% in the past five years. In the context of dig_italization， _it is necessary to distinguish innovation investment in high-tech industries into Ramp;D innovation investment and non-Ramp;D innovation investment， and further explore the mechanism of dig_italization affecting the two kinds of innovation investment. In add_ition， the government and market are important external driving forces for enterprise innovation， and the government's behavior and market role cannot be ignored. Thus， this study further explores the moderating roles of the intens_ity of government support and the level of marketization in this process.

W_ith China's high-tech industry as the research object， the study constructs a theoretical framework for the impact of dig_italization on heterogeneous Ramp;D investment. Using provincial panel data on high-tech industries from 2012 to 2021， _it empirically tests the differential impact of dig_italization on different types of innovation investment， and further explores the mechanisms of government and market. The results show that dig_italization has a significant promoting effect on both Ramp;D innovation investment and non-Ramp;D innovation investment in high-tech industries， and _its marginal impact on Ramp;D innovation investment is much higher than that of non-Ramp;D innovation investment. The mechanism test shows that dig_italization has different mechanisms for different types of innovation investment. Dig_italization increases Ramp;D innovation investment by increasing Ramp;D personnel， and increases non-Ramp;D innovation investment by promoting industrial agglomeration. Further analysis reveals that the intens_ity of government support can strengthen the promoting effect of dig_italization on Ramp;D innovation investment， but _it will weaken the promoting effect of dig_italization on non-Ramp;D innovation investment. The degree of marketization significantly suppresses the pos_itive effect of dig_italization on Ramp;D innovation investment， but has no significant moderating effect on the relationship between dig_italization and non-Ramp;D innovation investment， resulting in market failure.

Compared w_ith existing l_iterature， this study divides innovation investment into Ramp;D innovation investment and non-Ramp;D innovation investment， and includes the two types of innovation investment in the same analytical framework for comparative research， making up for the lim_itations of existing l_iterature's excessive emphasis on Ramp;D innovation and neglect of non-Ramp;D innovation. Then， from the dual perspectives of the government and the market， _it explores the differences in the moderating effects of the two in the process of dig_italization affecting high-tech industry innovation investment， provides a theoretical basis for promoting a better combination of a promising government and an effective market， and gives full play to the role of the government and the market in the field of innovation.

英文關(guān)鍵詞Key Words：Dig_italization; High-tech industry; Ramp;D Innovation Investment; Non-Ramp;D Innovation Investment

基金項(xiàng)目：甘肅省社科規(guī)劃重大項(xiàng)目（20ZD006）；甘肅省社科規(guī)劃項(xiàng)目（20YB051）

作者簡(jiǎn)介：惠樹鵬（1971－），男，甘肅鎮(zhèn)原人，蘭州理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)決策與管理；王卓（2000－），女，甘肅天水人，蘭州理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楣芾頉Q策理論、方法與應(yīng)用。