數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力提升的影響效應(yīng)
——基于長三角城市群的實(shí)證研究

熊 勵(lì)，蔡雪蓮

（上海大學(xué) 管理學(xué)院，上海200444）

一、引 言

城市群是城市發(fā)展到成熟階段的最高空間組織形式。黨的十九大報(bào)告指出，中國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，以城市群為主體的新一輪城市化進(jìn)程，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展、質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革的重要驅(qū)動(dòng)因素［1］。長三角作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域，經(jīng)濟(jì)總量約占全國的23.6%，擁有8所“雙一流”大學(xué)，占全國的20%，擁有國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室74個(gè)，科研經(jīng)費(fèi)投入總量相當(dāng)于全國的1/3，專利申請(qǐng)量占全國專利申請(qǐng)總量的32.4%，成為全國名副其實(shí)的技術(shù)創(chuàng)新策源地。2016年，國務(wù)院通過《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》，提出培育更高水平的經(jīng)濟(jì)增長極，建成具有全球影響力的世界級(jí)城市群。2018年11月，長三角一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略。2019年12月，《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》要求將長三角地區(qū)打造成集交通、創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)、機(jī)制、綠色生態(tài)全面一體化的城市群。這一系列政策規(guī)劃，充分體現(xiàn)了國家對(duì)長三角高質(zhì)量發(fā)展的重視。

經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高質(zhì)量發(fā)展離不開科技進(jìn)步。隨著互聯(lián)網(wǎng)和新興科學(xué)技術(shù)的快速普及和滲透，數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，實(shí)體經(jīng)濟(jì)逐漸步入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。據(jù)《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告2019》指出，2018年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)31.3萬億元，占GDP比重達(dá)34.8%，位居全球第二［2］。其中，長三角地區(qū)達(dá)到8.63萬億元，占全國的28%，上海的數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重更是超過了50%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動(dòng)力，也成為長三角城市群經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的核心力量。

長遠(yuǎn)來看，城市群的競爭力和發(fā)展?jié)摿Ω旧鲜怯蓜?chuàng)新能力構(gòu)成的內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力決定的，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為區(qū)域創(chuàng)新能力的提升提供了豐厚的沃土。一方面，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為城市群互聯(lián)互通提供了基礎(chǔ)支持，城市群內(nèi)部多元?jiǎng)?chuàng)新主體間的交流與合作更加緊密，資本、人才、技術(shù)等資源的流動(dòng)更加自由。2019年，長三角三省一市技術(shù)市場相互間合同輸出共計(jì)14 128項(xiàng)，合同金額近431.93億元。數(shù)字要素“邊際成本低”的特性使得創(chuàng)新成本大大降低，創(chuàng)新成果的應(yīng)用和共享進(jìn)一步強(qiáng)化。另一方面，數(shù)字技術(shù)的變革式發(fā)展賦予傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)更廣泛的創(chuàng)新空間。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)依賴于技術(shù)創(chuàng)新，數(shù)字化生產(chǎn)和管理對(duì)高度信息化和智能化的需求不斷推動(dòng)技術(shù)的創(chuàng)新和突破。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新更多體現(xiàn)在對(duì)資源配置方式、生產(chǎn)方式、組織管理模式和商業(yè)模式的變革［3］。通過重構(gòu)消費(fèi)者與企業(yè)之間的關(guān)系，倡導(dǎo)個(gè)性化研發(fā)設(shè)計(jì)，促進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的個(gè)性化創(chuàng)新。總之，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，信息資源的集成共享使得知識(shí)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域內(nèi)加速流動(dòng)和擴(kuò)散，從而推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新加速，提升創(chuàng)新效率。

二、文獻(xiàn)綜述

在創(chuàng)新成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的核心力量的今天，加快提升城市群創(chuàng)新能力是推動(dòng)長三角高質(zhì)量一體化的重要舉措。一般認(rèn)為，城市群在地理、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和制度等方面具有鄰近性特征，區(qū)域主體間的創(chuàng)新共享與合作在區(qū)域協(xié)同發(fā)展方面扮演著重要的作用［4］。創(chuàng)新主要通過集聚效應(yīng)與擴(kuò)散效應(yīng)對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生影響，借助區(qū)域間的人員流動(dòng)、經(jīng)濟(jì)合作、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)等多種渠道產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng)，共同推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升，從而對(duì)整個(gè)區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生積極影響［5］。一些學(xué)者從創(chuàng)新的影響要素出發(fā)，探討提升區(qū)域創(chuàng)新能力的路徑。李琳（2020）等利用空間計(jì)量模型對(duì)長三角城市群和長江中游城市群進(jìn)行對(duì)比研究，得出創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)城市群協(xié)同創(chuàng)新存在正面效應(yīng)，并且對(duì)不同城市群的效應(yīng)存在差異［6］。高麗娜等（2020）通過對(duì)長三角城市群創(chuàng)新環(huán)境的分析，認(rèn)為城市的金融支持、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)等條件對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力存在顯著的正向影響［7］。一般來說，區(qū)域創(chuàng)新能力受到創(chuàng)新政策環(huán)境、人才流動(dòng)、資本流動(dòng)、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等多種因素共同影響。

而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的崛起為區(qū)域創(chuàng)新中要素流動(dòng)、協(xié)同發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級(jí)等提供了新的技術(shù)支撐。數(shù)字經(jīng)濟(jì)誕生于20世紀(jì)90年代美國新經(jīng)濟(jì)時(shí)期，該時(shí)期，美國的經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢，知識(shí)和技術(shù)創(chuàng)新被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接動(dòng)力。Tapscott在其著作《數(shù)字經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)絡(luò)智能時(shí)代的承諾與危機(jī)》中最早提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的概念，他強(qiáng)調(diào)人類通過技術(shù)建立網(wǎng)絡(luò)，將智能、知識(shí)和創(chuàng)造力結(jié)合起來，從而在財(cái)富創(chuàng)造和社會(huì)發(fā)展方面取得突破［8］。早期Moulton等（2000）將數(shù)字經(jīng)濟(jì)概括為信息技術(shù)和電子商務(wù)兩大類［9］。而隨著數(shù)字技術(shù)滲透到經(jīng)濟(jì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域，更多人對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的理解突破了信息通信和電子商務(wù)的局限性，從廣義上將其定義為一種由數(shù)字技術(shù)帶來的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)［10］，數(shù)字化、信息化是其典型特征。曹玉娟（2019）認(rèn)為數(shù)字化與區(qū)域創(chuàng)新具有高度耦合性，區(qū)域主體間的數(shù)字化“共情”和“去中心化”協(xié)同打破了在線與離線世界的創(chuàng)新“藩籬”，重構(gòu)區(qū)域創(chuàng)新框架，加速區(qū)域科技創(chuàng)新變革［11］。一些學(xué)者試圖從定量角度研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新之間的關(guān)系，譬如溫珺等（2019）從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施和滲透程度兩個(gè)方面構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)體系，采用OLS+穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤方法進(jìn)行回歸估計(jì)，得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升［12］。

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的虛擬性和滲透性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展往往難以具體量化，蔡躍洲（2018）雖提出了基于增長核算和常規(guī)核算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模和貢獻(xiàn)度測算框架，但也沒有對(duì)其進(jìn)行實(shí)證［13］。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新的影響效應(yīng)研究大多基于定性分析視角，少數(shù)定量研究也存在指標(biāo)不夠全面或不夠深入等問題。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新呈現(xiàn)怎樣的影響？具體的影響過程是怎樣的？不同指標(biāo)的影響效應(yīng)是否相同？這些問題仍有待進(jìn)一步探索。

本文將基于以上的問題，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的具體影響效應(yīng)。首先，參考已有研究并結(jié)合本文研究目的，從多個(gè)維度選取合適的指標(biāo)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和區(qū)域創(chuàng)新能力；其次，以長三角城市群面板數(shù)據(jù)為實(shí)證對(duì)象，運(yùn)用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域創(chuàng)新之間的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，用向量自回歸模型（Vector autoregressive model，VAR）的脈沖響應(yīng)分析和方差分解顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與長三角創(chuàng)新能力之間的具體作用過程和效應(yīng)大?。蛔詈?，基于研究結(jié)果，從政府和企業(yè)的角度提出相應(yīng)的對(duì)策建議，以期為我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和區(qū)域創(chuàng)新能力提升提供一定的思路和方向，助力長三角城市群高質(zhì)量發(fā)展。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）指標(biāo)和樣本選取

1.指標(biāo)選取

為衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模和發(fā)展?fàn)顩r，國內(nèi)外專家學(xué)者和組織機(jī)構(gòu)提出了不同的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和測度方法。歐盟數(shù)字經(jīng)濟(jì)與社會(huì)指數(shù)（DESI）從寬帶接入、人力資本、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用以及公共服務(wù)數(shù)字化程度5個(gè)一級(jí)指標(biāo)著手［14］；經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）從智能化基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新能力、賦權(quán)社會(huì)以及ICT促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長與增加就業(yè)崗位四個(gè)方面衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r［15］；上海社科院從基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字創(chuàng)新和數(shù)字治理四個(gè)角度評(píng)價(jià)全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)競爭力［16］。綜合來看，不同機(jī)構(gòu)和學(xué)者在評(píng)價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)各有側(cè)重點(diǎn)，但大多包括了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施、ICT技術(shù)、數(shù)字人才、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字治理和服務(wù)等幾個(gè)方面。

本文的重點(diǎn)不在于評(píng)價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合發(fā)展水平，而在于探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)不同層面對(duì)創(chuàng)新的影響效應(yīng)，因此，無須構(gòu)建指標(biāo)體系，而選擇每一維度具有代表性的指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。借鑒DESI指標(biāo)體系，聚焦數(shù)字技術(shù)，以互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)作為基礎(chǔ)設(shè)施的衡量指標(biāo)。人力資本包括基本數(shù)字能力和高級(jí)技能，本文以科研人員數(shù)量來衡量高級(jí)技能的發(fā)展?fàn)顩r，命名為人才投入，以大學(xué)生數(shù)量作為基本數(shù)字能力的體現(xiàn)，命名為數(shù)字素養(yǎng)。DESI指數(shù)中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用以企業(yè)數(shù)字化程度來衡量，但數(shù)據(jù)較難獲取，而高技術(shù)企業(yè)是持續(xù)進(jìn)行研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化的實(shí)體經(jīng)濟(jì)，是數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的重要體現(xiàn)。因此，本文以高技術(shù)企業(yè)數(shù)量作為數(shù)字應(yīng)用的指標(biāo)。此外，從創(chuàng)新的角度考慮，數(shù)字資本投入對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新也具有重要影響，因此，補(bǔ)充資本投入這一維度，并以科學(xué)技術(shù)支出作為測度指標(biāo)。綜上，本文分別對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施（INF）、資本投入（CIN）、人才投入（LIN）、數(shù)字素養(yǎng)（QUA）和數(shù)字應(yīng)用（APP）五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，各變量說明見表1所列。

表1 各變量說明

創(chuàng)新包括思維創(chuàng)新、產(chǎn)品或服務(wù)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、知識(shí)創(chuàng)新等多種類型，其本質(zhì)在于是否能創(chuàng)造新的市場價(jià)值、驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長和提高生活質(zhì)量。而技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新是最普遍也是最直接的兩種創(chuàng)新方式，是提升企業(yè)競爭力和國家綜合實(shí)力的關(guān)鍵所在。因此，本文從技術(shù)創(chuàng)新（TIN）和產(chǎn)品創(chuàng)新（PIN）兩個(gè)角度對(duì)創(chuàng)新能力進(jìn)行衡量。Arundel和Kabla認(rèn)為專利數(shù)是評(píng)價(jià)區(qū)域創(chuàng)新能力最合適的指標(biāo)之一，專利授權(quán)量是技術(shù)創(chuàng)新最常見和可靠的衡量指標(biāo)［17］。Brouwer和Kleinikneeht提出新產(chǎn)品銷售總額是評(píng)價(jià)創(chuàng)新能力的常用指標(biāo)之一，且其與發(fā)明專利數(shù)之間存在著一定關(guān)聯(lián)［18］。新產(chǎn)品產(chǎn)值主要是指采用新技術(shù)、新設(shè)計(jì)在性能方面顯著改進(jìn)的產(chǎn)品或全新產(chǎn)品的生產(chǎn)總值，這與產(chǎn)品創(chuàng)新的概念和要求在很大程度上相契合。因此，本文分別選擇專利授權(quán)量和新產(chǎn)品產(chǎn)值作為技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新的指標(biāo)。

2.樣本選取和數(shù)據(jù)來源

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國興起不過數(shù)十年，時(shí)間序列數(shù)據(jù)難以滿足統(tǒng)計(jì)分析對(duì)于樣本量的要求，因此，本文選取面板數(shù)據(jù)來進(jìn)行實(shí)證研究。長三角城市群作為國內(nèi)經(jīng)濟(jì)、科技最發(fā)達(dá)的地區(qū)，無論是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還是創(chuàng)新能力均引領(lǐng)全國，但長三角城市群不同城市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新能力仍有較大差異，根據(jù)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)研究院與阿里研究院共同發(fā)布的《2019長三角數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)報(bào)告》［19］，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)排名前十五的城市分別為杭州、上海、蘇州、南京、寧波、金華、合肥、嘉興、常州、臺(tái)州、湖州、無錫、蕪湖、紹興、南通。選取這15個(gè)城市2010-2018年的面板數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)主要來自各城市的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)和統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站。

（二）模型構(gòu)建

1.Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)

Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)最初主要用于測定生產(chǎn)過程中資本和勞動(dòng)投入量對(duì)產(chǎn)出量的影響，后來引入了技術(shù)要素，測定技術(shù)進(jìn)步、資本和勞動(dòng)力增長對(duì)產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)率。本文借鑒Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)創(chuàng)新的影響效應(yīng)模型構(gòu)建如下：

其中，Y表示創(chuàng)新能力；L、K分別表示勞動(dòng)力和資本投入，本文中具體代表數(shù)字人才投入和資本投入；α、β分別代表人才和資本投入的產(chǎn)出彈性系數(shù)；A（t）表示除資本和人才以外的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

借鑒Hu等（2005）［20］和吳延兵（2008）［21］的研究成果，令

其中，A為常數(shù)；ε為隨機(jī)干擾因素。

其中，λ1、λ2、λ3分別為lnINF、lnQUA、lnAPP的系數(shù)。

將（2）式、（3）式代入（1）式中，等式兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)，并令lnA=C（C為常數(shù)），得

2.向量自回歸模型

向量自回歸（VAR）模型可用于刻畫相互有影響的變量間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系，描述不同變量沖擊給整個(gè)系統(tǒng)帶來的影響。其相對(duì)聯(lián)立方程組模型的優(yōu)勢在于，將所有變量都看作內(nèi)生變量，從而簡化內(nèi)生變量與外生變量劃分帶來的復(fù)雜性，減小誤差［22］。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)了技術(shù)和產(chǎn)品的創(chuàng)新，而技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新反過來也會(huì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提升，解釋變量與被解釋變量間存在復(fù)雜的相互關(guān)聯(lián)。因此，選擇VAR模型對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析，從而減小變量間的內(nèi)生性偏差。

四、實(shí)證分析

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

由于各變量之間量綱不同，數(shù)據(jù)值差異較大，無法進(jìn)行直接比較分析，需先進(jìn)行預(yù)處理，以提高分析的精確度。根據(jù)構(gòu)建的生產(chǎn)函數(shù)模型特點(diǎn)，本文對(duì)收集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，減小數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，且不會(huì)改變變量間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)各變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

面板數(shù)據(jù)針對(duì)不同的類型有多種檢驗(yàn)方式，基于殘差的面板協(xié)整檢驗(yàn)通常采用Kao檢驗(yàn)，其中Kao檢驗(yàn)包含了DF和ADF兩種類型的檢驗(yàn)。本文采用ADF類Kao檢驗(yàn)對(duì)創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)各變量進(jìn)行面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)，原假設(shè)為解釋變量與被解釋變量之間不存在協(xié)整關(guān)系。結(jié)果顯示，技術(shù)創(chuàng)新與各解釋變量間的殘差t值為-6.01，對(duì)應(yīng)p值為0.000，產(chǎn)品創(chuàng)新與各解釋變量間殘差t值為-5.40，對(duì)應(yīng)p值為0.000，均拒絕原假設(shè)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、資本投入、人才投入、數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字應(yīng)用與技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新間均存在協(xié)整關(guān)系。

（二）生產(chǎn)函數(shù)回歸分析

目前，很多文章傾向于采用定性分析判斷面板數(shù)據(jù)模型的特征，這可能會(huì)導(dǎo)致分析偏差。本文分別在固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)情形下對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)過對(duì)個(gè)體異方差、時(shí)點(diǎn)異方差的chow檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，得出技術(shù)創(chuàng)新（以下稱為模型一）為個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)、時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型，產(chǎn)品創(chuàng)新（以下稱為模型二）為隨機(jī)效應(yīng)模型。分別在這兩種情況下對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表3所列。

表3 技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新回歸結(jié)果

模型一的R2為94.15%，模型二的R2為85.09%，且均通過F檢驗(yàn)，說明模型擬合效果較好。從表3的回歸結(jié)果可以看出，技術(shù)創(chuàng)新與基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字應(yīng)用之間未能通過顯著性檢驗(yàn)，而與資本投入、人才投入和民眾的數(shù)字素養(yǎng)通過顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)均為正，表明此三項(xiàng)指標(biāo)與技術(shù)創(chuàng)新間呈顯著正相關(guān)關(guān)系。其中，數(shù)字素養(yǎng)系數(shù)達(dá)1.117 9，與技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)性最強(qiáng)。模型二中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、資本投入和數(shù)字應(yīng)用均在1%顯著性水平通過檢驗(yàn)，并且系數(shù)分別為0.436 8、0.258 4和0.213 3，表明該三個(gè)變量與產(chǎn)品創(chuàng)新具有顯著正相關(guān)性，均在一定程度上推動(dòng)了產(chǎn)品創(chuàng)新的發(fā)展，其中，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的相關(guān)性較強(qiáng)。

（三）VAR模型分析

利用生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行回歸分析，側(cè)重對(duì)指標(biāo)間相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系的研究，卻無法進(jìn)一步探討具體的影響效應(yīng)和作用過程。因此，利用向量自回歸模型，對(duì)回歸分析中具有顯著相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)進(jìn)行趨勢分析，探討不同指標(biāo)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響過程。根據(jù)上述生產(chǎn)函數(shù)分析結(jié)果，資本投入、人才投入、數(shù)字素養(yǎng)與技術(shù)創(chuàng)新之間具有顯著的相互關(guān)系，以技術(shù)創(chuàng)新為被解釋變量，資本投入、人才投入、數(shù)字素養(yǎng)為解釋變量構(gòu)建模型一。同理，以產(chǎn)品創(chuàng)新為被解釋變量，基礎(chǔ)設(shè)施、資本投入、數(shù)字應(yīng)用為解釋變量構(gòu)建模型二。

1.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)分析

在單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)均通過的前提下，確定合適的滯后階數(shù)。在不同標(biāo)準(zhǔn)下計(jì)算模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，表4顯示了模型一技術(shù)創(chuàng)新的滯后階數(shù)判斷結(jié)果，當(dāng)滯后階數(shù)為3時(shí)，模型在多數(shù)準(zhǔn)則下是最優(yōu)的，因此，模型一的滯后階數(shù)為3。

表4 模型一滯后階數(shù)判斷結(jié)果

當(dāng)滯后期數(shù)為3時(shí)，采用單位根圖法對(duì)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)所有單位根都落在單位圓內(nèi)，表明該模型是穩(wěn)定的。圖1中的點(diǎn)均落在單位圓內(nèi)，因此，模型一穩(wěn)定，模型設(shè)計(jì)和滯后階數(shù)的選擇都滿足分析的要求。

[3] 王發(fā)莉.西藏地區(qū)高校大學(xué)英語四、六級(jí)考試通過率的調(diào)研報(bào)告與問題分析[J].西藏科技，2014（5）：18-19.

圖1 模型一AR多項(xiàng)逆根檢驗(yàn)

（1）脈沖響應(yīng)函數(shù)。脈沖響應(yīng)函數(shù)用于考察模型中的被解釋變量（創(chuàng)新）對(duì)解釋變量（數(shù)字經(jīng)濟(jì)）不同時(shí)期沖擊的響應(yīng)程度。圖2顯示了模型一中技術(shù)創(chuàng)新對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)資本投入、人才投入和數(shù)字素養(yǎng)的響應(yīng)函數(shù)。橫軸表示所選擇的沖擊作用期數(shù)，縱軸表示技術(shù)創(chuàng)新能力的變量值，中間實(shí)線表示實(shí)際的脈沖響應(yīng)函數(shù)變化，上下兩條虛線表示脈沖響應(yīng)可能的范圍。圖2a顯示了技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出對(duì)資本投入的響應(yīng)曲線，在10個(gè)響應(yīng)期內(nèi)，曲線先呈上升趨勢，在第三期達(dá)到最大值，然后有所下降并趨于平緩，表明資本投入在一開始對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有較強(qiáng)的正面效應(yīng)，沖擊作用不斷增強(qiáng)，但長期來說會(huì)維持穩(wěn)定的促進(jìn)作用；圖2b顯示了技術(shù)創(chuàng)新對(duì)人才投入的響應(yīng)曲線，在響應(yīng)期內(nèi)先呈緩慢上升趨勢，然后逐漸趨于平穩(wěn)，表明人才投入對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新具有一定的正面效應(yīng)，這種效應(yīng)較為平穩(wěn)，不會(huì)產(chǎn)生劇烈的波動(dòng)；圖2c表達(dá)了技術(shù)創(chuàng)新對(duì)民眾數(shù)字素養(yǎng)的響應(yīng)曲線，曲線一開始呈負(fù)面作用，第2期負(fù)面沖擊達(dá)到最大，后負(fù)向逐漸減弱，在第六期響應(yīng)值變?yōu)檎颍艺嫘?yīng)逐漸增強(qiáng)，曲線呈發(fā)散趨勢，表明居民數(shù)字素養(yǎng)前期具有一定的負(fù)面效應(yīng)，但從長期來看，較高的數(shù)字素養(yǎng)能持續(xù)有效地推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。

圖2 技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出對(duì)CIN、LIN、QUA沖擊的響應(yīng)曲線

（2）方差分解。方差分解的意義在于探索每個(gè)變量在多大程度上解釋了創(chuàng)新能力的波動(dòng)。表5顯示了技術(shù)創(chuàng)新的方差分解結(jié)果，從中可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在一定程度上解釋了技術(shù)創(chuàng)新的波動(dòng)，并且貢獻(xiàn)度越來越大，最高達(dá)23.214 3%。

表5 模型一方差分解結(jié)果

由表5可知，資本投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新波動(dòng)的解釋程度最大，且在整個(gè)沖擊響應(yīng)期內(nèi)，貢獻(xiàn)度持續(xù)增加，但前期增加較為迅速，由第二期的0.11%上升到第三期的7.309 7%，而后期較為平緩。其次是人才投入，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的解釋最大達(dá)10.033 1%，總體不如資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度大，但不同在于，人才投入后期的增加更為明顯。表明從短期來看，資本投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力波動(dòng)的解釋作用更強(qiáng)，但從長遠(yuǎn)角度來看，人才投入更能解釋技術(shù)創(chuàng)新的提升。最后是民眾數(shù)字素養(yǎng)，其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新波動(dòng)解釋程度較小，但在初期的解釋程度最大，在第二期達(dá)2.682 5%后開始下降，最終維持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的水平，表明數(shù)字素養(yǎng)在早期的解釋程度較大，后期有所減小。這與現(xiàn)實(shí)是一致的，當(dāng)一個(gè)社會(huì)大學(xué)生數(shù)量較多，表明整體的科技創(chuàng)新潛力較強(qiáng)，對(duì)技術(shù)的需求和應(yīng)用拉動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新提升，但基本數(shù)字應(yīng)用能力無法長期推動(dòng)創(chuàng)新，要實(shí)現(xiàn)長期的技術(shù)創(chuàng)新，需要擁有高級(jí)技能的科研人員投入和資本投入。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新的影響效應(yīng)分析

（1）脈沖響應(yīng)函數(shù)。以同樣的方式確定模型二的滯后階數(shù)，結(jié)果顯示模型二的最優(yōu)滯后階數(shù)是3階，且在滯后3階的情況下，特征根檢驗(yàn)通過，模型穩(wěn)定。對(duì)模型二產(chǎn)品創(chuàng)新增長因素進(jìn)行分析，得到如圖3所示的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線。

從圖3可以看出，相對(duì)技術(shù)創(chuàng)新來說，產(chǎn)品創(chuàng)新對(duì)各要素的響應(yīng)程度較小。數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、資金投入和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新均具有正向效應(yīng)。其中，圖3a顯示了產(chǎn)品創(chuàng)新對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的沖擊響應(yīng)程度，前期呈上升趨勢，在第三期達(dá)到峰值后開始下降并趨于0，曲線整體呈收斂狀態(tài)，表明基礎(chǔ)設(shè)施只能在短期提升產(chǎn)品創(chuàng)新能力；圖3b顯示了產(chǎn)品創(chuàng)新對(duì)資本投入的沖擊響應(yīng)程度，曲線也呈先上升后下降趨勢，表明資金投入的前期沖擊作用較為明顯，但時(shí)間越長，沖擊作用越來越??；圖3c顯示了產(chǎn)品創(chuàng)新對(duì)數(shù)字應(yīng)用的響應(yīng)曲線，曲線先上升，第三期后維持穩(wěn)定，表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新具有持續(xù)穩(wěn)定的沖擊作用，能持續(xù)推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新發(fā)展。

圖3 產(chǎn)品創(chuàng)新對(duì)INF、CIN、APP沖擊的響應(yīng)曲線

（2）方差分解。對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新產(chǎn)出進(jìn)行方差分解，結(jié)果見表6所列?？傮w來說，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新的解釋程度不及對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的解釋程度，最大貢獻(xiàn)度僅為5.783 1%。其中，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度最大，并且始終呈增長趨勢，最大值達(dá)3.281 0%。其次是資本投入，呈現(xiàn)先上升后緩慢下降，整體變化并不顯著。最后是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在第四期達(dá)到最大值2.251 3%后開始下降。由于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用由高技術(shù)企業(yè)數(shù)量來表示，當(dāng)高技術(shù)企業(yè)數(shù)量越多，表明該區(qū)域技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用越強(qiáng)，能持續(xù)向市場輸出高技術(shù)的創(chuàng)新型產(chǎn)品，產(chǎn)品創(chuàng)新能力也就越強(qiáng)。而無論是資金投入還是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新都起到基礎(chǔ)支撐作用，存在一個(gè)閾值，當(dāng)達(dá)到一定程度，對(duì)于產(chǎn)品創(chuàng)新的解釋能力將下降。

表6 模型二方差分解結(jié)果

五、結(jié)論與建議

根據(jù)實(shí)證分析可以得出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)長三角區(qū)域創(chuàng)新能力提升具有顯著的促進(jìn)作用，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的各要素對(duì)于不同創(chuàng)新形式產(chǎn)生的效果有所差異，具體表現(xiàn)如下：

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新有促進(jìn)作用，其中資本投入、人才投入和民眾數(shù)字素養(yǎng)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用較為顯著。表明資本和人才等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素在技術(shù)創(chuàng)新中仍占據(jù)重要地位，政府和企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)技術(shù)的資本和人才投入。而產(chǎn)品創(chuàng)新主要與基礎(chǔ)設(shè)施、資本投入和數(shù)字應(yīng)用顯著相關(guān)。因此，政府應(yīng)不斷完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快網(wǎng)絡(luò)和信息通信的部署，推動(dòng)高新技術(shù)企業(yè)的培育和發(fā)展，重視科技成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。

第二，對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新，資本投入和人才投入對(duì)其都具有較強(qiáng)的正面影響，資本投入在達(dá)到最大值后下降直至趨于平緩。而民眾數(shù)字素養(yǎng)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新一開始具有負(fù)面影響，后逐漸減弱并趨于正向，表明民眾數(shù)字素養(yǎng)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新來說存在一個(gè)滯后期，雖然不能馬上顯示出促進(jìn)作用，但從長遠(yuǎn)來看，提高社會(huì)整體教育水平，提升民眾數(shù)字素養(yǎng)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新具有重要意義，有助于形成一個(gè)全民創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的時(shí)代。

第三，對(duì)于產(chǎn)品創(chuàng)新，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和科學(xué)技術(shù)投入的貢獻(xiàn)度在前期較為顯著，但隨著設(shè)施的不斷完善、投資的飽和，其沖擊作用逐漸減小。原因在于基礎(chǔ)設(shè)施和資金投入都是產(chǎn)品創(chuàng)新的基礎(chǔ)性支撐，當(dāng)達(dá)到一定程度，其作用會(huì)受到限制。而產(chǎn)品創(chuàng)新的核心在于充分利用各項(xiàng)技術(shù)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)于產(chǎn)品創(chuàng)新的沖擊作用始終處于較高的水平。因此，在完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、保證資金投入充足的前提下，政府機(jī)構(gòu)應(yīng)將發(fā)展的重點(diǎn)方向放在數(shù)字應(yīng)用上，加大對(duì)高技術(shù)企業(yè)的政策、資金、人才支持，不斷推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新，提升經(jīng)濟(jì)效益。

第四，相比于產(chǎn)品創(chuàng)新，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用更大。這一方面由于目前我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展正處于上升期，數(shù)字技術(shù)的研發(fā)力度和直接產(chǎn)出較高，但很多數(shù)字技術(shù)專利成果仍未形成產(chǎn)品進(jìn)行規(guī)模生產(chǎn)。另一方面，產(chǎn)品創(chuàng)新在很大程度上依賴技術(shù)創(chuàng)新和市場需求的雙重支持，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其推動(dòng)作用存在部分非直接關(guān)系。因此，作為政府和企業(yè)，在提升技術(shù)創(chuàng)新能力的同時(shí)，應(yīng)重視對(duì)專利成果轉(zhuǎn)化率的提高，將創(chuàng)新的技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品投入市場，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)發(fā)展。

本文綜合利用了Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)模型和VAR模型，基于長三角區(qū)域面板數(shù)據(jù)，從多個(gè)角度分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)，并根據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)的對(duì)策和建議。在理論方面，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域創(chuàng)新之間的效應(yīng)研究提供了新的方法；在實(shí)踐方面，為我國進(jìn)一步發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、提升區(qū)域創(chuàng)新能力提供了思路，助力長三角城市群的高質(zhì)量發(fā)展。但仍存在不足之處，譬如數(shù)字經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)選取僅聚焦數(shù)字技術(shù)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)較難獲取，因此沒有對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，未來可進(jìn)一步考慮數(shù)字產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。