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    數(shù)字技術發(fā)展與中國創(chuàng)新效率提升

    2021-08-05 03:40:10武可棟閻世平
    企業(yè)經(jīng)濟 2021年7期
    關鍵詞:主體效率水平

    □武可棟 閻世平

    近年來,中國數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展,作為支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的數(shù)字技術,越來越得到政府的重視。黨的十九屆五中全會明確指出:我國“十四五”時期,要發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟,堅定不移建設數(shù)字中國。毫無疑問,世界已進入數(shù)字時代,數(shù)字技術在經(jīng)濟社會發(fā)展和創(chuàng)新中的作用越發(fā)重要。然而,值得思考的是,數(shù)字技術對提升我國創(chuàng)新效率的作用究竟如何?作用機制是怎樣的?有哪些重要的作用渠道?本文嘗試就以上問題展開討論。

    一、文獻回顧

    當前,關于數(shù)字技術對創(chuàng)新活動影響的研究成果較為豐富,數(shù)字技術對創(chuàng)新的積極作用和顯著的促進效果已被國內(nèi)外眾多學者的研究所證實。從國外的研究成果來看,Varian 的研究表明,信息技術的普及促進了創(chuàng)新的溢出效應[1];Lyytinenetal 等和Forésand 等指出,信息技術的應用可以顯著提高企業(yè)創(chuàng)新能力和區(qū)域創(chuàng)新水平[2-3];Cui 等基于中國225 家企業(yè)的數(shù)據(jù)展開研究,發(fā)現(xiàn)信息技術有助于提升企業(yè)開放創(chuàng)新的能力[4]。

    從國內(nèi)的研究成果來說,董祺的研究指出,企業(yè)信息化投入和布局對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正向溢出作用[5];韓先鋒等實證檢驗了信息化提升工業(yè)部門技術創(chuàng)新效率的效果和路徑[6];李后建證實了ICT 對企業(yè)創(chuàng)新的積極影響[7];陳子鳳等發(fā)現(xiàn),相較于ICT 對傳統(tǒng)制造部門的溢出效應,ICT 對設備制造部門的溢出更為明顯[8];張騫指出信息化提升了中國區(qū)域創(chuàng)新能力,分地區(qū)來看,中西部地區(qū)信息化對創(chuàng)新能力的作用強度大于東部地區(qū)[9];韓先鋒等研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)對區(qū)域創(chuàng)新效率存在直接影響和間接影響[10]。

    以上成果為進一步研究數(shù)字技術與創(chuàng)新的關系提供了理論和方法的支撐,但還存在以下不足:第一,當前的研究成果主要研究某一種信息技術,如互聯(lián)網(wǎng)、ICT 等對創(chuàng)新的影響效果,但數(shù)字技術作為一種顛覆性技術,目前缺少系統(tǒng)的衡量體系,它的內(nèi)涵和外延難以通過互聯(lián)網(wǎng)、ICT 等指標完全反映出來;第二,當前研究成果對創(chuàng)新效率的討論還不夠充分和深入,數(shù)字技術是否會影響創(chuàng)新效率的提升,作用渠道是什么等問題尚需進一步探討。

    因此,本文針對以上研究不足展開討論。本文可能的邊際貢獻在于:第一,系統(tǒng)構建反映數(shù)字技術發(fā)展水平的指標體系,用數(shù)字技術基礎設施建設情況、數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模和數(shù)字技術移動應用的程度三個維度捕捉數(shù)字技術的發(fā)展水平;第二,基于當前關于創(chuàng)新效率的研究脈絡,厘清數(shù)字技術影響創(chuàng)新效率的理論機制,并進行嚴格的實證檢驗;第三,結合研究結論,從數(shù)字技術發(fā)展的視角提出中國提升創(chuàng)新效率的政策建議,為政府決策提供有意義的參考。

    二、理論分析與研究假說

    (一)數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的直接傳導機制

    數(shù)字技術能夠通過提高創(chuàng)新主體的知識管理能力、強化協(xié)同效應、優(yōu)化資源配置三種方式直接影響區(qū)域創(chuàng)新效率。

    1.數(shù)字技術可以提升企業(yè)、高校、科研院所等創(chuàng)新主體的知識管理能力,激發(fā)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新活力

    創(chuàng)新是企業(yè)、高校、科研院所等創(chuàng)新主體基于知識的生產(chǎn)函數(shù),是否可以高效獲得有用知識與創(chuàng)新活動的成敗密切相關。數(shù)字技術強化了研究設施的數(shù)字化,使得知識的創(chuàng)造、傳播和使用變得更為便捷,因而能極大地提高創(chuàng)新主體獲取知識的能力,各個創(chuàng)新主體不僅可以更容易搜尋并吸收外部知識,學習“前人”積累的經(jīng)驗[9],而且能夠提高對所需知識的分類精度、管理水平和儲存效率,進而加速內(nèi)部知識積累。如,搜索引擎、檢索軟件等先進的數(shù)字技術科研創(chuàng)新設備能夠幫助創(chuàng)新主體快速且精確地識別、收集和提取有用的知識,最終對創(chuàng)新效率產(chǎn)生積極作用。

    2.數(shù)字技術可以強化協(xié)同效應,激勵企業(yè)、高校、科研院所等創(chuàng)新主體不斷創(chuàng)新

    數(shù)字技術可以強化雙邊治理,促進創(chuàng)新主體在創(chuàng)新活動中協(xié)同效應的發(fā)揮[2]。一方面,數(shù)字化降低了創(chuàng)新機構溝通與協(xié)調(diào)的成本,通過數(shù)字技術及其相關應用,創(chuàng)新主體可以超越地理和位置局限,及時與合作伙伴進行有效地知識交換[6],能夠更加快速便捷地掌握市場信息[6],基于市場實際需求研發(fā)對口的新產(chǎn)品和新服務[11],并根據(jù)產(chǎn)品和服務的信息反饋,不斷改進優(yōu)化現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務;另一方面,數(shù)字技術提高創(chuàng)新組織內(nèi)部員工的創(chuàng)新參與度和溝通便捷性,優(yōu)化研發(fā)團隊管理[12],建立起創(chuàng)新團隊內(nèi)部協(xié)作的共同理解機制,并確保創(chuàng)新組織能夠高效地搜尋到創(chuàng)新合作伙伴[13],由此提高創(chuàng)新效率。

    3.數(shù)字技術可以優(yōu)化資源配置

    數(shù)字化在一定程度上消除了生產(chǎn)要素供給和需求之間的信息障礙,顯著降低了要素供求雙方的信息不對稱,由此減少了交易成本[14],同時提高了人才、資金、技術等創(chuàng)新要素的流通速度[15],所以提高了創(chuàng)新組織與創(chuàng)新資源之間的匹配效率。利用現(xiàn)代數(shù)字技術,企業(yè)、高校、科研院所等創(chuàng)新主體可以高效獲得匹配的技術和人才,創(chuàng)新人員能夠快速找到適合的團隊,創(chuàng)新基金可以精準投向具有市場潛力的地方,創(chuàng)新要素和創(chuàng)新主體得以更高效地匹配,創(chuàng)新資源配置的效率和效益勢必得以提高。此外,數(shù)字技術發(fā)展程度高、數(shù)字基礎設施建設完善的地區(qū),對人才及投資的吸引力大大增加,從而提高了區(qū)域創(chuàng)新活力和創(chuàng)新效率[16]。

    綜上,本文提出假說1:

    假說1:數(shù)字技術水平的提升可以提高區(qū)域創(chuàng)新效率。

    (二)數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的間接傳導機制

    數(shù)字技術可以通過作用于人力資本、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級,間接影響區(qū)域創(chuàng)新效率。

    數(shù)字技術提高了人們獲取信息和知識的便利度和效率,加速了創(chuàng)新人才的培養(yǎng)進程,依托數(shù)字技術,從事創(chuàng)新活動的人員能夠更加高效地獲取所需的創(chuàng)新信息、先進技術和前沿知識,從而加快了人力資本積累,助推了人力資本高級化的進程,而人力資本水平的提升會不斷激發(fā)各個創(chuàng)新主體創(chuàng)新活力,最終有利于創(chuàng)新效率的提升[17]。

    創(chuàng)新活動具有高投入、高風險的特征,各個層次創(chuàng)新系統(tǒng)的正常運行都對資金有大量的需求,在創(chuàng)新的各個階段如研發(fā)試驗、批量生產(chǎn)、推廣使用等都離不開金融的支持。數(shù)字技術的發(fā)展使得創(chuàng)新人員或組織機構能夠及時有效地獲取資金供需信息,加快了資金的流動速度,提高了資金的配置效率,又進一步增加了金融供需規(guī)模,資金配置效率的提高和金融發(fā)展規(guī)模的擴大對各個創(chuàng)新主體的創(chuàng)新效率均有積極影響[18]。

    數(shù)字技術的廣泛使用,提高了生產(chǎn)要素的使用效率,優(yōu)化了生產(chǎn)要素的配置水平,由此催生出新模式、新產(chǎn)品和新部門,推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向中高端轉型升級[19]。而產(chǎn)業(yè)升級后的生產(chǎn)部門必定會對創(chuàng)新研發(fā)部門提出更高的要求,倒逼創(chuàng)新主體不斷開展進一步的技術創(chuàng)新,而不是滿足于當前的創(chuàng)新水平,促使創(chuàng)新活動的持續(xù)推進和螺旋式進步。

    基于上述分析,本文提出假說2a、假說2b、假說2c:

    假說2a:數(shù)字技術可以通過作用于人力資本,間接影響區(qū)域創(chuàng)新效率;

    假說2b:數(shù)字技術可以通過作用于金融發(fā)展,間接影響區(qū)域創(chuàng)新效率;

    假說2c:數(shù)字技術可以通過作用于產(chǎn)業(yè)升級,間接影響區(qū)域創(chuàng)新效率。

    三、研究設計

    (一)計量模型設定

    本文設定如下的計量模型,以識別數(shù)字技術發(fā)展水平對中國區(qū)域創(chuàng)新效率的直接影響:

    其中,teit表示省級行政區(qū)i 在年份t 的創(chuàng)新效率情況,indexit是模型的核心解釋變量,表示省級行政區(qū)i在年份t 的數(shù)字技術發(fā)展水平,該變量的具體計算方法在下文有詳細說明;Xijt表示省級行政區(qū)i 第j 個控制變量在年份t 的取值;此外,用μi表示個體因素,用vt表示時間因素,用εit表示隨機誤差項。

    此外,構建如下中介效應模型,以識別數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的間接影響:

    其中,Medit表示省級行政區(qū)i 在年份t 的待檢驗的中介變量,其他變量的含義同上,這里不再贅述。

    (二)變量選取

    1.被解釋變量

    創(chuàng)新主體的創(chuàng)新效率是本文的被解釋變量,也是指標測算的重點??紤]到SFA 比DEA 測度結果更接近實際,并且不易受極端值的影響,這里選擇使用SFA 方法計算測度中國(不含港澳臺和西藏)各省級行政區(qū)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新效率。其中,選用專利申請授權量來衡量創(chuàng)新產(chǎn)出,分別用R&D 人員全時當量、R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出額來衡量創(chuàng)新過程的勞動力投入和資本投入。

    2.核心解釋變量

    數(shù)字技術發(fā)展水平測度指標(index)。目前衡量數(shù)字技術發(fā)展水平的指標體系還沒有形成統(tǒng)一的標準,參考現(xiàn)有文獻的做法[20-21]并結合數(shù)據(jù)的可得性,用數(shù)字技術基礎設施建設情況、數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模和數(shù)字技術移動應用的程度三個維度來捕捉2010-2019 年中國(不含港澳臺)各省級行政區(qū)數(shù)字技術的發(fā)展情況。其中,用長途光纜線路長度來衡量數(shù)字技術基礎設施建設情況,用快遞業(yè)務量、軟件產(chǎn)業(yè)收入、電信業(yè)務總量來測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模,用移動電話年末用戶數(shù)和移動電話交換機容量來反映數(shù)字技術移動應用的程度。首先對以上六個指標進行標準化處理,其次利用熵權法確定指標的權重,最終得到數(shù)字技術發(fā)展水平的測度指標。

    3.控制變量

    為了確保模型的精準度和穩(wěn)健性,本文控制了一系列與創(chuàng)新效率有關的變量:第一,城市化水平(urb)。城市化水平可以為創(chuàng)新活動提供必要的創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新平臺,有利于創(chuàng)新效率的提升,這里用年末城鎮(zhèn)人口占總人口的比重表示。第二,貿(mào)易開放度(tra)。它使用進出口總額占GDP 的比重來測度,指標數(shù)值越大,表示貿(mào)易開放程度越高。第三,政府干預(gov),用財政支出占GDP 的比重來表示。第四,知識產(chǎn)權保護(ipr)。加強知識產(chǎn)權保護,有利于激發(fā)社會的創(chuàng)新積極性,進而提高創(chuàng)新效率,這里用技術市場交易額占GDP 的比重衡量。第五,研發(fā)投入強度(rd),用研發(fā)經(jīng)費投入與GDP 之比來表示。第六,市場化水平(mar)。市場化水平越高,社會的活力越大,進而促進創(chuàng)新效率的提升,用非國有企業(yè)員工占所有員工的比重來測度。

    4.中介變量

    基于上文理論分析,本文選取人力資本(hc)、金融發(fā)展(fin)、產(chǎn)業(yè)升級(stu)作為中介變量,分別用各省級行政區(qū)高學歷(大學??萍耙陨蠈W歷)就業(yè)人口占就業(yè)總數(shù)的比重、金融機構年末存款余額占GDP 的比重、第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比來測度。

    (三)數(shù)據(jù)來源

    本文采用中國(不含港澳臺)省級面板數(shù)據(jù)進行計量研究,時間跨度為2010-2019 年,考慮到西藏數(shù)據(jù)缺失嚴重,故剔除了該省的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于以下渠道:2011-2020 年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國金融統(tǒng)計年鑒》,CSMAR 數(shù)據(jù)庫。各變量的描述性統(tǒng)計見表1。

    表1 變量描述性統(tǒng)計

    四、計量結果分析

    (一)基準回歸結果分析

    基于上文的計量模型,首先檢驗數(shù)字技術發(fā)展水平對各個創(chuàng)新主體創(chuàng)新效率的直接影響。所有模型的估計均控制了個體和時間因素,根據(jù)Hausman 檢驗結果,均選擇固定效應模型進行回歸。表2 的第(1)列給出了基準回歸結果,可以看出,全國(不含港澳臺和西藏)范圍內(nèi),隨著數(shù)字技術發(fā)展水平的提高,區(qū)域的創(chuàng)新效率不斷增加,數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的作用在1%顯著性水平下為正,驗證了假說1。

    其次,考察數(shù)字技術發(fā)展水平對各個創(chuàng)新主體創(chuàng)新效率的間接影響。檢驗數(shù)字技術作用于人力資本,間接影響區(qū)域創(chuàng)新效率的回歸見表2 的第(2)和(3)列??梢钥闯觯冢?)列中數(shù)字技術發(fā)展水平對人力資本的回歸系數(shù)在1%顯著性水平下為正,表明數(shù)字技術對人力資本的提高有顯著的正向作用;第(3)列中人力資本對創(chuàng)新效率的影響顯著為正,說明數(shù)字技術可以通過人力資本間接提升創(chuàng)新效率,驗證了假說2a。保持其他因素不變,數(shù)字技術發(fā)展水平每增加1 個單位,會直接促進創(chuàng)新效率增加0.00575 個單位,也會使得人力資本水平提高0.236 個單位,最終促進創(chuàng)新效率間接增加0.00439 個單位,而總效應為0.01014,所以,間接效應占總效應的43.3%。

    檢驗數(shù)字技術作用于金融發(fā)展,間接影響區(qū)域創(chuàng)新效率的回歸見表2 的第(4)和(5)列??梢钥闯?,第(4)列中數(shù)字技術發(fā)展水平對金融發(fā)展的回歸系數(shù)在1%顯著性水平下為正,表明數(shù)字技術對金融發(fā)展的提高有顯著的正向作用;第(5)列中金融發(fā)展對創(chuàng)新效率的影響顯著為正,說明數(shù)字技術可以通過金融發(fā)展間接提升創(chuàng)新效率,驗證了假說2b。保持其他因素不變,數(shù)字技術發(fā)展水平每增加1 個單位,會直接促進創(chuàng)新效率增加0.00792 個單位,也會使得金融發(fā)展水平提高1.221 個單位,最終促進創(chuàng)新效率間接增加0.00439 個單位,而總效應為0.01014,所以,間接效應占總效應的21.9%。

    表2 基準回歸

    檢驗數(shù)字技術作用于金融產(chǎn)業(yè)升級,間接影響區(qū)域創(chuàng)新效率的回歸見表2 的第(6)和(7)列。可以看出,第(6)列中數(shù)字技術發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)升級的回歸系數(shù)在1%顯著性水平下為正,表明數(shù)字技術對產(chǎn)業(yè)升級的提高有顯著的正向作用;第(7)列中產(chǎn)業(yè)升級對創(chuàng)新效率的影響顯著為正,說明數(shù)字技術可以通過產(chǎn)業(yè)升級間接提升創(chuàng)新效率,驗證了假說2c。保持其他因素不變,數(shù)字技術發(fā)展水平每增加1 個單位,會直接促進創(chuàng)新效率增加0.00902 個單位,也會使得產(chǎn)業(yè)升級水平提高0.171 個單位,最終促進創(chuàng)新效率間接增加0.00112 個單位,而總效應為0.01014,所以間接效應占總效應的11.0%。

    (二)內(nèi)生性討論

    本文在計量模型中考慮了一系列控制變量,以此緩解模型可能存在的內(nèi)生性問題。為進一步處理內(nèi)生性,將被解釋變量的滯后一期作為當期的工具變量,重新對模型進行估計,結果見表3??梢钥闯觯烙嫿Y果與基準回歸結果保持一致,核心解釋變量和中介變量的系數(shù)符號和顯著性均與前文相同,因而表明,考慮了內(nèi)生性問題之后,本文的研究假說依然成立。

    表3 工具變量回歸檢驗結果

    (三)異質(zhì)性分析

    企業(yè)、高校和科研院所是創(chuàng)新的三大主體,為深入研究在不同創(chuàng)新主體中,數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的影響,分別針對不同創(chuàng)新主體進行估計,結果見表4、表5 和表6。從表4 可以看出,數(shù)字技術對企業(yè)的創(chuàng)新效率在1%顯著性水平下為正,直接作用系數(shù)為0.199,說明數(shù)字技術可以通過人力資本、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級間接促進企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。從表5 可以看出,數(shù)字技術對高校的創(chuàng)新效率在1%顯著性水平下為正,直接作用系數(shù)為0.256,數(shù)字技術也可以通過人力資本、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級間接促進高校創(chuàng)新效率的提升。從表6 可以看出,數(shù)字技術對科研院所的創(chuàng)新效率在1%顯著性水平下為正,直接作用系數(shù)為0.294,說明數(shù)字技術可以通過人力資本、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級間接促進科研院所創(chuàng)新效率的提升。

    表4 數(shù)字技術影響企業(yè)創(chuàng)新效率回歸結果

    表5 數(shù)字技術影響高校創(chuàng)新效率回歸結果

    表6 數(shù)字技術影響科研院所創(chuàng)新效率回歸結果

    從數(shù)字技術對三大創(chuàng)新主體創(chuàng)新效率的作用強度上看,存在“科研院所>高校>企業(yè)”的異質(zhì)性特征,說明相較于應用研究,數(shù)字技術促進基礎研究創(chuàng)新效率提升的作用更強。

    (四)穩(wěn)健性測試

    為進一步增強研究結果的可靠性,將核心解釋變量用軟件業(yè)務總量(對數(shù)形式)來替換,進行回歸,結果見表7??梢钥闯觯诵慕忉屪兞康南禂?shù)符號和顯著性與前文回歸結果保持了較好的一致性,本文的研究假說依然成立,說明本文的研究結論是穩(wěn)健的。

    表7 穩(wěn)健性測試結果

    (五)進一步討論:分位數(shù)回歸

    為深入探討不同數(shù)字技術發(fā)展水平對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,采用分位數(shù)回歸模型對數(shù)據(jù)進行估計,結果見表8??梢钥闯觯S著數(shù)字技術發(fā)展水平的提高,數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的影響呈現(xiàn)倒“U”形的特點,即在數(shù)字技術發(fā)展水平較低時,數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的正向影響作用逐漸增大,到達臨界點之后,隨著數(shù)字技術發(fā)展水平的增加,數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的正向影響作用逐漸減小,表明數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的影響具有一定的非線性特征。

    表8 分位數(shù)回歸結果

    五、研究結論與政策建議

    (一)研究結論

    本文從理論上厘清了數(shù)字技術影響區(qū)域創(chuàng)新效率的直接路徑和間接路徑,提出了對應的研究假說,并基于中國(不含港澳臺和西藏)2010-2019 年省級面板數(shù)據(jù),實證檢驗了研究假說,發(fā)現(xiàn):第一,隨著數(shù)字技術發(fā)展水平的提高,區(qū)域的創(chuàng)新效率不斷增加,數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的作用在1%顯著性水平下為正。第二,數(shù)字技術可以通過人力資本、金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級三個途徑,間接促進創(chuàng)新效率的提升。第三,數(shù)字技術對三大創(chuàng)新主體創(chuàng)新效率的作用強度存在異質(zhì)性,表現(xiàn)出“科研院所>高校>企業(yè)”的特點,說明相較于應用研究,數(shù)字技術促進基礎研究創(chuàng)新效率提升的作用更強。第四,隨著數(shù)字技術發(fā)展水平的提高,數(shù)字技術對創(chuàng)新效率的影響呈現(xiàn)倒“U”形的特點。

    (二)政策建議

    1.加速提升數(shù)字技術發(fā)展水平

    研究制定中國數(shù)字技術發(fā)展規(guī)劃,強化對數(shù)字技術發(fā)展的戰(zhàn)略指導和政策支撐,推進公共領域補短板項目如醫(yī)療衛(wèi)生、防疫設施、應急物資保障等的數(shù)字化建設,提升醫(yī)療衛(wèi)生等社會民生重點領域的數(shù)字化、智能化水平;健全數(shù)字技術市場準入、運行、管理、創(chuàng)新、安全等法律法規(guī),營造良好的市場環(huán)境,為數(shù)字技術發(fā)展提供制度保障;以建設數(shù)字中國為契機,加強數(shù)字技術基礎設施建設,優(yōu)先布局推動數(shù)字技術發(fā)展的基礎網(wǎng)絡體系,構建傳輸高速、信息安全、覆蓋全面的新一代數(shù)字技術基礎設施,同時確保東、中、西部區(qū)域均衡發(fā)展;順應數(shù)字化的發(fā)展趨勢,大力發(fā)展以數(shù)字技術為核心的新興業(yè)態(tài),深入推進區(qū)塊鏈、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代數(shù)字技術發(fā)展,提高數(shù)字技術與三大產(chǎn)業(yè)的融合水平,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術的融合創(chuàng)新發(fā)展。

    2.因勢利導出臺針對性創(chuàng)新政策

    針對不同創(chuàng)新主體的創(chuàng)新特點,制定差異化的創(chuàng)新引導政策,充分釋放各個創(chuàng)新主體的創(chuàng)新活力,不斷提高三大創(chuàng)新主體的創(chuàng)新效率。對于科研院所和高校,在鼓勵理論創(chuàng)新、基礎創(chuàng)新和原始創(chuàng)新的基礎上,引導與企業(yè)深入合作,積極開展應用創(chuàng)新研究,支持高校與企業(yè)開展更高水平的產(chǎn)教融合創(chuàng)新試點,將理論創(chuàng)新成果順暢高效地轉化為社會的生產(chǎn)力和經(jīng)濟效益,并用成果轉化收益反哺基礎創(chuàng)新,實現(xiàn)產(chǎn)學研深度融合、螺旋上升;對于企業(yè),大力支持企業(yè)緊密結合數(shù)字化發(fā)展潮流,制定數(shù)字化創(chuàng)新的發(fā)展策略,借力數(shù)字技術的迅猛發(fā)展,將企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新中存在的瓶頸問題及時“反饋”給科研機構,通過合作推進、外包等方式,共同破解企業(yè)發(fā)展中遇到的創(chuàng)新難題,強化企業(yè)的自主創(chuàng)新能力和合作創(chuàng)新水平。最終,實現(xiàn)科研院所、高校、企業(yè)三大創(chuàng)新主體之間的良性互動和互利共贏。

    3.合理配置數(shù)字技術相關資源

    作為一種新興技術,要充分發(fā)揮數(shù)字技術對于創(chuàng)新效率的促進作用,必須為其提供相應的配套資源,如合理的人力資本結構、充足的金融支持、與發(fā)展水平相適應的產(chǎn)業(yè)配套等。因此,中國在提升數(shù)字技術發(fā)展水平的同時,必須同步優(yōu)化為數(shù)字技術發(fā)展提供重要支撐的要素配置,提高核心要素資源的發(fā)展水平。通過擴大高等教育的規(guī)模,提高高等教育的質(zhì)量,深化職業(yè)培訓的內(nèi)容,強化公民終身學習的意識,不斷提升人力資本水平特別是優(yōu)化人力資本結構,提高高技能勞動力占勞動力總量的比重;加快金融業(yè)發(fā)展,加速數(shù)字金融新業(yè)態(tài)成長,支持金融業(yè)務向數(shù)字技術傾斜,為數(shù)字技術創(chuàng)新提供充足的資金支撐;根據(jù)數(shù)字技術發(fā)展的實際水平,及時優(yōu)化升級產(chǎn)業(yè)結構,積極促進數(shù)字技術與其他產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術的同頻共振。

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