數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新
——基于融資和知識產(chǎn)權保護的角度

吳 贏 張 翼

一、引言

中共十八提出實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，強調(diào)科技創(chuàng)新必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置。根據(jù)《國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》的規(guī)劃，我國將逐步提高國家創(chuàng)新能力，并在2050年建設成世界科技創(chuàng)新強國，成為世界主要科學中心和創(chuàng)新高地。因此，如何促進創(chuàng)新成為學術界關注的一個焦點(柳卸林等，2017；張杰等，2020；蘇昕、周升師，2019)。同時，隨著數(shù)字技術的發(fā)展及運用，數(shù)字經(jīng)濟在國民經(jīng)濟發(fā)展中扮演著越來越重要的角色。根據(jù)《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告2020》的研究，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模在2019年達到35.8萬億元，占當年GDP的36.4%。然而，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟社會的影響具有兩面性(Chen，2020；姜松、徐鑫，2020；趙濤等，2020)。在此背景下，研究數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響，厘清其背后的影響機制，對構建數(shù)字經(jīng)濟時代區(qū)域創(chuàng)新體系及實現(xiàn)國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的意義。

我們認為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以促進區(qū)域創(chuàng)新。一方面，創(chuàng)新過程及創(chuàng)新產(chǎn)出的特點，使得創(chuàng)新活動面臨較大的融資約束(Hall and Lerner,2010)。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中伴隨著信息的快速流動，降低了信息的搜尋成本，從而有利于降低經(jīng)濟主體之間的信息不對稱(祁懷錦等，2020)。信息不對稱的降低可以幫助投資者更好地對創(chuàng)新項目的可行性及創(chuàng)新主體的信用情況進行評估，有利于創(chuàng)新主體獲得外部融資，緩解創(chuàng)新活動面臨的融資約束，從而促進區(qū)域創(chuàng)新。另一方面，創(chuàng)新產(chǎn)出作為一個非競爭性知識產(chǎn)品，良好的知識產(chǎn)權保護可以為創(chuàng)新活動提供有效的激勵(Kanwar and Evenson，2003；Fang et al.,2017)。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展使得創(chuàng)新成果被侵占的風險及面臨的損失變大，這使得創(chuàng)新主體會更加主動地使用知識產(chǎn)權法律賦予自己的權利去維護創(chuàng)新利益，從而提高知識產(chǎn)權法律的執(zhí)行水平，增強區(qū)域知識產(chǎn)權保護的力度，促進區(qū)域創(chuàng)新。

根據(jù)我國專利法，專利可以分為發(fā)明型專利、實用型專利和外觀型專利。不同類型專利的原創(chuàng)性及投入的資源存在較大的差異(Fang et al.,2017；Tan et al.,2020；Kong et al.,2020)，這使得數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新的影響可能在不同類型的創(chuàng)新之間存在差異(溫珺等，2019)。此外，不同地區(qū)之間數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展程度也不同(趙濤等，2020；劉軍等，2020)，這可能使得數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響在不同地區(qū)之間存在差異。

基于上述問題，本文構建了2011-2018年地級市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，采用專利申請量來量化區(qū)域創(chuàng)新，研究了數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間顯著的正相關，數(shù)字經(jīng)濟促進了區(qū)域創(chuàng)新。進一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對不同類型的創(chuàng)新產(chǎn)出都具有顯著的促進作用；數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間的關系在不同地區(qū)之間并不存在顯著的差異。

本文關于數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新影響的研究在以下三個方面有所貢獻：第一，本文在考慮經(jīng)濟金融因素對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有滯后效應的基礎上，以專利的申請量來量化創(chuàng)新產(chǎn)出，采用工具變量處理可能存在的內(nèi)生性問題，研究了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新的影響及相應的影響機制，進一步拓展了現(xiàn)有關于數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間關系的研究(溫珺等，2019；熊勵、蔡雪蓮，2020；李雪等，2021)。第二，豐富了區(qū)域創(chuàng)新領域內(nèi)的研究(Cook et al.,1997; Li,2009; Fleming et al.,2007；楊思瑩、李政，2020)。我們的研究結果表明，在研究區(qū)域創(chuàng)新時，當?shù)氐臄?shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平是一個需要考慮的關鍵因素。第三，本文的研究為數(shù)字經(jīng)濟時代區(qū)域創(chuàng)新體系的構建提供了可行的政策路徑。

二、文獻回顧及研究假設的提出

(一)文獻回顧

與本文相關的文獻主要是關于數(shù)字經(jīng)濟和區(qū)域創(chuàng)新的研究，我們將從這兩方面回顧相關已有文獻。

數(shù)字經(jīng)濟的研究主要關注于數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的測算及數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟社會的影響。就數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的測算而言，數(shù)字經(jīng)濟的定義是影響數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測量的關鍵因素(Bukht and Heeks，2018；García-Herrero and Xu,2018；Brynjolfsson and Collis,2019;Chen,2020)。數(shù)字經(jīng)濟狹義的定義為信息通信技術部門的經(jīng)濟活動，而數(shù)字經(jīng)濟廣義的定義為涉及到數(shù)字技術的所有經(jīng)濟活動(Chen,2020)。數(shù)字經(jīng)濟不同的定義使得數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的測算存在較大的差異(Bukht and Heeks，2018；Chen,2020)。同時，不同的數(shù)字經(jīng)濟測量方式也是影響數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測算的重要因素(García-Herrero and Xu,2018; 許憲春、張美惠，2020)。就數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟社會的影響而言，數(shù)字經(jīng)濟的影響具有兩面性。一方面，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以提高勞動力配置效率(叢屹、俞伯陽，2020)和就業(yè)質(zhì)量(王文，2020)、提高消費者剩余(Brynjolfsson et al.,2003)，促進區(qū)域創(chuàng)新(溫珺等，2019；熊勵、蔡雪蓮，2020；李雪等，2021)，縮小城鄉(xiāng)收入差距(柳江等，2020)，提高經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量(趙濤等，2020)。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可能帶來用戶信息泄露(Chen,2020)、雇員合法權益受損(Coyle,2017)、企業(yè)采用定價歧視引發(fā)過度競爭，降低產(chǎn)品質(zhì)量(王世強等，2020)，阻礙實體經(jīng)濟發(fā)展(姜松、孫玉鑫，2020)等負面影響。

上述研究數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟社會影響的文獻中，三篇關于數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新影響的文獻與本文研究比較相近(溫珺等，2019；熊勵、蔡雪蓮，2020；李雪等，2021)。這些研究分別從地級市層面(溫珺等，2019；熊勵、蔡雪蓮，2020)和省級層面(李雪等，2021)探討了數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟有利于區(qū)域創(chuàng)新水平的提高。然而，上述研究存在以下問題：(1)沒有解決數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間可能存在的內(nèi)生性問題，如數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間可能互為因果；(2)采用專利授權數(shù)量來衡量當年的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出并不合適，因為專利的申請和授權存在一個較長的時間差，比如中國專利申請和授權之間的時間差平均為1.5年(Kong et al.,2020)，當年獲得授權的專利并不能反映出當年的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出水平；(3)識別數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新影響的模型并不合適，他們研究了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對當期區(qū)域創(chuàng)新的影響；然而，創(chuàng)新過程需要一定的時間，經(jīng)濟金融因素對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有滯后效應(Adhikari and Agrawal,2016；Chang et al.,2019；Kong et al., 2020；曹春方、張超，2020)，當年的經(jīng)濟金融活動一般并不能影響當期的創(chuàng)新產(chǎn)出。因此，有必要解決這些現(xiàn)有研究存在的問題，對數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間的關系進行更深入的研究，為數(shù)字經(jīng)濟時代區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的構建提供可靠的理論支持。

區(qū)域創(chuàng)新的研究主要集中在影響區(qū)域創(chuàng)新的因素及區(qū)域創(chuàng)新所帶來的經(jīng)濟后果。就影響區(qū)域創(chuàng)新的因素而言，現(xiàn)有研究表明科研機構(Gunasekara, 2006)、企業(yè)(趙慶，2017)作為創(chuàng)新主體一直是影響區(qū)域創(chuàng)新的關鍵因素。同時，適當?shù)膮^(qū)域創(chuàng)新政策(Li, 2009)、外商投資強度(Fu, 2008)、金融發(fā)展水平(趙增耀等，2016)、基礎設施建設(卞元超等，2019；楊思瑩、李政，2020)等也會影響區(qū)域創(chuàng)新水平。區(qū)域創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響是區(qū)域創(chuàng)新領域的另一個關注點(Romer,1986; Torres-Preciado et al.,2014;張凡，2019)。如 Torres-Preciado et al.(2014)以墨西哥為研究對象，采用空間計量方法，研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長具有一個顯著的正向效應。張凡(2019)同樣使用空間計量模型研究了區(qū)域創(chuàng)新效率與經(jīng)濟增長的關系，發(fā)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新效率可以促進區(qū)域經(jīng)濟增長，但不及勞動力和資本的影響大，尚未成為區(qū)域經(jīng)濟增長的主要動力。隨著數(shù)字技術基礎設施的建設及數(shù)字技術的發(fā)展運用，數(shù)字經(jīng)濟成為較為活躍的經(jīng)濟因素。本文關于數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間關系的探討將進一步地豐富區(qū)域創(chuàng)新領域內(nèi)的研究。

(二)研究假設的提出

外部融資的獲得對創(chuàng)新活動具有重要的作用(Kerr and Nanda,2015；Kim et al.,2016)。創(chuàng)新是一個長期、高風險但回報較高的過程(Holmstrom,1989)。創(chuàng)新過程本身固有的這些特點使得創(chuàng)新主體一般難以使用自有資金進行持續(xù)的創(chuàng)新活動，需要從外部為創(chuàng)新活動融資。同時，外部投資者與創(chuàng)新主體之間存在著信息不對稱。相對于外部投資者，創(chuàng)新主體對創(chuàng)新項目成功的可能性及創(chuàng)新項目的特質(zhì)有著更多的信息(Hall and Lerner,2010),這使得外部投資者難以對創(chuàng)新項目的價值做出相對準確的判斷，從而使得創(chuàng)新活動面臨較大的融資約束。此外，創(chuàng)新主體對自身的信用水平也擁有更多的信息。外部投資者和創(chuàng)新主體之間的信息不對稱阻礙了創(chuàng)新主體從外部為創(chuàng)新項目融資。數(shù)字經(jīng)濟時代，大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)和云計算等信息技術的運用，促進了信息的高速流動，能夠有效地緩解不同經(jīng)濟主體之間的信息不對稱(祁懷錦等，2020)。如投資者可以通過大數(shù)據(jù)等手段搜集相關信息評價創(chuàng)新項目成功的可能性及相應的經(jīng)濟價值，降低投資者和創(chuàng)新主體之間關于創(chuàng)新項目的信息不對稱。此外，數(shù)字經(jīng)濟背景下，創(chuàng)新主體個人違約可能性可以通過信息技術獲得其日常的電子業(yè)務數(shù)據(jù)得到有效的評估，如螞蟻金服可以根據(jù)用戶交易信息提供征信服務。數(shù)字經(jīng)濟使得創(chuàng)新主體相關信息的搜尋具有快速且低成本的特點，這將有效的緩解投資者與創(chuàng)新主體之間的信息不對稱。信息不對稱的降低有利于緩解經(jīng)濟主體面臨的融資約束(姜付秀等，2019)，使其能夠以較低成本獲得外部融資(Derrien et al.,2016)。因此，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展有利于創(chuàng)新主體為創(chuàng)新項目融資，緩解創(chuàng)新項目面臨的融資約束，從而提高創(chuàng)新產(chǎn)出。

知識產(chǎn)權保護是影響創(chuàng)新的另一個重要的因素(Kanwar and Evenson，2003；Fang et al., 2017；吳超鵬、唐菂，2016)。創(chuàng)新的前期需要資金、人力資本等資源的投入，無論創(chuàng)新成功與否，這些資源大部分變?yōu)槌翛]成本。知識產(chǎn)權的存在使得創(chuàng)新主體可以在一定時期內(nèi)獲得一定的壟斷利潤，彌補創(chuàng)新的前期投入(Léger，2005)。然而，創(chuàng)新成果是一個非競爭性知識產(chǎn)品，并不能排除其他利益相關者的使用(Kanwar and Evenson，2003)。沒有較好的知識產(chǎn)權保護，其他利益相關者可以竊取創(chuàng)新成果而不用付出相應的創(chuàng)新成本，對創(chuàng)新成果“免費搭便車”的現(xiàn)象會比較普遍，這將降低創(chuàng)新主體的創(chuàng)新動力(Smith and Mann,2004)。因此，較好的知識產(chǎn)權保護有利于提高創(chuàng)新產(chǎn)出(Fang et al.,2017)。數(shù)字經(jīng)濟時代，信息資源快速傳播，使得創(chuàng)新成果的獲取更加的方便、快捷和低成本，創(chuàng)新成果面臨著更大被占用的可能性(溫珺等，2019)。其次，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，擴大了市場的范圍，使得新產(chǎn)品面臨更多的顧客和更高的需求，提高了創(chuàng)新帶來的價值(Chen, 2020)。這也意味著數(shù)字經(jīng)濟背景下創(chuàng)新成果被侵占的創(chuàng)新主體面臨著較以前更大的損失。因此，為了保護創(chuàng)新產(chǎn)出帶來的收益，創(chuàng)新主體相對以前有更強的主動性通過知識產(chǎn)權法律賦予自己的權利去處理創(chuàng)新成果被侵占的問題，有利于提高知識產(chǎn)權保護法律的執(zhí)行水平。知識產(chǎn)權法律的制定和知識產(chǎn)權法律的執(zhí)行水平是知識產(chǎn)權保護的兩個重要方面(Ang et al.,2014)。數(shù)字經(jīng)濟背景下，創(chuàng)新主體主動利用知識產(chǎn)權法律賦予自己的合法權利去維護自己的創(chuàng)新利益，有利于地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平的提高，從而促進區(qū)域創(chuàng)新。

基于上述分析，我們認為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以通過為創(chuàng)新項目融資和提高地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平來促進區(qū)域創(chuàng)新。我們提出以下假設。

假設：數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展促進了區(qū)域創(chuàng)新。

三、研究設計

(一)數(shù)據(jù)和樣本選擇

本文以2011-2018年全部地級市為初始樣本。地級市專利數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務平臺(CNRDS)中的創(chuàng)新專利研究子庫。宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務平臺中的城市統(tǒng)計子庫、國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)中的區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫及CEIC數(shù)據(jù)庫中的中國經(jīng)濟數(shù)據(jù)子庫。我們按照以下標準對樣本進行篩選：(1)剔除相關變量數(shù)據(jù)缺失的樣本；(2)為緩解極端值對研究的影響，對所有連續(xù)變量在1%和99%的分位點進行縮尾處理。最終，本文得到247個地級市的1624個觀測值。

(二)變量的度量

1.區(qū)域創(chuàng)新

區(qū)域創(chuàng)新主要采用專利數(shù)量和新產(chǎn)品銷售額來量化(Li,2009; 溫珺等，2019；李雪等，2021)。以新產(chǎn)品銷售額來量化創(chuàng)新存在以下兩個問題：(1)產(chǎn)品銷售額難以區(qū)分創(chuàng)新類型；(2)宏觀數(shù)據(jù)中新產(chǎn)品銷售額統(tǒng)計的是規(guī)模以上企業(yè)的新產(chǎn)品銷售額，只能反映出區(qū)域內(nèi)小部分創(chuàng)新主體的創(chuàng)新產(chǎn)出，用來量化整體區(qū)域創(chuàng)新并不合適。因此，專利可以作為量化區(qū)域創(chuàng)新的一個較好指標(Li,2009)?，F(xiàn)有使用專利來衡量創(chuàng)新的研究，一般采用專利數(shù)量和專利引用率來分別衡量創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量(Chang et al.,2019;Kong et al.,2020;Tan et al.,2020)。然而，省級知識產(chǎn)權局只公布區(qū)域內(nèi)各地級市當年的專利申請數(shù)量和專利授權數(shù)量，并沒有公布專利的引用信息，這使得本文只能使用專利數(shù)量來量化區(qū)域創(chuàng)新。此外，專利從申請到授權有一個時間滯后，在我國一個專利從申請到獲得授權的平均年限為1.5年(Kong et al.,2020)。因此，專利的申請數(shù)量更能夠較好地反映出當期的創(chuàng)新產(chǎn)出。此外，根據(jù)我國專利法，專利分為發(fā)明型專利、實用型專利和外觀型專利。發(fā)明型專利的創(chuàng)新性最強，主要涉及到新技術的產(chǎn)生。實用型專利原創(chuàng)性不高，主要注重現(xiàn)有技術的運用。外觀型專利主要是產(chǎn)品外觀設計創(chuàng)新，創(chuàng)新程度最低。一般對創(chuàng)新的量化，只關注創(chuàng)新程度較高的發(fā)明型專利和實用型專利(Kong et al.,2020；Tan et al.,2020)。鑒于此，我們采用地級市發(fā)明型專利和實用型專利申請數(shù)量之和來量化當年區(qū)域的創(chuàng)新產(chǎn)出，以期較為準確地衡量區(qū)域創(chuàng)新。最后，借鑒Kong et al.(2020)和Chang et al.(2019)的做法，我們對專利數(shù)量取對數(shù)來量化區(qū)域創(chuàng)新(Innovation)。

2.數(shù)字經(jīng)濟

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的測算并沒有權威的指標?，F(xiàn)有關于地級市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的測算一般選取與數(shù)字經(jīng)濟相關的宏觀經(jīng)濟指標來構建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(趙濤等，2020；溫珺等，2019；李雪等，2021)。雖然熊勵、蔡雪蓮(2020)以長三角城市群實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響，但他們并沒有構建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的綜合指標，只是以大學生數(shù)量、高新技術企業(yè)數(shù)量、科學技術支出、科研人員數(shù)量及互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入數(shù)來表征數(shù)字經(jīng)濟的不同層面。然而，這些指標較難反映出一個地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的綜合情況。因此，借鑒趙濤等(2020)和溫珺等(2019)的研究，我們構建了地級市數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)去衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。上述兩篇文章在構建數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)的基本指標類似，主要區(qū)別在于溫珺等(2019)在考慮數(shù)字基礎設施時以固定電話用戶數(shù)作為數(shù)字基礎設施的一個指標。數(shù)字經(jīng)濟是以先進的信息通信技術為基礎發(fā)展起來的，固定電話作為較為落后的通信方式對經(jīng)濟的影響正在逐漸減弱(黃群慧等，2019)，固定電話用戶數(shù)作為數(shù)字基礎設施并不合適。因此，在選取構建數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)的基礎指標時，我們參考趙濤等(2020)的研究。具體來講，我們采用互聯(lián)網(wǎng)普及率(百人互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù))、移動電話普及率(百人中移動電話用戶數(shù))、相關從業(yè)人員(計算機服務業(yè)和軟件從業(yè)人員占總人口比例)、相關產(chǎn)出(人均電信業(yè)務量)和數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)(螞蟻金服集團和北京大學數(shù)字金融研究中心編制的普惠金融指數(shù))作為構建數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)的基礎指標。

確定了構建地級市數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)的基礎指標后，借鑒劉軍等(2020)測量省級數(shù)字經(jīng)濟的研究，我們采用線性無量綱法中的閾值法對上述5個基礎指標的原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。然后，借鑒趙濤等(2020)的研究，我們采用主成分分析法對已經(jīng)標準化的5個指標降維處理，獲得地級市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。最后,我們對地級市數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)進行對數(shù)化處理(Deconomic)。

3.控制變量

借鑒以往研究，本文控制以下影響區(qū)域創(chuàng)新的變量：(1)經(jīng)濟發(fā)展水平(AGDP)，良好的經(jīng)濟發(fā)展水平可以為區(qū)域創(chuàng)新提供必要的物質(zhì)基礎，我們采用人均GDP取對數(shù)去控制經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新的影響(Papageorgiadis and Sharma,2016)。(2)產(chǎn)業(yè)結構(Structure),我們采用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比去控制產(chǎn)業(yè)結構對區(qū)域創(chuàng)新的影響(溫珺等，2019)。(3)外商投資水平(FDI)，外商投資可能會帶來技術上的溢出(Fu ,2008)，我們采用外商投資占GDP的比來控制外商投資對區(qū)域創(chuàng)新的影響。(4)城鎮(zhèn)化水平(Town)，城鎮(zhèn)化的發(fā)展也會對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生影響(卞元超等，2019)，我們采用地級市建設用地面積占市轄區(qū)面積的比來控制城鎮(zhèn)化對區(qū)域創(chuàng)新的影響。(5)政府對創(chuàng)新的資助(Fund)，政府的創(chuàng)新資助可以提高創(chuàng)新績效(Xu et al.,2020)，我們采用政府科學技術支出占財政總支出的比來量化地級市政府的創(chuàng)新資助。(6)工資水平(Wage)，高工資將為科研創(chuàng)新提供有效的激勵(Kong et al., 2020)，我們采用地級市人均工資取對數(shù)來控制工資水平對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。(7)人力資本(Human)，人力資本是影響區(qū)域創(chuàng)新的一個重要因素(李雪等，2021)，我們采用區(qū)域內(nèi)高等院校在校生人數(shù)占當?shù)乜側丝诘谋壤齺砜刂迫肆Y本水平對區(qū)域創(chuàng)新的影響。

(三)實證模型

參考Kong et al.(2020)的研究，我們構建了以下模型研究數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響。

Innovationi,t+1=β0+β1Deconomici,t+β2AGDPi,t+β3Structurei,t

+β4Towni,t+β5FDIi,t+β6Fundi,t+β7Wagei,t

(1)

+β8Humani,t+μi+νt+εi,t

其中，i表示地級市，t表示年份。由于創(chuàng)新需要一定的時間，我們使用t+1期的創(chuàng)新產(chǎn)出作為被解釋變量(Chang et al., 2019; Kong et al.,2020)。此外，模型中還包括了地級市固定效應(μ)去控制無法觀測且不隨時間變化的地級市特征和年份固定效應(υ)去控制一般時間趨勢。我們感興趣的系數(shù)為β1，根據(jù)假設，預期β1的回歸系數(shù)顯著為正。

四、實證檢驗

(一)變量的描述性統(tǒng)計

表1報告了本文變量的描述性統(tǒng)計結果。由表可知，區(qū)域創(chuàng)新(Innovation)的最小值為3.64，最大值為10.20，說明地區(qū)間創(chuàng)新產(chǎn)出存在較大差異。其次，數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)(Deconomic)的最小值為0.63，最大值為2.38，表明區(qū)域間的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不平衡。從圖1可以發(fā)現(xiàn)，雖然整體上，數(shù)字經(jīng)濟在不同地區(qū)的發(fā)展呈現(xiàn)上升趨勢，但東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展進程明顯高于中西部地區(qū)，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展進程較為接近。這也與實際情況相符，東部地區(qū)具有較好的信息通信基礎設施及技術儲備，信息科技巨頭也一般位于東部(如華為、騰訊和阿里巴巴等)，使得東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展更快。(1)根據(jù)國家統(tǒng)計局三大地帶的劃分東部地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、山東省、江蘇省、浙江省、上海市、福建省、廣東省、海南省，遼寧??；中部地區(qū)包括吉林省、黑龍江省、河南省、山西省、安徽省、湖北省、湖南省和江西??；其他為西部地區(qū)。具體可見國家統(tǒng)計局網(wǎng)站地區(qū)數(shù)據(jù)統(tǒng)計里面的三大地帶劃分：https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103。同時，我們可以看到，政府的創(chuàng)新資助(Fund)也存在較大差異，政府創(chuàng)新資助投入最多的樣本占到財政支出的20.68%，而最少的僅占財政支出的0.10%。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

圖1 東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展情況

(二)主回歸

表2 報告了模型(1)的回歸結果。表2的第1列，我們沒有加入控制變量，只使用數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新進行回歸，數(shù)字經(jīng)濟(Deconomic)的回歸系數(shù)為正值且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展促進了區(qū)域創(chuàng)新。表2的第2列，我們控制了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平(AGDP)、產(chǎn)業(yè)結構(Structure)和城鎮(zhèn)化水平(Town)，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)仍舊顯著為正。表2的第3列，我們加入了所有控制變量進行回歸，數(shù)字經(jīng)濟(Deconomic)的回歸系數(shù)為正值且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這支持了本文的研究假設即數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展促進了區(qū)域創(chuàng)新。同時，從經(jīng)濟學意義上來講，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提高1%，使得區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出增加1.05%。

表2 數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響

就控制變量而言，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展(AGDP)有利于區(qū)域創(chuàng)新水平的提高(Papageorgiadis and Sharma,2016)。同時，我們可以發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟中的占比提高(Structure)促進了區(qū)域創(chuàng)新，這與溫珺等(2019)的發(fā)現(xiàn)一致。此外，更高的地區(qū)工資水平(Wage)可以為創(chuàng)新提供更好的激勵(Kong et al.,2020)。最后，地區(qū)人力資本(Human)在區(qū)域創(chuàng)新中同樣扮演著重要角色，是提高區(qū)域創(chuàng)新水平的一個關鍵因素。

(三)穩(wěn)健性檢驗

表3報告了穩(wěn)健性檢驗的結果。在第1列，我們改變了區(qū)域創(chuàng)新的衡量方式，將外觀型創(chuàng)新也考慮在內(nèi)。以發(fā)明型專利、實用型專利和外觀型專利申請數(shù)量的總和取對數(shù)來量化區(qū)域創(chuàng)新(Innovation1)。由回歸結果可知，數(shù)字經(jīng)濟(Deconomic)的回歸系數(shù)為正值且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，仍舊支持本文的假設。第2列，考慮到創(chuàng)新成果可能需要更多的時間才能研發(fā)成功，借鑒Chang et al.(2019)的研究，將區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出前置兩期(Innovation2)?；貧w結果表明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展顯著地提高了區(qū)域創(chuàng)新水平。第3列，考慮到高鐵作為我國近些年重大的基礎設施建設，促進了地區(qū)之間生產(chǎn)要素的流動，對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生了重大影響(卞元超等，2019；楊思瑩、李政，2020)，我們進一步控制了高鐵開通對區(qū)域創(chuàng)新的影響。具體而言，我們設置了一個虛擬變量HRS來量化高鐵開通對區(qū)域創(chuàng)新的影響，地級市高鐵開通當年及以后年份HRS的取值為1，否則為0。由回歸結果可知，在控制高鐵對區(qū)域創(chuàng)新可能產(chǎn)生的影響后，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)顯著為正，仍舊支持本文的研究假設。

表3 穩(wěn)健性檢驗

(四)內(nèi)生性問題處理

上述的研究結果表明，數(shù)字經(jīng)濟促進了區(qū)域創(chuàng)新。然而，區(qū)域創(chuàng)新水平的提高也可以為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提供重要的技術支持，從而提高了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平。因此，互為因果的內(nèi)生性問題可能會影響本文的研究結果。借鑒黃群慧等(2019)和趙濤等(2020)的研究，我們采用工具變量的方法處理可能存在的內(nèi)生性問題。具體來講，我們采用2000年地級市每百萬人擁有郵局數(shù)量作為地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的工具變量。一方面，郵局作為固定電話普及前人們信息溝通的主要方式，也是鋪設固定電話的執(zhí)行部門，郵局的分布會通過使用習慣和技術水平影響后續(xù)互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展與應用，滿足工具變量相關性要求(黃群慧等，2019；趙濤等，2020)。另一方面，歷史上的郵局數(shù)量并不會影響到如今的區(qū)域創(chuàng)新活動，滿足工具變量排他性要求。此外，該工具變量是一個截面數(shù)據(jù)，只有2000年的數(shù)據(jù)，無法直接應用于面板數(shù)據(jù)的實證分析。參考黃群慧等(2019)和趙濤等(2020)的研究，本文引入一個隨時間變化的變量來構造面板工具變量。具體來講，我們以上一年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶比例與地級市每百萬人擁有郵局數(shù)量的交互項作為工具變量(IVDeconomic)，并對該變量取對數(shù)。

工具變量回歸的第一階段結果如表4的第1列所示，工具變量(IVDeconomic)對數(shù)字經(jīng)濟的回歸結果顯著為正值，兩者之間具有很強的相關性。同時，Cragg-Donald Wald F值為129.93，表明弱工具變量的問題并不存在。工具變量回歸的第二階段結果如表4的第2列所示，數(shù)字經(jīng)濟(Deconomic)的回歸系數(shù)為正值且在5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展促進了區(qū)域創(chuàng)新。

表4 內(nèi)生性問題處理

(五)機制檢驗

我們在前文指出，數(shù)字經(jīng)濟可以通過為區(qū)域創(chuàng)新融資和提高區(qū)域知識產(chǎn)權保護水平來促進區(qū)域創(chuàng)新。本文在該部分研究數(shù)字經(jīng)濟影響區(qū)域創(chuàng)新的機制。借鑒葉康濤等(2018)的研究，我們采用如下方式進行機制檢驗。

Channeli,t+1=γ0+γ1Deconomici,t+γ2AGDPi,t+γ3Structurei,t

+γ4Towni,t+γ5FDIi,t+γ6Fundi,t+γ7Wagei,t

(2)

+γ8Humani,t+μi+νt+εi,t

Innovationi,t+1=β0+β1Deconomici,t+β2Channeli,t+β3AGDPi,t

+β4Structurei,t+β5Towni,t+β6FDIi,t+β7Fundi,t

(3)

+β8Wagei,t+β9Humani,t+μi+νt+εi,t

上式中i表示地級市，t表示年份。Channel為相應的機制變量，其他變量的定義和公式(1)相同。當我們檢驗數(shù)字經(jīng)濟是否可以通過為創(chuàng)新提供融資來促進區(qū)域創(chuàng)新，Channel表示融資機制，采用地級市金融機構年末總貸款除以GDP來量化(Finance)。當研究數(shù)字經(jīng)濟是否可以通過提高知識產(chǎn)權保護水平來促進區(qū)域創(chuàng)新時，Channel表示知識產(chǎn)權保護機制。借鑒吳超鵬、唐菂(2016)的研究，采用地級市法院關于知識產(chǎn)權一審案件的數(shù)量加1取對數(shù)來量化(IPP)。這是由于我國產(chǎn)權保護和法律體系建設相對于發(fā)達國家處于較低的水平(Allen et al.,2005)，較少的知識產(chǎn)權案件數(shù)量并不是當?shù)刂R產(chǎn)權保護水平較高的體現(xiàn)，而是知識產(chǎn)權保護水平較低的體現(xiàn)。因此，采用法院關于知識產(chǎn)權一審案件數(shù)來量化區(qū)域知識產(chǎn)權保護水平具有較大的合理性。知識產(chǎn)權一審案件數(shù)的數(shù)據(jù)手工搜集于北大法寶數(shù)據(jù)庫。

當數(shù)字經(jīng)濟可以通過上述兩個機制影響區(qū)域創(chuàng)新時，模型(2)的回歸中，數(shù)字經(jīng)濟對相關機制的回歸系數(shù)應該顯著為正。同時，模型(3)的回歸中，在相應的機制變量回歸系數(shù)顯著為正的基礎上，數(shù)字經(jīng)濟回歸系數(shù)的顯著性應該降低或者回歸系數(shù)的絕對值相對于表4第2列的回歸系數(shù)減小。

表5報告了機制檢驗的回歸結果。如表5的第1列所示，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)為正值且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展有利于區(qū)域創(chuàng)新融資。同時，如表5的第2列所示，數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域知識產(chǎn)權保護水平的回歸結果顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提高了區(qū)域知識產(chǎn)權保護水平。最后，表5第3列報告了模型(3)的回歸結果，可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新融資(Finance)和知識產(chǎn)權保護(IPP)顯著地正向影響區(qū)域創(chuàng)新水平。同時，雖然數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的回歸系數(shù)仍舊顯著為正，但是回歸系數(shù)的值相對于表4的第2列減少。上述結果表明，數(shù)字經(jīng)濟可以通過為區(qū)域創(chuàng)新融資和提高區(qū)域知識產(chǎn)權保護水平來促進區(qū)域創(chuàng)新。

表5 數(shù)字經(jīng)濟影響區(qū)域創(chuàng)新的機制

(六)進一步研究

1.不同創(chuàng)新類型

根據(jù)我國專利法，專利可以分為發(fā)明型專利、實用型專利和外觀型專利，三者創(chuàng)新程度存在較大差異。發(fā)明型專利是對產(chǎn)品、工藝或其他改進所提出的新的技術方案。實用型專利是指對產(chǎn)品的形狀、結構或者其結合所提出的適用于實用的新技術方案。外觀型專利則指對產(chǎn)品整體或局部的形狀、圖案或其結合及色彩與形狀、圖案結構所做出的富有美感且適用于工業(yè)應用的新設計。其中，發(fā)明型專利創(chuàng)新程度最高、實用型專利次之，外觀型專利最低(Tan et al.,2020; Kong et al., 2020)。由于三種專利的創(chuàng)新性不同，研發(fā)過程中投入的資源也具有差異。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可能對不同類型的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生異質(zhì)性影響(溫珺等，2019)。表6的前3列為數(shù)字經(jīng)對三種區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。其中，Invent為發(fā)明型專利申請數(shù)量取對數(shù)，Utility為實用型專利申請數(shù)量取對數(shù)，Enternal為外觀型專利申請數(shù)量取對數(shù)。由回歸結果可知，數(shù)字經(jīng)濟對不同類型區(qū)域創(chuàng)新的影響都顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展顯著地提高了三種區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出。這與溫珺等(2019)的研究有所區(qū)別，他們發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對外觀型創(chuàng)新的影響并不顯著。然而，相對于發(fā)明型創(chuàng)新和實用型創(chuàng)新，外觀型創(chuàng)新研發(fā)所投入的資源最少，創(chuàng)新程度最低，創(chuàng)新過程更短。這使得創(chuàng)新主體可以更快地將創(chuàng)新產(chǎn)出運用到產(chǎn)品生產(chǎn)中，獲得創(chuàng)新收益，搶占市場份額。因此，數(shù)字經(jīng)濟時代，創(chuàng)新主體進行外觀型創(chuàng)新具有技術上和經(jīng)濟上的合理性。

2.不同區(qū)域

從描述性統(tǒng)計部分的圖1，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展進程在不同地區(qū)之間并不均衡，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展進程較快，而中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展進程較為相近。因此，數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響可能在不同地區(qū)具有異質(zhì)性。為了檢驗數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間的關系是否在不同地區(qū)存在的顯著差異，我們將樣本分為東部地區(qū)和非東部地區(qū)，使用模型(1)來研究數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響。表6的第4列報告了數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響在東部地區(qū)的回歸結果。表6的第5列報告了數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響在非東部地區(qū)的回歸結果。由實證結果可知，數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響在東部地區(qū)和非東部地區(qū)都顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響在不同地區(qū)之間并不存在顯著的差異。

表6 進一步研究

五、研究結論及政策建議

構建數(shù)字經(jīng)濟時代區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)具有重要意義。本文采用2011-2018年地級市數(shù)據(jù)構建了地級市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，研究了數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟促進了區(qū)域創(chuàng)新。

在改變區(qū)域創(chuàng)新的衡量方式，改變識別模型，控制高鐵對區(qū)域創(chuàng)新的影響后，本文的研究結論仍然成立。使用地級市歷史上的郵局數(shù)量作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的工具變量，采用2SLS工具變量回歸，我們識別了數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新之間的因果關系。機制檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟可以通過為創(chuàng)新活動融資和提高區(qū)域知識產(chǎn)權保護水平來促進區(qū)域創(chuàng)新。進一步，我們考慮數(shù)字經(jīng)濟對不同類別區(qū)域創(chuàng)新的影響，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟顯著的促進區(qū)域的發(fā)明型創(chuàng)新、實用型創(chuàng)新和外觀型創(chuàng)新。同時，雖然數(shù)字經(jīng)濟在我國東部地區(qū)和非東部地區(qū)的發(fā)展進程存在差異，但是數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新的影響在東部地區(qū)和非東部地區(qū)并不存在顯著的差異。

根據(jù)本文的研究發(fā)現(xiàn)，為了更好地構建數(shù)字經(jīng)濟時代背景下區(qū)域創(chuàng)新體系和實現(xiàn)國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，政府可采取以下措施：(1)加大對數(shù)字產(chǎn)業(yè)的政策支持力度，加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的步伐，加大對數(shù)字經(jīng)濟基礎設施的建設水平，如擴大對5G基站的建設和提高對大數(shù)據(jù)、云計算、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和人工智能等領域的投資；(2)主動加強對知識產(chǎn)權保護的執(zhí)法力度，不能僅僅依靠數(shù)字經(jīng)濟背景下，更大侵權風險及損失使得創(chuàng)新主體主動維護創(chuàng)新利益而促使地區(qū)知識產(chǎn)權水平的提高。應該主動加大對創(chuàng)新主體維權訴訟的支持力度，主動提高對侵害知識產(chǎn)權行為的懲罰力度，與創(chuàng)新主體一起營造尊重和保護知識產(chǎn)權的良好社會氛圍，提高地區(qū)知識產(chǎn)權保護強度。(3)加大對創(chuàng)新活動融資的支持力度，如進一步降低對創(chuàng)新主體創(chuàng)新活動的貸款利率，積極推進專利質(zhì)押融資在各地區(qū)的執(zhí)行力度。同時，拓寬數(shù)字經(jīng)濟時代創(chuàng)新主體的融資渠道，如大力發(fā)展普惠金融緩解中小創(chuàng)新主體面臨的融資約束。