數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量
——基于長三角的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

王?；?，李 燁，郭建杰，池長昀

（1. 上海大學(xué) a.管理學(xué)院；b.科研管理部，上海 200444；2. 上海商學(xué)院 工商管理學(xué)院，上海 200235）

一、引 言

“十四五”規(guī)劃綱要提出加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、數(shù)字技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用［1］在很大程度上改善了溝通學(xué)習(xí)［2］、生產(chǎn)經(jīng)營、關(guān)系管理［3］等方式，進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)新。與此同時，組織界限不斷擴(kuò)張，組織間呈現(xiàn)出日益增強(qiáng)的連通性與依賴性［4］，協(xié)同創(chuàng)新作為一種能夠重新配置資源的解決方案［1］，有助于應(yīng)對劇烈的環(huán)境變化。區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新是深化協(xié)同創(chuàng)新實(shí)踐的重要途徑，主要涉及區(qū)域內(nèi)和跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新［5］，其中跨區(qū)域創(chuàng)新協(xié)同為創(chuàng)新要素的整合與流通提供了有效渠道［6］，通過打破區(qū)域壁壘助力實(shí)現(xiàn)區(qū)域間互聯(lián)互通、互學(xué)互鑒的共贏［7］。同時創(chuàng)新資源的流通需要對接、融合的端口來跨越技術(shù)的邊界［5］，而技術(shù)鄰近表征合作主體之間技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和知識基礎(chǔ)的相似程度［8］，是測度技術(shù)跨越程度的重要指標(biāo)，受到廣泛關(guān)注。

數(shù)字化時代創(chuàng)新資源涉及的技術(shù)要素更為繁雜，技術(shù)鄰近能夠促使雙方高效地識別、轉(zhuǎn)換和吸收新知識［9］，其對于協(xié)同創(chuàng)新的影響仍需進(jìn)一步探索。梳理既有關(guān)于技術(shù)鄰近性與協(xié)同創(chuàng)新的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，大部分學(xué)者聚焦于技術(shù)鄰近對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響，認(rèn)為技術(shù)鄰近與協(xié)同創(chuàng)新績效呈正向［10］或倒U型［11］關(guān)系，但是較少關(guān)注其對協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的作用。而創(chuàng)新質(zhì)量是創(chuàng)新成果難以被模仿或改進(jìn)的表征［12］，能更好地體現(xiàn)區(qū)域間協(xié)同創(chuàng)新的價值，創(chuàng)新中所包含的知識越復(fù)雜、越廣泛，其被模仿和替代的難度就越大，從而表現(xiàn)出的質(zhì)量就越高［13-14］。同時，技術(shù)鄰近程度越高的主體間越傾向于建立較為穩(wěn)定的合作關(guān)系［10］，即增進(jìn)關(guān)系強(qiáng)度，從而提升協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量。因此，需要聚焦討論技術(shù)鄰近對協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的影響，并研究主體間關(guān)系強(qiáng)度在其中發(fā)揮的作用。

此外，城市群是推動我國數(shù)字化進(jìn)程的中堅力量，全面推動城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型正成為搶占先機(jī)的焦點(diǎn)。長三角地區(qū)作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、科技創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一，其區(qū)域創(chuàng)新一體化發(fā)展卓有成效，各省數(shù)字化改革競相發(fā)展。根據(jù)《數(shù)字中國指數(shù)報告（2020）》的數(shù)據(jù)，長三角數(shù)字化指數(shù)在全國城市群中占據(jù)前三，增速高達(dá)80%，其中上海市數(shù)字化指數(shù)規(guī)模達(dá)到48.15，而位于第二位的蘇州市數(shù)字化指數(shù)規(guī)模不足10，表明區(qū)域間數(shù)字化水平存在顯著差異。區(qū)域間數(shù)字化的發(fā)展不均衡會造成一定的數(shù)字鴻溝［15］，不利于跨區(qū)域的協(xié)作。有研究指出，當(dāng)區(qū)域間數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字技術(shù)水平等相適配時，有利于實(shí)現(xiàn)雙向的知識溢出和創(chuàng)造［16］。在較高的數(shù)字化水平鄰近下，區(qū)域間易于實(shí)現(xiàn)資源的高效流通與有效匹配［17］，促使相似技術(shù)精準(zhǔn)對位并拓寬知識域，進(jìn)而多樣化的知識組合促成創(chuàng)新的提質(zhì)增效。因此，探討數(shù)字化水平鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的影響非常有必要。綜上，本研究擬解決的問題是：城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，技術(shù)鄰近能否真正帶來跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的提升？關(guān)系強(qiáng)度在其中的中介作用如何？數(shù)字化水平鄰近在上述關(guān)系中是否起到調(diào)節(jié)作用？

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量

知識創(chuàng)造是創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)，技術(shù)鄰近往往決定著合作主體之間的知識溢出量［17］。當(dāng)合作雙方擁有足夠接近的技術(shù)基礎(chǔ)時，主體間更易吸收和理解新知識，并進(jìn)行知識的交互以完善資源儲備和實(shí)現(xiàn)資源配置。首先，區(qū)域間較高水平的技術(shù)鄰近提供相似的技術(shù)認(rèn)知，易于區(qū)域間就共同利益達(dá)成共識［18］，推動同一領(lǐng)域的深入探究以拓展知識的深度，從而使創(chuàng)新技術(shù)更加精細(xì)化、復(fù)雜化，進(jìn)而提升創(chuàng)新質(zhì)量；其次，技術(shù)鄰近意味著合作雙方對相似技術(shù)的掌握程度及應(yīng)用能力接近，共同的風(fēng)險分擔(dān)［7］促使更多的創(chuàng)新投入用于新想法的試驗(yàn)，通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)論證新的創(chuàng)新組合；最后，相似的知識基礎(chǔ)推動創(chuàng)新組合的快速演變［19］，可以挖掘創(chuàng)新方案潛在的價值。本研究認(rèn)為，相近的技術(shù)基礎(chǔ)促使跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新主體間快速理解雙方的創(chuàng)新意愿，并識別、吸收新知識以激發(fā)新思想，在知識交互過程中產(chǎn)生高質(zhì)量的創(chuàng)新成果?；诖?，本文提出假設(shè)1。

H1：技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量有顯著正向影響。

（二）關(guān)系強(qiáng)度的中介作用

關(guān)系強(qiáng)度反映了合作主體之間的交互頻率［20］，較高的關(guān)系強(qiáng)度意味著區(qū)域間長期合作建立起的穩(wěn)定合作關(guān)系。技術(shù)資源是個體獨(dú)有的資源與能力，通常難以與合作伙伴的資源直接匹配［21］。一方面，伴隨技術(shù)鄰近性的提高，區(qū)域間知識實(shí)現(xiàn)高度共享與協(xié)調(diào)整合，促使新知識的融合門檻和資源匹配難度降低，能夠鞏固合作雙方的合作關(guān)系，進(jìn)而增強(qiáng)關(guān)系強(qiáng)度；另一方面，相似的技術(shù)基礎(chǔ)促進(jìn)知識的緊密聯(lián)系與頻繁交流［22］，使信息在合作主體間高效轉(zhuǎn)移，雙方資源的有效對接推動合作關(guān)系意愿的強(qiáng)化。本研究認(rèn)為，合作雙方的技術(shù)基礎(chǔ)越接近，合作關(guān)系就越穩(wěn)固［23］?；诖?，本文提出假設(shè)2。

H2：技術(shù)鄰近對關(guān)系強(qiáng)度有顯著正向影響。

跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新是知識創(chuàng)造的過程，涉及顯性知識和隱性知識的傳遞［24］，而關(guān)系強(qiáng)度的水平?jīng)Q定了溝通協(xié)調(diào)、相互支持的程度［16］。關(guān)系強(qiáng)度對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的作用體現(xiàn)在以下幾個方面：第一，從顯性知識的交換來看，合作主體通過強(qiáng)化關(guān)系聯(lián)結(jié)，形成、拓展知識交換的渠道，促使知識交換愈發(fā)頻繁，從而促進(jìn)知識的編碼、轉(zhuǎn)移與轉(zhuǎn)化效率的穩(wěn)步提高［25］，進(jìn)而豐富知識基礎(chǔ)以提升創(chuàng)新質(zhì)量；第二，由于知識具有默會性特征，隱性知識的傳遞需要通過頻繁的人際交互才能實(shí)現(xiàn)［2］，當(dāng)關(guān)系強(qiáng)度較高時，雙方通過對復(fù)雜知識的深入理解與反復(fù)交互，深化對創(chuàng)新轉(zhuǎn)化的認(rèn)知，促成創(chuàng)新成果的高質(zhì)量轉(zhuǎn)化；第三，區(qū)域間基于較高的關(guān)系強(qiáng)度來評估相互的創(chuàng)新資源和能力，深入挖掘?qū)Ψ降闹R體系和技術(shù)潛能［23］，最大化協(xié)同效應(yīng)以推動創(chuàng)新提質(zhì)增效?；诖?，本文提出假設(shè)3。

H3：關(guān)系強(qiáng)度對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量有顯著正向影響。

基于上述理論分析，關(guān)系強(qiáng)度在知識整合和轉(zhuǎn)化過程中至關(guān)重要，較高的關(guān)系強(qiáng)度能夠提升知識傳遞的有效性［26］，在資源高度共享、知識流動密集的協(xié)同創(chuàng)新主體中，技術(shù)鄰近的主體間傾向于建立密切的合作關(guān)系，通過加強(qiáng)關(guān)系強(qiáng)度以促進(jìn)知識的轉(zhuǎn)移、整合與創(chuàng)造，達(dá)成高質(zhì)量的協(xié)同創(chuàng)新。結(jié)合假設(shè)2 和假設(shè)3 的分析，本研究認(rèn)為區(qū)域間越高程度的技術(shù)鄰近會導(dǎo)致雙方較高水平的關(guān)系強(qiáng)度，從而提升跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量?；诖?，本文提出假設(shè)4。

H4：關(guān)系強(qiáng)度在技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量間起中介作用。

（三）數(shù)字化水平鄰近的調(diào)節(jié)作用

區(qū)域?qū)用娴臄?shù)字化指社會生活在基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等多領(lǐng)域的重組方式，是對數(shù)字技術(shù)的采用或增加使用［27］。數(shù)字化改變了知識的更新迭代速率、儲存方式、流通渠道等，而傳輸和接收的區(qū)域擁有相近的配置，即區(qū)域間數(shù)字化水平鄰近時，利于從知識溢出中受益［16］。首先，當(dāng)數(shù)字化水平鄰近較高時，擁有相似技術(shù)基礎(chǔ)的區(qū)域間能夠快速調(diào)動自有知識儲備以整合并搭建共有的臨時知識庫［28］，儲存和調(diào)度未充分利用的資源，促使相似技術(shù)的完善和新技術(shù)的開發(fā)，增加創(chuàng)新價值；其次，相近的數(shù)字化水平意味著合作雙方擁有較為對等的配置進(jìn)行知識的交互，當(dāng)創(chuàng)新合作領(lǐng)域的技術(shù)鄰近增加時，跨區(qū)域資源整合效率隨之提高［2］，保障知識整合和重組的高效性；最后，有學(xué)者認(rèn)為技術(shù)鄰近較大導(dǎo)致主體之間知識互補(bǔ)性較小，難以激發(fā)創(chuàng)新方案的產(chǎn)生［9］，而較高的數(shù)字化水平鄰近能夠破解這種認(rèn)知阻礙［29］，促使技術(shù)接近的主體間開拓多元領(lǐng)域的創(chuàng)新，依托數(shù)字化工具挖掘潛在的知識組合，推動創(chuàng)新方案產(chǎn)生，進(jìn)而帶來創(chuàng)新質(zhì)量的提升。本研究認(rèn)為，當(dāng)跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新主體間數(shù)字化水平鄰近程度較高時，技術(shù)接近的主體可以依托數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)知識流通與轉(zhuǎn)化，深度挖掘創(chuàng)新潛能，從而對創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響就越顯著?；诖?，本文提出假設(shè)5。

H5：數(shù)字化水平鄰近正向調(diào)節(jié)技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用。

隨著城市數(shù)字化水平鄰近的提升，空間集聚和擴(kuò)散的靈活性顯著增加，促使不同區(qū)域內(nèi)的要素根據(jù)多樣化的需求進(jìn)行高效地聯(lián)結(jié)和重組［30］。在此情境下，區(qū)域間信息互動呈現(xiàn)雙向、連續(xù)、實(shí)時的特點(diǎn)［31］，促進(jìn)合作雙方在原有相似技術(shù)基礎(chǔ)上深入挖掘彼此的知識構(gòu)架，一定程度的知識整合增加了共同應(yīng)對外部機(jī)遇與風(fēng)險的靈活性［32］，進(jìn)而堅定合作的信心和意愿，從而使合作主體間的關(guān)系強(qiáng)度增強(qiáng)。同時，資源流動的過程趨向透明化，雙方得以相互追蹤、監(jiān)管資源動向及存量，以實(shí)現(xiàn)相似技術(shù)的匹配效率最大化，進(jìn)而激發(fā)深入合作的動機(jī)。當(dāng)數(shù)字化水平鄰近調(diào)節(jié)程度較低時，技術(shù)鄰近的主體間協(xié)同創(chuàng)新受到知識集成難以跨越地理距離、技術(shù)邊界等限制［2］，會弱化雙方的關(guān)系強(qiáng)度?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)6。

H6：數(shù)字化水平鄰近正向調(diào)節(jié)技術(shù)鄰近對關(guān)系強(qiáng)度的促進(jìn)作用。

基于以上論述，本研究認(rèn)為技術(shù)鄰近通過關(guān)系強(qiáng)度的中介作用對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生間接影響，而數(shù)字化水平鄰近在此過程中發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用，即這是一個有調(diào)節(jié)的中介模型。具體而言，當(dāng)數(shù)字化水平鄰近程度較高時，技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響較大，關(guān)系強(qiáng)度更多地傳導(dǎo)了技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的直接效應(yīng)；反之，當(dāng)數(shù)字化水平鄰近程度較低時，由于技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響較弱，技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的直接效應(yīng)也就較少地通過關(guān)系強(qiáng)度的傳導(dǎo)?；诖?，本文提出假設(shè)7。

H7：數(shù)字化水平鄰近調(diào)節(jié)了關(guān)系強(qiáng)度在技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量間的中介作用，即在數(shù)字化水平鄰近程度較高和較低時，關(guān)系強(qiáng)度在技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量間的中介效應(yīng)有顯著差異。

綜上所述，本研究構(gòu)建的研究模型如圖1所示。

圖1 研究模型

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本研究選取2011—2018年長三角41個城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，主要關(guān)注跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新主體以專利合作關(guān)系形成的820 個城市組合，如“上?！暇睘橐粋€組合。專利分為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計專利三種，其中發(fā)明專利最具創(chuàng)新性且技術(shù)含量較高［7］，因此，本研究借鑒夏麗娟等（2017）［9］、Guan 等（2015）［33］的研究，選用跨區(qū)域產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新主體聯(lián)合申請專利數(shù)據(jù)來衡量跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新，根據(jù)每年產(chǎn)學(xué)研專利申請人所在城市與其他城市聯(lián)合申請的發(fā)明專利數(shù)量來測量跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新，最終得到2013—2018 年聯(lián)合申請的發(fā)明專利信息，共計4 022條專利數(shù)據(jù)。

此外，技術(shù)鄰近數(shù)據(jù)來源于大為INNOJOY 專利數(shù)據(jù)庫，與城市主體有關(guān)的變量分別來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。由于在創(chuàng)新過程中創(chuàng)新投入與產(chǎn)出績效之間往往存在2～3年的滯后期［3］，同時為了最小化內(nèi)生性關(guān)系，本研究對因變量做2年的滯后處理，即自變量技術(shù)鄰近數(shù)據(jù)時間跨度為2011—2016 年，因變量協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量數(shù)據(jù)時間跨度為2013—2018年。

（二）變量測量

（1）被解釋變量：跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量（quality）。參照 Aghion 等［14］的專利寬度法，采用知識寬度法來衡量創(chuàng)新質(zhì)量。為了測算協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量，本研究使用國家知識產(chǎn)權(quán)局城市間聯(lián)合申請的專利中IPC 分類號的數(shù)據(jù)信息。在發(fā)明專利中，IPC 專利分類號一般采用“部—大類—小類—大組—小組”的格式，大組與小組之間用“/”隔開。由于每項專利可能包含多個專利分類號，本研究基于赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)（HHI）的邏輯思路，從專利分類號大組層面進(jìn)行測算，合作專利知識寬度的具體計算方法為quality=1-∑α2，其中α表示專利分類號中各大組分類所占的比重。quality越大，專利分類號之間的差異越大，該項專利涉及的領(lǐng)域就越多，意味著合作專利的知識寬度就越大，創(chuàng)新質(zhì)量越高。同時，本研究借鑒張杰和鄭文平［13］的做法，采用均值加權(quán)方式將各項合作專利的質(zhì)量加總到城市組合層面，形成城市組合-年份的面板數(shù)據(jù)。

（2）解釋變量：技術(shù)鄰近性（tec）。借鑒Jaffe（1986）［34］、黨興華和弓志剛（2013）［35］等的做法，按照國際專利分類標(biāo)準(zhǔn)（IPC）中的專利部，檢索長三角41個城市2011—2016年申請的發(fā)明專利的全部專利信息，根據(jù)各專利的專利號將全部專利進(jìn)行分類，計算專利中三位數(shù)IPC 子類的專利數(shù)比重，并利用工業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)公式計算兩城市間的專利結(jié)構(gòu)相似系數(shù)，最后得到兩兩城市間的技術(shù)鄰近性。測量公式為：

其中，Xik、Xjk分別表示觀察年份內(nèi)城市i和城市j前三位IPC 分類號k部的發(fā)明專利數(shù)占該城市發(fā)明專利總數(shù)的比重。tecij值范圍為0～1，越接近1表示兩兩城市間的技術(shù)鄰近性越高。

（3）中介變量：關(guān)系強(qiáng)度（rel）。借鑒王巍等（2019）［36］的方法，使用兩兩城市間合作的次數(shù)來表示關(guān)系強(qiáng)度的強(qiáng)弱程度，即以合作申請的專利數(shù)量作為關(guān)系強(qiáng)度的測量指標(biāo)，并對該變量進(jìn)行加1取自然對數(shù)處理。

（4）調(diào)節(jié)變量：數(shù)字化水平鄰近（dig）。用互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況和移動電話普及率4個指標(biāo)表示互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平［20］，并增加中國數(shù)字普惠金融指數(shù)［37］構(gòu)建綜合指標(biāo)，通過主成分分析的方法，將以上5個指標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行降維處理，得到數(shù)字化水平綜合指數(shù)。由于數(shù)字化水平綜合指數(shù)存在負(fù)權(quán)數(shù)，而兩城市間鄰近性水平應(yīng)介于0～1之間，進(jìn)一步通過平移使之歸結(jié)為結(jié)構(gòu)相對數(shù)則取相應(yīng)地其中：k為平移量；wi為數(shù)字化水平綜合指數(shù)［38］。

此外，為了測量兩兩城市間數(shù)字化水平的鄰近性（dig），借鑒黨興華和弓志剛（2013）［35］測量區(qū)域間相似性的做法，采用兩區(qū)域指標(biāo)比值與均值的乘積作為度量。

其中，Di、Dj分別表示城市i和城市j的數(shù)字化水平結(jié)構(gòu)相對數(shù)。

（5）控制變量。既有研究表明，地理鄰近和制度鄰近是影響協(xié)同創(chuàng)新的重要因素［7］，因此本研究將地理鄰近和制度鄰近作為控制變量。

其一，地理鄰近（geo）。借鑒Wei和Su（2013）［39］的研究，首先測量兩兩城市間市政府之間的球面距離，球面距離的具體計算方式為：

其中：dij表示兩城市間的球面距離；6 371 km表示地球的平均半徑；lati、latj分別表示城市i和城市j的緯度；longi、longj分別表示城市i和城市j的經(jīng)度。接著，用球面距離平方根的倒數(shù)作為兩城市間的地理鄰近性，具體計算方式為：

其二，制度鄰近（ins）。以往對合作創(chuàng)新相關(guān)的實(shí)證研究在探討制度鄰近時，大多數(shù)考慮屬于同一類型的組織來表示制度鄰近，本研究采用類似的測量方式來設(shè)置虛擬變量，若兩城市屬于同一省份則為1，否則為0。

此外，跨區(qū)域創(chuàng)新合作還會受到區(qū)域差異性因素的影響，本研究選取開放度差異（fdi）、科技支出差異（tsp）、人力資源水平差異（hum）、人均GDP差異（GDP）來控制對跨區(qū)域研發(fā)合作的影響。分別使用兩兩城市在觀察年份FDI 差的絕對值、科技支出差的絕對值、城市高等學(xué)校在校生數(shù)差的絕對值、人均GDP 差的絕對值來表示［6］，同時對上述變量均進(jìn)行加1取自然對數(shù)處理。

各變量的描述性統(tǒng)計見表1所列。

表1 描述性統(tǒng)計

（三）模型構(gòu)建

（1）基準(zhǔn)模型?？疾旒夹g(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的直接影響效應(yīng)：

其中：i為樣本，表示820個城市組合；t為年份，代表2013—2018年；ε為隨機(jī)誤差項。

（2）中介效應(yīng)。為了檢驗(yàn)技術(shù)鄰近是否通過關(guān)系強(qiáng)度而間接影響跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量，在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)：

方程（6）檢驗(yàn)技術(shù)鄰近對中介變量（關(guān)系強(qiáng)度）的影響是否顯著；方程（7）在控制技術(shù)鄰近的影響后，檢驗(yàn)中介變量（關(guān)系強(qiáng)度）對協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的影響是否顯著。

（3）調(diào)節(jié)效應(yīng)。檢驗(yàn)數(shù)字化水平鄰近對于技術(shù)鄰近與協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量間的關(guān)系、技術(shù)鄰近與關(guān)系強(qiáng)度間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，模型如下：

其中，quality、tec、dig、rel分別表示經(jīng)過中心處理后的協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量、技術(shù)鄰近、數(shù)字化水平鄰近和關(guān)系強(qiáng)度。

四、實(shí)證分析

（一）回歸分析結(jié)果

見表2所列，模型1至模型7依次進(jìn)行主效應(yīng)、中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)。由于跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的數(shù)值介于0～1 之間，且有大量的零值，數(shù)據(jù)存在截斷特征，若直接使用普通最小二乘法回歸，參數(shù)估計值將偏向于0。因此，本研究根據(jù)F 檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)拒絕原假設(shè)的結(jié)果，采用Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板模型檢驗(yàn)被解釋變量為跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量時的假設(shè)。模型1、模型2顯示，技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量存在顯著的正向影響（β=2.758，p＜0.01），驗(yàn)證了H1。

表2 模型估計結(jié)果

接著，本研究需檢驗(yàn)技術(shù)鄰近通過關(guān)系強(qiáng)度影響協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的作用機(jī)制。由于關(guān)系強(qiáng)度為連續(xù)型變量，其取值中有大量的0值，本研究綜合F檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)，仍然選用Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板模型來檢驗(yàn)被解釋變量為關(guān)系強(qiáng)度時的假設(shè)。模型6回歸結(jié)果說明，技術(shù)鄰近對關(guān)系強(qiáng)度存在顯著正向影響（β=0.637，p＜0.05）。Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板模型（模型3、模型4）回歸結(jié)果表明，關(guān)系強(qiáng)度對協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量存在正向影響（β=0.318，p＜0.01），以自變量技術(shù)鄰近和中介變量關(guān)系強(qiáng)度同時對因變量跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量進(jìn)行回歸時，技術(shù)鄰近對協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量仍然存在顯著正向影響（β=2.698，p＜0.01），效應(yīng)系數(shù)由2.758降為2.698，表明關(guān)系強(qiáng)度在技術(shù)鄰近與協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量間存在部分中介作用，驗(yàn)證了H2、H3、H4。

在進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)前，先對技術(shù)鄰近、數(shù)字化水平鄰近、關(guān)系強(qiáng)度和協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量進(jìn)行中心化處理，并構(gòu)造技術(shù)鄰近與數(shù)字化水平鄰近的乘積項。在模型5 中加入控制變量、自變量（技術(shù)鄰近）、調(diào)節(jié)變量（數(shù)字化水平鄰近）和乘積項（技術(shù)鄰近×數(shù)字化水平鄰近），結(jié)果表明技術(shù)鄰近與數(shù)字化水平鄰近的交互作用對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)生顯著正向影響（β=2.515，p＜0.1），意味著數(shù)字化水平鄰近正向調(diào)節(jié)技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響，H5得到驗(yàn)證。由模型7可知，數(shù)字化水平鄰近正向調(diào)節(jié)技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系（β=1.867，p＜0.1），說明數(shù)字化水平鄰近程度越高，技術(shù)鄰近對關(guān)系強(qiáng)度的正向作用就越顯著，H6得到驗(yàn)證。

為了更直觀地展示數(shù)字化水平鄰近的調(diào)節(jié)作用，繪制調(diào)節(jié)作用圖如圖2和圖3所示。

圖3 數(shù)字化水平鄰近對技術(shù)鄰近與關(guān)系強(qiáng)度之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

（二）有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

本研究通過Bootstrap 法檢驗(yàn)有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)。由表3 可知，在數(shù)字化水平鄰近程度高時，關(guān)系強(qiáng)度產(chǎn)生的間接效應(yīng)顯著（β=0.230，95%置信區(qū)間為［0.191，0.270］，不包含0）；在數(shù)字化水平鄰近程度較低時，關(guān)系強(qiáng)度產(chǎn)生的間接效應(yīng)顯著（β=-0.121，95%置信區(qū)間［-0.156，-0.087］，不包含0）。由此可知，在數(shù)字化水平鄰近的調(diào)節(jié)程度由低到高時，關(guān)系強(qiáng)度產(chǎn)生的中介效應(yīng)值由負(fù)值轉(zhuǎn)為正值且始終顯著，說明有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)成立，H7 得到驗(yàn)證。

表3 關(guān)系強(qiáng)度在不同數(shù)字化水平鄰近調(diào)節(jié)下的中介效應(yīng)

（三）內(nèi)生性檢驗(yàn)

本研究采用各主體所申請專利信息的接近程度來測量技術(shù)鄰近以及采用主體間合作專利的寬度來測量跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量，技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量之間可能存在雙向因果關(guān)系，即一方面技術(shù)鄰近會對協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生影響，另一方面協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量也會影響技術(shù)鄰近程度。本研究通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)表明，技術(shù)鄰近是跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的格蘭杰原因，而跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量并未構(gòu)成技術(shù)鄰近的格蘭杰原因，因此在實(shí)證上不存在雙向因果關(guān)系。此外，盡管本研究控制了多個影響跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的因素，但仍可能遺漏一些重要變量，并且研究過程中可能存在變量的測量誤差等引起內(nèi)生性問題。因此，進(jìn)一步采用工具變量法進(jìn)行估計，以解決上述問題。

具體而言，本研究將技術(shù)鄰近視為內(nèi)生解釋變量，借鑒Blundell 和Bond（1998）［40］的研究，選取技術(shù)鄰近的二階滯后項（tecII）作為工具變量，技術(shù)鄰近的滯后項與其自身存在相關(guān)性，并且由于滯后變量已經(jīng)發(fā)生，從當(dāng)期的角度看，其取值已經(jīng)固定，因而與當(dāng)期的隨機(jī)擾動項不相關(guān)［41］。此外，本研究以表2 的（2）作為基準(zhǔn)回歸模型，進(jìn)行IV-Tobit 回歸和2SLS回歸，估計結(jié)果見表4所列。

表4 工具變量估計結(jié)果

第一階段先將工具變量對內(nèi)生變量回歸，結(jié)果顯示工具變量與內(nèi)生變量相關(guān)系數(shù)為0.662，且在1%的水平上顯著，兩者的正相關(guān)關(guān)系符合工具變量的基本假設(shè)條件。此外，Cragg-donald WildF統(tǒng)計量均大于10，說明研究拒絕存在弱工具變量問題的原假設(shè)，并且由于本研究所選取的工具變量數(shù)正好等于內(nèi)生變量數(shù)，故不存在過度識別問題。第二階段估計結(jié)果顯示，無論是IV-Tobit 回歸還是2SLS 回歸，技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正，與前文Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板模型檢驗(yàn)結(jié)果一致，說明估計結(jié)果是穩(wěn)健的，在統(tǒng)計學(xué)上不存在內(nèi)生性問題。

五、研究結(jié)論與啟示

本研究探究了城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制，分析關(guān)系強(qiáng)度的中介作用和數(shù)字化水平鄰近的調(diào)節(jié)作用，利用長三角41個城市間聯(lián)合申請的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，主要研究結(jié)論如下：

（1）技術(shù)鄰近對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量有顯著的正向影響。在跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的過程中，隨著城市間技術(shù)鄰近性的增加，主體之間基于共同的知識基礎(chǔ)增進(jìn)吸收能力［24］，以識別、理解和有效利用新知識，合作者能夠加深對于彼此之間的理解，以合理配置創(chuàng)新資源，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新想法落地，從而提高創(chuàng)新質(zhì)量。這一結(jié)論驗(yàn)證了技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的正向關(guān)系［8］，認(rèn)為知識交互與創(chuàng)造在技術(shù)較為鄰近的區(qū)域之間效果更好。

（2）關(guān)系強(qiáng)度在技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系間起中介作用。當(dāng)城市間技術(shù)相似程度較高時，主體之間更易于進(jìn)行資源上的匹配，能夠有效集成和豐富知識儲備，便于所需資源協(xié)調(diào)與整合效率的最大化。在這一過程中資源傳遞阻礙較小，復(fù)雜知識能夠頻繁交流、共同突破，雙方越容易形成強(qiáng)烈的合作意愿并建立起長期合作的穩(wěn)定關(guān)系，形成較高水平的關(guān)系強(qiáng)度。隨著關(guān)系強(qiáng)度的增加，雙方在已有的合作中挖掘創(chuàng)新潛能，基于共同的風(fēng)險承擔(dān)和利益共享，易于在原有的技術(shù)成果基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)再創(chuàng)新，最終提高協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量。

（3）數(shù)字化水平鄰近正向調(diào)節(jié)技術(shù)鄰近與跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系。數(shù)字化水平鄰近越大時，數(shù)字技術(shù)越能推動技術(shù)越鄰近主體之間彼此獲取有價值的知識，構(gòu)建顯性知識和隱性知識溝通的渠道，顯著加強(qiáng)技術(shù)鄰近提升跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的效果。此外，數(shù)字化水平鄰近正向調(diào)節(jié)技術(shù)鄰近與關(guān)系強(qiáng)度的關(guān)系。當(dāng)數(shù)字化水平鄰近越高時，創(chuàng)新主體間能夠?qū)崟r地互動與相互監(jiān)管，促使技術(shù)鄰近程度較高的雙方更為高效地匹配創(chuàng)新資源，增強(qiáng)關(guān)系強(qiáng)度。同時，未充分利用的資源儲存在共同的知識庫中，為進(jìn)一步的合作即提高關(guān)系強(qiáng)度水平提供基礎(chǔ)。

（4）數(shù)字化水平鄰近正向調(diào)節(jié)技術(shù)鄰近→關(guān)系強(qiáng)度→跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量這一中介機(jī)制。數(shù)字化水平鄰近越大時，關(guān)系強(qiáng)度的中介效應(yīng)就越顯著。當(dāng)數(shù)字化水平鄰近程度較高時，相似的技術(shù)對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量的作用越大，長期穩(wěn)定的合作關(guān)系更多地傳導(dǎo)了兩者間的直接影響。當(dāng)數(shù)字化水平鄰近程度較低時，區(qū)域間相似的技術(shù)在流通與轉(zhuǎn)化的過程中效率較低，且更難突破區(qū)域的邊界，因此對跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生的正向影響較弱，其中的直接效應(yīng)通過關(guān)系強(qiáng)度的傳導(dǎo)就越少。

以上結(jié)論為數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下我國跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的實(shí)踐提供了一些啟示。對于合作創(chuàng)新主體來說，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型情景下，為實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的提質(zhì)增效，不僅尋求合作時需要考慮選擇資源相匹配的合作伙伴以最大效能地轉(zhuǎn)化創(chuàng)新方案，減少知識交互、溝通交流、資源整合與重組等方面的阻礙，還要關(guān)注合作雙方的數(shù)字化水平接近程度，甄選出有助于推進(jìn)合作的創(chuàng)新資源，提高資源傳遞、接收和應(yīng)用的效率。對于政府來說，首先，出臺相關(guān)政策鼓勵知識儲備相似且有合作經(jīng)驗(yàn)的主體間推進(jìn)更深層次的合作，搭建互信互惠、合作共贏的良好合作關(guān)系，在特定領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)更高的創(chuàng)新價值或?qū)?chuàng)新成果推廣到新興領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)再創(chuàng)新；其次，面對新發(fā)展階段的新機(jī)遇和新挑戰(zhàn)，應(yīng)加快推進(jìn)城市的數(shù)字化建設(shè)，實(shí)現(xiàn)全方位賦能、革命性重塑，清除跨區(qū)域合作障礙，用數(shù)據(jù)要素配置鏈接各區(qū)域資源，大力激發(fā)長三角城市群的創(chuàng)造力。