數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響分析

楊啟萍

（南京審計(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京 211815）

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈以及云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐步滲透到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的諸多領(lǐng)域。許多地區(qū)和國(guó)家都認(rèn)識(shí)到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要作用，并積極推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告2021》提供的數(shù)據(jù)，截至2020年，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的總體規(guī)模已超過39.2萬(wàn)億元，占中國(guó)GDP的38.6%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為推動(dòng)中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要推動(dòng)力。

近年來(lái)，中國(guó)的創(chuàng)新體系建設(shè)取得巨大進(jìn)展，尤其在人工智能、航空、鐵路及大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，都取得了突破性的進(jìn)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的重要經(jīng)濟(jì)形態(tài)，將在創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)和區(qū)域創(chuàng)新中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展能否推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增量，如果可以，其作用機(jī)制是什么。此文就這些問題開展研究。

一、文獻(xiàn)綜述

與上述兩個(gè)問題相關(guān)的文獻(xiàn)圍繞以下幾方面的問題開展了研究。

（一）對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”這一概念最早出現(xiàn)于1996年，并被定義為一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新趨勢(shì)[1]。21世紀(jì)后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)被認(rèn)為是一種以通信技術(shù)為支撐，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為載體，以數(shù)字化知識(shí)和信息為生產(chǎn)要素來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效率的提升和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的經(jīng)濟(jì)形態(tài)[2]。葛和平等人從發(fā)展環(huán)境、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和數(shù)字化治理4個(gè)方面提出了測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的4個(gè)維度[3]。姚戰(zhàn)琪從數(shù)字參與度、數(shù)字化進(jìn)度和信息化發(fā)展3個(gè)方面提出了測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的3個(gè)維度[4]。向國(guó)成等人利用熵值法從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)效益規(guī)模和技術(shù)水平3個(gè)維度來(lái)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平[5]。

（二）對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的研究

代麗華等人將知識(shí)產(chǎn)權(quán)設(shè)定為門檻變量，構(gòu)建了非線性門檻回歸模型。實(shí)證分析表明：當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)處于中等水平時(shí)，雙向FDI（外商直接投資水平）能夠顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力[6]。郭將等人首先采用極值熵值法測(cè)算城市緊湊度，然后構(gòu)建雙向固定效應(yīng)回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)城市緊湊度對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著的促進(jìn)作用[7]。張永凱等人利用面板數(shù)據(jù)分析人口老齡化與區(qū)域創(chuàng)新之間的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：人口老齡化的加重會(huì)先抑制區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展，而后對(duì)區(qū)域創(chuàng)新起促進(jìn)作用，二者之間不是簡(jiǎn)單的線性抑制關(guān)系[8]。劉備等人探究空間要素流動(dòng)與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在不同區(qū)域創(chuàng)新能力存在正向空間相關(guān)性[9]。齊曉麗等人的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：政府可通過財(cái)政補(bǔ)貼、戰(zhàn)略引領(lǐng)和創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)3種方式對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)提供支持，這3種方式均能顯著促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效的提升[10]。

（三）對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域創(chuàng)新的研究

熊勵(lì)等人基于Cobb-Douglas（柯布-道格拉斯）生產(chǎn)函數(shù)對(duì)相關(guān)問題進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠使技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新得到有效提升[11]。吳贏等人構(gòu)建了地級(jí)市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)體系，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著地促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新[12]。梁琦等人運(yùn)用空間杜賓模型和面板門檻模型考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響以及市場(chǎng)化對(duì)二者的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量的提升作用在高市場(chǎng)化區(qū)間內(nèi)表現(xiàn)得更顯著[13]。趙濱元運(yùn)用城市數(shù)據(jù)開展實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能促進(jìn)本地創(chuàng)新績(jī)效的提升，還能在一定程度上顯著提升周邊城市的創(chuàng)新績(jī)效[14]。

文獻(xiàn)綜述發(fā)現(xiàn)：既有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的促進(jìn)作用和創(chuàng)新環(huán)境對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的提升作用這兩個(gè)論題研究較多，對(duì)創(chuàng)新環(huán)境的中介作用，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過改善創(chuàng)新環(huán)境來(lái)提升區(qū)域創(chuàng)新水平這一論題進(jìn)行研究的文獻(xiàn)還比較少。鑒于此，此文在測(cè)度中國(guó)省級(jí)行政區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)提升區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的直接和間接促進(jìn)作用，并對(duì)其中可能存在的地區(qū)異質(zhì)性進(jìn)行考察。

二、研究假說

數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能在宏觀層面對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生影響，還能通過驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提升區(qū)域創(chuàng)新水平[15]。從宏觀層面來(lái)看，數(shù)字技術(shù)作為信息交流的媒介，在信息的搜尋、整理、傳播、存儲(chǔ)等全過程都發(fā)揮著重要的作用，區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)需要通過技術(shù)、知識(shí)、信息的積累和擴(kuò)散來(lái)實(shí)現(xiàn)[16]。因此，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)可有效提升區(qū)域創(chuàng)新能力。

（一）從企業(yè)層面來(lái)看

一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可促進(jìn)大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)的應(yīng)用和完善，為企業(yè)的融資活動(dòng)提供更豐富的渠道和方式，從而有效降低企業(yè)與市場(chǎng)間的信息摩擦，幫助企業(yè)找到最佳的技術(shù)創(chuàng)新路徑，提高其進(jìn)行創(chuàng)新決策的科學(xué)性[17]；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動(dòng)了數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，降低了信息搜索的成本，解決了信息不對(duì)稱導(dǎo)致的要素流通約束等問題，為企業(yè)提供了更為透明和更高質(zhì)量的信息。數(shù)字經(jīng)濟(jì)可在很大程度上淡化產(chǎn)業(yè)邊界，降低行業(yè)門檻，進(jìn)而加快要素流通的速度[18]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過提高企業(yè)創(chuàng)新決策的科學(xué)性，激發(fā)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新水平的提升。

（二）從產(chǎn)業(yè)層面來(lái)看

隨著數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，中國(guó)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)也在加速發(fā)展。未來(lái)，數(shù)字技術(shù)將與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相結(jié)合，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)[19]，這將有助力于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)打破發(fā)展困境，有效整合現(xiàn)有資源，推動(dòng)自身發(fā)展。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在利用數(shù)字技術(shù)推動(dòng)自身實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中，也將進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)[20]。筆者在此提出假說1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升。

除了上述直接效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還能對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生間接影響，即通過改善創(chuàng)新環(huán)境激勵(lì)各地區(qū)開展創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，一方面可促使人們快速地積累知識(shí)和掌握新技能，由此推動(dòng)區(qū)域內(nèi)企業(yè)提高自主創(chuàng)新能力，加快技術(shù)追趕的速度；另一方面可加速解決傳統(tǒng)金融中存在的“信用機(jī)制”問題，進(jìn)而有效改善區(qū)域內(nèi)企業(yè)的融資環(huán)境，提高區(qū)域創(chuàng)新水平，而人力資本的積累和金融資源正是考量區(qū)域環(huán)境創(chuàng)新程度的重要內(nèi)容[21]，所以數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過改善創(chuàng)新環(huán)境提升區(qū)域創(chuàng)新水平。筆者在此提出假說2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過改善創(chuàng)新環(huán)境提升區(qū)域創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

為研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響，此文選取2011—2018年中國(guó)部分（29） 個(gè)?。▍^(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，構(gòu)建的計(jì)量模型如下：

在式（1）中，下標(biāo)i表示省份，下標(biāo)t表示年份，被解釋變量表示各省（區(qū)、市）在t年的創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量。表示各?。▍^(qū)、市）在t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，為影響區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的控制變量。、分別表示?。▍^(qū)、市）固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。α0、α1、α2表示自變量和因變量的系數(shù)。此文關(guān)注的重點(diǎn)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)是否顯著為正，若系數(shù)顯著為正，則意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著提升了區(qū)域創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》以及北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心。對(duì)個(gè)別缺失的數(shù)據(jù)，筆者采取插補(bǔ)法進(jìn)行補(bǔ)充。

（三）變量說明

1.被解釋變量

區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量被作為此文衡量區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平的代理變量。發(fā)明專利申請(qǐng)可在一定程度上反映出區(qū)域創(chuàng)新的能力，發(fā)明專利授權(quán)可有效地篩選和識(shí)別低質(zhì)量的發(fā)明專利申請(qǐng)，從而為質(zhì)量較高的發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)峁┍Ｗo(hù)，因此此文借鑒郭豐等人[22]的做法，以發(fā)明專利申請(qǐng)量（Inpat1）作為區(qū)域創(chuàng)新能力（即區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量）的代理變量，以發(fā)明專利授權(quán)量（Inpat2）作為區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量的代理變量。

2.核心解釋變量

筆者借鑒白雪潔等人[23]的研究方法來(lái)選取核心解釋變量。筆者根據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》所進(jìn)行的分類，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分解為計(jì)算機(jī)通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，如表1所示。隨后借鑒劉軍等人[24]的做法，對(duì)2011—2018年中國(guó)部分（29）個(gè)?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)進(jìn)行測(cè)度，大致過程是：首先采用線性無(wú)量綱法中的閾值法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后設(shè)定2011年為基期，通過權(quán)重確定法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行賦權(quán)，在確定權(quán)重后，運(yùn)用線性加權(quán)法計(jì)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)評(píng)價(jià)體系

為直觀呈現(xiàn)各?。▍^(qū)、市） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況，筆者繪制了2011年和2018年數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)對(duì)比圖，如圖1所示。從圖1可以看到，相較于2011年，2018年各?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都有了顯著提升。北京，江蘇和廣東3省（市） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭迅猛，其余各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度大致相當(dāng)。

圖1 中國(guó)2011年和2018年部分（29個(gè)）省（區(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)

筆者將上述29個(gè)省（區(qū)、市）劃分為東、中、西部地區(qū)①，繪制了中國(guó)東、中、西部地區(qū)2011—2018年數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)變化趨勢(shì)對(duì)比圖，如圖2所示。從圖2可以看出：（1）中國(guó)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在逐年提升，且2013—2014年?yáng)|、中、西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)均呈加速發(fā)展態(tài)勢(shì)；（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)顯著的區(qū)域異質(zhì)性特征，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平遙遙領(lǐng)先于中部和西部地區(qū)；（3）中部和西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度在2013年之前幾乎沒有區(qū)別，但在2013年之后，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的差距逐漸增大，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度顯著高于西部地區(qū)。

圖2 中國(guó)東、中、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)變化趨勢(shì)對(duì)比圖

3.控制變量

此文在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上選擇如下控制變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ind），用第三產(chǎn)業(yè)的增加值在GDP中的占比來(lái)表示；地區(qū)外商直接投資水平（fdi），用外商直接投資在GDP中的占比來(lái)表示；融資能力（fca），用各地區(qū)金融機(jī)構(gòu)貸款余額在GDP中的占比來(lái)表示；區(qū)域科技勞動(dòng)力水平（tec），用科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)中的就業(yè)人數(shù)來(lái)表示。此文對(duì)控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)，如表2所示。

表2 對(duì)控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

（一）基本估計(jì)結(jié)果分析

根據(jù)Hausman（蒙豪斯） 檢驗(yàn)結(jié)果，原假設(shè)被拒絕，因此此文選擇固定效應(yīng)模型估計(jì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響，結(jié)果如表3所示。觀察列（1）至列（4）可知，4個(gè)模型的核心解釋變量估計(jì)系數(shù)均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，且符號(hào)的方向一致均為正，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量的增加，同時(shí)也提升了區(qū)域創(chuàng)新的質(zhì)量。觀察列（2）和列（4）中的控制變量，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的估計(jì)結(jié)果系數(shù)顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)，從而有效促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量的提升和數(shù)量的增長(zhǎng)。外商直接投資的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明外商直接投資水平的提高會(huì)抑制區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量和數(shù)量的提升。其中原因并不難解釋：外商直接投資的增加雖然能使當(dāng)?shù)孬@得更多的資本并將其投入創(chuàng)新研發(fā)之中，但外資的進(jìn)入不僅會(huì)導(dǎo)致企業(yè)對(duì)技術(shù)產(chǎn)生依賴，還會(huì)擠占本地技術(shù)的應(yīng)用空間，進(jìn)而不利于區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量和數(shù)量的提升。融資能力的估計(jì)系數(shù)有兩個(gè)結(jié)果：列（2）顯著為正；列（4）為負(fù)，但不顯著，這說明融資能力的提升促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量的提高，但對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響不是很明顯。原因可能是中國(guó)地方金融市場(chǎng)發(fā)展不健全。金融市場(chǎng)發(fā)展不健全導(dǎo)致市場(chǎng)效率低下，因此不能有效提高區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量。區(qū)域科技勞動(dòng)力水平的回歸系數(shù)為負(fù)但不顯著，說明區(qū)域科技勞動(dòng)力水平的提高對(duì)區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量和數(shù)量的提升作用不是很明顯。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域創(chuàng)新的估計(jì)結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性檢驗(yàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)影響區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量，區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升也會(huì)在一定程度上推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此二者之間可能存在雙向因果關(guān)系。解釋變量和被解釋變量之間可能存在內(nèi)生性問題，如果不對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行處理，會(huì)導(dǎo)致估計(jì)參數(shù)出現(xiàn)偏差或失誤。此文選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)的滯后1期作為當(dāng)期數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量，采用固定效應(yīng)的2SLS（兩階段最小二乘法）模型進(jìn)行回歸估計(jì)，結(jié)果見表4。觀察表4中的列（1）和列（4），發(fā)現(xiàn)引入工具變量后數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響在方向上保持不變，其估計(jì)系數(shù)的顯著性也基本保持不變。這進(jìn)一步證實(shí)了上述估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，即可能存在的內(nèi)生性問題不會(huì)改變此文的核心結(jié)論。

2.剔除部分樣本

李雪等人在測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效的影響時(shí)加入了人口密度這一控制變量，實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn)：高人口密度有利于人才的集聚和知識(shí)的吸收，進(jìn)而會(huì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生正向影響[25]。如果在此研究中添加人口密度這一控制變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響是否會(huì)產(chǎn)生變化？為驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，此文添加了人口密度這一控制變量，并重新進(jìn)行回歸估計(jì)。表4中的列（2）和列（5）顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為正，與估計(jì)結(jié)果保持一致，這進(jìn)一步證明了此文實(shí)證分析結(jié)果的穩(wěn)健性，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量具有顯著的提升作用。

3.替換被解釋變量

為了避免因選取的被解釋變量不同而導(dǎo)致結(jié)果不同，此文將區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量的指標(biāo)替換為發(fā)明專利申請(qǐng)總數(shù)（Inpat3），將區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量的指標(biāo)替換為專利授權(quán)總數(shù)（Inpat4），然后再對(duì)假說1進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果如表4的列（3）和列（6） 所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量的估計(jì)系數(shù)分別為0.118和0.0921，均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)了區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升。被解釋變量度量方法發(fā)生了改變，但估計(jì)結(jié)果并沒有發(fā)生明顯的變化，這一結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了假說1，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠提升企業(yè)創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.地區(qū)異質(zhì)性分析

從前文圖2可以看出，東部地區(qū)和中西部地區(qū)（即將中部地區(qū)和西部地區(qū)視為一個(gè)整體區(qū)域）②數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平存在巨大差異。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)這兩個(gè)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響可能也會(huì)存在差異。此文將東部、中部、西部3個(gè)地區(qū)歸并為東部和中西部地區(qū)，然后進(jìn)行分樣本回歸估計(jì)，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的地區(qū)異質(zhì)性，結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示，無(wú)論是東部地區(qū)還是中西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下均顯著為正，表明不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展均能顯著促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量的增加和創(chuàng)新質(zhì)量的提升。觀察東部地區(qū)和中西部地區(qū)的估計(jì)系數(shù)可發(fā)現(xiàn)，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量的估計(jì)系數(shù)均顯著大于東部地區(qū)，表明中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響效應(yīng)更強(qiáng)。

表5 地區(qū)異質(zhì)性分析

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

（一）中介效應(yīng)模型設(shè)定

上文驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過創(chuàng)新環(huán)境對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生影響，那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否能通過影響上述中介變量進(jìn)而提升區(qū)域創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量？此文使用中介效應(yīng)模型對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的中介機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，構(gòu)建了如下中介效應(yīng)模型：

其中，Mit表示中介變量，即創(chuàng)新環(huán)境。此文用北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心提出的中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)來(lái)衡量區(qū)域的創(chuàng)新環(huán)境（envir），其余變量含義與公式（1）相同。

（二）中介效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果與檢驗(yàn)

中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，列（1）和列（4）為公式（2）的估計(jì)結(jié)果，列（2）為公式（3）的估計(jì)結(jié)果，列（3）和列（5）為公式（4）的估計(jì)結(jié)果。列（2）中Dig估計(jì)系數(shù)為正且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效改善區(qū)域的創(chuàng)新環(huán)境。列（3）中envir的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的改善有利于區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量的增加，且Dig的估計(jì)系數(shù)與列（1）相比有所下降，這表明創(chuàng)新環(huán)境是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量的中介變量，且中介效應(yīng)顯著。列（5）中envir的估計(jì)系數(shù)為正且通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明改善創(chuàng)新環(huán)境能夠促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量的提升。列（5）中Dig的估計(jì)系數(shù)與列（4） 相比也有所下降，這說明創(chuàng)新環(huán)境作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量的中介變量，中介效應(yīng)顯著。對(duì)中介機(jī)制進(jìn)行Sobel（索貝爾）檢驗(yàn)，結(jié)果表明，統(tǒng)計(jì)量均顯著，證明存在創(chuàng)新環(huán)境中介機(jī)制，區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的中介效應(yīng)具有穩(wěn)健性。

表6 中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果分析

六、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

此文選取2011—2018年中國(guó)部分（29個(gè)）省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)，在測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建面板固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的作用進(jìn)行研究，得出如下結(jié)論：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量有顯著的提升效應(yīng)，在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論仍然成立；（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過改善區(qū)域創(chuàng)新水平促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新提質(zhì)增量；（3）相較于東部地區(qū)，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。

（二）建議

1.促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展，加快經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以提升區(qū)域創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量。首先，要充分利用數(shù)字化技術(shù)改善創(chuàng)新環(huán)境。在企業(yè)方面，企業(yè)可通過數(shù)字化技術(shù)提高其在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，以此開拓更多的融資渠道，為自己創(chuàng)造更好的融資環(huán)境，從而改善創(chuàng)新環(huán)境。在政府方面，政府可以通過推動(dòng)數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用促進(jìn)高端人才的聚焦，改善創(chuàng)新環(huán)境。其次，政府要加強(qiáng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的扶持力度，加大大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈以及云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的研發(fā)投入，不斷推動(dòng)核心技術(shù)取得進(jìn)步和發(fā)展。最后，在對(duì)外開放的過程中，要注意消化吸收國(guó)外先進(jìn)的技術(shù)。

2.積極推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。當(dāng)前，相較于東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，中西部地區(qū)處于落后的狀態(tài)，但是中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的促進(jìn)作用比東部更強(qiáng)。因此，政府在制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展策略時(shí)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)東部地區(qū)和中西部地區(qū)的具體情況，提出差異化的發(fā)展策略。一方面，政府要發(fā)揮其宏觀調(diào)控作用，引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)往中西部地區(qū)進(jìn)行轉(zhuǎn)移，并引導(dǎo)財(cái)政補(bǔ)貼有針對(duì)性地流向中西部地區(qū)，以推動(dòng)中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展；另一方面，東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好，但產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效果并不理想，因此政府在推動(dòng)?xùn)|部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，也要注重引導(dǎo)相關(guān)部門對(duì)基礎(chǔ)研發(fā)項(xiàng)目開展專項(xiàng)攻關(guān)，力爭(zhēng)取得重大的創(chuàng)新突破。

注釋：

①將中國(guó)劃分為東部、中部、西部三個(gè)地區(qū)的時(shí)間始于1986年，由全國(guó)人大六屆四次會(huì)議通過的“七五”計(jì)劃正式公布。由于歷史發(fā)展的原因，中部和西部所屬的省級(jí)行政區(qū)有所變動(dòng)。此文選取的29個(gè)省級(jí)行政區(qū)位于東部地區(qū)的有河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南、遼寧等?。ㄊ校晃挥谥胁康貐^(qū)的有山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等?。▍^(qū)）；位于西部地區(qū)的有陜西、甘肅、青海、新疆、四川、重慶、廣西、云南、貴州等?。▍^(qū)、市）。

②此文選取的29個(gè)省級(jí)行政區(qū)位于中西部地區(qū)的有山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、陜西、甘肅、青海、新疆、四川、重慶、云南、貴州、廣西等?。▍^(qū)、市）。