中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量測度及比較

岳佳坤

（黃河科技學院，河南 鄭州 450000）

一、引言

隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術加速創(chuàng)新，數(shù)字技術逐漸滲透到國民經(jīng)濟社會發(fā)展的各領域及全過程，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與宏觀經(jīng)濟治理中發(fā)揮重要的輔助作用。在數(shù)字技術日漸嵌入下，數(shù)字經(jīng)濟以強滲透、高創(chuàng)新、廣覆蓋特征，推動經(jīng)濟社會高質量發(fā)展[1]；宏觀經(jīng)濟治理則呈現(xiàn)系統(tǒng)化動態(tài)特征，促使政府管理、服務方式實現(xiàn)創(chuàng)新升級[2]。由此推及，深化應用數(shù)字技術對中國經(jīng)濟高質量發(fā)展影響深遠。2022 年1 月國務院下發(fā)《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃的通知》，明確指出要增強關鍵數(shù)字技術創(chuàng)新能力，提升核心產(chǎn)業(yè)競爭力，加快培育新業(yè)態(tài)新模式，營造繁榮有序的創(chuàng)新生態(tài)，驅動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。2022 年最新召開的全國兩會，同樣圍繞科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟展開熱切討論，表明隨著數(shù)字經(jīng)濟步入規(guī)范發(fā)展、深化應用與普惠共享新階段，科技創(chuàng)新成為引領高質量發(fā)展的中堅力量。無論是從現(xiàn)實意義層面展開探討，亦或是從國家政策導向進行分析，數(shù)字技術創(chuàng)新以高質量方式提升已然成為中國經(jīng)濟社會的重要方向，以及數(shù)字經(jīng)濟競爭力提升的關鍵議題[3]。

現(xiàn)有文獻關于數(shù)字技術創(chuàng)新質量的探討較少，大多從不同角度對創(chuàng)新質量與技術創(chuàng)新質量進行了解讀。馬永軍等(2021)提出，技術引進可以有效提高創(chuàng)新質量，但吸收能力與引進強調會導致技術引進的影響效應出現(xiàn)偏差[4]。李若晨(2021)表示，技術創(chuàng)新投入與技術創(chuàng)新環(huán)境質量可以決定技術創(chuàng)新質量[5]。李曉龍和冉光和(2021)從市場效應和結構效應雙維出發(fā)，實證分析了數(shù)字金融發(fā)展與技術創(chuàng)新質量的關系，發(fā)現(xiàn)二者間存在顯著正向驅動效應[6]。王?；ǖ?2022)主要基于長三角經(jīng)驗證據(jù)，對跨區(qū)域協(xié)同數(shù)字技術創(chuàng)新質量及其作用機制進行檢驗，認為技術鄰近可驅動跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新[7]。上述研究雖為數(shù)字技術創(chuàng)新質量研究夯實一定理論基礎，但多從影響因素及作用機制進行檢驗，缺少對于數(shù)字技術創(chuàng)新質量的統(tǒng)計測度，難以全面刻畫其發(fā)展特征。鑒于此，文章充分結合數(shù)字技術創(chuàng)新質量理論概念及政策導向，構建數(shù)字技術創(chuàng)新質量評價指標體系，選用熵權TOPSIS 法對中國2009—2020 年數(shù)字技術創(chuàng)新質量展開綜合評價與分維度論述，并且從靜態(tài)與動態(tài)雙重視角展開區(qū)域比較。

二、模型構建、數(shù)據(jù)說明及指標選取

1.熵權TOPSIS 分析法

熵權TOPSIS 法可直觀體現(xiàn)指標信息供應量能力，準確評判出固定對象在指標上的離散程度[8]。為避免主觀賦權的人為因素干擾，促使評價結果合理和客觀，文章選取熵權TOPSIS法評價中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量。通過熵權TOPSIS 法計算所得熵值越小，表明該指標信息供應量越大，對整體評價影響越大，指標權重越高；反之，熵值越大，則指標權重越低。具體計算步驟如下所示：

步驟一：指標的正向化。多指標綜合評價體系中，指標值越大評價越大的指標為正向指標，指標值越小評價越大的指標則為逆向指標。指標值趨于某個值評價越大的指標為適度指標。對多指標展開綜合評價時，為促使所有指標形成同趨勢化，一般會將適度和逆向指標均轉化為正向指標。轉化方法如下：

式中，Zij′表示標準化值，Zij代表原始指標數(shù)據(jù)，i 表示評價對象數(shù)量，j 表示評價指標數(shù)量；kj表示指標j 的閾值。

步驟二：指標數(shù)據(jù)的標準化。為得到標準化矩陣，首先將原始評價矩陣作量綱歸一化處理，然后運用極差法把所有指標數(shù)據(jù)進行[0，1]區(qū)間正值轉化處理，公式如下：

式中，Zjmin 和Zjmax 分別表示各項指標最小值和最大值。

步驟三：指標數(shù)據(jù)的非負數(shù)化處理。為避免經(jīng)標準化處理后的數(shù)據(jù)為零或負數(shù)，致使熵值計算無意義，需對其作出非負數(shù)化處理。又出于對數(shù)據(jù)處理后仍在時間縱向上保留波動趨勢及橫向指標間的差異程度考量，進一步結合數(shù)據(jù)實際處理情況，列出如下計算公式：

式中，i=1，2，…，11；j=1，2，…，21

步驟四：計算評價體系中第j 個指標的權重，公式如下：

步驟五：計算評價體系中第j 個指標的熵值，公式如下：

式中，k=1/lnm 是常數(shù)。

步驟六：計算評價體系中第j 個指標的熵權，公式如下：

2.數(shù)據(jù)說明

出于對數(shù)據(jù)可得性與準確性考量，選取2009—2020 年中國29 個省份數(shù)字技術創(chuàng)新數(shù)據(jù)為研究樣本（青海、西藏、港澳臺地區(qū)由于數(shù)據(jù)缺失嚴重，故排除在樣本選取范圍之外）。樣本原始數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國科技統(tǒng)計年鑒》 《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》 《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》 《中國信息產(chǎn)業(yè)年鑒》 《全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》 《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。部分缺失數(shù)據(jù)借助向前填補法、向后填補法、插值法進行補充。

3.指標選取

2020 年4 月經(jīng)由國家發(fā)改委與中央網(wǎng)信辦聯(lián)合印發(fā)的《關于推進“上云用數(shù)賦智”行動 培育新經(jīng)濟發(fā)展實施方案》中指出，加快數(shù)字化轉型共性技術與關鍵技術研發(fā)應用是筑牢技術支撐的主要方向，未來要進一步推動新一代數(shù)字技術在行業(yè)和企業(yè)中的集成創(chuàng)新。契合這一國家政策導向，并在充分了解技術創(chuàng)新質量概念基礎上，依據(jù)指標選取科學性及數(shù)據(jù)可得性原則，文章從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新轉化、創(chuàng)新擴散五個維度構建數(shù)字技術創(chuàng)新質量評價指標體系。通過梳理現(xiàn)有研究[9-12]，這五個維度是對中國技術創(chuàng)新質量影響最為顯著且深遠的因素，有助于刻畫國內數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展面貌。具體指標體系如表1 所示。

表1 中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量評價指標體系

三、中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量綜合評價

1.數(shù)字技術創(chuàng)新質量的總體評價

基于2009—2020 年數(shù)據(jù)，借助熵權TOPSIS 法可求得數(shù)字技術創(chuàng)新質量綜合指數(shù)及各維度發(fā)展指數(shù)，如表2 所示。

表2 數(shù)字技術創(chuàng)新質量各維度指標及整體情況

為更加直觀呈現(xiàn)數(shù)字技術創(chuàng)新質量，全方位分析其各子系統(tǒng)變化特征與發(fā)展趨勢，文章結合上述權重指數(shù)繪制2009—2020 年數(shù)字技術創(chuàng)新質量演變趨勢圖，如圖1 所示。

圖1 中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量演變趨勢

綜合表2 和圖1 的內容文章，具體從兩方面對數(shù)字技術創(chuàng)新質量進行分析。一方面，從綜合發(fā)展指數(shù)的時序演變趨勢來看，數(shù)字技術創(chuàng)新質量在2009—2020 年間出現(xiàn)明顯進步趨向，綜合指數(shù)由2009 年的0.0372 上漲至2020 年的0.3172。這說明研究時段內數(shù)字技術創(chuàng)新質量提升速度迅猛，整體保持上升態(tài)勢，但部分年限的數(shù)字技術創(chuàng)新質量的綜合指數(shù)有所下降。換言之，中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量總體呈向好態(tài)勢，具有較高上升空間。另一方面，從各維度發(fā)展指數(shù)的時序演變趨勢來看，2009—2020 年間數(shù)字技術創(chuàng)新質量的各維度指數(shù)整體也呈上升態(tài)勢，但期間略有波動。就整個研究時段來說，創(chuàng)新投入指數(shù)從0.0039 上漲至0.0924；創(chuàng)新產(chǎn)出指數(shù)從0.0072 上漲至0.0526；創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)從0.0069 上漲至0.0503；創(chuàng)新轉化指數(shù)從0.0213上漲至0.0495；創(chuàng)新擴散指數(shù)從0.0019 上漲至0.0242。可見，各維度指標對中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量提升均具有正向貢獻率，說明各維度指標都能推動數(shù)字技術創(chuàng)新質量提高。

2.數(shù)字技術創(chuàng)新質量分維度評價

（1）創(chuàng)新投入維度分析

進一步借助熵權TOPSIS 方法，依據(jù)創(chuàng)新投入下設具體指標評價值演變趨勢，繪制如圖2。通過分析圖2 可以發(fā)現(xiàn)，基于物質資本投入指標來看，物質資本投入結構、物質資本投入規(guī)模均在逐年提高，說明中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量近些年已經(jīng)實現(xiàn)了穩(wěn)定增長。具體來看，2009—2020 年間，物質資本投入結構從0.0003 上漲至0.0134，說明中國數(shù)字技術物質資本的外部結構具有明顯逐年優(yōu)化態(tài)勢。基于人力資本投入指標來看，人力資本投入結構、人力資本投入規(guī)模也有明顯提高，說明中國數(shù)字型企業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好，吸納人員就業(yè)能力逐漸強化。

圖2 創(chuàng)新投入各項具體指標評價值的演變趨勢

（2）創(chuàng)新產(chǎn)出維度分析

通過創(chuàng)新產(chǎn)出指標測算結果，繪制其下設所有指標評價值演變趨勢（如圖3）。通過分析圖3 可知，基于經(jīng)濟效益指標來看，新型科研產(chǎn)品銷售盈利指數(shù)呈明顯先降后升趨勢，具有“U”型演變特征；專利數(shù)量指數(shù)呈明顯增長態(tài)勢。新型科研產(chǎn)品銷售盈利變化趨勢，一方面可以反映數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)內部不同業(yè)態(tài)間創(chuàng)新產(chǎn)出水平，另一方面也可以展現(xiàn)數(shù)字資源有效利用程度。就評價值變化情況而言，2009—2015 年間，新型科研產(chǎn)品銷售盈利指數(shù)有些許下降，2016—2020 年間出現(xiàn)明顯上升，這說明隨著數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷發(fā)展壯大，產(chǎn)業(yè)鏈內部不同業(yè)態(tài)協(xié)同發(fā)展動能不足，且資源配置效率有待進一步提高，對數(shù)字技術創(chuàng)新產(chǎn)出形成一定阻礙。從專利數(shù)量評價值變化趨勢來看，其整體呈增長態(tài)勢，說明數(shù)字服務業(yè)在數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)增加值中的占比有所上升，對專利數(shù)量申請增加具有正向推動作用，是中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量提高的內在需求。

圖3 創(chuàng)新產(chǎn)出中各項具體指標評價值的演變趨勢

（3）創(chuàng)新環(huán)境維度分析

依據(jù)創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)測算結果，繪制其下設所有指標評價值演變趨勢如圖4 所示?；诩夹g保護指標展開分析，知識產(chǎn)權保護力度在逐年增加，說明合法權利有效保障對數(shù)字技術創(chuàng)新質量提升具有重大意義。基于金融環(huán)境指標展開分析金融市場發(fā)育程度的評價值也呈現(xiàn)逐年遞增態(tài)勢，這說明國內數(shù)字技術創(chuàng)新環(huán)境持續(xù)改善背景下，金融機構對于數(shù)字技術研發(fā)創(chuàng)新的重視程度越來越高，不斷加大對數(shù)字技術創(chuàng)新活動資金扶持，為數(shù)字技術創(chuàng)新質量提升提供有力支撐。基于市場環(huán)境指標進行分析，市場化程度總體也呈上升趨勢，說明人力資源與資金投入不斷加大背景下，創(chuàng)新主體規(guī)模也在持續(xù)擴張，數(shù)字技術創(chuàng)新能力得到大幅提升。綜合上述，后續(xù)國家應出臺可行性創(chuàng)新政策，著力營造創(chuàng)新氛圍，驅動數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展。

圖4 創(chuàng)新環(huán)境中各項具體指標評價值的演變趨勢

（4）創(chuàng)新轉化維度分析

依據(jù)創(chuàng)新轉化指數(shù)測算結果，繪制其下設所有指標評價值演變趨勢如圖5 所示?；趯W習能力指標展開分析，高學歷研發(fā)人才占比明顯有所提高，說明中國數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)要素配置在逐步優(yōu)化，對數(shù)字技術創(chuàng)新質量提升具有正向驅動作用。非數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)經(jīng)費占比系數(shù)呈現(xiàn)大幅下降趨勢，其中在2008—2019 年間前半階段評價值較高。另外，非數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)技術改進經(jīng)費支出占比、非數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)引進技術消化吸收經(jīng)費支出占比整體也呈現(xiàn)上升趨勢，說明數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新轉化的消化與吸收能力有待進一步強化。

圖5 創(chuàng)新轉化中各項具體指標評價值的演變趨勢

（5）創(chuàng)新擴散維度分析

依據(jù)創(chuàng)新擴散指數(shù)測算結果，繪制其下設所有指標評價值演變趨勢如圖6 所示?；谑袌鼋Y構指標展開分析，數(shù)字技術與非數(shù)字技術企業(yè)數(shù)量之比、數(shù)字技術主營業(yè)務收入與非數(shù)字技術主營業(yè)務收入之比均呈明顯逐年上漲趨勢，說明數(shù)字技術生產(chǎn)經(jīng)營活動規(guī)模不斷擴張?；诰W(wǎng)絡關系指標展開分析，技術市場數(shù)字技術流向地域合同金額占比、科研經(jīng)費外部支出占比都呈緩慢上升趨勢，這說明數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展過程中，市場需求與外部資本支持非常重要。有鑒于此，后續(xù)國家應更加重視加大資本與要素扶持力度，引導市場積極參與、企業(yè)主動擴張。

圖6 創(chuàng)新擴散中各項具體指標評價值的演變趨勢

四、數(shù)字技術創(chuàng)新質量比較

為直觀呈現(xiàn)中國各區(qū)域數(shù)字技術創(chuàng)新質量，以便于國家針對不同地區(qū)實施差異化、高精度策略，結合上述數(shù)字技術創(chuàng)新質量總體和分維度評價結果，對29 個省份數(shù)字技術創(chuàng)新質量進行比較與分析。結合黨中央、國務院制定的區(qū)域發(fā)展政策劃分標準，將29 個省份分別納入東部、中部、西部和東北四大區(qū)域。另外，為節(jié)省篇幅，僅截取2014—2020 年這一時段各區(qū)域的數(shù)字技術創(chuàng)新質量指數(shù)在下述內容中展開探討。

1.靜態(tài)比較

通過參照學術界常用衡量評價對象綜合情況方法[13]，結合指標權重，選取加權線性和法構建如下靜態(tài)評價模型，計算靜態(tài)視角下數(shù)字技術創(chuàng)新質量指數(shù)如下所示：

借助式(8)可計算得出各區(qū)域數(shù)字技術創(chuàng)新質量指數(shù)如表3所示。靜態(tài)視角下，數(shù)字技術創(chuàng)新質量提高進程較為緩慢，2014—2020 年的變化增幅僅為10.73%，平均增幅為1.53%。其中，廣東省數(shù)字技術創(chuàng)新質量增幅最大，為37.23%；黑龍江省增幅最低，僅有3.43%；大部分省份或地區(qū)在2014—2020 年的增幅均維持在11%以內，且平均增幅也普遍低于2%。究其原因，主要是由于靜態(tài)視角下不同年限間數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展的內在聯(lián)系被割裂，所得結果只能體現(xiàn)當年投入狀況，并不能全面反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展前期所做鋪墊。因此，靜態(tài)評價結果并沒有彰顯出中國數(shù)字技術蓬勃發(fā)展現(xiàn)狀，與前文總體評價結果存在明顯出入，需要進一步在此基礎上進行動態(tài)評價。

表3 靜態(tài)視角下中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量指數(shù)

2.動態(tài)比較

由前文可知，各區(qū)域數(shù)字技術創(chuàng)新質量提升狀況的靜態(tài)比較結果具有局限性，與現(xiàn)實情況存在一定出入。為彌補靜態(tài)評價結果不足之處，進一步充分考量數(shù)字技術創(chuàng)新質量的動態(tài)性特征后，基于動態(tài)視角計算各區(qū)域數(shù)字技術創(chuàng)新質量指數(shù)。由于不同年份數(shù)據(jù)蘊含的信息對同期數(shù)字技術創(chuàng)新質量產(chǎn)生的效用具有異質性，故需對不同時點數(shù)據(jù)賦權。通過借鑒沙文兵和錢圓圓(2021)[14]研究方法，選用時點權重法對不同年份數(shù)據(jù)進行賦權，首先采用時點權重法將時間因素納入評價指標體系，得到時間權重Tm計算公式如下：

式中，Tm表示不同年限的時點權重，m 表示年份，(m-2014)表示總年數(shù)，即k=1，2，3，4，5，6，7。經(jīng)計算，得出不同年份時點評價權重如表4 所示。

表4 不同評價年份時點權重

在式(7)基礎上，引入計算出的時間權重Tn，構建各省份數(shù)字技術創(chuàng)新質量的動態(tài)評價模型。文章通過借鑒張玉喜和張倩(2018)[15]研究方法，采用區(qū)間性和固定性指標處理方式構建動態(tài)評價模型，計算各省份在不同年份數(shù)字技術創(chuàng)新質量的綜合評價值如下所示：

借助式(10)，可以計算出動態(tài)視角下各省份數(shù)字技術創(chuàng)新質量指數(shù)結果，如表5 所示。

通過分析表5 可知，動態(tài)視角下，數(shù)字技術創(chuàng)新質量在2014—2020 年的變化增長幅度為116.56%，年均增幅為16.65%。其中，廣東增幅最大，為156.95%；黑龍江增幅最小，為104.67%；大部分省份在考察時段內的增幅均在120%以內，平均增幅基本維持在20%左右。這一計算結果與前文綜合評價分析較為吻合，可以體現(xiàn)出近幾年中國數(shù)字技術創(chuàng)新一直維持較快發(fā)展速度，產(chǎn)業(yè)規(guī)模也在不斷擴張，產(chǎn)業(yè)影響力與人才隊伍均有明顯提高。

表5 動態(tài)視角下中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量指數(shù)

從評價值排序結果也可以看出三點異同：一是2014—2020年內數(shù)字技術創(chuàng)新質量指數(shù)排名前十的省份基本維持不變，局部略有變動。具體來看，在這期間，湖北、四川代替遼寧、福建擠進前十。二是所有省份中，貴州的排名增長最快，從2014年的28 名增長至2020 年的20 名，主要得益于貴州大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展；山東和江蘇排名也有所提高，分別上升了3 個名次。三是黑龍江和遼寧排名下降最快，黑龍江從2014 年的19 名 下跌至2020 年的23 名，遼寧從2014 年的8 名 下跌至2020 年的12 名，分別下跌了4 個名次。

從各區(qū)域評價值變化趨勢來看，數(shù)字技術創(chuàng)新質量存在一定區(qū)域異質性，東部地區(qū)明顯優(yōu)于中、西部地區(qū)。具體而言，東部地區(qū)數(shù)字技術創(chuàng)新質量已經(jīng)發(fā)生了明顯進步，但中、西部地區(qū)仍較為落后，導致中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量差距逐步拉大。為更準確分析對比出數(shù)字技術創(chuàng)新質量存在的區(qū)域不均衡性，在表5 基礎上，進一步計算得出各區(qū)域2014—2020 年數(shù)字技術創(chuàng)新質量評價值統(tǒng)計特征，如表6 所示。通過結合表5 和表6 內容，可以總結出三點數(shù)字技術創(chuàng)新質量呈現(xiàn)的區(qū)域不均衡特征：第一，東部、中部、西部及東北四大經(jīng)濟區(qū)域的數(shù)字技術創(chuàng)新質量呈現(xiàn)顯著不均衡特征，東部地區(qū)發(fā)展水平遠超其余三個地區(qū)。第二，中國各區(qū)域的數(shù)字技術創(chuàng)新質量差距在逐年拉大，極差擴大化現(xiàn)象凸顯。2014—2020 年歷年的極差值分別為：21.42、35.08、53.08、62.00、70.58、78.03、86.29。第三，研究時段內變異系數(shù)在逐年增長，從2014 年的7.29%上升至2020 年的12.38%，說明中國各區(qū)域數(shù)字技術創(chuàng)新質量不均衡現(xiàn)象在不斷加劇。與此同時也可以發(fā)現(xiàn)，雖然變異系數(shù)在逐年上漲，但總體維持在10%左右，說明數(shù)字技術創(chuàng)新質量不均衡程度并不是特別嚴重。究其原因，中國數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展起步較晚，部分地區(qū)仍處于初級起步階段，尚未形成“高端固化、低端禁錮”的創(chuàng)新格局。

表6 中國各區(qū)域2014—2020 年評價值統(tǒng)計特征

五、研究結論與政策建議

文章基于創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新轉化、創(chuàng)新擴散五個維度，構建了數(shù)字技術創(chuàng)新質量評價指標體系。進一步地，選用熵權TOPSIS 分析法對中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量展開總體和分維度評價，并利用靜、動態(tài)模型分別對東部、中部、西部、東北四大區(qū)域進行比較。研究結果表明，整體上數(shù)字技術創(chuàng)新質量保持上升態(tài)勢。從各維度指標時序演變進行分析發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新轉化、創(chuàng)新擴散五大維度對數(shù)字技術創(chuàng)新質量均具有正向驅動效應。其中，創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新轉化、創(chuàng)新擴散三個維度指數(shù)得分相對更高，對數(shù)字技術創(chuàng)新質量的驅動效應更為顯著。從分地區(qū)比較分析來看，東部、中部、西部、東北四大區(qū)域間數(shù)字技術創(chuàng)新質量具有明顯不均衡特征，整體呈由東向西遞減分布態(tài)勢；各省份數(shù)字技術創(chuàng)新質量差距仍在逐漸擴大，表現(xiàn)一定“不均衡性”特征。

結合上述研究結論，提出如下政策建議：第一，構建數(shù)字化人才供給體系。人才資源為數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展的核心供給要素，也是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新實現(xiàn)高質量發(fā)展的根本所在。政府針對數(shù)字化人才培養(yǎng)，需強化教育投入，促使科研院校與高校展開合作，提高數(shù)字技術人才專業(yè)性，形塑數(shù)字化人才供應體系。數(shù)字行業(yè)應加快建立培訓組織，大力培養(yǎng)數(shù)字化技術應用與商業(yè)化運作相結合的綜合型人才，進而健全數(shù)字化人才自給體系。第二，推進區(qū)域數(shù)字技術融合發(fā)展。文章研究發(fā)現(xiàn)中國數(shù)字技術創(chuàng)新質量仍存在不均衡問題，不利于強化宏觀產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能效。故各區(qū)域應立足于本土數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展實情，結合地區(qū)優(yōu)勢，積極推進數(shù)字技術融合發(fā)展。例如，各地區(qū)可依據(jù)資源稟賦與人文優(yōu)勢，積極開展數(shù)字技術融合發(fā)展活動，共享生產(chǎn)制造資源，強化技術創(chuàng)新發(fā)展粘性。且各企業(yè)可借助新興技術，將經(jīng)營活動與科學要素融合，在行業(yè)內部共享，不僅能滿足區(qū)域數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展，還能促進同屬行業(yè)高質量發(fā)展。第三，增加資本創(chuàng)新要素投入。文章結論表明，創(chuàng)新投入對數(shù)字技術創(chuàng)新質量的影響作用最為顯著。故中國推動數(shù)字技術創(chuàng)新質量提升進程中，應注重創(chuàng)新要素引入，大力吸引社會資本，以強化自身創(chuàng)新活力。一方面，數(shù)字技術產(chǎn)業(yè)應積極優(yōu)化要素資源引入與應用結構，激活資本創(chuàng)新要素應用活性。另一方面，應基于資本創(chuàng)新要素流動性，培育新模式與新業(yè)態(tài)，以高質量發(fā)展賦能高效融合自身創(chuàng)新技術與市場應用技術，不斷激發(fā)新業(yè)態(tài)，進而實現(xiàn)創(chuàng)新質量可持續(xù)提升。