信息通訊技術影響技術創(chuàng)新的地區(qū)差異與空間效應

張錦文，何風雋，2

（1.寧夏大學 經(jīng)濟管理學院，寧夏 銀川 750021；2.寧夏大學 黨委統(tǒng)戰(zhàn)部，寧夏 銀川 750021）

一、引言

21 世紀以來，信息與通訊技術(ICTs)迅速發(fā)展，逐漸融入到人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?，比如，跨空間、即時、可視化的交流，檢索與閱覽信息，以及日常繳費、購物消費與遠程醫(yī)療等。與此同時，也影響了宏觀經(jīng)濟增長、人類發(fā)展、變革性的政策制定以及新興經(jīng)濟體的轉(zhuǎn)型。2005—2021 年，全球互聯(lián)網(wǎng)用戶人數(shù)從10 億增加到48 億，滲透率達59%。而中國的互聯(lián)網(wǎng)用戶已達10.11 億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達71.6%，遠超過世界平均水平，正在成為數(shù)字革命的領先者。

ICTs 不僅僅使得技術創(chuàng)新成果迅速地跨空間傳播應用[1]。ICTs 通過信息化能力催化了各交易主體內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)的變革，創(chuàng)造出一個扁平的組織結(jié)構(gòu)，從而降低內(nèi)部交易成本，提高組織內(nèi)部的管理效率。Black 等指出ICTs 發(fā)展水平，通過提高信息化能力而推動企業(yè)內(nèi)部管理的創(chuàng)新，從而通過提高組織內(nèi)部的管理效率間接地促進各企業(yè)、產(chǎn)業(yè)或者不同市場技術創(chuàng)新產(chǎn)出的不斷增加[2]。Steinmueller 等發(fā)現(xiàn)ICTs 促進了發(fā)展中國家的“跨越式”發(fā)展[3]。但ICTs 是否必然推動技術創(chuàng)新也存在爭議（蔣仁愛、賈維晗，2019）[4]。那么，信息通訊技術(ICTs)能促進中國區(qū)域技術創(chuàng)新嗎？若有影響，影響的關系是線性的，還是非線性的？這種影響在中國不同區(qū)域是否表現(xiàn)出差異，以及是否存在地域間的溢出效應？數(shù)字經(jīng)濟時代，技術創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展愈加離不開ICTs，因此，有必要厘清ICTs 發(fā)展水平和技術創(chuàng)新產(chǎn)出之間是何種影響關系，以及探明其空間效應和區(qū)域異質(zhì)性。

二、文獻綜述與研究假設

1. 文獻綜述

（1） ICTs 的概念

信息與通訊技術(ICTs)被Melody 等人于1986 年首次提出，指融合了信息技術與通訊技術的高新科技領域，涵蓋了以電子方式存儲、檢索、操作、傳輸或接收信息的任何產(chǎn)品。Zuppo等提出廣義的ICTs 指電話網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)和社交媒體應用的融合程度[5]。ICTs 不斷地改變著生活和生產(chǎn)方式[6]?；ヂ?lián)網(wǎng)普及度、互聯(lián)網(wǎng)用戶、個人計算機或者移動電話的數(shù)量等都可以作為ICTs 發(fā)展水平的衡量指標。

（2） ICTs 與技術創(chuàng)新之間關系的相關研究

信息通訊技術(ICTs)主要通過獲得、處理、交換信息促進知識、技術的傳播，從而提高新技術的研發(fā)效率[7]。ICTs 從多個層面激勵企業(yè)技術創(chuàng)新，比如促使技術專利申請及應用更便捷[8]，強化組織間跨空間的協(xié)同效應（李后建，2017）[9]，降低創(chuàng)新要素稀缺性和節(jié)約創(chuàng)新成本[10]。此外，ICTs 發(fā)展水平還是技術創(chuàng)新集聚形成的重要條件（俞立平等，2021）[11]，即ICTs 發(fā)展水平越高，創(chuàng)新集聚速度越快。

既有文獻表明ICTs 發(fā)展深度影響了經(jīng)濟社會領域的技術創(chuàng)新。例如，農(nóng)業(yè)領域，ICTs 通過實時檢測氣候等方面的信息，協(xié)助制定科學的生產(chǎn)決策[12]。教育領域，ICTs 很大程度上優(yōu)化了科學知識生產(chǎn)方式，也有效地提升了知識管理的效率[13]。許港等(2013)實證研究發(fā)現(xiàn)信息化推動了中國工業(yè)的技術創(chuàng)新能力提升，但與技術開發(fā)能力相比，信息化對技術轉(zhuǎn)化能力的促進作用更加顯著[14]。方遠平等(2013)[15]以2001—2011 年廣東省21 個地市為樣本，采用靜態(tài)空間模型研究發(fā)現(xiàn)服務業(yè)創(chuàng)新與信息通訊技術之間顯著空間相關。

2. 研究假設

信息通信技術內(nèi)具的數(shù)字化特征，使技術知識在不同地區(qū)間便捷轉(zhuǎn)移[16]，所以，ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響路徑一（如圖1）：ICTs 促進知識在創(chuàng)新主體間流動。Liao 等(2016)認為信息通信技術通過知識溢出促進創(chuàng)新增長[17]。Venturini(2015)基于15 個OECD 國家樣本，發(fā)現(xiàn)ICTs 生產(chǎn)部門的技術會溢出到應用部門，促進ICTs 應用部門的全要素生產(chǎn)率增長[16]。此外，ICTs 還能夠通過產(chǎn)業(yè)間關聯(lián)外溢推動行業(yè)生產(chǎn)率增長[4]。所以，路徑二（如圖1）：ICTs 通過知識、技術、產(chǎn)業(yè)關聯(lián)的外溢效應，加速各產(chǎn)業(yè)部門對技術創(chuàng)新的研發(fā)，提高行業(yè)TFP。Cette 等(2015)指出網(wǎng)絡外部性特征使信息通信技術具備了擴散性[18]。所以，影響路徑三（如圖1）：ICTs 強化技術創(chuàng)新的擴散效應，ICTs 使技術創(chuàng)新在不同創(chuàng)新主體間的擴散更加高效便捷，從而推動技術創(chuàng)新產(chǎn)出的增加。由此，提出如下假設：

圖1 ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響路徑

假設H1：ICTs 發(fā)展水平能顯著地提高中國的區(qū)域技術創(chuàng)新產(chǎn)出。

當ICTs 發(fā)展水平較低時，信息溝通與知識共享相對困難，阻礙協(xié)作的有效性[19]，此時提高ICTs 發(fā)展水平，其對技術創(chuàng)新的正向作用彈性比較大。但隨著ICTs 發(fā)展水平的逐漸提高，它給知識和技術的傳播提供了足夠的保障，此時再提高ICTs 發(fā)展水平，其對技術創(chuàng)新的促進作用彈性較弱。由此，提出如下假設：

假設H2：ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在顯著的非線性關系，且呈現(xiàn)倒“U”型。

改革開放以來，中國省際之間，特別是北京、上海、廣東等經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)向其他省份的技術擴散成為彌補區(qū)域差距的重要方式。技術擴散源于Hagerstrand(1952)[20]從空間視角提出的創(chuàng)新擴散理論，表現(xiàn)出領先地區(qū)的信息與通訊技術優(yōu)勢不僅僅能帶動自身的技術創(chuàng)新，而且能夠促進其他省份的技術創(chuàng)新。由此，提出假設：

假設H3：ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有顯著的正向空間效應，即本省的ICTs 發(fā)展水平對相鄰省份的技術創(chuàng)新也具有顯著的正向促進作用。

由于各地資源稟賦差異，往往決定其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特點，如沿海區(qū)域重點發(fā)展金融類、高新技術類產(chǎn)業(yè)，而西北地區(qū)則仍以能源重化工產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型為主。教育水平、地理區(qū)位差異加劇了區(qū)域間人力資源的差異。魏守華等(2010)[21]運用1998—2007年的中國省級面板數(shù)據(jù)實證分析，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新能力依賴于區(qū)域特定的產(chǎn)業(yè)集群環(huán)境、產(chǎn)學研協(xié)同程度等因素。所以，區(qū)位差異會直接影響ICTs 發(fā)展水平促進技術創(chuàng)新產(chǎn)出的效果，由此，提出假設：

假設H4：中國中部和西部地區(qū)ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響高于東部地區(qū)，表現(xiàn)出“后發(fā)優(yōu)勢”。

三、研究設計

1. 數(shù)據(jù)來源

文章以歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)為基礎，選擇中國30 個省份（鑒于數(shù)據(jù)可得性，剔除西藏和港澳臺地區(qū)） 2005—2020 年的面板數(shù)據(jù)。

2. 變量選擇

（1） 被解釋變量

技術創(chuàng)新產(chǎn)出。技術創(chuàng)新產(chǎn)出是區(qū)域技術創(chuàng)新能力最核心的表征，專利指標是目前通用的衡量指標，所以文章選取各省份的專利申請數(shù)來衡量區(qū)域技術創(chuàng)新產(chǎn)出。

（2） 解釋變量

ICTs 發(fā)展水平。根據(jù)聯(lián)合國國際電信聯(lián)盟創(chuàng)建ICTs 發(fā)展指數(shù)以來，互聯(lián)網(wǎng)普及度作為ICTs 發(fā)展指數(shù)的核心組成部分，直接反映了區(qū)域ICTs 發(fā)展水平?；诖?，文章選用互聯(lián)網(wǎng)普及度來代表各省份的ICTs 發(fā)展水平。

（3） 控制變量

在社會和經(jīng)濟領域中，還有其他重要的變量影響區(qū)域技術創(chuàng)新發(fā)展，例如：人均GDP，指人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，用于衡量區(qū)域經(jīng)濟規(guī)模；進出口總額，反映地區(qū)對外貿(mào)易規(guī)模的重要指標，也衡量了地區(qū)在國際貿(mào)易中的競爭力，文章采用其自然對數(shù)表示；R＆D 經(jīng)費占GDP 比值，代表地區(qū)在研發(fā)上的投入規(guī)模，是影響技術創(chuàng)新的直接因素；環(huán)境規(guī)制，參考李玲、陶鋒(2012)[22]的做法，選取工業(yè)廢水排放達標率、工業(yè)二氧化硫去除率及工業(yè)固體廢物利用率綜合測算環(huán)境規(guī)制強度；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，用第三產(chǎn)業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)的比值衡量；城鎮(zhèn)化率，即城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總?cè)丝诘谋壤DI，侯潤秀和官建成(2006)[23]發(fā)現(xiàn)FDI 對發(fā)明、實用新型等專利申請均具有顯著正向影響，由此，文章采用外商直接投資的自然對數(shù)表征；失業(yè)率，資源型區(qū)域內(nèi)單一的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型過程中造成的高失業(yè)率也是阻礙技術創(chuàng)新的重要因素[24]。

3. 數(shù)據(jù)描述

表1 展示了中國30 個省份（除西藏和港澳臺地區(qū)） 2005—2020 年的面板數(shù)據(jù)集中各變量描述性統(tǒng)計的結(jié)果，其中包含變量的觀察值、均值、標準差、最小值和最大值。

表1 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述

4. 模型設計

（1） 固定效應模型

為估計中國區(qū)域ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新的影響，采用以下固定效應模型：

式中，patentit表示技術創(chuàng)新產(chǎn)出，加入數(shù)值1 保證了非負數(shù)patentit的自然對數(shù)是有效的；ICTit表示ICTs 發(fā)展水平；Controlsit是指控制變量；i=1，2，…，N，表示省份；t=2005，…，2020，表示年份；ci和pt分別表示中國各省份的個體效應和年份的時間效應；εit表示誤差項；β 和δ 為估計系數(shù)。

在面板回歸模型中，固定效應模型的誤差項滿足E(εit|ci，xit)，i=1，2，…，N，xit為所有的解釋變量，而隨機效應模型則滿足E(εit)，i=1，2，…，N。當僅考慮時間效應pt時，可行的廣義最小二乘法(FGLS)優(yōu)于一般混合最小二乘法。對于時間和個體的雙固定效應的估計，文章采用最大似然估計法(MLE)。

遺漏變量引起的內(nèi)生性問題會造成模型回歸結(jié)果的偏誤。所以，文章將技術創(chuàng)新產(chǎn)出的滯后一期加入方程(1)中，得到方程(2)。技術創(chuàng)新產(chǎn)出的滯后一期不僅保留了因變量自身過去的信息，同時還包含當期影響因變量的其他因素的過去信息。因此，方程(2)不僅消除了文章內(nèi)生性問題，還增加了模型整體的擬合優(yōu)度。

（2） 系統(tǒng)GMM 模型

為解決內(nèi)生性問題，Arellano＆Bond 提出差分GMM 法，但滯后項作為差分的工具變量，可能存在弱工具變量問題，為此，Blundell 等提出系統(tǒng)GMM法，對差分方程和原始的水平方程同時進行估計，不僅解決了內(nèi)生性問題，還克服了弱工具變量的影響。因此，文章采用兩步法的系統(tǒng)GMM 估計，探索ICTs 發(fā)展水平與技術創(chuàng)新產(chǎn)出之間的動態(tài)影響關系。

（3） 空間面板杜賓模型

空間自相關性描述的是同一變量在不同空間位置上的數(shù)值所反映出的相互依賴性。判斷變量在整個空間中是否存在自相關的一般方法是全局Moran's I 指數(shù)，其于1948 年被澳大利亞統(tǒng)計學家帕克·莫蘭(Patrick Alfred Pierce Moran)首次提出，其定義如下：

其中，xi表示第i 個地區(qū)ICTs 發(fā)展水平和技術創(chuàng)新產(chǎn)出的觀察值；n 為區(qū)域數(shù)量；wij為空間權(quán)重矩陣W 的元素，由i 和j 地區(qū)省會城市經(jīng)緯度測算出來的歐氏距離倒數(shù)表示。Moran′s I取值介于-1～1，大于0 表示空間正相關，數(shù)值越大分布越集中；小于0 表示空間負相關，絕對值越大分布越離散；接近于0 則表示變量呈隨機分布。

空間杜賓模型能捕捉各變量之間的空間異質(zhì)性及外溢性。此外，考慮到內(nèi)生性問題的存在，文章引入被解釋變量的滯后一期構(gòu)建出動態(tài)空間面板杜賓模型，以期更好地擬合優(yōu)度。具體形式如下：

四、實證結(jié)果與分析

1. 統(tǒng)計檢驗

（1） 單位根檢驗

考慮是非平衡面板數(shù)據(jù)，文章采用ADF-Fisher 進行單位根檢驗，結(jié)果見表2。技術創(chuàng)新產(chǎn)出和ICTs 發(fā)展水平的檢驗結(jié)果都是顯著的，即拒絕原假設：面板數(shù)據(jù)中的時間序列存在單位根。因此，文章計量模型估計結(jié)果是有效的。

表2 單位根檢驗

（2） 共線性檢驗

為確保模型估計的無偏性，Marquaridt(1970)提出方差膨脹因子法(VIF)，檢驗模型中的解釋變量之間是否存在多重共線性。檢驗結(jié)果如表3 所示，所有變量VIF 值皆小于10，則表明變量之間不存在多重共線性。因此，回歸分析這些變量構(gòu)建的模型時，不會存在偽回歸導致有偏誤的系數(shù)估計值。

表3 共線性檢驗

2. 基礎回歸分析

表4 中模型(1)、(2)展示了ICTs 發(fā)展水平與技術創(chuàng)新產(chǎn)出的靜態(tài)回歸結(jié)果。模型(1)和(2)分別為引入個體趨勢和時間趨勢的固定效應和隨機效應，且Hausman 檢驗證實固定效應模型更優(yōu)，都一致表明ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正向影響，假設H1 得到驗證。在固定效應模型中引入變量的滯后期，構(gòu)成基于固定效應下的動態(tài)模型(3)、(4)，進一步分析ICTs發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的動態(tài)影響。表4 中，模型(3)和(4)顯示在動態(tài)模型下ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出也具有顯著的正向影響，則假設H1 的穩(wěn)健性得到一定驗證。其次，模型(5)中ICTs 發(fā)展水平的一階滯后項的正向顯著性，表明ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響呈現(xiàn)時滯性。模型(6)進一步說明了該影響，短期來看并不顯著。

表4 ICTs 發(fā)展水平與技術創(chuàng)新的靜態(tài)與動態(tài)回歸結(jié)果

3. 拓展研究

（1） 非線性關系

表5 分別使用一般線性模型、固定效應模型和GMM 模型研究ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，以及在不同的ICTs 水平階段中是否存在差異性。模型(1)至(4)的結(jié)果一致，表明ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出是正向顯著的，而ICTs 發(fā)展水平的平方項則是負向顯著的，這表明ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響是非線性的，且呈倒“U”型。所以，假設H2 得到驗證。

表5 ICTs 發(fā)展水平與技術創(chuàng)新產(chǎn)出之間的非線性分析

（2） 杜賓空間計量分析

首先，采用全局Moran's I 指數(shù)進行空間自相關檢驗（限于篇幅，省略）。結(jié)果表明：2005—2020 年，技術創(chuàng)新及ICTs 發(fā)展水平的Moran's I 指數(shù)雖有波動，但均為正值，且均通過1%的顯著性檢驗，表明技術創(chuàng)新及ICTs 發(fā)展水平具有顯著的空間正相關特征。因此，從總體來看，被解釋變量及解釋變量的空間相關作用顯著，文章考慮空間因素是有必要的。接著，依據(jù)LM 檢驗選擇空間計量模型的估計形式。LM_Error 檢驗值為6.197（P 值0.013），穩(wěn)健的LM_Error 檢驗值為7.040（P 值0.008），LM_Lag 檢驗值為5.753（P 值0.016），穩(wěn)健的LM_Lag檢驗值為6.596（P 值0.010），可見，所有LM檢驗結(jié)果均拒絕原假設，說明文章樣本具有空間滯后和空間誤差自相關雙重效應，由于杜賓模型同時考慮這兩種效應，因此，就文章而言，合適的空間計量估計應該采用杜賓模型（SDM）。

表6 展示了空間杜賓模型(SDM)的回歸結(jié)果，模型(1)ICTs發(fā)展水平在1%的顯著水平上對技術創(chuàng)新具有正向影響，表明本省ICTs 發(fā)展水平越高，技術創(chuàng)新越高。ICTs 發(fā)展水平的空間交叉項也是正向顯著的，說明ICTs 發(fā)展水平具有顯著的空間效應，即本省的ICTs 發(fā)展水平對相鄰省份的技術創(chuàng)新也具有顯著的正向促進作用。同時，模型(2)～(4)所示直接效應、間接效應以及總效應均顯著為正，進一步表明存在空間溢出效應。

表6 基于空間杜賓模型(SDM)的回歸結(jié)果

（3） 區(qū)域異質(zhì)性

分組探究東部、中部和西部地區(qū)ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響關系，結(jié)果見表7。其中，東部地區(qū)ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的促進作用最小，相關系數(shù)僅為0.5125，遠小于中部地區(qū)(2.8069)和西部地區(qū)(2.1967)；即使考慮非線性關系，包含ICTs 發(fā)展水平的平方項后，仍然是東部地區(qū)(2.4246)遠小于中部地區(qū)(9.8208)和西部地區(qū)(4.1411)。這一結(jié)果與ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響呈現(xiàn)倒“U”型關系是一致的，即ICTs 發(fā)展水平普遍較高的東部地區(qū)對技術創(chuàng)新的正向作用相對于ICTs 發(fā)展較為落后的中、西部地區(qū)明顯較小。所以，中、西部地區(qū)ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的促進作用表現(xiàn)出顯著的“后發(fā)優(yōu)勢”。西部地區(qū)因其地理區(qū)位相對劣勢、自然資源高度依賴、基礎設施還遠不完善等原因，表現(xiàn)在城市化、出口貿(mào)易和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等方面相對落后，在一定程度上削弱了ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的促進作用，所以模型(5)與(6)中西部地區(qū)的相關系數(shù)2.1967、4.1411 還是低于中部地區(qū)相應模型(3)的2.8069 與模型(4)的9.8208。

表7 區(qū)域異質(zhì)性分析

4. 穩(wěn)健性檢驗

采用分組回歸、增加控制變量和工具變量法下固定效應模型，檢驗基礎回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。結(jié)果見表8，模型(1)、模型(2)分別是中國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略推出之前（年份＜2012） 和之后（年份≥2012） 的回歸結(jié)果，ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響皆是正向顯著的。其次，增加其他控制變量后的模型(3)，ICTs 發(fā)展水平也顯著地促進技術創(chuàng)新產(chǎn)出提高。最后，模型(4)使用工具變量法，選取ICTs 發(fā)展水平的一階滯后項和GDP 增速為工具變量。Sargan 過度認定檢驗結(jié)果是不顯著的，則接受原假設即工具變量是嚴格外生的，Davidson-MacKinnon內(nèi)生性檢驗(0.288)在5%的水平上是不顯著的，也說明原模型不存在明顯的內(nèi)生性問題。模型(4)的結(jié)果與模型(1)～(3)的結(jié)果方向一致并顯著，基礎回歸結(jié)果的穩(wěn)健性再次得到驗證。

五、結(jié)論與建議

文章以中國30 個省份2005—2020 年的面板數(shù)據(jù)為樣本，使用固定效應、系統(tǒng)GMM 和杜賓空間計量模型，探究信息通訊技術(ICTs)發(fā)展水平與技術創(chuàng)新產(chǎn)出之間的影響關系、空間效應和區(qū)域差異。研究結(jié)果表明：一是，ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正向促進作用。ICTs 發(fā)展水平通過促進知識流動、擴大（知識、技術和產(chǎn)業(yè)） 溢出效應以及強化技術創(chuàng)新的擴散效應，推動區(qū)域技術創(chuàng)新產(chǎn)出提高。其次，該影響具有顯著的滯后性，即長期影響顯著，而短期影響不顯著。二是，ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響是非線性的，呈現(xiàn)倒“U”型；即隨著ICTs 發(fā)展水平的提高，其正向影響技術創(chuàng)新的邊際效應逐漸降低，所以，當ICTs 處于低水平時期（發(fā)展初期），ICTs 發(fā)展水平對技術創(chuàng)新能產(chǎn)生更大的促進作用。三是，ICTs發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有顯著的正向空間效應，即領先地區(qū)的信息通訊技術優(yōu)勢不僅僅帶動自身的技術創(chuàng)新，而且能夠促進鄰近省份的技術創(chuàng)新。四是，中部、西部地區(qū)ICTs發(fā)展水平對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的促進作用遠高于東部地區(qū)，表現(xiàn)出明顯的“后發(fā)優(yōu)勢”，但在西部地區(qū)的正向影響低于中部地區(qū)；即這種促進作用存在明顯的區(qū)域差異，呈現(xiàn)“中部地區(qū)＞西部地區(qū)＞東部地區(qū)”的特點。據(jù)上述結(jié)論，為推動ICTs 促進區(qū)域技術創(chuàng)新，提出以下對策建議：

第一，大力推廣互聯(lián)網(wǎng)的普及，充分激發(fā)信息通訊技術(ICTs)對區(qū)域技術創(chuàng)新水平的促進作用?；ヂ?lián)網(wǎng)普及度直接反映了區(qū)域ICTs 水平，整體上來看，中國互聯(lián)網(wǎng)普及度遠超世界平均水平，但區(qū)域內(nèi)普及程度差異仍然明顯，所以，仍有必要全面普及互聯(lián)網(wǎng)。

第二，加快建設全國一體化算力網(wǎng)絡樞紐及迭代更新移動通信技術等，形成ICTs 區(qū)域中心節(jié)點，提高區(qū)域數(shù)字信息處理與服務能力，有效發(fā)揮“以點帶面”的創(chuàng)新示范作用。依托信息通訊技術(ICTs)在空間上的正向擴散效應，在一些具備條件的區(qū)域建設全國一體化算力網(wǎng)絡樞紐及迭代更新移動通信技術等，集聚優(yōu)勢資源形成幾個ICTs 區(qū)域中心節(jié)點，有力推動本地與周邊地區(qū)的技術創(chuàng)新發(fā)展。

第三，進一步加速中、西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)基礎設施的建設，發(fā)揮中、西部地區(qū)ICTs 促進區(qū)域技術創(chuàng)新的“后發(fā)優(yōu)勢”。與東部地區(qū)相比，中國中、西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)基礎設施仍不足，這不利于區(qū)域ICTs 發(fā)展。由于ICTs 在低水平發(fā)展初期對技術創(chuàng)新的促進作用更大，欠發(fā)達地區(qū)應該抓住這個“后發(fā)優(yōu)勢”，加大力度全面建設地區(qū)管道、寬帶、光纜、基站等互聯(lián)網(wǎng)基礎設施，更好地利用信息和通信技術。