數(shù)據(jù)要素配置與區(qū)域創(chuàng)新:賦能效果及作用路徑

范德成,肖文雪

(哈爾濱工程大學 經(jīng)濟管理學院,黑龍江 哈爾濱 150001)

0 引言

數(shù)字經(jīng)濟是以數(shù)字化知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素,以數(shù)字技術(shù)作為核心驅(qū)動力量,加速重構(gòu)經(jīng)濟發(fā)展與治理模式的新型經(jīng)濟形態(tài)[1]。2012—2021年我國數(shù)字經(jīng)濟占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重從20. 8%增長至39.8%,發(fā)展前景可觀。數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟的微觀基礎(chǔ),據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(IDC)測算,我國擁有的數(shù)據(jù)量將從 2018 年的7.5ZB 增長至2025年的48.6ZB,占全球總量的27.8%,遠高于美國的17.5%。

伴隨經(jīng)濟轉(zhuǎn)型,我國區(qū)域創(chuàng)新先后經(jīng)歷了從模仿創(chuàng)新、線性合作創(chuàng)新到網(wǎng)絡(luò)式發(fā)展、再到開放式的協(xié)同創(chuàng)新模式。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的迅速應(yīng)用,由數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品研發(fā)范式成為數(shù)字經(jīng)濟時代企業(yè)創(chuàng)新的主流(劉意等,2020)。數(shù)據(jù)要素特有的滲透性、無邊界性、外部性特征使得創(chuàng)新活動呈現(xiàn)出跨區(qū)域滲透融合、全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、多元共生的生態(tài)化發(fā)展態(tài)勢[2]。目前,已有學者對數(shù)字創(chuàng)新概念進行界定,著重突出數(shù)字化技術(shù)與產(chǎn)品物理組件融合以及新產(chǎn)品、新工藝或新商業(yè)模式的出現(xiàn)[3],但Henfridsson &Lyytinen等[4]在定義中更強調(diào)創(chuàng)新過程如何從與非數(shù)字化要素關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)向與數(shù)字化要素關(guān)聯(lián)。

數(shù)據(jù)要素作為信息化時代的衍生要素,正日益成為不容忽視的重要價值創(chuàng)造來源,無論是從廣度還是深度而言,數(shù)據(jù)要素與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的融合不斷推進,顯著改變社會經(jīng)濟運作方式,成為推動經(jīng)濟增長和技術(shù)創(chuàng)新的新引擎。因此,厘清數(shù)字要素配置水平與區(qū)域創(chuàng)新能力之間存在怎樣的聯(lián)動特征以及其中的作用機制,能夠為我國在數(shù)字經(jīng)濟浪潮中搶占數(shù)字創(chuàng)新發(fā)展先機和市場競爭制高點提供有益思路。

1 文獻綜述

從已有文獻看,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展主要經(jīng)歷兩個階段:第一階段是20世紀80年代至21世紀初,計算機興起和信息技術(shù)發(fā)展。以Stiron、Jorgenson等[5-6]為代表的經(jīng)濟學家對信息通信技術(shù)(ICT)與經(jīng)濟增長關(guān)系進行了深入研究。第二階段是21世紀初至今,隨著計算機應(yīng)用的普及,出現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新和人工智能發(fā)展。隨著數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的深入融合,學者們從不同視角對數(shù)字經(jīng)濟進行定義和研究。宏觀層面上,部分學者對數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)經(jīng)濟進行區(qū)分。與傳統(tǒng)經(jīng)濟不同,數(shù)字經(jīng)濟是信息技術(shù)革命產(chǎn)業(yè)化與市場化的表現(xiàn),在提升信息傳輸速度、降低數(shù)據(jù)處理和交易成本、精確配置資源等方面具有獨特優(yōu)勢,數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用改變了區(qū)域科技創(chuàng)新、信息與數(shù)據(jù)獲取渠道,重塑了區(qū)域創(chuàng)新要素變量、主體間性、生態(tài)體系,催生出新的區(qū)域創(chuàng)新框架與范式[7]。微觀層面上,數(shù)據(jù)要素的重要性日益凸顯。學術(shù)界更傾向于認為數(shù)據(jù)與資本、勞動等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素不同,是伴隨數(shù)字經(jīng)濟時代發(fā)展衍生的更高級生產(chǎn)要素,除具有強大的規(guī)模經(jīng)濟特征外,還具有強大的范圍經(jīng)濟特征,數(shù)據(jù)要素在與其它要素結(jié)合的過程中會提升資源配置效率,驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新與社會進步[8]。還有學者指出,數(shù)字技術(shù)具有自生長性和同質(zhì)性特征,能夠促進產(chǎn)品持續(xù)迭代并打破產(chǎn)業(yè)邊界,實現(xiàn)融合創(chuàng)新[9]。實證研究方面,余菲菲[10]運用案例研究法對數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的“黑箱”進行研究,提煉出以技術(shù)整合為中心的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、以產(chǎn)品智能化為中心和以消費者個性化需求為導向的兩端創(chuàng)新路徑;李雪[11]認為,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平和區(qū)際知識溢出都是促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升的重要推力,但僅在東部地區(qū)作用顯著;韓先鋒[12]通過構(gòu)建多維度互聯(lián)網(wǎng)綜合發(fā)展水平指標體系,研究發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展顯著推動中國區(qū)域創(chuàng)新效率提升,并通過加速人力資本積累、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級,間接對區(qū)域創(chuàng)新效率產(chǎn)生積極影響。

綜上所述,目前有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟的研究方興未艾,在已有研究基礎(chǔ)上,本文可能存在的邊際貢獻有:①研究主題上,盡管數(shù)字經(jīng)濟逐漸成為國民經(jīng)濟形態(tài)的重要組成,但鮮有研究從數(shù)據(jù)要素配置的微觀視角出發(fā),定量分析數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響,本研究通過構(gòu)建綜合測度指標體系,對我國各地區(qū)數(shù)據(jù)要素配置水平進行測度,以彌補數(shù)字經(jīng)濟研究不足;②研究內(nèi)容上,檢驗創(chuàng)業(yè)活躍度、R&D人員流動水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲度對數(shù)據(jù)要素配置賦能區(qū)域創(chuàng)新的渠道效應(yīng),完善數(shù)字經(jīng)濟影響區(qū)域創(chuàng)新能力的路徑并分組檢驗數(shù)據(jù)要素配置的異質(zhì)性特征和條件性特征;③研究意義上,為未來數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新的深度融合提供實證依據(jù),為利用數(shù)字技術(shù)發(fā)展機遇實現(xiàn)中國高質(zhì)量創(chuàng)新發(fā)展提供理論參考。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 數(shù)據(jù)要素配置的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)分析

數(shù)字信息技術(shù)的快速發(fā)展促使數(shù)字空間代替物理空間,成為資源配置的主要載體,數(shù)據(jù)要素配置牽引著資本、勞動力等傳統(tǒng)要素流動,成為連接虛擬數(shù)字空間與實體物理空間的橋梁,其將帶來生產(chǎn)力、生產(chǎn)關(guān)系變革以及技術(shù)創(chuàng)新的全面滲透(韓兆安等,2022)。數(shù)據(jù)要素配置的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)具體表現(xiàn)為:

(1)從生產(chǎn)要素層面分析,數(shù)據(jù)要素已廣泛滲透到生產(chǎn)活動的各個環(huán)節(jié)并普遍創(chuàng)造價值。數(shù)據(jù)作為新興要素,具有強滲透性、高替代性特征,在降低生產(chǎn)要素流動壁壘的同時進一步實現(xiàn)傳統(tǒng)要素數(shù)字化。要素供需雙方能夠突破物理空間局限,實現(xiàn)動態(tài)實時交互,改善地區(qū)間信息傳輸不對稱性,淡化創(chuàng)新活動的時空界限,方便不同創(chuàng)新主體在不同時間地點參與創(chuàng)新過程,進而提高區(qū)域創(chuàng)新效率。另外,其同質(zhì)化和可再編程特征為基于數(shù)據(jù)要素的創(chuàng)新活動提供了成本競爭優(yōu)勢,有利于區(qū)域創(chuàng)新活動規(guī)模擴張和質(zhì)量提升[13]。

(2)從生產(chǎn)力層面分析,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字經(jīng)濟實體化趨勢增強,虛擬與現(xiàn)實“雙循環(huán)”的進化思路有助于數(shù)據(jù)要素向各行業(yè)滲透。一方面,5G技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施從搭建設(shè)點走向融合應(yīng)用,為進一步激發(fā)數(shù)據(jù)要素的“梅特卡夫威力”提供生產(chǎn)力的技術(shù)保證,加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展紅利逐步向智慧農(nóng)業(yè)、智慧工業(yè)等領(lǐng)域輻射;另一方面,根據(jù)技術(shù)生命周期理論,一項技術(shù)從無到有、從萌芽到退出要經(jīng)歷創(chuàng)新期、成長期、成熟期和衰退期4個階段,經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展,我國電子信息產(chǎn)業(yè)迅速崛起,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化演進路徑穩(wěn)步推進。雙管齊下的發(fā)展思路加快數(shù)字技術(shù)與數(shù)據(jù)要素相互滲透并構(gòu)成新型生產(chǎn)要素組合,有效驅(qū)動全要素生產(chǎn)率提高和區(qū)域創(chuàng)新(鐘世川等,2022)。

(3)從生產(chǎn)關(guān)系層面分析,數(shù)據(jù)配置市場化有助于推動形成包括個人、組織、政府等多主體參與的數(shù)字治理以及數(shù)字化知識模塊,實現(xiàn)上下游產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的生產(chǎn)模式。越來越多的研究發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)要素還具有強大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),即數(shù)據(jù)集越大越豐富,越有助于改善產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)體驗,為客戶、消費者參與新產(chǎn)品、新技術(shù)研發(fā)提供支撐,在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新發(fā)展機制的同時衍生出大量數(shù)據(jù)要素資源,如此周而復始,最終建立無可比擬的競爭優(yōu)勢[14-15]。根據(jù)上述分析,本文提出如下研究假設(shè):

H1: 數(shù)據(jù)要素高效配置對區(qū)域創(chuàng)新能力存在顯著促進作用。

2.2 數(shù)據(jù)要素配置對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響路徑分析

2.2.1 創(chuàng)業(yè)活躍度的渠道效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟可以通過影響市場規(guī)模、知識溢出和要素組合等培育更多創(chuàng)業(yè)機會,從加快信息交互和思想傳播等途徑豐富創(chuàng)業(yè)資源,從而提升創(chuàng)業(yè)活躍度(趙濤等,2020)。創(chuàng)業(yè)活躍度通常是地區(qū)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新資源的外顯,三者相輔相成。創(chuàng)業(yè)活躍度提升的渠道效應(yīng)具體表現(xiàn)在:

(1)激發(fā)市場活力,優(yōu)化產(chǎn)品匹配路徑?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺的迅速普及促使市場結(jié)構(gòu)趨于完全競爭,有利于生產(chǎn)效率提升,進一步激發(fā)產(chǎn)品多樣性、擴大市場規(guī)模、加速產(chǎn)品匹配和交易。同時,借助大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)為經(jīng)濟市場匹配問題提供優(yōu)化路徑,數(shù)字化平臺的開發(fā)應(yīng)用為創(chuàng)業(yè)活動開展提供了堅實的后臺支持[16]。

(2)分散金融風險,確保創(chuàng)業(yè)環(huán)境平穩(wěn)有序。創(chuàng)業(yè)活動具有不確定性,易面臨融資約束,創(chuàng)業(yè)過程中需承受巨大壓力和重置成本。由互聯(lián)網(wǎng)革命帶來的信息或數(shù)據(jù)創(chuàng)造及共享,加速數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)興起,有效改善金融服務(wù)可得性和普惠性。依托數(shù)字網(wǎng)絡(luò)的金融體系能夠更加及時地捕獲資金供需信息,有效分散創(chuàng)業(yè)過程中面臨的金融風險,顯著提高資金流轉(zhuǎn)速度,為創(chuàng)業(yè)機會均等化提供條件。根據(jù)上述分析,本文提出如下研究假設(shè):

H2:提升創(chuàng)業(yè)活躍度是數(shù)據(jù)要素配置賦能區(qū)域創(chuàng)新的有效路徑。

2.2.2 R&D人員流動的渠道效應(yīng)

隨著以大智移云網(wǎng)為代表的新技術(shù)和相關(guān)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展,創(chuàng)新要素的區(qū)際流動規(guī)模日益擴大,我國正穩(wěn)步邁入以創(chuàng)新要素自由流動為顯著特征的開放式創(chuàng)新時代。作為創(chuàng)新活動主體的R&D人員,是推動國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略落地生效、支撐區(qū)域科技競爭力提升的戰(zhàn)略性資源。智力資本是數(shù)字創(chuàng)新的基礎(chǔ)和先決條件,而數(shù)字經(jīng)濟賦能區(qū)域創(chuàng)新需依托知識技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展,需要通過數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合實現(xiàn),因此對人才的依賴更為明顯(曹威麟等,2015;顧承衛(wèi)等,2016)。R&D人員流動的渠道效應(yīng)具體表現(xiàn)在:

(1)從資源配置角度分析,物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)的深度融合促使通過采集、處理和共享大量利益相關(guān)者數(shù)據(jù),建構(gòu)大規(guī)模、高黏度的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)成為可能。邊緣計算和云計算的相互支撐與發(fā)展促使網(wǎng)絡(luò)空間進一步嵌入社會經(jīng)濟活動中,數(shù)據(jù)要素的流通與應(yīng)用能夠充分消解信息不對稱性,進一步精確生產(chǎn)、服務(wù)等環(huán)節(jié)的供需匹配,實現(xiàn)在更廣范疇內(nèi)高效率地完成R&D人員配置,重構(gòu)區(qū)域價值創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)(宛群超等,2021;王鉞等,2017)。

(2)從創(chuàng)新主體演化角度分析,數(shù)字經(jīng)濟時代的創(chuàng)新活動不再是單純依靠企業(yè)內(nèi)部資源進行技術(shù)創(chuàng)新的行為,而是多元創(chuàng)新主體與環(huán)境之間交互作用的結(jié)果,突出新時代區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新范式的動態(tài)交互特征。多元創(chuàng)新主體可以聯(lián)結(jié)形成不同種類創(chuàng)新集群,而創(chuàng)新活動由單一主體轉(zhuǎn)向創(chuàng)新集群的演化勢必會擴大R&D人員流動規(guī)模,加速區(qū)際創(chuàng)新溢出。根據(jù)上述分析,本文提出如下研究假設(shè):

H3:提升R&D人員流動水平是數(shù)據(jù)要素配置賦能區(qū)域創(chuàng)新的有效路徑。

2.2.3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的渠道效應(yīng)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度反映了資源要素配置效率,通常在產(chǎn)業(yè)扭曲程度較高的地區(qū)創(chuàng)新資源無法自由流動,導致企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率低下,從而阻礙地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展[17]。隨著數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深度融合,大大提升了數(shù)據(jù)要素對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的推動作用,成為賦能區(qū)域創(chuàng)新的有效路徑,具體表現(xiàn)在:

(1)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)造性破壞。數(shù)字經(jīng)濟為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來顛覆性改變,數(shù)字技術(shù)的持續(xù)突破和發(fā)展推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向數(shù)字化、自動化、智能化方向轉(zhuǎn)型升級,使部分傳統(tǒng)工序被淘汰或替代,其產(chǎn)生的動能倍增效應(yīng)通過賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),為區(qū)域創(chuàng)新活動開展和創(chuàng)新模式演化提供更多可能性及發(fā)展空間[18-19]。數(shù)字技術(shù)脫離于傳統(tǒng)工業(yè)體系中的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng),是一種全新的去中心化、突破性技術(shù)創(chuàng)新范式,打破了在線與離線世界的創(chuàng)新藩籬,引發(fā)區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)整體變革,為其它地區(qū)發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢、實現(xiàn)趕超提供可能,進一步推動區(qū)域創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展[7]。

(2)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)異軍突起。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷轉(zhuǎn)型的同時,新的顛覆性科技創(chuàng)新不斷涌現(xiàn),通過發(fā)展“ABCD”技術(shù)等軟硬件信息產(chǎn)業(yè),數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)字服務(wù)逐步取代傳統(tǒng)產(chǎn)品與傳統(tǒng)服務(wù)(韓璐等,2021),展示了數(shù)字經(jīng)濟催生新產(chǎn)品、新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)的巨大潛力(劉意等,2020)。顛覆性的數(shù)字科技不僅會帶來短期的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高技術(shù)化、高集約化方向平穩(wěn)升級,同時,能夠促進科技創(chuàng)新的進一步發(fā)展和深化,并決定未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向、模式與類型(韓兆安等,2020)。根據(jù)上述分析,本文提出如下研究假設(shè):

H4:降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲度是數(shù)據(jù)要素配置賦能區(qū)域創(chuàng)新的有效路徑。

圖1 數(shù)據(jù)要素配置賦能區(qū)域創(chuàng)新能力的理論框架Fig.1 Theoretical analysis framework of enabling regional innovation ability by data element allocation

3 研究設(shè)計

3.1 變量設(shè)定

3.1.1 被解釋變量

區(qū)域創(chuàng)新能力(Inno)。選取《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》中的綜合效用值衡量,該評價結(jié)果由包括知識創(chuàng)造、知識獲取、企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新績效5個維度在內(nèi)的共計138個四級指標,通過加權(quán)評價方法計算而來,在此基礎(chǔ)上進一步提煉出綜合、客觀且動態(tài)的綜合效用值指標作為區(qū)域創(chuàng)新能力的代理變量。

3.1.2 核心解釋變量

數(shù)據(jù)要素配置水平(Data)。對于數(shù)字經(jīng)濟體量龐大、數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合漸趨深入的國內(nèi)市場而言,我國數(shù)字化能力持續(xù)增強,數(shù)據(jù)量約占全球總量的20%,屬于數(shù)據(jù)要素稟賦較豐富的國家。與傳統(tǒng)要素如資本、技術(shù)、勞動力等不同,數(shù)據(jù)要素屬于無形生產(chǎn)要素范疇,其配置水平難以用單一指標測度,參考李治國和潘為華等[20-21]的做法,將多重維度指標合成一個綜合指標,采用熵權(quán)TOPSIS法,從4個層面構(gòu)建評價指標體系,進而對數(shù)據(jù)要素的流通活力和融合深度進行度量。原始數(shù)據(jù)主要來源于各省區(qū)市統(tǒng)計年鑒以及中國信息通信研究院。需要指出的是,盡管文中所選指標與現(xiàn)有的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度研究有部分重合,但數(shù)據(jù)要素配置水平更加強調(diào)數(shù)據(jù)要素對生產(chǎn)活動微觀效率及數(shù)字經(jīng)濟宏觀增長的影響,是數(shù)字經(jīng)濟平穩(wěn)運行的重要支撐[22]。

表1 數(shù)據(jù)要素配置水平多維度指標體系Tab.1 Multi-dimensional index system of data element allocation level

3.1.3 機制變量

創(chuàng)業(yè)活躍度(Entre)。參考北京大學企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心編制的《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)》報告,采用其中的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)代替。該指數(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)思維與技術(shù),立足于企業(yè)家、資本與技術(shù)三大核心要素,運用全國工商企業(yè)注冊數(shù)據(jù)庫的全量企業(yè)信息,從新建企業(yè)數(shù)量、吸引外來投資、吸引風險投資、專利授權(quán)數(shù)量和商標注冊數(shù)量5個維度計算而來,多維、實時地反映了我國各地區(qū)創(chuàng)業(yè)活力與績效。

R&D人員流動量(Flow)。R&D人員作為創(chuàng)新要素主體,其流動量對創(chuàng)新能力有著舉足輕重的影響。借鑒白俊紅和蔣伏心[23]的做法,采用引力模型測度R&D人員流動量。引力模型來源于牛頓的引力法則,其本質(zhì)是物體A、B間的作用強度與其質(zhì)量成正比,但與其距離成反比。該模型最初由Tinbergen引入經(jīng)濟學領(lǐng)域并逐步成為研究要素流動空間相互作用的重要工具,模型一般形式如式(1)所示。

Tij=KMiNj/Dij

(1)

式(1)中Tij表示i、j地區(qū)間的空間聯(lián)系強度;K為常數(shù)且通常取值為1;Mi、Nj分別表示地區(qū)i與地區(qū)j的某種規(guī)模量;Dij表示i與j的地區(qū)距離。美國學者Bogue最早提出人口遷移的“推力—拉力”理論。該理論指出,人口流動受到遷入地和遷出地兩地間拉力與推力的共同作用,即i地區(qū)向j地區(qū)流動的人員與j地區(qū)的吸引力成正比。因此,在測算R&D人員流動量的過程中,利用各地區(qū)人均GDP表征本地區(qū)對其它地區(qū)R&D人員的吸引力,對引力模型進行改進,最終模型如式(2)、式(3)所示。

(2)

(3)

式(2)中Flowij為i地向j地的R&D人員流動量;M表征j地的R&D人員數(shù);PGDP表征j地區(qū)的人均GDP,即市場機制作用下對R&D人員產(chǎn)生的拉力;Flow為i地區(qū)的R&D人員總流動量,進行取對數(shù)處理(宛群超等,2021)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲度(Twi)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲會導致資源配置效率低下甚至無效率,本文借鑒Ando&Nassar提出的利用就業(yè)份額與產(chǎn)出份額之間的歐氏距離測度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度的方法。假設(shè)一個國家有N個經(jīng)濟部門,VAi和Li分別表示部門i的增加值與就業(yè)人數(shù),具體定義如式(4)所示[24]。

(4)

其中,di是部門i的就業(yè)數(shù)量與產(chǎn)出數(shù)量之間的距離,d則是整體經(jīng)濟增加值與就業(yè)數(shù)量之間的歐氏距離。若d=0,則意味著部門勞動生產(chǎn)率均等化,即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處于均衡狀態(tài)。

3.1.4 控制變量

為避免其它因素對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響,參考以往學者研究,對以下變量進行控制:地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平(Pgdp)、外商直接投資水平(Fdi)、對外貿(mào)易水平(Tra)、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平(Infra)、地方教育水平(Edu)、城鎮(zhèn)化水平(Urban)、工業(yè)化水平(Industry)。分別采用地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平占人均GDP比重(取對數(shù))、外商直接投資水平占GDP比重、進出口總額占GDP比重、人均占有道路面積、教育支出占GDP比重、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重進行測度。

3.2 模型構(gòu)建

在上述理論分析基礎(chǔ)上,構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型以檢驗數(shù)據(jù)要素配置對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響,基準模型設(shè)置如式(5)所示。

Innoi,t=β0+β1Datai,t+∑Controlsi,t+ηi+μt+εi,t

(5)

式(5)中,i、t分別表示省份和年份;∑Controlsit為一系列可能對研究問題產(chǎn)生影響的控制變量,ηi為省域個體效應(yīng),μt為時間固定效應(yīng),εit表示隨機誤差項。

激發(fā)數(shù)據(jù)要素配置的賦能效應(yīng),還需要考慮區(qū)域創(chuàng)新能力,繼續(xù)采用Koenker &Bassett提出的分位數(shù)回歸方法對基準模型進行估計[25]。以區(qū)域創(chuàng)新能力分位數(shù)為因變量的回歸能夠反映不同區(qū)域創(chuàng)新水平下數(shù)據(jù)要素配置的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)的動態(tài)性,揭示兩者相互融合的條件性問題。

為進一步檢驗數(shù)據(jù)配置賦能區(qū)域創(chuàng)新能力的作用機制,采用逐步回歸模型進行分析,式(5)與式(6)、(7)共同構(gòu)成中介機制檢驗三步法。

Entrepi,t=γ0+γ1Datai,t+∑Controlsi,t+ηi+μt+εi,t

(6)

Innoi,t=α0+α1Datai,t+α2Entrepi,t+∑Controlsi,t+ηi+μt+εi,t

(7)

通過判斷γ1、α1與α2回歸系數(shù)顯著性,進而檢驗中介效應(yīng)是否存在,以及存在怎樣的中介效應(yīng)。

3.3 數(shù)據(jù)說明

考慮到統(tǒng)計口徑一致性以及數(shù)據(jù)可得性,以國內(nèi)30個省域為研究樣本(西藏及港、澳、臺地區(qū)因數(shù)據(jù)缺失嚴重,未采納),并基于2012-2020年平衡面板數(shù)據(jù)研究數(shù)據(jù)要素配置對區(qū)域創(chuàng)新能力的作用機制。使用數(shù)據(jù)來自EPS數(shù)據(jù)庫、中國信息通信研究院、北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)、北京大學開放數(shù)據(jù)研究平臺、歷年《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒,對部分數(shù)據(jù)缺失值采用插值法補齊。為減少離群值對回歸結(jié)果的影響,對所有連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理,具體描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

4 描述性分析

4.1 相關(guān)性分析

表3為Person和Spearman相關(guān)性分析結(jié)果,兩種檢驗結(jié)果表現(xiàn)出較強一致性。由結(jié)果可知,數(shù)據(jù)要素配置水平與區(qū)域創(chuàng)新能力存在顯著正相關(guān)關(guān)系,初步支持假設(shè)H1。另外,所有變量之間的相關(guān)性系數(shù)均較小,表明存在多重共線性的可能性不大。但在未控制其它變量的影響下,兩兩變量間的相關(guān)性無法驗證其它假設(shè),因此采用雙向固定效應(yīng)模型,進一步檢驗數(shù)據(jù)要素配置賦能區(qū)域創(chuàng)新的主效應(yīng)及作用機制。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果Tab.2 Descriptive statistical results

表3 變量相關(guān)性分析結(jié)果Tab.3 Variable coefficient analysis results

4.2 時空演化特征分析

進一步將數(shù)字經(jīng)濟劃分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,并從投入產(chǎn)出角度對區(qū)域創(chuàng)新能力進行分解,圖2給出了2002—2020年我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模(億元)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模(億元)與R&D經(jīng)費支出(億元)、發(fā)明專利申請數(shù)(萬件)的變化趨勢?？梢钥闯?①數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模均穩(wěn)步增長,且產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模始終高于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,而R&D經(jīng)費支出、發(fā)明專利申請數(shù)變化趨勢與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)字化基本保持一致,呈現(xiàn)出波動上升的發(fā)展規(guī)律,進一步證明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與區(qū)域科技創(chuàng)新存在明顯的正相關(guān)關(guān)系,并且我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)調(diào)整性變化,對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行數(shù)字化改造是現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的主流變化;②總體來看,目前我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化正成為驅(qū)動創(chuàng)新的關(guān)鍵引擎,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化則為創(chuàng)新活動的穩(wěn)步推進夯實基礎(chǔ)。在數(shù)字經(jīng)濟異軍突起并成為我國主導產(chǎn)業(yè)的時代浪潮下,“兩化融合”的持續(xù)推進以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深度融合應(yīng)用重塑了我國工業(yè)生產(chǎn)流程體系。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與ICT產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)出較強的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性,并且逐漸形成“兩超八極多強”的發(fā)展格局,增長極地區(qū)結(jié)合自身發(fā)展優(yōu)勢推動第二、三產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展并帶動其它地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級,戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的顛覆性創(chuàng)新以及數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合創(chuàng)新更趨靈活[1]。

圖2 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與R&D經(jīng)費支出、發(fā)明專利申請數(shù)的變化趨勢Fig.2 Trends of digital industrialization, industrial digitalization, R&D expenditure and numbers of invention patent application

圖3分別繪制了2014年、2016年、2018年以及2020年數(shù)據(jù)要素水平與區(qū)域創(chuàng)新能力的空間分布,可以看出:第一,從區(qū)域創(chuàng)新能力的空間分布來看,總體分為3個梯隊,東部>中部>西部地區(qū)的依次遞減分布特征隨年份增長更趨凸顯,形成以北京、上海、廣東、江蘇、浙江5個創(chuàng)新增長極省市帶動內(nèi)陸地區(qū)的發(fā)展格局,而山東、遼寧兩省份的創(chuàng)新發(fā)展節(jié)奏尚不穩(wěn)定,分別在第一、二梯隊和第二、三梯隊之間躍遷。第二,從數(shù)據(jù)要素配置水平的空間分布來看,沿海地區(qū)、京津冀地區(qū)以及四川、河南等區(qū)域發(fā)展迅速。近年來,“寬帶中國”“智慧城市”“互聯(lián)網(wǎng)金融”等系列政策以及“東數(shù)西算”工程、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)園區(qū)、國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)等戰(zhàn)略紛紛落地,為數(shù)字經(jīng)濟的平穩(wěn)有序發(fā)展提供了良好的環(huán)境支撐和配套基礎(chǔ)設(shè)施。值得注意的是,以2014年工信部推出首批“寬帶中國”試點城市名單為參照,之后年份的數(shù)據(jù)要素配置水平取得長足發(fā)展,進一步說明政策效果顯著。第三,從二者關(guān)系來看,區(qū)域創(chuàng)新能力較強的地區(qū),其數(shù)據(jù)要素配置水平也較高,從空間演化視角再次證明數(shù)據(jù)要素配置與區(qū)域創(chuàng)新能力存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,且賦能作用顯著,對應(yīng)了第四次工業(yè)革命背景下“數(shù)字+”創(chuàng)新發(fā)展的時代主題。

5 實證結(jié)果分析

5.1 基準回歸

Hausman檢驗結(jié)果表明,采用雙向固定效應(yīng)模型考察數(shù)據(jù)要素配置水平對區(qū)域創(chuàng)新能力的直接影響更準確,為盡可能降低內(nèi)生性問題可能帶來的干擾,逐步加入控制變量以校正內(nèi)生性問題帶來的影響,最終回歸結(jié)果見表4,后續(xù)分析以模型(3)為準。

基準回歸結(jié)果顯示,數(shù)據(jù)要素配置水平對區(qū)域創(chuàng)新能力的彈性系數(shù)為0.064且通過1%水平下的顯著性檢驗,表明數(shù)據(jù)要素配置有效賦能區(qū)域創(chuàng)新,假設(shè)H1成立。目前我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中的數(shù)字化工具普及率超過69.7%,可見數(shù)字技術(shù)已滲透到創(chuàng)新活動中,社會發(fā)展正步入數(shù)字創(chuàng)新時代。具體為:①近年來,在“寬帶中國”“智慧城市”等政策指引下,新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工程如火如荼,數(shù)據(jù)要素的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及高流動性使得依托數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠?qū)崿F(xiàn)供需精準匹配,突破知識流動的物理時空約束,降低區(qū)域間知識溢出成本,以及通過與其它生產(chǎn)要素的結(jié)合驅(qū)動技術(shù)進步,帶動增值性創(chuàng)新技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用和三次產(chǎn)業(yè)的井噴式創(chuàng)新,緩解各行業(yè)在創(chuàng)新轉(zhuǎn)型期遭遇的“陣痛”,為區(qū)域創(chuàng)新逐漸由“山峰”遷移至“平地”提供條件[7];②為了獲取潛在利潤并在激烈的競爭中嶄露頭角,初創(chuàng)企業(yè)往往會冒險嘗試多元化技術(shù)路線和商業(yè)模式,從而加快智慧城市、智慧安防、遠程醫(yī)療、遠程教育、無人駕駛、車聯(lián)網(wǎng)等新業(yè)態(tài)形成,由數(shù)據(jù)要素驅(qū)動的創(chuàng)新紅利在激烈的競爭中得到充分釋放[26]。而傳統(tǒng)企業(yè)迫于市場壓力也紛紛采取數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略,推動由單個企業(yè)、單個部門實施的傳統(tǒng)封閉式創(chuàng)新轉(zhuǎn)向企業(yè)內(nèi)部各系統(tǒng)、供應(yīng)鏈、用戶消費者共同參與的開放式、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同創(chuàng)新,實現(xiàn)以數(shù)據(jù)價值網(wǎng)絡(luò)促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升[27]。

圖3 數(shù)據(jù)要素配置水平與區(qū)域創(chuàng)新能力的空間分布Fig.3 Spatial distribution of data element allocation level and regional innovation capacity

表4 基準估計結(jié)果Tab.4 Baseline estimation results

5.2 穩(wěn)健性檢驗

考慮到基準回歸結(jié)果可能存在一定偏差,從3個方面對基準結(jié)果穩(wěn)健性進行檢驗:第一,替換估計模型。選擇FGLS模型以排除組內(nèi)自相關(guān)、組間異方差及同期相關(guān)的多重干擾,同樣采取逐步加入控制變量的方法進行估計,回歸結(jié)果見表5。由模型(3)可知,數(shù)據(jù)要素配置水平對區(qū)域創(chuàng)新能力仍存在正向影響且通過1%的顯著性檢驗。第二,解釋變量滯后一期。由于當期數(shù)據(jù)通常會受到前期數(shù)據(jù)要素規(guī)模的影響,因此采用滯后一期的數(shù)據(jù)要素配置水平重新進行估計。由模型(6)可知,數(shù)據(jù)要素配置水平對區(qū)域創(chuàng)新能力的彈性系數(shù)為0.048且通過1%的顯著性檢驗,檢驗結(jié)果與基準估計保持一致,進一步說明結(jié)論穩(wěn)健。第三,內(nèi)生性問題討論。由于自變量與因變量之間可能存在逆向因果關(guān)系并導致模型估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤,因此選擇系統(tǒng) GMM法對基準模型進行再估計,并將被解釋變量的一階滯后項作為工具變量。模型(7)中給出了GMM估計的檢驗結(jié)果:首先,AR(2)和Sargan檢驗的伴隨概率值均大于0.1,表明工具變量有效且擾動項不存在二階自相關(guān),即選擇系統(tǒng)GMM法估計模型是有效的;其次,數(shù)據(jù)要素配置水平回歸系數(shù)的顯著性和作用方向并未發(fā)生改變,但變量系數(shù)值變大,表明內(nèi)生性問題導致靜態(tài)面板模型估計結(jié)果明顯向下偏倚,即低估數(shù)據(jù)要素配置水平對區(qū)域創(chuàng)新能力的賦能效果。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.5 Robustness test results

5.3 異質(zhì)性檢驗

5.3.1 不同數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平檢驗

考慮到與勞動、資本、土地等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素不同,數(shù)據(jù)要素無法以獨立形態(tài)存在,需要依附現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)等載體才能夠發(fā)揮其作用[28]。那么在不同數(shù)字基建投資強度和搭建密度下數(shù)據(jù)要素配置對區(qū)域創(chuàng)新能力的促進作用是否呈現(xiàn)差異化?本文采用郵電業(yè)務(wù)總量與GDP占比對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平進行衡量,并按中位數(shù)將其劃分為高、低兩組進行異質(zhì)性檢驗,估計結(jié)果見表6。模型(1)、(2)分別為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)高、低水平的估計結(jié)果,兩組回歸結(jié)果均表明數(shù)據(jù)要素配置對當?shù)貏?chuàng)新能力存在促進作用且通過5%的顯著性檢驗,但數(shù)字基建高水平地區(qū)的作用更顯著。加大新型基礎(chǔ)設(shè)施投資建設(shè)力度已成為地方政府的主要經(jīng)濟工作之一,2020年初中共中央政治局會議、國務(wù)院常務(wù)會議和中央全面深化改革委員會會議都明確提出,要“統(tǒng)籌傳統(tǒng)和新型基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展”、“加快5G、數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進度”[29]?；貧w結(jié)果同樣說明各地政府高度重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施布局與建設(shè),盡管搭建規(guī)模有差異,但均能夠在較大程度上保證數(shù)據(jù)要素流通順暢,通過與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的結(jié)合滲透應(yīng)用到生產(chǎn)活動的諸多環(huán)節(jié),提高其微觀運行效率,進而驅(qū)動技術(shù)進步與創(chuàng)新。

表6 異質(zhì)性檢驗結(jié)果Tab.6 Heterogeneity test results

5.3.2 不同創(chuàng)新類型檢驗

進一步將創(chuàng)新類型劃分為激進型創(chuàng)新和增量型創(chuàng)新,分別進行回歸,以檢驗數(shù)據(jù)要素配置對不同類型創(chuàng)新活動的作用效果是否存在異質(zhì)性。采用發(fā)明專利申請數(shù)衡量激進型創(chuàng)新水平,采用外觀設(shè)計專利和實用新型專利申請數(shù)衡量增量型創(chuàng)新水平。模型(3)(4)分別為激進型、增量型創(chuàng)新估計結(jié)果,回歸結(jié)果顯示,數(shù)據(jù)要素配置對兩種創(chuàng)新類型均存在促進作用,但僅對激進型創(chuàng)新的作用顯著且通過1%的顯著性檢驗。數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟時代的衍生要素,是技術(shù)—經(jīng)濟范式發(fā)展水平的集中體現(xiàn),且主要表現(xiàn)為數(shù)字化知識和信息,其本身具有創(chuàng)新時代屬性。在數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的當下,以傳統(tǒng)要素數(shù)字化為重要特征的生產(chǎn)活動使數(shù)據(jù)要素能夠全面滲透社會生產(chǎn)與生活中,快速驅(qū)動經(jīng)濟社會實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在此過程中,企業(yè)為進一步鞏固自身市場競爭力并獲取較為可觀的創(chuàng)新收益,更青睞于創(chuàng)新含量較高的激進型創(chuàng)新,相比之下,增量型創(chuàng)新知識和資源更多來源于經(jīng)驗與實踐,其創(chuàng)新含量較低且難以帶來附加收益。

5.3.3 區(qū)域異質(zhì)性檢驗

根據(jù)地理區(qū)位的不同,將研究樣本劃分為東、中、西部地區(qū)以作進一步分析,模型(5)—(7)依次為東中西部地區(qū)檢驗結(jié)果?；貧w結(jié)果表明,東、中部地區(qū)數(shù)據(jù)要素配置均能有效促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升,且作用強度表現(xiàn)為中部>東部,而西部地區(qū)的估計系數(shù)為負且未通過顯著性檢驗。從創(chuàng)新環(huán)境角度分析,由于東部地區(qū)總體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)完善、信息化水平較高,且沿海地區(qū)本身具有與海外市場聯(lián)系緊密的先天區(qū)位優(yōu)勢,創(chuàng)新能力領(lǐng)先于其它地區(qū),由數(shù)據(jù)要素帶來的溢出紅利得到提前釋放并對中部地區(qū)的創(chuàng)新活動產(chǎn)生輻射帶動作用。從技術(shù)轉(zhuǎn)移角度分析,數(shù)字技術(shù)的更新迭代推動技術(shù)轉(zhuǎn)移方式不斷向智能化、縱深化方向發(fā)展,但囿于歷史人文因素與地理區(qū)位因素,地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展程度不均衡導致技術(shù)轉(zhuǎn)移活躍度存在較大差異,使錯綜復雜的技術(shù)轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)存在“富人俱樂部”效應(yīng)和“技術(shù)孤島”困境[12]。2022年初由國家發(fā)改委牽頭并聯(lián)合多部門布局實施的“東數(shù)西算”工程是繼“西電東輸”“南水北調(diào)”之后的又一項跨區(qū)域資源調(diào)配措施,帶動西部地區(qū)整體數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展,通過算力調(diào)度構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)絡(luò),成為推動全國數(shù)據(jù)資源優(yōu)化配置的關(guān)鍵,為削弱地區(qū)間“數(shù)字鴻溝”、實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展提供可能[1]。

5.4 進一步討論:區(qū)域創(chuàng)新能力差異

為判斷區(qū)域創(chuàng)新能力處于不同階段時數(shù)據(jù)要素配置的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)是否存在差異,同時,考慮到分位數(shù)回歸能夠排除極端值干擾、充分刻畫條件分布全貌的優(yōu)勢,選取25% 、50% 、75%等3個具有代表性的分位點分別對應(yīng)低水平、中等水平與高水平創(chuàng)新能力省域,進一步分析數(shù)據(jù)要素配置影響區(qū)域創(chuàng)新能力的條件性特征,分位數(shù)回歸結(jié)果見表 7。數(shù)據(jù)要素配置水平在3個分位點的回歸系數(shù)依次為0.184、0.297、0.308,數(shù)據(jù)要素的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)均成立且表現(xiàn)為依次遞增趨勢,表明當區(qū)域創(chuàng)新能力不同時,數(shù)據(jù)要素配置賦能區(qū)域創(chuàng)新也存在顯著差異,在區(qū)域創(chuàng)新能力較強省域,數(shù)據(jù)要素配置的賦能作用更顯著,同時也證明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會進一步擴大區(qū)域創(chuàng)新能力差距,與韓璐等(2021)的研究結(jié)論一致。

表7 分位數(shù)回歸估計結(jié)果Tab.7 Estimation results of quantile regression

6 作用路徑檢驗

6.1 創(chuàng)業(yè)活躍度路徑檢驗

模型(1)(2)是以創(chuàng)業(yè)活躍度為機制變量的檢驗結(jié)果。具體來看,在其它因素保持不變的情況下,數(shù)據(jù)要素配置水平每提高1個單位,區(qū)域創(chuàng)新能力會直接提升0.043個單位,同時,促使創(chuàng)業(yè)活躍度提升3.282個單位,從而導致區(qū)域創(chuàng)新能力間接提升0.02個單位,其中,間接效應(yīng)占30.70%,故假設(shè)H2成立。這是因為數(shù)字經(jīng)濟催生出一批新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài),數(shù)字平臺的普惠性特征有利于合理配置創(chuàng)業(yè)資源并實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)機會公平。另外,數(shù)字經(jīng)濟還具有較強的社會互動性,不僅促進社會資本積累,還有助于提高創(chuàng)業(yè)成功示范效應(yīng),從而促進地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度提升。

6.2 R&D人員流動路徑檢驗

模型(3)(4)是以R&D人員流動水平為中介變量的檢驗結(jié)果。具體來看,在其它因素保持不變的情況下,數(shù)據(jù)要素配置水平每提高1個單位,區(qū)域創(chuàng)新能力會直接提升0.058個單位,同時也會促使R&D人員流動水平提升0.037個單位,從而促進區(qū)域創(chuàng)新能力間接提升0.006個單位,其中,間接效應(yīng)占8.90%,故假設(shè)H3成立。這是因為,一方面,R&D人員的跨區(qū)域流動會伴隨知識、技術(shù)交換,加速創(chuàng)新資源的空間溢出,數(shù)據(jù)要素的大規(guī)模流通能夠進一步優(yōu)化供需匹配,實現(xiàn)創(chuàng)新要素在空間上的合理配置;另一方面,R&D人員通常具有較高的消費力和市場偏好,對高技術(shù)含量、高附加值的創(chuàng)新產(chǎn)品易形成市場帶動效應(yīng),從而加速創(chuàng)新產(chǎn)品的商業(yè)化進程[24]。

6.3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲路徑檢驗

以往研究大多從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級角度實證檢驗創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng),本文將從反向視角,即以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲度為中介變量進行分析,模型(5)(6)是實證檢驗結(jié)果。具體來看,在其它因素保持不變的情況下,數(shù)據(jù)要素配置水平每提高1個單位,區(qū)域創(chuàng)新能力會直接提升0.057個單位,同時,促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲度降低0.57個單位,導致區(qū)域創(chuàng)新能力間接提升0.07個單位,其中,間接效應(yīng)占10.69%,故假設(shè)H4成立。在數(shù)字經(jīng)濟迅速發(fā)展的時代浪潮下,數(shù)字產(chǎn)業(yè)異軍突起并逐漸成為我國經(jīng)濟的主導產(chǎn)業(yè),同時,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)互為支撐,重塑了我國傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)流程體系,二者共同促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向高技術(shù)化、高集約化,從而有利于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)平穩(wěn)運行。

7 結(jié)論與啟示

近年來,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢之迅猛使其成為重組全球要素資源、驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新范式變革的關(guān)鍵性力量,對區(qū)域創(chuàng)新有著至關(guān)重要的影響。本文在闡述數(shù)據(jù)要素配置賦能區(qū)域創(chuàng)新的理論機制基礎(chǔ)上,從4個維度構(gòu)建綜合評價指標體系并對數(shù)據(jù)要素配置水平進行測度,選取30個省域作為最終研究樣本并結(jié)合2012-2020年區(qū)間平衡面板數(shù)據(jù),實證分析數(shù)據(jù)配置對區(qū)域創(chuàng)新的賦能效果、差異性及內(nèi)在作用機制。研究結(jié)論如下: ①時空分布圖初步證明數(shù)據(jù)要素配置與區(qū)域創(chuàng)新之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系,且區(qū)域創(chuàng)新能力的空間分布呈現(xiàn)出東部>中部>西部的逐次遞減特征;②基準回歸結(jié)果表明,數(shù)據(jù)要素配置能夠顯著促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升,并且這一結(jié)論在后續(xù)進行的系列穩(wěn)健性檢驗中依然成立;③進一步討論發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)要素配置的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)存在差異性和條件性特征,差異性特征表現(xiàn)為對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)高水平地區(qū)、東部地區(qū)以及激進型創(chuàng)新的促進作用更顯著,而條件性特征表現(xiàn)為在不同的區(qū)域創(chuàng)新能力下創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)呈現(xiàn)邊際遞增規(guī)律;④從作用路徑檢驗結(jié)果來看,數(shù)據(jù)要素配置還可以通過提升創(chuàng)業(yè)活躍度、加速R&D人員流動以及降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲度3條路徑賦能區(qū)域創(chuàng)新,且渠道效應(yīng)顯著。

表8 作用機制檢驗結(jié)果Tab.8 Test results of action mechanism

針對研究結(jié)論,提出以下政策建議:

第一,強化數(shù)據(jù)要素與創(chuàng)新活動的融合進程,深入推進“數(shù)據(jù)+”區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略實施。數(shù)據(jù)要素配置對區(qū)域創(chuàng)新能力提升作用顯著,是新時代區(qū)域創(chuàng)新能力提升的新動能。數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合已成為大勢所趨,戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展也使區(qū)域創(chuàng)新模式發(fā)生顯著變化。一方面,要牽住“自主創(chuàng)新”的牛鼻子,有針對性地開展高端芯片、操作系統(tǒng)、人工智能等關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā),注重生態(tài)培育和原始創(chuàng)新。另一方面,要繼續(xù)加強數(shù)字技術(shù)的集約化利用,鼓勵高校、科研機構(gòu)及企業(yè)等更多主體參與協(xié)同創(chuàng)新,推進顛覆性技術(shù)研發(fā)進程,打造“數(shù)字要素+”與“大眾創(chuàng)業(yè),萬眾創(chuàng)新”雙輪驅(qū)動的創(chuàng)新環(huán)境,通過多方合作,共同助力區(qū)域創(chuàng)新能力提升。

第二,重視機制變量的渠道效應(yīng),充分發(fā)揮“加速器”作用。數(shù)據(jù)要素配置對區(qū)域創(chuàng)新能力除有直接影響外,還存在3條間接傳導路徑,表明數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)新活動的融合進程并不是獨立進行的,而是與創(chuàng)業(yè)活躍度、R&D人員流動以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等其它因素密切關(guān)聯(lián)。因此,政府在促進數(shù)字經(jīng)濟良好有序發(fā)展并制定相關(guān)政策時,要基于現(xiàn)實條件發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新影響的聯(lián)動性特征,在創(chuàng)業(yè)環(huán)境、金融發(fā)展、教育投入、產(chǎn)業(yè)升級等多個領(lǐng)域充分考慮數(shù)字經(jīng)濟的積極影響,并借助互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算等數(shù)字技術(shù),強化創(chuàng)新溢出效應(yīng)。

第三,制定差異化、動態(tài)化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展策略,縮小“數(shù)字鴻溝”。一方面,要尊重優(yōu)勢地區(qū)超前發(fā)展的客觀規(guī)律,西部地區(qū)要根據(jù)自身所處發(fā)展階段合理承接東部地區(qū)優(yōu)勢數(shù)字產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,充分借助數(shù)字平臺吸收先進技術(shù)及管理經(jīng)驗,進一步縮小地區(qū)創(chuàng)新差距。另一方面,繼續(xù)加大數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投資力度,完善數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的環(huán)境支撐,穩(wěn)步推進“東數(shù)西算”工程,加快各地區(qū)大數(shù)據(jù)中心、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)園、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)園等數(shù)字化試點的規(guī)劃布局,提升跨網(wǎng)絡(luò)、跨地域數(shù)據(jù)交互能力,進一步激發(fā)數(shù)據(jù)要素的“梅特卡夫”威力,實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟在地區(qū)間的動態(tài)平衡發(fā)展。

第四,完善數(shù)據(jù)要素監(jiān)管體系,掃除數(shù)字經(jīng)濟的進化障礙?，F(xiàn)階段我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展應(yīng)徹底告別“草莽時代”,在與時俱進的監(jiān)管體系內(nèi)有序推動數(shù)據(jù)要素配置市場化,以規(guī)范的姿態(tài)充分釋放創(chuàng)新紅利。同時,加速數(shù)字平臺進化,培育數(shù)據(jù)要素流通主體生態(tài),深化數(shù)據(jù)要素在經(jīng)濟社會生產(chǎn)活動中的融合應(yīng)用,以數(shù)據(jù)要素的優(yōu)化配置帶動傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的同步優(yōu)化,提升價值倍增效應(yīng),促進其成為新時代加速技術(shù)創(chuàng)新范式變革的新動能。