數(shù)字經(jīng)濟何以成為區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展新動能

摘 要：近年來數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展引起學術界廣泛討論，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟的衍生要素，為區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展注入新動能。聚焦要素融合發(fā)展視角，以2012-2021年省際面板數(shù)據(jù)為樣本，深入探討數(shù)據(jù)+人力資本要素組合對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的影響及作用路徑。研究發(fā)現(xiàn)：①我國數(shù)據(jù)要素與人力資本的耦合協(xié)調度總體呈上升趨勢，但仍處于磨合階段且不同經(jīng)濟區(qū)域差異明顯;②基準回歸結果表明，數(shù)據(jù)要素與人力資本作為單獨要素時均具有創(chuàng)新驅動效能，當二者結成要素組合時對創(chuàng)新的賦能強度更顯著，該結論經(jīng)過系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立；③異質性分析發(fā)現(xiàn)，在不同數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化地區(qū)要素組合的創(chuàng)新賦能效應存在顯著差異，其中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是數(shù)字經(jīng)濟背景下推動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的“加速器”；④機制檢驗結果表明，數(shù)據(jù)要素與人力資本匹配可以通過溢出效應賦能區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展，具體表現(xiàn)為技術轉移、Ramp;D人員流動兩條路徑，且前者中介效應占比為6.10%，后者中介效應占比為7.68%；⑤門檻檢驗結果表明，產(chǎn)業(yè)結構轉型升級對要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新存在門檻效應，且作用效果具有顯著區(qū)域異質性。

關鍵詞：數(shù)據(jù)要素；人力資本；耦合協(xié)調模型；區(qū)域創(chuàng)新；門檻回歸

DOI：10.6049/kjjbydc.2023120014 中圖分類號：F492 文獻標識碼：A 文章編號：1001-7348（2025）05-0069-13

0 引言

近年來我國數(shù)字經(jīng)濟在逆勢中始終保持高速增長，成為對抗嚴峻復雜國際經(jīng)濟形勢以及保障國內(nèi)經(jīng)濟穩(wěn)步邁向高質量發(fā)展階段的重要力量。2022年1月12日，國務院發(fā)布《 “十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，旨在把握數(shù)字化發(fā)展新機遇、推動中國數(shù)字經(jīng)濟健康發(fā)展。創(chuàng)新經(jīng)濟學理論指出，新型生產(chǎn)要素通常是技術革命的產(chǎn)物。因此，數(shù)據(jù)要素參與價值分配的過程本身就具有創(chuàng)新的時代印記。值得注意的是，數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新紅利的發(fā)揮并不僅僅取決于數(shù)據(jù)要素存儲量，還需要與人力資本相結合，進而將自身價值轉移到新產(chǎn)品中，實現(xiàn)創(chuàng)新驅動發(fā)展[1]。鑒于此，存在以下問題亟待論證：數(shù)據(jù)要素與人力資本融合發(fā)展能否成為促進區(qū)域創(chuàng)新的新動能？其中的作用機制是什么？針對上述問題的研究，有助于為數(shù)字經(jīng)濟時代最大程度地釋放創(chuàng)新紅利提供理論借鑒。

1 文獻綜述

1.1 數(shù)據(jù)要素

目前，學術界關于數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟的關鍵衍生要素這一觀點早已達成共識，隨著數(shù)字技術與數(shù)字基建的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)總量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。中共十九屆四中全會審議通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度" 推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》，首次明確提出數(shù)據(jù)可按貢獻參與價值分配，數(shù)據(jù)要素從基礎性資源上升為戰(zhàn)略性資源。同時，也引來學術界廣泛關注。現(xiàn)有關于數(shù)據(jù)要素的相關研究主要圍繞數(shù)據(jù)要素特征、測度方法以及與傳統(tǒng)要素的關系進行擴展和延伸。

（1）關于數(shù)據(jù)要素基本特征的歸納總結。當前的主流觀點傾向于認為數(shù)據(jù)不同于資本、勞動等傳統(tǒng)要素，是一種更高級且報酬遞增的生產(chǎn)要素，具有強大的規(guī)模經(jīng)濟、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡效應及非競爭性特征等[2-3]。王超賢等[4]提出，數(shù)據(jù)要素的報酬回饋具有狀態(tài)依賴特征，在不同領域、技術和制度條件下存在異質性。

（2）由于數(shù)據(jù)要素特有的虛擬性使其量化測度存在困難，而學術界針對其測度方法尚沒有達成共識。李治國等[5]通過構建包含多個子維度的評價指標體系，測度數(shù)據(jù)要素配置水平。另外，部分學者以數(shù)字產(chǎn)業(yè)為基礎，采用產(chǎn)出代替投入的方法，以各地區(qū)信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)人均創(chuàng)造收入作為數(shù)據(jù)要素新動能的替代變量。徐曄等[6]從數(shù)據(jù)資源生態(tài)系統(tǒng)構成出發(fā)，運用EBM模型對數(shù)據(jù)資源的生態(tài)化配置效率進行測度。

（3）關于數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)要素協(xié)同發(fā)展的研究。王頌吉等[7-8]認為，原始數(shù)據(jù)只有經(jīng)過收集、存儲、清理、分析等環(huán)節(jié)，轉化為具有使用價值的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，才能作為數(shù)據(jù)要素，投入產(chǎn)品生產(chǎn)，即數(shù)據(jù)要素是經(jīng)過勞動加工的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。王建冬和童楠楠[9]在將數(shù)據(jù)作為關鍵生產(chǎn)要素的基礎上，提出數(shù)據(jù)與其它要素協(xié)同聯(lián)動的五鏈協(xié)同機制。

1.2 數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟增長與創(chuàng)新發(fā)展的影響

（1）關于數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟增長影響的研究。蔡躍洲等[10]認為，數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟增長而言是把“雙刃劍”：一方面，數(shù)據(jù)要素特有的技術—經(jīng)濟特征使得微觀層面的運行效率提升在宏觀層面得以放大，成為提高全要素生產(chǎn)率與增長潛力的重要途徑；另一方面，在提升宏觀增長潛力、更好匹配供需的同時，也會衍生個人隱私泄露、數(shù)據(jù)壟斷等問題，進而對微觀個體權益乃至宏觀發(fā)展帶來負面影響。田時中等[11 ]基于實證檢驗分析方法，提出將數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟運行中的一種新型生產(chǎn)要素，通過改變其它生產(chǎn)要素存在形式，從而優(yōu)化制造企業(yè)生產(chǎn)要素結構，促進制造業(yè)高質量發(fā)展；Farboodi等[12]通過構建數(shù)據(jù)經(jīng)濟增長模型，認為數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素未必能促進經(jīng)濟長期增長。

（2）關于數(shù)據(jù)要素對創(chuàng)新影響的研究。徐翔等[13]的理論研究發(fā)現(xiàn)，相比于傳統(tǒng)經(jīng)濟環(huán)境，數(shù)字經(jīng)濟下企業(yè)更傾向于依賴生產(chǎn)過程中伴生的數(shù)據(jù)要素進行迭代式創(chuàng)新，由于突破性創(chuàng)新動力不足，逐漸形成數(shù)據(jù)要素“陷阱”；謝康[14]從產(chǎn)品創(chuàng)新視角出發(fā)，構建 “大數(shù)據(jù)資源—企業(yè)能力—產(chǎn)品創(chuàng)新績效”的鏈式中介模型并開展實證研究，提出數(shù)據(jù)是將現(xiàn)有生產(chǎn)要素緊密聯(lián)系起來的橋梁型生產(chǎn)要素，進而助力企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新；劉龍均等[15]基于資源編排理論，深入剖析大數(shù)據(jù)能力對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制與邊界條件，分析發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)采納、大數(shù)據(jù)常規(guī)化和大數(shù)據(jù)同化對企業(yè)創(chuàng)新有積極影響且分別通過資源整合與內(nèi)部創(chuàng)業(yè)兩條路徑釋放大數(shù)據(jù)資源創(chuàng)新紅利；Akcigit amp;Liu[16]指出，數(shù)據(jù)要素的存在使得企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新和合作效率更高，并且在“贏家通吃”的環(huán)境中競爭性企業(yè)可能會選擇低成本的重復試驗或放棄創(chuàng)新，因此整體創(chuàng)新投入反而降低；Ghasemaghaei等[17]的研究表明，數(shù)據(jù)速度和數(shù)據(jù)多樣性對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著促進作用，但數(shù)據(jù)量對企業(yè)創(chuàng)新績效沒有顯著促進作用；Müller等[18]認為，數(shù)據(jù)要素的充分使用有助于企業(yè)提高決策效率和預測精度，進而對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動產(chǎn)生更加深遠的影響。

綜上所述，盡管目前學術界有關數(shù)據(jù)要素的研究成果比較豐富，但大多停留在理論綜述層面，并且有關數(shù)據(jù)—人力資本組合要素對區(qū)域創(chuàng)新影響的研究成果相對匱乏。鑒于此，本文可能存在的邊際貢獻主要有以下幾點：①基于多維邏輯分析框架，對數(shù)據(jù)—人力資本組合與區(qū)域創(chuàng)新之間可能存在的作用關系進行深入剖析，從而拓展要素組合與區(qū)域創(chuàng)新的理論邊界；②考慮到創(chuàng)新要素積累的滯后性，以專利存量作為區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展代理變量以突出創(chuàng)新發(fā)展的可持續(xù)特征；③基于耦合協(xié)調度模型對數(shù)據(jù)要素與人力資本的耦合協(xié)調度進行測算，并實證檢驗數(shù)據(jù)與人力資本組合對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的影響；④聚焦創(chuàng)新紅利釋放的有效渠道，對要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新的作用路徑進行綜合分析并提供實證依據(jù)；⑤充分考慮區(qū)域異質性，檢驗產(chǎn)業(yè)結構轉型升級對要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新的門檻效應。

2 理論分析與研究假設

專利用于保護發(fā)明創(chuàng)造，其規(guī)模是衡量創(chuàng)新活動的重要指標，圖1展示了2010-2021年世界五大知識產(chǎn)權局公布的有效專利授權數(shù)。可以看出，統(tǒng)計期內(nèi)專利總量翻了一番，表明該時期創(chuàng)新驅動依然是推動時代進步的重要引擎。從增長率變化趨勢看，美、日兩國增速明顯放緩，進入專利平穩(wěn)增長期；中國漲幅明顯，前期創(chuàng)新積累得以充分釋放，同時反映出我國科研體制、創(chuàng)新文化總體上與科研隊伍發(fā)展是相適應的。

根據(jù)《2022年全球創(chuàng)新指數(shù)報告》，我國專利申請數(shù)位居世界第一，然而科技創(chuàng)新實力排名第11位。這說明目前我國依然處于“數(shù)量長足，質量跛腳”的創(chuàng)新困境中，制約我國經(jīng)濟轉型和創(chuàng)新型國家建設進程[19]。2017年習近平總書記在主持中共中央政治局第二次集體學習時發(fā)表重要講話強調，要發(fā)揮數(shù)據(jù)的基礎資源作用和創(chuàng)新引擎作用，加快形成以創(chuàng)新為主要引領和支撐的數(shù)字經(jīng)濟。我國經(jīng)濟邁向高質量發(fā)展階段的過程中，人力資本對數(shù)據(jù)資源的利用和配置水平如何？二者形成的要素組合對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響如何？

2.1 要素組合對區(qū)域創(chuàng)新的直接影響

從經(jīng)濟學角度，數(shù)據(jù)要素進入生產(chǎn)過程會改變生產(chǎn)函數(shù)的要素構成和相互關系。在生產(chǎn)函數(shù)中，數(shù)據(jù)要素既能夠單獨作為生產(chǎn)要素，也可以分別與勞動力、資本等傳統(tǒng)要素組合，進而對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展發(fā)揮乘數(shù)效應[20]。具體分析如下：

結合要素鏈分析，數(shù)字經(jīng)濟對社會生產(chǎn)生活方式的深刻改變是基于其微觀“細胞”——數(shù)據(jù)要素展開的（宋培等，2023）。數(shù)字化推動要素鏈由傳統(tǒng)要素向包括數(shù)據(jù)在內(nèi)的更高級要素階段延伸和升級，豐富的數(shù)據(jù)要素因其特有的外部性特征成為人力資本實現(xiàn)創(chuàng)新賦能的基礎性資源。數(shù)字經(jīng)濟的迅速發(fā)展極大地突破傳統(tǒng)生產(chǎn)活動的時空邊界限制，由數(shù)據(jù)與人力資本形成的要素組合可借助虛擬載體提供有形服務，延伸技術研發(fā)的創(chuàng)新觸角。另外，人力資本作為數(shù)據(jù)資源的編排主體，能夠轉化與實現(xiàn)數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略性價值。資源編排理論強調，對資源與能力的配置甚至比資源和能力本身更加重要，通過有效編排資源和能力，可以充分利用各種機會進而建立競爭優(yōu)勢[21]。

結合創(chuàng)新鏈分析，根據(jù)現(xiàn)有創(chuàng)新鏈定義及結構研究，多數(shù)學者認為盡管創(chuàng)新鏈模式不斷演變，但其本質是科技成果產(chǎn)業(yè)化的過程。如康健和胡祖光[22]強調，創(chuàng)新鏈的起點是創(chuàng)意孕育，終點是成熟技術產(chǎn)業(yè)化。本文認為，數(shù)據(jù)要素與人力資本結合能有效打破在線世界和離線世界間的 “藩籬”，數(shù)字化平臺的廣泛應用有助于拓寬異質性資源獲取邊界，廣泛且深入的創(chuàng)新機會捕獲使得知識生產(chǎn)、擴散與應用之間有效匹配、銜接和流轉，大大提高思維碰撞的豐富性，推動創(chuàng)新鏈起點攀升，從源頭實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新賦能。另外，人力資本通過數(shù)據(jù)要素編碼從而實現(xiàn)創(chuàng)新成果“嵌入”，這得益于數(shù)據(jù)要素的低成本復制能夠極大降低數(shù)據(jù)要素使用門檻，加速科研成果大規(guī)模商業(yè)化應用，進而有效縮短創(chuàng)新鏈長度。因此，無論是智慧的沉淀與形成，還是其投入應用，人力資本都是促使數(shù)據(jù)要素納入現(xiàn)實生產(chǎn)過程的必要條件[23]。綜上，本文提出以下研究假設：

H1：數(shù)據(jù)要素與人力資本形成要素組合時，對區(qū)域創(chuàng)新存在顯著促進作用。

H2：數(shù)據(jù)與人力資本均具有創(chuàng)新效能，且二者形成要素組合時作用效果更顯著。

2.2 要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新的作用機制：溢出效應

20世紀90年代后信息技術對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的溢出效應日益明顯，新商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，其中電子商務成為典型的新業(yè)態(tài)。在此背景下，Negroponte[24]在《數(shù)字化生存》中指出，數(shù)字技術的滲透性將使生產(chǎn)要素、生產(chǎn)關系和生活方式等呈現(xiàn)出全面數(shù)字化。數(shù)字情景將進一步擴大和深化這種溢出效應，其本質也是隱性創(chuàng)新資源擴散。要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新的作用機制具體表現(xiàn)為以下兩條途徑：

（1）技術轉移。根據(jù)熊彼特[25]的創(chuàng)新經(jīng)濟學理論，技術創(chuàng)新成果只有經(jīng)過擴散和應用才能發(fā)揮價值。技術要素循環(huán)是激發(fā)創(chuàng)新活力、提升科技水平的重要支撐，也是促進科技成果轉移轉化和經(jīng)濟發(fā)展方式轉變的關鍵環(huán)節(jié)[26]。數(shù)據(jù)作為數(shù)字空間中的一種存在，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)庫中的一條條記錄，人力資本借助數(shù)據(jù)庫技術與互聯(lián)網(wǎng)技術，促使數(shù)據(jù)在數(shù)字空間中發(fā)生實實在在的轉移，該過程映射到現(xiàn)實空間則表現(xiàn)為區(qū)域間的技術溢出。一方面，技術轉移是技術進步的重要方式，持續(xù)大規(guī)模的技術轉移能夠深刻影響受讓方生產(chǎn)過程，推動該地區(qū)技術成果產(chǎn)業(yè)化進程。另一方面，技術轉移過程涉及多個創(chuàng)新主體，穩(wěn)定的轉移網(wǎng)絡有利于形成范圍廣且強度高的網(wǎng)絡關系，推動區(qū)域間實現(xiàn)深度合作及價值創(chuàng)造。

（2）Ramp;D人員流動。數(shù)字經(jīng)濟時代，在產(chǎn)生大量勞動力被替代的同時，也為技術人才創(chuàng)造出大量新職業(yè)和新崗位，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展打開了創(chuàng)業(yè)就業(yè)的新空間，對數(shù)字人才的新需求會加劇Ramp;D人員在區(qū)域間流動。智力資本是創(chuàng)新活動開展和科技成果轉化的基礎與先決條件，其重要性超過土地、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素，成為創(chuàng)新過程中最關鍵的稀缺性資源[27]。Ramp;D人員流動隱含著知識跨區(qū)域的共享與傳播，有助于降低技術創(chuàng)新對地理鄰近性的依賴， 產(chǎn)生鄰近地理范圍內(nèi)的溢出效應。據(jù)此，本文提出以下研究假設：

H3：數(shù)據(jù)與人力資本匹配可增強溢出效應，通過促進技術轉移與Ramp;D人員流動兩條路徑賦能區(qū)域創(chuàng)新。

2.3 產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的門檻效應

伴隨數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結構轉型升級不斷深入，成為推動數(shù)智賦能的重要驅動力量。從本質上而言，產(chǎn)業(yè)結構轉型升級是利用微觀要素的高效配置，進而促進宏觀產(chǎn)業(yè)間比例趨于平衡的過程[28]。首先，數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展夯實了產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的內(nèi)生基礎。無論是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的“創(chuàng)造性破壞”，還是數(shù)字產(chǎn)業(yè)的異軍突起，數(shù)字情景下的產(chǎn)業(yè)結構轉型升級有助于傳統(tǒng)要素數(shù)字化并降低生產(chǎn)要素流動壁壘，進而打破產(chǎn)業(yè)間獨立性。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉型是以數(shù)據(jù)賦能為主線的數(shù)字改造過程，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化催生出新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，最終形成產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展邏輯，為數(shù)據(jù)要素高效流通提供基礎平臺。其次，當產(chǎn)業(yè)結構基礎條件足夠支撐數(shù)字經(jīng)濟平穩(wěn)運行時，“梅特卡夫威力”進一步凸顯數(shù)據(jù)與人力資本組合賦能區(qū)域創(chuàng)新的乘數(shù)效應。在“以數(shù)強實”的發(fā)展邏輯下，有利于企業(yè)充分發(fā)揮自身平臺、技術、數(shù)據(jù)等優(yōu)勢，降低傳統(tǒng)區(qū)域創(chuàng)新活動擁擠效應外部性的同時，促進創(chuàng)新思維碰撞、創(chuàng)新成果轉化，為創(chuàng)新以及高質量發(fā)展保駕護航。綜上，本文提出以下研究假設：

H4：隨著產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平提高，數(shù)據(jù)要素與人力資本匹配組合所釋放出的創(chuàng)新紅利效應存在邊際遞增的非線性特征。

基于以上分析，構建理論分析框架如圖2所示。

3 研究設計

3.1 模型設定

為檢驗人力資本有效配置數(shù)據(jù)要素賦能區(qū)域創(chuàng)新的直接影響，構建以下基準模型：

3.2.2 核心解釋變量：數(shù)據(jù)—人力資本系統(tǒng)耦合協(xié)調度（D）

表1為構建的數(shù)據(jù)要素與人力資本耦合協(xié)調度綜合指標體系。

（1）數(shù)據(jù)要素指標體系。與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素不同，數(shù)據(jù)要素屬于無形要素范疇，難以用單一指標準確測度，因此本文從5個方面構建數(shù)據(jù)要素測度指標：第一，數(shù)據(jù)研發(fā)管理（v1）。在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)如何確權、安全儲存、可信傳輸以發(fā)揮其價值是數(shù)據(jù)要素發(fā)展中面臨的重大挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)要素管理集中體現(xiàn)為人力投入、人力組織掌控以及調配方面。第二，數(shù)據(jù)應用環(huán)境（v2）。數(shù)據(jù)應用環(huán)境是數(shù)據(jù)要素生產(chǎn)、流通并發(fā)揮其融合共生、網(wǎng)絡外部性優(yōu)勢的重要外部環(huán)境支撐。第三，數(shù)據(jù)傳播共享（v3）。數(shù)據(jù)已成為資源配置中不可替代的生產(chǎn)要素，但是只有通過傳播共享才能夠在滿足市場需求的同時實現(xiàn)自身價值。數(shù)據(jù)流通有助于我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，經(jīng)濟活動中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)成為企業(yè)努力挖掘的 “金礦”，數(shù)據(jù)傳輸與處理能力是企業(yè)在激烈的市場競爭中保持優(yōu)勢的決定性因素。第四，數(shù)字社會推進（v4），考慮到數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的雙重因素，主要選取快遞業(yè)務收入、軟件業(yè)務收入、數(shù)字普惠金融指數(shù)等指標，以此判斷數(shù)據(jù)要素在經(jīng)濟社會與其它領域的融合滲透程度。第五，數(shù)字制度保障（v5）。數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素在參與分配過程中，還存在數(shù)據(jù)產(chǎn)權界定不清、安全保護落后、分配主體不明確等主要問題，因此政府宏觀調控是保證數(shù)據(jù)要素良好有序生產(chǎn)的重要屏障[30]。

（2）人力資本指標體系。參考現(xiàn)有研究，分別從醫(yī)療保障、基礎教育、科創(chuàng)能力3個層面構建人力資本綜合評價指標[23]。

在構建數(shù)據(jù)—人力資本要素組合綜合評價體系后，進一步采用耦合協(xié)調度模型計算數(shù)據(jù)要素和人力資本兩大子系統(tǒng)間的耦合協(xié)調度指數(shù)。

3.2.3 機制變量

（1）技術轉移（Transfer）。技術轉移具有定向性，即技術存在功能和效率上的級差，會由高勢位向低勢位轉移，是創(chuàng)新資源溢出的重要渠道之一。本文選取技術轉讓合同項目數(shù)衡量技術轉移水平。

（2）Ramp;D人員流動（Flow）。作為創(chuàng)新要素主體，Ramp;D人員流動量對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展有著舉足輕重的影響。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。借鑒宛群超等[33]的研究，利用各地區(qū)人均GDP表征本地區(qū)對其它地區(qū)Ramp;D人員的吸引力，對引力模型進行改進。建立以下最終模型：

式（6）中，F(xiàn)lowij為i地流向j地的Ramp;D流動量；M表征j地的Ramp;D人員數(shù)；PGDP表征j地區(qū)人均GDP，也即市場機制作用對Ramp;D人員產(chǎn)生的一種拉力。式（7）中，F(xiàn)low為i地區(qū)的Ramp;D人員總流動量。

3.2.4 門檻變量

產(chǎn)業(yè)結構轉型升級（Industry）。打破以往資源配置效率低下的束縛，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結構由勞動、資本密集型向技術密集型發(fā)展是高質量發(fā)展階段產(chǎn)業(yè)結構升級的目標。此外，面對更加嚴格的資源環(huán)境約束，產(chǎn)業(yè)結構升級必須體現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展理念，最終實現(xiàn)從數(shù)量擴張型向綠色低碳的質量提升型轉變[34]。綜上，分別選取高級化、合理化與綠色化3個子維度對產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平進行測算，從而更加符合現(xiàn)階段我國產(chǎn)業(yè)結構轉向高集約化的發(fā)展要求，具體計算方法見表2。

3.2.5 控制變量

對以下變量進行控制：①地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（Pgdp），采用地區(qū)人均實際GDP（取對數(shù)）衡量；②外商直接投資水平（Fdi），采用地區(qū)外商直接投資額占GDP的比重衡量；③地方教育水平（Edu），采用各地教育支出占GDP的比重衡量；④城鎮(zhèn)化水平（Urban），采用地區(qū)城鎮(zhèn)人口年末數(shù)占總人口數(shù)的比重衡量；⑤交通基礎設施水平（Infra），采用人均占有道路面積衡量。

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，選取中國內(nèi)地的30個省份（西藏因數(shù)據(jù)不全，未納入統(tǒng)計）作為最終研究樣本，利用2012-2021年的平衡面板數(shù)據(jù)研究數(shù)據(jù)要素與人力資本形成的要素組合對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的影響機理。使用數(shù)據(jù)來自CEIC數(shù)據(jù)庫、北京大學開放數(shù)據(jù)研究平臺、中國信息通信研究院、歷年《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省市統(tǒng)計年鑒，并對部分缺失值采用插值法補齊，具體描述性統(tǒng)計結果見表3。

4 實證結果與分析

4.1 時空分布特征

表4為數(shù)據(jù)—人力資本耦合協(xié)調度檢驗結果。其中，Mdata表示數(shù)據(jù)要素綜合得分，Mhum表示人力資本綜合得分。Mdata/ Mhum表示數(shù)據(jù)要素與人力資本的比值，以度量數(shù)據(jù)要素相對人力資本的領先或滯后程度。Dxy表示數(shù)據(jù)要素與人力資本耦合協(xié)調度，其值越大，表示二者耦合協(xié)調度水平越高?？傮w來看，研究期間數(shù)據(jù)要素水平滯后于同期人力資本水平，但數(shù)據(jù)要素水平提升較大，二者的耦合協(xié)調度呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢。這一結果充分表明隨著數(shù)字化轉型進程加快，我國數(shù)據(jù)管理體系更加完善，數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模得以迅速擴大。

此外，參考尹昌斌等[35]的研究思路，分別以0.3、0.5、0.8、1為分隔點，將要素耦合協(xié)調關系劃分為拮抗、磨合、耦合與協(xié)調4種類型。由測度結果可知，我國數(shù)據(jù)要素與人力資本的耦合協(xié)調度不斷提升，并表現(xiàn)出2012—2016年的“拮抗型”以及2016—2021年的 “磨合型”等階段性特征。目前，數(shù)據(jù)要素與人力資本的耦合協(xié)調度處于由 “磨合型”向 “耦合型”攀升的階段。這表明數(shù)據(jù)要素與人力資本相互滲透、相互支撐，且研究期間這種相互促進作用逐漸增強。

表5為我國八大經(jīng)濟區(qū)域要素耦合協(xié)調度變化情況?？梢园l(fā)現(xiàn)，區(qū)域間存在顯著差異。

（1）從整體看，雖然數(shù)據(jù)要素與人力資本耦合協(xié)調度處于攀升階段，但是依然偏低。根據(jù)耦合協(xié)調類型，八大經(jīng)濟區(qū)域呈現(xiàn)為以沿海地區(qū)增長極帶動內(nèi)陸地區(qū)發(fā)展的格局。除大西北地區(qū)及東北地區(qū)外，其它六大區(qū)域的耦合協(xié)調度均表現(xiàn)為螺旋上升演化特征，說明多數(shù)地區(qū)的數(shù)據(jù)要素與人力資本協(xié)同作用逐漸增強。

（2）分區(qū)域看，各地區(qū)耦合協(xié)調發(fā)展水平差距明顯。具體來看，大西北地區(qū)的耦合協(xié)調水平處于劣勢地位，與三大沿海地區(qū)呈現(xiàn)近一倍的差距。大西南地區(qū)、東北地區(qū)及黃河中游地區(qū)在研究期間呈現(xiàn)為穩(wěn)定的拮抗型發(fā)展態(tài)勢。另外，長江中游地區(qū)在2019年實現(xiàn)由“拮抗型”向“磨合型”的轉變，而沿海地區(qū)的要素耦合度始終保持領先地位，并向耦合型階段演進。

4.2 基準回歸結果

表6中列（1）—（3）為數(shù)據(jù)—人力資本組合賦能區(qū)域創(chuàng)新的基準估計結果，后續(xù)分析以模型（3）為準?？梢钥闯觯谥鸩郊{入不同控制條件后，要素耦合度D的彈性系數(shù)始終為正且通過1%水平下的顯著性檢驗，表明要素組合顯著促進區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展，假設H1得證。列（4）和列（5）分別表示數(shù)據(jù)要素與人力資本單獨對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的影響。根據(jù)估計結果可知，數(shù)據(jù)要素的彈性系數(shù)為2.030，而人力資本的彈性系數(shù)為1.335，二者均通過1%水平下的顯著性檢驗，表明數(shù)據(jù)要素與人力資本都具有創(chuàng)新驅動效應；就作用強度而言，數(shù)據(jù)—人力資本組合更勝一籌。據(jù)此，假設H2得證。

數(shù)據(jù)要素特有的技術—經(jīng)濟特征促使其擁有成為創(chuàng)新發(fā)展新動能的核心競爭力。一方面，低成本、非競爭性、易復制等特征是數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)有形生產(chǎn)要素之間的根本區(qū)別，也是近年來新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)及新模式得以涌現(xiàn)和發(fā)展的重要支撐[10]。另一方面，借助數(shù)字技術在供需主體間實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效匹配，有助于發(fā)揮網(wǎng)絡效應的正外部性，提高信息獲取和傳遞效率，最終促進知識創(chuàng)造和技術研發(fā)。賴德勝等[36]研究指出，創(chuàng)新紅利迸發(fā)是人力資本積累與人力資本配置聯(lián)合作用的結果。現(xiàn)階段盡管我國人力資本總量可觀，但高素質人才流失、教育資源配置不合理等結構性問題仍然較為突出，成為約束創(chuàng)新活動的主要瓶頸之一。最后，符合數(shù)字經(jīng)濟時代要求的要素組合對創(chuàng)新效能起到催化劑作用。在以虛擬化方式交易商品和提供服務的數(shù)字經(jīng)濟時代，高素質人才、人工智能與海量數(shù)據(jù)相結合，形成先進的數(shù)字生產(chǎn)力，生產(chǎn)要素秩序表現(xiàn)為 “數(shù)據(jù)為王”[37]。人力資本對數(shù)據(jù)要素的激活是以多樣化創(chuàng)新方式投入生產(chǎn)，從而有助于數(shù)據(jù)要素完全釋放創(chuàng)新效能。人口優(yōu)勢與數(shù)據(jù)優(yōu)勢的結合，有助于數(shù)字化加速推進生產(chǎn)智能化、產(chǎn)業(yè)高端化、經(jīng)濟耦合化進程[38]。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為提升研究結論可信度，采用3種方法對基準結果進行穩(wěn)健性檢驗，回歸結果見表7。首先，替換估計模型，采用FGLS模型再次檢驗，估計結果見模型（1）。結果顯示，要素耦合度D對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展存在正向影響且通過1%水平下的顯著性檢驗。其次，改變樣本范圍，重新估計。為防止異常值導致估計結果偏誤，對被解釋變量和解釋變量進行上下5%的縮尾處理。由模型（2）的估計結果可知，剔除異常值后系統(tǒng)耦合度的回歸系數(shù)減小，但作用方向及顯著性不變，進一步說明研究結論穩(wěn)健。再次，將解釋變量滯后一期。由于原始數(shù)據(jù)無法直接利用，投入生產(chǎn)的數(shù)據(jù)要素通常是勞動加工后的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，而當期數(shù)據(jù)要素的作用通常會受到前期數(shù)據(jù)要素規(guī)模的影響，因此采用核心解釋變量滯后一期的方法重新進行估計[39]。由模型（3）可知，滯后一期的要素組合耦合度彈性系數(shù)為1.297且通過1%水平下的顯著性檢驗。上述分析結果再次驗證所得研究結論穩(wěn)健，即數(shù)據(jù)要素與人力資本形成的要素組合能夠成為驅動地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的新動能。

4.4 內(nèi)生性檢驗

雖然上述實證結果表明數(shù)據(jù)—人力資本形成的要素組合對創(chuàng)新具有顯著賦能效果，但為緩解內(nèi)生性問題可能帶來的影響，進一步確保結論穩(wěn)健性，借鑒黃群慧等 [40]的研究，采用各地區(qū)1984年每萬人電話數(shù)與上一年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量的交互項作為組合要素的工具變量（IV），并通過兩階段最小二乘估計（2SLS）方法對內(nèi)生性問題進行檢驗，結果見表8。回歸結果再次驗證了上述所得研究結論。此外，工具變量的相關檢驗，即K-LM與Wald F檢驗結果表明，不存在弱工具變量和識別不足問題，同時說明工具變量可行，進一步支持原有結論。

5 進一步討論

5.1 異質性檢驗

參考楊剛強等 [41]的研究，根據(jù)中國信通院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書（2021）》中不同省市產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平排名，可劃分為4組，即低數(shù)字產(chǎn)業(yè)化—低產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（LL）、低數(shù)字產(chǎn)業(yè)化—高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（LH）、高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化—低產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（HL）、高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化-高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（HH），異質性檢驗結果見表9。首先，低數(shù)字產(chǎn)業(yè)化—低產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化-低產(chǎn)業(yè)數(shù)字化地區(qū)的要素組合存在顯著的創(chuàng)新賦能效果，并且隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平提升，創(chuàng)新賦能作用也得到增強，該結論充分表明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是數(shù)字經(jīng)濟背景下推動創(chuàng)新發(fā)展的“加速器”。這是因為，相比于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化更強調數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展及其對產(chǎn)業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)的控制能力。數(shù)字經(jīng)濟的規(guī)模化發(fā)展為技術創(chuàng)新提供了應用場景、試驗環(huán)境，帶來了經(jīng)濟效益，數(shù)字技術和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的有機結合推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的內(nèi)在聯(lián)動、深度融合，協(xié)同推進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化與智能化轉型，重塑以數(shù)據(jù)要素為核心的生產(chǎn)模式，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)由勞動密集型向數(shù)字密集型轉變，促進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字產(chǎn)業(yè)形成規(guī)模大、效率高的融合式發(fā)展[42]。其次，高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化—高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化地區(qū)的要素組合存在創(chuàng)新 “負能”作用，但影響并不顯著。隨著數(shù)字經(jīng)濟覆蓋廣度和深度逐步拓展，對勞動力技能與素質也提出更高要求。有研究指出，現(xiàn)階段我國人力資本在部門之間不匹配現(xiàn)象較為突出，在數(shù)字經(jīng)濟領先發(fā)展地區(qū)，市場對數(shù)字人才需求強勁，人才稀缺和融資困難是企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新中面臨的主要障礙，也是制約我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的掣肘因素[43]。

5.2 路徑檢驗：溢出效應分析

通過上述理論分析可知，數(shù)據(jù)與人力資本形成的要素組合可通過溢出效應對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展發(fā)揮促進作用，并且具體表現(xiàn)為技術轉移和Ramp;D人員流動兩條路徑，回歸結果見表10。其中，第（1）—（2）列為技術轉移路徑檢驗結果，第（3）—（4）列為Ramp;D人員流動路徑檢驗結果。由技術轉移路徑檢驗結果可知，在其它因素保持不變的情況下，要素耦合度D每增加1個單位，將間接促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升0.31個單位，且間接效應占比6.10%。從Ramp;D人員流動路徑的檢驗結果可知，要素耦合度D每增加1個單位， Ramp;D人員流動水平提升0.789個單位，從而間接促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升0.24個單位，間接效應占比7.68%。由此，假設H3得證，即技術轉移和Ramp;D人員流動是要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的有效路徑。這是因為由數(shù)據(jù)與人力資本形成的要素組合，其知識性、可封裝化有利于技術創(chuàng)新中隱性知識的跨區(qū)域共享與傳遞，能有效消除企業(yè)間技術和知識壁壘，加快知識和技術溢出，進而提升區(qū)域創(chuàng)新效率[44]，促進區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。

5.3 非線性影響：產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的門檻效應分析

根據(jù)圖3可以看出，區(qū)域創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結構與要素耦合協(xié)調度的空間關系呈現(xiàn)出較為復雜的曲面結構，表明在產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平這一變量約束下區(qū)域創(chuàng)新賦能效果表現(xiàn)出顯著差異?？紤]到這一空間異質性，本文分別對全國樣本及不同地區(qū)子樣本進行門檻回歸，以綜合考察產(chǎn)業(yè)結構轉型升級對要素耦合賦能區(qū)域創(chuàng)新的非線性影響。

前文分析了要素耦合對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展存在的正向影響，但數(shù)據(jù)要素與人力資本耦合協(xié)調度提升是否就一定能夠實現(xiàn)持續(xù)的創(chuàng)新賦能呢？為回答這一問題，以產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平為門檻變量，進一步分析要素組合釋放創(chuàng)新勢能的非線性特征，對門限個數(shù)、門限值以及門限值的顯著性進行檢驗，結果見表11。檢驗結果表明，全樣本以及東部地區(qū)、中西部地區(qū)均存在單一門限效應且通過10%水平下的顯著性檢驗。

借助門檻回歸模型，檢驗不同產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平下要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新的非線性溢出軌跡，回歸結果見表12。從整體看，產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平在跨越門檻值前后表現(xiàn)出邊際遞增的動態(tài)作用，充分說明數(shù)字經(jīng)濟是高質量發(fā)展階段的強大創(chuàng)新動能，據(jù)此假設H4得證。這是因為產(chǎn)業(yè)結構轉型升級過程伴隨傳統(tǒng)要素數(shù)字化，從而有助于破除要素流動壁壘，助推數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展，為創(chuàng)新模式演化提供更多可能性。當產(chǎn)業(yè)結構基礎條件與本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展階段、創(chuàng)新環(huán)境相匹配時，數(shù)據(jù)要素的“梅特卡夫威力”得以顯現(xiàn)，通過與人力資本結合提高知識創(chuàng)造、傳播和吸收效率，從而實現(xiàn)創(chuàng)新賦能的倍增效應。分區(qū)域看，在產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平跨越門檻值前后，東部地區(qū)表現(xiàn)為邊際遞增的促進作用且要素耦合協(xié)調度系數(shù)均通過1%水平下的顯著性檢驗；中西部地區(qū)表現(xiàn)為先促進后抑制的非線性特征，即跨越門檻前表現(xiàn)為正向影響但是作用并不顯著，在跨越門檻值后表現(xiàn)為負向影響且通過1%水平下的顯著性檢驗。這是因為東部地區(qū)作為改革開放和經(jīng)濟發(fā)展的先行區(qū)，在前期發(fā)展過程中積累的要素稟賦及結構紅利使其具有率先發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的基礎環(huán)境優(yōu)勢，有助于提前占領數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展賽道，實現(xiàn)數(shù)字賦能“先發(fā)于人”。隨著萬物互聯(lián)催生數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，大數(shù)據(jù) “摩爾定律”放大了創(chuàng)新驅動發(fā)展的 “馬太效應”與 “串燒效應”[45]。從產(chǎn)業(yè)結構角度分析，現(xiàn)階段我國正面臨區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎、高端產(chǎn)業(yè)培育能力參差不齊的瓶頸，內(nèi)陸地區(qū)特別是西部地區(qū)尚處于技術創(chuàng)新水平低、內(nèi)生動力不足的轉型困難期，產(chǎn)業(yè)結構條件難以支撐數(shù)字經(jīng)濟良好有序發(fā)展。從數(shù)字基建角度分析，目前我國數(shù)字基建布局不平衡、不充分問題進一步加劇 “數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，難以為數(shù)字經(jīng)濟平穩(wěn)有序運行提供充分的算力保障，成為束縛中西部地區(qū)創(chuàng)新勢能發(fā)揮的梗阻。

6 結論與啟示

近年來，數(shù)據(jù)要素的爆炸式增長使其成為驅動創(chuàng)新范式變革的關鍵性力量，而如何將豐富的潛在創(chuàng)新要素轉化為戰(zhàn)略性資源對創(chuàng)新發(fā)展有著舉足輕重的影響。針對這一主題，已有研究探討了要素融合對創(chuàng)新發(fā)展的影響，本文以此作為重要理論基礎并對該領域定量分析成果作有益延伸。一方面，對要素融合指標體系作進一步完善和擴充；另一方面，對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平的衡量采取有別于以專利數(shù)量作為表征變量的度量方式，選擇以專利存量反映區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平，更加突出可持續(xù)創(chuàng)新特征，與如今高質量發(fā)展的主旋律一脈相承。在闡述數(shù)據(jù)與人力資本結成要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新的理論機制基礎上，對數(shù)據(jù)要素與人力資本的耦合協(xié)調度進行測算，并實證分析要素組合對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的賦能效果及內(nèi)在作用機制。研究結論如下：①時空分布特征分析結果顯示，現(xiàn)階段我國要素組合協(xié)調度總體處于磨合階段，且八大經(jīng)濟區(qū)域間發(fā)展差距明顯；②基準回歸結果表明，數(shù)據(jù)及人力資本作為單獨要素均有助于區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展，二者形成要素組合時其創(chuàng)新賦能強度更大，這一結論經(jīng)過系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立；③異質性分析結果表明，在不同數(shù)字產(chǎn)業(yè)化及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化地區(qū)，要素組合對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的影響存在顯著差異，具體表現(xiàn)為“賦能”與“負能”兩類作用效果；④從內(nèi)在作用機制檢驗結果看，數(shù)據(jù)要素與人力資本匹配可以通過溢出效應促進區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展，具體表現(xiàn)為技術轉移、Ramp;D人員流動兩條作用路徑；⑤空間三維擬合結果表明，在產(chǎn)業(yè)結構轉型升級這一變量約束下，要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新呈現(xiàn)出復雜的曲面結構。引入門檻模型作進一步分析后發(fā)現(xiàn)，全樣本及東部、中西部地區(qū)均存在單門檻作用。

研究結論有助于打通數(shù)字經(jīng)濟賦能區(qū)域創(chuàng)新的梗阻，豐富創(chuàng)新發(fā)展的動力體系研究，為我國未來如何促進要素組合賦能區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展提供理論參考。獲得的政策啟示包括：

（1）促進數(shù)據(jù)要素與人力資本深度耦合，打造區(qū)域創(chuàng)新可持續(xù)競爭優(yōu)勢。一方面，明晰數(shù)據(jù)要素流通應用的安全邊界，積極探索數(shù)據(jù)流通的交易模式，推進數(shù)字基礎設施建設，在確保數(shù)據(jù)要素流通過程有法可依的基礎上進一步消除數(shù)字壁壘。另一方面，加強數(shù)字技術人才培育，填補數(shù)字人才需求與缺口之間的“溝壑”。同時，高技術人才作為創(chuàng)新主體，要切實立足區(qū)域發(fā)展需求，充分挖掘數(shù)字資源，積極推進數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素、數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的融合。

（2）重點培育以數(shù)字產(chǎn)業(yè)為核心的發(fā)展引擎，形成以“技術促創(chuàng)新”的正反饋機制。推動數(shù)字技術與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化革故鼎新的發(fā)展步伐，鼓勵科技創(chuàng)新成果走向市場，轉化為驅動經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的現(xiàn)實動力。因勢利導，發(fā)揮區(qū)域自身優(yōu)勢，將“負能”梗阻轉為“賦能”推手。

（3）重視知識溢出的渠道效應，實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新“雙輪驅動”。一方面，政府部門在重點關注本地區(qū)創(chuàng)新條件與環(huán)境的同時，要加強區(qū)域間技術交流，積極搭建協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展平臺，打破區(qū)域間創(chuàng)新發(fā)展的行政壁壘與技術壁壘，特別是要強化要素組合賦能創(chuàng)新發(fā)展的外溢效應。另一方面，智力資本作為研發(fā)創(chuàng)新活動的重要支撐，要加強Ramp;D人員的合理配置。各地政府應按需制定人才引進政策，切實推進戶籍制度改革進程，鼓勵Ramp;D人員在區(qū)域間自由流動，從而擴大創(chuàng)新發(fā)展的“地理半徑”。

（4）提升產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平，充分激發(fā)數(shù)據(jù)—人力資本組合要素的“梅特卡夫威力”。科學把握產(chǎn)業(yè)結構轉型所處階段，確保產(chǎn)業(yè)結構與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所需的基礎環(huán)境相匹配，進一步延伸創(chuàng)新溢出的地理半徑，最大程度地激發(fā)產(chǎn)業(yè)結構的正向調節(jié)作用。此外，通過產(chǎn)業(yè)關聯(lián)效應實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結構“由點連成線”，打造“數(shù)字＋”產(chǎn)業(yè)集群，為增強要素組合的創(chuàng)新賦能效應提供新支點。

7 不足與展望

本文研究尚存在以下不足有待未來深入探討：

首先，要素耦合指標體系有待進一步完善。數(shù)據(jù)要素所具備的虛擬性、滲透性、可復制性等公共屬性使其價值難以準確度量，學術界也沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)要素水平測度方法。因此，未來可考慮以數(shù)據(jù)存儲與計算、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)應用以及數(shù)據(jù)安全五大核心領域為基準，從各省市政府工作報告、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展政策等文本信息中篩選出與上述5個子維度相關的關鍵詞頻，匯總后作為數(shù)據(jù)要素發(fā)展水平代理變量，在此基礎上進行數(shù)據(jù)要素與人力資本要素融合水平測度。

其次，要素融合內(nèi)容有待擴充。數(shù)字經(jīng)濟時代的勞動力、技術、資本通常是被數(shù)字賦能后的生產(chǎn)要素，該過程勢必涉及數(shù)據(jù)要素滲透。因此，未來可以進一步分析現(xiàn)階段數(shù)據(jù)要素分別與資本、技術的融合水平、數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素融合在不同時期和地域呈現(xiàn)出的特征、融合升級后的生產(chǎn)要素對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展會產(chǎn)生怎樣的影響等。對于這些問題的深入探討，有助于以微觀要素為重要抓手，確保數(shù)字經(jīng)濟對高質量發(fā)展提供高效率、全方位的賦能。

此外，要素融合與區(qū)域創(chuàng)新間的動態(tài)關系有待進一步分析。數(shù)字經(jīng)濟作為一種融合型經(jīng)濟形態(tài)，正在逐步模糊創(chuàng)新過程以及創(chuàng)新主體邊界。通過前文分析可知，傳統(tǒng)要素實現(xiàn)數(shù)字升級后會進一步激發(fā)區(qū)域創(chuàng)新活力。當區(qū)域創(chuàng)新績效呈現(xiàn)積極的提高態(tài)勢時，其反過來又會對傳統(tǒng)要素與新型要素耦合發(fā)展產(chǎn)生怎樣的影響？二者之間是否存在動態(tài)互促的良性循環(huán)？這些都是未來值得深入探討的方向。

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（責任編輯：胡俊?。?/p>

Why Has the Digital Economy" Become a New Driving Force for the Improvement of Regional Innovation Capability？" Empirical Analysis Based on Factor Integration

Fan Decheng，Xiao Wenxue

（School of Management， Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China）

Abstract：Data， as a derivative element of the digital economy， has injected new impetus into regional innovation and development. In this process， the coupling and coordinated development of human capital and data elements are crucial. In recent years， the vigorous development of the digital economy has sparked widespread discussion in academic circles. To further expand the existing research boundaries， this paper focuses on the perspective of factor combination and uses inter-provincial panel data to explore their impact and mechanism on regional innovation.

In the characteristic fact statement， preliminary discussion is made based on the valid patent authorization information of the five major intellectual property offices from 2010 to 2021. During the statistical period， the total number of patents doubled， indicating that in the process of historical evolution， innovation-driven innovation is still an important engine to promote the progress of the Times. From the perspective of spatial and temporal distribution characteristics， the degree of coupling and coordination between data elements and human capital in China is generally on the rise， but it is still in the immature type， with significant regional differences. Specifically， the degree of coupling coordination between data elements and human capital is still low， and the overall stage is still developing. According to the coupling coordination type， the eight economic regions can be divided into the development pattern of inland regions driven by the growth pole of coastal areas.

Furthermore， the benchmark regression results show that both data factors and human capital as individual factors have significant innovation-driving effects， but as combination factors， innovation empowering effects are stronger. After a series of robustness tests， this conclusion is still valid. Heterogeneity analysis shows that there are significant differences in empowering effects of factor combination innovation in different digital industrialization and industrial digitalization regions. The mechanism test results show that the matching of data elements and human capital can promote regional innovation development through spillover effects， which are mainly reflected in the two paths of technology transfer and R amp; D personnel flow. From the analysis of the test results of technology transfer， when other factors remain unchanged， the factor coupling degree D increases by 1 unit， resulting in an indirect increase of 0.31 units in regional innovation capability， and the indirect effect accounts for 6.10%. According to the analysis of the test results of Ramp;D personnel flow， the factor coupling degree D increases by 1 unit， the Ramp;D personnel flow level increases by 0.789 points， resulting in an indirect increase of 0.24 units in regional innovation capability， with the indirect effect accounting for 7.68%. The results of three-dimensional spatial fitting show that the transformation and upgrading of industrial structures have differential impacts on the regional innovation development of factor combination， so the threshold model is introduced for further analysis.

Threshold regression results show that， on the whole， the transformation and upgrading level of industrial structure shows a dynamic role of marginal increase before and after crossing the threshold value， which fully indicates that the digital economy is a strong innovation driving force in the stage of high-quality development. However， from the perspective of sub-regions， before and after the transformation and upgrading of industrial structures crossed the threshold value， the eastern region has shown a promoting effect of marginal growth， with the factor coupling coordination coefficient passing the 1% significance test； while the central and western regions have exhibited a non-linear pattern of initial promotion followed by inhibition.

The findings suggest that it is essential to encourage deep coupling between data elements and human capital to create sustainable regional innovation competitive advantages， focus on cultivating development engines centered around the digital industry， and form a positive feedback mechanism that promotes innovation through technology. Moreover， the channel effect of knowledge spillover should be valued to strengthen technological exchange between regions， and it is critical to encourage the free flow of Ramp;D personnel between regions， enhance the level of industrial structure transformation and upgrading， and fully stimulate the \"Metcalfe’s power\" of the combination of data and human capital formation elements.

Key Words：Data Element；Human Capital；Coupling Coordination Model；Regional Innovation; Threshold Regression

收稿日期：2023-12-01 修回日期：2024-02-10

基金項目：國家社會科學基金重點項目（19AGL007）；黑龍江省高等學校智庫開放課題項目（3072023WJG0910）

作者簡介：范德成（1964— ），男，山東平原人，博士，哈爾濱工程大學經(jīng)濟管理學院教授，博士生導師，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結構與優(yōu)化；肖文雪（1996— ），女，內(nèi)蒙古赤峰人，哈爾濱工程大學經(jīng)濟管理學院博士研究生，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結構與優(yōu)化。本文通訊作者：肖文雪。