数字经济、要素市场化配置与区域创新能力

俞伯阳

(天津电子信息职业技术学院 经济与管理系,天津 300350)

一、引言与文献综述

党的十九大报告中指出,创新是引领发展的第一动力。在2021 年政府工作报告中,我国进一步明确了大力促进科技创新、加快产业转型升级的指示精神,其中特别强调了推动产业数字化、智能化改造,确保战略性新兴产业快速发展势头的重要举措。近年来在数字经济迅猛发展的背景下,我国自主创新的步伐也在持续加快。2021 年4 月,中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书》中表明,数字经济的发展对于我国三次产业均呈现高渗透率,其通过数字产业化和产业数字化等方面全方位推动了我国各产业领域的自主创新进程。进一步地,伴随着以人工智能为代表的数字技术迅猛发展,在新发展阶段,我国正在持续推进要素资源配置的市场化改革。2019 年11 月,中共中央、国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,这标志着我国一方面正式将数据要素作为生产要素纳入到国家经济体系之中,另一方面正在推动以数据要素为代表的新型生产要素资源进行更大规模的市场化配置。当前,我国正处于“十四五”规划的开局阶段,以科技创新为核心实现高质量发展是我国未来较长阶段经济社会发展的核心使命。伴随着劳动年龄人口绝对供给量逐年下降、老龄化趋势日益显著、生育率持续走低等劳动力市场发展趋势,积极探索以数据要素和人才要素为驱动、数字技术与创新要素相结合的自主创新模式具有重要的战略价值。

根据已有研究,数字经济主要从宏微观两方面影响区域创新能力。在宏观上,数字经济通过提高生产力水平将在普遍范围内推动周期性的技术创新,数字经济将以其技术溢出效应通过跨产业的技术创新驱动力构建数字时代的国家创新系统。在微观上,企业的数字化转型将推动其商业模式创新并提高其动态创新能力,通过数字技术赋能的各类企业可以通过生产流程优化、内部人力资本提升的方式实现企业范围的技术创新。此外,数字经济在发展过程中因其数据资源的生产要素属性将推动各类要素实现市场化配置进程。进一步地,在大众创业、万众创新的背景下,近年来我国数字经济发展对于中小企业特别是小微企业的创新能力提升具有决定性作用。此外,从世界各国的经济发展周期来看,要素市场化配置效率的提升对于各类产业技术的进步与跃迁也具有重要的影响作用。在新发展格局下,提升我国各区域创新能力需要从新动能与新机制等领域进行更全面的路径研究。因此,能否通过数字经济的直接或间接作用实现各类要素资源市场化配置进程,加快提升我国各区域的自主创新能力,值得进一步深入探讨。

总结来看,本研究与已有研究的区别在于:(1)针对数字经济的区域创新能力影响作用研究较多,但鲜有详实的实证分析,特别是数字经济对区域创新能力的影响机制分析。(2)关于数字经济、要素市场化配置以及区域创新能力的学术文献较为丰富,但将三者纳入同一个分析框架并进行实证分析的研究较为匮乏。基于此,本研究尝试从以下方面进行拓展研究:(1)运用多重计量模型对数字经济影响区域创新能力的理论、模型和机制进行全面考察。(2)系统分析数字经济在要素和市场两个方面对于区域创新能力的影响作用。

二、理论分析与研究假设

(一)数字经济与区域创新能力

作为活跃性、延展性较强的新型业态,数字经济以其非竞争性、正外部性、规模收益递增等特点,通过在最大范围内消除信息的不对称性提高了社会经济运行效率,从客观上培育了新知识、新技术、新业态生长的良性土壤。数字经济与数字平台的发展降低了信息传播成本,有助于技术要素更快速、更便捷地流动,显著降低了创新要素的交易成本,有效破除了工业经济模式下企业运营过程中搜索匹配效率低、信息不对称等传统创新壁垒问题。此外,依托于移动互联网及大数据算法,各类数字平台可以在极短时间内为志趣相投的各类创业主体提供线上线下交流、沟通与协作的空间及载体,在客观上为知识聚集与技术迭代提供了更多可能性,也为创业者与初创公司的发展提供了各类必要的便利条件,有助于推动一个国家和地区的区域创新能力提升。进一步地,数字经济与数字金融的发展还能通过缓解资金压力等方式激发出大众创业、万众创新的活力,提高了经济社会各参与主体的创业活跃度,进而对企业及其内部劳动者个体的创新力产生直接效应。从影响机制来看,一方面,基于内在的高质量发展特质,数字经济具有成为我国区域创新能力提升新动能的发展潜质;另一方面,以大数据、人工智能为代表的各类数字技术以兼容性、集约性、延展性等特征有效提升了我国企业间、产业间的信息沟通效率,从而形成了企业到产业、地区到区域的自主创新能力提升。基于以上推演,数字经济的发展可以通过多种方式提高一个国家和地区的创新能力。因此,本文提出以下假设:

假设1:数字经济的发展将提升我国区域创新能力。

(二)数字经济下要素市场化配置与区域创新能力

基于数字经济发展模式特点,其从多方面重塑了社会经济的生产力和生产关系。数字经济一方面以其替代性特征在原有的生产要素体系中增加了数据要素这一新兴生产要素,另一方面通过其渗透性与协同性特征将生产过程中其他各类要素的种类和所占比例进行了重新配置。因此,数字经济通过数据要素这一核心生产活动新载体推动了“生产要素化”与“配置市场化”的双重效应。当前,我国产业数字化和数字产业化发展规模不断壮大,正在裹挟更大范围、更大规模的要素资源及其相应体系进入到各类新兴业态之中。此时以数据要素、高技能人才要素为代表的新型要素资源将在产业间、行业间进行更大规模的流动。一方面,三次产业数字化变革进程中聚集的大量数据要素衍生出了各类数字平台,其通过整合各产业链上下游的技术设备、原材料、半成品等资源与高技术人才相结合将能够减少重复劳动、降低研发周期、提高研发成功率,最终有助于提高各类企业自主创新的成功率。另一方面,数据要素、数字技术与高技能人才通过提高劳动生产率的方式,形成高边际产出的技术创新溢出效应。因此,数据要素的积累和算法能力的提升,通过优化要素市场化配置的方式实现了更大范围内各类生产要素的高效率资源配置进程,进而在很大程度上打破了工业经济模式下大量要素错配的桎梏。进一步地,数字经济的溢出效应将通过跨部门、跨区域的要素流动、要素聚集、要素结合等方式实现各生产链技术的聚集性创新。基于以上推演,数字经济的发展将可以通过提高各类要素资源配置效率的方式,进一步提升一个国家和地区的创新能力。基于此,本文提出第二个假设:

假设2:数字经济的发展将通过提高要素市场化配置效率的方式来提升我国区域创新能力。

三、模型设定与变量说明

(一)模型设定

根据研究思路与研究假设,为考察数字经济发展对于区域创新能力的影响作用,本文构建基准模型如下:

公式(1)中,

Ino

为区域创新能力变量,

Dig

为数字经济变量,

X

为控制变量,

α

为常数项及各解释变量回归系数,

λ

为各控制变量系数,

β

与

γ

分别为地区

i

及年份

t

的固定效应,

μ

为地区

i

在时期

t

受到随机因素影响的扰动项。

(二)变量说明

1

.

被解释变量。根据研究思路,模型的被解释变量为区域创新能力(

Ino

)。现有研究中对于区域创新能力的量化主要采用专利获取水平、企业研发费用等数据指标。综合考虑研究目标及已有的研究成果,相比总体专利数量,发明专利数量更能够代表自主创新的真实水平。因此,本文选取我国各地区国内发明专利授权数的增长率水平表示区域创新能力变量。2

.

解释变量。本文的核心解释变量为数字经济(

Dig

)。当前,我国数字经济快速发展,各类研究机构及学者对于数字经济的测算和计量方式较为丰富,但已有的部分数字经济指数在测算过程中存在很大程度的交叉计算问题。因此,根据研究目标以及我国各区域互联网技术发展对于各产业渗透过程中衍生出各类数字经济新业态的客观现实,选取各省份互联网普及率表示模型中的数字经济变量。此外,控制变量包括经济发展水平(

Eco

)、物质资本存量(

Cap

)、产业结构(

Ind

)、交通水平(

Tra

)和对外开放水平(

Int

)。其中,经济发展水平变量采用各地区实际人均国民生产总值表示,物质资本存量变量采用各地区各类经济主体全部物质资本存量水平的实际值表示,产业结构变量采用各地区第三产业增加值所占比重表示,交通水平变量采用各地区的高速公路里程表示,对外开放水平变量采用各地区经营单位所在地进出口总额表示。

(三)数据来源与描述性统计

模型回归检验选取2001—2019 年我国30 个省份(不包含西藏和港澳台)的面板数据为研究样本,数据来源为2002—2020 年《中国互联网发展报告》《中国统计年鉴》。其中,除数字经济、产业结构和交通水平三个变量之外,其余变量均进行了自然对数处理,各变量的统计特征如表1 所示。

表1 变量描述性统计

四、实证检验与机制分析

(一)实证检验

1.基准回归结果。本部分选取Stata 16 进行面板数据回归检验。首先,根据面板数据的单位根检验结果,模型中各变量均为存在单位根的非平稳序列;但各变量的一阶差分结果均通过了平稳性检验,即在5%及1%的显著水平下拒绝原假设。其次,面板数据的协整检验结果拒绝了原假设,表明模型中各变量之间至少存在一个协整关系。最后,Hausman 和似然比检验结果表明固定效应更适合本部分的实证分析模型,因此选用省份及年份双向固定效应进行模型检验。在基准回归中采用逐步添加控制变量的方式进行检验,检验结果如表2所示。

表2 基准回归结果

根据表2 的基准回归检验结果,在各控制变量逐步添加下,模型(1)～(6)的拟合优度也稳步提升,这表明本部分回归模型及各个变量选取方面的科学性与合理性较好。进一步地,模型(6)中所有解释变量的回归系数均通过了显著性检验,印证了该模型的显著性和拟合度较好。从核心解释变量的回归系数来看,伴随着控制变量的逐渐加入,数字经济的回归系数先减小后增大,从6.399 变化到1.973 再变化到2.492,这表明我国数字经济的发展对于区域创新能力具有高稳定性的积极影响,且这样的积极影响不会伴随着控制变量的增加而产生显著变化。从控制变量来看,除经济发展水平变量之外,控制变量中物质资本存量、产业结构、交通水平与对外开放水平等变量的回归系数均为高显著性的正值。以上检验结果表明,在我国经济发展新常态下,传统模式中单一经济发展水平指标的增长已不能进一步推动我国区域创新能力向更高水平发展,也说明了当前除数字经济发展的影响作用之外,我国近年来的物质资本积累、产业结构升级、交通基础设施建设和对外开放政策切实提升了区域创新能力。

2.稳健性检验。基准回归的检验结果表明,数字经济的发展对于我国区域创新能力的提高产生了积极作用。为检验该结果的稳健性,本文采用替换变量的方法进行稳健性检验。从影响作用来看,滞后一期的数字经济发展水平与区域创新能力不存在内生性关联,可以作为稳健性检验的替换变量。因此,本文选择核心解释变量数字经济的滞后一期作为替换变量进行重新回归。在完成替换后,本文同样采用省份和年份双固定效应模型进行回归检验,检验结果见表3。

表3 稳健性检验结果

根据表3 模型(1)～(6)的稳健性检验结果,可发现全部模型的拟合优度均较好,且各个模型中核心解释变量及控制变量的回归系数与表2 中各个模型基准回归的系数方向和显著性水平基本保持一致,且各个解释变量的检验结果都通过了显著性检验,表明基准回归的实证检验结果具备较好的稳健性。

3.异质性检验。基准回归及稳健性检验的结果均表明,数字经济发展对于我国区域创新能力确实存在显著的积极影响。进一步地,鉴于我国各地区的经济发展水平、特别是数字经济发展速度差异较大,例如东部沿海地区的数字基础设施建设水平显著高于中、西部地区,即地区间数字经济发展水平的异质性可能对回归结果产生一定影响。因此,通过异质性检验可考察数字经济发展对我国东、中、西部不同区域创新能力的影响作用,检验结果见表4。

根据表4 的异质性检验结果,东、中、西部地区各个模型的拟合优度总体均较好,数字经济发展对东、西部地区的区域创新能力具有高显著性的积极影响,其对于中部地区的影响作用则不够显著和积极。其原因可能包括:一方面,我国东部地区的数字经济发展已进入了一定的成熟阶段,各类数字经济新型业态对于本区域的创新能力具有较为显著的促进作用;另一方面,我国西部地区地广人稀,近年来在大数据中心、新能源汽车充电桩、5G 基站等新型基础设施建设方面加速布局,各类数字基础设施对于该区域创新能力的驱动作用呈现高边际产出的特征。进一步地,相比东部和西部地区,中部地区依托传统的经济发展驱动区域创新能力的优势仍然较为突出。在未来,伴随着我国均等化新型基础设施建设的速度逐步加快,区域间的数字鸿沟将进一步弥合,从而推动各区域数字经济与创新能力协同发展。

表4 异质性检验结果

(二)机制分析

上文的检验结果表明,数字经济的发展有助于提高我国各区域的创新能力。本部分继续对其影响作用的传导机制进行分析,以验证前文提出的假设2。数字经济发展将推动经济社会的市场信息对称性持续提高,进而提升各区域的要素市场化配置效率;而提升要素市场化配置效率能够进一步提高我国区域创新能力,从而实现我国建设“创新强国”的总体目标。因此,数字经济发展是否真的通过要素市场化配置效率提升的方式提高我国区域创新能力值得进一步检验。

为此,本文采用中介效应模型进行机制分析。具体来看,本文参照温忠麟等的做法,分三步进行后续的中介效应模型检验。首先,如公式(2)所示,本文继续将数字经济作为解释变量、区域创新能力作为被解释变量,考察数字经济对我国区域创新能力的影响作用。其次,如公式(3)所示,将市场化水平(

Mar

)作为被解释变量,进一步考察数字经济对要素市场化配置中介变量的影响作用。若数字经济变量的回归系数显著为正,则说明数字经济发展可以提高我国的要素市场化配置效率。最后,如公式(4)所示,在公式(2)中加入要素市场化配置变量。若该模型中数字经济变量与要素市场化配置变量的回归系数均为正且通过了显著性检验,则表明我国数字经济的发展能通过提升要素市场化配置效率的方式促进区域创新能力的提高。因此,本部分设定计量模型如下:

在中介变量的选取方面,市场化水平能够较为全面地反映出一个国家或区域的要素市场化配置效率。因此,本文选取省级市场化指数表示要素市场化配置的中介变量。从测算方式来看,本文根据王小鲁等的方法测算得到研究年份区间我国各省份的市场化指数。从检验结果来看,本部分以要素市场化配置和区域创新能力为被解释变量进行多重回归,表5 是以要素市场化配置变量为影响渠道的中介效应检验结果。其中,列(1)回归结果检验了数字经济对区域创新能力的影响作用,列(2)为数字经济对要素市场化配置效率的影响作用,列(3)回归结果检验了数字经济和要素市场化配置效率分别对于区域创新能力的影响作用。

表5 中介效应检验结果

根据表5 的中介效应检验结果可发现,在模型(1)中,数字经济对区域创新能力的总效应为2.492,且在1%水平上显著。在模型(2)的检验结果中,数字经济对要素市场化配置的效应为1.193,且在5%统计水平上显著,说明我国数字经济的发展显著促进了要素市场化配置效率的不断提高。究其原因主要是以互联网技术为依托的各类数字经济新业态持续发展迭代,拓展了区域间、行业间及企业间的数字信息传播渠道并提升了其传播效率,进而提高了信息对称性,推动了各类要素的市场化资源配置效率持续提升。在模型(3)的检验结果中,数字经济对于区域创新能力的系数为2.352,要素市场化配置对于区域创新能力的系数为0.140,两者在1%水平上通过了显著性检验。这样的检验结果说明在控制了数字经济这一变量之后,要素市场化配置能够显著提升我国区域创新能力,从而也证实了要素市场化配置确实是我国数字经济发展对区域创新能力提升作用的影响渠道。

总结来看,本部分的研究结论验证了上文的研究假设2,即数字经济的发展将通过提升要素市场化配置效率的中介作用方式来提高我国的区域创新能力。

五、研究结论与启示

本文的研究结论主要有以下三点:(1)近年来,我国各类数字经济新业态的快速发展显著推动了我国各区域创新能力的普遍提升。(2)从异质性检验结果来看,东部和西部地区的数字经济发展显著提高了该地区的创新能力,而中部地区的数字经济发展尚未对其区域创新能力产生实质性影响,即我国不同地区数字经济发展对于该地区创新能力的影响存在一定的差异。(3)进一步研究发现,数字经济发展在提升我国各类要素市场化配置效率的进程中提高了各区域的创新能力。

根据以上研究结论得到以下政策启示:(1)加快建设均等化数字基础设施。从总体上看,我国的数字经济仍处于发展上升阶段,其对于区域创新能力的影响作用仍有巨大的增长潜力。当前,我国正在全国范围内建设以5G 基站、大数据中心为代表的各类新型基础设施,伴随着各类数字基础设施建设速度的加快,我国蓬勃发展的数字经济能够全面、持续、稳定地推动各区域自主创新能力不断增强。(2)建立区域差异化创新驱动战略。鉴于数字经济发展在我国不同地区和区域的异质性,需因地制宜地结合区域禀赋资源及其产业结构制定具备区域特色的创新驱动战略,在全面推动各区域数字经济发展的基础上探索不同区域的差异化自主创新发展路径。(3)推动创新要素开放流通。要素市场化配置是实现自主创新的源动力,创新能力的提升来源于各区域、各部门之间的持续协作。因此,以推进要素市场化配置进程为引领,加快建设跨区域、跨行业的技术市场,构建以数据、人才、知识、技术为代表的各类创新要素流动体系,可全面推动我国各类创新要素高质量的开放流通。