数字经济、政府干预与区域创新能力

闫俊周，姬婉莹，朱露欣

（郑州航空工业管理学院商学院，河南 郑州 450015）

1 引言

随着数字技术与实体经济的深度融合、信息化革命和经济全球化进程加速，数字经济正成为现代社会发展最快、创新最活跃、辐射最广的经济活动。2019年我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占GDP比重达36.2%，对全国经济增长的贡献率为67.7%。数字经济已成为经济发展的新动能和关键点，对实施供给侧改革、创新驱动战略具有重要意义。数字经济对区域经济转型升级和社会发展的重要作用已达成共识，我国各省、市、自治区通过大力发展数字经济推动区域经济高质量发展。但数字经济是否推动了区域创新能力的提升？政府干预对二者之间关系的影响如何？数字经济对我国东、中、西部区域创新能力的影响是否存在差异？对以上问题的回答，对于新发展格局下坚持问题导向，利用数字经济深入推进区域在创新、效率和动力方面的变革，推动经济高质量发展具有重要的理论和现实意义。

有关数字经济与区域创新能力的研究，主要围绕理论分析和实证分析两个方面展开。在理论分析方面，研究认为数字经济有利于强化创新主体的重视［1］，整合多方位资源［2］，提升“双创”活动活跃度，形成示范效应和区域效应［3］，降低创新成本，重塑企业组织和运营方式，拓展创新成果应用空间，提升创新绩效［4］，最终加速整个经济和社会转型［5］，促进区域经济高质量发展［6］。在实证分析方面，研究认为数字经济能增加创业活跃度［6］，长期有效推动技术和产品创新［7］，提升全要素生产率，加速创新，扩大中国经济规模［8］，不仅能促进区域创新效率提升，还有助于缩小区域间的创新差异，促进区域经济高质量发展［9-10］。上述研究具有重要的借鉴作用，但仍有一些待完善之处：第一，现有实证研究多探讨数字经济对区域创新能力的直接影响效应，较少涉及二者之间非线性影响效应的研究，难以全面深入揭示二者之间的影响关系。第二，现有研究较少关注实际情境因素对数字经济与区域创新能力之间关系的影响。实际上，在数字经济发展过程中，政府干预具有重要作用，因而有必要考察政府干预对数字经济和区域创新能力之间关系的影响。第三，现有研究未详细考察区域异质性对数字经济与区域创新能力之间关系的影响。实际上，我国东、中、西部区域数字经济发展水平存在显著差异，其对区域创新能力的影响也不尽相同，因而有必要探讨区域异质性对二者关系的影响。

本文基于2013—2018年中国30个省（区市）的面板数据，将数字经济、政府干预和区域创新能力纳入同一分析框架，考察数字经济和政府干预对区域创新能力的影响，以及数字经济与区域创新能力之间的非线性影响效应，进而揭示数字经济对区域创新能力的内在影响机制，并进一步探讨区域异质性对二者关系的影响，明晰数字经济与政府干预如何影响区域创新能力，以期为政府部门制定数字经济发展政策提供借鉴和帮助。

2 研究设计

2.1 研究假设

2.1.1 数字经济对区域创新能力的基本影响效应。数字经济在刺激创新、提升效率、均衡要素等方面对区域创新能力的提升具有重要影响［11-13］。数字经济的发展为创新活动提供各种资源、激发市场产品的多样化等这些优点刺激了创新者的加入和创新思维的产生［6］，对激发研发人员的互联网思维和创新意识、促进互联网发展和提升创新效率具有一定的激励作用［10］。同时，数字经济的渗透优化了劳动、资本等要素的资源配置，不仅改变了传统行业的生产方式和生产流程，提高了劳动生产效率，也推动了新兴产业的萌芽和可持续发展，极大地提高了创新能力［14］，显著增加企业创新产出［15］，促进工业部门和设备制造部门技术创新效率水平提高［16-17］，并会显著促进区域创新能力的提升［10，18］。基于此，提出如下假设：

H1：数字经济正向影响区域创新能力。

2.1.2 政府干预的中介影响效应。数字经济的发展会直接影响政府对该地区的干预程度。对于数字经济发展水平高的城市，政府会持续加强对其采取各种财政投入等措施；而对于数字经济发展水平不太高的城市，政府会依据前期实践和投入成果，采取针对性措施，加强对某些领域的财政投入或者税收等措施，以快速提升其经济增长率［19］。马中东、宁朝山就提出，数字经济水平的提升能够提高政府重视程度，促进要素投入［20］。由此可见，数字经济可以为政府干预提供政策思路和方向，保障创新活动的顺利进行。

同时，也有学者提出，政府干预有助于促进区域创新能力的提升。政府干预是创新活动的基础，通过财政、税收等政策的支持，可为创新主体提供创新机会，为创新活动开展提供良好的制度环境和政策保障［21］。政府干预还能够鼓励企业进入新领域，使企业逐渐步入正轨，并在竞争压力下使企业主动增加研发投入，提升企业创新能力［22］。

综上，数字经济对政府干预具有显著促进作用，而数字经济和政府干预均能促进区域创新能力的提升。基于此，提出如下假设：

H2：数字经济正向影响政府干预。

H3：政府干预在数字经济和区域创新能力之间起中介作用。

2.1.3 数字经济对区域创新能力的非线性影响效应。在数字经济发展初期，数字基础设施、通信技术和互联网技术的共享功能，逐渐形成网络效应和区域效应，较少的数字经济基础设施投资能够获得较大的创新溢出效果［7］；同时，数字经济的网络化特征为各要素的创造、流动、聚集提供了便利条件，有利于降低各部门之间资源流动的边际成本，优化区域要素配置［6，20］，刺激更多创新者的加入，减少研发和创新成本，增加创新者的收益，激发创新活动，加快创新成果的推广应用，并逐步形成区域创新溢出效应［10］。但随着数字基础设施投入的持续增多，数字经济要素在市场中的份额逐渐扩大，与其他要素之间的差距缩小，此时获得同样的创新溢出效果就需要更多的数字经济要素投入，创新能力便会呈现边际递减趋势［23］。当数字基础设施达到饱和时，数字基础设施对创新的促进效果就会逐渐消失，造成资源浪费，导致管理成本增加，甚至会阻碍创新能力的提高。此外，在数字技术初级应用阶段，数字技术的辐射范围有限，只有少数企业能够适应并驾驭新的运营模式，但承担的成本很高，可能会阻碍其创新发展。随着数字经济的应用范围逐渐扩大，数字经济的规模效应才会逐渐显现出来，进而促进区域创新能力的提升。当数字资源已经达到饱和时，企业从中获得的红利被压低，这有可能会导致企业减少数字技术的更新或者基础设施的投入，对区域创新能力的提升产生阻碍作用。基于此，提出如下假设：

H4：数字经济与区域创新能力之间存在边际递减效应。

2.2 变量测度

2.2.1 被解释变量。被解释变量为区域创新能力。借鉴大多数学者的做法［24］，选择专利授权数量测量区域创新能力。

2.2.2 解释变量。解释变量为数字经济。数字经济既是解释变量，也是门槛变量。借鉴马中东等［20］、刘军等［25］学者的研究成果，考虑数据的科学性、可获得性和可操作性，从数字经济基础设施、互联网普及率、数字化交易和企业数字化水平4个层面构建了数字经济水平测度体系，见表1；并借鉴韩先锋等［10］的做法，采用全局主成分分析法计算数字经济综合指数。首先，对原始数据进行标准化处理，以消除量纲不同对结果产生的影响；其次，KMO检验和Bartlett球形检验的结果为0.863，说明所观测数据适合进行全局主成分分析；最后，使用特征值大于1的方法确定因子分析个数，并计算出测度数字经济的综合指数。

表1 中国省、市、自治区数字经济水平测度体系

2.2.3 中介变量。中介变量为政府干预。政府干预既是中介变量，又是门槛变量。借鉴樊琦等［26］的方法，选用财政科学支出测量政府干预。

2.2.4 控制变量。参考温珺等［18］、韩先锋等［10］学者对控制变量指标的选取，最终确定外商投资、对外贸易、技术市场发展水平、研发水平、人力资本水平、产业结构等6个控制变量，具体变量测量说明见表2。

表2 变量说明表

2.3 模型构建

基于以上分析，本文构建以下计量模型：首先，构建基本回归模型，检验数字经济对区域创新能力的直接影响，如式（1）；其次，将政府干预作为中介变量，运用层次回归法，考察政府干预在二者之间的中介效应，如式（2）—（6）；最后，采用Hansen非线性面板回归模型，建立门槛模型，检验数字经济对区域创新能力的非线性影响，如式（7）。其中，RIC代表区域创新能力，DIG代表数字经济，GOV代表政府干预，Control为控制变量，ηi和βt分别代表不可测量个体效应和时间效应，εi,t为随机扰动项。式（7）中，ADJ代表门槛变量，γ1-γn是待估门槛值，I（∙）是指示函数。当括号内的数值满足条件的情况下，取值为1，否则为0。

2.4 样本选择与数据来源

鉴于衡量数字经济的指标从2013年开始公布，再加上西藏自治区和中国港澳台地区数据缺失严重，故本文选择2013—2018年中国30个省（区市）的面板数据作为研究样本。衡量研发投入的数据来自《中国科技统计年鉴》，其他指标数据均来自《中国统计年鉴》。为确保数据的精确度，本文对以上数据和各地区统计年鉴数据进行了比对，对错误数据进行了修正。

3 实证分析

3.1 描述性统计分析

表3是描述性统计结果。结果显示，区域创新能力的均值为53 413.45，标准差为73 787.51，最小值为502，最大值为478 082，说明我国各省（区市）区域创新能力差距较大。数字经济和政府干预数据呈现出均值小、标准差大的特点，也说明我国不同地区数字经济差异较大。从控制变量上看，外商投资、对外贸易和技术市场发展水平等都存在较为相似的差异。

表3 各变量的描述性统计

3.2 模型验证

3.2.1 基本效应验证。借鉴Banron、Ken⁃ny［27］提出的层次回归方法，对变量之间的主效应和中介效应进行检验，结果见表4。其中，模型1和模型4分别探究控制变量对区域创新能力和政府干预的影响。在此基础上，模型2加入数字经济，结果显示，数字经济与区域创新能力的相关系数为0.590，说明数字经济对区域创新能力具有显著的正向影响，假设H1得到验证。模型5加入数字经济，结果显示，数字经济与政府干预的相关系数为0.575，说明数字经济对政府干预具有显著的正向影响，假设H2得到验证。模型3在模型2的基础上加入政府干预这一中介变量，结果显示，数字经济与区域创新能力的相关系数为0.392，政府干预与区域创新能力的相关系数为0.345，说明数字经济和政府干预均对区域创新能力具有显著的正向影响。借鉴温忠麟等［28］对中介效应的检验和计算方法，最终表明政府干预在数字经济和区域创新能力之间具有部分中介作用，其中介效应值为33.62%，由此假设H3得到验证。

表4 回归结果

3.2.2 非线性影响效应验证。第一，对面板数据进行门槛存在性检验。本文采用Hansen的自助法反复抽样300次，得到了F值、P值、BS次数，以及10%、5%和1%水平下的临界值，检验结果如表5所示。由表5可知，当数字经济为门槛变量时，三门槛效应的P值为0.837，双门槛效应的P值为0.016，说明数字经济对区域创新能力存在双门槛效应，且在5%的水平下显著。当政府干预作为门槛变量时，三门槛效应在5%的水平下不显著（P=0.637），双门槛效应在5%（P=0.033）的水平下显著，说明政府干预存在双门槛效应。

表5 门槛存在检验性结果

第二，对双门槛有效性进行检验。本文绘制出似然比函数图，如图1和图2所示。从门槛参数图中可以看出，数字经济和政府干预的估计值显著并通过LR检验。鉴于双门槛可以精确地对创新活动中的问题进行有效评估，最终选用双门槛模型进行回归分析。

图1 双门槛值门槛参数图（DIG）

图2 双门槛值门槛参数图（GOV）

第三，计算门槛变量对区域创新能力的估计值。表6所示为以数字经济和政府干预为门槛变量时的门槛估计值和95%的置信区间。结果表明，数字经济对区域创新能力存在非线性的门槛效应，门槛估计值为-0.566和-0.318，且门槛估计值位于95%的置信区间［-0.571，-0.551］和［-0.334，-0.311］内。政府干预的门槛估计值分别为2.848和4.404，且分别位于95%的置信区间［2.753，2.984］和［4.235，4.422］内。

表6 双门槛估计值

第四，对门槛模型进行参数估计。表7表示的是数字经济条件下门槛模型参数估计结果。由表7可知，当数字经济门槛估计值低于-0.566时，数字经济与区域创新能力的相关系数为1.117，且在1%的水平下显著，表明在第一门槛区间内数字经济对区域创新能力具有正向影响作用。当数字经济门槛估计值位于［-0.566，-0.318］区间时，数字经济与区域创新能力在1%的水平下显著，相关系数为0.609。当数字经济门槛估计值大于-0.318时，数字经济与区域创新能力在10%的水平下显著，相关系数仅为0.154。可以看出，随着数字经济水平的持续提升，数字经济对区域创新能力的促进作用逐渐减小，由此，假设H4得到验证。

表7 门槛模型参数估计结果（DIG）

表8表示的是政府干预条件下门槛模型参数估计结果。由表8可知，当政府干预门槛估计值低于2.848时，数字经济提升1%，能带来1.676%区域创新能力的提升；当政府干预门槛估计值位于［2.848，4.404］区间时，数字经济提升1%，能带来0.798%区域创新能力的提升，且上述结果均通过1%的显著性水平检验；当政府干预门槛估计值大于4.404时，数字经济与区域创新能力的影响系数仅为0.188，且在10%的水平下显著。由此可知，随着政府干预的增强，数字经济虽然能正向促进区域创新能力的提升，但促进作用逐渐减小。

表8 门槛模型参数估计结果（GOV）

3.3 稳健性检验

为保证研究结论的稳健性和可靠性，借鉴温珺等［9］的研究，采用国内发明专利授权数量代替区域创新能力指标。仍然采用上述方法进行回归分析和检验，所得结果与上述研究结论保持了较好的一致性，说明本文研究结论具有较强的稳健性和可靠性。

3.4 进一步研究

有学者提出，我国各区域存在要素配置不均衡的现象，数字经济可以有效改善要素配置扭曲的情况［6，20］，那么数字经济对区域创新能力的影响是否会存在区域上的差异？为证明区域异质性的影响，本文将30个省（区市）划分为东部、中部和西部地区，并进行了区域异质性的回归，结果见表9。由表9可知，东部地区数字经济对区域创新能力的提升具有显著的正向影响，而在中部和西部地区，二者之间的关系不显著。产生这种情况的原因可能是我国东部地区数字经济发展起步较早，数字经济发展水平较高，辐射的范围比较广泛，对区域创新能力的影响更为明显。中部、西部地区政府干预对区域创新能力的提升具有显著的正向影响，而在东部地区，二者之间的关系并不显著。产生这种情况的原因可能是东部地区经济更发达，更多依靠市场配置资源，而中部、西部地区经济发展水平相对较低，政府在资源配置中发挥着更为重要的作用。

表9 区域异质性回归结果

4 主要研究结论与启示

4.1 研究结论

本文基于全国30个省（区市）的面板数据，构建数字经济、政府干预和区域创新能力的影响模型，分析了数字经济对区域创新能力的基本影响效应和非线性影响效应，探讨了政府干预在二者间的中介效应，并进一步验证了区域异质性对上述关系的影响。研究结果表明：①数字经济对区域创新能力具有显著的正向影响效应。数字经济能显著促进区域创新能力的提升，已成为提升区域创新能力、增强区域竞争力的重要途径；②政府干预在数字经济和区域创新能力之间具有部分中介作用。同时，数字经济对政府干预以及政府干预对区域创新能力均具有显著的正向影响；③数字经济与区域创新能力之间存在边际递减效应。数字经济和政府干预均存在双门槛效应。数字经济对区域创新能力具有显著的正向促进作用，但促进作用存在边际递减效应，而政府干预并未改变这一效应；④数字经济、政府干预对区域创新能力的影响具有区域异质性。东部地区数字经济对区域创新能力的提升具有显著的正向影响，而在中、西部地区，二者之间的关系不显著。中、西部地区政府干预对区域创新能力的提升具有显著的正向影响，而在东部地区，二者之间的关系并不显著。

4.2 研究启示

本研究揭示了数字经济、政府干预与区域创新能力之间的影响机制和关系，拓展和丰富了数字经济和区域创新相关理论，对区域利用数字经济提升创新能力具有重要的指导意义。①促进数字经济发展与区域创新能力提升深度融合。通过财政、税收等政策倾斜，引导创新主体向数字经济靠拢，加快企业数字化转型，推进数字经济和创新主体的融合、数字创新与传统创新的融合，转化创新方式，提升区域创新能力［29］。②合理发挥政府干预的作用。政府要以供给侧改革为出发点，制定支持数字经济的政策，营造有利于数字经济发展的良好环境，加大数字经济基础设施投入，优化资源配置，充分调动各类创新主体的积极性、能动性，加快推动数字经济的发展。③充分发挥数字经济的边际效应。充分发挥数字经济的规模经济和边际效应，推动数字经济与传统产业、区域经济的深度融合，促进区域数字经济的一体化发展和跨区域合作，进一步提升数字经济所带来的边际效应。各区域要结合数字经济实际发展水平，合理制定数字经济基础设施的投入规模，提升数字经济发展的质量和效益。④缩小区域数字经济鸿沟。推动数字资源和财政支持适当向中西部地区倾斜，弥补全国数字经济发展的短板，缩小经济不均衡发展中存在的数字鸿沟，提升中西部地区数字经济发展水平。此外，还应鼓励制定区域合作战略，完善数字经济协同发展政策，促进区域创新能力的整体提升。