数字经济对产学研协同创新能力的影响研究——兼论政府干预的双边效应*

王成强

(江苏海洋大学 商学院,江苏 连云港 222005)

一、引言

当前,新一轮科技革命和产业变革蓄势待发,传统产业组织方式和创新产业组织方式正发生着深刻的变化。与过往的线性技术创新活动不同,当前创新活动更多地表现为多类创新主体(企业、高校、科研机构、政府以及中介机构等)共同参与、相互作用为特征的多主体协同创新模式[1]。党的十九大明确提出,要加快建立以市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系,产学研协同创新已然成为推动区域创新发展和建设创新型国家的重要力量。近年来,随着移动互联网、大数据、云计算以及人工智能等一大批具有颠覆性影响的数字技术快速发展,人类社会逐渐进入数字经济时代,数字技术正逐步成为激发经济发展潜力和驱动创新发展的“关键要素”。数字经济作为推动经济转型的新动能和新引擎,为区域创新活动中的要素流动和多主体协同创新等提供了技术保障,为传统产业转型与升级提供了创新性思路。由此可见,数字经济将在未来创新型国家建设和区域创新系统升级的过程中扮演愈发重要的角色,对提升产学研协同创新能力具有重要意义。

20世纪90年代,“数字经济”这一概念被首次提出[2],主要强调了数字经济具有知识驱动、数字化和虚拟化等特征。与本文研究主题较为紧密的文献重点探索了数字经济对区域创新能力和创新质量的影响。温珺等使用省级数据进行实证分析,发现数字经济虽然能提升区域创新能力,但其潜力还有待进一步挖掘[3]。李雪等进一步检验了数字经济通过人力资本和研发资本影响区域创新绩效的具体作用路径[4]。韩璐等将样本深化到城市层面并探索了创新环境的调节作用[5]。梁琦等使用空间杜宾模型检验了数字经济影响城市创新质量的作用路径[6]。党琳等考察了数字经济对制造业企业创新绩效的促进作用,并从地区和行业等维度进行了异质性检验[7]。总体来看,既有文献虽然已经将数字经济与创新联系在了一起,但是从多主体协同创新的视角探讨数字经济影响技术创新的相关研究还较为匮乏,尤其是在数字经济时代,创新活动往往表现出更加明显的开放性和多元性特征[8]。

有鉴于此,本文在理论分析的基础上,围绕数字经济能否赋能产学研协同创新这一问题深入探索了数字经济对产学研协同创新能力的影响。这可能在如下几个方面丰富了既有研究:(1) 考虑到当前创新模式的多元化和协同化特征,本文将研究对象由传统的城市总体创新能力转向产学研协同创新能力,在此基础上讨论了数字经济对产学研协同创新的影响以及这一过程中的具体作用机制;(2) 在研究视角上,充分考虑了数字经济的空间特征和区域创新活动的外溢效应,借助空间面板模型深入分析了可能存在的空间溢出效应,尝试发掘数字经济赋能产学研协同创新在空间层面的作用机制;(3) 在研究方法上,利用双边随机前沿模型测度了政府干预在数字经济影响产学研协同创新过程中可能存在的双边效应,在提高研究结果可信度的同时还丰富了这一领域的实证方法。

二、机理分析与研究假设

现如今,我国科技创新体系建设的主要内容就是构建产学研深度融合的区域创新系统,协同创新能力的提升成为保持我国创新活力的重要动力。数字经济凭借其数字化和技术化的特征,能够推动不同创新主体间的合作与交流,推进产学研协同创新模式。因此,本节将深入分析数字经济对产学研协同创新能力的影响以及具体的作用机制,并提出相应的研究假设。

(一) 数字经济对产学研协同创新能力的直接作用

区域创新活动并不是创新主体的简单相加或创新资源的随意堆积,而是在创新主体和相关要素的共同作用下,实现创新资源与成果的高效循环。数字经济凭借自身突破时空限制的独特优势[9],为不同创新主体共同参与创新活动提供了便利,有效地提高了企业、高校以及科研机构等创新主体的积极性和活力,产生持续的创新发展动力。对于企业而言,参与协同创新的主要目的是通过知识的溢出效应来降低自身研发成本[10],得益于数字经济时代的即时交互性,企业能够更加便捷、及时地吸收高校和科研机构在基础研究等层面的最新研究成果,结合自身在生产设备上的优势,加速研发成果的市场化进程。新型互联网和数字技术在加速新知识扩散与降低企业研发成本的同时,也在无形中强化了企业与学研部门的交流合作,激发了多类创新主体参与联合研发和协同创新的热情,并最终提升了产学研协同创新能力。此外,各类创新主体在选择合作伙伴时难免要考察目标方的专业能力以及与自身的适配性,数字技术的飞速发展恰好能够降低信息的搜集成本、加快信息的传递速度以及识别合作研发过程中潜在的相关风险,为产学研三类主体间开展更加广泛和深入的协同创新活动提供了重要的技术保证。基于此,本文提出假设:

假设1:数字经济的发展能够对产学研协同创新能力产生正向的直接影响。

(二) 数字经济影响产学研协同创新能力的间接作用机制

数字经济不仅能够直接促进产学研协同创新能力,还有可能通过影响研发投入和政府竞争间接地作用于产学研协同创新。

1 研发投入 随着大数据、5G通讯以及人工智能等新型数字技术的快速发展,数字经济已然成为了我国经济发展和创新突破的重要动力。在享受数字经济时代的便捷性与高效性的同时,区块链、芯片研发和人工智能等一系列核心技术的原创性研发对创新环境和研发投入提出了更高的要求[11]。为了避免部分发达国家利用自身掌握的核心技术在数字经济领域对我国造成“卡脖子”的危害,早日为我国的经济发展提供技术支撑和安全保障,数字经济的飞速发展必然会伴随着基础研发、人才队伍建设、产业共性技术以及核心技术突破等领域研发投入的增加以及数字经济发展环境的优化[12]。

产学研协同创新离不开三类创新主体的共同参与,但在现实情境下,由于各类主体的价值取向和最终目标存在着明显差异,难免导致各类主体在参与协同创新的过程中缺乏积极性。具体而言,学研部门重点关注科研成果和学术追求,缺乏面向市场的动力;而企业的最终目标是面向市场并获取相应的利润,更关注短期收益,较少考虑长期的研发回报[13]。高水平的创新活动往往存在较长的投资周期和较高的失败风险,伴随着研发投入的增加和研发水平的提升,将极大地提高各类主体参与协同创新的积极性和信心,打破企业不敢参与长周期研发和高风险创新活动的困境,推动产学研协同创新的发展。基于此,提出假设:

假设2a:数字经济可以通过影响研发投入间接地提高产学研协同创新能力。

2 政府竞争 数字经济在成为激发经济发展潜力和驱动经济增长“关键要素”的同时,也成为了国家间、区域间进行经济竞争的新高地[14]。从国际竞争层面来看,数字经济必然成为抢占未来世界科技先机和打造国家竞争新优势的重要抓手;从国内发展现状来看,各地纷纷响应中央“大力发展数字经济”的号召并出台相应的发展规划,各省(市)数字经济的发展水平呈现相互追赶的态势。所以从这个角度来看,数字经济不仅是国家层面经济发展的重要抓手,也将会是各地方政府间展开经济竞争的热点领域。与此同时,伴随着国家对传统政绩考核要求的转型,在当前实施创新驱动发展的战略环境下,中央对地方政府在创新绩效和科研成果等方面提出了新的要求。地方官员出于提升本地创新能力和获取晋升机会等目的,会制定相应的政策工具来吸引高端人才与争夺核心技术,这势必会引发激烈的政府竞争,出现“为了创新而竞争”的现象[15]。在“创新竞争”的过程中,创新活动得到了更多的资源倾斜和政策支持,这将极大地提高创新资源的配置效率和相关主体参与创新活动的积极性。基于此,提出假设:

假设2b:数字经济可以通过影响政府竞争间接地促进产学研协同创新能力。

(三) 数字经济对产学研协同创新能力的空间外溢效应

受限于信息的搜集、传递和挖掘能力,传统创新活动不免受到空间距离的制约。在数字经济时代,新型数字技术的飞速发展有效地提升了各类创新主体获取信息的能力、拓宽了交流合作的渠道[16]。数字经济在提升本地区产学研协同创新能力的同时,还提高了相关信息的传播广度以及创新资源配置的空间范围。随着互联网和新型数字技术的飞速发展,信息的获取与整合以及各类要素(知识、技术等)的跨区域流动可以依托信息化手段实现,在很大程度上突破了地理空间的限制,加快了要素的流动速度,为各类创新主体的跨区域合作创造了可能性,有效提高了不同地区间创新活动的紧密程度。基于此,提出假设:

假设3:伴随着数字经济的飞速发展,在提高当地产学研协同创新能力的同时,还可以通过空间外溢效应提高邻近地区的产学研协同创新能力。

(四) 政府干预在数字经济影响产学研协同创新能力过程中的双边效应

协同创新活动的开展不仅受到企业、高校和科研机构三类主体的影响,还离不开政府的干预和调控。一方面,政府作为国家(区域)创新活动的领导者和规划者,能够以一种更为长远和全面的视角制定出完整的创新发展战略,为各类主体的创新活动指引方向。由于产学研三类主体在创新目标和价值追求等方面存在着较为明显的差异,政府部门的引导和干预往往能够有效地协调产学研协同创新过程中可能存在的矛盾,并激发各类主体的创新热情,最终提升产学研协同创新能力[17]。另一方面,虽然政府干预在很多时候可以充当市场机制的补充手段,但在现实情境下却有可能因为政府的过分干预而对本就较为脆弱的市场机制产生破坏,尤其是对我国一些数字经济发展水平较低和市场化进程相对落后的城市来说,政府的干预行为很难实现“援助之手”的初衷[18]。政府干预的主要手段包括政策倾斜、财政补贴以及税收减免等,假如地方政府过度扶持某一产业可能会导致该领域的重复投入和过分研发,最终造成该地区市场价格扭曲和创新资源配置效率低下,严重抑制了各主体参与创新活动的热情,不利于协同创新活动的开展,对产学研协同创新能力产生一定的抑制作用。基于此,提出假设:

假设4:政府干预可能会在数字经济影响产学研协同创新的过程中同时产生“促进”和“抑制”两种效应,且对不同地区和不同等级城市的影响存在差异性。

三、数据来源与模型设定

(一) 变量选取

本文选取我国259个地级市2011—2018年面板数据作为研究样本(1)剔除行政区划发生变动以及数据缺失超过3年的城市。,其中部分缺失数据通过插值法补齐,为了消除数据的异方差性,对部分变量的数据进行了对数化处理。

1 被解释变量 产学研协同创新能力(SYN-INN)。作为当前全新的创新活动范式,产学研三类创新主体共同参与的协同创新模式能够充分发挥各自的比较优势,有效整合创新资源,实现各方的有效联结。在数字经济背景下,企业、高校以及科研机构等各类主体通过资源共享和交流学习产生1+1>2的协同效应,以便能够全面、准确地刻画各类主体参与协同创新的过程[19],本文检索各城市多主体联合申请发明专利的数量(2)数据来源为国家知识产权局。(包括企业—高校、企业—科研机构、高校—科研机构以及企业—高校—科研机构四种情况),来衡量产学研协同创新能力。

2 核心变量 数字经济(DIGE)。当前有关城市数字经济水平的测算方法比较有限,本文利用主成分分析法对电信业务收入、互联网宽带接入用户数、移动电话年末用户数、计算机服务和软件业从业人员数以及普惠金融指数五个指标进行处理,得到衡量城市数字经济的综合指标[9,16]。

3 中介变量 (1) 研发投入(R&D)是地区创新能力的重要保障之一,用各地级市财政预算支出中的科学研究与试验发展支出来衡量[20];(2) 政府竞争(FDI)主要指政府部门在投资环境、政策法规以及政府效率等领域开展的竞争,以便吸引人才、技术等创新要素,进而支持当地的创新活动和经济发展,在中国国情下(户籍制度和经济体制等),政府竞争更多地表现为对FDI的吸引,故使用外商直接投资来衡量[21]。

4 控制变量 为了更加准确地计算出数字经济对产学研协同创新能力的影响,本文设定如下控制变量:(1) 人力资本(HUM),在校生人数体现了一个地区的人才储备与供给能力,故选用各地级市高校在校生人数来衡量;(2) 金融发展规模(FIN),金融供给越发达,则借贷需求往往更加旺盛,故选用各地级市GDP中年末金融机构人民币各项存贷款总额所占的比重,以及各地级市年末金融机构人民币各项存贷款总额与地区生产总值的比值来衡量;(3) 产业结构(STR),用各地级市第二、三产业之比来衡量[22];(4) 环境污染水平(POLL),用各地级市城市工业SO2排放量来衡量;(5) 失业率(UNE),通过计算城镇登记失业人员数/城市人口得到;(6) 城市规模(PEO),人口规模往往会作为衡量城市规模的决定性指标,故选用各地级市城市年末户籍人口数作为代理变量;(7) 人才集聚(TAG),使用各地级市科学研究和技术服务行业就业人数来衡量[5];(8) 政府管制(GOVR),通过计算公共管理和社会组织从业人员数占城镇单位就业人员的比重来衡量。各变量描述性统计如表1所示。

表1 各变量描述性统计

(二) 计量模型的设定

1 基准模型 为了检验假设1,检验数字经济发展对城市产学研协同创新能力可能产生的直接影响,构建如式(1)所示的基准回归模型并进行时间、地点双向固定,具体模型如下

(1)

2 中介效应模型 在基准模型设定的基础上,为了进一步探索这一过程中可能存在的间接传导机制,设定如式(2)和式(3)所示的中介效应模型,具体模型如下

(2)

(3)

其中,FDI和R&D分别表示政府竞争和研发投入,即本文设定的两个中介变量。

3 空间计量模型 传统回归分析认为各个区域是相互独立的,事实上各个城市无论是在地理还是经济上一定会存在某种程度的空间联系。因此,为了检验假设3,检验数字经济在影响产学研协同创新时可能产生的空间外溢效应,构建如式(4)所示的SDM模型(模型选择的检验结果见后文),具体模型如下

(4)

其中,W分别为反距离权重矩阵和经济地理权重矩阵,W*DIGEit表示本城市数字经济发展对邻近城市产学研协同创新能力带来的影响。

4 双边随机前沿模型 在实证检验数字经济作用于产学研协同创新能力过程中可能存在的直接影响、间接作用路径以及空间外溢效应后,参考相关研究[23-24],构建双边随机前沿模型(Two-tier Stochastic Frontier Model),探索数字经济影响产学研协同创新过程中,政府干预发挥的双边效应。

四、实证分析

(一) 数字经济对产学研协同创新能力的直接影响

1 基准回归 表2中模型(1)～模型(5)依次增加了控制变量并对时间效应和地区效应进行固定。根据模型(5)的拟合结果可知,数字经济每提高一个单位将促进城市产学研协同创新能力提升0.338个单位,这一计算结果初步证明了数字经济能够提高产学研协同创新能力,验证了假设1。事实上,随着产学研协同创新理念不断深入人心,目前我国的企业、高校和科研机构三类创新主体间的合作与交流正日益密切[25],数字经济的快速发展进一步为区域创新活动中的要素流动和跨主体交流提供了技术保障,在推动数字技术和各类新兴产业深度融合的同时,还为产学研协同创新能力的提升提供了不竭动力。通过固定研究样本的地区和时间特征,虽然能在一定程度上提升拟合结果的准确性和真实性,但就本文的研究重点来看,数字经济的飞速发展可以提升城市产学研协同创新能力,同时产学研三类主体共同参与的高水平联合创新也可能会推动互联网和人工智能等新型数字技术的变革,进而助力数字经济发展。因此,数字经济与产学研协同创新能力间可能会存在一定的内生性,下文将通过工具变量法和更换变量法进行稳健性检验。

表2 基准回归

2 稳健性检验 有关工具变量的选取,本文参考相关研究[9,16],选取各城市1984年的每万人固定电话数量为工具变量。首先,现代数字技术的发展与变革离不开原始互联网技术创造的基础条件;其次,随着新型数字通讯和5G技术的进步,固定电话等传统通讯方式对目前经济活动和创新活动的影响日益减弱,符合作为工具变量的排他性要求。此外,考虑到单一年份的截面数据无法直接放入面板模型实现拟合回归,故参考Nunn和Qian的处理方法[26],用前一年的互联网用户数与各城市1984年固定电话的历史数据构造交互项,作为该年份城市产学研协同创新能力的工具变量。由表3结果可知,在考虑内生性问题后,数字经济依然可以提升协同创新能力。此外,Wald F统计量为82.337(大于10)拒绝弱工具变量的原假设,证明了工具变量的有效性。

表3 稳健性检验

前文的实证中选取了各城市包含至少两类不同主体联合参与的发明专利申请授权量来衡量城市产学研协同创新能力,为了保证实证结果的稳健性,通过更换产学研协同创新能力的度量方式,选取各城市联合专利的总数作为衡量指标。根据表3结果可知,DIEG项的系数为0.405且通过显著性检验,除了系数的大小存在差异外,均与基准回归保持一致,保证了前文研究结果的稳健性。

3 异质性分析 虽然数字经济的发展能够在整体上显著提升我国的城市产学研协同创新能力,但我国不同地区的城市存在着较大差异,数字经济是否会对不同地区产生差异性的影响?对此,本节首先将我国各城市划分为东中西三大区域并进行异质性分析。由表4结果可知,东部和中部地区DIGE项的系数分别为0.387和0.516且均在至少10%的水平上显著,这说明东部和中部地区的数字经济发展均显著提升了该区域的产学研协同创新能力,其中东部地区的协同创新能力相对较强,相较而言中部地区还有更大提升空间,受到数字经济的提振作用更为明显。西部地区的基础设施建设和创新人才储备均处于相对落后的位置,很多城市缺乏具有较强创新能力的相关主体(尤其是高校和科研机构),产学研三类主体间很难形成联合研发的集聚效应,因此,数字经济对其产生的影响尚不显著。

表4 异质性分析

(二) 数字经济对产学研协同创新能力的间接作用机制

正如前文所言,数字经济除了能够直接促进产学研协同创新能力的提升,还可以通过影响研发投入和政府竞争间接地提升协同创新能力。为了验证两条间接传导路径,本节将通过构建中介效应模型来检验数字经济在影响产学研协同创新能力时产生的间接作用机制。

研发投入和政府竞争两条间接作用路径的拟合结果见表5。首先,模型(6)中DIGE项的系数为0.547且通过显著检验,说明数字经济的发展能够显著地提高研发投入强度,模型(7)中研发投入对产生产学研协同创新能力的回归系数通过1%的显著性检验,充分说明数字经济可以通过提高研发投入间接地促进产学研协同创新能力的提升。此外,模型(6)中DIGE项的系数依然显著为正,因此可以计算出这一传导路径中的直接效应和间接效应分别为0.274和0.064,间接效应所占比重为18.93%;其次,由模型(8)(9)可知,数字经济还能通过影响政府竞争对产学研协同创新产生促进的作用,在这一传导路径中,直接效应和间接效应分别为0.3和0.038,其中间接效应所占比重为11.24%。整体而言,两条路径的间接效应所占比重均相对较少,表明数字经济主要通过直接效应对产学研协同创新能力产生促进效应,但是在传导过程中,研发投入和政府竞争对实体经济发展产生显著间接影响,有效验证了假设2a和假设2b。

表5 中介效应回归结果

(三) 数字经济影响产学研协同创新能力的空间溢出效应

随着数字经济的发展,知识、技术、资本和人才等发展要素的跨区域流动日益频繁,不同城市间经济发展的空间相关性逐渐增强。数字经济在影响当地产学研协同创新能力的同时,还有可能通过外溢效应影响邻近城市,故本节将选用空间计量模型开展实证检验。

1 空间权重矩阵和模型选取 为了避免单一矩阵导致拟合结果出现偏误,分别设定反距离和经济地理权重矩阵,分别按照两种矩阵计算了数字经济和产学研协同创新能力的空间莫兰指数,根据表6计算结果可知,两个变量的莫兰值在两种不同的权重矩阵下均通过了显著性检验。此外,由LR检验的结果可知(检验结果如表7所示),空间杜宾模型(SDM)是不能退化的,故选用SDM模型来实证检验数字经济对产学研协同创新能力产生的空间外溢效应。

表6 空间莫兰指数计算结果

表7 空间杜宾模型回归结果

2 回归结果分析 考虑到各地开展创新活动的过程中存在着空间相关性,数字经济在影响本地区产学研协同创新能力的同时还将不可避免地影响邻近城市的协同创新能力。因此,本节分别基于反距离权重矩阵和经济地理权重矩阵,构建空间杜宾模型来检验数字经济赋能产学研协同创新的过程中可能产生的空间溢出效应。考虑到空间效应的存在,借鉴Lesage的方法采用偏微分方法[27],用一种更加全面的视角对拟合结果进行分析。由表7结果可知,在两种空间权重矩阵下,数字经济发展每提高1%将分别促进本城市产学研协同创新能力提升0.208和0.305个单位,与此同时还会通过空间外溢效应促进邻近城市的协同创新能力提高0.084和0.091个单位,验证了假设3。

五、进一步探索:政府干预的双边效应

依据前文理论分析和实证检验,数字经济能够通过直接影响、间接影响和空间外溢效应作用于产学研协同创新能力。此外,区域创新活动的开展不仅需要企业、高校和科研机构三类主体的积极参与,还离不开政府引导与干预。政府作为整个区域创新活动的领导者和规划者,能够以一种更加全面和长远的视角为多主体协同创新活动指引方向。市场与政府作为资源配置的两种手段,如果政府干预力度过强将不利于发挥市场优化资源配置的决定性作用,还可能会对协同创新能力产生负面影响。双边随机前沿模型可以探索政府干预在数字经济影响产学研协同创新过程中发挥的双边效应,结果如表8所示。促进效应、抑制效应和净效应的系数分别为0.712 2、0.592 6和0.119 6,这说明政府干预强度每提高一个单位将促进产学研协同创新能力提升0.119 6个单位,整体而言提升了协同创新能力。从影响比重来看,促进效应和抑制效应的占比分别为59.09%和40.91%,即政府干预虽然能够在数字经济影响产学研协同创新能力的过程中产生促进效应,但同时也产生一定的抑制效应。考虑不同城市间存在较大的差异,进一步测算出政府干预对研究样本内各个城市产学研协同创新能力产生的双边效应。

表8 方差分解:政府干预的促进效应与抑制效应

由表9测算结果可知,政府干预对我国东中西三大区域产学研创新能力产生的激励效应均大于抑制效应,但净效益呈现出阶梯递减的趋势,其中政府干预对东部城市协同创新能力的促进作用最强,中部次之,西部最弱,这一测算结果和我国三大区域的经济发展、资源禀赋以及创新能力的发展现状基本一致。事实上,东部城市除了在创新环境、互联网发展基础以及数字经济水平等均存在明显的优势以外,还有较高的市场化程度和地方政府转型程度,能够让政府干预带来的资源配置效应和宏观引导作用得到更好的发挥。相较而言,西部地区的数字经济发展水平和创新环境相对落后,即使地方政府进行了干预,也很难进一步强化数字经济对产学研协同创新能力的提振作用,甚至还可能会对相关主体的创新活力和能力产生较强的抑制作用。与之相类似的,一线城市和大中型城市多为直辖市和省会城市,这些城市具有较大的城市规模或较高的行政级别,在政治、经济和文化等多个领域都存在着明显的优势,此类城市往往具有较高的市场化程度,政府的干预行为有利于创新主体间的沟通合作与资源交互,建立起更加稳定的协同创新关系。但对于一些相对欠发达的城市而言,政府干预可能无法实现其“援助之手”的初衷,反而阻碍市场机制的完善和协同创新关系的形成。

表9 异质性分析

六、结论与建议

本文选取我国2011—2018年259个城市的面板数据,实证检验了数字经济对产学研协同创新能力的影响。研究发现:(1) 数字经济的发展能够直接提高产学研协同创新能力,且这一研究结论在经过一系列检验后依然成立;(2) 数字经济除了能够直接提高产学研协同创新能力外,还可以通过影响研发投入和政府竞争间接地作用于协同创新能力;(3) 通过构建反距离矩阵和经济地理矩阵并使用空间杜宾模型后发现,数字经济在提升本地区产学研协同创新能力的同时,还可以通过空间外溢效应作用于邻近地区的产学研协同创新;(4) 进一步探索后发现,政府干预会在数字经济影响产学研协同创新能力的过程中同时产生“促进”和“抑制”双重效应,其中促进效应占总效应的59.09%,抑制效应占40.91%,异质性分析的结果表明政府干预对于东部地区和较高等级城市的产学研协同创新能力表现出更强的促进作用。

本文的研究结论对于提升我国城市创新能力具有重要的政策启示,为能够更好地培育数字经济新动能,提出如下的对策建议。第一,加大数字技术的研发投入,加快数字通讯基站以及大数据中心等基础设施建设,充分利用数字技术在打破时空界限、降低交易成本以及高效配置资源等方面的特有优势,进一步彰显数字经济对于促进产学研协同合作的红利优势。第二,充分考虑我国各区域数字经济发展水平的差异,努力提升区域发展的协调性。整体来看,数字经济的发展能够有效提升我国的产学研协同创新能力,但是对西部地区的促进作用尚不显著,因此中央政府应通过政策制定与资源倾斜等方式,引导西部地区数字经济发展水平的提升,从而更好地发挥其对产学研协同创新能力的赋能作用。第三,各城市应主动抓住数字经济蓬勃发展过程中的机遇,增加相关领域的研发投入,改善融资环境,为产学研等创新主体提供稳定的资金保障;另一方面,重点培养和引进高端科技人才和数字技术人才,聚焦关键核心技术,努力突破创新能力提升过程中的瓶颈。第四,制定适度的政府干预政策,稳步推进简政放权,进一步转化政府职能,发挥市场在资源配置过程中的决定性作用,提高产学研等各类主体参与创新活动的积极性。第五,进一步明确高校、科研机构和企业在推动数字经济发展过程中的职能,深化三者间的融合力度,切实提升产学研的协同创新能力,真正发挥数字经济对产学研协同创新的赋能作用,从而推动我国经济高质量发展。