数字经济对区域创新投入的影响及其空间效应

杨高莹 王志强 靳宗振

1.南京财经大学经济学院，江苏，南京，210000；2.中北大学经济与管理学院，山西，太原，030051；3.中国标准化研究院，北京，100191

一、文献回顾

近年来，数字经济的崛起与发展给经济社会带来了新一轮的发展机遇，带动各地区的经济效率大幅度提升。中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）发布的《中国数字经济产业发展报告（2023 年）》指出，2018 年以来，我国数字经济进入了快速发展阶段，截至2022 年，数字经济规模已经达到50 万亿元，占GDP 的41.5%。党的二十大报告提出，我国当前的任务之一是“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。2023 年，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，明确要求加快数字中国建设，促进数字经济和实体经济深度融合。

数字经济时代的到来，赋予了经济社会新动能、新优势，引领国家的经济发展和社会进步，有利于推动我国的高质量发展。值得深思的是，数字经济的建设和应用是否有助于提升区域创新投入？如果答案是肯定的，那么，数字经济的这种效应是否存在区域异质性和空间正外部性？研究和回答这些问题，一方面有助于学术界和实业界全面深入了解数字经济的积极影响；另一方面，也为创新驱动发展战略提供了一种可行思路，有助于政府相关部门精准施策，因此具有重要的现实意义。

从已有的研究文献来看，数字经济方面，数字经济中包含众多新业态和新模式，目前国内外对数字经济的测度尚未形成统一标准。张雪玲和焦月霞从信息通信基础设施、ICT 初级应用、ICT 高级应用、企业数字化发展和信息通信技术产业发展五个方面构建数字经济发展指标。[1]许宪春和张美慧认为，数字经济主要包括数字化赋权基础设施、数字化媒体、数字化交易和数字经济交易产品四大部分。[2]赵涛和张智等从数字金融普惠发展、移动互联网用户数、互联网相关产出、互联网相关从业人员数和互联网普及率五个方面构建数字经济发展指标。[3]创新投入影响方面，已有文献从企业外部政策和内部治理方面展开研究。曹宇涵认为，在减税降费政策下，公司税负降低有利于促进创新投入的增加。[4]杨小洁认为，股权集中度与企业创新投入显著负相关，而股权制衡度与企业创新投入显著正相关。[5]朱芳芳认为，可用冗余与创新投入正相关，创新投入是可用冗余正向影响企业绩效的中介变量。[6]钟凤英和王海斌认为，企业金融资产配置比例的提高对企业创新投入存在显著的挤出效应。[7]彭英和刘文婷以长三角地区664 家高新技术企业为研究样本，研究发现企业金融化会抑制创新投入，企业代理成本会强化金融化对创新投入的抑制作用。[8]

由此可见，目前学界针对数字经济对区域创新投入的影响程度、空间效应的研究依然较少。区别于已有的相关文献，本文的拓展之处在于：第一，在研究视角方面，立足于创新驱动的时代要求，基于创新驱动的视角评估了数字经济的影响，丰富了有关创新投入影响因素方面的研究；第二，在研究内容方面，探索了数字经济对区域创新投入的异质性影响以及空间正外部性，在一定程度上弥补了当前已有研究在这些方面的缺失。

二、数字经济影响区域创新投入的理论机理与研究假说

（一）数字经济影响区域创新投入的理论机理

数字经济主要以数字化知识、信息为核心生产要素，是一个更新、更高级的经济阶段。2022 年，中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书（2022 年）》称，我国已有16 个省（区、市）的数字经济总体规模超过了1万亿元。数字技术近些年不断取得突破与发展，世界各国都加快了对数字经济关键领域的战略部署，使得数字经济在工业4.0 时代展现出强大生命力和影响力。国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》指出，数字经济包括数字产业化和产业数字化，数字产业化是数字经济发展的基础。数字产品制造业的发展通过规模经济、市场竞争等路径降低了数字设备的生产成本。数字产品服务业的发展把数字产品制造商和创新者联系起来，降低了搜索成本，同时，数字产品售后服务能力的提升降低了创新者在数字设备方面的使用成本。数字技术应用也包括互联网搜索、资讯与数据服务、信息搜集、存储、处理和加工等第三方服务。互联网搜索和资讯行业的发展极大地提升了信息和技术的流通速度，降低了创新者的信息搜索与获取成本。创新活动的全流程产生了大量数据，而信息搜集、存储和处理服务的专业化发展降低了创新者的成本。另外，企业产品互联网社群、自媒体的发展降低了创新者和最终消费者之间的沟通成本，创新者可以更低成本地了解最终消费者对产品和服务的想法，将其融入创新过程中，以提高所研发产品或服务的成果转化程度。数字要素驱动产业包括信息基础设施、网络众包众筹平台、数字金融、创新成果转化平台、知识产权保护平台等，通过提供资金融通、产权保护、成果转化等服务降低创新风险，保护创新收益，从而激励创新。[9]李健和张金林等认为，数字经济时代的生产要素同时具有低成本和高效率的特点，有利于增强企业创新的主动性，降低生产经营过程中的边际成本，提高企业的经营绩效，有利于企业研发投入力度的加大。[10]基于以上分析，本文提出研究假说1。

H1：数字经济的发展有助于激发区域创新，增加创新投入。

（二）数字经济赋能效应的区域异质性

以数字经济为代表的信息化时代，我国各个地区的数字经济都已取得了不同程度的发展。在部分发达省市，数字经济已成为区域经济高质量发展的主导力量，如广东、江苏、北京等处于领跑地位，位于数字经济发展前列。王军和朱杰等认为，中国四大区域和五大经济带的数字经济发展水平存在显著差异，不平衡、不充分的问题依然严峻[11]，数字经济在经济发展水平更高、信息资源更多的地区发展更快，劳动力、资本、技术等生产要素更倾向于向经济发达的地区聚集。中西部地区经济发展质量相对较低，劳动密集型、资源密集型和资本密集型产业相对较多，经济发展主要依靠劳动、资源和资本投入，创新能力较低，创新对经济发展的贡献较小；数字经济的发展能够极大地赋能传统生产方式，激活传统生产要素，提升生产效率，因而能够利用后发优势实现对发达省市的创新追赶。基于以上分析，本文提出研究假说2。

H2：数字经济发展对创新投入的赋能效应具有区域异质性，对中西部省市的赋能效应更大。

（三）数字经济赋能效应的空间正外部性

数字经济以现代信息网络作为重要载体，以数字化的知识和信息作为关键生产要素的特性，及其本身所具有的渗透性、融合性和协同性，使其能够突破地理距离的限制，超越空间和区域的束缚，实现跨地区的分工与合作，产生空间外溢效应。[12]一个地区数字经济的发展，不仅能够使本地创新者受益，降低本地创新者的成本，提高创新收益，而且还能通过示范效应优化周边地区的创新环境，继而促进周边地区创新投入的增长。另外，数字经济还深化了本地区与关联地区的专业化分工与合作程度，因而强化了地区之间的经济联系，从而产生空间正外部性。基于以上分析，本文提出研究假说3。

H3：数字经济对区域创新投入的影响具有空间正外部性，数字经济的发展不仅能带动本地区创新投入的增长，还能带动周边地区创新投入的增长。

三、模型、变量与数据

（一）基础模型设定

为了更好地探究数字经济对区域创新投入的影响，文章构建个体和年份双固定的面板回归模型：

其中，Innovit表示区域创新投入水平，Digitalit表示区域数字经济发展水平，β0表示常数项，δi表示个体效应，θt表示年份效应，εit表示随机扰动项，Xit表示一系列控制变量。各变量的定义方法详见下文。为缓解异方差所带来的估计偏误，回归时所有变量均取自然对数。

（二）变量定义

1.核心解释变量—数字经济发展指数

本文收集了我国2011—2021 年除西藏、香港、澳门、台湾地区外的30 个省（区、市）的数字经济发展水平的相关数据，数据来源包括2012—2022 年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国价格统计年鉴》《中国互联网络发展状况统计报告》以及北京大学数字普惠金融指数和国泰安数据库。在已有的研究基础之上，结合数字经济的涵义，从各地区软件业务收入、信息传输、计算机服务与软件业城镇单位就业人员占比、互联网普及率、人均电信业务总量、移动电话普及率、中国数字普惠金融指数、光缆长度、移动电话基站数、互联网域名数以及互联网宽带接入端口数共10个方面，通过主成分分析法构建衡量数字经济的综合指标—数字经济发展指数，记为Digital，表1 报告了本文数字经济发展指数具体细分指标的定义和衡量。

表1 数字经济发展指数指标体系

根据主成分分析法的分析结果，前三个主成分的累计贡献率达到86.3%，大于80%，因此提取前三个主成分计算各地区综合得分。为了便于对变量取对数，将综合得分标准化到0 和1 之间，得到数字经济发展指数。表2 报告了我国各地区部分年份的数字经济发展指数。从表中可以看出：其一，2011 年，东部地区数字经济发展指数最高，其次分别是东北、西部和中部，其中东部地区高于全国平均水平。其二，2011—2021 年十年间，中部和西部年均增速较高，分别高达29.63%和26.97%。东北部和东部年均增速低于全国平均水平。其三，2021 年，东部地区数字经济发展指数依然最高，其次分别是中部、西部和东北部。

表2 2011—2021 年各地区部分年份数字经济发展指数

图1 报告了各省（区、市）2011-2021 年数字经济发展指数的平均值，可以看出，广东、北京、浙江、江苏、上海、福建、山东、四川、辽宁高于平均水平（0.275）。在计算了四大区域2011—2021年的数字经济发展水平变异系数后发现，各区域的变异系数均呈现下降趋势，说明区域内部各省（区、市）数字经济发展水平的差距在不断缩小。

图1 各省（区、市）2011—2021 年的数字经济平均水平

2.被解释变量和控制变量

被解释变量方面，本文的被解释变量为各地区创新投入水平，选取具有代表性和可操作性的、去除价格影响因素后的研发项目经费投入来衡量创新投入水平，记为Innov。

控制变量方面，为了避免遗漏变量带来的误差，加入了如下控制变量：Edu（教育水平），使用各地区每十万人口中高校在校生人数的对数来表示；Urban（城镇化水平），使用各地区城镇人口占常住人口的比重来表示；Fdi（外商投资水平），使用去除价格影响因素后的外商投资额的对数来表示；Instr（产业结构），使用各地区的第三产业增加值与GDP 之比来表示；Fin（金融发展水平），使用各地区银行业金融机构各项存贷款总额与GDP之比来表示。各个变量的描述性统计分析结果如表3所示。

表3 变量描述性统计结果

对变量进行相关性分析，结果如表4 所示，可以初步看到数字经济发展指数与创新投入之间的相关系数为0.716，即二者之间存在正相关关系。

表4 相关性分析结果

四、实证结果与分析

（一）基准回归

为了控制混淆因素和遗漏变量偏差，表5 报告了使用stata16.0软件进行混合回归和双固定效应的回归结果。（表5 中的***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著，括号内为稳健标准误，下表同。）

表5 基准回归结果

模型（1）、模型（2）和模型（3），逐步加入控制变量和个体效应、年份效应，可以发现数字经济指数的估计系数持续下降。这说明，控制变量和个体、年份的双固定效应的加入消除了一定程度的遗漏变量偏差，加入控制变量和个体、年份的双固定效应是必要的。模型（3）中数字经济指数的估计系数为0.754，且通过1%显著性水平的检验，说明数字经济指数每提高1%，将带动区域创新投入增加0.754%。假说H1 得到验证。

（二）相关检验

1.多重共线性检验

表6 报告了用方差膨胀因子进行多重共线性检验的结果，由于所有的方差扩大因子VIF 都小于10，所以不认为解释变量之间存在严重多重共线性问题。

表6 方差膨胀因子估计结果

2.稳健性检验

本文采取替换变量方法检验前文回归结果是否具有稳健性，其一是替换因变量，使用R＆D人员全时当量来表示区域创新投入水平，记为R.Innov；其二是运用熵权法计算数字经济发展指数，记为R.Digital。通过图2可以看到，Digital和R.Digital高度正相关。

本文进行替换变量的稳健性检验，对重新测度的变量分别建立回归模型，模型控制了个体效应和年份效应，稳健性检验的回归结果如表7 所示。

模型（4）更换了因变量，估计结果显示：Digital在1%的显著性水平上能提高Innov。在其他条件不变的情况下，Digital每增加1%，Innov平均增加1.242%，说明数字经济指标能促进创新投入的提高，验证了假说H1。模型（5）更换了核心解释变量，估计结果显示：核心解释变量Digital在1%的显著性水平上能显著提高创新投入水平，这与前文所得的结论基本一致，验证了假说H1。

（三）区域异质性检验

本文将样本数据划分为东部地区、中部地区、西部地区，进一步考察数字经济对创新投入影响的区域异质性。为了避免样本量过小导致的估计偏误，将东北地区的三个省份划分到中部地区。模型（6）、模型（7）和模型（8）分别为东部、中部和西部地区的估计结果。

由表8 可知，数字经济发展对创新投入的作用效果有区域异质性，验证了假说H2。所有地区的数字经济发展水平对创新投入均产生不同程度的正向作用。中部地区、东部地区以及西部地区的数字经济分别在1%、5%、10%的显著性水平上会促进创新投入增加。数字经济指数每提高1%，中部地区的创新投入平均增加2.850%，验证了假说H2，数字经济对创新投入的促进效果在中西部地区更强。

表8 区域异质性分析

（四）空间效应检验

为了检验数字经济的空间正外部性，需要设置空间权重矩阵，检验关键变量的空间相关性，进行空间计量回归。

首先，构建0—1空间权重矩阵。两个省份相邻则为1，不相邻则为0。其次，利用全局莫兰指数检验数字经济发展指数和区域创新投入的空间相关性，检验发现，在多数年份中，数字经济发展指数的空间相关性均显著为正，且通过5%显著性水平检验；区域创新投入的空间相关性在2015年之后显著为正，且通过5%显著性水平检验。最后，借鉴已有文献所使用的空间杜宾模型，进行空间回归，并将总效应分解为直接效应和间接效应。[12]估计结果见表9。

表9 空间杜宾模型回归结果

模型（9）使用研发经费投入作为被解释变量；模型（10）使用研发人员全时当量作为被解释变量。从模型（9）中可以看出，直接效应、间接效应和总效应均显著为正，这说明数字经济不仅能够促使本地创新投入增加，还能激励周边地区创新投入的增长。模型（10）的结论和模型（9）基本保持一致。

五、研究结论与对策、建议

在构建数字经济发展指数的基础上，运用我国2011—2021 年除西藏、香港、澳门、台湾地区外的30个省（区、市）的面板数据，实证检验了数字经济对区域创新投入的影响，得到如下研究结论：其一，截至2021 年，我国东部地区数字经济发展水平（0.625）高于中部地区（0.442）、西部地区（0.381）和东北部地区（0.383）；仅东部地区高于全国平均水平。从增速来看，中部地区（29.63%）和西部地区（26.97%）增速高于东部地区（14.32%）和东北部地区（19.05%）。其二，数字经济发展会显著促进区域创新投入增加，数字经济指数每提高1%，将带动区域创新投入平均提高0.754%。其三，数字经济对中西部地区创新投入的作用相对更大。在其他条件不变的情况下，数字经济发展指数每提高1%，东部地区的创新投入水平平均提高0.433%，中部地区的创新投入水平平均提高2.850%，西部地区的创新投入水平平均提高0.785%。其四，数字经济对区域创新投入的影响存在显著空间正外部性。一个地区数字经济发展水平的提升，不仅能够促进本区域创新投入的提高，还能带动周边地区创新投入的提高。

根据以上研究结论总结出如下三点建议：

第一，完善数字经济治理体系，投资数字基础设施，大力发展数字经济。政府应进一步规划和引导社会资本投资数字基础设施建设，强化对数字经济核心产业的支撑能力，加快提高5G 网络覆盖度，积极推动数字基础设施的完善。企业应把握数字经济机遇，加快实现数字化转型，从而使数字技术和实体经济实现更高水平的融合，充分释放数字经济给研发创新活动带来的红利。

第二，鼓励区域协同推进，共谋数字经济发展大局。考虑到数字经济所具有空间正外部性，各地区应在全国数字经济总体布局之下，立足于本地区的资源禀赋、社会条件与产业结构，秉持具体问题具体分析的原则，加强数字经济建设中的区域协同推进，避免重复建设、过度投资和区域间恶性竞争带来的资源浪费。

第三，中西部地区应加快数字经济投资，充分利用后发优势。借鉴东部地区在发展数字经济过程中形成的经验，中西部地区应加快数字经济投资与建设，借着数字经济的东风，实现创新投入和产出的快速提升，一方面，进一步缩小与东部地区创新能力的差异，另一方面，实现本地区经济增长动能的转换和高质量发展。