“新基建”影响高新技术产业技术创新效率机制模型探讨及其实证检验

刘成杰 冯 婷 高兴波

一、引言

新型基础设施建设关系到高新技术产业技术创新效率。对于当前中国正在持续推进的新型基础设施建设，国家发展改革委做出的界定是，新型基础设施建设(以下简称“新基建”)是指以新发展理念为导向，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系(国家发展改革委，2020[1])。现阶段“新基建”主要包括三方面内容：一是信息基础设施(以下简称“信息基建”)，主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施；二是融合基础设施(以下简称“融合基建”)，主要指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施；三是创新基础设施(以下简称“创新基建”)，主要指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施。从实践效果来看，“新基建”客观上为高新技术产业技术创新提供了基础设施保障，譬如，超高速短时延数据传输服务和跨平台资源(包括数据)共享、调度和处理等功能的提供，使创新资源协同水平和产出效率全面提升，等等，这些都无疑在某种程度上为高新技术产业技术创新提供了有效支撑。所谓高新技术产业，是以高新技术为基础，从事高新技术及其产品的研究、开发、生产和技术服务的企业集合。本文高新技术产业技术创新效率是指高新技术产业技术创新的投入产出转化比例。由此可见，“新基建”作为基础设施体系，既是参与高新技术产业技术创新的组成要素，又是有效提升高新技术产业技术创新效率的保证。

揭示“新基建”影响高新技术产业技术创新效率机制是亟待学术探讨的一个重要课题。就现有相关文献而言，学者们已取得了界定“新基建”内涵(国家信息中心等，2019[2]；刘涛等，2021[3])和阐释其功能方面的成就，如就业结构和产业结构(戚聿东等，2020[4]；叶胥等，2021[5]；张国胜和李文静，2022[6]；董雪兵，2022[7])、城市韧性(朱金鹤和孙红雪，2021[8]；王彦开等，2023[9])、企业创新(杨德明和刘泳文，2018[10]；戚聿东肖旭，2020[11]；郑玉，2023[12])、污染治理(牛子恒和崔宝玉，2021[13]；杨刚强等，2023[14])、经济高质量发展(刘涛等，2021[3]；丁志帆，2020[15])等；关于“新基建”与高新技术产业技术创新效率之间关系的讨论也已完成了某些具体方面的初步探索(伍先福等，2020[16]；谢文栋，2022[17]；欧阳桃花和曹鑫，2023[18]；高小玲等，2023[19])，譬如：数字化资源，可以使企业通过优化创新要素提升专业化、多元化技术创新能力，融合基础设施投入对企业绿色技术创新“量与质”的提升具有显著的促进作用且表现出较大的差异性，等等。然而迄今为止，尚无探讨有关“新基建”与高新技术产业技术创新效率影响机制方面的学术成果。基于此，本文通过尝试性构建“新基建”影响高新技术产业技术创新效率机制模型并予以有效的实证检验，以揭示“新基建”影响高新技术产业技术创新效率的机制。

二、文献综述与研究假设

(一)“新基建”对高新技术产业技术创新效率的影响

采用国家发展改革委对“新基建”内涵的解读(国家发改委，2020[1])，本文所指“新基建”包括“信息基建”“融合基建”和“创新基建”，其对高新技术产业技术创新效率的影响是多方面的。譬如，作为“新基建”的重要内容，智慧城市建设显著促进了绿色技术创新效率提升(宋德勇等，2021[20])；现代信息通信技术和人工智能相结合，以此带动新技术开发和新设备应用、平衡生产要素供需失衡、实现生产要素新组合等，从而对区域创新能力和创新效率产生正向影响(温珺等，2019[21]；韩先锋等，2019[22])；互联网发展显著促进了城市整体和制造业整体生产率(黄群慧等，2019[23])；数字基础设施建设正向影响企业创新(郑玉，2023[12])。再如，以“宽带中国”战略作为“新基建”的一项准自然实验，评估“宽带中国”示范城市建设对城市创新水平的影响时发现：“宽带中国”示范城市建设能够显著提升城市创新水平(谢文栋，2022[17])；另有研究发现：从短期看，当前“新基建”对高新技术产业发展产生抑制效应，从长期看，当“新基建”水平提升到一定阶段时，将赋能高新技术产业发展(季凯文等，2023[24])。综上所述，现有文献的研究内容或是不能涵盖本文有关“新基建”的全部内涵，或是未涉及高新技术产业技术创新效率，欠缺按照本文的口径研究“新基建”对高新技术产业技术创新效率影响的成果。故提出假设1：

H1：“新基建”正向影响高新技术产业技术创新效率。

(二)产业结构高级化在“新基建”与高新技术产业技术创新效率之间的中介作用

所谓产业结构高级化指一国(或地区)经济发展重点或产业结构重心由第一产业向第二产业和第三产业逐次转移的过程，标志着一国(或地区)经济发展水平的高低、发展阶段和方向(干春晖，2019[25])。首先，“新基建”对产业结构高级化具有正向影响(陈晓东和杨晓霞，2021[26])。譬如，数字基础设施建设不仅有利于第二产业和第三产业占比份额的增加，而且可以提升高效率产业占比的份额(袁航和朱承亮，2022[27])；人工智能在各产业部门中的广泛渗透会促进传统产业改造及催生新兴产业发展，从而实现产业转型升级(胡俊和杜传忠，2020[28])；“新基建”可以通过基础设施投资、传统工业赋能以及新兴工业催生三种路径助力供给侧改革、提高能源效率、推动制造业转型、加速市场环境优化，从而驱动产业结构升级(沈坤荣和孙占，2021[29])。进一步地，产业结构高级化可以对高新技术产业技术创新产生正向影响。譬如，第三产业比重上升、产业结构优化更有利于技术创新能力的提升(陈晓等，2019[30])；产业结构高级化不仅能促使其完成从劳动密集型向资本密集型和知识密集型转型，也可使原有市场要素从效率较低部门向创新效率和生产效率较高部门转移(刘美和刘亚芬，2023[31])。综上所述，在“新基建”对高新技术产业技术创新效率的影响中，产业结构高级化起着中介作用。但对此中介机制，已有文献仅做出了部分研究。故提出假设2：

H2：“新基建”通过产业结构高级化正向影响高新技术产业技术创新效率。

(三)“新基建”影响高新技术产业技术创新效率中的空间溢出效应

“新基建”除具有快捷性、高渗透性等特征外，还具有边际效益递增性(通过网络效应)。构成高新技术产业的诸多创新要素除了在企业形成自身体系之外，在企业间、区域间也可以形成协同体系。“新基建”进一步提升区域创新要素的协同性，从整体上提升产业创新要素的利用效率。譬如，电信基础设施的影响具有空间溢出效应(Yilmaz等，2002[32])；另有研究发现，在创新效率高的区域内，数字技术发挥的空间溢出效应能缩小数字基础设施水平相近和地理相邻的各省份经济差距，在创新效率低的区域内，数字技术空间溢出扩大了各省份经济差距(刘富华和宋然，2023[33])；数字基础设施建设会推动城市创新质量的同步提升，并能在长期起到缩小区域间创新发展差距的作用(孙倩倩等，2023[34])。综上所述，按照本文提出的研究框架，已有文献只涉及部分研究，故提出假设3：

H3：“新基建”正向影响相邻区域的高新技术产业技术创新效率。

三、研究设计

(一)“新基建”影响高新技术产业技术创新效率机制模型构建

本文构建的“新基建”影响高新技术产业技术创新效率机制模型，包括“新基建”对高新技术产业技术创新效率的影响、产业结构高级化在“新基建”与高新技术产业技术创新效率之间的中介效应和“新基建”影响高新技术产业技术创新效率中的空间溢出效应三个方面。

1.“新基建”影响高新技术产业技术创新效率机制模型。

(1)

2.产业结构高级化在“新基建”与高新技术产业技术创新效率之间的中介效应模型。

根据理论分析，“新基建”可以通过促进产业结构高级化，正向影响高新技术产业技术创新效率。为此，在公式(1)的基础上，以产业结构高级化水平为中介变量，构建中介效应模型，分析其在“新基建”对高新技术产业技术创新效率影响中的中介效应，借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)[35]的研究，具体如下：

(2)

(3)

3.“新基建”影响高新技术产业技术创新效率中的空间溢出效应。

构建双向固定效应下的动态空间杜宾模型(SDM)来检验“新基建”影响高新技术产业技术创新效率的空间溢出效应，具体模型如下：

(4)

(二)数据来源与变量定义

1.数据来源。

本文数据来源于历年的《中国统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各省份统计年鉴，其中高新技术产业技术创新效率所涉及投入产出数据的时间段为2006—2020年。中国的省份中，剔除港澳台及相关数据缺失较严重的新疆、西藏、青海，其余28个省份中的少数缺失值均采用上下年份的平均值进行插值。

2.变量定义。

(1)高新技术产业技术创新效率(hie)。高新技术产业技术创新效率由本文构建的指标体系测算得到(表1)(易明等，2017[36])。人力投入以高新技术产业的R&D人员全时当量表征。考虑到新产品开发经费支出和技术获取及技术改造支出在生产过程中存在的持续性影响，故选取2005年作为基期，采用永续盘存法核算得到相应的新产品开发经费存量、技术获取及技术改造经费存量，分别作为资金投入、技术投入的代理变量。高新技术产业技术创新在初始阶段主要表现为科技产出，而在最终产品阶段则体现为经济产出，故分别选取该产业专利申请数及新产品销售收入作为产出指标。分别选取企业规模、对外开放程度、人才素质、政府支持等因素作为环境变量。

表1 高新技术产业创新效率测算指标体系说明

(2)“新基建”。作为核心解释变量，综合国内外学者对“新基建”的内涵和分类的探讨，本文采用国家发展改革委的解读，即“新基建”包括“信息基建”“融合基建”和“创新基建”三方面内容。从以上内涵界定出发，抓住本质特征，在现有研究的基础上，按照综合性原则设计“新基建”各方面的测度指标体系(李海刚，2022[37])。对于“信息基建”(nic1)，其本质特征是信息网络、新技术、算力等基础设施，选取信息骨干网建设水平、信息网络接入水平和移动通信建设水平三个指标综合测度。“融合基建”(nic2)的本质特征为交通、电子商务、公共服务、居民生活和社会治理等方面基础设施的数字化升级新形态，选取城市交通智能化水平、智能电子商务建设水平和数字化公共服务水平等指标加以综合测度。“创新基建”(nic3)的本质特征是对重大科技创新和产业技术创新起着支撑作用的基础设施，选取国家科技研发建设水平、科技教学服务建设水平和产业技术创新建设水平加以综合测度。以上投资相关的指标以2006年为基期的固定资产投资价格指数进行平减，最后运用熵值法计算获得“新基建”的表征值。“新基建”指标体系的具体指标见表2。

表2 “新基建”指标体系说明

(3)中介变量。本文的中介变量产业结构高级化设定如下计算方法(刘伟等，2008[38])：

(5)

其中，yi，j，t为i区域第j产业在t时期产值占地区生产总值的比重；LPi，j，t为i区域j产业t时期的劳动生产率，用j产业的增加值除以其就业人口得到；LPj，f为j产业完成工业化后的劳动生产率。

(4)控制变量。为避免遗漏重要变量导致对模型结果产生偏误，设置如下控制变量：城镇化进程(ur)，用城镇常住人口占该区域总人口的比例来表征；金融发展水平(fin)，用金融机构的贷存比来表征；技术市场发展水平(lntmt)，用取对数的技术市场成交额表征，反映区域技术市场的发展情况；对外开放程度(lnope)，用取对数的进出口总额表征。

(三)高新技术产业技术创新效率测算

基于规模报酬可变(VRS)下的超效率EBM模型，运用三阶段DEA模型对我国各省份高新技术产业的技术创新效率进行测算分析(刘伟，2015[39])。该方法的特点在于，在考虑环境变化及随机因素对生产行为的影响的同时，放宽了投入要素按同比例缩减的径向假设从而避免了传统DEA对松弛变量的忽视，也克服了传统DEA无法更好地区分有效决策单元的缺陷，使测算得到的高新技术产业技术创新效率更为客观、真实。具体思路是：以第一阶段超效率EBM模型测算出的投入松弛变量为基础，利用第二阶段似SFA方法分离出个体决策单元的混合误差项，据此对第一阶段的投入变量进行修正，再将修正后的投入变量进行第三阶段的运作，得到最终所需的技术创新效率指数。

1.第一阶段。

使用超效率DEA模型(EBM)测算我国高新技术产业的技术创新效率指数，表述为在一定的约束下求目标函数的最优解：

(6)

2.第二阶段。

利用似SFA方法来降低环境变化和随机因素对其技术创新效率的影响。这里以投入松弛变量为因变量，以环境变量作为自变量，建立如下模型(魏谷等，2021[40])：

sm,n=f(Zm,βn)+vm,n+um,n,

m=1,2,…,M;n=1,2,…,N

(7)

进一步从外部环境中分离管理无效率um，n，利用以下公式：

(8)

E(vm,n|vm,n+um,n)=Sm,n-E(um,n|vm,n+um,n)

(9)

为使各高新技术产业决策单元在同一外部环境下进行调整，则需进一步修正：

(10)

3.第三阶段。

使用调整后的投入变量替换调整前的投入变量，再次运用超效率EBM模型重新测算各决策单元的效率，进而得到更为真实、准确的2006—2020年中国28个省份的高新技术产业创新效率指数。

四、实证检验与分析

(一)“新基建”对高新技术产业技术创新效率的影响

对公式(1)描述的回归模型进行估计，结果如表3中模型(1)～模型(4)所列示，在控制城镇化进程(ur)、金融发展水平(fin)、技术市场发展水平(lntmt)和对外开放程度(lnope)的情形下，“新基建”整体(nic)及其三方面内容“信息基建”(nic1)、“融合基建”(nic2)和“创新基建”(nic3)的参数估计值分别为0.816、1.804、2.266和1.401，且均在1%的水平上显著。说明“新基建”无论是整体上还是其三方面内容都对我国高新技术产业技术创新效率有显著的正向影响。至此检验了假设H1成立。

表3 “新基建”及其三方面内容对高新技术产业技术创新效率的影响

在假设H1成立的前提下，由于不同区域“新基建”的应用水平和高新技术产业发展程度不同，“新基建”对高新技术产业技术创新效率的影响强度可能存在差异，这里应用公式(1)加以检验。

将所取28个省份划分为东、中、西部三个区域(1)东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省份；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个份；西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古12个省份。，表4为“新基建”整体及其三方面在三个区域对高新技术产业技术创新效率影响的回归结果。模型(5)显示了“新基建”整体对高新技术产业技术创新效率的影响，东中西部地区的“新基建”整体都能够显著促进高新技术产业创新效率提升，同时发现参数估计值的大小顺序是东部>中部>西部，表明东部地区所体现出来的正向促进作用最强，这是因为东部地区相较于中西部地区“新基建”的基础网络体系更为完备，而中西部还有较大的提升空间。

表4 分区域、分“新基建”内容对高新技术产业创新效率的影响

表4中模型(6)、(7)和(8)是对不同区域、不同“新基建”内容影响高新技术产业创新效率的效果进行分析的结果。总的来说，东中西部地区的“新基建”整体、“信息基建”、“融合基建”和“创新基建”对高新技术产业创新效率的影响均为正向的作用，即分为东中西部三个区域按不同“新基建”内容检验的情况下，假设H1依然成立。

但是，不同“新基建”内容对三个区域高新技术产业创新效率的显著性水平有差别。首先，中部地区的显著性水平偏低：“新基建”“信息基建”和“融合基建”的显著性水平均为10%，“创新基建”未通过显著性检验。这一定程度说明中部地区加强横向联系和进一步优化“新基建”网络的必要性。其次，“创新基建”对高新技术产业技术创新效率的促进作用只有东部地区显著，中西部地区不显著。其原因很大程度可能是由于“创新基建”时间尚短，还需要一定时间的完善和发展，其对高新技术产业创新效率的影响需要在后期中逐步体现。

(二)“新基建”对高新技术产业技术创新效率影响的稳健性检验

使用代理变量来进行稳健性检验。用R&D经费存量替换被解释变量构成中的新产品开发经费存量并再次运用三阶段超效率DEA模型测算高新技术产业的创新效率，重新对公式(1)进行稳健性检验，如表5列示的模型(9)～模型(12)。对比“新基建”对高新技术产业技术创新效率影响的回归结果(表3)，模型结果基本一致，表明“新基建”对高新技术产业技术创新效率具有十分显著的促进作用，假设H1的结论未发生改变，即验证了“新基建”对高新技术产业技术创新效率的影响效果的稳健性。

表5 “新基建”对高新技术产业技术创新效率影响的稳健性检验

(三)产业结构高级化的中介效应检验

以公式(1)为基础，根据公式(2)、(3)得到在“新基建”与高新技术产业技术创新效率之间的中介效应(通过产业结构高级化)检验结果(表6)。模型(13)～模型(16)的第一列为公式(2)的回归结果，体现为“新基建”和产业结构高级化的关系，可以发现，“新基建”整体以及不同内容“新基建”的回归系数均显著为正(回归系数分别为1.232、1.437、3.830、2.609)，表明“新基建”对产业结构高级化的影响显著为正；第二列为公式(3)(加入中介变量)后的回归结果，可以发现，中介效应均显著为正，且属于部分中介效应。具体地，“新基建”整体、“信息基建”“融合基建”和“创新基建”通过产业结构高级化对高新技术产业技术创新效率产生的影响显著为正，分别为0.086、0.144、0.287、0.201，表6中还列示了中介效应占比(中介效应占总体影响的百分比)。至此研究假设H2得以验证。

表6 产业结构高级化的中介效应检验

(四)“新基建”影响高新技术产业技术创新效率中的空间溢出效应检验

1.空间依赖性和模型选取的相关检验。

为了便于比较，构建经济-空间距离权重矩阵W1(其元素由相邻省份2006—2020年度地区生产总值均值的差值与相邻省份之间的地理距离相乘之后取倒数得到)和经济距离权重矩阵W2(其元素由省份之间地区生产总值差额的倒数得到)。通过对各省份的高新技术产业技术创新效率进行空间相关性检验，可以发现，两种权重矩阵W1和W2下的Moran’I指数均显著且大于零，说明各省份之间的高新技术产业技术创新效率水平存在显著的空间正相关性，故需要考虑“新基建”对高新技术产业技术创新效率影响的空间溢出效应，综合考虑LR检验、Wald检验及Hausman检验结果(数据略)，说明本文公式(4)构建的双向固定效应下的动态空间杜宾模型(SDM)是合理的。

2.空间溢出效应检验结果。

表7为公式(4)的估计结果。从模型(17)～模型(24)可以看到，本文所用动态空间杜宾模型捕捉到了“新基建”整体(nic)、“信息基建”(nic1)和“融合基建”(nic2)对邻近省份高新技术产业技术创新效率提升的正向空间溢出效应(分别对应W×nic、W×nic1和W×nic2前的系数)。需要注意的是，本模型下“创新基建”(nic3)对邻近省份高新技术产业创新效率提升的空间溢出效应显著为负值，这是因为“创新基建”作为“新基建”中关键性的一环，其存在较高的沉没成本和时滞性，且目前还处于发展的上升期，尚未形成一定的规模效益，创新体系尚不够完善，因此其对高新技术产业技术创新效率的影响还未充分显现(季凯文等，2023[24])。总的来说，研究假设H3得以验证。

表7 “新基建”影响高新技术产业技术创新效率中的空间溢出效应检验

另外，高新技术产业技术创新效率自身表现为时间上的正向滞后影响(L.hie的系数)，即其上期值会对本期值产生显著的正向影响，说明高新技术产业技术创新效率存在时间上的累积效应。考虑空间距离的权重矩阵W1和未考虑空间距离的权重矩阵W2下的同一参数的估计结果差异不大，这再次说明了“新基建”跨越空间距离的新属性，这一属性使得“新基建”具有更加显著的网络效应。

五、研究结论与展望

(一)研究结论

本文基于产业创新理论和信息资源理论，构建了“新基建”影响高新技术产业技术创新效率机制模型，并采用2006—2020年中国28个省份的面板数据加以实证检验，得到以下主要研究结论。

第一，“新基建”整体及其各部分内容均对高新技术产业技术创新效率产生正向影响。文中实证检验证实，“新基建”整体及其所包含的“信息基建”“融合基建”和“创新基建”三个方面都正向影响高新技术产业技术创新效率，但显著性有差异。已有文献(伍先福等，2020[16]；欧阳桃花和曹鑫，2023[18])尚未对“新基建”与高新技术产业技术创新效率的关系进行全口径探讨。本研究证实了“新基建”是影响高新技术产业技术创新效率的重要基础性因素，有助于从理论上提升对实施“新基建”和拓展其应用的重要性。另外，在我国建设创新型国家的过程中，本文证实了“新基建”对高新技术产业技术创新的积极作用，拓展了“新基建”理论的实践范畴。

第二，产业结构高级化在“新基建”和高新技术产业技术创新效率之间有中介作用。本研究揭示了“新基建”影响高新技术产业技术创新效率的中介机制：“新基建”及其三方面内容均能正向影响产业结构高级化水平；进一步地，产业结构高级化水平能正向影响高新技术产业技术创新效率。该结论可以为相关业界积极推进“新基建”，合理提升产业结构高级化水平，促进高新技术产业技术创新效率改善提供理论依据。

第三，“新基建”对高新技术产业技术创新效率的影响有正向空间溢出效应。本研究揭示了“新基建”对相邻区域高新技术产业技术创新效率的正向空间溢出机制：一个区域的“新基建”和相邻区域的高新技术产业技术创新效率正相关。即“新基建”提供的数字资源要素突破区域边界发挥作用，促进形成大范围的协同网络，实现创新资源高效共享和优化配置，进而共同提升高新技术产业技术创新效率。该结论为各区域协同推进“新基建”提供了理论依据。

(二)管理启示

从上述研究和结论中得到如下主要管理启示。

第一，完善“新基建”，为高新技术产业技术创新提供基本保障。根据研究结论，“新基建”整体及其三方面内容对高新技术产业技术创新效率具有正向影响。据此，应充分发挥“新基建”对高新技术产业技术创新的推动作用。一方面，政府要加强对“新基建”的投资和政策支持，以保证“新基建”规范、有效地进行；另一方面，要搭建良好的科技与金融平台，拓宽融资渠道，促进龙头企业发挥带头作用，引导更多的社会资本参与“新基建”投资。

第二，注重各区域间“新基建”发展的协同性，充分释放“新基建”体系的网络效应。根据研究结论，“新基建”整体及其三方面内容对相邻区域高新技术产业技术创新效率提升有正向的空间溢出影响。所以，一方面要关注区域间“新基建”的不平衡性，结合“西部大开发”和“一带一路”倡议，加强中西部地区与东部地区在重大国家战略实施中的合作，加快中西部地区“新基建”步伐，加大对“新基建”薄弱地区的支持力度，从而缩小区域之间的数字鸿沟和发展差距。另一方面要综合地区发展需求和要素禀赋，因地制宜、合理布局“新基建”，为高新技术产业技术创新和当地经济社会发展服务。

第三，加快产业结构调整与优化，合理提升产业结构高级化水平。根据研究结论，“新基建”整体及其三方面内容通过产业结构高级化对高新技术产业技术创新效率有正向影响。所以，一方面要着力推动经济新旧动能转换，加快产业结构优化升级，推动制造业向智能化、高端化、绿色化迈进；同时，推进优势产业聚链成群，精准延链补链强链固链，促使产业链条逐渐完善，提升发展韧性。另一方面要合理规划高新技术产业布局，推进高新技术产业与传统产业的深度融合，加强产业分工协作，进一步提升高新技术产业技术创新效率。

(三)研究局限与展望

本文利用2006—2020年中国28个省份的面板数据，实证检验了“新基建”对高新技术产业技术创新效率的影响机制，研究局限和展望归纳为以下三个方面。第一，在中介变量选取上，本研究证实“新基建”通过产业结构高级化正向影响高新技术产业技术创新效率。然而，随着科技领域的不断进步和新技术新模式新组合的产生，“新基建”影响高新技术产业技术创新效率的机制可能会进一步拓展，这是我们需要进一步关注和研究的方向。第二，在研究高新技术产业技术创新效率的滞后效应时，本文只考虑了其一期滞后，这显然是有局限的，今后需要在更多的滞后期上加以检验。第三，在本模型下“创新基建”对邻近省份高新技术产业创新效率提升的空间溢出效应显著为负值，这是本研究的另一个局限。本研究并未完全考虑到“创新基建”影响的复杂性，譬如，“创新基建”的空间溢出效应受到区域间高新技术产业技术创新效率相对水平的影响(季凯文等，2023[24])，这也是本文模型需要进一步改进的地方。