互联网发展对区域创新能力影响的实证研究——以陕西省为例

惠 炜，谢 沛

(1.中央财经大学中国财政发展协同创新中心，北京100081；2.西北大学经济管理学院，陕西西安710127)

21世纪是科学技术迅速发展的时代，在这个时代，互联网作为新技术的核心，为国家经济发展注入了新的活力，为人民生活水平的提高添加了新的动力。互联网发展水平成为一个国家科技发展水平的重要标志，是一个国家综合国力的重要体现。互联网与各领域的融合创新日益成为我国提升创新能力的重要途径。习近平总书记在十九大报告中指出:“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”因此，如何通过推动互联网发展有效提高区域创新能力，实现互联网与区域创新的深度融合，成为亟待解决的现实问题。

一、文献综述

(一)互联网发展

互联网的迅猛发展推动了相关研究的扩展与深化，主要体现在以下几个方面：一是互联网发展的区域异质性的研究。刘文新等的研究发现，东部地区互联网发展水平最高，西部地区次之，中部地区最差。[1]刘桂芳从时空视角分析中国互联网的区域差异，发现中国互联网的空间分布呈阶梯状；在区域内，互联网增长东部最快，西部最慢。[2]何菊香等基于2003—2011年我国29省区市的数据研究发现，互联网产业发展存在显著的地域差异，东部沿海地区的互联网产业增长水平明显高于中西部地区。[3]二是互联网发展与经济增长关系的研究。ThomasMeyer在研究P2P借贷与银行的贷款业务关系时发现了互联网技术推动经济增长的三个原因：互联网推动了新产品的开发和产品的创新；互联网的使用持续降低了用户成本；互联网技术渗透到所有企业的生产运营中，提高了其信息获取能力。[4]何仲等量化了宽带渗透率对经济的促进作用，研究发现，宽带渗透率每提升10个百分点，就会促进国民经济提升0.424%。[5]而Noh和Yoo通过实证分析发现，互联网普及率对贫富差距大的国家产生了明显的抑制作用，数字鸿沟反而会阻碍经济增长。[6]三是互联网发展的影响因素研究。Chinn等分析161个国家互联网发展的面板数据，发现影响互联网发展的因素包括电信基础设施、经济、电信价格、规制政策等方面。[7]李立威等以我国31个省份为研究对象，采用2011年的互联网相关数据考察表明，终端、工资收入、城市化均会影响到互联网的扩散速度。[8]

(二)区域创新能力

关于区域创新能力的研究，主要体现在以下几个方面：一是区域科研机构创新效率的研究。杨传喜和张俊飚利用Malmquist-DEA指数方法，通过测度2000—2007年湖北省自然科学研发机构科技资源配置中的技术效率、技术进步和全要素生产率，得出分地区自然科学研发机构的全要素生产率大多呈现增长趋势。[9]吴雪莲等研究了科技投入对农业科研机构创新能力的长短期影响效应，结果表明，增加财政科技投入强度有利于推动农业科研机构创新水平的提升，且东中西三大地区变量之间的贡献度均存在差异。[10]二是区域企业创新效率的研究。李向东等以1995—2006年中国17个高技术行业为样本，估算了企业研发效率水平，结果显示高技术企业研发效率水平偏低，但呈现逐年上升的趋势。[11]张海洋和史晋川研究发现，中国省际大中型工业企业平均生产效率高于自主创新效率，但工业企业自主创新效率呈缓慢上升趋势。[12]

(三)互联网与区域创新能力之关系

当前，学者关于互联网对区域创新能力的影响的探讨较少。韩先锋通过构建互联网影响区域创新效率研究的逻辑框架和省际层面的互联网发展水平指数，系统探讨互联网发展对区域创新效率的影响，并实证解释了互联网创新溢出的效应、规律和差异等现实问题。[13]Audretsch等采用德国县级层面2000—2005年的数据研究发现，宽带基础设施对创新活动具有显著的促进作用。[14]储伊力和储节旺研究发现，信息化未对中部地区的技术创新发挥显著效果，而西部和东部地区信息化对于当地的技术创新影响明显。[15]张旭亮等分析了互联网对区域创新的作用机理并实证检验了中国省域互联网发展的时空关联及对区域创新的作用，结果表明互联网对区域创新有较明显的推动作用。[16]

通过上述文献综述可以发现，已有研究从不同视角对互联网发展水平和区域创新能力进行了讨论，但对于互联网发展水平与区域创新能力之间的关系研究还较少，未形成完整的体系，仍需要进一步研究互联网发展对区域创新的影响，从而为“互联网+”战略和全面创新改革战略的实施提供理论参考。本文在现有文献的基础上，以陕西省为分析对象，采用时间序列考察互联网发展水平与区域创新能力之间的关系，以揭示发展互联网对区域创新能力的线性影响。

二、互联网发展与区域创新能力的分析框架与研究假说

(一)互联网发展水平对区域创新产出的溢出效应

互联网对区域创新产出的溢出效应主要体现在互联网对互联网应用部门的创新溢出，可分为短期影响和长期影响。

从短期来看，首先，互联网的发展直接为互联网应用部门搭建了信息交流平台，从而提高了区域创新系统各个主体收集、整合、应用信息的能力，除编码知识以外，互联网还能够促进默会知识等非编码知识的扩散。同时，互联网的发展加速了创新要素的集聚，借助线上网络平台，提高处理和整合分布式信息的效率。经济体中的生产部门可利用互联网平台分享已有的信息，并对搜集到的信息进行吸收、整理和再加工，在这一过程中实现资金、人才、技术等创新要素的跨区域流动和集聚，高效率实现区域创新要素的有效整合。在互联网的作用下，各类创新主体分工程度加深，协同合作能力增强，创新参与程度与创新积极性的提高推动创新要素的区域集聚。互联网开启了新的共享模式，创新开放度对资源共享与创新能力之间存在正向关系，而互联网技术的普及有利于提高创新的开放程度，进而提升区域创新能力。其次，随着各地区研发投入模式向以工业企业为主体转变，互联网通过提高工业部门的技术创新效率进而影响区域创新系统整体绩效的提升。

从长期来看，推动互联网发展可以通过整合跨区资源，进而提高区域间互联网技术应用部门的协同创新能力。邻近性在区域创新影响机制中扮演着重要的角色，邻近性的存在约束着区域创新能力的提升。互联网的出现是对传统地理约束的一大突破，在互联网作用下，空间的封闭性和绝对地理性受到了挑战，互动耦合结构的流动空间转变成为可能，传统意义上的地理空间结构得到了重新的塑造。总得来说，互联网的出现突破了时间和空间的约束，要素由于距离原因造成的流动效率低下问题不复存在，不同空间的要素根据需要进行快捷高效的联结和重组，邻近性创新条件得到满足。互联网的出现无疑弱化了区域创新发展所受到的地理距离的限制，过去的经济发展模式发生了翻天覆地的改变，企业因为距离增加的成本急剧减少，企业的生产效率在互联网资源的充分运用下得到大幅度提升。基于此，我们提出：

假说1：互联网发展水平对区域创新产出存在溢出效应。

(二)互联网发展水平对区域创新投入的溢出效应

互联网对区域创新投入的溢出效应主要体现在互联网对互联网研发部门的创新溢出。借助互联网信息平台，可以实现跨区域的生产要素流通，互联网的普及应用与高速推广使得互联网成为企业发展不可或缺的组成要素。互联网服务由互联网研发部门来提供，互联网研发生产部门向应用部门提供互联网服务有个前提，即要优先加强自身的互联网研发能力和创新水平。当区域创新系统的主体通过互联网带来收益时，各主体就会继续在互联网水平的提高方面进行投入，如企业会开通并维护自身的网站，以期通过互联网与其他企业或创新主体更好地进行信息交流，从而带来新的创新机会。先进高效的互联网技术研发和平台构建，高质量、高技术的互联网产品开发都在很大程度上对区域该部门的技术创新水平提出更高的要求，形成倒逼机制，迫使互联网研发生产部门不断加强互联网产品和服务的研究和开发，提升自身研发效率和创新服务、创新产品的开发能力。一方面，经济体中创新主体通过利用互联网技术提高区域创新系统的创新效率，为创新主体的资源整合提供了一个实现规模报酬递增的路径；另一方面，为了维持互联网技术带来的红利，各创新主体必须保持一个相对合理的互联网水平。基于此，我们提出：

假说2：互联网发展水平对区域创新投入存在溢出效应

(三)互联网发展水平与区域创新投入及产出的互动溢出

互联网发展水平在互联网应用部门与互联网研发生产部门的传播过程中都具有反馈效应和累积循环效应。在互联网应用部门，反馈效应表现为互联网发展水平的提高会促进互联网应用部门的生产效率的提高，从而促进互联网应用部门利润水平的提升，而利润水平的提升会使企业在享受互联网发展水平溢出红利后，需求更高水平、更多层次的互联网产品和服务，这种反馈效应累积循环，推动互联网发展水平与创新能力的循环增长。在互联网研发生产部门，企业的研发生产会提供更优质的互联网产品和更高的互联网服务，从而获得收益，互联网企业在获得收益的同时，为适应日益增长的互联网产品和服务保障的需求，必须提高自身的创新水平和互联网供给能力，在反馈作用下，互联网研发生产企业与互联网发展水平互相促进，累积循环不断向前发展。基于此，我们提出：

假说3：互联网发展水平与区域创新投入及产出存在互动溢出效应

三、互联网发展与区域创新能力的变量选择与实证模型

(一)数据说明与变量选取

1.数据说明。本研究建立的时间序列数据选取陕西省2004—2017年14年的数据，研究指标中，专利申请数的数据来自《中国统计年鉴》，R&D经费支出数据来自《中国科技统计年鉴》，互联网普及率数据来自《中国统计年鉴》以及《陕西省统计年鉴》。

2.变量选取。根据论文的研究内容，将被解释变量分为区域创新产出(PAT)和区域创新投入(RR)。现有文献对创新产出变量的选择多从两个角度展开：一是专利。尽管学术界广泛认为专利并不能完全等同于创新产出的水平和质量，但从区域创新发展角度看，有效发明专利数可较准确地反映各地区的创新能力和创新程度等信息。二是新产品销售收入以及新产品开发项目数等。一些学者以区域技术交易行为为研究对象，多选择新产品销售收入作为创新产出。本文认为，以新产品销售收入为创新产出的创新活动更多是从市场经济效益的角度考量，不能很好地反映本地区的创新程度和创新水平。本研究主要从区域创新程度的视角考虑互联网发展水平对区域创新的影响，所以选择专利申请数(PAT)作为区域创新产出的代表变量。区域创新从本质上是依赖创新要素投入并转化为创新产出的区域经济内生增长过程，因此，区域创新投入指标的衡量至关重要。本文借鉴现有文献，从区域创新的资金投入角度出发，采用R&D经费支出指标作为区域创新投入的代理变量。根据研究内容，将互联网发展水平(NET)作为解释变量，用以衡量一个地区的互联网发展水平。网页、网站、CN数量等都是衡量一个地区互联网发展水平的十分重要的因素，但只用这几个指标就代表互联网的发展水平，还略显单薄，一个地区网站数量或者网页数量的多少只能在一定程度上反映该地区互联网基础设施的发展水平，难以体现该地区网民的数量以及互联网的接受程度，因此，互联网的普及水平也是衡量一个地区互联网发展水平的重要指标，能更好地代表一个地区网民的数量和互联网的接受程度。网络服务需求者的数量多少和未来的发展潜力，是互联网研究最常用的变量。因此，考虑研究数据的可获得性和代表性，本文使用互联网普及率作为代表互联网发展水平的变量。

3.变量描述性统计。考虑变量之间的异方差问题，为得到平稳序列，本文利用变量的自然对数值进行实证分析，可在不改变变量间协整关系和短期调整模型的条件下，提高实证估计结果的科学性和可靠性。因此，本文计算PAT、RR、NET的自然对数值，分别记为lnPAT、lnRR和lnNET，分析陕西省互联网发展水平与区域创新投入和区域创新产出之间的长短期关系以及互动效应。互联网发展水平、区域创新产出和区域创新投入的描述性统计见表1。

表1 变量的描述性统计结果

(二)互联网发展与区域创新能力的实证检验

1.平稳性检验(ADF单位根检验)。通过考察一个时间序列的均值、方差和自协方差的稳定性，可检验时间序列是否平稳。若一个时间序列的均值、方差和自协方差稳定，则这个序列平稳，否则为不平稳。如果事先并未检测时间序列的平稳性，而直接对非平稳时间序列进行线性回归，将有可能出现“虚拟回归”结果，即实际上变量之间不存在线性关系，但回归结果显示为显著，导致实证回归结果毫无意义。因此，协整分析之前，首先需要对变量进行单位根检验，得出时间序列是否平稳。本文选取ADF检验法，对lnNET、lnPAT以及lnRR进行稳定性检验，结果如表2所示。

表2 互联网发展水平、区域创新投入及产出的单位根检验

从表2中可以看出，lnNET、lnPAT以及lnRR的水平序列和一阶差分序列在5%的置信区间下都是不平稳的，而变量的二阶差分序列是平稳的，即三个变量均为I(2)序列。因此，可以对这三个变量进行协整检验，考察三个变量之间是否存在长期稳定关系。

2.协整检验。根据协整理论，两个或两个以上的非平稳变量可以通过线性组和抵消趋势项的影响，从而使非平稳变量的线性组合成为一个平稳的变量，从而构建变量均衡关系，这便是利用存在协整关系的变量构建动态模型的理论基础。常用的协整检验方法包括Engle和Granger(1987)的EG两步法以及Johansen和Juselius的极大似然法。相比于极大似然法，EG两步法更适应于单方程的协整检验。考虑互联网发展水平与区域创新产出、互联网发展水平与区域创新投入的协整关系属于单方程的协整检验，本文采用EG两步法检验法。由表2可知，lnNET、lnPAT以及lnRR均是I(2)，可能存在协整关系。因此需要检验这三组变量回归模型的残差序列是否是平稳序列，假若是平稳序列，说明这三组变量之间存在协整关系。

第一，互联网发展水平(lnNET)与区域创新产出(lnPAT)之间的协整检验。

为检验lnNET与lnPAT是否存在协整关系，首先，对lnNET与lnPAT进行协整回归，得出协整方程：

lnPAT=4.8796+1.5646lnNET+ε

(1)

(16.6925) (17.9126)

R2=0.9639 S.E=0.2272 F-statistic=320.8609

其次，检验上述回归方程残差序列的平稳性，结果如表3所示。

表3 lnNET与lnPAT回归方程残差序列单位根检验结果

检验结果表明，方程(1)的各回归系数均通过显著性检验，且lnNET和lnPAT之间的回归方程残差序列在5%和10%的显著水平平稳，证明二个变量之间存在协整关系，即具有长期的稳定发展关系。

第二，互联网发展水平(lnNET)与区域创新投入(lnRR)之间的协整检验。

为检验lnNET与lnRR是否存在协整关系，首先，对lnNET与lnRR进行协整回归，得出协整方程：

lnRR=10.3461+0.9853lnNET+ε

(2)

(38.9234) (12.4046)

R2=0.9277 S.E=0.2066

F-statistic=153.8747

其次，检验上述回归方程残差序列的平稳性，结果如表4所示。

表4 lnNET与lnRR回归方程残差序列单位根检验结果

检验结果表明，方程(2)的各回归系数均通过了显著性检验，且lnNET和lnPAT之间的回归方程残差序列在10%的显著水平是平稳的，说明两个变量之间存在协整关系，即具有长期的稳定发展关系。

3.误差修正模型。格兰杰(Granger)定理指出，一组具有协整关系的变量可以通过建立误差修正模型(ECM)反映变量之间短期波动的相互影响。利用误差修正模型ECM，可解释因变量yt的短期波动△yt如何受到自变量xt短期波动△xt和误差修正项的影响。其中，误差修正项ecm反映变量的短期波动对长期均衡的偏离程度，也称为均衡误差。误差修正模型的优点是将变量的水平值和变量的差分值有机地结合在一起，利用水平值和差分值所提供的信息，从而揭示变量之间的短期关系和长期关系，为时间序列分析提供统一的分析框架。短期而言，被解释变量的变动由短期波动和较稳定的长期趋势共同决定，短期内变量对长期均衡状态的偏离程度的大小将直接影响波动振幅的大小。长期而言，协整关系将非均衡状态拉回到均衡状态，起到一种引力线的作用。

在协整关系的基础上，建立lnNET与lnPAT以及lnNET与lnRR的误差修正模型。

第一，互联网发展水平(lnNET)与区域创新产出(lnPAT)之间的误差修正模型。由上述分析可知，lnNET和lnPAT之间存在协整关系，基于两者的协整关系，建立lnNET和lnPAT的误差修正模型如下：

△lnPATt=0.1651+0.5701△lnNETt-0.2960ECMt-1+εt

(3)

(2.8814) (1.9115) (-1.7064)

R2=0.4314 S.E=0.1192

F-statistic=3.7929

由实证结果可见，误差修正模型(3)的回归系数均通过显著性检验，同时误差修正项系数均为负，结果符合误差修正项机制。

第二，互联网发展水平(lnNET)与区域创新投入(lnRR)之间的误差修正模型。由分析可知，lnNET和lnRR之间存在协整关系，基于两者的协整关系，建立lnNET和lnRR的误差修正模型如下：

△lnRRt=0.1479+0.6629△lnNETt-0.2630ECMt-1+εt

(4)

(6.6127) (4.4680) (-1.7534)

R2=0.7464 S.E=0.0456

F-statistic=14.7199

由实证结果可见，误差修正模型(4)的回归系数均通过显著性检验，同时误差修正项系数均为负，结果符合误差修正项机制。

4.Granger因果检验。格兰杰因果检验用于反映两个指标之间的因果关系，为进一步探讨陕西省互联网发展水平与区域创新产出及投入之间是否存在互动溢出效应，将格兰杰因果检验应用到本文中。格兰杰因果关系检验要求被检验的两组序列须是同阶单整的，因此，本文将具有二阶单整的lnNET、lnPAT以及lnRR进行格兰杰因果检验，结果如表5所示。

表5 lnNET与lnPAT及lnNET与lnRR的格兰杰因果检验

从表5可知，陕西省互联网发展水平与创新产出之间存在单方向的格兰杰因果关系，互联网发展水平是区域创新产出的格兰杰原因的概率高达95.77%，但陕西省创新产出并不是该区域互联网发展水平的格兰杰原因。同时，陕西省互联网发展水平与区域创新投入之间也存在单方向的格兰杰因果关系，互联网发展水平是区域创新投入的格兰杰原因的概率高达98.75%，但陕西省创新投入并不是该区域互联网发展水平的格兰杰原因。

(三)互联网发展与区域创新能力的实证结果

第一，从协整分析的结果可以看出，陕西省互联网发展水平与区域创新产出及投入之间存在着长期均衡关系。从长期来看，陕西省互联网水平的提升显著促进了当地的创新产出，互联网发展水平每提高1%，陕西省的创新产出水平提高1.5646%；同时，陕西省互联网发展水平的提升也带动了创新投入的增加，互联网发展水平每提高1%，陕西省的创新投入增加0.9853%。

第二，从误差修正模型结果可知，陕西省区域创新投入及产出的短期变动可以分为两方面，一方面是短期互联网发展水平波动的影响；另一方面是二者偏离长期均衡的影响，误差修正项ECM的系数反映了对长期均衡的偏离程度的调整力度。在短期，互联网发展水平对区域创新投入及产出均存在正向影响。误差修正项系数均为负，符合反向修正机制，代表分别以(-29.6%)和(-26.3%)的力度对偏离长期均衡进行调整，这表明从长远来看，互联网发展水平对创新投入和产出的促进作用必定是趋向于稳定，而且影响会越来越强劲。

第三，从格兰杰因果检验的结果可知，陕西省互联网发展水平是创新投入与产出的格兰杰原因，但反过来，陕西省创新投入和产出并不是陕西省互联网发展水平逐年上升的格兰杰原因。产生这种结果的原因可能是研发经费的投入及专利申请量的增加带来其他领域科技发展水平的提高，对于互联网发展水平的提升有一定的挤出效应和竞争效应。

四、主要结论及政策建议

本文采用2004—2017年陕西省互联网及创新时序数据，利用协整和误差修正模型，研究了陕西省互联网发展水平对于创新投入和创新产出的溢出效应。结果表明，互联网对区域创新在长期和短期都有显著的影响。基于长期效应考察发现，互联网与创新投入与产出之间均具有长期稳定的均衡关系，互联网发展水平的提高推动了区域创新能力的提升；基于短期波动效应研究表明，互联网发展水平的短期波动对区域创新产出和投入均有影响，且互联网对区域创新投入和产出的长期均衡均存在显著的短期修正效应。对互联网的长短期影响效应进行比较发现，互联网对创新投入和产出的长期促进效应明显强于短期促进效应。进一步分析发现，互联网发展水平是区域创新投入和产出的格兰杰原因。基于以上结论，提出下列政策建议：

(一)着力提升中西部地区互联网发展水平

我国中西部地区由于技术人才匮乏，市场体制不完善，经济相对落后等因素，互联网发展水平明显低于东部地区，因此，要重点推进中西部地区的互联网发展水平。首先，加大互联网资金投入力度。通过国家财政支出和信贷投资等政策，提高对互联网相关领域的资金投入力度，推动技术水平提高。一方面要加强对互联网高端技术和应用平台的研发和生产的支持，加强对信息网络基础技术、短板技术研究的资助，补足当前互联网发展的短板；另一方面要推动中西部落后地区的互联网基础设施建设，提高网络覆盖率与互联网普及率，促进人们将互联网技术作为生活与生产的工具。其次，加大落后地区互联网人才的引进力度。政府应出台适当的人才待遇倾斜政策，促进互联网人才向中西部地区流动。此外，加强中西部地区互联网企业扶持力度，大力培育互联网龙头企业。人才与资金向中西部地区流动，要求政府完善中西部地区的市场环境与产业环境，促进劳动力与资本的自由流动，并通过完善产权制度，打造中西部地区创新环境。市场环境与创新环境的完善，将吸引更多的互联网资源向中西部地区集聚，激发互联网发展的创新溢出红利，提高中西部地区互联网行业的发展水平。

(二)加强互联网时代人才的培养

“国以人兴，政以才治。”人才是创新的生力军，中国经济的高速发展不仅仅取决于政治体制和经济体制的改革，更得益于人才队伍的建设与培养。然而，尽管我国在高水平人才队伍建设方面取得了巨大成就，但由于历史原因，我国仍面临巨大的人才缺口，特别是管理领域和技术创新领域人才严重不足，且分布极其不均衡。我国人才多集中于东部发达地区，而中西部人才缺口大，创新水平的提高面临挑战。在互联网时代，人才的培养、引进和使用仍然是一个十分重要的课题，也是产业政策制定的关键环节。培养人才是基础，引进人才是重点，用好人才是关键。因此，我国应建立完善人才引进机制，多渠道聘用紧缺性专业人才；完善人才培养机制，全面提高业务水平和综合素质；完善竞争激励机制，科学合理的使用人才。

(三)推进数据开放共享

消除信息孤岛，推动数据开放与共享是互联网时代政府的一个重要任务。为了进一步促进互联网驱动区域创新能力提升，就要全面推进互联网发展。一方面，通过整合政合信息平台，加强互联网公共数据的开放、互联、共享，让数据更加完整地出现在社会公众面前；另一方面，确定各职能部门的作用，明确数据共享的条件和边界，加强责任意识，保障互联网信息安全、使用安全、减少互联网资源的重复建设，充分借助大数据、人工智能等新技术，全面推进互联网数据的开放与共享。同时，建立统一的政府数据库，完成目录的设立和整合，推进政府与医疗、卫生、气象、环境、金融、就业等不同机构的数据共享与协调，加强与不同企业的数据分析合作，提高数据运用效率，尤其是对于互联网普及度低、互联网资源质量较差的地区，更应充分发挥互联网优势，落实各类数据的开放与共享，切实驱动区域创新能力的提升。除此之外，还应适度降低互联网的资费标准，从技术源头提升互联网连接速度，提升数据开放共享效率。

(四)加强互联网技术在企业与消费者间的关联应用

加强互联网信息技术在企业与居民消费者间的关联应用，是提升互联网影响创新能力及市场潜能程度的重要方面。互联网的飞速发展及数据时代的到来对消费者行为模式带来了颠覆性的变革，互联网已经融入到消费者购买决策的全过程。实体市场与虚拟市场正在竞争与融合中不断向前发展。随着越来越多的消费者加入到网络购物，企业互联网营销平台和消费者信息数据等的应用将直接关系到企业在市场竞争中的成败，关系到地区创新水平的提升以及经济发展水平的高低。因此，加强互联网信息技术与大数据信息分析技术的融合，推动互联网在企业和消费者之间的合理运用，在有效监管的基础上尽可能发挥互联网的基础设施作用，带动地区创新能力的提升，从而促进经济进一步发展。