数字经济、创新活动与出口技术复杂度

陈 昭 胡 玲

(广东外语外贸大学 经济贸易学院，广东 广州 510006)

一、引言与文献综述

改革开放40年以来，我国凭借近乎无限供给的劳动力禀赋，以粗放型经济驱动的方式参与全球价值链分工，实现了出口贸易的跨越式增长，这一增长也被誉为“中国奇迹”。可是随着近年来人口红利的逐渐消失以及中美贸易摩擦加剧，中国传统比较优势日益式微，在这种情况下，中国应大力提升出口技术复杂度促进价值链的攀升从而提高国际竞争力(李洲和马野青，2020)[1]。但目前中国出口技术复杂度与发达国家还有一定差距，数字经济的出现创造了解决问题的新方式。数字经济一词最早出现在1996年美国经济学家Tapscott的《数字经济》一书中，Tapscott认为，相比于以实体经济呈现信息流的传统经济，新经济时代的信息是以数字方式呈现的，因此数字经济也被称为新经济或知识经济。20世纪90年代以来，美国抓住数字经济革命的机遇一举冲上世界领先地位，随后，欧美、日本等国也纷纷效仿，产生了巨大成效。1998年和1999年美国商务部连续出版的两份关于数字经济的报告，更是强调了当今时代数字经济的重要性，对于中国来说，发展数字经济更是一次千载难逢的机遇。2018年11月，在亚太经合组织领导人非正式会议上，习近平总书记也指出“数字经济是亚太乃至全球未来的发展方向”。数字经济时代，信息通讯技术(Information and Communication Technology，ICT)的出现改变了社会的运作方式，数据的重要性达到了前所未有的高度，由此引发的一系列市场变革都使各国意识到数字经济时代所带来的挑战与机遇。

同时，大力推进出口贸易转型升级也已成为中国经济“新常态”下对外贸易发展的核心内容，提升出口技术复杂度对提升出口产品质量以及贸易转型升级都有着重要的战略意义(王永进等，2010)[2]。随着中国贸易规模的扩张，目前出口技术复杂度在一定程度上促进了产业的优化和升级。但总体而言，中国目前的出口产品依然大多数属于劳动密集型或者高端产业链中的低端环节(戴翔和金碚，2014)[3]。在此背景下，数字经济的发展使得新技术、新模式、新业态、新产品不断涌现，中国应该充分利用数字经济的后发优势，不断缩小与发达国家的数字鸿沟，使其信息技术在世界范围内具有强大竞争力，促进本国产品技术升级，推动出口技术复杂度进一步提升。世界经济论坛在《2016年全球信息技术报告》中指出，个人、企业乃至国家的命运，将取决于其运用数字技术的能力。与此同时，在2015年12月第二届互联网大会中习近平总书记强调推进“数字中国”的重要性，并且在2017年3月的政府工作报告中再次提及国家层面对数字经济的高度关注，数字经济发展已然上升到国家战略的高度。

学者普遍认为数字经济的发展能够降低贸易成本，增加创新投入，进而提高出口技术复杂度(余姗等，2021)[4]。尽管近年来数字经济的出现极大地改变了我们的生产生活方式，但准确评估数字经济对中国出口技术复杂度影响的实证研究还相当匮乏。目前关于数字经济对出口技术复杂度的影响大致有以下几种研究结论：互联网化能显著提高出口国内增加值进而提高本国出口产品竞争力(沈国兵和袁征宇，2020)[5]，进口国数字经济的发展能显著降低中国出口效率损失(范鑫，2021)[6]，以及数字贸易能够通过提高产业结构升级进而提高出口技术复杂度(姚战琪，2021)[7]，并且数字经济对出口技术复杂度的理论机制大多从贸易成本的角度展开。由于各国之间存在的地理文化距离、制度约束以及信息壁垒，出口国进入目的国市场往往需要付出固定的进入成本，包括信息搜寻成本、沟通成本以及营销成本等，而数字经济的发展能够降低这些成本(Freund和Weinhold，2004；盛丹，2011；石良平，2018)[8][9][10]。同时，数字经济的发展还能降低获取海外信息的时滞，使出口企业能够在最短的时间内根据市场变化做出调整，降低风险与不确定性(Liu和Nath，2013)[11]，从而有更多的资金投入创新进而提高出口技术复杂度。而其余文献大多数是阐述数字经济的理论以及数字经济对全要素生产率的影响(郭家堂和珞品亮2016；黄群慧等，2019)[12][13]。

综上所述，已有文献大多数是从贸易成本角度展开研究数字经济对出口技术复杂度的影响，往往忽视了创新活动在数字经济与出口技术复杂度之间的中介效应，并且对数字经济测度的维度也较为单一。由内生经济理论可知，技术进步是优化资源配置、实现经济快速发展的关键，在实现技术进步的过程中，创新是技术进步的关键动因，对改善民生、推动新旧动能转换以及促进产业结构升级等都发挥了重要作用，也为促进出口技术复杂度提供了有力支撑。因此，本文的边际贡献在于：第一，尝试从创新活动这一新的角度考察数字经济对出口技术复杂度的影响，深化了已有研究；第二，借鉴已有文献，选取中国大陆30个省份(西藏除外)2005-2018年数据，结合数字经济特有的属性，从数字基础设施建设、数字化技术和数字经济普及程度三个维度衡量数字经济发展水平，并以中介效应模型及空间杜宾模型实证检验数字经济对出口技术复杂度的影响及作用机制，较为全面地讨论了二者的时空演化特征和影响关系；第三，本文以历史数据作为工具变量进行稳健性检验，较好地提高了基准回归结果的可靠性。

二、理论分析与研究假设

数字经济在影响出口技术复杂度的同时也影响着创新活动。在微观层面上，创新是企业对市场环境变化和竞争压力的回应。企业是创新的主体，但企业做出创新需要同时具备创新条件和创新能力，创新作为高风险高投入高收益的商业活动，对于一些中小型企业，由于融资困难、人才匮乏，使其在面对创新时往往踌躇不前(沈国兵和袁征宇，2020)[14]。数字经济的降临一方面带来了更透明的市场，使其被迫通过创新在已经变化了的市场环境中谋得生存空间，另一方面也为企业创新提供了相应的技术和手段。同时，数字经济运用大数据、物联网、区块链等数字化服务，使得消费者和企业的关系得以重构，以往因为需求不确定而导致供给困难或过剩的弊端得以解决(岳云嵩和李兵，2018；潘家栋和肖文，2018)[15][16]。企业可以在最短的时间内根据消费者偏好及时调整产品供应，从而对市场需求做出较为准确的判断，大大降低了市场风险和交易成本。不仅如此，数字经济带来的销售平台网络化，消弭了客户与研发人员之间的信息隔膜，提升了新产品的创新成功率，带来需求导向型创新。在宏观层面上，数字经济具有扩散效应，能够提高整个区域的创新能力与绩效。数字经济改变了传统的信息交流方式并加速了信息共享，其中作为数字经济核心要素的数字信息，更是异于传统劳动力、自然资源等要素。在统一开放的数据平台下，一家企业的创新成果能够直接被同行业其他企业进行直接观察模仿，从而带动整个行业的创新。信息资源的共享也增加了企业的创新知识增量，产生了映射效应，在整个社会领域内加速扩散。数字经济时代以数据传输形式实现资源共享，进一步提高了行业内资源的配置效率，驱动传统企业的改造升级并向中高端迈进。据此，提出以下研究假说：

H1：数字经济能够激发创新。

关于数字经济对出口技术复杂度的影响效应，学术界主要有两种观点：一是数字经济降低了出口国的信息搜寻成本，进而降低出口国的贸易壁垒从而促进出口贸易的发展(Nath，2017；Lendle等，2016；Choi，2010)[17]-[19]。二是认为数字经济扮演通用技术角色，通过降低资本成本、提高产品和流程创新以及促进竞争来提高一国出口技术复杂度(李金城和周咪咪，2017)[20]。本文将不同观点纳入统一分析框架，构建如下数理模型并进行实证检验。假设有n个国家都出口同质化的商品，其中出口国用字母i表示，进口国用字母j表示。对进口国j，其效用函数为典型的CES函数：

(1)

其中Uj为j国的消费者效用水平，xji为j国从i国的进口商品。同时消费者预算为wj，商品进口价格为pji，进口利润为πji，根据以上条件求解进口国j的消费者效用最大化：

(2)

S.t.xji*πji=wj

(3)

根据消费者效用最大化可得进口国j对i国商品价格函数为：

(4)

同时，假设出口国i的出口部门生产函数为：

Y=AKaL1-a

(5)

其中，A代表技术水平，K和L分别代表资本和劳动投入要素，且其中A=f(τ，v)，表示A由数字经济发展水平和创新投入共同决定。

假设i国的出口部门利润为πi，其表达式为：

Maxπi=pjixi-ωiLi-γiKi

(6)

根据利润最大化原则对上式求偏导，得出i国资本与劳动投入的约束曲线为：

(7)

(8)

求解得：

(9)

考虑到实际进出口中存在的贸易成本，将式(9)修改为：

(10)

其中cji(τ)表示i国出口到j国存在的贸易成本，经过计算可得：

(11)

对式(11)取对数并求解全微分：

(12)

根据式(12)，由

H2：数字经济可以通过影响创新活动来促进出口技术复杂度。

数字经济的重要特征就是带来了高效、迅速的运作模式，压缩了各地区的时间和空间距离、增强了不同地区相关活动的广度和深度(赵涛等)[21]。电子商户、互联网普及率以及相关人工智能硬件投入的边际成本随用户的增加而递减，企业的边际收入不断递增，当数字经济的发展融入整个供应链，产业的边界越来越模糊，相关市场开始融合，整个社会效益成指数增长，在互联网技术的支持下，数字经济打破了传统的地理局限，不同空间的要素可以根据其需要进行高效便捷的重组，出口贸易企业受益于数字经济红利，可以在更大的时空范围内进行运营决策。Yilmaz等(2002)通过对美国48个州的面板数据进行实证分析，较早得到了数字经济带来的空间溢出效应[22]。可见，数字经济的发展可以促进贸易部门的出口决策水平，并对其他地区的出口厂商带来积极的协同作用，据此，提出以下研究假说：

H3：数字经济对出口技术复杂度的影响存在正向的空间溢出效应。

三、研究设计

(一)模型构建

为检验上述研究假设，本文设定如式(13)所示的基准回归模型检验数字经济对出口技术复杂度的直接影响：

lnESIit=α0+α1Digeit+∑αcXit+δt+μi+εit

(13)

其中，lnESIit代表i省份在t时期的出口技术复杂度指标，Digeit为i省份在t时期的数字经济发展水平指标，Xit表示一系列控制变量，δt表示时间固定效应，μi表示不随时间变化的个体固定效应，εit为随机扰动项。

除了式(13)所体现的直接效应，如前所述，我们假设数字经济可能会通过影响创新活动进而对出口技术复杂度产生影响，为进一步讨论数字经济对出口技术复杂度可能存在的作用机制，参考温忠麟(2014)的方法设定以下的检验程序[23]：在式(13)数字经济Dige对出口技术复杂度lnESI的系数α1回归结果显著的基础上，构建数字经济Dige对于创新活动lnR&D的线性回归方程，以及Dige与中介变量创新活动lnR&D对于出口技术复杂度lnESI的回归方程，通过β1和φ1等回归系数是否显著来判断创新活动在二者之中的中介效应是否存在。以上回归模型的设计如下：

lnR&Dit=β0+β1Digeit+∑βcXit+μi+δt+εit

(14)

lnESIit=φ0+φ1Digeit+φ2lnR&Dit+∑φcXit+μi+δt+εit

(15)

为进一步检验数字经济对出口技术复杂度的影响是否存在空间溢出效应，在式(13)的基础上引进数字经济与出口技术复杂度及其他控制变量的空间交互项，将其扩展为空间杜宾模型(SDM)：

lnESIit=α0+ρWlnESIit+φ1WDigeit+α1Digeit+φc∑WXit+∑αcXit+μi+δt+εit(16)

其中ρ代表空间自回归系数，W为地理空间权重矩阵，本文具体以省会城市之间的地理距离计算地理空间权重矩阵，φ1和φc为核心解释变量数字经济Dige及其他控制变量的空间交互项的系数。

(二)变量选取与数据说明

1.被解释变量：出口技术复杂度

出口技术复杂度在一定程度上可以反映一个国家或地区的商品结构，并能在一定程度上反映该国家或地区对外贸易的技术水平和国际地位。Hausmann(2005)与Rodrik(2006)最早利用出口技术复杂度来衡量一国出口商品的技术含量与商品结构[24][25]，根据其假设，出口产品技术含量与出口国人均收入水平相关，以出口国或出口地区各产品的出口额占出口总额的比重为权重对人均收入进行加权平均计算得到出口技术复杂度。本文参考Hausmann(2005)的测算方法，对省级层面的出口技术复杂度进行测算，具体公式如下：

(17)

其中Prodyik代表i省份k部门的出口技术复杂度，eik代表i省份k部门的出口贸易额，ei代表i省份出口贸易总额，Yi代表i省份人均生产总值。

其次，利用式(17)计算i省份k部门出口技术复杂度，通过式(18)计算省级层面出口技术复杂度：

(18)

在式(18)中，ESIit为某省出口技术复杂度指标，并对其取对数处理，表示为lnESI。

2.核心解释变量：数字经济发展指标

目前涉及数字经济具体相关测度的文献较少，刘军(2020)利用信息化、互联网和数字交易等的发展水平三个维度构建了中国分省份数字经济发展的指标体系，并利用中国30个省份(西藏除外)2005-2018年的数据进行测度[26]。本文借鉴刘军(2020)以及《数字中国发展报告(2020)》白皮书的测度方法，将互联网发展水平作为测度核心，并结合数据可得性，从数字基础设施建设(包括互联网宽带接入端口数量，长途光缆线路长度)、数字化技术(包括计算机服务和软件从业人员占比，电子及通信设备制造业占比)以及数字经济普及程度(包括互联网上网人数，移动电话年末使用人数以及人均电信业务总量)等变量进行处理(见表1)，得到数字经济发展水平综合指标Dige。

表1 中国省级数字经济发展水平综合指标

3.中介变量：创新活动

以往研究大多将研发投入(R&D)作为创新能力的代理变量，但实际的技术创新活动具有典型的高风险特征，研发投入转为创新产出有较大难度，用这类指标代替创新有高估创新活动的可能。基于此，为全面分析数字经济对创新活动及创新活动作为中介变量对出口技术复杂度的影响，本文选取创新投入和创新产出作为各省创新活动的指标，其中创新投入包括科技活动经费和研发部门人员，创新产出包括各省专利申请数和技术市场成交额。

4.控制变量

为了更加全面地分析数字经济对出口技术复杂度的影响，增加实证的可靠性，还需要设定对出口技术复杂度可能产生影响的控制变量。具体包括：经济发展水平(lnGDPP)，一般来说，经济发展水平越高的地区其技术、资金储备越充足，提升出口技术复杂度时面对的约束相对越小，具体采用各省地区人均生产总值的对数表示；人力资本投入密度(lnHC)能够反映某地的人才储备水平，参考《中国人力资本报告》中的做法，用各省人力资本(Hum)占地区生产总值的比重表示，其中人力资本用受教育年限的加权平均值来估算，具体测度方法为：Humit=6PSit+9JSit+12SSit+16USit+19YJSit，其中各变量为就业人口中小学学历、初中学历、高中学历、大专学历、大学学历以及研究生及以上学历的占比，并将最后结果对数化处理；此外，还选取外商直接投资(lnFDI)，在理论分析中，外商直接投资可能存在技术溢出效应和污染转移效应，因此，本文将外商直接投资作为控制变量纳入回归方程；劳动力水平(lnLAB)，通常劳动力越密集的地区劳动力成本越低，而低劳动成本的地区企业会有更多的资金投入创新影响出口技术复杂度，具体选用当年区域内实际劳动人口数量并取对数表示。

(三)数据来源和描述性统计

本文针对2005-2018年中国大陆30个省份(西藏除外)展开研究，所有数据来自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》、WIND金融终端、中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的统计报告及公开数据。表2为本文主要变量的描述性统计结果，结果显示：被解释变量出口技术复杂度(lnESI)的均值为10.42；解释变量数字经济(Dige)的均值为1.20，最小值为0.07，最大值为1.47，标准差为0.25，各地区之间的数字经济发展水平存在较大的差异。中介变量研发投入(lnR&D)和其余控制变量之间差异也较明显。

表2 变量描述性统计结果

四、回归结果与分析

(一)基准回归结果

本文首先考察了数字经济发展对出口技术复杂度的综合影响，回归结果如表3所示。在模型(1)中，数字经济发展指数Dige的回归系数为0.06878且在1%的显著水平上显著，说明数字经济显著提升了中国出口技术复杂度水平，且数字经济每提升一个百分点，出口技术复杂度会提升0.06878个百分点。在模型(2)中引入一系列控制变量后这一指标回归结果依旧显著，并且在引入控制变量后回归系数提高到0.101。此外，人均地区生产总值(lnGDPP)与年末劳动人口数量(lnLAB)的回归系数为正，且分别在10%与1%的显著水平上显著，这说明二者也在一定程度上促进了中国出口技术复杂度的提升，并且人均地区生产总值每提升一个百分点，出口技术复杂度会提升0.02个百分点；劳动人口数量每提升一个百分点，出口技术复杂度会提升0.0068个百分点。由此说明，一方面，技术创新是高投入高风险高收益的经济活动，人均GDP越高的地区往往资金储备越充足，越有能力从事创新活动；另一方面，劳动人口数量越密集的地方劳动力成本越低，同样该地区越有能力从事技术创新从而提高出口技术复杂度。人力资本(lnHC)与出口技术复杂度之间具有不显著的正相关关系，但外商直接投资(lnFDI)的系数显著为负，说明外商直接投资并未促进我国出口技术复杂度的提升，究其原因，可能是引进外资容易形成技术依赖，不利于中国创新。

表3 数字经济对出口技术复杂度的综合影响

前文从创新活动这一视角，理论分析了数字经济对出口技术复杂度的传导机制，为验证该机制，本文运用中介效应模型进行实证分析，回归结果见表4。在模型(3)实证结果显著的基础上，模型(4)验证了数字经济是否促进了创新活动的提升，结果显示数字经济的回归系数为正且显著，说明数字经济在一定程度上促进了出口技术复杂度和创新活动的提升，并且数字经济每提升一个百分点，创新活动提高0.2699个百分点。数字经济的发展使得新技术、新模式、新业态、新产品不断涌现，推动了创新活动。最后再将中介变量创新活动放回到数字经济对出口技术复杂度影响的回归方程中，通过观察核心解释变量数字经济和中介变量创新活动的系数及显著性进行判断：模型(5)中数字经济对出口技术复杂度的影响系数相比模型(3)有所下降，且数字经济与创新活动二者的系数均为正且在5%的水平上显著，说明数字经济通过创新活动促进了出口技术复杂度的提升，由上可知假设H1与H2成立。

表4 数字经济对出口技术复杂度作用机制的检验

(二)空间溢出效应分析

在进行空间计量分析之前，需要对研究数字经济及出口技术复杂度是否存在空间自相关效应进行检验。本文选取Moran′I指数法计算了地理距离矩阵权重下数字经济和出口技术复杂度各年度的空间效应，结果见表5。从表5可以看出，2005-2018年数字经济发展指数与出口技术复杂度指数在地理权重矩阵下的I指数均显著，说明中国各省份的数字经济发展水平和出口技术复杂度具有显著的空间自相关性，这说明二者在空间上存在集聚效应。在空间自相关水平显著的情况下，表6报告了距离空间权重矩阵下数字经济对出口技术复杂度的空间回归模型结果。在进行回归之前，依照Elhorst(2014)的检验思路，依次进行LM检验、SDM模型固定效应、Hausman检验以及SDM模型简化检验[27]，最后确定时空双重固定的SDM模型为最优选择，本文还将SAR模型列出，对回归结果的稳健性进行分析。表6结果显示SDM模型中出口技术复杂度的空间自回归系数显著为正，数字经济的系数与数字经济空间交互项的系数也均显著为正，表明不仅数字经济存在外生的交互效应，出口技术复杂度也存在内生交互效应。但进一步讨论数字经济对出口技术复杂度的边际影响不能通过简单的点回归结果，即空间交互项的系数，需要从变量变化的偏微分即直接效应和间接效应来解释某地区数字经济的发展对本省份及其他省份出口技术复杂度的影响。从表6的回归结果可以看出，数字经济对出口技术复杂度的间接效应的系数为正且在1%的显著性水平上显著。由上可知，数字经济对出口技术复杂度的影响产生了正向的空间溢出效应，即假设H3成立。

表5 2005-2018年数字经济和出口技术复杂度“蔓延”特征

表6 数字经济对出口技术复杂度影响的空间模型回归结果

(三)异质性分析

由于各地区之间的资源禀赋、政策差异与发展阶段各不相同，数字经济与出口技术复杂度发展水平也存在着地区异质性。因此数字经济对出口技术复杂度的影响也可能存在着地区上的差异，有必要对此做进一步探讨。参考2000年国家制定西部大开发战略对东中西部城市划分，将全国30个省份(西藏除外)划分为东中西部三个地区，在进行异质性分析之前，首先对不同地区之间的数字经济与出口技术复杂度水平进行描述性统计。由表7可知，东部地区不论是数字经济发展水平还是出口技术复杂度都要明显优于中西部地区，这一结果为数字经济对出口技术复杂度的区域异质性检验设立了基础。回归结果如表8所示，数字经济对出口技术复杂度的影响在东中西部地区分别在1%、10%与1%的水平上显著，考虑到区域异质性，说明数字经济带来的红利在东部地区与西部地区对出口技术复杂度的影响更强。考虑到这一方面，可能是东部地区与西部地区与外境接壤，数字经济对出口技术复杂度的影响更大，使得数字经济释放的红利更充分。

表7 各地区出口技术复杂度和数字经济差异

表8 数字经济对出口技术复杂度影响的地区异质性检验

五、稳健性检验

考虑到内生性问题，本文参考黄群慧等(2019)的方法[13]，选用各省份1984年历史邮电数据作用工具变量替代数字经济发展指标进行稳健性检验。一方面，作为传统通信技术的延续和发展，地方历史上的电信基础设施将从使用习惯、技术水平等因素影响数字经济的后续发展和应用；另一方面，传统的通讯工具如固定电话会随着使用频率的降低，对出口技术复杂度的影响逐渐式微，满足排他性。由于所使用的工具变量是横截面数据，因此不能用于测量和分析面板数据。参考Nunn和Qian(2014)的处理方法，引入一个随时间变化的数据构造面板数据的工具变量[28]，本文引入上一年全国互联网用户数与1984年各省份每万人电话机数量构造交互项，作为工具变量代替该省份数字经济发展指数。回归结果如表9所示，在模型(6)为引入控制变量时回归系数为0.2649并且在1%的显著性水平上显著，模型(7)引入控制变量后显著性水平依旧在5%的显著性水平上显著，并且回归系数变动不大，说明数字经济对出口技术复杂度有一定的促进作用。

表9 数字经济对出口技术复杂度的稳健性检验

六、研究结论与政策建议

本文选取2005-2018年全国30个省份构造省级面板数据，从数字基础设施建设、数字化技术和数字经济普及程度三个维度测度数字经济综合发展水平，立足于数字经济极大地影响了中国社会经济发展这一典型事实，并从中介效应和空间溢出效应以及地区异质性进行实证分析。研究结果显示：第一，数字经济显著影响了出口技术复杂度，且已经成为新时代下中国推动出口技术复杂度的重要力量，在引进1984年邮电历史数据作为工具变量后这一结论依旧成立；在区域异质性上，东西部地区享受的数字经济红利要比中部地区更大。第二，激发创新活动是数字经济赋能出口技术复杂度提升的作用机制，数字经济与创新活动的双轮驱动效应对出口技术复杂度的提升有着重要作用。第三，各省出口技术复杂度提升中数字经济的空间溢出效应也得到了证实，表明数字经济有助于形成各地区之间协调发展的经济格局。

根据上述研究结论，为进一步强化数字经济对出口技术复杂度的促进作用，提出以下几点政策建议：首先，扩大以人工智能、5G通信、物联网以及工业数字经济为代表的新型基础设施建设，在北上广深等一线城市适度超前布局数字经济发展战略，通过正向空间溢出效应辐射周边地区，推动数字经济的区域间协调发展。其次，加快数字经济平台孕育，围绕支柱产业打造一批面向垂直行业和细分领域的工业互联网平台，利用数字平台共享要素，促进数字经济红利向末端行业释放，推动中国价值链攀升，提高出口竞争力。最后，建设数字经济创新中心，整合高校、科研院所以及各大企业创新资源，推动产学研创新，不仅将数字经济应用于工商业，更要将其深层次的运用于基础科学建设，发挥数字经济对科研创新的支撑作用，助力于技术升级。