数字经济与区域技术创新收敛

黄 梅，韦凤琴

(滁州学院 经济与管理学院，安徽 滁州 239000)

一、引言

推进区域协调发展是构建新发展格局、推动高质量发展的主要任务之一。受区域资源禀赋约束和要素流动壁垒限制，我国区域间创新水平呈现较大差异，东部地区强于中西部地区[1]。区域技术创新作为区域经济发展“助推器”，在均衡区域发展方面备受关注。为探究区域创新发展趋势，新古典增长理论中的经济收敛假说被引入区域技术创新收敛研究，β收敛引申为初期技术创新水平较低的地区趋于比初期技术创新水平较高的地区有更快的技术创新增长率，从而实现技术创新落后地区追赶技术创新领先地区，最终实现技术创新均衡，即α收敛。β收敛可细分为绝对收敛、条件收敛等也被用于区域技术创新收敛研究中[2]。学者们对区域技术创新是否具有收敛性存在不同观点。Furman等(2002)研究表明OECD国家技术创新呈现β收敛趋势[3]。吕岩威等(2020)研究认为中国各地区绿色创新效率存在显著的绝对β空间收敛和条件β空间收敛特征，不同地区的影响因素不尽相同[4]。但也有学者认为我国区域技术创新不存在收敛特征。如陈向东等(2007)以省区专利申请量及其增长率作为度量指标，研究发现我国东、中、西三大地区没有呈现显著的俱乐部收敛特征[5]。黄德森等(2017)研究表明我国区域创新不存在整体上的β收敛[6]。区域技术创新是否具有收敛性需进一步探究。

近年来，数字技术逐渐成为世界科技革命和产业革命的先导力量，数字经济在畅通要素流动、提升资源配置效率、缩小区域经济差距等领域显示出优势作用，为我国集约化转型提供新路径。数据要素作为驱动经济转型发展的新要素，其虚拟性、高流动性、正外部性、非竞争性的要素特征有助于打破区域创新持续分化现状、重塑区域创新发展格局，为落后地区实现创新赶超提供新机遇。数字经济发展对区域技术创新水平的提升作用和作用机制受到学者广泛关注。赵涛等(2020)研究发现数字经济能够激发创新创业从而促进经济高质量发展[7]。李雪(2021)认为数字经济能够加速人力资本积累和研发资本的投入间接提升区域创新绩效且存在区域异质性，东部地区获得了更多的创新红利[8]。李健等(2022)认为数字经济能够驱动企业创新投入、创新产出和创新效率等方面的提升[9]。

综上，已有研究为本文提供重要参考，但大多数研究仅考察了区域创新收敛特征或数字经济对创新水平的作用。因此，本文综合考虑数字经济效应，采用我国2011-2019年281个城市面板数据，探讨数字经济是否能够促进区域技术创新收敛以及异质性效应。

本文可能存在的边际贡献：第一，现有研究，大多只考虑数字经济对区域创新的影响，而少有从区域技术创新收敛的角度进行探讨；第二，本文讨论了数字经济对我国区域技术创新收敛作用异质性效应及作用机制，丰富已有的研究内容。

二、理论分析

数字经济发展主要通过提高要素配置效率、推动产业结构升级两方面推动区域技术创新收敛。

(一)提高要素配置效率

我国要素的市场化机制尚未成熟，劳动力以及资本的价格存在不同程度的扭曲，进一步加剧了区域创新差距[10]。数据要素与劳动力要素、资本要素深度融合发展可以重塑传统要素配置，打破生产要素路径依赖，放大、倍增生产要素边际报酬增长率。

从劳动力要素来看，区域劳动力要素活力和技术创新水平息息相关，但由于地理因素、人文环境、经济发展等诸多因素，落后地区面在人才利用、培养方面较为欠缺，人才资源流失日益严重并形成恶性循环。而数据要素和劳动力要素的融合发展，有助于缓解区域要素鸿沟、优化要素配置效率。数据要素的高流动性和共享性降低了由于市场信息不对称所导致的信息搜寻成本，并能够基于各区域经济发展水平和劳动力要素需求对要素进行智能化配置，进而降低劳动要素错配，提升劳动要素在市场上的配置效率[11]。以空间邻近为联系的地理集聚作用被弱化，转向以数字化平台为载体的“虚拟集聚”[12]，为落后区域劳动力接受技能培训和再教育创造了机会，有效提升劳动力要素质量。高技术人才流动不再局限于空间地理和人文环境限制，技术创新的知识溢出和技术扩散也能够通过数字化平台被技术创新落后地区吸收和利用，区域技术创新合作得以强化。此外，数字化技术通过整合优化产业链环节大大减少重复劳动，释放劳动力要素活力，提高创新速度。

从资本要素来看，数字经济与金融领域融合催生新型普惠性金融出现，变革了传统二元制金融结构，驱动创新资本自由流动和区域协同创新。数字技术、信息技术简化了繁杂融资程序、破除市场分割导致的网点依赖，提高跨区域投融资便利化水平，多渠道多层次融资成为可能，数字金融普惠性、包容性特征有效激发落后地区创新活跃度，降低落后地区融资约束的创新门槛。透明化、低成本的数字金融能够有效吸纳金融资源，提升项目搜寻匹配和识别风险速度，强化资本配置效率，促使资本流向高附加值创新项目。数字金融在落后地区拥有更快的发展速度，有利于创新创业机会均等化[13]，为缩小区域创新差距提供要素支撑。

(二)推动产业结构升级

推进信息化和产业融合发展、加快传统产业转型升级是数字经济发展重要方面，能够进一步促进区域创新收敛。通过信息技术融入传统产业，三次产业深度融合成为可能，为企业以更高水平嵌入全球价值链提供机遇。

支付搜寻成本、处理信息成本、信息不完全等信息成本是企业需要面临的重要成本之一。产业数字化转型有利于信息交流共享上传下达，采购决策，缩短了地理空间距离，降低企业外部、内部沟通交流的信息成本和时间成本，有效提高交易效率。基于数据要素高流动性、非竞争性、虚拟性特征，数字化知识和信息能够被多个主体使用，驱动区域协同创新。数据要素的共享性有助于研发信息、创新要素、管理知识等资源在企业内外部交流传播，减少技术研发、工艺流程、产品制造与销售环节的供需错配，提高生产要素配置效率。产业数字化促进生产、流通模式创新、专业化分工与合作，降低生产成本，提高企业研发与自主创新能力，提升现有产业生产效率。落后地区企业可以通过数字化平台重塑管理模式、组织结构和产品服务，实现生产链高度整合和协同互动。此外，数字化平台强化了知识溢出和技术扩散效应，有利于技术创新落后地区通过学习模仿先进技术，并实现二次技术创新。

三、研究设计

(一)模型构建

为进一步探讨上述理论分析准确性，根据Barro等(1992)[14]针对σ收敛和β收敛的研究方法，沿用原检验方程的基本公式并将其中的经济指标替换为创新指标，并借鉴张传勇等(2017)[15]研究，设定如下估计模型：

(1/T)(InTIi，t/InTIi，t-T)=a-In(TIi，t-T)×(1/T)(1-e-ρT)+Z

(1)

上式(1)中，InTIi，t为i地区t年的创新水平，InTIit-T为i区域在间隔T期起始年份的创新水平，考虑到数字经济处于发展初期，可观测时间段较短，本文借鉴郑万腾等(2021)[16]做法，将T值设为1，考察InTIit/InTIit-T即为技术创新增长率；收敛系数为1-e-ρT，即ρ >0则存在区域技术创新收敛，若 ρ<0表明存在区域技术创新发散；Z为可能影响创新水平的若干控制变量。

在上式(1)基础上，构建如下估计模型进行实证分析：

In(TIi，t/TIi，t-1)=β0+β1In(TIi，t-1)+β2In(DEi，t-1)+β3Zi，t-1+μi+εi，t

(2)

上式(2)中，TIi，t-1表示滞后一期区域技术创新水平；若β1<0，则表明区域技术创新呈现收敛趋势。TIi，t/TIi，t-1表示区域技术创新同比增长率；DEi，t-1表示滞后一期数字经济水平，若β2>0，则表明数字经济促进区域技术创新增长率提升，有助于落后地区赶超领先地区，进而推动区域技术创新呈现收敛趋势；Zi，t-1表示滞后一期的控制变量，μi为个体固定效应，εi，t为随机扰动项。

(二)变量选取

1.被解释变量

技术创新(TI)主要通过地区技术创新专利情况进行衡量。考虑到授权审批周期较长、环节较多，可能低估区域技术创新水平，因此，采用发明专利、实用新型专利和外观设计专利的申请总量作为地区技术创新水平的衡量指标。为进一步考察区域技术创新的规模和质量，参照孔东民等(2017)[17]做法，区域技术创新规模(TIN)以实用新型专利和外观设计专利申请总量指标，区域技术创新质量(TIQ)以发明专利申请量衡量，从整体水平、规模和质量全面考察区域技术创新。

2.解释变量

数字经济(DE)涉及数字技术应用、数字基础设施等多个方面，其规模和发展情况主要通过构建数字经济指标体系进行统计和测度。本文重点关注数字经济的应用发展情况，综合数字经济指标的准确性和可获得性，参考赵涛等(2020)[18]做法，采用百人中互联网宽带接入用户数、人均电信业务总量和百人中移动电话用户数、计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重、中国数字普惠金融指数五个指标作为子指标，并通过熵值法构建数字经济发展指数衡量各地市数字经济发展水平。

3.控制变量

为全面分析数字经济在区域创新中发挥的作用，基于已有文献，本文控制了以下可能会对区域创新存在影响的变量：(1)金融水平(FIN)：以年末金融机构存、贷款余额总和与区域GDP比值衡量；(2)城镇化率(URB)：以城镇常住人口占总人口比值衡量；(3)政府支持(GOV)：以政府财政支出中科技支出所占比重衡量；(4)人力资本(HC)：以普通高等学校在校学生数与常住人口的比值衡量；(5)经济水平(PGDP)：以人均国内生产总值衡量。

(三)数据来源和描述性统计

综合数字经济数据的准确性和可获得性，数据样本区间为2011-2019年，删除了若干存在缺失的地级市数据，最终样本包括全国281个地级市，研究数据来自于《中国城市统计年鉴》、北京大学数字金融研究中心发布的《北京大学数字普惠金融指数》、CNRDS等。主要变量描述性统计见表1。

表1 主要变量描述性统计

四、实证分析

(一)基准回归分析

表2报告了数字经济对区域创新影响的基准回归结果，本文采用固定效应模型解决城市本身特征可能会对创新水平产生影响而导致的遗漏变量问题，其中，不考虑控制变量下，数字经济对技术创新水平、技术创新质量和技术创新数量的回归结果见模型(1)(3)(5)；考虑控制变量以及控制固定效应下，数字经济对技术创新水平、技术创新质量和技术创新数量的回归结果见模型(2)(4)(6)。回归结果表明：模型(1)(3)(5)中，滞后一期的区域技术创新水平、技术创新质量和技术创新数量系数显著为负，表明区域创新水平呈现收敛；滞后一期的数字经济回归系数在1%的置信水平上显著为正，表明数字经济能够驱动区域创新水平收敛，并包括技术创新质量和数量两个方面。从加入控制变量的模型(2)(4)(6)来看，滞后一期的区域技术创新水平、技术创新质量和技术创新数量系数虽然有所下降，但仍旧显著为负，表明区域创新水平呈现收敛；滞后一期的数字经济回归系数仍旧显著为负正，表明数字经济从技术创新质量和数量两个方面能够驱动区域创新水平收敛。控制变量中，金融水平、城镇化水平对区域创新收敛显著为正，表明金融越发达、城镇化水平越高，越有利于区域创新增长率提升；政府支持对区域创新收敛显著为负，表明政府科技支出越高，越不利于区域创新增长率提升，并会拉大区域创新差距。经济水平、人力资本对区域创新增长率影响整体不显著。

表2 基准回归结果

(二)稳健性检验

1.替换被解释变量

为检验基准回归结果的稳健性，替换技术创新解释变量，构建以0.5、0.3、0.2权重计算发明专利、实用新型专利、外观设计专利的申请数并加总的指标(TIM)衡量地区技术创新水平。回归结果见表3第(1)列示，在表3第(1)列中，滞后一期的区域技术创新系数在1%的水平上显著为负，滞后一期的数字经济系数在1%的水平上显著为正，表明数字经济可以促进区域技术创新收敛，与基准回归结果一致，上文研究结果具有稳健性。

表3 稳健性检验

2.工具变量法

为避免方程中存在遗漏变量和测量误差所造成的内生性问题，以各地级市1984年的邮电业务历史数据和移动电话普及率作为数字经济双工具变量，该工具变量能够反映区域数字经济发展基础水平，具有一定可靠性。回归结果见表3第(2)(3)(4)列示，滞后一期的区域技术创新系数显著为负，滞后一期的数字经济系数通过1%的显著性检验并系数为正，表明数字经济可以促进区域技术创新收敛，与基准回归结果一致，上文研究结果具有稳健性。

(三)异质性检验

考虑到东中西部各地区资源要素禀赋、产业基础水平、经济发展水平差距较大，数字经济驱动区域技术创新收敛作用效应可能具有区域异质性。故将城市按照东中西部划分进行异质性检验，其中东部共97个城市，中部共80个城市，西部104个城市。回归结果见表4(1)(2)(3)，滞后一期的区域技术创新系数在1%的水平上显著为负，表明区域创新在东中西地区均呈现收敛趋势。其中，东部地区滞后一期的数字经济不显著，表明东部地区数字经济发展不能够促进区域创新水平收敛；而中西部地区滞后一期的数字经济系数在1%的水平上显著为正，表明在中西部地区，数字经济发展能够促进区域技术创新收敛。因此，数字经济促进区域技术创新收敛具有区域异质性，其驱动作用主要存在于区域创新水平相对落后的中西部地区。

表4 异质性检验

五、结论及建议

综上，本文选取2011—2019年281个城市面板数据，考察中国数字经济发展对区域技术创新的影响。研究结果表明：第一，区域技术创新从质量和数量两方面都存在明显的绝对β收敛。第二，数字经济能够促进区域技术创新数量收敛和区域技术创新质量收敛，且通过改变指标选取、工具变量法等一系列检验发现，数字经济促进区域技术创新收敛具有稳健性。第三，数字经济促进区域技术创新收敛具有区域异质性，其驱动作用主要存在于区域创新水平相对落后的中西部地区。依据结论，提出以下建议：

第一，加快数字经济发展，完善基础设施建设。加快发展数字经济、数字贸易，构建全面、安全可靠的新型信息通信网络，加快布局人工智能、物联网等信息基础设施，构建工业互联网数据中心、大数据中心等数字化平台，并着力推动传统基础设施数字化、智能化建设和改造，为数字经济发展破除要素流动壁垒、优化资源配置夯实基础。加大对中西部地区数字经济发展的政策倾斜和资金支持力度，以进一步消除数字鸿沟，赋予落后地区技术创新新动能，进而均衡区域发展。

第二，因地制宜推动数字经济与实体经济深度融合。加快数字技术产业化发展，围绕数字领域未来发展方向布局数字产业，吸纳创新性人才，着力突破关键技术瓶颈，实现“换道超车”；以数字经济引领产业发展，重构现代产业体系。聚焦传统产业数字化转型升级，深刻认识我国东中西部各地区资源要素禀赋、产业基础水平、经济发展水平差距，充分结合地方发展目标和产业基础，有序推动生产数字化、工业自动化，提升生产效率、创新研发效率。

第三，优化数字经济发展环境，畅通要素自由流动渠道。加快数据要素与劳动力要素、资本要素深度融合发展，打破要素流动地理空间限制和路径依赖，引导要素资源充分流动，助力区域间创新创业机会均等化。进一步完善数字经济发展中的政策措施及服务监督，优化数字公共服务、数字竞争、数字安全保障，为数字经济发展营造良好环境。