馬 琳
(南通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,江蘇南通 226000)
在國際經(jīng)濟(jì)環(huán)境日益復(fù)雜嚴(yán)峻的背景下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新型的經(jīng)濟(jì)形態(tài)持續(xù)保持高速增長,在國民經(jīng)濟(jì)中的地位不斷上升,成為了驅(qū)動我國經(jīng)濟(jì)增長的核心、關(guān)鍵力量。2021年3月,第十三屆全國人大四次會議通過的《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出,要加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用,促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為一種知識技術(shù)密集、高附加值、創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè),是國家衡量綜合實(shí)力的重要指標(biāo),也是我國推動科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的核心力量。與此同時,數(shù)字技術(shù)的普及為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了機(jī)遇?;诖?,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新形勢下,研究中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)能否借此提升創(chuàng)新效率具有很強(qiáng)的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
隨著社會進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代,人類的生產(chǎn)和生活方式都發(fā)生了巨大的變革,學(xué)者們紛紛開始關(guān)注和研究其發(fā)展現(xiàn)狀和影響。郭家堂、駱品亮(2016)認(rèn)為,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使信息廣泛快速傳播,通過提升經(jīng)濟(jì)個體的信息資源積累,促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)社會的技術(shù)進(jìn)步。Basu 和Fernald發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了傳統(tǒng)的商業(yè)模式,減少了信息不完全的問題,使資源配置流向升級。荊文君和孫寶文(2019)認(rèn)為,互聯(lián)網(wǎng)的外部效應(yīng)形成的規(guī)模經(jīng)濟(jì),提高了資源配置效率,優(yōu)化了生產(chǎn)要素投入,進(jìn)而推動了經(jīng)濟(jì)增長。Clarke 等(2015)認(rèn)為,互聯(lián)網(wǎng)的使用頻率對發(fā)展中國家的中小企業(yè)的生產(chǎn)率有著顯著的積極影響。
通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),學(xué)者們對數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)活動中的創(chuàng)新的影響也進(jìn)行了研究。韓先鋒和惠寧等(2014)利用工業(yè)部門行業(yè)面板數(shù)據(jù),實(shí)證分析信息化與技術(shù)創(chuàng)新效率的傳導(dǎo)機(jī)制,認(rèn)為信息技術(shù)的溢出效應(yīng)促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。楊德明和劉泳文(2017)認(rèn)為,互聯(lián)網(wǎng)通過匯聚的創(chuàng)新資源,可以使創(chuàng)新個體借助平臺更好進(jìn)行交流,低邊際成本也會促進(jìn)企業(yè)增加研發(fā)投入,提高企業(yè)整體的創(chuàng)新能力。王金杰和郭樹龍(2018)認(rèn)為,互聯(lián)網(wǎng)不僅能使創(chuàng)新資源聚集,還會使企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)開放式思維的引導(dǎo)下,將內(nèi)部能力與外部信息資源整合起來,從而提高企業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新能力。在數(shù)字化的環(huán)境下,企業(yè)可能比消費(fèi)者更了解對產(chǎn)品的需求。陳劍和黃朔等(2020)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)提高了企業(yè)對消費(fèi)者的需求預(yù)測能力,數(shù)字化技術(shù)也能使企業(yè)設(shè)計出更符合消費(fèi)需求的產(chǎn)品,而這些都將帶來企業(yè)在運(yùn)營管理上的創(chuàng)新。張驍和吳琴等(2018)通過構(gòu)建跨界顛覆的理論模型,分析在互聯(lián)網(wǎng)時代下組織利用跨界開展新業(yè)務(wù),顛覆原有價值創(chuàng)造模式的演化邏輯。數(shù)字化同樣能激發(fā)企業(yè)利用數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)新的動力。林琳和陳萬明(2018)發(fā)現(xiàn),在互聯(lián)網(wǎng)的背景下,企業(yè)與用戶之間的互動性加強(qiáng),通過反復(fù)試錯,迅速得到用戶反饋信息,有利于企業(yè)不斷適應(yīng)外部環(huán)境,規(guī)避創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶來的風(fēng)險。王可和李連燕(2018)從制造業(yè)視角出發(fā),發(fā)現(xiàn)信息的流動與共享會促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新行為和供應(yīng)鏈的協(xié)同效應(yīng),同時互聯(lián)網(wǎng)也簡化了企業(yè)的銷售和營銷流程。
綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及其對創(chuàng)新的影響從不同的角度進(jìn)行了研究,但從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的視角出發(fā),研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于不同地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響還較為鮮見。因此,本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象,利用三階段DEA 與Tobit 模型相結(jié)合的方法,實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響。
三階段DEA 模型將決策單元都調(diào)整到相同的外部環(huán)境,剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對效率值的影響,與經(jīng)典DEA 模型相比,得到的效率值更能客觀、準(zhǔn)確地反映各決策單元的真實(shí)情況。本文利用該方法測度各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率,具體的研究步驟不再過多贅述。
本文參考國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究,選擇的投入變量為研發(fā)活動人員折合全時當(dāng)量、研發(fā)經(jīng)費(fèi)存量。產(chǎn)出變量為新產(chǎn)品的銷售收入、專利申請數(shù)。環(huán)境變量是指對效率會產(chǎn)生影響,但不受樣本主觀控制,且短時間內(nèi)不會發(fā)生改變的變量。本文選取的環(huán)境變量包括:(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。選取人均GDP 作為衡量地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。(2)財政支出。選取各地區(qū)科學(xué)技術(shù)支出占財政支出的比例來衡量各地區(qū)政府對科研活動的支持力度。(3)研發(fā)環(huán)境。選取各地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)來衡量。(4)開放程度。選擇地區(qū)進(jìn)出口總額占地方GDP 的比例來衡量??紤]數(shù)據(jù)的完整性和可得性,本文選取2011—2018年28個省、市、區(qū)為樣本(西藏、新疆、青海等省份由于數(shù)據(jù)缺失較多,予以舍棄),數(shù)據(jù)來于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒。對個別缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)全。由于產(chǎn)品從研發(fā)到投入使用需要一定的周期,故設(shè)置創(chuàng)新投入產(chǎn)出的滯后期為一年。同時,為了消除價格因素的影響,以2011年為基期對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行平減處理。
運(yùn)用DEAP2.1 軟件對28個省、市、區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測算,然后將得到的人力投入松弛變量、經(jīng)費(fèi)投入松弛變量分別作為被解釋變量,以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財政支出、研發(fā)環(huán)境和開放程度為解釋變量,建立SFA 回歸模型,運(yùn)用Frontier4.1 軟件計算得到調(diào)整后的投入變量。利用調(diào)整后的投入變量和初始的產(chǎn)出變量計算各地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率值。表1 為SFA 模型的回歸結(jié)果。從表1 中可以看出,模型的單邊似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計量通過了1%檢驗(yàn),拒絕原假設(shè),表明運(yùn)用SFA模型進(jìn)行回歸是有必要的。此外,研發(fā)人員投入松弛變量和經(jīng)費(fèi)投入松弛變量所對應(yīng)的和值均通過了1%顯著性檢驗(yàn),表明與隨機(jī)誤差項(xiàng)相比,環(huán)境因素對投入松弛值的影響更為明顯。同時可以看出,環(huán)境變量的待估計系數(shù)通過了顯著性檢驗(yàn),表明環(huán)境因素對人力投入松弛和資本投入松弛具有顯著影響,所以利用SFA 模型消除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響是合理的。
第三階段測算結(jié)果與第一階段測算結(jié)果存在明顯的差異。在投入變量調(diào)整后,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綜合效率均值為0.360,下降了0.111,降幅達(dá)到23.57%;調(diào)整后的純技術(shù)效率均值為0.804,上升了0.028,上升幅度達(dá)到40.56%。高水平的純技術(shù)效率表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)利用效率水平較高,說明近年來國家對技術(shù)創(chuàng)新的重視取得了一定的成果。調(diào)整后的規(guī)模效率均值為0.430,下降了0.416,降幅達(dá)到49.17%。與第一階段測算結(jié)果相比,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率均值、規(guī)模效率均值都有明顯下降,而純技術(shù)效率均值明顯提升。這說明規(guī)模效率低下是造成高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率低下的主要原因。此外,各地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率水平差距較大。
表1 SFA 模型回歸結(jié)果
梳理相關(guān)文獻(xiàn),本文借鑒趙濤等(2020)的研究思路,同時考慮到智能物流也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的新型產(chǎn)業(yè),與大數(shù)據(jù)、人工智能、5G 等數(shù)字技術(shù)結(jié)合得較為緊密,所以將其也納入到指標(biāo)體系中,并采用以下6個指標(biāo)對地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測度:每百人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、每百人移動電話用戶數(shù)、計算機(jī)服務(wù)和軟件從業(yè)人員占比、人均電信業(yè)務(wù)總量、中國數(shù)字普惠金融指數(shù)和快遞業(yè)務(wù)收入。出于對相關(guān)變量的降維考慮,將以上6個指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,利用SPSS 軟件進(jìn)行主成分分析,得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。本文選取的控制變量為:(1)政府支持。采用政府資金投入占R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的比例來衡量政府支持力度。(2)教育水平。選取普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)衡量一個地區(qū)的教育水平。(3)外資支持。選取外商直接投資實(shí)際利用額占地方GDP 的比例來衡量。(4)金融發(fā)展。選取各地區(qū)銀行年末存貸款余額占地方GDP 的比例來衡量金融發(fā)展規(guī)模。
為了進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對我國28個省份的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響,選取適用于被解釋變量受限的Tobit 模型,以三階段DEA 模型測算出的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率為被解釋變量。以上述影響因素為解釋變量進(jìn)行回歸分析,分析結(jié)果如表2。
表2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率Tobit模型回歸結(jié)果
數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與綜合效率呈顯著正相關(guān),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)每提高1%,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合效率提高0.113%。說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高能顯著促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升?;ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展提高了信息傳遞的深度和廣度,打破了傳統(tǒng)的時空界限;信息透明度的提高降低了企業(yè)搜尋信息的成本,能夠精確識別用戶的需求,進(jìn)一步提高了創(chuàng)新質(zhì)量。此外,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合,方便利用數(shù)據(jù)要素的低成本特性產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),最終提升產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力。政府支持力度與綜合效率呈負(fù)相關(guān),說明政府的研發(fā)經(jīng)費(fèi)資金存在投入過多導(dǎo)致浪費(fèi)的現(xiàn)象,可能是資源沒有得到合理的配置。教育水平與綜合效率呈正相關(guān),說明教育水平的提升能顯著提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。外商投資與綜合效率呈顯著正相關(guān),可能是由于外商投資的技術(shù)外溢效應(yīng)為企業(yè)創(chuàng)新提供了良好的環(huán)境。金融發(fā)展水平與綜合效率呈顯著正相關(guān),說明金融機(jī)構(gòu)貸款對于創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展的全過程起著強(qiáng)大的支撐作用,創(chuàng)新研發(fā)需要大量的資金,高質(zhì)量的金融環(huán)境可以擴(kuò)寬企業(yè)的融資渠道。
本文研究了2011—2018年各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響。研究結(jié)果說明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率有顯著的正向影響。因此,地區(qū)政府應(yīng)注重加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),根據(jù)實(shí)際情況實(shí)行不同的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略,利用創(chuàng)新研發(fā)成果推動生產(chǎn)率的提升。