蘇 楠，宋來勝

（湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，武漢 430205）

一、引言

中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展引領(lǐng)“技術(shù)賦權(quán)”時(shí)代來臨，數(shù)字要素已經(jīng)成為助推我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的新動(dòng)力，并帶領(lǐng)經(jīng)濟(jì)向更加綠色智慧的方向發(fā)展?！稊?shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是構(gòu)筑我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的有力支點(diǎn)，是推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的引擎。中國(guó)信息通信研究院預(yù)測(cè)，2025年數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模將突破60萬億元，并達(dá)到3.5左右的高投入產(chǎn)出比。數(shù)字經(jīng)濟(jì)相對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在數(shù)據(jù)產(chǎn)生、信息擴(kuò)散和交易成本等方面具備天然優(yōu)勢(shì)，對(duì)推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和加速科技創(chuàng)新具有重要意義。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響地區(qū)創(chuàng)新的程度有多大，作用機(jī)制體現(xiàn)在哪些方面，是當(dāng)前學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。自熊彼特提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展來自創(chuàng)新，其以創(chuàng)造性破壞為主要?jiǎng)恿Φ挠^點(diǎn)后，Romer（1986）等學(xué)者提出內(nèi)生增長(zhǎng)理論，將知識(shí)要素加入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的分析框架，進(jìn)一步認(rèn)為創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)源動(dòng)力[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為信息技術(shù)和知識(shí)資本的組合升華，其明顯的知識(shí)信息技術(shù)屬性對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力的作用機(jī)制，還需進(jìn)一步從理論與實(shí)證方面進(jìn)行分析驗(yàn)證。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新能力影響的研究主要集中在四方面：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有的廣度和深度雙重特征，尤其通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化擴(kuò)展，形成與其他產(chǎn)業(yè)高度融合，企業(yè)創(chuàng)新要面臨復(fù)雜的業(yè)務(wù)生態(tài)場(chǎng)景，數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用能夠提供有力的支撐作用；二是從成本效率的角度，認(rèn)為邊際成本遞減的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)屬性降低了創(chuàng)新投入成本，獲得廣泛應(yīng)用的大數(shù)據(jù)這類數(shù)字技術(shù)大幅度降低了企業(yè)研發(fā)過程中的不確定性，并且節(jié)省了企業(yè)獲取創(chuàng)新資源的時(shí)間，對(duì)于企業(yè)突破性創(chuàng)新有巨大促進(jìn)作用；三是從信息擴(kuò)散速度和范圍的角度，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)突破了物理空間的約束，創(chuàng)新資源也表現(xiàn)出新的集聚特點(diǎn)，對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力具有正向影響；四是從地區(qū)發(fā)展的角度，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在區(qū)域異質(zhì)性，落后地區(qū)可以利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)追趕，縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)創(chuàng)新能力的差距。

因此深入研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力的影響機(jī)制，其是否會(huì)擴(kuò)大創(chuàng)新能力差距，對(duì)政府制定并實(shí)施推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效政策具有重要意義。本文以2000－2021 年我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)作為分析樣本，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)的知識(shí)信息技術(shù)屬性為切入點(diǎn)，探討其對(duì)我國(guó)創(chuàng)新的內(nèi)在影響機(jī)理，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間特征。考慮到可能存在空間異質(zhì)性、作用滯后性和空間自相關(guān)性等問題，本文采用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析，來說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)創(chuàng)新的空間效應(yīng)，分析兩者的外溢特征和空間異質(zhì)性，為相關(guān)研究提供參考和理論支持。

二、數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力的作用機(jī)制

2016年，《二十國(guó)集團(tuán)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一概念進(jìn)行界定：“以數(shù)字化信息和知識(shí)為關(guān)鍵要素、將信息網(wǎng)絡(luò)作為介質(zhì)、運(yùn)用信息通信技術(shù)手段來提高效率、促使經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級(jí)的相關(guān)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)”，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的屬性除了具有網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、信息經(jīng)濟(jì)特征以外，還具備要素、載體和創(chuàng)新的屬性，改變了經(jīng)濟(jì)社會(huì)形態(tài)和空間結(jié)構(gòu)，公共性和高滲透性使數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以輕易與其他要素結(jié)合，促進(jìn)內(nèi)生性創(chuàng)新出現(xiàn)。

（一）降低創(chuàng)新成本，整合創(chuàng)新資源，促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新

數(shù)字作為一種新型生產(chǎn)要素，具有非競(jìng)爭(zhēng)性和極強(qiáng)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性。同一數(shù)據(jù)隨著使用人數(shù)增加成本會(huì)不斷下降，數(shù)據(jù)利用率越高，對(duì)地區(qū)創(chuàng)新帶來的邊際收益越高。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的普及能夠有效降低企業(yè)間溝通成本，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化融合范圍和速度的提升會(huì)促使地區(qū)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系通暢，創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中異質(zhì)性專業(yè)知識(shí)的集成會(huì)刺激知識(shí)創(chuàng)造和共享[2]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種技術(shù)手段，在信息采集、擴(kuò)散和數(shù)據(jù)處理方面所先天具有的成本遞減優(yōu)勢(shì)，能夠有效解決企業(yè)創(chuàng)新過程中研發(fā)要素供需兩端矛盾，研發(fā)難度的降低會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品出現(xiàn)[3]。信息技術(shù)和其他產(chǎn)業(yè)有效整合就是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級(jí)過程，作為具備高科技特征的生產(chǎn)要素，能夠?yàn)閯趧?dòng)、資本等傳統(tǒng)要素賦能，其結(jié)果就是在深度融合中帶來網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，以及由此引發(fā)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)，這能使創(chuàng)新資源在更大范圍重新配置。

（二）變革創(chuàng)新組織關(guān)系，提高企業(yè)創(chuàng)新效率，創(chuàng)新環(huán)境更加開放

從商業(yè)組織管理角度看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了創(chuàng)新組織關(guān)系，大幅度減少中間管理環(huán)節(jié)，讓創(chuàng)新主體之間更易于溝通，降低了交易成本[4]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)格局，消費(fèi)者在各類電子商務(wù)平臺(tái)可以輕易獲取產(chǎn)品相關(guān)信息，諸如產(chǎn)品價(jià)格、購(gòu)物評(píng)價(jià)、性能等，無阻礙的信息傳遞解決了信息不對(duì)稱等問題，消費(fèi)者選擇范圍的優(yōu)化在客觀上加劇了企業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)，供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)以客戶需求為導(dǎo)向，企業(yè)為提高議價(jià)能力需要加大研發(fā)新產(chǎn)品力度，變革商業(yè)組織和管理模式，通過不斷創(chuàng)新去努力適應(yīng)和開拓市場(chǎng)[5]。從創(chuàng)新系統(tǒng)角度，信息網(wǎng)絡(luò)普及使得創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)具有更大開放度，優(yōu)良的創(chuàng)新環(huán)境、便捷的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、完善的產(chǎn)業(yè)配套更容易吸引創(chuàng)新資源出現(xiàn)集聚現(xiàn)象。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)降低了企業(yè)生產(chǎn)要素的跨地區(qū)流動(dòng)難度，促進(jìn)各地區(qū)加大數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投入，營(yíng)造更加合理的政策環(huán)境，吸引研發(fā)機(jī)構(gòu)、高校、高科技企業(yè)等創(chuàng)新資源集聚，共同推動(dòng)本地區(qū)創(chuàng)新能力的提升，出現(xiàn)正向良性機(jī)制。

基于以上兩點(diǎn)分析，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新績(jī)效有顯著正向促進(jìn)作用。

（三）打破地理距離約束，具有空間溢出效應(yīng)，帶動(dòng)鄰近地區(qū)創(chuàng)新

Castells（1999）認(rèn)為信息流和資本流編織的無形流空間結(jié)構(gòu)超越物理實(shí)體約束，具備更強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、控制和管理能力的城市更容易吸引“流”，從而形成空間集聚，改變傳統(tǒng)的區(qū)域空間組織方式[6]。數(shù)據(jù)資源要素有別于其他類型的生產(chǎn)要素，存在顯著地理空間外溢效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心基礎(chǔ)來自知識(shí)和信息要素，知識(shí)信息的地理空間擴(kuò)散具有明顯的低成本和高速度特點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一流動(dòng)屬性基本上會(huì)克服距離限制，不僅提高當(dāng)?shù)貏?chuàng)新能力，而且對(duì)鄰近地區(qū)亦有積極作用，在東部地區(qū)這種空間外溢作用體現(xiàn)特別顯著[7]。在一定程度上共享數(shù)據(jù)可以節(jié)約創(chuàng)新資源，提升數(shù)據(jù)要素的利用率，鄰近地區(qū)的創(chuàng)新主體存在更多相互交流合作機(jī)會(huì)，增加跨地區(qū)模仿和學(xué)習(xí)活動(dòng)的途徑，因此數(shù)據(jù)資源流動(dòng)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力有明確的促進(jìn)作用。已有研究結(jié)果證實(shí)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于改進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新效率，表現(xiàn)出明顯的創(chuàng)新溢出效應(yīng)[8]。所以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)打破時(shí)空障礙，遠(yuǎn)距離輻射能力重塑空間組織結(jié)構(gòu)，促使創(chuàng)新資源匯聚形成多層級(jí)的研發(fā)創(chuàng)新中心，創(chuàng)新主體可以高效便捷實(shí)現(xiàn)跨地區(qū)重組資本、人員、數(shù)據(jù)技術(shù)等生產(chǎn)要素?；诖?，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過空間溢出作用對(duì)鄰近地區(qū)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生影響。

（四）利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)，拓展創(chuàng)新模式，緩解創(chuàng)新能力的地區(qū)差異

東部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施起步早，目前建設(shè)已經(jīng)相當(dāng)完善，是我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展高地，在資金、人才方面對(duì)創(chuàng)新起到很好的促進(jìn)作用，且對(duì)鄰近地區(qū)具有較強(qiáng)的輻射效應(yīng)和帶動(dòng)作用。中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)羸弱，數(shù)字技術(shù)方面的創(chuàng)新水平比較落后，輻射帶動(dòng)能力有限，數(shù)字經(jīng)濟(jì)僅對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新存在數(shù)字賦能，對(duì)鄰近地區(qū)難以發(fā)揮支撐作用。我國(guó)東部11省份、中部10省份、西部10省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于高、中、低三個(gè)階梯發(fā)展等級(jí)，2020年東部地區(qū)多數(shù)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模高達(dá)10000億元，中西部地區(qū)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模普遍不到5000 億元[9]。這是因?yàn)橹形鞑康貐^(qū)企業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)具備的知識(shí)和技術(shù)資源比較短缺，如果可以通過直接學(xué)習(xí)、引進(jìn)成熟技術(shù)和創(chuàng)新模式，利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)避免走彎路，實(shí)現(xiàn)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的追趕，或許是完成“彎道超車”的一個(gè)新引擎[10]?；诖?，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠緩解創(chuàng)新能力的地區(qū)差異。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

本文構(gòu)建兩個(gè)回歸模型：基準(zhǔn)回歸模型（1）和空間計(jì)量模型（2），用以分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)地區(qū)創(chuàng)新的影響。

基準(zhǔn)回歸模型（1）中，被解釋變量Innoit代表地區(qū)創(chuàng)新，核心解釋變量Digit為數(shù)字經(jīng)濟(jì)，Zit為控制變量。μi、νt、εit分別為個(gè)體異質(zhì)性因素、隨時(shí)間變化因素和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

式（2）中，W為空間權(quán)重矩陣，包括鄰接空間權(quán)重矩陣W1（當(dāng)i省份與j省份相鄰時(shí)，權(quán)重取值為1，否則為0）、距離空間權(quán)重矩陣W2（基于空間單元距離平方的倒數(shù)）、經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣W3（區(qū)域人均GDP差值的倒數(shù)），其他變量與基準(zhǔn)回歸模型（1）一致。

（二）變量測(cè)度與說明

被解釋變量：地區(qū)創(chuàng)新（Inno）?，F(xiàn)有研究主要采用專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)、注冊(cè)商標(biāo)數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入這類指標(biāo)，考慮到專利數(shù)量比較直觀、容易量化，本文選擇專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)代表地區(qū)創(chuàng)新能力[11]。

核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)（Dig）。由于目前沒有權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的省級(jí)層面測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了一些構(gòu)建指標(biāo)的思路。本文借鑒劉新智等（2022）的方法[12]，以互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展為核心，加上數(shù)字交易構(gòu)建指標(biāo)反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。按數(shù)據(jù)可獲取性，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展由寬帶普及率、相關(guān)從業(yè)人數(shù)、通信業(yè)務(wù)量、手機(jī)普及率四個(gè)維度構(gòu)建；數(shù)字交易指標(biāo)由中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)表示，用主成分分析法將以上5個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化再降維處理，最后得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Dig。具體設(shè)定如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

控制變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Chy），該指標(biāo)越高對(duì)應(yīng)的創(chuàng)新活動(dòng)就活躍，本文用第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表示；金融發(fā)展（Fin）影響到企業(yè)等創(chuàng)新主體獲得資金貸款水平，采用金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP 的比重表示；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Pergdp）反映地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)環(huán)境狀況，該指標(biāo)越大對(duì)創(chuàng)新有正向影響，用人均GDP表示；對(duì)外開放度（Open）衡量外部資金、技術(shù)知識(shí)引入情況，多數(shù)研究認(rèn)為對(duì)地區(qū)創(chuàng)新有正反雙重影響，本文用當(dāng)年匯率換算后實(shí)際利用外資占GDP的比重表示；政府科技支出（Gov）是政府為支持基礎(chǔ)研究、攻克關(guān)鍵技術(shù)的資金，用財(cái)政科技支出占財(cái)政總支出的比重表示；人力資本（Sch）代表地區(qū)科技潛力，用每萬人在校大學(xué)生數(shù)來表示。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。按照可獲得數(shù)據(jù)，本文以2000－2021年我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)作為分析樣本，數(shù)據(jù)主要來源于2001－2022年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)加工處理所得（剔除港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)）。

表2 變量的統(tǒng)計(jì)描述

（三）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

1.全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

為說明主要規(guī)律，表3選取了我國(guó)2009－2021年的創(chuàng)新（專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)）莫蘭（Moran）指數(shù)，數(shù)值均位于0.07～0.24之間，2009－2021年P(guān)值均小于0.05，集聚特征比較明顯，存在正向空間自相關(guān)性，只不過集聚程度表現(xiàn)為2009－2011年上升而2011－2021年下降的時(shí)間差異性特征，其中可能的原因是中西部地區(qū)的某些省份由于追趕效應(yīng)，從而使得創(chuàng)新的集聚程度在這些省份得到了提高。

表3 2009－2021年的Moran指數(shù)

2.局部空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

本文根據(jù)崔慶安等（2018）的方法[13]，圖1和圖2分別為全國(guó)技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)莫蘭指數(shù)散點(diǎn)分布圖。圖1中2021年莫蘭指數(shù)為0.098（t 值為1.86，在10%水平上顯著），大于0，上海、福建、安徽、山東、浙江、江蘇處于第一象限，意味著具有空間正相關(guān)關(guān)系，且呈現(xiàn)高創(chuàng)新-高集聚特征，即本省份為高創(chuàng)新地區(qū)，鄰近省份也是高創(chuàng)新地區(qū)；河南、湖北、四川、北京、廣東處于第二象限，具有空間負(fù)相關(guān)關(guān)系，呈現(xiàn)高創(chuàng)新-低集聚特征；位于第四象限的江西、廣西、湖南、海南，存在空間負(fù)相關(guān)；其他16個(gè)省份處于第三象限，呈現(xiàn)低創(chuàng)新-低集聚特征，也具備較強(qiáng)空間正相關(guān)關(guān)系。大約2/3 的省份分布在第一、三象限，這表明存在空間正自相關(guān)。呈現(xiàn)高創(chuàng)新-高集聚特征的省份主要集中在長(zhǎng)三角沿海地區(qū)；東北、西部地區(qū)表現(xiàn)為低創(chuàng)新-低集聚，這些地區(qū)由于創(chuàng)新資源相對(duì)缺乏造成創(chuàng)新績(jī)效不強(qiáng)，所以我國(guó)各省份創(chuàng)新能力總體表現(xiàn)為東-中-西梯度降低的分布特征。2009年和2021年對(duì)比，部分省份（河南、湖北、安徽）的創(chuàng)新集聚程度有一定提高。

圖1 2009年、2021年全國(guó)技術(shù)創(chuàng)新Moran指數(shù)散點(diǎn)分布圖

圖2 2009年、2021年全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)Moran指數(shù)散點(diǎn)分布圖

圖2中2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)局部莫蘭指數(shù)為0.284（t值是2.7，在1%水平上顯著），這說明全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在集聚特征：上海、黑龍江等10省份在第一象限，具有空間正相關(guān)性，也就是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)-高集聚特征（本省份為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，鄰近省份也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)）；位于第三象限的福建、安徽等13省份具有數(shù)字經(jīng)濟(jì)落后-低集聚特征，也具備較強(qiáng)空間正相關(guān)。對(duì)全國(guó)技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)分布狀況進(jìn)行對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，東北（例如黑龍江和吉林）、西部地區(qū)（寧夏、內(nèi)蒙古、甘肅、青海）創(chuàng)新績(jī)效排位比較落后，但是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度非?？欤呀?jīng)趕超了部分東部（如山東、廣東、福建）和中部地區(qū)（如江西、湖北、湖南、河南）。2009年和2021年對(duì)比可以看出部分省份（上海、陜西、黑龍江、內(nèi)蒙古、青海、甘肅、寧夏、吉林）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的集聚程度有提高。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）實(shí)證分析

本文實(shí)證結(jié)果見表4，主要通過構(gòu)造基準(zhǔn)回歸的固定效應(yīng)模型（1）、鄰接矩陣的空間杜賓雙向固定效應(yīng)模型（2）、距離矩陣的空間杜賓隨機(jī)效應(yīng)模型（3）分析，總體來看兩種空間矩陣反映的空間效應(yīng)大致相同。數(shù)字經(jīng)濟(jì)（Dig）的回歸系數(shù)分別為0.2509、0.1022、0.1145，t值分別為2.13、2.26、2.17，均在5%水平上顯著，從整體而言數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)創(chuàng)新之間存在明顯正向關(guān)系，假設(shè)1得到實(shí)證結(jié)果支持。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新影響的實(shí)證回歸結(jié)果

一般空間鄰接矩陣認(rèn)為兩個(gè)相鄰地區(qū)間有相互影響，距離較遠(yuǎn)的不相鄰地區(qū)影響小，但不同地點(diǎn)與中心區(qū)的距離不一致，受到中心區(qū)的輻射影響會(huì)不同。鄰接矩陣模型（2）的W*Dig變量的估計(jì)系數(shù)為0.0896，在5%水平上顯著，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄰近地區(qū)創(chuàng)新存在積極的空間溢出效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)客觀上在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)、人才和金融資本的集聚方面有特殊作用，同時(shí)也能降低創(chuàng)新過程的不確定性，因此對(duì)相鄰地區(qū)有空間溢出影響[14～15]。距離矩陣模型（3）的W*Dig變量的估計(jì)系數(shù)為0.2407，且在5%水平上顯著，這說明本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正向空間溢出效應(yīng)隨距離縮短變得更強(qiáng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)各類生產(chǎn)要素的快速流動(dòng)，同時(shí)便捷的交流也鼓勵(lì)知識(shí)信息共享，這種跨地區(qū)輻射作用推動(dòng)協(xié)同創(chuàng)新[16]，這驗(yàn)證了假設(shè)2。比較兩組模型中Spatial-rho變量發(fā)現(xiàn)，距離矩陣模型（3）的系數(shù)（0.5675）略大于鄰接矩陣模型（2）的系數(shù)（0.4688），這說明本地區(qū)創(chuàng)新對(duì)鄰近地區(qū)存在積極影響，創(chuàng)新存在空間集聚效應(yīng)，盡管數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)知識(shí)擴(kuò)散，但仍然存在空間衰退，本地區(qū)如果能形成優(yōu)良的數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新環(huán)境，將更容易吸引創(chuàng)新資源集聚。

在控制變量中，政府科技支出（Gov）的效應(yīng)為正，并且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明此項(xiàng)支出在推動(dòng)本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)方面起到重要的作用，并且對(duì)鄰近地區(qū)也存在一定的空間溢出效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Pergdp）的系數(shù)為正，且比較顯著，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出存在有利影響，但其空間效應(yīng)交互系數(shù)為負(fù)且顯著，表明對(duì)鄰近地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著負(fù)向作用。金融發(fā)展（Fin）和人力資本（Sch）系數(shù)為正且顯著，表明地區(qū)內(nèi)企業(yè)融資、獲取貸款越容易，將有利于地區(qū)創(chuàng)新能力提高；人力資本對(duì)鄰近地區(qū)的溢出存在負(fù)向影響，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)降低了信息流動(dòng)阻力，讓知識(shí)共享更便捷，但創(chuàng)新資源集聚的地區(qū)對(duì)外輻射比較有限，尤其是科研人員的流動(dòng)并不強(qiáng)，因此體現(xiàn)的空間溢出效應(yīng)不足。而對(duì)外開放度（Open）對(duì)創(chuàng)新的影響在統(tǒng)計(jì)上并不明顯，說明國(guó)內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出主要依賴于人力資源、金融資本和產(chǎn)業(yè)實(shí)力的深度融合，國(guó)外技術(shù)溢出對(duì)我國(guó)的影響可以忽略。

（二）區(qū)域異質(zhì)性分析

考慮到不同地區(qū)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上具有相當(dāng)大的差異，分別估算東部、中部、西部三個(gè)細(xì)分區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)創(chuàng)新的空間效應(yīng)，具體回歸結(jié)果見表5、表6所示。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東部、西部、中部地區(qū)創(chuàng)新影響的實(shí)證回歸結(jié)果

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新影響的異質(zhì)性分析結(jié)果

表5顯示無論是鄰接矩陣還是距離矩陣，各地區(qū)Dig的回歸系數(shù)至少在5%水平上顯著，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東部、西部和中部地區(qū)創(chuàng)新均存在正向影響。

表6回歸結(jié)果顯示，東部地區(qū)，鄰接矩陣中Dig變量直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)、總效應(yīng)的回歸系數(shù)分別為0.1533、0.1626、0.3159，直接效應(yīng)占總效應(yīng)的比重達(dá)到48.52%；距離矩陣中Dig 變量直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)、總效應(yīng)的回歸系數(shù)分別為0.1033、0.1769、0.2803，直接效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為38.87%，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)東部地區(qū)創(chuàng)新的總效應(yīng)以空間溢出效應(yīng)為主。

中西部地區(qū)，鄰接矩陣中Dig變量空間溢出效應(yīng)的回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上均不顯著，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中西部地區(qū)創(chuàng)新的影響全部為直接效應(yīng)，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東部和中西部地區(qū)創(chuàng)新的影響存在區(qū)域差異性，隨著創(chuàng)新資源在東部地區(qū)大量集聚并逐漸輻射，創(chuàng)新產(chǎn)出將會(huì)出現(xiàn)東-中-西部依次遞減的趨勢(shì)，并且差距進(jìn)一步加大，因此假設(shè)3不成立。

（三）效應(yīng)分解

表7 為空間效應(yīng)分解結(jié)果，對(duì)于Dig 變量，表4 模型（2）和（3）中直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)與總效應(yīng)均為正，在5%水平上顯著，且空間溢出效應(yīng)超過直接效應(yīng)；鄰接矩陣空間溢出效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為64.21%，距離矩陣空間溢出效應(yīng)占總效應(yīng)的比重也達(dá)到65.85%，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)地區(qū)創(chuàng)新的影響存在空間外溢效應(yīng)。與以前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式不同，以數(shù)字信息為核心的數(shù)字經(jīng)濟(jì)往往覆蓋面相當(dāng)廣泛，高滲透能力、交融共享特征明顯，能夠打破距離束縛進(jìn)而帶動(dòng)鄰近省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對(duì)其創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生正向空間外溢效應(yīng)。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新影響的空間效應(yīng)分解結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證以上分析結(jié)論是否可靠，本文用相似變量替換模型原有變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文采用各省份當(dāng)年專利申請(qǐng)數(shù)作為地區(qū)創(chuàng)新的替代變量，同樣也對(duì)其加1進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，基于距離矩陣進(jìn)行分析（見表8）。相比表4回歸結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)與替換前的回歸結(jié)果保持一致，其他經(jīng)濟(jì)變量的符號(hào)及其顯著性無明顯變化，表明模型的回歸結(jié)果穩(wěn)健。其次考慮用不同空間權(quán)重矩陣檢驗(yàn)，將空間權(quán)重矩陣更換為經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣。由于前文的實(shí)證分析采用的是鄰接矩陣或者距離矩陣，未充分考慮經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間依存關(guān)系，選取經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣開展穩(wěn)健性檢驗(yàn)。核心解釋變量的符號(hào)、顯著性基本一致，說明本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

表8 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

（五）內(nèi)生性檢驗(yàn)

前文模型建立時(shí)可能會(huì)遺漏影響地區(qū)創(chuàng)新的重要變量，并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)和地區(qū)創(chuàng)新之間可能有互為因果的關(guān)系，因此需要處理內(nèi)生性問題。本文參考劉新智等（2022）的方法[12]，添加創(chuàng)新滯后一期變量，選取SDM模型的動(dòng)態(tài)空間GMM方法基于鄰接矩陣對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。表8中Dig變量的回歸系數(shù)為0.0099，t值為2.10，在5%水平上顯著。創(chuàng)新滯后一期（L1.inno變量）的回歸系數(shù)為0.7338，t值為21.13，在1%水平上顯著。這說明，即使考慮內(nèi)生性問題，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新的積極作用仍然是穩(wěn)健的。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，地方政府借助數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)升級(jí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)起到載體平臺(tái)的作用，加速創(chuàng)新資源匯聚，打造具有國(guó)際影響的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，推動(dòng)地區(qū)創(chuàng)新能力升級(jí)。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文探討了我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力的影響機(jī)理以及空間溢出作用，并以2000－2021年省級(jí)面板數(shù)據(jù)作為分析樣本，通過構(gòu)建省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，利用空間杜賓雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析，得到以下主要結(jié)論：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)地區(qū)創(chuàng)新有顯著的促進(jìn)作用，并通過穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)論仍然成立。（2）基于多種空間權(quán)重矩陣檢驗(yàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新有明顯的空間溢出效應(yīng)，高創(chuàng)新地區(qū)對(duì)距離鄰近地區(qū)存在積極影響。（3）通過異質(zhì)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新能力的影響不同。東部地區(qū)的空間溢出效應(yīng)最強(qiáng)，中西部地區(qū)效應(yīng)不明顯，還處于比較低的水平，而從邊際角度衡量，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新能力存在巨大提升空間。（4）除數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響外，政府科技支出、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融發(fā)展、人力資本等傳統(tǒng)因素仍然對(duì)地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著作用。

基于以上結(jié)論，提出以下政策建議：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是促進(jìn)社會(huì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的重要引擎，應(yīng)繼續(xù)加大力度推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化建設(shè)，尤其對(duì)于中西部地區(qū)更加關(guān)鍵，這些目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)離不開數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括高速網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、智能數(shù)據(jù)處理以及相關(guān)軟件產(chǎn)業(yè)等信息載體，此外相關(guān)領(lǐng)域的法律、監(jiān)管、服務(wù)等制度體系要跟上硬件發(fā)展，完善數(shù)字服務(wù)平臺(tái)、優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理結(jié)構(gòu)。（2）發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有的空間溢出作用，可以通過加強(qiáng)鄰近城市之間的協(xié)同合作，讓城市信息系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)互通互聯(lián)，盡可能降低數(shù)據(jù)使用方面的障礙，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在各類科研機(jī)構(gòu)間共享，推進(jìn)線上線下產(chǎn)業(yè)融合，確保創(chuàng)新資源形成業(yè)務(wù)領(lǐng)域高效協(xié)同。（3）充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在科技攻關(guān)中的引導(dǎo)作用，國(guó)家努力推動(dòng)數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展，但各地區(qū)仍然有明顯差別，因此制定政策應(yīng)結(jié)合本地情況實(shí)施差異化戰(zhàn)略，對(duì)于中西部省份可以重點(diǎn)推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展規(guī)劃，通過數(shù)字化賦能鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動(dòng)數(shù)字信息在生態(tài)環(huán)境治理和保護(hù)方面的應(yīng)用。