数字经济能否提升城市创新能力——基于双边随机前沿模型的新视角与再测算

王儒奇,陶士贵,刘 强

近年来,随着移动互联网、大数据、云计算以及人工智能等一大批具有颠覆性影响的数字技术快速发展,人类社会逐渐进入数字经济时代,数字技术正逐步成为激发经济发展潜力和驱动经济增长的“关键要素”。《中国互联网发展报告》的统计数据显示,我国2019年数字经济规模达35.8万亿元,较2018年增长14.4%,总量规模和增长速度均位居世界前列。目前,我国经济正处于由高速增长转向高质量发展的关键阶段,亟须实现从投资驱动发展到创新驱动发展的模式转变,作为区域创新的重要空间载体,城市已经成为创新要素和创新活动的重要集聚地。因此,数字经济作为推动经济转型“新引擎”的同时,还与城市创新能力密切相关。数字经济的蓬勃发展为区域创新活动中的要素流动、多主体协同创新以及产业升级等提供了技术保障,还为传统产业转型与升级提供了创新性思路。由此可见,数字经济将在未来创新型国家建设和区域创新系统升级的过程中发挥越来越重要的作用,对提升城市创新能力具有重要意义。

20世纪90年代,唐·泰普斯科特首次提出了“数字经济”这一概念(1)TAPSCOTT D. The digital economy anniversary edition: rethinking promise and peril in the age of networked intelligence[J]. Innovation journal,1999(5):156-168.,并强调了数字经济具有知识驱动、数字化和虚拟化等特征。本文依据《G20数字经济发展与合作倡议》,将数字经济理解为以数字化的知识和信息作为关键要素、以现代信息网络作为载体、以信息通信技术的使用来提升经济效率和优化经济结构的全部经济活动。目前有关区域创新能力的研究成果已经较为丰富和成熟,既有文献从创新活动的驱动因素、创新效率的测算、创新能力的评价以及时空差异等多个维度展开了深入研究。与本文研究主题较为紧密的文献重点探索了互联网对区域创新能力和效率的影响。如张旭亮等使用空间计量模型考察了互联网对区域创新的作用机理,发现互联网通过推动人才和技术等创新要素的再布局提升区域创新能力(2)张旭亮,史晋川,李仙德,等.互联网对中国区域创新的作用机理与效应[J].经济地理,2017(12):129-137.;韩先锋等通过构建互联网发展水平指数,实证考察了互联网发展对区域创新效率的直接作用和间接影响(3)韩先锋,宋文飞,李勃昕.互联网能成为中国区域创新效率提升的新动能吗[J].中国工业经济,2019(7):119-136.。在此基础上,部分学者开始将数字经济与创新联系在一起,并深入考察了数字经济对创新能力的作用(4)韩璐,陈松,梁玲玲.数字经济、创新环境与城市创新能力[J].科研管理,2021(4):35-45.。

随着数字经济时代的到来,创新活动表现出更加明显的开放性,进一步推动了政产学研等多类主体的共同参与和协同合作(5)张昕蔚.数字经济条件下的创新模式演化研究[J].经济学家,2019(7):32-39.。大部分学者对于数字经济能够提升区域创新能力是达成共识的,但正如一枚硬币有两面,数字经济还有可能会对创新能力产生负面影响。具体而言,数字经济的快速发展在带来便捷和机遇的同时,也对传统监管模式带来了许多全新的冲击和挑战。目前,相关领域的许多法律尚处于留白状态,难免造成传统法律政策出现“失效”的情况,可能会导致部分监管者和被监管者以一种更加隐蔽的形式进行“默契合谋”,不利于区域创新能力的提升。除此之外,数字经济可能还会降低网络侵权的成本和难度,增加了知识产权保护的难度,进而导致新型网络侵权案件的发生。

有鉴于数字经济的双重性,数字经济究竟会对城市创新能力产生何种影响?影响有多大?影响方式如何?为了客观地回答上述问题,本文利用双边随机前沿模型解析数字经济对城市创新能力的双边作用,并从人才集聚、金融发展、政府管制以及知识产权保护四个视角出发,针对数字经济对城市创新能力的作用机制展开进一步检验。相较于已有研究,本文的创新之处主要在于:(1)以数字经济的双重属性为基础,提出数字经济对城市创新能力的双向影响命题,为我们深入理解数字经济对城市创新能力可能产生的抑制作用提供了一定思路;(2)使用双边随机前沿模型分别测度出数字经济对城市创新能力的促进效应和抑制效应,并进一步检验数字经济产生两种效应的具体路径,从实证方法上丰富了数字经济的相关研究;(3)选取中国的城市数据为研究样本,在一定程度规避了样本空间尺度较大导致的测算偏误。

(一) 数字经济对城市创新能力的促进效应

1. 人才集聚。一般而言,数字经济发挥其对城市创新能力的赋能作用需要依托智力密集型产业。在传统产业与高技术产业融合的过程中,离不开科技人才的努力和创新,因此高水平人才的数量和质量自然成了决定高技术产业乃至整个城市创新发展持续性和竞争性的关键因素。随着数字技术和信息技术在各领域的应用不断拓展和深化,衍生出了许多的新产业和新模式,进一步提高了对高端人才的依赖性。数字经济凭借自身突破时间和空间限制的独特优势,为不同创新主体共同参与创新活动提供了便利,加快了人力资本的积累和高级化进程,逐步提高了城市人才集聚程度。随着人才集聚程度的不断提升,将会通过创新效应、规模效应和外溢效应等途径驱动各类生产要素的汇集,加快创新成果的产出速度(6)孙红军,张路娜,王胜光.科技人才集聚、空间溢出与区域技术创新——基于空间杜宾模型的偏微分方法[J].科学学与科学技术管理,2019(12):58-69.。事实上,伴随着数据要素的积累和数字技术的发展,数字经济凭借其数据驱动性和高效智能性进一步放大了人才要素在创新过程中的作用,其中高端数字化人才和拥有较高专业技能的劳动者能够对创新能力产生更为积极的影响。

基于此,本研究提出假设1:在人才集聚程度较高的城市,数字经济会对城市创新能力产生更强的促进效应。

2. 金融发展。数字技术的飞速发展正在逐渐颠覆人们对于传统金融的认识,这一区别主要表现在传统金融被赋予了数字化和技术化的特征。首先,金融发展水平较高的城市在金融市场、金融信息披露制度和风险管理制度等方面均处于领先地位,可以较好地改善产学研等创新主体在融资过程中面临的信息不对称问题。其次,在金融市场相对完善的城市,伴随着大数据、人工智能和区块链等新型数字技术与传统金融的不断融合,能够进一步降低交易成本并突破时空限制,降低各类创新主体的融资成本,较好地缓解长周期创新过程中的融资约束(7)侯世英,宋良荣.金融科技、科技金融与区域研发创新[J].财经理论与实践,2020(5):11-19.。最后,由于创新活动具有高投入和长周期的固有属性,良好的金融发展基础和数字技术的深度融合能够更加科学和精准地预测创新研发过程中可能遇到的风险和挑战,这对于降低研发过程的不确定性以及识别创新活动中的风险将会产生突破性的意义(8)GOMBER P, KAUFFMAN R J, PARKER C, et al. On the fintech revolution: interpreting the forces of innovation, disruption, and transformation in financial services[J]. Journal of management information systems,2018(35):220-265.。

基于此,本研究提出假设2:在金融发展水平较高的城市,数字经济会对城市创新能力产生更强的促进效应。

(二) 数字经济对城市创新能力的抑制效应

1. 政府管制。政府管制主要是指政府为了实现公共利益或者达到某种目的,依法对被管制者的行为做出限制(9)陈刚.管制与创业——来自中国的微观证据[J].管理世界,2015(5):89-99.。事实上,我国政府部门在许多领域依然存在着过度管制的情况,这一现象会在一定程度上抑制产学研等各类主体参与创新活动的热情,并对创新能力产生抑制效应。监管俘获理论认为,政府部门在监管初期一般能够较为独立公平地行使权利,但长期来看监管者出于自身利益的考虑,可能会在监管过程中被监管对象贿赂和俘获,导致监管失去公平和效率(10)沈伟,张焱.普惠金融视阈下的金融科技监管悖论及其克服进路[J].比较法研究,2020(5):188-200.。在数字经济时代,许多新兴产物已经逐渐摆脱了传统的实物形态,虚拟经济与实体经济间的边界日益模糊,许多领域的相关法律和监管尚处于留白状态,导致传统政策在监管过程中难免出现“失效”的情况,这可能会导致部分监管者和被监管者以一种更加隐蔽的形式进行“默契合谋”。在政府管制程度更高的城市,这种“合谋”将会进一步放大对市场运行秩序产生的负面影响,不利于创新活动的开展以及城市创新能力的提升。

基于此,本研究提出假设3:在政府管制程度较高的城市,数字经济会对城市创新能力产生更为明显的抑制效应。

2. 知识产权保护。产学研等多类创新主体的共同参与和各类创新要素(知识、技术和人才等)的流动为城市创新能力的提升提供了不竭动力,但是创新要素的流动和传播难免受到地理空间的限制。得益于互联网和大数据等新一代信息技术的飞速发展,各类主体和创新要素可以更加便捷地打破空间界限,增强空间聚集效应和知识的外溢效应,加速知识和信息的传播与更新,有效地提升城市创新能力(11)沈国兵,袁征宇.互联网化、创新保护与中国企业出口产品质量提升[J].世界经济,2020(11):127-151.。然而,在数字技术打破空间界限,方便人们通过互联网获取自身所需信息的同时,数字经济所特有的技术复杂性、无域性以及高传染性还将会对传统知识产权保护制度提出全新的挑战(12)张梁,相广平,马永凡.数字金融对区域创新差距的影响机理分析[J].改革,2021(5):88-101.。相较而言,在知识产权保护水平更高的地区,数字经济能够有效降低交流成本和信息搜集成本,形成健康有序的竞合关系,帮助各类创新主体将工作重点放在提高自身技术水平和创新质量上,进而提升城市的整体创新能力;而在知识产权保护水平较低的地区,数字经济发展水平的提升很可能会引发新型知识产权侵权问题并放大市场内的“搭便车”现象,严重打击相关创新主体参与研发创新的积极性,而不利于地区创新能力的提升。

基于此,本研究提出假设4:在知识产权保护水平较低的城市,数字经济可能会对城市创新能力产生较强的抑制效应。

(一) 模型设定

依据前文的理论分析可知,数字经济能够同时对城市创新能力产生正负两种效应,因此本部分基于双边随机前沿模型,参考KUMBHAKAR和CHRISTOPHER的方法(13)KUMBHAKAR S C, PARMETER C F. The effects of match uncertainty and bargaining on labor market outcomes: evidence from firm and worker specific estimates[J]. Journal of productivity analysis,2009(1):1-14.(14)卢洪友,连玉君,卢盛峰.中国医疗服务市场中的信息不对称程度测算[J].经济研究,2011(4):94-106.,设定如式(1)所示的模型来分别测度数字经济发展产生的促进效应和抑制效应。

INNit=i(xit)+ξit,ξit=ωit-uit+εit

(1)

其中INNit为城市创新能力,i(xit)=λxit,λ为特征变量估计参数,xit为本文设定的特征变量,分别为人力资本(HUM)、外商直接投资(FDI)、人口密度(PEO)、产业结构(STR)、政府支持(GOV)和环境污染水平(SO2)。i(xit)表述在影响城市创新能力的因素确定时的数字经济发展水平,ξit为复合残差项,ωit和uit分别表示数字经济对城市创新能力的促进效应和抑制效应,εit为随机误差项。

(2)

式(2)中Φ(·)和φ(·)分别表示标准正态分布下的累积分布函数与概率密度函数,具体参数设定如式(3)所示:

(3)

在此基本上进一步计算出如式(4)所示的对数似然函数,其中θ=[β,σv,σω,σu]为待估计参数,n为样本数。

(4)

本节的主要目标是研究数字经济对城市创新能力的促进效应与抑制效应,因此进一步测算出ωit和uit的条件密度函数,如式(5)和(6)所示,其中λ=1/σu+1/σω。

(5)

(6)

依据上式,式(7)和(8)计算出的期望分别表示数字经济的促进效应与抑制效应导致城市创新能力偏离前沿水平的绝对值。

(7)

(8)

式(9)和(10)将前式的计算结果进一步换算为二者的百分比形式。

(9)

(10)

最终,数字经济的促进效应和抑制效应对城市创新能力产生的净效应由上述公式的差值得到,具体计算过程如式(11)所示:

NE=E(1-e-ωit|ξit)-E(1-e-uit|ξit)=E(e-uit-e-ωit|ξit)

(11)

(二) 数据来源与变量选取

1. 数据来源。本文选取中国265个城市(除巢湖等行政区划发生过变动和数据缺失较为严重的城市)2011—2018年的面板数据为样本,数据来源为《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和国家知识产权局,部分缺失数据通过地级市年鉴补齐。

2. 被解释变量。城市创新能力(INN)。目前有关创新的研究已经由过去局限于单一创新主体内部的简单线性范式,逐渐演化为多类创新主体共同参与和互相影响的过程。多主体共同参与的协同创新模式作为当今科技创新的全新范式,能够更好地发挥各类创新主体的能力优势、整合创新资源并实现各方的有效联结,企业、高校以及科研机构等通过资源共享、交流学习与协作互动产生1+1>2的协同效应。因此,多主体共同参与的协同创新模式作为提高国家自主创新能力的重要路径,能够更好地刻画出当前的区域(城市)创新能力。为了更好地反映出多创新主体共同参与协同创新和实质性创新的过程,本文从不同创新主体间联合研发的视角出发,在国家知识产权局检索中国各城市多主体联合申请专利的数量。另一方面,考虑到不同城市间的人口差异较大,为避免这一因素带来偏误,本研究选取每万人拥有的联合专利数来刻画城市创新能力。

3. 核心变量。数字经济(DIGE)。目前地级市层面数字经济发展水平的测度方式相对有限,借鉴现有研究成果(15)黄群慧,余泳泽,张松林.互联网发展与制造业生产率提升:内在机制与中国经验[J].中国工业经济,2019(8):5-23.,本研究从互联网发展和数字金融两个维度来刻画数字经济的发展水平,其中主要包括计算机服务和软件业从业人员数、互联网宽带接入用户数、移动电话年末用户数、电信业务收入与数字普惠金融指数,在此基础上,对上述五个指标进行加权处理,得到衡量数字经济发展水平的综合指标。

4. 分类变量。为了进一步探讨数字经济影响城市创新能力过程中产生的促进效应和抑制效应,前文机理分析表明数字经济的促进效应主要表现在城市金融发展水平和人才集聚程度两个层面,抑制效应则主要表现在政府管制力度和知识产权保护水平两个层面。其中,金融发展水平(FIN),通过年末金融机构人民币各项贷款余额与该城市生产总值的比值来测度;人才集聚(TAG),选用科学研究和技术服务行业就业人数作为代理变量;政府管制(GOVR),通过公共管理和社会组织从业人员数占城镇单位就业人员的比重来衡量(16)刘海洋,李兴龙,马艳艳.政府管理强度是否驱动出口行为?[J].世界经济研究,2013(12):26-31.;知识产权保护(IPR),由于目前有关知识产权保护水平的具体测度仍然停留在省级层面,考虑到实证检验的可操作性,本文选用国家知识产权局发布的2018年中国知识产权发展状况评价报告中的各省(区、市)知识产权保护发展指数作为代理变量,依据各地级市所属的省份计算出数字经济发展对创新能力的影响。

5. 控制变量。为了更好地测算数字经济发展水平在影响城市创新能力过程中产生的促进效应和抑制效应,本文还设定了如下六个控制变量:(1) 人力资本(HUM),人力资本作为一种非常重要的创新要素会在很大程度上影响城市创新能力,选用高等学校在校生人数来衡量;(2) 外商直接投资(FDI),外商投资的流入能够带来充足的资金和先进的创新理念,并加快城市创新能力的提升,使用城市当年的实际使用外资金额来衡量;(3) 人口密度(PEO),一般而言具有更高人口密度的城市能够产生更强的集聚效应,这种集聚效应可以通过强化知识的溢出效应,提升城市创新能力,通过计算每平方千米的常住人口来衡量;(4) 产业结构(STR),产业结构的转型升级是生产要素的重组和再分配的过程,要素逐渐从低效率生产部门转向高效率生产部门,这一过程中产生的区域竞争效应与协同效应必然会对城市创新能力产生深远影响(17)黄凌云,张宽.贸易开放提升了中国城市创新能力吗?——来自产业结构转型升级的解释[J].研究与发展管理,2020(1):64-75.,通过计算第三产业和第二产业之比来刻画;(5) 政府支持(GOV),政府作为国家(区域)创新活动的领导者和规划者,能够以一种更为长远和全面的视角制订完整的创新发展战略,为各类主体的创新活动指引方向,激发创新活力,选取财政支出中的科学技术支出作为代理变量;(6) 环境污染水平(SO2),城市环境质量的好坏不但会影响人类身心健康,还会对经济发展和技术创新产生影响,即环境污染可能会影响人的身体和精神状况,对区域创新人才产生“挤出效应”,最终对城市创新能力产生不利影响(18)魏冬,冯采.空气污染对地区科技创新水平的影响研究——基于专利授权大数据的证据[J].南方经济,2021(8):112-134.,考虑到城市数据的可得性,使用工业二氧化硫排放量来衡量。文中各变量的描述性统计如表1所示。

表1 各变量描述性统计

(一) 基准模型的估计结果分析

在对数字经济影响城市创新能力的双边效应进行理论分析的基础上,本文将采用双边随机前沿模型对其产生的促进效应和抑制效应进行测度与分析,得到了如下页表2所示的回归结果。其中,模型1为使用OLS得到的回归结果,模型2至模型5均为双边随机前沿方法下使用MLE得到的拟合结果,并且逐步控制了年份因素和城市因素。模型5同时对年份因素和城市因素进行了固定,通过比较对数似然函数值,模型的拟合结果得到了很大的改善。因此,后文将选取模型5进行方差分解并展开更加深入的分析与研究。控制变量的回归结果也基本符合预期。其中,HUM项的系数显著为正,表明人力资本每提升1个单位城市创新能力将会提高1.320 9个单位,即充沛的人力资本将会对城市创新能力产生显著的促进作用;FDI项的系数同样显著为正,表明通过引入外商投资可以获取国外先进技术与知识,从而改善城市自身的创新水平。人口密度和产业结构对城市创新能力的影响尚不显著。政府支持的系数为0.254 1且通过显著性检验,表明政府支持可以有效缓解各创新主体的融资约束,降低创新风险,从而提升城市创新水平。SO2项的系数显著为负,说明环境污染水平过高确实有可能“挤出”创新人才并对城市创新能力产生抑制效应。

表2 双边随机前沿模型基本估计结果

(二) 方差分解:数字经济对城市创新能力的促进效应和抑制效应测算

基于前文模型5的回归结果,本节进一步测算数字经济对城市创新能力的促进效应和抑制效应,具体的测算结果如下页表3所示。由回归结果可知,促进效应和抑制效应的系数分别为0.483 2和0.290 3,说明数字经济的发展水平每提高一个单位将分别对城市的创新能力产生0.483 2单位的促进效应和0.290 3单位的抑制效应。两种效应叠加产生的净效应系数为0.192 9,这表明整体来看数字经济对城市创新能力的促进效应更强。从影响比重来看,促进效应占比为73.48%,反观抑制效应仅占26.52%,这说明数字经济对城市创新能力产生的促进效应远高于抑制效应。综上所述,无论是从影响系数还是所占比重来看,数字经济对城市创新能力产生的作用均大于抑制效应,即数字经济能够有效地提升城市创新能力。

(三) 方差分解:促进效应和抑制效应对城市创新能力的效应估计

为了深入分析数字经济的促进效应和抑制效应使城市创新能力偏离前沿创新水平的程度,本节依据式(1)～(3)的计算方法,进一步对数字经济带来的两种效应进行单边效应估计,得到了表4所示的结果。研究结果表明,数字经济的促进效应会导致城市创新能力高出前沿创新能力水平32%,抑制效应则造成创新能力低于前沿创新能力水平21%,在两种效应的共同作用下,城市创新能力会正向偏离前沿创新能力11%。表4的第4～6列报告了数字经济促进效应和抑制效应对城市创新能力影响的四分位数计算结果,由Q1的计算结果可知,在数字经济的作用下,有1/4的城市创新能力提高了32%,这部分城市自身的创新体系相对完善且创新能力相对较强;由Q2的计算结果可知,有1/4的城市创新能力提高了9%;由Q3的计算结果可知,有1/4城市的创新能力降低了4%,可能的原因是这部分城市的创新基础相对薄弱,且城市金融发展水平和知识产权保护力度还有较大的提升空间,容易受到政府管制等因素的影响,城市创新能力尚未得到有效的提高,后文将针对具体原因展开进一步的讨论。

(四) 稳健性分析

为了进一步探索前文研究结果的稳健性,本节将从数字经济对城市创新能力的时间、空间分布特征和城市差异三个层面,对拟合结果进行稳健性检验与异质性分析。

1. 时间分布特征。本节对考察期内数字经济影响城市创新能力的净效应进行了分年度估计,得到了如表5所示的估计结果。计算结果显示,数字经济的促进效应和抑制效应相互作用下的净效应在考察期内均为正,这表明在2011—2018年间,数字经济对城市创新能力产生的促进效应均超过了抑制效应,数字经济对我国城市创新能力产生了持续的促进作用。从三类分位数的时间趋势检验结果来看,数字经济对Q1和Q2分位城市的创新能力始终表现出较强的促进作用,对Q3分位数城市的创新能力则表现出抑制作用,这一检验结果与前文研究结论保持一致,充分证明了模型设定的准确性和稳定性。

表5 数字经济对城市创新能力影响净效应的年份特征

2. 空间分布特征。在测算了数字经济影响城市创新能力的年份特征后,考虑到我国不同区域的城市在经济发展水平、创新环境以及互联网发展基础等方面存在较大的差异,故本节依据各城市所处的区域进行了稳健性检验。从地区分布特征来看,我国东中西三大地区数字经济的净效应均为正,表明数字经济的发展对我国三大地区创新能力均产生了较强的促进作用,相较而言,数字经济发展对东部城市创新能力产生的净效应强于中西部地区。

本文在筛选研究样本时,受限于数据缺失等问题剔除了部分城市,其中宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区仅保留了首府银川和乌鲁木齐,仅仅以首府城市的测算结果表示该自治区数字经济发展对城市创新能力的影响,可能会在一定程度上高估其产生的影响。因此,本节在剔除这两个自治区后再次测算了我国西部地区数字经济发展的净效应。由下页表6的测算结果可知,数字经济发展对我国东中西三大区域城市创新能力产生的净效应呈现出阶梯递减的趋势,其中东部城市数字经济对创新能力的提升作用最强,中部次之,西部最弱,这一测算结果和我国三大区域的经济发展、资源禀赋以及创新能力的发展现状基本一致。事实上,由于东部城市位于我国沿海经济发达地区,其区位优势、创新环境、互联网发展基础以及数字经济水平等均存在明显的优势,伴随着数字经济的发展,东部城市的创新能力得到了更加明显的提升;中西部地区由于数字经济发展水平相对落后,对城市创新能力的作用相对有限,因此我国在提升东部地区创新能力和综合竞争力的同时,也需关注中西部地区城市创新能力的提升,合理配置地区资源要素,充分发挥创新的外溢效应。

表6 数字经济对城市创新能力影响净效应的地区分布特征

3. 城市异质性特征。城市等级作为城市差异的另一个维度,其附带的政策效应对城市创新能力具有重要影响,表7报告了数字经济影响城市创新能力的城市等级分布特征。由计算结果可知,数字经济对35个大中型城市创新能力的净效应要明显强于其他城市。事实上,伴随着数字经济的飞速发展,为城市创新能力的提升带来了许多新的机遇,数字技术在很大程度上降低了交易成本、提高了资源的配置效率。35个大中型城市大部分为直辖市和省会城市,这些城市具有较高的行政级别或较大的城市规模,在政治、经济和文化等多个领域都存在着明显的优势,此类城市往往会被赋予优先发展的权力。因此,在数字经济的作用下,大中型城市的创新能力得到了更为明显的提升。

表7 数字经济对城市创新能力影响净效应的城市等级差异

正如前文机制分析中所说,数字经济在影响城市创新能力的过程中会同时产生促进效应和抑制效应,其中促进效应主要表现在城市金融发展水平和人才集聚程度两个层面,抑制效应则主要表现在政府管制力度和知识产权保护水平两个层面。因此,为了探求数字经济影响城市创新能力的根源,下文将进一步从上述四个层面分析数字经济发展在影响城市创新能力过程中的作用机制。

(一) 金融发展和人才集聚作用的进一步检验

首先依据前文有关城市金融发展和人才集聚的变量测度方式,分别测算了我国265个城市的金融发展水平和人才集聚程度,其次按照测算结果将各城市从高到低进行排序,并分别按照城市金融发展水平和人才集聚程度将研究样本分成较高、中等、较低三组,最后计算出每组城市的数字经济发展水平对创新能力产生的净效应。由表8所示的计算结果可知,数字经济对三组城市创新能力的促进效应均大于抑制效应,能够很好地提升城市创新能力。此外,伴随着城市金融发展水平和人才集聚程度的提高,数字经济发展对城市创新能力表现出了更强的净效应,有效地验证了假设1和2。

表8 金融发展和人才集聚对数字经济影响城市创新能力的效应估计

(二) 政府管制和知识产权保护作用的进一步检验

首先依据政府管制的变量测度方式,本研究分别测算我国265个城市的政府管制力度并按照测算结果将各城市从高到低进行排序,将研究样本划分为较高、中等、较低三组。由下页表9的计算结果可知,伴随着政府管制力度的增强,数字经济对城市创新能力的净效应表现出逐步降低的趋势,即政府管制会在一定程度上弱化数字经济对城市创新能力的作用,有效地验证了假设3。

其次,由于目前有关知识产权保护水平的具体测度仍然停留在省级层面,考虑到实证检验的可操作性,本文依据各地级市所属的省份,计算出该省数字经济发展对创新能力净效应的均值,并按照各省份的均值排序,划分为较高、中等、较低三组。由表9的计算结果可知,知识产权保护水平较高省份内城市的数字经济发展水平对创新能力的净效应明显高于知识产权保护水平中等和较低的省份。这里同样考虑到宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区仅保留了首府银川和乌鲁木齐,可能会在一定程度上高估数字经济产生的作用,在剔除上述两个自治区后再次测算该组数字经济对创新能力产生的净效应后发现,在知识产权保护水平较弱时,数字经济会放大市场内的“搭便车”现象,不利于城市创新能力的提升,有效地验证了假设4。

表9 政府管制和知识产权保护对数字经济影响城市创新能力的效应估计

本文运用双边随机前沿模型将数字经济发展分解为促进效应和抑制效应,在深入研究两种效应对城市创新能力作用机理的基础上,使用中国的城市面板数据,从理论和实证两个维度检验数字经济对城市创新能力的双边效应。研究发现:(1) 在数字经济的影响下,我国城市创新能力分别受到促进和抑制两种效应的影响,其中促进效应对城市创新能力的影响系数为0.483 2,抑制效应的影响系数为0.290 3,在二者的共同作用下城市创新能力得到了明显的提升;(2) 从区域异质性检验的结果来看,数字经济发展水平对城市创新能力的影响存在较为明显的区域差异,具体而言,数字经济对东部城市创新能力的作用最强,中部次之,西部最弱;(3) 数字经济对城市创新能力的促进效应主要表现在城市金融发展水平和人才集聚程度两个层面,即在金融发展水平和人才集聚程度较高的城市,数字经济对城市创新能力的作用更强;(4) 抑制效应则主要表现在政府管制和知识产权保护两个层面,其中政府管制力度的增强会降低数字经济对城市创新能力的赋能作用;当知识产权保护水平较弱时,数字经济会在一定程度上放大“搭便车”现象,不利于城市创新能力的提升。

相较于以往的研究,本文并未单一地研究数字经济促进或是抑制了城市的创新能力,而是从促进效应和抑制效应两个角度出发,检验了数字经济发展带来的双边效应,以一种更为全面的视角解释了有关数字经济发展过程中的争论。本文的研究结论对于提升我国城市创新能力具有重要的政策启示,为了更好地培育数字经济新动能,提出如下的对策建议。

第一,国家应加大数字技术的研发投入,加快数字通讯基站以及大数据中心等基础设施建设,充分利用数字技术在打破时空界限、降低交易成本以及高效配置资源等方面的特有优势,进一步彰显数字经济对于提升城市创新能力的红利优势。

第二,充分考虑我国各区域数字经济发展水平的差异,努力提升区域发展的协调性。整体来看,数字经济的发展能够有效提升我国城市创新能力,但是对东部城市创新能力的作用明显强于中西部地区。因此,中央政府应通过政策与资源倾斜等方式,引导中西部地区数字经济发展水平的提升,进而提升我国数字经济的整体发展水平,从而更好地发挥其对城市创新能力的赋能作用。

第三,各城市应主动抓住数字经济蓬勃发展过程中的机遇,把完善金融发展水平和提高人才集聚程度作为提升城市创新能力的重要抓手。一方面,深化金融体系市场化改革,提升城市金融发展水平,改善融资环境,为产学研等各类创新主体提供稳定的资金保障;另一方面,重点培养和引进高端科技人才和数字技术人才,聚焦关键核心技术,努力破解创新能力提升过程中的瓶颈。

第四,政府有关部门应制订适度的管制政策,稳步推进简政放权,提高各类创新主体参与创新活动的积极性,充分把握数字经济浪潮为提升城市创新能力带来的契机;与此同时,还应建立健全知识产权保护体系,加大知识产权保护力度,优化创新环境,以示范城市建设为契机总结并制订适合我国知识产权保护的具体方针。

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