数字经济对长三角区域创新发展的影响及作用机制.pdf
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1、第 卷 第期 年月常州大学学报(社会科学版)J OUR NA LO FCHAN G Z HOU UN I V E R S I T Y(S O C I A LS C I E N C EE D I T I ON)V o l N o M a r 引文格式:曹泽,陈钧威数字经济对长三角区域创新发展的影响及作用机制 J常州大学学报(社会科学版),():数字经济对长三角区域创新发展的影响及作用机制曹泽,陈钧威摘要:在新发展格局下,数字经济对区域创新发展的作用不断增强.选取 年长三角 个地级市面板数据,分别采用S DM模型和中介效应模型,探究数字经济对区域创新发展的影响及作用机制.实证研究表明,数字经济不仅
2、能直接促进本地区的区域创新发展,还能通过空间溢出效应对相邻地区的区域创新发展产生促进作用.在数字经济影响区域创新发展过程中,绿色全要素生产率起了显著的中介作用.关键词:数字经济;区域创新发展;绿色全要素生产率作者简介:曹泽,管理学博士,安徽建筑大学经济与管理学院教授;陈钧威,安徽建筑大学经济与管理学院硕士研究生.基金项目:国家社会科学基金一般项目“人力资本结构与经济转型研究”(B R K ).中图分类号:F ;F 文献标志码:AD o i:/j i s s n X 在新发展格局下,创新成为驱动区域经济高质量发展的强大动力.在提高区域创新产出,推动区域创新发展的众多影响因素中,数字经济受到各方的
3、广泛关注.作为科技驱动区域经济转型的一个新引擎,数字经济与区域创新发展密切相关.数字技术发展,在加快推动其与三次产业融合创新的同时,还通过数字化生态治理,降低社会环境的非期望产出,减少环境能源过度消耗,提高绿色全要素生产率.当前,国内外已有学者就创新与绿色全要素生产率之间的相互关系进行了一些积极有益的探索,产生了一定数量的有代表性的研究结果,但数字经济与区域创新发展之间有什么关系?数字经济可以通过怎样的途径与机制,对我国区域创新发展产生影响?绿色全要素生产率在数字经济影响区域创新发展过程中是否具有中介效应?这些问题值得进一步探究.基于此,选取 年长三角 个地级市的面板数据,探究长三角数字经济与
4、区域创新发展之间的实证关系.作为中国的区域创新中心、对外开放的前沿阵地,长三角在构建新发展格局、推动经济高质量发展中的引领作用举足轻重.首先,构建空间杜宾模型,系统分析长三角数字经济与区域创新发展之间的内在联系,探究数字经济对区域创新可能存在的影响因素.其次,将绿色全要素生产率作为中介变量,探究绿色全要素生产率在数字经济对区域创新产生影响的过程中所起到的中介效应.研究旨在丰富数字经济发展理论,拓展数字经济推动区域创新发展及其作用机制的研究范围,以期为数字经济赋能区域创新发展提供一些较为合理可行的政策建议.一、研究假设(一)数字经济对区域创新发展的空间溢出效应数字经济是以数字化的信息和知识为生产
5、要素,以信息技术为载体的一种新经济形态,其与传统产业的融合发展,赋予传统产业更广泛的创新空间,数字化生产和管理对高度信息化和智能化的需求不断推动区域技术的创新和突破.同时,数字经济凭借信息传递优势缓解了区域内信息不对称问题,使得交易市场更加开放透明,极大降低了区域创新主体获取创新资源的交易成本,有助于创新主体释放资金用于研发创新,进而促进区域创新发展.但是,受自身要素禀赋限制,区域创新发展不可避免地会遭遇自身无法解决的瓶颈问题,数字经济发展为这些问题的解决提供了有效的途径.数字经济发展通过高效的信息传递压缩了时空距离,增强了区域间社会经济活动的关联度,驱动人才、技术和知识在区域间的流动.以信息
6、网络为基础的新型数字基础设施建设,为创新发展提供了数字化、智能化、高速化的智慧平台,加深了区域间的交流学习,降低了区域间的合作沟通成本,使区域间的知识和技术产生共享效应.此外,数字技术产业本身属于高技术产业,具有渗透属性,能使不同产业之间实现网络化、数字化、智能化和协同化融合发展,驱动构建一个包含全要素、全产业链、全价值链,能在更大地域空间和产业范围内容纳多主体的产业创新生态系统,通过该系统推动更为广泛的区域创新发展.对此,提出假设.H:数字经济通过空间溢出效应作用于区域创新发展.(二)数字经济影响区域创新发展的作用机制数字经济发展通过提升创新效率和优化产业结构促进城市绿色全要素生产率提升.第
7、一,大数据、人工智能、云计算与各产业的融合发展,为区域内城市创新和发展带来了新动能,推动城市传统产业向高端智能产业转型,促进创新效率提升.创新效率提升可有效降低单位产出损耗,进而提高绿色全要素生产率.第二,数字经济具有高渗透性特征,打破了产业边界,促进产业融合,推动产业结构升级,带动传统产业数字化、智能化转型.而产业结构升级不仅有利于资源的合理配置,降低生产成本,提高产品附加值,还有利于释放结构红利,产生规模效应,为绿色全要素生产率提升打下良好的基础.数字经济促进绿色全要素生产率提升的同时,也推动了一种以绿色全要素生产率为导向的经济发展模式,这种发展模式以绿色全要素生产率为衡量尺度,规范区域创
8、新发展.首先,数字经济在关注经济增长的同时考虑能源、污染等问题,注重绿色全要素生产率提高,鼓励绿色技术创新,间接赋能区域创新发展.其次,数字经济通过政策和市场竞争环境倒逼区域内企业以绿色全要素生产率为目标进行改革,推动企业进行数字化转型,即由资源密集型和劳动力密集型转向知识技术密集型,从而促进区域创新发展.对此,提出假设.H:数字经济与绿色全要素生产率正相关,且绿色全要素生产率在数字经济对区域创新发展的影响中存在中介效应.二、研究设计(一)计量模型设定空间计量模型地理学第一定律认为,事物的相关属性受空间距离的影响,存在空间依赖性.如果经济学研究忽视空间依赖性,研究结论会产生偏差.故在构建空间计
9、量模型之前,运用邻接权重矩阵测算区域创新发展水平的莫兰指数,检验其空间依赖性.检验结果显示,年长三角 个地级市区域创新发展水平的全局莫兰指数均处于 范围,且都在水平显著.这表明长三角 个地级市区域创新发展水平在空间上的分布并非随机的,具有较强的空间相关性.常州大学学报(社会科学版)年因此,进行地级市区域创新发展水平的空间分析是有价值的.借鉴胡本田等 的研究,设定空间计量模型,并对模型进行LM检验和稳健性LM检验.检验结果显示,S A R模型和S EM模型均在水平显著.鉴于两种模型的空间滞后性,为避免残差相关性对回归结果的影响,选择S DM模型进行实证分析.I n n oi tNji,jiwi
10、jI n n oi tD i gi tC o n t r o li tNjwi j(D i gi tC o n t r o li t)i tit()式中:I n n oi t为区域创新发展水平;D i gi t为数字经济发展水平;C o n t r o li t为控制变量;为本地区I n n o对相邻地区I n n o的影响系数;wi j表示邻接权重矩阵;i t为随机误差项,i和t分别表示地区效应和时间效应;i代表地区,t代表时间.中介效应模型为探究数字经济对区域创新发展可能存在的作用机制,检验绿色全要素生产率是否为数字经济影响区域创新发展的中介变量,构建如下中介效应模型:I n n oi t
11、cD i gi tC o n t r o li ti t()G t f pi tcD i gi tC o n t r o li ti t()I n n oi tcD i gi tG t f pi tC o n t r o li ti t()式中:G t f pi t为绿色全要素生产率;为中介效应,表示数字经济发展通过提高绿色全要素生产率对区域创新发展产生的影响,其余设定同上.(二)变量选取与度量指标被解释变量为区域创新发展水平(I n n o).国内外学者大多采用R&D投入和专利授权量来测度区域创新发展水平.R&D投入更适合于衡量创新投入性指标,专利授权量更适合于衡量区域创新发展水平.核心解释
12、变量为数字经济发展水平(D i g).学术界尚无统一的标准来衡量数字经济发展水平,笔者借鉴赵涛等的研究测算长三角 个地级市的数字经济发展水平,详情见表.表数字经济发展水平衡量指标一级指标二级指标三级指标数字经济发展水平互联网普及率百人互联网宽带接入用户数/户互联网从业人数计算机服务和软件业从业人数/地级市就业人数/万人互联网产出人均电信业务总量/万千瓦时互联网用户数百人移动电话用户数/户数字金融惠普发展中国数字金融惠普指数中介变量为绿色全要素生产率(G t f p).借鉴李晓阳等 的做法构建包含“非期望产出”非径向非角度超效率S BM GML指数模型,运用m a x d e au l t r
13、a软件测度长三角 个地级市绿色全要素生产率指数.模型中投入指标为劳动力、能源消费、资本投入.用地级市就业人数作为劳动力的代理变量,用固定资本存量作为资本投入的代理变量,用地级市全年用电量作为能源消费的代理变量.固定资本存量的计算参考单豪杰 做法.选择城市全年生产总值作为期望产出.在模型计算前,将城市全年生产总值以 年为基期进行平减处理.选取工业废水排放量、工业二氧化硫排放曹泽,等:数字经济对长三角区域创新发展的影响及作用机制量以及烟尘排放量作为非期望产出指标.表绿色全要素生产率指标体系指标性质一级指标二级指标投入指标劳动力就业人数/万人资本投入固定资本存量/亿元能源消耗地级市全年用电量/万千瓦
14、时产出指标期望产出非期望产出国内生产总值/亿元工业废水排放量/万吨工业二氧化硫排放量/万吨烟尘排放量/万吨控制变量包括:产业结构(I s),用第二产业增加值占地区总产值的比重衡量;消费水平(C o n),用城市人均社会消费品零售总额衡量;教育支出(E d u),用城市公共财政支出 中 教 育 支 出 的 对 数 值 衡 量;政 策 干 预(G o v),用政府财政支出占G D P的比值衡量;外商直接投资(F d i),用实际使用外资金额衡量;根据奥肯定律和菲利普斯曲线,宏观经济政策会影响经济发展和失业率,而经济发展和失业率下降必然导致工资的上升,故而,宏观调控人力资本(W a g e)用在职人
15、员平均工资水平衡量.(三)数据来源为保证统计标准的一致性,避免长三角区域划分标准变化对研究结果产生影响,剔除巢湖数据,选取 年长三角 个地级市数据进行研究.数据来自 中国城市统计年鉴、w i n d数据库、北京大学数字金融研究中心及各地级市政府统计年鉴,对于个别缺失数据,采用插值法进行处理.为了降低计量单位和异方差对检验结果的影响,对各变量取对数,处理后的变量的描述性统计结果见表.表变量的描述性统计变量名称符号平均值标准差最小值最大值区域创新发展水平l nI n n o 数字经济发展水平l nD i g 绿色全要素生产率l nG t f p 产业结构l nI s 消费水平l nC o n 教育
16、支出l nE d u 政府干预l nG o v 外商直接投资l nF d i 宏观调控人力资本l nW a g e 三、实证结果与分析(一)实证检验数字经济影响区域创新发展的空间回归结果见表.E l h o r s t 指出,相较于随机效应模型,固定效应模型所得出的回归结果更为稳健.H a u s m a n检验结果显示,模型在置信水平显著,拒绝原假设,故而选择固定效应模型.表回归结果显示:其一,区域创新发展水平的空间自回归系数为正,且在水平显著,表明被解释变量存在显著的正向空间溢出效应,即本地区的区域创新发展能促进相邻地区的区域创新发展.其二,数字经济发展水平与区域创新发展之间的空间交互项系
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