邱洋冬

(中共廣東省委黨校 經(jīng)濟學(xué)教研部，廣東 廣州 510053)

一、引言

2021年5月28日，習(xí)近平總書記在中國科學(xué)院第二十次院士大會、中國工程院第十五次院士大會和中國科協(xié)第十次全國代表大會上發(fā)表重要講話《加快建設(shè)科技強國 實現(xiàn)高水平科技自立自強》指出，當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革突飛猛進，科技創(chuàng)新速度顯著加快，以信息技術(shù)、人工智能為代表的新興科技快速發(fā)展，大大拓展了時間、空間和人們認(rèn)知范圍，人類正在進入一個“人機物”三元融合的萬物智能互聯(lián)時代。2022年政府工作報告指出，要深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，鞏固壯大實體經(jīng)濟根基；同時提出，要加強數(shù)字中國建設(shè)整體布局，建設(shè)數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施，逐步構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系，促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。由此可見，國家在戰(zhàn)略層面高度重視創(chuàng)新發(fā)展和新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在新一輪科技和產(chǎn)業(yè)革命背景下，數(shù)字經(jīng)濟的興起使網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性日益凸顯，科學(xué)準(zhǔn)確地評估網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對宏觀經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展和微觀主體創(chuàng)新行為的影響，并厘清其機理與路徑也就顯得尤為重要。作為一種新型和戰(zhàn)略性基礎(chǔ)設(shè)施，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的作用與影響逐漸受到社會各界的重視；作為實現(xiàn)經(jīng)濟增長和技術(shù)進步的主要行為主體，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新行為和績效也備受關(guān)注。然而，對于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新的影響及其機制，現(xiàn)有文獻還缺乏深入研究。

關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響技術(shù)進步和科技創(chuàng)新的研究取得了豐碩的成果。近年來，關(guān)于以高鐵為代表的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響技術(shù)創(chuàng)新的研究成果層出不窮，并且普遍認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于促進企業(yè)、城市、地區(qū)等不同層面的技術(shù)創(chuàng)新，其作用機制主要包括人力資本遷移、要素流動、成本降低以及經(jīng)濟集聚等(王春楊 等，2020；葉德珠 等，2020)[1-2]。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等新技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對資源配置、產(chǎn)業(yè)集聚以及企業(yè)行為等的影響已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。楊德明和劉泳文(2018)研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展不僅可以驅(qū)動區(qū)域創(chuàng)新效率增進，而且還有助于縮小地區(qū)間的創(chuàng)新差距以及激發(fā)和強化原始創(chuàng)新溢出[3]。韓先鋒等(2019)認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有助于提升區(qū)域創(chuàng)新效率，并且人力資本積累、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展影響區(qū)域創(chuàng)新的重要間接機制[4]。也有部分學(xué)者基于“寬帶中國”戰(zhàn)略的實施，探討網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域(城市)科技創(chuàng)新的影響。張杰和付奎(2021)分析認(rèn)為，信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)催生和加速了新一代信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對其他地區(qū)創(chuàng)新資源產(chǎn)生了虹吸效應(yīng)，同時可以通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進城市創(chuàng)新[5]；劉傳明和馬青山(2020)研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響城市全要素生產(chǎn)率的重要路徑[6]。綜合來看，盡管網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進技術(shù)創(chuàng)新的作用效果得到了普遍的認(rèn)可，但是已有研究更多的是從區(qū)域?qū)雍统鞘袑用孢M行探討，缺乏從微觀企業(yè)層面進行的深入研究。

網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不同于高鐵等交通基礎(chǔ)設(shè)施，如果說高鐵等傳統(tǒng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的根本目的在于縮短區(qū)域之間的“時空”距離，增強區(qū)域間的合作與聯(lián)系，那么網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)則更加強調(diào)“萬物互聯(lián)”生態(tài)的打造以及對實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的支撐作用。因此，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制可能與交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在較大差異。有鑒于此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，進一步深入探討地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)創(chuàng)新績效的機制及其異質(zhì)性表現(xiàn)，并以“寬帶中國”示范城市建設(shè)為準(zhǔn)自然實驗，采用雙重差分模型進行實證檢驗。具體來講，本文基于知識溢出、人才集聚、成本降低和數(shù)字化轉(zhuǎn)型4條路徑探討并驗證網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)創(chuàng)新績效的機制，并從知識存量、企業(yè)規(guī)模、融資約束、高管研發(fā)背景4個角度進行企業(yè)異質(zhì)性分析。本文的邊際貢獻主要在于：一是深度剖析網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)創(chuàng)新績效的作用機制，特別是對知識溢出路徑進行了深入探討；二是從促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新角度為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供了理論解釋與經(jīng)驗證據(jù)，具有重要的現(xiàn)實指導(dǎo)意義與政策啟示意義。

二、理論分析與研究假說

根據(jù)資源基礎(chǔ)理論和資源依賴?yán)碚摚髽I(yè)創(chuàng)新離不開內(nèi)部資源驅(qū)動與外部環(huán)境支撐。隨著網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，企業(yè)獲取創(chuàng)新資源的渠道隨之發(fā)生改變。具體地，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可能通過知識溢出、人才集聚、成本降低以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型等路徑影響企業(yè)創(chuàng)新績效。

第一，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于知識溢出效應(yīng)的實現(xiàn)，進而促進企業(yè)創(chuàng)新績效提升?，F(xiàn)有研究普遍認(rèn)為知識溢出是促進企業(yè)創(chuàng)新的重要渠道(Audretsch et al，1996)[7]。從理論上講，知識溢出的本質(zhì)是信息傳遞與信息流動(王可 等，2018)[8]，是由知識的非競爭性(non-rivalrous)和累積性(cumulative)兩大重要特性所決定的(Romer，1990)[9]。其中，非競爭性指的是知識的多主體使用不會產(chǎn)生額外的邊際成本，這為互聯(lián)網(wǎng)時代知識的快速傳播與擴散奠定了重要基礎(chǔ)(Arrow，1962)[10]；累積性則主要強調(diào)可以“站在巨人的肩膀上”(standing on the giants’ shoulders)進行知識生產(chǎn)(Jones，1995)[11]，即具有正的溢出效應(yīng)與累計效應(yīng)(嚴(yán)成樑 等，2010)[12]。然而，傳統(tǒng)的知識傳遞和知識獲取往往受到時空的限制，這也是越來越多的企業(yè)在優(yōu)勢地區(qū)形成空間集聚的原因之一，因為地理鄰近有助于實現(xiàn)創(chuàng)新主體間的互動交流與知識轉(zhuǎn)移(Krugman，1991；韓峰 等，2020)[13-14]。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，極大地縮短了知識獲取的時空距離，知識傳播和擴散效率的提高使技術(shù)擴散效應(yīng)得以更好地實現(xiàn)(薛成 等，2020)[15]。創(chuàng)新主體能夠借助網(wǎng)絡(luò)獲取更多的外部知識與技術(shù)，進而“站在巨人的肩膀上”進行技術(shù)再創(chuàng)新。因此，加強網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于促進地區(qū)間和企業(yè)間的知識溢出，進而降低企業(yè)創(chuàng)新成本，提高企業(yè)創(chuàng)新績效。

第二，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于企業(yè)人力資本水平的提高，進而促進企業(yè)創(chuàng)新績效提升。創(chuàng)新驅(qū)動實質(zhì)上是人才驅(qū)動，歸根結(jié)底，科技人才是企業(yè)創(chuàng)新最根本的執(zhí)行者與中堅力量?，F(xiàn)有研究認(rèn)為發(fā)明人擁有的知識資源是創(chuàng)新活動的關(guān)鍵要素，而這種知識資源可以通過與其他創(chuàng)新主體的互動與學(xué)習(xí)來獲取。因此，人力資本的形成依賴于創(chuàng)新主體同外界交換信息的效率，促進企業(yè)人力資本積累的關(guān)鍵在于提升與外界交流的頻率以及學(xué)習(xí)外界知識和經(jīng)驗的能力(Akcigit et al，2018；沈國兵 等，2020)[16-17]。作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要物質(zhì)保障，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于加速數(shù)據(jù)與知識的傳播，有效改善傳統(tǒng)知識獲取和吸收的方式，使得科研人員能夠更加便利和低成本地獲取外部數(shù)據(jù)與知識，進而促進企業(yè)人力資本的積累(李金城 等，2017；金環(huán) 等，2021)[18-19]。此外，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會催生和加速地區(qū)新一代信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(張杰 等，2021)[5]，對創(chuàng)新型企業(yè)和高素質(zhì)人才具有較強的集聚效應(yīng)。一方面，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)支撐著區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，不僅有助于激發(fā)用戶的多樣化需求，而且有助于滿足創(chuàng)業(yè)者的信息需求，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供信息基礎(chǔ)(趙濤 等，2020)[20]；另一方面，與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的用工需求不同，新一代信息產(chǎn)業(yè)對高素質(zhì)、高技能人才具有更大的需求(孫早 等，2019)[21]，大量優(yōu)質(zhì)人才的集聚有助于進一步優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新資源配置，促進企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。

第三，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于企業(yè)成本的降低，進而促進企業(yè)創(chuàng)新績效提升。創(chuàng)新活動是一項資金投入大、研發(fā)周期長的風(fēng)險性投資行為，任何一種實質(zhì)性創(chuàng)新都需要長期的資本與人力投入(Hsu et al，2014)[22]。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠通過降低成本的方式為企業(yè)創(chuàng)新提供更為有力的資金支持。一方面，在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施較為落后的地方，企業(yè)訂購、收集信息以及搜索服務(wù)的成本相對較高；網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷改善有助于破除企業(yè)與外部的溝通交流障礙，進而提高企業(yè)從事創(chuàng)新活動的能力(Roller et al，2001)[23]。另一方面，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于簡化產(chǎn)品生產(chǎn)銷售的中間環(huán)節(jié)，降低企業(yè)的外部交易成本(金環(huán) 等，2021)[19]。此外，借助大數(shù)據(jù)分析能夠?qū)ζ髽I(yè)生產(chǎn)、銷售以及庫存進行動態(tài)監(jiān)測，進而優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營管理，提高企業(yè)成本控制績效(楊德明 等，2018；黃群慧 等，2019)[3][24]。

第四，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，進而促進企業(yè)創(chuàng)新績效提升。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要的基礎(chǔ)條件，同時在外部競爭壓力下也有利于倒逼企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，一方面有助于將傳統(tǒng)創(chuàng)新鏈的各個節(jié)點進行鏈接，進而提高整個創(chuàng)新鏈的運作效率，為企業(yè)創(chuàng)新提供數(shù)字化賦能效應(yīng)(陽鎮(zhèn) 等，2022)[25]；另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于拉近創(chuàng)新主體與客戶之間的溝通距離，進而及時有效地獲取和利用用戶反饋進行再創(chuàng)新(趙宸宇 等，2021)[26]。

需要注意的是，地區(qū)(城市)的基礎(chǔ)設(shè)施等發(fā)展環(huán)境的變化往往難以對地區(qū)內(nèi)所有經(jīng)濟主體產(chǎn)生均等化的普惠性影響，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響可能因企業(yè)的個體特征差異而不同。本文主要從以下4個方面來討論網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)創(chuàng)新績效的異質(zhì)性：

一是企業(yè)知識存量的差異。知識資源是企業(yè)創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)，知識存量高的企業(yè)，往往創(chuàng)新基礎(chǔ)更為扎實，對外部知識的吸收能力與轉(zhuǎn)化能力相對較高(Cohen et al，1990；Podolny et al，1996)[27-28]。因此，盡管網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠加速整個地區(qū)的知識傳播和溢出，但擁有不同知識存量的企業(yè)獲取知識后的吸收與轉(zhuǎn)換效率可能存在較大差異。相比于知識存量較少的企業(yè)，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對知識存量較多的企業(yè)可能具有更強的創(chuàng)新績效提升效應(yīng)。

二是企業(yè)規(guī)模的差異。不同規(guī)模的企業(yè)所掌握的資源與生產(chǎn)要素存在較大差異。一方面，相比于大規(guī)模企業(yè)，小規(guī)模企業(yè)的研發(fā)基礎(chǔ)往往更為薄弱；另一方面，信貸融資中的“所有制歧視”與“規(guī)模歧視”現(xiàn)象仍然屢見不鮮(陶鋒 等，2017)[29]，信息不對稱、可抵押資產(chǎn)的缺乏等原因共同導(dǎo)致了小規(guī)模企業(yè)的信貸可獲性較低(林毅夫 等，2005)[30]。因此，無論從研發(fā)基礎(chǔ)還是創(chuàng)新活動的信貸獲取來看，相比于規(guī)模較小的企業(yè)，規(guī)模較大的企業(yè)均具有一定優(yōu)勢，因而網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對其創(chuàng)新績效的提升效應(yīng)也較大。

三是企業(yè)融資約束的差異。研發(fā)創(chuàng)新活動離不開長期大量的資金投入，根據(jù)知識生產(chǎn)函數(shù)，企業(yè)研發(fā)投入是知識創(chuàng)造的重要生產(chǎn)要素(嚴(yán)成樑 等，2010)[12]?，F(xiàn)有研究普遍認(rèn)為融資約束是阻礙企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素之一，而外部融資是企業(yè)研發(fā)投入的重要資金來源(Czarnitzki et al，2011)[31]。相比于高融資約束企業(yè)，受融資約束較小的企業(yè)往往具有更高的風(fēng)險承擔(dān)水平，通常也具有更強的研發(fā)創(chuàng)新積極性。因此，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不斷得到完善時，相比于高融資約束企業(yè)，低融資約束企業(yè)可能具有更強的創(chuàng)新積極性，進而產(chǎn)生更強的創(chuàng)新績效提升效應(yīng)。

四是企業(yè)高管研發(fā)背景的差異。根據(jù)“高層梯隊理論”(Upper Echelons Theory)，高管是企業(yè)決策的重要主體，不同教育經(jīng)歷或職業(yè)背景的高管在思維邏輯、投資偏好以及價值取向等方面存在較大差異，對外部沖擊的響應(yīng)以及創(chuàng)新活動的態(tài)度也可能存在較大差異(Hertwig et al，2004；Schoar et al，2017)[32-33]?，F(xiàn)有研究普遍認(rèn)為高管職業(yè)背景與企業(yè)創(chuàng)新之間存在較大關(guān)聯(lián)(Lin et al，2011)[34]，特別是高管的研發(fā)職業(yè)經(jīng)歷和技術(shù)背景對企業(yè)研發(fā)投入及創(chuàng)新產(chǎn)出具有重要的促進作用(Daellenbach et al，1999；Francis et al，2015；虞義華等，2018)[35-37]。因此，相比于其他企業(yè)，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對高管研發(fā)背景較強的企業(yè)可能具有更強的創(chuàng)新績效提升效應(yīng)。

基于上述分析，本文提出如下研究假說：

H1：網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會促進企業(yè)創(chuàng)新績效提升。

H2：網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以通過強化知識溢出(H2-1)、促進企業(yè)人才集聚(H2-2)、降低企業(yè)成本(H2-3)、推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(H2-4)等路徑提升企業(yè)創(chuàng)新績效。

H3：網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新績效的提升作用存在企業(yè)異質(zhì)性，表現(xiàn)為對知識存量較多(H3-1)、規(guī)模較大(H3-2)、融資約束較低(H3-3)、高管研發(fā)背景較強(H3-4)的企業(yè)具有更強的創(chuàng)新績效提升效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

以寬帶和網(wǎng)絡(luò)為代表的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是支撐“萬物互聯(lián)”與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)，為了搶占數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的制高點，搶抓新一輪科技革命機遇，世界各國紛紛對網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進行超前戰(zhàn)略部署。中國在戰(zhàn)略和政策上也高度重視網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，2013年8月國務(wù)院印發(fā)了《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實施方案》(國發(fā)〔2013〕31號)，該方案對2013年、2015年以及2020年各個階段提出了“寬帶中國”發(fā)展目標(biāo)，其目的就是推動網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，更好地服務(wù)于經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展。為落實《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實施方案》，經(jīng)城市申報、各省預(yù)審和專家綜合評審，2014年10月，工業(yè)和信息化部與國家發(fā)展和改革委員會聯(lián)合發(fā)布了2014年“寬帶中國”示范城市(城市群)名單，確定39個城市(城市群)為“寬帶中國”示范城市(城市群)；隨后，2015年和2016年又發(fā)布了兩批“寬帶中國”示范城市(城市群)名單。從整體上看，在目標(biāo)驅(qū)動和政策支持下，“寬帶中國”示范城市的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是好于其他城市的，這就為分析網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的經(jīng)濟效應(yīng)提供了較好的準(zhǔn)自然實驗樣本?；诖?，本文通過構(gòu)建多期雙重差分模型來檢驗“寬帶中國”示范城市建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響及其作用機制和異質(zhì)性。

1.基準(zhǔn)模型設(shè)定

根據(jù)前文理論分析，本文將網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)納入企業(yè)創(chuàng)新的分析框架中，借鑒Beck等(2010)、Li等(2016)的研究方法[38-39]，構(gòu)建多期雙重差分模型如式(1)所示：

Innovationit=β0+β1Broadbandit+φControlit+σj+γk+ηt+εit

(1)

其中：下標(biāo)i、j、k和t分別代表企業(yè)、省份、行業(yè)和年份；β0為截距項；Innovation為被解釋變量“企業(yè)創(chuàng)新績效”，包括“專利申請總量”“發(fā)明專利申請量”“非發(fā)明專利申請量”三個代理變量；Broadband為核心解釋變量“示范城市”，即雙重差分項，如果樣本企業(yè)所在城市在第t期列入“寬帶中國”示范城市名單，則t期之后賦值為1，否則賦值為0，其系數(shù)估計值即為DID的平均處理效應(yīng)(若顯著為正，則研究假說H1成立)；Control表示控制變量集，為樣本企業(yè)的一系列財務(wù)變量和特征變量，包括“研發(fā)強度”“研發(fā)人員投入”“企業(yè)規(guī)?！薄柏攧?wù)杠桿”“現(xiàn)金流水平”“企業(yè)年齡”“企業(yè)成長”“兩職合一”“董事會規(guī)?！?。此外，模型中還加入了行業(yè)、省份和年份固定效應(yīng)，以緩解潛在的行業(yè)、省份特征以及時間趨勢對估計結(jié)果的干擾；ε為隨機誤差項，用以刻畫其他非特定因素的影響。上述變量的測度方法詳細(xì)見表1。

2.中介效應(yīng)模型設(shè)定

本文通過中介效應(yīng)模型進行機制檢驗，在模型(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型(2)(3)：

Mediatorit=α0+α1DigitalEcoit+φControlit+σj+γk+ηt+εit

(2)

Knowledgeit=χ0+χ1DigitalEcoit+χ2Mediatorit+φControlit+σj+γk+ηt+εit

(3)

其中，Mediator為中介變量，控制變量集同式(1)。根據(jù)前文的理論分析，本文選取4個中介變量：(1)“知識溢出”。借鑒Jaffe等(1993)、Hicks等(2001)的方法[40-41]，采用專利申請人引用的專利數(shù)量來衡量(1)與學(xué)術(shù)論文引用不同，專利的“無端引用”(gratuitous citations)現(xiàn)象相對較弱，因此專利引用能夠較好地反應(yīng)知識的流動性與溢出效應(yīng)(Jaffe et al，1993)[40]。。同時，根據(jù)專利引用的地理區(qū)位，將知識溢出劃分為本地知識溢出與外地知識溢出兩種類型，“本地知識溢出”采用專利申請人引用的本地專利數(shù)量來衡量，“外地知識溢出”采用專利申請人引用的外地專利數(shù)量來衡量。(2)企業(yè)的人才集聚程度。參考劉春林和田玲(2021)的方法[42]，采用“碩士及以上學(xué)歷員工數(shù)”(取自然對數(shù))和“碩士及以上學(xué)歷高管數(shù)”(取自然對數(shù))兩個指標(biāo)來衡量。(3)“企業(yè)成本”。參考趙宸宇等(2021)的方法[26]，采用成本費用率來衡量，即成本費用率=(主營業(yè)務(wù)成本+管理費用)/主營業(yè)務(wù)收入。(4)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型狀況。借鑒吳非等(2021)的研究[43]，首先從人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用5個維度構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞庫，再運用詞頻分析方法得到樣本企業(yè)年報中數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次，進行取自然對數(shù)處理，得到“數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平”變量。同時，也采用“是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的啞變量進行中介效應(yīng)檢驗。

3.異質(zhì)性分析的調(diào)節(jié)變量與樣本分組

本文同時采用調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗和分組檢驗來進行異質(zhì)性分析。根據(jù)前文理論分析，從以下4個方面進行企業(yè)異質(zhì)性分析：(1)企業(yè)知識存量異質(zhì)性。設(shè)計調(diào)節(jié)變量“知識存量”，采用樣本企業(yè)“過去五年獲得專利總量的自然對數(shù)值”來衡量，在基準(zhǔn)模型中加入“示范城市×知識存量”交互項和“知識存量”變量，進而檢驗企業(yè)的知識存量在“寬帶中國”示范城市建設(shè)影響其創(chuàng)新績效過程中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時，根據(jù)“知識存量”的中位數(shù)將樣本企業(yè)劃分為“高知識存量企業(yè)”和“低知識存量企業(yè)”兩個子樣本，分別進行基準(zhǔn)模型檢驗。(2)企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性。在基準(zhǔn)模型中引入“示范城市×企業(yè)規(guī)?！苯换ロ?，根據(jù)“企業(yè)規(guī)?！钡闹形粩?shù)將樣本企業(yè)劃分為“大規(guī)模企業(yè)”和“小規(guī)模企業(yè)”兩個子樣本。(3)企業(yè)融資約束異質(zhì)性。設(shè)計調(diào)節(jié)變量“融資約束”，采用鞠曉生等(2013)的方法進行測算[44]，在基準(zhǔn)模型中引入“示范城市×融資約束”交互項和“融資約束”變量；根據(jù)“融資約束”的中位數(shù)將樣本企業(yè)劃分為“高融資約束企業(yè)”和“低融資約束企業(yè)”兩個子樣本。(4)高管研發(fā)背景異質(zhì)性。設(shè)計調(diào)節(jié)變量“研發(fā)高管數(shù)量”，利用CSMAR高管個人特征數(shù)據(jù)庫提取企業(yè)高管的職業(yè)背景，得到樣本企業(yè)具有研發(fā)背景的高管數(shù)量，在基準(zhǔn)模型中加入“示范城市×研發(fā)高管數(shù)量”交互項和“研發(fā)高管數(shù)量”變量；根據(jù)“研發(fā)高管數(shù)量”的中位數(shù)將樣本企業(yè)劃分為“強高管研發(fā)背景企業(yè)”和“弱高管研發(fā)背景企業(yè)”兩個子樣本。

4.數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選取2010—2018年中國滬深兩市A股上市公司的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)樣本，遵循研究慣例，剔除ST和PT異常樣本、金融保險類樣本以及主要變量缺失的樣本，并且對連續(xù)變量進行1%和99%分位的縮尾處理?；A(chǔ)財務(wù)數(shù)據(jù)來源于CSMAR企業(yè)數(shù)據(jù)庫；專利數(shù)據(jù)來源于incoPat專利數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包含豐富的專利數(shù)據(jù)信息，為識別本地知識溢出效應(yīng)與外地知識溢出效應(yīng)提供了較好的幫助。表1報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中，Panel A為全樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果，Panel B報告了實驗組與對照組的組間差異檢驗結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，實驗組樣本企業(yè)的“專利申請總量”“發(fā)明專利申請量”“非發(fā)明專利申請量”均在1%的水平上顯著高于對照組樣本企業(yè)。因此，描述性統(tǒng)計結(jié)果初步驗證了“寬帶中國”示范城市建設(shè)會促進企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。

表1 主要變量的測度方法與描述性統(tǒng)計

四、實證檢驗結(jié)果

1.基準(zhǔn)模型回歸及穩(wěn)健性檢驗

(1)平行趨勢檢驗

雙重差分分析需要滿足平行趨勢條件(parallel trend assumption)，本文借鑒Beck等(2010)的研究[38]，采用事件研究(event study)方法進行平行趨勢檢驗。圖1報告了“寬帶中國”示范城市建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新績效的動態(tài)效應(yīng)，其中，左圖是以“專利申請總量”為被解釋變量的檢驗結(jié)果，右圖是以“發(fā)明專利申請量”為被解釋變量的檢驗結(jié)果，柱狀圖表示90%置信區(qū)間，圈點表示系數(shù)估計值。以成為示范城市前一年為基準(zhǔn)，在示范城市建設(shè)前，實驗組與對照組企業(yè)的“專利申請總量”和“發(fā)明專利申請量”均無顯著差異，且各個時期組間差異沒有發(fā)生明顯變化，滿足平行趨勢條件。在開始進行示范城市建設(shè)后，實驗組與對照組企業(yè)的“專利申請總量”和“發(fā)明專利申請量”出現(xiàn)分化，并且政策效應(yīng)隨著示范城市建設(shè)的推進穩(wěn)步上升。此外，本文還繪制了實驗組和對照組企業(yè)專利申請量的均值趨勢圖(略，備索)，結(jié)果也滿足平行趨勢條件。

(2)基準(zhǔn)模型估計

表2為基準(zhǔn)模型回歸的結(jié)果?！笆痉冻鞘小钡墓烙嬒禂?shù)均顯著為正，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)顯著促進了企業(yè)創(chuàng)新績效提升。根據(jù)表2的(4)(5)列，相比于非發(fā)明專利申請量，“寬帶中國”示范城市建對企業(yè)發(fā)明專利申請量增加的促進作用更大(“示范城市”的估計系數(shù)顯著性和絕對值均較大)?？梢?，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在促進企業(yè)創(chuàng)新上發(fā)揮了重要的積極作用。同時，考慮到發(fā)明專利更能代表企業(yè)實質(zhì)性創(chuàng)新，在后文的穩(wěn)健性和中介效應(yīng)檢驗、異質(zhì)性及進一步分析中均以“企業(yè)發(fā)明專利申請量”為被解釋變量。

表2 基準(zhǔn)模型檢驗結(jié)果

(3)穩(wěn)健性檢驗

第一，安慰劑檢驗。雙重差分模型分析的結(jié)果可能是某些不可觀測的隨機因素所致，為排除其他未知因素的干擾，本文參考Li等(2016)的做法[39]，通過隨機分配實驗組樣本和實驗時間進行安慰劑檢驗。具體地，在所有城市中隨機進行1 000次抽樣，從中抽取99個城市作為實驗組，其他城市作為對照組，并隨機分配實驗開始的時間。如果隨機抽取產(chǎn)生的政策變量仍然對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著影響，則說明基準(zhǔn)模型分析的結(jié)果可能是由其他因素所致，而非“寬帶中國”示范城市建設(shè)的結(jié)果。圖2報告了重復(fù)1 000次的非參數(shù)隨機模擬結(jié)果分布，無論被解釋變量是“專利申請總量”還是“發(fā)明專利申請量”，絕大部分隨機生成的政策變量的系數(shù)t統(tǒng)計量絕對值小于2，且基本集中在0附近，表明通過了安慰劑檢驗。此外，基準(zhǔn)回歸中實際估計系數(shù)的t值在安慰劑檢驗中明顯屬于異常值，表明隨機抽取產(chǎn)生的政策變量對企業(yè)創(chuàng)新績效沒有顯著影響，即其他未知因素對基準(zhǔn)模型分析結(jié)果不構(gòu)成顯著的干擾，“寬帶中國”示范城市建設(shè)有助于企業(yè)創(chuàng)新績效提升并非偶然事件，該結(jié)論是穩(wěn)健的。

第二，工具變量法。為緩解潛在的內(nèi)生性問題，本文采用工具變量法進行穩(wěn)健性檢驗。借鑒黃群慧等(2019)的分析思路[24]，采用各城市“1984年每百人固定電話數(shù)量與上一年全國移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項”作為“示范城市”的工具變量。一方面，過去郵電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可能影響后續(xù)的互聯(lián)網(wǎng)布局，即滿足相關(guān)性要求；另一方面，1984年郵電基礎(chǔ)設(shè)施對屬地企業(yè)創(chuàng)新的影響較為微弱，即滿足排他性要求。工具變量法估計結(jié)果如表3的(1)(2)列所示：在第一階段，工具變量的系數(shù)估計值在1%的水平上顯著為正，滿足相關(guān)性要求；從第(2)列估計結(jié)果可知，“示范城市”的估計系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正，說明在緩解內(nèi)生性問題之后本文的基準(zhǔn)結(jié)論依然成立。

第三，控制高維固定效應(yīng)。為進一步緩解潛在的內(nèi)生性問題，本文在基準(zhǔn)回歸中分別加入“行業(yè)×年度”和“省份×年度”的高維固定效應(yīng)，用以控制省份與行業(yè)特征隨時間變化所帶來的影響，檢驗結(jié)果如表3的(3)(4)列所示。

第四，增加控制變量。為了進一步控制其他因素的影響，本文在基準(zhǔn)模型中增加“企業(yè)流動比率”“盈利水平”“所有制”“固定資產(chǎn)比率”等控制變量，重新進行模型回歸，估計結(jié)果見表3的(5)列。

第五，剔除同期政策干擾。在“寬帶中國”示范城市建設(shè)期間，為推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，部分地區(qū)先后設(shè)立了大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)，為了排除這一政策因素對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，以更好地識別示范城市建設(shè)的實際效果，本文在基準(zhǔn)模型中增加是否屬于“國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)”的虛擬變量，重新進行檢驗，估計結(jié)果見表4的(1)列。

第六，更換標(biāo)準(zhǔn)誤聚類層級。標(biāo)準(zhǔn)誤的聚類層級不同，對擾動項方差協(xié)方差結(jié)構(gòu)的假設(shè)也不同。本文將基準(zhǔn)模型回歸的聚類層級重新設(shè)定為省份層面、行業(yè)+省份層面，檢驗結(jié)果見表4的(2)(3)列。

第七，樣本刪選與擴展。以其他城市相比，省會城市和直轄市在資源配置、歷史文化等方面具有一定的特殊性，而這種特殊性可能對基準(zhǔn)模型分析結(jié)果產(chǎn)生影響。對此，本文在分別剔除省會城市樣本和直轄市樣本后對基準(zhǔn)模型進行重新估計，結(jié)果見表4的(4)(5)列。此外，本文還將樣本期間擴展為2007—2018年重新進行基準(zhǔn)模型檢驗，回歸結(jié)果見表4的(6)列。

上述一系列穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果顯示，“示范城市”的估計系數(shù)均顯著為正，表明本文的基準(zhǔn)結(jié)論是穩(wěn)健的，即“寬帶中國”示范城市建設(shè)能夠顯著促進企業(yè)的創(chuàng)新績效提升，研究假說H1得到驗證。

表3 內(nèi)生性處理的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表4 其他穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2.中介效應(yīng)檢驗

(1)知識溢出路徑

表5報告了以“知識溢出”以及“本地知識溢出”和“外地知識溢出”為中介變量的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。(2)列的回歸結(jié)果顯示，“示范城市”對“知識溢出”的估計系數(shù)顯著為正，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)可以顯著增強知識溢出效應(yīng)，使企業(yè)可以獲得更多知識溢出紅利；(5)列的回歸結(jié)果顯示，“示范城市”和“知識溢出”對“發(fā)明專利申請量”的估計系數(shù)均顯著為正，且“示范城市”的估計系數(shù)(0.047 1)遠低于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計系數(shù)(0.084 1)。上述結(jié)果表明，“知識溢出”變量在“示范城市”變量影響“發(fā)明專利申請量”變量中具有顯著的正向部分中介效應(yīng)，即“寬帶中國”示范城市建設(shè)可以通過增強知識溢出效應(yīng)的路徑來提升企業(yè)的創(chuàng)新績效，研究假說H2-1得到驗證。

有研究認(rèn)為，知識溢出呈現(xiàn)出明顯的本地化特征(Jaffe et al，1993)[40]。那么，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施能否打破知識溢出的本地化特征，促進不同地區(qū)之間的知識溢出？對此，本文根據(jù)引用專利的地理區(qū)位，進一步將知識溢出劃分為本地知識溢出和外地知識溢出兩種類型，并進行中介效應(yīng)檢驗。表5的(3)(4)列估計結(jié)果顯示，“示范城市”對“本地知識溢出”和“外地知識溢出”的估計系數(shù)均顯著為正，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)不但可以顯著增強本地知識溢出效應(yīng)，也可以強化外地知識溢出效應(yīng)；(6)列的估計結(jié)果顯示，“示范城市”“本地知識溢出”“外地知識溢出”對“發(fā)明專利申請量”的估計系數(shù)均顯著為正，且“示范城市”的估計系數(shù)(0.043 7)遠低于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計系數(shù)(0.084 1)。上述分析結(jié)果表明，“本地知識溢出”和“外地知識溢出”均具有部分中介效應(yīng)。值得注意的是，“寬帶中國”示范城市建設(shè)對外地知識溢出的促進作用弱于對本地知識溢出的促進作用(估計系數(shù)的顯著性較小)，而外地知識溢出對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進作用大于本地知識溢出的促進作用(估計系數(shù)較大)，表明如果能夠進一步發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)打破知識溢出地理桎梏的作用，更好地促進地區(qū)間的知識溢出，將對企業(yè)創(chuàng)新績效提升產(chǎn)生更強的促進效應(yīng)。

表5 知識溢出的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

(2)人才集聚路徑

表6為以“碩士及以上學(xué)歷員工數(shù)”和“碩士及以上學(xué)歷高管數(shù)”為中介變量的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。(2)(3)列中“示范城市”對“碩士及以上學(xué)歷員工數(shù)”和“碩士及以上學(xué)歷高管數(shù)”的估計系數(shù)顯著為正，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)可以顯著促進人才在企業(yè)的集聚；(4)(5)列中“示范城市”“碩士及以上學(xué)歷員工數(shù)”“碩士及以上學(xué)歷高管數(shù)”對“發(fā)明專利申請量”的估計系數(shù)均顯著為正，且“示范城市”的估計系數(shù)(0.056 8、0.075 6)低于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計系數(shù)(0.084 1)。上述結(jié)果表明，人才集聚具有顯著的正向部分中介效應(yīng)，即“寬帶中國”示范城市建設(shè)可以通過促進企業(yè)人才集聚的路徑來提升企業(yè)的創(chuàng)新績效，研究假說H2-2得到驗證。

(3)成本降低路徑

表7為以“企業(yè)成本”為中介變量的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。(2)列中“示范城市”對“企業(yè)成本”的估計系數(shù)顯著為負(fù)，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)可以顯著降低企業(yè)成本；(3)列中“示范城市”對“發(fā)明專利申請量”的估計系數(shù)均顯著為正(0.082 7)且小于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計系數(shù)(0.084 1)，“企業(yè)成本”對“發(fā)明專利申請量”的估計系數(shù)顯著為負(fù)。上述結(jié)果表明，企業(yè)成本具有顯著的負(fù)向部分中介效應(yīng)，即“寬帶中國”示范城市建設(shè)可以通過降低企業(yè)成本的路徑來提升企業(yè)的創(chuàng)新績效，研究假說H2-3得到驗證。

表6 人才集聚的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

表7 成本降低的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

(4)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑

表8為以“數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平”和“是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”為中介變量的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。(2)(3)列中“示范城市”對“數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平”和“是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的估計系數(shù)顯著為正，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)可以顯著促進企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；(4)(5)列中“示范城市”“數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平”“是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”對“發(fā)明專利申請量”的估計系數(shù)均顯著為正，且“示范城市”的估計系數(shù)(0.073 3、0.081 3)小于(1)列基準(zhǔn)回歸的估計系數(shù)(0.084 1)。上述結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著的正向部分中介效應(yīng)，即“寬帶中國”示范城市建設(shè)可以通過推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑來提升企業(yè)的創(chuàng)新績效，研究假說H2-4得到驗證。

表8 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

3.異質(zhì)性分析

(1)企業(yè)知識存量的異質(zhì)性檢驗

不同企業(yè)內(nèi)部的知識資源稟賦存在顯著差異，因而在受到“寬帶中國”示范城市建設(shè)的影響時可能產(chǎn)生不同的創(chuàng)新績效效應(yīng)。對不同知識存量企業(yè)的異質(zhì)性檢驗結(jié)果見表9。(1)(2)列分別為對“高知識存量企業(yè)”樣本和“低知識存量企業(yè)”樣本的估計結(jié)果，“示范城市”對“發(fā)明專利申請量”的估計系數(shù)均顯著為正值，但無論是估計系數(shù)值還是顯著性，“高知識存量企業(yè)”樣本(0.083 1，1%)都高于“低知識存量企業(yè)”樣本(0.052 3，10%)，可見“寬帶中國”示范城市建設(shè)對知識存量較多的企業(yè)具有更強且更為顯著的創(chuàng)新績效提升作用。(3)列為調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果，“知識存量”的估計系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)知識存量的增加可以顯著提高其創(chuàng)新績效；“示范城市×知識存量”交互項的估計系數(shù)也顯著為正，表明“知識存量”變量對“示范城市”變量影響“發(fā)明專利申請量”變量具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用，即企業(yè)知識存量的增加可以顯著增強“寬帶中國”示范城市建設(shè)對其創(chuàng)新績效的提升作用。由此，研究假說H3-1得到驗證。

表9 企業(yè)知識存量的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

(2)企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性檢驗

不同規(guī)模的企業(yè)所掌握的生產(chǎn)資源與創(chuàng)新要素存在較大差異，在外生因素沖擊下可能產(chǎn)生差異化創(chuàng)新績效效應(yīng)。對不同規(guī)模企業(yè)的異質(zhì)性檢驗結(jié)果見表10，可以發(fā)現(xiàn)：“寬帶中國”示范城市建設(shè)對不同規(guī)模的企業(yè)均具有創(chuàng)新績效提升效應(yīng)，且對大規(guī)模企業(yè)的作用相對更強；“企業(yè)規(guī)?！钡恼蛘{(diào)節(jié)效應(yīng)顯著，即企業(yè)規(guī)模的擴大不僅可以顯著提高其創(chuàng)新績效，還可以顯著增強“寬帶中國”示范城市建設(shè)對其創(chuàng)新績效的提升作用。由此，研究假說H3-2得到驗證。

表10 企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

(3)融資約束的異質(zhì)性檢驗

現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為融資約束是阻礙企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素之一(Czarnitzki et al，2011)[31]，考慮到不同企業(yè)面臨的融資約束存在差異，本文進一步檢驗企業(yè)融資約束的異質(zhì)性，分析結(jié)果見表11?？梢园l(fā)現(xiàn)：“寬帶中國”示范城市建設(shè)對面臨不同程度融資約束的企業(yè)均具有創(chuàng)新績效提升效應(yīng)，且對低融資約束企業(yè)的作用相對更強；“融資約束”具有顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即企業(yè)融資約束的減弱不僅可以顯著提高其創(chuàng)新績效，還可以顯著增強“寬帶中國”示范城市建設(shè)對其創(chuàng)新績效的提升作用。由此，研究假說H3-3得到驗證。

表11 融資約束的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

(4)高管研發(fā)背景的異質(zhì)性檢驗

不同企業(yè)高管的職業(yè)背景具有差異化特征，而不同職業(yè)背景的高管對待外部沖擊的響應(yīng)以及創(chuàng)新活動的態(tài)度又存在較大差異。對此，本文進一步檢驗企業(yè)高管研發(fā)背景的異質(zhì)性，估計結(jié)果見表12?？梢园l(fā)現(xiàn)：“寬帶中國”示范城市建設(shè)僅對高管研發(fā)背景較強的企業(yè)具有顯著的創(chuàng)新績效提升效應(yīng)，而對高管研發(fā)背景較弱企業(yè)的影響不顯著；“研發(fā)高管數(shù)量”具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用，即企業(yè)研發(fā)高管數(shù)量的增加不僅可以顯著提高其創(chuàng)新績效，還可以顯著增強“寬帶中國”示范城市建設(shè)對其創(chuàng)新績效的提升作用。由此，研究假說H3-4得到驗證。

表12 高管研發(fā)背景的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

4.進一步的分析

上述研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于打破知識溢出的地理桎梏，實現(xiàn)和增強知識的跨區(qū)域溢出效應(yīng)。那么，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否激勵企業(yè)的探索性創(chuàng)新行為？能否提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量？對此，本文進一步探討網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新路徑和創(chuàng)新質(zhì)量的影響。具體地，在創(chuàng)新路徑上，采用“探索性專利數(shù)量”和“探索性專利占比”兩個變量，其中對探索性專利的界定主要依據(jù)Jansen等(2006)的研究[45]；在創(chuàng)新質(zhì)量上，采用“知識寬度加權(quán)發(fā)明專利量”和“專利范圍加權(quán)發(fā)明專利量”兩個變量，其中知識寬度和專利范圍的測算主要參考張杰和鄭文平(2018)、Lerner(1994)的方法[46-47]。根據(jù)表13的分析結(jié)果：無論被解釋變量為探索性專利的絕對數(shù)量還是相對數(shù)量，“示范城市”的估計系數(shù)均顯著為正，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)促進了企業(yè)的探索性創(chuàng)新行為，即改善了企業(yè)創(chuàng)新路徑；無論被解釋變量是“知識寬度加權(quán)發(fā)明專利量”還是“專利范圍加權(quán)發(fā)明專利量”，“示范城市”的估計系數(shù)均顯著為正，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)促進了企業(yè)真實創(chuàng)新產(chǎn)出的增長，即提高了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量。

表13 “寬帶中國”示范城市建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新路徑和創(chuàng)新質(zhì)量的影響

五、結(jié)論與啟示

當(dāng)前，以信息技術(shù)、人工智能為代表的新興科技快速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟成為高質(zhì)量發(fā)展的新引擎，完善的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施則成為國內(nèi)國際競爭優(yōu)勢的重要來源，因而積極推進網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展需要、搶占科技和產(chǎn)業(yè)競爭制高點的重要戰(zhàn)略舉措。本文以“寬帶中國”示范城市建設(shè)為準(zhǔn)自然實驗，采用2010—2018年A股上市公司的微觀數(shù)據(jù)，運用多期雙重差分模型分析得到以下結(jié)論：“寬帶中國”示范城市建設(shè)顯著并穩(wěn)健地提高了企業(yè)創(chuàng)新績效，并且有助于改善企業(yè)創(chuàng)新路徑和提高企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；強化知識溢出效應(yīng)、促進企業(yè)人力資本積累、降低企業(yè)成本、推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)創(chuàng)新績效的重要傳導(dǎo)機制，其中知識溢出路徑的作用最大；相對而言，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對知識存量較多、規(guī)模較大、融資約束較低、高管研發(fā)背景較強的企業(yè)具有更強的創(chuàng)新績效提升效應(yīng)；網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善有助于打破知識溢出的地理桎梏，提高知識跨區(qū)域溢出效應(yīng)，進而實現(xiàn)知識溢出本地效應(yīng)與外地效應(yīng)對技術(shù)進步的協(xié)同促進作用。

本文研究結(jié)論具有以下政策啟示：第一，要進一步加大網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，并高度重視網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)的區(qū)域協(xié)調(diào)問題。一方面，各地區(qū)應(yīng)當(dāng)加大網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資，并積極推動知識的跨區(qū)域溢出，從而更好地促進企業(yè)創(chuàng)新，助力經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，必須高度重視“數(shù)字鴻溝”問題，避免網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施差距拉大帶來的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡加劇。《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》明確指出：我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?？焖贁U張，但發(fā)展不平衡、不充分、不規(guī)范的問題較為突出。當(dāng)各地區(qū)大力搶占數(shù)字經(jīng)濟制高點的同時，也應(yīng)當(dāng)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的總體布局，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。第二，欠發(fā)達地區(qū)應(yīng)積極利用網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)強化知識溢出效應(yīng)的作用，尤其是要充分利用跨區(qū)域知識溢出促進本地企業(yè)的技術(shù)進步和跨越式發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于打破知識溢出的地理桎梏，增強知識溢出的外地效應(yīng)，因而網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善有助于更好地引進和吸收外部知識與技術(shù)，促進本地企業(yè)的知識積累和技術(shù)創(chuàng)新。特別是對于欠發(fā)達地區(qū)而言，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將成為其科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。第三，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對低融資約束企業(yè)具有更強的創(chuàng)新績效提升效應(yīng)，因此，拓寬企業(yè)的融資渠道，降低企業(yè)融資約束將有助于進一步提升網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)新促進作用。

本文從理論和實證兩個方面對網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)創(chuàng)新績效的作用機制與異質(zhì)性進行了探討，但仍然存在一些不足，比如：相關(guān)變量(如知識溢出)的測算方法有待改進和進一步細(xì)化，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響可能還存在其他路徑，企業(yè)層面以外的異質(zhì)性(如城市層面的異質(zhì)性)研究也具有重要意義，等等，這些都是未來可進一步拓展的研究方向。