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數字經濟抑制研發(fā)要素市場扭曲了嗎※

2022-11-09 13:40鄧若冰,吳福象
現代經濟探討 2022年11期
關鍵詞:流動要素效應

內容提要:基于2011—2020年中國省級面板數據,在測算數字經濟發(fā)展水平基礎上,運用空間杜賓模型實證分析數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的影響效應、傳導機制及異質性特征。研究表明:數字經濟對兩類研發(fā)要素市場扭曲均具有顯著抑制效應,且數字經濟的空間溢出效應有助于緩解鄰近地區(qū)研發(fā)要素市場扭曲;研發(fā)人員流動是數字經濟影響本地及鄰近地區(qū)研發(fā)人員要素市場扭曲的重要傳導機制,而數字經濟通過研發(fā)資本流動緩解本地研發(fā)資本要素市場扭曲的中介傳導作用并不顯著;數字經濟對于研發(fā)要素市場扭曲的改善效果存在明顯的區(qū)域異質性,對中西部和數字化低水平地區(qū)的研發(fā)要素市場扭曲具有較強的抑制作用。研究結論為新發(fā)展格局下以數字經濟為重要抓手,優(yōu)化研發(fā)要素市場化配置、促進創(chuàng)新型國家建設提供有益啟示。

一、 引 言

當前,中國經濟面臨全球疫情沖擊、中美關系實質性轉型及產業(yè)鏈供應鏈安全隱患等多重挑戰(zhàn),以科技創(chuàng)新為核心提升國際競爭力是“十四五”時期建設社會主義現代化強國的核心使命。研發(fā)人員和研發(fā)資本等研發(fā)要素作為參與創(chuàng)新過程、影響創(chuàng)新能力、體現競爭優(yōu)勢的重要戰(zhàn)略資源,其科學有效配置是直接關乎創(chuàng)新鏈整體效能提升的關鍵,也是中國內釋活力、外爭規(guī)則的根本落腳點。然而,在漸進式市場化改革進程中,政府干預、信息不對稱、市場分割等因素使得研發(fā)要素市場扭曲問題突出,影響了創(chuàng)新資源的配置效率,導致創(chuàng)新面臨著“數量長足”與“質量跛腳”并存的“創(chuàng)新能力假象”困境。如何緩解研發(fā)要素市場扭曲,提升創(chuàng)新資源配置效率,是中國落實創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的當務之急。

與此同時,全球經濟正不斷向以大數據、云計算、區(qū)塊鏈和人工智能等為代表的數字經濟轉型,數字技術與實體經濟不斷融合,催生了許多新業(yè)態(tài)、新模式和新產業(yè),已經成為一個國家培育新動能的重要引擎。作為新型經濟形態(tài),數字化的知識、數據和信息具有節(jié)約交易成本、緩解信息不對稱、擴充物理空間創(chuàng)新資源與網絡空間之間的映射關系等先天優(yōu)勢和本質特征,能夠有效破除區(qū)域創(chuàng)新系統與創(chuàng)新活動的供需矛盾以及創(chuàng)新活動的空間限制,為緩解研發(fā)要素市場扭曲帶來重要機遇?;诖?,本文擬著重研究的問題是:數字經濟是否抑制了研發(fā)要素市場扭曲?如果是,其可能的傳導機制是什么?數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲影響的規(guī)律和特征是什么,在空間上又有何種差異?以上問題的研究立足于創(chuàng)新發(fā)展和數字經濟這兩大趨勢,對中國創(chuàng)新提質增效、培育國際競爭新優(yōu)勢具有極為重要的理論價值與現實意義。

從現有研究來看,自Don Tapscott(1996)提出數字經濟概念后,學界關于數字經濟的研究不斷被拓展,主要可以歸納為兩類:一是數字經濟規(guī)模的測度。包括采用國民經濟核算、增加值法以及數字經濟衛(wèi)星賬戶構建等單一指標測度方法(續(xù)繼和唐琦,2019)以及根據數字經濟的內涵構建多維綜合指標評價體系(許憲春和張美慧,2020)兩種。二是數字經濟的經濟效應。從宏觀層面上看,數字經濟改善了勞動、知識、管理、資本和技術要素的質量和效率(Ghasemaghaei和Calic,2019),能夠提升經濟增長質量(陳曉紅等,2022)與就業(yè)質量(王文,2020)、促進區(qū)域創(chuàng)新(韓兆安等,2022)以及培育新動能(李曉華,2019)等;從中觀層面上看,數字技術不僅能夠加強產業(yè)協同效應,而且對傳統產業(yè)進行全方位、全角度、全鏈條賦能,有助于提升產業(yè)韌性與質量(劉淑春,2019);從微觀層面上看,數據支撐、開放共享等數字化特征能夠降低交易成本、緩解信息不對稱、精確配置資源(Goldfarb和Tucker,2019),影響企業(yè)創(chuàng)新績效、生產率提升及價值鏈升級(Acemoglu等,2020)等。此外,數字經濟也可能帶來用戶信息泄露、過度競爭、阻礙實體經濟發(fā)展等負面效應(姜松和孫玉鑫,2020)。

學界圍繞研發(fā)要素市場扭曲也展開了多方面的討論,研究發(fā)現:市場分割(范欣,2021)、政策干預(董直慶和胡晟明,2020)、行政壟斷(李勇等,2017)等是影響研發(fā)要素市場扭曲的重要因素。這些研究為探究如何改善研發(fā)要素市場扭曲提供了有益洞見,但鮮少考慮到數字經濟這一重要維度的影響,代表性的僅有王宏鳴等(2022)從創(chuàng)新要素區(qū)際流動視角考察了數字化對創(chuàng)新要素錯配的影響,發(fā)現數字化能夠顯著降低創(chuàng)新要素錯配水平。與本文較為相關的研究多集中于數字經濟對傳統要素(資本、勞動)配置的影響研究。如沈洋等(2022)發(fā)現數字經濟能顯著緩解勞動力錯配,且人工智能制造在其中發(fā)揮著重要的中介作用。韋莊禹(2022)的研究結果顯示,城市數字經濟發(fā)展顯著提升了制造業(yè)企業(yè)的資源配置效率。此外,也有少數文獻將要素配置作為中介變量研究信息化技術或數字經濟的經濟效應。如李宗顯和楊千帆(2021)實證發(fā)現,要素配置效率是數字經濟影響經濟高質量發(fā)展的中介渠道。黃群慧等(2019)的研究也表明,互聯網技術可以通過緩解資源錯配來提升制造業(yè)生產率與企業(yè)能源效率。

綜上,已有文獻為本文研究提供了多維度的有益借鑒,但不難發(fā)現,現有研究主要從互聯網發(fā)展或數字經濟角度聚焦對傳統要素錯配的影響,忽視了數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的影響,且缺乏關注其內在傳導機制及其影響效應的異質性。鑒于此,本文通過構建數字經濟的評價體系,考察數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的影響效應及傳導機制??赡艿倪呺H貢獻有:第一,結合已有對數字經濟的認識,構建指標體系,拓展了關于數字經濟發(fā)展水平的評價,豐富了已有文獻;第二,在數字技術向研發(fā)創(chuàng)新不斷滲透的新形勢下,探討數字經濟是否抑制了研發(fā)要素市場扭曲,為緩解研發(fā)要素市場扭曲提供新的研究視角和思路;第三,利用中介效應模型,試圖探索數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的傳導機制,打破二者之間的黑箱,進一步拓展和豐富了數字經濟與要素配置領域的研究文獻。

二、 理論機制與研究假設

1. 數字經濟影響研發(fā)要素市場扭曲的直接作用機制分析

創(chuàng)新活動中的信息不對稱、信貸錯配以及政府干預問題,是影響研發(fā)要素市場扭曲的主要原因。隨著數字經濟與實體經濟的深度融合,數字經濟的網絡性、滲透性及協同性等屬性能夠有效緩解上述問題,進而直接影響研發(fā)要素市場的使用和配置效果。

具體而言,首先,數字通用技術成為數字時代的核心生產要素,數字化設計工具可以利用智能化、虛擬化的仿真技術,對創(chuàng)新企業(yè)和客戶進行精準畫像及模擬物理實體的各種參數,充分釋放“信息勢能”,提高研發(fā)的精確性。在此基礎上,創(chuàng)新主體通過多渠道的信息整合,強化在創(chuàng)新網絡中的弱連接狀態(tài),拓展網絡空間功能和創(chuàng)新資源配置的空間范圍,使研發(fā)設計活動在點線面多維度的創(chuàng)新網絡中進行,有助于加強各部門和各環(huán)節(jié)交流機會、降低信息搜尋成本,改善知識、創(chuàng)新資本與人才等研發(fā)要素配置的信息不對稱問題,進而精準對接創(chuàng)新所需要的資源。其次,數字經濟一方面能夠對碎片化的創(chuàng)新企業(yè)資金需求信息產生聚合傳遞的積極意義,進而通過數字化信貸平臺直接向目標企業(yè)進行創(chuàng)新融資;另一方面,也能夠強化數字金融的健康發(fā)展,解決中小企業(yè)融資難、融資貴的問題(張勛等,2021),表現在數字金融形成的“鰱魚效應”加大了銀行等傳統金融機構的競爭壓力,減輕傳統金融機構資金投向的“領域錯配”“屬性錯配”和“階段錯配”問題,這必然會直接抑制研發(fā)要素的配置扭曲。最后,政府對創(chuàng)新活動的干預如研發(fā)補貼、稅收優(yōu)惠往往具有“所有制歧視”或尋租偏向行為,是研發(fā)要素市場扭曲的一個重要因素,而數字經濟下簡政放權、創(chuàng)新監(jiān)管等制度改革的紅利得到了最大程度的釋放,政府權力透明度的提升、新型政商關系的構建使得政府能夠精準識別企業(yè)創(chuàng)新潛力,避免由政治關聯或尋租產生的政府創(chuàng)新補貼、稅收優(yōu)惠的錯配進而抑制研發(fā)資本要素市場扭曲問題。基于此,提出如下研究假設:

假設1:數字經濟有利于緩解研發(fā)要素市場扭曲。

2. 數字經濟影響研發(fā)要素市場扭曲的間接傳導機制分析

研發(fā)要素流動在數字經濟與研發(fā)要素市場扭曲間能發(fā)揮中介作用。根據資源稟賦理論的觀點,要素稟賦差異是影響創(chuàng)新績效的關鍵因素。研發(fā)要素作為研發(fā)創(chuàng)新的關鍵稀缺要素,各區(qū)域為了實現創(chuàng)新能力提升與經濟增長,通過制定優(yōu)惠政策和設置行政壁壘等手段對研發(fā)要素的爭奪日趨激烈,致使研發(fā)要素在物理空間上合理的流動、集聚與有效配置受到阻礙(鄧若冰,2019),而其自由流動是抑制研發(fā)要素市場扭曲的關鍵路徑。數字經濟時代,各方創(chuàng)新主體憑借去中心化的網絡效應和平臺效應使得研發(fā)要素的獲取不再受到時空的束縛,通過打破傳統市場的地域限制、拓寬區(qū)域市場的邊界,最終形成一種跨界滲透融合、開放包容協作、線上線下互動、相互賦能成就、多元共生共享的不依賴于地理空間的虛擬集聚,這種虛擬集聚將極大降低由于地理空間和市場壁壘造成的市場分割,為各類研發(fā)要素(特別是基于數據、信息和知識的研發(fā)要素)的創(chuàng)造、轉移和應用創(chuàng)造了條件,能夠促進研發(fā)要素空間流動和技術創(chuàng)新的擴散。

具體來看,對于研發(fā)人員要素而言,中國的戶籍制度、學籍制度、就業(yè)信息不對稱等因素導致的復雜市場分割限制了研發(fā)人員的自由流動,使得研發(fā)人員要素無法通過價格機制和市場機制實現跨地域間的自由配置。數字經濟一方面通過促進信息和觀念的傳播,壓縮了創(chuàng)新活動空間上的聯系、行業(yè)間的聯系、生產上的聯系以及行業(yè)內部聯系,增加了研發(fā)人員之間跨區(qū)域、跨行業(yè)的交流和互通互聯,能夠緩解因信息閉塞造成的諸多流動障礙,如創(chuàng)新企業(yè)文化和福利待遇等,增強研發(fā)人員流動的意愿;另一方面,能夠提升研發(fā)人員的就業(yè)信息搜尋效率與拓寬就業(yè)崗位范疇,促進研發(fā)人員向邊際產出高、薪酬回報好的區(qū)域流動與配置,加強創(chuàng)新資源的優(yōu)勢互補和共享,最終抑制研發(fā)人員要素市場扭曲。對于研發(fā)資本要素而言,營商環(huán)境、法制水平、對外開放制度等制度環(huán)境的優(yōu)化能夠保障有序競爭,是影響研發(fā)資本流動的關鍵因素(Tombe和Zhu,2019),而數字經濟的網絡連接效應、滲透效應及長尾效應不僅能使創(chuàng)新環(huán)境建設過程中的諸多痛點與難點迎刃而解,而且在縱向和橫向上對創(chuàng)新活動的產業(yè)進行專業(yè)化分工,延伸了產業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈,有助于企業(yè)和地區(qū)加大高端研發(fā)資本投入和促進研發(fā)資本的自由流動?;诖?,提出研究假設:

假設2:研發(fā)要素流動是數字經濟抑制研發(fā)要素市場扭曲的有效傳導路徑。

三、 研究設計

1. 計量模型設定

為考察數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的直接影響,構建如下基準面板計量模型:

DistRDit=α0+α1Digeit+αcZit+μi+δt+εit

(1)

式(1)中,DistRD表示被解釋變量研發(fā)要素市場扭曲,主要包括研發(fā)人員要素市場扭曲(DistRDL)和研發(fā)資本要素市場扭曲(DistRDK)兩種;Dige表示解釋變量數字經濟;Z表示一系列控制變量;μi表示省份固定效應,δt表示時間固定效應;εit表示隨機擾動項。

由于各地區(qū)數字經濟可能存在空間相關性,為探究數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的空間效應,將(1)式拓展為空間杜賓模型(SDM),設定如下:

DistRDit=α0+ρ1WDistRDit+α1Digeit+φWDigeit+αcZit+?WZit+μi+δt+εit

(2)

為進一步考察創(chuàng)新要素流動是否為數字經濟影響研發(fā)要素市場扭曲的傳導機制,本文在空間計量模型的基礎上又考慮了中介效應,設定如下:

Kit=β0+ρ2WKit+β1Digeit+σ1WDigeit+βcZit+σ2WZit+μi+δt+εit

(3)

DistRDit=θ0+ρ3WDistRDit+θ1Digeit+τ1WDigeit+θ2Kit+τ2WKit+θcZit+τzWZit+μi+δt+εit

(4)

式(3)中,K是中介變量,包括研發(fā)人員流動(RDLfl)和研發(fā)資本流動(RDKfl)。

2. 變量選取

(1) 被解釋變量:研發(fā)要素市場扭曲(DistRD)。本文借鑒鄧若冰(2019)的方法采用超越對數生產函數法求出各研發(fā)要素的邊際產出,與要素實際價格做比值,得到研發(fā)要素市場扭曲指數。需要強調的是,測算研發(fā)人員要素扭曲(DistRDL)時,研發(fā)人員的價格采用按行業(yè)細分的城鎮(zhèn)非私營單位的科學研究和技術服務者的平均工資表示,并利用城市居民消費價格指數進行平減;測算研發(fā)資本要素扭曲(DistRDK)時,研發(fā)資本的價格即利率水平,采用Hsieh和Klenow(2009)的研究直接將其設定為0.1,且研發(fā)資本存量利用永續(xù)盤存法折算,折舊率取15%,增長率為樣本期間研發(fā)資本內部經費支出的年均增長率。兩類扭曲指數取對數處理。

(2) 解釋變量:數字經濟(Dige)。基于 G20 數字經濟指標體系等相關研究成果,擬采用綜合指數編制法,從數字基礎設施、數字競爭強度與數字技術創(chuàng)新環(huán)境三個維度分別構建評價體系(如下表1所示),并運用熵值法將指標數據標準化后進行降維處理,得到數字經濟發(fā)展水平指數。

表1 數字經發(fā)展水平的評價體系

(續(xù)表)

(3) 中介變量:研發(fā)要素流動(RDfl)。借鑒王兵等(2021)的方法,構建以工資和房價作為雙吸引力變量的引力模型測度研發(fā)要素流動。其中,使用工資差值與房價差值作為雙引力變量來測度研發(fā)人員要素流動指數(RDLfl),且采用省級平均工資和住宅平均售價對工資和房價進行取值;選取規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)成本費用率差值和金融市場化程度差值作為雙引力變量,核算研發(fā)資本要素流動指數(RDKfl)。

(4) 控制變量。梳理現有文獻,選取政府干預水平(Gov)、金融發(fā)展水平(Fd)、產業(yè)結構(Inds)、人力資本(Hum)、基礎設施(Infr)作為控制變量。其中,政府干預水平用地區(qū)一般預算開支占GDP的比重衡量,金融發(fā)展水平用各地區(qū)金融機構全部存貸款余額占GDP的比值衡量,產業(yè)結構用第三產業(yè)增加值占GDP的比重衡量,人力資本水平用各地區(qū)高校人數與常住人口數量的比重衡量,基礎設施用各地區(qū)全社會固定資產投資總額與GDP比重衡量。

3. 數據來源與描述性統計

本文選取中國 30個省份(西藏、港澳臺地區(qū)除外)2011—2020年的數據進行實證研究。數據主要來源于各年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國信息產業(yè)年鑒》《中國高技術產業(yè)統計年鑒》、Wind 數據庫和各省份統計年鑒,部分指標來源于北京大學數字金融普惠指數。各主要變量的描述性統計如表2所示。

表2 描述性統計結果

四、 實證結果及分析

1. 空間相關性分析

數字經濟的網絡連接效應與虛擬集聚效應等特征使得地區(qū)之間的交流越來越緊密,深化了區(qū)域研發(fā)合作與競爭,因而有必要對數字經濟的空間溢出特征進行分析。檢驗數字經濟存在空間相關性是采用空間計量模型的前提,本文采用全局Moran’s I指數進行空間相關性檢驗。結果表明,2011-2020年數字經濟Moran’s I指數在反距離矩陣與經濟距離矩陣下均通過了顯著性檢驗,這意味著二者均呈現明顯的空間相關性。

表3 數字經濟的Moran’s I檢驗結果

2. 基準回歸

為檢驗數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的直接影響效應,我們對前文空間杜賓模型(2)進行基準回歸,且報告了前文式(1)中不考慮空間效應的結果進行對照。參考Elhorst(2014)的檢驗思路,依次進行LR檢驗和Wald檢驗,并且考慮到數字經濟和研發(fā)要素市場扭曲在省際層面間均存在較大的異質性,最終確定了個體固定空間杜賓模型,結果見表4。

由表4結果顯示,在模型(1)和(2)未考慮空間特征時,數字經濟對研發(fā)人員要素市場扭曲和研發(fā)資本要素市場扭曲的影響系數分別為-1.115和-1.121,且均在5%的水平上通過了顯著性檢驗,表明數字經濟能夠抑制研發(fā)人員和研發(fā)資本要素市場扭曲,初步驗證了假設1。實際上,隨著數字經濟的快速發(fā)展,數字化應用已逐漸滲透到實體經濟研發(fā)活動中,數字經濟不僅能夠降低信息搜尋成本、融資成本和制度性成本,緩解信息不對稱、精準對接企業(yè)所需創(chuàng)新資源,提高研發(fā)要素的市場配置效率,而且通過知識技術溢出和互聯網平臺經濟的就業(yè)靈活化和平臺就業(yè)化效應促進了信息化沿著創(chuàng)新鏈擴散,改善了研發(fā)要素的錯配,由此最終抑制了研發(fā)要素市場扭曲。模型(3)~(6)依次估計了反距離權重矩陣和經濟距離權重矩陣下數字經濟對兩類研發(fā)要素市場扭曲的影響,結果可知,兩種空間權重矩陣下的回歸結果基本保持了一致。下面以及距離權重估計為例進行分析。由模型(3)和(4)可知,兩類研發(fā)要素市場扭曲的空間自回歸估計系數均保持了負向顯著,這說明鄰近地區(qū)的研發(fā)要素市場扭曲與本地研發(fā)要素市場扭曲呈現負相關關系。數字經濟的空間交互項對研發(fā)要素市場扭曲的影響均顯著為負且通過了顯著性水平檢驗,說明鄰近地區(qū)數字經濟的發(fā)展能夠緩解本地區(qū)的研發(fā)要素市場扭曲,即數字經濟發(fā)展表現出較強的空間溢出特征。這也意味著,整體而言,數字經濟發(fā)展?jié)撛诘摹傍櫆闲辈]有對數字經濟的研發(fā)要素市場扭曲抑制效應產生較大的負面影響。

此外,在控制變量方面,政府干預(Gov)的系數顯著為負,說明適當的政府干預能夠抑制本地研發(fā)要素市場扭曲,比如搭建人才市場、制定區(qū)域一體化等政策,有利于改善市場分割,且也對鄰近區(qū)域研發(fā)要素市場扭曲具有負向溢出效應。金融發(fā)展(Fd)對本地兩類要素市場扭曲的影響顯著為正,與預期不符。究其原因,可能是中國很多地區(qū)的金融市場存在諸多亂象,金融發(fā)展帶來的積極作用被市場服務效率低抵消,導致對研發(fā)資本要素市場扭曲的影響具有不確定性,甚至為負。產業(yè)結構(Inds)對本地研發(fā)資本要素市場扭曲具有抑制作用,但對鄰近區(qū)域的影響表現出促進作用,表明產業(yè)結構越高級,越能夠引導研發(fā)資本要素從低生產率的行業(yè)、區(qū)域流向高生產率的行業(yè)或區(qū)域,從而抑制本地研發(fā)要素市場扭曲,降低研發(fā)要素錯配指數,對周圍區(qū)域則具有虹吸或極化效應。人力資本(Hum)對本地研發(fā)資本要素市場扭曲的影響具有顯著的抑制效應,但對研發(fā)人員要素市場扭曲的影響不顯著,可能在于人力資本的提升主要表現在研發(fā)人員知識的積累上,相比于資本要素,研發(fā)人員要受到主觀意愿、城市戶籍、房價等影響,流動成本較高,使之不能輕易轉移到回報率較高的區(qū)域,導致對研發(fā)人員要素市場扭曲的影響具有不確定性?;A設施(Infr)估計系數為負且通過了顯著性檢驗,表明基礎設施的完善無論對本地還是對周圍地區(qū)研發(fā)要素市場扭曲的影響都具有抑制作用,符合預期。

由于空間杜賓模型中包含了被解釋變量的空間滯后項,空間杜賓模型測度的空間外溢效應實際上是全局效應而非局部效應,僅采用回歸系數解釋空間回歸結果會存在偏差。根據Elhorst(2014)還需要依據模型的點估計結果進一步測算各解釋變量的直接效應和間接效應,因此,進一步對影響效應進行空間效應分解(直接效應、間接效應、總效應),結果如表5所示。

表5 空間效應分解的回歸結果

由表5中結果顯示,反距離權重和經濟距離權重矩陣下的結果大體保持了一致。以反距離權重為例進行分析,數字經濟對研發(fā)人員要素市場扭曲的直接效應為-2.661、間接效應為-3.771、總效應為-6.432,均通過了顯著性檢驗,說明當前數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的緩解效應不僅體現在本區(qū)域內部而且體現在周邊鄰近區(qū)域,進而促進了數字經濟對研發(fā)人員要素市場扭曲的總效應的發(fā)揮。同理,數字經濟對研發(fā)資本要素市場扭曲的直接效應、間接效應及總效應的影響系數分別為-2.517、-3.713及-6.230,且均通過了顯著性檢驗,表明了數字經濟會加快本地區(qū)與鄰近地區(qū)的研發(fā)資本要素流動,產生擴散效應,進而抑制鄰近地區(qū)的研發(fā)資本要素市場扭曲。結合上述機理分析可知,數字經濟的網絡性、協同性和滲透性能夠縮短信息傳播的時空距離,節(jié)約信息搜尋成本、交易成本、融資成本等,緩解信息不對稱,進一步加強地區(qū)間的交流、實現地區(qū)間信息共享,從而具有空間溢出效應。由此,驗證了假設1。

3. 傳導機制檢驗

上述檢驗結果表明,數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲具有抑制作用,但究竟是通過何種傳導機制還有待于進一步探究。根據前文理論分析,接下來將采用中介效應模型對研發(fā)要素流動這一傳導機制進行檢驗,估計結果如表6所示。

表6 數字經濟影響研發(fā)要素市場扭曲的傳導機制檢驗結果

式(2)的估計結果在表5 中已有報告,本部分未列出。通過對比反距離估計結果和經濟距離估計結果發(fā)現,其系數、顯著性及中介效應基本保持一致。下面以反距離為例進行分析。模型(1)和(2)列報告了以研發(fā)人員流動(RDLfl)為中介變量的估計結果,由模型(1)可知,數字經濟對研發(fā)人員流動的直接影響為負,但未通過顯著性檢驗,而間接效應的估計系數為56.839,且通過了1%的顯著性水平檢驗,這說明數字經濟對本地研發(fā)人員流動作用不明顯,但對鄰近地區(qū)具有明顯的空間外溢效應;由模型(2)結果可知,將數字經濟和研發(fā)人員流動同時納入回歸模型后,數字經濟的直接效應、間接效應及總效應系數分別為-2.657、-3.243及-5.899,通過了顯著性檢驗,且系數絕對值相較于基準回歸變小,同時研發(fā)人員流動的三類效應也顯著為負,這意味著數字經濟能夠促進研發(fā)人員流動,進而驗證了研發(fā)人員流動緩解研發(fā)人員要素市場扭曲的傳導機制存在。數字經濟整合了創(chuàng)新資源、促進了創(chuàng)新資源共享,降低了研發(fā)人員溝通成本,提高了研發(fā)人員流動意愿,從而改善了研發(fā)人員扭曲程度。同理,模型(3)和(4)列報告了以研發(fā)資本流動(RDKfl)為中介變量的估計結果,可知數字經濟對本地研發(fā)資本流動具有顯著的促進作用,而對鄰近地區(qū)具有負向溢出效應;在模型(4)中數字經濟的直接效應和間接效應分別為-2.473 和-2.529,估計系數絕對值相較于基準回歸變小,研發(fā)資本流動的間接效應通過了顯著性檢驗,這意味著數字經濟能夠通過促進鄰近地區(qū)的研發(fā)資本流動,進而抑制鄰近地區(qū)研發(fā)資本要素市場扭曲,而對本地區(qū)研發(fā)資本要素市場扭曲的中介效應沒有通過檢驗。綜上,假設2僅部分得到了驗證。

4. 異質性分析

由于不同地區(qū)的數字經濟發(fā)展水平和地理區(qū)位之間存在明顯差異,區(qū)域數字鴻溝越來越不可忽視,可能導致數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的影響存在異質性,因此,本文將從地理區(qū)位和數字經濟發(fā)展水平高低(以均值為分界點劃分成數字化低水平和數字化高水平兩個子樣本)兩個方面考察異質性影響,估計結果如表 7 所示。由于篇幅限制,下文以反距離權重矩陣為例進行分析。

表7 異質性檢驗結果

由模型(1)~(4)結果顯示,各區(qū)域數字經濟水平均顯著抑制了研發(fā)要素市場扭曲,但表現出明顯的區(qū)域異質性。具體地,對于研發(fā)人員要素市場扭曲而言,Dige直接效應(-0.513)絕對值在東部地區(qū)小于中西部地區(qū)(-2.080),表明數字經濟水平的提高對中西部地區(qū)研發(fā)要素市場扭曲的抑制作用更大,顯著提升中西部地區(qū)的創(chuàng)新資源配置效率,可能因為中西部的經濟發(fā)展、就業(yè)信息獲取面臨的約束本身較大,數字經濟發(fā)展能夠增強本地區(qū)研發(fā)人員的工作搜尋頻率、降低信息隔離障礙,使其更便捷地獲取流入地的相關信息,加速了研發(fā)人員的流動傾向、頻率,進而對抑制研發(fā)人員扭曲的效果更顯著;但數字經濟在東部地區(qū)的間接效應(-6.387)要強于中西部地區(qū)(3.618),原因在于東部區(qū)域數字經濟發(fā)展水平相對較高,研發(fā)人員扭曲程度相對較低,數字經濟對本地研發(fā)人員扭曲具有較小的抑制空間,反而更能夠對鄰近區(qū)域發(fā)揮更大抑制效應。對于研發(fā)資本要素市場扭曲而言,Dige直接效應的絕對值同樣低于中西部地區(qū),且東部區(qū)域的空間溢出效應通過了顯著性檢驗,可能的原因是當前數字經濟集中于物聯網、工業(yè)互聯,本身對資本的滲透率就較高,而東部地區(qū)經濟發(fā)展水平、市場化程度及金融規(guī)模、效率相對來說較高,加上數字基礎設施和外部創(chuàng)新環(huán)境相對優(yōu)越,可以說東部地區(qū)研發(fā)資本要素更容易通過數字經濟信息共享、網絡連接等效應對鄰近地區(qū)形成擴散效應,進而減少鄰近地區(qū)研發(fā)資本的配置扭曲。

由模型(5)~(8)列估計結果可知,數字經濟對數字化高低兩個區(qū)域的研發(fā)人員和研發(fā)資本要素市場扭曲的影響均顯著為負,但系數大小存在差異,表現為數字經濟發(fā)展低水平地區(qū),數字經濟的發(fā)展對研發(fā)要素市場扭曲緩解作用空間更大。原因在于數字通用技術和數據的滲透屬性能夠延伸產業(yè)鏈,形成更多新的數字應用場景或數字產業(yè),在數字化高水平區(qū)域能夠驅動研發(fā)人員的就業(yè)和研發(fā)資本的流動,不僅能夠提升本地研發(fā)要素配置效率,還能夠產生更強的空間溢出效應;在數字化發(fā)展相對落后的區(qū)域,數字經濟緩解本地研發(fā)要素市場扭曲的邊際效應較大,也對鄰近地區(qū)的研發(fā)人員要素市場扭曲具有負向的空間溢出效應。

5. 穩(wěn)健性檢驗

為更穩(wěn)健地評估數字經濟是否抑制了研發(fā)要素市場扭曲,我們將從三個方面進行穩(wěn)健性檢驗,結果見表8。具體如下:① 改變核心解釋變量的衡量指標。在基準回歸中我們利用熵值法測算了數字經濟水平,這里采用主成分方法進行降維分析,重新算出數字經濟發(fā)展指數進行回歸,由模型(1)和模型(2)估計結果顯示,數字經濟Dige的估計系數與前文基本回歸保持一致,未發(fā)生實質性改變,這表明回歸結果依然穩(wěn)健。② 改變空間權重矩陣。采用鄰接權重矩陣重新進行估計,檢驗模型結果的可靠性,由模型(3)和模型(4)可知,結果與前文亦基本一致。③ 變量縮尾處理。為了避免回歸結果受異常值影響,對所有解釋變量做1%水平的縮尾處理重新檢驗,由模型(5)和模型(6)估計結果的系數正負和顯著性,驗證了回歸結果的穩(wěn)健性。以上三種檢驗方法表明,數字經濟顯著抑制了研發(fā)要素市場扭曲,假設1成立。

表8 穩(wěn)健性檢驗結果

五、 主要結論與政策建議

中國數字經濟的蓬勃發(fā)展,為緩解研發(fā)要素市場扭曲提供了有力支撐,是提升創(chuàng)新資源配效率的新引擎?;诖?,本文以中國 2011—2020 年30省份面板數據為研究樣本,在構建數字經濟發(fā)展指數的基礎上,運用空間杜賓模型,多維度實證檢驗了數字經濟對研發(fā)要素市場扭曲的影響效應、內在傳導機制及異質性影響。研究發(fā)現:第一,就全國整體而言,數字經濟可以顯著抑制兩類研發(fā)要素市場扭曲,且存在顯著的空間溢出效應,說明數字經濟有利于形成地區(qū)要素市場一體化的發(fā)展格局;第二,傳導機制分析顯示,研發(fā)人員流動在數字經濟對本地與鄰近地區(qū)研發(fā)要素市場扭曲的影響中起到顯著的中介傳導作用,而研發(fā)資本流動的中介作用對本地直接傳導作用并不顯著;第三,從區(qū)域異質性來看,地理區(qū)位和數字化發(fā)展水平高低會影響數字經濟抑制研發(fā)要素市場扭曲的程度,中西部地區(qū)與數字化水平較低地區(qū)的影響效應更大。

基于以上結論,本文提出以下政策建議:第一,基于數字經濟能夠緩解研發(fā)要素市場扭曲的基本事實,應該加快數字經濟戰(zhàn)略部署,攻克薄弱領域的數字智能科技短板,發(fā)揮數字經濟時空壓縮、網絡連接及節(jié)約成本的優(yōu)勢,挖掘數字要素價值,并借助數字技術、平臺深入推進數字經濟與創(chuàng)新產業(yè)融合,為企業(yè)和研發(fā)人員、企業(yè)和投資者提供更好的交流平臺,形成數字與實體結合的現代經濟體系,釋放數字經濟紅利,為創(chuàng)新發(fā)展賦能。第二,促進要素市場化改革,破除阻礙研發(fā)要素流動的市場分割壁壘和體制機制障礙,打通各地區(qū)間的要素流通渠道,比如進一步創(chuàng)新戶籍制度、放寬科技金融市場的準入門檻、強化地方政府服務職能等,合理引導各地區(qū)對于研發(fā)人員、研發(fā)資本等研發(fā)要素的競爭和吸引,實現供求雙方信息互聯互通、有效對接,提升研發(fā)要素流動質量。第三,重視區(qū)域間數字經濟發(fā)展水平的差異,在東部和數字化水平高的區(qū)域打造國內領先的數據中心集聚區(qū),引導中西部和數字化水平低的區(qū)域追趕式發(fā)展,進一步通過區(qū)域數字經濟的協同發(fā)展發(fā)揮數字經濟發(fā)展的空間溢出效應,推動重點數字領域項目、資金、人才一體化配置。

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