徐 勝，梁 靚

（1.中國海洋大學經(jīng)濟學院，山東 青島 266100；2.中國海洋大學海洋發(fā)展研究院，山東 青島 266100）

一、引言

科技是國之利器，國家賴之以強，企業(yè)賴之以贏，人民生活賴之以好。創(chuàng)新是經(jīng)濟社會發(fā)展的長期動力。世界百年未有之大變局正加速演進，新冠肺炎疫情影響全球貿(mào)易和經(jīng)濟發(fā)展。應(yīng)變局、育新機、開新局，需要充分發(fā)揮科技創(chuàng)新的支撐引領(lǐng)作用，積極打造創(chuàng)新鏈，加快培育微觀企業(yè)自主創(chuàng)新能力，加速構(gòu)建創(chuàng)新市場，提升經(jīng)濟活力，這是雙循環(huán)新發(fā)展格局下科技創(chuàng)新體系建設(shè)的最終落腳點[1]，也是我國科技自立自強的強勁牽引。數(shù)字化作為微觀領(lǐng)域開展創(chuàng)新活動的重要載體[2]，依托大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)大大增強了金融服務(wù)的可得性和便利性[3]，有效突破時空限制，在社會經(jīng)濟各領(lǐng)域中持續(xù)擴散和滲透，高效聚合創(chuàng)新知識資源[4]，賦能供應(yīng)鏈管理，形成新盈利模式[5]，提升新技術(shù)的商業(yè)化潛力，釋放創(chuàng)新溢出紅利[6]，數(shù)字經(jīng)濟有望成為增強區(qū)域創(chuàng)新活力和經(jīng)濟增長動力的“新引擎”[7-8]。在此背景下，深入探究數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響具有重要現(xiàn)實意義。

創(chuàng)新是從新思想產(chǎn)生到研發(fā)、試驗、生產(chǎn)制造再到商業(yè)化，最終產(chǎn)生經(jīng)濟效益的多階段、多要素價值鏈傳遞過程[9-10]，創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部不同環(huán)節(jié)的互動促進了價值溢出[11]。而既有文獻通常將創(chuàng)新過程視作一個“黑箱”，局限于知識創(chuàng)新領(lǐng)域，忽略了創(chuàng)新內(nèi)部結(jié)構(gòu)及內(nèi)在運行機理，導(dǎo)致科技與經(jīng)濟脫離，科技成果轉(zhuǎn)化率偏低，不能有效區(qū)分創(chuàng)新資源利用效率低是知識生產(chǎn)能力不足還是市場吸納能力有限造成的，從而制約了區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的實現(xiàn)。隨著數(shù)字化時代的到來，創(chuàng)新價值鏈等知識來源有了新形式[12]。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對基于創(chuàng)新價值鏈視角的區(qū)域創(chuàng)新效率影響的討論具有必要性。

綜上所述，本文從創(chuàng)新價值鏈入手，將區(qū)域創(chuàng)新過程劃分為技術(shù)創(chuàng)新與成果價值轉(zhuǎn)化兩個互聯(lián)互通的創(chuàng)新階段，利用我國30個省份（香港、澳門、臺灣、西藏地區(qū)除外）2013—2020年的數(shù)據(jù)，通過面板空間杜賓模型（Spatioal Dubin Model，SDM），實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對基于創(chuàng)新價值鏈的兩階段創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)，把握現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展進程和區(qū)域創(chuàng)新的時空分布特征，分析數(shù)字經(jīng)濟對兩階段創(chuàng)新效率影響的存在性和差異性，探究現(xiàn)階段科技成果價值實現(xiàn)路徑是否高效及區(qū)域創(chuàng)新協(xié)同度問題。如何更好把握數(shù)字經(jīng)濟在不同創(chuàng)新階段的創(chuàng)新激勵效應(yīng)，如何有效釋放數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力的提升效應(yīng)，成為近年來社會各界廣泛討論的議題。本文從理論和實證兩個方面進行探究，為合理借助數(shù)字化進行針對性施策，更好地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新激勵作用和空間溢出效應(yīng)，進而促進區(qū)域創(chuàng)新一體化進程建言獻策。

二、理論分析與研究假設(shè)

我國區(qū)域創(chuàng)新存在不均衡發(fā)展現(xiàn)象。從區(qū)域分布來看，創(chuàng)新要素具有明顯的空間集聚特征，不同地區(qū)尤其是東部與中西部地區(qū)之間差距明顯。隨著技術(shù)創(chuàng)新不斷成熟，一個地區(qū)的強創(chuàng)新實力并不能使之在日益激烈的市場中維持持久競爭力，各個地區(qū)需要通過合理配置創(chuàng)新要素、規(guī)避創(chuàng)新風險達到協(xié)同創(chuàng)新，這是新時代背景下的必然選擇。但是，在區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新加速發(fā)展過程中，因各個地區(qū)資源稟賦存在較大差異，以及創(chuàng)新資源空間集聚產(chǎn)生“馬太效應(yīng)”，不同區(qū)域創(chuàng)新水平的差距進一步增大。而數(shù)字經(jīng)濟借助跨時空信息傳播和數(shù)據(jù)共享優(yōu)勢，能夠顯著降低交易成本，加速數(shù)字化要素的空間集聚，有效緩解要素市場供需矛盾、經(jīng)濟活動空間限制和公平與效率問題[6]，實現(xiàn)空間合理布局和功能價值，促進創(chuàng)新要素在各個地區(qū)的流動，推動區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新[13]。這也為論證數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)新效率空間溢出效應(yīng)的存在性提供了依據(jù)。

本文從數(shù)字經(jīng)濟對技術(shù)創(chuàng)新效率、成果轉(zhuǎn)化效率的作用方向及差異，空間溢出效應(yīng)和異質(zhì)性影響機制等方面探討數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的影響。

（一）數(shù)字經(jīng)濟對基于創(chuàng)新價值鏈的區(qū)域創(chuàng)新效率的影響機制分析

1.技術(shù)創(chuàng)新效率對應(yīng)研發(fā)端的研發(fā)創(chuàng)新行為

數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率的影響機理可以圍繞存量效應(yīng)和增量效應(yīng)展開討論。一方面，數(shù)字化特有的擴散性和無邊界性使之能夠有效突破創(chuàng)新的地域限制[2]，提升創(chuàng)新知識傳播效率，推動創(chuàng)新型思維的產(chǎn)生和碰撞，釋放創(chuàng)新溢出效應(yīng)[5]。與此同時，借助數(shù)字技術(shù)對碎片化信息進行整合分類，篩選有利于創(chuàng)新的知識信息，進而增加創(chuàng)新知識存量[4]，激勵創(chuàng)新的存量效應(yīng)。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的進程不斷加快，傳統(tǒng)行業(yè)的持續(xù)性創(chuàng)新受到激勵[14]，并通過數(shù)據(jù)價值、網(wǎng)絡(luò)載體和數(shù)字技術(shù)賦能，形成縱向互聯(lián)、橫向互通的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)，催生跨界融合新產(chǎn)業(yè)新模式[15]。數(shù)字化發(fā)展與數(shù)字技術(shù)的融合應(yīng)用，改變了原有創(chuàng)新結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新組織形式，激活了各個層次、各個維度的創(chuàng)新能力，促進了市場中雜亂的知識信息在不同主體間的水平擴散與垂直整合[16]，信息要素的碰撞與融合增加了創(chuàng)新發(fā)生的可能性，激勵創(chuàng)新的增量效應(yīng)。

2.成果轉(zhuǎn)化效率對應(yīng)企業(yè)的市場化行為

數(shù)字化提供了便捷的信息交流平臺[6]，緩解了創(chuàng)新過程中的信息不對稱問題[17]，為企業(yè)經(jīng)營決策制定和相關(guān)業(yè)務(wù)經(jīng)營提供了相對完整的信息[18]。同時，數(shù)字化技術(shù)特有的連接性與融合性特征為企業(yè)獲取知識創(chuàng)造了新途徑、新機會[19]，使其獲取信息的方式發(fā)生了很大變化[20-22]，增進了其與外部知識源的合作交流，促進了其開放式創(chuàng)新[23]。并且，豐富的知識資源可以引發(fā)新商業(yè)模式、新品牌和新技術(shù)的出現(xiàn)，更好地促進創(chuàng)新的產(chǎn)生[24]。新興技術(shù)的運用使創(chuàng)新知識的傳播頻率和創(chuàng)新資源的整合效率大幅提高，分攤了基礎(chǔ)設(shè)施的固定成本，并形成規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)[4]，賦能供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟與范圍經(jīng)濟的結(jié)合[5]，為經(jīng)濟市場中的匹配問題提供了優(yōu)化路徑[25]、新銷售渠道，創(chuàng)造了新的就業(yè)機會[26]，提高了企業(yè)的創(chuàng)新能力，為企業(yè)帶來了顯著的創(chuàng)新效益。

基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟能顯著促進區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化效率的提升。

（二）數(shù)字經(jīng)濟對基于創(chuàng)新價值鏈的區(qū)域創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)分析

地理鄰近性和空間差異性是地區(qū)間產(chǎn)業(yè)協(xié)作和創(chuàng)新的決定因素，空間溢出效應(yīng)的存在對地方間的協(xié)同創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展都會產(chǎn)生重要影響[27]。數(shù)字經(jīng)濟具有較強的社會互動性，能夠通過一定的示范效應(yīng)，引導(dǎo)創(chuàng)新主體知識學習效應(yīng)的形成[4]，進而對周邊地區(qū)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生影響[18]，這可以從兩方面進行解釋。一方面，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的普及使得創(chuàng)新主體間的數(shù)字連通性大大增強，創(chuàng)新主體間跨區(qū)域合作的可能性增加[28]；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟高效整合人才、知識、技術(shù)等創(chuàng)新資源，進而加速推動區(qū)域創(chuàng)新范式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型[29]。

技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化不是互相割裂的兩個階段，而是前后向關(guān)聯(lián)的動態(tài)聯(lián)動過程。數(shù)字化的發(fā)展便捷了創(chuàng)新要素的跨時空流動，要素的傳播使得區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成動態(tài)聯(lián)動[30]，在研發(fā)端和企業(yè)端形成前后向關(guān)聯(lián)[31]，借助數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)知識互補和思想碰撞，增強協(xié)同創(chuàng)新能力[32]。這一前后向關(guān)聯(lián)效應(yīng)具體體現(xiàn)為，數(shù)字化擴散提高研發(fā)端獲取知識和進行技術(shù)創(chuàng)新的能力，并將新知識推向企業(yè)端技術(shù)應(yīng)用，形成新的盈利模式和企業(yè)良好的創(chuàng)新氛圍；與此同時，企業(yè)端提出更加個性化的服務(wù)和需求，倒逼研發(fā)端持續(xù)創(chuàng)新，從而促成數(shù)字化在部門間的互動創(chuàng)新溢出機制，促進創(chuàng)新效率的提高[14]。但是，由于創(chuàng)新主體不同，創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新政策存在差異，以及創(chuàng)新過程具有傳導(dǎo)性等，數(shù)字經(jīng)濟所產(chǎn)生的創(chuàng)新激勵效應(yīng)可能存在差異性。

基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新激勵作用具有空間溢出效應(yīng)，在不同創(chuàng)新階段存在差異性。

（三）數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新效率的異質(zhì)性影響機制分析

由于資源稟賦和發(fā)展階段的不同，無論是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平還是創(chuàng)新能力，在區(qū)域分布上都存在明顯的異質(zhì)性特點[6]。東部地區(qū)地理位置優(yōu)越，數(shù)字化發(fā)展較早，創(chuàng)新水平較高，其數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新激勵效應(yīng)可能強于在地理區(qū)域、數(shù)字基建和創(chuàng)新水平處于劣勢的中西部地區(qū)。并且，數(shù)字經(jīng)濟能夠充分捕捉市場的一般性變化，賦能市場供需兩側(cè)，形成穩(wěn)定而持續(xù)的創(chuàng)新激勵效應(yīng)[33]。但是，隨著數(shù)字化的不斷發(fā)展進步，數(shù)字科技的運用同樣加劇了市場競爭，誘致出盲目、非理性的市場競爭，使對創(chuàng)新能力的激勵受到一定阻礙[34]。因此，數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響也可能存在地理位置和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平上的異質(zhì)性。

基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響因地理位置和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平不同而存在異質(zhì)性。

三、研究設(shè)計

（一）主要變量定義

1.基于創(chuàng)新價值鏈的區(qū)域創(chuàng)新效率測度

文獻中關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新效率的測量方法大部分基于單一維度，忽略了創(chuàng)新過程中內(nèi)部傳遞體系和科技成果的價值實現(xiàn)，且對不同地區(qū)創(chuàng)新能力的判斷比較籠統(tǒng)。為了準確掌握不同地區(qū)創(chuàng)新能力的發(fā)展程度和內(nèi)部傳遞效率，合理判斷數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)，本文借鑒余泳澤等[9]提出的創(chuàng)新價值鏈理論，將區(qū)域創(chuàng)新過程劃分為技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化兩個階段，按照創(chuàng)新兩階段的特點分別設(shè)計投入產(chǎn)出指標。兩階段區(qū)域創(chuàng)新價值鏈流程見圖1。

圖1 兩階段區(qū)域創(chuàng)新價值鏈流程

創(chuàng)新過程分為技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化兩個互聯(lián)互通的階段。其中，技術(shù)創(chuàng)新是創(chuàng)新的源頭活水[35]，是創(chuàng)新過程的起始階段；成果轉(zhuǎn)化階段直接與生產(chǎn)實踐相結(jié)合，通過市場機制實現(xiàn)供給[36]。技術(shù)研發(fā)部門和成果應(yīng)用部門以數(shù)字化為紐帶建立起經(jīng)濟關(guān)聯(lián)，對區(qū)域創(chuàng)新效率產(chǎn)生持續(xù)影響[14]。技術(shù)創(chuàng)新通過新技術(shù)、新發(fā)明服務(wù)于產(chǎn)品生產(chǎn)、服務(wù)升級；與此同時，企業(yè)端借助新技術(shù)優(yōu)勢獲得經(jīng)濟收入，并將其投入研發(fā)端，進行技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)明，形成基于創(chuàng)新價值鏈的完整創(chuàng)新過程。技術(shù)創(chuàng)新主要在研發(fā)端進行，將R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出額和R&D人員全時當量分別作為技術(shù)創(chuàng)新階段的投入指標（資本投入和人力投入），將專利申請授權(quán)量作為產(chǎn)出指標；成果創(chuàng)新主要在企業(yè)端進行，將專利申請授權(quán)量和科技論文發(fā)表篇數(shù)作為投入指標，將新產(chǎn)品銷售收入作為產(chǎn)出指標。具體見表1。利用DEA-BCC 模型，通過DEAP2.1 軟件測得區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化效率。

表1 兩階段區(qū)域創(chuàng)新效率測算指標

為了綜合分析區(qū)域創(chuàng)新能力的差異性，本文根據(jù)2013—2020年兩階段區(qū)域創(chuàng)新效率的均值繪制區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率-成果轉(zhuǎn)化效率圖，如圖2所示。

圖2 技術(shù)創(chuàng)新效率-成果轉(zhuǎn)化效率圖

圖2 表明，2013—2020年我國30 個省份技術(shù)創(chuàng)新效率的均值為0.628，成果轉(zhuǎn)化效率的均值為0.583，技術(shù)創(chuàng)新效率略高于成果轉(zhuǎn)化效率，兩者均具有較大的提升空間。從整體看，我國兩階段區(qū)域創(chuàng)新效率的空間分布具有差異性，技術(shù)創(chuàng)新效率高的省份分布較發(fā)散，而成果轉(zhuǎn)化效率高的省份呈現(xiàn)向東部和南部沿海地區(qū)集聚的趨勢。分象限看，技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化效率高的地區(qū)以廣東、江蘇、浙江為代表，是高校聚集地和經(jīng)濟發(fā)展較快地區(qū)，創(chuàng)新氛圍濃厚；以黑龍江、貴州、新疆為代表的中部和西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率高于全國平均水平，西部大開發(fā)、中部地區(qū)崛起等戰(zhàn)略的實施效果顯著，中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的提高暢通了東部和中西部地區(qū)資源流通渠道，為提升中西部地區(qū)創(chuàng)新資源配置能力和創(chuàng)新效率創(chuàng)造了條件[37]；成果轉(zhuǎn)化效率高的省份以山東、吉林、遼寧為代表，這些省份工業(yè)企業(yè)數(shù)量較多、規(guī)模較大，因而，技術(shù)創(chuàng)新成果的價值轉(zhuǎn)化效率較高；云南、青海、甘肅等省份的區(qū)域兩階段創(chuàng)新能力均低于全國平均水平。

2.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度

數(shù)字經(jīng)濟以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體，以信息通信技術(shù)融合應(yīng)用、全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力，促進公平與效率兼顧的新經(jīng)濟形態(tài)構(gòu)建。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深是前所未有的，推動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。2021年底，國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》明確提出，要以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，以數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合為主線，加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善數(shù)字經(jīng)濟治理體系，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程，培育新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，為構(gòu)建數(shù)字中國提供有力支撐。本文基于《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》的總體目標，借鑒韓先鋒等[14]關(guān)于中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展體系的構(gòu)建思路，從數(shù)字化普及、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字信息融合、數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字環(huán)境五個維度入手，綜合考慮全面性、科學性、導(dǎo)向性、有效性、可操作性及數(shù)據(jù)可得性，細分篩選二級指標，運用熵值法賦權(quán)，構(gòu)建了我國省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系（見表2），用以測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，以此反映各地數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。

表2 我國省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系

為了細致分析區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展差距，本文繪制了2020年我國30個省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平直方圖（見圖3）。其中，廣東和北京的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最高；浙江、江蘇和上海次之；山東、四川和河南近年來數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較快，居于均值之上；新疆、青海、寧夏等省份處于落后狀態(tài)?？傮w而言，2020年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平整體呈現(xiàn)東高西低的分布態(tài)勢，東部、南部沿海地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟較為發(fā)達，中部、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展普遍低于全國平均水平，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差距明顯。

圖3 2020年我國30個省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平直方圖

（二）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源于2013—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取我國30 個省份為研究對象，樣本區(qū)間為2013—2020年。相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

表3 變量描述性統(tǒng)計

（三）面板空間模型的選擇與設(shè)定

根據(jù)地理學第一定律，事物間存在空間相關(guān)性且距離越近相關(guān)性越強，考慮到區(qū)域科技創(chuàng)新可能存在空間溢出效應(yīng)，本文選取空間計量模型進行研究。由于權(quán)重矩陣是外生的，參考羅能生等[38]的研究方法，選取空間鄰接矩陣作為空間權(quán)重矩陣，并與地理距離矩陣進行對比?？臻g鄰接矩陣W1表示各省份的相互鄰接關(guān)系，其元素由0和1 構(gòu)成，若兩省份地理相鄰，元素取值為1，否則取值為0；在地理距離矩陣中，權(quán)重設(shè)置為兩省份地理距離的倒數(shù)，表示為：

其中，dij表示用經(jīng)緯度計算的不同省份省會城市之間的地理距離。

1.空間自相關(guān)檢驗

為了驗證空間計量模型的適用性，需要對區(qū)域創(chuàng)新的技術(shù)創(chuàng)新效率、成果轉(zhuǎn)化效率的空間相關(guān)性進行檢驗。本文通過全局莫蘭（Moran）指數(shù)I衡量空間相關(guān)性，其取值范圍為[-1，1]。I大于零，表明存在空間正相關(guān)；I小于零，表明存在空間負相關(guān)；I等于零，表明空間分布具有隨機性。全局莫蘭指數(shù)I的計算公式為：

其中，Wij為空間權(quán)重矩陣W中的（i，j）元素，Yi為地區(qū)i的觀測值，n為地區(qū)總數(shù)。

根據(jù)表4可知，當選取空間鄰接矩陣作為空間權(quán)重矩陣時，技術(shù)創(chuàng)新效率和成果轉(zhuǎn)化效率均在90%置信水平上顯著；當選取地理距離矩陣作為空間權(quán)重矩陣時，技術(shù)創(chuàng)新效率和成果轉(zhuǎn)化效率基本顯著。因此，區(qū)域創(chuàng)新效率具有空間相關(guān)性，可以通過空間計量模型進行分析。

表4 空間自相關(guān)性檢驗結(jié)果

2.空間計量模型的選擇

本文主要針對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率和成果轉(zhuǎn)化效率的影響進行研究，模型為：

其中，TIEit和ATEit分別表示省份i在t時期的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率和成果轉(zhuǎn)化效率，DEit為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，conit為控制變量，α和α' 為常數(shù)項，β、β'、δ、δ'為系數(shù)，εit為隨機擾動項。

對模型（3）、模型（4）進行隨機效應(yīng)（Random Effect，RE）模型回歸以及拉格朗日乘子（Lagrange Multipliers，LM）檢驗，檢驗結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對兩階段區(qū)域創(chuàng)新效率的影響存在空間溢出效應(yīng)。SDM 模型不僅考慮被解釋變量的空間相關(guān)性，還將解釋變量的空間相關(guān)性納入研究，其對區(qū)域創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)的度量更為準確。同時，根據(jù)似然比（Likelihood Ratio，LR）檢驗結(jié)果，SDM 模型最優(yōu)，因此選擇該模型進行分析。SDM 模型表示為：

其中，α為常數(shù)項，ρ為空間自回歸系數(shù)，β為解釋變量的回歸系數(shù)，?為解釋變量空間交互項的彈性系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣。

進一步，對模型（5）進行豪斯曼（Hausman）檢驗，并選擇時間固定效應(yīng)的SDM 模型進行實證分析，其模型表示如下：

其中，α1、α2為常數(shù)項，ρ1、ρ2為空間自回歸系數(shù)，β1、β2為核心解釋變量的回歸系數(shù)，δ1、δ2為控制變量的回歸系數(shù)，?1、?2為核心解釋變量空間交互項的彈性系數(shù)，ψ1、ψ2為控制變量空間交互項的彈性系數(shù)，νt表示時間固定效應(yīng)。

四、實證結(jié)果與分析

（一）SDM模型回歸分析

根據(jù)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文分別選取了空間鄰接矩陣和地理距離矩陣作為空間權(quán)重矩陣進行SDM模型回歸分析，考察數(shù)字經(jīng)濟對基于創(chuàng)新價值鏈視角的區(qū)域創(chuàng)新效率影響的存在性和差異性。通過LR 檢驗判斷，SDM 模型不會弱化為空間自回歸（SAR）模型或空間誤差（SEM）模型，因此繼續(xù)采用面板SDM模型進行后續(xù)實證分析。

表5顯示，采用空間鄰接矩陣或地理距離矩陣時，數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新溢出效應(yīng)大致相同，即模型具有較強的穩(wěn)健性。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能顯著提高區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率和成果轉(zhuǎn)化效率，即數(shù)字經(jīng)濟具有驅(qū)動地區(qū)創(chuàng)新的能力，且其創(chuàng)新提升效果在技術(shù)創(chuàng)新階段強于在成果轉(zhuǎn)化階段。創(chuàng)新過程是一個從技術(shù)創(chuàng)新到產(chǎn)品升級，再到價值產(chǎn)出的多階段過程，而數(shù)字經(jīng)濟在其中的作用機制是：借助大數(shù)據(jù)平臺高效整合信息和要素資源，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)跨時空共享和創(chuàng)新思維超時空碰撞，提高研發(fā)端的技術(shù)創(chuàng)新效率；企業(yè)利用研發(fā)端的研發(fā)成果，通過數(shù)字化平臺進行資金的有效配置和信息的高效傳遞，智能化生產(chǎn)設(shè)備和服務(wù)模式的出現(xiàn)能增強規(guī)模效應(yīng)和盈利能力，提升企業(yè)創(chuàng)新動力，提高企業(yè)的成果轉(zhuǎn)化效率。這種多階段創(chuàng)新價值傳遞過程存在時滯性，即數(shù)字經(jīng)濟對技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化的促進是一個相對漫長的過程。同時，企業(yè)在再創(chuàng)新過程中可能存在模仿效應(yīng)和競爭效應(yīng)，會進一步阻礙成果轉(zhuǎn)化效率的提高。

數(shù)字經(jīng)濟對技術(shù)創(chuàng)新效率存在顯著的空間溢出效應(yīng)，對成果轉(zhuǎn)化效率的空間溢出效應(yīng)具有不確定性，即存在一定程度的數(shù)字隔離。表5 顯示，技術(shù)創(chuàng)新效率的正向空間溢出效應(yīng)顯著，成果轉(zhuǎn)化效率具有負向空間溢出效應(yīng)。這說明數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)在技術(shù)創(chuàng)新階段表現(xiàn)更為明顯，在成果轉(zhuǎn)化階段受企業(yè)未來規(guī)劃、管理決策等原因影響存在較大的不確定性，側(cè)面反映中國不同地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展的異質(zhì)性和階段性特征，對數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)具有不同程度的影響，有必要進行區(qū)域異質(zhì)性分析。

表5 SDM模型回歸分析結(jié)果

（二）SDM模型分解效應(yīng)回歸分析

由于存在空間溢出效應(yīng)，模型（6）和模型（7）的回歸系數(shù)不能直接反映解釋變量與被解釋變量間的影響關(guān)系，即數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響無法得到完全解釋。因此，將數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)（直接效應(yīng)表示數(shù)字經(jīng)濟對本地區(qū)創(chuàng)新效率的影響，間接效應(yīng)表示數(shù)字經(jīng)濟對其他地區(qū)創(chuàng)新效率的影響），分為技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化兩個階段，分別對其進行數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動創(chuàng)新效率提升的空間分解效果分析。

根據(jù)表6可知，技術(shù)創(chuàng)新效率具有空間擴散效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響不論是直接效應(yīng)、間接效應(yīng)還是總效應(yīng)均顯著為正，并且間接效應(yīng)的影響大于直接效應(yīng)的影響，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不僅能夠提升區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力，還可以通過發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的擴散效應(yīng)，促進周邊地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高，進而推動我國區(qū)域創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展。

表6 數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新的分解效應(yīng)檢驗結(jié)果

根據(jù)表7可知，區(qū)域成果轉(zhuǎn)化效率的影響效應(yīng)為負，即成果轉(zhuǎn)化效率阻礙了創(chuàng)新能力的擴散，數(shù)字經(jīng)濟對成果轉(zhuǎn)化的驅(qū)動效應(yīng)則進一步證實了這一現(xiàn)象。數(shù)字經(jīng)濟對成果轉(zhuǎn)化效率的直接效應(yīng)顯著為正，而間接效應(yīng)的影響方向不明確，這進一步表明，隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，區(qū)域創(chuàng)新活力和區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力得到提升，帶動了企業(yè)端的創(chuàng)新和價值實現(xiàn)，提高了區(qū)域成果轉(zhuǎn)化能力。由于認知的時滯性、企業(yè)端的差異性以及非正常模仿和競爭效應(yīng)的加劇，擠占效應(yīng)出現(xiàn)并妨礙了成果轉(zhuǎn)化效率的空間擴散，阻礙了周邊地區(qū)創(chuàng)新成果的價值實現(xiàn)路徑。這說明，目前我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略不能只注重技術(shù)成果產(chǎn)出數(shù)量，還要注重技術(shù)成果的投入與再生產(chǎn)、從技術(shù)成果到產(chǎn)品價值的轉(zhuǎn)化，以實現(xiàn)整個創(chuàng)新鏈條的互聯(lián)互通，帶動整體創(chuàng)新流程的協(xié)同和良性發(fā)展。

表7 數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動成果轉(zhuǎn)化的分解效應(yīng)檢驗結(jié)果

（三）異質(zhì)性分析

由于社會經(jīng)濟發(fā)展水平、環(huán)境不同，我國不同省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差異性明顯，數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新驅(qū)動效果可能存在差異。本文分別以地理位置和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平作為依據(jù)分類，進行異質(zhì)性分析，對比不同情況下數(shù)字經(jīng)濟對基于創(chuàng)新價值鏈的創(chuàng)新效率的影響。

1.基于地理位置的異質(zhì)性分析

將30 個省份劃分為東部和中西部地區(qū)，并通過空間鄰接矩陣對技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化效率進行回歸分析，結(jié)果如表8所示。

表8 基于地理位置的異質(zhì)性分析結(jié)果

從數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新效率看，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對本地區(qū)和周邊地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率均具有顯著的促進作用；而在中西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)創(chuàng)新激勵效應(yīng)表現(xiàn)不顯著，但其空間溢出效應(yīng)較強。這可能是因為，相較于中西部地區(qū)，我國東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施健全、金融基礎(chǔ)雄厚，在初期即可通過數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新溢出機制，對技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生積極影響；中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)較差，數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)創(chuàng)新紅利的釋放尚不充分，技術(shù)創(chuàng)新提升效應(yīng)滯后于東部地區(qū)，具有較大的提升空間和發(fā)展可能性。從數(shù)字經(jīng)濟對成果轉(zhuǎn)

化效率的影響看，現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟對東部地區(qū)的成果轉(zhuǎn)化效率的影響具有正向促進作用，對中西部地區(qū)具有抑制作用。成果轉(zhuǎn)化效率涉及企業(yè)端的創(chuàng)新及經(jīng)營行為表現(xiàn)，存在個體不確定性，只有在相對健康的競爭氛圍中，數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動的成果轉(zhuǎn)化才可能充分發(fā)揮積極影響。

2.基于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的異質(zhì)性分析

僅按照地理位置分類探討，不能完全而準確地解釋數(shù)字經(jīng)濟在驅(qū)動區(qū)域創(chuàng)新效率提升中的作用和影響。因此，本文以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均值為標準，將30 個省份劃分為高水平地區(qū)和低水平地區(qū)，進一步分析數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)。其中，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展高水平地區(qū)包括北京、上海、江蘇、浙江、福建、山東、河南、廣東、四川；低水平地區(qū)包括天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、江西、湖北、湖南、廣西、海南、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

根據(jù)空間鄰接矩陣的性質(zhì)可知，某省份與其他省份可能完全不相鄰。因此，選擇地理距離矩陣對技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化效率進行回歸分析，結(jié)果如表9所示。

根據(jù)表9可知，數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率具有提升作用，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展高水平地區(qū)的提升效應(yīng)大于在低水平地區(qū)，空間溢出效應(yīng)也是如此。在提高技術(shù)創(chuàng)新效率的路徑中，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)揮著重要作用，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高和環(huán)境氛圍濃厚的地區(qū)，其技術(shù)創(chuàng)新氛圍活躍，數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)更明顯；在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展薄弱地區(qū)，受政策、環(huán)境等因素限制，其數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)較弱。隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，其激勵區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的表現(xiàn)會更明顯，即數(shù)字經(jīng)濟對技術(shù)創(chuàng)新的激勵效應(yīng)具有持續(xù)正向影響。

表9 基于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的異質(zhì)性分析結(jié)果

數(shù)字經(jīng)濟的成果轉(zhuǎn)化驅(qū)動效應(yīng)在高水平地區(qū)表現(xiàn)為負向抑制作用，在低水平地區(qū)表現(xiàn)為正向提升作用，其空間溢出效應(yīng)結(jié)果與之類似。這可能由于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展高水平地區(qū)成果轉(zhuǎn)化能力差距較小、發(fā)展空間不大、持續(xù)發(fā)展動力不足所致，數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動成果轉(zhuǎn)化遇到瓶頸；而數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展低水平地區(qū)尚處于起步階段，發(fā)展空間大、動力強，成果轉(zhuǎn)化溢出效應(yīng)表現(xiàn)較好。

（四）穩(wěn)健性檢驗

由于指標選取依據(jù)、變量測度方法多樣，為避免實證研究因創(chuàng)新效率測算和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)構(gòu)建導(dǎo)致的變量偏誤，以及空間權(quán)重矩陣設(shè)定造成的模型穩(wěn)健性不足等問題，保證實證結(jié)果的準確性，本文通過替換被解釋變量、解釋變量和更換空間權(quán)重矩陣進行穩(wěn)健性檢驗。其中，被解釋變量用專利申請授權(quán)量的對數(shù)代替；數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)用主成分分析法重新賦權(quán)計算，并以此替換解釋變量；空間權(quán)重矩陣更換為空間倒數(shù)平方矩陣①。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表10所示。

根據(jù)表10 可知，核心解釋變量的回歸系數(shù)均顯著為正，并且核心解釋變量的回歸系數(shù)和空間交互項的彈性系數(shù)與表5基準回歸結(jié)果比較，未發(fā)生顯著變化，表明數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率和成果轉(zhuǎn)化效率均存在顯著的激勵效應(yīng)，且數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)在技術(shù)創(chuàng)新階段顯著為正，在成果轉(zhuǎn)化階段存在數(shù)字隔離，驗證了本文基本結(jié)論的穩(wěn)健性。

表10 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

五、研究結(jié)論及政策啟示

（一）研究結(jié)論

數(shù)字經(jīng)濟是新時代助力區(qū)域創(chuàng)新的全新動力。為深入探究數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新激勵效應(yīng)和內(nèi)部傳導(dǎo)途徑，本文基于2013—2020年我國30 個省份數(shù)據(jù)，測算我國省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)并基于創(chuàng)新價值鏈視角的兩階段區(qū)域創(chuàng)新效率，分析數(shù)字經(jīng)濟和創(chuàng)新效率的時空分布和演變特征，驗證空間計量模型的適用性。進一步，選用面板SDM 模型檢驗數(shù)字經(jīng)濟對兩階段區(qū)域創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)的存在性和差異性。

第一，自2013年以來我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展迅速，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差距隨之擴大。兩階段區(qū)域創(chuàng)新效率的空間分布呈現(xiàn)東高西低的地區(qū)差異性，技術(shù)創(chuàng)新效率高的省份分布較發(fā)散，其空間溢出效應(yīng)更強。成果轉(zhuǎn)化效率高的省份呈現(xiàn)局部集聚狀態(tài)，更容易造成無序競爭、模仿效應(yīng)等，形成擠占效應(yīng)，阻礙數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動的成果轉(zhuǎn)化的進一步擴散。

第二，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠顯著提升區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率和成果轉(zhuǎn)化效率，且提升效果在技術(shù)創(chuàng)新階段強于在成果轉(zhuǎn)化階段。從空間溢出角度來看，數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)新的溢出效應(yīng)在技術(shù)創(chuàng)新階段表現(xiàn)明顯，在成果轉(zhuǎn)化階段存在一定程度的數(shù)字隔離，這與企業(yè)間無序競爭、模仿效應(yīng)以及成果轉(zhuǎn)化的空間擠占效應(yīng)有關(guān)。進一步,根據(jù)空間分解效應(yīng)可知，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率具有空間溢出效應(yīng)，能夠帶動本地區(qū)和周邊地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率提高，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展同樣可以提高本地區(qū)成果轉(zhuǎn)化效率，但其空間溢出效應(yīng)不明確。

第三，從地理位置看，東部地區(qū)擁有完善的數(shù)字化基礎(chǔ)和發(fā)達的金融實力，比中西部地區(qū)更容易受到數(shù)字經(jīng)濟激勵創(chuàng)新的積極影響，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)較差，創(chuàng)新溢出紅利釋放不充分，具有較大的提升空間和發(fā)展?jié)摿?。從?shù)字化發(fā)展水平看，數(shù)字經(jīng)濟對技術(shù)創(chuàng)新的激勵效應(yīng)在高水平地區(qū)強于在低水平地區(qū)，而對成果轉(zhuǎn)化激勵效應(yīng)的表現(xiàn)恰恰相反，即數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新具有持續(xù)正向的激勵作用，而對成果轉(zhuǎn)化的激勵作用在發(fā)展到一定程度后存在阻礙。

（二）政策啟示

第一，積極完善區(qū)域間數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，增強區(qū)域政策的適用性，搭建區(qū)域間數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施一體化平臺，有序推進數(shù)字化的資源共享和信息流動，打造良性有序的市場環(huán)境和監(jiān)管體系，鼓勵創(chuàng)新要素的跨時空傳播和良性互動，逐步縮小地區(qū)間數(shù)字化發(fā)展差距。

第二，充分利用數(shù)字經(jīng)濟在驅(qū)動科技創(chuàng)新戰(zhàn)略中的催化劑作用，打造創(chuàng)新鏈條。積極搭建技術(shù)創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化階段的橋梁，構(gòu)建良性市場機制，緩解企業(yè)間不正當競爭和模仿行為，探索更高效的技術(shù)成果價值實現(xiàn)途徑，實現(xiàn)創(chuàng)新要素的空間傳播和創(chuàng)新價值鏈的協(xié)同共通。

第三，合理借力地理位置和數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)的長板。比如繼續(xù)推動?xùn)|部地區(qū)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的數(shù)字化創(chuàng)新進程、發(fā)揮好中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對周邊地區(qū)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)、利用好數(shù)字經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)成果轉(zhuǎn)化初期階段的特點等，針對施策，探索數(shù)字化激勵創(chuàng)新的持久性實現(xiàn)機制，積極推動以數(shù)字經(jīng)濟為催化劑的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新目標的實現(xiàn)。

注釋：

①空間倒數(shù)平方矩陣中的元素為利用經(jīng)緯度計算得出的各個省會城市間地標距離倒數(shù)的平方。