楊 昕,趙守國

(西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西 西安 710127)

0 引言

國家“十四五”規(guī)劃明確提出促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體,工業(yè)既是國民經(jīng)濟(jì)的“壓艙石”,又是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的主戰(zhàn)場。工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展依賴于工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新,從技術(shù)層面看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合也主要體現(xiàn)為數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的融合[1]。然而,雖然中國工業(yè)創(chuàng)新活力持續(xù)增強(qiáng),但工業(yè)創(chuàng)新支撐不足仍是困擾當(dāng)前中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的主要挑戰(zhàn)[2],而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起能為賦能工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新發(fā)展提供有力支撐。同時(shí),工業(yè)制造的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)也為數(shù)字經(jīng)濟(jì)注入強(qiáng)勁動(dòng)能。國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確提出,優(yōu)化升級(jí)數(shù)字基礎(chǔ),建設(shè)可靠、靈活、安全的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。以打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和數(shù)字工廠為導(dǎo)向,以信息化帶動(dòng)工業(yè)化,以工業(yè)化促進(jìn)信息化,實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同互促,成為加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的必然要求。

由于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展主要得益于以技術(shù)進(jìn)步為核心的全要素生產(chǎn)率提高,已有研究大多圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響展開,普遍認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體上對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力具有顯著驅(qū)動(dòng)作用[3]。企業(yè)數(shù)字化不僅能夠通過提升人力資本水平降低研發(fā)成本[4],而且可以降低行業(yè)研發(fā)離散度,從而提高創(chuàng)新資源配置效率[5]。然而,也有研究指出,大數(shù)據(jù)的過度使用可能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生負(fù)向沖擊[6]。受到雙重套利與技術(shù)創(chuàng)新同群效應(yīng)的影響,數(shù)字化優(yōu)勢(shì)只能增加企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量,不能有效提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量[7]。從中國的實(shí)踐發(fā)展經(jīng)驗(yàn)看,由于目前中國制造業(yè)數(shù)字化程度普遍不高,使得數(shù)字化投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用尚未得到充分發(fā)揮[8]。此外,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新績效的影響存在明顯的動(dòng)態(tài)非線性特征[9]。值得注意的是,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)天然具有互補(bǔ)性,宏觀產(chǎn)業(yè)層面的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)制造業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新具有重要促進(jìn)作用[10],而制造業(yè)對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的支撐作用更為顯著[11]。

綜上可知,已有文獻(xiàn)主要關(guān)注某類數(shù)字技術(shù)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,而鮮有研究將數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新發(fā)展的影響延伸至效率層面。相比于創(chuàng)新能力,創(chuàng)新效率能夠更好地反映創(chuàng)新績效,尤其是在中國存在高研發(fā)投入與低生產(chǎn)率悖論的情況下,厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新效率的關(guān)系對(duì)于實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略更具現(xiàn)實(shí)意義。同時(shí),既有研究主要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)科技創(chuàng)新的賦能作用,而從技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式的角度看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科技創(chuàng)新具有明顯的時(shí)空交互特征。因此,揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新效率之間的互促效應(yīng)對(duì)于分析二者的內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制更具科學(xué)性。此外,實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明,工業(yè)制造領(lǐng)域的智能化升級(jí)是數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的主戰(zhàn)場,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新深度融合是驅(qū)動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。因此,針對(duì)工業(yè)創(chuàng)新的數(shù)字賦能研究對(duì)于拓展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用路徑更具必要性。

基于以上認(rèn)識(shí),本文邊際貢獻(xiàn)在于:一方面,聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的深度融合,通過測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和工業(yè)兩階段創(chuàng)新效率,利用耦合協(xié)調(diào)度模型考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同演變特征;另一方面,在協(xié)同效應(yīng)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建聯(lián)立方程模型,揭示二者之間的雙向互促機(jī)制,以期為深化對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展互動(dòng)關(guān)系的認(rèn)識(shí)以及明確產(chǎn)業(yè)政策取向提供參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的賦能機(jī)制

從創(chuàng)新價(jià)值鏈角度看,數(shù)字賦能可以縱深推動(dòng)工業(yè)全生命周期的數(shù)字化創(chuàng)新。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)疊加人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等各類數(shù)字技術(shù)可以賦能產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝研發(fā)、加工制造等各個(gè)工業(yè)環(huán)節(jié),通過數(shù)據(jù)挖掘、仿真建模、軟件定義等極大提高產(chǎn)品創(chuàng)新效率。在工業(yè)科技研發(fā)階段,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用衍生的數(shù)字普惠金融可以緩解企業(yè)研發(fā)的融資約束,網(wǎng)絡(luò)化的終身學(xué)習(xí)系統(tǒng)有助于提升研發(fā)人員人力資本水平,從而提高研發(fā)投入強(qiáng)度。同時(shí),數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素結(jié)合過程中形成的海量數(shù)據(jù)可以催生新的創(chuàng)新要素[12],伴隨各類數(shù)字化平臺(tái)建立帶來的數(shù)據(jù)要素投入不僅可以優(yōu)化研發(fā)要素投入結(jié)構(gòu),而且可以打破研發(fā)部門間信息壁壘,降低研發(fā)代理成本,加快技術(shù)更新迭代,進(jìn)而縮短研發(fā)周期,提高研發(fā)要素的邊際產(chǎn)出效益。在工業(yè)成果轉(zhuǎn)化階段,以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅可以通過降低市場信息不對(duì)稱拓展企業(yè)創(chuàng)新邊界[13],而且可以通過推動(dòng)開放式創(chuàng)新構(gòu)建“產(chǎn)學(xué)研政金”等多元主體合作的工業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),這有利于促進(jìn)創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈有效銜接,從而加速研發(fā)成果轉(zhuǎn)化。同時(shí),數(shù)據(jù)資源在生產(chǎn)場景中的集成作用可以推動(dòng)創(chuàng)新概念轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品,與之匹配的工業(yè)數(shù)控化操作則能促進(jìn)新型數(shù)字產(chǎn)品落地。此外,伴隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)引致的要素市場整合與產(chǎn)品市場擴(kuò)張,市場競爭不斷加劇,這有利于強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新激勵(lì),從而驅(qū)動(dòng)工業(yè)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)效率變革。

1.2 工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)機(jī)制

工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳方式是在強(qiáng)大的技術(shù)支撐下完成供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型,從而推動(dòng)整個(gè)供應(yīng)鏈形成良性循環(huán)。從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的不同維度看,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化均源自工業(yè)領(lǐng)域的信息技術(shù)探索,以推動(dòng)工業(yè)信息化為導(dǎo)向的科技創(chuàng)新是引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)做大做強(qiáng)做優(yōu)的根本動(dòng)力[14]。就數(shù)字產(chǎn)業(yè)化而言,工業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造過程中形成的海量數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)要素的供給來源,良好的工業(yè)結(jié)構(gòu)是構(gòu)建數(shù)據(jù)要素市場的必要條件。受限于已有技術(shù)能力,催生技術(shù)多樣化的技術(shù)變革更可能發(fā)生在與原有技術(shù)緊密關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域,數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用通常出現(xiàn)在原有技術(shù)能力較強(qiáng)的工業(yè)制造領(lǐng)域。新型工業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)驗(yàn)在推動(dòng)數(shù)字創(chuàng)新能力迭代升級(jí)的同時(shí),其加工制造需求與市場服務(wù)需求也直接催生多樣化應(yīng)用軟件,從而推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。同時(shí),制度激勵(lì)引致的工業(yè)創(chuàng)新效率提升能夠促進(jìn)人才、資本、技術(shù)設(shè)備等創(chuàng)新資源優(yōu)化配置,這有利于創(chuàng)新資源向數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域傾斜,從而拓展數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展空間。就產(chǎn)業(yè)數(shù)字化而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新天然具有融合性,數(shù)字經(jīng)濟(jì)本質(zhì)上是以互聯(lián)網(wǎng)為載體的信息經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不斷融合的結(jié)果,數(shù)字技術(shù)的深化應(yīng)用依賴于工業(yè)升級(jí)過程中的技術(shù)積累,工業(yè)智能化升級(jí)驅(qū)動(dòng)的效率變革反作用于數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展。工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的提升不僅能夠豐富數(shù)字技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用場景,而且可以通過優(yōu)化與整合創(chuàng)新資源,拓展新型數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)形態(tài),增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)服務(wù)化的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián),從而為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化縱深發(fā)展提供有力支撐。此外,工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的提升可以通過提高數(shù)據(jù)要素配置效率促進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的有效銜接,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高效發(fā)展。

基于以上分析,本文提出如下研究假設(shè):數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在協(xié)同互促效應(yīng),且二者協(xié)同互促的時(shí)空交互在實(shí)踐發(fā)展中可能具有顯著異質(zhì)性。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型與方法

2.1.1 耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合協(xié)調(diào)度模型可用于刻畫和評(píng)價(jià)不同系統(tǒng)之間協(xié)同發(fā)展關(guān)系,本文利用耦合協(xié)調(diào)度模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新兩大系統(tǒng)之間的協(xié)同演變特征。其公式如下:

(1)

T=α1U1+α2U2

(2)

(3)

式中,C表示耦合度值,取值范圍為[0,1],U1、U2分別表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新兩個(gè)子系統(tǒng)中的標(biāo)準(zhǔn)化值,T為反映各子系統(tǒng)間互補(bǔ)關(guān)系的綜合評(píng)價(jià)指數(shù);αi為第i個(gè)子系統(tǒng)的權(quán)重,鑒于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新不存在明顯的從屬關(guān)系,實(shí)際分析中α1和α2均取值0.5;D表示耦合協(xié)調(diào)度,取值范圍為[0,1],該值越接近1,說明兩大系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)程度越高,反之越低。參照既有研究,本文將耦合協(xié)調(diào)度D劃分為三大區(qū)間:D∈[0,0.4)為協(xié)調(diào)發(fā)展不可接受區(qū)間,D∈[0.4,0.6)為協(xié)調(diào)發(fā)展過渡區(qū)間,D∈[0.6,1)為協(xié)調(diào)發(fā)展可接受區(qū)間。

2.1.2 面板向量自回歸模型

耦合協(xié)調(diào)度模型雖然可以刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新兩大系統(tǒng)間的協(xié)同關(guān)系,但無法考察二者間的互動(dòng)作用,且耦合協(xié)調(diào)分析的實(shí)際政策含義相對(duì)模糊?；诖?在協(xié)同效應(yīng)分析的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步構(gòu)建面板向量自回歸(PVAR)模型考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的互促效應(yīng),如式(4)。

(4)

式中,t-n表示滯后n期,i、t分別表示省份和年份,Y表示包含數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新效率的列向量。雖然PVAR模型可以在不考慮控制變量的情況下分析變量間的互動(dòng)關(guān)系,但為了避免最佳滯后期數(shù)過短可能導(dǎo)致模型估計(jì)偏誤,本文引入合適的控制變量,X表示包含各類控制變量的向量集;α、β為各變量對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)矩陣,C為模型截距項(xiàng),εit為模型隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.2 變量設(shè)定

2.2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(DEI)

作為信息經(jīng)濟(jì)的高級(jí)形態(tài),數(shù)字經(jīng)濟(jì)本質(zhì)上是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)與互聯(lián)網(wǎng)深度融合的產(chǎn)物。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展層面看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要包括產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化兩方面內(nèi)容。因此,本文借鑒既有研究思路,從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化角度出發(fā)構(gòu)建綜合指標(biāo)體系測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。以集中反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征的代表性行業(yè)為依據(jù),同時(shí)考慮各指標(biāo)數(shù)據(jù)可得性,最終選擇電信業(yè)務(wù)總量等25個(gè)細(xì)分指標(biāo)表征不同維度的數(shù)字化水平,如表1所示。采用熵值法測算各指標(biāo)權(quán)重,然后通過線性加權(quán)方法合成數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合指數(shù)。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系Tab.1 Indicator system of digital economy development level

2.2.2 工業(yè)創(chuàng)新效率(GIE)

相較于單一創(chuàng)新產(chǎn)出,創(chuàng)新效率更能體現(xiàn)投入產(chǎn)出的系統(tǒng)性特征,創(chuàng)新質(zhì)量也集中表現(xiàn)為創(chuàng)新效率的提高。因此,本文采用工業(yè)創(chuàng)新效率表征工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新。工業(yè)創(chuàng)新效率采用超效率SBM-DEA模型測度得到,具體地,采用產(chǎn)出導(dǎo)向型、規(guī)模報(bào)酬可變、參比全局前沿得出的效率值對(duì)比分析不同時(shí)期不同決策單元的工業(yè)創(chuàng)新效率。根據(jù)兩階段創(chuàng)新價(jià)值鏈理論,本文將工業(yè)創(chuàng)新分為科技研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段,通過設(shè)定投入產(chǎn)出指標(biāo)計(jì)算工業(yè)兩階段創(chuàng)新效率,相關(guān)指標(biāo)均采用各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)。其中,R&D資本存量借鑒白俊紅等[15]的做法,采用永續(xù)盤存法計(jì)算得到;實(shí)際新產(chǎn)品銷售收入以2012年為基期,利用工業(yè)產(chǎn)品出廠價(jià)格指數(shù)經(jīng)過平減得到;采用熵值法計(jì)算工業(yè)廢水、工業(yè)二氧化硫、工業(yè)煙塵(顆粒物)排放量各自權(quán)重,進(jìn)而通過加權(quán)求和得到工業(yè)污染排放綜合指數(shù)?？紤]到創(chuàng)新產(chǎn)出相對(duì)于創(chuàng)新投入具有滯后性,實(shí)際測度中將創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行滯后一期處理。兩階段工業(yè)創(chuàng)新效率測度指標(biāo)體系見表2。

表2 兩階段工業(yè)創(chuàng)新效率測度指標(biāo)體系Tab.2 Indicator system of two-stage industrial innovation efficiency measurement

2.2.3 控制變量

根據(jù)研究經(jīng)驗(yàn),選取以下指標(biāo)作為控制變量:①人力資本,勞動(dòng)力素質(zhì)提升帶來的人力資本紅利是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的源泉,采用人均受教育年限的對(duì)數(shù)值表示,人均受教育年限采用教育年限法計(jì)算得到;②對(duì)外開放,對(duì)外開放水平的提高有助于加強(qiáng)技術(shù)交流,提高創(chuàng)新效率,采用外資企業(yè)投資額占GDP比重表示,外資企業(yè)投資額利用歷年中美平均匯率折算為人民幣口徑;③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化升級(jí)能夠優(yōu)化創(chuàng)新資源配置,采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比表示;④基礎(chǔ)設(shè)施,完善的基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進(jìn)研發(fā)要素自由流動(dòng),以區(qū)域每平方公里公路里程數(shù)作為基礎(chǔ)設(shè)施的代理變量;⑤政策支持,政府財(cái)政支持可以為企業(yè)創(chuàng)新營造良好的市場環(huán)境,采用財(cái)政支出占GDP比重表示。為使控制變量與核心解釋變量的指標(biāo)屬性保持一致,實(shí)際分析中對(duì)以上指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2.3 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文采用2013—2021年中國內(nèi)地30個(gè)省份(西藏因數(shù)據(jù)缺失較多,未納入統(tǒng)計(jì))面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒,數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心公布的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)。在測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的過程中發(fā)現(xiàn),個(gè)別年份的每百戶家庭移動(dòng)電話擁有量、電子設(shè)備主營業(yè)務(wù)收入、軟件研發(fā)經(jīng)費(fèi)等指標(biāo)數(shù)據(jù)存在缺失,為確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性,本文對(duì)指標(biāo)缺失值采用該指標(biāo)前后年份的數(shù)值滑動(dòng)平均代替。

3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同效應(yīng)

3.1 時(shí)空演變分析

3.1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)的時(shí)序演變特征

如表3所示,總體而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間具有協(xié)同發(fā)展的演變特征,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率的耦合協(xié)調(diào)度呈逐年上升態(tài)勢(shì),數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的耦合協(xié)調(diào)度呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)。相較而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率的耦合協(xié)調(diào)度更高,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同效應(yīng)主要體現(xiàn)在工業(yè)科技研發(fā)階段。進(jìn)一步對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率滯后是造成其與數(shù)字經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度波動(dòng)上升的主要原因。中國勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型引致的用工成本上升與產(chǎn)業(yè)升級(jí)引致的制造業(yè)比重下滑造成工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率短期波動(dòng),從而影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的協(xié)同演進(jìn)。以上結(jié)果表明,與考察期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展相比,中國工業(yè)成果轉(zhuǎn)化的“效率跛足”問題依然突出,工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的穩(wěn)步提升成為強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新效率耦合協(xié)調(diào)度時(shí)序演變Tab.3 Time series evolution of the coupling coordination degree of digital economy and industrial innovation efficiency

從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的不同維度看,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)科技研發(fā)效率的耦合協(xié)調(diào)度穩(wěn)步上升,與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的耦合協(xié)調(diào)度呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì),且二者與工業(yè)科技研發(fā)效率的耦合協(xié)調(diào)度更高。通過對(duì)比分析可知,相較于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,伴隨數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)不斷融合,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的占比加速提升,使其與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率的耦合協(xié)調(diào)度更高。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同效應(yīng)主要表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化及其與工業(yè)科技研發(fā)效率的同步共進(jìn)。

就各省份耦合協(xié)調(diào)度的平均水平而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率的耦合協(xié)調(diào)度仍處于協(xié)調(diào)發(fā)展過渡區(qū)間。雖然近年來中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,但工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展仍處于累積階段,中國工業(yè)全面數(shù)字化也處于轉(zhuǎn)型升級(jí)階段,數(shù)字技術(shù)與工業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)新的深度融合有待加強(qiáng),這使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展存在一定時(shí)空錯(cuò)位。

3.1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)的空間演變特征

從空間特征看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同演變呈現(xiàn)出明顯的空間分異特征。鑒于分省份的結(jié)果匯報(bào)較為冗余,且難以體現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性,本文根據(jù)國務(wù)院發(fā)展研究中心《區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略與政策》中的劃分標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)一步將全樣本劃分為八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū),如表4所示。通過橫向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展在東部沿海及南部沿海地區(qū)具有更高的耦合協(xié)調(diào)度,而東北、西北等地區(qū)則相對(duì)偏低,這與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分布格局基本一致,即由于經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)在電子信息產(chǎn)業(yè)和工業(yè)創(chuàng)新累積方面更具優(yōu)勢(shì),使其數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展水平更高。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新效率耦合協(xié)調(diào)度的空間演變Tab.4 Spatial evolution of the coupling coordination degree of digital economy and industrial innovation efficiency

從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的不同維度看,各地區(qū)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化及其與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率的耦合協(xié)調(diào)總體呈現(xiàn)出明顯的空間分異特征,與上述全樣本的空間分異特征基本相似。值得注意的是,受到國家數(shù)字要素與科技創(chuàng)新力量空間布局規(guī)劃的影響,數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其分維度指標(biāo)與工業(yè)科技研發(fā)效率的耦合協(xié)調(diào)水平在南部沿海、西南、西北地區(qū)更高,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率的協(xié)同演變?cè)诳臻g布局上存在漸趨分化特征。

3.2 動(dòng)態(tài)趨勢(shì)分析

基于前述時(shí)空演變分析,進(jìn)一步采用Kernel密度估計(jì)方法考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì),如圖1、圖2所示。從分布位置看,考察期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率的協(xié)同發(fā)展水平顯著提高,但與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的協(xié)同發(fā)展水平有待進(jìn)一步提升;從主峰分布形態(tài)看,各地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率協(xié)同發(fā)展的絕對(duì)差異呈先縮小后擴(kuò)大的趨勢(shì),而與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率協(xié)同發(fā)展的絕對(duì)差異則呈先擴(kuò)大后縮小的趨勢(shì);從極化趨勢(shì)看,隨著時(shí)間推移,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率協(xié)同發(fā)展的多極分化現(xiàn)象有所加劇,而與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的協(xié)同發(fā)展尚未出現(xiàn)明顯的多極分化。

圖1 DEI-GIE1動(dòng)態(tài)演變Fig.1 Dynamic evolution of DEI-GIE1

圖2 DEI-GIE2動(dòng)態(tài)演變Fig.2 Dynamic evolution of DEI-GIE2

從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的不同維度看,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)科技研發(fā)效率耦合協(xié)調(diào)度的Kernel密度分布曲線與圖1大致相似,且相較而言,各地區(qū)間產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)科技研發(fā)效率協(xié)同發(fā)展的絕對(duì)差異呈現(xiàn)出更為明顯的擴(kuò)大趨勢(shì),其極化趨勢(shì)也更為突出;數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率耦合協(xié)調(diào)度的Kernel密度分布曲線與圖2大致相似,且相較而言,各地區(qū)間數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率協(xié)同發(fā)展的絕對(duì)差異呈現(xiàn)出更為明顯的擴(kuò)大趨勢(shì),而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率協(xié)同發(fā)展的極化趨勢(shì)則更為突出。

3.3 空間收斂分析

空間收斂分析可以在識(shí)別變量空間關(guān)聯(lián)特征的基礎(chǔ)上考察變量的區(qū)際差異,本文參照劉帥[16]的做法,采用空間β收斂模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的區(qū)際差異。實(shí)際分析中,空間權(quán)重矩陣采用反地理距離矩陣,反地理距離矩陣用各地區(qū)間地理距離平方的倒數(shù)表示,地理距離借助經(jīng)緯度計(jì)算得到。對(duì)各變量依次進(jìn)行全局Moran′s I指數(shù)檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率的耦合協(xié)調(diào)度均存在顯著的空間自相關(guān)性,說明可以構(gòu)建空間計(jì)量模型進(jìn)行空間收斂檢驗(yàn)。進(jìn)一步結(jié)合相關(guān)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),最優(yōu)模型形式采用雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型,模型估計(jì)結(jié)果見表5。

表5 空間收斂檢驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Test results of spatial convergence

根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果可知,各模型的空間收斂系數(shù)均顯著為負(fù),說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率的耦合協(xié)調(diào)水平存在顯著的空間收斂特征。根據(jù)空間收斂系數(shù)計(jì)算變量的收斂速度及收斂所需的半生命周期后發(fā)現(xiàn),與工業(yè)科技研發(fā)效率相比,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率協(xié)同效應(yīng)的空間收斂速度更快。進(jìn)一步分維度看,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化及其與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率協(xié)同效應(yīng)的空間收斂速度最快。以上結(jié)果表明,各地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率協(xié)同發(fā)展的區(qū)際差異相對(duì)較小,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化及其與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的空間協(xié)同是彌合數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新區(qū)際差異的內(nèi)在動(dòng)力,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率的協(xié)同發(fā)展存在區(qū)際潛在分化趨勢(shì)。這也在一定程度上反映出創(chuàng)新資源稟賦差異與市場分工合作使得中國各地區(qū)工業(yè)創(chuàng)新在空間分布上存在明顯的非均衡性。

3.4 區(qū)域差異分析

雖然空間收斂分析可以考察變量區(qū)際差異的動(dòng)態(tài)變化,但無法反映區(qū)域內(nèi)部差異及總體差異來源,而Dagum基尼系數(shù)可以在分析總體差異的基礎(chǔ)上進(jìn)一步解析差異來源(區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異、超變密度)。鑒于此,本文參照劉帥[16]的做法,進(jìn)一步利用Dagum基尼系數(shù)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度的區(qū)域差異及其來源。按照前述空間演變特征分析部分的劃分依據(jù),同樣將全樣本劃分為八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)進(jìn)行分析,估計(jì)結(jié)果見表6。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新效率耦合協(xié)調(diào)度的區(qū)域差異分解結(jié)果Tab.6 Regional difference decomposition results of coupling coordination degree of digital economy and industrial innovation efficiency

根據(jù)估計(jì)結(jié)果可知,各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率耦合協(xié)調(diào)度的總體差異在考察期內(nèi)均呈不斷擴(kuò)大趨勢(shì),但從2020年后開始縮小。從總體差異的分解結(jié)果看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新效率耦合協(xié)調(diào)度的區(qū)域內(nèi)部差異呈擴(kuò)大態(tài)勢(shì),區(qū)域間差異則呈縮小態(tài)勢(shì)。通過對(duì)比分析可以發(fā)現(xiàn),區(qū)際差異是造成數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展差異的主要來源。進(jìn)一步從空間分布看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的區(qū)際差異主要表現(xiàn)為東南沿海地區(qū)與西北內(nèi)陸地區(qū)之間的差異。

從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的不同維度看,與前述分析相似,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率協(xié)同發(fā)展的總體差異也主要源自區(qū)際差異。通過對(duì)比可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的區(qū)際差異主要源自各地區(qū)間數(shù)字產(chǎn)業(yè)化及其與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的協(xié)同發(fā)展差異,而其區(qū)域內(nèi)差異則主要源自各地區(qū)內(nèi)部數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與工業(yè)科技研發(fā)效率的協(xié)同發(fā)展差異。

4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的互促效應(yīng)

4.1 變量與模型構(gòu)建

構(gòu)建面板向量自回歸(PVAR)模型進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的互促效應(yīng)。PVAR模型的建模條件主要包括變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)、模型最佳滯后期數(shù)確定、模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)等,本文對(duì)各變量及模型依次執(zhí)行上述檢驗(yàn)流程。結(jié)果表明,各變量均為一階差分平穩(wěn)序列,因而本文統(tǒng)一采用數(shù)字經(jīng)濟(jì)和工業(yè)各階段創(chuàng)新效率的增長變化解釋二者互動(dòng)的系統(tǒng)特征;BIC等信息準(zhǔn)則顯示模型最佳滯后期數(shù)均為滯后一期;特征根的模均小于1,說明PVAR模型穩(wěn)定,可以構(gòu)建PVAR模型進(jìn)行實(shí)證分析。

4.2 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

區(qū)別于線性回歸的單方程因果推斷模型,Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)軌蚍从匙兞块g的歷史信息是否有助于預(yù)測各自未來變化,從而為構(gòu)建分析聯(lián)合內(nèi)生變量間動(dòng)態(tài)關(guān)系的非結(jié)構(gòu)化多方程模型和識(shí)別模型預(yù)測效力提供統(tǒng)計(jì)參考?；诖?本文對(duì)變量進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn),結(jié)果如表7所示。結(jié)果顯示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率是造成彼此變動(dòng)的Granger原因,工業(yè)科技研發(fā)效率是造成數(shù)字經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的Granger原因,數(shù)字經(jīng)濟(jì)不是造成工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率變動(dòng)的Granger原因。

表7 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果Tab.7 Test results of Granger causality

需要說明的是,雖然Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新效率的互動(dòng)關(guān)系并非其在實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的真實(shí)因果關(guān)系,但結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)踐可知,二者的互動(dòng)關(guān)系具有豐富的經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合引致的工業(yè)智能化升級(jí)能夠加速工業(yè)科技成果落地轉(zhuǎn)化,從而為提升工業(yè)創(chuàng)新效率創(chuàng)造有利條件。同時(shí),工業(yè)技術(shù)進(jìn)步催生的信息化變革是促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力,工業(yè)創(chuàng)新效率持續(xù)提升帶來的通用技術(shù)擴(kuò)散能夠夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的技術(shù)基礎(chǔ),從而為拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間提供有力支撐。因此,可以認(rèn)為實(shí)際分析中的Granger因果關(guān)系與真實(shí)的因果關(guān)系基本一致,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新效率的歷史信息均對(duì)彼此的未來變化具有較強(qiáng)的解釋效力。

4.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

由于PVAR模型無需對(duì)變量作任何先驗(yàn)性約束,因此通常不分析模型參數(shù)估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)意義,而更為關(guān)注模型系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征,也就是分析模型中一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其它內(nèi)生變量帶來的動(dòng)態(tài)影響,這種動(dòng)態(tài)影響可以通過脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)分析予以刻畫。基于此,本文通過脈沖響應(yīng)函數(shù)考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率對(duì)彼此作用的動(dòng)態(tài)影響路徑。

由圖3、圖4可知,當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和工業(yè)科技研發(fā)效率分別給出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)科技研發(fā)效率在長期內(nèi)存在較強(qiáng)的正向響應(yīng),而工業(yè)科技研發(fā)效率對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體上存在負(fù)向響應(yīng)。由圖5、圖6可知,當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率分別給出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,二者在長期內(nèi)均對(duì)彼此存在較強(qiáng)的正向響應(yīng)。以上結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率之間存在顯著互促效應(yīng);數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率之間不存在顯著互促效應(yīng),二者互動(dòng)的系統(tǒng)特征主要表現(xiàn)為工業(yè)科技研發(fā)效率提升對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向驅(qū)動(dòng)。原因可能在于,工業(yè)科技研發(fā)效率的提升有利于夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的技術(shù)基礎(chǔ),但由于基礎(chǔ)研發(fā)依賴于具有劃時(shí)代革新性的核心技術(shù)突破,而且數(shù)據(jù)要素過度投入可能誘發(fā)“索洛悖論”問題[17],這使得既有數(shù)據(jù)分析未能有效緩解中國工業(yè)科技研發(fā)低效的困境。 從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的不同維度看,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與工業(yè)科技研發(fā)效率對(duì)彼此不存在顯著正向響應(yīng),二者互動(dòng)的系統(tǒng)特征主要表現(xiàn)為工業(yè)科技研發(fā)效率提升對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的驅(qū)動(dòng),而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)科技研發(fā)效率對(duì)彼此存在一定正向響應(yīng);數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率對(duì)彼此存在較強(qiáng)的持續(xù)正向響應(yīng),產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)效率之間不存在顯著正向響應(yīng),二者互動(dòng)的系統(tǒng)特征主要表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的驅(qū)動(dòng)。通過對(duì)比分析可知,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率對(duì)彼此的正向響應(yīng)更強(qiáng),即數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的互促效應(yīng)主要源自數(shù)字產(chǎn)業(yè)化及其與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的交互響應(yīng)。

圖3 DEI沖擊引起GIE1的脈沖響應(yīng)Fig.3 IRF ofGIE1 caused by DEI shock

圖4 GIE1沖擊引起DEI的脈沖響應(yīng)Fig.4 IRF of DEI caused by GIE1 shock

圖5 DEI沖擊引起GIE2的脈沖響應(yīng)Fig.5 IRF of GIE2 caused by DEI shock

圖6 GIE2沖擊引起DEI的脈沖響應(yīng)Fig.6 IRF of DEI caused by GIE2 shock

4.4 方差分解

基于上述脈沖響應(yīng)函數(shù)分析,進(jìn)一步通過方差分解考察PVAR模型中數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新對(duì)彼此變動(dòng)的解釋力度,結(jié)果如表8所示。在考慮其它干擾因素對(duì)PVAR模型的影響下,隨著預(yù)測時(shí)期的演變,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率對(duì)彼此預(yù)測誤差變動(dòng)的貢獻(xiàn)度分別穩(wěn)定在5.6%和0.3%左右,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率對(duì)彼此預(yù)測誤差變動(dòng)的貢獻(xiàn)度分別穩(wěn)定在2.9%和0.3%左右。綜合可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)創(chuàng)新效率波動(dòng)具有較強(qiáng)的解釋效力,而工業(yè)創(chuàng)新效率對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的解釋效力相對(duì)較弱。

表8 方差分解結(jié)果Tab.8 Variance decomposition results

從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的不同維度看,同樣考慮其它干擾因素對(duì)PVAR模型的影響,隨著預(yù)測時(shí)期的演變,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與工業(yè)科技研發(fā)效率對(duì)彼此預(yù)測誤差變動(dòng)的貢獻(xiàn)度分別穩(wěn)定在1.4%和0.5%左右,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率對(duì)彼此預(yù)測誤差變動(dòng)的貢獻(xiàn)度分別穩(wěn)定在3.0%和1.0%左右;產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)科技研發(fā)效率對(duì)彼此預(yù)測誤差變動(dòng)的貢獻(xiàn)度分別穩(wěn)定在6.6%和0.2%左右,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率對(duì)彼此預(yù)測誤差變動(dòng)的貢獻(xiàn)度分別穩(wěn)定在2.8%和4.9%左右。通過對(duì)比分析可知,總體而言,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新系統(tǒng)對(duì)彼此變動(dòng)的累計(jì)貢獻(xiàn)度更高。以上結(jié)果表明,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的信息沖擊是造成數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新系統(tǒng)波動(dòng)的主要來源。從實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)看,當(dāng)技術(shù)環(huán)節(jié)的工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備智能化升級(jí)與實(shí)際制造場景不相匹配時(shí)[18],數(shù)字技術(shù)應(yīng)用可能對(duì)工業(yè)創(chuàng)新效率的穩(wěn)步提升形成沖擊。

5 結(jié)論與政策啟示

5.1 研究結(jié)論

本文基于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的不同維度與創(chuàng)新價(jià)值鏈理論,利用省際面板數(shù)據(jù),構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型和面板向量自回歸模型,解析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同互促效應(yīng),得到以下主要結(jié)論:第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)各階段創(chuàng)新效率的耦合協(xié)調(diào)度總體呈不斷上升態(tài)勢(shì),但目前仍處于過渡區(qū)間,且產(chǎn)業(yè)數(shù)字化及其與工業(yè)科技研發(fā)效率的耦合協(xié)調(diào)水平更高。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同效應(yīng)呈現(xiàn)出明顯的空間分異特征,且在東南沿海等經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)具有更高的耦合協(xié)調(diào)水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同效應(yīng)存在顯著的空間收斂,且二者協(xié)同發(fā)展的空間差異主要源自區(qū)際差異。第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率之間存在顯著的雙向互促效應(yīng),數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)效率之間互動(dòng)的系統(tǒng)特征表現(xiàn)為工業(yè)科技研發(fā)效率提升對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向驅(qū)動(dòng)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率對(duì)彼此存在較強(qiáng)的持續(xù)正向響應(yīng),產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的信息沖擊是造成數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新系統(tǒng)波動(dòng)的主要來源。第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的協(xié)同效應(yīng)和互促效應(yīng)存在鏈條錯(cuò)位,即二者的協(xié)同效應(yīng)主要表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化及其與工業(yè)科技研發(fā)效率的同步共進(jìn),而互促效應(yīng)則主要源自數(shù)字產(chǎn)業(yè)化及其與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的交互響應(yīng)。因此,工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率的穩(wěn)步提升是強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié),充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在提升工業(yè)科技研發(fā)效率方面的賦能作用是實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新互促融合的潛在路徑。

5.2 政策啟示與建議

(1)強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展。一方面,補(bǔ)齊數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心技術(shù)創(chuàng)新能力短板,加快構(gòu)建現(xiàn)代化數(shù)字產(chǎn)業(yè)體系,推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化深層次轉(zhuǎn)型,做大做強(qiáng)做優(yōu)數(shù)字經(jīng)濟(jì);另一方面,推進(jìn)工業(yè)產(chǎn)品的智能制造,加速新型數(shù)字產(chǎn)品落地轉(zhuǎn)化,穩(wěn)步提升工業(yè)成果轉(zhuǎn)化效率。同時(shí),整合數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái),規(guī)劃建設(shè)全國數(shù)據(jù)要素統(tǒng)一大市場,統(tǒng)籌推進(jìn)“東數(shù)西算”工程,優(yōu)化數(shù)據(jù)要素與創(chuàng)新資源的空間布局,彌合數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的區(qū)際鴻溝,從而促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的時(shí)空協(xié)同。

(2)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新互促響應(yīng)。一方面,不斷完善新型工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),推進(jìn)關(guān)鍵工序全面數(shù)控化,探索建立科技成果轉(zhuǎn)化的數(shù)字信息合作平臺(tái),豐富工業(yè)研發(fā)成果的熟化模式,從而形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)成果轉(zhuǎn)化的良性互促;另一方面,加大對(duì)工業(yè)基礎(chǔ)科技研發(fā)的投入力度,開展工業(yè)信息化技術(shù)攻關(guān),提高工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)工具普及率,提高科研人員數(shù)字技能素養(yǎng),優(yōu)化數(shù)字要素投入結(jié)構(gòu),消解數(shù)字技術(shù)對(duì)研發(fā)投入領(lǐng)域的潛在沖擊,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)科技研發(fā)系統(tǒng)的雙向互促。

(3)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展協(xié)同互促的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。一方面,聚焦高端工業(yè)設(shè)備的智能制造,積極實(shí)施制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)和中小企業(yè)數(shù)字化賦能行動(dòng),培育一批具有市場競爭力的數(shù)字生態(tài)主導(dǎo)型高新技術(shù)企業(yè);另一方面,深入實(shí)施傳統(tǒng)工業(yè)信息化改造工程和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程,一體化推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè),持續(xù)拓展數(shù)字技術(shù)在工業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新制造中的應(yīng)用場景,形成支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù)開源系統(tǒng),拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展形態(tài),從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新協(xié)同互促的鏈條銜接。

5.3 研究不足與展望

一方面,由于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與實(shí)體產(chǎn)業(yè)之間相互滲透,數(shù)字技術(shù)的迭代創(chuàng)新具有動(dòng)態(tài)性,而且工業(yè)創(chuàng)新效率雖然能在宏觀層面反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,但無法精準(zhǔn)刻畫實(shí)體經(jīng)濟(jì)的行業(yè)特征。因此,基于現(xiàn)有國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)體系的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度以及針對(duì)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的創(chuàng)新效率分析尚待優(yōu)化。另一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合具有高度產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)特征,既有研究方法在刻畫二者融合機(jī)制方面仍然有所欠缺,因而基于產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)方法的實(shí)證研究有待進(jìn)一步完善。