賀 佳

(河北大學(xué) 管理學(xué)院,河北 保定 071002)

一、問題提出

黨的二十大報(bào)告指出,“強(qiáng)化目標(biāo)導(dǎo)向,提高科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化水平”[1]。高校是科技創(chuàng)新的重要來源,其科技成果轉(zhuǎn)化效率關(guān)系到國家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略能否順利實(shí)施[2]。2016年,教育部和科技部出臺《加強(qiáng)高等學(xué)?？萍汲晒D(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化工作的若干意見》,在此政策的引領(lǐng)下,2018年和2020年,教育部先后認(rèn)定了兩批高?？萍汲晒D(zhuǎn)化和技術(shù)轉(zhuǎn)移基地,2022年又進(jìn)一步推進(jìn)了“百校千項(xiàng)”高價(jià)值專利培育轉(zhuǎn)化行動(dòng),為促進(jìn)高校科技成果轉(zhuǎn)化提供了支持性的政策環(huán)境。然而,不少研究指出,當(dāng)前我國高?？萍汲晒D(zhuǎn)化仍然存在整體水平偏低[3]、轉(zhuǎn)化效率不理想[4]、東中西部科技產(chǎn)出差異較大[5]等問題。所以,提升高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率是亟待解決的問題。

經(jīng)濟(jì)模式的改變會導(dǎo)致信息壁壘、市場需求、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面的變化,這些是影響科技成果轉(zhuǎn)化的重要因素[6-8]。近年來,隨著數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展,其在國民經(jīng)濟(jì)中的地位日益突出,為社會創(chuàng)新和變革提供了源動(dòng)力。已有大量文獻(xiàn)研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對企業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率和政府運(yùn)行效率的影響[9-11]。但是,很少有學(xué)者研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響。三螺旋理論指出,高校科技成果轉(zhuǎn)化是高校、企業(yè)、政府等多主體協(xié)同的過程[12]。那么,省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率有何影響? 本研究將圍繞這一問題開展,為提高高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率、更好地布局?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)與教育發(fā)展藍(lán)圖提供實(shí)證依據(jù)。

圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率影響的文獻(xiàn)主要集中在兩個(gè)方面:一是高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的研究;二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技成果影響的研究。

(一)高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的研究

目前,中國高?？萍汲晒a(chǎn)出較多,但是成果轉(zhuǎn)化效率較低[13]。對于衡量高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的指標(biāo),大部分文獻(xiàn)使用的是DEA 值和DEA-Malmquist指數(shù)[14-15]。在高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響因素方面,已有文獻(xiàn)從高校、企業(yè)和政府三個(gè)維度進(jìn)行了研究。在高校維度中,科技成果質(zhì)量[16]、資金支持程度[17]、所處地理位置[18]會影響科技成果轉(zhuǎn)化效率。在企業(yè)方面,企業(yè)的技術(shù)更新速度、企業(yè)與高校之間的聯(lián)系會影響高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率[19-20]。在政府層面的因素包括鼓勵(lì)校企合作的政策[21]、政府資助[22]等。此外,高校、企業(yè)和政府三者之間的聯(lián)系緊密程度也會影響高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率[23]。然而,很少有文獻(xiàn)提及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響,也很少有文獻(xiàn)闡述其作用機(jī)理。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技成果影響的研究

已有文獻(xiàn)大多是研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域和企業(yè)科技創(chuàng)新的影響。在區(qū)域方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過發(fā)展人力資源、增加科技支出、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、提高創(chuàng)業(yè)活躍度等方式直接提高區(qū)域的創(chuàng)新能力,也可通過這些因素的空間溢出效應(yīng)間接提高周邊區(qū)域的創(chuàng)新能力[24-26]。在企業(yè)方面,已有研究指出,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景下,數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用可通過降低企業(yè)成本、提高產(chǎn)品多元化的方式促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出[27];數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過降低經(jīng)營成本、緩解融資約束、促進(jìn)知識擴(kuò)散等方式向企業(yè)釋放“創(chuàng)新紅利”,提高企業(yè)科技成果的數(shù)量和水平[28];數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下企業(yè)的科技投資能取得更高的創(chuàng)新效率[29]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對科技成果的影響方面,現(xiàn)有文獻(xiàn)較少聚焦高校這一創(chuàng)新主體。

(三)文獻(xiàn)述評

學(xué)者們圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的影響開展了大量的相關(guān)探索。但是仍然不能充分回答本文所提出的問題。第一,以往文獻(xiàn)雖然研究了影響高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的因素,但是很少有文獻(xiàn)提及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響。第二,已有研究大多關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)或區(qū)域科技成果的影響,但卻較少關(guān)注到“高?！边@一創(chuàng)新主體。與企業(yè)相似,高校同樣是國家科技創(chuàng)新的重要組成部分?？紤]到我國高?？萍汲晒D(zhuǎn)化長期存在“成果多但轉(zhuǎn)化率低”的“悖論”[30],認(rèn)真審視數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的影響具有重要意義。第三,已有研究多基于微觀視角探究高校、企業(yè)、政府內(nèi)部要素對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響,但較少從宏觀的視角出發(fā),考察宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境,特別是“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”在其中的作用。不同于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì),數(shù)字經(jīng)濟(jì)能產(chǎn)生更高的關(guān)聯(lián)效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)和融合效應(yīng)[31],在推動(dòng)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化方面可能具有更大的潛力。鑒于此,首先,本研究將闡述數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的機(jī)理;其次,使用DEA-Malmquist指數(shù)模型計(jì)算高校科技成果轉(zhuǎn)化效率,分析其現(xiàn)狀;最后,使用動(dòng)態(tài)面板模型實(shí)證研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響。

二、理論機(jī)理分析

目前由于數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用產(chǎn)生了新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)——數(shù)字經(jīng)濟(jì)。為了促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,中國政府進(jìn)行了超前布局,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用規(guī)模等方面進(jìn)行了大量投入。在政府的推動(dòng)下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,并在科技成果的需求端和供給端發(fā)揮著重要作用。在科技成果的需求端方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠降低市場中企業(yè)創(chuàng)新融資的約束[32]。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷加強(qiáng),金融機(jī)構(gòu)或者其他資金供給方能夠更快捷、準(zhǔn)確地掌握企業(yè)的信息,更合理地向企業(yè)分配資金,降低企業(yè)的創(chuàng)新融資成本,擴(kuò)大市場中的創(chuàng)新規(guī)模,從而增加科技成果需求。同時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠升級產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[33]。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)區(qū)別在于所倚仗的基礎(chǔ)設(shè)施不同,傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)更多地依靠場地、交通等基礎(chǔ)設(shè)施,數(shù)字經(jīng)濟(jì)更多地依靠通信設(shè)備等基礎(chǔ)設(shè)施,隨著中國政府對數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷投入和數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展,以科技為主導(dǎo)的新興產(chǎn)業(yè)會不斷出現(xiàn),新興產(chǎn)業(yè)的不斷出現(xiàn)會提升對高?？萍汲晒男枨骩34]。在科技成果的供給端方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠降低科技成果交易成本。數(shù)字經(jīng)濟(jì)最大的特點(diǎn)是獲取大量信息的便捷性,獲取有效信息的準(zhǔn)確性,對市場未來需求的預(yù)測性,能夠減少科技成果交易雙方的不確定性,降低科技成果交易成本[35]。另一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠降低高校與市場之間對于科技成果供需的信息不對稱性。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用,讓信息資訊能夠暢通流動(dòng),高校能夠準(zhǔn)確地獲取市場對于創(chuàng)新的需求,從而有針對性地開展研究,對于市場來說,市場也能夠更快地獲取高校最新的科技成果,發(fā)揮科技成果的社會效益[36]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的環(huán)境下,高校與市場之間的科技成果供需的信息更加透明,高校的科技成果與市場的需求更加匹配,高校與市場之間的聯(lián)系更加密切。

上述分析表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可通過加強(qiáng)科技成果的需求方(市場)和科技成果的供給方(高校)的聯(lián)系,提高高校科技成果轉(zhuǎn)化效率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響機(jī)理見圖1。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響機(jī)理

三、研究設(shè)計(jì)

(一)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的計(jì)算

高校科技成果轉(zhuǎn)化效率是指,在高?？蒲型度胍欢ǖ那闆r下,高校科技成果轉(zhuǎn)化的能力。參考游麗、孔慶鵬等[37]的研究,使用DEA-Malmquist指數(shù)模型計(jì)算26個(gè)省份(省、自治區(qū)、直轄市簡稱省份,由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的原因,不包括香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、海南省、青海省、臺灣省)高校的科研投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的DEA-Malmquist指數(shù)①由于篇幅原因,DEA-Malmquist指數(shù)的計(jì)算步驟省略。,以分析高校科技成果的轉(zhuǎn)化效率。計(jì)算DEA-Malmquist指數(shù)時(shí)的投入變量和產(chǎn)出變量見表1。

表1 計(jì)算DEA-Malmquist指數(shù)的投入變量和產(chǎn)出變量

DEA-Malmquist指數(shù)分析的是從t期到t+1期的效率變化情況,DEA-Malmquist指數(shù)大于1意味著從t期到t+1期的效率增加,DEA-Malmquist指數(shù)小于1意味著從t期到t+1期的效率減少,DEAMalmquist指數(shù)越大,高校科技成果轉(zhuǎn)化效率越高。2011年至2021年中國26個(gè)省份高校的科技成果轉(zhuǎn)化率如表2所示。

表2 2011年至2021年高?？蒲型度氲腄EA-Malmquist指數(shù)及其分解結(jié)果

根據(jù)表2,總體來看,2011年至2021年中國高校科技成果轉(zhuǎn)化效率呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢,其中,2014—2015年,高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率下降幅度最大,2020—2021年,高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率上升幅度最大。2015年是重要的轉(zhuǎn)折年,2015年前,高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率逐年下降,2015年后,高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率整體上呈現(xiàn)上升趨勢。這一變化與我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展歷程相吻合。2015年前,中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策在早期以信息化建設(shè)和鼓勵(lì)電子商務(wù)發(fā)展為主,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展還處于萌芽期;2015年起,“互聯(lián)網(wǎng)+”相關(guān)政策陸續(xù)出臺,隨后“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”開始在政府工作報(bào)告中涌現(xiàn),國家層面和省市層面均出臺了一系列配套政策,以促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。這表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動(dòng)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率方面可能具有較大潛力,有必要對其進(jìn)行進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

(二)基準(zhǔn)模型設(shè)計(jì)

根據(jù)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率現(xiàn)狀分析,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可能會提高高校科技成果轉(zhuǎn)化效率,此外,高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率也會受到自身轉(zhuǎn)化能力的影響。所以,使用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行研究。模型設(shè)計(jì)如下:

式(1)中,i表示年份,t表示省份。Y表示被解釋變量高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率。X表示解釋變量省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度。Control表示控制變量,具體為省域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、公共服務(wù)水平、企業(yè)的創(chuàng)新能力。ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。C表示常數(shù)項(xiàng);α表示高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率滯后項(xiàng)的系數(shù);β表示省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的系數(shù);δ表示控制變量的系數(shù)。

(三)變量選擇與數(shù)據(jù)來源

1.變量選擇

被解釋變量為高校科技成果轉(zhuǎn)化效率,使用高校的科研投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的DEA-Malmquist指數(shù)表示,具體算法在上述高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率現(xiàn)狀分析中已經(jīng)列出。

解釋變量為省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度,使用省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)表示。對于省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的計(jì)算,參考劉軍等[38]的研究,使用信息化發(fā)展指標(biāo)、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指標(biāo)、數(shù)字交易發(fā)展指標(biāo),同時(shí)結(jié)合熵值法進(jìn)行測量。省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的具體衡量見表3。

表3 衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的指標(biāo)

控制變量為省域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、公共服務(wù)水平、企業(yè)的創(chuàng)新能力,分別用人均生產(chǎn)總值的對數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)的比重、人均公共服務(wù)財(cái)政支出的對數(shù)、上市高新技術(shù)企業(yè)的平均利潤率表示。

為了進(jìn)一步分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響,使用特征變量。特征變量具體為地理位置、優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量。首先,中國各個(gè)地區(qū)之間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度差距很大,一般來說,中國東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好,中國中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較差,所以,按照地理位置分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)進(jìn)行分析。其次,中國優(yōu)質(zhì)高校分布不均勻,通常情況下,優(yōu)質(zhì)高校集中度越高,越便于高校之間學(xué)術(shù)上的交流,創(chuàng)新環(huán)境越好,越有利于高校的科技成果轉(zhuǎn)化。以各省份的雙一流高校數(shù)量作為衡量當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)高校集中度的指標(biāo),各省份的雙一流高校數(shù)量的中位數(shù)為3,所以,將數(shù)量超過3的省份稱為高校集中度高的省份,將數(shù)量未超過3的省份稱為高校集中度低的省份。最后,高?？萍汲晒D(zhuǎn)化本質(zhì)上是高校的科研產(chǎn)出通過高新技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益,所以,一個(gè)地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量也會影響高校科技成果轉(zhuǎn)化效率。根據(jù)省份內(nèi)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量,將省份分為高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量多的省份和高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量少的省份①數(shù)據(jù)來源于人工智能和大數(shù)據(jù)科技企業(yè)合合信息旗下啟信寶發(fā)布《科技企業(yè)地圖(全國篇)》。不同省份按照高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量從高到低進(jìn)行排序,中間省份為重慶,所以,排在重慶之前的省份(包括重慶)為高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量多的省份,排在重慶之后的省份為高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量少的省份。。上述各個(gè)變量的符號及其具體解釋見表4。

表4 變量符號及其具體解釋

2.數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)為2011—2021年中國26個(gè)省份的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及同花順網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)。對于部分缺失數(shù)據(jù),使用平均增長率進(jìn)行估算。各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表5。

表5 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

根據(jù)2011—2021年中國26 個(gè)省份的數(shù)據(jù),使用式(1)進(jìn)行實(shí)證分析。為了便于穩(wěn)健性檢驗(yàn),將式(1)分別用最小二乘法、固定效應(yīng)模型、動(dòng)態(tài)面板GMM 模型進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表6。

表6 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在表6中,列(1)使用最小二乘法進(jìn)行回歸,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度滯后項(xiàng)的系數(shù)不顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度與高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率不顯著,又因?yàn)镽2為0.043,說明擬合度較差,回歸結(jié)果的誤差較大。列(2)使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度滯后項(xiàng)的系數(shù)不顯著。列(3)使用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行回歸,AR(2)的P 值均大于10%,且在SARGAN 檢驗(yàn)中,差分GMM 和系統(tǒng)GMM 的P 值均大于10%,在這種情況下,系統(tǒng)GMM 工具變量效果更佳。在系統(tǒng)GMM 模型中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度滯后項(xiàng)的系數(shù)為10.280,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)每發(fā)展一個(gè)單位,高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率平均會增加10.280個(gè)單位。列(3)的回歸方式較為符合實(shí)際情況,因此,研究發(fā)現(xiàn)目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率整體來看具有促進(jìn)作用。

為了進(jìn)一步分析動(dòng)態(tài)面板GMM 模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,采用逐漸添加控制變量的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見表7。根據(jù)表7可知,從第(1)列至第(5)列,AR(2)的P值均大于10%,且在SARGAN檢驗(yàn)中,差分GMM 和系統(tǒng)GMM 的P值均大于10%,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度滯后項(xiàng)的系數(shù)均為正,且數(shù)值差距不大。說明表6中,動(dòng)態(tài)面板GMM 模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響做進(jìn)一步的分析。按照地理位置、優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量將研究對象進(jìn)行分類。參考Rajan&Zingales(1998)和Baker et al.(2016)的做法[39-40],在式(1)中加入特征變量進(jìn)行進(jìn)一步實(shí)證分析,加入特征變量后的模型如下:

在式(2)中,R表示特征變量,具體為地理位置、優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量。交互項(xiàng)R i,t-1×X i,t-1表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的效應(yīng)受特征變量的影響。η和θ表示特征變量及交互項(xiàng)的系數(shù)。對式(2)進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表8。

表8 進(jìn)一步分析結(jié)果

在表8中,AR(2)的P值均大于10%,在SARGAN 檢驗(yàn)中,系統(tǒng)GMM 的P值均大于10%,說明系統(tǒng)GMM 工具變量是有效的。由表8可知,當(dāng)R=Area時(shí),交互項(xiàng)L.(R×Dig)的系數(shù)為11.050,說明相對于中西部地區(qū),東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用較為顯著。當(dāng)R=Uni時(shí),交互項(xiàng)L.(R×Dig)的系數(shù)為16.390,說明目前當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)高校數(shù)量會影響省域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率,當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)高校數(shù)量越多,省域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高校科技成果轉(zhuǎn)化的促進(jìn)效果越好。當(dāng)R=Hte時(shí),交互項(xiàng)L.(R×Dig)的系數(shù)為20.840,說明當(dāng)?shù)馗咝录夹g(shù)企業(yè)數(shù)量會影響省域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率,當(dāng)?shù)馗咝录夹g(shù)企業(yè)數(shù)量越多,省域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的促進(jìn)效果越好。

五、主要結(jié)論和政策建議

(一)主要結(jié)論

第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能提高高校科技成果轉(zhuǎn)化效率。動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM 模型分析結(jié)果顯示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用。產(chǎn)生這一促進(jìn)作用的原因可以從高校和市場的角度進(jìn)行分析。從高校的角度來看,高校利用數(shù)字技術(shù)能更加方便、準(zhǔn)確地獲取市場信息,調(diào)整科學(xué)研究與市場需求的匹配度,進(jìn)而更有效地為市場供應(yīng)科技成果。從市場的角度來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展減少了對企業(yè)創(chuàng)新融資的約束、促進(jìn)了市場中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級,擴(kuò)大了市場對于高?？萍汲晒男枨?這也有利于高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的提升。實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了前文的理論機(jī)理分析,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過加強(qiáng)高校與市場之間的供需關(guān)系,優(yōu)化科技成果在高校與市場之間的供需匹配度,對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率產(chǎn)生促進(jìn)作用。

第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用具有異質(zhì)性。異質(zhì)性主要表現(xiàn)在地理位置、省域內(nèi)優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量、省域內(nèi)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量這三個(gè)方面。具體而言,在地理位置方面,研究發(fā)現(xiàn)相較于中西部地區(qū),東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用更明顯。造成這一現(xiàn)象的原因可能是受政府財(cái)政收入、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等因素影響,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在東部地區(qū)的發(fā)展水平要高于中西部地區(qū),更好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平保障了高校與市場之間更緊密的聯(lián)系,因此,東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用更強(qiáng)。在優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量方面,研究發(fā)現(xiàn)相對于優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量較少的省份,在優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量較多的省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用更明顯。一個(gè)省份內(nèi),優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量越多,當(dāng)?shù)氐膭?chuàng)新環(huán)境越好,越需要高校更充分、更及時(shí)地掌握市場的需求信息,在這樣的環(huán)境下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的作用更能凸顯。在高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量方面,研究發(fā)現(xiàn)相對于高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量較少的省份,在高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量較多的省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用更明顯。一個(gè)省份內(nèi),高新技術(shù)企業(yè)越多,市場中的競爭壓力越大,為了應(yīng)對來自同行業(yè)企業(yè)的威脅,市場中的企業(yè)對創(chuàng)新的需求越大,對高校科技成果的需求也越大。數(shù)字經(jīng)濟(jì)為高校和市場搭建了橋梁,高校能夠在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中獲取充足、準(zhǔn)確信息,與競爭激烈的市場之間的聯(lián)系更為密切。因此,在高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量較多的省份,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

(二)政策建議

第一,加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施投入力度,支持中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠提高高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率,且相較于中西部地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對東部地區(qū)高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的積極影響更大。黨的十八大以來,我國在量子通信、衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、算法算力、5G 技術(shù)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施方面取得了長足的進(jìn)步,但目前在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模、數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)備的先進(jìn)程度、數(shù)字經(jīng)濟(jì)的滲透性等方面與發(fā)達(dá)國家還有一定的差距。為進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的積極作用,通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化進(jìn)而引發(fā)新的經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力,政府應(yīng)繼續(xù)增加對數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的投入力度,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境。具體來說,首先,地方政府應(yīng)該根據(jù)自身的實(shí)際情況制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域;其次,政府可以引導(dǎo)社會資本參與數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè);再次,國家可以制定恰當(dāng)?shù)亩愂諆?yōu)惠政策鼓勵(lì)企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新和數(shù)字化建設(shè)。最后,為促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展,應(yīng)該更加關(guān)注中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè),例如,增加對中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的專項(xiàng)財(cái)政轉(zhuǎn)移支付,加強(qiáng)東部和中西部之間的數(shù)字技術(shù)人員之間的交流合作。

第二,搭建高?？萍汲晒涣鞯臄?shù)字化平臺,加快培養(yǎng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)等新興專業(yè)緊缺人才。研究發(fā)現(xiàn),由于高校的協(xié)同效應(yīng)和創(chuàng)新溢出效應(yīng),在優(yōu)質(zhì)高校數(shù)量較多的省份,當(dāng)?shù)氐膭?chuàng)新環(huán)境較好,需要高校更充分、更及時(shí)地掌握市場的需求信息,在這樣的環(huán)境下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的作用更能凸顯。為了促進(jìn)高校的協(xié)同效應(yīng)和創(chuàng)新溢出效應(yīng),可以利用數(shù)字化技術(shù),在高校之間搭建科技成果交流平臺,以達(dá)到信息共享、合作研究、學(xué)術(shù)交流等目的。具體做法包括:一是高校之間充分溝通,了解交流需求;二是選擇合適的數(shù)字化平臺類型,例如線上論壇、虛擬會議系統(tǒng)、學(xué)術(shù)資源庫等;三是建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制;四是確保信息安全,設(shè)置進(jìn)入系統(tǒng)權(quán)限。另一方面,高校應(yīng)不斷優(yōu)化專業(yè)結(jié)構(gòu),當(dāng)前社會對數(shù)字經(jīng)濟(jì)等專業(yè)的人才缺口較大,高校應(yīng)結(jié)合自身實(shí)際情況增設(shè)相關(guān)專業(yè),培養(yǎng)數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)研發(fā)人才、復(fù)合型人才和治理型人才,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的未來發(fā)展儲備人才力量。

第三,培育優(yōu)質(zhì)高新技術(shù)企業(yè),利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建高?！袌觥畢f(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟。研究發(fā)現(xiàn),在高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量較多的省份,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用更明顯。因此,政府要利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化市場中的營商環(huán)境,培育更多的優(yōu)質(zhì)高新技術(shù)企業(yè),形成“最多跑一次”“不見面式服務(wù)”等高效服務(wù)形式,提高政府的服務(wù)效率,減少高新技術(shù)企業(yè)開辦和項(xiàng)目審批時(shí)間。此外,政府可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對企業(yè)的稅收優(yōu)惠政策實(shí)施精準(zhǔn)推送等。同時(shí),建議政府發(fā)揮服務(wù)與引導(dǎo)作用,可以構(gòu)建一個(gè)包含政府、企業(yè)、高校的數(shù)字化資源庫,包括最新的高校科研成果、市場需求信息、政府政策法規(guī)等,便于各方獲得最新信息,提高效率,形成高?！袌觥畢f(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟。