李思雨 宋洪峰 刘瑞杰 侯建

摘 要：立足產业智能化转型的客观趋势和创新质量发展的迫切要求，综合考虑地区异质性，从政府支持视角构建产业智能化对创新质量影响机理的面板门槛模型，探讨在不同地区的政府支持作用下产业智能化对创新质量的非线性影响。研究结果表明：产业智能化对地区创新质量的影响受到了政府支持水平的异质门槛效应;较低政府支持水平下，产业智能化在一定程度上抑制了企业创新质量的提高;随着政府支持水平的升高并突破“临界值”，产业智能化开始显著推动创新质量的提升，即产业智能化与创新质量呈U型关系。此外，区域上，我国大部分地区政府支持处于高水平状态，产业智能化是提升创新质量的显著动力，但需要警惕政府资源分配不均，对创新投入不足的负向效应，并以此来保证创新质量。

关 键 词：产业智能化；创新质量；地区异质性；门槛效应

DOI：10.16315/j.stm.2023.01.005

中图分类号： F270

文献标志码： A

The impact of industrial intelligentization on innovation quality： 

A governmentsupported perspective

LI Siyu1， SONG Hongfeng1， LIU Ruijie1 HOU Jian2，

（1.School of Economics and Management， Beijing Forestry University， Beijing 100083， China;

2.College of Information and Management Science， Henan Agricultural University， Zhengzhou 450002， China）

Abstract：Based on the objective trend of the intelligent industry transformation and innovation， the urgent request of quality development considering regional heterogeneity， intelligent building industry from the perspective of government support for innovation quality panel threshold model， the paper researches on the influence mechanism of the industry intelligent nonlinear influence on the quality of innovation under the government support in different parts. The results show that the impact of industrial intelligence on regional innovation quality is affected by the heterogeneous threshold effect of government support level. At a low level of government support， industrial intelligence inhibits the improvement of enterprise innovation quality to a certain extent. As the level of government support increases and breaks through the “critical value”， industrial intelligence begins to significantly promote the improvement of innovation quality， that is， there is a Ushaped relationship between industrial intelligence and innovation quality. In addition， government support is at a high level in most regions of China， and industrial intelligence is a significant driving force for improving innovation quality. However， it is necessary to be alert to the negative effect of uneven distribution of government resources on insufficient investment in innovation， so as to ensure innovation quality.

Keywords：industrial intelligence; quality of innovation; regional heterogeneity; threshold effect

收稿日期： 2022-12-07

基金项目： 教育部人文社会科学研究项目（20YJC630036）

作者簡介： 李思雨（1999—），女，硕士研究生;

宋洪峰（1978—），男，副教授，博士；

刘瑞杰（2000—），男，本科生;

侯 建（1990—），男，副教授，博士.

中共中央制定的十四五规划和二零三五远景目标提出后，社会各方向持续发力，形成了良好的创新创业发展格局，与此同时，各行业不断转换发展动力，突破旧有技术格局，实现了赛道跃迁。但不可忽视的是，虽然在创新数量上已经取得不小优势，但企业在创新方面依然存在重数量，轻质量的“专利泡沫”与“创新假象”问题[1]，且基础学科突破不足，专业领域核心技术多为引进等问题也制约着我国在新发展阶段的战略布局。因此，在国际贸易壁垒主义和单边主义盛行，新冠疫情反复和世界经济与安全形势深刻动荡的当下，提高创新质量对于国家竞争力的支撑引领作用更为凸显。创新质量反映了创新成果水平和其转变为现实生产力的可能性，集中体现于创新的效果、效益、效能领先，关注创新的扩散效应和市场价值，有别于仅注重创新数量和粗放式、摊开式创新，注重创新技术的突破，是补足发展软肋，实现生产力跃升发展的新引擎。破解创新质量难题，不仅有关我国区域发展最优路径选择，更是坚持以科技自强作为国家发展的战略支撑，加快建设科技强国的重中之重。

产业智能化是顺应新一轮产业转型升级的更高层次工业形态，通过生产要素智能升级为创新质量的普遍提升构建产业环境。在传统产业日渐式微和创新技术质量不佳，难以落地的现实困境下，通过产业智能化整合工业基础和人才优势，拔高内生性创新质量，产业智能化已经逐渐成为创新质量提升的一把利剑。有不少研究表明，产业智能化转型能够显著提升创新质量[2]，产业智能化可以通过降低贸易成本、促进技术创新和优化资源配置[3]。但随着研究的不断深入，产业智能化对创新质量却存在一定的抑制作用[4]。事实上，产业智能化技术在有效转化为创新动力的过程中会受到很多因素的干扰，技术吸收、消化能力弱的企业因不能较好的利用转型技术而对创新产生不利影响，此外，从智能化转型到创新质量提升的作用机制也会因为存在时滞在短期内不会促进技术创新和经济增长。不同于发达国家，我国产业基础长期薄弱，缺乏技术与资金支持，其发展与创新受政策风向、补贴措施影响较大[5]，政府支持对创新质量提升有着显著的影响。不仅如此，政府通过政策支持或为企业与大学科研机构合作搭建桥梁而促进了企业R&D能力的提升，进而提高企业的创新质量[6]，究竟产业智能化对创新质量究竟产生怎样的作用？是促进作用还是抑制作用？不同地区政府投入水平的高低对产业智能化提升创新质量的机制中产生了怎样异质性的影响？如何在政府支持下通过科学的产业智能化发展激发创新活力，提高创新质量，促进区域经济可持续发展？

综上，在中国经济转型升级的战略背景下，本文旨在科学探索提升我国企业创新质量的作用机制和深层次发展路径，为企业创新质量提升提供新角度新方案，同时为政府部门更好地认识我国创新质量现状，因地制宜地制定扶持方针，激发我国创新质量跃升从而加快建设科技强国提供理论参考和实践启迪。

1 文献综述

现有研究对产业智能化与创新质量的作用关系并未取得完全一致的观点：一些学者持肯定态度，他们认为产业智能化能够通过降本增效的方法促进创新质量提升。在降低劳动力成本方面，宣旸等[7]认为产业智能化会引发企业创新行为的变革，使企业从密集型创新转向广泛利用数据科学的新型创新，在这个过程中会出现劳动力的替代效应，一是高端人才替代低技能劳动力，二是技术要素逐步替代劳动要素，这能够帮助企业减轻劳动成本焦虑，从而提升创新质量；在降低企业运营管理成本方面，产业智能化为企业内部劳动者、不同企业甚至跨领域劳动者之间进行信息交流提供了多种渠道，打破沟通壁垒，降低企业管理成本[8]，在促进沟通中降低企业的创新门槛和代价，引发区域内大规模的创新变革，提高企业的创新质量。在增效方面，生物医学、复合材料、量子物理等产业通过大数据来验证大量理论模型[9-11]，这表明数字化技术可以显著提高研发效率，增加科研成果质量。不仅如此，产业智能化被认为是人工智能技术和实体经济的深度交融[12-13]，通过技术加持，对全产业进行智能化改造，从而摆脱过度依赖规模增量的发展现实，带来高技术产出增量。

但是，随着研究的不断深入，还有一些学者认为产业智能化对创新质量也存在不一致的作用效应。赵炳鉴等[14]在智能化对工业竞争力影响机制研究中，进行了门限效应的检验，发现智能化存在创新生命周期，在一定时期后会出现边际效应递减的情况，进一步而言，“智能+”对企业创新绩效的影响并非直线，也不是完全的正面或负面效应，产业智能化对创新质量的影响存在U型关系[15]，这是因为在企业进行智能化转型过程中，只有智能化水平达到一定阶段后才会有效促进企业创新绩效的提升。智能化到创新的作用过程还会受到政府支持、企业吸收水平等的影响，尤其是我国创新进入深水区，改进性创新已无法满足国家发展需要，在政府支持下的创新质量提升才是企业可持续发展命脉所在。于斌斌[16]的研究表明政府研发补贴能够帮助传统企业转型升级，使企业向数字化、智能化企业迈进，进而促进创新[17]。但Lach[18]认为政府支持对创新存在挤出效应，即使是在智能化发展时代，也会形成激励扭曲。由此可见，产业智能化对创新质量的影响受到了多因素的非线性影响，且智能化对创新质量的影响过程中政府究竟扮演何种角色的相关研究有待进一步拓展。

与已有研究相比，本文的创新点与可能的边际贡献在于：一是现有文献的研究多集中于知识和技术引进对企业创新绩效的影响，本文在制造业高质量转型的时代背景下，将创新质量作为研究对象，区别于创新数量;二是将政府支持视角纳入产业智能化对创新质量的影响机制研究框架中，揭示了不同程度的政府支持如何影响产业智能化与创新质量之间的作用及其差异；三是本文采用门槛回归方法，考察不同水平政府支持门槛下产业智能化对创新质量的异质性影响，为探索创新质量提升的政策设计和路径选择提供理论支持和参考依据。

2 面板门槛模型构建

2.1 理论基础

产业智能化通过智能技术革命赋能传统产业，实现其转型升级；与新兴产业进行有效互动，发挥创新的内在引领作用。在短期内，产业智能化能够通过降低企业的劳动力成本和企业运营管理成本、提高研发效率的方法促进创新质量提升；这一方面是因为智能化将会重构产业价值链，发挥智能生产要素的加持效应，突破产业边界和地理距离以求技术创新质量突破；另一方面是产业智能化引致高技术人才的虹吸效应[19]，高技术人才作为创新“原料”，能够显著推动创新质量的提升。但值得注意的是，产业智能化需要高技术投入和高资金支持，其对创新质量提升的作用效果存在时滞性，产业智能化只有达到一定水平后才会有效促进企业创新绩效的提升。而造成智能化水平的差异很大程度上是因为存在区域异质性，产业智能化会重塑行业分配格局，其成本效应引致东部工业智能化集中发展，中西部智能工业分散化，使地区差异重新扩大，导致落后地区创新情况更为恶化[20-22]。不仅如此，不同企业创新的吸收转换效率也存在差异，当市场这只“看不见的手”在产业发展与创新方面失灵时，政府就该出手调节市场失灵。政府可以通过宏观调控、政策扶持和财政补贴等手段[23-25]有效改善地区智能化水平，进而提高地区创新质量。因此，有效的政府支持在产业智能化驱动创新质量提升中发挥着不可或缺的作用。

2.2 门槛模型设计

政府支持作为发展中国家产业更新迭代、可持续发展的重要抓手，在产业智能化促进创新质量的工作路径中也发挥着关键作用。为了检验其非线性异质门槛效应，本文参考Hansen[26]的面板门槛模型，综合考虑现有样本特征，立足面板回归建模思路，根据样本的数量及特点来搜索阈值，反映其中非线性门槛特征，并根据具体门槛值划分区间，对门槛区间形成原因进行相应分析和讨论。此外，进一步将控制变量加入到模型中，进一步探索提高创新质量的路径选择。

本文以创新质量（INQ）为被解释变量，以产业智能化（II）作为核心解释变量，以政府支持（GOV）作为门槛变量，并纳入劳动力成本（LP）、市场化程度（MAR）、基础设施水平（INFR）、金融發展程度（CIN）作为控制因素，旨在考察区域间不同政府支持门槛水平下产业智能化对创新质量的影响作用。基于此，设定面板门槛模型：

INQ=θ+α1LPit+α2MARit+α3INFRit+α4CINit+

β1IIitI（GOVit≤γ）+β2IIitI（GOVit>γ）+

μi+νt+εit。

面板多门槛模型（双门槛为例）：

INQ=θ+α1LPit+α2MARit+α3INFRit+α4CINit+β1IIitI（GOVit≤γ1）+β2IIitI（γ1<GOVit≤γ2）+β3IIitI（GOVit>γ2）+μi+νt+εit。

其中：I（·）为指示函数，本文选取政府支持水平门槛变量，γ为变量门槛值;μi为个体的特定效应;νt为时间的特定效应;εit是随机干扰项。

2.3 变量设置

被解释变量：创新质量（INQ）。创新质量是指创新活动产生的结果，着眼于创新产出，即通过创新创造或维持的价值[27]。技术市场成交额是技术商品交换的总和，它包括从技术商品的研制开发到应用、转化、产业化和流通的全过程，是反映一个地区科技创新与转化能力的重要指标，突出了创新价值[28]。在创新质量理论基础上[29]，参考侯建等[30]、张欣炜等[28]的研究，同时考虑到省份人口规模的影响，本文选取人均技术市场成交额代理表示。

核心解释变量：产业智能化（II）。通过智能技术革命赋能传统产业，实现其转型升级；与新兴产业进行有效互动，发挥创新的内在引领作用，是产业智能化的核心要义。本文综合相关文献[31-32]，构建产业智能化评价体系。其中包含智能基础、智能效益、智能创新在内的3个一级指标和如信息资源采集能力、智能化应用水平、人才保证等二级指标，依据信息传输、软件和信息技术服务业固定资产投资、高技术产业新产品销售收入占GDP比重等数据测算各地区产业智能化水平。

门槛变量：政府支持（GOV）。政府在财政政策与法规方向的倾斜和支持是相关产业能否蓬勃发展的重要因素之一。各区域在特定阶段内重点解决的问题和财力不一，对不同领域产业的投入各有侧重，可能会对产业智能化促进高质量创新的过程产生地区异质性影响，如政府支持悖论。本文用财政支出占GDP比重衡量政府支持水平。

在此基础上，进一步将劳动力成本、市场化程度、基础设施水平、金融发展程度等控制因素纳入本文所述作用机制，以期完善影响创新质量的模型构建。劳动力成本上升会倒推工业企业转变发展方式，拥抱创新驱动，本文参考吴滨等[33]的做法，以各区域工业平均工资占工业增加值的比重衡量劳动力成本。市场化水平在一定程度上反映区域经济发展活力，经济交往频繁化对技术外溢和知识等生产要素自由流动有积极作用，从而推动质量创新，考虑数据易得性，本文用私人个体企业就业人数与总就业人数的比值来表示市场化水平[34]。人均公路、铁路、内河航道里程数表现各省份基础设施水平，基础设施发达地区不仅有益于高科技人才流动，也为创新技术转化为实际生产力提供工业基础，因此，本文采用人均公路、铁路、内河航道里程数来衡量基础设施水平。最后，金融发展程度可描述地区资金融通状况，金融业发展与资金有效流通有助于企业克服短期性行为，着力技术研发，本文用年末金融机构存款余额与GDP的比值表明金融发展水平[35]。

2.4 數据来源

本文选取2010—2019年29个省级行政区的统计数据。变量数据主要来自于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》等，对被解释变量、核心解释变量、门槛变量和控制变量进行样本描述性统计，如表1所示。

3 实证结果与分析

门槛效应检验结果，如表2所示。通过门槛效果检验得到F值和“自抽样法”P值。在政府支持门槛下产业智能化驱动创新质量的模型中，单一门槛和双重门槛均在1%的显著水平上通过检验，表明存在显著的政府支持双门槛效应。因此，根据Hanse的门槛模型可知，产业智能化与创新质量的关系呈现出双重的政府支持门槛效应。

根据门槛理论解释，产业智能化促进创新质量作用机制中存在显著的政府支持双重门槛效应，门槛值为0.137和0.156，其估计值分别位于95%置信区间［0.136，0.137］和［0.154，0.161］中，如表3所示。本文根据以上门槛值将政府支持水平划分为低政府支持水平（GOV≤0.137），中等政府支持水平（0.137＜GOV≤0.156）以及高政府支持水平（GOV＞0.156）3种类型。另外，由门槛估计值与置信区间也可以明显看出，产业智能化和创新质量之间存在显著的政府支持双重门槛效应，如图1、图2所示。

因此，本文在政府支持水平划分基础上，进一步探究不同政府支持水平门槛下产业智能化对创新质量的作用机制，并得出估计结果，如表4所示。

由表4可知，整体上，在政府支持门槛效应下，产业智能化与地区企业创新质量呈现U型关系。随着政府支持水平的增强，创新质量驱动机制存在差异。产业智能化对创新质量的政府支持水平双重门槛条件下，政府支持水平较低时（GOV≤0.137），产业智能化对于创新质量的提升有一定的负向效应；当政府支持处于中等水平时（0.137＜GOV≤0.156），产业智能化对创新质量产生显著的负向影响，最后，当政府支持水平持续提升并突破0.156时，即政府支持保持较高水平时（GOV＞0.156），产业智能化能显著促进创新质量。由此可见，区域产业智能化发展对于创新质量呈现出U型关系。即产业智能化与创新质量之间存在显著的门槛效应，低于门槛值时，产业智能化并不能促进区域创新质量的提高，反而对其有负向影响，当超过门槛值时，产业智能化水平的提升转而显著推动创新质量的提高。

一方面，政府支持处于较低水平时，产业智能化对创新质量提升有抑制作用。从地区经济投入角度来看，其一是该地区经济较发达，政府创新支出绝对量不低，但与地区GDP相比处于较低水平，即使地区率先实现产业智能化，但政府支持相对企业自身研发投入对创新质量提升的作用不足；其二是该地区经济发展水平一般，当前政府并没有投入大量财政资金进入帮扶企业和鼓励技术创新，政府主要工作目标并不是承接高端产业和提升区域创新质量，仅是引入区域外先进技术[36]，忽视对改进性创新乃至原创性创新的投入，此举也并未提升区域创新质量。从政府工作角度来看，由于我国各级政府受任期内政绩考核与压力型体制影响，必须完成规划期间内各项指标，面对创新成果等硬性要求，往往着重于扶持试验和应用研究较快落地、易于申报的项目，对创新研究项目投入不足，同时，政府支持实验发展和应用研究对区域创新质量提升的影响效果十分有限[37]。与之对应，区域产业智能化也更注重快速铺开和进行系统内效率改进，在资金分配不均和产业智能化专注改进的双重挤压下，此阶段产业智能化在政府支持程度的影响下不利于区域创新质量的提升。另外政府支持过程中的信息不对称等问题也可能对这一过程造成不良影响。

另一方面，政府支持水平提高并突破临界值时，产业智能化对创新质量表现为显著的促进作用。随着政府支持水平的提高，政府更为全面综合地投入研究全流程，包括基础研究、应用研究等，政府支持为相关研究与实际生产的结合、比照提供丰富条件，为实现创新质量提升打下坚实基础。值得说明的是，政府支持会激发企业内部的创新需求和创新活力，促进企业内部要素与政府资源积极互动，企业的创新资源和结构得到调整，有利于形成新的创新模式，政府投入也在一定程度上减少了企业的创新成本，促进企业的质量创新。同时，企业依靠产业智能化形成高端人才和技术要素的集聚，推动知识共享和加速技术流通，在政府引导下营造创新氛围，创造新业态，走出一条立足于创新质量的产业升级良性循环道路。

总之，在较低的政府支持水平下，政府由于经济和政绩的双重压力下，对创新投入不足，产业智能化对企业创新质量提升存在抑制效应。随着政府支持水平的提高，政府对于企业创新投入增加，企业的创新成本降低，企业创新要素与政府资源充分融合，增加企业内外部的创新活力，推动区域创新质量的提升。

对于创新质量提升的其他驱动力，劳动力成本和市场化水平的提升对创新质量都有显著的正向推动作用;相反，基础设施水平和金融发展对于创新质量有抑制作用。劳动力成本对于激发高质量创新有显著的正向影响，这是因为劳动力成本增加会倒逼中低端产业转型升级。同时，为满足产业智能化需求，企业往往会通过提高工资待遇、引进科技人员等方式集中高端人才，以期实现创新质量的提高。市场化水平衡量了区域经济活跃情况，在一定程度上反映其技术交易活跃程度，高市场化水平被认为是提高区域高技术产业高创新绩效的核心条件[38]，因此市场化水平越高对创新质量的推动效果越显著。本文对市场开放度的估计结果也印证了这一结论。出乎意料的是，基础设施水平对创新质量提升存在抑制效应，这在很大程度上是因为我国近年来加大对各地基础设施投入，全国范围内基础设施水平普遍较高，其不再成为吸引相关产业和技术人才的重要因素。最后，金融发展程度高意味着年末金融机构存款余额较多，对于经济的投资相对较少，金融机构和资本对高技术产业创新风险较大、落地生产周期较长的风险厌恶性，与之相比更乐意进入周转速度更快、收益更稳定的其他领域，因此造成对创新型经济的投资收缩，不利于创新活动的开展，抑制了创新质量的提升。

空间视角下政府支持门槛有其特点和趋势，如表5所示。从全国层面来看，我国大部分地区政府支持始终处于高水平，说明我国政府在地区规划发展，扶持创新方面扮演积极有为的角色。从具体省份来看，低政府支持多表现于东部发达省份，如江苏、山东等，这并不绝对意味这些省份投入情况不佳，有可能是政府投入相对区域高产值偏低，从另一个角度来说，这些区域如果能提高政府投入水平，给予新兴产业和升级产业以创新支持，可以更好发挥产业智能化对创新质量的推动效应，率先实现经济发展动能转换，成为带動全国实体经济发展的新龙头。从政府支持水平变动趋势来看，一是大部分区域政府支持程度连年增长，总体实现持续增长，低政府支持水平的地区逐渐减少，跨入中高支持水平。政府支持水平的不断提高源自我国经济在内生性问题上面临大水漫灌须向精细化、专业化转型的客观要求，我国企业在内外发展上经受逆全球化和世界经济衰退的双重考验，亟需走出一条创新发展之路，通过提高政府支持水平有益于实现区域创新质量提高，发挥创新作为发展内在动力的引领作用。

4 结论及建议

4.1 研究结论

本研究运用面板门槛回归模型的计量方法，在考虑政府支持的异质门槛水平下，系统探究产业智能化对创新质量的作用机制，并得出以下结论：

1）产业智能化对创新质量的影响受限于政府支持水平的异质门槛效应。较低水平的政府支持在一定程度上对产业智能化驱动创新质量有抑制效应，随着政府支持水平的提高，企业创新成本降低，政府支持能够促进产业智能化发挥其推动作用。

2）对于创新质量的其他驱动因素，劳动力成本、市场化水平都能够提高创新质量，基础设施水平和金融发展程度对创新质量有一定的抑制作用。其中，要避免劳动力成本过度提高给企业带来的高成本负担，需要警惕其副作用，此外，金融业对于创新的投资强度和结构有待加强。

3）从空间视角来看，我国大多数地区政府支持一直维持在较高水平，政府支持有力地帮助区域产业实现数字化、智能化转型，为实现颠覆式创新和提升创新质量打下良好基础。在较低政府支持水平的省份，政府正积极迈向有为、智为角色，逐渐迈入高政府支持水准，此时企业应合理运用产业智能化的创新驱动路径。

4.2 政策建议

现有研究忽视了创新质量提升的多元化驱动路径，本文结论提供了创新质量提升的新视角，在政府支持的视角下，结合政府支持异质门槛机制建立多样化的技术创新路径和创新发展模式，推动我国企业提高创新质量。基于此，提出如下实践建议：

1）在企业经营实践中，要坚持产业智能化与政府支持协奏，共同促进创新质量的提升。企业的智能化发展与创新活动要与政府支持水平相匹配，针对不同的政府支持水平进行快速响应，选择最优的产业智能化驱动路径。产业智能化转型发展过程中需要投入大量的资金与技术，不同的企业实力悬殊，市场资源可能存在分配不均甚至资源错配。此时，政府要聚焦于“市场失灵”领域提供相应的政策、资金支持和技术指引，保障企业的智能化发展和激发企业的创新活力，促进创新质量提升。

2）重视政府支持在产业智能化与创新质量提升路径中的地区异质性影响。对于政府支持水平较高的地区，要辩证的看待产业智能化对创新质量提升的作用力，关键核心地区要加快产业与人工智能的融合发展，促进智能化转型，通过引导建设智能化产业园区，为企业提供从创新环境，激发企业创新活力。具体来说，低政府支持水平的地区如江苏、山东要重视区域智能化发展，抓住地区产业基础好的客观优势，并逐步提升政府支持力度，精准定位扶助智能化产业，实现创新质量数量并重，质量优先的创新格局。对于政府支持水平较高的地区，未来可探索在区域建设有地方特色的产业智能化，使人工智能与当地优势产业相结合，依托鲜明优势，实现推陈出新，实现既有传统，更是创新的特色发展道路，不断推动地区创新质量的提升。

3）发挥劳动力、市场化、基础设施水平、金融投入等在产业智能化驱动创新质量提升中的积极作用。通过合理提高劳动力成本、引进高技术人才、完善市场准入机制、建立健全有地方特色的基础设施、推进金融业稳定发展，为政府发挥其积极作用保驾护航。另外，在完善市场机制的同时，促进产业结构的完善，保证企业生产率和创新基础要素投入，适当增加对重大科技项目以及核心技术、关键人才的支持和培养力度，通过牺牲一些劳动成本投入来换取创新质量提升，发挥金融主体在激发创新活力中的重要作用，逐步转向系统的自主研发活动和有效的外部合作驱动创新质量。

4.3 研究局限与展望

第1，由于现有统计资料数据可获得性与适用性的限制，本文选取样本数据主要关注样本期间区域宏观层面，随着数据不断更新，之后的研究可考虑适当扩大样本范围。第二，创新质量门槛因素除了本文关注的政府支持视角外，可能还存在科技人力资本、产业结构及知识基础等其他因素影响，而且可以进一步探索企业微观差异等方面的异质机制效应分析，这些将是未来深入研究的重点。

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［编辑：厉艳飞］