李光龙,余子仝

(安徽大学 经济学院, 安徽 合肥 230039)

一、引言

“十四五”规划强调“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,加快建设科技强国”。党的二十大报告也指出,要完善科技创新体系,健全新型举国体制,强化国家战略科技力量,提升国家创新体系整体效能,“形成具有全球竞争力的开放创新生态”(1)详见《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》,《人民日报》2022年10月26日第1版。。在俄乌战争持续僵局、美国硅谷银行破产以及全球通货膨胀等复杂多变的外部环境下,我国经济面临着前所未有的挑战和压力,如经济增速下滑、国内消费需求疲软、贸易环境恶化、结构性矛盾突出等。科技创新成为推动经济高质量发展的重要推手,如何提高区域科技创新水平已成为中国式现代化进程中亟待解决的问题。

在数字经济时代,5G、物联网、大数据、云计算等数字技术为经济发展和科技创新提供了支撑。相较于传统经济,数字经济在处理大数据信息、识别多元化需求、实现供需匹配、降低交易成本等多方面具有绝对优势[1],促进了创新主体、创新要素、创新环节的有效衔接,为科技创新提供了保障。根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展报告》,2021年我国数字经济规模高达45.5万亿元,同比名义增长16.2%,占GDP比重达到39.8%(2)数据来源于《中国数字经济发展报告(2022年)》,http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202207/t20220708_405627.htm。;2022年,我国数字经济规模达到50.2万亿元,同比名义增长10.3%,占GDP比重达到41.5%(3)数据来源于《中国数字经济发展报告(2023年)》,http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202304/t20230427_419051.htm。。可见数字经济已成为实现中国经济高质量发展的重要引擎,在国家战略决策部署中占据着重要地位。但数字经济的发展离不开政府层面的资金支持,随着地方政府财政压力的不断加码,数字经济发展的财政支持受到限制,进而影响区域科技创新。

数字经济能否有效促进区域科技创新水平提升?如果能,其内在逻辑是怎样的?财政压力是否会对数字经济的科技创新效应产生影响?考虑到政策环境的变化,数字经济对科技创新的影响有何不同?深入研究以上问题,对发挥数字经济的科技创新效应,推动创新驱动发展战略、实现经济高质量发展具有重要意义。

二、文献综述

目前学术界围绕数字经济、财政压力以及科技创新进行了深入探讨,但多数学者只关注其中两者之间的关系。

(一)数字经济与科技创新的相关研究

数字经济作为一种新型社会经济发展形态,对人类的生产方式、社会生产关系以及经济社会结构都产生了重大影响,学者们对于数字经济促进科技创新的积极作用已取得普遍共识,如数字经济有助于降低交易成本[2]、促进产业结构升级[3-4]、提升科技成果转化效率[5]等。但现有文献主要集中探讨数字经济促进科技创新的机制与路径。例如:程翔等[6]基于数字经济的内涵,运用中国2011—2019年30个省份的面板数据研究发现,数字经济发展能够通过增加企业内部研发支出提升区域科技创新水平,并且数字产业化和产业数字化的发展均能提升区域科技创新水平。基于数字溢出视角,Acemoglu等[7]利用空间杜宾模型进行实证分析,发现数字经济发展降低了本地资源的低效错配程度,从而促进本区域科技创新能力的提升,而且对于周边地区也存在积极的空间溢出效应。陈治等[8]利用我国274座城市的面板数据进行实证检验,认为数字技术能促进数据要素与传统生产要素有机结合,提高传统生产要素的质量与利用效率,推动原有的产业经济形态向信息经济转型升级,从而为区域科技创新发展提供动能。综上,目前学术界普遍认同数字经济的科技创新效应。

(二)数字经济与财政压力的相关研究

分税制改革以来,财权与事权不对等问题使地方政府面临较大的财政压力[9]。数字经济对财政压力造成何种影响是财政高质量发展研究中的重要问题,但目前鲜有文献直接研究数字经济发展与财政压力的关系。张伟亮等[10]利用中国286个地级市的数据进行实证分析,发现数字经济能显著提高财政收入与财政支出效率,从而显著缓解财政压力。其他文献更加关注数字经济对财政收支和地方财政可持续性的影响。在财政收入方面,数字经济能够显著促进税收收入的增长[11-12],提升地方财政汲取能力[13]。在财政支出方面,数字经济发展能增强政府财政信息公开意愿,提升财政透明度[14],提高财政支出效率,从而促进技术进步,促进社会公众在国家治理中发声,更好地满足公众对公共产品的需求和偏好[10]。同时,数字经济能够显著促进本地的地方财政可持续性提升[15],但对于邻地的地方财政可持续发展存在“虹吸效应”和“洼地效应”[16]。

(三)财政压力与科技创新的相关研究

财政压力是衡量一国政府根据财政收入满足支出需求或根据支出需求筹集财政收入的压力状况[17],财政压力的变化能使地方政府的行为决策相机改变。现有文献从抑制和激励两方面研究了财政压力与科技创新的关系。一方面,为了弥补财政纵向失衡下的财力缺口,缓解财政压力,地方政府没有强有力的动机来促进科技创新水平提升,地方政府的创新偏好较弱,反而会基于以GDP为核心的政治竞争考核机制,在财政支出上更倾向于投资周期短、见效快的生产性项目[18-19],不利于区域科技创新水平提升。另一方面,随着财政压力逐渐加大,地方政府会逐渐展开金融资源竞争,形成中央与地方政府金融分权的现象,而金融分权程度越高的地区,地方政府通过融资平台获得金融资金支持的力度越大,越有助于区域内企业创新发展[20],激励企业在现有的物质资源水平和人力资源水平上不断更新生产技术,提高生产效率,从而带来科技创新产出的增加,促进区域科技创新水平提升[21]。

上述研究为本文分析数字经济、财政压力和科技创新的关系提供了理论基础,目前学术界的研究重点集中在数字经济与科技创新的关系上,大部分学者肯定了数字经济的科技创新效应,并从不同视角分析了数字经济对科技创新的影响机理,但关于财政压力与数字经济以及科技创新的研究却存在大量空白。因此,本文试图将数字经济、财政压力和科技创新纳入同一理论框架进行深入探讨,将财政压力作为调节变量,研究数字经济如何影响科技创新,并进一步分析数字经济对科技创新作用的门槛效应,进而丰富现有文献,为提升数字经济的科技创新效应提供新的理论和实证支撑。

三、理论分析与研究假说

(一)数字经济与科技创新

数字经济对社会生产关系和经济社会结构产生了重大影响,通过催生范式变革、发挥知识溢出效应以及推动创新主体协同创新等途径促进区域科技创新水平提升。

第一,数字经济的创造性破坏过程催生了数据驱动型、平台驱动型、新模式创新型三大新范式,助力区域科技创新。大数据应用创新使物联网、服务互联网、产业互联网迅速建立,各种主体都处于相互联系的新体系中,借助大数据的增值分析、精准预测,对内部进行系统性优化,最终形成一个数字化应用生态,推动技术的创新和价值的实现[22]。平台作为数字经济时代最重要的经济形态,也是区域科技创新的载体,以开放、合作、共享为价值导向,加速创新要素的流动,促进科技创新成果的转化,进而带动区域科技创新发展。针对行业问题、企业问题、管理问题等,数字技术与新盈利渠道、客户需求生态链的有效衔接形成了新的商业组织模式,成为区域科技创新的新生力量。

第二,数字经济通过知识溢出效应加快创新知识的流动,高效聚集创新知识资源,促进区域科技创新水平提升。数字经济的发展过程同时也是知识溢出的过程[23],5G、物联网、云计算、人工智能等数字信息技术的发展促进了数字化知识和信息在各地区间的高效流通,打破了不同地区间的“信息孤岛”,避免了信息不对称问题,提高了创新知识的传播效率。同时,数字经济的社会互动性特征能够起到良好的创新示范作用,引导创新主体通过交流、学习和模仿从优势企业获取溢出知识,促进创新知识加速扩散和外溢,增加社会创新知识存量[24],驱动科技创新发展。

第三,数字经济推动多元化创新主体互动互补、协同创新,提高创新效率,赋能区域科技创新。科技创新是一个多主体的能动性、对象化活动,在数字经济背景下,每一个创新主体都是数字技术编制的数字化关系网中的一个节点,企业、高校、科研机构等不同创新主体在关系网中寻找和传递异质性资源,共同进行科学技术开发[25],通过异质性资源互补实现创新资源共享、合作共赢[26],提升创新效率,赋能区域科技创新。据此,本文提出假设:

H1:数字经济能够促进区域科技创新水平提升。

(二)数字经济、财政压力与科技创新

如果说数字经济是促进区域科技创新水平提升的重大机遇和力量,那么财政压力则是影响区域科技创新的制度约束。随着地方政府财政收支不平衡问题的日益凸显,财政压力不断增大,导致地方政府预算软约束加强。在这种“压力型”财政下,地方政府受到以经济指标为核心的晋升激励机制的影响[27-28],追求以税收为主的财政收入快速增加,压缩科技创新等公共投入[29],更倾向于将资源分配给边际回报率较高的生产性投资,以换取更多的财政收入,而非具有长期创新效应的投资活动。另外,数字经济对区域科技创新的作用会受到财政压力的影响。若财政压力适当,有利于正向激励地方政府履行职责,形成良性竞争,优化数字经济发展的制度环境,从而强化数字经济的科技创新效应。但是,若地方政府的财政压力过于沉重,地方政府的支出行为会发生扭曲,造成政府“失位”,不利于数字经济发展的制度环境建设,从而削弱数字经济的科技创新效应。例如:过重的财政压力扭曲支出结构,使政府忽视财政科技领域的财政投入,导致数字经济发展所需的研发资金不足,阻碍数字技术创新,削弱数字经济发展的原生动力[13];政府过多干预金融资源配置,最终导致配置效率下降或配置无效[30],削弱数字经济发展的金融支持;过重的财政压力容易导致地方自我保护程度上升,引发地方间的保护博弈竞争[31],不利于各地区数字经济协调发展。由此可见,过度的财政压力会削弱数字经济的科技创新效应。基于上述逻辑,本文提出假设:

H2:财政压力越小的地区,数字经济对区域科技创新的促进作用越明显。

(三)数字经济对科技创新的非线性影响

数字经济发展的不同阶段呈现出不同特点,对科技创新的影响也存在一定差异。在数字经济发展前期,数据、信息等数字要素的无损耗性、高渗透性、非排他性以及自我膨胀性等特点决定了数据要素能以极低的成本在不同主体间进行传播和多次利用,创新主体之间的活动边界不断被弱化,创新主体获取信息、资源的边际成本持续递减[32]。同时,数字经济发展前期的数字技术门槛较低,大量用户广泛使用网络,逐渐形成网络的规模效应,创新主体获得信息、资源的机会增加,创新资源和创新知识不断积累,其价值以几何级数的速度快速增长,因此,科技创新水平提高的过程在早期呈现出边际效应递增的特征。

然而,随着数字经济水平的进一步提高,实体经济和虚拟经济的界限逐渐模糊,相关领域法律制度和监管体系的留白状态给部分监管者和被监管者的“默契合谋”提供了可乘之机。部分地方政府作为监管部门逐渐被“俘获”,降低了监管力度,对市场秩序的正常运行造成负面影响,不利于创新主体开展创新活动[33]。同时,数字经济水平的进一步提升会引发知识产权保护水平较低地区的新型知识产权侵权问题,并进一步放大市场内的“搭便车”现象[34],打击相关创新主体的创新积极性,导致数字经济的科技创新效应在后期呈现出边际递减的特征。基于上述分析,本文提出假设:

H3:数字经济对区域科技创新的影响具有非线性特征。

四、研究设计

(一)计量模型构建

1.基础回归模型

首先,为了从实证层面检验数字经济对区域科技创新的影响,本文构建省级面板数据模型进行实证分析,基础回归模型设定如下:

techit=α0+α1digit+α2controlsit+μi+ηt+εit

(1)

其中,techit为被解释变量,表示i省份在t时期的科技创新水平;digit为解释变量,表示i省份在t时期的数字经济发展水平;μi为个体固定效应,ηt为时间固定效应,εit为随机扰动项,α0表示模型截距项,α1、α2表示相关变量的估计系数;controlsit表示一系列的控制变量,具体包括产业结构、交通基础设施水平、信息化水平、税负水平、失业状况。

上述模型能够初步验证数字经济对区域科技创新的影响情况,但仍会因为样本选择、遗漏变量以及计量方法等问题造成估计误差。考虑到这一问题,本文后续采用工具变量法、增加控制变量法、替换变量法以及剔除直辖市的方法进一步对模型的稳健性进行检验。

2.调节效应模型

为了进一步考察财政压力对数字经济影响区域科技创新水平的影响机理,本文在模型 (1)的基础上,引入财政压力(pre)以及数字经济发展水平与财政压力的交互项(dig×pre)。为了避免多重共线性,对解释变量数字经济发展水平(dig)与调节变量财政压力(pre)进行去中心化处理,最终得到如下调节效应模型:

techit=β0+β1digit+β2pre+β3dig×pre+β4controlsit+μi+ηt+εit

(2)

其中,交互项dig×pre的估计系数β3为数字经济通过机制变量对区域科技创新水平的影响,如果估计系数显著为正,则表明财政压力在数字经济与科技创新的关系中具有正向调节作用;如果估计系数显著为负,则表明财政压力在数字经济与科技创新的关系中具有反向调节作用。模型(2)中其他变量符号解释同上。

(二)变量说明与数据来源

1.被解释变量:科技创新水平

现有文献大多从科技投入和科技产出两方面对科技创新水平进行衡量,科技投入方面包括R&D经费投入、科学技术支出等;科技产出方面以三大专利申请数和授权数,以及规模以上工业企业新产品项目数来衡量,还有学者通过构建科技创新水平的评价指标体系进行综合分析。本文借鉴王燕等[35]和李素峰等[36]的做法,构建如下评价指标体系(见表1),利用熵值法测算区域科技创新水平。

表1 科技创新水平的评价指标体系

2.解释变量:数字经济发展水平

数字经济发展水平有不同的衡量方式,但总体上可分为两大类:一是绝对量指标。毛建辉等[37]采用财新智库编制的各省市地区数字经济指数进行衡量;二是相对量指标。冀福俊[38]综合考虑数字经济发展的各个方面,构建数字经济发展指标对数字经济发展水平进行测度。本文借鉴赵涛等[32]的做法,选取互联网普及率、互联网相关从业人员数、互联网相关产出、移动互联网用户数、数字金融普惠发展等5个维度作为二级指标,并对应选取每百人互联网用户数、计算机服务和软件从业人数占比、人均电信业务总量、每百人移动电话用户数、中国数字普惠金融指数5个三级指标。本文通过构建综合评价指标体系(见表2)以及采用主成分分析法,对各省份的数字经济发展水平进行测算。

3.调节变量:财政压力

财政压力是指地方政府财政收入与财政支出之间持续性的不均衡或财政收支不匹配所形成的财政缺口以及地方财政运行的一种“紧平衡”状态[18]。目前学术界对财政压力的衡量方法尚未达成共识,本文参考胡丽娜等[39]的方法,基于财政收支缺口角度,以一般公共预算支出减去一般公共预算收入后的差额占一般公共预算收入的比重作为地方财政压力的衡量指标。

4.控制变量

为更全面地分析数字经济发展水平对区域科技创新水平的影响,本文参考相关研究的做法,选取如下控制变量:产业结构(ind),用第三产业产值占第二产业产值的比重表示;交通基础设施水平(tra),用公路里程数表示;信息化水平(inf),用邮电业务总量占GDP的比重表示;税负水平(tax),用税收收入占GDP的比重表示;失业状况(une),用城镇登记失业率表示。

5.数据来源与统计特征

本文选取2010—2020年中国31个省级行政区(不含港澳台)的面板数据为样本,研究数字经济对区域科技创新的影响。数字经济发展水平指标体系中数字普惠金融指数的数据来源于北京大学数字金融研究中心,其他指标数据均来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国财政年鉴》以及各省份的统计年鉴。本文运用Stata 17.0对数据进行分析处理。此外,本文存在少量的数据缺失问题,采用插值法进行补充。相关变量的描述性统计结果如表3所示,数据都处于合理的范围内,不存在异常值。

表3 各变量的描述性统计结果

五、实证结果分析

(一)基准回归结果分析

在进行回归分析之前,分别使用固定效应(FE)和随机效应(RE)两种方法对基准回归模型(1)进行估计,Hausman检验结果显示P值为0.000 7,小于0.05,显著拒绝随机效应模型的原假设。因此,本文选用双向固定效应模型进行回归分析,即同时控制了时间层面和省份层面的固定效应,并加入了省份层面的标准误。此外,本文还进行了多重共线性检验,变量的方差膨胀因子均低于5,模型共线性的可能性较小,模型的设定具有一定的合理性。

数字经济发展水平影响区域科技创新水平的回归结果如表4所示。其中,列(1)为不考虑相关控制变量,仅考虑核心解释变量数字经济发展水平的回归结果。解释变量对应的回归系数为0.044 8,且系数在10%的水平上显著,初步说明数字经济对区域科技创新产生正向影响。具体而言,数字经济发展水平每增加一个单位,区域科技创新水平将增加0.044 8个单位。列(2)展示了加入相关控制变量后的回归结果,从结果中可知,数字经济发展水平对区域科技创新水平的影响在1%的水平上正向显著。以上估计结果均初步证实了数字经济能够促进区域科技创新水平的提升,验证了假设H1。

表4 数字经济发展水平对区域科技创新水平的影响

(二)稳健性检验

1.更换解释变量

本文的解释变量为数字经济发展水平(dig),采用主成分分析法对其进行测算。为了检验模型的稳健性,沿用之前的评价指标体系,但将数字经济发展水平的衡量指标替换为用熵值法测算的dig1。将替换的解释变量dig1加入模型后进行固定效应回归,结果如表5列(1)所示,回归结果与前述结论保持一致,解释变量dig1的系数在1%的水平上显著,数字经济促进区域科技创新水平提升的结论依然成立。

表5 稳健性检验结果

2.增加控制变量

在保持原有变量的基础上,增加其他可能影响区域科技创新水平的控制变量。本文增加了以下控制变量:城镇化水平变量(urb),用城镇人口所占比率进行衡量;外商投资水平变量(fdi),用外商直接投资额占GDP的比重进行衡量。加入新的控制变量之后,固定效应回归得到的数字经济与区域科技创新水平的关系如表5列(2)所示,结果显示:数字经济发展水平对科技创新水平的影响仍然保持5%水平上的正向显著,表明本文所采用模型估计的回归结果是稳健可靠的。

3.剔除直辖市

考虑到行政等级的特殊性会对回归结果产生影响,本文剔除了北京、天津、上海、重庆4个直辖市的样本,再次进行固定效应回归,结果如表5列(3)所示:数字经济发展水平对区域科技创新水平的影响系数为0.202 1,且在1%的水平上显著,表明数字经济的发展能够提高区域科技创新水平。剔除直辖市样本后的回归结果与前文基准回归的结果保持一致,说明本文的核心结论具有稳健性。

(三)内生性检验

为检验模型的稳健性,本文考虑可能存在内生性问题的来源包括:(1)测量误差和遗漏变量。本文的核心解释变量和被解释变量都是综合指标,从5个维度进行测算。因此,在测算的过程中可能会存在由测量误差导致的内生性问题。此外,模型虽然控制了产业结构、交通基础设施水平、信息化水平、税负水平以及失业状况等因素,但可能会遗漏一些影响区域科技创新水平的因素。(2)解释变量与被解释变量互为因果。一个地区数字经济的发展会促进区域科技创新水平的提升,同时,区域科技创新水平的提升也会刺激当地数字经济发展。

考虑模型中可能存在的内生性问题,本文使用面板工具变量法进行相应处理。核心变量滞后阶的工具变量法已被较多学者使用,本文借鉴杨志安等[13]的做法,将数字经济发展水平滞后一阶项作为本文的工具变量(IV),采用两阶段最小二乘法(2SLS)进行回归分析,表6的列(1)和列(2)分别报告了最小二乘法第一阶段和第二阶段的回归结果。IV的2SLS第一阶段回归系数与数字经济发展水平(dig)在1%的水平上显著正向相关,表明工具变量的选择是符合逻辑的。IV的2SLS第二阶段回归结果显示:数字经济发展水平(dig)与区域科技创新水平(tech)在1%的水平上显著正向相关,说明数字经济能够促进区域科技创新水平的提升。采用工具变量法进行回归分析后,结果仍然与前文基础回归保持一致。同时,工具变量的弱识别检验拒绝了弱工具变量的原假设,说明工具变量的选取是有效的。上述分析表明经过稳健性检验和内生性检验之后,本文的核心结论依然成立。

(四)异质性检验

数字经济已经成为国家关注的重要领域,数字经济高质量发展与政策环境息息相关,探究政策环境变化对数字经济的科技创新效应的影响具有重要的理论和现实意义。2013年,国务院发布的“宽带中国”战略(4)详见《国务院关于印发“宽带中国”战略及实施方案的通知》,中国政府网:https://www.gov.cn/zwgk/2013-08/17/content_2468348.htm。为我国数字经济发展提供了重要机遇。受政策环境的影响,数字经济对科技创新的作用可能产生异质性。因此,本文参考乐洋等[40]的做法,选取2013年作为政策环境的临界年份,将样本划分为2010—2012年和2013—2020年两个时间段进行估计,表7报告了分组回归的结果。

表7 异质性检验结果

由表7可知,在2个政策时段的样本考察期内,数字经济对科技创新的影响具有明显差异。表7列(1)报告了2013年以前的基准回归结果:数字经济发展水平对区域科技创新水平的影响并不显著。相比之下,表7列(2)显示2013年及以后数字经济发展水平对区域科技创新的影响在5%的水平上正向显著,影响系数为0.064 8,说明“宽带中国”战略的实施为数字经济的顺利发展提供了良好条件,有利于弥合“数字鸿沟”,助推数字经济的全面快速发展。

(五)影响机制分析

前文的基础回归分析、稳健性检验、内生性检验以及异质性检验已经表明数字经济可以促进区域科技创新水平的提升。为了进一步分析数字经济对区域科技创新的影响机制,本文基于式(2)，在模型中加入数字经济发展水平与财政压力的交互项(dig×pre)。为了避免多重共线性问题,此环节进行了去中心化处理,以检验财政压力是否对数字经济发展的科技创新效应产生影响。检验结果如表8所示:数字经济发展水平与财政压力的交互项对科技创新水平产生显著的负向影响,影响系数为-0.012 7;而数字经济发展水平与科技创新水平在1%的水平上正向显著,影响系数为0.071 6。显然,财政压力越小的地区,数字经济发展对区域科技创新的促进作用越明显,假设H2得到验证。这在一定程度上说明,发展数字经济的同时要关注地方政府的财政压力,避免因财政压力过大而削弱数字经济的科技创新效应。

表8 影响机制检验结果

(六)拓展性讨论:门槛效应检验

不同的数字经济发展水平可能对区域科技创新产生不同的影响,存在数字经济的“门槛效应”。本文借鉴Hansen[41]的门槛效应模型,以数字经济发展水平为门槛变量,进一步分析数字经济对科技创新的影响效应,构建如下门槛效应检验模型:

techit=γ0+γ1digit×I(digit≤δ1)+γ2digit×I(δ1δ2)+

γ4controlsit+μi+ηt+εit

(3)

其中,digit为门槛变量,δ1和δ2为数字经济的门槛值;I(·)为指示函数,若括号内的条件成立,则I取值为1,否则I取值为0;其他变量的内涵与模型(1)相同。

在以数字经济发展水平为门槛变量进行回归之前,本文对是否存在门槛以及门槛个数进行检验,采用自抽样法(Bootstrap)抽样500次,回归结果如表9所示:单门槛和双门槛的P值都在5%的水平上显著,门槛估计值分别为2.799 7和3.629 0,但三重门槛的P值没有通过显著性检验。因此,以数字经济发展水平作为门槛变量时,数字经济发展水平与科技创新水平之间存在双门槛效应,初步验证了本文的假设H3。

表9 门槛变量的显著性检验以及门槛值估计

表10为门槛模型的回归结果。由表10中可知,不同数字经济发展水平对区域科技创新水平的影响不同。在控制其他变量的情况下,当数字经济发展水平低于2.799 7时,数字经济对科技创新存在显著的

表10 门槛模型回归结果

正向影响,影响系数为0.118 6,即数字经济发展水平每提高一个单位,科技创新水平提高0.118 6个单位;当数字经济发展水平跨过第一个门槛值2.799 7时,数字经济的影响系数由0.118 6上升为0.178 5,在1%的水平上正向显著;当数字经济发展水平通过第二个门槛值3.629 0时,数字经济的影响系数由0.178 5下降为0.114 5,但仍然保持在1%的水平上正向显著。

综上所述,数字经济发展对区域科技创新的影响具有非线性特征,验证了假设H3。产生这种现象的原因可能是:数字经济发展前期,数字技术门槛低,大量用户使用网络产生的规模效应降低了创新主体获取资源的边际成本,科技创新水平的提高过程呈现边际递增的趋势。随着数字经济逐步发展,知识产权保护水平较低地区产生的新型知识产权侵权问题以及“搭便车”现象等都会挫伤创新主体的创新积极性,导致数字创新红利有所弱化,数字经济的科技创新效应在后期呈现边际递减的特征。

六、研究结论及政策启示

(一)研究结论

本文基于2011—2020年我国31个省级行政区(不含港澳台)的面板数据,构建固定效应模型、调节效应模型以及门槛效应模型,从多方面探讨了数字经济发展对区域科技创新的影响及其作用机理,分析了财政压力在其中的调节作用,并进一步研究了数字经济在促进地区科技创新水平提升过程中存在的门槛效应,得出如下结论:第一,数字经济能够促进区域科技创新水平提升,数字经济对区域科技创新的影响具有非线性特征。第二,财政压力越小的地区,数字经济对区域科技创新的促进作用越明显,表明地方财政压力已成为科技创新发展的重要制约因素。第三,2013年“宽带中国”战略实施后,数字经济对区域科技创新的促进作用更为明显,表明政策环境的优化以及新型基础设施建设的完善,有助于数字经济在未来发挥更显著的影响。

(二)政策启示

1.大力推动数字经济发展,强化数字要素对科技创新的引领作用

第一,借助5G、云计算、物联网等数字技术,促进传统产业的数字化转型以及产业结构升级,加快推动数字产业化以及产业数字化进程,培育和发展数字产业集群,推动科技创新要素的空间集聚,拓展科技创新发展空间。第二,重视国家数字经济创新发展试验区建设,提升园区数字经济创新发展能力,努力将其打造成为数字经济带动区域科技创新的“新高地”,并结合各地实际情况构建数字经济发展新生态。第三,把握数字经济发展契机,推进科技创新体系建设,汇集科研院所、科技企业、高校的科研力量,着力实现数字关键核心技术突破,促进数字技术创新的多领域应用,以数据要素与数字技术引领科技创新。

2.合理控制财政压力,降低财政压力对数字经济科技创新效应的抑制作用

第一,不断完善预算收支管理制度。在财政收入方面,保持预算收入与地方经济发展水平相适应,及时纠正地方政府为完成财政收入目标而做出有损财政收入质量的行为[42];在财政支出方面,提高预算支出效率,引导地方政府从管理型政府向服务型政府转变,合理控制地方政府的财政压力。第二,明确中央政府与地方政府之间的财权和事权划分关系,严格落实各级政府之间的责任划分;在进行税收划分调整时进一步完善地方税体系以及转移支付制度,保证地方政府承担相应责任时具备充足的财力。第三,改善地方政府的政绩考核机制,对地方政府官员的行为进行有效约束和监督,增加数字技术创新投入、科技投入等体现经济高质量发展的指标在政绩考核体系中的比重,从而减少地方政府官员为完成GDP和财政收入等考核业绩而选择短期生产型投入的短视性行为。

3.完善数字经济的顶层设计,为发挥数字经济的科技创新效应营造良好政策环境

第一,积极完善区域间数字基础设施建设,搭建区域间数字基础设施一体化平台,促进数字资源优化配置以及信息共享[43],加快构建数字经济监管体系。第二,不断提高政府的数字化治理能力,加大对数字技术创新研发的投入力度,加大对数字知识产权的保护力度,推动社会治理的数字化转型,为实现创新驱动发展战略提供政策支持及制度保障。第三,大力发展市场经济,提高市场整合水平,积极推进以国内大循环为主、国内国际双循环为辅的市场格局建设,形成市场整合与数字经济的推动合力,促进区域科技创新水平提升。