數字經濟背景下中國科技創新支撐經濟發展的效率及區域差異研究

龐瑞芝 王宏鳴

摘要：在“數字中國”和創新型國家的建設進程中，從創新子系統與經濟發展大系統的視角，構造基于松弛值測算的網絡數據包絡模型（SBM）測度中國省際科技創新支撐經濟發展的效率，并進一步采用Dagum基尼系數和β收斂方法揭示不同區域間的效率差異以及時序收斂特征。研究發現：（1）數字經濟背景下中國科技創新支撐經濟發展的綜合效率整體較高；（2）相比于傳統經濟，大多數省份科技創新支撐經濟發展的綜合效率在數字經濟背景下有所提升，且這一提升作用主要體現在成果產業化階段；（3）數字經濟背景下科技創新對經濟發展的支撐作用仍然受到成果產業化的制約，60%以上省份的成果產業化效率低于創新研發效率；（4）2018年以后，區域間差異成為總體差異的主要來源，全國及重大國家戰略區域均存在條件β收斂，數字經濟加快了各區域的收斂速度。為深入揭示數字經濟背景下科技創新支撐經濟發展的內在機理提供了一個新視角，對以數字經濟為抓手提升中國創新體系整體效能、實現高質量發展的區域經濟布局具有重要理論及現實意義。

關鍵詞：數字經濟；科技創新；經濟發展；創新研發效率；產業化效率；網絡數據包絡模型

文獻標識碼：A???文章編號：100228482023（06）007016

一、問題提出

習近平總書記曾指出，抓創新就是抓發展，謀創新就是謀未來。新發展格局下科技創新的重要性愈加凸顯，已經成為綜合國力競爭的決定性因素。在關鍵核心技術“卡脖子”的創新困境下，黨的十九屆五中全會提出“把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐”，黨的二十大報告進一步強調“科技是第一生產力，創新是第一動力”，意味著過去高增速的粗放型經濟發展模式亟須向高質量的創新驅動模式換擋?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》（簡稱“十四五”規劃）中更是明確了全社會研發經費投入年均增長7%以上，力爭投入強度高于“十三五”時期。事實上，長期以來中國都不斷致力于增加研發投入。2000—2020年中國研發經費投入規模年均增長17.6%，并且占國內生產總值（GDP）的比重逐年上升，中國成為僅次于美國的第二大研發經費投入國家①。然而，現階段的中國仍然面臨科技與經濟“兩張皮”的現實問題［12］，科技創新水平的區域差距更成為區域發展不平衡的深層次原因。

隨著區塊鏈、大數據、云計算、人工智能等數字技術推動新一輪科技革命和產業變革向縱深演進，各種新模式、新業態和新組織方式應運而生，數字經濟成為引領中國經濟增長的風向標。中國信息通信研究院披露的《中國數字經濟發展白皮書（2021）》顯示，2020年中國數字經濟增加值規模達到39.2萬億元，占GDP的比重高達38.6%

參見中國信息通信研究院《中國數字經濟發展白皮書（2021）》，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P02021042473?7615413306.pdf。。數字技術應用在為中國經濟高質量發展奠定堅實基礎的同時，也使得創新的速度、深度、廣度、范式發生了巨大改變［3］。那么，在數字經濟背景下，科技創新對經濟發展的支撐效率應該如何測度？其中數字化在經濟系統中扮演何種角色？科技創新支撐經濟發展效率的區域差異具有怎樣的特征？區域差異的動態演化是否存在收斂性？針對上述問題的探討不僅可以深入揭示數字經濟背景下科技創新支撐經濟發展的內在機理，也可以為新發展格局下中國以數字經濟為重要抓手加快建設科技強國、實現區域高質量協調發展提供有益借鑒。

科技創新與經濟發展的關系一直以來都是創新領域研究的焦點問題。已有研究主要從以下三個方面展開。一是創新對經濟發展的影響。諸多學者已經關注到創新對經濟發展的驅動作用，認為創新是經濟發展的源泉［4］。從宏觀角度看，創新有利于促進產業結構升級［56］、拉動消費和投資需求［78］以及提升全球價值鏈地位［9］。從微觀角度看，創新則是企業能否實現生產率和競爭力提升的關鍵［1011］。二是經濟發展對創新的影響。潘雄鋒等［12］認為，一個地區的經濟發展水平越高，為創新活動提供外商投資和研發投入等物質條件的能力越強。此外，經濟發展還可以為創新活動增加人力資本［13］和創造良好的營商環境［14］。隨著互聯網經濟的發展，有研究表明信息基礎設施對于區域創新效率的提升也具有顯著作用［15］。三是統籌創新與經濟發展的相互影響。張可［16］采用空間聯立方程模型驗證了經濟發展與區域創新之間存在雙向促進關系。葛鵬飛等［17］通過建立創新與經濟發展的兩系統耦合模型，發現中國創新系統與經濟發展系統的總體耦合協調度逐漸由低度耦合過渡到中度耦合水平。

通過梳理上述文獻發現，盡管已有研究討論了科技創新與經濟發展之間的雙向影響，但并未系統性、階段性地解構二者之間的內在聯系。在數字經濟背景下，更鮮有文獻在統一框架內刻畫數字化、科技創新與經濟發展三者之間的相互聯系。一方面，數字化技術和數字化要素的投入有利于提升企業創新能力［18］，并且能夠有效降低供需兩側的信息不對稱性［19］，以市場需求為導向推動高校和科研機構的知識、技術向企業溢出，加快科技成果的產業化應用與推廣，從而推動經濟發展；另一方面，數字經濟同樣屬于技術創新的結果，是累積創新引致的一種經濟內生變革［20］，單一的GDP指標可能低估了創新、數字化對于經濟發展的貢獻，數字經濟增加值規模儼然已經成為衡量經濟發展質量的一項重要指標。鑒于此，本文將數字化因素納入經濟發展大系統當中，測度數字經濟背景下科技創新支撐經濟發展的效率。相比已有研究，本文可能的貢獻體現在：第一，以系統觀視角建立數字化、科技創新與經濟發展三者相互聯系的分析框架，將科技創新支撐經濟發展的過程具體解構為創新研發階段與成果產業化階段，并在兩個階段中同時引入數字化因素，構造網絡SBM模型測度中國省際科技創新支撐經濟發展的綜合效率與分階段效率。第二，通過對比數字經濟和傳統經濟兩個視角下科技創新支撐經濟發展的效率，有效識別出數字化因素在系統中所發揮的作用。第三，運用Dagum基尼系數法分析數字經濟背景下重大國家戰略區域科技創新支撐經濟發展的效率差異及其來源，并進一步采用收斂檢驗方法揭示其時序收斂特征。

二、研究方法與數據

（一）研究方法

1.數字經濟背景下中國科技創新支撐經濟發展的效率測度

數字經濟背景下科技創新與經濟發展可以看作子系統和大系統之間的關系，每個系統都是一個相對獨立卻彼此密切聯系的生產過程，具有多階段、網絡化的復雜特性，因此就需要建立合適的網絡生產模型來評估這種多系統生產過程。而網絡數據包絡分析能夠有效地將具有多階段和復雜生產過程的“黑箱”打開［21］。更重要的是，數據在價值創造過程中扮演著愈加重要的角色，并憑借非競用性、客觀性等特征成為新型生產資料［22］。網絡數據包絡分析作為一種衡量投入產出關系的非參數方法，不需要考慮數據要素加入創新生產函數中的具體表現形式，因而這種方法更加契合本文的研究背景。龐瑞芝等［1］的研究正是借鑒了Kao［21］的思路，構建了由一個串聯模型和一個并聯模型組成的兩階段三系統模型，以此評估科技創新對經濟發展的支撐效率。但遺憾的是，該模型沒有考慮到數字化發展對創新過程的驅動作用以及帶來的相關數字經濟產出。

圖1?兩階段三系統網絡SBM模型Tone等［23］提出了一種基于松弛變量的網絡SBM模型，該模型可以允許子階段存在外部投入與額外產出。因此，本文結合Tone等［23］的思想對龐瑞芝等［1］建立的模型進行優化，構建了一個兩階段三系統的網絡SBM模型（見圖1）。創新研發階段包含一個由系統1和虛擬系統2組成的并聯模型，系統1由創新投入和外部投入生產出科技成果與額外產出，虛擬系統2表示創新系統以外的經濟發展要素投入，可以視為從非創新投入到非創新投入的一個虛擬生產過程，實際未發生生產。成果產業化階段包含一個由系統3構成的串聯模型，系統3將科技成果、其他非創新投入以及外部投入共同轉化為經濟產出。

假設有A（a=1，…，A）個生產決策單元（DMU），每個生產決策單元具有B（b=1，…，B）個階段，第b個階段有mb種投入和lb種產出。第a個決策單元的第b個階段的投入與產出分別由xba∈Rmb+（a=1，…，A；b=1，…，B）和yba∈Rlb+（a=1，…，A；b=1，…，B）表示。中間產品由z（b，c）a∈Rt（b，c）+（a=1，…，A；（b，c）∈L）表示?；谝幠蟪瓴蛔兦疤岬纳a可能集，若投入松弛和產出松弛分別用sb-i和sb+r表示，則生產決策單元DMU0的非導向（nonoriented）的綜合效率評價模型可以寫為如下表達式：

θ*0=min?∑Bb=1wb1-∑mbi=1sb-i/xbi0/mb/∑Bb=1wb1+∑lbr=1sb+r/ybr0/lb

s.t.xb0=Xbλb+sb-，b=1，…，B

yb0=Ybλb-sb+，b=1，…，B

z（b，c）λc=z（b，c）λb，（b，c）

λb≥0，sb-≥0，sb+≥0，b（1）

其中，wb是根據階段b對決策單元的重要性設置的相對權重，并且∑Bb=1wb=1，wb≥0。在本文科技創新支撐經濟發展的情境下，創新研發階段和成果產業化階段被認為同等重要，故設置w1=w2=0.5。z（b，c）λc=z（b，c）λb表明兩個階段之間的連接活動是不受約束的自由組合。同時，生產決策單元DMU0的非導向的分階段效率值可以根據如下表達式計算得到：

θb=1-∑mbi=1sb-i/xbi0/mb/1+∑lbr=1sb+r/ybr0/lb?（2）

2.科技創新支撐經濟發展效率的區域差異分析

黨的十八大以來，中國深入實施區域協調發展戰略，相繼推出了京津冀協同發展、長三角一體化發展、長江經濟帶發展、粵港澳大灣區建設、黃河流域生態保護和高質量發展等一系列區域重大戰略，區域重大戰略已經成為中國經濟發展格局的重要支撐。對此，本文利用Dagum基尼系數分解方法，將總體基尼系數（G）分解為區域內差異（Gω）、區域間差異（Gnb）和超變密度（Gt）三部分，即G=Gω+Gnb+Gt，以此深入分析京津冀、長三角、長江經濟帶、粵港澳、黃河流域等五個重大國家戰略區域

京津冀區域包括北京、天津、河北3個省份；長三角區域包括上海、江蘇、浙江、安徽4個省份；長江經濟帶區域包括江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南7個省份（因上海、江蘇、浙江、安徽同時歸屬于長三角一體化發展戰略和長江經濟帶發展戰略，為避免研究樣本重疊，本文未將這4個省份列入長江經濟帶區域）；粵港澳區域包括廣東、香港和澳門3個省份和地區（因香港和澳門數據缺失，粵港澳區域在本文中的研究對象僅為廣東）；黃河流域區域包括青海、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南、山東8個省份?？萍紕撔轮谓洕l展效率的區域差異及來源。具體測度過程如下：

G=∑kj=1∑kh=1∑nji=1∑nhr=1θji-θhr/2n2μ?（3）

Gjj=∑nji=1∑njr=1θji-θjr/2n2jμj（4）

Gjh=∑nji=1∑nhr=1θji-θhr/njnhμj+μh（5）

Gω=∑kj=1Gjjpjqj（6）

Gnb=∑kj=2∑j-1h=1Gjhpjqh+phqjDjh（7）

Gt=∑kj=2∑j-1h=1Gjhpjqh+phqj1-Djh（8）

Djh=Djh-pjh/Djh+pjh（9）

Djh=∫∞0dFjθ∫θ0θ-xdFhx（10）

pjh=∫∞0dFhθ∫θ0θ-xdFjx（11）

pj=nj/n，qj=njμj/nμ，j=1，2，…，k（12）

其中，G表示總體基尼系數，k為所劃分的區域數目，n為所有省份數，nj、nh分別是區域j、區域h內的省份數，θji表示區域j第i個省份科技創新對經濟發展的支撐效率，θhr表示區域h第r個省份科技創新對經濟發展的支撐效率，μ是所有省份科技創新支撐經濟發展效率的平均值，Gjj為區域j的基尼系數，Gjh為區域j和區域h間的基尼系數，Djh為區域j、h間科技創新支撐經濟發展效率的相對影響，Djh表示區域之間科技創新支撐經濟發展效率的差值，即區域j和h中所有θji-θhr>0的樣本值加總的數學期望，pjh表示超變一階矩，是區域j和h中所有θhr-θji>0的樣本值加總的數學期望，F是區域科技創新支撐經濟發展效率的累計概率密度函數。

3.科技創新支撐經濟發展效率的收斂性分析

本文主要采用β收斂方法來檢驗中國科技創新支撐經濟發展效率的收斂性。β收斂分為絕對β收斂和條件β收斂，絕對β收斂僅取決于初期效率水平，是指低效率地區的效率增速快于高效率地區，兩者之間的差距逐漸縮小最終達到相同的穩態水平。條件β收斂認為效率的增速不僅取決于初期效率水平，還會受到其他因素的影響，不同地區會收斂到自身穩態水平。參照Barro等［24］的研究，絕對β收斂模型如下：

lnθit+1/θit=α+βlnθit+ui+φt+εit（13）

其中，lnθit+1/θit表示地區i科技創新支撐經濟發展的效率在t時期的增長率，θit+1是地區i在t+1時期科技創新支撐經濟發展的效率，θit是地區i在t時期科技創新支撐經濟發展的效率，α為常數項，β為待估參數，如果β<0并且統計上顯著，表明科技創新支撐經濟發展效率的收斂現象存在，其收斂速度v的計算公式為：v=-ln1-β/T，反之則意味著科技創新支撐經濟發展的效率存在發散趨勢。ui表示地區固定效應，φt表示時間固定效應，εit為隨機誤差項。

由于不同地區在金融發展水平、外商直接投資、對外開放程度、市場化水平、科技創新環境、財政教育支出強度等方面存在較大的異質性，本文在絕對收斂模型中加入這些控制變量（Xit），構建條件收斂模型。其中，金融發展水平（Fina）以金融機構貸款余額占地區生產總值的比重衡量；外商直接投資（Fdi）按照每年人民幣匯率中間價折算；對外開放程度（Open），以進出口貿易總額衡量，同樣按照每年人民幣匯率中間價折算；市場化水平（Marki）采用王小魯等［25］測算的中國省際市場化指數；科技創新環境（Env）以研發機構數量表征；財政教育支出強度（Edu）以國家財政性教育經費表征。條件β收斂模型如下：

lnθit+1/θit=α+βlnθit+γXit+ui+φt+εit（14）

（二）指標選取與數據處理

1.指標選取

本文選取2013—2020年中國30個省份（未含西藏和港澳臺地區）的科技投入產出數據以及宏觀經濟數據作為研究樣本，基礎數據均來源于歷年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及各省份統計年鑒。其中，借鑒龐瑞芝等［1］的做法，系統1的初始投入具體包括R&D資本存量（x1）、R&D人員全時當量（x2）、政府財政科技支出（x3）；產出為規模以上工業企業新產品開發項目數（z1）和國內專利授權數（z2），該產出同時也是系統3的投入，因此被定義為連接創新研發階段和成果產業化階段的中間產品；額外產出為技術市場輸出合同數（y1）

感謝審稿專家的寶貴意見。技術市場合同成交數具體包括技術市場技術輸出地域合同數和技術市場技術流向地域合同數兩種統計口徑，技術市場輸出合同的相關技術服務是在其他地區進行轉化，并沒有進入本地的成果產業化階段，本文將其作為創新研發階段的直接產出，而對于技術市場輸入合同，在后面將其作為成果產業化階段的外部追加投入。。此外，考慮到數字經濟對科技創新可能造成的影響，本文追加了一項外部投入為數字化發展水平（x4）。虛擬系統2的非創新投入為地區資本存量（x5）和地區從業人員（x6）

這兩項指標從參與地區生產過程的基本要素（資本和勞動）角度進行選擇，為防止重復計算，勞動力剔除了創新生產系統已經計入的研發人員數。。系統3的投入除了接收來自上一階段的中間產品和非創新投入，同樣也包括數字化發展水平（x4），以及吸納其他地區的技術市場合同數量（x7）；由于數字經濟背景下，數字經濟增加值規模儼然已經成為衡量經濟發展質量的一項重要指標，因而系統3的產出除了地區生產總值（y2）

為防止重復計算，地區生產總值中剔除了規模以上工業企業新產品銷售收入和數字經濟增加值規模。、規模以上工業企業新產品銷售收入（y3）這兩項傳統經濟產出外，還應包括數字經濟增加值規模（y4）。

2.數據處理

（1）R&D資本存量。參照白俊紅等［26］的做法將R&D經費支出核算成R&D資本存量，公式為

Rt=1-δRt-1+Et（15）

其中，δ表示R&D資本存量的折舊率，這里采用國際上通用的做法，取15%作為固定折舊率。本文以2000年為基期核算省際R&D資本存量，則Et就是通過R&D支出價格指數

借鑒白俊紅等［26］的研究，R&D支出價格指數=0.6×消費價格指數+0.4×固定資產投資價格指數。平減后的R&D經費實際支出。

（2）地區資本存量。本文借鑒張軍等［27］的核算公式：

Kt=1-ξKt-1+It（16）

其中，Kt為固定資本存量，It為固定資本形成總額，ξ為固定資產折舊率，通常設定為9.6%。為了與R&D資本存量的核算保持一致性，同樣以2000年作為基期，則It就是通過固定資產價格指數平減后以2000年不變價格表示的固定資本形成總額。

（3）國內專利授權數。即國內發明專利、實用新型專利以及外觀設計專利三種形式專利的授權數合計。

（4）數字經濟增加值規模。由于省際層面的數字經濟增加值規模尚未詳細披露，本文根據全國層面的數字經濟增加值規模，以各省份信息化產業增加值占比作為權重予以推算：省份i數字經濟增加值規模=全國數字經濟增加值規?！潦》輎信息化產業增加值/全國信息化產業增加值。其中，全國層面的數字經濟增加值規模來源于中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書》，信息化產業以信息傳輸、軟件和信息技術服務業替代，其增加值參照韓兆安等［28］的研究，利用42個部門中國各地區投入產出表的數據進行計算。

（5）數字化發展水平。本文結合數字化的內涵以及對各行各業的滲透和普及事實，參照劉軍等［29］的做法，同時結合數據的可得性，從信息化發展、互聯網發展和數字交易發展三個核心內容構建數字化發展水平的評價指標體系，詳細指標見表1。其中，信息化發展包括信息化基礎和信息化影響兩個維度；互聯網發展包括固定端互聯網基礎、移動端互聯網基礎、固定端互聯網影響、移動端互聯網影響四個維度；數字交易發展包括數字交易基礎和數字交易影響兩個維度。

最后采用熵值法對表1中的14個指標進行賦權，計算得到數字化發展的綜合指數。

三、中國省際科技創新支撐經濟發展的效率測度及分析

（一）綜合效率測度結果

本文采用網絡SBM模型對2013—2020年中國30個省份科技創新支撐經濟發展的綜合效率進行了測度。限于篇幅，表3中僅列示部分年份的結果。此外，為了與傳統經濟視角下科技創新支撐經濟發展的綜合效率進行對比分析，本文剔除系統中的數字化因素（數字化發展水平和數字經濟增加值規模），并使用相同方法進行測度?？梢钥闯?，數字經濟背景下各省份科技創新對經濟發展的支撐作用普遍較強，全國半數以上省份科技創新支撐經濟發展的綜合效率達到0.7。相比于傳統經濟，大多數省份科技創新支撐經濟發展的綜合效率在數字經濟背景下均有所提升。其中，北京、上海、安徽、山東、湖北、海南、四川、貴州、陜西、甘肅的綜合效率值提升較大，表明數字經濟對這些省份科技創新支撐經濟發展的推動作用更加明顯。然而，個別省份在數字經濟背景下科技創新支撐經濟發展的綜合效率并未高于傳統經濟下的綜合效率。這些省份集中在西部地區，有兩個可能的原因導致該結果：一是數字基礎設施的建設可能超前于實際經濟發展水平，帶來數字化投入對科技創新賦能及社會發展方面的潛力在短期內尚未充分發揮，比如重慶；二是部分西部地區在高新技術產業基礎、技術交易服務體系以及科技成果轉化環境建設方面需要提升，企業的生產技術條件、人才梯隊以及硬件設施尚未達到當前數字化的應用程度及要求，數字化賦能創新驅動的作用不明顯，比如青海、寧夏、新疆。

數字經濟背景下全國及五個重大國家戰略區域科技創新支撐經濟發展綜合效率的演變趨勢如圖2所示。從區域層面看，觀測期內五個重大國家戰略區域的綜合效率均值由高到低依次為長三角（0.903）、京津冀（0.877）、粵港澳（0.870）、長江經濟帶（0.842）、黃河流域（0.781）。長三角和粵港澳的綜合效率始終高于全國平均水平，長江經濟帶的綜合效率在2016—2018年與全國平均水平非常接近，2018年以后逐漸超過全國平均水平，京津冀的綜合效率除2014年低于全國平均水平，其他年份均高于全國平均水平，黃河流域的綜合效率自2013年之后始終低于全國平均水平。從其變化過程來看，2013年之后五個重大國家戰略區域的綜合效率差距呈現擴大態勢。盡管近年來中國高度重視科技創新，為促進區域科技創新均衡發展出臺了一系列政策和舉措，同時重大國家區域發展戰略的推進效果也日臻凸顯，但數字經濟在區域間的不平衡發展也是不可忽視的重要因素。

（二）分階段效率測度結果

接下來探究數字經濟背景下科技創新支撐經濟發展存在的階段性特征，本文將綜合效率分解為創新研發效率與成果產業化效率。同樣地，此處也計算了傳統經濟下科技創新支撐經濟發展的分階段效率，限于篇幅，表4僅列示各省份2013—2020年的效率均值。一方面，各省份數字經濟背景下的創新研發效率與傳統經濟下的創新研發效率比較接近，山西、遼寧、上海、福建、新疆等省份數字經濟下的創新研發效率甚至低于傳統經濟下的創新研發效率。原因可能在于創新研發是一項長周期活動，數字技術應用和數據要素投入在短期內“提質增量”的作用尚未充分展現，需要更多關注數字化研發能力建設，同時完善數據要素的產權界定與安全監管。另一方面，數字經濟下的成果產業化效率要普遍高于傳統經濟下的成果產業化效率，其中僅有山西、吉林、浙江、福建、江西、重慶、青海、寧夏、新疆9個省份傳統經濟下的成果產業化效率高于數字經濟下的成果產業化效率，其余21個省份均表現為數字經濟下的成果產業化效率不低于傳統經濟下的成果產業化效率（河南的成果產業化效率在兩種經濟形態下均達到了有效值1），其中陜西在數字經濟下的成果產業化效率（0.678）相比于傳統經濟下的成果產業化效率（0.411）的提升幅度最大，達到64.96%。以上結果說明，在成果產業化階段，數字經濟能夠有效降低供需兩側的信息不對稱程度，以市場需求為導向推動高校和科研機構的知識、技術向企業溢出，同時企業通過數字化轉型可以提升資源配置效率和勞動生產率［30］，加快科技成果的應用與推廣，使其充分對接市場需求?？梢?，數字經濟背景下中國科技創新支撐經濟發展的綜合效率提升主要來源于成果產業化效率的提升。

進一步關注數字經濟背景下的創新研發效率與成果產業化效率，如圖3所示，發現僅有北京、天津、內蒙古、上海、江蘇、浙江、江西、河南、湖南、廣東、重慶11個省份的創新研發效率低于或等于成果產業化效率，其余19個省份均表現為創新研發效率高于成果產業化效率，其中云南的創新研發效率與成果產業化效率之間的差距高達53.82%，遼寧、甘肅、青海、新疆4個省份的創新研發效率與成果產業化效率之間的差距也達到了30%以上。這一結果與龐瑞芝等［1］的研究結論一致，揭示出科技成果轉化難是普遍現象，數字經濟背景下科技成果產業化的制約問題仍沒有得到根本解決。作為推進創新驅動發展戰略的重要任務，國家多次強調要促進科技成果產業化，并陸續出臺了《實施〈中華人民共和國促進科技成果轉化法〉若干規定》《促進科技成果轉移轉化行動方案》等相關政策法規。然而，溯源中國科技成果的可轉化度不足問題，從深層次看還與科技創新體制有關。高校、科研院所與企業共同構成了中國科技創新主體，而高校、科研院所的創新激勵導向往往與科技成果市場化導向相背離

目前，中國高校以及部分科研院所的成果導向依然是“論文”導向，即便對于應用性較強的工程類專業而言，很多高?？蒲腥藛T考核的績效指標設計依然偏向于科技論文數量，而不是其技術實踐應用。這一問題已經有很多研究在多年以前就曾提出，各種政策文件也一直在呼吁改革這一不合理的績效考核機制，然而事實顯示，這一問題依然沒有從根本上得到解決。，這必然導致具有轉化價值的科技成果比例不高、向現實生產力轉化不暢等問題。

圖4和圖5所示分別為數字經濟背景下全國及五個重大國家戰略區域科技創新支撐經濟發展的創新研發效率和成果產業化效率的演變趨勢。從圖4可以看出，全國及五個重大國家戰略區域的創新研發效率整體表現為上升趨勢，并且區域之間的差距呈現縮小態勢。圖5則顯示五個重大國家戰略區域的成果產業化效率的變化趨勢存在一定差異。其中，京津冀的成果產業化效率在2013—2020年呈現W型波動，并且始終高于全國平均水平，長三角和長江經濟帶的成果產業化效率呈現波動上升的態勢，粵港澳和黃河流域的成果產業化效率呈現波動下降態勢，區域之間的差距逐漸擴大。由此可見，成果產業化效率的分化是五個重大國家戰略區域的綜合效率差距呈現出擴大態勢的主要成因。

四、中國科技創新支撐經濟發展效率的區域差異與收斂性分析

（一）區域差異及來源分解

本文利用Dagum基尼系數測算了數字經濟背景下中國以及重大國家戰略區域

由于粵港澳區域在本文的研究對象僅為廣東省，利用Dagum基尼系數測算的粵港澳科技創新支撐經濟發展效率的區域差距為0，故未對粵港澳的區域差距進行匯報?？萍紕撔轮谓洕l展效率的區域差異來源及其貢獻率，結果見表5。

1.總體區域差異

根據圖6描繪的總體差異及來源的變化趨勢發現，觀測期內總體區域差異大體上呈現M型波動。具體而言，樣本期間總體基尼系數的最小值為2013年的0.064，在此之后（2014—2016年）總體區域差異逐年上升，平均升幅約為15.80%；2016年總體基尼系數為0.099，達到了觀測期內的最大值；隨后，2016—2020年期間呈現波動下降的趨勢。區域間差異從2013年的14.16%上升到2020年的59.89%，在2018年之后已成為總體區域差異的主要來源。自2013年以來，中國數字經濟發展取得了顯著成效，

圖6?中國科技創新支撐經濟發展效率的總體區域差異及來源

圖7?中國科技創新支撐經濟發展效率的區域內差異

但在快速發展的過程中也出現了區域之間不平衡的問題，這可能是導致區域間差異上升的一個重要原因。在2018年之前，超變密度在總體差異中占據主導作用。

超變密度反映了劃分子群體時由于交叉項的存在而對總體差距產生影響的貢獻，用于識別區域間的交叉重疊現象，這說明2013—2018年個體省份科技創新支撐經濟發展的效率差異擴大造成了區域內部的效率分化，這種分化與區域間差距交織在一起，產生了不同區域間的交叉重疊現象。區域內差異在觀測期內基本保持穩定，其基尼系數值不存在較大幅度的波動。

2.區域內差異

圖7進一步展示了數字經濟背景下四個重大國家戰略區域科技創新支撐經濟發展效率的區域內基尼系數的變化趨勢。其中，京津冀的區域內差異在區間［0.017，0.055］上呈現不斷波動的態勢；長三角的區域內差異呈現波動下降的態勢，其基尼系數值從2013年的最大值0.072下降到2020年的最小值0.018；長江經濟帶的區域內差異在觀測期內不存在明顯的波動；黃河流域的區域內差異主要經歷了“大幅上升—緩慢下降—保持平穩”的變化過程。從數值大小來看，觀測期內黃河流域的基尼系數分別依次大于長江經濟帶、京津冀、長三角，均值分別為0.105、0.070、0.040、0.037。黃河流域橫跨中國東中西部地區，區域內部省份在科技創新環境、數字經濟發展上存在較大差異，進而導致其科技創新支撐經濟發展的效率出現內部分化。以2020年為例，山東的R&D投入經費強度為2.30%，數字經濟占GDP比重接近45%，而青海的R&D投入經費強度僅為0.71%，數字經濟占GDP比重低于25%。相較之下，長三角具有創新資源集聚優勢，這也是長三角區域內部省份科技創新支撐經濟發展的效率相對均衡的重要原因。京津冀的區域內差異不斷波動的結果表明，北京、天津、河北三個省份創新驅動經濟協同發展的新格局尚未形成，下一階段的京津冀協同發展戰略應利用好數字經濟發展契機，重點完善區域內部科技服務業產業鏈條。

3.區域間差異

圖8?中國科技創新支撐經濟發展效率的區域間差異

圖8是數字經濟背景下四個重大國家戰略區域科技創新支撐經濟發展效率的區域間差異的演變趨勢。從中可以看出，長三角—黃河流域、長江經濟帶—黃河流域、京津冀—黃河流域的區域間差異的整體走勢接近，均表現為波動式上升。京津冀—長江經濟帶、長三角—長江經濟帶的區域間差異在觀測期內的變化相對平穩。京津冀—長三角的區域間差異主要經歷“緩慢下降—短暫平穩—大幅上升—大幅下降”的過程，其中最大升幅為2018—2019年的102.46%，最大降幅為2019—2020年的54.90%。從區域間差異的數值大小來看，觀測期內區域間基尼系數的均值由大到小依次排序為長三角—黃河流域（0.111）、長江經濟帶—黃河流域（0.104）、京津冀—黃河流域（0.103）、京津冀—長江經濟帶（0.068）、長三角—長江經濟帶（0.065）、京津冀—長三角（0.052）。以上結果表明，數字經濟背景下中國科技創新支撐經濟發展效率的區域間差異主要來自黃河流域與長三角、長江經濟帶、京津冀的差異。因此，在面向“十四五”時期推進黃河流域生態保護和高質量發展戰略的過程中，除了通過體制機制變革塑造激勵創新研發和成果產業化的制度環境外，還應聚焦數字經濟對成果產業化效率的提升作用，以數字經濟為政策重點，形成以數字賦能、創新驅動、內生發展為核心的新型區域戰略。

（二）收斂性分析

如前文所述，數字經濟背景下中國科技創新支撐經濟發展的綜合效率在各區域和各省份之間存在較為明顯的差異。從長期來看，這種效率差異是否具有收斂性，最終趨于平衡？為回答上述問題，本文對數字經濟背景下中國科技創新支撐經濟發展的綜合效率分別進行了絕對β收斂檢驗和條件β收斂檢驗，深入揭示其時序收斂特征，并同時對比了傳統經濟下中國科技創新支撐經濟發展的綜合效率的收斂情況。結果見表6和表7

粵港澳區域在本文的研究對象僅為廣東省，因此無法對其進行收斂性檢驗。。

1.絕對β收斂分析

由表6可知，數字經濟背景下，全國層面的β系數在1%水平下顯著為負，表明全國科技創新支撐經濟發展的效率存在絕對β收斂，即在不考慮其他因素的情況下，各省份科技創新支撐經濟發展的效率隨著時間推移最終會收斂到相同穩態水平。與科技創新支撐經濟發展效率較高的省份相比，支撐效率較低的省份增長速度相對較快，省際差距逐漸呈現縮小態勢。京津冀的β系數為負但不顯著，表明京津冀科技創新支撐經濟發展的效率不存在絕對β收斂。長三角、長江經濟帶、黃河流域的β系數均為負并且通過了1%水平的顯著性檢驗，表明這三個重大國家戰略區域科技創新支撐經濟發展的效率均存在絕對β收斂。在傳統經濟下，全國、長三角、長江經濟帶的收斂情況與數字經濟背景下表現一致，但京津冀存在絕對β收斂，黃河流域不存在絕對β收斂。從收斂速度來看，數字經濟背景下長三角、長江經濟帶、黃河流域的收斂速度分別為0.173、0.138、0.069，長三角的收斂速度相對最快，長江經濟帶次之，黃河流域的收斂速度最慢。而傳統經濟下長三角、長江經濟帶的收斂速度分別為0.048、0.098，慢于數字經濟背景下的收斂速度，這說明數字經濟有助于加快科技創新支撐經濟發展低效率地區向高效率地區的趨同速度。值得注意的是，上述基于絕對收斂的分析僅取決于初期效率水平，但實際中不同區域在金融發展水平、外商直接投資、對外開放程度、市場化水平、創新環境、財政教育支出強度這些因素方面存在較大異質性，可能會趨向不同的均衡點，因而有必要進一步進行條件收斂檢驗。

根據表7結果，數字經濟背景下，全國、京津冀、長三角、長江經濟帶、黃河流域的β系數均為負數并且通過了1%水平的顯著性檢驗，表明全國及四個重大國家戰略區域科技創新支撐經濟發展的效率存在條件β收斂現象，意味著全國各省份以及四個重大國家戰略區域內各省份會收斂于自身的穩態水平。與絕對β收斂相比，全國及四個重大國家戰略區域的β系數絕對值都變大，說明在加入各省份自身的金融發展水平、外商直接投資、對外開放程度、市場化水平、創新環境、財政教育支出強度等影響因素之后，對全國及四個重大國家戰略區域科技創新支撐經濟發展的效率收斂產生了促進作用。條件β收斂的收斂速度相較絕對β收斂也發生了變化，按重大國家戰略區域的收斂速度由高到低排序依次為京津冀（0.344）、長三角（0.192）、長江經濟帶（0.187）、黃河流域（0.085）。傳統經濟下，京津冀、長三角、長江經濟帶、黃河流域的收斂速度依次為0.196、0.143、0.127、0.050，同樣慢于數字經濟背景下的收斂速度，說明數字經濟的發展加快了各地區收斂于自身穩態水平的速度。

數字經濟背景下四個重大國家戰略區域中各個控制變量的系數和顯著性水平存在較大差異。其中，金融發展水平的回歸系數在長江經濟帶、黃河流域顯著為負，金融發展水平提高能夠為科技創新活動給予更多資金支持，有助于長江經濟帶與黃河流域科技創新支撐經濟發展效率的收斂，但對于京津冀和長三角科技創新支撐經濟發展效率收斂的促進作用尚未得到充分展現。對外開放程度的回歸系數僅在京津冀區域顯著為正，通過推動貿易發展能夠實現高水平對外開放，將國外先進技術引進來，從而促進科技創新對經濟發展支撐效率的提升，但對縮小區域內部差距則可能存在抑制作用。市場化水平和財政教育支出強度的回歸系數僅在京津冀區域顯著為負。市場化水平的提高有利于實現創新資源的自由流動，財政教育支出強度往往與人力資本素質密切相關，財政教育支出強度越大，人力資本素質越高，越有利于加快新技術的擴散速率，從而有助于京津冀區域科技創新支撐經濟發展效率的收斂，但對其他三個重大國家戰略區域的作用效果需進一步探究。

五、研究結論與政策啟示

本文基于2013—2020年中國30個省份的科技投入產出數據以及宏觀經濟數據，構建網絡SBM模型測度了數字經濟背景下中國省際科技創新支撐經濟發展的效率，同時將其與傳統經濟視角下科技創新支撐經濟發展的效率進行對比分析。利用Dagum基尼系數法對數字經濟背景下科技創新支撐經濟發展效率的區域差異進行測算與分解，并采用β收斂方法揭示時序收斂特征。本文得出的主要結論如下：第一，數字經濟背景下各省份科技創新對經濟發展的支撐作用普遍較強，全國半數以上省份科技創新支撐經濟發展的綜合效率達到0.7；相比于傳統經濟，大多數省份科技創新支撐經濟發展的綜合效率在數字經濟背景下均有所提升，但也有個別西部省份（如重慶、青海、寧夏、新疆）在數字經濟背景下科技創新支撐經濟發展的綜合效率并未高于傳統經濟下的綜合效率；從區域層面看，五個重大國家戰略區域綜合效率的均值由高到低依次為長三角、京津冀、粵港澳、長江經濟帶、黃河流域。第二，數字經濟背景下科技創新支撐經濟發展綜合效率的提升主要來源于成果產業化效率的提升，數字經濟在短期內并未明顯提高創新研發效率；數字經濟背景下科技創新對經濟發展的支撐作用仍然受到成果產業化的制約，60%以上省份的成果產業化效率低于創新研發效率。第三，根據總體差異的貢獻率，區域間差異從2013年的14.16%上升到2020年的59.89%，2018年之后已經成為總體區域差異的主要來源；β收斂的檢驗結果表明，數字經濟背景下，全國、長三角、長江經濟帶、黃河流域科技創新支撐經濟發展的效率均存在絕對β收斂和條件β收斂，京津冀科技創新支撐經濟發展的效率只存在條件β收斂；數字經濟加快了各區域的收斂速度，在考慮其他控制變量后，收斂速度由高到低依次為京津冀、長三角、長江經濟帶、黃河流域。

以上研究發現為數字經濟背景下中國加快科技強國建設提供了以下幾點啟示：一是充分重視數字化對科技創新支撐經濟發展的賦能作用，加快孕育形成以數字經濟為代表的新動能。各地政府應順數字化之勢而為，將其作為推進經濟高質量發展的全局之舉。針對當前中國數字化發展水平存在“數字鴻溝”形成的區域非均衡發展特征，應有針對性地實施動態化、差異化的措施，嘗試探索地區間數字化發展的協同互助與合作機制，加強區域間（尤其是東部與西部間）在數字技術、人才、基礎設施建設方面的援助、合作。當然，在推動數字化協調發展的同時，還要看到數字化進程中出現的一些不健康、不規范的泡沫和趨勢，要因地施策地促進數字經濟和實體經濟深度融合發展，不能為數字化而數字化，避免過猶不及。二是建立以市場需求為導向的科技成果轉化機制，健全成果轉化的激勵政策，切實推動科技創新成果轉化為現實生產力，并進一步完善金融支持創新體系，促進新技術規?；瘧?，推動科技成果產業化平臺載體建設。與此同時，還需要加快全國統一大市場建設，構建科技創新協同聯動機制，建設過程中應成立一批具有高度專業化、服務化的國家技術轉移機構，加快資本、人才等創新資源的技術轉移網絡建設，從而強化科教密集、科技成果較多地區的輻射帶動作用，以促進對科技成果產出不足地區的溢出。三是要逐步縮小區域差距，著力推進區域高質量協調發展。2018年之后，區域間差異成為中國科技創新支撐經濟發展效率總體差異的主要來源。一方面，國家在統籌制定“十四五”科技發展規劃時，要以財稅政策和科技專項資金等政策引導、激勵黃河流域等落后區域加強承接發達區域技術轉移，大力發展科技中介服務與科技金融等專業化創新服務體系來提升落后區域的科技創新能力，并聚焦數字經濟對成果產業化效率的提升作用，以數字經濟為政策重點，形成以數字賦能、創新驅動、內生發展為核心的新型區域戰略。另一方面，落后區域的地方政府要有所擔當和作為，深入推進“放管服”改革，破除不合理的科技體制機制，形成崇尚、激勵創新的價值導向和市場氛圍。

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編輯：鄭雅妮，高原