數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的影響

賀 佳

(河北大學 管理學院,河北 保定 071002)

一、問題提出

黨的二十大報告指出,“強化目標導向,提高科技成果轉化和產業化水平”[1]。高校是科技創新的重要來源,其科技成果轉化效率關系到國家創新驅動發展戰略能否順利實施[2]。2016年,教育部和科技部出臺《加強高等學?？萍汲晒D移轉化工作的若干意見》,在此政策的引領下,2018年和2020年,教育部先后認定了兩批高?？萍汲晒D化和技術轉移基地,2022年又進一步推進了“百校千項”高價值專利培育轉化行動,為促進高?？萍汲晒D化提供了支持性的政策環境。然而,不少研究指出,當前我國高?？萍汲晒D化仍然存在整體水平偏低[3]、轉化效率不理想[4]、東中西部科技產出差異較大[5]等問題。所以,提升高?？萍汲晒D化效率是亟待解決的問題。

經濟模式的改變會導致信息壁壘、市場需求、產業結構等方面的變化,這些是影響科技成果轉化的重要因素[6-8]。近年來,隨著數字技術的高速發展,其在國民經濟中的地位日益突出,為社會創新和變革提供了源動力。已有大量文獻研究了數字經濟的發展對企業科技成果轉化效率和政府運行效率的影響[9-11]。但是,很少有學者研究數字經濟的發展對高?？萍汲晒D化效率的影響。三螺旋理論指出,高?？萍汲晒D化是高校、企業、政府等多主體協同的過程[12]。那么,省域數字經濟發展對高?？萍汲晒D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化效率、更好地布局數字經濟與教育發展藍圖提供實證依據。

圍繞數字經濟的發展對高?？萍汲晒D化效率影響的文獻主要集中在兩個方面:一是高?？萍汲晒D化效率的研究;二是數字經濟對科技成果影響的研究。

(一)高?？萍汲晒D化效率的研究

目前,中國高?？萍汲晒a出較多,但是成果轉化效率較低[13]。對于衡量高?？萍汲晒D化效率的指標,大部分文獻使用的是DEA 值和DEA-Malmquist指數[14-15]。在高?？萍汲晒D化效率的影響因素方面,已有文獻從高校、企業和政府三個維度進行了研究。在高校維度中,科技成果質量[16]、資金支持程度[17]、所處地理位置[18]會影響科技成果轉化效率。在企業方面,企業的技術更新速度、企業與高校之間的聯系會影響高?？萍汲晒D化效率[19-20]。在政府層面的因素包括鼓勵校企合作的政策[21]、政府資助[22]等。此外,高校、企業和政府三者之間的聯系緊密程度也會影響高?？萍汲晒D化效率[23]。然而,很少有文獻提及數字經濟的發展對高?？萍汲晒D化效率的影響,也很少有文獻闡述其作用機理。

(二)數字經濟對科技成果影響的研究

已有文獻大多是研究數字經濟對區域和企業科技創新的影響。在區域方面,數字經濟可通過發展人力資源、增加科技支出、促進產業結構升級、提高創業活躍度等方式直接提高區域的創新能力,也可通過這些因素的空間溢出效應間接提高周邊區域的創新能力[24-26]。在企業方面,已有研究指出,在數字經濟的背景下,數字技術的廣泛應用可通過降低企業成本、提高產品多元化的方式促進企業的研發投入與創新產出[27];數字經濟通過降低經營成本、緩解融資約束、促進知識擴散等方式向企業釋放“創新紅利”,提高企業科技成果的數量和水平[28];數字經濟背景下企業的科技投資能取得更高的創新效率[29]。在數字經濟對科技成果的影響方面,現有文獻較少聚焦高校這一創新主體。

(三)文獻述評

學者們圍繞數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的影響開展了大量的相關探索。但是仍然不能充分回答本文所提出的問題。第一,以往文獻雖然研究了影響高?？萍汲晒D化效率的因素,但是很少有文獻提及數字經濟的發展對高?？萍汲晒D化效率的影響。第二,已有研究大多關注數字經濟對企業或區域科技成果的影響,但卻較少關注到“高?！边@一創新主體。與企業相似,高校同樣是國家科技創新的重要組成部分?？紤]到我國高?？萍汲晒D化長期存在“成果多但轉化率低”的“悖論”[30],認真審視數字經濟對高?？萍汲晒D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、政府內部要素對高?？萍汲晒D化效率的影響,但較少從宏觀的視角出發,考察宏觀經濟環境,特別是“數字經濟”在其中的作用。不同于傳統經濟,數字經濟能產生更高的關聯效應、創新效應和融合效應[31],在推動高?？萍汲晒D化方面可能具有更大的潛力。鑒于此,首先,本研究將闡述數字經濟發展提高高?？萍汲晒D化效率的機理;其次,使用DEA-Malmquist指數模型計算高?？萍汲晒D化效率,分析其現狀;最后,使用動態面板模型實證研究數字經濟發展對高?？萍汲晒D化效率的影響。

二、理論機理分析

目前由于數字技術的廣泛應用產生了新的經濟形態——數字經濟。為了促進數字經濟的發展,中國政府進行了超前布局,在數字經濟基礎設施、數字技術應用規模等方面進行了大量投入。在政府的推動下,數字經濟迅速發展,并在科技成果的需求端和供給端發揮著重要作用。在科技成果的需求端方面,數字經濟的發展能夠降低市場中企業創新融資的約束[32]。隨著數字技術的不斷加強,金融機構或者其他資金供給方能夠更快捷、準確地掌握企業的信息,更合理地向企業分配資金,降低企業的創新融資成本,擴大市場中的創新規模,從而增加科技成果需求。同時,數字經濟的發展能夠升級產業結構[33]。傳統經濟和數字經濟的本質區別在于所倚仗的基礎設施不同,傳統經濟更多地依靠場地、交通等基礎設施,數字經濟更多地依靠通信設備等基礎設施,隨著中國政府對數字經濟基礎設施的不斷投入和數字技術的不斷發展,以科技為主導的新興產業會不斷出現,新興產業的不斷出現會提升對高?？萍汲晒男枨骩34]。在科技成果的供給端方面,數字經濟的發展能夠降低科技成果交易成本。數字經濟最大的特點是獲取大量信息的便捷性,獲取有效信息的準確性,對市場未來需求的預測性,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,數字經濟的發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。在數字經濟時代,大數據、互聯網、人工智能等數字技術的運用,讓信息資訊能夠暢通流動,高校能夠準確地獲取市場對于創新的需求,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,發揮科技成果的社會效益[36]。在數字經濟的環境下,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系更加密切。

上述分析表明,數字經濟發展可通過加強科技成果的需求方(市場)和科技成果的供給方(高校)的聯系,提高高?？萍汲晒D化效率。數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的影響機理見圖1。

圖1 數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的影響機理

三、研究設計

(一)高?？萍汲晒D化效率的計算

高?？萍汲晒D化效率是指,在高?？蒲型度胍欢ǖ那闆r下,高?？萍汲晒D化的能力。參考游麗、孔慶鵬等[37]的研究,使用DEA-Malmquist指數模型計算26個省份(省、自治區、直轄市簡稱省份,由于數據統計的原因,不包括香港特別行政區、澳門特別行政區、西藏自治區、新疆維吾爾自治區、寧夏回族自治區、海南省、青海省、臺灣省)高校的科研投入與經濟產出的DEA-Malmquist指數①由于篇幅原因,DEA-Malmquist指數的計算步驟省略。,以分析高?？萍汲晒霓D化效率。計算DEA-Malmquist指數時的投入變量和產出變量見表1。

表1 計算DEA-Malmquist指數的投入變量和產出變量

DEA-Malmquist指數分析的是從t期到t+1期的效率變化情況,DEA-Malmquist指數大于1意味著從t期到t+1期的效率增加,DEA-Malmquist指數小于1意味著從t期到t+1期的效率減少,DEAMalmquist指數越大,高?？萍汲晒D化效率越高。2011年至2021年中國26個省份高校的科技成果轉化率如表2所示。

表2 2011年至2021年高?？蒲型度氲腄EA-Malmquist指數及其分解結果

根據表2,總體來看,2011年至2021年中國高?？萍汲晒D化效率呈現波動趨勢,其中,2014—2015年,高?？萍汲晒D化效率下降幅度最大,2020—2021年,高?？萍汲晒D化效率上升幅度最大。2015年是重要的轉折年,2015年前,高?？萍汲晒D化效率逐年下降,2015年后,高?？萍汲晒D化效率整體上呈現上升趨勢。這一變化與我國數字經濟的發展歷程相吻合。2015年前,中國數字經濟政策在早期以信息化建設和鼓勵電子商務發展為主,數字經濟發展還處于萌芽期;2015年起,“互聯網+”相關政策陸續出臺,隨后“數字經濟”開始在政府工作報告中涌現,國家層面和省市層面均出臺了一系列配套政策,以促進數字經濟相關產業發展。這表明,數字經濟在推動高?？萍汲晒D化效率方面可能具有較大潛力,有必要對其進行進一步的實證檢驗。

(二)基準模型設計

根據高?？萍汲晒D化效率現狀分析,數字經濟的發展可能會提高高?？萍汲晒D化效率,此外,高?？萍汲晒D化效率也會受到自身轉化能力的影響。所以,使用動態面板模型進行研究。模型設計如下:

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化效率。X表示解釋變量省域數字經濟發展程度。Control表示控制變量,具體為省域的經濟發展水平、產業結構、公共服務水平、企業的創新能力。ε為隨機干擾項。C表示常數項;α表示高?？萍汲晒D化效率滯后項的系數;β表示省域數字經濟發展程度的系數;δ表示控制變量的系數。

(三)變量選擇與數據來源

1.變量選擇

被解釋變量為高?？萍汲晒D化效率,使用高校的科研投入與經濟產出的DEA-Malmquist指數表示,具體算法在上述高?？萍汲晒D化效率現狀分析中已經列出。

解釋變量為省域數字經濟發展程度,使用省域數字經濟發展指數表示。對于省域數字經濟發展指數的計算,參考劉軍等[38]的研究,使用信息化發展指標、互聯網發展指標、數字交易發展指標,同時結合熵值法進行測量。省域數字經濟發展程度的具體衡量見表3。

表3 衡量數字經濟發展程度的指標

控制變量為省域的經濟發展水平、產業結構、公共服務水平、企業的創新能力,分別用人均生產總值的對數、第三產業的比重、人均公共服務財政支出的對數、上市高新技術企業的平均利潤率表示。

為了進一步分析數字經濟發展程度對高?？萍汲晒D化效率的影響,使用特征變量。特征變量具體為地理位置、優質高校數量、高新技術企業數量。首先,中國各個地區之間的數字經濟發展程度差距很大,一般來說,中國東部地區數字經濟發展較好,中國中西部地區數字經濟發展較差,所以,按照地理位置分為東部地區和中西部地區進行分析。其次,中國優質高校分布不均勻,通常情況下,優質高校集中度越高,越便于高校之間學術上的交流,創新環境越好,越有利于高校的科技成果轉化。以各省份的雙一流高校數量作為衡量當地優質高校集中度的指標,各省份的雙一流高校數量的中位數為3,所以,將數量超過3的省份稱為高校集中度高的省份,將數量未超過3的省份稱為高校集中度低的省份。最后,高?？萍汲晒D化本質上是高校的科研產出通過高新技術企業轉化為經濟效益,所以,一個地區高新技術企業數量也會影響高?？萍汲晒D化效率。根據省份內高新技術企業數量,將省份分為高新技術企業數量多的省份和高新技術企業數量少的省份①數據來源于人工智能和大數據科技企業合合信息旗下啟信寶發布《科技企業地圖(全國篇)》。不同省份按照高新技術企業數量從高到低進行排序,中間省份為重慶,所以,排在重慶之前的省份(包括重慶)為高新技術企業數量多的省份,排在重慶之后的省份為高新技術企業數量少的省份。。上述各個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.數據來源

本文所使用的數據為2011—2021年中國26個省份的數據。數據來源于國家統計局網站、《高等學?？萍冀y計資料匯編》、《中國統計年鑒》以及同花順網站公布的數據。對于部分缺失數據,使用平均增長率進行估算。各個變量的描述性統計見表5。

表5 變量的描述性統計

四、實證結果與分析

根據2011—2021年中國26 個省份的數據,使用式(1)進行實證分析。為了便于穩健性檢驗,將式(1)分別用最小二乘法、固定效應模型、動態面板GMM 模型進行回歸,回歸結果見表6。

表6 基準回歸結果

在表6中,列(1)使用最小二乘法進行回歸,數字經濟發展程度滯后項的系數不顯著,說明數字經濟發展程度與高?？萍汲晒D化效率不顯著,又因為R2為0.043,說明擬合度較差,回歸結果的誤差較大。列(2)使用固定效應模型進行回歸,數字經濟發展程度滯后項的系數不顯著。列(3)使用動態面板模型進行回歸,AR(2)的P 值均大于10%,且在SARGAN 檢驗中,差分GMM 和系統GMM 的P 值均大于10%,在這種情況下,系統GMM 工具變量效果更佳。在系統GMM 模型中,數字經濟發展程度滯后項的系數為10.280,說明數字經濟每發展一個單位,高?？萍汲晒D化效率平均會增加10.280個單位。列(3)的回歸方式較為符合實際情況,因此,研究發現目前數字經濟發展程度對高?？萍汲晒D化效率整體來看具有促進作用。

為了進一步分析動態面板GMM 模型回歸結果的穩健性,采用逐漸添加控制變量的方式進行穩健性檢驗,檢驗結果見表7。根據表7可知,從第(1)列至第(5)列,AR(2)的P值均大于10%,且在SARGAN檢驗中,差分GMM 和系統GMM 的P值均大于10%,數字經濟發展程度滯后項的系數均為正,且數值差距不大。說明表6中,動態面板GMM 模型回歸結果的穩健性。

表7 穩健性檢驗結果

將數字經濟發展程度對高?？萍汲晒D化效率的影響做進一步的分析。按照地理位置、優質高校數量、高新技術企業數量將研究對象進行分類。參考Rajan&Zingales(1998)和Baker et al.(2016)的做法[39-40],在式(1)中加入特征變量進行進一步實證分析,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、優質高校數量、高新技術企業數量。交互項R i,t-1×X i,t-1表示數字經濟發展程度對高?？萍汲晒D化效率的效應受特征變量的影響。η和θ表示特征變量及交互項的系數。對式(2)進行回歸,回歸結果見表8。

表8 進一步分析結果

在表8中,AR(2)的P值均大于10%,在SARGAN 檢驗中,系統GMM 的P值均大于10%,說明系統GMM 工具變量是有效的。由表8可知,當R=Area時,交互項L.(R×Dig)的系數為11.050,說明相對于中西部地區,東部地區數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的促進作用較為顯著。當R=Uni時,交互項L.(R×Dig)的系數為16.390,說明目前當地優質高校數量會影響省域內數字經濟發展對高?？萍汲晒D化效率,當地優質高校數量越多,省域內數字經濟對高?？萍汲晒D化的促進效果越好。當R=Hte時,交互項L.(R×Dig)的系數為20.840,說明當地高新技術企業數量會影響省域內數字經濟發展對高?？萍汲晒D化效率,當地高新技術企業數量越多,省域內數字經濟對高?？萍汲晒D化的促進效果越好。

五、主要結論和政策建議

(一)主要結論

第一,數字經濟發展能提高高?？萍汲晒D化效率。動態面板系統GMM 模型分析結果顯示,數字經濟發展對高?？萍汲晒D化效率產生了顯著的促進作用。產生這一促進作用的原因可以從高校和市場的角度進行分析。從高校的角度來看,高校利用數字技術能更加方便、準確地獲取市場信息,調整科學研究與市場需求的匹配度,進而更有效地為市場供應科技成果。從市場的角度來看,數字經濟發展減少了對企業創新融資的約束、促進了市場中產業結構的升級,擴大了市場對于高?？萍汲晒男枨?這也有利于高?？萍汲晒D化效率的提升。實證結果驗證了前文的理論機理分析,表明數字經濟可通過加強高校與市場之間的供需關系,優化科技成果在高校與市場之間的供需匹配度,對高?？萍汲晒D化效率產生促進作用。

第二,數字經濟發展對高?？萍汲晒D化效率的促進作用具有異質性。異質性主要表現在地理位置、省域內優質高校數量、省域內高新技術企業數量這三個方面。具體而言,在地理位置方面,研究發現相較于中西部地區,東部地區數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的促進作用更明顯。造成這一現象的原因可能是受政府財政收入、經濟結構等因素影響,數字經濟在東部地區的發展水平要高于中西部地區,更好的數字經濟發展水平保障了高校與市場之間更緊密的聯系,因此,東部地區數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的促進作用更強。在優質高校數量方面,研究發現相對于優質高校數量較少的省份,在優質高校數量較多的省份數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的促進作用更明顯。一個省份內,優質高校數量越多,當地的創新環境越好,越需要高校更充分、更及時地掌握市場的需求信息,在這樣的環境下,數字經濟的作用更能凸顯。在高新技術企業數量方面,研究發現相對于高新技術企業數量較少的省份,在高新技術企業數量較多的省份數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的促進作用更明顯。一個省份內,高新技術企業越多,市場中的競爭壓力越大,為了應對來自同行業企業的威脅,市場中的企業對創新的需求越大,對高?？萍汲晒男枨笠苍酱?。數字經濟為高校和市場搭建了橋梁,高校能夠在數字經濟中獲取充足、準確信息,與競爭激烈的市場之間的聯系更為密切。因此,在高新技術企業數量較多的省份,數字經濟發展對高?？萍汲晒D化的促進作用更強。

(二)政策建議

第一,加強數字經濟基礎設施投入力度,支持中西部地區數字經濟發展。研究發現數字經濟發展能夠提高高?？萍汲晒D化效率,且相較于中西部地區,數字經濟對東部地區高?？萍汲晒D化效率的積極影響更大。黨的十八大以來,我國在量子通信、衛星網絡、數據中心、算法算力、5G 技術等數字經濟基礎設施方面取得了長足的進步,但目前在數字經濟的規模、數字經濟基礎設備的先進程度、數字經濟的滲透性等方面與發達國家還有一定的差距。為進一步發揮數字經濟的積極作用,通過數字經濟推動高?？萍汲晒D化進而引發新的經濟增長動力,政府應繼續增加對數字經濟基礎設施的投入力度,為數字經濟發展創造良好環境。具體來說,首先,地方政府應該根據自身的實際情況制定數字經濟發展的重點領域;其次,政府可以引導社會資本參與數字經濟基礎設施建設;再次,國家可以制定恰當的稅收優惠政策鼓勵企業的數字化創新和數字化建設。最后,為促進地區經濟的均衡發展,應該更加關注中西部地區的數字經濟建設,例如,增加對中西部地區數字經濟的專項財政轉移支付,加強東部和中西部之間的數字技術人員之間的交流合作。

第二,搭建高?？萍汲晒涣鞯臄底只脚_,加快培養數字經濟等新興專業緊缺人才。研究發現,由于高校的協同效應和創新溢出效應,在優質高校數量較多的省份,當地的創新環境較好,需要高校更充分、更及時地掌握市場的需求信息,在這樣的環境下,數字經濟的作用更能凸顯。為了促進高校的協同效應和創新溢出效應,可以利用數字化技術,在高校之間搭建科技成果交流平臺,以達到信息共享、合作研究、學術交流等目的。具體做法包括:一是高校之間充分溝通,了解交流需求;二是選擇合適的數字化平臺類型,例如線上論壇、虛擬會議系統、學術資源庫等;三是建立數據共享機制;四是確保信息安全,設置進入系統權限。另一方面,高校應不斷優化專業結構,當前社會對數字經濟等專業的人才缺口較大,高校應結合自身實際情況增設相關專業,培養數字技術的基礎研發人才、復合型人才和治理型人才,為數字經濟的未來發展儲備人才力量。

第三,培育優質高新技術企業,利用數字技術構建高?！袌觥畢f同創新聯盟。研究發現,在高新技術企業數量較多的省份,數字經濟對高?？萍汲晒D化效率的促進作用更明顯。因此,政府要利用數字技術優化市場中的營商環境,培育更多的優質高新技術企業,形成“最多跑一次”“不見面式服務”等高效服務形式,提高政府的服務效率,減少高新技術企業開辦和項目審批時間。此外,政府可以利用大數據技術對企業的稅收優惠政策實施精準推送等。同時,建議政府發揮服務與引導作用,可以構建一個包含政府、企業、高校的數字化資源庫,包括最新的高?？蒲谐晒?、市場需求信息、政府政策法規等,便于各方獲得最新信息,提高效率,形成高?！袌觥畢f同創新聯盟。