數字基礎設施建設對高技術產業創新績效影響的實證檢驗

楊志安，孟司雨

（遼寧大學經濟學院，沈陽 110036）

0 引言

黨的二十大報告在布局“建設現代化產業體系”時強調“構建新一代信息技術、人工智能、生物技術、新能源、新材料、高端裝備、綠色環保等一批新的增長引擎”，充分強調高技術產業對于經濟發展的重要性。作為貿易競爭、產業升級的支柱產業，高技術產業通過推動前沿技術革命與催生新興產業，成為一國（地區）促進經濟增長與社會發展的核心抓手。本質而言，高技術產業屬于知識密集與技術密集型產業，具有創新性強、附加值高的典型特征，需要基于持續性科技進步與技術創新，不斷提高創新績效，以高生產效率與低生產成本實現可持續發展。但是，研發投入短板、國際制度壁壘、知識產權保護力度較小等多重負面因素并存，阻滯高技術產業創新績效提升[1]。在這一背景下，謀求高技術產業創新績效的提升路徑，成為社會各界重點關注的問題。

數字基礎設施是以數據創新為驅動、算力設施為載體的基礎設施體系，憑借數字技術融合特性與數據賦能特點，助力新價值網絡、新服務體系與新業態衍生，成為驅動高技術產業創新績效提升的新動能。具體而言，數字基礎設施建設可憑借物聯網、大數據、區塊鏈等多種數字技術，有效破除供需雙側信息錯位“癥結”，精準識別市場技術產品需求，以此規避高技術產業創新研發支出的沉沒風險[2]，進而賦能高技術產業創新績效提升。

現階段，學界已經圍繞高技術產業創新績效的影響因素、數字基礎設施建設的賦能效應展開豐富研究，為本文提供了一定理論基礎。高技術產業創新績效的影響因素方面，宛群超等（2021）[3]研究指出，科技人才集聚可以驅動高技術產業創新績效提升，且市場競爭在這一影響過程中發揮調節效應。陳洪瑋等（2021）[4]實證得知，研發投入能夠促進高技術產業創新績效提升，但該驅動效應存在門檻效應。數字基礎設施建設的賦能效應方面，朱曉滿和王伊攀（2023）[5]研究發現，數字基礎設施建設能夠顯著推動企業數字化轉型，并且對交易成本較高、處于經濟欠發達區域和高技術密集型的企業效果更為顯著。

綜上而言，學界已分別對高技術產業創新績效的影響因素、數字基礎設施建設的賦能效應進行深入探討，為本文提供理論借鑒。然而，鮮有學者將數字基礎設施建設與高技術產業創新績效納入同一框架，且未深入探討二者作用機理。因此，本文借助理論分析與實證檢驗，系統探討數字基礎設施驅動高技術產業創新績效提升的作用機制及有效路徑，以期進一步豐富相關研究，為塑造中國經濟發展新動能、新優勢提供借鑒。

1 理論分析與研究假設

1.1 數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的直接效應

高技術產業創新具有復雜性、動態性與高階性的顯著特點，既依賴于企業自身創新知識儲備，也依托于外部資源整合效率。一方面，數字基礎設施的建設和運營能夠激發創新協同效應進而增加自身創新知識儲備，支持高技術產業創新績效提升。數字基礎設施作為數字技術、數據要素的流動載體，憑借信息廣泛鏈接優勢促進要素協同與資源共享，助力高技術產業依托創新協同網絡獲取邊際成本近乎為零的共享創新知識資源[6]。進一步地，推動各類信息、數據等生產要素在各主體間加速轉移和溢出，以此促進自身創新知識儲備擴容，助力高技術產業創新績效提升?；谏鲜龇治?，本文提出以下研究假設：

假設1：數字基礎設施建設可提升高技術產業創新績效。

1.2 數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的間接效應

第一，數字基礎設施的建設和運營通過提升要素配置效率，間接驅動高技術產業創新績效提升。數字基礎設施以行業性平臺、產業鏈平臺及組織性平臺為基礎，促進創新要素實現由區域分割至自由流動、從要素壟斷到合理共享的全方位突破變革[7]。在此基礎上，各類平臺匯聚技術、資本、數據等要素資源，通過開展面向不同場景的應用創新，不斷拓展產品價值空間，助力高技術產業創新績效提升。與此同時，各類平臺借助產業數字化的網絡鏈接優勢，為知識、信息、技術等各類生產要素跨空間傳播及擴散提供全新渠道，實現邊際效益持續遞增，以此提升高技術產業創新績效。

第二，數字基礎設施的建設和運營通過促進產業結構升級，間接賦能高技術產業創新績效提升。數字基礎設施以數據為基本生產要素，持續推動產業生產方式、組織模式變革，助力高技術產業由資本密集的低附加值形態逐漸轉變為技術密集、知識密集的高附加值形態[8]，在實現產業結構升級的基礎上，進一步驅動高技術產業創新績效提升。同時，數字基礎設施建設亦可借助工業互聯網技術優勢賦能高技術產業分化與重組，催生新模式與新業態，推動產業結構升級，賦能高技術產業創新績效提升。

第三，數字基礎設施的建設和運營通過賦能產業空間集聚，間接推動高技術產業創新績效提升。數字基礎設施是以5G通訊網絡、移動物聯網為核心的設施體系，通過打造創新知識共享平臺吸引高技術產業共同入駐平臺，助力高技術產業跨空間集聚。在此基礎上，高技術產業集聚可協同驅動高等技術人才、數字技術知識集聚，通過技術交流、知識共享、產業聯動為數字創新活動穩定開展提供有力保障，以此提升高技術產業創新績效[9]。另外，依托于數字基礎設施，高技術產業集聚也可促使聚集空間內部企業更易獲取先進數字通用技術，提升高技術產業之間技術溢出水平，實現數字技術互補。而技術互補有利于降低數字創新活動過程中的不確定性，由此提升高技術產業創新績效。結合上述分析，本文提出如下研究假設：

假設2：數字基礎設施建設通過提升要素配置效率、促進產業結構升級、賦能產業空間集聚，間接驅動高技術產業創新績效提升。

1.3 數字基礎設施建設影響高技術產業創新績效的空間溢出效應

數字基礎設施作為數字經濟的核心構成要素，以其為載體的各類要素擴散具有低成本性與高流動性特征，決定數字基礎設施在影響高技術產業創新活動中具有空間關聯效應[10]。深入分析來看，數字基礎設施破除傳統要素跨空間流動限制，促使地理位置鄰近的高技術產業能夠進行自主信息交流與創新要素轉移，進一步賦能高技術產業在創新網絡中獲得正外部性，驅動數字基礎設施對高技術產業創新績效的正向影響產生空間溢出效應。同時，數字基礎設施以互聯網平臺為載體，通過釋放空間溢出效應有效提高區域高技術產業創新效率、縮小區域高技術產業創新差距，以此提升本區域及鄰近區域高技術產業創新績效?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假設：

假設3：數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的影響具有空間溢出效應。

2 研究設計

2.1 計量模型構建

為驗證假設1，參考楊水根和王吉（2023）[11]的研究，構建如下計量模型：

其中，Inhtit為被解釋變量，即高技術產業創新績效；Diginit為解釋變量，即數字基礎設施建設；β1為待估計參數，用以研究數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的影響程度；β0為常數項；Cit為控制變量；μt為時間固定效應；vi為個體固定效應；εit為隨機誤差項。

為揭示數字基礎設施建設影響高技術產業創新績效的傳導機制，參考江艇（2022）[12]的研究，構建如下模型：

其中，M為中介變量。在式（2）的基礎上構建式（3），并依次運用Sobel 檢驗與Bootstrap 檢驗，通過判斷P 值與置信區間數值評估傳導機制的存在性。

進一步地，為剖析數字基礎設施是否能通過空間溢出效應影響高技術產業創新績效，構建空間杜賓模型展開實證檢驗。

其中，ρ為空間自相關系數，W為空間地理距離權重矩陣，?1、?2分別為數字基礎設施建設、控制變量的空間交互項系數。

2.2 變量選取

（1）被解釋變量：高技術產業創新績效（Inht）。就創新價值鏈視角而言，高技術產業創新過程主要包含技術研發階段與技術商業化階段。鑒于技術研發與技術商業化的最終目的在于獲取經濟效應，參考陳洪瑋等（2021）[4]的研究，運用新產品銷售收入表征高技術產業創新績效。

（2）解釋變量：數字基礎設施建設（Digin）。在《中國區域數字化發展指數報告》的基礎上，參考董媛香和張國珍（2023）[13]的研究，運用全國5G基站布設數量、智能計算中心數量、光纜建設長度、每百人互聯網寬帶接入用戶數、人均電信業務量、移動電話基站密度、電信固定資產投資占總固定資產投資的比重、移動網絡覆蓋率與固定寬帶使用率9個指標衡量。同時，運用熵值法測算得到數字基礎設施建設指數。

（3）中介變量

要素配置效率（EFF），借鑒李婉紅等（2021）[14]的研究，構建以下模型度量要素配置效率：

其中，EFF為要素配置效率，La為非農部門勞動要素，Ln為農業部門勞動要素，ΔLa為非農部門流入的勞動要素，tfp′a表示要素流動后非農部門全要素生產率，tfp′n為要素流動后農業部門全要素生產率，ΔLn為農業部門流出的勞動要素。另需說明的是，封閉經濟背景下ΔLa=ΔLn，開放經濟背景下ΔLa≠ΔLn。

產業結構升級（IND），參考已有研究，使用地區第三產業增加值與第二產業增加值的比值表示。

產業空間集聚（AGG），參考姬志恒等（2020）[15]的研究，運用區位熵度量產業空間集聚：

其中，AGGit為高技術產業產值；Hteit為地區年高技術產業集聚程度，該值高于1 說明產業空間集聚趨勢明顯。

（4）控制變量

市場化程度（Dmark），運用國有控股企業主營業務收入與規模以上工業企業主營業務收入的比值衡量。政府支持程度（Govsu），利用地方財政科學技術支出占比表征。出口交貨值（Exdev），借助高技術產業出口交貨值表示。國際貿易開放程度（Gopen），以境內目的地與貨源地進出口總額占GDP 的比重測度。環境規制（Envre），采用工業固體廢物綜合利用率表示。人口密度（Poden），以年末總人口數度量。

2.3 數據來源

本文研究對象為2010—2021 年30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數據，原始數據主要來源于歷年《中國火炬統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》《中國區域創新能力評價報告》《中國科技統計年鑒》《中國固定資產投資年鑒》《中國統計年鑒》、EPS 數據庫與各省份統計年鑒。為規避數據波動與異方差可能引起實證結果偏誤，變量均以自然對數形式進行檢驗。針對個別缺失數據，運用線性插值法進行補齊處理。

3 實證分析

3.1 基準回歸分析

（1）數字基礎設施建設與高技術產業創新績效的線性關系檢驗

基準回歸結果見表1。其中，列（1）至列（6）為運用固定效應模型進行實證檢驗的結果。不難發現，在逐步引入控制變量的基礎上，數字基礎設施建設系數始終顯著為正，說明數字基礎設施建設與高技術產業創新績效間存在正相關關系。據此，假設1 得到證實。從控制變量來看，市場化程度、政府支持程度、出口交貨值、國際貿易開放程度、環境規制、人口密度的系數均為正，說明上述變量均有助于高技術產業創新績效提升。

表1 基準回歸結果

（2）數字基礎設施建設與高技術產業創新績效的非線性關系檢驗

在式（1）基礎上引入數字基礎設施建設的二次項與三次項，探究數字基礎設施建設與高技術產業創新績效的非線性關系，結果見表2。列（1）至列（3）結果顯示，數字基礎設施建設一次項系數顯著為正，二次項與三次項系數均不顯著，表明現階段我國數字基礎設施建設與高技術產業創新績效間不存在非線性關系，即數字基礎設施建設與高技術產業創新績效間存在正相關關系。

表2 非線性關系檢驗結果

3.2 穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量

運用高技術產業專利授權數（Inht1）替換原被解釋變量進行回歸檢驗，檢驗結果見表3列（1）?？梢钥闯?，在更換高技術產業創新績效衡量方式后，數字基礎設施建設與高技術產業創新績效間仍然存在顯著正相關關系，驗證前文研究結果具有穩健性。

表3 穩健性檢驗結果

（2）剔除部分樣本

考慮到部分特殊時期樣本可能會影響回歸結果，選擇部分樣本進行穩健性檢驗。鑒于2014年中央網絡安全和信息化領導小組第一次會議上提出：“要有良好的信息基礎設施，形成實力雄厚的信息經濟”，將樣本時期更改為2014—2021年再進行回歸，結果見表3列（2）。不難發現，數字基礎設施建設的回歸系數顯著為正，說明研究結果具有穩健性。

（3）替換計量模型

運用SYS-GMM 模型替換原有計量模型展開實證檢驗，結果見表3列（3）?？梢钥闯?，數字基礎設施建設的回歸系數顯著為正，說明數字基礎設施建設與高技術產業創新績效間存在正相關關系。同時AR（1）低于0.1，AR（2）高于0.1，Hansen 檢驗中P 值高于0.1，進一步驗證了前文結果的穩健性。

3.3 內生性檢驗

考慮到計量模型中各變量數值可能存在測量誤差、遺漏變量、反向因果關系，運用兩階段最小二乘法處理內生性問題。選取1994年各省份光纜電路數量與當年移動電話交換機容量、工業機器人數量、互聯網接入端口數交互項作為數字基礎設施建設的第一個工具變量（IV1），選擇1984年各地區郵政業務總量與人口數的比值作為第二個工具變量（IV2），檢驗結果見表4。不難發現，數字基礎設施建設的回歸系數顯著為正，第一階段回歸F 值高于10，工具變量回歸系數均顯著為正，不可識別檢驗Kleibergen-Paap rk LM的P值低于0.01，Hansen檢驗P值高于0.1，說明工具變量具有外生性與內生性，進一步說明前文結論具有較高的穩健性。

表4 內生性檢驗結果

3.4 拓展分析

本文將前一期與前兩期數字基礎設施建設依次加入基準回歸模型中，探究數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的動態影響，結果見表5?？梢詳喽?，當前期、前一期、前兩期數字基礎設施建設對高技術產業新產品銷售收入與專利授權數均具有顯著促進作用，說明數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的正向影響存在動態持續性。

表5 數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的動態影響

3.5 異質性分析

（1）地理區位異質性

為探究地理區位異質性的影響，以國家統計局劃分依據為標準，將研究樣本劃分為東部、中部、西部與東北地區，檢驗數字基礎設施建設與高技術產業創新績效關系的區域異質性（見下頁表6）?？梢钥闯?，數字基礎設施建設對東部地區高技術產業創新績效的影響最為顯著，其次為中部地區，然后是東北地區，最后是西部地區。原因可能在于，東部地區數字經濟發展較為迅速，且產業發展較為完善、數據中心建設較為密集，對于算力需求較大，能夠有效發揮數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的促進作用。

表6 地理區位異質性檢驗結果

（2）知識產權保護異質性

鑒于專利申請會受到知識產權保護影響，參考吳超鵬和唐菂（2016）[16]的研究，運用專利未被侵權率（1-專利被侵權率）衡量知識產權保護力度，結果見表7 列（1）、列（2）。其中，專利被侵權率為專利侵權糾紛案件數與各省份累積授權專利數的比值。計算各省份專利未被侵權率后求均值，將高于均值省份設定為知識保護力度較大省份，知識產權保護力度虛擬變量取值為1；反之，低于均值則為知識產權保護力度較小省份，虛擬變量取值為0。檢驗結果顯示，數字基礎設施建設對知識產權保護力度較大地區高技術產業創新績效具有顯著促進作用，且影響系數高于知識產權保護力度較小地區。原因可能在于，知識產權保護力度較大地區能夠為高技術產業打造公平正義創新環境，有利于激發產業創新意愿，從而推動高技術產業創新績效提升。

表7 知識產權保護異質性與成長周期異質性檢驗結果

（3）成長周期異質性

2010年、2016年中央政府批復多地建設國家高新區，這說明各國家高新區可能處于不同成長周期。為此，本文將2010—2015年批復建設國家高新區的省份設定為成熟型地區，將2016—2021 年批復建設國家高新區的省份設定為成長型地區，再次進行回歸檢驗，結果見表7 列（3）、列（4）?？梢钥闯?，數字基礎設施建設對成熟型地區高技術產業創新績效的影響在1%的水平上顯著，對成長型地區高技術產業創新績效的影響在5%的水平上顯著。

3.6 影響機制分析

（1）要素配置效率的機制分析

將要素配置效率這一中介變量代入式（2）、式（3）進行回歸檢驗，結果見表8列（2）、列（3）?？梢钥闯?，數字基礎設施建設的回歸系數顯著為正，說明要素配置效率的中介效應存在，即存在“數字基礎設施建設→要素配置效率→高技術產業創新績效”的傳導機制。就Sobel 檢驗結果可知，P值為0.001，低于0.05，說明要素配置效率的中介效應存在。同時，經過1000次抽樣后Bootstrap檢驗結果表明，95%置信區間為[0.002,0.005]，不包括0，驗證了要素配置效率的中介效應。

表8 傳導機制檢驗結果

（2）產業結構升級的機制分析

將產業結構升級這一中介變量代入式（2）、式（3）進行回歸檢驗，結果見表8列（4）、列（5）?？梢钥闯?，數字基礎設施建設的回歸系數顯著為正，說明產業結構升級的中介效應存在，即存在“數字基礎設施建設→產業結構升級→高技術產業創新績效”的傳導機制。就Sobel 檢驗結果可知，P值為0.035，低于0.05，說明產業結構升級的中介效應存在。同時，經過1000次抽樣后Bootstrap檢驗結果表明，95%置信區間為[0.001,0.004]，不包括0，驗證了產業結構升級的中介效應。

（3）產業空間集聚的機制分析

將產業空間集聚作為中介變量代入式（2）、式（3）進行回歸檢驗，結果見表8列（6）、列（7）?？梢钥闯?，數字基礎設施建設的回歸系數顯著為正，說明產業空間集聚的中介效應存在，即存在“數字基礎設施建設→產業空間集聚→高技術產業創新績效”的傳導機制。就Sobel 檢驗結果可知，P值為0.021，低于0.05，說明產業空間集聚中介效應存在。同時，經過1000 次抽樣后Bootstrap 檢驗結果表明，95%置信區間為[0.003,0.006]，不包括0，驗證了產業空間集聚的中介效應。因此，假設2得到全面驗證。

3.7 空間溢出效應分析

選擇控制個體與時間固定效應的空間杜賓模型展開實證檢驗，并將數字基礎設施建設與高技術產業創新績效間關系進行分解，結果見下頁表9?？梢酝茢?，高技術產業創新績效的空間自回歸系數顯著為正，說明本地區與相鄰地區高技術產業創新績效具有空間正相關性。數字基礎設施建設的空間滯后項系數顯著為正，意味著本地區高技術產業創新績效不僅受到本地區數字基礎設施建設的影響，而且會受到周邊地區數字基礎設施建設的空間交互影響。間接效應中數字基礎設施建設的系數顯著為正，說明數字基礎設施能夠通過空間溢出效應促進高技術產業創新績效提升。由此，假設3得以驗證。

表9 空間杜賓模型回歸結果

4 結論與建議

4.1 結論

本文基于2010—2021 年30 個省份的面板數據，實證檢驗了數字基礎設施建設對高技術產業創新績效的影響。研究發現：數字基礎設施建設對高技術產業創新績效具有正向影響，且這一作用存在動態持續性。異質性分析結果表明，數字基礎設施建設對東部地區、知識產權保護力度較大地區與成熟型地區高技術產業創新績效的促進作用更為顯著。進一步的傳導機制分析發現，數字基礎設施建設主要通過提高要素配置效率、推動產業結構升級、促進產業空間集聚的渠道對高技術產業創新績效產生促進作用?？臻g杜賓模型檢驗結果表明，數字基礎設施建設對高技術產業創新績效提升的影響具有空間溢出效應。

4.2 建議

第一，適度超前布局數字基礎設施。一方面，政府部門應著眼于網絡基礎設施建設，全面深化光纖網絡擴容提速以及5G 商用部署和規模應用。同時，中央政府應當加快實施“東數西算”工程，建立健全算力基礎設施布局。另一方面，政府部門當以創新基礎設施為抓手，聚焦高技術產業轉型發展需求和技術成果轉化關鍵環節，持續推進中試基地、產業研究實驗基地、成果轉移轉化平臺建設，不斷完善科技創新服務鏈條，賦能高技術產業創新績效提升。

第二，打造區域產業聯動網絡。一方面，打造區域聯動網絡。中央及地方政府應當引導沿海、內陸地區進行聯動，加快建立區域數字聯動機制，實現區域間高技術產業數字資源、技術要素共享，賦能高技術產業創新績效提升。另一方面，構建產業聯動網絡。高技術產業行業協會應當推動高技術產業融合發展，通過配合政府合理調整產業結構，形成內部合理產業創新分工體系，助力高技術產業創新績效提升。

第三，推進高技術產業“聚鏈成群”。一方面，中央政府應立足不同區域資源稟賦與數字產業基礎，合理借助京津冀、長三角、粵港澳等數字創新資源豐富、數字經濟勢頭強勁的城市群優勢，打造一批數字創新密度較高、符合國家戰略方向的高技術產業集群，為高技術產業創新績效提升蓄勢。另一方面，高技術產業頭部企業應發揮“頭雁”引領效應，利用數字基礎設施的廣泛鏈接優勢，推動在全國形成協同互補的“雁陣式”高技術產業創新績效集群發展格局，通過促進集群內高技術產業創新資源共享與數據應用，穩步提升高技術產業創新績效。