1、创新要素流动与城市绿色创新发展 数据要素流动环境的空间调节作用彭 影,李士梅(吉林大学 经济学院,吉林 长春 1 3 0 0 1 2)收稿日期:2 0 2 2-0 3-0 9 修回日期:2 0 2 2-0 5-1 3基金项目:国家建设高水平大学公派研究生项目(2 0 2 0 0 6 1 7 0 0 8 1)作者简介:彭影(1 9 9 1-),女,吉林通化人,吉林大学经济学院博士研究生,研究方向为技术创新与经济可持续发展;李士梅(1 9 6 3-),女,辽宁辽中人,博士,吉林大学经济学院教授、博士生导师,研究方向产业发展理论与产业政策。本文通讯作者:李士梅。摘 要:基于2 0 0 4-2 0 1
2、 9年中国内地2 8 0个地级市面板数据,运用引力模型测度创新要素流动与数据要素流动环境指数,采用S BM-U n d e s i r a b l e模型测算城市绿色创新发展效率,使用空间杜宾模型分析创新要素流动对城市绿色创新发展的空间影响,并探究数据要素流动环境的空间调节效应。研究发现:创新要素流动仅通过改善绿色技术效率促进本地绿色创新发展,而对邻近地区绿色创新发展起抑制作用。在数据要素流动环境的调节作用下,从本地效应看,人才要素流动通过影响绿色技术效率和绿色技术进步促进城市绿色创新发展,呈“双轨驱动”特征;资本要素流动仅通过改善绿色技术效率提升城市绿色创新发展水平,呈“单轨驱动”特征。从空
3、间溢出效应看,数据要素流动环境能合理调节人才和资本要素的空间流动,缓解创新要素的空间错配,进而对邻近地区绿色创新发展存在正向空间溢出效应。关键词:创新要素流动;数据要素流动环境;绿色创新发展;空间溢出效应D O I:1 0.6 0 4 9/k j j b y d c.2 0 2 2 0 3 0 2 2 1 开放科学(资源服务)标识码(O S I D):中图分类号:F 2 9 0 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 1-7 3 4 8(2 0 2 3)0 1-0 0 3 0-1 00 引言“十四五”数字经济发展规划 指出:继农业经济、工业经济之后,数字经济已经成为一种新经济形态,数据要素是全要
4、素数字化转型的核心引擎,数据要素蕴藏巨大的价值。数据要素作为一种新型创新要素,能够推动其它创新要素优化配置,引发创新方式深刻变革,为经济创新发展带来强劲动力1。数据要素的市场化配置,即有效的流通,是提升数据要素配置效率的重要手段2。与人才、资本等创新要素不同,数据要素并不能直接生产物质资料与产品,但数据要素的流动与共享可以缩短人才、资本等创新要素的生产和流通时间,优化创新要素空间配置,提升创新要素匹配效率3。因此,良好的数据要素共享与流通环境不仅能推动数据要素有效流动,深度挖掘数据要素潜能,充分释放数据要素红利,还能引导人才、资本等创新要素有序流动和精准匹配。近年来关于生产要素错配导致全要素生
5、产率损失的实证研究层出不穷,但关于创新要素错配引发绿色创新效率损失的研究不够丰富。市场扭曲是引发错配的根源,要素市场扭曲会显著抑制创新效率4。劳动力市场和资本市场双重扭曲是制约各地区创新发展及创新效率损失的重要因素5。创新研发活动需要高质量、高水平的创新要素投入以及更为复杂的创新环境作为支撑,创新要素空间错配、不同类型创新要素错配及投入结构的差异都可能诱发创新效率损失6。创新要素自由流动是改善创新要素错配、优化创新要素空间配置的根本手段。时空压缩下的创新要素流动对城市绿色创新效率的推动作用更显著,并且存在区位异质性,如东部地区的创新要素吸引能力较强,对城市绿色创新效率的作用更显著,而中西部地区
6、受经济、地理位置等多种因素限制,创新要素流动对城市绿色创新效率的影响较弱7。创新要素流动的空间溢出效应有助于协调优化创新要素的空间配置,加强区域间绿色技术合作,加快绿色技术成果转化,推动城市高质量发展8。因此,本文将基于数据要素流动环境的空间调节作用,深入探究创新要素流动与城市绿色创新发展的内在逻辑关联。虽然现有文献已经为研究数据要素流动环境奠定了良好的理论基础,但在城市层面关于数据要素流动环境的测度是当前实证研究的瓶颈。基于此,本文可能的边际贡献在于:运用引力模型选取I C T产业从业人员数为核心变量,以城市市场环境、通信环境和互联网环境作为吸引力变量,尝试测度城市数据要素流动环境指数;使用
7、空间杜宾模型分析人才和资本要素流动对城市绿色创新发展的空间影响,并进一步探究创新要素流动空间溢出效应的技术传导路径;在数据要素流动环境的空间调节作用下,揭示创新要素流动、空间错配与绿色创新发展三者之间的内在逻辑关联,运用空间调节效应模型实证检验三者间的空间关联及技术路径。1 理论分析与研究假设1.1 创新要素流动对绿色创新发展的空间影响机制(1)创新要素流动的创新发展空间溢出效应。第一,创新要素的空间流动有助于优化地区创新要素配置,提高创新要素配置效率,随着创新要素不断流入,创新要素存量增加,巩固了流入地创新要素基础,进而提升了技术创新水平9;第二,创新要素在流入地会产生集聚效应,在规模经济效
8、应的作用下,创新要素投入的边际报酬增大,有助于激发地区创新活力,强化流入地区技术溢出效应,提高创新能力1 0;第三,创新要素流动本身具有较强外部性,其区际流动有助于整合空间内闲置、分散的创新资源,促进创新知识跨区域传播和交流,推动区域间异质性创新主体研发合作,形成相互合作、优势互补的创新网络,而由知识外溢带来的异质性知识嵌入将进一步提升地区创新能力1 1。(2)创新要素流动的经济增长空间溢出效应。一方面,内生经济增长理论认为,内生技术进步是经济增长的动力,知识积累是经济持续增长的源泉,而创新以知识积累、全要素生产率提升以及创新空间溢出效应等方式促进经济增长1 2-1 3;另一方面,产业结构变迁
9、也是促进经济增长的主要动力,创新要素流动通过调整创新资源在产业间的配置促进产业结构变迁,进而对经济增长产生积极作用 产业结构变迁所产生的结构红利从数量和质量两个方面推动经济增长1 4。(3)创新要素流动生态环境效应的空间溢出。创新要素流动尤其是与绿色技术创新相关的高素质人才区际流动,有助于绿色技术、管理等知识扩散,通过知识溢出效应推动地区绿色发展效率提升1 5。高铁开通后,城市间经济联系愈加紧密,提升了城市间竞争强度,而绿色创新也是市场竞争的重要手段之一,通过市场竞争效应提高城市绿色创新效率7。由此,本文提出如下假设。H1:创新要素流动不仅有利于本地区绿色创新发展,而且对邻近地区绿色创新发展也
10、具有正向溢出效应。1.2 数据要素流动环境的空间调节机制已有研究证明,创新要素错配是导致创新效率损失的重要原因,并且创新要素自由流动是缓解地区创新要素错配的主要手段1 6。那么,数据要素流动环境是否能通过调节人才、资本等创新要素的自由流动缓解创新要素空间错配?数据要素的最大价值在于提供真实可靠的经济信息,降低经济活动中的不确定性。在数字产业化阶段,数据并不是以一种独立的创新要素形态存在,而是嵌入在各种数字化经济活动中,为其它创新要素提供基础信息环境,通过调节人才、资本等创新要素流动,缓解创新要素的空间错配程度;在产业数字化阶段,数据开始以独立形态融入经济系统,成为推动不同产业创新发展的核心要素
11、,并通过大数据提高人才和资本创新要素的流转效率1 7。因此,数据要素流动环境在经济系统中与人才、资本等创新要素互动、循环和相互作用,通过引导人才、资本要素流动显著降低创新要素空间错配程度,进而推动城市间绿色创新协调发展。此外,数据要素流动环境主要通过以下两个方面赋能城市绿色创新发展的空间溢出效应:第一,数据要素流动环境能够有效整合不同地区创新资源,通过提高创新要素配置效率促进本地和邻近地区绿色创新发展。蔡跃洲等1 8认为,互联网传播技术能显著降低数据要素流动成本,数据要素自由流动不仅有助于降低本地区人才和资本创新要素错配程度,还能够提高邻近地区创新要素匹配效率。金环等1 9指出,数据要素流动环
12、境依托现代信息网络打破城市间空间壁垒,不仅能缩短创新要素流动时间,还能降低创新要素流动成本,增强创新要素流动的空间关联性,优化创新要素空间配置,在促进本地绿色创新发展的同时对邻近地区绿色创新发展产生空间溢出效应。第二,数据要素流动环境通过调节人才、资本等创新要素自由流动产生集聚效应,通过促进绿色技术创新和绿色技术溢出带动邻近地区绿色创新发展。新经济地理学理论认为,生产要素跨区域自由流动必然会产生集聚效应,进而诱发规模经济效应2 0。在规模经济效应作用下,绿色创新成本大幅降低,有助于绿色技术进步,同时,空间集聚又会促进地区间绿色知识、绿色技术自由流动,通过绿色技术进步的空间溢出效应实现本地和邻近
13、地区绿色创新发展。由此,本文提出研究假设:H2:数据要素流动环境通过引导人才、资本有序流动和精准匹配,缓解创新要素错配。H3:在数据要素流动环境的空间调节作用下,创新要素流动能有效缓解创新要素错配,并通过提升绿色技术效率和促进绿色技术进步对城市绿色创新发展产生空间溢出效应。2 研究设计2.1 模型构建基于创新要素空间流动视角,考察创新要素流动对城市绿色创新发展的影响以及城市绿色创新发展的空间相关性,构建如下空间杜宾模型:G T F Pi t=t0+1WG T F Pi t+t1T f li t+t2Xi t+t1WT f li t+t2WXi t+i t(1)G T F Pi t=c0+2WG
14、 T F Pi t+c1C f li t+c2Xi t+13 第1期 彭 影,李士梅:创新要素流动与城市绿色创新发展c1WC f li t+c2WXi t+i t(2)式中,G T F Pi t为城市绿色创新发展效率,T f li t和C f li t分别是人才要素流动与资本要素流动,Xi t为一系列控制变量。为空间自回归系数,W为空间权重矩阵,为解释变量回归系数,为解释变量的空间回归系数,i t为随机干扰项。由于数据要素流动环境对人才、资本要素流动存在调节作用,分别引入数据要素流动环境与人才、资本创新流动的交叉项(D t f l、D c f l),以及人才、资本要素错配指数(L i t、K
15、i t),考察在数据要素流动环境的调节作用下,人才和资本要素流动通过改善创新要素空间错配对城市绿色创新发展的空间影响。考虑到数据要素流动环境的空间调节作用可能存在滞后性,动态空间杜宾模型更为适用,构建模型如式(3)和式(4)所示。G T F Pi t=d t0+3G T F Pi t-1+4WG T F Pi t+d t1D t f li t+d t2L i t+d t3D t f li tL i t+d t4Xi t+d t1WD t f li t+d t2WL i t+d t3WD t f li tL i t+d t4WXi t+i t(3)G T F Pi t=d c0+5G T F P
16、i t-1+6WG T F Pi t+d c1D c f li t+d c2K i t+d c3D c f li tK i t+d c4Xi t+d c1WD c f li t+d c2WK i t+d c3WD c f li tK i t+d c4WXi t+i t(4)式中,L i t 为人才创新空间错配指数,K i t 为资本要素空间错配指数,d t3与d c3为调节作用的回归系数,d t3与d c3为调节作用的空间回归系数。2.2 变量测度2.2.1 被解释变量被解释变量为绿色创新发展效率。在经济高质量发展阶段,绿色发展内涵被进一步拓展和延伸,绿色可持续发展战略与创新发展战略是我国经济实现高质量发展的必然选择。周亮等2 1认为,绿色创新是实现绿色增长和绿色福利的根本动力,绿色增长和绿色福利是绿色创新的最终目的,绿色福利即生态环境效益,也是体现绿色经济增长的一个方面。基于此,本文在绿色发展理念基础上融合创新发展理念,形成“绿色创新绿色增长绿色福利”的绿色创新发展理念。绿色全要素生产率是目前评价绿色经济发展的重要手段,其基于效率视角,从投入产出角度测度绿色创新发展效率,无需考虑价格
