引言

数字经济作为全球经济增长的新引擎，不仅重塑产业结构与商业模式，更对区域创新效率产生深远影响，其相关研究对理解区域经济发展新趋势、制定科学创新政策具有重要理论与实践意义。

数字经济以数字化知识和信息为核心生产要素，以技术创新为驱动力、现代信息网络为载体，通过与实体经济深度融合，推动传统产业数字化智能化升级。依托大数据、人工智能等新一代信息技术，数字经济已成为引领创新转型的先导力量。而区域创新效率是衡量地区创新资源配置、活动组织与成果产出的综合指标，更是区域经济竞争力与可持续发展的核心支撑。

数字经济对区域创新效率的影响兼具积极效应与复杂性：一方面，它降低信息获取与交易成本，促进知识、人才等创新要素跨区域高效流动；推动产业升级与新业态涌现，为创新注入新动力。另一方面，数字经济可能加剧地区间数字鸿沟与创新分化，还对创新监管与治理提出新挑战。

本文旨在系统剖析数字经济对区域创新效率的影响机制与作用路径，揭示其背景下区域创新效率的新特点与趋势。通过构建理论模型、结合实证数据与计量分析方法，多维度探究影响效应及关键因素，以期丰富区域创新与数字经济相关理论，为政策制定提供理论支撑与实践指导。

一、文献综述

随着通信技术和互联网的持续演进，人们和物体之间的连接日益紧密，经济社会正逐步从物质形态向数字形态转变。这种转变促使了部分学者开始关注互联网和数字经济对创新效率的积极推动作用。在现有文献对区域创新效率的影响因素研究中，韩先锋等学者的研究表明，互联网不仅显著地推动了区域创新效率的提升，而且通过一系列传导路径，如产业升级、金融发展的促进，以及人力资本的加速积累等，对区域创新效率产生了积极的间接影响。安孟和张诚经过实证检验确认，数字经济的发展不仅直接推动创新效率的提升，还找到其影响路径间接地通过促进产业结构升级和增强人力资本效应来影响创新效率。霍丽和宁楠经过对现有研究的综合分析，发现互联网发展能够通过减少区域创新成本以及整合创新资源等方式，对区域创新效率产生显著影响。也存在众多学者着重研究于数字经济对创新效率的影响及路径研究，刘宏楠等人提出数字经济对区域创新能力具有一定的促进作用，且表明了数字经济的发展对区域创新能力的提升具有双重作用机制。一方面，它激发了区域内部自主的创新思维和潜力；另一方面，区域通过吸收外部更为先进的知识和技术，进而实现了创新能力的增强。汪文璞和徐蔼婷研究了数字经济发展如何驱动企业创新效率，并探讨了其背后的内在机制。而赵星等人则聚焦于数字技术，分析了它是如何通过人力资本积累、知识溢出以及优化创新要素配置等渠道，来提升地区创新效率的传导机制。

在现有研究出数字经济赋能区域创新的文献中，李雪等认为通过人力资本积累和研发资本投入是及其重要的两条路径,韩璐等认为数字经济对区域创新效率的影响受到人才集聚和金融发展的正向调节，而梁琦等发现在高度市场化的环境下，数字经济的发展对创新质量的提升具有显著的激励作用。除此之外，赵滨元的深入研究发现，数字经济的蓬勃发展不仅能显著提高本地区的创新表现，还能对周边地区产生积极的正向空间溢出效应。同样，国外学者Hsiao也持类似观点，他认为数字经济的发展不仅推动了数字经济产业链内部的创新，还对其他企业的技术创新和生产效率起到了提升作用。进一步地，张慧等人在研究中发现，优化要素市场的配置和提升其配置效率，是数字经济推动区域创新效率提升的关键因素。同时，从微观层面来看，也有研究指出数字经济对于提升企业创新水平具有积极作用。总体来看尽管当前的研究已经对数字经济与区域创新之间的关联及其作用机理进行了广泛探讨，但这一领域仍有深入研究的必要和潜力。

本文基于2011年-2021年我国30个省份的面板数据，运用实证方法来研究数字经济对区域创新效率的影响，并选择环境规制水平来作为中介变量，探寻数字经济对区域创新效率的影响路径。

二、研究设计

（一）理论分析与研究假设

在数字经济时代，数据已成为与土地、劳动力、资本等传统生产要素同等重要的新型生产要素。数据具有独特的价值，其可复制性、可共享性和无限增长性使得其利用效率远超过传统生产要素。数据资源的有效整合与利用，不仅推动了新产业、新业态和新模式的产生，也为区域创新提供了源源不断的动力。例如，大数据分析技术能够帮助企业更精准地把握市场需求，优化产品设计，提高生产效率，从而增强企业的创新能力数字技术的快速发展，为区域创新提供了强大的技术支撑。一方面，云计算、物联网、人工智能等技术的普及应用，使得创新活动更加便捷、高效。这些技术不仅降低了创新成本，还提高了创新效率，使得创新活动更加频繁、活跃。另一方面，数字技术的应用也打破了传统生产要素的时空限制，促进了创新资源的全球优化配置。这种全球范围内的创新资源整合，不仅提高了创新效率，还推动了创新成果的快速转化和应用。数字平台作为数字经济的重要组成部分，为区域创新提供了重要的载体。数字平台具有开放、共享、协同等特性，能够吸引大量的创新主体参与创新活动。通过数字平台，创新主体可以方便地获取创新资源、分享创新成果、开展创新合作。这种创新合作模式降低了创新门槛和风险，提高了创新效率和质量。同时，数字数字经济的发展促进了传统产业的优化升级和新兴产业的快速发展。一方面，数字技术的应用使得传统产业的生产方式、管理方式、商业模式等发生了深刻变革，提高了传统产业的技术水平和竞争力。这种变革不仅推动了传统产业的创新发展，还为新兴产业提供了广阔的市场空间和发展机遇。另一方面，数字经济的发展也催生了大量新兴产业和业态，如数字创意产业、电子商务、共享经济等。这些新兴产业和业态的快速发展，不仅丰富了区域创新的内容和形式，还提高了区域创新的层次和水平。平台还能够促进创新成果的快速转化和应用，推动创新链与产业链的深度融合。

数字经济的发展改善了区域创新环境，为创新活动提供了更好的支持和保障。首先，数字经济的发展推动了基础设施的完善和网络环境的优化，为创新活动提供了良好的硬件支持。其次，数字经济的发展也促进了创新政策的制定和实施，为创新活动提供了更好的制度保障。此外，数字经济的发展还促进了创新文化的培育和传播，提高了全社会的创新意识和创新能力。因此，本文提出：

假说1：数字经济对区域创新效率有显著的正向影响。

环境规制是指经济活动中的环境污染行为，市场失灵导致的环境问题，环境规制涵盖了工业污染、农业污染、交通污染、城市垃圾处理等多个领域。数字经济作为一种新兴的经济形态，其本质特征是以数据作为关键生产要素，通过数字技术创新和融合，推动传统产业的数字化、网络化和智能化升级。在数字经济快速发展的背景下，环境规制水平受到一定影响，主要表现在以下几个方面：提高资源利用效率：数字经济通过大数据、云计算、物联网等技术的应用，可以实现对资源的高效利用和精准配置，减少资源浪费和环境污染。这种资源利用方式的转变，有助于降低环境规制水平，为企业创新提供更多的空间。促进绿色技术创新：数字经济推动了绿色技术的创新和应用，如清洁能源、智能制造等领域的发展。这些绿色技术的应用有助于降低企业的能耗和排放，减少对环境的影响，从而降低环境规制水平。数字经济促进了产业结构的优化升级，推动传统产业向绿色低碳方向发展。这种产业结构的调整有助于降低整个社会的环境压力，减少环境规制的需求。数字经济通过降低环境规制水平，可以进一步促进区域创新效率的提升。具体来说，主要表现在以下几个方面：激发企业创新活力：环境规制水平的降低为企业创新提供了更多的空间和机会。在数字经济时代，企业可以通过数字化、网络化和智能化的手段，实现产品、服务和管理的创新，提升市场竞争力。同时，环境规制的减少也降低了企业的合规成本，使企业有更多的资源投入到创新活动中。在环境规制水平降低的背景下，高校、科研机构和企业之间的合作更加紧密，共同推动新技术的研发和应用。这种产学研合作模式有助于加速科技成果的转化和产业化，提升区域创新效率。优化创新环境：数字经济改善了区域创新环境，包括创新要素环境、基础设施条件和金融环境等方面。在环境规制水平降低的背景下，政府可以更加灵活地制定创新政策，吸引更多的创新资源和人才聚集到区域内部。同时，数字经济的发展也推动了区域基础设施的完善和金融环境的优化，为创新活动提供了更好的支持和服务。数字经济降低环境规制水平的具体路径包括以下几个方面：推动绿色技术创新和应用：数字经济通过推动绿色技术的创新和应用，降低企业的能耗和排放，减少对环境的影响。这种技术创新和应用有助于降低环境规制水平。这种产业结构的调整有助于降低整个社会的环境压力，减少环境规制的需求。加强政策引导和支持：政府可以通过制定相关政策和措施，引导和支持数字经济的发展，降低环境规制水平。例如，加大对绿色技术的研发和应用支持力度，优化产业结构等。据此，本文提出：

假说2：数字经济可以通过降低环境规制水平来促进区域创新效率。

（二）计量模型

本文把数字经济纳入区域创新效率提升的分析框架，构建的基本计量模型如下：

(1)

其中，表示省份在时期的创新效率水平指标，代表省份在时期的数字经济发展水平指标，表示省份不可观测的个体固定效应，为随机扰动项。表示模型截距项，为互联网变量系数，系数大小及方向反映其对区域创新效率的影响。向量反映省际层面可能影响区域创新效率的其他特征变量。

上式反映了互联网对区域创新效率的直接影响机制，这里引入中介变量（med），进一步考察数字经济对区域创新效率潜在的间接影响机制，构建的中介效应模型可表示为：

(2)

(3)

（三）变量设定

1. 被解释变量

本文的被解释变量是区域创新效率，本文参考韩先锋和徐梦周等的做法，用R&D人员全时当量作为R&D人员投入，R&D经费内部支出作为R&D资本投入，用国内专利申请授权量和技术市场交易额分别作为产出的专利数量和产出的经济效益，最后采用DEA模型来计算出效率值。

2. 核心解释变量

数字经济发展水平是本文的核心解释变量，本文通过参考郭峰等的研究，设计出中国省际数字经济综合发展水平测度体系，该体系以数字经济发展水平为一级指标，以数字基础设施，数字产业发展，数字普惠金融为二级指标，并以该指标体系和面板数据构造出省际数字经济综合发展水平指数。本文设计的中国数字经济综合水平测度体系具体见表1。

一级指标	二级指标	测度指标
数字经济发展水平	数字基础设施	单位面积光缆长度（公里/平方公里） 域名数（万个） 移动电话普及率（部/百人） 接入宽带端口数（万个）
	数字产业发展	信息化企业数（个） 每百家企业拥有网站数（个） 有电子商务的企业比重（%） 电子商务销售额（亿元）
	数字普惠金融	数字金融使用深度指数 数字金融覆盖广度指数 数字化程度指数

根据上述综合测度体系，本文通过熵值法来测度省际数字经济的发展水平。

3. 中介变量

本文选取环境规制水平作为中介变量。环境规制水平的具体计算方法使用工业污染治理完成投资额与工业增加值的比值进行计算。

4. 控制变量

为了更加精确地分析区域创新系统中的数字经济创新溢出效应，这里还控制了以下变量：①对外开放程度（wai），用货物进出口总额与地区生产总值的比来计算；②产业集聚程度（chan），用就业人员数与行政区划面积比值来计算；③工业化水平（gong），使用工业增加值与GDP的比值计算。

（四）变量的多重共线性检验

Mean VIF为2.17＜5，变量通过了多重共线性检验，可以进行实证分析。

（五）数据说明

本文选取2011年-2021年中国30个省份的面板数据，由于中国港澳台地区和西藏自治区的创新数据存在明显缺失，因此做了剔除处理。数字经济的各项指标数据，R&D人员投入，R&D资本投入，国内专利申请授权量和技术市场交易额等都来自北京大学数字金融研究中心、历年《中国工业统计年鉴》《中国统计年鉴》以及各省份统计年鉴。

（六）变量的描述性统计

描述性统计结果见表2。

变量	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
数字经济	330	0.138	0.11	0.017	0.655
区域创新效率	330	0.252	0.232	0.006	1
环境规制	330	0.003	0.004	0	0.031
工业化水平	330	0.321	0.082	0.101	0.556
对外开放程度	330	0.265	0.291	0.008	1.548
产业集聚程度	330	0.026	0.039	0	0.217

三、实证结果及分析

（一）基本结果估计分析

经过F检验和Hausman检验之后，决定采用固定效应模型进行估计。表3给出了数字经济对区域创新效率的直接影响结果。模型（1）给出了工业化程度，对外开放程度，产业集聚程度三个控制变量对区域创新效率的影响，模型（2）加入了数字经济对区域创新效率的影响。在模型（2）中，数字经济变量的估计值为3.241且正向显著，表明数字经济确实显著正向影响区域创新水平，假设1得到验证。所以为提升区域创新水平，应专注于提升数字经济水平。除此之外，在控制变量对区域创新效率的影响中，产业集聚程度产生了显著的负向影响，本文分析产生如此结果的原因有：产业集聚可能导致大量同质企业集中，从而引发过度竞争。当竞争加剧，企业可能更倾向于独自创新，以避免技术泄露。

	(1)	(2)
	chuang	chuang
wai	-0.554***	0.503***
	(-3.996)	(4.342)
chan	-10.727***	-5.785***
	(-3.438)	(-2.594)
gong	-1.539***	0.537**
	(-5.854)	(2.420)
num		3.241***
		(17.190)
_cons	1.172***	-0.352***
	(9.088)	(-2.762)
N	330	330
R2	0.194	0.597
F	23.790	109.405

注：***，p<0.01；**，p<0.05；*，p<0.10。

（二）中介效应分析

从模型（3）可以看出（表4），数字经济对环境规制具有显著的负向影响，从模型（4）可以看出，数字经济对区域创新效率正向显著，环境规制水平对区域创新效率负向显著，说明中介效应存在，假设2成立，数字经济通过降低环境规划水平来间接影响区域创新效率。环境规划水平越低，创新效率才能越快提升，所以，平时政府也应发布相关政策来降低区域的环境规划水平，促进区域创新效率蓬勃上升。

	(3)	(4)
	huan	chuang
num	-0.021***	3.071***
	(-5.005)	(15.874)
wai	-0.004	0.474***
	(-1.419)	(4.134)
chan	0.049	-5.383**
	(1.004)	(-2.446)
gong	-0.016***	0.408*
	(-3.246)	(1.832)
huan		-8.121***
		(-3.134)
_cons	0.011***	-0.262**
	(3.924)	(-2.036)
N	330	330
R2	0.088	0.610
F	7.166	92.096

注：***，p<0.01；**，p<0.05；*，p<0.10。

（三）稳健性检验

本文通过改变对核心解释变量数字经济的计算方法来对稳健性进行检验，上述的检验对数字经济的测度使用的是熵值法，本次将其改为主成分分析法进行测度，并对其再次进行回归加以验证。稳健性结果（表5）显示在替换了数字经济的测度方式之后，与前文的回归结果保持了较好的一致性，通过了稳健性的检验，再次对论文的假设加以验证。同时可以看出，对外开放程度，工业化水平都对区域的创新效率具有显著正向影响，而产业集聚程度对区域创新效率产生了显著负向影响，针对如此情况，政府在面对产业集聚对区域创新效率可能产生的负向影响时，应采取一系列措施来优化产业布局、提升创新环境，从而推动区域创新效率的提升。

	(5)	(6)
	chuang	chuang
num2	0.574***	0.536***
	(14.035)	(13.067)
wai	0.451***	0.419***
	(3.492)	(3.323)
chan	-5.579**	-5.011**
	(-2.278)	(-2.095)
gong	0.432*	0.271
	(1.745)	(1.109)
huan		-11.229***
		(-4.051)
_cons	0.154	0.236*
	(1.244)	(1.929)
N	330	330
R2	0.516	0.541
F	78.861	69.654

注：***，p<0.01；**，p<0.05；*，p<0.10。

四、结论与建议

本文通过2011-2021年10年间30个省份的面板数据，同时构建了省际数字经济的综合发展测度体系，验证了数字经济对区域创新效率的影响，以及找出数字经济通过降低环境规制水平来促进区域创新效率的提高这一路径，主要结论如下：

（一）数字经济对区域创新效率有显著的正向影响

数字经济的快速发展推动了技术创新，包括大数据、云计算、人工智能等前沿技术的广泛应用。这些技术不仅提升了生产效率，还促进了产业结构的优化升级，为区域创新提供了强大的技术支撑。数字经济通过促进信息的高效流通，打破了传统资源分配的局限性，实现了资源的优化配置。这使得创新资源能够更快速地流向创新需求高的领域，从而提高了区域创新效率。数字经济的发展降低了企业成本，提高了生产效率，使得企业更具竞争力。同时，数字经济也加剧了企业间的竞争，迫使企业更加注重创新，以实现差异化竞争，保持盈利。这种竞争态势推动了区域创新活动的深入开展。数字经济改善了区域创新环境，为创新活动提供了更加便捷、高效的信息交流平台。此外，数字经济还促进了知识、技术和人才的流动，为区域创新提供了源源不断的创新动力。综上所述，数字经济通过技术创新、资源优化配置、企业竞争力提升和创新环境改善等多个方面，对区域创新效率产生了显著的正向影响。因此，政府和企业应充分利用数字经济的优势，推动区域创新活动的深入开展，以实现经济的可持续发展。

（二）数字经济通过降低环境规制水平来提升区域创新效率

需要明确的是，数字经济并非直接降低环境规制水平，而是通过其内在的技术创新和管理优化来降低环境规制对创新活动的潜在影响。数字技术的应用，如大数据分析、物联网、人工智能等，在优化生产流程、提高资源利用效率的同时，也显著降低了污染排放。这种技术创新使得企业在满足环境规制要求的同时，降低了环境规制对创新活动的潜在约束。数字经济通过促进信息的高效流通，优化了资源的配置。这使得企业能够更精准地把握市场需求，及时调整创新方向，从而提高了创新效率。同时，资源的优化配置也降低了企业的运营成本，为企业创新提供了更多的资金支持。数字经济的发展推动了产业结构的优化升级。在产业升级过程中，企业会积极寻求技术创新和管理创新，以适应新的市场环境。这种创新活动有助于企业突破环境规制的限制，实现创新效率的提升。综上所述，数字经济通过技术创新、优化资源配置和促进产业升级等方式，降低了环境规制对创新活动的潜在影响，从而提升了区域创新效率。这种现象在数字经济快速发展的今天尤为明显，为区域经济的可持续发展提供了有力支持。

参考文献：

1. [1] 韩先锋,宋文飞,李勃昕.互联网能成为中国区域创新效率提升的新动能吗[J].中国工业经济,2019(07):119-136.
2. [2] 安孟,张诚.数字经济发展能否提升中国区域创新效率[J].西南民族大学学报(人文社会科学版),2021,42(12):99-108.
3. [3] 霍丽,宁楠.互联网对区域创新效率的影响研究:一个文献综述[J].西北大学学报(哲学社会科学版),2021,51(01):117-123.
4. [4] 刘宏楠,刘伟丽.准确衡量数字经济的创新效应——基于数字溢出视角[J].技术经济与管理研究,2023(02):1-6.
5. [5] 汪文璞,徐蔼婷.数字经济能驱动企业创新效率吗[J].现代经济探讨,2022(12):79-90.
6. [6] 赵星,李若彤,贺慧圆.数字技术可以促进创新效率提升吗?[J].科学学研究,2023,41(04):732-743.
7. [7] 李雪,吴福象,竺李乐.数字经济与区域创新绩效[J].山西财经大学学报,2021,43(05):17-30.
8. [8] 韩璐,陈松,梁玲玲.数字经济、创新环境与城市创新能力[J].科研管理,2021,42(04):35-45.
9. [9] 梁琦,肖素萍,李梦欣.数字经济发展、空间外溢与区域创新质量提升——兼论市场化的门槛效应[J].上海经济研究,2021,33(09):44-56.
10. [10] 赵滨元.数字经济对区域创新绩效及其空间溢出效应的影响[J].科技进步与对策,2021,38(14):37-44.
11. [11] Hsiao S. PTE, innovation capital and firm value interactions in the biotech medical industry[J].Journal of business research,2014,67(12):2636-2644.
12. [12] 张慧易,金彪,徐建新.数字经济对区域创新效率的空间溢出效应研究——基于要素市场化配置视角[J].证券市场导报,2022(07):13-22.
13. [13] 韩先锋,李勃昕,董明放.“互联网+”有助于加速区域创新效率收敛吗?[J].科研管理,2021,42(12):167-174.
14. [14] 徐梦周,胡青,吕铁.信息消费能促进区域创新效率提升吗?——基于省域面板数据的实证研究[J].中国软科学,2022(08):184-192.
15. [15] 郭峰,王靖一,王芳,等.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征[J].经济学(季刊),2020,19(04):1401-1418.