An empirical study of China's regional R&D knowledge spillovers based on GWR

The present paper employs technique of geographical weighted regression （GWR） to make an empirical study of China＇s R＆D knowledge spillovers at city level. Conventional regression analysis can only produce ＂average＂ and ＂global＂ parameter estimates rather than ＂local＂ parameter estimates which vary over space in some spatial systems. Geographically weighted regression （GWR）, on the other hand, is a simple but useful new technique for the analysis of spatial non-stationarity. Results show that there is a significant difference between OLS and GWR in estimating the parameters of R＆D knowledge production, and that the relationships between level of regional innovation activities and various factors show considerable spatial variability.

Global Value Chain Embeddedness,Knowledge Spillovers,and Clustered Firms' Innovation Performance

Empirical evidence of the effects of global value chain( GVC) embeddedness on clustered firms' innovation is presented in this paper. The intermediary roles of the two types of knowledge spillover( explicit and implicit) in GVC embeddedness and clustered firms' innovation are considered, and the effects of structure embeddedness,relationship embeddedness,and acknowledgement embeddedness on clustered firms' innovation are examined. Analysis is based on the sample of 134 export-oriented firms from the Shaoxing industrial cluster in Zhejiang province of China. Results show that although GVC embeddedness is associated with high use of external knowledge sources,clustered firms' innovation is promoted indirectly through explicit knowledge spillover. Intrinsic connections exist among the different dimensions of GVC embeddedness,that is,structure embeddedness not only directly improves relationship embeddedness but also indirectly improves acknowledgement embeddedness through relationship embeddedness.

Analysis of Spillover Effect in Cooperative Knowledge Innovation

The paper supposes knowledge innovation as process innovation, revises AJ model and makes Oligopolistic Markets Model of two stages. It compares profit and social welfare between firms in the condition of cooperation and non-cooperation. It draws the conclusion that cooperative knowledge innovation can get much more benefit because of spillover effect of knowledge.

Knowledge Spillover and R&D in Manufacturing Enterprises

Based on the database of Chinese industrial industries,a model is constructed to empirically analyze the interaction between knowledge spillovers and R&D in manufacturing industries;the mean productivity values of county and city regions have a significant positive effect on firms'R&D,which gradually decreases;an interaction term between the number of neighboring firms and the average total factor productivity of industries in different regional scopes is added,and the greater the number of neighboring firms in the neighborhood,the greater the spillover effect on research and development.In order to increase the innovation input of companies,they need to be given the space to folly exchange ideas.

高校基础研究与创新知识溢出:来自高校设立技术转移机构的证据

促进高校基础研究成果转化已成为我国推进创新型国家建设的重要战略任务,也是实现我国科技自立自强的重要举措。以高校设立技术转移机构为外生冲击,利用了中国工企数据库和专利引用数据,采用DID模型研究了高校基础研究对于创新知识溢出的影响。研究结果显示:(1)高校基础研究显著提升了企业的创新知识溢出水平,表现为高校成立技术转移机构能够显著促进企业的专利引用率和专利产出率;(2)高校成立技术转移机构能够促进产学研合作组织更加完整,使得创新主体之间的信息不对称问题得到解决,从而促进高校基础研究的创新知识溢出效应。因此,政策制定者应该更加注重对高校技术转移机构的转移转化能力培养,促进知识溢出,对于校企合作提供更多优惠政策,塑造良好的产学研环境,从而提升城市创新能力。

产业集群效应与企业数字化转型——基于广东省制造业集群的调研

产业集群数字化转型是实现中国制造业高质量发展的重要手段。文章基于广东省关于“加快产业集群数字化转型推进先进制造业高质量发展”的专题调研及问卷数据,检验了产业集群归属是否促进企业数字化转型和提升企业数字化转型成效,同时探究其作用机制,并考察了企业产业链供应链特征、企业规模与所有制以及企业技术特征等不同情境下产业集群效应的异质性。结果表明:产业集群有利于推进企业数字化转型进程并提高数字化转型成效,且集群内的企业主攻生产制造环节更能充分发挥效能。产业集群的效应在企业产业链供应链特征、企业规模与所有制以及企业技术特征三个方面体现出异质性,更有利于产业链供应链稳定性薄弱、中小民营和“专精特新”等企业破解数字化转型难题。机制分析表明,产业集群通过共享技术研发、培训服务、同源供应商和订单分配等途径推动数字化转型,反映出集群的知识溢出、资源共享和交易匹配等三大效益机制。该研究以一手调研数据拓展了现有文献中对产业集群与企业数字化转型的测度方法;以机制分析揭示产业集群影响企业数字化转型的机制和阶段差异,印证并深化产业集群理论。文章的研究结论为企业“不敢转、不想转、不会转”,推动中国制造业数字化转型实现高质量发展提供了重要启示和有效途径。

董事网络位置对企业风险承担的影响研究——来自中国上市公司的经验证据

风险承担是企业实现持续发展的重要因素。基于社会网络视角,本文运用中国A股上市公司2011~2022年的样本数据,实证研究了董事网络位置对企业风险承担的影响及其作用机理。结果表明:董事网络中心度显著提升了企业风险承担水平,结构洞对企业风险承担起到显著的抑制作用。知识溢出在董事网络中心度以及结构洞对企业风险承担的影响中均发挥遮掩效应;进一步研究发现,经济政策不确定性正向调节董事网络位置对企业风险承担水平的影响。基于研究结论,企业应该合理构建董事网络关系;优化董事网络结构,适度获取外部知识,提升决策质量。

国家高新区技术创新是否驱动了地方数字经济发展?--基于创新扩散机制的实证分析

基于2012—2020年《中国城市统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》、北京大学企业大数据库、国泰安数据库等数据,实证检验了中国国家高新区的技术创新对其所在城市数字经济发展水平的促进作用,进一步检验了高新区技术创新扩散的具体作用机制。研究发现:国家高新区的技术创新与本地数字经济发展水平有显著的正向关系,而这种积极效果的产生机理,包括促进地方数字经济产品创新和提升企业利用数字技术水平。但机制检验模型的回归结果显示,国家高新区对数字技术应用规模的显著促进作用仅限于高新区内部,对外部企业利用数字技术的影响甚微,这意味着国家高新区对地方数字经济市场需求的拉动力比较有限。

知识产权保护对数字产业创新效率的影响

知识产权保护是提升数字产业创新效率的有力支撑,也是助推创新型国家建设的重要抓手。本文借助渐进式双重差分模型,使用2010~2022年我国上市公司数据考察知识产权保护对数字产业创新效率的影响。结果显示:(1)知识产权保护能够正向提升数字产业创新效率,且随着数字产业创新效率持续提升,知识产权保护的正向驱动效应呈边际递增特征;(2)机制检验结果显示,知识产权保护可通过促进知识溢出、提升技术创新和人力资本水平驱动数字产业创新效率提升;(3)异质性检验结果显示,相较于西部及东北部地区、传媒服务业和国有企业,知识产权保护更能推动东、中部地区、软件开发及信息技术服务业和非国有数字企业创新效率提升。基于此,提出多管齐下健全知识产权保护机制、多路并进提升数字产业创新效率、因地制宜推动数字产业协同发展的对策建议,希冀为提高数字产业创新效率提供相关理论经验。

数字经济、创新差距和中心-外围城市经济差距——基于新经济地理的视角

采用新经济地理模型,基于数字经济的空间知识溢出效应,推演出数字经济对经济地理格局的重塑机制。该模型表明,数字经济通过改变城市创新差距,重塑了区域经济空间结构。利用2005—2022年我国237个地级市的面板数据,采用时间和区域双重固定效应模型进行实证检验。结果显示,数字经济有助于缩小外围城市与对应中心城市的经济差距。机制检验表明,数字经济显著降低了城市创新差距,从而有利于缩小中心-外围城市的经济差距。此外,异质性分析表明,与对应中心城市地理距离越远的外围城市,数字经济发展对缩小其与中心城市经济差距的作用越大。基于研究结论,提出外围城市应加快数字经济发展、建立健全区域数字基础设施无障碍分享机制、深化区域数字要素市场一体化改革等政策建议。

董事会外部联系对初创企业创新的影响研究

董事会外部联系是初创企业获取知识溢出赋能创新的重要渠道。基于创业知识溢出理论,以中国225家创新型初创企业为样本,利用Probit回归模型探索董事会外部联系对初创企业创新的影响。结果表明:董事会外部联系不仅对创新型初创企业创新有影响,并且是创新型初创企业获得知识溢出赋能创新的重要原因。进一步研究发现,董事会外部联系既有利于初创企业获取在位企业“单向溢出”的知识,也有利于初创企业创造的知识回流到在位企业,形成双向互惠;董事会外部联系对吸收能力不同的初创企业影响具有异质性,初创企业吸收能力越强,董事会外部联系对初创企业创新的推动作用越强。研究丰富了创业知识溢出理论的内涵,对科学认识董事会外部联系这一知识溢出路径具有重要意义。

目的国数字经济发展是否促进了出口企业数字化转型?

以2007—2016年参与出口的上市公司为研究对象,利用上市公司年报数据中与数字化相关的词频来测度企业的数字化转型进程,采用世界经济论坛发布的网络就绪指数(NRI)来衡量目的地国家数字经济发展水平,探讨目的地国家数字经济发展对出口企业数字化转型的影响效应与作用机制。研究发现:(1)目的地国家数字经济的发展会显著促进出口企业的数字化转型,这一结果在经过了多项稳健性和内生性检验后依然成立;(2)目的地国家数字经济发展对出口企业数字化转型的促进作用在效率更高的民营企业、技术含量更高且与目的国交流更深入的资本密集型企业、贸易条件和经济基础更好的东部地区企业以及自身数字化水平较高的企业中更显著;(3)目的地国家数字经济发展水平主要是通过目的国消费者、企业和社会环境的知识溢出效应对出口企业的数字化转型产生影响,且出口企业的知识吸收能力会对该影响产生正向的调节作用。

劳动力迁移与制造业技术创新效率提升——基于30个省级面板数据分析

劳动力迁移可改变迁入地收入分配机制,解决制造业技术创新资源投入冗余与产出不足矛盾,助力制造业高质量发展。文章基于2012—2021年中国30个省级面板数据,结合新古典经济增长和新迁移等理论,实证检验劳动力迁移与制造业技术创新效率的关系。研究发现:劳动力迁移可显著提升制造业技术创新效率,且会随着时间推移而减弱;人口集聚效应、知识溢出效应是劳动力迁移与制造业技术创新效率关系的中介变量;劳动力迁移对东部和中部地区、劳动密集型和资本密集型制造业技术创新效率具有显著正向作用;市场化程度和政府干预均能增强劳动力迁移对制造业技术创新效率的促进作用,但这一影响存在最优边界。

人工智能驱动制造业高质量发展的复合效应研究——基于知识创造与知识地理溢出的双重机制

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,对于推动我国制造业高质量发展具有战略意义。本文从技术创新的视角出发,剖析人工智能通过知识创造机制、知识地理溢出机制,提升制造业生产效率的复合效应。利用2012—2021年四大智能制造与数字经济发展先行区的省域面板数据,通过随机前沿生产函数和中介效应模型验证了上述的复合效应。研究结果表明:在组织层面,应当以制造业产业集群为人工智能应用的主体形式;在区域层面,注重区域的软、硬制度要素的构建,推动区域的数字化水平提升和新基建的建设。只有这样,才能充分发挥人工智能对于制造业生产效率提升的势能,促进人工智能在区域的长期“根植性”。

城市密度如何影响企业创新?--来自中国城市街区尺度密度的证据

城市密度作为城市经济活动集聚的重要表现一直受到普遍关注,其不但能够影响生产率、经济增长及生态环境等,而且对城市的创新效率这一关乎长期增长的因素也有着重要意义。本文匹配2000-2013年中国工业企业数据库和企业专利数据库,并结合LandScan人口空间分布数据,构建了包含企业-年份维度的300多万个样本,基于OLS与工具变量法系统识别了城市内部街区尺度的密度差异对企业创新的影响。研究发现,街区层面的密度提升能够显著促进企业的专利产出,高密度发展的创新外溢效应也呈现出明显的空间衰减特征;街区尺度高密度发展的作用机制在于其能够帮助企业吸取知识溢出的养分,克服知识溢出面临的地理阻碍。

数据流空间视角下知识溢出的内生经济增长机制

数据流空间是数字经济时代非竞争的数据在各网络节点之间不断复制共享与往复传输所形成的虚拟空间场域。本文基于两部门的内生经济增长模型,将数据视为研发活动的“副产品”,分析有数据流动参与的内生经济增长机制;继而使用社会网络分析方法,验证发现中国的数据流空间网络结构呈现“核心-外围”特征,数据流空间中的数据流动联系弥补了现实空间的距离联系的不足。进一步,本文利用2014—2020年面板数据,构建空间杜宾模型对数据流空间中知识溢出对经济增长的促进效应进行实证分析。结果显示,在数字经济时代,虚拟的数据流空间能够成为知识溢出的新载体,研发活动所产生的知识溢出以数据流动的方式体现,促进了经济增长。

数字经济与科技创新的协同效应对经济高质量发展的影响研究

当前,中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,数字经济与科技创新是促进经济高质量发展的两个重要途径。解决中国数字经济与科技创新发展存在的不平衡问题,是推动中国经济高质量发展的内在要求,而数字经济与科技创新的协同效应是否推动了中国经济朝着高质量方向发展,尚缺乏有支撑的理论和经验证据。本文立足于耦合协同的研究视角,基于2011—2020年中国省域面板数据,从理论和实证两个维度验证数字经济与科技创新的协同效应对经济高质量发展的影响路径。首先构建了测算数字经济与科技创新协同效应水平的耦合协调度模型,其次利用固定效应模型和中介效应模型实证分析了协同效应影响经济高质量发展的作用机制,最后构建反映区域间创新要素流动的空间权重矩阵考察协同效应的空间知识溢出效应。研究发现:第一,中国数字经济与科技创新的协同效应和经济高质量发展具有显著的空间集聚特征,总体上看,协同效应地区差异较大,东部地区明显优于中、西部,但这一差距在逐渐缩小。第二,协同效应明显促进了地区高质量发展水平的提升,并且其作用效力强于二者单独对经济高质量发展产生的影响,产生“1+1>2”的协同效应,已成为新科技革命时期经济高质量发展的“新引擎”,人力资本积累与产业结构优化是协同效应影响经济高质量发展的两个重要渠道。第三,数字经济与科技创新的协同效应不仅能显著提升本地区的经济发展质量,还能通过科研资本的流动,对经济关联地区的经济高质量发展水平产生显著的正向空间知识溢出效应,但科研人员的流动对关联地区的经济高质量水平产生“虹吸效应”,与科研人员的“趋利性”特点有关。本文研究为评估数字经济与科技创新协同效应的影响提供了数据支撑和分析脉络,也为探寻经济高质量发展的提升路径提供了新的政策参考。

高铁建设、知识溢出与区域创新差距

本文构建了包含旅行时间成本和商品贸易成本的新经济地理学模型,阐释了高铁促进知识溢出进而影响区域创新差距的作用机理,并进行实证检验。在商品贸易成本既定的情况下,压缩旅行时间可能会加剧创新要素的空间集聚,但高铁的知识溢出效应可能会缩小区域创新差距。实证结果表明,高铁显著提升区域创新绩效,但同时也拉大了高铁城市之间的组内创新差距,使之成为区域创新总体差距的主要来源。分区域看,高铁在中西部拉大了高铁城市组内的创新差距,而在东部却缩小了组内创新差距对整体差距的贡献;高铁主要加大了中小城市对区域创新差距的贡献程度。此外,降低商品贸易成本会强化高铁对区域创新的影响,不同类型交通基础设施对区域创新呈现出协同作用。研究结论对于高铁网络下提高创新资源配置效率、促进区域协调发展以及在全国统一大市场背景下协同推进区域之间商品和创新要素一体化具有启示意义。

数字经济与黄河流域制造业绿色全要素生产率关联性研究

为考察数字经济与黄河流域制造业绿色全要素生产率的关联性,构建空间计量模型与面板门槛模型,基于2011—2020年黄河流域73个地级市面板数据,探究数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的直接效应、空间溢出效应与门槛特征。实证分析结果表明:1)数字经济不仅有利于提升当地制造业绿色全要素生产率,而且通过空间溢出效应对邻近地区制造业绿色全要素生产率的提升具有促进作用;2)数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的直接效应在黄河中下游地区具有显著性,空间溢出效应仅在黄河下游地区具有显著性;3)数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的促进作用具有边际递增的非线性特征;4)知识积累水平会显著提升数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的促进效应,当知识积累水平高于门槛值后,数字经济对制造业绿色全要素生产率的促进效应将大幅度提升。

AI时代:城市数智化转型与企业创新

人工智能(AI)加速了城市数智化转型的进程。作为数字经济发展的重要战略,城市数智化转型已成为带动中国经济转型、产业升级以及企业高质量发展的关键部署。基于上述事实,利用“国家新一代人工智能创新发展试验区”设计准自然试验,借助交错双重差分模型(DID),从理论逻辑和经验证据两个方面考察城市数智化转型对企业创新的影响。研究发现,试验区的设立显著促进了企业的创新投入和创新产出。具体表现为,与非试点城市相比,试点城市内企业的研发投入、专利数量、专利被引用量及专利原创性和一般性均得到了显著提升。机制检验发现,城市数智化转型主要通过“知识溢出”和“创新环境优化”两条路径为企业创新赋能。一方面,城市数智化转型提升了企业信息可得性、打破了创新合作的地理限制等,提高了企业的创新“能力”;另一方面,城市数智化转型为企业提供了更便捷、更高效、更安全的创新环境,增强了企业的创新“意愿”,这两种力量共同推动了企业创新水平的提升。进一步研究显示,城市数智化对企业创新的影响受到来自企业层面、行业层面以及市场层面等异质性因素干扰,城市数智化转型对企业创新的助推作用对中小民营企业、竞争激烈的行业以及市场化水平较低的地区更有效。研究结论对探索AI时代城市数智化转型和促进企业创新具有重要的参考价值。