[关键词]创新政策 数字经济 高质量发展 新发展理念 创新创业活跃度 交互效应 空间溢出效应 赋能效应
引言
进入新时代以来，高质量发展已经成为中国经济发展的核心导向。党的二十大报告强调，要“加快实施创新驱动发展战略”，“着力推动高质量发展”。可见，实现高质量发展的关键在于促进经济发展模式由传统高投资、高能耗、高污染的增长方式向创新驱动转变。然而，我国目前的创新体系仍面临着基础研究薄弱、核心技术受制于人和企业自主创新能力不强等问题，创新驱动发展的整体效能不高，需要政府进一步完善创新政策体系，为经济发展真正转向创新驱动轨道提供支持和保障。与此同时，数字经济以信息数据作为全新生产要素，能够加速推动现代数字信息网络与实体经济的深度融合，促进传统产业数字化转型并催生新业态和新模式，为高质量发展提供创新创业动能。那么，创新政策和数字经济对高质量发展的影响是否存在交互效应？若存在，是否具有异质性？空间特征又如何？以上问题的研究能够为优化我国创新政策体系、发挥数字经济赋能作用进而实现高质量发展提供启示。
从现有文献看，关于高质量发展的研究主要涵盖3个方面：（1）高质量发展的概念界定。较多学者认为高质量发展是一个综合性的理念，是能够更好满足人民不断增长的真实需要的经济发展方式、结构和动力状态；（2）高质量发展的测度。相关研究通过构建综合指标体系分别测度了我国城市、省域和国家层面的高质量发展水平：（3）高质量发展的影响因素。已有文献集中探讨了结构转换、数字技术创新和环境规制等因素对高质量发展的影响，并对其作用机制进行了详尽分析。
关于数字经济对高质量发展的影响，现有研究主要从微观、中观和宏观3个层面展开。微观层面上，数字经济可以形成兼具规模经济、范围经济及长尾效应的经济环境，有利于改善配置效率以提升经济发展质量：中观层面上，已有文献实证发现数字经济发展对制造业、旅游业等产业高质量发展具有重要的推动作用：宏观层面上，韦东明等（2023）基于准自然实验研究发现数字经济能够促进区域创新进而对城市高质量发展产生正向影响；赵涛等（2020）则从创业视角出发认为数字经济可以激发大众创业从而赋能城市高质量发展。
关于创新政策对高质量发展的影响，学界可借鉴的研究成果较少。相关文献多局限于探讨创新政策对技术创新的影响或者技术创新对高质量发展的影响，并未直接研究创新政策与高质量发展间的关系。只有少数文献采用准自然实验的方法考察了单一创新政策对高质量发展的影响，如胡兆廉和石大干（2022）研究发现，国家创新型城市试点政策能够强化创新要素投入和创新环境建设从而实现创新驱动高质量发展：金环和于立宏（2023）以双创示范基地建设为准自然实验实证发现，创新政策可以引领科学技术创新并优化制度营商环境从而推动高质量发展。
综上所述，现有文献为理解创新政策与数字经济对高质量发展的影响提供了深刻见解，但仍存在以下不足：（1）目前只有少数文献从准自然实验的视角直接探讨了单一创新政策对高质量发展的影响，不能很好地评估多重创新政策组合的综合效应；（2）已有文献从创业或创新单方面视角研究了数字经济影响城市高质量发展的内在机制，并未基于创新创业提供一个系统的分析框架；（3）现有研究均是从创新政策或数字经济单方面探讨与高质量发展的关系，尚未发现有文献研究创新政策和数字经济影响高质量发展的交互效应。鉴于此，本文从研究内容上，将创新政策和数字经济纳入同一模型研究两者对高质量发展的共同影响，发现创新政策和数字经济在城市高质量发展推动上存在显着的正向交互效应和空间溢出效应，深化了创新政策、数字经济和高质量发展之间的关系研究；从研究视角上，在创新创业统一框架下系统研究创新政策和数字经济对高质量发展的影响路径，发现两者能够激发城市创新创业活力进而推动区域高质量发展，支持了创新创业活动的中介路径作用，是对已有文献创新路径和创业路径的丰富和补充。
1理论分析与研究假说
1.1创新政策、创新创业活跃度与高质量发展
创新政策通过要素聚集效应、技术聚集效应和双创环境优化效应为创新创业提供支撑，从而提升创新创业活跃度。（1）创新政策借助研发补贴等政策工具合理引导财政资金流向，增强企业研发投入和实质性创新产出。其释放的政策利好消息也会吸引风险投资聚集，缓解企业融资约束，促进企业技术创新以及新创企业的产生；（2）创新政策能够促进创新成果的产生与聚集，推动先进知识扩散和高新技术积累，创业者也能够将创新成果中潜在的创业机会与大众需求相结合，实现技术成果的市场化转变；（3）创新政策可以通过完善创新公共服务体系、加强知识产权保护等方式优化企业的创新环境，增强潜在创业者的创业意愿。
激发创新创业活力有利于实现高质量发展。（1）创新创业活跃度的提升能够推动科技进步，有助于经济发展模式由传统高投资、高能耗、高污染的增长方式向创新驱动转变；（2）创新创业活动的增强能够促进生产要素快速流动，使要素结构、供给结构、需求结构和产业结构不断升级，有助于要素资源实现最优配置；（3）创新创业活动还能与政府环境规制相互协调，实现资源节约化、产业绿色化和消费生态化，进而推动高质量绿色发展。基于以上分析，提出研究假说H1。
H1：创新政策能够提高区域创新创业活跃度进而推动高质量发展。
1.2数字经济、创新创业活跃度与高质量发展
数字经济可以通过缓解信息不对称、加速创新要素流动以及降低生产交易成本等方式培育更多的创新创业机会，激发区域创新创业活力。（1）数字经济所依托的大数据、云计算等数字技术具有出色的数据搜集与处理能力，能够有效缓解供需双方的信息不对称问题，有助于创业者快速有效地掌握市场商机，从而在根本上促进创业活动；（2）数字经济的数据流动和信息共享性能够加速各类创新要素流通、聚集与整合，为创新创业活动提供技术、人才和资金等要素组合，提高了资源的配置效率；（3）数字经济的快速发展能够推动信息流和资金流等要素的深度融合，降低了创新创业过程中的信息搜寻、资金融通等生产交易成本，能够激励企业开展更加丰富的创新创业活动。
除了通过改变经济发展模式、促进经济结构升级和促进经济绿色转型等方式来推动高质量发展外，创新创业活动的增强还能够推动数字技术赋能传统产业，加快产业数字化进程并催生新业态和新模式，为高质量发展注入强劲动能。基于以上分析，提出研究假说H2。
H2：数字经济能够提高区域创新创业活跃度进而推动高质量发展。
1.3创新政策和数字经济影响高质量发展的交互效应
创新政策与数字经济能够相互协调，形成合力共同推进高质量发展。创新政策能够促进数字技术创新以推动数字经济发展。数字经济是以数字技术创新驱动为牵引的经济活动，政府可以通过制定相应政策增强数字技术基础研究力度，加快培育数字科技创新人才，为数字经济赋能高质量发展提供政策支持。另外，数字经济的发展能够强化政府治理能力以提高创新政策的赋能效果。数字技术的广泛应用有助于优化政府的治理体系、治理能力和治理流程，推动政府治理向数字化治理转型。依托大数据和互联网等信息技术，政府可以建立完善高效的信息共享机制和政务服务系统，使治理客体由模糊化识别向精准化识别过渡，从而制定更加精准有效的创新政策。基于以上分析，提出研究假说H3。
H3：创新政策与数字经济在推动高质量发展上存在正向的交互效应。
2研究设计
2.1变量选取
2.1.1被解释变量
高质量发展（Hqd）。高质量发展是一个综合性的概念，需要构建评价指标体系以测度其发展水平。借鉴汪淑娟和谷慎（2021）、陈子曦和青梅（2022）的研究，从新发展理念五大维度出发选取22个三级指标，采用熵权法对我国城市的高质量发展水平进行测算，评价指标体系见表1。
2.1.2核心解释变量
（1）创新政策（Policy）。参考俞立平（2020）的研究，在宏观知识生产函数中引入电信业务总量作为创新技术进步的替代变量，基于DEA-Malmquist指数模型，采用DEAP2.1软件计算出剔除技术进步因素影响的全要素生产率存量指数来衡量区域创新政策。考虑到城市数据的可得性，投入变量选择电信业务总量，财政科技投入，科学研究、技术服务和地质勘探业从业人员，产出变量选择专利申请数。
（2）数字经济（Dige）。借鉴赵涛等（2020）的研究，从互联网发展和数字普惠金融两个维度出发选取5个二级指标，采用熵权法测度城市数字经济发展水平。
2.1.3中介变量
创新创业活跃度（Innov）。以北京大学企业大数据研究中心编制的中国区域创新创业指数衡量。该指数以企业为核心，立足于企业家、资本与技术三大核心要素实现对中国区域创新创业活力的真实度量。
2.1.4控制变量
为了避免遗漏重要变量对估计结果造成的影响，借鉴鲁钊阳等（2023）、杨玉琪和王小华（2023）的研究，选择如下控制变量：（1）财政分权（Fis），以地区财政预算收入占财政预算支出比重表示；（2）金融发展（Fin），以地区金融机构贷款余额占生产总值比重表示；（3）人力资本（Hum），以地区在岗职工平均工资对数值表示；（4）城市化水平（Urba），以地区人口密度对数值表示。
2.2模型构建
（1）构建基准回归模型，如式（1）所示。
2.3数据来源与处理
考虑到我国数字技术的发展主要始于2011年，且我国经济发展自2012年进入新常态，意味着由过去的高速增长转为高质量发展，本文针对2011～2022年我国286个地级及以上城市展开研究。其中，区域创新创业指数来自北京大学企业大数据研究中心，数字普惠金融指数来自北京大学数字金融研究中心，其它数据依次来自于《中国城市统计年鉴》、各省域统计年鉴和部分地级市统计年鉴，缺失值采用插值法与ARIMA法进行填补。在数据处理上，对创新政策和数字经济指数取对数以减少异方差影响，并采用国家统计局的汇率均价对以美元计价的数据进行换算，并以2011年为基年对价格数据进行平减。表2报告了各变量描述性统计结果。
3结果与分析
3.1基准回归
表3报告了创新政策和数字经济影响高质量发展的估计结果。由列（1）～（5）可知，随着逐渐加入控制变量，创新政策和数字经济的系数均通过显着性检验且为正，表明创新政策实施与数字经济发展对我国城市高质量发展具有显着且稳定的推动作用，两者已成为新时代中国实现高质量发展的核心动能。
3.2稳健性检验
本文采用以下方法对基准结果的稳健性进行检验：（1）以财政科学技术支出与互联网用户数和电话数量的交互项作为创新政策和数字经济的工具变量进行内生性检验；（2）控制时间、城市、省域以及省域与时间交互的固定效应；（3）将指标赋权方法更换为主成分分析法；（4）剔除北京、天津、上海和重庆4个直辖市样本；（5）对高质量发展、创新政策和数字经济指数进行5%的双边缩尾处理；（6）以创新驱动发展战略提出时间（2016年）为分界点将研究时期划分为2011～2015年以及2016～2021年两个阶段重新估计。检验结果显示①，创新政策和数字经济的符号与显着性并未明显改变，表明两者对高质量发展的促进效应是稳健的。
3.3影响机制检验
（1）中介效应检验
下面检验创新政策和数字经济推动高质量发展的中介机制，结果见表4。由列（1）、（2）可知，将创新创业活跃度加入基准回归模型中后，创新政策和数字经济的显着性并未发生变化，但系数大小均有所下降，表明创新创业活跃度在创新政策和数字经济推动城市高质量发展过程中起到了部分中介作用，支持了假说1和2。此外，为进一步探究创新活力和创业活力的中介差异，分别以中国区域创新创业指数子维度中的新建企业数量得分与专利授权数量得分表征创业和创新活跃度再次进行中介效应检验，结果见表4列（3）～（6）。可以看出，创新活跃度和创业活跃度Sobel-Good-man检验的Z统计量均通过了显着性检验，表明创新创业活跃度的中介效应是稳健的。同时，观察两者的中介贡献度可以发现，创新政策主要通过激发城市创新活跃度（13.2%）来推动高质量发展，而数字经济则主要通过提升城市创业活力（10.0%）为经济发展提质增效。
（2）交互效应检验
下面检验创新政策和数字经济影响高质量发展的交互效应，回归结果见表5。列（1）、（2）分别报告了以创新政策和数字经济为核心解释变量时的估计结果，可以看出两者对高质量发展具有显着的正向影响。列（3）为同时以创新政策、数字经济以及两者交互项为解释变量的回归结果。可以看出，创新政策与数字经济的交互项系数显着为正，表明创新政策和数字经济能够协调互动形成合力，对城市高质量发展的推动作用具有互补性，验证了研究假说3。同时，为检验上述结果的稳健性，使用由主成分分析法赋权的高质量发展指数和数字经济指数重新回归，列（4）～（6）表明两者的正向交互效应是稳健的。
4异质性分析及空间溢出效应
4.1异质性分析
（1）创新创业活力异质性
考虑到我国不同城市间的创新创业活力存在明显差异，较高的创新创业活力能够提高创新政策的实施精度和数字经济的发展规模，进而强化两者对高质量发展的赋能效果。因此，创新政策和数字经济推动高质量发展的交互效应可能会因为城市的创新创业活力差异而表现出异质性。鉴于此，基于区域创新创业指数的中位数将总样本划分为高、低创新创业活力两个子样本重新回归②。结果显示，创新政策与数字经济的交互效应能够显着推动高创新创业活力城市的高质量发展，但对低创新创业活力城市的高质量发展并无显着影响。
（2）城市规模异质性
一般而言，较大规模的城市往往具有健全的政策环境和完善的数字基础设施，能够很好地支撑创新政策和数字经济发挥赋能高质量发展的交互效应，而小规模城市则反之。为此，依照《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》将城市样本划分为Ⅱ型大城市及以下和I型大城市及以上两类重新回归。回归结果显示，创新政策和数字经济的交互项在I型大城市及以上样本中通过了显着性检验，在Ⅱ型大城市及以下样本中并不显着，表明大规模城市能够很好地支撑创新政策和数字经济实现协调互动，形成合力推进城市的高质量发展。
（3）地理区位异质性
考虑到我国各地区在资源禀赋、基础设施和政策环境存在明显差异，创新政策与数字经济对高质量发展的影响可能会表现出地理异质性。因此，借鉴袁航和朱承亮（2023）的做法，将城市样本划分为东、中、西部地区重新回归估计。回归结果显示．创新政策和数字经济推动高质量发展的交互效应只在东部和中部地区显着，在西部地区并不显着，甚至数字经济还表现出了抑制西部和北方地区高质量发展的倾向。究其原因，东部和中部地区由于具有较强的经济基础和资源禀赋，往往是我国各类创新政策的试点首选，也是我国数字经济发展的领头羊，其创新政策和数字经济红利释放较早。相比之下，西部地区受到政策环境不够完善、经济发展条件较差等因素的限制，数字经济发展的经济成本较高，似乎走人了“数字经济贫困陷阱”难以摆脱，难以释放数字经济红利，这对缩小我国区域高质量发展差距提出了严峻挑战。
4.2空间溢出效应
考虑到创新政策和数字经济影响的溢出效应，下面分析创新政策实施和数字经济发展对周边城市高质量发展的影响。在此之前，依次进行LM检验、Hausman检验、SDM模型固定效应检验、LR检验以及Wald检验，结果表明个体与时间双固定的空间杜宾模型（SDM）为最优模型③。因此，在基准模型的基础上构建空间杜宾模型（SDM）进行检验，如式（5）所示：
空间计量分析需要首先识别研究对象的空间依赖性，本文采用莫兰指数法计算经济距离矩阵下创新政策、数字经济和高质量发展的空间效应，结果见表6。可以看出，样本期内三者的莫兰指数均显着为正，表明中国城市在创新政策、数字经济和高质量发展具有空间自相关性，可以进行空间计量回归。
表7报告了经济距离矩阵和邻接距离矩阵下的估计结果。由列（1）可以看出，SDM模型中高质量发展的空间自回归系数显着为正，创新政策和数字经济对高质量发展的直接效应和间接效应也显着为正，表明创新政策的实施和数字经济的发展不仅能够改善本地区的发展质量，还能够通过空间溢出推动邻近地区的高质量发展。究其原因，较高级别的创新政策往往会覆盖省级及以上区域，能够推动邻近城市之间创新要素的流动，促进技术水平和创新能力的共同进步；同时，数字经济以数据和信息作为生产要素，高效的信息传递能够增强区域间经济活动的关联度，有利于企业和产业进行跨地区分工与合作，提升周边地区的经济发展质量。此外，本文还采用空间自回归模型（SAR）重新回归，结果依旧稳健。
5结论与政策启示
党的二十届三中全会指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，要构建支持全面创新体制机制，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，塑造高质量发展新动能新优势。本文基于2011～2022年我国286个城市面板数据，从创新创业视角出发，运用固定效应模型、中介效应模型、调节效应模型和空间计量模型多维度检验了创新政策、数字经济对高质量发展的影响及其机制。主要结论如下：（1）创新政策和数字经济能够显着推动城市高质量发展，已成为新时代中国实现高质量发展的核心动能；（2）创新政策和数字经济能够协调互助形成合力，共同激发城市创新创业活力进而推动高质量发展；（3）大规模和高创新创业活力城市能够很好地支撑创新政策和数字经济形成合力推进高质量发展，且对东部和中部地区城市的高质量发展更易发挥促进作用。此外，数字经济还表现出了抑制西部地区高质量发展的倾向，这对缩小我国区域高质量发展差距提出了挑战；（4）创新政策实施与数字经济发展能够同时提升本地区和周边地区的发展质量，有助于形成地区间高质量协调发展的经济格局。
基于上述研究结论，本文的政策启示如下：（1）加快构建支持全面创新的政策体系，推动数字经济与实体经济深度融合，增进创新政策与数字经济间的互惠互利程度，充分释放两者对我国高质量发展的赋能效应。具体而言，要继续加强对基础研究的政策支持，推进数字领域核心技术攻关，以数字创新成果为传统产业转型升级提供助力并引领新业态和新模式的涌现：要着力推进大数据中心、工业互联网等数字基础设施建设，积极拓展数字技术在政策制定与实施等方面的应用场景，推动政府治理向数字化治理转型；（2）充分发挥创新政策和数字经济的创新创业激发效应，强化“创新政策实施与数字经济发展-创新创业活力提升-推动高质量发展”的作用链路。各城市主体尤其是低创新创业活力城市要加快完善创新创业体制机制，释放数字经济对创新创业的积极带动作用，推动创新政策、数字经济与创新创业间形成良性循环；（3）持续强化东、中部城市的创新政策和数字经济赋能效应，着力打破西部城市数字经济“贫困限制”。东、中部城市要加快推动新一代信息技术创新，积极培育战略性新兴产业和未来产业，推进“人工智能+”、“数据要素×”等新模式加速成型，不断塑造高质量发展新动能。西部城市则要积极营造良好的创新创业政策环境，因地制宜大力开拓具有区位优势的新发展路径，打破数字经济高质量发展的“贫困限制”；（4）要依托优势城市的空间溢出效应构建协同发展网络，引领地区高质量协同发展。积极发挥优势城市的“领头羊”作用，依据城市之间的地理位置、政策环境和产业优势等条件构建协同发展网络，实现各地区的产业互补和资源互动，推进地区高质量协同发展。
