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肖光恩， 徐 哲
(1. 武汉大学 马克思主义学院， 湖北 武汉 430072；
2. 武汉大学 经济与管理学院， 湖北 武汉 430072)
坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，已经成为实现第二个百年奋斗目标的重要选择。尽管改革开放以来，我国科技创新取得了一些伟大成就，但科技创新地区发展不平衡不充分的矛盾，依然是制约我国建设社会主义现代化强国的一个重要因素。因此，一方面，党和国家从战略全局的高度制定了《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，明确要坚持创新驱动发展，加快发展现代产业体系，到2035年基本实现社会主义现代化。另一方面，中央和地方政府相继出台系列相关文件，要求深入实施创新驱动发展战略，特别是推进科技创新，促进产业优化升级，突破供给侧科技创新约束堵点，不断巩固壮大实体经济根基，依靠创新增长提升发展质量。
近年来，以数字产业化和产业数字化为主要支撑的数字经济发展，为各地区实施创新驱动战略提供了强大的需求。2020年我国数字经济总体规模达到39.2万亿元，占国内生产总值(GDP)的比重为38.6%。其中，我国数字产业化规模达到7.5万亿元，占数字经济比重的19.1%，占GDP比重的7.3%；
产业数字化规模达31.7万亿元，占数字经济比重达80.9%，占GDP比重为31.3%[1]3。尽管数字经济发展已成为我国经济增长的新引擎，但上述数字经济发展中产业数字化和数字产业化的失衡发展，必然对我国创新地区结构优化产生重大挑战。因此，全面深入剖析数字经济发展与地区创新之间的内在联系与影响机制，不仅有利于各地推动数字经济的发展，而且有利于各地深入落实创新驱动发展战略，以高质量发展路径来实现全面建成社会主义现代化强国的目标。
数字经济发展主要通过两种路径来促进地区创新发展。一方面，数字经济通过新增科技投入等“增量补充”的方式作用于地区创新，另一方面，数字经济通过产业结构优化等“存量调整”的方式作用于地区创新。尽管数字经济发展为各地创新提供了强大需求，然而，如何通过发展数字经济来优化“增量补充”和“存量调整”这两种作用的实现机制，就成为各个地区提高创新质量和水平的关键。
因此，本文主要剖析我国地级市层面数字经济发展对城市创新的影响及其作用机制实现的特征。主要贡献表现在：不仅重新度量了我国不同地级市的数字经济发展水平，而且检验了数字经济发展对城市创新作用的线性效应和非线性效应，更从中介效应和门槛效应两个维度考察了数字经济发展对城市创新的作用机制，为我国不同地区利用数字经济发展来带动实施创新驱动战略提供了理论依据和经验支持。
为了深入研究数字经济与城市创新绩效的关系，主要从以下几个方面对相关的文献进行梳理。
(一)数字经济与城市创新的文献综述
当前，数字经济已经成为研究热点。首先，是数字经济定义研究。尽管学术界对数字经济的定义仍存在争议，但把知识和信息等数字化后的数据作为关键生产要素来定义数字经济已经成为一个重要标准，并由此引发学术界对基于数据生产和应用为主要内容的系列经济活动的高度关注。其次，是数字经济度量研究。为了更加准确地刻画数字经济的发展，一些学者用不同的方法、从不同的维度去测算数字经济的规模，在一定程度上丰富了数字经济的测量体系[2]23—41。最后，是数字经济发展影响研究。这方面的研究目前处于高速增长阶段，且重点聚焦于宏观层面。主要包括：一是数字经济对经济增长的影响。有学者认为，数字经济通过促进技术创新和地区创业来带动中国经济增长[3]26—46。二是数字经济对收入增长的影响。有学者认为，农村地区的数字经济发展有助于提升农村家庭收入增长，但城市地区数字经济增长对城市家庭收入增长作用并不明显[4]71—86。三是数字经济对经济增长的影响路径。有学者认为，数字经济主要是通过新投入要素、新资源配置效率和新全要素生产率等三个渠道来提高经济增长质量[5]66—73；
同时，数字经济发展对高质量发展的影响具有非线性和空间溢出效应[6]65—76。
近年来，有关城市创新的研究日益增多，一个重要原因是省市经济发展竞争日益聚焦于城市创新发展，并把城市创新作为新旧动能转换和经济发展内驱动力升级的关键。目前研究的重点主要包括：一是城市创新测量研究。尽管学者对城市创新的定义有不同概括，但在城市创新度量研究上的努力日益趋同。有些学者认为，可以从技术创新投入能力、技术创新配置能力、技术创新支撑能力、技术创新管理能力和技术创新产出能力等维度来测量城市创新能力；
还有学者认为，应该从政府科技资助、企业、高校技术和金融机构联结等维度来构建城市创新评价体系[7]174—187。二是研究城市创新路径。有学者认为，城市创新不仅具有地区异质性，而且具有不同的路径依赖[8]113—122，更为重要的是，创新要素聚集的城市规模扩张会提高城市创新绩效[9]114—132。三是城市创新收敛。有学者认为，城市创新收敛与发散具有不同的机制，大城市群内的城市创新收敛性增强，但其收敛性强度受周围城市群创新空间溢出的影响[10]21—9。
虽然数字经济与城市创新是两个不同的研究领域，但数字经济和城市创新发展的一个共同制约因素即科技发展，使一些学者开始关联这两个方面的研究。尽管目前国内对数字经济与城市创新关联的研究不多，但少数作者用省级层面数据开创性地拓展了这一领域的研究。有学者基于电信基础设施建设程度和电子商务活跃程度等两个维度的数据，构建了数字经济发展的评价指数，实证数字经济发展水平提升有利于城市创新[11]31—38；
也有学者证实了地区数字经济发展对地区创新强度的影响[12]67—78；
还有学者从城市群角度分析数字经济对城市群内城市技术创新和城市产品创新的影响[13]1—8。
综上所述，现有研究主要有以下不足。一是对数字经济度量维度研究的不足。尽管现有研究用很多方法去测量数字经济，但把数字金融纳入对数字经济度量的研究才刚刚开始。二是关于数字经济对城市创新影响机制的研究不足。尽管现有学者用城市群数据研究了数字经济对城市创新的影响，但却很少探讨数字经济发展对城市创新的影响机制。三是关于用更微观数据对数字经济与城市创新的研究不足。现有研究主要用省级或地区(包括城市群)两个层次的数据来研究数字经济与城市创新之间的关系，使用地级市数据的相关研究并不多见。为了弥补上述研究的不足，本文主要从以下几个方面展开研究。一方面，把数字金融发展纳入基于中国地级市水平数字经济指数的构建，从而全面分析数字经济发展对城市创新的影响；
另一方面，基于数字创新对城市创新的线性影响与非线性影响，分别从中介效应和门槛效应的视角出发，从科技投入和产业结构升级两个层面，深入探讨数字经济发展对城市创新的影响机制与路径。
(二)数字经济发展与城市创新的理论假设
首先，是数字经济对城市创新影响的基本假设。根据现有研究，数字经济发展对城市科技创新产生重要影响，主要有两个基本结论。一是数字经济发展有利于提升城市科技创新；
二是数字经济发展对城市科技创新的影响是非线性的。因此，提出如下两个基本假设。
假设1：数字经济发展能提升城市创新能力。
假设2：数字经济对城市创新能力的影响是非线性的。
其次，是数字经济对城市创新影响机制的假设。本文主要贡献是从科技投入和产业结构升级两个维度来考察数字经济发展对城市科技创新的影响。基本理论依据如下：
一是科技投入的中介效应。一方面，根据新古典增长理论，经济增长不仅取决于资本与劳动力的投入，而且取决于科技进步，特别是全要素生产率的改进，而以全要素生产率为代表的科技进步，则更多的是依靠社会科技投入整体水平的提高。因此，科技投入增加必然提高城市创新能力。另一方面，随着各地日益重视数字经济发展，特别是数字产业化这一数字经济发展支柱的高速发展，会加速推动科技投入和科技产业化，因此，数字经济发展必然会推动科技投入的增加。因此提出假设3。
假设3：数字经济通过促进科技投入来提升城市创新能力。
二是产业结构升级的中介效应。数字经济发展的另一个支柱产业数字化发展的结果，就是快速推动了产业结构的升级，特别是大数据、区块链、人工智能和云计算等信息技术在传统产业中的广泛应用，为传统产业升级换代提供了强大的动力支持。因此，数字经济发展不仅促进了传统产业生产价值增加和效率提高，而且优化了传统产业的生态体系，使整个产业体系由劳动密集型和资本密集型向知识密集型和科技密集型转化。因此，产业数字化发展导致的产业结构升级最终会带动城市创新能力的增加[14]82—90。故此提出假设4。
假设4：数字经济通过促进产业结构升级进而提升城市创新能力。
为了全面地检验数字经济发展对城市创新的实际效应，主要从以下几个方面来展开分析。
(一)构建数字经济发展对城市创新影响的检验模型
为了用新的微观数据和基于普惠金融指数度量的数字经济变量来检验数字经济与城市创新之间的基本理论假设，基本分析模型如下：
innovationi,t=α0+α1digei,t+αiXi,t+μi+σt+εi,t
(1)
模型(1)主要用来检验数字经济发展对城市创新直接影响的线性和非线性特征，即理论假设1和假设2。在模型(1)中，变量innovationi,t表示的是第i个地级市第t年的城市创新水平，变量digei,t是第i个地级市第t年的数字经济发展水平，变量向量Xi,t是一系列随着时间变化且影响第i个地级市城市创新水平的控制变量，参数μi是第i个地级市不可观测的个体固定效应，参数σt是控制时间固定效应，参数εi,t是随机扰动项。
(二)构建数字经济发展对城市创新影响的中介效应模型
为了深入考察数字经济发展对城市创新力影响的线性效应，主要借鉴中介效应的分析思路，从科技投入和产业结构升级两个角度来分析数字经济发展对城市创新的作用机制，即检验理论假设3和假设4。基本分析模型如下：
invi,t=β0+β1digei,t+βiXi,t+μi+σt+εi,t
(2)
innovationi,t=γ0+γ1digei,t+γ2invi,t+γiXi,t+μi+σt+εi,t
(3)
模型(2)为中介变量模型，其中，变量invi,t是科技投入变量(stii,t)和产业结构升级变量[分为产业结构高级化变量(hisi,t)和产业结构合理化变量(risi,t)两个变量]的代理变量。模型(3)是机制作用分析模型，即把中介变量模型(2)代入后可依次检测数字经济发展对城市创新的作用机制。具体说来，在机制效应分析模型中有个核心部分：一是直接效应，即模型(3)中参数γ1，它代表了数字经济发展对城市创新的直接作用；
二是间接效应，即模型(2)和模型(3)交乘的参数γ2β1，它代表了数字经济发展对城市创新作用的机制。
(三)构建数字经济发展对城市创新影响的门槛效应模型
为了进一步检验数字经济发展对城市科技创新的非线性影响，主要借鉴门槛效应的分析思路，展开关于数字经济发展对城市创新的非线性作用机制的研究，构建模型如下：
innovationi,t=θ0+θ1digei,t×I(digei,t<μ)+θ2digwi,t×I(digei,t≥μ)+θ3Xi,t+σt+εi,t
(4)
模型(4)是单门槛模型，主要用来分析数字经济发展对城市科技创新的非线性效应，即检验理论假设2。其中，变量I(·)是取值为0或1的指示函数，即满足括号内的条件时其值取1，否则其值取0。
(四)模型变量与数据说明
首先，关于核心变量城市创新水平(innovationi,t)，目前有多种度量方法。有的从投入产出的角度来度量[15]9—16，也有的用城市专利授权数作为城市创新的代理变量。本文主要借用城市创新指数作为城市创新的代理变量[16]15—20。
其次，关于核心变量数字经济发展水平(digei,t)，目前并没有统一的度量标准。由于城市数字产业化和产业数字化的发展，加深了数字技术在金融领域的应用，以数字支付为核心的数字普惠金融得到高速发展[4]71—86。为了弥补现有研究对数字经济度量的不足，本文一个重要贡献就是从数字产业化和数字普惠金融(产业数字化的一个代表)两个维度来构建数字经济的度量指标。具体说来，一方面，从互联网普及率、互联网相关从业人员、互联网相关产出、移动互联网用户数等四个方面的指标来衡量数字产业化的情况，分别使用百人中互联网宽带接入用户数、计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重、人均电信业务总量和百人中移动电话用户数来代表上述四个维度的发展指标。另一方面，用数字普惠金融指数来度量产业数字化的一个向度。实际上，数字普惠金融指数本身也是涉及数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度的一个综合指数[17]1401—1418。总之，再借鉴主成分分析法，将上述五个二级指标进行降维并测算出数字经济的综合得分[6]65—76。
第三，关于中介变量(invi,t)的代理变量主要有两类。一类是科技投入变量(stii,t)，它主要用地级市当年的科学技术支出(stei,t)的对数值来度量；
另一类是产业结构升级，主要用产业结构高级化变量(hisi,t)来表示。变量(hisi,t)度量的是第二产业向第三产业转移的过程，主要用地级市第三产业产值与第二产业产值的比值来测度，即hisi,t=Y3/Y2，其中，Y3是地级市当年第三产业的产值，Y2是地级市当年第二产业的产值[18]4—16。若两个产业比值越大，则说明该地级市产业结构的高级化程度越明显。
第四，关于模型中的控制变量，主要是控制其他可能影响城市创新力水平的因素变量。根据已有研究，主要包括地方财政收入支出状况、外商投资力度、经济发展水平与金融发展水平等因素。具体说来，地方财政收入支出比(frer)用地级市当年公共财政收入与当年公共财政支出的比来表示；
外商直接投资力度(fdi)用地级市当年外商直接投资总值与当地国内生产总值的比表示；
地区经济水平(gdpp)用地级市当年人均GDP的对数来表示；
地区金融发展水平(finance)用地级市当年年末金融机构人民币各项存贷款余额与当地国内生产总值的比来表示。
第五，关于变量数据来源与数据处理。关于变量数据来源，主要有以下几个方面：城市创新变量的数据主要来源于《中国城市和产业创新力报告》；
数字经济测量的一部分数据来源于数字普惠金融指数；
数字经济测量的另一部分数据和其他变量数据均来源于《中国城市统计年鉴》。关于变量数据的时间长度，为了保证上述各数据库在时间上的统一性，各变量均选取2011年到2016年期间286个地级城市的相关数据。关于变量数据形式，由于模型使用了对数模型，数字经济发展水平、城市科技创新等核心变量都进行了相应的对数转换。
根据数字经济对城市创新影响的建模思路与方法，首先对数字经济对城市创新线性与非线性效应进行检验，然后从中介效应与门槛效应两个维度展开更深入的实证分析。
(一)数字经济对城市创新效应的实证结果
检验数字经济发展对城市创新的影响，主要从线性与非线性两个方向展开。
首先，检验数字经济发展对城市创新的线性效应。由表1第(1)列中没有加入控制变量的模型分析结果可知，数字经济发展水平的提高确实能促进城市创新的增加；
同样的，由表1第(2)列中加入了控制变量的模型分析结果也可以得出相似的结论，即数字经济发展提高了城市创新水平，这也在一定程度上检验了理论假设1。同时，其他控制变量对城市创新的影响也符合理论预期。在其他条件不变的情况下，当地城市财政收入支出比(frer)的增加在一定程度上抑制了城市创新水平；
当地城市金融发展水平(finance)和经济发展水平(gdpp)的程度越高，越能帮助城市实施创新战略，进而提高城市科技产业水平；
相反的是，一个城市利用外商直接投资的水平越高，越不利于当地城市创新水平升级，这说明一个城市的外商直接投资对城市创新具有“挤出效应”。这与现有理论和一些实证结果是相符的。有实证结果认为，从总体上看，更多在中国城市进行直接投资的外资企业，一般很少在中国本土进行科技研发或创新，而是更多地利用其母国总公司的研发技术到中国来进行生产加工或生产组装[19]。因此，外资企业在中国更多是用其母国技术替代在中国本土进行创新。
其次，检验数字经济对城市创新的非线性效应。众所周知，数字经济不仅受梅特卡夫法则、摩尔法则和达维多法则等信息技术发展规律的制约，而且受规模报酬递增和范围经济等经济规律的制约，因此，数字经济发展具有很强的非线性特征。为了检验数字经济发展这种非线性影响，故在基准回归模型中加入数字经济发展的平方项，其实证结果如表1第(3)列和第(4)列所示。由此可知，数字经济发展水平提高确定对城市创新水平有很强的非线性影响，且这种非线性是“倒U”形关系，因为表1第(3)列第(4)列中数字经济变量一次项系数估计值为正，且二次项系数估计值为负。同时，不仅其他控制变量的参数估计值与表1第(1)列和第(2)列的结果相似，而且表1第(4)列模型的估计优度更好，即表1第(4)列模型估计的R方的参数估计值更大。总之，数字经济发展对城市创新影响具有很强的非线性。
表1 数字经济对城市创新效应的检验
综上所述，由于数字经济对城市创新具有线性与非线性的影响，以下将从中介效应和门槛效应两个层次，分别对数字经济对城市创新的影响机制进行检验。
(二)数字经济对城市创新影响的中介效应
根据数字经济对城市创新的线性影响，借鉴中介效应分析思路与方法，以下从两个方面展开数字经济对城市创新机制的影响。
首先，检验城市科技投入的中介效应。由表2第(1)列和第(2)列结果可知，在其他条件相同的情况下，数字经济发展不仅带动了城市科技投入(sti)的显著增加，而且二者的正向变化均导致城市创新水平的提高，尽管数字经济发展对城市创新影响的绝对水平有所下降。这些实证结果检验了理论假设3的正确性。同时，其他控制变量对城市创新水平的影响与基准回归结果是相似的。总之，结合表1第(2)列和表2第(2)列结果并经过计算可知，在其他条件不变的情况下，数字经济发展对城市创新的总效应为0.551，其中直接效应为0.496，而通过城市科技投入影响城市创新的间接效应为0.055。这些结论证明了城市科技投入是数字经济发展对城市创新影响的重要机制之一。
表2 数字经济对城市创新影响的中介效应
其次，检验城市产业结构升级的中介效应。同样的，根据表2第(3)列和第(4)列结果可知，若其他条件不变，数字经济发展不仅可以优化城市产业结构(his)，而且可以借助城市产业结构的优化来进一步提升城市创新水平。这些实证结果也证明了理论假设4的正确性。同时，当地城市财政收入支出、金融发展水平、经济发展水平和利用外商直接投资水平等其他控制变量对城市创新的影响结论与前面实证结果是一致的。用同样的方法，可以计算出数字经济发展对城市创新的直接效应为0.484，通过产业结构高级化发展的间接效应为0.067。可见，城市产业结构高级化是数字经济发展对城市创新影响的一个重要机制。
总之，通过以上中介效应模型的分析，不仅可以检验数字经济发展对城市创新的直接效应，而且还可以对其机制及其间接效应进行识别，使我们更能深入地理解数字经济发展对城市创新的影响过程。
(三)数字经济对城市创新影响的门槛效应
根据数字经济对城市创新的非线性影响，借鉴门槛效应分析思路与方法展开数字经济对城市创新影响机制研究。
为了确认变量门槛阀值，根据Hansen的方法[20]345—368，先采用自助法重复抽样500次，可以确认数字经济变量为单门槛而非双门槛变量；
采用同样方法，也可以确认城市科技投入变量是双门槛而非三门槛变量，而城市产业高级化变量是不具有门槛阀值的变量。因此，以下主要从数字经济发展和城市科技投入两个方面检验门槛效应,实证结果如表3所示。
表3 数字经济对城市创新影响的门槛效应
首先，是基于数字经济发展的门槛效应机制。由表3第(1)列结果可知，当地城市数字经济发展对城市创新作用过程具有很明显的“边际递减”特征。具体说来，当城市数字经济发展变量对数取值小于0.778时，其系数估计值为0.754；
而当城市数字经济发展变量对数取值大于0.778时，其系数估计值为0.547。这说明随着城市数字经济发展水平的提高，其对城市创新的作用是递减的，尽管数字经济发展从整体上依然对城市创新起促进作用，即数字经济发展红利在发展初期释放作用更大，在总体上呈现出作用递减的特征。
其次，是基于城市科技投入的门槛效应机制。由表3第(2)列结果可知，当地科技投入对城市创新作用具有明显的“双门槛”特征。具体说来，当城市科技投入变量对数取值小于10.827时，其系数估计值为0.4494；
当城市科技投入变量对数取值大于10.827且小于12.126时，其系数估计值为0.738；
而当城市科技投入变量对数取值大于12.126时，其系数估计值为0.997。这些估计结果充分说明了不管在何种条件下，城市科技投入对城市创新的作用都是不断“边际递增”的，也间接地检验了理论假设3的正确性，即只要增加城市科技投入强度，就会以更快的速度放大其对城市创新的作用。因此，加大科技投入和应用，是增强城市创新升级的必由之路。
总之，以上两个方面门槛效应检验的结论，为我国大力实施“数字中国”“科教兴国”“人才强国”“创新驱动”等国家战略提供了经验证据。
(四)数字经济对城市创新影响的异质性
由于资源禀赋、消费习惯、经济发展依赖等在地理区位上的差异，我国数字经济发展地区不平衡和不充分的矛盾十分突出。因此，有必要考察数字经济发展对城市创新影响的地区异质性。
为了检验数字经济发展对城市创新影响的地区异质性，首先，根据国家统计局对我国地区划分惯例，把我国地级市划分为东部、中部、西部城市；
然后用东部、中部和西部这三个区域的城市样本，分别对数字经济发展对城市创新的线性效应进行地区异质性检验，其估计结果如表4所示。
首先，从总体上看，数字经济发展对城市创新具有显著的正向作用。根据表4第(1)列至第(3)列的估计结果，在其他条件相同的情况下，数字经济发展对不同地区城市创新均有正向作用。总之，这与前面实证结论相似。
其次，从地区差异看，数字经济发展对城市创新影响的异质性明显。具体说来，一是从数字经济发展对城市创新的作用强度看，中部地区城市数字经济发展对城市创新作用最大，其次是东部地区，而西部地区数字经济发展对城市创新作用最小。数字经济发展对城市创新作用之所以具有很强的地区异质性，这可能是由于东部与中部城市整体经济发展水平较高，支持数字经济发展的产业配套基础设施比较强有关。二是从其他控制变量对城市创新作用看，在其他条件相同的情况下，东部地区城市当地财政收入支出比增加对城市创新抑制作用最强，其次是中部地区，而当地城市财政收入支出比增加对西部地区没有影响。西部地区当地城市金融发展水平提升对城市创新作用最强，其次是东部地区，而中部地区当地城市金融发展水平提升对城市创新作用最小。对于城市经济发展水平对城市创新的作用，中部地区城市的效应最明显，其后依次是东部地区和西部地区的城市。而对于城市利用外商直接投资水平对城市创新的作用，在东部地区城市没有统计学的上显著性，在中部地区城市具有显著的正向效应，而西部地区的城市则有显著的负向效应。外商直接投资对不同地区城市创新作用之所以出现很强的地区异质性，其中一种解释可能是中部地区承接从东部地区转移过来的外商直接投资是技术密集型的，而西部地区承接的外商直接投资是劳动密集型。
表4 数字经济对城市创新影响的异质性分析
总之，不同地区城市创新的影响因素较复杂。这也充分说明了我国城市创新发展具有不平衡和不充分的突出特征。
(五)数字经济对城市创新效应的稳健性
为了更全面地检验数字经济发展对城市创新发展的影响结论，主要从两个方面展开稳健性分析。
第一，替换城市创新代理变量。从经济学视角看，创新不仅仅是一种科技投资过程，而且也是一种特殊知识生产过程。因此，创新结果与知识产权保护密切相关，特别是与专利授权方法具有强的高关联性。基于此，将采用另一种度量城市创新的代理变量。根据现有文献，将采用专利授权总量(npg)及其细分的发明专利授权量(nipg)、实用新型专利授权量(numpg)和外观设计专利授权量(ndpg)等四个变量作为城市创新的代理变量。具体实证分析结果分别如表5第(1)列至第(4)列所示。由表5的分析结果可知：首先，无论是对专利授权总量，还是对发明专利量、实用新型专利授权量和外观设计专利授权量，当地城市数字经济发展水平的提高，均对当地城市专利授权产生显著的正向效应。这些结论与前述实证的结果是相符的。其次，对其他控制变量的影响，可以得出与前述实证相同的结论。由此可见，数字经济发展对城市创新发展具有很稳健的正向效应。
第二，调整城市样本量和变量取值范围。从城市发展实际情况看，我国不同城市之间数字经济发展和城市创新能力差异很大，为了避免这些特殊情况对实证分析结果的影响，结合表1中的线性分析模型，可以通过调整城市选择范围和变量取值范围的方法来控制。首先，调整城市样本量来检验。在城市选择中，剔除北京、天津、上海、重庆四个直辖市，用剩余282个地级城市的相关数据进行再分析，其结果见表5第(5)列。其次，调整变量取值范围，对城市创新和数字经济等相关变量的极端值进行1%缩尾处理，然后再重新做实证检验，其结果见表5第(6)列。由表5第(5)列和第(6)列的结果可知，无论是调整城市样本数量，还是调整变量取值范围，数字经济发展对城市创新影响作用都是非常显著的。综上所述可知，数字经济对城市创新具有显著和稳健的促进作用。
表5 数字经济对城市创新影响的稳健性分析
综上所述，数字经济发展对城市创新具有很强和稳定的促进作用。若从数字经济发展对城市创新影响的线性作用和非线性作用等两个维度展开，可以得出以下基本结论。第一，从线性影响角度看，数字经济发展对城市创新的正向促进具有很强的稳健性，而且这种增强作用主要是通过当地城市科技投入增加和产业结构高级化两个重要机制来实现的。第二，从非线性影响角度看，一方面，数字经济发展对城市创新促进作用呈现出先增后减的特征，即其对城市创新的正向促进作用是递减的；
另一方面，数字经济发展对城市创新促进作用具有很强的门槛效应，当其值越过其门阀值，数字经济发展对城市创新促进作用下降速度加快；
同时，若根据另一个门槛变量城市科技投入的增长变化，其对城市创新促进作用却表现出“边际递增”的放大作用。第三，影响城市创新发展的影响因素相当复杂。若从地区异质性的角度看，中部地区城市数字经济发展对城市创新作用最大，而西部地区数字经济发展对城市创新作用最小。同时，东部地区城市当地财政收入支出比增加对城市创新抑制作用最强，而当地城市财政收入支出比增加对西部地区没有影响；
西部地区当地城市金融发展水平提升对城市创新作用最强，而中部地区当地城市金融发展水平提升对城市创新作用最小。中部地区当地城市经济发展水平对城市创新作用最明显，而西部地区城市经济发展水平对城市创新作用最小。因此，不同地区城市创新具有很强的地区异质性，这也在一定程度上间接反映了我国数字经济发展的地区不平衡不充分的突出特征。
为了更好地促进数字经济与城市创新的高质量发展，根据上述结论，主要提出以下政策建议。
第一，大力推进数字产业化和产业数字化，优化数字经济发展生态体系。为了更好地发挥数字经济发展对城市创新的促进作用，一方面，坚持新发展理念，贯彻高质量发展的基本要求，不断优化有利于数字经济发展的财政、金融和产业等方面的政策支持体系，大力促进数字经济沿着数字产业化和产业数字化两条重要路径向前发展，提升数字经济发展对高质量发展的贡献；
另一方面，要进一步推动制度改革，尽早尽快释放制度改革红利，不断优化数字经济发展生态体系。具体说来，应完善数字经济发展的法律制度，加大对数字产品和数字服务知识产权的保护力度，加强对数据生产的监管与治理[21]139—147，优化数字经济产业结构，促进数字经济生产市场和消费市场的健康发展，增强数字经济与实体经济融合的黏性，进而提高我国高质量发展水平。
第二，积极培育以创造性转化和创新性发展为理念的创新精神，提高各地科技投入水平和科技产出质量。为了更好地发挥科技投入的增强作用，一方面，社会各界和各类市场主体必须增强对创新精神的认知，在重视科技人才工作的同时，特别是要把以“创造性转化”和“创新性发展”为主导的创新理念内化于心、外化于行，在推动高质量发展的过程中，不仅要发扬创新精神，而且要把创新与具体的实践结合起来，切实做到创新的知行合一；
另一方面，政府和企业必须加大对科技的资金投入，政府要侧重于强化基础研究，企业要侧重于应用研究，深度地推动产学研深度融合，搭建科技成果与技术需求的高端对接平台，特别是加大国有企业的自主创新能力，增强提高企业核心创新能力，努力提高科技产出质量。
第三，全面推动产业结构与市场结构转型升级，推动我国经济高质量发展。为了更好地发挥产业结构高级化的作用，一方面，要根据当前科技发展变化及其商业化和市场化的趋势，不断地推动生产要素市场结构、产品市场结构和产业发展结构的升级转型，特别是加快构建以科技密集型为主导的产业体系和产品体系，促进各地创新要素的高效流动转化和产业升级对接的互联互通，建立以市场为导向的跨区域和跨主体的科技成果转移转化协同创新服务平台，提高我国经济结构发展的高级化。另一方面，各地在大力发展经济的同时，要优化当地产业结构，既要考虑当地特色产业，也要考虑当地产业的空间布局，加强各级产业体系之间的联系，推动资源和生产要素向更高生产效率的产业和地区流动，进而推动当地更高质量的经济发展。
第四，充分发挥地方区位经济优势，构建差异互补且优势共享的统一大市场。由于城市创新影响因素的作用十分复杂，因此，各地在大力推动数字经济发展的同时，必须既要重视当地区位经济优势，又要重视建立差异互补和优势共享的统一大市场。具体说来，一方面，各地要不断提高当地经济发展水平，充分利用金融深化对实体经济发展的促进作用，建立生产要素能充分流动、产品能快捷交易、物流能高效配送的统一大市场；
另一方面，不同地区要根据当地经济发展水平的地区差异，制定有利于重构当地特色经济发展的收入分配和财政支持政策体系；
同时，要审慎地选择外商直接投资，特别是要把外商直接投资与当地科技创新结合起来，构建有利于当地经济高质量发展的开放体系。
