💡此次推荐的文章基于数量和质量双重视角考察市场一体化对数字创新的影响，通过实证分析发现，市场一体化水平的提高可以显著促进企业数字创新的数量和质量。

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概要

本次推荐的文章《市场一体化对企业数字创新的影响——兼论数字创新衡量方法》，发表在《经济研究》2023年第6期上。作者是胡增玺和马述忠。

这篇文章基于数量和质量双重视角考察市场一体化对数字创新的影响。并创新性地使用了自然语言处理与机器学习交叉范畴的预训练语言模型（SBERT），基于中国专利全文数据库和数字经济核心产业分类描述文本进行数字创新专利的识别。通过实证分析，文章发现市场一体化水平的提高可以显著促进企业数字创新的数量和质量。市场规模的扩大和市场竞争的加剧是影响企业数字创新的重要渠道。市场竞争对企业数字创新的影响呈现非线性的倒U型关系。文章建议加快国内大循环和全国统一大市场的建设，强化市场竞争的基础地位，提高企业数字创新基础研发能力。同时，应关注数字创新的地区不平等，推动城市群一体化建设，特别是中西部地区，以及加强对中小企业和民营企业的支持。本文研究为理解数字创新在市场一体化背景下的作用提供了新的视角，并为政策制定者提供了促进数字创新和经济发展的参考。以下为该文章的具体内容。

市场一体化对企业数字创新的影响——兼论数字创新衡量方法

《经济研究》2023年第6期

胡增玺 马述忠

浙江大学中国数字贸易研究院

摘要：数字创新是经济高质量发展的重要推动力量，全国统一大市场建设会放大数字创新的规模经济和创造性破坏效应，成为在科技创新领域被“卡脖子”困境下引领企业数字创新的关键。当前数字创新量化研究较少，本文创新性使用自然语言处理与机器学习交叉范畴的预训练语言模型，基于1985-2017年中国专利全文数据库和数字经济核心产业分类描述文本进行数字创新识别工作，并将识别到的数字创新与天眼查数据库匹配。之后，本文以全国统一大市场与数字创新之间的关键联系为切入点，基于数量和质量双重视角，探究市场一体化对企业数字创新的影响及其渠道。结果发现：市场一体化水平的提高可以显著促进企业数字创新“提质增量”，市场一体化带来的市场规模的扩大和市场竞争的加剧是影响企业数字创新的重要渠道，市场规模的扩大促进企业数字创新，而市场竞争对企业数字创新的影响是非线性的倒U型。本文首次为数字创新提供了创新的衡量方法，为后续研究莫定了微观基础。本文还为全国统一大市场建设以及技术创新市场导向机制的完善提供了重要的理论和经验证据。

关键词：数字创新；自然语言处理；市场一体化；市场规模；市场竞争

引用：胡增玺,马述忠.市场一体化对企业数字创新的影响——兼论数字创新衡量方法[J].经济研究,2023,58(06):155-172.

研究背景

在数字经济蓬勃发展的背景下，中国数字经济规模居全球第二，但在产业互联网领域与发达国家存在差距。美国等西方国家对中国科技封锁，特别是在芯片等关键领域，中国面临“卡脖子”问题。数字创新被视为推动经济高质量发展的重要动力。为了推动数字经济的高质量发展，中国政府强调创新引领，提出了到2025年提升数字化创新能力的目标。企业作为创新的主体，其在推动创新创造中的作用被强调，特别是在数字技术赋能传统产业转型升级方面。在当前全球市场动荡和需求萎靡的背景下，中国作为拥有巨大内需市场的国家，建设全国统一大市场被视为提升自主创新能力的关键。市场一体化可以促进创新要素的流动和合理配置，增强企业创新能力。与传统创新相比，数字创新具有更强的非竞争性、更低的准入门槛和更高的“创造性破坏”概率。市场一体化在需求端可以放大规模经济效应，激励企业进行数字创新；在供给端，可以促进技术更迭。基于此，文章旨在通过合理识别和衡量数字创新，探讨市场一体化对中国产品市场一体化的影响效应，特别是在理论层面上分析其对企业数字创新的激励作用。

研究假说

假设1：市场一体化程度的提高对企业数字创新水平的影响是正向的。

这意味着随着市场一体化程度的增加，企业面临的市场规模扩大和市场竞争加剧，这将激励企业进行更多的数字创新活动。

假设2：市场一体化程度的提高会扩大企业面临的市场规模，从而促进企业数字创新。

这个假设基于市场一体化能够减少区域壁垒，使得企业能够更容易地进入更广阔的市场，这将增加企业的潜在客户基础，进而推动企业进行创新以满足更大的市场需求。

假设3：市场一体化程度的提高会加剧企业面临的市场竞争，且如果数字创新符合逐步创新模型的设定，市场竞争对其的影响是非线性的倒U型。

这个假设认为，适度的市场竞争可以激励企业创新，但过度的竞争可能会导致创新活动的减少，因为企业可能会因为风险过高而减少研发投入。

关键变量

1. 数字专利的识别

文章中识别数字专利的方法采用了自然语言处理（NLP）和机器学习技术，具体步骤如下：

（1）预训练语言模型：文章使用了中国专利全文数据库（1985-2017年）和数字经济核心产业分类描述文本。这些数据为识别工作提供了基础。文章创新性地使用了预训练语言模型（SBERT），这是一种基于BERT的模型，它能够处理和理解自然语言文本。

（2）文本相似度计算：通过SBERT模型，文章计算了专利摘要文本与数字经济核心产业分类描述文本之间的文本相似度。这种方法允许研究者将专利与特定的数字经济产业类别进行匹配。

（3）相似度阈值设定：为了确定哪些专利属于数字创新，文章设定了一个相似度阈值。这个阈值是通过人工识别策略和计算分段准确率来确定的。研究者首先对每个类别的相似度进行排序，然后选择一个分界线，使得分界线以上的专利被归类到该类别的概率较高。

（4）数字创新识别：在确定了相似度阈值后，研究者将高于阈值的专利识别为数字创新专利。这个过程涉及到对大量专利数据的自动化处理，以确保识别的准确性。

（5）合理性检验：为了验证识别方法的合理性，文章将识别出的数字创新专利与数字经济核心产业进行了对比，并在地区和企业层面进行了进一步的分析，以确保识别结果的准确性，图1展示了匹配结果。

图源原文

2. 市场一体化

文章中衡量市场一体化的方法采用了价格法，这是一种基于产品在不同地区之间的价格差异来衡量市场分割程度的方法。为了计算市场分割指数，文章使用了城市间的价格差异。具体来说，它考虑了一个城市与其所有相邻城市之间的价格差异，通过这些差异来反映市场一体化的程度。市场分割指数（Market Integration Index）的计算公式通常涉及到价格差异的加权平均，其中权重可以是城市间的地理距离或其他相关因素。文章通过计算市场分割指数的倒数来得到市场一体化程度的指标。这个指标越高，表示市场一体化程度越高，即市场分割程度越低，产品在不同地区之间的自由流动程度越高。

主要实证结果

1. 基准回归

表1报告了市场一体化对企业数字创新的基准回归结果。考虑到城市行政级别差异会影响地区间的可比性，后文实证分析都使用剔除四个直辖市的市场一体化指标Market Int。第（1）列和第（4）列是市场一体化对企业数字创新数量（Quantity）的回归。第（2）列和第（5）列使用平均被引（Ave_cite）作为创新质量衡量指标，第（3）列和第（6）列使用最大被引（Max_cite）作为创新质量衡量指标。结果显示市场一体化可以显著提升数字创新数量和质量。假说1得证。

图源原文

2. 机制检验

本文的机制检验主要从市场一体化对企业数字创新影响的两个关键渠道展开：市场规模的扩大和市场竞争的加剧。如下为机制检验的结果。

表4报告了市场规模渠道的回归结果。其中第（1）列为城市时间层面基于工具变量法探究市场一体化对市场规模的影响，控制了城市和时间的固定效应。第（2）列是市场规模对企业数字创新数量的回归结果，第（3）、（4）列为市场规模对企业数字创新质量的回归结果。结果显示市场一体化对市场规模的变动有正向且显著的影响，证实了市场规模是市场一体化对企业数字创新影响的渠道之一。市场规模对企业数字创新数量和质量的回归结果显著为正，意味着市场规模的扩大可以显著促进企业数字创新，证实了假说2。

图源原文

表6第（1）列是基于工具变量考察市场一体化对市场竞争的影响，控制了城市行业和行业时间固定效应，结果表明市场一体化会提高市场竞争程度。表6第（2）—（4）列是控制了企业、行业时间和城市时间固定效应下市场竞争对数字创新数量和质量的回归结果，市场竞争的系数为负，且仅在对数字创新数量的回归中显著（5%水平上）。然而，上文已验证数字创新遵循经典内生增长模型的逐步创新假定，这可能意味着线性结果掩盖了非线性的事实。因此，本文加入市场竞争的二次项考察市场竞争与数字创新是否存在非线性关系，表6第（5）—（7）列报告了回归结果。结果显示，市场竞争对数字创新（数量和质量）的影响是倒Ｕ型的，即市场竞争对数字创新的促进作用随着市场竞争的提高先扩大再减小。

图源原文

除上述主要研究发现外，本文也进行了异质性分析、内生性问题的处理以及其他拓展性分析，具体可参照原文。

研究结论

本文的研究结论主要包括以下几点：

1. 市场一体化对企业数字创新存在正向促进作用：具体表现为，市场一体化水平的提高可以显著促进企业数字创新的数量和质量。

2. 市场规模与数字创新：市场规模的扩大是市场一体化对企业数字创新影响的重要渠道。随着市场规模的增加，企业面临的潜在客户基础扩大，这激励企业进行更多的创新活动以满足市场需求。

3. 市场竞争与数字创新的非线性关系：市场竞争对企业数字创新的影响呈现出非线性的倒U型关系。适度的市场竞争可以促进创新，但当竞争过于激烈时，可能会抑制企业的创新投入，因为风险和不确定性增加。

4. 异质性分析：研究还发现市场一体化对企业数字创新的影响存在地区、企业性质、企业规模等方面的异质性。例如，东部地区的企业、民营企业和中小规模企业在市场一体化的推动下，数字创新的增长更为显著。

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