互聯網發展與我國區域創新能力的提升
——基于互聯網資源量與普及度雙重視角的分析

惠 寧， 劉鑫鑫， 馬 微

(1 西北大學 經濟管理學院, 陜西 西安 710127； 2 陜西師范大學 國際商學院, 陜西 西安 710119 )

一、 引 言

改革開放以來，我國經濟飛速發展，習近平在十三屆全國人大二次會議中提出要“最大限度釋放全社會創新創業創造動能”，經濟發展由要素驅動、效率驅動逐漸轉變為創新驅動，通過創新，培育新的增長點、增長帶與增長極，實現經濟高質量發展。近年來，我國在準確把握世界發展趨勢、總結改革開放經驗的基礎上，將提高自主創新能力，建設創新型國家作為國家發展戰略的核心。在此背景下各區域切實加強協調創新發展，形成了各具特色與優勢的區域創新體系，成為國家創新體系的重要組成部分，極大地促進了經濟社會的全面發展。但我國在創新投入方面與發達國家存在顯著差距。據《中國科技統計年鑒》所公布的數據，從投入規模上來看，我國R&D(研究與開發)內部經費從2005年的2 450億元上升至2018年的19 678億元，保持了較為高速的年增長率，但是2018年的R&D支出規模僅相當于美國21世紀初的水平；從R&D投入強度來看，我國R&D支出占GDP(國內生產總值)比重從2005年的1.31%上升至2017年的2.15%，而美國的R&D投入強度長期維持在2.5%左右，在2008年以后達到2.7%以上；從從業人員占比來看，我國R&D就業人數比重在2017年達到每萬人中有52人從事R&D活動，而德國、英國、日本、韓國分別有155人、132人、132人、171人。因此，盡管我國創新投入有顯著增加，但是不管是R&D的投入規模、投入強度，還是R&D的從業人數占比，我國都與發達國家存在顯著差距。除此之外，我國創新投入與創新產出方面還存在國內區域發展不平衡的問題。就2017年來說，R&D經費支出規模最大的省份是廣東，約為規模最小省份海南的249倍；R&D占GDP(國內生產總值)比重在2%以上的省份有山東、江蘇與廣東，上海、浙江等12個省市的R&D投入強度在1%以上，北京、四川、陜西等15個省市區不到1%；專利申請數、專利授權數居國內首位的是廣東，而發明專利數最多的則是北京，占到授權專利總數的43%，是國內創新質量最高的地區，約為國內創新質量最低省份江西的7倍。綜上看來，我國區域創新投入水平整體偏低且分配不均，研發投入與創新產出、創新質量不匹配，因此分析我國區域創新能力的影響因素，尋求影響區域創新能力的新要素，促使我國完成新舊動能轉換，具有十分重要的意義。

不要忽視預包裝食品（零食、醬菜、掛面）中的鈉，很多即使吃著不咸的食物也加了不少“隱形鹽”，吃之前要看看食品標簽中的“鈉含量”一欄。

十九大報告指出：“深化供給側結構性改革，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”[1]?；ヂ摼W發展已成為我國推進區域創新發展、優化產業結構、提高經濟質量的新動能?；ヂ摼W作為信息技術發展的具體形式，蘊含著驅動自主創新的巨大潛能，不僅能夠突破地理距離約束、整合跨區資源，更能建立高效信息連通機制，彌補區域要素稟賦差異[2]?；ヂ摼W資源量體現在網絡基礎資源的增加，互聯網普及度體現為網民的擴大，以下主要用這兩個指標衡量互聯網發展。近年來，我國互聯網迅猛發展，至2020年3月，我國網民規模達到9.04億，全年新增網民7 508萬，互聯網普及率達到64.5%，較2018年提高4.9%；至2019年12月，IPv6地址數量為5 0877塊/32，較2018年底增長15.7%；域名總數為5 094萬個，其中“.CN”域名總數為2 243萬個，較2018年底增長5.6%，占我國域名總數的44.0%。(1)數據來源于《第43次中國互聯網絡發展狀況統計報告》。我國互聯網域名高性能解析技術不斷發展，顯著提升了我國互聯網的服務能力與安全保障能力，互聯網覆蓋范圍進一步擴大，移動流量資費下降，居民入網門檻進一步降低，信息交流成本降低，效率提升。然而，我國互聯網普及率與歐美等發達國家地區相比仍處于中等水平，遠低于歐洲的86.6%與北美的89.1%，甚至低于中東地區的65.8%與南美地區66.6%，僅高于非洲以及亞洲的平均水平。(2)數據來源于https:∥www.internetworldstats.com。因此，我國互聯網普及與發達國家存在顯著差距。除此之外，當前我國互聯網發展區域差距顯著，根據《網宿·中國互聯網發展報告(2018年)》所公布的數據，至2018年12月，北京、上海的互聯網普及率居于我國首位，均高于70%，互聯網普及率低于50%的省份仍有貴州、河南、四川、西藏、甘肅與云南6個省區；就互聯網資源量而言，山東域名數占據全國首位，浙江、江蘇緊隨其后，青海、西藏居于末位。

綜上所述，我國互聯網資源量與普及度表現平平，存在較為嚴重的區域差距，且資源與普及錯配問題凸顯。對比互聯網資源量和互聯網普及度對區域創新能力的影響，可為下一步有效配置互聯網資源，促進互聯網普及，發揮兩者提升區域創新能力的效用具有十分重要的意義。那么，在這種情況下，互聯網資源量與互聯網普及度的發展是否驅動了中國區域創新能力的提升？互聯網資源量和互聯網普及度的區域發展不均衡對區域創新能力與創新質量的影響是否存在異質性？互聯網資源量與互聯網普及度對區域創新能力是否具有空間溢出效應？客觀回答上述問題，對于深度挖掘互聯網提升區域創新能力，優化區域產業結構，縮小區域發展差距，具有十分重要的理論價值和現實意義。

二、 相關文獻述評

關于互聯網驅動創新，已有研究從不同角度肯定了互聯網的創新驅動作用。從資源基礎理論理解，互聯網作為一種創新型資源，具有技術性、公共性、滲透性、信息性、網絡經濟等特征[3-4]，能夠融入其他生產要素再創新，創新資源得到再利用，實現了熊彼特創新[5]。此外，互聯網有較強的靈活性和整合性，可提高主體獲取資源和整合資源的能力，迅速匹配需求側與供給側，促進創新資源的優化配置[6]。從信息流動理論理解，互聯網改變了知識傳播與信息分享的方式[7]，地理時空約束被打破，跨界協作成為可能，不僅形成了跨區域產業網絡高效分工下的多重正反饋循環機制，還能通過跨行業高度融合形成漸進式創新，同時發揮規模效應和網絡效應，實現了新經濟結構的規模報酬遞增[2][8-9]。從價值創造理論理解，互聯網技術顛覆了以往的商業模式，以供給為導向的傳統商業模式逐漸轉向以需求為導向的互聯網商業模式，單個企業創新行為逐漸轉向企業網絡創新行為，連接紅利成為商業價值創造的主要驅動力，企業更加強調顧客參與體驗，共同創造價值成為潮流，系統嵌合與同步同頻成為創新網絡協同發展的關鍵[10-11]。但羅珉、李亮宇否定了互聯網驅動區域創新的作用，認為互聯網時代是社群時代，社群在馬太效應的驅動下占領了結構洞，在缺乏地域壁壘的情況下，互聯網行業的壟斷結構不斷強化并難以打破，從而不利于創新活動的開展[12]。

從表10可以看出，對于互聯網資源量來說，全國、東部地區、西部地區的互聯網資源量并不能顯著影響區域創新質量，只有在中部地區，互聯網資源量能夠顯著促進區域創新質量。對于互聯網普及度來說，全國與西部地區的互聯網普及度顯著抑制了區域創新質量。結合表2和表3的結果，可以發現，盡管全國以及三大區域的區域創新能力顯著受到互聯網資源量以及普及度的促進作用，但是發明專利的促進作用卻不顯著。也就是說，雖然在互聯網資源量與普及度的雙重作用下我國各地區專利申請數量與日俱增，但是其中發明專利的占比較低，實際能夠促進技術進步的專利占比不高。

通過對已有文獻的綜合整理發現，現有文獻對于互聯網驅動創新能力的相關研究還處于初級階段，多數學者集中于理論分析，即使是實證分析也是多基于線性角度。鮮有深入考察互聯網與區域創新能力之間的內在關聯，對于互聯網驅動區域創新能力的非線性效應更為少見，基于互聯網異質性探討互聯網發展與區域創新能力之間的關系幾乎沒有。本文的研究思路如下：首先，從互聯網資源量和互聯網普及度雙重視角入手，以2005—2016年中國30個省區市(3)臺灣、澳門、香港數據不易獲取以及西藏部分數據缺失，故剔除。的面板數據為樣本，基于指數生產函數構建面板固定效應模型，探討互聯網資源量與普及度對區域創新能力影響的異質性；其次，采用面板門檻回歸方法對比互聯網資源量、普及度與區域創新能力的非線性關系及其門檻特征；最后，利用空間杜賓模型分析互聯網資源量與普及度對區域創新能力、區域創新質量的空間效應。

本文剩余部分安排如下，第三部分分析框架與研究假設；第四部分計量模型設定、實證結果及分析，包括互聯網資源量與普及度對區域創新能力的線性影響、門檻效應以及穩健性檢驗、內生性分析；第五部分是進一步分析，包括互聯網資源量與普及度對區域創新質量的影響分析以及空間效應分析；最后為本文的結論與政策建議。

三、 分析框架與研究假設

互聯網發展是系統性的，主要包括互聯網資源量增加和互聯網普及度提高兩個方面，互聯網資源量增加主要體現為互聯網基礎設施的建設、互聯網網站平臺的構建、互聯網技術的應用等；互聯網普及度提高主要體現在互聯網的擴散效應、互聯網的網絡效應等。為了深入研究互聯網發展對區域創新能力的提升作用，本文基于互聯網資源量和普及度雙重視角進行理論分析。

將模型5a與模型5b結合起來比較，低資源系數稍高于低普及系數、高資源系數遠小于高普及系數，說明當區域處于低資源低普及時，互聯網資源量對區域創新的促進作用大于互聯網普及度。隨著互聯網發展水平不斷提高，達到高資源高普及狀態時，互聯網資源高水平陷阱與互聯網網絡效應同時作用，互聯網普及度發揮的促進作用遠超于互聯網資源量增加產生的創新溢出效應。目前我國已有4個省份進入高資源高普及層次，這些區域應在享受規模效應的同時，注意跳出資源的高水平陷阱。

綜上所述，相關政府部門應當加強建筑產業現代化發展相關政策制度的貫徹落實，建筑企業應有效提高技術創新能力，提高建筑企業相關從業人員的專業技能和綜合素質，搭建高效的互聯網交易平臺。

(一) 互聯網資源量對區域創新能力的影響機制

互聯網資源量對區域創新能力的積極影響：一是互聯網的內生效應?；ヂ摼W作為一種典型的技術創新資源，對區域創新能力的提升具有較大的驅動作用。在創新開發階段，互聯網便利的信息搜集和篩查，促進了創新理念的產生，提升了創新效率的升級，使全面模擬整體生產成為可能，創新開發流程更加精確化，創新開發的可能性大幅度提高。在創新轉化階段，互聯網技術簡化了產品創新的流程，優化了生產要素配置和生產方式，提高了生產資料的利用率，降低了技術轉化的成本。同時互聯網技術將生產前、生產過程、售后服務聯系在一起，將產品創新的整個環節形成一個有機整體，企業可及時掌握創新活動情況，達到精益生產的效果，提高了創新效率。二是互聯網的專業化效應。隨著互聯網技術的應用，越來越多的企業采取輕資產經營模式，非核心業務從“自制”轉為“外包”，供應鏈條縮短，模塊化分工凸顯，現實市場和虛擬市場并存，市場容量無限擴大，長尾末端需求達到滿足，個性化需求全面激發，產品創新成為常態。企業在專業分工下更加專注于自身核心業務的研究，給予更多的資源投入，干中學效應增強，人力資本存量不斷增加，區域創新能力極大提升。三是互聯網的連接效應?；ヂ摼W資源作為一種新興生產力，通過構建平臺將消費者、供應商、商家連接起來，創造了全新的經營模式和商業模式，改變了新產品的營銷方式和消費方式，縮短了新產品的生命周期，推動著新一輪創新活動的產生?；ヂ摼W將高校、研發機構和企業緊密的聯系在一起，并通過產學研平臺充分配置創新資源，加強了各地區產學研聯系的緊密程度，使得創新活動順利展開。

互聯網資源量對區域創新能力的非線性關系：一是互聯網資源需與研發資本投入、研發人員水平等補償性要素在一定的配比下才能發揮其作用。在初始階段，互聯網資源相對于補償性要素而言，投入量過少，邊際生產力較大，其少量的增加就會促進區域創新能力大幅度提高。隨著互聯網資源的不斷增加，互聯網資源與補償性要素之間的差距越來越小，互聯網資源的邊際生產力不斷減少，發揮的創新溢出效應逐漸減弱，同時企業會相應擠出補償性要素的投資，導致互聯網資源與補償性要素之間的配比降低，加快了互聯網資源創新溢出效應減弱的速度。當互聯網資源水平高于這一配比后，會出現補償性資源難以支撐的現象，繼而會出現網站低水平、無效益重復建設的情況，導致互聯網線路互相干擾、互聯網資源浪費和冗余，這使互聯網資源對區域創新能力的促進作用被再次削弱。二是隨著科學技術日新月異，互聯網軟件、硬件等資源需要更新升級，互聯網資源的投資具有持續性。最初，互聯網資源的邊際效益極大，互聯網資源投資成本低于互聯網資源收益，利潤驅使企業自愿將資金投資互聯網資源建設，互聯網資源促進了區域創新能力的提升。隨著互聯網資源投入的增加，其邊際效益遞減導致互聯網資源效益不斷降低，巨大的互聯網資源投資成本減弱了企業增加互聯網資源投入的動力，在一定程度上減弱了互聯網資源的創新溢出效應。當互聯網資源增加到投資成本高于資源收益時，企業會徹底喪失對互聯網資源投入的動力，互聯網資源投資的減少難以維持新技術更新，嚴重削弱了互聯網資源對區域創新能力的促進作用?；诖?，本文提出：

假設H1：互聯網資源量的增加促進了區域創新能力的提升，互聯網資源量與區域創新能力之間存在非線性關系，其發揮的促進作用呈現高水平陷阱(4)隨著互聯網資源量的增加，互聯網資源量對區域創新能力的促進作用逐漸遞減，互聯網資源量水平越高，創新溢出效應越低。。

(二) 互聯網普及度對區域創新能力的影響機制

互聯網普及度對區域創新能力的積極影響有：一是互聯網的知識溢出效應?；ヂ摼W加快了知識的傳播速度和范圍，使知識邊界不斷擴展，知識存量逐漸增加，知識內容日趨多元化，知識價值持續增值。此外，互聯網使聯合創新成為常態，各行各業的精英相互交流探討形成創新社區，多方群體之間互動促使創新知識、思想、見解互相碰撞、互相啟發、互相激勵，推動創新思想火花的產生。二是互聯網的信息擴散效應?；ヂ摼W加快了信息擴散，信息傳播的方向從單向轉變為多向，內容從單一向豐富發展，各企業能夠高效率、低成本地從供應商、政府、高校、研究所等地方獲取和吸收外部信息，準確、快速掌控需求發展方向、技術創新前沿等信息，打破了信息不對稱壁壘，減小了創新的不確定性，激勵各企業積極進行創新活動。三是互聯網的跨界效應?；ヂ摼W打破了空間、行業的束縛，發揮“流動空間”和流動行業”的協同疊加作用，跨越區域、行業的邊界，通過橫向和縱向互補耦合的形式獲取額外的異質性資源，脫離了僅依靠自身創新投入的路徑依賴，將各地區的人才、資金、技術等創新要素再整合、再重組、再布局，促使創新資源最優化配置，從而實現了熊彼特創新。

從表4可以看出，以互聯網資源量為門檻變量時，對于全國和東部地區來說，單一門檻和雙重門檻均顯著為正，但是三重門檻沒有通過檢驗，故當互聯網資源量為門檻變量時采用雙重門檻模型，其門檻值分別為9.031和12.329、10.490和11.946；對于中部和西部地區來說，只有單一門檻的回歸系數顯著，此時互聯網資源量為門檻變量時采用單一門檻模型，門檻值分別為9.429和9.600。以互聯網普及度為門檻變量時，對于全國、東部和中部地區來說，單一門檻和雙重門檻均顯著為正，故當互聯網普及度為門檻變量時采用雙重門檻模型，其門檻值分別為-1.061和-0.431、-0.718和-0.452、-2.344和-1.976；西部地區的三重門檻均在1%的顯著水平下為正，其門檻值為-2.535、-1.117和-0.863。

假設H2：互聯網普及度的提高促進了區域創新能力的提升，且互聯網普及度與區域創新能力之間是非線性關系，其發揮的作用呈現網絡效應。

從表4可知，社會醫療保險和社會養老保險均對個人收入公平感知的影響顯著，但比起社會醫療保險，社會養老保險的個人收入公平效應更強。兩種主要社會保險參與情況的交互項對于個人收入公平感知產生負向影響，說明社會醫療保險和社會養老保險未能進行有效銜接和聯合以對個人收入公平感知起到促進作用。商業醫療保險、商業養老保險和兩者參與情況的交互項對整體社會公平感知均無顯著影響，說明商業保險的參保沒有明顯的個人收入公平效應。自變量中社會醫療保險參與、社會養老保險參與和社會保險整體參與進入回歸方程，因此個人收入公平感知的回歸方程為：

互聯網資源是互聯網普及的基礎?；ヂ摼W應用之前，必須先建設互聯網基礎設施、搭建互聯網平臺等，這時的互聯網普及水平極低，互聯網資源的重要性強于互聯網普及，其發揮的作用也大于互聯網普及。但短時間內，互聯網普及迅速擴大，相對于互聯網資源的專業化效應、鏈接效應、內化效應，其互聯網普及的知識溢出效應、信息擴散效應以及跨界效應更直接針對于區域的知識存量、更能了解市場需求、更能掌握技術前沿、更能充分利用創新資源、更能拓展企業的創新可能性邊界，其對區域創新能力發揮的作用更大。故總體來說，互聯網普及度對區域創新能力提升所發揮的作用高于互聯網資源量?；诖?，本文提出：

2015年12月，陽光佳苑一期一條主管線突然崩裂，無法正常供暖。為盡快恢復供暖，陳建華脫掉棉衣，只穿著單薄的工作服，第一個跳進臟水溝里更換主管線，刺骨冰冷的水凍得他瑟瑟發抖。經過幾小時的搶修，才將管線安裝完成。

假設H3：互聯網普及度的促進作用大于互聯網資源量的促進作用。

四、 計量模型、實證結果及分析

(一) 模型設定

根據前面理論分析，互聯網作為新興經濟要素，在區域創新能力提升中具有至關重要的作用，故本文將互聯網發展作為重要的生產要素納入創新生產函數。另外,已有研究表明研發投入強度、人力資本水平、對外開放程度、技術流動性、市場化水平等要素對區域創新能力的影響作用不可忽視[16-17]，考慮到各區域社會發展不均與資源分布不均等因素所帶來的異方差負面影響，本文將所有變量取自然對數，構建以下模型：

山的下面有一片墳地。那是我們四個人經常光顧的地方。城市中的許多人死后都葬在這里。艷陽天里，墳碑、墳丘及書法遺照，個個亡韻十足。你會覺得這些人還都活著，只是存在的方式不同罷了。

本文分別從互聯網資源量和普及度出發，研究這兩者對區域創新能力的異質性影響。由于Hausman檢驗在固定效應模型與隨機效應模型的選擇中顯著拒絕原假設，因此應采用固定效應模型。同時為了消除異方差影響，本文采用穩健性標準差進行估計，回歸結果如表2和表3所示。其中模型1和模型2分別是不加入控制變量和加入控制變量情況下互聯網資源量對區域創新能力影響的回歸結果，模型3和模型4分別是不加入控制變量和加入控制變量情況下互聯網普及度對區域創新能力影響的回歸結果。從回歸分析結果可以看出，除了模型2c，其余模型加入控制變量并沒有改變互聯網資源量變量和普及度變量的系數的顯著性，表明回歸結果具有一定的可靠性，即互聯網資源量與普及度對區域創新能力均有一定的正向促進作用。對于中部地區來說，加入控制變量之后，互聯網資源量對于區域創新能力的影響從顯著變為不顯著，這說明互聯網資源量對中部地區的區域創新能力有一定的正向影響，但是影響程度低于控制變量。就全國范圍內來說，在模型2a中，互聯網資源量回歸系數為0.173，且在1%水平下顯著，說明互聯網資源量對區域創新能力提升具有顯著的促進作用，并且在除了中部以外的其他地區，互聯網資源量都能顯著促進區域創新能力的提升。在模型4a—4d中，互聯網普及度的回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為0.425、0.262、0.606、0.420，表明互聯網普及度顯著提高了全國及三大區域的創新能力。另外，比較模型2a—2d與模型4a—4d的互聯網資源量與普及度的回歸系數，發現后者的回歸系數均大于前者。因此，與互聯網資源量相比較，互聯網普及度對區域創新能力的促進作用更大，發揮的效應更強，從而證明了假設H3的成立。上述結論表明互聯網資源量與普及度已成為區域創新能力提升的新動力源泉，尤其是互聯網普及度具有更大的創新效應，因此各省區市應充分發揮互聯網資源量與普及度在區域創新能力提升中的積極作用，尤其要不斷提高互聯網普及程度，把握好互聯網發展所帶來的創新紅利。

(1)

1. 變量替換

(2)

其中，i表示省份，t表示時間；inn、wz、wm、rd、edu、ope、sc、mar分別表示區域創新能力、互聯網資源量、互聯網普及度、研發投入強度、人力資本水平、對外開放程度、技術流動性、市場化水平；α0、β0代表常數項。α1～α6,β1～β6是待估參數；εit代表隨機干擾項。

近期，SGSN設備出現大量”GTPC路徑斷”告警，告警峰值在24H內會出現接近1000次，而且告警設備的地址幾乎都為本省的SGSN GTPC地址，涉及范圍為每套SGSN。

為了研究互聯網發展與區域創新能力之間的非線性關系，本文在式(1)、式(2)的基礎上，借助漢森(Hansen)提出的面板門檻回歸模型[18]，以互聯網資源量和普及度為門檻變量構建互聯網發展對區域創新能力的非線性模型。如下所示：

lninnit=δ0+δ1lnwzit·I(lnwzit≤γ1)+δ2lnwzit·I(lnwzit>γ1)+…+δ3lnrdit+δ4lneduit+δ5lnopeit+δ6lnscit+δ7lnmarit+εit

(3)

lninnit=φ0+φ1lnwmit·I(lnwmit≤γ1)+φ2lnwmit·I(lnwmit>γ1)+…+φ3lnrdit+φ4lneduit+φ5lnopeit+φ6lnscit+φ7lnmarit+εit

(4)

其中，innit是被解釋變量，表示i省份第t年的區域創新能力；wzit、wmit分別代表互聯網資源量和互聯網普及度，既是核心解釋變量也是門檻變量；γ為待估的門檻值；I(*)是指示函數，當括號內條件滿足時，取值為1，否則為0；δ0～δ7、φ0～φ7是待估參數；εit代表隨機干擾項。

(二) 變量與數據

本文所考察區域創新能力體現在各地區的創新產出方面。已有研究對于創新產出的衡量主要有專利申請數、專利授權數、新產品銷售收入3個指標，并且全國對于專利的定義是統一的，各地區的專利具有可比性，且本文研究對象是地區，專利較新產品銷售具有更好的一致性，且新產品銷售更加傾向于工業方面的研究[19]。此外，專利從申請到授權這一過程所需時間較長，專利授權數具有滯后性，故本文選擇各省區市的專利申請數作為被解釋變量區域創新能力(inn)的衡量指標。本文的解釋變量是互聯網發展的指標，即用互聯網資源量(wz)和互聯網普及度(wm)，互聯網資源量體現為網絡基礎資源的增加，故本文使用各省擁有的網站數量衡量；互聯網普及度體現為網民的擴大程度，考慮到各省區市網民人數受本地區人口基數的影響較大，本文采用各省區市網民人數與本地區總人數比值來衡量?；ヂ摼W資源量和互聯網普及度變量既是核心解釋變量也是門檻變量。主要的控制變量包括：(1) 研發投入強度(rd)，采用各省區市R&D經費內部支出占生產總值的比重作為研發投入強度的衡量指標；(2) 人力資本水平(edu)，采用各省區市平均受教育年限來衡量，計算公式是edu=0·x1+6·x2+9·x3+12·x4+16·x5，其中x1、x2、x3、x4、x5分別表示各省區市從未上過學、小學、初中、高中、大專及以上教育程度人口占年齡在6歲及6歲以上人口的比重；(3) 對外開放程度(ope)，采用各省區市進出口總額與生產總值的比值作為衡量指標；(4) 技術流動性(sc)，采用各省區市的技術市場成交額與GDP的比值來衡量；(5) 市場化水平(mar)，采用各省區市國有企業就業人數占總就業人數的比例作為逆指標，此值越大表明市場化水平越低，反之則越高。

本文所使用的數據遵循可獲得性、獨立性和口徑統一等原則，選取2005—2016年(5)由于2017—2018年的網民數尚未有官方機構公布，故將數據的截至年限選擇為2016年。中國30個省區市(臺灣、澳門、香港數據不易獲取以及西藏部分數據缺失，故將這部分數據從中剔除)的面板數據作為研究樣本。原始數據均來自于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國金融年鑒》和《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。全國及東中西三大區域(6)東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省份；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省份；西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆11個省份。各變量的樣本統計結果如表1所示。

(三) 互聯網資源量與普及度對區域創新能力的線性影響效應

lninnit=α0+α1lnwzit+α2lnrdit+α3lneduit+α4lnopeit+α5lnscit+α6lnmarit+εit

表1 各變量的統計性描述

表2 互聯網資源量對區域創新能力線性影響的回歸結果

表3 互聯網普及度對區域創新能力線性影響的回歸結果

對控制變量來說，研發投入強度的回歸系數幾乎均顯著為正，說明研發投入是促進區域創新能力的基本要素，研發投入強度越高，區域創新能力越大，并且研發投入強度對于中部地區區域創新能力的影響高于西部，高于東部。從人力資本水平來看，回歸系數在1%的水平下顯著為正，表明人力資源在區域創新能力提升過程中發揮重要的智力支撐作用，人力資本水平越強，區域創新能力提升越快。從對外開放程度來看，東部地區的回歸系數顯著為負，西部地區顯著為正。前者說明東部地區的對外開發程度與創新程度成反比；后者體現了西部地區的對外開放程度越高，越有利于知識的溢出效應與信息擴散效應，創新程度顯著提高。從技術流動性來看，回歸系數均在1%的顯著水平下顯著為正，說明技術流動性越強，越有利于區域創新能力的提升。從市場化水平來看，多數回歸系數顯著為負，表明市場化水平越高，區域間競爭力度越強，越有利于本地區創新資源的優化配置，從而促進本地區創新能力的提升。

白洋淀蓄滯區安全建設工程包括新安北堤、障水埝、北四門堤、南四門堤、淀南新堤、老千里堤、趙王新河左堤7條堤防（總長172.27km），北六、留村、大石橋等6座分洪口門，王莊、楊孟莊、寨里等24座穿堤建筑物（實際勘察建筑物27座）。

(四) 互聯網資源量與普及度對區域創新能力的門檻效應

從理論分析可知，互聯網資源量、互聯網普及度與區域創新能力的關系并不一定是簡單的線性關系，有可能存在復雜的非線性關系。傳統對于非線性的研究一般加入二次項或者交互項，但這樣有可能會引起多重共線性問題，造成結果的偏誤。為了解決這一問題，有必要采用門檻效應模型驗證此結論的正確性。

1. 互聯網資源量與普及度對區域創新能力的門檻模型檢驗

在對公式(3)和公式(4)進行門檻模型估計之前，首先要進行門檻效應存在性檢驗，判斷門檻值的個數以及確定門檻值，從而選擇正確的模型估計互聯網發展對區域創新能力的非線性效應。依次對不存在門檻、存在一個門檻、存在兩個門檻以及存在3個門檻的原假設通過F值和Hansen自抽樣法得到的P值進行判斷，檢驗結果如表4所示。

表4 門檻模型檢驗

互聯網普及度對區域創新能力的非線性關系：梅特卡夫定律指出，網絡的價值與互聯網用戶數的平方成正比?；ヂ摼W普及與區域創新能力之間并非簡單的線性關系，而是隨著互聯網普及水平的提高，互聯網將發揮更大的價值，驅動區域創新能力提升的效應會爆發式增長。當互聯網普及水平較低時，只有少量的群體能夠相互交流探討，分享自己的創新思想，被整合的知識只能被少量的網民接收，知識內容更新速度緩慢，創新思想來源減少。企業不能及時了解前端的創新信息，創新活動不確定性加大，創新產品生命周期加長，網民數量限制了知識溢出效應和信息擴散效應，這時網民數量的少量增加會明顯促進區域創新能力提升。隨著互聯網普及范圍的不斷擴大，在現有條件下所有可能成為網民的人員都已成為網民時，經濟、技術以及知識的落后限制了網民規模擴大，促進作用達到飽和，這時互聯網普及對區域創新能力促進作用不明顯。當網民規模達到一定程度后，社群效應被激發，世界各地相連在一起，不同的信息流互相碰撞，知識溢出效應和信息擴散效應將發揮更大的作用。假設任何一位創新主體都占有網絡的一個節點，他們之間互相建立起一條網絡互動線，他們又在此節點上將自身特有的創新思想傳播給其余節點。當用戶數達到一定量時，網絡互動線和創新思想傳播線將會以指數形式爆發式增長，知識溢出效應和信息擴散效應更為廣泛，互聯網在驅動區域創新中將會發揮更大的網絡價值?；诖?，本文提出：

就全國層面來看，根據門檻值可將互聯網資源量分為低資源、中資源、高資源3個層次，互聯網普及度分為低普及、中普及、高普及3個層次。利用表4具體列出互聯網資源量和互聯網普及度的3個層次區間的真實值，如表5所示?；?016年的數據按照表3的門檻值將各省區市進行分類，可以看出，我國已有21個省區市的互聯網資源量進入中資源層次，北京、上海、福建、廣東、江蘇、浙江和山東7個東部地區達到高資源水平，僅有青海和寧夏還處于低資源層次。所有地區互聯網普及度都跨越了第一門檻，到達中、高普及水平。但是，全國僅有北京、上海、福建、廣東4個省區市達到了高資源、高普及水平，大部分地區處于中資源、中普及狀態。

表5 互聯網資源量與普及度發展水平的分層

2. 互聯網資源量與普及度對區域創新能力的門檻模型回歸結果分析

表6中模型5a—8a是以互聯網資源量為門檻變量來研究互聯網資源與區域創新能力之間的非線性關系。從全國層面來看，當互聯網資源量低于9.031時，即處于低資源狀態時，其影響力度為0.554，且通過了1%的顯著性水平檢驗，說明此門檻區間內互聯網資源量對區域創新能力有著顯著的促進作用；當互聯網資源量介于9.031和12.329之間時，影響系數為0.524，通過1%的顯著性水平檢驗，說明互聯網資源量對區域創新能力仍有正向效應，但與第一門檻區間相比，這種促進作用有所減弱；當互聯網資源量高于12.329時，影響力度為0.478，此時的影響程度進一步減弱?？梢?，隨著互聯網資源量的增加，互聯網資源量對區域創新能力的促進作用不斷減弱，且減弱程度逐漸增強，這可能是由資源邊際報酬遞減與資源浪費冗余雙重沖擊造成的，說明互聯網資源量存在高水平陷阱，假設H1的成立。因此各省區市在積極加強互聯網資源基礎設施建設的同時要注意資源的浪費和冗余，避免陷入高水平陷阱。對于東部地區來說，在互聯網資源量門檻條件下，互聯網資源量對區域創新能力影響存在雙重門檻，但東部地區互聯網資源量對區域創新能力的負向影響效應并不顯著。對于中部地區，當互聯網資源量低于9.429時，影響系數為-0.231，且通過5%的顯著性檢驗，說明第一門檻區間的互聯網資源量不利于區域創新能力的提高；當互聯網資源量高于9.429時，影響系數為-0.191，通過10%的顯著性檢驗，這一區間的互聯網資源量的增加不利于區域創新能力提升的程度有所減弱。對于西部地區，互聯網資源量低于9.600時，這一區間內的互聯網資源量對區域創新能力的促進作用并不顯著；當互聯網資源量高于9.600時，影響系數為0.160，通過10%的顯著性檢驗，說明此時互聯網資源量對區域創新能力的提升起到顯著的促進作用。

表6 互聯網資源量對區域創新能力門檻效應的回歸結果

以互聯網普及度為門檻變量進行回歸，估計結果如表7所示。從模型5b—8b回歸結果來看，互聯網普及度處于不同水平時，對區域創新能力產生的影響不同。從全國層面來看，當互聯網普及度小于-1.061時，回歸系數為0.391，且顯著性為1%，說明互聯網普及度對低普及地區的區域創新能力有積極影響；當互聯網普及度大于-1.061且小于-0.431時，回歸系數為正不顯著，說明互聯網普及度對中普及地區的創新能力提升并沒有發揮顯著作用；當互聯網普及度大于-0.431時，即互聯網普及達到高普及水平時，回歸系數為1.270，且在1%的顯著性水平下高度顯著，說明互聯網顯著促進了高普及地區創新能力的提升，且促進作用遠大于低普及時所發揮的作用，可見互聯網普及度與區域創新能力之間存在非線性關系；當網民比例小于34.61%時，互聯網普及度的提高有利于區域創新能力的提升;當網民比例處于34.61%—64.99%時，互聯網普及度的促進作用不顯著；但當互聯網網民比例超過64.99%時，互聯網普及度的創新溢出效應顯著增強，可見互聯網普及度具有網絡效應，從而驗證假設H2成立。目前我國所有地區都跨越了低普及門檻，但26個省區市都位于中普及水平，其互聯網普及度對當地的區域創新能力不起作用，說明我國還應繼續努力擴充互聯網普及，構建普惠互聯網，盡可能使互聯網普及度大于-0.431，充分享受網絡效應帶來的紅利。對于東部地區，當互聯網普及度小于-0.718、大于-0.718且小于-0.452之間時，系數分別為0.281和0.416，均在1%的顯著性水平下顯著，說明互聯網普及程度的增加，對區域創新能力的影響也隨之增加；當互聯網普及度大于-0.452時，互聯網普及程度對區域創新的正向促進作用不顯著。對于中部地區，隨著互聯網普及程度的提高，其對于區域創新能力的促進作用也越高，可見存在一定程度的互聯網普及促進區域創新能力的邊際遞增效應。對于西部地區，當互聯網普及小于-2.535、大于-2.535且小于-1.117、大于-1.117且小于-0.863之間時，影響程度分別為0.487、0.661、0.366，且均在1%的顯著性水平下顯著，說明互聯網普及程度對于區域創新能力存在倒U型的非線性關系；當互聯網普及度大于-0.863時，互聯網普及度對區域創新產生并不顯著的抑制作用。

表7 互聯網普及度對區域創新能力門檻效應的回歸結果

將1.00g沉積物樣品放于50mL三角瓶中，然后加入0.2mL甲苯、4mL pH=11的緩沖溶液和1mL對硝基苯磷酸二鈉溶液，輕搖混勻塞上瓶蓋，在37℃下培養1h。加入1mL CaCl2溶液和4mL NaOH溶液，輕搖幾秒鐘后，鋁制過濾。用分光光度計在400～420nm進行比色，測定溶液的吸光值。同時測定無泥及無底物對照。實際APA用每小時每千克干重沉積物產生對硝基苯酚的毫克數計算。

總體來看，在互聯網資源量與普及度的門檻條件下，互聯網發展對區域創新能力的影響呈現出復雜的非線性關系，且這種關系表現為一定的空間異質性。隨著全國、西部地區互聯網資源量的發展，互聯網資源量顯著促進了區域創新能力，但促進的規律存在差異性，而中部地區的互聯網資源量的增加并未改善對其創新能力的異質效應。隨著全國以及三大區域的互聯網普及度的提高，互聯網普及度顯著促進了區域創新能力，而不同區域顯示出不同的非線性關系，隨著互聯網普及的擴大，其對區域創新能力的促進作用先由強變弱，再由弱增強，且具有網絡效應。

(五) 互聯網資源量與普及度對區域創新能力的穩健性分析與內生性分析

到目前為止，依舊有兩個問題困擾著上述結論的可靠性，一是用網站數量與網民比例來衡量互聯網資源量與普及度是否可靠；二是可能存在遺漏變量所造成的內生性問題。對此，采用變量替換與工具變量法進行穩健性分析與內生性分析。

另外，譯者在翻譯一些較難或者沒有英文版本的書刊名的時候，選擇了省譯。比如“《粵道貢國說》、《蘭倫偶說》《耶穌教難入中國說》”等，在英譯漢版本中均沒有翻譯出來。筆者認為在翻譯書刊名的時候，可以站在譯文接受者的角度，選擇重要并且有代表性的書刊名進行翻譯，沒有必要全部都翻譯出來。

lninnit=β0+β1lnwmit+β2lnrdit+β3lneduit+β4lnopeit+β5lnscit+β6lnmarit+εit

新鮮水果和蔬菜容易受到病原微生物和腐敗微生物的污染，無論從收獲前階段開始還是后處理階段?？茖W家對農業商品的臭氧應用進行了探索，發現它比其它消毒劑（例如氯）提供更多的消毒能力，并且能夠去除大量的污染物，包括耐氯處理的微生物。

考慮到以上所使用的網站數量與網民比例并不能準確替代互聯網資源量與普及度，因此，本文選擇互聯網CN域名數代替網站數量衡量互聯網資源量，以互聯網普及率代替網民比例衡量互聯網普及度，并分別進行回歸分析，結果如表8所示。就CN域名數來說，全國層面和中部地區的CN域名數量顯著促進該區域的區域創新能力，而對東部地區和西部地區無顯著正向影響；而互聯網普及率顯著促進了全國以及三大區域的區域創新能力，且影響力顯著超過CN域名數量，這與表2和表3所得結論基本一致。

因此，在目前多元化社會思潮和多元化價值觀念的影響下，加強醫院各科室精神文明建設尤為重要。醫務人員只有積極踐行社會主義核心價值觀，才能避免被非主流的思想觀念和價值觀念所誤導，才能保障我國的醫療衛生事業始終保持正確的價值取向和發展方向，健康穩定可持續發展。

表8 穩健性分析：變量替換

2. 工具變量

考慮到遺漏重要變量或者互聯網發展與區域創新能力之間可能存在的雙向因果關系而導致的內生性問題，本文在個體固定效應模型的基礎上分別以互聯網資源量的滯后一期和互聯網普及度的滯后一期作為互聯網資源量和普及度的工具變量，并采用工具變量估計方法進行回歸分析。首先進行Hausman-Wu內生性檢驗，兩個模型均拒絕原假設，認為表2和表3中存在內生性，有必要引入工具變量進行估計。隨后進行弱工具變量檢驗，發現F值均大于10，不能拒絕原假設，說明引入的工具變量是合理的?；貧w結果如表9所示，從中可以看到主要變量的估計系數正負與顯著性與前文估計結果保持一致，再一次證明互聯網資源量和普及度確實對區域創新能力都存在顯著的積極影響，且互聯網普及度促進作用更甚，其回歸結果皆驗證了假設H1-H3，判定本文主要結論具有良好的穩健性。

五、 進一步分析

(一) 互聯網資源量與普及度對區域創新質量的影響

我國將專利分為發明專利、實用新型專利以及外觀設計專利三大類。前文鑒于專利授權的滯后，故采用專利申請數量作為區域創新能力指標，但是專利申請數量與專利授權數量之間仍存在一定的差異。本文所研究的區域創新能力考察的創新能力是能促進科技進步、新技術落實的創新能力，是在互聯網、大數據、人工智能發展的大背景下所產生的創新能力，因發明專利的數量至關重要，所以本文進一步選用發明專利與專利授權數量之比作為衡量區域創新質量的指標，采用固定效應模型，研究互聯網資源量與普及度對區域創新質量的影響，結果如表10所示。

在實證研究方面，卡福斯(Kafours)利用C-D函數的理論框架，實證驗證了互聯網發展能夠提高企業的研發能力[13]。張旭亮等考慮到互聯網區域溢出效應的影響，基于空間杜賓模型，借助2005—2015年中國省域面板數據，以互聯網普及率來代表互聯網發展，揭示了互聯網對本區域創新產出具有直接的助推作用，且對鄰近區域的創新具有明顯的空間溢出效應[2]。張玉明等利用《中國小微企業調研系統》大規模調研所得的2 683家小微企業數據，以此為樣本，運用探索性因子分析和多元回歸等方法檢驗了互聯網環境對小微企業技術創新的影響，發現良好的互聯網環境不僅能夠促進小微企業進行技術創新，還能正向調節企業家社會資本對技術創新的促進作用[6]。曾世宏、高亞林運用逐步縮小樣本量法和門檻效應模型檢驗互聯網普及對服務業創新發展的作用路徑，得出互聯網通過消費路徑促進服務業創新發展，但不同的經濟發展地區的作用路徑不同[14]。郭家堂、駱品亮以2002—2014年中國省級面板數據為樣本，實證分析了互聯網對中國全要素生產率有顯著的促進作用，并基于門檻面板模型說明互聯網對中國全要素生產率的促進作用是非線性的，互聯網具有網絡效應，當超越臨界值將發揮更大的作用[7]。李佳鈺、周宇基于價值鏈視角，利用2011—2016年全國31個省區市的工業面板數據，構建省際互聯網發展水平指數，采用超越對數隨機前沿生產函數模型測度互聯網對中國工業兩階段技術創新效率的影響，研究發現互聯網促進了工業技術創新效率水平提升，并且對技術開發效率的促進作用強于技術轉化效率[15]。

表9 內生性檢驗：工具變量法

表10 互聯網資源量與普及度影響區域創新質量回歸分析結果

(二) 互聯網資源量與普及度對區域創新能力的影響機制

互聯網資源量與普及度均會對區域創新能力產生影響，那么影響機制何在？從上述實證檢驗來看，互聯網資源量與普及度都會有效促進區域創新能力，并且對創新質量的影響存在異質性。由于一個區域的經濟增長不僅受到自身因素的影響，而且依賴于相鄰區域的經濟增長。那么互聯網資源量與普及度是否通過空間溢出效應影響區域創新能力？為此，本文利用空間杜賓固定效應模型(Spatial Durbin Model，SDM)對互聯網發展影響區域創新能力進行檢驗：

lninnit=λ1lnwzit+λ2lnrdit+λ3lneduit+λ4lnopeit+λ5lnscit+λ6lnmarit

(5)

lninnit=θ1lnwmit+θ2lnrdit+θ3lneduit+θ4lnopeit+θ5lnscit+θ6lnmarit

(6)

其中，innit表示創新產出；Wij是一個標準化的N×N的空間矩陣，本文采用最為普遍的二值空間權重矩陣，Wij的元素wij表示區域i與j是否接壤，兩地區接壤時wij=1，反之則wij=0；λ和θ表示收斂系數；ρ和ρ′表示空間外溢系數，如果顯著為正，則表示相鄰區域的創新能力對目標區域的創新能力產生了一定程度的空間外溢效應；擾動項εit服從均值為0，方差為σ2的獨立同分布隨機誤差向量；λ1～λ6、θ1～θ6、ρ、ρ′是待估參數。

本文采用Moran’s I進行空間自相關檢驗，利用式(5)、式(6)研究我國區域范圍內互聯網資源量、互聯網普及度、專利申請數量、專利發明數量、專利授權數量以及專利質量等各變量是否存在潛在的空間自相關。2005—2016年各變量的Moran’Ⅰ統計量如表11所示。

表11 潛在的空間自相關檢驗：Moran’s Ⅰ統計量

表11的結果表明，選定的研究時段各年份的Moran’s I統計量，互聯網資源量與普及度均在1%的顯著性水平下拒絕了空間隨機分布的原假設，表明我國互聯網資源量與普及度長期存在潛在的正空間相關性；其余各變量均在一定程度上拒絕原假設，表明存在一定的空間自相關性。因此，本文對于固定效應的空間面板模型所進行MLE估計，考慮空間關系后，樣本數據服從包含固定效應的空間杜賓模型SDM-FE，因此本文主要采用SDM-FE進行估計，結果如表12所示。

表12 空間面板數據SDM-FE的回歸結果

由表12可知，空間外溢系數ρ的估計值顯著為正，且都通過1%的顯著性檢驗。這表明鄰近地區的互聯網資源量與普及度水平越高，越有利于本地區的區域創新能力提升。當被解釋變量為專利申請數與專利授權數時，互聯網普及度的滯后項在5%的顯著性水平下通過檢驗，表明互聯網普及度存在顯著的空間溢出效應，即我國互聯網普及度具有顯著的正向空間影響，一個地區以專利申請數量與專利授權數量體現區域創新能力時，該區域創新能力不僅與本區域的互聯網普及程度有關，還受到臨近區域的影響。當被解釋變量為發明專利數與專利質量時，互聯網資源量的滯后項在1%的顯著性水平下通過檢驗，表明互聯網資源量存在顯著的空間溢出效應，我國互聯網資源量具有顯著的正向空間影響?？梢哉J為互聯網普及度對專利申請的數量以及專利授權數量產生顯著影響，而對于起關鍵作用的發明專利來說，則是互聯網資源量起顯著促進作用。

上述結果表明，互聯網資源量與普及度的空間溢出效應是影響區域創新能力的機制，其中互聯網資源量的空間溢出效應是發明專利與專利質量的影響機制，互聯網普及度的空間溢出效應是專利申請數與專利授權數的影響機制?；ヂ摼W資源將高校、研發機構與企業緊密聯系，通過產學研平臺充分配置創新資源，不僅加強了各地區產學研的緊密聯系，還提高了包括信息、人力、技術等創新要素的整合效率，促使區域創新能夠突破距離約束，以高效、便捷的方式，提升區域創新能力。并且由于互聯網資源的增加，包括數據庫在內的各類資源數量隨之增加，信息搜尋成本的降低，尤其是對于技術創新的研發階段，便于掌握技術前沿，實現與國內外領先技術的溝通，所以互聯網資源對發明創新與創新質量具有空間溢出效應?；ヂ摼W普及的知識溢出效應、信息溢出效應與跨界效應使得其對創新技術成果的轉化起到了決定性作用。但由于互聯網普及程度所涉及的信息、知識、技術專業化程度低于互聯網資源，因此，互聯網普及度對于專利申請數和專利授權數具有空間溢出效應，而對于發明創新的貢獻相對于互聯網資源量略弱。

六、 結論與啟示

本文以2005—2016年中國30個省區市面板數據為樣本，以互聯網資源量和普及度作為衡量互聯網發展的指標，從理論和實證方面考察互聯網資源量、互聯網普及度與區域創新能力之間的關系，首先利用面板固定效應模型驗證互聯網發展對區域創新能力的促進作用，對比分析互聯網資源量和普及度創新溢出效應的異質性；其次利用面板門檻模型研究互聯網發展與區域創新能力之間的非線性關系及所具有的門檻特征，研究互聯網資源量與普及度對于區域創新能力的空間異質性；最后利用發明專利與專利授權數量之比衡量創新質量，研究互聯網發展對區域創新質量的影響機制，并利用空間杜賓模型討論互聯網發展對區域創新能力的作用機制。本文研究發現：第一，互聯網資源量與普及度對區域創新能力具有顯著的促進作用且存在異質性，互聯網普及度的創新溢出效應更高，互聯網資源量對區域創新能力的促進作用由強變弱，且存在高水平陷阱與空間異質性；隨著互聯網普及的擴大，其對區域創新能力的促進作用由強先變弱后增強，且具有網絡效應。第二，對于互聯網資源量來說，全國、東部地區、西部地區的互聯網資源量并不能顯著影響區域創新質量，只有在中部地區，互聯網資源量能夠顯著促進區域創新質量。對于互聯網普及度來說，全國與西部地區的互聯網普及度顯著抑制了區域創新質量。第三，互聯網資源量與普及度的空間溢出效應是影響區域創新能力的機制，其中互聯網資源量的空間溢出效應是發明專利與專利質量的影響機制，互聯網普及度的空間溢出效應是專利申請數與專利授權數的影響機制。上述結論在考慮穩健性檢驗與內生性問題后依然成立。

氣體鉆井循環系統的密封性，使得常規鉆井中采用的巖屑檢測方法不能直接適用于氣體鉆井過程[1-3]。微波法檢測固體質量流量的基本思路是通過向流體發射電磁波，從反射的回波中提取流量相關信息[4]，該檢測方法屬于非接觸式測量，不會擾動被測流體的流動狀態，且反應迅速，可以實現自動連續實時的在線測量，且已有被應用于煤粉質量檢測的研究[5]。筆者根據微波檢測固體質量流量的原理，設計了1套氣體鉆井排砂管返出巖屑質量流量檢測系統，并對檢測的微波信號與質量流量之間的關系進行了相關推導與分析。

本文的研究結論對我國利用互聯網發展驅動區域創新能力具有重要的政策含義。

首先，為了充分發揮互聯網發展驅動區域創新能力的優勢，應加強互聯網基礎設施建設，提升互聯網普及度與互聯網資源利用率，適當降低互聯網寬帶接入資費標準，提高寬帶速度，改善互聯網使用環境，保障互聯網使用安全性，進而促使研發人員能夠更便捷、更可靠地利用互聯網資源進行創新研究，推動區域創新能力提升。

其次，為了促進各地區互聯網均衡發展，應調整互聯網資源分配，提高互聯網發展驅動區域創新能力效率。對于不同地區來說，應根據自身互聯網發展所處階段制定差異化發展策略，重視網站低層次重復建設所造成的互聯網資源浪費和冗余問題。尤其是互聯網資源少且普及度較低的省份，應借助云技術、大數據、人工智能等新技術，促進互聯網技術與產業的融合創新，倒逼傳統行業的轉型升級，充分發揮互聯網資源對互聯網發展落后地區創新能力的提升。對處于中資源水平的區域應加強政府監管，禁止未經批準擅自建設互聯網基礎資源，建立互聯網資源共享機制，提高互聯網資源利用率，防止互聯網資源發展進入高水平陷阱。對處于高資源水平的東部省份全面整頓互聯網網站，對于重復建設以及多余的互聯網資源給予一定的補償政策后進行精簡。

CT檢查具有較高分辨率、掃描速度及成像速度快、偽影少,可對膽道結石患者進行準確、及時的診斷。有關研究表明[2],CT檢查對高密度結石的診斷準確率較高,但易受到容積效應的影響,尤其是膽總管發生擴張后,誤診率較高。此外,CT難以檢出等密度結石和泥沙樣結石,且輻射量大,因此在臨床應用中存在一定局限性。

最后，為了促進各地區創新能力的提升，應在研發投入、教育投入、對外開放、市場化、技術市場流動等方面多努力。加大研發投入強度，充分利用創新資源，最大限度地發揮創新資源的促進作用。改變現行教育機制，培育創新型、應用型的專業創新人才，培養新時代人才互聯網思維、創新思維。持續擴大對外開放水平，選擇性吸取外部所帶來的新技術、新思想，充分利用對外開放所帶來的創新溢出效應。適當擴大技術市場交易普及，提高技術流動性，為大眾創業萬眾創新提供支撐。