本文档属于类型a：单篇原创研究的学术报告。以下是对刘敏、张旭贤发表于《宜宾学院学报》2025年第10期的研究《数字政府建设对长三角城市群协同创新的影响研究》的详细学术报告。

一、作者与发表信息
本研究由安徽财经大学国际经济贸易学院的刘敏（副教授，研究方向为平台经济）和张旭贤（硕士研究生，研究方向为数字政务）合作完成，发表于《宜宾学院学报》2025年第25卷第10期，DOI号为10.19504/j.cnki.issn1671-5365.2025.10.08。研究受国家社科基金一般项目（24BJL038）和安徽财经大学研究生科研创新基金项目（ACY C2023163）支持。

二、学术背景
研究领域为数字政府（Digital Government）与区域协同创新（Collaborative Innovation）。党的十九大以来，数字政府建设被提升为国家战略，国务院2022年发布的《加强数字政府建设的指导意见》进一步强调其重要性。长三角地区作为中国创新核心区，行政壁垒和信息孤岛问题制约了协同创新效率。
本研究旨在回答：
1. 数字政府建设是否显著促进长三角城市群协同创新？
2. 其作用机制如何？（通过提升城市创新能力或优化创新服务环境？）
理论背景基于两类文献：一是数字政务服务通过降低交易成本、抑制寻租等提升治理效率；二是协同创新测度多依赖引力模型或社会网络分析，但缺乏对跨区域合作及机制的系统研究。

三、研究流程与方法
1. 数据来源与样本
- 覆盖2017—2022年长三角41个城市的面板数据。
- 核心变量：
- 被解释变量：城市协同创新（Y），以跨市合作专利申请量（排除同城合作）衡量，数据来自智慧芽专利数据库。
- 解释变量：数字政府建设水平（DIG），基于政府门户网站服务能力，采用熵值法计算（范合君等，2022方法）。
- 控制变量：经济发展水平（RPGDP）、人力资本规模（RCAP）、城市人口密度（RCITY）、制度环境（RINS）、产业结构（RIND），数据取自《中国城市统计年鉴》。

1. 模型构建

   • 基准回归模型（双向固定效应）：
     [ \ln Y_{ij} = a_0 + a1 \ln DIG{ij} + a2 R{ij} + \gamma_i + \muj + \epsilon{ij} ]
     其中γ_i和μ_j分别控制城市和年份固定效应。
     
   • 中介效应模型：检验城市创新能力（M_INN，以企业独立发明专利申请数衡量）和创新服务水平（M_ENV，以财政科技支出衡量）的中介作用。
     

2. 分析方法

   • 稳健性检验：替换核心变量（采用电子科技大学智慧治理研究中心的政务服务能力指数）、缩尾处理、工具变量法（以2015年省级两化融合指数为工具变量）、滞后一期回归。
     
   • 机制检验：Bootstrap法验证中介效应显著性。
     

四、主要结果
1. 基准回归结果
- 数字政府建设对协同创新的直接促进作用显著（系数0.109，p<0.05）。控制变量中，经济发展水平（RPGDP）和人口密度（RCITY）的系数均显著为正（p<0.01），表明经济活力与人口集聚对创新合作的积极影响。

1. 机制分析

   • 创新能力路径（H2a）：数字政府建设通过提升本地创新能力（M_INN中介效应系数0.140，95% CI [0.019,0.261]），间接推动跨市合作。
     
   • 创新服务路径（H2b）：通过优化财政科技支出等创新服务环境（M_ENV中介效应系数0.125，95% CI [0.004,0.246]）促进协同创新。
     

2. 稳健性检验

   • 替换变量、缩尾处理、工具变量法（Cragg-Donald Wald F=189.858）均支持基准结论。
     

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 首次实证验证数字政府建设通过“双路径”（创新能力+服务环境）促进区域协同创新，弥补了既有文献对机制研究的不足。
- 提出跨市专利合作数据需排除同城申请的测度改进，减少估计偏差。

1. 应用价值：
   
   • 政策建议：推动政务平台规范化（如“一网通办”）、加强信息公开、构建区域数字化协调体系，以消除行政壁垒。
     

六、研究亮点
1. 方法创新：结合熵值法与社会网络分析，综合测度数字政府与协同创新水平。
2. 发现创新：揭示头部城市（如上海）与外围城市创新差距缩小的趋势，佐证数字政府的均衡效应。
3. 数据创新：利用《政府网站工作年度报表》等权威数据，提高指标可比性。

七、其他价值
研究为“数字中国”战略下的区域协同政策提供了微观证据，尤其对长三角一体化发展具有直接指导意义。