（2）中介变量测度
创新生态系统主要由有机的创新种群和无机的创新生境两部分要素，参考现有文献，创新种群规模（pop）和创新生境优度（hab）分别选取相应指标进行评价，并利用熵权法进行数值测算，具体评价指标体系见表6.1。
第7章研究结论、政策建议与展望
7.1研究结论
本论文基于数字化、创新质量和创新生态系统既有文献和基础理论，构建了数字化发展影响城市创新质量的理论框架，探查了数字化对城市创新质量的驱动效应、非线性效应和空间效应，并从创新生态系统视角出发，从要素构成与关系嵌入两个方面对二者之间的传导机制进行了具体阐述；以中国263个地级以上城市的面板数据为支撑，利用面板回归模型、面板门限回归模型、面板分位数回归模型、空间杜宾模型、中介效应模型等多种方法对上述理论进行实证检验，进一步基于地理区位、行政等级和城市规模差异做了影响效应和作用机制的异型性分析，主要得到了以下结论：
（1）综合性理论框架表明，数字化对城市创新质量的影响存在多重效应，而数字化驱动城市创新生态系统变革是其影响城市创新质量的重要机制。具体来看，数字化深度嵌入所产生的赋能效应、平台效应和倒逼效应可以有效缓解资源约束和创新风险问题，帮助城市改善技术创新低端锁定，但由于各城市初始数字化水平和创新质量差异较大，数字化对城市创新质量的驱动作用可能受其影响存在非线性特征。同时，数字化依托低成本、高速度的扩散属性加强了城市间的空间关联和知识溢出，数字化对城市创新质量的空间效应不容忽视。作用机制而言，数字化深度嵌入颠覆了传统的创新模式，通过优化要素与要素间关系带来城市创新生态系统的结构性变革，为创新生态系统向高阶演化提供要素与性能支持。而创新生态系统由低级向高级的演化过程实质就是城市创新质量由低到高提升的过程，因此需要将数字化、创新生态系统和城市创新质量纳入统一分析框架，明晰了三者之间的理论关联。
（2）发展现状分析表明，中国数字化发展与城市创新质量在动态分布、地区差异、收敛特征和空间集聚方面均表现出高度相似性，同时又存在细微差别，初步判断二者之间可能存在非线性的正向相关关系和空间关联关系，从数据表象验证了假设H1、H2和H3a/H3b提出的合理性。具体来看，动态分布特征分析表明，研究期内中国各城市数字化和创新质量得到快速的发展，但是区域异质性明显，二者均呈现出“东部—中部—西部—东北部递减”的区域分布特征；地区差异分析表明，全国整体城市数字化和创新质量发展的非均衡性突出，梯度差异显著存在，地区间差异，尤其是东部地区与其他地区的差异是二者发展差异最主要的来源；收敛特征分析表明，二者均表现出绝对β收敛趋势，但收敛系数水平不同；空间分布与时空演变特征来看，城市创新质量与数字化发展水平较高的城市都主要集中在东部沿海地区以及行政中心城市，且数字化发展和城市创新质量中高水平区向高水平区靠拢的趋势渐显，局部地区城市形成集聚发展态势，整体呈现分布重心持续向东南迁移的趋势，二者表现出显著的空间同位特征与高度趋同的时空演化趋势。
参考文献（略）
