摘要：选取2005-2022年中国内地31个省份面板数据，实证检验数字规制政策对技术创新扩散的影响与内在作用机理。结果表明：数字规制政策可赋能技术创新扩散；相比中西部地区，数字规制政策的赋能效应在东部地区、东北地区更显著；相比原始创新阶段，数字规制政策的赋能效应对中试阶段、成熟阶段的技术创新扩散作用更显著；数字规制政策通过加强知识产权保护对技术创新扩散产生正向影响；数字规制政策对知识产权保护与技术创新扩散关系具有双重门槛效应，当数字规制政策指数处于（0.332 5，0.441 6]区间时，知识产权保护对技术创新扩散的赋能作用最显著。
关键词：数字规制政策，知识产权保护，技术创新扩散，数字基础设施建设
基金项目：海南省马克思主义理论研究和建设工程重点项目（2021HNMGC04）；海南省哲学社会科学研究项目（jd21-19）
0 引言
中共二十大报告明确指出，“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”“形成具有全球竞争力的开放创新生态”，充分彰显出我国以技术创新培育国际竞争新优势、助力建设现代化产业体系的决心。在全面深化创新驱动发展战略过程中，各创新主体基于知识与技术势差，通过贸易活动、产业合作等促进技术创新扩散，降低创新风险。当前，技术创新扩散主要以云计算、大数据等底层技术为支撑，高效链接技术供给主体与承接载体。由于技术创新扩散过程中尚存在权属界定不明[1]、流动边界模糊[2]、中间品交易成本虚高[3]等多重困厄，严重阻碍技术创新成果转移转化。作为技术创新扩散的重要制度保障，数字规制政策能够合理规范技术要素数字化迁移过程，明确产权界定，提高研发活动边际收益[4]。从本质上看，在数实融合背景下数字规制政策通过重塑数字要素应用规则，影响技术应用、生产模式与管理方式。在数字规制政策促进技术创新扩散过程中，知识产权保护通过平衡专利保护与开放共享关系，促进创新知识与技术外溢，降低要素共享不确定性，为技术创新扩散夯实制度基础。2022年，国务院知识产权战略实施工作部际联席会议办公室印发的《2023年知识产权强国建设纲要和“十四五”规划实施推进计划》强调，“加快数据知识产权保护规则构建”，进一步明确将知识产权保护作为技术创新成果转化的基础保障。综上可知，数字规制政策、知识产权保护与技术创新扩散密切关联，但三者间的内在作用机理尚不明晰。因此，探究上述三者间内在作用机理和影响效应对于深入实施创新驱动发展战略、推进中国现代化经济体系建设具有重要意义。
1890年，新古典经济学代表人物马歇尔在《经济学原理》中提出“外部经济”思想[6]。以此为基础，庇古提出通过税收或补贴形式进行政府干预[6]，为数字规制概念衍生提供了重要理论参考。伴随数字经济加速演进，数字贸易、数字平台、数字货币等数字经济衍生要素逐渐渗透至各行业，促进传统生产模式与贸易方式变革，数字规制政策也成为研究热点。理论层面，罗丽娟与陈甬军[7]认为，数字平台存在大数据杀熟、杀手型并购、低于成本定价等突出问题，严重影响公平竞争、创新活跃的市场环境建设，并提出应用创新监管工具、降低市场集中度等方式加强数字平台反垄断规制；谭观福[8]研究发现，我国产业发展能力相对不足，在数字贸易分类与关税层面尚未取得决定性话语权，应构建完善的数字贸易规则，促进贸易数据跨境流动；杜巧玲与肖峰[9]指出，数字资本在数字经济领域的无序扩张会引致数据“无规制攫取”“反市场化”现象盛行、平台垄断问题凸显，并提出应促进数据共创共享、构建数字命运共同体、约束数字资本无序扩张的规制建议。实证层面，蒋为等[10]以数字要素投入与中间品契约不完全为切入点，认为数字规制政策可促进数字要素外部性治理，弱化数字转移成本对企业技术创新的抑制作用。综上可知，多数研究聚焦于分析数字经济背景下数字平台、数字贸易发展困囿，并细分领域提出数字规制方案。同时，亦有研究从企业层面，探究数字规制政策与技术创新关系，为本文研究提供了学理支撑与经验借鉴，但鲜有学者针对数字规制政策与技术创新扩散关系展开深入探索。
知识产权保护为创新主体持续开展技术创新活动提供基本保障。学术界对知识产权保护与技术创新关系给予广泛关注，并形成丰硕的研究成果。如方晓晖等[11]指出，知识产权保护制度可提高专利申请质量，增加专利申请数量，提高企业创新水平；冯苑与聂长飞[12]发现，知识产权示范城市建设能够强化地方政府对发明专利的保护力度，缓解企业创新融资约束，促进企业技术创新，且该影响效应在非国有企业、高技术产业企业作用更显著；郭彦彦等[13]指出，知识产权保护有助于提升专用性人力资本水平，促进契约密集度较高企业技术创新，且上述影响在中小企业、成长期企业与国有企业中表现更显著。综上可知，知识产权保护对技术创新具有正向影响。由此引发如下思考：技术创新扩散可加速知识传播、成果转让与技术共享，从而打破创新主体闭门造车困局。那么，知识产权保护是否对技术创新扩散具有相同助力？已有文献尚未针对上述问题进行深入探讨。
相比既有研究，本文可能的边际贡献如下：第一，构建数字规制政策评价指标体系，丰富数字规制政策测度方法，为相关领域研究提供参考。第二，创新性将数字规制政策与技术创新扩散纳入同一研究框架，并引入知识产权保护作为中介变量，综合考量三者间内在关系与影响机理。第三，将数字规制政策作为门槛变量，探究在不同的数字规制政策作用强度下，知识产权保护对技术创新扩散影响效应的变化趋势，进而为政府合理制定数字规制政策提供理论参考。
1 理论分析与研究假设
1.1 数字规制政策对技术创新扩散的直接影响
数字规制政策的起源可追溯至英国学者帕却克·邓利维[14]提出的数字时代治理理论（Digital-Era Governance），意指围绕数字经济衍生的新型生产要素，产生全新的公共管理范式，并规范数字社会运行模式[15]。数字规制政策能够发挥数字资源配置效应，打破垄断，促进技术创新扩散。具体为：第一，发挥数字资源配置效应。数字规制政策能够从政府治理角度出发，通过提升数据综合分析与处理能力，促进社会组织结构扁平化，模糊数字资源跨区域、跨行业流动边界[16]；加快区域数字资源整合，引导数字要素由边际贡献率较低产业部门流向边际贡献率较高产业部门，缓解数字要素配置低效、格局分散以及投入重复等问题，提高数字资源配置效率[17]。此外，数字规制政策为地区产业与企业数字化转型提供制度保障，促进数字技术向生产场景渗透，增加技术领域基础性研究成果产出，实现技术创新的量质齐升。第二，打破垄断效应。数字要素具备易复制、高虚拟性与高渗透性。这意味着在地区发展中容易产生马太效应[18，19]，即数字资源禀赋丰富与数字基础良好的地区会吸引更多优势资源流入，同时，挤占数字要素积累不足地区的数字资源，引发数字寡头与数据垄断现象[20]。而数字规制政策通过监管企业行为，对数字要素垄断行为或现象进行行政干预，包括事前调查、事中追踪、事后追责的全程动态监管。此外，数字规制政策可净化数字要素市场环境，缩小区际数字鸿沟，优化数字要素配置，并通过链接技术供给主体与承接主体，赋能技术创新扩散。据此，本文提出研究假设H1。
H1：数字规制政策对技术创新扩散发挥助力作用。
1.2 数字规制政策对技术创新扩散的间接影响
与传统生产要素不同，数字要素的转移与复制成本较低，易引发爬取技术失范、数据信息泄露、交易数据劫持等问题，进而导致资源附加值下跌、要素权属界定模糊[21]。针对这些问题，数字规制政策通过加强知识产权保护，赋能技术创新扩散。具体而言，数字规制政策倡导大数据智能分析与深度应用，通过明晰数据、算法、模型等新型知识产权客体界定和确权，构建立体式“双向预警+联合检查”模式，推动政府聚焦数字知识产权前沿，建立专业化仲裁机构、调解机构，提升知识产权保护水平[22-23]。而知识产权保护为创新主体间数字要素、创新资源交互与共享提供制度支持，有助于降低数据泄露风险与损失[24]，促进产业链垂直化分工与合作，拓宽技术创新扩散渠道。伴随知识产权保护水平提升，各地区能够吸引更多优质资源开展研发活动，形成创新集聚效应，降低知识技术溢出成本，赋能技术创新扩散。综上所述，本文提出研究假设H2。
H2：数字规制政策以强化知识产权保护为影响路径，赋能技术创新扩散。
伴随数字贸易、数字资本、虚拟服务的渗透，数字要素因自身携带的跨边界多重介入与互联性特征，使得数字霸权、数字垄断与数字鸿沟问题日益凸显。同时，不同的数字规制政策强度会对知识产权保护与技术创新扩散关系产生差异化影响。当数字规制政策强度适中时，数字规制政策通过明晰数字治理边界，加大数字要素价格、结构、使用权限、多边平台交易行为监管力度，从生产要素源头遏制数字垄断与霸权行为[25]。在适度的数字规制政策助力下，通过营造公平竞争的市场环境，提高反垄断治理效率，激励创新主体开展研发活动，构建竞争与创新的双向互动格局，促进技术创新扩散。但需注意的是，如果数字规制政策强度超出一定范围，会引致数字市场过度依赖政府宏观调控，削弱市场自我调节能力，降低数字要素流通率。当数字要素交易率、流转效率与频率较低时，会弱化知识产权保护对技术创新扩散的助力作用。综上所述，本文提出研究假设H3。
H3：知识产权保护对技术创新扩散的赋能效应受数字规制政策强度的影响，当数字规制政策强度适中时，知识产权保护作用显著，当数字规制政策强度过高时，会削弱知识产权保护的助力作用。
2 模型设计、变量选取与数据说明
2.1 基准回归模型设计
为深入考察数字规制政策对技术创新扩散的直接作用，构建动态面板模型，如式（1）所示。
Tidi，t=α+βDrpi，t+ρControlsi，t+μi+εi，t （1）
式中，Tid表示技术创新扩散；i与t分别为省份、年份；α为常数项；Drp为数字规制政策；Controls代表控制变量合集，涵盖外资渗透度、产业结构、经济发展水平、数字基础设施建设；μ代表个体效应；ε为随机误差项。
技术创新扩散涵盖技术转移、吸收、再创造等多个环节，因此其影响效应具有滞后性与延迟性，故在式（1）基础上引入技术创新扩散的一阶滞后项，具体模型构建如式（2）所示。
Tidi，t=α+β0Drpi，t+β1Tidi，t-1+ρControlsi，t+μi+εi，t （2）
其中，Tidi，t-1代表技术创新扩散的一阶滞后项，其余各符号定义同上式。考虑到使用固定效应会引致估计结果偏误，进一步采用SYS-GMM方法对模型（2）进行回归。
2.2 变量选取
2.2.1
被解释变量：技术创新扩散（Tid）
技术创新扩散是指技术供给主体通过特定渠道将技术创新成果进行传递与转移，包含供给主体转移与承接载体技术吸收、转化与再创造等过程[26]。结合张玲漪等[27]对技术创新扩散强度影响因素的研究，构建涵盖供给源、接受体、扩散场3个一级指标在内的技术创新扩散评价指标体系，具体见表1，并使用熵权法测度技术创新扩散综合水平。
技术多样性（D）计算方式：
其中，pt表示t知识门类中知识数量占整体知识数量的权重值。
2.2.2
解释变量：数字规制政策（Drp）
数字规制政策是为规范数字要素应用、破除数字资源约束所出台的一系列政策。2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，从数据产权、流通交易、收益分配与安全治理4个维度，细化各环节基本制度。本文结合以上政策精神，并借鉴刘斌等[28]的研究，构建包含4个一级指标在内的数字规制政策评价指标体系，具体见表2。将三级指标所涉得分加总，得到数字规制政策指数。
2.2.3
中介变量：知识产权保护（Ip）
参考沈国兵等[29]做法，从知识产权有效率、知识产权侵权案件处理水平以及社会层面法律意识3个维度，对知识产权保护水平进行考察。第一，知识产权有效率是指专利权在授予过程中均符合相关法律规定并具备创新性与实用性。一般而言，组织机构会基于已有研究成果，对专利创造性与新颖性进行审查，且多数是对实用新型与外观设计开展初步审查，存在一定局限性。这意味着并非所有授权专利均具有创新价值与有效性。因此，本文从知识产权审查角度，使用有效专利数占当年授权专利总数之比衡量知识产权有效率。第二，知识产权侵权案件处理能力能够直接体现知识产权保护水平，本文使用专利侵权案件结案数与专利侵权立案数之比刻画。第三，社会层面的法律意识在一定程度上反映出地区知识产权保护强度，本文采用知识产权从业律师占省域从业律师总数之比衡量。在此基础上，使用熵权法确定上述分项指标权重，最终得出知识产权保护水平。
2.2.4
控制变量
参考既有研究[30-31]，将其它技术创新扩散影响因素纳入考量，以确保结论准确性。①外资渗透度（Fdi），采用外商直接投资占地区生产总值之比衡量；②产业结构（Is），采用第二产业增加值占第三产业增加值比重表示；③经济发展水平（Edl），使用人均实际生产总值增长率表征；④数字基础设施建设（Dic），使用互联网宽带接入户数的对数值表示。
2.2.5
数据来源
以2005-2022年中国内地31个省市面板数据为样本，共得到558个观测值。数据主要来源于《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》《国家知识产权统计年报》《中国律师年鉴》、EPS数据库、国家统计局官网、国家税务总局官网，个别缺失数据使用插值法补齐。
2.3 描述性统计
为直观反映各变量特征，对变量进行描述性统计，结果见表3。
图1为研究期内全国与各地区技术创新扩散水平变化情况。观察可知，全国技术创新扩散水平呈稳步上升趋势，其中，虽然东、中、西与东北地区技术创新扩散水平增长趋势具有较高一致性，但增长幅度差异明显。整体而言，东部地区技术创新扩散水平最高，东北地区次之，随后为中、西部地区。
3 结果与分析
3.1 基准回归分析
进一步使用系统GMM法对模型（2）展开回归估计，具体结果见表4。由列（1）估计结果可知，AR（2）检验P值为0.581 3，明显高于0.05，说明模型不存在自相关问题，能够克服内生性问题。同时，Hansen检验结果表明，模型不存在偏误问题，回归结果相对可靠。此外，技术创新扩散的一阶滞后项系数为1.031 1，在1%置信水平上显著为正，说明技术创新扩散具有时滞性，当期技术创新扩散水平会受到前期技术创新扩散水平的影响。进一步，使用FE与OLS模型对式（2）进行估计，结果见表4中列（2）-（3）。与列（1）对比发现，SYS-GMM模型中技术创新扩散的一阶滞后项系数（1.031 1）介于FE（0.926 4）与OLS（1.085 2）模型之间，说明SYS-GMM回归结果具备稳健性。数字规制政策回归系数为0.243 9，且通过10%置信水平上的正向检验，表明数字规制政策可对技术创新扩散产生良好助力作用，研究假设H1成立。
由控制变量的回归结果发现，外资渗透度与产业结构对技术创新扩散的影响系数均为负数，但不显著。其内在原因可能为：外资渗透度增大意味着大量外资进入国内市场，在投资过程中通过技术与知识溢出效应，改变国内市场结构与创新模式，进而对东道国创新资源与市场产生抢占或挤出效应。这会严重阻碍技术创新效率提升，抑制技术创新扩散。根据前文分析，产业结构使用第二产业增加值占第三产业增加值的比重衡量，当第二产业发展水平高于第三产业发展水平时，优质资源会倾向流入第二产业，降低高新技术产业研发创新与技术扩散势能。经济发展水平与数字基础设施建设回归系数均显著为正，表明上述变量对技术创新扩散发挥正向影响。究其缘由，经济发展水平提升有助于加大技术创新投入力度，推动基础研究与核心技术攻关，拓展技术转移渠道，从而助力技术创新扩散。数字基础设施建设能够加快技术研发、中试以及转移进程，为技术转移夯实基础保障，促进技术创新扩散。
3.2 稳健性检验
3.2.1
增加控制变量
为避免遗漏变量对估计结果的影响，在原有控制变量基础上增加人力资本水平（Human）与技术开放度（Open）两个变量。其中，人力资本水平采用地区人均受教育年限衡量；技术开放度使用技术交易成交额占生产总值的比重表示。由表5列（1）可以看出，在增加控制变量后，数字规制政策对技术创新扩散的影响系数为0.409 4，且在10%置信水平上显著，与基准回归结果大致相同，说明前文所得结论稳健可靠。
3.2.2
选取工具变量
为缓解内生性问题对研究结论准确性的影响，将数字规制政策的一阶滞后项作为工具变量，并使用SYS-GMM估计法开展回归分析。表5列（2）结果显示，在考虑内生性问题后，数字规制政策对技术创新扩散的影响系数通过1%置信水平的正向检验，与前文估计结果基本一致，说明本文结论稳健可靠。
3.3 异质性检验
3.3.1
区域异质性分析
考虑到各地区经济发展、技术应用以及数字基础设施建设水平存在一定差距，可能导致数字规制政策对技术创新扩散的影响存在较大区域异质性，因此进一步使用SYS-GMM模型对式（2）进行回归。表6为我国东部、中部、西部与东北地区差异检验结果，可以发现，数字规制政策估计系数在东部地区为0.504 2，且通过1%置信水平检验；在东北地区回归系数为0.388 9，在10%的统计水平上显著；中、西部地区的数字规制政策影响系数分别为0.178 6、0.092 8，虽然系数为正但均未通过置信水平检验。综上，数字规制政策对技术创新扩散的正向影响在东部与东北地区表现更显著，在中西部地区表现不明显。为此，各地政府需进一步破除数字规制政策的地域“藩篱”，营造良好的知识技术溢出与转化氛围，不断提升区域技术创新扩散水平。
3.3.2
创新阶段异质性分析
数字规制政策对技术创新扩散的影响会因创新阶段不同而表现出异质性。为此，本文将创新阶段划分为原始创新阶段、中试创新阶段以及成熟创新阶段，进一步探察数字规制政策对不同阶段技术创新扩散的异质性作用，具体见表7。结果显示，数字规制政策对原始创新阶段技术创新扩散的影响系数为0.531 6，但未通过显著性检验；对中试创新阶段技术创新扩散的影响系数为0.641 8，在5%置信水平上显著；对成熟创新阶段技术创新扩散的影响系数为0.743 3，通过1%置信水平上的正向检验。综上可见，与原始创新阶段相比，数字规制政策对处于中试阶段、成熟阶段技术创新扩散的赋能效应更显著。原因可能是，原始创新阶段侧重于基础研究与技术积累，存在较大不确定性与研发风险，且处于原始创新阶段的技术与产品市场认可度较低，可能削弱数字规制政策对技术创新扩散的赋能效应。在中试阶段与成熟阶段，新技术新产品已得到规模化应用，拥有相对稳定的市场占有率与较强竞争优势，具备较高商业价值，能够吸引创新主体主动开展技术创新扩散活动，进而强化数字规制政策对技术创新扩散的助力作用。
3.4 中介效应分析
为验证知识产权保护在数字规制政策与技术创新扩散间的中介作用，参考Hayes & Andrew F[32]的做法，构建模型如式（4）—式（6）所示。
Tidi，t=ω0+ω1Drpi，t+ηControlsi，t+εi，t （4）
Ipi，t=π0+π1Drpi，t+θControlsi，t+εi，t （5）
Tidi，t=γ0+γ1Drpi，t+γ2Ipi，t+λControlsi，t+εi，t （6）
其中，Ip表示知识产权保护；ω1表示数字规制政策对技术创新扩散的总效应；γ1为数字规制政策对技术创新扩散的直接效应。
另外，为验证中介效应显著性，构造Sobel统计量（
），其中，π1与γ2的乘积代表中介效应；π1γ2/（π1γ2+γ1）为中介效应在总效应中的占比；Sπ1、Sγ2分别代表π1与γ2的标准差。
表8为中介效应检验结果。可以发现，列（1）中数字规制政策的回归系数为3.587 1，通过1%置信水平上的正向检验，表明数字规制政策对技术创新扩散发挥显著促进作用；列（2）中知识产权保护系数为0.924 3，在1%置信水平上显著，表明数字规制政策能够明显提升知识产权保护水平；列（3）中数字规制政策对技术创新扩散的影响系数显著为正（3.251 7），小于列（1）中数字政策对技术创新扩散的总效应系数，说明知识产权保护在数字规制政策促进技术创新扩散过程中发挥中介效应。进一步计算可得，中介效应在总效应中占14.79%，意味着数字规制政策不仅能够直接赋能技术创新扩散，而且通过增强知识产权保护对技术创新扩散产生间接推动作用。此外，Sobel检验结果显示，知识产权保护的Z值为3.625，通过1%置信水平上的检验，证实中介效应存在，即研究假设H2得证。
3.5 门槛效应分析
考虑到数字规制政策在不同保护强度下会对知识产权保护与技术创新扩散关系产生异质性影响，根据Hansen[33]提出的面板数据门槛模型理论，参考刘赛红等[34]做法，构建如下门槛面板模型：
单一门槛面板模型：
idi，t=β0+φ1Ipi，t×I（threshold≤θ1）+φ2Ipi，t×I（threshold＞θ1）+∑Controlsi，t+μi+εi，t （7）
多门槛面板模型：
Tidi，t=β0+φ1Ipi，t×I（threshold≤θ1）+φ2Ipi，t×I（θ1＜threshold≤θ2）+…+φnIpi，t×I（θn-1＜threshold≤θn）+φn+1Ipi，t×I（threshold＞θn）+∑Controlsi，t+μi+εi，t （8）
式中，threshold代表门槛变量，使用数字规制政策表征；θ代表门槛值；I（·）代表指示函数，在满足括号内条件时I取值为1，否则取值为0。
3.5.1
门槛模型检验
在开展门槛回归分析前，使用Bootstrap法将重复抽样次数设定为300次，对门槛值进行检验，然后确定模型门槛数量，并获得门槛值、F统计量和P值，结果见表9。结果显示，数字规制政策的单一门槛与双重门槛值分别为0.332 5、0.441 6，且均通过显著性检验，而三重门槛特征不显著，说明数字规制政策对知识产权保护与技术创新扩散关系发挥双重门槛效应。
3.5.2
面板门槛检验结果分析
由表10列（1）可以看出，当数字规制政策指数低于0.332 5时，知识产权保护估计系数为0.336 1，未通过显著性检验；在数字规制政策指数介于（0.332 5，0.441 6]区间内时，知识产权保护系数随之上升至0.652 8且在1%置信水平上显著；当数字规制政策指数高于0.441 6时，知识产权保护对技术创新扩散的影响效应为正但不显著。这说明当数字规制政策指数在一定范围时，知识产权保护对技术创新扩散的赋能效应最显著，假设H3得证。其原因可能是，当数字规制政策强度较小时，数字要素的无序扩张会引致技术创新中间品交易市场发展失衡，扭曲创新资源配置，提高技术创新成本与门槛，使得知识产权保护对技术创新扩散的正向影响未能充分显现。当数字规制政策指数处于合理区间时，即政府通过适当调节促进数字要素供需平衡，优化数字要素交易环境，明确产权界定与归属，强化知识产权保护对技术创新扩散过程的保障支撑作用。而当数字规制政策指数超出一定范围时，会引致要素市场发展过于依赖宏观调控，削弱数字要素自调节能力，不利于提升资源配置水平，同时，弱化创新边际产出，从而抑制知识产权保护对技术创新扩散的促进作用。
4 结论与政策建议
4.1 研究结论
选取2005-2022年中国内地31个省份面板数据，实证检验数字规制政策对技术创新扩散的作用机理与影响效应。结果表明：数字规制政策可赋能技术创新扩散，该结论经过增加控制变量、缓解内生性问题后依然成立；与中、西部地区相比，数字规制政策对技术创新扩散的助力效能在东部与东北地区更显著；与原始创新阶段相较，数字规制政策对处于中试阶段、成熟阶段技术创新扩散的赋能效应更显著。机制检验结果表明，数字规制政策可通过知识产权保护路径对技术创新扩散产生正向影响；知识产权保护的中介效应在总效应中占比为14.79%。由门槛效应分析结果发现，数字规制政策会对知识产权保护与技术创新扩散关系产生双重门槛效应，当数字规制政策指数处于（0.332 5，0.441 6]区间时，知识产权保护对技术创新扩散的赋能作用最显著。
4.2 政策建议
（1）探索数据要素交易、流动新范式，完善数字市场生态体系建设。本文研究发现，数字规制政策对技术创新扩散具有正向影响。因此，政府应探索全新的数据要素交易范式，建立数据交易中心，完善数据要素流动与监管制度，赋能技术创新扩散。第一，数据交易机构应探索建立“原始数据要素不出域、数据要素可用不可见”的交易范式，对原始数据进行归类、汇总、归档等初步加工。同时，打包标准化数据库或数据包，为数据要素专业化开发和规模化应用提供便捷服务，防范定价虚高与数据垄断行为，充分释放数据要素价值，赋能技术创新扩散。第二，考虑到数据要素交易中可能存在数据质量不可控、数据交易不透明、个人隐私泄露等情况，政府应基于已有大数据交易中心，进行数据资产确权、证书登记，明确数据要素计费计量标准，助力技术创新扩散。第三，进一步建立健全数据要素交易管理规则、数商招募管理办法以及信息披露机制等管理制度，强化数字监管顶层设计，为技术创新扩散夯实制度基础。
（2）强化数字知识产权全链条保护，加强制度约束。由前文分析可知，知识产权保护在数字规制政策与技术创新扩散之间发挥中介效应。因此，应不断完善与优化数字知识产权规则，提升数字知识产权服务质效，助力技术创新扩散。第一，完善数字知识产权规则。各地政府应积极推动数字知识产权工作试点建设，成立数字专利专题数据库，瞄准新兴数字产业和前沿技术领域，重点选取高端芯片、量子信息、工业互联网等领域，确立数字产权保护边界。同时，牵头搭建线上数字知识产权登记与交易平台，为数字资源持有方、数据加工使用方、数字化商品经营方提供公开挂牌交易场所，全程性提供数字知识产权保护，赋能技术创新扩散。第二，提升数字知识产权服务质效。持续加大数字技术在知识产权审查和保护领域的深度应用，提高知识产权公共服务供给质量，优化专利、商标业务办理系统，完善知识产权在线管理功能，支持跨区域、跨层级知识产权业务办理，提高知识产权治理效能。第三，加大对新出现的知识产权侵权形态的实时监测，加快数字侵权责任认定与案件审判，适度提高数字侵权赔偿额度上限值，为知识产权赋能技术创新扩散注入动能。
（3）因地制宜，不断完善数据要素部署，有效弥合区域联通性不足。前文研究结论表明，数字规制政策对技术创新扩散的助力效能在东部、东北地区更显著，在中、西部地区不明显。据此，各地区应因地制宜地制定数据要素发展方案，促进技术创新扩散。其中，西部和中部地区应持续优化存储与算力服务，围绕数据要素、智能制造、数字基础设施领域建设一批标杆性示范项目，着力打通数据价值链条增值路径，加快补齐数字短板，弥合区域联通性不足，为技术创新扩散夯实发展基础。在此基础上，中西部地区政府可通过设立大数据应用创新推广中心，在智慧医疗、数字政府建设等领域开展数字融合应用创新，加快打造数字要素发展新高地，增强数字规制政策对技术创新扩散的赋能效应。东部与东北地区应依托数字技术构建数据要素数据库，完善数据要素价值流通共享机制，促进区域性数据要素市场与全国数据要素市场的衔接和合作，疏通区域间数据流通堵点，破除资源“孤岛”藩篱，为跨区域技术创新扩散提供助力。
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作者简介：郑坚铭（1982—），男，广东汕头人，博士，海南大学马克思主义学院讲师、硕士生导师，研究方向为政治经济学、国际经济法；张丽娜（1969—），女，辽宁新民人，博士，海南大学法学院教授、博士生导师，研究方向为国际经济法和国际海洋法学。本文通讯作者：郑坚铭。
