●李卓文
新经济增长理论认为,技术创新对一国经济持续发展有重要影响。作为地区经济增长的驱动力,技术创新已经成为衡量地区竞争能力的重要指标。城市是创新资源、人力资本的聚集地,是区域经济发展的中心,为创新技术的产生和发展提供了肥沃土壤。为促进经济的高质量发展,推动区域创新能力的提升,中国自2009年起分批确立国家自主创新示范区(简称示范区),通过积极营造创新政策环境、建设创新基地、引进和培育优秀人才等措施,在推动自主创新和高新技术产业发展中发挥引领作用,逐步探索经验,进行示范(王佳宁等,2016)。因此,示范区在集聚创新资源、培育创新型企业、促进高新技术产业发展等方面发挥着关键作用 (周洪宇,2015)。
提升创新能力是示范区的建设目标。由于科技创新处于创新能力中最为核心的地位,因此,城市的技术创新水平是衡量示范区建设效果的关键指标。那么,国家自主创新示范区的建设成效如何?是否达到了预期的示范效果?
目前关于国家自主创新示范区的研究大多集中于探讨构建一套完整的技术创新水平的评价指标体系,而较少关注示范区对城市技术创新水平的影响过程及结果。因此,本文将国家自主创新示范区建立作为一个准自然实验政策,来分析国家自主创新示范区对城市技术创新水平的影响,同时利用PSM-DID(propensity score matching-difference-in-differences)方法对研究结果——国家自主创新示范区建设对城市技术创新水平的影响进行稳健性检验。
关于国家自主创新示范区的研究主要集中在自创区的创新能力上,一方面是构建评价模型来评价国家自主创新示范区的创新能力。滕堂伟(2012)基于创新创业环境、创新要素集聚度、创新能力、产业能力和全球竞争力五个方面构建了评价指标体系,并评价了武汉东湖、上海张江和北京中关村三大国家自主创新示范区的创新能力。解佳龙等(2013)设计了国家自主创新示范区“四维CIAE”甄选指标体系来诊断高新区示范能力。董微微、菜玉胜(2018)从创新的投入、人才、产出、主体和环境五个方面构建了示范区创新能力评价指标体系,引入创新能力指数衡量国家自主创新示范区创新能力综合情况。
另一方面对比研究不同国家自主创新示范区的创新能力。曹勇等(2013)对比分析了北京、上海、天津和重庆创新能力的现状及其差异,北京和上海表现出比天津和重庆更强的城市创新能力,得出城市经济规模、科技成果转化能力和城市创新投入可以提高创新能力的结论。熊曦等(2016)运用因子分析法详细评价了10个示范区的创新能力,提出国家自创区创新能力的提高需要要素的投入、结构的优化和创新功能的发挥。齐晶晶(2015)利用径向基神经网络模型,围绕知识创新能力、技术创新能力、技术扩散能力以及产学研协同创新能力四个方面对中关村、东湖、张江、长株潭四个国家自主创新示范区的创新体系效能进行评价。
然而,由于没有对比非国家自主创新示范区的创新能力,单方面评价国家自创区的创新能力并不能体现国家自创区的示范引领效果,无法判断国家自创区的创新能力提升是由于创新水平的自然增长还是由于国家自创区的政策产生了效果。
本文使用双重差分的方法来研究国家自主创新示范区的政策效果,对政策前后进行两次差分,相比设置一个政策发生与否的虚拟变量然后进行回归的传统方法,可以更加科学地评判政策效应。本文拟用城市技术创新水平衡量国家自创区的政策效果,城市技术创新反映了一个地区的创新产出水平,技术创新推动城市经济持续增长。大量文献对城市技术创新能力提升的影响因素进行了研究,发现 FDI(李晓钟等,2007;陈丰龙等,2014;Acta Astronautica,2010; 李政等,2017)、产业集聚 (张昕等,2007;刘军,2010)、环境规制(Porter等,1995;张成等,2011;王竹君,2014)、信息化 (韩先锋,2014)、政府行为 (胡凯等,2013;杨若愚,2016)、知识产权保护(贺贵才等,2011;李后建等,2014)、城市化发展模式 (刘巧等,2018)等都是影响城市技术创新能力比较重要的因素。但是,关于国家自主创新示范区建设对城市技能创新水平的影响研究很少。截至2016年底,中国先后评出了17个国家自主创新示范区,遍布全国,可以看作国家自主创新示范区建设的准自然实验,为研究国家自创区建设对城市技能创新水平的影响提供了机会。在中国经济高质量发展的背景下,研究实施创新驱动发展战略的重要载体——国家自创区的政策效果,具有十分重要的理论价值和实践指导意义。
创新是一个包含各创新主体、关联机构和交易规则的、由多主体共同参与和相互作用而形成的系统,一方不协调就会发生系统失灵。且市场也很难创造出有利于创新的环境,面对这种情况,需要政府干预来维持创新系统(石书玲,2018)。政府主要利用创新政策和制度环境来干预创新系统 (李伟红,2013)。弗里曼、帕维蒂和OECD都认为政府创新政策对维持创新系统的稳定很重要;创新政策作为要素之一组成创新系统,进而会影响一个区域的自主创新能力 (范柏乃等,2012)。基于此,本文提出以下假设:
国家自主创新示范区提升了城市技术创新水平。
本文采用双重差分法 (difference-indifference)评估国家自主创新示范区对城市技术创新的政策效果。根据科学技术部火炬高技术产业开发中心公布的国家级自主创新示范区名单,截至2016年底,中国先后成立了17个国家自主创新示范区,可以将国家自主创新示范区政策看作一个“准自然实验”,使用双重差分法评估国家自主创新示范区的技术创新水平。本文选取中国283个地级市作为研究样本,一个示范区可能包含多个地级市,经过筛选,将17个国家自主创新示范区对应的38个地级市作为 “实验组”,其余地级市是非国家自主创新示范区涵盖城市,作为“控制组”。
设置双重差分法模型的两个虚拟变量:一是实验组和控制组虚拟变量du,国家自主创新示范区涵盖城市的一组作为实验组,赋值du=1,控制组赋值du=0;二是政策时间虚拟变量dt,对成立国家自主创新示范区当年及以后的赋值为dt=1,成立之前的赋值为dt=0。由此,样本分为四组:第一组,示范区成立之前的控制组(du=0,dt=0);第二组,示范区成立之后的控制组(du=0,dt=1);第三组,示范区成立之前的实验组(du=1,dt=0);第四组,示范区成立之后的实验组 (du=1,dt=1)。本文设立的DID回归模型如下:
其中,innovationi,t为被解释变量,表示第i个城市第t年的城市技术创新水平。两个虚拟变量的交互项du×dt为DID项,其系数α1反映了成立国家自主创新示范区对城市技术创新水平的净效应。Xi,t为一组控制变量,包括城市经济发展水平、金融发展水平、人力资本水平、创新投入水平、政府支持以及对外交流水平。εi,t为干扰项。公式(1)用于检验国家自主创新示范区建设对城市技术创新产生的影响。
在使用DID方法之前,需要保证实验组和控制组城市发展水平尽可能相似。针对这一问题,本文利用倾向得分匹配法(PSM)来消除样本中不同城市发展水平差异大产生的选择偏差。PSMDID结合方法不仅可以解决样本选择偏差问题,还很好地解决了因变量遗漏导致的内生性问题,从而可以更准确地评价国家自主创新示范区成立对城市技术创新水平的影响效应。基于以上分析,本文设定的PSM-DID回归模型如公式(2):
城市技术创新水平是本文的被解释变量,以《中国城市和产业创新力报告 2017》中的城市创新指 数 (2001-2006年)来衡量,该指数是一个经过专利价值调整的存量指数,每年的有效发明专利中,不同年龄专利的数量有所差异,因此该报告通过估计不同年龄专利的平均价值,并按照“城市-产业”维度加权得到创新指数。
表1 主要变量及计算方法
表2 主要变量的描述性统计
du和dt的交乘项是核心解释变量,即国家自主创新示范区对城市技术创新水平的影响。基于已有文献,本文选取的控制变量主要包括:一是城市经济发展水平(pgdp),用人均GDP衡量;二是金融发展水平,包括金融发展规模(fs)和金融发展效率(fe),分别用存贷款余额总和与GDP的比重、贷款总额与存款总额的比重衡量;三是人力资本水平(hk),用在校大学生与人口总数的比值衡量;四是创新投入强度(input),用研发经费支出与GDP的比重衡量;五是政府扶持力度(gov),用地区财政科技支出占财政支出的比重衡量;六是对外交流水平(fdi),用进出口额占 GDP的比重衡量。变量选择与计算方法参见表1。
图1 国家自主创新示范区与非国家自主创新示范区创新技术水平的平均增长趋势
表3 国家自主创新示范区对城市技术创新水平影响的回归结果
表4 基于PSM-DID方法的稳健性检验
本文相关指标采用的数据是2003-2016年中国283个地级市的面板数据,数据来自《中国城市统计年鉴》,对于缺失数据,采用插值法补齐。从表2中可以看出,实验组的创新指数均值大于控制组,一定程度上体现了国家自主创新示范区建设对城市技术创新水平有作用,但具体效果和可信性需要进一步检验。
本文选取的被解释变量来自于 《中国城市和产业创新力报告2017》中的城市创新力指数。这一指数涵盖了专利价值、创新投入、创业情况等反映城市创新力的综合指标。是目前衡量城市创新水平,较为全面且合理的被解释变量。从图1中可以发现第一批国家自主创新示范区的设立年份为2009年,但2008年在国家自主创新示范区与非国家自主创新示范区之间就产生了差异,在2009年后差异持续增大,而在2009年之前两组样本具有相同的发展趋势,由此可以看出国家自主创新示范区的设立对城市技术创新水平具有推动作用。
1、基准回归结果:国家自主创新示范区对城市技术创新水平的影响。本文利用DID方法评估国家自主创新示范区对城市技术创新水平的影响,评估结果如表3所示。表3中的模型1不包括控制变量。在模型1的基础上,逐步加入控制变量得到模型2-7。
由表3可知,无论是否加入控制变量,国家自主创新示范区的设立均显著促进了城市技术创新水平的提升,国家自主创新示范区的设立使得城市技术创新水平平均提高了10%-13%。该结果表明,国家自主创新示范区的建设取得了一定成效,结果是使城市的资源配置更加有效率,尤其是为城市创新要素的整合创设了良好的环境,这都促使了整个城市创新水平的提高。
2、基于PSM-DID方法的检验。为了克服国家自主创新示范区与非国家自主创新示范区的技术创新水平的变动趋势存在的系统性差异,以及降低利用双重差分法进行估计的偏误,本文需要进一步进行稳健性检验,采用PSM-DID方法。表4估计结果表明,在使用了PSM-DID方法后,国家自主创新示范区对城市技术创新水平的影响仍显著为正。匹配后样本的回归结果与基准回归结果相同,进一步稳健地验证了国家自主创新示范区的设立促进了城市技术创新水平。
3、共同趋势假设检验。共同趋势假设检验的结果表明,从每一个协变量的检验结果来看,匹配后所有变量都没有显著差异,而结果变量即城市技术创新水平具有非常显著的差异,从而证明本文使用PSM-DID方法是合理可行的。在具体的估计中,本文采用了核匹配法估计国家自主创新示范区的建设对城市技术创新水平的作用的稳健性。在估计之前,有必要测试实验组和对照组之间的匹配效果,通过绘制倾向得分值密度函数图的方法来显示(见图2)。可以发现:匹配后的实验组和控制组倾向得分值的概率密度相对接近,表明本文的匹配效果较好。
图2 共同趋势假设检验
本文基于2003-2016年中国283个地级市的面板数据,运用DID方法和PSM-DID方法,实证检验了国家自主创新示范区的建设对城市技术创新水平的影响。结果表明:国家自主创新示范区的设立显著促进了城市技术水平的上升,平均使城市技术创新水平提升了约10至13个百分点。同时,本文还利用PSM-DID方法对研究结果进行了稳健性检验,发现国家自主创新示范区的设立促进城市技术创新水平提升的结论依然成立。
本文的研究结果对国家自主创新示范区的建设成效有一定的反馈价值。因此,本文提出:国家自主创新示范区的建设需要政策引导,同时发挥其资源配置能力,加大财政支持力度,以保证良好的创新要素配置和创新环境,从而提升城市科技资源的配置效率,以创新驱动发展。基于此,本文试图给出相关的政策建议,以期在国家自主创新示范区的后期建设及发展过程中提供一定的参考价值。
第一,政府应当建立一些完整的专业研究机构或科学实验室等相关的支持创新的基础设施;第二,在创新资本和设备投资的支持下,特别注重基金定期审查企业和机构的发展,并提高对其设备资产的需求;第三,要大力为国家自主创新示范区建设提供人力资本支持,从而提升城市的技术创新水平。■