科技体制综合改革能否实现产业结构优化升级？——来自试点城市的经验证据

刘穷志 岳明阳 夏清华

(武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072)

一、引言

产业是国民经济的重要组成部分，产业构成和不同产业间相互关系被称为产业结构(1)在相关研究中，产业的分类方法包括产业领域分类法(即两大部类分类法)、资源密集度分类法、三次产业分类法以及国际标准分类法等。本文采取新西兰经济学家费歇尔在1935年最早提出的三次产业分类法，第一次产业包括农业、林业、畜牧业及渔业，第二次产业包括工业和建筑业，第三次产业包括流通业和服务业。，产业结构的演进趋势和变动规律一直是经济学研究的热门话题。产业发展和结构调整要符合客观经济规律，其优化升级也要与国民经济增长相适应。

“结构红利假说”从要素流动角度揭示投入要素从低生产率部门流向高生产率部门过程中产业结构变动对经济增长的促进作用，许多文献对这一假说进行了验证(Peneder，2003；Adak，2015；干春晖 等，2009)。关于产业结构变动是否有效作用于经济增长，相关研究不仅肯定产业结构对于经济增长的直接影响，还以生产要素配置效率为出发点，认为劳动力和资本的跨地区流动是产业结构影响经济增长的关键原因(Fan et al.，2003；温杰 等，2010；张辽，2012)。干春晖等(2011)、傅元海等(2016)等认为，产业结构合理化是在不同经济发展阶段和人口资源条件下生产要素在产业间的合理化配置整合，对国民经济存在持久且稳定的推动效应；产业结构的高级化则是指产业高附加值化、高技术化。刘霞辉(2004)认为，在一定产业发展水平基础上实现产业结构高度化，可以提高经济效益。

产业结构优化是多因素共同作用的结果。除了市场机制因素的基础性作用外，国内研究还探讨了财政分权、财税政策以及产业政策等因素对于产业升级转型的积极影响，如张同斌等(2012)、韩永辉等(2017)。世界各国实践证明，在传统工业衰落和数次经济危机冲击下，科技进步和创新已经成为支撑经济运行、驱动产业升级的内在动力。Castellacci et al.(2010)认为，技术进步是全要素生产率和企业生产力的主要决定因素，而科技创新创造新的劳动生产率，在不同产业或行业间产生差异化溢出效应，导致一定阶段主导产业更替和整体结构调整。不过，即便产业间存在关联，由于产业自身技术知识积累水平不同，受技术进步和创新的影响也不同(Cantner et al.，2017；Peneder，2010)。Kim et al.(2016)认为，在初始技术优势和积极研发学习共同作用下，企业生存能力和发展潜能逐渐发生变化，接触新技术机会更多、自主研发能力更强的企业才能真正在市场中站稳脚跟，而生产技术落后、研发水平不足的企业则会被淘汰。对于目前正处于经济下行、传统产业发展趋缓的中国来说，科技创新无疑是产业结构优化升级的助推器。周叔莲等(2001)认为，由于技术基础和发展模式不同，科技带来的劳动生产率提高在各产业间产生差异化效应，导致其他生产要素流动和产业结构更新调整。谭黎阳(2002)认为，科技创新改变消费、进口、就业以及投资需求结构，带动产业结构相应调整，其中创新投资需求变动往往直接影响产业结构。

中国高度重视科技创新，不断加大投入，发展科技已成为促进产业升级和经济增长的重大战略。2009年，经国家科技部批准，南京市成为全国唯一一个科技体制综合改革试点城市。10年来，南京市在完善科技法规体系、打造科技创业载体平台、引进高端研发机构和培养科研人才等方面取得了一系列重要成果，在深化科技体制改革中起到了带头示范作用。本文以科技体制综合改革为视角，以试点城市南京为主要研究对象，分析科技体制对产业结构的影响及其内在机制。通过选取与南京市经济发展水平相近的两个中西部城市(武汉市和成都市)进行比较研究，发现科技体制综合改革显著促进了南京市产业结构的合理化和高级化。

二、科技体制综合改革试点及理论假说

(一)科技体制综合改革试点

中共十一届三中全会以来，随着经济体制改革的发展，科技体制改革不断深入，从“科学技术是第一生产力”到建设世界科技强国，中国各项科技事业得到迅速发展。2006年，国务院出台了《国家中长期科学和技术发展规划纲要》，江苏省南京市依托良好的经济基础和科教资源，于2009年正式获批全国唯一一个科技体制改革综合试点城市。试点开展以来，南京市出台了相关科技改革政策法规，完善了科技创新管理和财政补贴制度。依托得天独厚的教育资源，南京市构建了企业、高校和科研机构产学研创新合作体系。作为科技体制改革试点的南京的综合性特征：

一是科技平台。科教资源是南京市建设科技创新城市的重要基础，南京市推动科技体制改革的重要举措之一就是整合企业、科研院所和高校资源，建立集沟通、转移、共享功能于一体的科技载体平台。具体做法是：构建科技公共服务平台和区域科技资源共享机制，实现区域内科技创新资源共享和高效利用；建设众多高新技术园区，如麒麟科技创新园(2010年)、中国(南京)软件谷(2011年)等。

二是创新主体。企业是创新主体。南京市将企业视为科技创新和产业结构升级的主力军，鼓励企业完善创新管理机制，采取科技股权激励制度，承担国家及省级重大科技专项等；要求大企业研发机构拥有率100%，技术研发支出占销售额3%，高新技术企业专利拥有率100%，技术研发支出占销售额6%以上，激励企业自主进行技术升级和研发创新。

三是引进、培育和激励人才。南京市实施了一系列人才引进和培养激励计划，如“321计划”“高端人才团队引进计划”等。解决住房、子女教育等问题，并提供科研奖励和政府补贴。2012年启动紫金人才特区三年建设计划，区政府每年拿出3%的一般预算收入，设立人才发展专项基金。

四是产学研合作。南京市鼓励企业与高校、科研机构之间合作，围绕新材料、新能源等新兴产业建立了一批产学研战略联盟，设立促进产学研合作专项资金，建设相关中介服务机构，承接科研机构技术资源，为企业提供信息咨询、技术培训等服务，促进技术成果快速、高效转移。

自试点以来，南京市紧密结合《国家中长期科学和技术发展规划纲要》，以机制创新为突破口，围绕科技载体建设、企业创新、人才集聚、产学研体系建设等改革重点，制定实施了涵盖经济、文化、教育各个领域的具体措施。各项举措之间相互联系，形成了综合性较强的科技创新体系，成为南京市经济建设和产业发展的推动力。10年来，南京市将自身科教资源优势转化为科技创新优势，制定“121”战略，实施“两落地一融合”，在《中国创新城市评价报告》(2018)中，南京市跻身全国前五。国家科技体制综合改革试点不仅重塑了南京市的科技创新中心地位，对构建长三角科技创新圈也起到了示范辐射作用；在中央支持以及南京市示范下，江西、甘肃等省也陆续制定了类似的科技体制改革政策。作为唯一试点城市，南京市的科技体制改革全面而彻底，更具有综合性。

(二)理论假说

科技体制综合改革对产业结构优化升级的作用，表现为不同产业间的交替增长和同一产业内部的整体革新两个方面。在经济发展过程中，不同产业由于所处发展阶段和自身技术基础不同，受到的科技冲击和调整反应存在差异。将产业按照产品需求弹性进行分类，当科技发展带来劳动生产率进步、生产成本下降、商品产量增加以及市场价格降低时，产品需求弹性大的产业，销售收入大幅提高，而产品需求弹性较小的产业，销量及收入则不会出现明显变动。科技变革使得生产要素从低收入产业向高收入产业流动，不同产业或是发展扩张，或是衰退淘汰，形成产业合理化。

科技进步还可以通过产业内部关联效应，使得某个产业建立在新的技术基础之上。科技冲击不仅对不同产业不同，在同一产业各生产部门之间也存在着较大差异。产业内部各生产部门在投入产出中存在关联，当其中一个部门受到科技发展的影响而显著提高劳动生产率和经济收益时，其他部门出于竞争和整体效益提高的需要，也会进行科技创新改造。各生产部门间的关联和扩散效应最终带动了整个产业向高级化方向调整。

基于以上分析，提出：

H1：科技体制综合改革能够显著推动产业结构合理化、高级化。

科技进步影响产业结构变动一般是通过供给和需求两个传导机制进行。从供给端来看，科技进步可以从两个方面影响产业结构的变动，一方面是提高劳动生产率，促进劳动力结构合理化，另一方面则是催生新工艺、新产品以及新产业。当一个产业的劳动生产率因为科技进步而得到改善时，其生产利润也会随着社会必要劳动时间的降低而增加，致使资本等生产要素流入，而生产效率的提高则使得该产业放宽劳动力的数量要求，导致劳动力要素流出。各种生产要素在产业间的流动促成了产业结构的不断更新。科技进步同样促进了社会就业和劳动力结构的优化。第三产业吸收就业和培养人才的能力随着科技进步而增强，使得服务业从业人员和科研人员的比例持续上升，社会分工呈现出更加专业化和精细化趋势。此外，科技进步还可以直接创造新的生产工艺和技术。利用新技术和衍生的新产品，一批独立于原有产业布局的新产业悄然出现并在全新的生产领域扩大规模。新产业在起步阶段往往发展较快，传统产业的技术更新换代稍显滞后，最终新兴产业将取代传统产业，逐步在国民经济中占据主导地位，实现了产业结构的升级换代。

科技进步对于需求结构的影响主要存在消费需求、生产需求和出口需求三个维度。消费需求在实现经济平稳增长和产业结构调整中发挥着重要作用。科技进步一方面可以提高既有产品的生产效率，降低其市场价格，吸引更多消费者；另一方面可以开发新的产品市场，创造新的消费需求，引导更加高级化和偏重服务型的消费支出结构，带动高技术产品和优质服务产业的发展。科技进步对于生产需求的作用是直接的。市场竞争带来企业技术升级的生产需求，技术应用不仅减少了中间产品的生产环节，也引致了企业对原材料和生产设备的需求变动，促进企业乃至整个行业对新技术的依赖。面对近年来中国出口产品竞争优势降低的现状，科技进步不仅提高出口产品的技术含量和国际竞争力，实现从“模仿创新”到“自主创新”的转变，也更能够在国际化的技术交流互补中完善产业的生产效率和组织管理制度，使得产业结构的调整趋向完善。

基于以上分析，提出：

H2：科技体制综合改革通过供给和需求两个渠道影响产业结构变动。

三、合成控制法设计

科技体制综合改革对南京市产业结构优化升级的影响可以视为一项自然实验。基于Abadie et al.(2003，2010，2015)，本文设计合成控制法，模拟试点城市没有实施该政策时的产业结构状况，对比估计政策的有效性。

合成控制法的原理是，基于数据驱动选择对照组，构造与处理组完全相似的目标对象，来研究政策效应。该方法的优点是：(1)作为一种非参数方法，通过数据驱动方式来选择控制组，并确定权重，减少了主观选择对照组的偏差；(2)通过对挑选出的对照组城市加权，模拟处理组城市在政策实施前的路径，测算每一个对照组城市在反事实事件中的贡献；(3)揭示政策实施城市与其合成控制对象在政策实施前的相似程度，避免因选择差异过大而导致对比地区的预期偏差。

近些年来，国内逐渐在一些政策评价领域运用合成控制法(王贤彬 等，2010；余静文 等，2011；刘甲炎 等，2013；苏治 等，2015)。相对于传统的合成控制法，本文尝试将权重赋值范围扩大，以便得到更优的拟合效果。国外多利用合成控制法研究政治事件及地方性经济改革，国内多用于行政区划改革和税收货币政策，本文首次将该方法引入科技体制改革领域，研究其对产业结构升级的作用。

(1)

其中：ηt表示影响所有城市产业结构升级因素的时间固定效应；Zi是r×1维向量，表示不受改革政策影响的可观测变量；φt是1×r维未知参数向量；γt是1×F维无法观测的共同因子向量；μi是F×1维不可观测的城市固定效应；εit是不能观测的暂时冲击，均值为0。

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

四、指标构建及数据来源

(一)指标构建

产业结构优化升级(IS)指市场通过对技术创新的吸收，引导主要产业经济部门转型优化的过程。技术进步和技术替代打破原有经济均衡，引起社会投资结构和需求结构调整，进而对特定产业部门产生较大冲击，引起生产要素供给变动，即要素会从低生产率部门逐渐向高生产率部门流动，由此带来的“结构红利”是促进整个社会产业结构转型升级的主要原因。从动态角度来看，宏观经济体的产业结构变迁包含了产业结构合理化和产业结构高级化两个维度，本文采用这两个维度对产业结构优化升级进行衡量。

1.产业结构合理化的度量

产业结构合理化(ISR)指的是产业间的聚合质量，反映了产业间关联协调程度和资源有效利用程度。它是对要素投入结构和产出结构耦合程度的一种衡量。借鉴干春晖等(2011)、傅元海等(2014)以及李虹等(2018)，计算公式设计如下：

(7)

2.产业结构高级化的度量

产业结构高级化(ISO)指产业结构从较低水平向高级水平推进的过程，其发展方向是由第一产业向第二产业，进而向第三产业转变。20世纪70年代，在信息化的推动下，“经济结构服务化”成为产业结构高级化的一个重要特征。一个典型事实是第三产业增长率快于第二产业增长率(吴敬琏，2008)。当前，在中国经济发展方式转型的关键时期，推动服务业发展是促进产业结构高级化的关键。基于已有相关研究以及中国当前发展背景，本文采用第三产业产值与第二产业产值的比值来度量产业结构高级化(干春晖 等，2011；王垚 等，2017；李虹 等，2018；王立勇 等，2018；张权，2018)，即ISO=第三产业产值/第二产业产值。这一度量清晰地反映了经济结构的服务化倾向。ISO值处于上升状态，即意味着产业结构在升级，经济结构向服务化方向推进。

(二)数据来源

基于数据的可获得性，本文最终选择了2003—2013年254个地级市数据(11)Abadie et al.(2010)选取的时间区间为1970—2000年，之所以截至2000年，是因为2000年以后美国大多数州开始实施类似的禁烟法案，2000年之后无法找到有效的控制组样本。类似地，本文选择的时间区间为2003—2013年，其原因是，为贯彻落实2012年9月中共中央、国务院《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》(中发〔2012〕6号)，各地相继颁布了深化科技体制改革的地方性政策文件(如赣发〔2012〕12号、鄂发〔2013〕4号、粤府〔2015〕1号等)，2013年以后也无法找到有效的控制组样本。，其中，东部、中部和西部的地级市各有90、99和65个。数据来自历年《中国统计年鉴》《中国财政统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》(12)本文选取的是2003—2014年地级市面板数据，剔除了直辖市样本。《中国城市统计年鉴》有“全市”和“市辖区”两个口径，本文选取的指标均采用“全市”口径。。

五、实证分析

本文实证分析的思路是，用其他城市产业合理化、高级化的加权平均值来近似表达没有进行科技体制综合改革时的南京市产业合理化、高级化潜在值，然后与南京市在科技体制综合改革下产业合理化、高级化的真实值对比，估计科技体制综合改革对产业结构合理化和高级化的影响。根据合成控制法思想，要确定产业影响因素的权重，合成科技体制综合改革之前南京市产业水平的决定因素。本文选择的因素如下：(1)经济发展水平。用人均GDP对数来衡量(杨丹萍 等，2016；李虹 等，2018；王立勇 等，2018；张权，2018)。随着经济发展水平的不断提高，劳动力会逐渐从低生产率的农业转移至高生产率的制造业，促使产业结构不断从低级向高级转化。(2)政府支出。用财政支出与GDP的比值来衡量(韩永辉 等，2017；张权，2018)。从宏观层面看，地方政府财政支出的增加对推动产业结构升级有正面的促进作用。(3)固定资产投资。用全社会固定资产投资与GDP的比值来衡量(杨丹萍 等，2016；韩永辉 等，2017；李虹 等，2018)。在宏观层面上，投资是“三驾马车”之一。从当前中国面临的经济现状来看，产业转型升级、淘汰过剩产能、技术创新进步和基础设施建设都需要大量的资金，因此，固定资产投资在促进产业结构升级的过程中扮演着重要角色。(4)外商直接投资(FDI)。用FDI与GDP的比值来衡量(张权，2018)。在全球化背景下，全球范围内产业结构在不同国家和地区间重新组合。中国在此背景下实施开放战略，FDI无疑会引致产业的升级和发展。

(一)科技体制综合改革对产业结构合理化的影响

1.整体检验

由上文可知，ISR值越大，产业结构越不合理。在使用合成控制法分析之前，本文对该逆指标采取转换，使其正向化，令ISR*=1/ISR，ISR*越大，产业结构越合理。产业结构合理化政策效应检验均使用ISR*指标。

表1给出了2010年科技体制综合改革之前南京市产业结构合理化真实值与合成因素值的对比。可以发现，在四个指标里，实际人均GDP对数、政府财政支出占比、固定资产投资占比、FDI占比真实值与合成值之间都比较接近；相较于南京市真实值与254个城市平均真实值之间的差距，四个变量的差异度对比分别为2.1%<10.9%、37.3%>17.6%、8.5%<18.0%和50%<60%。可以看出，合成控制法总体效果比较好，准确拟合了南京市在改革试点之前产业合理化特征。

表1 预测变量的拟合与对照

为了直观地观察科技体制综合改革对产业结构合理化的影响，本文计算了2010年前后真实南京市和合成南京市产业结构合理化水平的差距，如图1所示。图中垂直虚线所在位置代表南京实施试点政策的起始年(13)科技部公示南京市启动国家科技体制综合改革试点城市建设的时间是2009年4月(国科函政〔2009〕61号)，因为本文使用的是年度数据，所以基于数据的可获得性，本文选择的南京市的事件发生时点为2010年。，垂直虚线左侧显示真实值和合成值之间几乎没有差距；在虚线右侧，二者的差距持续为正，表明科技体制综合改革的确产生了积极的政策效果。

图1 南京市产业合理化水平真实值和合成值差距

2.稳健性检验

稳健性检验一：更改样本

不同区域经济结构和经济特征是存在差异的，为了剔除区域禀赋差异对拟合结果的影响，本文将南京市放在东部样本中进行分析。从图2中可以看到，2010年之前，真实值和合成值之间基本无明显差距；2010年之后，真实值高于合成值，并且二者的差距始终为正。与图1对比可以看出，科技体制综合改革对产业结构合理化产生积极影响，结论是稳健的。可以观察到，在2010年之前有微弱的政策提前效应，可能的原因是，试点启动的时间是2009年4月，由于本文使用的是年度数据，选择2010年作为试点开始时间；而且相关文件指出，早在2008年，南京市就开始为综合改革试点工作积极筹备。

图2 南京产业合理化水平真实值和合成值差距(东部样本)

稳健性检验二：逐步去除权重不为0的城市

通过迭代方式多次构建合成基础模型，在每次迭代的过程中，去除对合成值贡献不为0的一个城市(14)经本文测算，对合成南京贡献不为0的城市包括无锡市、舟山市、厦门市、日照市、深圳市、清远市以及东莞市。，检验科技体制综合改革对产业结构合理化的影响是否会受到合成对象权重的影响，以及是否会因为控制组里某一个城市的缺失而导致结果的不同。图3中实线表示的是产业结构合理化真实值与合成值之间的差距，虚线指的是每次删掉合成值权重为正的一个城市后合成值与真实值之间的差距。实证结果并不随着控制组城市的不同而变化，即每次去除一个权重为正的城市后，真实值与合成值之间的差距仍然为正(虚线仍旧位于0的上方)。由此证明，结论与前文结论是一致的。

图3 迭代去除控制组城市的产业合理化合成值分布

稳健性检验三：安慰剂检验

安慰剂检验的总体思路是，选取一个在事件发生点之前没有进行科技体制改革的城市，应用合成控制法，观察合成前后差距是否显著。安慰剂检验包括排序检验和处理组变换。

(1)排序检验

图4 南京市和其他城市产业合理化预测误差分布图

(2)处理组变换

为进一步证明是科技体制综合改革试点影响了南京市产业结构合理化，而不是其他区域内部和区域之间的共同偶然因素导致的，选择厦门市、武汉市和成都市来做反事实检验(18)选取厦门市的原因是，经本文测算，厦门市是南京合成值中权重最大的城市，厦门市与南京市产业合理化特征最相似，厦门市可用于检验区域内部共同因素的影响。选取武汉市和成都市的原因是，两个城市分别是中西部地区与南京市经济发展水平接近的城市，用于检验区域之间共同因素的影响是否具有一定代表性。。基本思路是，选择一个没有科技体制综合改革的非试点城市，做同样的排序检验，如果发现该城市产业合理化水平真实值与合成值之间的差距，较其他城市的差距差异很大，即该城市的预测误差线位于其他城市的外部，这就表明合成控制法没有提供一个有力的证据来准确反映科技体制综合改革政策对试点城市产业结构合理化的影响。

图5、图6和图7分别是对厦门、武汉和成都反事实检验的结果，可以发现：在2010年之前，这三个城市与其他城市的变动程度之间的差距都不大，说明在试点改革政策之前，合成控制法对处理组和控制组城市的拟合程度都较好；2010年之后，这三个城市与其他城市的变动程度之间的差距仍然都不大，三个城市的差距都位于其他城市分布的内部。对三个城市的反事实检验结果表明，科技体制综合改革对南京产业结构合理化产生显著影响，而不是其他区域内部和区域之间的共同偶然因素导致的。

图5 产业合理化预测误差对比图(厦门市)

图6 产业合理化预测误差对比图(武汉市)

图7 产业合理化预测误差对比图(成都市)

(二)科技体制综合改革对产业结构高级化的影响

1.整体检验

表2给出了一些重要预测变量的对比，同样发现南京市合成值与真实值非常接近。与上文分析类似，这四个变量的差异度对比分别为0.95%<10.9%、0.98%<17.6%、4.8%<18.0%和1.7%<60%。由差异度对比同样可以看出，合成控制法较好地拟合了南京市在改革试点之前的产业高级化特征，同样适合估计综合改革对产业结构高级化的政策效果。

表2 预测变量的拟合与对照

与上文相似，为了更加直观地观察科技体制改革对产业结构高级化的影响，同样计算了2010年前后南京市产业结构高级化真实值和合成值差距，如图8所示。2003—2010年，真实值和合成值之间几乎没有差距；2010年之后，两者差距则持续为正，两者偏离正是科技体制综合改革对产业结构高级化的政策效果。

图8 南京市产业高级化水平真实值和合成值差距

2.稳健性检验

稳健性检验一：更改样本

与上文做法类似，为了剔除区域结构差异对拟合结果的影响，将南京放置在东部地区城市中检验。如图9所示：2010年之前，南京市产业高级化水平真实值与合成值之间的差距不大，表明该模型较好地拟合了试点之前产业高级化水平的路径；2010年之后，南京市产业高级化水平真实值高于合成值，二者差距持续为正。与图8对比，可以发现科技体制综合改革对产业结构高级化产生正向影响的结论是稳健的。

稳健性检验二：逐步去除权重不为0的城市

通过迭代方式逐步去除对南京合成值贡献不为0的一个城市(19)经本文测算，对南京市合成值贡献不为0的城市为秦皇岛市、保定市、厦门市、济南市、深圳市以及海口市。，检验科技体制综合改革对产业结构高级化的影响是否受到合成城市权重的影响，如图10所示(20)图10中实线和虚线的定义与图3一样。。实证检验结果不随控制组城市不同而变化，即每次去除一个权重为正的城市后，真实值与合成值之间的差距仍然为正。与稳健性检验一结论一致。

稳健性检验三：更换产业结构高级化的度量指标

借鉴刘建民等(2013)、徐敏等(2015)、汪伟等(2015)等，构建产业结构高级化的稳健性指标，该指标公式设计如下：

(8)

其中，1≤ISO1≤3，n表示产业部门数(21)限于数据的可获得性，此处n=3，即本文采用各个城市第一、二、三次产业的数据来计算ISO1指标。，i表示第i产业，yi表示第i产业产值占GDP的比重。ISO1值越接近于3，表明产业结构越高级；ISO1值越接近于1，表明产业结构层次越低。

图11是用ISO1指标来度量产业结构高级化的合成结果。2010年之前，真实值和合成值之间没有明显差距；2010年之后，两者差距持续为正。通过图11与图9对比，可以发现上述结论是稳健的。

图9 更改样本

图10 逐步去除权重不为0的城市

图11 更换产业结构高级化的度量指标

稳健性检验四：安慰剂检验

与上文对产业合理化检验相似，这里同样利用安慰剂检验来判断上述结论是否稳健，包括排序检验和处理组变换。

(1)排序检验

上述一系列检验发现科技体制改革对产业结构高级化有正面影响，但并不确定这种影响在统计上是否显著，于是，需要采用排序检验方法来检验(22)与上文合理性检验相似，此处在对照组中同样去掉了是南京市2倍以上的城市，并且在只包含东部省份城市中检验政策的显著性。，如图12所示。可以看出：2010年之前，南京市的差距和其他控制组城市的差距差异不大；2010年之后，南京市的差距与其他城市的差距差异逐渐变大，并且其差距位于其他城市分布的外部。排序检验结果表明，南京市科技体制综合改革对产业结构高级化的影响是显著的。

(2)处理组变换

为了排除区域内部和区域之间共同偶然因素的影响，选择厦门市、武汉市和成都市来做反事实检验(23)选取厦门市的原因是，经本文测算，厦门市是南京市合成值中权重最大的城市，厦门市与南京市产业结构高级化特征最相似，因此选取厦门市检验区域内部共同因素是否对产业结构高级化产生显著影响。同理，选择武汉市和成都市检验区域之间共同因素对产业结构高级化的影响。。图13、图14和图15分别是对厦门市、武汉市和成都市反事实检验的结果。可以看到：2010年之前，三个城市与其他城市变动幅度的差距都不大，说明合成控制法对试点开始之前样本城市产业高级化路径的拟合程度较好；2010年之后，三个城市与其他城市变动幅度无明显差异，三个城市变动幅度都位于其他城市分布的内部。反事实检验结果表明，对南京市产业结构高级化产生显著影响的是科技体制综合改革，而不是其他区域内部和区域之间共同偶然因素。

图13 产业高级化预测误差对比图(厦门市)

图14 产业高级化预测误差对比图(武汉市)

图15 产业高级化预测误差对比图(成都市)

综上，经过一系列稳健性检验，本文充分考虑了区域经济结构差异对模型拟合的影响，以及区域内部与区域之间共同偶然因素的影响，结论是试点城市科技体制综合改革对产业结构合理化和高级化的影响在统计上是显著的。至此，H1得以验证。

(三)科技体制综合改革对产业结构优化升级的机制检验

如上文所述，科技体制改革一方面促使劳动分工结构合理化和新产品、新工艺产生，另一方面刺激消费需求、生产需求和出口需求，从供给和需求两个渠道对产业结构高级化产生影响。本文从供给和需求两个渠道，利用第三产业就业率和城镇居民消费支出对数值两个指标，检验科技体制改革的影响机制。理论上，科技体制改革促进劳动生产率提高和劳动力结构优化，促进服务业和科研从业人员增加，最终带来低价格和新产品，直接创造更多消费需求。

如图16和图17所示：2010年之前，真实值与合成值差距几乎为0，表明科技体制综合改革之前拟合效果较好；2010年之后，真实值与合成值之间差距持续为正，表明科技体制综合改革之后第三次产业就业率和城镇居民消费支出均有大幅提高。机制分析表明，科技体制综合改革通过供给和需求两个渠道影响产业结构优化升级，H2得以验证。

图16 南京市第三次产业就业率真实值和合成值差距

图17 南京市城镇居民消费支出真实值和合成值差距

六、结论与政策建议

本文采用合成控制法，研究了科技体制综合改革对地方产业结构转型升级的影响。通过建立处理组城市合成控制对象，模拟处理组城市假设不实施科技体制改革政策时产业结构合理化和高级化路线，对比分析科技体制综合改革政策对地方产业结构的影响。

基础研究结果表明，从整体看，科技体制综合改革对试点城市产业结构合理化和高级化产生积极影响。稳健性检验结果表明：在考虑了区域经济结构差异对模型拟合的影响以及区域内部与区域之间共同偶然因素对研究结论的影响之后，科技体制综合改革对产业结构合理化和高级化的影响仍然显著；2010年之后，真实值与合成值的差距始终为正，表明科技体制综合改革政策对产业结构优化升级的累积效应逐步增大。机制检验表明，科技体制综合改革通过供给和需求两个渠道促进产业结构优化升级。

研究结论表明，南京经验对于非试点城市具有重要借鉴意义。据此，提出如下政策建议：

第一，建立完备的产学研沟通合作机制。推动科研力量与市场资源的整合，将高校、科研院所和企业有机结合起来，建立优势互补、高效协作的科技创新体系。完善科技法规体系，加速科技成果转化，为科技体制机制改革有效运行创造良好法律法规环境。构建科技创业金融服务体系，形成技术资源整合-产权交易-服务-投资于一体的科技创业综合性服务平台。注重机制创新的系统性，促进科技体制改革与其它领域改革协同推进，充分把握科技创新各政策之间的协调性与关联性，使不同政策之间形成紧密相扣的配套系列，充分释放科技体制综合改革驱动产业结构转型升级的潜力。

第二，从供给和需求两条渠道推动科技进步促进产业优化升级。从供给端来看：建立科技创新人才高地，加大高技术人才引进力度，对领军型人才给予培养、奖励、生活补贴等优先扶持政策，解决高端产业人才紧缺、劳动力结构与产业结构匹配度低问题；精简科研管理流程，扩大经费使用自主权，扩宽项目费用列支范围，提高科研机构和科研人才的积极性，加快生产要素在产业间流动，促进产业结构升级。从需求端来看：加速国内外知名研发中心集聚，举办多种形式院企对接活动，使企业生产需求成为科研院所技术开发源头；加大对拥有科研机构的企业的扶持力度，通过知识产权保护体系建设提高企业自主研发信心，通过税收减免、财政补贴等优惠手段充分调动企业自主创新的积极性，探索供给型技术向企业需求型技术转变。