国家自主创新示范区、政府创新偏好与区域创新能力

秦海波，肖鸿波，乌 静，张秀峰

（1.新疆大学 a.政治与公共管理学院；b.国家安全研究省部共建协同创新中心；c.经济与管理学院，新疆 乌鲁木齐 830046；2.河南师范大学 商学院，河南 新乡 453007）

一、引 言

创新在我国现代化建设全局中位于核心地位，科技自立自强是我国发展的战略支撑。党的十八大以来，我国的基础创新投入与创新产出快速增加，取得了一系列重大科技创新成就，但科技创新过程中关键核心技术的自主创新能力依然有待增强［1］。党的十九大提出要加快建设创新型国家，探索具有中国特色的自主创新道路成为新时期的发展战略。同时，随着各经济体参与全球科技创新程度的日益提高［2］，国际经贸关系和科技创新竞合关系的不确定性进一步加深［3］，中国在高科技领域面临着关键技术“断供”和产业脱钩的严峻挑战［4］，自主创新活动将在未来可持续发展和大国博弈中发挥日益重要的作用。

为强化国家高新区在复杂试水环境中的创新驱动和内生增长作用［5］，并以国家高新区为牵引，提高我国的自主研发创新能力，自2009年以来，国务院共批复建设了北京中关村、武汉东湖、江西鄱阳湖等21个国家自主创新示范区（以下简称“自创区”）。从目标定位来看，自创区是加快高新技术发展及相应体制机制创新的先行先试区域［6］，而自创区政策试点则是加快高新技术发展及相应体制机制创新的重要政策工具，对于推动创新驱动发展和完善相关体制机制发挥着重要的示范、引领、带动作用［7］。

从研发创新活动的实践来看，区域研发创新活动离不开政府部门的支持和参与，政府创新偏好直接反映了政府对技术创新活动的支持力度。在众多创新资源配置方式中，财政经费支持无疑是政府参与和支持区域研发创新活动的基本手段［8-9］。国家提出并开展实施的自创区政策试点，旨在强化自创区的示范引领作用，提升区域研发创新能力，这势必会引起地方政府财政支持对自创区研发创新活动的倾斜。然而值得思考的是，政策试点往往是以目标为导向的，自创区政策试点自实施以来，是否发挥了示范及带动效应，并且是否通过政府创新偏好，即是否通过引导地方政府部门加强对自创区政策试点的配套支持，从而提升了区域创新能力？本文拟通过对自创区政策试点的实施效果进行分析，总结政策试点的运行经验并提出若干建议，对于政府部门完善自创区政策具有一定参考价值，能够为我国自主创新能力体系的培育提供必要理论支撑。

二、文献回顾

（一）国家自主创新示范区

自创区试点政策的主要功能是着力实施创新引领战略，实现技术创新领先的目标，打造世界一流的高科技园区［10］。自创区试点政策具有浓厚的中国特色，目前国外关于自创区的研究几近空白［5］，仅有少数学者以中关村［11］、张江［12］等园区为例，探索区位导向性集群政策所产生的聚集经济及人才流动的知识溢出效应等。国外相关研究更多聚焦于科技园区对企业绩效及创新活动的影响，研究表明，科技园区是重要的区域创新政策之一［13］，对企业的创新绩效具有积极影响［14］。

国内学者关于自创区试点政策已开展了丰富的研究，主要集中于以下四个方面：①自创区宏观战略定位与建设方略的把握。张威奕［7］对17 个自创区的宏观定位、建设任务与策略进行比较分析，为创新驱动发展战略的实施提供有益建议。解佳龙和胡树华［15］从高新区示范能力要素出发，构建了自创区“四力”甄选指标体系，为自创区的遴选与创建提供了新的评价思路。此外还有学者从自创区建设的政策安排出发，为自创区建设提出新的展望与探索方向［6，16］。②自创区相关政策文本的评价。部分学者从自创区政策文本［17-18］、大学生创业政策［19］及科技人才政策［5］三个角度进行政策量化评价分析。③自创区创新体系的构建或创新能力的评价。石书玲［20］基于系统经济学理论，尝试构建了自创区创新政策体系模型，为试点政策的完善提供了借鉴。还有学者对部分自创区的创新能力进行评价分析，研究结果表明，山东半岛的自创区具有良好的发展趋势［21］；北京中关村、上海张江等10 个自创区的创新能力形成原因各不相同，但拥有相似的成功经验或不足之处［22］。④自创区对地区经济或创新绩效的影响。现有研究表明，自创区试点政策对地区总体及人均经济增长具有显著促进作用［23-24］，并且显著促进了区域企业的创新能力，东部政策效果明显强于中西部地区［10］，对发明专利的影响强于外观专利［25］。李卓文［26］运用双重差分法对全国283 个地级市的实证分析表明，自创区的建设显著提升了城市技术创新水平。张秀峰等［3］从研发质量的角度出发，分析自创区对国家高新区研究绩效的影响，实证结果表明，自创区试点政策显著提升了国家高新区发明专利绩效。

此外，还有部分学者尝试基于相关理论，进一步探讨自创区对区域经济或绩效影响的内在机理。现有研究发现，自创区对地区经济的影响主要源自创新［23-24］产生的效应；对高新区利润水平的影响主要源于发明专利绩效［3］产生的效应。

从上述研究成果来看，国内学者对自创区政策开展了大量的研究工作，既包括自创区的内部建设、评价等问题，也包括自创区对区域经济增长的影响。上述研究为本文提供了有益的启示与借鉴，同时也引出了本文拟提出的问题，即政府行为、自创区、区域创新能力三者间存在怎样的关系？自创区政策试点是否引导地方政府部门加强了对自创区研发创新活动的配套支持？现有研究较少关注这一问题，本文拟采用双重差分法（DID）对该问题进行分析和检验。

（二）政府行为与区域创新能力

地方政府作为参与区域创新系统建设、支持区域研发创新活动开展的重要主体，往往其行为对区域创新活动会产生深远的影响［27］。现有研究结果表明，提高政府创新偏好能够有效发挥政府职能，推动区域创新效率提升［28］；政府的科技资助［29］、创新投入［30］及创新政策［31］对区域创新绩效与创新能力具有显著促进作用。从自创区政策核心定位来看，自创区作为政府倡导的重要区位导向性群聚政策，享有诸多政策红利［32］。中央政府通过加大财政科技资金投入、政策优惠等措施引导高校、科研机构和企业等创新主体积极参与自创区建设，同时也激励地方政府支持和参与自创区政策试点［33］。那么地方政府创新偏好在自创区与区域创新能力提升的关系中是否起到了中介作用？这也是本文拟提出的第二个核心问题。

综上，已有研究在自创区对区域创新绩效影响方面进行了积极尝试，但政策效果探究明显滞后于我国对自主创新能力提升的现实需求。一方面鲜有研究探讨自创区试点政策效果的异质性，难以提出具有针对性的政策建议；另一方面也鲜有研究对自创区政策试点影响区域创新能力的机制进行检验，缺少对影响机制的根本性把握，也尚未有学者将政府创新偏好纳入自创区政策试点对区域创新能力的影响研究中。鉴于此，本文运用双重差分法评估自创区政策试点对区域创新能力的影响，同时引入地方政府创新偏好作为中介变量，解构自创区政策试点对区域创新能力的传导机制路径，并进一步分析政策效果的异质性。在此基础上提出具有针对性的政策建议，期望为自创区政策试点进一步调整与完善提供参考和借鉴。

三、研究设计

（一）理论假说

作为推动创新驱动发展战略的重要载体，自创区的战略定位是深化科技体制改革，成为区域创新一体化的创新型经济发展高地。首先，从自创区政策试点的核心定位来看，自创区试点的政策效应有利于形成以创新资源集聚为特色的创新发展机制。一方面，高素质的劳动力是城市创新的核心［34］，人力资本能够促进技术进步，诱发创新行为［35］。自创区集聚了大批科技人才资源，通过科技人才创业、研发新技术和新产品，能够促进高新技术产业的发展［36］，同时通过政策试点吸引高层次、高质量的人才进入自创区高技术企业开展研发创新活动，促进自创区研发创新水平的提升。另一方面，地方政府通过财政经费支持、税收和金融优惠政策给予自创区内企业扶持，降低资源获取成本、补偿科技金融风险，同时能够促使产业集聚的形成，并更加精准地支持其开展更高质量的自主研发创新活动，从而产生规模经济，即形成“集聚效应”［25，37］。其次，从资源配置角度来看，自创区作为创新要素集聚、资源密集程度较高的区域，能够通过技术与知识溢出等渠道促进城市创新发展。熊彼特认为创新是以全新的知识为基础，打破既有技术轨道，以全新的产品、生产方式等，对市场或产业做出颠覆性改造的创新模式［38］。本文认为，自创区政策试点对城市创新能力的溢出影响机制主要有三种方式：第一，企业间的知识溢出。园区内外企业通过中间产品或技术转让形成联系或者加强合作，形成以自创区为中心的创新网络，进而向城市边界不断辐射，带动城市创新能力的提升。第二，不同创新主体的联结。创新往往涉及不同主体，依托各自的优势不断完善创新活动，主要表现为产学研协同创新。自创区企业在创新过程中，对于知识和技术的需求会带动城市创新主体之间的资源整合，促进产学研协同创新效率提升。第三，人才的流动溢出。自创区的设立会加速人才的流动，人才流动会加速知识和技术的扩散与交融，为城市提供创新动力。此外，从政策工具视角看，自创区通过政府扶持、政策激励等方式构建自主创新平台，完善创新孵化环境，构建“大学—产业—政府”三螺旋自主创新模式［39］，形成整体联动、统筹发展的创新一体化发展机制，从而促使自创区高新技术产业从模仿式创新向自主式创新的转变。

创新是推动经济长期高质量、可持续发展的动力，只有创新驱动才能有效带动经济转型升级［40］。政府相关政策的推动和实施往往具有“自上而下”的特点，即政策由上级部门提出和推动，具体则由地方各级政府加以贯彻和实施。在此过程中，上级政府部门通过行政命令、配套政策等方式给予地方政府相关政策优惠、财政支持等，同时要求地方政府部门在政策实施方面予以积极配合和支持，从而能够激励和督促地方政府支持和参与中央开展的政策试点。除了上述地方政府参与和支持区域创新的外部动力之外，地方政府部门还存在较强的内在动力，这是因为政府部门现有的晋升锦标赛机制和高质量发展战略能够引导地方政府部门更加注重通过区域科技创新提升本地经济社会高质量发展，从激烈的地方竞争中脱颖而出。因此，在晋升锦标赛治理模式［41］下，竭力提升经济绩效的地方政府通常受到增强区域创新能力的驱策。自创区的设立，使得地方政府获得了提升区域创新能力的重要依托。为实现创新驱动型经济增长，地方政府会加大财政科技支出［42］，支持自创区政策试点的开展，并带动本地经济高质量、可持续发展，体现为自创区提升了政府创新偏好，间接实现区域创新能力的提升。依据上述分析，本文提出假设1、假设2。

H1：自创区试点政策能够显著提升区域创新能力。

H2：自创区试点政策能够提升政府创新偏好，激发地方政府加大财政科技支出的意愿，促使政府优化创新资源配置，促进区域创新能力的提升，即政府创新偏好在自创区政策试点提升区域创新能力的过程中能够起到重要的中介作用。

基于自然条件、历史原因等因素的影响，我国四大板块区域在经济发展等方面存在显著现实差异，整体上形成了西部大开发、东北振兴、中部崛起、东部率先发展的区域发展战略［7］，区域创新能力呈现出“东强西弱”的总体态势［43］。自创区的整体布局思路遵从我国宏观区域发展战略，同时兼顾区域发展平衡。东部地区是我国区域创新发展的重心，着重打造东部创新发展高地，形成立足国际的创新驱动发展体系，强化自主创新能力与水平，推动研发创新向高质量方向发展，充分发挥引领示范作用，带动实现区域协同发展。中西部地区是结合本地高校、科研院所等科研资源及产业特点，发展特色优势高技术产业，并积极引进、推广先进产品与技术。东北地区则是结合东北振兴战略，推动新兴高技术产业与传统产业融合，并带动传统产业升级，提升传统产业创新水平。因此，不同区域创新发展水平不同、特点不同，自创区试点政策对不同区域创新能力的促进作用可能存在差异。

一方面，自创区政策试点能够通过加强自主创新形成区域研发创新高地，提高试点区域的自主创新能力和水平，与邻近区域相比能够形成显著技术势差，从而能够对邻近区域形成有效的技术溢出效应；另一方面，自创区通过推动创新要素的跨区域流动产生集聚效应，创新资源在自创区范围的集聚也会产生区际技术溢出［44］、知识溢出和集体学习等效应，降低创新人才交易成本，提高科研教育水平［45］，从而促使邻近地区创新能力的提升。依据上述分析，本文提出假设3—假设5。

H3：自创区试点政策对东部地区创新能力的促进作用最强，中部地区次之，西部地区则最弱。

H4：自创区试点政策能推动区域创新产出向高水平方向转化，即自创区试点政策能够促进区域创新能力高质量发展。

H5：自创区试点政策对区域创新能力的促进作用具有溢出效应，即自创区能够通过正向溢出效应，辐射周边城市，带动邻近地区创新能力的提升。

（二）模型构建

为有效评估自创区设立对区域创新能力影响的净效应，本文将自创区的设立视为一项准自然实验，运用双重差分法（DID）处理研究中的内生性问题，将设立自创区的城市视为处理组，而将没有设立的城市视为控制组。由于自创区是分批次逐渐展开的，本文参照 Beck［46］、Li 等［47］的研究，模型设立如下：

其中：i和t分别代表地级市和年份；被解释变量Creit为地级市i在t年的创新能力，用专利申请量来表示；DIDit表示双重差分估计量，β0表示政策试点对创新能力的影响效应；Χit表示其他影响区域创新能力的控制变量组；γi和θt分别表示个体固定效应和时间固定效应；εit表示随机误差项。通过包含个体效应和时间效应的双重固定效应模型，验证估计系数β0的大小，若β0的系数显著大于0，则试点政策有效促进了区域创新能力提升。

为进一步分析试点政策对区域创新能力的传导机制，验证假设2，本文借鉴Baron和Kenny［48］、王春杨等［49］的模型设定，以政府创新偏好作为自创区设立影响区域创新能力的中介效应进行验证。按照逐步回归的步骤，在式（1）的基础上构建以下检验方程：

其中：Mpreit表示政府创新偏好；β0表示自创区政策的总效应；β2表示直接效应；β1ϕ表示中介效应。根据中介效应模型的检验步骤，若回归中β0、β2、ϕ显著为正且β0大于β2，或者β0、β2显著为正、ϕ显著为负且β0小于ϕ，则Mpreit是部分中介变量；如果β2不显著ϕ显著，则Mpreit为完全中介变量。

（三）变量说明

（1）被解释变量：区域创新能力（Create）。目前学术界多采用创新投入与产出等指标对区域创新能力进行衡量评估，其中创新产出是区域创新能力的最直观体现［50-51］。参照相关研究［52-53］，本文选取地级市专利申请量来衡量区域创新能力。

（2）核心解释变量：政策虚拟变量（DID）。本文以虚拟变量0、1来表示国家自创区的设立状态，在所涉及的116个城市样本中，如果城市i在t年设立为国家自创区，那么城市i在t年及之后的时间中DID=1，否则为0。

（3）中介变量：政府创新偏好（Prefer）。政府支持对区域创新活动会产生深刻的影响，支持创新活动的方式主要包括直接提供资金支持等，而这些支持方式均需要通过一定的财政支出来实现［28，54］。本文选取政府财政科技支出占地方财政支出比重衡量政府参与区域创新活动程度。

（4）控制变量。区域创新能力会受多种因素的干扰，为降低实证研究偏误，本文选取人均地区生产总值、政府控制、人力资本、产业结构及开放水平变量进行控制。①人均地区生产总值（PGDP）。地区的经济发展水平会对产业技术升级改造和企业转型升级造成影响，而这些都会促进地区创新水平的提升［55］，本文选取各城市地区生产总值除以年末总人口的值表征地区经济发展水平。②政府控制（Gov）。区域创新要素流动受政府经济政策导向影响显著［56］，本文选取政府财政支出占GDP 的比重表示政府对区域创新系统的干预水平。③人力资本（Hum）。人力资本作为城市创新能力的重要影响因素，有利于提升本地区对知识、技术等要素的吸收能力［57］，本文选取每万人高等学校在校生数近似表征地区人力资本质量。④产业结构（Stru）。产业结构主要反映了各城市的发展阶段和所面临的机遇［58］，本文选取第三产业增加值占地区生产总值的比重衡量地区产业结构发展特征。⑤开放水平（Open）。开放程度易通过外包合作、人才流动等途径产生技术扩散效应，从而影响区域创新［59］，本文选取用人民币表示的进出口总额与GDP 的比值来反映地区开放水平。

上述变量的描述性统计分析结果见表1所列。

表1 样本描述性统计分析结果

（四）样本选择与数据来源

自创区设立对区域创新能力的影响根本上体现为对城市创新能力的影响，因此，在样本选择时本文进行了如下处理：①自创区是在国家高新区基础上建立的［60］，为保证处理组与控制组的可比性，本文以国家高新区所在的城市为基础研究样本。因此，在国家高新区所在的城市中，将设立为自创区的城市视为处理组，与之对照的则是未设立自创区的国家高新区所在城市。②在基础研究样本的选择方面，由于自创区自2009 年开始获批建设，因此本文选取2009 年及之前成立的国家高新区共计116 个城市为研究对象。③2015 年之后成立的自创区发展时间较短，缺乏研究数据，为合理评估政策效果，在基准模型中将其剔除。

实证研究中所涉及的各个城市数据主要源于历年《中国城市统计年鉴》、各省市统计年鉴，其中缺失的部分数据采用插值法及平均增长率进行补齐，最终得到116个地级市2005—2018年的平衡面板数据。

四、实证结果与分析

（一）基准回归结果

对式（1）进行估计，回归结果见表2 所列。由回归结果可知，方差膨胀因子VIF均小于6，所以模型不存在严重的多重共线性，模型整体的拟合效果较好。

表2 基准回归结果

表2中模型（1）结果表明，在1%的显著性水平下自创区的设立与区域创新能力存在显著正向因果关系，即试点政策会显著促进区域创新能力的提升，本文假设1 得到验证。具体而言，自创区的设立使处理组比控制组的研发创新产出平均提高14%左右，初步达到了政策设立的目标。模型（2）中，以政府创新偏好作为被解释变量，自创区政策试点对政府创新偏好的影响系数均在1%水平下显著为正。结果表明，相较于未设立自创区的城市，自创区这一政策试点显著提升了政府创新偏好。为进一步解构自创区影响区域创新能力的作用机制，模型（3）在基础模型上加入政府创新偏好变量。结果显示，政府创新偏好的回归系数在1%的水平下显著为正，表明自创区政策试点通过激励政府创新偏好进而提高了自创区所在城市的创新水平。Sobel 检验及Bootstrap 检验均在1%的水平下显著，且中介效应占比为15.94%，验证了政府创新偏好的中介作用显著存在，即政府创新偏好是自创区政策影响区域创新能力提升的重要路径。本文假设2得到验证。

（二）识别假定检验

双重差分法的重要前提之一是要满足共同趋势假设，即设立自创区的城市与未设立自创区的城市在政策实施之前创新能力应具有相同的变动趋势，否则模型会高估或低估政策实施的效果。为了验证此前提，本文借鉴Li等［47］及曹清峰［61］的做法，设立以下模型进行平行趋势检验：

图1 平行趋势检验结果

图1 显示，在试点政策实施前，政策试点城市与非政策试点城市的专利申请量不存在明显的趋势差异，表现为α-5至α-2的系数并没有呈现一定的规律，且系数在统计上并不显著异于0。而试点政策实施后，专利申请量开始累积增长，说明自创区的设立对区域创新能力具有明显正向促进作用，且这一效应在随后几年内不断增强。这一结果充分证明，上文模型满足平行趋势假定。由此可见，模型（1）满足平行趋势假定，即处理组与控制组在政策实施之前具有相同的变化趋势。双重差分法的适用条件成立。

（三）稳健性检验

（1）安慰剂检验。安慰剂检验是源自医学领域的概念，其最初是检验某种新研发药物疗效的医学实验。通过将试药群体划分为实验组（即服用真药的群体）与对照组（即服用安慰剂的群体），且试药群体并不知晓自己所服用的是安慰剂还是真药，以此来避免试药群体心理作用对其药效的干预和影响，安慰剂检验现常用于经济政策的稳健性检验中。为进一步排除其他未知因素对试点城市选择的影响，确保上文回归结果的稳健性，证实区域创新能力的提升确实因政策实施引起，需要进行安慰剂检验。安慰剂检验通过在所有样本中随机选择虚拟处理组，然后进行若干次与基准回归一致的处理，为结论提供稳健性保证。具体而言，本文在116 个样本城市中随机选择部分城市作为处理组，重新完成式（1）的基准回归，如此重复500 次抽样，结果如图2 所示。估计结果表明，回归系数分布在-0.015 左右，远小于基准回归结果中的0.14，即上述基准回归结果显著不同于安慰剂检验结果，这表明自创区试点对区域创新能力的提升确实起到了积极作用，并非源于其他因素。

图2 安慰剂检验结果

（2）倾向得分匹配（PSM-DID）。自创区在试点选择方面可能会使上述回归模型存在选择性偏差，因此使用PSM-DID 修正选择性偏误。具体而言，本文以经济发展水平、人力资本、产业结构和政府干预作为匹配变量，按1∶1进行近邻匹配；同时，由于实验组接受自创区这一试点政策的冲击时点不同，因此对样本采用逐年匹配的方法。根据PSM方法的思想，首先对多维变量进行logit 回归，计算原本样本实验组和对照组得分，其次根据得分匹配合适的对照组，形成新的回归样本。经过匹配以后的样本按照基准模型重新进行回归，结果见表3所列。从模型（4）来看，在1%的水平下回归结果仍然显著，证实了上文的结果，即自创区试点的设立显著提升了专利申请量，促进了区域创新能力的提升。

（3）控制变量滞后一期。为了降低潜在的内生性，避免联立偏误，本文将所有控制变量滞后一期处理，实证结果见表3 中模型（5）所列。结果表明DID 的系数依然在1%的水平下显著，再次验证了上文回归结果的稳健性。

表3 稳健性检验结果

（四）政策异质性分析

事实上，地理位置、经济发展水平、资源禀赋等因素的不同，可能会导致创新水平与政策实施效果存在明显差异，有必要对回归结果的异质性做进一步探讨。本文将从区域异质性和创新水平异质性两个角度进行政策效果的异质性分析。

（1）区域异质性。区域创新存在的差异会影响我国创新型国家建设和创新驱动发展战略的实施［62］，对自创区政策效果的区域异质性分析有助于提升创新资源配置效率，推动我国区域发展战略进一步完善。本文根据地理区位对样本分组回归，结果见表4 所列。模型（6）-（8）的回归结果表明，西部地区自创区政策对创新能力的驱动效应大于东部地区，在中部地区该作用并不显著。这一结果产生的可能原因在于：与其他区域相比，西部地区二、三产业发展相对较为落后，整体的研发创新能力和水平较低，在我国市场与政府双轨制资源配置模式［63］背景下，以高新技术产业为主的自创区设立对西部地区政府有效配置创新资源更加有利，对地区产业结构高度化的促进作用［64］也更为显著，自创区试点政策能够起到更好的“雪中送炭”［65］的效果，从而能够较大幅度提升西部地区的创新能力。与其他区域相比，东部地区拥有更加完善的基础设施和科教资源，市场经济发展和研发创新活动也已经具有相对较高的水平。因此，自创区政策试点对东部地区政府配置资源能力和创新能力的强化与提升作用较为有限，自创区更多起到的是“锦上添花”［65］的作用，边际效用较小。中部地区的创新增长处于低增长或较低增长水平［43］，其战略定位与东部地区形成优势互补态势，充分发挥中部地区生产潜力，与自创区提升自主创新能力的核心定位存在显著差异。此外，自创区对中部地区高新技术产业结构高度化的量的促进效用可能存在门槛效应，目前仍处于上升空间，可能未达到门槛值，导致试点政策的促进作用不显著。

（2）创新水平异质性。发明专利是专利中新知识含量最高的一类，更能反映科技研发活动的创新性与高质量特点［3］。因此本文将被解释变量替换为更具体的发明专利申请量和非发明专利申请量进行回归，结果见表4 中模型（9）（10）所列。自创区试点政策对发明专利的促进作用更加明显，验证了本文的假设4，即自创区的实施推动了区域高质量创新发展。这也体现了自创区设立的核心定位，与推动高新技术产业高质量发展、强化我国原创性创新的政策初衷相吻合。

表4 政策异质性分析结果

续表4

五、进一步讨论：空间效应

创新溢出效应对区域经济增长、技术发展有着极其显著的影响［66］，随着地区间经济发展关联性增强，不同地区之间在空间上的交互影响逐渐加深。因此引用空间计量方法，从空间关联性的视角探究自创区政策对创新能力的影响效应显得尤为重要，对我国自创区的遴选与建设具有重要意义。

在进行空间回归之前，应首先对变量之间是否存在空间相关性进行检验，避免因模型错选而导致回归结果产生偏误。因此，本文基于地理邻接矩阵、逆地理距离矩阵采用运用广泛的Moran'sI指数法来检验样本城市创新能力的全局相关性，见表5 所列。

表5 莫兰指数检验结果

同时，为更直观地识别不同空间上创新水平的空间关联模式，本文选择Local Moran'sI来检验局部相关性，Moran'I散点图如图3 所示。可以看出，Create 全部为正且全部通过了1%的显著性检验，散点图表明Create主要集中于一、三象限，这表明区域创新能力在空间存在很强的正向相关性和相似的聚集特征。这也说明选择空间回归模型是比较合适的。

图3 区域创新能力莫兰散点图

在考察了空间关联性后，基于上文的空间权重矩阵，本文通过与空间误差和空间滞后相结合的空间杜宾模型（SDM）来探讨自创区政策对创新发展水平的空间效应，表6报告了两种空间权重矩阵下自创区设立对城市创新发展水平的空间回归模型结果。可以发现，SDM模型中区域创新能力的空间自回归系数ρ显著为正，这表明地区之间的创新能力存在空间上的路径依赖性，即本地创新能力的提升将对邻近地区或经济相关性较高的地区产生明显的溢出效应。自创区政策试点设立的空间交互项W×Did 显著为负，表明自创区政策试点建设会对邻近城市的创新能力产生显著“虹吸效应”，推翻了上文的假设5，可能的原因在于本地地区依托政策优势，使得资金、人力等要素产生集聚效应，挤占周边地区的资源，从而抑制邻近地区的创新能力与创新发展。

表6 空间效应检验结果

六、结论与建议

本文基于2005—2018 年中国116 个城市的面板数据，利用双重差分方法，系统地分析和检验了自创区对区域创新能力的影响及政策效果的异质性，并引入政府创新偏好作为中介变量，分析了政策试点对区域创新能力提升的作用机制。主要研究结论如下：①自创区试点政策显著促进了区域创新能力的提升，而在此过程中政府创新偏好发挥了重要中介作用，即政策试点能够调动地方政府部门的积极性和创新投入，从而进一步提升和促进区域创新能力。②自创区试点政策对西部地区创新能力的促进作用最强，东部地区次之，对中部地区的促进作用不显著。③专利类别比较发现，自创区试点政策对发明专利的促进作用更加明显，即自创区政策试点的实施能够更加有效地推动区域高质量创新发展。④自创区试点政策效果具有虹吸效应，抑制了邻近城市的创新能力和创新发展。

依据上述研究结论，本文提出以下建议：

第一，要依靠中国本土自主创新能力体系的系统化培育来突破和实现先进技术和关键核心技术创新，进一步强化对自创区的政策支持力度和支持精度，加强对国家高新区高技术企业高质量研发创新活动的精准化支持力度，深化相应特色创新体制机制改革，巩固自创区示范带动作用，打造统筹协调的创新一体化发展平台，将自创区作为完善我国自主创新体系、全面建设社会主义现代化国家的重要抓手。

第二，加强对地方政府财政科技支出的监管、引导和激励，提高地方政府研发创新资源的配置效率。一方面，合理评估地方政府创新偏好的科学性和有效性，以提高地方政府研发创新资源的配置效率，构建“创新驱动发展—发展带动高质量创新”的良性循环；另一方面，充分发挥地方政府在区域创新系统中的关键作用，调动地方政府支持和参与区域创新活动的积极性，促进区域创新能力提升。

第三，依据不同板块区域的经济发展状况、区域创新能力强弱、高技术产业发展特点与特色等，科学评估自创区的甄别与遴选建设模式，基于长期战略发展目光，充分考虑自创区所产生的集聚与对邻近地区的虹吸效应，因地制宜完善自创区的建设机制。