新质生产力、城市韧性与全要素生产率提升

胡兆廉 刘明洋

摘 要：在实现创新型国家战略与推进创新型发展战略的进程中，创新型城市试点建设政策能够有效激发城市新质生产力，并在提升城市韧性与实现我国经济高质量发展中发挥着核心带动作用。本文以国家创新型城市试点建设政策为切入点，运用中国283个地级及以上城市的面板数据，选取双重差分估计方法测算政策实施的经济效应，并探索创新型城市试点政策通过激发新质生产力提升城市韧性对增强试点城市全要素生产率的影响机制。研究发现：创新型城市试点政策能够激发试点城市的新质生产力，并对提升全要素生产率水平产生积极的促进作用；通过逆向因果排除法和工具变量法等稳健性检验，研究结果依然稳健可靠。作用机制检验发现，逐步推进的创新型城市试点政策通过吸引相关的产业要素集聚，进而有效地实现对试点城市全要素生产率水平的提升，其中生产性服务业与制造业的高度集聚是创新型城市试点政策推动试点城市全要素生产率提升的重要路径。

关键词：创新型城市；全要素生产率；新质生产力；城市韧性；双重差分

基金项目：国家社会科学基金重点项目“中国沿海口岸城市功能区时空演进研究”（19AZS018）；江苏省社会科学基金青年项目“江苏以创新型城市建设推进长三角绿色生态一体化发展研究”（21EYC002）；江苏师范大学教师科研支持项目（21XFRS037）。

［中图分类号］ F293 ［文章编号］ 1673-0186（2024）005-0023-016

［文献标识码］ A      ［DOI编码］ 10.19631/j.cnki.css.2024.005.002

2023年秋季，习近平总书记在考察黑龙江省社会经济发展时提出了新质生产力的概念，要求区域经济在发展过程中要重视对科技创新资源的系统性整合，对战略性新兴产业以及未来产业做好充分的政策引领工作，由此才能够更有助于地方新质生产力的形成。新质生产力主要包含对生产要素配置方式的优化完善，对传统技术的革命性推进，对区域性产业深化升级等重要方面，并以城市全要素生产率提升为核心标志。城市韧性代表了新时代现代化城市对于系统性风险与产业变革冲击的防范、抵御以及恢复能力，尤其是如何合理运用城市要素与资源配置，实现经济社会的最优配置问题。当前，中国经济的高质量增长更多需要创新驱动，而在我国的“十四五”规划中更是强调创新发展，把创新摆到经济发展中最高的位置，由此可见，中国经济要实现高质量增长处处离不开创新。

一、研究基础与文献梳理

为了稳步推进创新型国家建设，深化创新驱动发展战略的具体实践，以建设创新型城市来践行构建城市韧性发展新模式的具体要求，我国以创新型城市试点建设政策（以下简称“试点政策”）作为一项重要的制度探索路径，并逐步在推进经济高质量发展与产业现代化中发挥着关键作用［1］。自2008年首个创新型城市被确立至2013年底，在全国范围内科技部与国家发展改革委共计设立的创新型试点建设城市达到了61个，2018年根据国家创新发展需要，在部分省份与自治区又再新增了东营、佛山、拉萨等17个创新型试点建设城市，截至目前从全国范围内来看，创新型城市试点已全面铺开，试点城市包含了31个省、自治区、直辖市①。

新质生产力的激发与我国实施的创新型城市建设是否具有关系，是否由于试点政策的实施进而提升城市韧性，助推区域经济的高质量增长？如果创新型城市建设能够激发新质生产力提升全要素生产率水平，其影响机制和影响渠道有哪些？创新型城市建设的经济增长质量与相应的效应又是如何？为了寻找科学、准确的答案，本文将剖析创新型城市试点政策通过激发新质生产力对城市全要素生产率的作用效果，并重点考察试点政策的实施如何推动全要素生产率的提升路径与作用机制。由此，本文进一步对这一领域相关经典文献与近期学科前沿研究动态进行分析发现，创新型城市试点政策激发的新质生产力推进城市全要素生产率的提升，主要来源于试点政策带来的人才效应、产业集聚与结构升级的优势［9-11］，而这正是新质生产力的重要方面。

已有相关文献研究表明，政府的创新型政策能够有利于推动经济增长与创新绩效的提升。如李晨光、张永安认为创新型的试点政策可以有效激发企业的创新活力［2］；晏艳阳、吴志超认为区域内的创新政策能够显著影响该区域的全要素生产率水平，且具有较为显著的空间溢出效应［3］；张韵指出，在新时期中国的创新发展战略下，创新型政策的制定和创新体系的完善可以促进区域经济持续增长［4］。而在我国众多的创新政策中，创新型城市试点建设政策得到了社会各界的广泛关注，且近年来在学术界已经得到了较为丰富的研究成果和探讨。一些学者的研究表明，创新型城市试点政策能够较好地提高城市的创新水平，如李政、杨思莹研究的结果显示，创新型城市试点建设政策的实施，显著提升了城市的创新水平［5］。李政、刘丰硕认为，创新型城市试点建设政策的实施，可以有效提升城市绿色创新水平，其带动效应可以维持约6年时间［1］。胡兆廉、聂长飞、石大千提出创新型城市试点政策的实施，可以通过吸引创新要素的投入增加，从而提升了试点城市的要素资源禀赋水平，将进一步吸引产业集聚在试点建设的城市［6］。聂长飞、冯苑、张东表示创新型城市建设的实施，能持续地提高城市经济增长质量［7］。另一部分学者则对创新型城市试点的政策效果持有不同的意见，如王保乾、罗伟峰采用2008—2015年长三角城市群的面板数据，具体测算了国家创新型城市的创新绩效，结果显示部分非创新型城市的创新绩效明显高于国家创新型城市，研究认为国家创新型城市试点建设的政策效应并没有得到充分发挥［8］。

由此可见，学术界对国家创新型城市试点政策实施效果的研究，大体上可以肯定的是国家创新型城市试点政策能够推动经济增长与创新绩效［12-14］，但是试点政策的实施是否能够激发城市新质生产力提升城市韧性的方式推进全要素生产率的提升，学术界尚没有统一的定论。基于此，本文探索了国家创新型城市试点政策的逐步推进，对于激发试点建设城市新质生产力的作用，并进一步剖析了创新型城市试点政策如何通过对城市韧性与产业集聚的增强，实现试点城市全要素生产率的提升。因此，本文的边际贡献在于：第一，聚焦于创新型城市的角度衡量了试点政策的实施通过激发新质生产力对于城市全要素生产率的影响，以便于进一步推进优化试点政策的实施。第二，本文在分析国家创新型城市试点政策有效性的同时，进一步解释了试点建设政策的实施是如何通过激发新质生产力，增强城市韧性，推进城市全要素生产率水平的提升，为我国总结出试点建设城市的发展经验，并为进一步扩大试点政策的实施范围提供了必要的理论依据和实践经验。

二、理论机制与研究假设

考虑到已有的对于创新型城市试点政策的研究成果，有大量的研究文献对于创新型城市试点政策的中间作用机制进行了分析，并对试点政策实施提升全要素生产率的效应水平进行了相应的检验。本文的创新性在于通过对试点政策实施激发的新质生产力以及所提升的城市经济韧性两个方面，来阐述其对城市全要素生产率的影响，较好地补充和完善了试点政策的中间作用机制，丰富了创新型城市试点政策体系。因此，在理论机制方面，本文将重点从试点政策通过激发新质生产力提升城市韧性的总体影响，以及推动城市全要素生产率提升的具体路径两个方面展开。

（一）试点政策促进城市全要素生产率提升的作用机制

一方面，在试点政策实施引致的技术创新对全要素生产率的影响上，科技人力资本的投入作为新质生产力提升全要素生产率水平的一个重要影响因素。有学者表示科技创新的发展程度与人力资本的技术效率差异，以及由此引致的行业收入与要素流动差别，是城市全要素生产率提升的一个重要动力［15］。高技术人才通过国家或地方政府实施一系列的自主创新战略，进而成为提升全要素生产率的主要来源，但当前中国的高技术人才对全要素生产率的贡献作用较小，因而对于其促进作用的研究仍有较大的提升空间［16］。产业的技术变革与技术创新对产业人口的作用亦是提升全要素生产率的重要渠道。国外有学者研究结果表明，技术创新能力与产业生产效率存在显著的正向关系，同时技术创新所带来的生产效率进步，对全要素生产率提升具有重要影响［17］。

另一方面，城市韧性发展能够促进生产效率的提升主要有两方面因素，首先是城市凭借其独特的区位与资源条件形成的成本优势，其次就是城市发展过程中的产业集聚效应［12］。在新质生产力形成与城市韧性发展不断演进的过程中，城镇化的发展通过促进城市技术创新水平的提升，不仅实现对市场经济交易成本的降低，同时也强化了要素的匹配效率，通过提升产业关联性，进而促使城市生产效率提升。因而在区域产业关联性得到强化的基础上，区域集聚性技术创新将对第三产业产生影响，主要表现为集聚所形成的区域中心构成了第三产业发展的现实基础，从而生产性服务业集聚发展，实现了对城市全要素生产率的提升。

结合城市发展的现实情况可以发现，第三产业的人口占比情况与城市化率的发展呈显著的正比关系，同时第三产业对劳动力的现实需求主要来源于科技创新的不断发展，表明劳动人口的变化与城镇化的发展具有内在联系。一方面，创新型城市试点政策的实施带来的优质创新资源和创新要素有助于试点城市推进创新型建设与相关技术效应的不断扩散；另一方面，创新要素不断集聚，能够有效降低市场经济的不确定性，增强城市韧性，进而实现对试点城市创新积极性的正向刺激，在此基础上，试点政策带来的创新要素投入向效率更高的生产部门进行转移，由此进一步地推动试点城市的产业集聚与生产效率水平的提升。

由此可以看出，试点政策实施推动城市全要素生产率的提升一个可能的理论机制是，通过提升创新型城市的创新要素资源禀赋水平，激发新质生产力的形成，实现城市产业集聚的发展与城市韧性的增强，进而以产业集聚为中间机制，推动城市全要素生产率提升。

（二）试点政策实施的路径分析

基于对已有研究文献的梳理，以及对创新政策及其作用机制的分析，可以发现试点政策通过激发城市新质生产力的形成，推进了城市产业集聚的发展，增强了城市发展韧性。更进一步地，创新型城市试点政策的实施对新质生产力的形成与城市韧性的增强，并最终实现对全要素生产率的积极作用主要通过以下三种途径进行。

首先，试点政策的实施能够有效推进试点城市新质生产力的形成，进而通过逐步推进、试点探索的形式，优化试点城市中企业的生产成本，以此来实现对试点城市产业集聚的积极促进。其次，试点城市创新要素投入水平的增加，能够对城市产业结构间要素配置关系进行优化，进而提升了创新企业对隐性知识的获取效率，知识效率的提升加快了企业创新的速度，以此通过创新企业之间的知识的共享与信息的互换，相关的创新产业也实现了互联，增进了试点城市的产业集聚水平与城市韧性。最后，试点城市经过上述两个步骤，优化了城市内部的要素配置结构与创新要素投入水平，进而能够增进试点城市产业生产效率与所储备的知识存量，由此形成区域性的集聚洼地，由于试点城市达到了较高的知识存量水平，伴随着创新企业对新技术、新业态的不懈追求，使得具有较高知识存量的试点城市能够通过自身创新要素的优化配置，吸引了更多的创新企业加入进来，进而实现全要素生产率水平的提升。

创新型城市试点建设政策的实施引致了创新要素投入的增加，有助于激发城市新质生产力的形成，除了提升社会层面的创新劳动与创新资本水平增加之外，并通过产业集聚效应的发挥，增强了城市韧性，推进了城市全要素生产率的提升。由于经济增长对应的全要素生产率水平主要由科学技术进步率与现实的资本积累所决定，因而要实现人均产出的正向增长，需要进一步强化技术进步与资本积累，但由于资本积累受到资本收益递减规律的制约，因而技术进步才是长期中人均产出正向增长的关键。创新要素投入的增加与经济高质量发展的过程，是一段经济增长集约化水平不断提高的过程，最终体现在城市创新要素配置结构的转变与配置效率的提升上，由于当前中国的高技术产业集聚度处于较低水平，因而试点政策对于产业集聚与城市韧性的刺激，势必满足规模经济假定，而这正是现实中试点政策推动城市的全要素生产率水平提升与经济发展的重要途径。

具体来讲，创新型城市试点政策通过激发城市新质生产力增强城市韧性，最终提升城市全要素生产率水平，主要通过如下途径实现：首先，创新型城市试点政策利用知识、技术等无形创新资源对有形生产要素进行重新分配组合，提升物质资本的创新能力，激发了新质生产力，再经过产业集聚的作用，增强城市韧性进而促进全要素生产率的提高。其次，在创新型城市推动城市产业集聚的过程中，通过试点政策实施强化了产业关联性，产业之间对于创新技术的消化吸收能力与成果转化能力得到了进一步提升，进而在知识溢出与循环累积效应的作用下，城市全要素生产率水平得到了进一步发展。最后，产业集聚形成的中间投入品共享机制，为产业间降低交易成本、加深专业化分工体系，通过技术外部性的作用途径，继续推进落实好新产品与新服务的研发创新，从而更好地提升城市的全要素生产率水平。由此本文认为，创新型城市试点政策的实施，激发了城市产业集聚，且对创新要素投入具有质量选择特性，使得优质的城市创新资源得到了更有效更合理的配置，并通过上述三种途径实现了对全要素生产率的提升。相应的作用机制如图1所示：

结合前述对产业集聚的机制分析可以发现，创新型城市试点政策的实施通过对追加的资本要素与劳动要素的优化配置，激发了试点城市新质生产力的形成，进而提升了创新要素的配置效率，相应地实现了技术创新与全要素生产率水平的提升。在规模经济条件下，创新型城市试点政策通过产业集聚的方式，改善城市内部的创新要素配置效率与生产效率，强化产业之间的关联性，增强了城市韧性，进而实现了全要素生产率水平的提升。因此，本文提出研究假设：

假设一：国家创新型城市试点政策的实施能够通过提升产业配置效率，激发新质生产力强化产业关联，进而对城市的全要素生产率水平提升产生积极的推动作用。

假设二：国家创新型城市试点政策的实施，推动了城市内部的产业集聚增强了城市韧性，这是试点政策实施促进城市全要素生产率提升的重要途径。

三、全要素生产率测算与研究设计

新质生产力的发展以全要素生产率提升为核心标志，因而试点政策的实施所激发的新质生产力最终应当以全要素生产率进行测算，并选取相应研究变量，搜集研究数据，对实证模型进行构建。

（一）全要素生产率测算

随着全要素生产率核算方法的逐步演变，在城市层面对全要素生产率的测算主要有：随机前沿方法（SFA）、非参数数据包络法（DEA）与生产函数索洛余值法［18］。本文将采用索洛余值法来测算全要素生产率，假定社会生产函数满足柯布道格拉斯生产函数，即：

相应的全要素生产率即索洛余值表示为经济产出与要素投入的比值：

其中，i和t分别表示城市和年份，Y表示经济总产出，以2003年不变价格（以省级消费者价格指数平减）的GDP衡量；K和L分别表示资本投入和劳动投入，资本投入用2003年不变价格（以省级固定资产投资价格指数平减）的资本存量进行衡量与计算，劳动投入本文选取单位从业人员期末的人数与私营和个体企业的从业人数之和进行表示。资本存量对应的衡量与测算方法，本文使用常用的永续盘存法来进行分析，并假定期初资本存量为初始固定资产投资额的10%。同时参考张军、吴桂英、张吉鹏的研究成果，本文将固定资产折旧率设定为9.6%［19］。α为资本产出弹性，假定规模报酬不变，且考虑中国的实际情况并借鉴彭国华［20］、李言、高波、雷红［21］的研究，本文设定为α=0.4。

这里需要说明的是，由于本文研究的创新型城市试点政策涉及全国30个省份59个城市，而不同省份不同城市相应的资本产出弹性与劳动力的产出弹性存在差异，同时“索洛余值法”中要求劳动报酬应当由一个完全竞争下的市场经济确定，这与各省份统一由中央政府制定相应收入分配政策的事实不相符合。对此，有学者提出，相对比较合适的方法是采用全国统一的资本产出弹性替代各省份的资本产出弹性与劳动产出弹性［22］。

（二）模型构建

本文以实证测算创新型城市试点政策通过激发新质生产力提升城市韧性，对于试点城市全要素生产率的促进作用为核心，其逻辑构想就是通过比较试点城市与非试点城市在创新型城市试点政策实施前后的新质生产力发展情况，进而判别试点政策实施对于城市韧性以及全要素生产率提升的实际效用。试点政策为本研究探索分析试点政策实施所产生的经济效应，提供了较为优越的准自然实验样本。据此，借鉴已有研究构建实证分析模型的做法［23］和样本数据的可得性，将2008—2013年间国家先后设立的59个创新型试点城市作为研究样本处理组，283个样本城市中其他非创新型试点城市作为控制的对照组，进而将所有样本城市划分为4组子样本，即创新型城市试点政策实施之前的处理组与对照组，以及创新型城市试点政策实施之后的处理组与对照组，对研究样本的划分，便于本文后期对创新型城市试点政策效应的识别。

基于上述分析，依据双重差分法的应用规则，我们需要构建两个变量，分别包括城市du虚拟变量和时间dt虚拟变量，两个虚拟变量恰好可以将总样本分为四个子样本。创新型城市试点政策的城市虚拟变量与时间虚拟变量进行相乘，就可以得到本文的核心解释变量，即我们以policyit=du*dt测算出了创新型城市试点政策的实施效果的双重差分变量。相应的模型设定如下：

其中，被解释变量Yit=tfpit时，表示创新型城市试点政策对城市全要素生产率的影响，即对假说1的验证。上述等式的右侧所代表的policy，是本文测算创新型城市试点政策实施效果的核心解释变量，control代表了本文考虑到的其他可能会影响全要素生产率测算的相关控制变量。μ5，i代表了相应的城市固定效应，η5，t表示了对应的年份固定效应，ε5，it为其他的随机误差项，i与t代表了第i城市的第t年的情况。其中第二项policy的估计系数值是本研究测算结果的焦点，这一系数代表了创新型城市试点政策的逐步推进，对于试点城市全要素生产率的影响情况，若这个系数显著为正，则表明本文所分析的创新型城市试点政策，能够有助于试点城市全要素生产率的提升。

（三）变量选取与数据说明

本文主要的研究目的在于以创新型城市试点政策的实施为准自然实验，测算试点政策实施激发新质生产力的形成，增强城市韧性，进而对全要素生产率提升的影响机制，变量测度如下：

1.被解释变量

随着技术进步对中国经济发展的贡献作用日益突显，经济增长方式逐步转变为依靠创新驱动发展的态势不断显现。创新型城市试点政策通过引致创新要素投入增加的方式，实现了产业集聚与知识溢出，同时全要素生产率水平作为衡量新质生产力的重要依据，理应作为本文的被解释变量，为此结合前述理论分析，本文引入全要素生产率水平进行测算。

2.核心解释变量

新质生产力的激发与城市韧性的增强来源于创新型城市试点政策，因而是否实施了试点政策作为本文的核心解释变量，以试点城市与试点时间节点两个虚拟变量的交乘项进行测算，即policy=du*dt。若某城市在t年被批复为创新型试点城市，则该城市t年及之后年份的policy取值为1，其余情形均取值为0。

3.控制变量

结合前述理论分析及政策指标内容，经济发展、金融规模、教育水平以及基础设施等为城市全要素生产率的提升提供了优越的创新环境。创新政策外溢所引致的外商投资、人口密度增加与国际贸易结构情况，均强化了城市的技术创新水平。同时参照已有文献的做法［24-25］，本文选取若干代表城市特征，并影响城市技术创新与产业结构的控制变量：

（1）经济发展水平，本文采用人均GDP的对数形式进行测算；（2）金融发展规模，计算方式为存款余额与贷款余额的总和占GDP的比重；（3）人力资本水平，本文选取了每万人大学生数予以计算；（4）基础设施建设，本文的测度方法是采用人均道路面积予以表示；（5）外商直接投资，本文选取了外商直接投资占GDP的比例进行测算；（6）人口密度情况，其测算方法为以城市区域内人口密度的对数进行表示。（7）国际贸易水平，本文的计算标准以进出口总额占GDP的比重进行衡量。

根据前述变量设定情况，本文选取2004—2018年《中国城市统计年鉴》数据，以中国2003—2017年283个城市为研究样本，考察创新型城市试点政策对全要素生产率提升的影响效应。需要指出，考虑到数据的可得性，本文剔除昌吉和石河子两个地级市样本，同时由于政策实施时间较短，因此将2018年新增的17个创新型城市视为非创新型城市样本。变量数据主要来源于《中国城市统计年鉴》与CEIC数据库。值得注意的是，虽然年鉴数据更新至2023年度，但是考虑到有一部分创新型试点城市名单公布于2018年度，倘若本文将数据时限更新至2004—2022年，那么对于这部分城市其在政策实施前后的时间跨度差异较大，因而在研究的时效性与研究的科学性之间，本文以研究科学性为基准，将研究时间跨度确定为2003—2017年。本文的主要变量说明及描述性统计如表1所示。

四、实证分析与机制验证

在上述基础研究工作实施完备的条件下，需要基于研究数据对试点政策实施的经济效应进行测算，并排除可能存在的逆向因果关系，为了研究结论的稳健可靠，还需要用工具变量方法进行相应的内生性检验。在确保研究结论可信的条件下，对试点政策的作用机制进行了分析，进而印证了前述研究假设。

（一）国家创新型城市试点政策的效应测算

基于前述理论分析，本节对创新型城市试点政策通过激发新质生产力，增强城市经济发展韧性，给试点城市的全要素生产率提升所带来积极正向的经济效应进行实证检验，分析的结果如表2所示。模型1表示了在我们没有考虑到其他控制变量影响条件下的估计结果，模型2的数据代表的是我们通过进一步控制了试点城市相关特征变量之后的实证分析结果。基准回归估计的相关结果表明，本文研究的创新型城市试点政策对试点城市的全要素生产率水平提升，产生了积极正向的增进作用，这与本文的初始预期相一致，因而假设1得到验证。

由表2可知，从基准回归模型可以看出，创新型城市试点政策能够通过激发城市新质生产力的方式，对城市全要素生产率提升的作用强度为2.480 0，相当于全要素生产率均值（3.913 0）的63.38%。在加入一系列控制变量之后，基准模型的拟合效果得到了提升，试点政策通过提升城市韧性，其作用强度在1%的显著性水平下为2.137 6，相当于全要素生产率均值（3.913 0）的54.63%，这表明创新型城市试点政策能够形成对全要素生产率的正向刺激且强度较大，即创新型城市试点政策的实施，实现了对城市全要素生产率的积极影响。创新型城市试点政策的实施通过构建有利于新质生产力的制度、技术与产业环境，加大对研发创新要素的投入，进而通过要素投入增加提升城市要素资源禀赋，提升了城市创新活力，增强了城市发展韧性，推动城市全要素生产率提升。

在模型2测算的控制变量对全要素生产率的影响上，部分控制变量对全要素生产率表现为负向影响，其中经济发展与外商直接投资对全要素生产率的影响并不显著。部分控制变量对全要素生产率提升有正向的促进作用，但显著性水平及影响强度不同。由此可见，各控制变量对全要素生产率与城市产业结构升级具有不同的影响作用，需要对各变量影响的经济含义进行进一步的阐释。

首先，经济发展水平与外商直接投资对全要素生产率的影响分别为-0.335 5与-3.962 3，但并不显著，表明当前中国经济发展水平与外商直接投资对全要素生产率提升的影响均为负向作用，因而未来在创新型城市政策的实施中，应当强化城市经济发展水平与外商投资的促进作用，使得其对全要素生产率提升与产业结构升级具有积极意义。

其次，在人力资本与人口密度的影响上，二者对全要素生产率提升均有正向促进作用，人口密度对全要素生产率提升的促进作用显著为4.908 0，表明当前人口密度对全要素生产率的提升具有更强的促进作用，而人力资本的边际贡献较小，因而应当兼顾人口规模的“量”与人力资本的“质”，将人口规模优势转变为人力资本优势。

再次，基础设施建设与国际贸易水平对全要素生产率提升均具有负向显著的抑制作用，其中基础设施建设与国际贸易的影响分别为-0.057 1与-2.672，表明当前中国的基础设施建设与国际贸易发展并没有对全要素生产率提升产生积极的促进作用，因而在后续的创新型城市政策及其他相关政策措施中，应当继续改善基础设施建设与国际贸易发展，实现对全要素生产率提升的正向作用。

最后，金融发展规模对全要素生产率的影响为-0.500 9，且在1%的水平上显著，表明当前中国的金融发展规模对于全要素生产率表现为负向的抑制作用，对此本文认为由于金融发展具有规避风险的特征，而技术创新引致的全要素生产率提升可能经历创新失败的风险，因而金融发展规模偏向于抑制全要素生产率提升。

（二）逆向因果关系排除

由于在双重差分法的运用过程中，需要验证样本间的平行趋势，即是否由于试点政策的实施导致样本间的相异变化，也就是排除逆向因果关系。要避免创新型城市试点政策的实施与因变量之间的逆向选择关系，需要排除的情况是，存在全要素生产率水平较高的城市，被选为创新型试点城市的可能，这将直接影响本文对创新型城市政策效应的判断。因而借鉴沈坤荣和金刚［25］的研究，本文设定以下检验模型，对试点政策实施与全要素生产率提升之间可能存在的逆向因果关系进行排除：

其中， policy_yeari代表了城市i被设立为创新型试点城市的年份，i为城市变量，tfpi代表了城市的全要素生产率水平，α1表示这两个变量对试点城市设定年份的影响程度，ε1，i、ε2，i和ε3，i为随机误差项，controli表示基准模型中的控制变量。

本文进行逆向因果检验的基本思路是，如果城市的全要素生产率水平会影响创新型试点在哪一个年份、哪一个城市批复，那么这个城市的产业结构与全要素生产率水平对试点年份的回归系数应该是显著的。考虑到变量 policy_yeari并不随时间变化的情况，因而本文选取2003年与2007年的两年样本作为检验，对上述模型的估计均采用横截面数据进行处理，模型拟合结果如表3所示：

双重差分方法作为一种政策效应评价中常见的识别方法，对于模型有效性的分析，除了排除逆向因果关系之外，还包括了政策发生之前对创新型城市与非创新型城市之间平行趋势的检验，即检验这一政策是否具有内生性问题。通常而言，工具变量法被认为是解决内生性最稳健的检验方式，因此本文决定通过引入工具变量的方式解决这一问题。

（三）工具变量估计与内生性检验

良好的工具变量要满足与残差项不相关的外生性以及与内生变量高度的相关性。在本文分析中选取的特征工具变量必须能够满足与创新型城市试点建设政策的实施较为相关，而与城市的全要素生产率水平不相关。因此本文选取了城市中华老字号的相关企业数量并构造交互项，以其作为替代变量，并进行特征工具变量分析。其中，城市中华老字号企业的具体数量，本文是查找了商务部网站公布的《中华老字号名录》。具体操作方法上，我们通过将名录中公布的中华老字号企业的发源地对应到具体的城市进而获得，全国研发经费支出数据来源于《中国统计年鉴》。本文依据上述工具变量的选择方式，对工具变量进行了回归，估计结果如表4所示。

由表4可知，第一阶段分析表明通过中华老字号与上一年全国研发经费支出交乘形式构造的工具变量，并不是弱的工具变量，因而本文对于创新型城市试点政策实施工具变量的选取是有效的。与此同时，我们选取的工具变量与核心解释变量之间具有较高的相关关系，因此进行下一阶段的分析。在第二阶段中，核心解释变量能够对试点城市的全要素生产率水平的增进，产生正向显著的影响，数值大小为10.742 8，即使我们把这个数值相对于全要素生产率的均值（3.913 0）来看，创新型城市试点政策的实施对试点城市全要素生产率的增进作用都是较为显著的。表明创新型城市试点政策的实施能够激发城市新质生产力的形成，增强城市韧性并显著提高城市全要素生产率水平，这与本文的核心结论相一致。综合来看，工具变量的估计结果表明，在考虑了创新型城市试点政策的内生性问题之后，本文基准回归结果依然稳健。

（四）国家创新型城市试点政策的机制分析

创新型城市试点政策构建的技术选择体系引发了产业生产方式的变革，通过激发新质生产力，促进制造业与生产性服务业的集聚发展，继而实现产业间的技术创新扩散，促进城市产业由粗放型数量增长模式向高技术集约型增长模式转变，并以城市产业集聚为创新机制，增强城市经济韧性，最终实现城市全要素生产率提升。因此，本文提出一个可能的作用机制是，创新型城市试点政策的实施通过激发了试点城市新质生产力的形成，进而增强城市韧性，进而通过政策性技术选择推动相关产业集聚，并最终实现城市全要素生产率提升。

城市韧性的提升有赖于城市产业集聚的发展，因此对其政策机制的检验主要以产业集聚进行测算。首先，由于产业集聚分别包括制造业集聚与生产性服务业集聚两个方面，因而需要验证的是制造业集聚与生产性服务业集聚对全要素生产率提升的影响。在具体的检验方法与模型设定上，运用前述研究对创新型城市试点政策影响全要素生产率的模型设定，将核心解释变量分别变为制造业集聚区位熵与生产性服务业集聚区位熵，以此判定不同的产业集聚类型对全要素生产率提升的影响效果。相应的机制验证模型如下：

其中，tfpit表示城市全要素生产率水平，Yaggit=man_aggit时，表示对制造业集聚区位熵影响的测算；当Yaggit=ser_aggit时，表示对生产性服务业集聚区位熵影响的测算。控制变量的选取与前述基准模型相同，分别包括经济发展水平、金融发展规模、人力资本水平、外商直接投资、基础设施建设、人口密度与国际贸易水平。由此对产业集聚影响全要素生产率的情况进行测算，估计结果如表5所示。其中，模型1表示不考虑控制变量对全要素生产率的影响，模型2表示纳入控制变量的回归模型。由回归结果可以看出，无论是否考虑控制变量的影响，产业集聚均显著促进了城市全要素生产率水平的提升，且在1%的水平上显著。这一估计结果验证了本文的假设2，即创新型城市试点政策通过对产业集聚的促进，实现全要素生产率的提升。

具体来看，在仅考虑产业集聚对全要素生产率提升的作用下，制造业产业集聚与生产性服务业产业集聚对全要素生产率的作用分别为0.574 9和0.551 9个单位，等价于全要素生产率均值（3.913 0）的14.69%与14.10%。将控制变量纳入回归模型中，可以发现模型的拟合结果得到了一定的提升，相应的制造业产业集聚与生产性服务业集聚对全要素生产率的影响分别变为0.557 0与0.536 9个单位，相当于全要素生产率均值的（3.913 0）的14.23%与13.72%。这表明产业集聚能够对当前中国的全要素生产率提升产生积极的影响，同时制造业集聚对全要素生产率的提升作用略强于生产性服务业集聚的促进作用。

五、研究结论与建议

本文在试点政策实施引致城市创新要素资源禀赋提升，进而激发新质生产力增强城市经济韧性的背景下，运用中国283个地级及以上城市2004—2018年的统计年鉴数据，通过理论分析进而构建双重差分模型进行度量，并根据研究需要结合工具变量分析方法，实证探索了创新型城市试点政策通过激发城市新质生产力，增强城市经济韧性进而提升试点城市全要素生产率水平的经济效应，并对城市产业集聚作为试点政策的作用途径，促进全要素生产率提升的作用机制进行了检验，进而验证了本文的理论假设。本文的研究结果表明：

首先，基准回归结果可以看出，创新型城市能够通过激发城市新质生产力的形成，并对提升城市全要素生产率产生积极的促进作用，在加入控制变量后分析结果依然显著，这表明创新型城市试点政策的实施能够对城市全要素生产率水平的提升产生积极的促进作用，试点政策的实施达到既定了创新发展目标，由此本文验证了研究假设一。

其次，本文排除了创新型城市试点政策与全要素生产率提升的逆向因果关系，并通过选取中华老字号作为创新型城市试点政策的工具变量，进一步缓解了估计模型中可能存在的内生性问题，且工具变量的估计结果与基准回归结果一致。

最后，对国家创新型城市试点政策的作用机制分析表明，试点政策通过激发新质生产力提升城市韧性，由创新要素投入增加产生的产业集聚效应，引致相关产业集聚，表明试点政策设定是合理有效的。具体来看，两大产业集聚对于城市全要素生产率的增进具有正向显著作用，说明国家创新型城市试点政策通过引致产业集聚发展，能够有效推进城市全要素生产率水平的提升，由此验证了本文的研究假设二。

本文的研究发现对于实施新一批创新型城市试点政策，推进创新型城市发展具有较强的现实意义与政策参考价值。因而为进一步优化创新型城市试点政策，激发创新型城市对产业集聚、全要素生产率提升的促进作用，本文提出如下对策建议：

首先，从全国推进创新型城市试点政策实施的结果来讲，通过试点政策实施构建有助于新质生产力形成的产业结构要素配置关系，从创新要素耦合的层面上增强城市韧性，尤其是通过产业集聚的方式吸纳更多的劳动人口。其次，要注重创新型城市试点政策的可持续性，做到持续深入开展试点城市建设，有序增加创新型试点城市的数量，充分挖掘创新潜力，激发创新动能，为新质生产力搭建高效的平台，促进城市创新要素持续涌流，城市创新环境不断优化，以此提升创新型城市建设的经济增长质量效应。再次，充分利用创新型城市试点政策通过创新要素投入增加提升要素资源禀赋的创新路径，结合试点政策技术选择所推进的产业集聚发展，增强城市经济发展韧性，共同推进城市全要素生产率水平提升。最后，由于人力资本与人口密度对全要素生产率提升均有正向促进作用，因此，各地政府也应当兼顾人口规模的“量”与人力资本的“质”，将人口规模优势转变为人力资本优势，为国家创新型试点城市建设提供有力的人才支撑。

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New quality productivity， urban resilience and total factor productivity improvement：Research on the Pilot Policy of National Innovative City

Hu Zhaolian   Liu Mingyang

（1.School of Business， Jiangsu Normal University ， Xuzhou， Jiangsu 221116）

（2.Shanghai Academy of Social Sciences， Institute of Applied Economics， Shanghai 200020）

Abstract：  In the process of realizing the innovative national strategy and promoting the innovative development strategy， the innovative city pilot construction policy can effectively stimulate the new quality productivity of the city， and play a core driving role in enhancing the resilience of the city and realizing the high-quality development of China's economy. This paper takes the national innovative city pilot construction policy as the starting point， uses the panel data of 283 cities at the prefecture level and above in China， selects the differential estimation method to measure the economic effect of policy implementation， and explores the impact mechanism of innovative city pilot policy on enhancing the total factor productivity of pilot cities by stimulating new quality productivity to improve urban resilience. The results show that the innovation-oriented city pilot policy can stimulate the new quality productivity of the pilot city and positively promote the level of total factor productivity. The results are still robust and reliable through the robustness tests such as inverse causal exclusion method and instrumental variable method. Through the mechanism test， it is found that the innovation-oriented city pilot policy can effectively improve the total factor productivity of pilot cities by attracting the agglomeration of relevant industrial factors， among which the high agglomeration of producer service industry and manufacturing industry is an important path for the innovation-oriented city pilot policy to promote the improvement of the total factor productivity of pilot cities.

Key Words：  innovative city; total factor productivity;nnew quality productivity; urban resilience; DID