陳 晨,張廣勝
(遼寧大學(xué) 商學(xué)院,遼寧 沈陽 110036)
為充分發(fā)揮科技創(chuàng)新的“引擎”作用,習(xí)近平總書記在2016年科技創(chuàng)新和兩院院士大會上指出,因地制宜探索差異化創(chuàng)新發(fā)展路徑,加快打造具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心,建設(shè)若干具有強(qiáng)大帶動力的創(chuàng)新型城市和區(qū)域創(chuàng)新中心。其中,提到允許差異化創(chuàng)新發(fā)展路徑,指明各城市可根據(jù)自身發(fā)展特點(diǎn),先于周邊區(qū)域探索創(chuàng)新發(fā)展之路,通過示范作用,帶動城市或城市群發(fā)展??萍疾柯?lián)合發(fā)改委于2018年4月發(fā)布文件,在我國11個省市自治區(qū)中選取17個城市確立為國家創(chuàng)新型城市,為我國創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展作出示范。但此次并非我國第一次確立國家創(chuàng)新型城市,早在2008年科技部就將深圳確立為我國第一個國家創(chuàng)新型城市,其后分別在2010-2013年分批次確立了60個國家創(chuàng)新型城市,可見國家對科技創(chuàng)新的重視以及以科技創(chuàng)新提升國家核心競爭力的決心和企盼。然而,區(qū)域政策實(shí)施雖然有利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂[1],但也可能因政治尋租效應(yīng)而導(dǎo)致政策陷阱的出現(xiàn)[2-3]。
此外,科技部提出在國家創(chuàng)新型城市政策建設(shè)前,于2006年聯(lián)合國資委和全國總工會發(fā)文提出國家創(chuàng)新型企業(yè)建設(shè)政策,并于當(dāng)年確立103家企業(yè)作為國家第一批國家創(chuàng)新型試點(diǎn)企業(yè)。其后,于2008年、2009年、2010年、2012年和2013年又分別確立573家企業(yè)。鑒于兩項(xiàng)國家創(chuàng)新型試點(diǎn)主體確立政策時間相近且交錯實(shí)施,那么在宏觀城市主體政策與微觀政策主體互動下政策實(shí)施效果存在何種差異?企業(yè)主體特征異質(zhì)性能否造成政策效果差異?本文考慮到國家創(chuàng)新型城市建設(shè)分批依次、長期建設(shè)的動態(tài)特性,以及屬地宏微觀主體政策交錯互動的現(xiàn)實(shí)情形,研究國家創(chuàng)新型城市政策對屬地創(chuàng)新能力提升的作用。
學(xué)界現(xiàn)有對創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力的研究主要集中在以下兩個方面:
(1)創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力測度及其評價研究。主要通過構(gòu)建創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系,采用不同測度方法,評價創(chuàng)新型城市間的創(chuàng)新能力差異。①以創(chuàng)新型城市基礎(chǔ)構(gòu)成要素為視角,從創(chuàng)新基礎(chǔ)要素資源、制度環(huán)境、政策支持等方面構(gòu)建指標(biāo)體系,測度創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力發(fā)展水平[4-9];②從創(chuàng)新型城市發(fā)展過程動態(tài)視角出發(fā),以創(chuàng)新投入、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新輻射過程為鏈條,探尋主要作用因素,構(gòu)建指標(biāo)體系測評創(chuàng)新型城市間的創(chuàng)新能力差異[10-13]。上述研究主要是基于國外城市創(chuàng)新能力過程要素,結(jié)合我國現(xiàn)實(shí)國情和經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求,選取合理測度方法對比評價創(chuàng)新型城市創(chuàng)新發(fā)展水平。
(2)典型創(chuàng)新型城市發(fā)展模式研究。主要是以典型的單案例研究和代表性區(qū)域研究為主,探究未來創(chuàng)新型城市發(fā)展趨勢。①以典型城市創(chuàng)新發(fā)展模式研究為重點(diǎn)。以先期成立的代表性城市,如深圳模式、智慧上海、創(chuàng)業(yè)溫州等,探究其城市建設(shè)模式及發(fā)展路徑,為后期創(chuàng)新型城市建設(shè)指明方向[14-16]。相關(guān)學(xué)者認(rèn)為后發(fā)區(qū)域雖然不確定性高,但通過創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)和政策支持,仍可突破創(chuàng)新“達(dá)爾文?!毙?yīng),實(shí)現(xiàn)趕超[17];②城市帶或城市群政策評估研究。主要以長株潭試驗(yàn)區(qū)及長三角城市群等為研究對象,采用異質(zhì)化測度評價模型,評估創(chuàng)新型城市政策對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升效應(yīng)[18-20]。上述文獻(xiàn)以代表性區(qū)域模式借鑒、評價為研究重點(diǎn)。
通過梳理現(xiàn)有研究可知,有關(guān)創(chuàng)新型城市政策評價的研究較少,且主要為典型城市區(qū)域的代表性研究,缺乏政策實(shí)施過程動態(tài)評價研究。此外,有學(xué)者指出創(chuàng)新型城市確立是國家政策的一個實(shí)驗(yàn)過程,需要中央和地方動態(tài)互動,形成中國實(shí)驗(yàn)主義治理模式[21]。因此,本文以政策效果評估為主,兼顧政策逐步實(shí)施過程特點(diǎn)和研究對象完整性,采用漸進(jìn)雙重差分模型方法,準(zhǔn)確測度國家創(chuàng)新型城市對屬地創(chuàng)新能力的作用效果。此外,從政策實(shí)施動態(tài)過程和政企互動雙重視角,研究國家創(chuàng)新型城市政策實(shí)施過程中的長期效應(yīng)和時間批次效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上,考慮屬地創(chuàng)新型企業(yè)政策和企業(yè)特征異質(zhì)性對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響,以更貼合城市政策實(shí)施目的和現(xiàn)實(shí)需求,擴(kuò)展現(xiàn)有政策研究動態(tài)效應(yīng)和互動效應(yīng)。
政府政策支持是科技創(chuàng)新的重要助推力量,尤其是在以政府宏觀調(diào)控為主導(dǎo)的市場型國家,政策導(dǎo)向和財(cái)政扶持是推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的必要因素[22]。在聲譽(yù)機(jī)制作用下,試點(diǎn)及示范對象選取具有認(rèn)證效應(yīng)[23],能夠有效彌補(bǔ)創(chuàng)新活動中正外部性缺失,提高科技創(chuàng)新研發(fā)投入積極性。此外,信號理論強(qiáng)調(diào)試點(diǎn)示范選取通過媒體向外界傳播利好信號,可為區(qū)域創(chuàng)新引進(jìn)更多資金、技術(shù)和人力資本。但政府政策支持下研發(fā)科技投入過多、管控力度過強(qiáng),導(dǎo)致政府干預(yù)過度,容易造成企業(yè)創(chuàng)新活力不足,反而對創(chuàng)新績效提升產(chǎn)生抑制作用[24]。而且,現(xiàn)階段以多維政績考核官員晉升,地方官員在不同政治情境和政治價值選擇下,既可能選擇成為廉潔政府和民眾代理人,也可能成為受自身價值利益驅(qū)動的自主行動派,從而對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展產(chǎn)生截然不同的效果[25]。基于政策層層落實(shí)過程,中央政策通過地方各級政策層層落實(shí),制度規(guī)范下的尋租行為可能導(dǎo)致政策初衷無法實(shí)現(xiàn)[26-27]?;谝陨戏治?,本文提出以下假設(shè):
H1a:國家創(chuàng)新型城市政策促進(jìn)屬地創(chuàng)新能力提升;
H1b:國家創(chuàng)新型企業(yè)政策抑制屬地創(chuàng)新能力提升。
創(chuàng)新政策實(shí)施過程分為政策采納和政策落實(shí)兩個階段,不同階段因決策機(jī)制不同、作用因素異質(zhì)性和政策擴(kuò)散效應(yīng)時滯性,其政策落實(shí)效果不同[28]。政策享受主體因定期取得政府專項(xiàng)資金、技術(shù)支持和關(guān)注,科技財(cái)政支出不斷增長,對區(qū)域創(chuàng)新績效產(chǎn)生累積效應(yīng)[29]。而且,在聲譽(yù)機(jī)制作用下,政策認(rèn)證效應(yīng)及媒體關(guān)注效應(yīng)為區(qū)域招商引資和人才引進(jìn)提供了優(yōu)厚的便利條件,創(chuàng)新投入要素持續(xù)醞釀和疊加,科技研發(fā)成果長期內(nèi)不斷攀升。此外,由于政府創(chuàng)新資助響應(yīng)時間差[30],加之創(chuàng)新從投入到產(chǎn)出存在一定時滯性[31],使得創(chuàng)新型城市政策效果呈逐漸強(qiáng)化趨勢。另外,在政府創(chuàng)新扶持政策與地區(qū)資源稟賦逐漸契合過程中,政策對屬地創(chuàng)新能力的促進(jìn)效果得以顯現(xiàn)。政府創(chuàng)新資助及城市創(chuàng)新能力提升產(chǎn)生資源虹吸效應(yīng),進(jìn)而促進(jìn)屬地創(chuàng)新產(chǎn)出螺旋式增長。但由于政治績效考核,某些官員“逆向選擇”以晉升為目的,其會選擇短期快速提升經(jīng)濟(jì)政績行為,摒棄建設(shè)周期長、產(chǎn)出不確定性大的創(chuàng)新政績提升行為[25]。官員制度治理理論指出,官員為規(guī)避任期內(nèi)政治晉升中存在的風(fēng)險(xiǎn),會選擇性忽視政績考核中不確定性較大的地方治理政策,選擇短期內(nèi)績效可觀的政策進(jìn)行落實(shí),此種為官不為的行為,容易造成長期政策效果偏離目的初衷[32]?;谝陨戏治觯疚奶岢鲆韵录僭O(shè):
H2a:國家創(chuàng)新型城市政策對屬地創(chuàng)新能力提升具有長期疊加效應(yīng);
H2b:國家創(chuàng)新型城市政策對屬地創(chuàng)新能力提升具有長期政策失靈效應(yīng)。
信息經(jīng)濟(jì)學(xué)中信號傳遞理論指出,“明星效應(yīng)”下政策認(rèn)證能夠提升區(qū)域名望、聲譽(yù)和關(guān)注度,早期享受政策優(yōu)惠的國家創(chuàng)新型企業(yè)公眾認(rèn)可度更高、資源獲取能力更強(qiáng)、資源獲取效應(yīng)更大[33]。此外,前期確立的企業(yè)因享受政策時間更長,獲取的創(chuàng)新要素資源更豐厚,在政策效果的疊加作用下,創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)顯著強(qiáng)于后期。而且,當(dāng)政策逐步普及后,更多城市享受政策,創(chuàng)新引領(lǐng)性下降,資源搶奪加劇,后期確立城市的榮譽(yù)性和創(chuàng)新積極性相較前期確立預(yù)期有所減弱,導(dǎo)致創(chuàng)新活力不足,政策批次效應(yīng)遞減。但政策從初期試點(diǎn)到后期逐漸推廣,先期試點(diǎn)階段政策支持力度可能存在明顯不足,后期推廣階段政策支持強(qiáng)度更大,配套措施趨于合理,此時后期政策創(chuàng)新效應(yīng)大于前期政策效果。此外,政策在逐步落實(shí)中不斷糾偏和完善,后期創(chuàng)新政策落實(shí)更具針對性和契合性,更能夠滿足區(qū)域自主創(chuàng)新的現(xiàn)實(shí)需求,對屬地創(chuàng)新績效提升的推動作用更大。而且,后期批次確立的國家創(chuàng)新型城市能夠通過借鑒先期批次城市的建設(shè)經(jīng)驗(yàn),降低創(chuàng)新失敗風(fēng)險(xiǎn),吸收先進(jìn)技術(shù)等,因此在同等政策支持下,創(chuàng)新正向溢出性更強(qiáng),最終呈現(xiàn)政策批次增長效應(yīng)?;谝陨戏治?,本文提出如下假設(shè):
H3a:國家創(chuàng)新型城市政策對屬地創(chuàng)新能力提升具有批次遞減效應(yīng);
H3b:國家創(chuàng)新型城市政策對屬地創(chuàng)新能力提升具有批次增長效應(yīng)。
3.1.1被解釋變量
城市創(chuàng)新能力(index)?,F(xiàn)有研究對城市創(chuàng)新能力的量化方式不一,主要采用創(chuàng)新專利產(chǎn)出、科技研發(fā)投入等單一指標(biāo),但科技研發(fā)投入最終并不一定能夠成功轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果,也可能是資源消耗;抑或采用熵值法、DEA、主成分分析等方法從不同維度構(gòu)建指標(biāo)體系進(jìn)行測度,但橫向?qū)Ρ榷容^差。因此,本文在參考相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,借鑒余永澤等[34]的處理方法,采用人均專利數(shù)量衡量城市創(chuàng)新能力,量化方式為地級市年末專利授權(quán)量除以地級市年末戶籍人口數(shù)。
3.1.2 解釋變量
(1)國家創(chuàng)新型城市政策變量(treated)。鑒于國家創(chuàng)新型城市分批依次設(shè)立的特性,基本雙重差分模型僅存在一個政策時點(diǎn),因此構(gòu)建政策時間、主體虛擬變量和兩者交乘項(xiàng)方式不再適用。本文借鑒郭峰等[35]的處理方式,采用漸進(jìn)雙重差分模型,通過構(gòu)造變量treatedit,若i城市t年被確立為國家創(chuàng)新型城市,則被確立當(dāng)年和此后各年treatedit=1,否則treatedit=0。此種設(shè)置政策變量的形式能夠有效避免一般雙重差分模型下一個政策時點(diǎn)的不利情形,減少構(gòu)造3種變量形式的繁復(fù)工作,直接形成城市是否受政策和時間影響的雙重差異。
(2)創(chuàng)新型城市年齡(trend)。為研究城市被確立為國家創(chuàng)新型城市后對屬地創(chuàng)新能力增長趨勢的影響,本文參考郭峰等[35]的處理方法,構(gòu)造國家創(chuàng)新型城市年齡變量trendit。具體方式為:若t>si,則trendit=t-si,否則trendit=0。其中,t為數(shù)據(jù)報(bào)告年份,si為城市i被確立為國家創(chuàng)新型城市的具體年份。
3.1.3 調(diào)節(jié)變量
(1)創(chuàng)新型企業(yè)政策變量(policye)。當(dāng)國家創(chuàng)新型城市中存在國家創(chuàng)新型企業(yè)時polocyeit=1,否則polocyeit=0。此指標(biāo)主要考察當(dāng)城市中存在國家創(chuàng)新型企業(yè)時,其能否為國家創(chuàng)新型城市屬地創(chuàng)新能力提升起到促進(jìn)作用。
(2)國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量(qe)。城市國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量越多,微觀主體知識溢出效應(yīng)越大,對地區(qū)整體創(chuàng)新能力的提升作用越顯著。因此,本文通過整理國家創(chuàng)新型企業(yè)注冊地信息,按照歸屬地追溯統(tǒng)計(jì)至285個樣本城市中國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量,手工構(gòu)造得到樣本數(shù)據(jù)指標(biāo)變量qe。
(3)國家創(chuàng)新型上市公司數(shù)量(company)。企業(yè)上市需要公司規(guī)模和盈利能力達(dá)到相應(yīng)要求,并通過上市方式拓寬企業(yè)融資渠道;另外,上市能夠擴(kuò)大公司影響力,在聲譽(yù)機(jī)制作用下增強(qiáng)企業(yè)資源能力獲取,包含人才、技術(shù)等各面。因此,本文按照企業(yè)注冊地信息,構(gòu)造屬地國家創(chuàng)新型上市公司數(shù)量變量company,驗(yàn)證是否屬地國家創(chuàng)新型上市公司數(shù)量更有利于國家創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力增強(qiáng)。
(4)國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)數(shù)量(group)。筆者通過對國家創(chuàng)新型企業(yè)名單進(jìn)行整理,發(fā)現(xiàn)5批676家國家創(chuàng)新型企業(yè)中共有創(chuàng)新型城市集團(tuán)49家,同樣按照公司注冊地信息統(tǒng)計(jì)至地級市層面,得到各城市國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)數(shù)量指標(biāo)group。因集團(tuán)企業(yè)相較于其它企業(yè)規(guī)模更大,能夠?qū)⒏噘Y金、人力和知識投入到創(chuàng)新研發(fā)活動中,因此可能對屬地創(chuàng)新能力提升作用更強(qiáng)。
(5)國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)上市公司數(shù)量(qgroup)。鑒于企業(yè)集團(tuán)間資源流動性和共享性相較于一般上市公司更高,且企業(yè)上市后知識、資源溢出效應(yīng)大于未上市企業(yè),從而企業(yè)集團(tuán)中上市公司數(shù)量越多,越能夠?yàn)閷俚乜萍紕?chuàng)新提供更為便捷的資源條件,從而對國家創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)更大。因此,本文通過對國家創(chuàng)新型企業(yè)名單中企業(yè)集團(tuán)控股上市公司逐一進(jìn)行挑選整理,依據(jù)屬地原則,對應(yīng)至各個城市,最終得到各城市國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)上市公司數(shù)量變量指標(biāo)qgroup。
3.1.4 控制變量
(1)政府干預(yù)程度(gov)。國家創(chuàng)新型城市在政府推動下創(chuàng)立,政府在其建設(shè)過程發(fā)揮了重要作用。在城市科技創(chuàng)新中,政府資金支持使地區(qū)獲得了更多競爭優(yōu)勢,但政府過度干預(yù)將導(dǎo)致創(chuàng)新活力不足、創(chuàng)新產(chǎn)出下降。由于政府干預(yù)活動比較隱性,無法獲取直接反映地方政府干預(yù)程度的指標(biāo),只能通過間接指標(biāo)反映。因此,本文借鑒褚敏和蹤家峰[36]的處理方式,從政府干預(yù)動機(jī)視角出發(fā),選取財(cái)政支出與地區(qū)生產(chǎn)總值之比對政府干預(yù)程度進(jìn)行量化。
(2)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度(dev)。城市經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)、基礎(chǔ)資源環(huán)境越優(yōu)良、科技創(chuàng)新配套設(shè)施越完備、服務(wù)越便捷,則越有利于地區(qū)創(chuàng)新能力提升。本文以地區(qū)人均生產(chǎn)總值產(chǎn)出衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度。
(3)科技研發(fā)投入強(qiáng)度(rd)。城市科技研發(fā)投入力度與創(chuàng)新產(chǎn)出相關(guān),科技人才越多,后備知識儲量越豐富、知識溢出效應(yīng)越大,對地區(qū)創(chuàng)新能力的提升作用越顯著。因此,本文借鑒韋功鼎和李雪梅[37]的做法,選用城市科學(xué)技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量的對數(shù)衡量科技研發(fā)投入強(qiáng)度。
(4)城市規(guī)模(scale)。人口聚集形成資源聚集,在規(guī)模效應(yīng)下促使城市規(guī)模逐漸擴(kuò)大。以人力、資本及知識為基礎(chǔ)的科技創(chuàng)新活動在資源豐沛地區(qū),其產(chǎn)出效應(yīng)更大。因此,本文以人口規(guī)模量化衡量城市規(guī)模,采用2014年國務(wù)院頒布的城市規(guī)模調(diào)整標(biāo)準(zhǔn),將選取的285個城市按照人口數(shù)量劃分為6個數(shù)值等級,分別取值1~6,城市人口數(shù)量越多,規(guī)模越大,scale數(shù)值越大。
綜上所述,本文相關(guān)變量及定義見表1。
表1 變量定義與說明
考慮到國家創(chuàng)新型城市政策實(shí)施的多時點(diǎn)特性,基本雙重差分單一時點(diǎn)變量設(shè)置方式不能滿足需求,因此本文采用漸進(jìn)雙重差分模型進(jìn)行研究。
3.2.1 漸進(jìn)雙重差分模型
本文借鑒郭峰等[35]的處理方法,通過變量構(gòu)造方式轉(zhuǎn)換,將基本雙重差分模型中政策主體啞變量、政策時間啞變量和政策主體與時間變量以一個treatedit變量替代,構(gòu)造如下模型:
indexit=β0+β1treatedit+β2trendit+β3Controlit+εit
(1)
其中,indexit表示各城市各年創(chuàng)新能力;treatedit表示若i城市在t年被確立的國家創(chuàng)新型城市,確立當(dāng)年及以后各年treatedit=1,否則treatedit=0;trendit表示確立國家創(chuàng)新型城市的年齡;Controlit表示各控制變量。按照模型(1)中主要解釋變量treatedit處理方式,解決政策逐步實(shí)施而單一政策時點(diǎn)無法刻畫的情形,其回歸系數(shù)β1代表國家創(chuàng)新型城市政策對屬地創(chuàng)新能力影響效果。trendit回歸系數(shù)β2代表為國家創(chuàng)新型城市政策對屬地創(chuàng)新能力增長的趨勢效應(yīng)。
3.2.2 固定效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型
當(dāng)政策樣本選擇不隨機(jī)時,若由可控因素影響,則直接將其置入回歸模型即可,若基于非可控因素,可將其分解為:①不隨時間變化的固定效應(yīng)偏差αi;②隨時間變化的時變誤差μit。為避免非可控因素造成的政策主體選擇偏差,本文借鑒王智波等[38]的處理方式,構(gòu)建固定效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型。
indexit=β0+β1treatedit+β2trendit+β3Controlit+αi+μit
(2)
3.2.3 處理效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型
為修正雙重差分模型虛擬變量設(shè)定可能產(chǎn)生的樣本內(nèi)生選擇性偏差和遺漏變量問題,本文借鑒王智波[38]的處理方式,構(gòu)造處理效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型。
主回歸模型:
indexit=β0+β1treatedit+β2trendit+β3Controlit+εit
(3)
樣本選擇模型:
Treatedi*=ωHit+μit
(4)
其中,Hit代表影響政策主體是否為享受政策措施的一組變量,該變量組合僅參與樣本選擇模型回歸過程,不放入政策主回歸漸進(jìn)雙重差分模型中,但該組變量并非隨機(jī)選擇變量,其由影響政策主體被選擇概率的相關(guān)指標(biāo)組成。樣本選擇模型中Treatedi*為潛在變量,若Treatedi*>0,則政策主體選擇變量treatedit=1,否則treatedit=0,主要影響treatedit發(fā)生的概率。因此,對于Hit變量組合中的指標(biāo)選取,基于國家創(chuàng)新型城市基礎(chǔ)特征,本文選擇城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平dev和科技投入rd兩項(xiàng)指標(biāo)。
鑒于深圳市被確立為第一個國家創(chuàng)新型城市的時間為2008年,最近的創(chuàng)新型城市確立時間為2018年,因此本文數(shù)據(jù)更新時間截至2018年。為分析國家創(chuàng)新型城市設(shè)立前后屬地創(chuàng)新能力的前后變化情況,需首先保證政策實(shí)施點(diǎn)前后時間段范圍。因此,本文選取285個城市樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,在處理組樣本數(shù)據(jù)處理中,剔除2018年確立的17個城市,僅選取2008-2013年確立的61個國家創(chuàng)新型城市作為樣本組,其余224個城市作為對照組。其中,被解釋變量中城市專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于中國知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)庫,具體按照城市進(jìn)行分類匯總;解釋變量中政策變量和政策年齡變量數(shù)據(jù)主要為筆者通過科技部和發(fā)改委發(fā)布的政策文件數(shù)據(jù)手工搜集整理得到;調(diào)節(jié)變量中通過三部委發(fā)布的企業(yè)名單和各企業(yè)官網(wǎng)信息手工整理得到;其余控制變量來源于2005-2018年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和部分省市統(tǒng)計(jì)年鑒。
雙重差分模型使用需滿足以下條件:①政策主體選擇外生性;②主體選擇前后變化趨勢一致性。為保證模型合理性和適用性,本文進(jìn)行如下檢驗(yàn):
(1)反向因果檢驗(yàn),即外生性檢驗(yàn)。鑒于國家創(chuàng)新型城市設(shè)立的批次性特征,本文進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn),形式如下:第一組將2008年設(shè)立的深圳市作為處理組,其后設(shè)立城市作為其對照組;以此類推設(shè)置第二至第四組;第五組將2013年確立的城市作為處理組,2018年確立的城市作為對照組。由于政策實(shí)施變量設(shè)定為二值虛擬變量,故本文借鑒朱曉文[39]的做法,采用邏輯回歸模型。
Logit(treatedit)=α0+α1Perfomance(L.indexit)+α2L.Controlit+εit
(5)
其中,為考察前期城市基礎(chǔ)是否影響政策設(shè)立,城市創(chuàng)新能力和控制變量均選用一期滯后值。若α1系數(shù)不顯著,則滿足模型政策主體選擇的外生性假定。最終,5組回歸中各變量系數(shù)均不顯著,滿足外生假定(限于篇幅限制,反向因果和平行趨勢檢驗(yàn)結(jié)果均不予列示)。
(2)平行趨勢檢驗(yàn),即趨勢一致性檢驗(yàn)。本文借鑒朱曉文等[39]的方式,構(gòu)造政策實(shí)施前時間啞變量,模型如下:
(6)
其中,d_j為政策實(shí)施前時間啞變量,表示城市被確立為國家創(chuàng)新型城市前的年數(shù),并將該時間啞變量與treatedit交乘,若交乘項(xiàng)系數(shù)不顯著,則滿足政策實(shí)施前趨勢一致。同模型(5)處理方式一致,分成5組進(jìn)行分組回歸。分組回歸結(jié)果除第一組因深圳市僅一個樣本系數(shù)顯著外,其余四組交乘項(xiàng)系數(shù)均不顯著,由此可見滿足模型趨勢一致性假定。
鑒于國家創(chuàng)新型城市分批次設(shè)立特性,本文采用漸進(jìn)性雙重差分模型進(jìn)行回歸分析。為更好地控制政策主體選擇內(nèi)生性問題,將基本模型擴(kuò)展為固定效應(yīng)雙重差分模型和處理效應(yīng)漸進(jìn)效應(yīng)雙重差分模型,回歸結(jié)果如表2所示。
表2 國家創(chuàng)新型城市對屬地創(chuàng)新能力基礎(chǔ)效果
注:***、**、*分別代表在1%、5%、10%的水平上顯著。其中,估計(jì)系數(shù)下括號內(nèi)的報(bào)告數(shù)值為經(jīng)過異方差穩(wěn)健標(biāo)注調(diào)整的t統(tǒng)計(jì)量值,下同
根據(jù)表2回歸結(jié)果,第(1)列采用漸進(jìn)雙重差分模型,第(2)列采用固定效應(yīng)雙重差分模型,第(3)列采用處理效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型,3種方法下treated回歸系數(shù)在1%顯著性水平下為正,說明國家創(chuàng)新型城市確立對屬地創(chuàng)新能力提升具有促進(jìn)作用。處理效應(yīng)雙重差分模型中rho值為負(fù),說明基本漸進(jìn)雙重差分模型低估了國家創(chuàng)新型城市政策對屬地創(chuàng)新能力的作用。在控制內(nèi)生影響后,其對城市創(chuàng)新能力的作用從17.245提升至21.187。政府干預(yù)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技研發(fā)投入和城市規(guī)模均對城市創(chuàng)新能力提升起到顯著正向促進(jìn)作用,說明城市在被確立為國家創(chuàng)新型城市后,還應(yīng)該改善地區(qū)資源條件,為政策落實(shí)提供輔助支持作用。
(1)動態(tài)效應(yīng)分析。為分析長期政策實(shí)施中每期效果大小,本文借鑒Thorsten40]的處理方法,構(gòu)建政策實(shí)施后各期時間啞變量dj,當(dāng)政策實(shí)施第j年,dj=1,否則dj=0。 然后,與treatedit交乘,置入3種漸進(jìn)雙重差分模型展開回歸,驗(yàn)證不同時期的政策效果,具體結(jié)果如表3所示。
表3 國家創(chuàng)新型城市對屬地創(chuàng)新能力不同時期的作用效果
在表3回歸結(jié)果中,3種方法下交乘項(xiàng)回歸系數(shù)整體在1%顯著性水平下為正,且通過回歸系數(shù)縱向比較發(fā)現(xiàn),政策實(shí)施年份時間越長,交乘項(xiàng)回歸系數(shù)越大,說明國家創(chuàng)新型城市對屬地創(chuàng)新能力提升產(chǎn)生的累加性效應(yīng)越明顯。因此,政府應(yīng)匹配更為充足的政策條件支持,充分發(fā)揮城市政策在屬地長期創(chuàng)新能力提升中的作用。通過3種方法系數(shù)比較發(fā)現(xiàn),處理效應(yīng)漸進(jìn)差分模型系數(shù)顯著性高于其它兩種模型,說明控制政策內(nèi)生選擇性偏誤,能夠更為準(zhǔn)確地估計(jì)國家創(chuàng)新型城市設(shè)立對城市創(chuàng)新能力的作用,且作用效果顯著增強(qiáng)。
(2)過程效應(yīng)分析。為驗(yàn)證政策確立批次效應(yīng),本文借鑒郭峰和熊瑞祥[40]的處理方法,構(gòu)建如下模型:
(7)
表4列示了3種雙重差分模型下5個批次的政策平均效應(yīng)和趨勢效應(yīng)。其中,(1)(3)(5)列為3種雙重差分模型下批次效應(yīng)的平均效果,(2)(4)(6)列為批次效應(yīng)的趨勢效果。從回歸結(jié)果可知,各批次平均效應(yīng)和趨勢效應(yīng)系數(shù)在1%顯著性水平下為負(fù),說明與第一次批次對照組相比較,之后批次確立的國家創(chuàng)新型城市對屬地創(chuàng)新能力的提升作用顯著小于第一批次確立的城市。可能原因在于:先期確立的地區(qū)能夠獲得更多政府支持和媒體關(guān)注,信息傳遞下城市聲譽(yù)增強(qiáng),吸引了更多資金注入和人才聚集,為科技研發(fā)注入了新資源和活力,帶動地區(qū)創(chuàng)新能力不斷攀升;后期確立的國家創(chuàng)新型城市聲譽(yù)效應(yīng)和吸引力相較而言不如先期城市,從而對地區(qū)創(chuàng)新能力提升效果不及前期批次。因此,為帶動地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出效能最大化,應(yīng)盡早申請被確立為國家創(chuàng)新型城市,通過效能累加作用,以創(chuàng)新帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
為保證上述結(jié)果的可靠性,進(jìn)行如下穩(wěn)健性檢驗(yàn):①替換因變量:將城市創(chuàng)新能力變量替換為地級市人均使用專利授權(quán)量和城市創(chuàng)新指數(shù)兩種指標(biāo)加以量化;②傾向匹配得分法:按照1∶1近鄰匹配方式為國家創(chuàng)新型城市配比對照組樣本,消除基礎(chǔ)城市資源差異導(dǎo)致的樣本選擇偏差;③安慰劑檢驗(yàn),采用虛假因變量形式,將城市創(chuàng)新能力變量替換為不受政策影響的城市生態(tài)環(huán)境效率變量,該變量采用DEA-Malmquist指數(shù)法加以測度。經(jīng)上述處理后采用3種模型回歸分析,替換因變量和傾向匹配得分法結(jié)果與基本回歸一致,安慰劑檢驗(yàn)回歸系數(shù)不顯著,說明基礎(chǔ)回歸結(jié)果穩(wěn)健(限于篇幅,具體結(jié)果不列示)。
區(qū)域創(chuàng)新能力提升功能主體為企業(yè),加之政府支持和產(chǎn)學(xué)研相輔相成,2010年1月6日國家發(fā)展改革委發(fā)布的《關(guān)于推進(jìn)國家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)工作的通知(發(fā)改高技)[2010]30號》指出創(chuàng)新型城市建設(shè)的主要任務(wù)為“突出企業(yè)創(chuàng)新主體地位”,2016年《建設(shè)創(chuàng)新型城市工作指引》中指出創(chuàng)新型城市建設(shè)的十大重點(diǎn)任務(wù)之一為“抓創(chuàng)新企業(yè)的培育”。因此,本文進(jìn)一步探討城市內(nèi)企業(yè)享受創(chuàng)新政策和企業(yè)類型異質(zhì)性對區(qū)域創(chuàng)新政策效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用,在下述回歸中剔除非國家創(chuàng)新型城市樣本。
表4 國家創(chuàng)新型城市對屬地創(chuàng)新能力的批次效應(yīng)
第一批國家創(chuàng)新型企業(yè)確立時間為2006年,本文按照企業(yè)注冊地址將國家創(chuàng)新型企業(yè)匹配到相應(yīng)城市中,若國家創(chuàng)新型城市存在國家創(chuàng)新型企業(yè),則政策間產(chǎn)生交互作用效果,否則城市僅受到單一政策的影響,回歸結(jié)果如表5所示。
表5 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策交互影響結(jié)果
表5回歸結(jié)果中,(1)(3)(5)列為國家創(chuàng)新型企業(yè)對國家創(chuàng)新型城市屬地創(chuàng)新能力平均效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用;(2)(4)(6)列為對趨勢效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。國家創(chuàng)新型企業(yè)政策與政策平均效應(yīng)和趨勢效應(yīng)的交乘項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為正,說明國家創(chuàng)新型企業(yè)政策實(shí)施對國家創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力提升無論是在短期還是長期均具有正向調(diào)節(jié)作用。因此,在后期城市建設(shè)中,地方政府應(yīng)加大對城市創(chuàng)新型企業(yè)的培育和扶持力度,實(shí)現(xiàn)宏微觀主體協(xié)同發(fā)展。
上述結(jié)果驗(yàn)證了城市主體中微觀主體國家創(chuàng)新型企業(yè)政策正向調(diào)節(jié)屬地創(chuàng)新能力。本文進(jìn)一步探討不同企業(yè)特征數(shù)量對國家創(chuàng)新型城市建設(shè)的影響。①對于國家創(chuàng)新型企業(yè)而言,其是地區(qū)創(chuàng)新的主要抓手和重要主體,文件指出“培育具有較強(qiáng)競爭力的創(chuàng)新型領(lǐng)軍企業(yè)和一批小而強(qiáng)、小而專、小而精的科技型中小企業(yè)”,因此國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量多寡直接影響城市創(chuàng)新質(zhì)量;②對于國家創(chuàng)新型上市公司而言,因其擁有良好的聲譽(yù)相應(yīng)、更廣的融資渠道和更強(qiáng)的要素集聚能力,從而對城市創(chuàng)新能力的提升作用強(qiáng)于一般企業(yè);③對于國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)而言,蔡衛(wèi)星等[41]指出相對于獨(dú)立企業(yè),企業(yè)集團(tuán)具有更強(qiáng)的職能作用,能夠緩解科技創(chuàng)新中融資約束、信息匱乏和激勵不足等問題。黃俊等[42]指出企業(yè)集團(tuán)具有更強(qiáng)的資源整合能力,對企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動作用更強(qiáng)。因此,基于上述作用機(jī)理,國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)比一般創(chuàng)新型企業(yè)對城市創(chuàng)新能力提升作用更顯著。針對企業(yè)性質(zhì)與類型異質(zhì)性是否導(dǎo)致調(diào)節(jié)效應(yīng)不同,本文從城市中一般國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量、國家創(chuàng)新型上市公司數(shù)量和國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)數(shù)量3個方面研究企業(yè)性質(zhì)差異導(dǎo)致的政策效果差異。
(1)國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量。通過手工梳理國家創(chuàng)新型企業(yè)名單,將676家企業(yè)按照注冊地信息分類至各城市樣本中,統(tǒng)計(jì)得到各城市的國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量,探究創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量更多城市是否存在更大的知識溢出效應(yīng),以及對城市創(chuàng)新能力提升效果是否更為顯著。具體結(jié)果如表6所示。
表6 國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
在表6回歸結(jié)果中,國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量與國家創(chuàng)新型城市政策平均效應(yīng)和趨勢效應(yīng)的交乘項(xiàng)系數(shù)大部分在1%顯著性水平上為正,說明國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量對國家創(chuàng)新型城市屬地創(chuàng)新能力提升起到正向調(diào)節(jié)作用。因此,屬地城市國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量越多,企業(yè)間信息溝通成本越少,資源越能夠更為便捷地融通,知識和技術(shù)溢出效應(yīng)越大,從而對屬地創(chuàng)新能力提升效果越顯著。
(2)國家創(chuàng)新型上市公司。將國家創(chuàng)新型上市公司加以統(tǒng)計(jì),同國家創(chuàng)新型城市的平均政策效應(yīng)和趨勢效應(yīng)交乘,通過對比一般企業(yè)交乘項(xiàng)系數(shù),驗(yàn)證企業(yè)性質(zhì)類型差異政策效應(yīng)差異,結(jié)果如表7 所示。
表7 國家創(chuàng)新型上市公司調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
從中可見,在3種差分模型下,國家創(chuàng)新型上市公司與政策平均效應(yīng)和趨勢效應(yīng)的交乘項(xiàng)系數(shù)均為正,說明地區(qū)創(chuàng)新型上市公司數(shù)量越多,屬地被確立為國家創(chuàng)新型城市后創(chuàng)新能力提升效果越大。根據(jù)變量統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),城市中國家創(chuàng)新型上市公司的平均數(shù)明顯小于國家創(chuàng)新型企業(yè)數(shù)量,而表7國家創(chuàng)新型上市公司數(shù)量交乘項(xiàng)系數(shù)相比表6中國家創(chuàng)新型一般企業(yè)數(shù)量交乘項(xiàng)回歸系數(shù)更大,說明上市公司通過上市渠道獲取資金更加便利、聲譽(yù)效應(yīng)更加顯著,從而對屬地創(chuàng)新能力效果更明顯。
(3)國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)。表8列示了3種漸進(jìn)雙重差分模型下,國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)數(shù)量對國家創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力政策平均效應(yīng)和趨勢效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。表8中6列交乘項(xiàng)回歸系數(shù)均在1%顯著性水平下顯著為正,說明屬地國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)數(shù)量對國家創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力提升及其增長趨勢均存在正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。同樣,將表8中交乘項(xiàng)系數(shù)與表6和表7中交乘項(xiàng)系數(shù)大小進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),無論是政策平均效應(yīng)還是趨勢效應(yīng),國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)交乘項(xiàng)系數(shù)均大于另外兩者的交乘項(xiàng)系數(shù),說明企業(yè)集團(tuán)因集團(tuán)內(nèi)各公司彼此支持和資源共享特性,城市在微觀主體支撐下,獲得了更多人力、資金和知識資源,從而創(chuàng)新能力提升效果更為顯著。
鑒于國家創(chuàng)新型城市分批依次設(shè)立的特性,本文采用基本、固定效應(yīng)、處理效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型,探究國家創(chuàng)新型城市的政策效應(yīng)、長期效應(yīng)和批次效應(yīng)。此外,從創(chuàng)新主體企業(yè)角度出發(fā),分析國家創(chuàng)新型企業(yè)政策及企業(yè)類型異質(zhì)性對屬地創(chuàng)新能力效果的影響差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn):被確立為國家創(chuàng)新型城市對屬地創(chuàng)新能力有顯著提升作用,且長期內(nèi)產(chǎn)生疊加效應(yīng),呈現(xiàn)增強(qiáng)趨勢;更早批次確立的城市政策創(chuàng)新效應(yīng)更強(qiáng)。此外,存在國家創(chuàng)新型企業(yè)的城市對創(chuàng)新能力起到正向促進(jìn)作用,且數(shù)量越多,促進(jìn)作用越強(qiáng);企業(yè)類型異質(zhì)性下,集團(tuán)因內(nèi)部資源整合力較強(qiáng),對屬地創(chuàng)新能力提升效果大于公司;上市公司因聲譽(yù)優(yōu)勢和便捷的融資渠道,對屬地創(chuàng)新能力的提升作用大于一般企業(yè)。
(1)加大國家創(chuàng)新型城市建設(shè)力度。鑒于政策屬地創(chuàng)新提升作用,應(yīng)突破城市規(guī)模壁壘,擴(kuò)大建設(shè)范圍,借鑒深圳市等典型城市的建設(shè)經(jīng)驗(yàn),通過政策資金、技術(shù)和人才扶持,發(fā)揮自身特色,提升城市創(chuàng)新能力,實(shí)現(xiàn)2020年國家創(chuàng)新型城市建設(shè)擴(kuò)圍目標(biāo),為我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
表8 國家創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
(2)不斷完善配套措施建設(shè)。鑒于政策的長期疊加效應(yīng),且效果逐漸顯現(xiàn),因此各級地方政府應(yīng)避免短視行為,持續(xù)加大創(chuàng)新資金投入力度,強(qiáng)化創(chuàng)新技術(shù)契合度,提升創(chuàng)新人才引進(jìn)力度和激勵程度,積累要素資源,達(dá)到政策邊際效應(yīng)最大化。此外,考慮到城市建設(shè)批次效應(yīng),未確立的地級市應(yīng)逐步完善配套措施,提早進(jìn)入國家創(chuàng)新型城市建設(shè)行列??萍疾康葘覄?chuàng)新城市應(yīng)盡力確立早期試點(diǎn)個數(shù),充分發(fā)揮創(chuàng)新型城市的批次引領(lǐng)作用,借力城市創(chuàng)新發(fā)展帶動國家創(chuàng)新能力提升。
(3)地方政府應(yīng)加大對屬地內(nèi)不同類型國家創(chuàng)新型企業(yè)的扶持。城市創(chuàng)新由政府、企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)四方主力構(gòu)成,但相關(guān)政策應(yīng)突出企業(yè)創(chuàng)新主體地位。結(jié)合研究結(jié)果,國家創(chuàng)新型企業(yè)政策與國家創(chuàng)新型城市政策呈現(xiàn)協(xié)同效應(yīng),因此在地方建設(shè)中,應(yīng)兩類政策并舉,充分調(diào)動微觀主體的主觀能動性。鑒于企業(yè)類型特征異質(zhì)性下資源稟賦差異性,應(yīng)著重培育城市創(chuàng)新型企業(yè)集團(tuán),支持企業(yè)上市,整合資源,實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新和區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動發(fā)展。
然而,本文仍存在以下不足:①受數(shù)據(jù)可獲得性限制,國家創(chuàng)新型城市樣本僅選取了前5批次,缺乏對2018年17個城市政策效應(yīng)的評價研究,有待后續(xù)完善延伸;②僅從創(chuàng)新產(chǎn)出角度衡量城市創(chuàng)新能力,未來研究應(yīng)更注重城市創(chuàng)新效率和創(chuàng)新質(zhì)量的改善效應(yīng);③國家創(chuàng)新型城市建設(shè)初衷為借助典型城市的優(yōu)先發(fā)展,對周邊區(qū)域形成輻射和引領(lǐng)作用。因此,未來研究應(yīng)注重政策和城市創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng),評估國家創(chuàng)新型城市政策對創(chuàng)新型國家建設(shè)的貢獻(xiàn)。