合芜蚌试验区提高区域自主创新能力了吗——基于双重差分模型的研究

方欣，廖信林，吴友群

（安徽财经大学经济学院，安徽 蚌埠 233000）

合芜蚌试验区提高区域自主创新能力了吗
——基于双重差分模型的研究

方欣，廖信林，吴友群

（安徽财经大学经济学院，安徽 蚌埠 233000）

合芜蚌自主创新综合试验区是安徽省为提高合芜蚌三市区域自主创新能力而设立的创新特区，对合芜蚌三市乃至全省创新发展有重要战略影响。为验证其对区域自主创新能力的影响效果，选取2004-2014年18个城市的面板数据，利用熵值法和双重差分模型定量研究试验区设立对合芜蚌三市区域自主创新能力的影响作用。发现试验区的设立显著促进了区域自主创新能力的提高，但存在着城市间发展不平衡的问题,就此提出相应的政策建议。

创新试验区；区域自主创新能力；熵值法；双重差分模型

一、引言

自2006年4月，中央关于中部崛起的10号文件出台之后，中部六省开始探索适合本各特色的崛起之路。2008年，胡锦涛总书记赴皖视察，指示“安徽教育资源比较丰富，科技实力比较强，应在自主创新方面有更大作为”。2008年10月17日，安徽省委省政府作出了建立合芜蚌自主创新综合试验区的决定。试验区至建立以来，经历了7年的发展，区内产出了大量科研创新成果，涌现了大批新兴产业，培育了众多创新型企业。区内创新主体不断升级，创新效率不断提高，创新环境不断优化，合芜蚌三市区域自主创新能力显著提高。2016年6月8日，试验区正式升格为国家自主创新示范区，合芜蚌发展又迎来历史机遇，未来将增添更强劲的创新动力。

为使试验区能够更好地引导合芜蚌地区创新发展，很多学者都研究过合芜蚌试验区对城市区域自主创新能力的影响。但很多研究受限于传统方法和研究视角，往往仅给出定性分析。因此，具体、细致地研究合芜蚌试验区对区域自主创新能力的影响，对指引合芜蚌试验区未来发展是否需要作出调整以及需要作出怎样的调整有重要意义。

基于对现有文献的研读，本文将对以下三个问题进行定性和定量研究：（1）试验区设立以来，合芜蚌三市的区域自主创新能力提高了吗？具体表现在哪些方面？（2）这种提高是由试验区带来的吗？或是城市发展内生的？（3）试验区对三个城市的影响程度一致吗？

二、合芜蚌区域自主创新能力评价

（一）区域自主创新能力评价指标体系构建

为清晰反映创新活动中各参与方之间的关系，本文没有选择以传统的创新主体、要素角度构建指标体系，而是选择从创新过程的角度来构建指标评价体系，将自主创新投入能力、自主创新环境支撑能力、自主创新产出能力设置为一级指标，并将各创新主体、要素作为二、三级指标构建区域自主创新能力指标体系。

表1 区域自主创新能力指标体系表

（二）评价对象和数据来源

本文选择受到合芜蚌试验区设立影响的合肥、芜湖、蚌埠为实验组，并选择与安徽同属中部六省的湖北、湖南、河南、江西、山西各省的省会城市和发展水平相对较高的两个城市为对照组，以实验组和对照组共计18个城市2004-2014年的面板数据为研究对象。所有数据均来源于各省市统计局网站、科技厅网站、各省市统计年鉴、科技统计年鉴及科技统计公报。少量口径不统一的数据均按照相应比例调整，个别缺失数据均按照前后年度增速或省际数据比例推算。

（三）熵值法的计算过程

熵是信息论中测度一个系统不确定性的量，用以衡量数据信息量的大小，信息量越大，不确定性就越小，熵值也就越小，反之熵值越大。熵值法是一种客观赋权法，依据数据之间的关系判别指标的离散程度，进而确定指标的权重。

1.选择无量纲化方法，对原始数据矩阵X= (Xij)mxn进行无量纲化处理，得到标准化矩阵X'=(Xij)mxn.

2.计算第i个样本下第j个指标的比重Pij：

3.计算j项指标信息熵ej：

4.计算指标的差异性系数（信息熵冗余度）hj：hj=1-ej

5.计算第j项指标的权重Wj:

（四）区域自主创新能力评价结果

按照上述熵值法计算步骤计算得到的2004-2014年18个城市区域自主创新能力评价表

表2 各城市区域自主创新能力评价表

（五）熵值法评价结果分析

在区域自主创新能力的评价值中，由熵值法计算出的区域自主创新投入能力、环境支撑能力和区域自主创新产出能力的权重分别为38.76%、34.99%和26.25%，分布相对较为均匀，可以认为该评价体系具有一定的科学性。试验区是2008年8月宣布设立的，因此本文假设试验区对合芜蚌的作用效果是从2009年开始的。从区域创新能力评价值的表中可以看出，2009年起，试验区内各城市的区域自主创新能力评价值和排名确实得到了提高。

图1 各年度合芜蚌三市及对照组城市区域自主创新能力评价值变动表

三、合芜蚌试验区对区域自主创新能力的影响分析

即使不设立自主创新试验区，城市区域自主创新能力也可能会随着城市的发展而不断提高，因此有必要分析前文中测量的区域自主创新能力提高究竟是受到试验区设立的影响还是城市发展内生性影响。同时，在前文的分析中也可以看出，合芜蚌三个城市的区域自主创新能力在试验区设立之后的发展情况是不同的，因此分析试验区设立对三个城市的区域自主创新能力的影响程度也是很有意义的。本文选择双重差分模型对这些问题进行研究。

（一）双重差分模型的建立

1.被解释变量与核心解释变量设置

本文研究的目的是合芜蚌自主创新综合试验区对区域自主创新能力的影响，因此将前文中测算出的区域自主创新能力评价值作为因变量，用Y表示。设置一个表示区域的虚拟变量，用D表示，D取值为1表示合芜蚌三市，D取值为0表示其他城市。设置一个表示时间的虚拟变量，用T表示，T取值为1表示2009年（包括2009年）之后，即合芜蚌试验区创立以后；T取值为0表示2009年之前，即试验区创立之前。设置一个交互项TD，等于区域虚拟变量D和时间虚拟变量T乘积，当TD取值为1时，表示试验区创立后合芜蚌地区的情况，当TD取值为0时表示其他情况。TD即是本模型的核心虚拟变量。

2.控制变量选择

在其他控制变量的选择上，应当回避自主创新能力评价中已使用过的或是类似的指标。从以往的经验来看，区域自主创新能力往往与经济发展水平、产业结构水平、投资、储蓄水平等指标相关，因此，本文选择一系列能够反映地区经济、产业发展状况的指标作为控制变量，如下表所示。

表3 控制变量设置及其计算方法

因此最终的双重差分回归方程形式为：

（二）模型回归方法的选择

由于双重差分模型分析中的解释变量往往不包含被解释变量的滞后项，因此往往选择静态面板模型中的固定效应模型（Fixed effects model）或随机效应模型（Random effects model）。关于Fe模型和Re模型的选择上，最常用的是Hausman检验法。经计算，本文数据的Hausman检验的P值不显著，不能拒绝原假设，采用Re模型可以更有效地反映解释变量与被解释变量之间的关系，故本文选择Re模型进行双重差分回归。

（三）双重差分条件下试验区对区域自主创新能力的影响分析

将2004-2014年六个省份共计18个城市的数据按照上述公式进行双重差分回归，得到回归结果表4.2。由于当事件前期干预和后期干预被用于研究干预事件本身的效果的时候，双重差分中的序列自相关性可能会非常高，干预效果的标准差因此也会被大大低估，故本文将估计结果中的标准误差也放入表中。

表4 双重差分模型回归表

省会城市和非省会城市的数据差异较大，因此，建立新的回归方程，将省会城市和非省会城市分开比较，可以更加准确地反映各因素对区域自主创新能力的影响。

将合肥与其他省会城市，芜湖、蚌埠与其他非省会城市分别进行双重差分分析，得到回归结果表5-7。

表5 双重差分条件下试验区对合肥区域自主创新能力影响表

表6 双重差分条件下试验区对芜湖区域自主创新能力影响表

表7 双重差分条件下试验区对蚌埠区域自主创新能力影响表

从表5至7的回归结果中可以看出，本次回归可以解释约52%-75%的区域自主创新能力的增长影响，回归效果较好。

从控制变量的角度来看，人均GDP（GDPpc）的系数均为正，且省会城市系数约为非省会城市系数的一倍，说明人均GDP提高对省会区域自主创新能力的提升作用约是非省会城市的一倍。本文认为这可能是由于中部省份省会城市人口远多于非省会城市，当省会城市人均GDP高于非省会城市一倍时，GDP总量可能高于其几倍甚至数十倍，因此人均GDP对省会城市区域创新能力提供的支撑作用要大于非省会城市。

政府支出（Gov）的系数均为正，且省会城市系数远远大于非省会城市系数，说明政府支出的增加对省会区域自主创新能力的提升作用远远大于非省会城市。本文认为这可能是由于高技术企业、高校和科研院所多集中于省会城市，政府支出中有很大一部分用于研发经费投入；而非省会城市科研资源较少，政府支出中科研支出份额很少，因此对创新能力的影响较弱。

固定资产投资增长（Far）对区域自主创新能力的影响除在以蚌埠为控制组的回归结果中为一个几乎为0的负数外，其他回归结果中均不显著，可以在一定程度上说明固定资产投资的变动并不能显著影响区域自主创新能力。

储蓄率（Sav）的系数均为负，说明地区居民储蓄率越高，则区域自主创新能力越弱。且省会城市系数的绝对值大于非省会城市系数绝对值，说明省会城市居民储蓄率提高对区域自主创新能力的抑制作用强于非省会城市。本文认为这可能是由于省会城市创新资源密集，对民间资本需求量远大于非省会城市。当省会城市储蓄率较高时，金融市场活跃性较低，高科技企业和科研机构融资难度较高，区域自主创新能力发展受到抑制。而非省会城市由于其创新资源相对较少，资金多来源于财政拨款，对民间资本的需求量较低，因此储蓄率的提高对非省会城市区域创新能力的限制较小。

第二、三产业比值（Ind）系数为负，且省会城市和非省会城市的系数几乎相同，说明第二产业对第三产业的比值越大，城市区域自主创新能力越弱。本文认为这是由于高技术产业和科研机构的产品和服务多属于第三产业范畴，当第三产业规模较大时，区域自主创新能力较强；反之第二产业规模较大时，区域自主创新能力较弱。

从虚拟变量的角度来看，时间虚拟变量T和区域虚拟变量D的系数均不显著，这与预期相同。合肥、芜湖、蚌埠三市的核心虚拟变量TD系数分别为0.9547、0.5366和0.2119，显著性水平均较高，反映出试验区对三个城市区域自主创新能力的影响情况，即试验区对合肥的作用效果约为芜湖的1.78倍，蚌埠的4.51倍。考虑到对合肥所用的对照组是省会城市，其创新能力普遍强于芜湖、蚌埠所用的非省会城市对照组，因此试验区对合肥的实际作用效果要比上述的1.78倍和4.51倍略微大一些。

（四）稳健性检验

为检验结果的稳健性，本文借鉴已有研究（陈刚，2012；范子英、田彬彬，2013），通过改变试验区设立时间进行反事实检验。除了试验区设立这一政策变化外，一些其他政策或随机因素也可能导致区域自主创新能力产生差异，而这种差异与试验区的设立没有关联，最终导致前文的结论不成立。为了排除这种因素的影响，本文假设合芜蚌三市设立试验区的年份提前3年，如果此时核心虚拟变量TD仍然显著为正，则说明区域自主创新能力提升很可能来自于其他随机性因素，而不是试验区的设立。如果此时核心虚拟变量TD不显著为正，则说明区域自主创新能力的提升来源于试验区的设立。

表8 双重差分模型反事实检验

回归结果表明，假想的试验区设立时间的核心虚拟变量TD并不显著，这从另一方面说明合芜蚌三市2009年后区域自主创新能力的提升的确有很大部分来源于试验区的设立。

四、政策建议与启示

由上文可以看出，合芜蚌自主创新综合试验区的设立确实影响并提高了合芜蚌三市的自主创新能力，但是影响程度却有一定差异。合肥作为安徽省省会，通过试验区集聚较多创新人才和科研资源，是试验区设立的最大受益者，而相比之下芜湖、蚌埠两市从试验区的受益较少。因此，未来试验区应当均衡地区创新资源，合理布局，引导各创新要素从合肥向芜湖、蚌埠乃至省内其他城市流动，在促进三市自主创新能力均衡发展的同时，起到试验区辐射作用，提高全省各市自主创新能力。

同时，本文验证了合芜蚌试验区作为推动区域自主创新能力的“试验田”，确实取得了一定程度的成效。因此，从整体战略出发，研究掌握合芜蚌试验区内创新运行的经验与规律，在全国范围内大力推动试验区或高新区等相关科技园区的建设，可以在长期推动我国自主创新能力的发展，进而推动高新技术产业和地区经济增长，全面提升我国未来核心竞争力。

Hefei-Wuhu-Bengbu Pilot Site's influence on regional independent innovation capability

FANG Xin,LIAO Xinlin,WU Youqun

Hefei-Wuhu-Bengbu Pilot Site of independent innovation is a special innovation zone set up to improve regional independent innovation capability of the three cities,which has a significant strategic influence on them,even the whole Anhui province.In order to test its effect,the author selected the data of 18 cities from 2004 to 2014,used entropy value method and double difference model.The result showed the establishment of pilot site promoted the enhancement of regional independent innovation but difference existed among cities.

innovation pilot site;regional independent innovation capability;entropy value method; double difference model

F29

A

1009-9530（2016）05-0029-05

2016-08-01

安徽省自然科学基金青年项目“政府R&D投入对企业R&D投入的影响及其决定因素研究”（1408085QG144）；安徽省哲学社会科学基金一般项目“新经济地理学视阈下合肥都市圈城市化进程中的空间交互效应研究”（AHSKY2015D52）；高校优秀青年人才支持计划重点项目“合芜蚌自主创新综试区政府R&D资助政策效果及其影响因素研究：理论、模拟与经验证据”（gxyqZD2016090）；安徽省社会科学创新发展研究课题重大研究项目“安徽省推进供给侧结构性改革研究”（2016ZD007）

方欣（1991-），男，安徽财经大学经济学院西方经济学专业硕士研究生，导师：廖信林副教授。廖信林（1979-），男，安徽财经大学经济学院副教授，硕士生导师，博士。吴友群（1979-），女，安徽财经大学经济学院副教授，博士。