创新型城市建设能够推动城市产业结构升级吗？——基于中国286 个地级市的“ 准自然实验 ”

马子红，张 夏

（云南大学经济学院，昆明650091）

现阶段，随着我国城市化进程的提速，城市规模不断扩大，但大多数城市存在产业结构不合理的问题；同时，城市之间的竞争不断加剧，但大多数城市存在科技创新“ 软实力 ”偏弱的问题。当今世界正经历百年未有之大变局，新冠肺炎疫情全球大流行进一步阻碍了国内城市之间的要素流动和产业协调发展。城市间要素流动不畅，难以形成稳定的产业合作机制，对产业结构升级造成负面影响。城市作为要素集聚的重要载体，尤其集中了优质的创新要素，包括高素质人才、研发资本等，故城市发展对优化产业结构、实现产业结构的高质量发展至关重要。在此发展背景下，根据国家创新驱动发展战略，打造区域示范创新引领高地，建设创新型省份和城市。2008 年，我国设立深圳为第一个创新型试点城市，在接下来的2011 年、2012 年、2013 年，科技部共分三批新增了60 个国家创新型城市建设试点。截至2019 年初，国家发展和改革委员会和科技部批复的创新型城市试点共计达78 个城市。距离深圳成为第一个创新型城市试点已经过去十几年，随着创新型城市建设的逐步推进和深入，试点政策是否发挥了预期效果？创新型城市试点建设的一个目标就是优化城市产业结构，这也是本文要重点讨论的主题：试点政策是否发挥了对产业结构优化提质的作用？是否存在因地区不同、城市规模不同的政策效果异质性？进一步地，该试点政策通过何种机制推动城市产业结构升级？

本文的可能创新之处在于：首先，利用多期双重差分模型和中介效应模型分析创新型城市试点政策对城市产业结构升级的影响及其传导机制，丰富了对创新型城市建设政策效应的研究。其次，将信贷支持、技术创新、人力资本和开放引领四个中介变量纳入到评估创新型城市建设对产业结构升级的影响效应理论分析框架中，探究城市创新发展对产业升级效应的传导机制。最后，对创新型城市试点所属区域、属地城市规模和属地城市特征进行区分，分别探讨创新型城市对产业结构升级影响效应的异质性，本文研究结论可能为政府制定和实施创新型城市建设的相关政策提供微薄的学理依据。

1 文献综述与理论机制

1.1 文献综述

1.1.1 影响产业结构升级的因素

威廉·配第最早对产业结构进行界定，后经克拉克、库兹涅茨等学者的不断补充、完善和发展，逐渐形成被广泛认可、熟知的产业结构理论。随着产业经济越来越成为城市经济体的中流砥柱，以产业结构为主题的研究也在不断深入，我国学者已从产业结构升级的定义、度量、影响因素等不同视角开展了关于产业结构的探索研究。本文从城市层面出发，选取与城市产业结构升级密切相关的因素进行梳理:包括人力资本、技术创新、金融发展、城市化等因素。

人力资本的提升能够促进产业结构升级，已成为国内外学者们的普遍共识。如Romer（1990）[1]、Ciccone 和Papaioannou（2009）[2]认为人力资本有显著的“ 知识外溢 ”效应，高学历人才会通过与创新人才的互动交往中改进所在部门的技术研发水平，实现创新驱动产业发展；李天健等（2015）[3]指出，高素质人才在空间上的集聚更容易获得知识共享，集聚带来的知识溢出催生创新需求，推动产业结构向以第三产业为主导转型；杨晓锋（2017）[4]、徐彬等（2019）[5]认为，随着不同知识和技术背景的人力资本向某个区域集聚，引致该区域其他各类生产要素的整合优化，进而促进产业结构升级。王玥（2018）[6]认为，“ 知识 ”是形成生产力的核心要素，知识带来的收益与传播知识的人口呈正相关关系，具备专业知识的人才越多，越有利于形成产业发展的基本保障。

对于技术创新和产业结构升级的关系研究，学者们大多将技术创新视作区域产业结构转型升级的直接动力，如Peneder（2003）[7]认为，技术创新可以促进要素在不同生产部门的流动，使得高效率生产部门带动低效率生产部门，从而整体提高该地区总劳动生产率，促进区域产品生产向高效率、低成本化升级；孙军（2008）[8]则从要素供求的角度出发，提出技术创新可以促进要素供求结构趋于合理化发展，提高供需关系匹配度，进而有利于技术与产业的融合。郑威等（2019）[9]利用中国30 个省份2005—2015 年的统计数据，研究发现本省份创新驱动不仅可以促进本地区产业结构升级，还能对临近省份的产业结构升级产生正向溢出效应，并且这种空间溢出效应呈现出随地理距离增加而衰减的现象。邓创等（2020）[10]提出在金融市场上，金融结构市场化可通过技术创新作用于产业结构升级。

对于金融发展和产业结构升级的关系研究，学者们的切入角度各不相同。Wurgler（2000）[11]认为，金融市场发展程度越高的国家或地区，其资源配置效率越高，就越有利于产业结构升级；赵轶（2014）[12]认为，金融集聚加速了信息交流和资本流动，产生显著的规模效应，进而促进了区域产业结构升级；易信等（2015）[13]将金融部门纳入到熊彼特内生增长模型，探究金融发展对产业结构转型的影响效应，得出金融发展对产业结构转型具有促进效应的结论。杨子荣等（2018）[14]采用门限面板模型对中国2001—2008 年面板数据进行实证分析，认为金融结构只有与产业结构相适应，才能促进产业的健康成长。邓创等（2020）[10]、张景卫等（2020）[15]研究发现，区域金融发展有助于提升金融服务实体经济的能力，进而促进区域产业结构升级；张景卫等（2020）[15]还通过空间计量模型分析得知，区域产业结构升级并不是孤立存在的，而是存在空间溢出效应，即周边地区的各种经济活动促进了本地区的产业结构升级。

对于城市化与产业结构升级的关系研究，学者们更多从要素流动、市场需求、产业集聚等方面来进行分析。杨文举（2007）[16]发现，长期来看，一个区域的城市化水平提升，会催生市场对服务业的需求，进而带动该区域第二产业的发展；Michaels 等（2012）[17]研究发现，城市化可以加快产业在全世界范围内进行重组和分工，通过分工重组得到的专业化优势形成区域产业结构升级的强大动力；吴福象等（2013）[18]认为，城市化既能提高区域要素的流动性，也能发挥区域产业集聚的正外部性，进而推动该区域的产业结构升级；李江等（2020）[19]利用2005—2017 年省级面板数据，探究环境规制、城市化与产业结构升级之间的关系，结果表明城市化、环境规制均有利于产业结构升级，但环境规制与城市化之间的关系并不协调，难以有效促进产业结构升级；李恩平（2020）[20]从多个维度探究长江经济带城镇化与产业集聚的协调关系，认为目前长江经济带城镇化水平偏低、产业集聚效率不及预期，将对城镇化与产业结构升级的耦合协调产生负面影响。因此，必须推动城市、产业、创新的协调发展，促进以创新驱动为保障的产业结构升级。

1.1.2 有关创新型城市的研究

在创新型城市内涵的界定上，国外学者倾向于城市治理和创新文化领域，而国内学者大多关注创新作为经济发展驱动力的研究。1998 年，英国学者Hall 较早地将创新型城市定义为“ 具有创新品质的城市 ”，提出创新型城市是在经济发展过程中依靠创新要素驱动形成的新城市形态[21]。结合中国具体国情，在创新驱动发展和建设创新型国家的战略目标下，国内学者自2006 年以来开始研究以创新为主题的城市发展问题，形成了一系列代表性的理论观点。杨冬梅（2006）[22]认为，创新型城市是新经济条件下以创新为核心驱动力的一种城市发展模式，其目标是实现城市可持续发展；石忆邵等（2008）[23]认为，创新型城市是通过创新主体之间的交互作用而形成集聚与扩散技术知识的网络系统综合创新体系。进一步地，还有一部分学者研究创新型城市的发展模式和建设目标。尤建新等（2011）[24]认为，创新型城市的建设和发展具有内在的路径和模式，可以根据其主导产业的不同划分其类型，如文化主导型、服务业主导型等。创新型城市的建设目标是告别传统经济发展，实现经济社会的可持续发展；梁琦等（2019）[25]认为，创新型城市必须以科学知识作为创新的基础和支撑，同时把知识创新与技术创新的协同作用作为创新驱动的关键环节和重要组成部分。随着国内外创新型城市建立和不断发展，学者们开始关注创新型城市的创新能力和经济发展驱动能力，并尝试用指标体系进行评价。杨华峰等（2007）[26]运用综合分析方法，从知识、服务、技术等方面量化创新型城市发展的综合能力，并按照相关指标对创新型城市发展的贡献度进行排序。周晶晶等（2015）[27]借助超效率DEA 模型，基于投入产出视角，测度我国长三角地区创新型城市建设的效率。

综上所述，国内外学者对创新型城市的定义、发展模式、评价体系的研究已取得大量研究成果，尤其在对创新型城市的综合评价领域已经形成较完善的分析指标和分析框架。目前越来越多的国家和地区普遍认识到创新型城市建设在产业结构升级和城市经济高质量发展中具有重要作用，始终将创新型城市建设理念立足于产业协调发展。相对于对创新型城市的发展模式、综合评价的研究，将创新型城市与产业结构相联系，并进一步分析其影响机理的研究较为少见。因此，本文将重点分析和解决以上问题。

1.2 理论机制

通过梳理国内外文献可以发现，创新型城市建设必须以创新基础作为重要的发展前提，应充分考虑创新主体特征、地域条件、要素禀赋、区域产业结构等因素。本文认为，创新型城市的建设，有助于发挥信息技术、人工智能等对城市产业结构升级、城市服务人性化和服务型政府创建的积极作用，也有助于推进区域经济转型与促进产业结构调整及加快转变发展方式，成为城市经济高质量发展的巨大推动力。这些功能得以实现的内在机理在于：创新型城市的建设，将通过信贷支持、人力资本、技术创新和对外开放等四个方面中介效应的发挥而促进城市产业结构升级，其中，“ 信贷支持 ”用“ 存贷款余额/GDP ”来反映；“ 人力资本 ”用“ 普通高等学校在校生数/地区年末人口总数 ”来反映；“ 技术创新 ”用“ 人均专利授权数 ”来反映；“ 对外开放 ”用“ 实际使用外资/GDP ”来反映。

1.2.1 机制一：信贷支持的中介效应

在现代市场经济的发展中，作为连接产品市场与资本市场的主要媒介，金融机构（金融市场）发挥了配置资源、防范风险、信贷支持等重要作用。产业发展过程中，资金流动、投融资、财务风险防范等金融活动是每个企业不可忽视的重要环节。银行信贷投融资通过调整金融资源，扶持中小企业创业，依靠金融手段发展新型经济增长点，引导新兴产业进入，过滤落后衰退行业，淘汰夕阳产业，优化产业结构，促进产业结构的高级化。创新型城市建设是调节信贷发展水平与产业结构升级的以城市要素为依托的有机联系，强调技术创新与金融系统互通互联，促进银行信贷、投融资技术对产业结构优化发展溢出效应的发挥。

1.2.2 机制二：人力资本的中介效应

构建创新型城市的重要组成要素中，高素质人才是不可或缺的一部分，推进创新型城市战略过程中，资源与要素不断在城市集聚和扩散，为创新型人才提供更多优质岗位，而创新型人才所创造的经济价值和社会价值促进了生产要素在产业间的转移和配置，提高了产业更新转化速度。人力资本之所以能够成为决定产业结构高级化和合理化的重要因素，关键是其具有特殊的生产功能，即要素功能和效率功能（冉茂盛等，2008）[28]。要素功能强调人力资本存量增加会造成其他生产要素的集聚，而效率功能强调人力资本作为技术创新和进步的载体，会通过“ 干中学 ”和知识外溢诱发技术创新（张国强等，2011）[29]，创新型城市建设为人力资本提供所需要的技术支持和制度保障，成为促进城市人力资本不断壮大的动力源泉。

1.2.3 机制三：技术创新的中介效应

技术创新投入（人力投入、经费投入等）是创新型城市建设的重要特征，城市发展的动态驱动力演进遵循从初级生产要素到高级生产要素、从一般性生产要素到专业性生产要素的规律（杨冬梅，2006）[22]，而技术创新投入作为高级生产要素和专业性生产要素参与创新型城市建设。新技术的普遍应用，有利于改造传统产业的生产方式，培育壮大以科学技术为核心竞争力的新兴产业，稳步提高第三产业的占比，促进城市产业结构优化升级。主要表现为淘汰落后生产工艺和生产设备，增加产品高科技含量，提高产品性能；改变传统产业组织管理形式，提高员工中高素质人才占比；发展以5G 基站、工业互联网、人工智能、大数据等为核心的新基建产业，为创新型国家建设提供路径支持。

1.2.4 机制四：对外开放的中介效应

创新要素流动和知识溢出效应能够进一步增强创新型城市之间的模仿行为，促进知识产品和创新产出的不断衍生，并推动城市创新活动的持续开展。实际使用外资水平是创新型城市建设发展过程中的重要表征指标，代表了城市对外开放建设进程和吸引外资能力。创新型城市建设政策溢出效应所吸引的外商直接投资增强了企业活力，推动企业内部组织架构的改善，提高企业在竞争过程中外来技术和资金的利用程度。进一步地，开放程度更高的城市，包容性更强，新旧技术升级换代更频繁，人才竞争更激烈，产业模式和产品种类多元化发展，从而促进产业结构合理化发展。基于上述机制分析，绘制具体传导机制图，见图1。

图1 创新型城市建设促进产业结构升级的作用机理

2 研究设计

2.1 模型设定

在模型选择上，选用多期双重差分模型来评估创新型城市试点政策对产业结构转型升级的影响。在本文研究时期内，286 个地级市中，有69 个地级市被设为创新型城市试点，217 个地级市未被设为创新型城市试点。具体来说，通过设置该城市被设为创新型城市的实际年份虚拟变量来实现，即存在分组虚拟变量和时间虚拟变量。根据上述分析，设定如下基准回归模型：

式（1）中，i表示个体，即不同地级市；t表示时期数，具体范围为2007—2017 年；被解释变量industryit代表产业结构升级变量；α 表示常数项；DIDit表示该城市是否为创新型试点城市的虚拟变量，β1就是我们所要关心的估计系数，表示政策变量设立对实验组和对照组的影响差异，即创新型城市试点设立对产业结构升级的影响净效应，系数的正负及显著性情况反映政策实施效果；controlit表示能对被解释变量产生密切影响且随时间和城市变动的控制变量；δt表示时间固定效应；φi为个体固定效应；εit为随机扰动项。

2.2 指标构建

2.2.1 因变量：产业结构升级

被解释变量是产业结构升级，本文从产业结构高级化和产业结构合理化两个维度对产业结构升级进行衡量。产业结构高级化指数HI，参考干春晖等（2011）[30]和赵建军等（2019）[31]的研究构造产业结构高级化指数，如式（2）所示。该指数体现了产业结构升级的具体含义，并综合考虑第一二三产业。式（2）中，P=1，2，3，Lp表示第P产业产值占总产值的比重。HI是一个正向指标，数值越大，说明产业结构处于高级状态。

产业结构合理化指数TR，参考干春晖等（2011）[30]和赵建军等（2019）[31]的做法，对泰尔指数进行重构，将泰尔指数的倒数作为度量产业结构合理化的指标。构造新的产业结构合理化指数，如式（3）所示。式（3）中，LQ是指某一城市产业Q的就业人数，L代表某个城市中所有产业的就业人数；MQ代表某一城市产业的GDP 值，M代表某一城市所有产业的GDP 值。TR在0 和1 之内，是一个负向指标，数值小则表明产业结构较为合理。

2.2.2 核心解释变量：创新型城市

核心解释变量为是否被设立为创新型城市试点城市，通过构建地级市和被设立创新型城市试点时间虚拟变量来衡量。

2.2.3 控制变量

由于不同地级市在被设为创新型城市之前，其在产业结构等方面就已经存在显著差异，我们无法通过直接比较某一地区设立创新型城市前后产业结构的差异来识别创新型城市的影响效应，而且影响产业结构的因素纷繁复杂，本文也难以将其全部考虑。故选取主要影响因素作为控制变量，包括：（1）经济发展水平（GDP）。经济发展水平越高的区域，往往越有实力构建均衡的产业结构，故选取我国各地级市的地区生产总值来表征该变量。（2）政府支持力度（Support）。地方政府通常会通过资金支持、制度创新等途径来支持高新技术产业或其他小微企业，进而影响产业结构的高级化发展。采用各地级市政府财政支出中科技支出金额来表征该变量。（3）文化氛围（Culture）。在产业结构发展过程中，高素质人才和文化氛围对产业创新升级产生重要影响，故采用公共图书馆图书总藏量来表征该变量。（4）信息化水平（Information）。采用人均邮电通信业务总量进行表述。为消除指标的异方差影响，对经济发展水平、科技支出、公共图书馆图书总藏量进行对数化处理，各变量含义如表1 所示。

表1 各变量含义

2.3 数据说明

本文实证分析采用2007—2017 年全国286 个地级市的面板数据，为确保数据的完整性，剔除曾经发生行政区划调整的地级市，如三沙市、巢湖市等，最终选定286 个地级市作为研究对象。各个变量数据来源是EPS 全球统计数据库和中经网省级统计年鉴，部分缺漏数据从《中国区域统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和各个省级统计年鉴整理而得。根据创新型城市名单确定各地级市的建立时间，部分缺漏信息通过各地方网站进行查询补足。各变量的描述统计如表2 所示。

表2 变量的描述性统计

2.4 样本匹配及双重差分法的前提条件检验

为满足双重差分模型使用的前提条件，即要求实验组和对照组在政策发生前具有相同或相近的发展趋势，故本文采用PSM—DID 方法进行样本匹配实验，探究实验组和对照组各变量是否在匹配后无显著差异，进而消除实验组和对照组因要素禀赋、区位优势产生的发展趋势变化的系统偏差。具体方法是：选择GDP、Support、Culture、Information作为匹配变量，以产业结构高级化和合理化指数为产出变量，利用近邻1 对4 的匹配方式对样本进行了核匹配。考察在倾向匹配得分匹配后，是否使各变量在实验组与对照组之间的发展趋势差距明显缩小，在两组的分布是否变得平衡。根据表3 结果可知，进行匹配后四个协变量的均值在实验组与对照组之间不存在显著差异，即实验组和对照组趋势变化相同，满足存在共同趋势的假定，增强本文研究结果的稳健性。

表3 样本匹配实验结果

使用多期双重差分法的一个重要前提条件为实验组和对照组之间具有平行趋势，针对倾向得分匹配后的样本构建双重差分模型来进行平行趋势检验。

式（4）中，industryit为被解释变量产业结构高级化指数和产业结构合理化指数；treat为个体虚拟变量；controlit为一系列影响产业结构升级的控制变量；φi控制个体固定效应；δt控制时间固定效应；εit为残差。另外，t×treat表示年份虚拟变量（当年为1，其他年份为0）和个体虚拟变量的交互项。若βt在创新型城市被设立之前均不显著，则证明实验组与对照组存在平行趋势，符合双重差分模型的使用前提。图2 为根据该估计模型而绘制的趋势图，可以看出，产业结构高级化指数和产业结构合理化指数，t×treat的交互项系数在创新型城市设立的前4年间的95%置信区间均包含了0，即交互项系数均不显著，故可认为存在平行趋势。因此，通过上述倾向得分匹配处理和平行趋势检验，认为创新型城市建设满足“ 准自然实验原则 ”，多期双重差分模型应用于创新型城市试点建设政策对产业结构升级的影响效应分析框架中是合适的。

图2 平行趋势检验图

3 实证检验与结果分析

3.1 初始检验

在表4 中，HI 和TR 分别为被解释变量产业结构高级化和产业结构合理化，根据回归结果，创新型城市试点建设对促进该试点城市的产业结构升级具有显著影响，作为国家创新政策中的一项重要措施，该试点政策发挥了预期政策效果。具体而言，在模型中加入4 个控制变量后，得到了初始检验回归结果。一方面，对产业结构高级化的影响：从显著水平来看，其影响系数在1%的水平下显著为正；从系数大小来看，该试点政策推动产业结构高级化发展水平显著提高了约6.4%。另一方面，对产业结构合理化的影响：由于该指标是负向指标，因此预期系数为负，实际检验中系数为-0.060 6，与预期一致，该试点建设为产业结构合理化提供了城市发展平台和载体，在促进城市产业协调化、合理化、均衡化发展中起到了应有的作用。因此，综合初始检验的回归结果，创新型城市试点建设对城市产业发展具有明显推动力量，有利于该试点城市产业结构升级。

表4 初始检验回归结果

3.2 机制分析

参考Baron 和Kenny（1986）[32]的研究方法来探究在创新型城市对产业结构转型升级影响传导过程中，中介变量是否起到显著作用，即创新型城市是否通过中介变量作用于产业结构。具体实证检验原理和步骤为：假设变量X通过变量N显著作用于变量Y，变量N为中介变量，则设立如下的检验。首先，变量X对变量Y进行回归，若系数显著，则表明变量X显著作用于变量Y；其次，变量X对变量N进行回归，若系数显著，说明变量X对变量N有显著影响；最后，变量Y为因变量，变量X和中介变量N同时放入模型分别对变量Y进行回归，若变量X回归系数不显著或者显著但系数降低了，则证明变量X通过中介变量N显著影响变量Y。按照上述检验步骤，应用到本文中，建立如下模型，实证检验前述四个中介变量在创新型城市建设过程中对城市产业结构升级产生的中介效应。

第一步：检验创新型城市试点建设对产业结构升级的影响效应：

第二步：分别检验创新型城市试点建设对四个中介变量的影响效应（IME=Loan，Human，Technology，Open）：

第三步:分别检验创新型城市试点建设和四个中介变量对产业结构升级的影响效应（IME=Loan，Human，Technology，Open）：

由前述分析可知，第一步的检验结果如表4 所示，由表4 可知，回归系数β1显著，创新型城市试点政策对产业结构升级具有显著影响。第二步检验结果如表5 所示，DID政策虚拟变量对四个中介变量的回归系数在1%的显著水平下均显著，系数分别为0.026 6、0.016 4、0.000 8 和0.038 6，说明创新型城市建设显著改善了四个中介变量，即该试点政策的实施通过积累创新优势，扩大对外交流力度，成功吸引到高级人才、改善了试点城市的金融发展环境和技术创新水平。

表5 第二步回归结果

第三步回归结果如表6 所示，将政策虚拟变量和四个中介变量同时加入模型进行回归分析时，在对信贷支持效应、技术创新效应、对外开放效应的检验中，政策虚拟变量DID 对产业结构高级化和合理化的回归系数均不显著；在对人力资本效应的检验中，政策虚拟变量DID 对产业结构合理化的回归系数不显著，对产业结构高级化的回归系数显著，但相较于初始检验回归系数0.064 0，回归系数变小（0.035 9）。以上三步检验结果表明：创新型城市试点政策的实施，有助于这些城市在信贷支持、人力资本、技术创新和对外开放等方面取得明显成效，进而促进这些城市的产业结构升级。

表6 第三步回归结果

3.3 区域异质性检验

根据前文分析研究，总体上看，创新型城市试点建设能够促进城市的产业结构升级。然而，由于我国幅员辽阔，各地区发展特色和资源优势存在显著差别，区域经济发展水平有高有低，地理位置条件又是影响创新型城市建设的重要因素，是否存在因资源禀赋、区域发展水平差异而导致创新型城市建设对产业结构升级产生不同的影响效应？为解决以上疑问，将进一步讨论该试点政策的政策效果发挥是否存在区域异质性。

由表7 可知，该试点政策对我国东中西部地区城市产业结构高级化均产生正向推动作用，其影响系数分别为0.160 2、0.072 9、0.044 2，依次递减，进一步表明该试点建设对东部地区城市产业结构高级化促进效应最明显，中部地区次之，最后是西部地区。另外，该试点建设对东中西部地区城市的产业结构合理化系数分别为-0.150 3、-0.088 0、-0.052 1，也存在影响效应依次递减的情况。不难发现，相较于东部和中部地区，西部地区在技术创新、创新研发投入、人才引进等方面均存在明显的劣势，导致创新型城市建设对西部地区产业均衡发展的正向边际效应相对较弱。

表7 区域差异的检验回归结果

3.4 城市规模异质性检验

不同层次规模的城市具有不同的城市特征和经济集聚能力而形成不同的创新发展环境，是否会因创新发展环境的差异化影响城市产业重构。基于按城市人口划分的大中小城市规模角度，从一般规律讲，在不同数量等级的人口规模和人口密度分布下，人口规模越大的城市生产要素、创新要素等集聚能力越强。创新型城市建设对大城市和小城市的产业结构升级是否产生不同效应，创新型城市建设引起的大城市集聚效应和小城市带动效应是否存在显著差异？从这一角度出发，并根据国家按照人口划分城市规模的最新标准，讨论是否存在因城市规模不同而导致该试点政策效果的差异。由于小规模城市中被设为创新型城市试点的仅有3 个，数据较少，可信度较低，故未显示小规模城市结果。

表8 城市规模差异的检验回归结果

由表8 可知，创新型城市建设对不同规模城市的产业结构升级产生的政策效果呈现“ 倒U 型 ”规律。具体而言，特大城市和大城市受到该试点建设对产业结构升级的正向影响效应最为显著，创新型城市建设更能促进这两类城市产业结构升级，这也意味着该试点政策对特大城市和大城市产业发展的影响效应强，并且这种正向推动作用处于上升阶段，发展空间较大，并未达到上限，这两类城市对该试点政策的适应性和发展性较强。而对于超大城市和中等城市来说，创新型城市建设对其产业结构升级没有显著影响或者促进作用不明显，即城市规模太大或太小对于创新型城市建设产生的对产业结构升级的影响不显著，可能的原因是城市太大其本身产业发展处于高级、均衡状态，而城市太小由于产业基础薄弱，该试点政策未能成功带动其产业发展。只有城市规模达到一定程度时创新型城市建设对产业结构升级的促进作用才更加明显，即呈现“ 倒U 型 ”。

3.5 城市特征异质性检验

对于具有不同城市发展特色(资源禀赋、经济发展、综合治理等)的城市来说，创新型城市试点建设对城市产业结构升级产生的政策效果是否存在差异？本文将从四个维度进行考察，探究不同城市特征下的创新型城市建设的意义。具体实证方法如下：将反映不同城市发展特色的变量（信贷支持、人力资本、技术创新、对外开放）分别与政策虚拟变量相乘得到交乘项，借助基准回归模型进行回归，其回归系数则反映了该试点建设对产业结构升级是否存在因城市发展特色不同产生的政策异质性。根据表9 的回归结果，得到如下结论：（1）产业结构高级化方面：信贷支持与DID 交乘项系数显著为正，值为0.018 8，即信贷支持力度大的城市，该试点建设促进城市产业结构高级化水平提升约1.88%；对城市人才集聚和引进力度来说，人才集聚强度大、人才引进政策好、人力资本水平高的创新型城市试点建设使得该城市产业结构向第三产业发展的效应更大，该试点建设对产业结构高级化的促进作用约为173.39%；此外，在以科技为核心竞争力的发展背景下，创新型城市借助科技水平的上升，为产业结构高级化发展提供了持续动力和保障。对外开放与DID 交乘项系数显著为正，值为0.081 4，说明进一步的对外开放交流与产业联系促进了该试点政策效果的发挥。（2）产业结构合理化方面：由前述分析可知，其交乘项的系数预期为负值。可以看到，四个交乘项的系数均为负值，符合预期。说明信贷支持力度大、人力资本水平高、技术创新程度高、开放引领效果好的城市，该试点建设更能发挥其政策效果，促进城市产业结构合理化的力度越大，使得城市产业加速向均衡化发展。从系数绝对值来看，相较于产业结构高级化，创新型城市建设更能促进产业结构合理化的发展，发挥创新型城市政策效应；城市中人力资本特征更能影响创新型城市的政策发挥效果，创新型城市建设对产业结构合理化的促进作用约为105.24%。

根据上述分析，创新型城市建设和产业结构升级需要城市多方面全方位支持，金融环境、创新要素、人才集聚等都是促进创新型城市产业结构升级的重要支撑，为进一步深化创新型城市试点建设、实现创新型国家目标提供有力的政策参考。

表9 城市特征差异的检验回归结果

4 稳健性检验

为检验双重差分回归结果的可靠性，进一步进行稳健性检验，具体包括：（1）“ 反事实 ”检验。为确保产业结构升级的净效应是由创新型城市建设带来的冲击作用，而非其他政策波动时间趋势的影响，将基于“ 反事实 ”的框架来评估创新型城市建设之前和之后这两种情况下产业结构升级的变化，以此检验创新型城市建设的产业结构升级效应是否是一种“ 安慰剂 ”效应。选取2004—2008 年尚未被设立创新型城市样本数据（仅深圳市在2008 年被设立为创新型城市，故剔除），假设创新型城市在2006 年被设立，即设置一个安慰剂变量，在2006年之后为1，2006 年及之前为0。若该变量不显著，则说明创新型城市设立确实对产业结构升级产生了影响。（2）改变回归时间窗口检验。指缩短回归的年限，比如原回归采用2007—2017 年的样本进行回归，那么此时可以选择2010—2017 年的样本进行同样的基准回归，因为有些情况下，对较长时间的观测数据会比较短时间的观测数据更容易得到显著的回归结果，利用此种方法，能够得到更精确的统计结果。由于样本中设立创新型城市的时间集中于2010—2013 年，因此选取集中设立创新型城市前后三年，即2007—2010 年、2013—2016 年作为窗口对基准回归进行估计，以测量回归结果是否稳健。

表10 稳健性检验结果

表10 报告了稳健性检验的DID 回归结果，其中：第（1）列的“ 反事实 ”检验表明，“ 安慰剂 ”变量对于2 个基准模型的估计系数均在10%的水平下不显著，即此模拟实验不显著，反映产业结构升级的净效应的确源于设立创新型城市带来的推动作用；第（2）列的改变回归时间窗口检验进一步证明基准回归结果的可靠性，改变时间窗口后，DID 回归系数的正负均未改变，显著性也没有发生变化，各回归系数的显著性和系数正负与基准回归结果相一致。因此，通过上述检验，验证了基准回归结果是稳健的。

5 结论及相关建议

本文结合我国实施创新驱动发展战略的大背景，利用2007—2017 年286 个地级市的面板数据构建双重差分模型，探究创新型城市试点政策对产业结构升级的影响效应，进一步从信贷支持、人力资本、技术创新和开放引领四个角度来检验政策效果在区域、城市规模和城市特征上的异质性。研究发现：（1）考察期内，创新型城市试点政策显著促进该城市产业结构高级化和产业结构合理化。（2）创新型城市政策通过信贷支持、人力资本、技术创新和开放引领四个中介变量促进城市产业结构升级。（3）创新型城市政策的产业结构升级效应存在地域差异性：东中西部地区创新型城市政策均促进了产业结构升级，但政策效果由东向西依次减弱。（4）一个城市在信贷支持、人力资本、技术创新和对外开放等方面做得越好，创新型城市建设推动其产业结构高级化和合理化的影响效应就越大。

创新是城市经济增长的内生动力，是实现高质量发展的重要支撑。在新冠疫情持续影响的背景下，国内城市迫切需要实现创新驱动经济增长、产业升级。因此，创新型城市的建设恰好担当起创新驱动发展的示范载体和深化平台。为了更好地推动创新型城市建设，必须着力做好以下几方面的工作：一是强化城市创新功能。要系统推进创新型城市技术创新、产业创新、企业创新，加强自主创新基础能力建设，实现创新驱动产业模式多元化。二是推动城市产业向高端、智能、服务化转型。要立足实际，发挥城市产业基础优势，以创新驱动传统产业升级；要加快发展智能产业，推动传统产业向以人工智能、机器人和数字经济为核心的智能产业转型；三是推动各创新主体形成高效协作的网络体系。加强城市间创新要素的流动与集聚，使流动的创新要素“ 凝固 ”在城市各创新主体之内，形成要素流动、创新产业链互动的长效机制。四是建设创新友好环境。要倡导开放包容的文化，接受和欣赏多元化的新时代创新体系和制度，与时俱进。要鼓励年轻一辈敢于尝试，正视失败，科学保护创新成果，为创业创新者营造适宜的创新友好环境。让各类创新要素汇集交融、各个创新主体百家争鸣、各项创新成果多姿多彩，为城市产业结构升级提供持久长效的动力保障。