粤港澳大湾区战略创新政策效应研究

□文/卢小兰 张可心

（1.江汉大学商学院 湖北·武汉；2.广东财经大学统计与数学学院 广东·广州）

［提要］基于广东省珠三角9个城市和非珠三角12个城市面板数据，利用DEA-windows模型测算城市创新效率，通过空间杜宾DID和Tobit面板DID等模型分析粤港澳大湾区战略对城市创新水平和创新绩效的政策影响效应。结果发现:粤港澳大湾区战略对城市创新水平有显著促进效应，而对创新效率的政策效应不明显；城市创新水平和创新效率均存在空间集聚特点，城市整体创新效率不足，珠三角和非珠三角城市创新效率差异逐步缩小；此外，人均GDP、对外贸易和金融支持等对城市创新有显著正向影响，而外商直接投资对城市创新有抑制作用。

2017年3月，两会政府工作报告研究制定“粤港澳大湾区城市群发展规划”，粤港澳大湾区建设正式提到国家战略层面。2019年2月，《粤港澳大湾区发展规划纲要》提出“建设以创新为主要动力的国际科技中心”。珠三角城市群是大湾区的重要组成部分，承载着辐射泛珠三角区域合作发展的战略功能。然而，珠三角城市群的协同创新体系不完善，协同创新能力不足，粤港澳大湾区在原始创新和高科技创新等方面落后于国际三大湾区。科学评价“大湾区战略”对于城市创新水平和创新效率的政策影响，对于珠三角城市科技创新环境建设、大湾区体制机制改革和城市科技创新协同发展具有重要意义。

王保乾和罗伟峰基于长江三角洲地区的面板数据，选择超效率DEA-CCR模型测算创新型城市的创新效率，并通过构建双重差分模型检验创新城市建设对创新绩效的正向影响效应。张冀新和李燕红运用DID方法来评价新兴产业集群的设立对中国高新区的创新激励影响。李燕鸿采用三阶段DEA模型测算了广东省21个城市2008～2016年的创新效率，运用面板DID模型研究发现粤港澳大湾区战略对珠三角城市创新效率产生了0.131个单位的正向影响。申明浩构建双重差分倾向得分匹配模型，发现粤港澳大湾区战略对企业创新具有显著的促进作用。已有文献尚存在一定完善空间：（1）效率测算多基于不同截面，难以做纵横向比较；（2）较少考虑创新水平及创新效率的空间集聚特点；（3）没有考虑区域创新政策对创新水平和创新效率影响的空间溢出效应。

据此，本文运用DEA-windows模型测算创新效率，考虑城市创新水平和创新效率的空间相关性，构建空间双重差分和Tobit面板DID等模型分析“粤港澳大湾区”政策对珠三角地区创新能力和创新效率的影响，为“粤港澳大湾区”政策对珠三角创新水平和创新绩效的影响做实证补充。

一、研究方法

（一）DEA-wi ndows模型。有K个决策单元（DMU），每个DMU有M个投入和N个产出，DMUk的综合效率值θk可从规模报酬不变（CRS）的投入角度CCR模型求解得到，如式（1）。其中，Xmk为DMUk的第m种投入，Ynk为DMUk的第n种产出，和分别为DMUk的第m种投入松弛量和第n种产出松弛量，λk为第k个DMUk的权重。基于DEA模型，DEA-windows模型的具体做法如下。研究期间为2006～2018年，时间长度为13年，取窗口宽度为3，共11个窗口期，对每个窗口期中21个区共63个DMU进行效率测算。

（二）双重差分模型。设政策实施时间虚拟变量为time，政策实施前取值为0，政策实施后取值1。政策实施城市虚拟变量为city，珠三角城市取值为1，非珠三角城市取值为0。双重差分模型如下：

其中，innovationit是被解释变量，它可以是创新水平或创新效率；变量didit表示time×city交乘项，其系数β1是政策效应的估计量，其值若显著大于0，说明粤港澳大湾区政策具有促进作用；Control_variablesit为主要的控制变量，ηi为空间固定效应，θt为时间固定效应。

（三）空间相关分析。利用全局空间Moran’s I指数对城市创新水平和创新效率的空间相关性进行测度：

其中，n为城市个数，Yi表示第i城市的创新水平（或创新效率）和S2分别是创新水平（或创新效率）的均值和方差，Wij是空间权重矩阵。

（四）空间DI D模型。考虑基于空间自相关模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）的双重差分模型。其中，空间杜宾（SDM）是SAR和SEM的一般形式，空间杜宾DID模型：

ρ为空间自相关系数，反映相邻城市创新水平（或创新效率）对目标城市创新水平（或创新效率）的影响。φ是解释变量或控制变量的空间滞后系数，它反映自变量或控制变量对因变量是否有空间溢出效应。

二、样本、变量及数据处理

本文以广东省21个地级市作为研究样本，其中珠三角9个城市作为实验组，其余地级市作为对照组。研究期间为2006～2018年，其中粤港澳大湾区国家战略实施时间点为2016年。创新投入指标主要考虑劳动力投入、资本投入，以及资源或能源的使用等，本文分别选取R&D人员数（RDFac）、R&D经费内部支出（RDExpend）和全年用电总量（EleConsump）等。创新产出指标选取国内专利申请授权数（ToPatent）衡量创新直接产出，同时选取新产品产值（NewValue）体现创新实现的市场价值。政策有效性检验的双重差分模型中，环境变量或控制变量的选择至关重要，本文选取城市人均GDP（PerGDP）、实际利用外资投资额占GDP比值（FDIRatio）、进出口总额（Trade）、每万人高等学校在校学生数（EduRatio）、相对专业化指数（RPI）、相对多样化指数（RDI）、科学事业费占地方财政支出比重（Fisc－Sup）和年末金融机构各项贷款余额（FinSup）作为环境变量。原始数据来源于EPS数据库，其中相对专业化指数和相对多样化指数的计算借鉴李金滟和宋德勇的做法。采用地理相邻矩阵构建空间权重矩阵，地理相邻矩阵由广东省城市地图经Geo－Da9.0.1软件生成。

三、创新水平政策效应检验

（一）人均专利授权量基本情况。每万人专利授权量和三类专利授权量变化情况如图1所示。从图1可知，珠三角城市专利授权量显著高于全省人均专利授权量，而非珠三角城市人均专利授权量明显低于全省人均专利授权量。以2018年每万人专利授权量为例，广东省平均42.3件，珠三角地区为68.7件，而非珠三角地区为9.7件。其中，深圳（109.4）、中山市（103.5）、珠海市（93.2）占据前三位，而非珠三角地区的云浮市（5.3）、梅州市（4.6）、茂名市（4.1）排在后三位。这种差异在2012年前不太明显，2013年珠三角城市各项人均专利授权量均有一个显著跳跃，2014年开始至今，珠三角和非珠三角地区人均专利授权量的差距逐步拉开，2016年后差距显著。（图1）

图1 广东省人均专利授权总量及三类专利人均授权量变化情况统计图

（二）创新水平的空间面板DI D模型实证分析

1、创新水平的空间相关特点。以地理相邻为空间权重矩阵的Moran’s I指数如表1所示。从表1可知，人均专利授权量和人均实用新型专利授权量均呈显著空间正相关，且这种空间正相关性呈逐年增强模式，2012年前人均发明专利授权量不存在空间相关特点，2013～2014年间呈微弱正空间相关，2015年后显著的正空间相关性逐年增长；人均外观设计专利授权量空间正相关显著，且呈先上升后逐步减弱趋势。（表1）

表1 人均专利授权量Mor an’s I指数一览表

2、创新水平的空间面板DI D模型。由于城市创新水平存在空间正相关性，需建立空间面板DID模型分析粤港澳大湾区政策对创新产出影响效应。为验证空间计量模型的适用性，采用LM-lag和LM-err统计量以及稳健的LM-lag和LM-err统计量进行检验，结果显示SAR和SEM空间效应显著。继续采用LR检验判断SAR、SEM和SDM模型的适用性，采用Hausman检验固定效应和随机效应模型的适用性，结果表明随机效应的空间杜宾DID模型拟合效果更好，结果如表2所示。（表2）

表2 粤港澳大湾区战略对城市创新水平影响的空间面板回归结果一览表

从模型1～模型4可知，空间自相关项系数的符号均显著为正。这表明相邻城市的创新产出会对目标城市的创新产出产生显著的空间溢出效应。did变量系数显著为正，表明粤港澳大湾区政策正向效应明显，其中模型1表明粤港澳大湾区战略的实施为珠三角城市的专利授权总量带来0.110个单位的促进作用。此外，人均GDP、进出口和金融支持等变量显著为正。其中，人均GDP每提高1%，专利授权总量、发明专利、实用新型专利和外观设计专利分别提高0.241%、0.438%、0.223%和0.302%；进出口总额每提高1%，专利授权总量、实用新型专利和外观设计专利分别提高0.314%、0.330%和0.305%；金融支持力度每提高1%，专利授权总量、实用新型专利和外观设计专利分别提高0.557%、0.889%、0.542%和0.522%。而实际利用外资水平、相对专业化和相对多样化对创新产出却产生了较为明显的抑制作用，这可能是因为当外商直接投资增加时，本地企业未能充分利用外资的“技术溢出效应”，反而因外商优质资本的“挤出效应”降低其创新产出水平；并且珠三角地区的核心优势产业为制造业，部分城市相对专业化和相对多样化水平不高，这在一定程度限制了该地区创新产出。此外，政府财政支持和区域教育水平影响不明显。究其原因，政府的财政支持需定点投放，不能普遍撒网；而科技创新活动需要的不仅是区域教育水平的提高，更急需高端技术人才的引进。

四、创新效率政策效应检验

（一）创新效率的测算结果。各城市综合效率的几何平均数如表3所示。从表3来看，研究期间广东省城市平均综合创新效率值是0.65，其中珠三角平均创新效率0.75，非珠三角城市平均创新效率0.58，综合创新效率不足。其中，有7个珠三角城市排名前10，只有肇庆和江门的综合效率低于全省平均水平。说明珠三角城市科技创新效率总体高于非珠三角城市，这是因为珠三角地区汇聚了大量的人力、物力和财力，其科技水平与创新环境优于广东省其他地区。尤其是深圳，其2018年的专利授权量高达139，739项，2006～2018年年平均专利授权量为50，965.23项，成为全国首屈一指的创新城市。值得注意的是，非珠三角地区的汕头、汕尾和潮州的综合效率排名分居第2位（0.91）、第5位（0.83）和第7位（0.82），而珠三角城市平均综合技术效率（0.75）不及这几个城市。这说明珠三角部分城市存在创新投入冗余和创新产出不足的情况，而汕头、汕尾和潮州等非珠三角城市近年来创新资源配置合理，综合效率显著提升。

广东省整体年均综合创新效率呈波动上升趋势，珠三角地区综合创新效率高于非珠三角地区。广东省自2014年开始综合创新效率稳步上升。非珠三角地区的综合效率、纯技术效率和规模效率上升明显，与珠三角地区的相应效率差异逐步缩小，甚至某些年份非珠三角地区的纯技术效率高于珠三角地区纯技术效率。具体来看，珠三角地区2006～2015年平均综合技术效率值为0.689，而2016～2018年为0.771，上升了11.8%；非珠三角地区2006～2015年平均综合技术效率值为0.475，而2016～2018年为0.646，上升了35.8%，即非珠三角地区综合效率上升更快。（表3）

表3 2006～2018年广东省各地级市创新综合效率一览表

（二）创新效率的空间相关特点。创新综合效率、纯技术效率和规模效率的Moran’s I指数如表4所示。结果表明，研究期间广东省城市创新综合效率经历从无显著空间相关，到空间正相关再到无显著空间相关的变化，而纯技术效率和规模效率基本无空间相关特点。（表4）

表4 创新效率Mor an’s I指数一览表

（三）创新效率的Tobi t面板DID模型和空间杜宾DID模型实证分析。以创新综合效率为被解释变量，由于其值范围为［0，1］，考虑到创新综合效率存在一定空间正自相关性，因此分别应用Tobit面板DID模型和空间DID杜宾模型对创新效率的政策效应进行检验，结果如表5所示。（表5）

表5 粤港澳大湾区战略对城市创新效率影响的回归结果一览表

模型5～模型7的结果均显示变量did的系数基本不显著，即目前粤港澳大湾区战略并没有显著增强珠三角地区的创新效率。这与李燕鸿得到的“粤港澳大湾区战略提升了珠三角地区0.131个单位的创新绩效”的结论不同，主要有以下几个原因：其一，大湾区战略实施对于提升“创新数量”较为容易，而提升“创新质量”需要时间。尽管大湾区战略能一定程度提升珠三角地区创新效率，但通过示范作用和空间溢出效应，同时也能大幅提升非珠三角地区创新效率，导致珠三角和非珠三角地区在大湾区战略实施后创新效率差异并不明显；其二，在研究期间和研究方法选择上，基于DEA-windows模型测算的创新效率能用于时间和空间上的纵横向对比，空间面板DID模型中纳入科技创新的“空间溢出”效应，一定程度上可能降低粤港澳大湾区的政策效应。

从Tobit模型5～模型7结果来看，类似于对创新水平的影响，人均GDP、进出口和金融支持等变量均对创新效率存在显著正向影响。控制其他变量不变的情况下，人均GDP、进出口或金融支持等每提高1%，创新综合效率会增加0.068、0.069或0.099，而实际利用外资比重每增加1%，创新综合效率会减少0.005。空间计量模型8～模型10结果显示，创新效率的空间正向溢出效应明显，即相邻城市创新效率的提升有助于样本城市提升创新效率。其他各环境变量对创新效率的影响与Tobit模型结果基本相同，但由于空间溢出效应的存在，各环境变量对创新效率的影响程度略小于Tobit模型结果。

五、政策建议

本文以粤港澳大湾区国家战略的实施为研究背景，首先分析了广东省21个地级市2006～2018年的创新水平的基本情况和空间集聚特点，运用空间面板DID模型分析大湾区政策对创新水平的影响效应；其次，构建城市创新绩效的评价指标，基于DEA-windows模型测算城市创新绩效，分析其空间相关特点，运用Tobit面板DID模型和空间面板DID方法检验大湾区战略对创新效率的政策效应。结论如下：第一，广东省城市人均创新产出持续上升，珠三角城市显著高于非珠三角城市，且2016年以来两区域创新产出差距逐步扩大。创新水平呈显著的逐年扩大的空间正相关特点。第二，空间面板杜宾DID模型结果不仅表明粤港澳大湾区战略对创新产出的正向影响效应显著，而且证实相邻城市的创新产出对样本城市的创新产出产生显著的空间溢出效应。人均GDP、进出口和金融支持对创新水平有正向影响，实际利用外资水平、相对专业化和相对多样化对创新水平提升有抑制作用，财政支持和区域教育水平的影响作用不明显。第三，研究期间广东省城市平均综合创新效率值是0.65，珠三角平均创新效率0.75，非珠三角城市平均创新效率0.58，综合创新效率不足。广东省整体年均综合创新效率呈波动上升趋势，珠三角地区综合创新效率高于非珠三角地区，但近年来非珠三角地区创新效率上升更快，与珠三角地区的创新效率差异逐步缩小。研究期间广东省城市创新综合效率呈空间正相关，而纯技术效率和规模效率无显著空间相关特点。第四，Tobit面板DID模型和空间杜宾DID模型结果都表明，粤港澳大湾区战略的实施目前并没有显著增强珠三角地区的创新效率，人均GDP、进出口和金融支持等变量均对创新效率有显著正向影响，而实际利用外资比重会抑制创新综合效率提升。此外，创新效率的空间正向溢出效应明显。

为提升珠三角城市的创新水平和创新效率，建议如下：（1）加快协同创新发展。由于粤港澳大湾区战略的实施能提升珠三角城市0.110个以上单位的创新产出，且城市创新产出和创新效率均存在较为显著的空间溢出效应。因此，珠三角城市应抓住粤港澳大湾区发展机遇，引领制度协同创新，激发主体协同创新、要素协同创新和网络协同创新，进而推进粤港澳大湾区国际科技创新中心建设。（2）提高科技创新效率。珠三角部分城市的创新效率显著不足，需发挥政府的调节与监管职能，完善人员、资金、技术和信息等要素自由流动的体制机制，健全要素市场体系，引导要素向先进生产力集聚，实现要素公平高效配置。（3）错位发展创新产业。由于不同环境变量对城市创新水平和创新效率的影响程度不同，珠三角城市应依据其原有优势产业，如广州的先进制造业和医疗健康产业、深圳的金融业和信息技术产业等，继续以新基建推动以5G、工业4.0和数字经济为代表的科技创新，为粤港澳大湾区产业升级赋能。