创新型省份建设促进了产业创新成果转化吗？

廖直东 李威

关键词：创新型省份；产业创新成果转化；双重差分法

一、引言

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“坚持创新驱动发展，全面塑造发展新优势”，并指出要“创新科技成果转化机制”。狭义的科技成果转化，一般指应用技术成果向能实现经济效益的现实生产力的转化，侧重在创新链的末端（贺德方，2011）。与科技成果转化这一概念密切相关，产业创新成果转化主要指利用新知识、新技术开发生产新产品、新工艺直至实现商业化应用（李培楠等，2014）①。无论从狭义创新链角度还是从广义创新链角度，产业创新成果转化都是创新链的最末端，就此意义而言，产业创新成果转化的状况直接关系到整个创新链运行是否顺畅、高效，是创新驱动发展取得实质效果的关键所在。更为关键的是，虽然我国在R&D经费投入规模、科技论文发表和专利申请等多个方面已经居于世界前列，但是，我国科技创新投入的大规模增长并没有带来全要素生产率的显著提高和经济增长质量的提升，这被称为中国科技创新陷阱（叶祥松和刘敬，2018）。显然，这一问题是科技经济“两张皮”问题的经济学语言表述，本质上，这一困境与我国科技成果转化率不高有关。因而有必要对科技成果转化尤其是产业创新成果转化进行深入研究。

Kirchberger和Pohl（2016）对影响三类技术开发组织及可能的技术商业化渠道模式的因素进行了总结。由于我国科技体制是从计划经济体制下的集中型科技体制逐步转型为社会主义市场经济体制下的分散型科技体制（廖直东和姚凤民，2019），因而影响我国科技成果转化的因素具有特殊性。与本文密切相关的现有研究有两类：

其一，關于我国科技成果转化影响因素的研究。科技成果转化涉及各类创新主体，而各类创新主体的科技成果转化受到不同因素的影响。学术界已经从企业（郭冬梅等，2021）、高校（钟卫等，2021）、产业（庄旭东和王仁曾，2021）、地区（孙涛，2020）等层面分析了科技成果转化的影响因素。此外，随着研究的推进，学者们逐步关注科技成果转化的效率及其影响因素（林青宁和毛世平，2021）。其二，关于促进科技成果转化的政策的研究。促进科技成果转化，实现科技与经济的融合，已然成为社会各界的共识，各级政府制定并实施了各类促进科技成果转化的政策。相关政策的效果及影响政策效果的因素（赵睿等，2020；孙龙和雷良海，2019）、存在的问题（陈远燕等，2019）等吸引了学者们的注意。

现有研究为理解我国科技成果转化提供了深刻洞见，但是现有研究尚有以下不足之处。一是对产业创新成果转化及其影响因素的研究不够深入。二是对各种促进科技成果转化的政策的效应研究不足。地方政府制定和实施的各类促进科技成果转化的政策并不是孤立的，多数情况下，类似于一揽子政策，因此对区域层面的单项政策进行效应评估存在一定困难。实际上，在我国实施创新驱动战略这一宏观背景下，为充分发挥地方政府的主体作用进而有效推动创新驱动发展战略的实施，我国采取了建设创新型省份的试点政策。基于创新型省份建设试点政策，分析创新型省份建设对产业创新成果转化的影响，既避免了在进行单项政策效应研究时的识别困难，又从更高的层次透视了各类相关政策的作用效果，因而，更具有理论和现实意义。更为重要的是，研究创新型省份建设对产业创新成果转化的作用，可以从产业创新成果转化视角反思创新型省份建设乃至创新驱动发展战略实施的得失，进而为“十四五”时期深入实施创新驱动发展战略提供经验借鉴和政策优化建议。但现有关于科技成果转化的文献尚未涉及创新型省份建设这一宏观背景。

有鉴于此，本文基于创新型省份建设试点政策，采用多时期双重差分法分析创新型省份建设对产业创新成果转化的影响，并采用中介效应方法分析创新型省份建设影响产业创新成果转化的机制。本文的边际贡献如下：一是本文分析创新型省份建设对产业创新成果转化的影响，与现有文献相比，研究视角较为独特和新颖，既与亟须对创新型省份建设效果进行评价的理论需求契合，又拓展了关于科技成果转化方面的研究；二是本文确认了创新意愿、新产品开发经费投入、创新能力和高层次人才集聚对创新型省份建设影响产业创新成果转化的中介效应，这就深化了对产业创新成果转化机制的理解；三是本文为进一步破除创新驱动发展的痛点，进而为“十四五”时期切实推动产业创新成果转化和深入实施创新驱动发展战略提供了知识基础和路径支持。

二、制度背景与研究假设

创新型省份建设的推进具有深刻而现实的时代背景。创新型省份建设是我国实施建设创新型国家战略和创新驱动发展战略的重要支柱和抓手。2006年，党中央、国务院发布《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》，首次提出了建设创新型国家战略，同年发布的《国家“十一五”科学技术发展规划》围绕构建国家创新体系做出具体规划和部署。为充分发挥城市的核心带动作用，从2008年开始，逐步试点创新型城市建设。2012年，根据当时的国际国内环境变化和我国自身发展面临的主要问题及任务，党的十八大报告提出了创新驱动发展战略。创新型省份建设随即成为实施创新驱动发展战略的重要支柱和抓手。在2013年，国家科技部即批复了第一批创新型省份建设试点省份名单，如表1所示，江苏、安徽、浙江和陕西成为首批试点省。为了推动创新驱动发展战略实施，2015年3月，《中共中央国务院关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》发布，同年9月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《深化科技体制改革实施方案》，对科技体制机制改革做出安排和部署。2015年10月，党的十八届五中全会通过的《关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出了五大发展理念，“创新”发展理念居于五大发展理念之首。2016年5月，中共中央、国务院发布《国家创新驱动发展纲要》，对中长时期实施创新驱动发展战略做出系统谋划和部署，同年，为深入实施创新驱动发展战略和落实《国家创新驱动发展纲要》，充分发挥地方政府尤其是省级政府的主体作用，国家科技部制定了《创新型省份建设工作指引》，进一步推动创新型省份建设。在此背景下，2016年，湖北、广东和福建成为第二批创新型省份建设试点省。2017年，四川和山东也成为创新型省份建设试点省。2017年，党的十九大报告提出要深入实施创新驱动发展战略。2018年10月，湖南省成为创新型省份建设试点省。

仔细分析《创新型省份建设工作指引》的各项建设任务和内容，我们发现，各项内容涉及创新体系内外各类直接创新主体和间接创新主体，归纳起来，可以概括成三个方面。一是新建、重构各类直接创新主体和间接创新主体，完善创新体系；二是增加资源投入、提高各类创新主体的创新能力；三是从创新治理的角度重塑各类创新主体的激励约束机制，促进创新体系内各类创新主体间的良性互动。理论上，这些建设内容的实施应该可以提高创新体系的质量、提升创新体系效能和促进创新链的高效运转，进而可以促进产业创新成果转化。

首先，创新型省份建设可以进一步完善创新治理体系和治理能力，进而强化企业实施创新的激励约束机制，激发企业的创新意愿，进而促进产业创新成果转化。创新型省份建设突出政策创新，进而完善创新治理体系和创新治理能力。创新型省份建设还明确和突出了市场机制在创新资源配置中的决定性作用，这就提高了企业实施创新的自主决策权，加强了企业创新的市场导向，引导企业实施适销对路的创新成果转化。关键是，虽然创新价值链下游的创新过程和创新成果所具有的公共品性质和正外部性更弱，但公共品性质和正外部性的客观存在仍然会降低企业实施创新的预期收益，因而会降低企业实施创新的意愿。创新型省份建设要求加强知识产权保护，尤其是专利保护和商标保护，净化市场环境，保护企业实施创新的收益，这就可以提高企业实施创新的预期收益，激发企业创新的意愿，进而促进产业创新成果转化。此外，一定的财政支持也形成了对创新过程和创新成果所具有的公共品性质和正外部性的补偿，且提高了抵御创新风险的能力，这也有助于激发企业的创新意愿，进而促进产业创新成果转化。

其次，創新型省份建设可以刺激企业增加新产品开发经费投入，进而加强企业的新产品开发力度，从而促进产业创新成果转化。与激发企业创新意愿相关，完善的激励约束机制提高了企业实施创新的预期收益，这会刺激企业增加新产品开发经费投入和加强企业的新产品开发力度。此外，创新型省份建设要求政府，尤其是各级地方政府加强对创新的财税支持力度，政府的财税支持政策可以增加企业的可支配收入，提高企业的内源性融资。而创新型省份建设推动的金融创新，则可以增加企业实施创新的外源性融资，两者相互作用，进一步刺激企业增加新产品开发经费投入。因而都能促进产业创新成果转化。

再次，创新型省份建设完善了区域创新体系，增强了企业的创新能力，进而促进了产业创新成果转化。创新型省份建设要求完善从基础研究到成果转化的整个创新链条，新建、重构各类创新主体，建设各类创新平台，优化创新创业生态，系统提升各类创新主体的创新能力。创新主体能力的提升有助于各类主体履行各自的职能和发挥各自的功能。因而可以促进产业创新成果转化。

最后，创新型省份建设产生了高层次人才集聚，进而促进产业创新成果转化。创新型省份建设还要求各建设省份重视高层次创新型人才的培养和建设，突出“高精尖缺”导向。通过人才评价激励机制、收入分配制度和服务保障机制等体制机制改革，形成良好的高层次创新型人才的培养和配置机制，进而集聚高层次人才。其一，高层次人才具有更高的创造性，这就直接提高了企业实施研发创新和创新成果转化过程中的人力资本投入质量，提高企业开发和利用创新机会的能力。其二，高层次人才集聚提高了企业的吸收能力，吸收能力的提高可以增加创新产出（刘晔等，2019），促进创新成果转化。其三，高层次人才集聚可以产生集聚效应，高层次人才集聚后通过内部整合机制，可以实现知识和技能的互补，进而进一步激发创造力。通过这些机制，高层次人才集聚可以促进产业创新成果转化。

综合以上讨论，本文提出五个研究假设：

H1创新型省份建设可以促进产业创新成果转化。

H2创新型省份建设激发了企业创新意愿，进而促进了产业创新成果转化。

H3创新型省份建设提高了企业新产品开发经费投入，进而促进了产业创新成果转化。

H4创新型省份建设增强了企业创新能力，进而促进了产业创新成果转化。

H5创新型省份建设形成了高层次人才集聚，进而促进了产业创新成果转化。

在《创新型省份建设工作指引》发布之前，由于有建设创新型国家战略和创新驱动发展战略做指引，第一批试点省份根据各自实际情况，制定了各具特色的建设方案，但经过对比分析第一批试点省份的建设方案后，可以发现第一批试点省份的建设方案基本涉及了《创新型省份建设工作指引》的主要内容。在该指引发布后，国家科技部批复的各试点省份的建设方案涵盖了《创新型省份建设工作指引》的各项任务内容。因而，各批次试点省份的建设内容可以看作是近似的，可以视为一项准自然实验。下面将基于创新型省份试点政策，采用多期双重差分方法分析创新型省份建设对产业创新成果转化的作用及影响机制。

三、模型设定、变量定义和数据说明

（一）模型设定

创新型省份试点是分批次的，试点建设省份受到的政策冲击在时间点上并不一致，为了分析创新型省份试点政策对产业创新成果转化的影响，我们参考王永进和冯笑（2018）的方法，建立多期双重差分模型如下：

上式中，i表示省份，t表示年份，ity是被解释变量产业创新成果转化，表示常数项，i表示个体效应，t表示年份效应。Dit表示个体是否处于处理期的虚拟变量，该虚拟变量的系数即是整体的平均处理效应，其符号、大小和显著性是本文关注的重点。xit表示控制变量向量，表示控制变量的系数向量，it表示随机扰动项，符合惯常的假设。模型（1）实际上就是双向固定效应模型，在具体的估计过程中，在固定效应模型中加入年份虚拟变量即可。

（二）变量定义

被解释变量：本文的被解释变量是产业创新成果转化，新产品销售收入可以表示产业创新成果转化的产出（李培楠等，2014）。但是，从横向上看，新产品销售收入的绝对量本身与工业生产能力等因素有关，因此，用工业新产品销售收入与工业主营业务收入的比值表示产业创新成果转化（newSale1），后文进行稳健性检验时，用地区人均新产品销售收入表示（newSale2）。

解释变量：创新型省份建设试点政策虚拟变量（D）。如果省份i在年份t被批准为创新型省份试点建设省，则表示该省份进入了处理期，从该年开始，Dit均取值为1，否则取值为0。

中介变量：本文将考察四个中介变量对创新型省份建设影响产业创新成果转化的中介作用，这四个中介变量的含义和测量方法如下：创新意愿，表示企业实施创新成果转化的动机强弱程度，参考庄旭东和王仁曾（2021）的方法，用地区规模以上有研发机构的工业企业数与地区规模以上工业企业数的比值（Innovd1）和地区规模以上有R&D活动的工业企业数与地区规模以上工业企业数的比值（Innovd2）兩个指标表示。创新能力，表示企业不断提供具有经济价值、社会价值、生态价值的新思想、新理论、新方法和新发明的能力，参考刘思明等（2015）的方法，用工业企业发明专利数量的对数（invention）表示。高层次人才集聚。人才尤其是高层次人才具有较强的创造力，其在特定空间的集聚会带来人才集聚效应，可以促进地区的科技成果转化。用规模以上工业企业研发机构人员中硕士和博士人数的对数值（tech_humcap）表示。新产品开发经费投入。产业创新成果转化经费的投入数量直接关系到创新成果转化的绩效水平，用新产品开发经费的对数值（newPd）表示。

为了更好地分析创新型省份建设对产业创新成果转化的影响（黄炜等，2022），本文的实证研究控制了以下几个重要变量。

第一，地区金融发展（fin）。地区金融发展会影响支持企业进行研发创新的外源性融资，金融发展的规模扩张对外部融资依赖行业的创新活动有一定的促进效应（张杰和高德步，2017）。关键是，金融发展对区域创新质量具有提升作用（张宽和黄凌云，2019），关系到地区创新体系的效能，可能对地区产业创新成果转化产生影响。用银行业金融机构存贷款余额除以地区GDP表示。

第二，地区产业结构（ind）。产业结构调整幅度和调整质量都可以促进区域创新绩效的提高（韩军和孔令丞，2021）。因此，产业结构升级极有可能影响产业创新成果转化。用第二产业产值和第三产业产值之和除以地区GDP表示。

第三，地区人力资本（humcap）。人力资本是影响企业技术创新能力和技术吸收能力的重要因素。毛其淋等（2022）发现，人力资本扩张提高了企业的创新产出、创新效率和创新质量。佟家栋和张俊美（2021）的分析表明，高层次人力资本投入显著提升了出口企业的新产品产出。因此，有必要把地区人力资本水平作为控制变量。用地区人均受教育年限表示。

第四，开放程度（open）。对外开放是影响技术创新的重要因素（王娟，2018）。对外开放加强了国内企业与国外企业的联系，促进各类创新资源的流动和配置。邵朝对等（2021）的研究表明，服务业开放对企业创新具有显著的数量和质量激励效应。用地区进出口总额与地区GDP的比值表示。

第五，地区外商直接投资（fdi）。外商直接投资是国外先进技术向国内企业产生技术溢出效应的重要载体，雷淑珍等（2021）发现，异质性外商直接投资对区域创新能力有显著的提升作用。用地区外商直接投资的对数值表示，取对数值前用汇率进行了换算。

第六，地区基础设施水平（infr）。基础设施水平代表区域创新体系中的硬环境条件，对于区域创新体系中各类创新主体间的良性互动以及创新资源的优化配置具有重要作用。比如，高铁开通显著促进了沿线企业的创新产出（吉赟和杨青，2020）。用地区邮电业务总量与地区GDP的比值表示。

第七，地区市场化程度（mar）。市场化程度代表区域创新体系中的软制度环境，同样会影响区域创新体系中各类创新主体间的互动和创新资源配置，进而影响区域创新体系的效能（刘大勇等，2017）。市场化改革广度显著促进了企业创新（张峰等，2021），市场化水平的提高可以推动中低端制造业科技进步，但会抑制高端制造业向国际先进水平攀升（叶祥松和刘敬，2020）。用地区非国有企业就业人员数占地区就业人员总数的比重表示。

（三）数据说明

创新型省份试点建设批次和名单从国家科技部网站和各省级地方政府网站手工收集。此外，国家科技部并没有明确发文批复江西省的创新型省份建设试点，但江西省政府在2018年8月启动了创新型省份建设，参照国家科技部印发的《建设创新型省份工作指引》制定了相关政策举措，发布了《江西省推进创新型省份建设行动方案（2018-2020年）》，并投入大量资源进行创新型省份建设，因而，本文把江西省也作为试点建设省份。本文构建被解释变量、控制变量和中介变量所需数据主要来自EPS全球统计数据/分析平台中的中国科技数据库和中国宏观经济数据库，外商直接投资数据来自Wind数据库。规模以上工业企业的统计口径在2011年发生了变化，从2011年1月起，纳入规模以上工业企业统计范围的企业，主营业务收入标准从年主营业务收入500万元提高到年主营业务收入2000万元。此外，西藏自治区的创新数据有较多缺失值，因此，本文用于计量分析的最终数据是30个省级地区2011-2019年的面板数据。

表2给出了主要变量的描述性统计。本文使用的数据是2011-2019年30个省（自治区、直辖市）级地区的平衡面板数据。表2显示，用规模以上工业企业新产品销售收入与主营业务收入比值表示的产业创新成果转化（newSale1）最大值和最小值分别为0.343和0.004，平均值仅为0.119，且标准差为0.073。

四、实证检验

（一）平行趋势假设检验

本文采用Cerulli和Ventura（2019）的方法，设置二值虚拟变量d，在获得试点批复当年取值为1，其他年份取值为0，且设置变量d的超前项和滞后项，然后通过检验所有超前项的系数是否联合显著为0进而检验平行趋势假设。各期系数如图1所示①。对各超前项的系数进行联合显著性假设检验的结果显示，F统计量为1.67，相应的p值为0.1963，不能拒绝所有超前项系数联合显著为0的原假设，这意味着平行趋势假设成立。

根据Wing等（2018）的研究，如果虚拟变量d的系数为正，而其滞后项的系数为负，且显著，则说明政策干预的直接效应会随着时间的推移而逐渐消失。如图1所示，虽然虚拟变量d滞后项的系数为负，但在15%水平下都不显著，因而，政策干预的直接效应并不会随着时间的推移而逐渐消失。

（二）基准回归结果

采用固定效应模型估计式（1），重复300次自抽样估计标准误，结果见表3。表3模型（1）仅控制了省份固定效应，结果显示政策虚拟变量的系数为0.049，符号为正且具有较强的统计显著性。根据前文的设定，由于未控制时间固定效应，因而并不能認为政策虚拟变量对产业创新成果存在促进作用。模型（2）同时控制了省份固定效应和时间固定效应，但没有加入控制变量，结果显示，政策虚拟变量的系数为0.025，在5%的水平下显著，可以初步认为，创新型省份建设可以促进产业创新成果转化。模型（3）在模型（2）的基础上加入了一系列可能影响产业创新成果转化的控制变量，估计结果表明政策虚拟变量的系数为0.028，且在5%的水平下显著，与模型（2）的结果相比，系数大小和统计显著性没有较大变化。考虑到本文所使用数据样本中产业创新成果转化的平均值仅为0.119，且标准差较小，政策效应0.028可以说是具有很强的经济显著性了。综合以上讨论，可以认为创新型省份建设显著促进了产业创新成果转化。

（三）更换被解释变量

测量误差的存在会导致估计结果有偏，进而影响效应识别。为了避免测量误差的影响，用地区人均新产品销售收入表示产业创新成果转化，重新估计式（1），结果如表4所示。表4中模型（2）的结果显示，在控制时间固定效应和省份固定效应后，政策虚拟变量D的估计系数为0.368，且有很强的统计显著性，这说明，在不纳入控制变量的情况下，创新型省份建设对产业创新成果转化具有积极影响。模型（3）是加入控制变量后的估计结果，政策虚拟变量的系数为0.337，与模型（2）的估计结果相比，影响系数变得更小了些，统计显著性变得更弱了些，但仍然在5%的水平下显著。这意味着，在控制其他变量的情况下，创新型省份建设可以提高地区产业创新成果转化。

（四）剔除江西省的估计结果

江西省是自行启动建设创新型省份，在采用双重差分法进行因果识别时把江西省放入处理组。本部分把江西省剔除，重新估计，结果如表5所示。表5模型（3）的估计结果表明，政策虚拟变量D的系数为0.027，与表3基准估计结果中政策虚拟变量的系数0.028相比，变得更小了，但变化不大，此外，在5%水平下具有显著性。这意味着，当把江西省剔除后，政策效应的经济显著性只有轻微下降，统计显著性没有变化。这说明基准估计结果具有稳健性。

（五）排除逆向因果关系

如果是否被选为创新型省份建设试点与地区产业创新成果转化有关，则说明地区产业创新成果转化对创新型省份建设试点政策冲击存在逆向因果关系，这会引起估计偏误。为了排除这种逆向因果关系，本文选择地区产业创新成果转化的滞后一期项、地方政府支持力度滞后一期项、地区创新能力滞后一期项和地区知识产权保护的滞后一期项作为解释变量①，其中，地方政府支持力度用地区工业企业研发经费内部支出中来自政府的资金所占比值表示；地区知识产权保护用技术市场交易额与地区GDP的比值表示，并设置一个二值因变量，如被选为创新型省份建设试点，则取值为1，否则为0。采用面板Logit模型进行估计，结果发现，地区产业创新成果转化滞后一期项的系数不具有统计显著性②，因而，可以认为，地区产业创新成果转化的情况不会影响一个省份是否成功入选创新型省份建设试点名单。这就排除了两个变量间的逆向因果关系。

以上基准分析结果和稳健性检验结果说明，创新型省份建设显著促进了产业创新成果转化，这就验证了研究假设H1。

五、影响机制分析

根据前文的分析，创新型省份建设可以激发企业创新意愿、加强企业创新能力、集聚高层次人才和增加新产品开发经费投入，进而促进产业创新成果转化。本部分将采用中介效应模型对这四个机制进行逐一检验。借鉴Baron和Kenny（1986）、石大千等（2019）的方法，分三个步骤进行中介效应检验。

首先，采用前述式（1）研究创新型省份建设对产业创新成果转化的影响。具体模型与式（1）一致，此处不再赘述。

其次，以中介变量为被解释变量，政策虚拟变量D为解释变量，将中介变量对政策虚拟变量D进行回归，验证创新型省份建设是否影响中介变量。具体模型设置如下：

（2）式中mit表示中介变量，如果政策虚拟变量D的系数为正，且具有统计显著性，则说明创新型省份建设对中介变量有正向影响。

最后，以产业创新成果转化为被解释变量，同时把中介变量和政策虚拟变量D放入模型，通过考察中介变量和政策虚拟变量D的系数大小及其显著性情况来检验中介效应是否存在，具体模型设置如下：

下面对四个渠道变量逐一进行中介效应检验。由于在基准回归结果分析中已经确认了创新型省份建设对产业创新成果转化的促进作用，本部分重点探讨渠道变量的中介作用，因而，后面各表格都仅展示了对式（2）和式（3）的回归结果。

（一）创新意愿

本文同时用有研发机构的工业企业数与地区规模以上工业企业数的比值（Innovd1）和有R&D活动的工业企业数与地区规模以上工业企业数的比值（Innovd2）两个指标表示企业创新意愿。采用如上所述的中介效应分析方法所得结果分别如表6和表7所示。表6模型（1）的结果显示，在不放入控制变量的情况下，政策虚拟变量D的系数为0.059，且在5%的水平下具有显著性，而模型（3）的估计结果显示，政策虚拟变量项的系数为0.009，不显著，而创新意愿的系数为0.280，在1%的水平下显著，这说明，在不放入控制变量的情况下，创新意愿在创新型省份建设对产业创新成果转化的影响中发挥了中介效应作用，且是完全中介效应。模型（2）和模型（4）的估计结果表明，在放入控制变量的情况下，估计结果没有实质性变化，创新意愿仍然发挥了完全中介效应作用。

表7模型（1）和模型（2）的估计结果表明，在更换表示创新意愿指标的情况下，不论是否加入控制变量，政策虚拟变量仍然对创新意愿具有显著为正的促进作用，与表6相应模型的估计结果相比，估计系数大小没有较大差异，但显著性变得更强。表7模型（3）和模型（4）的结果显示，不论是否加入控制变量，政策虚拟变量的系数仍然不具有显著性，而创新意愿指标的系数符号均为正，且都在1%的水平下显著。因此，表7的结果也表明，创新意愿在创新型省份建设对产业创新成果转化的影响中发挥了中介效应作用，且是完全中介效应。这并不难理解，企业创新意愿是企业实施所有创新活动的动机和倾向，是企业进行创新成果转化的前提。创新型省份建设的作用，首要的是能否激发企业的创新意愿，因此，创新意愿这一渠道变量发挥着完全中介效应的作用。以上分析检验了研究假设H2。

（二）新产品开发经费投入

表8是创新型省份建设对产业创新成果转化影响的新产品开发经费投入渠道估计结果。表8模型（1）显示，在不加入控制变量的情况下，政策虚拟变量的系数为0.218，在1%的水平下显著；表8模型（2）的结果表明，在加入控制变量的情况下，政策虚拟变量的系数为0.158，在5%的水平下显著，与模型（1）的结果相比，估计系数变得更小，统计显著性也有所下降，但都表明，创新型省份建设可以提高企业的新产品开发经费投入。表8模型（3）的结果显示，在不加入控制变量的情况下，政策虚拟变量和新产品开发投入的系数分别为0.02和0.025，且都在10%的水平下显著；模型（4）的结果表明，在加入控制变量的情况下，相应影响系数分别为0.023和0.032，且都在5%的水平下显著，这说明，创新型省份建设和新产品开发投入都对产业创新成果转化具有积极影响。综合模型（2）和模型（4）的结果，新产品开发投入在创新型省份建设对产业创新成果转化的影响中发挥了中介效应作用，但是是部分中介效应作用。这就完成了研究假设H3的检验。

（三）创新能力

表9是创新型省份建设对产业创新成果转化影响的创新能力渠道估计结果。表9模型（1）和模型（2）的估计结果显示，不论是否加入控制变量，政策虚拟变量的系数符号都为正，且都具有较强的统计显著性，因而，创新型省份建设可以加强企业创新能力建设，提高企业创新能力。模型（3）和模型（4）的估计结果表明，不论是否加入控制变量，政策虚拟变量的系数符号都为正，且都在10%的水平下显著，而创新能力的系数符号为正，且在5%的水平下显著。根据前述中介效应检验原理，表明创新能力在创新型省份建设对产业创新成果转化的影响中发揮了中介效应作用，但是是部分中介效应作用。因此，创新型省份建设通过加强企业创新能力建设进而促进了产业创新成果转化，这就完成了对研究假设H4的检验。

（四）高层次人才集聚

表10是创新型省份建设对产业创新成果转化影响的高层次人才集聚渠道估计结果。表10模型（1）和模型（2）的结果显示，在不加入控制变量和加入控制变量两种情况下，政策虚拟变量的系数符号都为正，但是分别在1%和10%的水平下具有显著性，这说明创新型省份建设会带来高层次创新型人才集聚。而模型（3）的结果表明，在不加入控制变量的情况下，政策虚拟变量和高层次人才集聚的系数都为正，且分别在10%和1%的水平下显著。模型（4）的结果显示，在加入控制变量的情况下，政策虚拟变量和高层次人才集聚的系数都为正，且分别在5%和1%的水平下显著。因此，不论是否加入控制变量，政策虚拟变量和渠道变量都具有一定程度的显著性。这说明，高层次人才集聚在创新型省份建设对产业创新成果转化的影响中发挥了中介效应作用，但是是部分中介效应作用。这意味着，创新型省份建设能够集聚高层次人才，进而促进产业创新成果转化，这就完成了对研究假设H5的检验。

六、研究结论与政策启示

创新型省份建设可以完善创新体系、提高创新能力和加强创新治理，因而有助于产业创新成果转化。进一步的分析表明，创新型省份建设可以激发创新意愿、提高新产品开发投入、增强创新能力和集聚高层次人才，进而促进产业创新成果转化。在理论分析的基础上，本文采用多期双重差分法实证分析了创新型省份建设对产业创新成果转化的作用。实证结果发现，创新型省份建设显著促进了产业创新成果转化，此外，创新意愿、新产品开发投入、创新能力和高层次人才集聚在创新型省份建设对产业创新成果转化的影响中发挥了中介作用，其中，创新意愿发挥了完全中介效应作用，而新产品开发投入、创新能力和高层次人才集聚发挥了部分中介效应作用。

本文聚焦于产业创新成果转化，丰富了关于科技成果转化方面的研究文献，此外，本文确认了创新意愿、新产品开发投入、创新能力和高层次人才集聚在创新型省份建设对产业创新成果转化的影响中的中介效应作用，这就深化了对产业创新成果转化机制的理解。同时，本文的研究还具有重要的现实意义。本文从产业创新成果转化视角反思了创新型省份建设乃至创新驱动发展战略实施的得失，为有效促进科技成果转化，以及科技与经济社会融合提供了理论基础和路径支持，进而为“十四五”时期深入实施创新驱动发展提供了经验借鉴。基于本文的研究结论，我们建议：第一，可以总结试点省份的相关政策经验，尤其是关于新建重构各类创新主体、加强创新能力和完善创新治理体制机制等方面的政策内容，并在非试点省份进行推广应用；第二，总结试点省份在政策执行、评估、调整、监督等方面的有益做法和措施，为非试点省份提供经验借鉴；第三，在全国范围内全面推开创新型省份建设，充分发挥地方政府的主体性和积极性，以创新型省份建设纵深推进创新驱动发展。