国家自主创新示范区政策的区域创新优化效应研究——基于合成控制法

张娟

(广东东软学院 广东佛山 528225)

1 引言

我国作为世界上最大的发展中国家，一直致力于实现现代化进程。科技自主创新是实现可持续发展和提升国际竞争力的关键。党的二十大报告指出，加快实施创新驱动发展战略，加快实现高水平科技自立自强，通过原创性引领性科技攻关，打赢关键核心技术攻坚战，实施国家重大科技项目，增强自主创新能力。为了加速科技创新，我国近年来出台了一系列政策措施，其中建立国家自主创新示范区政策是推动自主创新、促进经济转型升级和地区发展的重要举措。国家自主创新示范区政策提供了一系列的支持措施，包括财政资金支持、优惠税收政策、知识产权保护、人才引进和培养、科技成果转移转化等。这些政策措施旨在吸引和集聚创新要素，激发创新创业热情，提高自主创新能力和核心竞争力。

在此背景下，国家自主创新示范区政策的出台是否促进了中国创新能力的提升？通过政策支持和引导，各地建立了一批创新载体和创新平台，这些平台是否提供了更好的创新环境和条件？企业和科研机构的创新能力是否得到了有效提升？这些都值得深入探讨。

2009年，我国首个国家自主创新示范区北京中关村成立以来，我国学者对自主创新示范区的相关问题进行了研究。研究主要集中于以下几方面：(1)关注国家自主创新示范区与经济高质量发展增长的关系，如李文梅(2022)以福厦泉国家自主创新示范区为例，构建城市群型国家自主创新示范区经济高质量发展与科技创新的耦合协调模型；(2)关注国家自主创新示范区与产业转型升级的关系，如马宗国(2023)以21个国家自主创新示范区的产业数据研究国家自主创新示范区实现产业转型升级的条件组合和多元路径；(3)关注国家自主创新示范区在创新发展路径上的作用，如曹玉平(2023)评估了武汉东湖国家自主创新示范区对湖北省多层次创新创业的影响效果。

总之，我国学者在国家自主创新示范区研究方面进行了广泛而深入的探索，从经济发展、产业转型、创新路径和绩效评价等多个角度为示范区的发展提供了重要理论和实证支持。相较现有研究，本文的研究贡献主要有：(1)采用了严谨设计的准自然实验方法，致力于估计自主创新区政策与区域创新优化之间的因果效应，通过准自然实验的设计，能够更精确地控制其他干扰因素，从而准确评估政策的实际影响；(2)着重考察自主创新区政策对不同区域和不同层次创新水平的促进效应。

2 研究假设

2.1 自创区对区域创新的优化作用

国家自主创新示范区政策旨在通过建立示范区，培育和推动自主创新。此外，自创区对于区域创新的优化通过不同的路径作用于不同的创新水平层次，据此，本文提出假设：

H1:自创区能够促进区域创新产出水平；

H2:自创区对促进区域创新高中低端产出水平具有差异性。

2.2 自创区地区创新优化效应的地区异质性

鉴于不同地区具备要素禀赋差异，自主创新区政策将对地区创新优化效应产生差异化影响。当然，即便在具备不同要素禀赋的地区实施相同的经济政策，其结果也会有所不同。由于自主创新区在初始阶段，政策措施和创新能力尚不发达，对区域创新及经济增长的促进作用有限。因此，在制定自主创新区政策时，有必要充分考虑地区特征和要素禀赋差异，以实现最佳地区创新优化效应。

据此，本文提出假设：

H3: 自创区地区创新优化效应存在地区异质性。

3 实证研究设计

3.1 模型设定

合成控制法(Synthetic Control Method)是一种实证分析方法，用于评估政策、事件或干预对某一受影响单位的影响。Athey & Imbens(2017)将合成控制方法称作“过去15年中政策评估文献中最重要的创新”。其基本原理是通过构建一个合成的“合成控制组”，代表受影响单位在没有干预的情况下可能的发展趋势。合成控制法通过比较受影响单位的实际观测值与合成控制组的期望值，可以量化干预对受影响单位的影响效果。

对于个体j∈1，...，J+1，个体1为自创区政策影响下的省份即处理组，个体2至J+1是潜在的控制组个体，“控制组库”(donor pool)。对于时间t∈1,..., T，政策发生前时期：t=1,..., T_0，政策发生后时期：t=T_0+1,..., T。估计目标为自创区政策推出后被处理个体的政策效应。当t>T_0时，如式(1)所示：

其中，τ1t代表政策效应，和分别代表自创区政策影响下的省份个体接受政策影响、假如未经政策影响的潜在结果，其中需要特别注意的是估计。

在模型中，时间固定效应δt表示各省市自主创新区政策推出的时间差异，θt为参数向量，Zi表示未实施自主创新区政策的控制组变量，ϕt表示无法观测到的因子，µi表示不同省市的固定效应，εit为误差项。为了构建合成控制组，需要通过加权最小二乘回归来估计合成控制组的期望值。

假设第一个个体(i=1)为受自创区政策影响的单位，其余M个省市i=2,...M+1均未实施自创区政策。假设(K*1)维向量W=(ω2,… ,ωH+1)为权重向量。其中，Wm表示第m个省市在控制组中所占的比重，且权重总和为1。构建的合成控制组结果可以表示为：

“合成控制”即控制组个体的加权平均。如式(3)所示：

此时，处理效应如式(4)所示：

对于权重的选择，分为不同控制组个体的权重选择，以及不同变量间的权重选择。控制组个体间的权重选择方面，Abadie & Gardeazabal(2003)以及Abadie, Diamond &Hainmueller(2010)建议，所选择的权重应使合成控制组与处理组在事前结果变量的预测值最为接近。

3.2 变量说明

3.2.1 区域创新优化变量

本文为研究自创区政策对于各省市地区创新优化的影响，选择创新产出变量为被解释变量，借鉴曹玉平(2023)的研究将创新产出定义为低、中、高端创新，如表1所示。

表1 变量测度及数据来源

3.2.2 预测协变量

根据自创区相关研究文献，如曹玉平(2023)、王欣(2023)为使合成控制法的合成值能够较好地对处理省份观测值进行合成，且考虑数据可得性问题，本研究从以下方面选取变量作为预测协变量：

4 实证结果分析

为验证假设3，本文将处理组分为东部、中西部两个区域，把具有相似经济发展水平及要素资源禀赋的江苏、广东作为东部地区的代表性省份。另外，为合理确定观测时间，选取中西部地区代表省份湖南和四川。以下分别对两个区域的自创区区域创新优化效应采用2003—2022年的指标数据，用合成控制法进行分析，并核算出各区域代表省份各层次创新产出的实际观测值与合成值的反事实估计值的差值，进而分析得到自创区政策对于各区域代表省份区域创新产出的个体效应。

4.1 合成东部地区评估结果

考虑政策推行的时滞效应，本文把政策干预年设定为2016年。合成控制组对东部区域代表省份广东、江苏的区域创新优化效应进行了较好的拟合。图1给出了东部区域创新优化效应的总体效应估计：

图1 东部地区区域创新优化总体效应

其中，实线代表真实东部省份区域创新效应实际值轨迹，虚线代表合成东部区域拟合值轨迹。从专利总量效应来看，在观测期2016年以前，实线与虚线贴合紧密，说明观测期之前的合成东部区域对真实东部区域具有较好的拟合。2016年以后，代表真实东部区域的实际值轨迹明显超过了合成东部区域拟合值，两者之间的垂直距离代表了自创区政策推出后的政策干预效应。代表从专利总量方面来看，东部地区自创区对区域创新具有优化效应。

从创新产出的层次方面来看，代表高端创新产出的发明专利、代表真实东部地区的实际值轨迹与代表合成东部地区的虚线值轨迹大致重合，说明从高端创新产出来看，自创区的政策效应不明显。

代表中端创新产出的实用新型发明在2016年之前合成拟合效果良好，在2016年以后，真实值轨迹明显大于合成拟合值的轨迹。这说明在中端创新产出方面，东部地区自创区具有明显的优化效应，当然优化效应还需进行安慰剂检验以证实其真实性。

代表低端创新产出的外观设计效应中的真实值与合成拟合值无明显差异，表明从低端创新层面来看，自创区政策效应不明显。

4.2 合成中西部地区评估结果

湖南省2015年1月成立长株潭国家自主创新示范区含长沙市、株洲市、湘潭市3市。四川省于2015年6月成立成都国家自主创新示范区。本文同样把政策干预年设定为2016年，得到中西部创新优化效应拟合结果，从专利总量效应来看，中西部地区在观测期2016年之前合成拟合良好，2016年以后中西部地区自创区区域创新优化效应不明显，甚至由于低端创新产出的明显降低造成专利总量的下降，此评估结论还需进一步安慰剂验证。

4.3 安慰剂检验

从东部和中西部地区的合成评估结果来看，东部地区自创区政策实施具有明显的区域创新优化效应，中西部地区则不明显。但这一结论是否具有统计显著性还并不清楚，为保证研究结论的有效性及稳健性，采用Abadie(2003)提出的安慰剂检验方法，通过随机置换的方式，对上述结论进行显著性检验。结果显示：东部地区安慰剂检验P值基本都低于中西部地区。其中，东部地区专利总量及实用新型专利的P值均小于0.1，说明自创区政策对东部地区区域创新优化效应在10%的水平上是显著的。其余各项安慰剂检验结果如表4所示。

表4 研究结论总结

从表4可以看到，东部地区的专利总量及实用新型创新优化效应通过了显著性检验，假设1在部分地区得到了验证。而东部地区高端发明专利及中端实用新型创新优化效应通过了显著性检验，而高端的发明专利创新优化效应及低端的外观设计创新优化效应都不明显。假设2在东部地区得到了验证。东部地区区域优化效应通过安慰剂检验，而西部地区的专利总量创新效应及外观设计创新优化效应并未通过安慰剂检验。这说明自创区政策的区域创新优化效应具有地区差异性，假设3得到验证。

5 结语

综上所述，结合合成控制法评估结论和显著性检验结果，最终结论为：

自创区政策的推出对于东部地区代表省份的中端创新和高端创新起到了显著的优化作用。中端创新一般指的是技术创新，包括新技术的研发和应用等方面的创新。高端创新则更加注重科研的前沿性和创新性，涉及更高级别的科学研究和技术突破。自创区政策的推出为这些创新提供了更多的支持和资源，包括财政投入、人才引进和科研机构的支持等，从而促进了中高端创新的发展。

然而，在低端创新方面，自创区政策的促进作用并不明显。低端创新一般指的是产品的外观设计和实用新型专利等方面的创新。相对中高端创新来说，低端创新更加注重产品的市场适应性和实用性，对于科技含量和技术水平的要求相对较低。因此，自创区政策的支持重点可能更多放在中高端创新上，对于低端创新的促进作用相对较小。

总的来说，自创区政策对于东部地区代表省份的创新具有积极的优化作用，特别是在中高端创新方面。这表明自创区政策在推动中高层次创新方面具有更大的促进效果。然而，对于低端创新来说，自创区政策的促进作用相对较小。因此，在制定创新政策时，需要充分考虑不同层次创新的特点和需求，以实现更全面和均衡的创新发展。