创新型城市试点政策对创新效率的影响研究

杨璐璐

摘 要：文章基于280个地级市的面板数据，构建城市创新效率指标体系，通过DEA方法测算城市创新效率，采取双重差分法评估创新型城市试点政策效果，主要得出以下结论：一是创新型城市试点政策对城市创新效率提升具有显著促进作用，此结果在经过多项稳健性检验后仍然成立；二是试点政策发挥政策效果受制于城市的区域位置；三是创新型城市试点政策施展政策效力受到城市經济发展水平的影响，经济相对落后的地级市受政策影响创新效率提升作用更显著。

关键词：创新型城市；创新效率；政策效果评估；双重差分法

中图分类号：F124.3;F299.2文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）02-0021-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.02.006

1 引言

建设创新型城市是实施创新驱动发展战略的关键步骤，是将我国建设成为实力强劲的创新型国家的基石[1]。

从2008年深圳成为第一个创新型城市试点至今，共有103个城市进入创新型城市建设试点行列。我国通过创新型城市建设构建区域创新体系，推动了国家创新能力的快速提升，是适应中国经济发展现状的重要举措之一[2]。

文章聚焦于新时代背景下，我国创新型城市试点政策的政策效果，回答以下问题：试点能否提升城市创新效率？其效应差异是如何来体现的？区域特征是否会影响政策对创新效率的影响？上述问题对于评估创新型城市试点政策、提升城市创新能力、推动国家创新发展具有重要意义。

文章基于2000—2020年280个地级市的面板数据，构建城市创新效率指标体系，通过DEA方法测算城市创新效率，通过DID双重差分法评估政策效果，以期为优化创新型城市试点政策提出政策建议与完善对策。

2 模型选择与变量说明

文章采用双重差分法（DID）来评估创新型城市试点政策，并提高城市创新效率的净效应。文章未将数据缺失较多的城市作为研究主体，将样本数据分为70个实验组和210个对照组，借鉴Beck等的做法[3]，笔者采用双向固定效应模型来进行双重差分估计，具体模型如式（1）所示：

IEi，t=α+βtreatedi，t×posti，t+δcontrolsi，t+μi+t+εi，t

其中，IEi，t为被解释变量，表示第i个城市在第t年的创新效率，文章通过构建DEA中的BBC模型来进行测度；treated×post为核心解释变量——政策虚拟变量，系数β反映了政策对创新效率的影响效应。μi、θi表示个体和时间固定效应，εi，t表示随机误差项；controlsi，t代表一系列控制变量，主要包括：①经济发展水平（人均GDP的对数值表示，Inpgdp）；②金融水平（金融机构年末存贷款余额对数表示，Fin）；③城乡发展水平（城市居民人均可支配收入和农民人均纯收入的对数表示，Pciur、Pcirr）；④城市产业结构（第三产业占GDP的比重表示，Instru）；⑤城市规模（常住人口的对数表示，Density）；⑥政府财力（用地方政府财政收入对数表示，Finim）。

文章创新型城市名单及设立时间以2008年以来科技部发布的文件为准，数据来源于各城市统计年鉴，缺失值采取插值法和均值法进行补齐。

3 实证结果及分析

3.1 城市创新效率测度

DEA的基本原理是保持决策单元的输入或输出不变，借助线性规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，通过比较决策单元偏离前沿面的程度来判断相对有效性[4]。

文章选取BCC模型进行测度，首先要构建指标体系，文章参考现有研究，结合中国城市特点构建出了城市创新效率测度指标体系，见表1。

文章利用DEAP测算出创新效率，在DID中将其作为被解释变量的代理值。由于城市数目较多，时间跨度较长，具体结果不能完整展示。

3.2 描述性统计

文章利用Stata软件评估创新型城市试点政策效果，表2为变量的描述性统计结果。

其中，treated×post的样本均值为0.09，反映出在文章选取的时间范围内有约9.1%的样本实施了创新型城市试点政策，控制变量的样本最大值与最小值之间数值相差较大，反映出不同城市发展水平存在较大差距。详见表2。

3.3 基准回归结果

回归结果如表3所示，模型（1）中，文章只加入政策虚拟变量，结果显示，政策虚拟变量系数在1%的水平上显著为正，反映出试点政策对创新效率具有显著促进作用。在模型（2）至模型（8）中，文章依次添加控制变量，β在1%的水平上始终显著为正，表明该政策能有效促进创新效率的提升。

在引入的控制变量中，城市人均GDP、农村居民人均纯收入、产业结构、地方金融水平与城市创新效率的提升显著正相关，表明提升地区经济发展水平、改善农村居民生活、完善产业结构、推进金融发展能够提高城市创新效率。

城市人口密度与创新效率呈负相关，城市规模的不断扩张给地区创新资源分配带来了挑战，城市在发展过程中应处理好城市规模和创新发展之间的关系。而城市居民人均可支配收入和地方政府财力没有通过10%的显著性，随城市创新效率增长的影响较小。

3.4 平行趋势检验

在进行政策效应评估时，选择DID的前提条件是需要满足同质性假设[5]。平行趋势检验能够反映出处理组与控制组的目标变量在政策节点前的发展趋势是否具有同质性，若处理组与控制组在政策之前就存在大的差异，那么用DID产生的结果就不能代表政策的净效应。

文章借助Stata软件得到的平行趋势检验结果是通过的，模型使用是科学合理的。

3.5 异质性检验

3.5.1 区域异质性

文章在基准回归的基础上，将样本按照地理位置分为东、中、西部依次进行回归分析，具体回归结果依次如表4中的模型（1）至模型（3）所示。

结果显示，创新型城市试点政策对我国东部、西部地级市的城市创新效率具有更显著的促进作用，对中部城市的促进作用略小于其他区域。

我国东部的地级市大多处于发展前列，经济发展速度较快，试点政策能够产生更为明显的促进作用，推动创新要素流动，增强市场主体的创新动力。

而中、西部地区发展速度略慢，城市的主要目标仍是经济发展，对创新的重视程度较低，对创新型城市试点政策的政策需求较低，使其缺乏落实该政策的驱动力[6]，导致试点政策在短时间内难以发挥作用。

3.5.2 经济异质性

地区的经济发达程度是影响城市创新效率高低的重要影响因素。文章以城市人均GDP这一指标作为依据，将地级市的经济发达程度进行赋值，分为四档，具体回归结果如表4模型（4）至模型（7）所示。

结果表明，创新型城市试点政策对经济发达程度相对较低的地区产生的创新效率提升效应较为明显，充分说明了经济落后地区能够最大程度地利用比较优势。对于经济较为落后的地区，最大的比较优势是其因为落后而产生的后发优势，后发优势的存在为其赶超经济发达地区提供了可能性[7]。

例如，经济欠发达地区可以从经济发达的地区引进已经成熟的先进的科学技术，可以节约财政成本和时间成本。

同时，当地劳动力成本较低，自然资源丰富，随时做好了经济发达地区产业结构的升级所带来的现代产业向本地转移的准备等。

4 结论与政策建议

4.1 结论

通过分析实证结果得出以下结论：一是创新型城市试点政策对城市创新效率提升具有显著促进作用，结果在经过多项稳健性检验后仍成立；二是试点政策发挥效果受制于城市的区域位置，东部城市从该政策中得到的边际效应大于中西部城市；三是试点政策施展政策效力受经济发展水平影响，相较于经济发展程度较高的城市，经济相对落后的城市受政策影响作用更显著。

总体而言，创新型城市试点政策在很大程度上促进了城市创新效率的提升，但效果具有一定的异质性和复杂性。

4.2 政策建议

文章基于实证结果提出以下政策建议：一是进一步加大国家创新型城市建设力度，扩大现有试点范围，借鉴典型城市建设经验，使创新型城市试点政策最大程度发挥作用；二是明确政府管理职能，准确定位城市功能，因地制宜制定创新发展策略；三是着力营造创新生态，强化创新意识，做好城市创新服务，让每个创新主体都积极参与到创新活动之中。

参考文献：

[1]童纪新，李菲.创新型城市创新集聚效应比较研究[J].科技进步与对策，2015（10）：35-39.

[2]白惠仁.创新应驱动何种发展[J].科学学研究，2015（9）：1281-1288.

[3]BECK T，LEVINE R，LEVKOV A.Big bad banks？the winners and losers from bank deregulation in the United States[J].The journal of finance，2010，65（5）：1637-1667.

[4]CHARNES A，COOPER W W.Preface to topics in data envelopment analysis[J].Annals of operations research，1984，2（1）.

[5]马浚锋，罗志敏.我国世界一流大学建设政策的成效研究：基于雙重差分模型的经验证据[J].高校教育管理，2022，16（2）：59-74.

[6]乔榛.落后地区经济发展的政策效应[J].内蒙古民族师院学报（哲学社会科学汉文版），1996（1）：68-71.

[7]曾国安，郑美琴.经济落后地区经济发展的后发劣势、后发优势与政府作用[J].湖北经济学院学报，2003（4）：17-23.