■ 楊韡韡 康嘉茹 葛志遠

北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 北京 100124

0 引言

自1951年世界上第一個科技園區(qū)“硅谷”建立并取得了舉世矚目的成就后，許多國家開始建立類似的園區(qū)。西方國家稱之為“科技園”，如英國的劍橋科技園，德國的慕尼黑和海德堡科學(xué)園，巴西生物科技園等。而我國稱其為“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)”，簡稱“高新區(qū)”。高新區(qū)作為一種政策洼地，憑借其獨特的發(fā)展模式，匯集高新技術(shù)企業(yè)和創(chuàng)新資源，成為帶動城市發(fā)展的重要創(chuàng)平臺[1]。同時，作為各種要素和創(chuàng)新資源的集聚地和建設(shè)創(chuàng)新型國家的主要載體，城市創(chuàng)新水平也逐漸成為影響國家創(chuàng)新能力的重要力量。十九大報告指出，從2020年到2035年，我國既要基本實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化，又要大幅度提升經(jīng)濟實力和科技實力，躋身創(chuàng)新型國家的前列。因此，作為國家實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的主要陣地和城市創(chuàng)新體系的重要組成部分，高新區(qū)如何利用自身創(chuàng)新優(yōu)勢提高國家創(chuàng)新能力是現(xiàn)階段的主要任務(wù)。

隨著全球范圍內(nèi)科技園和高新區(qū)的設(shè)立，國內(nèi)外學(xué)者對其政策效果做了大量研究，主要聚焦于“地區(qū)經(jīng)濟”和“企業(yè)績效”兩個層面[1]。Larson and Rogers 于1985年[2]發(fā)現(xiàn)硅谷具有顯著的集聚效應(yīng)，并分析了該效應(yīng)的形成條件，為后來學(xué)者研究高新區(qū)發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)。隨后，不斷有學(xué)者加入“高新區(qū)政策效果評估”的隊伍中，在研究策略上均以“高新區(qū)的設(shè)立”作為獨立的政策沖擊變量，分析對地方經(jīng)濟和企業(yè)生產(chǎn)率的影響，但未得出一致結(jié)論。

就地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展而言，其一，科技園政策利于重新布局地區(qū)間的經(jīng)濟活動[3]，帶動當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)、投資，從而推動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展[4]；其二，高新區(qū)的設(shè)立能顯著促進所在城市的全要素生產(chǎn)率的增長，其作用機制為高新區(qū)政策帶來的技術(shù)進步[5]，但這種增長效應(yīng)按城市等級的高低呈現(xiàn)出邊際效用遞減的規(guī)律[6]；其三，高新區(qū)政策能引導(dǎo)統(tǒng)一地區(qū)生產(chǎn)要素優(yōu)化再配置，從而促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[7]。然而，也有部分學(xué)者認為通過科技園優(yōu)惠政策吸引而來的企業(yè)多數(shù)是由其他地區(qū)轉(zhuǎn)移而來的企業(yè)，并非均為新生企業(yè)[8]，表明科技園政策僅存在替代效應(yīng)，并無明顯創(chuàng)造效應(yīng)?？萍紙@為所在城市帶來的收益與其他城市產(chǎn)生的損失相抵消，即科技園政策對地區(qū)整體經(jīng)濟發(fā)展和社會福利無明顯促進作用[9]。

就企業(yè)績效而言，相關(guān)文獻可分為兩條研究路線：一是探究高新區(qū)政策對企業(yè)績效的影響。余淼杰等于2018年[10]研究認為高新區(qū)的設(shè)立對企業(yè)生產(chǎn)率的提升具有顯著的積極意義，高新區(qū)的企業(yè)項目引進推動了園區(qū)優(yōu)勝劣汰機制的形成，對企業(yè)的生產(chǎn)率的提升具有積極作用[11]；高新區(qū)也存在正向的溢出效應(yīng)[12]，區(qū)內(nèi)企業(yè)知識和技術(shù)的外溢提升了高新區(qū)周邊企業(yè)的生產(chǎn)率。二是探究高新區(qū)企業(yè)生產(chǎn)率優(yōu)勢的來源。多數(shù)學(xué)者使用Combes 法，通過分析高新區(qū)企業(yè)生產(chǎn)率分布的截斷與平移特征，從而識別“集聚效應(yīng)”和“選擇效應(yīng)”是高新區(qū)企業(yè)生產(chǎn)率優(yōu)勢的主要來源，并分析出了二者對高新區(qū)生產(chǎn)率優(yōu)勢的貢獻程度[13-14]。

以往文獻都在評估現(xiàn)有全部國家高新區(qū)的政策效果。然而，從國家高新區(qū)的發(fā)展歷程可以發(fā)現(xiàn)，2003年前的國家高新區(qū)都以新建為主，2009年后的國家高新區(qū)都是由省級高新區(qū)升級而來的。因此，已建立國家高新區(qū)和新升級國家高新區(qū)具有時代性差異，二者成立時的國內(nèi)外背景、國家對其的基礎(chǔ)要求、布局重點、支持條件和賦予的使命等均不同[10]，若將二者混在一起研究，可能導(dǎo)致政策效果的估計偏差。事實上，鮮有文獻將二者進行區(qū)分重點關(guān)注新升級的國家高新區(qū)，探究“升級”政策的效應(yīng)。因此，本文將早期建立的國家高新區(qū)和新升級的國家高新區(qū)區(qū)分開，以“高新區(qū)升級”政策作為切入點，研究省級高新區(qū)升級為國家級高新區(qū)是否會改善城市創(chuàng)新水平。

1 理論模型及假說

1.1 理論模型

本文借鑒P.Romer 在1990年提出的內(nèi)生增長理論模型的基本思路，假設(shè)社會經(jīng)濟生產(chǎn)存在兩個模型部門：制造產(chǎn)品的產(chǎn)品生產(chǎn)部門和增加知識存量的研發(fā)部門。資本存量中αK的份額用于研發(fā)部門，1 -αK的份額用于生產(chǎn)部門；勞動中αL的份額用于研發(fā)部門，1 -αL的份額用于生產(chǎn)部門，且αK和αL都是外生變量且不隨時間變化。假設(shè)在t 時期，全社會的資本為K(t)，勞動為L(t)，技術(shù)為A(t)，產(chǎn)出為Y(t)。基于此，在t 時期，社會經(jīng)濟產(chǎn)出函數(shù)和創(chuàng)新產(chǎn)出函數(shù)分別為：

其中，0 <α< 1，β> 0,γ> 0,θ> 0***θ表示現(xiàn)有知識存量對研發(fā)成敗的影響。。假定社會經(jīng)濟產(chǎn)出函數(shù)和創(chuàng)新產(chǎn)出函數(shù)為一般化的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，G為政府影響的系數(shù)，B為移動系數(shù)，代表外部因素的影響。

1.2 理論假說

1.2.1 高新區(qū)升級影響城市創(chuàng)新水平的機制分析

高新區(qū)是推動城市創(chuàng)新水平和經(jīng)濟發(fā)展的主要動力[11]，享受著囊括稅收優(yōu)惠、信貸支持、財政補貼、土地優(yōu)惠、人才引進和科技獎勵等優(yōu)惠政策。但不同級別的高新區(qū)所對應(yīng)的政策優(yōu)惠存在明顯差異，省級高新區(qū)升級為國家高新區(qū)，意味著高新區(qū)制度環(huán)境的升級，進一步拉大了高新區(qū)內(nèi)外的政策差異，增強高新區(qū)的集聚優(yōu)勢。一方面，高新區(qū)升級后有足夠的人力、財力和政策支持去進行體制機制創(chuàng)新，優(yōu)化區(qū)內(nèi)營商環(huán)境，為企業(yè)發(fā)展助力；另一方面，強力度的傾斜政策、廣闊的園區(qū)發(fā)展平臺和完善的基礎(chǔ)設(shè)施將吸引大量企業(yè)集聚高新區(qū)，尤其能夠吸引一批高科技企業(yè)入駐，此舉強化了高新區(qū)的集聚優(yōu)勢[12]。專業(yè)化的集聚不僅能夠共享園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、優(yōu)質(zhì)勞動力和中間投入品等，降低企業(yè)生產(chǎn)和交易成本[13]，推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，也會帶來知識和信息溢出，發(fā)揮高新區(qū)的輻射帶動作用。集聚效應(yīng)和知識溢出效應(yīng)作為一種積極的外部影響因素，不僅能夠增大（4）式中方的移動系數(shù)B，也刺激現(xiàn)有知識存量對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，即增加了θ，所以創(chuàng)新產(chǎn)出函數(shù)變?yōu)椋?/p>

由于ΔB和Δθ均大于0，式（3）中的創(chuàng)新產(chǎn)出大于式（2）中的創(chuàng)新產(chǎn)出，所以省級高新區(qū)升級為國家級高新區(qū)將提升城市創(chuàng)新水平?；诖?，本文提出：

H1：省級高新區(qū)升級通過集聚和溢出效應(yīng)推動城市創(chuàng)新水平的提升。

1.2.2 高新區(qū)升級影響城市創(chuàng)新水平的異質(zhì)性分析

新升級的高新區(qū)與高校、科研機構(gòu)、政府、中介機構(gòu)等主體通過產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新（如圖1所示），加快區(qū)內(nèi)外信息和技術(shù)的流通，改善區(qū)內(nèi)外創(chuàng)新環(huán)境，為城市創(chuàng)新水平的提升提供了重要保證。高校和科研院所擁有知識和人才優(yōu)勢能彌補高新區(qū)企業(yè)研發(fā)活動中的基礎(chǔ)知識缺口[14]。區(qū)內(nèi)企業(yè)以中間產(chǎn)品或最終產(chǎn)品的形式，將技術(shù)和知識擴散至區(qū)外市場和企業(yè)，進而提升整個城市的創(chuàng)新水平。此外，國家高新區(qū)與高質(zhì)量科教資源的集聚，推動了城市專業(yè)化資本市場和勞動市場的形成，提供高質(zhì)量的創(chuàng)新要素，改善城市創(chuàng)新水平。高新區(qū)是在政府的引導(dǎo)和支持下設(shè)立和發(fā)展的[15]，區(qū)內(nèi)的創(chuàng)新活動都是在政府的政策傾斜和支持下產(chǎn)生的。為鼓勵高新區(qū)企業(yè)自主創(chuàng)新，政府為其提供專項研發(fā)補貼，重點保護企業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)。為推動產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新，政府為校企共建平臺提供持續(xù)性的支持和補貼，鼓勵科研院所和高校培養(yǎng)專業(yè)化人才。

圖1 高新區(qū)所在城市創(chuàng)新主體關(guān)系圖

因此，高校、科研機構(gòu)和政府對城市創(chuàng)新水平的影響至關(guān)重要。高效率政府能利用高新區(qū)升級后的制度優(yōu)勢提升本地創(chuàng)新水平和經(jīng)濟效率；科教資源越豐富，越能發(fā)揮升級后的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新優(yōu)勢，提升創(chuàng)新水平。優(yōu)質(zhì)科教資源越豐富、政府效率越高的城市，創(chuàng)新產(chǎn)出函數(shù)中移動系數(shù)B和政府影響G越大，所以新的創(chuàng)新產(chǎn)出函數(shù)為：

式（4）中的創(chuàng)新產(chǎn)出大于式（2）中的創(chuàng)新產(chǎn)出?；诖耍疚奶岢觯?/p>

H2:城市科教資源越豐富、優(yōu)質(zhì)，高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的提升幅度越大。

H3：政府效率越高，高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的提升幅度越大。

國家高新區(qū)在國家科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略中扮演者重要的角色，是構(gòu)建科技創(chuàng)新體系、提升整體技術(shù)創(chuàng)新水平和實現(xiàn)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的重要平臺。省級高新區(qū)升級為國家級高新區(qū)也是創(chuàng)新平臺的升級，從而促進高新技術(shù)企業(yè)和科研機構(gòu)的信息交流和技術(shù)學(xué)習(xí)，大幅提高雙方開展科研創(chuàng)新活動的匹配度，提升科技成果轉(zhuǎn)化率。高新區(qū)平臺升級帶來園區(qū)內(nèi)基礎(chǔ)知識存量的升級，即增大了A(t)和θ，所以新的創(chuàng)新產(chǎn)出函數(shù)為：

式(5)中的創(chuàng)新產(chǎn)出大于式(2)中的創(chuàng)新產(chǎn)出。各城市的經(jīng)濟發(fā)展水平和創(chuàng)新稟賦參差不齊，一、二線城市擁有較高的初始創(chuàng)新稟賦，對技術(shù)創(chuàng)新具有先天優(yōu)勢，平臺的升級將增強這種優(yōu)勢，在短期內(nèi)較大程度提升城市創(chuàng)新產(chǎn)出。

基于此，本文認為：

H4:高新區(qū)升級對三、四線城市創(chuàng)新水平的提升幅度小于一、二線城市。

2 研究設(shè)計

2.1 模型設(shè)計

本文將“省級高新區(qū)升級”視為一項準自然實驗，根據(jù)“是否升級”將樣本分為實驗組（已升級的高新區(qū)所在的城市）和對照組（未升級的高新區(qū)所在的城市），通過對比實驗組和對照組在升級前后的差異，估計升級的凈效應(yīng)。省級高新區(qū)升級工作是逐年批復(fù)的，具有多個政策沖擊時間點，所以本文采用多期雙重差分模型（DID）評估省級高新區(qū)升級為國家級高新區(qū)對城市創(chuàng)新水平的凈效應(yīng)。因此，本文借鑒相關(guān)學(xué)者對此類問題的研究設(shè)計[16，17]，選取2009～2013年連續(xù)5年為政策沖擊時點，構(gòu)造高新區(qū)升級的虛擬變量treat，實驗組的城市取1，對照組的城市取0；同時，定義時間虛擬變量post，升級后的年份取值為1，升級前的年份取值為0，交互項treat×post(下文用didi,t表示)。在此基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建如下多期DID模型：

其中，ln_innoit為被解釋變量，表示城市i在t年的城市創(chuàng)新水平，didi,t為關(guān)鍵解釋變量，xi,t為一系列控制變量。λt為時間固定效應(yīng)，τi為各城市的個體固定效應(yīng),a1為核心估計參數(shù)，表示省級高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平影響的凈效應(yīng)。如果a1為正，說明省級高新區(qū)對城市創(chuàng)新水平的提高有積極作用。反之，存在阻礙作用。

2.2 數(shù)據(jù)來源與變量選取

本文選取207 個地級市2001～2016年共3300 個樣本。首先，在中國科學(xué)技術(shù)部官網(wǎng)和各地政府網(wǎng)站整理出成功升級的國家高新區(qū)名單，識別出此類高新區(qū)所在城市，作為實驗組樣本；其次，基于《國家開發(fā)區(qū)審核公告目錄》整理出2006年之前設(shè)立的國家高新區(qū)名單，識別出高新區(qū)所在城市，作為早期已設(shè)立國家高新區(qū)的城市樣本；最后，剔除新升級國家高新區(qū)所在城市和早期已設(shè)立國家高新區(qū)所在城市的樣本，余下城市樣本為對照組樣本。

因變量。本文采用《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力報告2017》中的城市創(chuàng)新指數(shù)（inno）來考察城市的創(chuàng)新水平。

自變量。本文的解釋變量為高新區(qū)升級政策（did）。政策變量采用虛擬變量來表示，若城市i在t年有新升級的國家高新區(qū)，則取值為1；若城市i在t年無新升級的國家高新區(qū)，則取值為0。根據(jù)以往相關(guān)研究，本文選取金融規(guī)模（fin）、研發(fā)投入（rd）、城市創(chuàng)業(yè)水平（entre）、政府規(guī)模（gover）、非農(nóng)人口規(guī)模（nap）、對外開放程度（open）作為控制變量。描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

表1 描述性統(tǒng)計

3 實證分析

3.1 基準回歸結(jié)果

本文對公式（6）進行估計以檢驗省級高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的影響，結(jié)果如表2所示。模型（2）在模型（1）的基礎(chǔ)上加入控制變量，以考察省級高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的影響如何隨控制變量的加入而發(fā)生變化。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是否增加控制變量,核心解釋變量did的估計系數(shù)符號都在1%的水平下顯著為正，說明省級高新區(qū)升級為國家高新區(qū)提升了城市創(chuàng)新水平，驗證了H1。這是因為，國家高新區(qū)作為城市創(chuàng)新要素集聚區(qū)域，可形成溢出效應(yīng)以輻射帶動整個城市創(chuàng)新水平的提升。國家高新區(qū)內(nèi)的企業(yè)與區(qū)外上下游企業(yè)或其他創(chuàng)新主體進行合作，通過技術(shù)轉(zhuǎn)讓或知識溢出，形成覆蓋整個城市的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，提升城市創(chuàng)新水平。此外，國家高新區(qū)集聚著大量應(yīng)用型人才，這些人員的流動會帶走區(qū)內(nèi)企業(yè)隱性知識和技術(shù)，進而強化高新區(qū)對城市創(chuàng)新的溢出效應(yīng)。

表2 基準回歸結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性檢驗

3.2.1 PSM-DID檢驗

本文使用雙重差分傾向得分匹配（PSM-DID）模型對基準回歸結(jié)果進行證實。選擇政府規(guī)模（gover）、金融規(guī)模（fin）、研發(fā)人員比例（rrdp）、人力資本水平（hcap）、固定資產(chǎn)投資水平（inv）作為匹配變量，基于非替代性的一對一最近鄰匹配方法，估計出傾向得分，匹配出相應(yīng)的對照組城市。由圖2可知，匹配之后實驗組與對照組之間的概率密度基本保持一致，說明匹配效果良好。由表3平衡性假設(shè)檢驗可知，匹配之后所有匹配變量的偏差的絕對值都小于5%，有效地縮小了實驗組和對照組樣本協(xié)變量的偏差，說明本文選取的匹配變量與匹配方法是合理的。匹配之后的t 檢驗結(jié)果都不顯著，說明匹配后的變量在對照組和處理組之間不存在顯著差異。因此，經(jīng)過匹配的對照組符合作為處理組的反事實個體的條件，為下一步的雙重差分分析篩選出理想的樣本。在此基礎(chǔ)上進行雙重差分估計，高新區(qū)升級的處理效應(yīng)顯著為正，說明省級高新區(qū)升級為國家高新區(qū)改善了城市創(chuàng)新水平，再次證實了前文結(jié)果。

圖2 匹配前后傾向得分核密度圖

表3 PSM平衡性檢驗結(jié)果

3.2.2 平行趨勢檢驗

本文借鑒Jacobson 等（1993）的做法進行多時點平行趨勢檢驗。具體公式如下：

其中，didi,t+k是高新區(qū)升級前后的啞變量，k取正數(shù)時表示升級后k年，k取負數(shù)時表示升級前k年，本文截取政策實施前后各四年的樣本進行分析。αK表示高新區(qū)升級前后實驗組和對照組之間的城市創(chuàng)新水平之間的差異。由圖3可知，在政策沖擊前4 期，每期的交互項系數(shù)均與0無顯著差異，滿足平行趨勢假設(shè)；在政策沖擊的后4期，每期的交互項系數(shù)均大于0，且呈上升趨勢，說明省級高新區(qū)升級顯著地提高了其所在城市的創(chuàng)新水平。

圖3 多期DID平行趨勢檢驗圖示

3.2.3 安慰劑檢驗

本文進一步利用反事實方法，以高新區(qū)升級前的年份作為樣本區(qū)間，人為設(shè)定一個省級高新區(qū)升級時間點，檢驗其對城市創(chuàng)新水平的影響。具體的，2010年升級的高新區(qū)以2001～2008年作為研究區(qū)間，2005年作為虛擬的升級時間，其他年份以此類推。設(shè)置組別虛擬變量treat與虛擬升級時間的交叉項,did2010,did2011,did2012,did2013如果交叉項未通過顯著性檢驗，表明城市創(chuàng)新水平的提升確實是由高新區(qū)升級帶來的。檢驗結(jié)果如表4所示，did2010,did2011,did2012,did2013均不顯著，說明基準結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表4 安慰劑檢驗結(jié)果

4 政策效應(yīng)異質(zhì)分析

4.1 科教資源異質(zhì)性

在城市創(chuàng)新系統(tǒng)中，高校和科研院所與高新區(qū)的聯(lián)結(jié)是提升城市創(chuàng)新能力的關(guān)鍵一環(huán)。本文利用各城市高等院校的數(shù)量衡量科教資源規(guī)模，若某個城市設(shè)有5所以上高等院校，則認為該城市科教資源較豐富，若少于5 所，則認為科教資源一般。檢驗結(jié)果如表5所示，科教資源豐富的城市在1%的水平下顯著，而科教資源一般的城市顯著性水平為10%，同時，前者的did 系數(shù)大于后者。這表明城市科教資源越豐富，高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的提升作用越大，驗證了H2。本文認為省級高新區(qū)升級不僅增強了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚，也增加了整個城市對高新技術(shù)的需求，進而帶動城市科教資源與高新區(qū)的聯(lián)結(jié)和整合。因此，城市科教資源越豐富，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新效率越高，升級對城市創(chuàng)新水平的提升作用越明顯。

4.2 政府效率異質(zhì)性

城市創(chuàng)新水平的提升是各創(chuàng)新主體協(xié)同作用的結(jié)果，而政府作為創(chuàng)新系統(tǒng)中一個不可或缺的主體，在城市創(chuàng)新過程中扮演者重要的角色[18]。對于城市層面政府效率的衡量，本文借鑒《2016年中國地方政府管理效能排行榜》，將高新區(qū)所在的城市劃分為高政府效率組和低政府效率組。分組檢驗結(jié)果如表5所示，一方面，高政府效率組的在1%的水平下顯著，而低政府效率組在10%的水平下顯著，顯著性水平較弱；另一方面，高政府效率組的核心解釋變量did 的系數(shù)要大于低政府效率組。這些均說明城市政府效率越高，高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的推動作用越大，驗證了H3。

表5 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

4.3 城市等級異質(zhì)性

不同等級的城市在創(chuàng)新要素集聚能力和創(chuàng)新資源配置效率上存在差異，從而導(dǎo)致高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的影響在不同城市之間表現(xiàn)不同。在保證樣本量的前提下，本文把各城市劃分為一、二線城市和三、四線城市兩組以進行城市等級異質(zhì)性檢驗。一二線城市和三四線城市組都在5%的水平下顯著，但前者的did 系數(shù)卻遠高于后者。這說明無論是幾線城市，高新區(qū)升級都能較顯著地提升城市創(chuàng)新水平，但對一二線城市地提升幅度要高于三四線城市，驗證了H4。本文認為出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是，相比三、四線城市，一、二線城市擁有更強的經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢和創(chuàng)新要素集聚優(yōu)勢，在高新區(qū)升級的推動下，更有利于發(fā)揮城市創(chuàng)新潛力，發(fā)展創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)型經(jīng)濟。

5 結(jié)論與政策啟示

本文基于我國2001～2016年的城市面板數(shù)據(jù)，實證分析了省級高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的影響。主要得出以下結(jié)論：省級高新區(qū)升級能夠顯著提升所在城市的創(chuàng)新水平，而集聚效應(yīng)和溢出效應(yīng)是推動創(chuàng)新水平提升的重要原因。政府效率越高，越能利用高新區(qū)升級后的制度優(yōu)勢提升本地創(chuàng)新水平；高校和科研院所數(shù)量越多，科教資源越豐富，越能發(fā)揮升級后的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新優(yōu)勢提升創(chuàng)新水平。等級越高的城市，在創(chuàng)新要素集聚能力和創(chuàng)新資源配置效率越高，高新區(qū)升級對城市創(chuàng)新水平的提升作用越大。

基于上述結(jié)論，本文的政策啟示是：第一，強化高新區(qū)的集聚效應(yīng)和溢出效應(yīng)，推動城市經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展。本文研究結(jié)果表明，高新區(qū)升級能顯著提升城市創(chuàng)新水平，這自然與高新區(qū)升級所來帶的集聚效應(yīng)和溢出效應(yīng)分不開。為強化這兩種積極效應(yīng)，高新區(qū)政府在招商引資中應(yīng)注重區(qū)內(nèi)各企業(yè)間的有機聯(lián)系，促進產(chǎn)業(yè)集聚的形成，發(fā)揮集聚經(jīng)濟的優(yōu)勢；借助高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的網(wǎng)絡(luò)輻射力，提高信息的流動能力，建立標(biāo)準化產(chǎn)業(yè)互動平臺，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)合理布局，促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈的形成，進一步發(fā)揮高新區(qū)集聚經(jīng)濟的溢出效應(yīng)。

第二，提高政府效率，強調(diào)“有效政府”。異質(zhì)性分析表明，高政府效率是提升城市創(chuàng)新水平的重要保障。這要求深化政府體制機制改革，建立法制政府，整治尋租行為和腐敗亂象；轉(zhuǎn)化為服務(wù)型政府，較少繁雜冗長的行政審批，提升區(qū)內(nèi)企業(yè)的項目審批效率，進一步推行電子政務(wù)，為高新區(qū)營造一個高效便捷的營商環(huán)境和優(yōu)良的創(chuàng)新環(huán)境，充分發(fā)揮高新區(qū)升級紅利，帶動整個城市發(fā)展。

第三，合理嵌入科教資源，滿足產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新需求。高效、科研院所是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識挖掘、傳播的主要創(chuàng)新主體，對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升發(fā)揮著重要作用。各地區(qū)科教資源豐度差別較大，低豐度地區(qū)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效應(yīng)不能有效發(fā)揮。政府應(yīng)首先密切結(jié)合本地產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，吸引一些高校和科研院所入駐，滿足產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新對人才和技術(shù)的需求；其次，加大對科技領(lǐng)軍人才及團隊的穩(wěn)定長期支持，通過調(diào)動各創(chuàng)新主體的積極性，生產(chǎn)、傳播、應(yīng)用高新知識和技術(shù)，從而實現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。