李軍林 許藝煊 韋天宇

摘 ? 要：借助我國2004—2016年242個地級市的面板數據，采用固定效應模型、系統GMM法和基于回歸方程的分解法對我國城市間的科技創(chuàng)新差異展開綜合分解，研究發(fā)現：財政科技投入、人才引進、信息化建設和營造整體創(chuàng)新環(huán)境這四類創(chuàng)新政策均能夠有效提升城市創(chuàng)新水平;比較不同創(chuàng)新政策的重要性可發(fā)現，政府的科研資金支持是引導科技創(chuàng)新的主要政策，其后是人才和信息方面的政策，整體創(chuàng)新環(huán)境方面的政策影響力目前雖然最小，但也發(fā)揮著重要的作用;進一步分析政府支持創(chuàng)新的資金投入方式發(fā)現，資助科研單位的原生創(chuàng)新，實現產學研合作，比直接補貼企業(yè)更有助于擴大城市科技創(chuàng)新建設的成果;此外，我國多數地級市政府的科學事業(yè)費支出仍然偏小。地方政府引導科技創(chuàng)新，應在打好不同創(chuàng)新政策“組合拳”的同時，重點加大對科研活動的資金支持，促進產學研深度融合，切實提升地方科技治理能力和水平。

關鍵詞：創(chuàng)新政策;城市科技創(chuàng)新;創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略

中圖分類號：F124.3 ? 文獻標識碼：A ? 文章編號：1003-7543（2021）02-0128-18

《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）》首次提出要建設國家創(chuàng)新體系，并突出強調政府要在經濟、科技政策上發(fā)揮導向作用，改變創(chuàng)新的支持方式，將企業(yè)作為技術創(chuàng)新的主體，實現產學研相結合。國家創(chuàng)新體系是決定國家發(fā)展水平的基礎。建設現代化經濟體系，推動經濟高質量發(fā)展，增強我國經濟國際競爭力，從根本上講要靠創(chuàng)新。黨的十九屆五中全會提出要堅持創(chuàng)新在我國現代化建設全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，面向世界科技前沿、面向經濟主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，深入實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，完善國家創(chuàng)新體系，加快建設科技強國。為響應國家號召，我國各地市政府積極探索科技創(chuàng)新體制機制改革的地方經驗，努力提升本地的科技創(chuàng)新能力，但建設成效存在顯著差異。由2004—2016年全國地級市的科技創(chuàng)新成果數據可發(fā)現，我國各地市的科技創(chuàng)新能力得到了快速且大幅度的提高，但各地市科技創(chuàng)新建設成效的差異總體來看也隨著創(chuàng)新能力的提升逐年變大?？紤]到在國家創(chuàng)新體系中政府發(fā)揮著主導作用，各地市出臺的創(chuàng)新政策是否是其建設成效差異的主要來源呢？進一步地，在不同的創(chuàng)新政策中，哪一類創(chuàng)新政策發(fā)揮了更為重要的作用呢？

對以上問題，現有文獻未作出明確的回答，多是使用企業(yè)、省際數據或某一區(qū)域內的地級市數據檢驗各類創(chuàng)新政策的具體作用成效。有鑒于此，本文首先梳理現有研究成果，明確政府在國家創(chuàng)新體系中的角色定位和職能，然后圍繞政府的創(chuàng)新職能，總結有關創(chuàng)新政策有效性的實證文獻，在其研究結論和建議的基礎上，進一步借助2004—2016年中國創(chuàng)新專利研究數據和《中國城市統計年鑒》數據，綜合采用固定效應面板數據回歸模型、系統GMM法、工具變量法和多期雙重差分法對創(chuàng)新政策的有效性展開檢驗;在政策有效的前提下，采用夏普利值分解法對城市間的科技創(chuàng)新成效差異進行綜合分解。

一、創(chuàng)新中的政府職能與創(chuàng)新政策的有效性

（一）創(chuàng)新中的政府職能

在創(chuàng)新的產生過程中，企業(yè)是創(chuàng)新的主體，其他主要的參與方還包括政府、高校、研究院所和創(chuàng)新服務中介機構。那么，政府在創(chuàng)新中具體扮演的角色是什么？已有研究指出，在技術創(chuàng)新的產生過程中，政府發(fā)揮著主導作用，它像一個巨大的傘蓋，保護整個創(chuàng)新過程，為其提供一切可能產生利好的資源來促進創(chuàng)新的實際效果[1]。經典的三螺旋模型（Triple Helix Model）還將政府、企業(yè)和高校視為擁有獨立身份但又彼此相互作用和聯系的主體，在創(chuàng)新過程中實現彼此資源共享。功能重疊的部分是創(chuàng)新思路和想法被創(chuàng)造的空間。創(chuàng)新本身具有復雜性、無序性、不確定性和難衡量性，實現創(chuàng)新的可持續(xù)并非易事[2]，因此，在這個空間中，政府的制度資源需要在高校和企業(yè)的平衡中努力尋找契合點[3]。由此可見，政府作為創(chuàng)新體系的建設者和維護者，在整個創(chuàng)新集成網絡中扮演著主導作用，是自主創(chuàng)新活動的重要策劃者。進一步地，為促進和激勵創(chuàng)新活動，作為引導者的政府在哪些方面“可為”呢？就創(chuàng)新的產生過程而言，企業(yè)是對產品市場需求作出反應最快的主體，在挖掘到潛在需求以后，開始進入研發(fā)設計、測試檢驗、計劃生產、銷售反饋的流程中，在這個過程中接受高校的基礎研究和應用研究，階段性地實現流程創(chuàng)新和產品技術創(chuàng)新。在由企業(yè)和高校這兩大主體構成的創(chuàng)新生態(tài)中，政府能夠從財政科技投入、引進人才、信息化建設和營造整體創(chuàng)新環(huán)境四個方面給予創(chuàng)新所需的資源和動力，形成完整動態(tài)的創(chuàng)新體系。

首先，財政科技投入具體包含了政府對企業(yè)創(chuàng)新的財政補貼、稅收優(yōu)惠，對創(chuàng)新企業(yè)產品的政府購買以及政府設立的科學研究基金等對科研單位的資金支持。對于企業(yè)創(chuàng)新補貼和稅收優(yōu)惠，企業(yè)能否產生在經濟和技術上可行的商業(yè)模式，將前期的投入變成價值投資，在很大程度上依賴于企業(yè)與政府之間的默契配合：如果政府不愿在經濟上支持企業(yè)家，企業(yè)家就不太可能投資企業(yè)創(chuàng)新項目。就政府購買而言，考慮一些新興產業(yè)，如電子、IT、航空等的早期發(fā)展史，政府購買刺激貨物和服務的供應商進行創(chuàng)新甚至比政府提供資金和研究支持更加重要。建立符合國際規(guī)則的政府采購制度，能夠擴大創(chuàng)新產品和服務的市場空間。在國家創(chuàng)新體系中，加強產學研合作是重要原則之一，而科學和教育的創(chuàng)新又是區(qū)域經濟發(fā)展的主要驅動力[4]。政府設立基金，并且采用研究項目基金申報制和項目評審制，能夠在學術研究層面引起競爭，激發(fā)科研人員的積極性，進而提高創(chuàng)新必需的基礎研究的質量，促進原生創(chuàng)新向技術創(chuàng)新的轉化[5]。

其次，政府的職能在于促進人才的流動。創(chuàng)新驅動實質上是人才驅動。誰擁有人才上的優(yōu)勢，誰就會擁有創(chuàng)新實力上的優(yōu)勢。一方面，更多的教師參與、更多的高層次創(chuàng)新人才、更多的原生創(chuàng)新轉化[6]以及在創(chuàng)新文化上相互理解將有利于提升創(chuàng)新能力[7];另一方面，在創(chuàng)新擴散和技術領域，創(chuàng)新的中介機構是創(chuàng)新規(guī)范和標準的制定者，也是技術進入市場的評估者[8]。引進中介機構的雇員能夠對企業(yè)創(chuàng)新難題給出最直接的解決方法，彌補企業(yè)自身的網絡咨詢缺陷和缺乏橋梁聯系的不足，也為大學的基礎研究提供實際應用的可行性指導，有效發(fā)揮創(chuàng)新體系內各主體部門的職能。

再次，在國家創(chuàng)新體系中，產學研以及中介機構之間創(chuàng)新資源、產品及服務的信息對接是關鍵環(huán)節(jié)。有研究指出，從競爭者、供給者和企業(yè)內部獲得的信息、知識以及情報的傳遞效率與企業(yè)的創(chuàng)新效率和速度成正比[9]。因此，政府需要努力保持信息的暢通，提高信息在整個開放創(chuàng)新體系內的傳遞效率和市場吸收信息能力，打造連接國內外技術、資本、人才等創(chuàng)新資源的技術轉移網絡。

最后，政府具有營造整體創(chuàng)新環(huán)境的職能，需要建設一批引領企業(yè)創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展的國家技術創(chuàng)新中心，支持量大面廣的中小企業(yè)提升創(chuàng)新能力，培育一批核心技術能力突出、集成創(chuàng)新能力強的創(chuàng)新型企業(yè)。具體地，政府主要通過知識產權制度與法律保護的健全、企業(yè)競爭環(huán)境的維護、創(chuàng)新文化的培育等激發(fā)創(chuàng)新的原動力。政府作為國家創(chuàng)新體系的主導者，有責任也有義務注重對創(chuàng)新文化的培養(yǎng)。

（二）創(chuàng)新政策的有效性

已有文獻就財政科技投入、引進人才、信息化建設和營造整體創(chuàng)新環(huán)境這四類創(chuàng)新政策的有效性展開了廣泛檢驗。就財政科技投入而言，現有研究多集中于考察財政補貼和稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新的影響。在財政補貼上，大多數學者研究支持政府的創(chuàng)新補貼能夠提升企業(yè)的自主創(chuàng)新能力[10-11]。部分研究也發(fā)現，財政補貼對于企業(yè)創(chuàng)新產出有顯著負向影響[12]，且這一結論在經濟較為落后的地區(qū)更為顯著。還有學者指出，財政補貼與企業(yè)創(chuàng)新產出之間的關系是非線性的[13]。具體地，財政補貼對企業(yè)創(chuàng)新產出的激勵存在一個適度的區(qū)間，即倒 U 型，當財政的補貼力度加強時，企業(yè)的創(chuàng)新績效有可能隨之提高，但也有可能降低。在稅收優(yōu)惠上，政府的稅收優(yōu)惠同樣也會促進企業(yè)創(chuàng)新[14]。李維安等卻發(fā)現，稅收優(yōu)惠對高新技術企業(yè)的創(chuàng)新績效作用不明顯[15]。綜合考察財政補貼和稅收優(yōu)惠，朱平芳和徐偉民指出，政府在科技方面的補貼和稅收優(yōu)惠政策會互相作用，對企業(yè)的技術創(chuàng)新發(fā)揮更大的正向作用[16]。但有研究指出，由于企業(yè)規(guī)模、知識存量、技術水平、產權類型和企業(yè)所處行業(yè)不同，政府的財政補貼和稅收優(yōu)惠不一定促進企業(yè)創(chuàng)新[17]。在政府對科研單位創(chuàng)新的資金支持方面，研究發(fā)現，地區(qū)的科教資源能夠促進企業(yè)的創(chuàng)新活動，政府科研基金能夠通過產學研合作，降低企業(yè)R&D投入的風險，提高預期回報，從而提高創(chuàng)新活動的效率和效益。

就人才引進的政策來看，現有研究相對一致地發(fā)現引進人才必然促進創(chuàng)新[18]。但是，李平和許家云指出，由于不同地區(qū)的經濟發(fā)展水平、金融市場、科研投入等不同，人才對創(chuàng)新的促進程度存在地區(qū)差異，并且具有一定的時滯性[19]。就信息化對創(chuàng)新的影響而言，丹麥創(chuàng)新網絡計劃的一項研究評估結果顯示信息化與創(chuàng)新呈正相關關系。國內外相關研究也證明了這一點[18，20]。不同的是，董祺指出，雖然在我國信息化投資與企業(yè)規(guī)模、利潤和創(chuàng)新增長三者之間存在強相關性，但信息化對企業(yè)創(chuàng)新具有正負雙向的作用，因而信息化不一定會促進創(chuàng)新[21]。

創(chuàng)新型企業(yè)往往呈現區(qū)域性集聚的特點，比如美國的硅谷、印度的班加羅爾。這些區(qū)域的創(chuàng)新活動不僅得到了大量的資金和技術支持，而且依托當地較為完善的基礎設施、法律保護和高素質的勞動力得以運行。這暗示了整體創(chuàng)新環(huán)境的重要性。就知識產權保護而言，加強知識產權保護會對創(chuàng)新產生正向作用[22]。就創(chuàng)新集群政策而言，部分學者指出一個區(qū)域的技術創(chuàng)新效率能夠決定該區(qū)域技術創(chuàng)新的績效[23]。然而，也有研究指出，目前仍沒有明確的證據表明集群政策能夠持續(xù)地提供創(chuàng)新成果、提高創(chuàng)業(yè)和就業(yè)水平或提高企業(yè)生產力[17]。

綜上，在國家創(chuàng)新體系中，政府發(fā)揮著主導作用，具體能夠從財政科技投入、引進人才、信息化建設和營造整體創(chuàng)新環(huán)境四個方面給予創(chuàng)新所需的資源和動力，形成完整動態(tài)的科技創(chuàng)新體系。現有研究就創(chuàng)新政策的有效性展開了廣泛驗證，但未能達成共識。鑒于此，立足于我國各城市科技創(chuàng)新建設成效存在明顯差異的客觀事實，本文在明確政府在國家創(chuàng)新體系中的主導地位、基本職能和創(chuàng)新政策有效性的基礎上，從財政科技投入、人才引進、信息化建設和營造整體創(chuàng)新環(huán)境四類政策差異入手實證檢驗各城市科技創(chuàng)新建設成效差異的主要來源。

二、研究設計與數據來源

（一）計量模型的建立

本文實證研究的重點在于對我國城市間科技創(chuàng)新成效差異的分解。目前，學術界已就差異分解發(fā)展出了多種方法。其中，基于回歸方程的分解是一個主要方向。然而，基于回歸方程的分解面臨的最大困難是“路徑依賴”問題，即分解結果受分解變量的順序影響較大。對此，夏普利值分解法被安東尼·夏洛克斯（Anthony Shorrocks）提出并且快速發(fā)展起來[24]。夏普利值分解法的研究基礎是分解指標的有效性，其分解的基本思想是：一個指標的差異是多個因素共同作用的結果，剔除其中任一因素，都會對該指標的差異產生一個邊際貢獻。那么，按照所有可能的剔除順序，該因素被剔除產生的邊際效益均值就是其貢獻。最后，指標差異是所有因素的貢獻之和。值得注意的是，貢獻在本文中即為重要性大小。本文采用夏普利值分解法對我國城市間科技創(chuàng)新成效差異進行綜合分解，首先對創(chuàng)新政策的有效性展開測度，建立如式（1）所示的固定效應面板數據回歸模型：

Yit=c+Xit βt+Mit δt+λi+γt+uit（1）

被分解的對象Yit是我國各城市的科技創(chuàng)新建設成效，具體包括了獲得發(fā)明專利數、獲得實用新型專利數和獲得外觀設計專利數，下標i代表城市，t為年份?？紤]到城市規(guī)模的固有差異，確保不同城市橫向可比，本文將Yit分別取對數和人均值展開分析。創(chuàng)新政策變量向量為Xit，指能夠影響城市科技創(chuàng)新建設成效差異的四類創(chuàng)新政策——財政科技投入、人才引進、信息化水平和整體創(chuàng)新環(huán)境①。βt為創(chuàng)新政策變量對城市科技創(chuàng)新建設成效的影響系數向量。Mit是控制變量向量，包括了城市經濟發(fā)展水平、教育水平、對外開放水平、消費占比、產業(yè)結構、城市擴張、城鎮(zhèn)化率等7個可能影響地區(qū)科技創(chuàng)新水平的因素。δt是控制變量的系數向量。c為常數項，λi是地區(qū)/城市固定效應，γt是時間固定效應，uit是殘差項?？紤]到潛在的棘輪效應和遺漏變量問題，本文還就模型（1）進行變型，采用兩步系統GMM法估計不同創(chuàng)新政策的有效性，與固定效應面板數據回歸模型結果對照，以確保研究結論穩(wěn)健。

承接式（1），設城市間科技創(chuàng)新建設成效差異為D=f（Yit）。代入控制單一創(chuàng)新政策變量得到的Yit的估計值■it，然后能夠獲得每一類創(chuàng)新政策差異與被分解的城市科技創(chuàng)新建設成效差異間的關系，見式（2）：

（二）變量選取與數據來源

1.被解釋變量

被解釋變量是地級市科技創(chuàng)新建設成果，借鑒前人的一般做法[25]，本文采用我國各地級市每年的發(fā)明專利（ivt）、實用新型專利（utl）和外觀設計專利（ad）的獲批數量作為其代理指標，并且分別作取對數和人均化處理代入模型。相關數據來自中國研究數據服務平臺（Chinese Research Data Services，CNRDS）的中國創(chuàng)新專利研究數據庫（Chinese Innovation Research Database，CIRD）①。在穩(wěn)健性檢驗中，本文還分別使用復旦大學產業(yè)發(fā)展中心發(fā)布的《中國城市和產業(yè)創(chuàng)新力報告2017》中的城市創(chuàng)新指數（idx）和北京大學企業(yè)大數據研究中心發(fā)布的中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數（rf與mf）作為被解釋變量展開指標穩(wěn)健性檢驗。

2.核心解釋變量

核心解釋變量是能夠影響城市科技創(chuàng)新建設成效差異的四類創(chuàng)新政策。在財政科技投入上，2007年政府收支分類科目改革前，其具體包括了科學事業(yè)費（基礎研究和應用研究費用）、科技三項費用（試驗開發(fā)費用）、科學基建費和其他科學事業(yè)費四大類。其中，科學事業(yè)費是地方政府用于發(fā)展和促進各種科學研究事業(yè)的經費支出，不包含政府對企業(yè)的創(chuàng)新補貼和稅收優(yōu)惠。在現有的城市統計資料中，僅《中國城市統計年鑒》相對連續(xù)、完整地記錄了我國各地市的科學事業(yè)費支出，財政補貼和稅收優(yōu)惠的數據在地級市層面難以獲取。同時考慮到現有研究有關政府資金支持科研單位創(chuàng)新的有效性檢驗還比較少，本文以地級市的科學事業(yè)費（exp）作為財政科技投入的代理指標。在人才引進和流動方面，以科研與綜合技術服務業(yè)從業(yè)人員數（res）作為衡量地區(qū)創(chuàng)新服務人才程度的指標。在信息化建設上，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)從業(yè)人員數（it）被用以刻畫地區(qū)信息化水平。上述三個指標數據均來自《中國城市統計年鑒》。最后，在營造整體創(chuàng)新環(huán)境方面，為探索具有中國特色的城市創(chuàng)新發(fā)展道路，提高城市的整體創(chuàng)新水平，我國進行了創(chuàng)新型城市試點。這一政策能加強政府戰(zhàn)略引領、促進人才集聚、激勵企業(yè)投資和優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境。因此，本文根據科學技術部發(fā)布的創(chuàng)新型城市試點相關政策文件與指導意見，整理出2004—2016年地級市試點名單，并設置創(chuàng)新型城市試點的虛擬變量（c），即試點城市取值為1，非試點城市取值為0。

3.控制變量

本文選用高等學校在校學生數（edu）這一指標來控制地區(qū)教育水平差異的影響。此外，本文進一步從經濟基本屬性、經濟結構屬性、人口屬性三方面對影響城市科技創(chuàng)新能力差異的城市特征因素予以控制?？刂谱兞康臄祿碓从凇吨袊鞘薪y計年鑒》、各城市的統計公報和地方政府網站。表1（下頁）為本文主要變量的描述性統計結果。

三、實證結果分析

（一）創(chuàng)新政策對城市科技創(chuàng)新建設成效的影響

現有研究尚未就創(chuàng)新政策的有效性達成共識，在一個系統內再次檢驗不同創(chuàng)新政策的有效性十分必要。具體地，本文建立固定效應面板數據回歸模型和兩步系統GMM模型①，分別探究科學事業(yè)費，科研綜合技術服務業(yè)從業(yè)人員數，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)從業(yè)人員數，創(chuàng)新型城市試點與否對城市獲得發(fā)明、實用新型和外觀設計專利數的影響。

如表2所示，在兩種方法下（對被解釋變量取對數和作人均化處理），估計結果基本一致。對于發(fā)明專利和實用新型專利，四類創(chuàng)新政策均存在顯著的促進作用，即一個城市的科學事業(yè)費越多、科研服務人才越多、信息服務從業(yè)人員越多，并且處于創(chuàng)新型城市試點階段，則該城市的科技創(chuàng)新建設成果越多，創(chuàng)新能力水平也越高。對于外觀設計專利數，只有信息服務從業(yè)人員數與其存在顯著的正相關關系。這是由外觀設計專利的特性所決定的：一般而言，發(fā)明與實用新型專利多用于服務實體經濟的發(fā)展，而外觀設計專利數則更多地代表了一個城市的文化水平。在我國，前者受重視的程度明顯高于后者，影響因素也更多。就信息化對科技創(chuàng)新的影響而言，本文結論支持信息化與創(chuàng)新呈正相關關系的觀點。

比較四類創(chuàng)新政策對城市獲得發(fā)明專利和實用新型專利數的影響，容易發(fā)現政府資金投入對增加實用新型專利數更加有效，而人力資本的積累對增加發(fā)明專利數更有效，這同樣也是由發(fā)明與實用新型專利的特征屬性差異決定的。是否處于創(chuàng)新型城市試點階段，對一個城市的發(fā)明專利數影響最大，然后是實用新型專利數，外觀設計專利數最少。相較于已有研究[26]，這一結果在證實創(chuàng)新型城市試點政策有效的基礎上，進一步對城市科技創(chuàng)新建設成效的不同表現形式進行了檢驗。以上結果表明四類創(chuàng)新政策均能夠顯著正向影響城市科技創(chuàng)新建設成效。

（二）不同創(chuàng)新政策對城市科技創(chuàng)新建設成效差異的解釋程度

既然政府資金投入、人才引進、信息化建設和整體創(chuàng)新環(huán)境的營造都有益于城市科技創(chuàng)新建設，那么我國各城市科技創(chuàng)新建設成效差異的主要政策來源是什么？什么是政府引導科技創(chuàng)新的政策“主力拳”？本文基于夏普利值分解法①對不同城市科技創(chuàng)新建設成效差異進行整體分解，控制變量的分解結果略。如表3所示，四類創(chuàng)新政策對城市科技創(chuàng)新建設成效差異的總體解釋力很高，都在50%以上。特別對于與實體經濟發(fā)展密切相關的發(fā)明專利和實用新型專利，政策總解釋度約在60%及以上水平。這表明我國各地市創(chuàng)新政策重點的不同是其建設成效差異的主要來源。

進一步比較不同的創(chuàng)新政策重要性，無論是何種專利類型，政府的科研資金支持對城市科技創(chuàng)新建設成效差異的貢獻度都是最大，而創(chuàng)新型城市試點與否的貢獻度最小。四類創(chuàng)新政策的重要性從大到小排序為：科學事業(yè)費（資金），信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)從業(yè)人員數（信息），科研綜合技術服務業(yè)從業(yè)人員數（人才），創(chuàng)新型城市試點與否（整體創(chuàng)新環(huán)境）。

（三）城市科技創(chuàng)新建設成效差異的橫向分解

在前一節(jié)的重要性測度中，混雜了不同年份同一城市、不同年份不同城市的時間差異影響。排除時間差異的作用，本文能夠實現在一個靜態(tài)可比的情境下，明確在同一年份不同城市科技創(chuàng)新建設成效差異的主要政策來源，即差異的橫向分解，結果見如圖1所示。首先觀察圖中創(chuàng)新政策的總解釋度變化，可知四類創(chuàng)新政策能夠整體解釋約50%以上的我國城市科技創(chuàng)新建設成效差異，這再次說明了我國各地市創(chuàng)新政策的不同是其建設成效差異的主要來源。

就獲得發(fā)明專利數差異的分解結果來看，2004—2007年三類創(chuàng)新政策（創(chuàng)新型城市試點尚未啟動）的解釋力大小從大到小排序為人才、信息、資金;2007年及之后的排序為資金、信息、人才、整體創(chuàng)新環(huán)境。換言之，在不同城市，政府在科研資金支持上的差異是其科技創(chuàng)新結果差異的主因。排序變化的原因可能在于：國務院在2006年印發(fā)了《實施〈國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）〉的若干配套政策》。之后，科技部、國家發(fā)展改革委、教育部等部門分工合作，研究制定了99條“配套政策”的實施細則，改變了過去創(chuàng)新政策不配套、不銜接的問題，逐漸形成了相對完整的政策體系。再看獲得實用新型專利差異的分解結果，資金的解釋力一直最高，人才和信息次之，整體創(chuàng)新環(huán)境最弱。最后觀察獲得外觀設計專利差異的分解結果，可以發(fā)現資金仍然解釋力最高;其次是信息;解釋力較弱的是人才和整體創(chuàng)新環(huán)境。

城市科技創(chuàng)新建設成效差異的橫向分解結果顯示：政府在創(chuàng)新中發(fā)揮著主導作用，其創(chuàng)新政策重點的不同是科技創(chuàng)新建設成效差異的主要來源。政府在引導科技創(chuàng)新的過程中，出臺政策的“主力拳”是對科研活動的資金支持。但值得注意的是，在旨在營造整體創(chuàng)新環(huán)境的創(chuàng)新型城市試點政策出臺后，其解釋力在短期內快速提升，逼近信息和人才方面的政策。

（四）政府資金支持的最優(yōu)方式：企業(yè)補貼抑或科研資助

囿于數據可得性，前文僅以科學事業(yè)費作為財政科技投入的代理變量，而未考慮政府對企業(yè)的創(chuàng)新補貼和稅收優(yōu)惠。在明確政府引導科技創(chuàng)新的政策“主力拳”是對科研活動的資金支持后，一個問題被自然地提出：政府資金是補貼企業(yè)創(chuàng)新，還是資助科研單位原生創(chuàng)新更好？為回答這一問題，本文借助中國工業(yè)企業(yè)數據庫2005—2007年的數據①，將數據庫內工業(yè)企業(yè)獲得的政府創(chuàng)新補貼聚類并加總到其所在的地級市，得到地級市的企業(yè)創(chuàng)新補貼數據（sub），然后再次基于夏普利值分解法展開橫向分解。

由表4可知，2005—2007年企業(yè)補貼對我國城市科技創(chuàng)新建設成效差異的解釋力不足10%，明顯低于科學事業(yè)費。這一結果表明，相較于產學研模式，政府對創(chuàng)新主體——企業(yè)的直接資金支持作用比較有限。為更好地發(fā)揮政府在科技創(chuàng)新中的主導作用，政府支持科技創(chuàng)新活動的資金應更多地投向科研單位，激發(fā)原生創(chuàng)新，通過產學研合作，使城市的科技創(chuàng)新建設成效最大化。再看企業(yè)補貼和科學事業(yè)費的整體解釋力②，與圖1所示結果基本一致，再次證明了企業(yè)創(chuàng)新補貼政策的作用有限?？赡艿脑蛉缦拢阂皇钦畡?chuàng)新補貼不一定能有效解決企業(yè)研發(fā)資金不足的問題，在一定程度上對企業(yè)研發(fā)投入存在“擠出效應”;二是我國企業(yè)多采取與高校、科研機構合作的形式進行創(chuàng)新，其在產學研合作中發(fā)揮的主要作用體現在原生創(chuàng)新向技術創(chuàng)新成果的轉化上。但我國技術創(chuàng)新成果轉化率不足30%（發(fā)達國家的這一指標為60%～70%），存在科技成果轉化率低、可應用科技成果率不高、企業(yè)和個人參與科研項目不積極等問題。

（五）科學事業(yè)費的最優(yōu)區(qū)間

相較于企業(yè)創(chuàng)新補貼，科學事業(yè)費是城市科技創(chuàng)新建設成效差異的主要政策來源。進一步地，是否科學事業(yè)費越多越好？這里采用門限回歸法[28]，檢驗科學事業(yè)費對城市創(chuàng)新建設成效的門限效應，門限變量為科學事業(yè)費。事實上，門限回歸模型相當于一個分段函數模型，在其他條件相同的情況下，當科學事業(yè)費小于門限值時，其系數為θ1，而當大于門限值時，系數為θ2。門限回歸模型以“殘差平方和最小化”為原則確定最優(yōu)門限值，進而檢驗門限值的顯著性。本文建立門限回歸模型如下：

單一門限：Yit=c+θ1TEitI（TEit≤ρ）+θ2TEitI（TEit>ρ）+Xit βt+Mit δt+εit（5）

雙重門限：Yit=c+θ1TEitI（TEit≤ρ1）+θ2TEitI（ρ1ρ2）+Xit βt+Mit δt+εit（6）

式（5）和（6）分別假定門限變量存在單一和雙重門限效應，I（·）為指示函數，科學事業(yè)費TE為門限變量，ρ為門限值，ε是殘差項。需注意的是，分解政策變量向量Xit中不再包含財政科技投入的代理指標科學事業(yè)費。結果如表5（下頁）所示。科學事業(yè)費對城市獲得發(fā)明專利數和實用新型專利數的影響均存在一個門限值，分別為45 912.84萬元和37 078.78萬元①，對獲得外觀設計專利數不存在門限值。就科學事業(yè)費對獲得發(fā)明專利數的門限效應而言，當科學事業(yè)費低于45 912.84萬元時，其對獲得發(fā)明專利數無顯著影響;但當高于45 912.84萬元時，科學事業(yè)費能夠顯著增加我國各城市獲得發(fā)明專利數，即最優(yōu)區(qū)間為高于45 912.84萬元，而在此最優(yōu)區(qū)間的城市占全樣本城市的比例僅為23%。對于實用新型專利數，科學事業(yè)費無論是高于還是低于門限值，均能顯著增加其數量。但相比低于門限值，科學事業(yè)費高于門限值37 078.78萬元時，實用新型專利數增加得更多，即最優(yōu)區(qū)間為高于37 078.78萬元，在此最優(yōu)區(qū)間的城市占比約為28%。這表明我國多數地級市政府的科學事業(yè)費支出偏小，并不在最優(yōu)區(qū)間之內。對于外觀設計專利數，科學事業(yè)費無顯著影響。

四、穩(wěn)健性檢驗

（一）替換被解釋變量的選取指標

基準回歸部分，本文主要選擇我國各地級市每年的發(fā)明、實用新型和外觀設計的專利獲批數量作為城市科技創(chuàng)新成效的衡量指標。然而，考慮到專利數量不能直接反映專利質量，本文進一步將專利數替換為衡量專利質量的城市創(chuàng)新指數（idx）和區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數（rf與mf），從而能更為全面地衡量城市創(chuàng)新能力。城市創(chuàng)新指數通過專利更新模型測算不同年份專利的潛在價值，采用多維度構建而成，并加總到城市層面，有效地度量了城市創(chuàng)新水平。中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數采用企業(yè)大數據庫的“全量”數據，將原本分散的技術、人、投資等幾個領域數據有機聯系起來，涵蓋能夠體現創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)不同側面的多維度綜合評價指標。本文從中選取總維度下的人均得分指標與單位面積得分指標，代入固定效應面板數據回歸模型和兩步系統GMM模型。結果如表6（下頁）所示，其與基準回歸結果一致，即四類創(chuàng)新政策有益于城市科技創(chuàng)新建設。

（二）內生性問題檢驗

本文的核心解釋變量分別是財政科技投入、人才引進、信息化建設與營造整體創(chuàng)新環(huán)境四類創(chuàng)新政策，它們之間可能存在統計意義上的關聯，進而帶來估計偏差，影響本文結論的可信度。為此，本文選取省級政府工作報告中與創(chuàng)新相關的詞匯頻數占總詞匯頻數的比重逐一分別作為財政科技投入、人才引進、信息化建設三類創(chuàng)新政策的工具變量①，以發(fā)明、實用新型和外觀設計的專利獲批數的對數值和人均值為被解釋變量，采用兩階段最小二乘估計法（2SLS）對創(chuàng)新政策有效性進行再檢驗。政府工作報告中的創(chuàng)新詞頻比重可以反映政府創(chuàng)新意志的變化，進而影響政府出臺的創(chuàng)新政策，因此滿足工具變量相關性假定②。創(chuàng)新詞頻比重也能夠滿足工具變量外生性假定：第一，地方政府工作報告一般發(fā)生在年初，而創(chuàng)新活動則貫穿于一年的始終，可以有效規(guī)避反向因果的內生性問題;第二，下級政府的政策一般難以直接影響到上級政府的決策。本文使用的創(chuàng)新詞頻比重是省級層面變量，其他相關變量是地級市層面變量。結果如表7（下頁）所示，其與基準回歸結果相一致，即對于發(fā)明專利和實用新型專利，四類創(chuàng)新政策均存在顯著的促進作用;對于外觀設計專利，只有信息服務從業(yè)人員數能夠顯著提升城市創(chuàng)新建設成效。

因為創(chuàng)新型城市虛擬變量（c）是二元變量，創(chuàng)新詞頻比重不能作為其工具變量進行再估計?？紤]到2008—2016年國家陸續(xù)設立了61個國家創(chuàng)新型試點城市，其中包含53個地級市，本文以此作為準自然實驗，將試點城市作為實驗組，非試點城市作為對照組，構建多時點雙重差分模型（以下簡稱“多期DID”），再次估計創(chuàng)新型城市試點政策績效。特別注意的是，多期DID模型中，雙重差分變量應為政策實施時間虛擬變量，即對于試點城市，試點政策當年及其以后年份為1，其他為0;對于非試點城市，均取值為0。這與本文模型（1）中c的設定完全相同。換言之，如果將除創(chuàng)新型城市試點政策外的其他三個政策變量視作控制變量，模型（1）就是多期DID模型。雙重差分模型應用的前提條件是政策實施前實驗組與對照組具有共同趨勢。為此，本文首先設置處理變量，即試點城市取值1，非試點城市取值0，將其分別與試點政策推行之前和之后三年的年份虛擬變量生成交互項（ty_R1-3與ty_1-3）。若ty_R1-3的系數均不顯著，則說明地區(qū)虛擬變量和年份虛擬變量能夠很好地控制住其他效應而不與政策效應混雜，即政策實施前實驗組與對照組中的城市具有一致的創(chuàng)新水平發(fā)展趨勢，因而共同趨勢得到滿足。如表8（下頁）結果所示，式（1）所示的多期DID模型具有較好的適用性，且在共同趨勢假設檢驗結果中，創(chuàng)新型城市虛擬變量（c）對發(fā)明專利和實用新型專利數依然存在顯著正向作用，對外觀設計專利數無顯著影響，這與表2基準回歸結果相符。

五、結論與政策建議

城市科技創(chuàng)新差異的主要政策來源，恰恰就是國家創(chuàng)新體系下以地級市為代表的地方政府引導和激勵科技創(chuàng)新最需要被重視的職能。本文研究發(fā)現：第一，政府是創(chuàng)新的引導者，在激勵科技創(chuàng)新的實踐中發(fā)揮著主導作用?，F有的創(chuàng)新政策，具體包括了財政科技投入、人才引進、信息化建設和營造整體創(chuàng)新環(huán)境四類，均對城市的科技創(chuàng)新建設成效產生顯著的正向影響。第二，比較四類創(chuàng)新政策對城市科技創(chuàng)新建設成效差異的解釋程度，本文發(fā)現城市不同規(guī)模的財政科技投入是科技創(chuàng)新建設成效差異的主要來源，隨后是人才和信息方面的政策;整體創(chuàng)新環(huán)境方面的政策的影響力雖然最小，但在短期內快速發(fā)揮作用，逐漸與人才和信息方面的政策同等重要。第三，在明確了政府科研資金支持的重要性后，本文進一步考慮政府支持創(chuàng)新資金的投入方式，發(fā)現相較于產學研模式，政府對企業(yè)直接的資金支持作用較為有限。第四，本文著眼于科學事業(yè)費支出的最優(yōu)區(qū)間，發(fā)現科學事業(yè)費對科技創(chuàng)新的激勵存在門檻值，當科學事業(yè)費高于門檻值時，其引導和激勵科技創(chuàng)新的作用才能在最大程度上得到發(fā)揮，而我國多數地級市政府的科學事業(yè)費支出仍然不足?；谝陨辖Y論，提出如下政策建議：

第一，充分發(fā)揮政府創(chuàng)新激勵政策的導向作用，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新的內生動力。一方面，政府應打好科研資金支持、人才引進、信息化建設和營造整體創(chuàng)新環(huán)境四類創(chuàng)新政策的“組合拳”，完善支持企業(yè)創(chuàng)新的普惠性政策體系，而非僅依靠某一類的創(chuàng)新政策促進企業(yè)創(chuàng)新;另一方面，政府應重點加大對高校和科研單位的創(chuàng)新資金支持力度，同時賦予其更大的科研經費支配權和資源調動權，以鼓勵開展研發(fā)活動，利用基礎和應用成果服務企業(yè)生產。

第二，切實推動產學研深度融合，更多通過產學研的間接方式，有效支持企業(yè)創(chuàng)新。產學研深度融合是深化科技體制改革的一項重要內容，也是當前政府資金支持和引導科技創(chuàng)新的最優(yōu)機制。推動產學研深度融合，一要強化企業(yè)在科技創(chuàng)新中的主體地位，在創(chuàng)新決策、研發(fā)投入和成果轉化等核心環(huán)節(jié)給予企業(yè)更大的自主權;二要擴大政府參與、服務、引導科技創(chuàng)新的廣度和深度，具體以重大科技項目為紐帶，通過設立專項資金，以產學研聯盟為載體，突破共性技術和關鍵核心技術，加快建設面向全社會的產學研信息共享平臺和知識產權法庭，引導建立產學研利益分配機制和風險控制機制等。

第三，建立健全科學統一的成果評估體系。在企業(yè)內部，需要企業(yè)自身制訂和完善評價技術人員工作成果的考核機制，尊重知識和人才，保證人才來去自由，從物質和精神兩個方面同時激勵技術人員創(chuàng)新;在企業(yè)之外，由政府主導建立科學公正、信息公開的產學研深度融合項目評價體系，在充分調動科研人員的主動性的同時，實現有效的社會監(jiān)督。

第四，加強科技中介機構建設，為科技創(chuàng)新實體提供社會化、專業(yè)化服務?？萍贾薪闄C構是促進科技成果商業(yè)化和技術創(chuàng)新的重要工具，是國家創(chuàng)新體系的重要一環(huán)。政府需要制定統一的中介服務機構標準，定期選聘外部評審專家以開展中介服務機構資格認定和審查，進一步整體優(yōu)化科技中介服務組織布局，推動建設一批服務能力強、專業(yè)水平高、聲譽信用好且具有較強競爭力的示范性科技中介服務機構。中介服務機構應主動提升自身技術水平和服務質量，強化復合型人才培訓和日常管理等。

參考文獻

[1]VALERIA C， FRANCESCO C， CHIARA M， et al. Demand-pull and technology-push public support for eco-innovation： the case of the biofuels sector[J]. Research Policy， 2015， 44（3）： 577-595.

[2]SHINKEVICH M V， SHINKEVICH A I， CHUDNOVSKIY A D， et al. Formalization of sustainable innovative development process in the model of innovations diffusion[J]. International Journal of Economics & Financial Issues， 2016， 6（1）： 179-184.

[3]MIROSHNIKOVA T， KUCHUGIN N. Economic efficiency of innovative corrosion resistant coating for sectors of russian national economy[J]. Procedia Economics & Finance， 2015（24）： 426-434.

[4]EGOROV N E， BABKIN A V， KOVROV G S， et al. Comparative assessment of innovative activity of region's economy actors on the basis of the triple helix model[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences， 2015， 207（1）： 816-823.

[5]CHEN C P， HU J L， YANG C H. An international comparison of R&D efficiency of multiple innovative outputs： the role of the national innovation system[J]. Innovation， 2011， 13（3）：341–360.

[6]衛(wèi)平，湯雅茜.高新技術企業(yè)創(chuàng)新能力提升及其驅動因素——來自7城市企業(yè)微觀調查數據的證據[J].改革，2020（6）：136-147.

[7]SIEGEL D S， PHAN P H. Analyzing the effectiveness of university technology transfer： implications for entrepreneurship education[J]. Advances in the Study of Entrepreneurship， Innovation， and Economic Growth， 2005（1）： 1-38.

[8]HOWELLS J. Intermediation and the role of intermediaries in innovation[J]. Research Policy， 2006， 35（5）： 715-728.

[9]CARBONELL P， ESCUDERO A I R. The effect of market orientation on innovation speed and new product performance[J]. Journal of Business & Industrial Marketing， 2010， 25（7）： 501-513.

[10]CZARNITZKI D， LICHT G. Additionality of public R&D grants in a transition economy： the case of Eastern Germany[J]. Economics of Transition， 2005， 14（1）： 101-131.

[11]陳昭，劉映曼.政府補貼、企業(yè)創(chuàng)新與制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展[J].改革，2019（8）：140-151.

[12]BERNINI C， PELLEGRINI G. How are growth and productivity in private firms affected by public subsidy？ evidence from a regional policy[J]. Regional Science and Urban Economics， 2011， 41（3）： 253-265.

[13]毛其淋，許家云.政府補貼對企業(yè)新產品創(chuàng)新的影響——基于補貼強度“適度區(qū)間”的視角[J].中國工業(yè)經濟，2015（6）：94-107.

[14]鄧子基，楊志宏.財稅政策激勵企業(yè)技術創(chuàng)新的理論與實證分析[J].財貿經濟，2011（5）：5-10.

[15]李維安，李浩波，李慧聰.創(chuàng)新激勵還是稅盾？——高新技術企業(yè)稅收優(yōu)惠研究[J].科研管理，2016（11）：61-70.

[16]朱平芳，徐偉民.政府的科技激勵政策對大中型工業(yè)企業(yè)R&D投入及其專利產出的影響——上海市的實證研究[J].經濟研究，2003（6）：45-53.

[17]EDLER J， CUNNINGHAM P N， GOKA， et al. Handbook of innovation policy impact[Z]. Edward Elgar Publishing， 2016.

[18]ALBORS-GARRIGOS J， BARRERA R R. Impact of public funding on a firm's innovation performance： analysis of internal and external moderating factors[J]. International Journal of Innovation Management， 2011， 15（6）： 1297-1322.

[19]李平，許家云.國際智力回流的技術擴散效應研究——基于中國地區(qū)差異及門檻回歸的實證分析[J].經濟學（季刊），2011（3）：935-964.

[20]FRISHAMMAR J， HORTE S A. Managing external information in manufacturing firms： the impact on innovation performance[J]. Journal of Product Innovation Management， 2005， 22（3）： 251-266.

[21]董祺.中國企業(yè)信息化創(chuàng)新之路有多遠？——基于電子信息企業(yè)面板數據的實證研究[J].管理世界，2013（7）：123-129.

[22]董雪兵，王爭.R&D風險、創(chuàng)新環(huán)境與軟件最優(yōu)專利期限研究[J].經濟研究，2007（9）：112-120.

[23]SIMMIE J. Innovation and urban regions as national and international nodes for the transfer and sharing of knowledge[J]. Regional Studies， 2003： 607-620.

[24]SHORROCK A F. Decomposition procedures for distributional analysis： a unified framework based on the Shapley value[Z]. University of Essex Working Paper， 1999.

[25]萬廣華，范蓓蕾，陸銘.解析中國創(chuàng)新能力的不平等：基于回歸的分解方法[J].世界經濟，2010（2）：3-14.

[26]李政，楊思瑩.創(chuàng)新型城市試點提升城市創(chuàng)新水平了嗎？[J].經濟學動態(tài)，2019（8）：70-85.

[27]聶輝華，江艇，楊汝岱.中國工業(yè)企業(yè)數據庫的使用現狀和潛在問題[J].世界經濟，2012（5）：142-158.

[28]HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels： estimation， testing， and inference[J]. Journal of Econometrics， 1999， 93（2）： 345-368.

Abstract： Under the background of national innovation system construction， there are obvious differences in the effectiveness of innovation construction among cities in China. Based on the government as the innovation guide， this paper uses fixed effect panel model， System GMM and Regression-based Decompositions to decompose the innovation difference among cities， utilizing the statistics of prefectural cities in China from 2004 to 2016. The results show that： Financial investment in science and technology， talent introduction， informatization construction and creation of an overall innovation environment can effectively improve the level of urban innovation. Comparing the importance of different innovation policies， the government's scientific research funding is the "main force" to guide innovation， followed by talents and information. Although the overall innovation environment has the smallest influence， it is also rapidly playing an important role in the short term. For the government-supported investment method of innovation funds， subsidizing the original innovation of scientific research units and realizing Industry-University-Research cooperation is more helpful than directly subsidizing enterprises. In addition， the scientific expenditures of most prefecture-level cities in China are still small. Therefore， when local governments guide scientific and technological innovation， they should focus on increasing financial support for scientific research activities and promote the in-depth integration of industry， university and research while fighting the "combination punch" of different innovation policies.

Key words： innovation policy; urban science and technology innovation; innovation-driven development strategy