林壽富，董小卿

(福建師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 福州350007)

0 引言

創(chuàng)新既是引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的第一動力[1]，又是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的有力支撐，已引起社會各界高度關(guān)注。黨的十八大明確提出實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)把科技創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局核心位置。目前，雖然我國在經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力轉(zhuǎn)換和創(chuàng)新型國家建設(shè)方面已經(jīng)取得顯著成就，但創(chuàng)新發(fā)展是一個由淺入深、逐漸推開的探索式過程，不可避免地存在政策協(xié)調(diào)不配套、決策機(jī)制單一化和區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展不均衡等問題。因此，加強(qiáng)國家創(chuàng)新治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)仍是政府部門亟待解決的重要議題[2]。

區(qū)域創(chuàng)新體系對于國家創(chuàng)新治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)具有重要意義。2016年，習(xí)近平總書記在全國科技創(chuàng)新大會、兩院院士大會、中國科協(xié)第九次全國代表大會上指出：“要加快打造具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心，建設(shè)若干具有強(qiáng)大帶動力的創(chuàng)新型城市和區(qū)域創(chuàng)新中心。”為更好地推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)，2015年9月，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于在部分區(qū)域系統(tǒng)推進(jìn)全面創(chuàng)新改革試驗的總體方案》(以下簡稱《總體方案》)。根據(jù)《總體方案》的部署，我國將京津冀地區(qū)、上海、廣東、安徽、四川、武漢、西安和沈陽8個跨行政區(qū)域設(shè)置為“全面創(chuàng)新改革試驗區(qū)”，力求探索一些具有區(qū)域輻射性、可復(fù)制推廣的政策創(chuàng)新經(jīng)驗(王欣等，2020)。2019年是第一輪全面創(chuàng)新改革試驗的“收官之年”，對全面創(chuàng)新改革試驗效果進(jìn)行評估，探討其能否顯著促進(jìn)試驗區(qū)創(chuàng)新能力提升具有重要意義。

基于此，本文將2015年作為全面創(chuàng)新改革試驗的基準(zhǔn)年，收集2008-2018年中國內(nèi)地31個省份面板數(shù)據(jù)，以專利產(chǎn)出和研發(fā)投入作為區(qū)域創(chuàng)新能力衡量指標(biāo)，構(gòu)建雙重差分模型，全面評估全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)，并通過平行趨勢檢驗與安慰劑檢驗研究結(jié)論的穩(wěn)健性。進(jìn)一步，本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型，分別從財政手段和金融手段兩條路徑實證分析全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的傳導(dǎo)機(jī)制。

本文創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下幾個方面：①從宏觀視角對政府參與區(qū)域創(chuàng)新活動效果進(jìn)行評估。以往研究大多從微觀視角考察政府參與對區(qū)域創(chuàng)新活動的影響效應(yīng)，將區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)割裂成諸多獨立的企業(yè)個體，忽視了創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部知識傳播，從而難以判斷政府行為對區(qū)域創(chuàng)新活動的整體影響效應(yīng)[3]；②對全面創(chuàng)新改革試驗成效進(jìn)行定量評估。以往學(xué)者多采用案卷研究、輿情分析等定性評估方法，缺少對改革試驗凈效應(yīng)的剝離與評估。本文采用雙重差分法，可以有效控制其它變量對全面創(chuàng)新改革試驗執(zhí)行效果的影響，更好地評價全面創(chuàng)新改革試驗的凈效應(yīng)，確保研究結(jié)論可靠和穩(wěn)?。虎凵钊胩骄咳鎰?chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的傳導(dǎo)機(jī)制。本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型，從財政手段和金融手段兩個方面探討全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的傳導(dǎo)路徑，可為決策者更好地總結(jié)試點經(jīng)驗、精準(zhǔn)施策提供理論依據(jù)與實踐參考。

1 文獻(xiàn)綜述

自全面創(chuàng)新改革試驗啟動以來，學(xué)界對于這場試驗的關(guān)注與研究較少，致使全面創(chuàng)新改革試驗理論研究滯后，無法為政策實踐提供有效支撐。研究內(nèi)容主要集中在以下4個方面：不同試驗區(qū)建設(shè)路徑、相關(guān)政策文本挖掘與量化評價、創(chuàng)新政策擴(kuò)散規(guī)律與全面創(chuàng)新改革試驗成效評估。

(1)不同試驗區(qū)建設(shè)路徑。陳光[4]將“四川試驗”定位為輻射西南的內(nèi)陸大省，指出四川從軍民融合、企業(yè)主體、產(chǎn)權(quán)界定、西向戰(zhàn)略4個方面先行先試，同時提出簡政放權(quán)、建立公平競爭的市場機(jī)制等具體舉措；閆仲秋[5]將全面創(chuàng)新改革和京津冀協(xié)同創(chuàng)新相結(jié)合，認(rèn)為北京應(yīng)與津冀兩地密切配合，啟動區(qū)域性立法，設(shè)立京津冀創(chuàng)新發(fā)展示范區(qū)，構(gòu)建統(tǒng)一的創(chuàng)新要素市場，全力打造京津冀協(xié)同創(chuàng)新共同體，使改革創(chuàng)新成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的強(qiáng)大推動力。

(2)政策文本挖掘與量化評價。杜寶貴和王欣[6]構(gòu)建PMC指數(shù)模型，通過量化評價8個全面創(chuàng)新改革試驗區(qū)的11項政策文件發(fā)現(xiàn)，各項政策文件在政策目標(biāo)、性質(zhì)、工具、客體及創(chuàng)新生態(tài)鏈、作用領(lǐng)域、價值取向等方面內(nèi)容豐富，但存在政策執(zhí)行保障措施不完善、政策目標(biāo)模糊和問題界定不清晰等問題；劉艷等[7]利用社會網(wǎng)絡(luò)和政策工具，量化評價上海全面創(chuàng)新改革試驗的相關(guān)政策內(nèi)容，深入分析地方政策間的關(guān)聯(lián)性，系統(tǒng)探討地方政策對試驗區(qū)建設(shè)的支撐作用，為上海全面創(chuàng)新改革試驗政策執(zhí)行提供了優(yōu)化建議。

(3)創(chuàng)新政策擴(kuò)散規(guī)律。張克[8]分析全面創(chuàng)新改革試驗在擴(kuò)散過程中存在的難點，發(fā)現(xiàn)改革試驗在試驗區(qū)獲得成功相對容易，但形成可復(fù)制推廣的經(jīng)驗并在異地成功移植很難，且試驗區(qū)受到“霍桑效應(yīng)”的影響，在身份認(rèn)知上存在優(yōu)越感，它們在短期內(nèi)會加倍投入資源與注意力進(jìn)行創(chuàng)新，以標(biāo)榜業(yè)績，從而不利于改革經(jīng)驗復(fù)制和推廣。

(4)全面創(chuàng)新改革試驗成效評估。吳書科等[9]采用DEA方法測算河北石保廊全面創(chuàng)新改革試驗區(qū)創(chuàng)新效率，參考創(chuàng)新投入產(chǎn)出基數(shù)及年均增速，發(fā)現(xiàn)石家莊是中速發(fā)展的不平衡城市，保定、廊坊分別是較低速和高速發(fā)展的平衡城市；王欣和杜寶貴(2020)基于城市層面中觀數(shù)據(jù)構(gòu)建雙重差分模型，實證分析全面創(chuàng)新改革試驗對專利產(chǎn)出的影響，發(fā)現(xiàn)全面創(chuàng)新改革試驗顯著促進(jìn)專利產(chǎn)出增長，且區(qū)域異質(zhì)性、城市行政層級異質(zhì)性均顯著影響全面創(chuàng)新改革試驗效果。

在研究方法上，學(xué)者們大多采用定性分析法，如案卷研究、專題座談和實地調(diào)研等方法[10-12]。這類研究雖然能夠直觀闡述全面創(chuàng)新改革試驗戰(zhàn)略布局、政策設(shè)計和執(zhí)行狀況等，但缺乏經(jīng)驗數(shù)據(jù)的有力支撐，說服力不足。也有一些學(xué)者采用定量分析法對全面創(chuàng)新改革試驗進(jìn)行研究，如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法和社會網(wǎng)絡(luò)分析法等[7,9,13]。這類研究一般是對全面創(chuàng)新改革試驗的社會影響與試驗成效等進(jìn)行評估，但沒有控制其它因素對政策效果的影響，缺少對政策凈效應(yīng)的剝離與評估。因此，需要運用更加科學(xué)的定量分析法探討全面創(chuàng)新改革試驗。

總體來看，現(xiàn)有研究仍存在以下不足：①目前大多數(shù)學(xué)者主要從宏觀層面對全面創(chuàng)新改革試驗政策設(shè)計、制度構(gòu)建、目標(biāo)定位等內(nèi)容進(jìn)行定性分析與評價，缺少對全面創(chuàng)新改革試驗整體執(zhí)行效果的深入研究；②運用定量分析法對全面創(chuàng)新改革試驗影響效應(yīng)進(jìn)行定量評估的研究較少，對全面創(chuàng)新改革試驗執(zhí)行效果傳導(dǎo)機(jī)制的探討更少。

2 政策傳導(dǎo)機(jī)制

全面創(chuàng)新改革試驗地區(qū)采取多項優(yōu)惠政策促進(jìn)本區(qū)域創(chuàng)新能力提升，如促進(jìn)科技成果研發(fā)和轉(zhuǎn)化的財政稅收政策、聚力破解科技型中小企業(yè)融資難的金融創(chuàng)新政策、為技術(shù)創(chuàng)新活動提供信息技術(shù)支持的信息科技政策、政府購買創(chuàng)新產(chǎn)品的政府采購政策、加強(qiáng)人才培養(yǎng)與引進(jìn)的人才政策、以增加知識價值為導(dǎo)向的收入分配政策等，但目前發(fā)揮主要作用的是財政稅收政策和金融政策[7,12]。因此，本文主要從財政政策和金融政策兩個方面對傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行討論。

(1)全面創(chuàng)新改革試驗通過加大政府對試驗區(qū)創(chuàng)新活動的財政支持力度，緩解區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新融資約束，提升區(qū)域創(chuàng)新能力。創(chuàng)新活動是一個耗時久、風(fēng)險大、不確定性強(qiáng)的復(fù)雜過程，往往需要大量資金支持[14]，單靠創(chuàng)新主體自身研發(fā)投入必然面臨嚴(yán)重的資金約束和激勵不足等問題，從而大大降低有效創(chuàng)新產(chǎn)出。這就要求政府在區(qū)域創(chuàng)新活動中提供相應(yīng)財政支持，降低創(chuàng)新活動外部性與風(fēng)險性，保障創(chuàng)新活動物質(zhì)供給，激發(fā)區(qū)域創(chuàng)新活力，推動區(qū)域創(chuàng)新能力提升[15-17]。因此，全面創(chuàng)新改革試驗要求政府解決科研活動中資金投入不足的問題，加大對科技創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的財政投入；同時，充分發(fā)揮創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、成果轉(zhuǎn)化等財政基金的引導(dǎo)作用，建立完善的財政科技投入統(tǒng)籌聯(lián)動機(jī)制與財政支持機(jī)制，充分落實科技成果轉(zhuǎn)化相關(guān)稅收優(yōu)惠政策等，加大區(qū)域創(chuàng)新活動財政支持力度。

在試驗政策推動下，許多試驗地區(qū)采取各項財政手段加大對創(chuàng)新活動的支持。如安徽試驗區(qū)率先建立政府股權(quán)基金投向種子期、初創(chuàng)期企業(yè)容錯機(jī)制，規(guī)定政府種子投資基金失敗容錯率可達(dá)到50%，大大提升了政府基金引導(dǎo)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的能動性。上海試驗區(qū)頒布實施了《關(guān)于進(jìn)一步加大財政支持力度加快建設(shè)具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心的若干配套政策》等政策文件，運用財政專項資金為技術(shù)創(chuàng)新活動提供財政支持?？傮w來說，全面創(chuàng)新改革試驗地區(qū)在財政支持方面的探索性舉措為區(qū)域創(chuàng)新能力提升提供了良好的物質(zhì)基礎(chǔ)。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：全面創(chuàng)新改革試驗通過財政手段提高試驗區(qū)創(chuàng)新能力。

(2)全面創(chuàng)新改革試驗推出一系列金融政策提升試驗區(qū)金融發(fā)展水平，改善試驗區(qū)創(chuàng)新主體外部融資環(huán)境，提高區(qū)域創(chuàng)新能力。創(chuàng)新項目啟動及科研成果轉(zhuǎn)化都離不開金融系統(tǒng)服務(wù)與支持?；钴S、高效和普惠的金融系統(tǒng)不僅可以抵御金融風(fēng)險、提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定性，還能夠為創(chuàng)新主體提供良好的融資環(huán)境，提高區(qū)域創(chuàng)新能力[18]。然而，我國銀行等金融機(jī)構(gòu)因為體制機(jī)制約束普遍無法給予中小型科技企業(yè)充足的貸款，加之我國資本市場門檻較高，企業(yè)融資難、融資貴的問題十分普遍，限制了區(qū)域創(chuàng)新能力提升。鑒于此，圍繞信貸和資本市場阻礙企業(yè)融資堵點和難點問題，《國務(wù)院辦公廳關(guān)于推廣第三批支持創(chuàng)新相關(guān)改革舉措的通知》針對全面創(chuàng)新改革試驗區(qū)提出的20項改革舉措中，涉及科技金融創(chuàng)新的政策就有7項，竭力為試驗區(qū)廣大科技型中小企業(yè)提供良好的融資環(huán)境[12]。全面創(chuàng)新改革試驗明確提出要強(qiáng)化金融創(chuàng)新支持科技型企業(yè)發(fā)展，支持金融機(jī)構(gòu)建立服務(wù)科技型企業(yè)的專業(yè)機(jī)構(gòu)，推動金融資源向有核心知識產(chǎn)權(quán)的高新技術(shù)企業(yè)傾斜；改革科技金融、銀行貸款單一評價體系，積極探索科技金融風(fēng)險共擔(dān)新機(jī)制，不斷創(chuàng)新科技金融服務(wù)模式，高效開發(fā)科技金融新產(chǎn)品和手段；進(jìn)一步拓展科技型中小企業(yè)融資方式和渠道，更加精準(zhǔn)化地對其提供融資服務(wù)，緩解科技型中小企業(yè)融資難、融資貴的問題，以增強(qiáng)企業(yè)家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱情和動力。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2：全面創(chuàng)新改革試驗通過金融手段提高試驗區(qū)創(chuàng)新能力。

3 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

本文采用2008-2018年中國內(nèi)地31個省級地區(qū)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建實證模型對上述理論假設(shè)進(jìn)行檢驗，主要分兩個步驟進(jìn)行：第一步，構(gòu)建雙重差分模型，檢驗全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的凈影響；第二步，構(gòu)建中介效應(yīng)模型，檢驗全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的傳導(dǎo)機(jī)制，即全面創(chuàng)新改革試驗通過財政手段和金融手段對區(qū)域創(chuàng)新能力的間接影響。

3.1 全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力凈影響的雙重差分模型

3.1.1 模型構(gòu)建

雙重差分模型(Difference-in-Difference Model，簡稱DID)又稱為倍差法，是評估政策效果的重要方法之一，通常用來比較政策變化前后對實驗組地區(qū)與非實驗組地區(qū)的影響，剔除不隨時間變化且不可觀察的混淆因素，將政策處置效應(yīng)從混淆因素中剝離開來，從而評估政策的因果促進(jìn)效應(yīng)。全面創(chuàng)新改革試驗是一項標(biāo)準(zhǔn)的政策實驗，本文以2008-2018年中國內(nèi)地31個省份為研究對象，將7個試驗區(qū)省份作為實驗組、其它非試點省份作為對照組，構(gòu)建雙重差分模型，深入探討政策實施前后實驗組省份與對照組省份創(chuàng)新能力變化情況，從而分析全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的凈影響，設(shè)定模型如下：

Innovationit=α0+α1Gi·Dt+αiXit+γt+μi+εit

(1)

式(1)中，Innovation為被解釋變量，表示區(qū)域創(chuàng)新能力。Gi為取值0和1的政策啞變量：Gi=1表示受全面創(chuàng)新改革試驗影響的省份(實驗組省份)；Gi=0表示未受全面創(chuàng)新改革試驗影響的省份(對照組省份)。Dt為取值0和1的時間啞變量：Dt=1表示全面創(chuàng)新改革試驗實施后的年份(2015年及以后)；Dt=0表示全面創(chuàng)新改革試驗實施前的年份(2015年以前)。政策啞變量Gi與時間啞變量Dt的乘積為交互項Gi×Dt，表示全面創(chuàng)新改革試驗這一核心解釋變量，其系數(shù)估計值α1即為全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的凈影響。X表示控制變量；γt為年份固定效應(yīng)，μi為地區(qū)固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項。

3.1.2 變量選取

(1)被解釋變量：區(qū)域創(chuàng)新能力(Innovation)。大多數(shù)學(xué)者通常將專利產(chǎn)出或研發(fā)投入作為創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)。本文也采用這種做法，用專利產(chǎn)出和研發(fā)投入衡量區(qū)域創(chuàng)新能力，并對兩者進(jìn)行比較，以得到更為豐富的結(jié)論。專利通常包括發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計專利。由于發(fā)明專利是針對產(chǎn)品、方法或者流程提出的新技術(shù)方案，獲取難度較大、技術(shù)要求較高，更能反映區(qū)域創(chuàng)新能力，因此本文采用每萬人發(fā)明專利授權(quán)量(PAT)衡量區(qū)域創(chuàng)新能力。關(guān)于研發(fā)投入，本文用研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度對其進(jìn)行衡量。研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度是研發(fā)投入總量與地區(qū)生產(chǎn)總值之比，通常用來反映一個地區(qū)的研發(fā)投入水平。研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度越高，越能提升區(qū)域創(chuàng)新能力。因此，本文采用研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度(RDI)作為區(qū)域創(chuàng)新能力的另一個衡量指標(biāo)。

(2)核心解釋變量Gi×Dt。核心解釋變量是政策啞變量與時間啞變量的乘積，其系數(shù)估計值可以反映全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的凈影響，具體取值如上文所述。

(3)控制變量X。為避免實證結(jié)果有偏，本文考慮可能影響區(qū)域創(chuàng)新能力的其它控制變量，以更好地分析全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的凈影響。包括：①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EDL)。一般來說，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施更加完善、人才儲備更加充足、財政支持力度也更大，這些因素綜合創(chuàng)造了一個良好的創(chuàng)新環(huán)境，有利于促進(jìn)科技創(chuàng)新活動的開展，提高科技創(chuàng)新產(chǎn)出。因此，本文將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為控制變量，對人均地區(qū)生產(chǎn)總值取對數(shù)進(jìn)行衡量；②經(jīng)濟(jì)開放度(OPE)。區(qū)域間經(jīng)濟(jì)交往會促進(jìn)技術(shù)、人才和資本擴(kuò)散，由于該類擴(kuò)散不需要投入太多成本，繼而成為區(qū)域獲取先進(jìn)技術(shù)、提升創(chuàng)新能力的重要途徑[19]。因此，本文將經(jīng)濟(jì)開放度作為控制變量，用進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量；③技術(shù)市場活躍度(TMA)。Bettencourt等[20]指出，技術(shù)市場活躍度顯著影響科技創(chuàng)新活躍度，而科技創(chuàng)新活躍度提高則會推動區(qū)域創(chuàng)新能力提升。因此，本文將技術(shù)市場活躍度作為控制變量，并對人均技術(shù)市場成交額取自然對數(shù)進(jìn)行衡量；④人力資本水平(HCL)?？萍紕?chuàng)新是一項知識密集型活動，需要投入大量人力資本，各類擁有專業(yè)知識技能的創(chuàng)新人才是提升區(qū)域創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)[21]。因此，本文將人力資本水平作為控制變量，并對人均受教育年限取自然對數(shù)進(jìn)行衡量；⑤產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)。以第三產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有就業(yè)彈性大、知識密集度高的特征，往往匯集著大量高素質(zhì)技術(shù)性人才，為創(chuàng)新活動開展提供了良好的創(chuàng)新基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境，因而創(chuàng)新能力也更高(徐曉舟等，2016)。因此，本文將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為控制變量，用第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重對其進(jìn)行衡量。

3.2 財政手段與金融手段中介效應(yīng)模型構(gòu)建

3.2.1 模型構(gòu)建

由前文理論假設(shè)可知，全面創(chuàng)新改革試驗可通過財政手段和金融手段促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力提升，即財政手段和金融手段可能充當(dāng)全面創(chuàng)新改革試驗影響區(qū)域創(chuàng)新能力的中介變量。因此，為檢驗財政手段和金融手段的中介效應(yīng)，本文采用Baron & Kenny[22]提出的逐步回歸法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗，具體模型設(shè)定如下：

Innovationit=β0+β1Gi·Dt+βiXit+γt+μi+εit

(2)

Mit=ω0+ω1Gi·Dt+ωiXit+γt+μi+εit

(3)

Innovationit=θ0+θ1Gi·Dt+θ2Mit+θiXit+γt+μi+εit

(4)

其中，M為中介變量，表示財政手段或金融手段；其它變量定義與式(1)一致。中介效應(yīng)檢驗步驟如下：①檢驗方程(2)回歸系數(shù)β1的顯著性。如果β1顯著，則以中介效應(yīng)立論，但無論β1是否顯著，都要進(jìn)行后續(xù)檢驗；②依次檢驗方程(3)回歸系數(shù)ω1與方程(4)回歸系數(shù)θ2的顯著性。如果二者都顯著，則表明間接效應(yīng)顯著；③檢驗方程(4)回歸系數(shù)θ1的顯著性。如果θ1顯著，則表明直接效應(yīng)顯著，此時為部分中介效應(yīng)；否則直接效應(yīng)不顯著，此時為完全中介效應(yīng)。

3.2.2 變量選取

對于財政手段的量化，李政等[3]認(rèn)為，財政研發(fā)支出既是政府參與創(chuàng)新活動的基本手段，也是政府實施創(chuàng)新戰(zhàn)略的基本載體。因此，本文采用政府財政研發(fā)支出水平(FS)反映政府實施的財政手段，并以研發(fā)經(jīng)費投入中政府資金占比對其進(jìn)行測量[23-24]。影響財政研發(fā)支出水平(FS)的其它控制變量X包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EDL)、經(jīng)濟(jì)開放度(OPE)、市場化水平(MAL)、城市化水平(URL)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)。其中，市場化水平(MAL)、城市化水平(URL)分別由地方財政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重和城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎販y量，其它控制變量測量指標(biāo)同上。

對于金融手段的量化，現(xiàn)有學(xué)者大都采用金融相關(guān)率或金融市場化率等指標(biāo)進(jìn)行衡量[25-26]，但這些指標(biāo)不僅在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和統(tǒng)計口徑上存在一定缺陷，且大部分指標(biāo)都只反映金融發(fā)展水平和程度的某一個方面。因此，本文借鑒徐曉舟和阮珂(2016)的做法，采用金融信貸規(guī)模(FD)反映試驗區(qū)的金融手段，以金融機(jī)構(gòu)貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值之比進(jìn)行測量。影響金融信貸規(guī)模的其它控制變量X包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EDL)、經(jīng)濟(jì)開放度(OPE)、市場化水平(MAL)和城市化水平(URL)，衡量指標(biāo)同上。

3.3 數(shù)據(jù)說明與描述性統(tǒng)計分析

目前，我國全面創(chuàng)新改革試驗區(qū)包含7個省級行政區(qū)域(北京、天津、河北、上海、廣東、安徽、四川)和3個市級行政區(qū)域(武漢、西安和沈陽)，考慮到樣本數(shù)量、數(shù)據(jù)可得性與統(tǒng)計口徑的一致性，本文采用2008-2018年中國內(nèi)地31個省級區(qū)域面板數(shù)據(jù)作為研究對象，所有變量數(shù)據(jù)均來源于2009-2019年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國財政年鑒》《中國金融年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒等。變量含義及描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果Tab.1 Descriptive statistical results of main variables

4 實證檢驗與結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)回歸分析

(1)根據(jù)雙重差分模型(1)，運行Stata軟件，得到基準(zhǔn)回歸結(jié)果，見表2列(1)～(4)。列(1)和列(2)是將每萬人發(fā)明專利授權(quán)數(shù)(PAT)作為區(qū)域創(chuàng)新能力衡量指標(biāo)的回歸結(jié)果。其中，列(1)為未加入控制變量的回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)全面創(chuàng)新改革試驗變量Gi×Dt的回歸系數(shù)為2.491 1，且在5%水平上顯著，說明全面創(chuàng)新改革試驗對專利產(chǎn)出的凈影響顯著為正，即全面創(chuàng)新改革試驗顯著促進(jìn)了試驗區(qū)創(chuàng)新能力提升。列(2)為加入控制變量的回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)全面創(chuàng)新改革試驗變量Gi×Dt的回歸系數(shù)為2.741 5，且在1%水平上顯著。從中可見，在加入控制變量后，全面創(chuàng)新改革試驗政策效應(yīng)更加顯著，說明排除其它因素的干擾，全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用更加明顯。從控制變量回歸結(jié)果看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EDL)系數(shù)在 5%水平上顯著為正，這與本文預(yù)期相符，說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，越有利于增加區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出數(shù)量，提升區(qū)域創(chuàng)新能力。經(jīng)濟(jì)開放度(OPE)回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗，說明區(qū)域創(chuàng)新能力變化未受到經(jīng)濟(jì)開放程度的顯著影響，這可能是由于一方面發(fā)達(dá)國家嚴(yán)格限制了高新技術(shù)流出，不斷加大技術(shù)貿(mào)易壁壘，使得區(qū)域?qū)ν饨?jīng)濟(jì)交往很難獲得外來先進(jìn)技術(shù)；另一方面，由于當(dāng)前對外開放水平提升更多是帶來技術(shù)上的簡單轉(zhuǎn)移，如果區(qū)域內(nèi)企業(yè)只是簡單模仿和復(fù)制國外先進(jìn)技術(shù)，就會喪失自主研發(fā)能力，無法從根本上推動區(qū)域創(chuàng)新能力提升。技術(shù)市場活躍度(TMA)系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明技術(shù)市場越活躍，區(qū)域創(chuàng)新能力越強(qiáng)，說明技術(shù)市場表現(xiàn)活躍會誘發(fā)技術(shù)創(chuàng)新，從而促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力提升。人力資本水平(HCL)系數(shù)為2.617 8，且在1%水平上顯著，表明隨著人力資本水平的不斷提升，區(qū)域創(chuàng)新能力大大增強(qiáng)，充分說明科技創(chuàng)新是一項知識密集型活動，人力資本是提升區(qū)域創(chuàng)新能力的重要基礎(chǔ)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)系數(shù)為10.107 5且顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高，越有利于匯集大量高素質(zhì)科技創(chuàng)新人才，為創(chuàng)新活動提供良好的創(chuàng)新基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境，有利于區(qū)域創(chuàng)新能力提升。

列(2)、(3)和(4)均是將研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度(RDI)作為區(qū)域創(chuàng)新能力衡量指標(biāo)的回歸結(jié)果。其中，列(3)是未加入控制變量的回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)全面創(chuàng)新改革試驗變量Gi×Dt回歸系數(shù)為0.245 1，未通過顯著性檢驗，由于這一結(jié)論是在沒有排除其它因素干擾情況下得到的，因此不能實質(zhì)性說明全面創(chuàng)新改革試驗的政策效應(yīng)。列(4)是加入控制變量后的回歸結(jié)果，全面創(chuàng)新改革試驗變量Gi×Dt回歸系數(shù)為0.355 6，且在5%水平上顯著為正，說明全面創(chuàng)新改革試驗對研發(fā)投入的凈影響顯著為正，即全面創(chuàng)新改革試驗顯著促進(jìn)了試驗區(qū)創(chuàng)新能力提升。對于控制變量而言，列(4)與列(2)回歸結(jié)果基本一致。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Tab.2 Benchmark regression results

4.2 穩(wěn)健性檢驗

4.2.1 平行趨勢檢驗

雙重差分模型估計結(jié)果達(dá)成一致性的前提是在沒有政策干預(yù)的情況下，結(jié)果變量在實驗組和對照組發(fā)展趨勢一致，即滿足平行趨勢假設(shè)條件[27]。在本文的雙重差分模型中，平行趨勢假設(shè)是指在全面創(chuàng)新改革試驗之前，試驗地區(qū)與非試驗地區(qū)創(chuàng)新能力在變化趨勢上基本保持一致；而在全面創(chuàng)新改革試驗實施之后，試驗地區(qū)相對于非試驗地區(qū)創(chuàng)新能力發(fā)生了改變，之前的平行趨勢狀態(tài)被打破。因此，本文借鑒王欣和杜寶貴[3]、齊紹洲等[28]的做法，分別按試驗地區(qū)和非試驗地區(qū)計算每萬人發(fā)明專利授權(quán)數(shù)平均值與研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度平均值，比較2008-2018年試驗地區(qū)與非試驗地區(qū)專利產(chǎn)出與研發(fā)投入變化情況，即創(chuàng)新能力變化情況，以檢驗雙重差分模型的適用性，見圖1和圖2。圖中橫軸表示年份，縱軸表示每萬人發(fā)明專利授權(quán)數(shù)平均值與研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度平均值，實垂線表示政策試驗開始的年份，即2015年。

由圖1和圖2可知，2008-2015年試驗地區(qū)和非試驗地區(qū)專利產(chǎn)出與研發(fā)投入變化趨勢基本一致。但自2015年開始，試驗地區(qū)與非試驗地區(qū)專利產(chǎn)出與研發(fā)投入變化趨勢呈現(xiàn)出明顯差異。具體而言，2015-2018年試驗地區(qū)專利產(chǎn)出與研發(fā)投入均呈明顯上升趨勢，但同一時期非試驗地區(qū)專利產(chǎn)出與研發(fā)投入則保持穩(wěn)定發(fā)展趨勢，甚至研發(fā)投入還出現(xiàn)了小幅下滑。因此，雙重差分平行趨勢假說得到支持，說明全面創(chuàng)新改革試驗有效促進(jìn)了專利產(chǎn)出與研發(fā)投入增長，提升了試驗地區(qū)創(chuàng)新能力。

4.2.2 安慰劑檢驗

為進(jìn)一步檢驗表2中的基準(zhǔn)回歸結(jié)果是否由省份—年份中的不可觀測因素驅(qū)動，本文通過隨機(jī)分配試驗省份進(jìn)行安慰劑測試[29]。具體而言，從中國內(nèi)地31個省份中隨機(jī)選取7個省份為試驗組，假設(shè)這7個省份全面實施了創(chuàng)新改革試驗，其它省份為對照組。隨機(jī)抽樣確保自變量Gi×Dt對區(qū)域創(chuàng)新能力沒有影響，也即任何顯著發(fā)現(xiàn)都將說明上述回歸結(jié)果有偏[30]。本文進(jìn)行100次隨機(jī)抽樣，按照模型(1)分別對專利產(chǎn)出與研發(fā)投入進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。圖3和圖4呈現(xiàn)了100次隨機(jī)分配后兩個因變量回歸估計的均值。結(jié)果顯示，所有全面創(chuàng)新改革試驗變量Gi×Dt的估計系數(shù)值均接近于0。同時，專利產(chǎn)出與研發(fā)投入的真實估計值為2.741 5和0.355 6(見表2列(2)和列(4))，在安慰劑測試中異常值明顯。這說明，上述估計結(jié)果不太可能由省份—年份中的不可觀測因素驅(qū)動，表明結(jié)果穩(wěn)健。

5 傳導(dǎo)機(jī)制分析

對上述中介效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3所示。表3中列(1)和列(2)是式(2)不同因變量的回歸結(jié)果?？梢钥闯觯喝鎰?chuàng)新改革試驗對專利產(chǎn)出(PAT)與研發(fā)投入(RDI)的凈效應(yīng)分別為2.741 5和0.355 6，且分別在1%和5%水平上顯著為正。可見，全面創(chuàng)新改革試驗顯著增加了試驗地區(qū)專利產(chǎn)出與研發(fā)投入，促進(jìn)了試驗地區(qū)創(chuàng)新能力提升，與前文結(jié)論一致。如前所述，這可能是由于全面創(chuàng)新改革試驗通過財政手段和金融手段對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生顯著影響，間接促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力提升。因此，本文對全面創(chuàng)新改革試驗傳導(dǎo)路徑和機(jī)制進(jìn)行定量分析。

圖1 2008-2018年試驗地區(qū)與非試驗地區(qū)專利產(chǎn)出情況變化趨勢Fig.1 Change trend of patent output in test areas and non test areas from 2008 to 2018

圖2 2008-2018年試驗地區(qū)與非試驗地區(qū)研發(fā)投入情況變化趨勢Fig.2 Change trend of R & D investment in test areas and non test areas from 2008 to 2018

圖3 對專利產(chǎn)出影響的估計結(jié)果Fig.3 Estimation results of impact on patent output

圖4 對研發(fā)投入影響的估計結(jié)果Fig.4 Estimation results of impact on R & D investment

表3中，列(3)、列(4)和列(5)顯示了全面創(chuàng)新改革試驗對財政研發(fā)支出水平(FS)的回歸結(jié)果，以及全面創(chuàng)新改革試驗和財政研發(fā)支出水平(FS)對專利產(chǎn)出(PAT)與研發(fā)投入(RDI)的回歸結(jié)果。列(3)結(jié)果顯示，全面創(chuàng)新改革試驗對財政研發(fā)支出水平(FS)的回歸系數(shù)在10%水平上顯著為正，說明全面創(chuàng)新改革試驗有利于提高政府對試驗區(qū)創(chuàng)新活動的財政支持力度。列(4)和列(5)顯示，財政研發(fā)支出水平(FS)對專利產(chǎn)出(PAT)與研發(fā)投入(RDI)的回歸系數(shù)分別在1%和5%水平上顯著為正，說明政府財政支持能夠有效促進(jìn)試驗區(qū)創(chuàng)新能力提升。由此可見，全面創(chuàng)新改革試驗增強(qiáng)了政府對試驗區(qū)創(chuàng)新活動的財政支持，有利于解決創(chuàng)新活動中資金投入不足的問題，降低創(chuàng)新活動的外部性和風(fēng)險性，對創(chuàng)新主體產(chǎn)生引導(dǎo)和激勵作用，有效推動區(qū)域創(chuàng)新能力提升。

列(6)、列(7)、列(8)為全面創(chuàng)新改革試驗對金融信貸規(guī)模(FD)的回歸結(jié)果，以及全面創(chuàng)新改革試驗和金融信貸規(guī)模(FD)對專利產(chǎn)出(PAT)與研發(fā)投入(RDI)的回歸結(jié)果。列(6)結(jié)果顯示，全面創(chuàng)新改革試驗對金融信貸規(guī)模(FD)的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正，說明全面創(chuàng)新改革試驗區(qū)采取有效的金融手段，促進(jìn)金融信貸規(guī)模擴(kuò)大，提升了試驗區(qū)金融發(fā)展水平。列(7)和列(8)結(jié)果顯示，金融信貸規(guī)模(FD)對專利產(chǎn)出(PAT)與研發(fā)投入(RDI)的回歸系數(shù)分別在1%和5%水平上顯著為正，說明試驗區(qū)金融手段能夠有效促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力提升。結(jié)合列(6)結(jié)果可見，全面創(chuàng)新改革試驗區(qū)出臺的各項金融政策加大了對科技型企業(yè)發(fā)展金融扶持力度，提供了更加精準(zhǔn)化的融資服務(wù)，改善了創(chuàng)新主體融資環(huán)境，有效推動了區(qū)域創(chuàng)新能力提升。

表3 傳導(dǎo)機(jī)制檢驗結(jié)果Tab.3 Test results of conduction mechanism

6 結(jié)論與啟示

6.1 研究結(jié)論

全面創(chuàng)新改革試驗是我國提高區(qū)域創(chuàng)新能力、加快區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)的一項重要戰(zhàn)略舉措。本文將2015年開始實施的全面創(chuàng)新改革試驗作為一項準(zhǔn)自然試驗，構(gòu)建雙重差分模型和中介效應(yīng)模型，實證檢驗全面創(chuàng)新改革試驗對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)及其傳導(dǎo)機(jī)制。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

(1)作為一種試點推廣的政策創(chuàng)新擴(kuò)散模式，第一輪全面創(chuàng)新改革試驗顯著促進(jìn)了試驗區(qū)創(chuàng)新能力提升，這為我國推動新一輪全面創(chuàng)新改革試驗提供了有力的實證支撐。

(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)市場活躍度、人力資本水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對區(qū)域創(chuàng)新能力提升均有顯著正向促進(jìn)作用，但經(jīng)濟(jì)開放度對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響并不顯著。

(3)全面創(chuàng)新改革試驗通過財政手段和金融手段有效提升試驗區(qū)創(chuàng)新能力。但需要指出的是，除財政手段和金融手段外，全面創(chuàng)新改革試驗還有可能通過其它途徑推動區(qū)域創(chuàng)新能力提升，未來需要進(jìn)一步擴(kuò)展相關(guān)研究，充分考察全面創(chuàng)新改革試驗通過科技信息政策、政府采購政策、人才政策和收入分配政策等對區(qū)域創(chuàng)新能力所發(fā)揮的作用。

6.2 啟示

基于上述結(jié)論，對我國推動新一輪全面創(chuàng)新改革試驗提出以下啟示：

(1)實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，建設(shè)創(chuàng)新型國家，充分發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用。各級政府應(yīng)加大對科技創(chuàng)新活動的支持力度，提高財政科技支出占比。同時，積極發(fā)揮政府在創(chuàng)新戰(zhàn)略規(guī)劃、創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)等方面的引領(lǐng)作用，完善政府參與區(qū)域創(chuàng)新的體制機(jī)制，提高政府公共服務(wù)效率，引領(lǐng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升。

(2)加快促進(jìn)科技與金融相結(jié)合，鼓勵商業(yè)銀行加大對科技型企業(yè)科技創(chuàng)新活動的金融支持力度，全面提高金融體系對科技創(chuàng)新發(fā)展的綜合服務(wù)能力。

(3)高度重視各類創(chuàng)新要素集聚與協(xié)同，加快區(qū)域內(nèi)人才、技術(shù)和資金集聚，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)各創(chuàng)新主體交流合作與資源共享，切實推進(jìn)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新。

(4)積極引進(jìn)、吸收國外先進(jìn)技術(shù)，但更重要的是提升自主創(chuàng)新能力，兼收并蓄地服務(wù)于我國區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)。