張先琪 李 虹

1（東北大學(xué)工商管理學(xué)院，沈陽(yáng) 110167） 2（北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100871）

引 言

黨的十九大報(bào)告指出，“我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)從高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”。面對(duì) “百年大變局下”的貿(mào)易保護(hù)主義抬頭，部分西方發(fā)達(dá)國(guó)家的 “制造業(yè)回流”、“在工業(yè)化”，甚至對(duì)我國(guó)進(jìn)行技術(shù)封鎖，進(jìn)而中央提出實(shí)施 “加快形成以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”的 “雙循環(huán)”戰(zhàn)略。其中，工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是重中之重。如何促進(jìn)科技創(chuàng)新，大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，尤其是在高精尖產(chǎn)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破和發(fā)展是 “雙循環(huán)”戰(zhàn)略實(shí)施的關(guān)鍵所在。因此，本文以國(guó)家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，基于2005～2019年中國(guó)地級(jí)及以上城市面板數(shù)據(jù)，基于創(chuàng)新人才這一關(guān)鍵創(chuàng)新要素，建立連續(xù)型雙重差分模型，檢驗(yàn)了創(chuàng)新人才集聚對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的政策效應(yīng)。并按照宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的 “三駕馬車”的視角，將 “內(nèi)循環(huán)”分為投資和消費(fèi)，進(jìn)一步分析了在 “內(nèi)循環(huán)”下消費(fèi)和投資的結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)其政策效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。從而提出促進(jìn)完善科技創(chuàng)新的市場(chǎng)環(huán)境和政策環(huán)境的相關(guān)建議，作為國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)相關(guān)研究的重要補(bǔ)充。

1 理論分析與研究假設(shè)

創(chuàng)新人才是創(chuàng)新活動(dòng)中最主要的要素。經(jīng)濟(jì)理論通常將科技成果視為創(chuàng)新人才等要素投入的函數(shù)[1，2]，加大創(chuàng)新人才投入是提升科技創(chuàng)新水平從而提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要途徑。尤其是面對(duì)西方發(fā)達(dá)國(guó)家的 “技術(shù)封鎖”，我國(guó)需要由過(guò)去的 “延續(xù)型創(chuàng)新”向 “破壞性創(chuàng)新”轉(zhuǎn)型[3]，以創(chuàng)新人才為主的創(chuàng)新要素投入的重要性更加突出。對(duì)此，國(guó)家實(shí)施了創(chuàng)新型城市試點(diǎn)，以及國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新中心等加大科技投入、促進(jìn)創(chuàng)新人才集聚的重大政策。2008年至今，全國(guó)共啟動(dòng)了包括北京、深圳、廣州等78個(gè)城市開(kāi)展國(guó)家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)。在城市遴選和考核標(biāo)準(zhǔn)，以及政策實(shí)施中，創(chuàng)新人才是最主要的因素之一。由于這些城市是我國(guó)各區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)、創(chuàng)新水平相對(duì)較高的城市，因而也是 “雙循環(huán)”戰(zhàn)略下實(shí)施消費(fèi)和投資相關(guān)政策，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和高質(zhì)量發(fā)展的主要空間載體。

國(guó)家實(shí)施創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策，目的在于通過(guò)鼓勵(lì)城市加大創(chuàng)新投入、建設(shè)創(chuàng)新制度促進(jìn)城市創(chuàng)新水平提升。隨著 “大變局”下貿(mào)易保護(hù)主義和技術(shù)封鎖加劇，科技創(chuàng)新的重要性更加凸現(xiàn)，近年來(lái)，創(chuàng)新型城市成為研究熱點(diǎn)問(wèn)題。由于政策的試點(diǎn)性質(zhì)，相關(guān)文獻(xiàn)大多建立雙重差分模型檢驗(yàn)了國(guó)家創(chuàng)新型城市的政策效果。如李洪濤和王麗麗（2020）[4]檢驗(yàn)認(rèn)為創(chuàng)新型城市促進(jìn)了要素自由流動(dòng)；張揚(yáng)（2021）[5]檢驗(yàn)認(rèn)為創(chuàng)新型城市政策試點(diǎn)促進(jìn)了創(chuàng)新人才集聚水平提升；胡兆廉等（2021）[6]研究認(rèn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展有利于促進(jìn)創(chuàng)新型城市制造業(yè)集聚發(fā)展。但這些文獻(xiàn)的研究視角均集中于創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策對(duì)創(chuàng)新要素、創(chuàng)新活動(dòng)、產(chǎn)業(yè)活動(dòng)的影響層面，目前公開(kāi)可見(jiàn)的文獻(xiàn)中，將研究視角拓展至創(chuàng)新型城市政策實(shí)施對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量層面的影響的文獻(xiàn)十分少見(jiàn)。其中，代表性文獻(xiàn)聶長(zhǎng)飛等（2021）[7]以綠色全要素生產(chǎn)率作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量指標(biāo)，檢驗(yàn)認(rèn)為創(chuàng)新型城市建設(shè)可以通過(guò)技術(shù)效應(yīng)、集聚效應(yīng)和倒逼效應(yīng)3條途徑驅(qū)動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

這些文獻(xiàn)從不同角度研究了創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的政策效果，但尚未將當(dāng)前百年大變局下的 “內(nèi)循環(huán)”這一重大戰(zhàn)略背景，與科技創(chuàng)新這一 “內(nèi)循環(huán)”下我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵決定因素相結(jié)合。最新文獻(xiàn)中，賈康在2020年12月5日環(huán)球時(shí)報(bào)2021年會(huì)中題為 “核心前沿技術(shù)領(lǐng)域，只能依靠新型舉國(guó)體制”的學(xué)術(shù)報(bào)告中，從當(dāng)前大變局的形勢(shì)出發(fā)，將 “內(nèi)循環(huán)”和科技創(chuàng)新兩個(gè)重大問(wèn)題進(jìn)行結(jié)合研究提出，中國(guó)科技創(chuàng)新要在“雙循環(huán)”格局下堅(jiān)持對(duì)外開(kāi)放合作，尤其是在“買不來(lái)”前沿的核心技術(shù)領(lǐng)域，只有依靠 “新型舉國(guó)體制”進(jìn)行科技攻關(guān)；陳勁等（2020）[8]探討了中國(guó)在 “雙循環(huán)”下的科技創(chuàng)新戰(zhàn)略，主張采用基于新型舉國(guó)體制引領(lǐng)、未來(lái)產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)與世界一流企業(yè)引領(lǐng)的整合式創(chuàng)新的 “三重引領(lǐng)”創(chuàng)新路徑。這些為數(shù)不多的將 “內(nèi)循環(huán)”戰(zhàn)略與科技創(chuàng)新問(wèn)題相結(jié)合進(jìn)行研究的最新文獻(xiàn)，為研究大變局下中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了戰(zhàn)略視角和重要理論判斷，但以這些研究為基礎(chǔ)，進(jìn)一步地討論關(guān)于 “內(nèi)循環(huán)”戰(zhàn)略下如何促進(jìn)科技創(chuàng)新，進(jìn)而影響工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的政策機(jī)制研究文獻(xiàn)還不多見(jiàn)。結(jié)合 “內(nèi)循環(huán)”戰(zhàn)略實(shí)施結(jié)構(gòu)升級(jí)的宏觀機(jī)制，本文提出：

假設(shè)1：作為 “內(nèi)循環(huán)”的兩大支柱，消費(fèi)和投資的規(guī)模擴(kuò)張，在擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模的同時(shí)，可能帶來(lái)加劇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的效應(yīng)，從而促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量提升。

假設(shè)2：將工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量區(qū)分為 “軟”、“硬”兩方面，其中 “軟”的方面指組織管理質(zhì)量，“硬”的方面指生產(chǎn)技術(shù)水平，“內(nèi)循環(huán)”下的結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的 “軟”、“硬”兩面質(zhì)量具有不同影響。現(xiàn)代服務(wù)業(yè)是傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的現(xiàn)代化改造，因此，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)內(nèi)容仍然屬于服務(wù)業(yè)，從而與工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的直接聯(lián)系較弱。而直接服務(wù)業(yè)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)存在制造業(yè)的協(xié)同發(fā)展效應(yīng)[9]，以及以信息化投資為代表的 “新基建”將促進(jìn)創(chuàng)新人才和新技術(shù)投入，從而是 “內(nèi)循環(huán)”戰(zhàn)略下實(shí)施結(jié)構(gòu)升級(jí)政策的重要政策途徑。因此，理論上，在創(chuàng)新人才集聚對(duì)工業(yè)發(fā)展質(zhì)量 “軟”、“硬”兩方面的影響中，三者的調(diào)節(jié)效應(yīng)也不一致。

2 模型、變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.1 模型設(shè)定

本文以我國(guó)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)建立雙重差分模型（DID）作為基準(zhǔn)模型，估計(jì)創(chuàng)新集聚對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響，并作為進(jìn)一步分析建立拓展模型的基礎(chǔ)?？紤]到國(guó)家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的政策實(shí)施方式為科技部對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)審批復(fù)，如杭州市、鄭州市分別于2009年和2010年經(jīng)國(guó)家發(fā)改委發(fā)文原則上同意成為國(guó)家創(chuàng)新型試點(diǎn)城市，但分別于2013年、2012年經(jīng)科技部批復(fù)正式成為國(guó)家創(chuàng)新型試點(diǎn)城市。因此，各城市根據(jù)國(guó)家關(guān)于創(chuàng)新城市試點(diǎn)工作的要求開(kāi)展競(jìng)爭(zhēng)，爭(zhēng)取成為試點(diǎn)城市，實(shí)際政策效果在2008年啟動(dòng)試點(diǎn)工作開(kāi)始產(chǎn)生。并且，自國(guó)家啟動(dòng)試點(diǎn)工作開(kāi)始，相關(guān)城市為了爭(zhēng)取成為國(guó)家創(chuàng)新型試點(diǎn)城市，以及獲批成為試點(diǎn)城市后，通過(guò)實(shí)施促進(jìn)創(chuàng)新人才集聚的經(jīng)濟(jì)政策實(shí)現(xiàn)促進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展的目的。因此，非連續(xù)型DID模型因未體現(xiàn)創(chuàng)新人才集聚程度而低估政策效果。為此，本文參考 Nancy Qian（2008）[10]的方式建立基于創(chuàng)新人才集聚程度連續(xù)型DID模型：

其中，DID為國(guó)家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)連續(xù)型DID項(xiàng)。構(gòu)建方式為使用創(chuàng)新人才集聚連續(xù)型變量，與政策實(shí)施城市虛擬變量（屬于試點(diǎn)城市＝1，否則＝0）和國(guó)家啟動(dòng)實(shí)施試點(diǎn)工作年份虛擬變量（2008年及以后＝1，否則＝0）連續(xù)相乘；Q為其他控制變量；ui為城市固定效應(yīng)；μt為年份固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)；i為城市序號(hào)，t為年份。

2.2 指標(biāo)與數(shù)據(jù)

工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量：本文使用MaxDEA軟件的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型計(jì)算各地級(jí)及以上城市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的 Malmquis－Luenberger（ML）指數(shù)，以反映其全要素生產(chǎn)率的變化，并分解為效率改進(jìn)指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（MI指數(shù)＝管理效率?技術(shù)進(jìn)步）。其中，效率改進(jìn)指數(shù)反映工業(yè)發(fā)展中的組織管理效率，即 “軟”效率；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的生產(chǎn)技術(shù)水平，即 “硬”效率。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析過(guò)程中使用的投入指標(biāo)為城市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的固定資產(chǎn)凈值年平均余額和從業(yè)人員數(shù)；產(chǎn)出指標(biāo)為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額；以及工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)煙（粉）塵排放量3項(xiàng)污染物排放量作為負(fù)產(chǎn)出。

創(chuàng)新人才集聚變量：借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)中較為普遍的方法，使用地區(qū)總?cè)丝谥锌萍夹袠I(yè)從業(yè)人員占比作為創(chuàng)新人才集聚量化指標(biāo)[11]。

控制變量： 參考李政和楊思瑩（2019）[11]、張揚(yáng)（2021）[5]的研究，本文使用的控制變量包括資源豐裕度（采礦業(yè)從業(yè)人員占比）、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值GDP占比）、人口密度、教育經(jīng)費(fèi)（人均地方財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)）、對(duì)外開(kāi)放（FDI）。同時(shí)，考慮到可能存在一些難以量化的影響工業(yè)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的城市特征和年度特征，本文還控制了城市層面的地區(qū)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。

以上所有指標(biāo)或其原始指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3 檢驗(yàn)結(jié)果與穩(wěn)健性分析

3.1 檢驗(yàn)結(jié)果分析

由于創(chuàng)新型試點(diǎn)城市的選擇受到城市創(chuàng)新發(fā)展水平的影響，以及可能存在城市 “自選擇”的問(wèn)題，導(dǎo)致不滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，本文以傾向得分匹配（PSM）方法對(duì)連續(xù)型DID模型（1）進(jìn)行處理后的檢驗(yàn)結(jié)果為主進(jìn)行分析。匹配變量為自然資源豐裕度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、教育經(jīng)費(fèi)、對(duì)外開(kāi)放水平。

表1提供了模型的檢驗(yàn)結(jié)果。其中，列（1）～（3）為未經(jīng)PSM處理的回歸結(jié)果，列（4）～（6）為經(jīng)過(guò)PSM處理后的回歸結(jié)果。解釋變量DID為基于創(chuàng)新人才集聚的連續(xù)型DID項(xiàng)。檢驗(yàn)結(jié)果認(rèn)為，經(jīng)PSM處理的列（5）、（6）中DID系數(shù)估計(jì)結(jié)果分別顯著為負(fù)、正，即認(rèn)為國(guó)家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)通過(guò)創(chuàng)新人才集聚顯著促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步，但降低了管理效率；兩者相抵消后，對(duì)MI指數(shù)，即整體全要素生產(chǎn)率的變化的總體影響不顯著。

表1 基于創(chuàng)新人才集聚程度的連續(xù)型PSM－DID模型檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性分析

（1）共同支撐假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)

按照PSM－DID模型的原理，政策組和對(duì)照組之前的協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差在匹配后應(yīng)系統(tǒng)性下降，即滿足共同支撐假設(shè)。表2為共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，檢驗(yàn)認(rèn)為5個(gè)協(xié)變量在匹配后標(biāo)準(zhǔn)化偏差均大幅度下降。且僅資源豐裕度和人口密度不能拒絕匹配后不存在系統(tǒng)性差異的原假設(shè)（p值分別為0.027和0.052），但二者標(biāo)準(zhǔn)化偏差下降幅度分別達(dá)到87%和66.6%。總體檢驗(yàn)結(jié)果認(rèn)為很好地平衡了數(shù)據(jù)。

表2 PSM－DID模型的共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)

（2）安慰劑效應(yīng)檢驗(yàn)

本文還借鑒 Cantoni等（2017）[12]、劉瑞明等（2020）[13]的方法，通過(guò)隨機(jī)抽取城市作為虛構(gòu)政策實(shí)施城市，同時(shí)隨機(jī)抽取年份作為虛構(gòu)政策實(shí)施年份，進(jìn)行隨機(jī)抽樣500次的安慰劑效應(yīng)檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如圖1、圖2所示，其中，圖1為對(duì)表1中列（5），即被解釋變量為管理效率的模型的安慰劑效應(yīng)檢驗(yàn)，圖2為表1中列（6），即被解釋變量為技術(shù)進(jìn)步的模型的安慰劑效應(yīng)檢驗(yàn)。圖中實(shí)線為通過(guò)隨機(jī)抽樣虛構(gòu)政策實(shí)施雙重差分項(xiàng)回歸估計(jì)系數(shù)的核密度曲線，水平虛線以下表示置信水平高于90%，垂直虛線表示真實(shí)政策雙重差分項(xiàng)DID的估計(jì)系數(shù)，圖1垂直虛線為表1中列（5）DID項(xiàng)的回歸系數(shù)－29.08，圖2垂直虛線為表1中列（6）DID項(xiàng)的回歸系數(shù)29.08?？招膱A點(diǎn)表示隨機(jī)抽樣虛構(gòu)回歸的估計(jì)系數(shù)及其p值。隨機(jī)抽樣 “虛構(gòu)政策實(shí)施雙重差分項(xiàng)”回歸系數(shù)的分布與垂直虛線所示的真實(shí)估計(jì)系數(shù)位置存在明顯差異，且大多數(shù)分布在置信水平90%的水平虛線之上，即在10%的顯著性水平上不顯著。這說(shuō)明表1的估計(jì)結(jié)果不是隨機(jī)因素的安慰劑效應(yīng)所導(dǎo)致的。

圖1 隨機(jī)抽樣安慰劑效應(yīng)檢驗(yàn)（管理效率）

圖2 隨機(jī)抽樣安慰劑效應(yīng)檢驗(yàn)（技術(shù)進(jìn)步）

4 進(jìn)一步討論：“內(nèi)循環(huán)”下結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響

根據(jù)表1中的檢驗(yàn)結(jié)果，引入創(chuàng)新人才集聚的國(guó)家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策實(shí)施PSM－DID模型檢驗(yàn)認(rèn)為，政策實(shí)施中的創(chuàng)新人才集聚顯著促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率中 “硬”效率，即技術(shù)進(jìn)步提高，但也顯著降低了其 “軟”效率，即管理效率。這說(shuō)明試點(diǎn)城市在通過(guò)創(chuàng)新人才投入提升工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的過(guò)程中，相對(duì)忽視了 “軟”效率的改進(jìn)。因此，延續(xù)假設(shè)1的觀點(diǎn)，擴(kuò)大投資和消費(fèi)規(guī)模，通過(guò)加劇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，有助于進(jìn)一步提升“軟”、“硬”兩方面的效率；同時(shí)，結(jié)合假設(shè)2，有理由認(rèn)為 “內(nèi)循環(huán)”下的結(jié)構(gòu)調(diào)整，尤其是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化水平提升，有助于在提升其對(duì) “硬”效率的正面影響的同時(shí)，削弱其對(duì) “軟”效率的負(fù)面影響。為此，本文以消費(fèi)和投資的規(guī)模、結(jié)構(gòu)為調(diào)節(jié)變量，對(duì)表1中作為解釋變量的連續(xù)型DID項(xiàng)系數(shù)顯著的列（5）、（6）對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。即：

其中，消費(fèi)規(guī)模和投資規(guī)模分別用社會(huì)消費(fèi)品零售總額和包含住宅在內(nèi)的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資總額衡量。但在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)條件下，消費(fèi)和投資的結(jié)構(gòu)非常難以量化。根據(jù) 《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)條件，僅各行業(yè)的就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)能較好地反映消費(fèi)和投資的一些結(jié)構(gòu)性特征。因此，本文嘗試使用第三產(chǎn)業(yè)中現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比，分別作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平和信息化水平變量，衡量消費(fèi)和投資的結(jié)構(gòu)型特征。其中，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的量化指標(biāo)為扣除住宿餐飲、批發(fā)零售的其他服務(wù)業(yè)從業(yè)人員占第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比重；生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平指標(biāo)為科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)服務(wù)業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)從業(yè)人員占第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比重；信息化水平指標(biāo)為信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比重。

表1中管理效率和技術(shù)進(jìn)步作為被解釋變量的列（5）和列（6）的系數(shù)顯著，而調(diào)節(jié)變量則有消費(fèi)規(guī)模、投資規(guī)模和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、信息化水平5個(gè)變量，故共進(jìn)行10個(gè)調(diào)節(jié)效應(yīng)模型的檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果認(rèn)為其中4個(gè)模型存在顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，如圖3所示。

圖3

圖3（a）和圖3（b）分別為在人才集聚對(duì)管理效率、技術(shù)進(jìn)步的影響中，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。圖3（c）和圖3（d）分別為在人才集聚對(duì)管理效率、技術(shù)進(jìn)步的影響中，信息化水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)。與表3的檢驗(yàn)結(jié)果相結(jié)合進(jìn)行分析，總體而言：

（1）消費(fèi)和投資規(guī)模作為調(diào)節(jié)變量，無(wú)論因變量是工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量 “軟”的管理效率，還是 “硬”的技術(shù)進(jìn)步， “內(nèi)循環(huán)”中消費(fèi)和投資的規(guī)模擴(kuò)大對(duì)其政策效應(yīng)均不存在顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)。對(duì)應(yīng)于假設(shè)1，這說(shuō)明擴(kuò)大消費(fèi)和投資規(guī)模未能形成有序競(jìng)爭(zhēng)，從而未能有效刺激技術(shù)進(jìn)步。

（2）以現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、信息化水平3個(gè)結(jié)構(gòu)性變量作為調(diào)節(jié)變量，無(wú)論被解釋變量是 “軟”的管理效率，還是 “硬”的技術(shù)進(jìn)步，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)均不顯著；而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)方向一致：在人才集聚對(duì)管理效率的影響中，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化水平存在負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)；在人才集聚對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響中，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化水平存在正向調(diào)節(jié)效應(yīng)?？傮w上，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化水平的提升，加劇了人才集聚對(duì)管理效率的負(fù)面影響，加強(qiáng)了人才集聚對(duì)管理效率的提升作用。

這與假設(shè)2不相符。按照假設(shè)2，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化發(fā)展，在創(chuàng)新人才集聚對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響中應(yīng)存在正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。但經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：無(wú)論是 “軟”的管理效率還是 “硬”的技術(shù)進(jìn)步作為被解釋變量，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的調(diào)節(jié)效應(yīng)均不顯著。說(shuō)明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新發(fā)展之間并未形成良性互動(dòng)；而對(duì) “軟”的管理效率，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化發(fā)展水平提高，不僅沒(méi)有緩解人才集聚的負(fù)面影響，反而使其影響更加惡化。結(jié)合生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、信息化發(fā)展水平對(duì) “硬”的技術(shù)進(jìn)步存在正向強(qiáng)化調(diào)節(jié)效應(yīng)，說(shuō)明各城市為了促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，高度重視人才戰(zhàn)略，通過(guò)創(chuàng)新人才集聚的區(qū)域間競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生了良性的激勵(lì)效果，形成了良好的市場(chǎng)創(chuàng)新環(huán)境，使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化發(fā)展的調(diào)節(jié)功能得到了發(fā)揮。但未能將這種良性競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制有效地施加于工業(yè)經(jīng)濟(jì)的組織管理環(huán)節(jié)。

這個(gè)結(jié)論存在兩點(diǎn)值得探討之處：（1）現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)為什么不顯著?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)的本質(zhì)特征，是運(yùn)用現(xiàn)代化技術(shù)改造傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)。因此，理論上，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平應(yīng)當(dāng)反映了新技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，反過(guò)來(lái)，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平提升，也將產(chǎn)生對(duì)新技術(shù)的需求，從而引致創(chuàng)新研發(fā)與應(yīng)用。因此，這種與理論推論截然不同的現(xiàn)象，說(shuō)明我國(guó)在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)，運(yùn)用新技術(shù)改造提升傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)氛圍和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境尚未形成；（2）生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化發(fā)展對(duì) “軟”的管理效率的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著為負(fù)。這說(shuō)明作為直接服務(wù)于制造業(yè)發(fā)展的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，以及多年以來(lái)國(guó)家重視的信息化與工業(yè)化 “兩化融合”中信息化水平的提升，在有效提高生產(chǎn)技術(shù)水平的同時(shí)，反而抑制了企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的組織管理效率。雖然由于缺乏足夠的數(shù)據(jù)支撐，本文未能繼續(xù)深入研究其形成抑制效應(yīng)的原因，但現(xiàn)有研究結(jié)論足以說(shuō)明我國(guó)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化水平提升過(guò)程中，應(yīng)更加重視對(duì)組織管理效率的提高。

5 結(jié)論與啟示

本文以國(guó)家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，建立基于創(chuàng)新集聚的連續(xù)型DID模型，研究了創(chuàng)新集聚對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的政策效應(yīng)，及消費(fèi)和投資的規(guī)模擴(kuò)張、結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)其政策效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，從而探討 “內(nèi)循環(huán)”的科技創(chuàng)新支持問(wèn)題。主要邊際貢獻(xiàn)有兩點(diǎn)：（1）研究方法方面。本文建立基于創(chuàng)新集聚的連續(xù)型DID模型，從而避免了傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型難以解決的內(nèi)生性問(wèn)題，以及緩解了現(xiàn)有文獻(xiàn)較多使用的非連續(xù)型DID模型因未包含創(chuàng)新集聚程度而低估政策效果的問(wèn)題，并為創(chuàng)新集聚和 “內(nèi)循環(huán)”相結(jié)合進(jìn)行研究提供了技術(shù)條件；（2）研究視角方面，著眼于中國(guó)在 “大變局”下實(shí)施 “內(nèi)循環(huán)”戰(zhàn)略，按照宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的 “三駕馬車”的視角將 “內(nèi)循環(huán)”分為投資和消費(fèi)，研究了中國(guó)投資和消費(fèi)的規(guī)模、結(jié)構(gòu)調(diào)整能否促進(jìn)創(chuàng)新集聚提升工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量的政策目標(biāo)。

檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在我國(guó)國(guó)家創(chuàng)新型城市試點(diǎn)中，創(chuàng)新人才集聚顯著降低了管理效率、提高了技術(shù)進(jìn)步水平，整體而言，對(duì)反映城市整體全要素生產(chǎn)率變化的MI指數(shù)影響不顯著。通過(guò)將創(chuàng)新人才集聚與 “內(nèi)循環(huán)”戰(zhàn)略相結(jié)合，建立基于規(guī)模變量和結(jié)構(gòu)變量的連續(xù)型DID調(diào)節(jié)效應(yīng)模型進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)分析，本文提出以下政策建議：

（1）完善工業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域市場(chǎng)機(jī)制，形成有序競(jìng)爭(zhēng)的良好格局，促使消費(fèi)規(guī)模和投資規(guī)模擴(kuò)大產(chǎn)生良好的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，從而間接促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。

（2）延續(xù)和進(jìn)一步強(qiáng)化創(chuàng)新人才的區(qū)域間競(jìng)爭(zhēng)政策，優(yōu)化創(chuàng)新人才區(qū)域集聚，充分發(fā)揮競(jìng)爭(zhēng)性創(chuàng)新人才政策的激勵(lì)效果，為科技創(chuàng)新的 “新型舉國(guó)體制”提供人才條件。

（3）大力發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，提高生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化水平，形成促進(jìn)良好的市場(chǎng)創(chuàng)新環(huán)境，強(qiáng)化現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和信息化對(duì) “軟”的管理效率提升的支持作用。

本文還存在兩點(diǎn)主要不足：（1）盡管通過(guò)引入創(chuàng)新人才集聚連續(xù)性變量降低了對(duì)政策效果的低估，但由于其他非試點(diǎn)城市也存在創(chuàng)新人才集聚現(xiàn)象，也仍然可能在一定程度上低估政策效果；（2）關(guān)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、信息化在人才集聚對(duì)管理效率的影響中呈現(xiàn)負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，抑制了企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的組織管理效率。由于數(shù)據(jù)條件限制，未能對(duì)這一意外結(jié)果的形成原因進(jìn)行進(jìn)一步分析。