陳 晨 張廣勝

(遼寧大學(xué) 商學(xué)院，遼寧 沈陽 110036)

一、引言及文獻(xiàn)評(píng)述

為貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記關(guān)于“尊重科技創(chuàng)新的區(qū)域集聚規(guī)律，因地制宜探索差異化的創(chuàng)新發(fā)展路徑，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(dòng)力的創(chuàng)新型城市和區(qū)域創(chuàng)新中心”的重要指示，2016年科技部和發(fā)改委聯(lián)合制定了《建設(shè)創(chuàng)新型城市工作指引》，其中明確提出“到2018年，全國(guó)若干城市進(jìn)入創(chuàng)新型城市行列……到2020年，全國(guó)范圍內(nèi)更多城市進(jìn)入創(chuàng)新型城市行列，部分城市成為具有國(guó)際影響力的創(chuàng)新型城市”。中國(guó)最早于2004年提出建設(shè)國(guó)家創(chuàng)新型城市，2008年將深圳確立為第一個(gè)國(guó)家創(chuàng)新型試點(diǎn)城市。此后，2010年確立40個(gè)城市為國(guó)家創(chuàng)新型城市，2011年確立了5個(gè)城市，2012年增補(bǔ)了3個(gè)城市，2013年又新增了10個(gè)城市，2018年4月新增了吉林、徐州等17個(gè)城市為國(guó)家創(chuàng)新型城市，至今共計(jì)78個(gè)城市被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市。

中國(guó)創(chuàng)新型城市建設(shè)是一個(gè)不斷探索的過程。按《建設(shè)創(chuàng)新型城市工作指引》文件，其主體任務(wù)是“加強(qiáng)統(tǒng)籌規(guī)劃協(xié)調(diào)，強(qiáng)化城市創(chuàng)新功能；推進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)，優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)……”，最終細(xì)化分解成“抓改革政策落地，抓創(chuàng)新要素集聚，抓創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化……抓創(chuàng)新載體建設(shè)，抓創(chuàng)新服務(wù)完善，抓創(chuàng)新投入帶動(dòng)，抓創(chuàng)新生態(tài)營(yíng)造”(1)源于《建設(shè)創(chuàng)新型城市工作指引》，該文件來源于中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)部官方網(wǎng)站2016年12月1日發(fā)布的國(guó)科發(fā)創(chuàng)〔2016〕370號(hào)文件。，這與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基本理念“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放和共享”不謀而合，說明了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展相輔相成。而技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)需要有高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的支撐，其中高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)由制造業(yè)分離而生，主要由金融服務(wù)、信息服務(wù)、研發(fā)及科技服務(wù)等行業(yè)構(gòu)成，其產(chǎn)業(yè)集聚具有知識(shí)密集、技術(shù)密集、信息密集及人才密集等特性(李平 等，2017)，是驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的助推器。對(duì)現(xiàn)有國(guó)家創(chuàng)新型城市相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域相關(guān)研究較少，且主要為創(chuàng)新型城市的模式借鑒研究(楊小迪 等，2009)和多維指標(biāo)體系下的政策城市的創(chuàng)新能力評(píng)估研究(鄒燕，2012；周晶晶 等，2013；寇明婷 等，2014；許治 等，2016)，鮮有文獻(xiàn)研究創(chuàng)新型城市政策的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效果及產(chǎn)業(yè)作用的影響。國(guó)家創(chuàng)新型城市政策制定并實(shí)施已有十余年，是否促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展呢？政策效果如何呢？在產(chǎn)業(yè)升級(jí)需求下，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚能否促進(jìn)創(chuàng)新型城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呢？

通過對(duì)政府參與、支持創(chuàng)新以驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究文獻(xiàn)的梳理，相關(guān)研究文獻(xiàn)主要集中于資源配置、營(yíng)商環(huán)境構(gòu)建和產(chǎn)業(yè)協(xié)同等幾個(gè)方面，但均指出適度的政策扶持和監(jiān)管才能發(fā)揮能動(dòng)性，不然會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。政策促進(jìn)論方面，財(cái)政在教育和科研經(jīng)費(fèi)方面支出促成要素資源的調(diào)配效應(yīng)，以彌補(bǔ)創(chuàng)新資金不足(苗文龍 等，2019)；同時(shí)，改善配置扭曲問題，驅(qū)動(dòng)全要素生產(chǎn)率提升，助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(劉金全 等，2019)。創(chuàng)新階段論指出，政府共擔(dān)基礎(chǔ)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)(葛鵬飛 等，2018)，保障應(yīng)用創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化(高新雨 等，2018)，實(shí)現(xiàn)促創(chuàng)新、穩(wěn)增長(zhǎng)。此外，政策引導(dǎo)私人投資走向，優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)(Kleer，2010)，成為制度環(huán)境建設(shè)的最佳推手(王永進(jìn) 等，2018)；推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研的協(xié)同創(chuàng)新體系建設(shè)(白俊紅 等，2015)；也可形成聲譽(yù)效應(yīng)，吸引人力、物力資源的集聚(郭景先 等，2018)，這可以促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出、營(yíng)商環(huán)境構(gòu)建、資源結(jié)構(gòu)升級(jí)，從而推進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。政策抑制論方面，首先，政策補(bǔ)貼擠出主體的自有創(chuàng)新投入(Boeing，2016；Hottenrott et al.，2017)；其次，補(bǔ)貼后監(jiān)管不足容易導(dǎo)致“策略性”創(chuàng)新(黎文靖 等，2016)，監(jiān)管過度導(dǎo)致主體自主能動(dòng)性下降(Epstein et al.，2013)；最后，政策執(zhí)行中，政策偏好、主體資源稟賦特征偏差(肖文 等，2014)及官員政績(jī)考核的“道德風(fēng)險(xiǎn)”(陳家喜，2018)，這些都可能導(dǎo)致政策偏離初衷，達(dá)不到政策的最佳效率(唐書林，2016)，從而不利于地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

綜上，不同學(xué)者研究政府政策參與下經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效果的結(jié)論存在分歧，可能受困于樣本選擇、變量選取、實(shí)證方法等原因，但也可能受到政府政策措施差異、落實(shí)方式區(qū)別、作用主體互動(dòng)關(guān)系、產(chǎn)業(yè)資源條件等方面的影響。眾多學(xué)者指出，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要路徑(Martin et al.,2001；文豐安，2018；方敏 等，2019)。一方面，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)集聚能夠提升資源配置效率(周璇 等，2019)，而協(xié)同集聚會(huì)促進(jìn)知識(shí)產(chǎn)出和技術(shù)進(jìn)步(王海寧 等，2010；熊歡歡 等，2017)，重塑價(jià)值鏈結(jié)構(gòu)，進(jìn)而推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；另一方面，產(chǎn)業(yè)集聚也可能導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)擁擠、產(chǎn)能盲目擴(kuò)張等現(xiàn)象(謝波，2013；張可 等，2014)，扭曲市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制(萬道俠 等，2018)，造成資源錯(cuò)配(程中華，2015)，從而不利經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。由此說明，政府的支持與地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展息息相關(guān)，但受制于地區(qū)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)條件差異的影響，這就需要中央政府和地方政府協(xié)同共創(chuàng)，以地方資源為依托的政策執(zhí)行，可實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升。

綜上，現(xiàn)有研究中，政府差異化政策對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展作用效果并未達(dá)成共識(shí)，對(duì)產(chǎn)業(yè)資源效應(yīng)的影響機(jī)制探討不足，尤其對(duì)于國(guó)家創(chuàng)新型城市政策經(jīng)濟(jì)效果研究缺失。考慮國(guó)家創(chuàng)新型城市建設(shè)中“地方試點(diǎn)-中央總結(jié)-地方推廣”(李政 等，2019)的特點(diǎn)，本文貢獻(xiàn)體現(xiàn)為：第一，基于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升的現(xiàn)實(shí)需求，研究創(chuàng)新型城市政策對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果，豐富了科技創(chuàng)新政策相關(guān)方面的研究；第二，在政策執(zhí)行的影響因素上，考慮到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形態(tài)對(duì)政策執(zhí)行效果的影響，為后續(xù)政策執(zhí)行過程中保障性措施的制定提供理論依據(jù)；第三，依據(jù)國(guó)家創(chuàng)新型城市分批次落實(shí)的特性，在研究方法上采用漸進(jìn)雙重差分模型擬合現(xiàn)實(shí)情況，避免了樣本選擇的內(nèi)生性問題。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)模型構(gòu)建

影響城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的因素眾多，被確立為創(chuàng)新型試點(diǎn)城市后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升可能并非政策作用，而是內(nèi)部資源、外部環(huán)境以及宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變動(dòng)的結(jié)果，因此，本文使用雙重差分法來處理數(shù)據(jù)。雙重差分法可以通過對(duì)處理組與對(duì)照組政策實(shí)施前后的兩次差分，去除掉不隨政策時(shí)間變化和其他外部非可控因素對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，從而估計(jì)出政策實(shí)施對(duì)創(chuàng)新型城市政策和城市經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的凈影響，使得結(jié)果較為穩(wěn)健。

1.漸進(jìn)性差分模型

基本的雙重差分模型中，政策實(shí)施時(shí)間為單一時(shí)點(diǎn)，但國(guó)家創(chuàng)新型城市則是分批次逐漸推廣的，因此構(gòu)成漸進(jìn)性雙重差分模型，如Kudamatsu(2012)、Almond et al.(2013)和Wang(2013)的研究中均采用過此種方法。本文借鑒郭峰等(2018)的處理方式，構(gòu)建漸進(jìn)性雙重差分模型如下：

malit=β0+β1treatedit+β2trendit+β3Controlit+εit

(1)

其中，malit反映城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量；treatedit反映若i城市t年被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市，在確立的當(dāng)年和此后各年treatedit=1，否則treatedit=0，t為數(shù)據(jù)報(bào)告年份，此種設(shè)置方式可以避免原有的雙重差分模型的處理方式，即將變量分為是否為處理組變量、政策時(shí)間前后變量及兩者交乘項(xiàng)，而直接以單一變量表示政策差分變量，這更為直觀地體現(xiàn)出政策逐漸實(shí)施的過程；trendit的處理方式為，若t>si，則trendit=t-si，否則trendit=0，si表示城市i被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市的具體年份，該變量經(jīng)過此種方法處理之后，表示城市被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市的“年齡”，通過與被解釋變量回歸，可以反映出試點(diǎn)年齡對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效或企業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)趨勢(shì)的影響；Controlit為控制變量。

2.固定效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型

國(guó)家創(chuàng)新型城市的選取并不完全隨機(jī)，這可以避免雙重差分模型中基本的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)假設(shè)存在的偏差，以及處理組與對(duì)照組變量可能存在內(nèi)生選擇性偏誤。若科技部基于可控因素確立國(guó)家創(chuàng)新型城市，即可直接在雙重差分模型中控制該因素；若基于不可觀測(cè)因素確立試點(diǎn)城市，則可以將基本漸進(jìn)雙重差分模型中隨機(jī)項(xiàng)分解為固定效應(yīng)(αi)和時(shí)變誤差(μit)兩個(gè)部分。借鑒王智波等(2018)的方法，構(gòu)建如下的固定效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型(2)本文這樣使用固定效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型是由于建立在雙固定效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，即通過增加漸進(jìn)雙重差分虛擬變量項(xiàng)，以控制非時(shí)變誤差造成的內(nèi)生性影響，這樣與雙固定效應(yīng)模型的作用效果一致。：

malit=β0+β1treatedit+β2trendit+β3Controlit+αi+μit

(2)

3.處理效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型

Maddala(1983)對(duì)Heckman(1979)的修正選擇性偏誤模型應(yīng)用到政策評(píng)價(jià)研究中，會(huì)衍生出干預(yù)效應(yīng)雙重差分模型。本文借鑒Maddala(1983)和王智波等(2018)的處理方式，構(gòu)建處理效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型。

主回歸模型：

malit=β0+β1treatedit+β2trendit+β3Controlit+εit

(3)

樣本模型：

(4)

(二)變量說明

1.被解釋變量(mal)

現(xiàn)有對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量量化的方法主要有兩種：其一為構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的度量方式；其二為對(duì)全要素生產(chǎn)率的方式加以量化，具體包括回歸殘差提取法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。鑒于效率的度量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量增長(zhǎng)趨勢(shì)的研究，基于DEA-Malmquist指數(shù)方法可以計(jì)算出城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量指標(biāo)。其中，投入要素指標(biāo)涉及勞動(dòng)力、資本存量、知識(shí)投入，產(chǎn)出要素指標(biāo)指的是城市的實(shí)際GDP產(chǎn)出值。

(1)投入指標(biāo)。一是勞動(dòng)力投入，本文采用各個(gè)城市的年末就業(yè)人員總量加以衡量。二是資本存量投入，本文選取各個(gè)地級(jí)市的年末社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額來表示，同時(shí)以2003年為基年，采用永續(xù)盤存法予以估算各個(gè)后續(xù)年度的資本存量指標(biāo)，其計(jì)算公式為：ki,t=(1-δ)Ki,t-1+Ii,t。其中，K表示前期積累的資本存量；I表示今年增社會(huì)固定資產(chǎn)投資；i和t表示城市和年份；δ表示固定資產(chǎn)折舊率，參照單豪杰(2008)的處理方法，將其資本折舊率設(shè)定為10.96%。三是知識(shí)投入，根據(jù)保羅·羅默的內(nèi)生增長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)理論，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生驅(qū)動(dòng)發(fā)展因素除了人力資本與物質(zhì)資本外，知識(shí)資本投入的作用也不容忽視，這也是索洛余值中知識(shí)貢獻(xiàn)的作用，因此，選取各個(gè)地級(jí)市政府各年教育財(cái)政支出金額指標(biāo)衡量知識(shí)投入對(duì)各地產(chǎn)出的影響，從而測(cè)度其對(duì)各地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境技術(shù)變革的作用。

(2)產(chǎn)出指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)用各城市的地區(qū)生產(chǎn)總值表示。為了去除各年GDP增長(zhǎng)中包含的價(jià)格波動(dòng)影響，同時(shí)也考慮到增長(zhǎng)的連續(xù)性，本文以2003年為基年，用各地區(qū)各年的地區(qū)生產(chǎn)值增長(zhǎng)指數(shù)對(duì)GDP進(jìn)行調(diào)整，最終得到各地實(shí)際經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出值。

2.解釋變量(treated、trend)

本文研究城市被確立國(guó)家創(chuàng)新型城市后經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量出現(xiàn)的變化，因此以政策性虛擬變量作為解釋變量。依據(jù)上述模型中變量的含義，城市政策的差分變量為treated，確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市的“年齡”變量為trend。

3.調(diào)節(jié)變量

(1)產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)(sagg)。本文產(chǎn)業(yè)變量主要指專業(yè)化集聚指數(shù)，借鑒于斌斌(2018)的區(qū)位熵做法，具體的計(jì)算公式為： sagg=Max(sij/si)。其中，sij為i城市中行業(yè)j的就業(yè)人數(shù)占該城市總就業(yè)人數(shù)的比重，而si為所有城市行業(yè)j的就業(yè)人數(shù)占全國(guó)城市就業(yè)人數(shù)的比重。因而，上述兩項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值越大，代表各個(gè)產(chǎn)業(yè)的集聚水平越高，反之則越低。

鑒于現(xiàn)階段中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍處于逐步調(diào)整時(shí)期，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值中的比重逐漸下降，而第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重在逐步提升，第三產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升又主要依靠生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的推動(dòng)，其中高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)(3)高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主要包括：信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)和軟件業(yè)；金融業(yè)；租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè)；科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)。的作用尤為突出。因而，本文研究高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用。

4.控制變量

(1)政府干預(yù)程度(gov)。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)起到基礎(chǔ)性作用情況下，政府的過度干預(yù)會(huì)導(dǎo)致城市活力受限，經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力不足；但同時(shí)，政府的干預(yù)也保證了經(jīng)濟(jì)秩序的穩(wěn)定，良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。因此，政府干預(yù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響作用有待驗(yàn)證。本文主要用財(cái)政支出與地區(qū)生產(chǎn)總值之比對(duì)政府干預(yù)程度變量加以量化。

(2)交通發(fā)達(dá)程度(tran)。城市交通越發(fā)達(dá)，物流傳輸更為便捷，這有助于加強(qiáng)各主體的溝通交流，對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度和質(zhì)量將產(chǎn)生變革性作用。本文以人均道路面積為指標(biāo)，對(duì)各城市的交通發(fā)達(dá)程度加以量化。

(3)資金閑置率(dep)。城市的儲(chǔ)蓄量越大，表明資金閑置率越高，資金配置出現(xiàn)失調(diào)，這不利于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出最大化，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量起到負(fù)向作用。本文采用地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比衡量該變量，指標(biāo)值越大，表明資金閑置率越高。

(4)居民生活水平(dev)。城市居民生活水平越高，消費(fèi)能力越強(qiáng)，從而有助于擴(kuò)大內(nèi)外部需求，刺激地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文選取地區(qū)人均生產(chǎn)總值度量居民生活水平。

(5)城市規(guī)模(scale)。城市人口的集聚過程，也是資源集聚的過程，從而使得城市規(guī)模擴(kuò)大，此時(shí)城市基礎(chǔ)資源更豐富，機(jī)會(huì)更多，更利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升。本文采用2014年國(guó)務(wù)院調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)，將樣本數(shù)據(jù)選取的城市劃分六個(gè)等級(jí)，由此變量賦予1～6的數(shù)值(4)2014年國(guó)務(wù)院調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)，以城市人口數(shù)量作為劃分城市規(guī)模依據(jù)。將城市人口超過1000萬的城市認(rèn)定為超大城市，賦值為6；將城市人口數(shù)量在500萬至1000萬之間的城市認(rèn)定為特大城市，賦值為5；將城市人口在100萬與500萬之間的城市認(rèn)定為大城市，其中人口數(shù)量在300萬至500萬之間的城市，賦值為4，人口數(shù)量在100萬至300萬之間的城市，賦值為3；將城市人口數(shù)量在50萬到100萬之間的城市認(rèn)定為中等城市，賦值為2；將城市人口數(shù)量低于50萬的城市認(rèn)定為小城市，賦值為1。，數(shù)值越大表明城市規(guī)模越大。

(6)研發(fā)投入(rd)。在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略引領(lǐng)下，政府在科技創(chuàng)新研發(fā)中投入的力度越大，說明對(duì)科技創(chuàng)新越重視，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升作用就越強(qiáng)。因此，本文以科技支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來測(cè)度研發(fā)投入，驗(yàn)證研發(fā)投入對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響。

(三)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)分析

鑒于首個(gè)國(guó)家創(chuàng)新型城市設(shè)立在2008年，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)的可獲得性，本文數(shù)據(jù)來源于2005—2017年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和部分省份統(tǒng)計(jì)年鑒。截至2016年，中國(guó)共計(jì)設(shè)立了298個(gè)地級(jí)及以上級(jí)別城市，但由于2005—2017年國(guó)家對(duì)部分城市進(jìn)行了行政區(qū)劃調(diào)整，同時(shí)部分城市數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，最終本文整理得到285個(gè)地級(jí)及以上級(jí)別城市樣本數(shù)據(jù)，將其中國(guó)家創(chuàng)新型城市作為處理組，非國(guó)家創(chuàng)新型城市作為對(duì)照組樣本。其他年份樣本存在數(shù)據(jù)缺失的情況，本文采用本地區(qū)前后兩年指標(biāo)數(shù)值之和再平均后的數(shù)值予以添補(bǔ)。

由表1變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果看出，各個(gè)城市主體經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量差異較大，大部分城市還處于經(jīng)濟(jì)低質(zhì)量發(fā)展階段，個(gè)別城市出現(xiàn)離群值，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量要顯著高于平均水平。城市間的高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚同樣存在顯著差異，從平均值來看，城市整體處于低集聚水平，僅部分競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)的城市地區(qū)集聚指數(shù)處于高水平，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量相近。各城市間生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚水平差距較小，但通過最大值與最小值取值可以看出，各個(gè)城市協(xié)同集聚指數(shù)均很小，說明中國(guó)各城市不同產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展水平比較均衡，但還處于低度協(xié)同階段，不能滿足經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的提升要求。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)雙重差分模型的適用性檢驗(yàn)

使用雙重差分模型主要為了排除政策變量外的其他因素變動(dòng)的影響，其使用要滿足兩項(xiàng)基本假定：一是確定國(guó)家創(chuàng)新型城市的選定是隨機(jī)的，與城市前期經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量不存在直接關(guān)系，即滿足政策的外生性，符合反向因果假定；二是被確立為國(guó)家創(chuàng)新城市的處理組與對(duì)照組在政策實(shí)施前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變化趨勢(shì)基本一致，即滿足平行趨勢(shì)假定。

1.反向因果檢驗(yàn)

科技部聯(lián)合發(fā)改委分批次確立國(guó)家創(chuàng)新型城市，主要是參考地區(qū)基礎(chǔ)資源、研究機(jī)構(gòu)、創(chuàng)新機(jī)制及環(huán)境設(shè)施等因素，而不是僅以地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r為考核指標(biāo)，這初步符合雙重差分模型的外生性要求。但鑒于國(guó)家創(chuàng)新型城市政策是在10年內(nèi)分批依次確立的，政府部門可能會(huì)在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)較好的城市先試點(diǎn)運(yùn)行，再將范圍逐步擴(kuò)大，因此模型的適用性不能僅基于主觀判斷，還需要構(gòu)建模型進(jìn)行實(shí)證驗(yàn)證。本文借鑒鄭新業(yè)等(2011)、王小龍等(2015)、郭峰等(2018)、朱曉文等(2019)的處理方法，采用Logit模型檢驗(yàn)試點(diǎn)企業(yè)政策的外生性條件，具體模型如下：

Logit(treatedit)=α0+α1Perfomance(L.malit)+α2L.Controlit+εit

(5)

其中，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和控制變量分別選取了其一期滯后值，以考察前期的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和城市資源條件是否影響試點(diǎn)城市的確立。若前期的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與政策變量在Logit回歸后系數(shù)不顯著，則說明前期經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與是否確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市不相關(guān)，滿足政策模型設(shè)定的外生性假設(shè)要求。

國(guó)家創(chuàng)新型城市從2008年開始，在2010年、2011年、2012年、2013年和2018年分六批依次設(shè)立相應(yīng)城市為國(guó)家創(chuàng)新型城市，但考慮到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的滯后性，2018年確立的城市很難搜集到政策實(shí)施后的樣本數(shù)據(jù)，因而將2018年設(shè)立的城市僅作為對(duì)照組，將前期設(shè)立城市分為五個(gè)批次選取處理組和對(duì)照組，并進(jìn)行分批次回歸檢驗(yàn)。首先，將2008年確立的深圳作為第一批的處理組，其后設(shè)立的城市作為深圳的對(duì)照組；其次，將2010年確立的北京等40個(gè)城市作為第二批的處理組，2010年以后設(shè)立城市作為第二批的對(duì)照組；以此類推，將2011年確立的秦皇島等5個(gè)城市作為第三批的處理組，2011年以后確立的城市作為第三批的對(duì)照組；將2012年設(shè)立的南通等3個(gè)城市作為第四批的處理組，之后設(shè)立的城市作為第四批的對(duì)照組；最后，將2013年確立的泰州等12個(gè)城市作為第五批的處理組，2018年設(shè)立的徐州等17個(gè)城市作為第五批的對(duì)照組，并進(jìn)行Logit反向因果回歸檢驗(yàn)。結(jié)果如表2所示。

表2中Logit回歸結(jié)果顯示，第一批次國(guó)家創(chuàng)新型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與政策差分變量的分組回歸系數(shù)均不顯著；其他四個(gè)批次組別回歸中，系數(shù)同第一組系數(shù)一樣不顯著。說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量并非城市被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市的決定因素，本文選取的樣本數(shù)據(jù)滿足漸進(jìn)性雙重差分的外生性假設(shè)條件?？刂谱兞恐校鞘械貐^(qū)交通信息發(fā)達(dá)程度和金融發(fā)展程度對(duì)城市確立為國(guó)家創(chuàng)新城市存在一定影響，說明了地區(qū)基礎(chǔ)資源條件優(yōu)良有利于國(guó)家創(chuàng)新城市的確立，也與科技部確立創(chuàng)新型城市的現(xiàn)實(shí)情況相吻合。

表2 城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與政策選取的反向因果檢驗(yàn)

注：(1)為考察前期的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和城市資源條件對(duì)試點(diǎn)城市確立的影響，加入了變量inf、consume、level。其中，inf表示各城市的信息化水平；consume表示各城市社會(huì)消費(fèi)品總額與GDP比值；level表示各城市的城市等級(jí)，當(dāng)城市為直轄市賦值為4，副省會(huì)級(jí)城市賦值為3，其他省會(huì)賦值為2，一般地級(jí)市賦值為1。(2)***、**、*分別代表在1%、5%、10%的水平上顯著，估計(jì)系數(shù)下括號(hào)內(nèi)的報(bào)告數(shù)值為經(jīng)過異方差穩(wěn)健標(biāo)注調(diào)整的t統(tǒng)計(jì)量值，下表同。

2.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

雙重差分模型的另一個(gè)前提假設(shè)為平行趨勢(shì)假設(shè)，即處理組與對(duì)照組在政策實(shí)施之前不存在顯著的系統(tǒng)性差異，或兩者的差異不隨時(shí)間變化。本文借鑒Galiani et al.(2005)、王小龍等(2015)、郭峰等(2018)、朱曉文等(2019)的處理方法，構(gòu)造包含時(shí)間啞變量在內(nèi)的回歸模型：

(6)

其中，d_j為政策實(shí)施前時(shí)間啞變量，表示城市被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市前的年數(shù)，將該虛擬變量與政策實(shí)施差分變量交乘，若政策實(shí)施前處理組與對(duì)照組變量不存在顯著差異或差異固定，則交乘項(xiàng)系數(shù)應(yīng)不顯著。與反向因果檢驗(yàn)類似，分批次進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)。由于最早的深圳在2008年被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市，因此第一批次有四期交乘回歸系數(shù)影響；第二批處理后出現(xiàn)政策實(shí)施前六年交乘項(xiàng)；第三批處理后出現(xiàn)政策實(shí)施前七年交乘項(xiàng)；第四批企業(yè)處理后出現(xiàn)政策實(shí)施前八年交乘項(xiàng)；最晚確立的第五批國(guó)家創(chuàng)新型城市，有九期受時(shí)間啞變量交乘項(xiàng)影響，最終平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3結(jié)果顯示，第一批及第五批平行趨勢(shì)檢驗(yàn)中，政策實(shí)施前時(shí)間啞變量與政策差分交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著，而第二批、第三批和第四批城市的交乘項(xiàng)回歸系數(shù)并不顯著。僅交乘項(xiàng)系數(shù)不顯著，說明政策實(shí)施前處理組和對(duì)照組不存在顯著差異。而第一批與第五批次系數(shù)顯著，說明政策實(shí)施前處理組與對(duì)照組本身存在差異。但第一批處理組城市僅有深圳1個(gè)，第五批處理組城市有12個(gè)，其樣本量較??；而第二批至第四批處理組城市共計(jì)48個(gè)，占全部國(guó)家創(chuàng)新型城市的80%。表3中列(6)全樣本的平行趨勢(shì)檢驗(yàn)并未考慮不同城市政策實(shí)施時(shí)間節(jié)點(diǎn)的差異狀況，而將所有享受政策城市作為處理組，其他城市作為對(duì)照組，回歸結(jié)果顯示大部分回歸系數(shù)并不顯著，只有個(gè)別系數(shù)顯著。此外，本文對(duì)平行趨勢(shì)檢驗(yàn)中模型的交乘項(xiàng)系數(shù)進(jìn)行了聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)，其F值檢驗(yàn)結(jié)果與各項(xiàng)系數(shù)的回歸結(jié)果類似。由此，說明國(guó)家創(chuàng)新型城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量在被確立前與非國(guó)家創(chuàng)新型城市不存在顯著差異，滿足雙重差分模型的平行趨勢(shì)假定。

表3 城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

表4 試點(diǎn)城市政策實(shí)施后經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量效果檢驗(yàn)

平行趨勢(shì)檢驗(yàn)是為保證處理組和對(duì)照組城市在政策實(shí)施前經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量不存在顯著差異時(shí)形成對(duì)比。而本文對(duì)模型進(jìn)行擴(kuò)展，加入了政策實(shí)施后趨勢(shì)檢驗(yàn)，以分析政策實(shí)施后處理組和對(duì)照組是否存在顯著差異，為后續(xù)政策效果評(píng)估做鋪墊，具體結(jié)果如表4所示。

為此，構(gòu)建政策實(shí)施后時(shí)間虛擬啞變量dj，當(dāng)城市被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市后的第j年，則dj=1，否則dj=0。為與表3形成對(duì)比，表4中列(1)—(6)分別為第一批至第五批城市及全樣本的政策實(shí)施后效果。從回歸系數(shù)可以看出，6列結(jié)果的交乘項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，說明國(guó)家創(chuàng)新型城市政策實(shí)后，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量得到顯著提升。

(二)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展基本分析

鑒于政策分批次執(zhí)行的事實(shí)，本文采用漸進(jìn)性雙重差分模型分析國(guó)家創(chuàng)新型城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量效果?？紤]到政策確定的樣本存在選擇偏誤，可以將基本漸進(jìn)性雙重差分模型擴(kuò)展至固定效應(yīng)雙重差分模型，從而與處理效應(yīng)雙重差分模型形成對(duì)比，具體結(jié)果如表5所示。

表5 國(guó)家創(chuàng)新型城市政策對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量作用效果

表5中列(1)、(4)和(7)展示了政策對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的基本效果，列(2)、(3)、(5)、(6)和(8)不僅包含政策的基本效果，還列示了政策實(shí)施的趨勢(shì)效果。其中，列(1)—(3)主要采用基本的漸進(jìn)雙重差分模型，列(4)—(6)采用固定效應(yīng)雙重差分模型，列(7)—(8)采用處理效應(yīng)雙重差分模型。列(1)、(4)和(7)的政策差分變量回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正，說明被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市后，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量得到顯著提升。其余列的政策差分變量及政策實(shí)施年齡變量的回歸系數(shù)大體均在1%的顯著性水平上為正。說明創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升，且在政策制度保障下，不僅在短期內(nèi)促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升，還改變了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量增長(zhǎng)趨勢(shì)。在控制了城市基礎(chǔ)條件變量后，回歸系數(shù)同樣顯著，說明地區(qū)基礎(chǔ)資源優(yōu)良，與政策作用協(xié)同，從而顯著促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。對(duì)比三種模型的系數(shù)大小，處理效應(yīng)漸進(jìn)差分模型下系數(shù)為0.156，大于固定效應(yīng)漸進(jìn)差分模型系數(shù)0.023，也大于漸進(jìn)雙重差分模型系數(shù)0.012，rho值為負(fù)，p值為0，說明處理效應(yīng)模型設(shè)置合理，前述模型顯著低估了政策對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升作用；在更好地控制內(nèi)生變量后，政策作用效果也更為顯著。

(三)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的長(zhǎng)期效應(yīng)分析

國(guó)家創(chuàng)新型城市政策實(shí)施后，城市將吸引更多的優(yōu)秀人才，集聚更多的資金，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但政策在實(shí)施后，科技部還定期對(duì)城市的創(chuàng)新績(jī)效進(jìn)行評(píng)估，官員可能為在位期間的政績(jī)而產(chǎn)生尋租行為，短期內(nèi)出現(xiàn)“敷衍性”現(xiàn)象，官員在位期間看似出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量長(zhǎng)期會(huì)產(chǎn)生負(fù)向影響(涂遠(yuǎn)博 等，2018)。因此，在了解政策實(shí)施基本效果后，可以通過模型變量的設(shè)定，以關(guān)注長(zhǎng)期內(nèi)每年的政策實(shí)施效果。

表6 國(guó)家創(chuàng)新型城市政策對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的長(zhǎng)期效應(yīng)分析

借鑒Beck et al.(2010)的處理方法，構(gòu)建政策實(shí)施后多個(gè)時(shí)期的虛擬變量dj，將政策實(shí)施后j時(shí)期的虛擬變量dj與政策差分項(xiàng)treated進(jìn)行交乘后，再放入模型中與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變量回歸，驗(yàn)證政策實(shí)施后j年內(nèi)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的每年影響效果。其中，當(dāng)城市被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市后的第j年時(shí)，dj=1，否則dj=0。最終，政策實(shí)施對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量長(zhǎng)期效應(yīng)結(jié)果如表6所示。三種模型六列回歸結(jié)果的政策時(shí)間虛擬變量與政策差分變量的交乘項(xiàng)回歸系數(shù)均顯著為正，說明政策對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生疊加的促進(jìn)作用。比較八年中回歸系數(shù)的大小，在被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市的前六年，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)，在第六年政策對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果最強(qiáng)，回歸系數(shù)達(dá)到最大值0.087。其后又因政策存在時(shí)效性，回歸系數(shù)逐漸減少。說明國(guó)家創(chuàng)新型城市政策在區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中呈現(xiàn)長(zhǎng)期疊加效應(yīng)，且治理質(zhì)量對(duì)提升高質(zhì)量效應(yīng)作用更大，但政策存在時(shí)效性，在六年后對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響逐漸減弱。因此，國(guó)家創(chuàng)新型城市的確立能夠在長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用，但政策效果呈現(xiàn)倒U形結(jié)構(gòu)，會(huì)出現(xiàn)政策效果拐點(diǎn)，政策資源的扶持應(yīng)在政策確立后的六年內(nèi)逐漸增大，以求達(dá)到政策效果最大值，否則資源配置會(huì)失調(diào)，將造成資源的浪費(fèi)。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，僅能得到政策實(shí)施后八年的效果評(píng)價(jià)值，政策效果的時(shí)效期還有待后續(xù)長(zhǎng)期跟蹤研究。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換被解釋變量

本文基于DEA-Malquist指數(shù)法下測(cè)算的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量(mal)作為被解釋變量指標(biāo)，替換為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)(gdp)，以地區(qū)生產(chǎn)總值加以量化，重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見表7。與基本回歸結(jié)果類似，被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值產(chǎn)生正向影響。trend回歸系數(shù)在1%顯著性水平下為正，說明被確立為創(chuàng)新型城市能夠提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的增長(zhǎng)趨勢(shì)。與前述回歸結(jié)果一致，結(jié)論穩(wěn)健。

表7 國(guó)家創(chuàng)新型城市政策對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響

2.傾向匹配得分法

前述的研究采用是否為國(guó)家創(chuàng)新型城市的方式設(shè)置處理組與對(duì)照組，但這容易產(chǎn)生系統(tǒng)誤差。在此，通過傾向匹配得分的方法，選取政府干預(yù)程度、人力資本水平、居民生活水平、外商投資水平、信息化程度、交通發(fā)達(dá)程度、研發(fā)投入、金融發(fā)展水平、居民消費(fèi)水平、人口密度等指標(biāo)作為樣本的匹配變量，采用半徑匹配的方式，為78個(gè)處理組中的國(guó)家創(chuàng)新型城市匹配對(duì)照組樣本，最終獲得974個(gè)處理組樣本，2706個(gè)對(duì)照組樣本，共計(jì)3680個(gè)樣本。采用PSM-DID重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見表8。與基本回歸結(jié)果一致，被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市后顯著提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，并對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升具有增長(zhǎng)趨勢(shì)效應(yīng)，本文研究結(jié)論穩(wěn)健。

表8 傾向匹配得分法下國(guó)家創(chuàng)新型城市對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量影響分析

3.安慰劑檢驗(yàn)

使用雙重差分模型，主要是通過設(shè)定政策和時(shí)間兩種類型的虛擬變量，然后將兩變量交乘，將三者同時(shí)放入回歸模型進(jìn)行回歸分析。但模型設(shè)定后的回歸系數(shù)較為顯著，可能存在變量形式設(shè)定導(dǎo)致的因變量虛假回歸的結(jié)果。為盡量減少此種回歸偏差的出現(xiàn)，本文采用安慰劑檢驗(yàn)的虛假因變量進(jìn)行檢驗(yàn)，在政策變量設(shè)定不變的情況下，可以檢驗(yàn)政策變量對(duì)非政策影響因素回歸結(jié)果是否同樣顯著，若回歸系數(shù)顯著，說明前述回歸結(jié)果可能存在虛假現(xiàn)象，若回歸系數(shù)不顯著，表明前述回歸結(jié)果穩(wěn)健。

為排除內(nèi)生性問題，選取城市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量(male)作為被解釋變量，以替換掉經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量(mal)指標(biāo)重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見表9。除固定效應(yīng)雙重差分模型外，政策差分變量在5%顯著性下顯著外，其余回歸模型結(jié)果均不顯著。由此，國(guó)家創(chuàng)新型城市設(shè)立僅對(duì)受政策影響的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，對(duì)非政策影響因素不產(chǎn)生影響，本文研究結(jié)論穩(wěn)健。

表9 虛假因變量回歸

四、高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚作用分析

為追求經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，需轉(zhuǎn)變現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)模式，即由第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)模式逐漸向第三產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的結(jié)構(gòu)模式過渡。第三產(chǎn)業(yè)中，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升功效最大為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，尤其是高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。鑒于高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)特性，其是科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)，為城市發(fā)展帶來資金和技術(shù)支持。因此，在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略指引下，本文研究高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚形式差異，以區(qū)分國(guó)家創(chuàng)新型城市政策對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響。

(一)高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚的作用分析

鑒于現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈集聚狀態(tài)的現(xiàn)實(shí)，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更多的機(jī)會(huì)與可能，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)集聚會(huì)產(chǎn)生顯著的知識(shí)溢出效應(yīng)，加快信息的流動(dòng)速度，提升經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。但高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的專業(yè)集聚又會(huì)因企業(yè)過多，造成資源配置不合理，惡性競(jìng)爭(zhēng)下出現(xiàn)資源的浪費(fèi)，產(chǎn)生擁塞效應(yīng)，對(duì)地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量造成損害。國(guó)家創(chuàng)新型城市政策實(shí)施后，城市將獲取更多的資源，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚在政策導(dǎo)向下對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響會(huì)產(chǎn)生何種作用呢？本文通過構(gòu)造高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚指數(shù)與政策差分項(xiàng)的交乘項(xiàng)以進(jìn)行回歸驗(yàn)證，結(jié)果如表10所示。

表10 高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)政策效果的調(diào)節(jié)作用

表10中,列(1)、(3)、(5)、(7)展示了高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚在國(guó)家創(chuàng)新型城市政策對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量影響中的調(diào)節(jié)作用；列(2)、(4)、(6)、(8)展示了高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚在國(guó)家創(chuàng)新型城市政策對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展量增長(zhǎng)趨勢(shì)中的調(diào)節(jié)作用。其中，列(1)、(2)是基本漸進(jìn)差分模型結(jié)果，列(3)、(4)是固定效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型結(jié)果，列(5)—(8)是處理效應(yīng)漸進(jìn)雙重差分模型結(jié)果。結(jié)果顯示，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與政策差分變量交乘項(xiàng)系數(shù)在三種模型下均顯著為正。說明高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚能夠?yàn)檠邪l(fā)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供更多便利條件，對(duì)政策實(shí)施下地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展具有促進(jìn)作用。高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚與政策實(shí)施下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)的交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)為正，但不顯著，說明高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升的長(zhǎng)期效果并未顯現(xiàn)?？赡苁怯捎冢褐袊?guó)還處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整轉(zhuǎn)型的初級(jí)階段，第三產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用在逐漸提升，但生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，尤其是高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力的提升并非一蹴而就的，需逐漸累積疊加。因此，中國(guó)高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)核心能力不足，雖然能夠促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但長(zhǎng)期效應(yīng)未能發(fā)揮，后期各城市應(yīng)注意高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚競(jìng)爭(zhēng)力建設(shè)，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期高質(zhì)量發(fā)展提供動(dòng)力。

(二)高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚的作用分析

產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚主要考慮的是產(chǎn)業(yè)間的水平聯(lián)系，而產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚注重產(chǎn)業(yè)間的垂直互動(dòng)關(guān)系。產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚以產(chǎn)業(yè)鏈的融合發(fā)展為目的，從而實(shí)現(xiàn)資源的自主配給供應(yīng)，減少信息挖掘和交流成本，最終呈現(xiàn)顯著的正外部性。鑒于現(xiàn)階段高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)核心能力建設(shè)仍在逐步進(jìn)行，與制造業(yè)的協(xié)同發(fā)展與集聚程度并不高，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的協(xié)同集聚僅表現(xiàn)為兩種產(chǎn)業(yè)簡(jiǎn)單的“集中”分布效應(yīng)，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量作用并不顯著；是否已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)間的“聚合”效應(yīng)，對(duì)區(qū)域創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展是否起到顯著促進(jìn)作用，這需要對(duì)集聚程度測(cè)算進(jìn)行驗(yàn)證分析，結(jié)果如表11所示。

表11 高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對(duì)政策效果的調(diào)節(jié)作用

表11結(jié)果顯示，在三種漸進(jìn)雙重差分模型下，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、制造業(yè)協(xié)同集聚與國(guó)家創(chuàng)新型城市政策差分變量的交乘項(xiàng)系數(shù)均在10%的顯著性水平下為正，且此交乘項(xiàng)系數(shù)值比表10中交乘項(xiàng)系數(shù)值要更大，說明高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚比高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)國(guó)家創(chuàng)新型城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用要更強(qiáng)。而高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對(duì)國(guó)家創(chuàng)新型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的增長(zhǎng)趨勢(shì)作用交乘項(xiàng)系數(shù)并不顯著，與高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚的作用效果類似。由此說明，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)間的垂直互動(dòng)關(guān)系，能夠?qū)^(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到協(xié)同作用，而較單一產(chǎn)業(yè)的溢出效應(yīng)要更大。但各個(gè)城市間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展不均衡，大部分城市高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)儲(chǔ)能不足，無法滿足區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展下的集聚需求，長(zhǎng)期內(nèi)沒有充分發(fā)揮其應(yīng)有的作用，這需在城市后期建設(shè)中協(xié)調(diào)完善。

五、結(jié)論與啟示

考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和國(guó)家創(chuàng)新型城市分批次設(shè)立的特性，本文選取2004—2016年285個(gè)城市的樣本數(shù)據(jù)，將前五個(gè)批次確立的61個(gè)國(guó)家創(chuàng)新型城市作為處理組，采用漸進(jìn)雙重差分模型驗(yàn)證被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市后區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的變化情況。研究結(jié)果表明：被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市顯著促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升，且顯著提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的增長(zhǎng)趨勢(shì)；創(chuàng)新型城市政策實(shí)施后能在長(zhǎng)期內(nèi)促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但政策效果存在時(shí)效性，在1～6年內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效果呈現(xiàn)逐漸增強(qiáng)的趨勢(shì)，但6年之后效果逐漸減弱；各城市高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)政策作用效果起到正向調(diào)節(jié)作用，高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚效果強(qiáng)于高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚，說明產(chǎn)業(yè)間的垂直互補(bǔ)集聚效應(yīng)大于單一產(chǎn)業(yè)的水平效應(yīng)；但高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚及高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)國(guó)家創(chuàng)新型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的增長(zhǎng)趨勢(shì)影響都不顯著。

國(guó)家創(chuàng)新型城市政策推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，但存在時(shí)效性；地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚在其中起到正向調(diào)節(jié)作用，但因中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍需不斷調(diào)整，大部分城市的高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚狀態(tài)未能滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量需求，對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的長(zhǎng)期增長(zhǎng)趨勢(shì)效應(yīng)的影響并不顯著。鑒于此，提出以下政策建議：

(1)要有序推進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新型城市政策的試點(diǎn)范圍，推動(dòng)中國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)。城市是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要功能主體，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升，才能帶動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的大踏步向前發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。城市被確立為國(guó)家創(chuàng)新型城市后，基于政府政策的支持及聲譽(yù)機(jī)制下人才資金的集聚，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量將得到顯著提升。因此，在中央政府領(lǐng)導(dǎo)下，因地制宜設(shè)立推廣試點(diǎn)城市范圍，以實(shí)現(xiàn)2020年創(chuàng)新型城市的建設(shè)目標(biāo)，進(jìn)而助推中國(guó)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力提升。

(2)加大國(guó)家創(chuàng)新型城市的配套輔助政策支持力度。鑒于政策的時(shí)效性機(jī)制，為使國(guó)家創(chuàng)新型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量得到更大程度的提升，在政策效果逐漸增加期限內(nèi)，國(guó)家或地區(qū)政府逐步出臺(tái)輔助政策，并加大政策支持力度，如人才引進(jìn)和激勵(lì)政策等，力圖使政策效果最大化。

(3)加強(qiáng)地區(qū)高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚建設(shè)。鑒于高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要作用，國(guó)家創(chuàng)新型城市建設(shè)需要高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提供更多科技、資金和配套服務(wù)的支持，通過高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的專業(yè)化集聚及與制造業(yè)的協(xié)同集聚，在創(chuàng)新價(jià)值鏈中發(fā)揮正向溢出效應(yīng)，使區(qū)域經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展階段過渡。