盧 飛，袁蘇湘，范 斐

（1.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 中國西部經(jīng)濟(jì)研究院，成都 611130；2.武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，武漢 430072）

0 引言

對于創(chuàng)新，發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)在理論層面為其發(fā)揮經(jīng)濟(jì)增長核心的作用提供了理論解釋。按照蔡昉（2018）[1]的觀點(diǎn)，從發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)到新古典增長，經(jīng)濟(jì)模型的演進(jìn)揭示了“勞動力供給→資源重置→科技進(jìn)步”三個(gè)增長階段，對應(yīng)于要素投入、資源重置、全要素生產(chǎn)率三大動能。基于大國背景，我國經(jīng)濟(jì)增長的“領(lǐng)頭雁”主要位于東部地區(qū)沿海以及中西部地區(qū)省會等發(fā)達(dá)區(qū)位，國家級新區(qū)在這些區(qū)域中擔(dān)綱創(chuàng)新高地與發(fā)展引擎。因此，國家級新區(qū)能否推動區(qū)域創(chuàng)新關(guān)乎增長動能轉(zhuǎn)換與科技強(qiáng)國建設(shè)的發(fā)展大局，具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

國家級新區(qū)是承擔(dān)國家重大發(fā)展和改革開放戰(zhàn)略任務(wù)的綜合功能區(qū)，在建成規(guī)模、行政等級、功能定位等方面強(qiáng)于國家級開發(fā)區(qū)、國家級高新區(qū)等。我國目前共有19個(gè)國家級新區(qū)。2021年國家級新區(qū)以全國0.061%的國土面積（未考慮海域）產(chǎn)出了全國4.9%的GDP，是重要的產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)和高質(zhì)量發(fā)展支撐區(qū)[2]。2015 年以來，《關(guān)于促進(jìn)國家級新區(qū)健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》（發(fā)改地區(qū)〔2015〕778號）、《關(guān)于支持國家級新區(qū)深化改革創(chuàng)新加快推動高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》（國辦發(fā)〔2019〕58 號）等系列文件多次重申國家級新區(qū)在區(qū)域發(fā)展、擴(kuò)大開放、改革創(chuàng)新等方面發(fā)揮的帶動作用。已有研究在國家級新區(qū)對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用方面達(dá)成共識，較少有文獻(xiàn)考察其對擴(kuò)大開放與推進(jìn)創(chuàng)新的影響[2,3]，但國家級新區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動機(jī)制未能得到有效驗(yàn)證。有關(guān)開發(fā)區(qū)（Specialeconomic zone）的研究驗(yàn)證了其對人力資本積累和全要素生產(chǎn)率的推進(jìn)效力，作為相比開發(fā)區(qū)更高級別的國家級新區(qū)，其能否推動區(qū)域創(chuàng)新需要給出更加精確的結(jié)論。

本文將國家級新區(qū)的設(shè)立作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，考察其對區(qū)域創(chuàng)新的影響及其機(jī)制，主要做了如下工作：一是創(chuàng)新作為國家級新區(qū)的設(shè)立目標(biāo)，直接對其進(jìn)行考察。二是專利申請的數(shù)量和質(zhì)量是知識產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國建設(shè)的重要標(biāo)準(zhǔn)，因此按照專利質(zhì)量賦權(quán)專利數(shù)量，進(jìn)而形成專利綜合指標(biāo)[4,5]。三是借助漸進(jìn)DID模型考察國家級新區(qū)的創(chuàng)新績效，并選取市域高程數(shù)據(jù)（DEM）作為工具變量以控制內(nèi)生性問題，并對模型進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)、內(nèi)生性問題處理和異質(zhì)性分析。

1 理論分析與研究假設(shè)

在關(guān)于開發(fā)區(qū)的研究中，已有文獻(xiàn)指出國家級開發(fā)區(qū)的設(shè)立在地區(qū)就業(yè)、經(jīng)濟(jì)增長、發(fā)展水平等方面均具有顯著促進(jìn)效應(yīng)。同時(shí)，在與創(chuàng)新相關(guān)的文獻(xiàn)中，林毅夫等（2018）[6]、Chen 等（2019）[7]均強(qiáng)調(diào)國家級開發(fā)區(qū)能夠顯著促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長，邱洋冬（2020）[8]指出開發(fā)區(qū)的政策效應(yīng)促進(jìn)了企業(yè)專利數(shù)量的增加和專利質(zhì)量的提高。以此為基礎(chǔ)，作為更高層級的國家級新區(qū)，其對創(chuàng)新的促進(jìn)作用理應(yīng)存在放大效應(yīng)?；诖耍疚奶岢觯?/p>

假設(shè)1：國家級新區(qū)的設(shè)立將顯著推動區(qū)域創(chuàng)新。

關(guān)于區(qū)位導(dǎo)向型政策的研究表明，空間集聚是區(qū)位導(dǎo)向型政策發(fā)揮作用的重要渠道。一般而言，發(fā)展中國家通常將開發(fā)區(qū)的目標(biāo)區(qū)域設(shè)立在基礎(chǔ)條件較好的地區(qū)，以便通過集聚效應(yīng)培育增長極[9]。區(qū)位導(dǎo)向型政策通過集聚發(fā)揮作用的路徑主要包括：一是區(qū)位導(dǎo)向型政策推動經(jīng)濟(jì)集聚，產(chǎn)生厚勞動力市場，從而為要素匹配、學(xué)習(xí)效應(yīng)等創(chuàng)造基礎(chǔ)條件[10]。二是厚勞動力市場有利于形成高技能勞動力集聚區(qū)，強(qiáng)化知識外溢、推動知識共享和科技創(chuàng)新[11]。三是以人才、信息等要素集聚為基礎(chǔ)，區(qū)位導(dǎo)向型政策通過增強(qiáng)信息網(wǎng)絡(luò)、勞動力市場網(wǎng)絡(luò)等孵化區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)[12]。四是區(qū)位導(dǎo)向型政策發(fā)揮厚勞動力市場和知識外溢作用需要立足統(tǒng)一大市場。2022年，《中共中央國務(wù)院關(guān)于加快建設(shè)全國統(tǒng)一大市場的意見》提出要堅(jiān)持有效市場與有為政府的工作原則。新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)主張“市場有效以政府有為為前提，政府有為以市場有效為依歸”。政府有為表現(xiàn)為增加科創(chuàng)投入、營造良好創(chuàng)新環(huán)境、推動區(qū)域科技創(chuàng)新。市場有效則表現(xiàn)為對企業(yè)創(chuàng)新活力的激發(fā)。在現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新來源的研究中，技術(shù)創(chuàng)新包含在位者的自我突破、新進(jìn)入者的創(chuàng)造性破壞及全新產(chǎn)品這三類[13]，表象為企業(yè)活躍度的提升。基于此，本文提出：

假設(shè)2：國家級新區(qū)通過高技能勞動力集聚、政府科創(chuàng)投入以及企業(yè)活躍度的提升推動區(qū)域創(chuàng)新。

2 研究設(shè)計(jì)

我國19 個(gè)國家級新區(qū)的設(shè)立時(shí)間不一致，適宜設(shè)定多期DID 模型進(jìn)行考察?？紤]到上海浦東新區(qū)是我國最早設(shè)立的國家級新區(qū)，且上海作為我國經(jīng)濟(jì)中心，可能會加重樣本的自選擇偏誤問題，另外，天津市濱海新區(qū)無法滿足平行趨勢檢驗(yàn)需要至少提前一年的要求（2006 年被設(shè)立為國家級新區(qū)），本文沒有將其納入考量。多期DID模型設(shè)計(jì)如下：

式（1）中，lninnovationit表示第t年城市i的科技創(chuàng)新水平對數(shù)值，以發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利按照0.5、0.3 和0.2 的權(quán)重求取加權(quán)平均值。核心解釋變量NNZit是城市i在第t年是否設(shè)立了國家級新區(qū)的二元虛擬變量。若α1顯著大于0，則表明國家級新區(qū)的設(shè)立顯著促進(jìn)了科技創(chuàng)新，假設(shè)1得到驗(yàn)證。Controlsit為一系列控制變量：（1）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnpgdp），采用人均GDP的對數(shù)表示；（2）地區(qū)教育水平（lnedu），采用普通高等學(xué)校在校人數(shù)的對數(shù)來衡量；（3）地區(qū)對外開放水平（lnopenness），采用當(dāng)年實(shí)際使用外資金額的對數(shù)來衡量；（4）信息基礎(chǔ)設(shè)施水平（lninf），采用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)的對數(shù)衡量；（5）地區(qū)市場規(guī)模（lnmarket），采用社會消費(fèi)品零售總額的對數(shù)來衡量；（6）地區(qū)金融發(fā)展水平（lnfinance），采用年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額的對數(shù)來衡量。μt、λi和εit分別代表時(shí)間固定效應(yīng)、城市固定效應(yīng)與殘差項(xiàng)。在式（1）的基礎(chǔ)上，考慮到模型中可能存在內(nèi)生性問題，采用IV-2SLS 方法對模型內(nèi)生性進(jìn)行控制，相應(yīng)的兩階段估計(jì)方程如下：

模型（2）為線性概率模型（LPM）。IVit為本文基于高程數(shù)據(jù)構(gòu)建的工具變量。在得到基準(zhǔn)回歸結(jié)果后，進(jìn)一步開展平行趨勢檢驗(yàn)和安慰劑檢驗(yàn)，并通過變更估計(jì)樣本、估計(jì)方法以及有效控制內(nèi)生性來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性，最后考察區(qū)域異質(zhì)性。

針對假設(shè)2，本文設(shè)定如下模型考察國家級新區(qū)影響區(qū)域創(chuàng)新的三條作用渠道：

式（4）中，channelsit表示假設(shè)2中的三個(gè)中介機(jī)制變量。其中，高技能勞動力集聚（lnhighskill）采用科研、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)從業(yè)人員數(shù)的對數(shù)來衡量；政府科創(chuàng)投入（lngov）采用政府科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出的對數(shù)作為衡量指標(biāo)；企業(yè)活躍度（lnenterprise）采用北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心發(fā)布的《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)構(gòu)建與空間格局：1990—2020》中的新建企業(yè)得分?jǐn)?shù)據(jù)，并對其取對數(shù)。其余變量含義同式（1）。

本文整理得到2005—2019 年我國280 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來自2006—2020年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)。主要變量的說明及描述性統(tǒng)計(jì)見下頁表1。

表1 主要變量說明及描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

采用式（1）進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見下頁表2模型（1）和模型（2）。為了有效控制模型中可能存在的遺漏變量問題，兩個(gè)模型均控制了城市固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)以及城市×?xí)r間聯(lián)合固定效應(yīng)?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，國家級新區(qū)均能在1%的水平上顯著正向促進(jìn)城市創(chuàng)新。以加入控制變量的模型（2）為例，國家級新區(qū)使城市創(chuàng)新水平提高了18.4%，表明國家級新區(qū)可以顯著帶動區(qū)域創(chuàng)新，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

表2 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）平行趨勢檢驗(yàn)。DID模型估計(jì)需要實(shí)驗(yàn)組和控制組滿足平行趨勢假定。本文選取事件研究法（Event study）對模型的平行趨勢進(jìn)行檢驗(yàn)，模型如下所示：

式（5）中，Dcurrent+k是核心變量，體現(xiàn)國家級新區(qū)設(shè)立的時(shí)間動態(tài)效應(yīng)，current為國家級新區(qū)的設(shè)立時(shí)間，k表示國家級新區(qū)設(shè)立時(shí)間與當(dāng)期時(shí)間的間隔，k∈[-3，10]。若k＜-3，同樣按k= -3 處理。顯然，若滿足平行趨勢假定，則λk在k＜0 時(shí)應(yīng)與0 無顯著差異。由下頁圖1 可以看出，第一，在國家級新區(qū)設(shè)立之前，即當(dāng)處在政策時(shí)點(diǎn)小于0的區(qū)間時(shí)，處理效應(yīng)的估計(jì)值接近0，且未通過10%水平的顯著性檢驗(yàn)。這一現(xiàn)象更多體現(xiàn)在國家級新區(qū)設(shè)立前2 年以上的樣本，當(dāng)處在政策實(shí)施前1 年時(shí)，處理效應(yīng)已經(jīng)有所提升，可能與國家級新區(qū)設(shè)立前的準(zhǔn)備工作等有關(guān)，但是置信區(qū)間仍包含0，從而估計(jì)系數(shù)不顯著。因此，國家級新區(qū)設(shè)立前處理組與控制組在科技創(chuàng)新水平上不存在系統(tǒng)性差異，符合共同趨勢假定。第二，國家級新區(qū)設(shè)立后，處理效應(yīng)開始顯著為正，表明國家級新區(qū)一經(jīng)設(shè)立就開始發(fā)揮創(chuàng)新提升效應(yīng)，這一效應(yīng)至少在4 期的考察時(shí)間內(nèi)可以顯著促進(jìn)城市科技創(chuàng)新水平的提升，并且國家級新區(qū)在考察期內(nèi)對科技創(chuàng)新的支撐作用具有持續(xù)性。

圖1 城市科技創(chuàng)新水平的平行趨勢檢驗(yàn)

（2）多期DID 安慰劑檢驗(yàn)。安慰劑檢驗(yàn)可以有效檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谶z漏變量。本文借鑒Li 等（2016）[14]的做法，采取隨機(jī)分配處理組的方式進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，步驟如下：第一，考慮到DID 模型需要在處理期之前和之后至少保留1期數(shù)據(jù)，因此先剔除2005 年 和2019 年 的 數(shù)據(jù)；第二，將11 期處理組樣本量{1，2，2，4，8，11，16，17，17，17，17}按照不放回抽樣的方式依次隨機(jī)分配至2006—2018 年中的隨機(jī)11 年。第三，利用城市科技創(chuàng)新水平對隨機(jī)生成的虛擬處理組變量進(jìn)行回歸，同時(shí)，為了保障安慰劑檢驗(yàn)的穩(wěn)健性，將上述過程重復(fù)1000 次。下頁圖2 的系數(shù)估計(jì)值均值為0.01252，相比基準(zhǔn)回歸非常接近于0，且標(biāo)準(zhǔn)差為0.04738，表明隨機(jī)分配的國家級新區(qū)并未能表現(xiàn)出科技創(chuàng)新效應(yīng)。同時(shí)，基準(zhǔn)回歸的估計(jì)系數(shù)在整個(gè)隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)的估計(jì)系數(shù)分布范圍之外?？傮w而言，可排除非觀測遺漏變量與非隨機(jī)因素的影響，證明了本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)

（3）調(diào)整考察樣本。選取68 個(gè)大中城市作為研究樣本對基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果見表2 模型（3）和模型（4）。結(jié)果顯示，在僅考慮68個(gè)大中城市后①襄陽和大理由于缺乏數(shù)據(jù)，因此未納入考察范圍。，國家級新區(qū)對區(qū)域創(chuàng)新的“凈效應(yīng)”仍然顯著，表明即使在發(fā)展相對較好的城市群體中，國家級新區(qū)在推動城市創(chuàng)新方面仍表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。相比沒有國家級新區(qū)的大中城市，擁有國家級新區(qū)的城市對創(chuàng)新的“凈效應(yīng)”達(dá)到11.79%～17.08%。

（4）更換估計(jì)方法。傾向得分匹配法（PSM）可以“修剪”研究樣本，以確保控制組和實(shí)驗(yàn)組之間的同質(zhì)性。具體而言，選用前述市域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為協(xié)變量，借助Logit 模型，采用1∶1近鄰匹配且有放回的抽樣對處理組進(jìn)行逐年匹配，以估計(jì)市域設(shè)立國家級新區(qū)的概率，匹配得到127個(gè)控制組樣本，匹配后各變量不存在顯著差異，匹配效果較好。PSM-DID 的估計(jì)結(jié)果見表2 模型（5），估計(jì)系數(shù)為0.1682，且在1%的水平上仍然顯著為正。

3.3 內(nèi)生性問題處理

DID 模型可以有效控制不隨時(shí)間變化的非觀測性因素，但由于以下原因仍不能完全處理內(nèi)生性：一是遺漏變量問題，主要由于模型難以有效控制所有非觀測性因素；二是樣本自選擇偏誤問題，這主要由國家級新區(qū)并非隨機(jī)設(shè)立引起，前文采用PSM-DID 在一定程度上規(guī)避了這一問題，接下來選用工具變量法對該問題做進(jìn)一步處理；三是其他問題如存在測量誤差等。選取國家級新區(qū)所在城市平均高程的倒數(shù)（height）作為工具變量，主要有以下考慮：一方面，城市高程與城市設(shè)立國家級新區(qū)的概率具有較大關(guān)聯(lián)性。一是海拔較低區(qū)域的氣候相對適宜，是高層次人才流入的重要誘因[15]，利于形成地區(qū)人才高地，提高區(qū)域設(shè)立國家級新區(qū)的概率；二是海拔與城市地理、地貌密切相關(guān)，進(jìn)而影響城市發(fā)展。一般而言，海拔較低區(qū)域的地勢相對平坦，地貌多以平原為主，阻隔相對較少，有利于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及按照規(guī)則城市形態(tài)發(fā)展，而緊湊型的城市幾何形態(tài)對城市發(fā)展發(fā)揮關(guān)鍵作用[16]。另外，城市高程為地理特征數(shù)據(jù)，符合嚴(yán)格外生標(biāo)準(zhǔn)。本文以2019 年中國地級市矢量數(shù)據(jù)為底圖，結(jié)合Arc GIS 軟件對ASTER DEM30m×30m進(jìn)行提取，得到市域?qū)用娴钠骄叱虜?shù)據(jù)（單位：米），IV-2SLS 模型兩階段的估計(jì)結(jié)果分別見表2模型（6）和模型（7）。模型（6）為2SLS的第一階段結(jié)果，可以看出，城市平均高程越低，設(shè)立國家級新區(qū)的概率越大，表明二者具有顯著的相關(guān)性。第二階段回歸結(jié)果，即模型（7）的估計(jì)結(jié)果顯示，KP rk LM統(tǒng)計(jì)量在1%的水平上拒絕原假設(shè)，說明不存在不可識別問題，工具變量與內(nèi)生變量顯著相關(guān)。同時(shí)，KP rkwald F 統(tǒng)計(jì)量為14.337（大于10），說明工具變量選擇合理。結(jié)果表明，國家級新區(qū)的設(shè)立可以顯著促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新。

3.4 異質(zhì)性分析

異質(zhì)性分析圍繞城市是否處在“南北”或“東西”（四大板塊），以及是否屬于京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈等規(guī)劃范圍（簡記為“城市群”），估計(jì)結(jié)果見下頁表3。模型（1）、模型（2）和模型（9）顯示，南方城市的國家級新區(qū)對創(chuàng)新的促進(jìn)作用更強(qiáng)，可帶來約32.78%的創(chuàng)新“凈效應(yīng)”。然而這種效應(yīng)在北方城市中并不明顯。模型（9）將考察范圍拓展到全國城市層面，同時(shí)引入是否位于南方城市的處置變量（region），估計(jì)結(jié)果證實(shí)了國家級新區(qū)對南方城市的作用更強(qiáng)。模型（3）至模型（6）顯示，東部、中部和西部地區(qū)的國家級新區(qū)均可顯著提升所在城市創(chuàng)新水平，但未能實(shí)現(xiàn)東北地區(qū)創(chuàng)新“凈效應(yīng)”。模型（7）和模型（8）顯示，國家級新區(qū)對城市創(chuàng)新的促進(jìn)作用可能與是否處在城市群無關(guān)。模型（10）為包含國家級新區(qū)（NNZ）和城市群（cluster）兩個(gè)處置變量的模型，結(jié)果顯示估計(jì)系數(shù)為正但并不顯著，表明城市群內(nèi)部國家級新區(qū)的創(chuàng)新績效仍有待提升，城市群網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng)需要增強(qiáng)。

表3 異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

4 機(jī)制分析

接下來對三條機(jī)制進(jìn)行分析，并驗(yàn)證假設(shè)2。第一步是檢驗(yàn)國家級新區(qū)對區(qū)域創(chuàng)新的推動作用，對此前文已經(jīng)證實(shí)。第二步是驗(yàn)證國家級新區(qū)是否暢通了三條作用渠道，估計(jì)結(jié)果見下頁表4?？梢钥闯觯诟呒寄軇趧恿叟c企業(yè)活躍度提升兩條作用機(jī)制的檢驗(yàn)中，倍差項(xiàng)估計(jì)系數(shù)均顯著為正，且小于基準(zhǔn)回歸系數(shù)0.1840，兩條作用機(jī)制得以驗(yàn)證。對于政府科創(chuàng)投入機(jī)制，由0.2151與-0.4306×0.0719 異號可知存在遮掩效應(yīng)，表明政府科創(chuàng)投入遮掩了國家級新區(qū)對區(qū)域創(chuàng)新的提升效應(yīng)，如何發(fā)揮政府科創(chuàng)資金對區(qū)域創(chuàng)新資源的撬動能力仍是面臨的重要課題。

表4 作用機(jī)制分析

5 結(jié)論

國家級新區(qū)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、對外開放與改革創(chuàng)新的重要支撐，本文探討了國家級新區(qū)的設(shè)立對區(qū)域創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，國家級新區(qū)可以顯著推動區(qū)域創(chuàng)新。整體上，國家級新區(qū)可以帶動區(qū)域創(chuàng)新水平提升18.4%，這一結(jié)果在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。第二，國家級新區(qū)對區(qū)域創(chuàng)新水平的影響具有異質(zhì)性。國家級新區(qū)的科技創(chuàng)新效應(yīng)在南方城市更強(qiáng)，對東北地區(qū)的創(chuàng)新提升效應(yīng)欠佳。同時(shí)，城市群的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng)仍有待提升，值得進(jìn)一步探究。第三，作用機(jī)制分析結(jié)果表明，高技能勞動力集聚與企業(yè)活躍度提升是推動城市科技創(chuàng)新的重要渠道。政府科創(chuàng)投入在一定程度上遮掩了國家級新區(qū)對地區(qū)創(chuàng)新的影響，未來可對如何發(fā)揮政府投入對創(chuàng)新的“撬動效應(yīng)”可進(jìn)行深入研究。