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(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的第一動(dòng)力[1]，又是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國(guó)力的有力支撐，已引起社會(huì)各界高度關(guān)注。黨的十八大明確提出實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)把科技創(chuàng)新擺在國(guó)家發(fā)展全局核心位置。目前，雖然我國(guó)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力轉(zhuǎn)換和創(chuàng)新型國(guó)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(gè)由淺入深、逐漸推開(kāi)的探索式過(guò)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(wèn)題。因此，加強(qiáng)國(guó)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(mén)亟待解決的重要議題[2]。

區(qū)域創(chuàng)新體系對(duì)于國(guó)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(shū)記在全國(guó)科技創(chuàng)新大會(huì)、兩院院士大會(huì)、中國(guó)科協(xié)第九次全國(guó)代表大會(huì)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(dòng)力的創(chuàng)新型城市和區(qū)域創(chuàng)新中心?！睘楦玫赝七M(jìn)區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)，2015年9月，中共中央辦公廳、國(guó)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(yàn)的總體方案》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《總體方案》)。根據(jù)《總體方案》的部署，我國(guó)將京津冀地區(qū)、上海、廣東、安徽、四川、武漢、西安和沈陽(yáng)8個(gè)跨行政區(qū)域設(shè)置為“全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)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(yàn)(王欣等，2020)。2019年是第一輪全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)的“收官之年”，對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)效果進(jìn)行評(píng)估，探討其能否顯著促進(jìn)試驗(yàn)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(yàn)的基準(zhǔn)年，收集2008-2018年中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份面板數(shù)據(jù)，以專(zhuān)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(píng)估全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)，并通過(guò)平行趨勢(shì)檢驗(yàn)與安慰劑檢驗(yàn)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(cái)政手段和金融手段兩條路徑實(shí)證分析全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(gè)方面：①?gòu)暮暧^(guān)視角對(duì)政府參與區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)效果進(jìn)行評(píng)估。以往研究大多從微觀(guān)視角考察政府參與對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的影響效應(yīng)，將區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)割裂成諸多獨(dú)立的企業(yè)個(gè)體，忽視了創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部知識(shí)傳播，從而難以判斷政府行為對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的整體影響效應(yīng)[3]；②對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)成效進(jìn)行定量評(píng)估。以往學(xué)者多采用案卷研究、輿情分析等定性評(píng)估方法，缺少對(duì)改革試驗(yàn)凈效應(yīng)的剝離與評(píng)估。本文采用雙重差分法，可以有效控制其它變量對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)執(zhí)行效果的影響，更好地評(píng)價(jià)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)的凈效應(yīng)，確保研究結(jié)論可靠和穩(wěn)??；③深入探究全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(cái)政手段和金融手段兩個(gè)方面探討全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(diǎn)經(jīng)驗(yàn)、精準(zhǔn)施策提供理論依據(jù)與實(shí)踐參考。

1 文獻(xiàn)綜述

自全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)啟動(dòng)以來(lái)，學(xué)界對(duì)于這場(chǎng)試驗(yàn)的關(guān)注與研究較少，致使全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)理論研究滯后，無(wú)法為政策實(shí)踐提供有效支撐。研究?jī)?nèi)容主要集中在以下4個(gè)方面：不同試驗(yàn)區(qū)建設(shè)路徑、相關(guān)政策文本挖掘與量化評(píng)價(jià)、創(chuàng)新政策擴(kuò)散規(guī)律與全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)成效評(píng)估。

(1)不同試驗(yàn)區(qū)建設(shè)路徑。陳光[4]將“四川試驗(yàn)”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(gè)方面先行先試，同時(shí)提出簡(jiǎn)政放權(quán)、建立公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)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(dòng)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(chǎng)，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(zhǎng)的強(qiáng)大推動(dòng)力。

(2)政策文本挖掘與量化評(píng)價(jià)。杜寶貴和王欣[6]構(gòu)建PMC指數(shù)模型，通過(guò)量化評(píng)價(jià)8個(gè)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)區(qū)的11項(xiàng)政策文件發(fā)現(xiàn)，各項(xiàng)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(jià)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(wèn)題界定不清晰等問(wèn)題；劉艷等[7]利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和政策工具，量化評(píng)價(jià)上海全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)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(duì)試驗(yàn)區(qū)建設(shè)的支撐作用，為上海全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)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(yàn)在擴(kuò)散過(guò)程中存在的難點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)改革試驗(yàn)在試驗(yàn)區(qū)獲得成功相對(duì)容易，但形成可復(fù)制推廣的經(jīng)驗(yàn)并在異地成功移植很難，且試驗(yàn)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?cè)诙唐趦?nèi)會(huì)加倍投入資源與注意力進(jìn)行創(chuàng)新，以標(biāo)榜業(yè)績(jī)，從而不利于改革經(jīng)驗(yàn)復(fù)制和推廣。

(4)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)成效評(píng)估。吳書(shū)科等[9]采用DEA方法測(cè)算河北石保廊全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)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(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建雙重差分模型，實(shí)證分析全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)專(zhuān)利產(chǎn)出的影響，發(fā)現(xiàn)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)顯著促進(jìn)專(zhuān)利產(chǎn)出增長(zhǎng)，且區(qū)域異質(zhì)性、城市行政層級(jí)異質(zhì)性均顯著影響全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)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(zhuān)題座談和實(shí)地調(diào)研等方法[10-12]。這類(lèi)研究雖然能夠直觀(guān)闡述全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)戰(zhàn)略布局、政策設(shè)計(jì)和執(zhí)行狀況等，但缺乏經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的有力支撐，說(shuō)服力不足。也有一些學(xué)者采用定量分析法對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)進(jìn)行研究，如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法等[7,9,13]。這類(lèi)研究一般是對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)的社會(huì)影響與試驗(yàn)成效等進(jìn)行評(píng)估，但沒(méi)有控制其它因素對(duì)政策效果的影響，缺少對(duì)政策凈效應(yīng)的剝離與評(píng)估。因此，需要運(yùn)用更加科學(xué)的定量分析法探討全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)。

總體來(lái)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(guān)層面對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)政策設(shè)計(jì)、制度構(gòu)建、目標(biāo)定位等內(nèi)容進(jìn)行定性分析與評(píng)價(jià)，缺少對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)整體執(zhí)行效果的深入研究；②運(yùn)用定量分析法對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)影響效應(yīng)進(jìn)行定量評(píng)估的研究較少，對(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)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(yàn)地區(qū)采取多項(xiàng)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(cái)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(dòng)提供信息技術(shù)支持的信息科技政策、政府購(gòu)買(mǎi)創(chuàng)新產(chǎn)品的政府采購(gòu)政策、加強(qiáng)人才培養(yǎng)與引進(jìn)的人才政策、以增加知識(shí)價(jià)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(cái)政稅收政策和金融政策[7,12]。因此，本文主要從財(cái)政政策和金融政策兩個(gè)方面對(duì)傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行討論。

(1)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)通過(guò)加大政府對(duì)試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的財(cái)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(dòng)是一個(gè)耗時(shí)久、風(fēng)險(xiǎn)大、不確定性強(qiáng)的復(fù)雜過(guò)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(lì)不足等問(wèn)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(dòng)中提供相應(yīng)財(cái)政支持，降低創(chuàng)新活動(dòng)外部性與風(fēng)險(xiǎn)性，保障創(chuàng)新活動(dòng)物質(zhì)供給，激發(fā)區(qū)域創(chuàng)新活力，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升[15-17]。因此，全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)要求政府解決科研活動(dòng)中資金投入不足的問(wèn)題，加大對(duì)科技創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的財(cái)政投入；同時(shí)，充分發(fā)揮創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、成果轉(zhuǎn)化等財(cái)政基金的引導(dǎo)作用，建立完善的財(cái)政科技投入統(tǒng)籌聯(lián)動(dòng)機(jī)制與財(cái)政支持機(jī)制，充分落實(shí)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(dòng)財(cái)政支持力度。

在試驗(yàn)政策推動(dòng)下，許多試驗(yàn)地區(qū)采取各項(xiàng)財(cái)政手段加大對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的支持。如安徽試驗(yàn)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(cuò)機(jī)制，規(guī)定政府種子投資基金失敗容錯(cuò)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(dòng)性。上海試驗(yàn)區(qū)頒布實(shí)施了《關(guān)于進(jìn)一步加大財(cái)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(yùn)用財(cái)政專(zhuān)項(xiàng)資金為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供財(cái)政支持?？傮w來(lái)說(shuō)，全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)地區(qū)在財(cái)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(yàn)通過(guò)財(cái)政手段提高試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新能力。

(2)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)推出一系列金融政策提升試驗(yàn)區(qū)金融發(fā)展水平，改善試驗(yàn)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(xiàng)目啟動(dòng)及科研成果轉(zhuǎn)化都離不開(kāi)金融系統(tǒng)服務(wù)與支持。活躍、高效和普惠的金融系統(tǒng)不僅可以抵御金融風(fēng)險(xiǎn)、提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定性，還能夠?yàn)閯?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(guó)銀行等金融機(jī)構(gòu)因?yàn)轶w制機(jī)制約束普遍無(wú)法給予中小型科技企業(yè)充足的貸款，加之我國(guó)資本市場(chǎng)門(mén)檻較高，企業(yè)融資難、融資貴的問(wèn)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(chǎng)阻礙企業(yè)融資堵點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題，《國(guó)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(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)區(qū)提出的20項(xiàng)改革舉措中，涉及科技金融創(chuàng)新的政策就有7項(xiàng)，竭力為試驗(yàn)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(yàn)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(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)，推動(dòng)金融資源向有核心知識(shí)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(píng)價(jià)體系，積極探索科技金融風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)新機(jī)制，不斷創(chuàng)新科技金融服務(wù)模式，高效開(kāi)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(duì)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(wèn)題，以增強(qiáng)企業(yè)家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱情和動(dòng)力。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2：全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)通過(guò)金融手段提高試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新能力。

3 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文采用2008-2018年中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省級(jí)地區(qū)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)證模型對(duì)上述理論假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，主要分兩個(gè)步驟進(jìn)行：第一步，構(gòu)建雙重差分模型，檢驗(yàn)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(yàn)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(yàn)通過(guò)財(cái)政手段和金融手段對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的間接影響。

3.1 全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(jiǎn)稱(chēng)DID)又稱(chēng)為倍差法，是評(píng)估政策效果的重要方法之一，通常用來(lái)比較政策變化前后對(duì)實(shí)驗(yàn)組地區(qū)與非實(shí)驗(yàn)組地區(qū)的影響，剔除不隨時(shí)間變化且不可觀(guān)察的混淆因素，將政策處置效應(yīng)從混淆因素中剝離開(kāi)來(lái)，從而評(píng)估政策的因果促進(jìn)效應(yīng)。全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)是一項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的政策實(shí)驗(yàn)，本文以2008-2018年中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份為研究對(duì)象，將7個(gè)試驗(yàn)區(qū)省份作為實(shí)驗(yàn)組、其它非試點(diǎn)省份作為對(duì)照組，構(gòu)建雙重差分模型，深入探討政策實(shí)施前后實(shí)驗(yàn)組省份與對(duì)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(yàn)對(duì)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(yàn)影響的省份(實(shí)驗(yàn)組省份)；Gi=0表示未受全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)影響的省份(對(duì)照組省份)。Dt為取值0和1的時(shí)間啞變量：Dt=1表示全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)實(shí)施后的年份(2015年及以后)；Dt=0表示全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)實(shí)施前的年份(2015年以前)。政策啞變量Gi與時(shí)間啞變量Dt的乘積為交互項(xiàng)Gi×Dt，表示全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)這一核心解釋變量，其系數(shù)估計(jì)值α1即為全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(xiàng)。

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(zhuān)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(zhuān)利產(chǎn)出和研發(fā)投入衡量區(qū)域創(chuàng)新能力，并對(duì)兩者進(jìn)行比較，以得到更為豐富的結(jié)論。專(zhuān)利通常包括發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利和外觀(guān)設(shè)計(jì)專(zhuān)利。由于發(fā)明專(zhuān)利是針對(duì)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(wàn)人發(fā)明專(zhuān)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(fèi)投入強(qiáng)度對(duì)其進(jìn)行衡量。研發(fā)經(jīng)費(fèi)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(lái)反映一個(gè)地區(qū)的研發(fā)投入水平。研發(fā)經(jīng)費(fèi)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(fèi)投入強(qiáng)度(RDI)作為區(qū)域創(chuàng)新能力的另一個(gè)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(shí)間啞變量的乘積，其系數(shù)估計(jì)值可以反映全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(shí)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(yàn)對(duì)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(lái)說(shuō)，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(chǔ)備更加充足、財(cái)政支持力度也更大，這些因素綜合創(chuàng)造了一個(gè)良好的創(chuàng)新環(huán)境，有利于促進(jìn)科技創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)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(duì)人均地區(qū)生產(chǎn)總值取對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量；②經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度(OPE)。區(qū)域間經(jīng)濟(jì)交往會(huì)促進(jìn)技術(shù)、人才和資本擴(kuò)散，由于該類(lèi)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(kāi)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(chǎng)活躍度(TMA)。Bettencourt等[20]指出，技術(shù)市場(chǎng)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(huì)推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升。因此，本文將技術(shù)市場(chǎng)活躍度作為控制變量，并對(duì)人均技術(shù)市場(chǎng)成交額取自然對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量；④人力資本水平(HCL)?？萍紕?chuàng)新是一項(xiàng)知識(shí)密集型活動(dòng)，需要投入大量人力資本，各類(lèi)擁有專(zhuān)業(yè)知識(shí)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(duì)人均受教育年限取自然對(duì)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(shí)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(dòng)開(kāi)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(duì)其進(jìn)行衡量。

3.2 財(cái)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(yàn)可通過(guò)財(cái)政手段和金融手段促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力提升，即財(cái)政手段和金融手段可能充當(dāng)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)影響區(qū)域創(chuàng)新能力的中介變量。因此，為檢驗(yàn)財(cái)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(yàn)，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(cái)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(yàn)步驟如下：①檢驗(yàn)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(wú)論β1是否顯著，都要進(jìn)行后續(xù)檢驗(yàn)；②依次檢驗(yàn)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(yàn)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(shí)為部分中介效應(yīng)；否則直接效應(yīng)不顯著，此時(shí)為完全中介效應(yīng)。

3.2.2 變量選取

對(duì)于財(cái)政手段的量化，李政等[3]認(rèn)為，財(cái)政研發(fā)支出既是政府參與創(chuàng)新活動(dòng)的基本手段，也是政府實(shí)施創(chuàng)新戰(zhàn)略的基本載體。因此，本文采用政府財(cái)政研發(fā)支出水平(FS)反映政府實(shí)施的財(cái)政手段，并以研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入中政府資金占比對(duì)其進(jìn)行測(cè)量[23-24]。影響財(cái)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(kāi)放度(OPE)、市場(chǎng)化水平(MAL)、城市化水平(URL)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)。其中，市場(chǎng)化水平(MAL)、城市化水平(URL)分別由地方財(cái)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(cè)量，其它控制變量測(cè)量指標(biāo)同上。

對(duì)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(chǎng)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(jì)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(gè)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(yàn)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(cè)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(kāi)放度(OPE)、市場(chǎng)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(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)分析

目前，我國(guó)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)區(qū)包含7個(gè)省級(jí)行政區(qū)域(北京、天津、河北、上海、廣東、安徽、四川)和3個(gè)市級(jí)行政區(qū)域(武漢、西安和沈陽(yáng))，考慮到樣本數(shù)量、數(shù)據(jù)可得性與統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，本文采用2008-2018年中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省級(jí)區(qū)域面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，所有變量數(shù)據(jù)均來(lái)源于2009-2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)財(cái)政年鑒》《中國(guó)金融年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒等。變量含義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

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

4 實(shí)證檢驗(yàn)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(yùn)行Stata軟件，得到基準(zhǔn)回歸結(jié)果，見(jiàn)表2列(1)～(4)。列(1)和列(2)是將每萬(wàn)人發(fā)明專(zhuān)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(yàn)變量Gi×Dt的回歸系數(shù)為2.491 1，且在5%水平上顯著，說(shuō)明全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)專(zhuān)利產(chǎn)出的凈影響顯著為正，即全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)顯著促進(jìn)了試驗(yàn)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(yàn)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(jiàn)，在加入控制變量后，全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)政策效應(yīng)更加顯著，說(shuō)明排除其它因素的干擾，全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(shuō)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(kāi)放度(OPE)回歸系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明區(qū)域創(chuàng)新能力變化未受到經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度的顯著影響，這可能是由于一方面發(fā)達(dá)國(guó)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(lái)先進(jìn)技術(shù)；另一方面，由于當(dāng)前對(duì)外開(kāi)放水平提升更多是帶來(lái)技術(shù)上的簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)移，如果區(qū)域內(nèi)企業(yè)只是簡(jiǎn)單模仿和復(fù)制國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，就會(huì)喪失自主研發(fā)能力，無(wú)法從根本上推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升。技術(shù)市場(chǎng)活躍度(TMA)系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明技術(shù)市場(chǎng)越活躍，區(qū)域創(chuàng)新能力越強(qiáng)，說(shuō)明技術(shù)市場(chǎng)表現(xiàn)活躍會(huì)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(shuō)明科技創(chuàng)新是一項(xiàng)知識(shí)密集型活動(dòng)，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(dòng)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(fèi)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(yàn)變量Gi×Dt回歸系數(shù)為0.245 1，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，由于這一結(jié)論是在沒(méi)有排除其它因素干擾情況下得到的，因此不能實(shí)質(zhì)性說(shuō)明全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)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(yàn)變量Gi×Dt回歸系數(shù)為0.355 6，且在5%水平上顯著為正，說(shuō)明全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)研發(fā)投入的凈影響顯著為正，即全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)顯著促進(jìn)了試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新能力提升。對(duì)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(yàn)

4.2.1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

雙重差分模型估計(jì)結(jié)果達(dá)成一致性的前提是在沒(méi)有政策干預(yù)的情況下，結(jié)果變量在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組發(fā)展趨勢(shì)一致，即滿(mǎn)足平行趨勢(shì)假設(shè)條件[27]。在本文的雙重差分模型中，平行趨勢(shì)假設(shè)是指在全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)之前，試驗(yàn)地區(qū)與非試驗(yàn)地區(qū)創(chuàng)新能力在變化趨勢(shì)上基本保持一致；而在全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)實(shí)施之后，試驗(yàn)地區(qū)相對(duì)于非試驗(yàn)地區(qū)創(chuàng)新能力發(fā)生了改變，之前的平行趨勢(shì)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(yàn)地區(qū)和非試驗(yàn)地區(qū)計(jì)算每萬(wàn)人發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)平均值與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度平均值，比較2008-2018年試驗(yàn)地區(qū)與非試驗(yàn)地區(qū)專(zhuān)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(yàn)雙重差分模型的適用性，見(jiàn)圖1和圖2。圖中橫軸表示年份，縱軸表示每萬(wàn)人發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)平均值與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度平均值，實(shí)垂線(xiàn)表示政策試驗(yàn)開(kāi)始的年份，即2015年。

由圖1和圖2可知，2008-2015年試驗(yàn)地區(qū)和非試驗(yàn)地區(qū)專(zhuān)利產(chǎn)出與研發(fā)投入變化趨勢(shì)基本一致。但自2015年開(kāi)始，試驗(yàn)地區(qū)與非試驗(yàn)地區(qū)專(zhuān)利產(chǎn)出與研發(fā)投入變化趨勢(shì)呈現(xiàn)出明顯差異。具體而言，2015-2018年試驗(yàn)地區(qū)專(zhuān)利產(chǎn)出與研發(fā)投入均呈明顯上升趨勢(shì)，但同一時(shí)期非試驗(yàn)地區(qū)專(zhuān)利產(chǎn)出與研發(fā)投入則保持穩(wěn)定發(fā)展趨勢(shì)，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(shì)假說(shuō)得到支持，說(shuō)明全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)有效促進(jìn)了專(zhuān)利產(chǎn)出與研發(fā)投入增長(zhǎng)，提升了試驗(yàn)地區(qū)創(chuàng)新能力。

4.2.2 安慰劑檢驗(yàn)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)表2中的基準(zhǔn)回歸結(jié)果是否由省份—年份中的不可觀(guān)測(cè)因素驅(qū)動(dòng)，本文通過(guò)隨機(jī)分配試驗(yàn)省份進(jìn)行安慰劑測(cè)試[29]。具體而言，從中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份中隨機(jī)選取7個(gè)省份為試驗(yàn)組，假設(shè)這7個(gè)省份全面實(shí)施了創(chuàng)新改革試驗(yàn)，其它省份為對(duì)照組。隨機(jī)抽樣確保自變量Gi×Dt對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力沒(méi)有影響，也即任何顯著發(fā)現(xiàn)都將說(shuō)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(duì)專(zhuān)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(gè)因變量回歸估計(jì)的均值。結(jié)果顯示，所有全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)變量Gi×Dt的估計(jì)系數(shù)值均接近于0。同時(shí)，專(zhuān)利產(chǎn)出與研發(fā)投入的真實(shí)估計(jì)值為2.741 5和0.355 6(見(jiàn)表2列(2)和列(4))，在安慰劑測(cè)試中異常值明顯。這說(shuō)明，上述估計(jì)結(jié)果不太可能由省份—年份中的不可觀(guān)測(cè)因素驅(qū)動(dòng)，表明結(jié)果穩(wěn)健。

5 傳導(dǎo)機(jī)制分析

對(duì)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(yàn)對(duì)專(zhuān)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?？梢?jiàn)，全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)顯著增加了試驗(yàn)地區(qū)專(zhuān)利產(chǎn)出與研發(fā)投入，促進(jìn)了試驗(yàn)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(yàn)通過(guò)財(cái)政手段和金融手段對(duì)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(duì)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)傳導(dǎo)路徑和機(jī)制進(jìn)行定量分析。

圖1 2008-2018年試驗(yàn)地區(qū)與非試驗(yàn)地區(qū)專(zhuān)利產(chǎn)出情況變化趨勢(shì)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(yàn)地區(qū)與非試驗(yàn)地區(qū)研發(fā)投入情況變化趨勢(shì)Fig.2 Change trend of R & D investment in test areas and non test areas from 2008 to 2018

圖3 對(duì)專(zhuān)利產(chǎn)出影響的估計(jì)結(jié)果Fig.3 Estimation results of impact on patent output

圖4 對(duì)研發(fā)投入影響的估計(jì)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(yàn)對(duì)財(cái)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(yàn)和財(cái)政研發(fā)支出水平(FS)對(duì)專(zhuān)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(yàn)對(duì)財(cái)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(shuō)明全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)有利于提高政府對(duì)試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的財(cái)政支持力度。列(4)和列(5)顯示，財(cái)政研發(fā)支出水平(FS)對(duì)專(zhuān)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(shuō)明政府財(cái)政支持能夠有效促進(jìn)試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新能力提升。由此可見(jiàn)，全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)增強(qiáng)了政府對(duì)試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的財(cái)政支持，有利于解決創(chuàng)新活動(dòng)中資金投入不足的問(wèn)題，降低創(chuàng)新活動(dòng)的外部性和風(fēng)險(xiǎn)性，對(duì)創(chuàng)新主體產(chǎn)生引導(dǎo)和激勵(lì)作用，有效推動(dòng)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(yàn)對(duì)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(yàn)和金融信貸規(guī)模(FD)對(duì)專(zhuān)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(yàn)對(duì)金融信貸規(guī)模(FD)的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正，說(shuō)明全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)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(yàn)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(duì)專(zhuān)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(shuō)明試驗(yàn)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(jiàn)，全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)區(qū)出臺(tái)的各項(xiàng)金融政策加大了對(duì)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(dòng)了區(qū)域創(chuàng)新能力提升。

表3 傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)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(yàn)是我國(guó)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(xiàng)重要戰(zhàn)略舉措。本文將2015年開(kāi)始實(shí)施的全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)作為一項(xiàng)準(zhǔn)自然試驗(yàn)，構(gòu)建雙重差分模型和中介效應(yīng)模型，實(shí)證檢驗(yàn)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)對(duì)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(diǎn)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(yàn)顯著促進(jìn)了試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新能力提升，這為我國(guó)推動(dòng)新一輪全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)提供了有力的實(shí)證支撐。

(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)市場(chǎng)活躍度、人力資本水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)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(kāi)放度對(duì)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(yàn)通過(guò)財(cái)政手段和金融手段有效提升試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新能力。但需要指出的是，除財(cái)政手段和金融手段外，全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)還有可能通過(guò)其它途徑推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升，未來(lái)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(yàn)通過(guò)科技信息政策、政府采購(gòu)政策、人才政策和收入分配政策等對(duì)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(duì)我國(guó)推動(dòng)新一輪全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)提出以下啟示：

(1)實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家，充分發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用。各級(jí)政府應(yīng)加大對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)的支持力度，提高財(cái)政科技支出占比。同時(shí)，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(lì)商業(yè)銀行加大對(duì)科技型企業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)的金融支持力度，全面提高金融體系對(duì)科技創(chuàng)新發(fā)展的綜合服務(wù)能力。

(3)高度重視各類(lèi)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(shí)推進(jìn)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新。

(4)積極引進(jìn)、吸收國(guó)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(guó)區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)。