创新型城市试点政策对创新效率的影响研究.pdf
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1、杨璐璐:创新型城市试点政策对创新效率的影响研究区域经济创新型城市试点政策对创新效率的影响研究杨璐璐(长安大学人文学院,陕西摘要:文章基于2 8 0 个地级市的面板数据,构建城市创新效率指标体系,通过DEA方法测算城市创新效率,采取双重差分法评估创新型城市试点政策效果,主要得出以下结论:一是创新型城市试点政策对城市创新效率提升具有显著促进作用,此结果在经过多项稳健性检验后仍然成立;二是试点政策发挥政策效果受制于城市的区域位置;三是创新型城市试点政策施展政策效力受到城市经济发展水平的影响,经济相对落后的地级市受政策影响创新效率提升作用更显著。关键词:创新型城市;创新效率;政策效果评估;双重差分法中
2、图分类号:F124.3;F2 9 9.2DOl:10.13939/ki.zgsc.2024.02.0061引言建设创新型城市是实施创新驱动发展战略的关键步骤,是将我国建设成为实力强劲的创新型国家的基石。从2 0 0 8 年深圳成为第一个创新型城市试点至今,共有10 3个城市进入创新型城市建设试点行列。我国通过创新型城市建设构建区域创新体系,推动了国家创新能力的快速提升,是适应中国经济发展现状的重要举措之一 2 。文章聚焦于新时代背景下,我国创新型城市试点政策的政策效果,回答以下问题:试点能否提升城市创新效率?其效应差异是如何来体现的?区域特征是否会影响政策对创新效率的影响?上述问题对于评估创新
3、型城市试点政策、提升城市创新能力、推动国家创新发展具有重要意义。文章基于2 0 0 0 2 0 2 0 年2 8 0 个地级市的面板数据,构建城市创新效率指标体系,通过DEA方法测算城市创新效率,通过DID双重差分法评估政策效果,以期为优化创新型城市试点政策提出政策建议与完善对策。2模型选择与变量说明文章采用双重差分法(DID)来评估创新型城市试点政策,并提高城市创新效率的净效应。文章未将数据缺失较多的城市作为研究主体,将样本数据分为70个实验组和2 10 个对照组,借鉴Beck等的做法 3,笔者采用双向固定效应模型来进行双重差分估计,具体模型如式(1)所示:西西安 7 10 0 6 4)文献
4、标识码:A文章编号:10 0 5-6 4 32(2 0 2 4)0 2-0 0 2 1-0 4IE,=+treated,posti,+Ocontrolsi,+u,+,+8i,1其中,IE,为被解释变量,表示第个城市在第t年的创新效率,文章通过构建DEA中的BBC模型来进行测度;treatedpost为核心解释变量政策虚拟变量,系数反映了政策对创新效率的影响效应。;、0,表示个体和时间固定效应,8 i,表示随机误差项;controlsi,代表一系列控制变量,主要包括:经济发展水平(人均GDP的对数值表示,Inpgdp);金融水平(金融机构年末存贷款余额对数表示,Fin);城乡发展水平(城市居民人
5、均可支配收人和农民人均纯收入的对数表示,Pciur、Pcirr);城市产业结构(第三产业占GDP的比重表示,Instru);城市规模(常住人口的对数表示,Density);政府财力(用地方政府财政收入对数表示,Finim)。文章创新型城市名单及设立时间以2 0 0 8 年以来科技部发布的文件为准,数据来源于各城市统计年鉴,缺失值采取插值法和均值法进行补齐。3实证结果及分析3.1城市创新效率测度DEA的基本原理是保持决策单元的输入或输出不变,借助线性规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面,通过比较决策单元偏离前沿面的程度来判断相对有效性1。文章选取BCC模型进行测度,首先要构建指标体系,文章参考
6、现有研究,结合中国城市特点构建出了城市创新效率测度指标体系,见表1。2024.1CM21区域经济类别投人产出中国市场2 0 2 4 年第2 期(总第117 3期)表1城市创新效率测度指标体系要素人力资源投人创新资金投入能源与资源投人创新产品产出创新经济产出指标科学研究、技术服务从业人员数/单位从业人员数科学事业支出/地方财政支出教育经费支出/地方财政支出全社会用电、用水量专利授权数当年获得的发明数量当年获得的实用新型数量当年获得的外观设计数量全要素生产率第三产业占GDP比重文章利用DEAP测算出创新效率,在DID中将其作为被解释变量的代理值。由于城市数目较多,时间跨度较长,具体结果不能完整展示
7、。3.2描述性统计文章利用Stata软件评估创新型城市试点政策效果,表2 为变量的描述性统计结果。变量变量描述IE创新效率treatedxpost创新型城市虚拟变量Inpgdp人均CDPPciur城市居民人均可支配收人Pcir农村居民人均纯收人Instru产业结构Fin金融水平Density人口密度Finim地方政府财力其中,treatedpost的样本均值为0.0 9,反映出在文章选取的时间范围内有约9.1%的样本实施了创新型城市试点政策,控制变量的样本最大值与最小值之间数值相差较大,反映出不同城市发展水平存在较大差距。详见表2。表2 主要变量的描述性统计样本量均值58800.1838878
8、58800.0911565588010.0374658809.68174658808.76331458803.646664588016.5227458805.827739588013.03555标准差0.21492810.2878560.92991830.65926740.75883480.25903031.3652260.73246371.408821最小值0.00107.2312877.9633716.8265452.1400666.7838912.7707127.343518最大值1112.4861311.1947911.537338.18868921.2239813.0893317.4
9、68093.3基准回归结果回归结果如表3所示,模型(1)中,文章只加人政策虚拟变量,结果显示,政策虚拟变量系数在1%的水平上显著为正,反映出试点政策对创新效率具有显著促进作用。在模型(2)至模型(8)中,文章依次添加控制变量,在1%的水平上始CM 222024.1终显著为正,表明该政策能有效促进创新效率的提升。在引人的控制变量中,城市人均GDP、农村居民人均纯收人、产业结构、地方金融水平与城市创新效率的提升显著正相关,表明提升地区经济发展水平、改善农村居民生活、完善产业结构、推进金融发杨璐璐:创新型城市试点政策对创新效率的影响研究区域经济展能够提高城市创新效率。城市人口密度与创新效率呈负相关,
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