國家自主創(chuàng)新示范區(qū)建設(shè)的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)估計(jì)
——以合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)為例

張煥明 馬瑞祺 馬成文

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展是破解產(chǎn)能過剩，培育經(jīng)濟(jì)增長新動(dòng)能，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央站在實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興中國夢的高度上，將創(chuàng)新擺在五大發(fā)展理念之首，并提出“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力”的重要論斷(唐國軍，2017)。國家自主創(chuàng)新示范區(qū)(以下簡稱“自創(chuàng)區(qū)”)作為貫徹創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、加快戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要政策試點(diǎn)，是深化科技體制改革先行先試、探索經(jīng)驗(yàn)、做出示范的區(qū)域。截至2019年9月鄱陽湖國家自主創(chuàng)新示范區(qū)的正式成立，我國已在20個(gè)省份批設(shè)21家自創(chuàng)區(qū)，涉及57座城市與62家高新區(qū)。國家自主創(chuàng)新示范區(qū)政策為我國建設(shè)現(xiàn)代化國家創(chuàng)新體系奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

根據(jù)《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》和《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》的布局，合肥市、蕪湖市和蚌埠市作為未來長三角世界級城市群規(guī)劃的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)承接轉(zhuǎn)移、加速區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)的戰(zhàn)略支點(diǎn)。因此，合蕪蚌依托自創(chuàng)區(qū)建設(shè)區(qū)域創(chuàng)新高地的政策經(jīng)驗(yàn)對中部地區(qū)崛起與區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重大現(xiàn)實(shí)意義。合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)的建設(shè)歷經(jīng)兩個(gè)政策改革階段，第一階段為2008—2016年設(shè)立的“合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)”，其政策改革方案主要包括：優(yōu)先整合區(qū)域高水平科教資源，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合，建設(shè)配套產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心，打通知識成果轉(zhuǎn)化通道；深化投融資體制改革，實(shí)施創(chuàng)新型企業(yè)扶持、股權(quán)獎(jiǎng)勵(lì)等激勵(lì)政策；強(qiáng)化知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度。第二階段為2016年至今，國務(wù)院正式批設(shè)“合蕪蚌國家自主創(chuàng)新示范區(qū)”，進(jìn)一步明確了合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的總體要求、戰(zhàn)略定位、空間功能布局與發(fā)展目標(biāo)，強(qiáng)調(diào)要加快“綜合性國家科學(xué)中心”建設(shè)，深化科技成果加速轉(zhuǎn)化創(chuàng)新體系與科技金融融合等一系列重點(diǎn)任務(wù)。

經(jīng)濟(jì)績效評價(jià)是自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的重要組成部分，具有重要的研究意義。合蕪蚌三市中，合肥是省會城市，蕪湖是長江中游重要的港口城市，而蚌埠則是皖北中心城市。三市的創(chuàng)新資源稟賦條件差異較大，但在自創(chuàng)區(qū)建設(shè)中卻有類似的政策設(shè)計(jì)，對三市的創(chuàng)新政策績效進(jìn)行評估可以檢驗(yàn)區(qū)域創(chuàng)新能力提升與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)聯(lián)性?；诖耍疚氖褂糜?jì)量因果推斷方法檢驗(yàn)合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)效應(yīng)。與既往研究相比，本文的貢獻(xiàn)主要有以下幾點(diǎn)：第一，設(shè)計(jì)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臏?zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，估計(jì)自創(chuàng)區(qū)政策與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的因果效應(yīng)；第二，提供多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，克服偶然因素對政策效應(yīng)估計(jì)的干擾，增強(qiáng)實(shí)證結(jié)論的說服力；第三，檢驗(yàn)自創(chuàng)區(qū)政策對區(qū)域創(chuàng)新水平的促進(jìn)效應(yīng)，驗(yàn)證政策的創(chuàng)新水平提升效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)之間的一致性，為相關(guān)理論提供經(jīng)驗(yàn)支撐。

二、文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長理論嘗試解決的核心問題是：經(jīng)濟(jì)增長的源泉是什么？以Solow(1956)為代表的新古典學(xué)派提出的增長模型將經(jīng)濟(jì)增長扣除要素投入貢獻(xiàn)后的余值定義為技術(shù)進(jìn)步，推翻了古典增長理論一直所奉行的“資本積累”驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的觀點(diǎn)，并證明技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)獲得長期增長的根本動(dòng)力。但是，索洛模型假設(shè)穩(wěn)態(tài)增長率是外生的，無法對技術(shù)的增長作出合理解釋。Lucus(1988)和Romer(1990)等開創(chuàng)的內(nèi)生增長理論拋棄了索洛模型外生技術(shù)進(jìn)步的假設(shè)，將知識積累納入經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的內(nèi)部因素，并認(rèn)為知識或人力資本的溢出效應(yīng)是獲得經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的必要條件。

區(qū)域自主創(chuàng)新政策通過知識積累獲得技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)進(jìn)步正是經(jīng)濟(jì)獲得長期增長的源泉。根據(jù)Jaffee et al.(1976)建立的知識積累測算模型，某一經(jīng)濟(jì)的知識積累主要來自兩個(gè)方面：自主創(chuàng)新與技術(shù)引進(jìn)。在全球化背景下，鑒于實(shí)現(xiàn)自主創(chuàng)新的機(jī)會成本高昂，技術(shù)引進(jìn)或技術(shù)模仿無疑是推動(dòng)科技水平相對落后的國家(或地區(qū))實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的有效策略(劉小魯，2011；唐未兵 等，2014)。然而，也有很多學(xué)者對這種技術(shù)增長模式提出了質(zhì)疑。Arthur(1989)和吳敬璉(1995)指出，率先開發(fā)新技術(shù)的企業(yè)或國家通常能夠憑借先發(fā)優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增，而喪失先動(dòng)優(yōu)勢的新技術(shù)追隨者將陷入被動(dòng)，甚至?xí)蚣夹g(shù)轉(zhuǎn)換成本等因素被鎖定在某種無法逾越的惡性循環(huán)中，即技術(shù)變遷一般存在“路徑依賴”。楊飛等(2018)和張杰等(2020)認(rèn)為，我國目前正處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的轉(zhuǎn)型期，若想真正實(shí)現(xiàn)對西方發(fā)達(dá)國家的“技術(shù)超越”，跨越“中等收入陷阱”，就必須加大自主創(chuàng)新力度，轉(zhuǎn)變技術(shù)進(jìn)步模式，從根本上保障經(jīng)濟(jì)安全。由此可見，加強(qiáng)自主創(chuàng)新是我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展到一定程度后的必然選擇(洪銀興，2013；張威奕 等，2016)。

目前，已有很多文獻(xiàn)證實(shí)區(qū)域創(chuàng)新增長與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間存在正向關(guān)聯(lián)(盧寧 等，2010；周亞虹 等，2012；劉婷婷，2017)。而自創(chuàng)區(qū)的政策傾斜與區(qū)位優(yōu)勢通常能夠使得地區(qū)在未來獲得開展自主研發(fā)或技術(shù)創(chuàng)新的主動(dòng)權(quán)，進(jìn)而產(chǎn)生區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)。在對現(xiàn)有研究進(jìn)行梳理后可以發(fā)現(xiàn)，自創(chuàng)區(qū)政策所帶來的區(qū)域自主創(chuàng)新水平的提升之所以能夠促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，原因主要有以下兩點(diǎn)：第一，自主創(chuàng)新能夠促使區(qū)域形成具有較高市場競爭力的產(chǎn)業(yè)部門，通過創(chuàng)造市場需求與產(chǎn)業(yè)間的知識溢出形成新的產(chǎn)業(yè)鏈，在逐漸擠出落后產(chǎn)業(yè)鏈的同時(shí)提高產(chǎn)出(Saviotti et al.，2008；Duarte et al.，2010；時(shí)樂樂 等，2018)。因此，每次技術(shù)革新都會伴隨著資源配置的優(yōu)化和社會分工的深化，并建立規(guī)模報(bào)酬更高的新生產(chǎn)體系，最終通過這種區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(劉偉 等，2008；鄭萬吉 等，2015；李政 等，2017)。熊彼得在其著作《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》中將上述過程稱為“創(chuàng)造性破壞”，并認(rèn)為創(chuàng)新型企業(yè)家通常在“創(chuàng)造性破壞”過程中打破市場均衡，獲得超額利潤。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)效應(yīng)從本質(zhì)上可被理解為是不同產(chǎn)業(yè)間創(chuàng)新吸收能力方面的巨大差異所引致的產(chǎn)業(yè)間產(chǎn)出增長速度的差異(干春暉 等，2011)；第二，自創(chuàng)區(qū)政策能使相同產(chǎn)業(yè)部門的企業(yè)及其支持的企業(yè)獲得相對集中的地理位置，從而形成產(chǎn)業(yè)集群。根據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)理論，產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的知識溢出效應(yīng)、同行追趕效應(yīng)以及創(chuàng)新要素的吸聚效應(yīng)等都會促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)出與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展(Porter，2000；孫健 等，2008；顧元媛 等，2015；郭衛(wèi)軍 等，2021)。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，有關(guān)自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的研究大致分為兩類：第一，構(gòu)建綜合評價(jià)指標(biāo)體系，通過得分水平的橫縱比較考察自創(chuàng)區(qū)相關(guān)能力的發(fā)展程度(熊曦 等，2016；賈永飛 等，2020)。第二，設(shè)計(jì)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，使用政策評估方法進(jìn)行創(chuàng)新政策的績效評價(jià)。例如，晏艷陽等(2019)和王立勇等(2019)利用多期DID檢驗(yàn)了區(qū)域差異視角下國家自主創(chuàng)新示范區(qū)政策對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，張秀峰等(2020)采用PSM-DID模型從研發(fā)質(zhì)量的角度分析了國家自主創(chuàng)新示范區(qū)政策試點(diǎn)對高新技術(shù)開發(fā)區(qū)研發(fā)績效的影響。

不難發(fā)現(xiàn)，目前有關(guān)國家自主創(chuàng)新示范區(qū)建設(shè)政策績效的研究，著重討論了自創(chuàng)區(qū)建設(shè)對區(qū)域自主創(chuàng)新活動(dòng)本身的影響，而沒有將創(chuàng)新政策的區(qū)域自主創(chuàng)新增長與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長納入同一分析框架。有鑒于此，本文通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕?jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，以合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)為例，深入考察了區(qū)域自主創(chuàng)新政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響，這不僅為相關(guān)理論提供了經(jīng)驗(yàn)支撐，同時(shí)也為相關(guān)政策的制定提供了重要參考。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型選擇

如果以合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)建設(shè)為觀測，構(gòu)建一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，將合蕪蚌三市設(shè)為實(shí)驗(yàn)組，而其他未實(shí)行自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的城市設(shè)為對照組，那么就可以通過政策效應(yīng)評估方法檢驗(yàn)自創(chuàng)區(qū)建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的影響。雙重差分法(Difference in Difference)是目前最常用的政策效應(yīng)評估方法，但考慮到其嚴(yán)格的平行趨勢假設(shè)，使用該方法可能會忽略合蕪蚌三市與其他城市之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征的異質(zhì)性，從而導(dǎo)致政策效應(yīng)估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。因此，本文使用Abadie et al.(2003)和Abadie et al.(2010)提出的合成控制法(Synthetic Control Method)來避免上述問題。合成控制法的大致思路是：首先，使用對照組城市特征構(gòu)建出一組與實(shí)驗(yàn)組城市特征相近的合成對象；然后，計(jì)算實(shí)驗(yàn)組與其合成對象在自創(chuàng)區(qū)政策實(shí)施后的經(jīng)濟(jì)增長水平之間的差值，得到政策的處理效應(yīng)(王賢彬 等，2010；鄭義 等，2015)。合成控制法能夠有效克服實(shí)驗(yàn)組對象子集之間存在的差異性問題，近年來得到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛應(yīng)用。下面簡要介紹合成控制法的原理。

(1)

(2)

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(4)

需要說明的是，利用合成控制法對某項(xiàng)政策處理效果進(jìn)行估計(jì)要求在該政策實(shí)施后不再受其他類似政策的干擾。由于本研究旨在評估合蕪蚌三市2008—2016年、2016—2018年兩次實(shí)施自創(chuàng)區(qū)政策的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)，但安徽省原巢湖市2011年進(jìn)行了行政區(qū)劃調(diào)整，其區(qū)縣被劃分至合肥、蕪湖和馬鞍山三市，處理組城市合肥與蕪湖兩市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值等變量受到了較大干擾，若直接使用合成控制法估計(jì)兩階段自創(chuàng)區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)，則不可避免地會受到區(qū)劃調(diào)整的影響，從而使估計(jì)結(jié)果不可信。為解決該問題，本文利用自創(chuàng)區(qū)政策與區(qū)劃調(diào)整實(shí)施的時(shí)間差，分兩階段進(jìn)行合成控制法估計(jì)，以此保證兩階段觀測期內(nèi)實(shí)驗(yàn)組城市的行政區(qū)劃范圍一致。具體做法是：將第一階段合成控制法實(shí)驗(yàn)期設(shè)為2011年行政區(qū)劃調(diào)整之前，政策時(shí)點(diǎn)為2008年，這樣就可以考察2009、2010年第一階段自創(chuàng)區(qū)政策的效果；將第二階段合成控制法實(shí)驗(yàn)期設(shè)為2011—2018年，政策時(shí)點(diǎn)為2016年，由此可考察2017和2018年第二階段自創(chuàng)區(qū)政策的效果。由于蚌埠市不受行政區(qū)劃調(diào)整的影響，可以將其第一階段政策估計(jì)延長至2016年。

(二)樣本選擇與說明

本文選擇安徽省去除實(shí)驗(yàn)組三城市后的13個(gè)地級市以及與安徽地理接壤省份的地級市作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的對照組。在去除實(shí)驗(yàn)期內(nèi)已經(jīng)實(shí)施自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的城市后，最終得到包含76個(gè)地級市的對照組城市集合?？紤]到數(shù)據(jù)的完整性與可得性，本文將面板數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度設(shè)定為2001—2018年。

合成控制法為了避免過分外推，其合成權(quán)重被定義為大于0并且加總為1的向量組合。但城市間的特征變量差異很大，就合肥市而言，很少有地級市樣本能夠在經(jīng)濟(jì)總量上達(dá)到其規(guī)模。因此，本文將人均地區(qū)生產(chǎn)總值(pergdp)作為合成控制法的合成變量。同時(shí)，為了盡可能地模擬實(shí)驗(yàn)組三城市的事前特征，參考鄧文博等(2020)和任再萍等(2020)的研究，繼續(xù)選取以下預(yù)測變量：勞動(dòng)力人口比重(labor)、科研從業(yè)人員占勞動(dòng)力人口比重(scier)、地方科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重(sciexp)、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(seci)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(thirdi)、地區(qū)生產(chǎn)總值增長率(growth)、社會消費(fèi)品零售總額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重(sales)、投資占地區(qū)生產(chǎn)總值比重(I)、財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重(finance)、外商直接投資占地區(qū)生產(chǎn)總值比重(fdi)以及人均地區(qū)生產(chǎn)總值的滯后項(xiàng)。

本文所使用的數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省(市)歷年統(tǒng)計(jì)年鑒，部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)齊。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表1。本文使用Stata 16軟件中的Synth程序包進(jìn)行合成控制法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

表1 預(yù)測變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

按照研究設(shè)計(jì)的思路，由于合肥市和蕪湖市受2011年行政區(qū)劃調(diào)整的影響，本文將這兩個(gè)城市的實(shí)驗(yàn)期劃分為兩階段，并分別利用合成控制法估計(jì)2009—2010年、2017—2018年兩階段實(shí)施自創(chuàng)區(qū)政策的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)。而蚌埠市不受行政區(qū)劃調(diào)整的影響，因此可將兩階段實(shí)驗(yàn)期分別延伸為2001—2016年和2009—2018年，從而估計(jì)蚌埠市2009—2016年和2017—2018年的兩階段政策效應(yīng)。圖1展示了2001—2018年合蕪蚌三市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值序列與76個(gè)對照組樣本均值序列的對比情況，可以發(fā)現(xiàn)，合肥市和蕪湖市2011年受行政區(qū)劃調(diào)整的影響，人均地區(qū)生產(chǎn)總值出現(xiàn)明顯下滑。但從整體上看，合蕪兩市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值高于對照組城市的平均水平，而蚌埠市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值則始終低于對照組城市的平均水平，且增長速度相對較緩。

圖1 合蕪蚌三市人均地區(qū)生產(chǎn)總值與對照組城市均值對比

(一)合蕪蚌三市的政策效應(yīng)估計(jì)

合成控制法的事前擬合效果至關(guān)重要。根據(jù)合成控制法的計(jì)算方法，表2報(bào)告了兩個(gè)階段合肥、蕪湖各預(yù)測變量在政策實(shí)施前的擬合值與真實(shí)值的對比情況。由表2可以發(fā)現(xiàn)，絕大部分預(yù)測變量實(shí)現(xiàn)了較好的擬合效果，合成值與真實(shí)值較為接近。因此，合成控制法較好地?cái)M合了自創(chuàng)區(qū)建設(shè)之前合肥、蕪湖兩市的經(jīng)濟(jì)特征。同時(shí)，本文還列示了對照組城市用于構(gòu)成合成合肥與合成蕪湖的權(quán)重組合，具體如表3所示。

表2 合肥、蕪湖兩市預(yù)測變量的合成情況

表3 用于合成合肥、蕪湖的對照組城市權(quán)重

圖2和圖3分別展示了第一、第二階段合肥與蕪湖兩市真實(shí)與合成人均地區(qū)生產(chǎn)總值的時(shí)間序列。不難發(fā)現(xiàn)，兩階段實(shí)施自創(chuàng)區(qū)建設(shè)之前，合肥、蕪湖兩市的“潛在”增長路徑與真實(shí)增長路徑幾乎重合，說明合成控制法的擬合效果較好，合成的“反事實(shí)”結(jié)果可信。若將真實(shí)與合成的地區(qū)生產(chǎn)總值序列之間的差值記為gap，那么政策時(shí)點(diǎn)后的gap即為自創(chuàng)區(qū)政策對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的處理效應(yīng)。第一階段合成控制法中，合肥、蕪湖兩市自創(chuàng)區(qū)政策在2009年與2010年中的人均地區(qū)生產(chǎn)總值的處理效應(yīng)分別為5754.7元、11036.4元和4545.7元、6123.8元。2016年正式成立國家自主創(chuàng)新示范區(qū)后，合肥、蕪湖兩市自創(chuàng)區(qū)政策在2017年和2018年的政策效應(yīng)分別為558.9元、6273.2元和1630.3元、4802.0元?？梢姡戏屎褪徍蓚€(gè)階段的自創(chuàng)區(qū)政策均實(shí)現(xiàn)了對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的正向促進(jìn)效應(yīng)。

圖2 第一階段政策合肥、蕪湖實(shí)際與合成人均地區(qū)生產(chǎn)總值的增長路徑

圖3 第二階段政策合肥、蕪湖實(shí)際與合成人均地區(qū)生產(chǎn)總值的增長路徑

通過計(jì)算均方根誤差RMSE，可以對處理組城市合成控制法的事前擬合效果與事后政策效應(yīng)進(jìn)行評價(jià)或比較。這里將政策實(shí)施前的RMSE記為Pre_RMSE，政策實(shí)施后的RMSE記為Post_RMSE，具體計(jì)算公式見(5)。

(5)

經(jīng)計(jì)算，合肥市兩階段衡量政策實(shí)施事前擬合效果的Pre_RMSE值分別為641.9和114.6，衡量政策效應(yīng)強(qiáng)度的Post_RMSE值分別為8801.1和4453.4。蕪湖市第一、二階段的Pre_RMSE值分別為176.0和849.9，Post_RMSE值分別為5392.8和3585.9。合蕪兩市兩階段政策實(shí)施的Post_RMSE值遠(yuǎn)大于其Pre_RMSE值，說明自創(chuàng)區(qū)政策的經(jīng)濟(jì)增長效果非常明顯。并且，合肥市兩階段政策實(shí)施后的平均處理效應(yīng)均高于蕪湖市。

表4和表5分別報(bào)告了兩個(gè)階段蚌埠市各預(yù)測變量在政策實(shí)施前的擬合值與真實(shí)值的對比情況以及合成控制法中用于構(gòu)造合成蚌埠的對照組城市權(quán)重。

表4 蚌埠市預(yù)測變量的合成情況

(續(xù)表4)

表5 用于合成蚌埠的對照組城市權(quán)重

圖4展示了蚌埠市人均地區(qū)生產(chǎn)總值的真實(shí)序列與合成序列的對比情況。第一階段自創(chuàng)區(qū)政策對2009年、2012年、2016年蚌埠市人均地區(qū)生產(chǎn)總值的處理效應(yīng)分別為-2021.8元、1247.8元和5427.5元，第一階段政策實(shí)施后的平均處理效應(yīng)為1386.7元。其中，2009—2010年蚌埠市的真實(shí)人均地區(qū)生產(chǎn)總值低于其合成值，即處理效應(yīng)為負(fù)，但從2011年開始，其自創(chuàng)區(qū)政策的處理效應(yīng)由負(fù)轉(zhuǎn)正，并呈現(xiàn)出逐年提高的態(tài)勢。第二階段自創(chuàng)區(qū)政策實(shí)施后，蚌埠市2017和2018年的處理效應(yīng)分別為3548.5元與2040.9元?？梢?，蚌埠市自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的第一階段政策效果存在一定的時(shí)滯性，而且2018年的政策處理效應(yīng)相比2017年還有小幅下滑。

圖4 第一、二階段蚌埠市實(shí)際與合成人均地區(qū)生產(chǎn)總值增長路徑

進(jìn)一步，計(jì)算蚌埠市兩階段的事前和事后均方誤差值。蚌埠市第一階段自創(chuàng)區(qū)政策的Pre_RMSE值與Post_RMSE值分別為717.0和2976.7，第二階段創(chuàng)新改革的Pre_RMSE值與Post_RMSE值分別為694.9和2894.5?？傮w而言，蚌埠市自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)不如合肥和蕪湖兩市。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上文分析結(jié)果表明，在自創(chuàng)區(qū)建設(shè)政策實(shí)施后，實(shí)驗(yàn)組三市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值相比于其對應(yīng)的“反事實(shí)”結(jié)果出現(xiàn)了較為明顯的增長，但是這并不能完全說明增長就一定來自自創(chuàng)區(qū)的建設(shè)。為使研究結(jié)果更具說服力，本文通過安慰劑檢驗(yàn)、排除空間溢出效應(yīng)的政策效應(yīng)估計(jì)以及廣義合成控制法來驗(yàn)證上述實(shí)證結(jié)論的穩(wěn)健性。

1.安慰劑檢驗(yàn)

使用Abadie et al.(2010)所采用的安慰劑檢驗(yàn)可為合成控制法所估計(jì)的處理效應(yīng)提供經(jīng)驗(yàn)P值。其檢驗(yàn)思路是：首先，假設(shè)對照組中的每一個(gè)城市均實(shí)施了與實(shí)驗(yàn)組相同的政策干預(yù)，即假設(shè)對照組76個(gè)地級市均在2008年、2016年實(shí)施了與合蕪蚌三市相同的自創(chuàng)區(qū)建設(shè)；然后，對每個(gè)對照組城市使用合成控制法，計(jì)算各城市對應(yīng)的處理效應(yīng)序列，從而得出兩個(gè)政策階段對照組城市的“偽政策”處理效應(yīng)，最終得到每個(gè)時(shí)點(diǎn)上對照組城市與合蕪蚌三市處理效應(yīng)的分布情況。如果實(shí)驗(yàn)組三個(gè)城市的處理效應(yīng)高于大多數(shù)對照組城市，或者說在處理效應(yīng)分布中排名相對靠前，那么就有理由認(rèn)為自創(chuàng)區(qū)政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長效應(yīng)并非一種偶然現(xiàn)象，而具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。

在進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)之前，需要篩選對照組城市合成效果。這是因?yàn)?，假如某個(gè)對照組城市事前的合成效果不夠理想，那么其事后得到的“反事實(shí)”結(jié)果也是不可信的，這會給處理效應(yīng)的排序帶來嚴(yán)重偏誤。參考Abadie et al.(2010)的建議，本文將用于評價(jià)三個(gè)實(shí)驗(yàn)組城市事前擬合效果的Pre_MSPE值作為篩選用于安慰劑檢驗(yàn)的對照組城市的閾值。也就是說，在合蕪蚌三市政策效應(yīng)的安慰劑檢驗(yàn)中，若某對照組城市的Pre_MSPE值高于閾值，則將該樣本城市剔除。圖5和圖6分別展示了第一階段和第二階段合蕪蚌三市以及各自用于安慰劑檢驗(yàn)的對照組城市的變動(dòng)情況，圖中黑色實(shí)線代表實(shí)驗(yàn)組。不難發(fā)現(xiàn)，自創(chuàng)區(qū)政策實(shí)施年份之前，樣本城市的處理效應(yīng)序列主要圍繞0小幅波動(dòng)；而在政策實(shí)施年份后，合蕪蚌三市與對照組城市的差距開始變大。

經(jīng)計(jì)算，在第一階段自創(chuàng)區(qū)政策實(shí)施后的處理效應(yīng)排序中，合肥市2009—2010年均位列前2.63%，蕪湖市2009—2010年均位列前3.95%，蚌埠市2009—2016年則分別位列前69.74%、68.42%、51.32%、47.37%、52.63%、46.05%、46.05%和39.47%。在第二階段自創(chuàng)區(qū)政策實(shí)施后的處理效應(yīng)排序中，合肥市2017—2018年分別位列前18.97%和3.45%，蕪湖市2017—2018年分別位列前14.47%和6.58%，而蚌埠市2017—2018年分別位列前25.0%和28.95%?？梢姡鲜彴鋈袃蓚€(gè)階段政策效應(yīng)的顯著性水平存在較大差距。合肥市和蕪湖市第一階段政策實(shí)施的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)均在10%水平上顯著；第二階段政策實(shí)施后，合蕪兩市政策效應(yīng)的顯著性水平由不顯著改善為10%水平上顯著；而蚌埠市自創(chuàng)區(qū)政策的處理效應(yīng)顯著性水平在兩個(gè)階段內(nèi)均無法達(dá)到10%以內(nèi)，但總體上在持續(xù)改進(jìn)。整體來說，合肥市國家自主創(chuàng)新示范區(qū)建設(shè)的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)最顯著，其次為蕪湖市，蚌埠市表現(xiàn)最差。

圖5 第一階段合蕪蚌三市政策效果的安慰劑檢驗(yàn)

圖6 第二階段合蕪蚌三市政策效果的安慰劑檢驗(yàn)

2.排除空間溢出效應(yīng)的政策效應(yīng)估計(jì)

考慮到合蕪蚌三市獲取自創(chuàng)區(qū)政策支持或多或少會對鄰近城市產(chǎn)生正向或負(fù)向的溢出效應(yīng)，如果將這些鄰近城市加入對照組，則可能會對政策效應(yīng)的識別產(chǎn)生一定干擾。因此，本文將與處理組三市地理接壤的11座城市從對照組中剔除。在構(gòu)造新的對照組樣本后，重新使用合成控制法估計(jì)處理組三城市自創(chuàng)區(qū)政策實(shí)施的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)，具體估計(jì)策略與前文一致。表6匯報(bào)了剔除空間相鄰城市后，合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的處理效應(yīng)與安慰劑檢驗(yàn)提供的經(jīng)驗(yàn)P值。

表6 剔除地理相鄰城市后的處理效應(yīng)估計(jì)

由表6可見，剔除地理相鄰城市后的兩階段政策處理效應(yīng)與前文估計(jì)結(jié)果的趨勢與方向基本一致。在剔除相鄰對照組城市樣本后，合蕪蚌三市兩階段政策的平均處理效應(yīng)相比原來的估計(jì)結(jié)果略有提高，而且其相應(yīng)的顯著性水平也有所改進(jìn)，說明合蕪蚌三市的自創(chuàng)區(qū)政策實(shí)施可能會對鄰近城市產(chǎn)生正向的經(jīng)濟(jì)增長溢出效應(yīng)。

3.合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)的整體政策效應(yīng)估計(jì)

DID方法在隨機(jī)實(shí)驗(yàn)中能夠消除不可觀測的混淆變量對處理效應(yīng)的干擾，但是其嚴(yán)格的假設(shè)條件在準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)中通常難以得到滿足，容易導(dǎo)致估計(jì)值的內(nèi)生性偏差。Xu(2017)將合成控制法與固定效應(yīng)模型相結(jié)合，提出一種放松平行趨勢假設(shè)的多處理單元政策評估方法——廣義合成控制法(Generalized Synthetic Control Method，GSCM)。在此，運(yùn)用GSCM對合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)整體政策效應(yīng)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。

與合成控制法的研究設(shè)計(jì)類似，將76座城市分為兩組，合蕪蚌三市為實(shí)驗(yàn)組，剩余樣本城市則為對照組。所有城市的觀測期均為T期，T∈(1,T)為政策發(fā)生時(shí)點(diǎn)。Y表示城市i在t時(shí)的人均地區(qū)生產(chǎn)總值。假設(shè)處理組城市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值由下述模型決定：

(6)

(7)

GSCM的具體估計(jì)步驟可參考Xu(2017)。值得注意的是，f為不可觀測的共同因子，對其真實(shí)維度r的選擇事實(shí)上也是對模型的選擇。本文選擇交叉驗(yàn)證法獲取模型擬合結(jié)果最優(yōu)的r值，同時(shí)使用Bootstrap法獲得模型參數(shù)與平均處理效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤。模型中的控制變量沿用上文合成控制法中所使用的預(yù)測變量。圖7展示了合蕪蚌三市兩個(gè)階段政策實(shí)施后的平均處理效應(yīng)序列 ATT及其置信區(qū)間。

圖7 合蕪蚌三市兩階段政策實(shí)施的平均處理效應(yīng)

根據(jù)GSCM的估計(jì)結(jié)果，合蕪蚌三市第一階段自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的人均地區(qū)生產(chǎn)總值的整體平均處理效應(yīng)為2989元，Bootstrap提供的經(jīng)驗(yàn)P值為0.108，第二階段自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的整體平均處理效應(yīng)為13021元，經(jīng)驗(yàn)P值為0.916。兩階段自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的處理效應(yīng)雖為正，但并不具備統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。根據(jù)前文的實(shí)證結(jié)論，我們將合蕪蚌三市中政策效應(yīng)最弱的蚌埠市從實(shí)驗(yàn)組樣本城市中剔除，再使用GSCM估計(jì)合蕪兩市的平均處理效應(yīng)。合蕪兩市的兩階段政策實(shí)施的ATT序列見圖8。

由圖8可見，在剔除蚌埠市后，合肥市和蕪湖市的第一階段與第二階段的整體平均處理效應(yīng)分別提高至5101元和13768元，且在1%顯著性水平上拒絕ATT為0的原假設(shè)。不僅如此，兩階段政策實(shí)施后的平均處理效應(yīng)還存在遞增趨勢。這進(jìn)一步表明蚌埠市在合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)中的政策經(jīng)濟(jì)績效處于相對劣勢地位，其自創(chuàng)區(qū)政策的實(shí)施未能有效發(fā)揮對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的帶動(dòng)效應(yīng)。

圖8 合肥市和蕪湖市兩階段政策實(shí)施的平均處理效應(yīng)

(三)自創(chuàng)區(qū)政策的創(chuàng)新機(jī)制檢驗(yàn)

現(xiàn)有理論表明，自創(chuàng)區(qū)建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用主要源于區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。本文參考李婧等(2010)和劉婷婷(2017)的做法，將地區(qū)專利授權(quán)量的對數(shù)lnpatent作為地區(qū)創(chuàng)新水平的代理指標(biāo)。但考慮到自創(chuàng)區(qū)政策并非隨機(jī)分配，且僅有三個(gè)樣本城市實(shí)施了自創(chuàng)區(qū)政策，若直接采用中介效應(yīng)回歸檢驗(yàn)政策創(chuàng)新機(jī)制得出的結(jié)論可能并不可靠，因此繼續(xù)使用合成控制法檢驗(yàn)自創(chuàng)區(qū)政策與地區(qū)創(chuàng)新水平提升之間的因果效應(yīng)。

與前文關(guān)于自創(chuàng)區(qū)政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的合成控制法研究設(shè)計(jì)一致，為避免合肥、蕪湖行政區(qū)劃調(diào)整對準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)結(jié)果的干擾，我們按照政策實(shí)施時(shí)點(diǎn)分兩階段進(jìn)行自創(chuàng)區(qū)政策的創(chuàng)新機(jī)制檢驗(yàn)，預(yù)測變量則沿用前文的設(shè)定。表7列示了合蕪蚌三市自創(chuàng)區(qū)政策的區(qū)域創(chuàng)新水平促進(jìn)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果，同時(shí)還包括安慰劑檢驗(yàn)為處理效應(yīng)提供的經(jīng)驗(yàn)P值。

表7 自創(chuàng)區(qū)政策的區(qū)域創(chuàng)新水平處理效應(yīng)估計(jì)

根據(jù)表7，合肥、蕪湖、蚌埠三市自創(chuàng)區(qū)政策對區(qū)域創(chuàng)新水平的提升效應(yīng)存在異質(zhì)性。整體來說，合肥市的政策創(chuàng)新效應(yīng)最高，蕪湖市次之，蚌埠市最差。從安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果來看，合肥市與蕪湖市的估計(jì)結(jié)果均在5%顯著性水平上拒絕了政策創(chuàng)新效應(yīng)不存在的原假設(shè)，而蚌埠市的政策創(chuàng)新效應(yīng)在大部分觀測年份不顯著，且存在時(shí)滯性。由此可知，自創(chuàng)區(qū)政策的區(qū)域創(chuàng)新能力促進(jìn)效應(yīng)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)表現(xiàn)出一致性，即處理組三市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)越高，其政策的區(qū)域創(chuàng)新水平的促進(jìn)效應(yīng)也越高。

五、結(jié)論與政策建議

本文以合蕪蚌三市2008年建設(shè)自主創(chuàng)新綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)、2016年設(shè)立國家自主創(chuàng)新示范區(qū)兩階段實(shí)施自創(chuàng)區(qū)政策為觀測事件，實(shí)證分析了區(qū)域自創(chuàng)區(qū)建設(shè)對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)效應(yīng)。在政策效果估計(jì)中，我們利用政策實(shí)施的時(shí)間差，排除了2011年行政區(qū)劃調(diào)整對處理效應(yīng)估計(jì)的干擾，并基于合成控制法與76個(gè)地級市的經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)構(gòu)造出一組“反事實(shí)”結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，合肥市、蕪湖市實(shí)施兩階段自創(chuàng)區(qū)政策均能對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著的正向處理效應(yīng)，蚌埠市第一階段政策的處理效應(yīng)表現(xiàn)為由負(fù)轉(zhuǎn)正的遞增趨勢，第二階段政策實(shí)施后的處理效應(yīng)均大于0。通過安慰劑檢驗(yàn)、剔除空間相鄰樣本的合成控制法估計(jì)以及廣義合成控制法來驗(yàn)證合蕪蚌三市政策效應(yīng)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，發(fā)現(xiàn)合肥市與蕪湖市的政策效果較為顯著，而蚌埠市的政策效應(yīng)存在明顯的滯后性，且不具備統(tǒng)計(jì)意義上顯著性，其自創(chuàng)區(qū)政策的經(jīng)濟(jì)增長帶動(dòng)效應(yīng)尚未完全顯現(xiàn)。自創(chuàng)區(qū)政策的創(chuàng)新機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，合蕪蚌三市政策創(chuàng)新水平的促進(jìn)效應(yīng)與其政策的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)表現(xiàn)出一致性，且合蕪蚌自創(chuàng)區(qū)建設(shè)面臨著區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展不協(xié)調(diào)的問題。

加快推進(jìn)國家自主創(chuàng)新示范區(qū)建設(shè)，是培育經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的重要抓手。首先，要繼續(xù)加大國家自主創(chuàng)新示范區(qū)的政策扶持與先行示范力度，深化區(qū)域科技體制改革，釋放創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力，提升自創(chuàng)區(qū)的輻射帶動(dòng)能力，建立產(chǎn)學(xué)研多主體深度融合的跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新共同體。其次，在自創(chuàng)區(qū)的政策設(shè)計(jì)中也要“因地制宜”，形成差異化的自主創(chuàng)新發(fā)展道路。比如，區(qū)位優(yōu)勢不足、創(chuàng)新要素稟賦相對落后的城市，要找準(zhǔn)自身產(chǎn)業(yè)長處，強(qiáng)化與科研機(jī)構(gòu)、高等院校的交流合作，以科技創(chuàng)新提升特色產(chǎn)業(yè)的市場競爭力，集聚創(chuàng)新人才與資本，促進(jìn)科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性循環(huán)。