區(qū)位導(dǎo)向型政策與創(chuàng)新驅(qū)動的制造強國戰(zhàn)略?

沙學(xué)康 朱開笛

一、引言

黨的二十大報告提出，要堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上，加快建設(shè)制造強國，而落實制造強國戰(zhàn)略的核心在于實現(xiàn)制造業(yè)創(chuàng)新能力的提升。目前中國制造業(yè)仍面臨著“大而不強”、關(guān)鍵核心技術(shù)缺乏等核心問題，而解決這些問題、落實制造強國戰(zhàn)略的關(guān)鍵手段是提升制造業(yè)創(chuàng)新水平，促進制造業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(黃群慧，2017)。近年來，中國政府也高度關(guān)注制造業(yè)創(chuàng)新問題，積極出臺了一系列政策措施以推動制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)關(guān)于企業(yè)R＆D 投入的數(shù)據(jù)顯示，中國制造業(yè)企業(yè)R＆D 投入從2008 年的9.21 億美元上升至2019 年的34.76 億美元，其背后離不開政府的大力支持。但隨之而來的一個問題是，政府層面出臺的一系列政策措施在多大程度上促進了制造業(yè)創(chuàng)新能力的提升，相關(guān)的機制是什么。既有研究大量探討了中央和地方出臺的各類政策對制造業(yè)創(chuàng)新的影響，比如五年規(guī)劃中的重點產(chǎn)業(yè)規(guī)劃(余明桂等，2016)、各地出臺的知識產(chǎn)權(quán)保護政策(史宇鵬和顧全林，2013)和高鐵建設(shè)(王春楊等，2020)等，但鮮有文獻關(guān)注區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策對制造業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的影響。

自改革開放以來，中國出臺了如經(jīng)濟開發(fā)區(qū)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、兩化融合試驗區(qū)等多項區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策，這類政策通過其在管理機制優(yōu)化、創(chuàng)新要素集聚和政策優(yōu)惠等方面的獨特優(yōu)勢對中國制造業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了不容忽視的作用(李志斌等，2022)。隨著中國制造業(yè)發(fā)展目標(biāo)由“大”向“強”的轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策也面臨著轉(zhuǎn)型升級的必然需求，尤其是其在推動制造業(yè)創(chuàng)新方面方式方法的轉(zhuǎn)變。2019 年第24期《求是》雜志發(fā)表了習(xí)近平總書記的重要文章《推動形成優(yōu)勢互補高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟布局》，其中指出:“當(dāng)前我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)一些新情況新問題，要研究在國內(nèi)外發(fā)展環(huán)境變化中，現(xiàn)有區(qū)域政策哪些要堅持、哪些應(yīng)調(diào)整。要面向第二個百年奮斗目標(biāo)，作些戰(zhàn)略性考慮?！睘榱隧槕?yīng)制造業(yè)發(fā)展的新趨勢，區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策需要做出兩方面調(diào)整:第一，其關(guān)注的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)應(yīng)向智能制造、人工智能、新能源汽車等具有高附加值的先進制造業(yè)轉(zhuǎn)變；第二，在推動區(qū)域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新的方式方法上也應(yīng)從創(chuàng)新主體、創(chuàng)新要素的簡單堆疊轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新平臺和創(chuàng)新生態(tài)的構(gòu)建。事實上，近年來中國已經(jīng)涌現(xiàn)出一批以工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園、國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)和國家數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)等為代表的靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策，探討這類政策的實施是否能夠帶動當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)創(chuàng)新水平的提升有著重要的理論價值和政策價值。

在一眾靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策中，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建設(shè)時間最早，在推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面起到了重要作用，具有較強的代表性。早在2008 年中國部分地區(qū)就開始著手自發(fā)建立工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園，通過大項目招商引資的方式形成當(dāng)?shù)毓I(yè)機器人產(chǎn)業(yè)集群，以壯大當(dāng)?shù)刂悄苤圃鞓I(yè)。相較于美國、日本等機器人產(chǎn)業(yè)相對發(fā)達(dá)的國家，建設(shè)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園是中國智能制造業(yè)在落后于外國的情況下實現(xiàn)彎道加速的重要手段之一，而正是依托這一手段才形成了具有中國特色的智能制造發(fā)展模式，加速了中國智能制造發(fā)展的進程。工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園之所以能夠推動當(dāng)?shù)刂悄苤圃斓陌l(fā)展，其關(guān)鍵原因在于產(chǎn)業(yè)園作為平臺引導(dǎo)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的形成。具體來說，園區(qū)內(nèi)的機器人龍頭企業(yè)與科研院所憑借資本實力與專業(yè)優(yōu)勢，通過平臺整合的方式構(gòu)建聯(lián)合研究院、初創(chuàng)合資公司、創(chuàng)業(yè)孵化器等，打造資本與技術(shù)緊密結(jié)合的機器人產(chǎn)業(yè)集群，試圖以此突破技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，從而為地區(qū)智能制造發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。①哈工大機器人(山東)智能裝備研究院、中智科學(xué)技術(shù)評價研究中心:《中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2019)》，社會科學(xué)文獻出版社，2020 年。

自2008 年第一個工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建成以來，機器人產(chǎn)業(yè)園在全國范圍內(nèi)的逐步推進帶動了中國智能制造產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。在這一背景下探究靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策是否有助于制造業(yè)創(chuàng)新水平提升以及背后的關(guān)鍵機制是政策界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的話題。有鑒于此，本文以各地級市工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立作為準(zhǔn)自然實驗，通過構(gòu)建多時點雙重差分模型，研究靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策如何促進中國制造業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動的發(fā)展，并試圖探究產(chǎn)學(xué)研協(xié)同在其中扮演的重要角色。本文的研究發(fā)現(xiàn):第一，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立對制造業(yè)創(chuàng)新能力的提升有顯著的推動作用，并且隨著時間的推移這種效應(yīng)在逐漸增大。第二，機制分析表明，靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策能夠發(fā)揮正面效應(yīng)的重要原因在于，園區(qū)作為平臺鏈接了以企業(yè)為代表的產(chǎn)業(yè)鏈和以高校為代表的創(chuàng)新鏈，符合現(xiàn)階段制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，為技術(shù)突破與城市創(chuàng)新能力提升做出了貢獻。第三，企業(yè)與高校進行產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新不僅改善了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新實力，還有利于高校科研產(chǎn)出真正落地，造福于實際生產(chǎn)。第四，區(qū)域?qū)用娴漠愘|(zhì)性分析表明，構(gòu)建良好的營商創(chuàng)新環(huán)境、優(yōu)化金融服務(wù)以及積極進行人才引進有助于政策的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)的發(fā)揮。行業(yè)層面的異質(zhì)性分析表明，自動化程度更高的行業(yè)、技術(shù)復(fù)雜度更高的行業(yè)在智能制造發(fā)展進程中獲益更多。

與既有文獻相比，本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面:第一，伴隨著我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，區(qū)位導(dǎo)向型政策作為一類重要的支持制造業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策也面臨著迫切的轉(zhuǎn)型需求。以工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園為代表的一眾靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策正是新的時代背景下我國適應(yīng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級新要求的政策嘗試，探討這類政策對制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響以及背后機制不僅有助于評估政策實際效果，更有助于總結(jié)中國式發(fā)展經(jīng)驗、為下一步政策制定提供借鑒。第二，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新在攻克以智能制造為代表的關(guān)鍵核心技術(shù)并促進相關(guān)成果轉(zhuǎn)化方面起到不容忽視的作用，是推動智能制造發(fā)展、實現(xiàn)制造強國的關(guān)鍵力量。既有研究已經(jīng)開始關(guān)注區(qū)位導(dǎo)向政策的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)，但少有學(xué)者對產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新這一關(guān)鍵機制進行闡釋，而本文的研究則為該機制的存在性提供有力證據(jù)。第三，針對現(xiàn)有文獻中較難直接度量產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的問題，本文基于專利行政大數(shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新指標(biāo)并結(jié)合高校層面的微觀數(shù)據(jù)，從而可以較好地解決量化問題，為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的相關(guān)文獻提供扎實的數(shù)據(jù)支撐。第四，創(chuàng)新服務(wù)缺乏和人才缺口等問題是制約中國制造業(yè)尤其是先進制造業(yè)發(fā)展的痛點，本文通過一系列區(qū)域?qū)用娴漠愘|(zhì)性分析探討優(yōu)化營商環(huán)境、完善金融服務(wù)和人才引進等政策對于促進工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園發(fā)揮創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)的必要性，為國家以提高創(chuàng)新服務(wù)水平和吸引集聚創(chuàng)新資源為抓手完善制造業(yè)創(chuàng)新體系提供了學(xué)理依據(jù)。

二、文獻綜述

與經(jīng)濟開發(fā)區(qū)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、工業(yè)園區(qū)等相類似，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園旨在通過引導(dǎo)從事工業(yè)機器人生產(chǎn)和技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)在當(dāng)?shù)丶?，形成?guī)模經(jīng)濟從而促進工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化，是一類典型的區(qū)位導(dǎo)向型政策(place-based policy)。關(guān)于區(qū)位導(dǎo)向型政策是否能夠促進當(dāng)?shù)仄髽I(yè)乃至地區(qū)創(chuàng)新能力提升的爭論早已有之 (張杰，2021)，但是與之相對應(yīng)的經(jīng)驗性證據(jù)并不充分。Lu 等(2019)探討了經(jīng)濟開發(fā)區(qū)的建設(shè)對本地生產(chǎn)率的影響，他們發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟開發(fā)區(qū)的建立全面提升了當(dāng)?shù)刭Y本投資、就業(yè)和生產(chǎn)率等。Liu 和Li(2021)則探討了兩化融合試驗區(qū)的建設(shè)對地方創(chuàng)新能力的影響，發(fā)現(xiàn)該政策的確提升了地方創(chuàng)新能力，且當(dāng)?shù)胤截斦越o自足率較高、擁有經(jīng)濟資源較多以及市場化程度較高時，兩化融合試驗區(qū)對地方城市創(chuàng)新能力提升的作用較明顯。張杰等(2021)則以中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)升級為研究對象，評估高新區(qū)“以升促建”政策對區(qū)域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新能力提升的影響。研究發(fā)現(xiàn)，高新區(qū)升級政策雖然造成了一定的政策扭曲從而削弱了企業(yè)的創(chuàng)新能力，但同時也刺激了當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的創(chuàng)新溢出效應(yīng)，使得該政策對地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新能力的凈效應(yīng)為正。蔡慶豐等(2021)研究了國家級和省級開發(fā)區(qū)對域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動的影響。研究表明，與國家級開發(fā)區(qū)顯著促進域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新投入不同，省級開發(fā)區(qū)表現(xiàn)出負(fù)向抑制作用。在深入探討區(qū)位導(dǎo)向型政策刺激地方創(chuàng)新能力提升的作用機制方面，前人的研究往往從集聚效應(yīng)、選擇效應(yīng)等區(qū)位導(dǎo)向型政策作用于地方經(jīng)濟發(fā)展的傳統(tǒng)機制的角度闡釋區(qū)位導(dǎo)向型政策對創(chuàng)新的驅(qū)動作用。與這些研究不同的是，本文試圖從產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新這一全新視角分析區(qū)位導(dǎo)向型政策在促進區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展方面扮演的角色。事實上，有大量研究證實了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新對各創(chuàng)新主體的創(chuàng)新行為有促進作用。Baba 等(2009)識別了校企合作對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，他發(fā)現(xiàn)當(dāng)企業(yè)與高?？蒲腥藛T尤其是那些并非“學(xué)術(shù)明星”的科研人員合作時其創(chuàng)新表現(xiàn)更好。García-Vega 和Vicente-Chirivella(2020)則發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新顯著提升了企業(yè)的創(chuàng)新能力，且這種作用對于小型企業(yè)而言最為明顯。也有學(xué)者對中國企業(yè)進行研究并發(fā)現(xiàn)了類似的證據(jù)?？貉渝K等(2022)從高校視角探討了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的積極作用，他們利用國家級開發(fā)區(qū)的設(shè)立作為外生沖擊，使用2006—2020 年高校層面的專利數(shù)據(jù)和國家級開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)，分析了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新對高校創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，國家級開發(fā)區(qū)能夠顯著促進高校創(chuàng)新能力的提升。盡管政策界和學(xué)界均肯定了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新對區(qū)位導(dǎo)向型政策創(chuàng)新效應(yīng)的促進作用(扈秋寧，2012)，但鮮有研究將產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新作為機制來闡釋一些區(qū)域性政策得以發(fā)揮其政策效力的深層次動因，因此本文的研究旨在為區(qū)位導(dǎo)向型政策作用機制的探討提供有力的補充。

目前，針對智能制造尤其是工業(yè)機器人的研究正在逐步興起，在認(rèn)識智能制造對產(chǎn)業(yè)發(fā)展尤其是勞動力市場的影響方面學(xué)界已經(jīng)取得了豐富的研究成果。在針對發(fā)達(dá)國家的研究中，以Acemoglu 和Restrepo(2020)為代表的研究工作通過使用國際機器人聯(lián)合會(IFR)提供的各國各行業(yè)工業(yè)機器人存量數(shù)據(jù)計算國內(nèi)各地區(qū)機器人滲透度指標(biāo)，從而分析機器人的普及對當(dāng)?shù)貏趧恿κ袌龅臎_擊，并發(fā)現(xiàn)機器人技術(shù)的廣泛應(yīng)用對發(fā)達(dá)國家的本地勞動力市場的確產(chǎn)生了較大的負(fù)面沖擊。近年來針對應(yīng)用工業(yè)機器人對中國勞動力市場的影響的研究也逐步興起。一些學(xué)者借鑒Acemoglu 和Restrepo(2020)的做法，構(gòu)造機器人滲透度指標(biāo)，從宏觀或微觀的角度分析勞動力市場的變化。比如，孔高文等(2020)聯(lián)合使用地區(qū)層面分行業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)與行業(yè)層面的機器人應(yīng)用數(shù)據(jù)構(gòu)造省份層面的機器人滲透度指標(biāo)，考察了機器人應(yīng)用對中國勞動力市場的異質(zhì)性影響。王永欽和董雯(2020)則使用中國行業(yè)機器人應(yīng)用數(shù)據(jù)和制造業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)構(gòu)造上市公司層面的機器人暴露度，從企業(yè)層面研究了工業(yè)機器人應(yīng)用對中國勞動力市場的影響。還有一些學(xué)者利用中國企業(yè)—勞動力匹配調(diào)查(CEES)中提供的微觀企業(yè)工業(yè)機器人使用情況數(shù)據(jù)進行更為細(xì)致的探討。比如，余玲錚等(2021)利用CEES 調(diào)查數(shù)據(jù)證明了工業(yè)機器人的引入促使非常規(guī)任務(wù)相對工資增長，從而非常規(guī)/常規(guī)任務(wù)工資差距擴大，造成了中國勞動力市場的結(jié)構(gòu)性變革。前人的研究已經(jīng)揭示出以工業(yè)機器人大規(guī)模應(yīng)用為代表的智能制造發(fā)展浪潮對發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的勞動力市場產(chǎn)生了根本性影響，通過引致資本勞動替代深刻地改變了各類產(chǎn)業(yè)尤其是制造業(yè)的發(fā)展模式。那么本文進一步要問的問題是:智能制造的發(fā)展是否真正貢獻于當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級?本文探討智能制造發(fā)展對地區(qū)創(chuàng)新能力的影響即是對這一問題的有益探索，是對工業(yè)機器人這一支文獻的重要拓展。

三、政策背景

隨著數(shù)字時代的到來，“工業(yè)機器人”、“人工智能”等智能制造產(chǎn)業(yè)鏈重要環(huán)節(jié)成為世界各國關(guān)注的重點領(lǐng)域。美國的“先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略計劃”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”、德國的“工業(yè)4.0”、英國的“工業(yè)2050 戰(zhàn)略”、日本的“機器人新戰(zhàn)略”、法國的“新工業(yè)法國”等戰(zhàn)略盡管表述不同、著力點各異，但都對本國制造業(yè)朝智能制造方向發(fā)展做出了部署。在這一背景下，為了爭得發(fā)展先機，各國紛紛出臺了一系列靶向于先進制造產(chǎn)業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策，試圖促進本國相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。比如，歐洲早在2007 年就提出了智能專業(yè)化戰(zhàn)略(smart specialization)，智能制造業(yè)是該戰(zhàn)略的核心組成部分。通過鼓勵各地區(qū)根據(jù)自身稟賦和產(chǎn)業(yè)實際情況，專業(yè)化發(fā)展智能制造產(chǎn)業(yè)鏈的某些特定環(huán)節(jié)，該戰(zhàn)略構(gòu)建起歐洲各地區(qū)在智能制造方面的比較優(yōu)勢，形成了相關(guān)產(chǎn)業(yè)集群，使得歐盟智能制造業(yè)得以走向全世界。由于這類政策關(guān)注的產(chǎn)業(yè)往往是自主創(chuàng)新需求較大的技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，這就要求當(dāng)?shù)卣浞职l(fā)揮中介效應(yīng)，搭建好創(chuàng)新主體間協(xié)同創(chuàng)新的平臺。例如，2016 年歐盟出臺的數(shù)字創(chuàng)新中心項目(digital innovation hub programme)的一大特色就是促進高校、企業(yè)等創(chuàng)新主體的合作，從而降低了企業(yè)的研發(fā)成本。近年來，中國各地區(qū)也紛紛迎合數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展大勢，出臺了以工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園、5G 產(chǎn)業(yè)園、人工智能示范園區(qū)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等為代表的諸多靶向于智能制造產(chǎn)業(yè)等先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策。

為了切實推進智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，中國出臺了一系列旨在推進智能制造產(chǎn)業(yè)集群形成和技術(shù)創(chuàng)新的政策措施。其中，區(qū)位導(dǎo)向型政策是被廣泛使用的政策工具，比如近年來紛紛涌現(xiàn)的工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園、人工智能發(fā)展示范區(qū)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等。在一系列靶向于先進制造產(chǎn)業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策中，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園是其中最典型的代表。工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園主要是指地方政府或龍頭企業(yè)為推動當(dāng)?shù)毓I(yè)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展而建設(shè)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展園區(qū)，這些園區(qū)致力于吸引機器人產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈上的相關(guān)企業(yè)和科研機構(gòu)入駐，并開展機器人生產(chǎn)制造和技術(shù)研發(fā)等活動。例如，北京亦創(chuàng)智能機器人產(chǎn)業(yè)園就是北京市統(tǒng)籌規(guī)劃的機器人產(chǎn)業(yè)集聚核心區(qū)，該園區(qū)被打造成集設(shè)計研發(fā)、試驗檢測、會展交易等功能于一體的創(chuàng)新園區(qū)。①哈工大機器人(山東)智能裝備研究院、中智科學(xué)技術(shù)評價研究中心，《中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告2019》，社會科學(xué)文獻出版社，2020 年。

工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)是智能制造領(lǐng)域的代表性產(chǎn)業(yè)，是實現(xiàn)智能制造發(fā)展的第一步。相較于人工智能發(fā)展示范區(qū)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等靶向產(chǎn)業(yè)政策，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園政策推行時間較長，已在實踐中積累了大量經(jīng)驗。中國第一個工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園始建于2008年，截止到2020 年中國有43 座已建成工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園，以工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園為研究對象有利于充分評估以智能制造為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策在提升區(qū)域創(chuàng)新能力方面的作用。從時間趨勢上來看，自2008 年開始每年新建工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園數(shù)量逐年攀升，到2018 年以后新增工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園數(shù)量開始減少(見圖1)。從地域分布的角度看，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園在各省的數(shù)量分布表明，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園主要集中在東部和中部省份，其中廣東省擁有9 個工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園，為全國各省之最(見圖2)。

圖1 工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建設(shè)數(shù)量的時間變化趨勢

圖2 工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園在各省的分布

核心技術(shù)研發(fā)能力的不足是掣肘中國制造業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，以產(chǎn)業(yè)園區(qū)為平臺引導(dǎo)企業(yè)與高校進行協(xié)同創(chuàng)新逐漸成為提升關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)能力的重要手段。以工業(yè)機器人為代表的先進制造業(yè)的發(fā)展可以帶動中國制造業(yè)創(chuàng)新模式發(fā)生變革，由“工程師時代”進入“科學(xué)家時代”。具體表現(xiàn)為，在研發(fā)新技術(shù)過程中，企業(yè)家和科學(xué)家作為利益共同體交互作用從而進行知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同(洪銀興，2014)。工業(yè)機器人涉及多項學(xué)科，技術(shù)融合度較高，尤其需要企業(yè)與科研院所相互配合，發(fā)揮各自優(yōu)勢，進行產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新。工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園恰恰為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新提供了優(yōu)質(zhì)的平臺，使高校的知識創(chuàng)新能力與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力充分結(jié)合，形成產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新鏈融合氛圍，從而推動區(qū)域自主創(chuàng)新能力的提升。例如，為了深化校企合作，深圳市智能機器人產(chǎn)業(yè)園設(shè)立了“大學(xué)生創(chuàng)業(yè)孵化基地”、“深圳大學(xué)理論經(jīng)濟學(xué)創(chuàng)新實踐基地”和“深圳大學(xué)理論經(jīng)濟學(xué)博士后聯(lián)合培養(yǎng)基地”。徐州經(jīng)濟開發(fā)區(qū)機器人產(chǎn)業(yè)園則與哈爾濱工業(yè)大學(xué)等高校合作，建立了校企合作研發(fā)平臺徐工研究院。①哈工大機器人(山東)智能裝備研究院、中智科學(xué)技術(shù)評價研究中心，《中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告2019》，社會科學(xué)文獻出版社，2020 年。圖3 直接反映了工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建設(shè)后高校與企業(yè)合作的緊密程度的變化，自2008 年工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建設(shè)在中國各地區(qū)逐步推進后，有著工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園區(qū)的城市的高校企業(yè)撥入科技經(jīng)費平均值增速大于其他城市高校企業(yè)撥入科技經(jīng)費平均值增速。

圖3 高校企業(yè)平均撥入科技經(jīng)費的趨勢

圖4 穩(wěn)健性檢驗:事件分析

四、數(shù)據(jù)及實證策略

(一)計量模型構(gòu)建

本文以2005—2016 年間各地級市工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的設(shè)立為準(zhǔn)自然實驗，將建立工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的城市作為實驗組，未建立工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的城市作為對照組，運用雙重差分方法估計區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策對城市制造業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的影響。由于工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立是逐步推進的，為此本文構(gòu)建多時點雙重差分模型，如式(1)所示:

其中，i代表2 位數(shù)制造業(yè)行業(yè)，c代表地級市，t代表年份。被解釋變量Yict表示c城市的i行業(yè)在t年的專利申請情況；RobotParkct為核心解釋變量，c城市在產(chǎn)業(yè)園區(qū)建立當(dāng)年及以后取1，否則取0。為了進一步排除其他因素的干擾，回歸模型中納入了一系列地區(qū)特征控制變量Xct，包括二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比、人均GDP 的對數(shù)、科教支出占財政支出比重等。此外，由于本文使用的數(shù)據(jù)是城市—行業(yè)—年份層面的三維度面板數(shù)據(jù)，因此需要控制在城市—行業(yè)—年份層面變化的可能對地區(qū)創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響的因素。為此，本文借鑒周茂等(2019)的做法，利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫計算了2005 年即基期各地級市各行業(yè)R＆D 投入額對數(shù)和從業(yè)人員數(shù)對數(shù)，將其與年份變量的高次項相乘構(gòu)造交互項，從而控制城市—行業(yè)—年份層面的遺漏變量，即公式(1)中的f(Zic，2005，t)。最后，τci、τit分別代表城市—行業(yè)固定效應(yīng)和行業(yè)—年份固定效應(yīng)，β1為本文關(guān)心的回歸系數(shù)，代表了區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策對城市制造業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的影響，預(yù)期β1為正。所有回歸結(jié)果均在城市層面進行聚類。μict為誤差項。

(二)數(shù)據(jù)說明與描述性統(tǒng)計

(1)被解釋變量。專利數(shù)據(jù)是被學(xué)術(shù)界廣泛認(rèn)可的用來衡量區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)(Bottazzi 和Peri，2003；劉志東和高洪瑋，2019)，因此本文用各地級市專利申請量對數(shù)來衡量區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出。計算城市專利申請量時用到的中國專利數(shù)據(jù)庫來自中國國家知識產(chǎn)權(quán)局，涵蓋2005—2016 年間在國家知識產(chǎn)權(quán)局申請并公開的除外觀設(shè)計專利外的所有專利數(shù)據(jù)。專利數(shù)據(jù)庫主要包含專利基本信息、申請人和發(fā)明人信息等。其中，專利基本信息包括專利名稱、申請?zhí)?、申請日、公開(公告)號、公開(公告)日、IPC (international patent classification)號等；申請人和發(fā)明人信息包括申請人名稱、申請人地址、申請人郵編、申請人所在國(省)、發(fā)明人名稱；基于申請人地址信息，本文將專利數(shù)據(jù)在地級市和2 位數(shù)制造業(yè)行業(yè)層面進行加總即獲得了地級市每年各行業(yè)專利申請量。①由于目前以中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫、中國上市公司數(shù)據(jù)庫等為代表的微觀層面企業(yè)數(shù)據(jù)存在時間跨度較短或樣本代表性不足等問題，使用這些數(shù)據(jù)估計智能制造發(fā)展對轉(zhuǎn)型升級的影響一方面可能會導(dǎo)致因果效應(yīng)被低估或高估，另一方面難以克服樣本自選擇問題，因此本文沒有提供來自企業(yè)層面的更多證據(jù)。由于專利申請量屬于計數(shù)變量，因此在接下來的討論中本文將各城市專利申請量加一取對數(shù)后進行實證分析。

在度量產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新方面，現(xiàn)有文獻中大多采用企業(yè)委托高校開展科技研發(fā)的經(jīng)費投入(姜文寧等，2020)、高校和科研機構(gòu)研發(fā)資金中企業(yè)資金占比(白俊紅和蔣伏心，2015)等作為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新代理變量，這些做法有效刻畫了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的投入過程，但無法衡量產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的實際產(chǎn)出。而相較于這些做法，使用專利數(shù)據(jù)這一公開透明且可得性較強的行政數(shù)據(jù)測度產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新有以下幾個方面的優(yōu)勢:第一，專利較為全面地覆蓋了各類形式的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新活動的產(chǎn)出與成果，且相較于學(xué)術(shù)論文和專著等更能對企業(yè)實際生產(chǎn)產(chǎn)生直接影響；第二，相較于其他指標(biāo)，專利數(shù)據(jù)可以提供詳細(xì)的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體的地理位置、所處行業(yè)等信息，從而使得研究者能夠有效判斷產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新發(fā)生的地理位置和產(chǎn)業(yè)鏈信息；第三，由于專利數(shù)據(jù)的可識別主體特性，可進一步將產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新成果與其他涉及這些主體的微觀數(shù)據(jù)集進行匹配從而進行更深入的研究。

有鑒于此，本文在機制分析部分使用的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的代理變量也是基于專利數(shù)據(jù)庫構(gòu)造的。具體來說，本文按照專利申請人信息，將包含“公司”、“廠”或其他營利性單位名稱劃歸到“企業(yè)”行列；包含“大學(xué)”、“學(xué)院”或其他研究院所、實驗室等機構(gòu)名稱劃歸“大學(xué)”范圍，科研機構(gòu)被包含在大學(xué)概念中，這一點是目前產(chǎn)學(xué)研計量研究中通行的做法，因為二者的功能大學(xué)都具備。申請人中同時含有以上兩者的專利即視為產(chǎn)學(xué)研合作專利。我們在此基礎(chǔ)上對檢索結(jié)果作進一步處理，將個別申請(專利權(quán))人中含有“××大學(xué)××公司”或“××公司××局”等難以準(zhǔn)確甄別類別或不符合聯(lián)合申請發(fā)明專利條件的數(shù)據(jù)去除。最后，我們按照城市—行業(yè)對產(chǎn)學(xué)研合作專利數(shù)據(jù)進行加總，獲取了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新信息。進一步地，本文將產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新信息與高校科技研發(fā)微觀數(shù)據(jù)進行合并，從而將分析深入到微觀層面。具體來說，在充分考慮并處理了院校名稱變更、院校合并等特殊情況后，本文利用專利數(shù)據(jù)庫提供的申請人名稱信息和《高等學(xué)校科技統(tǒng)計資料匯編》提供的院校名稱信息將兩者進行匹配即獲得了微觀高校層面的科技研發(fā)和產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新面板數(shù)據(jù)。

(2)建立工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園?；凇吨袊鴻C器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2019)》和前瞻產(chǎn)業(yè)園區(qū)庫，本文獲取了全國各工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的所在城市信息。進一步地，通過手工搜集各工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園官網(wǎng)、招商網(wǎng)絡(luò)園區(qū)數(shù)據(jù)庫、地方政府公開文件和其他公開新聞，本文搜集了各工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建成時間。利用這些信息構(gòu)建關(guān)鍵解釋變量Robot-Parkct。

(3)控制變量。本文還控制了其他一些可能影響區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的變量。參考已有研究(張萃，2019；王春楊等，2020)，本文選擇二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比、人均GDP 的對數(shù)、科教支出占財政支出比重、存貸款余額占GDP 比重、每萬人大學(xué)生數(shù)的對數(shù)、外商投資額占GDP 比重、人口密度以及城市—行業(yè)層面的研究開發(fā)費用和從業(yè)人員數(shù)。這些數(shù)據(jù)來自歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。本文使用的主要變量的描述性統(tǒng)計如表1 所示。

表1 描述性統(tǒng)計

五、實證結(jié)果

(一)基本結(jié)果

工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立可能對制造業(yè)創(chuàng)新水平的提升有顯著的推動作用，具體表現(xiàn)為專利申請量的增加，本文首先嘗試對這一基本關(guān)系進行檢驗。為了盡可能避免城市、行業(yè)不隨時間變動的不可觀測因素對分析結(jié)果產(chǎn)生影響，我們采用城市—行業(yè)固定效應(yīng)和行業(yè)—年份固定效應(yīng)并在城市層面進行聚類。在表2 第(1)列中，本文僅加入“是否設(shè)立工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園區(qū)”這一政策沖擊變量和上述固定效應(yīng)，結(jié)果顯示工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立顯著提升了當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)創(chuàng)新能力。而第(2)列則加入了可能影響地區(qū)創(chuàng)新能力的城市層面控制變量，系數(shù)β1仍顯著為正。城市層面的控制變量在一定程度上解決了遺漏變量偏誤，但是當(dāng)遺漏變量在行業(yè)層面發(fā)生變化時僅控制城市層面的控制變量是不夠的。因此，為了控制城市—行業(yè)層面不可觀測因素對回歸結(jié)果的影響，第(3)列同時控制了2005 年各城市各行業(yè)從業(yè)人員數(shù)對數(shù)和研究開發(fā)費對數(shù)與年份高階項的交互項?？梢园l(fā)現(xiàn)，在考慮了城市—行業(yè)層面不可觀測因素后，本文重點關(guān)注的RobotParkct的回歸系數(shù)β1仍顯著為正，且其絕對值大小與第(1)、(2)列兩列結(jié)果差別不大。這表明，靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策對地區(qū)制造業(yè)創(chuàng)新活力有著顯著的推動作用。

表2 工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園與制造業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展

(二)穩(wěn)健性檢驗

(1)平行性趨勢檢驗與動態(tài)效應(yīng)分析。使用雙重差分法能夠得到一致估計的前提是平行性趨勢假設(shè)能夠得到滿足，為此本文借鑒學(xué)界常用的事件分析法(event study approach)，通過平行性趨勢檢驗驗證雙重差分估計結(jié)果的可信性。模型構(gòu)建如下:

其中，本文以實際沖擊前一年作為基準(zhǔn)年，γt表示早于沖擊年份前2—6 年或沖擊發(fā)生后0—6 年的一系列估計值。其他變量定義與回歸模型(1)相同，估計結(jié)果見圖5。圖5 繪制了γt的估計結(jié)果，橫軸表示距政策發(fā)生時點的時間間隔，縱軸為核心解釋變量RobotParkct的系數(shù)值及95%置信區(qū)間。

圖5 安慰劑檢驗

事件分析的結(jié)果初步驗證了本文實證分析的可信性?？梢钥吹剑诠I(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園區(qū)政策沖擊實施前，本文關(guān)注的核心參數(shù)γt在政策發(fā)生前不存在明顯趨勢，同時在沖擊當(dāng)年影響顯著。這在很大程度上證明實驗組與控制組之間的平行趨勢基本得到滿足，支持了本文利用雙重差分法的有效性。此外，系數(shù)γt從政策當(dāng)年開始保持顯著并逐漸增大，說明工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立對于城市制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有長期影響，意味著靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策的實施帶動了地區(qū)可持續(xù)的創(chuàng)新能力的提升。

(2)同期政策干擾。在工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建設(shè)的逐步推進過程中，可能存在其他影響區(qū)域創(chuàng)新能力的政策，因此本文梳理了在該時間窗口內(nèi)可能影響估計結(jié)果的其他政策并進行同期政策干擾檢驗。事實上，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)逐步推廣的時間窗口正是中國不斷深化創(chuàng)新型發(fā)展、推動城市創(chuàng)新能力建設(shè)的階段，其中創(chuàng)新型城市試點和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的建設(shè)是窗口期內(nèi)影響較大的創(chuàng)新促進政策。本文首先排除創(chuàng)新型城市建設(shè)對回歸結(jié)果的干擾，具體做法是:與構(gòu)造核心解釋變量的方法類似，本文同樣構(gòu)造了代表創(chuàng)新型城市政策沖擊的虛擬變量“是否評定為創(chuàng)新型城市”。在城市c被列為創(chuàng)新型城市的當(dāng)年及以后，該虛擬變量取值為1，否則取值為0，然后將該虛擬變量作為控制變量加入基準(zhǔn)回歸之中，結(jié)果如表3 所示。從表3 第(1)列的結(jié)果來看，在控制了創(chuàng)新型城市的政策干擾后，β1依然顯著為正，即在考慮政策干擾的因素之后，本文的結(jié)論依然成立。此外，張杰等(2021)研究發(fā)現(xiàn)，高新區(qū)“以升促建”對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)創(chuàng)新能力具有正面的影響，因此除了創(chuàng)新型城市外高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的建設(shè)同樣可能對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響，從而干擾本文的估計結(jié)果。為此本文搜集了各地級市建設(shè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的時間，構(gòu)造了虛擬變量“是否建立高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)”，回歸結(jié)果見表3 第(2)列。本文發(fā)現(xiàn)，在控制了建設(shè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的影響后，β1的系數(shù)依然顯著為正，表明智能制造發(fā)展顯著提升了創(chuàng)新能力，這與之前得到的估計結(jié)果基本一致。

表3 排除其他可能影響創(chuàng)新的政策干擾

除了同期施行的創(chuàng)新促進政策會對本文的實證結(jié)果產(chǎn)生干擾，同樣發(fā)生在政策窗口期的其他旨在扶持當(dāng)?shù)刂悄苤圃煜嚓P(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)位導(dǎo)向型政策也會對結(jié)果造成干擾。為此，本文搜集了中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部(以下簡稱“住建部”)公布的2018 年版《中國開發(fā)區(qū)審核公告目錄》，篩選出主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)包含“智能制造”、“智能裝備”、“智能機械”、“自動化”、“工業(yè)自動化”、“機器人”等關(guān)鍵詞的開發(fā)區(qū)并檢索其所在地級市和批準(zhǔn)時間，構(gòu)建相應(yīng)的虛擬變量并將其作為控制變量加入回歸中，相關(guān)結(jié)果見表3 第(3)列。本文發(fā)現(xiàn)，在考慮了同時期其他有關(guān)智能制造產(chǎn)業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策后，β1仍然顯著為正，且其絕對值大小與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比僅有小幅度下降?？偟恼f來，在考慮了同時期實施的其他創(chuàng)新促進政策和推動智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策之后，本文的估計結(jié)果仍然是穩(wěn)健的。①本文還將創(chuàng)新型城市、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、經(jīng)濟開發(fā)區(qū)政策同時加入回歸中進行穩(wěn)健性檢驗，發(fā)現(xiàn)結(jié)論不變。因篇幅所限，本文省略相關(guān)結(jié)果的匯報，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟科學(xué)》官網(wǎng)論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

(3)創(chuàng)新質(zhì)量。從專利數(shù)量上看，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立帶動了創(chuàng)新成果在規(guī)模上的提升，然而僅僅數(shù)量上的提升并不能代表制造業(yè)創(chuàng)新能力的整體提升。因此進一步的問題是，區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策的實施能否帶動創(chuàng)新成果在質(zhì)量上的提升。借鑒諸竹君等(2020)對創(chuàng)新質(zhì)量的度量方式，本文采用城市—行業(yè)層面的專利申請后3 年內(nèi)被引量和發(fā)明專利占專利申請總量的比重作為創(chuàng)新質(zhì)量的代理變量。表4 匯報了工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立對于創(chuàng)新質(zhì)量的影響，第(1)列結(jié)果表明智能制造發(fā)展有助于專利被引量的提升，具體來說建立工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園使得3 年內(nèi)專利被引量提升43.9%。從發(fā)明專利占比的情況來看，表4 第(2)列的結(jié)果顯示建立工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園使得發(fā)明專利占比平均提升3.4%。這些結(jié)果均表明靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策的確有助于創(chuàng)新質(zhì)量的提升。

表4 工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園與制造業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升

(4)其他穩(wěn)健性檢驗。第一，市場競爭是影響企業(yè)乃至區(qū)域創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素，可能通過優(yōu)勝劣汰機制倒逼企業(yè)完成技術(shù)創(chuàng)新，從而提升區(qū)域創(chuàng)新實力(Aghion 等，2015)。本文構(gòu)造2005 年城市—行業(yè)層面赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)作為基期各城市各行業(yè)市場競爭程度的代理變量，并將該變量與年份的高次項相乘構(gòu)造交互項在回歸(1)中加以控制。表5 第(1)列結(jié)果顯示，在控制了各城市各行業(yè)市場競爭程度的差異后，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立對創(chuàng)新能力提升仍具有顯著影響。第二，樣本自選擇問題帶來的內(nèi)生性問題是影響雙重差分法估計結(jié)果一致性的關(guān)鍵因素。就本文而言，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢較好的地區(qū)更可能擁有豐富的機器人項目招商引資經(jīng)驗，從而更有實力建設(shè)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園，這就可能使得處理組選擇具有非隨機性，從而影響雙重差分估計結(jié)果的穩(wěn)健性。為了解決這一問題，本文通過PSM-DID 的方式進行穩(wěn)健性分析①第一步，本文選取2005 年至2007 年各地級市平均總產(chǎn)值、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量、二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比等指標(biāo)為控制變量，通過傾向得分匹配的方式為處理組城市尋找與之最為相似的控制組；第二步，將樣本限制在處理組和經(jīng)過傾向得分匹配處理后的控制組重新完成式(1)的回歸。，結(jié)果如表5 第(3)列所示。本文發(fā)現(xiàn)，在考慮了樣本自選擇問題后，政策效應(yīng)仍然顯著為正，系數(shù)絕對值大小僅有輕微下降。第三，為了進一步排除可能存在的遺漏變量對實證分析有效性的影響，本文借鑒Le Ferrara 等(2012)的方法，隨機抽取城市作為實驗組，作進一步安慰劑檢驗。由圖5 可見，隨機分組的估計結(jié)果集中分布在0 附近，且較為符合正態(tài)分布，均值接近于0，說明工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建設(shè)對隨機抽取的實驗組無顯著促進效應(yīng)。此外，本文基準(zhǔn)結(jié)果中估計的β1幾乎遠(yuǎn)離主要分布區(qū)間，由此可見，本文得到的靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策對制造業(yè)創(chuàng)新的促進效應(yīng)只有在小概率下是一個隨機結(jié)果。第四，使用PSM-DID 方法和安慰劑檢驗可以在一定程度上緩解對內(nèi)生性尤其是樣本自選擇問題的擔(dān)憂，但在工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的實際選址與建設(shè)過程中，非隨機性可能難以避免。為此，本文進一步尋找工具變量并使用兩階段最小二乘估計對內(nèi)生性問題作進一步的處理。具體來說，本文借鑒Liu 和Zhao (2016)、Liu 和Li (2021)等研究的思路，選擇當(dāng)年地級市所在省份建設(shè)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園數(shù)作為工具變量。一方面，地級市所在省建設(shè)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園數(shù)量與該地級市是否建設(shè)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的決策有正相關(guān)性；另一方面，地級市所在省建設(shè)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園數(shù)量對于該地級市的制造業(yè)創(chuàng)新不會產(chǎn)生直接影響。使用所在省工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園數(shù)量作為工具變量的兩階段最小二乘結(jié)果見表5 第(3)列，在考慮了內(nèi)生性問題后工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建立仍對制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著為正的影響。②第一階段估計的F 值為1 509.686。第五，由于科技創(chuàng)新活動往往需要相對較長的過程，專利申請、授權(quán)流程往往存在一定的周期，因此各種沖擊體現(xiàn)在專利統(tǒng)計數(shù)據(jù)上的影響往往有一定的滯后性。因此，本文使用提前兩期的專利申請量對數(shù)為因變量(Yic，，t＋2)重新進行估計，相關(guān)結(jié)果如表5 第(4)列所示。在考慮了專利申請周期問題后，我們發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建設(shè)對于制造業(yè)創(chuàng)新仍然有顯著的推動作用。第六，本文的實證分析所用因變量是專利申請數(shù)量，該指標(biāo)本質(zhì)上是計數(shù)變量。為了避免使用計數(shù)變量進行回歸存在的問題，本文的主體分析使用專利申請量對數(shù)進行回歸。另一種解決方案是采用泊松回歸(Cohn 等，2022)，本文使用Correia 等(2020)開發(fā)的用于估計高維固定效應(yīng)泊松模型的方法進行了穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表5 第(5)列所示。我們發(fā)現(xiàn)，使用泊松回歸估計得出的結(jié)論支持了本文基準(zhǔn)回歸中得到的結(jié)論。第七，Goodman-Bacon (2021)、De Chaisemartin 和D'Haultf?uille (2020)等指出，使用傳統(tǒng)的雙向固定效應(yīng)模型估計交錯雙重差分研究設(shè)計會存在處理效應(yīng)異質(zhì)性問題，如果忽視這一問題會導(dǎo)致估計系數(shù)有偏。本文采用De Chaisemartin 和D'Haultf?uille (2020)提出的DIDM估計量重新估計式(2)的模型設(shè)定。

表5 其他穩(wěn)健性檢驗

DIDM估計量為通過不同處理組選擇恰當(dāng)?shù)膶φ战M分別估計處理效應(yīng)，然后加權(quán)平均計算最終的平均處理效應(yīng)估計量。DIDM估計量滿足一致性要求，是解決交錯雙重差分回歸中處理效應(yīng)異質(zhì)性問題的較常用方法。我們發(fā)現(xiàn)在考慮了處理效應(yīng)異質(zhì)性問題后，事件分析結(jié)果與前文相似。①考慮處理效應(yīng)異質(zhì)性后的結(jié)果請見《經(jīng)濟科學(xué)》官網(wǎng)“附錄與擴展”欄目。

六、機制分析

以上部分通過基準(zhǔn)回歸及一系列穩(wěn)健性分析回答了靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策的實施能否推動制造業(yè)創(chuàng)新能力提升的問題。進一步地，本部分在此基礎(chǔ)上考察具體的傳導(dǎo)機制。

毋庸置疑，區(qū)位導(dǎo)向型政策對制造業(yè)創(chuàng)新的推動絕不僅僅是一種機制發(fā)揮作用的結(jié)果。①建設(shè)以智能制造產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的園區(qū)作為區(qū)位導(dǎo)向型政策的一種，在推進過程中對于區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的推動存在著政策激勵、選擇效應(yīng)、集聚效應(yīng)等多種機制。面對融資約束較強、創(chuàng)新激勵較弱的企業(yè)，地方政府往往以產(chǎn)業(yè)園區(qū)為政策標(biāo)的，通過支持性政策給予扶持，在一定程度上保護創(chuàng)新動力，釋放創(chuàng)新活力(余明桂等，2016)；同時，通過對進駐企業(yè)進行遴選，在位企業(yè)之間可能形成規(guī)模效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)鏈條互補，從而形成集聚效應(yīng)推動標(biāo)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新(陸銘和向?qū)捇ⅲ?014)；此外，通過遴選的企業(yè)往往經(jīng)營狀況較好，創(chuàng)新能力較強，加之一定的競爭與退出機制，迫使在位企業(yè)增加研發(fā)投入，通過技術(shù)創(chuàng)新來擴大比較優(yōu)勢(王永進和張國峰，2016)然而，智能制造的技術(shù)密集特性使得該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要技術(shù)創(chuàng)新作為重要支撐，在這一背景下，業(yè)界與學(xué)界通過深度合作突破創(chuàng)新難關(guān)成為必然選擇，而以工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園為代表的各類靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策為業(yè)界與學(xué)界的合作提供了優(yōu)質(zhì)的平臺。中國眾多制造業(yè)行業(yè)面臨的普遍現(xiàn)狀是，隨著中國以工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)為代表的智能制造產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，其創(chuàng)新模式已進入新的發(fā)展階段，要求產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力從“跟跑”為主轉(zhuǎn)向“并跑”“領(lǐng)跑”并存；創(chuàng)新方式從引進消化吸收和模仿借鑒為主轉(zhuǎn)向集成創(chuàng)新和原始創(chuàng)新并存。在這種情況下，研發(fā)成本、競爭機制和產(chǎn)業(yè)間集聚在一定程度上已經(jīng)不再是中國現(xiàn)階段進一步推動智能制造領(lǐng)域創(chuàng)新的關(guān)鍵性限制因素。中國“大而不強”的制造業(yè)企業(yè)面臨著缺乏堅實的研發(fā)力量、扎實的學(xué)理基礎(chǔ)等內(nèi)源性動力不足的問題。在企業(yè)內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新過程中，由于學(xué)術(shù)界與職業(yè)科學(xué)家參與程度不高，僅依靠企業(yè)自身的技術(shù)和研發(fā)力量進行，企業(yè)自身創(chuàng)新能力的參差不齊及短期內(nèi)盈利的要求使得創(chuàng)新的技術(shù)無法處于前沿，從而會削弱企業(yè)的市場競爭力；同時，受創(chuàng)新能力的約束創(chuàng)新效率較低，一味地構(gòu)建產(chǎn)業(yè)園區(qū)容易導(dǎo)致在位企業(yè)由集聚走向堆積(趙延?xùn)|和張文霞，2008)。如果可以積極引導(dǎo)大學(xué)和科研機構(gòu)參與技術(shù)創(chuàng)新，那么越來越多的科研部門科學(xué)發(fā)現(xiàn)的成果會直接成為技術(shù)創(chuàng)新的源泉，利用最新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)可以實現(xiàn)大的技術(shù)跨越，建立在知識創(chuàng)新基礎(chǔ)上的新產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生可以導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的革命性變化(洪銀興，2014)。因此，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新成為推動智能制造攻破技術(shù)難關(guān)、實現(xiàn)創(chuàng)新能力質(zhì)的飛躍的現(xiàn)實需求。

而經(jīng)驗事實表明，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的確成為智能制造技術(shù)創(chuàng)新能力提升的重要手段。就工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園區(qū)而言，目前以工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園為載體的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主要有三種手段:第一，大學(xué)與企業(yè)進行有組織的合作，向企業(yè)提供知識和技術(shù)的轉(zhuǎn)移，例如技術(shù)轉(zhuǎn)讓和委托研究等。比如，南京市機器人產(chǎn)業(yè)園的龍頭企業(yè)埃斯頓與東南大學(xué)和哈工海渡教育科技集團共建的“東南大學(xué)、埃斯頓＆TRIO 工業(yè)機器人及運動控制實驗室”就是利用頭部高校的尖端研發(fā)成果實現(xiàn)了技術(shù)的革新。②運動控制產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，http://www.cmcia.cn/Content2623.html。這種模式的合作具有權(quán)責(zé)分明和容易操作的特點，能夠幫助企業(yè)在短時間內(nèi)掌握關(guān)鍵技術(shù)。第二，大學(xué)與企業(yè)不僅局限于單獨的項目合作，而且共同構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新的組織和平臺。比如，徐州經(jīng)濟開發(fā)區(qū)機器人產(chǎn)業(yè)園與哈爾濱工業(yè)大學(xué)、中科院自動化研究所、東南大學(xué)和南京理工大學(xué)等高校和科研院所建成了徐工研究院、江蘇省焊接自動化成套裝備工程技術(shù)中心等一批企業(yè)研發(fā)平臺①工業(yè)園網(wǎng)，https://www.cnrepark.com/news/detail/150496.html。，這種模式帶來的有組織的合作創(chuàng)新有利于產(chǎn)生源源不斷的創(chuàng)新成果，便于進行“卡脖子”技術(shù)的聯(lián)合攻關(guān)。第三，企業(yè)和大學(xué)不僅建立了研發(fā)共同體，也建立了互利共贏的利益共同體。比如，上海大學(xué)與寶山工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園多家入駐企業(yè)簽約，共同成立上海環(huán)上大科技發(fā)展有限公司，以挖掘上海大學(xué)符合產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向和市場需求的創(chuàng)新項目，推動成果轉(zhuǎn)化和企業(yè)孵化。②上海機器人產(chǎn)業(yè)園官網(wǎng)，http://www.shrobotpark.com。這一模式可以有效解決風(fēng)險分擔(dān)和各方權(quán)益分配機制問題，從而實現(xiàn)企業(yè)與科研機構(gòu)、高校的長期深入合作。

無論選擇怎樣的合作方式，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新都有利于智能制造產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新實力的提升，同時也可以激發(fā)高校和科研機構(gòu)進行前沿科學(xué)研究和科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的活力，最終提升當(dāng)?shù)仄髽I(yè)、科研部門這兩大創(chuàng)新主體的創(chuàng)新能力。也即，相較于選擇效應(yīng)、集聚效應(yīng)、政策效應(yīng)等傳統(tǒng)機制，在先進制造業(yè)的語境下關(guān)注產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新有著更強烈的現(xiàn)實意義。而現(xiàn)有文獻對于這一傳導(dǎo)路徑的考察尚待補充，故接下來的分析中本文將著重分析這一機制，希望從區(qū)域和微觀高校兩個維度對這一機制進行盡可能充分的探討。

(一)區(qū)域?qū)用?/h3>

工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建設(shè)帶來了產(chǎn)學(xué)研合作專利申請量的增加，這是產(chǎn)學(xué)研機制發(fā)揮作用的最直接體現(xiàn)。為了檢驗這一關(guān)系，本文利用專利數(shù)據(jù)庫計算了地級市2 位數(shù)行業(yè)年度產(chǎn)學(xué)研專利申請量，表6 第(1)列展示了相應(yīng)的回歸結(jié)果。本文發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建設(shè)推動了當(dāng)?shù)禺a(chǎn)學(xué)研專利申請量的增加，初步驗證了產(chǎn)學(xué)研機制的存在性。不過需要指出的是，部分工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園試圖通過與地區(qū)外頂尖高校合作建立研究院的形式開展產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新。這引出了一個新的問題:在這些增加的產(chǎn)學(xué)研專利中，本地企業(yè)是與地區(qū)外高校合作專利居多還是與地區(qū)內(nèi)高校合作專利居多? 這一問題折射的是政府推動產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的方式方法選擇，是與國內(nèi)頂尖高校形成緊密合作還是集合本地科研資源進行“本土化”合作。兩種不同的模式選擇意味著不同的政策成本和政策可行性。為了考察這一問題，本文利用高校地理位置信息和專利數(shù)據(jù)庫提供的專利申請人地理位置信息將產(chǎn)學(xué)研專利按照合作高校所在地區(qū)分為:與非本城市高校合作的專利、與本城市高校合作的專利、與非本省高校合作的專利和與本省高校合作的專利。相應(yīng)的回歸結(jié)果如表6 第(2)—(4)列所示。結(jié)果顯示，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園中主要的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新形式仍然以企業(yè)與本地高校合作協(xié)同創(chuàng)新為主。

表6 工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園與產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新

除了產(chǎn)學(xué)研合作專利申請情況，國家大學(xué)科技園的建設(shè)情況也可以作為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的一種度量方式。洪銀興(2014)指出，中國現(xiàn)階段引導(dǎo)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新形成的重要載體是政府規(guī)劃并建立的大學(xué)科技園區(qū)，這些園區(qū)通過吸引大學(xué)和企業(yè)的進入，可以推動大學(xué)與地方政府、與科技企業(yè)的全方位合作，從而推動大學(xué)科技園成為大學(xué)教學(xué)、科研與產(chǎn)業(yè)相結(jié)合的重要基地，并成為高新技術(shù)企業(yè)孵化的基地、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培育的基地和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)輻射催化的基地。因此，除了產(chǎn)學(xué)研合作專利，國家大學(xué)科技園的建設(shè)情況也可作為區(qū)域?qū)用娈a(chǎn)學(xué)研合作情況的度量。國家大學(xué)科技園是指，以具有科研優(yōu)勢特色的大學(xué)為依托，將高?？平讨橇Y源與市場優(yōu)勢創(chuàng)新資源緊密結(jié)合，推動創(chuàng)新資源集成、科技成果轉(zhuǎn)化、科技創(chuàng)業(yè)孵化、創(chuàng)新人才培養(yǎng)和開放協(xié)同發(fā)展，促進科技、教育、經(jīng)濟融通和軍民融合的重要平臺和科技服務(wù)機構(gòu)。①《科技部、教育部關(guān)于印發(fā)?國家大學(xué)科技園管理辦法? 的通知》，中國政府網(wǎng)，2019 年4 月3日，https://www.gov.cn/gongbao/content/2019/content＿5416182.htm。國家大學(xué)科技園是促進高校科技創(chuàng)新成果落地轉(zhuǎn)化，加強高校與市場合作的重要抓手。本文通過教育部門戶網(wǎng)站搜集整理各批次國家大學(xué)科技園建設(shè)情況，并以此計算各地級市每年累計建立國家大學(xué)科技園數(shù)量的對數(shù)，將其作為因變量進行回歸。表7 的結(jié)果表明，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建設(shè)促進了國家大學(xué)科技園的落成，這進一步佐證了本文提出的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新是靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策推動區(qū)域制造業(yè)創(chuàng)新能力提升的重要機制的觀點。

表7 工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園有利于高校智力資源與市場結(jié)合

(二)高校層面

前文通過區(qū)域?qū)用娴姆治鲇∽C了工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園是通過作為高校和企業(yè)間產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的平臺來發(fā)揮對創(chuàng)新能力的提升作用的，接下來我們試圖利用微觀層面的高校數(shù)據(jù)檢驗工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立對高?？萍紕?chuàng)新行為的影響，從而為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新機制提供更為扎實的微觀證據(jù)。基于這一目的，本文構(gòu)造以下計量模型進行估計:

其中，Yut是高校的一系列產(chǎn)出變量，包括各高校各年度產(chǎn)學(xué)研合作專利申請量等，這些數(shù)據(jù)來自專利數(shù)據(jù)庫。Xut是高校層面的控制變量，包括高校各年度研發(fā)人員對數(shù)和科技經(jīng)費支出對數(shù)等，這些數(shù)據(jù)來自《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》。Zct是城市層面的控制變量，包括各地級市各年度科教支出占財政總支出比重和人均GDP 對數(shù)等。θu是高校固定效應(yīng)，θt是時間固定效應(yīng)。εut是誤差項。表8 展示了相應(yīng)的回歸結(jié)果。第(1)列表明工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立在數(shù)量上促進了高校產(chǎn)學(xué)研專利的增加。第(2)列結(jié)果表明工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立不僅使得高校產(chǎn)學(xué)研專利的絕對數(shù)量有所增加，而且使其占全部專利申請總量的比重得到顯著提升；這意味著，隨著園區(qū)的建立，智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和政府的推動使得高校將其創(chuàng)新資源更多地分配至與業(yè)界合作的研發(fā)中，從而提升了其創(chuàng)新成果落地轉(zhuǎn)化服務(wù)于實際生產(chǎn)的可能性。第(3)列展示了高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的情況，結(jié)果顯示高?？萍汲晒氖袌龌潭纫驳玫搅孙@著提升，初步證明了政策的實施和平臺的建設(shè)可能通過引發(fā)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新在一定程度上改善了高校創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率偏低的局面，促使其創(chuàng)造的前沿知識得以成功產(chǎn)業(yè)化。

表8 激勵高校進行產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新

上述分析從微觀層面進一步驗證了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新機制的存在性，本文進一步要探討工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立是否對高校自身的發(fā)展產(chǎn)生了正面效應(yīng)。學(xué)術(shù)界已經(jīng)有大量文獻探討產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新對于企業(yè)的積極影響，但高校和科研機構(gòu)作為重要的創(chuàng)新主體，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新對其自身的影響也是值得探討的。為此，本文從國家自然科學(xué)基金委員會網(wǎng)站整理了各個高校申請國家自然科學(xué)基金項目的情況作為高校自身發(fā)展情況的度量指標(biāo)。①國家自然科學(xué)基金資助項目統(tǒng)計，https://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab505/。表9 第(1)列結(jié)果表明，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立可以促進當(dāng)?shù)馗咝８嗟厣暾堊匀豢茖W(xué)基金項目。第(2)列結(jié)果則表明，該政策的實施不僅激發(fā)了高校的熱情，更提升了高校成功獲取自然科學(xué)基金項目資助的可能性。第(3)列結(jié)果則意味著，最終高校成功申請自然科學(xué)基金項目的比率得到了顯著的提升，進一步說明了工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立對于高校自身建設(shè)具有促進作用。

表9 高校獲得更多國家基金項目支持

七、異質(zhì)性分析

上述回歸結(jié)果已經(jīng)驗證了靶向于先進制造產(chǎn)業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策的實施對于區(qū)域制造業(yè)創(chuàng)新能力具有促進作用，并驗證了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新是背后的關(guān)鍵機制。接下來通過異質(zhì)性分析，本文著眼于考察在政策的推進過程中，具有哪些特征的區(qū)域和行業(yè)會獲益更多。

(一)區(qū)域維度

前文的實證結(jié)果表明在平均意義上工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立促進了制造業(yè)創(chuàng)新能力的提升，然而如果不考慮區(qū)域科技創(chuàng)新環(huán)境而盲目推動更多智能制造相關(guān)的園區(qū)建設(shè)，可能會造成邊際效益遞減和資源浪費。因此，進行區(qū)域維度的異質(zhì)性分析有利于提出有針對性的政策建議，實現(xiàn)園區(qū)高質(zhì)量發(fā)展。

(1)優(yōu)化營商環(huán)境。優(yōu)化營商環(huán)境是激發(fā)區(qū)域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活力的重要手段，當(dāng)區(qū)域營商環(huán)境較優(yōu)時工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的創(chuàng)新效應(yīng)會較為顯著。營商環(huán)境對創(chuàng)新尤其是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的推動作用已經(jīng)得到學(xué)界的廣泛認(rèn)可(韓書成等，2022)。第一，良好的營商環(huán)境可以營造一個公平透明的市場環(huán)境，改善企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，為企業(yè)節(jié)省大量制度性交易成本，縮短企業(yè)行政審批時間，避免企業(yè)陷入“尋租”困境，將時間和精力更多用于內(nèi)治。第二，良好的營商環(huán)境有助于政府提供高效服務(wù)，降低企業(yè)為獲取創(chuàng)新資源所花費的交易成本，提高創(chuàng)新活動利潤，從而激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意識，鼓勵企業(yè)增加創(chuàng)新要素投入。因此，本文預(yù)期營商環(huán)境更好的城市受政策帶來的創(chuàng)新促進作用更強。為驗證上述預(yù)期，本文基于樊綱等提供的省份市場化指數(shù)①中國市場化指數(shù)數(shù)據(jù)庫，https://cmi.ssap.com.cn/dataQuery。計算了各省營商環(huán)境指數(shù)并進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，隨后與是否建設(shè)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園變量交乘加入回歸模型。表10 第(1)列報告了相應(yīng)的回歸結(jié)果。回歸結(jié)果表明，營商環(huán)境的優(yōu)化顯著增強了工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園對于制造業(yè)創(chuàng)新能力的提升作用。換言之，區(qū)域營商環(huán)境的優(yōu)化是構(gòu)建良好區(qū)域科技創(chuàng)新環(huán)境的重要抓手，對于充分發(fā)揮區(qū)位導(dǎo)向型政策的創(chuàng)新提升效應(yīng)存在支撐作用。

表10 區(qū)域異質(zhì)性

(2)金融服務(wù)。金融服務(wù)環(huán)境是科技創(chuàng)新環(huán)境的重要組成部分，優(yōu)化金融服務(wù)有利于促進工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的創(chuàng)新提升效應(yīng)的發(fā)揮。具體來說，金融服務(wù)可以為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供資本推動力，增強企業(yè)尤其是初創(chuàng)企業(yè)研發(fā)的容錯率，同時大大降低企業(yè)的研發(fā)成本。在諸多針對創(chuàng)新的金融支持和服務(wù)中，以風(fēng)險投資(VC/PC)為代表的針對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的投資對于企業(yè)乃至區(qū)域創(chuàng)新能力的提升起到了較為關(guān)鍵的作用。因此，本文采用北京大學(xué)國家發(fā)展研究院公布的《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)》中的城市VC/PE 投資指數(shù)作為地區(qū)金融服務(wù)的代理變量，將其與是否建設(shè)工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園虛擬變量交乘加入回歸中。表10 第(2)列的結(jié)果顯示，完善創(chuàng)新金融支持、提供優(yōu)厚的創(chuàng)新金融服務(wù)的確有助于地區(qū)創(chuàng)新能力的提升。

(3)人才引進政策。黨的二十大報告指出，“教育、科技、人才是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性支撐”，“必須堅持科技是第一生產(chǎn)力、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動力，深入人才強國戰(zhàn)略”。人才是重要的創(chuàng)新要素之一，實施區(qū)域人才引進政策可能引發(fā)人才的集聚，從而促進區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新提升效應(yīng)的發(fā)揮。以工業(yè)機器人為代表的智能制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)往往是多學(xué)科、高科技交叉融合的產(chǎn)物，作為技術(shù)集成度較高、應(yīng)用場景較為復(fù)雜的高端裝備，其人才需求也是多層次的。然而，當(dāng)前中國智能制造領(lǐng)域的人才缺口較大。根據(jù)2016 年底教育部、人力資源和社會保障部、工業(yè)和信息化部等部門聯(lián)合印發(fā)的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》，到2020 年，中國智能制造領(lǐng)域人才缺口超過300 萬人，到2025 年這一缺口將擴大到450 萬人。由此可見，如果人才缺口問題得不到解決，區(qū)位導(dǎo)向型政策帶來的創(chuàng)新提升效應(yīng)很可能難以長期維系。若地區(qū)充分實施人才吸引政策，這一問題很可能得到緩解從而放大區(qū)位導(dǎo)向型政策的創(chuàng)新效應(yīng)。為了檢驗這一觀點，本文搜集并統(tǒng)計了各省份人才引進政策出臺情況，并定義如下虛擬變量:若某省在2005 年至2016 年期間的某一年出臺了引進海外人才、創(chuàng)新型人才等相關(guān)政策，則該虛擬變量在當(dāng)年及之后取1，否則取0。本文將該虛擬變量與是否建立工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園變量相乘作為交互項加入回歸方程，實證結(jié)果如表10 第(3)列所示。結(jié)果表明，人才引進政策的出臺的確有利于創(chuàng)新能力的提升。

(二)行業(yè)維度

區(qū)位導(dǎo)向型政策的創(chuàng)新提升效應(yīng)可能在行業(yè)層面存在差異，行業(yè)維度的異質(zhì)性分析有助于判斷政策對哪些行業(yè)的創(chuàng)新有較強的帶動作用，從而為地區(qū)通過扶持主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級提供方向性的啟示。

(1)行業(yè)智能制造應(yīng)用程度。以智能制造為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)園會帶動智能制造產(chǎn)業(yè)自身創(chuàng)新能力的提升，從而可能提升智能制造應(yīng)用程度更高的下游行業(yè)的創(chuàng)新水平，因此本文首先檢驗行業(yè)自動化程度的差異帶來的政策效應(yīng)的異質(zhì)性。國際工業(yè)機器人聯(lián)合會提供了世界各國不同行業(yè)工業(yè)機器人的存量數(shù)據(jù)，本文利用該數(shù)據(jù)計算了2005—2007年2 位數(shù)行業(yè)平均工業(yè)機器人存量，并根據(jù)2 位數(shù)行業(yè)工業(yè)機器人存量中位數(shù)定義了“高機器人存量”虛擬變量，通過該指標(biāo)刻畫行業(yè)自動化程度的高低。表11 第(1)列的結(jié)果表明，自動化程度更高的行業(yè)政策效應(yīng)更明顯，即工業(yè)機器人普及程度越高的下游行業(yè)受惠于政策的程度越高。本文的實證結(jié)論意味著智能制造應(yīng)用程度越高的行業(yè)從工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園建立帶來的創(chuàng)新提升效應(yīng)中受惠越多。其背后的原因有二:一方面，智能制造帶來的智能化、網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化改善了行業(yè)中企業(yè)的生產(chǎn)率，從而使得企業(yè)有更多資源投入創(chuàng)新活動；另一方面，智能制造本身的技術(shù)外溢效應(yīng)通過產(chǎn)業(yè)鏈條傳導(dǎo)到與其融合程度更高的下游行業(yè)。

表11 行業(yè)異質(zhì)性

(2)行業(yè)技術(shù)復(fù)雜度。技術(shù)復(fù)雜度更高的行業(yè)科技創(chuàng)新實力往往更強(Balland 和Rigby，2017)，在智能制造發(fā)展過程中可能經(jīng)歷更大幅度的創(chuàng)新能力提升，因此本文進一步檢驗不同行業(yè)技術(shù)復(fù)雜度帶來的政策效應(yīng)的異質(zhì)性。本文借鑒Balland 和Rigby(2017)提供的方法，使用專利數(shù)據(jù)計算2005—2007 年間2 位數(shù)行業(yè)的平均技術(shù)復(fù)雜度KCI。行業(yè)技術(shù)復(fù)雜度KCI背后的基本邏輯是:一個國家在行業(yè)i上擁有專利生產(chǎn)比較優(yōu)勢的城市數(shù)量越多，行業(yè)i的技術(shù)門檻越低，其技術(shù)復(fù)雜度就越低。本文進一步利用行業(yè)技術(shù)復(fù)雜度中位數(shù)定義“高技術(shù)復(fù)雜度”這一虛擬變量作為替換指標(biāo)進行分析。回歸結(jié)果如表11 第(2)列所示，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立使得那些技術(shù)相對較為復(fù)雜的行業(yè)創(chuàng)新水平提升較多。這說明，在智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，那些與智能制造產(chǎn)業(yè)一樣具有高技術(shù)門檻的行業(yè)會率先實現(xiàn)發(fā)展模式向創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的轉(zhuǎn)變。

八、結(jié)論及政策啟示

黨的二十大報告和“十四五”規(guī)劃均指出，要把發(fā)展經(jīng)濟著力點放在實體經(jīng)濟上，加快推進制造強國的建設(shè)。落實制造強國戰(zhàn)略、實現(xiàn)制造業(yè)發(fā)展模式的轉(zhuǎn)型，關(guān)鍵在于提升制造業(yè)創(chuàng)新能力。在這一背景下研究區(qū)位導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)政策能否促進制造業(yè)創(chuàng)新能力的提升、實現(xiàn)由要素驅(qū)動發(fā)展轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展有很強的現(xiàn)實性和必要性。本文發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)園的建立對制造業(yè)創(chuàng)新能力的提升有顯著的推動作用，且隨著時間的推移這種效應(yīng)逐漸增大。機制分析表明，靶向于先進制造業(yè)的區(qū)位導(dǎo)向型政策能夠發(fā)揮正面效應(yīng)的重要原因在于，園區(qū)作為平臺連接了以企業(yè)為代表的產(chǎn)業(yè)鏈和以高校為代表的創(chuàng)新鏈，符合現(xiàn)階段制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，為技術(shù)突破與城市創(chuàng)新能力提升做出了貢獻。本文的研究還表明，企業(yè)與高校進行產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新不僅可以改善企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新實力，還有利于高校科研產(chǎn)出真正落地，從而造福于實際生產(chǎn)。進一步地，區(qū)域?qū)用娴漠愘|(zhì)性分析表明，構(gòu)建良好的營商創(chuàng)新環(huán)境、優(yōu)化金融服務(wù)以及積極進行人才引進有助于政策的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)的發(fā)揮。最后，行業(yè)層面的異質(zhì)性分析表明，自動化程度更高、技術(shù)復(fù)雜度更高的行業(yè)在智能制造發(fā)展進程中獲益更多。

基于上述研究結(jié)論，本文可能具有的政策啟示是:第一，關(guān)注以智能制造為代表的先進制造業(yè)的發(fā)展，打造各具特色的區(qū)域先進制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集群。黨的二十大報告指出，要“打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”，而結(jié)合地方稟賦發(fā)展先進制造業(yè)集群就是一個有益的探索。具體來說，要推動跨地區(qū)開展關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新、供需對接、人才培養(yǎng)等合作；鼓勵地方、行業(yè)組織、龍頭企業(yè)等聯(lián)合推廣先進技術(shù)、裝備、標(biāo)準(zhǔn)和解決方案；支持產(chǎn)業(yè)特色鮮明、轉(zhuǎn)型需求迫切、基礎(chǔ)條件好的地區(qū)建設(shè)先進制造業(yè)先行區(qū)，打造技術(shù)創(chuàng)新策源地、示范應(yīng)用集聚區(qū)、關(guān)鍵裝備和解決方案輸出地。近年來，國家推出的“先進制造業(yè)集群競賽”就是一個積極的嘗試，有助于推動培育要素高效集聚、循環(huán)暢通的集群生態(tài)。2019 年以來，中華人民共和國工業(yè)和信息化部牽頭組織開展國家先進制造業(yè)集群競賽，全國各地積極培育發(fā)展先進制造業(yè)集群，對建設(shè)先進制造業(yè)集群“國家隊”、代表國家搶占“世界制造業(yè)核心地位”充滿干勁。第二，應(yīng)以產(chǎn)業(yè)園區(qū)為抓手發(fā)展先進制造產(chǎn)業(yè)，充分發(fā)揮園區(qū)的主觀能動性，構(gòu)建平臺型園區(qū)。園區(qū)首先應(yīng)當(dāng)是招商引資的平臺，通過產(chǎn)業(yè)鏈招商等方式形成智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)；其次，園區(qū)應(yīng)當(dāng)是“引智”的平臺，積極吸引創(chuàng)新型人才、科研院所、科學(xué)家工作室、博士后工作站等落戶園區(qū)；最后，園區(qū)應(yīng)當(dāng)是引導(dǎo)創(chuàng)新主體形成深度合作的平臺，通過積極引導(dǎo)科研院所的知識創(chuàng)新力量與園區(qū)內(nèi)龍頭企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新力量，深度融合攻克“卡脖子”技術(shù)。因此，應(yīng)當(dāng)優(yōu)化園區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境，以正式和非正式互動聯(lián)系為紐帶，以信任而非契約關(guān)系為重點，推動企業(yè)、高等院校、科研機構(gòu)、行業(yè)組織、中介機構(gòu)、金融機構(gòu)等各主體之間的創(chuàng)新競爭與合作，加快知識與技術(shù)交流，優(yōu)勝劣汰，降低企業(yè)創(chuàng)新成本，激勵企業(yè)不斷創(chuàng)造新產(chǎn)品、新品牌、新渠道、新模式，提升企業(yè)創(chuàng)新意識、學(xué)習(xí)能力、自主創(chuàng)新能力、行業(yè)領(lǐng)域影響力，進而提升區(qū)域品牌國際知名度。近年來，中央和地方層面積極推出的人工智能發(fā)展示范區(qū)、大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)等就是有益的政策嘗試。第三，應(yīng)以科技成果轉(zhuǎn)化引導(dǎo)基金等渠道為抓手，持續(xù)深化以企業(yè)為主體的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新?！笆奈濉币?guī)劃指出，要形成以企業(yè)為主體、市場為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研用深度融合的創(chuàng)新體系；黨的二十大報告則指出，要加強企業(yè)主導(dǎo)的產(chǎn)學(xué)研深度融合，強化目標(biāo)導(dǎo)向，提高科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化水平。因此，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新不僅要注重創(chuàng)新成果的產(chǎn)出，而且要關(guān)注創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化落地。具體要做到:首先，引導(dǎo)企業(yè)聯(lián)合高校、科研院所以建設(shè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟等形式聯(lián)合承擔(dān)智能制造產(chǎn)業(yè)相關(guān)科技項目、共同制定產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)同推進共性產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)和科技成果轉(zhuǎn)化等方式開展產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新。其次，發(fā)揮成果轉(zhuǎn)化基金的支持作用，提升先進制造業(yè)產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效能。比如，綜合運用設(shè)立創(chuàng)業(yè)投資子基金等方式實施科技成果轉(zhuǎn)化引導(dǎo)基金，加強對企業(yè)與高校聯(lián)合開展科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的支持。再次，完善產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈條。當(dāng)前，我國產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈條中共性技術(shù)研發(fā)薄弱，工程化、中試環(huán)節(jié)不足等矛盾日益突出。產(chǎn)學(xué)研結(jié)合雖然可以在一定程度上彌補創(chuàng)新鏈條的不足，但是無法改變各自基本的利益導(dǎo)向和評價機制。因此，應(yīng)從完善產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈條入手，探索應(yīng)用開發(fā)類科研機構(gòu)建設(shè)的新機制和共性技術(shù)研發(fā)提供的新形式，彌補創(chuàng)新鏈條的不足，為產(chǎn)學(xué)研有效結(jié)合奠定基礎(chǔ)。最后，應(yīng)將科技計劃的研發(fā)支出的方向和重點領(lǐng)域延伸到整個產(chǎn)業(yè)鏈條中，解決制約提高產(chǎn)業(yè)競爭力的基礎(chǔ)材料、裝備制造、工藝甚至技術(shù)計量和標(biāo)準(zhǔn)等問題，加大對工程化和中試環(huán)節(jié)的支持力度，充分發(fā)揮科研院所提供產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)、工程化和中試服務(wù)的能力。第四，應(yīng)以引才、引資、引智為抓手，構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境，形成創(chuàng)新生態(tài)體系，打造區(qū)域科技創(chuàng)新中心；以園區(qū)為平臺充分實施引才、引資、引智政策，鼓勵創(chuàng)新主體和創(chuàng)新要素的合理集聚；以產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新為抓手形成創(chuàng)新主體間的深度互動。應(yīng)圍繞園區(qū)構(gòu)建良好的科技成果轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)孵化生態(tài)環(huán)境，使得地區(qū)形成以園區(qū)為載體的自主運行的創(chuàng)新生態(tài)體系，有利于實現(xiàn)可持續(xù)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。具體來說，要健全公平競爭市場和法治環(huán)境，構(gòu)建完善科技成果轉(zhuǎn)化市場的相關(guān)秩序以及管理的全鏈條；完善知識產(chǎn)權(quán)管理體制建設(shè)，切實解決知識產(chǎn)權(quán)保護過程中遇到的各種問題，創(chuàng)造良好的知識產(chǎn)權(quán)保護環(huán)境；切實提升服務(wù)質(zhì)量，加大對科技服務(wù)業(yè)的支持，造就一批知名的服務(wù)品牌；縮短科技成果的轉(zhuǎn)化周期，同時消除科研中介的環(huán)節(jié)，節(jié)約科研成本，提高轉(zhuǎn)化率。提高科技創(chuàng)新人才吸引力，是改善創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境并加強科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，應(yīng)通過搭建各種創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的平臺，提供基礎(chǔ)性服務(wù)，助力科技創(chuàng)新人才的成長與創(chuàng)業(yè)；既要立足于自身培養(yǎng)大量科技創(chuàng)新人才，也要積極引進科技創(chuàng)新人才，形成國際國內(nèi)科技創(chuàng)新人才相互補充、相互配合的區(qū)域科技創(chuàng)新中心。