4.1 模型与数据.........................23
4.1.1 模型设计..................23
4.1.2 样本选取和数据来源.................................26
第 5 章 结论与政策建议............................52
5.1 结论.................................52
5.2 政策建议............................53
第 4 章 科技金融结合试点政策影响城市创新的实证研究
4.1 模型与数据
4.1.1 模型设计
2011 年国家开展第一批科技金融结合试点工作，经确定在 16 个省市进行先行先试，由于这 16 个省市中既有单独的城市，也有省份，并且还包含多个城市联合成立的合作园区。本文参考马凌远等（2019）[85]的做法，将这 16 个试点细分为 41 个具体城市①。为全面落实科技金融服务实体经济发展的政策，以及第一批试点效果显著，2016 年国家继续扩大了科技金融结合试点的范围，又陆续在另外 9 个城市开展了第二批试点工作。截止 2018 年，我国已经先后确立了 49 个科技金融结合试点，这为本文研究科技金融结合试点政策对城市创新水平的影响提供了一个良好的“准自然实验”。在本文所研究的城市样本中，通过剔除北京、上海、天津和重庆四个直辖市后，剩下 45 个试点城市作为本研究的实验组，其余的 73 个城市作为控制组。要想检验城市在试点设立前后的创新水平是否有差异最简单直接的方法是采取单因素差分法，但单因素差分法仅仅考虑了结果变量在两个时间段的差异，引起城市创新水平在某个时间点前后差异的因素可能不止一项政策冲击。在我国经济改革过程中，经常会为了达到某种经济效应出现多项政策并行出台的现象，但是单因素差分法并没有将其他能够影响到城市创新水平的因素考虑在内，所以单因素差分法只能得出粗略的估计结果，而且很有可能会高估这项试点政策对城市创新水平的影响。借鉴以往文献的研究。本文将采用双重差分法（（Difference-in-Differences,DID）来评估科技金融结合试点政策对我国城市创新水平的影响。
图 4.1 2010-2019 年全国专利授权数量
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第 5 章 结论与政策建议
5.1 结论
科技和金融是我国实施创新发展战略的主要引擎，只有充分发挥科技和金融有效融合的机制，才能更好地实现它们在科技创新中的重要作用。因此本文创新性地从设立科技金融结合试点这个角度探讨了实现城市创新的新路径。本文将我国设立的 45 个政策试点当作准自然实验，并利用可用于政策评估的双重差分模型实证分析了这项政策对我国城市创新水平的作用效果。基准模型的核心解释变量为是否设立了科技金融结合试点，被解释变量是衡量城市创新水平的三种类型人均专利授权量，控制变量包括：经济发展水平、科研投入、对外开放水平、金融发展水平、产业结构水平、信息化程度、政府规模。基于本文的研究，得出以下结论：
第一，科技金融结合试点政策能够显著提高我国的城市创新水平，对人均实用新型专利授权量的促进作用最为明显。分析该政策对城市创新水平影响的时空动态效应发现，从试点设立的当年开始到设立后的第 7 年，科技金融结合试点政策都能显著正向促进城市创新水平，并且影响效果呈现逐年变大的趋势；分析该项政策影响城市创新水平的空间效应发现，城市创新水平能够对邻近城市的创新水平产生溢出效应，但科技金融结合试点政策的出台挤占了邻近城市的资源，对邻近城市的创新水平产生了“虹吸效应”。为了检验基准模型估计结果的稳健性，本文验证了使用双重差分法的前提假设条件，即检验实验组和控制组城市在科技金融结合试点政策冲击前的城市创新水平是否具有一致的变化趋势，检验结果显示本文所用的模型是满足平行性假设的；为了剔除试点样本自选择问题而影响估计结果，本文使用 PSM-DID 方法首先对所有样本进行了倾向得分匹配，筛选出倾向得分与实验组城市相近的控制组城市重新估计，结果显示科技金融结合试点政策仍然是可以显著促进城市创新水平的。接着本文还采取了随机化试点设立时间、更换城市创新水平代理变量、排除同期其他相似政策的干扰、控制其他形式固定效应和剔除离群值等方法，根据这些方法估计的结果与基准模型估计的结果具有一致性，证明基准模型估计的结果是可靠的。
第二，为了分析在不同城市环境下科技金融结合试点政策创新效应的异质性影响，本文从城市等级和政府效率两个方面进行了分析。分析结果显示科技金融结合试点政策只在高等级城市中才会对城市创新水平有正向促进作用，在低等级城市中对创新水平的影响是不显著的；科技金融结合试点政策只有在政府效率高的城市中才会对创新水平有正向的促进作用，而在政府效率低的城市中影响效果会出现负向不显著和负向显著的情况。
参考文献（略）
