“The Strong Will Always Be Strong” or “Latecomer Catching Up”?A Synthetic Control Analysis Based on the Pilot Policies for Combining Technology with Finance
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摘要: 试点政策在试点城市的平均实施效果已得到广泛研究，但面向试验区内城市个体的评估工作尚欠缺。文章立足2011年合芜蚌自主创新综合试验区实施的促进科技和金融结合试点政策，采用合成控制法估计试点政策对试验区内部三大城市创新水平的影响。结果表明，试点政策使得合肥、芜湖和蚌埠三地在2011—2016年间平均创新指数相对于其潜在水平分别提升了11.8、10.2、4.98，年平均创新指数百分比分别提升25.96%、53.87%、58.55%。既在绝对水平的提升上呈现出“强者恒强”的异质性差异，塑造了试验区内部增长极，亦在相对水平的提升上体现了后发城市的“后发赶超”。不同于关注平均处理效应，文章揭示了试点政策对试验区内微观城市个体的异质性影响，也为后续配套政策的推进与试验区协同发展提供支撑。Abstract: The average implementation effect of pilot policies in pilot cities has been widely studied, but there is still a lack of evaluation work for individual cities in the pilot area. Based on the pilot policies of promoting the integration of science and technology and finance implemented in the Hefei-Wuhu-Bengbu Comprehensive Pilot Area for Independent Innovation in 2011, the effects of the pilot policies on the innovation level of the three cities in the pilot area were estimated by using the synthetic control method. The results showed that the pilot policies increased the average innovation index of Hefei, Wuhu and Bengbu by 11.8, 10.2 and 4.98, respectively, compared with its potential level from 2011 to 2016, and the annual average innovation index percentage increased by 25.96%, 53.87% and 58.55%, respectively. It not only shows the heterogeneity difference of “the strong always strong” in the absolute level of improvement, shaping the internal growth pole of the pilot area, but also reflects the “latecomer catching up” of the latecomer cities in the relative level of improvement. Different from focusing on the average treatment effect, this paper reveals the heterogeneous impact of pilot policies on micro-urban individuals in the pilot area, and also provides support for the subsequent promotion of supporting policies and the coordinated development of the pilot area.
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表 1 变量描述性统计结果分布表
N=2 660 测量值 城市人口/人 科技从业
人员/人土地面积/
平方公里地区生产
总值/亿元地方财政科技
支出/亿元高等学校
数量/所金融发展
水平城市创新
指数平均值 4 259 342.800 5 947.141 14 359.715 1 141.179 2.811 5.972 1.937 2.548 标准差 2 439 324.100 10 385.070 16 410.067 1 100.589 4.660 9.812 0.872 6.455 最小值 503 900.000 300 1 113.000 41.166 0.005 0.000 0.629 0.000 最大值 12 590 000.000 330 000.000 193 974.000 8 113.967 101.700 72 10.739 90.257 注：结果保留到小数点后三位。 
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表 2 合成情况及其权重
合成城市（合成合肥） 权重 合成城市（合成芜湖） 权重 合成城市（合成蚌埠） 权重 太原市 0.206 铜陵市 0.508 通化市 0.064 哈尔滨市 0.143 泉州市 0.244 丽水市 0.308 厦门市 0.207 济南市 0.070 六安市 0.226 南昌市 0.407 莱芜市 0.165 厦门市 0.043 济南市 0.037 三亚市 0.013 南昌市 0.002 咸宁市 0.324 张家界市 0.033 注：结果保留到小数点后3位。
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表 3 合成城市与实际城市创新指数绝对值提升比较
年份 合肥 芜湖 蚌埠 2011 0.619 2.293 0.593 2012 1.981 4.194 1.545 2013 5.892 6.647 2.927 2014 11.531 8.817 4.964 2015 20.359 14.710 7.926 2016 30.520 24.712 11.897 平均值 11.817 10.229 4.975 注：结果保留到小数点后3位。
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表 4 合成城市与实际城市创新指数百分比提升比较
% 年份 合肥 芜湖 蚌埠 2011 5.04 44.17 35.74 2012 11.11 49.92 51.14 2013 23.03 53.58 59.58 2014 32.66 53.98 65.35 2015 40.01 58.65 68.62 2016 43.90 62.93 70.87 平均值 25.96 53.87 58.55 注：结果保留到小数点后两位。
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表 5 双重差分回归结果
变量 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) 政策试点 18.47*** 14.79*** 18.61*** 14.68*** 4.967*** (1.472) (1.291) (1.524) (1.326) (1.545) 常数 2.423*** 0.300 2.423*** 0.300 2.517 (0.304) (0.423) (0.095) (0.306) (1.955) 控制变量 不控制 不控制 不控制 不控制 控制 城市固定效应 不控制 不控制 控制 控制 控制 年份固定效应 不控制 控制 不控制 控制 控制 观测值 2 660 2 660 2 660 2 660 2 660 R方值 0.057 0.302 0.057 0.302 0.830 城市数量 190 190 190 190 190 注：括号外数字为系数，括号内数字为稳健标准误，结果保留到小数点后3位，聚类到城市层面；其中*p < .10， **p < .05， ***p < .01，表为作者自制。
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