創新型省份建設促進了產業創新成果轉化嗎？

廖直東 李威

關鍵詞：創新型省份；產業創新成果轉化；雙重差分法

一、引言

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出“堅持創新驅動發展，全面塑造發展新優勢”，并指出要“創新科技成果轉化機制”。狹義的科技成果轉化，一般指應用技術成果向能實現經濟效益的現實生產力的轉化，側重在創新鏈的末端（賀德方，2011）。與科技成果轉化這一概念密切相關，產業創新成果轉化主要指利用新知識、新技術開發生產新產品、新工藝直至實現商業化應用（李培楠等，2014）①。無論從狹義創新鏈角度還是從廣義創新鏈角度，產業創新成果轉化都是創新鏈的最末端，就此意義而言，產業創新成果轉化的狀況直接關系到整個創新鏈運行是否順暢、高效，是創新驅動發展取得實質效果的關鍵所在。更為關鍵的是，雖然我國在R&D經費投入規模、科技論文發表和專利申請等多個方面已經居于世界前列，但是，我國科技創新投入的大規模增長并沒有帶來全要素生產率的顯著提高和經濟增長質量的提升，這被稱為中國科技創新陷阱（葉祥松和劉敬，2018）。顯然，這一問題是科技經濟“兩張皮”問題的經濟學語言表述，本質上，這一困境與我國科技成果轉化率不高有關。因而有必要對科技成果轉化尤其是產業創新成果轉化進行深入研究。

Kirchberger和Pohl（2016）對影響三類技術開發組織及可能的技術商業化渠道模式的因素進行了總結。由于我國科技體制是從計劃經濟體制下的集中型科技體制逐步轉型為社會主義市場經濟體制下的分散型科技體制（廖直東和姚鳳民，2019），因而影響我國科技成果轉化的因素具有特殊性。與本文密切相關的現有研究有兩類：

其一，關于我國科技成果轉化影響因素的研究。科技成果轉化涉及各類創新主體，而各類創新主體的科技成果轉化受到不同因素的影響。學術界已經從企業（郭冬梅等，2021）、高校（鐘衛等，2021）、產業（莊旭東和王仁曾，2021）、地區（孫濤，2020）等層面分析了科技成果轉化的影響因素。此外，隨著研究的推進，學者們逐步關注科技成果轉化的效率及其影響因素（林青寧和毛世平，2021）。其二，關于促進科技成果轉化的政策的研究。促進科技成果轉化，實現科技與經濟的融合，已然成為社會各界的共識，各級政府制定并實施了各類促進科技成果轉化的政策。相關政策的效果及影響政策效果的因素（趙睿等，2020；孫龍和雷良海，2019）、存在的問題（陳遠燕等，2019）等吸引了學者們的注意。

現有研究為理解我國科技成果轉化提供了深刻洞見，但是現有研究尚有以下不足之處。一是對產業創新成果轉化及其影響因素的研究不夠深入。二是對各種促進科技成果轉化的政策的效應研究不足。地方政府制定和實施的各類促進科技成果轉化的政策并不是孤立的，多數情況下，類似于一攬子政策，因此對區域層面的單項政策進行效應評估存在一定困難。實際上，在我國實施創新驅動戰略這一宏觀背景下，為充分發揮地方政府的主體作用進而有效推動創新驅動發展戰略的實施，我國采取了建設創新型省份的試點政策。基于創新型省份建設試點政策，分析創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響，既避免了在進行單項政策效應研究時的識別困難，又從更高的層次透視了各類相關政策的作用效果，因而，更具有理論和現實意義。更為重要的是，研究創新型省份建設對產業創新成果轉化的作用，可以從產業創新成果轉化視角反思創新型省份建設乃至創新驅動發展戰略實施的得失，進而為“十四五”時期深入實施創新驅動發展戰略提供經驗借鑒和政策優化建議。但現有關于科技成果轉化的文獻尚未涉及創新型省份建設這一宏觀背景。

有鑒于此，本文基于創新型省份建設試點政策，采用多時期雙重差分法分析創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響，并采用中介效應方法分析創新型省份建設影響產業創新成果轉化的機制。本文的邊際貢獻如下：一是本文分析創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響，與現有文獻相比，研究視角較為獨特和新穎，既與亟須對創新型省份建設效果進行評價的理論需求契合，又拓展了關于科技成果轉化方面的研究；二是本文確認了創新意愿、新產品開發經費投入、創新能力和高層次人才集聚對創新型省份建設影響產業創新成果轉化的中介效應，這就深化了對產業創新成果轉化機制的理解；三是本文為進一步破除創新驅動發展的痛點，進而為“十四五”時期切實推動產業創新成果轉化和深入實施創新驅動發展戰略提供了知識基礎和路徑支持。

二、制度背景與研究假設

創新型省份建設的推進具有深刻而現實的時代背景。創新型省份建設是我國實施建設創新型國家戰略和創新驅動發展戰略的重要支柱和抓手。2006年，黨中央、國務院發布《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006-2020）》，首次提出了建設創新型國家戰略，同年發布的《國家“十一五”科學技術發展規劃》圍繞構建國家創新體系做出具體規劃和部署。為充分發揮城市的核心帶動作用，從2008年開始，逐步試點創新型城市建設。2012年，根據當時的國際國內環境變化和我國自身發展面臨的主要問題及任務，黨的十八大報告提出了創新驅動發展戰略。創新型省份建設隨即成為實施創新驅動發展戰略的重要支柱和抓手。在2013年，國家科技部即批復了第一批創新型省份建設試點省份名單，如表1所示，江蘇、安徽、浙江和陜西成為首批試點省。為了推動創新驅動發展戰略實施，2015年3月，《中共中央國務院關于深化體制機制改革加快實施創新驅動發展戰略的若干意見》發布，同年9月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《深化科技體制改革實施方案》，對科技體制機制改革做出安排和部署。2015年10月，黨的十八屆五中全會通過的《關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》提出了五大發展理念，“創新”發展理念居于五大發展理念之首。2016年5月，中共中央、國務院發布《國家創新驅動發展綱要》，對中長時期實施創新驅動發展戰略做出系統謀劃和部署，同年，為深入實施創新驅動發展戰略和落實《國家創新驅動發展綱要》，充分發揮地方政府尤其是省級政府的主體作用，國家科技部制定了《創新型省份建設工作指引》，進一步推動創新型省份建設。在此背景下，2016年，湖北、廣東和福建成為第二批創新型省份建設試點省。2017年，四川和山東也成為創新型省份建設試點省。2017年，黨的十九大報告提出要深入實施創新驅動發展戰略。2018年10月，湖南省成為創新型省份建設試點省。

仔細分析《創新型省份建設工作指引》的各項建設任務和內容，我們發現，各項內容涉及創新體系內外各類直接創新主體和間接創新主體，歸納起來，可以概括成三個方面。一是新建、重構各類直接創新主體和間接創新主體，完善創新體系；二是增加資源投入、提高各類創新主體的創新能力；三是從創新治理的角度重塑各類創新主體的激勵約束機制，促進創新體系內各類創新主體間的良性互動。理論上，這些建設內容的實施應該可以提高創新體系的質量、提升創新體系效能和促進創新鏈的高效運轉，進而可以促進產業創新成果轉化。

首先，創新型省份建設可以進一步完善創新治理體系和治理能力，進而強化企業實施創新的激勵約束機制，激發企業的創新意愿，進而促進產業創新成果轉化。創新型省份建設突出政策創新，進而完善創新治理體系和創新治理能力。創新型省份建設還明確和突出了市場機制在創新資源配置中的決定性作用，這就提高了企業實施創新的自主決策權，加強了企業創新的市場導向，引導企業實施適銷對路的創新成果轉化。關鍵是，雖然創新價值鏈下游的創新過程和創新成果所具有的公共品性質和正外部性更弱，但公共品性質和正外部性的客觀存在仍然會降低企業實施創新的預期收益，因而會降低企業實施創新的意愿。創新型省份建設要求加強知識產權保護，尤其是專利保護和商標保護，凈化市場環境，保護企業實施創新的收益，這就可以提高企業實施創新的預期收益，激發企業創新的意愿，進而促進產業創新成果轉化。此外，一定的財政支持也形成了對創新過程和創新成果所具有的公共品性質和正外部性的補償，且提高了抵御創新風險的能力，這也有助于激發企業的創新意愿，進而促進產業創新成果轉化。

其次，創新型省份建設可以刺激企業增加新產品開發經費投入，進而加強企業的新產品開發力度，從而促進產業創新成果轉化。與激發企業創新意愿相關，完善的激勵約束機制提高了企業實施創新的預期收益，這會刺激企業增加新產品開發經費投入和加強企業的新產品開發力度。此外，創新型省份建設要求政府，尤其是各級地方政府加強對創新的財稅支持力度，政府的財稅支持政策可以增加企業的可支配收入，提高企業的內源性融資。而創新型省份建設推動的金融創新，則可以增加企業實施創新的外源性融資，兩者相互作用，進一步刺激企業增加新產品開發經費投入。因而都能促進產業創新成果轉化。

再次，創新型省份建設完善了區域創新體系，增強了企業的創新能力，進而促進了產業創新成果轉化。創新型省份建設要求完善從基礎研究到成果轉化的整個創新鏈條，新建、重構各類創新主體，建設各類創新平臺，優化創新創業生態，系統提升各類創新主體的創新能力。創新主體能力的提升有助于各類主體履行各自的職能和發揮各自的功能。因而可以促進產業創新成果轉化。

最后，創新型省份建設產生了高層次人才集聚，進而促進產業創新成果轉化。創新型省份建設還要求各建設省份重視高層次創新型人才的培養和建設，突出“高精尖缺”導向。通過人才評價激勵機制、收入分配制度和服務保障機制等體制機制改革，形成良好的高層次創新型人才的培養和配置機制，進而集聚高層次人才。其一，高層次人才具有更高的創造性，這就直接提高了企業實施研發創新和創新成果轉化過程中的人力資本投入質量，提高企業開發和利用創新機會的能力。其二，高層次人才集聚提高了企業的吸收能力，吸收能力的提高可以增加創新產出（劉曄等，2019），促進創新成果轉化。其三，高層次人才集聚可以產生集聚效應，高層次人才集聚后通過內部整合機制，可以實現知識和技能的互補，進而進一步激發創造力。通過這些機制，高層次人才集聚可以促進產業創新成果轉化。

綜合以上討論，本文提出五個研究假設：

H1創新型省份建設可以促進產業創新成果轉化。

H2創新型省份建設激發了企業創新意愿，進而促進了產業創新成果轉化。

H3創新型省份建設提高了企業新產品開發經費投入，進而促進了產業創新成果轉化。

H4創新型省份建設增強了企業創新能力，進而促進了產業創新成果轉化。

H5創新型省份建設形成了高層次人才集聚，進而促進了產業創新成果轉化。

在《創新型省份建設工作指引》發布之前，由于有建設創新型國家戰略和創新驅動發展戰略做指引，第一批試點省份根據各自實際情況，制定了各具特色的建設方案，但經過對比分析第一批試點省份的建設方案后，可以發現第一批試點省份的建設方案基本涉及了《創新型省份建設工作指引》的主要內容。在該指引發布后，國家科技部批復的各試點省份的建設方案涵蓋了《創新型省份建設工作指引》的各項任務內容。因而，各批次試點省份的建設內容可以看作是近似的，可以視為一項準自然實驗。下面將基于創新型省份試點政策，采用多期雙重差分方法分析創新型省份建設對產業創新成果轉化的作用及影響機制。

三、模型設定、變量定義和數據說明

（一）模型設定

創新型省份試點是分批次的，試點建設省份受到的政策沖擊在時間點上并不一致，為了分析創新型省份試點政策對產業創新成果轉化的影響，我們參考王永進和馮笑（2018）的方法，建立多期雙重差分模型如下：

上式中，i表示省份，t表示年份，ity是被解釋變量產業創新成果轉化，表示常數項，i表示個體效應，t表示年份效應。Dit表示個體是否處于處理期的虛擬變量，該虛擬變量的系數即是整體的平均處理效應，其符號、大小和顯著性是本文關注的重點。xit表示控制變量向量，表示控制變量的系數向量，it表示隨機擾動項，符合慣常的假設。模型（1）實際上就是雙向固定效應模型，在具體的估計過程中，在固定效應模型中加入年份虛擬變量即可。

（二）變量定義

被解釋變量：本文的被解釋變量是產業創新成果轉化，新產品銷售收入可以表示產業創新成果轉化的產出（李培楠等，2014）。但是，從橫向上看，新產品銷售收入的絕對量本身與工業生產能力等因素有關，因此，用工業新產品銷售收入與工業主營業務收入的比值表示產業創新成果轉化（newSale1），后文進行穩健性檢驗時，用地區人均新產品銷售收入表示（newSale2）。

解釋變量：創新型省份建設試點政策虛擬變量（D）。如果省份i在年份t被批準為創新型省份試點建設省，則表示該省份進入了處理期，從該年開始，Dit均取值為1，否則取值為0。

中介變量：本文將考察四個中介變量對創新型省份建設影響產業創新成果轉化的中介作用，這四個中介變量的含義和測量方法如下：創新意愿，表示企業實施創新成果轉化的動機強弱程度，參考莊旭東和王仁曾（2021）的方法，用地區規模以上有研發機構的工業企業數與地區規模以上工業企業數的比值（Innovd1）和地區規模以上有R&D活動的工業企業數與地區規模以上工業企業數的比值（Innovd2）兩個指標表示。創新能力，表示企業不斷提供具有經濟價值、社會價值、生態價值的新思想、新理論、新方法和新發明的能力，參考劉思明等（2015）的方法，用工業企業發明專利數量的對數（invention）表示。高層次人才集聚。人才尤其是高層次人才具有較強的創造力，其在特定空間的集聚會帶來人才集聚效應，可以促進地區的科技成果轉化。用規模以上工業企業研發機構人員中碩士和博士人數的對數值（tech_humcap）表示。新產品開發經費投入。產業創新成果轉化經費的投入數量直接關系到創新成果轉化的績效水平，用新產品開發經費的對數值（newPd）表示。

為了更好地分析創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響（黃煒等，2022），本文的實證研究控制了以下幾個重要變量。

第一，地區金融發展（fin）。地區金融發展會影響支持企業進行研發創新的外源性融資，金融發展的規模擴張對外部融資依賴行業的創新活動有一定的促進效應（張杰和高德步，2017）。關鍵是，金融發展對區域創新質量具有提升作用（張寬和黃凌云，2019），關系到地區創新體系的效能，可能對地區產業創新成果轉化產生影響。用銀行業金融機構存貸款余額除以地區GDP表示。

第二，地區產業結構（ind）。產業結構調整幅度和調整質量都可以促進區域創新績效的提高（韓軍和孔令丞，2021）。因此，產業結構升級極有可能影響產業創新成果轉化。用第二產業產值和第三產業產值之和除以地區GDP表示。

第三，地區人力資本（humcap）。人力資本是影響企業技術創新能力和技術吸收能力的重要因素。毛其淋等（2022）發現，人力資本擴張提高了企業的創新產出、創新效率和創新質量。佟家棟和張俊美（2021）的分析表明，高層次人力資本投入顯著提升了出口企業的新產品產出。因此，有必要把地區人力資本水平作為控制變量。用地區人均受教育年限表示。

第四，開放程度（open）。對外開放是影響技術創新的重要因素（王娟，2018）。對外開放加強了國內企業與國外企業的聯系，促進各類創新資源的流動和配置。邵朝對等（2021）的研究表明，服務業開放對企業創新具有顯著的數量和質量激勵效應。用地區進出口總額與地區GDP的比值表示。

第五，地區外商直接投資（fdi）。外商直接投資是國外先進技術向國內企業產生技術溢出效應的重要載體，雷淑珍等（2021）發現，異質性外商直接投資對區域創新能力有顯著的提升作用。用地區外商直接投資的對數值表示，取對數值前用匯率進行了換算。

第六，地區基礎設施水平（infr）。基礎設施水平代表區域創新體系中的硬環境條件，對于區域創新體系中各類創新主體間的良性互動以及創新資源的優化配置具有重要作用。比如，高鐵開通顯著促進了沿線企業的創新產出（吉赟和楊青，2020）。用地區郵電業務總量與地區GDP的比值表示。

第七，地區市場化程度（mar）。市場化程度代表區域創新體系中的軟制度環境，同樣會影響區域創新體系中各類創新主體間的互動和創新資源配置，進而影響區域創新體系的效能（劉大勇等，2017）。市場化改革廣度顯著促進了企業創新（張峰等，2021），市場化水平的提高可以推動中低端制造業科技進步，但會抑制高端制造業向國際先進水平攀升（葉祥松和劉敬，2020）。用地區非國有企業就業人員數占地區就業人員總數的比重表示。

（三）數據說明

創新型省份試點建設批次和名單從國家科技部網站和各省級地方政府網站手工收集。此外，國家科技部并沒有明確發文批復江西省的創新型省份建設試點，但江西省政府在2018年8月啟動了創新型省份建設，參照國家科技部印發的《建設創新型省份工作指引》制定了相關政策舉措，發布了《江西省推進創新型省份建設行動方案（2018-2020年）》，并投入大量資源進行創新型省份建設，因而，本文把江西省也作為試點建設省份。本文構建被解釋變量、控制變量和中介變量所需數據主要來自EPS全球統計數據/分析平臺中的中國科技數據庫和中國宏觀經濟數據庫，外商直接投資數據來自Wind數據庫。規模以上工業企業的統計口徑在2011年發生了變化，從2011年1月起，納入規模以上工業企業統計范圍的企業，主營業務收入標準從年主營業務收入500萬元提高到年主營業務收入2000萬元。此外，西藏自治區的創新數據有較多缺失值，因此，本文用于計量分析的最終數據是30個省級地區2011-2019年的面板數據。

表2給出了主要變量的描述性統計。本文使用的數據是2011-2019年30個省（自治區、直轄市）級地區的平衡面板數據。表2顯示，用規模以上工業企業新產品銷售收入與主營業務收入比值表示的產業創新成果轉化（newSale1）最大值和最小值分別為0.343和0.004，平均值僅為0.119，且標準差為0.073。

四、實證檢驗

（一）平行趨勢假設檢驗

本文采用Cerulli和Ventura（2019）的方法，設置二值虛擬變量d，在獲得試點批復當年取值為1，其他年份取值為0，且設置變量d的超前項和滯后項，然后通過檢驗所有超前項的系數是否聯合顯著為0進而檢驗平行趨勢假設。各期系數如圖1所示①。對各超前項的系數進行聯合顯著性假設檢驗的結果顯示，F統計量為1.67，相應的p值為0.1963，不能拒絕所有超前項系數聯合顯著為0的原假設，這意味著平行趨勢假設成立。

根據Wing等（2018）的研究，如果虛擬變量d的系數為正，而其滯后項的系數為負，且顯著，則說明政策干預的直接效應會隨著時間的推移而逐漸消失。如圖1所示，雖然虛擬變量d滯后項的系數為負，但在15%水平下都不顯著，因而，政策干預的直接效應并不會隨著時間的推移而逐漸消失。

（二）基準回歸結果

采用固定效應模型估計式（1），重復300次自抽樣估計標準誤，結果見表3。表3模型（1）僅控制了省份固定效應，結果顯示政策虛擬變量的系數為0.049，符號為正且具有較強的統計顯著性。根據前文的設定，由于未控制時間固定效應，因而并不能認為政策虛擬變量對產業創新成果存在促進作用。模型（2）同時控制了省份固定效應和時間固定效應，但沒有加入控制變量，結果顯示，政策虛擬變量的系數為0.025，在5%的水平下顯著，可以初步認為，創新型省份建設可以促進產業創新成果轉化。模型（3）在模型（2）的基礎上加入了一系列可能影響產業創新成果轉化的控制變量，估計結果表明政策虛擬變量的系數為0.028，且在5%的水平下顯著，與模型（2）的結果相比，系數大小和統計顯著性沒有較大變化。考慮到本文所使用數據樣本中產業創新成果轉化的平均值僅為0.119，且標準差較小，政策效應0.028可以說是具有很強的經濟顯著性了。綜合以上討論，可以認為創新型省份建設顯著促進了產業創新成果轉化。

（三）更換被解釋變量

測量誤差的存在會導致估計結果有偏，進而影響效應識別。為了避免測量誤差的影響，用地區人均新產品銷售收入表示產業創新成果轉化，重新估計式（1），結果如表4所示。表4中模型（2）的結果顯示，在控制時間固定效應和省份固定效應后，政策虛擬變量D的估計系數為0.368，且有很強的統計顯著性，這說明，在不納入控制變量的情況下，創新型省份建設對產業創新成果轉化具有積極影響。模型（3）是加入控制變量后的估計結果，政策虛擬變量的系數為0.337，與模型（2）的估計結果相比，影響系數變得更小了些，統計顯著性變得更弱了些，但仍然在5%的水平下顯著。這意味著，在控制其他變量的情況下，創新型省份建設可以提高地區產業創新成果轉化。

（四）剔除江西省的估計結果

江西省是自行啟動建設創新型省份，在采用雙重差分法進行因果識別時把江西省放入處理組。本部分把江西省剔除，重新估計，結果如表5所示。表5模型（3）的估計結果表明，政策虛擬變量D的系數為0.027，與表3基準估計結果中政策虛擬變量的系數0.028相比，變得更小了，但變化不大，此外，在5%水平下具有顯著性。這意味著，當把江西省剔除后，政策效應的經濟顯著性只有輕微下降，統計顯著性沒有變化。這說明基準估計結果具有穩健性。

（五）排除逆向因果關系

如果是否被選為創新型省份建設試點與地區產業創新成果轉化有關，則說明地區產業創新成果轉化對創新型省份建設試點政策沖擊存在逆向因果關系，這會引起估計偏誤。為了排除這種逆向因果關系，本文選擇地區產業創新成果轉化的滯后一期項、地方政府支持力度滯后一期項、地區創新能力滯后一期項和地區知識產權保護的滯后一期項作為解釋變量①，其中，地方政府支持力度用地區工業企業研發經費內部支出中來自政府的資金所占比值表示；地區知識產權保護用技術市場交易額與地區GDP的比值表示，并設置一個二值因變量，如被選為創新型省份建設試點，則取值為1，否則為0。采用面板Logit模型進行估計，結果發現，地區產業創新成果轉化滯后一期項的系數不具有統計顯著性②，因而，可以認為，地區產業創新成果轉化的情況不會影響一個省份是否成功入選創新型省份建設試點名單。這就排除了兩個變量間的逆向因果關系。

以上基準分析結果和穩健性檢驗結果說明，創新型省份建設顯著促進了產業創新成果轉化，這就驗證了研究假設H1。

五、影響機制分析

根據前文的分析，創新型省份建設可以激發企業創新意愿、加強企業創新能力、集聚高層次人才和增加新產品開發經費投入，進而促進產業創新成果轉化。本部分將采用中介效應模型對這四個機制進行逐一檢驗。借鑒Baron和Kenny（1986）、石大千等（2019）的方法，分三個步驟進行中介效應檢驗。

首先，采用前述式（1）研究創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響。具體模型與式（1）一致，此處不再贅述。

其次，以中介變量為被解釋變量，政策虛擬變量D為解釋變量，將中介變量對政策虛擬變量D進行回歸，驗證創新型省份建設是否影響中介變量。具體模型設置如下：

（2）式中mit表示中介變量，如果政策虛擬變量D的系數為正，且具有統計顯著性，則說明創新型省份建設對中介變量有正向影響。

最后，以產業創新成果轉化為被解釋變量，同時把中介變量和政策虛擬變量D放入模型，通過考察中介變量和政策虛擬變量D的系數大小及其顯著性情況來檢驗中介效應是否存在，具體模型設置如下：

下面對四個渠道變量逐一進行中介效應檢驗。由于在基準回歸結果分析中已經確認了創新型省份建設對產業創新成果轉化的促進作用，本部分重點探討渠道變量的中介作用，因而，后面各表格都僅展示了對式（2）和式（3）的回歸結果。

（一）創新意愿

本文同時用有研發機構的工業企業數與地區規模以上工業企業數的比值（Innovd1）和有R&D活動的工業企業數與地區規模以上工業企業數的比值（Innovd2）兩個指標表示企業創新意愿。采用如上所述的中介效應分析方法所得結果分別如表6和表7所示。表6模型（1）的結果顯示，在不放入控制變量的情況下，政策虛擬變量D的系數為0.059，且在5%的水平下具有顯著性，而模型（3）的估計結果顯示，政策虛擬變量項的系數為0.009，不顯著，而創新意愿的系數為0.280，在1%的水平下顯著，這說明，在不放入控制變量的情況下，創新意愿在創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響中發揮了中介效應作用，且是完全中介效應。模型（2）和模型（4）的估計結果表明，在放入控制變量的情況下，估計結果沒有實質性變化，創新意愿仍然發揮了完全中介效應作用。

表7模型（1）和模型（2）的估計結果表明，在更換表示創新意愿指標的情況下，不論是否加入控制變量，政策虛擬變量仍然對創新意愿具有顯著為正的促進作用，與表6相應模型的估計結果相比，估計系數大小沒有較大差異，但顯著性變得更強。表7模型（3）和模型（4）的結果顯示，不論是否加入控制變量，政策虛擬變量的系數仍然不具有顯著性，而創新意愿指標的系數符號均為正，且都在1%的水平下顯著。因此，表7的結果也表明，創新意愿在創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響中發揮了中介效應作用，且是完全中介效應。這并不難理解，企業創新意愿是企業實施所有創新活動的動機和傾向，是企業進行創新成果轉化的前提。創新型省份建設的作用，首要的是能否激發企業的創新意愿，因此，創新意愿這一渠道變量發揮著完全中介效應的作用。以上分析檢驗了研究假設H2。

（二）新產品開發經費投入

表8是創新型省份建設對產業創新成果轉化影響的新產品開發經費投入渠道估計結果。表8模型（1）顯示，在不加入控制變量的情況下，政策虛擬變量的系數為0.218，在1%的水平下顯著；表8模型（2）的結果表明，在加入控制變量的情況下，政策虛擬變量的系數為0.158，在5%的水平下顯著，與模型（1）的結果相比，估計系數變得更小，統計顯著性也有所下降，但都表明，創新型省份建設可以提高企業的新產品開發經費投入。表8模型（3）的結果顯示，在不加入控制變量的情況下，政策虛擬變量和新產品開發投入的系數分別為0.02和0.025，且都在10%的水平下顯著；模型（4）的結果表明，在加入控制變量的情況下，相應影響系數分別為0.023和0.032，且都在5%的水平下顯著，這說明，創新型省份建設和新產品開發投入都對產業創新成果轉化具有積極影響。綜合模型（2）和模型（4）的結果，新產品開發投入在創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響中發揮了中介效應作用，但是是部分中介效應作用。這就完成了研究假設H3的檢驗。

（三）創新能力

表9是創新型省份建設對產業創新成果轉化影響的創新能力渠道估計結果。表9模型（1）和模型（2）的估計結果顯示，不論是否加入控制變量，政策虛擬變量的系數符號都為正，且都具有較強的統計顯著性，因而，創新型省份建設可以加強企業創新能力建設，提高企業創新能力。模型（3）和模型（4）的估計結果表明，不論是否加入控制變量，政策虛擬變量的系數符號都為正，且都在10%的水平下顯著，而創新能力的系數符號為正，且在5%的水平下顯著。根據前述中介效應檢驗原理，表明創新能力在創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響中發揮了中介效應作用，但是是部分中介效應作用。因此，創新型省份建設通過加強企業創新能力建設進而促進了產業創新成果轉化，這就完成了對研究假設H4的檢驗。

（四）高層次人才集聚

表10是創新型省份建設對產業創新成果轉化影響的高層次人才集聚渠道估計結果。表10模型（1）和模型（2）的結果顯示，在不加入控制變量和加入控制變量兩種情況下，政策虛擬變量的系數符號都為正，但是分別在1%和10%的水平下具有顯著性，這說明創新型省份建設會帶來高層次創新型人才集聚。而模型（3）的結果表明，在不加入控制變量的情況下，政策虛擬變量和高層次人才集聚的系數都為正，且分別在10%和1%的水平下顯著。模型（4）的結果顯示，在加入控制變量的情況下，政策虛擬變量和高層次人才集聚的系數都為正，且分別在5%和1%的水平下顯著。因此，不論是否加入控制變量，政策虛擬變量和渠道變量都具有一定程度的顯著性。這說明，高層次人才集聚在創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響中發揮了中介效應作用，但是是部分中介效應作用。這意味著，創新型省份建設能夠集聚高層次人才，進而促進產業創新成果轉化，這就完成了對研究假設H5的檢驗。

六、研究結論與政策啟示

創新型省份建設可以完善創新體系、提高創新能力和加強創新治理，因而有助于產業創新成果轉化。進一步的分析表明，創新型省份建設可以激發創新意愿、提高新產品開發投入、增強創新能力和集聚高層次人才，進而促進產業創新成果轉化。在理論分析的基礎上，本文采用多期雙重差分法實證分析了創新型省份建設對產業創新成果轉化的作用。實證結果發現，創新型省份建設顯著促進了產業創新成果轉化，此外，創新意愿、新產品開發投入、創新能力和高層次人才集聚在創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響中發揮了中介作用，其中，創新意愿發揮了完全中介效應作用，而新產品開發投入、創新能力和高層次人才集聚發揮了部分中介效應作用。

本文聚焦于產業創新成果轉化，豐富了關于科技成果轉化方面的研究文獻，此外，本文確認了創新意愿、新產品開發投入、創新能力和高層次人才集聚在創新型省份建設對產業創新成果轉化的影響中的中介效應作用，這就深化了對產業創新成果轉化機制的理解。同時，本文的研究還具有重要的現實意義。本文從產業創新成果轉化視角反思了創新型省份建設乃至創新驅動發展戰略實施的得失，為有效促進科技成果轉化，以及科技與經濟社會融合提供了理論基礎和路徑支持，進而為“十四五”時期深入實施創新驅動發展提供了經驗借鑒。基于本文的研究結論，我們建議：第一，可以總結試點省份的相關政策經驗，尤其是關于新建重構各類創新主體、加強創新能力和完善創新治理體制機制等方面的政策內容，并在非試點省份進行推廣應用；第二，總結試點省份在政策執行、評估、調整、監督等方面的有益做法和措施，為非試點省份提供經驗借鑒；第三，在全國范圍內全面推開創新型省份建設，充分發揮地方政府的主體性和積極性，以創新型省份建設縱深推進創新驅動發展。