創新驅動國家中心城市經濟高質量發展研究
——經濟政策不確定性的“U”型調節效應

趙倚林，尚 娟，史官清

（1.西安電子科技大學經濟與管理學院，陜西 西安 710126；2.百色學院馬克思主義學院，廣西 百色 533000）

一、引言

經濟高質量發展即經濟增長質量的提升與增長效率的改善，表現在技術創新升級、產業結構優化、資源能耗遞減、生態環境改善等方面[1]。綠色全要素生產率(GTFP)追求以更少的能源、資源投入獲得更多的經濟產出，能夠較好地反映資源環境利益、經濟利益的融合程度?，F有文獻大多關注經濟高質量發展的內涵界定、指標體系、發展路徑等[2]，較少從綠色全要素生產率視角討論我國如何實現經濟高質量發展。創新驅動經濟發展的效果往往需要適合的政策環境予以保障，即創新轉化的外部環境能夠直接決定創新與經濟高質量發展的融合程度[3]。目前有關創新水平與經濟高質量發展的驅動機制、具體關系、影響效果、作用環境等相關實證研究仍需完善，有必要從實證層面來檢驗創新對經濟高質量發展的影響，并進一步量化創新轉化的外部政策環境邊界。

國家中心城市作為區域經濟高質量發展戰略部署的重要空間載體，處于現代化城鎮體系頂層，其經濟基礎雄厚，創新資源豐富，發展韌性強勁，但仍然存在“發展不平衡、環境污染”等頑疾。如何依靠科技創新提升各大城市的經濟發展質量，破解大城市資源約束、環境污染等現實難題成為當務之急。誠然，國家中心城市自設立至今，其建設發展過程大多得到國家相關政策的扶持，特別是在人才引進政策、創新支持政策、財政支持政策等方面都得到了諸多激勵。然而政策調控手段往往存在兩面性，“正效應”與“副作用”并存，創新驅動經濟發展的外部政策環境對其本身也有復雜的影響作用。因此，文章將外部環境類要素———經濟政策不確定性納入國家中心城市創新驅動經濟高質量發展的主體研究框架中，通過構建計量模型實證考察了經濟政策不確定性在兩者之間所起到的調節作用，并量化了經濟政策不確定性的復雜影響。各大國家中心城市如何堅持“穩中求進”的發展基調、如何面對外部沖擊帶來的不確定性風險與挑戰、如何激活創新發展動力等都是未來探索的重要問題。

現有研究主要集中于經濟政策不確定性對宏觀經濟系統或微觀企業行為的影響，缺乏將其視為環境要素對區域創新驅動發展效果的線性關系研究。文章的邊際貢獻在于：第一，從綠色全要素生產率視角切入，將經濟政策不確定性作為調節變量納入創新與經濟高質量發展的研究框架之中，具體分析了三者之間的作用機制；第二，從實證層面考察國家中心城市創新驅動發展戰略的執行效果，檢驗經濟政策不確定性作為環境因素對創新與經濟高質量發展的非線性影響，并考慮區域的異質性特征；第三，分別從企業創新、產業優化、政策制定、城市發展方面提出國家中心城市的組合發展策略。

二、文獻綜述與研究假設

1. 創新與經濟高質量發展

提高綠色經濟發展效率、增強綠色競爭力是經濟高質量發展的核心測度指標。創新對綠色全要素生產率的影響主要包括：第一，創新是提升綠色全要素生產率的重要因素，能夠減少能源、資源的單位消耗，提高清潔能源、可再生能源的利用效率，形成環境與經濟的良性循環[4]；第二，創新可以促進產業升級，通過創新水平的提高將生產活動從低附加值產業升級為高附加值產業，提升能源使用效率，促進產品與消費結構優化，提升城市發展品質[5]；第三，創新可以加速城市的綠色轉型發展。技術創新水平的提升可以有效減少城市污染物排放，提升城市治理水平，促進城市的綠色發展[6]。

綜合上述分析，文章提出以下假設：

假設H1：創新對國家中心城市經濟高質量發展具有顯著的正向影響。

2. 經濟政策不確定性與經濟高質量發展

經濟政策不確定性對經濟發展的影響存在抑制論、促進論、非線性論三類觀點。

抑制論：由于區域內各經營主體投資回報不確定性的提升不利于固定資產投資和設備升級改造，對經濟增長率、就業率產生消極影響[7]。市場預期不確定性的加劇，使得企業的融資難度提升，企業傾向持有更多資金以規避市場風險[8]。

促進論：企業的投資行為可視作增長期權，企業實施研發投入或戰略兼并等投資行為帶來了一定的預期收益。當企業投資的增長期權價值高于延遲投資的實物期權價值時，外部環境不確定性的加劇一定程度上可以刺激企業加大投資力度從而在激烈的競爭之中獲得優勢。此外，企業還可以根據市場波動情況靈活調整投資規模來促進長期經濟增長[9]。

非線性論：經濟政策具有逆周期特征，在經濟不景氣時能刺激消費與企業投資，進而帶動區域經濟的增長，而在經濟興盛時期則會抑制消費與企業投資[10]。此外，經濟政策不確定性的提高加劇了金融機構的風險厭惡程度和信貸雙方的信息不對稱程度，對產業結構和調整速率產生波動性影響[11]。

綜合上述分析，文章提出以下假設：

假設H2：經濟政策不確定性與經濟高質量發展之間呈現“U”型特征。

3. 經濟政策不確定性的調節機制

經濟政策不確定性在創新與經濟高質量發展之間的調節作用存在抑制、激勵與非線性效應。

抑制效應：企業經營環境的可預測程度會隨著經濟政策不確定性的提升而更加困難，進而導致資本市場摩擦加劇，企業面臨內外部融資受限的困境。為了穩定生產經營，企業會減少高風險的創新投資活動，從而抑制創新驅動效果[12]。

激勵效應：經濟政策不確定性的提升不僅帶來了外部環境“危機”，還蘊含著企業發展的“轉機”。當政策環境不確定性提高時，市場競爭程度以及風險系數進一步增加，企業傾向于通過加大創新力度、加快創新速度來獲取更大的市場競爭力，并積極承擔創新帶來的風險[13]。

非線性效應：一方面，經濟政策不確定性的提升可能會加劇經濟主體創新的融資困難并增加延遲投資的價值；另一方面，經濟政策不確定性帶來的預期機遇和增長期權價值則可能對創新產生持續性的促進作用[14]。

綜合上述分析，文章提出以下假設：

假設H3：經濟政策的不確定性在國家中心城市創新與經濟高質量發展之間存在非線性的“U”型調節作用。

文章的理論模型如圖1 所示。

圖1 研究假設與理論模型

三、研究設計

1. 模型構建

已有研究發現滯后兩期的創新投入對經濟效益提升效果較好[15]，經濟政策不確定性對區域經濟主體行為的影響也存在二階滯后性[16]?；谝陨戏治?，構建創新水平對經濟高質量發展的主效應回歸模型：

其中，lnGTFPit為被解釋變量，表示i 城市在t年的經濟高質量發展水平；lnR&Dit-2為解釋變量，表示i城市t-2年（滯后兩期） 的創新水平；Controlsit表示控制變量集；μi表示個體不可觀測效應，用來反映不同城市的異質性，εit則表示隨機誤差項。

參考劉建民、薛妍(2021)[17]的做法，在模型(1)的基礎上納入經濟政策不確定性變量及其二次項用于檢驗經濟政策不確定性對經濟高質量發展的非線性關系，構建模型如下：

其中，lnEPUit-2為調節變量，表示i 城市t-2年（滯后兩期） 的經濟政策不確定性水平；ln2EPUit-2則為調節變量的二次項；其他變量與模型(1)一致。

為進一步驗證經濟政策不確定性在國家中心城市創新與經濟高質量發展的非線性調節作用，在模型(2)的基礎上納入解釋變量與調節變量的一階、二階交互項，構建模型如下：

其中，lnR&Dit-2×lnEPUit-2代表國家中心城市創新水平與經濟政策不確定性的一階交互項；lnR&Dit-2×ln2EPUit-2代表創新水平與經濟政策不確定性平方項的二階交互項，其他變量與模型(1)一致。

2. 變量選取

（1） 被解釋變量：經濟高質量發展水平(GTFP)

現有文獻主要從全要素生產率角度來體現狹義的經濟高質量發展，內生增長理論認為TFP 是經濟持續增長的動力源泉。綠色全要素生產率不僅需要考慮資源能源等要素的有效投入，還需要將環境污染類指標納入經濟效率的測算模型之中，更能體現經濟高質量發展的理念。

以綠色全要素生產率作為國家中心城市經濟高質量發展的測度指標并展開分析，采用可以同時考慮變量松弛、有效DMU 區分性、跨期可比的超效率SBM-GML 方法來測算國家中心城市的綠色全要素生產率，具體測算方法如下：

第一，非期望產出的超效率SBM模型。

要在城市層面測算綠色全要素生產率，因此文章將決策單元定義為現有的國家中心城市。若決策單元的數量為a，投入品的種類為b，各決策單元會有w1種期望產出，w2種非期望產出，將相應的投入、期望產出和非期望產出矩陣表示為：X=[x1，x2，…，xn]∈Rb×a，Y=[y1，y2，…，yn]∈Rw1×a，P=[p1，p2，…，pn]∈Rw2×a，則超效率SBM的算法可以表示為：

其中，xik、yrk和puk分別代表投入、期望產出和非期望產出，λ為指標權重，ρ 為各決策單元的效率值。

第二，全局曼奎斯特—盧恩伯格指數。

文章采用全局曼奎斯特—盧恩伯格指數(Global-Malmquist-Luenberger，GML)方法計算企業綠色全要素生產率，方法如下：

其中，DG代表全局技術可行集下的方向距離函數。為企業綠色全要素生產率在m 到m+1 期的變化。

在城市綠色全要素生產率的指標選取方面，參考盧麗文等(2017)[18]的研究，投入指標采用各城市固定資產投資額、各城市從業人員數、各城市全社會用電量，期望產出指標采用各城市的GDP，考慮到數據的可獲得性，非期望產出指標采用各城市的工業二氧化硫的排放量、工業廢水的排放量和工業煙塵的排放量。

（2） 解釋變量：創新水平(R&D)

城市R&D 資金投入在城市經濟主體開展創新活動的過程中有著重要的支撐作用，城市R&D 經費投入強度體現城市的科技創新基礎水平，決定著創新產出的績效水平[19]。經濟政策不確定性會對市場主體的創新行為產生影響，直接體現在創新投入的增加上。R&D 經費的投入在一定程度上反映了對環境污染控制的技術發揮水平。因此采用各城市R&D 經費投入強度對該指標進行衡量。

（3） 調節變量：經濟政策不確定性(EPU)

以Baker 等(2016)[7]公布的月度經濟政策不確定性指數為原始數據，采用算術平均法將原始資料中的月度數據轉化為年度經濟政策不確定性指數。

（4） 控制變量

國家中心城市的國際貿易、外商投資、財政支持、教育水平、環境規制等因素也可能對經濟發展產生重要影響，借鑒已有研究[20]，控制變量選用對外開放程度(OPEN)、政府的財政支出(GOV)、外商投資水平(FDI)、教育水平(EL)、環境規制水平(ED)五項指標。

具體變量定義以及測算方法見表1。

表1 變量定義

3. 數據來源與處理

選取2010—2020年北京、天津、上海、廣州、鄭州、武漢、重慶、成都、西安九大國家中心城市的面板數據，各項指標均來自各城市統計年鑒和國民統計公報，個別數據來自統計局。各個變量的描述性統計如表2 所示。

表2 變量的描述性統計結果

四、實證結果與分析

1. 回歸分析

考慮到樣本城市數據具有一定的現實復雜特征，往往較難滿足OLS 的經典假設。而全面FGLS 方法進行回歸分析，不但可以考慮長面板數據的組間異方差、組內自相關、組間同期相關問題，還可以得到較為穩健的統計結果。

采用全面FGLS 方法進行實證檢驗，估計結果如表3 所示。

表3 模型估計結果

列(1)報告了加入解釋變量的估計結果，創新對經濟高質量發展的回歸系數顯著為正，表明國家中心城市創新對經濟高質量發展有顯著的促進作用，H1 得到驗證。

列(2)加入了經濟政策不確定性與二次項的估計結果，創新水平的回歸系數變小但仍然顯著為正，經濟政策不確定性的一次項系數顯著為負，其二次項系數顯著為正，H2 得到驗證。當經濟政策不確定性的指數較低時，日趨復雜的市場環境與潛在風險會加劇資金占用、融資約束等問題。政府、企業等部門可能為了降低獲利風險而減少環境創新投資帶來的收益不確定性。但當經濟政策不確定性指數突破一定的閾值后，雖然較高的不確定性加劇了市場風險，但高風險的背后也蘊藏著豐厚的收益，并且高不確定性有助于敦促各地區能源與環境政策體系的完善，使其與國家節能減排政策收緊的預期相契合，促進經濟高質量發展。

列(3)加入了國家中心城市創新與經濟政策不確定性的一階交互項與二階交互項，一階交互項系數顯著為負，二階交互項系數顯著為正，H3 得到驗證。經濟政策不確定性的增加會逐步削弱創新對經濟高質量發展的正向效應。因為不確定、不明朗的外部環境可能會加大企業及時獲取信息的難度，使得企業做出暫緩研發投入的決策，降低綠色創新研發速率。然而，當經濟政策不確定性指數超過一定閾值時，調節作用由負向轉為正向調節。因為創新活動具有高風險、高收益特性，而國家中心城市具有較強的創新勢能，不確定性的加劇會使得創新激勵效應進一步加強，作為創新主體的各類企業則更偏好加大創新力度來搶占市場先機獲得超額利潤。企業加大創新力度有助于推動其綠色轉型發展進程，不僅可以緩解“城市病”帶來的一系列不良影響，還可以化解市場風險、提高市場競爭力，實現可持續發展目標。

2. 穩健性檢驗

首先，采用各國家中心城市專利申請授權量替代研發投入強度指標，并更換了調節變量的測算方法，采用幾何平均法重新測算宏觀經濟政策不確定性水平，再次使用全面FGLS 方法進行回歸，檢驗結果如表4 中的列(1)～列(3)所示。其次，考慮到國家中心城市經濟高質量發展可能會反向影響創新水平，為緩解雙向因果導致的內生性問題，同時檢驗國家中心城市經濟高質量發展是否存在時間滯后性，構建動態面板模型并采用SYS-GMM 方法再次檢驗，結果如表4 列(4)～列(6)所示。AR(2)序列相關檢驗、Hansen 檢驗結果均符合SYS-GMM 的要求，且主要變量估計結果與假設檢驗基本保持一致，研究結果穩健可靠。

表4 穩健性檢驗

3. 區域異質性分析

考慮到九大國家中心城市在我國東部、中部和西部地區均有所分布，其創新水平、發展韌性、綠色發展效率等可能存在一定的區域異質性特征。現將研究樣本按照所屬區域劃分為東部地區和中西部地區國家中心城市，并基于假設依次進行分組回歸，具體估計結果如表5 所示。

表5 分區域估計

由列(1)可知，東部地區國家中心城市創新水平的提升能夠促進經濟高質量發展，假設H1 成立。由列(2)可知，經濟政策不確定性對經濟高質量發展的“U”型作用在東部地區國家中心城市得到支持，假設H2成立。因為東部地區國家中心城市治理能力較強，能源與環境的政策體系相對完善，企業發展策略與地區未來節能減排發展策略的預期一致，以創新謀求長遠可持續發展依舊是必要途徑，經濟政策不確定性帶來的“創新激勵效應”得到較好的發揮。同時，東部地區各大城市創新水平較高且市場競爭力較強，經濟政策不確定性的提升也為該區域各大城市提供了發展機遇，有助于敦促城市彌補制度政策短板、完善環境治理體系。

列(3)表明東部地區國家中心城市經濟政策不確定性的“U”型調節效應成立，假設H3 得到驗證。東部地區國家中心城市集聚著先進的科學技術與高級技能人員，創新基礎雄厚，現代產業體系較為完善，該區域企業市場信息搜尋能力更強，對市場需求變化的敏感程度更高。當宏觀經濟政策波動較大時，該區域企業能夠通過加速技術創新轉化來鞏固市場力量，以應對市場競爭與風險，靈活求變的同時發揮好創新激勵效應并不斷提升環境效益。

列(4)、列(5)、列(6)為中西部地區國家中心城市的估計結果，假設H1～H3 在該區域也得到驗證，但主要變量的回歸系數要低于東部地區國家中心城市。首先，中西部地區創新活動相關配套設施與創新產業體系仍不夠完善，創新潛能有待進一步激活。其次，中西部地區經濟發展對經濟政策有較強的依賴，且其市場化水平不及東部發達地區，由此可能會緩釋經濟政策不確定性本身對經濟發展帶來的“雙刃劍”影響。最后，由于研發與創新活動存在高風險、高收益的特征，中西部地區經濟主體在面對經濟政策不確定性提升時可能會持有更為謹慎的態度以規避損失。

五、研究結論與政策建議

文章選取2010—2020年我國九大國家中心城市面板數據，從理論與實證層面分析了創新水平、經濟政策不確定性與經濟高質量發展之間的復雜作用關系，討論了不同區域國家中心城市的異質性特征，得出如下結論：第一，國家中心城市創新是促進經濟高質量發展的重要推手。第二，經濟政策不確定性與國家中心城市經濟高質量發展之間存在“U”型關系。第三，經濟政策不確定性在國家中心城市創新水平與經濟高質量發展之間存在“U”型調節效應。第四，相較于中西部地區，東部地區國家中心城市創新驅動效果更為明顯，其對經濟政策不確定性的敏感程度更高，不確定性與創新的耦合效果更好。

基于上述結論，文章提出以下政策建議：第一，政府的經濟政策制定應充分考慮其對企業創新行為的影響，引導企業加大創新投入力度，多措并舉確保企業創新主體的地位，提升科技成果轉化效率，促進創新資源有效整合。加大R&D 經費投入力度，運用政府稅收或財政調控政策，激勵企業建立科技研發機構，重點加大綠色節能技術創新研發力度。增強企業創新應用、技能型人才引育及激勵力度，充分調動各類人才的創新能動性。加速推進各類企業的科技制度創新，積極完善企業創新活動市場環境準入規范，通過制度創新引駐更多綠色企業、現代企業，為科技創新營造良好的市場環境，多措并舉助力經濟高質量發展。第二，政府的創新扶持政策應基于城市創新系統動態發展過程，以處理好城市內創新要素的聯動關系為主要目標。應依據各大中心城市的發展實際，健全各大城市科技評估與孵化服務體系，提升科研成果的實際轉化效率；并鼓勵以知識產權交易為中心的科技服務機構發展，促進完善“產—學—研—用”的創新體系建設。此外，要提升區域的自主創新能力，應重點加大節能環保技術與產品、工藝創新的力度，特別是加快高污染、高耗能、低附加值企業向低碳、節能、高附加值轉變。東部地區未來可以聚焦前沿科技與核心技術，中西部地區國家中心城市則以環境友好發展為導向，依托本土資源培育具有特色化的創新型產業業態。第三，堅持“因城施策、因地制宜”的理念，以“揚長補短、瞄準關鍵”的原則來制定各大城市創新戰略與經濟發展政策。相關政府部門需要綜合考慮各大城市的經濟發展現狀、發展模式、稟賦條件、產業基礎、技術發展水平等差異，以節能減排與經濟增長的雙重目標為導向，基于歷史特征靈活制定出推動經濟高質量發展的政策激勵機制，制定契合發展戰略的創新政策引導。對于不同發展定位的城市要因地制宜、因時制宜制定政策，將政策壓力轉化為內在發展動力，充分尊重有關各城市經濟運行系統對經濟政策不確定性的敏感度差異，進而增強政府和市場發展的良性互動趨勢。