“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響及其門檻效應研究

摘要： 服務國家區域發展戰略、引領區域經濟社會創新發展是“雙一流”建設的重要內容，也是其成效評價的重要方面。基于資源依賴理論，采用我國283個城市2012—2020年面板數據，構建雙重差分模型和門檻效應模型實證研究“雙一流”建設政策對城市創新能力的復雜影響機制。結果表明：“雙一流”建設政策顯著提升了建設高校所在城市的創新能力；資本投入水平和人力資本集聚水平對“雙一流”建設政策促進建設高校所在城市的創新能力有門檻效應，在最優區間內可以實現“雙一流”建設政策城市創新效應的最大發揮；資本投入水平和人力資本集聚水平對“雙一流”建設政策促進建設高校所在城市的創新能力的門檻效應因區域不同而存在顯著差異。鑒于此，相關部門應加強產學研協同創新，完善動態調整和競爭機制；優化經費投入和保障機制，加大基礎研究支持力度；建立健全人才合理有序流動機制，促進人才結構與產業結構相匹配。

關鍵詞：“雙一流”建設政策；城市創新能力；雙重差分；門檻效應；成效評價

中圖分類號：G646 文獻標識碼：A 文章編號：1672-0717（2024）05-0046-13

一、引言

提高城市創新水平是我國實施創新驅動發展戰略的基礎，高校作為知識創新、人才培養的策源地，對城市創新發展有重要意義。“雙一流”建設作為我國高等教育強國建設的標志工程，是推動城市創新發展的重要動力。但是政策執行與政策目標的實現并非是線性關系，在“雙一流”建設政策的實施過程中，其成效可能會受到資源投入、平臺建設、體制機制改革及制度體系創新完善、治理效能等諸多因素影響，從而影響區域高質量和可持續發展目標的實現。因此，科學洞察“雙一流”建設政策執行過程與其效果之間的關系對于及時調整和優化政策體系、合理配置創新資源有重要意義。

2020年12月，教育部、財政部、國家發展改革委聯合印發的《“雙一流”建設成效評價辦法（試行）》明確將整體發展水平、成長提升程度及可持續發展能力納入成效評價要求[1]。2022年1月，三部委再次聯合印發的《關于深入推進世界一流大學和一流學科建設的若干意見》（以下簡稱《若干意見》）指出，新一輪“雙一流”建設著力健全工作協同機制，完善上下貫通、執行有力的組織體系，提高資源配置效益和管理服務效能[2]。可見，“雙一流”建設政策具有綜合性、長期性和可持續性特征，這些特征要求其成效評價關注“雙一流”建設政策與區域經濟社會創新發展之間的動態復雜關聯關系，以適應其動態發展規律。

然而，現有文獻在研究我國“雙一流”建設政策與創新能力的關系時大都局限于關注大學內部，缺乏“跳出教育看教育”的思路，不利于準確評價“雙一流”建設成效。同時，學者在研究“雙一流”建設政策與創新能力的關系時往往只考慮了簡單的線性關系，而忽略了可能存在的非線性關系，不利于準確刻畫其真實關聯機制。此外，現有文獻在研究“雙一流”建設政策與創新能力的關系時多關注整體影響，而忽略了其在不同特質城市的異質性，不利于政策制定者根據城市特質靈活調整教育發展對策。

為此，本研究構建雙重差分模型和門檻效應模型，重點探究“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響及其機制，深入揭示“雙一流”建設政策對建設高校所在城市的創新能力的影響路徑和影響程度，科學研判“雙一流”建設成效，旨在為政府部門和高校管理者動態調整和優化創新要素投入、合理配置創新資源提供科學依據和決策參考。

本研究的可能貢獻主要有三點：其一，從城市層面深入考察“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響機制，拓展“雙一流”建設政策在城市層面的研究視角，豐富相關研究結果；其二，以資本投入水平和人力資本集聚水平為切入點，系統揭示“雙一流”建設政策為何以及如何對城市創新能力產生非線性影響，為“雙一流”建設政策的門檻效應研究提供了新的理論視角與經驗證據；其三，從地理位置角度開展門檻效應的異質性分析，比較“雙一流”建設政策對不同特質城市創新能力的非線性影響，以期更大限度地發揮“雙一流”建設政策對城市創新能力的促進作用。

二、文獻綜述與研究假設

（一）文獻綜述

現有圍繞創新能力探究“雙一流”建設政策門檻效應的文獻可概括為兩大類。在研究內容方面，現有文獻側重分析不同門檻變量對創新能力的影響，例如，鮑威和吳嘉琦將地方政府治理能力水平作為門檻變量，考察了高等教育資源質量集聚對區域創新經濟的非線性影響[3]；郭叢斌和邱世琛從全國和區域兩個層面檢驗了研究生博碩比對區域創新的門檻效應[4]79-86；俞立平等以“雙一流”建設高校的人文社科項目為例，分析了項目經費強度對學術論文和學術著作的門檻效應[5]。

在研究視角方面，現有文獻側重分析“雙一流”建設政策與創新能力之間的線性關系，揭示了“雙一流”建設政策對創新能力的直接影響。馬浚鋒和羅志敏采用雙重差分模型，評估了世界一流大學建設政策的創新效應[6]59-74；朱恬恬等采用雙重差分模型，評估了“雙一流”建設政策的高校科技資源配置效應[7]。然而，“雙一流”建設政策的實施效果可能會受到多重因素的影響，例如，互聯網發展水平[8]、科研資源投入[9]等。這些研究為我們考慮“雙一流”建設政策與創新能力之間可能存在非線性關系提供了重要啟發。此外，現有文獻在研究“雙一流”建設政策與創新能力的關系時多關注“雙一流”建設政策對創新能力的整體影響，然而“雙一流”建設政策的實施效果存在區域異質性[10]，這為本研究思考“雙一流”建設政策門檻效應的地區差異提供了思路。

綜上所述，現有相關文獻已對首輪“雙一流”建設政策與創新能力的門檻效應進行了初步研究，但仍然存在以下不足：第一，在研究內容方面，現有文獻側重分析不同門檻變量對創新能力的影響，缺乏對高等教育政策如何影響區域創新能力的門檻效應研究，故難以科學考察“雙一流”建設政策對區域經濟社會創新發展的復雜影響；第二，在研究視角方面，現有研究側重分析“雙一流”建設政策與創新能力之間的線性關系，而忽略了二者之間可能存在的非線性關系，不利于全面了解“雙一流”建設政策與創新能力的傳導機制。此外，現有研究多關注“雙一流”建設政策對創新能力的整體影響，而忽略了“雙一流”建設政策對不同特質城市可能存在異質性影響。

（二）研究假設

1.直接效應

2022年1月，三部委聯合印發的《若干意見》明確提出要提升區域創新發展水平[2]。一方面，國家有關部委與地方各級政府都加強了對屬地“雙一流”建設高校的資金、政策支持，從而帶動創新要素集聚；另一方面，“雙一流”建設高校積極與企業、科研院所等機構開展協同創新，從而吸引高質量的人力資本集聚，促進城市創新水平的提升。鑒于此，本研究提出假設1：

H1：“雙一流”建設政策顯著提高了建設高校所在城市的創新能力。

2.門檻效應

自“雙一流”建設政策啟動以來，地方政府和有關主管部門加大了對屬地“雙一流”建設高校的支持力度[11]，為協同創新提供平臺支撐以及制度保障。根據信號傳遞理論[12]，政府加大對“雙一流”建設高校的資本投入會向企業、科研院所等創新主體傳遞積極信號，有助于吸引更多的創新資源，從而促進高校創新活動的開展。同時，新增長理論認為研發投入是驅動科技進步、推動技術創新的最直接來源，但如果沒有投入和技術創新活動，資本的收益就會遞減[13]。現實中，“雙一流”建設高校資本投入不合理會造成資源的損失和浪費，不利于高校科技創新效率的整體提升。鑒于此，本研究提出假設2.1：

H2.1：資本投入水平在“雙一流”建設政策促進建設高校所在城市的創新能力提升中具有門檻效應。

“雙一流”建設高校因其良好的大學聲譽和科研平臺吸引了一大批國內外高層次人才集聚；同時，“雙一流”建設政策的評價導向使得高校著力于引進高水平的教育資源、加強師資隊伍建設。此外，“雙一流”建設政策鼓勵高校與科研院所、企業等創新主體開展協同創新，促進科技成果轉化，這也有助于吸引更多優秀的科技人才。根據知識吸收能力理論，人力資本集聚水平有利于提升區域創新水平，但存在一個閾值，只有當人力資本集聚水平超過該閾值時，才能激發地區的創新活力[14]。此外，“威廉姆森”集聚假說表明，高級勞動力要素集聚的正外部性存在一個臨界點，低于臨界點時集聚效應具有正向空間外部性，但超過臨界點后集聚的邊際效應會下降，甚至會產生負向空間外部性[15]。現實中，“雙一流”建設高校人力資本過度集聚也可能會抑制人才創新潛能的釋放，不利于高校科技創新效率的整體提升。鑒于此，本研究提出假設2.2：

H2.2：人力資本集聚水平在“雙一流”建設政策促進建設高校所在城市的創新能力提升中具有門檻效應。

3.異質性分析

由于各地區在經濟發展水平、地區產業結構、基礎設施建設等方面存在明顯差異，各地區的“雙一流”建設高校數量以及建設經費投入不均衡且差距過大，可能使得不同地區的創新環境存在差異。現實中，東部地區的創新生態系統相對完善，為“雙一流”建設高校開展科技創新活動提供了良好的環境，而中西部地區尚有較大的發展空間。此外，東部地區的“雙一流”建設高校會因其充足的辦學資金和高端的科研平臺吸引國內外高層次人才集聚，而中西部地區的“雙一流”建設高校存在嚴重的人才外流和人才引進困難問題。鑒于此，本研究提出假設3.1和3.2：

H3.1：資本投入水平對“雙一流”建設政策促進建設高校所在城市的創新能力提升的門檻效應存在顯著的地區差異。

H3.2：人力資本集聚水平對“雙一流”建設政策促進建設高校所在城市的創新能力提升的門檻效應存在顯著的地區差異。

三、研究設計

（一）模型構建

1.基準回歸模型

為克服傳統回歸模型在檢驗政策實施效果方面的局限性，本研究借鑒Bertrand和Mullainathan的方法[16]，構建雙重差分模型實證檢驗我國“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響，基準模型如下：

式中，INNOit為被解釋變量，表示城市i在年度t的創新能力。β0為截距項。Treati為分組變量，城市屬于處理組則取1（即擁有“雙一流”建設高校的城市），否則取0；Timet為處理期虛擬變量，以“雙一流”建設名單發布時間2017年為政策實施點，其取值為1時，代表“雙一流”建設政策發生之后，否則取0。Treati×Timet為分組變量與處理期虛擬變量的交互項，其系數γ1反映了“雙一流”建設政策實施的凈效應。Zit為一系列控制變量，β1為一系列控制變量的待估計系數。μi和θt分別表示城市和時間固定效應。εit為隨機誤差項。

2.門檻效應模型

本研究借鑒Hansen的做法[17]，構建門檻效應模型實證檢驗“雙一流”建設政策對城市創新能力影響的非線性特征，具體模型如下：

式中，為門檻變量，為門檻值。I（·）為示性函數，當括號中條件滿足時，I（·）取值為1，否則為 0。γ2和γ3分別為“雙一流”建設政策在門檻值兩側的區制中對城市創新能力的影響系數，其他變量的含義均與基準回歸模型一致。

（二）變量說明

1.被解釋變量

本研究的被解釋變量是城市創新能力（INNO），主要指科技創新能力，其衡量指標包括新產品產值、新產品銷售收入、專利等。但由于我國各地區對新產品的理解程度和認證標準存在差異，所以現有文獻在研究區域創新時，很少使用新產品產值等指標衡量創新能力[18]，而較多采用專利數量來衡量創新能力，且研究結果一般表明專利數量與創新能力成正相關關系[19]。因此，本研究采用專利數量來衡量城市創新能力。此外，考慮到專利從申請受理到授權存在一定的時滯性[20]，我們采用專利申請受理數量來衡量城市創新能力。

2.核心解釋變量

本研究的核心解釋變量是“雙一流”建設政策虛擬變量。根據2017年教育部、財政部、國家發展改革委聯合頒布的《關于公布世界一流大學和一流學科建設高校及建設學科名單的通知》（以下簡稱《名單通知》）統一賦值[21]，將分組變量與處理期虛擬變量的交互項（Treati×Timet）作為核心解釋變量。

3.控制變量

考慮到各城市經濟社會發展水平存在顯著的異質性特征，為減少其他因素對研究結果的干擾，本研究選取各城市對外開放水平（lnOPEN）、經濟發展水平（lnRGDP）、金融發展水平（JR）、產業結構水平（CL）、信息化水平（lnINF）、地區教育水平（JY）、人力資本水平（lnEDUU）、文化發展水平（lnTSG）、工業化發展水平（lnQY）作為控制變量。

4.門檻變量

據資源依賴理論，組織的生存和發展依賴于從外部環境中獲取的資源，這些資源包括人員、資金、社會合法性、顧客、技術和物資投入等[22]。對大學而言，其辦學過程同樣依賴各種資源，主要包括人力資源、物力資源及財力資源[23]。基于上述理論分析，本研究選取高校資本投入水平（ZBTRSP）和人力資本集聚水平（RLZBJJ）作為門檻變量，考察“雙一流”建設政策對城市創新能力的門檻效應。

（三）數據來源

本研究以三部委聯合頒布的《名單通知》的出臺為準自然實驗[21]，選擇政策公布前后9年（2012—2020年）作為樣本期間，將前5年定義為“政策實施前”，后4年定義為“政策實施后”。同時，在考慮數據可得性的基礎上，我們將入選首輪“雙一流”建設高校名單中的134所高校所在城市（39個）作為處理組①，其余城市（244個）作為對照組構建研究樣本，最終得到9年間283個城市2547個面板觀察值。所有數據均來源于《中國城市統計年鑒》，個別缺失數據采用插值法處理。同時，為避免異方差問題，本研究對城市對外開放水平（lnOPEN）、經濟發展水平（lnRGDP）、信息化水平（lnINF）、人力資本水平（lnEDUU）、文化發展水平（lnTSG）和工業化發展水平（lnQY）都取對數處理。變量說明與描述性統計結果如表1所示。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

本研究首先運用基準回歸模型[公式（1）]估計“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響，結果如表2所示。其中，第1列和第2列分別是未加入控制變量和加入控制變量的回歸結果。可以發現，第1列和第2列的交互項系數均顯著為正，說明“雙一流”建設政策的實施顯著提高了建設高校所在城市的創新能力，研究假設H1通過檢驗。

為了進一步反映“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響程度，本研究借鑒He等[24]的做法進行對比研究，結果表明，與政策實施前處理組的均值相比，“雙一流”建設政策使得建設高校所在城市的創新能力提高了45.73%。該研究結果從城市層面評價了“雙一流”建設政策的城市創新效應，深化了已有研究中關于“雙一流”建設政策與創新發展的認知，他們往往認為“雙一流”建設政策能夠顯著促進建設高校[6]59-74和其所在區域[25]的創新發展，而缺乏對城市層面的考量。究其原因，筆者認為主要有兩點：一是“雙一流”建設政策的信號效應。中央和地方各級政府給予“雙一流”建設高校強大的資金和資源支持必然會向外界傳遞積極信號，一方面，會吸引更多的國內外高層次人才涌入“雙一流”建設高校，充分發揮高層次人才的集聚效應[26]；另一方面，會吸引企業、科研院所等其他創新主體與“雙一流”建設高校開展協同創新，推動科技成果轉化與商業化應用[27]，從而提升城市創新水平。二是“雙一流”建設政策的倒逼效應。“雙一流”建設政策設立的“能進能出”動態調整機制和考核評價機制給高校營造了一個優勝劣汰的競爭環境，這種機制體現了“雙一流”建設的開放性與競爭性，其目的是提升資源配置效率[28]，從而倒逼“雙一流”建設高校積極融入區域創新體系，提升高校服務區域經濟社會創新發展的能力。

（二）穩健性檢驗結果

1.平行趨勢檢驗結果

有效使用雙重差分法的重要前提假設是趨同假設[29]，即如果沒有執行“雙一流”建設政策，有“雙一流”建設高校的城市與其他城市創新水平的變化趨勢應該是平行的。為此，本研究借鑒Beck等的做法[30]，利用事件分析法，將政策實施前一年（2016年）作為基期進行平行趨勢檢驗，具體模型如下：

式中，Timet為處理期虛擬變量，當年觀測值取1，其他年份觀測值為0，其他變量的含義均與基準回歸模型一致。本研究檢驗了2017年首輪“雙一流”建設名單提出的前5年（2012年）到2020年的趨勢變化，結果如圖1所示。可以發現，2017年以前所有回歸結果均不顯著，表明在“雙一流”建設政策實施前，處理組和對照組的變化趨勢是一致的，不存在顯著差異。而2017年之后，處理組的城市創新能力相比對照組顯著提升。因此，樣本通過了雙重差分估計所需的平行趨勢檢驗。

2.更換被解釋變量的檢驗結果

為避免測量誤差帶來的影響，本研究將基準回歸模型中的被解釋變量替換為專利申請授權數（INNO1）和發明專利申請受理數（INNO2）重新估計，結果分別如表3所示。可見，在更換被解釋變量后，估計系數依然顯著為正，說明上述研究結果穩健可靠。

五、門檻特征分析

（一）門檻效應檢驗

1.資本投入水平的門檻效應檢驗

為深入了解不同資本投入水平下，“雙一流”建設政策對建設高校所在城市的創新能力的影響程度，確定最佳的資本投入水平區間，以促進“雙一流”建設政策創新效應的有效發揮，本研究借鑒Hansen的“自助法”（Bootstrap）[17]，以城市資本投入水平作為門檻變量，“雙一流”建設政策虛擬變量為解釋變量，城市創新能力為被解釋變量，按照不存在門檻值（原假設）或存在一個門檻值（備選假設）、只存在一個門檻值（原假設）或存在兩個門檻值（備選假設）、只存在兩個門檻值（原假設）或存在三個門檻值（備選假設）三種條件進行檢驗，通過反復抽樣1000次得出檢驗統計量對應的P值，判斷資本投入水平對“雙一流”建設政策促進城市創新能力提升是否存在門檻效應進行檢驗，結果如表4所示。可以發現，“資本投入水平”作為門檻變量顯著通過了單一門檻檢驗，但未通過雙重門檻和三重門檻檢驗，說明以“資本投入水平”為門檻變量時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響存在顯著的單一門檻效應。具體的門檻估計值與置信區間分別如表5所示。可以發現，單一門檻估計值為0.1317，95%的置信區間為[0.1303，0.1332]。為此，本研究將基于單一門檻分析不同資本投入水平下“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響。

2.人力資本集聚水平的門檻效應檢驗

為深入了解不同人力資本集聚水平下，“雙一流”建設政策對建設高校所在城市的創新能力的影響程度，確定最佳的人力資本集聚水平區間，以促進“雙一流”建設政策的可持續發展，本研究重復上述步驟，以“城市人力資本集聚水平”為門檻變量，“‘雙一流’建設政策虛擬變量”為解釋變量，“城市創新能力”為被解釋變量，判斷人力資本集聚水平對“雙一流”建設政策促進城市創新能力提升是否存在門檻效應，檢驗結果如表4的后三行所示。可以發現，“人力資本集聚水平”作為門檻變量顯著通過了單一門檻和雙重門檻檢驗，但未通過三重門檻檢驗，說明以“人力資本集聚水平”為門檻變量時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響存在顯著的雙重門檻效應。具體的門檻估計值與置信區間分別如表5所示，雙重門檻估計值的第一區間的門檻值為0.3370，95%的置信區間為[0.3260，0.3456]；第二區間的門檻值為0.4467，95%的置信區間為[0.4388，0.4560]。為此，本研究將基于雙重門檻分析不同人力資本集聚水平下“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響。

（二）門檻模型回歸

1.資本投入水平的門檻回歸結果

從表6可以發現，當城市資本投入水平的值小于0.1317時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正；當資本投入水平大于等于門檻值0.1317時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正，且相較于第一門檻區間影響系數更大，即“多多益善”。可見，隨著資本投入水平的提高，其呈現邊際效應遞增特征，研究假設H2.1通過檢驗。

該研究結論有助于從資源配置角度深入了解“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響，為未來政府優化資源配置提供實證支撐。究其原因，本研究認為主要是由于當ZBTRSP值小于0.1317時，資本投入水平較低，大部分“雙一流”建設高校沒有能力進行原始創新，多通過模仿或復制現有技術進行創新，從而導致創新效應相對有限[31]。當前，我國“雙一流”建設高校與世界一流大學相比仍有差距，基礎學科領域拔尖創新人才和原創性成果匱乏，對我國原始創新能力造成明顯制約[32]；而經費投入和政策支持是原始創新的重要保障條件[33]。當ZBTRSP值大于等于0.1317時，“雙一流”建設政策才能發揮出最大的創新效應。這可能是由于資本投入的增加有利于吸引各類創新要素集聚，從而加快了知識傳播和技術擴散，顯著提升了城市創新能力。顯然，“雙一流”建設高校能夠獲得更多的配套資金和政策支持，從而集聚更多資源[34]。

2.人力資本集聚水平的門檻回歸結果

從表6可以發現，當城市人力資本集聚水平的門檻值RLZBJJ小于0.3370時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數雖然為正，但不顯著；當0.3370≤RLZBJJ＜0.4467時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正；當RLZBJJ≥0.4467時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數雖然顯著為正，但其影響系數大幅度下降，即“過猶不及”。可見，[0.3370，0.4467]是人力資本集聚水平的最優區間，低于該區間下限時，“雙一流”建設政策無法達到預期效果，高于該區間上限時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響呈現邊際效應遞減特征，研究假設H2.2成立。

該研究結論有助于從生產要素集聚的視角深入了解“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響，為未來“雙一流”建設政策的可持續發展提供實證支撐。究其原因，本研究認為主要是由于當人力資本集聚水平值低于0.3370時，人力資本集聚水平較低，創新效應相對有限，導致“雙一流”建設政策雖然對城市創新能力提升有一定的促進作用但比較弱[26]。當人力資本集聚水平值低于下限臨界值時，組織的技術吸收能力不足是制約組織科技創新能力提升的瓶頸[35]；高等教育規模小，人才短缺也會嚴重制約技術進步和知識創新[36]。當人力資本集聚水平達到最優區間，可以降低知識傳播成本，實現知識共享和創新擴散，從而促進城市創新水平的提升。已有研究表明，人力資本集聚水平可以降低知識傳播的成本，提高創新水平[37]。當RLZBJJ≥0.4467時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響呈現邊際效應遞減特征，這可能是由于一方面“雙一流”建設引發的“人才大戰”導致人才資源在校際流動中的損失和浪費。近年來，我國高校為躋身“雙一流”建設行列，不惜高薪高職“挖人”“搶人”，引發高校“人才大戰”，一定程度上破壞了高校人才競爭的正常秩序，導致高校人才流動片面集聚，造成了人才資源的浪費[38]。另一方面，人力資本過度集聚不利于區域創新生態系統的健康可持續發展，從而制約了城市創新水平的提升。目前一流大學建設高校的科研人員數量出現投入冗余現象，過多的人力資本投入對樣本高校科研效率呈現負向效應[39]。而本研究通過計算“雙一流”建設政策發揮創新效應的人力資本集聚水平最優區間，驗證了已有研究從人力資源配置視角解釋資源冗余的內在機理。

（三）區域異質性檢驗

1.資本投入水平的門檻異質性回歸結果

為了探討以“資本投入水平”為門檻變量時，“雙一流”建設政策對建設高校所在城市的創新能力的區域異質性影響，本研究將總樣本劃分為東部和中西部兩大子樣本分別進行回歸。具體來看，以“城市資本投入水平”為門檻變量，“‘雙一流’建設政策虛擬變量”為解釋變量，“城市創新能力”為被解釋變量，回歸結果如表7所示。可以發現，在東部和中西部地區，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響均存在以“資本投入水平”為門檻變量的雙重門檻效應，研究假設H3.1通過檢驗。具體的門檻估計值與置信區間分別如表8的第（1）列和第（2）列所示。可以發現，東部地區的門檻值分別為0.1028和0.1463，中西部地區的門檻值分別為0.0970和0.1189。

通過表9的第（1）列和第（2）列可以發現，就東部地區而言，當ZBTRSP＜0.1028時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正；當0.1028≤ZBTRSP＜0.1463時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正，且相較于第一門檻區間影響系數更大；當ZBTRSP≥0.1463時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正，且相較于第二門檻區間影響系數更大，呈現邊際效應遞增特征。這可能是由于東部地區的經濟發展水平較高、創新生態系統相對完善；同時東部地區的建設高校不僅得到中央和地方配套政策和充足資金的支持，也能吸納更多社會資本[40]，為科技創新活動的開展提供了良好的環境，因而能夠顯著提升城市的創新能力。

就中西部地區而言，當ZBTRSP＜0.0970時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正；當0.0970≤ZBTRSP＜0.1189時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正，且相較于第一門檻區間影響系數更大；當資本投入水平值ZBTRSP≥0.1189時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數雖然顯著為正，但有所下降。這可能是由于中西部地區尚有較大的發展空間，處于規模報酬遞增階段[41]；同時，中西部地區高校依托“雙一流”建設政策，不斷完善創新生態環境，以促進“雙一流”建設政策創新效應的可持續發展。根據教育部公布的數據，“十三五”期間，中西部省部共建高校經費大幅增長，總計超500億元，首批“雙一流”建設高校重點共建帶動中西部各地政府投入建設資金超190億元[42]。而隨著資本投入水平不斷提高，體制機制不健全等因素可能導致投入資金并不能得到合理配置和有效利用，存在使用結構不合理、資金錯配等問題，從而制約了技術進步和知識創新[43]。同時，資金投入結構不合理也可能導致資源配置效率下降，從而制約技術進步和生產效率的提高。已有研究表明，目前西部建設高校經費來源范圍有限、構成單一，過度依賴財政資金[44]，而研發投入結構不合理會導致組織無法合理配置資源，從而制約技術進步和生產效率的提高[45]。

2.人力資本集聚水平的門檻異質性回歸結果

為了探討以“人力資本集聚水平”為門檻變量時，“雙一流”建設政策對建設高校所在城市的創新能力區域異質性影響，本研究也將總樣本劃分為東部和中西部兩大子樣本分別進行回歸。具體來看，以“城市人力資本集聚水平”為門檻變量，“‘雙一流’建設政策虛擬變量”為解釋變量，“城市創新能力”為被解釋變量，回歸結果如表7的后六行所示。可以發現，在東部和中西部地區，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響分別存在以“人力資本集聚水平”為門檻變量的單一門檻效應和雙重門檻效應，研究假設H3.2通過檢驗。具體的門檻估計值與置信區間分別如表8的第（3）列和第（4）列所示。可以發現，東部地區的門檻值為0.4467，中西部地區的門檻值分別為0.3887和1.0153。

通過表9的第（3）和第（4）列可以發現，就東部地區而言，當RLZBJJ＜0.4467時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正；當RLZBJJ≥0.4467時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數雖然顯著為正，但大幅下降。可見，當人力資本集聚水平較低時，能最大限度發揮“雙一流”建設政策的城市創新效應；而隨著人力資本集聚水平達到門檻值后，其對城市創新能力的影響也趨于高峰，此時，若繼續推動人力資本集聚會弱化城市創新能力的提升效果。這可能是由于東部地區的“雙一流”建設高校數量較多，人力資本水平較高，能夠通過競爭協作和學習效應等促進知識溢出[4]79-86；同時，東部地區的“雙一流”建設高校因其充足的辦學資金和高端的科研平臺吸引國內外高端人才，形成高層次人才集聚[46]。但隨著人力資本集聚水平的不斷提升最終可能會產生“擁擠效應”，從而不利于城市創新能力提升[47]63-89。

就中西部地區而言，當RLZBJJ＜0.3887時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數雖然為正，但不顯著；當0.3887≤RLZBJJ＜1.0153時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數顯著為正；當RLZBJJ≥1.0153時，“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響系數雖然顯著為正，但有所下降，該研究結論與全國層面的門檻檢驗結果基本一致。這可能是由于中西部高校高層次人才“孔雀東南飛”現象給其帶來了巨大沖擊[48]，同時，中西部高校高層次人才引進困難[49]導致科技創新要素難以充分集聚，從而使“雙一流”建設政策的城市創新效應不顯著。而人力資本集聚水平不斷提升，將給西部地區的創新發展提供強勁動力。人力資本集聚會帶來技術流動，影響自主創新能力[50]，但隨著人力資本集聚水平不斷提升，中西部地區的人力資本結構可能并未進行相應的調整導致其與產業結構不匹配，從而不利于城市創新能力提升[47]63-89。只有當人力資本結構與產業結構相匹配時，才能有效促進創新[51]。

六、結論與啟示

本研究面向國家“雙一流”建設成效評價需求，從城市層面，基于非線性關系視角，構建雙重差分模型和門檻效應模型實證檢驗了“雙一流”建設政策對城市創新能力的影響及其門檻效應。主要結論如下：

第一，“雙一流”建設政策的實施顯著促進了建設高校所在城市的創新能力提升。具體來看，與“雙一流”建設政策實施前處理組的均值相比，建設高校所在城市的創新能力提高了45.73%。這表明，在“雙一流”建設政策的支持和引導下，建設高校積極融入區域創新體系，通過知識生產、整合、傳播與應用等產學活動形成創新共同體和技術聯盟，進而催化區域創新。該研究結論從城市層面深化了已有研究中關于“雙一流”建設政策與創新發展的認知，即“雙一流”建設政策具有城市創新效應。

第二，資本投入水平和人力資本集聚水平對“雙一流”建設政策促進建設高校所在城市的創新能力提升有門檻效應。其中，資本投入水平對“雙一流”建設政策城市創新效應的發揮呈現邊際效應遞增特征；而人力資本集聚水平對“雙一流”建設政策城市創新效應的發揮存在最優區間[0.3370，0.4467]，低于區間下限或高于區間上限時都不能實現“雙一流”建設政策城市創新效應的最大化。該研究結論從資源配置和生產要素集聚視角出發，明晰了資本投入水平和人力資本集聚水平的邊界條件，為政府部門和高校管理者及時調整和優化資本投入方向和結構、合理布局人才資源提供實證支撐。

第三，資本投入水平和人力資本集聚水平對“雙一流”建設政策促進建設高校所在城市的創新能力提升的門檻效應存在顯著的地區差異。其中，東部地區和中西部地區的資本投入水平以及中西部地區的人力資本集聚水平，對“雙一流”建設政策城市創新效應的發揮存在雙重門檻效應；東部地區的人力資本集聚水平對“雙一流”建設政策城市創新效應的發揮存在單一門檻效應。該研究結論從城市特質出發，明晰了不同地理區位資本投入水平和人力資本集聚水平的邊界條件，為政策制定者和高校管理者根據地域特性，制定差異化的策略提供有益參考。

上述研究結論對高校管理決策有重要啟示意義，本研究基于這些結論提出以下幾點啟示：

第一，加強產學研協同創新，完善動態調整和競爭機制。“雙一流”建設政策的信號效應與倒逼效應是促使“雙一流”建設政策城市創新效應得以充分發揮的關鍵。一方面，政府管理部門應通過向“雙一流”建設高校投入資金的方式，向外界創新主體傳遞積極信號，吸引國內外高層次人才、企業、科研院所等創新主體積極與建設高校開展協同創新，推動科技成果轉化。“雙一流”建設高校也應主動走出“象牙塔”，積極融入區域創新體系，通過知識生產、整合、傳播與應用等產學活動催化區域創新。另一方面，教育管理部門應進一步完善“有進有出”的動態調整機制和優勝劣汰的市場競爭機制，以優化資源配置，倒逼“雙一流”建設高校積極融入區域創新體系，提升高校服務區域經濟社會創新發展的能力。“雙一流”建設高校也應明確發展目標，制定科學規劃，合理配置創新資源，實現高等教育的高質量發展。

第二，優化經費投入和保障機制，加大基礎研究支持力度。資本投入雖然“多多益善”，但也受投入結構與使用效率的影響，只有經費投入結構與經費管理使用合理才能有效發揮資源優勢。一方面，政府管理部門應不斷優化“雙一流”建設經費投入的數量與結構，在保持政府投入力度和支出強度的同時，也應引導和鼓勵社會力量參與投入。“雙一流”建設高校也應持續完善多元籌資機制，拓展資金來源渠道，吸引更多的社會資金投入。另一方面，政府管理部門應持續完善“雙一流”建設經費對基礎研究的保障機制，以促進原創性成果的形成。“雙一流”建設高校也應加大基礎研究資金投入，鼓勵原始創新。例如，可以通過設立專項資金重點支持基礎研究，引領原創性成果重大突破。此外，政府管理部門和相關高校應建立健全“雙一流”建設經費的監督管理機制，保障資金的有效利用。

第三，建立健全人才合理有序流動機制，促使人才結構與產業結構相匹配。人力資本集聚水平并非越高越好，只有合理配置人力資本才能有效發揮資源優勢，否則“過猶不及”，產生擁擠效應，不利于創新水平的提升。一方面，政府管理部門應建立健全人才合理流動的宏觀統籌機制，積極引導高校間、區域間高層次人才的合理有序流動。就高校間的人才流動而言，政府管理部門應通過實施統籌教師薪酬待遇、完善人才流動法規、建立人才培養使用評價激勵扶持的長效機制等措施，規范并促進高校高層次人才的合理有序流動。就區域間的人才流動而言，政府管理部門應加大對中西部高校的資源傾斜力度，從平臺建設和編制管理等方面為中西部高校的人才培養提供支持。同時，需進一步完善中西部高校的人才引進、使用、培育和留住機制以促進區域間高層次人才的合理有序流動。另一方面，政府管理部門應通過制定和調整人才政策和產業政策，提升人才結構與產業結構的匹配度。

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The Impact of the Double First-class Policy on the City Innovation Ability and its Threshold Effect

ZHU Tiantian CHU Qiuyu

Abstract： Serving the national regional development strategy and leading regional economic and social innovative development are the important goals of the double first-class （DFC） Policy in China and also an essential aspect of its performance evaluation. Therefore， based on the resource dependence theory and the panel data of 283 cities in China from 2012 to 2020， this paper develops the difference-in-differences model and threshold effect model to empirically investigate the complex impact mechanisms of the DFC Policy on the city innovation ability. The results indicate that： first， the DFC Policy has significantly promoted the innovation ability of the city where the Chinese DFC construction universities are located. Second， the capital investment level and human capital agglomeration level have threshold effects on the DFC Policy to promote city innovation ability， which can maximize the urban innovation effect of the DFC Policy within the optimal interval. In addition， the threshold effects of capital investment level and human capital agglomeration level on the DFC Policy to promote city innovation ability vary significantly by region. Therefore， relevant departments should strengthen industry-university-research cooperative innovation， and urgently improve the dynamic adjustment and competition mechanism to ensure the DFC Policy's effectiveness; optimize the funding investment and guarantee mechanism， and enhance the support of basic research; establish and improve the mechanism for the reasonable and orderly flow of talents， and promote the matching of the structure of talents with the structure of industries.

Key words： double first-class policy; city innovation ability; difference-in-differences model; threshold effect; performance evaluation

（責任編輯 陳劍光）