一、引言

近年来，国际经济形势日益严峻，全球经济陷入衰退，贸易摩擦不断升级，黑天鹅事件屡屡出现，2020年，新冠肺炎疫情极大影响了全球经济社会，作为唯一实现正增长的世界主要经济体，中国经济未来走向亟需明确的政策引导。2019年中央经济工作会议指出，要健全体制机制，打造一批有国际竞争力的先进制造业集群，提升产业基础能力和产业链现代化水平，2020年中央经济工作会议进一步提出强化战略科技力量，支持有条件的地方建设国际和区域科技创新中心，增强产业链自主可控。国家级高新技术产业开发区(以下简称国家高新区)作为落实创新驱动发展战略，实现制造业生产效率和创新发展的重要载体，一直以来都担任着区域创新增长极的重要角色。

自1988年开始实施“火炬计划”到现在，高新区建设经历了两次热潮，第一次发生在1991和1992年，第二次是2010年至2015年间，分别批准成立了51家和90家国家高新区。截至2018年5月，国家高新区达到“168+1”家^①，其设立及发展趋势见图 1。

① 苏州工业园2006年纳入国家高新区考核序列，享受国家高新区同等政策，但是仍属于商务部主管的经济技术开发区，国家高新区2006年是“53+1”的格局，截至2018年底，全国共有“168+1”家国家高新区。

国家高新区设立推动当地经济发展主要表现在两方面，一是促进了地区生产总值提高，合理布局可相应缩小地区之间的差距(刘瑞明、赵仁杰，2015)。另一方面，国家高新区充分发挥“示范区”“试验田”的作用，其对新兴产业和高技术产业的带动成效显著，促进了所在城市的科技进步和创新发展。三十年来，国家高新区已经成为我国自主研发的摇篮，实现科技创新和经济可持续发展的集中地(程郁、陈雪，2013)。同时不可否认，部分高新区是在地方政府强力推动下建立起来的，尤其是后期设立的部分高新区，存在地方政府盲目竞争，在运行中出现了体制回归、企业拥挤效应明显、因循守旧、创新效率不高等问题(吕政、张克俊，2006)。

国家高新区对地区经济的影响路径主要包括两方面，一是作为具有引领作用的“政策示范区”，国家高新区在促进科技创新、产业发展和完善以市场为导向的经营管理机制方面发挥了重要作用(Cao，2004)。二是国家高新区的技术外溢作用，包括促进科技成果转化、技术和产业转移、知识产权交易和技术市场发展，形成了对高新区所在城市的辐射效应。然而相关实证结果表明在这两方面问题上，国内外研究者都有不同的结论。Qin(1992)研究发现中国高新技术园区为高新技术产业发展提供了坚实基础，Goetz and Rupasingha(2002)发现美国高科技公司往往存在集群或合作的现象。有些研究认为各地开发区通过容纳大量劳动力，激励外商直接投资，推动全要素生产率的增长来促进经济发展(Wang，2013)。

国内研究集中在国家高新区的政策作用方面，而研发创新是其中关键的路径，肖鹏、黎一璇(2011)研究发现国家高新区通过税收减免政策促进了企业研发活动。程郁、陈雪(2013)发现国家高新区的全要素生产率增长率提升明显，其中技术进步发挥了重大作用。张林、高安刚(2019)发现国家高新区显著推动城市群向创新多中心空间结构模式演进，即高新区提升了所在城市的创新能力和产业水平。王鹏等(2019)运用PSM-DID方法进行实证分析，发现国家高新区建立促进了城市产业结构高级化和合理化进程。

但国家高新区的政策影响也并非尽如人意。李凯等(2007)发现国家高新区仅形成了地理范围内的集中，并没有实现促进所在地区制造业技术创新的产业集群效果。谢子远、鞠芳辉(2011)研究得出结论产业集群显著降低了国家高新区的创新效率。袁航、朱承亮(2018)研究发现国家高新区未能促进质量上的提升以及产业之间协作和关联水平的改进。且从企业生产率的视角出发，国家高新区在内的开发区并没有表现出明显的集聚效应(林毅夫等，2018)。李强(2007)发现国家高新区发展基本上是由投资拉动。曹清峰(2020)发现即使是在70大中城市，国家级高新区设立也仅仅通过要素投入数量扩张提升了经济增长，但并没有带动区域经济高质量发展。

通过对现有文献的梳理我们发现，国家高新区确实在一段时期中起到了“自主创新和经济发展的高地”作用，但受多种条件的制约和影响，其发展态势在新设立的国家高新区很可能存在不同，尤其在提升创新、协调资源、技术溢出等方面，国家高新区作用存在显著差异。应如何科学准确地评估国家高新区对城市全要素生产率的影响，对国家高新区的进一步发展，以及我国新发展阶段的战略部署具有突出意义。

本文尝试运用渐进双重差分法，基于我国261个城市面板数据及相关微观企业数据，探究新设立国家高新区对城市全要素生产率提升的作用，这一主题研究可能的贡献包括：一是发现新设立国家高新区在特定条件下，有可能造成城市全要素生产率的下降，并通过分解城市全要素生产率，分析了全要素生产率三个组成部分的异质性变化，找到了国家高新区设立对城市全要素生产率影响的路径差异；二是检验国家高新区对城市全要素生产率影响的城市等级异质性，分析国家高新区设立对全要素生产率负面作用的城市异质性；三是通过分析测度企业间资源配置效率、土地要素价格扭曲以及对于城市创新和产业结构升级的影响，探讨了国家高新区设立的影响机制。

本文余下部分安排如下：第二部分进行机制分析，提出理论假设；第三部分进行模型设定和数据描述；第四部分是实证结果及分析；第五部分进行机制检验；第六部分是结论与政策建议。

二、作用机制与研究假设

国家高新区从最初的招商引资和产业聚集阶段，到后来的科技引领阶段，再到后来的创新驱动发展阶段，不断探索出一条符合中国国情的产业发展道路，成为凝聚发展潜力的核心力量，为当地城市经济效率提升提供了多方面的动力。根据Kumbhakar and Lovell(2000)的研究，可以通过随机前沿分析法(SFA)和超越对数形式的生产函数，将TFP分解为规模效率、技术进步和技术效率。通过分析国家高新区对规模效率、技术进步和技术效率三条渠道的影响入手，国家高新区能推动城市全要素生产率提升的机制路径。

在促进规模经济方面，国家高新区设立所带来的优惠政策作用显著，受到一系列税收优惠和财政补贴的激励，大量高技术制造业和服务业为主的企业更愿意进入高新区，从而快速形成了一定规模的产业集群，有效推动了国家高新区规模扩大和规模经济实现，不仅使园区内企业利润增加，也有效促进了当地规模效率的提高。由此我们建立研究假设1。

H1：国家高新区设立提升了所在城市经济的规模效率(SE)。

国家高新区致力于提升个体创新和产业升级，因此技术进步是国家高新区提升全要素生产率的第二条路径。通过吸引高新技术产业入驻，高新区汇集技术，并触发信息交流，所引发的溢出效应不仅有利于高新区企业和产业，对所在城市的技术进步也有正面影响，同时高新区拥有更好的研发、创新资源，对高素质人才具有更大吸引力。凭借高新技术企业和人才的技术溢出效应，一般认为，国家高新区有利于所在城市技术进步成果的创造。而且，优惠的财政补贴和税收激励等政策缓冲了企业的融资约束，可以有效提高企业的自主创新积极性和主动性，在一定程度上促进技术进步的发展。

然而，现实中国家高新区对城市技术进步的功能实现受到阻碍。在部分新建高新区发展过程中，物质资源推进较快，而政策软环境不到位，人才引进机制有待完善，限制了技术资源和高素质人才在国家高新区所在城市的发展空间。部分开发区的优惠政策，降低了非技术进步型企业的竞争约束，间接挤出了区内外企业的创新行为和创新规模，对区外企业的创新溢出效应更难以实现(吴一平、李鲁，2017)。上述微观影响逐步反映到宏观层面，由于过度追求高新区发展和建设规模，反而影响了本地区创新能力，无论在产业结构高级化还是合理化方面都会产生一定的抑制作用，从而影响了产业技术溢出效应和分工专业化效应，进而抑制城市整体生产技术进步水平提高。总体来看，国家高新区对所在城市技术进步的影响包括促进和抑制两个方面。基于以上分析，可提出竞争性假设2。

H2a：国家高新区设立对所在城市经济的技术进步(TP)有正向作用。

H2b：国家高新区设立对所在城市经济的技术进步(TP)有负向作用。

国家高新区对全要素生产率的第三条影响路径是技术效率提升，主要表现为对所拥有生产要素有效分配和利用的能力。国家高新区内技术、管理以及金融等条件相对齐全，完善的配套措施和支撑体系会为区内企业和产业进一步发展提供良好创新发展环境，而其自身管理部门和企业的现代化水平也可以有效提升所在城市对于资源协同的需求，从而在区内外两个层面促进资源向技术成果的转化和高新技术产品的量化生产等方向流动。

然而，新建国家高新区在技术效率方面的现存问题仍然值得重视。一方面，国家高新区(尤其是新设立国家高新区)建立过程中，高新区应该在产业发展的基础上自发集聚形成并加以规范化，期间政府应该扮演“支持者”而非“干预者”(赵延东、张文霞，2008)，若政府职能没有得到较好而适当的发挥，则会挤占市场在资源配置中的决定性作用，也会抑制企业自发组织集聚的积极性和主动性，从而导致严重的“资源错配”现象，不但无法与当地经济实现联动协调发展，还会造成资源在高新区内的高度集中，反而影响资源配置效率。如李晓萍等(2015)指出集聚效应和选择效应是高新技术企业生产率差异的主要原因，且经济集聚对于制造业行业更多地表现为拥挤效应。另一方面，在国家高新区内，入驻企业考虑更多的是税收和土地等优惠措施以及高新区的引资政策，而忽略了企业之间的技术关联性，以及企业之间的技术和创新溢出效应，扭曲的土地价格成为要素价格结构扭曲的重要表象，整体上不利于所在城市技术效率和全要素生产率的提升。根据上述国家高新区对城市技术效率的正反两方面影响，本文提出竞争性假设3。

H3a：国家高新区设立对所在城市经济的技术效率(TE)有正向作用。

H3b：国家高新区设立对所在城市经济的技术效率(TE)有负向作用。

三、研究设计 (一) 模型选择

本文通过双重差分法(Difference-In-Differences, DID)分析国家高新区设立对城市全要素生产率及其构成要素的净效应。国家高新区设立为本文研究提供了“准自然实验”，考虑到“一市多区”现象的存在以及部分地区数据缺失，通过筛选与匹配，我们选取了2001-2014年间关键数据完整无缺的261个地级市作为研究对象，期间在上述地级市中设立了62家国家高新区，对应共有53个地级市经历了设立国家高新区的政策影响(以第一次设立国家高新区为政策发生节点)。这53个地级市构成实验组，其余地级市则作为对照组进行分析。本文构建如下双向固定效应的双重差分模型来进行估计：

$ TF{P_{i, t}} = {\beta _0} + {\beta _1}{\rm{ }}Polic{y_{i, t}} + \sum {{\beta _j}} Control{\rm{ }} + {\gamma _t} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i, t}} $

(1)

式(1)中，被解释变量为TFP_{i, t}，下标i和t分别表示第i个地级市和第t年，Policy_{i, t}为核心解释变量国家高新区设立。Control为其他一系列控制变量，包括经济发展水平、对外开放度、产业结构、人力资本水平、固定资产投资增长率、人口密度和人均货运总量。γ_t代表时间固定效应，μ_i代表各地级市的地区固定效应，ε_{i, t}为随机误差项。在上述模型中，β₁是核心估计参数，表示国家高新区对城市全要素生产率的净影响。如果β₁为正，说明设立国家高新区确实有利于城市全要素生产率的提高，反之，则存在抑制作用。

(二) 数据和变量选取

本文研究的重点是国家高新区设立对城市全要素生产率的影响，并对此影响的异质性和机制进行详细分析。除此之外，影响地区全要素生产率的因素还有很多，故引入其他控制变量。具体的变量选择和计算方法如表 1所示。

1. 被解释变量

本文的核心被解释变量是城市全要素生产率，具体核算方法借鉴了余泳泽(2015)的思路，通过随机前沿分析法(SFA)和超越对数形式的生产函数，依据Kumbhakar and Lovell(2000)将TFP分解为规模效率、技术进步和技术效率。在变量处理上，用GDP表示产出，采用城市所在省份GDP平减指数对261个城市GDP进行了平减处理。投入指标中的劳动所使用的全社会从业人员为单位从业人员和私营个体从业人员之和，数据来源于《中国城市统计年鉴》，资本存量采用永续盘存法计算，计算涉及基期资本存量、价格指数和折旧率。其中基期资本存量选择1991年为基期，为尽可能准确，城市层面的基期资本存量由1991年各省区市固定资本存量按当年各城市占各省全社会固定资产投资的比例将省级资本存量折算到市级层面，1991年省际资本存量采用了张军等(2004)中的数据，固定资产投资采用了城市所在省份固定资产投资价格指数平减到2000年的不变价，折旧率采用了张军等(2004)的9.6%，其余数据来自《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和中国经济数据库(CEIC)。

2. 核心解释变量

本文的解释变量是国家高新区虚拟变量Policy_{i, t}，如果某一地级市在当年设立或已经设立国家高新区则赋值为1，否则赋值为0，最终得到核心解释变量Policy_{i, t}，数据来源于历年《中国火炬统计年鉴》。

3. 控制变量

为了控制其他因素对城市全要素生产率的影响，在梳理相关文献(谢申祥等，2018；余泳泽等，2019)的基础上，本文选择了一系列控制变量。已有研究发现，地区经济发展水平和产业结构均是影响全要素生产率的重要因素(余泳泽等，2019)，因此本文用实际国内生产总值(以2001年为基期进行平减)与年末总人口之比表示经济发展水平，第二产业增加值占国内生产总值的比重表示产业结构。此外，高素质的人力资本是生产率提升的重要驱动力，因此本文加入每万人在校大学生人数衡量人力资本水平(刘瑞明、赵仁杰，2015)。按照以往文献(谢申祥等，2019)的做法，本文采用地区实际利用外商直接投资与国内生产总值的比值表示对外开放度，以当年固定资产投资额相对去年的增长比率表示固定资产投资增长率，其中实际利用外商直接投资原始数据以美元为单位，本文依据各年中间汇率进行了换算。另外本文还加入年末总人口与行政面积的比值和年货运总量与年末总人口的比值分别表示人口密度和人均货运总量，用以控制人口集聚程度和基础设施建设对全要素生产率的影响。其中各城市在校大学生人数和行政面积数据来源于中国经济数据库(CEIC)，其他数据均来自国泰安(CSMAR)数据库。本文对部分变量进行了对数处理，表 2为各个变量的描述性统计结果。

四、实证检验与结果分析 (一) 基准模型估计结果分析

根据本文上一部分设计的计量模型(1)，对国家高新区设立对于城市全要素生产率的影响进行面板数据双向固定效应模型估计，第(1)列至第(8)列渐次加入各控制变量，同时采用上下各1%缩尾处理，基准模型估计结果见表 3。由表 3基准模型估计结果可看到，国家高新区对城市全要素生产率的估计系数在1%的水平下显著为负，即国家高新区设立抑制了城市全要素生产率水平提升。

综合表 3的估计结果，新建国家高新区对城市全要素生产率的增长不仅没有表现出促进作用，反而存在一定程度的负向影响。究其原因，本文对全要素生产率进行了分解，并分别对其构成要素进行回归估计，结果见表 4。

依据表 4中的第(1)列和第(2)列，国家高新区对规模效率的影响为正且显著，说明规模经济效应上，国家高新区在推动地区招商引资和产业集聚方面发挥了积极作用，这主要得益于国家高新区所带来的政策优惠和激励措施，从而吸引了大量企业入驻，促进了规模经济实现，验证了理论假说H1。

依据第(3)列和第(4)列，国家高新区对技术进步的影响为负且显著，说明国家高新区显著抑制了城市的技术进步水平，由于外部市场机制不健全、相关政策不到位，国家高新区对形成强大的区域创新发展系统缺少必要的条件，从而抑制了产业结构升级，阻碍了科技进步与技术研发的进程，从而对城市技术进步所产生的抑制作用大于因政策优惠和创新要素流动带来的正向促进作用，未能显著促进城市技术进步，从而验证了理论假说H2b。

依据第(5)列和第(6)列，国家高新区对技术效率的影响为负且显著，说明在政策实施后高新区忽视了区内企业之间的关联程度和资源配置合理程度，导致资源错配现象明显，创新成果转化率低，由此给地区技术效率带来的不利影响抵消了对技术效率的促进作用，导致国家高新区对城市技术效率的抑制作用显著，从而验证了理论假说H3b。

尽管上述结论具备一定理论基础，但对于新建国家高新区带来的多维度负向影响，必须深入考察其稳健性和作用机制。首先，本文尝试使用平行趋势检验、安慰剂检验和高维度固定效应模型，以确认上述结果尤其是负面影响的稳健性。其次，根据理论假说，区分不同行政等级城市，分析子样本条件下各假设是否得到验证。最后，本文专门针对新建国家高新区带来的负面影响，有针对性地选择相关机制变量，检验相关变量是否受国家高新区设立影响，从而证实影响机制。

(二) 稳健性检验 1. 平行趋势检验

双重差分方法的最重要假设是平行趋势假设，即政策实施之前实验组和对照组不存在趋势差异。参照Beck et al.(2010)，本文设计了平行性假设检验，进而做出图 2的平行趋势检验图，其中横轴表示政策实施时间的前后年份，纵轴表示实验组和对照组全要素生产率差异的变动百分比。由图 2可以看出，在国家高新区设立之前，实验组和对照组的全要素生产率差异并不显著。

2. 安慰剂检验: 随机选取实验组

为进一步论证各城市全要素生产率提升的减缓主要是由国家高新区设立导致，而非来源于其他不可观测因素，本文借鉴Lu et al.(2017)的分析思路进行安慰剂检验，即在所研究的261个地级市样本中，根据各年新建国家高新区的个数，针对2001年时还未有高新区的城市，随机选取与每年真实设立高新区城市数量相同的城市，至2014年共选择53个城市作为实验组，其余208个城市作为对照组，对基准模型(1)进行反复估计，共计重复随机抽样1000次，得到核心解释变量Policy_{i, t}的1000个估计系数，其分布均值为0.0008，标准差为0.0027，核密度分布如图 3所示。

而表 3第(8)列中实际估计的Policy_{i, t}的系数为-0.016(图 3中用虚线标出)，由图 3可见，该估计值(-0.016)显著异于安慰剂检验中得到的系数估计值，由此证实了国家高新区设立抑制城市全要素生产率提升的效应并非来源于不可观测因素。

3. 高维固定效应检验

为了进一步严密控制可能存在遗漏变量导致国家高新区与全要素生产率之间的虚假关联，本文采用高维固定效应模型进行稳健性检验，除了已有的地级市和时间双重固定效应之外，在模型中进一步控制了省份和时间固定效应及其交互项，估计国家高新区设立对城市全要素生产率的影响，回归结果见表 5。本文发现，结果大体与基准回归模型一致，即国家高新区设立对城市全要素生产率的影响显著为负，且在1%的水平下显著，就其来源来说，主要表现为抑制了城市技术进步和技术效率的增长，且对城市规模效率的影响不显著。由此可见，国家高新区设立对城市全要素生产率整体具有负向抑制作用的结论是稳健的，影响路径中最显著的是技术进步和技术效率的负向影响，对于规模效率的正向影响不再显著。

(三) 城市等级异质性分析

经济发展水平不同的地区和城市，利用国家高新区发展经济的思路和内在驱动会有所差别。经济基础较好、行政级别较高的城市可能有更多的时间和更好的规划，能够考虑到国家高新区对于本地经济的独特支撑作用，进而把工作细化，所采用的行业发展设计和招商引资规划更具前瞻性；而经济基础相对较差的地区和城市，地方政府急于依托国家高新区发展经济，可能会在发展中盲目求大求快，不符合当地实际情况地增加投资，进而导致国家高新区的正面影响受到抑制，负面影响更为泛滥。

因此，在城市异质性检验中，本文将将行政级别较高的城市(一般而言经济发展水平相对更高)和一般地级市分开，考察设立国家高新区对当地全要素生产率及各组成部分的影响。本文选取我国4个直辖市、26个省会城市和5个计划单列市作为行政等级高城市样本^①，其他城市为行政等级低城市样本，检验国家高新区对城市全要素生产率影响的城市等级异质性。

① 因严重缺失西藏自治区相关数据，故本文未将其计算在内。

由表 6可知，国家高新区设立显著促进了行政等级高城市的全要素生产率，且对规模效率的正面影响和技术效率的负面影响都不再显著，但对于技术进步的正面影响却高度显著，显示出高行政等级城市高新区设立的经济后果基本符合国家高新区设立的本意。而对于行政等级低城市的影响与全样本基本一致，对技术进步和技术效率存在抑制作用，对规模效率的促进作用不再显著。

由此可见，由于高行政等级城市在区域经济中处于中心位置，可能肩负整个区域经济统筹发展的战略地位，所以国家高新区设立在高行政等级城市后，高新区发展战略有利于整个区域的经济发展和创新凝聚，而非单独关注其对本地经济增长的影响，同时，高技术企业在进行选址考虑和战略发展规划时倾向于选择行政等级较高城市，这会给企业带来更完善的基础设施条件和更优越的技术交流环境，进一步促进了行政等级较高城市的创新发展。

五、机制检验

通过对于城市等级异质性的分析，本文发现国家高新区设立对城市全要素生产率及其组成的影响确实存在差异。本部分将重点检验国家高新区对全要素生产率影响的内在机制。本文参考了余泳泽等(2019)的机制分析思路，借鉴了其他对国家高新区绩效的研究结论，由于本文研究的主要发现在于对新建国家高新区负面影响的分析，因此机制研究将重点验证造成负面影响路径(TE和TP)的两大机制(见图 4)。

(一) 技术效率：资源错配与土地价格扭曲

国家高新区往往享有税收优惠、政府补贴等政策，迅速吸引了大量企业进入，但是地区之间“竞次式”补贴性竞争导致了经济过度集聚(朱英明等，2012)，且由于“政策租”影响了企业选址和企业之间的内在关联，从而抑制了地区内产业协同发展(李晓萍等，2015)，进而导致区域内资金、人力资源和土地过多的集中于高新区的企业，形成资源错配(resource misallocation)，造成了生产效率的损失(李力行等，2016)。企业之间资源配置效率提高影响全要素生产率的机制，在于生产要素更多地从生产率低的企业流向生产率高的企业(Caselli，2005；Bartelsman and Scarpetta, 2013)。由于地方政府经济绩效约束，可能导致政府将更多生产要素投入到国有部门或生产率较低但产出增长较快的产业，资源错配程度加深(李德山、邓翔，2018)，表现在微观层面上，即资源错配导致相对较高生产率的企业并没有得到充足的要素投入，进而导致加总生产率受到影响(李力行等，2016)。

大量文献(袁志刚、解栋栋，2011；杨其静等，2014；李思龙、郭丽虹，2018；白俊红、刘宇英，2018；余泳泽等，2019)对资本错配问题展开了细致的分析和评价，如王林辉、袁礼(2014)指出资本错配问题导致了配置效率降低和TFP下降。季书涵、朱英明(2017)研究则发现，金融市场扭曲、劳动力市场流通障碍和产业政策不完善是资源错配的主要来源。

另一方面，由于国家高新区建设和地区竞争，地方政府行为会在一定程度上降低工业企业进入的门槛，甚至存在底线竞争行为(杨其静等，2014)，导致土地资源配置扭曲(张少辉、余泳泽，2019)，进而提高了工业企业间的资源错配程度，使国家高新区设立不可避免地对城市土地资源配置效率造成不良影响，在多种要素价格扭曲中，工业建设土地价格压低最为普遍，由此带来的商住土地价格过度提升最终导致了土地价格结构扭曲。

综上所述，我们认为国家高新区设立在技术效率方面会导致所在城市两种不良变化：在微观层面上，企业存在“资源错配”效应，即高效率的企业无法得到与之对应的要素支持；在宏观层面上，土地价格扭曲在整体上造成了所在城市行业的要素误配，两层面的合力抑制了技术效率提高，最终导致全要素生产率下降。本部分机制验证模型设定如下：

$ {Y_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}{\rm{ }}Polic{y_{i, t}} + \sum {{\alpha _j}} Control{\rm{ }} + {\gamma _t} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i, t}} $

(2)

其中，在衡量微观要素配置效率方面，本文根据Duranton et al.(2015)，参考了Olley and Pakes(1992)的方法，利用中国工业企业数据库估计了各地级市企业要素份额与生产率(OP方法计算)之间的协方差作为行业内资源配置效率，进一步以各行业劳动力所占比例为权重加总计算得到该地级市的资源配置效率(Y)^①。

① 城市层面资源配置效率的详细测算过程可参见李力行等(2016)，由于篇幅限制本文未过多解释。

宏观要素扭曲方面，本文选择土地价格扭曲进行衡量(张少辉、余泳泽，2019)，分别以各地级市广义住宅用地价格与广义工业用地价格之比(landone)、广义商服用地价格与广义工业用地价格之比(landtwo)、商品房销售价格(commercial)和商品房(住宅)销售价格(residential)作为代理变量进行分析。

表 7反映了模型(2)国家高新区设立对城市资源配置效率的回归估计结果，可看到，国家高新区设立会产生明显“资源错配”效应，表现为依次加入地区、时间固定效应和控制变量，同时将标准误聚类到城市层面，资源配置效率系数均显著为负，代表在设立高新区的城市中，低效率企业获得了更多的资源。

表 8反映了国家高新区设立对城市土地价格扭曲的回归估计结果，可以看到，国家高新区设立导致了严重的土地价格结构扭曲，具体表现在两方面，一是显著提高了城市住宅、商服用地的相对价格，二是显著提高了商品房以及商品房(住宅)的销售价格，影响系数均显著为正，代表设立高新区的城市中，工业用地的价格相对更低，且住房价格更高。

在我国经济发展过程中，不少地区的地方政府经济行为倾向于经济绩效和增长目标达成，为了顺利甚至超额完成经济增长目标，作为地方政府政策手段的土地变成了地方官员参与“晋升锦标赛”的重要筹码(余靖雯等，2015)，这会导致地区土地价格结构扭曲，而要素价格扭曲直接影响资源配置效率(李德山、邓翔，2018)，且协议出让工业用地招商引资来的项目由于质量不一所以存在大量潜在成本，长远来看也不利于城市发展。由以上分析可知，国家高新区设立导致的资源错配效应和土地价格扭曲是阻碍全要素生产率提升的主要路径之一。

(二) 技术进步：技术创新挤占与产业升级钝化

国家高新区对于技术进步的负面作用传导机制也包括微观和宏观两个方面，微观方面表现为技术创新挤占效应。即国家高新区设立使整体投资结构发生扭曲，对科技创新投入产生一定的挤占效应，不利于城市整体技术进步。从政府角度来看，地方政府行为会导致工业用地价格相对降低，城市商品房和住宅销售价格持续提高，而房地产投资通过挤占科技研发投入制约技术进步水平提高(余泳泽、李启航，2019)。从企业角度来看，随着政府将资源更多地投入到传统产业和基础设施建设，经济资源有限性的约束会使利率上升，增加企业融资成本，企业投资更加谨慎，对风险高的科技研发领域采取回避策略，不利于企业和城市技术创新。从个人角度来看，高新区设立对基础设施建设和政府购买的支出结构造成影响，进一步对私人投资产生“挤出效应”，不利于城市整体技术进步。

宏观上的冲击主要表现为产业升级钝化(余泳泽等，2019)。国家高新区设立会带来巨大政策冲击，提供政策优惠的同时也强化了对城市的经济增长目标约束，地方政府行为往往会抑制产业结构升级，而利用传统产业加大投入的方式实现增长目标。一方面，地方政府通过国有经济垄断和经济激励措施完成既定发展目标，巩固了传统产业、国有部门的布局和优势地位，却挤压了新兴产业的生存和发展空间，导致产业结构“刚性锁定”和生产低效率问题，从而抑制产业结构高级化进程。另一方面，在经济增长目标约束下，地方政府倾向于引进资本密集型行业，导致行业产能过剩，从而加剧资源错配程度，不利于产业结构合理化发展。本部分机制验证模型设定如下：

$ {innovatio{n_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}{\rm{ }}Polic{y_{i, t}} + \sum {{\alpha _j}} Control{\rm{ }} + {\gamma _t} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i, t}}} $

(3)

$ {inventio{n_{i, t}} = {\beta _0} + {\beta _1}{\rm{ }}Polic{y_{i, t}} + \sum {{\beta _j}} Control{\rm{ }} + {\gamma _t} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i, t}}} $

(4)

$ {T{S_{i, t}} = {\delta _0} + {\delta _1}{\rm{ }}Polic{y_{i, t}} + \sum {{\delta _j}} Control{\rm{ }} + {\gamma _t} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i, t}}} $

(5)

$ {T{L_{i, t}} = {\varphi _0} + {\varphi _1}{\rm{ }}Polic{y_{i, t}} + \sum {{\varphi _j}} Control{\rm{ }} + {\gamma _t} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i, t}}} $

(6)

其中，衡量技术进步指标方面亦分为微观指标与宏观指标，微观指标方面，采用各地级市每万人专利申请授权数(innovation)和每万人发明专利申请授权数(invention)度量城市技术创新能力。宏观指标方面，借鉴干春晖等(2011)的做法，采用第三产业与第二产业增加值之比衡量产业结构高级化(TS)，用产业结构泰尔指数衡量产业结构合理化(TL)：$T{L_{i, t}} = \sum\limits_{m = 1}^3 {{y_{i, m, t}}} \times \ln \left({{y_{i, m, t}}/{l_{i, m, t}}} \right)$, m=1, 2, 3。式中，y_{i, m, t}表示i地区m产业第t年的增加值占国内生产总值的比重，l_{i, m, t}表示i地区m产业第t年的从业人员占从业总人员的比重，若该值为0，则表明产业结构处于均衡状态，且数值大小与产业结构合理化程度成反比。本文机制检验数据均来自中国经济数据库(CEIC)、中国工业企业数据库和国泰安(CSMAR)数据库。

表 9反映了模型(3)和模型(4)国家高新区设立对城市技术创新的回归估计结果，可以看到，国家高新区设立抑制城市技术创新水平提高，表现系数均显著为负。相关研究发现，在企业和高等教育机构之间建立联系的能力通常被认为是判断科技园区成功与否的关键标准(Westhead and Batstone, 1999)，这种联系会加快科研成果转化，从而促进高新技术产业发展(Qin, 1992)。而各地区自主创新能力具有非平衡性(范柏乃，2003)，部分地方政府尤其是非一线城市政府为满足经济增长目标要求，忽视了企业与研究机构之间的联系，将更多生产要素投入房地产部门，从而抑制企业创新活动和创新要素流动(余泳泽、张少辉，2017)，不利于企业技术进步，从而抑制整体全要素生产率提升。

表 10反映了模型(5)和模型(6)国家高新区设立对城市产业结构升级的回归估计结果，可以发现，国家高新区设立抑制了产业结构高级化和合理化，进而不利于城市整体全要素生产率提升，系数分别显著为负和正。

六、结论与政策建议 (一) 主要结论

本文主要关注了2000年后新设立国家高新区对城市全要素生产率的影响，并探究了国家高新区政策措施制约城市全要素生产率提升的机制，最后从政策措施的角度，为国家高新区进一步完善寻找新的发展路径。在充分梳理国内外相关研究的基础上，本文基于2001-2014年我国261个城市面板数据，使用随机前沿分析方法计算并分解了各地级市全要素生产率，运用渐进双重差分方法研究了国家高新区设立对城市全要素生产率的影响。研究发现：(1)研究期内设立的国家高新区显著负向影响了城市全要素生产率，且这种影响存在成分异质性，高新区促进了所在城市规模效率提高，却抑制了技术进步和技术效率提高。(2)研究期内设立的国家高新区对城市全要素生产率的影响具有显著的城市等级异质性，高新区设立对行政等级较高城市全要素生产率具有促进作用，但对行政等级较低城市抑制作用明显。(3)机制分析发现，企业间资源错配和土地价格扭曲是降低技术效率的主要路径，而技术创新下降和产业结构升级钝化抑制了技术进步，进而导致了对整体全要素生产率的抑制作用。本文研究发现国家高新区设立对城市全要素生产率的影响较为复杂，但总的来说并未显著促进城市全要素生产率提升，国家高新区设立对我国经济新发展格局的作用仍面临不确定性。

(二) 政策建议

在逐渐克服新冠肺炎疫情的影响后，我国经济在2020年下半年逐步实现恢复性增长和稳步复苏态势，但由于发达国家尤其是美国的疫情发展形势不明朗，我国2021年的对外经济仍面对很大困难，以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局正在形成，而国家高新区承载着辐射区域经济增长，提升发展质量的国家战略部署，发挥好国家高新区这一战略平台和载体对区域经济增长的提升和改进区域经济运行方式的作用具有重要现实意义，根据本文的研究结果，提出下述主要政策建议。

首先，应优先支持经济发展水平较高和对于周边地区影响较大的城市设立国家高新区，对于已经设立高新区的城市，应根据当地发展水平制订不同的管理策略。基于异质性分析的结果显示，国家高新区对不同城市影响不同，应重点在人口密集、城市化水平和经济发展水平较高、具有高行政级别和区域影响力的城市设立高新区。针对不同城市制定差异化发展方案，借政策导向落实区域发展战略和城市群建设。同时高新区所在城市区域应注重资源配置协同，加快供给侧结构性改革，以产业关联和产业融合促进产业发展，提升产业基础能力和产业链现代化水平。对于已经设立高新区的一般城市，应找到对应的发展优势，有区别地发展特定产业和企业集群。

其次，以是否促进区域技术进步和技术效率作为国家高新区设立和评价的标准之一。若国家高新区仍然依赖要素驱动的粗放发展模式，其价值会大打折扣。可考虑将技术进步和技术效率的提升作为国家级新区规划、批复和评价的指标之一，并进一步打造宏观微观指标体系，构建全国范围内高新区评价指标系统，以此为标准，对国家级新区设立的一系列政策扶持、进入退出和企业准入制度安排都可以规范化、标准化的实现。

最后，应对标影响全要素生产率的相关机制路径，有针对性地保障各种政策的落地。机制分析结果表明，技术进步和技术效率受到影响是导致全要素生产率降低的主要原因，而企业间资源错配和土地价格扭曲是降低技术效率的主要路径，技术创新下降和产业结构升级钝化抑制了技术进步。一方面，应有针对性地采取对应政策，鼓励支持基础研究、原始创新的体制机制，完善科技人才激励机制，加大自主创新资金和人力资本投入，优化技术进步的基础。另一方面，应采取必要措施转变政府职能，同时规范国家高新区体制和机制运行，加强企业间要素流动和技术交流，完善创新成果转化路径和技术效率提升方式，提高国家高新区及所在地区的资源配置效率。