付 奎，张 杰，刘炳荣
(石河子大学 经济与管理学院，** 石河子 832003)
改革创新是推动经济高质量发展的动力和源泉。坚定不移地走改革开放道路是我国社会经济发展取得一系列瞩目成就的制胜法宝，也是推动实现“两个一百年”奋斗目标的重要制度保障。中共十八大以来，国家为破除经济社会等诸多领域存在的体制机制弊端与深层次利益矛盾，提出了全面深化改革的战略部署，在重要领域和关键环节持续释放制度红利。作为新时期全面深化改革的重大战略部署，全面创新改革为深入推进国家创新驱动发展战略、破除体制机制障碍提供了制度供给，也为发挥新型举国体制优势、构建国家现代科技创新体系提供了制度引擎[1]。2020和2021年国务院《政府工作报告》明确提出推广全面创新改革试验相关举措，以创新驱动、高质量供给引领和创造新需求，推动构建新发展格局。因此，持续推进全面创新改革、不断激发各类要素创新创造活力、推动形成新的增长动力，成为新发展格局下实现科技自立自强和创新驱动发展的必由之路。
中共十八大以来，国家实施了一系列创新激励政策，设立了自贸区、综改区等各类国家级改革试验区，大幅提升了我国整体创新水平。根据世界知识产权组织《2020年全球创新指数报告》，我国专利申请量连续9年位居世界首位，创新环境明显优化，创新产出持续增加。但总体创新质量依然不高，创新成果转化能力偏弱，创新领域存在条块分割，制约了我国创新体系建设[2]。为深化体制机制改革、加快实施创新驱动发展战略，中共中央于2015年5月审议通过《关于在部分区域系统推进全面创新改革试验的总体方案》，提出在京津冀、广东、安徽等地区设立全面创新改革试验区，开展制度先行先试。历时7年多，试验区已经形成100多项可复制的创新改革政策举措，并在全国范围内推广落实。作为新一轮创新驱动发展战略的“试验田”，全面创新改革试验区将最大程度地发挥市场机制在创新资源配置中的决定性作用，有效激发创新驱动活力和内生增长动力。那么，全面创新改革能否有效推动地区经济增长，成为引领高质量发展的新动能？
从现有文献看，与本文密切相关的研究主要可以归纳为以下几类：第一，围绕创新领域相关改革的宏观经济效应研究。如学者们发现，科技体制综合改革有利于推动地区产业结构升级[3]，促进科技创新和全要素生产率提升[4-5]。适度的知识产权保护制度能够产生较强的创新激励效应，促进经济增长，而过强的知识产权保护会削弱技术扩散和市场竞争，进而阻碍经济增长[6-7]。第二，重点探究各类国家级改革试验区的经济效应，主要围绕国家综合改革试验区[8]、自由贸易试验区[9]、金融改革试验区[10]等展开研究。学者们发现，上述改革试验区建设对地区经济增长、技术创新和产业结构调整释放了较强的制度红利。第三，聚焦于全面创新改革试验的政策效应评估，一部分研究基于目标评估逻辑框架构建科学的综合指标体系(王再进，田德录，刘辉,2018)，另一部分研究采用大数据分析方法评估试验区改革的政策效果[11]，并运用空间计量等方法探究其创新效应及推广价值[12]。综合来看，以往文献展开了丰富有益的探索，使得相关研究得以深入，但仍存在一定不足，特别是缺乏从宏观层面对国家级全面创新改革试验区经济效应的探讨，也尚未厘清创新体制改革影响经济增长的传导渠道，相关作用机理也未得到系统的理论阐释与实证检验。
受各种因素影响，新时期我国经济增速将面临持续下行压力，亟需深化供给侧结构性改革，增强科技自立自强能力，培育新增长点和内生增长动力[13]。基于此，本文将国家级全面创新改革试验区的设立作为准自然实验，运用双重差分法探究其经济效应与传导机制。可能的创新贡献在于：一是基于全面创新改革的视角探究创新体制改革对经济增长的作用机理，有助于丰富制度创新与经济增长研究，拓展创新改革政策效应评估成果。二是在研究内容上将全面创新改革制度红利的释放聚焦于经济效应分析，从创新驱动、结构优化、资源配置等传导渠道系统检验全面创新改革经济效应的传导机制，并从“有为政府”和“有效市场”视角探究政府效率与要素市场化配置的作用效果，为全面创新改革的深层次推广提供参考。三是研究方法上采用双重差分法识别和评估全面创新改革的经济效应，并结合工具变量估计、倾向得分匹配双重差分法、替换夜间灯光亮度等多种稳健性策略，精准识别政策效应。
1.1 制度背景
创新决胜未来，改革关乎国运。改革开放40多年来，我国社会经济发展和市场化改革取得突出成就，但是科技体制机制与社会主义市场经济发展还存在诸多不足。为此，自中共十八大以来要求全面深化经济社会领域改革，提出了包括科技体制改革、行政审批制度改革等在内的一系列改革方案，旨在破除各种制约科技创新的体制机制藩篱，深入推动创新驱动发展战略。为探索新一轮全面深化改革的制度创新，2015年5月，中共中央审议通过了《关于在部分区域系统推进全面创新改革试验的总体方案(以下简称《全创改方案》)》，并于当年9月印发。此后，各地方陆续出台了一系列与改革试验相配套的政策举措，并形成多项可复制的改革经验。
《全创改方案》提出，选择京津冀、上海、广东、安徽、四川、武汉、西安、沈阳等地区开展全面创新改革试验，以破除科技创新的体制机制障碍为主攻方向，探索和推广改革举措。在政策供给方面，国家级全面创新改革试验区的设立既体现了中央授权地方先行先试的顶层设计，又凸显了中央尊重地方制度创新的自主选择[1]，对激发地区创新创业活力具有重要作用。在政策内容方面，重点围绕科技金融创新、创新政策支持、知识产权制度与科技管理体制改革、人才培养和引进以及科技成果转化等方面大胆探索，推进改革举措先行先试，取得了一系列创新发展的新经验和新成果。2021年4月，国家发改委、科技部进一步将浙江、江苏和重庆纳入新一批全面创新改革试验区，在创新主体、创新要素、创新环境等方面多维协同发力，实施了有利于突破关键核心技术的“揭榜挂帅”等制度变革。
1.2 理论分析与研究假设
作为新一轮制度创新的“试验田”，全面创新改革试验区通过发挥市场在科技资源配置与创新成果转化中的决定性作用，充分释放创新驱动、结构优化和资源配置效应，产生推动经济增长的制度红利。
(1)创新驱动效应。内生增长理论认为，创新是推动经济长期稳定增长的内生动力[14]。全面创新改革试验政策能够通过加快技术创新，产生推动经济增长的创新驱动效应。具体地，一是加快创新要素集聚。《全创改方案》指出，试验区享有制度创新先行先试。各地试验区在政策推行中实施了知识产权保护、创新人才引进等一系列改革举措，加快推动了高新技术企业、人才及资本等创新要素向试验区聚集，而创新要素集聚进一步强化了区域间知识技术的扩散溢出和规模经济效应，有助于经济增长。二是提高创新成果转化能力。创新成果转化离不开政策激励和财政支持[15]。在试验政策的推动下，多个试验区加大对创新活动的支持。如广东试验区实施了科技人才股权激励与收入分配机制，将职务发明成果转化收益用于研发团队奖励的比例提高至50%以上，大大提高了研发人员创新成果转化主动性。可见，试验区制度创新有效激发了各类创新主体的创造活力和创新潜能，提升了科技成果转化效率和效益[16]。三是促进区域协同创新。试验区为高技术企业、高校院所、科研机构等创新主体间的知识交流和研发合作提供了良好的集聚载体，为产学研深度融合和军民融合创新搭建了优质的科技交流平台，有助于加快知识和技术要素在多元创新主体间的扩散溢出，通过资源共享、协作互动形成“1+1>2”的协同创新，推动区域创新绩效提升和地区经济增长。
H1：全面创新改革试验政策通过创新驱动效应助力地区经济发展。
(2)结构优化效应。产业结构理论认为，体制创新和科技创新是促进产业结构升级与经济增长的核心驱动力(周叔莲，王伟光，2001)。全面创新改革试验政策能够通过加快中高端制造业和生产性服务业集聚，促进产业结构优化升级，产生推动经济增长的结构优化效应。区域创新政策通过财税政策优惠和制度创新供给吸引创新型企业集聚，特别是知识和技术密集型中高端产业集聚，而产业集聚又能够通过规模经济、知识外溢效应等机制，推动产业分工专业化和价值链延伸，从而实现产业结构升级和经济增长(韩峰，阳立高，2020)。《全创改方案》指出，试验区应把加快推动创新型产业集群发展、实现产业发展向中高端迈进作为改革试验的重点任务。该目标导向不仅有助于直接推动试验区产业结构优化，而且有助于加大地方政府对试验区科技与产业创新活动的财政支持和金融资源供给，有效推动高新技术制造业和生产性服务业企业集聚。由此带来的试验区产业集聚会产生竞争效应、学习效应、规模经济效应和技术溢出效应，既能通过产业与技术间的融合创新，促进知识技术向传统产业的渗透和扩散，推动传统产业转型升级，又能通过创新型企业与中高端产业集群发展，推动数字科技、高端制造等战略性新兴产业发展，促进产业结构由传统劳动密集型转向中高端知识和技术密集型，为地区经济发展培育新增长点。
H2：全面创新改革试验政策通过结构优化效应助力地区经济发展。
(3)资源配置效应。全面创新改革试验政策可以通过优化生产要素配置，发挥资源优化配置效应，进而推动地区经济增长。具体地：一是提高政府服务效率。《全创改方案》指出，试验区要加快推进政府职能转变，完善政府管理机制，形成高效、有力的创新治理体系。各地试验区在政策施行中采取了优化行政审批等改革举措，有效提升了政府治理能力。如上海试验区深化商事制度、“多规合一”等改革，最大限度取消了审批管理事项，实现了行政审批线上线下的全天候办理，有效提高了政府服务企业的效率。由此，全面创新改革有效提高了政府治理能力，有助于营造优质的营商环境，为企业家创新创业提供理想的外部环境，从而强化试验区集聚效应，加速知识与技术的扩散溢出，推动技术进步和生产率提升[17]。二是强化市场竞争机制。《全创改方案》指出，试验区应最大限度发挥市场配置创新资源的决定性作用，加快推进知识产权、市场准入等改革，营造公平竞争的市场环境。各地试验区通过打造宽松的市场环境，吸引国内外优质企业入驻，通过市场的自发选择实现“优胜劣汰”，促使低生产率企业退出和高生产率企业创新[18]，促进地区资源配置效率提升和经济增长。三是缓解要素资源错配。《全创改方案》指出，试验区以破除科技创新的体制机制障碍为主攻方向，开展制度创新先行先试。试验区通过破除体制机制障碍，有效降低了技术、人才等要素跨区域跨行业流动的制度性壁垒，加速资源由低生产率部门流向高生产率部门，有助于矫正要素配置扭曲，促进经济增长。
H3：全面创新改革试验政策通过资源配置效应推动地区经济发展。
图1 作用机制传导Fig.1 Transmission of mechanism of action
2.1 模型设定
为识别全面创新改革与地区经济增长的因果效应，将2015年开始实施的全面创新改革试验政策视为一项相对外生的准自然实验，构建如下双重差分模型。
Yit=α0+α1didit+Xitφ+μi+γt+proj×yeart+εit
(1)
其中，i、j、t分别为城市、省份和年份。Y为地区经济发展水平，核心解释变量did为全面创新改革试验政策虚拟变量，系数α1为核心估计参数，表示全面创新改革对经济增长的净效应，若该城市进行改革试点，则政策实施当年及之后为1，其余为0；
X为一系列控制变量；
μi和γt分别表示城市与时间固定效应；
εit为随机误差项。考虑到改革试验在跨省级地区、省级区域以及副省级城市等地区实施，为控制不同地区随时间而变化的政策及其它因素影响，借鉴刘瑞明等[19]的做法，纳入省份—时间联合固定效应(pro×year)以识别政策净效应。
进一步地，为检验全面创新改革试验政策影响地区经济增长的作用机制，借鉴温忠麟等[20]的思路，构建如下中介效应模型：
Mit=β0+β1didit+Χitφ+μi+γt+εit
(2)
Yit=χ0+χ1didit+χ2Mit+Χitφ+μi+γt+εit
(3)
其中，M为中介变量，依次为技术创新、产业结构高级化和全要素生产率衡量的创新驱动、结构优化和资源配置效应。若α1、β1和χ1显著，且χ1系数相比α1变小或显著性水平有所下降，则表明存在部分中介效应；
若α1和β1均显著，χ1不显著，则表明存在完全中介效应；
若β1和χ2至少一个不显著，则需要进行Bootstrap检验。其余变量同上。
2.2 样本与变量选取
(1)样本选取。全面创新改革试验区的选择并非是完全外生的政策冲击，《全创改方案》要求选择在“创新成果多、体制基础好、转型走在前、短期能突破”的地区设立试验区，同时满足“已设有或纳入国家统筹的国家自主创新示范区、综合配套改革试验区、自由贸易试验区”等基本条件，并与“国家自主创新示范区…创新型试点省份…创新型试点城市…”等相关工作做好衔接。为提升试验组和控制组的一致性，在上述地区筛选控制组。具体地，控制组为未开展试点的国家综合配套改革试验区、自主创新示范区、自由贸易区、创新型试点省份、创新型城市(共182个)；
试验组为推进全面创新改革试验的京津冀地区、上海市、广东省、安徽省、四川省、武汉市、西安市和沈阳市等省域或城市(共72个)，以便识别出全面创新改革试验政策对经济增长的净效应。
(2)变量选取。被解释变量为城市经济增长。借鉴刘瑞明等[19]的做法，采用城市实际人均GDP对数值衡量，以2005年为基期，采用城市所在省份GDP平减指数计算得出实际GDP。
核心解释变量为全面创新改革试验区建设虚拟变量。采用双重差分模型中城市虚拟变量和时间虚拟变量的交乘项表示，其系数反映了全面创新改革的经济效应。
控制变量如下：①固定资产投资占比，采用全社会固定资产投资额占城市GDP比重衡量；
②居民储蓄水平，采用城乡居民储蓄年末余额占城市GDP比重衡量；
③城市人口密度，采用城市人口密度对数衡量；
④外商直接投资，采用实际利用外资额占城市GDP比重衡量，并通过美元与人民币平均汇率进行调整；
⑤金融发展水平，采用金融存贷款余额之和占城市GDP比值衡量；
⑥人力资本水平，采用普通高等学校在校生人数占城市总人口比重衡量；
⑦政府支出规模，采用一般财政预算支出占城市GDP比重衡量；
⑧信息基础设施，采用邮电业务收入占城市GDP比重衡量。变量描述性统计结果见表1。
表1 变量描述性统计结果Tab.1 Variable descriptive statistics
2.3 数据来源
采用2011—2018年我国254个地级市平衡面板数据评估全面创新改革试验区设立的经济效应。数据来源于《中国城市统计年鉴》和EPS数据库，夜间灯光数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)中公布的校准后的地级市VIIRS/DNB卫星灯光数据。
3.1 基准回归结果
采用双重差分模型评估全面创新改革试验政策对地区经济增长的影响，考察创新改革的增长效应。表2第1列至第5列依次展示了逐步加入控制变量后的基准回归结果。结果显示，在控制城市固定效应、年份固定效应以及省份—年份联合固定效应并依次加入一系列控制变量后，差分项系数值在1%的水平上显著，表明全面创新改革试验政策显著促进了地区经济增长，释放了较强的增长红利。这也表明全面创新改革能有效破除创新发展的体制机制障碍，吸引研发人才等创新要素向试验区集聚，助力地区资源优化配置和结构升级，从而推动地区经济增长。其它控制变量基本符合理论预期。
表2 基准回归结果Tab.2 Baseline regression results
3.2 动态效应检验
考虑到政策实施可能出现动态趋势效应。为此，将试验组和对照组城市政策虚拟变量与年度虚拟变量依次交乘并纳入基准模型中，观察不同年度虚拟变量系数的大小和显著性，识别其动态增长效应。表3第1列和第2列结果显示，无论是否加入控制变量，政策实施前虚拟变量系数及显著性并不存在系统性差异，而政策实施后虚拟变量系数在5%及以上的统计水平下显著，且随着政策施行，系数和显著性逐年增大，说明随着时间推移，全面创新改革试验区政策的经济效应表现出增强态势，即诸多领域的改革能够不断激发城市内生增长动力，产生持续推动地区经济增长的制度红利。
表3 动态效应回归结果Tab.3 Dynamic effect regression results
3.3 稳健性检验
3.3.1 平行趋势检验
DID政策评估的前提是满足平行趋势假设，即假定不存在全面创新改革试验的政策冲击，试验组与对照组间的经济增长趋势基本一致。借鉴Beck等[21]的事件分析法，构建如下模型：
(4)
式(4)中，βt是重点关注的估计系数，分别表示政策施行前三年和后三年的基本情况，其余变量设置与式(1)相同。采用图示法比较政策实施前后经济发展水平的变化趋势，绘制βt系数及其95%的置信区间，见图2。可以发现，政策实施前系数均未通过显著性检验，试验组与对照组城市不存在显著性差异，平行趋势检验得以满足；
政策实施后系数估计值和显著性逐年增大，表明试验区政策的经济效应呈现出动态增强态势，进一步支持了前文实证结果。
图2 事件分析法平行趋势检验Fig.2 Parallel trend test of event analysis
3.3.2 反事实检验
(1)虚拟样本反事实检验。为排除其它不可观测因素的干扰，进行安慰剂检验。具体地，在政策发生当年随机抽取相同数量的虚拟样本城市作为试验组，其它为对照组，将随机产生的虚拟政策代替真实试验进行循环1 000次的自抽样回归，若随机模拟的系数值趋近于零，则表明回归结果稳健。图3描绘了系数的概率密度分布，不难发现，通过随机抽取样本得出的估计系数均值趋近于0，且近似地服从正态分布，表明上述基准结果较为稳健。
图3 随机模拟1 000次的安慰剂检验Fig.3 Randomised simulation of 1 000 placebo tests
(2)虚拟时间反事实检验。为进一步检验结果的稳健性，借鉴刘瑞明等[19]的做法，通过改变政策执行时间进行反事实检验。具体地，假设各地区政策试点时间提前1～3年，若此时差分项显著为正，则表明地区经济增长可能来自其它政策或随机性因素影响，而非全面创新改革的影响；
反之，则表明基准回归结果较稳健。表4中第1～3列为试验时间提前1-3年的情况，结果显示，政策提前后虚拟的差分项并不显著或仅在10%的统计水平下为负，表明基准回归较为稳健。
表4 反事实检验：政策实施前1～3年Tab.4 Counterfactual test: policy brought forward by one to three years
3.3.3 变换经济增长度量指标
考虑到官方GDP指标可能存在测量误差等问题，容易引致估计偏误，借鉴徐康宁等[22]的做法，采用城市夜间灯光强度数据衡量经济增长并重新估计，以期对传统GDP数据进行“补缺”和“纠偏”。表5第2列结果显示，在被解释变量更换为夜间灯光强度数据后，政策差分项系数值有所增大，且依然在1%水平上显著为正，表明全面创新改革试验政策的经济效应较稳健。
表5 变换被解释变量与工具变量的回归结果Tab.5 Regression results of the transformed explained and instrumental variables
3.3.4 内生性问题讨论
内生性问题一般源于遗漏变量和反向因果问题。为减弱可能存在的内生性问题，基于历史角度建立工具变量。具体地，借鉴董志强等(2012)的思路，将各城市开埠通商历史作为全面创新改革试验区设立的工具变量。一方面，制度变迁过程中往往存在路径依赖，各城市越早开埠通商、建立近代先进制度，往往越具备推行制度改革的基础条件和历史基因，从而为政策试点奠定良好的制度基础，因此满足工具变量相关性；
另一方面，开埠通商作为历史变量足够外生，并不会直接影响地区经济发展，只会通过影响制度环境变迁进而影响现今制度改革，而当前的经济发展却不可能影响城市开埠通商历史，故满足工具变量外生性。
表5第3和第4列展示了工具变量的估计结果，第一阶段结果表明，城市开埠通商历史与全面创新改革试验区设立呈显著正相关关系，且工具变量一阶段的F值为38.36(大于10)，Cragg-Donald Wald检验统计量为442.91，高于临界值标准，排除了弱工具变量问题，表明工具变量有效；
第二阶段结果表明，无论是否加入控制变量，政策差分项系数均在1%水平下显著为正，且比基准模型系数大，表明基准结果较为稳健。
3.3.5 其它稳健性检验
(1)剔除直辖市样本。鉴于直辖市与一般地级市在行政等级、管理权限和经济发达程度上存在较大差异，故实证中剔除该部分样本。表6第1列结果显示，政策差分项和控制变量系数及显著性均与基准结果无显著差异，即表明全面创新改革试验政策的经济效应较稳健。
表6 稳健性检验结果(一)Tab.6 Robustness test results (1)
(2)运用PSM-DID方法。作为国家重大改革战略，全面创新改革试验区的设立并非随机，而是在统筹考虑各地区创新和改革发展基础上的选择，这容易导致试验组与对照组城市的经济发展水平存在差异，从而影响政策评估。为此，先依次采用卡尺、半径、核匹配等方法对试验组与非试验组城市样本进行倾向得分匹配，为试验组匹配经济特征最为接近的对照组，再采用匹配后的样本进行估计。表6第2至第4列结果显示，3种匹配方法的差分项系数在1%的水平下依然显著为正，表明实证结果较稳健。
(3)剔除当期样本数据。为降低政策实施当期的影响，剔除2015年样本数据重新回归。由表6第5列结果可知，差分项系数在1%水平下依然显著且有所增大，表明在剔除当期样本后，全面创新改革的经济效应依然显著且有所增强。
(4)控制变量滞后一期。为减弱控制变量与被解释变量之间可能存在的互为因果关系，将所有控制变量滞后一期重新纳入模型。表6第6列结果显示，差分项系数在1%水平下依然显著为正，即政策效应较稳健。
(5)排除其它政策干扰。为有效识别政策的净效应，借鉴刘瑞明等[19]的思路，依次将自贸区、综改区和自创区政策虚拟变量纳入实证模型中。由表7第1至第4列可知，在排除其它政策影响后全面创新改革试验政策效应依然稳健。
(6)改变政策实施前后时间窗宽。选取政策实施前后1年和2年为窗宽，检验不同时间段政策效应的差异。由表7第5列和第6列结果可知，改变观测窗宽并不会改变全面创新改革试验的经济效应，且前后窗宽2年的差分项系数及显著性甚于前后窗宽1年，进一步表明政策试验具有较强的动态效应，能够持续释放推动地区经济增长的制度红利。
表7 稳健性检验结果(二)Tab.7 Robustness test results (2)
以上实证结果表明，全面创新改革试验区建设具有经济增长效应，且持续释放动态的制度红利。那么它是通过何种传导机制实现的呢？结合前文理论分析和假设，运用中介效应模型从创新驱动、结构优化和资源配置效应等方面，探究其内在机制，结果如表8所示。
表8 影响机制回归结果Tab.8 Influence mechanism regression results
表8中第1列、第2列为技术创新的中介机制检验结果。本文采用每万人发明专利授权数衡量技术创新，以表征创新驱动效应并将其带入中介效应模型。结果显示，全面创新改革试验政策显著促进了城市技术创新，且技术创新在全面创新改革促进经济增长中呈现出较强的中介效应。即全面创新改革试验政策产生了创新驱动效应进而推动经济增长，假设H1得到验证。从理论上看，创新驱动发展是促进中国经济增长的关键引擎。全面创新改革试验区建设通过一系列制度创新和政策支持，有效破除了制约科技创新的体制机制障碍，通过加快创新要素集聚、加速创新成果转化、促进区域协同创新，强化了促进经济增长的创新驱动效应。
表8中第3列、第4列为产业结构高级化的中介机制检验结果。借鉴袁航等[23]做法，测算产业结构高级化指数，以此衡量结构优化效应并纳入上述模型。结果显示，全面创新改革试验政策促进了城市产业结构优化，且在纳入中介变量后差分项系数也有所下降，而中介变量系数仅在10%水平上显著，为稳妥起见采用Bootstrap检验，经验证发现，该中介效应显著，即全面创新改革试验政策通过产业结构优化进而促进经济增长，假设H2得到验证。但进一步测算发现，中介效应占总效应的比重仅为6.11%，说明结构优化效应尽管成立但相对较弱。从政策实施看，试验区建设通过财税等政策优惠能够吸引创新型企业进入，强化试验区的集聚效应，产生推动地区经济增长的规模经济和结构优化效应。但产业结构优化调整是一个循序渐进的过程，短期内试验区建设促进产业转型升级的效应并不显著，且从具体部署来看，各地试验区在政策推行中较少实施与产业升级协同的创新改革举措，这在一定程度上弱化了政策效果，由此使得结构优化效应较弱。
表8中第5列、第6列为全要素生产率的中介机制检验结果。借鉴余泳泽等(2015)做法，采用随机前沿分析法和超越对数生产函数估算全要素生产率，以此衡量资源配置效应并纳入上述模型。结果显示，全面创新改革试验政策显著提升了城市全要素生产率，且全要素生产率在全面创新改革影响城市经济发展中呈现出较强的中介效应。即全面创新改革试验政策产生了资源配置效应进而促进经济增长，假设H3得到验证。从政策内容看，全面创新改革试验区建设通过深化科技管理体制改革等，有效提高了政府治理能力，通过推行知识产权、市场准入、金融创新等制度改革，营造公平竞争的市场环境，更好地发挥了市场在资源配置中的决定性作用，产生了促进经济增长的资源配置效应。
党的十九届五中全会提出“推动有效市场和有为政府更好结合”的重要战略部署，进一步探究“有为政府”和“有效市场”在全面创新改革试验区建设中的作用机制对总结与推广创新改革经验具有现实意义。本文将从政府治理效率和要素市场化配置两方面对试验区建设的异质性经济效应进行讨论。
5.1 政府效率异质性
制度改革和政策施行往往离不开政府治理。拥有不同治理效率的地方政府在推进国家战略试点和引领地区经济发展中所发挥的作用也不尽相同，由此引致全面创新改革试验区建设的经济效应在不同政府效率地区有所差异。基于此，将聂辉华等[24]测算的新型政商关系指数作为政府效率的代理变量，并按照中位数，将政商关系指数(gov)较高的城市赋值为1，较低的赋值为0，并与政策差分项交乘代入回归。表9第1列结果显示，政策差分项与政府效率的交互项系数显著为正，即表明全面创新改革试验对政府效率较高地区的经济拉动作用较强。从实践来看，治理效率较高的地方政府往往拥有较规范的制度管理和较强的政策执行能力，在推进改革试验过程中更能发挥“有为政府”功能，构建亲清新型政商关系，提供优质的公共服务供给，解决“专利数量挤出创新质量”等匹配错位的市场失灵问题，更好地促进各类创新要素的优化配置，从而推动地区技术进步和经济增长。因此，全面创新改革试验区建设的深层次推进离不开与之相适应的政府治理能力。
5.2 要素市场化程度异质性
市场是现代经济运行的主体，要素市场化配置程度会影响全面创新改革试验政策红利的发挥。基于此，采用王小鲁等[25]的市场化指数作为要素市场化程度的代理变量，并依据中位数将市场化指数(market)较高的城市赋值为1，较低的赋值为0，并与政策差分项相乘代入回归。由表9第2列结果可知，政策差分项与市场化指数的交互项系数在5%的水平上显著为正，即表明全面创新改革试验区建设对要素市场化程度较高地区的经济效应更显著。与政府效率结果比较后发现，在纳入与市场化指数的交互项后，政策差分项系数的显著性有较大幅度降低，表明要素市场化程度较高地区的全面创新改革试验更能激发市场在资源配置中的决定性作用从而推动地区经济增长，也进一步凸显了试验区建设中“有效市场”的重要性。从理论上看，要素市场化程度较高地区通常更容易建立公平公正的市场，形成与产权制度和要素市场化配置配套的市场竞争秩序，从而强化“优胜劣汰”的市场竞争机制。同时，全面创新改革的系列举措也更多地依靠市场“无形之手”的作用，通过完善知识产权制度不断提高市场主体的创造活力，激发试验区建设的创新驱动和资源配置效应，促进地区经济发展质量提升。
表9 异质性回归结果Tab.9 Heterogeneous regression results
探索全面创新改革政策是新形势下我国推动经济高质量发展的重大战略举措，是激发创新驱动活力、强化内生增长动力的关键抓手。本文实证研究结果表明：①全面创新改革试验区建设显著促进了地区经济增长，该结论在工具变量估计、倾向得分匹配双重差分法、替换夜间灯光亮度等多种稳健性检验后依然成立；
②从动态效应看，随着时间推移，全面创新改革促进经济增长的制度红利持续释放；
③从影响机制看，全面创新改革试验区建设通过创新驱动、结构优化和资源配置等途径推动地区经济增长，其中，结构优化效应相对较弱；
④从异质性作用看，全面创新改革试验区设立对政府效率和要素市场化配置程度较高地区的经济促进作用更显著。据此，提出如下政策启示：
第一，深化新一轮全面创新改革试验，激发经济增长新动能。全面创新改革能够增强地区创新创业活力，产生推动经济增长的制度红利。为进一步发挥试验区优势，建议赋予更大的改革自主权，明确其在新发展格局下的优势定位与目标导向，有序扩大试点范围，可在经济基础较好、创新人才丰裕的地级市及县级市深化新一轮全面创新改革试验，全面有序推广创新改革相关举措，构建推进全面创新改革的长效机制，依靠内生制度创新形成“改革创新高地”，更好地发挥试验区引领经济发展的示范效应，为我国经济的持续增长增添新动力。
第二，结合地区产业结构和创新资源禀赋，推动形成科技创新与产业升级协同互动的创新改革路径。总体上看，全面创新改革通过促进产业结构升级释放增长红利的作用相对较弱，而产业结构优化升级是推动我国经济高质量发展的关键举措。因此，地方政府在试验区创建和示范推广过程中，应结合地区产业结构和创新基础，重点加强与产业数字化、低碳化转型升级有效协同的创新改革战略举措，制定引导中高端战略性新兴产业有效集聚的适宜性产业政策，从供给端和需求侧协同发力，为创新改革与产业升级协同互动和深度融合提供物质保障及需求驱动，切实提高科技创新助力传统产业转型升级的支撑能力，推动形成全面创新改革、产业结构升级与实体经济高质量发展的良性循环。
第三，坚持科技创新和制度创新“双轮驱动”，构建有为政府和有效市场协同互促的中国特色创新激励机制。进一步明晰市场与政府的政策边界和功能定位，在发挥市场在资源配置中决定性作用的基础上，建立与有效市场协同互促的有为政府。首先，要深层次推进要素市场化改革，发挥有效市场在资源配置中的决定性作用，加快推动知识产权等制度改革，营造公平竞争的市场环境，促进创新、人才等各类要素的自由配置，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，强化改革试验的市场驱动力；
其次，转变地方政府职能，提高政府服务效率，建立与市场协同互促的有为政府，积极发挥地方政府的战略导向作用，健全财政、产业等政策保障，有效破除创新要素区域间、市场间、产业间的分割，为市场高效运行提供良好的制度环境，增强创新改革引领经济增长的“政府推动力”，最终形成有为政府和有效市场协同互促的创新激励体制，持续释放全面创新改革激发增长新动能的制度红利。