《表6 指标稳健性检验结果》

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《创新政策对城市科技创新建设的影响及其异质性分析》

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注：以城市创新指数为被解释变量，系统GMM模型中被解释变量滞后阶数为2阶，而以区域创新创业指数人均值和单位面积值为被解释变量时，系统GMM模型中被解释变量滞后阶数均为1阶。

基准回归部分，本文主要选择我国各地级市每年的发明、实用新型和外观设计的专利获批数量作为城市科技创新成效的衡量指标。然而，考虑到专利数量不能直接反映专利质量，本文进一步将专利数替换为衡量专利质量的城市创新指数（idx）和区域创新创业指数（rf与mf），从而能更为全面地衡量城市创新能力。城市创新指数通过专利更新模型测算不同年份专利的潜在价值，采用多维度构建而成，并加总到城市层面，有效地度量了城市创新水平。中国区域创新创业指数采用企业大数据库的“全量”数据，将原本分散的技术、人、投资等几个领域数据有机联系起来，涵盖能够体现创新创业不同侧面的多维度综合评价指标。本文从中选取总维度下的人均得分指标与单位面积得分指标，代入固定效应面板数据回归模型和两步系统GMM模型。结果如表6（下页）所示，其与基准回归结果一致，即四类创新政策有益于城市科技创新建设。