《表7 工具变量法再估计结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《创新政策对城市科技创新建设的影响及其异质性分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文的核心解释变量分别是财政科技投入、人才引进、信息化建设与营造整体创新环境四类创新政策，它们之间可能存在统计意义上的关联，进而带来估计偏差，影响本文结论的可信度。为此，本文选取省级政府工作报告中与创新相关的词汇频数占总词汇频数的比重逐一分别作为财政科技投入、人才引进、信息化建设三类创新政策的工具变量（1），以发明、实用新型和外观设计的专利获批数的对数值和人均值为被解释变量，采用两阶段最小二乘估计法（2SLS）对创新政策有效性进行再检验。政府工作报告中的创新词频比重可以反映政府创新意志的变化，进而影响政府出台的创新政策，因此满足工具变量相关性假定（2）。创新词频比重也能够满足工具变量外生性假定：第一，地方政府工作报告一般发生在年初，而创新活动则贯穿于一年的始终，可以有效规避反向因果的内生性问题；第二，下级政府的政策一般难以直接影响到上级政府的决策。本文使用的创新词频比重是省级层面变量，其他相关变量是地级市层面变量。结果如表7（下页）所示，其与基准回归结果相一致，即对于发明专利和实用新型专利，四类创新政策均存在显著的促进作用；对于外观设计专利，只有信息服务从业人员数能够显著提升城市创新建设成效。