Business Environment Optimization and Regional Innovation Efficiency：Concurrent Discussion on the Joint Space Effect with Economic Integration

Wang Xinliang1，Wang Yuxin1，Liu Fei1,2

(1.School of Public Management, Northwest University;2.School of Philosophy，Northwest University，Xi'an 710127，China)

Abstract：Nowadays, the intensity of innovative factor input has exploded in China, but the level of technological progress represented by total factor productivity has not been significantly improved. The innovative factor input cannot be effectively transformed into innovation output, which leads to the limitation of the driving force for high-quality economic development. As a result, how to transform innovation input into innovation output and improve regional innovation efficiency has become an urgent problem to be solved. At the same time, in order to promote high-quality development and fully mobilize the innovative development vitality of market entities such as the private economy, local governments have introduced measures to optimize the business environment. But can it become an opportunity to boost innovation vitality and enhance innovation efficiency by optimizing the business environment?

The academic community has not yet reached a unified consensus on this issue. However, many studies have shown that promoting the flow of innovative factor is a significant condition for optimizing the allocation of innovative factor and improving regional innovation efficiency. Therefore, can we improve regional innovation efficiency by optimizing the business environment and accelerating the innovative factor agglomeration? In view of this, taking the optimization of the business environment as the starting point to study regional innovation efficiency issues, this paper is of great significance to promoting high-quality economic development.

Based on the analysis of the mechanism by which the business environment affects regional innovation efficiency, this paper constructs a spatial dynamic panel model using data from China's prefecture-level cities from 2011 to 2019 as a sample. According to the results of estimation, for the start optimizing the business environment on the whole is an important focus for improving innovation efficiency, and will indirectly improve innovation efficiency by promoting the innovative talent agglomeration. But at the same time, the innovation crowding out effect of innovative talent agglomeration will lead to loss of innovation efficiency in neighboring regions. Secondly from a regional perspective, the direct innovation efficiency improvement brought by business environment optimization in peripheral cities is stronger than that of central cities. However, the innovation spillover effect of business environment optimization in central cities is stronger because their innovation spillover effect of innovative talent agglomeration is stimulated. Thirdly the economic integration strategy has expanded the positive role of optimizing the business environment, which is reflected in the Beijing-Tianjin-Hebei economic circle. Not only has the direct improvement effect of optimizing the business environment's innovation efficiency increased, but also the original innovation crowding out effect has been reversed into the innovation spillover effect.

Compared with the previous literature, the possible innovations of this article are as follows. Firstly, different from the previous research on innovation efficiency from the micro level of enterprises, this article uses prefecture-level cities as the regional sample unit to study regional innovation and development issues at the macro level and examines the total social utility of the government in optimizing the business environment. It avoids studying government behavior from the perspective of maximizing corporate profits, which leads to the neglect of the spillover effects of knowledge and technology within the innovation system and makes it difficult to objectively judge the positive effects of business environment optimization. Secondly, putting the government, talents, and capital into the same analytical framework, this article uses spatial measurement models to examine the impact of the business environment on the allocation of innovative factor，thereby exploring the mechanism of the government's institutional optimization behavior on the regional innovation system and deepening the understanding of optimizing the business environment. Thirdly this article further analyzes the mechanism and effect of economic integration strategy on regional innovation, discussing scientific strategies to enhance regional innovation efficiency from the perspective of optimizing the business environment, and provides a feasible source of power for opening up high-quality regional economic development path.

In order to continuously optimize the business environment and improve the overall regional innovation efficiency, the article puts forward the following suggestions. It is essential to accelerate the construction of collaborative innovation platforms to stimulate innovation spillover effects that optimize the business environment. The government should implement differentiated business environment assessment standards, guide peripheral cities to accelerate the optimization of business environment and promote strong alliance of central cities and improving the overall regional innovation efficiency.

Key Words:Business Environment; Innovative Talent Agglomeration; Innovative Capital Agglomeration; Regional Innovation Efficiency

收稿日期：2021-05-05

修回日期：2021-08-05

基金项目：国家自然科学基金青年项目(71904156)；国家自然科学基金面上项目(72074180)；陕西省社会科学基金项目(2021D048)

作者简介：王欣亮(1986—)，男，陕西西安人，博士，西北大学公共管理学院副教授，研究方向为财政理论与政策；王宇欣(1997—)，女，山东聊城人，西北大学公共管理学院硕士研究生，研究方向为地方政府行为；刘飞(1985—)，女，陕西渭南人，博士，西北大学哲学学院副教授、公共管理学院博士后，研究方向为地方政府行为及创新发展。本文通讯作者：刘飞。

DOI：10.6049/kjjbydc.2021070081

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F062.5

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2022)06-0040-11

0 引言

长期以来，我国处于高投入、高产出的经济快速增长阶段并创造了举世瞩目的中国成就。虽然近年来我国创新要素投入呈爆发式增长，但是以全要素生产率为代表的技术进步水平并没有得到明显提升，即创新要素投入不能有效转化为创新产出[1]。如何将创新投入转化为创新产出、提高区域创新效率成为亟待解决的问题。面对新问题，中共十九届五中全会提出要实现高质量发展。为推进高质量发展，充分调动民营经济等市场主体的创新发展活力，国务院颁布了《营商环境优化条例》。在该条例要求与指导下，各地区纷纷出台“最多跑一次”“15分钟便民圈”等营商环境优化的措施，但营商环境优化是否能成为提振创新活力、提升创新效率的契机呢？针对上述问题，学者们的研究表明，营商环境优化能降低企业寻租成本，推进市场创新[2]，且能促进政府简政放权，减轻企业政策负担，对企业创新具有一定意义[3]，但对能否提升区域创新效率尚未达成共识，这使得营商环境的区域作用易被忽视，不利于地方政府深刻认识营商环境优化的积极意义。鉴于此，研究营商环境影响区域创新效率的作用机制显得尤为重要。

众多研究表明，促进创新要素流动是优化创新要素配置、提高区域创新效率的重要条件[4-6]。那么，是否能通过营商环境优化加速创新要素集聚，提升区域创新效率呢？当前，直接研究营商环境与要素流动的文献较少，但已有文献证明政府对市场准入的干预造成了制造业内部要素价格扭曲[7]，且当企业的政治关系维护成本超过一定门槛值时，企业进行新产品创新的能力将降低[8]。而营商环境优化旨在降低市场准入门槛，构建风清气正的政企关系，通过改善法制环境、融资环境、市场环境以及人文环境，优化地区制度环境，打破要素分割格局，加速创新要素集聚[9-11]。但由于创新要素集聚受市场规模引致的集聚力、劳动力成本等因素制约[12]，致使创新要素集聚表现出区域异质性，那么营商环境对区域创新效率的影响是否也存在区域异质性呢？探究该问题有利于优化营商环境，在提高区域创新效率的同时，促进经济迈向高质量发展阶段。

本文的贡献在于以下3个方面：一是不同于以往研究仅从企业微观层面探究创新效率[2]，而是以地级市为区域样本单元，从宏观层面入手，研究区域创新发展问题，考察政府营商环境优化的社会总效用，避免从企业收益最大化视角考察政府行为而导致创新系统内部的知识与技术溢出效应被忽略、营商环境优化的积极作用难以客观评判，从而阻碍“有为政府”的建设；二是将政府、人才、资本纳入同一分析框架，利用空间计量模型，考察营商环境对创新要素配置的影响，由此探明政府制度优化对区域创新系统的作用机理，深化对营商环境的认识；三是进一步分析经济一体化战略对区域创新的作用机制及效应，试图从营商环境优化视角讨论提升区域创新效率的科学策略，为挖掘区域经济高质量发展的动力源提供可行路径。

1 理论机理与研究假设

1.1 营商环境对区域创新效率的影响机制：政府干预视角

由于创新具有外部性，且创新收益具有不确定性，致使市场在创新资源配置过程中可能存在失灵现象，同时，斯蒂格利茨也认为当代社会知识在应用于资本市场、劳动力市场和产品市场过程中，不可避免地会产生道德风险与逆向选择问题，形成新的市场失灵。按照该理论，创新要素与产品市场必然也存在市场失灵，亟需政府干预，促进区域创新。但在政府干预中也会因信息不对称造成失灵，使政府干预产生激励扭曲、寻租等问题，抑制区域创新能力提升[13-14]。而营商环境优化旨在改善政务环境、法制环境与金融环境，营造“亲清”的政企关系，矫正政府失灵，提高创新资源配置效率。因此，本文将从政务环境、法制环境与金融环境着手分析营商环境对区域创新效率的影响机制。

(1)优化政务环境，提升政府服务能力。优化政务环境可通过提升政务能力，降低行政壁垒，提高创新收益，吸引创新要素流入，提升区域创新效率。一是通过优化政务环境，降低创新型企业准入门槛，简化专利申请、转化等审批程序，减少企业创新交易成本，提高创新收益，增强区域创新要素吸引力；二是通过优化政务环境，提高政府治理水平，精准实施对微观主体的创新指导与激励，弥补企业创新风险损失[15]，增强企业创新信心，加速资本流入，提高区域创新产出与区域创新效率；三是通过优化政务环境提升政府创新服务能力，促进产、学、研平台构建，实现创新主体协同，加速创新要素集聚，进一步优化区域创新要素配置，从而提高区域创新效率。

(2)优化法治环境，矫正政府干预偏向。法制环境改善有助于矫正政府激励扭曲，提高腐败与寻租成本，促进创新产出，加速创新要素集聚，优化创新要素配置，提升区域创新效率。在创新过程中，政府通过制定激励型政策，引导要素流向创新型产业[16]，但由于法治环境不健全，在政策执行过程中存在一定扭曲现象，如创新激励偏向具有政治资源的国有企业，导致阻碍民营企业进入的“玻璃门”“弹簧门”“旋转门”等问题依然存在，使得作为重要创新主体的民营经济无法享受政策优惠，从而抑制创新要素集聚、阻碍创新产出[17]。而健全的法治环境一方面有助于提高寻租成本，使创新激励不再偏向于具有政治资源的部分企业，引导企业减少政府资源链接成本[2]，同时，遏制腐败，净化创新环境，吸引创新要素流入[18]。另一方面，法治环境优化显示了政府强有力的监管能力，增加了市场主体违规成本，有助于遏制道德风险与逆向选择，防止企业为享受创新支持政策而进行创新“粉饰”，导致创新激励偏向。此外，法治环境优化有利于加强专利保护，提高创新收益预期，吸引创新要素流入，促进创新要素集聚，提升区域创新效率。

(3)优化融资环境，弥补政府补贴不足。创新投入存在周期长、外部性强等特点，为弥补创新风险损失，政府倾向于通过创新补贴引导企业加大创新投入，但由于创新发展资金缺口较大，仅靠政府补贴是无法满足日益增长的创新需求的。而融资环境优化能够弥补政府创新补贴不足、拓宽企业创新资本来源、优化金融资本配置、解决市场创新融资困难[19]、吸引配套创新要素流入。一方面，良好的融资环境具有企业评估功能，能够科学评估企业创新能力，将有限资金精准配置，通过优化区域创新资本配置，提高区域创新效率；另一方面，良好的融资环境有助于不断健全创新资金支持体系，降低企业信贷成本，减小创新风险，提高创新收益，激发创新活力，促进创新要素不断集聚[20]。

因此，基于上述分析，本文提出研究假设。

H1：营商环境优化不仅能直接提升区域创新效率，而且能够通过加速创新要素集聚、间接提升区域创新效率。

1.2 营商环境影响创新效率的区域异质性及空间机制分析：要素禀赋视角

在杜尔格提出农业报酬递减规律后，李嘉图将报酬递减规律应用于级差地租的解释，认为随着社会发展、人口增长，实际利润与工资会逐渐降低。依据该理论，在经济发展的不同阶段要素禀赋结构也存在较大差异，如禀赋好的区域，其发展阶段高，产出增长空间小，而禀赋差的区域，其发展阶段低，产出增长空间大。因此，若区域存在不同禀赋结构，也会导致营商环境优化在激发要素活力方面存在异质性。

从要素集中程度的约束看，Davis & Henderson[21]将中央政府权利和优惠政策分配不均视作“偏爱”(favoritism)，主要表现在资金补贴、外商直接投资引进、进出口市场开放程度等方面。在长期的政策支持过程中，我国中心城市因行政级别较高，享受到省级政府给予的权利和优惠政策比其它地市更多，在这种偏爱效应下，中心城市在外商直接投资、进出口市场开放等方面较外围城市具有明显优势，在培养“增长极”的发展导向下中心城市运用优先支配各种资源的权利，使得其创新要素较外围城市更加集中。在要素投入边际递减规律作用下，中心城市通过营商环境优化对区域创新效率的提升作用将小于外围城市。从要素集聚能力视角分析，中心城市集聚了教育、医疗和公共服务等优势资源，较外围城市具有更强的要素集聚能力，创新要素缺口小于外围城市，在边际递减规律作用下，依靠营商环境优化带来的要素集聚效应对优化创新要素配置的影响弱于外围城市，即外围城市营商环境优化的区域创新效率提升作用大于中心城市。据此，本文提出研究假设：

H2：中心城市营商环境优化的区域创新效率提升作用弱于外围城市。

依据核心—边缘理论，当中心城市与外围城市存在较大的初始禀赋差异时，由于中心城市具有较强的规模经济优势，在本地市场效应与价格效应的叠加下产生要素集聚效应，使中心城市成为驼峰状租金集聚区域，创新要素大量汇集。随着时代变迁，居民消费需求层次不断提升，创新产品需求不断增加，创新产品价格上涨，中心城市工资成本也随之持续上升。为降低创新成本，创新产业倾向于向外扩散，但由于创新具有一定技术门槛，致使扩散仅发生在资源禀赋相似的中心城市间，此时，虽然营商环境优化对创新要素集聚的影响力较弱，但有利于降低产业扩散成本，形成技术扩散效应，提高禀赋相似区域的创新效率。相比而言，外围城市的创新要素集聚能力弱，而营商环境优化对创新要素的集聚作用强，且该地区创新要素长期不足，因此创新要素集聚的价格效应更显著，表现为产业集聚效应强于扩散效应，从而使营商环境优化加速了本地区创新要素集聚，造成邻近地区创新要素不足以及创新效率损失。据此，本文提出研究假设：

H3：中心城市间的营商环境优化存在空间溢出效应，外围城市间的营商环境优化存在空间挤出效应。

营商环境优化使本地形成制度冲击，在循环累积因果关系的作用下，本地市场效应与价格指数效应不断循环往复，加速本地要素集聚，在企业竞争带来的分散力不足以抵消驼峰状集聚租金吸引力的状况下，本地区创新交易成本不断降低，形成规模经济，进一步刺激价格指数效应发挥作用，加速创新要素向核心地区流动，致使邻近区域创新要素流失，创新产出减少，创新交易成本提升，创新效率降低。此时，若政府通过区域一体化发展政策降低创新要素集聚租金，同时，降低产业扩散成本，那么，营商环境优化将通过产业扩散机制加速技术扩散，带动邻近边缘区域创新效率提升。结合我国经济一体化战略目标，本文提出研究假设：

H4：营商环境优化在提升本地区创新效率的同时，会对邻近地区创新效率产生空间挤出作用，但经济区设立会消除挤出作用，转化为空间溢出作用。

2 研究设计

2.1 模型构建

2.1.1 营商环境与区域创新效率影响模型

考虑到区域创新效率具有一定粘性，且白俊红等[4]证明区域创新效率存在空间溢出效应，构建动态空间面板计量模型，如式(1)所示。

Innovit=θInnovi(t-1)+ρ1WijInnovit+ρ2Wijenvit+ρ3WijXit+β1envit+β2Xit+ai+μi+εit,

εit=δiWijεit+σit

(1)

其中，Innovit表示i区域t年的创新效率，envit表示i区域t年的营商环境状况，Xit表示一系列控制变量，Wij表示地理距离的空间权重矩阵, 当i=j时，Wij=0；当i≠j时，Wij使用Haversine公式测算得到，如式(2)所示。

(2)

其中，φ1,φ2为两个地市市中心经纬度，d为区域间中心点的球面距离，R为地球半径。

2.1.2 中介效应检验模型

为验证营商环境是否通过创新要素集聚作用于区域创新效率，本文借鉴Baron & Kenny[22]提出的逐步回归思想，在式(1)基础上构建模型(3)、(4)。

Fit=θFi(t-1)+ρ1WijFit+ρ2Wijenvit+ρ3WijXit+β1envit+β2Xit+ai+μi+εit，εit=δiWijεit+σit

(3)

Innovit=θInnovi(t-1)+ρ1WijInnovit+ρ2Wijenvit+δ1WijFit+ρ3WijXit+β1envit+β2Xit+αi+μi+εit，εit=δiWijεit+σit

(4)

其中，Fit代表创新人才集聚或创新资本集聚，其余变量含义与式(1)相同。

2.2 变量选取

(1)营商环境。以往研究关于营商环境的测度指标不统一。其中，以城市为研究样本的文献主要使用世界银行集团每年发布的《全球营商环境报告》中的指标进行测算(董志强,魏下海,汤灿晴，2012)，但该调查结果仅局限于部分大城市，无法满足本文样本需求。为此，本文借鉴“中国城市营商环境评价研究”课题组关于营商环境主要影响因素及评价原则的研究，结合数据可得性，构建包括地方政府效率、人力资源环境、金融服务环境、公共服务环境、市场环境等6项一级指标，地方政府效率指数、平均工资水平、普通高等学校在校学生数、年末单位从业人员数、民间融资效率、总体融资效率、人均道路面积数、供水能力、销售气量、工业用电、医疗卫生服务、人均国内生产总值、固定资产投资总额、当年实际使用外资金额、地方财政科学事业费支出15项二级指标的营商环境评价体系。该指标体系的优势在于，可以较全面地反映我国每个城市的营商环境，突破了以往研究样本的限制。在测算过程中，采用主成分分析法将分指标合成为各城市每年的营商环境指数。

(2)创新要素集聚。依据新古典经济增长理论，本文将创新要素分为创新人才与资本两类，在具体测度过程中，借鉴郭金花和郭淑芬[23]的研究，使用区位熵指数分别测度创新资本集聚与创新人才集聚程度，公式如式(5)和(6)所示。

(5)

(6)

式(5)和(6)中，pgit代表i区域t年的创新人才集聚程度；perit为i区域t年创新人才投入总量，使用地区各创新主体的R&D全时当量表征；stfit为i区域t年的从业人员总数；cg代表i区域t年的创新资本集聚程度；incit为i区域t年创新资本投入总量，使用地区各创新主体的R&D经费支出表征；capit为i区域t年的总资本投入量。

(3)区域创新效率。当前对区域创新效率的测度方法主要有：一是Furman等[24]、温军和冯根福[25]使用的专利数；二是白俊红和蒋伏心等[4]纳入创新资本与人才存量使用的随机前沿分析法。由于本文创新要素包含了创新资本与人才存量，为避免多重共线性，本文使用第一种方式对区域创新效率进行测度。

(4)控制变量。为避免其它因素对区域创新效率的影响，致使估计结果发生偏误，在分析区域创新效率影响因素的基础上，选择教育水平、对外开放程度、产业结构升级、政府支持作为控制变量。其中，选取教育水平的原因在于，其反映了地区人力资本水平并影响知识溢出，在此，借鉴卞元超[6]等的做法，选取各市普通高等学校在校人数占该地区总人口的比重表征；地区对外开放有利于引进先进的管理经验和科学技术，从而影响创新产出，在此，使用地区进出口总额占该地区国民生产总值的比重衡量；产业结构升级选取各市第三产业产值占该地区国民生产总值的比重测度；政府支持选取政府支出中的科学技术支出和教育支出占公共财政支出的比重进行测度。

2.3 数据说明

本文以2011—2019年我国202个地级市(部分地市因R&D数据缺乏，未纳入)为样本，其原始数据来自《中国城市统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》及各省统计年鉴、科技年鉴等，部分缺失数据通过各地市政府网站手动搜索获取；专利数来自中国研究数据服务平台(CNDRS)。营商环境测度指标中的政府效率数据来源于各年的《中国地方政府效率研究报告》和《中国省级地方政府效率研究报告》。

3 实证分析

3.1 营商环境对区域创新效率的影响效应估计

为避免模型内生性导致估计结果偏误，在对各模型样本数据进行Sargan和序列相关检验后，使用两步法的SYS-GMM进行估计。估计前，先对各模型进行Wald和LM检验，结果显示，空间面板杜宾模型更加稳健，结果如表1所示。为保障SYS-GMM估计结果的稳健性，本文使用MLE估计结果作对比，结果显示，两种方法的估计结果基本一致，表明SYS-GMM估计结果较稳健。

从直接效应分析，模型2的估计结果表明，营商环境优化对区域创新效率的影响效应通过了1%水平下的显著性检验，且系数为正，可见，营商环境优化从总体上能显著提升区域创新效率。在中介机制检验过程看，模型3和4的估计结果显示，营商环境优化不仅能显著促进创新人才集聚，且在控制营商环境对区域创新效率的直接影响效应后，创新人才集聚对区域创新效率的影响效应依然显著，同时，与模型2中营商环境对区域创新效率的影响效应相比，此时营商环境的估计系数依然显著但有所减小，表明创新人才集聚在营商环境影响区域创新效率的过程中发挥部分中介效应；模型5的估计结果表明，营商环境优化能显著加速创新资本集聚，但在模型6中创新资本集聚对区域创新效率的影响效应并未通过显著性检验，且在模型7的估计结果中，营商环境、创新人才集聚对区域创新效率的影响效应依然显著为正，而创新资本的影响效应仍不显著。其原因可能在于，我国改革开放加速了资本积累，但因体制原因，人力资本主要集中在政府及企事业单位，导致创新部门创新人才的边际技术替代率远高于创新资本，致使营商环境优化带来的创新资本集聚无法发挥应有作用(赖永剑，贺祥民，2020)。结合模型2-7的估计结果得出，营商环境能通过加速创新人才集聚，间接提升区域创新效率，由此证明了本文假设H1的可靠性。

从空间效应分析，一方面，模型1和2的估计结果都表明，我国邻近城市的创新效率存在显著的空间正相关关系，表明我国区域创新的技术溢出效应已在地市级层面逐渐显现；另一方面，模型2、4、6和7的估计结果都表明，营商环境优化对邻近城市的创新效率产生显著的空间挤出效应，即本地区营商环境优化会导致邻近地区创新效率损失。此外，模型7还表明，同时考虑创新人才与资本的影响时，创新人才集聚对邻近城市创新效率具有显著的空间挤出效应。

3.2 营商环境影响创新效率的区域异质性估计

进一步研究中心和外围城市在禀赋差异约束下，营商环境影响创新效率的区域异质性。首先对各样本进行Wald和LM检验，结果显示，除模型16适用于SAR模型外，其余均适用于SDM模型，而后对样本进行Sargan和序列相关检验，结果显示，使用SYS-GMM估计更合理。具体估计结果如表2所示。

(1)不同区域营商环境对创新效率的直接影响效应分析。模型8和13的估计结果表明，营商环境对创新效率的影响效应在外围城市通过了1%水平下的显著性检验，虽然中心城市通过显著性检验，但估计系数仅为0.020，可见，外围城市营商环境优化较中心城市更有利于提升本地区创新效率，由此证明了假设H2的可靠性。

(2)创新要素集聚的中介机制分析。在中心城市，营商环境优化对创新人才与资本的集聚作用并不显著，而在控制营商环境对创新效率的直接影响效应后，创新人才集聚能显著提升创新效率，但创新资本集聚对创新效率的影响依然不显著，可见，中心城市营商环境优化虽无法通过创新要素集聚提高创新效率，但加速了创新人才集聚，依然有利于提高区域创新效率。在外围城市，营商环境优化既有利于加速创新人才集聚，也能显著加速创新资本集聚，在控制营商环境优化的直接影响效应后，创新人才与资本集聚对创新效率的影响效应依然显著，且此时营商环境优化对区域创新效率的影响效应也显著为正，但估计系数小于模型13中的0.082，表明外围城市通过营商环境优化加速创新人才与资本集聚，促进区域创新效率提升，即创新要素集聚在影响区域创新效率过程中发挥部分中介效应，由此探明了在响应提高区域创新效率的号召下为何外围城市营商环境优化的作用强于中心城市。

(3)营商环境影响创新效率的空间效应分析。模型8的估计结果显示，在中心城市营商环境优化对创新效率的空间影响效应估计结果通过了1%水平下的显著性检验，估计系数为正，可见，在中心城市营商环境优化会对邻近地区创新效率产生空间溢出效应。而模型13的估计结果显示，在外围城市营商环境优化会产生相反的空间影响效应，致使邻近城市创新效率受损。之所以出现差异性结果，原因在于创新产业扩散需要一定的技术支撑，在人力资本、外商直接投资、资源禀赋较好的中心城市，创新产业扩散成本更低，产生的扩散效应更显著[26]，由此证明了假设H3。此外，模型9-12的估计结果还表明，在中心城市，由创新人才集聚产生的知识溢出效应是营商环境优化发挥积极作用的重要原因。

3.3 经济一体化战略实施下营商环境对区域创新效率的影响效应估计

为检验经济一体化政策是否强化了营商环境优化对区域创新效率的空间溢出效应，验证本文研究假设H4的可靠性，分析经济一体化政策实施的作用效果。根据我国经济一体化区域划分结果，选择京津冀经济圈为样本，估计营商环境对区域创新效率的影响效应，并与其它非经济圈样本城市的估计结果进行对比，以提升估计结果的可靠性。估计前的模型优选结果显示，模型22适用于SAR，其余模型均适用于SDM，估计结果如表3所示。

从直接效应分析，模型18和23都表明，无论是在京津冀经济圈，还是在其它地区，营商环境优化都有利于提高区域创新效率，且京津冀经济圈营商环境优化对区域创新效率的提升作用更显著；从空间效应分析，模型18和23的估计结果都显示，京津冀经济圈和其它地区的创新效率间都存在空间溢出效应，证明了创新在任何时候都存在较强的外部性。此外，京津冀经济圈的设立大幅度增强了这一空间外部性，表现在京津冀经济圈的创新溢出效应是其它地区的1.87倍，是全国总体的1.43倍。模型18和23的估计结果还表明，在京津冀经济圈内，本地区营商环境优化有利于带动邻近地区创新效率提升，而在其它地区，某一城市营商环境优化反而会造成邻近城市创新效率损失。该结论证明了假设H4。

对两类地区营商环境优化影响区域创新效率的传导机制进行探讨，能进一步佐证以上研究结论。具体而言：模型19-22的估计结果表明，营商环境优化能显著推进京津冀经济圈创新人才与资本集聚，且模型20和22的估计结果表明，该地区的创新人才与资本集聚均能显著提升本地创新效率。与模型19的估计结果作对比，进一步显示，在纳入创新人才和资本集聚控制变量后，营商环境优化对创新效率的影响效应依然显著为正，但估计系数有所减小，可见，在京津冀经济圈营商环境优化有利于加速创新人才与资本集聚，从而推动区域创新效率提升。模型19-22还表明，创新人才本身存在空间挤出效应，但其对邻近城市的创新效率却存在空间溢出效应。可见，在京津冀经济圈，本地区通过营商环境优化带来的创新人才集聚，会通过知识溢出等促进邻近城市创新效率提升。模型24-27的估计结果表明，在其它地区，本地区通过营商环境优化无法加速创新人才集聚，且创新人才集聚也无法促进本地创新效率提升。可见，在提升区域创新效率的要求下，京津冀经济圈营商环境优化的积极作用更显著的原因在于，营商环境优化对创新要素集聚的作用存在区域异质性。此外，模型24-27还显示，虽然在其它地区，本地创新人才集聚具有空间溢出效应，但对邻近城市创新效率的提升并无显著作用，由此不难看出，京津冀经济圈和其它地区营商环境优化存在不同空间作用的原因在于创新人才集聚的空间影响差异。

3.4 稳健性检验

为保障前文研究结论的可靠性，通过3种方式进行再估计。

为了确保营商环境指标的科学性与合理性，本文进一步借鉴于文超和梁平汉[27]的做法，使用樊纲和王小鲁发布的市场化指数中“政府与市场的关系”“非国有经济发展”“市场中介组织发育和法律制度环境”等指标进行加权平均并匹配到地市级层面，用于替换前文中关于营商环境的测度指标，估计结果如表4中模型28、30、32、34和36所示。结果显示，与前文估计基本一致，由此表明本文结论不因营商环境测度指标替换而存在较大变化，即估计结论较可靠。

(2)替换空间距离矩阵的稳健性检验。为保障本文空间模型估计结果稳健，将前期使用的地理距离权重矩阵替换为经济距离权重矩阵，估计结果见表4中模型29、31、33、35和37。模型结果显示，替换空间权重矩阵后，营商环境优化依然能够显著提升区域创新效率。从总体看，经济实力相当城市间创新效率的正外部性强于邻近城市间创新效率的正外部性，但营商环境优化对邻近城市创新效率的挤出效应却是经济实力相当城市间的2.82倍；分区域看，无论在哪一类型城市，地理距离相近城市间的创新效率都较经济实力相当城市间存在更显著的空间溢出效应；而外围城市、其它地区营商环境优化对邻近城市的挤出效应均大于经济实力相当城市，但中心城市的营商环境优化对邻近城市创新效率具有空间溢出效应，并对经济距离相近城市的创新效率产生显著的挤出效应。

(3)替换经济区的稳健性检验。为确保经济一体化政策约束下营商环境优化影响区域创新效率结论的稳健性，进一步估计在珠三角经济圈营商环境优化对区域创新效率的影响效应。结果如表5所示，模型38在替换营商环境指标后，区域创新效率的空间溢出效应依然最显著，可见，经济一体化战略实施确实增强了创新效率的空间溢出效应。

4 结论与政策建议

4.1 结论

在促进经济高质量发展的要求下，以全国争相营商环境优化为契机，探寻提高区域创新效率的着力点，为深化“简政放权、放管结合、优化服务”的认识提供理论依据，为提升区域创新效率、推进高质量发展寻找可行路径。鉴于此，本文首先从政府干预与要素禀赋的理论视角分析营商环境影响区域创新效率的直接、间接及空间作用机制；其次，以我国202个地级市2011-2019年面板数据为样本，构建空间动态面板计量模型，使用SYS-GMM估计法进行估计；最后，通过分析得出相应结论。第一，从总体看，营商环境优化是提高区域创新效率的重要着力点，其主要通过促进创新人才集聚、优化创新人才配置发挥效力，但因创新人才存在创新挤出效应，致使营商环境优化会损失邻近城市的创新效率；第二，分区域看，外围城市营商环境优化带来的创新人才集聚作用强于中心城市，使得外围城市营商环境优化的直接作用强于中心城市，但因中心城市创新人才集聚的外溢效应已逐步显现，使得中心城市营商环境优化的创新溢出效应强于外围城市；第三，在经济一体化战略推进下，营商环境优化的积极作用被进一步放大，表现在京津冀经济圈营商环境优化对创新效率的提升效应强于全国整体，且创新效率的空间溢出效应高于全国整体的1.43倍，同时，因经济区内创新人才集聚的知识溢出效应获得激发，营商环境优化的创新正外部性进一步增强。

4.2 政策建议

(1)加速建设协同创新平台，发挥营商环境优化的创新溢出效应。本文研究结论表明，虽然营商环境优化从总体上有利于提升区域创新效率，但因创新要素集聚的挤出效应，会造成邻近城市创新效率损失，而经济一体化战略因增强了人才的创新溢出效应，使营商环境优化有利于提升各城市整体创新效率。鉴于此，各地政府应加强协同创新意识，加速建设城市创新交流平台。一方面，应搭建高层次人才供需对接平台，建立跨区域的人才培养和供给机制，促进城市间创新人才聚集和自由流动，努力打造科技创新人才高地；另一方面，应搭建跨地区、跨行业的创新资源共享服务平台，发挥创新交流平台的协同创新作用，提高科技成果转化率，发挥营商环境优化的创新溢出效应。

(2)实施差异化的营商环境考核标准，引导外围城市加速营商环境优化。本文研究结论表明，外围城市营商环境优化对创新效率的直接提升效应强于中心城市，原因在于外围城市通过营商环境优化为创新资本与人才集聚提供了重要条件。鉴于此，应避免使用“一刀切”的营商环境考核指标。一方面，制定分级分类考核指标体系，政府要广泛开展调研、征求各方意见，根据外围城市和中心城市发展重点、比较优势的不同，因地制宜地制定考核指标，激发各类创新主体活力，促进创新要素集聚，营造利于创新的营商环境。另一方面，打造多样化的考核方式，营商环境考核不仅要注重日常考核与年终考核相结合，还可根据实际情况，灵活引入第三方评估、现状调查、服务对象走访和大数据分析等多样化手段，全面真实反映区域营商环境情况，引导外围城市加速营商环境优化。

(3)促进中心城市“强强联合”，提高整体区域创新效率。本文研究结论表明，中心城市营商环境优化不仅有利于提升自身创新效率，还存在显著的创新外溢效应。因此，应加强中心城市间合作。一方面，应完善中心城市间合作机制，加强重大基础设施的共建对接，加速形成动力机制，打造中心城市间多层次产业布局体系，完善知识产权保护体系，强化市场导向的成果转化激励政策，优化区域营商环境建设，激发区域创新活力；另一方面，应大力推进区域性科技创新中心建设，根据自身比较优势，充分利用云计算、大数据等先进技术积极开展创新合作交流活动，推动中心城市的协同发展并带动周边城市的创新发展，增强中心城市创新发展辐射能力，提高区域整体创新效率。

参考文献:

[1] 戴魁早,刘友金.要素市场扭曲与创新效率——对中国高技术产业发展的经验分析[J].经济研究，2016,51(7):72-86.

[2] 夏后学,谭清美,白俊红.营商环境、企业寻租与市场创新——来自中国企业营商环境调查的经验证据[J].经济研究,2019,54(4):84-98.

[3] 江轩宇.政府放权与国有企业创新——基于地方国企金字塔结构视角的研究[J].管理世界,2016(9):120-135.

[4] 白俊红,蒋伏心.协同创新、空间关联与区域创新绩效[J].经济研究,2015,50(7):174-187.

[5] 王钺,刘秉镰.创新要素的流动为何如此重要——基于全要素生产率的视角[J].中国软科学,2017(8):91-101.

[6] 卞元超,吴利华,白俊红.财政科技支出竞争是否促进了区域创新绩效提升——基于研发要素流动的视角[J].财政研究,2020(1):45-58.

[7] 陈林,罗莉娅,康妮.行政垄断与要素价格扭曲——基于中国工业全行业数据与内生性视角的实证检验[J].中国工业经济,2016，33(1):52-66.

[8] JIE W. Asymmetric roles of business ties and political ties in product innovation[J]. Journal of Business Research, 2011, 64(11):1151-1156.

[9] BROWN J R, MARTINSSON G, PETERSEN B C. Law, stock markets, and innovation[J]. The Journal of Finance, 2013,68(4):1517-1549.

[10] ANG J S, CHENG Y, WU C. Does enforcement of intellectual property rights matter in China? evidence from financing and investment choices in the high-tech industry[J]. Review of Economics and Statistics,2014,96(2):332-348．

[11] 王宋涛,朱腾腾,燕波.制度环境、市场分割与劳动收入份额——理论分析与基于中国工业企业的实证研究[J].南开经济研究,2017,33(3):70-87.

[12] 吕大国,耿强,简泽,等.市场规模、劳动力成本与异质性企业区位选择——中国地区经济差距与生产率差距之谜的一个解释[J].经济研究,2019,54(2):36-53.

[13] WILLIAMS C C,MARTINEZ-PEREZ A,KEDIR A. Does bribery have a negative impact on firm performance? a firm-level analysis across 132 developing countries[J]. International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research,2016,22(3):398-415.

[14] ACEMOGLU D, AKCIGIT U, ALP H, et al. Innovation, reallocation, and growth[J]. The American Economic Review,2018,108(11):3450-3491.

[15] LIN J Y. Development strategy, viability, and economic convergence[J]. Economic Development and Cultural Change, 2003,51(2):277-308.

[16] KLEER R. Government R&D subsidies as a signal for private investors[J]. Research Policy,2010,39(10): 1361-1374.

[17] 刘戒骄.增强要素流动促进民营经济高质量发展[J].经济纵横,2019(4):45-51.

[18] GAGANIS C, PASIOURAS F, VOULGARI F. Culture, business environment and SMEs′ profitability: evidence from European countries[J]. Economic Modelling, 2019, 78(5): 275-292.

[19] 崔艳娟,李延喜,陈克兢.外部治理环境对盈余质量的影响:自然资源禀赋是“诅咒”吗[J].南开管理评论,2018,21(2):172-181，191.

[20] 赵增耀,周晶晶,沈能.金融发展与区域创新效率影响的实证研究——基于开放度的中介效应[J].科学学研究,2016,34(9):1408-1416.

[21] DAVIS J C, HENDERSON J V. Evidence on the political economy of the urbanization process[J]. Journal of Urban Economics,2003,53(1): 98-125.

[22] BARON R M, KENNY D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research:conceptual, strategic, and statistical considerations[J]. Journal of Personality and Social Psychology,1986,51(6): 1173-1182

[23] 郭金花,郭淑芬.创新人才集聚、空间外溢效应与全要素生产率增长——兼论有效市场与有为政府的门槛效应[J].软科学,2020,34(9):43-49.

[24] FURMAN J L, PORTER M E, STERN S. The determinants of national innovative capacity[J]. Research Policy,2002,31(6): 899-933.

[25] 温军,冯根福.异质机构、企业性质与自主创新[J].经济研究,2012,47(3):53-64.

[26] 林建浩,赵子乐.均衡发展的隐形壁垒:方言、制度与技术扩散[J].经济研究,2017,52(9):182-197.

[27] 于文超,梁平汉.不确定性、营商环境与民营企业经营活力[J].中国工业经济,2019(11):136-154.

(责任编辑：胡俊健)