Industrial Policy, Technological Comparative Advantage and Innovation Output: An Analysis of the Implementation of Strategic Emerging Industry Policy
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摘要: 基于中国内地28 197家企业和高校2006—2016年的发明专利申请数据, 利用双重差分法评估了战略性新兴产业政策对新材料产业创新产出的影响, 并探讨技术比较优势在其中的作用。研究发现, 总体上战略性新兴产业政策显著促进了新材料产业的创新产出, 产业政策的创新效应在新材料产业具有比较优势的省份相对更大, 在不具有比较优势的省份相对较小且存在滞后性。产生这一差异化影响的原因是政策的创新效应在后者的高校样本中相对较小, 并且在其企业样本中不显著所致。Abstract: Based on the patent application data of 28197 enterprises and universities in mainland China from 2006 to 2016, this paper uses the difference-in-difference method to evaluate the impact of strategic emerging industry policy on the innovation output of new material industry, and discusses the role of technological comparative advantage in it. It is found that in general, strategic emerging industry policy has significantly promoted the innovation output of new material industry; the innovation effect of industrial policy is relatively more significant in the provinces with comparative advantage of new material industry, and relatively less and lagging in the provinces without comparative advantage. The cause for this difference is that the innovation effect of policy is relatively less in the university sample of the latter, and not significant in its enterprise sample.
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表 1 变量描述性统计
样本组别 变量 样本量 平均值 标准差 最小值 最大值 总体 InvApp 4 059 9.271 31.747 0 540.701 InvApp_Subclass 4 059 91.338 151.932 0 1 259.318 Treat=1 InvApp 1 507 16.861 47.61 0 540.701 InvApp_Subclass 1 507 98.512 174.714 0 1 259.318 Treat=0 InvApp 2 552 4.789 14.523 0 250.861 InvApp_Subclass 2 552 87.101 136.568 0 1 259.318 
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表 2 模型1的估计结果：总样本
变量 模型1 (1) (2) Treatxpost 7.747 1***(2.75) 7.570 0*** (3.00) InvApp_Subclass 0.063 7**(2.48) 专利大组 YES YES 年份 YES YES 聚类个数 369 369 调整的R2 0.084 8 0.177 3 样本数 4 059 4 059 注：**p < 0.05, *** p < 0.01。下表同。
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表 3 31个省份2006—2010年的平均技术比较优势
RTCA > 1 0 < RTCA < 1 青海省 1.48 重庆市 0.98 吉林省 1.21 辽宁省 0.96 陕西省 1.21 安徽省 0.95 贵州省 1.18 山西省 0.95 上海市 1.11 江苏省 0.94 四川省 1.11 海南省 0.93 黑龙江省 1.11 宁夏回族自治区 0.92 山东省 1.07 广东省 0.91 北京市 1.05 甘肃省 0.91 天津市 1.05 湖北省 0.9 江西省 1.03 浙江省 0.87 河北省 1.01 湖南省 0.86 福建省 0.84 河南省 0.81 云南省 0.81 内蒙古自治区 0.80 新疆维吾尔自治区 0.59 广西壮族自治区 0.50 西藏自治区 0.00
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表 4 分样本估计：具有技术比较优势(RTCA > 1)的省份和没有技术比较优势(0 < RTCA < 1)的省份
变量 模型1 RTCA > 1 0 < RTCA < 1 Treatxpost 0.319 6***(3.11) 0.147 0**(2.18) InvApp_Subclass 0.064 0(1.56) 0.055 3**(2.17) 专利大组 YES YES 年份 YES YES 省份 YES YES 省份×年份 YES YES 聚类个数 351 353 调整R2 0.253 5 0.212 0 样本数 46 332 73 777
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表 5 分样本估计：基于比较优势分组后两组样本中的高校和企业
变量 企业 高校 RTCA > 1 0 < RTCA < 1 RTCA > 1 0 < RTCA < 1 Treatxpost 0.176 2** 0.063 4 0.201 5*** 0.097 8** (1.99) (1.38) (2.92) (1.97) InvApp_Subclass 0.060 5 0.044 3*** 0.066 8*** 0.068 2** (1.39) (3.05) (3.05) (2.06) 专利大组 YES YES YES YES 年份 YES YES YES YES 省份 YES YES YES YES 省份×年份 YES YES YES YES 聚类个数 331 334 297 298 调整R2 0.169 6 0.112 1 0.400 0 0.296 5 样本数 43 692 69 806 35 937 55 726
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