公共突發疫情能否刺激地區創新？

孫文浩 張杰 馮建元

內容提要： 政府在疫情防控常態化下制定合宜的創新激勵政策推動中國經濟高質量發展至關重要。本文使用1998-2017年省級面板數據，結合2003年“非典”疫情構建雙重差分模型，考察公共突發疫情對區域創新的影響。結果顯示：公共突發疫情對區域創新水平存在顯著促進效應;公共突發疫情會進一步強化中國“西低東高”的區域創新格局;在高級勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新的促進效應更加突出。因此，在“新冠”疫情防控常態化下各大城市應積極參與“搶人大戰”，努力集聚科技人才打造“人才高地”，促使地區創新驅動發展，從而有效緩解疫情對中國經濟帶來的負面影響。

關鍵詞： 公共突發疫情;區域創新;高級勞動力要素集聚;雙重差分模型

中圖分類號：F249.21? 文獻標識碼： A? 文章編號：1001-148X（2021）05-0019-09

一、引言

黨的十九大明確指出“科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，必須擺在國家發展全局的核心位置”。尤其是“新冠肺炎”疫情暴發后，各級政府堅決貫徹中央政治局常委會關于“戰勝疫病離不開科技支撐”的要求，紛紛出臺多項政策助力科技創新。然而，公共突發疫情對區域創新的影響，已有文獻對這個關鍵問題尚未給出明確的回答[1]。

針對公共突發疫情①，已有文獻主要基于經濟增長[2]、政府職能轉變[3]、服務業就業[4]、醫護人員就業意愿[5]及股市表現[6]等視角，研究公共突發疫情的外部性，卻忽視了公共突發疫情對區域創新的影響。眾所周知，一方面，公共突發疫情影響了企業復產復工進程，使企業家意識到全自動工業化生產方式的重要性，從而促使企業加大自動一體化的研發投入水平，在部分生產環節中使用工業機器人替代勞動力要素。另一方面，公共突發疫情在一定程度上改變了消費者的消費習慣，消費升級促使企業加大研發投入以及時跟進消費者的新型消費需求，從而贏得產品市場上的主動權，如線上教育、社區農業等。因此，理論上公共突發疫情有利于激發區域創新活力，從而在疫情防控常態化下會有大量新的業態誕生。此外，高級勞動力要素集聚對區域創新至關重要[7]。 高級勞動力要素集聚會加速地區新舊動能轉換進程，促使區域創新水平顯著增加[8-9]。因此，在理論上，對于高級勞動力要素集聚程度越高的地區，公共突發疫情對區域創新的促進效應就越強?；诖?，本文使用1998-2017年省級面板數據，利用“非典”疫情構建準實驗研究框架，研究公共突發疫情對區域創新的影響。結果表明，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應，對于東部和高級勞動力要素集聚程度較高的地區，這種促進效應更加突出。公共突發疫情暴發后，地區專利申請（授權）數量平均增加約2件，但公共突發疫情可能會進一步強化中國“西低東高”的區域創新格局。因此，本文結論為政府在疫情防控常態化下推動地區高質量創新發展提供了經驗數據層面的參考。

二、文獻簡述與研究假說

（一）文獻簡述

在疫情防控常態化下，中國經濟如何高質量發展，已有文獻尚未形成一致性的結論[10-14]。方行明等（2020）[10]研究發現，公共突發疫情對中國“非常態經濟”和“常態經濟”的影響存在較大差異，政府應針對疫情對中國經濟不同層面的影響提出針對性的解決方案，以推動中國經濟向“災害適應型經濟”轉型。陳昌盛等（2020）[11]、沈坤榮和趙倩（2020）[12]的研究表明，政府應加快雙循環新格局的發展，促使中國經濟盡快復蘇。湯鐸鐸等（2020）[13]認為，政府應推動創新驅動高質量工業化戰略促使中國經濟高質量發展。然而，公共突發疫情對區域創新究竟存在何種影響，已有文獻對這個問題尚未給出明確的回答?，F有文獻主要基于產業結構和組織關系視角，研究公共突發疫情對區域創新究竟存在何種外部性。大量研究表明，公共突發疫情暴發后， 智能化產業[15]、基層組織結構[16]以及金融科技[17]的創新水平均得到明顯提升，并且制度彈性、應變能力以及領導能力等因素，是公共突發疫情促進區域創新的重要因素[18]。

因此，雖然公共突發疫情對區域“常態經濟”造成了較大的負面影響，但有利于區域“非常態經濟”高質量發展，尤其推動了智能化、金融科技等新興產業高質量創新發展。但是，已有文獻只從定性視角，研究公共突發疫情對區域經濟和創新的影響以及提出相關解決方案，忽略了從定量角度，研究公共突發疫情對區域創新總量究竟存在何種影響的關鍵性問題。這個問題不解決，難以在疫情防控常態化下，為政府推動中國經濟高質量發展提供針對性的政策建議。

（二）研究假說

公共突發疫情短期對區域經濟的健康發展存在負面影響，但這種“破壞”屬于“創造性破壞”。 2020年1-2月傳統產業受到較大沖擊，但信息傳輸、軟件和信息技術服務業生產指數增長3.8%，智能手表、智能手環、半導體分立器產量同比上漲119.7%、45.1%和31.4%[19]。因此，公共突發疫情短期可能引發經濟結構“震蕩”，但長期有利于新興產業高質量創新發展，進而由創新引發的新產品需求、企業成本降低、產業轉型和產業結構優化等影響渠道，促使疫情防控常態化下的中國經濟再次邁入高質量創新的發展軌道。對于外貿行業，平均而言，公共突發疫情減緩貿易下降的幅度約為0.6-1.7個百分點[20]。對于線上服務業，“無接觸式服務”正在促使傳統服務業朝著數字化、平臺化和智能化的方向創新發展[21]。同時，“新冠疫情”引發的“宅經濟”在新技術應用、新時空交融和新生活方式等方面加速區域新舊動能轉換，有利于激發線上服務業的創新活力[22]。對于影響機制：一方面，基于供給側結構視角，公共突發疫情引發的“斷崖效應”和“替代效應”，是公共突發疫情推動中國經濟數字化、智能技術及制度等方面全面創新的重要因素[23];另一方面，基于組織關系視角，在疫情防控常態化下領導者更傾向通過情景修正和認知改變的人際情緒管理途徑，以提升員工的創新績效[24]?；诖?，我們提出本文假說1。

假說1：公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應。

高級勞動力集聚程度越高，越有利于激發區域的創新活力[25]。知識吸收理論（absorptive capacity theory）認為，高級勞動力要素集聚程度決定了企業吸收新知識的能力，進而影響企業的創新水平[26-27]。只有在高技能勞動力要素集聚水平較高的地區，創新投入才能有效轉化為產出[28]。后續經驗研究進一步發現，國內微觀企業的高技能勞動力要素集聚對企業自主創新存在“閾值”效應，只有當高技能勞動力要素集聚水平超過“閾值”后，其對企業自主創新才存在顯著促進效應[29-30]。相反，如果地區高級勞動力要素集聚程度過低，那么高級勞動力要素集聚則不利于提升地區的創新水平[31]。由人力資本外部性理論可知，高級勞動力要素集聚存在顯著正外部性，尤其是高學歷勞動力要素，其創新溢出效應更加突出[32]。高學歷勞動力要素集聚對區域經濟高質量創新發展至關重要[33-34]。一部分研究基于行業視角，發現對于勞動力密度較大的行業，高學歷勞動力要素集聚對企業創新的促進效應更加突出[35-36]。也有文獻基于區域視角，發現大專及以上學歷的勞動力要素集聚水平每上升1%，區域發明專利授權數量和新產品產值的研發創新效率分別增長約9.3%和16.5%[37]。因此，我們提出本文假說2。

假說2：在同等條件下，高級勞動力要素集聚水平越高，公共突發疫情對區域創新的促進效應就越強。

三、研究設計

（一）數據來源

本文數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》與《中國高技術產業統計年鑒》。此外，“非典”期間中國各省份確診病例數目的數據來源于2003年8月15日世界衛生組織最后一次公布的數據，各省份確診病例數見圖1。

（二）模型設計與變量選取

本文首先構建雙重差分傾向得分匹配（PSM-DID）模型，具體參見（1）式。

Lninnovationit=θ0+θ1time×treat+θ2X+γprovince+γyear+εit （1）

其中，下標i表示省份，t表示年份。對于因變量（Lninnovation）：一方面，使用各省份（直轄市）專利申請受理數量（app）測度區域創新水平;另一方面，使用各省份（直轄市）專利申請授權 數量（pat）測度區域創新水平。以上所有創新變量 ?均進行加1取對數處理。對于核心變量，treat=1為處理組，表示該省份（直轄市）存在“非典”確診病例。treat=0為控制組，表示該省份（直轄市）不存在“非典”確診病例。time在2003年以后（含2003年）等于1，否則為0。此外，對于高級勞動力要素：一方面，本文使用高技能勞動力要素集聚（S&T_agg）加以表示，借鑒孫文浩和張益豐（2020）[38]關于區位熵的定義，本文使用R&D人員折合全時當量的區位熵水平測度高技能勞動力要素的集聚程度;另一方面，本文使用高學歷勞動力要素集聚（high_edu）加以表示，具體使用各省大專及以上學歷的人口數量占全國大專及以上學歷人口數量的比重加以表示。

對于控制變量集X，本文借鑒王永欽（2018）[39]的研究， 具體包括：第一產業占GDP比重（primary_indus_GDP），使用當年地區第一產業生產總值占地區生產總值的比重加以表示。第二產業占GDP比重（secondary_indus_GDP），使用當年地區第二產業生產總值占地區生產總值的比重加以表示。財政支出占GDP的比重（govern_expen_GDP），使用當年地區財政支出占地區生產總值的比重加以表示。貿易總額（total_trade_volume），使用當年地區進出口總值加以表示，并進行加1取對數處理。地區經濟發展水平（per_GDP），采用當年地區GDP與地區總人口數的比重加以表示。地區教育水平（university），采用當年地區大學數量加以表示，并進行加1取對數處理。主要變量的描述性統計結果參見表1。

（三）典型事實

圖2展示的是，處理組和對照組創新水平的核密度圖。具體來看，圖2（a）基于地區專利申請受理數量，結果表明，處理組的核密度圖向右平移，說明相對于未受到疫情直接影響的地區，疫情地區的創新水平更高。圖2（b）基于地區專利申請授權數量，結果表明，處理組的核密度圖向右平移，說明疫情地區的創新水平更高。因此，圖2的結果初步表明，公共突發疫情可能有利于激發區域的創新活力。

圖3展示的是，高級勞動力要素集聚與區域創新究竟存在何種關系。其中，圖3（a）說明，高技能勞動力要素與區域創新基本上呈現正相關關系，即高技能勞動力要素集聚程度越高，區域創新水平就越高。圖3（b）說明，高學歷勞動力要素集聚與區域創新呈現正相關關系。因此，圖3說明高級勞動力要素集聚和區域創新水平呈現正相關關系，初步說明，對于高級勞動力要素集聚程度越高的地區，公共突發疫情對區域創新的促進效應就更加突出。

四、計量結果分析

（一）基礎回歸結果

首先，本文對傾向得分匹配效果進行檢驗，具體結果見圖4：圖4（a）展示的是，各控制變量匹配后的標準偏差（%）顯著減小，基本上全部變量標準偏差穩定在1%附近，說明匹配后處理組和控制組基本上無系統差異，具有較好的平衡性。圖4（b）展示的是，匹配后處理組和控制組的共同范圍區間，結果表明，傾向得分區間大部分的處理組和對照組樣本處于共同范圍區間內。因此，圖4表明，傾向得分匹配的效果較好，可使用傾向得分匹配雙重差分模型（PSM-DID）進行估計。

其次，本文結合（1）式進行雙重差分回歸，結果見表2：表2第（1）列基于專利申請數量（app），結果表明，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應，公共突發疫情暴發后，專利申請數量平均增加約3件;表2第（2）和（3）列分別基于滯后1期和2期的專利申請受理數量，結果表明，公共突發疫情對區域創新均存在顯著促進效應;類似地，表2第（4）-（6）列基于專利授權數量，結果表明，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應，在公共突發疫情暴發后，專利授權數量平均增加約3件，且無論是滯后1期還是2期的區域創新水平，公共突發疫情對區域創新均存在顯著促進效應。

（二）異質性檢驗

1.基于不同地區。本文將地區劃分為東部地區與非東部地區②，研究公共突發疫情對區域創新究竟存在何種影響。東部地區的估計結果見表3：表3第（1）列基于專利申請受理數量，公共突發疫情對區域創新水平存在顯著促進效應，在公共突發疫情暴發后，專利申請受理數量平均增加約2件;表3第（2）和（3）列分別基于滯后1期和2期的專利申請數量，結果表明，公共突發疫情對區域創新均存在顯著促進效應，但這種促進效應逐年遞減;類似地，表3第（4）-（6）列基于專利授權數量，結果表明，公共突發疫情對區域創新水平存在顯著促進效應，在公共突發疫情暴發后，專利申請授權數平均約增加2件。同理，表4第（1）-（6）列基于非東部地區，結果表明，公共突發疫情對區域創新均不存在顯著影響。

2.基于高學歷勞動力集聚。本文基于高學歷勞動力要素集聚程度不同的地區③，研究公共突發疫情對區域創新究竟存在何種影響，具體結果見表5。表5第（1）和（2）列基于專利申請數量，結果表明：對于高學歷勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高學歷勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。表5第（3）和（4）列基于專利授權數量，結果表明：對于高學歷勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高學歷勞動力要素集程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。類似地，表5第（5）-（8）列分別基于滯后1期的專利申請和授權數量，結果表明：對于高學歷勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高學歷勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。

3.基于高技能勞動力要素。本文基于高技能勞動力要素集聚程度不同的地區④，研究公共突發疫情對區域創新究竟存在何種影響，具體結果見表6。表6第（1）和（2）列基于專利申請數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。表6第（3）和（4）列基于專利授權數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。類似地，表6第（5）-（8）列分別基于滯后1期的專利申請和授權數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。

4.基于不同行業。首先，本文基于醫藥制造業，研究公共突發疫情對區域創新究竟存在何種影響，具體結果見表7。表7第（1）和（2）列基于專利申請數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。表7第（3）和（4）列基于專利授權數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。類似地，表7第（5）-（8）列分別基于滯后1期的專利申請和授權數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。

其次，本文基于醫療儀器設備及儀器儀表制造業，研究公共突發疫情對區域創新究竟存在何種影響，具體結果見表8。表8第（1）和（2）列基于專利申請數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。表8第（3）和（4）列基于專利授權數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。類似地，表8第（5）-（8）列分別基于滯后1期的專利申請和授權數量，結果表明：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。

（三）穩健性檢驗

本文通過比對處理組和對照組創新水平的變化，檢驗雙重差分模型是否符合共同趨勢假定（common trend assumption），具體結果見圖5。圖5的結果表明，在2003年公共突發疫情暴發前，無論是專利申請受理數還是授權數，處理組與對照組的變化趨勢基本一致。然而，在2003年公共突發疫情暴發后，兩者變化趨勢出現明顯差異，圖5a展示的是，處理組的專利申請授權數呈上升趨勢，而對照組基本上沒有發生明顯的變化。類似地，圖5（b）表明，在2003年公共突發疫情暴發后，處理組的專利申請受理數明顯上升，而控制組卻未出現明顯變化。因此，圖5表明，本文雙重差分模型通過共同趨勢檢驗。

五、結論與政策啟示

本文利用2003年“非典”疫情構建準實驗研究框架，運用傾向得分匹配雙重差分模型（PSM-DID），研究了公共突發疫情對區域創新的影響。結果表明：（1）公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應，在疫情暴發后，地區專利申請受理數量平均增加約3件，地區專利授權數量平均增加約3件;（2）基于地理空間特征，對于東部地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應，并且其促進效應呈逐年遞減的趨勢;對于非東部地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響;（3）對于高級勞動力要素集聚程度不同的地區，公共突發疫情對區域創新的影響存在較大差異。首先，基于高學歷勞動力要素：對于高學歷勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高學歷勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。其次，基于高技能勞動力要素：對于高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，公共突發疫情對區域創新存在顯著促進效應;對于高技能勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情對區域創新不存在顯著影響。（4）基于產業特征，無論是醫藥制造業還是醫療儀器設備及儀器儀表制造業，在其他條件相同的條件下，相對于高級勞動力要素集聚程度較低的地區，公共突發疫情只對高級勞動力要素集聚程度較高地區的創新水平存在顯著促進效應。

基于此，“新冠肺炎”疫情對中國高質量經濟發展更是一種機遇，公共突發疫情有利于加快推動中國高質量創新發展進程。本文結論為政府如何借助公共突發疫情推動中國高質量創新驅動發展提供了重要的經驗參考，具體建議如下：（1）在疫情防控常態化時代，政府應在保證高等教育質量的前提下，鼓勵高等學校對高技術產業急需的高級勞動力要素種類加大招生規模，提升地區高學歷勞動力要素的集聚程度;（2）各大城市應積極參與“搶人大戰”，尤其是中、西部地區應出臺更加優惠的人才引進政策，大量引進科研人才提升區域高技能勞動力要素的集聚程度，促使中、西部地區高質量創新發展，避免疫情防控常態化下中國“西低東高”的區域創新格局被進一步強化;（3）政府應優化高級勞動力要素的分配結構，合理引導高級勞動力要素向醫藥制造業或醫療儀器設備及儀器儀表制造業集聚，從而加快實現《中國制造2025》的強國之路。

注釋：

①? 本文公共突發疫情是指存在大規模傳染性的公共突發衛生事件。比如2003年的“非典”疫情、2019年的“新冠肺炎”疫情，等等。

② 具體將中國東部地區與東北地區合并一起定義為東部地區，具體包括上海、北京、天津、山東、廣東、江蘇、河北、浙江、海南、福建、黑龍江、吉林、遼寧。其他省份（直轄市）定義為非東部地區。

③? 在全國范圍內，高學歷勞動力要素集聚程度處于50分位數水平之上的樣本為高學歷勞動力要素集聚程度較高的地區，否則為高學歷勞動力要素較低的地區。

④ 在全國范圍內，高技能勞動力要素集聚程度處于50分位數水平之上的樣本為高技能勞動力要素集聚程度較高的地區，否則為高技能勞動力要素較低的地區。

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Can Public Outbreak Stimulate Regional Innovation？Investigation on the Construction

of Quasi Experimental Research Framework Based on SARS Epidemic Situation

SUN Wen-hao1， ZHANG Jie2， FENG Jian-yuan3

（1. School of Economics， Renmin University of China， Beijing 100872， China; 2. Institute of

China Economic Reform & Development， Renmin University of China， Beijing 100872， China;

3.Harbin University of Commerce，Harbin 150028，China）

Abstract：? Under the normalization of epidemic prevention and control， it is very important for the government to formulate appropriate innovation incentive policies to promote China′s high-quality economic development.Using the provincial panel data from 1998 to 2017， combined with the SARS epidemic in 2003， this paper constructs a double difference model to investigate the impact of public emergencies on regional innovation.The results show that the public outbreak has a significant promoting effect on the level of regional innovation; public outbreaks will further strengthen China′s regional innovation pattern of “low in the West and high in the East”;in areas with high concentration of advanced labor factors， the promotion effect of public emergencies on regional innovation is more prominent.Therefore， under the normalization of the “COVID-19” epidemic prevention and control， major cities should actively participate in the “people grabbing war”， strive to gather scientific and technological talents， create a “talent highland”， and promote regional innovation driven development， so as to effectively alleviate the negative impact of the epidemic on China′s economy.

Key words：? public outbreak; regional innovation; advanced labor factors agglomeration; Difference-in-difference Model

（責任編輯：周正）