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【摘要】资源过度依赖是资源型城市产业转型面临的突出问题，国家高新区为资源型城市转型提供了准自然实验，但其对资源依赖究竟起到何种作用需要检验。运用2000—2015年中国资源型城市面板数据。采用双重差分方法考察国家高新区的设立对资源依赖的影响。研究发现：国家高新区的设立显着降低了资源型城市对资源的依赖，创新能力的提升是国家高新区显着降低资源型城市资源依赖的作用机制，在进行一系列稳健性检验后，这些结论依然成立；国家高新区降低资源依赖的程度表现为“中间大，两头小”的空间差异特征，并不支持循环累积因果效应假说。本文研究为外生制度与资源依赖领域提供新的证据，对进一步推进国家高新区带动资源型城市转型战略，优化国家高新区在资源型城市中的空间布局具有重要借鉴意义。 织梦好，好织梦

【关键词】国家高新区；资源依赖；双重差分 本文来自织梦

一、引言 织梦内容管理系统

资源型城市是我国城市体系中的一类典型城市，主要依赖矿产等不可再生资源的开采、加工等为主要发展路径。其转型发展关系到整个国民经济的增长质量，一直受到党和国家的高度重视，党的十九大报告也再次强调支持资源型地区经济转型发展。资源型城市依靠其丰富的自然资源为地区经济增长乃至国家经济增长做出了重大贡献，具有“资源福音”效应[1]（Sachs，2001）。但不可忽视的是，许多自然资源丰富的国家和地区却长期陷入经济低迷。对自然资源的过度依赖的发展模式具有高耗能、高排放的特点，导致诸多问题产生，如经济结构失衡、失业和贫困人口较多、接续替代产业发展乏力、生态环境破坏严重、维护社会稳定压力较大等[1]（郭存芝，2014），使得资源型城市逐渐失去投资吸引力，经济转型举步维艰[2]（张生玲，2016）。随着中国城市节能减排工作的持续推进，资源型城市面临着寻求新的增长点与节能减排的双重压力，加之经济进入“新常态”，经济形势的不确定性加剧了资源需求与价格波动，对资源型城市经济造成更为严重的冲击。因此，如何降低资源型城市对资源的依赖，冲破“富饶的贫困”困境，正受到越来越多的关注。学者们开出了产业结构调整、发展生态经济、重视科教、推进城市功能提升等转型“药方”[3-4]（白雪洁，2014；郭爱君，2017）。近来，制度对降低资源型城市资源依赖的作用也受到重视，张米尔（2001）强调资源型城市必须实施制度创新，释放被原有体制所束缚的经济潜能[5]，杜辉（2013）则提出应建构《资源型城市可持续发展条例》法规，抑制对资源的过度依赖[6]。徐君（2014）则认为经济制度是驱动资源型城市降低资源依赖，实现转型的核心因子[7]。国家级高新技术产业开发区（以下简称国家高新区）作为我国的一项重要经济制度设置[8]（吴剑平，2014），却鲜有研究关注国家高新区对降低资源型城市资源依赖的作用。

国家高新区是我国实施创新驱动战略的一项重要经济政策安排。1988年，中关村科技园成为我国第一个国家高新区。自此以后，在全国114个资源型城市中，共有43个城市先后获批设立国家高新区，其中，1992年获批7个，2001年获批1个，2009年获批1个，2010年获批8个，2011年获批3个，2012年获批6个，2013年获批2个，2015年获批11个，2017年获批4个。国家高新区通过与区域经济之间的耦合，对于区域产业转型升级，实现创新驱动发展起到积极的推动作用[9-10]（马丽莎，2015；程郁，2013）。国家在资源型城市设立高新区为我们研究资源型城市转型提供了一个准自然实验。基于此，本文将国家高新区这一经济政策作为自然实验，选取资源型城市为研究样本，从是否获批国家高新区构造实验组与对照组，采用双重差分法考察国家高新区对资源依赖的作用。本文将回答以下问题：第一，对于设立国家高新区的资源型城市来说，国家高新区是否降低了其对资源的依赖?第二，国家高新区影响资源依赖的机制是什么?第三，国家高新区降低资源依赖的效果存在循环累积因果效应吗? dedecms.com

本文贡献主要体现在：第一，已有研究大多从宏观的视角研究经济制度或组织形式对资源型城市资源依赖的影响[11-12]（苏素华，2012；宋敏，2016），鲜有研究将国家高新区从这些制度因素中分离出来，单独考察国家高新区对资源依赖的作用。本文从国家高新区设立这一自然实验切入，运用双重差分法研究国家高新区对资源型城市资源依赖的作用，从而为资源型城市转型提供一个新的经验证据。第二，本文研究发现，国家高新区对中部地区资源型城市资源依赖的降低作用程度最强，西部次之，而东部却不显着。并不支持区域发展极化理论中的循环累积因果效应假说，这是本文的一个新的发现。 dedecms.com

二、理论背景与假设

国家高新区作为城市空间中的一个“点”，与其所在城市存在空间关联吗?会影响整个城市经济系统的演化吗?这是本文需要回答的第一个理论问题。法国经济学家佩鲁（F.Perroux）认为经济空间存在着若干中心、力场或极，将其称之为“推动型单位”，推动型单位作为一个经济部门，以其强劲的增长及其与其他经济部门的紧密联系对整个经济发展产生影响。增长极理论的提出进一步深化了佩鲁的部门极化理论，将空间联系纳入其中，并且更加强调增长极所具有的具体地理空间属性，将增长极的创新功能置于中心位置，关注增长极与一定地理范围内相联系的经济变量之间的关系，认为增长极具有鲜明的空间扩散效应，其发展功能直接与整个城市空间的聚集体系模式紧密相连，可以作为城市发展战略的支撑点。不论是佩鲁的部门极化理论，还是后来的增长极理论，都将增长极作为发展的一个“点”，继而带动整个区域的发展，是一种典型的“点—面”发展过程。国家高新区是城市经济增长的“特殊点”，也是城市发展的“增长极”[13-14]（吴林海，2000；曹敏娜，2003），高新区通过辐射效应带动城市经济增长，驱动城市产业转型[15]（方亮，2015），高新区与其所在整个城市空间存在关联，进而影响整个城市的经济系统发展路径。 织梦内容管理系统

制度作为社会经济组织的历史载体，其范畴较为广泛，其中，国家政策就是一种极其重要的制度形式[16]（安虎森，2014），国家高新区是以经济政策为表现形式的制度空间，是一种极其重要的制度设计和安排[17]（高照军，2014），是嵌入在地方的新型产业集聚区，又具有鲜明的地方化特征。演化经济学借鉴达尔文主义的自然选择思想，从区域主体的选择、变异等方面阐释经济的变迁过程。（Nelson＆Winter，1982）。路径依赖理论已经成为分析区域经济演化的强有力工具（David，1988；Arthur，1994）。它强调区域选择的发展模式受到历史的制约，经济系统一旦选择某一路径，由于惯性力量的存在，就会使得该系统锁定在这一特定路径上，这是从历史的角度对路径依赖的解释。但更多的研究关注到区位依赖或地方依赖才是路径依赖的本质特征（Matin＆Sunley，2006）。由于资源禀赋、地理位置是重要的区位因素，区位依赖也往往表现为对自然资源的依赖，这在资源型区域中表现最为突出，这种资源依赖有可能会导致“资源诅咒”（Auty，2002；Holder，2006），因为过度依赖资源的开采会使区域或地方经济在结构和技术上变得越来越僵化，束缚了适应外部变化能力的成长，最为典型的是“荷兰病”的出现。但也有可能会导致“资源福音”，这两种不同结果的出现主要依赖制度体系的质量。坏的制度设置将会使资源依赖产生消极效应，而高质量的制度却使区域不但不会经历资源诅咒，反而会从富足的资源中获益（Alubaydli，2012；Wiens，2014）。政府的制度能力成为区域摆脱资源依赖负效应的关键因素（Mehlum，2006），也是资源型城市由经济单一化向多样化转型的重要途径[18]（金建国，2005）。制度创新在驱动资源型城市产业转型中起着积极的推动作用[19]（董利红，2016），依靠经济政策也能够显着降低资源依赖造成的经济问题的出现，抑制资源依赖、造成的发展红利的减少（Eric，2017；Arvanitis，2017）。基于上述分析，提出本文的第一个研究假设： copyright dedecms

假设1：国家高新区的建设有利于降低资源型城市的资源依赖。 本文来自织梦

高新区能够促进地区创新能力的提升，至少通过以下三个途径来实现：一是高新区作为创新的政策实验田，改善了知识产权环境，有利于吸引人才、研发资金等创新要素的集聚，为创新能力的提升提供要素来源；二是高新区是嵌入具体地理空间与社会文化的复合体，地理邻近与认知邻近效应使得集群内企业在长期互动中更容易建立社会关系网络，这为高新区内各行为主体提供了更广泛的交流机会，促进隐性知识流动，有利于促进集群企业学习（Feldman，1999），成倍提升各主体的知识和信息存量，加快创新资源的融合速度，使得不同主体资源在网络关系的相互作用下进行合作，产生协同效应，提升区域整体创新能力；三是高新区通过与外围的市场、政府、大学、科研院所的互动，进一步加强与整个城市中的经济主体、创新主体之间的联系。实现外部制度环境与高新区内部制度环境的良好耦合，提升创新绩效。 dedecms.com

塞特菲尔德式路径演化模式认为，区域发展的均衡只是一种“暂时”结果，技术创新是打破原有均衡、形成新的均衡的内生动力。资源型区域依靠初始状态的自然资源禀赋，实现经济增长的短暂均衡。技术创新改变了区域的产品结构和产业结构，为产业多样化发展提供知识基础，技术创新引致的需求变化加速传统资源型产业的市场退出，导致区域降低资源依赖，暂时均衡受到冲击。随着技术创新的加强，区域产业品牌、技术核心竞争力得以塑造，推动产业转型，产业质量提升，形成新的高级均衡。资源型区域需引入创新活动降低对资源的依赖[20]（张复明，2008）。技术创新是降低资源依赖、促进资源型区域可持续发展与转型的保障（McLean.2001；Frankel，2012）。技术创新也有助于打破资源诅咒，是资源型城市实现非资源依赖型的经济增长的根本路径[21-22]（万建香，2016；郭丕斌，2013）。这些研究表明技术进步对降低资源依赖、促进资源型区域转型具有积极推动作用。基于上述分析，提出本文的第二个研究假设：

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假设2：创新能力的提升是国家高新区降低资源依赖的作用机制。

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根据区域发展极化理论中的循环累积因果观点，最初的偏离使这种偏离得到强化，这一过程不会再回到均衡状态，而是强化了空间非均衡状态，因此，朝着积极方向的刺激会促使区域间随着时间推移累积起来并导致差距越来越大，存在“马太效应”。同样，我国东中西三大地带问的基础设施、改革开放政策、市场化进程等要素禀赋本身就存在差异，且三大地带间的经济差异持续拉大[23-24]（贺灿飞，2004；陈培阳，2012）。位于东部、中部及西部的资源型城市在发展要素、发展环境上也存在显着的差异，东部地区的资源型城市在经济总量、科技创新、对外开放等方面优于中西部地区[25]（鲍超，2015）。在此基础上，再对资源型城市施加同一项经济政策，即设立国家高新区，依据循环累积因果的观点，会使得东部地区的资源型城市具备更好的政策环境，降低资源依赖的动力也更强。因此，国家高新区对东部资源型城市降低资源依赖的作用程度要大于中部和西部地区，而中部地区要大于西部地区。基于上述分析，提出本文的第三个假设：

假设3：根据循环累积因果效应，相对于中西部地区的资源型城市，国家高新区更有利于降低东部地区资源型城市对资源的依赖。

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三、研究设计

（一）数据样本

本文选取2000-2015年全国资源型地级城市为研究样本，资源型城市名单来源于2013年国家公布的《全国资源型城市可持续发展规划》，该规划确定了114个资源型地级市。由于西部省区部分城市层面数据不可得，故将这些样本剔除，由此得到95个资源型地级市研究样本，围绕国家高新区设立的这一准自然实验，最终得到样本观测数量为1520的平衡面板数据。数据来源于《中国城市统计年鉴》，地级市专利数据来源于国家知识产权局网站，具体做法是在申请人地址选项中输入相关地级市全称，得到该市每年的专利申请数量。 内容来自dedecms

（二）变量定义与数据描述

本文研究的重点是国家高新区的设立对资源型城市资源依赖的影响，且对国家高新区影响资源型城市资源依赖的区域差异进行详细探讨，除此之外，考虑到其他因素也会影响资源型城市的资源依赖程度，本文还引入了其他控制变量。

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（1）被解释变量。资源依赖是本文的核心被解释变量。资源依赖是指地区依靠矿产等自然资源禀赋，发展资源型产业，导致资源路径依赖。资源依赖度通常用采矿业产值占比、就业占比和出口占比等指标来测度[26]（邵帅，2013），但《中国城市统计年鉴》并没有对城市采矿业产值及出口额进行统计，考虑到数据的可得性，参照万建香（2014）、张生玲（2016）等的普遍做法[2][21]，选取“采矿业从业人数占比”作为测度资源依赖程度的指标。 织梦好，好织梦

（2）解释变量。本文的核心解释变量为国家高新区虚拟变量（highpolicy）。本文研究的样本期间为2000-2015年，通过以下途径获得95个样本城市是否拥有国家高新技术产业开发区：将《全国资源型城市可持续发展规划》中的资源型城市名单与国家科技部网站公布的截至2015年获批的国家高新技术产业开发区名单进行匹配，结果显示共有26个资源型城市在不同年份获批建设国家高新技术开发区，在此基础上对各资源型城市进行赋值。如果该城市在当年开始设立或已经设立国家高新技术产业开发区，则将highpolicy变量赋值为1，否则为0。考虑到政策效应的滞后性，将2015年获批国家高新区的城市视为没有国家高新区，其highpolicy变量也赋值为0。 内容来自dedecms

在机制检验的解释变量中，本文认为国家高新区通过促进城市创新来降低资源依赖程度。虽然使用专利来衡量创新受到诸多质疑，但专利能够在一定程度上测度区域的知识累积，可以较好反应区域知识创新水平（Ernst，2011），因此，借鉴曹勇等（2013）的研究[27]，考虑到专利申请数量更能客观反映城市创新发生的实际总量，采用“专利申请数”来捕捉城市创新能力。

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（3）控制变量。为了控制其他可能影响资源依赖的因素，本文选取了其他一些控制变量。 织梦内容管理系统

在资源型城市转型过程中，物质资本形成不足严重加剧了资源型城市对资源的依赖[28]（赵康杰，2014），物质资本利用效率的提高会显着降低资源型城市的资源依赖[29]（赵辉，2013），参照刘修岩（2017）等的研究[30]，选取“固定资产投资占GDP比重”衡量城市物质资本水平。人力资本的累积是资源型城市突破资源依赖的重要保障[31]（杨莉莉，2014），借鉴柯善咨等（2014）的研究[32]，用“高等学校在校学生数占城市人口比重”捕捉城市人力资本水平。政府是发展中国家最重要的制度形式[33]（林毅夫，2008），政府质量对经济发展甚至起着决定性的作用（North，1981），尤其是政府的科技支持对转变资源型城市发展路径起到积极作用，参考白雪洁等（2014）的研究[3]，用“政府科技支出占财政支出比重”测度政府的科技投入水平。对外开放也是驱动资源型城市降低资源依赖的因子，参考赵领娣（2016）的研究[34]，用“地区实际利用外资占GDP比重”测度对外开放程度。城市规模、总体经济环境也是有助于降低资源依赖的重要指标，参照郭存芝（2014）的研究，用“城市市辖区人口占总人口比重”衡量城市规模的指标，用“人均GDP”测度宏观经济环境。

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（三）模型设定

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为了识别国家高新区对资源型城市资源依赖程度的作用，可以采用单差法来进行检验，即通过比较城市在设立国家高新区前与设立国家高新区后这两个时期内资源依赖的差异，以此来检验该项外生制度对资源型城市产业转型的作用。但这种单差法得到的结论可能是不准确的。对于不同的资源型城市来说，在设立国家高新区之前就存在差异，单差法并没有考虑到此种差异，可能导致高估国家高新区建设对资源依赖的降低作用。因此，采用双重差分方法检验国家高新区对资源依赖的降低作用，则更为科学。 本文来自织梦

从本文的样本来看，2000—2015年间，在95个资源型城市样本中，共有26个城市先后获批设立国家级高新技术产业开发区，这为我们提供了一个良好的准自然实验。获批设立的26个城市便构成了处理组，其余没有国家高新区的城市则构成研究的对照组。由于获批高新区的时间不同，依据获批国家高新区的时间，设置highpolicy变量。参照Beck（2010）、刘瑞明（2015）、王庶（2017）的做法[35-36]，构造如下双向固定效应计量模型来检验国家高新区制度对资源型城市资源依赖的作用： copyright dedecms

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模型（1）中，下标i表示城市，t表示时间，resde-pendit是本文的被解释变量，表示第i个城市在第t年的资源依赖度，选取“采矿业从业人数占比”来衡量。highpolicy表示城市i在第t年是否设立了国家高新区，获批设立国家高新区前，highpolicy=0，设立的当年及其之后highpolicy=1。Controlit表示其他随时间变动的、影响资源型城市资源依赖的控制变量，主要包括物质资本（pinvest）、人力资本水平（lnhumanc）、政府科技投入水平（govtec）、对外开放（pfdi）、城市规模（scale）及宏观经济环境（pgdp）。γt表示时间固定效应，ηi表示各城市的个体固定效应，εit为误差项。系数β1是本文关注的核心参数，表示国家高新区对资源依赖的制度效应，如果国家高新区这一外生制度安排的确降低了资源型城市对资源的依赖的话，那么β1的系数应该显着为负。

为了考察国家高新区影响资源依赖的作用机制，需检验国家高新区对城市创新的作用，参照黎文靖（2014）、孟庆玺（2016）等人的做法[37-38]，先考察解释变量对中介变量的影响，然后再将解释变量与中介变量的交互项代入模型，考察其对被解释变量的影响。在本文中，作用机制的中介变量为专利申请数。具体模型为：

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其中，下标i表示城市，t表示时间。lnpatentit表示国家高新区发挥作用的中介变量，其他各项与模型（1）相同。模型（2）中的交互项系数卢。代表剔除其他影响因素之后国家高新区这一制度对城市创新的政策效应。模型（3）中的交互项系数卢。是本文关注的另一个核心参数。可通过其系数符合及其显着性判断国家高新区通过创新影响资源依赖的作用强度。

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四、实证检验 copyright dedecms

（一）国家高新区对资源依赖的效应 copyright dedecms

首先估计国家级高新区对资源型城市资源依赖的直接影响，以对假说1进行检验。由于国家高新区的设立在资源型城市中表现出差异化特征，这为本文的研究提供了一个“准自然实验”，因此本文运用双重差分方法来评估国家高新区对资源型城市资源依赖的净效应。回归结果报告在表2中。 内容来自dedecms

在表2中，第1列是没有加入控制变量时的估计结果，第2列是加入控制变量但没有控制时间和地区效应的估计结果，第三列表示既加入控制变量，又控制时间和地区效应的估计结果。结果表明，不论是否加入其它控制变量，本文的核心解释变量highpolicyp的回归系数均显着为负，这表明国家高新区的设立显着降低了资源型城市对资源的依赖，促进了资源型城市的产业转型。表明本文的假说1基本得到验证。

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（二）作用机制检验 本文来自织梦

依据假设2，为了考察国家高新区这一制度设置降低资源型城市资源依赖的作用机制，依据模型（1）和（2），需首先检验国家高新区对城市创新的影响，然后再检验国家高新区政策变量与创新变量的交互项对资源依赖的作用是否显着。结果报告在表3中。 织梦内容管理系统

表3中的highpolicy×lnpatent表示highpolicy与lnpatent的交互项。第（1）列是没有加入控制变量时国家高新区对城市创新作用的估计结果，第（2）列是加入控制变量后国家高新区对城市创新作用的估计结果，第（3）列表示没有加入控制变量时国家高新区与创新交互项对资源依赖的估计结果，第（4）列表示加入控制变量后国家高新区与创新交互项对资源依赖的估计结果。可以看出，不论是否加入控制变量，本文的核心解释变量highpolicy的回归系数显着为正，表明国家高新区对城市创新能力的提升具有显着的促进作用。进一步可以看出，不论是否加入控制变量，国家高新区与创新交互项highpolicy×In-patent的回归系数均显着为负，这表明国家高新区的确是通过提升创新水平来降低资源型城市对资源依赖，创新是国家高新区降低资源依赖的作用机制，本文的假说2也得到验证。

国家高新区在优惠政策、知识产权环境等方面存在多种优势，集聚企业拥有较大的创新需求，为创新活动的发生提供了良好的条件。国家高新区在与城市中其他经济主体的互动过程中，有助于强化互相学习效应和知识溢出，提升整个城市的创新能力。一方面，技术创新有助于传统的资源型产业升级，降低资源投入；另一方面，创新有助于打破原有资源依赖的均衡，通过新知识、新技术、新创意等创新内容促进新产业的产生，优化城市产业结构，进而改变依赖资源的发展路径，为经济增长提供多元化动力。 dedecms.com

（三）进一步的检验：循环累积因果效应的验证

依据假说3，在东部地区的资源型城市设立国家高新区后，其对资源依赖的抑制作用最大，其次是中部地区，作用最不小的是西部地区。为了检验该假说，将研究样本区分为东部地区、中部地区及西部地区，利用方程（1）、（2）和（3）分别进行回归，如果假说3成立，那么方程（1）和（3）的p.系数绝对值会随着资源型城市从沿海向内陆呈现增大的趋势。结果报告在表4和表5中。

由表4的结果可知，不论是东部地区、中部地区还是西部地区，国家高新区对资源依赖的系数均为负值，表明国家高新区有助于降低不同空间城市的资源依赖，但在作用程度上却表现出明显的空间差异。国家高新区对降低中部地区资源型城市的资源依赖的作用最大，且通过显着性检验。对西部地区的效应次之，同样通过显着性检验。但对东部地区而言，国家高新区的系数绝对值最小，且在统计意义上不显着。表5中的国家高新区与创新的交互项系数也呈现相似的特征，表明国家高新区通过创新来降低资源依赖同样存在空间差异，中部地区的作用机制最大，且通过显着性检验，西部地区次之，东部地区最弱，且不显着。国家高新区对资源依赖的抑制作用表现为“中间大，两头小”的空间特征，这一结果并不支持假说3，推翻了国家高新区对资源依赖的循环累积因果效应假说。 织梦内容管理系统

对于这一发现，可做如下解释：由于东部、中部和西部的资源型城市的初始要素禀赋、经济发展条件与政策存在差异，导致高新区对资源依赖的降低效应也存在空间差异。依据经济学的边际效应递减规律，虽然同属资源型城市，由于东部地区相对发达，导致东部地区的资源型城市拥有比中西部地区更为丰富的资金、人才、基础设施、政策等发展要素，与国家高新区的政策存在异曲同工之妙，所以，再在东部地区设立国家高新区，其对降低资源依赖的边际效应就会很小。相反，中西部地区的资源型城市在基础设施、政策体制等方面相对落后，在这些城市设立国家高新区这一“边际政策”，对资源型城市产业结构升级，降低对资源的开采会起到更大的作用。至于为什么国家高新区对中部地区资源依赖的效应最大，可能的原因是，从地理位置来看，中部地区处于东部与西部的中间地带，既靠近东部地区，又靠近西部地区，这种双重空间距离优势，一方面使得中部地区更易向东部地区学习，分享东部地区的知识溢出效应。另一方也有利于吸引西部地区的人才等高级要素的流向本地区，同时，受到资源型产业发展环境生态等压力，西部地区为中部地区的产业转移提供了空间。

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五、稳健性检验

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（一）考虑滞后期 内容来自dedecms

考虑到国家高新区作为一种经济制度设置，其对资源依赖发挥抑制作用可能存在时间滞后效应，由于高新区是通过创新来降低资源型城市对资源的依赖的，创新对经济发展产生作用一般存在两年的滞后期[39]（周亚虹，2012），因此，将被解释变量的两期滞后作为被解释变量进行回归，结果报告在6中。 dedecms.com

表6的（1）～（2）列表明，不论是否加入其它控制变量，本文的核心解释变量highpolicy的回归系数依然均显着为负，（3）～（4）列的highpolicy的回归系数显着为正，（5）～（6）列的highpolicy与lnpatent交互项回归系数也是显着为负，这与前文的检验结果相一致，表明在考虑滞后期后，国家高新区对资源依赖的抑制作用依然存在，其通过创新作用于资源依赖的效应也依然存在。

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（二）倾向得分匹配检验 内容来自dedecms

一方面，由于存在遗漏变量，普通的OLS回归会存在内生性问题，有可能导致国家高新区对资源依赖的影响被放大或缩小。另一方面，运用双重差分模型的一个重要前提是实验组在实验处理之前必须保持与对照组相同的变化趋势，而本文选取的样本有可能会存在非平行趋势。而倾向得分匹配方法可以有效克服这些问题（Heckman，1997），能够得到一个干净的政策处理效应[40]（刘凤芹，2009）。因此，采用此方法对本文的检验结果进行稳健性检验，结果见表7。可以看出，不论是采用近邻匹配、半径匹配、核匹配还是马氏匹配，国家高新区的系数均为负值，且在1％显着性水平上显着，对实验组的平均处理效应为7％，这表明国家高新区的确有助于降低资源型城市对资源的依赖。也进一步表明本文研究结果的稳健性。

六、结论与政策含义

降低资源依赖是中国资源型城市转型发展的重要目标，也是整个国民经济可持续发展的题中之义。而降低资源依赖目标的实现离不开国家政策的引导与支持，在国家持续推动创新驱动战略的过程中，国家高新区担负起极其重要的历史使命。本文抓住资源型城市设立国家高新区这一差异性制度特征，以中国95个资源型城市为研究样本，运用双重差分法对国家高新区是否降低资源型城市资源依赖这一问题进行了检验。研究发现：1、国家高新区的设立的确显着降低了资源型城市对资源的依赖，推动了资源型城市的经济转型；2、创新能力的提升是国家高新区显着降低资源型城市资源依赖的作用机制，在进行一系列稳健性检验后，这些结论依然成立；3、进一步的研究发现，国家高新区降低资源依赖的程度表现为“中间大，两头小”的空间差异特征，对降低中部地区资源依赖的作用程度最大，西部次之，东部最小且不显着，并不支持循环累积因果效应假说，这主要是由于政策的边际效用递减规律所导致。

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就目前中国资源型城市转型来看，本文的发现具有如下政策含义：第一，资源型城市转型是中国经济增长中的一大问题，各城市在转型速度、效率与质量方面存在较大差异，国家高新区作为一种重要的创新空间，为降低资源型城市对资源的依赖注入了一针“强心剂”。考虑到国家高新区具有显着降低资源依赖的积极效应，对于已经设立国家高新区的资源型城市来说，应持续推进国家高新区的体制机制建设，进一步增强其辐射带动功能。第二，深入发挥国家高新区提升城市创新能力的示范作用，构建高新区与城市其他创新主体间的协同创新网络，强化知识扩散与共享，实现国家高新区创新与整个城市的互动共生，拓展创新空间，为资源型城市产业向多样化与高级化演进提供异质性知识基础，进而降低资源依赖程度。第三，鉴于国家高新区更有利于降低中西部地区资源型城市的资源依赖，因此，在国家高新区发展战略的空间布局中，应适当向中西部地区的资源型城市倾斜，为中西部地区的转型提供更多的制度动力，实现国家高新区在资源型城市中的优化布局。 织梦内容管理系统

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参考文献： 内容来自dedecms

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