基准模型及相关数据说明

本章采集中国省级面板数据，以发明专利、实用新型专利和外观设计专利三类专利申请量的存量作为创新指标，经验分析创新驱动与高质量发展的关系，我们构建如下基准回归模型：

陈诗一和陈登科（2018）以人均GDP衡量高质量发展水平，但一般意义上人均GDP更适合作为反映经济发展数量的指标。为了分析并判断人均GDP是否能够充分反映高质量发展水平，我们的实证策略借鉴了陈诗一和陈登科（2018）的思路。同时为了能够准确地捕捉创新对高质量发展的作用效果，基准模型分别将上文测度的经济发展质量指数和人均GDP作为被解释变量，以识别创新对两类指标的差异化影响。其中，人均GDP以1978年为基期剔除价格波动的影响。

创新使用三类专利申请量存量的自然对数表征。理论上，各类创新成果会受到“创造性毁灭”的影响，但不可否认经济主体依靠知识积累形成了循序渐进式（step-by-step）创新（Aghion，et al，2001；Acemoglu，et al，2012），换言之，创新具有存量性质。Romer（1990）的经典文献也是基于知识存量的视角，研究创新在内生增长模型中的作用机制。一国自主创新能力的提升以及经济增长在很大程度上都取决于专利的积累（Judd，1985；Hu，et al，2009；张杰等，2018）。已有研究（周煊等，2012；黎文靖等，2016）进一步发现，专利授予需要检测并交纳年费，并具有不确定性和不稳定性，同时也易受官僚因素的影响，因此专利申请量较授权量更能客观反映创新水平。这里借鉴Porter和Stern（2000）、Pessoa（2005）和严成樑（2010）的方法，收集1985年以来各省三类专利申请量，使用永续盘存法估算出具有存量性质的创新：

其中，i省第t年专利的增加量即为创新的流量；d表示创新的折旧率。鉴于发明专利在三类专利中的质量最高，而实用新型专利和外观设计专利次之，本章沿用Pessoa（2005）的做法，将发明类知识折旧率设定为5%、实用新型类为10%、外观设计类为15%。初期，创新i，0=Pi，0/（gi+d），gi表示i省从1992年到2016年各类专利增量的年均几何增长率。三类专利存量具有极高的相关性，为避免多重共线性，我们在实证模型中将分别纳入三类专利存量。(www.xing528.com)

控制变量包括：国企占比，用国有企业就业人数占总就业人数的比值测算；外商直接投资占比，以FDI占GDP的比重表征；财政支出占比，以剔除科教文卫四项公共服务支出后的财政支出与GDP的比值测算；城市化率，定义为城镇人口占总人口的比重。

表1　数据说明与变量统计描述