中國城市人口遷移和創(chuàng)新

許 諾 ， 呂拉昌 ， 黃 茹 ， 胡海鵬

(1.首都師范大學(xué) 資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048； 2.北京城市創(chuàng)新與發(fā)展研究中心，北京 100048)

中國城市人口遷移和創(chuàng)新

許 諾1，2， 呂拉昌1,2， 黃 茹1,2， 胡海鵬1,2

(1.首都師范大學(xué) 資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048； 2.北京城市創(chuàng)新與發(fā)展研究中心，北京 100048)

創(chuàng)新是城市發(fā)展的動力之一。城市創(chuàng)新受多種因素影響，人口是影響城市創(chuàng)新的重要因素，人口遷移的數(shù)量和質(zhì)量會對創(chuàng)新產(chǎn)生深刻的影響。以專利指標(biāo)測度創(chuàng)新，基于中國34個主要城市人口2003—2012年的人口遷入、遷出數(shù)據(jù)，使用stata面板模型，分析中國人口遷移對城市創(chuàng)新的影響。結(jié)果顯示：人口遷移對城市創(chuàng)新有重要的影響，主要表現(xiàn)在省外遷入人口、省內(nèi)遷出人口以及高學(xué)歷和多樣化人口遷移對城市創(chuàng)新有積極作用，其他人口遷移因素對城市創(chuàng)新影響則不顯著，人口遷移對城市創(chuàng)新的影響具有區(qū)域性的差異。研究的政策意義表明：中國需要鼓勵高層次的人口遷移，以發(fā)揮創(chuàng)新的溢出效應(yīng)，提升城市的創(chuàng)新能力。

人口遷移；城市創(chuàng)新；中國城市

0 引言

李克強在2014年夏季達(dá)沃斯會議論壇上強調(diào)：“創(chuàng)新是人類社會的永恒話題，也是經(jīng)濟社會發(fā)展的不熄引擎。世界經(jīng)濟穩(wěn)定復(fù)蘇要靠創(chuàng)新，中國經(jīng)濟提質(zhì)增效升級也要靠創(chuàng)新”“智慧來自于大眾，大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新將會迸發(fā)出燦爛的火花”。以人為主體的創(chuàng)新對國家發(fā)展的重要性越來越顯著。城市已經(jīng)成為國家經(jīng)濟中產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和增長的主要動力載體，創(chuàng)新是城市經(jīng)濟不斷增長的重要動力之一。城市創(chuàng)新能力已成為城市綜合競爭力的重要標(biāo)志。影響城市創(chuàng)新能力的因素有很多，包括創(chuàng)新主體、資源稟賦、市場環(huán)境、內(nèi)部平臺、全球聯(lián)系、政策制度、技術(shù)創(chuàng)新活動、服務(wù)模式創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新、高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展、宗教信仰等等。但作為創(chuàng)新重要支撐的人是創(chuàng)新最為重要的因素。

城市人口的流動對城市創(chuàng)新有重要的影響。人口的遷入與遷出尤其是高質(zhì)量、多樣化的人口遷入對城市創(chuàng)新有積極的貢獻。首先，人口的遷入帶來了人口的集聚，增加了交流機會；其次，遷入人口的技能、年輕的激情、自我的實現(xiàn)、敢于冒險和創(chuàng)業(yè)會帶動創(chuàng)新發(fā)展；第三，遷入人口為城市帶來了種族和文化的多樣性，促進了城市思想的融合與交流，提供了創(chuàng)新的良好氛圍。

改革開放后，中國人口遷移逐漸增多，人口遷移的數(shù)量逐年增加, 流動的范圍越來越廣。大量的文獻研究人口遷移對城市社會經(jīng)濟發(fā)展的影響，但較少關(guān)注人口遷移對城市創(chuàng)新有何影響？而這一問題的回答，對我國完善城市人口政策、制定城市創(chuàng)新發(fā)展政策有重要的意義。本研究以專利授權(quán)的指標(biāo)來衡量創(chuàng)新，收集了中國34個有代表性的主要城市的人口遷移數(shù)據(jù)，分析了城市人口的遷入(省內(nèi)遷入和省外遷入)、遷出(省外遷出和省內(nèi)遷出)、凈遷入、當(dāng)?shù)乜平趟?、GDP等等對人均專利水平的影響，來探討人口遷移與城市創(chuàng)新的關(guān)系。

1 研究綜述

國內(nèi)外對人口遷移和創(chuàng)新的關(guān)系進行了深入的研究，主要概括為以下方面。

第一，移民數(shù)量對創(chuàng)新有影響。C.Freeman等認(rèn)為移民數(shù)量增加會帶來企業(yè)效益和數(shù)量的增長，同時促進創(chuàng)新[1]。范兆斌認(rèn)為跨國人口遷移會激勵人口遷移來源國的勞動力更多地進行創(chuàng)新性知識的積累，從而扭曲勞動力的知識結(jié)構(gòu)，降低經(jīng)濟增長的速度[2]。劉冉等認(rèn)為天津市濱海新區(qū)人口遷入能力不足的問題制約了該地區(qū)的社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新[3]。梁政驥等以專利授權(quán)數(shù)衡量創(chuàng)新，認(rèn)為人口的增加速度與城市創(chuàng)新能力有一定的關(guān)聯(lián)，是造成城市創(chuàng)新能力差異的重要原因[4]。

第二，年輕及高技能移民對創(chuàng)新有影響。J.Poot認(rèn)為移民主要是20～30歲的年輕人，移民使當(dāng)?shù)氐钠骄挲g下降，年輕人會帶來更多的創(chuàng)新[5]。J.Hunt等發(fā)現(xiàn)，高技能移民增加會帶來專利水平的快速增長[6]。G.C.Chellaraj等用美國時間序列數(shù)據(jù)顯示了外國學(xué)生的增加帶來的專利數(shù)的增加[7]。J.Partridge等發(fā)現(xiàn)來自發(fā)達(dá)國家的技術(shù)移民帶來了加拿大專利量的增加，尤其是西歐和北美的移民[8]。左學(xué)金等認(rèn)為高素質(zhì)的勞動力隊伍和能夠提供多種服務(wù)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及開放的市場和人口環(huán)境,是大都市得以成功實現(xiàn)創(chuàng)新和保持創(chuàng)新優(yōu)勢的關(guān)鍵因素[9]。黃茹等認(rèn)為城市人口受教育程度、城鎮(zhèn)人口比重與創(chuàng)新能力有非常顯著的正相關(guān)性[10]。

第三，移民多樣性對創(chuàng)新有影響。J.Jacobs認(rèn)為移民通過增加文化多樣性可以產(chǎn)生創(chuàng)新[11]。A.Niebuhr 展示了民族文化的多樣性增加帶來德國地區(qū)專利的增加[12]。N.Lee 等使用倫敦2007年企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，證明企業(yè)勞動力的多元文化和創(chuàng)新有正相關(guān)關(guān)系。然而,增加移民多樣性并不總是有益的[13]。左學(xué)金等認(rèn)為上海城市創(chuàng)新進程中存在人口增長相對滯后以及流動性、多樣性與開放性不足的問題，應(yīng)放寬人口和產(chǎn)業(yè)管制[9]。

綜上所述，移民的數(shù)量、高技能及年輕移民、多樣性等對移入地的創(chuàng)新具有積極影響。就人口遷移與城市創(chuàng)新的關(guān)系，國外已有實證研究，但我國還沒有學(xué)者將人口遷移與城市創(chuàng)新聯(lián)系起來進行研究。本研究基于中國主要城市人口遷移與城市創(chuàng)新的數(shù)據(jù)，探討中國人口遷移與城市創(chuàng)新的關(guān)系。

2 數(shù)據(jù)和模型建立

2.1 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

2.1.1 數(shù)據(jù)來源。中國城市人口遷移數(shù)據(jù)來源于中國第五次和第六次人口普查，以及全國與地方統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)，收集了人口遷入數(shù)，人口遷出數(shù)，凈遷入數(shù)，當(dāng)?shù)乜平讨С?，GDP和總?cè)丝跀?shù)，以及15個城市人口遷移的省內(nèi)遷入數(shù)，省外遷入數(shù)，省外遷出數(shù)和省內(nèi)遷出數(shù)。城市的專利數(shù)來源于各地的統(tǒng)計年鑒，包括中國主要的34個地級以上城市2003—2012年10年的專利申請數(shù)。

研究選取了國內(nèi)創(chuàng)新性較高、人口遷移數(shù)據(jù)統(tǒng)計全面的地級以上城市34個，包括省會城市16個：合肥、長春、福州、哈爾濱、杭州、呼和浩特、濟南、南昌、沈陽、廣州、武漢、烏魯木齊、西安、銀川、南京、長沙；直轄市4個：上海、北京、天津、重慶；其他城市14個：包頭、嘉興、吉林、青島、長治、深圳、珠海、汕頭、蘇州、桂林、三亞、邯鄲、四平、阿勒泰。

2.1.2 指標(biāo)選取。① 被解釋變量：專利是知識產(chǎn)權(quán)的重要組成部分，體現(xiàn)出創(chuàng)新的主體對知識產(chǎn)權(quán)的獲取和擁有，也是國家或地區(qū)科技資產(chǎn)的核心和最富經(jīng)濟價值的部分，反映了地區(qū)科技創(chuàng)新的能力和技術(shù)市場的發(fā)達(dá)程度。是目前國內(nèi)外衡量創(chuàng)新最經(jīng)常使用的指標(biāo)。因此，本研究選取專利申請數(shù)作為被解釋變量來衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，同時基于以下原因：一是專利數(shù)與技術(shù)創(chuàng)新之間有較強的關(guān)聯(lián)性[14-16]，且專利數(shù)據(jù)容易獲得；二是專利申請量受授權(quán)機構(gòu)審查的約束較小，受到人為因素的影響小[17-18]；三是專利申請數(shù)比專利授權(quán)數(shù)更具有時效性。② 解釋變量：根據(jù)國內(nèi)外研究綜述可知人口遷移的數(shù)量和方式對創(chuàng)新有影響，根據(jù)國內(nèi)六普、五普和地方統(tǒng)計年鑒對人口遷移數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，包括了人口遷入數(shù)，人口遷出數(shù)，凈遷入數(shù)，省內(nèi)遷入數(shù)，省外遷入數(shù)，省外遷出數(shù)和省內(nèi)遷出數(shù)。這些數(shù)據(jù)反映人口遷移的數(shù)量和方式，因此，作為解釋變量來衡量人口遷移的類型。 ③ 控制變量：由于影響城市創(chuàng)新的因素很多，很多研究顯示人均GDP和人均科教支出對創(chuàng)新影響較大[19-21],因此，選擇人均GDP和人均科教支出作為控制變量。

2.2 模型與分析

2.2.1 整體分析。 縱觀國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，人口遷移對創(chuàng)新的影響是雙向的，人口遷移的不同方式會帶來專利申請數(shù)量的增加或減少，城市的人口遷移受到求學(xué)、政策、經(jīng)濟、勞動力轉(zhuǎn)移等多種因素影響。為此，以不同類型的人口遷移數(shù)據(jù)為解釋變量，以專利申請數(shù)為被解釋變量，來測度人口遷移方式對專利申請數(shù)量的影響，分析人口遷移對城市創(chuàng)新可能產(chǎn)生的影響。stata軟件能更好地分析不同城市、不同時間序列、不同人口遷移方式的面板數(shù)據(jù)，因此，采用空間計量經(jīng)濟學(xué)模型stata進行分析?？紤]到變量都受到總?cè)丝诘挠绊懞彤惙讲顔栴}，用專利申請數(shù)除以人口數(shù)然后進行對數(shù)化處理作為被解釋變量，用lnY表示，以人均GDP和人均科教支出的對數(shù)作為控制變量，分別用lnX8，lnX9表示。解釋變量包括城市遷入人口占總?cè)丝诒壤膶?shù) (lnX1r)，省外遷入人口占總?cè)丝诒壤膶?shù)(lnX2r)，省內(nèi)遷入人口占總?cè)丝诒壤膶?shù)(lnX3r)，城市遷出人口占總?cè)丝诒壤膶?shù)(lnX4r)，省外遷出人口占總?cè)丝诒壤膶?shù)(lnX5r)，省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诒壤膶?shù)(lnX6r)，凈遷入人口占總?cè)丝诒壤膶?shù)(lnX7r)。其中：X1r=X2r+X3r,X4r=X5r+X6r,X7r=X1r-X4r。由于幾個變量之間存在函數(shù)關(guān)系，因此，不能同時加入到回歸方程中。

共收集了34個城市10年的人口與專利申請的數(shù)據(jù)，由于一些客觀原因，仍有一些變量值缺失。從變量的描述性統(tǒng)計分析(表1)可見，部分變量值的缺失較多，對缺失變量的數(shù)值用插值法估算，補充部分城市缺失年份的數(shù)據(jù)，再進行下一步分析。取對數(shù)后的人均專利數(shù)從-12.8增加到-3.6，專利數(shù)有較大增長。其他解釋變量值均有不同程度增長。解釋變量均值差異小。

表1 34個城市2003—2012年人口遷移描述性分析Tab.1 Descriptive analysis of population migration of 34 cities during 2003—2012

從變量的相關(guān)系數(shù)矩陣(表2)看到，僅考慮雙變量的情況下，lnX8，lnX9，lnX2r和lnY的相關(guān)系數(shù)在1%顯著性水平下是顯著的，lnX1r和lnY的相關(guān)系數(shù)在10%顯著性水平下是顯著的。很多解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)也很大，并且通過了顯著性檢驗，除了有的變量之間具有嚴(yán)格的函數(shù)關(guān)系外，lnX3r和lnX6r的相關(guān)系數(shù)很大，達(dá)到了0.9，其他解釋變量也存在不同程度的相關(guān)性，但這只是僅僅考慮兩個變量之間的關(guān)系，沒有考慮多個變量和lnY的關(guān)系，因此，需要進一步進行回歸分析來檢驗多個變量和被解釋變量之間的關(guān)系。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣Tab.2 Correlation coefficient matrix

說明：***，**，*分別表示相關(guān)系數(shù)在1%，5%，10%水平下顯著。下表同。

通過對解釋變量的不同組合進行嘗試，最終選擇了lnX2r，lnX6r作為模型的解釋變量。由于數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù)，所以考慮建立面板模型，首先，通過F檢驗看是否存在個體效應(yīng)，F(xiàn)統(tǒng)計量為8.6，相應(yīng)的伴隨概率為0，說明存在個體效應(yīng)；其次，進行豪斯曼檢驗來確定是選擇固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型，原假設(shè)是選擇隨機效應(yīng)模型，豪斯曼檢驗統(tǒng)計量的值為6.45，相應(yīng)的伴隨概率為0.168 2，說明不能拒絕原假設(shè)，所以，最終采用了隨機效應(yīng)模型進行回歸。從回歸估計結(jié)果(表3)可以看出，人均GDP對人均專利數(shù)影響在1%顯著性水平下顯著為正，人均科教支出系數(shù)為正但不顯著。省外遷入人口占總?cè)丝诘谋壤龑θ司鶎＠麛?shù)影響在5%顯著性水平下顯著為正，省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诘谋壤龑θ司鶎＠麛?shù)影響在10%顯著性水平下顯著為正。由此可見，人均GDP對創(chuàng)新有積極影響，省外遷入人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新有積極影響，省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诘谋壤龑?chuàng)新有積極影響。其他類型數(shù)據(jù)對創(chuàng)新影響則不顯著。

表3 34個城市2003—2012年人口遷移數(shù)據(jù)隨機效應(yīng)模型回歸分析

2.2.2 分類分析。城市的創(chuàng)新還受到人口遷移的多樣性和學(xué)歷水平的影響，研究的34個城市遷移人口有不同的多樣性和學(xué)歷水平，不同的多樣性和不同學(xué)歷的人口遷移對創(chuàng)新可能會有不同影響，故將這些城市按照多樣性和學(xué)歷水平分成兩類,分別比較人口遷入、人口遷出、凈遷入、當(dāng)?shù)乜平讨С?、總?cè)丝?、省?nèi)遷入、省外遷入、省外遷出、省內(nèi)遷出、GDP對創(chuàng)新的影響，分析影響是積極或是消極,有多大程度的影響，以得出多樣性和學(xué)歷水平不同城市的人口遷移與創(chuàng)新的關(guān)系。

學(xué)歷水平分類分析：城市的本科高校數(shù)量是人口遷移的重要因素，本科高校帶來了大量具有多種背景的高學(xué)歷人群。高校數(shù)量越多，高學(xué)歷人口集聚越多。故將34個城市以本科高校數(shù)量分為多于5和少于5兩類，分析學(xué)歷水平不同城市人口遷移對創(chuàng)新的影響，以及從哪些方面影響，以得出高學(xué)歷的人口遷移對創(chuàng)新的影響。

多樣性分類分析：中國東部和中西部地區(qū)人口遷移的質(zhì)量和數(shù)量有很大差別，東部經(jīng)濟發(fā)達(dá)，國際化程度高，吸引了來自不同省份的人口，農(nóng)村人口遷移以及學(xué)生求學(xué)吸引了大量人口，人口的多樣化水平較高;而中西部地區(qū)，人口流動以省內(nèi)為主，多樣化水平較低。故分為東部地區(qū)城市和中西部地區(qū)城市，分析多樣化水平不同的城市人口遷移對創(chuàng)新的影響，以及分別從哪些方面會有影響，以得出多樣化的人口遷移對創(chuàng)新的影響。

同樣建立stata面板數(shù)據(jù)模型，分為4類區(qū)域，進行回歸分析(表4)。

表4 34個城市2003—2012年人口遷移數(shù)據(jù)隨機效應(yīng)模型分類分析Tab.4 The classification and random effects regressionanalysis about population migration of 34 cities in 2003—2012

說明：N為樣本數(shù)，括號內(nèi)為Z統(tǒng)計值。

整體分析中，省外遷入人口占總?cè)丝诒壤褪?nèi)遷出人口占總?cè)丝诘谋壤謩e在5%，10%顯著性水平下對人均專利數(shù)的影響顯著為正，對創(chuàng)新有積極影響。

分類分析中，本科數(shù)少于5的城市，lnX6r對lnY的影響在1%顯著性水平下顯著為正，lnX2r對lnY的影響不顯著。本科數(shù)多于5的城市，lnX2r對lnY的影響在1%顯著性水平下顯著為正，lnX6r對lnY的影響不顯著?？梢?，本科數(shù)大于5的城市，省外遷入人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新有積極影響，省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新影響不顯著。本科數(shù)小于5的城市，省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新有積極影響，省外遷入人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新影響不顯著。東部地區(qū)城市，lnX2r對lnY的影響不顯著，lnX6r對lnY的影響在1%顯著性水平下顯著為正。中西部地區(qū)城市，lnX2r對lnY的影響在5%顯著性水平下顯著為正，lnX6r對lnY的影響不顯著。由此可見，東部地區(qū)省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新有積極影響，省外遷入人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新影響不顯著。中西部地區(qū)省外遷入人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新有積極影響，省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新影響不顯著。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

(1)省外遷入人口占總?cè)丝诒壤?%顯著性水平下對創(chuàng)新有積極影響，省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诘谋壤?0%顯著性水平下對創(chuàng)新有積極影響。而其他因素如總遷入人口、總遷出人口、凈遷入人口、省內(nèi)遷入人口和省外遷出人口對城市創(chuàng)新的影響相關(guān)系數(shù)顯著性水平均大于10%，故影響不顯著。

(2)省外遷入人口對創(chuàng)新有顯著積極影響。可能的解釋是來自不同省份的人口遷移帶來文化多樣性，帶來了思想、文化、技術(shù)的碰撞與交流，省外遷移高層次人口直接帶來知識貢獻，使得區(qū)域?qū)＠暾垟?shù)量增加，促進了遷入?yún)^(qū)域的城市創(chuàng)新。省內(nèi)遷出人口對創(chuàng)新有顯著積極影響，這可能與人口負(fù)擔(dān)的疏解有關(guān)，人口相應(yīng)減少，人均專利則相應(yīng)增加。

(3)本科高校多于5個的城市，省外遷入人口占總?cè)丝诘谋壤龑?chuàng)新有積極影響。高校吸收了大量外省高學(xué)歷求學(xué)人口，相應(yīng)增加了可能多的專利申請者。本科高校少于5個的城市，省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新有積極影響，這可能與輸出較低學(xué)歷水平人口有關(guān)。即學(xué)歷水平高的城市，省外遷入人口對創(chuàng)新有積極影響，學(xué)歷水平低的地區(qū)，省內(nèi)遷出人口對創(chuàng)新有積極影響，說明高學(xué)歷人口遷移對城市創(chuàng)新有積極作用。

3.2 討論

(1)人口遷移對城市創(chuàng)新的影響是一個相對復(fù)雜的問題，國內(nèi)外城市狀況不同，研究的結(jié)論并不完全一致。國外研究普遍認(rèn)為凈遷入人口占總?cè)丝诒取⒏邔W(xué)歷高技術(shù)遷移人口數(shù)占比以及遷移人口的文化多樣性對地區(qū)創(chuàng)新有積極影響。但各個國家的研究結(jié)果有差異。美國、澳大利亞、新西蘭等對遷入人口學(xué)歷水平和投資水平要求較高的國家，城市的創(chuàng)新與高技能和高投資水平人口有關(guān)。美國部分城市因科學(xué)家和大學(xué)較多，城市創(chuàng)新與科學(xué)家數(shù)量有關(guān)。加拿大和歐洲城市因來自歐洲和北美多樣化的城市人口遷入，城市創(chuàng)新與人口的文化多樣性有關(guān)。發(fā)展中國家因遷入人口主要為高技能勞動力，城市創(chuàng)新與高技能勞動力的數(shù)量有關(guān)。然而，從研究結(jié)果看，我國人口的凈遷入、總遷入、總遷出等對創(chuàng)新影響并不顯著。部分原因是我國人口遷移數(shù)量龐大，總體上人口遷移的文化素質(zhì)水平不高，高學(xué)歷的人才遷移與龐大的人口遷移數(shù)量相比仍相對較少，因此，人口遷移總量對城市創(chuàng)新的影響并沒有反映出來。我國人口的省內(nèi)遷出和省外遷入對于創(chuàng)新有積極影響，國外還沒有進行分區(qū)域的研究，因此，未來可能需要縮小尺度進一步分區(qū)研究驗證。

(2)人口遷移對創(chuàng)新的影響具有地區(qū)差異。東部地區(qū)省內(nèi)遷出人口占總?cè)丝诒壤龑?chuàng)新有積極影響，這可能與疏解城市過多的人口、人均專利增加以及省內(nèi)遷出帶來人口流動性增加從而使得思想、文化、技術(shù)交流增加有關(guān)。中西部地區(qū)省外遷入人口占總?cè)丝诘谋壤龑?chuàng)新有積極影響，來自經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)的各類背景人口遷入，帶來了新的思想和新的技術(shù)，促進了城市創(chuàng)新。

(3)人口遷移對創(chuàng)新的影響的研究也引發(fā)對我國人口政策的思考，從本研究的結(jié)論看，高層次人口的省級遷移對城市創(chuàng)新有重要的作用，因此，我國需要加強戶籍制度改革，促進人口流動，尤其支持高層次的跨省流動，以多樣化促進城市與區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。

[1] Freeman C，Soete L．The Economics of Industrial Innovation[M]．East Sussex：Psychology Press，1997．

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Migration and Innovation of Cities in China

Xu Nuo1,2， Lyu Lachang1,2， Huang Ru1,2， Hu Haipeng1,2

(1.College of Resource, Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China; 2.Beijing Urban Innovation and Development Research Center, Beijing 100048, China)

Innovation is one of the engines of urban development. Urban innovation is affected by many factors, the population is an important factor affecting the innovation of city, the quality and quantity of population migration have a profound impact on innovation. Taking patents as the indicator to measure urban innovation based on emigration data of 34 major cities in 2003—2012 and by using “stata” panel model, this paper examines Chinese urban migration’s impact on urban innovation through population immigration, the study shows that migration has been an important impact of urban innovation, especially the quantity of migration moved from other provinces and moved within province, diversified migration as well as highly educated migration have a positive effect on innovation,other population migration factors had no significant impact on the urban innovation, migration impact on urban innovation shows regional differences. Policy implications of this research is that China needs to encourage a high level of migration so as to enlarge innovation spillovers and promote the urban capacity of innovation.

migrantion; urban innovation; cities in China

2015-06-26；

2016-01-12

國家自然科學(xué)基金項目(41471136)；國家社會科學(xué)重大招標(biāo)課題項目(12&ZD169)

許諾(1991-)，女，安徽全椒縣人，碩士研究生，主要從事城市創(chuàng)新研究，(E-mail)xunuo99966@126.com。

呂拉昌(1963-)，男，陜西寶雞市人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事城市創(chuàng)新、新經(jīng)濟與城市發(fā)展規(guī)劃研究，(E-mail)lachanglu@163.com。

K901.3

A

1003-2363(2016)02-0165-05