遼寧城市創(chuàng)新能力的空間分異及影響因素研究***

苗麗靜 李學(xué)思

〔 DOI〕 10.19653/j.cnki.dbcjdxxb.2020.04.010

〔引用格式〕 ?苗麗靜，李學(xué)思.遼寧城市創(chuàng)新能力的空間分異及影響因素研究[J].東北財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2020，（4）：90-96，封三.

〔摘要〕本文建立了城市創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，引入空間分析工具與模型，利用2013—2018年遼寧14個城市的面板數(shù)據(jù)，從時序全局主成分分析與空間相關(guān)性兩方面對遼寧城市創(chuàng)新能力的空間分異情況進(jìn)行研究，進(jìn)而利用空間杜賓模型進(jìn)行城市創(chuàng)新能力的影響因素分析。結(jié)果顯示：遼寧各城市創(chuàng)新能力具有競爭性和空間分異性;目前各城市尚未形成創(chuàng)新能力的空間集聚狀態(tài);經(jīng)濟(jì)狀況、引資能力、人力資本、教育環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施等不同程度地影響了遼寧城市創(chuàng)新能力。基于上述研究，本文提出提高遼寧城市創(chuàng)新能力的建議：優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)和創(chuàng)新路徑，深入推進(jìn)城市群化和做好高等教育發(fā)展規(guī)劃。

〔關(guān)鍵詞〕城市創(chuàng)新能力;空間分異;遼寧;時序全局主成分分析;空間杜賓模型

中圖分類號：F207 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A??文章編號：1008-4096（2020）04-0090-08

一、引 ??言

自熊彼特提出知識的生產(chǎn)即是創(chuàng)新^[1]以來，人們對創(chuàng)新的理解不斷完善。創(chuàng)新活動在地理空間上的擴(kuò)散分為三個階段：第一，創(chuàng)新在一些主要城市采用。第二，創(chuàng)新傳播到第一批中心的四周和次要的中心。第三，創(chuàng)新傳播到次要中心的周圍，擴(kuò)散過程結(jié)束^[2]。而在創(chuàng)新通過城市體系的等級擴(kuò)散過程中，大城市占據(jù)循環(huán)優(yōu)勢^[3]。區(qū)域創(chuàng)新能力和教育、研究以及技術(shù)轉(zhuǎn)移等制度密切相關(guān)，在治理模式上受區(qū)域決策能力、科技經(jīng)費與政策導(dǎo)向的制約^[4]。不同區(qū)域創(chuàng)新的顯著差異與R&D活動生產(chǎn)效率及溢出效應(yīng)有關(guān)^[5]，而且研發(fā)影響是高度本地化的^[6]。在經(jīng)濟(jì)全球化時代，區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)并未走向系統(tǒng)平衡，城市化與區(qū)域創(chuàng)新具有互為促進(jìn)的關(guān)系。創(chuàng)新活動有著比人口、工業(yè)生產(chǎn)、組織活動等更強(qiáng)的空間集聚性，往往活躍于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、基礎(chǔ)設(shè)施完善、人才集聚、高等學(xué)校和科研機(jī)構(gòu)集中的城市群地區(qū)^[7]。城市群中的每個城市的作用不盡相同，創(chuàng)新要素和科技基礎(chǔ)設(shè)施也不盡相同，形成了優(yōu)勢互補(bǔ)和相互支撐的創(chuàng)新體系。因此，城市群中的每個城市并不一定都要建設(shè)完備的科技基礎(chǔ)設(shè)施，關(guān)鍵是營造有競爭力的創(chuàng)新環(huán)境^[8]。就區(qū)域科技政策而言，同樣的政策在不同城市中可能產(chǎn)生不同的響應(yīng)^[9]。城市作為區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)源地和基本空間載體，是區(qū)域創(chuàng)新的中心，同時，其創(chuàng)新的空間異質(zhì)性又不斷累積和重塑區(qū)域創(chuàng)新格局。要想全面、系統(tǒng)地把握區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的空間變化規(guī)律及影響機(jī)制，就要打破傳統(tǒng)的較為宏觀的空間尺度研究的局限，聚焦于更具有創(chuàng)新空間載體地位的城市單元?？傊?，如何打破傳統(tǒng)的全國或省域空間尺度研究的束縛，聚焦于城市單元尺度來認(rèn)識區(qū)域創(chuàng)新能力的地理空間異質(zhì)性及其機(jī)理和應(yīng)對方案，顯然是一個頗具研究價值的重要議題。學(xué)者多通過構(gòu)建城市創(chuàng)新能力體系，對城市創(chuàng)新能力所產(chǎn)生的地區(qū)差異^[10]、耦合協(xié)調(diào)^[11]、發(fā)展格局^[12-13]等方面進(jìn)行研究。而其研究對象也主要集中于全國范圍^[14]或具有代表性的長江經(jīng)濟(jì)帶等城市^[15-16]。

遼寧作為東北老工業(yè)基地的一部分，擁有良好的工業(yè)基礎(chǔ)，但近年來經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)放緩，正面臨傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和急需發(fā)展新動能等考驗。2016年11月1日國務(wù)院《關(guān)于深入推進(jìn)實施新一輪東北振興戰(zhàn)略加快推動?xùn)|北地區(qū)經(jīng)濟(jì)企穩(wěn)向好若干重要舉措的意見》強(qiáng)調(diào)要“推進(jìn)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，培育發(fā)展動力”。習(xí)近平總書記于2018年9月在東北三省考察的講話中就深入推進(jìn)東北振興提出了六個方面的要求，其中強(qiáng)調(diào)了要“以培育壯大新動能為重點，激發(fā)創(chuàng)新驅(qū)動內(nèi)生動力。要依靠創(chuàng)新把實體經(jīng)濟(jì)做實、做強(qiáng)、做優(yōu)，堅持鳳凰涅槃、騰籠換鳥，積極扶持新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，盡快形成多點支撐、多業(yè)并舉、多元發(fā)展的產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局”。然而，在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略深入推進(jìn)的過程中，遼寧創(chuàng)新能力發(fā)展速度一直低于全國平均水平，且呈下降態(tài)勢。不僅如此，遼寧還面臨著地理空間所形成的創(chuàng)新差異和創(chuàng)新能力兩極分化嚴(yán)重等問題。為此，如何觀察并理解遼寧創(chuàng)新能力的空間分異及其不均衡態(tài)勢，如何正確識別影響區(qū)域創(chuàng)新差異的關(guān)鍵因素及其響應(yīng)機(jī)制，如何根據(jù)創(chuàng)新空間分異及關(guān)鍵成因，制定與設(shè)計提升適宜遼寧創(chuàng)新能力的政策體系和路徑，便成為創(chuàng)新驅(qū)動遼寧發(fā)展的重要課題。本文基于上述背景，聚焦遼寧14個城市創(chuàng)新活動的涌現(xiàn)與擴(kuò)散過程，對城市創(chuàng)新能力的空間分異、影響因素與政策方案展開探索性和驗證性研究，以期全面把握遼寧創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的空間演化規(guī)律，為遼寧全面振興提供理論支撐和政策啟示。

二、研究設(shè)計

（一）研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本文研究的區(qū)域是遼寧14個城市，分別是沈陽、大連、鞍山、撫順、本溪、丹東、錦州、營口、阜新、遼陽、盤錦、鐵嶺、朝陽和葫蘆島。并選擇這14個城市2013—2018年面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。研究數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《遼寧統(tǒng)計年鑒》、EPS數(shù)據(jù)平臺和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)搜集過程中，由于官方未公布等客觀因素，存在數(shù)據(jù)缺失的情況，故選擇均值插補(bǔ)法^[17]對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理?？紤]遼寧城市創(chuàng)新之空間分異也會受到所處經(jīng)濟(jì)圈的影響，故本文也將視域拓寬至環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈，在空間相關(guān)性分析與城市創(chuàng)新能力影響因素分析中，把環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈中的北京、天津、河北和山東各城市數(shù)據(jù)同遼寧各城市進(jìn)行對照研究，數(shù)據(jù)來源于環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈各省份統(tǒng)計年鑒。需要指出的是，由于本文研究時間段為2013—2018年，因而不受2019年環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈中行政區(qū)劃調(diào)整的影響。同時，由于河北辛集與定州經(jīng)濟(jì)體量過小，因而分別將其與石家莊和保定視為一個整體，不單獨列出。

（二）指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文基于客觀性、系統(tǒng)性和可操作性等原則，結(jié)合遼寧各城市發(fā)展實際狀況，建立起遼寧城市創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，以綜合考量公眾參與、政府支持、知識進(jìn)步和技術(shù)飛躍相結(jié)合的城市創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)狀況。城市創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系由知識創(chuàng)新能力、技術(shù)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新資金支持與創(chuàng)新環(huán)境支持4個維度13個評價指標(biāo)構(gòu)成（如表1所示）。其中，知識創(chuàng)新能力主要指為創(chuàng)新發(fā)展所提供的知識來源和傳播基礎(chǔ)情況，普通高等學(xué)校數(shù)及普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)是實現(xiàn)創(chuàng)新的重要知識貢獻(xiàn)者，每百人公共圖書館藏書也是城市知識儲備的重要體現(xiàn)。技術(shù)創(chuàng)新能力是指科技研發(fā)情況，以專利申請受理數(shù)和專利授權(quán)數(shù)來衡量。創(chuàng)新資金支持是指城市為創(chuàng)新發(fā)展所提供的資金投入，創(chuàng)新與其本身的科技投入與相應(yīng)教育投入密不可分，因而用一般預(yù)算支出中教育預(yù)算支出占比、科技支出占比以及R&D內(nèi)部經(jīng)費支出來衡量。創(chuàng)新環(huán)境支持是指支撐創(chuàng)新能力發(fā)展所需要的基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)環(huán)境，電信業(yè)務(wù)收入、城市年末公共汽（電）車客運總量、建成區(qū)綠化覆蓋率、一般工業(yè)固體廢物利用率、生活垃圾無害化處理率來衡量。

三、評價方法的選擇

評價城市創(chuàng)新能力，除了要建立評價指標(biāo)體系，還需要采用一定的評價方法即建立評價模型來進(jìn)行評價。本文采用時序全局主成分分析法進(jìn)行城市創(chuàng)新能力的評價，采用空間相關(guān)性分析樣本城市創(chuàng)新能力在全域空間上的相關(guān)性，采用空間杜賓模型分析城市創(chuàng)新能力的影響因素。

（一）時序全局主成分分析

主成分分析是在復(fù)雜問題研究時為尋找主要矛盾而采取的將多指標(biāo)數(shù)據(jù)降維的方法。經(jīng)典主成分分析主要應(yīng)用于處理截面數(shù)據(jù)，缺乏動態(tài)分析。隨著統(tǒng)計數(shù)據(jù)可獲性的增強(qiáng)和研究的不斷深入，具有時間連續(xù)性的截面數(shù)據(jù)即面板數(shù)據(jù)被更多地采用。因此，在經(jīng)典主成分分析的基礎(chǔ)上，產(chǎn)生了時序全局主成分分析。時序全局主成分分析將時序分析與主成分分析相結(jié)合，以主成分分析原理為基礎(chǔ)，將面板數(shù)據(jù)進(jìn)行全局主成分變換。基于共同的全局變量，以相同的構(gòu)成和計算方法對各年的主成分進(jìn)行計算，再將原始的全局?jǐn)?shù)據(jù)表進(jìn)行變換計算，就可以反映出全部研究對象的時序動態(tài)特性和系統(tǒng)總體水平隨時間變化的軌跡^[18]。在時序全局主成分分析后，就能得到隨時間變化的總體水平趨勢。時序全局主成分分析的步驟可分為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、計算標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的協(xié)方差矩陣、求特征根及主成分個數(shù)、計算主成分和綜合評價^[19]。

（二）空間相關(guān)性分析

1.全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)是在整體上把握研究對象之間的空間聯(lián)系與空間差異，學(xué)術(shù)界普遍以全局莫蘭指數(shù)（Global Morans I）進(jìn)行度量，計算公式如下：

（1）

其中，，，n表示所研究城市的個數(shù)，與分別表示城市i與城市j的觀測值，表示以二進(jìn)制表示的空間權(quán)重矩陣，當(dāng)城市i與城市j相鄰時取值為1;反之取值為0，全局莫蘭指數(shù)的取值范圍是[-1，1]。

現(xiàn)實中的城市并非獨立發(fā)展和相互隔絕的主體，不同城市之間存在一定的空間交互作用，即城市創(chuàng)新能力存在集聚、溢出或分散的現(xiàn)象。當(dāng)顯著性水平給定時，莫蘭指數(shù)向1趨近，表明城市創(chuàng)新能力差距較小，城市之間的發(fā)展具有協(xié)同性，空間發(fā)展均衡;莫蘭指數(shù)向-1趨近，表明城市創(chuàng)新能力差距較大，城市之間的發(fā)展具有相異性，空間發(fā)展不均衡。全局莫蘭指數(shù)反映了各城市創(chuàng)新能力在全局空間上的相關(guān)性。

2.局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)分析從整體上反映城市創(chuàng)新能力的關(guān)聯(lián)程度，而局部空間自相關(guān)分析常用來識別隨空間位置不同而可能存在不同的空間關(guān)聯(lián)模式，分析局部空間的不平穩(wěn)性，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的空間異質(zhì)性^[20]。通常以局部莫蘭指數(shù)（Local Morans I）進(jìn)行度量，計算公式如公式（2），也可以寫成公式（3），符號意義與公式（1）相同。

（2）

（3）

其中，與表示城市i與城市j標(biāo)準(zhǔn)化后的觀測值。表示城市i鄰近的城市創(chuàng)新能力集聚情況，取值范圍是局部自相關(guān)的結(jié)果，通常用莫蘭散點圖來表示。I 可用來反映城市 i 周邊的創(chuàng)新能力空間集聚情況，其取值同樣介于[-1，1]之間。在此基礎(chǔ)上形成城市創(chuàng)新能力的LISA集聚圖，并據(jù)此將城市創(chuàng)新能力的集聚分為四種類型：高-高集聚（H-H）指創(chuàng)新能力高的城市鄰近是創(chuàng)新能力高的城市;低-低集聚（L-L）指創(chuàng)新能力低的城市鄰近是創(chuàng)新能力低的城市;高-低集聚（H-L）指創(chuàng)新能力高的城市鄰近是創(chuàng)新能力低的城市;低-高集聚（L-H）指創(chuàng)新能力低的城市鄰近是創(chuàng)新能力高的城市。

（三）空間杜賓模型

根據(jù)地理第一定律^[21]，相近的事物在空間上具有依賴性，空間計量模型可以有效地解決空間依賴性問題。空間滯后模型可以解釋因變量的內(nèi)生依賴問題;空間誤差模型可以解釋誤差項的交互效應(yīng);而空間杜賓模型可以同時解釋因變量的內(nèi)生依賴問題與誤差項的交互效應(yīng)^[22]。因此，為了有效地探究城市創(chuàng)新能力的影響因素，本文選擇空間杜賓模型進(jìn)行研究。計算公式如下：

（4）

其中，表示回歸系數(shù)，表示空間權(quán)重矩陣中的元素，表示城市在年的城市創(chuàng)新能力，表示回歸殘差的空間相關(guān)系數(shù)，表示城市i在t-1年自變量的行向量，表示空間滯后系數(shù)，表示空間滯后效應(yīng)，表示時間固定效應(yīng)，表示空間隨機(jī)誤差項。需要注意的是，將地理距離權(quán)重矩陣應(yīng)用于空間杜賓模型分析時，其中的表示城市i與城市j之間的地理距離，地理權(quán)重矩陣公式如下：

（5）

四、遼寧城市創(chuàng)新能力的時空分異特點

（一）城市創(chuàng)新能力評價結(jié)果

本文將遼寧14個城市2013—2018年的13個指標(biāo)數(shù)據(jù)匯總到時序立體數(shù)據(jù)表中。由于指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱差異性且數(shù)據(jù)值的量級差別較大，需要首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。同時，為了檢驗文中的評價指標(biāo)體系能否進(jìn)行時序全局主成分分析，本文利用SPSS軟件將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗與Bartlett球形度檢驗。檢驗結(jié)果表明，KMO檢驗的適切性度量數(shù)值（0.806）大于0.8，即13個指標(biāo)中所含有的信息具有較多的共同因素;Bartlett球形度檢驗中的近似卡方值是4 064.467，顯著性也小于0.01（p=0.000），說明13個指標(biāo)相互獨立。因此，本文所使用數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行主成分分析。

主成分分析中，特征值大于1的主成分共有3個，分別記為、和，特征值分別為6.842、1.449和1.117，方差貢獻(xiàn)率分別為52.632%、11.014%和8.593%。由三個因子的方差貢獻(xiàn)率進(jìn)而得到累計方差貢獻(xiàn)率為72.369%，即3個主成分包含了大部分信息，可以進(jìn)行下一步分析。根據(jù)因子載荷情況以及進(jìn)行主成分得分的計算，其中表示因子得分，表示各變量上的主成分載荷，表示主成分的特征值，結(jié)果如表2所示。

基于評分系數(shù)，對標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到主成分得分。以主成分的方差貢獻(xiàn)率與累計方差貢獻(xiàn)率之比作為綜合得分的權(quán)重，得到城市創(chuàng)新能力的綜合得分計算公式，進(jìn)而得出遼寧各城市創(chuàng)新能力得分及城市排名（如表3所示）。由表3可知：第一，遼寧14個城市創(chuàng)新能力存在較大的差異。沈陽與大連在2013—2018年持續(xù)位居遼寧城市創(chuàng)新能力的前列，并且得分均為正值，其他城市創(chuàng)新能力得分在研究時段均為負(fù)值。第二，各城市創(chuàng)新能力存在動態(tài)變化，且隨時間的推移多呈先下降后上升的“U型”趨勢。不論是創(chuàng)新能力較好的沈陽和大連，還是創(chuàng)新能力較弱的遼陽、盤錦和葫蘆島等城市，均在研究時段出現(xiàn)下滑后上升的情況，說明在研究時段前期，城市普遍在創(chuàng)新方面出現(xiàn)下滑，而后又努力進(jìn)行創(chuàng)新路徑的探尋并產(chǎn)生成效。第三，除沈陽與大連外，城市創(chuàng)新能力排名存在時間變動性，即一個城市創(chuàng)新能力排名在2013—2018年并不是穩(wěn)定的。此情況可說明，遼寧各城市間城市創(chuàng)新能力存在進(jìn)步與競爭，在存在“馬太效應(yīng)”的創(chuàng)新困境下，各城市仍在努力實現(xiàn)創(chuàng)新。

（二）空間相關(guān)性結(jié)果

在一定區(qū)域的城市體系中，城市間往往具有密切的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。鑒于遼寧屬于環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的一部分以及考慮樣本容量充足性問題，本文在更大的背景上對遼寧14個城市創(chuàng)新能力的空間相關(guān)性進(jìn)行，運用Geoda軟件進(jìn)行環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈城市創(chuàng)新能力的空間相關(guān)性分析。結(jié)果表明，2013—2018年環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈城市創(chuàng)新能力的莫蘭指數(shù)均為負(fù)值，且均通過10%的顯著性水平檢驗（如表4所示）。

分析結(jié)果說明城市間呈負(fù)相關(guān)，鄰近城市間創(chuàng)新能力具有差異性，存在部分城市創(chuàng)新能力較好、部分城市創(chuàng)新能力較弱的現(xiàn)象。從而能夠初步推斷，作為環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈一部分的遼寧，其城市創(chuàng)新能力也存在相異屬性集聚的情況。

為進(jìn)一步得到局部空間關(guān)聯(lián)特征，本文基于全局空間關(guān)聯(lián)分析結(jié)論，以局部自相關(guān)所得到的LISA集聚圖（圖略）來直觀反映環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的城市創(chuàng)新能力狀況，進(jìn)而分析遼寧城市創(chuàng)新能力，得到以下結(jié)論：

（1）高-高型（高能型）。以環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈為背景，遼寧各城市創(chuàng)新能力在高水平集聚的趨勢并不顯著。山東的高-高型城市數(shù)量較多，穩(wěn)定在3個城市，2018年分別是濟(jì)寧、泰安和濰坊。而遼寧的高-高型城市數(shù)量在2013年與2018年并未變化，均是大連。一方面可以反映大連城市創(chuàng)新能力與遼寧甚至環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈相比均較為突出;另一方面則說明遼寧其他城市創(chuàng)新能力的提升可能需要較長周期。

（2）高-低型（分化型）。2013年遼寧高-低型城市是沈陽，說明沈陽創(chuàng)新能力較為優(yōu)越，但帶動能力差，其鄰近城市并未因沈陽創(chuàng)新能力的增強(qiáng)而增強(qiáng)并形成分化局面。與環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的其他城市相比，至2018年遼寧未出現(xiàn)此類型城市，說明遼寧城市間多保持同水平發(fā)展。

（3）低-高型（空心型）。遼寧以低-高型城市為主，2013年有6個城市，2018年僅減少2個城市。說明遼寧許多城市存在創(chuàng)新能力低于鄰近城市的現(xiàn)象，形成中間低、周圍高的空間局面。2018年環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)（遼寧除外）低-高型城市數(shù)量較2013年增至4個。說明從環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈整體來看，遼寧各城市仍需以自身發(fā)展為主導(dǎo)，通過增強(qiáng)自身能力縮小發(fā)展差距。

（4）低-低型（低能型）。遼寧此類型城市較少，而環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)（遼寧除外）低-低型城市數(shù)量有增多趨勢，如唐山和張家口就已演變?yōu)檫@類城市。遼寧此類型城市如鞍山正在逐漸擺脫低能型發(fā)展模式。因此，較環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈而言，遼寧創(chuàng)新能力發(fā)展十分薄弱的城市相對較少，并未出現(xiàn)連片城市發(fā)展停滯不前的狀況。

五、城市創(chuàng)新能力的影響因素分析

（一）變量的選取

創(chuàng)新是城市可持續(xù)發(fā)展的重要途徑，明確城市創(chuàng)新能力的影響因素則是優(yōu)化創(chuàng)新路徑的基本條件。已有研究表明，城市創(chuàng)新能力具有差異性，主要是經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、工業(yè)條件、高等教育水平等綜合作用的結(jié)果。本文提出由經(jīng)濟(jì)狀況、引資能力、人力資本、教育環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施5個指標(biāo)組成的城市創(chuàng)新能力影響因素框架。

表5中各變量的定義及選取理由為：第一，經(jīng)濟(jì)狀況（）。經(jīng)濟(jì)發(fā)展會使各方面有利條件增多，人均GDP水平會影響人才流動從而對城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生一定影響。第二，引資能力（）。開放是發(fā)展至關(guān)重要的一環(huán)，隨著經(jīng)濟(jì)全球化的深化，跨國投資不斷促進(jìn)技術(shù)交流，創(chuàng)新水平愈來愈受到引資情況的影響，本文以實際利用外商投資額表達(dá)引資能力。第三，人力資本（）。創(chuàng)新需要專業(yè)技術(shù)人員與人才的支撐，專業(yè)技術(shù)人員與研究人員的集聚將對技術(shù)升級有所助益，本文以科學(xué)研究與技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)人員數(shù)表示人力資本。第四，教育環(huán)境（）。高等學(xué)校既是培養(yǎng)專業(yè)人才的地方，也是科研實驗的主要場所，而專任教師則承擔(dān)著教書育人與科技鉆研的任務(wù)。因此，高等學(xué)校專任教師數(shù)從教育層面反映了城市創(chuàng)新研發(fā)的人才裝備情況，對城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生重要影響。第五，基礎(chǔ)設(shè)施（）?；A(chǔ)設(shè)施與城市建設(shè)和發(fā)展相配套，城市的興起不僅僅在于空間的擴(kuò)張，還在于其相應(yīng)配套設(shè)施的豐富，會影響創(chuàng)新型人才的集聚與擴(kuò)散，也影響創(chuàng)新的其他方面，本文以城市建成區(qū)面積表示。由于各影響因素的數(shù)據(jù)量級不同，因而本文預(yù)先通過SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理。

本文運用Stata15.1進(jìn)行Hausman檢驗，在時間固定效應(yīng)、地區(qū)固定效應(yīng)與雙固定效應(yīng)中，選擇時間固定效應(yīng)對空間杜賓模型進(jìn)行估計。為了直觀地把握遼寧各城市的狀況，分別選擇遼寧省域尺度和環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈尺度來研究城市創(chuàng)新能力的影響因素。

（二）省域尺度的影響因素

從省域尺度看，經(jīng)濟(jì)狀況、引資能力、人力資本、教育環(huán)境與基礎(chǔ)設(shè)施均通過10%的顯著性水平檢驗，對遼寧各城市創(chuàng)新能力具有影響。其中，人力資本與基礎(chǔ)設(shè)施的系數(shù)全都為負(fù)，分別為-1.995與-3.278。說明人力資本與基礎(chǔ)設(shè)施的擴(kuò)大對遼寧各城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生一定的負(fù)面影響，這從一個方面說明，一個城市不應(yīng)過度專注于人才集聚與城市規(guī)模的擴(kuò)張，而應(yīng)結(jié)合自身的經(jīng)濟(jì)水平，基于自身主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)定位循序漸進(jìn)地創(chuàng)造推進(jìn)提升創(chuàng)新能力。同時，經(jīng)濟(jì)狀況、引資能力與教育環(huán)境的系數(shù)分別為0.289、0.118與1.320（如表6所示），說明對城市創(chuàng)新能力的提高具有正向作用，各城市可以通過經(jīng)濟(jì)增長、招商引資和改善教育環(huán)境來實現(xiàn)創(chuàng)新能力的提升。

觀察因子外生交互效應(yīng)，可以看到教育環(huán)境通過了10%的顯著性水平檢驗，其系數(shù)為2.054，說明鄰近城市的教育環(huán)境提升對城市創(chuàng)新能力的提高有所幫助。這反映了遼寧各城市教育環(huán)境的優(yōu)化會促進(jìn)教師間的互動，從而有利于各城市教育事業(yè)的發(fā)展、專業(yè)創(chuàng)新人才的培養(yǎng)與整體創(chuàng)新水平的提升。以沈陽和大連為例，兩市高等學(xué)校數(shù)較遼寧其他城市均較多，甚至在環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)也位居前列，既促進(jìn)了兩城市也帶動了鄰近城市科技創(chuàng)新的發(fā)展。

（三）經(jīng)濟(jì)圈尺度的影響因素

從環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈尺度來看，僅引資能力未通過顯著性水平檢驗，經(jīng)濟(jì)狀況、人力資本、教育環(huán)境通過1%的顯著性水平檢驗，基礎(chǔ)設(shè)施通過10%的顯著性水平檢驗。經(jīng)濟(jì)狀況、人力資本、教育環(huán)境與基礎(chǔ)設(shè)施的系數(shù)分別為0.207、0.288、0.453與0.147（如表7所示），說明這些因素都對環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的城市創(chuàng)新能力具有正向促進(jìn)作用。經(jīng)濟(jì)狀況好的城市會在集聚創(chuàng)新要素上更具有優(yōu)勢，因而經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展會促進(jìn)城市創(chuàng)新能力的提升。人力資本是創(chuàng)新能力與日俱增的重要因素，各城市發(fā)力制定和實施各種人才引進(jìn)政策使得這一因素的作用得以強(qiáng)化。教育環(huán)境對城市創(chuàng)新能力的影響最大，在環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)，各城市受教育環(huán)境的影響十分顯著。良好的基礎(chǔ)設(shè)施為創(chuàng)新能力的提升創(chuàng)造環(huán)境支持，這取決于其對人才的吸引力、創(chuàng)新對配套性基礎(chǔ)設(shè)施的較高要求。

對因子外生交互效應(yīng)進(jìn)行觀察分析，教育環(huán)境、人力資本與基礎(chǔ)設(shè)施依次通過1%、5%與10%的顯著性水平檢驗。說明在環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)這三個影響因子上，各城市的交互效應(yīng)較為明顯。對于某個城市而言，鄰近城市基礎(chǔ)設(shè)施的完善將會對其產(chǎn)生積極影響。而臨近城市的人才集聚將使本城市在人才引進(jìn)上產(chǎn)生阻礙，甚至出現(xiàn)人才外流現(xiàn)象，從而對城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生負(fù)面作用。這可能也與臨近城市的發(fā)展尚不足以產(chǎn)生溢出效應(yīng)有關(guān)。同時，經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)的臨近城市基礎(chǔ)建設(shè)提高對其城市創(chuàng)新能力也同樣產(chǎn)生負(fù)面影響。

六、結(jié) ??論

本文建立了城市創(chuàng)新能力評價體系，運用時序全局主成分分析法對2013—2018年遼寧14個城市進(jìn)行了城市創(chuàng)新能力評價。同時，在兩個方面展開了創(chuàng)新能力時空分異研究：一是以自然斷裂法對創(chuàng)新能力進(jìn)行分析和展現(xiàn);二是基于環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈視域以遼寧各城市為中心進(jìn)行空間相關(guān)性分析。最后基于空間杜賓模型，從省域尺度與經(jīng)濟(jì)圈尺度分析了影響遼寧乃至整個環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力的影響因素。經(jīng)過研究與分析得到了以下基本結(jié)論：第一，2013—2018年遼寧各城市創(chuàng)新能力的發(fā)展并不突出。僅沈陽與大連城市創(chuàng)新能力得分為正值，發(fā)展較為穩(wěn)定，多數(shù)城市在研究時段呈“U型”變化。但是，這是基于遼寧各城市的歷史基礎(chǔ)。各城市之間創(chuàng)新能力排名并不穩(wěn)定，說明城市之間存在一定競爭，大多不存在“馬太效應(yīng)”的束縛，對于長期創(chuàng)新能力的提高是有幫助的。第二，在環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈背景下，包括遼寧14個城市在內(nèi)的各城市創(chuàng)新能力之間存在空間相異性，即創(chuàng)新能力高的城市未能有效帶動鄰近城市創(chuàng)新能力提升，創(chuàng)新能力低的城市并未受到鄰近創(chuàng)新能力高的城市的顯著影響。局部來看，遼寧并未處于連片性城市創(chuàng)新能力高的狀態(tài)，城市之間發(fā)展存在差距。第三，在省域尺度上，遼寧各城市創(chuàng)新能力受到經(jīng)濟(jì)狀況、引資能力、人力資本、教育環(huán)境與基礎(chǔ)設(shè)施影響;而遼寧各城市空間交互效應(yīng)僅受教育環(huán)境影響。在環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈尺度上，除引資能力外，其他因素均對城市創(chuàng)新能力有正向影響;人力資本、教育環(huán)境與基礎(chǔ)設(shè)施對城市創(chuàng)新能力存在交互效應(yīng)。

近年來，遼寧城市創(chuàng)新能力并未有顯著進(jìn)步，人力資本和基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展尚不具有城市間交互影響效應(yīng)。這就意味著要落實國家東北振興戰(zhàn)略，關(guān)鍵還在于從多方面促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。要聚焦于遼寧更具創(chuàng)新空間載體地位的城市單元，不斷提升其創(chuàng)新競爭力。另外，要優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)和創(chuàng)新路徑。地方政府要推動遼寧城市群建設(shè)，通過城市化的不斷深入，形成城市間的交流與合作，提高創(chuàng)新資源優(yōu)良城市的溢出效應(yīng)，縮小省內(nèi)各城市之間的創(chuàng)新環(huán)境差異。同時，建議地方政府要基于遼寧自身良好的教育基礎(chǔ)和發(fā)展?jié)摿?，做好教育尤其是高等教育發(fā)展規(guī)劃，努力打造和形成區(qū)域性高等教育增長極，從而不斷提升教育和人力資本間接溢出的創(chuàng)新輻射效應(yīng)。

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On Spatial Differences of Urban Innovation Capacity and Its ????????????Influencing Factors in Liaoning Province

MIAO Li-jing¹，LI Xue-si²

（1.School of economics， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China; ???????????????????????2.School of Public Administration， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China）

Abstract：This paper establishes a system of urban innovation capacity evaluation indicators， introduces spatial analysis tools and models，and uses the 2013-2018 panel data for 14 cities in Liaoning，to study the spatial differentiation of urban innovation capacity in Liaoning Province from both of time series analysis and all-around PCA ， and spatial correlation. Then uses Spatial Dubin Model to analyze the factors that affect the innovation capacity of cities. The results show that the innovation capacity of Liaoning cities is competitive and spatially differentiated;at present， the cities have not yet formed the spatial agglomeration state of innovation ability; economic conditions， the ability to attract investment，human capital，educational environment，infrastructure and other factors have affected urban innovation capacity in Liaoning to varying degrees. Based on the above research， this paper puts forward some suggestions to improve the innovation ability of Liaoning cities：optimizing innovation ecology and innovation path，further promoting urban agglomeration and good planning for higher education development.

Key words：urban innovation ability;spatial differentiation;Liaoning ;time series analysis and all-around PCA;Spatial Dubin Model

（責(zé)任編輯：韓淑麗）