高速鐵路、知識溢出與城市創(chuàng)新發(fā)展——來自278個城市的證據(jù)

劉 芳

(1.上海財經(jīng)大學(xué) 商學(xué)院，上海 200433； 2.安徽財經(jīng)大學(xué) 國際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言及文獻(xiàn)評述

中共十九大報告指出，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，需要加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。經(jīng)過10余年的建設(shè)，中國高速鐵路網(wǎng)絡(luò)已初具規(guī)模，截至2016年，中國高速鐵路營業(yè)里程已達(dá)22980公里，占全部鐵路營業(yè)里程的18.5%，高鐵客運(yùn)量占全部鐵路客運(yùn)量的43.4%[注]資料來源：《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2017》。。高速鐵路在加快勞動力流動、優(yōu)化資源配置方面起到了不可替代的作用。與此同時，高鐵沿線地區(qū)逐漸成為各類人才、資本及知識密集型產(chǎn)業(yè)的聚集地。而人才是創(chuàng)新的核心要素，通過研究高速鐵路如何加快勞動力流動，可以改善創(chuàng)新環(huán)境，優(yōu)化人才、資本、技術(shù)等資源配置狀況，從而有助于促進(jìn)知識溢出，進(jìn)而推動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。

交通基礎(chǔ)設(shè)施是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先行條件(Rostow,1960)、政府公共投資的重要方向(Nurkse,1953)。交通基礎(chǔ)設(shè)施通過減小企業(yè)的運(yùn)輸費(fèi)用、庫存成本的方式來降低企業(yè)總體生產(chǎn)成本(Seitz,1993;李涵 等,2009;劉秉鐮 等,2011)，提高生產(chǎn)效率和收入水平(Aschauer,1989、1990;Duran-Fernandez et al.,2014)；改善交通運(yùn)輸條件能夠促進(jìn)區(qū)域貿(mào)易發(fā)展，提高社會福利水平，加快區(qū)域一體化市場的形成(Donaldson,2010;劉生龍 等,2011)，推動經(jīng)濟(jì)的發(fā)展(Munnell,1992;Fernald,1999;張學(xué)良,2012)。此外，交通基礎(chǔ)設(shè)施改善導(dǎo)致人口空間分布變化和城市化發(fā)展(Baum-Snow,2007;岳欽韜,2014)，使得居民生活質(zhì)量不斷提高(Bhatta et al.,2003;趙晶晶 等,2010;李煜偉 等,2013;Chen et al.,2015)。

高速鐵路作為一種主要承擔(dān)旅客運(yùn)輸?shù)某鞘薪煌üぞ?，其影響主要表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，破除區(qū)域間的時空阻隔，提高通車地區(qū)的“可達(dá)性”(Ginés et al.,2012;Shaw et al.,2014;Jiao et al.,2014)，使“同城效應(yīng)”得到充分發(fā)揮;第二，高鐵通達(dá)會使更多土地得以被商業(yè)開發(fā)，促進(jìn)旅游、會展、房地產(chǎn)、信息、高科技等產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展(Haynes,1997;Masson et al.,2009;Yin et al.,2015)，加快區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，特別是有助于促進(jìn)落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程(Verma et al.,2013;Yin et al.,2015);第三，高鐵通車也會對某些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來不利影響，即大城市和中心城市的“虹吸效應(yīng)”得以進(jìn)一步加強(qiáng)，不利于小城市的發(fā)展(Givoni,2006;Cao et al.,2013;Vickerman,2015;張克中 等,2016;王雨飛 等,2016)。

現(xiàn)有研究僅僅關(guān)注高速鐵路對人才流動的影響(李祥妹 等,2014;馮兵 等,2014;林曉言 等,2015)以及高鐵建設(shè)是否有助于促進(jìn)要素集聚及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(Chen et al.,2011;王雨飛 等,2016)，但沒有深入研究高速鐵路對城市創(chuàng)新能力的影響以及產(chǎn)生這一影響的作用機(jī)制，特別是沒有分析高速鐵路與創(chuàng)新參與者及創(chuàng)新要素之間相互作用所產(chǎn)生的“空間溢出效應(yīng)”。然而正如“地理學(xué)第一定律”所揭示的那樣：所有事物都與鄰近的事物有著密切的聯(lián)系。因而，研究高速鐵路通過促進(jìn)知識溢出對城市創(chuàng)新活動產(chǎn)生的影響，必須將其置于一定的空間環(huán)境中加以考慮。

按照以上思路，本文使用2007—2015年城市面板數(shù)據(jù)研究中國高速鐵路建設(shè)對通車城市創(chuàng)新能力的影響，并運(yùn)用空間計(jì)量模型進(jìn)一步探討高鐵通車對城市創(chuàng)新活動的空間溢出效應(yīng)。本文可能的創(chuàng)新主要有：

第一，利用三類空間權(quán)重矩陣構(gòu)造空間計(jì)量模型，分析高鐵通車對城市創(chuàng)新活動的影響。空間權(quán)重矩陣的選擇具有一定的主觀性，僅僅考慮一種空間矩陣可能無法完全展現(xiàn)個體之間的空間關(guān)系，同時不考慮空間溢出效應(yīng)容易導(dǎo)致高估高鐵建設(shè)對相關(guān)經(jīng)濟(jì)活動的影響(張學(xué)良,2012;林曉言 等,2015;朱桃杏,2015;梁雙陸 等,2016;Agrawal et al.,2017)，而使用三類空間權(quán)重矩陣可以更加全面地研究高鐵對城市創(chuàng)新的影響。

第二，探討了高速鐵路對不同規(guī)模城市創(chuàng)新活動的影響。由于歷史、地理及政策的原因，城市發(fā)展水平差異較大，高速鐵路在不同類型城市的建設(shè)應(yīng)當(dāng)會起到不同的作用，分類研究更能展現(xiàn)高速鐵路是否對不同類型城市創(chuàng)新活動影響存在差異。

第三，深入探討高速鐵路對創(chuàng)新活動的作用機(jī)制。通過在基礎(chǔ)回歸模型中加入交互項(xiàng)，可以更加清晰地描述出高速鐵路與相關(guān)創(chuàng)新參與者及影響因素之間的相互關(guān)系，并揭示相應(yīng)作用機(jī)制。

二、高速鐵路對城市創(chuàng)新活動影響的作用機(jī)理及研究假設(shè)

高速鐵路投資會通過“乘數(shù)效應(yīng)”直接作用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但是交通基礎(chǔ)設(shè)施的間接經(jīng)濟(jì)效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其直接經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，也就是通過降低其它部門成本的方式提升經(jīng)濟(jì)效益。高速鐵路通過構(gòu)建1至5小時交通圈，加強(qiáng)創(chuàng)新參與者及各種影響因素之間的相互作用，從而促進(jìn)知識溢出，進(jìn)而帶來不同以往的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

(一)高速鐵路通過加快勞動力流動中伴隨的知識溢出影響城市創(chuàng)新

創(chuàng)新是創(chuàng)新參與者彼此合作、相互作用的非線性過程(Asheim,1999)，而具有專業(yè)知識的高技能人才是創(chuàng)新活動的核心。人才流動過程中的知識溢出，投資與研發(fā)(R&D)活動中的技術(shù)溢出以及直接引用專利成果等是知識溢出的重要途徑(魏守華 等,2017)，但溢出范圍是有限的，往往隨著時空距離的擴(kuò)展而衰減。雖然現(xiàn)代信息技術(shù)使溝通變得虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化，并能實(shí)現(xiàn)一對多、多對多的溝通，但是面對面溝通仍然是人類溝通的重要途徑和知識傳播最佳方式(Hippel,1994)。

高速鐵路拉近了城市之間的時空距離，促進(jìn)了以勞動力為載體的知識、技術(shù)、信息的傳播和擴(kuò)散，尤其推動了隱性知識的傳播和擴(kuò)散，進(jìn)而加快知識積累、技術(shù)更新及信息再利用，從而促進(jìn)城市創(chuàng)新活動，以此促成創(chuàng)新成果質(zhì)量提高和數(shù)量增加。因此，提出：

研究假設(shè)1：高速鐵路建設(shè)能夠促進(jìn)通車城市的科技創(chuàng)新活動，表現(xiàn)為高鐵建設(shè)與當(dāng)?shù)貏?chuàng)新成果數(shù)量呈顯著的正向關(guān)系。

研究假設(shè)2：高速鐵路與信息基礎(chǔ)設(shè)施對創(chuàng)新活動的影響呈現(xiàn)互為補(bǔ)充關(guān)系。

(二)高速鐵路通過對創(chuàng)新環(huán)境的影響進(jìn)而影響城市創(chuàng)新活動

創(chuàng)新活動離不開良好的外部環(huán)境。創(chuàng)新環(huán)境包括文化、法律、心理、制度等軟性因素，也包括基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、技術(shù)、人才等硬性因素。高素質(zhì)人才本身具有較強(qiáng)的流動性，而良好的交通基礎(chǔ)設(shè)施和社會環(huán)境有助于各種創(chuàng)新資源的聚集和創(chuàng)新活動的開展。由于中國城市之間發(fā)展不平衡，導(dǎo)致城市創(chuàng)新的軟硬性條件存在較大差異。城市規(guī)模越大、經(jīng)濟(jì)實(shí)力越強(qiáng)，一般城市功能也相應(yīng)更加齊備，各種基礎(chǔ)設(shè)施更加完善，產(chǎn)業(yè)鏈條更加完整，制度和文化的包容性越強(qiáng)，新技術(shù)和新產(chǎn)品更容易得到市場認(rèn)可，市場反饋會更加全面及時。

但同時“中心—外圍”理論也指出，區(qū)域發(fā)展是向心力和離心力共同作用的結(jié)果，過多生產(chǎn)要素在大城市的聚集也會導(dǎo)致“擁擠成本”上升，從而產(chǎn)生使生產(chǎn)要素及產(chǎn)業(yè)向鄰近區(qū)域擴(kuò)散的力量，使得中小城市獲益。高速鐵路可以改善城市創(chuàng)新環(huán)境，除了能夠進(jìn)一步強(qiáng)化大城市的“虹吸效應(yīng)”外，也會給小城市的創(chuàng)新發(fā)展帶來機(jī)遇?；谝陨戏治?，本文提出：

研究假設(shè)3：高速鐵路建設(shè)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響力度和質(zhì)量受城市規(guī)模大小的限制。

(三)高速鐵路與創(chuàng)新投入要素之間相互作用影響城市創(chuàng)新活動并產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)

創(chuàng)新投入要素包括科技人才、科技資金、風(fēng)險投入等。交通基礎(chǔ)設(shè)施是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先行條件，交通運(yùn)輸更多通過“溢出效應(yīng)”影響其它部門的經(jīng)濟(jì)活動，這種經(jīng)濟(jì)效應(yīng)不但作用于本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動，還會對鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動產(chǎn)生正向或負(fù)向影響(張學(xué)良,2012)。高速鐵路通過對人才、教育科技投入等創(chuàng)新生產(chǎn)要素的影響，從而促進(jìn)彼此之間的相互作用，除了能夠促進(jìn)本地區(qū)創(chuàng)新活動開展，還會通過正向空間溢出效應(yīng)帶動鄰近地區(qū)的創(chuàng)新活動；同時，本地區(qū)高速鐵路建設(shè)也有可能增加對各種資源和要素的吸引力，從而不利于鄰近地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展。就此，本文提出：

研究假設(shè)4：高速鐵路與人才、科技教育投入等要素相互作用，不但能夠促進(jìn)高鐵所在城市的創(chuàng)新活動，還會對鄰近地區(qū)的創(chuàng)新活動產(chǎn)生正向或負(fù)向的空間溢出效應(yīng)。

三、計(jì)量模型及數(shù)據(jù)來源

(一)變量選取

1.被解釋變量

參考已有文獻(xiàn)的研究，本文主要被解釋變量為城市年度專利申請量。專利是知識生產(chǎn)及創(chuàng)新的最終表現(xiàn)(沈能,2014)，是評價城市或區(qū)域創(chuàng)新能力最為廣泛的一類指標(biāo)(王俊松 等,2017)?？紤]到專利批準(zhǔn)有一定的時滯，因此可以使用歷年專利申請量(patper)來表示。專利包括發(fā)明(invenper)、實(shí)用新型(newper)和外觀設(shè)計(jì)(faceper)，其中“發(fā)明”最具有創(chuàng)造性和創(chuàng)新性，代表城市創(chuàng)新成果的質(zhì)量，是較為重要的考察對象。

2.解釋變量

本文主要解釋變量為高速鐵路在該地是否開通二值變量，為了盡可能避免內(nèi)生性，本文使用滯后一期數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。除此之外，還包括以下解釋變量：

(1)城市通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)使得信息和知識具有更強(qiáng)的共享性，從而使得人們以極低的成本甚至“零成本”獲取對自己有價值的信息，這是促進(jìn)知識交流和創(chuàng)新發(fā)展的重要途徑之一。但是通訊設(shè)施無法完全滿足的、直接的、面對面的溝通交流，而會展、商務(wù)活動、學(xué)術(shù)會議并未隨著通訊技術(shù)的發(fā)展被取代，反而隨著交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善變得越來越多、越來越頻繁，交通樞紐地區(qū)往往承擔(dān)更多的會務(wù)職能。因此，控制了這一變量，就更加能夠突出高速鐵路在知識溢出方面所起到的顯著作用。在此，使用接入國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與人口數(shù)量之比(interper)進(jìn)行衡量。

(2)城市經(jīng)濟(jì)開放程度。除國際技術(shù)合作以外，外商直接投資(FDI)是國際技術(shù)溢出的重要方式(靳巧花 等,2017)，也是衡量區(qū)域開放度的一個重要指標(biāo)。開放程度高的城市和經(jīng)濟(jì)體，通過參與國際競爭，消化吸收外來創(chuàng)新技術(shù)，積極組織研發(fā)活動，因此創(chuàng)新成果更多。本文借鑒已有研究成果，使用城市當(dāng)年使用外資額與當(dāng)年GDP的比值(wz)作為衡量城市開放程度的指標(biāo)(馮白 等,2016)。

(3)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。一般而言，經(jīng)濟(jì)越是發(fā)達(dá)的區(qū)域，收入水平越高，對人才的吸引力越強(qiáng)，創(chuàng)新能力也越強(qiáng)。城市平均工資是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的表現(xiàn)，同時較高工資收入本身也是一種創(chuàng)新激勵(諸竹君 等,2017)，在此，使用城市職工平均工資(incow)來衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

(4)政府教育、科技支出規(guī)模。教育、科技、文化、公共設(shè)施等都是政府財政支出的重要方向，體現(xiàn)了政府的活動范圍和政策傾向。隨著各地區(qū)對科學(xué)技術(shù)和創(chuàng)新人才的重視，各地出臺了大量吸引人才、鼓勵科技創(chuàng)新的政策措施，這些政策的進(jìn)一步貫徹執(zhí)行離不開各地政府的財政支持。大多數(shù)情況下，政府在教育、科技方面支出越高、比重越大意味著城市科技實(shí)力越強(qiáng)。使用城市人均教育(eduper)及科技經(jīng)費(fèi)(sciper)支出來衡量城市對教育科技活動的投入情況。

(5)城市科研人員數(shù)量。人才是創(chuàng)新活動的核心，是創(chuàng)新資源的重要組成部分。科研人員數(shù)量往往體現(xiàn)本地區(qū)對科研人才的重視程度和吸引力?？蒲腥藛T數(shù)量越多、素質(zhì)越高，則意味著本地區(qū)的科研創(chuàng)新成果越多，質(zhì)量也越高。在此，使用城市每萬人科研人員數(shù)(scinumper)來衡量城市科研人員數(shù)量。

(6)城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征。除了經(jīng)濟(jì)實(shí)力存在差異，城市經(jīng)濟(jì)還呈現(xiàn)出各自的結(jié)構(gòu)特征，其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重要組成部分。城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)反映了城市所處的發(fā)展階段及面臨的歷史機(jī)遇。第三產(chǎn)業(yè)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)往往也是經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)、科技實(shí)力較強(qiáng)的地區(qū)。在此，本文使用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比值(tr)衡量城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征。

(7)城市規(guī)模。以往的研究表明，城市規(guī)模的大小會影響高速鐵路對城市發(fā)展正向作用。因此，控制城市規(guī)模這一變量，可以區(qū)分城市間個體差異，以更好地區(qū)分高鐵建設(shè)對不同規(guī)模城市創(chuàng)新能力的影響。2014年10月出臺的《國務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知(國發(fā)〔2014〕51號)》中規(guī)定：為更好地實(shí)施人口和城市分類管理，滿足經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展需要，將城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)按照城區(qū)常住人口為統(tǒng)計(jì)口徑劃分為五類[注]城區(qū)常住人口50萬以下城市為小城市；城區(qū)常住人口50萬～100萬城市為中等城市；城區(qū)常住人口100萬～500萬城市為大城市；城區(qū)常住人口500萬～1000萬城市為特大城市；城區(qū)常住人口1000萬以上城市為超大城市(以上包括本數(shù)，以下不包括本數(shù))。。本文將按照國家此項(xiàng)文件規(guī)定，對數(shù)據(jù)進(jìn)行條件回歸，研究高速鐵路對不同規(guī)模城市創(chuàng)新活動的影響。

(二)空間權(quán)重矩陣

為更好地測度城市高速鐵路建設(shè)與創(chuàng)新產(chǎn)出之間的關(guān)系，本文構(gòu)造了三組空間權(quán)重矩陣。

1.0-1空間權(quán)重矩陣

若兩個城市如果存在共同的邊(車相鄰)，就記為1，否則就記為0。0-1空間權(quán)重矩陣是最為初級的權(quán)重矩陣，能夠初步判斷區(qū)域之間的空間關(guān)系。

(1)

2.地理距離空間權(quán)重矩陣

城市之間高速鐵路的開通，會帶來“時空壓縮”效應(yīng)，這一距離能夠在某種程度上體現(xiàn)這一變化：客觀上，距離較近的城市之間關(guān)系相對密切，距離較遠(yuǎn)的城市之間關(guān)系相對疏遠(yuǎn)；兩座城市之間從沒有城際高鐵到擁有直達(dá)高鐵列車，這有效縮小了城市之間的時空距離，加強(qiáng)了城市之間的聯(lián)系。本文根據(jù)各地級市市政府地理位置坐標(biāo)間的距離計(jì)算城市間的歐式距離，再對該距離的平方取倒數(shù)。即：

(2)

其中，d為兩城市市政府所在地之間的歐氏距離。

3.經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣

0-1矩陣和地理距離矩陣能夠在一定程度上反映城市之間的相互關(guān)系，但不一定地理臨近的區(qū)域創(chuàng)新活動就具有相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)距離更能體現(xiàn)出城市之間復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)關(guān)系。因此，為了能更全面地衡量城市間由于高鐵開通帶來的創(chuàng)新活動的變化，就此引入經(jīng)濟(jì)距離構(gòu)造權(quán)重矩陣。在此使用觀察期內(nèi)城市人均GDP(平減后)的均值進(jìn)行測算，具體計(jì)算公式為：

(3)

(三)模型設(shè)定

綜上，本文的空間計(jì)量模型設(shè)定為：

yit=ρWyit+Xitβ+WXitδ+νi+εit

εit=λWεit+ξit

(4)

yit=ρWyit+Xitβ+μt+νi+εit

εit=λWεit+ξit

(5)

其中，被解釋變量y是專利總數(shù)以及三種專利類型的申請數(shù)量，主要解釋變量為高鐵是否開通二值變量滯后一期，包括該變量在內(nèi)的解釋變量用Xit表示；νi表示個體固定效應(yīng)；μt表示時間固定效應(yīng)；εit是隨時間和個體改變的擾動項(xiàng)。式(4)為存在個體固定效應(yīng)的空間杜賓模型(SDM)，既考察被解釋變量的空間溢出效應(yīng)(ρ)，也考察解釋變量的空間溢出效應(yīng)(δ)；式(5)為存在個體及時間固定效應(yīng)的空間自回歸模型(SAC)，即被解釋變量和擾動項(xiàng)εit存在空間依賴性，其回歸系數(shù)分別可以用ρ和λ表示。

(四)數(shù)據(jù)來源

本文城市數(shù)據(jù)主要來源于2008—2016年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于各地政府統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。高速鐵路開通數(shù)據(jù)來源于2017年UIC(世界鐵路聯(lián)合會)發(fā)布的全球高速鐵路統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。城市年度專利申請量來源于中國知網(wǎng)中國專利全文數(shù)據(jù)庫。需要說明的是，筆者將數(shù)據(jù)集中被解釋變量大量缺失的城市剔除，由于少數(shù)城市建市時間短，并不包括全部2007—2015年數(shù)據(jù)，本文也予以剔除。最終數(shù)據(jù)中包括城市278座，主要變量13個，共計(jì)32526個觀測值。表1是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

資料來源：作者整理。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)城市創(chuàng)新產(chǎn)出空間特征初探

為確認(rèn)中國城市創(chuàng)新產(chǎn)出是否存在空間依賴性，本文使用全局莫蘭指數(shù)進(jìn)行初步的空間相關(guān)性測算，具體見表2。表2結(jié)果表明，中國城市之間創(chuàng)新產(chǎn)出確實(shí)存在較強(qiáng)的空間依賴性，一城市的創(chuàng)新能力較強(qiáng)，往往周邊城市的創(chuàng)新能力也較強(qiáng)，反之亦然；不論使用哪一類空間權(quán)重矩陣，城市創(chuàng)新產(chǎn)出都呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，并且空間依賴性逐年增強(qiáng)。因而使用空間計(jì)量模型進(jìn)行研究有其合理性。

表2 歷年城市專利申請量全局莫蘭指數(shù)

數(shù)據(jù)來源：作者整理。

(二)高鐵開通對全部城市專利申請量影響的空間計(jì)量分析

在進(jìn)行空間面板回歸分析之前，需要確定空間模型的具體形式。Anselin(1988)提出檢驗(yàn)空間滯后模型因變量是否存在自相關(guān)的極大似然LM-Lag檢驗(yàn)，Bera et al.(1993)對該檢驗(yàn)進(jìn)行進(jìn)一步的修正，提出了穩(wěn)健的LM-Lag檢驗(yàn)以及忽略因變量空間自相關(guān)的穩(wěn)健的LM-Error檢驗(yàn)。在此，為確定本文模型的具體形式，使用三種權(quán)重矩陣對模型進(jìn)行穩(wěn)健的LM-Lag檢驗(yàn)和穩(wěn)健的LM-Error檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，三類空間權(quán)重矩陣均通過了這兩類檢驗(yàn)，僅憑LM檢驗(yàn)無法確定模型的具體形式，還需要做出進(jìn)一步檢驗(yàn)。接下來，使用事后空間相關(guān)性檢驗(yàn)，對模型進(jìn)行進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)：三類空間權(quán)重矩陣(0-1矩陣、距離矩陣和經(jīng)濟(jì)矩陣)均無法拒絕空間杜賓模型(SDM)。因此，本文以空間杜賓模型回歸結(jié)果為主，以不存在自變量空間依賴性的空間自回歸模型(SAC)作為參照[注]主要使用LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)進(jìn)行進(jìn)一步的模型篩選。事后空間相關(guān)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：除了SDM模型擬合較好以外，帶空間自回歸誤差項(xiàng)的空間自回歸模型(SARAR)在某些情況下也成立，因此，使用這一模型作為參照。SARAR模型有時也稱為SAC模型，本文使用SAC來稱呼此類模型。;同時，為減少異方差帶來的影響，使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤以提高估計(jì)效率。為對比加入空間效應(yīng)前后的差異，在進(jìn)行總體回歸時，也列舉了不考慮空間溢出效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型(FE)的回歸結(jié)果。結(jié)果見表3、表4。

表3 高速鐵路對全部城市專利申請量的影響普通面板及空間面板回歸結(jié)果

(續(xù)表3)

無空間效應(yīng)FE鄰接矩陣WaSDMSAC距離矩陣WdSDMSAC經(jīng)濟(jì)矩陣WeSDMSACW×tr-0.0452(0.0908)0.0468(0.109)0.107(0.143)W×interper-3.788(9.931)0.134(4.399)-20.18???(7.162)W×scinumper0.0418(0.126)0.143(0.128)0.561???(0.141)W×sciper0.0137?(0.00796)0.0193(0.0125)0.0375???(0.0127)W×eduper0.000373(0.00251)-0.00648???(0.00161)0.000800(0.00364)λ-0.250(0.181)-0.0727(0.245)-0.546?(0.326)σ221.98???(7.834)23.65???(7.412)22.31???(7.638)25.38???(7.611)25.70???(8.170)29.86???(8.927)N2502250225022502250225022502R20.5820.6840.6830.7380.7300.6580.677

注：括號內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***分別表示在1%、5%、10%顯著性水平上顯著。下同。

表4 高速鐵路建設(shè)對全部城市發(fā)明申請量影響的回歸結(jié)果

表3和表4分別列舉了高速鐵路對全部278個城市每萬人專利申請量和每萬人發(fā)明申請量的影響[注]為節(jié)省篇幅，本文僅列舉全部專利申請量和發(fā)明申請量回歸結(jié)果，其它兩類專利的回歸結(jié)果與此類似，文中不再一一列舉。。表3回歸結(jié)果顯示，高速鐵路建設(shè)對本地區(qū)每萬人專利申請量的影響系數(shù)均為正數(shù)，且十分顯著。這說明高速鐵路建設(shè)確實(shí)便利了地區(qū)之間以人為載體的知識、技術(shù)交流，使高鐵通車地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出顯著增加?；谌惪臻g權(quán)重矩陣，上一期開通高速鐵路的地區(qū)比未開通高鐵的地區(qū)每萬人專利申請量分別增加1.675件、1.652件和1.797件?？臻g杜賓模型(SDM)和空間自回歸模型(SAC)的回歸系數(shù)接近。這一結(jié)果證實(shí)了本文研究假設(shè)1。對比普通面板回歸結(jié)果，如果不考慮空間溢出效應(yīng)，會存在高估高鐵建設(shè)對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的可能，這也進(jìn)一步印證了張學(xué)良(2012)等的研究結(jié)論。

人才集聚對城市創(chuàng)新能力有著顯著的正向效應(yīng)，特別體現(xiàn)在對發(fā)明申請量的影響方面(表4)?；谌悪?quán)重矩陣，每萬人科研人員數(shù)量每增加一個單位，相應(yīng)的發(fā)明申請量分別增加0.0522件、0.0623件和0.0363件。同時，表3也顯示，每萬人科教投入對專利申請量的影響在所有模型中都存在顯著的正向效應(yīng)，科技教育投入的增加也會極大地影響創(chuàng)新產(chǎn)出。這也意味著，通過相關(guān)政府政策傾斜來加大科教投入、吸引人才，會極大地推動城市創(chuàng)新活動的開展。此外，從表3和表4的回歸結(jié)果也可以看出，外商直接投資并不能對中國的創(chuàng)新活動產(chǎn)生積極影響，特別是對“含金量”最高的發(fā)明申請量的影響。說明依靠“拿來主義”實(shí)現(xiàn)科技進(jìn)步越來越不易實(shí)現(xiàn)，不斷增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力是實(shí)現(xiàn)“高質(zhì)量”經(jīng)濟(jì)發(fā)展的迫切要求。

高速鐵路通車的空間溢出效應(yīng)也是本文研究的重點(diǎn)。如表3所示，鄰近區(qū)域高速鐵路通車并未對當(dāng)?shù)貙＠暾埩慨a(chǎn)生顯著影響。但表4針對發(fā)明申請量的回歸結(jié)果顯示，上一期鄰近區(qū)域高速鐵路開通對本地區(qū)當(dāng)期每萬人發(fā)明申請量產(chǎn)生了負(fù)向效應(yīng)，其系數(shù)分別為-0.435和-0.460。這一結(jié)果表明，鄰近地區(qū)高速鐵路的開通會使人才及創(chuàng)新資源流向高鐵開通地區(qū)，從而對本地區(qū)產(chǎn)生了不利影響。同時還應(yīng)看到，鄰近地區(qū)科研人才的聚集以及科技投入的增加有助于本地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展。表3結(jié)果顯示，基于0-1鄰接矩陣和經(jīng)濟(jì)矩陣構(gòu)造的空間杜賓模型中，相鄰區(qū)域人均科技投入增加一個單位，本地區(qū)每萬人專利申請量分別增加0.0137件和0.0375件。這說明，政府部門增加科技投入有利于本地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展，也對鄰近地區(qū)的創(chuàng)新活動帶來積極影響。

(三)高鐵開通對不同類型城市專利申請的影響

已有研究成果認(rèn)為高速鐵路大多連接人口稠密、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大中型城市，這些地區(qū)也是高鐵站點(diǎn)地區(qū)，而在小型城市往往并不考慮設(shè)站，即使設(shè)站也會導(dǎo)致人口和資源繼續(xù)向大中型城市聚集，因此，高速鐵路建設(shè)使大中型城市獲益更多，小型城市獲益較少，甚至對其產(chǎn)生負(fù)面影響。那么，中國高鐵對不同規(guī)模城市創(chuàng)新產(chǎn)生何種影響呢？

在此，按照中國城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)，對所有278座城市進(jìn)行分類研究。從樣本數(shù)據(jù)來看，中國城市市區(qū)人口超過500萬的城市樣本量較少，市區(qū)人口超過1000萬的更是不多，因此，在對不同規(guī)模城市進(jìn)行分類時，將278座城市粗略劃分為三大類：第一類是市區(qū)人口50萬以下小城市；第二類是市區(qū)人口50萬至100萬的中等城市；第三類是市區(qū)人口超過100萬的城市(大城市、特大城市和超大城市)[注]按照市區(qū)人口數(shù)量從少到多進(jìn)行分類，樣本數(shù)量占比分別為：16.5%、37.8%、45.6%。。2007—2015年間中國絕大多數(shù)城市規(guī)模變動不大。

表5、表6和表7分別列舉了不同規(guī)模城市創(chuàng)新發(fā)展受高鐵建設(shè)的影響[注]為節(jié)省篇幅，僅列舉了基于距離矩陣和經(jīng)濟(jì)矩陣的空間模型回歸結(jié)果。。從表5可知，不論是基于距離矩陣還是基于經(jīng)濟(jì)矩陣構(gòu)建模型，高速鐵路修建對大城市及以上規(guī)模城市創(chuàng)新活動的影響多數(shù)是顯著正向的。具體而言，基于距離矩陣的模型中，上一期開通高速鐵路的地區(qū)比沒有開通高鐵的地區(qū)當(dāng)期每萬人發(fā)明、實(shí)用新型申請量分別增加0.825件、0.695件；基于經(jīng)濟(jì)矩陣的模型中，上一期開通高鐵的地區(qū)比沒有開通高鐵的地區(qū)當(dāng)期每萬人發(fā)明、實(shí)用新型申請量分別增加0.924件、0.796件。同時，鄰近城市開通高鐵對大城市及以上規(guī)模城市創(chuàng)新產(chǎn)出是極為有利的，上一期鄰近城市開通高鐵，使得大城市及以上規(guī)模城市當(dāng)期每萬人實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)的申請量分別增加1.450件和1.151件。這說明大城市、特大城市及超大城市對周邊地區(qū)的吸引力仍然存在，高鐵開通促進(jìn)了創(chuàng)新要素流向大城市、特大城市及超大城市，加快了知識溢出及城市的創(chuàng)新發(fā)展。值得關(guān)注的是，小城市受高鐵建設(shè)的影響也十分顯著。表7結(jié)果顯示，不論是基于距離矩陣還是經(jīng)濟(jì)矩陣，高速鐵路對這些城市的創(chuàng)新活動有顯著的正向影響。以經(jīng)濟(jì)矩陣為例，上一期開通高速鐵路的城市比沒有開通的城市當(dāng)期每萬人實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)申請量分別增加0.413件和0.177件。高速鐵路不但能夠促進(jìn)大城市的創(chuàng)新活動開展，還能顯著促進(jìn)小城市的創(chuàng)新發(fā)展；既能促進(jìn)資源向大城市流動，也有助于小城市的資源積累和知識積累。這就驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)3。

表5 市區(qū)人口超過100萬城市高速鐵路通車對三類專利申請量影響回歸結(jié)果

表6 中等城市高速鐵路通車對三類專利申請量影響回歸結(jié)果

(續(xù)表6)

距離矩陣Wd發(fā)明SDMSAC實(shí)用新型SDMSAC外觀設(shè)計(jì)SDMSAC經(jīng)濟(jì)矩陣We發(fā)明SDMSAC實(shí)用新型SDMSAC外觀設(shè)計(jì)SDMSACinterper0.144(0.550)0.127(0.544)2.405??(1.203)2.381??(1.168)0.970(1.010)0.980(1.011)0.231(0.524)-0.563(0.443)2.593??(1.166)2.481?(1.379)1.051(1.008)1.067(1.028)scinumper0.0134?(0.00741)0.0124?(0.00724)-0.00177(0.00726)-0.00262(0.00726)0.000987(0.00456)0.000651(0.00454)0.0138?(0.00725)0.0160???(0.00612)-0.00149(0.00755)-0.000932(0.00862)0.000960(0.00445)0.000872(0.00454)sciper0.00451??(0.00223)0.00446??(0.00215)0.00906?(0.00467)0.00907?(0.00474)0.00360?(0.00213)0.00368?(0.00216)0.00466??(0.00235)0.00388??(0.00184)0.00921?(0.00476)0.00936?(0.00499)0.00359?(0.00216)0.00370?(0.00219)eduper-0.000176(0.000249)-0.000157(0.000243)0.000203(0.000509)0.000192(0.000515)0.000440?(0.000261)0.000412(0.000262)-0.000295(0.000262)-0.000207(0.000203)0.0000468(0.000498)0.0000832(0.000510)0.000397(0.000251)0.000390(0.000257)W×dummyHSR0.0964(0.109)0.170(0.136)0.120(0.131)0.0158(0.100)0.116(0.145)-0.0294(0.0861)W×其它解釋變量有有有有有有λ0.439???(0.156)0.316???(0.104)0.166???(0.0364)0.855???(0.126)0.0891(0.468)-0.0704(0.0645)σ20.150???(0.0451)0.167???(0.0429)0.317??(0.151)0.356??(0.152)0.120?(0.0615)0.135??(0.0621)0.145???(0.0422)0.127???(0.0271)0.301??(0.140)0.339??(0.143)0.112??(0.0569)0.126??(0.0572)N250225022502250225022502250225022502250225022502R20.4260.4290.5100.5070.3170.3150.4070.2690.5010.5100.3160.318

表7 小城市高速鐵路通車對三類專利申請量影響回歸結(jié)果

此外，綜合全部城市及大、中、小城市的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，工資激勵對創(chuàng)新活動的作用在不同類型城市中呈現(xiàn)不同的特點(diǎn)。大城市工資的增加并未起到促進(jìn)創(chuàng)新成果產(chǎn)出的作用，而中小城市工資的增加能夠顯著影響創(chuàng)新產(chǎn)出。這表明，適當(dāng)增加中小城市科技人員和勞動者的收入，能夠提高人才的創(chuàng)新積極性、主動性和創(chuàng)造性，從而促進(jìn)中小城市創(chuàng)新發(fā)展。

(四)高鐵建設(shè)對創(chuàng)新活動影響機(jī)制的計(jì)量分析

1.通信基礎(chǔ)設(shè)施與高速鐵路的交互作用對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

目前，學(xué)者關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施與信息技術(shù)發(fā)展交互作用對區(qū)位選擇、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響有著不同的看法。有學(xué)者認(rèn)為，信息基礎(chǔ)設(shè)施或者信息技術(shù)的發(fā)展對交通基礎(chǔ)設(shè)施有著替代作用(黃張凱 等,2016)；但也有學(xué)者認(rèn)為，交通基礎(chǔ)設(shè)施與通信技術(shù)的共同發(fā)展，強(qiáng)化了城市之間的聯(lián)系(程利莎 等,2017)，便利了人才流動、知識溢出，特別有利于信息服務(wù)業(yè)(林善浪 等,2011)及創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(倪鵬飛 等,2011)，兩者之間是互補(bǔ)關(guān)系。在此，為驗(yàn)證兩者的交互作用對城市創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，在原有模型的基礎(chǔ)上，加入通信基礎(chǔ)設(shè)施指代變量(城市國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與人口數(shù)比值)與高速鐵路是否開通(滯后一期)的交叉項(xiàng)(dummy HSR×interper)做進(jìn)一步驗(yàn)證[注]限于篇幅，僅報告一部分結(jié)果，下文同。。

表8 加入高鐵與通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)交叉項(xiàng)兩類模型(全部城市)回歸結(jié)果

從表8回歸結(jié)果可以看出，高速鐵路通車與通信基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展之間存在較強(qiáng)互補(bǔ)關(guān)系，兩者的交互作用極大地激發(fā)了創(chuàng)新產(chǎn)出，不論基于哪類矩陣或模型，兩者的交互作用都存在正向影響，并且至少在5%的顯著性水平上顯著。上述結(jié)果表明，高速鐵路建設(shè)與通信基礎(chǔ)設(shè)施之間是互相促進(jìn)、彼此依存的關(guān)系，兩者對知識交流和城市創(chuàng)新都起著重要作用，并不存在信息基礎(chǔ)設(shè)施取代交通基礎(chǔ)設(shè)施的情況?；诮?jīng)濟(jì)矩陣的空間杜賓模型也顯示，相鄰城市通信以及交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對本地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出也有著十分強(qiáng)烈的正向效應(yīng)。

由此可見，現(xiàn)代通信技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)知識共享，而交通基礎(chǔ)設(shè)施帶來的面對面溝通和交流同樣重要。高速鐵路與通信基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展并不存在替代關(guān)系，兩者互相促進(jìn)、互為依托，共同促進(jìn)了城市創(chuàng)新發(fā)展。這也驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)2。

2.科技教育投入與高速鐵路建設(shè)交互作用對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

從前文研究可以看出，本地區(qū)科技和教育的投入對創(chuàng)新活動影響非常明顯，那么高鐵通車與科教投入的交互作用產(chǎn)生什么影響，科教投入是否隨著高鐵開通產(chǎn)生更強(qiáng)烈的溢出效應(yīng)？表9和表10分別加入了高速鐵路是否通車(滯后一期)與人均科技投入的交叉項(xiàng)(dummy HSR×sciper)、高速鐵路是否通車(滯后一期)與人均教育投入的交叉項(xiàng)(dummy HSR×eduper)來驗(yàn)證高速鐵路建設(shè)與教育科技投入的交互作用。研究發(fā)現(xiàn)：人均教育投入與高速鐵路的交互作用對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響均呈顯著的正向效應(yīng)；人均科技投入在基于距離矩陣的模型中呈現(xiàn)正向效應(yīng)。此外，鄰近區(qū)域之間的交互作用還會顯著影響本地區(qū)的創(chuàng)新，不論是高鐵與科技投入的交叉項(xiàng)還是與教育投入的交叉項(xiàng)均存在顯著的正向溢出效應(yīng)。即本地教育科技投入對城市創(chuàng)新產(chǎn)出的影響隨著高速鐵路的開通而增加，教育投入的作用也更為穩(wěn)??；鄰近地區(qū)兩者的交互作用也會通過空間溢出效應(yīng)對本地區(qū)的創(chuàng)新活動產(chǎn)生顯著的正向影響。

表9 加入高鐵與科技投入交叉項(xiàng)兩類模型(全部城市)回歸結(jié)果

表10 加入高鐵與教育投入交叉項(xiàng)兩類模型(全部城市)回歸結(jié)果

3.科研人員數(shù)量與高速鐵路建設(shè)交互作用對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)有著集聚的特性(Audretsch et al.,1996)。那么，高速鐵路開通是否強(qiáng)化了這一趨勢，使得城市創(chuàng)新產(chǎn)出增加？本地區(qū)人才集聚是否影響了周邊地區(qū)的創(chuàng)新活動？在式(4)和式(5)中加入高速鐵路是否通車(滯后一期)與每萬人科研人員數(shù)量交互項(xiàng)(dummy HSR×scinumper)來驗(yàn)證這一影響。

從表11的回歸結(jié)果可以看出，高速鐵路建設(shè)與科研人員數(shù)量的交互項(xiàng)系數(shù)并不顯著，但基于經(jīng)濟(jì)矩陣的模型中，兩者交互項(xiàng)有顯著的溢出效應(yīng)，即鄰近區(qū)域兩者的交互作用對本地區(qū)創(chuàng)新活動有著積極影響。

表11 加入高鐵與科研人數(shù)交叉項(xiàng)兩類模型(全部城市)回歸結(jié)果

以上關(guān)于交叉項(xiàng)的檢驗(yàn)，進(jìn)一步理清了高速鐵路對城市創(chuàng)新活動的作用機(jī)制。高速鐵路通過加快科技教育投入過程中所產(chǎn)生的知識溢出，從而促進(jìn)了城市創(chuàng)新發(fā)展；在高鐵通車的背景下，科技人才的聚集也對鄰接區(qū)域產(chǎn)生了一定程度的空間溢出效應(yīng)，這一效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度類似的城市之間尤為明顯。也就是說，高速鐵路與創(chuàng)新要素及參與者之間相互作用，不但促進(jìn)了本地區(qū)創(chuàng)新活動的開展，還存在一定的空間溢出效應(yīng)。這也就證實(shí)了本文的研究假設(shè)4。

五、結(jié)論與政策啟示

經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，高速鐵路通過提供便捷的交通服務(wù)，改善城市投資環(huán)境，加強(qiáng)了創(chuàng)新參與者之間的相互作用，促進(jìn)了人才、資本、信息等要素在高鐵通車區(qū)域的流動與配置，從而加速知識和技術(shù)的溢出，并加快城市創(chuàng)新發(fā)展。本文的主要結(jié)論有：

第一，從全國范圍來看，高速鐵路的開通對中國城市創(chuàng)新能力的提升起到了非常顯著作用，上一期開通高速鐵路城市每萬人專利申請量分別增加1.675件、1.652件和1.797件，其中發(fā)明申請量分別增加0.631件、0.551件和0.549件。

第二，按照中國城市市區(qū)人口規(guī)模進(jìn)行分類研究發(fā)現(xiàn)，人口數(shù)50萬以下城市和人口數(shù)高于100萬城市創(chuàng)新能力提升獲益較大?；诰嚯x矩陣和經(jīng)濟(jì)矩陣模型顯示，市區(qū)人口低于50萬城市中上一期開通高鐵的比沒有開通高鐵城市每萬人實(shí)用新型申請量分別增加0.406件和0.413件，外觀設(shè)計(jì)分別增加0.182件和0.177件?；谶@兩類矩陣，人口數(shù)高于100萬城市每萬人發(fā)明申請量分別增加0.825件和0.924件，每萬人實(shí)用新型申請量分別增加0.695件和0.796件。

第三，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，高速鐵路對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響并未因通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的發(fā)展而被取代，兩者之間為互補(bǔ)關(guān)系；政府在教育及科技方面的投入對城市創(chuàng)新能力的影響會隨著高速鐵路的開通而增加。從空間溢出效應(yīng)來看，本地高速鐵路建設(shè)對本地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展十分有利，但高速鐵路建設(shè)對鄰近地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響不甚強(qiáng)烈；高速鐵路與創(chuàng)新要素之間的交互作用也存在較強(qiáng)的空間溢出效應(yīng)，不論是人才聚集、科技教育投資增長還是通訊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，其交互作用對鄰近地區(qū)的創(chuàng)新活動都有著顯著的正向影響。

第四，外商直接投資對中國各類城市創(chuàng)新活動的影響不夠顯著，某些情況下甚至是顯著的負(fù)向效應(yīng)；工資激勵對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在不同類型的城市中存在差異，在中小城市中作用更為明顯。

本文的研究結(jié)果具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，帶給我們的政策啟示是：

第一，高速鐵路對城市創(chuàng)新發(fā)展有著不可替代的作用，應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步加快高鐵建設(shè)，提高路網(wǎng)密度。高速鐵路建設(shè)不但能夠帶來城市投資環(huán)境的改善，還起到了現(xiàn)代通信科技無法取代的作用，雖然現(xiàn)代信息技術(shù)使溝通變得虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化，并且能夠?qū)崿F(xiàn)多對一、多對多的溝通，但高速鐵路對縮短時空距離，優(yōu)化人才資源配置，促進(jìn)城市間知識傳播和擴(kuò)散，加快技術(shù)革新仍具有重要意義。其作用機(jī)制主要是通過加強(qiáng)創(chuàng)新參與者之間的溝通交流，在促進(jìn)人才、資本等資源的流動過程中，增大知識、技術(shù)及信息的空間溢出效應(yīng)，加快科技成果的產(chǎn)出。因此，進(jìn)一步加快高速鐵路建設(shè)是十分正確的選擇，特別是目前路網(wǎng)密度比較低的省市，需要更加重視本地區(qū)的高速鐵路規(guī)劃建設(shè)。

第二，應(yīng)適當(dāng)考慮在小城市設(shè)置高鐵站點(diǎn)，為小城市的發(fā)展創(chuàng)造機(jī)遇。在高速鐵路修建過程中，規(guī)劃及建設(shè)部門往往考慮到成本及上座率問題，不愿在小城市設(shè)置站點(diǎn)。但小城市生活節(jié)奏慢，競爭壓力小，各行業(yè)都未完全飽和，有著自身的發(fā)展優(yōu)勢。高鐵的經(jīng)停，為小城市的創(chuàng)新發(fā)展助力，便利了發(fā)達(dá)地區(qū)與小城市之間的人才、技術(shù)、信息的交流，為發(fā)展信息技術(shù)、高端產(chǎn)業(yè)提供了新的契機(jī)。在高鐵建設(shè)中，可以結(jié)合實(shí)際情況，適當(dāng)考慮在小城市增設(shè)站點(diǎn)，加快小城市的經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展。

第三，重視人才培養(yǎng)和引進(jìn)，加大科技教育投資，不斷完善創(chuàng)新環(huán)境是加快城市創(chuàng)新發(fā)展的重要途徑。從回歸結(jié)果看，除了高鐵以外，創(chuàng)新活動中最重要的影響因素仍然是人才集聚和研發(fā)投入。人才與研發(fā)投入的結(jié)合是創(chuàng)新活動得以順利開展的保證，而創(chuàng)新活動的不確定性使得部分地區(qū)存在短視行為。在逐漸認(rèn)識到粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式不可維持的情況下，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力從粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，強(qiáng)化創(chuàng)新驅(qū)動，增強(qiáng)科技實(shí)力是未來城市競爭力的重要組成部分和支撐。不論是哪種類型的城市，都要重視科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)及引進(jìn)，加大科教文衛(wèi)方面的投入，重視創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)，對促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)和社會可持續(xù)發(fā)展有著十分重要意義。

第四，外商直接投資對城市創(chuàng)新的影響值得進(jìn)一步探討。在本文重點(diǎn)研究的問題之外發(fā)現(xiàn)，外商直接投資(FDI)并非如想象能夠推動中國創(chuàng)新發(fā)展。就現(xiàn)階段而言，隨著中國國力的增強(qiáng)，發(fā)達(dá)國家越來越加強(qiáng)對自身知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)，并強(qiáng)制中國遵守相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)法律法規(guī)，最近中美之間的貿(mào)易摩擦就是這一情況的具體體現(xiàn)。產(chǎn)權(quán)保護(hù)是一把雙“刃”劍，在保護(hù)專利所有人壟斷權(quán)的同時，也抑制了技術(shù)擴(kuò)散和進(jìn)一步創(chuàng)新。發(fā)達(dá)國家對中國進(jìn)行出口高科技技術(shù)的限制，進(jìn)一步增加了中國高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的阻力。因此，中國在擴(kuò)大對外開放，發(fā)展對外經(jīng)濟(jì)關(guān)系的同時，要研究在這樣的環(huán)境下促進(jìn)中國不同類型城市創(chuàng)新發(fā)展的政策措施，真正實(shí)現(xiàn)以科技實(shí)力推動經(jīng)濟(jì)“高質(zhì)量”增長的新格局。

本文研究也存在一些不足，即沒有深入探討在大城市異質(zhì)性的條件下城市創(chuàng)新受高鐵影響的大小；并且由于數(shù)據(jù)的限制，沒有研究其他創(chuàng)新指標(biāo)受高鐵建設(shè)的影響。這些問題都值得進(jìn)一步研究。