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    城市規(guī)模對城市創(chuàng)新能力的影響分析
    ——基于河南省地級市面板數(shù)據(jù)實證研究

    2020-01-16 04:30:42陳玉杰龐玉萍
    關(guān)鍵詞:面板規(guī)模專利

    陳玉杰,龐玉萍,彭 毅

    (鄭州大學(xué) 商學(xué)院,河南 鄭州 450001)

    數(shù)據(jù)表明,90%的創(chuàng)新行為發(fā)生在城市,城市規(guī)模與城市創(chuàng)新能力之間有關(guān)系嗎?本文基于河南省地級市面板數(shù)據(jù)的實證研究結(jié)果表明,城市規(guī)模和城市創(chuàng)新能力之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。此結(jié)論的政策啟示是,創(chuàng)新并不是遍地開花,而是主要發(fā)生在具有一定規(guī)模的城市,推動城市創(chuàng)新應(yīng)該有重點、有針對性。

    一、理論基礎(chǔ)與文獻綜述

    (一)城市規(guī)模影響技術(shù)創(chuàng)新的理論機制

    1.城市規(guī)模與集聚經(jīng)濟

    規(guī)模擴大帶來的效益既可以是單個企業(yè)的內(nèi)部經(jīng)濟效益,也可以是企業(yè)集群的外部經(jīng)濟效益。外部經(jīng)濟即是“集聚經(jīng)濟”,包括地方化經(jīng)濟(與同類商品或服務(wù)的生產(chǎn)者毗鄰,也稱專業(yè)化集聚)和城市化經(jīng)濟[1](與一系列商品或服務(wù)的生產(chǎn)者毗鄰,也稱多樣化集聚)。地方化經(jīng)濟來自MAR(Marshall-Arrow-Romer)型外部性,這一理論由Marshall首次提出,后經(jīng)Arrow和Romer做了修正和補充,該理論認(rèn)為同一產(chǎn)業(yè)公司集聚在一個地方有利于知識外溢與擴散,以及專業(yè)化的勞動力、供應(yīng)商和顧客、銷售商的共享,有助于單個廠商的成本節(jié)約和技術(shù)創(chuàng)新,從而有利于地方經(jīng)濟增長。城市化經(jīng)濟來自Jacobs型外部性,該理論認(rèn)為不同產(chǎn)業(yè)的公司集聚在一個地方,不僅可以分享城市基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè),還有利于跨產(chǎn)業(yè)的知識互補和創(chuàng)新搜尋,多樣化產(chǎn)業(yè)的集聚比同類產(chǎn)業(yè)集聚更能促進經(jīng)濟增長,這種來自不同產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)被稱為城市化經(jīng)濟[2]。

    2.集聚經(jīng)濟與技術(shù)創(chuàng)新

    無論是地方化經(jīng)濟還是城市化經(jīng)濟都有利于技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)生。技術(shù)創(chuàng)新是一項高難度、高成本的社會經(jīng)濟活動,其產(chǎn)生離不開人才、生產(chǎn)要素及知識交流。而城市作為人口、生產(chǎn)要素和知識交流的集聚地,成為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生的主要場所。城市是人口的集中地,城市規(guī)模越大,其職業(yè)越多樣化,人才越專業(yè)化,職位與人才的匹配度越好,帶來更高的工作效率和技術(shù)創(chuàng)新。而且,大城市里不同職業(yè)、不同背景人們的“面對面”交流更有利于新思想、新方法的產(chǎn)生和傳播,有利于技術(shù)創(chuàng)新。城市中集聚著大量的生產(chǎn)要素,為技術(shù)創(chuàng)新提供便利的創(chuàng)新環(huán)境,城市規(guī)模越大,其掌握的要素越多,資本越充足,可以持續(xù)投入更多的創(chuàng)新資本,推動技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。城市具有多樣化的產(chǎn)業(yè)和眾多的消費者,城市規(guī)模越大,產(chǎn)業(yè)越多樣化,消費市場越大,新技術(shù)和新產(chǎn)品可以迅速轉(zhuǎn)化為批量產(chǎn)品,走向市場,為研發(fā)活動帶來經(jīng)濟回報,保證技術(shù)創(chuàng)新的持續(xù)性發(fā)展。

    (二)文獻綜述

    關(guān)于城市規(guī)模(城市化)、集聚經(jīng)濟與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系,國內(nèi)外學(xué)者進行了大量探索。比較有代表性的研究有:Koichi Mera(1973)將衡量大城市在全國人口中所占比例的城市集中程度與國家經(jīng)濟增長率間的差異聯(lián)系起來,得出城市化一般會增加受影響地區(qū)的人均收入,相較于欠發(fā)達國家的城市,大城市的生產(chǎn)力可能會更高[3]。Hongyong ZHANG(2015)利用1998~2007年中國企業(yè)層面的數(shù)據(jù),實證分析了集聚經(jīng)濟對企業(yè)層面產(chǎn)品創(chuàng)新的影響,結(jié)果表明城市人口和人口密度對產(chǎn)品創(chuàng)新都有顯著的正向影響,說明高集聚城市的企業(yè)具有正的外部性,新產(chǎn)品引進傾向和新產(chǎn)品強度比較高[4]。Seongsoo Jang和Jinwon Kim等(2017)使用全局 Moran’s I 和LISA分析了MGDs產(chǎn)品創(chuàng)新活動中存在的空間依賴性,并從微觀角度研究得到結(jié)論,特定的產(chǎn)品創(chuàng)新活動會受到空間聚集的影響[5]。

    在國內(nèi)研究中,梁琦、錢學(xué)鋒(2007)對城市和空間經(jīng)濟學(xué)中關(guān)于聚集經(jīng)濟的重要理論和實證文獻進行了系統(tǒng)的梳理和總結(jié)[6]。實證方面,高翔(2015)通過1997~2010年中國地級及以上城市的數(shù)據(jù)構(gòu)建回歸模型驗證城市規(guī)模以及人力資本對人均創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,研究結(jié)果支持城市規(guī)模增大產(chǎn)生的集聚經(jīng)濟能夠顯著提高城市的創(chuàng)新能力[7]。劉鵬、張運峰(2017)基于我國2008~2013年264個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù),利用空間杜賓模型實證分析了產(chǎn)業(yè)集聚、FDI及城市創(chuàng)新之間的關(guān)系[8]。劉萌萌(2018)認(rèn)為城市密度能夠提高生產(chǎn)率,大城市更有利于科技創(chuàng)新資源的集聚[9]。周宇(2018)使用2003~2013年間全國各地級市的面板數(shù)據(jù),在Hausman檢驗的基礎(chǔ)上,建立固定效應(yīng)面板回歸模型,進一步分析不同地區(qū)的城市規(guī)模對創(chuàng)新能力的影響是否有顯著差異。根據(jù)所得模型,就業(yè)密度每增加1%,能促進專利產(chǎn)出提高0.14%[10]。付琦、卓乘風(fēng)等(2018)建立空間計量模型,對中國30個省域近十年的數(shù)據(jù)做實證分析,認(rèn)為工業(yè)化和城市化的發(fā)展能夠促進城市創(chuàng)新能力的提高,另外城市化和工業(yè)化的交互作用會增加影響效果[11]。

    二、實證研究設(shè)計

    (一)模型設(shè)定

    為探究城市規(guī)模對城市創(chuàng)新能力的影響,我們使用的基本面板數(shù)據(jù)回歸模型如下:

    innoit=α+β1densityit+β2gdpit+βXit+Ai+δi+εit

    其中,i為城市,t為年份,innoit是基本模型的因變量,表示城市創(chuàng)新能力,我們以萬人專利授權(quán)量作為代理變量;densityit用以表現(xiàn)城市聚集程度,以城市就業(yè)人口密度衡量;gdpit表示城市的生產(chǎn)總值,以上兩個指標(biāo)用以衡量城市規(guī)模;Xit代表影響城市創(chuàng)新能力的控制變量;Ai即各個城市在不同時間內(nèi)變化不大的影響因素,可以稱為城市固定效應(yīng);δi為時間固定效應(yīng),表示對于不同時點城市間變化較小的影響因素;εit為隨機擾動項,包括可能影響城市創(chuàng)新能力但沒有加入模型的隨時間變化的其他影響因素。

    隨機干擾項中可能包含了各地不同機構(gòu)的研發(fā)投入、地方性政策或城市經(jīng)濟結(jié)構(gòu)等。由于這些變量的數(shù)據(jù)難以獲得或是僅有相近變量,因此無法在模型中精確體現(xiàn),倘若這些變量與主要自變量有相關(guān)關(guān)系,那么會產(chǎn)生回歸結(jié)果中自變量系數(shù)的偏誤。即使在OLS回歸模型中加入城市固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng),但如果未包含變量每年的變動與核心變量之間的相關(guān)關(guān)系同樣會影響結(jié)論的準(zhǔn)確性。本文在解釋變量中加入了被解釋變量的滯后項構(gòu)建動態(tài)面板模型從而進一步減少隨機擾動項對模型的影響,同時采用GMM估計的結(jié)果減少滯后項和隨機擾動項相關(guān)造成的估計偏差。

    (二)相關(guān)變量選取

    關(guān)于城市創(chuàng)新能力的衡量,現(xiàn)有的研究通常采用專利數(shù)量作為標(biāo)準(zhǔn)。我國知識產(chǎn)權(quán)局公布數(shù)據(jù)包括歷年專利授權(quán)量與申請量,同時專利又被分為三類:外觀設(shè)計專利、實用新型專利與發(fā)明專利。關(guān)于城市創(chuàng)新能力的測度,本文使用的是每萬人總體專利授權(quán)量。

    本文用就業(yè)人口密度、年度生產(chǎn)總值作為衡量城市規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)。就業(yè)密度是就業(yè)人數(shù)與城市面積的比值。根據(jù)統(tǒng)計年鑒計算方式,地區(qū)就業(yè)人數(shù)為城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員年末數(shù)與城鎮(zhèn)私營和個體從業(yè)人員數(shù)之和。其他控制變量方面,本文采用萬人在校大學(xué)生數(shù)作為間接反映當(dāng)?shù)厝肆Y本水平的指標(biāo)。用人均科技支出反映該城市對科技創(chuàng)新的資金總體投入。FDI可能對本土企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新有溢出效應(yīng),因此我們用規(guī)模以上港澳臺和外商投資企業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值來反映溢出效應(yīng)。人均電信服務(wù)額作為城市現(xiàn)代通信技術(shù)狀況的體現(xiàn)。此外,本文將人均城市建設(shè)面積作為體現(xiàn)該城市總體開發(fā)狀況的代理變量。

    三、實證分析

    (一)數(shù)據(jù)處理

    本文使用2007~2016年河南省地級市層面的面板數(shù)據(jù),其中專利數(shù)據(jù)來源于河南省知識產(chǎn)權(quán)局各年年報,其他變量的數(shù)據(jù)均來自歷年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》,另外在實證分析時,本文將所有變量進行對數(shù)化處理。由于考慮到發(fā)明專利申請受理的時間一般為1~2年以及創(chuàng)造發(fā)明的時間,本文回歸方程的自變量均滯后三年。在實證分析時使用Stata14進行數(shù)據(jù)分析。各變量的原始數(shù)據(jù)全樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

    表1 各變量的原始數(shù)據(jù)全樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果

    (二)靜態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸

    本節(jié)關(guān)注靜態(tài)的短面板數(shù)據(jù),先后構(gòu)建混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型分析城市規(guī)模對城市創(chuàng)新能力的作用機理?;貧w結(jié)果如表2所示。

    表2 回歸結(jié)果

    注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1.

    1. 混合回歸模型

    首先假定不存在個體效應(yīng),那么我們可以直接將所有數(shù)據(jù)當(dāng)做橫截面數(shù)據(jù)一起進行最小二乘估計。由回歸結(jié)果可知,就業(yè)人口密度、城市生產(chǎn)總值對專利密度產(chǎn)生一定正向效應(yīng)??刂谱兞糠矫妫巳司萍贾С鰧θ司鶆?chuàng)新產(chǎn)出作用不顯著之外,其余變量均有顯著影響。由于面板數(shù)據(jù)一般具有較明顯的個體效應(yīng),主要以固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的形態(tài)存在,因此下文還需對數(shù)據(jù)進行進一步分析

    2. 固定效應(yīng)模型

    由于每個城市的地方政策、行政級別、位置都有所不同,而這些差異在各年度之間差異很小,因此我們還需要考慮到固定效應(yīng)模型(FEM)。對于固定效應(yīng)模型,回歸結(jié)果顯示R2=0.890,表明固定效應(yīng)模型的擬合效果良好。

    表2中“rho=0.928”,表明個體效應(yīng)的變動主要解釋了復(fù)合擾動項(ui+εit)的方差。此外,回歸結(jié)果中同時輸出了一個F檢驗,其原假設(shè)為“H0:all ui=0”,即不拒絕混合回歸模型。在本次回歸結(jié)果中,F(xiàn)值為169.132,p值等于零,顯著拒絕原假設(shè)。另外,輸出結(jié)果中還包含了一個F檢驗,其原假設(shè)為“H0:all ui=0”,即接受混合回歸。在本模型中F檢驗值為169.132,p值為0拒絕原假設(shè),表明對于本次研究而言,個體之間是存在差異的,因此不能簡單地使用混合回歸模型,固定效應(yīng)模型能更好地貼合研究對象。

    3. 隨機效應(yīng)模型

    根據(jù)固定效應(yīng)的回歸結(jié)果基本可以確定面板數(shù)據(jù)中存在個體效應(yīng),由于個體效應(yīng)包含兩種形式:固定效應(yīng)與隨機效應(yīng),因此我們同時也需要通過建立隨機效應(yīng)模型進行進一步驗證。根據(jù)Stata輸出的回歸結(jié)果看,模型調(diào)整后的R2為0.876,說明模型整體上的擬合效果良好。

    表3 LM檢驗結(jié)果

    根據(jù)LM檢驗結(jié)果,P值為0,因此強烈拒絕原假設(shè),認(rèn)為相較于混合回歸模型,隨機效應(yīng)模型的擬合效果更優(yōu)。

    接下來我們使用Hausman檢驗進一步討論隨機效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的適用性,得到的輔助回歸結(jié)果見表4。

    表4 輔助回歸結(jié)果

    由于p值為0,因此強烈拒絕原假設(shè)“H0:ui與xit,Zi不相關(guān)”,認(rèn)為應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型而非隨機效應(yīng)模型。

    根據(jù)固定效應(yīng)模型擬合結(jié)果,模型總體R2為0.890,基本能夠解釋樣本的方差,就業(yè)人口密度和城市生產(chǎn)總值對被解釋變量有顯著正向作用,就業(yè)人口10%的增加量會帶來專利授權(quán)密度3.96%的提高,城市生產(chǎn)總值10%的增加量會帶來專利授權(quán)密度15.4%的提高,可見城市規(guī)模的大小對城市創(chuàng)新能力的影響較大(一般來說,城市規(guī)模越大,城市生產(chǎn)總值越大)。另外,控制變量方面,代表人力資本水平的每萬人在校大學(xué)生數(shù)對因變量產(chǎn)生正向影響,這是符合現(xiàn)實情況的,每萬人在校大學(xué)生數(shù)提高10%,專利授權(quán)密度提高3%。人均城市建設(shè)面積對因變量也產(chǎn)生正向影響,說明城市人均建成區(qū)面積越大,城市創(chuàng)新能力越強。城市建成區(qū)面積通常和城市財政水平、城市生產(chǎn)總值正相關(guān)。人均外資工業(yè)產(chǎn)值對因變量產(chǎn)生負(fù)向影響。在以往的實證研究中,外資對本土企業(yè)、地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新影響是不確定的,具有“雙刃劍”的作用,一方面隨著外資進入,會帶來先進技術(shù),促進本土企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新,另一方面會抑制本土企業(yè)的創(chuàng)新動力[12]。人均科技支出和人均電信業(yè)務(wù)收入這兩個變量與因變量之間的關(guān)系不顯著。

    (三)動態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸

    由于經(jīng)濟活動通常存在的慣性,會使得過去行為對當(dāng)前行為產(chǎn)生影響,因此有必要在自變量中加入因變量的滯后項構(gòu)建動態(tài)面板模型,本文利用Arellano and Bond(1991)提出的動態(tài)估計方法,用以有效控制內(nèi)生性以及自變量之間的共線性問題,同時在解釋因變量時控制可能遺漏的獨立變量[10][13]。本節(jié)分別通過差分GMM和系統(tǒng)GMM兩種方法構(gòu)建動態(tài)回歸模型。被解釋變量的一階滯后值作為解釋變量,并選擇所有可能的滯后值,使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差(允許存在異方差),由Stata得出的回歸結(jié)果見表5,其中模型4為差分GMM估計結(jié)果,模型5為系統(tǒng)GMM估計結(jié)果。

    表5 Stata回歸結(jié)果

    續(xù)表5 Stata回歸結(jié)果

    注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1 .

    表5中的結(jié)果表示,被解釋變量的一階變量并不顯著,同時其他解釋變量也不顯著。差分GMM得到一致估計的條件是隨機擾動項不存在自相關(guān)現(xiàn)象,我們可以通過檢驗擾動項的一階與二階差分項是否存在自相關(guān)來對前提假設(shè)進行檢驗。

    表6 自相關(guān)檢驗

    表6結(jié)果顯示檢驗P值均在5%的顯著水平上無法拒絕原假設(shè),即擾動項的差分不存在一階和二階自相關(guān),可以使用差分GMM。其次,由于差分GMM使用了45個工具變量,我們還需進行過度識別檢驗,檢驗結(jié)果顯示P值為0.9998,無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設(shè)。綜上,認(rèn)為差分GMM可以使用。但是模型中各解釋變量均無法對被解釋變量產(chǎn)生顯著影響,所以差分GMM在此次研究中的適用性可能不高。

    為了解決差分GMM的局限性,提高估計的效率,接下來進一步使用系統(tǒng)GMM來估計以上模型。同時還需對系統(tǒng)GMM估計進行自相關(guān)檢驗以及過度識別檢驗。檢驗結(jié)果均表示系統(tǒng)GMM可使用。然而與差分GMM一致,本次估計結(jié)果表明專利密度的滯后值不能顯著地對被解釋變量產(chǎn)生影響,其余變量也均不顯著。

    (四)結(jié)果討論

    本章通過面板數(shù)據(jù)的靜態(tài)研究方法和動態(tài)研究方法,探究了河南省17個地級市的城市創(chuàng)新能力與城市規(guī)模之間的聯(lián)系,通過差分GMM和系統(tǒng)GMM估計來構(gòu)建動態(tài)面板模型,從回歸結(jié)果來看被解釋變量的滯后項對被解釋變量沒有產(chǎn)生顯著的影響。這說明河南省城市創(chuàng)新能力受過去狀態(tài)的影響不大,因此建立動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型效率不高。從靜態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果來看,相較于混合回歸模型和隨機效應(yīng)模型,固定效應(yīng)模型能夠更有效率地解釋本次實證研究數(shù)據(jù)?;貧w結(jié)果中,就業(yè)人口密度與生產(chǎn)總值對城市創(chuàng)新能力有著很強的正面作用,就業(yè)人口密度每增加10%,會帶來每萬人專利授權(quán)量3.96%的提升,同樣地,地區(qū)生產(chǎn)總值10%的增加量會導(dǎo)致專利密度15.44%的提高。控制變量方面,每萬人在校大學(xué)生數(shù)每增加10%能增加近3%的專利密度;人均城市建設(shè)面積增加10%會帶來人均創(chuàng)新產(chǎn)出4.60%的增加,說明城市建成區(qū)面積對城市創(chuàng)新能力也有影響。不過,人均外資工業(yè)產(chǎn)值每增加10%會降低1.5%的人均創(chuàng)新產(chǎn)出,這個結(jié)論值得引起注意,它表明外商投資還未能對河南省本土企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生有效的溢出效應(yīng)。

    四、結(jié)論及建議

    (一)主要結(jié)論

    1.城市規(guī)模越大集聚效應(yīng)越能顯著提高城市的創(chuàng)新能力

    隨著城市化的發(fā)展,大量人口、資金涌入城市,使得城市有著更高的人口密度,促進了城市基礎(chǔ)設(shè)施、公用事業(yè)的發(fā)展,同時企業(yè)和人口的集中,形成較大規(guī)模的集聚經(jīng)濟,使得大城市具有更有利的發(fā)展環(huán)境。在這種優(yōu)勢下,大城市有更多的資金投入在科研方面,研發(fā)人員也能夠更容易地采購專業(yè)設(shè)備,專業(yè)人員的聚集對于加快研發(fā)進展也有著重要作用。因此,在集聚效應(yīng)的作用下,城市規(guī)模通常會對城市創(chuàng)新能力有著積極的影響。

    2.人力資本對城市創(chuàng)新能力有顯著作用

    人力資本通常指存在于人體之中的具有經(jīng)濟價值的知識、技能和體力等質(zhì)量因素之和,它能夠通過培訓(xùn)、教育或其他各種正式、非正式的方式來獲取和提高。在大城市人們對教育的重視程度遠(yuǎn)高于經(jīng)濟條件較為落后的地區(qū),并且城市的教育資源更加優(yōu)越。另外大城市對人才也有很強的吸引力,這使得城市特別是大城市的人力資本水平遠(yuǎn)高于其他地區(qū)。而人力資本水平的高低恰恰很大程度決定了創(chuàng)新發(fā)明能力的高低,擁有各種具有創(chuàng)新意識的專業(yè)人才是提升城市創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)。

    3.城市建設(shè)水平能夠促進城市創(chuàng)新能力的提高

    大城市之所以能夠成為創(chuàng)新高地,不單單是因為人口規(guī)模和經(jīng)濟體量的龐大,更重要的是對城市人居環(huán)境的改造,對各類物質(zhì)設(shè)施的建設(shè),從而能夠為更有效率、更有秩序地管理城市創(chuàng)造良好條件。在這種環(huán)境下也有利于持續(xù)穩(wěn)定的吸引專業(yè)人才,避免人才過度流失。所以城市建設(shè)水平帶來的外部效應(yīng)對于人均創(chuàng)新產(chǎn)出的增多有著明顯的積極作用。

    (二)政策建議

    根據(jù)以上的實證研究結(jié)果,本文提出以下幾點建議:

    1.有重點、有針對性的推動城市創(chuàng)新

    城市創(chuàng)新能力與城市規(guī)模具有相關(guān)性,創(chuàng)新發(fā)生在具有一定規(guī)模的城市內(nèi),創(chuàng)新并不是遍地開花,所以政府支持、扶持創(chuàng)新應(yīng)該是有重點、有選擇性的。重點選擇具有一定規(guī)模,創(chuàng)新基礎(chǔ)比較好的城市,而不是“撒胡椒面”。

    2.加大政府對科技創(chuàng)新的支持力度

    根據(jù)實證結(jié)果,人均科技支出對城市創(chuàng)新能力的影響并不顯著,其中的原因有待進一步探究。不過,根據(jù)其他城市的經(jīng)驗,如深圳、成都等,政府對科技創(chuàng)新的支持不僅僅體現(xiàn)在資金方面的財政補貼以及其他補助等,當(dāng)?shù)卣恼咭龑?dǎo)應(yīng)該讓本土企業(yè)向更有戰(zhàn)略經(jīng)濟價值的領(lǐng)域進行技術(shù)創(chuàng)新,從而使政府的資金投入獲得更顯著的成果。另外,還應(yīng)該注重高等教育的發(fā)展和人才的引進,更多高水平的專業(yè)人才的集聚,才能提升城市創(chuàng)新水平。

    3.加強與外資企業(yè)的技術(shù)戰(zhàn)略合作

    實證結(jié)果表明,目前河南省的外商直接投資的溢出效應(yīng)還未能被本土企業(yè)所吸收,導(dǎo)致城市創(chuàng)新能力與外資企業(yè)并沒有建立起積極的正向效應(yīng)。本土企業(yè)通過與外企建立技術(shù)戰(zhàn)略合作,有利于加入外資企業(yè)的科技研發(fā)體系,促進形成研發(fā)的規(guī)模效應(yīng)。通過與外資企業(yè)的合作和交流,可以不斷地學(xué)習(xí)國外先進的技術(shù)與管理,從而提高自身的科技創(chuàng)新水平。

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