粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力時空演化及影響因素研究
——來自空間、門限面板數(shù)據(jù)模型的實證檢驗

孟 霏，魯志國

(深圳大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，廣東 深圳 518000)

0 引言

為了應(yīng)對“新常態(tài)”，黨的十九大報告指出“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐”。技術(shù)創(chuàng)新作為現(xiàn)代經(jīng)濟增長的“助推器”[1]，是衡量一個國家或地區(qū)競爭力的核心要素，決定著經(jīng)濟可持續(xù)增長。灣區(qū)經(jīng)濟作為當(dāng)今國際經(jīng)濟版圖中的突出亮點，是世界上最具競爭力、創(chuàng)造力的發(fā)展模式[2]。2019年2月，《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》再次提到，要形成以創(chuàng)新為主要動力和支撐的經(jīng)濟體系，建設(shè)國際科技創(chuàng)新中心。可以說，粵港澳大灣區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展備受黨中央、廣東省政府關(guān)注，迎來了難得的歷史發(fā)展機遇。然而，受限于經(jīng)濟發(fā)展、創(chuàng)新基礎(chǔ)及政策傾斜等因素，粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出分布不均，以2017年每十萬人專利申請量來說，域內(nèi)位列前三的城市分別為深圳(4 071件)、東莞(3 852件)與中山(2 480件)，其值之和約占整個地區(qū)的61.8%，而排在末位的澳門僅約為10件，極差高達(dá)4 061件。值得深思的是，這種技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的異質(zhì)性分布很可能會影響我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略總體布局及粵港澳大灣區(qū)協(xié)同創(chuàng)新能力整體躍升。因此，有必要探討以下問題：粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力及其非均衡性在時間維度上呈何種發(fā)展態(tài)勢？空間演化規(guī)律和關(guān)聯(lián)格局如何？影響城市技術(shù)創(chuàng)新能力的因素有哪些？是否具有空間溢出效應(yīng)？在經(jīng)濟發(fā)展水平的門限效應(yīng)下，核心影響因素對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的非線性作用效果如何？顯然，科學(xué)回答上述問題對粵港澳大灣區(qū)早日實現(xiàn)城市技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)動、促進(jìn)經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

1 文獻(xiàn)綜述

近年來，區(qū)域創(chuàng)新已成為國內(nèi)外學(xué)者的核心研究議題，學(xué)術(shù)界對此展開了大量探討，主要包括以下幾個方面：

(1)區(qū)域創(chuàng)新能力比較及空間差異研究。關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新能力比較，F(xiàn)ritsch[3]以歐洲11個地區(qū)數(shù)據(jù)為樣本，將知識生產(chǎn)函數(shù)應(yīng)用于區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)質(zhì)量測度與比較，研究發(fā)現(xiàn)，不同區(qū)域系統(tǒng)的創(chuàng)新效率有所差異，區(qū)域R&D活動情況也不相同。關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新能力的空間差異，馬靜等[4]采用核密度、全局和局部莫蘭指數(shù)等方法分析我國內(nèi)地285個地級市創(chuàng)新能力，研究發(fā)現(xiàn)，我國城市創(chuàng)新活動呈現(xiàn)以“省會城市+中心城市”為極核的多中心網(wǎng)絡(luò)發(fā)展格局，在只考慮地理距離的城市創(chuàng)新空間關(guān)系下，呈現(xiàn)“高—高”集聚與“高—低”極化的創(chuàng)新活動空間關(guān)聯(lián)特征；顧偉男[5]采用主觀賦權(quán)與熵權(quán)相結(jié)合、變異系數(shù)、相對發(fā)展指數(shù)等方法，分析我國內(nèi)地35個中心城市創(chuàng)新能力空間分布特征，指出我國中心城市創(chuàng)新差距正逐步縮小，較高與高創(chuàng)新水平的城市主要為東部沿海和中西部少數(shù)極核城市，較低和低水平創(chuàng)新城市大多分布在中西部地區(qū)。

(2)創(chuàng)新活動驅(qū)動因素研究。從宏觀角度來說，何舜輝等[6]采用空間誤差模型分析FDI規(guī)模、人力資本、經(jīng)濟基礎(chǔ)、制度、教育水平及基礎(chǔ)設(shè)施等6大因素對我國城市創(chuàng)新能力的影響，結(jié)果顯示，所有因素均產(chǎn)生了明顯的作用力。其中，經(jīng)濟基礎(chǔ)和人力資本是影響我國城市創(chuàng)新能力的主要因素。從區(qū)域角度來說，李婧等[7]從地理和社會經(jīng)濟兩個方面考慮，通過構(gòu)建靜態(tài)與動態(tài)空間面板計量模型對我國省域創(chuàng)新能力的空間關(guān)聯(lián)與集聚性進(jìn)行探討，發(fā)現(xiàn)東部及沿海地帶是我國創(chuàng)新高密度地區(qū)，社會經(jīng)濟特征對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響更大。從企業(yè)角度來說，Cuerva等[8]研究發(fā)現(xiàn)，R&D投入和人力資本等是中小企業(yè)傳統(tǒng)創(chuàng)新活動的驅(qū)動因素。

(3)粵港澳大灣區(qū)區(qū)域創(chuàng)新研究。部分學(xué)者從理論上探討了粵港澳大灣區(qū)區(qū)域創(chuàng)新過程中存在的不足。如葉林等[9]從制度、主體、要素與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同四大方面厘清大灣區(qū)創(chuàng)新發(fā)展過程中面臨的困境，包括體制機制創(chuàng)新不足、參與主體協(xié)同性不強和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)尚未形成等，并提出實現(xiàn)跨境區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的建議。另一部分學(xué)者采用實證方法探索粵港澳大灣區(qū)區(qū)域創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、驅(qū)動因素等。如許培源等[10]基于Web of Science科研合作研究數(shù)據(jù)，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法探索區(qū)域知識創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)空間演化及其形成機制，結(jié)果顯示，廣州、香港處于知識創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中心位置，深圳將成長為知識創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的新中心；王盟迪[11]采用空間面板計量模型對科技創(chuàng)新能力的影響因素進(jìn)行探討，結(jié)果顯示，R&D經(jīng)費投入、經(jīng)濟基礎(chǔ)、人力資源和R&D人員投入4大因素能夠顯著促進(jìn)大灣區(qū)科技創(chuàng)新能力提升，利用外資和對外開放程度對區(qū)域科技創(chuàng)新能力會產(chǎn)生顯著抑制作用。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者已在區(qū)域創(chuàng)新或粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新領(lǐng)域進(jìn)行多角度探討，為本研究奠定了扎實的理論與實踐基礎(chǔ)。但是，仍有以下幾個方面需要進(jìn)一步完善：第一，研究對象上，多聚焦于全國、省域等宏觀層面或企業(yè)等微觀層面，缺乏探索城市群這一空間單元，尤其對粵港澳大灣區(qū)城市群來說，不同時間及空間尺度的綜合性分析亟待補充；第二，研究方法上，大多采用變異系數(shù)、相對發(fā)展指數(shù)等傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計方法，傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計方法結(jié)合地理信息系統(tǒng)技術(shù)的研究需要進(jìn)一步補充；第三，研究內(nèi)容上，多集中于某一時點的靜態(tài)分析，將時間、空間納入同一框架的動態(tài)演化研究較少。此外，有關(guān)粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的研究相對匱乏，對基于時空特征演化、空間溢出效應(yīng)及門限效應(yīng)等多角度的綜合分析缺乏足夠的關(guān)注和實證支持。

本文從以下4個方面豐富現(xiàn)有研究：①以往學(xué)者研究城市技術(shù)創(chuàng)新較少以粵港澳大灣區(qū)作為研究對象，本研究對此進(jìn)行補充，選題符合當(dāng)今時代發(fā)展背景；②利用最近10年粵港澳大灣區(qū)11個城市面板數(shù)據(jù)，所得結(jié)論更具現(xiàn)實價值，也具有較強說服力；③以往研究較少將鄰接、地理距離、經(jīng)濟距離和地理經(jīng)濟距離嵌套等4種權(quán)重矩陣同時納入空間關(guān)聯(lián)性考量，本研究對此進(jìn)行綜合分析，并主要探討人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入兩個核心創(chuàng)新要素對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng)；④核心創(chuàng)新要素對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的作用效果可能比線性影響更為復(fù)雜，本研究以經(jīng)濟發(fā)展水平作為門限變量，探索人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力是否存在階段性作用。

2 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力時空演化特征

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)選取2008—2017年粵港澳大灣區(qū)11個城市(珠三角9市、香港和澳門特別行政區(qū))的專利申請總量作為衡量各城市技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)。通常，表征城市技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)包含投入與產(chǎn)出兩個方面，但諸如企業(yè)研發(fā)投入等投入指標(biāo)難以全面反映一個城市實際的創(chuàng)新能力。從產(chǎn)出指標(biāo)來說，Griliches[12]指出，專利數(shù)據(jù)是創(chuàng)新與技術(shù)變革的重要技術(shù)來源，雖無法全面量度各城市技術(shù)創(chuàng)新能力與質(zhì)量，但從一定程度上看，專利是城市創(chuàng)新資源最富含經(jīng)濟價值的部分，可以提供城市發(fā)明與創(chuàng)新信息且數(shù)據(jù)來源充足準(zhǔn)確。因此，專利申請量(李國平、王春楊，2012)或授權(quán)量(周銳波等，2019)仍是最受廣大學(xué)者認(rèn)可的創(chuàng)新測度指標(biāo)，其穩(wěn)健性在實證研究中也得到了驗證(ACS等，2002)。相較時滯性較強的專利授權(quán)，專利申請受人為因素影響較小，且無論專利申請是否得到批準(zhǔn)，這些發(fā)明本就是一種創(chuàng)造性勞動成果，具有一定價值，能夠及時準(zhǔn)確地反映區(qū)域創(chuàng)新活躍程度。因此，為排除城市技術(shù)創(chuàng)新能力受人口規(guī)模的影響，本文采用人均專利申請數(shù)表征粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力。本文指標(biāo)數(shù)據(jù)源于2009—2018年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《廣東統(tǒng)計年鑒》與《廣東科技統(tǒng)計年鑒》等，所有地理信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源于國家地理信息中心1∶100萬數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)依據(jù)相應(yīng)城市往年數(shù)據(jù)分析推算或用插值法補全。

2.2 城市技術(shù)創(chuàng)新能力發(fā)展趨勢

從圖1的趨勢線可以看出，2008—2017年粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力總體呈上升趨勢，從2008年的4 056.9升至2017年的16 821.9，10年間漲幅達(dá)314.6%。具體來說，2014年作為一個重要節(jié)點，自此之后，城市創(chuàng)新技術(shù)能力增速明顯加快。究其原因，2014年是我國全面深化改革元年，廣東省這一年的創(chuàng)新績效更是位列全國榜首，而深圳、東莞等城市充分貫徹“要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動”的核心理念，緊抓機遇，加快創(chuàng)新創(chuàng)造步伐。同時，近年來隨著國家“一帶一路”倡議、“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”戰(zhàn)略不斷推進(jìn)，以及《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》、《關(guān)于深化泛珠三角區(qū)域合作的指導(dǎo)意見》、《廣深科技創(chuàng)新走廊規(guī)劃》等政策大力支持，粵港澳大灣區(qū)各城市愈發(fā)重視創(chuàng)新的經(jīng)濟驅(qū)動效應(yīng)，紛紛加大創(chuàng)新投入力度，優(yōu)化創(chuàng)新配套制度和政策環(huán)境，刺激城市技術(shù)創(chuàng)新活力。

圖1 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力發(fā)展趨勢

2.3 城市技術(shù)創(chuàng)新能力非均衡時間演化

表1 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力統(tǒng)計特征

由表1可知，2008—2017年粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的極差上升趨勢明顯，在一定程度上反映出“強者愈強”趨勢，僅于2014年略有下降，說明這一年最低創(chuàng)新城市拉近了與最高創(chuàng)新城市之間的距離；城市技術(shù)創(chuàng)新能力變異系數(shù)在波動中下降，從2008年的1.274降至2017年的0.940，降幅達(dá)26.2%；城市技術(shù)創(chuàng)新能力的基尼系數(shù)峰值為2009年的0.595，最小值為2017年的0.493，總體呈波動下降趨勢。綜上結(jié)果表明，雖然10年內(nèi)最高創(chuàng)新城市與最低創(chuàng)新城市差距有所擴大，但從整體來說，各城市間技術(shù)創(chuàng)新能力差異逐步減小，向著優(yōu)化均衡方向邁進(jìn)，其創(chuàng)新互動愈發(fā)高效與協(xié)調(diào)。

2.4 城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間格局

本文采用ArcGIS軟件中Jenks自然最佳斷裂法對粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的分布特征進(jìn)行分級，如圖2所示。

由圖2可知，2008年與2017年粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間格局變化不大，表明大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間格局比較穩(wěn)定，呈現(xiàn)出一定的時空慣性。以2017年來說，城市技術(shù)創(chuàng)新能力“中心—外圍”特征明顯，“中心”(高、中高水平)城市位于區(qū)域東南部沿珠江口東岸地帶，包括深圳、東莞，占城市總數(shù)的18.18%，“外圍”(中低、低)城市則散落在創(chuàng)新核心圈周圍，包括廣州、佛山等9個城市，占總城市比重的81.82%，在一定程度上說明粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力在地理空間分布上并不均衡。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，低水平創(chuàng)新產(chǎn)出城市更偏于區(qū)域邊緣地帶，這也從側(cè)面表現(xiàn)出粵港澳大灣區(qū)某一城市技術(shù)創(chuàng)新能力高低可能與其“中心”城市的“距離”遠(yuǎn)近有關(guān)。

圖2 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間分布

3 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間關(guān)聯(lián)分析

現(xiàn)實中，城市這一空間單元并非獨立存在，通過其人流、物流、信息流等要素的相互往來實現(xiàn)了城市間知識的傳遞和共享，故本文預(yù)測，粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力在空間上也應(yīng)當(dāng)存在著一定關(guān)聯(lián)。因此，本文嘗試采用探索性空間統(tǒng)計分析(ESDA)方法進(jìn)行初步驗證。

3.1 全局空間自相關(guān)檢驗

全局Moran's I指數(shù)用于識別研究區(qū)域所有單元某一變量的空間關(guān)聯(lián)程度[13]，公式如下：

(1)

由圖3可以看出，運用鄰接權(quán)重矩陣(w1)、地理距離權(quán)重矩陣(w2)、地理經(jīng)濟嵌套距離權(quán)重矩陣(w4)計算所得的全局Moran'sI指數(shù)較小，且大部分為負(fù)值，P值也未通過10%水平顯著性檢驗，而運用經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣(w3)所得的全局Moran'sI指數(shù)表現(xiàn)出顯著正相關(guān)性，值域范圍在0.014～0.089之間波動，P值大部分通過了10%顯著性水平檢驗。這一結(jié)果支持了粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)與兩個城市經(jīng)濟發(fā)展水平差距相關(guān)的結(jié)論[16]。

圖3 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力全局空間Moran′s I指數(shù)

引入經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣(w3)測算出的全局Moran's I指數(shù)顯著為正，初步判斷，粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間分布并非處于完全隨機狀態(tài)，而是展現(xiàn)出一種高技術(shù)創(chuàng)新城市被高技術(shù)創(chuàng)新城市所包圍(H-H型)與低技術(shù)創(chuàng)新城市被低技術(shù)創(chuàng)新城市所包圍(L-L型)的空間組織模式。因此，有必要基于空間相關(guān)性對粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行分析，否則將存在回歸偏誤。

3.2 局部空間自相關(guān)檢驗

Moran散點圖用于探索樣本區(qū)域各城市某一變量與其鄰近城市單元的空間關(guān)聯(lián)模式，本文將粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力劃為4個象限，各象限代表類型如下：①H-H(高-高)型；②L-H(低-高)型；③L-L(低-低)型；④H-L(高-低)型，具體聚類情況如表2所示。

表2 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間聚類情況

由表2可知，從集聚類型上：總體以H-H型和L-L型為主。其中，2008年與2017年H-H型和L-L型集聚城市分別占總比重的63.64%、63.64%，表明粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力呈空間極化態(tài)勢。從集聚類型變化上：①2008—2017年H-H型城市呈現(xiàn)由中心向外擴散趨勢，2008年H-H型城市僅有中山，2017年珠海與東莞也加入H-H型城市行列，增加至3個城市。這類城市沿珠江口分布，經(jīng)濟聯(lián)系頻繁，技術(shù)創(chuàng)新水平較高，城市相互之間有明顯技術(shù)溢出，構(gòu)成技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的核心區(qū)域；②2008—2017年L-L型城市由6個降至4個，僅剩香港、澳門、廣州與肇慶。這類城市技術(shù)創(chuàng)新水平較低，且與其經(jīng)濟距離鄰近城市的技術(shù)創(chuàng)新水平也不高，相互之間產(chǎn)生的技術(shù)溢出較小。

4 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間效應(yīng)分析

影響城市技術(shù)創(chuàng)新能力的各要素是否會對經(jīng)濟鄰近城市產(chǎn)生溢出效應(yīng)，有待進(jìn)一步驗證。鑒此，本文采用空間面板計量模型，主要探討核心解釋變量對因變量的空間效應(yīng)，并依次加入控制變量，旨在檢驗所得結(jié)論是否具有穩(wěn)健性。

4.1 標(biāo)準(zhǔn)面板計量模型

知識生產(chǎn)函數(shù)(KPF)理論認(rèn)為，影響新知識產(chǎn)生的關(guān)鍵性因素包括經(jīng)費投入、研發(fā)人員和技術(shù)創(chuàng)新，假定技術(shù)創(chuàng)新不變，知識生產(chǎn)活動中各要素投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系通常采用Cobb-Douglas形式的KPF。

(2)

式中，Yit、Kit、Lit、εit分別表示i城市t時期的技術(shù)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新資本投入、創(chuàng)新勞動投入和隨機誤差項，β1和β2為相關(guān)系數(shù)，A為技術(shù)創(chuàng)新，通常為?？怂怪行陨a(chǎn)率項。

為使數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布并消除模型異方差性，所有變量均以自然對數(shù)形式進(jìn)入估計方程。

lnYit=c+β1lnKit+β2lnLit+εit

(3)

本文借鑒現(xiàn)有研究中的知識生產(chǎn)函數(shù)，依次將控制變量金融發(fā)展水平(pfi)、對外交流水平(fdi)、政府支持程度(gov)加入式(3)并納入空間效應(yīng)u和時間效應(yīng)v，對各變量進(jìn)行相應(yīng)的符號替換，建構(gòu)以下標(biāo)準(zhǔn)面板計量模型。

(4)

4.2 變量選取與說明

核心解釋變量：①人力資本(pop)。區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新與人力資本存量密切相關(guān)，影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵在于擁有大量具備一定知識和技能的人力資本[17]。Becker[18]指出，教育能增加個體信息、知識與技能存量。一般來說，教育水平較高的城市勞動者素質(zhì)高，擁有較多的人力資本，本文參考易高峰等[19]的做法，采用普通高等學(xué)校在校生人數(shù)表征人力資本；②研發(fā)經(jīng)費投入(rd)。政府、企業(yè)與高校研發(fā)部門是創(chuàng)造知識財富的源泉，一般而言，它們之間相互交流合作有利于區(qū)域知識溢出，研發(fā)經(jīng)費投入的多少直接決定區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力高低及產(chǎn)出成果的量與質(zhì)，考慮到香港、澳門與珠三角9市統(tǒng)計口徑和方法的差異，本文采用人均R&D經(jīng)費支出作為其替代變量。影響城市技術(shù)創(chuàng)新能力的因素很多，為避免遺漏變量所存在的回歸偏誤，本文依次將控制變量納入模型進(jìn)行檢驗：③金融發(fā)展水平(pfi)。企業(yè)是區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的主體之一，通常來說，金融發(fā)展水平較高城市的金融部門可為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供更多貸款，企業(yè)在獲取貸款后可以提升技術(shù)創(chuàng)新成功概率，本文采用金融機構(gòu)年末貸款衡量；④對外交流水平(fdi)。商品是知識和技術(shù)的載體，城市間商貿(mào)往來既有益于創(chuàng)新落后城市學(xué)習(xí)前沿知識，同時也是技術(shù)知識溢出的重要途徑，本文采用當(dāng)年實際利用外資金額表征；⑤政府支持程度(gov)。凱恩斯經(jīng)濟學(xué)理論認(rèn)為，單憑市場這只“看不見的手”并不能實現(xiàn)社會最優(yōu)水平的創(chuàng)新活動，必須依賴政府政策修正市場機制對研發(fā)活動的刺激失靈?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，本文采用人均預(yù)算財政支出替代政府支持程度。各變量指標(biāo)定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

表3 變量指標(biāo)定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果

4.3 空間面板計量模型

4.3.1 模型類型

常用的空間面板計量模型主要包括3種：空間面板滯后(SPLM)、空間面板誤差(SPEM)和空間面板杜賓(SPDM)[20]。

根據(jù)Lesage等的研究思路，在式(4)中加入空間權(quán)重矩陣wit，建構(gòu)粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的SPLM模型(限于篇幅，僅列出模型通用形式，下同)。

(5)

式中，ρ為因變量的空間滯后項，表示城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間溢出性。

如果隨機誤差項中存在空間依賴性，SPEM模型如下：

(6)

式中，φit為空間自相關(guān)誤差項，λ為系數(shù)。

若空間依賴性同時存在于解釋變量和被解釋變量中，則SPDM模型如下：

(7)

式中，δ、ξ分別為研發(fā)經(jīng)費投入和人力資本的空間滯后項系數(shù)。

4.3.2 空間效應(yīng)分解

Lesage & Pace[21]提出，SPDM模型的估計系數(shù)并不能反映真實偏回歸值，必須利用偏微分方法分解成如下形式：

Yit=(1-ρw)-1cfn+(1-ρw)-1(x'β+wx'β)+(1-ρw)-1ε*

(8)

式中，Y即N×1維城市技術(shù)創(chuàng)新能力向量，c代表常數(shù)，fn為N×1維元素都是1的向量，x′為研發(fā)經(jīng)費投入和人力資本組成的N×k維矩陣，ε*為誤差項。

進(jìn)一步將式(8)轉(zhuǎn)化為一定時期的偏微分方程矩陣，如式(9)所示。

(9)

式中，對角線、非對角線元素均值分別為直接與間接效應(yīng)(溢出效應(yīng))，總效應(yīng)=直接效應(yīng)+間接效應(yīng)。

4.3.3 模型檢驗及識別

為了準(zhǔn)確度量粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng)，須選擇最適宜的空間面板計量模型進(jìn)行參數(shù)估計。模型選擇步驟如下：

首先，本文對不包含空間交互作用的普通面板計量模型進(jìn)行估計并進(jìn)行LR與LM統(tǒng)計量檢驗，以確定與樣本數(shù)據(jù)擬合程度較好的模型，結(jié)果如表4所示。由表4可以看出，人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入對粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力具有顯著作用。從LR檢驗看，時間和空間固定效應(yīng)的LR檢驗均在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明選擇包含時空雙向固定效應(yīng)的面板計量模型最優(yōu)。由LM和Robust LM檢驗結(jié)果可知，Robust LM-Lag與Robust LM-error統(tǒng)計量的P值均小于1%，表明基于非空間模型的LM檢驗同時接受SPLM、SPEM模型，一般考慮SPDM模型[22]，但仍需進(jìn)一步檢驗。

表4 標(biāo)準(zhǔn)面板計量模型估計結(jié)果

其次，本文對包含人力資本和研發(fā)經(jīng)費投入的SPDM模型結(jié)果進(jìn)行Hausman檢驗(31.26，P=0.000 0)，表明選擇固定效應(yīng)下的空間面板計量模型比較適宜。Wald和LR檢驗結(jié)果顯示，SPDM模型簡化為SPLM模型或SPEM模型的Wald與LR統(tǒng)計量均通過10%顯著性水平檢驗，拒絕了SPDM退化成為SPLM或SPEM模型的原假設(shè)(兩個原假設(shè)為：H0:θ=0和H0:θ+δβ=0)，說明SPDM模型是最適宜的選擇[23]。表5中模型(1)-(4)分別為無固定效應(yīng)、空間、時間、時空雙固定的SPDM模型，通過對比4種效應(yīng)下模型的Log-likelihood、AIC及BIC值，秉承“對數(shù)似然值越大、AIC與BIC值越小模型擬合效果越好”的原則[24]，本文采用具有時間和空間雙向固定效應(yīng)的SPDM模型分析粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng)。需要說明的是，根據(jù)Elhorst[25]的建議，本文采用面板極大似然法(MLE)對SPDM模型進(jìn)行估計，上述方法能夠有效克服模型中存在的內(nèi)生性問題，科學(xué)反映變量間的空間關(guān)聯(lián)性。

4.3.4 回歸結(jié)果分析

由表5可知：①模型(4)的結(jié)果顯示，當(dāng)僅考慮人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響時，其空間溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)值且通過了1%顯著性水平檢驗，表明粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力在空間上存在顯著負(fù)向溢出效應(yīng)，即本城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升將抑制鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升。人力資本對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的直接推動力大于研發(fā)經(jīng)費投入，說明人力資本在粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新過程中占據(jù)著重要地位；②模型(5)-(7)分別納入控制變量金融發(fā)展水平(pfi)、對外交流水平(fdi)與政府支持程度(gov)，結(jié)果顯示，這3種模型的空間溢出效應(yīng)系數(shù)均為負(fù)值且通過了10%顯著性水平檢驗，表明在分別納入每個控制變量時，粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力在空間上存在顯著負(fù)向溢出效應(yīng)。另外，除模型(7)中研發(fā)經(jīng)費投入的直接推動力不顯著外，其余模型中人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入的回歸系數(shù)均顯著為正，說明這兩個創(chuàng)新要素是影響粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素，也表明本研究結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性；③對比雙向固定效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)面板計量模型與模型(8)，發(fā)現(xiàn)加入空間權(quán)重矩陣前后，各解釋變量參數(shù)估計結(jié)果的符號與顯著性水平完全一致，但系數(shù)值有所差異，表明忽視空間效應(yīng)會低估人力資本對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響并高估研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響，最終導(dǎo)致估計結(jié)果偏差。

表5 空間面板計量模型估計結(jié)果

4.3.5 空間效應(yīng)分解結(jié)果

本文對雙固定效應(yīng)的SPDM模型進(jìn)行空間效應(yīng)分解，結(jié)果如表6所示。

表6 SPDM空間效應(yīng)分解結(jié)果

結(jié)果顯示：①人力資本的直接效應(yīng)系數(shù)為0.556 1，通過了1%顯著性水平檢驗，既表明人力資本是顯著推動粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升的重要因素，也解釋了目前大灣區(qū)內(nèi)部城市出現(xiàn)以各種優(yōu)惠政策與措施的“搶人大戰(zhàn)”現(xiàn)象。但人力資本的溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)值，通過了10%顯著性水平檢驗，說明本城市人力資本與鄰近城市人力資本存在競爭關(guān)系。較其它創(chuàng)新要素，人才在空間范圍內(nèi)的流動性較強，可以很方便地外出參加學(xué)術(shù)交流等活動。尤其是高層次人才，可以同時在不同城市任職，當(dāng)鄰近城市開出的“留人”條件更加優(yōu)厚時，他們往往追求個人利益最大化，將時間、精力付于鄰近城市，對鄰近城市的貢獻(xiàn)度更大，反而降低了對本城市技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度。另外，如深圳等創(chuàng)新能力強、經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市會吸引大量人才單向涌入，導(dǎo)致鄰近城市人才流失，創(chuàng)新活力不足；②研發(fā)經(jīng)費投入的直接效應(yīng)系數(shù)為0.462 4，通過了1%顯著性水平檢驗，表明加大研發(fā)經(jīng)費投入力度也是提升本城市技術(shù)創(chuàng)新能力的有效手段。增加研發(fā)經(jīng)費投入可以使創(chuàng)新主體購置更多先進(jìn)設(shè)備，引進(jìn)前沿技術(shù)，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，從而促進(jìn)城市技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。研發(fā)經(jīng)費投入的溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)值，未通過顯著性水平檢驗，說明本城市研發(fā)投入增加對鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力的抑制作用不顯著；③從控制變量看，金融發(fā)展水平的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為正，說明高金融發(fā)展水平城市的金融部門可為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供更多貸款，能顯著促進(jìn)城市技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，而其溢出效應(yīng)為負(fù)但并不顯著。對外交流水平的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為負(fù)，可能是由于外資企業(yè)通過控制關(guān)鍵技術(shù)限制國內(nèi)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，其投資更多的表現(xiàn)在資金方面，并不會著力培養(yǎng)本城市的技術(shù)人才，大量利用外資反而在一定程度上限制了人才獲取技術(shù)的渠道，從而抑制了本城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升。其溢出效應(yīng)系數(shù)顯著為正，可能是由于外資企業(yè)在對外交流初期會對本城市企業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)，表現(xiàn)為對市場創(chuàng)新要素的占有和對知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)兩個方面，對鄰近城市則無法產(chǎn)生擠出效應(yīng)，鄰近城市可以通過學(xué)習(xí)外資企業(yè)先進(jìn)的技術(shù)與經(jīng)驗，提升自身技術(shù)創(chuàng)新能力；政府支持程度的直接效應(yīng)系數(shù)最大且顯著為正，反映出粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升離不開政府大力支持，這一結(jié)論很好地詮釋了香港、澳門等城市雖擁有特殊的經(jīng)濟發(fā)展模式和雄厚的科技發(fā)展基礎(chǔ)，但其技術(shù)創(chuàng)新能力一直發(fā)展不起來的原因，而其溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)但未通過顯著性檢驗。

5 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力門限效應(yīng)

核心創(chuàng)新要素對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響可能會隨著經(jīng)濟發(fā)展不同階段而呈現(xiàn)出不同特征。因此，本文采用門限面板模型探尋經(jīng)濟發(fā)展水平的門限值，從而估計在不同經(jīng)濟發(fā)展水平下人力資本、研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力影響的差異性。

對于普通面板數(shù)據(jù)，單門限固定效應(yīng)回歸模型設(shè)定如下：

yit=θ1xitI(qit≤γ)+θ2xitI(qit>γ)+ui+εit

(10)

式中，ui為個體固定效應(yīng)，qit為門限變量，γ為門限值，xit為外生變量，yit為被解釋變量，εit為隨機誤差項，θ1、θ2為參數(shù)估計值，I為示性函數(shù)，當(dāng)滿足括號內(nèi)條件時，I取值為1，否則取0。

首先，為了檢驗門限效應(yīng)模型建構(gòu)的合理性，本文以城市技術(shù)創(chuàng)新能力為被解釋變量，人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入為核心解釋變量，經(jīng)濟發(fā)展水平作為門限變量并納入金融發(fā)展水平、對外交流水平和政府支持程度作為控制變量，采用自助抽樣法(Bootstrap)對門限估計值的顯著性進(jìn)行檢驗，如表7所示。

由表7可知，人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入的估計值僅在單一門限模型下分別通過了10%、5%顯著性水平檢驗，說明在人力資本或研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響過程中，經(jīng)濟發(fā)展水平均存在一個門限值。

表7 人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入門限效應(yīng)檢驗結(jié)果

其次，對門限估計值的真實性進(jìn)行似然比(LR)檢驗(見圖4)。

由圖4可知，LR=0時所對應(yīng)的值為門限值，LR<7.352 3時(虛線以下)的區(qū)間為門限值95%置信區(qū)間。因此，本文門限估計值處于置信區(qū)間內(nèi)，驗證了門限估計值的真實性。由上述檢驗可知，不同經(jīng)濟發(fā)展水平下，人力資本和研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力存在突變效應(yīng)，回歸結(jié)果如表8所示。

圖4 人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入門限值似然比檢驗

由表8可以看出：①人力資本在經(jīng)濟發(fā)展水平低于門限值(lnpgdp≤12.64)和高于門限值(lnpgdp>12.64)兩個階段，對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用強度是不同的。在低于門限值時，人力資本每增加1%，城市技術(shù)創(chuàng)新能力顯著提升0.448 7%；在高于門限值，人力資本每增加1%，城市技術(shù)創(chuàng)新能力顯著提升0.388 8%。這反映出一個有趣的經(jīng)濟現(xiàn)象：粵港澳大灣區(qū)人力資本對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的作用會受到經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，如果經(jīng)濟發(fā)展水平越過門限值，則會阻滯人力資本對科技成果轉(zhuǎn)化的促進(jìn)作用，從而降低城市技術(shù)創(chuàng)新能力。這可能是由于雖然經(jīng)濟發(fā)展較好的城市能夠吸引更多高新企業(yè)和高科技人才，但畢竟少數(shù)高科技人才才是技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的核心力量，而并非所有人力資本的低效積累。因此，應(yīng)當(dāng)緊抓人力資本的“質(zhì)”，盡量保持人力資本利用效率處于最高均衡狀態(tài)，這也是本文的重要發(fā)現(xiàn)之一；②在經(jīng)濟發(fā)展水平低于門限值時(lnpgdp≤12.64)，研發(fā)經(jīng)費投入每增加1%，城市技術(shù)創(chuàng)新能力顯著提升0.309 5%，在高于門限值時(lnpgdp> 12.64)，研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用并不顯著。究其原因，資本是一種有形的物質(zhì)資源，對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響過程較為簡單，當(dāng)資本投入量在一定限度內(nèi)時，會對技術(shù)創(chuàng)新具有一定推動作用，但隨著資本投入量超過一定限度后仍不斷加大，可能會降低技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，這也符合邊際效用遞減規(guī)律。

表8 人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入門限回歸結(jié)果

6 結(jié)論與啟示

6.1 結(jié)論

本文基于2008—2017年粵港澳大灣區(qū)11個城市面板數(shù)據(jù)，采用極差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)和ESDA等方法考察城市技術(shù)創(chuàng)新能力的時空演化特征及空間關(guān)聯(lián)模式，并通過SPDM模型剖析影響城市技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素，結(jié)合門限面板模型進(jìn)一步探討在經(jīng)濟發(fā)展水平門限效應(yīng)下，核心創(chuàng)新要素對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。結(jié)果表明：①粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力總體呈上升趨勢，尤其在2014年后增速明顯加快，內(nèi)部城市間技術(shù)創(chuàng)新能力差異逐步減小，向著優(yōu)化均衡方向邁進(jìn)；②城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間格局比較穩(wěn)定，“中心—外圍”特征明顯，“中心”城市位于區(qū)域東南部沿珠江口東岸地帶。同時，其空間關(guān)聯(lián)模式表現(xiàn)為高技術(shù)創(chuàng)新城市被高技術(shù)創(chuàng)新城市所包圍(H-H型)與低技術(shù)創(chuàng)新城市被低技術(shù)創(chuàng)新城市所包圍(L-L)，H-H型城市呈現(xiàn)由中心向外擴散趨勢，L-L型城市數(shù)量則有所減少；③人力資本是顯著推動粵港澳大灣區(qū)城市自身技術(shù)創(chuàng)新能力提升的重要因素，但城市自身人力資本與鄰近城市的人力資本存在著競爭關(guān)系。加大研發(fā)經(jīng)費投入力度是提升城市自身技術(shù)創(chuàng)新能力的有效手段，但城市自身研發(fā)經(jīng)費投入增加對鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力的抑制作用不顯著；④人力資本對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的作用會受到經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，在低于門限值時，人力資本會顯著提升城市技術(shù)能力，如果經(jīng)濟發(fā)展水平超過門限值，雖然人力資本仍會顯著提升城市技術(shù)創(chuàng)新能力，但作用強度有所下降。研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的作用也會受到經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，在低于門限值時，研發(fā)經(jīng)費投入可以顯著提升城市技術(shù)創(chuàng)新能力；在高于門限值時，研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用并不顯著。

6.2 啟示

綜上，本文嘗試提出如下建議：①完善區(qū)域協(xié)調(diào)機制，加強內(nèi)部協(xié)同創(chuàng)新。應(yīng)設(shè)立常態(tài)化城市群協(xié)調(diào)管理與決策機構(gòu)，統(tǒng)籌創(chuàng)新和科技合作事宜。一方面，協(xié)調(diào)機構(gòu)應(yīng)充分酌量各城市創(chuàng)新資源稟賦、比較優(yōu)勢等，從全局視角出發(fā)，弱化利益藩籬和政策壁壘，降低創(chuàng)新主體空間活動的交易成本，對人才、資本及技術(shù)等創(chuàng)新要素進(jìn)行高效流轉(zhuǎn)與集約配置，實現(xiàn)“9+2>11”的加乘效應(yīng)。另一方面，協(xié)調(diào)機構(gòu)應(yīng)合理掌握要素流動的“度”，防止因創(chuàng)新資源過度涌入大城市導(dǎo)致城市創(chuàng)新差異進(jìn)一步擴大。對于技術(shù)創(chuàng)新相對落后的城市，既可以制定相應(yīng)的創(chuàng)新追趕策略，也可以適當(dāng)給予資金、技術(shù)扶持，提升城市科創(chuàng)資源吸引力；②精準(zhǔn)定位關(guān)鍵因素，優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境。研發(fā)經(jīng)費投入對城市技術(shù)創(chuàng)新能力直接推動作用明顯，政府應(yīng)出臺相關(guān)激勵政策，加大對高新技術(shù)企業(yè)的扶持力度，完善企業(yè)創(chuàng)新投入優(yōu)惠政策，調(diào)動企業(yè)研發(fā)投入積極性，為城市創(chuàng)新活動開展提供資金保障。但需注意的是，在經(jīng)濟發(fā)展水平不同的城市，研發(fā)經(jīng)費投入強度應(yīng)有所不同，要保證政府研發(fā)經(jīng)費投入處于合理范疇，防止出現(xiàn)低效率的“政府失靈”現(xiàn)象。另外，習(xí)近平同志曾強調(diào)“人才是第一資源”、“創(chuàng)新要靠人才”。因此，粵港澳大灣區(qū)各城市要加大科技人才培養(yǎng)力度，持續(xù)優(yōu)化人才發(fā)展環(huán)境，打造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才的“良港”，從而推動城市人力資本形成與積累。但在考慮空間經(jīng)濟距離的情況下，本城市的人力資本增加會抑制鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升。因此，有必要健全區(qū)域人才合作交流機制，防止人力資本過度集中而產(chǎn)生的惡性競爭，避免更大規(guī)模的城市競爭效應(yīng)。同時，在經(jīng)濟發(fā)展水平不同的城市，高素質(zhì)人才引進(jìn)措施應(yīng)有所不同，尤其在經(jīng)濟發(fā)展水平超過門限值的城市，更應(yīng)當(dāng)加強人才質(zhì)量把關(guān)，不盲目引入人才，從而提高人才利用效率。