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    大城市更有利于創(chuàng)新嗎?

    2021-03-22 02:16:12紀祥裕
    關(guān)鍵詞:規(guī)模效應(yīng)變量

    紀祥裕

    (暨南大學(xué) 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究院,廣東 廣州 510632)

    一、問題提出

    當(dāng)前,中國經(jīng)濟面臨不少亟待解決的難題,例如人口紅利消融、環(huán)境約束趨緊、外部需求不足、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩等,這也意味實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變迫在眉睫。黨的十八大將創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略,黨的十九大進一步強調(diào)了科技創(chuàng)新在現(xiàn)代化經(jīng)濟體系建設(shè)中的戰(zhàn)略支撐作用。不難發(fā)現(xiàn),創(chuàng)新發(fā)展正成為中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整進程中的新動能與新優(yōu)勢。

    城市是開展經(jīng)濟活動的基本空間單元,在集聚效應(yīng)的作用下各類創(chuàng)新要素不斷流入,并產(chǎn)生了大量技術(shù)創(chuàng)新成果。在城市經(jīng)濟學(xué)中,城市規(guī)模問題一直以來都是學(xué)者們研究的重點。事實上,對城市規(guī)模大小與技術(shù)創(chuàng)新二者間關(guān)系的探討由來已久,也產(chǎn)生了豐富且有意義的研究成果,然而研究結(jié)論并不一致。一方面,不少學(xué)者確認了城市規(guī)模對城市創(chuàng)新的正向作用。例如,大城市在創(chuàng)新活動方面更具優(yōu)勢[1];較大的城市規(guī)模為創(chuàng)新活動提供了相當(dāng)大的優(yōu)勢,但是這種優(yōu)勢隨著時間推移而逐漸消失[2]。這種正向關(guān)系的結(jié)論得到了基于中國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究的支持[3-4]。另一方面,也有學(xué)者提出不一樣的看法:城市就業(yè)密度對專利強度具有關(guān)鍵作用,規(guī)模不大的城市往往擁有更多人均專利數(shù)[5];城市規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新成功率的并非是簡單的線性關(guān)系,而是呈倒U型發(fā)展趨勢[6]。

    綜上所述,既有文獻存在兩方面的不足:第一,在研究中國情境下區(qū)域創(chuàng)新的影響因素時,絕大多數(shù)文獻是基于省級數(shù)據(jù)展開的。但是這樣的處理方式并不能反映城際創(chuàng)新資源的差異。已有學(xué)者指出,在同一省級層面內(nèi)往往呈現(xiàn)出城市創(chuàng)新資源非均質(zhì)的空間分布特征,具體表現(xiàn)為創(chuàng)新要素主要集中于少數(shù)城市,而周邊城市享有較少的創(chuàng)新資源[7]。第二,既然創(chuàng)新資源非均質(zhì)的空間分布狀態(tài)是一個客觀事實,那么創(chuàng)新活動就會產(chǎn)生城際效應(yīng),但是著重討論城市創(chuàng)新的空間互動現(xiàn)象以及城市規(guī)模溢出效應(yīng)的文獻較為鮮見。

    在改進既有文獻的不足的基礎(chǔ)上,本文試圖對城市規(guī)模與中國區(qū)域創(chuàng)新能力的關(guān)系進行再檢驗。本文所做的工作主要有:第一,本文將使用樣本信息更為豐富的地級及以上城市面板數(shù)據(jù),對城市規(guī)模與創(chuàng)新水平的關(guān)系展開定量分析;同時,本文還將分析在城市特征的約束條件下,上述影響效應(yīng)是否會產(chǎn)生顯著變化。第二,大城市往往具有更大的市場規(guī)模與更高的金融集聚水平,進而可能對創(chuàng)新活動產(chǎn)生積極影響。本文通過中介效應(yīng)模型證實了市場潛能與金融集聚兩類中介效應(yīng)的存在。第三,本文進一步使用空間計量方法考察城市創(chuàng)新的空間集聚特征以及城市規(guī)模的空間外溢作用。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    (一)城市規(guī)模影響城市創(chuàng)新的直接機制

    在人口密度更大、經(jīng)濟活動更為密集的大城市中,集聚經(jīng)濟的外部性能更好發(fā)揮[8]。首先,創(chuàng)新人才可獲得性是創(chuàng)新能否成功的關(guān)鍵所在。與小城市相比,大城市擁有更多高端人才,能形成較大的勞動力池[6],提升了創(chuàng)新人才與高科技企業(yè)之間的匹配數(shù)量與質(zhì)量,進而對創(chuàng)新產(chǎn)生促進作用。其次,大城市高密度的經(jīng)濟活動使得異質(zhì)性企業(yè)可以專注于同類產(chǎn)品鏈上的不同組裝工序,并逐漸形成專業(yè)化、網(wǎng)絡(luò)化的分工體系。這種專業(yè)而聯(lián)系密切的發(fā)展格局不僅實現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟,而且大大降低了企業(yè)交易成本,分攤了企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險[9],進而引導(dǎo)企業(yè)將更多資金配置到研發(fā)創(chuàng)新活動當(dāng)中。再者,大城市在知識溢出上擁有很大優(yōu)勢,原因在于,較大的城市規(guī)模具備更大體量先前經(jīng)驗的本地知識庫。由于新想法大多來源于新老知識間的融合貫通[10],因此大城市無疑為企業(yè)間的知識交流提供了更大的平臺,推動其迸發(fā)創(chuàng)新思想的火花,進而對創(chuàng)新產(chǎn)生激勵作用。與此同時,大城市的多樣化特征在企業(yè)的創(chuàng)新過程中也具有重要作用,具體表現(xiàn)在:第一,產(chǎn)業(yè)多樣化有利于不同產(chǎn)業(yè)間勞動力資源配置的優(yōu)化。當(dāng)本地的某個行業(yè)因產(chǎn)能過剩等原因而出現(xiàn)大量多余的勞動力時,與實施跨區(qū)域就業(yè)決策相比,這些勞動者往往會留在本地,并搜尋其他行業(yè)可能適合的工作[11]。這樣一來,厚實多樣的勞動力蓄水池不僅為創(chuàng)新企業(yè)提供了必不可少的高素質(zhì)人才,而且為企業(yè)雇傭其他行業(yè)勞動力以獲取不同專業(yè)背景的新想法提供了可能性。第二,企業(yè)可以利用大城市多樣化產(chǎn)業(yè)形成的上下游關(guān)聯(lián)來降低生產(chǎn)成本。大城市上下游可達性較好,企業(yè)的投入需求能容易地從本地市場獲取,這直接降低了中間品尤其是非標準化服務(wù)中間品的獲取成本[12],促使企業(yè)配置更多資金與精力用于創(chuàng)新活動當(dāng)中。第三,多樣化環(huán)境能夠加速行業(yè)間知識溢出,形成創(chuàng)新源泉。多樣化環(huán)境拓寬了各類知識溢出渠道,有助于不同專業(yè)背景的人才彼此學(xué)習(xí),進而促進企業(yè)對技術(shù)的吸收、整合以及創(chuàng)新。正如戈雷瑟等(Gleaser et al.,1992)指出,行業(yè)間知識溢出更有助于創(chuàng)新的產(chǎn)生[13]。據(jù)此,提出假設(shè)1。

    假設(shè)1:城市規(guī)模與城市創(chuàng)新之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

    (二)城市規(guī)模影響城市創(chuàng)新的間接機制

    與中小城市相比,大城市具有更大的市場規(guī)模。從需求側(cè)的角度來說,市場競爭促進技術(shù)創(chuàng)新水平提升的路徑是可能存在的。城市規(guī)模的擴張通過增加消費者數(shù)量、提升消費能力來影響市場需求。首先,城市空間擴張有助于吸引和承載更多的企業(yè)和勞動力,這直接增加了消費者數(shù)量。其次,由于具備更完善的城市交通體系、更豐富的娛樂設(shè)施以及更優(yōu)質(zhì)的教育醫(yī)療資源,大城市更容易吸引高素質(zhì)人才流入。這部分勞動力不僅擁有更強的消費能力,而且還呈現(xiàn)出更加多樣化的消費需求。多樣性環(huán)境在需求刺激的作用下逐漸形成,能夠為不同行業(yè)的從業(yè)人員搭建起深入交流的平臺。在頻繁交流的過程中,企業(yè)不僅能使用更多新思想用于制定產(chǎn)品方案,而且可以使用新技術(shù)生產(chǎn)多樣化的新產(chǎn)品[14]。與此同時,更大的市場規(guī)模也意味著更激烈的競爭,“優(yōu)勝劣汰”的市場機制將不斷壓縮創(chuàng)新能力不足企業(yè)的生存空間[15]。這樣一來,為了獲取足夠的競爭優(yōu)勢或避免退出市場,企業(yè)會加大研發(fā)投入,致力于研發(fā)新技術(shù)與新產(chǎn)品,進而提升了技術(shù)創(chuàng)新水平。據(jù)此,提出假設(shè)2。

    假設(shè)2:城市規(guī)模的擴張會刺激市場需求,進而對城市創(chuàng)新水平的提升具有促進作用。

    企業(yè)進行研發(fā)創(chuàng)新時往往需要專業(yè)的金融服務(wù)。與中小城市相比,大城市往往是交通樞紐中心,是互聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈的核心,擁有更強大的信息收集和信息處理能力,是金融信息的源頭。王如玉等(2019)發(fā)現(xiàn),隨著人口規(guī)模的不斷擴大,城市的資本集中度與金融集聚水平越高[16]。金融集聚主要通過緩解信貸約束、提高資源配置效率以及分散創(chuàng)新風(fēng)險來激勵城市創(chuàng)新。首先,金融機構(gòu)為研發(fā)活動提供資金支持,緩解企業(yè)由于內(nèi)源性融資不足而面臨的信貸約束,進而提高創(chuàng)新項目成功率。其次,金融機構(gòu)在空間上的集聚有助于提升生產(chǎn)效率,促進金融資源的有效利用,具體表現(xiàn)在金融機構(gòu)可以對資金需求者做出更準確的評估,并挑選出最具創(chuàng)新與成長能力的企業(yè)[17],因此優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新項目總能被準確識別并優(yōu)先得到支持。最后,研發(fā)風(fēng)險是讓投資者“望而卻步”的重要因素,而金融機構(gòu)能通過設(shè)計各類風(fēng)險分散組合予以緩解。在研發(fā)創(chuàng)新可持續(xù)的預(yù)期下,企業(yè)會有足夠激勵增加創(chuàng)新投入[18]。據(jù)此,提出假設(shè)3。

    假設(shè)3:城市規(guī)模的擴張會強化金融集聚程度,進而對城市創(chuàng)新水平的提升具有激勵效應(yīng)。

    (三)城市規(guī)模對城市創(chuàng)新的空間溢出機制

    在一定空間范圍內(nèi),城市規(guī)模會產(chǎn)生城際創(chuàng)新抑制作用。由于研發(fā)創(chuàng)新具有長周期、高風(fēng)險、高投入的特征,因此投資者在考慮創(chuàng)新項目的選址時會充分評估城市的資金流、人才流和信息流的狀況。正如上文所述,與規(guī)模較小的城市相比,大城市頗具規(guī)模的實體經(jīng)濟部門可以有效保證金融體系的規(guī)模化經(jīng)營,充足的資金供給和完善的金融安排也對創(chuàng)新企業(yè)具有很大的吸引力。因此,周邊地區(qū)的投資者會將更多創(chuàng)新項目在本城市落地,以期獲得更高的創(chuàng)新回報。同時,大城市聚集了更多知識密集型企業(yè),新知識、新技術(shù)更容易在研發(fā)人員的頻繁交流中產(chǎn)生。也就是說,城市規(guī)模越大,對資金流、人才流和信息流等創(chuàng)新投入要素的引力作用就越大。值得關(guān)注的是,中國情境下城市規(guī)模的擴張在一定程度上是地方政府競爭的結(jié)果[19]。為了實現(xiàn)本地經(jīng)濟的高速增長以獲得上級政府認可,地方主政官員往往會采取最大限度地開發(fā)、利用各類資源的發(fā)展策略[20]。地方政府動用土地財政等手段實現(xiàn)城市空間持續(xù)擴張,以達到吸引更多生產(chǎn)要素流入本地的目的,其中也包括對創(chuàng)新資源的激烈爭奪。據(jù)此,提出假設(shè)4。

    假設(shè)4:城市規(guī)模對周邊城市創(chuàng)新具有顯著的負向空間溢出效應(yīng)。

    三、模型設(shè)定、指標選取與數(shù)據(jù)說明

    (一)模型設(shè)定

    為了研究城市規(guī)模與創(chuàng)新水平之間的關(guān)系,本文設(shè)定了以下面板數(shù)據(jù)回歸模型:

    Innoit=α0+α1Popit+ηXit+vt+ui+εit

    (1)

    其中,Innoit表示城市i在第t年的創(chuàng)新產(chǎn)出;α0為常數(shù)項;Pop衡量城市規(guī)模,α1為其系數(shù);X表示一系列控制變量,η為控制變量的系數(shù),具體變量的選擇在下文予以說明;為了控制年份固定效應(yīng)與城市固定效應(yīng),本文進一步在模型中添加了vt和ui,εit為模型的誤差項。本文還將進一步檢驗二者的內(nèi)在動力機制,為此,設(shè)定以下中介效應(yīng)模型:

    Mediatorit=β0+β1Popit+θXit+vt+ui+εit

    (2)

    Innoit=δ0+δ1Popit+δ2Mediatorit+ωXit+vt+ui+εit

    (3)

    式(1)可視為第一步,關(guān)鍵在于考察城市規(guī)模變量的顯著性;第二步是考察城市規(guī)模變量對兩類中介變量(Mediator,即市場潛能或金融集聚)的作用關(guān)系,倘若式(2)中的系數(shù)β1通過了顯著性檢驗,意味著可以進行最后一步;式(3)中同時包含了城市規(guī)模與兩類中介變量,在δ1與δ2都顯著的情況下,如果δ1與式(1)的α1相比,數(shù)值和顯著性大小都有所減少,意味著存在中介效應(yīng)。

    (二)指標選取

    被解釋變量(Inno)。在研究區(qū)域創(chuàng)新的眾多文獻中,專利是衡量創(chuàng)新成果最為常見的指標之一[21]。與實用新型和外觀設(shè)計專利相比,發(fā)明專利的研發(fā)成本更高,承載的技術(shù)復(fù)雜程度更大。與此同時,無論在申請程序抑或在保護規(guī)定上都具有十分嚴格的限制。因此,不少學(xué)者認為發(fā)明專利數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)地區(qū)實質(zhì)性創(chuàng)新水平[22]。本文采取人均發(fā)明專利授權(quán)量作為城市創(chuàng)新的衡量指標。

    解釋變量(Pop)。參考已有研究的一般做法,使用城市年平均人口數(shù)來衡量城市規(guī)模。

    控制變量。經(jīng)濟發(fā)展水平(Pgdp),使用城市實際人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)表示;財政科技支出(Govinno),使用每一年度政府用于支持科技發(fā)展的財政支出與GDP之比進行刻畫;固定投資規(guī)模(Invest),采用固定資產(chǎn)投資與GDP之比來表示;實際利用外資水平(Fdi),使用實際利用外資占GDP的比重來衡量;信息化水平(Inform),使用人均意義上的郵電量與GDP之比作為代理指標[23];產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Upg),使用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)進行衡量,即Upg=∑qm,m(m=1,2,3),其中,m表示產(chǎn)業(yè),qm表示產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重[24]。

    中介變量。當(dāng)一個城市里的消費者擁有越強的消費能力且呈現(xiàn)出越加多樣化的消費需求,那么該城市的市場潛能指數(shù)也就越大。哈里斯(Harris)函數(shù)是刻畫市場潛能的良好指標,已在眾多文獻中得到廣泛應(yīng)用[25],因此本文沿襲已有文獻的一般做法,設(shè)定市場潛能指標如下:

    Mpi=∑i≠jYj/dij+Yi/dii

    (4)

    其中,Mpi表示城市i的市場潛能;Y表示城市GDP;dij表示城市i駐地與城市j駐地間的直線距離;dii表示城市i的內(nèi)部距離,設(shè)定dii=(2/3)(areai/π)1/2,areai表示城市i的面積。關(guān)于金融集聚程度,參考陶鋒等(2017)[26]的做法,構(gòu)建地理密度指數(shù)來刻畫金融集聚,具體如下:

    Finit=Dit/Areait

    (5)

    在式(5)中,F(xiàn)in為金融集聚的代理指標,是金融活動程度(D)與城市建成區(qū)面積(Area)的比值。金融活動程度使用年末金融機構(gòu)貸款余額進行表示,原因在于現(xiàn)階段中國金融資源供給狀況主要取決于銀行體系貸款指標。

    (三)數(shù)據(jù)說明

    在數(shù)據(jù)可獲得性的前提下,本文收集了2003—2017年中國277個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)進行分析。城市發(fā)明專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站中的中國專利公布公告系統(tǒng);城市規(guī)模、控制變量以及中介變量的數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》,需要強調(diào)的是,本文使用的是市轄區(qū)層面的數(shù)據(jù);從《中國統(tǒng)計年鑒》中獲取省級價格指數(shù),用于將名義變量調(diào)整為實際變量。

    四、實證結(jié)果與分析

    (一)基準回歸結(jié)果分析

    在表1中,城市規(guī)模系數(shù)均在1%水平下顯著為正,這說明城市規(guī)模與城市創(chuàng)新之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系,假設(shè)1得到了初步驗證。由列(7)可以分析控制變量的影響:經(jīng)濟發(fā)展水平(Pgdp)對城市創(chuàng)新具有顯著正效應(yīng),這是因為隨著經(jīng)濟不斷發(fā)展,要素市場更為充分,能為研發(fā)活動提供高級化生產(chǎn)要素,同時市場機制的日益完善也可以營造良好的創(chuàng)新競爭環(huán)境;財政科技投入(Govinno)系數(shù)顯著為正,這說明地方政府加大對科技創(chuàng)新的財政支持力度具有顯著的創(chuàng)新激勵效應(yīng);固定投資規(guī)模(Invest)變量系數(shù)為-1.181,且通過了1%水平下顯著性檢驗,意味著固定投資對創(chuàng)新活動產(chǎn)生了拖累效應(yīng),可能的解釋是,過度投資活動往往是企業(yè)費用負擔(dān)增加的根源,會導(dǎo)致企業(yè)無法配置足夠資金用于研發(fā)創(chuàng)新。

    表1 基準回歸結(jié)果

    (二)穩(wěn)健性檢驗

    首先,對因變量進行重新刻畫。從專利申請的角度來衡量城市創(chuàng)新,即把基準回歸中的人均發(fā)明專利授權(quán)量替換為人均發(fā)明專利申請量(Inno_apply),具體結(jié)果見表2列(1)。同時,還使用《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告2017》中的城市創(chuàng)新能力指數(shù)(Inno_index)作為新的被解釋變量[27],具體結(jié)果見表2列(2)。結(jié)果顯示,城市規(guī)模與城市創(chuàng)新之間仍然呈現(xiàn)穩(wěn)定的正向關(guān)系。

    其次,使用當(dāng)期專利數(shù)據(jù)可能無法全面反映專利在研發(fā)、申請和授權(quán)等環(huán)節(jié)上的耗時狀況,進而可能會造成衡量誤差問題。因此,將解釋變量和控制變量均依次采取滯后一期和滯后二期的處理,以消除時滯對估計結(jié)果的影響。同時,將解釋變量作滯后處理也能夠消除反向因果關(guān)系,使得內(nèi)生性問題得到有效緩解。表2列(3)是對解釋變量和控制變量均采取滯后一期處理后的估計結(jié)果,表2列(4)則是采取滯后兩期處理后的估計結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn),城市規(guī)模變量系數(shù)在5%水平下顯著為正,說明上文結(jié)論是較為穩(wěn)健的。

    最后,考慮到少部分城市的數(shù)據(jù)可能存在異常值或離群值的情況,如創(chuàng)新產(chǎn)出等變量的數(shù)值過低或過高等,進而影響估計結(jié)果的準確性。因此,對人均發(fā)明專利授權(quán)量與城市規(guī)模這兩個關(guān)鍵變量進行上下1%的縮尾處理后重新進行估計,具體結(jié)果見表2列(5)。可以發(fā)現(xiàn),城市規(guī)模系數(shù)仍在1%水平下顯著為正,這進一步支撐了上文的研究結(jié)論。

    表2 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

    (三)異質(zhì)性分析

    首先,考察地區(qū)異質(zhì)性可能產(chǎn)生的影響。從經(jīng)濟發(fā)展階段來看,東部城市經(jīng)濟起步更早,在資本和技術(shù)上具備更好的先天條件。從人力資本上看,東部城市擁有豐富教育資源,加之中、西部勞動力大量涌入,進而形成了能為企業(yè)輸送高素質(zhì)創(chuàng)新人才的厚勞動力池。從基礎(chǔ)設(shè)施來看,東部城市在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈上更具優(yōu)勢,擁有更強的信息收集和處理能力,可以有效降低創(chuàng)新過程中的信息不對稱和風(fēng)險,進而提升企業(yè)創(chuàng)新能力?;诖耍疚姆謩e對東部城市與中、西部城市兩個子樣本進行估計,具體結(jié)果見表3列(1)、列(2)。可以發(fā)現(xiàn),無論是東部還是中、西部,城市規(guī)模均能產(chǎn)生顯著創(chuàng)新提升效應(yīng)。為了比較二者的大小,進一步構(gòu)建了地區(qū)虛擬變量(Area),即當(dāng)城市處于東部時賦值為1,當(dāng)城市處于中、西部時賦值為0,并在式(1)基礎(chǔ)上引入城市規(guī)模與地區(qū)虛擬變量的交互項(Area×Pop)進行回歸,具體結(jié)果見表3列(3)。結(jié)果顯示,交互項系數(shù)為1.837,且通過了1%水平的顯著性檢驗,這說明與中、西部城市相比,東部城市規(guī)模擴張的創(chuàng)新促進效應(yīng)更大。

    其次,嘗試分析資源稟賦異質(zhì)性帶來的影響。自然資源豐裕是資源型城市的優(yōu)勢所在,然而這些城市也容易走上資源依賴型道路。更為重要的是,長期以資源型產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟體并不太需要高技能勞動力,導(dǎo)致當(dāng)?shù)氐母咚刭|(zhì)創(chuàng)新人才流失殆盡。同時,由于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)單一并且缺乏知識密集型產(chǎn)業(yè),資源型城市中的企業(yè)對技術(shù)改造和技術(shù)升級的創(chuàng)新意愿也不夠強烈。鑒于此,根據(jù)國務(wù)院《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013—2020年)》將全樣本劃分為資源型城市與非資源型城市后進行估計,具體結(jié)果見表3列(4)、列(5)。結(jié)果顯示,非資源型城市的城市規(guī)模具有顯著創(chuàng)新提升效應(yīng),而資源型城市的規(guī)模擴張卻無法對創(chuàng)新產(chǎn)生實質(zhì)性影響。對此可能的解釋是,資源型城市普遍存在“荷蘭病”等“資源詛咒”現(xiàn)象,長期以資源產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)使得城市規(guī)模擴張也無法提升城市創(chuàng)新水平。

    表3 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

    (四)機制甄別檢驗

    這一部分將使用中介效應(yīng)模型來驗證市場效應(yīng)與金融集聚效應(yīng)的存在與否。表1列(7)是中介效應(yīng)模型第一步的估計結(jié)果,其中城市規(guī)模對城市創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著正效應(yīng)。表4列(1)是檢驗市場效應(yīng)的第二步估計結(jié)果,其中城市規(guī)模的擴大提升了城市創(chuàng)新能力。第三步表4列(2)中市場潛能系數(shù)為1.751,且在1%水平下顯著為正,說明市場潛能對城市創(chuàng)新具有顯著促進作用。同時,城市規(guī)模系數(shù)為0.270,與表1列(7)相比有所下降,這意味著市場潛能存在部分中介效應(yīng),恰恰驗證了假設(shè)2。

    接著,進一步考察金融集聚變量的中介效應(yīng)。表4列(3)是第二步的相應(yīng)估計結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),城市規(guī)模與金融集聚度呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。第三步表4列(4)結(jié)果中金融集聚系數(shù)顯著為正,說明金融集聚水平的提升具有正向創(chuàng)新效應(yīng)。同時,城市規(guī)模系數(shù)為0.628,與表1列(7)相比有所下降,這意味著金融集聚存在部分中介效應(yīng),至此假設(shè)3得到驗證。

    表4 機制甄別檢驗結(jié)果

    五、進一步討論:空間互動的視角

    這一部分將著重考察空間互動因素,同時對假設(shè)4進行檢驗。在變量間存在空間互動的情況下,應(yīng)該借助空間計量模型進行分析。在眾多空間計量模型當(dāng)中,空間杜賓模型(SDM)不僅將被解釋變量的空間互動納入分析范圍,而且能夠準確辨別解釋變量的空間溢出效應(yīng)。因此,構(gòu)建SDM如下:

    (6)

    在式(6)中,ρ為空間滯后系數(shù),當(dāng)數(shù)值為正時,表明城市創(chuàng)新具有正向的空間集聚特征;Wij為空間權(quán)重矩陣中的元素,由兩兩城市駐地間歐式直線距離平方的倒數(shù)來衡量;Innojt表示第j個城市(j≠i)在第t年的創(chuàng)新產(chǎn)出;Popjt表示第j個城市(j≠i)在第t年的城市規(guī)模;θ1與η1分別刻畫了城市規(guī)模對城市創(chuàng)新的直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng);Xjt為第j個城市(j≠i)在第t年的控制變量指標;θ2與η2分別衡量了一系列控制變量對城市創(chuàng)新的直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng);vt、ui和εit分別為年份固定效應(yīng)、城市固定效應(yīng)和誤差項。

    在對空間杜賓模型進行估計之前必須進行空間相關(guān)性檢驗。具體來說,使用莫蘭指數(shù)對城市創(chuàng)新進行空間相關(guān)性檢驗。根據(jù)表5的檢驗結(jié)果可得,樣本觀測期內(nèi)莫蘭指數(shù)的數(shù)值均顯著為正,意味著現(xiàn)階段城市創(chuàng)新具有正向空間集聚特征。上述空間集聚性在整個觀測期發(fā)生了較大變化,莫蘭指數(shù)在2003—2009年處于較低水平。自2010年開始,其數(shù)值便開始快速上升,表明城市創(chuàng)新的正向空間集聚特征呈現(xiàn)加強的趨勢。對此的解釋是,隨著國家出臺一系列旨在實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的規(guī)劃與政策,不少城市借助制度紅利加快了研發(fā)創(chuàng)新的腳步,并在一定區(qū)域范圍內(nèi)形成了創(chuàng)新俱樂部現(xiàn)象。

    表5 空間相關(guān)性檢驗結(jié)果

    表6 SDM效應(yīng)分解結(jié)果

    根據(jù)勒沙杰和佩斯(LeSage & Pace,2009)[28]提出的偏微分方法將式(6)分解為直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)(間接效應(yīng))兩部分。表6列(1)報告的是效應(yīng)分解中的直接效應(yīng)部分,直接效應(yīng)刻畫的是本地區(qū)域特征變量對本地創(chuàng)新的影響??梢钥闯?,城市規(guī)模系數(shù)仍然在1%水平下顯著為正。本文關(guān)注的重點是溢出效應(yīng)的方向和力度,這部分結(jié)果見表6列(2)。結(jié)果顯示,城市規(guī)模的溢出系數(shù)為-4.084,且通過了1%的顯著性水平檢驗,意味著本地城市規(guī)模的持續(xù)擴大會對周邊地區(qū)的創(chuàng)新水平產(chǎn)生抑制作用??赡艿脑蛟谟?,大城市在人力資本、市場發(fā)展、信息收集與處理上更具優(yōu)勢,會對周邊城市的優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新要素產(chǎn)生虹吸效應(yīng),最終抑制了周邊城市的創(chuàng)新水平而提升了本地的創(chuàng)新能力。至此,假設(shè)4亦得到了驗證。

    六、主要結(jié)論與政策建議

    在大力實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的背景下,本文深入分析了城市規(guī)模及其空間互動對城市創(chuàng)新的影響效應(yīng),并使用2003—2017年中國277個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)對若干命題進行了實證檢驗。主要發(fā)現(xiàn)有:第一,基于全樣本的估計結(jié)果,隨著城市規(guī)模持續(xù)擴大,城市創(chuàng)新產(chǎn)出不斷增加,但是該正向作用會受到所處地區(qū)和資源稟賦兩類城市異質(zhì)性的約束。第二,本文進一步考察了城市規(guī)模影響城市創(chuàng)新的機制路徑,中介效應(yīng)模型的估計結(jié)果表明,更大的市場需求規(guī)模與更高的金融集聚水平是大城市擁有更多創(chuàng)新產(chǎn)出的重要原因。第三,為了分析城市規(guī)模對城市創(chuàng)新活動的空間溢出效應(yīng),本文借助空間杜賓模型進行檢驗發(fā)現(xiàn),城市規(guī)模對周邊城市創(chuàng)新能力具有顯著的負向溢出效應(yīng)。

    基于上述經(jīng)驗結(jié)論,本文對于如何推進創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略、提升區(qū)域整體創(chuàng)新水平提出如下政策建議:(1)在中國大部分地級市的實際規(guī)模仍然具有較大提升空間的現(xiàn)實情境下,應(yīng)該適度推動城市尤其是中小城市的規(guī)模擴張,發(fā)揮城市承載創(chuàng)新要素的空間優(yōu)勢,提高人口集聚程度,為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供厚實的智力儲備。(2)要根據(jù)城市特征來安排城市規(guī)劃。對于東部或非資源型城市而言,應(yīng)優(yōu)化城市規(guī)模的發(fā)展路徑,進一步挖掘城市的集聚經(jīng)濟優(yōu)勢;對于中西部或資源型城市而言,在城市規(guī)模擴張的過程中要合理引導(dǎo)城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展,培育和發(fā)展先進制造業(yè),形成現(xiàn)代服務(wù)業(yè)體系。(3)要重視市場需求與金融集聚在城市規(guī)模創(chuàng)新效應(yīng)中的作用。具體來說,要發(fā)揮市場需求對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的拉動作用,促使企業(yè)生產(chǎn)更多新產(chǎn)品;也要發(fā)揮金融集聚對創(chuàng)新活動的資本配置功能和風(fēng)險分散功能,構(gòu)建、完善多層次的資本市場,提高金融體系服務(wù)實體經(jīng)濟研發(fā)創(chuàng)新的能力。(4)本文的研究結(jié)果表明,大城市對周邊城市創(chuàng)新要素產(chǎn)生了虹吸效應(yīng)。對此,區(qū)域創(chuàng)新中心城市的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該向創(chuàng)新能力較弱的城市延伸,形成以點帶面的創(chuàng)新空間格局,在區(qū)域內(nèi)形成創(chuàng)新的“擴散效應(yīng)”,縮小城際創(chuàng)新能力差距。

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