區(qū)域一體化戰(zhàn)略能有效提升創(chuàng)新擴散環(huán)節(jié)溢出效應嗎
——以京津冀城市群為例

葉堂林，李國梁，任紹銘，劉 瑩

(首都經(jīng)濟貿(mào)易大學 城市經(jīng)濟與公共管理學院，北京 100070)

0 引言

近年來，隨著全球產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈重塑進程不斷推進，國際貿(mào)易摩擦也愈演愈烈，處于技術壟斷地位的科技強國牢牢把持核心領域關鍵技術，后發(fā)國家在促進自身產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈攀升的過程中，通過外部渠道獲得創(chuàng)新成果的難度與不確定性日益增大?；诖?，有效盤活國內(nèi)現(xiàn)有技術成果存量，激發(fā)創(chuàng)新資源活力，提升創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟社會發(fā)展的內(nèi)生動力，是應對當前國際經(jīng)濟環(huán)境不確定性的重要舉措。從世界范圍看，創(chuàng)新資源空間分布不均衡是客觀存在的現(xiàn)實，并非所有區(qū)域都能成為區(qū)域創(chuàng)新策源地。因此，在有條件的區(qū)域培育打造區(qū)域創(chuàng)新源，其它區(qū)域通過與創(chuàng)新策源地建立創(chuàng)新資源通道，是實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的重要舉措，也是有效拓展創(chuàng)新源輻射范圍的重要途徑。學術界將這種解決區(qū)域發(fā)展動能不平衡的方式定義為創(chuàng)新擴散。舒爾茨[1]認為，通過創(chuàng)新擴散，創(chuàng)新成果得到普遍推廣與廣泛應用，才能推動區(qū)域技術水平提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，進而促進區(qū)域經(jīng)濟增長。

現(xiàn)實中，很多因素制約區(qū)域創(chuàng)新擴散的輻射范圍，學者們也從多個方面探究關鍵影響因素。從擴散媒介和傳播渠道角度，知識溢出效應是創(chuàng)新擴散的一種具體形式，知識溢出效應取決于創(chuàng)新源與承接地之間的空間距離[2]、技術差距(技術“鴻溝”)和科技中介活躍程度[3]。從創(chuàng)新源與承接地角度，創(chuàng)新源的創(chuàng)新輸出意愿和創(chuàng)新能力、創(chuàng)新承接地的承接意愿[4]和吸收轉(zhuǎn)化能力[5]以及對外開放程度[6]、市場環(huán)境[3]、人口密度[7]、政策法規(guī)實施與規(guī)范性[8]等都是影響創(chuàng)新擴散的重要因素。京津冀城市群是落實國家重大區(qū)域協(xié)調(diào)戰(zhàn)略的空間載體，作為全國科技創(chuàng)新中心的北京是該城市群的核心創(chuàng)新源。從2014年京津冀協(xié)同發(fā)展上升為國家重大戰(zhàn)略，到2016年6月國務院批復同意的《京津冀系統(tǒng)推進全面創(chuàng)新改革試驗方案》，都旨在加強三地產(chǎn)業(yè)鏈、政策鏈、資金鏈、創(chuàng)新鏈深度融合，提升協(xié)同創(chuàng)新水平，進而打造創(chuàng)新共同體。那么，區(qū)域一體化戰(zhàn)略實施能否有效促進城市群創(chuàng)新溢出效應顯著提升？本文將就該問題進行深入分析。

1 分析框架

1.1 研究思路

相較于已有研究，本研究認為，創(chuàng)新擴散是一個空間鄰近性極為顯著的經(jīng)濟現(xiàn)象?，F(xiàn)有研究大多以省域為研究尺度，本研究將研究尺度進一步縮小到地級市層面，從更加微觀的視角研究創(chuàng)新擴散效應。創(chuàng)新擴散是一個多主體聯(lián)動過程，是一個地區(qū)的投入產(chǎn)出對另一個地區(qū)投入產(chǎn)出產(chǎn)生影響的過程，同時，也是各主體基于自身利益的博弈過程。區(qū)域一體化戰(zhàn)略正是為了解決由區(qū)際博弈行為引發(fā)的效率損失問題，但是目前鮮見關于區(qū)域一體化政策影響區(qū)域創(chuàng)新資源流動的相關文獻?；诖?，本研究以京津冀地區(qū)為例，引入結(jié)構(gòu)變動模型測度京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施前后創(chuàng)新擴散效應對經(jīng)濟社會發(fā)展的影響是否發(fā)生顯著變化。

1.2 研究方法

由于創(chuàng)新活動具有較強的空間聯(lián)動性，空間因素會影響創(chuàng)新擴散范圍[9]，因此部分學者開始從空間角度探究創(chuàng)新擴散的影響。通過梳理相關研究發(fā)現(xiàn)，學者們研究創(chuàng)新擴散效應的方法逐漸由傳統(tǒng)的OLS回歸轉(zhuǎn)向空間計量回歸。如許治等[10]采用空間計量方法，對北京和上海兩地技術擴散對全國經(jīng)濟增長的影響進行測度；施曉麗[11]通過構(gòu)建空間計量模型，得出人力資本、貿(mào)易進口和FDI對創(chuàng)新擴散效應存在一定影響；金剛和沈坤榮[12]運用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，對我國內(nèi)地31個省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)技術效率和技術進步空間擴散效應的時空演化特征進行分析；葉堂林和李國梁[13]通過構(gòu)建空間模型，從創(chuàng)新研發(fā)投入和創(chuàng)新吸收轉(zhuǎn)化投入兩個方面，對比分析京津冀和長三角城市群的創(chuàng)新擴散效應。結(jié)合已有研究，本文將從基礎研發(fā)投入、創(chuàng)新吸收轉(zhuǎn)化投入和創(chuàng)新成果產(chǎn)出3個環(huán)節(jié)探究創(chuàng)新擴散效應，具體通過構(gòu)建空間計量模型測度京津冀城市群的創(chuàng)新擴散效應；同時，通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)變化模型，檢驗區(qū)域一體化戰(zhàn)略對創(chuàng)新擴散溢出效應的具體影響。

1.2.1 空間計量模型

創(chuàng)新擴散依賴于地區(qū)之間的空間溢出，表現(xiàn)為創(chuàng)新中心與周邊地區(qū)進行資源交換、知識擴散以及制度學習[14]。從過程端來看，創(chuàng)新中心起到示范作用，其輸出的新思想、新技術易于在周邊地區(qū)的“用中學”過程中被模仿與采納，創(chuàng)新源也能在“干中學”過程中積累經(jīng)驗并進行創(chuàng)新迭代[15]。從發(fā)生條件看，創(chuàng)新擴散需要創(chuàng)新策源地具備豐富的創(chuàng)新資源、創(chuàng)新成果以及較強的創(chuàng)新成果輸出意愿，創(chuàng)新腹地則應具備較強的吸收轉(zhuǎn)化能力和創(chuàng)新成果承接意愿，還需要營造良好的創(chuàng)新擴散環(huán)境和順暢的創(chuàng)新擴散渠道[13]。從結(jié)果端看，一個地區(qū)的創(chuàng)新成果只有通過創(chuàng)新擴散才能在周邊地區(qū)“落地”與轉(zhuǎn)化，進而帶動周邊關聯(lián)地區(qū)經(jīng)濟增長，使創(chuàng)新成果產(chǎn)生更廣泛的經(jīng)濟社會效益，這是整個創(chuàng)新活動的根本導向。

本研究以京津冀為空間范圍，以13個城市為研究樣本，具體包括北京、天津、石家莊、唐山、秦皇島、邯鄲、邢臺、保定、張家口、承德、滄州、廊坊、衡水。在引入相關指標的基礎上，構(gòu)建涵蓋基礎研發(fā)投入、吸收轉(zhuǎn)化投入、創(chuàng)新成果產(chǎn)出等多個創(chuàng)新環(huán)節(jié)的空間計量模型，對京津冀城市群創(chuàng)新擴散效應的顯著性進行檢驗。回歸模型具體為：

第一，SLM模型。

一階段回歸——基礎研發(fā)投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響：

ln(Pi,t)=ρWln(Pi，t)+β1ln(NRDEi,t-j)+β2ln(EIi,t-j)+β3ln(NCUi,t-j)+β4ln(UFIi,t-j)+β5ln(MPDi,t-j)+εi,t

(1)

二階段回歸——吸收轉(zhuǎn)化投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響：

ln(Pi,t)=ρWln(Pi,t)+β1ln(NPLi,t-j)+β2ln(NSTi,t-j)+β3ln(UFIi,t-j)+β4ln(MPDi,t-j)+εi,t

(2)

三階段回歸——創(chuàng)新產(chǎn)出對經(jīng)濟增長的影響：

ln(GDPi,t)=ρWln(GDPi,t)+β1ln(Pi,t-j)+β2ln(UFIi,t-j)+β3ln(MPDi,t-j)+εi,t

(3)

第二，SEM模型。

一階段回歸——基礎研發(fā)投入對創(chuàng)新成果產(chǎn)出的影響：

ln(Pi)=α+β1ln(NRDEi)+β2ln(EIi)+β3ln(NCUi)+β4ln(UFIi)+β5ln(MPDi)+εi

(4)

二階段回歸——吸收轉(zhuǎn)化投入對創(chuàng)新成果產(chǎn)出的影響：

ln(Pi)=α+β1ln(NPLi)+β2ln(NSTi)+β3ln(UFIi)+β4ln(MPDi)+εi

(5)

三階段回歸——創(chuàng)新成果產(chǎn)出對經(jīng)濟增長的影響：

ln(GDPi)=α+β1ln(Pi)+β2ln(UFIi)+β3ln(MPDi)+εi

(6)

第三，空間權重矩陣。

通過加入地理距離權重矩陣，反映空間各主體、各地區(qū)間的關聯(lián)性。

(7)

其中，d為兩區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中心位置間的距離。

1.2.2 結(jié)構(gòu)變化方程

2014年，黨中央提出京津冀協(xié)同發(fā)展重大國家戰(zhàn)略。為探究京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施前后各環(huán)節(jié)創(chuàng)新活動對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響是否發(fā)生顯著變化，本研究通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)變化模型進行檢驗。在使用結(jié)構(gòu)變化模型的過程中，時間斷點的選擇會對結(jié)構(gòu)變化檢驗結(jié)果產(chǎn)生一定影響?？紤]到結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將時間范圍拓展到2014年的前兩年和后兩年，分別以2012年、2013年、2014年、2015年、2016年為時間節(jié)點。

基于上述分析，提出以下研究假設：

H1：在2012-2016年的某個時間點前后，京津冀城市群基礎研發(fā)環(huán)節(jié)投入對經(jīng)濟社會發(fā)展的促進效果存在顯著差異；

H2：在2012-2016年的某個時間點前后，京津冀城市群吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)投入對經(jīng)濟社會發(fā)展的促進效果存在顯著差異；

H3：在2012-2016年的某個時間點前后，京津冀城市群創(chuàng)新成果產(chǎn)出對經(jīng)濟社會發(fā)展的促進效果存在顯著差異。

本研究將采用經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化模型驗證2012-2016年某個時間點前后城市群各城市創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出變化對經(jīng)濟社會的影響是否具有統(tǒng)計學意義。經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化模型的具體形式為：

Yt=α+βiXt+γiDt+δiDtXt+εt

(8)

(9)

式(9)中，D=0表示在2012-2016年某個時間點(T)之前的時間段，D=1表示在2012-2016年某個時間點(T)之后的時間段。

1.3 指標選取

在被解釋變量選取方面，有學者采用專利數(shù)[16]、技術市場交易合同數(shù)[17]、技術交易額[10]等指標對創(chuàng)新擴散效應進行衡量。本文中，考慮到創(chuàng)新擴散是一個空間鄰近性極顯著的經(jīng)濟現(xiàn)象，在數(shù)據(jù)可得下，采用小空間尺度研究創(chuàng)新擴散效應更具有現(xiàn)實意義。由于技術市場交易合同數(shù)與技術交易額僅有省域?qū)用鏀?shù)據(jù)，本研究僅能夠獲取地級市層面的新增發(fā)明專利數(shù)，因此選取新增發(fā)明專利數(shù)作為衡量地區(qū)整體技術水平的關鍵指標。

在核心解釋變量選取方面，從基礎研發(fā)投入環(huán)節(jié)看，馮志軍和康鑫[18]從人力投入與資本投入兩方面衡量創(chuàng)新研發(fā)投入，采用R&D活動人員折合全時當量和R&D經(jīng)費內(nèi)部支出作為創(chuàng)新研發(fā)投入的核心解釋變量。R&D活動的創(chuàng)新主體主要包括高校、科研院所和科研企業(yè)兩方面，本文將對比分析不同創(chuàng)新主體投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，采用研發(fā)與設計服務存續(xù)企業(yè)數(shù)和普通高等學校數(shù)衡量創(chuàng)新主體投入水平，采用R&D經(jīng)費內(nèi)部支出反映創(chuàng)新資本投入水平。從吸收轉(zhuǎn)化投入環(huán)節(jié)看，欠發(fā)達地區(qū)可以通過技術引進和技術改造提升創(chuàng)新能力[19]，科技中介活躍程度直接影響創(chuàng)新擴散效率[3]。創(chuàng)新擴散是一個多主體聯(lián)動過程，只有各方都在這個過程中受益，創(chuàng)新擴散過程才能持續(xù)，而創(chuàng)新源的知識產(chǎn)權受保護程度、創(chuàng)新成果吸收轉(zhuǎn)化的交易成本與信息對稱程度都會影響創(chuàng)新主體擴散意愿和擴散效率[20]。因此，本研究采用科技成果轉(zhuǎn)化服務存續(xù)企業(yè)數(shù)(具體涉及科技中介服務和技術推廣服務)、知識產(chǎn)權及相關法律服務存續(xù)企業(yè)數(shù)衡量創(chuàng)新吸收轉(zhuǎn)化服務主體的活躍程度。從創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)看，大多數(shù)學者采用專利授權數(shù)作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的關鍵指標，本研究選取新增發(fā)明專利數(shù)衡量地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出能力。

在控制變量選取方面，區(qū)位優(yōu)勢和開放程度是影響創(chuàng)新擴散的重要因素。胡文玉等[15]采用人口密度作為衡量區(qū)域資源稟賦的指標，并認為人口密度越大創(chuàng)新擴散越快。大部分學者采用外商直接投資(FDI)作為開放程度的衡量指標。實際使用外資金額(UFI)是外商直接投資(FDI)中實際投入的金額，能更為真實地反映外資利用水平。因此，本研究選取轄區(qū)人口密度和當年實際使用外資金額作為控制變量，見表1。

表1 變量描述與數(shù)據(jù)來源Tab.1 Variable descriptions and data sources

2 京津冀城市群創(chuàng)新資源分布情況

2.1 基礎研發(fā)環(huán)節(jié)：北京優(yōu)勢明顯，石家莊增速較快

在研發(fā)經(jīng)費投入方面，北京的科研投入具有顯著優(yōu)勢，津冀兩地相對偏低，石家莊的增速較快。從增長勢頭看，2010-2019年北京的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出從821.82億元增長到2 233.59億元，年均增長率為11.75%；天津從229.56億元增長到462.97億元，年均增長率為8.11%；石家莊從17.01億元增長到126.64億元，年均增長率為24.99%；除去石家莊后，河北省其它城市的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出之和從117.93億元增長到400.95億元。從絕對份額看，2019年北京的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出分別是天津、石家莊的4.8倍和17.6倍，河北省其它城市(張家口、承德、廊坊、唐山、秦皇島、保定、衡水、滄州、邢臺、邯鄲)的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出之和僅為北京的1/5。

在創(chuàng)新研發(fā)主體方面，作為創(chuàng)新源的北京的創(chuàng)新研發(fā)設計主體優(yōu)勢顯著；而作為創(chuàng)新承接地的石家莊的研發(fā)設計主體數(shù)增勢迅猛，但天津的研發(fā)設計主體基礎較薄弱。從增長勢頭看，2010-2019年北京的研發(fā)設計企業(yè)數(shù)從3 674家增長到11 100家，年均增長率為13.07%；天津從323家增長到1 223家，年均增長率為15.94%；石家莊從1 092家增長到10 868家，年均增長率為29.09%；河北省其它城市(張家口、承德、廊坊、唐山、秦皇島、保定、衡水、滄州、邢臺、邯鄲)的研發(fā)設計企業(yè)數(shù)之和從1 106家增長到15 014家。從絕對份額看，2019年石家莊的創(chuàng)新研發(fā)設計企業(yè)數(shù)為北京的98%，而天津的創(chuàng)新研發(fā)設計企業(yè)數(shù)僅為北京的1/10。除石家莊外，河北省其它城市(張家口、承德、廊坊、唐山、秦皇島、保定、衡水、滄州、邢臺、邯鄲)的研發(fā)設計企業(yè)數(shù)均不足北京的1/5。

2.2 吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)：北京優(yōu)勢顯著，其它城市相對不足

在科技成果轉(zhuǎn)化方面，北京科技成果轉(zhuǎn)化機構(gòu)發(fā)育較好，天津科技成果轉(zhuǎn)化企業(yè)數(shù)龐大，河北基礎相對薄弱。從增長勢頭看，2010-2019年北京科技中介服務企業(yè)數(shù)從1 074家增長到2 815家(年均增長率為11.30%)，技術推廣企業(yè)數(shù)從33 434家增長到110 889家(年均增長率為14.25%)；天津科技中介服務企業(yè)數(shù)從195家增長到1 413家(年均增長率為24.61%)，技術推廣企業(yè)數(shù)從17 002家增長到88 647家(年均增長率為20.14%)；河北省的科技中介服務企業(yè)數(shù)從139家增長到787家(年均增長率為21.24%)；技術推廣企業(yè)數(shù)從1 777家增長到41 639家(年均增長率為41.97%)。從絕對份額看，2019年北京科技中介服務企業(yè)數(shù)分別是天津、石家莊的1.99倍和10.39倍；北京的技術推廣企業(yè)數(shù)分別為天津、石家莊的1.25倍和12.45倍，見圖1。

圖1 2010-2019年京津冀存續(xù)科技中介服務企業(yè)分布情況(單位：戶)Fig.1 Distributions of existing science and technology intermediary service agencies in Beijing, Tianjin and Hebei from 2010 to 2019

在知識產(chǎn)權保護方面，北京的知識產(chǎn)權保護服務機構(gòu)較多，天津和石家莊是知識產(chǎn)權保護機構(gòu)集聚的核心節(jié)點。從增長勢頭看，2010-2019年北京的知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)數(shù)從18 578家增長到19 516家，年均增長率為0.55%；天津從330家增長到3 851家，年均增長率為31.39%；河北省其它城市(張家口、承德、廊坊、唐山、秦皇島、保定、衡水、滄州、邢臺、邯鄲)的知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)數(shù)之和從459家增長到8 369家。從絕對份額看，2019年天津的知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)總數(shù)為北京的1/5。同時，河北省其它城市(張家口、承德、廊坊、唐山、秦皇島、保定、衡水、滄州、邢臺、邯鄲)的知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)數(shù)之和不足北京的1/2，見圖2。

2.3 創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)：北京優(yōu)勢明顯，津冀增速較快

北京創(chuàng)新成果產(chǎn)出豐富且增勢強勁，津冀兩地創(chuàng)新成果產(chǎn)出也有大幅增長，但與北京仍存在較大差距。從增長勢頭看，2010-2019年北京新增發(fā)明專利數(shù)從12 365件增長到109 587件，年均增長率為27.43%；天津從2 928件增長到19 154件，年均增長率為23.21%；河北省所有城市新增發(fā)明專利數(shù)之和從1 068件增長到14 453件，年均增長率為33.57%。從絕對份額看，2019年北京新增發(fā)明專利數(shù)是天津的5.72倍，是河北省新增發(fā)明專利數(shù)的7.58倍。

3 創(chuàng)新擴散環(huán)節(jié)溢出效應分析

上述結(jié)果表明，京津冀城市群創(chuàng)新資源分布極不均衡，北京依托自身創(chuàng)新資源優(yōu)勢成為創(chuàng)新高地，而周邊地區(qū)創(chuàng)新資源相對匱乏，因此優(yōu)化創(chuàng)新擴散機制是引導創(chuàng)新高地的創(chuàng)新勢能向周邊地區(qū)擴散的關鍵舉措。本研究進一步開展實證分析，對各環(huán)節(jié)中影響城市群創(chuàng)新擴散的關鍵因素進行識別，同時，驗證本研究的核心問題“京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略對創(chuàng)新擴散效應是否具有顯著提升作用”。

圖2 2010-2019年京津冀存續(xù)技術推廣服務企業(yè)分布情況(單位：戶)Fig.2 Distributions of existing intellectual property and related legal service industries in Beijing, Tianjin and Hebei from 2010 to 2019

3.1 空間回歸相關檢驗

在對京津冀城市群創(chuàng)新擴散效應進行回歸分析前，首先對模型的多重共線性問題以及模型選取問題進行檢驗。結(jié)果顯示，基礎研發(fā)環(huán)節(jié)、吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)、創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)的多重共線性指數(shù)較小，因此不存在明顯的多重共線性問題。

為了選取合適的空間計量模型，本研究通過誤差項的Moran's I檢驗和一系列拉格朗日乘子檢驗，發(fā)現(xiàn)空間計量模型相較于傳統(tǒng)的OLS回歸模型更具有解釋力。拉格朗日乘子檢驗和極大似然比結(jié)果顯示，在基礎研發(fā)和創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)空間滯后項的顯著性水平與統(tǒng)計量值較高，在吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)空間誤差項的顯著性水平和統(tǒng)計量值較高。因此，選取空間滯后模型(SLM)對基礎研發(fā)環(huán)節(jié)和創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)進行回歸分析，選取空間誤差模型(SEM)對吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)進行回歸分析，具體見表2。

3.2 基礎研發(fā)環(huán)節(jié)企業(yè)研發(fā)與設計服務活動存在顯著的空間溢出效應

結(jié)果顯示，京津冀城市群城市的研發(fā)與設計服務存續(xù)企業(yè)數(shù)、R&D內(nèi)部經(jīng)費支出、當年實際使用外資金額與周邊城市的創(chuàng)新成果產(chǎn)出存在顯著的正相關性，而該城市的普通高等學校數(shù)與其它城市的創(chuàng)新成果產(chǎn)出存在顯著的負相關性。具體來看，基礎研發(fā)環(huán)節(jié)的核心解釋變量——研發(fā)與設計服務存續(xù)企業(yè)數(shù)(lnNRDE)在1%的水平下與發(fā)明專利數(shù)(lnP)顯著正相關，而普通高等學校數(shù)(lnNCU)在5%的水平下與發(fā)明專利數(shù)(lnP)負相關，反映出京津冀城市群城市的企業(yè)研發(fā)與設計服務活動會對周圍鄰近城市的發(fā)明專利數(shù)產(chǎn)生顯著促進作用，而該城市高校的研發(fā)活動并沒有顯著促進鄰近城市發(fā)明專利數(shù)增加，在產(chǎn)學研融合過程中相較于高校研發(fā)活動，企業(yè)研發(fā)活動對京津冀的創(chuàng)新產(chǎn)出起主導作用。此外，當年實際使用外資金額(lnUFI)的回歸系數(shù)在1%的水平下與發(fā)明專利數(shù)呈顯著正相關關系；R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(lnEI)在5%的水平下與發(fā)明專利數(shù)呈顯著正相關關系。鄰近地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出(W1P)在1%的水平下對該城市的創(chuàng)新產(chǎn)出存在溢出效應，同時，鄰近地區(qū)的其它未識別變量(殘差項λ)對該城市創(chuàng)新產(chǎn)出也存在顯著影響，具體見表3。

表2 回歸模型檢驗結(jié)果Tab.2 Regression model test results

3.3 吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)中知識產(chǎn)權保護與科技中介主體的空間溢出效應

表4結(jié)果顯示，城市知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)數(shù)、科技成果轉(zhuǎn)化企業(yè)數(shù)、當年實際使用外資金額、轄區(qū)人口密度均與城市群其它城市的創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的正相關性。具體來看，吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的核心解釋變量——知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)數(shù)(lnNPL)、科技成果轉(zhuǎn)化服務企業(yè)數(shù)(lnNST)均在1%的水平下與發(fā)明專利數(shù)顯著正相關，反映出創(chuàng)新擴散是一個多主體聯(lián)動過程，只有各方都受益，創(chuàng)新擴散過程才可以持續(xù)；只有在知識產(chǎn)權得到有效保護的情況下，創(chuàng)新源才有向周邊地區(qū)擴散創(chuàng)新成果的意愿。此外，當年實際使用外資金額(lnUFI)、轄區(qū)人口密度(lnMPD)均在1%的水平下與發(fā)明專利數(shù)顯著正相關，反映出城市人口密度增大有利于技術、資金和信息流通與交流，且外商投資仍具有一定程度的知識溢出效應。與表3的結(jié)果一致，表4中鄰近地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出和一些其它未識別變量(殘差項λ)對該城市創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著影響。

表3 基礎研發(fā)環(huán)節(jié)各因素對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響結(jié)果Tab.3 Impact of various factors in basic R&D on innovation output

3.4 城市群城市創(chuàng)新產(chǎn)出對鄰近區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用

由表5可知，京津冀城市群城市的創(chuàng)新成果產(chǎn)出與周邊地區(qū)經(jīng)濟增長存在顯著正相關性。具體來看，產(chǎn)出環(huán)節(jié)的核心解釋變量——新增發(fā)明專利數(shù)(lnP)在1%的水平下與地區(qū)生產(chǎn)總值(lnGDP)顯著正相關，反映出京津冀城市的新增發(fā)明專利數(shù)對城市群內(nèi)其它城市的經(jīng)濟增長起到顯著促進作用。同時，一個城市當年的實際使用外資金額(lnUFI)、轄區(qū)人口密度(lnMPD)與周邊地區(qū)生產(chǎn)總值(lnGDP)存在顯著的負相關關系。鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長(W1GDP)和其它未識別變量(殘差項λ)對該城市經(jīng)濟增長存在顯著促進作用。

表4 吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)中各因素對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響結(jié)果Tab.4 Impact of various factors in absorption and transformation process on innovation output

3.5 穩(wěn)健性檢驗

分別對比表3～5中經(jīng)典OLS回歸、空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)回歸結(jié)果中回歸系數(shù)的符號、大小以及顯著性水平，發(fā)現(xiàn)解釋變量的回歸系數(shù)和顯著性水平均不因回歸模型改變而發(fā)生較大變化，因此回歸結(jié)果相對穩(wěn)健。為了進一步檢驗結(jié)果穩(wěn)健性，通過增減控制變量的方法進行檢驗，具體見表6-表8。

表6的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示，在基礎研發(fā)環(huán)節(jié)核心解釋變量(lnNRDE)的系數(shù)符號及顯著性水平?jīng)]有發(fā)生顯著變化，即回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

表5 創(chuàng)新成果產(chǎn)出對經(jīng)濟影響的空間分析Tab.5 Spatial analysis of the impact of innovation results on economy

表7的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示，在吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)中核心解釋變量(lnNST)的系數(shù)符號及顯著性水平?jīng)]有發(fā)生顯著變化，即回歸結(jié)果較穩(wěn)健。

現(xiàn)有學者認為，科學技術支出[21]與教育支出[22]對經(jīng)濟增長具有顯著促進作用，因此本文選取地方財政科學技術支出(lnEN)和地方財政教育支出(lnEP)作為控制變量，通過逐步增加控制變量的方法進行穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示，在創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)，核心解釋變量(lnP)的系數(shù)符號及顯著性水平?jīng)]有發(fā)生顯著變化，即回歸結(jié)果較穩(wěn)健，具體見表8。

表6 對應表3的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.6 Robustness test results corresponding to Table 3

表7 對應表4的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.7 Robustness test results corresponding to Table 4

表8 對應表5的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.8 Robustness test results corresponding to Table 5

4 協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略對創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟增長影響的結(jié)構(gòu)變化檢驗

4.1 基礎研發(fā)環(huán)節(jié)各因素對經(jīng)濟增長的影響變化

表9顯示，2012-2016年京津冀城市群城市時間虛擬變量(D)的回歸系數(shù)、研發(fā)與設計服務企業(yè)數(shù)與虛擬變量交互項(RD)的回歸系數(shù)、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出與虛擬變量交互項(ED)的回歸系數(shù)均未發(fā)生顯著變化，反映出京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施前后京津冀城市群基礎研發(fā)投入對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用未發(fā)生顯著變化，即假設H1未通過。

4.2 吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)各因素對經(jīng)濟增長的影響變化

研究結(jié)果顯示，2012-2016年京津冀城市群城市時間虛擬變量(D)的回歸系數(shù)、知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)數(shù)與虛擬變量交互項(LD)的回歸系數(shù)、科技成果轉(zhuǎn)化企業(yè)數(shù)與虛擬變量交互項(SD)的回歸系數(shù)發(fā)生顯著變化，其中，2015年的顯著性水平最高，故假設H2成立，反映出京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施前后吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)投入對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進效果存在顯著差異，有些創(chuàng)新要素的投入(知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)數(shù))對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用顯著提升，而有些創(chuàng)新要素投入(科技成果轉(zhuǎn)化企業(yè)數(shù))對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用在一定程度上有所削弱，具體見表10。

4.3 創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)各因素對經(jīng)濟增長的影響變化

研究結(jié)果顯示，2012-2016年京津冀城市群城市時間虛擬變量(D)的回歸系數(shù)、新增發(fā)明專利數(shù)與虛擬變量交互項(PD)的回歸系數(shù)發(fā)生顯著變化，故驗證了假設H3，反映出京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略提出前后城市群創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)對經(jīng)濟社會發(fā)展的促進效果存在顯著差異，新增發(fā)明專利數(shù)對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用有所削弱，創(chuàng)新成果向京津冀以外地區(qū)流動的基本態(tài)勢沒有改變，具體見表11。

表9 基礎研發(fā)投入對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的聯(lián)合顯著性檢驗結(jié)果Tab.9 Joint significance test results of basic R&D investment on economic structure change

表10 吸收轉(zhuǎn)化投入對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的聯(lián)合顯著性檢驗結(jié)果Tab.10 Joint significance test results of absorption and transformation investment on economic structure change

表11 創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的聯(lián)合顯著性檢驗結(jié)果Tab.11 Joint significance test results of innovation achievement output on economic structure change

5 主要結(jié)論與啟示

(1)京津冀創(chuàng)新資源空間分布不均衡現(xiàn)象較顯著。在研發(fā)投入方面，北京R&D經(jīng)費內(nèi)部支出和研發(fā)設計企業(yè)數(shù)量遠高于津冀兩地。2019年，北京、天津、河北每萬人R&D經(jīng)費內(nèi)部支出分別為1.04億元、0.30億元、0.07億元。在技術推廣及知識產(chǎn)權保護方面，北京(創(chuàng)新源)的科技中介和知識產(chǎn)權機構(gòu)發(fā)育程度較高，津冀兩地(創(chuàng)新承接地)的科技中介和知識產(chǎn)權機構(gòu)發(fā)展基礎薄弱。2019年北京、天津、河北科技中介企業(yè)數(shù)的相對存量分別為1.31家/每萬人、0.91家/每萬人、0.10家/每萬人；北京、天津、河北每萬人擁有知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)數(shù)的相對存量分別為9.06家/每萬人、2.47家/每萬人、1.75家/每萬人。在創(chuàng)新成果產(chǎn)出方面，北京創(chuàng)新成果產(chǎn)出優(yōu)勢顯著，津冀兩地明顯不足。2019年北京、天津、河北每萬人擁有新增發(fā)明專利數(shù)分別為50.89件、12.27件、1.9件。

(2)區(qū)域一體化戰(zhàn)略在實施初期主要對區(qū)域科技成果流通及轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的影響顯著，創(chuàng)新資源流動只有在區(qū)域基礎研發(fā)實力相當?shù)臈l件下才能形成，同時，區(qū)域基礎研發(fā)實力形成需要長時間積累，短期政策無法對基礎研發(fā)環(huán)節(jié)的創(chuàng)新資源流動產(chǎn)生效應。從京津冀發(fā)展現(xiàn)狀看，自京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略提出后吸收轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的創(chuàng)新資源流動對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進效應顯著提升，知識產(chǎn)權及相關法律服務企業(yè)對京津冀區(qū)域經(jīng)濟增長的邊際貢獻率顯著提升，知識產(chǎn)權及相關法律服務環(huán)境的不斷完善使得創(chuàng)新源的成果輸出意愿不斷增強。在基礎研發(fā)投入環(huán)節(jié)，除創(chuàng)新源北京外，城市群內(nèi)大部分地區(qū)的原始創(chuàng)新動力不足，同時，區(qū)域高校間的創(chuàng)新聯(lián)動松散，研發(fā)設計企業(yè)成為區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新成果產(chǎn)出的供給主體。在創(chuàng)新產(chǎn)出環(huán)節(jié)，由于創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化應用場景缺失以及三地產(chǎn)業(yè)梯度較大等現(xiàn)實因素制約，創(chuàng)新成果產(chǎn)出環(huán)節(jié)的資源主要流向城市群以外地區(qū)，對城市群經(jīng)濟增長的貢獻率有所降低。

(3)提高研發(fā)端與需求端的匹配效率，完善知識產(chǎn)權價值評估體系建設，推動科技成果轉(zhuǎn)化效率提升。從需求側(cè)出發(fā)，深入調(diào)研津冀兩地產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，探尋產(chǎn)業(yè)鏈與創(chuàng)新鏈對接方向。作為創(chuàng)新源，北京市政府、龍頭企業(yè)、高校和研發(fā)機構(gòu)應該組成專業(yè)團隊，對津冀兩地的高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行調(diào)研，結(jié)合產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際需求，尋找與北京科技資源融合對接的細分行業(yè)，建立對接“節(jié)點”，再依托產(chǎn)業(yè)部門與創(chuàng)新部門，由點成鏈，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈與創(chuàng)新鏈深度融合。從供給側(cè)出發(fā)，探尋北京科技創(chuàng)新資源在津冀兩地的應用場景。京津冀各地應立足三方聯(lián)動，注重場景驅(qū)動和高能級產(chǎn)業(yè)集群培育；依托知識產(chǎn)權及相關法律服務、金融、會計及稅務服務等機構(gòu)，充分挖掘知識產(chǎn)權潛在價值，構(gòu)建科技成果價值的多維度評價體系，實現(xiàn)知識產(chǎn)權準確評估與信用增級，破解知識產(chǎn)權評估難、風險大等棘手問題，實現(xiàn)北京(創(chuàng)新源)的科技創(chuàng)新成果更多地流向津冀兩地(創(chuàng)新承接地)。