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    中國五大城市群R&D資本存量差異與分布特征

    2023-05-30 14:20:48倪青山盧彥瑾
    財經(jīng)理論與實(shí)踐 2023年1期
    關(guān)鍵詞:分布城市群差異

    倪青山 盧彥瑾

    摘 要:使用Dagum基尼系數(shù)、描述性統(tǒng)計(jì)等方法,研究中國五大城市群R&D資本存量差異與分布特征。結(jié)果顯示:中國五大城市群R&D資本存量差異大,但呈緩慢下降趨勢,差異主要來源于不同城市群之間;不同城市群內(nèi)部以及不同城市群之間R&D資本存量差異大小及其演進(jìn)趨勢具有顯著差異。R&D資本存量向五大城市群特別是長三角城市群以及粵港澳大灣區(qū)集聚。五大城市群內(nèi)部R&D資本存量分布特點(diǎn)及演進(jìn)趨勢各不相同。鑒于此,揭示了中國五大城市群R&D資本存量差異與分布特征,從而為城市創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略及政策制定提供理論依據(jù)。

    關(guān)鍵詞: 城市群;城市R&D資本存量;差異;分布

    中圖分類號:F124.3;F224.065 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號:1003-7217(2023)01-0107-07

    一、引 言

    創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)關(guān)注的重點(diǎn)是創(chuàng)新活動在空間上的集聚。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)了創(chuàng)新活動在空間上集聚的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[1-4],中國發(fā)展經(jīng)驗(yàn)也證實(shí)了這一觀點(diǎn)。2017年,中國城市R&D投入數(shù)據(jù)顯示,北京、上海和深圳等三個城市R&D投入總和占全國的比重達(dá)21.4%,R&D投入前100位的城市R&D投入總和占全國的比重達(dá)89.2%。與此同時,中國政策也傾向于支持創(chuàng)新活動在空間上集聚。2008—2020年,科技部陸續(xù)支持了78個城市開展創(chuàng)新型城市建設(shè),其中超過一半的城市位于東部。研究創(chuàng)新活動空間分布對于區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新效率至關(guān)重要。

    已有相關(guān)研究多關(guān)注創(chuàng)新投入中的R&D人員和R&D投入的空間分布,且主要研究省一級數(shù)據(jù)。有的使用赫芬達(dá)爾赫希曼指數(shù)分析中國高校創(chuàng)新要素的集聚度,發(fā)現(xiàn)高校R&D人員和R&D投入高度集聚在東部地區(qū)[5];有的關(guān)注單一城市群內(nèi)部R&D人員和R&D投入的集聚現(xiàn)象,如研究長三角城市群研發(fā)投入的空間分布發(fā)現(xiàn),研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入呈現(xiàn)以上海為絕對高值極化中心,杭州、蘇州、南京、無錫為次級極化中心的多極鼎立[6]。

    然而,現(xiàn)有研究通常關(guān)注城市創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布[7-9],較少分析創(chuàng)新投入中的R&D資本存量的空間分布,且研究對象均為省級R&D資本存量[10,11]。這些研究在一定程度上反映了R&D資本存量集聚現(xiàn)象,但是忽略了省內(nèi)的集聚現(xiàn)象,也忽略了城市群的集聚現(xiàn)象。為此,本文使用2000—2019年中國城市R&D資本存量數(shù)據(jù),定量測算五大城市群R&D資本存量的差異大小及來源,從R&D資本存量集聚視角研究其創(chuàng)新活動的空間分布,以加強(qiáng)對創(chuàng)新活動空間分布的認(rèn)識。

    二、五大城市群城市R&D資本存量Dagum基尼系數(shù)測算及分解

    本文采用Dagum基尼系數(shù)及其分解結(jié)果研究各城市群內(nèi)部以及相互之間的城市R&D資本存量的差異。其中,Dagum基尼系數(shù)測算及其分解方法參見相關(guān)的研究[3],R&D資本存量數(shù)據(jù)參考相關(guān)研究[12-17]后進(jìn)行測算得到①。同時,計(jì)算位于京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、長江中游城市群和成渝城市群等五大城市群2000—2019年城市R&D資本存量基尼系數(shù),并對其進(jìn)行分解。其中,代表組內(nèi)差異的組內(nèi)基尼系數(shù)測算結(jié)果如表1所示,代表組間差異的組間基尼系數(shù)測算結(jié)果如表2所示,不同差異來源的貢獻(xiàn)率變化如圖1所示。

    從表1可以看出,位于五大城市群的城市R&D資本存量差異明顯,但呈下降趨勢。2000—2019年,位于五大城市群的城市R&D資本存量總基尼系數(shù)由0.80下降到0.72,平均為0.76。從不同城市群內(nèi)部來看,京津冀城市群R&D資本存量差異最為明顯,長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)和長江中游城市群R&D資本存量差異相對較小。不同城市群內(nèi)部差異均呈現(xiàn)一定程度的下降趨勢。2000—2019年,京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、長江中游城市群和成渝城市群R&D資本存量差異分別由0.80、0.69、0.66、0.69和0.76下降為0.78、0.59、0.56、0.55和0.73,平均為0.80、0.63、0.60、0.61和0.75。

    從表2可以看出,不同城市群之間R&D資本存量差異處于較高水平,但差異呈縮小趨勢。2000—2019年,不同城市群之間R&D資本存量基尼系數(shù)大多高于0.7,但是均呈下降趨勢。京津冀城市群和長江中游城市群、成渝城市群的R&D資本存量差異最大,基尼系數(shù)平均值分別為0.89和0.88。長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)R&D資本存量差異相對較小,基尼系數(shù)平均值為0.64。

    從圖1可以看出,從不同差異來源的貢獻(xiàn)率來看,組間差異始終是五大城市群R&D資本存量差異的主要來源。2000—2019年,五大城市群R&D資本存量組間差異貢獻(xiàn)率始終超過40%,同期組內(nèi)差異貢獻(xiàn)率處于15%~20%之間,超變密度貢獻(xiàn)率始終低于40%。趨勢上,在2007年以后,五大城市群R&D資本存量組間差異貢獻(xiàn)率持續(xù)縮小,超變密度貢獻(xiàn)率持續(xù)增大,同期組內(nèi)差異貢獻(xiàn)率變化幅度較小。

    三、五大城市群R&D資本存量空間分布特征分析

    分別計(jì)算2000—2019年五大城市群R&D資本存量占全國的比重,如表3所示。結(jié)果表明:一是五大城市群匯聚了全國多數(shù)R&D資本存量。2000—2019年,五大城市群R&D資本存量合計(jì)值占全國平均比重為67.6%。其中,京津冀城市群和長三角城市群占比較高,分別為20.3%和24.9%;長江中游城市群和成渝城市群占比較低,分別為5.9%和5.2%。二是R&D資本存量有向五大城市群集中的趨勢。2000—2019年五大城市群R&D資本存量占全國比重之和呈上升趨勢,由64.7%上升為69.3%。三是不同城市群R&D資本存量占全國比重變化趨勢存在明顯差異。京津冀城市群R&D資本存量占全國比重持續(xù)下降,由24.6%降為17.0%;長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)R&D資本存量占全國比重持續(xù)上升,分別由18.9%和9.8%上升為27.2%和13.3%;長江中游城市群R&D資本存量占全國比重先下降后上升,由6.0%降為5.3%再升為6.3%;成渝城市群R&D資本存量占全國比重在5.2%附近波動,其中最大為5.8%,最小為4.8%。

    (一)京津冀城市群內(nèi)部R&D資本存量集聚趨勢

    計(jì)算京津冀城市群各城市R&D資本存量占京津冀城市群合計(jì)值的比重,如表4所示。結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)北京集聚了京津冀城市群絕大多數(shù)R&D資本存量。2000—2019年北京R&D資本存量占京津冀城市群合計(jì)值比重的平均值為73.4%,同期天津和石家莊的平均值分別為16.7%和3.5%。(2)京津冀城市群R&D資本存量始終集聚在北京和天津。2000—2019年北京和天津R&D資本存量占京津冀城市群合計(jì)值的比重最小值為88.6%,最大值為91.1%,且無明顯上升或下降趨勢。

    (二) 長三角城市群內(nèi)部R&D資本存量集聚趨勢

    歷年長三角城市群各城市R&D資本存量占長三角城市群合計(jì)值的比重,如表5所示。長三角城市群R&D資本存量形成了“一超多強(qiáng)”的分布格局。2000—2019年,上海R&D資本存量占長三角城市群合計(jì)值的年平均比重為33.1%,為“一超多強(qiáng)”中的“一超”;蘇州、杭州和南京R&D資本存量占長三角城市群合計(jì)值的年平均比重分別為9.4%、8.5%和8.2%,為“一超多強(qiáng)”中的“多強(qiáng)”;無錫、寧波、常州、合肥和南通R&D資本存量占長三角城市群合計(jì)值的年平均比重分別為6.3%、4.0%、3.9%、3.7%和2.9%,接近“一超多強(qiáng)”中的“多強(qiáng)”。

    長三角城市群R&D資本存量主要向“一超多強(qiáng)”中的“多強(qiáng)”和接近“多強(qiáng)”的城市集聚,尤以蘇州為甚。2000—2019年,上海、南京和常州R&D資本存量占長三角城市群合計(jì)值的比重分別下降了14.5、2.3和0.5個百分點(diǎn),蘇州、杭州、無錫、寧波、合肥和南通合計(jì)值占比上升14.5個百分點(diǎn),占上海、南京和常州下降份額的83.3%。其中,蘇州R&D資本存量占長三角城市群的比重上升7.2個百分點(diǎn),占上海、南京和常州下降份額的41.4%。此外,長三角城市群R&D資本存量分布趨于穩(wěn)定。2016—2019年,長三角城市群中各城市R&D資本存量占長三角城市群合計(jì)值的比重變化均小于0.3個百分點(diǎn)。

    (三)粵港澳大灣區(qū)內(nèi)部R&D資本存量集聚趨勢

    2000—2019年粵港澳大灣區(qū)各城市R&D資本存量占粵港澳大灣區(qū)合計(jì)值的比重,如表6所示?;浉郯拇鬄硡^(qū)R&D資本存量集聚在廣州、深圳、佛山和東莞等四個城市且以廣州和深圳為主。

    2000—2019年,廣州、深圳、佛山和東莞R&D資本存量占粵港澳大灣區(qū)合計(jì)值的年平均比重為90.0%,其中,廣州和深圳占比平均合計(jì)為73.2%。從變化趨勢來看:一是R&D資本存量向東莞集聚的趨勢特別明顯。2000—2019年東莞R&D資本存量占粵港澳大灣區(qū)合計(jì)值的比重由1.5%上升到9.3%,上升約8個百分點(diǎn)。二是2015年后R&D資本存量向廣州、深圳和東莞集聚。2015—2019年廣州、深圳和東莞R&D資本存量占粵港澳大灣區(qū)合計(jì)值的比重分別上升0.6、1.4和1.1個百分點(diǎn),其中54.8%來自佛山占比的下降。

    (四)長江中游城市群內(nèi)部R&D資本存量集聚趨勢

    長江中游城市群各城市R&D資本存量占長江中游城市群合計(jì)值比重的計(jì)算結(jié)果如表7所示。長江中游城市群R&D資本存量主要集中在武漢、長沙、南昌和襄陽。2000—2019年,武漢、長沙、南昌和襄陽R&D資本存量占長江中游城市群合計(jì)值的年平均比重合計(jì)為60.9%。其中,武漢和長沙分別為29.5%和17.3%,合計(jì)為46.8%。分階段來看,2000—2008年,R&D資本存量向長沙、南昌、宜昌和常德等城市集聚。2000—2008年,武漢R&D資本存量占長江中游城市群合計(jì)值的比重下降了10.0個百分點(diǎn),同期長沙、南昌、宜昌和常德上升幅度較大,分別為1.2、2.9、1.3和1.5個百分點(diǎn),此外,除表中10個城市外的長江中游城市群城市合計(jì)上升3.4個百分點(diǎn)。2009—2019年,R&D資本存量向株洲和宜昌等城市集聚。2009—2019年,武漢和長沙R&D資本存量占長江中游城市群合計(jì)值的比重較為穩(wěn)定,南昌和新余則明顯下降,分別下降4.0和1.9個百分點(diǎn),株洲和宜昌則明顯上升,分別上升1.3和1.5個百分點(diǎn)。

    (五)成渝城市群內(nèi)部R&D資本存量集聚趨勢

    成渝城市群各城市R&D資本存量占成渝城市群合計(jì)值的比重計(jì)算結(jié)果如表8所示。成渝城市群R&D資本存量集聚在成都、綿陽、重慶和德陽等四個城市。2000—2019年,成都、綿陽、重慶和德陽R&D資本存量占成渝城市群合計(jì)值的比重平均分別為41.8%、22.5%、19.1%和6.0%,合計(jì)89.4%。趨勢上,R&D資本存量向重慶集聚。重慶R&D資本存量占成渝城市群合計(jì)值的比重由2000年的10.2%上升為2019年的30.6%,上升20.4個百分點(diǎn),年均上升1個百分點(diǎn),同期成都和綿陽占比分別下降8.1和15.9個百分點(diǎn)。

    四、結(jié)論與啟示

    以上定量測算了中國五大城市群R&D資本存量的差異大小及來源,并從R&D資本存量集聚視角研究了中國城市R&D資本存量的空間分布。結(jié)果顯示:(1)中國城市R&D資本存量差異大,呈緩慢縮小趨勢。不同城市群中城市R&D資本存量差異、演進(jìn)趨勢具有顯著差異。京津冀城市群R&D資本存量差異最為明顯,長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)和長江中游城市群R&D資本存量差異相對較??;不同城市群內(nèi)部差異均呈現(xiàn)一定程度的下降趨勢;不同城市群之間R&D資本存量差異處于較高水平,但差異呈縮小趨勢;京津冀城市群和長江中游城市群、成渝城市群的R&D資本存量差異較大,長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)R&D資本存量差異相對較小。此外,組間差異是五大城市群R&D資本存量差異的主要來源,且組間差異貢獻(xiàn)率持續(xù)縮小。(2)R&D資本存量向五大城市群特別是長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)集聚。具體來看,2000—2019年,五大城市群R&D資本存量占全國比重由64.7%上升為69.3%。同期,長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)R&D資本存量占全國比重持續(xù)上升,分別由18.9%和9.8%上升為27.2%和13.3%。五大城市群內(nèi)部R&D資本存量分布特點(diǎn)及演進(jìn)趨勢各不相同。中國R&D資本存量增長速度快,但不同城市增長速度具有明顯異質(zhì)性。北京集聚了京津冀城市群絕大多數(shù)R&D資本存量,且集聚程度無明顯上升或下降趨勢。長三角城市群R&D資本存量形成了“一超多強(qiáng)”的分布格局。長三角城市群R&D資本存量主要向“一超多強(qiáng)”中的“多強(qiáng)”和接近“多強(qiáng)”的城市集聚,尤以蘇州為甚?;浉郯拇鬄硡^(qū)R&D資本存量集聚在廣州、深圳、佛山和東莞等四個城市且以廣州和深圳為主,R&D資本存量向東莞集聚的趨勢特別明顯。長江中游城市群R&D資本存量主要集中在武漢、長沙、南昌和襄陽,R&D資本存量向長沙、南昌、宜昌和常德等城市集聚。成渝城市群R&D資本存量集聚在成都、重慶、綿陽和德陽等四個城市,R&D資本存量向重慶集聚。

    根據(jù)上述研究結(jié)論,可以得到如下啟示:(1)充分認(rèn)識到京津冀城市群、長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)是中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要動力,保持城市群的活力至關(guān)重要。京津冀城市群、長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)是中國發(fā)展的領(lǐng)頭羊,北京、上海、廣州、深圳和蘇州等中國R&D資本存量較大的城市應(yīng)積極參與全球競爭,在吸納全國技術(shù)、科研人員、資金等要素的基礎(chǔ)上,解決“卡脖子”技術(shù),突破發(fā)達(dá)國家對中國的技術(shù)封鎖。(2)城市群內(nèi)部應(yīng)協(xié)調(diào)發(fā)展。趨勢上,大多數(shù)城市群內(nèi)部研發(fā)資源的相對差距在縮小,這種趨勢的縮小有利于城市群內(nèi)部不同城市間的分工合作,也是城市群內(nèi)部非中心城市承接中心城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的結(jié)果。政策上,除各城市群中心城市外,許多非中心城市也成了國家級創(chuàng)新型城市試點(diǎn)。因此,在城市群內(nèi)部,中心城市應(yīng)避免創(chuàng)新要素的過度集聚,進(jìn)而出現(xiàn)虹吸效應(yīng),非中心城市應(yīng)借助國家政策及承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的東風(fēng)積極打造好創(chuàng)新硬件,通過自身比較優(yōu)勢引導(dǎo)創(chuàng)新資源“用腳投票”。

    注釋:

    ① 文章參考楊林濤等(2015)采用BEA方法計(jì)算城市R&D資本存量[12]。其中,BEA方法指美國商務(wù)部經(jīng)濟(jì)分析署(Bureau of Economic Analysis)計(jì)算R&D資本存量采用的方法;價格指數(shù)和折舊率先參考鄭世林和張美晨(2019)、余泳澤(2015)、蘇屹和林周周(2017)等計(jì)算省域價格指數(shù)和折舊率[13-15],后參考徐淑丹(2017)的做法,假設(shè)省內(nèi)各城市R&D資本價格指數(shù)和折舊率相等[16];流量數(shù)據(jù)采用城市R&D支出;基期存量計(jì)算方法參考鄭世林和楊夢俊(2020)[17]。文章R&D支出數(shù)據(jù)來源于第一次、第二次R&D普查,《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》,各省科技統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)年鑒,各省統(tǒng)計(jì)局、科技廳網(wǎng)站,各省科技統(tǒng)計(jì)公報、科技經(jīng)費(fèi)投入公報、科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報。合成R&D資本價格指數(shù)、折舊率所使用的數(shù)據(jù)來自《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和國家統(tǒng)計(jì)局國家數(shù)據(jù)網(wǎng)站。

    ②? i,j表示第i個和第j個城市群組間差異。1~5分別為京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、長江中游城市群和成渝城市群。

    ③ 組內(nèi)差異貢獻(xiàn)率數(shù)值見副坐標(biāo)軸。

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    (責(zé)任編輯:寧曉青)

    Differences in R&D Capital Stock and Distribution Characteristics of 5 Major City Clusters in China

    NI Qinshan,LU Yanjin

    (College of Finance and Statistics,Hunan University,Changsha,Hunan 410079,China)

    Abstract:Dagum Gini coefficient and descriptive statistics were used to study the differences and distribution characteristics of R&D capital stock in Chinas five major city clusters. The results show that: (1) the differences of R&D capital stock in Chinas five major city clusters? are large, but show a slow downward trend, and the differences mainly come from different city clusters. There are significant differences in the size and evolution trend of R&D capital stock within and between different city clusters. (2) R&D capital stock is concentrated in the five major city clusters, especially the Yangtze River Delta and the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area. The distribution characteristics and evolution trend of R&D capital stock in the five major city clusters are different. The paper reveals the differences and distribution characteristics of R&D capital stock in Chinas five major city clusters, and provides theoretical basis for urban innovation development strategy and policy formulation.

    Key words:urban cluster; urban R&D capital stock; differences; distribution

    收稿日期: 2022-09-01; 修回日期: 2022-10-20

    基金項(xiàng)目: 國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目(20FTJB070)

    作者簡介: 倪青山(1975—),男,湖南祁陽人,博士,湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì);通信作者:盧彥瑾(1994—),男,湖北黃岡人,湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院博士研究生,研究方向:經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。

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