珠三角城市群創(chuàng)新能力差異和驅動因素研究
——基于面板數(shù)據(jù)的實證分析

趙 賽

（北京師范大學 經(jīng)濟與資源管理研究院，北京 100875）

一、引言

創(chuàng)新是一個國家發(fā)展的不竭動力。近年來，以科技創(chuàng)新實現(xiàn)經(jīng)濟由高速增長轉向高質量發(fā)展成為中國經(jīng)濟發(fā)展的內在要求[1]。城市群作為一種特殊的地域類型，已經(jīng)成為國家和地區(qū)最具競爭力的創(chuàng)新發(fā)展模式。城市群的創(chuàng)新能力很大程度上決定了中國城市創(chuàng)新的整體水平，因此必須加快城市群的轉型升級，提升其科技創(chuàng)新水平[2]。

粵港澳大灣區(qū)的主要組成部分——珠三角城市群是中國三大城市群之一，也是中國經(jīng)濟發(fā)展最快速的地區(qū)之一。改革開放初期，珠三角城市群借助其獨特的區(qū)位優(yōu)勢和政府的扶持，吸引了大量的外來資本，同時當?shù)孛駹I和外資企業(yè)紛紛落戶，使得該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展突飛猛進。這一時期的發(fā)展以中低端制造業(yè)為主導的出口導向型經(jīng)濟為主，其發(fā)展嚴重依賴廉價的土地、勞動力等生產要素和外來資本的投入。進入21 世紀以來，由于珠三角多數(shù)城市過度依賴這種要素投入型的經(jīng)濟發(fā)展模式，沒有及時推進轉型發(fā)展和產業(yè)結構升級，在遭到外部環(huán)境的沖擊，比如2008 年經(jīng)濟危機后，珠三角地區(qū)出口導向型經(jīng)濟嚴重下滑。面對這一形勢，創(chuàng)新成為解決地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展問題的共識。

珠三角城市群在創(chuàng)新方面提出了一系列發(fā)展實施方案，包括《珠三角國家自主創(chuàng)新示范區(qū)建設實施方案（2016—2020年）》和《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》。珠三角城市群作為大灣區(qū)的主要組成部分，借助港澳的國際平臺，能夠大力促進珠三角地區(qū)企業(yè)的轉型升級，進而輻射帶動整個區(qū)域的發(fā)展。在這一背景下，研究珠三角城市群的創(chuàng)新能力的現(xiàn)狀和變化趨勢，以及各城市之間創(chuàng)新能力的差異，能夠為有針對性地提高各城市的創(chuàng)新水平和提高各城市之間創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展提供參考。

盡管有較多學者就創(chuàng)新能力進行了研究，但較多的研究集中在全國、省級或者地級市的范圍內[3]，還有一些研究針對中心城市如澳門等進行了研究，然而單獨針對粵港澳大灣區(qū)內部珠三角城市群的9 個城市的研究還不夠充分。城市群內部城市之間的創(chuàng)新能力分布情況、創(chuàng)新的差異變化以及創(chuàng)新水平的影響因素如何都還不清楚。

基于此，文章以2007—2018 年珠三角地區(qū)9 個城市的面板數(shù)據(jù)為基礎，試圖探索該地區(qū)近十年的創(chuàng)新能力的時空格局變化和區(qū)域性差異，并且探討經(jīng)濟發(fā)展水平、內外資、人力資本、研發(fā)投入等因素如何影響區(qū)域的創(chuàng)新能力。

二、文獻綜述

1.創(chuàng)新指標的評價體系

很多研究選取多個指標來綜合評價創(chuàng)新能力。例如，F(xiàn)an從研發(fā)支出、研發(fā)人員數(shù)量、專利數(shù)量、高新技術和服務出口、科技期刊論文等方面來綜合評價中國的創(chuàng)新能力[4]。鐘瑋從教育、科技和創(chuàng)新三個方面構建指標來評價珠三角城市的創(chuàng)新水平[5]。候純光等[6]、朱凌等[7]也進行了類似的研究。盡管學者分析的角度不同，但他們多認為創(chuàng)新能力是一個綜合的度量，需要從多方面分析。從知識創(chuàng)新能力、技術創(chuàng)新能力、政府支持及服務能力、創(chuàng)新基礎環(huán)境等四個方面出發(fā)選取了20個指標來測度城市創(chuàng)新能力。

除了上述采用綜合指標來度量創(chuàng)新能力外，也有許多學者采用單一指標來反映區(qū)域創(chuàng)新能力，比如專利數(shù)量、論文數(shù)量、新產品產值以及研發(fā)支出等[8]。李左峰、張銘慎認為新產品銷售收入側重技術商業(yè)化成果，往往與企業(yè)盈利掛鉤，可以用來度量創(chuàng)新績效[9]。Wang 對比研究了創(chuàng)新型中小企業(yè)和非創(chuàng)新型中小企業(yè)的融資活動的差別，并采用研發(fā)強度來測度創(chuàng)新[10]。相比新產品銷售收入、研發(fā)等指標，專利數(shù)量已經(jīng)被較多學者視為衡量創(chuàng)新能力的最合適的產出指標[11]。姜磊等在研究長三角地區(qū)的創(chuàng)新活動時，采用專利申請受理與授權情況來衡量長三角的區(qū)域創(chuàng)新能力，并指出長三角區(qū)域創(chuàng)新差異逐漸縮小，創(chuàng)新活動規(guī)模呈分散均衡型分布[12]。Sun&Du 利用中國經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)研究了中國產業(yè)創(chuàng)新的影響因素，采用專利數(shù)據(jù)和新產品銷售數(shù)據(jù)來衡量產業(yè)創(chuàng)新[13]。孟霏、魯志國在研究粵港澳大灣區(qū)的城市技術創(chuàng)新能力時，采用專利申請總量作為衡量各城市技術創(chuàng)新能力的指標，指出專利是城市創(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[14]。

2.創(chuàng)新能力的時空格局和影響因素

在創(chuàng)新的時空格局方面，不同學者采用不同的方法來呈現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新能力的發(fā)展模式[12，15，16]，例如，王彬燕等運用Mann-Kendall、Theil 指數(shù)、空間馬爾科夫鏈等方法來分析中國十大重點產業(yè)創(chuàng)新產出的時空演化[3]。蔣天穎采用變異系數(shù)、空間自相關、NICH 指數(shù)等來分析中國2001—2011 年區(qū)域創(chuàng)新水平的時空格局[17]。鄧淑芬等[18]、顧偉男和申玉銘[19]也進行了類似的研究。根據(jù)對文獻的梳理，現(xiàn)有的文獻主要從測度空間差異的基尼系數(shù)、變異系數(shù)等和測度空間相關性的Moran I 指數(shù)等方面來探究創(chuàng)新能力的演變特征。

在創(chuàng)新能力的驅動機制方面，社會經(jīng)濟因素，如經(jīng)濟發(fā)展水平、外商投資、人力資本、研發(fā)等已經(jīng)被許多學者證實。例如，Sun&Du 研究了中國產業(yè)創(chuàng)新的影響因素，指出企業(yè)內部研發(fā)已經(jīng)成為中國產業(yè)創(chuàng)新的重要源泉[13]。王盟迪研究粵港澳大灣區(qū)科技創(chuàng)新的影響因素，指出經(jīng)濟基礎、人力資本、研發(fā)經(jīng)費等對科技創(chuàng)新有較大的促進作用，外資和對外水平則阻礙了區(qū)域創(chuàng)新水平的提高[15]。

通過梳理現(xiàn)有的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，針對區(qū)域創(chuàng)新能力的研究主要集中在省級以及一些中心城市或者長三角地區(qū)，而從定量的角度來研究珠三角的創(chuàng)新能力演變及其機理的文獻還不夠充分。盡管有一些關于珠三角城市群的研究，但固定資產投資以及外資、人力資本等因素對珠三角各城市的影響差異還沒有被充分的揭示。因此，文章試圖就這一問題進行分析。

三、研究方法和數(shù)據(jù)

1.研究方法

（1）首位度、變異系數(shù)和赫芬達爾指數(shù)

參考已有研究成果，首位度、變異系數(shù)、赫芬達爾指數(shù)等指標由于能較好地反映區(qū)域之間的差異程度，被廣泛用來分析區(qū)域差異的變化。文章選用首位度(S)、變異系數(shù)(CV)和赫芬達爾指數(shù)(HI)來衡量珠三角城市群9 個城市的創(chuàng)新能力之間的差異程度。

第一，首位度(S)。

式中，P1、P2為專利授權量排名在第一和第二位的城市的專利授權量。

第二，變異系數(shù)(CV)。

式中，yi是i 城市的專利授權量，是城市群專利授權總量的平均值，N 是城市的數(shù)量。

第三，赫芬達爾指數(shù)(HI)。

式中，Pi表示城市i 的專利授權量占城市群的比重。

首位度的特點是僅考慮了歷年專利授權量排名在前兩位的城市，而變異系數(shù)和赫芬達爾指數(shù)則考慮了城市群11 個城市的創(chuàng)新能力?？傮w來看，各指數(shù)的值越小，城市群內創(chuàng)新能力的差異越小，分布越均衡。

（2）模型設定

文章采用如下面板模型來探索城市群創(chuàng)新能力的驅動機制。

式中，yit代表城市的創(chuàng)新能力指標，α 是個體固定效應，xit是影響城市創(chuàng)新能力的主要解釋變量，β 是相關變量的回歸系數(shù)，εit是擾動項，i 和t 分別表示城市和年份。

2.指標選取與數(shù)據(jù)來源

（1）被解釋變量

從國內外創(chuàng)新能力研究的相關成果看，較多學者采用專利數(shù)據(jù)來衡量區(qū)域創(chuàng)新能力[14]。正如張利國等所指出的，雖然專利數(shù)據(jù)不能完全反映創(chuàng)新活動，但專利仍是創(chuàng)新活動的主要產物，可以客觀反映出創(chuàng)新能力的大小及創(chuàng)新能力差異[20]。相比專利申請量，專利授權量是經(jīng)過國家認證的有效專利數(shù)。基于數(shù)據(jù)的可獲得性和代表性，文章選取每萬人的專利授權量(PG)作為衡量創(chuàng)新能力的測度。

（2）解釋變量

結合指標選取的科學性、代表性和數(shù)據(jù)的可獲得性等原則，并參考相關文獻[15，18，20]，文章從地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達水平、地區(qū)開放程度和地區(qū)固定資產投入、人力資本和研發(fā)支出，以及政府支持等多個方面來選取影響創(chuàng)新能力的變量。

經(jīng)濟發(fā)達水平：一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平是創(chuàng)新的基礎。經(jīng)濟發(fā)展的越高，在創(chuàng)新的投入力度上就會越大，創(chuàng)新活動和創(chuàng)新成果都會相應的提升[21]。文章選擇人均GDP(GDP)作為經(jīng)濟發(fā)展水平的測度。

地區(qū)開放程度：文章選擇實際利用外商直接投資(FDI)和進出口總額(TRADE)來測度開放程度。國內外學者研究表明外商投資也深刻影響城市創(chuàng)新能力發(fā)展，掌握先進知識和科技的跨國企業(yè)在城市進行投資生產時，會通過示范效應及與本土企業(yè)間的互動交流等方式形成科技知識外溢[22]。外商投資較高的地區(qū)通常也是科技創(chuàng)新能力較高的地區(qū)，因此文章將其作為外資影響創(chuàng)新能力的測度。貿易活動也被認為是影響創(chuàng)新的重要因素。區(qū)域之間的貿易有利于落后企業(yè)學習先進科技和前沿知識，是先進科技和前沿知識的重要傳播途徑[20]，因此文章將進出口總額作為創(chuàng)新的影響因素納入模型。

地區(qū)固定資產投入：文章認為全社會的固定資產投資額也會對創(chuàng)新產生不同程度的影響。一個地區(qū)的固定資產投資越多，相應地輻射到創(chuàng)新企業(yè)的資本也會增多，可以在一定程度上影響企業(yè)的創(chuàng)新能力。文章選擇地區(qū)固定投資額(FIXED)來反映投資對創(chuàng)新產出的影響。

人力資本和研發(fā)支出：人力資本也是創(chuàng)新投入的一個重要方面。人力資本水平的提高會顯著提升區(qū)域或企業(yè)的創(chuàng)新能力。高校能為科技創(chuàng)新提供人才和研發(fā)知識，進而為區(qū)域創(chuàng)新提供一定的基礎和平臺[20]。因此，文章選取高等教育在校學生數(shù)(COLLEGE)來測度人力資本的影響。R&D 支出是一個主要的方面。R&D 經(jīng)費是科技創(chuàng)新能力提升的物質基礎，許多研究表明R&D 經(jīng)費對創(chuàng)新能力具有非常顯著的積極作用，它的投入越多，科技創(chuàng)新能力也會相應地增強，文章選擇全社會研究與試驗發(fā)展經(jīng)費(RD)作為研究支出的測度。

政府支持程度：政府的支持對地區(qū)的創(chuàng)新能力也有一定的影響，文章采用人均財政支出(EXPEND)來反映政府對地區(qū)創(chuàng)新能力的支持程度。

文章選擇的創(chuàng)新指標及影響因素見表1。

表1 變量定義和描述性統(tǒng)計分析

（3）數(shù)據(jù)來源

文章選取的珠三角城市群9 個城市的2007—2018 年專利授權量數(shù)據(jù)來自《廣東省統(tǒng)計年鑒》 《廣東省科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》 《各地級市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》以及《中國科技統(tǒng)計年鑒》；社會經(jīng)濟因素、貿易活動和外資等數(shù)據(jù)來自《廣東省統(tǒng)計年鑒》 《各地級市統(tǒng)計年鑒》及《中國統(tǒng)計年鑒》。

四、珠三角城市群創(chuàng)新能力的時空格局

1.城市群創(chuàng)新能力的整體趨勢

從整體上看，2007—2018 年，城市群以專利授權量表征的創(chuàng)新能力呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。2018 年，城市群9 個城市的專利授權量為429113 件，是2007 年的8.74 倍。圖1 展示了城市群各地級市專利授權量的變化。根據(jù)圖1 可知，專利授權量最高的是深圳市，其歷年的專利授權量穩(wěn)居城市群的第一位，且年均增速達到20.11%。深圳的專利授權量從2007 年開始快速增長，2007—2012 年專利增速超過了2 倍。2007—2014 年間增長緩慢，增速僅為10%。2014 年之后，深圳的創(chuàng)新水平又經(jīng)歷了快速的發(fā)展，到2018 年，其專利授權量占比達到城市群的32.7%。作為珠三角科技創(chuàng)新中心和中國科技創(chuàng)新前沿，深圳的發(fā)展已經(jīng)完成從要素驅動發(fā)展向創(chuàng)新驅動發(fā)展的轉變，因此其科技創(chuàng)新基礎較為扎實，在此基礎上創(chuàng)新發(fā)展較為快速。作為省會城市，廣州的創(chuàng)新能力僅次于深圳，其專利授權量也在穩(wěn)步增加。

圖1 珠三角城市群各市歷年專利授權量

除了深圳和廣州，創(chuàng)新能力較為突出的是東莞和佛山，這兩個地區(qū)作為早期鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)和外資企業(yè)的集聚地區(qū)，其制造業(yè)發(fā)展非常迅速，且其制造業(yè)發(fā)展逐漸由低端的產業(yè)向中高段產業(yè)過渡，因而其創(chuàng)新水平較高，并且東莞的科技創(chuàng)新水平相比佛山更為突出，其2018 年專利授權量是2007 年的9.77 倍。其余5 個城市的創(chuàng)新水平較為靠后，其中歷年創(chuàng)新能力最低的是肇慶，其2018 年專利授權量僅有3901 件。

根據(jù)圖1 專利授權量的分布來看，深圳和廣州創(chuàng)新高地的位置似乎無法被取代，這兩個城市可能在未來一段時間內仍是珠三角城市群區(qū)域創(chuàng)新的重要增長極。

為了進一步分析城市群內部9 個城市的科技創(chuàng)新的年度增長趨勢，文章計算了各地區(qū)專利授權量的年均增長率。2007—2018 年，廣州和深圳的年均增速分別為21.68%和20.11%，處于中間水平。年度增速最高的是專利授權量相對較低的惠州，達到了28.49%，這意味著盡管惠州的專利授權量較低，科技創(chuàng)新水平較為不發(fā)達，但其創(chuàng)新的發(fā)展較為迅速。佛山的專利授權量的年均增速最低，為14.46%，這是因為佛山的科技創(chuàng)新已具備一定的基礎，在此基礎上呈緩慢增長的態(tài)勢。除此之外，中心城市外圍的中山、肇慶等地的年均增速也較高。這與劉樹峰等的看法是一致的，即隨著工資、地價等生產成本的上升，深圳市周邊的惠州、中山等市承接了大量遷出企業(yè)，使得當?shù)氐膭?chuàng)新水平不斷提升[22]?？傊?，盡管外圍城市的創(chuàng)新能力相比中心城市較低，但呈現(xiàn)快速增長的趨勢。

為了展示城市群內部各城市的科技創(chuàng)新占整體的情況，文章還計算了2007—2018 年各城市專利授權量占城市群總體的比重。根據(jù)計算結果，深圳作為城市群創(chuàng)新的龍頭，其專利授權量占比一直保持領先，其占比在2012 年達到峰值，為35.83%。廣州作為城市群的另一個創(chuàng)新高地，近年來的專利授權量占比有逐年增加的趨勢，從2010 年的14.2%增加到2018年的20.93%，逐漸成為城市群另一個創(chuàng)新活動較為頻繁的地區(qū)。值得注意的是，佛山的專利授權量占比逐年下降，到2018年僅占11.89%，相比2007 年下降了42.09%。而東莞的比重也有較大的波動，其專利授權量占比在2010 年達到最大值，為19.19%，而在2016 年達到最小值，12.38%。整體而言，盡管東莞和佛山的制造業(yè)發(fā)達，創(chuàng)新水平較高，但受到中山、惠州等地創(chuàng)新產出增長的影響，其創(chuàng)新占比反而有逐年下降的趨勢。

從城市群歷年的專利授權量的絕對值、年均增速及其專利授權量占比指標看，深圳和廣州是大灣區(qū)和城市群科技創(chuàng)新的增長高地，尤其是深圳的科技創(chuàng)新水平高度領先。此外，東莞、佛山和中山等制造業(yè)較發(fā)達地區(qū)的創(chuàng)新水平也不斷提高，逐漸成為城市群科技創(chuàng)新的重要區(qū)域。

2.城市群創(chuàng)新能力的差異

根據(jù)上述內容的討論，可以發(fā)現(xiàn)城市群內部創(chuàng)新水平存在較大的區(qū)域差異，文章將通過首位度指標、赫芬達爾指標和變異系數(shù)指標來反映城市群內部各地區(qū)創(chuàng)新水平的差異程度及其變化趨勢。

圖2 展示了珠三角城市群歷年專利授權量的首位度系數(shù)、變異系數(shù)和赫芬達爾指數(shù)的變化。根據(jù)圖2 可知，專利授權量的首位度S 總體上呈現(xiàn)“先增加后降低”的特征。S 值由2007年1.542 上升到2009 年的2.004，而后下降到2010 年的1.714，這是由于東莞在2010 年的創(chuàng)新水平較2009 年有較大增長，使得首位度涉及到的兩個城市由先前的深圳和佛山變成了深圳和東莞。而后S 值繼續(xù)上升，在2012 年達到峰值(2.212)，而后逐漸降低。這表明，創(chuàng)新能力的次發(fā)達地區(qū)與最發(fā)達地區(qū)之間的差距先增加，而后慢慢縮小，即次發(fā)達地區(qū)追趕最發(fā)達地區(qū)的速度非?？欤勺罡叩?.212 變化到2018 年的1.561，并且科技創(chuàng)新相對落后的地區(qū)對創(chuàng)新較高地區(qū)的趕超在時間上也呈現(xiàn)出了基本的連續(xù)性。而專利授權量的變異系數(shù)和赫芬達爾指數(shù)在2007—2018 年基本沒變，分別保持在0.9 和0.2 左右的水平。

圖2 城市群專利授權量的差異變化

為了進一步呈現(xiàn)城市群內部創(chuàng)新水平差異的變化趨勢，文章再次利用各地區(qū)的專利申請量數(shù)據(jù)計算其首位度、變異系數(shù)和赫芬達爾指數(shù)，進一步分析創(chuàng)新活動的區(qū)域性差異的演變趨勢。結果發(fā)現(xiàn)，專利申請量的首位度指數(shù)自2008 年呈明顯的逐年下降的趨勢，指數(shù)從2008 年的2.516 下降到2018 年的1.32，下降幅度接近50%。盡管專利申請量和專利授權量的首位度表現(xiàn)為不同的變化趨勢，但在2012 年之后都呈現(xiàn)下降的趨勢，這意味著科技創(chuàng)新水平最高的兩個城市之間的創(chuàng)新水平差距逐步縮小。變異系數(shù)同樣表現(xiàn)出下降的態(tài)勢，但速度較為緩慢，僅從2007 年的1.033 下降到2018 年的0.903，降幅為12.56%，這也說明城市之間創(chuàng)新水平差異逐年縮小，地區(qū)之間的創(chuàng)新發(fā)展較為均衡。而赫芬達爾指數(shù)基金保持在0.2 左右的水平。這與專利授權量的赫芬達爾指數(shù)的變化趨勢是一致的。

總體來看，隨著時間的推移，各城市間創(chuàng)新能力的差異不斷縮小，逐漸由最初的不均衡向優(yōu)化均衡的方向發(fā)展，呈現(xiàn)出創(chuàng)新活動良性互動和協(xié)調發(fā)展的趨勢。這與王盟迪[23]的說法一致[15]，即2007—2010 年粵港澳大灣區(qū)的空間差異有明顯的縮小。

3.創(chuàng)新能力的空間格局

為了更好地描述城市群創(chuàng)新能力的空間格局，文章利用Arcgis 軟件的自然間斷點分級法將城市群各城市在2007 年和2018 年的專利授權量分為四類，分別為高水平、較高水平、較低水平和低水平四個等級。根據(jù)分類結果，2007 年，低水平的城市有肇慶和惠州，較低水平城市有江門、中山和珠海，較高水平城市有佛山、廣州和東莞，高水平城市僅有深圳。2018年，低水平城市僅有肇慶，較低水平城市有江門、中山、珠海、惠州，較高水平城市有佛山、廣州和東莞，高水平城市僅有深圳。通過對比2007 年和2018 年的空間分類結果可知，2007 年與2018 年城市群創(chuàng)新能力的空間格局變化不大，僅有惠州的創(chuàng)新能力從2007 年的低水平等級進入2018 年的較低水平等級，這表明城市創(chuàng)新能力的空間分布整體比較穩(wěn)定。兩個年份中，城市群的創(chuàng)新能力分布呈現(xiàn)“中心—外圍”的圈層式分布模式。創(chuàng)新能力的中心區(qū)域，即高水平和較高水平區(qū)域包括深圳、東莞、廣州和佛山，這四個城市的專利授權量占城市群的比重在2007 年和2018 年分別達到83.28%和80.87%。而外圍區(qū)域即創(chuàng)新處于較低水平和低水平等級的區(qū)域，包括肇慶、惠州、江門、中山和珠海5 個城市，占城市群整體的比重在2007 年和2018 年分別為16.72%和19.13%。

中心區(qū)域的深圳和廣州是城市群科技創(chuàng)新的增長極，而東莞和佛山則是外資企業(yè)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的所在地，主要以制造業(yè)和高端制造業(yè)為經(jīng)濟支柱。此外，由于90 年代鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的就地興起和外資的大量進入，使得其制造業(yè)發(fā)展相對較快，創(chuàng)新活動也較為活躍，這就帶動周邊城市如中山專利授權量的增加。而周邊的肇慶、惠州和江門等地，離中心城市較遠，難以得到中心城市的輻射帶動作用，而且本身缺乏創(chuàng)新資源以及人才等，因而制造業(yè)發(fā)展較為落后，創(chuàng)新能力也不突出。

五、創(chuàng)新能力的影響因素分析

基于前文所述的指標和模型，文章采用面板回歸模型來分析珠三角城市群創(chuàng)新能力的影響因素，并且也采用混合最小二乘法進行對比分析。由于解釋變量人均GDP(GDP)和人均財政支出(EXPEND)、研發(fā)經(jīng)費(RD)之間，實際利用外資(FIXED)和研發(fā)經(jīng)費(RD)之間，研發(fā)經(jīng)費(RD)和進出口總額(TRADE)之間的相關系數(shù)達到了0.85 及以上，若全部納入模型，將出現(xiàn)嚴重多重共線性而導致回歸結果出現(xiàn)誤差。因此，文章對不同變量的組合進行回歸。同時，為避免異方差和保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，所有變量都進行了對數(shù)化處理。

混合最小二乘法回歸和面板回歸的結果如表2 和表3 所示。根據(jù)表2，人均GDP 對創(chuàng)新能力具有較高的解釋力度，擬合優(yōu)度達到了77%。但該混合效應回歸忽略城市個體之間的不隨時間變化的效應，導致了其他變量的不顯著。因此，文章繼續(xù)采用面板模型。為了選取合適的模型，文章在進行回歸分析之前，進行了豪斯曼檢驗。豪斯曼檢驗的F 統(tǒng)計量的P 值為0，即結果顯著拒絕隨機模型是最優(yōu)模型的原假設，應該選擇固定效應模型。經(jīng)過個體和時間固定效應模型的假設，結果拒絕個體和時間的雙向固定效應模型。因此，文章最終使用基于個體的固定效應模型來分析珠三角城市群科技創(chuàng)新水平的決定因素。

表2 2007—2018 年城市群創(chuàng)新能力影響因素混合最小二乘法回歸結果

根據(jù)表3 的模型(1)，人均GDP 對創(chuàng)新能力具有顯著的和正向的影響，擬合優(yōu)度達到了92.7%。這說明經(jīng)濟發(fā)展能顯著提升區(qū)域的創(chuàng)新能力，這跟大多數(shù)的研究是一致的。模型(2)表明，進出口總額(TRADE)的系數(shù)為0.579，在5%的水平上顯著，這說明地區(qū)的進出口強度顯著促進了創(chuàng)新產出。實際利用外資(FDI)通過了10%的顯著性水平檢驗，說明外資的進入能夠促進當?shù)氐膭?chuàng)新水平的提升，這與王偉等[21]的研究是一致的。固定資產投資指標也對區(qū)域創(chuàng)新水平有極大的促進作用。這可能是由于固定資產投資較高的地區(qū)，在某種程度上意味著該地區(qū)具備良好的創(chuàng)新基礎設施，比如寬闊的廠房、先進的機器設備等，這為企業(yè)開展創(chuàng)新活動提供了有力的支撐[17]。

表3 2007—2018 年城市群創(chuàng)新能力影響因素面板模型回歸結果

模型(3)表明，人均財政支出較高的地區(qū)，通過具有較高的創(chuàng)新能力，這意味著政府的支持力度對地區(qū)創(chuàng)新水平的提升有積極的作用。這可能是由于在經(jīng)濟發(fā)展較好的地區(qū)，地方政府可以為企業(yè)提供一定的資金支持，這既可以助力企業(yè)引進先進技術和設備，也可以在一定程度上補償企業(yè)因創(chuàng)新以及其他經(jīng)濟活動帶來的損失，鼓勵企業(yè)繼續(xù)發(fā)展創(chuàng)新[20]。另外，人力資本指標(COLLEGE)對創(chuàng)新能力的影響也是正向的，但效果不顯著。這可能是由于，一方面，城市群內部各城市的經(jīng)濟發(fā)展水平參差不齊，這導致了對人力資本的吸引力的差異，進而影響了企業(yè)追求科技創(chuàng)新的步伐。例如，廣州、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涌入，這其中包括一些周邊城市的人才，這可能會導致周邊城市人力資本的降低，進而影響該地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新活動[16]。另一方面，還可能是人力資本的效應沒有得到充分的發(fā)揮，比如大學生的創(chuàng)新能力可能沒有得到足夠的釋放，這也會導致對地區(qū)創(chuàng)新的促進作用不明顯。研發(fā)經(jīng)費的投入對創(chuàng)新能力的提升作用較為明顯。即使模型(4)中增加了其他內外資、貿易水平等指標后，研發(fā)經(jīng)費仍表現(xiàn)出統(tǒng)計上的顯著性。這與Furman 等的研究是一致的，即研發(fā)投入能夠極大促進國家創(chuàng)新產出[23]。通過觀察模型(5)，文章發(fā)現(xiàn)，人均GDP 的加入使得研發(fā)支出(RD)不顯著，甚至改變了進出口總額(TRADE)的系數(shù)符號，可見共線性的影響使得結果有偏誤。

總之，經(jīng)濟發(fā)展對創(chuàng)新具有顯著和積極的影響。除此之外，內外資、貿易聯(lián)系、研發(fā)支出等也對區(qū)域創(chuàng)新起到了顯著的促進作用，而人力資本對珠三角的創(chuàng)新能力的促進作用表現(xiàn)得并不顯著。

六、結論與政策建議

文章基于2007—2018 年珠三角城市群9 個城市的面板數(shù)據(jù)，采用首位度指數(shù)、變異系數(shù)和赫芬達爾指數(shù)等方法來考察城市創(chuàng)新能力的整體趨勢和創(chuàng)新差異的變化，并進一步分析了珠三角城市群創(chuàng)新水平的空間格局的演變。同時，通過面板回歸的固定效應模型來探究影響城市創(chuàng)新能力的驅動因素。文章主要結論如下：

第一，從2007—2018 年，珠三角城市群的創(chuàng)新水平總體上呈上升趨勢，內部各城市的創(chuàng)新能力盡管隨著時間的推移表現(xiàn)出不同的變化，但都以逐年提高為主要趨勢。其中，惠州和肇慶等不發(fā)達城市的創(chuàng)新水平的增速反而快于深圳和廣州等核心城市。深圳和廣州作為該地區(qū)的增長核心，其創(chuàng)新能力較為突出。而佛山和東莞也逐漸發(fā)展為該地區(qū)重要的創(chuàng)新所在地。

第二，變異系數(shù)和赫芬達爾指數(shù)的變化趨勢表明，城市群內部城市之間的創(chuàng)新水平差異逐漸縮小，朝著均衡的方向發(fā)展。城市群創(chuàng)新能力的空間分布格局在不同年份較為一致，呈現(xiàn)“中心—外圍”的空間分布模式。中心區(qū)域主要包括廣州、深圳、佛山和東莞，外圍區(qū)域主要指其他5 個城市，其中，最外圍的肇慶和惠州的創(chuàng)新水平較為落后。

第三，計量模型回歸結果顯示，經(jīng)濟基礎和外資、貿易聯(lián)系、研發(fā)支出和政府支持等指標是各地創(chuàng)新發(fā)展的重要保障，這意味著城市群各城市創(chuàng)新水平的提升還需要政府的支持，以及城市本身的經(jīng)濟基礎和對外發(fā)展水平的提升。

基于上述研究，文章提出如下建議：

第一，提高地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，完善區(qū)域協(xié)調機制。在城市群發(fā)展的過程中，對于創(chuàng)新能力較為落后的城市，如惠州和肇慶，政府可以給予適當?shù)募夹g或者資金支持，使得當?shù)仄髽I(yè)可以在提高地區(qū)經(jīng)濟水平的基礎上改善本地的科技水平。同時，城市群內部還可以建立區(qū)域協(xié)調發(fā)展機制，讓核心城市來帶動周邊城市，從而縮小城市之間的差距。

第二，提升深圳、廣州等創(chuàng)新核心城市的輻射作用，促進其與外圍城市的創(chuàng)新聯(lián)系。在城市群發(fā)展過程中，核心城市的輻射帶動作用對周邊城市發(fā)展非常重要。因此，核心城市需要充分發(fā)揮其先鋒帶頭作用，鼓勵支持周邊城市的創(chuàng)新發(fā)展，這既可以通過在周邊城市建廠分享技術來實現(xiàn)，還可以通過進行技術交流和培訓等方式實現(xiàn)周邊城市的技術進步。

第三，充分利用外來資本和貿易往來對區(qū)域創(chuàng)新的推動作用。在全球化的背景下，外商投資和雙邊貿易對區(qū)域創(chuàng)新能力的貢獻作用不斷凸顯。因此，作為沿線開放前沿陣地，珠三角城市群各城市應該有條件地鼓勵企業(yè)吸引外商資本，引進國外先進技術。同時企業(yè)應該著力培養(yǎng)本土的跨國企業(yè)參與國際投資和貿易，在促進國內外雙邊合作的基礎上，提高本土企業(yè)的技術水平，帶動城市創(chuàng)新水平的提升。