城市规模、创新能力与空间溢出效应

翟婧彤 张军涛

[摘 要]以创新驱动经济增长，激发城市活力和竞争力，是实现经济高质量发展的关键。运用动态面板模型和空间面板模型，以2005—2017年长三角城市群地级及以上城市为研究对象，从人口、空间、经济三个维度探讨了城市规模对创新能力及其空间溢出效应的影响和作用机理。结果表明：城市创新能力存在明显的空间溢出效应，且相关性随时间逐渐增强;城市创新能力的空间分布特征分化明显，呈现以上海为中心的高-高集聚和城市群北部低-低集聚;人口规模与创新能力存在“倒U型”关系，与创新能力的空间溢出效应具有显著负相关关系;人力资本结构与城市创新能力在人口规模的调节效应下显著正相关;经济规模和空间规模的增加能够显著提升城市创新能力，但对于空间溢出效应的影响并不显著。

[关键词]城市规模;创新能力;空间溢出效应;莫兰指数;空间杜宾模型

[中图分类号]F061.5;F299.27[文献标识码]A[文章编号]1673-0461（2020）12-0030-08

一、问题的提出

伴随城镇化进程的推进，城市规模逐渐扩大，以某一个或几个超大型、特大型城市为中心所建立的世界级城市群对于一国乃至全球经济的运行产生着重要影响。随着我国经济进入“新常态”，经济发展进入“提质增效”的高质量发展阶段，以创新驱动经济增长，转变经济发展方式，成为新时期的重要战略内容。创新能力是城市竞争力的重要体现，创新型产业的发展不仅能够激发城市内部的经济活力，同时也为其周边地区营造了创新氛围，从而进一步扩大了创新活动对城市乃至区域发展的积极影响。城市规模的扩张是人力资本和金融资本向城市集聚的过程，由此产生的集聚经济效应以及循环累积效应都促使城市的人口、经济、空间规模不断增加。而在此过程中，城市创新能力也伴随着人力资本和知识的积累与扩散得到加强，并对经济发展起着加速器的作用。许多城市的经验表明，创新更倾向于在规模较大的城市中产生和形成，并且两者呈现出相互促进的演进趋势。然而，随着城市规模的进一步扩大，一方面由于城市承载力限制和集聚不经济带来的负面影响，会造成城市本身经济运行效率和社会整体福利水平下降，阻碍城市创新能力的进一步增强和经济的可持续发展;另一方面也会与周边城市发生要素交流，产生创新的空间溢出。因此，研究城市规模对创新能力及其空间溢出效应的影响和作用机制，对于培育区域创新主体、完善区域创新协作网络，持续发挥创新要素对城市和区域经济增长的贡献作用，进而实现高质量发展具有重要的理论与现实意义。

国内外理论研究和经验研究均显示，大城市的创新性活动更加频繁。大城市拥有更多数量和更大密度的人力资本和企业资源，所产生的集聚效应能够促进知识传播，并且共享分工和专业化带来的高效率，促进创新和产业增长[1-2]。Segerstrom等[3]根据熊彼特对于创新的定义对“产品生命周期”模型进行了研究，认为R&D对生产技术效率的提升产生着直接影响，创新活动发生的概率与城市规模相关;Packalen和Bhattacharya[4]分析了企业的要素需求结构以及与城市规模之间的关系，认为大城市比小城市在创新活动方面更具有优势;Ciccone和Hall[5]认为，当城市就业人口密度增加时，会带来拥挤效应和集聚效应的双重影响，因此，人口密度增加的净效应取决于边际拥挤效应和边际聚集效应哪个占优势;王珍珍和穆怀中[6]通过对中国省份面板数据的实证研究发现，城市规模对人力资本外部性的影响存在双重门槛，城市规模较小或过大会造成“集聚效应”不足和“拥挤效应”过度，从而不利于人力资本外部效应的发挥。伴随城市规模的扩张和地区间交流日益频繁，企业的创新活动不仅能够促进城市内部创新能力的提升，从空间上看，也会随着区域间的人员交流和要素流动在更大范围内产生扩散和溢出。创新空间溢出的实质是知识溢出，知识溢出主要是指地理空间单元之间通过无意识的知识交流而获得智力成果，从而促进区域经济增长的过程[7]。已有研究通过实证检验了知识溢出对提升城市创新能力的重要作用，认为知识流动与溢出具有空间局限性，随着空间距离的增加知识溢出迅速减弱[8-9]。随着我国自主创新能力的提升，近年来有关中国创新能力溢出效应的研究也逐渐增加。Crescenzi等[10]通过对1995—2007年中国省级数据的实证研究，发现经济发展较好的省份不仅具有良好的基础设施条件、较高的产业专业化程度和专利率，而且其周边地区也具有比较丰富的创新要素和良好的创新氛围;Song和Zhang[11]运用SDM模型研究了溢出效应对中国区域创新能力的作用，认为创新产出、研发投入、集聚经济是空间溢出效应的主要渠道;白俊红等[12]研究并证实了研发要素的区际流动具有明显的空间溢出效应，这种溢出效应对中国经济增长呈现显著的正向影响;周锐波等[13]运用中国地级市层面的数据考察了城市创新的时空演变特征和溢出效应，认为城市创新能力及其溢出效应与经济水平、人力资本、研发投入等因素紧密相关，并且具有显著的地区差异。

综合已有研究可以发现，首先，创新通过集聚效应与扩散效应对其周边地区产生影响。一方面，创新中心的形成会吸纳周边地区的创新要素向中心城市集中，从而抑制周边地区的发展;另一方面，创新中心通过与周边地区的人员流动、经济合作、产业关联等多种渠道产生扩散效应，对周边地区的经济发展和创新能力提升产生積极影响。因此，创新能力的空间效应是综合作用的结果，其作用方向仍有待进一步探讨。其次，创新中心的产生与城市规模紧密相关，并受到诸多因素的影响，但并非具有确定的线性关系。再次，城市规模与创新能力及其空间溢出效应等方面的研究多停留在省级区域层面，而不同城市创新能力往往存在较大差异，因此，从地级市层面出发研究单个城市的创新能力是必要的。城市群是城镇化发展过程中的重要区域形态，具有密切的经济和产业联系，同时城市群内的城市规模分布具有一定的等级特征，从而成为了创新活动溢出和扩散的主要范围[14-16]。本文从人口、空间、经济三个维度出发，以2005—2017年长三角城市群地级及以上城市为研究对象，结合时空因素的影响，构建动态面板模型和空间面板模型，对城市创新能力的时空效应及其作用机制进行分析，为提升城市的创新能力、促进区域创新体系的形成提供理论与现实依据。

进一步探讨长三角城市群内部各城市创新能力的局部空间分布特征和演进趋势，对比分析2005年和2017年城市创新能力的莫兰散点图（如图2所示）。从总体上看，长三角城市群各城市创新能力呈现空间自相关的分布特征，即高-高型集聚和低-低型集聚占据多数。

从空间分布上看，创新能力强的城市多分布在城市群中部和南部沿海城市，并以上海市为中心形成了创新的增长极;南京市和杭州市作为省会城市虽然本身创新能力较强，但对其周边城市的带动作用不足，高-低集聚态势明显;城市群北部的大部分城市则多呈现出低-低集聚，创新能力整体较弱。从演进趋势上看，在2005—2017年间，城市群整体创新能力不断增强，高-高集聚和高-低集聚型城市数量有所增加，其中南通市、绍兴市、嘉兴市等地的创新能力增长最为显著。

（二）创新能力的空间溢出效应

由创新能力的全局莫兰指数可知，长三角城市群的创新能力总体上存在正向的空间相关关系，为进一步探索城市规模对创新能力空间溢出效应的影响，构建空间面板数据模型，分别在空间邻接矩阵、经济矩阵和距离矩阵下对模型进行估计与检验。为保证结果的稳健性，在Wald检验和Lratio检验的基础上，同时结合赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）对模型进行检验与篩选，最终选择时间与空间双向固定效应的空间杜宾模型（SDM）的估计结果进行分析。在估计方法的选择上，由于空间协方差的存在，OLS的估计方法在空间计量模型中的假设条件无法得到满足，导致估计结果不一致，因此本文对模型进行ML估计。

Lesage和Pace[24]将空间溢出效应作为空间计量经济学模型估计的核心内容之一，并认为“空间溢出效应是指单个空间单元某个变量变化所导致的空间影响，这是区别空间计量经济学与许多空间统计模型的关键”。“空间溢出效应”是区别于传统意义上“空间效应”的特殊概念，不仅包含一个空间单元上解释变量对自身被解释变量的直接影响，同时还存在对其他空间单元被解释变量的间接影响，而这种间接效应正是所谓的空间溢出效应。因此，需要通过对模型进行偏微分处理将直接效应和间接效应分离出来，从而准确测度城市规模对创新能力的空间溢出效应。

SDM模型的分解效应估计结果如表5所示。

首先，在距离权重矩阵下，城市人口规模对创新能力的溢出效应在10%的显著性水平下为负，表明人口规模过大会对城市周边地区的创新产出产生消极影响。中心城市人口规模的扩张会对周边城市产生竞争压力，吸引周边城市的人才、资本等创新要素向中心城市聚集，从而产生创新能力的负向溢出效应。

其次，城市经济规模对创新能力的间接效应为正但不显著，表明城市经济增长与创新产出增加可能是相互促进的过程，且城市的经济规模越大，其对周边城市的辐射带动作用越强，空间溢出效应也越强。一方面，当城市的经济规模增加到一定程度时，集聚经济和规模经济产生的正外部性容易被拥挤效应所产生的负外部性弱化，促进要素向城市外部扩散，产生空间溢出效应;另一方面，现代交通和通讯技术的发展大大弱化了传统意义上的时间和空间距离，使得创新要素在更大范围内得以流动和扩散，实现跨区域的人才交往和产业合作，促进了周边城市创新能力的提升。

最后，城市空间规模对创新能力的溢出效应在不同空间权重矩阵下的估计结果有所差别且并不显著。表明随着城市空间规模的扩大，城市本身的创新能力得以提升，但对于周边城市的创新能力会产生不确定性的影响。一方面，城市空间规模的扩张为城市的发展提供了充足的土地资源，也为当地创新产业的发展提供了施展空间，有助于该城市创新能力的提升和创新的扩散;另一方面，空间规模较大的城市可能存在较强的城市内部创新协作体系和完善的本地市场，从而强化了对周边地区创新要素的虹吸效应，弱化了创新要素的扩散作用，使城市空间规模与创新能力的溢出呈现出负相关关系。

五、结论与政策建议

（一）主要结论

本文从人口、空间、经济三个维度出发，对长三角城市群城市创新能力的时空效应及其作用机制进行了实证研究，得出以下主要结论：

长三角城市群城市创新能力存在显著的空间正相关关系，且相关性随时间呈现逐渐增强的趋势;城市创新能力的空间分布特征分化明显，呈现以上海为中心的高-高集聚和城市群北部低-低集聚的特征。上海、杭州、南京作为城市群核心城市，在经济发展水平、公共服务和基础设施供给等方面具有绝对优势，对创新要素的吸引力远远大于城市群其他城市。上海对周边地区的辐射带动作用明显，相比之下，杭州和南京的辐射带动作用相对较弱，尤其是城市群北部的多数城市创新能力整体较弱，没有很好地融入城市群创新体系之中。

人口规模与创新能力存在“倒U型”关系，与创新能力的空间溢出效应具有显著负相关关系;同时，人力资本结构与城市创新能力在人口规模的调节效应下显著正相关，并且随着人口规模的扩大，高技能劳动力集聚产生的知识溢出效应不断增强，从而对城市创新能力的提升具有显著的促进作用。因此，城镇化质量的提升应当更加注重对人才结构的优化，而非单纯的规模扩张。

经济规模和空间规模的增加能够显著提升城市创新能力，但对于空间溢出效应的影响并不显著。城市经济规模和空间规模的增长与创新能力提升是相互促进的过程，经济规模和空间规模扩大有利于吸引更多的人才、资金、企业总部、科研机构等创新要素和创新主体流入该城市，同时也有利于自身产业体系完善和产业结构优化，从集聚（数量）和效率（质量）两方面提升城市的综合创新能力。

（二）政策建议

随着我国经济发展步入“新常态”，经济增速减缓、增长动力不足等一系列问题开始显现，亟需通过转变经济增长方式培育新的国际竞争优势，以创新驱动我国经济的高质量发展。长三角城市群作为我国着力培育的世界级城市群之一，具有丰富的创新资源和创新潜力，城市之间发达的交通网络和开放的区域经济环境为长三角城市群奠定了良好的区域合作基础，如何更加充分地发挥长三角城市群自身的创新优势和区域协同力量，对于增强区域乃至中国的国际竞争力、探索新的经济增长方式具有重要的现实意义和借鉴作用。

应强化次级中心的辐射带动作用，完善创新网络体系。在城市群内部，城市规模往往呈现出一定的等级分布特征，规模较大的城市会形成区域的增长极和创新中心，并且在区域协作机制下对周边城市产生较强的辐射带动作用，促进区域创新体系的形成。长三角城市群不仅应当集中优势资源增强区域中心城市（上海）的经济实力和国际竞争力，同时还要强化次级中心（南京、杭州、合肥）的辐射带动作用，加强区域创新网络体系建设，提升城市群的整体创新能力。

优化人力资本结构，发挥知识经济效应。随着我国城镇化进程的推进和产业结构的变迁，创新驱动成为“新常态”下经济增长方式变革的主旋律，高技能人才作为创新的核心生产力对于提升城市生产率、激发创新活力具有重要作用。因此，城市群各城市应当在加大人才引进力度的同时，积极建立区域性的人才交流机制，通过高技能人才之间的学习与交流，最大程度发挥知识的溢出效应，提升区域整体的创新能力。

在高质量发展和区域协同背景下，长三角城市群应当充分发挥区域中心城市的辐射带动作用，破除体制障碍和行政壁垒，从人才交流、产业协同、公共服务等多方面建立城市群内部的协调机制，完善区域创新协作体系，以创新驱动产业发展，不断增强长三角城市群的整体竞争力，为打造世界级城市群奠定坚实基础。

[注 释]

①中经网统计数据库：http：//db.cei.cn/page/Default.aspx。

②统计年鉴来源于中国知网年鉴数据库：http：//data.cnki.net/Yearbook/Navi？type=type&code=A。

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