技术复杂性、关联性、多样性对我国城市技术创新的影响_刘佳颖.pdf

高 质 量 发 展INDUSTRIAL INNOVATION 产业创新研究1作者简介：刘佳颖，女，江西赣州人，硕士研究生，研究方向：区域经济学。技术复杂性、关联性、多样性对我国城市技术创新的影响刘佳颖（华南理工大学经济与金融学院，广东 广州 510006）摘要：基于 20052019 年中国地级及以上城市专利申请数据，采用面板回归探究技术复杂性、关联性、多样性对我国城市技术创新的影响。研究发现技术复杂性和多样性的提高不利于城市技术创新，技术关联性提高会促进城市技术创新。因此城市创新应该基于地方竞争优势，提高本地知识质量，做到因地制宜，避免盲目发展复杂技术。关键词：城市技术创新；技术复杂性；技术关联性；技术多样性全面建设社会主义现代化强国，必须坚持科技为先，发挥科技创新的关键和中坚作用。当今世界，百年未有之大变局加速演进，科技创新成为国际战略博弈的主要战场。我国紧跟时代的脚步，加快推进各项创新政策，无论是建设创新型国家，实施创新驱动战略，还是坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，加快建设科技强国，都表明科技创新在我国具有十分重要的地位。同时，随着我国乃至世界信息技术的发展，知识的获取变得方便又快捷，知识的取得成本降低，新的技术和知识在全世界迅猛发展，知识经济的特征日益显现。科技、人才、知识、技术等资源要素在知识经济时代的特征下日益频繁，技术知识逐渐变成促进经济持续发展的关键。我国经济发展的空间结构正在发生深刻变化，中心城市和城市群正在成为承载发展要素的主要空间形式。因此，以我国城市为研究主体，从技术知识特征出发探究对推动城市创新的影响有一定现实意义。知识组合理论认为，专利成果是结合相关知识要素的产物。知识元素的不同决定了知识要素组合的潜能是不同的，这也导致不同的知识元素在其未来的发展领域之中存在不同的趋势。因此在搜索和探索过程以现有知识能力为指导，并且基于已形成的惯例下，区域经济常常是沿着基于地方的技术知识轨迹前进1。它把创新作为一个已有的知识元素的集合，从而清楚地揭示了那些复杂而抽象的创新行为，提高了研究的可操作性。此外，随着演化经济地理学的不断发展，路径依赖理论强调历史的作用至关重要，今天以及未来的选择都会受到历史要素的制约。基于此，学者们认为知识的相关特征存在的差异会对区域创新产生影响并进行了广泛研究。如贺灿飞2提出技术关联性能够促进创新，技术关联性越高能够促进技术之间的知识溢出作用以及有利于相似的技术知识之间进行重新组合；Balland 和 Rigby3指出不同城市之间的知识复杂性有很大的差距，复杂的知识只被少数大城市拥有；苏楠用实证证明多样性确实有利于城市增长以及创新4。本文将技术关联性、复杂性和多样性三个方面纳入分析框架，技术多样性代表本地知识进行组合的可能性，技术关联性则衡量了地区在现有优势上进一步发展的可能性，技术复杂性代表未来开展高价值活动的能力。技术复杂性、关联性和多样性三者之间存在一定的相互依赖关系，从三个维度进行研究能够避免的单一尺度和视角维度的片面性，对区域知识创新发展的研究有所补充。一、我国城市创新基本特征1.总体上技术创新呈现爆发式增长态势。技术创新产出数量呈现逐年快速发展态势，但随着总量基数的不断提高，出现增速放缓的现象。2010 年以前我国城市创新产出增长速度处于高位水平，在 2015 年我国创新发展逐渐进入增速换挡阶段，增长速度明显下降。2.技术分布呈现大扩散小聚集的空间格局。我国城市创新产出水平较高的地区多为省会以及中心城市，并且多数位于东部地区，呈现出高度集中的特点。在我国创新中心、创新集群的带动作用下，我国其他城市也在以较快的速度发展，我国创新产出水平总体呈现上升趋势，城市之间的相对差异在减小，地区间的不平衡性有所下降。我国城市之间的高 质 量 发 展产业创新研究 2023.1 第2 期2创新水平虽然绝对差距拉大，但城市之间的相对差异总的来说在缩减。3.技术门类的日趋多样化。我国的传统技术（纺织、造纸、化学等）不断成熟，技术增长速度逐渐下降至适度水平，近两年传统技术的增长有所停滞。新兴技术（通信等）全面爆发，迅速扩大产出规模，并且不断提高技术水平，满足市场需求，开拓市场以获得良好的发展环境。二、理论分析与研究假设（一）技术复杂性复杂性是知识的一个重要的定性维度，它决定了知识模仿的成本和时间5。知识的复杂程度代表了一种生产壁垒，知识复杂性代表着一种学习与生产壁垒，复杂性越高越难以被模仿、学习以及复制，城市内企业、高校以及研究所等创新主体进行模仿学习的成本和时间会越高，模仿过程中发现错误的频率和概率都会更高，并且越复杂的知识空间黏性越强，在空间中更难流动以及转移，也难以被新区域所生产和拥有，因此，知识的复杂性越高会阻碍学习，并且对城市创新造成损害。假设 1：技术复杂性越高会阻碍城市技术创新（二）技术关联性新技术的产生依赖于本地以往具有的知识，在以往知识的基础上进行创新或者再组合。知识生产被视为现有知识、现有思想/想法重新组合的过程。基于技术创新是在原有知识和技术的基础上进行的重新组合这一观点，可以说技术知识之间的关联程度为这种创新提供了可能性。关联程度越高，意味着创新主体可以根据本地原有的知识，搜索并且得到认知距离相近、与其本身临近的关联技术，从而能够进行知识的交流、学习或重组，推动关联领域的技术革新、知识创新等5。更加密切的本地知识关联网，为创新提供了有利的条件和环境，能够提升区域的创新能力假设 2：技术关联性越高会促进城市技术创新（三）技术多样性知识多样性描述了整合的知识体系中的差异5，多样性水平增加，可能会造成交换交流、协调统筹、整合等方面成本的提高。此外，知识的多样性可能会导致城市在某个技术范畴或领域内难以集中，从而无法获得规模效应。如采取知识专业化的策略能够促进城市在自己熟练的范畴内，用较低的成本增强自身的技术创新能力，提升竞争力。假设 3：技术多样性越高会阻碍城市技术创新三、研究设计（一）数据来源本文选取了 20052019 年我国地级市及以上城市的专利申请数据，根据目前我国 IPC 分类，选择三位 IPC 代码对知识元素进行衡量，将每条专利数据与知识元素相匹配。并在我国共 297 个地级及以上城市的基础上，剔除儋州市、三沙市等 11 个因为区划调整或数据严重空缺的城市，研究范围包括我国 286 个地级及以上城市。此外，人力资本、政府干预力度、研发投入等变量数据来源中国统计年鉴 中国科技统计年鉴以及地方政府网站和相关年鉴。并且对相关数据做对数处理，减低异方差。（二）模型设立LNYt=1RELt-1+2COMt-1+3DIVt-1+1LN SCAt-1+2LN RDIt-1+3GOVt-1+4LNHUMt-1+考虑到时滞效应以及为了降低内生性，本文将自变量作滞后一期处理。其中 t 代表时间。Yt代表技术创新产出、COM、DIV、REL 分别代表技术复杂性、技术多样性和技术关联性，SCA、RDI、GOV、HUM 分别代表知识规模、研发投入、政府支持水平和人力资本，为区域固定效应，为时间固定效应。（三）变量设定1.技术复杂性复杂性的计算借鉴 Hidalgo 等7和 Balland 等3的方法，其内涵为越复杂的知识越难以模仿和学习，体现着创新主体生产或创造某一技术知识的难易程度，采用迭代法进行计算。以 Patentc,i表示城市 c 在技术领域 i 具有的专利数目，RTAc,i表示城市 c 在技术 i 上是否具有技术比较优势：当，当，利用 RTAc,i构建双模矩阵 Mc,i，Mc,i=RTAc,i。技术复杂性COM 包括两个方面：技术知识多样性和技术知识遍在性，这两个变量与城市技术知识网络中所有节点的度数中心性有关。城市的度数中心性（Kc,0）表示某个城市拥有相对技术优势的技术数量，同样，技术的度数中心性（Ki,0）表示应用某项技术时拥有相对技术优势的城市数量：Kc,0=i Mc,i，Ki,0=j Mc,i。技术复杂性的测度可被经过 n 次迭代的多样性和遍在性的整合指标所表示：通过迭代会对 Comc与 Comi进行更加精确的估计，并且迭代次数的增加使复杂性的测算更加精准，排名无变化时则停止迭代。将最后得到的复杂性指数进行标准化处理，以便于不同年份之间进行对比分析。2.技术关联性关联度的计算借鉴 Hidalgo 等和 Boschma8等的方法，如果两种技术在同一个地区同时出现的频率越高，那么这两种技术之间的关联程度也越高。计算公式为：高 质 量 发 展INDUSTRIAL INNOVATION 产业创新研究3其中，当城市 c 中技术 j 具有比较优势时，认为技术 j属于城市 c。3.城市技术多样性本文采用熵值法对我国城市技术知识的多样性进行衡量：其中，pi代表知识门类 i 中的知识数量占总体知识数量的权重水平。四、实证分析本文采用方差膨胀因子法（VIF）对各个变量检验，各个变量都通过了共线性检验，VIF 指数都显著小于 5，说明变量与变量间没有严重的多重共线性问题，可以进行下一步分析。对模型进行霍斯曼检验，得到 P 0，因此本文使用固定效应回归，采用剔除异常值的方法进行稳健性检验，回归结果见表 1：由上述结果可知，技术复杂性、关联性、多样性均对城市技术创新存在显著作用。技术关联性的提高有利于城市技术创新，而技术复杂性和多样性程度的提高不利于城市技术创新，并且此结果稳健，这一结果验证了假说 1、2 和 3。控制变量中，知识规模、政府支持水平、人力资本和研发投入的提高均有利于城市的技术创新。五、对策与建议（一）基于地方竞争优势，做到因地制宜，避免盲目发展复杂技术为跳出区域的复杂性困境，区域可以引入、模仿、开发、学习与本地原有知识认知临近的相关子领域，更多地关注与现有科学知识基础相关的领域，培育多样化能力，结合地区知识技术要素配置优化知识生产结构，从自身的知识基础和知识能力出发，发挥独特性优势，明确自身的创新发展方向，避免资源浪费和区域间的高度趋同。（二）提升城市本地知识质量，加强与外部的交流合作发展能提高其区域整体复杂性的创新活动，促进新增空间的构建。建设完善当地的知识和教育基础设施，使之能够升级当地经济，并帮助该地区开展更复杂的技术创新活动。除了依赖本地知识，可以对外寻找与自身认知距离接近的合作伙伴，鼓励引导学术活动和科研交流，鼓励创新主体和创新成果“走出去”，创新要素“引进来”。参考文献：1 Asheim B T，Coenen L.Knowledge bases and regional innovation systems：Comparing Nordic clustersJ.Research Policy，2005，34（8）：1173-1190.2 郭琪，贺灿飞.演化经济地理视角下的技术关联研究进展 J 地理科学进展，2018，37（02）：229-238.3 Balland P，Rigby D.The geography of complex knowledgeJ.Economic Geography，2017，93（01）：1-23.4 苏楠，肖晓勇，宋来胜.外部知识、本地知识多样化类型对地区创新能力影响的实证研究基于 2000 年 2011年的动态面板数据的广义矩分析 J.经济经纬，2016，33（05）：19-23.DOI：10.15931/ki.1006-1096.2016.05.004.5 Boschma R，Balland P A，Kogler D F.Relatedness and technological change in cities：The rise and fall of technological knowledge in US metropolitan areas from 1981 to 2010J.Industrial and Corporate Change，2015，24（01）：223-250.6 Berliant M，Fujita M.The dynamics of knowledge diversity and ec