超大城市创新能力空间均衡的影响因素研究——以上海为例.pdf

第 卷第 期 年 月技术与创新管理 ：【创新论坛】收稿日期：基金项目：上海科委软科学主题项目（）作者简介：李隆林（），男，重庆忠县人，硕士研究生，主要从事创新资源管理方向的研究。超大城市创新能力空间均衡的影响因素研究 以上海为例李隆林，张强，张慧洁（上海工程技术大学 管理学院，上海 ）摘要：创新能力的空间均衡是考察区域创新实力的重要指标，以上海为例，探究超大城市创新能力空间均衡的影响因素。基于 上海统计年鉴 中国城市统计年鉴 中国县域统计年鉴 等数据，通过熵值法、一般计量经济学模型（）、空间滞后模型（）、空间误差模型（）以及地理加权回归（）系统分析上海创新能力空间均衡的影响因素及其空间分异。研究发现，上海市创新能力在空间布局上并不均衡；创新能力自城市核心区、近郊区、远郊区逐次降低的特点，呈现出东部地区高 高集聚、南部地区低 低集聚的分布格局；上海市各区创新能力存在空间依赖和空间溢出效应。全局 指数和空间计量模型均表明创新能力具有空间相关性，人口密度、高兴企业数量、城镇化水平、政府干预对城市创新能力具有不同程度的影响；上海市创新能力空间均衡的影响因素存在明显的空间分异；人口密度与创新能力存在倒“”型关系，在空间上呈同心圆状分布；高新企业数量、城镇化水平、政府干预对创新能力具有促进作用，分别呈条带状分布、团状分布和“十”字型分布。研究结果有助于客观揭示超大城市创新能力空间均衡的影响因素，为推动上海市建设具有全球影响力的科创中心提供理论参考和决策依据。关键词：超大城市；创新格局；空间均衡；空间模型；上海中图分类号：；文献标识码：文章编号：（），（，）：，（），（），（）（）：，“”，：；引言习近平总书记在党的二十大报告中明确指出：“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”。这一论述充分肯定了创新在我国社会经济发展过程中的重要程度，强调了创新在实现中国式现代化新征程中的重要作用。年 月，习近平主席在参与十二届全国人大三次会议上海代表团审议时指出，创新是引领发展的第一动力，抓创新就是抓发展，谋创新就是谋未来，并要求上海市当好改革开放排头兵，创新发展先行者。针对加快建设具有全球影响力的科创中心这一党中央赋予上海的重大任务和战略使命，年 月，上海市制定了 上海市建设具有全球影响力的科技创新中心“十四五”规划，规划指出要在 年实现上海市具有全球影响力的科技创新中心功能全面升级，科技实力大幅跃升 。在实现上海市建设具有全球影响力的科创中心的目标背景下，以空间视角探究影响上海市创新能力空间均衡的影响因素，寻求实现创新能力空间均衡的路径对优化创新资源配置，提升上海城市创新能力具有重要意义。城市创新能力一直是经济学和管理学研究的热点领域之一。谈及创新理论，熊彼特（）是一位无法回避的学者。熊彼特认为创新是对生产要素的重新组合，并将创新分为五种情况，即发现一种新的原材料、开辟一个新的市场、创造一种新的生产技术、使用一种新的生产组织形式、研发一种新产品 ，在 经济发展理论 中，熊彼特将创新置于经济发展理论的中心位置。此外，熊彼特还将创新理论融入经济周期理论之中，进而提出“破坏性创造”的概念。在熊彼特之后，索洛（）将技术进步以“索洛余量”的方式引入经济增长模型之中 ；罗默（）的内生经济增长理论则指出，内生技术以及知识外溢具有边际报酬递增的特性，从而能够保持经济的持续增长，罗默的理论说明了技术进步和人力资本作为创新要素在经济增长中的重要作用。同时，罗森斯坦罗丹（）的大推进理论、佩鲁（）的增长极理论表明主导产业、资金和区域软环境（包括基础设施、产业结构等）作为地区经济创新的重要内容对于区域产业集聚、经济增长的重要作用 。经过不断发展，经济学理论中的创新理论逐渐发展完善，最终形成创新经济学，创新经济学的主要研究内容包括创新经济现象与规律、创新能力、创新政策等问题，而创新经济学首先要回答的还是创新的内涵与测度的问题 。要对一个区域的创新情况进行分析研究，其首要的关键问题无疑是要对其创新能力进行科学的衡量和评价。从现有的文献来看，国家统计局社科文司通过创新环境指数、创新投入指数、创新产出指数、创新成效指数四个方面的指标来计算中国创新指数 ；大部分学者在研究中则通过专利数量来衡量城市或区域的创新水平 ，但简单使用专利授权数量并不能够准确衡量城市或区域的创新能力，原因在于我国目前的大多数技术专利是个人申请而非公司申请，创新并未能够转化为公司制度化、日常化的行为 。故本文不直接使用专利申请数量来衡量上海市各区创新能力，而通技术与创新管理第 卷第 期李隆林，等：超大城市创新能力空间均衡的影响因素研究过构建一个综合的指标体系来对上海市各区创新能力进行评价。在前述相关理论中，增长极理论指出，在一国或一区域内的社会经济发展是由非均衡到均衡的过程。在其经济发展过程中，将会首先出现一个创新能力高、存在着先导产业的经济增长极，该经济增长极同其他区域之间的经济发展存在着两个阶段的互动关系：极化效应和扩散效应。增长极先在极化效应之下将其他地区的生产要素吸引流入自身区域内，加剧经济发展的不均衡，而后又因扩散效应使自身的生产要素流入其他地区，最终实现经济的均衡发展。借助佩鲁的理论，上海市作为全国创新资源的集聚高地，其创新能力的空间布局不仅对其自身社会经济发展具有重要意义，同时对于长三角、长江经济带的创新与经济发展具有重要的辐射扩散作用。探究上海市创新能力空间均衡的影响因素以及实现创新能力空间均衡的路径对于超大、特大城市提升创新能力，发展创新经济具有借鉴意义。创新能力指标体系构建与指数计算 研究区域概况上海市位于长江下游三角洲地区，总面积 ，辖 个区，包括闵行、浦东、虹口、杨浦、青浦、黄浦、静安、松江、崇明、金山、普陀、徐汇、奉贤、嘉定、长宁、宝山。年末，上海市常住人口 万人，地区生产总值 万亿元，比上年下降 ；全年发明专利授权 万件，比上年增长 ；“小巨人”企业和“小巨人”培育企业 家，累计超 家；新认定高新技术企业 家，有效期内高新技术企业数突破 万家。创新指标体系构建因为各区所拥有的创新要素决定了其创新能力，所以通过对相关创新要素的度量和测算来计算上海市各区创新能力指数。参考朱海就 、卢珂 等学者的相关研究，以创新人才、创新资金、创新技术、创新环境为一级指标构建上海市创新能力指标体系。其中，创新人才要素指标下包括 人员、科技活动人员、高校师生 个二级指标；创新资金要素包括 资金投入、政府资金投入、企业资金投入 个二级指标；创新技术要素包括研发机构数、项目数、专利申请量 个二级指标；创新环境要素包括第三产业比重、人均可支配收入互联网（电话）接入量 个二级指标。本文使用上海市各区 年横截面数据，数据主要来自 上海统计年鉴 中国城市统计年鉴 中国县域统计年鉴 以及各区政府工作报告。创新指标体系见表 。表 创新要素指标序号创新要素指标创新要素量化指标指标解释单位 人员直接从事研究与开发的科研人员人创新人才要素科技活动人员为科技活动提供支持性服务的人员，包括管理人员、项目维护维持所需人员等人高校师生本地区内高等院校的教师和学生人 资金投入研发资金总投入万元创新资金要素政府资金投入研发资金中由政府出资的部分万元企业资金投入研发资金中由企业出资的部分万元研发机构数从事的业务以科学研究与开发为主的政府机构、企业机构等个创新的技术要素 项目数由政府审批的正在进行的研究项目个专利申请量区域内各类专利申请情况项 第三产业的比重第三产业占地区生产总值的比重 创新的环境要素人均可支配收入地区人均可支配收入情况万元 互联网（电话）接入量互联网、手机等基础设施设备情况部 户 数据处理将数据取对数处理并通过熵值法对各个二级指标进行赋权。熵值法作为一种客观赋权方法，在赋权过程中能够避免研究者主观因素的影响，较为客观的反映各个指标在指标体系中的重要程度。采用熵值法赋权的具体步骤如下。为消除量纲影响需对数据进行归一化处理。鉴于本研究所有指标均为正向指标，故归一化公式为 （）（）（）（）其中，为归一化后第 个样本的第 个指标的数值；，爥，；，爥，。计算各个指标权重，见式（）（）其中，为第 个指标下第 个样本的比重值，爥，；，爥，。计算熵值，见式（）（）（）其中，为第 个指标的熵值，。计算第 个指标的信息效用值，见式（）（）计算各个指标的权重，见式（）（）计算各样本的综合得分，见式（）（）上海市各区创新能力指数因为各区所拥有的创新要素的数量在客观上决定了该地区现有的创新能力，因此将通过熵值法取得的各区创新指数命名为创新能力指数。采取上述熵值法计算 年上海市各区创新能力指数，结果见表 。可以发现，上海市各区中，浦东新区的创新能力指数最高，为 ；崇明区的创新能力指数最低，为 ；上海市各区创新能力指数的平均值为 ，极差为 ，从描述性统计来看，上海市各区创新能力水平并不均衡，高值与低值相差较大。表 年上海市各区创新能力指数区名指数闵行 浦东 虹口 杨浦 青浦 黄浦 静安 松江 区名指数崇明 金山 普陀 徐汇 奉贤 嘉定 长宁 宝山 空间自相关检验 上海市创新能力空间格局利用 软件并通过自然断点法对 年上海市各区创新能力指数进行可视化操作，得到图 。从图 可以看出，上海市创新能力的空间分布呈现出中、东部高，南、北部低的特征。浦东新区是创新能力最强的区域，黄浦区、闵行区次之；北部的崇明区以及南部的金山区、奉贤区创新能力均较弱；此外，长宁区、静安区、虹口区相较于周围地区而言，形成了一个创新能力的洼地。?图 上海市创新能力空间分布格局 全局与局部空间自相关检验空间计量经济学诞生于 世纪 年代，空间计量经济学的最大特色在于充分考虑了横截面单位之间的空间依赖性 。在使用空间计量方法以前，需先对数据进行空间依赖性检验，即空间自相关检验。空间自相关检验有全局与局部之分，检验方法通常分别为全局莫兰指数（）与局部莫兰指数（）。全局莫兰指数（）的计算公式为 （珋）（珋）（）式中：为样本方差；为空间权重矩阵的（，）元素，若全局莫兰指数大于 则表示空间存在正自相关，小于 则表示空间存在负自相关。若要进一步研究某区域 附近的空间集聚情况，则需要使用局部莫兰指数（）。局部莫兰指数的公式为（珋）（珋）（）按照式（）对表 中上海市各区创新能力指数进行全局空间自相关检验，得到 年的全局莫兰指数（）为 ，值为 ，得分为 ，通过 的显著性检验，表明上海市各区的创新能力具有空间上的正自相关，可以进行空间计量分析。技术与创新管理第 卷第 期李隆林，等：超大城市创新能力空间均衡的影响因素研究在通过了全局空间自相关检验的前提下，采用式（）对表 中上海市各区创新能力指数进行局部空间自相关检验并形成如图 所示的 图。可以看出，上海市创新能力在空间集聚上表现出东部高 高集聚，南部低 低集聚的空间分布状况。具体地，浦东新区、杨浦区、徐汇区 个区域在创新能力指数的集聚上表现为高值与高值相邻；金山区的创新能力指数在空间集聚上表现为低值与低值相邻；崇明区、虹口区的创新能力指数在空间集聚上表现为低值与高值相邻的状态。?图 上海市创新能力集聚 图 上海市创新能力空间均衡的影响因素分析 研究方法与变量选择通过全局和局部空间自相关的计算可知上海市各区创新能力存在空间相关性，若采取传统的计量经济学分析不仅将会导致模型结果存在较大偏差，而且会忽略相同因素在不同区域的影响差异。因此，在研究方法上，使用空间滞后模型（）、空间误差模型（）对影响上海市创新能力的因素进行实证分析，并使用地理加权回归（）研究影响因素的空间分异情况。在自变量选择上，选取人口密度、高新企业数量、城镇化水平以及政府干预力度 个指标为解释变量。人口密度：人口密度对于城市创新能力的影响作用目前尚存在争论。人口密度对地区创新能力的作用的研究主要起源于城市经济学，国外相关研究表明发达国家拥有高密度人口的大城市并不会带来创新能力的提升 ；人文地理学的相关研究表明具有创新能力的高技术企业在进行区位选择时会优先考虑自然环境因素，多选择近郊而非中心城区，例如硅谷的布局 ；另有研究表明，人口密度与城市创新能力存在倒型关系 或正型关系 。本文对人