长江经济带城市创新能力的评估与差异化研究——基于28个地级市的实证分析

肖六亿 吴 宇

(湖北师范大学经济管理与法学院，湖北 黄石 435002)

0 引 言

城市创新能力，决定着城市的兴衰[1]。长江经济带是国家区域发展战略，其发展潜力、示范效应和未来地位，决定于长江经济带内城市的创新能力。构建模型评估长江经济带内城市的创新能力，掌握主要城市的发展潜力和成长空间，将有助于推进长江经济带高质量发展。

创新型国家战略实施以来，学术界对城市创新能力的研究逐渐增多，主要集中在三个方面：城市创新能力的界定，城市创新能力的决定因素与创新能力的效应，城市创新能力的评估与比较。

城市创新能力的界定虽然有差异，但也形成了基本共识，即城市创新能力的核心是科技创新能力。因此，多数学者基于科技创新基础，从创新投入、创新产出、创新结构、创新绩效等多个维度进行实证分析，认为城市创新能力是城市将知识转化为新产品、新工艺、新服务的能力[2-4]。

对决定城市创新能力的关键因素，现有研究主要从制度环境、城市规模、人力资本、工业化进程、FDI等方面展开。利用1997—2010年我国地级以上城市的面板数据进行分析，高翔发现城市规模和人力资本规模的扩大有助于城市创新能力的提升[5]。研究长三角16个城市2000—2013年的数据，刘孝斌发现人力资本规模和工业化进程两个变量对城市创新能力存在显著影响[6]。刘鹏、张运峰基于我国2008—2013年264个地级及以上城市面板数据，研究了FDI在城市创新中带来的区域内与区域间的溢出效应[7]。

相反，冯云廷、翟婧彤、计利群基于城市创新能力与经济结构变化之间的内在联系，探讨了城市创新能力对城市兴衰的决定作用[1]。曾铖和郭兵构建了城市创新能力的两阶段效率模型，并选取国内20个城市进行实证研究，在创新能力效果评价的基础上，借助非参数的超效率DEA方法对创新能力进行效率评价[8]。

除了以上讨论之外，关于城市创新能力的指标体系及不同区域或城市的比较研究，也可以为本文提供依据。部分学者侧重于构建指标体系，Charles Landry在《The Creativity City Index》一文中较为完整地提出了城市创新活力评价指标体系[9]，认为活力是一个城市需要为实现生存而聚集的基本力量和能量，它通过创新而得以持续存在，活力体现在经济、社会、文化和环境4个层面。郭华巍从创新要素投入水平、创新环境支撑水平和创新产出水平三个方面对影响城市创新能力的相关要素进行分析，构建了城市创新能力评价体系[10]。还有部分学者使用省域数据进行比较研究，谢科范、张诗雨、刘骅构建了城市创新能力支撑结构钻石模型和城市创新系统投入产出模型，对全国18个重点城市进行比较分析[11]；陈套采用25项解释性指标从六个维度构建评价体系，借助VIKOR法测度出2016年合肥的创新能力，并与四个直辖市进行对比研究[2]；易高峰和刘成以江苏13个地级市为例，引入空间分析工具与模型，研究2009—2016年江苏创新能力格局的时空演变特征[12]；武晓静、杜德斌、肖刚、管明明直接以专利申请量作为衡量指标，对长江经济带130个城市2000—2014年创新能力的空间分布及演变进行分析[13]。许治和陈丽玉基于 UNDP 创立的技术成就指数，测度了21个国家级创新型城市2001—2011年该指数，并利用核密度与马尔可夫链法，分析区域技术成就指数的时空演变特征及稳态分布情况[14]。

总之，对城市创新能力的评估研究，因使用指标体系不同，结果分歧较大；局限于某一历史时期数据，进行静态研究，忽略了城市创新能力的动态演变；以长江经济带战略为背景，研究其城市创新能力的成果很少，且未能分析创新能力差异的成因。故本文选取长江经济带28个地级市作为研究对象，构建评价指标体系，选取2017年的截面数据，运用VIKOR法进行测度，对这些城市的创新能力进行比较研究，并试图分析其形成原因。

1 数据来源与评价指标体系

本文依据2014年国务院发布的《国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》中指出的区域，涉及沿江11个省市(直辖市)的130多个地级市。根据研究需要，并考虑到统计资料的权威性和行政区域的完整性，本文选取除副省级城市外、受长江流域影响最明显的28个地级市作为研究对象。主要原因是，这些城市虽然是经济较发达的地级市，在区域内具有较强的创新辐射能力，但是已有研究集中于关注国家创新型中心城市，较少涉及一般地级市。

所有数据均直接或间接来自2018年《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》以及各地级市统计年鉴等官方数据。

创新能力不能由一个指标来衡量，而应由涵盖多项指标的评价体系来测度[2]。因此，本文将根据前文所描述的城市创新能力的内涵与外延特征，从6个维度建立指标体系，包括20个二级指标(见表1)。一级指标即创新投入能力、创新产出能力、社会支撑能力、载体建设能力、创新发展能力和政策引导能力。创新投入能力用研发经费投入、研发投入强度、研发人力投入等指标来解释。研究表明，一流人才的规模越来越成为建设科技强国的重要因素[15]。创新产出能力用专利授权数、高新技术产业产值、市级科技计划项目等指标来解释，高质量发展和现代化经济体系的目标，必须通过提高重大创新成果和核心科技产出率来实现。政策引导能力反映了城市的制度基础，用万元GDP综合能耗下降比重(%)、教育投入及科技投入在财政支出中所占比重等指标来解释。载体支撑能力是创新城市发展的条件保障，包括高新技术企业数、人均GDP、普通高校在校人数。社会支撑能力用进出口总额、实际利用外资、全体居民人均可支配收入、人均社会消费品零售总额等内外部驱动力来表示。创新发展能力是指科技与市场的结合及其发展潜力，用工业增加值、高新产品销售收入、高新技术产业产值占GDP比重、第三产业比重等指标来解释。评价指标体系详见表1。

表1 长江经济带城市创新能力评价指标体系

2 评价方法

目前测度多维度的评价指标体系有多种数学方法，本文将综合运用VIKOR法和熵值法进行测算。在考虑决策者主观偏好的基础上，计算六个维度分项权重后，同时测算群体效应的最大值和个体遗憾的最小值，确保综合评价结果科学、准确。

VIKOR法是一种多准则妥协排序法[16]，其基本思想是同时在可接受优势和分析过程的稳定条件下对方案进行折中排序，所得综合评价值是多个指标的综合考量。先确定每一准则下的理想值和负理想值；计算各维度的组合权重值；再计算群体效应值和个体遗憾值；最后得出综合评价值，根据决策者的偏好，本文取最大群体的效用权重为0.5。

3 城市创新能力测算结果与分析

3.1 测算结果

本文采用熵值法和变异系数法组合确定所选取的各指标权重，再测算6个维度的分项权重(见图1)。通过VIKOR法计算28个地级市2017年的创新综合得分，且为了更为直观地显示其得分和排序结果，对综合得分进行功效函数换算，最终得分在60～100之间[2]。综合得分和各项排名统计见表2。换算公式为：

其中，F是功能换算后的得分，x是综合得分，xi是正向指标最大值，xj是正向指标最小值。

图1 长江经济带城市创新能力分项维度权重雷达图

从图1可以看出，城市创新能力6个维度的权重存在一定的差异性。创新发展能力和载体建设能力权重偏高，这表明科技与市场相结合的潜力以及物质基础对城市创新的能动作用，也表明城市创新决定于城市未来的发展。其余维度的指标权重相对较弱，反映了研发投入、成果产出、内外部支撑力等对城市创新的推动作用，而非决定性的驱动作用。

表2 长江经济带28个地级市城市创新能力测评表

注：F1、F2、F3、F4、F5、F6分别代表各地级市在创新投入能力、创新产出能力、政策引导能力、社会支撑能力、载体建设能力、创新发展能力各项的测评排序

3.2 结果与讨论

从排序结果来看，东部沿海城市苏州、无锡、常州和南通创新能力较强，紧随其后的是宜昌、嘉兴、湖州、芜湖、绍兴、扬州和泰州，位列第三梯队的是镇江、荆州、马鞍山和九江，其余12个城市排名较靠后，综合得分较为接近。从功能换算分值来看，苏州得分最高且遥遥领先，各地级市之间得分差距较小，尤其是排名靠后的城市基本处于同一层次。

排序结果显示，功能换算分为70分以上的四个城市均为长江入海口城市，因此，长三角地区是长江经济带城市创新能力最强的区域。从6个维度分项排序来看，苏州始终位列首席，且大幅度领先其他城市。苏州作为专利授权量排全国第四的地级市，在2018年福布斯公布的“创新能力最强的30个城市”榜单中成为最大的黑马，超越上海，紧随深圳、北京名列第三，是当之无愧的创新强市。长江下游各地级市总体得分较高，排名靠前，这是由于长江下游地区企业和高校的研发投入强度均较大，强大的经济实力及便捷的交通和通讯都极大促进了创新成果的产出和转移，加上创新资源在城市间的涓滴和扩散效应，进一步助推了创新能力。此外，舟山周边汇集了全国最顶尖的创新资源，但其以海洋经济为发展主流，交通不便，原始创新能力较弱，创新实力不强。安徽的社会支撑能力相对于其他维度较弱，总体得分不高，排名靠后，尤其是安庆和池州两市综合得分低，说明其原始创新能力较强，创新环境良好，但创新成果与市场相结合的能力有待提升，这一点与陈套的结论不谋而合[2]。

在长江中游各市中，宜昌排名大幅领先，荆州、九江和岳阳排名较为靠前，黄冈、鄂州、黄石、咸宁创新能力较弱。就湖北而言，清江连线的宜昌和与洞庭湖接壤的荆州，天然具有中心作用，在创新政策引导、经济社会发展等方面领先其他城市。岳阳和九江分别作为所在省唯一临江城市，均具有得天独厚的优势，可谓是中部地区的后起之秀，综合得分靠前，且都在创新发展能力方面表现出较强的水平。排名偏后的湖北四个城市，包括黄冈、鄂州、黄石和咸宁，分别在载体建设能力、创新产出能力、创新发展能力等方面，尤为不足。说明这些城市整体基础较好，原始能力较强，略有优势，但发展后劲不足，速度较为缓慢。

长江上游各市基本位于梯队末端，由于这些城市在科技与智力资源方面基础薄弱，大学、科研院所和高新技术企业数量都很少，使其在创造新成果、新技术，培养和吸引人才方面能力有限；其次，上游城市的创新市场发育程度较低，直接影响到这些城市创新要素的配置，且受到周边城市的辐射带动较小，所以与下游城市的差距较大。

经济实力、创新主体、创新供给及创新载体是决定长江经济带城市创新能力不均衡分布的主要因素。此外，分析创新能力强弱的原因时，现阶段的研究主要考虑经济基础和区位优势。诚然，一个城市的资源获取能力、产业基础和集聚优势对其创新能力而言十分重要，但是否为必要条件尚未可知。对比分析武晓静等的研究[13]，可以发现，28个城市的创新实力变化总体稳定，但也有城市变动较大。如中游的黄石、黄冈、鄂州和咸宁，下游的铜陵和池州，创新实力大幅下降，而下游的苏州、嘉兴自改革开放以来一路赶超，最终后来居上，中游也有部分城市创新实力有小幅提升，如九江和岳阳。说明地理位置和经济基础等客观条件固然重要，但并非决定性因素。新制度经济学认为，制度对一个国家社会发展各方面具有决定性作用。从上述分析可以看出，下游城市不断加大改革开放的力度，主动出击，在人才、产业聚集，创新成果转化等方面抓住了机遇；而黄石、鄂州等虽位列沿江开放城市，但是改革的力度却远远不够，制度创新较弱，创新实力一路下滑。但相比而言，九江的后来居上不是没有原因的，除京九铁路、沿江开放等政策倾斜外，还提出优先配置人才、项目、基地等资源，强化已有政策的落实，及时调研新情况，出台新政策。从表2可以看出，九江在载体建设能力方面稍显不足，这与其仅有一所本科院校等现实情况密不可分，说明其在这一指标上具有较大潜力，其余方面值得上中游其他城市学习。结果还表明，上游城市多为反哺政策，实质创新力度不足，科技创新精神更是匮乏。

4 结论与建议

根据长江经济带28个地级市城市创新能力的测算结果，及其空间差异的原因分析，得出以下结论与建议。

不同指标对城市创新能力的影响不同，而各个城市在不同指标上所体现出来的能力也有相对差异。经济发展水平较高的城市会使当地政府在投入教育和科技研发领域、人才培养方面拥有更多的资金，进而使得其产出水平得到提高。其次，良好的制度和政策，一定程度上会激发全社会的创新活力。此外，创新活动和成果转化都需要一定的平台和载体为支撑，如工业增加值高和高校数量多有利于推动硬件条件的改善，进而形成一个良性互动的创新环境。

长江经济带地级市的城市创新能力总体上呈现出下游城市领先、中游城市不均衡、上游城市略靠后的格局。这种表现特征与地区经济实力基本一致，但并非决定因素。东部沿海城市得益于自身良好的发展基础、改革开放的机遇和周边优越的创新资源，在地区创新能力空间格局中处于领先地位。中游城市创新能力发展不均衡，原始创新能力一般的城市，后期着力于建设重大科技基础设施和突破关键技术，努力超越，发展势头较好。充分说明了科技强国战略下，创新是第一动力，人才是第一资源，城市创新能力与一流科学家和重大科技成果等密切相关，与良好的科技基础设施和制度保障更是有着切实的联系。上游城市在科技创新方面基础薄弱，市场发育程度低，创新意识、体制机制和创新政策等各方面仍有待提高。

综上所述，下游沿海城市基于自身优势，更应该追求溢出效应，辐射更多的地区和城市，进一步加强对外开放和国际科技合作，构建泛区域、跨领域的协调创新网络。中游城市要把握国家创新战略机遇，集聚优秀的研究团队和高层次人才，推动高校与企业有效对接，实现技术创新和制度变革；还要深度融入“长江经济带”国家区域发展战略，积极参与推动“一带一路”等创新驱动发展战略的建设。上游城市则应该探索新的创新之路，提高产业集中度，降低创新过程中由于产业趋同带来的竞争成本，提升创新成果的转化能力，与市场结合，挖掘创新发展潜力。整个长江经济带应该增强创新协调发展能力，加快现代化经济体系的建设步伐，为全国城市的高质量发展奠定坚实的基础。