嵌入包容性内涵的新型城镇化 创新促进效应分析

蒋长流 许云帆 江成涛

【摘要】基于长江经济带108个地级市面板数据， 从人口、经济、社会和生态环境四个维度构建新型城镇化综合指标， 测评长江经济带新型城镇化水平的时空变化特征， 利用空间计量方法验证新型城镇化与城市创新间的因应关系和空间溢出效应， 并进一步借助新型城镇化试点政策这一外生自然实验， 克服内生性偏误。 研究结果表明：新型城镇化主要通过城市人力资本积累、消费提质扩容、吸引外资进入和产业集聚等途径显著地促进城市创新能力提升， 而且这一促进作用在城市群的城市中表现更为突出。 因此， 着力提升城镇化质量， 完善城市群布局， 增强城市包容性， 促进城市生态维护和均衡发展， 应成为促进长江经济带城市群高质量一体化发展的应有之义。

【关键词】新型城镇化;包容性;城市创新能力;空间计量;自然实验

【中图分类号】F204      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2020）23-0124-10

一、引言

亚洲开发银行于2007年提出“包容性增长”这一概念以来， 作为其外延拓展并着眼于激发金字塔底层群体（BOP群体）的创新意识与创业精神的“包容性创新”[1] 理念备受关注。 包容性创新一方面指面向BOP群体的创新， 使其能够分享技术进步的社会福利效应; 另一方面指激发BOP群体的创新潜能， 使其在创新中扮演参与者角色。 就后一层含义而言， 包容性创新的实现不仅需要政策推动， 更要引导BOP群体发挥创新主体作用， 克服限制其发挥创新能力的诸多因素[2] 。 国家统计局报告显示， 新中国成立70年来， 我国经历了世界历史上规模最大、速度最快的城镇化进程。 2018年末， 我国常住人口城镇化率达到59.58%， 比1949年末提高了48.94个百分点， 年均提高0.71个百分点。 然而， 城镇化规模迅速扩张却伴随着户籍制度改革的滞后， 户籍身份的鸿沟使处于社会边缘的农民工群体在劳动力市场、居住区域、公共服务供给与社会保障体制等多个领域与维度上居于弱势地位， 被排斥在利益共享和创新发展的体制之外， 与包容性创新的理念相去甚远。 党的十八大提出“走中国特色新型城镇化道路”， 我国城镇化开始进入以人为本、规模和质量并重的新阶段。 与以往的城镇化推进模式不同， 新型城镇化从“人本主义”的价值理念出发， 强调促进城乡协调发展的同时增强其“包容性”内涵。 为积极推动新型城镇化建设， 户籍、土地、财政、教育、就业、医保和住房等领域配套改革措施相继出台， 农业转移人口市民化速度明显加快， “人口城镇化”向“人的城镇化”转变进程中人口、经济、社会、生态等多维要素的协同性日益增强。

鉴于此， 本文以新型城镇化建设中包容性理念的嵌入为出发点， 分析新型城镇化促进城市创新能力提升的三大作用机理。 在此基础上， 基于城镇人口、经济结构、社会发展与生态环境等构建了新型城镇化的综合指标体系以克服人口城镇化率单一指标的样本代表性缺陷， 利用地级市层面数据， 测度与评价了长江经济带地级城市的新型城镇化水平及其时序变化特征。 同时， 利用客观熵权法对长江经济带城市创新能力指数进行了综合测算， 并构建了空间杜宾模型与空间误差模型， 对新型城镇化的创新提振效应进行实证检验。

二、文献述评

对于城镇化和创新关系的研究由来已久， 城镇化有助于企业和人才在同一空间内实现集聚， 从而发挥知识溢出效应， 加速知識、创意、想法的产生、扩散和传播， 促进企业技术的更新换代与创新成果的推广[3] 。 国内外不少经验研究都证实了城镇化对科技创新的促进作用， Higgs[4] 利用美国城市数据研究发现， 城镇化水平与城市专利申请量间存在显著的正向关联。 程开明[5] 、柴志贤等[6] 利用我国地级市的数据考察了城市化对技术创新的显著促进作用。 上述研究从城市传统功能视角， 大多得出了城镇化对技术创新具有正向激励作用的结论。 然而， 上述研究是以人口城镇化率为衡量指标考察城镇化对创新的正向影响效应， 这种基于单一指标的分析是否过于片面？ 事实上， 有别于传统城镇化， 新型城镇化以“包容性”内涵为引领， 涉及经济、社会、人口等多维度转型过程[7] ， 其蕴含的创新属性则更为复杂， 亟待进一步研究予以厘清。

已有部分学者从包容性发展的角度探索了提升新型城镇化推进质量的必要性和实现路径， 如：刘洋[8] 基于城镇化客观运行规律提出需要对城镇化包容性发展进行路径设计与战略选择; 关国才等[9] 基于包容性的视角测度了地区城镇化发展质量; 曾智洪[10] 提出新型城镇化需要构建与之匹配的包容性制度体系以激发BOP群体的创新活力， 引导全民参与和广泛创新， 推动城镇化建设从排斥性演进向包容性发展转变。 虽然上述研究对新型城镇化的包容性内涵进行了有益探索， 为后续研究提供了有益的镜鉴作用， 但以上研究仅着眼于城市本身的传统职能属性及其创新效益， 鲜少结合新的时代特点和现实表征， 以多维视角深入考察和定量评估嵌入“包容性”和“人本主义”内涵的新型城镇化进程蕴含的创新属性， 更未涉及新型城镇化建设驱动城市创新的内在机理和实现路径。

鉴于此， 本文从理论逻辑和内在机理两个层面就新型城镇化进程促进创新的三大机制进行剖析， 并利用空间计量模型和双重差分方法评估新型城镇化试点政策的创新提振效应， 以丰富实证方法类的相关文献。 同时， 本文以长江经济带108个地级以上城市为研究对象， 作为对以往限于省际宏观层面研究而缺乏城市层面经验证据的补充。

三、理论分析与初步经验判断

（一）理论分析

城市创新力的提升离不开人力资本这个源动力。 城市人力资本不仅来自内部积累， 在市场经济环境下更取决于外部人力资本的流入[11] 。 城市人口规模扩张能够通过规模经济效应创造出更多的工作岗位， 从而提高个人的就业概率和实际工资水平[12，13] ， 较高的预期收益能够激励劳动者接受正式教育或通过职业技能培训获得更高的人力资本存量[14] 。 在此背景下， 新型城镇化对城乡二元隔离状态的消弭能够进一步增强农村潜在就业者进行人力资本积累的积极性[15] ， 从而缩小社会弱势群体与强势群体之间的知识和技能差距， 使城市内部人力资本水平得到提升。

通过放松户籍制度管制及附着在户籍身份上的一系列隐性福利， 能够打破制约劳动力流动的束缚， 最大限度地将中低技能劳动力与高技能劳动力、进城的劳动力与未进城的劳动力、本地居民与外地居民都“包容”至新型城镇化进程之中， 充分发挥广大“脆弱”群体与“边缘”群体在参与创新和共享创新成果方面的潜力和能力， 打造由全民参与和全民共享的包容性社会创新体系。 另外， 城市对于高素质人力资本的吸引还在于生活的宜居性、开放的人文环境、便捷的公共基础设施等软硬件。 我国新型城镇化建设力求改变以往轻视资源供给能力、环境承载能力和碳减排效果的粗放型城镇化模式， 代之以生态文明建设为核心， 坚持绿色发展、低碳发展和循环发展[16] 。 良好的城市环境质量和美好的自然景观不仅对吸引高教育水平的劳动力流入具有显著的促进作用[17] ， 同时能够提升居民的生理健康水平， 降低各类疾病的发生率[18] ， 改善劳动者的心理健康水平和主观幸福感， 促进健康人力资本积累， 并在自我强化的社会互动进程中不断发挥外溢性特征， 进而推动整个社会的创新灵感和创新能力提高[19] 。 由此本文提出以下假设：

假设1：新型城镇化通过增加人力资本积累和知识外溢性提供城市创新源泉。

从需求侧来看， 消费需求在促进技术进步中的作用至关重要[20，21] 。 因此， 通过扩大消费需求来培育中高端消费增长点将成为我国实现创新驱动发展的重要路径。 收入水平、消费者的心理预期和社会环境是驱动居民消费的重要因素。 具体来说， 新型城镇化更加注重城乡一体、城乡统筹和户籍制度改革， 养老保险、医疗保险等社会保障方面的投入将不断增长。 这都将切实提高城乡居民的相对收入水平， 通过“收入效应”对消费需求的扩大产生积极作用[22] 。 而基于“包容性”和“人本”理念的新型城镇化进程将通过完善的社会保障和城乡统筹、优质的公共服务和智慧的城市基础设施对居民的消费心理、消费预期和消费环境产生积极影响， 从而形成持续创新的不竭动力。 与此同时， 新型城镇化建设将通过优美的包容性生态环境、完善的公共基础设施、先进的城市规划理念和社会治理水平营造更为包容的社会环境， 打破以往由户籍制度形成的城市内部社会分割模式， 增强农民工群体对城市生活的归属感、认同感和信任感， 使其快速融入新的消费环境， 以发挥城市消费模式对“新居民”的“示范效应”。

可以预期， 随着农业转移人口的城镇化， 以衣、食为主的传统消费比重将趋于下降， 而在家庭设备、交通通信、旅游休闲、医疗保健、文化娱乐等方面新的消费需求将不断攀升， 差异化、多元化、个性化消费需求将成为消费主流。 这都将引致居民消费结构升级， 扩大现实和潜在的消费需求， 以此激发企业的创新活力。 因此， 本文提出以下假设：

假设2：新型城镇化通过消费提质扩容激发企业创新活力。

产业集聚是同一或关联度高的产业在一个区域集中的经济现象。 产业集聚区内各行动主体地域接近， 可以建立较频繁的交流机制， 形成较稳定的生产网络， 促进生产要素的流动与共享， 降低企业间的交易成本与创新风险， 推动集聚区企业创新活动， 提升区域创新水平[23] 。 城镇化的推进有助于生产要素在空间上的聚集， 能够驱动产业集聚与技术溢出的产生[24] 。 一方面， 新型城镇化带来的软硬基础设施和基本公共服务的完善能够加快各类劳动和资金等要素汇聚， 从而降低内部交易成本， 为产业在特定区域集中布局形成专业化集聚提供共享优势; 另一方面， 劳动力向城市的集聚使得劳动力与产业更加紧密地结合在一起， 形成了稳定的分工合作关系， 有利于企业生产活动的垂直分解， 促进专业化分工发展[25] 。 此外， 具有不同个性特质和专业能力的异质性劳动力向城市聚集有助于行业间技术合作的深化、社会分工的精细化和消费需求的多元化， 从而为产业多样化集聚创造条件。 产业专业化集聚能够发挥MAR外部性， 促进产业内部不同企业间的技术引进和模仿， 处于不同产业的企业则可以借助多样化集聚发挥Jacobs外部性[26] ， 方便企业获取各行业发展的最新动态， 收集消费者的动态反馈， 满足用户的多样化与定制化需求， 进而提高创新回报、降低创新风险。 因此， 本文提出以下假设：

假设3：新型城镇化的产业集聚外部性效应带来较高的城市创新回报。

（二）初步经验判断

为了对上述三个假设具有直观感知， 本文通过建立综合指标体系使用客观熵值法测算了长江经济带108个地级市的新型城镇化水平（具体测算方式参见后文， 下同）， 同时构建了城市创新能力指标， 用以衡量各城市的科技创新水平， 以此初步判断城市化与城市创新能力间的数量关系。 通过散点图（见下图）不难发现， 新型城镇化水平与城市创新能力间存在着明显且稳健的正相关关系， 即新型城镇化对城市创新能力有促进效应。

四、研究设计

（一）计量模型设定

考虑到长江经济带城市创新能力间可能存在显著空间相关性， 同时为探测由空间溢出所产生的空间自相关， 如技术和创新的扩散、要素转移等产生的扩散和极化效应， 本文在经典面板线性回归模型基础之上引入空间滞后变量， 建立面板空间杜宾模型（PSDM）纳入解释变量与被解释变量的空间相关性特征， 建立空间误差模型（PSEM）以考虑随机误差项中被模型所忽略因素的空间依赖性， 可以起到补充说明作用。 模型构建如下：

innovit=ηinnovit-1+ρW'itinnovit+X'itβ+

di'Xt'δ+νi+λt+μit

innovit=X'itβ+νi+λt+μit

μit=λWitμ+εit，εit ～ N（0，σ2I）

其中， i表示地區， t表示年份， innovit表示城市创新能力， innovit-1为城市创新能力innovit的一阶滞后项， Xit为由解释变量构成的数据矩阵， Wit表示反距离空间权重矩阵。 为了提高研究结果的准确性， 本文使用经济地理矩阵进行稳健性检验， νi表示城市个体固定效应， λt表示时点固定效应， 通过截距变化的设定分别控制了不随时间变化的个体异质性和不随个体变化的共同时间趋势， μit表示随机扰动项。

（二）变量设定

1. 被解释变量：城市创新能力（innov）指标。 现有研究多使用人均发明专利数作为城市创新水平的代理变量， 本文综合考虑研发人员占单位从业人员比重、科技支出占比和人均专利授权数， 使用客观熵权法予以赋值， 建立反映创新能力的综合指标， 权重系数见表1：

2. 核心解释变量：新型城镇化水平（urban）。 为克服传统以单一指标——常住人口的城镇化率衡量新型城镇化水平的测算方法可能带来的偏误， 本文借鉴以往研究成果， 遵循科学性、综合性、可代表性、数据的可获取性等原则， 从人口、经济、社会、生态环境维度综合考虑， 建立包含4个维度14个指标的新型城镇化综合评价指标体系（见表2）。 相关数据来自于《中国城市统计年鉴》和《中国省市经济发展年鉴》。

3. 其他控制变量。 经济发展水平（lngdp）：以地区人均GDP对数值作为经济发展水平指标。 对外开放程度（lnfdi）：以地区人均外商直接投资额表示。 政府支出规模（lnexp）：政府在推动经济发展的过程中始终扮演着不可忽视的角色， 且对城市的创新能力产生影响， 而财政支出是政府干预程度的重要制约因素， 因此用地区人均财政支出来衡量政府干预水平。 固定资产投资水平（lnfix）：采用地区人均固定资产投资额的对数值予以衡量。 产业结构（industry2）：采用第二产业占GDP比重衡量地区的产业结构水平。 地区市场化水平（marketizatn）：市场化可以通过改善法制环境、促进产权保护而促进地区创新， 参考樊纲等[27] 的做法， 从政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场服务和知识产权保护等方面， 构建市场化程度指标。

（三）数据来源

本文数据样本为长江经济带108个地级市的面板数据， 所有数据均来自于《中国城市统计年鉴》和《中国省市经济发展年鉴》， 时间跨度为2006 ～ 2016年， 缺失数据采用邻近两年平均值代替。

（四）长江经济带新型城镇化水平的时空分异特征

为进一步反映长江经济带地级市新型城镇化水平及城市创新能力在空间上的分布特征和时序上的演进过程， 本文运用Geoda软件基于地级市层面数据及所建立的综合指标体系， 对2006年与2016年两个年份的时空分异特征进行了分析。 从空间维度看， 长江经济带新型城镇化水平及城市创新能力都展现出明显的区域分异与空间集聚特征， 高值区域的重合度较高。 新型城镇化水平由东至西、由北向南逐步递减， 以长三角为主体的下游地带是新型城镇化水平的高值集聚区， 而中游和上游则形成了以武汉、重庆、成都、昆明为区域热值的分散聚集特征， 区域性中心城市对周边地区的带动与辐射作用明显。

从时间演进过程看， 长江经济带新型城镇化水平和区域创新能力不断提升， 高值区域范围逐步扩大， 低值集聚区趋于收缩。 从流域整体层面来看， 尤以下游与中游地区提升较为明显， 长三角地区中， 江苏与浙江多数城市已率先迈入高水平俱乐部， 安徽自2014年纳入长三角城市群以来， 受东部其他省份带动， 新型城镇化水平提升效益明显。 长江中游地区以长沙、武汉为中心向外辐射扩散， 并带动周围的株洲、湘潭、黄石等城市迈入高值区域， 带状分块布局明显， 且区域间差距显著减小， 区域一体化进展良好。

五、实证分析与检验

（一）空间相关性检验

本文采用全局Moran's I指数检验城市创新是否存在空间相关性， 作为一种应用非常广泛的空间自相关统计量， Moran's I指数的具体形式如下：

Moran's I=[ni=1nj≠inwij（xi-x） （xj-x）i=1nj≠inwijin（xi-x） 2]

其中， xi表示第i 个空间位置上的观测值， Wij是空间权重矩阵W（n×n）的元素， 表示空间单元之间的拓扑关系。 对观测值在空间上不存在空间自相关（或独立、随机分布）这一原假设进行检验时， 一般根据标准化以后的Moran's I 值或Z值， 即：ZI=[I-E （I）VAR （I）]， 在统计推断的过程中， 通常需要对变量X的分布做出假设。 一般分两种情况：一是假设变量X服从正态分布; 二是在分布未知的情况下， 用随机化方法得到X 的近似分布。 通过在正态或随机两种分布假设下得到I的期望值和方差来分别进行假设检验。 当Moran's I 显著为正时， 存在显著的正相关， 相似的观测值（高值或低值）趋于空间集聚。 当Moran's I 为显著的负值时， 存在显著的负相关， 相似的观测值趋于分散分布。 当Moran's I 接近期望值时， 表明不存在空间自相关， 观测值在空间上随机排列， 满足经典统计分析所要求的独立、随机分布假设。

根据以上测算方法， 本文对2006 ～ 2016年长江经济带108个地级市的城市创新能力指标进行了全局Moran's I的空间相关性检验， 各年的Moran's I指数均在1%的置信水平上通过了显著性检验， 具体见表3。

综上可知， 长江经济带105个地级市的创新能力之间存在着明显的空间正相关性， 长江经济带城市间具有明显的创新溢出效应， 城市自身的创新能力提升有助于带动周围城市的技术进步， 从而为本文使用空间计量方法进行实证研究提供了经验支撑。

（二）空间计量分析與基准回归

本文首先使用反距离空间权重矩阵W1对城市创新能力与各经济因素进行面板空间计量估计， 回归结果如表4所示。

表4第（1）列使用空间误差模型， 该模型假定空间效应主要来自误差项; 第（2）列与第（3）列则分别采用包括随机效应及个体和时点固定效应在内的面板空间杜宾模型进行参数估计。 为保证估计结果的稳健性， 本文使用经济地理空间权重矩阵W2进行同样的建模分析， 结果见表4第（4） ～ （6）列。

由回归结果可知， 城市创新能力具有显著的空间溢出效应， 由列（2）（3）（5）（6）可知， 城市创新能力的空间滞后项ρ均在1%的置信水平上通过了显著性检验， 表明城市的创新能力不仅受制于本地因素， 同时也会受到其他城市创新水平的影响， 且这一作用在地理意义和经济意义上临近的城市间表现得更为明显。 这也验证了空间效应在长江经济带城市创新能力培育中的重要作用。 因此， 在长江经济带城市群高质量一体化发展中， 不同城市间可以充分利用地理上的临近优势及经济上的紧密联系， 进行深入的产学研合作和科技成果共享， 共建区域创新网络， 共担创新风险。

同时， 从表4列（1） ～ （6）的回归结果可以看出， 在控制了地区经济发展水平、对外开发程度、政府支出规模、固定资产投资、产业结构和市场化水平等一系列经济变量及其空间滞后效应之后， 新型城镇化水平与城市创新能力间存在显著的正向关联， 新型城镇化水平的提升能够显著提高城市创新能力。 新型城镇化不仅是城市人口和土地规模的扩张， 更包括城市经济结构、基础设施、社会治理及生态质量的不断改善， 能够引致人才集聚和产业集聚。 人才集聚为城市创新提供了人力资本积累的保证， 产业集聚通过发挥共享、匹配和学习效应促进创新活动的产生， 同时经济活动在区域内集聚能够通过竞争机制倒逼企业加大研发强度、培育创新能力， 这都为城市创新水平的提升提供了现实基础。 在其他控制变量中， 经济发展水平（lngdp）、政府支出规模（lnexp）和市场化水平（marketizatn）对城市创新能力具有显著的促进作用， 与类似研究结果相一致; 而对外开放程度（lnfdi）、固定资产投资水平（lnfix）和产业结构（industry2）与城市创新能力间的关系在不同权重矩阵下具有差异化表现， 说明此类因素与城市创新能力之间可能并不存在单一的线性关系， 具有特定的时空特征， 受制于不同城市间地理距离和经济联系的紧密程度。

（三）稳健性检验与内生性讨论

鉴于城市创新能力与新型城镇化水平间可能存在着互为因果、遗漏变量和测量误差所导致的内生性问题， 致使参数估计结果的有偏性和非一致性， 本文采用了经国内外相关研究所证实的基于严格外生冲击的双重差分法来解决这一问题。 该方法能够有效规避相关因素的干扰， 从而在一定程度上克服回归中的内生性偏误， 得到相对可靠的估计结果。

2014年国家发改委等多部委共同公布了首批新型城镇化试点城市及实施方案， 首批试点涉及62个城市， 其中长江经济带城市共40个， 处理组和控制组的样本构成情况见表5。 国家新型城镇化综合试点的相关配套政策落地实施后， 相较于非试点城市， 试点城市的新型城镇化水平将得到明显提升， 从而为本文的研究提供了很好的实验场所， 有理由推论该政策的实施将可能导致试点城市和非试点城市间的创新能力出现差异性分化特征。 因此， 借鉴郭晨等[28] 的做法， 本文以2014年首批新型城镇化试点政策构造准自然实验， 借助双重差分模型进一步评估和有效识别新型城镇化对于城市创新能力的影响。

参考相关研究的做法， 本文构建的政策评估模型如下：innovit=du×dt+X'itβ+νi+λt+μit。

其中：i表示地区， t表示年份， innovit表示城市创新能力， du×dt为双重差分变量。 du为政策实施虚拟变量， 新型城镇化试点城市为处理组， 定义为1， 非试点城市为对照组， 定义为0; dt为时间虚拟变量， 将政策实施年份2014年及以前年份定义为0， 2014年以后定义为1， 考虑到样本期的对应性， 这里仅采用2012 ～ 2016年的城市样本。 Xit为控制变量， vi表示城市个体固定效应， λt表示时点固定效应， μit表示随机扰动项。 相关回归结果如表6所示。 从模型（1）至模型（5）， 依次加入城市层面的控制变量， 同时控制住城市和时点的双向固定效应， 双重差分项du×dt的估计系数尽管有所下降， 但始终在5%的置信水平上显著为正。 这说明相较于非试点城市， 试点城市在试点政策实施后其创新能力得到了明显的跃迁， 进一步证实了新型城镇化建设能够显著提升长江经济带城市创新能力。 新型城镇化带来的基础设施水平提升、城市生态环境改善， 以及交通、教育、医疗等基本公共服务的优化， 能够对区域外人才和产业产生更为强劲的吸引力， 促进人才流入和产业集聚， 从而借助集聚带来的知识外溢性和技术外部性释放出创新活力， 带动区域整体创新水平不断攀升。

（四）机制检验

前述理论分析指出， 城镇化通过人力资本积累产生的知识外溢性、消费提质扩容， 以及产业多样化集聚与专业化集聚所产生的技术外部性， 共同提升城市创新能力。 本文分别将居民消费水平（Con）、城市人力资本水平（hum）、专业化集聚指数（Mar）和多样化集聚指数（Jac）引入回归模型， 通过交互项回归法进行中介机制检验。 借鉴已有研究的做法， 本文将城市人均社会消费品零售总额作为居民消费水平的代理指标， 以城市每百万大学生数目衡量城市人力资本水平。 相关研究认为生产性服务业作为现代技术与知识密集型产业， 具有专业性强、创新活跃、产业融合度高、带动作用显著等特点， 其集聚不仅会提升自身效率， 而且会通过空间外溢效应与技术溢出效应加快其他行业技术水平提升， 从而带动城市间技术交流和生产效率的提升。 参考余泳泽等[29] 的做法， 本文选择“交通仓储邮电业（Trao）”“信息传输、计算机服务和软件业（Inf）”“金融业（Finc）”“租赁和商业服务业（Est）”“科研、技術服务和地质勘探业（Sect）”五个行业表征生产性服务业， 并借鉴于斌斌和金刚[30] 等的做法， 采用产业专业化集聚指数（Mar）和多样化集聚指数（Jac）衡量生产性服务业集聚程度， 为此构建如下两个模型：

其中， Sij代表i城市j产业就业人数占i城市总就业人数份额， Sj代表j产业全国就业人数占所有产业全国总就业人数的份额， 系数越大说明集聚程度越高， 越小说明集聚程度越低。 表7中（1） ～ （3）列分别引入新型城镇化水平（urban）与居民消费水平（Con）、人力资本水平（hum）、多样化集聚程度（Jac）和专业化集聚程度（Mar）的交互项， 回归结果显示交互项系数均在10%的置信水平上通过了显著性检验。 为解决模型估计的内生性问题， 在表7中列（4） ～ （6）沿用双重差分法的基本思路， 引入各中介变量与双重差分项的交互项， 发现系数的估计结果仍然显著为正， 进一步说明了估计结果的可靠性。 由此可知， 新型城镇化通过引致消费规模扩大和结构升级、人力资本积累、产业专业化和多样化集聚来带动城市创新能力提高的机制得到了经验数据上的验证。 人才集聚引致城市人力资本积累水平的提升， 能够为城市创新带来源源不断的智力支持。 生产性服务业专业化集聚带来的MAR外部性可以促进同类企业间近距离的互动交流以加速技术扩散， 降低创新风险， 促进创新成果的增加; Jacobs外部性更为强调多样化的关联产业间的互动关系， 在现代经济体系中， 高端人才在不同产业间的流动更能够实现知识的共享、技能的互补和跨领域间的思维碰撞， 形成协作、分工与竞争的区域创新网络。 另外， 生产线服务业多样化集聚有助于产业链上下游形成企业集群， 产生行业间交互式创新， 以满足工业化进程和产业链扩展对市场信息获取和及时服务的需要， 从而为区域经济增添活力。

（五）进一步讨论

以上实证结果表明， 新型城镇化能够对长江经济带城市创新能力带来显著的提升作用， 而长江经济带流域广阔， 涉及上游、中游、下游三大区域， 内部包括长江三角洲城市群、长江中游城市群和成渝城市群三大城市群， 城市间存在明显的异质性特征。 因此， 本文将长江经济带全部108个地级市划分为城市群城市和非城市群城市， 在表8的回归结果中， 第（1）（3）（5）列使用面板双向固定效应（FE）方法对全样本城市、城市群城市和非城市群城市进行异质性评估， 第（2）（4）（6）列则通过引入滞后被解释变量使用系统广义矩估计（SYS GMM）方法重复这一过程。 回归结果显示， 在城市群中新型城镇化水平能够对城市创新能力产生显著的正向促进作用， 但在非城市群中这一作用变得不显著。 这可能是由于非城市群中的城市化水平和技术创新能力本身较弱， 新型城镇化水平的提升尚达不到改变创新能力的程度。 事实上， 地区或城市创新很大程度受周边城市的影响， 区域创新是多个地区之间相互联系相互促进的网状关联机制系统， 在有中心大城市带动的城市群里， 新型城镇化对城市创新力的促进效应均会得到增强。

六、结论与政策建议

（一）结论

本文对新型城镇化的包容性内涵进行了剖析， 并对新型城镇化营造包容性创新环境， 通过人力资本与知识要素积累、消费提质扩容和产业集聚外部性等途径促进城市创新能力提升进行了机制分析。 在此基础上， 基于长江经济带2006 ～ 2016年108个地级市层面数据从人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化和生态环境城镇化四个维度建立了新型城镇化水平的综合评价指标体系， 同时基于客观熵权法进行了城市创新能力的指数测算， 分析了长江经济带新型城镇化水平的空间格局与时序变化特征， 进一步基于面板空间计量模型探讨了其对城市创新能力的提振作用， 并对其中可能存在的驱动机制进行了实证检验， 主要结论如下：

1. 长江经济带新型城镇化水平及城市创新能力指数逐年上升， 并展现出明显的区域分异与空间集聚特征。 区域非均质性明显， 高值区域的重合度较高。 长江经济带下游的长三角地区成为新型城镇化和区域创新能力的热点区域， 而中上游地区总体发展相对滞后。

2. 长江经济带城市间存在明显的创新溢出效应。 空间相关性检验结果显示长江经济带城市创新存在显著的空间正相关性， 区域核心城市与省会城市成为创新网络的重要节点， 其创新活动的开展有助于促进周围城市的技术进步， 进而驱动区域创新系统的质量提升。

3. 嵌入包容性内涵的新型城镇化已成为城市创新的重要驱动力。 空间计量分析结果显示， 新型城镇化能够吸引人才集聚， 促进城市人力资本积累和知识溢出; 促進消费提质扩容， 发挥需求端的创新引导作用; 强化产业专业化与多样化集聚， 发挥集聚外部性， 进而提升城市创新能力， 且这一作用在城市群的城市中表现得更为明显。

（二）政策建议

1. 以强化城市基本公共服务供给和城市生态宜居性为抓手， 提高新型城镇化发展质量。 推进长江经济带新型城镇化建设应从人口、土地、社会、生态多角度入手， 统筹相关政策手段。 强化软硬基础设施建设， 提高城市的人口承载力， 改善社会保障水平， 适当放宽城市落户条件， 促进人口自由流动。 完善城市建设用地指标交易机制， 以城市土地和户籍制度的联动改革促进土地利用效率提高。 将绿色生态理念嵌入到新型城镇化中， 构筑一条以人为核心， 由政府、企业和居民等行为主体互动协作的低碳城镇化转型道路。

2. 在制定区域创新发展战略时需要以自主性研发投入为主， 同时关注临近城市的创新溢出和带动效应。 长江经济带城市创新存在的显著空间溢出特性表明， 城市创新能力的提升不仅取决于城市内生性研发投入， 还取决于临近城市的创新溢出效应。 因此， 立足于区域协同互动， 合理制定中心城市在区域创新发展战略制定和实施中的带动作用。 同时探索建立跨区域的产学研合作和科技成果共享机制， 以降低创新成本、减小创新风险、提高创新产出， 实现长江经济带区域协同创新水平向更高层次不断跃迁。

3. 以加快消费结构升级、人才集聚和产业集聚促进新型城镇化向纵深推进。 首先， 新型城镇化进程应注重对“发展型”消费增长点的培育和人力资本的积累与开发， 增强城市的包容性和文化多元性。 其次， 通过制定促进高层次人才落户安居在内的各项人才引进政策， 吸引高技能劳动力流入， 使城市保持创新活力。 最后， 通过合理制定城市群产业一体化发展战略， 积极主动推进长江经济带产业结构优化升级， 在提高产业专业化集聚水平的同时注重促进产业多样化发展。

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【基金项目】安徽省科技创新战略与软科学研究重大专项“全社会R&D投入持续稳定提高的政策措施与途径研究”（项目编

号：1706a02020046）

【作者单位】安徽大学经济学院， 合肥 230601。 蒋长流为通讯作者