信息通信技术发展水平与城市群内部的创新空间分布

陈丛波，叶阿忠

(福州大学经济与管理学院，福建福州 350108)

1 研究背景

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五远景目标的建议》（以下简称《建议》）提出布局建设综合性国家科学中心和区域性创新高地，强化国家战略科技力量。同时，《建议》也提出实施城市更新行动，完善城市基础设施建设，促进大中小城市和小城镇协调发展。创新能力不仅是国家和区域经济发展的决定因素之一，也是经济体维持活力的源泉［1］。然而，创新是一种极具空间非均衡特征的经济活动，具有明显的空间集聚特征［2］；即使在控制生产的地理分布之后，创新产出仍然具有显著的空间集聚性质［3］。创新的空间非均衡是区域经济活动非均衡的一大根源［4］。研究如何兼顾科技创新中心城市推动创新驱动发展与发挥中心城市带动作用促进城市协调发展，对我国制定“十四五”规划和二○三五远景目标具有重要意义。

当前，信息通信技术（ICT）正在引领新一轮的产业变革，随着5G、大数据、智能制造等技术进步，基于互联网的ICT 不可逆转地成为提升区域创新效率的新动能［5］。一方面，互联网在城市间极不平衡的普及过程加剧了研发主体搜寻创新信息资源的差异性，强化了创新活动空间非均衡分布的格局，进而成为中心、外围城市经济差距扩大的新根源；另一方面，互联网普及有效地打破了信息传播过程中的地理局限［6］，构造独立于地理空间的创新网络。伴随ICT 的普及与进步，国内长三角、京津冀和珠三角城市群内部的创新活动空间分布正在由集聚趋向平衡。笔者猜想，在互联网发展的初期阶段，中心城市借助其先发优势，互联网基础设施普及程度超过外围城市，由于网络效应，这种互联网发展初期的数字鸿沟拉大了中小城市与外围城市创新产出的差距。然而，我国信息通信基础设施建设缩小了城市间的“接入鸿沟”［7］，当外围城市互联网基础设施完善程度达到一定门限后，外围城市创新主体通过利用当地互联网提高创新效率，完成了对中心城市的追赶。

创新空间分布格局研究大多认为，由于大城市思想交流的便利性［8］，北京、上海、广州、深圳等大城市始终是创新活动最为密集和活跃的地区，创新空间分布不均衡是我国长期形成的基本格局。在全国（未含港澳台地区。下同）层面，比较中美两国创新空间分布发现，我国的创新空间差异比美国更加明显［9］。在区域层面，我国省际专利创新活动差异逐年增大［10］，区域创新能力在空间分布上具有向经济发展水平高的东部地区集聚的特征［11］。在城市群层面，京津冀、长三角、珠三角城市群创新空间分布同样表现出显著的非均衡空间分布格局［12］，如王伟等［13］发现粤港澳大湾区及扩展区的创新产出呈现“核心-外围”分布格局；赵星等［14］发现城市创新集聚呈现极化现象，且中心城市知识溢出水平更显著；王公博等［15］测度全国地级市创新能力，发现地级市创新能力空间分异显著，创新能力最强的地级市主要分布在三大城市群。

创新空间分布格局形成的影响因素大致可以分为地理因素和非地理因素。地理因素上，马静等［16］从空间知识溢出的角度研究城市创新产出空间格局的形成；王晓栋［17］发现对外直接投资（OFDI）逆向技术溢出会引起空间创新的非均衡发展。创新空间分布的非地理因素研究方面，ICT 具有通用技术属性，是当前新时期影响创新空间分布的重要非地理因素。我国发展ICT 相对较晚，近年ICT 对空间创新格局的影响开始受到关注，但ICT 影响创新空间分布的研究仍属凤毛麟角。Zhang 等［18］和韩先锋等［5,19］发现互联网对创新的促进作用和非线性作用机制。若互联网对区域创新的促进存在边际效应递增的非线性机制，则地区间互联网普及程度差别可能导致空间创新分异，一些研究提出信息化发展的不均衡会导致城市获取知识溢出存在差异［20］；安同良等［21］推演出互联网和房价推动分散化经济地理格局的重塑机制，而互联网对推动区域创新产出的平衡发展能否起到类似的作用值得深思。

当前，城市群已经成为创新活动的主要载体，长三角、京津冀和珠三角城市群是我国经济发展最活跃、创新能力最强、信息基础设施水平全国领先的区域，是决定我国经济发展和创新能力的核心增长极［22］。2000 年以来，我国进入互联网爆炸式发展时期，期间三大城市群创新空间分布格局变化趋势呈现创新产出差异趋向缩小趋势［12］。这一事实在一定程度上印证了笔者上述猜想，但目前我们尚不知道这一门限的数值究竟是多少，国内其他城市群也就难以据此制定本地ICT基础设施的建设目标。因此，本研究选取国内主要创新城市群为研究对象，主要对ICT 促进区域创新的未知的门限值进行实证计算。

2 理论分析

创新主体借助ICT 相互连接构成区域性网络，加速知识流动的信息传播，有利于新奇想法的产生和新技术的扩散。网络效应指出，网络规模达到临界值后，互联网的作用会瞬间放大，故互联网对创新的边际作用是递增的［5］。根据网络效应，城市内创新主体的边际贡献随互联网普及呈非线性递增。互联网的普及并不是一蹴而就的，中心城市优先达到了网络规模的临界值，城市内创新主体对创新的边际贡献被放大，在一定时期拉大对外围城市的差距，而后，外围城市也要在达到临界值后才可能缩小与中心城市的差距。这里假定城市互联网普及率影响因素是外生的，是城市实现创新的一个工具，而不会受城市创新的影响。

首先需要明确ICT 通过哪些微观主体影响城市创新。传统创新系统的主体包括大学、产业、政府［1］。在数字经济背景下，受多元化和个性化创新需求的刺激，消费者不再被动地接受或拒绝消费新产品，转而直接向研发部门提出新产品需求，刺激研发人员为满足更多元化和个性化的创新需求产生新奇的想法［5］，形成万众创新的局面，消费者对创新的边际贡献不可忽视；此外，我国在改革开放初期创新水平相对落后于发达国家，沿海城市依靠与国外交流的便利条件取得初步优势地位，通过外商直接投资（FDI）获得国际技术外溢对我国创新产出有很大影响［23］。因此，在传统的大学、产业、政府外，本研究新增消费者和外资企业构成ICT 影响的创新主体。

在ICT 影响下，创新主体内部和创新主体之间的沟通障碍逐渐瓦解，获取创新所需知识和信息的成本大幅下降。当创新主体位于互联网普及程度高的区域，由于网络效应的存在，创新主体搜寻创新信息资源的成本更低，对创新产出可能具有更显著的贡献［5,20］。因此，ICT 可能使创新主体的贡献具有一定的非线性特征，即ICT 促进创新主体效率的贡献存在门限效应。具体表现在：（1）ICT 促进创新主体内部知识流动的门限效应。ICT 可以突破距离限制，对分散的知识进行处理和整合，产业、大学都可以通过互联网搜索其他产业和大学掌握的知识，并对本地知识进行理解、诠释和再加工，既增加了产业和大学自身的知识储备，也促进了全社会的知识积累，因此，位于互联网普及率较高城市的产业、大学对创新产出贡献高于互联网普及率较低城市的相同创新主体的贡献。（2）ICT 促进创新主体之间信息交流的门限效应。ICT 为大学、企业、消费者的沟通交流提供了“零距离”接触的平台，企业快速掌握消费者的新需求并制定技术研发计划，大学完成的基础知识研究与企业技术研发计划快速匹配。随着消费者成为创新的主要推动者［24］，满足消费者个性化需求成为驱动创新的强大动力，ICT更有效地促进产业、大学与消费者之间的信息交流；同时随着越多经济个体加入ICT 构成的虚拟平台，创新频率和质量会随个体交流频率提高而提高。此外，由于ICT 部分取代了政府在多创新主体之间的调节作用，互联网普及程度高的城市，政府在创新过程中承担的责任可能有所降低。（3）ICT 促进国际知识溢出的门限效应。外资企业为了维持自身的技术相对优势地位，通常会利用国内企业和外资企业的信息不对称性阻碍本地企业对新技术的吸收，当互联网普及率较低时，本地企业的境外信息来源主要是参与内地投资的外资企业，外资企业和本地企业之间容易形成较高程度的信息不对称，本地企业较难获得国际知识溢出；当互联网普及率达到较高水平，本地企业获取境外信息的渠道扩宽，有效降低了与外资企业的信息不对称。

基于上述分析，ICT 对创新主体创新效率的贡献存在门限效应机制。早期互联网尚未普及时，中心城市优先开展互联网基础设施建设，领先的互联网发展使中心城市更早达到网络效应的门限，创新主体更有效地开展创新活动；然而，互联网的快速普及使外围城市也能够突破互联网的门限值，中心城市和外围城市创新主体因城市基础设施差距而造成的创新效率差异随之缩小。

3 实证研究设计

3.1 模型构建

设定基准计量模型如下：

式（1）中：是被解释变量的对数形式，表示第t年i城市的创新产出，用发明专利授权量表征；是复合扰动项；是解释变量向量。

借鉴Hansen［25］提出的面板数据门限回归模型，构建受ICT 影响时创新主体对创新产出的非线性模型。为避免异方差的影响，所有变量取对数形式。模型构建如下：

ICT 对不同创新主体贡献的门限效应可能具有异质性，故分别测算ICT 对每一个解释变量的门限效应，其他解释变量则作为控制变量。门限回归模型并未直接把ICT 作为创新产出的解释变量，因为ICT 是通过网络效应影响创新主体对创新的贡献来影响创新产出的，并非直接作用于创新产出；同时，考虑到把ICT 作为解释变量和门限变量可能产生内生性问题，故把ICT 作为门限变量而不是创新产出的解释变量。

3.2 数据来源与研究区域

创新产出衡量指标通常包括论文、专利、引用量、新产品产出等。其中，专利是创新活动的直接结果，也是创新资源的核心组成部分，要优于研发投入等创新衡量工具。由于专利数据不受保密限制，数据的可获得性和上述优势保证了专利数据在区域创新研究中应用最为广泛。我国专利类型包括发明专利、实用新型和外观设计。发明专利必须满足新颖性、实用性等方面的较高要求，发明专利质量高于实用新型和外观设计。因此，本研究使用发明专利授权量衡量城市创新活动分布格局。专利数据和解释变量数据来源于《中国城市统计年鉴》。

限于数据的可得性，研究时期为2010—2018 年，选择长三角城市群作为实证分析对象，验证ICT 的门限效应，并借助位序-规模法则比较三大城市群创新空间分布。其中，长三角城市群包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省4 省市全域的41 座城市；珠三角城市群包括广东省9 座城市；京津冀城市群包括北京、天津两大直辖市，河北省的张家口、承德、秦皇岛、唐山、沧州、衡水、廊坊、保定、石家庄、邢台、邯郸等11 个地级市和定州、辛集2 个省直管市以及河南省的安阳市，共16 座城市。位序-规模法则认为，城市创新产出由高到低排序后，城市创新产出规模的对数与城市位序存在负向的线性关系。分别对三大城市群所属城市创新产出和位序进行线性回归后，得到城市位序系数的绝对值，记为α值。α值越大，表明城市群内部创新分异越明显；α值越小，说明城市群内部创新更加平衡。表1 显示，研究时期内长三角城市群的α值基本介于0.10～0.15之间，而京津冀和珠三角城市群的α值在0.30 以上，可见长三角城市群内部的创新空间分布更加均衡，因此以长三角城市群为研究对象更有利于测算ICT的门限值。

4 实证结果分析

4.1 门限效应检验

表2 2010—2018 年长三角城市群ICT 对创新主体贡献门限效应检验结果

表2 （续）

4.2 ICT 对创新主体的门限效应分析

表3 报告了不同门限模型的估计结果，4 个模型中产业结构的回归系数均为负数，表明第三产业获得了更多的发明专利授权；解释变量的系数均为正数，说明创新主体对创新产出具有正向影响，符合大多已有研究的结果。比较各个核心解释变量对创新产出的门限效应：

表3 2010—2018 年长三角城市群ICT 门限效应估计结果

（1）根据模型1，当城市互联网普及率低于13.67%(机制1)时，的回归系数为0.550，且通过1%的显著性水平检验；当城市互联网普及率介于13.67%和38.98%(机制2)时，的回归系数为0.355，且通过1%的显著性水平检验；当城市互联网普及率高于38.98%(机制3)时，的回归系数为0.166。在3 种机制内，政府干预对城市创新产出具有正向作用，但回归系数逐渐减小。因为政府干预主要是通过沟通产、学、研之间的信息协调创新活动各个环节在城市创新体系中发挥作用，而互联网的普及在一定程度上替代了政府的这部分职能，因此互联网普及率高的城市，政府干预的正向作用相对下降。

（2）根据模型2，当城市互联网普及率低于13.67%时，的回归系数为0.047；当城市互联网普及率介于13.67%和30.86%时，的回归系数为0.176，且通过5%的显著性水平检验；当城市互联网普及率高于30.86%时，的回归系数为0.265，且通过1%的显著性水平检验。在3 种机制内，大学教育水平促进了城市创新产出，且回归系数逐渐提高，表明互联网普及率高的城市，其大学教育水平对创新产出具有更积极的正向作用。

（3）根据模型3 和模型4，外资企业和消费者对创新的边际贡献表现与大学类似，呈现随互联网普及率增加而增加的门限效应，只是互联网普及率的门限值分别为13.67%和38.98%。回归结果表明，城市渐趋完善的互联网基础设施为知识和信息在大学、外资企业、市场之间的流动营造了良好的环境，由于网络效应和梅特卡夫法则，城市中的大学、外资企业、消费者等创新主体位于互联网基础设施相对更为完善的城市对创新产出边际贡献更高。

4.3 长三角城市群创新分布趋向平衡的解释

根据表3，双门限模型中门限变量互联网普及率的第一个门限均为13.67%，第二个门限值大多为38.98%(仅对应的门限值为30.86%)，故根据门限值互联网普及率为13.67%和38.98%对不同年份长三角城市进行分类。限于篇幅，表4 仅列出部分年份长三角城市群门限分类结果。可以看出：（1）2010 年，大部分城市集中分布于机制1，没有城市位于机制3。此时，大部分城市的互联网普及程度较低，大学、FDI、市场对创新产出的积极影响相对较弱，创新产出更依赖政府干预。（2）2015 年，城市呈现“纺锤型”分布，大部分集中于机制2，少数城市分布于机制1 和机制3。此时，大多数城市的创新主体处于发挥对创新产出积极影响的较优机制下。（3）2018 年，区域互联网基础设施建设的推进使得当年全部城市都脱离了低互联网普及率状态，分布于机制2 和机制3。此时，政府干预对创新产出的正向作用相对减弱，大学、FDI、市场的正向作用逐渐凸显。（4）伴随新一代信息基础设施建设和数字长三角的实现，可以认为长三角全部城市都能够较快地达到门限值。届时，大多城市创新主体的贡献都将位于最优机制，互联网“接入鸿沟”引起的城市创新主体效率差异随之消弭。

表4 基于互联网基础设施建设水平的长三角城市群分类

5 结论与建议

研究如何构建城市群创新共同体、提升区域创新能力，既是当前城市群发展关注的焦点问题，也给我国贯彻实施创新驱动发展战略和区域协调战略提供思路和范例。本研究从网络效应出发探究ICT影响创新空间分布趋向均衡的机制，利用长三角城市群面板数据构建门限回归模型，计算了互联网冲击对政府、大学、FDI、消费者创新效率影响的门限效应和具体门限值。得到主要结论如下：

（1）各类创新主体在ICT 作用下对创新产出具有正向影响。完善的互联网基础设施建设有利于构建低沟通成本的知识和信息交流平台，多创新主体的沟通借助互联网可以产生更多新奇想法。

（2）由于网络效应，ICT 作用下创新主体对创新的贡献具有门限效应，互联网普及率达到38.98%后，大学、外资企业、消费者的创新效率达到最大化，而由于ICT部分替代了政府协调多创新主体的职能，政府干预的作用相对降低。

（3）ICT 作用下区域创新空间分布趋向均衡发展。早期，外围城市互联网普及程度相对于中心城市的巨大差异加强了中心城市创新主体的创新效率优势；随之，互联网基础设施建设弭平了城市间的“接入鸿沟”［7］，外围城市创新主体进入与中心城市相同的门限机制内，中心城市和外围城市创新主体创新效率的差距随互联网的普及缩小，为摆脱创新极化陷阱创造了条件。

需要特别指出，本研究指出ICT 影响创新空间分布的结果并非是否定集聚，ICT 的作用不可能取代城市对创新产出的支持。在ICT 作用下，创新空间分布趋向均衡发展的大背景是我国长期存在区域发展不平衡［26］，完善互联网基础设施是缓解城市群内部创新差距过大的一个路径。

根据上述结论，从城市群层面对创新驱动发展和协调区域平衡发展战略提出以下一些建议：首先，“中心-外围”是我国目前城市群创新空间分布的基本格局，政府的区域创新政策应基于客观事实，顺应发展趋势，关注中心城市的创新发展，集中突破核心关键技术创新。其次，以数字经济发展为契机优化调整创新空间分布。通过互联网加强跨城市创新研发合作，推进创新成果共同转化、创新利益共同分享，避免中心城市和外围城市陷入极化陷阱。第三，协同建设新一代信息基础设施，在更大地理范围将创新主体纳入网络效应作用机制。受技术限制，网络交流仍不能完全替代面对面交流，但城市群协同推进5G 新一代信息基础设施建设有利于城市群创新主体跨距离联通，提升整体创新能力，优化创新空间分布。