创新能力提升是否能够增强城市经济韧性？

程广斌 靳瑶

内容提要：利用2003-2018年中国274个地级市数据分析创新能力与城市经济韧性之间的关系，研究发现创新能力提升能够显著增强城市经济韧性，其作用路径主要是通过优化资源配置效率、推动产业结构升级和增强人才储备。创新能力提升对城市经济韧性的促进作用存在异质性，对大城市、东部城市的经济韧性的促进作用显著，对中小城市、中西部城市的促进作用不明显；创新能力提升有利于破除资源型城市的“资源诅咒”从而提升城市经济韧性，并且资源型城市创新能力提升对经济韧性的促进作用强于非资源型城市。

一、 引 言

提升中国城市经济韧性是有效防范风险、应对内外环境变化挑战和推动高质量发展的重要着力点。改革开放以来，中国经济遭遇了1997年亚洲金融危机、2008年全球金融危机、中美贸易摩擦等一系列外生冲击，但在面临各种不确定性、波动、冲击和风险的情况下，依旧保持稳步发展，其中“经济韧性”被认为是解释该现象的一个关键要素。经济韧性是指一个经济体在经济增长过程中遭遇负面外部冲击，其避免、抵御、适应并从危机中恢复的能力。当下，世界经济增速放缓、地缘政治风险导致国际经济不确定不稳定因素增加，国内则处于经济下行压力增加、新旧动能转换的关键时期，此外还要应对来自新冠肺炎疫情的严峻挑战，面对内外部环境变化，区域经济发展不仅需要具备竞争力，更需要提升抵御和适应危机的经济韧性。

创新作为中国经济结构战略性调整的关键因素，是引领发展的第一动力。随着中国经济迈入新常态阶段，产业结构不断优化升级，经济增长动力由要素驱动、投资驱动转向创新驱动，这意味着科技创新需在更大范围和层次上发挥对经济增长的引领与支撑作用。理论上看，科技创新是一个国家或地区经济增长的核心动力，也是推动城市经济韧性提升的重要支撑点。一方面，在国际环境不确定性日益增加的背景下，创新驱动战略有利于推动经济社会走上内生发展道路，以应对中美技术脱钩、全球供应链布局调整等外部环境巨变带来的挑战，有助于通过预防风险来提高城市经济韧性；另一方面，创新驱动发展是破解当前国内人口红利消融、环境约束趋紧等约束经济持续健康发展困境的重要抓手，有利于通过提高城市经济应对外部冲击能力推动中国城市经济高质量发展。那么，城市创新能力提升是否增强城市经济韧性？创新能力提升如何对城市经济韧性产生影响？对于不同特质的城市，其城市创新能力对经济韧性的增强作用是否存在差异？目前尚未有文献回答。鉴于此，本文利用中国274个地级市数据探索创新与城市经济韧性之间的关系。

二、 文献综述

随着世界各地区经济快速发展和各种风险的迅速积累，关于区域应对经济危机以及城市在冲击中迅速恢复的能力得到学术界高度关注。为了对经济不稳定性和复杂性作出科学解释，Reggiani等(2002)在空间经济系统应对外部冲击或扰动的研究中首次引入经济韧性概念(Resilience)，后续学者在研究经济系统从冲击或破坏中恢复能力时广泛沿用经济韧性这一概念(赵春燕和王世平，2021)。在城市经济韧性概念内涵界定方面，目前学术界尚未形成共识。国外学者如Berkes等(2003)、Rose和Liao(2005)认为经济韧性是经济体遭遇外部冲击或破坏时维持系统继续发展并从中恢复的能力。国内学者如苏杭(2015)、高辰颖(2016)、叶初升(2019)认为经济韧性是抵御风险、驾驭经济不稳定性的能力。但是这两类认知都不够全面，国外学者强调经济韧性的恢复力，国内学者强调经济韧性的抵抗力，然而经济系统面对冲击的抵抗力和恢复力显然具有较强的相关性，经济韧性应同时包含抵抗力和恢复力(冯苑等，2020)。现有研究中，Martin等(2015)对经济韧性的定义较为完整，认为经济韧性是包括抵抗力、恢复力、再组织能力和更新力的一种适应性的动态调整能力，即经济体系对外部冲击的抵御和恢复，以及冲击后通过重新配置生产要素确定新发展路径的能力(徐圆和邓胡艳，2020)。

在城市经济韧性实证测度方面，目前学界对于城市经济韧性的测量主要包括多维指标体系衡量和单维指标衡量两种方式。部分学者认为城市经济韧性是一个涉及经济脆弱性、抵抗力和再组织能力的复合概念，需要构建一篮子指标体系进行衡量。Briguglio等(2009)从宏观经济稳定性、微观市场效率、良好的经济治理和社会发展四个层面构建经济韧性测度体系。张明斗和冯晓青(2018)从人均生产总值、财政收入、FDI和居民储蓄四个方面测度中国省份的经济韧性。虽然采用一篮子指标体系法能够全面体现经济韧性特征，但指标选取、权重确定以及测度方法上的差异导致研究结果不尽相同，Kitsos等(2019)研究证明使用指标体系方法测算城市经济韧性在实践应用中并不具有准确性。为了克服多维指标测度的缺陷，有学者尝试使用单维指标来刻画城市经济韧性。赵春燕和王世平(2021)、冯苑等(2020)借鉴Martin(2012)的研究方法，选择使用地区经济敏感度指标来衡量城市经济韧性，通过描述波动期间地区生产总值或就业人数变化率与全国该指标变化率差异来判断地区经济韧性。

在城市经济韧性影响因素方面，已有学者围绕产业结构、经济集聚、社会资本等(张明斗和冯晓青，2018；赵春燕和王世平，2021；Adger，2009)展开探讨。在创新与区域经济韧性研究方面，仅有少数学者进行研究探索。Jennifer等(2010)利用美国、日本和欧洲的数据研究发现鼓励区域小企业创新有利于提高区域经济韧性。Bristow和Healy(2017)通过对区域创新与欧洲应对经济危机的能力之间进行实证研究发现，在创新领域处于领导地位的区域对危机的抵抗能力以及从危机中恢复的能力更强。徐圆和邓胡艳(2020)研究发现，多样化产业结构能够促进技术创新，帮助城市产业结构在外部冲击的恢复期中作出适应性调整，从而分散风险、抵御冲击，促进城市经济韧性提升。郭将和许泽庆(2019)研究发现产业相关多样化对区域经济韧性的影响因区域创新水平差异而表现出显著的异质性，相关多样化对区域经济韧性影响随着区域创新水平增强由负向影响向正向转化。

目前学者对于城市经济韧性的内涵、测度和影响因素等方面作出诸多有益探讨，为本文研究创新与城市经济韧性的关系奠定了基础，但是仍有以下不足：首先，尽管已有少量文献关注到创新在城市经济韧性中的重要性，但鲜有文献从城市创新能力视角出发深入分析创新对城市经济韧性的影响；其次，城市经济韧性因城市规模、所处区域和资源禀赋的不同而存在差异，在面对相同外部冲击时其表现也不同，现有研究对于城市经济韧性的异质性分析还较为匮乏；最后，鲜有文献详细谈论和处理城市创新能力与城市经济韧性之间可能存在的内生性问题。基于此，本文利用中国274个地级市数据探索创新与城市经济韧性之间的关系，在工具变量的基础上，结合创新型城市建设政策构建准自然实验来处理创新能力与城市经济韧性之间的内生性问题，并探讨城市异质性差异。

三、 理论分析

创新驱动对于城市经济韧性提高具有重要意义，创新带来的技术进步能够不断优化要素配置效率，促进产业结构优化升级，培育优质人力资源，增强城市经济遭遇外部冲击时的抵御力、恢复力、再组织能力和更新力，最终实现城市经济韧性提高。

1. 城市创新能力提升能够通过优化要素配置效率来提升城市经济韧性

城市创新能力提升可以优化要素配置效率，提高生产要素使用效率和产出效率，增强城市经济面对冲击的抵御能力和恢复能力。创新带来的技术进步有利于推动生产要素高级化，深化分工的专业性，改变企业原有生产模式，优化生产要素组合方式，提升生产效率，减少企业对资源的依赖程度，在降低资源消耗的同时提高产品附加值，在同等数量资源投入下创造出更多产出，使社会整体资源配置更富有效率，提升城市经济韧性(白俊红和王林东，2016)。具体来看：第一，科技创新能够通过优化生产要素的运作模式，提高要素资源配置效率和全要素生产率，降低生产过程中对资本投入和劳动投入的依赖，提升创新对经济增长的驱动作用，实现高质量生产。生产组合和要素配置优化有利于增强城市经济韧性的抵御能力，在外部环境多变的情况下可以通过快速配置资源来维持竞争优势，降低面对冲击时的脆弱性。第二，创新能够推动分工的专业化，劳动者技能专业化使生产管理和生产过程更加严密和高效，有利于提高生产效率和产品质量，促进城市经济韧性持续增加。第三，创新能够引导经济资源向技术先进领域转移，淘汰消耗大、效率低的高污染、高耗能企业，随着旧的生产模式和制度形式被打破，资源将被配置到具有更高效率的企业，带动新兴产业发展，扩大生产要素作用领域，降低城市潜在经济风险程度，赋予城市经济系统再创造活动的机会，推动城市经济韧性呈现上升态势。

2. 城市创新能力提升能够通过产业结构调整效应来提升城市经济韧性

城市创新能力提升能够通过推动新兴产业和业态发展，对传统产业进行改造转型升级，淘汰落后产业，增强产业发展活力，促进产业结构向合理化、多元化和高级化发展，提高城市应对外部冲击的能力，推动城市经济韧性持续增强。产业结构优化是提高城市经济韧性的内在要求与先决条件，创新作为产业结构调整的重要驱动力，能够通过优化要素配置、提高要素收益促使产业结构合理化和高级化，产业结构优化升级有助于理顺各产业部门之间的关系，培育新兴产业、扶持主导产业、配套基础产业，使得生产要素在各产业部门之间的配置符合比较优势，提高城市经济整体分工和协作水平，继而提升城市经济系统抵御冲击、吸收冲击的能力(孙祁祥和周新发，2020)。具体来看：一方面，创新能够催生新的商业模式，新商业模式形成新的产业，产业多样化可以帮助城市经济体系对危机作出积极反应，增强城市经济在危机后的适应性和恢复能力(陈晓东和杨晓霞，2021)。同时，技术进步作为产业结构升级、经济范式转变的内在驱动力，突破性创新甚至颠覆性创新能够通过重构产业链、价值链关联，催生出新产品、新服务和新产业以丰富城市产业结构，当遭遇外部冲击时城市能够快速创造新的发展路径来适应环境变化(徐圆和邓胡艳，2020)。另一方面，创新能够通过推动传统产业转型与结构升级，提升区域竞争优势，持续增强城市经济韧性。创新可以通过渐进性创新技术，掌握核心技术、先进的研发设计等方式推动产业由低附加值环节向高附加值环节演变，实现新旧动能转换，提高要素配置效率，促进价值创造能力的持续提升，增强区域竞争优势，持续夯实城市经济抵御冲击的能力。

3. 城市创新能力提升能够通过提高人力资源来增强城市经济韧性

城市创新能力提升离不开创新人才队伍的建设和人力资本的积累，同时，科技进步又会促进劳动力素质的改善和提高，高质量的人力资本和丰富的人力资源能够有效提升城市经济韧性。人才是科技创新发展的核心因素，技术研发、创新成果推广与先进技术商业化应用都离不开丰富的人力资源投入，同时，技术创新对劳动者技能也提出更高要求。信息扩散效应下劳动力能够借助各种先进数字化技术来提升自身能力，人力资本提高和规模累积有助于提高劳动力主体流动与产业主体匹配程度，强化城市创新创业能力，当存在外部波动时能够以较低成本促进产业间劳动力流动，提高劳动力再就业能力，维持城市消费能力来为经济调整赢得回旋余地，继而强化城市经济韧性。具体来看：第一，创新能够通过改善劳动力质量提升城市经济韧性。技术进步有助于提高企业生产效率，缩短劳动者劳动时间，为劳动者提高技能和综合素质创造了条件。数字化信息技术广泛应用使得劳动力可以通过较低的成本获取知识以提高自身技能和综合素质。城市遭遇外部剧烈冲击时，恢复正常经济运行往往需要大量的物资人力投入，丰富和优质的人力资源可以提升城市再组织能力，通过形成有序的资源运行模式来提升资源配置效率，促进城市经济韧性提升。第二，科技创新有利于提高产业与劳动力匹配度，增加冗余劳动力就业机会，提高城市经济韧性。技术进步能够提高产业识别与利用外部性溢出的转化效率，劳动力技能随着产业技术与结构升级而逐步提升，这种发展模式下劳动力原有技术和新技能之间能够有序衔接，劳动力投入再生产和再就业能力较强，劳动力共享池在面临外部冲击时，释放出的劳动力资源能够以较低成本被其他企业快速吸纳，缓解某一行业受到冲击后引发的劳动力需求波动，从而提高城市经济韧性(郭将和许泽庆，2019)。第三，高素质劳动力往往具有较高的收入水平和消费能力，在城市遭遇外部冲击时，可能通过释放内部消费需求来降低波动影响，为城市经济恢复提供回旋余地。

四、 模型设定、变量选取与数据说明

1. 模型设定

为了验证城市创新能力对城市经济韧性的影响，本文以城市经济韧性为被解释变量，城市创新能力为核心解释变量进行实证分析，构建面板计量模型如下：

Relsit=α0+α1Innit+α2ESit+α3Inn×ESit+α4Xit+μi+δt+εit

(1)

其中，Rels表示城市经济韧性；Inn为城市创新能力；ES是以2008年为时间分割点的虚拟变量，以考察金融危机作为外部经济冲击对城市经济韧性的影响，若年份为2003-2007年，ES=0,否则，ES=1；Inn×ES是城市创新能力与外部经济冲击的交乘项，表明在外部冲击下城市创新能力对城市经济韧性的影响；X是一系列控制变量；α为估计系数；μ表示城市固定效应；δ表示时间固定效应；ε表示随机扰动项；下标i和t分别表示城市和年份。

2. 变量选取

(1) 城市经济韧性(Rels)。参考赵春燕和王世平(2021)的研究方法，将2008年经济危机外生冲击作为基准状态，计算出经济体实际产出与潜在产出之间的差距，得到城市受到冲击程度以及冲击后的恢复速度，从而测度出经济体的经济韧性。具体方法：以2008年各城市实际GDP增长速度为基准，计算各城市每年实际GDP增速与该城市2008年实际GDP增速的差值，差值越大表明城市的经济韧性水平越强。为了避免实际GDP差值中正值与负值对经济韧性判断的影响，进一步将测算出的经济韧性指数化转换后代入计量模型进行分析。具体转换公式为：

Rels=(Relsvalue-minRelsvalue)/(maxRelsvalue-minRelsvalue)

(2)

其中，Relsvalue为城市经济韧性的原始值，minRelsvalue和maxRelsvalue分别为城市经济韧性原始值的最小值和最大值，Rels表示经过转换后的城市经济韧性。

(2) 城市创新能力(Inn)。以往大量实证文献都将创新产出作为地区创新能力的衡量指标，创新产出是经济主体使用创新投入资源进行生产的结果，主要包括专利数量和新产品、服务的销售收入。前者突出了创新的知识成果和知识创造功能，后者更好地衡量了创新的市场化价值。但由于新产品销售收入难以获取城市层面数据，因此选用各城市专利申请数量的自然对数来衡量城市创新能力。

(3) 控制变量。经济集聚水平(Agg)：集聚带来的分工和规模经济优势有利于提升城市经济系统抵御内外部冲击的能力，采用市辖区生产总值(万元)与市辖区土地面积(平方公里)的比值来衡量，反映经济活动在单位空间内的集中程度。基础设施水平(Inv)：基础设施水平提升有利于促进城市工业化和经济集聚发展，从而提高城市经济韧性，采用固定资产投资规模与地区GDP的比率来衡量。政府干预程度(Exp)：在遭遇内外部冲击后，政府对城市宏观经济的调控与干预有利于城市内部资源重新整合，加快自身结构与适应能力的调整，助力危机产业复苏，采用政府财政支出与地区GDP的比率来衡量。金融发展水平(Fin)：高效的资金流是支持企业度过衰退期以及在经历冲击后快速恢复生产的重要因素，采用银行信贷规模与地区GDP的比率来衡量。对外开放水平(FDI)：开放程度高的经济体更容易受到外部冲击的影响，而多样化经济结构有利于缓解地区对某一产业过分依赖，与外部经济体关联性的加强有利于降低经济发展的不稳定性，采用城市实际外商投资额的对数来衡量。

3. 数据说明

本文以中国地级市为研究对象，将部分数据缺失严重的样本剔除，最终使用2003-2018年274个地级市平衡面板数据评估城市创新能力对经济韧性的影响。专利申请数据来源于国家知识产权局网站，其余数据来源于《中国城市统计年鉴》和《中国统计年鉴》。地区GDP以2000年为基期进行平减，部分缺失值采用均值法进行填充。变量的描述性统计如表1所示。

表1 变量的描述性统计

五、 实证结果及分析

1. 基准回归分析

为了检验城市创新能力对其经济韧性的影响，本文按照公式(1)依次将城市创新能力、控制变量分步代入模型回归，结果如表2所示。首先，根据Hausman检验结果，模型应采用固定效应，为了尽量减少不可观测因素对估计结果的干扰，所有回归均对城市个体效应和时间效应进行控制。其次，本文分别考察城市创新能力与经济外部冲击对经济韧性的影响，第(1)列为仅考虑城市创新能力的回归结果，第(2)列在第(1)列基础上加入控制变量，第(3)列为存在外部经济冲击下创新能力对城市经济韧性影响的回归结果，第(4)列在第(3)列基础上加入控制变量。各模型的F统计量都通过了显著性检验，表明回归结果具有可靠性。

城市创新能力能够显著促进经济韧性提升。第(1)、(2)列回归结果表明，城市创新能力的估计系数在1%的水平上显著为正，表明创新能力提升有助于增加城市经济韧性。第(3)、(4)列回归结果表明，外部经济冲击的估计系数在1%水平上显著为负，表明2008年金融危机导致城市经济韧性下降。城市创新能力与外部经济冲击的交乘项的估计系数在10%水平上显著为负，一方面说明外部经济冲击对城市经济韧性产生了负向影响，另一方面表明城市创新能力提升有利于降低外部经济冲击对经济韧性的不利影响，即城市创新能力越强，城市经济韧性也越强，在受到冲击后的恢复能力也越强。其原因在于，创新能力强的城市能够在经历外部冲击后寻找到新的发展机会、调整经济结构和适应外部环境变化，通过新技术、新产品和新服务推动产业结构转型，推动战略性新兴产业发展，带动经济增长。从控制变量回归结果来看，经济集聚水平高、基础设施建设完善和对外开放程度高的城市会表现出更强的抗冲击能力，冲击的负面影响较小。

2. 稳健性检验

(1) 内生性检验。城市创新能力与经济韧性之间可能存在反向因果关系，一方面，创新作为经济长期持续增长的重要源泉，在提高经济增长质量和效益的同时，也培育了技术、质量和品牌等竞争优势，使得城市获得持续经济韧性；另一方面，经济韧性较强的城市在市场规模、产业基础、人力资本和金融环境等方面具有较大优势，从而为风险高、周期长和回报不确定的创新活动提供多样化资源和物质保障，赋予城市在创新领域一定的竞争优势。为了避免内生性对回归结果产生影响，选取城市创新能力滞后1期作为工具变量，采用两阶段最小二乘法进行稳健性检验。结果如表3中第(1)、(2)列所示，基于过度识别的Kleibergen-Paap rk LM statistic在1%水平上显著，弱工具变量识别的Cragg-Donald Wald F statistic为18.773，大于在10%水平上的Stock-Yogo临界值16.38，说明选取的工具变量不存在工具变量识别不足和工具变量弱识别问题，采用两阶段最小二乘法估计的结果具有有效性，回归结果显示在考虑内生性的情况下研究结论依然成立。

表2 基准回归结果

(2) 外生冲击检验。事实上，城市创新能力发展取决于产业结构、知识基础、基础设施、贸易开放和经济制度安排等多种因素，而这些因素又会影响城市经济韧性水平。为了更加稳健地评估城市创新能力对经济韧性的影响，利用国家级创新型城市建设试点政策作为外生政策冲击，采用双重差分方法来检验创新对经济韧性的支撑作用。2006年《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》颁布后，国家出台了一系列关于创新型城市建设的政策文件。从2008年深圳成为首个国家创新型城市试点城市到目前为止，前后6次审批创新型城市试点名单，已建立起78个创新型城市试点，遍布30个省份。国家创新型城市试点政策为城市创新发展注入了新动力，地方政府围绕创新型城市试点展开建设，通过财政支持、人才引进和营造创新环境等方式建设以城市为主体的创新体系，依托资源禀赋、产业特征和区位优势来探索具有地方特色的城市创新发展模式，城市创新能力得到显著提升。本文按照政策在不同城市间实施时序的差异构建渐进性双重差分模型，来检验国家创新型城市建设试点政策对城市经济韧性的影响。为了缓解模型中可能存在的反向因果关系、遗漏变量和样本不足等问题，本文严格控制时间和城市个体两个维度，其基本计量模型如下：

Relsit=α0+α1treatedit+α2Xit+μi+δt+εit

(3)

其中，treated为国家创新型城市试点政策虚拟变量，在城市确立为国家创新型城市当年及以后年份设定为1，非试点城市与设立为试点城市前设定为0，若估计系数α1显著为正，则说明创新能力提升了城市经济韧性；其余变量含义同前。

使用双重差分方法评估创新能力对经济韧性的重要前提是保证实验组与对照组之间满足平行趋势假设。本文将创新型城市试点与时间虚拟变量交乘后代入模型，若试点城市与非试点城市在政策冲击前不存在显著差异，则表明样本结构满足平行趋势检验。平行趋势检验结果如图1所示，创新型城市的估计系数在政策实施前没有通过显著性检验，说明试点城市与非试点城市在政策冲击前对经济韧性的影响不存在显著差异。在试点城市建设3年之后，政策冲击对城市经济韧性的影响才显著为正，表明试点政策对经济韧性的促进作用存在滞后性。双重差分的回归结果如表3中第(3)列所示，结果表明国家级创新型城市试点对城市经济韧性具有显著的正向影响。考虑到试点城市与非试点城市在创新资源、经济发展水平、对外开放等方面存在一定差异，可能会使得双重差分估计结果存在选择性偏误。为此，本文分别采用K邻近匹配法和核匹配两种倾向匹配得分双重差分法对国家级创新型城市的估计结果进行稳健性检验，检验结果如表3中第(4)、(5)列所示。结果表明，国家创新型城市建设对城市经济韧性的促进作用依然显著，即在克服选择性偏误后研究结论依然稳健。

表3 内生性检验与外部冲击检验

图1 平行趋势检验结果

(3) 替代被解释变量。GDP增长率与失业率是反映外部冲击对经济影响的重要指标。为了验证基准回归结论的稳健性，本文进一步采用失业率(unemploy)和3年滑动平均值测算城市经济韧性(mrdRels)作为城市经济韧性的代理变量，检验创新能力对经济韧性的影响。其中，失业率为城市登记失业人数/城市单位从业人数，城市经济韧性3年滑动平均值是借鉴钱雪峰等(2011)的研究方法，在计算出城市实际GDP增长率3年滑动平均值基础上，减去2008年实际GDP增速得到差值，差值进一步通过公式(2)转换测算出3年滑动平均值的城市经济韧性。结果如表4中第(1)、(2)列所示。在使用失业率衡量城市经济韧性时，创新能力的估计系数为-0.850，在1%水平上显著为负，说明创新能力有助于降低城市失业率，提高城市经济面对外部冲击或干扰时的脆弱性。在使用3年滑动平均值的城市经济韧性作为被解释变量时，创新能力的估计系数为0.293，在1%水平上显著为正，表明上文基准回归结果具有稳健性，研究结论不受被解释变量替代的影响。

(4) 替代核心解释变量。采用专利数量来衡量创新能力是目前大多数文献采用的方法，但已有学者指出专利指标衡量创新能力的不足之处。一方面，专利数量虽然能够反映出创新产出规模，但专利又划分为发明型专利、实用型专利和外观设计型专利，不同专利所蕴含的创新质量和创新价值存在较大差异，单纯使用专利数量会忽视对创新质量的刻画；另一方面，专利指标无法有效传达出新产品、新服务或新业务模式中市场化和商业化等信息。为了避免变量定性选取可能引起的估计偏误，本文进一步对解释变量重新进行刻画，以检验创新能力对经济韧性的影响。首先，本文选择使用《中国城市和产业创新力报告2017》中城市创新指数(Inn2)作为创新能力的代理变量。该数据使用国家知识产权局和国家工商局微观大数据，运用专利更新模型测算出每一项专利的平均价值，汇总至城市层面形成各年度创新指数，能够有效反映城市创新质量，本文采用趋势延伸法将数据补齐为平衡面板数据。其次，本文选取新产品开发经费支出(Inn3)来衡量创新能力。由于难以获得城市层面的新产品开发经费支出数据，本文将省级层面数据与地级市层面数据进行匹配，取自然对数代入模型进行稳健性检验。采用省级层面数据能够一定程度上缓解创新能力与经济韧性之间双向因果导致的内生性问题。回归结果如表4中第(3)和(4)列所示。可以看出，替代核心解释变量后创新能力对经济韧性的影响依然显著为正，表明本文研究结论具有稳健性。

表4 稳健性检验结果

(5) 剔除离群值和异常值。固定效应模型回归结果反映的是解释变量在线性条件下对被解释变量期望的影响，本质上是条件分布集中趋势的均值回归，当条件分布不是对称分布时，使用残差平方项和最小目标函数的线性回归结果容易受到极端值的影响。由于样本选取为地级市数据，不同地区之间创新资源禀赋和经济发展水平存在较大差异，离群值和异常值可能会导致回归结果存在偏误。为此，本文将城市经济韧性均值的95分位数和5分位数之外的样本视为异常值，最终剔除27个地级市样本，保留3952个观测值。回归结果如表4中第(5)列所示，创新能力对经济韧性的影响与前文基本一致，表明研究结论在剔除部分样本后依然稳健。

六、 拓展分析

上述研究验证了创新能力对经济韧性的影响。那么，创新能力影响城市经济韧性的作用机制是什么？对于具有不同特征的城市而言，创新能力对城市经济韧性的促进作用是否依然存在？如果存在，对城市经济韧性的提升效应是否存在差异？对于这些问题的讨论有利于深入理解创新能力促进城市经济韧性提升的作用机理和边界条件。为此，本文分别从作用机制和异质性角度考察创新能力对城市经济韧性的影响。

1. 作用机制检验

为了检验创新能力提升城市经济韧性的作用机制，构建如下中介效应模型来进行实证检验：

Relsit=α0+α1Innit+α2Xit+μi+δt+εit

(4)

Mediait=β0+β1Innit+β2Xit+μi+δt+εit

(5)

Relsit=γ0+γ1Inn+γ2Mediait+γ3X+μi+δt+εit

(6)

其中，Media为中介变量，其他变量含义同前文。模型(4)同模型(1)，为基准回归模型，模型(5)为城市创新能力对中介变量的回归方程，模型(6)为创新能力与中介变量对城市经济韧性共同影响的回归方程。

本文从以下三个路径出发进行分析：优化资源配置(TFP)，借鉴孙晓华和郭玉娇(2013)的方法，采用全要素生产率来衡量创新能力带来的生产效率优化程度；结构调整效应(IND)，借鉴袁航和朱承亮(2018)的方法，采用三次产业比例关系与各产业劳动生产率乘积的加权值衡量产业结构高级化程度；人力储备效应(HUM)，采用每万人中在校大学生数量的对数来衡量。回归结果如表5所示。回归结果表明，创新能力能够通过优化资源配置效率、促进产业结构升级转型和丰富人才储备三个路径来增强城市经济韧性。具体来看：第(1)列中创新能力对城市经济韧性的影响显著为正，满足机制检验的前提要求。第(2)-(7)列为作用机制检验结果，一方面，创新能力对全要素生产率、产业结构高级化和人力资本均保持1%水平上的正向影响；另一方面，全要素生产率、产业结构高级化和人力资本对城市经济韧性的影响呈现显著促进作用，且创新能力对经济韧性的影响有所下降，表明中介效应成立。为了验证中介效应的稳健性，本文采用Sobel法进行检验，结果拒绝原假设，表明中介效应显著，优化资源配置、结构调整效应和人才储备效应在各自路径下占总效应的比例分别为18.16%、12.58%和16.97%。

表5 中介效应检验回归结果

2. 异质性检验

(1) 城市规模异质性。不同规模的城市在创新资源集聚和经济韧性等方面具有较大差异，可能会导致创新能力对经济韧性的影响存在异质性。大城市的人口基础决定了其可以形成一个大的消费市场和多样的劳动力市场，一方面，在经济体受到外部冲击时可以依靠本地庞大的消费市场释放内需来稳定波动，对宏观经济冲击起到减震器作用；另一方面，丰富的劳动力市场能够为企业输送多样化、高素质的经营者和劳动力，在受到冲击后能够更快地实现适应性生产结构调整，进而获得经济韧性。基于此，本文按照《关于调整城市规模划分标准的通知》(国发〔2014〕51号)中城市规模划分标准，根据2014年各城市城区常住人口规模，将样本划分为大型及以上城市140个和中小城市134个两组样本。表6中第(1)、(2)列分别汇报了大城市和中小城市分组回归结果。可以发现，创新能力对大型及以上城市经济韧性呈现显著的促进作用，对中小城市的经济韧性影响不显著，表明创新能力对城市经济韧性的影响在城市规模上存在异质性。原因可能在于，城市规模扩张有利于劳动力共享池、公共知识池的形成，大城市中先进的通讯设施有助于缩短企业获取知识和信息的时间，降低企业对技术的吸收、整合以及创新的成本，提高城市生产效率，从而实现城市经济稳定、持续和高质量增长，提升城市经济韧性。中小城市创新资源禀赋相对薄弱，吸引创新资源集聚的外源条件和内生动力不足，导致对城市经济韧性的提升作用较弱。

(2) 区域异质性。中国国土幅员辽阔，位于不同区域的城市在交通便利性、对外开放程度和享受政策优惠等方面存在较大差异，呈现出显著的空间特征差异，由此不同区域的城市创新能力对经济韧性的影响可能存在差别。为了检验区域异质性下创新能力对城市经济韧性的驱动作用，本文根据城市所属区域将样本划分为东部城市和中西部城市两组样本，表6中第(3)、(4)列分别汇报了东部城市与中西部城市的分组回归结果。可以发现，东部城市创新能力的估计系数为0.028，在1%水平上显著为正，中西部城市创新能力的估计系数不显著，表明创新能力对城市经济韧性的提升作用在区位上存在异质性，创新能力对城市经济韧性的驱动作用主要集中在东部城市。产生这种区域差异性的原因可能在于，在一系列倾斜政策下，东部城市凭借交通便利和开放区位优势，通过引进国外先进技术率先建立起创新优势，更优化的产业结构和丰富的人力资本供给使得创新资源集聚效应更加显著，驱动经济韧性持续增强。中西部城市受限于交通基础设施相对落后、经济发展相对滞后和科技创新基础薄弱等，科技创新体系缺失、自身创新人才短缺和创新资源匮乏，使得创新对经济韧性的驱动作用难以有效发挥。

表6 异质性检验结果

(3) 城市自然禀赋异质性。自然资源禀赋在经济发展中扮演着重要角色，尤其是丰富的矿产资源是工业化起步的基础和经济增长引擎。但是“资源诅咒”理论指出，丰裕的资源对一些地区的经济增长并不是有利条件，经济体对自然资源的过度依赖会限制区域经济的产业结构、技术进步和经济发展速度与方向。中国资源型城市以自然资源开采和加工为主导产业，约占全国城市总数的40%。产业结构是影响城市经济韧性的重要因素，过于依赖某一产业的经济体在面对强烈的外部冲击时，其抵抗力和恢复力更脆弱。因此，为了检验自然禀赋条件下创新能力对城市经济韧性影响的异质性，本文根据国务院颁布的《全国资源型城市可持续发展规划(2013-2020年)》中对资源型城市的界定，将样本划分为非资源型城市163个和资源型城市111个两组样本，表6中第(5)、(6)列汇报了回归结果。可以发现，创新能力对非资源型城市与资源型城市的经济韧性均呈现显著促进作用，表明创新能力有利于破除资源型城市的“资源诅咒”从而提升城市经济韧性，但是在作用强度上存在差异，资源型城市创新能力对经济韧性的促进作用强于非资源型城市。其原因在于，资源型城市经济韧性与创新基础较为薄弱，创新带来的边际效应强于非资源型城市。一方面，创新有利于优化资源型城市产业结构，提高资源配置效率，改善资源型城市经济结构单一化、产业单一化、就业单一化等突出问题，赋予资源型城市可持续发展能力；另一方面，创新有利于培养资源型城市区域优势，减缓资源枯竭速度，同时，通过整合优化区域内外优质资源配置，提升产业层次，拉长产业链，提高产业附加价值，扩大资源型城市综合优势，从而提高经济韧性。

七、 结论与建议

在新冠肺炎疫情等各种环境变化为全球经济发展带来严重负面外部冲击背景下，探索创新发展对城市经济韧性的促进效应及作用路径，对于提高城市应对外部冲击或干扰能力，建设具有经济韧性的城市，推动城市经济高质量发展具有重要意义。本文利用2003-2018年中国274个地级市数据探索创新与城市经济韧性之间的关系，研究发现：城市创新能力提升有利于降低外部冲击对经济韧性的不利影响，即创新能力越强，城市经济韧性越强，城市在受到冲击后的恢复能力越强。从作用机制来看，创新能力提升带来的资源配置效率优化、产业结构升级和人才储备是增强城市经济韧性的重要渠道。从异质性来看，创新能力提升对大型及以上城市的经济韧性呈现显著的促进作用，对中小城市的经济韧性影响不显著；创新能力提升对城市经济韧性的增强作用主要体现在东部城市；创新能力提升有利于破除资源型城市的“资源诅咒”从而提升城市经济韧性，并且资源型城市创新能力提升对经济韧性的促进作用强于非资源型城市。

本文的研究具有以下政策启示：第一，加大创新资金支持力度，为城市经济韧性提升及创新发展提高保障，充分发挥创新发展对提升城市经济韧性、增强城市应对外部负面冲击的积极作用。发挥财税政策对创新活动的激励和导向作用，利用政府采购、科研项目等政策工具加大科技创新投入力度，支持在核心领域的技术创新；通过完善科技金融政策体系，拓宽企业科技创新融资渠道，提高企业科技创新资源配置效率，依托企业在应用型创新领域所具有的特别优势，加快科技对产品的赋能，不断提高产品和服务质量。第二，优化创新资源配置效率，促进产业结构向合理化、多元化和高级化发展，增强产业发展活力以应对外部冲击。通过优化创新要素配置，利用科技创新提升产业链水平、价值链层次，推动产业结构优化升级，激发产业产出潜能，提高附加值，增强城市经济面对外部冲击时的抵抗力、恢复力、再组织能力和更新力。第三，因地制宜进行创新活动，推动科技与经济深度融合，促进城市经济韧性提高。从区域协调发展角度制定差别化创新政策，以发挥创新对城市经济韧性的提升作用。中西部城市、中小城市应结合自身要素禀赋，通过承接产业转移、培育特色产业和优化产业结构等加快创新转型发展；东部城市、大城市应利用自身已有创新发展优势，从事关键核心技术研发，同时加快对中西部城市的技术转移和扩散，提升全国城市经济韧性。