多样性、技术网络与城市经济韧性——基于长江经济带城市数据的分析

滕堂伟, 张 晶

(华东师范大学 中国现代城市研究中心, 上海 200062)

一、 引 言

长江经济带集聚了丰富的经济资源,是我国重要的经济地带。九省二市中既有沿海发达的长三角地区,也有欠发达的川滇黔地区。2022年,长江经济带下游地区GDP占全国的24%,上游和中游只占到11%。从高技术产业来看,2021年下游的长三角地区产业营业收入为60 188亿元,占全国的近三成,上游和中游地区只占到约10%。区域功能区划和发展定位不同,要素禀赋、经济发展水平差异大,等等,是长江经济带地区的显著特征。“十四五”规划在“全面推动长江经济带发展”部分提出以区域协调、创新驱动、绿色低碳促进经济高质量发展,增强区域经济发展的活力与韧性。

知识基础是地区经济发展的原动力,如何以知识技术发展塑造经济韧性,是地区形成高质量发展经济布局、促进区域协调发展的关键问题[1-2]。基于演化视角的区域经济韧性理论认为,地区具有知识生产、重组、转型和升级的韧性,能够促进经济发展进入新增长路径,让地区拥有不断适应不确定性风险的能力[3]。因此,演化视角下的经济韧性探讨区域非均衡增长过程,能够更好地概念化复杂经济体系的演化发展。目前,学界认为地区适应性和适应能力的权衡是演化视角下经济韧性的关键问题[4-5],对该问题的研究主要集中在产业结构、金融发展、创新、体制机制等方面[6-7]。

当前研究普遍认为产业结构是影响区域经济韧性的主要因素,多样性结构的冲击减震器作用让地区经济发展更具有韧性[8-9]。其中,相关多样性和非相关多样性蕴含了知识溢出效应和投资组合效应[10]。一些研究通过分析地区技术能力对经济韧性的影响发现,地区拥有技术相关性,短期内对就业具有促进作用,相关和非相关技术多样性都不会为经济发展带来负面影响[11-16]。区域是由个体、企业、行业、机构等主体间相互依赖的复杂知识技术网络而构成的,但是现有地区技术能力塑造经济韧性的相关研究缺乏对结构和网络关系影响的考量,难以深入探讨复杂经济体系的影响机制和演变问题[17-18]。对于地区多样性的知识技术基础及其形成的复杂网络结构对经济韧性的影响,仍存在广泛的讨论空间。

增强地区经济安全稳定、形成高质量发展的区域经济布局、促进区域协调发展,是长江经济带战略实践的重大命题和现实关切。基于此,本研究将地区微观技术能力与经济韧性联系在一起,系统梳理技术多样性影响经济韧性的路径体系,基于长江经济带108个城市的数据,通过构建城市的技术网络,探讨不同技术多样性模式结构对城市经济韧性的影响,以及在不同发展阶段的路径选择,以期促进对协同知识生产、结构转型的理解,丰富演化经济地理研究的区域经济韧性理论框架。

本文的贡献主要体现在以下几个方面:第一,当前研究更多关注宏观产业结构多样性对经济韧性的影响,忽视了复杂经济体系特征,对地区微观技术的多样性研究较少,且缺乏对技术网络结构的分析。本文利用城市发明专利数据,通过四位IPC分类号构建地区的技术网络,以城市多样性技术及技术间网络结构考察技术网络下多样性对城市经济韧性的影响,深化多样性结构影响机制并为经济韧性的网络特征影响因素研究提供重要补充。第二,本文深化了多样性研究的影响路径,将其分为相关技术多样性和非相关技术多样性,结合技术网络结构特征,分析不同多样化模式结构对经济韧性的影响,以及不同发展阶段的路径选择。第三,关于主体间知识共享和创新的相关研究,往往隐含着邻近所有主体拥有同等机会的假设,但从经验证据来看,网络中知识、技术的共享和溢出具有差异性。本文使用社会网络分析方法,通过衡量不同城市的技术网络密度、平均集聚度、平均路径长度,探讨差异性的技术流动溢出能力对经济韧性的影响,以期丰富多样化技术知识生产的相关研究。

二、 技术多样性对经济韧性的影响机制分析

(一)相关技术多样性、非相关技术多样性与经济韧性

根据Martin等学者提出的区域经济韧性理论[19-20],地区短期拥有能够抵御内外部冲击、尽快从冲击中恢复的适应性能力,这意味着地区对当前发展路径存在路径依赖特征,而地区经济发展往往伴随着不断的风险冲击,因而从地区适应冲击的能力来看,就要从原有的旧发展路径中解锁出来。适应能力要求地区不断寻找新的、增长率更高的发展路径,继而新的增长路径是结构不断优化的可持续增长,而不是仅仅恢复到冲击前的增长率。这就意味着地区应对冲击的适应性和适应能力之间存在冲突。技术多样性较大程度上缓解了适应性与适应能力之间的冲突关系,多样性的冲击减震器作用显著,在经济韧性中具有积极效应。Jacobs 外部性理论提出,拥有多样性知识结构的地区有更频繁的知识流动、共享、重组的可能,从而刺激部门间知识交互并增强创新机会,该过程即为知识溢出和投资组合效应。Frenken首次将多样性区分为相关多样性与非相关多样性,相关技术多样性的知识溢出效应,通过技术关联促进城市知识技术间的共享,为产业内部及产业间提供更多的学习交流机会,进而提高地区的适应性[10],同时也促进新知识技术的产生,增强创新能力,提升地区发展新路径的潜力。当冲击发生时,如地区拥有相似的技术,失业者或剩余劳动者可以较容易地在区域中找到新的就业机会,劳动力就业的区域匹配能力得以提高[11],这使得区域快速地从产业冲击中得到恢复,也阻止了冲击对区域人力资本的破坏和高技能劳动者的流出。非相关技术多样性具有一定的分散风险效应,同时区域也可以通过扩展全新知识领域(非相关多样化)实现知识重组,促进激进式创新,为新路径的产生提供条件,提升地区的适应能力,防止地区被锁定在衰退的增长路径中。

(二)多样性、技术网络结构与经济韧性

知识、技术、技能等要素集聚的外部性是区域经济增长的基础[20]。个人、企业、机构、行业等主体间相互依赖的多样性知识技术所形成的网络,构成了经济体的复杂系统。已有大量研究涉及地区多样资源要素的网络关系,如知识网络[21-22]、技术网络[23]、产品空间网络[24-25]、创新网络[26],学者们研究网络结构对知识生产及地区经济发展的影响,探讨知识技术的互补性和临近性的重要影响。演化经济地理研究认为,研究地区经济发展不仅要分析技术知识多样性类型,也需要探究网络结构的作用[27]。Toth等[23]以专利数据构建技术网络,通过关键节点的剔除展现网络稳健性,进而探讨欧洲大都市区技术网络结构如何影响经济韧性。

在由多样性技术所构成的技术网络结构中,知识流动、共享和搜索的能力及效率具有差异性。Yayavaram和Ahuja[28]从网络结构视角分析半导体行业的知识构成,认为网络记录了知识要素在创新过程中的组合和附属关系,作为知识流动、共享和搜索的渠道,指导着知识要素的潜在重组。网络关系对区域产业转型升级有重要影响。一些学者基于出口产品数据构建产品空间网络,通过产品密度、产品临近性等产品空间网络结构特征探讨地区知识溢出和重组,揭示地区背后难以被观察到的知识技术,展现产业结构转型升级的动态过程[29-32]。Rocchetta等[33]认为,地区多样性技术所构成的技术网络对经济衰退期间重塑区域发展路径具有重要影响。其研究指出,在技术多样性之外,代表技术组合方式的技术连续性也让地区在经济衰退时期具备更好的适应性。但当前研究没有从技术网络结构(即地区多样性技术的组合方式)的角度出发分析知识的交流、溢出和重组对经济韧性的影响。

从整体网络结构来看,技术知识传播广度、效率和冗余能力展现出不同地区技术网络的差异性,从而影响经济韧性。技术节点间的连接性强、集聚度高,则能更加快速地传递知识和信息。网络节点联系紧密,节点间具有较短的路径长度,也有利于通过更多路径访问、搜索和获取知识,知识的可及性和传播效率较高。这些特征展现出技术网络更好的鲁棒性和容错能力,技术多样性使地区可发展路径增多,即使部分产业受到冲击的影响,仍可以通过其他路径进行信息传递和知识交流。知识技术交流、共享和重组能力的提升有利于经济韧性的提升。同时,地区网络结构中知识技术流动溢出的非均衡性使得技术多样性的经济韧性效应具有差异性。

(三)多样性、技术更新与经济韧性

地区发展路径演化是技术知识学习、重组、溢出和创新的过程,在此过程中,旧的、不具有优势的技术、企业和产业被更新、更高效者所取代,并在当前发展的基础上出现新的增长路径。多样性结构具有技术更新的适应能力,使地区具有更强的应对冲击的经济韧性。开放经济体系通过技术更新过程不断使地区进行内生驱动。新产品、新企业和新产业的成功出现需要一定的前提条件[33]:首先需要多样的技术类型,以尽可能出现更多的重组模式。其次,如果地区具有孕育多样化技术知识的基础,则技术网络结构非常关键。然而,当前更多研究中隐含着主体间知识溢出具有同等机会的假设,但证据经验表明,主体间的知识基础具有差异性,这个过程具有非均衡性。

技术的更新演化受到初始条件的限制。如果地区技术网络中有更多具有显性比较优势的技术,这些具有更高复杂度的技术也会更依赖于多样性知识技术的互动和合作,受到外部风险和不确定性威胁的可能性越大,但同时,相邻技术以及未来新技术具有显性比较优势的概率则更高。新技术的出现扩充了技术网络空间,提高了地区新增长路径出现的概率。如果地区初始技术网络中显性比较优势较小,其未来发展路径则相对困难。因此,在不同技术能力的基础上,技术网络中的技术更新具有非均衡性。非相关多样性技术会促进技术网络中新知识节点的加入,打破已有的低端技术路径锁定,促进技术重组和创新,提升经济韧性。

综上所述,尽管已经有较多研究涉及多样性、技术发展与经济韧性的关系,但对于复杂经济体系中多样性技术知识的网络结构关系关注不足。网络中技术的流通广度、效率和重组能力能够更好地解释技术多样性如何塑造地区经济韧性。同时,网络中技术发展的非均衡性进一步解释了不同城市发展路径的差异和区域的非均衡发展。因此,需要考察技术的网络结构如何促进多样性技术的流动、溢出和重组,以增强地区经济韧性。

三、 研究设计与数据说明

本文以长江经济带108个地级及以上城市为研究对象。(1)因毕节市和铜仁市数据缺失严重,故将其删除。长江经济带人口和地区生产总值占全国的比重均超过40%,是内河经济带、沿海沿江沿边对内对外开放带,能够很好地解释本文所探讨的技术多样性与区域经济韧性的关系。考虑到中国在加入WTO后面临更多来自全球经济的风险和冲击,并需要将2008年金融危机以及2020年新冠肺炎冲击作为本文的两次重大冲击事件,以及授权发明专利数据最新是截至2020年,同时,由于部分城市缺少2003年及以前的数据,因此,本文将数据范围设定为2004—2020年。本文设计了两阶段的实证策略:(1)检验城市技术网络影响下技术多样性的经济韧性效应;(2)检验多样性技术网络结构对经济韧性提升路径的影响渠道。

(一)城市技术网络影响下技术多样性的经济韧性效应检验

根据作用机制分析,地区技术网络促进了技术知识的流动共享,相关和非相关技术多样性有利于地区经济韧性的提升。同时,技术多样性的效应可能存在滞后,为消除当期的影响,解决部分内生性问题,本文对因变量做滞后一期处理。构建实证模型如下:

Resiliencei,t=β0+β1RVi,t-1+β2UVi,t-1+β3deni,t-1+ρXi,t-1+λi,t+εi,t

(1)

Resiliencei,t=β0+β1RVi,t-1+β2UVi,t-1+β3deni,t-1+β4crisisi,t+β5crisis×RVi,t

+β6crisis×UVi,t+ρXi,t-1+λi,t+εi,t

(2)

其中,Resiliencei,t表示t时期城市i的经济韧性。RVi,t-1表示城市i在t-1时期的相关技术多样性,UVi,t-1表示城市i在t-1时期的非相关技术多样性,两个指标系数用来说明技术多样性对经济韧性的影响作用。根据前文的机理分析,我们预计RV和UV的系数为正。虽然这个指标表现了本地区内技术的全球结构,但是其更多是一种事前假设,因此我们进一步加入技术网络结构指标,以更为准确地衡量技术多样性的影响,得到模型1。deni,t-1表示城市i在t-1时期的技术网络密度,crisisi,t表示城市i在t时期是否为冲击时期的虚拟变量(0/1)。本文参考刘晓星等的做法[34],将该变量值在2008—2013年以及2020年设定为1,本研究的其他时间段设定为0。本文首先评估冲击对经济韧性的影响作用,然后再逐步加入其他核心解释变量(相关技术多样性、非相关技术多样性和技术网络密度)以及冲击虚拟变量与核心解释变量的交互,分析如何减轻冲击的影响及增强经济韧性,得到模型2。虽然模型1已经探讨了多样性、技术网络对经济韧性的影响,但交互效应能够以冲击为条件,观察影响经济韧性的关键因素作用。Xi,t-1为影响城市经济韧性的其他变量,λi,t表示城市和年份的固定效应,εi,t为随机扰动项。

城市经济韧性现有文献提出了多种经济韧性的测度方法,如描述性案例分析、敏感性方法、时间序列法、因果推断的反事实方法。Martin[6]采用敏感性方法衡量冲击对英国各地区发展路径的影响,发现区域经济韧性本身是一个演进和动态变化的过程,地区产业结构和发展特征是经济韧性差异的主要原因。由于人均GDP更能够反映地区受到冲击的不利影响以及地区间的差异,因此本文借鉴Martin的敏感性计算方法,以城市人均GDP作为韧性的衡量指标,以地区人均 GDP计算韧性,计算方式为使用地区人均GDP增长率变化除以全国人均GDP增长率变化。(2)由于地区规模不同,利用t到t-1的人均GDP对数差进行标准化处理。

技术多样性地区自身的多样性结构是塑造经济韧性的关键,其中包括相关多样性和非相关多样性[15]。本文借鉴Frenken等[10]的区位熵方法,基于专利数据衡量相关技术多样性和非相关技术多样性,计算方法如下:

地区技术网络刻画地区技术网络的方法如下:(1)从2004—2020年长江经济带地区已授权的发明专利数据中按照城市归属提取IPC四位分类号,形成地区技术网络节点。(2)将每项专利涉及的IPC四位分类号进行两两组合(假设某一专利涉及a、b、c三个IPC号,则构建a—b、a—c、b—c三条无向连线),从而形成技术网络联系。本文使用社会网络分析法以多样性技术连接结构的三个方面(即网络密度、平均集聚系数、平均路径长度)来分析网络整体特征。网络密度(den)用来衡量网络中节点间的紧密程度,密度越大说明网络中节点间的关系越紧密,较为松散的结构意味着节点间的合作较少。平均集聚系数(clu)表示所有节点集聚系数平均值,展示节点是否规则分布在整个网络以及节点的集中性。平均路径长度(path)是网络中所有节点对之间的平均最短距离,表示地区技术知识的传递性能和效率,数值越小说明联通性能越好。

其他变量Martin和Sunley的区域经济韧性分析框架[7]提出,很多因素都会影响区域经济韧性,这些因素包括产业结构、劳动力市场、金融发展和政府干预,塑造了区域应对内外部冲击的经济表现。本文据此选取如下控制变量:(1)地区社会经济发展情况。人均GDP(lngdp_per)表示城市发展水平,当年实际使用外资金额(lnforei)表示对外开放程度,社会消费品零售总额(lnconsum)表示地区市场规模情况,地区工业二氧化硫排放量(lnso2)表示城市绿色发展情况,教育支出占财政一般预算支出的比重(edu_gov)表示地区教育水平,科学支出占财政一般预算支出的比重(sci_gov)表示创新水平。(2)地区产业发展。包括地区第二产业增加值占GDP的比重(sec)、地区第三产业增加值占GDP的比重(thi)、规模以上工业企业数(lnindustry_num)。(3)地区劳动力就业。包括在岗职工平均人数(lnempl_num)。(4)地区金融发展。年末金融机构各项贷款余额(lnfinance)反映金融系统对地区经济资金支持情况。(5)政府干预。包括地方政府一般预算内支出(lngov)。

(二)技术网络结构对经济韧性提升的影响渠道

本文在模型1和2的基础上加入网络的平均集聚系数、平均路径长度变量,构建模型3,检验不同技术网络结构下技术多样性对经济韧性的影响,以此剖析不同地区技术多样性对经济韧性的差异性影响,构建实证模型如下:

Resiliencei,t=β0+β1RVi,t-1+β2UVi,t-1+β3clui,t-1+β4pathi,t+β5deni,t-1+ρXi,t-1+λit+εi,t

(3)

进一步分析地区技术更新,参照Hidalgo等学者关于产品空间研究的方法,实证检验本地技术的当前比较优势和产业结构升级的关系,以技术的更新升级能力考察演化视角下经济韧性的提升路径,构建模型如下:

xp,i,t=α+β1xp,i,t-1+β2densityp,i,t-1+β3RVi,t-1+β4UVi,t-1+ρX+εi,t

(4)

其中xp,i,t表示i地区t时期四位IPC技术是否具有显性比较优势,densityp,i,t-1表示i地区t时期四位IPC技术密度,模型控制了产品、地区和时间变量。本文借鉴产品空间中比较优势和产品密度的计算方法来衡量技术的显性比较优势和密度。根据机制分析,多样性有利于知识技术的重组,同时新技术的产生也会首先基于相似技术,因此,密度会对技术更新产生正向影响。模型中控制地区相关技术多样性和非相关技术多样性。

(三)数据说明

本文使用了两类数据,分别为专利数据和经济社会发展数据。专利数据作为科学技术创新的重要表征,可用以把握未来科技的发展方向和重点。专利数据因提供了较为丰富的微观信息,也被广泛应用于知识技术能力结构和演化研究。以incoPat专利数据库(https://www.incoPat.com/)为数据源,检索2004—2020年长江经济带地级及以上城市的发明专利数据,每项专利中至少有一个或多个IPC分类号,表示所属知识技术领域,因此使用IPC四位分类号表示地区微观技术要素。专利数据的具体处理方式如下:删除重要信息缺失或无法识别的条目,依据城市信息将技术归并入所属地区。本文中经济社会统计数据主要包括地区经济发展、产业发展、就业与人口、对外经贸指标,涉及区域经济韧性的衡量以及实证检验部分。数据来源包括历年《中国城市统计年鉴》、各地区《统计年鉴》和《经济普查年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》等。变量的描述性统计结果见表1。

表1 变量的描述性统计

四、 实证分析

(一)基准回归

本文以长江经济带城市经济韧性为因变量,考察技术网络影响下技术多样性的经济韧性效应。首先,我们利用模型1采用OLS回归,在控制固定效应的前提下得到表2的基准回归结果。表2的第(1)列中加入了相关和非相关技术多样性,可以看出,技术多样性对城市经济韧性有正向影响,但非相关技术多样性的正向影响并不显著。在第(2)列中加入技术网络密度,相关技术多样性仍然表现出显著的正向影响且显著性提高,非相关技术多样性也表现出了显著的正向影响。这一证据表明,当地区的技术网络结构更加紧密且有新知识技术进入时,地区经济韧性会得到提升。本文进一步尝试分开探讨相关和非相关技术多样性的影响作用。第(4)列和第(5)列分别考察了技术多样性对经济韧性的影响,可以发现,相对紧密的技术网络更有利于相关技术多样性地区的经济韧性提升。相反,在第(5)和第(6)列非相关技术多样性的检验中发现,紧密的技术网络并没有呈现出显著的正向影响。这一证据说明,新技术的产生更多依赖于地区原有技术知识,具有路径依赖效应。

表2 基准回归

本文将评估冲击对城市经济韧性的影响,再逐步加入技术多样性、技术网络密度等核心解释变量,以考察地区微观技术能力如何减轻冲击的影响,探究区域经济韧性的关键影响因素。我们利用模型2采用OLS回归,控制固定效应,得出表3的回归结果。首先,由表3第(1)列可以发现,冲击对经济韧性产生了显著的负向影响。第(2)列中加入相关技术多样性、冲击与相关技术多样性的交互项,系数都为正,说明地区相关技术多样性能够很好地减轻冲击对地区经济的影响。相反,在第(3)列非相关技术多样性中没有显著的正向效应。进一步加入技术网络密度,由第(4)列可以发现相关技术多样性、网络密度系数都为正,且结果均为显著。第(6)列加入非相关技术多样性后,与第(5)列结果相比,非相关多样性的系数显著为正。 这一结果说明,城市经济韧性来源于具有相关性的紧密技术网络以及经济衰退期间新技术领域拓展的能力。这与表2中基准回归结果一致,并进一步说明技术网络影响下的技术多样性是影响经济韧性的关键因素。

表3 加入冲击因素的估计结果

(二)稳健性检验

1. 关键变量的稳健性

本文采用替换关键变量对基准回归结果的稳健性进行检验。具体如下:

第一是经济韧性。上文中提到当前研究主要采用四种方法测度经济韧性,分别为描述性案例分析、敏感性方法、时间序列法、因果推断的反事实方法。由于时间序列法需要较长时间段数据且该数据难以获取,因此本文使用因果推断法衡量城市经济韧性,以检验实证结果的稳健性。

表4 稳健性检验结果

第二是技术网络指标。本文以incoPat专利数据库为数据源,检索2004—2020年长江经济带地级及以上城市的发明专利数据,使用四位IPC分类号表示所属知识技术领域,并构建城市技术网络。专利数据库中还有CPC分类号,用来表示所属技术领域,且CPC分类体系相对于IPC在许多技术领域更加细化,但CPC分类号缺失较为严重,因此,我们选择2016—2020年近五年的CPC四位分类号构建长江经济带各城市技术网络,衡量技术网络密度。表4的第(2)列为回归结果,可以发现,即便使用CPC技术分类号作为构成技术网络的基础,具有多样性的紧密技术网络仍然对经济韧性有显著的促进作用,与基准回归结果一致。

2. 内生性检验

地区经济韧性的提高能够促进技术多样性提升及产业结构升级,因此,本文核心变量间存在互为因果的内生性问题。本文借鉴林伯强和谭睿鹏[35]的方法,以中国城市地形起伏度以及海外市场接近度作为工具变量。中国城市地形起伏度是外生的地理特征,地形的复杂程度会影响产业集聚发展程度。海外市场接近度为各城市到最近海港距离的倒数乘以100,距离海港越近的地区,运输成本越低,能够通过了解海外市场环境参与全球贸易,促进知识和技术的学习与引进。表4的第(3)和第(4)列报告了地形起伏度工具变量的2SLS估计结果,表4的第(5)和第(6)列报告了海外市场接近度工具变量的结果,Kleibergen-Paap rk LM和Kleibergen-Paap Wald rk F统计量表明,两个工具变量不存在识别不足和弱识别的问题,且与潜在内生变量间有较强的相关性。在加入控制变量的情况下,检验结果仍然支持本文的核心观点。

(三)技术网络结构的非均衡性影响

为分析不同技术网络下多样性对经济韧性的影响,我们在模型(3)中加入了技术网络平均集聚系数和平均路径长度指标。表5展示了在控制网络密度下分别加入网络结构特征的估计结果。第(1)和第(2)列中加入平均集聚系数,相关技术多样性对经济韧性有正向影响。与表2的第(6)列相比,加入平均集聚系数后,非相关技术多样性系数也显著为正,说明技术间联系的紧密度越高,技术的流动溢出能力越强,新知识的进入会增强地区经济韧性。表5的第(3)列加入平均路径长度,可以发现,平均路径长度系数显著为负,较短的路径长度有利于通过更多路径访问、搜索和获取知识,具有较高的传输效率和组织效率,有利于技术的流动共享,提高了经济韧性。相关技术多样性系数显著为正,但显著性有所下降。第(1)列的估计结果显示,地区技术网络兼具了网络的集聚和距离效应。从第(4)列来看,非相关技术多样性和平均路径长度系数为正,但都不显著。综合第(3)和第(4)列的结果可以发现,过于集聚和过短的路径长度并不利于知识重组和新知识的产生。

表5 技术网络结构检验的估计结果

为检验技术多样性影响经济韧性中技术更新的作用,本文借鉴产品空间理论,分析地区技术当前比较优势(二值变量0/1)以及单个技术节点密度与技术未来显性比较优势的关系,以技术多样性的技术更新能力考察演化视角下的地区经济韧性。根据模型(4),我们使用Probit估计方法,表6为估计结果。由第(1)列可以看出,前一期技术显性比较优势和技术密度系数都显著为正,说明地区初始技术特征对于结构升级非常重要,不同技术能力基础上,技术更新具有非均衡性特征。地区知识技术存在路径依赖效应,表现为当前具有显性比较优势技术节点周围的技术在未来具有显性比较优势的概率更高。从第(2)和第(3)列来看,相关技术多样性系数显著为正,在路径依赖的效应下,相关技术多样性通过技术网络的溢出、重组更新,促进结构升级,提升了地区经济韧性。第(3)列与第(2)列相比,非相关技术多样性的系数显著为正,非相关多样性技术会促进技术网络中新知识节点的加入,打破已有的低端技术路径锁定,促进技术重组和创新,形成新发展路径,提升经济韧性。

表6 技术更新的估计结果

五、 研究结论

知识基础是地区经济发展的原动力,本文将地区微观技术能力与经济韧性相联系,以技术发展塑造城市经济韧性,基于专利数据构建城市技术网络,考察了不同技术网络结构下多样性对城市经济韧性的影响和作用机制。研究发现如下:第一,相关技术多样性是塑造城市经济韧性的关键因素,本文的结论验证了当前研究所提出的相关技术多样性对经济韧性具有促进作用,但非相关技术多样性对经济韧性的促进作用受到技术网络结构的影响。可见,紧密的技术网络增强了技术知识的流动溢出,促进了技术多样性对经济韧性的正向影响,这种影响具有明显的路径依赖特征。第二,非相关技术多样性对经济韧性产生促进作用,说明地区新知识的进入增强了地区经济韧性。但技术网络过于集聚和路径长度过短容易形成路径锁定,不利于知识重组和新知识的产生,会降低技术多样性对经济韧性的正向效应。因此可以发现,非相关技术多样性的正向作用在技术网络影响下是显著的,结论深化了多样性对经济韧性的影响机制,并为经济韧性的区域网络影响因素研究提供重要补充。第三,技术网络结构的非均衡作用显著,地区初始技术特征对于技术更新与产业结构升级非常重要,地区发展的路径依赖效应显著。该结论进一步为知识共享创新的非均衡性研究提供了佐证。可以看出,网络中技术更新的潜在机会是非均衡的,这否定了当前研究中隐含的邻近所有主体拥有同等机会的假设。非相关多样性技术的正向影响作用反映出,技术网络中新知识节点的加入能够打破当前的低端技术路径锁定,促进技术重组和创新,形成新发展路径以提升经济韧性,这为长江经济带不同发展阶段地区的路径选择提供了科学依据。

本文的研究结论对政策具有一定的指导意义。第一,技术多样性的提高有利于新技术的发展。技术能力的发展遵循路径依赖特征,需要增强地区基础技术水平,提升初始能力禀赋优势。根据比较优势的路径依赖特征来看,未来地区的新优势技术会基于已有的显性比较优势技术发展而来。如果初始技术网络较为稀疏或技术复杂度较低,想要提升地区发展能力则较为困难,也容易进入低端技术路径锁定。因此,了解地区技术结构,提升地区基础发展能力是关键。第二,非相关技术多样性为地区高质量经济发展指明了技术创新的方向。在关注技术间联系的基础上,应引导地区企业进行非相关多样化,帮助和指导企业在基础薄弱领域开展研发活动,走出创新“舒适区”。同时,应有选择性地引进新技术、新产业,并建立交流平台,降低知识溢出成本,为知识溢出创造更好的环境。第三,需要深入了解地区技术结构,充分认识地区的技术优势,关注本地区内的主体间、本地区和其他地区间的技术联系,积极建设不同技术领域交流平台,给企业、高校等差异化创新主体提供互相交流的机会,为地区创新发展提供良好的环境。