我國四大直轄城市創新能力及其影響因素的比較研究

曹 勇，曹軒禎，羅楚珺，秦以旭

(1.華中科技大學管理學院，湖北武漢430074；2.武漢理工大學經濟學院，湖北 武漢430070；3.武漢大學經濟與管理學院，湖北武漢430072)

一、引言

創新是城市經濟不斷增長的重要動力之一。隨著區域經濟的不斷發展和市場競爭的日益加劇，區域創新能力已成為區域綜合競爭力的重要標志和地區經濟獲取國際競爭優勢的決定性因素［1］。而城市作為小型區域單元，城市創新能力逐漸成為城市綜合競爭力的重要標志。研究證實，科技資源與科技產業越來越趨于向城市及其中心地帶集中;從國內外實際情況來看，大中城市往往承載著一個國家絕大部分科技力量，城市科技創新能力在很大程度上決定了一個國家或地區的創新能力和可持續發展能力［2］。周振華(2002)［3］認為在經濟全球化背景下一個國家具有代表性大城市的競爭力已成為國家競爭力的重要支柱，在某種程度上體現了國家的國際競爭力水平，對一定規模的大城市而言，它們必須具備創新能力以保持強大競爭力。在建設“創新型國家”、增強自主創新能力的戰略背景下，我國許多城市尤其是大中城市越來越注重自身創新能力的建設，北京、上海、深圳等不少城市都提出了建設創新型城市的戰略目標。建設創新型城市最終是為了提升城市的創新能力。我國主要大城市的創新能力現狀及其差異如何?提升城市創新能力受哪些因素制約?這些因素具體如何影響城市創新能力?為探索并回答這些問題，本文以我國四大直轄市北京、天津、上海和重慶為對象，利用面板數據和Theil系數模型，比較研究了四直轄市的城市創新能力現狀及其差異，并對影響城市創新能力的主要因素進行了實證分析。研究結果不僅對創新型城市的深入研究具有重要理論啟示，同時對提升我國城市創新能力、加快創新型城市建設實踐具有重要的現實指導意義。

二、文獻回顧

由于城市創新在國家創新體系中的重要地位以及城市面臨從高污染、高消耗的粗放型發展方式向集約型、環境友好型發展方式轉變，建設創新型城市、提高城市創新能力已成為我國各級政府部門和學者們關注的焦點。如謝科范等(2009)［4］在構建城市創新能力支撐結構鉆石模型和城市創新系統投入產出模型的基礎上對我國重點城市的創新能力進行了比較分析;韓增林等(2008)［5］通過構建評價指標體系對在我國國家創新體系中占有重要地位的15個副省級城市的創新能力進行了比較分析，并對大連做了重點剖析。由于國情、城市發展面臨的實際情況等不同，國外學者在創新型城市衡量及指標構成上與國內存在一定區別，如Landry(2000)［6］提出了用規模效應、聯系與協同、競爭能力與組織能力等9個指標建立城市創新活力評價體系;Florida(2002)［7］則從創造性勞動力、高科技、創新、多樣化等角度提出了創新力指數，并以此對美國81個城市進行了創新力評價;Pinto和 Guerreiro(2010)［8］對歐洲 15 國 175 個地區的區域創新系統狀況進行了比較研究，并用因子分析方法將區域創新能力評價指標歸納為技術創新、經濟結構、人力資本和勞動力市場情況四個維度。從現有研究可以發現，學者們主要集中在對城市創新能力指標體系構建及創新能力評價上，而對城市創新能力的主要影響因素、影響方向及影響程度的深度探索與實證研究則十分缺乏。徐雪琪和程開明(2008)［9］認為中心城市是創新擴散的創新源，且創新的中心通常由區域內的大城市承擔，各級城市構成擴散體系的節點。我國四大直轄市北京、天津、上海和重慶分別處于北部沿海、東部沿海和西部內陸地區，是京津唐、長三角和成渝城市圈的中心城市，具有強大的區域輻射能力，在全國城市創新體系中占有重要地位。本文選取這四大城市作為對象，重點研究四大城市的創新能力現狀、差異及其影響因素，對加快建設創新型城市、提升城市創新能力和競爭力具有重要的理論和現實意義。

三、指標選取、變量測度與數據來源

(一)指標選取

柳卸林等(2002)［10］認為區域創新能力是一個地區將知識轉化為新產品、新工藝、新服務的能力。借鑒此思想，本文定義城市創新能力為城市將知識或創意等轉化為新產品、新工藝、新服務的能力。考慮數據可得性，在城市創新能力定義的基礎上借鑒相關測量指標并結合我國城市的實際，我們從城市創新能力及其影響因素兩個方面 選取如下指標(表1)進行分析。

表1 城市創新能力及其影響因素的指標選取

(二)變量測度

本文選取了發明專利申請量、發明專利授權量、專利申請量、專利授權量、大中型工業企業新產品產值(下稱新產品產值)及高技術產業產值共六個指標作為城市創新能力的衡量指標，通過初步相關分析我們發現這六個指標之間存在較強相關性，利用因子分析進行處理，結果如表2。

表2 城市創新能力因子分析結果

因子分析結果顯示:KMO值為0.791大于0.7，Bartlett球體檢驗值為 668.054，p=0.000，表明六個被解釋變量適宜做因子分析，以特征根大于1為提取依據共提取一個因子，該因子解釋了總方差的86.666%，根據這六個被解釋變量的特點，我們將提取的因子命名為城市創新能力(CIC)因子并計算出因子得分，它反映了一個城市的整體創新能力水平。

本文從城市經濟發展水平、對外學習交流能力、城市研發投入水平及科技成果流動能力四個方面選取了7個城市創新能力影響因素指標(表1)，對其進行相關分析發現:城市經濟總量(GDP)、城市人均GDP、進出口總額、R＆D經費內部支出/GDP、科技活動人員數/萬人和實際利用外商直接投資額6個解釋變量之間存在較強相關性，為避免多重共線性問題，我們將這六個指標進行因子分析提取出公因子，并計算出因子得分。分析結果如下:Bartlett球體檢驗值為463.751，p值為0.000，KMO值為0.781，大于0.7，表明這6個解釋變量指標適合做因子分析。

從表3旋轉后的因子矩陣可以看到，城市經濟總量(GDP)、城市人均GDP、進出口總額、實際利用外商直接投資額4個自變量指標在因子1上有較大載荷，根據這四個指標的特點，本文將提取的因子1命名為城市經濟規模(Econ)因子;而R＆D經費內部支出/GDP、科技活動人員數/萬人2個變量在因子2上有較大載荷，而這兩個變量均為創新投入的衡量指標，用以衡量城市創新投入，據此，本文命名因子2為城市創新投入(Inpu)因子。提取的兩個因子累計方差貢獻率達到94.432%，表明2個因子對原始變量信息提取充分，只產生了少量的信息丟失。提取因子方差貢獻率如表4。對于技術市場技術合同成交額這一影響因素指標，本文將其標準化(Z標準化方法)，采用Z標準化后的數據(Ztec)進行后續分析。

表3 城市創新能力影響因素旋轉后的因子載荷

(三)研究方法與數據來源

本文對四直轄市的創新能力現狀進行比較分析并引入Theil模型分析四市間的創新能力差異，采用因子分析與回歸分析相結合的方法進一步分析城市創新能力的影響因素。文中所有數據來源于1998-2010年《中國科技統計年鑒》及四直轄市歷年的《統計年鑒》。所用統計軟件為Eviews6.0和SPSS17.0。

表4 城市創新能力影響因素的總方差分解表

四、實證分析

(一)四直轄市的創新能力差異比較

本文以專利申請量等六個指標衡量城市的創新能力，選取四直轄市2007-2009年連續三年的數據進行比較分析，數據的描述性統計如表5。

從表5可以看出，專利申請量、專利授權量、新產品產值、高技術產業產值這四個指標的排名從高到低依次均為上海、北京、天津、重慶，而發明專利申請量、發明專利授權量兩個指標的排名從高到低依次為北京、上海、天津、重慶。對比分析發現，上海在衡量城市創新能力指標絕對值上占據優勢，北京次之，天津和重慶則相對要弱很多，特別是重慶，在這六個絕對指標值上和其它三個城市有著較大差距。而在發明專利申請量/專利申請量、發明專利授權量/專利授權量兩個相對指標上，北京處于絕對優勢地位，天津、上海、重慶次之;發明專利在專利的三種類型中技術含量最高、最能體現城市的原始創新能力，說明北京的專利申請量和專利授權量中發明專利的比例較高，上海雖然基數很大，但實質性發明專利的比例并不高，多以外觀設計和實用新型專利為主，這從側面反映了北京的城市創新能力主要強在知識創造能力，而上海則在知識運用和商業化能力上更具優勢。最后，通過比較四直轄市的創新能力得分(見表5)可以發現，上海遙遙領先、北京次之、天津和重慶最弱。從總體上看，北京、上海的城市創新能力明顯高于平均水平屬高一類，天津、重慶的城市創新能力則明顯低于平均水平屬低一類，兩類城市間的城市創新能力在整體上存在明顯差距。

表5 四直轄市創新能力指標值的描述性統計

為進一步分析四直轄市之間創新能力的具體差異及其變動狀況，本文借鑒張宗和和彭昌奇(2009)［15］的研究結論，將城市創新能力分為初始創新能力和最終創新能力，采用發明專利授權量衡量城市初始創新能力，用大中型工業企業新產品產值(下稱新產品產值)衡量城市最終創新能力。由于Theil系數具有能測算多個區域間差異和根據需要采用合適加權指標的優點，本文引入Theil模型測度四大直轄市之間兩種創新能力的差異變動情況，并定義測度城市創新能力差異的Theil模型如下:

其中:T為Theil系數，測度四直轄市之間的城市創新能力差異;gi為第i個城市的發明專利授權量或新產品產值;ei為第i個城市的GDP;G為四市發明專利授權量總和或新產品產值總和;E為四市GDP總和。T值越大表示四市間城市創新能力差異越大，越小表示差異越小。四直轄市之間初始創新能力和最終創新能力的差異變動曲線如圖1所示。

圖1 四直轄市兩種創新能力差異曲線

1.城市初始創新能力的差異變動解析

從圖1可看到，四直轄市之間的城市初始創新能力差異變動曲線大致呈現Z字型曲線:1997－2001年間呈波動狀態，2002-2006年呈現快速減小趨勢，2007-2009年呈現小幅上升狀態。分析差異變動原因，1997年至2006年間，在四市GDP所占比重變化不大情況下，四市間初始創新能力差異變動主要和北京發明專利授權量占四市總比重有關，即當北京發明專利授權量占總比重增加時，四市間初始創新能力差異增大，當北京發明專利授權量占總比重減小時，四市間初始創新能力減小。從數據上看，北京歷年發明專利授權量占四市總的比重在50% －71%之間，顯示出強勁的初始創新能力，但同時也造成四市間初始創新能力存在巨大差異。2007-2009年來，四直轄市間初始創新能力差異呈現略微增大趨勢主要是因為上海、天津兩市發明專利授權占總比重和GDP占總比重地位不一致所致，北京在GDP占總比重下降的情況下發明專利授權量占總的比重保持增加，而天津則是GDP占總的比重增加時發明專利占總的比重呈現下降趨勢，由此導致差異變大。說明近年來北京發明專利授權量占總的比重增速大于GDP占總的比重增速，天津發明專利授權量占總的比重增速低于GDP占總的比重增速，天津發明專利授權量沒有取得與其GDP相一致的地位。

2.城市最終創新能力差異變動分析

從圖1中可以看到四直轄市之間最終創新能力差異波動大致可以分為三個階段:第一個階段為1997-1999 年，差異變動在區間［0.4，0.5］內;第二個階段為2000-2006年，差異波動區間為［0.3，0.4］;第三個階段為2007-2009年，差異變動在0.2附近波動。從數據上看，第一階段內四市之間最終創新能力差異較大的原因之一是上海的新產品產值占總的比重過大(65%左右)，而重慶過小(7%左右)，兩極分化嚴重。1999-2000年，北京、天津新產品產值占總的比重增長明顯，同時上海的比重有較大下降，區間差異趨于減小，由此出現了第一階段向第二階段的過渡;第二階段內四市之間最終創新能力的差異波動較為平穩。2006-2007年，北京、重慶的新產品產值占總比重有明顯增加，上海、天津則呈下降趨勢，使得最終創新能力差異進一步趨于縮小，出現了第二階段向第三階段的過渡;第三階段內各城市新產品產值占總的比重趨于合理化，最終創新能力的差異維持在較小波動范圍內。另外，2000年以來，在新產品產值占總的比重/GDP占總的比重上，上海、天津大于1，而北京、重慶則小于1(但處于遞增狀態且增長迅速)，說明北京、重慶目前的新產品產值規模與GDP不相稱。可以預見，下一階段若北京的新產品產值相對其它三市能有更大增幅并取得與其經濟規模相一致的地位，四市之間的最終創新能力差異會進一步縮小，這也意味著，北京應更注重知識的商業化運用。

(二)城市創新能力影響因素分析

在前文城市創新能力及其影響因素的指標選取與因子分析基礎上，本文構建回歸模型進一步實證檢驗各影響因素對城市創新能力的影響方向及強弱程度。

1.回歸模型建立

魏守華等(2010)［16］在 Romer(1990)［17］的內生增長模型基礎上構建了創新生產函數模型:

其中，Yi，t+1為 i省區第 t+1年的創新產出，Hi，t為 i省區創新投入，Ai，t為 i省區前期知識存量，X、Y、Z分別為關鍵性解釋變量，取對數變換后得到:

借鑒這一思想，同時考慮本文因變量、解釋變量為因子得分或標準化后數據以及創新投入和產出之間存在滯后效應的實際情況，我們采取去掉對數并將創新能力因子得分滯后一年方法的構建如下回歸模型:

lnnoi，t+1為i市第 t+1年的創新能力因子得分，Econi，t為i市第t年城市經濟規模因子得分，Inpui，t為 i市第 t年創新投入因子得分，Zteci，t為 i市第t年技術市場技術合同成交額標準化數據，εi，t為隨機誤差項。考慮到本文選取的數據具有較強時間序列性，可能會導致模型存在的序列相關問題。在序列相關情況下，OLS對標準誤的估計有偏使得假設檢驗可靠性降低。本文采用一階差分法［18］進行消除，具體原理如下，設回歸模型M1為:

若存在誤差序列相關，有 εt=pεt－1+ νt，且 0≤1，由于上述模型對所有時刻都成立，特別地有M2:

在模型M2等式兩邊同乘以ρ，并與M1相減可以得到M3:+νt

表6 模型估計結果

從模型估計結果中可以看到，模型修正之前存在較嚴重的誤差自相關問題，DW值為1.003，加入自回歸項AR(1)后模型DW值為2.156接近2，表明修正后的模型不存在序列相關問題。另外，修正后模型調整R2為0.972，表明選取的自變量共解釋了總方差的97.2%，模型整體檢驗F值為431.850，p值為0.000，表明模型整體檢驗結果是顯著的。各自變量也分別通過0.01或0.05置信水平下的T檢驗，Econ、Inpu、Ztec的方差膨脹因子VIF 值分別為 1.988、2.747、3.690，均小于 10，表明模型不存在共線性問題，從各檢驗指標來看，修正后的模型檢驗結果良好。

2.模型估計結果分析

1.自變量Econ、Inpu、Ztec的未標準化回歸系數分別為 0.921、0.243、0.266，且均在 0.01 或0.05的置信水平下顯著，說明在其它條件不變情況下，城市經濟規模(Econ)每增加10%有助于城市創新能力提升9.21%，表明Econ對四直轄市城市創新能力提升作用明顯。由于Econ因子由城市經濟總量(GDP)、城市人均GDP、實際利用外商直接投資額和城市進出口總額四個變量提取，說明這四個變量對四市城市創新能力的提升有較大促進作用;在創新投入方面，回歸結果表明創新投入(Inpu)每增加10%將使得城市創新能力增加2.43%，表明對Inpu因子貢獻較大的指標R＆D經費內部支出/GDP、每萬人科技活動人員數對四市城市創新能力提升有正向影響。另外，技術市場技術合同成交額(Ztec)每增加10%，城市創新能力將提升2.66%，說明良好的成果轉化和知識流動渠道有助于提升城市創新能力。

2.從Econ、Inpu、Ztec三個變量的標準化回歸系數來看，對四直轄市城市創新能力影響較大的依次為城市經濟規模因子Econ(0.820)、技術市場技術合同成交額Ztec(0.263)和城市創新投入因子Inpu(0.236)。本文結合四直轄市的現狀對這個結果進行了進一步分析。

首先，城市經濟規模對創新能力具有顯著正向影響不難理解，經濟規模和創新是相輔相成的關系，創新是城市經濟發展的動力之一，而一定的經濟規模基礎則是創新產生的土壤。城市的繁榮離不開企業的發展，企業在生產、經營活動中創造和實現了城市財富的增加，同時作為先進技術、方法的創造者和使用者，企業也推動了社會技術的進步，不同的企業群決定著城市的經濟實力和活力。而企業的發展則以城市為載體，企業的發展與所在城市的經濟發展水平、制度政策息息相關，例如，經濟實力雄厚的上海和北京能為企業提供更好的基礎設施，在政府采購、稅收優惠、財政資助等方面能為企業創造更為優厚的條件促進企業的發展。同時應樹立企業是城市創新主體的觀念，提升城市創新能力首先要為企業的發展創造良好環境，培育具備國際競爭力和核心能力的創新型企業。對四市規模以上工業企業相關指標比較分析結果，2009年上海、北京、天津、重慶規模以上工業企業數分別為16905、6890、6875和6412家，除上海外其它三城市相差不大，而在規模以上工業企業的研發機構數、R＆D內部支出、R＆D人員、工業總產值、新產品產值、專利數量、利潤總額等指標均呈現上海明顯領先、北京與天津相差不大、重慶則明顯落后的狀態，說明重慶的規模以上工業企業創新投入、創新產出相對其它三個城市處于較低水平，需要進一步加大對企業創新的投入力度。從《中國創新城市評價報告》［19］發布的2008年城市創新能力排名來看，處于前三甲的北京、上海、深圳無一不是企業實力雄厚的創新型城市，“鼓勵創新，寬容失敗”是深圳的城市文化，深圳為創新提供了良好的環境，涌現出華為、中興、騰訊、比亞迪、大族激光、長城科技、邁瑞等一批不同行業的具有國際競爭力的創新型企業，以及國家認定的高新技術企業3000余家。據世界知識產權組織(WIPO)公布數據顯示，2010年中興和華為國際專利申請量(PCT)分別以1863件和1528件全球排名第二和第四，這些企業不僅增強了深圳的經濟實力也極大地提升了深圳的城市創新能力。

其次，從技術市場技術合同成交額 Ztec(0.263)和城市創新投入因子Inpu(0.236)標準化系數的比較來看，對四直轄市來說，在提升城市創新能力方面，技術市場技術合同成交額比城市創新投入稍顯重要。理論上講，城市創新系統是一個投入產出系統，因此，創新投入應對城市創新能力有更大影響。但應注意到，高創新投入不一定能保證高創新產出，特別是在我國目前創新產出效率相對較低的實際情況下。另外，擁有專利或技術等科技成果并不意味著創新能力，只有在將其有效利用并通過商業化運作轉化為新產品、新工藝或新服務之后創新能力才能得到體現。應該注意的是我國目前科技成果的有效利用率仍然不夠樂觀，據世界銀行統計，我國科技成果轉化率平均只有15%，專利轉化率只有25%，高校科研成果轉化率更低只有不到10%。四直轄市特別是北京、上海的高校和科研機構眾多，擁有豐富的科技資源，而大量的專利、技術出于各種原因閑置未用是一種極大的損失。而技術交易市場則是改善這種狀況的有效措施，技術交易市場能通過技術的交易使買賣雙方各取所需，賣方通過轉讓技術獲取的資金報酬能用來投入研發或購買其它需要技術、設備增強自身的創新實力，而買方則能獲取所需技術將其有效利用提升企業創新能力。此外，技術交易中的技術咨詢、技術服務也促進了知識流動，有利于創新能力的形成。比較來看，四市中技術交易市場最為活躍的是北京，其次是上海，天津、重慶則相差不大均處于較低水平。上海是專利大戶，天津、重慶近年來專利量也增長迅速，但其技術交易市場建設則相對滯后。因此，上海、天津、重慶三市要改變過分強調增加創新投入來提高創新能力的觀念，應將構建良好的知識流動渠道、科研成果轉化渠道與增加創新投入置于同等重要地位。

五、結論與政策含義

本文根據我國四直轄市1997-2009年的面板數據，采用Theil模型、因子分析與回歸分析相結合的方法，比較分析了四直轄市創新能力的現狀與差異，并進一步探索了影響城市創新能力的主要因素，結果表明:

首先，北京、上海的城市創新能力明顯高于平均水平，屬于高一類，天津、重慶地城市創新能力則明顯低于平均水平，屬于低一類;兩類城市之間的創新能力存在明顯差距;四直轄市之間的城市初始創新能力差異變動大致呈現Z字型曲線，最終創新能力差異變動可劃分為三個波動階段。

其次，城市經濟規模對城市創新能力的提升具有顯著正向影響。經濟規模大的城市如上海和北京的GDP、FDI規模、進出口總額一般較大，而FDI、進出口則會在一定程度上帶來技術的溢出效應和學習效應。一方面，城市經濟實力強意味著可以為企業、高校和科研院所的合作創新提供更優越的平臺;反過來，產學研的有效合作創新活動會更加增強城市的經濟實力和創新能力，形成良性循環。

再次，技術市場技術合同成交額對城市創新能力的影響程度高于城市創新投入的影響程度。這說明在我國目前的創新投入產出效率偏低的現實情況下，對四直轄市來說，技術市場技術合同成交額這一影響因素比城市創新投入更顯重要，因此城市創新能力的提升不應過于強調增加創新投入。四市的科技資源、成果豐富，如何將現有大量閑置的科技成果有效利用、并轉化為現實生產力，是提升四市城市創新能力的重要途徑。

根據本文結論，針對四市的創新能力現狀，本文提出加快提升城市創新能力的三點建議:

第一、進一步推進現代城市的工業化進程，做大做強城市經濟規模。四直轄市具有重要的區位優勢，應努力提高創新能力成為區域的創新級，輻射并帶動周邊地區的發展。直轄市擁有眾多促進技術創新的特質，如創新成本低、信息傳播迅速、人才資源豐富、創新擴散快等，提升城市經濟規模、加快城市化進程有利于提升城市創新能力。

第二、重視科研成果的轉化，加強產學研合作，完善技術交易市場和知識產權制度，建立企業、高校、科研院所、中介機構和政府之間良性的協同創新互動機制。我國城市科技成果轉化率普遍偏低，因此，四市在加大創新投入的同時更要重視對現有科技成果的有效利用和轉化，而加強產學研協同創新、完善技術交易市場規則是實現技術資源合理配置的有效方式。在目前創新資源相對不足的現實情況下，促使科技成果的合理流動與轉移更能體現其對培育城市創新能力的獨特價值。

第三、進一步提高城市的開放度，注重FDI、進出口貿易帶來的技術溢出效應與學習效應。本文分析表明FDI、進出口貿易對城市創新能力提升有正向影響，城市創新體系應該是一個開放的系統，重慶處于西部內陸地區，貿易額相對明顯偏小，應特別注重吸引外資、引進先進技術設備同時擴大貿易量，從中不斷學習提升自身創新能力。

本文僅以四直轄市為對象，探討了四市創新能力現狀、差異以及影響城市創新能力的因素，得出了一些有益結論。后續研究可以擴大樣本含量并引入控制變量，進一步比較不同地區(東、中、西)、不同城市級別等城市創新能力的影響因素異同以得出更具普適性的結論。

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