嵌入包容性內涵的新型城鎮化 創新促進效應分析

蔣長流 許云帆 江成濤

【摘要】基于長江經濟帶108個地級市面板數據， 從人口、經濟、社會和生態環境四個維度構建新型城鎮化綜合指標， 測評長江經濟帶新型城鎮化水平的時空變化特征， 利用空間計量方法驗證新型城鎮化與城市創新間的因應關系和空間溢出效應， 并進一步借助新型城鎮化試點政策這一外生自然實驗， 克服內生性偏誤。 研究結果表明：新型城鎮化主要通過城市人力資本積累、消費提質擴容、吸引外資進入和產業集聚等途徑顯著地促進城市創新能力提升， 而且這一促進作用在城市群的城市中表現更為突出。 因此， 著力提升城鎮化質量， 完善城市群布局， 增強城市包容性， 促進城市生態維護和均衡發展， 應成為促進長江經濟帶城市群高質量一體化發展的應有之義。

【關鍵詞】新型城鎮化;包容性;城市創新能力;空間計量;自然實驗

【中圖分類號】F204? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2020）23-0124-10

一、引言

亞洲開發銀行于2007年提出“包容性增長”這一概念以來， 作為其外延拓展并著眼于激發金字塔底層群體（BOP群體）的創新意識與創業精神的“包容性創新”[1] 理念備受關注。 包容性創新一方面指面向BOP群體的創新， 使其能夠分享技術進步的社會福利效應; 另一方面指激發BOP群體的創新潛能， 使其在創新中扮演參與者角色。 就后一層含義而言， 包容性創新的實現不僅需要政策推動， 更要引導BOP群體發揮創新主體作用， 克服限制其發揮創新能力的諸多因素[2] 。 國家統計局報告顯示， 新中國成立70年來， 我國經歷了世界歷史上規模最大、速度最快的城鎮化進程。 2018年末， 我國常住人口城鎮化率達到59.58%， 比1949年末提高了48.94個百分點， 年均提高0.71個百分點。 然而， 城鎮化規模迅速擴張卻伴隨著戶籍制度改革的滯后， 戶籍身份的鴻溝使處于社會邊緣的農民工群體在勞動力市場、居住區域、公共服務供給與社會保障體制等多個領域與維度上居于弱勢地位， 被排斥在利益共享和創新發展的體制之外， 與包容性創新的理念相去甚遠。 黨的十八大提出“走中國特色新型城鎮化道路”， 我國城鎮化開始進入以人為本、規模和質量并重的新階段。 與以往的城鎮化推進模式不同， 新型城鎮化從“人本主義”的價值理念出發， 強調促進城鄉協調發展的同時增強其“包容性”內涵。 為積極推動新型城鎮化建設， 戶籍、土地、財政、教育、就業、醫保和住房等領域配套改革措施相繼出臺， 農業轉移人口市民化速度明顯加快， “人口城鎮化”向“人的城鎮化”轉變進程中人口、經濟、社會、生態等多維要素的協同性日益增強。

鑒于此， 本文以新型城鎮化建設中包容性理念的嵌入為出發點， 分析新型城鎮化促進城市創新能力提升的三大作用機理。 在此基礎上， 基于城鎮人口、經濟結構、社會發展與生態環境等構建了新型城鎮化的綜合指標體系以克服人口城鎮化率單一指標的樣本代表性缺陷， 利用地級市層面數據， 測度與評價了長江經濟帶地級城市的新型城鎮化水平及其時序變化特征。 同時， 利用客觀熵權法對長江經濟帶城市創新能力指數進行了綜合測算， 并構建了空間杜賓模型與空間誤差模型， 對新型城鎮化的創新提振效應進行實證檢驗。

二、文獻述評

對于城鎮化和創新關系的研究由來已久， 城鎮化有助于企業和人才在同一空間內實現集聚， 從而發揮知識溢出效應， 加速知識、創意、想法的產生、擴散和傳播， 促進企業技術的更新換代與創新成果的推廣[3] 。 國內外不少經驗研究都證實了城鎮化對科技創新的促進作用， Higgs[4] 利用美國城市數據研究發現， 城鎮化水平與城市專利申請量間存在顯著的正向關聯。 程開明[5] 、柴志賢等[6] 利用我國地級市的數據考察了城市化對技術創新的顯著促進作用。 上述研究從城市傳統功能視角， 大多得出了城鎮化對技術創新具有正向激勵作用的結論。 然而， 上述研究是以人口城鎮化率為衡量指標考察城鎮化對創新的正向影響效應， 這種基于單一指標的分析是否過于片面？ 事實上， 有別于傳統城鎮化， 新型城鎮化以“包容性”內涵為引領， 涉及經濟、社會、人口等多維度轉型過程[7] ， 其蘊含的創新屬性則更為復雜， 亟待進一步研究予以厘清。

已有部分學者從包容性發展的角度探索了提升新型城鎮化推進質量的必要性和實現路徑， 如：劉洋[8] 基于城鎮化客觀運行規律提出需要對城鎮化包容性發展進行路徑設計與戰略選擇; 關國才等[9] 基于包容性的視角測度了地區城鎮化發展質量; 曾智洪[10] 提出新型城鎮化需要構建與之匹配的包容性制度體系以激發BOP群體的創新活力， 引導全民參與和廣泛創新， 推動城鎮化建設從排斥性演進向包容性發展轉變。 雖然上述研究對新型城鎮化的包容性內涵進行了有益探索， 為后續研究提供了有益的鏡鑒作用， 但以上研究僅著眼于城市本身的傳統職能屬性及其創新效益， 鮮少結合新的時代特點和現實表征， 以多維視角深入考察和定量評估嵌入“包容性”和“人本主義”內涵的新型城鎮化進程蘊含的創新屬性， 更未涉及新型城鎮化建設驅動城市創新的內在機理和實現路徑。

鑒于此， 本文從理論邏輯和內在機理兩個層面就新型城鎮化進程促進創新的三大機制進行剖析， 并利用空間計量模型和雙重差分方法評估新型城鎮化試點政策的創新提振效應， 以豐富實證方法類的相關文獻。 同時， 本文以長江經濟帶108個地級以上城市為研究對象， 作為對以往限于省際宏觀層面研究而缺乏城市層面經驗證據的補充。

三、理論分析與初步經驗判斷

（一）理論分析

城市創新力的提升離不開人力資本這個源動力。 城市人力資本不僅來自內部積累， 在市場經濟環境下更取決于外部人力資本的流入[11] 。 城市人口規模擴張能夠通過規模經濟效應創造出更多的工作崗位， 從而提高個人的就業概率和實際工資水平[12，13] ， 較高的預期收益能夠激勵勞動者接受正式教育或通過職業技能培訓獲得更高的人力資本存量[14] 。 在此背景下， 新型城鎮化對城鄉二元隔離狀態的消弭能夠進一步增強農村潛在就業者進行人力資本積累的積極性[15] ， 從而縮小社會弱勢群體與強勢群體之間的知識和技能差距， 使城市內部人力資本水平得到提升。

通過放松戶籍制度管制及附著在戶籍身份上的一系列隱性福利， 能夠打破制約勞動力流動的束縛， 最大限度地將中低技能勞動力與高技能勞動力、進城的勞動力與未進城的勞動力、本地居民與外地居民都“包容”至新型城鎮化進程之中， 充分發揮廣大“脆弱”群體與“邊緣”群體在參與創新和共享創新成果方面的潛力和能力， 打造由全民參與和全民共享的包容性社會創新體系。 另外， 城市對于高素質人力資本的吸引還在于生活的宜居性、開放的人文環境、便捷的公共基礎設施等軟硬件。 我國新型城鎮化建設力求改變以往輕視資源供給能力、環境承載能力和碳減排效果的粗放型城鎮化模式， 代之以生態文明建設為核心， 堅持綠色發展、低碳發展和循環發展[16] 。 良好的城市環境質量和美好的自然景觀不僅對吸引高教育水平的勞動力流入具有顯著的促進作用[17] ， 同時能夠提升居民的生理健康水平， 降低各類疾病的發生率[18] ， 改善勞動者的心理健康水平和主觀幸福感， 促進健康人力資本積累， 并在自我強化的社會互動進程中不斷發揮外溢性特征， 進而推動整個社會的創新靈感和創新能力提高[19] 。 由此本文提出以下假設：

假設1：新型城鎮化通過增加人力資本積累和知識外溢性提供城市創新源泉。

從需求側來看， 消費需求在促進技術進步中的作用至關重要[20，21] 。 因此， 通過擴大消費需求來培育中高端消費增長點將成為我國實現創新驅動發展的重要路徑。 收入水平、消費者的心理預期和社會環境是驅動居民消費的重要因素。 具體來說， 新型城鎮化更加注重城鄉一體、城鄉統籌和戶籍制度改革， 養老保險、醫療保險等社會保障方面的投入將不斷增長。 這都將切實提高城鄉居民的相對收入水平， 通過“收入效應”對消費需求的擴大產生積極作用[22] 。 而基于“包容性”和“人本”理念的新型城鎮化進程將通過完善的社會保障和城鄉統籌、優質的公共服務和智慧的城市基礎設施對居民的消費心理、消費預期和消費環境產生積極影響， 從而形成持續創新的不竭動力。 與此同時， 新型城鎮化建設將通過優美的包容性生態環境、完善的公共基礎設施、先進的城市規劃理念和社會治理水平營造更為包容的社會環境， 打破以往由戶籍制度形成的城市內部社會分割模式， 增強農民工群體對城市生活的歸屬感、認同感和信任感， 使其快速融入新的消費環境， 以發揮城市消費模式對“新居民”的“示范效應”。

可以預期， 隨著農業轉移人口的城鎮化， 以衣、食為主的傳統消費比重將趨于下降， 而在家庭設備、交通通信、旅游休閑、醫療保健、文化娛樂等方面新的消費需求將不斷攀升， 差異化、多元化、個性化消費需求將成為消費主流。 這都將引致居民消費結構升級， 擴大現實和潛在的消費需求， 以此激發企業的創新活力。 因此， 本文提出以下假設：

假設2：新型城鎮化通過消費提質擴容激發企業創新活力。

產業集聚是同一或關聯度高的產業在一個區域集中的經濟現象。 產業集聚區內各行動主體地域接近， 可以建立較頻繁的交流機制， 形成較穩定的生產網絡， 促進生產要素的流動與共享， 降低企業間的交易成本與創新風險， 推動集聚區企業創新活動， 提升區域創新水平[23] 。 城鎮化的推進有助于生產要素在空間上的聚集， 能夠驅動產業集聚與技術溢出的產生[24] 。 一方面， 新型城鎮化帶來的軟硬基礎設施和基本公共服務的完善能夠加快各類勞動和資金等要素匯聚， 從而降低內部交易成本， 為產業在特定區域集中布局形成專業化集聚提供共享優勢; 另一方面， 勞動力向城市的集聚使得勞動力與產業更加緊密地結合在一起， 形成了穩定的分工合作關系， 有利于企業生產活動的垂直分解， 促進專業化分工發展[25] 。 此外， 具有不同個性特質和專業能力的異質性勞動力向城市聚集有助于行業間技術合作的深化、社會分工的精細化和消費需求的多元化， 從而為產業多樣化集聚創造條件。 產業專業化集聚能夠發揮MAR外部性， 促進產業內部不同企業間的技術引進和模仿， 處于不同產業的企業則可以借助多樣化集聚發揮Jacobs外部性[26] ， 方便企業獲取各行業發展的最新動態， 收集消費者的動態反饋， 滿足用戶的多樣化與定制化需求， 進而提高創新回報、降低創新風險。 因此， 本文提出以下假設：

假設3：新型城鎮化的產業集聚外部性效應帶來較高的城市創新回報。

（二）初步經驗判斷

為了對上述三個假設具有直觀感知， 本文通過建立綜合指標體系使用客觀熵值法測算了長江經濟帶108個地級市的新型城鎮化水平（具體測算方式參見后文， 下同）， 同時構建了城市創新能力指標， 用以衡量各城市的科技創新水平， 以此初步判斷城市化與城市創新能力間的數量關系。 通過散點圖（見下圖）不難發現， 新型城鎮化水平與城市創新能力間存在著明顯且穩健的正相關關系， 即新型城鎮化對城市創新能力有促進效應。

四、研究設計

（一）計量模型設定

考慮到長江經濟帶城市創新能力間可能存在顯著空間相關性， 同時為探測由空間溢出所產生的空間自相關， 如技術和創新的擴散、要素轉移等產生的擴散和極化效應， 本文在經典面板線性回歸模型基礎之上引入空間滯后變量， 建立面板空間杜賓模型（PSDM）納入解釋變量與被解釋變量的空間相關性特征， 建立空間誤差模型（PSEM）以考慮隨機誤差項中被模型所忽略因素的空間依賴性， 可以起到補充說明作用。 模型構建如下：

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表示城市創新能力， innovit-1為城市創新能力innovit的一階滯后項， Xit為由解釋變量構成的數據矩陣， Wit表示反距離空間權重矩陣。 為了提高研究結果的準確性， 本文使用經濟地理矩陣進行穩健性檢驗， νi表示城市個體固定效應， λt表示時點固定效應， 通過截距變化的設定分別控制了不隨時間變化的個體異質性和不隨個體變化的共同時間趨勢， μit表示隨機擾動項。

（二）變量設定

1. 被解釋變量：城市創新能力（innov）指標。 現有研究多使用人均發明專利數作為城市創新水平的代理變量， 本文綜合考慮研發人員占單位從業人員比重、科技支出占比和人均專利授權數， 使用客觀熵權法予以賦值， 建立反映創新能力的綜合指標， 權重系數見表1：

2. 核心解釋變量：新型城鎮化水平（urban）。 為克服傳統以單一指標——常住人口的城鎮化率衡量新型城鎮化水平的測算方法可能帶來的偏誤， 本文借鑒以往研究成果， 遵循科學性、綜合性、可代表性、數據的可獲取性等原則， 從人口、經濟、社會、生態環境維度綜合考慮， 建立包含4個維度14個指標的新型城鎮化綜合評價指標體系（見表2）。 相關數據來自于《中國城市統計年鑒》和《中國省市經濟發展年鑒》。

3. 其他控制變量。 經濟發展水平（lngdp）：以地區人均GDP對數值作為經濟發展水平指標。 對外開放程度（lnfdi）：以地區人均外商直接投資額表示。 政府支出規模（lnexp）：政府在推動經濟發展的過程中始終扮演著不可忽視的角色， 且對城市的創新能力產生影響， 而財政支出是政府干預程度的重要制約因素， 因此用地區人均財政支出來衡量政府干預水平。 固定資產投資水平（lnfix）：采用地區人均固定資產投資額的對數值予以衡量。 產業結構（industry2）：采用第二產業占GDP比重衡量地區的產業結構水平。 地區市場化水平（marketizatn）：市場化可以通過改善法制環境、促進產權保護而促進地區創新， 參考樊綱等[27] 的做法， 從政府與市場的關系、非國有經濟的發展、產品市場的發育程度、要素市場的發育程度、市場服務和知識產權保護等方面， 構建市場化程度指標。

（三）數據來源

本文數據樣本為長江經濟帶108個地級市的面板數據， 所有數據均來自于《中國城市統計年鑒》和《中國省市經濟發展年鑒》， 時間跨度為2006 ～ 2016年， 缺失數據采用鄰近兩年平均值代替。

（四）長江經濟帶新型城鎮化水平的時空分異特征

為進一步反映長江經濟帶地級市新型城鎮化水平及城市創新能力在空間上的分布特征和時序上的演進過程， 本文運用Geoda軟件基于地級市層面數據及所建立的綜合指標體系， 對2006年與2016年兩個年份的時空分異特征進行了分析。 從空間維度看， 長江經濟帶新型城鎮化水平及城市創新能力都展現出明顯的區域分異與空間集聚特征， 高值區域的重合度較高。 新型城鎮化水平由東至西、由北向南逐步遞減， 以長三角為主體的下游地帶是新型城鎮化水平的高值集聚區， 而中游和上游則形成了以武漢、重慶、成都、昆明為區域熱值的分散聚集特征， 區域性中心城市對周邊地區的帶動與輻射作用明顯。

從時間演進過程看， 長江經濟帶新型城鎮化水平和區域創新能力不斷提升， 高值區域范圍逐步擴大， 低值集聚區趨于收縮。 從流域整體層面來看， 尤以下游與中游地區提升較為明顯， 長三角地區中， 江蘇與浙江多數城市已率先邁入高水平俱樂部， 安徽自2014年納入長三角城市群以來， 受東部其他省份帶動， 新型城鎮化水平提升效益明顯。 長江中游地區以長沙、武漢為中心向外輻射擴散， 并帶動周圍的株洲、湘潭、黃石等城市邁入高值區域， 帶狀分塊布局明顯， 且區域間差距顯著減小， 區域一體化進展良好。

五、實證分析與檢驗

（一）空間相關性檢驗

本文采用全局Moran's I指數檢驗城市創新是否存在空間相關性， 作為一種應用非常廣泛的空間自相關統計量， Moran's I指數的具體形式如下：

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

其中， xi表示第i 個空間位置上的觀測值， Wij是空間權重矩陣W（n×n）的元素， 表示空間單元之間的拓撲關系。 對觀測值在空間上不存在空間自相關（或獨立、隨機分布）這一原假設進行檢驗時， 一般根據標準化以后的Moran's I 值或Z值， 即：ZI=[I-E （I）VAR （I）]， 在統計推斷的過程中， 通常需要對變量X的分布做出假設。 一般分兩種情況：一是假設變量X服從正態分布; 二是在分布未知的情況下， 用隨機化方法得到X 的近似分布。 通過在正態或隨機兩種分布假設下得到I的期望值和方差來分別進行假設檢驗。 當Moran's I 顯著為正時， 存在顯著的正相關， 相似的觀測值（高值或低值）趨于空間集聚。 當Moran's I 為顯著的負值時， 存在顯著的負相關， 相似的觀測值趨于分散分布。 當Moran's I 接近期望值時， 表明不存在空間自相關， 觀測值在空間上隨機排列， 滿足經典統計分析所要求的獨立、隨機分布假設。

根據以上測算方法， 本文對2006 ～ 2016年長江經濟帶108個地級市的城市創新能力指標進行了全局Moran's I的空間相關性檢驗， 各年的Moran's I指數均在1%的置信水平上通過了顯著性檢驗， 具體見表3。

綜上可知， 長江經濟帶105個地級市的創新能力之間存在著明顯的空間正相關性， 長江經濟帶城市間具有明顯的創新溢出效應， 城市自身的創新能力提升有助于帶動周圍城市的技術進步， 從而為本文使用空間計量方法進行實證研究提供了經驗支撐。

（二）空間計量分析與基準回歸

本文首先使用反距離空間權重矩陣W1對城市創新能力與各經濟因素進行面板空間計量估計， 回歸結果如表4所示。

表4第（1）列使用空間誤差模型， 該模型假定空間效應主要來自誤差項; 第（2）列與第（3）列則分別采用包括隨機效應及個體和時點固定效應在內的面板空間杜賓模型進行參數估計。 為保證估計結果的穩健性， 本文使用經濟地理空間權重矩陣W2進行同樣的建模分析， 結果見表4第（4） ～ （6）列。

由回歸結果可知， 城市創新能力具有顯著的空間溢出效應， 由列（2）（3）（5）（6）可知， 城市創新能力的空間滯后項ρ均在1%的置信水平上通過了顯著性檢驗， 表明城市的創新能力不僅受制于本地因素， 同時也會受到其他城市創新水平的影響， 且這一作用在地理意義和經濟意義上臨近的城市間表現得更為明顯。 這也驗證了空間效應在長江經濟帶城市創新能力培育中的重要作用。 因此， 在長江經濟帶城市群高質量一體化發展中， 不同城市間可以充分利用地理上的臨近優勢及經濟上的緊密聯系， 進行深入的產學研合作和科技成果共享， 共建區域創新網絡， 共擔創新風險。

同時， 從表4列（1） ～ （6）的回歸結果可以看出， 在控制了地區經濟發展水平、對外開發程度、政府支出規模、固定資產投資、產業結構和市場化水平等一系列經濟變量及其空間滯后效應之后， 新型城鎮化水平與城市創新能力間存在顯著的正向關聯， 新型城鎮化水平的提升能夠顯著提高城市創新能力。 新型城鎮化不僅是城市人口和土地規模的擴張， 更包括城市經濟結構、基礎設施、社會治理及生態質量的不斷改善， 能夠引致人才集聚和產業集聚。 人才集聚為城市創新提供了人力資本積累的保證， 產業集聚通過發揮共享、匹配和學習效應促進創新活動的產生， 同時經濟活動在區域內集聚能夠通過競爭機制倒逼企業加大研發強度、培育創新能力， 這都為城市創新水平的提升提供了現實基礎。 在其他控制變量中， 經濟發展水平（lngdp）、政府支出規模（lnexp）和市場化水平（marketizatn）對城市創新能力具有顯著的促進作用， 與類似研究結果相一致; 而對外開放程度（lnfdi）、固定資產投資水平（lnfix）和產業結構（industry2）與城市創新能力間的關系在不同權重矩陣下具有差異化表現， 說明此類因素與城市創新能力之間可能并不存在單一的線性關系， 具有特定的時空特征， 受制于不同城市間地理距離和經濟聯系的緊密程度。

（三）穩健性檢驗與內生性討論

鑒于城市創新能力與新型城鎮化水平間可能存在著互為因果、遺漏變量和測量誤差所導致的內生性問題， 致使參數估計結果的有偏性和非一致性， 本文采用了經國內外相關研究所證實的基于嚴格外生沖擊的雙重差分法來解決這一問題。 該方法能夠有效規避相關因素的干擾， 從而在一定程度上克服回歸中的內生性偏誤， 得到相對可靠的估計結果。

2014年國家發改委等多部委共同公布了首批新型城鎮化試點城市及實施方案， 首批試點涉及62個城市， 其中長江經濟帶城市共40個， 處理組和控制組的樣本構成情況見表5。 國家新型城鎮化綜合試點的相關配套政策落地實施后， 相較于非試點城市， 試點城市的新型城鎮化水平將得到明顯提升， 從而為本文的研究提供了很好的實驗場所， 有理由推論該政策的實施將可能導致試點城市和非試點城市間的創新能力出現差異性分化特征。 因此， 借鑒郭晨等[28] 的做法， 本文以2014年首批新型城鎮化試點政策構造準自然實驗， 借助雙重差分模型進一步評估和有效識別新型城鎮化對于城市創新能力的影響。

參考相關研究的做法， 本文構建的政策評估模型如下：innovit=du×dt+X'itβ+νi+λt+μit。

其中：i表示地區， t表示年份， innovit表示城市創新能力， du×dt為雙重差分變量。 du為政策實施虛擬變量， 新型城鎮化試點城市為處理組， 定義為1， 非試點城市為對照組， 定義為0; dt為時間虛擬變量， 將政策實施年份2014年及以前年份定義為0， 2014年以后定義為1， 考慮到樣本期的對應性， 這里僅采用2012 ～ 2016年的城市樣本。 Xit為控制變量， vi表示城市個體固定效應， λt表示時點固定效應， μit表示隨機擾動項。 相關回歸結果如表6所示。 從模型（1）至模型（5）， 依次加入城市層面的控制變量， 同時控制住城市和時點的雙向固定效應， 雙重差分項du×dt的估計系數盡管有所下降， 但始終在5%的置信水平上顯著為正。 這說明相較于非試點城市， 試點城市在試點政策實施后其創新能力得到了明顯的躍遷， 進一步證實了新型城鎮化建設能夠顯著提升長江經濟帶城市創新能力。 新型城鎮化帶來的基礎設施水平提升、城市生態環境改善， 以及交通、教育、醫療等基本公共服務的優化， 能夠對區域外人才和產業產生更為強勁的吸引力， 促進人才流入和產業集聚， 從而借助集聚帶來的知識外溢性和技術外部性釋放出創新活力， 帶動區域整體創新水平不斷攀升。

（四）機制檢驗

前述理論分析指出， 城鎮化通過人力資本積累產生的知識外溢性、消費提質擴容， 以及產業多樣化集聚與專業化集聚所產生的技術外部性， 共同提升城市創新能力。 本文分別將居民消費水平（Con）、城市人力資本水平（hum）、專業化集聚指數（Mar）和多樣化集聚指數（Jac）引入回歸模型， 通過交互項回歸法進行中介機制檢驗。 借鑒已有研究的做法， 本文將城市人均社會消費品零售總額作為居民消費水平的代理指標， 以城市每百萬大學生數目衡量城市人力資本水平。 相關研究認為生產性服務業作為現代技術與知識密集型產業， 具有專業性強、創新活躍、產業融合度高、帶動作用顯著等特點， 其集聚不僅會提升自身效率， 而且會通過空間外溢效應與技術溢出效應加快其他行業技術水平提升， 從而帶動城市間技術交流和生產效率的提升。 參考余泳澤等[29] 的做法， 本文選擇“交通倉儲郵電業（Trao）”“信息傳輸、計算機服務和軟件業（Inf）”“金融業（Finc）”“租賃和商業服務業（Est）”“科研、技術服務和地質勘探業（Sect）”五個行業表征生產性服務業， 并借鑒于斌斌和金剛[30] 等的做法， 采用產業專業化集聚指數（Mar）和多樣化集聚指數（Jac）衡量生產性服務業集聚程度， 為此構建如下兩個模型：

其中， Sij代表i城市j產業就業人數占i城市總就業人數份額， Sj代表j產業全國就業人數占所有產業全國總就業人數的份額， 系數越大說明集聚程度越高， 越小說明集聚程度越低。 表7中（1） ～ （3）列分別引入新型城鎮化水平（urban）與居民消費水平（Con）、人力資本水平（hum）、多樣化集聚程度（Jac）和專業化集聚程度（Mar）的交互項， 回歸結果顯示交互項系數均在10%的置信水平上通過了顯著性檢驗。 為解決模型估計的內生性問題， 在表7中列（4） ～ （6）沿用雙重差分法的基本思路， 引入各中介變量與雙重差分項的交互項， 發現系數的估計結果仍然顯著為正， 進一步說明了估計結果的可靠性。 由此可知， 新型城鎮化通過引致消費規模擴大和結構升級、人力資本積累、產業專業化和多樣化集聚來帶動城市創新能力提高的機制得到了經驗數據上的驗證。 人才集聚引致城市人力資本積累水平的提升， 能夠為城市創新帶來源源不斷的智力支持。 生產性服務業專業化集聚帶來的MAR外部性可以促進同類企業間近距離的互動交流以加速技術擴散， 降低創新風險， 促進創新成果的增加; Jacobs外部性更為強調多樣化的關聯產業間的互動關系， 在現代經濟體系中， 高端人才在不同產業間的流動更能夠實現知識的共享、技能的互補和跨領域間的思維碰撞， 形成協作、分工與競爭的區域創新網絡。 另外， 生產線服務業多樣化集聚有助于產業鏈上下游形成企業集群， 產生行業間交互式創新， 以滿足工業化進程和產業鏈擴展對市場信息獲取和及時服務的需要， 從而為區域經濟增添活力。

（五）進一步討論

以上實證結果表明， 新型城鎮化能夠對長江經濟帶城市創新能力帶來顯著的提升作用， 而長江經濟帶流域廣闊， 涉及上游、中游、下游三大區域， 內部包括長江三角洲城市群、長江中游城市群和成渝城市群三大城市群， 城市間存在明顯的異質性特征。 因此， 本文將長江經濟帶全部108個地級市劃分為城市群城市和非城市群城市， 在表8的回歸結果中， 第（1）（3）（5）列使用面板雙向固定效應（FE）方法對全樣本城市、城市群城市和非城市群城市進行異質性評估， 第（2）（4）（6）列則通過引入滯后被解釋變量使用系統廣義矩估計（SYS GMM）方法重復這一過程。 回歸結果顯示， 在城市群中新型城鎮化水平能夠對城市創新能力產生顯著的正向促進作用， 但在非城市群中這一作用變得不顯著。 這可能是由于非城市群中的城市化水平和技術創新能力本身較弱， 新型城鎮化水平的提升尚達不到改變創新能力的程度。 事實上， 地區或城市創新很大程度受周邊城市的影響， 區域創新是多個地區之間相互聯系相互促進的網狀關聯機制系統， 在有中心大城市帶動的城市群里， 新型城鎮化對城市創新力的促進效應均會得到增強。

六、結論與政策建議

（一）結論

本文對新型城鎮化的包容性內涵進行了剖析， 并對新型城鎮化營造包容性創新環境， 通過人力資本與知識要素積累、消費提質擴容和產業集聚外部性等途徑促進城市創新能力提升進行了機制分析。 在此基礎上， 基于長江經濟帶2006 ～ 2016年108個地級市層面數據從人口城鎮化、經濟城鎮化、社會城鎮化和生態環境城鎮化四個維度建立了新型城鎮化水平的綜合評價指標體系， 同時基于客觀熵權法進行了城市創新能力的指數測算， 分析了長江經濟帶新型城鎮化水平的空間格局與時序變化特征， 進一步基于面板空間計量模型探討了其對城市創新能力的提振作用， 并對其中可能存在的驅動機制進行了實證檢驗， 主要結論如下：

1. 長江經濟帶新型城鎮化水平及城市創新能力指數逐年上升， 并展現出明顯的區域分異與空間集聚特征。 區域非均質性明顯， 高值區域的重合度較高。 長江經濟帶下游的長三角地區成為新型城鎮化和區域創新能力的熱點區域， 而中上游地區總體發展相對滯后。

2. 長江經濟帶城市間存在明顯的創新溢出效應。 空間相關性檢驗結果顯示長江經濟帶城市創新存在顯著的空間正相關性， 區域核心城市與省會城市成為創新網絡的重要節點， 其創新活動的開展有助于促進周圍城市的技術進步， 進而驅動區域創新系統的質量提升。

3. 嵌入包容性內涵的新型城鎮化已成為城市創新的重要驅動力。 空間計量分析結果顯示， 新型城鎮化能夠吸引人才集聚， 促進城市人力資本積累和知識溢出; 促進消費提質擴容， 發揮需求端的創新引導作用; 強化產業專業化與多樣化集聚， 發揮集聚外部性， 進而提升城市創新能力， 且這一作用在城市群的城市中表現得更為明顯。

（二）政策建議

1. 以強化城市基本公共服務供給和城市生態宜居性為抓手， 提高新型城鎮化發展質量。 推進長江經濟帶新型城鎮化建設應從人口、土地、社會、生態多角度入手， 統籌相關政策手段。 強化軟硬基礎設施建設， 提高城市的人口承載力， 改善社會保障水平， 適當放寬城市落戶條件， 促進人口自由流動。 完善城市建設用地指標交易機制， 以城市土地和戶籍制度的聯動改革促進土地利用效率提高。 將綠色生態理念嵌入到新型城鎮化中， 構筑一條以人為核心， 由政府、企業和居民等行為主體互動協作的低碳城鎮化轉型道路。

2. 在制定區域創新發展戰略時需要以自主性研發投入為主， 同時關注臨近城市的創新溢出和帶動效應。 長江經濟帶城市創新存在的顯著空間溢出特性表明， 城市創新能力的提升不僅取決于城市內生性研發投入， 還取決于臨近城市的創新溢出效應。 因此， 立足于區域協同互動， 合理制定中心城市在區域創新發展戰略制定和實施中的帶動作用。 同時探索建立跨區域的產學研合作和科技成果共享機制， 以降低創新成本、減小創新風險、提高創新產出， 實現長江經濟帶區域協同創新水平向更高層次不斷躍遷。

3. 以加快消費結構升級、人才集聚和產業集聚促進新型城鎮化向縱深推進。 首先， 新型城鎮化進程應注重對“發展型”消費增長點的培育和人力資本的積累與開發， 增強城市的包容性和文化多元性。 其次， 通過制定促進高層次人才落戶安居在內的各項人才引進政策， 吸引高技能勞動力流入， 使城市保持創新活力。 最后， 通過合理制定城市群產業一體化發展戰略， 積極主動推進長江經濟帶產業結構優化升級， 在提高產業專業化集聚水平的同時注重促進產業多樣化發展。

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【基金項目】安徽省科技創新戰略與軟科學研究重大專項“全社會R&D投入持續穩定提高的政策措施與途徑研究”（項目編

號：1706a02020046）

【作者單位】安徽大學經濟學院， 合肥 230601。 蔣長流為通訊作者