上海大都市圈技術溢出效應及其門檻特征
——基于多維鄰近性視角

胡俊峰

（1.南通大學經濟與管理學院，江蘇南通 226001；2.江蘇長江經濟帶研究院，江蘇南通 226001）

1 研究背景

在“雙循環”發展格局下，作為城市化發展的高級空間形態，大都市圈正成為我國參與全球競爭與國際分工的新空間單元，成為實現區域經濟高質量發展的新增長極。都市圈所特有的“核心-外圍”結構是城市空間增長物理關系的深刻詮釋，更體現為城市增長形態的演化與生產空間的變遷［1］?；谥R和技術溢出的城市創新合作網絡，是大都市圈空間結構的重要特征事實，而技術溢出在不同空間尺度又表現出空間異質性。根據現有的研究，在大空間尺度條件下，技術溢出隨著地理空間距離增大呈現加速衰減趨勢［2］，且大尺度地理空間由于區域跨度大、涵蓋城市數量多，必然涉及制度環境、人文習俗、認知習慣等異質性因素影響，致使空間技術溢出效應研究缺乏顯著性與代表性，而小尺度空間由于地緣鄰近、人員相親、文化相近、制度趨同，中心城市對周邊區域的技術溢出效應顯著［3］。從小尺度空間研究鄰近性對“核心-外圍”結構技術溢出影響的典型范式，集中體現了大都市圈空間與內涵的主要特征。因此，基于多維鄰近性實證研究大都市圈內的技術溢出效應，在理論層面，不僅有利于從空間變量內生化的視角探索鄰近性效應與區域創新之間的關系，深入分析鄰近性對區域創新溢出的作用機理；還有利于從都市圈視角研究區域創新協同并對創新網絡與創新共同體概念進行邏輯驗證。在經驗層面，本文通過對上海大都市圈“1+8”城市群的創新相關面板數據建模分析，驗證多維鄰近性因素對“中心-外圍”結構技術溢出的影響，并評估多維鄰近性核心變量對技術溢出影響是否存在結構變化點，進一步厘清在大都市圈這一小空間尺度，鄰近性因素引致創新擴散強度顯著變化的關系拐點。

現有知識、技術溢出的研究針對都市圈這一跨行政區、地理鄰近、經濟聯系緊密的精準小尺度空間的研究較少，主要以省際空間或城市群等大空間尺度為主，如李燕［4］對粵港澳大灣區城市群知識溢出研究；陳躍剛等［5］對長三角城市群技術溢出效應研究。但由于存在區域異質性，在大尺度空間范圍內研究多維鄰近性對區域創新溢出的影響時，不但要考慮城市間地理鄰近性、經濟鄰近性、技術鄰近性等核心關鍵變量，還需將社會、文化、組織、制度、認知等其他鄰近性因素納入研究范疇［6］。這導致模型研究趨于復雜化。另一方面，現有對都市圈內跨行政區創新協同研究，主要強調政府推動與政策保障，對市場、空間、組織等外部性因素的動力機制研究不夠深入。

本文可能的邊際貢獻主要體現在3 個方面。第一，本文針對上海大都市圈這一交通便利、經濟活力旺盛、創新動能強勁的精準小尺度空間，從多維鄰近性影響因素與路徑分析中心城市對周邊城市的創新溢出，更具理論價值與現實意義。第二，在上海大都市圈這一精準、一體化的小空間內，城市間交流頻繁、人文相近、環境制度趨同，使研究聚焦鄰近性核心變量，從而簡化了研究范式；同時，本文在研究中還對多維鄰近性核心變量的測度有所創新，確保經驗研究的精準可信。第三，本文試圖通過跨區域的技術溢出研究，探討市場條件下，形成大都市圈創新經濟空間的內生動力，以及鄰近性因素作用下創新環境、創新網絡對技術溢出效應的內在作用機理。

2 政策與文獻溯源

在全球治理體系和國際秩序發生重大變革、新一輪科技和產業變革與我國經濟優化升級交織融合的背景下，2019 年12 月中共中央、國務院印發了《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》（以下簡稱《規劃綱要》），明確提出加快都市圈一體化發展，以及構建協同創新產業體系與區域創新共同體。2020 年12 月科技部出臺了《長三角科技創新共同體建設發展規劃》，明確到2025 年形成現代化、國際化的科技創新共同體，2035 年全面建成全球領先的科技創新共同體。而小尺度、跨區域的上海大都市圈，作為長三角城市群一體化發展格局中的硬核支撐，是多層次推進長三角一體化的重要抓手。上海大都市圈，由上海市，江蘇省的蘇州、無錫、常州、南通4 市以及浙江省的寧波、嘉興、舟山、湖州市4 市組成，城市陸域面積約5.4 萬km2，常住人口約7 125 萬人，是世界級城市群長三角的強核，經濟體量位列全國34 個國家級都市圈首位，是上海與周邊城市在地緣、文化、經濟等方面聯系緊密的8 個城市所形成的城市群。一方面，除上海外，上海大都市圈聚集了眾多經濟發達、百萬人口以上的城市（如蘇州、無錫、寧波、南通等），具有成熟度高，擴張基礎好的天然優勢，且城市間存在分工合作、優勢互補的競合關系。另一方面，由于中心城市上海的經濟、科技、人才實力超強，對毗鄰地區的輻射帶動作用顯著，形成大都市圈所特有的“單中心-外圍”結構特征，上海創新策源功能的核心依托空間已從行政性邊界拓展為功能性邊界。按照《上海市城市總體規劃(2017—2035 年)》，上海大都市圈將對標國際一流都市圈，通過強化都市圈內城市功能關聯與創新協同，積極培育創新演化能力，打造具有全球影響力的科技創新中心與具有全球影響力的世界級城市群，并在國家戰略層面承擔創新樞紐與策源地功能。

大都市圈的創新功能可追溯到20 世紀50 年代Gottmann［7］對美國波士頓城市帶的研究,大都市區（MSA）規模擴張致使創新人員比例增加，進而促進區域生產效率的提升［8］。都市圈內各城市受益于城市間的技術交流和溢出，使都市圈更具創造性，并成為都市圈經濟增長的源泉［9］。知識與技術的共享性、外溢性、擴散性等特征已被諸多學者所證明，而以知識為基礎的經濟領域邊際收益則呈現遞增現象［10］。Baldwin 等［11］研究得出的局部溢出模型以及Martin 等［12］提出的全域溢出模型，進一步分析了技術溢出效應對內生經濟增長率以及區域經濟活動的影響。Bretschger［13］的研究則指出區域一體化程度與技術溢出的密集度呈正向關系。徐盈之等［14］、Fritsch 等［15］中外學者的研究都證實了知識、技術溢出顯著促進了地區經濟的發展。由此可見，在上海大都市圈這一體化程度較高的經濟空間研究技術溢出效應具有較高的理論與實際價值。

3 鄰近性對區域創新溢出的作用機理

溢出效應作為創新經濟學的核心內容，被表述為“外部經濟”，是由技術創新擴散的外部性所引致，其具有存在的客觀性、方向的確定性、目標的非指向性以及溢出過程的隱蔽性［16］。經濟學家羅默［17］則用溢出效應的外部性解釋封閉條件下經濟的遞增創新收益現象，進而推動了內生經濟增長理論的誕生。自熊彼特提出創新理論以來，技術創新溢出被許多學者認為是創新活動中的一個重要現象，知識、技術的溢出促進了產業集聚與區域經濟增長［18］。而創新活動的空間集聚，又使學者們認識到地理鄰近對創新活動的影響，進而在經濟學領域引出了鄰近性概念。法國鄰近動力學派試圖將經濟理論中空間變量等外生變量內生化，提出多維鄰近性概念，并從制度創新、主體互動兩個不同視角研究獲得知識外部性的方式［19］。由于經濟活動總是在一定地域空間載體內發生，微觀主體創新溢出必然受到的特定區域創新環境的影響；另一方面，區域創新溢出的實現是建立在大量微觀主體互動學習的網絡關系基礎上。因此鄰近性對區域創新溢出的影響是涉及“自上而下”與“自下而上”復雜混合過程。鄰近性對區域創新溢出作用機理見圖1。

圖1 鄰近性對區域創新溢出作用機理

以上海大都市圈為例，按照中國城市規劃設計研究院上海分院發布的《2019 長三角城市創新力排行榜》，上?！?+8”城市群中，中心城市上海的硬核創新實力與創新潛力都位于大都市圈的首位。而根據上海大都市圈城市指數（SMAC）的科技創新維度，上海各項科技創新硬核指標（高等學校數量、專利授權量、國家級孵化器數量、R&D 投入高端人才、國家級科技園區數量、研發機構與創新平臺數量、高科技企業數量等）都領先于大都市圈其他城市，上海創新策源地的地位凸顯，科技創新中心的龍頭作用顯著。回顧上海創新技術溢出歷史，可追溯到20世紀80年代，通過“星期日工程師” “產品配套”“聯營協作”等方式，上海企業的人才、技術、資本溢出到蘇州、無錫、寧波等地理靠近、經濟發達周邊城市。進入20 世紀90 年代，以蘇州、無錫為代表蘇南板塊，依托富于地方色彩的鄉鎮集體企業，在為上海企業生產配套過程中，通過互動學習，構建產業技術基礎，從勞動密集或技術門檻相對較低的產業入手，通過技術嫁接與改造，進入輕紡、家電制造和通信產品配套等專業化生產領域，在與上海經濟深度融合同時，提升產業耦合與集聚化水平。在此過程中，上海大都市圈內企業、高校、科研機構、中介組織、金融機構、政府等微觀主體協同互動，形成相互學習、互為依托的交互式、輻射式創新網絡，促進知識的交流，以科技創新提升制造業結構，帶動蘇南城市群的發展。另一方面，上海大都市圈內各城市積極營造優良的創新環境，不僅在各自行政區域內推出有利于創新的政策體系，健全科技創新的體制機制，培育創新文化與氛圍，還圍繞上海科創中心建設，加強區域創新合作。在非制度層面，大都市圈內各城市地理鄰近且自古以來都屬于吳文化圈，文化環境相似性必然形成相似的習俗、慣例、語言與價值觀，微觀創新主體間易于建立互信，從而大幅降低交流的協調成本，促進隱性知識交換與技術合作。在制度層面，依托地緣鄰近與經濟依存優勢，從2003 年開始，上海大都市圈內城市即開始探索跨區域的協調聯動創新實踐，獲得一系列的成就，如政府主導的《蘇浙滬共同推進長三角創新體系建設協議書》（2003），長三角知識產權保護聯盟（2003）、《長三角區域“十一五”科技發展規劃》（2006）、《長三角科技合作三年行動計劃（2008—2010）》、長三角科技資源共享服務平臺開通（2009）、長三角聯席會議制度（2010），長三角園區共建聯盟（2011）、長三角區域合作辦公室（2018）、長三角“雙創”示范基地聯盟（2018）、G6 科創走廊（2019）等，通過建立區域性的知識產權保護制度、產業技術創新戰略聯盟、跨區域科技合作框架機制、協調主體利益沖突的專門機構以及多元化創新激勵制度等，在上海大都市圈范圍內構建了較為完善的區域科技合作協調機制，促進了企業、高校、科研院所等主體的創新與合作。

4 研究假設

4.1 空間技術溢出

學者對技術溢出從不同視角給出多種界定。技術溢出被認為是外部性技術擴散的一種方式［20］,知識、技術的溢出效應具有非競爭性、外部性和部分排他性［17］。技術溢出促使區域間相互學習交流和搭便車，進而獲取研發成果并促進區域經濟增長［2］。而在區域層面，當兩個以上區域構成一個區域經濟體時，技術溢出促進了區域經濟的增長［21］。Rhos等［22］研究指出區域間的知識與技術溢出具有空間聯動性，其對不同行業均有正向影響，并對區域創新效率產生顯著的調節作用［23］,而研發要素的區際流動引發了技術溢出效應，并推動區域經濟增長［24］。在空間層面，Meijers 等［25］基于城市間空間相互作用的視角，認為技術溢出使相鄰城市共享集聚效應。Moreno 等［26］學者還利用地理距離衡量空間技術溢出效應的大小，實證結果表明當空間距離超過一定數值時，地區間的經濟技術聯系明顯變弱。由此可見，已有研究都驗證了區域間空間聯動所產生技術溢出，對區域經濟增長的顯著影響。上海大都市圈由“1+8”城市群組成，經濟相聯、地緣相近，文化相親，城市間創新資源流動與互動合作頻繁，具備了技術溢出的必要條件。為此，本文提出假設1。

H1：上海大都市圈城市間存在空間技術溢出效應，毗鄰城市間的經濟活動形成知識溢出并對本地創新績效產生影響。

4.2 多維鄰近性

Jaffe 等［27］、Greenstone 等［28］研究發現知識溢出具有距離衰減特征。由此，鄰近性與技術溢出的關系成為跨區域創新合作相關研究中的重要視角。而鄰近性不僅指地理鄰近，它更具豐富的內涵［29］，相關研究從地理、組織、技術、認知、文化、制度、社會等多個維度界定鄰近性，但學術界尚未形成統一的分析框架。Knoben 等［30］基于組織合作框架，將鄰近性劃分為地理鄰近性、組織鄰近性和技術鄰近性3 種維度，目前被認為是最具代表性的研究成果。上海大都市圈作為復雜的經濟系統，其整體性、聯動性、協同性和異質性等基本特征共存，而“中心-外圍”的結構特征，決定了中心城市上海與周邊城市間存在著要素流動、產業擴散、知識與信息的交流。這種外部性所形成的城市間互動強度與方向，因距離因素而呈現差異性。由于城市是產業、組織的空間載體，經濟鄰近性則可綜合表征為城市間產業、組織、環境、制度等方面的關聯與互動［5］?；谏虾４蠖际腥瘸鞘泻献髋c經濟融合的框架，以及中心城市上海與周圍城市間多維鄰近性對城市創新產出異質性影響的視角，本研究從地理鄰近、經濟鄰近和技術鄰近3 個核心維度探究上海大都市圈的技術溢出效應。

地理鄰近性是知識與技術溢出相關研究中最普遍的一種鄰近形式。研究發現不同空間因素下技術溢出均顯著推動區域創新效率提升，而地理距離因素的影響最大［31］，且技術溢出中的部分緘默知識是高度依賴于地理鄰近性等因素［14］。此外，多位國外學者，如Luigi 等［32］也研究驗證了技術溢出與地理鄰近的穩定性關系。地理鄰近性實質上表征了城市間相互作用強度與空間距離的相關性。上海大都市圈的“單中心-外圍”結構，決定了周邊城市距離中心城市上海越近，越有利于微觀組織間的學習效應，有利于提升創新搜尋效率，降低創新交易成本，并有效促進技術溢出的地方化特征［33］。為此，本文提出假設2。

H2:上海大都市圈城市間的地理鄰近性形成技術溢出效應，本地區創新產出受到地理鄰近地區經濟與創新活動的影響。

經濟鄰近性反映了城市間經濟發展水平的差異。上海大都市圈各城市發展階段的差異性，在很大程度上決定了各城市的創新供給與需求結構。大都市圈周邊城市從中心城市上海獲得的技術溢出效應的強弱受到各城市經濟發展水平的影響。周邊城市經濟發展水平越接近中心城市，越有利于創新資源流動與技術溢出［5］。因此，本文提出假設3。

H3:上海大都市圈城市間的經濟鄰近性形成技術溢出效應，本地區的創新產出受到經濟鄰近地區經濟活動與創新活動的影響。

技術鄰近性體現城市間相似性或重疊性的知識基礎，相容技術的地區更易引發潛在的技術溢出效應［5］。但技術鄰近對城際技術溢出的影響更具復雜性。上海大都市圈各城市之間、中心城市與周邊城市之間存在城際技術落差，而技術落差又是城市間創新分工與合作的前提。由于城市創新具有路徑依賴性，城際技術層級在某種程度容易被固化，當城市間專業技術差異較大時，技術吸收難度加大，技術溢出效應反而不顯著［34-35］。另一方面，基于Wuyts 等［36］學者提出的知識交流與知識基礎差異的駝峰形關系曲線，當城市間專業技術水平過于接近，則妨礙經濟主體的知識交流意愿，堵塞創新性思想的源泉。因此，必然存在最優的技術鄰近性測度，實現技術溢出的績效最大化。由此本文提出假設4。

H4:上海大都市圈由于城市間的技術鄰近性形成技術溢出效應，本地區創新產出將受到技術鄰近地區經濟活動與創新活動的影響。

5 模型設計、變量與數據

5.1 間范圍界定

本研究以《規劃綱要》為依據，將已納入《發展規劃綱要》的上海大都市圈為研究對象，將上海、無錫、常州、蘇州、南通、寧波、湖州、嘉興、舟山等“1+8”共9 個城市為研究空間范圍與對象。

5.2 準面板模型設定

本研究參考Griliches［37］和Jaffe［38］提出的知識生產柯布-道格拉斯函數模型,構建城市創新產出的一般對數表達式：

式（2）中：i代表上海大都市圈各地級市；t代表年份，β0為常數項，β1，β2，…，β9為各變量的彈性系數；εit為隨機誤差干擾項。

5.3 變量定義與說明

5.3.1 被解釋變量

5.3.2 關鍵解釋變量

多維鄰近性因素是本文的關鍵核心變量，從地理鄰近性、技術鄰近性和經濟鄰近性3 個維度分別加以考察。

（1）地理鄰近性說明。上海大都市圈空間技術溢出主要體現為中心城市上海與周邊城市之間創新互動。在其他因素不變的前提下，技術溢出強度與周邊城市與中心城市的空間距離呈反向關系，而與中心城市創新能力強弱呈正向關系［37］。因此，上海大都市圈中心城市與周邊城市地理鄰近性的計算公式為式（3）：

Di為大都市圈周邊城市第i個城市空間單元與中心城市上海的地理距離。由于空間直線距離能較好反應相互作用關系在空間單位距離上的衰減效應，故選定上海與周邊城市的人民政府為空間直線距離的起訖點，距離數據由兩地間經緯度計算獲得：區域間地理距離衰減指數設為2［38］?；谏虾Ｖ行某鞘袑χ苓叧鞘屑夹g溢出的經濟特征，本文取上海滯后一期的專利授權數進行衡量。

（2）經濟鄰近性的說明。經濟鄰近性主要由各測度空間單元的人均地區生產總值（GDP）來衡量各城市空間單元的經濟發展水平。本文采用上海與周圍城市人均GDP 的差異值來反映經濟鄰近性的大小。GNP 的差異值越小，則兩地經濟水平越接近，被賦予權重越大。見上海大都市圈中心城市上海與周邊城市間經濟鄰近性計算公式（4）：

Xit為周邊城市空間單元在t年的人均GDP,Xt為中心城市上海t年的人均GDP。

（3）技術鄰近性的說明。技術鄰近性反映城市間技術水平的接近程度。從知識吸收角度，假設大都市圈周邊城市空間單元學習能力相同，城市間知識存量差距越大，知識接收城市獲得的技術溢出效應越顯著［39-40］。因此，技術鄰近性測度采用地區間知識存量的差異值來衡量,知識存量用專利申請授權數來表征。本文采用永續盤存法衡量區域知識存量，見公式（5）：

5.4 數據選取與說明

本文原始數據來源于上海大都市圈各城市2006—2019 年統計年鑒。對于空間距離的衡量，采取上海與大都市圈周邊城市空間單元距離測算（起始點與終端點皆確定為當地政府所在地）。為了保證回歸系數的相對可比性且不出現極端回歸系數，本文在模型應用數據時，將對所有數據進行對數化處理。盡管對數化處理不改變原變量的回歸系數符號，但會改變原變量系數值大小與顯著性；而對變量量綱的調整，僅對原回歸系數按調整幅度產生相應的同等變動，而不改變原變量的回歸系數符號及其顯著性。另本文研究中，中心城市上海是技術溢出發源地，作為一個整體空間單元進行研究，外圍以各地級市城市空間單元樣本進行測度。數據處理后的模型變量定義與描述性統計結果見表1。

表1 模型變量含義與描述性統計

表1（續）

6 實證與結果分析

對面板數據進行單位根檢驗，以判定面板數據的平穩性是否滿足模型擬合要求。LLC 檢驗數據結果序列的平穩性，見表2 所示。由表2 可見在5%的顯著性水平下，所有解釋變量與被解釋變量皆為平穩序列。面板數據相關性分析結果顯示解釋變量與被解釋變量相關性較為顯著，且核心解釋變量（GPit、EPit、TPit）與被解釋變量在1%水平上顯著（見表2）。

表2 樣本面板數據單位根檢驗結果

面板數據經Hausman 檢驗發現（見表3），P值為0.000 1（在1%范圍內），固定效應模型估計結果相對更可靠。為了估計結果更具有穩健性，運用OLS、固定效應、隨機效應、廣義最小二乘法等估計方法檢驗控制變量對因變量的影響，見表4。由表4 可見，不同估計方法運算結果存在一定差異，但控制變量對因變量的整體作用方向性一致?？疾旃潭ㄐＰ凸烙嫿Y果可見，研發經費投入（R&Dit）回歸模型系數為正且在1%水平上顯著，說明期間研發經費投入指標項對區域創新具有顯著的正向促進效應。人力資本（R&Dit）回歸系數不顯著，說明以期間在校大學生數度量的人力資本指標項對上海大都市圈創新正向促進效應不明顯，主要原因可能在于區域科教資源存量尚未轉化為人力資源優勢，未能形成大都市圈城市群的創新產出增量。外商直接投資（FDIit）回歸模型系數為正且在1%水平上顯著，說明期間地區FDI 帶來國外技術引進，對區域創新形成顯著的正向促進效應。區域第二產業增加值占GDP 比重（LIit）回歸系數不顯著，可能是大都市圈城市群產業整體結構中低端化，導致創新產出弱化。區域社會消費品零售總額（NMSit）回歸模型系數為正且在1%水平上顯著，說明市場規模優勢對城市群創新正向促進作用明顯。區域產業集聚度(LQijt)對創新產出的影響表現為顯著且負相關，主要原因在于大都市圈各城市的產業集聚，很大程度上是源于各地政府推動，而行政分權又極易導致區域層面技術鎖定與低端固化，不利于創新能力的發揮。

表3 樣本面板數據的霍斯曼檢驗

表4 控制變量對上海大都市圈創新影響的不同方法估計結果

本文主要研究空間鄰近性、經濟鄰近性以及技術鄰近性等鄰近性因素對創新產出的影響，在OLS、固定效應、隨機效應等估計模型中引入三維鄰近性因素后，GP、EP 和TP 對城市創新產出的影響產生不同程度的變化，但整體作用方向保持一致，結果具有較好的穩健性(見表5) 。

表5 鄰近性對上海大都市圈城市群創新產出影響的估計結果

由表5 中可見，在上海大都市圈范圍內，空間鄰近性作用較為顯著，說明地理距離對于創新外溢效應存在顯著影響，上海向大都市圈周邊城市的創新擴散強度隨著空間距離擴大而衰減，也進一步驗證了前人的理論研究。技術鄰近性作用非常顯著，說明上海大都市圈周邊城市與上海的技術結構越相似，越能提升對上海技術溢出的吸收度、優化“技術-技能”結構以及提升城市創新能力與創新產出，并在很大程度上與Tsai［48］、Audretsch 等［49］學者的實證研究相互驗證。經濟鄰近性在固定效應模型下具有較顯著正向作用效應，說明上海與大都市圈周邊城市經濟發展水平相近，有利于創新合作與技術溢出。這也驗證Sun［50］、Soo 等［51］學者關于經濟發展水平相似的城市節點更易于合作并促進創新產出的理論觀點。

7 門檻效應分析

通過表5 實證檢驗回歸結果可見多維鄰近性因素對上海大都市圈創新溢出影響顯著。在上海大都市圈所特有的“單中心-外圍”結構特征下，由于創新網絡外部性的存在，大都市圈周邊城市創新能力與中心城市創新能力在空間維度、技術維度、經濟維度方面的相鄰性因素統計顯著相關，且中心城市對周邊城市群創新能力影響在多維結構層面存在關系拐點［52］，即突變點。這也符合Krugman［10］新經濟地理學“核心-邊緣”模型關于創新資源突發性集聚、重疊區和自我實現預期等基本性質。因此,本文運用門檻效應模型，對鄰近性因素的結構變化點判斷，通過自抽樣檢驗，結果見表6、表7。

表6 門檻效應檢驗

表7 門檻效應估計結果

表7（續）

由表6、表7 中可見，空間鄰近性的門檻變量識別檢驗具有單一門檻值為1.766 5，經濟鄰近性的門檻變量識別檢驗具有單一門檻值為1.426 7，技術鄰近性門檻變量識別檢驗無門檻值?？臻g鄰近性存在單一門檻值，說明上海大都市圈中心城市向周邊城市創新外溢存在一個空間突變點，在空間距離突破該點后，創新擴散強度顯著衰減。主要原因在于創新溢出存在空間邊界性，在空間邊界內，由于距離鄰近，人員來往頻繁，合作創新便利，創新產出較多；而在突破這一邊界后，技術與人員交流頻度相對而言顯著減少，導致邊界內外創新網絡密度分布出現顯著差異，進而影響創新溢出效應的均質傳遞。經濟鄰近性存在單一門檻值，說明大都市圈周邊城市一旦在經濟發展水平（以人均GDP 衡量）方面超過上海時，周邊城市創新投入增加，自主創新能力增強，且存在反向溢出效應，上海創新擴散強度將出現顯著衰減。事實上，2018 年蘇州、無錫的人均GDP 已超過上海，從經濟鄰近性視角，上海對蘇州、無錫的創新溢出效應有所減弱，這也較好地輔證了這一影響機制的解析。而技術鄰近性不存在門檻值，說明大都市圈中心城市與外圍城市之間技術結構差異對創新溢出不存在明顯的突變點。

8 主要結論與政策啟示

本文運用上海大都市圈城市群2005—2019 年的面板數據，基于上海大都市圈所特有的“單中心-外圍”結構，從多維鄰近性視角，實證分析上海對大都市圈周邊城市的創新擴散與溢出，并得到如下結論：一是上海大都市圈中心城市對周邊城市的技術溢出過程，是一個復雜的系統過程，受到多種因素共同作用，且各類因素的影響存在著異質性。創新投入、對外開放度、市場規模、產業結構等因素對周邊城市接受上海的技術溢出產生正向影響；而上海大都市圈的產業集聚很大程度上源于各地政府推動，但行政分割極易導致區域技術低端鎖定，對創新產出形成阻滯效應，表現為產業集聚度對周邊城市接受上海的技術溢出產生負向影響。二是空間鄰近性、經濟鄰近性、技術鄰近性等多維鄰近性因素，則對上海創新擴散與溢出產生顯著影響。空間鄰近性驗證了上海與周邊城市的空間距離對創新溢出的負向影響，且在某個空間距離點后出現顯著的衰減，在一定程度上較好地驗證創新擴散的距離衰減效應。經濟鄰近性驗證了上海與周邊城市經濟結構的相似性對創新溢出的正向影響，但上海在經濟發展水平的某個點（以人均GDP 測度）被周邊城市超越后，周邊城市創新投入增加，必將對上海產生逆向技術溢出，致使上海對外技術溢出整體呈現邊際貢獻快速遞減的態勢。本文在技術鄰近性因素分析中，既考慮上海與周邊城市專利結構相似度，更充分考慮城市群知識存量差異所帶來的影響，驗證了技術結構相似性對上海技術溢出的正向影響。

由此本文提出以下政策建議：

一是布局大都市圈創新合作頂層機制設計。利用長三角一體化的政府協調機制，協調推動大都市圈各城市加大創新投入、擴大對外開放、推動市場一體化、優化產業結構，系統布局上海大都市圈城市群的創新合作與技術交流，使中心城市與周邊城市形成產業結構互補，經濟互為一體，創新聯系緊密，主體空間聯動、協同機制完善的創新經濟共同體。

二是強化大都市圈內部創新聯系。加強大都市圈的交通基礎設施建設，構建基于高鐵、城際列車、高速公路、城市快速通道等多種交通工具與基礎設施無縫對接的快速交通網絡，優化布局上海與周邊城市之間多元交通方式轉換節點，縮短大都市圈中心城市與周邊城市間的時空距離；增加天塹通道數量，如增加長江跨江通道與杭州灣跨海大橋數量，促進城市群內部的通達性，推動大都市圈同城化進程，賦能大都市圈內人員交流、技術溢出、儀器設備共享以及科研合作。

三是推動大都市圈創新協同規劃。通過區域互動、人才交流、機制共建，構建大都市圈城市間創新協同治理機制，破解跨行政區域協同創新的制度壁壘及政策鴻溝；大力發展數字經濟，降低信息流通成本，協同推進知識、信息、技術、資金等創新要素高效流動，放大技術溢出效果，促進創新要素在都市圈空間范圍實現更大規模的優化組合；區域協同規劃各類知識、技術密集型產業在大都市圈范圍內的空間集聚，培育特色鮮明、優勢互補、價值鏈分工明晰的現代產業體系，進一步帶動城市間創新合作與經濟融合，全面提升都市圈城市經濟發展水平，形成大都市圈內城市間創新關聯與經濟發展的良性互動格局。

四是提升大都市圈整體創新能力。中心城市上海應主動加強與大都市圈周邊城市的戰略協同、創新合作、技術共享與主體聯動，整合引導各城市的資源稟賦、產業基礎、創新資源，大力推動關鍵核心技術聯合攻關、重大領域聯合研發、區域科技儀器設備共用、區域性創新政策互認，科技成果與人才共享，全面開創大都市圈城市群的創新整體優勢。