人口流動對區域創新能力的影響與空間效應

何雄浪 陳賢青

摘 要：人口流動改變了創新資源的空間配置，會對流入地和流出地的創新能力產生不同的影響，創新能力的空間相關性則導致人口流動對區域創新能力的影響具有空間效應。采用2006—2020年長江經濟帶三大城市群70個城市的面板數據，運用普通面板模型和空間杜賓模型分析表明：人口流入會促進本地創新，而人口流出會抑制本地創新；本地和鄰近地區的人口凈流入均有利于創新能力提升，人口流動影響區域創新能力具有顯著的空間溢出效應；人口流動促進人口凈流入地的創新能力并產生正向空間溢出效應，但會抑制人口凈流出地的創新能力并產生負向空間溢出效應；勞動力人口流入正向影響創新能力并具有正向空間溢出效應，老年人口流入對創新能力的影響及空間效應不顯著，但老年人口流入達到一定規模后有利于創新能力提升；人口流動對人口規模較大城市和距離中心城市較近城市創新能力的促進作用和空間溢出效應較強，不同的城市群也存在顯著的異質性。因此，應采取差別化的人口流動引導政策，充分挖掘各年齡段流動人口的潛力，有效促進各地區的創新發展。

關鍵詞：人口流動；創新能力；空間溢出效應；長江經濟帶；流動人口；勞動力人口；老年人口

中圖分類號：F299.27；F249.21

文獻標志碼：A

文章編號：1674-8131（2023）0-0109-16

引用格式：何雄浪，陳賢青.人口流動對區域創新能力的影響與空間效應——長江經濟帶三大城市群70城市的例證［J］.西部論壇，2023，33（4）：109-124.

HE Xiong-lang， CHEN Xian-qing.The impact of population mobility on regional innovation capacities and its spatial effect： a case study of 70 cities in three urban agglomerations of the Yangtze River Economic Belt［J］. West Forum， 2023， 33（4）： 109-124.

一、引言

我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，持續提高創新能力則是實現經濟高質量發展的重要路徑。黨的二十大報告指出，科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力。實現創新的主體是人，人口（尤其是高素質勞動力）的區域分布決定了創新發展的空間格局，而人口作為生產和創新要素具有較強的空間流動性。隨著市場化改革的深化和經濟社會的現代化發展，人口的跨區域流動已成為常態。根據《中華人民共和國2021年國民經濟和社會發展統計公報》，2021年末我國總人口為14.13億人，其中流動人口3.85億人，約占總人口的1/4。人口是資本、技術、信息、知識和文化等多種要素的載體，人口流動不僅僅是勞動力的流動，還會帶動資本、技術、知識等生產和創新要素的流動，從而在改變人口區域布局的同時重塑經濟發展和技術創新的空間結構。因此，深入研究人口流動對區域創新產生的影響及其機制和路徑，有助于進一步通過優化人力資源配置促進經濟高質量發展。

何雄浪，陳賢青：人口流動對區域創新能力的影響與空間效應關于人口流動對區域創新的影響，已有大量文獻進行了廣泛探討，大體上集中于以下幾個方面：一是從人口流動帶來的文化多元化角度研究其對地區創新產生的影響。人口流動會提高地區文化的多元性，而不同文化的交流共享可以促進創新行為和產出。如Niebuhr（2010）認為，來自不同地區勞動力的文化背景不一，知識和能力的差異可以提高研發部門的績效^［1］。但也有文獻認為，不同文化之間存在壁壘，文化異質性會阻礙生產力的發展。Ottaviano和Peri（2006）研究發現，雖然外來勞動力會對當地勞動力能力進行補充，但文化無法融合的問題會阻礙群體間的交流，從而抑制生產力的進步^［2］。二是關注高質量流動人口對地區創新的影響。人才是創新的基礎，技術人才的流入會提升本地人力資本的整體水平，進而促進地區創新。大多數研究發現，技術移民、大學生移民、高學歷高技能移民的流入會增加當地的平均人力資本，從而對創新產生正向影響（Hunt et al，2010；Gagliardi，2015；Bernstein et al，2018；Wigger，2022）^［3-6］。但也有研究發現，并非所有的技術移民都能對創新產生顯著的促進作用，比如加拿大的技術移民對其技術創新的影響顯著小于美國（Blite et al，2019）^［7］。三是探究人口流動作用于區域創新的各種可能機制及異質性表現。多數文獻認同人口流動對區域創新有積極影響，但其作用機制還不完全清楚或者不明確（Jensen，2014）^［8］，相關研究進行了諸多有益的探討，比如：促進人力資本積累（史桂芬 等，2020）^［9］，流動人口個人的創新行為（Stephan et al，2001）^［10］，促進大學和企業等創新主體創新（Chellaraj et al，2010；Duleep et al，2013；Lee，2015）^［11-13］，對人口規模較大城市的創新促進作用更大（崔婷婷 等，2021）^［14］，等等。

總體來看，雖然已有文獻大多認為人口流動對區域創新具有促進作用，但在具體的實證分析中還未得出完全一致的結論，而對其中影響機制的研究還有待進一步深化和系統化。同時，現有研究還存在兩點不足：一是主要關注人口流動對流入地創新發展的影響，而較少涉及對人口流出地的影響；二是忽視對人口流動影響區域創新的空間效應研究，國內僅有個別文獻探究了高學歷流動人口影響城市創新的空間效應（夏基洋 等，2020）^［15］，而創新本身具有顯著的空間溢出效應，人口流動也是一種空間行為，其空間效應理應受到重視。基于此，本文在已有研究的基礎上，探討人口流動對流入地和流出地創新能力的影響及其空間溢出效應，并以長江經濟帶三大城市群的70個城市為樣本，運用空間計量模型進行實證檢驗。相比現有文獻，本文的邊際貢獻主要在于：第一，從流入地和流出地兩個方面考察人口流動對區域創新能力的影響及其空間溢出效應，并探討了老年人口流動與勞動力人口流動的區別，拓展和深化了人口流動的創新效應分析；第二，引入非對稱空間權重矩陣（經濟聯系權重矩陣），采用空間計量模型分析了人口流動影響區域創新能力的空間效應，為相關研究提供了方法參考；第三，對城市異質性的分析有助于深入認識人口流動影響區域創新能力的理論機制和實踐表現，進而為通過合理引導人口流動促進創新發展提供了經驗借鑒和政策啟示。

二、理論分析與研究假說

1.人口流動對區域創新能力的影響

人口流動對區域創新能力的影響是多種機制共同作用的結果，具體可從以下幾個方面進行剖析：第一，人口流動會導致創新要素在空間上重新配置。一方面，人口流入會增加本地市場勞動力的數量，不僅使得市場中勞動力要素的供給增加，還會帶來消費需求的總量擴張和結構升級，促使企業通過創新來滿足不斷增加和升級的消費需求，從而產生規模效應和結構效應，并降低生產成本，提高創新能力；另一方面，流動人口中的高素質人才不僅會直接增加流入地的創新資源，還可以通過其帶來的新知識、文化和技術產生知識溢出效應，提升區域整體的創新資源及其配置效率，進而推動創新發展（呂拉昌 等，2018）^［16］。第二，人口流動形成的人力資本效應會顯著影響區域創新活力。人力資本積累是經濟內生增長的重要推動力，能促進技術創新，也可以提高生產力（Gagliardi，2015）^［4］。流動人口作為人力資本的載體，能改變人力資本的空間分布格局，影響區域人力資本的整體利用效率。在人口流動過程中，流動人口會因激烈的競爭和危機感而增加對子女人力資本的投資，從而促進整個社會人力資本存量的積累（侯力，2003）^［17］。此外，這些外來人力資本可將新思想引入本地市場，外來人口和本地人口相互學習合作，通過協同創新提升創新能力（張萃，2019）^［18］。第三，人口流動會改變區域產業結構。流動人口中蘊含豐富的勞動力資源，勞動力的增加會推動產業結構升級，產業結構升級則可以通過需求拉動效應、地區協同效應和國際貿易效應等帶動創新能力提升（吳豐華 等，2013）^［19］。第四，人口流動會對城市化進程產生影響。人口一般是向經濟條件更好的地區流動，目前我國城鄉差距依然顯著，因而從農村流向城市是人口流動的主流趨勢，即流動人口更多的是流入城市，這將推動流入地城市的建設和發展，加快其城市化進程（何雄浪 等，2021）^［20］。相比于農村，城市具有如專業性和多樣化環境等多種優勢，這些優勢共同發揮作用，將提高區域整體創新能力和創新水平（程開明，2010）^［21］。總之，人口流動導致的創新資源重新配置會推動流入地的人力資本積累、產業結構升級和城市化，進而促進區域創新能力提升。

以上主要是針對流入地創新能力的分析，而人口流動對流出地則可能產生相反的作用，即人口流動不利于流出地的創新能力提升。當然人口流動對流入地和流出地的不同影響并非絕對的，還取決于本地的人力資本稟賦和經濟發展狀況以及流動人口特征等多種因素。當地區人力資源緊缺時，人口流入會帶來包括創新能力提升在內的多種積極效應；而當地區人力資源過度集聚并產生較為嚴重的擁擠效應時，人口流入則會產生負面影響，此時人口流出反而可能具有積極作用。更為重要的是，流動人口的質量是決定人口流動對流入地和流出地創新能力的影響的關鍵因素，高質量人口的流入（流出）無疑有利于（不利于）本地創新能力提升，而低質量人口的流入（流出）可能無益于（無損于）本地創新能力提升。同時，現實中一個地區往往是既有人口流入，又有人口流出，因而人口流動對其創新能力的影響是流出和流入兩方面綜合作用的結果。有鑒于此，本文主要基于人口凈流入（出）來分析人口流動對區域創新能力的影響，人口凈流入（出）地指流入人口多（少）于流出人口的地區。結合當前我國經濟發展總體上還處于集聚階段以及流動人口大多是其所屬群體中人力資本較高者的現實，總體上看，人口流動會促進人口凈流入地的創新能力提升，而不利于人口凈流出地的創新能力提升。

基于以上分析，本文提出假說H1：人口流動會促進流入地創新能力的提升，但不利于流出地創新能力的提升，即人口凈流入地凈流入人口的增加會提高本地創新能力，而人口凈流出地凈流出人口的增加會抑制本地創新能力提升。

2.人口流動影響區域創新能力的空間溢出效應

新經濟地理學理論證明創新活動存在明顯的空間溢出效應。城市是創新最適合的“孵化器”，城市間的創新活動會通過溢出效應彼此影響，從而改變區域創新的空間分布格局（馬靜 等，2017）^［22］。創新是一個開放性的過程，人口流動為創新提供了更多的可能性。人口在地區間相互流動有利于知識、技術、信息等多種要素的交換，并降低其交流成本，促進多種要素的擴散（張萃，2019）^［18］，產生知識溢出效應，實現知識、技術和信息的轉移轉化。知識和技術的溢出是一種不可限制的空間行為，人口在空間中流動產生的知識和技術溢出可使各城市更容易共享創新系統福利，從而減小創新成本，并以此影響本地區和周邊地區的創新能力。同時，人口流動本身也是創新要素的空間轉移，會進一步強化創新能力的空間溢出效應。因此，在創新能力的空間溢出作用下，人口流動對區域創新能力的影響也會形成空間溢出效應，即人口凈流入對本地創新能力的正向影響可以通過創新能力的正向空間溢出效應對鄰近或關聯地區的創新能力產生正向影響。進一步從人口凈流入地和凈流出地來看：對于人口凈流入地，凈流入人口增加不僅可以帶來本地創新能力的提高，還會通過知識和技術溢出效應有助于相鄰（關聯）地區的創新能力提升，也就是說，本地和相鄰（關聯）地區的凈流入人口增加都會促進其創新能力提升；對于人口凈流出地，凈流出人口增加不僅對本地創新能力具有負面影響，還會由于知識和技術溢出效應的弱化而不利于相鄰（關聯）地區的創新能力提升，也就是說，本地和相鄰（關聯）地區的凈流出人口增加都會抑制其創新能力提升。

基于以上分析，本文提出假說H2：人口流動對區域創新能力的影響具有空間溢出效應，在人口凈流入地和人口凈流出地分別表現為正向和負向的空間溢出。

3.流動人口異質性

如前所述，流動人口的特征對人口流動的經濟效應及空間效應具有重要影響，現有文獻大多關注人力資本水平不同帶來的影響（如學歷、技能等），較少涉及年齡因素。考慮到我國已步入老齡社會，老齡流動人口也呈快速增長趨勢，本文選擇從流動人口的年齡維度分析人口流動影響區域創新的異質性。按照我國人口結構的統計標準，0～14歲的為少兒人口，15～64歲的為勞動力人口，65歲及以上的為老年人口，本文主要分析勞動力人口流動與老年人口流動的區別。在人的整個生命周期中，勞動力人口階段的人力資本水平往往處于最高水平，勞動力人口流入會增加地區的勞動年齡人口占比，從而增加人力資本存量，提升區域創新能力；同時，勞動力人口在空間上的流動伴隨著知識、技術等的轉移和共享，形成創新能力的空間溢出。而老年人口的流入則可能給創新發展帶來負面影響（Aksoy et al，2019）^［23］，因為隨著年齡的增長，老年人的勞動能力、學習能力和認知能力下降，而且其在流入地可能并不從事生產和創新活動，還會給勞動力人口帶來贍養負擔，擠占公共服務資源，從而阻礙創新。但是，隨著社會的發展和人口老齡化的加深，老年人口在經濟社會發展中的積極作用得到不斷挖掘和發揮。一方面，老年人口擁有“干中學”的實踐積累以及教育和工作的經驗所得，可以通過與勞動力人口的交流學習加速人力資本積累，從而對區域創新能力產生促進作用；另一方面，地區老年人口規模的增長會誘發消費需求效應，為滿足老年人消費需求的老齡產業興起并推動地區產業轉型升級，進而促進區域創新發展（汪偉 等，2015）^［24］。

基于以上分析，本文提出假說H3：勞動力人口流入會對區域創新能力產生顯著的正向影響和空間溢出效應，而老年人口流入對區域創新能力的影響及空間效應不顯著，但當老年人口流入達到一定規模時可能有利于區域創新能力提升。

4.城市異質性

除了流動人口特征外，城市特征也是影響人口流動的經濟效應及空間效應的重要因素，因為不同城市的人力資源稟賦、對勞動力的吸引力、經濟發展水平以及技術進步水平等都存在顯著差異，這些因素不僅會影響人口的流入與流出，而且很大程度上也決定了其流動人口的特征。因此，人口流動對區域創新能力的影響及其空間溢出效應會表現出顯著的城市異質性。對此，本文主要從城市規模異質性和城市區位異質性兩個方面進行初步分析。

（1）城市規模異質性。城市的人口規模與其經濟發展水平高度正相關，人口規模較大的城市通常是較發達城市，其強盛的經濟實力、高水平的基礎設施、豐富的教育資源等都會吸引人口流入；人口流入會進一步增大城市規模，產生聚集經濟效應，流動人口還會與本地人口發生文化、思想、技能等多方面交流，產生知識溢出效應，從而提升城市的創新能力（高翔，2015）^［25］。同時，人口規模較大的城市通常具有較強的經濟輻射力，創新能力提升的正向空間溢出效應也較大。當然，城市規模過大帶來的各種負面影響也不容忽視，但從經濟發展階段來看，我國的城市發展總體上還處于擴張期，聚集效應與擴散效應并存，且人口規模較大的城市對高質量人口的吸引力更大，人口凈流入量也較大，因而人口流動對其創新能力具有更強的促進作用。因此，隨著城市人口規模的擴大，人口流動對區域創新能力的影響及其空間溢出效應會逐漸增強。

（2）城市區位異質性。在城市體系發展過程中，某些城市因具有優越的地理位置、豐富的資源稟賦、優惠的政策制度等發展條件優勢，會快速發展為中心城市。與人口規模較大的城市類似，中心城市的就業質量、生活環境及教育資源等比外圍城市具有顯著優勢，對流動人口的吸引力更大，也會產生更強的空間溢出效應。距離中心城市較近的城市會從中心城市發展中獲得更多紅利，對流動人口的吸引力也較強；創新溢出效應受地理鄰近性的影響（Cortinovis et al，2019）^［26］，距離中心城市較近的城市更容易受到中心城市溢出效應的影響，而且距離中心城市較近地區的城市密度往往較大，城市間的溢出效應也較強。因此，人口流動對距離中心城市較近城市創新能力的影響和空間溢出效應較強。此外，在城市體系發展中，還會形成城市群，而不同的城市群具有不同的區位條件、資源稟賦和經濟水平，因而人口流動對不同城市群的城市創新能力可能具有不同的影響和空間溢出效應。

基于以上分析，本文提出假說H4：人口流動對區域創新能力的影響及其空間溢出效應具有顯著的城市異質性，表現為人口規模較大的城市和距離中心城市較近的城市人口凈流入對創新能力的促進作用和空間溢出效應較強，在不同的城市群中人口流動對區域創新能力的影響及其空間溢出效應也有所不同。

三、計量模型構建

根據上述理論分析與研究假說，本文構建面板模型和空間計量模型來進行實證分析。

1.面板模型設定與變量選擇

為檢驗人口流動對區域創新能力的影響，構建如下面板模型：

innov_i，t=α₀+α₁flo_i，t+α₂X_con+ε_i，t

其中，i、t 分別表示地區（城市）和時間（年份），ε_i，t為隨機干擾項，服從隨機正態分布。

被解釋變量（innov_i，t）為“創新能力”。考慮到采用單一指標來衡量創新能力較為片面，本文從創新投入、創新產出和創新環境3個方面綜合測度區域創新能力，其中，創新投入采用每萬人中從事科技活動人員數、財政科技支出占GDP比重2個指標，創新產出采用專利授權數、專利申請數2個指標，創新環境采用教育支出占財政支出比重、每萬人中在校大學生數2個指標，通過熵值法計算得到區域創新能力的綜合得分，作為本文的被解釋變量“創新能力”。

核心解釋變量（flo_i，t）為“人口流動”。人口流動是指人員從戶籍地流出、流入常住地的過程（劉濤 等，2022）^［27］，借鑒相關文獻的做法（葉文平 等，2018；王麗艷 等，2017）^［28-29］，本文采用“1-戶籍人口/常住人口”來衡量“人口流動”，用以反映樣本城市的人口流動情況。“人口流動”大于零表示人口流入大于人口流出，為人口凈流入地；反之，“人口流動”小于零表示人口流入小于人口流出，為人口凈流出地。

參考相關研究并考慮數據的可獲得性，選取三個控制變量（X_it）：一是“政府干預程度”，借鑒張莉娜和倪志良（2022）的做法^［30］，采用財政支出占地區實際GDP的比重來衡量。政府對經濟活動的干預會對經濟主體的創新活動產生重要影響，適度干預可以促進創新發展，但過度干預會產生不良影響。二是“工業企業規模”，參考呂拉昌等（2018）的處理辦法^［16］，采用工業企業數的自然對數來衡量。工業企業規模一定程度上反映了城市的產業結構水平，產業轉型升級會促進創新活動和創新產出。三是“對外開放水平”，參照陳大峰等（2021）的方法^［31］，采用實際利用外資額的自然對數來衡量。外商直接投資不僅會促進本地企業的發展，同時可以通過技術溢出效應影響區域創新（楊博旭 等，2023）^［32］。

2.空間計量模型設定

本文設定了空間自回歸模型、空間誤差模型和空間杜賓模型3種空間計量模型，并通過相關檢驗選擇適用的模型。

空間自回歸模型：innov_i，t=α₀+ρW×innov_i，t+α₁flo_i，t+αX_i，t+ε_i，t

空間誤差模型：innov_i，t=β₀+β₁flo_i，t+βX_i，t+γ_i，t，γ_i，t=λWμ_i，t+ε_i，t

空間杜賓模型：innov_i，t=η₀+ρW×innov_i，t+η₁flo_i，t+αX_i，t+θ₁W×flo_i，t+θW×X_i，t+ε_i，t

其中，ρ為空間自回歸系數，λ為空間誤差系數，W為空間權重矩陣，Wμ_i，t為空間滯后誤差變量（相鄰地區觀測值誤差沖擊的加權平均值），γ_i，t和μ_i，t為服從獨立分布的擾動項，θ₁為核心解釋變量空間滯后項的系數，θ代表控制變量空間滯后項的系數，ε_it～N（0，σ²I_n）。為減少模型估計誤差，本文均采用極大似然估計法進行估計。

本文構建了4個不同的空間權重矩陣：一是地理距離權重矩陣（W₁），參考何雄浪和葉連廣（2020）的研究^［33］，W₁=1/d²_ij，其中是d_ij為根據經緯度測算出的i、j 兩地間的地理距離。二是經濟距離權重矩陣（W₂），W₂=1/Y_i－Y_j，Y_i、Y_j分別為i、j兩地從2006年至2020年人均GDP的平均值（以2004年為基期，使用GDP平減指數消除價格因素的影響）。三是經濟地理距離權重矩陣（W₃），W₃=W₁×W₂。四是經濟聯系權重矩陣（W₄）。上述3種均為對稱化的空間權重矩陣，但地區間的經濟聯系通常具有不對稱性，因此借鑒李響（2011）的做法^［34］，采用經濟引力模型來測算城市間的經濟聯系強度（R_ij）。具體計算公式為：

其中，P_i、P_j分別為地區i和j的常住人口數，G_i、G_j分別為地區i和j的實際GDP，D_ij為兩地間的地理距離。用R_ij構建經濟聯系強度矩陣，求出各行的平均值，大于平均值的取值為1（表示兩地間存在經濟聯系，主要指地區i對地區j的經濟引力較大），小于平均值的取值為0，由此構建出經濟聯系權重矩陣W₄。

3.樣本選擇與數據來源

中國科學技術發展戰略研究院發布的《中國區域科技創新評價報告2022》顯示，長江經濟帶的創新表現突出，科技創新能力穩步增強，其中長三角地區已成為國內最具競爭力的區域創新共同體。長江經濟帶的整體創新水平不斷提高，為建設創新型國家和世界科技強國提供了強有力的支撐。根據第七次人口普查數據，長江經濟帶流動人口總規模達到1.56億，約占全國總流動人口的41.4%。同時，長江經濟帶地域范圍橫跨東中西三大板塊，包含長三角城市群、長江中游城市群和成渝城市群三大具有典型性和代表性的城市群，因而以長江經濟帶城市群為樣本研究人口流動對區域創新能力的影響具有代表性和重要參考價值。有鑒于此，本文選取長江經濟帶三大城市群的70個城市為研究樣本，具體包括：長江上游地區的重慶、成都、自貢、瀘州、德陽、綿陽、遂寧、內江、樂山、眉山、南充、宜賓、廣安、達州、雅安、資陽等16個城市，長江中游地區的南昌、景德鎮、九江、新余、湘潭、吉安、宜春、湖州、上饒、武漢、黃石、宜昌、襄陽、鄂州、荊門、孝感、荊州、黃岡、咸寧、長沙、株洲、鷹潭、衡陽、岳陽、常德、益陽、婁底、萍鄉等28個城市，長江下游地區的上海、南京、無錫、常州、南通、鹽城、揚州、鎮江、泰州、杭州、寧波、嘉興、撫州、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、蘇州、池州、宣城等26個城市。根據數據的可得性，考察的時間范圍為2006—2020年。各變量數據主要來源于《中國城市統計年鑒》、《中國統計年鑒》、各地的統計年鑒以及國家統計局、國家知識產權局和各城市知識產權局的統計數據，個別缺失數據采用線性插值法補全，并對絕對值指標進行對數化處理。主要變量的描述性統計如表1所示。

四、實證結果分析

1.普通面板回歸分析

分別采用混合回歸模型、固定效應模型、隨機效應模型進行面板回歸，結果見表2。根據豪斯曼檢驗和F檢驗，選用固定效應模型最為恰當。“人口流動”的回歸系數為正，且通過1%的顯著性檢驗，表明在樣本期間，人口凈流入的增加（或者人口凈流出的減少）會促進樣本城市創新能力的提升，假說H1初步得到驗證。

2.空間面板回歸分析

（1）創新能力空間自相關分析。為明確創新活動是否存在地區間的相互影響，通過Morans I指數進行空間自相關檢驗（見表3），結果顯示2006年至2020年樣本城市創新能力的Morans I整體上顯著為正，表明創新能力在空間上存在顯著的正向溢出效應，因此，需要考慮空間因素的影響，即有必要采用空間計量模型來進行分析。

（2）空間計量模型選擇。為確定適用的空間計量模型類型，進行LM檢驗，結果顯示（見表4），除經濟距離權重矩陣和經濟聯系權重矩陣下的R-LMerror檢驗結果不顯著之外，其他檢驗結果均通過顯著性檢驗，因此選擇空間杜賓模型更為恰當。進一步根據豪斯曼檢驗結果，采用固定效應模型進行回歸更為合適。

（3）空間面板回歸結果。采用空間杜賓模型的分析結果見表5。在4種空間權重矩陣下，“人口流動”的回歸系數均為正（通過1%的顯著性檢驗），表明在考慮空間因素的影響后人口凈流入依然會顯著促進樣本城市創新能力的提升，進一步驗證了假說1。空間自回歸系數（ρ）顯著為正（均通過1%的顯著性檢驗），表明區域創新能力存在顯著的正向空間溢出效應，這也印證了前文空間自相關檢驗的結果。核心解釋變量空間滯后項的系數顯著為正，表明人口流動對區域創新的影響具有顯著的正向空間溢出效應，即鄰近地區的人口凈流入也會對本地創新能力產生促進作用，這是因為人口在周邊地區的集聚會產生知識溢出效應。由此，假說2得到驗證。

（4）空間效應分解。由于空間回歸模型中包含臨近觀測值的信息，并不能直觀區分解釋變量對本地和相鄰（關聯）地區的影響大小，需要通過效應分解將其拆分為直接效應和間接效應。本文參照LeSage和Pace（2009）的做法^［35］，運用回歸模型偏微分方法對空間效應進行分解。基于權重矩陣W₄進行空間回歸（后文的空間計量模型分析均采用W₄），結果如表6所示，直接效應和間接效應均在1%的顯著性水平上為正，表明本地和關聯地區的人口凈流入都對創新能力提升產生了正向作用，再次驗證了假說H1和H2。

（5）人口凈流入地和凈流出地比較分析。為進一步驗證假說H1和H2，參考何雄浪和史世姣（2021）的做法^［20］，把樣本城市劃分為三個子樣本：一是將觀測期內所有年份的“人口流動”變量均大于0的地區作為“人口凈流入地”樣本；二是將所有年份“人口流動”均小于0的地區作為“人口凈流出地”樣本；三是同時將觀測期內既存在“人口流動”大于0又存在“人口流動”小于0的地區作為“其他地區”樣本。分別對3個子樣本進行空間面板回歸，結果見表7。在“人口凈流入地”樣本中，“人口流動”和“W₄×人口流動”的回歸系數均顯著為正，表明本地和關聯地區的人口凈流入增加都促進了城市創新能力的提升；而在“人口凈流出地”樣本中（此處分析中“人口流動”變量取絕對值），“人口流動”和“W₄×人口流動”的回歸系數均顯著為負，表明本地和關聯地區的人口凈流出增加都抑制了城市創新能力的提升。上述結論與理論預期相符。再從空間自回歸系數來看：“人口凈流入地”樣本的ρ值顯著為負，意味著其創新能力存在負向的空間相關關系，這可能是因為在樣本期間人口通常是向經濟發展水平高的城市流動，而這些城市的人口規模和市場條件相似，資源搶奪引發的擠占效應（或競爭效應）比協同效應更大（余泳澤，2015）^［36］，從而產生負向空間溢出；“人口凈流出地”樣本的ρ值顯著為負，說明在經濟發展相對滯后的城市之間創新協同效應大于競爭效應，創新能力具有正向空間溢出效應。

3.流動人口異質性分析

為考察勞動力人口流動與老年人口流動的區別，本文采用上文中劃分的“人口凈流入地”樣本進行分析。由于無法直接獲取不同年齡段的流動人口數據，采用省級層面的勞動力結構數據進行近似估算：將地區勞動力人口占總人口的比重與“人口流動”相乘作為“勞動力人口流動”的代理變量，類似地的，將老年人口占總人口的比重乘以“人口流動”作為“老年人口流動”的代理變量。此外，為考察老年人口流動的非線性影響，加入“老年人口流動”的平方項。分別以“勞動力人口流動”和“老年人口流動”為核心解釋變量的分析結果見表8。“勞動力人口流動”和“W₄×勞動力人口流動”的回歸系數均顯著為正，表明本地和關聯地區的勞動力人口流入均可以顯著促進區域創新能力提升，產生了顯著的正向空間溢出效應；而“老年人口流動”和“W₄×老年人口流動”的回歸系數均不顯著，老年人口流動對區域創新能力沒有顯著影響，空間溢出效應也不顯著。此外，“老年人口流動²”的回歸系數在10%的顯著性水平上為正，說明老年人口流入達到一定規模時會促進區域創新能力提升。至此，假說H3得到驗證。

4.城市異質性分析

（1）城市規模異質性。根據2014年國務院印發的《關于調整城市規模劃分標準的通知》，將70個樣本城市劃分為“超特大城市”（常住人口500萬以上）、“大城市”（常住人口100到500萬）、“中小城市”（常住人口100萬以下）3個子樣本，分別進行回歸，結果見表9的Panel A。“人口流動”的回歸系數在“超特大城市”和“大城市”樣本中均在1%的顯著性水平上顯著為正，且“超特大城市”樣本的系數更大，而在“中小城市”樣本中“人口流動”的回歸系數不顯著，表明人口凈流入對規模較大城市創新能力的促進作用較強。從“W₄×人口流動”的回歸系數來看，在“超特大城市”中，人口凈流入對創新能力的正向影響具有顯著的正向的空間溢出效應，而在“大城市”和“中小城市”中沒有產生顯著的空間溢出效應。

（2）與省會距離異質性。在長江經濟帶三大城市群中，中心城市一般為省會城市，因此本文按照其他城市距離省會城市的直線距離將樣本劃分為“小于等于100 km”“100～200 km”“大于等于200 km”三個子樣本，子樣本均包含7個省會城市（南京、杭州、合肥、南昌、武漢、長沙、成都），且刪除了直轄市樣本（上海、重慶），分別回歸的結果見9的Panel B。在“小于等于100 km”樣本中，“人口流動”和“W₄×人口流動”的回歸系數均顯著為正，表明本地和關聯地區的人口凈流入都可以顯著促進其創新能力提升，即本地效應和空間溢出效應均顯著；在“100～200 km”樣本中，“人口流動”的回歸系數顯著為正，但“W₄×人口流動”的回歸系數不顯著，表明只存在顯著的本地效應，而空間溢出效應不顯著；在“大于等于200 km”樣本中，“人口流動”和“W₄×人口流動”的回歸系數均不顯著，表明未能產生顯著的本地效應和空間溢出效應。

（3）城市群異質性。分別對“長三角城市群”“長江中游城市群”“成渝城市群”三個城市群的樣本進行空間面板估計，見9的Panel C。從“人口流動”的回歸系數來看，人口凈流入對“長三角城市群”“長江中游城市群”“成渝城市群”城市創新能力的促進作用依次遞減，這可能是由于“長三角城市群”較為發達，是人口流入的主要區域，而“長江中游城市群”和“成渝城市群”的人口流入量相對較小。從“W₄×人口流動”的回歸系數來看，“長三角城市群”人口凈流入對城市創新能力的影響沒有顯著的空間溢出效應，“長江中游城市群”的空間溢出效應顯著為負，而“成渝城市群”的空間溢出效應顯著為正，其原因有待進一步考察。此外，“成渝城市群”的空間自回歸系數顯著為負，說明“成渝城市群”的城市創新能力存在負向空間溢出效應，這可能是因為“成渝城市群”以成都、重慶為主要增長極，兩者產生的虹吸效應使得城市群內部的集聚效應遠大于輻射效應，從而形成負向的空間溢出效應。

至此，假說H4得到驗證。

五、結論與啟示

人才是最重要的創新要素，人口流動將改變創新資源的空間配置。在高質量發展背景下，如何更好利用人口流動促進創新發展是值得研究的課題。人口流動直接增加了流入地的人力資本積累，并有利于產業結構升級和城市化，進而促進區域創新能力提升；但人口流動也使流出地的人力資本受到損失，對區域創新能力提升產生負面影響；同時，創新活動的空間相關性導致人口流動對區域創新能力的影響具有空間溢出效應。采用2006—2020年長江經濟帶三大城市群70個城市的面板數據，運用靜態面板模型和空間杜賓模型的分析發現：（1）總體上看，人口凈流入的增加（或者人口凈流出的減少）會促進樣本城市創新能力的提升，表明人口流入會促進創新，而人口流出會抑制創新；本地和鄰近地區的人口凈流入均有利于樣本城市創新能力提升，表明人口流動對區域創新能力的影響具有顯著的空間溢出效應。（2）在人口凈流入地，凈流入人口的增加會提高本地創新能力并產生正向空間溢出效應；而在人口凈流出地，凈流出人口的增加會抑制本地創新能力提升并產生負向空間溢出效應。（3）在人口凈流入地，勞動力人口流入會對區域創新能力產生顯著的正向影響并具有正向空間溢出效應，而老年人口流入對區域創新能力的影響及空間效應不顯著，但老年人口流入達到一定規模后有利于區域創新能力提升。（4）人口凈流入對區域創新能力的促進作用及其空間溢出效應隨著城市人口規模的擴大而增強，距離省會較近的城市人口凈流入對其創新能力的促進作用及其空間溢出效應較強，在“長三角城市群”“長江中游城市群”“成渝城市群”三個城市群中人口流動對區域創新能力的影響及其空間溢出效應也有所不同。

根據上述研究結論，為了合理引導人口流動，促進區域創新，本文提出如下政策啟示：第一，挖掘各年齡段流動人口的潛力，充分發揮勞動力人口和老年人口各自優勢。積極提升對勞動力人口的吸引力，注重勞動力人口的素質培養，合理調整勞動力人口的空間布局。有效調動老年人口參與生產和創新的積極性，支持鼓勵老年人口再就業，合理運用老年人力資本，讓老年人口持續釋放余熱。第二，各城市應結合自身情況，因地制宜采取行動。人口凈流入地要提升城市容納管理能力，完善外來人口落戶政策，切實保障流動人口的住房、教育、醫療等福利，優化升級基礎設施和公共服務供給；適當轉移人口過密地區的過剩人口，引導相關產業向周邊地區轉移。人口凈流出地應合理規劃發展，盤活存量資源，實施更為有效的公共財政資源轉移支付；認清當前人口形勢，從梳理人口流出的關鍵因素，出臺吸引人口回流的相關政策。第三，不同人口規模的城市應制定差別化的人口流動引導政策。對于大城市，要維持現有優勢，適當調整產業結構，為流動人口提供更多就業崗位；采取適當的措施，降低人口空間錯配效應，引導勞動力人口有序流動，防止人口過度集中在某一區域，降低擁擠效應帶來的負面影響。對于中小城市，要積極鼓勵人口流入，改善生產生活環境，切實保障流動人口的社會福利。

參考文獻：

［1］ NIEBUHR A. Migration and innovation：does cultural diversity matter for regional R&D activity？［J］. Papers in Regional Science，2010，89（3）：563-585.

［2］ OTTAVIANO G I P，PERI G. The economic value of cultural diversity：evidence from US cities［J］. Journal of Economic geography，2006，6（1）：9-44.

［3］ HUNT J，GAUTHIER-LOISELLE M. How much does immigration boost innovation？［J］. American Economic Journal：Macroeconomics，2010，2（2）：31-56.

［4］ GAGLIARDI L. Does skilled migration foster innovative performance？ Evidence from British local areas［J］. Papers in Regional Science，2015，94（4）：773-794.

［5］ BERNSTEIN S，DIAMOND R，MCQUADE T，et al. The contribution of high-skilled immigrants to innovation in the United States［R］. Standford Graduate School of Business Working Paper，2018，3748：202019-20.

［6］ WIGGER C. Who with whom？ untangling the effect of high-skilled immigration on innovation［J］. Journal of Economic Geography，2022，22（2）：449-476.

［7］ BLIT J，SKUTERUD M，ZHANG J. Can skilled immigration raise innovation？ evidence from Canadian Cities［J］. Journal of Economic Geography，2019，20（4）：879-901.

［8］ JENSEN P H. Understanding the impact of migration on innovation［J］. Australian Economic Review，2014，47（2）： 240-250.

［9］ 史桂芬，李真.人口流動助推地區經濟增長的機制研究——基于長三角城市群的面板數據［J］.華東經濟管理，2020，34（5）：10-18.

［10］STEPHAN P E，LEVIN S G. Exceptional contributions to US science by the foreign-born and foreign-educated［J］. Population research and Policy review，2001，20（1）：59-79.

［11］CHELLARAJ G，MASKUS K E，MATTOO A. The contribution of international graduate students to US innovation［J］. Review of International Economics，2010，16（3）： 444-462.

［12］DULEEP H O，JAEGER D A，REGETS M C. How immigration may affect US native entrepreneurship： theoretical building blocks and preliminary results［J］. Working Papers，2013.

［13］LEE N. Migrant and ethnic diversity， cities and innovation： firm effects or city effects？［J］. Journal of Economic Geography， 2015，15（4）：769-796.

［14］崔婷婷，陳憲.人口流動與城市創新能力——來自中國副省級及以上城市的證據［J］.科技管理研究，2021，41（11）：23-30.

［15］夏基洋，張越.基于城市創新力的長三角城市群高學歷流動人口空間溢出效應研究［J］.地域研究與開發，2022，41（01）：162-168.

［16］呂拉昌，孫飛翔，黃茹.基于創新的城市化——中國270個地級及以上城市數據的實證分析［J］.地理學報，2018，73（10）：1910-1922.

［17］侯力.勞動力流動對人力資本形成與配置的影響［J］.人口學刊，2003（6）：34-39.

［18］張萃.外來人力資本、文化多樣性與中國城市創新［J］.世界經濟，2019，42（11）：172-192.

［19］吳豐華，劉瑞明.產業升級與自主創新能力構建——基于中國省際面板數據的實證研究［J］.中國工業經濟，2013（5）： 57-69.

［20］何雄浪，史世姣. 人口流動對區域經濟增長的影響——基于中國地級市面板數據的實證分析［J］.金融與經濟，2021（3）：63-70.

［21］程開明.城市化促進技術創新的機制及證據［J］.科研管理，2010，31（2）：26-34.

［22］馬靜，鄧宏兵，蔡愛新.中國城市創新產出空間格局及影響因素——來自285個城市面板數據的檢驗［J］.科學學與科學技術管理，2017，38（10）：12-25.

［23］AKSOY Y，BASSO H S，SMITH R P，et al. Demographic structure and macroeconomic trends［J］. American Economic Journal：Macroeconomics，2019，11（1）：193-222.

［24］汪偉，劉玉飛，彭冬冬.人口老齡化的產業結構升級效應研究［J］.中國工業經濟，2015（11）：47-61.

［25］高翔.城市規模、人力資本與中國城市創新能力［J］.社會科學，2015（3）：49-58.

［26］CORTINOVIS N，VAN OORT F. Between spilling over and boiling down：network-mediated spillovers，local knowledge base and productivity in European regions［J］. Journal of Economic Geography，2019，19（6）：1233-1260.

［27］劉濤，張家瑞，曹廣忠.人口流動對區域老齡化進程的影響——一個方法論探討［J］.地理研究，2022，41（10）： 2680-2696.

［28］葉文平，李新春，陳強遠.流動人口對城市創業活躍度的影響：機制與證據［J］.經濟研究，2018，53（6）：157-170.

［29］王麗艷，馬光榮.帆隨風動、人隨財走？——財政轉移支付對人口流動的影響［J］.金融研究，2017（10）：18-34.

［30］張莉娜，倪志良.科技人才集聚與區域創新效率——基于空間溢出與門檻效應的實證檢驗［J］.軟科學，2022，36（9）：45-50.

［31］陳大峰，陳媛，王文鵬.中國城市創新空間溢出及其影響因素——基于行政邊界效應的視角［J］.審計與經濟研究，2021，36（5）：118-127.

［32］楊博旭，柳卸林，常馨之. “強省會”戰略的創新效應研究［J］. 數量經濟技術經濟研究，2023，40（3）：168-188.

［33］何雄浪，葉連廣.長江經濟帶城市群經濟關聯、空間溢出與經濟增長［J］.現代財經（天津財經大學學報），2020，40（1）：16-28.

［34］李響.基于社會網絡分析的長三角城市群網絡結構研究［J］.城市發展研究，2011，18（12）：80-85.

［35］LESAGE J，PACE R K. Introduction to spatial econometrics［M］. Chapman and Hall/CRC，2009.

［36］余泳澤.中國區域創新活動的“協同效應”與“擠占效應”——基于創新價值鏈視角的研究［J］.中國工業經濟，2015（10）： 37-52.

The Impact of Population Mobility on Regional Innovation

Capacities and Its Spatial Effect： A Case Study of

70 Cities in Three Urban Agglomerations of the

Yangtze River Economic BeltHE Xiong-lang， CHEN Xian-qing

（School of Economics， Southwestern Minzu University， Chengdu 610225， Sichuan， China）

Abstract： At present， large-scale population flow has become a major trend in China. Using the huge potential contained in the floating population to promote the development of regional innovation capacity is an important means to achieve high-quality economic development in the Yangtze River Economic Belt. It is worth exploring whether there is an intrinsic relationship between population flow and regional innovation capacity. The Yangtze River Economic Belt includes the Yangtze River Delta city cluster， the city cluster in the middle reaches of the Yangtze River， and the Chengdu-Chongqing city cluster， with a geographic scope spanning the three major segments of east， center， and west of China. Studying the impact of population flow on regional innovation ability provides an important reference for enhancing the overall innovation strength of China.

On the basis of theoretical analysis， this paper uses the panel data of 70 cities in the three major urban agglomerations of the Yangtze River Economic Belt from 2006 to 2020， and uses the general panel model and the Spatial Durbin Model to analyze the correlation between population mobility and regional innovation capacity. The results show that population flow （population inflow） has a significant promotion effect on regional innovation capacity. After considering the spatial dependence， population flow not only directly improves regional innovation capacity， but also has a strong spatial spillover effect. The spatial mobility of labor force population has a significant impact on regional innovation capability， while the influx of the elderly population cannot play a role at the beginning， but when it reaches a certain scale， the influx of the elderly population can promote the development of regional innovation capability. The effect of population flow on regional innovation capacity has significant spatial differentiation characteristics. Population flow has an obvious innovation promotion effect on the Yangtze River Delta Urban Agglomerations， super megacities， and cities close to provincial capital cities， while it has a relatively small impact on the innovation capacity of the city agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River， the Chengdu-Chongqing urban agglomeration and large cities.

Based on the review of existing literature， the possible marginal contributions of this paper are as follows： firstly， in terms of theoretical analysis， this paper not only explains the relationship between population flow and innovation ability， but also analyzes the impact of population flow of different ages on innovation ability; secondly， in terms of empirical analysis， this paper not only studies the correlation between population flow and regional innovation ability， but also fully considers the spatial correlation. On the basis of constructing a common spatial weight matrix， the gravity matrix of economic connection is added to analyze the spatial spillover effect of population flow on regional innovation ability through the spatial econometric model; thirdly， in terms of research depth， this paper further analyzes the heterogeneity of population flow direction， population age structure， city groups， urban population size， and urban geographical location to explore the differential impact of population flow on regional innovation ability.

According to the research conclusions of this paper， in order to rationally guide the population flow and promote regional innovation， this paper puts forward the following policy recommendations： firstly， to tap the potential of the population of all ages and make full use of the advantages of the labor force and the elderly population; secondly， to take action in accordance with the local conditions of each city; thirdly， for cities with different population sizes， to formulate differentiated policies to guide the population flow.

Key words： population mobility;? innovation capacity; spatial spillover effects; Yangtze River Economic Belt; mobile population; labor force population; elclerly population

CLC number：F299.27；F249.21

Document code：A

Article ID：1674-8131（2023）0-0109-16

（編輯：黃依潔）