綜合性國家科學中心知識創新高水平收斂效應研究

楊浩東，王高峰

(中國科學技術大學人文與社會科學學院，安徽 合肥 230026)

0 引言

打造創新高地是建成世界現代化強國與科技強國的必然要求，黨的二十大報告強調需強化國家戰略科技力量，優化國家科研機構、高水平研究型大學、科技領軍企業布局，從而實現國家創新體系整體效能的提升。其中，科技創新資源于地理空間上的配置優化尤為重要。這一過程不僅關聯單點中心建設，也涉及區域整體發展，需要處理好科創高地與周邊區域乃至全國創新協調發展之間存在的辯證關系。因此，如何統籌科學中心、創新高地打造與區域科技資源合理布局成為當下需要研究的議題。

近年來，能否以及如何填補不同地區經濟發展存在的差異引起學界廣泛關注，關于區域經濟增長是否會出現收斂的爭論逐漸延伸至創新領域。部分研究[1-2]指出，中國區域創新發展存在顯著的收斂特征。然而，考察區際是否存在創新收斂是遠遠不夠的，倘若區際整體創新發展停滯在一個較低水平，即使后發地區擁有更高的收斂速度，也只會引致低水平收斂。因此，對創新收斂的追求應該以高水平創新為前提。基于此，本文對區域創新發展高水平收斂的定義是，在反映創新發展水平的科技產出實現 “量質齊升”的同時，后發地區擁有比先發地區更高的創新增長率，實現區際創新差異的逐步彌合。

有關創新集聚的研究表明，創新增長與收斂在理論上可以通過一套連續性的運行機制而實現。一方面，稟賦較優的地區通過初期積累實現要素集聚，地理空間上的鄰近增加了創新要素的交互作用，促進人力資本和知識溢出，通過要素共享、互補等機制實現創新的進一步增長[3]。另一方面，中心城市人口大量集中會引致個人生活成本和企業生產成本上升，促使研發要素向周邊城市擴散，形成區域創新發展的核心—邊緣結構[4]。雖然集聚理論揭示了創新集聚在提升城市創新水平和促進區際創新收斂上起到的雙重作用，但經驗層面的證據表明，區際創新差異不能在市場機制下自發彌合。集聚的積極效用導致對要素需求的增加，釋放創新的自我強化特征可能阻礙后發地區追趕先發地區，并對區域整體競爭力和包容性產生負面影響。考慮這一影響的循環累積因果特征所可能引致的路徑依賴，政策干預措施的介入便具備了合理性。由于創新自我強化特征具有顯著的區域異質性，基于地點的創新政策在促進區域創新協調發展上起著至關重要的作用[5]。

本文聚焦綜合性國家科學中心 (簡稱科學中心)這一地方型創新政策，旨在考察其對知識創新高水平收斂產生的影響。選擇該中心的原因是：①科學中心強調通過匯集國家重大科技基礎設施、新型研發機構等多種戰略科技力量，尋求原始創新能力的顯著提升，并為強化國家科技競爭力提供支撐，這滿足了高水平創新收斂中的 “高水平”條件。②科學中心不僅肩負國家科技領域競爭的核心使命，也承擔著輻射周邊城市、重塑區域發展格局的重要任務，這與高水平創新收斂中的 “收斂”目標相契合。③科學中心的定位在于 “科學中心”，側重于加強前沿基礎研究，具有更明顯的科學產出功能，直接影響城市知識創新發展。本研究基于知識擴散理論將科學中心的知識交互行為劃分為知識獲取、知識生產和知識輸出3個階段，由此推演出科學中心影響知識創新收斂存在基礎效應、網絡效應和收斂效應，前后過程始終圍繞知識創新而展開。

1 研究基礎

1.1 科學中心的內涵

政策層面，2016年頒布的《上海系統推進全面創新改革試驗加快建設具有全球影響力的科技創新中心方案》將科學中心定義為國家創新體系的基礎平臺，強調科學中心建設在提升基礎研究水平、增強原始創新能力、攻克關鍵核心技術方面的重要意義。同年12月，《國家重大科技基礎設施建設 “十三五”規劃》對科學中心進行了較詳盡的闡釋，將科學中心描述為國家創新體系的基礎平臺、全球創新網絡的重要節點和帶動國家和區域創新發展的輻射中心。依政策目標不同，科學中心被賦予的內涵有所側重。《國務院關于全面加強基礎科學研究的若干意見》將科學中心作為優化基礎研究區域布局的具體舉措，《加強 “從0到1”基礎研究工作方案》強調科學中心建設是加大地方政府對基礎研究投入的重要激勵方式。研究層面，張耀方[6]從目標定位、組成要素、承擔任務方面對科學中心內涵進行解析。基于對發達國家建設科學中心歷程的回顧，葉茂等[7]將科學中心定義為對全球科技創新具有示范和輻射作用的城市或區域，擁有匯聚頂尖創新主體、促進資源優化配置、催生重大原始創新等功能。趙雅楠等[8]從系統視角認為科學中心體系涵蓋主體性、資源性、服務性和環境性要素，是體現國家意志的科技戰略平臺和推動地區發展的創新戰略引擎。

基于以上回顧，本文認為科學中心體現了國家科技戰略和區域重大戰略的耦合協同，兼具創新集聚和輻射效應，肩負增強原始創新能力、推動地區發展等使命。通過對科學中心內涵的透析發現，其與本文知識創新高水平收斂語境高度契合，科學中心既旨在創造高水平知識創新，又通過發揮自身影響力，促進區域創新協同發展。

1.2 科學中心知識互動行為劃分

知識擴散可以理解為個體對外部知識的接受獲取并吸收轉化為新知識的過程[9]。空間中知識流動過程所涉及的主要行為者可分為知識發送者和接受方[10]。倘若聚焦于特定節點，知識擴散過程的主體行為可分為知識獲取、知識生產和知識輸出。一定程度上而言，承載于特定地理空間的科學中心，其知識創新行為也可分為知識獲取、知識創造和知識輸出3個階段。

(1)知識獲取。微觀層面而言，對某項知識的獲取可以通過關系網絡接觸擁有該項知識的個體[9]。上升至區際層面，這意味著區域創新系統的功能不僅取決于內部資源的發展狀況，還受與其他地區關系的影響[11]。隨著外部知識在知識創造過程中的作用日趨凸顯，這種關聯特征賦予區域特定的資源與權利屬性[12]，如通過深度嵌入城際創新網絡，便于科學中心進行區際層面的要素互動和知識獲取，為自身知識生產以及進一步的區際資源配置和要素協同奠定基礎。當然，對于外源知識的吸收需要建立在個體自身吸收能力之上[9]。以科技人才為代表的重要人力資源構成科學中心的核心要素，可以提升區域對知識的識別與吸收能力，降低學習成本，從而推動知識獲取過程的開展。

(2)知識創造。以知識獲取為前提，區域知識創造是區域內部新知識不斷生成的過程[13]。作為知識創新的源頭，科學中心以高水平大學、科研院所和一流高新技術企業等主要創新生產主體為依托，布局重大科技基礎設施、前沿交叉研究平臺，組織開展前沿、高水平研究，實現重大原創科學成果產出和關鍵核心技術突破。不同于科技創新中心，科學中心代表國家意志，在服務國家重大需求中具有更強的使命導向特征，旨在通過國家實驗室、大科學裝置等重大科技基礎設施群，在信息、生命、能源、物質、環境等科學領域進行原始創新，更強調多學科、多領域的交叉融合以及各類創新要素的交互匯集。 “科學中心”的定位使科學中心促進基礎科學發展的目標更凸顯，而知識創造成為科學中心創新活動的核心環節。

(3)知識輸出。通過可持續性的知識獲取、創造，區域研發要素和科技基礎得到集聚和夯實，并逐漸在一定區域范圍內成為創新高地，具備創新存量基礎的地區可以向后發地區進一步輸出知識，實現知識在不同地理空間內的流通循環[13]。《國家重大科技基礎設施 “十三五”規劃》將科學中心描述為帶動國家和區域創新發展的輻射中心，強調科學中心在區域戰略中扮演的重要角色。建設多層次、體系化的高能級創新平臺，深化科學中心與區域科創中心的協同聯動，體現國家戰略科技力量與區域發展的深度融合。總之，強化科學中心對周邊地區的輻射作用，或是促進區域內 (間)研發活動的合作協同，有助于知識效用的提升，實現區域創新協調發展。

2 作用路徑

2.1 基礎效應

開展前沿、高水平研究并產出重大原創科學成果，是科學中心知識創造過程的重要內涵，也是其主要目標和功能[6，8]。作為核心創新要素，只有資金和人才得到可持續的投入和匯集，并依托于國家實驗室、大科學裝置等高能級平臺，科學中心的知識生產功能方可得到有力支撐[8]。

就財政科技投入而言，政府在創新中最常見的作用是為公共和私人機構進行的研發活動提供資金支持。研發活動的社會效益不能通過市場機制完全內化，使得政府的財政干預不可避免。相比以專利為代表的技術創新，承載于科技出版物中的知識創新具有更高的公共物品屬性。同時，以國家實驗室、大科學裝置為代表的高能級平臺建設投入大、風險高，私人資金涉入缺少足夠的動機。因此，科學中心建設離不開財政的保障，需要中央和地方政府持續增加科技投入，為科技基礎設施建設和科技重大專項開展提供財力支撐。研發資金的充分供給將充當高校、科研機構、企業等各類創新主體擴大創新規模、改善創新質量的催化劑。另一方面，高能級平臺所帶來的吸引力和政府政策的加碼又會吸引科研人員，從而促進地區科技從業人數增加，形成人才高度集聚。在人才引進的同時，批準展開科學中心建設的城市將改革人才培養與使用機制，營造開放協作的創新文化環境，激發科研人員的創造活力。

基于上述分析，本文將城市在高能級平臺加持下，通過增加人力和財力，以實現科學成果產出 “量質齊升”的現象稱為科學中心對知識創新的基礎效應。

2.2 網絡效應

關于網絡的研究[12，14]認為，處于網絡中心的城市有利于非冗余信息、資源的獲取與整合，而占據結構洞更多的城市在網絡中具有更強的控制力，引導知識流動方向，在影響城市自身創新的同時，也調節著其他城市間互動協同。

科學中心影響城市科研合作網絡位置主要表現在：①科學中心建設對知識創新的基礎效應將縮小中心城市與科學知識前沿的距離，為獲取接近前沿的知識和成熟的經驗，其他城市往往更愿意與科學中心建立合作關系。不僅原先存在的交互協同得到進一步深化，新的關系聯結也可能就此形成。②批準建立科學中心，城市創新水平在得到提升的同時，信息和知識的容載力和處理力也得到增強，城市將提升外部信息捕捉、外源知識吸收以及外部關系維持等各個過程的效率，而這將強化城際科研網絡嵌入所帶來的正面影響。③要實現驅動區域乃至全國創新要素資源優化整合這一目標，需要以科學中心自身成為信息、知識和資源基站為前提，僅有當施行城市深度嵌入全國科研合作網絡并具備較高的中心性時，才具備要素循環流通、創新鏈條融通、平臺信息聯通所需的信息與資源優勢。

基于上述分析，本文將科學中心建設對城市科研合作網絡影響力提升帶來的影響稱為科學中心對知識創新的網絡效應。

2.3 收斂效應

信息和知識的傳播受空間和網絡關系的影響，經濟地理學領域的研究[15]揭示了鄰近性和關聯性在知識互動和創新過程中扮演的角色。這其中，空間鄰近和科研合作是知識擴散的兩類主要渠道，也是實現區際創新差異收斂的潛在方式。

一方面，由于知識 (尤其是隱性知識)所具有的粘性，早期對于知識溢出的識別主要局限于區域內部[16]。開放經濟中，區域邊界對知識流動的限制得到削弱，跨區域知識溢出使得區域創新水平可能與鄰近地區相關[1-3，12，14]。因此，科學中心不僅可以對自身科學知識產出施以積極影響，也可能推動周邊地區知識創新績效提升。科學中心建設生產了規模級的創新載體，吸引大量創新要素進入集群，科技人才和高技術產業高度匯聚所形成的創新集聚現象具有潛在的知識溢出效應。科學中心對知識生產過程的積極作用輻射于周邊城市，進而促進區域整體知識創新收斂。需要指出的是，由于科學中心建設處于早期階段，中心的虹吸作用可能蓋過輻射作用，短期內區際知識創新差異可能存在擴大的趨勢。

另一方面，區際關聯性并不局限于地理空間上的鄰近，創新領域的研究表明科研合作是影響本地創新績效的又一種渠道或另一類鄰近性[15]。創新活動的外部合作被視為開放式創新模式的重要組成部分，科研合作促進了合作伙伴間信息、知識與資源共享。現有研究[16]表明后發地區的科研人員愿意與科學中心地區建立合作關聯，以獲得核心資源和專業知識，而這也使得后發地區從合作中獲益更多。科學中心可基于自身的創新基礎與網絡位置優勢構建合作平臺，并完善優化共享機制和管理標準，有針對性地深化與其他各類城市 (既包括其他科學中心城市、區域創新中心城市，亦包涵中西部地區的科學邊緣城市)間的協同合作，加速區際知識創新收斂。

綜上，本文將科學中心建設對區際科學產出收斂速度帶來的影響稱為科學中心對知識創新的收斂效應。結合前文對科學中心知識行為互動劃分和作用路徑分析構建研究框架，如圖1所示。

圖1 科學中心影響知識創新高水平收斂機理

3 研究方法與數據

3.1 指標選擇與數據獲取

(1)因變量。①城市知識創新。知識創新包含知識創造、交流、轉化等過程，而知識創造是其中的重要環節[13]。科技出版物反映科學研究的最新進展，既是科學知識的載體，也是知識擴散的重要渠道。本文選用城市人均科技論文產出表征區域知識創新發展。從知識創新數量 (SCI論文發表數量)和知識創新質量 (高被引SCI論文發表數量)兩個層面衡量。這里的高被引論文指近10年來同年同學科SCI論文被引用次數由高到低排序中前1%的論文。②城市網絡位置。本文選用中心性和結構洞指標反映城市在科研網絡中的位置。借鑒既有研究，一方面，使用度中心性和接近中心性代指城市中心性，前者反映節點與其他節點建立的直接聯系，后者代表節點與其他節點間的接近程度[12]。另一方面，選用中介中心性和有效規模代表城市占據的結構洞，這兩項指標在一定程度上反映節點在網絡中的影響和控制力[14，17]。

(2)自變量、機制變量與調節變量。①科學中心建設 (自變量)。該變量為虛擬變量，如果城市在當年批準建設科學中心，該年份后 (包括當年)的時期取值為1，反之為0。②機制變量。基于上述基礎效應路徑分析，本文以政府財政科技支出 (億元)和科學研究與技術服務從業人數 (千人)表征科技資金和人才投入。③調節變量。高能級創新平臺是匯集和激活創新資源、實現重大科學問題突破的有效載體，基于現有對高能級創新體的探討[18]，本文以城市國家實驗室和大科學裝置數量之和作為反映當地高能級平臺發展水平的變量。

(3)控制變量。產業結構、綜合增長率、金融水平、企業發展、人力資本、開放與通勤、數字化水平等一系列可能影響城市知識創新的因素被選作研究的控制變量。具體而言：①產業結構。以第二產業占國民生產總值的比重進行表征。②綜合增長率。參考Yang等[19]的研究，以自然增長率與技術進步率、資本折舊率之和進行表征，并設定技術進步率同資本折舊率之和等于5%。③金融水平。以金融機構存貸款數量 (萬元)之和進行表征。④企業發展。企業發展水平通過規模以上工業企業利潤總額 (億元)代指。⑤人力資本。以每萬人大學生數量代指人力資本水平。⑥開放與通勤。以公路、水路和航班交通客運總量 (萬人)對開放與通勤進行表征。⑦通信水平。以移動電話與互聯網用戶總數之和 (萬戶)進行衡量。

(4)數據來源與處理。本研究采用2000—2020年283個地級市組成的面板數據。SCI論文發表數量和高被引SCI論文發表數量由數據采集員于Web of Science (WoS)數據庫 (https：//www.webofscience.com.)手工提取而來。中心性和結構洞數據由Ucinet軟件測算獲得，城市科研網絡矩陣采用爬蟲技術獲取數據實現構建 (倘若隸屬于不同城市的作者出現在同一篇文獻中，則這些城市間的合作次數加1)，控制變量數據來自《中國城市統計年鑒》，部分缺失值通過插值法補齊，研究變量除產業結構 (比值型變量)、綜合增長率、企業發展 (樣本值存在負數)外皆取對數處理。

3.2 政策演進與研究方法

2015年 5 月，上海市人民政府發布的《關于加快建設具有全球影響力的科技創新中心的意見》首次提出要加快建設張江綜合性國家科學中心和若干重大創新功能型平臺。2016年2月，國家發展改革委、科技部批復上海張江綜合性國家科學中心，這標志著中國首個綜合性國家科學中心開始建設。2017年，國家發展改革委、科技部先后批復于合肥、北京懷柔開展綜合性國家科學中心的建設方案。2019年8月，《關于支持深圳建設中國特色社會主義先行示范區的意見》明確提出以深圳為主陣地建設綜合性國家科學中心。截至2023年1月，西安已獲批綜合性國家科學中心。相關批復、政策時間表見Figshare數據庫 (10.6084/m9.figshare.23938584)。

本研究采用政策評估方法中的交疊DID，考察科學中心對區域知識創新收斂產生的影響。相比傳統DID方法中政策實施擁有統一時點的特征，交疊 DID適用于同一政策 (科學中心)在影響群體中的漸進實施。構建交疊DID模型為：

(1)

其中，i與t分別表示具體城市和具體年份。Y為包括知識創新和網絡位置變量在內的一系列被解釋變量，政策的處理效應為CNSC，v和μ分別代表不隨時間變化的個體特征和不隨個體變換的時間特征，隨機擾動項以ε代指。

為了探究基礎效應的作用機制，本文選擇財政科技投入和科技事業從業人數作為機制變量。在式 (1)系數顯著前提下，將機制變量作為被解釋變量，政策沖擊作為解釋變量進行回歸，公式為：

(2)

如果式 (2)中政策處理效應的系數顯著，則將政策沖擊、各機制變量皆納入以知識創新作為被解釋變量的回歸模型中，倘若政策處理效應系數有所下降或不顯著，則意味著科學中心建設可通過資金、人才等傳導路徑影響城市知識創新發展，公式為：

(3)

進一步地，就高能級平臺對科學中心建設影響知識創新的調節效應檢驗，在式 (1)基礎上納入高能級平臺及其與政策處理效應的交互項 (CNSC×HP)，公式為：

Yit=vi+μt+β1CNSCit+β2HPit+β3×

(4)

4 實證結果

4.1 基礎效應檢驗

對科學中心基礎效應的檢驗見表1。列 (1)為以知識創新數量作為被解釋變量的回歸結果，處理效應估計系數在1%水平下顯著為正 (3.418)。當加入控制變量，列 (2)結果顯示，系數方向和顯著性并未發生變化。基于同樣的方式，以知識創新質量作為被解釋變量進行回歸。由列 (3) (4)可知，無論是否加入控制變量，處理效應的估計系數皆在1%水平下顯著為正 (4.352/4.281)。以上結果初步表明，科學中心不僅促進城市科學知識產出數量增加，也實現成果質量的優化。當然，科學中心建設選址既需考慮城市自身知識基礎，又需兼顧城市在區域中的影響輻射，所選城市往往本身即是科學底蘊較優厚的區域。為了保證雙重差分模型滿足事前 “平行趨勢”假設，進一步考察科學中心城市和非中心城市的變化趨勢，方程設定為：

(5)

式中，treatment為科學中心虛擬變量，若城市在2016—2020年間被批準建設科學中心，取值為1，反之取0。year為年份虛擬變量，當年取值為1，其他年份則為0，其他設定與式 (1)保持一致。以知識創新數量作為被解釋變量的平行趨勢檢驗如圖2左圖所示。其中，當期 (0)選取為2017年 (盡管上海張江科學中心批準于2016年，考慮到投入產出的時間間隔，將時間延后1年)。縱坐標表示科學中心虛擬變量同年份虛擬變量交互項的估計系數。2016年及其之前，估計系數均不顯著 (5%水平下)，這表明處理組和對照組在建設前擁有相對一致的知識創新發展趨勢，滿足事前平行趨勢假定。2017年及之后年份的交互項系數顯著為正，且大小和顯著性持續攀升，說明科學中心對城市知識創新數量的提升作用在2017年逐漸顯現。以創新質量作為被解釋變量的平行趨勢檢驗如圖2右圖所示，同數量的結果基本一致，在統計層面保證了估計的有效性。

表1 基礎效應回歸結果

圖2 平行趨勢檢驗 (基礎效應)

對資金、人才投入的機制作用以及高能級平臺調節效應的檢驗結果見表2。列 (6) (8)顯示，處理效應的估計系數在1%水平下顯著為正 (207.7/12.48)，表明科學中心建設顯著促進財政科技投入和科技從業人數的增加。列 (7) (9)在式 (1)的基礎上納入這兩大機制變量。可以發現，處理效應的估計系數絕對值有所下降，分別由3.187下降至2.673和1.230。并且，同機制變量相似，仍在至少5%水平下顯著。以上結果表明，科學中心建設可通過資金和人才兩大機制影響城市知識創新發展。列 (10)為高能級平臺調節作用的檢驗結果，政策處理效應同高能級平臺的交互項系數在1%水平下顯著為正，意味著高能級平臺數量正向調節科學中心對科學產出的影響，國家實驗室、大科學裝置對地方知識創新的加持于此得到體現。

4.2 網絡效應檢驗

城市建成科學中心既需具備特定數量和質量的科學產出，也要在科研合作網絡中擁有較高影響力。科學中心網絡效應的回歸結果見表3。表3中，列 (11) (15)為以中心性作為被解釋變量的回歸結果，處理效應估計系數在1%水平下顯著為正 (4.081/20.90)。加入控制變量后，列 (12) (16)結果顯示，處理效應的系數和方向保持不變。這意味著科學中心建設增加城市同其他城市的直接聯系，縮短了合作距離。列 (13) (17)為以結構

洞作為被解釋變量的回歸結果。可以發現，就中介中心性而言，無論是否加入控制變量，處理效應估計系數皆在至少5%水平下顯著為負 (-5.945/-6.508)；而就有效規模來說，在納入控制變量后，解釋變量的估計系數特征為負向不顯著 (-15.71)。

綜合而言，科學中心促進城市中心性的提升，且削弱自身所占據的結構洞。這表明科學中心確實增加了建設城市同其他城市的直接聯系，提高在科研合作網絡中的輻射影響力，但這并非建立在占據更多結構洞基礎上，側面反映出科學中心建設為其他城市間建立合作關聯提供更多機會，中心城市更好地扮演 “平臺”與 “橋梁”角色。為保證上述結論的有效性，對政策的網絡效應同樣進行平行趨勢檢驗，結果如圖3所示。2017年之前，科學中心虛擬變量同年份虛擬變量交互項的估計系數皆未在5%水平下顯著。政策實施后，政策系數呈現與表3相似的結果，表明網絡效應的估計結果是可靠的。

圖3 平行趨勢檢驗 (網絡效應)

4.3 收斂效應檢驗

科學中心在促進建設城市知識創新發展的同時，也可能通過各類渠道影響其他城市發展，從而形成區際創新收斂。本文基于Sala-I-Martin方法檢驗科學中心對區域知識創新β收斂產生的影響[20]。構建模型為：

(6)

(7)

D.Yit=vi+μt+β0L.Yit+β1CNSCit+

(8)

收斂效應的檢驗結果見表4。表4中，列 (19) (22)中創新滯后項系數皆在1%水平下顯著為負，表明中國區際知識創新數量和質量均存在顯著的β收斂。列 (20) (23)為納入處理效應后的回歸結果，創新產出滯后項估計系數由原來的-0.636和-0.951變化為-0.643和-0.954。可以發現，系數方向為負且絕對值有所上升，這表明科學中心建設雖加速了整體區際知識創新收斂，但數值變化較小，收斂效應有待進一步激發。列 (21) (24)為加入交互項變量的回歸結果，交互項系數均在1%水平下顯著為負 (-0.103/-0.621)，意味著科學中心同樣促進了建設城市自身收斂速度的提升。

表4 收斂效應檢驗

科學中心建設為什么能夠促進區域知識創新收斂？這種影響還可以通過何種方式得到進一步擴大？本文聚焦于地理鄰近和科研合作兩大知識擴散渠道，檢驗其在科學中心建設影響區際創新收斂過程中起到何種作用。參照曹清峰[21]對國家級新區實施空間溢出效應的測度。以知識創新數量作為被解釋變量的回歸結果見表5列 (25)～ (28)。可以看出，各段距離下，距離的估計系數均不顯著。另一方面，由表5列 (29)～ (32)可以看出，隨著與科學中心合作次數的減小，雖然科研合作的知識溢出作用會逐漸減小，但始終保持著統計意義上的顯著，這也意味著科學中心與其他城市建立更多的合作關系是其促進區際知識創新收斂的重要渠道之一。

表5 知識擴散渠道檢驗

4.4 穩健性檢驗

為了提高前文結果的可信度，本文進一步通過4種不同的方式展開穩健性檢驗。

(1)更換被解釋變量。本文以科技論文和高被引科技論文發表數量作為被解釋變量，既從創新數量和創新質量兩個方面對知識創新進行衡量，又實現了交叉驗證，在一定程度上保證了科學中心基礎效應結果的穩健性。

(2)PSM-DID。本文采用傾向得分匹配—雙重差分估計方法來檢驗前文基礎效應結果的穩健性。選取地區綜合增長率、財政科技投入和人力資本變量作為協變量進行Logit回歸，采用逐年核匹配對處理組與對照組進行確定 (處理組和控制組協變量的標準化偏差值大多數小于20%)。以知識創新數量和質量作為被解釋變量再次進行回歸，結果見表6列 (33) (34)。可以看出，政策的估計系數在不同水平下顯著為正 (1.428/1.777)。

(3)更換研究方法。本文在構建地理鄰近矩陣和合作鄰近矩陣的前提下，采用空間計量模型對科學中心的基礎效應進行再次估計。由表6列 (35) (37)可見，對于知識創新數量而言 (采用空間杜賓模型)，無論是地理鄰近還是合作鄰近，科學中心的直接效應與間接效應系數皆在1%水平下顯著為正，這意味著科學中心確實在地理鄰近和科研合作渠道上存在知識溢出效應。就創新質量而言 (LM 檢驗和Wald檢驗結果支持采用空間滯后模型)，列 (36)的結果顯示，科學中心的估計系數在1%水平下顯著為正 (3.929)。上述結果表明，即使考慮空間效應，前文基礎效應的估計結果依舊穩健。同時，也驗證了科學中心政策溢出效應在各類知識擴散渠道中的存在。

表6 穩健性檢驗

(4)考慮到被解釋變量特定數值的聚集可能引致估計有偏，故參考武力超等[22]的研究，采用Tobit模型重新估計。由列 (39) (40)可見，結果與前文相一致。

4.5 安慰劑檢驗

盡管前文已采用多種方式進行了穩健性檢驗，但并不意味著可以保證處理組同期沒有受到其他沖擊的影響。因此，以下對科學中心城市和沖擊時間進行隨機處理并再次估計，進行雙重隨機安慰劑檢驗。依據模型 (1)進行回歸，隨機重復 500 次實驗，對應的交互項系數估計值和概率密度如圖4所示。在圖4中，上半部分的兩側分別為以知識創新數量 (左)和知識創新質量 (右)作為被解釋變量的估計結果，相較于基礎效應的檢驗結果 (3.187/4.281)，安慰劑檢驗的系數估計值整體位于零值附近，且大多P 值大于0.1；下半部分的兩側分別為以度中心性 (左)和中介中心性 (右)作為被解釋變量的重復實驗結果，不難看出，網絡效應檢驗結果中的估計系數 (3.524/-6.508)顯著異于隨機設定實驗的估計系數。以上結果表明，雙重隨機處理后的科學中心建設效果，無論是顯著性還是作用強度均有大幅削弱，證實前文的檢驗結果是非常穩健的。

圖4 安慰劑檢驗

5 研究結論與政策內涵

5.1 研究結論

本文聚焦科學中心建設是否有助于實現區際知識創新高水平收斂這一問題，基于知識擴散內涵，將科學中心的知識互動行為分為知識獲取、知識生產和知識輸出3個階段，由此推演出基礎效應、網絡效應和收斂效應等科學中心影響區際創新的3個機制。實證方面，采用中國2000—2020年283個地級市組成的面板數據，依據理論機制框架對科學中心實施效果展開評估。研究發現：①基礎效應方面，科學中心建設促進城市知識創新 “量質齊升”。其中，財政科技投入與科技事業從業人數的增加是重要機制，而高能級平臺數量正向調節這一積極影響。②網絡效應方面，科學中心增強了建設城市同科研合作網絡中其他城市間的直接聯系，強化了中心位置特征，對城市所占據結構洞的負向影響優化了科學中心 “平臺”和 “橋梁”作用的發揮。③收斂效應方面，相比其他城市，科學中心擁有更快的收斂速度。另一方面，科學中心通過地理鄰近和科研合作渠道促進知識擴散，加速區域整體知識創新收斂。

5.2 政策內涵

(1)深度嵌入城際合作網絡，拓寬科學中心知識獲取。科學中心是國家參與全球科技競合作的核心力量，這一目標定位意味著科學中心是全國范圍內科學知識最密集和前沿的地區，而這需要以更多的異質性與互補性知識獲取為基礎。因此，科學中心城市需深度嵌入城際乃至全球合作網絡，地方政府可考慮采用建立聯合研究中心、設立合作專項基金等協同機制，更為積極地與其他城市建立合作關聯，扮演好 “平臺”與 “橋梁”角色，促進區際要素循環流通、創新鏈條融通和平臺信息聯通。這可以通過建立以成果共享、交易平臺為代表的知識、技術轉移機制來實現，從而激發身處網絡結構中心潛力。

(2)充分集聚創新要素資源，強化科學中心知識生產。充足的資金和人才投入既是科學成果得以產出的前提，又是實現創新集聚的重要方式。鑒于資金和人才在科學中心影響知識創新中起到的中介作用，未來科學中心建設需進一步加大人力與財力投入，建立、拓寬長期穩定的資金支持渠道，完善育才、引才、留才、用才一體化政策體系。此外，鑒于高能級裝置在科學中心建設過程中的調節效應，可進一步依托大科學裝置、國家實驗室、國家重大科技基礎設施，實現創新要素更高程度的聚集和更高效率的配置。通過打造代表國家意志、服務國家需求的戰略科技力量，產出重大原創科學成果和突破關鍵核心技術，強化科學中心的知識生產功能。

(3)深化區域空間戰略協同，擴大科學中心知識輸出。收斂效應檢驗結果表明，雖然科學中心促進了區域整體知識創新收斂，但作用效果有待進一步加強，尤其是對于地理鄰近所引致的知識溢出渠道。因此，未來需在堅持強化區域間合作的基礎上，深化城市群、區域一體化等空間戰略，如在長三角一體化戰略背景下，《三省一市共建長三角科技創新共同體行動方案 (2022—2025年)》的實施，在戰略科技力量培育、 “雙鏈”融合、創新創業生態營造、創新網絡和治理體系建設等方面，探索新機制、構建新辦法。同時，促進科學中心同所在區域科創中心、科學城縱向合作協同，弱化中心城市虹吸作用所產生的負面影響。通過擴大知識輸出，強化科學中心對周邊地區的輻射作用，實現區域知識創新高水平收斂。