微观视角下城市经济网特征对创新产出的影响研究

内容摘要：随着城市间经济联系的不断加强，网络化趋势日渐明晰，城市经济网络结构特征逐步对创新产出发挥一定的影响作用。鉴于此，本文构建了微观视角下城市经济网特征影响创新产出的理论模型，以长三角16个中心城市2002-2012年的数据为研究样本，借助社会网络分析和回归分析方法，实证检验了城市经济网络微观特征中节点度数、节点中介性、节点结构洞对创新产出的影响，并得出相关结论。研究表明：长三角城市经济网的节点度数及结构洞对创新产出有正向促进作用，城市节点度数越高，拥有的结构洞越多，创新产出就越大；节点中介性对创新产出有反向作用，城市节点中介性的降低，有利于网络中创新资源的均衡配置，推动创新产出整体提升。

关键词：城市经济网络 微观特征 创新产出

引言

城市发展推动创新的重要性不言而喻，城市创新产出即通过对创新资源（基础设施、信息网络、资金、技术等）的优化配置，创新主体（企业、大学、研究机构等）的分工合作、创新制度（激励、竞争、评价和监督等）的合理利用，三者协同发挥效应的结果。城市在发展过程中，通过调整三者的关系与结构，最终推动创新产出的提高。实践与理论证明，任何一个城市的发展都不可能是“孤立发展”，为了获得城市的持续发展，城市间总发生着各式各样的联系。经济活动是城市间最为活跃的联系，这一联系的发生加强了城市间的沟通与交流，提高了物质流动、能量转换、信息传递和资金周转等创新要素的流通水平。伴随着经济全球化的推进，城市间的经济联系愈显密切，逐步呈现出网络化的趋势，城市构成网络的重要节点，经济联系构成联结两节点的边，城市经济网络应运而生。网络中有效的连通性为城市中的创新主体获得外部知识溢出和创新扩散提供了通道，主体间经由这些通道增强了彼此的交流与联系，促进技术、资金、人才等内部要素的资源整合，使得嵌入网络中的城市更容易获取所需的创新资源；进一步深化城市间的分工与合作，有利于降低创新难度，分散创新风险，节约创新成本，进而提高城市中创新主体对创新期望收益的预期，诱发潜在的创新欲，最终有助于创新产出的提升。鉴于此，研究城市经济网络对创新产出的影响无疑具有非常重要的理论与现实意义。

有关城市与创新产出的研究源于Pred（1966），他指出大型城市的人口规模与专利申请数有较强的相关性。罗斯、邓肯（1991）研究发现城市规模与城市创新产出存在正向的相关关系。程开明（2010）实证分析得出城市创新产出除资金和人员投入的显著影响外，还受城市化水平、经济发展、地区差异、城市规模等因素的影响。宋延广等（2011）认为教育投入、企业科技投入及政府科技投入对城市创新产出具有明显促进作用。曹勇等（2013）研究发现城市经济规模、科技成果转化能力和城市创新投入影响创新产出。综观以上研究，发现这些研究较多关注城市创新要素（科技人员、资金）的投入及创新环境（城市规模、城市化程度等）对创新产出的影响，而从城市网络视角探讨对创新产出的影响略显不足。

城市经济理论认为城市间频繁的经济联系势必对创新活动产生影响，城市经济网络正是城市间强化经济联系的产物，以经济网为研究背景，分析其对创新产出的影响便构成了本文研究的切入点。在已有的相关研究中，Ben Shaw-Ching Liu（2005）指出网络的结构特征是影响创新产出的重要因素；程开明、王亚丽（2013）认为城市航空客流网的结构特征，包括绝对密度、联结强度、节点度中心性、结构洞对城市创新产出具有正向促进作用。结构特征又分为宏观（整体网）和微观（节点网）特征，宏观侧重对整体（区域、团体等）的研究，而微观更关注网络节点个体（城市、企业、个人等）的研究。为了更好地理解城市经济网络与创新产出的关系，切实提高城市创新产出水平，有必要基于微观视角，分析城市经济网特征对创新产出的影响。故本文在借鉴相关研究的基础之上，提出城市经济网络微观特征（节点度数、节点中介性、节点结构洞）影响创新产出的理论假设，并选取长三角16个中心城市2002-2012年数据进行实证分析，深入探讨城市经济网背景下，网络微观特征对节点城市创新产出的影响，并得出相关结论。

相关理论及研究假设

城市经济网以各节点城市间的经济联系为基础，通过整合创新资源、促进知识流动、获得溢出效应、加速创新扩散、减少创新风险、优化产业分工和协作等一系列过程影响创新成本、效率和产出。

城市经济网络之所以对创新产出产生一定的影响，离不开网络结构的作用。网络连通度促使节点间相互吸引，增加节点内部、外部创新主体间联系与交流的频率，有助于彼此人才、资本、信息等资源的流动，推动创新资源由高度集聚向分散均衡发展，共同构建一种平等互利的创新合作平台。网络中各节点是知识流动的重要载体，节点之间易发生知识的流动和碰撞，产生聚变和裂变反应，从而促进知识在经济网络中最大化的溢出和扩散，进而扩大网络节点城市的知识信息量，带动各节点的创新活动，增强创新产出。同时，由于各节点具有不同的创新能量和地位，节点间的关系链成为创新扩散的通道以及成为创新在扩散过程中实现增值的价值链，节点城市在相互交流与合作的过程中，节点间关系的强联结度将会提高网络中创新扩散的速度和效率，使创新可以快速地从一个城市扩散到另一个城市，提高创新产出。

由上述理论分析可知，网络结构特征是网络发挥作用的关键特性，也是影响创新产出的重要因素，故本文将从城市经济网络微观特征即网络节点度数、节点中介性、节点结构洞这三个方面对创新产出的影响进行分析。

（一）节点度数影响创新产出

节点度数指网络中与该点直接相连的节点数目，用来衡量节点在网络中的核心地位。节点度数越高，表明其越接近网络的中心位置，拥有的权力越大。城市经济网络中，拥有较高节点数的城市，表示该城市与其它城市保持着密切的联系，城市能够有更多的机会从网络中的其它节点获取信息、知识、技术等资源；从权力角度分析，节点度数高的城市，意味着在网络中权力较大，获取知识和信息的能力较强，能够从比自己实力水平高的城市获取尖端的创新技术和经验，取其精华之处进行模仿和学习，并通过吸收、消化、改进纳为己用从而提升自身的创新水平，进而可以更好地促进创新活动。根据以上分析，提出如下假设：

H1：节点度数对创新产出具有正向的促进作用

（二）节点中介性影响创新产出

节点中介性指某个节点出现在网络中任意两个节点最短路径上的可能性，用来衡量个体对资源的控制程度。节点中介性越高，说明该节点占据着网络资源流动的重要渠道，充当其它城市交流的中介，删除该点势必对网络中的资源传递产生影响。城市经济网中，城市的中介性越高，通过此节点传播的信息资源和创新成果就越多，拥有对信息和创新成果的控制能力也越强；同时创造的最短路径越多，时效性越强，缩短了知识和信息的传播时间，有利于创新思想的交流和加深，从而促进创新产出。根据以上分析，提出如下假设：

H2：节点中介性对创新产出具有正向的促进作用

（三）节点结构洞影响创新产出

结构洞表示两个行动者之间的非冗余联系，节点之间的联系分直接和间接联系，间接相连的两个主体之间产生结构洞。Burt（1992）指出结构洞的存在影响知识流的运动和信息的交换与共享，成为网络中的断点，同时伴随的也是创新的机会，充当主体沟通的桥梁作用。节点结构洞越多，表明该节点网络的有效规模越大，在资源获取和信息控制方面拥有十分特殊的优势。城市经济网中，城市拥有的结构洞越多，城市受限制程度越低，越有利于信息传播和创新成果扩散；获取有效、关键的信息和知识等创新资源也相对增多，创新产出也就越大。根据以上分析，提出如下假设：

H3：节点结构洞对创新产出具有正向的促进作用

基于上述分析，提出本文的理论模型，如图1所示。

研究设计

（一）城市经济网络模型构建

城市经济网是基于城市间密切的经济联系而形成，构建经济网络模型关键是对城市间的经济联系进行准确度量。目前，通过引入“引力模型”对城市间经济联系的测度较为广泛。考虑到网络经济时代，邮电业务量、互联网用户数量与城市对外经济联系有着紧密的关系；并且交通运输方式的多样性以及城市间的经济落差对传统意义上的地理空间产生一定的影响，在借鉴前人研究的基础上，对引力模型进行修正，并据此构建城市经济网络模型。计算公式如下：

其中：Rij表示城市i和城市j之间的经济联系强度；K为修正系数；Pi、Pj分别表示城市i和城市j的市辖区人口数；Vi、Vj分别表示城市i和城市j的全年GDP；EDij表示城市i和城市j之间的经济距离。

修正系数：

式中：ei、ej分别表示城市i和城市j的邮电业务量，ti、tj分别表示城市i和城市j的互联网用户数。

经济距离：

EDij=αijβijdij

式中：αij 表示城市i和城市j间通勤距离的修正权数（当城市i和城市j的交通运输方式仅为铁路时，αij取0.8；仅为省级以上公路时，αij取1；仅为航运时，αij取1.2；仅为铁路和高速公路时，αij取0.7；同时拥有铁路、省级以上公路和航运，αij取0.5），βij表示城市i和城市j间的经济落差修正权数（两城市间的人均国内生产总值的比值反映城市间的经济落差，比值大于等于70%，βij取0.8；小于70%且大于等于45%时，βij取1.0；小于45%，βij取1.2），dij表示城市i和城市j间的空间距离（利用“百度地图”以“最短路程”为限定条件检索每2个城市市府间公路距离，单位：km）。

（二）样本选取

长江三角洲是我国综合实力最强的经济中心，同时也是我国率先跻身世界级城市群的地区，并且长三角中心城市间经济联系的网络化特征已有所凸显。鉴于此，本文选取长三角地区16个中心城市（上海、南京、杭州、宁波、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、泰州、南通、湖州、嘉兴、绍兴、舟山、台州）为研究样本。

考虑到长三角地区城市间经济联系的变化趋势，选取2002-2012年间11个时点的数据，数据主要来源于2003-2013年的《中国城市统计年鉴》《上海市统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》、《浙江省统计年鉴》以及各市统计年鉴及部分市统计公报，所有数值都以2000年不变价计算。

（三）变量测量

被解释变量。本文选择创新产出作为被解释变量。Feldman（1994）研究得出专利和创新之间的相关系数达到0.934，两者具有很强的相关性，故选取专利数据度量创新产出。虽然选取专利数据存在一定的不足之处，但相比其他指标，专利标准相对客观、变化缓慢；而且比较接近创新的商业应用以及能较全面的反映地区发明与创新的信息。考虑到专利授权量受到专利审查机构审查因素的影响并存在较长的不确定时滞，将其作为衡量指标，可能会导致一定的信息失真，因此，本文选用专利申请受理量（PAT）度量创新产出。

解释变量。解释变量即为城市经济网络的节点度数、中介性、结构洞。采用社会网分析（Social Network Analysis）方法对城市经济网络结构特征进行分析，并借助软件UCINET6.212进行测度。UCINET6.212可将网络结构特征变得更加直观可控，量化测评效果更加明显，为城市网络的分析提供便利。将上文中计算所得的城市间经济联系矩阵导入到UCINET 6.212中，即可得出节点度数（DEG）、中介性（BET）和结构洞（EFS）的最终值。值得强调的是，本文采用网络的有效规模来度量结构洞指标，某节点网的有效规模越大，表示该节点拥有结构洞越多。

控制变量。考虑到影响创新产出的因素较多，本文引入控制变量对解释变量的有效性进行控制，选取地方政府教育经费支出、地方政府科技经费支出和当地经济发展水平作为影响创新产出的三个关键因素。地方政府教育经费支出、科技经费支出反映当地政府在财政资源配置中对教育、科技的重视程度，一般而言，当地教育水平越高，劳动者素质越高，越有利于科技人员的培养；科技发展水平越高，越有助于科技创新的产生。同样，经济发展水平越高的地区越能对技术创新投入更多的人力和物力，越能促进当地的创新产出，而人均生产总值可以较客观地反映出地区经济发展水平。因此，本文将地方政府教育经费支出（EDU）、科技经费支出（TEC）、人均生产总值（PGDP）作为控制变量引入分析中。

实证分析

（一）变量的初始特征

将以上变量导入SPSS 19.0，对各变量的初始特征进行描述性统计分析，如表1所示。从节点度数、中介性、有效规模均值分年度统计中，可以得出2002-2012年间节点度数呈大幅增长趋势，2012年的节点度数均值是2002年的4.68倍；中介性呈下降趋势，由2.624减小到0.563，减小幅度达78.56%；有效规模呈缓慢增长趋势，从2002到2012年，增幅仅为12.17%。

（二）相关分析

为减少以上变量数据的异方差，将变量取对数处理后进行相关分析。通过引入Spearman秩和分析法，对两两变量的秩次大小做线性相关分析，尽可能准确地判断变量之间的相关性，如表2所示。Spearman相关系数显示，节点度数、中介性、有效规模与创新产出的对数值存在正相关关系，系数分别为0.783、0.251、0.229，且都通过显著性检验；教育经费、科技经费、经济发展水平也与创新产出对数值存在显著正相关关系。由于相关分析只能说明变量之间是否存在关联，无法说明变量之间的影响关系大小和因果关系。为进一步验证变量间的关系及其显著程度，将结合下文的回归分析，对上述变量进行综合判定。

（三）回归分析

考虑到面板数据相比时间序列和横截面数据，能够提供更多的样本信息，提高模型估计的精度，本文利用以上变量的对数值构成研究所需的混合面板数据（Panel Data）借助EVIEWS7.2进行回归分析。设定如下多元线性回归模型：

其中：lnPAT 表示模型的被解释变量，lnDEG 、lnBET 、lnEFS 表示解释变量，lnCTRL 表示一系列的控制变量。i和t分别表示第i城市和第t年。u为随机扰动项，满足u～N（0，σ2） ；β 分别为各变量对被解释变量的影响系数。

首先根据F检验分析判断模型的设定形式（变截距个体固定效应或截距不变模型），即通过计算两个模型的残差平方和SU、SR，计算F1 统计量。

经检验，选择截距不变模型（即混合估计）较为准确，具体估计结果如表3所示。

表3分析结果显示，方程决定系数为0.947，F统计值为507.376，且显著（p<0.01）；DW值为1.251，表示变量间不存在严重的自相关情况，方程拟合效果较好，故方程中的变量对创新产出有一定的解释力度。

节点度数对创新产出的影响系数为0.089，在1%的水平上显著，表明节点度数对创新产出具有正向促进作用，假设H1成立。由此可以得出，城市节点度数越高，与其有直接联系的节点就会越多，城市间的联系越密切。一方面，城市将有更多的机会与其他城市进行技术和知识的交流；另一方面，节点度数越高表明该城市越趋于网络的中心位置，中心优势有利于信息的多方搜索，使得城市更容易获取所需的战略资源，从而增添创新产出的可能性。

节点中介性对创新产出的影响系数为-0.093，在1%的水平上显著，表明节点中介性对创新产出具有反向作用，与预期理论存在偏差，即城市节点中介性下降（见表3），创新产出反而有所提高，故假设H2不成立。导致这一结果的原因可能是由于：2002-2012年，随着中小城市间经济联系强度与日俱增，引发网络中节点城市的中介性平均水平有所下降，使得网络中创新资源趋于均衡配置，最终推动创新产出水平整体提升。例如，2002年绍兴与嘉兴之间的经济联系较弱，大部分联系都在以杭州作为中介城市的条件下发生，随着两城市间经济交流活动的加强，到2006年，绍兴与嘉兴的经济联系强度已有大幅度增加，两城市间的经济联系通过“绕行”行为使得部分联系已无需再“途经”杭州，从而动摇了杭州作为中介城市的地位，直接导致杭州的节点中介性减弱，而其周围城市的节点中介性却在增强。这一现象表明中小城市中介性的小幅增加会引起大型城市中介性大幅下降，最终导致城市的中介性平均水平呈整体下降趋势。这一趋势会减弱大型城市对创新资源的控制能力，然而中小城市对资源的控制能力却有小幅增强，致使资源实现再配置直至趋于均衡发展状态，从而达到带动创新产出整体提升的效果。

有效规模对创新产出的影响系数为0.079，在10%的水平上显著，表明有效规模对创新产出具有正向促进作用，某节点网的有效规模越大，该节点拥有结构洞就越多，故节点结构洞对创新产出具有正向促进作用，假设H3成立。城市拥有的结构洞越多表明该城市在整个经济网络中处于控制领导地位，这类城市会较少受到其他城市资源或信息的限制，获取信息、知识等创新资源的壁垒就越低，从而为创新产出提供有利条件。可见拥有较多结构洞的城市享有信息传播和创新扩散的天然优势，能够使它因其所具有的独特地位而获得更多创新收益。

结论

本文以城市经济网为研究背景，提出微观视角下城市经济网特征即节点度数、节点中介性、节点结构洞影响创新产出的理论假设，并以2002-2012年长三角16个中心城市为研究样本，通过社会网络分析和回归分析方法对所做假设进行了实证检验。

分析结果表明：长三角城市经济网的节点度数对创新产出有正向促进作用，城市节点度数越高，越容易获取创新所需的知识和信息，拥有的创新机会越多，创新产出的可能性越大；节点结构洞对创新产出有正向促进作用，结构洞越多，越趋向于知识流动和创新扩散的主导地位，为创新产出提供优势；节点中介性对创新产出有反向作用，城市节点中介性的降低，引起经济网络节点对资源控制能力的平均化，带动网络中创新资源的配置趋于均衡，推动创新产出整体提升。

今后，应进一步发挥城市经济网特征对创新产出的促进作用，通过打破城市间的地区隔离，构建城市间互动发展的多边平台，培育和完善以中心城市为依托的城市经济网络，发挥中心城市的聚集和扩散作用，实现中心城市与周边城市之间、大中小型城市之间的合理分工与功能互补，实现城市创新产出总体提高。

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作者简介：

武宁（1989-），男，硕士研究生，研究方向：高新技术创新。

陈新国（1954-），男，教授，博士生导师，研究方向：科技创新及区域经济。