城市創(chuàng)新能力的影響因素——以上海市為樣本

劉孝斌，胡繼妹，沈佳文

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城市創(chuàng)新能力的影響因素——以上海市為樣本

劉孝斌，胡繼妹，沈佳文

（中共湖州市委黨校經(jīng)管教研室，浙江湖州 313000）

以上海市1991-2013年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本，以城市創(chuàng)新能力為被解釋變量，以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、教育水平、科技人員投入、科技資金投入、居民生活水平、城市環(huán)境為被解釋變量，建立多元線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行OLS估計(jì)，實(shí)證分析影響城市創(chuàng)新能力的因素，得出的結(jié)論為：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、教育水平、居民生活水平對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響；科技人員投入、城市環(huán)境對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的正向影響；科技資金投入對(duì)城市創(chuàng)新能力存在正向影響，但是不顯著。

城市創(chuàng)新能力；評(píng)價(jià)體系；創(chuàng)新型城市

一、引言與文獻(xiàn)綜述

創(chuàng)新能力是一個(gè)城市持續(xù)發(fā)展的永恒動(dòng)力，創(chuàng)新能力強(qiáng)則城市恒興，創(chuàng)新能力弱則城市發(fā)展乏力。從世界城市的興衰脈絡(luò)可以清晰窺見(jiàn)創(chuàng)新的身影，城市如此，國(guó)家亦不例外。中國(guó)正在經(jīng)歷艱難的轉(zhuǎn)型期，城市的功能角色也面臨轉(zhuǎn)型，從工業(yè)生產(chǎn)基地向創(chuàng)新基地轉(zhuǎn)型。中共十八大鄭重提出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略，意在改變傳統(tǒng)的以要素驅(qū)動(dòng)為主的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式。對(duì)于中國(guó)城市而言，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的重要意義在于啟動(dòng)了城市動(dòng)力格局的重構(gòu)，在該戰(zhàn)略的理想設(shè)計(jì)中創(chuàng)新一躍成為城市發(fā)展的最大動(dòng)力，這對(duì)當(dāng)前中國(guó)城市普遍遇到的土地依賴(lài)、資金依賴(lài)?yán)Ь程峁┝似票?。十八屆三中全?huì)強(qiáng)調(diào)國(guó)家創(chuàng)新體系，在國(guó)家創(chuàng)新體系中城市創(chuàng)新應(yīng)發(fā)揮基礎(chǔ)性作用，城市創(chuàng)新能力的重要性由此得見(jiàn)，因而分析城市創(chuàng)新能力的影響因素并以此尋覓提高城市創(chuàng)新能力的途徑具備強(qiáng)烈的現(xiàn)實(shí)意義。以城市創(chuàng)新能力的影響因素為因子，組建城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系，對(duì)城市創(chuàng)新能力進(jìn)行精確評(píng)價(jià)，對(duì)城市創(chuàng)新能力的劣勢(shì)板塊與優(yōu)勢(shì)板塊做到一目了然，從而為提高城市創(chuàng)新能力找到下一步的著力點(diǎn)。本文以創(chuàng)新型城市的典型代表——上海市為樣本，對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響因素進(jìn)行分析，以期為城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建提供參考依據(jù)。

對(duì)城市創(chuàng)新能力的研究沿著3條脈絡(luò)展開(kāi)。第一條脈絡(luò)是對(duì)創(chuàng)新型城市建設(shè)的研究。楊冬梅等對(duì)創(chuàng)新型城市的概念模型以及發(fā)展模式進(jìn)行研究，認(rèn)為創(chuàng)新型城市有四大內(nèi)部創(chuàng)新要素：創(chuàng)新主體、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新制度、創(chuàng)新文化。[1]胡樹(shù)華等認(rèn)為創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新要素包括城市產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力、城市管理創(chuàng)新能力、城市科技創(chuàng)新能力、城市服務(wù)創(chuàng)新能力。[2]齊炎以包頭市為例全面分析了創(chuàng)新型城市的建設(shè)過(guò)程。[3]胡鈺以深圳、上海、大連為樣本總結(jié)了國(guó)內(nèi)創(chuàng)新型城市建設(shè)的典型經(jīng)驗(yàn)。[4]

第二條脈絡(luò)是城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的理論設(shè)計(jì)。吳價(jià)寶等通過(guò)構(gòu)建創(chuàng)新同比指數(shù)、創(chuàng)新定基指數(shù)對(duì)創(chuàng)新型城市進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。[5]宋河發(fā)等從創(chuàng)新體系、創(chuàng)新效率、創(chuàng)新資源等7個(gè)方面構(gòu)建了41個(gè)指標(biāo)用以評(píng)價(jià)創(chuàng)新型城市。[6]石憶邵從技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、文化創(chuàng)新、知識(shí)創(chuàng)新、創(chuàng)新環(huán)境等6個(gè)方面構(gòu)建了29個(gè)指標(biāo)用來(lái)評(píng)價(jià)創(chuàng)新型城市。[7]王仁祥等從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新過(guò)程四個(gè)方面構(gòu)建了29個(gè)指標(biāo)，并形成了一個(gè)總和指數(shù)——?jiǎng)?chuàng)新型城市實(shí)現(xiàn)指數(shù)用來(lái)評(píng)價(jià)創(chuàng)新型城市的實(shí)現(xiàn)程度。[8]

第三條脈絡(luò)是以具體某個(gè)城市為樣本實(shí)證分析城市創(chuàng)新能力。尤建新等以上海市、深圳市為樣本比較分析了城市創(chuàng)新能力的不同培育模式。[9]李琬等選取了上海、北京、南京等9個(gè)城市為樣本對(duì)第四代創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了實(shí)證分析。[10]何睿、戴超群分別對(duì)合肥、南京的創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。[11] [12]

本文在以上研究的基礎(chǔ)上，選取上海市為樣本，實(shí)證分析城市創(chuàng)新能力的影響因素，以此為城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建打下基礎(chǔ)。希望通過(guò)對(duì)上海市的實(shí)證分析，為其他城市的創(chuàng)新能力建設(shè)提供可資借鑒的經(jīng)驗(yàn)。

二、模型、變量、數(shù)據(jù)

（一）模型設(shè)定

本文參照陳媞、何睿等人的研究成果，[13] [11]建立多元線(xiàn)性回歸模型來(lái)分析城市創(chuàng)新能力的影響因素。模型表達(dá)式如下：

（1）式中，Y為被解釋變量，表示城市創(chuàng)新能力，X1、X2、X3、X4、X5、X6是解釋變量，分別表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、教育水平、科技人員投入、科技資金投入、居民生活水平、城市環(huán)境。t表示時(shí)間，本文的樣本區(qū)間是1991-2013年。

將（1）式中心化：

將模型轉(zhuǎn)化成矩陣的形式，有：

于是有：

同時(shí)有：

于是可得：

進(jìn)一步解得：

最后可得OLS法估計(jì)的β值。

（二）變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

表示城市創(chuàng)新能力，是被解釋變量。對(duì)于城市創(chuàng)新能力我們用兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量：技術(shù)合同成交金額、科技成果數(shù)量。技術(shù)合同成交金額用表示，科技成果數(shù)量用表示。與的數(shù)據(jù)來(lái)源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2014。

X表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，是解釋變量。對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)我們用人均GDP來(lái)衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2014。

X表示教育水平，是解釋變量。對(duì)于教育水平我們用每萬(wàn)人口在校學(xué)生數(shù)（包括小、中、高等學(xué)校）來(lái)衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2014。

X表示科技人員投入，是解釋變量。對(duì)于科技人員投入我們用每年的科技活動(dòng)人員來(lái)衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2014。

X表示科技資金投入，是解釋變量。對(duì)于科技資金投入我們用科技經(jīng)費(fèi)支出占地方財(cái)政支出的比重（%）來(lái)衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2014。

X表示居民生活水平，是解釋變量。對(duì)于居民生活水平我們用三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量：城市居民家庭恩格爾系數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均住房居住面積、城市居民平均每人可支配收入。城市居民家庭恩格爾系數(shù)用表示，城鎮(zhèn)居民人均住房居住面積用表示，城市居民平均每人可支配收入用表示。數(shù)據(jù)均來(lái)源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2014。

X表示城市環(huán)境，是解釋變量。對(duì)于城市環(huán)境我們用綠化覆蓋率（%）來(lái)衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2014。

為了使實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果更具穩(wěn)健性，我們對(duì)各變量取對(duì)數(shù)，并且對(duì)城市創(chuàng)新能力和居民生活水平兩個(gè)變量均采用替代指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。于是在（1）式的基礎(chǔ)上形成了以下六個(gè)回歸方程：

回歸方程一：

回歸方程二：

回歸方程三：

回歸方程四：

回歸方程五：

回歸方程六：

各變量及衡量指標(biāo)的詳細(xì)情況如表1所示：

表1 各變量及衡量指標(biāo)的說(shuō)明

變量類(lèi)型表示符號(hào)變量含義衡量指標(biāo)參考文獻(xiàn) 被解釋變量JSH城市創(chuàng)新能力上海市技術(shù)合同成交金額李倩[14]、劉孝斌[15] 被解釋變量KJC城市創(chuàng)新能力上海市科技成果數(shù)量于曉宇等[16] 解釋變量X1經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)上海市人均GDP劉孝斌[17] 解釋變量X2教育水平上海市每萬(wàn)人口在校學(xué)生數(shù)吳景松 [18]、劉孝斌[19] 解釋變量X3科技人員投入上海市每年的科技活動(dòng)人員數(shù)量盧寧等[20]、劉孝斌[15] 解釋變量X4科技資金投入上海市科技經(jīng)費(fèi)支出占地方財(cái)政支出的比重（%）譚文華[21] 解釋變量EGR居民生活水平上海市城市居民家庭恩格爾系數(shù)劉孝斌[22] 解釋變量KZP居民生活水平上海市城市居民平均每人可支配收入趙春玲等[23] 解釋變量JZM居民生活水平上海市城鎮(zhèn)居民人均住房居住面積羅楚亮[24] 解釋變量X6城市環(huán)境上海市綠化覆蓋率（%）王偉武等[25]

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取的樣本為上海市1991-2013年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2014。各變量及衡量指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

表2 各變量及衡量指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）OLS估計(jì)

本文使用Eviews5軟件依次對(duì)回歸方程一到六進(jìn)行OLS估計(jì)，得出的回歸結(jié)果如表3所示。

表3 回歸方程（1）到（6）的OLS估計(jì)結(jié)果

（注：*、**、***表示在10%、5%、1%的顯著性水平顯著。）

（二）懷特檢驗(yàn)

懷特檢驗(yàn)用以檢驗(yàn)異方差的存在，回歸方程一到六的懷特檢驗(yàn)結(jié)果如下表。從表4中的結(jié)果看出，回歸方程（1）到（6）的Obs*R-squared在5%的顯著性水平均不顯著（P值分別為0.091082、0.050749、0.068765、0.793872、0.767739、0.466045，皆大于5%），因此可以認(rèn)為回歸方程一到六都不存在異方差。

表4 懷特檢驗(yàn)

（三）LM檢驗(yàn)

LM檢驗(yàn)旨在檢驗(yàn)序列相關(guān)性。一階滯后的序列相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5，從表5中的結(jié)果看出回歸方程一到六的Obs*R-squared在5%的顯著性水平均不顯著（P值分別為0.797056、0.805584、0.860898、0.261098、0.166080、0.602836，皆大于5%），據(jù)此可以認(rèn)為回歸方程一到六不存在一階序列相關(guān)性。二階滯后的序列相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6，從表6中的結(jié)果看出回歸方程一到六的Obs*R-squared在5%的顯著性水平均不顯著（P值分別為0.369294、0.301158、0.280038、0.550162、0.378538、0.272595，皆大于5%）。

表5 LM檢驗(yàn)（一階）

表6 LM檢驗(yàn)（二階）

（四）實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

從懷特檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)的結(jié)果看出回歸方程一到六都不存在異方差和序列相關(guān)性。從Adjusted R-squared 看出回歸方程一到六的擬合優(yōu)度都非常高（Adjusted R-squared分別為0.983、0.983、0.983、0.885、0.885、0.920）。從DW值可以看出，回歸方程一、二、三存在自相關(guān)（DW值分別為1.144、1.200、1.066），回歸方程四、五、六不存在自相關(guān)（DW分別為1.760、1.749、1.994）。從F檢驗(yàn)值看出回歸方程一到六都顯著（F檢驗(yàn)值分別為217.163、217.292、210.882、29.179、29.197、43.413，均在1%的顯著性水平顯著）。從變量回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)可以看出，回歸方程一到五大多數(shù)變量的回歸系數(shù)都不顯著，回歸方程六大多數(shù)變量的回歸系數(shù)都顯著。據(jù)此可以判斷回歸方程一到五存在不同程度的多重共線(xiàn)性，而回歸方程六不存在多重共線(xiàn)性（F檢驗(yàn)顯著、t檢驗(yàn)不顯著，是存在多重共線(xiàn)性的表現(xiàn)）。因此綜合各方面的檢驗(yàn)結(jié)果，回歸方程六的估計(jì)結(jié)果可靠性最高，我們根據(jù)回歸方程六的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，回歸系數(shù)為-0.359，在5%的顯著性水平顯著。這表明在樣本區(qū)間內(nèi)上海市以人均GDP衡量的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，對(duì)城市創(chuàng)新不但沒(méi)有產(chǎn)生通常所認(rèn)為的促進(jìn)作用，反而起到了抑制作用。

教育水平對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，回歸系數(shù)為-2.436，在1%的顯著性水平顯著。這表明在樣本區(qū)間上海市以每萬(wàn)人口在校學(xué)生數(shù)（包括小、中、高等學(xué)校）衡量的教育水平對(duì)城市創(chuàng)新能力也沒(méi)有產(chǎn)生通常所認(rèn)為的促進(jìn)作用。造成這一結(jié)果的原因可能是每萬(wàn)人口在校學(xué)生數(shù)（包括小、中、高等學(xué)校）這一指標(biāo)存在缺陷，不能準(zhǔn)確衡量教育水平。因此在創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中應(yīng)剔除每萬(wàn)人口在校學(xué)生數(shù)（包括小、中、高等學(xué)校）這個(gè)指標(biāo)。

科技人員投入對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的正向影響，回歸系數(shù)為0.334，在5%的顯著性水平顯著?？萍既藛T投入應(yīng)成為城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系中的重要成分。

科技資金投入對(duì)城市創(chuàng)新能力存在正向影響，但是不顯著，回歸系數(shù)為0.061，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這表明樣本區(qū)間內(nèi)上海市以科技經(jīng)費(fèi)支出占地方財(cái)政支出的比重衡量的科技資金投入對(duì)城市創(chuàng)新能力沒(méi)有顯著的推動(dòng)作用。財(cái)政資金對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響力并沒(méi)有想象中大。

以城鎮(zhèn)居民人均住房居住面積衡量的居民生活水平對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，回歸系數(shù)為-1.656，在5%的顯著性水平顯著。這表明在樣本區(qū)間內(nèi)上海市城鎮(zhèn)居民人均住房居住面積與城市創(chuàng)新能力呈現(xiàn)的是一種反相關(guān)關(guān)系。

城市環(huán)境對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的正向影響，回歸系數(shù)為0.751，在5%的顯著性水平顯著。以綠化覆蓋率為代表的城市環(huán)境指標(biāo)應(yīng)成為城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系中的重要成分。

四、簡(jiǎn)要的結(jié)論及啟示

本文以上海市1991-2013年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證分析了城市創(chuàng)新能力的影響因素。以城市創(chuàng)新能力為被解釋變量，以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、教育水平、科技人員投入、科技資金投入、居民生活水平、城市環(huán)境為被解釋變量，建立多元線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行OLS估計(jì)得出的結(jié)論及啟示如下。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。這表明在樣本區(qū)間內(nèi)上海市以人均GDP衡量的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市創(chuàng)新不但沒(méi)有產(chǎn)生通常所認(rèn)為的促進(jìn)作用，反而起到了抑制作用。因此在創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系中應(yīng)剔除人均GDP這個(gè)指標(biāo)?？梢試L試用其他指標(biāo)來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

教育水平對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。這表明在樣本區(qū)間上海市以每萬(wàn)人口在校學(xué)生數(shù)（包括小、中、高等學(xué)校）衡量的教育水平對(duì)城市創(chuàng)新能力也沒(méi)有產(chǎn)生通常所認(rèn)為的促進(jìn)作用。這給我們的啟示是以每萬(wàn)人口在校學(xué)生數(shù)（包括小、中、高等學(xué)校）為指標(biāo)來(lái)衡量教育水平存在缺陷，在創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中應(yīng)剔除每萬(wàn)人口在校學(xué)生數(shù)（包括小、中、高等學(xué)校）這個(gè)指標(biāo)。

科技人員投入、城市環(huán)境對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的正向影響，因此在創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系中應(yīng)納入科技活動(dòng)人員數(shù)量、綠化覆蓋率這兩個(gè)指標(biāo)。

以科技經(jīng)費(fèi)支出占地方財(cái)政支出的比重衡量的科技資金投入對(duì)城市創(chuàng)新能力存在正向影響影響，但是不顯著。這給我們的啟示在于：財(cái)政資金對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響力有限，在創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系中應(yīng)剔除科技經(jīng)費(fèi)支出占地方財(cái)政支出的比重這個(gè)指標(biāo)。

以城鎮(zhèn)居民人均住房居住面積衡量的居民生活水平對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。這給我們的啟示在于：在城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系中應(yīng)剔除城鎮(zhèn)居民人均住房居住面積。

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Research about Influence Factors of the System of Judging Innovation Ability of City：Taking Shanghai City for Sample

LIU Xiao-bin, HU Ji-mei, SHEN Jia-wen

（Party School of Huzhou Municipal Committee, CPC , Huzhou, Zhejiang 313000, China）

The paper takes time series data of Shanghai from 1991 to 2013 for sample, which is used to empirically analyze influence factors of innovation ability of city. Taking innovation ability of city as explained variable, and taking economic growth, education, input of science and technology personnel,input of science and technology capital, resident life, city environment as explanatory variables, and then the paper builds a multiple linear regression model. Through OLS estimate, test conclusions are as follows: the economic growth, education, and resident life are of significant negative effect on innovation ability of city; input of science and technology personnel, and city environment are of significant positive effect on innovation ability of city; input of science and technology capital has positive effect on innovation ability of city, but the effect is not of significance. On the basis of conclusions of empirical test, some inspiration is proposed.

innovation ability of city; judge system; innovative city

（責(zé)任編校：賀常穎）

F 290

A

10.3969/j. issn. 1672-1942.2015.02.008

1672–1942(2015)02–0041–07

2015-01-02

科技部軟科學(xué)研究課題（2015CXR02）

劉孝斌（1986-），男，湖南常寧人，碩士，主要從事金融市場(chǎng)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究。胡繼妹（1965-），女，浙江湖州人，教授，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)比較與發(fā)展研究。沈佳文（1979-），女，浙江湖州人，副教授，主要從事管理學(xué)、社會(huì)學(xué)研究。