城市蔓延真的抑制城市創(chuàng)新空間集聚嗎

楊曉昕，張 涵

(1.中央財經(jīng)大學(xué) 國防經(jīng)濟與管理研究院，北京 100081；2.青島大學(xué) 質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)院，山東 青島 266071)

0 引言

作為城市化進程中值得關(guān)注的一種現(xiàn)象——城市蔓延(Urban Sprawl)是指城市邊緣無序、低密度、非均衡、非計劃性的擴張[1-2]，具有區(qū)域功能單一、空間錯配、依賴交通工具等特征，使原來集中在中心區(qū)域的城市活動擴散到城市外圍，導(dǎo)致城市形態(tài)呈現(xiàn)分散化空間特征，并帶來諸如土地資源浪費、環(huán)境惡化、農(nóng)業(yè)用地流失、公共產(chǎn)品與服務(wù)分配不均等負面問題[3-4]。相比城市規(guī)模蘊含的規(guī)模經(jīng)濟、集聚經(jīng)濟等效用，城市蔓延更多反映了對城市經(jīng)濟密度的稀釋，不僅表現(xiàn)為城市空間躍進或“蛙跳”，還從城市人文環(huán)境與管理組織上呈現(xiàn)出紊亂狀態(tài)[5]。我國的城市蔓延出現(xiàn)于改革開放之后，相比發(fā)達國家，我國的城市蔓延是伴隨城市化快速發(fā)展而同時出現(xiàn)的，雖然城鎮(zhèn)化水平從1978年的17.92%提高到2019年的60.60%，但空間城市化速度快于人口城市化，導(dǎo)致城市蔓延，尤其是大、中城市表現(xiàn)得最明顯[6]。城市蔓延降低了產(chǎn)業(yè)、商業(yè)服務(wù)的可達性或空間鄰近性[7]，減少了創(chuàng)新人員之間的互動機會，從而可能減少創(chuàng)新行為，這是因為空間鄰近性是實現(xiàn)創(chuàng)新空間集聚與知識溢出的催化條件[8]。同時，也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，由于土地和房租成本較高，初創(chuàng)企業(yè)或規(guī)模較小的創(chuàng)新型企業(yè)往往傾向選址在人口密集度較低且與相關(guān)業(yè)務(wù)企業(yè)距離較近的地區(qū)[9]。因此，城市蔓延是否有利于城市創(chuàng)新空間集聚是值得探討的話題。

1 文獻綜述

在城市蔓延測度方面，有學(xué)者采用夜間燈光亮度[10]、城市人口密度[11]、城市建成面積增速、城市人口增速[12]等數(shù)據(jù)，通過構(gòu)造單一指標(biāo)衡量城市蔓延水平。也有學(xué)者通過構(gòu)建綜合指標(biāo)進行測度，如Torrens[13]從城市增長、社會因子、分散化、通達性等方面測度美國德克薩斯州的城市蔓延水平；Hamidi & Ewing[14]基于開發(fā)密度、土地綜合利用水平、商業(yè)活動中心度以及街道可達性4個維度，對2000-2010年美國城市蔓延水平進行測度；Liu等[15]從市區(qū)規(guī)模、城市密度以及城市分化度3個維度綜合分析2000-2010年全球城市蔓延趨勢。

在城市蔓延成因方面，主要歸結(jié)為市場失靈、政策制度、社會文化、交通進步等方面[16-17]。規(guī)制學(xué)派將城市蔓延原因歸結(jié)為二戰(zhàn)后資本主義國家為實現(xiàn)資本積累，通過政策調(diào)整并最終在城市發(fā)展過程中呈現(xiàn)出的結(jié)果；也有學(xué)者從土地規(guī)制角度分析并指出，城市蔓延是利益相關(guān)方通過博弈對土地利用達成的一種結(jié)果。除區(qū)域規(guī)劃缺乏、居民區(qū)位選擇偏好、政府政策導(dǎo)向等共性因素外[18]，土地財政體系、市場不確定性、人口增長、戶籍制度等也是導(dǎo)致我國城市蔓延的重要誘因[19-20]。此外，也有學(xué)者認為，適度的城市蔓延是工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的基礎(chǔ)條件，因此地方政府對城市增長的迫切需求也容易造成城市蔓延[21]。

在城市蔓延影響方面，已有研究多集中于討論城市蔓延對生產(chǎn)效率、經(jīng)濟增長、工資水平、主觀幸福感等方面的影響[10，22-23]，探析城市蔓延下創(chuàng)新空間集聚效應(yīng)的研究比較罕見。鑒于此，本文基于2007-2018年中國地級城市面板數(shù)據(jù)，從創(chuàng)新效率、知識溢出、就業(yè)匹配3個維度，檢驗城市蔓延對城市創(chuàng)新空間集聚的影響與作用機理。相較以往研究，本文從3個方面進行拓展：①在研究視角上，從中介效應(yīng)視角構(gòu)建模型，深入剖析城市蔓延帶來的外部效應(yīng)對城市創(chuàng)新空間集聚的作用機制，進一步豐富城市蔓延問題研究維度；②在研究方法上，基于自舉法獲得3種機制變量的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)，能夠更加準(zhǔn)確地反映樣本的真實分布情況，確保研究結(jié)論的可靠性；③在研究實踐上，細化不同區(qū)位、不同規(guī)模城市蔓延對創(chuàng)新空間集聚的異質(zhì)化影響，為我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實施與新型城鎮(zhèn)化建設(shè)提供決策依據(jù)。

2 機制分析

2.1 創(chuàng)新效率機制

學(xué)者們普遍發(fā)現(xiàn)城市蔓延會抑制經(jīng)濟效率，這是因為在城市規(guī)模尚未達到最優(yōu)水平時，城市蔓延對城市密度的過早稀釋損害了城市勞動生產(chǎn)率，進而降低了集聚經(jīng)濟的正向效應(yīng)，尤其是小規(guī)模城市[24]。但通信技術(shù)發(fā)展以及彈性工作制在高端產(chǎn)業(yè)中的逐漸推廣，降低了地理鄰近性在通勤成本中的重要性及其對信息流的摩擦“阻力”。因此部分學(xué)者提出，城市蔓延與城市生產(chǎn)率之間也可能存在不確定關(guān)系甚至是正向關(guān)系。如葉寧華等[25]發(fā)現(xiàn)，我國部分地區(qū)已出現(xiàn)過度集聚現(xiàn)象，在密度較高城市，容易出現(xiàn)交通擁擠、高房價，導(dǎo)致集聚下的不經(jīng)濟性超過集聚對生產(chǎn)率的貢獻；魏守華等[11]認為，我國現(xiàn)代城市擴張呈現(xiàn)多中心集聚模式，并實證適當(dāng)?shù)某鞘新涌赡芨纳瞥鞘锌臻g結(jié)構(gòu)、提升集聚經(jīng)濟效應(yīng)。

由此，本文提出研究假設(shè)如下：

H1：城市蔓延會通過降低創(chuàng)新效率對創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生負向作用，當(dāng)城市蔓延因稀釋就業(yè)密度而降低創(chuàng)新效率時，這種負向作用可能被強化。

2.2 知識溢出機制

由于我國城鎮(zhèn)化進程仍處于上升發(fā)展階段，大量優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新要素向規(guī)模大、密度高的中心城區(qū)集聚，而緊湊、規(guī)則的城市空間形態(tài)更利于強化創(chuàng)新主體間的空間關(guān)聯(lián)，促進創(chuàng)新主體間的信息交流與知識溢出，產(chǎn)生創(chuàng)新空間集聚效應(yīng)。但由于城市核心集聚區(qū)往往具有較高的通勤成本與房價，對作為重要知識載體的創(chuàng)新主體產(chǎn)生擁擠效應(yīng)，使其不得不選擇在城郊地區(qū)居住或建廠。因此，若不進行合理規(guī)劃，可能引致城市蔓延、拉大創(chuàng)新主體間的空間距離、增大隔離性、提高學(xué)習(xí)交流成本，從而弱化知識溢出效應(yīng)，抑制創(chuàng)新空間集聚。我國主要通過布局各類創(chuàng)新示范區(qū)或高新技術(shù)園區(qū)搭建創(chuàng)新服務(wù)平臺，推動創(chuàng)新主體與創(chuàng)新要素集聚，同時，依賴完善的生產(chǎn)、生活配套設(shè)施，才能實現(xiàn)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施共享，有效引導(dǎo)創(chuàng)新要素集聚。研究表明，相對于低密度、無序發(fā)展的城市，具有合理規(guī)劃、高密度發(fā)展的城市，其公共基礎(chǔ)設(shè)施利用率更高[26]。一方面，在高密度發(fā)展城市中心區(qū)，其原有基礎(chǔ)設(shè)施被充分利用，節(jié)約了土地資源；另一方面，城市蔓延促使大量建設(shè)資源流向新城區(qū)，但人才流動相對滯后，因此出現(xiàn)大量“無人”新區(qū)，不僅耗費財力、物力，而且容易導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施的盲目、重復(fù)性投資。更甚者，創(chuàng)新主體間為爭奪有限資源，有可能采取零和博弈或以鄰為壑的惡性競爭手段，從而阻礙城市創(chuàng)新空間集聚水平提升。

由此，本文提出研究假設(shè)如下：

H2：城市蔓延會通過抑制知識溢出對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生稀釋作用，同時，基礎(chǔ)設(shè)施投入增加可能會加劇這種稀釋效應(yīng)。

2.3 就業(yè)匹配機制

Ellison & Fudenberg[27]指出，勞動力市場共享有效解釋了企業(yè)空間集聚行為，粘性工資成為企業(yè)與勞動力集聚的動力。這是因為粘性工資的存在可以降低勞動力失業(yè)風(fēng)險，若出現(xiàn)大規(guī)模工人失業(yè)，企業(yè)也會遭受損失。此外，陳旭和秦蒙[28]認為，較大規(guī)模城市中的就業(yè)平臺、產(chǎn)業(yè)種類豐富，對高技能人才的吸引力更強，大城市的高收入更多是由勞動技能的既定分布所致，適當(dāng)?shù)某鞘新幽軌蜻M一步釋放城市空間，雖然增加了通勤成本，但可以通過工資上漲作為補償。因此，從就業(yè)匹配角度而言，城市蔓延會使部分中產(chǎn)階級與高技術(shù)階層外遷、創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)與工作崗位從中心城區(qū)轉(zhuǎn)移至郊區(qū)，從而降低城市創(chuàng)新勞動力就業(yè)密度，減少中心城區(qū)就業(yè)機會，加之我國城鄉(xiāng)二元戶籍制度、郊區(qū)創(chuàng)新配套設(shè)施建設(shè)滯后等因素，造成創(chuàng)新就業(yè)崗位和人才空間分布不匹配，最終可能對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生掣肘。

由此，本文提出研究假設(shè)如下：

H3：城市蔓延通過降低就業(yè)匹配度抑制城市創(chuàng)新空間集聚，但在工資水平較高城市則不一定產(chǎn)生相同效果。

3 研究設(shè)計

3.1 模型設(shè)定與變量說明

本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型的表達式為：

Medit=β0+β1Sprit+∑λitControlit+εit

(1)

Aggit=γ0+γ1Sprit+γ2Medit+γ3Sprit×Medit+∑λitControlit+εit

(2)

核心自變量Spr表示城市蔓延，本文借鑒王家庭和謝郁[18]的測度方法，采用城市建成區(qū)面積增長率與市區(qū)人口增長率比值作為城市蔓延表征指標(biāo)。Spr>1，表示發(fā)生城市蔓延；Spr≤1，表示城市收縮。

中介變量Med用以詮釋Spr對Agg的間接影響，主要包括：①城市創(chuàng)新效率Eff。采用基于Malmquist-DEA方法測算；②知識溢出水平Spi。創(chuàng)新主體間的知識溢出往往以高端人才為載體，通過面對面方式傳播，因此，本文選取高等學(xué)校在校生人數(shù)占比表征；③就業(yè)匹配水平Mat。根據(jù)Baumgarder[29]的研究，采用城市專業(yè)化程度衡量城市就業(yè)匹配質(zhì)量，專業(yè)化程度越高表示匹配質(zhì)量越高。

控制變量Control包括：①開放水平(Open)，選取當(dāng)年實際使用外資金額占GDP比重表示；②金融發(fā)展水平(Fin)，采用城市年末金融機構(gòu)各項存貸款余額與地方生產(chǎn)總值比值測度；③業(yè)結(jié)構(gòu)水平(Ind)，采用第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表示，εit為誤差項。

待估系數(shù)γ1衡量Spr對Agg的全局處理效應(yīng)；待估系數(shù)γ3衡量Spr對Agg的全局調(diào)節(jié)效應(yīng)；Med在Spr與Agg之間的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)為β1· (γ2+γ3ΔSpr)。

3.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

剔除數(shù)據(jù)缺失較嚴重的部分城市，最終研究樣本為2007-2018年我國285個地級城市，為避免極端值影響，對樣本在 1% 區(qū)間進行雙向縮尾處理。本文城市專利申請量和專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)平臺的創(chuàng)新專利研究庫CIRD，其它變量數(shù)據(jù)來源于EPS數(shù)據(jù)平臺。表1給出了所有變量取對數(shù)后的統(tǒng)計性描述結(jié)果。

表1 各變量統(tǒng)計性描述結(jié)果

4 實證分析

4.1 基準(zhǔn)回歸

首先，借鑒Preacher[30]的檢驗方法，采用結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Model，SEM)進行回歸檢驗，并使用自舉法獲得中介條件效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)誤和置信區(qū)間。此時置信區(qū)間計算是修正偏誤且非對稱的，能更準(zhǔn)確地反映中介條件效應(yīng)樣本分布情況。

4.1.1 創(chuàng)新效率機制檢驗

由表2看出，在Agg為因變量的SEM模型中，城市蔓延變量Spr的回歸系數(shù)γ1顯著為負，表示城市蔓延對城市創(chuàng)新空間集聚具有顯著負向的全局處理效應(yīng)，與多數(shù)研究結(jié)論一致；城市創(chuàng)新效率Eff的回歸系數(shù)γ2顯著為正，表示城市創(chuàng)新效率越高，越有利于城市創(chuàng)新空間集聚；兩者交乘項Eff×Spr的回歸系數(shù)γ3不顯著，表示城市蔓延通過創(chuàng)新效率對城市創(chuàng)新空間集聚未產(chǎn)生顯著全局調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時，在Eff為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)β1顯著為負，表示城市蔓延顯著抑制了城市創(chuàng)新效率提升?？刂谱兞炕貧w系數(shù)顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Ind升級優(yōu)化能夠?qū)Τ鞘袆?chuàng)新空間集聚提供有效支撐，因此各城市應(yīng)注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，擴充第二、第三產(chǎn)業(yè)規(guī)模，為城市創(chuàng)新空間集聚提供良好的服務(wù)環(huán)境；而金融成熟度Fin和開放水平Open均與創(chuàng)新集聚呈現(xiàn)負向關(guān)聯(lián)，這可能是由于城市創(chuàng)新空間集聚依然面臨較強融資約束，外商投資渠道并不暢通，對城市創(chuàng)新空間集聚帶來一定阻滯。

表2 創(chuàng)新效率機制檢驗結(jié)果

創(chuàng)新效率Eff的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果如表3所示，可以發(fā)現(xiàn)，隨著城市蔓延加劇，城市創(chuàng)新效率的負向中介調(diào)節(jié)效應(yīng)逐漸弱化，也就是說，城市蔓延經(jīng)過創(chuàng)新效率的中介調(diào)節(jié)后，對創(chuàng)新集聚的負向作用呈現(xiàn)邊際遞減趨勢，這可能是由于城市蔓延使得創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)日趨轉(zhuǎn)移至城郊工業(yè)園區(qū)，降低了用地、廠房等創(chuàng)新資本投入成本并逐漸形成規(guī)模效應(yīng)。

表3 城市創(chuàng)新效率的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)測度結(jié)果

本文進一步將就業(yè)密度Emp作為城市蔓延影響創(chuàng)新效率的調(diào)節(jié)變量，檢驗假設(shè)H1。因此，在模型(1)、(2)中加入就業(yè)密度變量Emp，具體表達式如下：

Effit=β0+β1Sprit+β2Empit+β3Empit×Sprit+∑λitControlit+εit

(3)

Aggit=γ0+γ1Sprit+γ2Effit+γ3Empit+γ4Empit×Sprit+∑λitControlit+εit

(4)

式中，Emp采用城市科研、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查從業(yè)人員數(shù)量與建成區(qū)面積比值表征，此時中介調(diào)節(jié)效應(yīng)表達式為γ2×(β1+β3·ΔEmp)。由表4看出，在Agg為因變量的SEM模型中，Spr和Eff系數(shù)的符號與表2相同。Emp回歸系數(shù)顯著為正，表示就業(yè)密度越高，城市創(chuàng)新空間集聚水平越高；Emp×Spr系數(shù)顯著為負，表示城市蔓延可能降低就業(yè)密度，從而對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生更顯著的負向作用，印證了假設(shè)H1。在Eff為因變量的SEM模型中，就業(yè)密度與城市創(chuàng)新效率呈現(xiàn)正向關(guān)系。同時，Spr系數(shù)表示加入Emp變量后，城市蔓延對創(chuàng)新效率的負向作用依然顯著。此外，加入Emp變量后，Eff的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)均顯著為負。

表4 加入Emp變量后創(chuàng)新效率機制檢驗結(jié)果

4.1.2 知識溢出機制檢驗

從表5看出，在 Agg為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)顯著為負，同樣證明了城市蔓延對城市創(chuàng)新空間集聚具有顯著的負向全局處理效應(yīng)；Spi的回歸系數(shù)表示知識溢出越多，越有利于城市創(chuàng)新集聚；交乘項Spi×Spr的回歸系數(shù)表示城市蔓延通過知識溢出對創(chuàng)新集聚產(chǎn)生顯著正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時，在Spi為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)不顯著，表示城市蔓延未顯著影響知識溢出效應(yīng)，部分印證了假設(shè)H2。

表5 知識溢出機制檢驗結(jié)果

根據(jù)假設(shè)H2，基礎(chǔ)設(shè)施可以作為城市蔓延影響知識溢出的調(diào)節(jié)變量，因此將模型(1)、(2)加入基礎(chǔ)設(shè)施變量Inf進行擴展，這里采用互聯(lián)網(wǎng)用戶量表征。表達式如下：

Spiit=β0+β1Sprit+β2Infit+β3Infit×Sprit+∑λitControlit+εit

(5)

Aggit=γ0+γ1Sprit+γ2Spiit+γ3Infit+γ4Infit×Sprit+∑λitControlit+εit

(6)

從表6可以看出，在Agg為因變量的SEM模型中，Spr和Spi的系數(shù)依然顯著且符號與表5相同。Inf回歸系數(shù)表示基礎(chǔ)設(shè)施投入越多，對城市創(chuàng)新空間集聚的正向影響越顯著；Inf×Spr系數(shù)表示城市蔓延通過基礎(chǔ)設(shè)施對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)，這可能是因為城市蔓延會提高創(chuàng)新產(chǎn)品運輸費用和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本，并以稅收等形式轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新生產(chǎn)成本，從而迫使創(chuàng)新主體不得不通過集聚產(chǎn)生的正向外部性抵消上述成本，因此創(chuàng)新集聚度提升。其總體反映出雖然我國城市基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，但未形成聯(lián)系緊密、分工有序的城市網(wǎng)絡(luò)，且城市中心城區(qū)的輻射帶動作用有限，抑制了城市創(chuàng)新空間集聚。以上結(jié)論與柯善咨等(2008)和劉修巖(2014)的研究結(jié)果相互印證。在Spi為因變量的SEM模型中，基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善及創(chuàng)新主體間通勤成本的不斷降低，有助于創(chuàng)新主體間信息交流與知識溢出。此外，隨著基礎(chǔ)設(shè)施投入增加，城市蔓延通過知識溢出機制的中介調(diào)節(jié)后，對城市創(chuàng)新空間集聚的負向影響會愈顯著。

表6 加入Inf變量后知識溢出機制檢驗結(jié)果

4.1.3 就業(yè)匹配機制檢驗

從表7可以看出，在 Agg為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)顯著為負，再次印證了城市蔓延對城市創(chuàng)新空間集聚具有顯著負向全局處理效應(yīng)；就業(yè)匹配變量Mat的回歸系數(shù)表示就業(yè)匹配度越高，越有利于城市創(chuàng)新集聚；交乘項Mat×Spr的回歸系數(shù)表示城市蔓延未能通過就業(yè)匹配機制對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生顯著全局調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時，在Mat為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)顯著為負，表示城市蔓延會降低就業(yè)匹配水平。此外，隨著城市蔓延加劇，就業(yè)匹配對城市創(chuàng)新空間集聚的負向中介調(diào)節(jié)作用減弱，這可能是由于適當(dāng)?shù)某鞘新幽軌蜥尫懦鞘兄羞^于密集的創(chuàng)新就業(yè)空間，雖然增加了通勤成本，但往往可以通過工資上漲產(chǎn)生補償效應(yīng)。

表7 就業(yè)匹配機制檢驗結(jié)果

根據(jù)假設(shè)H3，將工資水平Wage作為城市蔓延影響就業(yè)匹配水平的調(diào)節(jié)變量，在模型(1)、(2)中加入工資水平變量進行擴展，具體表達式如下：

Matit=β0+β1Sprit+β2Wageit+β3Wageit×Sprit+∑λitControlit+εit

(7)

Aggit=γ0+γ1Sprit+γ2Matit+γ3Wageit+γ4Wageit×Sprit+∑λitControlit+εit

(8)

就業(yè)匹配機制檢驗結(jié)果如表8所示，可見，在Agg為因變量的SEM模型中，Spr和Mat的回歸系數(shù)依然顯著；Wage回歸系數(shù)表示工資水平對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生正向促進作用；Wage×Spr回歸系數(shù)顯著為正，表示城市蔓延通過工資水平對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)，佐證了假設(shè)H3。這可能是由于城市蔓延后期城市分割得到緩解，在更大的市場空間內(nèi)擴大了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，因此會對創(chuàng)新勞動力產(chǎn)生工資補償效應(yīng)，從而成為城市創(chuàng)新空間集聚的動力。在Mat為因變量的SEM模型中，工資水平不斷提升，有利于降低創(chuàng)新人才就業(yè)風(fēng)險，促進就業(yè)匹配。

表8 加入Wage變量后就業(yè)匹配機制檢驗結(jié)果

此外，加入Wage變量后，Mat的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)均顯著為負，說明隨著工資水平提升，城市蔓延可能通過就業(yè)匹配機制對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生更顯著的負向作用。雖然城市蔓延的工資補償效應(yīng)不斷強化，但由于創(chuàng)新人才的薪資期望嚴重偏離實際創(chuàng)新效益，加上專業(yè)認知局限性，難以滿足創(chuàng)新企業(yè)期望，抑或創(chuàng)新企業(yè)為就業(yè)者提供虛高的前景預(yù)期，導(dǎo)致就業(yè)者誤判、甚至被欺騙，最終選擇離職或解聘，造成匹配雙方預(yù)期差距較大，從而對城市創(chuàng)新集聚產(chǎn)生更大掣肘。

4.2 穩(wěn)健性分析

為保證估計結(jié)果可靠，本文通過調(diào)整創(chuàng)新集聚變量和城市蔓延變量進行穩(wěn)健性分析。

更換創(chuàng)新集聚變量。本文采用CV變異指數(shù)，即城市專利申請量的標(biāo)準(zhǔn)差/平均數(shù)作為城市創(chuàng)新空間集聚的替代變量，該值越大，表示創(chuàng)新集聚水平越高。

更換城市蔓延變量。有學(xué)者指出，建成區(qū)面積與市區(qū)人口在空間范圍上不對應(yīng)，且當(dāng)部分地級市在某年出現(xiàn)城區(qū)人口流出、人口增長率為負的情況時，采用建成區(qū)面積增長率與市區(qū)人口增長率比值計算，其值為負并不能說明城市蔓延程度較低。因此，本文采用建成區(qū)面積增長率與城區(qū)人口增長率的差值衡量城市蔓延程度，差值越大，表示城市蔓延程度越高。

如表9所示，城市蔓延與三大中介機制對城市創(chuàng)新空間集聚的影響方向均未發(fā)生實質(zhì)性變化，顯著性水平也未出現(xiàn)明顯差異，即檢驗結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相互印證。

表9 調(diào)整關(guān)鍵變量的SEM模型檢驗結(jié)果

4.3 異質(zhì)性分析

4.3.1 城市區(qū)位異質(zhì)性

回歸結(jié)果整理如10所示?？梢钥闯?，四大經(jīng)濟區(qū)的城市蔓延普遍對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生負向全局處理效應(yīng)。具體而言，在創(chuàng)新效率機制作用下，僅東部地區(qū)具有正向全局處理效應(yīng)，全局調(diào)節(jié)效應(yīng)為正的地區(qū)為東部和中部地區(qū)；在知識溢出機制作用下，僅東部地區(qū)具有正向全局處理效應(yīng)，全局調(diào)節(jié)效應(yīng)為正的地區(qū)為東北地區(qū)；在就業(yè)匹配機制作用下，東部地區(qū)具有正向全局處理效應(yīng)，東北和東部產(chǎn)生了正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)?？傮w來看，我國東部城市借助自身區(qū)位與創(chuàng)新資源優(yōu)勢，充分挖掘創(chuàng)新空間潛能，強化創(chuàng)新主體間的空間關(guān)聯(lián)，促進了信息交流，帶動了城市創(chuàng)新空間集聚水平提升。

表10 城市區(qū)位異質(zhì)性分析結(jié)果

4.3.2 城市規(guī)模異質(zhì)性

本文按照城區(qū)常住人口規(guī)模，將城市劃分為超大城市(城區(qū)常住人口>1000萬)、大型城市(500萬<城區(qū)常住人口≤1000萬)、中型城市(300萬<城區(qū)常住人口≤500萬)、小型城市(城區(qū)常住人口≤300萬)四類。如表11所示，四類城市規(guī)模的城市蔓延普遍對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)負向全局處理效應(yīng)。具體而言，超大和大型城市的城市蔓延在創(chuàng)新效率、知識溢出以及就業(yè)匹配3種機制調(diào)節(jié)下，對城市創(chuàng)新空間集聚呈現(xiàn)出正向全局處理效應(yīng)，這可能是由于規(guī)模較大城市具有較好的創(chuàng)新環(huán)境和完善的創(chuàng)新平臺，創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)類型多樣化，高技能創(chuàng)新人才很容易隨城市規(guī)模擴張尋求到匹配的工作職位[31]；中型城市的城市蔓延在3種機制調(diào)節(jié)作用下，產(chǎn)生了正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)，尤其是在知識溢出機制下的效應(yīng)最顯著，表示知識溢出在中型城市的創(chuàng)新集聚過程中扮演更為重要的角色，信息、知識等搜索成本低，高技能個體從中獲益越多，城市能更快速地實現(xiàn)創(chuàng)新集聚。但同時，相對其它規(guī)模城市，中型城市蔓延的負向全局處理效應(yīng)也較為顯著，這可能是由于中型城市的城鎮(zhèn)化進程相對滯后，政府部門傾向?qū)⒊鞘新幼鳛槭袇^(qū)壓力外卸的手段，因此導(dǎo)致城市蔓延本身的負向作用未能有效消除。

表11 城市規(guī)模異質(zhì)性分析結(jié)果

5 結(jié)論與啟示

本文利用2007-2018年地級市層面數(shù)據(jù)，詳細解析了城市蔓延對城市創(chuàng)新空間集聚的影響效應(yīng)與驅(qū)動機制。研究發(fā)現(xiàn)：①城市蔓延對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生顯著負向效應(yīng)，但可通過知識溢出產(chǎn)生顯著正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)。城市蔓延通過創(chuàng)新效率和就業(yè)匹配機制調(diào)節(jié)后，對城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生的負向效應(yīng)呈遞減趨勢；②城市蔓延降低了就業(yè)密度、基礎(chǔ)設(shè)施利用率和工資水平，通過創(chuàng)新效率、知識溢出和就業(yè)匹配機制的中介調(diào)節(jié)后，加劇對城市創(chuàng)新空間集聚的負向作用；③從城市區(qū)位與城市規(guī)模層面看，城市蔓延普遍對創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生負向效應(yīng)，但對東部地區(qū)城市或規(guī)模較大城市則可能具有一定的正向全局處理效應(yīng)。

以上結(jié)論也提供了一些政策啟示，主要包括：

首先，在我國實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略與新型城鎮(zhèn)化建設(shè)背景下，為實現(xiàn)城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，各級政府在強調(diào)城市空間擴張的同時，需注重創(chuàng)新效率、知識溢出以及就業(yè)匹配質(zhì)量，充分發(fā)揮不同中介機制的傳導(dǎo)作用，為城市創(chuàng)新空間集聚提供持續(xù)動力。

其次，從創(chuàng)新效率角度看，城市創(chuàng)新空間集聚發(fā)展依然需要較為緊湊的創(chuàng)新就業(yè)空間，不能無限度地依靠土地擴張緩解城市交通擁擠和房價過高問題。此外，應(yīng)避免盲目、過度的基礎(chǔ)設(shè)施投資，加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金用途監(jiān)管，通過創(chuàng)新服務(wù)信息發(fā)布平臺，為創(chuàng)新市場供需雙方提供透明的政策制度與合理的工資預(yù)期，減少信息不對稱。

最后，不同地區(qū)、不同規(guī)模城市的城市蔓延具有異質(zhì)性影響。因此，在進行城市空間發(fā)展規(guī)劃時，需要突出城市定位，因地制宜，在城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中及時調(diào)整，有序引導(dǎo)城市合理擴大規(guī)模，采取產(chǎn)城融合策略，發(fā)揮創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)園區(qū)和新城區(qū)的集聚效應(yīng)，探索各具特色的城市創(chuàng)新發(fā)展模式。