北京市创新集聚的影响因素及其空间溢出效应

作者简介:
孙瑜康(1988-),男,山东莱阳人,北京大学政府管理学院博士研究生,主要研究方向为区域经济与创新地理,sunyukang521@126.com,北京 100871;孙铁山(通讯作者)(1978-),男,内蒙古包头人,北京大学政府管理学院博士,副教授,主要研究方向为城市与区域经济学,tieshansun@hotmail.com,北京 100871;席强敏,南开大学经济学院,天津 300071

原文出处:
地理研究

内容提要:

创新对邻近性的高度依赖使得创新活动在城市层面最为活跃和丰富,但由于城市内部创新数据的缺乏,大多数的创新研究都停留在国家和区域尺度,而城市内部创新活动研究一直难以获取。利用北京市乡镇街道层面的专利数据,深入分析了城市内部创新集聚的空间特征、影响因素及其空间溢出效应。研究发现:①北京市的创新活动高度集聚并呈现出明显的“中心—外围”结构,在市域内形成了中关村—上地、望京、CBD、金融街、亦庄经济技术开区、丰台科技城6个创新集群。②城市内部创新集聚的空间分布主要受创新投入和创新环境两类因素的影响。企业、大学与研究机构的研发投入是影响本地创新产出的重要因素,地区的科技服务水平、产业多样化程度、制造业基础、大公司比例等创新环境因素也对本地的创新集聚有重要影响。③创新投入和创新环境对创新集聚的影响具有明显的空间溢出效应。企业、大学与研究机构的研发投入、地区科技服务业水平和产业多样化水平的提高都会促进周边地区的创新产出。其中,企业研发投入和地区产业多样性水平比大学和研究机构研发投入、地区科技服务业的空间溢出范围更大。


期刊代号:C31
分类名称:创新政策与管理
复印期号:2018 年 03 期

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      1 引言

      创新是知识经济时代推动全球经济发展和社会进步的最重要因素,也是创新地理学关注的核心问题之一。根据熊彼特的理论,创新具有明显的集聚效应。大城市集聚了大量的人才、大学、科研机构和高技术企业,是新思想和新技术的主要产出地[1-3]。自2005年中国实施创新驱动战略以来,北京、上海、深圳等大城市纷纷提出打造世界级创新中心的目标,创新能力已经成为新时期大城市发展追求的核心竞争力。

      但是从目前国内外的相关研究来看,创新研究主要集中在国家和区域等宏观尺度层面,对于城市层面的研究还比较少。知识溢出对邻近性的高度依赖使得创新活动通常高度集聚在较小的空间范围内,因此创新活动在城市内部是最为活跃和丰富的,应是创新研究重点关注的对象之一。但由于城市内部创新数据难以获取,目前城市层面的创新研究主要是将城市作为一个整体研究城市与创新的关系,比如城市创新能力评价、城市产业结构与创新、城市规模与创新等,对于创新活动在城市内部如何分布和运作却没有很好地反映,城市对于创新研究来说仍然是一个黑箱。

      近年来,一些西方学者在这方面已经进行了一些探索。首先,部分研究者对发达国家的一些大城市内部的创新活动空间分布进行了观察和描述。如Birch等对美国和西班牙大城市的研究发现,创新型企业常常聚集在服务业发达、充满活力的CBD及其周边地区,它们所营造的知识创新环境也是中心城区保持活力的重要因素[4,5]。Airoldi等对米兰、伦敦、巴黎等大城市的研究发现,创新企业倾向于分布在郊区及卫星城,既依托高速公路与市区保持便捷联系,又有较大的建设空间和优良的生态环境[6-8]。Shearmur对蒙特利尔的研究发现,高新技术企业的集聚既存在于CBD也存在于郊区的科技园区[9]。另外,也有部分学者尝试对形成这些现象的内在机制进行解释。例如,Florida从创意阶层集聚的角度分析了城市内部创新集聚的形成过程[10]。Simmie从高技能劳动力和基础设施的角度分析了影响城市创新体系正常运转的因素[11]。Teirlinck等从企业开放性、外部知识联系与创新环境三个方面讨论了创新在城市内部的分布机制。但这些解释比较碎片化,缺乏系统性,对创新集聚的影响机制解释也不够清楚[12]。国内对城市内部创新活动的空间分布及其影响因素的研究很少。2015年,段德忠等利用邮区层面的数据分析了上海和北京城市内部创新活动的空间分布特征,但并没有解释造成这种空间分布的内在机制[13]。

      从国内外的现有研究看,本研究的理论意义和创新点主要体现在以下三方面:一是系统地描述大城市内部创新活动的空间分布规律,填补国内在这方面研究的不足,也为西方理论界提供发展中国家大都市内部创新活动空间规律的研究经验。二是对城市内部创新分布影响因素和溢出效应进行分析与测度,突破传统研究关于“知识外部性”的模糊定义,提供具体的影响机制并测度不同机制的空间溢出效应差异。三是实现数据方法上的突破,现有对城市层面创新集聚的研究大多使用的都是高科技产业数据,并不能直接反映创新活动的特点。而作为能直接衡量创新产出的指标,专利数据正逐渐被应用到西方的创新问题研究中去[14],但目前国内利用专利数据对城市内部创新活动的研究还非常缺乏。

      从以上三点出发,本文使用地理编码方法汇总乡镇街道层面的专利数据,剖析北京市微观层面创新活动的空间特征,并深入研究创新投入、创新环境等因素及其溢出效应对创新活动在城市内部空间分布的影响,为更好地理解城市内部创新活动的分布特征及形成机制提供经验证据,也为指导中国创新型城市建设提供有力支撑。

      2 城市内部创新集聚影响因素及溢出效应的理论回顾

      为了解释创新活动在城市内部的空间分布,需要讨论创新集聚形成的影响因素。与工业区位论认为工业生产倾向于布局在靠近原料产地类似,创新活动也存在这种“天然属性”。创新活动对资金、人才、信息、文化环境等因素更为敏感,这些因素都是难以移动或复制的,这使创新集聚只产生在一些特定区位。一些西方学者对影响创新集聚的因素进行了研究。

      2.1 城市内部创新集聚的影响因素

      随着演化经济地理学、区域创新系统等理论的出现,学者们从不同角度对创新活动空间集聚的影响因素进行了探讨,本研究将其归纳为创新投入和创新环境两类。

      首先,根据Griliches的知识生产函数定义,一个地区的创新产出主要受其创新投入的影响,因而创新最活跃的地区往往是那些创新投入最密集的地区[15]。而创新投入的主体又主要分为企业和大学两部分。对于企业的创新投入与产出的关系,大部分学者都认为企业创新投入是影响企业技术创新能力重要的因素,较高的研发经费投入能够确保企业比竞争对手拥有相对的竞争优势[16]。而作为当地科技发展与增长的重要引擎,大学的创新投入也对当地的创新表现起到非常重要的作用[17]。Woodward等对硅谷的研究发现当地大学的R&D投入对吸引高科技企业的集聚和提高本地创新产出具有重要作用[18]。在创新投入中,最重要的是人力资本的投入,许多学者认为创新活动更容易发生在高素质劳动力资源丰富的地区[19,20]。人才资源丰富不仅能提供有力地创新投入,还能通过形成高素质劳动力池来有效地促进本地区的创新。例如,Berliant等指出在大城市为高技能劳动力提供更多的选择,高技能劳动力可以更快地相互匹配以降低等待合作伙伴的机会成本,也可以满足这些公司不可预见或具有挑战性的需求。另外,创新集群中的高技能劳动力通过频繁的跳槽和创业,也加快了知识在不同群体之间的传播[21]。

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