城市創新能力的影響因素——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管教研室，浙江湖州 313000）

以上海市1991-2013年的時間序列數據為樣本，以城市創新能力為被解釋變量，以經濟增長、教育水平、科技人員投入、科技資金投入、居民生活水平、城市環境為被解釋變量，建立多元線性回歸模型進行OLS估計，實證分析影響城市創新能力的因素，得出的結論為：經濟增長、教育水平、居民生活水平對城市創新能力產生了顯著的負向影響；科技人員投入、城市環境對城市創新能力產生了顯著的正向影響；科技資金投入對城市創新能力存在正向影響，但是不顯著。

城市創新能力；評價體系；創新型城市

一、引言與文獻綜述

創新能力是一個城市持續發展的永恒動力，創新能力強則城市恒興，創新能力弱則城市發展乏力。從世界城市的興衰脈絡可以清晰窺見創新的身影，城市如此，國家亦不例外。中國正在經歷艱難的轉型期，城市的功能角色也面臨轉型，從工業生產基地向創新基地轉型。中共十八大鄭重提出創新驅動戰略，意在改變傳統的以要素驅動為主的經濟增長方式。對于中國城市而言，創新驅動戰略的重要意義在于啟動了城市動力格局的重構，在該戰略的理想設計中創新一躍成為城市發展的最大動力，這對當前中國城市普遍遇到的土地依賴、資金依賴困境提供了破冰之法。十八屆三中全會強調國家創新體系，在國家創新體系中城市創新應發揮基礎性作用，城市創新能力的重要性由此得見，因而分析城市創新能力的影響因素并以此尋覓提高城市創新能力的途徑具備強烈的現實意義。以城市創新能力的影響因素為因子，組建城市創新能力評價體系，對城市創新能力進行精確評價，對城市創新能力的劣勢板塊與優勢板塊做到一目了然，從而為提高城市創新能力找到下一步的著力點。本文以創新型城市的典型代表——上海市為樣本，對城市創新能力的影響因素進行分析，以期為城市創新能力評價體系的構建提供參考依據。

對城市創新能力的研究沿著3條脈絡展開。第一條脈絡是對創新型城市建設的研究。楊冬梅等對創新型城市的概念模型以及發展模式進行研究，認為創新型城市有四大內部創新要素：創新主體、創新資源、創新制度、創新文化。[1]胡樹華等認為創新型城市的創新要素包括城市產業創新能力、城市管理創新能力、城市科技創新能力、城市服務創新能力。[2]齊炎以包頭市為例全面分析了創新型城市的建設過程。[3]胡鈺以深圳、上海、大連為樣本總結了國內創新型城市建設的典型經驗。[4]

第二條脈絡是城市創新能力評價指標體系的理論設計。吳價寶等通過構建創新同比指數、創新定基指數對創新型城市進行動態評價。[5]宋河發等從創新體系、創新效率、創新資源等7個方面構建了41個指標用以評價創新型城市。[6]石憶邵從技術創新、制度創新、文化創新、知識創新、創新環境等6個方面構建了29個指標用來評價創新型城市。[7]王仁祥等從創新投入、創新產出、創新環境、創新過程四個方面構建了29個指標，并形成了一個總和指數——創新型城市實現指數用來評價創新型城市的實現程度。[8]

第三條脈絡是以具體某個城市為樣本實證分析城市創新能力。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個城市為樣本對第四代創新評價指標體系進行了實證分析。[10]何睿、戴超群分別對合肥、南京的創新能力進行評價分析。[11] [12]

本文在以上研究的基礎上，選取上海市為樣本，實證分析城市創新能力的影響因素，以此為城市創新能力評價體系的構建打下基礎。希望通過對上海市的實證分析，為其他城市的創新能力建設提供可資借鑒的經驗。

二、模型、變量、數據

（一）模型設定

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

（1）式中，Y為被解釋變量，表示城市創新能力，X1、X2、X3、X4、X5、X6是解釋變量，分別表示經濟增長、教育水平、科技人員投入、科技資金投入、居民生活水平、城市環境。t表示時間，本文的樣本區間是1991-2013年。

將（1）式中心化：

將模型轉化成矩陣的形式，有：

于是有：

同時有：

于是可得：

進一步解得：

最后可得OLS法估計的β值。

（二）變量與數據說明

表示城市創新能力，是被解釋變量。對于城市創新能力我們用兩個指標來衡量：技術合同成交金額、科技成果數量。技術合同成交金額用表示，科技成果數量用表示。與的數據來源于《上海統計年鑒》2000-2014。

X表示經濟增長，是解釋變量。對于經濟增長我們用人均GDP來衡量，數據來源于《上海統計年鑒》2000-2014。

X表示教育水平，是解釋變量。對于教育水平我們用每萬人口在校學生數（包括小、中、高等學校）來衡量，數據來源于《上海統計年鑒》2000-2014。

X表示科技人員投入，是解釋變量。對于科技人員投入我們用每年的科技活動人員來衡量，數據來源于《上海統計年鑒》2000-2014。

X表示科技資金投入，是解釋變量。對于科技資金投入我們用科技經費支出占地方財政支出的比重（%）來衡量，數據來源于《上海統計年鑒》2000-2014。

X表示居民生活水平，是解釋變量。對于居民生活水平我們用三個指標來衡量：城市居民家庭恩格爾系數、城鎮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用表示，城鎮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。數據均來源于《上海統計年鑒》2000-2014。

X表示城市環境，是解釋變量。對于城市環境我們用綠化覆蓋率（%）來衡量，數據來源于《上海統計年鑒》2000-2014。

為了使實證檢驗的結果更具穩健性，我們對各變量取對數，并且對城市創新能力和居民生活水平兩個變量均采用替代指標進行實證檢驗。于是在（1）式的基礎上形成了以下六個回歸方程：

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：

各變量及衡量指標的詳細情況如表1所示：

表1 各變量及衡量指標的說明

變量類型表示符號變量含義衡量指標參考文獻 被解釋變量JSH城市創新能力上海市技術合同成交金額李倩[14]、劉孝斌[15] 被解釋變量KJC城市創新能力上海市科技成果數量于曉宇等[16] 解釋變量X1經濟增長上海市人均GDP劉孝斌[17] 解釋變量X2教育水平上海市每萬人口在校學生數吳景松 [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人員數量盧寧等[20]、劉孝斌[15] 解釋變量X4科技資金投入上海市科技經費支出占地方財政支出的比重（%）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居民人均住房居住面積羅楚亮[24] 解釋變量X6城市環境上海市綠化覆蓋率（%）王偉武等[25]

考慮到數據的可得性，本文選取的樣本為上海市1991-2013年的時間序列數據，數據來源于《上海統計年鑒》2000-2014。各變量及衡量指標的描述性統計見表2。

表2 各變量及衡量指標的描述性統計

三、實證檢驗

（一）OLS估計

本文使用Eviews5軟件依次對回歸方程一到六進行OLS估計，得出的回歸結果如表3所示。

表3 回歸方程（1）到（6）的OLS估計結果

（注：*、**、***表示在10%、5%、1%的顯著性水平顯著。）

（二）懷特檢驗

懷特檢驗用以檢驗異方差的存在，回歸方程一到六的懷特檢驗結果如下表。從表4中的結果看出，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%），因此可以認為回歸方程一到六都不存在異方差。

表4 懷特檢驗

（三）LM檢驗

LM檢驗旨在檢驗序列相關性。一階滯后的序列相關性檢驗結果見表5，從表5中的結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%），據此可以認為回歸方程一到六不存在一階序列相關性。二階滯后的序列相關性檢驗結果見表6，從表6中的結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（一階）

表6 LM檢驗（二階）

（四）實證檢驗結果分析

從懷特檢驗、LM檢驗的結果看出回歸方程一到六都不存在異方差和序列相關性。從Adjusted R-squared 看出回歸方程一到六的擬合優度都非常高（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（DW值分別為1.144、1.200、1.066），回歸方程四、五、六不存在自相關（DW分別為1.760、1.749、1.994）。從F檢驗值看出回歸方程一到六都顯著（F檢驗值分別為217.163、217.292、210.882、29.179、29.197、43.413，均在1%的顯著性水平顯著）。從變量回歸系數的t檢驗可以看出，回歸方程一到五大多數變量的回歸系數都不顯著，回歸方程六大多數變量的回歸系數都顯著。據此可以判斷回歸方程一到五存在不同程度的多重共線性，而回歸方程六不存在多重共線性（F檢驗顯著、t檢驗不顯著，是存在多重共線性的表現）。因此綜合各方面的檢驗結果，回歸方程六的估計結果可靠性最高，我們根據回歸方程六的估計結果進行分析。

經濟增長對城市創新能力產生了顯著的負向影響，回歸系數為-0.359，在5%的顯著性水平顯著。這表明在樣本區間內上海市以人均GDP衡量的經濟增長，對城市創新不但沒有產生通常所認為的促進作用，反而起到了抑制作用。

教育水平對城市創新能力產生了顯著的負向影響，回歸系數為-2.436，在1%的顯著性水平顯著。這表明在樣本區間上海市以每萬人口在校學生數（包括小、中、高等學校）衡量的教育水平對城市創新能力也沒有產生通常所認為的促進作用。造成這一結果的原因可能是每萬人口在校學生數（包括小、中、高等學校）這一指標存在缺陷，不能準確衡量教育水平。因此在創新能力評價指標體系中應剔除每萬人口在校學生數（包括小、中、高等學校）這個指標。

科技人員投入對城市創新能力產生了顯著的正向影響，回歸系數為0.334，在5%的顯著性水平顯著。科技人員投入應成為城市創新能力評價體系中的重要成分。

科技資金投入對城市創新能力存在正向影響，但是不顯著，回歸系數為0.061，沒有通過顯著性檢驗。這表明樣本區間內上海市以科技經費支出占地方財政支出的比重衡量的科技資金投入對城市創新能力沒有顯著的推動作用。財政資金對城市創新能力的影響力并沒有想象中大。

以城鎮居民人均住房居住面積衡量的居民生活水平對城市創新能力產生了顯著的負向影響，回歸系數為-1.656，在5%的顯著性水平顯著。這表明在樣本區間內上海市城鎮居民人均住房居住面積與城市創新能力呈現的是一種反相關關系。

城市環境對城市創新能力產生了顯著的正向影響，回歸系數為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境指標應成為城市創新能力評價體系中的重要成分。

四、簡要的結論及啟示

本文以上海市1991-2013年的時間序列數據為樣本，實證分析了城市創新能力的影響因素。以城市創新能力為被解釋變量，以經濟增長、教育水平、科技人員投入、科技資金投入、居民生活水平、城市環境為被解釋變量，建立多元線性回歸模型進行OLS估計得出的結論及啟示如下。

經濟增長對城市創新能力產生了顯著的負向影響。這表明在樣本區間內上海市以人均GDP衡量的經濟增長對城市創新不但沒有產生通常所認為的促進作用，反而起到了抑制作用。因此在創新能力評價體系中應剔除人均GDP這個指標。可以嘗試用其他指標來衡量經濟增長。

教育水平對城市創新能力產生了顯著的負向影響。這表明在樣本區間上海市以每萬人口在校學生數（包括小、中、高等學校）衡量的教育水平對城市創新能力也沒有產生通常所認為的促進作用。這給我們的啟示是以每萬人口在校學生數（包括小、中、高等學校）為指標來衡量教育水平存在缺陷，在創新能力評價指標體系中應剔除每萬人口在校學生數（包括小、中、高等學校）這個指標。

科技人員投入、城市環境對城市創新能力產生了顯著的正向影響，因此在創新能力評價體系中應納入科技活動人員數量、綠化覆蓋率這兩個指標。

以科技經費支出占地方財政支出的比重衡量的科技資金投入對城市創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：財政資金對城市創新能力的影響力有限，在創新能力評價體系中應剔除科技經費支出占地方財政支出的比重這個指標。

以城鎮居民人均住房居住面積衡量的居民生活水平對城市創新能力產生了顯著的負向影響。這給我們的啟示在于：在城市創新能力評價體系中應剔除城鎮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、產業經濟研究。胡繼妹（1965-），女，浙江湖州人，教授，主要從事區域經濟比較與發展研究。沈佳文（1979-），女，浙江湖州人，副教授，主要從事管理學、社會學研究。