高速鐵路、知識溢出與城市創新發展——來自278個城市的證據

劉 芳

(1.上海財經大學 商學院，上海 200433； 2.安徽財經大學 國際經濟貿易學院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言及文獻評述

中共十九大報告指出，建設現代化經濟體系，深化供給側結構性改革，需要加強基礎設施建設。經過10余年的建設，中國高速鐵路網絡已初具規模，截至2016年，中國高速鐵路營業里程已達22980公里，占全部鐵路營業里程的18.5%，高鐵客運量占全部鐵路客運量的43.4%[注]資料來源：《中國統計年鑒2017》。。高速鐵路在加快勞動力流動、優化資源配置方面起到了不可替代的作用。與此同時，高鐵沿線地區逐漸成為各類人才、資本及知識密集型產業的聚集地。而人才是創新的核心要素，通過研究高速鐵路如何加快勞動力流動，可以改善創新環境，優化人才、資本、技術等資源配置狀況，從而有助于促進知識溢出，進而推動區域創新發展。

交通基礎設施是經濟發展的先行條件(Rostow,1960)、政府公共投資的重要方向(Nurkse,1953)。交通基礎設施通過減小企業的運輸費用、庫存成本的方式來降低企業總體生產成本(Seitz,1993;李涵 等,2009;劉秉鐮 等,2011)，提高生產效率和收入水平(Aschauer,1989、1990;Duran-Fernandez et al.,2014)；改善交通運輸條件能夠促進區域貿易發展，提高社會福利水平，加快區域一體化市場的形成(Donaldson,2010;劉生龍 等,2011)，推動經濟的發展(Munnell,1992;Fernald,1999;張學良,2012)。此外，交通基礎設施改善導致人口空間分布變化和城市化發展(Baum-Snow,2007;岳欽韜,2014)，使得居民生活質量不斷提高(Bhatta et al.,2003;趙晶晶 等,2010;李煜偉 等,2013;Chen et al.,2015)。

高速鐵路作為一種主要承擔旅客運輸的城市交通工具，其影響主要表現在以下幾個方面：第一，破除區域間的時空阻隔，提高通車地區的“可達性”(Ginés et al.,2012;Shaw et al.,2014;Jiao et al.,2014)，使“同城效應”得到充分發揮;第二，高鐵通達會使更多土地得以被商業開發，促進旅游、會展、房地產、信息、高科技等產業進一步發展(Haynes,1997;Masson et al.,2009;Yin et al.,2015)，加快區域經濟發展，特別是有助于促進落后地區的經濟發展和城市化進程(Verma et al.,2013;Yin et al.,2015);第三，高鐵通車也會對某些地區經濟發展帶來不利影響，即大城市和中心城市的“虹吸效應”得以進一步加強，不利于小城市的發展(Givoni,2006;Cao et al.,2013;Vickerman,2015;張克中 等,2016;王雨飛 等,2016)。

現有研究僅僅關注高速鐵路對人才流動的影響(李祥妹 等,2014;馮兵 等,2014;林曉言 等,2015)以及高鐵建設是否有助于促進要素集聚及高技術產業的發展(Chen et al.,2011;王雨飛 等,2016)，但沒有深入研究高速鐵路對城市創新能力的影響以及產生這一影響的作用機制，特別是沒有分析高速鐵路與創新參與者及創新要素之間相互作用所產生的“空間溢出效應”。然而正如“地理學第一定律”所揭示的那樣：所有事物都與鄰近的事物有著密切的聯系。因而，研究高速鐵路通過促進知識溢出對城市創新活動產生的影響，必須將其置于一定的空間環境中加以考慮。

按照以上思路，本文使用2007—2015年城市面板數據研究中國高速鐵路建設對通車城市創新能力的影響，并運用空間計量模型進一步探討高鐵通車對城市創新活動的空間溢出效應。本文可能的創新主要有：

第一，利用三類空間權重矩陣構造空間計量模型，分析高鐵通車對城市創新活動的影響。空間權重矩陣的選擇具有一定的主觀性，僅僅考慮一種空間矩陣可能無法完全展現個體之間的空間關系，同時不考慮空間溢出效應容易導致高估高鐵建設對相關經濟活動的影響(張學良,2012;林曉言 等,2015;朱桃杏,2015;梁雙陸 等,2016;Agrawal et al.,2017)，而使用三類空間權重矩陣可以更加全面地研究高鐵對城市創新的影響。

第二，探討了高速鐵路對不同規模城市創新活動的影響。由于歷史、地理及政策的原因，城市發展水平差異較大，高速鐵路在不同類型城市的建設應當會起到不同的作用，分類研究更能展現高速鐵路是否對不同類型城市創新活動影響存在差異。

第三，深入探討高速鐵路對創新活動的作用機制。通過在基礎回歸模型中加入交互項，可以更加清晰地描述出高速鐵路與相關創新參與者及影響因素之間的相互關系，并揭示相應作用機制。

二、高速鐵路對城市創新活動影響的作用機理及研究假設

高速鐵路投資會通過“乘數效應”直接作用于經濟發展，但是交通基礎設施的間接經濟效應遠遠大于其直接經濟效應，也就是通過降低其它部門成本的方式提升經濟效益。高速鐵路通過構建1至5小時交通圈，加強創新參與者及各種影響因素之間的相互作用，從而促進知識溢出，進而帶來不同以往的經濟效應。

(一)高速鐵路通過加快勞動力流動中伴隨的知識溢出影響城市創新

創新是創新參與者彼此合作、相互作用的非線性過程(Asheim,1999)，而具有專業知識的高技能人才是創新活動的核心。人才流動過程中的知識溢出，投資與研發(R&D)活動中的技術溢出以及直接引用專利成果等是知識溢出的重要途徑(魏守華 等,2017)，但溢出范圍是有限的，往往隨著時空距離的擴展而衰減。雖然現代信息技術使溝通變得虛擬化、網絡化，并能實現一對多、多對多的溝通，但是面對面溝通仍然是人類溝通的重要途徑和知識傳播最佳方式(Hippel,1994)。

高速鐵路拉近了城市之間的時空距離，促進了以勞動力為載體的知識、技術、信息的傳播和擴散，尤其推動了隱性知識的傳播和擴散，進而加快知識積累、技術更新及信息再利用，從而促進城市創新活動，以此促成創新成果質量提高和數量增加。因此，提出：

研究假設1：高速鐵路建設能夠促進通車城市的科技創新活動，表現為高鐵建設與當地創新成果數量呈顯著的正向關系。

研究假設2：高速鐵路與信息基礎設施對創新活動的影響呈現互為補充關系。

(二)高速鐵路通過對創新環境的影響進而影響城市創新活動

創新活動離不開良好的外部環境。創新環境包括文化、法律、心理、制度等軟性因素，也包括基礎設施、經濟基礎、技術、人才等硬性因素。高素質人才本身具有較強的流動性，而良好的交通基礎設施和社會環境有助于各種創新資源的聚集和創新活動的開展。由于中國城市之間發展不平衡，導致城市創新的軟硬性條件存在較大差異。城市規模越大、經濟實力越強，一般城市功能也相應更加齊備，各種基礎設施更加完善，產業鏈條更加完整，制度和文化的包容性越強，新技術和新產品更容易得到市場認可，市場反饋會更加全面及時。

但同時“中心—外圍”理論也指出，區域發展是向心力和離心力共同作用的結果，過多生產要素在大城市的聚集也會導致“擁擠成本”上升，從而產生使生產要素及產業向鄰近區域擴散的力量，使得中小城市獲益。高速鐵路可以改善城市創新環境，除了能夠進一步強化大城市的“虹吸效應”外，也會給小城市的創新發展帶來機遇。基于以上分析，本文提出：

研究假設3：高速鐵路建設對創新產出的影響力度和質量受城市規模大小的限制。

(三)高速鐵路與創新投入要素之間相互作用影響城市創新活動并產生空間溢出效應

創新投入要素包括科技人才、科技資金、風險投入等。交通基礎設施是經濟發展的先行條件，交通運輸更多通過“溢出效應”影響其它部門的經濟活動，這種經濟效應不但作用于本地區的經濟活動，還會對鄰近地區的經濟活動產生正向或負向影響(張學良,2012)。高速鐵路通過對人才、教育科技投入等創新生產要素的影響，從而促進彼此之間的相互作用，除了能夠促進本地區創新活動開展，還會通過正向空間溢出效應帶動鄰近地區的創新活動；同時，本地區高速鐵路建設也有可能增加對各種資源和要素的吸引力，從而不利于鄰近地區的創新發展。就此，本文提出：

研究假設4：高速鐵路與人才、科技教育投入等要素相互作用，不但能夠促進高鐵所在城市的創新活動，還會對鄰近地區的創新活動產生正向或負向的空間溢出效應。

三、計量模型及數據來源

(一)變量選取

1.被解釋變量

參考已有文獻的研究，本文主要被解釋變量為城市年度專利申請量。專利是知識生產及創新的最終表現(沈能,2014)，是評價城市或區域創新能力最為廣泛的一類指標(王俊松 等,2017)。考慮到專利批準有一定的時滯，因此可以使用歷年專利申請量(patper)來表示。專利包括發明(invenper)、實用新型(newper)和外觀設計(faceper)，其中“發明”最具有創造性和創新性，代表城市創新成果的質量，是較為重要的考察對象。

2.解釋變量

本文主要解釋變量為高速鐵路在該地是否開通二值變量，為了盡可能避免內生性，本文使用滯后一期數據進行回歸。除此之外，還包括以下解釋變量：

(1)城市通信基礎設施建設。通信基礎設施建設使得信息和知識具有更強的共享性，從而使得人們以極低的成本甚至“零成本”獲取對自己有價值的信息，這是促進知識交流和創新發展的重要途徑之一。但是通訊設施無法完全滿足的、直接的、面對面的溝通交流，而會展、商務活動、學術會議并未隨著通訊技術的發展被取代，反而隨著交通基礎設施的完善變得越來越多、越來越頻繁，交通樞紐地區往往承擔更多的會務職能。因此，控制了這一變量，就更加能夠突出高速鐵路在知識溢出方面所起到的顯著作用。在此，使用接入國際互聯網用戶數與人口數量之比(interper)進行衡量。

(2)城市經濟開放程度。除國際技術合作以外，外商直接投資(FDI)是國際技術溢出的重要方式(靳巧花 等,2017)，也是衡量區域開放度的一個重要指標。開放程度高的城市和經濟體，通過參與國際競爭，消化吸收外來創新技術，積極組織研發活動，因此創新成果更多。本文借鑒已有研究成果，使用城市當年使用外資額與當年GDP的比值(wz)作為衡量城市開放程度的指標(馮白 等,2016)。

(3)城市經濟發展水平。一般而言，經濟越是發達的區域，收入水平越高，對人才的吸引力越強，創新能力也越強。城市平均工資是城市經濟發展程度的表現，同時較高工資收入本身也是一種創新激勵(諸竹君 等,2017)，在此，使用城市職工平均工資(incow)來衡量城市經濟發展水平。

(4)政府教育、科技支出規模。教育、科技、文化、公共設施等都是政府財政支出的重要方向，體現了政府的活動范圍和政策傾向。隨著各地區對科學技術和創新人才的重視，各地出臺了大量吸引人才、鼓勵科技創新的政策措施，這些政策的進一步貫徹執行離不開各地政府的財政支持。大多數情況下，政府在教育、科技方面支出越高、比重越大意味著城市科技實力越強。使用城市人均教育(eduper)及科技經費(sciper)支出來衡量城市對教育科技活動的投入情況。

(5)城市科研人員數量。人才是創新活動的核心，是創新資源的重要組成部分。科研人員數量往往體現本地區對科研人才的重視程度和吸引力。科研人員數量越多、素質越高，則意味著本地區的科研創新成果越多，質量也越高。在此，使用城市每萬人科研人員數(scinumper)來衡量城市科研人員數量。

(6)城市經濟結構特征。除了經濟實力存在差異，城市經濟還呈現出各自的結構特征，其中產業結構是經濟結構的重要組成部分。城市產業結構特點反映了城市所處的發展階段及面臨的歷史機遇。第三產業比較發達的地區往往也是經濟比較發達、科技實力較強的地區。在此，本文使用第三產業產值占GDP的比值(tr)衡量城市產業結構特征。

(7)城市規模。以往的研究表明，城市規模的大小會影響高速鐵路對城市發展正向作用。因此，控制城市規模這一變量，可以區分城市間個體差異，以更好地區分高鐵建設對不同規模城市創新能力的影響。2014年10月出臺的《國務院關于調整城市規模劃分標準的通知(國發〔2014〕51號)》中規定：為更好地實施人口和城市分類管理，滿足經濟社會發展需要，將城市規模劃分標準按照城區常住人口為統計口徑劃分為五類[注]城區常住人口50萬以下城市為小城市；城區常住人口50萬～100萬城市為中等城市；城區常住人口100萬～500萬城市為大城市；城區常住人口500萬～1000萬城市為特大城市；城區常住人口1000萬以上城市為超大城市(以上包括本數，以下不包括本數)。。本文將按照國家此項文件規定，對數據進行條件回歸，研究高速鐵路對不同規模城市創新活動的影響。

(二)空間權重矩陣

為更好地測度城市高速鐵路建設與創新產出之間的關系，本文構造了三組空間權重矩陣。

1.0-1空間權重矩陣

若兩個城市如果存在共同的邊(車相鄰)，就記為1，否則就記為0。0-1空間權重矩陣是最為初級的權重矩陣，能夠初步判斷區域之間的空間關系。

(1)

2.地理距離空間權重矩陣

城市之間高速鐵路的開通，會帶來“時空壓縮”效應，這一距離能夠在某種程度上體現這一變化：客觀上，距離較近的城市之間關系相對密切，距離較遠的城市之間關系相對疏遠；兩座城市之間從沒有城際高鐵到擁有直達高鐵列車，這有效縮小了城市之間的時空距離，加強了城市之間的聯系。本文根據各地級市市政府地理位置坐標間的距離計算城市間的歐式距離，再對該距離的平方取倒數。即：

(2)

其中，d為兩城市市政府所在地之間的歐氏距離。

3.經濟距離空間權重矩陣

0-1矩陣和地理距離矩陣能夠在一定程度上反映城市之間的相互關系，但不一定地理臨近的區域創新活動就具有相關性，經濟距離更能體現出城市之間復雜的經濟關系。因此，為了能更全面地衡量城市間由于高鐵開通帶來的創新活動的變化，就此引入經濟距離構造權重矩陣。在此使用觀察期內城市人均GDP(平減后)的均值進行測算，具體計算公式為：

(3)

(三)模型設定

綜上，本文的空間計量模型設定為：

yit=ρWyit+Xitβ+WXitδ+νi+εit

εit=λWεit+ξit

(4)

yit=ρWyit+Xitβ+μt+νi+εit

εit=λWεit+ξit

(5)

其中，被解釋變量y是專利總數以及三種專利類型的申請數量，主要解釋變量為高鐵是否開通二值變量滯后一期，包括該變量在內的解釋變量用Xit表示；νi表示個體固定效應；μt表示時間固定效應；εit是隨時間和個體改變的擾動項。式(4)為存在個體固定效應的空間杜賓模型(SDM)，既考察被解釋變量的空間溢出效應(ρ)，也考察解釋變量的空間溢出效應(δ)；式(5)為存在個體及時間固定效應的空間自回歸模型(SAC)，即被解釋變量和擾動項εit存在空間依賴性，其回歸系數分別可以用ρ和λ表示。

(四)數據來源

本文城市數據主要來源于2008—2016年《中國城市統計年鑒》，部分數據來源于各地政府統計局發布的歷年統計年鑒。高速鐵路開通數據來源于2017年UIC(世界鐵路聯合會)發布的全球高速鐵路統計數據。城市年度專利申請量來源于中國知網中國專利全文數據庫。需要說明的是，筆者將數據集中被解釋變量大量缺失的城市剔除，由于少數城市建市時間短，并不包括全部2007—2015年數據，本文也予以剔除。最終數據中包括城市278座，主要變量13個，共計32526個觀測值。表1是主要變量的描述性統計。

表1 主要變量描述性統計

資料來源：作者整理。

四、實證結果分析

(一)城市創新產出空間特征初探

為確認中國城市創新產出是否存在空間依賴性，本文使用全局莫蘭指數進行初步的空間相關性測算，具體見表2。表2結果表明，中國城市之間創新產出確實存在較強的空間依賴性，一城市的創新能力較強，往往周邊城市的創新能力也較強，反之亦然；不論使用哪一類空間權重矩陣，城市創新產出都呈現顯著的正相關關系，并且空間依賴性逐年增強。因而使用空間計量模型進行研究有其合理性。

表2 歷年城市專利申請量全局莫蘭指數

數據來源：作者整理。

(二)高鐵開通對全部城市專利申請量影響的空間計量分析

在進行空間面板回歸分析之前，需要確定空間模型的具體形式。Anselin(1988)提出檢驗空間滯后模型因變量是否存在自相關的極大似然LM-Lag檢驗，Bera et al.(1993)對該檢驗進行進一步的修正，提出了穩健的LM-Lag檢驗以及忽略因變量空間自相關的穩健的LM-Error檢驗。在此，為確定本文模型的具體形式，使用三種權重矩陣對模型進行穩健的LM-Lag檢驗和穩健的LM-Error檢驗。結果發現，三類空間權重矩陣均通過了這兩類檢驗，僅憑LM檢驗無法確定模型的具體形式，還需要做出進一步檢驗。接下來，使用事后空間相關性檢驗，對模型進行進一步研究發現：三類空間權重矩陣(0-1矩陣、距離矩陣和經濟矩陣)均無法拒絕空間杜賓模型(SDM)。因此，本文以空間杜賓模型回歸結果為主，以不存在自變量空間依賴性的空間自回歸模型(SAC)作為參照[注]主要使用LR檢驗和Wald檢驗進行進一步的模型篩選。事后空間相關性檢驗發現：除了SDM模型擬合較好以外，帶空間自回歸誤差項的空間自回歸模型(SARAR)在某些情況下也成立，因此，使用這一模型作為參照。SARAR模型有時也稱為SAC模型，本文使用SAC來稱呼此類模型。;同時，為減少異方差帶來的影響，使用聚類穩健標準誤以提高估計效率。為對比加入空間效應前后的差異，在進行總體回歸時，也列舉了不考慮空間溢出效應的雙向固定效應模型(FE)的回歸結果。結果見表3、表4。

表3 高速鐵路對全部城市專利申請量的影響普通面板及空間面板回歸結果

(續表3)

無空間效應FE鄰接矩陣WaSDMSAC距離矩陣WdSDMSAC經濟矩陣WeSDMSACW×tr-0.0452(0.0908)0.0468(0.109)0.107(0.143)W×interper-3.788(9.931)0.134(4.399)-20.18???(7.162)W×scinumper0.0418(0.126)0.143(0.128)0.561???(0.141)W×sciper0.0137?(0.00796)0.0193(0.0125)0.0375???(0.0127)W×eduper0.000373(0.00251)-0.00648???(0.00161)0.000800(0.00364)λ-0.250(0.181)-0.0727(0.245)-0.546?(0.326)σ221.98???(7.834)23.65???(7.412)22.31???(7.638)25.38???(7.611)25.70???(8.170)29.86???(8.927)N2502250225022502250225022502R20.5820.6840.6830.7380.7300.6580.677

注：括號內是標準誤；*、**、***分別表示在1%、5%、10%顯著性水平上顯著。下同。

表4 高速鐵路建設對全部城市發明申請量影響的回歸結果

表3和表4分別列舉了高速鐵路對全部278個城市每萬人專利申請量和每萬人發明申請量的影響[注]為節省篇幅，本文僅列舉全部專利申請量和發明申請量回歸結果，其它兩類專利的回歸結果與此類似，文中不再一一列舉。。表3回歸結果顯示，高速鐵路建設對本地區每萬人專利申請量的影響系數均為正數，且十分顯著。這說明高速鐵路建設確實便利了地區之間以人為載體的知識、技術交流，使高鐵通車地區的創新產出顯著增加。基于三類空間權重矩陣，上一期開通高速鐵路的地區比未開通高鐵的地區每萬人專利申請量分別增加1.675件、1.652件和1.797件。空間杜賓模型(SDM)和空間自回歸模型(SAC)的回歸系數接近。這一結果證實了本文研究假設1。對比普通面板回歸結果，如果不考慮空間溢出效應，會存在高估高鐵建設對創新產出影響的可能，這也進一步印證了張學良(2012)等的研究結論。

人才集聚對城市創新能力有著顯著的正向效應，特別體現在對發明申請量的影響方面(表4)。基于三類權重矩陣，每萬人科研人員數量每增加一個單位，相應的發明申請量分別增加0.0522件、0.0623件和0.0363件。同時，表3也顯示，每萬人科教投入對專利申請量的影響在所有模型中都存在顯著的正向效應，科技教育投入的增加也會極大地影響創新產出。這也意味著，通過相關政府政策傾斜來加大科教投入、吸引人才，會極大地推動城市創新活動的開展。此外，從表3和表4的回歸結果也可以看出，外商直接投資并不能對中國的創新活動產生積極影響，特別是對“含金量”最高的發明申請量的影響。說明依靠“拿來主義”實現科技進步越來越不易實現，不斷增強自主創新能力是實現“高質量”經濟發展的迫切要求。

高速鐵路通車的空間溢出效應也是本文研究的重點。如表3所示，鄰近區域高速鐵路通車并未對當地專利申請量產生顯著影響。但表4針對發明申請量的回歸結果顯示，上一期鄰近區域高速鐵路開通對本地區當期每萬人發明申請量產生了負向效應，其系數分別為-0.435和-0.460。這一結果表明，鄰近地區高速鐵路的開通會使人才及創新資源流向高鐵開通地區，從而對本地區產生了不利影響。同時還應看到，鄰近地區科研人才的聚集以及科技投入的增加有助于本地區的創新發展。表3結果顯示，基于0-1鄰接矩陣和經濟矩陣構造的空間杜賓模型中，相鄰區域人均科技投入增加一個單位，本地區每萬人專利申請量分別增加0.0137件和0.0375件。這說明，政府部門增加科技投入有利于本地區的創新發展，也對鄰近地區的創新活動帶來積極影響。

(三)高鐵開通對不同類型城市專利申請的影響

已有研究成果認為高速鐵路大多連接人口稠密、經濟發達的大中型城市，這些地區也是高鐵站點地區，而在小型城市往往并不考慮設站，即使設站也會導致人口和資源繼續向大中型城市聚集，因此，高速鐵路建設使大中型城市獲益更多，小型城市獲益較少，甚至對其產生負面影響。那么，中國高鐵對不同規模城市創新產生何種影響呢？

在此，按照中國城市規模劃分標準，對所有278座城市進行分類研究。從樣本數據來看，中國城市市區人口超過500萬的城市樣本量較少，市區人口超過1000萬的更是不多，因此，在對不同規模城市進行分類時，將278座城市粗略劃分為三大類：第一類是市區人口50萬以下小城市；第二類是市區人口50萬至100萬的中等城市；第三類是市區人口超過100萬的城市(大城市、特大城市和超大城市)[注]按照市區人口數量從少到多進行分類，樣本數量占比分別為：16.5%、37.8%、45.6%。。2007—2015年間中國絕大多數城市規模變動不大。

表5、表6和表7分別列舉了不同規模城市創新發展受高鐵建設的影響[注]為節省篇幅，僅列舉了基于距離矩陣和經濟矩陣的空間模型回歸結果。。從表5可知，不論是基于距離矩陣還是基于經濟矩陣構建模型，高速鐵路修建對大城市及以上規模城市創新活動的影響多數是顯著正向的。具體而言，基于距離矩陣的模型中，上一期開通高速鐵路的地區比沒有開通高鐵的地區當期每萬人發明、實用新型申請量分別增加0.825件、0.695件；基于經濟矩陣的模型中，上一期開通高鐵的地區比沒有開通高鐵的地區當期每萬人發明、實用新型申請量分別增加0.924件、0.796件。同時，鄰近城市開通高鐵對大城市及以上規模城市創新產出是極為有利的，上一期鄰近城市開通高鐵，使得大城市及以上規模城市當期每萬人實用新型和外觀設計的申請量分別增加1.450件和1.151件。這說明大城市、特大城市及超大城市對周邊地區的吸引力仍然存在，高鐵開通促進了創新要素流向大城市、特大城市及超大城市，加快了知識溢出及城市的創新發展。值得關注的是，小城市受高鐵建設的影響也十分顯著。表7結果顯示，不論是基于距離矩陣還是經濟矩陣，高速鐵路對這些城市的創新活動有顯著的正向影響。以經濟矩陣為例，上一期開通高速鐵路的城市比沒有開通的城市當期每萬人實用新型和外觀設計申請量分別增加0.413件和0.177件。高速鐵路不但能夠促進大城市的創新活動開展，還能顯著促進小城市的創新發展；既能促進資源向大城市流動，也有助于小城市的資源積累和知識積累。這就驗證了本文的研究假設3。

表5 市區人口超過100萬城市高速鐵路通車對三類專利申請量影響回歸結果

表6 中等城市高速鐵路通車對三類專利申請量影響回歸結果

(續表6)

距離矩陣Wd發明SDMSAC實用新型SDMSAC外觀設計SDMSAC經濟矩陣We發明SDMSAC實用新型SDMSAC外觀設計SDMSACinterper0.144(0.550)0.127(0.544)2.405??(1.203)2.381??(1.168)0.970(1.010)0.980(1.011)0.231(0.524)-0.563(0.443)2.593??(1.166)2.481?(1.379)1.051(1.008)1.067(1.028)scinumper0.0134?(0.00741)0.0124?(0.00724)-0.00177(0.00726)-0.00262(0.00726)0.000987(0.00456)0.000651(0.00454)0.0138?(0.00725)0.0160???(0.00612)-0.00149(0.00755)-0.000932(0.00862)0.000960(0.00445)0.000872(0.00454)sciper0.00451??(0.00223)0.00446??(0.00215)0.00906?(0.00467)0.00907?(0.00474)0.00360?(0.00213)0.00368?(0.00216)0.00466??(0.00235)0.00388??(0.00184)0.00921?(0.00476)0.00936?(0.00499)0.00359?(0.00216)0.00370?(0.00219)eduper-0.000176(0.000249)-0.000157(0.000243)0.000203(0.000509)0.000192(0.000515)0.000440?(0.000261)0.000412(0.000262)-0.000295(0.000262)-0.000207(0.000203)0.0000468(0.000498)0.0000832(0.000510)0.000397(0.000251)0.000390(0.000257)W×dummyHSR0.0964(0.109)0.170(0.136)0.120(0.131)0.0158(0.100)0.116(0.145)-0.0294(0.0861)W×其它解釋變量有有有有有有λ0.439???(0.156)0.316???(0.104)0.166???(0.0364)0.855???(0.126)0.0891(0.468)-0.0704(0.0645)σ20.150???(0.0451)0.167???(0.0429)0.317??(0.151)0.356??(0.152)0.120?(0.0615)0.135??(0.0621)0.145???(0.0422)0.127???(0.0271)0.301??(0.140)0.339??(0.143)0.112??(0.0569)0.126??(0.0572)N250225022502250225022502250225022502250225022502R20.4260.4290.5100.5070.3170.3150.4070.2690.5010.5100.3160.318

表7 小城市高速鐵路通車對三類專利申請量影響回歸結果

此外，綜合全部城市及大、中、小城市的回歸結果可以發現，工資激勵對創新活動的作用在不同類型城市中呈現不同的特點。大城市工資的增加并未起到促進創新成果產出的作用，而中小城市工資的增加能夠顯著影響創新產出。這表明，適當增加中小城市科技人員和勞動者的收入，能夠提高人才的創新積極性、主動性和創造性，從而促進中小城市創新發展。

(四)高鐵建設對創新活動影響機制的計量分析

1.通信基礎設施與高速鐵路的交互作用對創新產出的影響

目前，學者關于交通基礎設施與信息技術發展交互作用對區位選擇、城市經濟發展影響有著不同的看法。有學者認為，信息基礎設施或者信息技術的發展對交通基礎設施有著替代作用(黃張凱 等,2016)；但也有學者認為，交通基礎設施與通信技術的共同發展，強化了城市之間的聯系(程利莎 等,2017)，便利了人才流動、知識溢出，特別有利于信息服務業(林善浪 等,2011)及創新產業的發展(倪鵬飛 等,2011)，兩者之間是互補關系。在此，為驗證兩者的交互作用對城市創新產出的影響，在原有模型的基礎上，加入通信基礎設施指代變量(城市國際互聯網用戶數與人口數比值)與高速鐵路是否開通(滯后一期)的交叉項(dummy HSR×interper)做進一步驗證[注]限于篇幅，僅報告一部分結果，下文同。。

表8 加入高鐵與通信基礎設施建設交叉項兩類模型(全部城市)回歸結果

從表8回歸結果可以看出，高速鐵路通車與通信基礎設施發展之間存在較強互補關系，兩者的交互作用極大地激發了創新產出，不論基于哪類矩陣或模型，兩者的交互作用都存在正向影響，并且至少在5%的顯著性水平上顯著。上述結果表明，高速鐵路建設與通信基礎設施之間是互相促進、彼此依存的關系，兩者對知識交流和城市創新都起著重要作用，并不存在信息基礎設施取代交通基礎設施的情況。基于經濟矩陣的空間杜賓模型也顯示，相鄰城市通信以及交通基礎設施建設對本地區的創新產出也有著十分強烈的正向效應。

由此可見，現代通信技術可以實現知識共享，而交通基礎設施帶來的面對面溝通和交流同樣重要。高速鐵路與通信基礎設施發展并不存在替代關系，兩者互相促進、互為依托，共同促進了城市創新發展。這也驗證了本文的研究假設2。

2.科技教育投入與高速鐵路建設交互作用對創新產出的影響

從前文研究可以看出，本地區科技和教育的投入對創新活動影響非常明顯，那么高鐵通車與科教投入的交互作用產生什么影響，科教投入是否隨著高鐵開通產生更強烈的溢出效應？表9和表10分別加入了高速鐵路是否通車(滯后一期)與人均科技投入的交叉項(dummy HSR×sciper)、高速鐵路是否通車(滯后一期)與人均教育投入的交叉項(dummy HSR×eduper)來驗證高速鐵路建設與教育科技投入的交互作用。研究發現：人均教育投入與高速鐵路的交互作用對創新產出的影響均呈顯著的正向效應；人均科技投入在基于距離矩陣的模型中呈現正向效應。此外，鄰近區域之間的交互作用還會顯著影響本地區的創新，不論是高鐵與科技投入的交叉項還是與教育投入的交叉項均存在顯著的正向溢出效應。即本地教育科技投入對城市創新產出的影響隨著高速鐵路的開通而增加，教育投入的作用也更為穩健；鄰近地區兩者的交互作用也會通過空間溢出效應對本地區的創新活動產生顯著的正向影響。

表9 加入高鐵與科技投入交叉項兩類模型(全部城市)回歸結果

表10 加入高鐵與教育投入交叉項兩類模型(全部城市)回歸結果

3.科研人員數量與高速鐵路建設交互作用對創新產出的影響

高技術產業有著集聚的特性(Audretsch et al.,1996)。那么，高速鐵路開通是否強化了這一趨勢，使得城市創新產出增加？本地區人才集聚是否影響了周邊地區的創新活動？在式(4)和式(5)中加入高速鐵路是否通車(滯后一期)與每萬人科研人員數量交互項(dummy HSR×scinumper)來驗證這一影響。

從表11的回歸結果可以看出，高速鐵路建設與科研人員數量的交互項系數并不顯著，但基于經濟矩陣的模型中，兩者交互項有顯著的溢出效應，即鄰近區域兩者的交互作用對本地區創新活動有著積極影響。

表11 加入高鐵與科研人數交叉項兩類模型(全部城市)回歸結果

以上關于交叉項的檢驗，進一步理清了高速鐵路對城市創新活動的作用機制。高速鐵路通過加快科技教育投入過程中所產生的知識溢出，從而促進了城市創新發展；在高鐵通車的背景下，科技人才的聚集也對鄰接區域產生了一定程度的空間溢出效應，這一效應在經濟發展程度類似的城市之間尤為明顯。也就是說，高速鐵路與創新要素及參與者之間相互作用，不但促進了本地區創新活動的開展，還存在一定的空間溢出效應。這也就證實了本文的研究假設4。

五、結論與政策啟示

經過研究發現，高速鐵路通過提供便捷的交通服務，改善城市投資環境，加強了創新參與者之間的相互作用，促進了人才、資本、信息等要素在高鐵通車區域的流動與配置，從而加速知識和技術的溢出，并加快城市創新發展。本文的主要結論有：

第一，從全國范圍來看，高速鐵路的開通對中國城市創新能力的提升起到了非常顯著作用，上一期開通高速鐵路城市每萬人專利申請量分別增加1.675件、1.652件和1.797件，其中發明申請量分別增加0.631件、0.551件和0.549件。

第二，按照中國城市市區人口規模進行分類研究發現，人口數50萬以下城市和人口數高于100萬城市創新能力提升獲益較大。基于距離矩陣和經濟矩陣模型顯示，市區人口低于50萬城市中上一期開通高鐵的比沒有開通高鐵城市每萬人實用新型申請量分別增加0.406件和0.413件，外觀設計分別增加0.182件和0.177件。基于這兩類矩陣，人口數高于100萬城市每萬人發明申請量分別增加0.825件和0.924件，每萬人實用新型申請量分別增加0.695件和0.796件。

第三，進一步研究發現，高速鐵路對創新產出的影響并未因通信基礎設施建設的發展而被取代，兩者之間為互補關系；政府在教育及科技方面的投入對城市創新能力的影響會隨著高速鐵路的開通而增加。從空間溢出效應來看，本地高速鐵路建設對本地區的創新發展十分有利，但高速鐵路建設對鄰近地區創新產出的影響不甚強烈；高速鐵路與創新要素之間的交互作用也存在較強的空間溢出效應，不論是人才聚集、科技教育投資增長還是通訊基礎設施建設，其交互作用對鄰近地區的創新活動都有著顯著的正向影響。

第四，外商直接投資對中國各類城市創新活動的影響不夠顯著，某些情況下甚至是顯著的負向效應；工資激勵對創新產出的影響在不同類型的城市中存在差異，在中小城市中作用更為明顯。

本文的研究結果具有重要的現實意義，帶給我們的政策啟示是：

第一，高速鐵路對城市創新發展有著不可替代的作用，應當進一步加快高鐵建設，提高路網密度。高速鐵路建設不但能夠帶來城市投資環境的改善，還起到了現代通信科技無法取代的作用，雖然現代信息技術使溝通變得虛擬化、網絡化，并且能夠實現多對一、多對多的溝通，但高速鐵路對縮短時空距離，優化人才資源配置，促進城市間知識傳播和擴散，加快技術革新仍具有重要意義。其作用機制主要是通過加強創新參與者之間的溝通交流，在促進人才、資本等資源的流動過程中，增大知識、技術及信息的空間溢出效應，加快科技成果的產出。因此，進一步加快高速鐵路建設是十分正確的選擇，特別是目前路網密度比較低的省市，需要更加重視本地區的高速鐵路規劃建設。

第二，應適當考慮在小城市設置高鐵站點，為小城市的發展創造機遇。在高速鐵路修建過程中，規劃及建設部門往往考慮到成本及上座率問題，不愿在小城市設置站點。但小城市生活節奏慢，競爭壓力小，各行業都未完全飽和，有著自身的發展優勢。高鐵的經停，為小城市的創新發展助力，便利了發達地區與小城市之間的人才、技術、信息的交流，為發展信息技術、高端產業提供了新的契機。在高鐵建設中，可以結合實際情況，適當考慮在小城市增設站點，加快小城市的經濟和社會發展。

第三，重視人才培養和引進，加大科技教育投資，不斷完善創新環境是加快城市創新發展的重要途徑。從回歸結果看，除了高鐵以外，創新活動中最重要的影響因素仍然是人才集聚和研發投入。人才與研發投入的結合是創新活動得以順利開展的保證，而創新活動的不確定性使得部分地區存在短視行為。在逐漸認識到粗放型經濟增長方式不可維持的情況下，實現經濟發展動力從粗放型向集約型轉變，強化創新驅動，增強科技實力是未來城市競爭力的重要組成部分和支撐。不論是哪種類型的城市，都要重視科技創新、人才培養及引進，加大科教文衛方面的投入，重視創新環境建設，對促進城市經濟和社會可持續發展有著十分重要意義。

第四，外商直接投資對城市創新的影響值得進一步探討。在本文重點研究的問題之外發現，外商直接投資(FDI)并非如想象能夠推動中國創新發展。就現階段而言，隨著中國國力的增強，發達國家越來越加強對自身知識產權的保護，并強制中國遵守相關知識產權法律法規，最近中美之間的貿易摩擦就是這一情況的具體體現。產權保護是一把雙“刃”劍，在保護專利所有人壟斷權的同時，也抑制了技術擴散和進一步創新。發達國家對中國進行出口高科技技術的限制，進一步增加了中國高科技產業發展的阻力。因此，中國在擴大對外開放，發展對外經濟關系的同時，要研究在這樣的環境下促進中國不同類型城市創新發展的政策措施，真正實現以科技實力推動經濟“高質量”增長的新格局。

本文研究也存在一些不足，即沒有深入探討在大城市異質性的條件下城市創新受高鐵影響的大小；并且由于數據的限制，沒有研究其他創新指標受高鐵建設的影響。這些問題都值得進一步研究。