價值鏈視角下中心城市創(chuàng)新首位度評價與比較研究
——以南京為例

曾 鋮，開燕華

(1.南京郵電大學(xué) 現(xiàn)代郵政學(xué)院，江蘇 南京 210023；2.南通大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，江蘇 南通 226019)

0 引言

首位度是近年伴隨我國中心城市發(fā)展而引起關(guān)注的一個政策關(guān)鍵詞。2019年國務(wù)院政府工作報告提出“堅持以中心城市引領(lǐng)城市群發(fā)展”；“十四五”規(guī)劃綱要進一步提出“依托輻射帶動能力較強的中心城市，培育發(fā)展一批同城化程度高的現(xiàn)代化都市圈”。這些均表明決策層充分肯定中心城市的集聚規(guī)律及其對區(qū)域發(fā)展的輻射帶動作用[1]。提升首位度的目的在于增強中心城市在區(qū)域內(nèi)的影響力和輻射力[2]，通過做大做強頭部城市，打造區(qū)域發(fā)展的空間推進器。南京擁有江蘇省會城市、長三角特大城市、東部地區(qū)重要中心城市三重身份，領(lǐng)銜國家層面批復(fù)的第一個都市圈發(fā)展規(guī)劃《南京都市圈發(fā)展規(guī)劃》，卻在很長一段時間內(nèi)受到首位度、集聚力、顯示度不足的困擾[1]。十九屆中央第一輪巡視反饋意見中，亦明確要求江蘇“提升省會城市功能和中心城市首位度”。

城市首位度不僅體現(xiàn)為表征原生實力的人口首位度、表征硬實力的經(jīng)濟首位度，更體現(xiàn)為表征軟實力的創(chuàng)新首位度[3]。除在區(qū)域經(jīng)濟格局中頭部地位不足外，南京在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)布局中也少有領(lǐng)軍企業(yè)，并受到上海、合肥兩大綜合性國家科學(xué)中心的左右夾擊和杭州、蘇州的近距離挑戰(zhàn)，在長三角創(chuàng)新格局中面臨邊緣化風(fēng)險。2018年長三角9地市(未包括南京)簽署G60科創(chuàng)走廊戰(zhàn)略合作協(xié)議，并于次年納入《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，上升為落實國家戰(zhàn)略的重要平臺；2020年有“華東第二通道”之稱的商合杭高鐵全線貫通，合肥“米”字形高鐵線網(wǎng)宣告成型，合肥、杭州兩大都市圈的時間距離大大縮短。這些無形和有形的鏈接都構(gòu)成合肥繞開南京、直連上海和浙江的紐帶。在此背景下，南京各界形成 “不創(chuàng)新不行、創(chuàng)新慢了也不行、創(chuàng)新抓得不實更不行”的危機意識[4]。2018年初，南京全面啟動“創(chuàng)新名城”建設(shè)，并連續(xù)4年發(fā)布以創(chuàng)新名城為主題的市委“一號文件”。其中，2019年一號文件的核心目標(biāo)即是“提升創(chuàng)新首位度”。可以說，“南京的首位度首先是創(chuàng)新首位度”正在成為政界和學(xué)界的核心共識[5]。

那么，創(chuàng)新首位度的科學(xué)內(nèi)涵是什么？如何定量化評價我國中心城市創(chuàng)新首位度的發(fā)展水平？現(xiàn)有文獻對此闡述不多。與既有的創(chuàng)新城市排行榜、科技進步監(jiān)測結(jié)果、科技統(tǒng)計公報等不同，本研究著重從創(chuàng)新過程的多階段價值傳遞特征入手，通過構(gòu)建創(chuàng)新首位度的理論內(nèi)涵和評價體系，為南京等中心城市提升創(chuàng)新首位度提供可量化的閉環(huán)式?jīng)Q策管理工具。

1 文獻回顧與理論分析

Jefferson[6]最早提出首位度概念，并采用一個國家最大城市與第二大城市人口比值衡量，其實質(zhì)是人口首位度。在嚴(yán)重敏和寧越敏[7]將首位度概念引入中國后，國內(nèi)學(xué)者開始運用首位度對我國城市群發(fā)展規(guī)律[8]、區(qū)域經(jīng)濟增長[9]、城市規(guī)模分布[10]等問題進行探討，使其內(nèi)涵從狹義的人口首位度擴展到廣義的經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、科技、人才和文化等領(lǐng)域。其中，科技與創(chuàng)新首位度是近年興起的一個研究熱點。從投入角度，魏守華和吳貴生[11]運用R&D人員和經(jīng)費支出指標(biāo)，測算了我國省區(qū)層面的科技首位度；肖澤磊等[12]運用人力、資金、基礎(chǔ)設(shè)施等創(chuàng)新投入指標(biāo)，比較了長江經(jīng)濟帶六大城市群的創(chuàng)新投入首位度。從產(chǎn)出角度，尹宏玲和吳志強[13]運用專利數(shù)據(jù)，比較了美國灣區(qū)和我國長三角的創(chuàng)新首位度；韋勝等[14]運用雙創(chuàng)機構(gòu)數(shù)據(jù)，分析了長三角地區(qū)的創(chuàng)新空間分布特征。

不足的是，這些研究只單一關(guān)注創(chuàng)新投入或產(chǎn)出階段，忽視了創(chuàng)新過程的多階段特征。事實上，創(chuàng)新涵蓋創(chuàng)意產(chǎn)生、研發(fā)、設(shè)計、試制、生產(chǎn)、推廣等一系列復(fù)雜活動，“死亡之谷”“達爾文海”等一系列問題均表明從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用研究再到成果轉(zhuǎn)化的技術(shù)創(chuàng)新過程存在大量溝壑[15,16]。Hansen & Birkinshaw[17]最早提出“創(chuàng)新價值鏈”(Innovation Value Chain)概念，認(rèn)為創(chuàng)新過程包括創(chuàng)意產(chǎn)生、創(chuàng)意轉(zhuǎn)化和創(chuàng)意傳播，并強調(diào)創(chuàng)新價值鏈三階段均衡優(yōu)勢，即某個階段的資源弱勢會影響整個創(chuàng)新過程的順利完成和整體績效。該理論在中國情境下的創(chuàng)新研究中得到了廣泛應(yīng)用[18]。具有代表性的觀點是：余泳澤和劉大勇[19]將創(chuàng)新過程劃分成知識創(chuàng)新、科研創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新3個階段，并指出多階段的創(chuàng)新要素投入與反饋使整個創(chuàng)新過程形成動態(tài)演進的競爭優(yōu)勢；劉樹峰等[16]認(rèn)為，創(chuàng)新價值鏈?zhǔn)菑膭?chuàng)新要素投入到創(chuàng)新知識凝結(jié)，再到創(chuàng)新產(chǎn)品市場化的多階段價值轉(zhuǎn)化過程。后續(xù)有學(xué)者對創(chuàng)新價值鏈定義[20]進行了完善或是對創(chuàng)新價值鏈進行了更細(xì)化的階段劃分，且針對創(chuàng)新主體構(gòu)成或創(chuàng)新價值鏈結(jié)構(gòu)單元的研究結(jié)果相似[18]，反映出創(chuàng)新過程的三段式結(jié)構(gòu)獲得認(rèn)同，即從知識視角而言，是知識生產(chǎn)—知識應(yīng)用—知識擴散，從價值視角而言，則是創(chuàng)新投入—創(chuàng)新知識凝結(jié)—創(chuàng)新成果實現(xiàn)。

考慮到我國技術(shù)創(chuàng)新實踐過程，在創(chuàng)新首位度研究中有必要考慮創(chuàng)新過程的多階段價值傳遞特征。國家統(tǒng)計局將技術(shù)創(chuàng)新分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗發(fā)展3個階段，上述階段由我國不同主體基于各自的專業(yè)化分工完成[21]，其中，各階段的投入產(chǎn)出和環(huán)境影響也不同。借鑒余泳澤和劉大勇[19]提出的創(chuàng)新價值鏈分析范式，本文將創(chuàng)新過程劃分為3個階段，具體見圖1。一是知識創(chuàng)新階段(對應(yīng)創(chuàng)意產(chǎn)生)，其主體是高校和部分科研機構(gòu)，產(chǎn)出主要是科技論文和專著，該階段主要受到居民受教育水平、高等教育投入、政府支持等環(huán)境影響；二是研發(fā)創(chuàng)新階段(對應(yīng)創(chuàng)意轉(zhuǎn)化)，其主體是科研機構(gòu)和部分企業(yè)、科技中介，產(chǎn)出是專利，主要受經(jīng)濟發(fā)展、信息化水平等環(huán)境影響；三是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新階段(對應(yīng)創(chuàng)意傳播)，其主體是企業(yè)，產(chǎn)出是新產(chǎn)品和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，主要受金融支持、市場化水平、對外開放程度、社會心理與文化等環(huán)境影響。

綜上，本文提出創(chuàng)新首位度是區(qū)域創(chuàng)新活動在首位城市的集中程度，是知識創(chuàng)新、研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的綜合體現(xiàn)，3個階段中任何階段的弱勢都會影響整個創(chuàng)新過程的順利完成和績效。提升創(chuàng)新首位度是從創(chuàng)新投入到知識凝結(jié)再到成果產(chǎn)出的全要素、全鏈條的系統(tǒng)性工程。

圖1 三階段創(chuàng)新價值鏈

2 研究設(shè)計：指標(biāo)、數(shù)據(jù)、方法

2.1 中心城市樣本選擇

《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020年)》將直轄市、省會城市、計劃單列市、重要節(jié)點城市等統(tǒng)稱為中心城市。根據(jù)《全國城鎮(zhèn)體系規(guī)劃(2006-2020年)》[22]可知，中心城市有不同劃分層級，其中，國家中心城市位居最高層級，區(qū)域中心城市次之。延續(xù)這種層級劃分思路，本文將省會城市列為省域中心城市，理由在于：省會城市往往憑借政策和區(qū)位優(yōu)勢[23]，吸引省內(nèi)資源和生產(chǎn)要素向自身集聚，扮演著省域城市體系的主導(dǎo)者角色，且近年亦有文獻以省域中心城市指代省會城市[24]。本文將具體選取26個省會城市(不含直轄市北京、天津、上海、重慶，拉薩因數(shù)據(jù)不全未納入)，作為南京的第一輪比較對象。數(shù)據(jù)年份為2018年，目的是進行橫向比較。

另外，考慮到南京連續(xù)4年發(fā)布以創(chuàng)新名城為主題的市委一號文件，本文將南京建設(shè)創(chuàng)新名城的國內(nèi)對標(biāo)城市(深圳)以及長三角創(chuàng)新格局中的主要競爭城市(杭州、合肥、蘇州)作為南京的第二輪比較對象。數(shù)據(jù)年份為2008-2018年，分別進行橫向和縱向綜合比較。

2.2 評價指標(biāo)與數(shù)據(jù)來源

參考余泳澤和劉大勇[19]關(guān)于創(chuàng)新價值鏈三階段創(chuàng)新主體、創(chuàng)新產(chǎn)出的界定，出于數(shù)據(jù)可得性、可比較性考慮，經(jīng)過多輪篩選，最終確定9個指標(biāo)進入評價指標(biāo)體系，見表1。具體解釋如下：

(1)知識創(chuàng)新。其產(chǎn)出包括科技論文、科技專著、科技報告等，后兩者在地市層面缺乏相應(yīng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此本文參考中國科學(xué)技術(shù)信息研究所編制的《中國科技論文統(tǒng)計結(jié)果》，采用SCI、CPCI-S、SSCI論文數(shù)作為該階段評價指標(biāo)。具體檢索辦法是：在Web of Science數(shù)據(jù)庫中選擇相應(yīng)的子數(shù)據(jù)庫，在高級檢索欄中依次設(shè)定國家(CU=China)、省/州(如PS=jiangsu)、城市(如CI=nanjing)和論文發(fā)表年份，由此得出各省區(qū)、各城市三類索引的年度發(fā)表論文數(shù)。

(2)研發(fā)創(chuàng)新。其產(chǎn)出主要是專利，選取專利申請量、專利授權(quán)量、有效發(fā)明專利量納入評價體系。其中，有效發(fā)明專利量(也稱發(fā)明專利擁有量)是指截至報告期末專利權(quán)處于有效狀態(tài)的發(fā)明專利數(shù)。維續(xù)時間長的專利通常技術(shù)水平高、經(jīng)濟價值大。因此，有效發(fā)明專利量更能體現(xiàn)專利的市場價值及其對經(jīng)濟社會發(fā)展的促進作用。其數(shù)據(jù)來自《國家知識產(chǎn)權(quán)局專利統(tǒng)計年報》、各地統(tǒng)計年鑒、科技統(tǒng)計公報等。

(3)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。參考已有文獻，從創(chuàng)新產(chǎn)品、創(chuàng)新空間、創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)3個方面選取指標(biāo)納入評價指標(biāo)體系。其中，創(chuàng)新空間的對應(yīng)指標(biāo)是高新區(qū)火炬計劃統(tǒng)計企業(yè)數(shù)，即各地高新區(qū)納入科技部火炬計劃統(tǒng)計范疇的高新科技企業(yè)數(shù)量。

需要指出的是：由于部分指標(biāo)的統(tǒng)計口徑不一致，如新產(chǎn)品銷售(X7)指標(biāo)，有的城市統(tǒng)計新產(chǎn)品產(chǎn)值、有的統(tǒng)計新產(chǎn)品銷售收入，本文處理辦法是同省域城市采用一致的統(tǒng)計口徑。由于指標(biāo)計算方法采用某城市占全省的比例值，因此可以認(rèn)為誤差控制在合理范圍內(nèi)。當(dāng)樣本出現(xiàn)部分年份數(shù)據(jù)缺失時，采用相近年份數(shù)據(jù)的插值法予以處理。

表1 創(chuàng)新首位度評價指標(biāo)體系

2.3 研究方法

首位度的計算方式包括“點對點”、“點對面”兩類，前者是計算一定數(shù)量城市之間的規(guī)模比，包括兩城市指數(shù)、四城市指數(shù)、十一城市指數(shù)；后者是計算首位城市規(guī)模占整個區(qū)域的比重。傳統(tǒng)的經(jīng)濟或人口首位度采用單指標(biāo)(GDP或人口數(shù))評價，如果首位或次位城市是確定的，可采用點對點計算方法。但是，本文對創(chuàng)新首位度采用三階段價值鏈劃分、多指標(biāo)綜合評價，不同創(chuàng)新階段或指標(biāo)的首位和次位城市是變動的(以廣東為例，知識創(chuàng)新相關(guān)指標(biāo)的首位城市是廣州、次位城市是深圳，但研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新相關(guān)指標(biāo)的首位城市是深圳、次位城市則是廣州或東莞。江蘇、浙江、福建、山東等省份亦存在類似情形)，不符合點對點計算方法的使用要求。此外，非省會城市的科技統(tǒng)計數(shù)據(jù)多有缺失，也影響了四城市指數(shù)、十一城市指數(shù)的使用。為此，本文選擇點對面計算方式，得到9個二級指標(biāo)數(shù)值，以表征省域范圍內(nèi)創(chuàng)新活動在樣本城市的集中程度。

在此基礎(chǔ)上，本文還采納以下研究方法：

(1)主成分分析(principal components analysis，PCA)。通過點對面計算方式得到9個二級指標(biāo)值后，運用該方法計算創(chuàng)新首位度的總體得分。主成分分析采用客觀賦權(quán)方法，能有效規(guī)避主觀賦權(quán)受人為因素影響、評價結(jié)果隨意性大的弊端，并兼顧了指標(biāo)的重要性和差異性。創(chuàng)新首位度的總體得分介于0～100之間，數(shù)值越大表示首位度越高。

(2)首位度矩陣。首先，由表1中二級指標(biāo)通過等權(quán)重方式，計算生成知識、研發(fā)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新3個分項首位度；然后，繪制“知識創(chuàng)新—研發(fā)創(chuàng)新”首位度矩陣和“研發(fā)創(chuàng)新—產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”首位度矩陣；最后，以分項首位度均值為界，將矩陣劃分為4個象限，以直觀呈現(xiàn)不同城市創(chuàng)新首位度，具體見圖2。其中，右上角為A象限，逆時針排序依次為象限B、C、D。

圖2 創(chuàng)新首位度的二維分布矩陣

(3)標(biāo)準(zhǔn)橢圓差(standard deviational ellipse，SDE)。它是分析空間分布特征的經(jīng)典方法，主要依據(jù)橢圓面積、長短軸、方位角等參數(shù)揭示要素在地理空間分布的集聚特征、離散程度、主趨勢方向等。主要計算公式為：

(1)

(2)

(3)

(4)

其中，i為研究對象個數(shù)，xi和yi分別為空間坐標(biāo)，即樣本城市的經(jīng)緯度，wi為權(quán)重，α為方位角，σx、σy分別表示沿著x軸、y軸的標(biāo)準(zhǔn)差。

3 省域中心城市評價與比較

3.1 創(chuàng)新首位度總體得分

首先通過KMO和Bartlett球形檢驗，判斷主成分分析方法的適用性。檢驗結(jié)果顯示，KMO值為0.850，適合進行因子分析；Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量在0.000顯著性水平上拒絕零假設(shè)，可以認(rèn)為主成分分析具有較高適用性。表2報告了2018年省域中心城市創(chuàng)新首位度的總體得分和分項得分。可以看出：①總體來看，南京的創(chuàng)新首位度總體排名第21位，處于下游水平，落后于長三角區(qū)域的合肥、杭州，以及長江經(jīng)濟帶的武漢，也落后于西安、成都、鄭州、廣州等國家中心城市；②分項來看，南京的知識創(chuàng)新首位度排名第16位，位居中游偏下，而研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度排名均墊底。

考慮到近年江蘇明確支持南京爭創(chuàng)國家中心城市，本文單獨比較南京與樣本內(nèi)5個國家中心城市的情況，具體見圖3。總體而言，創(chuàng)新首位度從高到低的排序依次是：西安、成都、武漢、鄭州、廣州、南京。除在知識創(chuàng)新首位度上略領(lǐng)先于鄭州外，南京的研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度均低于5個國家中心城市且差距較大。

表2 2018年省域中心城市創(chuàng)新首位度比較

圖3 2018年南京與5個國家中心城市的分項創(chuàng)新首位度比較

3.2 創(chuàng)新首位度矩陣分析

圖4報告了省域中心城市的創(chuàng)新首位度分布矩陣。具體為：

(1)知識創(chuàng)新—研發(fā)創(chuàng)新首位度矩陣。南京位于矩陣的C象限，知識創(chuàng)新首位度略低于平均水平(其SCI、CPCI-S、SSCI論文數(shù)占全省的比例約為81%，省域中心城市的平均值約為85%)，而研發(fā)創(chuàng)新首位度處于最低水平，象限內(nèi)杭州、鄭州等城市的研發(fā)創(chuàng)新首位度都顯著高于南京。A象限的主要城市有武漢、成都、西安等國家中心城市以及東北、中西部的部分省域中心城市，上述城市在省內(nèi)教育、工業(yè)等領(lǐng)域均占據(jù)一城獨大的地位，因此知識創(chuàng)新、研發(fā)創(chuàng)新首位度雙高。B象限有太原、烏魯木齊，其所在省域的高校分布相對分散，因此知識創(chuàng)新首位度低于平均水平。D象限主要有廣州、合肥，它們都是省內(nèi)高校的集中地，因此擁有較高的知識創(chuàng)新首位度，但是因分別受到深圳、東莞、佛山和蕪湖、蚌埠等城市對高科技產(chǎn)業(yè)或制造業(yè)的分流，其以專利產(chǎn)出為代表的研發(fā)創(chuàng)新首位度低于平均水平。

(2)研發(fā)創(chuàng)新—產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度矩陣。南京位于矩陣C象限，且兩個維度均處于最低水平。研發(fā)創(chuàng)新首位度情況在前文中已提及，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度的3個指標(biāo)分別位居26個省域中心城市的第26、24、25位。該象限內(nèi)還有廣州、杭州、濟南等城市，廣州的研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度均略高于南京，杭州的研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度分別高出南京8個與18個百分點。A象限的城市主要有西安、長沙，以及東北、中西部的多個省域中心城市。B象限城市有合肥、鄭州。D象限有武漢、成都兩座城市。

圖4 2018年省域中心城市創(chuàng)新首位度分布矩陣

3.3 創(chuàng)新首位度空間分布

圖5繪制了創(chuàng)新首位度整體和3個分項首位度的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓。結(jié)合表3數(shù)據(jù)，可以得出：①創(chuàng)新首位度的方位角約為50°，與胡煥庸線偏離不大，說明創(chuàng)新活動的空間分布同樣遵守我國人口與經(jīng)濟活動分布規(guī)律；進一步觀察短軸/長軸的比值，可知，研發(fā)創(chuàng)新首位度的比值最小，說明研發(fā)創(chuàng)新活動的向心力最顯著；②知識、研發(fā)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積漸次增大，說明創(chuàng)新價值鏈的上游環(huán)節(jié)——知識創(chuàng)新的空間集聚程度最高，其下游環(huán)節(jié)的研發(fā)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的空間集聚程度依次減弱。在進一步討論中，本文將此稱為創(chuàng)新價值鏈的“漏斗效應(yīng)”。

圖5 2018年省域中心城市創(chuàng)新首位度標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

表3 創(chuàng)新首位度空間分布范圍、形狀與方向角

4 對標(biāo)競爭城市評價與比較

4.1 創(chuàng)新首位度得分與趨勢

檢驗結(jié)果顯示，KMO值為0.850，Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量在0.000顯著性水平上拒絕零假設(shè)，可以認(rèn)為主成分分析具有較好適用性。圖6報告了南京與蘇州、杭州、合肥、深圳等對標(biāo)競爭城市在2008-2018年的創(chuàng)新首位度走勢。可以看出：過去十年間，深圳的創(chuàng)新首位度保持輕度下滑趨勢；蘇州創(chuàng)新首位度的起點與深圳接近，但下滑趨勢顯著大于深圳；合肥的創(chuàng)新首位度在2011-2012年經(jīng)歷了短暫下跌，但在2013年后持續(xù)走強，目前創(chuàng)新首位度與深圳并駕齊驅(qū)；杭州的創(chuàng)新首位度在2011-2013年經(jīng)歷了下跌，但在2014年后漸穩(wěn)。對比而言，南京的創(chuàng)新首位度一直落后于對標(biāo)競爭城市且差距較大，但可喜的是，近兩年呈現(xiàn)穩(wěn)步攀升態(tài)勢。

圖6 2008-2018年南京與對標(biāo)競爭城市的創(chuàng)新首位度走勢

進一步比較各城市2018年分項首位度，具體見圖7，可以看出：

(1)深圳和蘇州兩座城市的創(chuàng)新價值鏈具有相似特征，即知識創(chuàng)新首位度低，而研發(fā)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度較高。其原因是雖然所在省域的高校和科研機構(gòu)主要集中于省會城市，但本市的民營、外資研發(fā)機構(gòu)和高科技企業(yè)發(fā)展處于領(lǐng)先地位。特別需要指出的是，深圳的知識創(chuàng)新首位度從2008年的5.35提升到2018年的10.59(見圖7)，進步顯著。背后的原因是，深圳在高等教育上持續(xù)發(fā)力，從經(jīng)費上給予重大投入，使得深圳大學(xué)、南方科技大學(xué)快速崛起，同時，大范圍引進國內(nèi)外高水平大學(xué)建立分校，迅速扭轉(zhuǎn)了高等教育長期積弱的局面。

(2)合肥的分項創(chuàng)新首位度最均衡，且知識、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度是5個城市中最高的。不同于深圳、蘇州的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主要依靠外資或民企等市場主體，合肥的科技創(chuàng)新更多依靠大院大所，并致力于打造原始創(chuàng)新策源地。特別是2017年獲批綜合性國家科學(xué)中心后，國家實驗室、大科學(xué)裝置、轉(zhuǎn)化平臺、工程實驗室等紛紛落戶，量子信息、大數(shù)據(jù)、機器人、新能源汽車、新型顯示等未來產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，合肥在長三角的綜合性產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心角色將更加突出。

(3)杭州的分項創(chuàng)新首位度也優(yōu)于南京，特別是在研發(fā)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新方面領(lǐng)先較多。實際上，由于統(tǒng)計指標(biāo)的局限性，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的表征指標(biāo)仍主要局限于工業(yè)領(lǐng)域，如果考慮到杭州作為“數(shù)字經(jīng)濟第一城”在新經(jīng)濟領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢，杭州產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度的實際值應(yīng)該更高。以獨角獸企業(yè)為例，根據(jù)胡潤研究院的《2019三季度胡潤大中華區(qū)獨角獸指數(shù)》顯示，南京的獨角獸企業(yè)估值合計1 550億元，僅為杭州13 640億元的11.36%。

(4)南京的創(chuàng)新價值鏈短板是研發(fā)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。特別是與深圳對比，上述分項對應(yīng)指標(biāo)的差距明顯，見圖8。具體為：專利申請、專利授權(quán)、有效發(fā)明專利指標(biāo)差距較大，深圳約是南京的2～3倍；新產(chǎn)品銷售額、高新區(qū)火炬計劃入統(tǒng)企業(yè)數(shù)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值差距更大，深圳約是南京的3～4倍。雖然近年南京在專利申請與授權(quán)、高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展方面經(jīng)過大量努力取得了一定增長，但是在末端、 “硬核”上的創(chuàng)新產(chǎn)出——有效發(fā)明專利、新產(chǎn)品銷售、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等指標(biāo)上，2018年的首位度得分反而落后于2013年。這也提示在政策引導(dǎo)之余應(yīng)更加重視發(fā)揮市場規(guī)律，只有將創(chuàng)新機制連接市場資源、把市場評價擺在首位，才能真正撬動創(chuàng)新資源、激發(fā)創(chuàng)新活力。

4.2 創(chuàng)新首位度矩陣分析

圖9展示了5座城市2008年、2013年、2018年分項創(chuàng)新首位度的變動情況。可以看出：①5座城市知識創(chuàng)新首位度的變化不大，但是研發(fā)創(chuàng)新首位度呈現(xiàn)不同變化趨勢，即深圳、蘇州、杭州持續(xù)下滑，而南京、合肥先降后升；②南京、深圳、蘇州的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度變化不大，杭州、合肥的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度總體上有所下降。

圖7 2018年南京與對標(biāo)競爭城市分項創(chuàng)新首位度比較

圖8 南京與深圳創(chuàng)新首位度指標(biāo)比較(2013/2018年)

圖9 南京與對標(biāo)競爭城市創(chuàng)新首位度分布矩陣(2008、2013、2018年)

5 進一步討論

5.1 創(chuàng)新價值鏈“漏斗效應(yīng)”

回顧表2的分項首位度，可以明顯看到知識創(chuàng)新首位度>研發(fā)創(chuàng)新首位度>產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度。由計算可知，省域中心城市知識創(chuàng)新/研發(fā)創(chuàng)新首位度的比值平均為2.2倍，研發(fā)創(chuàng)新/產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度的比值平均為1.2倍，從側(cè)面印證了“死亡之谷”、“達爾文海”、“歐洲悖論”等創(chuàng)新困境存在的普遍性，即創(chuàng)新價值鏈的上下游環(huán)節(jié)(基礎(chǔ)研究→應(yīng)用研究→產(chǎn)業(yè)成果)存在大量溝壑。

值得注意的是，南京的上述兩項比值依次為4.5倍、1.6倍。如果把分項首位度比值喻為創(chuàng)新價值鏈的“漏斗效應(yīng)”(上下游分項首位度的比值越高，漏斗效應(yīng)越顯著)，那么南京的創(chuàng)新價值鏈漏斗效應(yīng)顯著嚴(yán)重于其它省域中心城市。可能的原因是：一方面，南京作為我國高等教育重鎮(zhèn)，高校和科研機構(gòu)的相對集中會造成擁擠外部性，表現(xiàn)為知識創(chuàng)新活動的重復(fù)性；另一方面，研發(fā)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新階段的創(chuàng)新主體以及轉(zhuǎn)化機制存在明顯短板，制約了創(chuàng)新價值鏈上下游的轉(zhuǎn)化效率。

5.2 創(chuàng)新首位度與人口、經(jīng)濟首位度橫縱向比較

首先，分別計算省域中心城市常住人口、GDP占全省的百分比，得到人口首位度和經(jīng)濟首位度。由于前文的創(chuàng)新首位度由主成分分析方法計算得到，其經(jīng)濟學(xué)意義不同于百分比，無法直接進行數(shù)值比較。作為替代，對表1中9個二級指標(biāo)取算數(shù)平均值，得到百分?jǐn)?shù)意義上的創(chuàng)新首位度以表示城市創(chuàng)新活動在省域范圍內(nèi)的比重。在此基礎(chǔ)上，橫向比較2018年省域中心城市的人口、經(jīng)濟、創(chuàng)新首位度(限于篇幅，未列出)，均存在創(chuàng)新首位度>經(jīng)濟首位度>人口首位度的情形。換言之，創(chuàng)新活動分布的不均衡性最顯著，經(jīng)濟活動次之，人口分布的不均衡性最弱。造成這種現(xiàn)象的主要原因是新知識的緘默性特征使得創(chuàng)新活動的空間集聚效應(yīng)和社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)更顯著[25]。

進一步地，從縱向視角觀察近十年人口、經(jīng)濟、創(chuàng)新首位度的變化趨勢。以江蘇、浙江、廣東、安徽四省八市為代表，分別計算2018年首位度對2008年首位度的比值(見表4)。可以看到，除南京外，其它7個城市都呈現(xiàn)出人口首位度增長最快、經(jīng)濟首位度次之、創(chuàng)新首位度負(fù)增長的現(xiàn)象，也就是說，人口、經(jīng)濟、創(chuàng)新首位度的高低排序(現(xiàn)狀)與增速排序(趨勢)正好相反。這從側(cè)面反映出近年在強省會戰(zhàn)略實施過程中，更多地通過調(diào)整行政區(qū)劃、降低落戶門檻等行政手段直接推動人口、土地、投資等“硬”要素遷移，而與創(chuàng)新活動關(guān)聯(lián)更密切的技術(shù)、信息等“軟”要素遷移緩慢。張航和丁任重[26]對此提出警示，在以政府為主導(dǎo)的強省會戰(zhàn)略推行過程中，一味采用行政手段可能違背市場運行規(guī)律，從而降低經(jīng)濟運行效率。相比而言，南京是表中唯一一個經(jīng)濟首位度增長快于人口首位度增長的城市，且創(chuàng)新首位度負(fù)增長最少，說明近年南京的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量較高。

表4 四省八市2018年首位度對2008年首位度的比值 單位：%

6 研究結(jié)論與政策建議

6.1 研究結(jié)論

本文基于創(chuàng)新價值鏈理論框架指出，創(chuàng)新首位度是知識創(chuàng)新、研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的綜合體現(xiàn)，上述3個階段中任何階段的弱勢都會影響整個創(chuàng)新過程的順利完成和績效。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建創(chuàng)新首位度評價體系，對南京和其它中心城市進行評價與比較。研究發(fā)現(xiàn)：

(1)在總體首位度方面，南京位列省域中心城市的下游(第21名)，依次落后于西安、成都、武漢、鄭州、廣州等國家中心城市，并且自2008年以來一直落后于深圳、杭州、合肥、蘇州等對標(biāo)競爭城市，且差距較大。

(2)在分項首位度方面，南京的知識創(chuàng)新首位度位列省域中心城市的中游(第16名)，但研發(fā)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新兩項的首位度均排名墊底，導(dǎo)致南京在兩個首位度矩陣中均處于C象限(3項首位度均低于平均值)，說明創(chuàng)新價值鏈呈現(xiàn)嚴(yán)重的不均衡特征。

(3)省域中心城市普遍存在創(chuàng)新價值鏈“漏斗效應(yīng)”，南京尤甚。這在數(shù)值上表現(xiàn)為知識創(chuàng)新首位度>研發(fā)創(chuàng)新首位度>產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度，在標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中表現(xiàn)為知識、研發(fā)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新首位度標(biāo)準(zhǔn)差的橢圓面積漸次增大，說明技術(shù)創(chuàng)新過程存在大量溝壑。

(4)拓展性研究顯示，創(chuàng)新和人口、經(jīng)濟活動遵循類似的地理分布規(guī)律，但創(chuàng)新活動分布的不均衡性更顯著。這在數(shù)值上表現(xiàn)為省域中心城市的創(chuàng)新首位度>經(jīng)濟首位度>人口首位度，但是近十年上述3個首位度的增速排序與此相反，這在一定程度上說明創(chuàng)新有著更強的集聚效應(yīng)，資源遷移相對緩慢，應(yīng)避免行政手段對創(chuàng)新資源的錯配。

6.2 管理啟示與政策建議

本文研究獲得的啟示是：相比于武漢、西安、成都等國家中心城市和深圳、杭州、合肥等對標(biāo)競爭城市，南京在創(chuàng)新首位度的多個環(huán)節(jié)處于明顯的落后和不均衡狀態(tài)，提升創(chuàng)新首位度是南京突圍新一輪城市競格局的必由之路。

為此，本研究提出如下政策建議：①以建設(shè)新型研發(fā)機構(gòu)為突破口，有效整合創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、資本鏈，發(fā)揮連接科研與市場的橋梁作用，跨越創(chuàng)新價值鏈傳遞過程中的溝壑；②發(fā)揮科教資源優(yōu)勢，重點推動名校名所與地方的供需對接、雙向融通，促進科技成果的項目化落地、市場化運作、企業(yè)化運營；③繼續(xù)夯實基礎(chǔ)研究的支撐作用，大力推進國家重點實驗室、大科學(xué)裝置、大科學(xué)平臺在南京的建設(shè)落地(據(jù)統(tǒng)計，南京在基礎(chǔ)型科學(xué)平臺方面僅有1.5個大科學(xué)裝置，與北京、上海、合肥等存在較大差距[27])，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供更多高水平的源頭供給；④以《南京都市圈發(fā)展規(guī)劃》為指引，共建研究—研發(fā)—應(yīng)用創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心，加快創(chuàng)新要素的自由流動和擴散共享，打造“創(chuàng)新型都市圈”。

本文雖以南京為例，但是研究結(jié)論對于其它中心城市同樣具有啟發(fā)意義。根據(jù)創(chuàng)新價值鏈的三階段均衡觀點，任何階段的資源弱勢均會影響整個創(chuàng)新過程的順利完成和整體績效。因此，中心城市要重視創(chuàng)新過程的多階段價值傳遞特征，不僅要補短板、強弱項，還要注意搭建科研與市場之間的轉(zhuǎn)化橋梁，著力破解創(chuàng)新價值鏈上下游存在漏斗效應(yīng)的難題。特別是隨著城市群和都市圈時代加速到來，應(yīng)加強創(chuàng)新資源共享平臺建設(shè)，發(fā)揮各自在基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化方面的能力優(yōu)勢，推動區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新和一體化發(fā)展。

6.3 研究局限與展望

本文局限及未來改進方向在于：①創(chuàng)新首位度的內(nèi)涵拓展與評價指標(biāo)構(gòu)建。首位度的內(nèi)涵不僅包括城市人口、經(jīng)濟、創(chuàng)新等資源規(guī)模，還包括其與外部城市是否建立直接經(jīng)濟聯(lián)系、占據(jù)更優(yōu)網(wǎng)絡(luò)位置，這也決定了城市的創(chuàng)新潛力[28]。本文將創(chuàng)新首位度定義為區(qū)域創(chuàng)新活動在首位城市的集中程度，其本質(zhì)仍是創(chuàng)新資源和產(chǎn)出規(guī)模比較，后續(xù)研究可借鑒社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，引入中心性(centrality)指標(biāo)衡量中心城市在區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的重要性和影響力，從而將創(chuàng)新首位度內(nèi)涵從要素集中度拓展至網(wǎng)絡(luò)中心性；②數(shù)據(jù)方面，由于評價指標(biāo)數(shù)據(jù)來源主要是統(tǒng)計年鑒，研究過程中數(shù)據(jù)的最新可得年份為2018年，但近年來南京全面啟動創(chuàng)新名城建設(shè)，在創(chuàng)新人才引進、創(chuàng)新平臺建設(shè)、創(chuàng)新主體培育方面取得了一定成績，后續(xù)研究可進一步拓展數(shù)據(jù)收集面并更新現(xiàn)有數(shù)據(jù)。