孟 霏,魯志國(guó)
(深圳大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣東 深圳 518000)
為了應(yīng)對(duì)“新常態(tài)”,黨的十九大報(bào)告指出“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力,是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐”。技術(shù)創(chuàng)新作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“助推器”[1],是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素,決定著經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)。灣區(qū)經(jīng)濟(jì)作為當(dāng)今國(guó)際經(jīng)濟(jì)版圖中的突出亮點(diǎn),是世界上最具競(jìng)爭(zhēng)力、創(chuàng)造力的發(fā)展模式[2]。2019年2月,《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》再次提到,要形成以創(chuàng)新為主要?jiǎng)恿椭蔚慕?jīng)濟(jì)體系,建設(shè)國(guó)際科技創(chuàng)新中心??梢哉f(shuō),粵港澳大灣區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展備受黨中央、廣東省政府關(guān)注,迎來(lái)了難得的歷史發(fā)展機(jī)遇。然而,受限于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、創(chuàng)新基礎(chǔ)及政策傾斜等因素,粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出分布不均,以2017年每十萬(wàn)人專利申請(qǐng)量來(lái)說(shuō),域內(nèi)位列前三的城市分別為深圳(4 071件)、東莞(3 852件)與中山(2 480件),其值之和約占整個(gè)地區(qū)的61.8%,而排在末位的澳門僅約為10件,極差高達(dá)4 061件。值得深思的是,這種技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的異質(zhì)性分布很可能會(huì)影響我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略總體布局及粵港澳大灣區(qū)協(xié)同創(chuàng)新能力整體躍升。因此,有必要探討以下問(wèn)題:粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力及其非均衡性在時(shí)間維度上呈何種發(fā)展態(tài)勢(shì)?空間演化規(guī)律和關(guān)聯(lián)格局如何?影響城市技術(shù)創(chuàng)新能力的因素有哪些?是否具有空間溢出效應(yīng)?在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門限效應(yīng)下,核心影響因素對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的非線性作用效果如何?顯然,科學(xué)回答上述問(wèn)題對(duì)粵港澳大灣區(qū)早日實(shí)現(xiàn)城市技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
近年來(lái),區(qū)域創(chuàng)新已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的核心研究議題,學(xué)術(shù)界對(duì)此展開(kāi)了大量探討,主要包括以下幾個(gè)方面:
(1)區(qū)域創(chuàng)新能力比較及空間差異研究。關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新能力比較,F(xiàn)ritsch[3]以歐洲11個(gè)地區(qū)數(shù)據(jù)為樣本,將知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)應(yīng)用于區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)質(zhì)量測(cè)度與比較,研究發(fā)現(xiàn),不同區(qū)域系統(tǒng)的創(chuàng)新效率有所差異,區(qū)域R&D活動(dòng)情況也不相同。關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新能力的空間差異,馬靜等[4]采用核密度、全局和局部莫蘭指數(shù)等方法分析我國(guó)內(nèi)地285個(gè)地級(jí)市創(chuàng)新能力,研究發(fā)現(xiàn),我國(guó)城市創(chuàng)新活動(dòng)呈現(xiàn)以“省會(huì)城市+中心城市”為極核的多中心網(wǎng)絡(luò)發(fā)展格局,在只考慮地理距離的城市創(chuàng)新空間關(guān)系下,呈現(xiàn)“高—高”集聚與“高—低”極化的創(chuàng)新活動(dòng)空間關(guān)聯(lián)特征;顧偉男[5]采用主觀賦權(quán)與熵權(quán)相結(jié)合、變異系數(shù)、相對(duì)發(fā)展指數(shù)等方法,分析我國(guó)內(nèi)地35個(gè)中心城市創(chuàng)新能力空間分布特征,指出我國(guó)中心城市創(chuàng)新差距正逐步縮小,較高與高創(chuàng)新水平的城市主要為東部沿海和中西部少數(shù)極核城市,較低和低水平創(chuàng)新城市大多分布在中西部地區(qū)。
(2)創(chuàng)新活動(dòng)驅(qū)動(dòng)因素研究。從宏觀角度來(lái)說(shuō),何舜輝等[6]采用空間誤差模型分析FDI規(guī)模、人力資本、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、制度、教育水平及基礎(chǔ)設(shè)施等6大因素對(duì)我國(guó)城市創(chuàng)新能力的影響,結(jié)果顯示,所有因素均產(chǎn)生了明顯的作用力。其中,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和人力資本是影響我國(guó)城市創(chuàng)新能力的主要因素。從區(qū)域角度來(lái)說(shuō),李婧等[7]從地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)兩個(gè)方面考慮,通過(guò)構(gòu)建靜態(tài)與動(dòng)態(tài)空間面板計(jì)量模型對(duì)我國(guó)省域創(chuàng)新能力的空間關(guān)聯(lián)與集聚性進(jìn)行探討,發(fā)現(xiàn)東部及沿海地帶是我國(guó)創(chuàng)新高密度地區(qū),社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響更大。從企業(yè)角度來(lái)說(shuō),Cuerva等[8]研究發(fā)現(xiàn),R&D投入和人力資本等是中小企業(yè)傳統(tǒng)創(chuàng)新活動(dòng)的驅(qū)動(dòng)因素。
(3)粵港澳大灣區(qū)區(qū)域創(chuàng)新研究。部分學(xué)者從理論上探討了粵港澳大灣區(qū)區(qū)域創(chuàng)新過(guò)程中存在的不足。如葉林等[9]從制度、主體、要素與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同四大方面厘清大灣區(qū)創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中面臨的困境,包括體制機(jī)制創(chuàng)新不足、參與主體協(xié)同性不強(qiáng)和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)尚未形成等,并提出實(shí)現(xiàn)跨境區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的建議。另一部分學(xué)者采用實(shí)證方法探索粵港澳大灣區(qū)區(qū)域創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)因素等。如許培源等[10]基于Web of Science科研合作研究數(shù)據(jù),采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法探索區(qū)域知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)空間演化及其形成機(jī)制,結(jié)果顯示,廣州、香港處于知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中心位置,深圳將成長(zhǎng)為知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的新中心;王盟迪[11]采用空間面板計(jì)量模型對(duì)科技創(chuàng)新能力的影響因素進(jìn)行探討,結(jié)果顯示,R&D經(jīng)費(fèi)投入、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、人力資源和R&D人員投入4大因素能夠顯著促進(jìn)大灣區(qū)科技創(chuàng)新能力提升,利用外資和對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新能力會(huì)產(chǎn)生顯著抑制作用。
綜上所述,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已在區(qū)域創(chuàng)新或粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新領(lǐng)域進(jìn)行多角度探討,為本研究奠定了扎實(shí)的理論與實(shí)踐基礎(chǔ)。但是,仍有以下幾個(gè)方面需要進(jìn)一步完善:第一,研究對(duì)象上,多聚焦于全國(guó)、省域等宏觀層面或企業(yè)等微觀層面,缺乏探索城市群這一空間單元,尤其對(duì)粵港澳大灣區(qū)城市群來(lái)說(shuō),不同時(shí)間及空間尺度的綜合性分析亟待補(bǔ)充;第二,研究方法上,大多采用變異系數(shù)、相對(duì)發(fā)展指數(shù)等傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合地理信息系統(tǒng)技術(shù)的研究需要進(jìn)一步補(bǔ)充;第三,研究?jī)?nèi)容上,多集中于某一時(shí)點(diǎn)的靜態(tài)分析,將時(shí)間、空間納入同一框架的動(dòng)態(tài)演化研究較少。此外,有關(guān)粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的研究相對(duì)匱乏,對(duì)基于時(shí)空特征演化、空間溢出效應(yīng)及門限效應(yīng)等多角度的綜合分析缺乏足夠的關(guān)注和實(shí)證支持。
本文從以下4個(gè)方面豐富現(xiàn)有研究:①以往學(xué)者研究城市技術(shù)創(chuàng)新較少以粵港澳大灣區(qū)作為研究對(duì)象,本研究對(duì)此進(jìn)行補(bǔ)充,選題符合當(dāng)今時(shí)代發(fā)展背景;②利用最近10年粵港澳大灣區(qū)11個(gè)城市面板數(shù)據(jù),所得結(jié)論更具現(xiàn)實(shí)價(jià)值,也具有較強(qiáng)說(shuō)服力;③以往研究較少將鄰接、地理距離、經(jīng)濟(jì)距離和地理經(jīng)濟(jì)距離嵌套等4種權(quán)重矩陣同時(shí)納入空間關(guān)聯(lián)性考量,本研究對(duì)此進(jìn)行綜合分析,并主要探討人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入兩個(gè)核心創(chuàng)新要素對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng);④核心創(chuàng)新要素對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的作用效果可能比線性影響更為復(fù)雜,本研究以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為門限變量,探索人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力是否存在階段性作用。
研究數(shù)據(jù)選取2008—2017年粵港澳大灣區(qū)11個(gè)城市(珠三角9市、香港和澳門特別行政區(qū))的專利申請(qǐng)總量作為衡量各城市技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)。通常,表征城市技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)包含投入與產(chǎn)出兩個(gè)方面,但諸如企業(yè)研發(fā)投入等投入指標(biāo)難以全面反映一個(gè)城市實(shí)際的創(chuàng)新能力。從產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)說(shuō),Griliches[12]指出,專利數(shù)據(jù)是創(chuàng)新與技術(shù)變革的重要技術(shù)來(lái)源,雖無(wú)法全面量度各城市技術(shù)創(chuàng)新能力與質(zhì)量,但從一定程度上看,專利是城市創(chuàng)新資源最富含經(jīng)濟(jì)價(jià)值的部分,可以提供城市發(fā)明與創(chuàng)新信息且數(shù)據(jù)來(lái)源充足準(zhǔn)確。因此,專利申請(qǐng)量(李國(guó)平、王春楊,2012)或授權(quán)量(周銳波等,2019)仍是最受廣大學(xué)者認(rèn)可的創(chuàng)新測(cè)度指標(biāo),其穩(wěn)健性在實(shí)證研究中也得到了驗(yàn)證(ACS等,2002)。相較時(shí)滯性較強(qiáng)的專利授權(quán),專利申請(qǐng)受人為因素影響較小,且無(wú)論專利申請(qǐng)是否得到批準(zhǔn),這些發(fā)明本就是一種創(chuàng)造性勞動(dòng)成果,具有一定價(jià)值,能夠及時(shí)準(zhǔn)確地反映區(qū)域創(chuàng)新活躍程度。因此,為排除城市技術(shù)創(chuàng)新能力受人口規(guī)模的影響,本文采用人均專利申請(qǐng)數(shù)表征粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力。本文指標(biāo)數(shù)據(jù)源于2009—2018年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》與《廣東科技統(tǒng)計(jì)年鑒》等,所有地理信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源于國(guó)家地理信息中心1∶100萬(wàn)數(shù)據(jù)庫(kù),部分缺失數(shù)據(jù)依據(jù)相應(yīng)城市往年數(shù)據(jù)分析推算或用插值法補(bǔ)全。
從圖1的趨勢(shì)線可以看出,2008—2017年粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力總體呈上升趨勢(shì),從2008年的4 056.9升至2017年的16 821.9,10年間漲幅達(dá)314.6%。具體來(lái)說(shuō),2014年作為一個(gè)重要節(jié)點(diǎn),自此之后,城市創(chuàng)新技術(shù)能力增速明顯加快。究其原因,2014年是我國(guó)全面深化改革元年,廣東省這一年的創(chuàng)新績(jī)效更是位列全國(guó)榜首,而深圳、東莞等城市充分貫徹“要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”的核心理念,緊抓機(jī)遇,加快創(chuàng)新創(chuàng)造步伐。同時(shí),近年來(lái)隨著國(guó)家“一帶一路”倡議、“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展”戰(zhàn)略不斷推進(jìn),以及《國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》、《關(guān)于深化泛珠三角區(qū)域合作的指導(dǎo)意見(jiàn)》、《廣深科技創(chuàng)新走廊規(guī)劃》等政策大力支持,粵港澳大灣區(qū)各城市愈發(fā)重視創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)效應(yīng),紛紛加大創(chuàng)新投入力度,優(yōu)化創(chuàng)新配套制度和政策環(huán)境,刺激城市技術(shù)創(chuàng)新活力。
圖1 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力發(fā)展趨勢(shì)
表1 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力統(tǒng)計(jì)特征
由表1可知,2008—2017年粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的極差上升趨勢(shì)明顯,在一定程度上反映出“強(qiáng)者愈強(qiáng)”趨勢(shì),僅于2014年略有下降,說(shuō)明這一年最低創(chuàng)新城市拉近了與最高創(chuàng)新城市之間的距離;城市技術(shù)創(chuàng)新能力變異系數(shù)在波動(dòng)中下降,從2008年的1.274降至2017年的0.940,降幅達(dá)26.2%;城市技術(shù)創(chuàng)新能力的基尼系數(shù)峰值為2009年的0.595,最小值為2017年的0.493,總體呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。綜上結(jié)果表明,雖然10年內(nèi)最高創(chuàng)新城市與最低創(chuàng)新城市差距有所擴(kuò)大,但從整體來(lái)說(shuō),各城市間技術(shù)創(chuàng)新能力差異逐步減小,向著優(yōu)化均衡方向邁進(jìn),其創(chuàng)新互動(dòng)愈發(fā)高效與協(xié)調(diào)。
本文采用ArcGIS軟件中Jenks自然最佳斷裂法對(duì)粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的分布特征進(jìn)行分級(jí),如圖2所示。
由圖2可知,2008年與2017年粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間格局變化不大,表明大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間格局比較穩(wěn)定,呈現(xiàn)出一定的時(shí)空慣性。以2017年來(lái)說(shuō),城市技術(shù)創(chuàng)新能力“中心—外圍”特征明顯,“中心”(高、中高水平)城市位于區(qū)域東南部沿珠江口東岸地帶,包括深圳、東莞,占城市總數(shù)的18.18%,“外圍”(中低、低)城市則散落在創(chuàng)新核心圈周圍,包括廣州、佛山等9個(gè)城市,占總城市比重的81.82%,在一定程度上說(shuō)明粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力在地理空間分布上并不均衡。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),低水平創(chuàng)新產(chǎn)出城市更偏于區(qū)域邊緣地帶,這也從側(cè)面表現(xiàn)出粵港澳大灣區(qū)某一城市技術(shù)創(chuàng)新能力高低可能與其“中心”城市的“距離”遠(yuǎn)近有關(guān)。
圖2 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間分布
現(xiàn)實(shí)中,城市這一空間單元并非獨(dú)立存在,通過(guò)其人流、物流、信息流等要素的相互往來(lái)實(shí)現(xiàn)了城市間知識(shí)的傳遞和共享,故本文預(yù)測(cè),粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力在空間上也應(yīng)當(dāng)存在著一定關(guān)聯(lián)。因此,本文嘗試采用探索性空間統(tǒng)計(jì)分析(ESDA)方法進(jìn)行初步驗(yàn)證。
全局Moran's I指數(shù)用于識(shí)別研究區(qū)域所有單元某一變量的空間關(guān)聯(lián)程度[13],公式如下:
(1)
由圖3可以看出,運(yùn)用鄰接權(quán)重矩陣(w1)、地理距離權(quán)重矩陣(w2)、地理經(jīng)濟(jì)嵌套距離權(quán)重矩陣(w4)計(jì)算所得的全局Moran'sI指數(shù)較小,且大部分為負(fù)值,P值也未通過(guò)10%水平顯著性檢驗(yàn),而運(yùn)用經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣(w3)所得的全局Moran'sI指數(shù)表現(xiàn)出顯著正相關(guān)性,值域范圍在0.014~0.089之間波動(dòng),P值大部分通過(guò)了10%顯著性水平檢驗(yàn)。這一結(jié)果支持了粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)與兩個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距相關(guān)的結(jié)論[16]。
圖3 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力全局空間Moran′s I指數(shù)
引入經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣(w3)測(cè)算出的全局Moran's I指數(shù)顯著為正,初步判斷,粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間分布并非處于完全隨機(jī)狀態(tài),而是展現(xiàn)出一種高技術(shù)創(chuàng)新城市被高技術(shù)創(chuàng)新城市所包圍(H-H型)與低技術(shù)創(chuàng)新城市被低技術(shù)創(chuàng)新城市所包圍(L-L型)的空間組織模式。因此,有必要基于空間相關(guān)性對(duì)粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行分析,否則將存在回歸偏誤。
Moran散點(diǎn)圖用于探索樣本區(qū)域各城市某一變量與其鄰近城市單元的空間關(guān)聯(lián)模式,本文將粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力劃為4個(gè)象限,各象限代表類型如下:①H-H(高-高)型;②L-H(低-高)型;③L-L(低-低)型;④H-L(高-低)型,具體聚類情況如表2所示。
表2 粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間聚類情況
由表2可知,從集聚類型上:總體以H-H型和L-L型為主。其中,2008年與2017年H-H型和L-L型集聚城市分別占總比重的63.64%、63.64%,表明粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力呈空間極化態(tài)勢(shì)。從集聚類型變化上:①2008—2017年H-H型城市呈現(xiàn)由中心向外擴(kuò)散趨勢(shì),2008年H-H型城市僅有中山,2017年珠海與東莞也加入H-H型城市行列,增加至3個(gè)城市。這類城市沿珠江口分布,經(jīng)濟(jì)聯(lián)系頻繁,技術(shù)創(chuàng)新水平較高,城市相互之間有明顯技術(shù)溢出,構(gòu)成技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的核心區(qū)域;②2008—2017年L-L型城市由6個(gè)降至4個(gè),僅剩香港、澳門、廣州與肇慶。這類城市技術(shù)創(chuàng)新水平較低,且與其經(jīng)濟(jì)距離鄰近城市的技術(shù)創(chuàng)新水平也不高,相互之間產(chǎn)生的技術(shù)溢出較小。
影響城市技術(shù)創(chuàng)新能力的各要素是否會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)鄰近城市產(chǎn)生溢出效應(yīng),有待進(jìn)一步驗(yàn)證。鑒此,本文采用空間面板計(jì)量模型,主要探討核心解釋變量對(duì)因變量的空間效應(yīng),并依次加入控制變量,旨在檢驗(yàn)所得結(jié)論是否具有穩(wěn)健性。
知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)(KPF)理論認(rèn)為,影響新知識(shí)產(chǎn)生的關(guān)鍵性因素包括經(jīng)費(fèi)投入、研發(fā)人員和技術(shù)創(chuàng)新,假定技術(shù)創(chuàng)新不變,知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)中各要素投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系通常采用Cobb-Douglas形式的KPF。
(2)
式中,Yit、Kit、Lit、εit分別表示i城市t時(shí)期的技術(shù)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新資本投入、創(chuàng)新勞動(dòng)投入和隨機(jī)誤差項(xiàng),β1和β2為相關(guān)系數(shù),A為技術(shù)創(chuàng)新,通常為希克斯中性生產(chǎn)率項(xiàng)。
為使數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布并消除模型異方差性,所有變量均以自然對(duì)數(shù)形式進(jìn)入估計(jì)方程。
lnYit=c+β1lnKit+β2lnLit+εit
(3)
本文借鑒現(xiàn)有研究中的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù),依次將控制變量金融發(fā)展水平(pfi)、對(duì)外交流水平(fdi)、政府支持程度(gov)加入式(3)并納入空間效應(yīng)u和時(shí)間效應(yīng)v,對(duì)各變量進(jìn)行相應(yīng)的符號(hào)替換,建構(gòu)以下標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量模型。
(4)
核心解釋變量:①人力資本(pop)。區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新與人力資本存量密切相關(guān),影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵在于擁有大量具備一定知識(shí)和技能的人力資本[17]。Becker[18]指出,教育能增加個(gè)體信息、知識(shí)與技能存量。一般來(lái)說(shuō),教育水平較高的城市勞動(dòng)者素質(zhì)高,擁有較多的人力資本,本文參考易高峰等[19]的做法,采用普通高等學(xué)校在校生人數(shù)表征人力資本;②研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入(rd)。政府、企業(yè)與高校研發(fā)部門是創(chuàng)造知識(shí)財(cái)富的源泉,一般而言,它們之間相互交流合作有利于區(qū)域知識(shí)溢出,研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的多少直接決定區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力高低及產(chǎn)出成果的量與質(zhì),考慮到香港、澳門與珠三角9市統(tǒng)計(jì)口徑和方法的差異,本文采用人均R&D經(jīng)費(fèi)支出作為其替代變量。影響城市技術(shù)創(chuàng)新能力的因素很多,為避免遺漏變量所存在的回歸偏誤,本文依次將控制變量納入模型進(jìn)行檢驗(yàn):③金融發(fā)展水平(pfi)。企業(yè)是區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的主體之一,通常來(lái)說(shuō),金融發(fā)展水平較高城市的金融部門可為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供更多貸款,企業(yè)在獲取貸款后可以提升技術(shù)創(chuàng)新成功概率,本文采用金融機(jī)構(gòu)年末貸款衡量;④對(duì)外交流水平(fdi)。商品是知識(shí)和技術(shù)的載體,城市間商貿(mào)往來(lái)既有益于創(chuàng)新落后城市學(xué)習(xí)前沿知識(shí),同時(shí)也是技術(shù)知識(shí)溢出的重要途徑,本文采用當(dāng)年實(shí)際利用外資金額表征;⑤政府支持程度(gov)。凱恩斯經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為,單憑市場(chǎng)這只“看不見(jiàn)的手”并不能實(shí)現(xiàn)社會(huì)最優(yōu)水平的創(chuàng)新活動(dòng),必須依賴政府政策修正市場(chǎng)機(jī)制對(duì)研發(fā)活動(dòng)的刺激失靈??紤]到數(shù)據(jù)可得性,本文采用人均預(yù)算財(cái)政支出替代政府支持程度。各變量指標(biāo)定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。
表3 變量指標(biāo)定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
4.3.1 模型類型
常用的空間面板計(jì)量模型主要包括3種:空間面板滯后(SPLM)、空間面板誤差(SPEM)和空間面板杜賓(SPDM)[20]。
根據(jù)Lesage等的研究思路,在式(4)中加入空間權(quán)重矩陣wit,建構(gòu)粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的SPLM模型(限于篇幅,僅列出模型通用形式,下同)。
(5)
式中,ρ為因變量的空間滯后項(xiàng),表示城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間溢出性。
如果隨機(jī)誤差項(xiàng)中存在空間依賴性,SPEM模型如下:
(6)
式中,φit為空間自相關(guān)誤差項(xiàng),λ為系數(shù)。
若空間依賴性同時(shí)存在于解釋變量和被解釋變量中,則SPDM模型如下:
(7)
式中,δ、ξ分別為研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和人力資本的空間滯后項(xiàng)系數(shù)。
4.3.2 空間效應(yīng)分解
Lesage & Pace[21]提出,SPDM模型的估計(jì)系數(shù)并不能反映真實(shí)偏回歸值,必須利用偏微分方法分解成如下形式:
Yit=(1-ρw)-1cfn+(1-ρw)-1(x'β+wx'β)+(1-ρw)-1ε*
(8)
式中,Y即N×1維城市技術(shù)創(chuàng)新能力向量,c代表常數(shù),fn為N×1維元素都是1的向量,x′為研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和人力資本組成的N×k維矩陣,ε*為誤差項(xiàng)。
進(jìn)一步將式(8)轉(zhuǎn)化為一定時(shí)期的偏微分方程矩陣,如式(9)所示。
(9)
式中,對(duì)角線、非對(duì)角線元素均值分別為直接與間接效應(yīng)(溢出效應(yīng)),總效應(yīng)=直接效應(yīng)+間接效應(yīng)。
4.3.3 模型檢驗(yàn)及識(shí)別
為了準(zhǔn)確度量粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng),須選擇最適宜的空間面板計(jì)量模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。模型選擇步驟如下:
首先,本文對(duì)不包含空間交互作用的普通面板計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)并進(jìn)行LR與LM統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn),以確定與樣本數(shù)據(jù)擬合程度較好的模型,結(jié)果如表4所示。由表4可以看出,人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力具有顯著作用。從LR檢驗(yàn)看,時(shí)間和空間固定效應(yīng)的LR檢驗(yàn)均在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè),說(shuō)明選擇包含時(shí)空雙向固定效應(yīng)的面板計(jì)量模型最優(yōu)。由LM和Robust LM檢驗(yàn)結(jié)果可知,Robust LM-Lag與Robust LM-error統(tǒng)計(jì)量的P值均小于1%,表明基于非空間模型的LM檢驗(yàn)同時(shí)接受SPLM、SPEM模型,一般考慮SPDM模型[22],但仍需進(jìn)一步檢驗(yàn)。
表4 標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果
其次,本文對(duì)包含人力資本和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的SPDM模型結(jié)果進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)(31.26,P=0.000 0),表明選擇固定效應(yīng)下的空間面板計(jì)量模型比較適宜。Wald和LR檢驗(yàn)結(jié)果顯示,SPDM模型簡(jiǎn)化為SPLM模型或SPEM模型的Wald與LR統(tǒng)計(jì)量均通過(guò)10%顯著性水平檢驗(yàn),拒絕了SPDM退化成為SPLM或SPEM模型的原假設(shè)(兩個(gè)原假設(shè)為:H0:θ=0和H0:θ+δβ=0),說(shuō)明SPDM模型是最適宜的選擇[23]。表5中模型(1)-(4)分別為無(wú)固定效應(yīng)、空間、時(shí)間、時(shí)空雙固定的SPDM模型,通過(guò)對(duì)比4種效應(yīng)下模型的Log-likelihood、AIC及BIC值,秉承“對(duì)數(shù)似然值越大、AIC與BIC值越小模型擬合效果越好”的原則[24],本文采用具有時(shí)間和空間雙向固定效應(yīng)的SPDM模型分析粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng)。需要說(shuō)明的是,根據(jù)Elhorst[25]的建議,本文采用面板極大似然法(MLE)對(duì)SPDM模型進(jìn)行估計(jì),上述方法能夠有效克服模型中存在的內(nèi)生性問(wèn)題,科學(xué)反映變量間的空間關(guān)聯(lián)性。
4.3.4 回歸結(jié)果分析
由表5可知:①模型(4)的結(jié)果顯示,當(dāng)僅考慮人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響時(shí),其空間溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)值且通過(guò)了1%顯著性水平檢驗(yàn),表明粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力在空間上存在顯著負(fù)向溢出效應(yīng),即本城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升將抑制鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升。人力資本對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的直接推動(dòng)力大于研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入,說(shuō)明人力資本在粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中占據(jù)著重要地位;②模型(5)-(7)分別納入控制變量金融發(fā)展水平(pfi)、對(duì)外交流水平(fdi)與政府支持程度(gov),結(jié)果顯示,這3種模型的空間溢出效應(yīng)系數(shù)均為負(fù)值且通過(guò)了10%顯著性水平檢驗(yàn),表明在分別納入每個(gè)控制變量時(shí),粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力在空間上存在顯著負(fù)向溢出效應(yīng)。另外,除模型(7)中研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的直接推動(dòng)力不顯著外,其余模型中人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的回歸系數(shù)均顯著為正,說(shuō)明這兩個(gè)創(chuàng)新要素是影響粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素,也表明本研究結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性;③對(duì)比雙向固定效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量模型與模型(8),發(fā)現(xiàn)加入空間權(quán)重矩陣前后,各解釋變量參數(shù)估計(jì)結(jié)果的符號(hào)與顯著性水平完全一致,但系數(shù)值有所差異,表明忽視空間效應(yīng)會(huì)低估人力資本對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響并高估研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響,最終導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果偏差。
表5 空間面板計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果
4.3.5 空間效應(yīng)分解結(jié)果
本文對(duì)雙固定效應(yīng)的SPDM模型進(jìn)行空間效應(yīng)分解,結(jié)果如表6所示。
表6 SPDM空間效應(yīng)分解結(jié)果
結(jié)果顯示:①人力資本的直接效應(yīng)系數(shù)為0.556 1,通過(guò)了1%顯著性水平檢驗(yàn),既表明人力資本是顯著推動(dòng)粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升的重要因素,也解釋了目前大灣區(qū)內(nèi)部城市出現(xiàn)以各種優(yōu)惠政策與措施的“搶人大戰(zhàn)”現(xiàn)象。但人力資本的溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)值,通過(guò)了10%顯著性水平檢驗(yàn),說(shuō)明本城市人力資本與鄰近城市人力資本存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。較其它創(chuàng)新要素,人才在空間范圍內(nèi)的流動(dòng)性較強(qiáng),可以很方便地外出參加學(xué)術(shù)交流等活動(dòng)。尤其是高層次人才,可以同時(shí)在不同城市任職,當(dāng)鄰近城市開(kāi)出的“留人”條件更加優(yōu)厚時(shí),他們往往追求個(gè)人利益最大化,將時(shí)間、精力付于鄰近城市,對(duì)鄰近城市的貢獻(xiàn)度更大,反而降低了對(duì)本城市技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度。另外,如深圳等創(chuàng)新能力強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市會(huì)吸引大量人才單向涌入,導(dǎo)致鄰近城市人才流失,創(chuàng)新活力不足;②研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的直接效應(yīng)系數(shù)為0.462 4,通過(guò)了1%顯著性水平檢驗(yàn),表明加大研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入力度也是提升本城市技術(shù)創(chuàng)新能力的有效手段。增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入可以使創(chuàng)新主體購(gòu)置更多先進(jìn)設(shè)備,引進(jìn)前沿技術(shù),優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境,從而促進(jìn)城市技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)值,未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn),說(shuō)明本城市研發(fā)投入增加對(duì)鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力的抑制作用不顯著;③從控制變量看,金融發(fā)展水平的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為正,說(shuō)明高金融發(fā)展水平城市的金融部門可為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供更多貸款,能顯著促進(jìn)城市技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出,而其溢出效應(yīng)為負(fù)但并不顯著。對(duì)外交流水平的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為負(fù),可能是由于外資企業(yè)通過(guò)控制關(guān)鍵技術(shù)限制國(guó)內(nèi)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力,其投資更多的表現(xiàn)在資金方面,并不會(huì)著力培養(yǎng)本城市的技術(shù)人才,大量利用外資反而在一定程度上限制了人才獲取技術(shù)的渠道,從而抑制了本城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升。其溢出效應(yīng)系數(shù)顯著為正,可能是由于外資企業(yè)在對(duì)外交流初期會(huì)對(duì)本城市企業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng),表現(xiàn)為對(duì)市場(chǎng)創(chuàng)新要素的占有和對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)兩個(gè)方面,對(duì)鄰近城市則無(wú)法產(chǎn)生擠出效應(yīng),鄰近城市可以通過(guò)學(xué)習(xí)外資企業(yè)先進(jìn)的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn),提升自身技術(shù)創(chuàng)新能力;政府支持程度的直接效應(yīng)系數(shù)最大且顯著為正,反映出粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升離不開(kāi)政府大力支持,這一結(jié)論很好地詮釋了香港、澳門等城市雖擁有特殊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和雄厚的科技發(fā)展基礎(chǔ),但其技術(shù)創(chuàng)新能力一直發(fā)展不起來(lái)的原因,而其溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。
核心創(chuàng)新要素對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響可能會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同階段而呈現(xiàn)出不同特征。因此,本文采用門限面板模型探尋經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門限值,從而估計(jì)在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下人力資本、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力影響的差異性。
對(duì)于普通面板數(shù)據(jù),單門限固定效應(yīng)回歸模型設(shè)定如下:
yit=θ1xitI(qit≤γ)+θ2xitI(qit>γ)+ui+εit
(10)
式中,ui為個(gè)體固定效應(yīng),qit為門限變量,γ為門限值,xit為外生變量,yit為被解釋變量,εit為隨機(jī)誤差項(xiàng),θ1、θ2為參數(shù)估計(jì)值,I為示性函數(shù),當(dāng)滿足括號(hào)內(nèi)條件時(shí),I取值為1,否則取0。
首先,為了檢驗(yàn)門限效應(yīng)模型建構(gòu)的合理性,本文以城市技術(shù)創(chuàng)新能力為被解釋變量,人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入為核心解釋變量,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為門限變量并納入金融發(fā)展水平、對(duì)外交流水平和政府支持程度作為控制變量,采用自助抽樣法(Bootstrap)對(duì)門限估計(jì)值的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),如表7所示。
由表7可知,人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的估計(jì)值僅在單一門限模型下分別通過(guò)了10%、5%顯著性水平檢驗(yàn),說(shuō)明在人力資本或研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響過(guò)程中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均存在一個(gè)門限值。
表7 人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入門限效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
其次,對(duì)門限估計(jì)值的真實(shí)性進(jìn)行似然比(LR)檢驗(yàn)(見(jiàn)圖4)。
由圖4可知,LR=0時(shí)所對(duì)應(yīng)的值為門限值,LR<7.352 3時(shí)(虛線以下)的區(qū)間為門限值95%置信區(qū)間。因此,本文門限估計(jì)值處于置信區(qū)間內(nèi),驗(yàn)證了門限估計(jì)值的真實(shí)性。由上述檢驗(yàn)可知,不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下,人力資本和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力存在突變效應(yīng),回歸結(jié)果如表8所示。
圖4 人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入門限值似然比檢驗(yàn)
由表8可以看出:①人力資本在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于門限值(lnpgdp≤12.64)和高于門限值(lnpgdp>12.64)兩個(gè)階段,對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用強(qiáng)度是不同的。在低于門限值時(shí),人力資本每增加1%,城市技術(shù)創(chuàng)新能力顯著提升0.448 7%;在高于門限值,人力資本每增加1%,城市技術(shù)創(chuàng)新能力顯著提升0.388 8%。這反映出一個(gè)有趣的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象:粵港澳大灣區(qū)人力資本對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的作用會(huì)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,如果經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越過(guò)門限值,則會(huì)阻滯人力資本對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化的促進(jìn)作用,從而降低城市技術(shù)創(chuàng)新能力。這可能是由于雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的城市能夠吸引更多高新企業(yè)和高科技人才,但畢竟少數(shù)高科技人才才是技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的核心力量,而并非所有人力資本的低效積累。因此,應(yīng)當(dāng)緊抓人力資本的“質(zhì)”,盡量保持人力資本利用效率處于最高均衡狀態(tài),這也是本文的重要發(fā)現(xiàn)之一;②在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于門限值時(shí)(lnpgdp≤12.64),研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入每增加1%,城市技術(shù)創(chuàng)新能力顯著提升0.309 5%,在高于門限值時(shí)(lnpgdp> 12.64),研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用并不顯著。究其原因,資本是一種有形的物質(zhì)資源,對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響過(guò)程較為簡(jiǎn)單,當(dāng)資本投入量在一定限度內(nèi)時(shí),會(huì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有一定推動(dòng)作用,但隨著資本投入量超過(guò)一定限度后仍不斷加大,可能會(huì)降低技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出,這也符合邊際效用遞減規(guī)律。
表8 人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入門限回歸結(jié)果
本文基于2008—2017年粵港澳大灣區(qū)11個(gè)城市面板數(shù)據(jù),采用極差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)和ESDA等方法考察城市技術(shù)創(chuàng)新能力的時(shí)空演化特征及空間關(guān)聯(lián)模式,并通過(guò)SPDM模型剖析影響城市技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素,結(jié)合門限面板模型進(jìn)一步探討在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平門限效應(yīng)下,核心創(chuàng)新要素對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。結(jié)果表明:①粵港澳大灣區(qū)城市技術(shù)創(chuàng)新能力總體呈上升趨勢(shì),尤其在2014年后增速明顯加快,內(nèi)部城市間技術(shù)創(chuàng)新能力差異逐步減小,向著優(yōu)化均衡方向邁進(jìn);②城市技術(shù)創(chuàng)新能力空間格局比較穩(wěn)定,“中心—外圍”特征明顯,“中心”城市位于區(qū)域東南部沿珠江口東岸地帶。同時(shí),其空間關(guān)聯(lián)模式表現(xiàn)為高技術(shù)創(chuàng)新城市被高技術(shù)創(chuàng)新城市所包圍(H-H型)與低技術(shù)創(chuàng)新城市被低技術(shù)創(chuàng)新城市所包圍(L-L),H-H型城市呈現(xiàn)由中心向外擴(kuò)散趨勢(shì),L-L型城市數(shù)量則有所減少;③人力資本是顯著推動(dòng)粵港澳大灣區(qū)城市自身技術(shù)創(chuàng)新能力提升的重要因素,但城市自身人力資本與鄰近城市的人力資本存在著競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。加大研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入力度是提升城市自身技術(shù)創(chuàng)新能力的有效手段,但城市自身研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入增加對(duì)鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力的抑制作用不顯著;④人力資本對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的作用會(huì)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,在低于門限值時(shí),人力資本會(huì)顯著提升城市技術(shù)能力,如果經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平超過(guò)門限值,雖然人力資本仍會(huì)顯著提升城市技術(shù)創(chuàng)新能力,但作用強(qiáng)度有所下降。研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的作用也會(huì)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,在低于門限值時(shí),研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入可以顯著提升城市技術(shù)創(chuàng)新能力;在高于門限值時(shí),研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用并不顯著。
綜上,本文嘗試提出如下建議:①完善區(qū)域協(xié)調(diào)機(jī)制,加強(qiáng)內(nèi)部協(xié)同創(chuàng)新。應(yīng)設(shè)立常態(tài)化城市群協(xié)調(diào)管理與決策機(jī)構(gòu),統(tǒng)籌創(chuàng)新和科技合作事宜。一方面,協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)應(yīng)充分酌量各城市創(chuàng)新資源稟賦、比較優(yōu)勢(shì)等,從全局視角出發(fā),弱化利益藩籬和政策壁壘,降低創(chuàng)新主體空間活動(dòng)的交易成本,對(duì)人才、資本及技術(shù)等創(chuàng)新要素進(jìn)行高效流轉(zhuǎn)與集約配置,實(shí)現(xiàn)“9+2>11”的加乘效應(yīng)。另一方面,協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)應(yīng)合理掌握要素流動(dòng)的“度”,防止因創(chuàng)新資源過(guò)度涌入大城市導(dǎo)致城市創(chuàng)新差異進(jìn)一步擴(kuò)大。對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新相對(duì)落后的城市,既可以制定相應(yīng)的創(chuàng)新追趕策略,也可以適當(dāng)給予資金、技術(shù)扶持,提升城市科創(chuàng)資源吸引力;②精準(zhǔn)定位關(guān)鍵因素,優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境。研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力直接推動(dòng)作用明顯,政府應(yīng)出臺(tái)相關(guān)激勵(lì)政策,加大對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的扶持力度,完善企業(yè)創(chuàng)新投入優(yōu)惠政策,調(diào)動(dòng)企業(yè)研發(fā)投入積極性,為城市創(chuàng)新活動(dòng)開(kāi)展提供資金保障。但需注意的是,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的城市,研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度應(yīng)有所不同,要保證政府研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入處于合理范疇,防止出現(xiàn)低效率的“政府失靈”現(xiàn)象。另外,習(xí)近平同志曾強(qiáng)調(diào)“人才是第一資源”、“創(chuàng)新要靠人才”。因此,粵港澳大灣區(qū)各城市要加大科技人才培養(yǎng)力度,持續(xù)優(yōu)化人才發(fā)展環(huán)境,打造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才的“良港”,從而推動(dòng)城市人力資本形成與積累。但在考慮空間經(jīng)濟(jì)距離的情況下,本城市的人力資本增加會(huì)抑制鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力提升。因此,有必要健全區(qū)域人才合作交流機(jī)制,防止人力資本過(guò)度集中而產(chǎn)生的惡性競(jìng)爭(zhēng),避免更大規(guī)模的城市競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。同時(shí),在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的城市,高素質(zhì)人才引進(jìn)措施應(yīng)有所不同,尤其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平超過(guò)門限值的城市,更應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)人才質(zhì)量把關(guān),不盲目引入人才,從而提高人才利用效率。