張 禹 陳春春

1 引 言

企業(yè)創(chuàng)新能力是企業(yè)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的根本驅(qū)動(dòng)力，國(guó)家創(chuàng)新體系是決定國(guó)家發(fā)展水平的基礎(chǔ)。為加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家，以科技強(qiáng)國(guó)支撐現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)，我國(guó)自2008年金融危機(jī)以來出臺(tái)了一系列企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的鼓勵(lì)措施，更在黨的十九大報(bào)告中提出堅(jiān)定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略并將其擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置。多項(xiàng)并舉下我國(guó)在專利創(chuàng)新方面成績(jī)矚目——專利申請(qǐng)量連續(xù)多年全球排名第一，全球創(chuàng)新指數(shù)連續(xù)兩年全球排名第14位，為前30位中唯一的中等收入經(jīng)濟(jì)體a信息來源：世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織2020年版全球創(chuàng)新指數(shù)（GII）報(bào)告。。我國(guó)的創(chuàng)新產(chǎn)出在研發(fā)支出逐年增加的背景下雖已具備一定規(guī)模，但與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍存在大而不強(qiáng)、多而不優(yōu)、整體水平不高的情況，創(chuàng)新質(zhì)量仍然亟待提高。

創(chuàng)新活動(dòng)特別是創(chuàng)新質(zhì)量的提升離不開政策指引與人力物力的投入，更離不開基礎(chǔ)設(shè)施的保障。交通基礎(chǔ)設(shè)施作為基礎(chǔ)設(shè)施中的一個(gè)重要組成部分，對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新這種對(duì)于人員和信息更加依賴的活動(dòng)發(fā)揮著至關(guān)重要的影響。近年來，隨著史無前例的高鐵建設(shè)的進(jìn)行，我國(guó)城市間的旅行時(shí)間大幅縮短，城市之間的人才與信息的流動(dòng)得到顯著加強(qiáng)，同時(shí)地區(qū)之間的可達(dá)性大大提高，城市的創(chuàng)新活動(dòng)因此受到了很大促進(jìn)，近年來學(xué)術(shù)界對(duì)于這一問題的研究也日益增加，但是這些研究的結(jié)論仍然有待進(jìn)一步深化。首先，現(xiàn)有研究中關(guān)于高鐵的識(shí)別往往僅采用城市是否開通高鐵的虛擬變量作為核心解釋變量，而較為缺乏對(duì)高鐵網(wǎng)絡(luò)以及鐵路網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注；其次，受限于數(shù)據(jù)等多方面的原因，現(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)于高鐵等基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)于創(chuàng)新影響的異質(zhì)性及其影響機(jī)制的研究仍然較為缺乏；此外，鮮有研究探究高鐵開通對(duì)創(chuàng)新的異質(zhì)性影響及其具體的影響機(jī)制；最后，在創(chuàng)新的代理指標(biāo)選取上，現(xiàn)有研究大多只關(guān)注專利的申請(qǐng)或授權(quán)數(shù)量，且在創(chuàng)新質(zhì)量的度量上存在一定偏誤。

基于此，本文擬將中國(guó)各城市高鐵的開通視為一項(xiàng)準(zhǔn)自然試驗(yàn)，使用多時(shí)期雙重差分法檢驗(yàn)了高鐵開通對(duì)城市創(chuàng)新質(zhì)量的影響，并在此基礎(chǔ)上區(qū)分創(chuàng)新主體、行業(yè)以及地區(qū)考察了這一影響的異質(zhì)性；此外，本文創(chuàng)新性地使用鐵路列車時(shí)刻表構(gòu)建了我國(guó)高鐵網(wǎng)絡(luò)，并從網(wǎng)絡(luò)中心度以及市場(chǎng)可達(dá)性的視角評(píng)估和驗(yàn)證了高鐵開通對(duì)城市創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制。本文有助于深化對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素的理解和認(rèn)識(shí)，更能夠?qū)Ω哞F等交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資與產(chǎn)業(yè)布局提供政策依據(jù)，更好的實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展，建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的國(guó)家戰(zhàn)略。

具體而言，本文可能在以下方面做出了一定的貢獻(xiàn)：首先，本文在雙重差分法（Differences-in-Differences Model，DID）的分析框架下進(jìn)行了擴(kuò)展，使用多期DID分析了高鐵沖擊影響的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，并使用專利加總至城市層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量異質(zhì)性分析。其次，本文搜集整理了2005-2017年的鐵路列車時(shí)刻表數(shù)據(jù)集，在獲取城市對(duì)之間詳細(xì)旅行時(shí)間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，搭建了較為完整的中國(guó)鐵路網(wǎng)絡(luò)，基于該網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法構(gòu)建城市層面的網(wǎng)絡(luò)中心度和市場(chǎng)可達(dá)性指標(biāo)，深入剖析了高鐵網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市創(chuàng)新的影響機(jī)制。最后，本文利用專利的被引用數(shù)加權(quán)測(cè)度城市層面的創(chuàng)新質(zhì)量，這一指標(biāo)可有效幫助我們減小創(chuàng)新質(zhì)量度量的偏誤，為高鐵投資規(guī)劃與基建產(chǎn)業(yè)布局提供更為客觀的政策指導(dǎo)。

本文其余部分的安排如下：第二部分為文獻(xiàn)綜述與理論假說；第三部分為數(shù)據(jù)與實(shí)證策略，主要介紹本文所使用的專利數(shù)據(jù)以及相關(guān)指標(biāo)的構(gòu)建；第四部分為本文的實(shí)證結(jié)果，也包括穩(wěn)健性檢驗(yàn)、異質(zhì)性分析以及機(jī)制分析；最后是結(jié)論。

2 文獻(xiàn)綜述與理論分析

伴隨著中國(guó)高速鐵路的飛速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外大量學(xué)者開始關(guān)注高鐵在城市與企業(yè)層面的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響。大部分研究肯定了高鐵開通的正向作用。高鐵建設(shè)在城市層面可有效促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Ahlfeldt等，2017［1］；李宗明等，2019［2］），提升沿線城市就業(yè)水平（董艷梅和朱英明，2016［3］），優(yōu)化勞動(dòng)力資源配置（張召華和王昕，2019［4］）、投資布局（張俊，2017［5］）以及專業(yè)化分工（Lin，2016［6］），增進(jìn)區(qū)域間的可達(dá)性（Shaw等，2014［7］）以及弱化地區(qū)間經(jīng)濟(jì)不平等（Chen和Haynes，2017［8］）。企業(yè)層面上，高鐵進(jìn)入該城市可提升企業(yè)生產(chǎn)率（張夢(mèng)婷等，2018［9］），增進(jìn)服務(wù)業(yè)集聚效率（韋功鼎和李雪梅，2019［10］），擴(kuò)大企業(yè)出口規(guī)模（唐宜紅等，2019［11］）以及加速城市間信息等創(chuàng)新要素傳遞（龍玉等，2017［12］）。具體到本文關(guān)注的高鐵開通與城市創(chuàng)新這一話題，近年來有部分國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了探索（何凌云和陶東杰，［13］；卞元超等，2019［14］；余泳澤等，2019［15］；馬濤等，2020［16］；黃蘇萍和李燕，2018［17］）。這些文獻(xiàn)大多采用城市或企業(yè)層面數(shù)據(jù)論證了高鐵開通對(duì)城市專利申請(qǐng)數(shù)量或創(chuàng)新指數(shù)產(chǎn)生的外溢效應(yīng)，且多數(shù)得到了較為積極的結(jié)論。創(chuàng)新質(zhì)量的提升不僅依賴于區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新要素持續(xù)投入和優(yōu)化，也與地區(qū)間創(chuàng)新要素的流動(dòng)密切相關(guān)（白俊紅和蔣伏心，2015［18］）。交通基礎(chǔ)設(shè)施通過搭建網(wǎng)絡(luò)降低運(yùn)輸成本以提高地區(qū)間可達(dá)性，可以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新要素在更大范圍內(nèi)的重組與優(yōu)化配置。我國(guó)近年不斷推進(jìn)的高鐵建設(shè)是交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的一次重大飛躍，高鐵的開通使城市間時(shí)間距離大幅縮短，為人才與信息等創(chuàng)新要素快速流通提供通道，促進(jìn)了知識(shí)的傳遞以及人力資源的優(yōu)化配置，進(jìn)而可以萌發(fā)城市創(chuàng)新活動(dòng)，提升了創(chuàng)新產(chǎn)出的效率，最終提升了城市的創(chuàng)新質(zhì)量。據(jù)此提出本文的假說1：

假說1：高鐵開通有助于城市創(chuàng)新質(zhì)量的提升。

也有部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)高鐵開通在不同城市產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效應(yīng)存在一定差異（Vickerman，2015［19］）。例如，高鐵開通在促進(jìn)中心城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)抑制了邊緣城市的GDP增長(zhǎng)（Qin，2017［20］），造成了旅游業(yè)市場(chǎng)的重新分配（Wang等，2012［21］），促進(jìn)經(jīng)濟(jì)更向西部地區(qū)集聚并實(shí)現(xiàn)均等化（李紅昌等，2016［22］）。企業(yè)層面，吉赟和楊青（2020）［23］使用上市公司數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)高鐵對(duì)大中型城市企業(yè)與技術(shù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出激勵(lì)作用更強(qiáng)。由于企業(yè)是創(chuàng)新的重要主體，高鐵對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)變化間接促進(jìn)城市的創(chuàng)新活動(dòng)與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。高鐵對(duì)城市創(chuàng)新的增長(zhǎng)效應(yīng)同樣存在異質(zhì)性，技術(shù)投入密集度投入更高的企業(yè)、創(chuàng)新基礎(chǔ)更好的行業(yè)和區(qū)域更可能在高鐵開通后受益，創(chuàng)新質(zhì)量得到提升，因此我們提出本文的假說2。

假說2：高鐵對(duì)城市創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用在創(chuàng)新主體、區(qū)域與行業(yè)等方面均具有一定異質(zhì)性。

Jaffe等（1993）［24］最早研究了創(chuàng)新的決定因素，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新活動(dòng)具有很強(qiáng)的本地化特征，而即使是區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新活動(dòng)同樣具有很強(qiáng)的集聚型（Roche，2020［25］）。因此，隨著交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善，不同城市之間特別是高鐵開通城市之間的旅行時(shí)間被大幅縮短，這些城市在鐵路網(wǎng)絡(luò)中占有了更加重要的地位和作用，高鐵開通城市得到了一方面會(huì)得到更多的包括資本和高技術(shù)人才等創(chuàng)新資源的關(guān)注，在優(yōu)化創(chuàng)新資源配置的同時(shí)也能夠直接提升高鐵開通城市的創(chuàng)新質(zhì)量；另一方面，作為影響創(chuàng)新產(chǎn)出的最為重要因素，知識(shí)以及技術(shù)具有很強(qiáng)的外溢效應(yīng)，因此一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的創(chuàng)新不僅會(huì)受當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)或研發(fā)投入的影響，還會(huì)受到其他國(guó)家地區(qū)的知識(shí)的外部性影響,而且這種外部性的影響會(huì)在很大程度受到地理距離的制約（Coe和Helpman，1995［26］）。其原因是知識(shí)的外溢需要通過人與人之間的面對(duì)面交流和示范，因此地理距離的遠(yuǎn)近就決定了外溢效應(yīng)的強(qiáng)弱，盡管在互聯(lián)網(wǎng)以及通訊技術(shù)高度發(fā)達(dá)的今天，地理距離所發(fā)揮的作用依然非常顯著（Agrawal等，2017［27］）。當(dāng)?shù)乩砭嚯x無法改變時(shí)，城市間的旅行時(shí)間同樣對(duì)創(chuàng)新著重要作用。因此在不同地區(qū)擁有不同知識(shí)的人才可以更加便捷的溝通與交流，從而可以激發(fā)更多創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出，間接提升創(chuàng)新質(zhì)量。

此外，高鐵以及其他基礎(chǔ)設(shè)施的改善還可以通過提高市場(chǎng)可達(dá)性來影響創(chuàng)新。隨著城市間旅行時(shí)間的縮短，創(chuàng)新的成果能夠以更低的成本推向其他區(qū)域的更加廣闊市場(chǎng)，高鐵開通可以擴(kuò)大創(chuàng)新產(chǎn)品的市場(chǎng)規(guī)模，進(jìn)而擴(kuò)大創(chuàng)新成果適用范圍，激發(fā)技術(shù)人才的創(chuàng)新動(dòng)力，提高創(chuàng)新活動(dòng)的邊際收益（Lileeva和Trefler，2010［28］）?；诟咚俟返难芯客瑯域?yàn)證了這一觀點(diǎn)，Agrawal等（2017）［27］使用美國(guó)的城市數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)高速公路的存量每增加10%，區(qū)域的專利數(shù)量會(huì)上升1.7%；Wang等（2018）［29］使用中國(guó)高速公路與專利數(shù)據(jù)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)城市的公路密度每提高10%，企業(yè)的專利數(shù)量會(huì)增長(zhǎng)0.71%。因此，提出本文的假說3。

假說3：通過縮短旅行時(shí)間，高鐵可提高城市在鐵路網(wǎng)絡(luò)中的地位與市場(chǎng)可達(dá)性，最終實(shí)現(xiàn)城市創(chuàng)新質(zhì)量的提升。

3 數(shù)據(jù)和實(shí)證策略

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文主要數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)專利數(shù)據(jù)庫》、《中國(guó)鐵道年鑒》以及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)容與研究需要分為以下三大類：

①創(chuàng)新數(shù)據(jù)。本文主要使用專利申請(qǐng)數(shù)量以及被引用數(shù)量度量城市層面的創(chuàng)新產(chǎn)出，其數(shù)據(jù)主要來源于中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)局公布的專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)。這一數(shù)據(jù)集包含了2005-2017年我國(guó)全部專利申請(qǐng)信息，包括申請(qǐng)時(shí)間、專利類型、申請(qǐng)人名稱、地址、專利申請(qǐng)IPC分類號(hào)、權(quán)利項(xiàng)要求等多個(gè)字段。同時(shí)，本文對(duì)智慧芽專利數(shù)據(jù)庫中的專利引用信息進(jìn)行提取，有效彌補(bǔ)了知識(shí)產(chǎn)權(quán)局公布的專利數(shù)據(jù)只包含專利申請(qǐng)數(shù)量信息，未涵蓋專利引用信息的問題。

②高鐵網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。本文從《中國(guó)鐵道年鑒》中獲取了2005-2017年城市層面的高鐵開通時(shí)間數(shù)據(jù)。此外，為了更加精準(zhǔn)度量各城市間的旅行時(shí)間，本文還從《極品列車時(shí)刻表》中獲取了任意城市對(duì)之間的旅行時(shí)間，并將這一數(shù)據(jù)與中國(guó)鐵道出版社每年出版的《列車時(shí)刻表》進(jìn)行了人工的比對(duì)與驗(yàn)證，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建高鐵網(wǎng)絡(luò)。

③城市數(shù)據(jù)庫。本文從CNRDS以及EPS數(shù)據(jù)庫中獲取了城市層面的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括城市人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、知識(shí)積累等變量。

3.2 關(guān)鍵變量構(gòu)建

本文采用城市層面的專利申請(qǐng)數(shù)量與專利被引用數(shù)量來度量創(chuàng)新水平。專利作為度量創(chuàng)新產(chǎn)出的重要指標(biāo)，近年來得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。已有文獻(xiàn)通常使用企業(yè)專利申請(qǐng)或授權(quán)的總數(shù)量來衡量企業(yè)或城市的創(chuàng)新能力（王永欽等，2018［30］；溫軍和馮根福，2012［31］），然而這一指標(biāo)在我國(guó)專利數(shù)量爆炸式增長(zhǎng)的背景下卻并不能很好的度量創(chuàng)新產(chǎn)出。其原因是在我國(guó)建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的戰(zhàn)略引領(lǐng)下，中國(guó)各省出臺(tái)了大量以促進(jìn)專利申請(qǐng)數(shù)量為政策目標(biāo)的專利補(bǔ)貼政策（張杰等，2015［32］），在一定程度上造成了我國(guó)的“專利泡沫”，專利質(zhì)量并未隨專利數(shù)量同步提升（張杰和鄭文平，2018［33］）。因此，如何度量專利質(zhì)量成為了近年來學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)話題。目前，專利的前向被引用數(shù)據(jù)是運(yùn)用最廣泛的專利質(zhì)量指標(biāo)，通過構(gòu)建被引用加權(quán)的專利數(shù)量指標(biāo)可以較為準(zhǔn)確的度量專利質(zhì)量（Bloom和Van Reenen，2002［34］）。Hall和 Ziedonis（2001）［35］發(fā)現(xiàn)專利的被引用數(shù)量和其市場(chǎng)價(jià)值和專利質(zhì)量高度相關(guān)。因此，我們認(rèn)為使用專利被引用數(shù)據(jù)作為中國(guó)專利質(zhì)量的度量能夠更好的我國(guó)城市的創(chuàng)新產(chǎn)出。具體來說，我們使用城市層面全部專利的三年申請(qǐng)數(shù)以及被引用的總數(shù)作為被解釋變量，并用該指標(biāo)來度量城市層面的創(chuàng)新質(zhì)量a本文擬將n取值為3，即反映專利三年的被引用數(shù)量，其原因是n如果選的太短，該專利公開信息沒有全部被其他專利申請(qǐng)人獲知，可能存在對(duì)于專利質(zhì)量的低估；而n如果選的太長(zhǎng)，則可能影響專利的有效性，同時(shí)對(duì)于近期的專利會(huì)缺乏足夠的引用數(shù)據(jù)。我們也選用了五年或是更長(zhǎng)時(shí)間的被引用數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，其結(jié)果并無明顯差異。。

本文的核心解釋變量為城市是否開通高鐵變量HSR_After，如果一個(gè)城市在當(dāng)年開通了高鐵，則該變量取值為1（即為處理組），否則則取0（為對(duì)照組）。其他控制變量方面，為了控制其他可能影響城市創(chuàng)新的因素，本文選取了常見的城市人均GDP變量（lngdppc）、城市人口數(shù)量對(duì)數(shù)（lnPOP）、城市第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占比(s_ratio、t_ratio)作為控制變量。由于專利一般由高精的技術(shù)人員所產(chǎn)生，所以我們進(jìn)一步選取了城市高等學(xué)校專任教師數(shù)對(duì)數(shù)衡量的人力資本水平變量（lnhc）作為衡量城市知識(shí)積累水平的指標(biāo)，間接說明城市人力資本水平以及城市知識(shí)積累水平。本文所使用主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1所示。

表1 本文所使用的主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.3 回歸模型與實(shí)證策略

借鑒已有文獻(xiàn)（鄭建明等，2020［36］），本文構(gòu)建多期DID模型進(jìn)行回歸分析來考察高鐵對(duì)于城市創(chuàng)新的影響，具體的回歸模型如下：

其中，被解釋變量表示城市i在t年的專利申請(qǐng)數(shù)量或被引用量。核心解釋變量HSR_After為高鐵是否開通變量，如果核心解釋變量的系數(shù)β顯著大于零則表明高鐵的開通顯著的促進(jìn)了城市層面的創(chuàng)新，反之則表明高鐵開通會(huì)抑制城市的創(chuàng)新。X為上文所述的控制變量，u是城市固定效應(yīng)，用以控制無法觀測(cè)的不隨時(shí)間變化的城市特征因素，v為時(shí)間固定效應(yīng)，用來控制宏觀因素對(duì)于創(chuàng)新的影響。在具體的回歸分析中，本文首先構(gòu)建了多期DID模型來考察高鐵的開通對(duì)企業(yè)的平均影響并進(jìn)行了穩(wěn)健性分析，之后使用不同層面的加總數(shù)據(jù)分析高鐵的異質(zhì)性影響，最后利用城市對(duì)旅行時(shí)間構(gòu)建高鐵網(wǎng)絡(luò)對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

根據(jù)前文中對(duì)于實(shí)證模型的設(shè)定，本文采用多期DID模型進(jìn)行回歸。本文首先分別選用包括發(fā)明（lnina）、實(shí)用新型（lnuma）、外觀設(shè)計(jì)（lndea）三種類型在內(nèi)的全部的專利申請(qǐng)數(shù)量對(duì)數(shù)作為被解釋變量，考察高鐵開通對(duì)于創(chuàng)新數(shù)量的影響，之后本文進(jìn)一步將被解釋變量替換為發(fā)明專利（lninac）、實(shí)用新型專利的被引用數(shù)量（lnumac）進(jìn)行回歸a由于專利數(shù)據(jù)中僅有發(fā)明和實(shí)用新型有被引用信息，因此本文僅考慮高鐵對(duì)這兩種專利引用的影響。,詳細(xì)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表2所示。

表2 高鐵開通對(duì)城市創(chuàng)新的影響

表2第（1）列中的回歸結(jié)果表明，顯示高鐵開通顯著的提升了城市的專利申請(qǐng)數(shù)量，平均而言，發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量受高鐵開通的影響平均為10.3%，且這一結(jié)果在1%的統(tǒng)計(jì)水平上保持顯著。而對(duì)實(shí)用新型專利而言，第（2）列的回歸結(jié)果顯示高鐵開通的平均促進(jìn)作用相對(duì)較弱，其數(shù)值為5.6%，且統(tǒng)計(jì)顯著性為5%。第（3）列的回歸結(jié)果則顯著為負(fù)數(shù)，高鐵開通后外觀設(shè)計(jì)的申請(qǐng)數(shù)量平均下降了7.3%。中國(guó)目前可獲得專利保護(hù)的創(chuàng)新發(fā)明分為發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)三類，一般認(rèn)為其技術(shù)含量與創(chuàng)新質(zhì)量依次遞減。由以上結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)就本文所關(guān)注的樣本區(qū)間內(nèi)，高鐵開通對(duì)通常意義的更高質(zhì)量的發(fā)明專利的創(chuàng)新促進(jìn)作用更為明顯，而對(duì)低質(zhì)量的實(shí)用新型專利促進(jìn)作用相對(duì)較小，對(duì)質(zhì)量最低的外觀設(shè)計(jì)專利則存在明顯抑制作用。

獲知高鐵開通對(duì)不同類型專利的影響之后，我們進(jìn)一步將被解釋變量替換為更能反映創(chuàng)新質(zhì)量的專利被引用數(shù)指標(biāo)進(jìn)行回歸，以評(píng)估高鐵開通對(duì)城市創(chuàng)新質(zhì)量的影響，具體回歸結(jié)果見表2第（4）-（5）列。第（4）列的回歸結(jié)果表明，高鐵促進(jìn)了質(zhì)量更高的發(fā)明專利被引用數(shù)量的增長(zhǎng)，盡管6.6%的回歸系數(shù)小于第（1）列中發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)的結(jié)果，但仍在5%的統(tǒng)計(jì)水平顯著；而高鐵開通并未明顯提升實(shí)用新型專利的被引用數(shù)。以上這些結(jié)果表明高鐵在大幅縮短城市間時(shí)空距離的同時(shí)也產(chǎn)生了更高昂的旅行成本，只有發(fā)明專利這種更高水平的創(chuàng)新活動(dòng)才能克服旅行成本的障礙，享受旅行時(shí)間縮短的紅利，進(jìn)而會(huì)受到較顯著影響；而外觀設(shè)計(jì)專利對(duì)創(chuàng)新要素需求不高，且創(chuàng)新的毛利潤(rùn)較低，難以承擔(dān)高鐵帶來的生產(chǎn)要素運(yùn)輸成本?；趯＠|(zhì)量的回歸結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了這一觀點(diǎn)，高鐵開通可以顯著提升能夠負(fù)擔(dān)更高昂旅行成本的高質(zhì)量發(fā)明專利的創(chuàng)新質(zhì)量，而一般的實(shí)用新型創(chuàng)新質(zhì)量則沒有得到明顯提升。由此，下文將進(jìn)一步聚焦發(fā)明專利質(zhì)量，分析高鐵對(duì)其產(chǎn)生的異質(zhì)性影響和作用機(jī)制。

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸揭示了高鐵對(duì)城市創(chuàng)新的積極促進(jìn)作用，但是該結(jié)論有一個(gè)重要的潛在假設(shè)，即在一個(gè)城市的高鐵開通之前，該城市的專利申請(qǐng)趨勢(shì)與其他城市是一致的。如果現(xiàn)實(shí)情形違背了該假設(shè)，即部分城市在高鐵開通前專利就呈現(xiàn)出高速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，那么基準(zhǔn)的DID模型將會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果的偏差。為了驗(yàn)證平行趨勢(shì)假設(shè)是否成立，我們以城市首次開通高鐵的年份為基年，然后通過回歸計(jì)算基年前后高鐵開通城市每年的專利被引用數(shù)差異。具體來說，本文選取高鐵開前五年到后五年的區(qū)間，并以其他年份作為參照，對(duì)式（2）進(jìn)行回歸，其結(jié)果如圖1所示：

圖1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

圖1繪制了βk系數(shù)的回歸結(jié)果及其95%的置信區(qū)間，我們不難發(fā)現(xiàn)，在k<0的區(qū)間，βk系數(shù)的估計(jì)值基本在0軸附近，表明高鐵開通前，高鐵開通城市與其他城市的創(chuàng)新質(zhì)量基本保持一致，本文使用DID方法前提假設(shè)得到滿足。在k>0的區(qū)間，βk系數(shù)的估計(jì)值逐年上升，且其置信區(qū)間逐漸遠(yuǎn)離0軸，表明高鐵開通城市的創(chuàng)新水平得到了有效的提升。

此外，由于高鐵的規(guī)劃建設(shè)并非完全隨機(jī)，往往具備一定創(chuàng)新基礎(chǔ)、人力資本更加豐富的城市開通高鐵的可能性會(huì)更大，本文基準(zhǔn)回歸中城市創(chuàng)新質(zhì)量與高鐵的建設(shè)之間可能存在一定的反向因果關(guān)系，而且創(chuàng)新質(zhì)量也可能受到其他偶然因素影響，這表明基準(zhǔn)回歸方程可能存在一定內(nèi)生性問題，因此我們主要采用兩種方法驗(yàn)證本文結(jié)果是否穩(wěn)健。

首先，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)（張夢(mèng)婷等，2018［9］）的做法，我們利用地理信息建立了高鐵建設(shè)成本的柵格數(shù)據(jù)，并用最小生成樹方法構(gòu)建了每個(gè)城市理論上是否有高鐵站這一指標(biāo)。這一指標(biāo)依據(jù)地理信息生成，與城市是否建設(shè)高鐵高度相關(guān)，但是和被解釋變量的創(chuàng)新質(zhì)量以及地方經(jīng)濟(jì)水平、政府財(cái)力等指標(biāo)并無直接關(guān)系。由于最小生成樹得到的工具變量不隨時(shí)間變化，為了使其能夠適用于面板固定效應(yīng)模型的估計(jì)，我們分別將該變量與以下兩變量進(jìn)行交乘得到隨時(shí)間變化的工具變量：其一，本文使用當(dāng)年每個(gè)省內(nèi)已經(jīng)開通高鐵的城市數(shù)量（卞元超等，2019［14］）與最小生成樹變量進(jìn)行交乘，得到本文的IV1。省內(nèi)開通高鐵的城市數(shù)量越多，則其他城市開通高鐵的概率也會(huì)越大。其二，與利用高鐵相關(guān)的出口產(chǎn)品的價(jià)格信息進(jìn)行交乘（Wang等，2018［29］）。具體而言，本文用最小生成樹所得的虛擬變量除以由海關(guān)數(shù)據(jù)庫得到的HS8601項(xiàng)下的產(chǎn)品出口品價(jià)格，構(gòu)成本文的IV2。由于高鐵相關(guān)產(chǎn)品的價(jià)格會(huì)直接構(gòu)成國(guó)內(nèi)高鐵建設(shè)的成本，價(jià)格越高修建高鐵的概率就會(huì)相應(yīng)降低，但該變量與被解釋變量創(chuàng)新之間并無直接聯(lián)系。兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果如表3顯示，其回歸系數(shù)仍然顯著，且大于基準(zhǔn)回歸中的結(jié)果，且通過了工具變量檢驗(yàn)以及過度識(shí)別檢驗(yàn)，表明本文的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 兩階段最小二乘法估計(jì)結(jié)果

其次，本文利用廣義合成控制法（Xu，2017［37］；Athey，2021［38］）驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性?，F(xiàn)有文獻(xiàn)（陳亞平，2020［39］）通常使用傾向得分匹配（PSM）以及合成控制法（Abadie等，2010［40］）修正潛在的估計(jì)偏誤。然而在本文中，由于城市總體樣本量較少，使用傾向得分匹配方法在城市層面應(yīng)用可能出現(xiàn)沒有恰當(dāng)對(duì)照組的問題。此外，經(jīng)典的合成控制法僅能評(píng)估單個(gè)處理組個(gè)體的處理效應(yīng)，由于開通高鐵城市數(shù)量較多且開通時(shí)間并不一致，我們難以使用該方法估計(jì)高鐵開通的總體效應(yīng)。

為解決這一難題，本文利用廣義合成控制法同時(shí)評(píng)估不同城市高鐵開通對(duì)城市創(chuàng)新質(zhì)量的影響。這一方法基于Abadie等（2010）［40］的合成控制法與線性交互固定效應(yīng)模型，可以同時(shí)為多個(gè)不同時(shí)期開通高鐵的城市構(gòu)建反事實(shí)的對(duì)照組，提高最終結(jié)果的可理解性。基于廣義合成控制法的詳細(xì)估計(jì)結(jié)果如圖2所示，圖2的橫坐標(biāo)仍然為相對(duì)于高鐵開通基準(zhǔn)年份的時(shí)期，縱軸實(shí)線表示高鐵開通城市的創(chuàng)新質(zhì)量，縱軸虛線為與反事實(shí)估計(jì)組城市的創(chuàng)新質(zhì)量。估計(jì)結(jié)果顯示，高鐵開通前，高鐵開通城市的創(chuàng)新質(zhì)量與我們構(gòu)造的反事實(shí)估計(jì)組城市沒有明顯差異，高鐵開通后特別是從第4年開始，高鐵的創(chuàng)新效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)。平均而言，在廣義合成控制法估計(jì)下，高鐵開通對(duì)專利質(zhì)量的平均效應(yīng)為0.056，且都在5%的水平顯著為正，表明高鐵開通城市的創(chuàng)新質(zhì)量得到了顯著提高，不過這一結(jié)果略低于基準(zhǔn)回歸中的結(jié)果。

圖2 使用廣義合成控制法進(jìn)行匹配結(jié)果

最后，我們也使用安慰劑檢驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證，即隨機(jī)選擇高鐵開通城市并隨機(jī)生成高鐵開通時(shí)間，并觀察這些隨機(jī)生成的系數(shù)與真實(shí)時(shí)間的系數(shù)的關(guān)系，如果真實(shí)系數(shù)顯著位于全部分布曲線的右側(cè)，則說明高鐵對(duì)于城市創(chuàng)新質(zhì)量的影響不是偶然因素造成的。本文具體的抽取過程如下，首先，仍然選擇2008-2017年作為高鐵開通時(shí)間，并與真實(shí)的每年開高鐵的城市數(shù)量相同，在全部的樣本中隨機(jī)選取高鐵開通城市，采用無放回抽取。其次，與基準(zhǔn)回歸中類似，生成該城市當(dāng)年是否有開通高鐵的HSR_Placebo變量，加入其它控制變量以及固定效應(yīng)進(jìn)行回歸。最后，執(zhí)行上述過程1000次，繪制HSR_Placebo的估計(jì)值的分布圖，并將真實(shí)估計(jì)值0.066與95%位置上的HSR_Placebo的估計(jì)值0.062進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)真實(shí)估計(jì)值在其右側(cè)，如圖3所示，表明我們的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

圖3 安慰劑檢驗(yàn)

4.3 異質(zhì)性分析

由于高鐵開通對(duì)不同創(chuàng)新主體間、不同行業(yè)、不同區(qū)域的影響不盡相同，本節(jié)主要關(guān)注高鐵對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。首先，根據(jù)申請(qǐng)專利申請(qǐng)主體特征，我們可將專利劃分成企業(yè)、高校、個(gè)人三類a本文進(jìn)行分類加總時(shí)以專利第一申請(qǐng)人衡量標(biāo)準(zhǔn)。除此之外，還有部分專利申請(qǐng)人標(biāo)識(shí)為其他和政府由于數(shù)量相對(duì)較少，此處未予考慮。并分別計(jì)算各自的專利被引用量，分樣本回歸的結(jié)果見表4。從表4的第（1）-（3）列中可以看出，高鐵開通對(duì)企業(yè)的影響程度較大，企業(yè)和高校的專利引用在高鐵開通后得到了顯著的促進(jìn)，而個(gè)人的專利引用則幾乎沒有明顯增長(zhǎng)。出現(xiàn)這一結(jié)果可能由于企業(yè)的創(chuàng)新過程通常需要綜合運(yùn)用更多的資源和市場(chǎng)，高鐵的開通可以有效整合分散在不同區(qū)域的創(chuàng)新要素，實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的數(shù)量質(zhì)量齊升。相反，個(gè)人的創(chuàng)新通常僅依靠區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新要素，受高鐵帶來的知識(shí)外溢影響較小，因此高鐵開通并未產(chǎn)生明顯影響。此外，由于企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量通常顯著優(yōu)于個(gè)人的創(chuàng)新質(zhì)量，這也側(cè)面說明高鐵開通促進(jìn)了我國(guó)高質(zhì)量的創(chuàng)新產(chǎn)出，符合我國(guó)建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的總體目標(biāo)。

此外，對(duì)于企業(yè)申請(qǐng)的發(fā)明專利,我們進(jìn)一步將其分別為專利申請(qǐng)的集約邊際與擴(kuò)展邊際。具體來說，我們根據(jù)僅選擇企業(yè)部分的發(fā)明專利，分別根據(jù)每年首次申請(qǐng)專利的企業(yè)專利被引用數(shù)以及已經(jīng)申請(qǐng)過專利的企業(yè)的專利被引用數(shù)a這里的標(biāo)準(zhǔn)即某企業(yè)第一次申請(qǐng)專利時(shí)，認(rèn)為其當(dāng)年申請(qǐng)的專利均屬于擴(kuò)展邊際，此后的年份該企業(yè)申請(qǐng)的專利均屬于集約邊際。，并分別作為被解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果見表4的第（4）-（5）列所示。結(jié)果表明，高鐵開通對(duì)于集約邊際的促進(jìn)作用相對(duì)略高，即高鐵開通顯著的促進(jìn)了集約邊際的專利質(zhì)量，但對(duì)廣義邊際的影響相對(duì)有限。其原因可能是由于企業(yè)從開始從事創(chuàng)新活動(dòng)到高質(zhì)量創(chuàng)新的產(chǎn)出需要一定的時(shí)間積累，從數(shù)量的增加到質(zhì)量的提升需要經(jīng)歷一定的過程，這一對(duì)比也可以表明高鐵的開通更好的促進(jìn)我國(guó)的高質(zhì)量專利的增長(zhǎng)，而不是導(dǎo)致了“專利泡沫”的發(fā)生。

表4 創(chuàng)新主體異質(zhì)性

其次，根據(jù)本文根據(jù)專利申請(qǐng)地分別考察高鐵開通對(duì)沿海與內(nèi)陸城市、省會(huì)與非省會(huì)城市的影響是否具有異質(zhì)性，詳細(xì)的回歸結(jié)果見表4的第（1）-（4）列。分地區(qū)估計(jì)的結(jié)果表明，對(duì)沿海地區(qū)和省會(huì)城市而言，高鐵開通對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用較為明顯，沿海地區(qū)吸引創(chuàng)新型資本流入的時(shí)間相對(duì)較早，政策扶持與公共服務(wù)支撐更加完善，高鐵開通進(jìn)一步加速了內(nèi)部創(chuàng)新要素流通，強(qiáng)化了先發(fā)優(yōu)勢(shì)。對(duì)內(nèi)陸地區(qū)而言和非省會(huì)城市而言，開通高鐵后的城市專利數(shù)量提升較為有限，其原因可能是高鐵產(chǎn)生了較為明顯的虹吸效應(yīng)，沿海城市和省會(huì)城市在高鐵網(wǎng)絡(luò)的影響下獲得了更多中西部地區(qū)城市的創(chuàng)新資源。盡管高鐵開通為中西部地區(qū)人才提供了更為便利快捷的信息交流方式，但也加速了高質(zhì)量資本與勞動(dòng)力的流失，創(chuàng)新要素能夠以更低成本流向沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，導(dǎo)致內(nèi)陸地區(qū)創(chuàng)新資源更為短缺，整體創(chuàng)新環(huán)境惡化。最后，本文還基于專利的IPC分類與國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類對(duì)照的結(jié)果將專利劃分為勞動(dòng)和資源密集型的專利以及資本和技術(shù)密集型的專利，結(jié)果見表5的第（5）-（6）列，我們發(fā)現(xiàn)高鐵開通對(duì)資本和技術(shù)密集型的作用更加顯著，而對(duì)勞動(dòng)和資源密集型的專利影響不大。

表5 區(qū)域及行業(yè)異質(zhì)性

4.4 機(jī)制分析

根據(jù)前文中的回歸結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)高鐵的開通顯著的促進(jìn)了城市的創(chuàng)新質(zhì)量，本節(jié)中本文將進(jìn)一步探究高鐵開通促進(jìn)創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制?，F(xiàn)有文獻(xiàn)（卞元超等，2019）［14］發(fā)現(xiàn)，高鐵主要通過促進(jìn)創(chuàng)新資源的流動(dòng)，例如高技能人才的流動(dòng)以及科學(xué)知識(shí)的傳播進(jìn)行促進(jìn)城市創(chuàng)新質(zhì)量提升，但對(duì)為何高鐵開通能夠促進(jìn)高技能人才的流動(dòng)并未進(jìn)行詳盡的分析和驗(yàn)證。本文從高鐵縮短旅行時(shí)間這一視角出發(fā)，利用城市對(duì)之間的旅行時(shí)間分別構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)中心度和市場(chǎng)可達(dá)性兩個(gè)中間指標(biāo)，探究旅行時(shí)間是否在高鐵影響創(chuàng)新的過程中發(fā)揮了中介效應(yīng)。分析方法上，我們參考溫忠麟等（2004）［41］以及Baron和Kenny（1986）［42］的中介效應(yīng)模型，具體來說，中介效應(yīng)分析在基準(zhǔn)結(jié)果成立的基礎(chǔ)上包含以下兩步模型：

其中，Zit代表中間變量，式（3）中θ是判斷影響機(jī)制的核心系數(shù)，如果該系數(shù)的符號(hào)符合理論預(yù)期并且具有統(tǒng)計(jì)意義，則說明Zit是高鐵開通影響城市創(chuàng)新質(zhì)量的潛在路徑之一。但是僅憑系數(shù)θ成立仍然不能確定，高鐵開通對(duì)中間變量的作用最終是否會(huì)影響城市創(chuàng)新質(zhì)量，需要結(jié)合模型（4）的結(jié)果作進(jìn)一步討論。如果模型（4）中的γ顯著，則進(jìn)一步證實(shí)中介效應(yīng)存在。

（1）網(wǎng)絡(luò)中心度分析

如前文所言，現(xiàn)有研究中通常僅采用是否開通高鐵這一虛擬變量來度量高鐵網(wǎng)絡(luò)，鮮有文獻(xiàn)將高鐵作為網(wǎng)絡(luò)并運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析視角進(jìn)行評(píng)估。本文利用擁有十余年歷史版本的極品列車時(shí)刻表軟件手工提取了我國(guó)鐵路列車歷史時(shí)刻數(shù)據(jù)，獲取了我國(guó)歷史上每年各城市之間的鐵路最短旅行時(shí)間，以此為權(quán)重構(gòu)建了中國(guó)的鐵路網(wǎng)絡(luò)，并使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的方法計(jì)算了鐵路網(wǎng)絡(luò)中各大城市的接近中心度（closeness）、中間中心度（betweenness）以及特征值中心度（eigen）a限于篇幅，這些指標(biāo)的具體構(gòu)建方法見附錄。。表6的第（1）-（3）列中我們分別使用三個(gè)中心度指標(biāo)作為被解釋變量并用高鐵開通變量進(jìn)行回歸，其系數(shù)均顯著為正，表明高鐵的開通確實(shí)能夠提高城市在高鐵網(wǎng)絡(luò)中的地位，進(jìn)而可能吸引更多創(chuàng)新資源的流入。為了進(jìn)一步驗(yàn)證這一機(jī)制，我們將構(gòu)建的三種中心度指標(biāo)作為解釋變量并和高鐵開通變量一起對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6的第（4）-（6）列所示，我們可以發(fā)現(xiàn)，接近中心度和中間中心度的系數(shù)顯著為正，表明鐵路網(wǎng)絡(luò)中心度的上升會(huì)顯著提升城市的創(chuàng)新質(zhì)量。進(jìn)一步將核心解釋變量的系數(shù)與基準(zhǔn)回歸中對(duì)照，我們發(fā)現(xiàn)加入了中介變量后，高鐵開通變量的系數(shù)和顯著性水平均有一定程度的下降，表明網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo)在一定程度上發(fā)揮了中介變量的作用。

表6 網(wǎng)絡(luò)中心度機(jī)制檢驗(yàn)

（2）市場(chǎng)可達(dá)性

高鐵開通除了能夠給城市帶來更多創(chuàng)新資源和要素之外，另一個(gè)可能的機(jī)制即高鐵能夠通過縮短旅行時(shí)間有效的擴(kuò)大創(chuàng)新的潛在市場(chǎng)，進(jìn)而促使創(chuàng)新的惠及范圍更廣，增加創(chuàng)新的邊際回報(bào)進(jìn)而提升創(chuàng)新質(zhì)量。因此本文構(gòu)建了城市層面的市場(chǎng)可達(dá)性指標(biāo)，并探究該指標(biāo)是否發(fā)揮了中介效應(yīng)。具體而言，參考Baum-Snow等（2020）［43］的方法，我們按照式（5）計(jì)算市場(chǎng)可達(dá)性MA：

其中，GDP表示網(wǎng)絡(luò)中各城市的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，θ為貿(mào)易彈性，參考劉沖等（2020）［44］，取值為8.22；τij為冰山成本，其計(jì)算方法為，其中τij=1+0.004ρ（traveltimeij）0.8為城市i和城市j之間的最短旅行時(shí)間，ρ為常數(shù)通常取值為1a劉沖等（2020）在計(jì)算市場(chǎng)可達(dá)性時(shí)將ρ取值為2，其結(jié)果與本文取值為1時(shí)并無明顯差異。此外，我們也計(jì)算了常見的取值為0.5-2的其他數(shù)值，其結(jié)果與本文匯報(bào)結(jié)果無明顯差異。。我們分別計(jì)算了僅考慮鐵路網(wǎng)絡(luò)的最短旅行時(shí)間計(jì)算的市場(chǎng)可達(dá)性（lnMA1）以及使用鐵路和公路網(wǎng)絡(luò)的綜合最短旅行旅行時(shí)間的市場(chǎng)可達(dá)性（lnMA2），并將其作為被解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5的第（1）-（2）列所示，可以看出，高鐵開通顯著的提升了城市的市場(chǎng)可達(dá)性。進(jìn)一步同時(shí)加入核心解釋變量以及市場(chǎng)可達(dá)性指標(biāo)的回歸結(jié)果如表6第（3）-（4）列所示，結(jié)果表明，市場(chǎng)可達(dá)性的增加可以顯著促進(jìn)城市創(chuàng)新質(zhì)量的提高，同樣的，我們可以發(fā)現(xiàn)核心解釋變量HSR_After的系數(shù)有所下降，表明市場(chǎng)可達(dá)性指標(biāo)同樣也發(fā)揮了中介變量的作用。

表7 市場(chǎng)可達(dá)性機(jī)制檢驗(yàn)

5 結(jié)論與建議

創(chuàng)新發(fā)展是國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的大勢(shì)所趨，也是民族復(fù)興的國(guó)運(yùn)所系。地區(qū)間交通基礎(chǔ)設(shè)施特別是高效、便捷的高鐵網(wǎng)絡(luò)大幅縮短了城市間旅行時(shí)間，加速人才與技術(shù)等創(chuàng)新要素流通，為知識(shí)的區(qū)域間外溢效應(yīng)提供了快速通道。本文利用2005至2017年的鐵路列車時(shí)刻表以及城市面板數(shù)據(jù)，通過多時(shí)期DID模型分析高鐵開通對(duì)城市創(chuàng)新質(zhì)量的異質(zhì)性影響與可能機(jī)制。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①高鐵開通顯著的促進(jìn)了城市的創(chuàng)新質(zhì)量，且該效應(yīng)存在一定的異質(zhì)性，具體而言，高鐵對(duì)企業(yè)部門特別是在位的創(chuàng)新企業(yè)，對(duì)沿海地區(qū)城市以及高技術(shù)密集度行業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量促進(jìn)作用較強(qiáng)。②高鐵的開通有效的縮短了城市間的旅行時(shí)間，高鐵沿線城市的網(wǎng)絡(luò)中心度和市場(chǎng)可達(dá)性得到有效提升，進(jìn)而促進(jìn)了城市的創(chuàng)新質(zhì)量。

基于此，本文提出以下政策建議：①高鐵開通顯著的促進(jìn)了城市的創(chuàng)新水平和創(chuàng)新質(zhì)量，各級(jí)地方政府應(yīng)保持合理布局、積極推進(jìn)的基本政策導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)城市綜合創(chuàng)新水平的有效提高，最終為我國(guó)躋身創(chuàng)新型國(guó)家前列的戰(zhàn)略目標(biāo)貢獻(xiàn)力量。各地區(qū)需要正確進(jìn)行宏觀規(guī)劃與資源配置，為高鐵發(fā)展提供有效的公共服務(wù)與政策支持，努力將高鐵網(wǎng)絡(luò)深度融入至當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中，充分發(fā)揮高鐵對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用。針對(duì)技術(shù)導(dǎo)向型的創(chuàng)新企業(yè)，應(yīng)在金融稅收、政府采購、經(jīng)營(yíng)指導(dǎo)等方給予援助扶持，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)保障創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展。對(duì)中西部地區(qū)而言，高鐵開通可能加速當(dāng)?shù)貏?chuàng)新要素流失，政府更應(yīng)注重人才配套政策、政府轉(zhuǎn)移支付政策與公共服務(wù)等方面的完善。②網(wǎng)絡(luò)中心度與市場(chǎng)可達(dá)性是高鐵開通影響區(qū)域創(chuàng)新的重要機(jī)制，“以鄰為壑”的傳統(tǒng)管理思路已不符合創(chuàng)新要素跨區(qū)域頻繁流動(dòng)的大趨勢(shì)，各地區(qū)應(yīng)著重提高自身在鐵路網(wǎng)絡(luò)中的輻射權(quán)重，積極打造以高鐵網(wǎng)絡(luò)為紐帶的“高鐵城市群”，構(gòu)建更為完善的城市群內(nèi)部知識(shí)溢出機(jī)制，進(jìn)一步消除信息擴(kuò)散與高素質(zhì)要素流動(dòng)的機(jī)制體制障礙。同時(shí)，挖掘更大的城市群市場(chǎng)潛力，注意本地創(chuàng)新產(chǎn)出的需求端變化，鼓勵(lì)創(chuàng)新成果輸送至更廣泛區(qū)域。這不僅有利于挖掘更大的城市群市場(chǎng)潛力，也可幫助沿線小城市接收更大范圍的信息擴(kuò)散與高素質(zhì)人才流入，實(shí)現(xiàn)中心城市與邊緣城市的有效互動(dòng)，打造助力創(chuàng)新的區(qū)域均衡配置。③鑒于旅行時(shí)間在城市創(chuàng)新中的重要作用，我國(guó)在大力發(fā)展高鐵事業(yè)的同時(shí)應(yīng)當(dāng)因地制宜的均衡發(fā)展其他交通基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)高鐵外圍區(qū)域或高鐵修建成本較高的城市，應(yīng)當(dāng)積極發(fā)展民航、公路、水路等其他客運(yùn)方式進(jìn)行替代，構(gòu)建綜合型多樣化的交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)。