陳書平 戴青蘭 肖盈

摘要：?基于Landscan全球人口動態(tài)分布數(shù)據(jù)測算我國各省份的多中心集聚，進(jìn)而運(yùn)用工具變量估計(jì)和中介效應(yīng)模型考察省域多中心集聚對城市創(chuàng)新水平的動態(tài)影響、作用機(jī)制及約束條件。研究結(jié)果顯示：首先，整體上看，城市創(chuàng)新水平隨著所在省份多中心集聚程度的增加呈現(xiàn)顯著的倒U型變化趨勢，但目前我國絕大多數(shù)省份的多中心集聚尚未達(dá)到最優(yōu)水平。其次，分樣本檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，多中心集聚對城市創(chuàng)新水平的倒U型影響主要存在于大城市和內(nèi)陸地區(qū)，中小城市和沿海地區(qū)的城市創(chuàng)新水平則隨著多中心集聚程度的增加而提高。機(jī)制分析顯示，市場一體化與要素流動是多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平的重要途徑。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，多中心集聚對城市創(chuàng)新水平的作用效果會受到省域內(nèi)城市距離和基礎(chǔ)設(shè)施的影響。研究結(jié)論為從創(chuàng)新驅(qū)動視角思考區(qū)域空間提供了一定的經(jīng)驗(yàn)啟示。

關(guān)鍵詞：多中心集聚;城市創(chuàng)新水平;中介效應(yīng);調(diào)節(jié)效應(yīng)

文章編號：2095-5960（2022）02-0035-13;中圖分類號：F062.9;文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引言

過去較長一段時期內(nèi)，中國依靠人口紅利以及資源粗放式發(fā)展模式保持了較高的經(jīng)濟(jì)增長速度。然而，隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入由高速增長向高質(zhì)量增長的轉(zhuǎn)型階段，創(chuàng)新能力的滯后對經(jīng)濟(jì)健康可持續(xù)發(fā)展的制約日益凸顯。在此背景下，十九屆五中全會重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”這一發(fā)展方針。如何塑造能夠推動中國創(chuàng)新水平持續(xù)提升的新動力無疑是亟須探索的重要問題。城市作為創(chuàng)新活動和要素資源的重要載體和主要聚集地，城市規(guī)模和產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新的重要影響已經(jīng)得到部分學(xué)者的探討和證實(shí)。[1，2]與此同時，近年來隨著大中型城市規(guī)模和數(shù)量的持續(xù)增加以及城際交通基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，多中心城市網(wǎng)絡(luò)已成為中國城鎮(zhèn)化過程中的重要特征。[3]結(jié)合十四五規(guī)劃提出的“形成多中心、多層級、多節(jié)點(diǎn)的區(qū)域空間結(jié)構(gòu)”這一發(fā)展思路，這為我們從多中心視角探索區(qū)域空間形態(tài)與城市創(chuàng)新水平之間的聯(lián)系提供了契機(jī)。

通過建設(shè)次級中心城市塑造多中心集聚的區(qū)域空間結(jié)構(gòu)是城鎮(zhèn)化過程中特大城市發(fā)展到一定程度的必然選擇。盡管城市經(jīng)濟(jì)人口密度的增加能夠通過技術(shù)溢出、規(guī)模經(jīng)濟(jì)以及匹配效應(yīng)等途徑對生產(chǎn)效率產(chǎn)生積極影響[4，5]，但不可否認(rèn)，生產(chǎn)要素供不應(yīng)求、要素配置扭曲等擁擠效應(yīng)往往伴隨著經(jīng)濟(jì)集聚水平的增加而愈發(fā)明顯。因此，過大的城市規(guī)模反而會造成經(jīng)濟(jì)效率的損失。[6]對于高速城鎮(zhèn)化的中國更是如此，王垚等基于經(jīng)濟(jì)效率這一視角發(fā)現(xiàn)中國部分大城市已出現(xiàn)由于市場擁擠而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效率受到削弱的現(xiàn)象。[7]為了緩解中心城市經(jīng)濟(jì)活動的過度集中帶來的資源利用效率不足，通過建設(shè)大中小城市協(xié)同發(fā)展的多中心集聚發(fā)展模式不失為區(qū)域內(nèi)部均衡發(fā)展的有效途徑[3，8]。關(guān)于多中心集聚產(chǎn)生的正外部性的探討可追溯到Alonso提出的“借用規(guī)?！盵9]這一思想。該思想指出，大城市周邊的中小城市既能夠享受到大城市的集聚經(jīng)濟(jì)溢出，又能夠避免集聚導(dǎo)致的擁擠成本。因此，區(qū)域內(nèi)由中心城市和若干次級中心城市構(gòu)成的多極化發(fā)展模式能夠顯著推動區(qū)域整體的經(jīng)濟(jì)效率。隨后，Phelps等基于英國企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，對于大都市區(qū)周邊且通勤效率較高的地區(qū)，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)能夠較為充分地享受到來自大城市的技術(shù)溢出。[10]Meijers和Hoogerbrugge研究結(jié)果顯示，多中心集聚的地區(qū)往往比單中心集聚的地區(qū)具有更高的經(jīng)濟(jì)效率。[11]除了“借用規(guī)?！?，多中心集聚還能夠通過加強(qiáng)城市間的經(jīng)濟(jì)合作降低交易成本和提高要素配置效率實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率的改進(jìn)。[12，13]

然而，正如城市內(nèi)部過度集聚會導(dǎo)致?lián)頂D效應(yīng)超過集聚經(jīng)濟(jì)進(jìn)而阻礙經(jīng)濟(jì)效率的提升，過高程度的多中心集聚可能會稀釋中心城市的規(guī)模經(jīng)濟(jì)而造成經(jīng)濟(jì)效率的損失。Duranton指出，特大城市的經(jīng)濟(jì)輻射和產(chǎn)業(yè)帶動作用對地區(qū)整體的經(jīng)濟(jì)增長意義重大。[14]特別是對于處于高速城鎮(zhèn)化的中國而言，目前呈現(xiàn)出大城市規(guī)模不足、中小城市規(guī)模過大的扁平化特征，區(qū)域中心城市的集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和區(qū)域帶動作用難以充分發(fā)揮。[15]因此，對于缺少特大型都市發(fā)揮引領(lǐng)作用的地區(qū)，多中心發(fā)展模式反而不利于經(jīng)濟(jì)效率。張浩然和衣保中基于中國城市群面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)顯示，相比于多中心空間發(fā)展模式，當(dāng)前加強(qiáng)區(qū)域中心城市建設(shè)、提高城市首位度更有助于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。[16]Li和Liu基于中國城市層面的實(shí)證檢驗(yàn)同樣發(fā)現(xiàn)，緊湊的單中心集聚比分散的多中心集聚具有更高的生產(chǎn)率。[17]

經(jīng)濟(jì)集聚對創(chuàng)新的影響目前已得到較為充分的探索和證明。多數(shù)學(xué)者指出，集聚釋放的正外部性是推動各類經(jīng)濟(jì)主體開展創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。比如，陳長石等研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)密度的增加能夠顯著促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新規(guī)模的擴(kuò)張。[18]劉奕等從產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級視角證明了產(chǎn)業(yè)集聚的積極作用。[19]同時，隨著區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)的不斷聚集，企業(yè)之間能夠通過合作降低風(fēng)險(xiǎn)和提高創(chuàng)新水平。[20]技術(shù)溢出和學(xué)習(xí)模仿同樣是產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新水平提升的重要途徑。[21]此外，部分學(xué)者分別從專業(yè)化和多樣化視角探討產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新活動的影響。一種觀點(diǎn)指出，專業(yè)化集聚更有助于創(chuàng)新水平的提升。Baptista和Swann基于英國企業(yè)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，相比于專業(yè)化集聚對企業(yè)創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用，多樣化集聚產(chǎn)生的影響并不明顯。[22]特別是對于處于發(fā)展成熟期的產(chǎn)業(yè)，專業(yè)化集聚對創(chuàng)新的培育作用更為明顯。[23]與之類似，霍春輝和楊銳基于電子和儀器兩大行業(yè)的實(shí)證結(jié)果再次驗(yàn)證了專業(yè)化集聚對創(chuàng)新水平的積極影響。[24]另一種觀點(diǎn)則完全相反，認(rèn)為多樣化集聚是推動區(qū)域創(chuàng)新活動的重要動力。Feldman和Audretsch基于美國企業(yè)數(shù)據(jù)的研究顯示，相比于多樣化集聚對企業(yè)創(chuàng)新水平的正向影響，專業(yè)化集聚反而抑制了企業(yè)的創(chuàng)新水平。[25]隨后，多樣化集聚對創(chuàng)新水平的推動作用得到了更多研究的證明。[26，27]

現(xiàn)有研究為我們思考區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動的空間分布與創(chuàng)新水平之間的關(guān)系提供了非常有益的基礎(chǔ)，但還有以下值得我們進(jìn)一步探索的空間：首先，現(xiàn)有相關(guān)研究往往將區(qū)域作為一個整體來考察集聚對創(chuàng)新水平的影響，區(qū)域內(nèi)部的空間形態(tài)對城市創(chuàng)新水平的影響尚未得到直接探討。其次，目前區(qū)域空間結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新水平之間背后的聯(lián)系機(jī)制尚未被清晰剝離出來。最后，在相關(guān)實(shí)證研究中，如何解決集聚與創(chuàng)新水平之間的內(nèi)生關(guān)系亦未得到充分探討?；诖?，本文使用Landscan全球人口動態(tài)分布數(shù)據(jù)測算我國各省份的多中心集聚，并將其與城市數(shù)據(jù)合并來考察城市所在省份的多中心集聚對城市創(chuàng)新水平的動態(tài)影響以及背后的作用機(jī)制，并進(jìn)一步從地理距離和基礎(chǔ)設(shè)施視角探討多中心集聚正外部性的發(fā)揮所面臨的約束條件。最終，本文從創(chuàng)新驅(qū)動視角為我國新型城鎮(zhèn)化發(fā)展模式提供一定的現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)。

二、理論分析與研究假說

當(dāng)前中國多數(shù)地區(qū)呈現(xiàn)省會城市“一枝獨(dú)秀”的單中心集聚形態(tài)，然而，這種空間格局并非完全在市場化作用下逐步形成，而是在較大程度上由“為增長而競爭”的行政干預(yù)所致。[28]這不僅容易引致中心城市的市場擁擠等負(fù)外部性超過規(guī)模經(jīng)濟(jì)等正外部性，而且不利于城市之間的產(chǎn)業(yè)分工和要素流動，進(jìn)而體現(xiàn)為城市創(chuàng)新發(fā)展的滯后。特別是隨著中國城際交通網(wǎng)絡(luò)的完善，城市之間要素流動和經(jīng)濟(jì)互動的外部條件已較為成熟，發(fā)展多中心集聚有助于不同層級城市之間的合作和知識技術(shù)的溢出。[29]也正如“規(guī)模借用”這一思想所強(qiáng)調(diào)，大城市在發(fā)展過程中能夠顯著地對周邊城鎮(zhèn)產(chǎn)生正向溢出。如此一來，相比于單中心集聚，由若干較大城市組成的多中心集聚具有更強(qiáng)的互聯(lián)性，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)溢出并提高各城市創(chuàng)新水平。[30]此外，省域中心城市往往匯聚著大量高技能從業(yè)者，但高房價和高生活成本一直是阻礙高技能人才定居的重要因素。這種情況下，相比于單個大城市主導(dǎo)的空間結(jié)構(gòu)，由幾個較大城市組成的多中心空間格局能夠分流和承接來自中心城市的高技能勞動力，帶動地區(qū)的整體創(chuàng)新能力。[31]因此，適度形成多中心集聚有助于提升各城市創(chuàng)新水平。

然而，省域多中心發(fā)展模式對城市創(chuàng)新的影響并不總是一成不變的推動作用，單中心和多中心本質(zhì)上反映出一個地區(qū)對擁擠效應(yīng)和集聚經(jīng)濟(jì)的權(quán)衡和取舍。當(dāng)多中心集聚程度過高時，過于分散和均勻的空間形態(tài)意味著省域內(nèi)若干大城市的發(fā)展階段和經(jīng)濟(jì)體量較為接近，在我國城市競爭思維仍普遍存在的情況下，這反而容易引致城市之間的競爭大于合作，抑制了城市之間的創(chuàng)新交流和創(chuàng)新水平。Meijers研究指出，相比于單中心集聚的地區(qū)，多中心集聚程度較高的地區(qū)在文化、娛樂等面對面交流式的活動明顯不足，這無疑會降低知識、技術(shù)的傳播和溢出。對于中國而言亦可能存在這種現(xiàn)象。[32]萬慶等研究發(fā)現(xiàn)，中國部分省份的城市首位度指數(shù)相對較低，整體呈現(xiàn)出多中心化的發(fā)展特征和趨勢。在中國城鎮(zhèn)化水平尚未達(dá)到最優(yōu)水平的發(fā)展階段中，過于均勻的多中心結(jié)構(gòu)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)活動處于較為分散的狀態(tài)，難以形成協(xié)同統(tǒng)一的市場，資源配置效率難以提高。[33]基于此，本文提出第一個研究假設(shè)。

假設(shè)1：隨著省域多中心集聚程度的提高，城市創(chuàng)新水平會表現(xiàn)出先提升后下降的倒U型變化趨勢。

如果多中心集聚能夠影響城市創(chuàng)新水平，那么其背后的實(shí)現(xiàn)路徑是什么？本文進(jìn)一步將二者之間的聯(lián)系機(jī)制概括為市場一體化與要素流動這兩大渠道。

首先，省域空間形態(tài)適度多中心化能夠通過促進(jìn)市場一體化提升城市創(chuàng)新水平。具體而言，政府競爭和市場分割一直是阻礙我國技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級的因素之一。[34]一方面，市場分割通過阻礙外來產(chǎn)品保護(hù)本地企業(yè)的市場規(guī)模，盡管短期內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)本地經(jīng)濟(jì)增長，但從長期來看，市場分割顯著加劇了資源配置扭曲和弱化了本地市場競爭環(huán)境[35]，企業(yè)創(chuàng)新的積極性和城市整體的創(chuàng)新水平因此受到削弱。[36]另一方面，市場分割降低了本地企業(yè)面臨的市場規(guī)模。Porter強(qiáng)調(diào)，推動企業(yè)開展創(chuàng)新活動的重要條件之一是廣闊的市場規(guī)模。市場規(guī)模越大，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出所獲得的壟斷利潤就越高，這將進(jìn)一步促進(jìn)城市的創(chuàng)新水平，二者之間形成一種良性循環(huán)。不僅如此，市場規(guī)模的擴(kuò)張往往伴隨著產(chǎn)品多樣化水平的提高，這將加快新產(chǎn)品和新技術(shù)的出現(xiàn)，最終表現(xiàn)為城市創(chuàng)新水平的增長。[37]盡管張杰等指出，市場分割迫使企業(yè)進(jìn)入國際市場來擴(kuò)張市場份額。[38]但葉寧華和張伯偉研究結(jié)果顯示，企業(yè)出口規(guī)模的擴(kuò)張并未對創(chuàng)新水平產(chǎn)生明顯的推動作用，與之形成鮮明對比的是，跨省份市場份額較高的企業(yè)具有更加頻繁的創(chuàng)新投入。[39]與之類似，申廣軍考察了企業(yè)研發(fā)投入與市場分割之間的聯(lián)系，隨著市場分割水平的下降帶來的國內(nèi)市場規(guī)模的擴(kuò)展，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度明顯增加。在省域多中心化發(fā)展過程中，中小城市與大城市之間的經(jīng)濟(jì)距離不斷縮短，規(guī)模借用和技術(shù)溢出效應(yīng)得以更加充分地發(fā)揮。同時，城市之間的經(jīng)濟(jì)互動與政府合作趨于加強(qiáng)[12]，各城市的創(chuàng)新水平借此實(shí)現(xiàn)提升。[40]洪銀興和吳俊也指出，多中心發(fā)展模式是促進(jìn)區(qū)域一體化的有效思路。因此，市場一體化是省域多中心集聚提升城市創(chuàng)新水平的重要途徑。[41]

其次，經(jīng)濟(jì)活動合理的多中心化能夠通過促進(jìn)要素流動提升城市創(chuàng)新水平。具體而言，在“一城獨(dú)大”的單中心集聚中，中心大城市與其他城市之間巨大的發(fā)展差距導(dǎo)致大量生產(chǎn)要素難以在城市之間充分流動。為此，陸銘和向?qū)捇⒄J(rèn)為需要消除要素流動的各種限制，通過提高人力資本的流動性實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)效率與平衡的雙贏。[42]特別是以科技研發(fā)人員為代表的創(chuàng)新要素，由于具有知識性和示范性，其在城市間的自由流動能夠通過溢出效應(yīng)帶來地區(qū)創(chuàng)新水平的增長。[43]一方面，要素的流動有助于知識技術(shù)的傳播與更新，促進(jìn)新技術(shù)與新產(chǎn)品的形成。不僅如此，隨著不同層次、不同領(lǐng)域的要素的流入，高技術(shù)、高質(zhì)量產(chǎn)品的市場需求隨之?dāng)U張，這將通過消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化推動地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平。另一方面，要素的流動推動了城市間的合作與分工，通過產(chǎn)業(yè)鏈和知識鏈實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新，進(jìn)而提高了城市創(chuàng)新水平。[44]在多中心化的城市網(wǎng)絡(luò)中，次級節(jié)點(diǎn)城市放大了中心城市的輻射和溢出效應(yīng)，同時也扮演了連接中小城市與大城市的樞紐，城市之間的要素流動因此更加充分。[45]殷德生等基于長三角城市群發(fā)現(xiàn)，多中心發(fā)展模式加快了勞動力等要素的跨城市流動，由此帶來的知識溢出成為長三角高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵保障。此外，從制度環(huán)境來看，要素跨城市流動有助于推動地區(qū)資源配置體系的調(diào)整和改進(jìn)，加快地區(qū)制度環(huán)境的創(chuàng)新和發(fā)展，最終表現(xiàn)為創(chuàng)新水平的增長。[46]基于以上分析，本文提出第二個研究假設(shè)：

假設(shè)2：市場一體化和要素流動是省域多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平的重要渠道。

三、模型設(shè)定與核心指標(biāo)構(gòu)建

（一）模型設(shè)定

根據(jù)前文分析，本文建立如下計(jì)量模型對理論假說進(jìn)行檢驗(yàn)與分析，如（1）式所示。

innovationc，t=α0+α1polyc，t-1+α2poly2c，t-1+α3integc，t-1+α4flowc，t-1+αCVc，t-1+εc，t-1?（1）

被解釋變量?innovation?表示各城市的創(chuàng)新水平。?c?和?t?分別表示城市和年份。本文運(yùn)用寇宗來和劉學(xué)悅在《中國城市與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》中測算的城市創(chuàng)新指數(shù)來衡量各城市的創(chuàng)新水平。[47]相比于既有創(chuàng)新指標(biāo)的測算，該報(bào)告中的城市創(chuàng)新指數(shù)的測算主要體現(xiàn)出以下四方面特色。一是基于創(chuàng)新產(chǎn)出，而非創(chuàng)新投入;二是使用國家知識產(chǎn)權(quán)局和國家工商總局的微觀大數(shù)據(jù);三是側(cè)重專利價值，而非專利數(shù)量;四是在創(chuàng)新產(chǎn)出基礎(chǔ)上考慮了創(chuàng)業(yè)。最終基于專利數(shù)據(jù)和企業(yè)注冊資本數(shù)據(jù)測算出中國2001～2016年各城市的創(chuàng)新指數(shù)①???①創(chuàng)新指數(shù)的具體測算過程請參考由復(fù)旦大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心出品的《中國城市與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》。??。

本文的核心解釋變量為多中心集聚指數(shù)?poly?，為了考察多中心集聚對城市創(chuàng)新水平是否存在非線性影響，模型中加入多中心集聚指數(shù)的二次項(xiàng)?poly2?。同時，根據(jù)前文分析，本文設(shè)定了市場一體化?integ?和要素流動?flow?這兩個中介變量。?CV?表示本文設(shè)定的若干控制變量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)?third?，測算公式為：第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/地區(qū)生產(chǎn)總值。人口規(guī)模?pop?，本文以年末總?cè)丝诘淖匀粚?shù)來表示。政府干預(yù)?fiscal?，本文以各城市地區(qū)生產(chǎn)總值中的政府財(cái)政支出占比來表示。外商直接投資?FDI?，本文以各城市地區(qū)生產(chǎn)總值中FDI實(shí)際利用金額占比來表示。固定資產(chǎn)投資?invest?，本文以各城市的固定資產(chǎn)投資額/地區(qū)生產(chǎn)總值來體現(xiàn)。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?pgdp?，本文以人均GDP的自然對數(shù)來表示。本文將所有解釋變量的滯后一期帶入到回歸模型。

（二）多中心集聚指數(shù)構(gòu)建

現(xiàn)有研究對區(qū)域內(nèi)部空間形態(tài)的測算主要包括城市首位度以及城市規(guī)模位序分布等。[3，48]結(jié)合本文的數(shù)據(jù)特征，我們主要運(yùn)用城市規(guī)模位序分布來衡量各省份的多中心集聚。Zipf首次提出使用位序-規(guī)模法則來衡量區(qū)域內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)。[49]

y=Ax-α?（2）

在（2）式中，?x?表示某一城市的人口數(shù)量，用來反映城市規(guī)模。?y?表示該城市的人口數(shù)量在其所在區(qū)域內(nèi)的排名。α則體現(xiàn)了該地區(qū)空間結(jié)構(gòu)的多中心集聚程度。數(shù)值越大，表明該地區(qū)的多中心程度越高。在實(shí)際測算過程中，往往對（2）式取對數(shù)，再將衡量城市規(guī)模的人口數(shù)量代入方程[50]，如（3）式所示。

lnRc，t=C-qlnPopulationc，t?（3）

其中，Rit 表示?t?年城市?c?的市區(qū)常住人口數(shù)量在全省范圍內(nèi)的排名，Populationc，t 表示城市?c?的市區(qū)常住人口數(shù)量，?C?是常數(shù)項(xiàng)。我們對每個省份內(nèi)各地級城市的市區(qū)常住人口進(jìn)行排序，然后將人口數(shù)量和相應(yīng)的排名帶入到（3）式進(jìn)行回歸，得到Populationc，t的回歸系數(shù)?q?即為衡量地區(qū)多中心集聚的指標(biāo)。?q?值越小，意味著該省份的城市之間的規(guī)模差距較大，空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)單中心集聚;反之，?q?值越大，省域空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多中心集聚。在具體測算過程中，本文分別對我國各省份市區(qū)常住人口排名前兩位至前四位的城市分別進(jìn)行回歸估計(jì)，然后將所得的系數(shù)?q?取平均值作為各省份的多中心集聚指數(shù)，這樣有助于提高多中心集聚指數(shù)的可比性。

值得說明的是，本文并未根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒來統(tǒng)計(jì)市區(qū)人口。原因在于，一方面，統(tǒng)計(jì)年鑒中的市區(qū)人口是戶籍人口數(shù)，這和常住人口之間往往存在一定的差距。另一方面，統(tǒng)計(jì)年鑒中的市區(qū)是基于行政區(qū)劃來界定，但是在現(xiàn)實(shí)情況中，部分隸屬于市區(qū)的外圍區(qū)域在經(jīng)濟(jì)層面仍處于農(nóng)業(yè)活動狀態(tài)，運(yùn)用行政市區(qū)人口來衡量城市規(guī)模容易高估其真實(shí)規(guī)模和發(fā)展水平。相比之下，Landscan人口數(shù)據(jù)為分辨率約為1平方公里的柵格數(shù)據(jù)，能夠克服行政區(qū)劃的限制來更加精確地提取和統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的市區(qū)人口。具體而言，本文將人口數(shù)量高于1000的柵格定義為真實(shí)市區(qū)，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)出各城市的市區(qū)人口數(shù)量，帶入到（3）式中測得我國各省份的多中心指數(shù)。表1展示了樣本期內(nèi)若干年份我國各省份的多中心集聚指數(shù)。

同時，本文構(gòu)建變換的首位度指數(shù)作為多中心集聚指數(shù)的替代，以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。基于Henderson運(yùn)用城市首位度衡量區(qū)域單中心集聚的思路[48]，本文用1減去市區(qū)人口最多的城市與全省市區(qū)總和之比來構(gòu)建變換的首位度指數(shù)?monopro?，數(shù)值越高，意味著該省份多中心集聚程度越高。圖1和圖2分別展示了多中心集聚指數(shù)、變換的首位度指數(shù)與城市創(chuàng)新水平的擬合曲線。不難看出，擬合曲線呈現(xiàn)明顯的倒U型特征，這意味著城市創(chuàng)新水平可能隨著省域多中心化出現(xiàn)先升后降的變化趨勢。

（三）市場一體化與要素流動指標(biāo)構(gòu)建

關(guān)于市場一體化。每個地區(qū)的價格會因?yàn)橐?、商品和服?wù)的跨地區(qū)流動逐步消除，即使考慮到由于地理距離而產(chǎn)生的運(yùn)輸成本，價差也應(yīng)該落在套利成本所決定的范圍內(nèi)，因此價差的離散程度應(yīng)該是穩(wěn)定的[51]。同一商品在不同地區(qū)的價格差如（4）式所示。

Qki，j，t=ln（pki，t）-ln （pkj，t）?（4）

其中，pki，t表示商品?k?在?t?年地區(qū)?i?的價格。進(jìn)一步價差的變化可以表示為：

ΔQki，j，t=ln（pki，t/pkj，t）-ln（pki，t-1/pkj，t-1）= ln（pki，t/pki，t-1）-ln（pkj，t /pkj，t-1）?（5）

根據(jù)Parsley和Wei（2001），我們采用ΔQkijt的絕對值來衡量價格離散程度。需要說明的是，由ΔQki，j，t計(jì)算的價格離散并不完全由市場分割所致，價格離散主要由兩部分組成：

│ΔQki，j，t│=ak+εki，j，t?（6）

其中，ak表示k類商品的某些特性引起的價格變化，εki，j，t表示由市場分割導(dǎo)致的價格變化。如果不消除由產(chǎn)品特性引致的價格變化，市場分割水平可能會被高估。為此，本文采用（7）式來消除商品個體效應(yīng)。其中，qki，j，t用于計(jì)算方差的相對價格變動，下劃線表示平均值。

qki，j，t=εki，j，t -εki，j，t=│ΔQki，j，t│-│ΔQki，j，t │=（ak - ak）-（εki，j，t -εki，j，t）?（7）

基于（7）式，本文計(jì)算各地區(qū)之間各商品相對價格波動的方差，即Var（qi，j，t）。并通過（8）式得到各省的市場分割指數(shù)：

Var（qi，t）=∑i≠jVar（qi，j，t）/N?（8）

最后，根據(jù)（9）式計(jì)算出市場一體化水平：

integi，t=√1/ Var（qi，t）?（9）

關(guān)于要素流動?flow?，本文借鑒劉修巖等[52]的做法，采用客運(yùn)量來衡量各省份的要素流動程度。在數(shù)據(jù)處理過程中，由于西藏、新疆、海南和青海這?四個省份地級城市數(shù)量過少，同時北京、上海、天津和重慶是直轄市，因此這8個地區(qū)無法滿足多中心指數(shù)計(jì)算的前提條件。此外，考慮到香港、澳門和臺灣地區(qū)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑與大陸地區(qū)存在較大差異，最終，本文樣本為2001至2016年23個省份中各地級城市面板數(shù)據(jù)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）全樣本檢驗(yàn)

本文首先運(yùn)用OLS估計(jì)對多中心集聚與城市創(chuàng)新水平之間的聯(lián)系進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)表2第（1）、（2）兩列。不難發(fā)現(xiàn)，多中心集聚指數(shù)及其二次項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為正數(shù)和負(fù)數(shù)，且在1%的顯著性水平上顯著。這意味著隨著區(qū)域多中心集聚程度的提高，城市創(chuàng)新水平呈現(xiàn)向上升后下降的倒U型變化趨勢。假說1得到了初步驗(yàn)證。但值得注意的是，省域空間結(jié)構(gòu)與城市創(chuàng)新水平之間可能由于反向因果關(guān)系存在內(nèi)生性。為此，本文進(jìn)一步運(yùn)用工具變量估計(jì)再次進(jìn)行檢驗(yàn)。

關(guān)于工具變量的選取，本文選取與多中心集聚緊密相關(guān)且嚴(yán)格外生的地理變量作為工具變量。具體而言，Bosker和Buringh在梳理歐洲城市變遷歷程中發(fā)現(xiàn)，河流資源能夠顯著影響城市規(guī)模，區(qū)域空間形態(tài)由此受到影響。[53]不僅如此，在土地資源方面，Burchfield等研究發(fā)現(xiàn)地區(qū)的人口規(guī)模和密度與地表起伏程度之間存在顯著的聯(lián)系。[54]但這還不夠，因?yàn)楸疚难芯繕颖臼敲姘鍞?shù)據(jù)，而自然地理變量在較長時期內(nèi)是固定值。這便需要我們將這些地理變量與一個時變外生變量結(jié)合起來。本文選擇匯率作為外生時變變量，原因在于，匯率的變動會通過貿(mào)易規(guī)模影響到區(qū)域內(nèi)大城市與中小城市之間的發(fā)展差距，進(jìn)而改變區(qū)域多中心集聚水平。[55]最終，本文將地表粗糙度與匯率倒數(shù)乘積、地表坡度與匯率倒數(shù)乘積以及河流密度與匯率倒數(shù)乘積作為多中心集聚指數(shù)的工具變量。①???① 本文運(yùn)用高程數(shù)據(jù)提取出各省份的地表坡度，用高程數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差來表示地表粗糙度。

工具變量估計(jì)結(jié)果展示于表2的（3）、（4）兩列。在加入控制變量前后，多中心集聚指數(shù)回歸系數(shù)均顯著為正，分別為1.387和0.826，其二次項(xiàng)的回歸系數(shù)則顯著為負(fù)，分別為-0.434和-0.277。假說1得到了驗(yàn)證，即城市創(chuàng)新水平隨著所在省份多中心集聚程度的增加先提升后下降。此外，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果意味著計(jì)量模型中可能存在內(nèi)生性，需要運(yùn)用工具變量估計(jì)。同時，過度識別和弱工具變量檢驗(yàn)的結(jié)果支持了本文構(gòu)建的工具變量的有效性。因此，相比于OLS估計(jì)，工具變量的回歸結(jié)果更加嚴(yán)謹(jǐn)和合理。同時，本文使用變換的首位度指數(shù)再次進(jìn)行回歸估計(jì)，結(jié)果展示于（5）、（6）兩列，不難發(fā)現(xiàn)，變換的首位度指數(shù)及其二次項(xiàng)的回歸系數(shù)的方向并未發(fā)生變化，并在1%的水平上顯著。出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因可能在于，當(dāng)省域多中心集聚程度較低時，大城市的創(chuàng)新活動容易由于資源高度集中引致的市場擁擠而受到削弱，中小城市的創(chuàng)新活動則由于市場規(guī)模和資源不足而發(fā)展滯后。在這種情況下，隨著空間結(jié)構(gòu)多中心化，城市之間的發(fā)展差距不斷縮小，其他城市能夠逐步承接來自（次級）中心城市的要素轉(zhuǎn)移，城市創(chuàng)新水平由此實(shí)現(xiàn)提升。然而，過度分散化的經(jīng)濟(jì)布局將會導(dǎo)致大城市的集聚經(jīng)濟(jì)和輻射帶動效應(yīng)難以充分發(fā)揮。核心城市首位度不足不僅難以通過帶動周邊城市上下游產(chǎn)業(yè)鏈實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)一體化，反而會加劇地方保護(hù)和城市競爭思維，進(jìn)而阻礙城市創(chuàng)新水平的提升。因此，隨著省域多中心集聚程度的提升，省內(nèi)城市的創(chuàng)新水平表現(xiàn)出明顯的倒U型變化趨勢。

此外，在控制變量方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)?third?與人口規(guī)模?pop?指標(biāo)的回歸系數(shù)同樣顯著為正，這表明服務(wù)業(yè)發(fā)展和市場規(guī)模擴(kuò)張有助于城市創(chuàng)新水平。政府干預(yù)指標(biāo)?fiscal?的回歸系數(shù)表明，政府對經(jīng)濟(jì)增長過多的干預(yù)扭曲了資源配置效率，進(jìn)而抑制了城市創(chuàng)新水平。外商直接投資?FDI?的回歸系數(shù)亦顯著為負(fù)，原因可能在于，跨國公司往往將勞動密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)投資于中國，并牢牢控制著產(chǎn)業(yè)鏈上游，造成中國產(chǎn)業(yè)的“中低端鎖定”。固定資產(chǎn)投資?invest?的估計(jì)結(jié)果不夠顯著。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?pgdp?顯著為正的系數(shù)意味著生產(chǎn)效率較高的城市往往具有更高的創(chuàng)新水平。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文構(gòu)建的工具變量的有效性，本文將多中心集聚指數(shù)與城市創(chuàng)新水平分別作為被解釋變量，將河流密度/匯率、地表坡度/匯率以及地表粗糙度/匯率分別作為解釋變量進(jìn)行回歸估計(jì)，結(jié)果展示于表3中。（1）至（3）列的估計(jì)結(jié)果意味著本文的工具變量與多中心集聚之間存在緊密聯(lián)系。相比之下，觀察（4）至（6）列可發(fā)現(xiàn)，三個工具變量與城市創(chuàng)新水平之間尚無明顯聯(lián)系。此結(jié)果意味著本文構(gòu)建的工具變量與多中心集聚相關(guān)、與城市創(chuàng)新水平無關(guān)。本文工具變量的合理性進(jìn)一步得到驗(yàn)證。

在證明了多中心集聚對城市創(chuàng)新水平的倒U型影響之后，我們不禁提出一個疑問：樣本期內(nèi)是否存在由于區(qū)域多中心集聚程度過高而導(dǎo)致創(chuàng)新水平受到抑制的城市？為此，本文根據(jù)工具變量估計(jì)結(jié)果計(jì)算了多中心集聚指數(shù)的拐點(diǎn)，并找出超過拐點(diǎn)的省份展示于表4中。不難看出，基于城市創(chuàng)新水平視角出發(fā)，在早些年份，寧夏的空間結(jié)構(gòu)曾出現(xiàn)多中心集聚程度過高的現(xiàn)象，但隨后又降至合理區(qū)間。近幾年來，我國山東和江蘇呈現(xiàn)出多中心集聚程度過高的趨勢。同時，我國絕大部分地區(qū)的多中心集聚尚處于合理范圍內(nèi)?？傮w而言，繼續(xù)縮小城市規(guī)模差距、發(fā)展省域多中心集聚不失為促進(jìn)城市創(chuàng)新水平的有效手段。

（二）影響機(jī)制檢驗(yàn)

在驗(yàn)證了假說1之后，我們需要進(jìn)一步了解多中心集聚能夠通過哪些路徑影響城市創(chuàng)新水平。為此，本文運(yùn)用中介效應(yīng)模型進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)與分析。首先，根據(jù)前文的理論分析，將中介變量分別作為被解釋變量，將多中心集聚指數(shù)作為解釋變量進(jìn)行回歸估計(jì)。計(jì)量模型如（11）、（12）兩式所示。

Yc，t=β0+β1polyc，t+β2poly2c，t+ε?（11）

Yc，t=β0+β1monoproc，t+β2monopro2c，t+ε?（12）

其中，被解釋變量Y包括本文構(gòu)建的兩個中介變量，一是市場一體化，二是要素流動。與基準(zhǔn)模型一致，?poly?和?monopro?分別表示各省份的多中心集聚指數(shù)與變換的首位度指數(shù)，結(jié)果報(bào)告于表5。在（1）、（2）兩列中，多中心集聚指數(shù)及其二次項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為正值和負(fù)值，且通過了顯著性檢驗(yàn)。同時，以變換的首位度指數(shù)作為替代變量之后，得到了類似的結(jié)果，如（3）、（4）兩列所示。這意味著多中心集聚對市場一體化和要素流動的影響呈現(xiàn)出顯著的倒U型特征。這也表明市場一體化和要素流動可能是多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平的重要中介變量。

接下來，本文將檢驗(yàn)市場一體化與要素流動是否發(fā)揮了中介效應(yīng)。模型設(shè)定如下：

Innovationc，t=γ0+γ1integc，t-1+γCVc，t-1+ε?（13）

Innovationc，t=δ0+δ1flowc，t-1+δCVc，t-1+ε?（14）

Innovationc，t=η0+η1polyc，t-1+η2poly2c，t-1+η3integc，t-1+η4flowc，t-1+ηCVc，t-1+ε??（15）

如果市場一體化與要素流動均發(fā)揮了中介效應(yīng)，那么（13）、（14）兩式中，市場一體化與要素流動這兩個變量的回歸系數(shù)應(yīng)當(dāng)顯著為正。根據(jù)表6中的（1）、（2）兩列我們發(fā)現(xiàn)，市場一體化與要素流動的回歸系數(shù)均為正數(shù)且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這表明二者是多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平的重要渠道。假說2得到了驗(yàn)證。

同時，我們將基準(zhǔn)回歸模型中加入中介變量再次進(jìn)行估計(jì)，如（15）式所示，這樣做的目的是考察市場一體化與要素流動發(fā)揮的是完全中介效應(yīng)還是部分中介效應(yīng)。根據(jù)（3）列發(fā)現(xiàn)，多中心集聚指數(shù)及其二次項(xiàng)的回歸系數(shù)依然顯著為正和為負(fù)，中介變量也顯著為正。與此同時，多中心集聚指數(shù)的估計(jì)系數(shù)的絕對值均有所下降。這意味著市場一體化與要素流動在多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平過程中發(fā)揮的是部分中介作用，還存在其他作用渠道未被本文捕捉到。

（三）基于城市規(guī)模異質(zhì)性的檢驗(yàn)

在多中心集聚發(fā)展過程中，不同規(guī)模城市的創(chuàng)新水平受到的影響是否具有差異？為了回答這一問題，本文將基于城市規(guī)模視角進(jìn)行分樣本檢驗(yàn)。值得說明的是，本文并未將人口規(guī)模作為城市規(guī)模的劃分依據(jù)，而是將每個省份人口或經(jīng)濟(jì)排名前三位的城市定義為大城市，其他城市為中小城市，這樣也與本文多中心指數(shù)的測算邏輯相一致。

根據(jù)表7中的第（1）列我們發(fā)現(xiàn)，隨著省域多中心集聚程度的提高，大城市的創(chuàng)新水平呈現(xiàn)先提升后下降的倒U型變化趨勢。然而，在中小城市樣本中，多中心集聚指數(shù)及其二次項(xiàng)的系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，如（2）列所示。這是否表明中小城市的創(chuàng)新水平并未受到多中心集聚的影響？答案是否定的。當(dāng)我們在中小城市樣本中剔除多中心集聚指數(shù)的二次項(xiàng)之后，根據(jù)第（3）列估計(jì)結(jié)果可知，多中心集聚指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為正，即多中心發(fā)展模式能夠顯著地提升中小城市的創(chuàng)新水平。在（4）至（6）列中，本文以經(jīng)濟(jì)排名替代人口排名作為城市規(guī)模的劃分依據(jù)，得到了類似的結(jié)果。

本文對此現(xiàn)象理解為，對于大城市而言，當(dāng)省域多中心集聚超過一定程度之后，過于分散和均勻的空間形態(tài)導(dǎo)致城市之間的規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)過于相似，城市之間競爭大于合作，市場整合和要素流動由此受阻，城市創(chuàng)新水平由此受到抑制。與此同時，對于集聚經(jīng)濟(jì)不足的中小城市而言，省域多中心集聚程度的提升有助于“規(guī)模借用”效應(yīng)的進(jìn)一步釋放，實(shí)現(xiàn)大城市帶動中小城市共同發(fā)展。

（四）基于地理區(qū)位異質(zhì)性的檢驗(yàn)

除了城市自身規(guī)模的差異，多中心集聚對城市創(chuàng)新水平的影響是否會存在區(qū)位上的差異同樣值得關(guān)注。為此，本文進(jìn)一步對比分析內(nèi)陸和沿海地區(qū)中省域多中心集聚帶來的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)。根據(jù)表8的（1）至（3）列不難發(fā)現(xiàn)，隨著省域多中心集聚程度的提升，內(nèi)陸地區(qū)的城市創(chuàng)新水平呈現(xiàn)明顯的倒U型變化趨勢，而在沿海地區(qū)，二者之間的聯(lián)系則呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。以變換的首位度替換多中心集聚指數(shù)之后的結(jié)果依然如此。

本文對此現(xiàn)象理解為，對于內(nèi)陸地區(qū)而言，省份空間結(jié)構(gòu)適度多中心化有助于縮小區(qū)域內(nèi)城市之間的發(fā)展差距以及中小城市與大城市之間的經(jīng)濟(jì)距離和地理距離，規(guī)模借用效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)合作水平得以進(jìn)一步深化，進(jìn)而推動城市創(chuàng)新水平。然而，目前我國內(nèi)陸地區(qū)的城市之間距離相對較遠(yuǎn)且整體基礎(chǔ)設(shè)施水平不夠成熟，過高的多中心集聚程度反而會通過稀釋中心大城市的輻射帶動效應(yīng)而抑制了區(qū)域的創(chuàng)新水平。相較之下，我國沿海省份的城市之間距離接近，且成熟的基礎(chǔ)設(shè)施大大降低了城市之間的交流溝通成本，空間結(jié)構(gòu)適度的多中心化有助于中心城市、次級中心城市以及中小城市之間開展產(chǎn)業(yè)分工和合作，大城市的空間溢出和輻射效應(yīng)能夠借助節(jié)點(diǎn)城市進(jìn)一步放大和延伸，進(jìn)而通過市場整合和加快要素流動帶動省域內(nèi)各城市的創(chuàng)新水平。

五、進(jìn)一步的討論與分析

從創(chuàng)新驅(qū)動視角出發(fā)，目前我國絕大多數(shù)省份的多中心集聚尚處于合理范圍內(nèi)。那么這是否意味著繼續(xù)打造多中心集聚便能夠有效促進(jìn)城市創(chuàng)新水平？情況并非如此簡單，多中心發(fā)展模式之所以能夠發(fā)揮正外部性的前提之一在于城市之間的連接效率。其中，城市間距離無疑會影響空間外部性的發(fā)揮程度。因此，本文將多中心集聚指數(shù)與地理距離的交互項(xiàng)?poly×dist?加入基準(zhǔn)回歸模型，通過觀察交互項(xiàng)回歸系數(shù)來判斷城市間距離在多中心發(fā)展模式影響城市創(chuàng)新水平過程中發(fā)揮的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

本文用兩種方式來衡量省內(nèi)城市間距離，一是省內(nèi)各城市之間的平均距離，二是中心城市與其他城市之間的平均距離。本文基于各城市的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，運(yùn)用Arcgis軟件計(jì)算出城市之間的地理距離。表9展示了地理距離的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。觀察（1）、（3）兩列可以發(fā)現(xiàn)，多中心集聚指數(shù)與地理距離交互項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為0.002和0.003，且在1%的?水平上顯著。這是否就意味著隨著地理距離的增加，多中心集聚能夠更加有效地促進(jìn)城市創(chuàng)新水平？答案并非如此，當(dāng)我們加入多中心集聚指數(shù)與地理距離二次項(xiàng)的交互項(xiàng)?poly×dist2?之后發(fā)現(xiàn)，地理距離在多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平過程中發(fā)揮了明顯的倒U型調(diào)節(jié)效應(yīng)，換言之，只有當(dāng)城市間距離相對較近的情況下，省域多中心集聚才能夠有效地提升城市創(chuàng)新水平。

除了地理距離，完善的基礎(chǔ)設(shè)施同樣可以有效促進(jìn)人、物以及信息的流動。因此，基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展水平可能會影響多中心集聚對城市創(chuàng)新水平的作用效果。為考察這一問題，表10展示了基礎(chǔ)設(shè)施水平在多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平過程中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用。關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施變量，本文運(yùn)用各省區(qū)的公路、鐵路里程之和除以省區(qū)面積得到交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，同時采用各省區(qū)內(nèi)的人均郵電業(yè)務(wù)量作為信息基礎(chǔ)設(shè)施水平的代理變量。不難發(fā)現(xiàn)，不論是在交通層面還是通信層面，多中心集聚指數(shù)與基礎(chǔ)設(shè)施一次項(xiàng)的交互項(xiàng)?poly×infra?的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，與基礎(chǔ)設(shè)施二次項(xiàng)的交互項(xiàng)?poly×infra2?回歸系數(shù)顯著為正。這表明，多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平有賴于區(qū)域內(nèi)部的交通基礎(chǔ)設(shè)施和通信基礎(chǔ)設(shè)施水平，即只有在基礎(chǔ)設(shè)施水平較高的情況下，省域多中心集聚才更有效地促進(jìn)城市創(chuàng)新水平的提升。

六、結(jié)論與政策啟示

本文運(yùn)用工具變量估計(jì)和中介效應(yīng)模型探討了省域多中心集聚對省內(nèi)各城市創(chuàng)新水平的影響及其作用機(jī)制。研究結(jié)果顯示：（1）從整體上看，隨著省域多中心集聚程度的提升，城市創(chuàng)新水平表現(xiàn)出現(xiàn)顯著的倒U型變化趨勢，即適度的多中心集聚能夠有效提升城市創(chuàng)新水平;但過于均勻的空間結(jié)構(gòu)將會抑制城市創(chuàng)新水平。同時，根據(jù)測算的拐點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，目前我國山東和江蘇這兩個省份的多中心集聚超過最優(yōu)水平，大部分省份的多中心集聚尚處于合理范圍內(nèi)。（2）中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)顯示，市場一體化與要素流動是多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平的重要渠道。（3）分樣本檢驗(yàn)結(jié)果表明，多中心集聚對城市創(chuàng)新水平的倒U型影響主要體現(xiàn)在大城市和內(nèi)陸地區(qū)，而在中小城市和沿海地區(qū)，城市創(chuàng)新水平隨著多中心集聚程度的提升而增長。（4）最后，省份內(nèi)城市之間的地理距離和基礎(chǔ)設(shè)施水平在多中心集聚影響城市創(chuàng)新水平的過程中分別發(fā)揮了顯著的倒U型和正U型調(diào)節(jié)效應(yīng)，換言之，對于城市之間距離較近或基礎(chǔ)設(shè)施較為完善的省份，多中心發(fā)展模式能夠更加有效地促進(jìn)城市創(chuàng)新水平。

本文研究結(jié)果為我們帶來了以下政策啟示：其一，在構(gòu)建區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的空間格局過程中，要避免片面地將均衡發(fā)展理解為均勻發(fā)展。要在能夠充分發(fā)揮中心城市的經(jīng)濟(jì)輻射和帶動效應(yīng)的基礎(chǔ)上，引導(dǎo)資源要素在其他城市的均衡分布。正確看待城市經(jīng)濟(jì)水平的適度差距，避免為了追求多中心集聚而導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)。其二，多中心集聚的關(guān)鍵優(yōu)勢是城市之間的規(guī)模借用以及產(chǎn)業(yè)分工，這就對城際基礎(chǔ)設(shè)施提出了較高的要求。特別是對于城市數(shù)量較多且距離較近的省份，更要加快完善交通和通信基礎(chǔ)設(shè)施，在更大的地理尺度上實(shí)現(xiàn)集聚經(jīng)濟(jì)。其三，在形態(tài)上塑造相對均衡的多中心集聚的同時，還需要破除城市之間的行政邊界和市場壁壘，推動城市之間的市場整合與創(chuàng)新型人才流動。在這過程中，一是要兼顧處于不同發(fā)展階段的城市的訴求，建立一個跨城市的區(qū)域發(fā)展規(guī)劃與管理體系，為城市之間的市場整合提供明確的制度支撐，推動各城市基于自身比較優(yōu)勢和要素稟賦開展產(chǎn)業(yè)分工。

參考文獻(xiàn)：

[1]Audretseh， D. B. ， and Feldman， M. P. Knowledge Spillovers and the Geography Innovation[J]. Handbook of Urban and Regional Economics， 2004（4）：2713～2739.

[2]楊浩昌，李廉水，張發(fā)明. 制造業(yè)集聚對創(chuàng)新生產(chǎn)率的影響及區(qū)域比較[J]. 科學(xué)學(xué)研究，2020（1）：63～75.

[3]孫斌棟，郭睿，陳玉. 中國城市群的空間結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)績效——對城市群空間規(guī)劃的政策啟示[J]. 城市規(guī)劃，2019（9）：38～42.

[4]柯善咨，趙曜. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市規(guī)模與中國城市生產(chǎn)率[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2014（4）：76～88.

[5]Scott， A. J.， and Storper， M. The Nature of Cities： The Scope and Limits of Urban Theory[J]. International Journal of Urban and Regional Research， 2015， 39（1）： 1～15.

[6]Arnott， R. Congestion Tolling with Agglomeration Externalities[J]. Journal of Urban Economics， 2007， 62（2）：187～203.

[7]王垚，年猛，王春華. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、最優(yōu)規(guī)模與中國城市化路徑選擇[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2017（2）：441～462.

[8]Fujita， M. ， and Thisse， J. Does Geographical Agglomeration Foster Economic Growth？ and Who Gains and Who Loses from it [J]. Japanese Economic Review， 2003， 54（2）：121～145.

[9]Alonso， W. Urban Zero Population Growth [J].Daedalus， 1973：191～206.

[10]Phelps， N. A， Fallon， R.J. ， and Williams， C. L. Small Firms， Borrowed Size and the Urban-rural Shift[J]. Regional Studies， 2001， 35（7）： 613～624.

[11]Meijiers， E. J. ， and M. M. Hoogerbrugge. Borrowing Size in Networks of Cities： City Size， Network Connectivity and Metropolitan Functions in Europe [J].Papers in Regional Science， 2016， 95（1）： 181～198.

[12]張學(xué)良，李培鑫，李麗霞. 政府合作、市場整合與城市群經(jīng)濟(jì)績效——基于長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2017（4）：1563～1582.

[13]丁如曦，劉梅，李東坤. 多中心城市網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展驅(qū)動效應(yīng)——以長江經(jīng)濟(jì)帶為例[J]. 統(tǒng)計(jì)研究，2020（11）：93～105.

[14]Duranton， G. Delineating Metropolitan Areas： Measuring Spatial Labour Market Networks Through Commuting Patterns [J].The Economics of Interfirm Networks， Springer Japan， 2015.

[15]潘士遠(yuǎn)，朱丹丹，徐愷. 中國城市過大抑或過??？——基于勞動力配置效率的視角[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2018（9）：68～82.

[16]張浩然，衣保中. 城市群空間結(jié)構(gòu)特征與經(jīng)濟(jì)績效——來自中國的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)評論，2012（1）：42～47.

[17]Li， Y. C.， and Liu， X. J. How did urban poly centricity and dispersion affect economic productivity？ A case study of 306 Chinese Cities [J].Landscape and Urban Planning， 2018， 173：51～59.

[18]陳長石，姜廷廷，劉晨暉. 產(chǎn)業(yè)集聚方向?qū)Τ鞘屑夹g(shù)創(chuàng)新影響的實(shí)證研究[J]. 科學(xué)學(xué)研究，2019（1）：77～85.

[19]劉奕，夏杰長，李垚. 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與制造業(yè)升級[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（7）：24～42.

[20]陳鈺芬，陳勁. 開放式創(chuàng)新促進(jìn)創(chuàng)新的機(jī)理研究[J]. 科研管理，2009（4）：1～10.

[21]謝子遠(yuǎn)，吳麗娟. 產(chǎn)業(yè)集聚水平與中國工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率——基于20個工業(yè)行業(yè)2000～2012 年面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 科研管理，2017（1）：91～99.

[22]Baptista， R.， and Swann， P.Do Firms in Clusters Innovate More？[J].Research Policy， 1998， 27（5）： 525～540.

[23]Beaudry， C.， and Schiffauerova， A. Who's Right， Marshall or Jacobs？ The Localization versus Urbanization Debate [J].Research Policy，2009（38）： 318～337.

[24]霍春輝，楊銳. 集聚外部性對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響[J]. 經(jīng)濟(jì)管理，2016（3）：20～32.

[25]Feldman， M. ， and Audretsch， D. Innovation in Cities： Science-based Diversity， Specialization and Localized Competition[J]. European Economic Reviews， 1999， 43（2）： 409～429.

[26]Roberto， A. and Giulio， C. The Role of Spatial Agglomeration in a Structural Model of Innovation， Productivity and Export： a Firm-level Analysis [J].The Annals of Regional Science， 2011， 46（3）： 577～600.

[27]賴永劍. 集聚、空間動態(tài)外部性與企業(yè)創(chuàng)新績效——基于中國制造業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)[J]. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究， 2012（2）：9～17.

[28]丁從明，梁甄橋，常樂. 城市規(guī)模分布與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長——來自中國的證據(jù)[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯，2015（5）：91～117.

[29]李松林，劉修巖. 中國城市體系規(guī)模分布扁平化：多維區(qū)域驗(yàn)證與經(jīng)濟(jì)解釋[J].世界經(jīng)濟(jì)，2017（11）：144～169.

[30]Zheng， S. Q.， and Du， R. How does urban agglomeration integration promote entrepreneurship in China？ Evidence from regional human capital spillovers and market integration. Cities. 2020， 97， 102529.

[31]Acs， Z. J.， and Armington， C. The impact of geographic differences in human capital on service firm formation rates. Journal of Urban Economics， 2004， 56（2）：244～278.

[32]Meijers， E. Summing Small Cities Does Not Make a Large City： Polycentric Urban Regions and the Provision of Cultural， Leisure and Sports Amenities [J].Urban Studies， 2008， 45（11）： 2323～2342.

[33]萬慶，吳傳清，馮兵. 中國城市規(guī)模分布的時空演化特征——基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 區(qū)域經(jīng)濟(jì)評論，2019（4）：125～133.

[34]呂越，盛斌，呂云龍. 中國的市場分割會導(dǎo)致企業(yè)出口國內(nèi)附加值率下降嗎[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（5）：5～23.

[35]陸銘，陳釗. 分割市場的經(jīng)濟(jì)增長——為什么經(jīng)濟(jì)開放可能加劇地方保護(hù)？ [J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2009（3）：42～52.

[36]鄧峰，楊婷玉. 市場分割對省域創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性研究[J]. 科技管理研究，2019（17）：19～29.

[37]Porter， M. E. The Competitive Advantage of Nations [J].Harvard Business Review， 1990， 3～4： 73～90.

[38]張杰，張培麗，黃泰巖. 市場分割推動了中國企業(yè)出口嗎？ [J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2010（8）：29～41.

[39]葉寧華，張伯偉. 地方保護(hù)、所有制差異與企業(yè)市場擴(kuò)張選擇[J]. 世界經(jīng)濟(jì)，2017（6）：98～119.

[40]申廣軍，王雅琦. 市場分割與制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J]. 南方經(jīng)濟(jì)，2015（4）：27～42.

[41]洪銀興，吳俊. 長三角區(qū)域的多中心化趨勢和一體化的新路徑[J]. 學(xué)術(shù)月刊，2012（5）：94～100.

[42]陸銘，向?qū)捇? 破解效率與平衡的沖突——論中國的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略[J]. 經(jīng)濟(jì)社會體制比較，2014（4）：1～16.

[43]Jaffe， B. A. ， Trajtenberg， M. M.， and Henderson， R. Geographic Localization of Knowledge Spillovers as Evidenced by Patent Citations[J].Quarterly Journal of Economics， 2006， 108（3）：577～598

[44]傅元海，葉祥松，王展祥. 制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的技術(shù)進(jìn)步路徑選擇——基于動態(tài)面板的經(jīng)驗(yàn)分析[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014（9）：78～90.

[45]蘇寧，楊傳開. “絲路城市”：“一帶一路”沿線城市節(jié)點(diǎn)的特征與發(fā)展意義[J]. 世界經(jīng)濟(jì)研究，2017（8）：74～83.

[46]殷德生，吳虹儀，金樁. 創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、知識溢出與高質(zhì)量一體化發(fā)展——來自長江三角洲城市群的證據(jù)[J]. 上海經(jīng)濟(jì)研究，2019（11）：30～45.

[47]寇宗來，劉學(xué)悅. 中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017[M]. 上海：復(fù)旦大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心，2017.

[48]Henderson， J. V. The Urbanization Process and Economic Growth： The so-what Question [J].Journal of Economic Growth， 2003， 8： 47～71.

[49]Zipf， G.K. Human Behavior and the Principle of Least Effort [M]. Cambridge， （Mass.）： Addison-Wesley， 1949.

[50]Black， D.， and Henderson， V. Urban Evolution in the USA [J].Journal of Economic Geography， 2003（3）：343～372.

[51]Parsley， D.C. ， and Wei， S.J. Explaining the Border Effect： the Role of Exchange Rate Variability， Shipping Costs， and Geography[J]. Journal of International Economics， 2001， 5（1）： 87～105.

[52]劉修巖，李松林，陳子揚(yáng). 多中心空間發(fā)展模式與地區(qū)收入差距[J]. 北京：中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（10）：25～43.

[53]Bosker， M. ， and E. Buringh. City Seeds： Geography and the Origins of the European City System [J]. Journal of Urban Economics， 2017， 98： 139～157.

[54]Burchfield， M.， Overman， H. G. ， Puga， D. ， and M. A. Turner. Cause of Sprawl： A Portrait from Space [J].Quarterly Journal of Economics， 2006， 121（2）：587～633.

[55]李威，王珺，陳昊. 國際貿(mào)易、運(yùn)輸成本與城市規(guī)模分布——基于中國省區(qū)數(shù)據(jù)的研究[J]. 南方經(jīng)濟(jì)，2017（11）：85～102.

Polycentric Agglomeration and Urban Innovation

CHEN Shuping，DAI Qinglan，XIAO Ying

（Xiamen University， Xiamen， Fujian 361005，China）

Abstract：

In this paper， poly centric agglomeration index of each province is constructed based on Landscan data， and the impact of polycentric agglomeration on urban innovation and the mechanism of action were investigated by using instrumental variable estimation. The results show that， on the whole， urban innovation presents a significant inverted u-shaped change trend with the increase of poly centric agglomeration. Meanwhile， there are several regions in China where urban innovation is inhibited by excessive polycentric agglomeration. According to the sub-sample test， the inverted u-shaped impact of polycentric agglomeration on urban innovation is mainly reflected in large cities and inland areas， while the innovation of small and medium-sized cities and coastal areas can significantly benefit from the development of polycentric agglomeration. In addition， market integration and the factor flow are important ways for polycentric agglomeration to affect urban innovation. Further research shows that the effect of polycentric agglomeration on urban innovation is affected by urban distance and infrastructure.

Key words?：

polycentric agglomeration;urban innovation;mediation effect;regulatory effect

收稿日期：?2021-08-29

基金項(xiàng)目：?福建省社科研究基地重大項(xiàng)目“城市社區(qū)治理能力現(xiàn)代化在福建的探索和實(shí)踐創(chuàng)新研究”（項(xiàng)目編號：FJ2020JDZ011）和“新時代協(xié)同推進(jìn)黨的自我革命和偉大社會革命研究”（項(xiàng)目編號：FJ2020JDZ014）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目-專項(xiàng)項(xiàng)目“新時代協(xié)同推進(jìn)黨的自我革命和偉大社會革命研究”（項(xiàng)目編號：2072021157）。

作者簡介：?陳書平（1987—），女，河南許昌人，廈門大學(xué)中國特色社會主義研究中心博士研究生，研究方向城市創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、中國特色社會主義理論與實(shí)踐;戴青蘭（1975—），女，福建南安人，廈門大學(xué)中國特色社會主義研究中心研究人員，研究方向?yàn)檎谓?jīng)濟(jì)學(xué);肖盈（1983—），女，廈門大學(xué)中國特色社會主義研究中心副教授，研究方向?yàn)橹袊厣鐣髁x理論與實(shí)踐。