摘要：以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶110個(gè)地級(jí)市作為研究對(duì)象，構(gòu)建二進(jìn)制空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新分布規(guī)律進(jìn)行了全局和局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)，選取2011—2022年面板數(shù)據(jù)構(gòu)建空間計(jì)量模型，研究了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通一體化建設(shè)對(duì)沿江城市創(chuàng)新績(jī)效的空間效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新空間格局分布具有空間自相關(guān)性，表現(xiàn)出“同質(zhì)集聚、異質(zhì)分離”的特征。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施完善對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著影響，進(jìn)一步驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)交通條件改善主要通過(guò)要素流動(dòng)和極化效應(yīng)等機(jī)理顯著提高中心城市的創(chuàng)新績(jī)效，但是在一些地區(qū)中心城市與周邊城市的區(qū)域創(chuàng)新差距會(huì)擴(kuò)大。

關(guān)鍵詞：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶；交通一體化；區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效；空間計(jì)量模型

中圖分類號(hào)：F5127" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " 文章編號(hào)：1003-8477（2024）08-0112-12

一、緒論

近年來(lái)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶堅(jiān)持在改革創(chuàng)新和發(fā)展新動(dòng)能上做“加法”，在破除落后和過(guò)剩產(chǎn)能上做“減法”，立足引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的排頭兵、實(shí)施生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)保護(hù)修復(fù)的創(chuàng)新示范帶、培育新動(dòng)能引領(lǐng)轉(zhuǎn)型發(fā)展的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)帶等戰(zhàn)略定位，一張藍(lán)圖繪到底，為立足新發(fā)展階段、貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建新發(fā)展格局提供示范和引領(lǐng)。2014年9月，國(guó)務(wù)院制定《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綜合立體交通走廊規(guī)劃（2014—2020年）》，提出到2020年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶要形成以長(zhǎng)江黃金水道為依托，綜合鐵路、公路、航空和管道等多式聯(lián)運(yùn)的綜合立體交通走廊。截至2020年底，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶鐵路、高鐵通車?yán)锍谭謩e達(dá)到4.37萬(wàn)公里、1.54萬(wàn)公里，比2015年分別新增9120公里和7824公里；高速公路里程達(dá)到6.37萬(wàn)公里，比2015年新增1.55萬(wàn)公里?！笆奈濉币?guī)劃明確提出“十四五”時(shí)期我國(guó)要加快建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶勢(shì)必成為全國(guó)立體交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的主心軸和重心區(qū)。那么，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通一體化建設(shè)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新有何影響？區(qū)域創(chuàng)新的空間分布格局是否具有某種規(guī)律？今后應(yīng)如何更好地優(yōu)化交通網(wǎng)絡(luò)布局以促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展？這些是學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)，也是本文關(guān)注的焦點(diǎn)。

本文采用長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶110個(gè)地級(jí)市2011—2022年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建混合OLS模型和空間杜賓模型，進(jìn)行全局和局部自相關(guān)檢驗(yàn)，研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通一體化建設(shè)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的空間效應(yīng)及影響機(jī)理。本文研究結(jié)構(gòu)如下：第一部分是緒論，第二部分對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理和總結(jié)并提出了理論假說(shuō)，第三部分介紹了模型構(gòu)建、變量選取和數(shù)據(jù)說(shuō)明，第四部分是基于全局自相關(guān)和局部自相關(guān)的區(qū)域創(chuàng)新空間相關(guān)性檢驗(yàn)，第五部分利用空間杜賓模型估計(jì)交通一體化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)并進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，第六部分是結(jié)論和建議。

二、文獻(xiàn)回顧和理論假說(shuō)

隨著經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)性的加強(qiáng)和聯(lián)系的日益緊密，利用空間計(jì)量方法分析經(jīng)濟(jì)事物的空間依賴性和空間異質(zhì)性越來(lái)越重要。已有研究表明，眾多經(jīng)濟(jì)要素在地理空間上的分布并不是隨機(jī)的，而是表現(xiàn)出空間自相關(guān)和空間集聚特征。宏觀區(qū)域?qū)用妫瑥堁?017）運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法得出京津冀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)論是全局還是局部都具有顯著自相關(guān)性。[1]曾浩等（2015）把長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域經(jīng)濟(jì)空間格局兩階段演變趨勢(shì)及其影響因素通過(guò)空間自相關(guān)和空間計(jì)量方法表現(xiàn)出來(lái)，[2]（p25-31）高—高聚集地區(qū)態(tài)勢(shì)穩(wěn)定，低—低聚集區(qū)域有分散趨勢(shì)。李靖等（2010）通過(guò)建立空間權(quán)重矩陣和動(dòng)態(tài)空間面板模型研究發(fā)現(xiàn)，[3]（p43-55，p65）中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)不是隨機(jī)分布的，有相似表征的創(chuàng)新區(qū)域相互依賴，在東部省份形成了高—高聚集的創(chuàng)新高地。微觀產(chǎn)業(yè)層面，胡霞等（2006）運(yùn)用空間自相關(guān)分析中國(guó)城市服務(wù)業(yè)空間分布格局和差異化影響因素，[4]（p54-60）中國(guó)的服務(wù)業(yè)分布格局具有顯著空間依賴性特征，呈現(xiàn)以東部沿海為中心、以西部為外圍的發(fā)展格局，進(jìn)一步驗(yàn)證得到工業(yè)格局背后的影響因素也呈現(xiàn)空間集聚特征。藍(lán)慶新等（2013）研究認(rèn)為中國(guó)新型城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)都具有空間相關(guān)特征，[5]（p57-71）呈現(xiàn)高水平區(qū)域集聚和低水平區(qū)域集中的特征。劉友金等（2016）將探索性空間數(shù)據(jù)分析和空間計(jì)量方法用于研究市域工業(yè)的空間分布格局演變，[6]（p80-88）發(fā)現(xiàn)城市工業(yè)分布具有相關(guān)性，且這種相關(guān)性近年來(lái)逐漸加強(qiáng)。宣國(guó)富等（2010）將探索性空間數(shù)據(jù)分析方法用于分析上海中心城區(qū)空間關(guān)聯(lián)性演變，[7]（p22-29）發(fā)現(xiàn)社會(huì)地位和居住條件呈現(xiàn)空間集聚特征，通過(guò)全局和局部分析得出，熱點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域具有“同質(zhì)集聚、異質(zhì)分離”特征。不管是從宏觀層面的城市群、市域經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新活動(dòng)還是微觀產(chǎn)業(yè)層面的服務(wù)業(yè)、工業(yè)、新型城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等要素的分布都存在空間相關(guān)性特征，因此本文提出第一個(gè)有待驗(yàn)證的假說(shuō)。

假說(shuō)一：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市的創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新績(jī)效的分布格局受到空間依賴性的影響。

交通作為中國(guó)現(xiàn)代化的開(kāi)路先鋒，交通一體化建設(shè)有效提升區(qū)域一體化水平。交通設(shè)施的完善通過(guò)降低貿(mào)易的邊界效應(yīng)來(lái)加強(qiáng)省際貿(mào)易交流從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化（劉生龍等，2011）。[8]（p72-82）呂典瑋等（2010）研究發(fā)現(xiàn)高速公路建設(shè)可極大縮短京津之間的空間距離，[9]（p162-167）有效促進(jìn)城市資源合理配置，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，為京津冀奠定一體化基礎(chǔ)。方大春等（2020）分析長(zhǎng)三角城市群中心性的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，[10]（p111-118）總結(jié)得出建設(shè)交通一體化網(wǎng)絡(luò)助力長(zhǎng)三角打造世界級(jí)城市群，提供各種社會(huì)資源自由有序流動(dòng)的綜合性平臺(tái)。劉勇（2010）基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究交通投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)，[11]（p37-46）發(fā)現(xiàn)公路、水運(yùn)固定資本投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向溢出效應(yīng)存在滯后性。還有學(xué)者認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)集聚、流動(dòng)和效率等都有影響。鄧濤濤等（2017）研究中國(guó)省級(jí)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的直接影響和間接溢出，[12]（p33-40）本地區(qū)交通環(huán)境改善對(duì)當(dāng)?shù)夭煌袠I(yè)制造業(yè)集聚具有顯著差異化影響，同時(shí)外地交通條件的改善不利于本地制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚。黃森（2014）研究空間視角下交通基建對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，[13]發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)綜合效率提升具有雙重正向空間外溢效應(yīng)，交通基建削弱貿(mào)易省際邊界效應(yīng)，擴(kuò)大省市的貿(mào)易總量和流量，加速區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化。劉宏笪（2020）以長(zhǎng)三角城市群25個(gè)地級(jí)市作為研究對(duì)象，[14]（p21-29）提出地理區(qū)位邊緣不會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展邊緣化的論證。地形、與中心城市距離會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響，但這種影響會(huì)隨著交通條件的改善而逐漸消失。高速公路密度和周轉(zhuǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率起到助推作用，相對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)從日臻完善的交通體系中獲利更多。郝鳳霞等（2021）把交通基礎(chǔ)設(shè)施引入空間杜賓模型中以研究其對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的影響，[15]（p80-91）以公路密度為代表的交通設(shè)施建設(shè)所產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)為周邊城市的空間集聚帶來(lái)正面效益。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效有顯著影響。交通基礎(chǔ)設(shè)施不僅在其所在區(qū)域，而且在其他區(qū)域也具有明顯的溢出效應(yīng)（Cantos，2005），[16]（p25-50）但是負(fù)向溢出效應(yīng)的存在在更大區(qū)域內(nèi)可能只產(chǎn)生少量的產(chǎn)出收益（Marlon，1998），[17]（p381-400）其溢出效應(yīng)的外部性的程度和方向會(huì)在更高的聚合水平上被內(nèi)部化（Cohen，2004）。[18]（p551-560）王春楊等（2020）基于人力資本跨區(qū)域轉(zhuǎn)移的視角，高鐵等交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著提高了沿線地區(qū)尤其是東部城市和一二線大城市的創(chuàng)新水平，[19]（p102-120）而便捷的交通促使人力資本轉(zhuǎn)移是高鐵建設(shè)改變區(qū)域創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)演變的重要機(jī)理。張貴等（2017）對(duì)比京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角三大區(qū)域一體化的區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)系，[20]（p35-44）發(fā)現(xiàn)區(qū)域一體化程度和區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效分布均衡性之間具有正相關(guān)關(guān)系，通過(guò)交通等方式促進(jìn)要素自由有效流動(dòng)是促使創(chuàng)新效率提升的內(nèi)在動(dòng)力?；诖吮疚奶岢龅诙€(gè)有待驗(yàn)證的假說(shuō)。

假說(shuō)二：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)建設(shè)會(huì)直接或間接地對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效的提升產(chǎn)生顯著影響。

相比已有研究，本文的創(chuàng)新之處如下：1.雖然經(jīng)濟(jì)事物形態(tài)的空間相關(guān)性已經(jīng)得到了廣泛重視，但大多集中在宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、制造業(yè)和工業(yè)等的研究上，對(duì)區(qū)域要素的研究較少，本文基于探索性空間數(shù)據(jù)分析方法分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新要素的空間格局分布特征及其影響因素。2.交通一體化的空間溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響停留在對(duì)集聚、效率和流動(dòng)等宏觀方面的研究上，本文從微觀層面深入研究交通一體化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響，并為政府部門實(shí)施交通強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、優(yōu)化交通網(wǎng)絡(luò)布局提供理論支持。

三、模型建立和數(shù)據(jù)

（一）空間權(quán)重矩陣建立

空間權(quán)重矩陣反映了個(gè)體在空間中相互影響的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，空間計(jì)量就是將解釋變量與被解釋變量置于這樣的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系背景下分析其中的關(guān)系及相互影響，本文構(gòu)建兩種可選擇的空間權(quán)重矩陣。

1.二進(jìn)制鄰接權(quán)重矩陣（W）

[Wij=1 0]

在n個(gè)子區(qū)域中，如果區(qū)域i和區(qū)域j具有相鄰的邊界（共同的邊或共同的頂點(diǎn)），則定義[Wij]=1，否則[Wij]=0。

2.反距離權(quán)重矩陣（I）

反距離權(quán)重矩陣認(rèn)為，空間溢出效應(yīng)隨著兩區(qū)域距離的增加而減弱，以區(qū)域i和區(qū)域j直線距離的平方的倒數(shù)來(lái)構(gòu)建反距離權(quán)重矩陣，其中D表示兩區(qū)域行政中心間直線距離。

[Wij=1D2ij 0]

（二）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

全局Morans I指數(shù)即觀測(cè)值及其空間滯后的相關(guān)系數(shù)，反映區(qū)域內(nèi)整體的創(chuàng)新績(jī)效相關(guān)程度，取值一般介于[-1，1]，大于0表示空間正自相關(guān)，即高創(chuàng)新產(chǎn)出地與高創(chuàng)新產(chǎn)出地相鄰，低創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)與低創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)相鄰。如果Morans I接近0，則表示區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出值的空間分布是隨機(jī)的，不存在空間自相關(guān)。其計(jì)算公式如下：

[Moran?s I=i=1nj≠inWij（xi?x）（xj?x）S2i=1nj≠inWij]" " （1）

其中，[xi]，[xj]為區(qū)域i和區(qū)域j的觀測(cè)值，[Cij=（xi?x）（xj?x）]反映了觀測(cè)值的相似性，[S2]=[i=1n（xi?x）2]，[x=1ni=1nxi]。[Wij]是空間權(quán)重矩陣賦值。

（三）空間計(jì)量模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)OLS模型

首先建立普通最小二乘法的估計(jì)模型，該模型忽略了截面單元?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性，設(shè)立的目的在于與空間杜賓模型作對(duì)比，驗(yàn)證長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新產(chǎn)出的空間依賴性。對(duì)數(shù)模型可有效降低觀測(cè)值異方差影響，且易于進(jìn)行混合OLS回歸，因此設(shè)立多元雙對(duì)數(shù)模型如下：

[LNpatentit=αit+β1Lnvol_goodsit+β2Lnvol_passenit+β3Lnroad_denit+β4Lnriverit+β5Lnpopit+β6Lnecoit+β7Lngovit+β8Ln?umit+β9Lnfdiit+β10Lnfarit+?it]" " "（2）

式中，[LNpatentit]表示t年i城市創(chuàng)新產(chǎn)出水平，[β1]-[β10]分別代表不同變量的回歸系數(shù)，反映不同變量對(duì)創(chuàng)新水平的影響方向和程度，[αit]為截距項(xiàng)，[?it] 是隨機(jī)干擾項(xiàng)。

2.空間杜賓模型

空間杜賓模型既考慮因變量的空間相關(guān)，又考慮自變量的空間相關(guān)，本地被解釋變量的變化不僅受到本地解釋變量的影響，而且鄰近區(qū)域被解釋變量通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制影響本區(qū)域的被解釋變量，模型設(shè)置如下：

[y=ρWX+Xβ+θWy+ε]" " " " " " " " " " " " （3）

其中，X為n×k解釋變量矩陣，y為被解釋變量矩陣，W是n×n的空間權(quán)重矩陣，[ρ]是空間項(xiàng)的系數(shù)，[β]為解釋變量系數(shù)的k維列向量，[ε]為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。對(duì)空間杜賓模型如果仍然使用不含空間相關(guān)性的混合OLS回歸，會(huì)導(dǎo)致系數(shù)值的有偏或無(wú)效，因此要采用IV、MLE等方法進(jìn)行估計(jì)。

3.空間滯后模型

在空間滯后模型中，被解釋變量間存在較強(qiáng)的空間依賴性，鄰近區(qū)域被解釋變量通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制影響本區(qū)域的被解釋變量，

[y=ρWy+Xβ+ε]" " " " " " " " " " " " " "（4）

其中，[ρ]是空間滯后項(xiàng)（自回歸）的系數(shù)，W是n×n的空間權(quán)重矩陣，y為被解釋變量矩陣，X為n×k解釋變量矩陣，[β]為解釋變量系數(shù)的k維列向量，[ε]為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

4.空間誤差模型

在空間誤差模型中，鄰近區(qū)域誤差項(xiàng)會(huì)通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制影響本地被解釋變量的變化，適用于地區(qū)之間的相互作用因所處的相對(duì)位置不同而存在差異的情況，遺漏變量和函數(shù)形式也會(huì)造成空間誤差效應(yīng)，

[y=Xβ+μ]" " " " " " " " " " " " " " " " （5）

[μ=ρWμ+?]" " " " " " " " " " " " " " " "（6）

其中，[μ]是誤差項(xiàng)矩陣，[ρ]是空間項(xiàng)系數(shù)，W是n×n的空間權(quán)重矩陣，y為被解釋變量矩陣，X為n×k解釋變量矩陣，[β]為解釋變量系數(shù)的k維列向量，[ε]為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（四）變量選取

1.被解釋變量

根據(jù)已有文獻(xiàn)，衡量某地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平的代理變量主要有創(chuàng)新要素生產(chǎn)率、研發(fā)投入和專利等。其中專利數(shù)據(jù)客觀公正、公開(kāi)及時(shí)，最接近科技成果轉(zhuǎn)化并全面反映地區(qū)發(fā)明創(chuàng)新信息（Archibugi，1998），[21]（p259-274）因此專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)量是國(guó)內(nèi)學(xué)界用來(lái)衡量地區(qū)創(chuàng)新水平的主要指標(biāo)（吳玉鳴，[22]（p74-85，p130）余明桂等，[23]（p5-22）王儒奇等[24]（p29-38））。對(duì)比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，專利申請(qǐng)數(shù)量和專利授權(quán)數(shù)量呈高度正相關(guān)關(guān)系，考慮數(shù)據(jù)可獲得性，本文采用專利申請(qǐng)數(shù)量的對(duì)數(shù)值作為核心被解釋變量來(lái)衡量長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市的創(chuàng)新績(jī)效。

2.解釋變量

根據(jù)基準(zhǔn)模型（2）的設(shè)定，參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，交通一體化主要體現(xiàn)在基于人、財(cái)、物互聯(lián)互通的綜合交通網(wǎng)絡(luò)的完善，本文選取貨物運(yùn)力、旅客運(yùn)力、道路密度和內(nèi)河運(yùn)力作為解釋變量。在城市交通體系中，公路運(yùn)輸在貨物和旅客運(yùn)輸中占比最大，因此貨物運(yùn)力（vol_goods）用城市公路貨運(yùn)量（萬(wàn)噸）的對(duì)數(shù)值來(lái)表示，旅客運(yùn)力（vol_passenger）用城市年末公路客運(yùn)量（萬(wàn)人）的對(duì)數(shù)值來(lái)表示。道路密度（road_den）用年末實(shí)有城市道路面積（萬(wàn)平方米）占城市區(qū)域面積的比重衡量，水運(yùn)是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，水運(yùn)主要以貨物運(yùn)輸為主，故用各城市水運(yùn)貨運(yùn)量取對(duì)數(shù)值表示內(nèi)河運(yùn)力（lnriver）。

3.控制變量

考慮到城市創(chuàng)新產(chǎn)出還會(huì)受到社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展各方面因素的綜合作用，根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)理論，選取人口密度、經(jīng)濟(jì)密度、財(cái)政支持、人力資本、利用外資和社會(huì)活力六大因素作為控制變量。人口密度（pop_den）采用年末總?cè)丝谡汲鞘型恋孛娣e比重的對(duì)數(shù)值，一般認(rèn)為人口密度越大，市場(chǎng)需求越多，從而激發(fā)更多創(chuàng)新供給。經(jīng)濟(jì)密度（eco_den）即地均GDP，用城市地區(qū)生產(chǎn)總值占城市行政面積的比值表示。財(cái)政支持（gov）用一般公共預(yù)算支出中的科學(xué)技術(shù)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量，政府財(cái)政支持力度可以為城市創(chuàng)新提供強(qiáng)大支撐。人力資本（hum_cap）用城市普通本專科在校學(xué)生人數(shù)除以總?cè)丝冢咳f(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)量）的對(duì)數(shù)值表示，人才為城市創(chuàng)新提供源源不斷的動(dòng)力。實(shí)際使用外商投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重可以衡量城市的外資依存度（fdi），長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶致力于打造對(duì)外開(kāi)放新高地，外商投資在區(qū)域創(chuàng)新能力提升中發(fā)揮關(guān)鍵作用，匯率用當(dāng)年匯率平均值換算得到。固定資產(chǎn)投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重可以衡量一個(gè)城市的社會(huì)投資活力（far）。

（五）數(shù)據(jù)說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)

研究樣本選取2011—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶110個(gè)地級(jí)以上城市的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2012—2023年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技年鑒》、CSDN官網(wǎng)以及沿江各省份統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)，數(shù)據(jù)缺失值采用插值法補(bǔ)齊，主要解釋變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1。

四、區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效空間相關(guān)性檢驗(yàn)

通過(guò)ArcGIS10.2軟件獲取包含長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域1∶200萬(wàn)高清矢量地圖和經(jīng)緯度信息，利用Geoda軟件建立二進(jìn)制空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣，同時(shí)計(jì)算全局自相關(guān)Marans I指數(shù)，運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）方法研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新績(jī)效的空間相關(guān)性和依賴性。Morans I指數(shù)只適用于截面數(shù)據(jù)，不適用于面板數(shù)據(jù)，因此本節(jié)報(bào)告了主要年份長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新績(jī)效的Morans I指數(shù)，在Stata16.0中用分塊對(duì)角矩陣代替橫截面空間權(quán)重矩陣，就可以將其用于面板數(shù)據(jù)分析。

基于空間權(quán)重矩陣進(jìn)行全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，各年份的Morans I值均顯著大于0，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體創(chuàng)新績(jī)效存在空間自相關(guān)關(guān)系，創(chuàng)新產(chǎn)出存在明顯的空間依賴性特征。其中基于二進(jìn)制鄰接權(quán)重矩陣的Morans I值均在0.370以上，2018年高達(dá)0.504，（見(jiàn)圖1）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體創(chuàng)新績(jī)效的空間分布并非隨機(jī)的，而是相似觀測(cè)值之間存在空間集聚，表現(xiàn)出“同質(zhì)集聚、異質(zhì)分離”的特征，即高創(chuàng)新績(jī)效城市和高創(chuàng)新績(jī)效城市相鄰，低創(chuàng)新產(chǎn)出城市和低創(chuàng)新產(chǎn)出城市聚集，這有效驗(yàn)證了假說(shuō)一的合理性。因此，有必要將考慮空間相關(guān)性的空間計(jì)量模型引入以全面分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新能力。

五、空間計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

（一）最優(yōu)模型選擇

通過(guò)探索性空間分析方法可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市的創(chuàng)新產(chǎn)出水平存在空間依賴性，選擇哪種空間計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)會(huì)對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生顯著性影響，一般通過(guò)Morans I檢驗(yàn)、拉格朗日乘數(shù)LM-error、LM-lag及其穩(wěn)?。≧obust）形式進(jìn)行檢驗(yàn)。Anselin等（2004）提出如果LM-error（及其穩(wěn)健形式）較之LM-lag（及其穩(wěn)健形式）檢驗(yàn)結(jié)果在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，[25]則采用空間誤差模型（SEM），反之則使用空間滯后模型（SLM）。若二者均不顯著，則退化為非空間面板的基準(zhǔn)OLS模型估計(jì)，若二者在統(tǒng)計(jì)意義上都顯著，則應(yīng)采用既包含因變量空間相關(guān)又包含自變量空間相關(guān)的空間杜賓模型（SDM）。

通過(guò)聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)可知，混合OLS回歸的LM-error、LM-lag及其穩(wěn)?。≧obust）形式結(jié)果均顯著，所以應(yīng)拒絕非空間面板的OLS回歸，引入空間計(jì)量模型進(jìn)行檢驗(yàn)。采用無(wú)固定效應(yīng)和加入時(shí)間固定效應(yīng)的混合OLS估計(jì)后，LM-error、LM-lag及其穩(wěn)?。≧obust）形式檢驗(yàn)結(jié)果都顯著，而在雙固定效應(yīng)下的檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，因此最終選取時(shí)間固定效應(yīng)的空間杜賓模型。在LM-error、LM-lag結(jié)果都顯著時(shí)，進(jìn)一步采用似然比（LR）檢驗(yàn)和沃爾德（Wald）檢驗(yàn)來(lái)考察空間杜賓模型是否會(huì)退化為空間誤差模型或空間滯后模型，它們的基本思想是在約束條件成立的前提下相應(yīng)的約束模型和非約束模型得到的極大似然函數(shù)是近似相等的。通過(guò)檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)，它們都顯著拒絕了原假設(shè)，因此最終采用空間杜賓模型估計(jì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新績(jī)效的空間相關(guān)性（表2）。

（二）空間杜賓模型檢驗(yàn)

表3呈現(xiàn)了基于不同模型的極大似然估計(jì)（MLE）結(jié)果，其中模型（8）是不含空間面板效應(yīng)的普通最小二乘法估計(jì)結(jié)果，模型（1）—（7）是依次加入控制變量的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果，逐步引入控制變量并未改變空間回歸系數(shù)和誤差系數(shù)的符號(hào)與顯著性，證明了模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。OLS估計(jì)的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通一體化的創(chuàng)新增長(zhǎng)模型擬合優(yōu)度超過(guò)70%，整體通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，初步判斷模型設(shè)定合理。貨物運(yùn)力、旅客運(yùn)力、內(nèi)河運(yùn)力等核心解釋變量對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)符號(hào)為正，都通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明解釋變量具有較強(qiáng)的解釋能力。

在不考慮空間因素影響的前提下，交通一體化通過(guò)貨物流通、貿(mào)易暢通、人才融通等對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出能力有顯著正向影響。將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域創(chuàng)新能力之間的相互作用引入空間杜賓模型得到的估計(jì)結(jié)果顯示，空間回歸系數(shù)ρ在1%的水平上顯著為正，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市交通一體化通過(guò)正向溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生影響。在空間杜賓模型中，ρ估計(jì)值為0.349，說(shuō)明交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅使本城市創(chuàng)新能力提升，還會(huì)將這種效應(yīng)傳導(dǎo)至鄰近城市，這也驗(yàn)證了假說(shuō)二，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)建設(shè)會(huì)直接或間接對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生顯著影響。

各控制變量的回歸系數(shù)基本和預(yù)期一致。若不考慮空間相關(guān)性，人口密度、經(jīng)濟(jì)密度和區(qū)域創(chuàng)新具有正相關(guān)關(guān)系，人口密度越大，日益產(chǎn)生新的刺激性需求，從而激發(fā)創(chuàng)造性供給，區(qū)域創(chuàng)新能力越強(qiáng)。納入空間因素后，人口密度和經(jīng)濟(jì)密度不再顯著，而且經(jīng)濟(jì)密度的影響隨著其他控制變量的加入越來(lái)越低，經(jīng)濟(jì)密度相比于其他要素對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用較小。無(wú)論是否考慮空間依賴性，財(cái)政支持與人力資本對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響都較為顯著，一般性財(cái)政預(yù)算支出中的科學(xué)技術(shù)支出很大程度反映一個(gè)城市對(duì)于創(chuàng)新的重視程度，每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)量越多，就可以源源不斷地為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提供高素質(zhì)人才，也是一個(gè)城市科教資源優(yōu)勢(shì)的體現(xiàn)。

（三）空間效應(yīng)分解

運(yùn)用空間杜賓模型分析交通一體化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新影響的空間總效應(yīng)可以分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，直接效應(yīng)是指本城市交通一體化建設(shè)對(duì)本地創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生的影響，間接效應(yīng)是指對(duì)與之相鄰的周邊地區(qū)的影響（LeSage，2009）。[26]表4的第（3）和第（4）列表示交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。城市道路包括公路、鐵路、水運(yùn)等公共交通網(wǎng)絡(luò)，城市道路密度體現(xiàn)了一個(gè)城市的整體交通地位和通達(dá)性。城市道路密度對(duì)本城市創(chuàng)新績(jī)效具有正外部性，而對(duì)周邊城市的影響作用并不顯著。一方面，隨著本地道路建設(shè)的增加，城市交通運(yùn)輸成本下降，貿(mào)易壁壘減少，帶來(lái)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；另一方面，交通設(shè)施改善使得當(dāng)?shù)氐馁Y源優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，這進(jìn)一步驗(yàn)證了假說(shuō)二。

從貨物運(yùn)力來(lái)看，貨運(yùn)量的增加對(duì)本城市區(qū)域創(chuàng)新的作用顯著為正，而對(duì)鄰近城市的作用不顯著甚至為負(fù)。首先，城市交通通達(dá)性越高，貨運(yùn)能力則越強(qiáng)，而貨運(yùn)量一方面反映出城市的貿(mào)易水平，貿(mào)易量增加可以擴(kuò)大區(qū)域市場(chǎng)規(guī)模，提升企業(yè)創(chuàng)新的投資回報(bào)率。同時(shí)，交通發(fā)達(dá)城市利用低運(yùn)輸成本和較低的貿(mào)易邊界效應(yīng)促進(jìn)區(qū)際貿(mào)易增長(zhǎng)，為要素流動(dòng)提供便利，間接享受資源要素的創(chuàng)新溢出效應(yīng)。另一方面，貨運(yùn)量反映城市的創(chuàng)新要素流動(dòng)效率。交通一體化建設(shè)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新會(huì)同時(shí)產(chǎn)生極化效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)兩種相反的作用力，極化效應(yīng)使得創(chuàng)新要素從周邊（交通不發(fā)達(dá)）城市流向中心（交通發(fā)達(dá)）城市，創(chuàng)新績(jī)效差異擴(kuò)大；擴(kuò)散效應(yīng)使得創(chuàng)新要素從中心（交通發(fā)達(dá)）城市流向周邊（交通不發(fā)達(dá)）城市，創(chuàng)新績(jī)效差異縮小。在我國(guó)現(xiàn)階段市場(chǎng)起決定性作用的經(jīng)濟(jì)體制下，極化效應(yīng)往往大于擴(kuò)散效應(yīng)，中心城市受到極化效應(yīng)影響會(huì)吸引周邊城市的優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新要素，使得交通一體化建設(shè)對(duì)交通欠發(fā)達(dá)城市的創(chuàng)新效益下降，但是從長(zhǎng)期來(lái)看，擴(kuò)散效應(yīng)會(huì)縮小區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效差異。

旅客運(yùn)力方面，客運(yùn)量增加同樣對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新能力有正面促進(jìn)作用，而不利于周邊城市的創(chuàng)新提高。交通通達(dá)性的提升促進(jìn)人口流動(dòng)的增加，本城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的聚集效應(yīng)吸引了周邊城市以大學(xué)生、新生代農(nóng)民工為主體的人口遷入，這些人力資本是城市創(chuàng)新的生力軍，為區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效增長(zhǎng)作出重要貢獻(xiàn)。另外，客運(yùn)量增加也反映人力資本流動(dòng)加快可能通過(guò)隱性知識(shí)傳遞和顯性技術(shù)溢出提升了本地城市的創(chuàng)新能力。同樣，人力資本遷移過(guò)程中極化效應(yīng)的作用也大于擴(kuò)散效應(yīng)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶現(xiàn)階段的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，大部分周邊城市沒(méi)有足夠基礎(chǔ)來(lái)吸引人力資本進(jìn)入，大量人才向中心城市外流致使周邊城市創(chuàng)新活力下降、動(dòng)力不足。

從內(nèi)河運(yùn)力來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水運(yùn)貨運(yùn)對(duì)城市創(chuàng)新的影響僅在5%的水平上顯著，低于公路客貨運(yùn)量對(duì)區(qū)域創(chuàng)新提升的影響，而且內(nèi)河運(yùn)力的提高對(duì)鄰近城市的創(chuàng)新效應(yīng)提升不顯著。以上說(shuō)明雖然長(zhǎng)江是全國(guó)內(nèi)河航運(yùn)的主力，但長(zhǎng)江黃金水道的潛能還未充分挖掘，高級(jí)航道建設(shè)嚴(yán)重不足，中游航道梗阻問(wèn)題時(shí)常出現(xiàn)，長(zhǎng)江通航和運(yùn)輸效率還比較低下。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上述結(jié)果均建立在二進(jìn)制鄰近矩陣的基礎(chǔ)上得出，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)果的穩(wěn)健性，以城市i與城市j的直線距離的平方的倒數(shù)構(gòu)建反距離權(quán)重矩陣I，同時(shí)利用加入時(shí)間固定效應(yīng)、個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間個(gè)體雙固定效應(yīng)的空間滯后模型和空間誤差模型進(jìn)行檢驗(yàn)。LM檢驗(yàn)結(jié)果顯示采用時(shí)間固定效應(yīng)模型，進(jìn)一步通過(guò)似然比（LR）檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，反距離權(quán)重矩陣基礎(chǔ)上的空間杜賓模型會(huì)退化為空間誤差模型和空間滯后模型。表5結(jié)果顯示了加入固定效應(yīng)后的空間誤差模型和空間滯后模型估計(jì)結(jié)果，空間回歸系數(shù)ρ和空間誤差系數(shù)λ均通過(guò)了10%甚至更高水平的顯著性檢驗(yàn)，空間滯后模型對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)ρ分別為3.295、3.433和0.973，空間誤差模型對(duì)應(yīng)的空間誤差系數(shù)λ分別是3.589、3.501和0.995，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通一體化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力具有空間溢出效應(yīng)?？梢?jiàn)，反距離權(quán)重矩陣基礎(chǔ)上交通一體化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新模型的顯著性依然較強(qiáng)，根據(jù)以上模型得出的結(jié)論基本可靠。

六、結(jié)論與建議

本文選取2011—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶110個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法和空間計(jì)量模型，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通一體化建設(shè)和創(chuàng)新績(jī)效的空間相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。實(shí)證研究表明：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新空間格局分布具有空間自相關(guān)性即聚集特征，高創(chuàng)新產(chǎn)出城市和高創(chuàng)新產(chǎn)出城市相連，低創(chuàng)新產(chǎn)出城市和低創(chuàng)新產(chǎn)出城市緊鄰，呈現(xiàn)“同質(zhì)聚集、異質(zhì)分散”的特征。高—高聚集區(qū)主要集中在長(zhǎng)三角城市群，該區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出水平顯著高于其他地區(qū)，已成為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶乃至中國(guó)的創(chuàng)新增長(zhǎng)極；高—低聚集區(qū)主要集中在中西部主要中心城市，武漢、重慶、成都等高—低集聚區(qū)逐漸形成局部創(chuàng)新高地，該類城市創(chuàng)新績(jī)效水平較高，但極化效應(yīng)的影響大于擴(kuò)散效應(yīng)，對(duì)鄰近地區(qū)的創(chuàng)新績(jī)效帶動(dòng)作用還不足；低—高聚集區(qū)集中分布在長(zhǎng)三角城市群周邊城市，長(zhǎng)三角城市群的虹吸效應(yīng)使得該類城市創(chuàng)新績(jī)效水平較弱；低—低聚集區(qū)集中在川西、云西等地區(qū)。將空間因素引入交通一體化建設(shè)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效的影響發(fā)現(xiàn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施完善對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著影響，其中城市道路密度、客運(yùn)運(yùn)力和貨運(yùn)運(yùn)力都對(duì)中心城市創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生顯著正向影響，而水運(yùn)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新促進(jìn)作用較弱。強(qiáng)極化效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)使得高—高聚集區(qū)和高—低聚集區(qū)的城市創(chuàng)新績(jī)效顯著提升，而弱擴(kuò)散效應(yīng)和規(guī)模不經(jīng)濟(jì)使得交通一體化建設(shè)對(duì)低—高聚集區(qū)和低—低聚集區(qū)的創(chuàng)新能力提升效果不顯著。交通條件改善主要通過(guò)創(chuàng)新要素流動(dòng)和人才、資本的邊際溢出效應(yīng)等機(jī)制實(shí)現(xiàn)。基于以上分析，本文提出如下對(duì)策建議：

（一）推動(dòng)創(chuàng)新要素自由流動(dòng)，大力提升區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效

“交通一體化建設(shè)—?jiǎng)?chuàng)新要素流動(dòng)—人才、資本溢出效應(yīng)—區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效提升”是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效提升的基本路徑。此外，交通一體化建設(shè)還從信息環(huán)境改善、融資約束緩解、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)業(yè)集中等機(jī)理對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生影響。交通建設(shè)具備其他基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不可比擬的網(wǎng)絡(luò)屬性和要素流動(dòng)優(yōu)勢(shì)，資源總是流向?qū)λ愿行实牡胤?，?chuàng)新要素從周邊城市流向中心城市的過(guò)程實(shí)際上是利用中心城市規(guī)模報(bào)酬和集聚經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)來(lái)提升創(chuàng)新要素生產(chǎn)效率的過(guò)程。從交通一體化促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的作用機(jī)制中不難發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效的提升關(guān)鍵是要打破創(chuàng)新要素的流動(dòng)障礙性藩籬，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新資源和要素的聚合，充分釋放人才、技術(shù)、資金、信息等創(chuàng)新要素的正溢出效應(yīng)，從而提升區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效和推動(dòng)協(xié)同創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展。

（二）強(qiáng)化中心城市創(chuàng)新集聚，打造區(qū)域創(chuàng)新增長(zhǎng)極

交通一體化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)產(chǎn)生的聚集力和擴(kuò)散力的動(dòng)態(tài)變化形成了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新水平的非均衡增長(zhǎng)形態(tài)。上海等一線城市依靠特有的比較優(yōu)勢(shì)，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展形成了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶乃至全國(guó)的創(chuàng)新增長(zhǎng)極，同時(shí)可以看到，近年來(lái)一線城市逐漸出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)范圍擴(kuò)展等現(xiàn)象使得已經(jīng)聚集的資金和技術(shù)力量為尋求更大的投資回報(bào)率向周邊城市擴(kuò)散，從而帶動(dòng)長(zhǎng)江三角洲一眾城市創(chuàng)新績(jī)效的提升。而成都、重慶等新一線城市的創(chuàng)新績(jī)效增長(zhǎng)無(wú)論是規(guī)模經(jīng)濟(jì)等內(nèi)生要素還是政府作用、交通建設(shè)等外生要素都還未形成向周邊城市外溢的強(qiáng)大動(dòng)力，所以當(dāng)?shù)卣畱?yīng)聚焦“外建大通道、內(nèi)建大網(wǎng)絡(luò)、共建大樞紐”，做大做強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新增長(zhǎng)極，為區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效整體提升提供堅(jiān)實(shí)保障。對(duì)于區(qū)域中心城市來(lái)講，創(chuàng)新要素向中心城市集聚是交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶資源配置效率提升的體現(xiàn)，中心城市的創(chuàng)新集聚經(jīng)濟(jì)效益將促進(jìn)其創(chuàng)新實(shí)力不斷提升，伴隨中心城市創(chuàng)新實(shí)力不斷提升其對(duì)周邊城市的創(chuàng)新擴(kuò)散和輻射力將不斷加強(qiáng)，從而成為帶動(dòng)區(qū)域整體創(chuàng)新發(fā)展的增長(zhǎng)極。

（三）加強(qiáng)大中小城市分工合作，縮小區(qū)域創(chuàng)新差距

根據(jù)本文分析，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通體系的建設(shè)短期內(nèi)并不能縮小甚至?xí)U(kuò)大中心城市和周邊城市的創(chuàng)新產(chǎn)出差距，目前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大部分區(qū)域的交通運(yùn)輸效率還處在低層次階段，相比于周邊城市，中心城市在交通一體化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)過(guò)程中獲得了更多的創(chuàng)新收益。因此，若想實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶一體化協(xié)同創(chuàng)新水平提升，必須加強(qiáng)大中小城市有效分工與合作，充分發(fā)揮綜合立體交通廊道在調(diào)節(jié)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展不協(xié)調(diào)、不平衡方面的作用。一方面，要繼續(xù)加大中小城市的交通一體化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，加強(qiáng)城市間貿(mào)易往來(lái)和經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，注重長(zhǎng)期動(dòng)力持續(xù)增長(zhǎng)和長(zhǎng)遠(yuǎn)效益穩(wěn)步提升。武漢、重慶等中心城市要在既有的基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì)之上繼續(xù)完善多式聯(lián)運(yùn)，提升自身創(chuàng)新實(shí)力使之發(fā)揮出對(duì)周邊城市的輻射和外溢，持續(xù)放大交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的擴(kuò)散效應(yīng)。另一方面，周邊城市要充分挖掘本地比較優(yōu)勢(shì)，出臺(tái)更多的支持創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策，提高產(chǎn)業(yè)“黏性”，發(fā)展配套特色產(chǎn)業(yè)集群，優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境和公共服務(wù)水平，才能吸引更多高素質(zhì)人才和優(yōu)質(zhì)資本進(jìn)入，從而促進(jìn)大中小城市的協(xié)同創(chuàng)新。

（四）發(fā)揮黃金水道優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)沿江創(chuàng)新廊道建設(shè)

通過(guò)本文分析表明由于目前長(zhǎng)江黃金水道的水運(yùn)潛能還未充分挖掘，長(zhǎng)江通航和運(yùn)輸效率較低導(dǎo)致長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)河運(yùn)力的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能力并不顯著，所以大力發(fā)展多式聯(lián)運(yùn)尤其是長(zhǎng)江黃金水道建設(shè)是現(xiàn)階段提高沿線城市創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)鍵手段。一是要大力提升長(zhǎng)江黃金水道水運(yùn)能力和效率。加大水運(yùn)固定資產(chǎn)投資力度，加快高級(jí)航道建設(shè)和船型標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)步伐，優(yōu)先發(fā)展集裝箱運(yùn)輸為主的江海直達(dá)船型，改善航道深度、跨江橋梁等客觀條件，大幅提升長(zhǎng)江貨運(yùn)和貨物周轉(zhuǎn)能力。二是要打通公路、鐵路連接港口和水運(yùn)的“最后一公里”，推動(dòng)公水聯(lián)運(yùn)、鐵水聯(lián)運(yùn)和水水聯(lián)運(yùn)等多種模式協(xié)同發(fā)展。三是要加快建設(shè)依托黃金水道立體交通的沿江創(chuàng)新廊道，優(yōu)化城市間研究開(kāi)發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、試驗(yàn)示范和產(chǎn)業(yè)發(fā)展一體化的創(chuàng)新鏈條，推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新要素集聚、配置、關(guān)聯(lián)，讓創(chuàng)新更加高效，提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新發(fā)展整體水平。

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責(zé)任編輯" "郁之行

Research on the Spatial Effects of Integrated Transportation Construction

in the Yangtze River Economic Belt on Innovation Performance

Wang Haiying

（ Party School of the CPC Hubei Provincial Committee Wuhan， Hubei， 432200， China）

Abstract： Taking 110 prefecture level cities in the Yangtze River Economic Belt as research objects， binary spatial weight matrix and inverse distance spatial weight matrix were constructed to test global and local spatial autocorrelation of regional innovation distribution in the Yangtze River Economic Belt. Panel data from 2011 to 2022 were selected to construct a spatial econometric model to study the spatial effects of integrated transportation construction in the Yangtze River Economic Belt on the innovation performance of cities along the Yangtze River. The empirical results indicate that there is spatial autocorrelation in the spatial pattern distribution of innovation in the Yangtze River Economic Belt region that features \"homogeneous agglomeration and heterogeneous separation\". The improvement of transportation infrastructure in the Yangtze River Economic Belt has a significant impact on innovation outputs. Further verification shows that the improvement of transportation conditions mainly improves the innovation performance of central cities through mechanisms such as factor flow and polarization effects， but in some areas， the regional innovation gap between central cities and surrounding cities will be wider.

Keywords：Yangtze River Economic Belt; Transportation Integration; Regional Innovation Performance; Spatial Econometric Model