知识交流合作的空间溢出与邻近效应——来自长三角城市群的经验证据
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摘要
城市间的知识交流合作是一种互动行为,研究其空间分异模式、互动机理对建设创新型城市与创新型国家具有重要意义。利用长三角25个城市间历年论文合作发表数据,分析知识交流合作的空间分布模式与特征,基于多维邻近视角构建城市知识交流合作的空间互动模型,利用空间计量经济方法进行模型估计,探讨知识交流合作过程中的溢出效应与邻近效应。研究发现:知识交流的强度与合作成果集中在主要的合作渠道上,集聚现象明显,呈现出不均衡分布;城市间知识交流合作关系对与之邻近的城市产生了正的外部性,是空间溢出效应的主要体现,且要高于地理相邻下的溢出效应;城市经济规模差异、地理邻近与制度邻近作用的双重叠加等因素是导致城市知识交流合作渠道集聚与网络式溢出的重要原因。地理距离在知识交流合作过程中的阻碍作用明显,一定范围内的科教投资差距并不利于城市间的知识交流合作,产业距离无显著影响,跨级别城市间的知识交流合作效益则较低。
The knowledge exchange and cooperation between cities are interactive behaviors,and their pattern of spatial differentiated characteristic and influencing factors have an important impact on the building of innovative city and country.This paper uses the data of the jointly-published paper of the cities over the years in the Yangtze River Delta,analyzing the spatial distribution characteristics and model,building the spatial interaction model of cities' communications based on the multi-dimensional proximity,and estimating it via spatial econometrics.Major findings show that the behavior of knowledge interaction focuses on the major channels,so the characteristic of clustering is obvious.The knowledge interaction makes effect on other cities' behaviors,and spatial spillover effects are significant.The gap between economy scale of different cities,together with geography and institution proximity,results in the linear clustering and network spillover effects.In the process of cities' interaction,geography distance is an obstacle,while certain distance of scientific and education investment is not profitable and the differences of industrial structure have no impact.The profit of cross-rank interaction is rather low.
The knowledge exchange and cooperation between cities are interactive behaviors,and their pattern of spatial differentiated characteristic and influencing factors have an important impact on the building of innovative city and country.This paper uses the data of the jointly-published paper of the cities over the years in the Yangtze River Delta,analyzing the spatial distribution characteristics and model,building the spatial interaction model of cities' communications based on the multi-dimensional proximity,and estimating it via spatial econometrics.Major findings show that the behavior of knowledge interaction focuses on the major channels,so the characteristic of clustering is obvious.The knowledge interaction makes effect on other cities' behaviors,and spatial spillover effects are significant.The gap between economy scale of different cities,together with geography and institution proximity,results in the linear clustering and network spillover effects.In the process of cities' interaction,geography distance is an obstacle,while certain distance of scientific and education investment is not profitable and the differences of industrial structure have no impact.The profit of cross-rank interaction is rather low.
引文
[1]方创琳、马海涛、王振波等:《中国创新型城市建设的综合评估与空间格局分异》,《地理学报》,2014年4期。
[2]吴敬琏:《中国增长模式抉择》,上海:远东出版社,2013年。
[3]洪银兴:《论创新驱动经济发展战略》,《经济学家》,2013年1期。
[4]Boschma R A.Proximity and innovation:A critical assessment.Regional Studies,2005,39(1):61-74.
[5]Torre A,Gilly J P.On the analytical dimension of proximity dynamics.Regional studies,2000,34(2):169-180.
[6]Kirat T,Lung Y.Innovation and proximity territories as loci of collective learning processes.European Urban&Regional Studies,1999,6(6):27-38.
[7]Torre A,Rallet A.Proximity and localization.Regional Studies,2005,39(1):47-59.
[8]吕国庆、曾刚、顾娜娜:《基于地理邻近与社会邻近的创新网络动态演化分析---以我国装备制造业为例》,《中国软科学》,2014年5期。
[9]李丹丹、汪涛、周辉:《基于不同时空尺度的知识溢出网络结构特征研究》,《地理科学》,2013年10期。
[10]党兴华、弓志刚:《多维邻近性对跨区域技术创新合作的影响---基于中国共同专利数据的实证分析》,《科学学研究》,2013年10期。
[11]Anselin L,Varga A,Acs Z.Local geographic spillovers between university research and high technology innovations.Journal of Urban Economics,1997,42(3):422-448.
[12]Bottazzi L,Peri G.Innovation and spillovers in regions:Evidence from European patent data.European Economic Review.2003,47(4):687-710.
[13]彭向、蒋传海:《产业集聚、知识溢出与地区创新---基于中国工业行业的实证检验》,《经济学(季刊)》,2011年3期。
[14]梁琦:《知识溢出的空间局限性》,《科学学研究》,2004年1期。
[15]Reilly W J.The Law of Retail Gravitation(Second Edition).New York:Pilsburt,1931.
[16]刘生龙:《中国跨省人口迁移的影响因素分析》,《数量经济技术经济研究》,2014年4期。
[17]顾朝林、庞海峰:《基于重力模型的中国城市体系空间联系与层域划分》,《地理研究》,2008年1期。
[18]Porojan A.Trade flows and spatial effects:The gravity model revisited.Open Economies Review,2001,12(3):265-280.
[19]Tiefelsdorf M.Misspecifications in interaction model distance decay relations:A spatial structure effect.Journal of Geographical Systems,2003,5(1):25-50.
[20]Lesage J P,Pace R K.Spatial econometric modeling of origin-destination flows.Journal of Regional Science,2008,48(5):941-967.
[21]钱金保:《面板空间相关模型研究---理论和经验应用(岭南实证与计量经济学研究)》,北京:科学出版社,2013年。
[22]王庆喜、徐维祥:《多维距离下中国省际贸易空间面板互动模型分析》,《中国工业经济》,2014年3期。
[23]Anselin L.Spatial Econometric:Methods and Models.Boston:Kluwer Academic Publishers,1988.
[24]刘卫东、刘红光、范晓梅等:《地区间贸易流量的产业-空间模型构建与应用》,《地理学报》,2012年2期。
[25]汪涛、Stefan Hennemann、Ingo Liefner等:《知识网络空间结构演化及对NIS建设的启示---以我国生物技术知识为例》,《地理研究》,2011年10期。
[26]李丹丹、汪涛、魏也华等:《中国城市尺度科学知识网络与技术知识网络结构的时空复杂性》,《地理研究》,2015年3期。
[27]李建成、王庆喜、唐根年:《长三角城市群科学知识网络动态演化分析》,《科学学研究》,2017年2期。
[28]杨开忠:《中国区域经济差异变动研究》,《经济研究》,1994年12期。
[29]史焱文、李二玲、李小建:《地理邻近、关系邻近对农业产业集群创新影响---基于山东省寿光蔬菜产业集群实证研究》,《地理科学》,2016年5期。
[30]夏丽娟、谢富纪:《多维邻近视角下的合作创新研究评述与未来展望》,《外国经济与管理》,2014年11期。
[31]Cummings J L,Teng B S.Transferring R&D knowledge:The key factors affecting knowledge transfer success.Journal of Engineering and Technology Management,2003,20(1):39-68.
[32]Maggioni M A,Uberti T E.Knowledge networks across Europe:Which distance matters?Annals of Regional Science,2009,43(3):691-720.
[33]Ejermo O,Karlsson C.Interregional inventor networks as studied by patent coinventorships.Research Policy,2006,35(3):412-430.
[34]高翔、龙小宁:《省级行政区划造成的文化分割会影响区域经济吗?》,《经济学(季刊)》,2016年2期。
(1)空间直线距离的计算公式如下:GeoDisij=2arcsin(sin2(lati-latj/360π)+cos(lati/180π)+cos(latj/180π)+sin2(loni-lonj/360π))*R。其中,lati、lat j是分别是i城市、j城市的纬度,loni、lon j分别是i城市、j城市的经度,R为赤道半径。
(2)产业结构相似系数的计算公式为:Indusij=∑IikIjk/I2ikI2jk,其中,Iik、Ijk分别为城市i、j的第k个产业的生产总值占比。
(1)CV=1/N∑Ni(xi-1/N∑Nixi)2/(1/N∑Nixi)。其中,N为城市合作关系总数,xi为第i对合作关系。
(2)GINI=1/2N2x-∑Ni∑Njxi-x j,(i≠j)。其中,N为城市合作关系总数,xi、x j分别为第i对、第j对城市间的合作关系。
(1)Moran' I=N∑Ni=1∑Nj=1wij(xi-x-)(x j-x-)/∑Ni=1(xi-x-)2∑N i=1∑N j=1wi j,(i≠j)。其中,N为城市合作关系总数,xi、x j分别为第i对、第j对城市间的知识交流合作关系,wi j为知识合作流i、j之间的空间毗邻关系。
[2]吴敬琏:《中国增长模式抉择》,上海:远东出版社,2013年。
[3]洪银兴:《论创新驱动经济发展战略》,《经济学家》,2013年1期。
[4]Boschma R A.Proximity and innovation:A critical assessment.Regional Studies,2005,39(1):61-74.
[5]Torre A,Gilly J P.On the analytical dimension of proximity dynamics.Regional studies,2000,34(2):169-180.
[6]Kirat T,Lung Y.Innovation and proximity territories as loci of collective learning processes.European Urban&Regional Studies,1999,6(6):27-38.
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[8]吕国庆、曾刚、顾娜娜:《基于地理邻近与社会邻近的创新网络动态演化分析---以我国装备制造业为例》,《中国软科学》,2014年5期。
[9]李丹丹、汪涛、周辉:《基于不同时空尺度的知识溢出网络结构特征研究》,《地理科学》,2013年10期。
[10]党兴华、弓志刚:《多维邻近性对跨区域技术创新合作的影响---基于中国共同专利数据的实证分析》,《科学学研究》,2013年10期。
[11]Anselin L,Varga A,Acs Z.Local geographic spillovers between university research and high technology innovations.Journal of Urban Economics,1997,42(3):422-448.
[12]Bottazzi L,Peri G.Innovation and spillovers in regions:Evidence from European patent data.European Economic Review.2003,47(4):687-710.
[13]彭向、蒋传海:《产业集聚、知识溢出与地区创新---基于中国工业行业的实证检验》,《经济学(季刊)》,2011年3期。
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[16]刘生龙:《中国跨省人口迁移的影响因素分析》,《数量经济技术经济研究》,2014年4期。
[17]顾朝林、庞海峰:《基于重力模型的中国城市体系空间联系与层域划分》,《地理研究》,2008年1期。
[18]Porojan A.Trade flows and spatial effects:The gravity model revisited.Open Economies Review,2001,12(3):265-280.
[19]Tiefelsdorf M.Misspecifications in interaction model distance decay relations:A spatial structure effect.Journal of Geographical Systems,2003,5(1):25-50.
[20]Lesage J P,Pace R K.Spatial econometric modeling of origin-destination flows.Journal of Regional Science,2008,48(5):941-967.
[21]钱金保:《面板空间相关模型研究---理论和经验应用(岭南实证与计量经济学研究)》,北京:科学出版社,2013年。
[22]王庆喜、徐维祥:《多维距离下中国省际贸易空间面板互动模型分析》,《中国工业经济》,2014年3期。
[23]Anselin L.Spatial Econometric:Methods and Models.Boston:Kluwer Academic Publishers,1988.
[24]刘卫东、刘红光、范晓梅等:《地区间贸易流量的产业-空间模型构建与应用》,《地理学报》,2012年2期。
[25]汪涛、Stefan Hennemann、Ingo Liefner等:《知识网络空间结构演化及对NIS建设的启示---以我国生物技术知识为例》,《地理研究》,2011年10期。
[26]李丹丹、汪涛、魏也华等:《中国城市尺度科学知识网络与技术知识网络结构的时空复杂性》,《地理研究》,2015年3期。
[27]李建成、王庆喜、唐根年:《长三角城市群科学知识网络动态演化分析》,《科学学研究》,2017年2期。
[28]杨开忠:《中国区域经济差异变动研究》,《经济研究》,1994年12期。
[29]史焱文、李二玲、李小建:《地理邻近、关系邻近对农业产业集群创新影响---基于山东省寿光蔬菜产业集群实证研究》,《地理科学》,2016年5期。
[30]夏丽娟、谢富纪:《多维邻近视角下的合作创新研究评述与未来展望》,《外国经济与管理》,2014年11期。
[31]Cummings J L,Teng B S.Transferring R&D knowledge:The key factors affecting knowledge transfer success.Journal of Engineering and Technology Management,2003,20(1):39-68.
[32]Maggioni M A,Uberti T E.Knowledge networks across Europe:Which distance matters?Annals of Regional Science,2009,43(3):691-720.
[33]Ejermo O,Karlsson C.Interregional inventor networks as studied by patent coinventorships.Research Policy,2006,35(3):412-430.
[34]高翔、龙小宁:《省级行政区划造成的文化分割会影响区域经济吗?》,《经济学(季刊)》,2016年2期。
(1)空间直线距离的计算公式如下:GeoDisij=2arcsin(sin2(lati-latj/360π)+cos(lati/180π)+cos(latj/180π)+sin2(loni-lonj/360π))*R。其中,lati、lat j是分别是i城市、j城市的纬度,loni、lon j分别是i城市、j城市的经度,R为赤道半径。
(2)产业结构相似系数的计算公式为:Indusij=∑IikIjk/I2ikI2jk,其中,Iik、Ijk分别为城市i、j的第k个产业的生产总值占比。
(1)CV=1/N∑Ni(xi-1/N∑Nixi)2/(1/N∑Nixi)。其中,N为城市合作关系总数,xi为第i对合作关系。
(2)GINI=1/2N2x-∑Ni∑Njxi-x j,(i≠j)。其中,N为城市合作关系总数,xi、x j分别为第i对、第j对城市间的合作关系。
(1)Moran' I=N∑Ni=1∑Nj=1wij(xi-x-)(x j-x-)/∑Ni=1(xi-x-)2∑N i=1∑N j=1wi j,(i≠j)。其中,N为城市合作关系总数,xi、x j分别为第i对、第j对城市间的知识交流合作关系,wi j为知识合作流i、j之间的空间毗邻关系。