西部陆海新通道节点城市创新空间差异及影响分析

陈海燕，董秦男

(1.重庆工商大学 长江上游经济研究中心， 重庆 400067; 2.重庆市人文社科重点研究基地 区域经济研究院， 重庆 400067)

一、 引言

随着我国区域协调发展战略的深入推进，建设西部陆海新通道，有机衔接“一带一路”沿线城市，是新时代推进西部大开发形成新格局的战略通道，是促进西部地区优势互补高质量发展的重要举措。2019年，国家发改委在《西部陆海新通道总体规划》中指出，新通道建设有利于交通物流通道向产业贸易通道转型，促进交通、物流、商贸、产业深度融合，形成西部地区开发开放新动能。同时，该规划对通道物流端点和沿线枢纽节点城市进行布局，节点城市作为通道建设的关键载体，是物流设施建设、通道贯通的核心点，同时也是人力、物力、技术、信息等各种经济要素的交融点，节点城市的发展水平直接影响着西部陆海新通道的建设质量。党的十九大报告指出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。推动西部陆海新通道实现双向互济、辐射延展需要且依赖于节点城市的创新发展。

西部陆海新通道建设打破省际界限，在物流技术创新、制度创新、管理创新、产业升级、新基建建设等方面对节点城市创新能力提出更高要求，从而支撑西部地区进一步开发开放，推进中新互联互通项目合作。城市创新发展有利于形成产业集聚，产生集聚经济，进而促进城市高质量发展[1]；创新发展离不开强有力的经济支撑。研究表明，区域经济发展与区域创新环境建设之间存在相互促进的良性循环关系[2-4]。在通道建设促区域合作的背景下，研究区域间创新差异、创新发展水平对提升区域合作能力、改善区域合作关系具有很强的实践意义[5]。城市既有创新能力彰显了政府对科技创新、技术发展的重视程度和财政投入，反映了当地民众拥有的创新意识和创新氛围。对西部陆海新通道节点城市创新空间差异进行解析，有利于把握城市在过去发展中积累的创新环境条件，进而对后期发展提供借鉴。

区域创新研究已有较为丰富的成果，但是因为西部陆海新通道建设处于初期阶段，针对其节点城市的相关研究尚较缺乏，在以下方面还值得研究：一是新通道建设延展区域广而细，需要结合节点城市的具体数据对既有创新情况予以分析；二是新通道将改变西部地区城市格局，需要在科学把握城市创新区域差距的基础上，定量研究经济发展对城市创新的影响效应；三是新通道节点城市的创新发展受到来自全国创新推动的全域力量和来自区域创新需求的局域力量，需要采用更符合宏观经济现实的建模方法予以论证。因此，本文拟采取描述性统计方法和马尔科夫链分析节点城市创新空间差异，采用空间面板计量分析方法分析经济发展对城市创新的门限效应和全局域影响。

二、 节点城市创新空间差异分析

(一) 变量选取和数据说明

《西部陆海新通道总体规划》中布局了三条南向主通道，同时圈定了新通道的核心覆盖区、辐射延展带，力图提升通道整体效率和效益。本文选择新通道两端枢纽、沿线枢纽及西部辐射区域中节点城市作为研究对象，有重庆市、成都市、昆明市、西安市、贵阳市、南宁市、兰州市、银川市、西宁市、湛江市、遵义市、怀化市、柳州市、北海市、泸州市、宜宾市、百色市、呼和浩特市、乌鲁木齐市等19个城市。

现有研究中主要有三类指标衡量城市创新水平，分别是全要素生产率、研发投入和专利进步。正如何凌云和陶东杰分析，专利是从创新活动产出的角度反映创新水平，且专利数据公开、完整，较全要素生产率和研发投入而言，能更为广泛用于测度地区层面的创新水平[6]。城市创新水平指数用CXit表示，采用《中国城市和产业创新力报告》[7]的计算方法和指数。城市创新指数由专利创新和创业指数合成，既从创新产出端的企业专利数量数据来计算不同年限的专利价值以体现城市的创新能力，又从新注册的企业数量来体现城市的创业能力。

考虑到城市创新与城市经济发展之间的影响关系，选取城市经济发展指数EIit作为影响变量，采用主成分分析法从经济增长水平、对外贸易、基础设施、人力资本、信息化程度等方面进行计算，其中经济增长水平采用人均GDP(元/人)、财税收入(亿元)表示，对外贸易采用进出口贸易总额(亿元)、外商直接投资(亿元)表示，基础设施选取人均道路面积(平方米)、年货物运输量(万吨)表示，人力资本选取年末人口数量(万人)表示，信息化程度采用城市电信业务收入(万元)、互联网普及率(%)表示。全文数据来源于19个节点城市的统计公报(2002—2018年)、《中国城市统计年鉴》(2002—2018年)以及EPS数据平台，其中部分缺失数据采取三年移动平均法进行插值处理。样本区间为2001—2017年，共17×19=323个样本。本文所使用变量的描述性统计如表1所示。

表1 变量描述性统计

表2给出了2005年、2011年和2017年每隔6年的节点城市创新指数值。从总体数值变化情况看，2005—2011年除西安市和成都市外，其余城市创新发展速度较慢；2011—2017年西安市、成都市和重庆市创新指数破百，增长速度较快。对比城市创新指数发现，城市间创新发展水平差距很大，且增长幅度差异明显，昆明市2005年的创新指数虽高于重庆市，但是后续增长乏力，2017年创新指数不到重庆市的1/2；贵阳市和兰州市2005年的创新指数较南宁市高，但是2017年南宁市创新指数与贵阳市相当且远超过兰州市。柳州市、南宁市属于广西省内西部陆海新通道主通道枢纽点，过去17年创新发展水平增速较快，目前紧抓西部陆海新通道建设机遇，在冷链物流、通道经济集聚方面已有诸多创新。沿线枢纽的宜宾市、泸州市、遵义市、百色市等其他城市创新发展水平较低。

表2 部分年份城市创新指数值

图1给出了城市创新指数平均增长率的折线图，并选取2011年作为分割点分别考察增长率的差异。结果显示，2011年之后的成都市、重庆市、西安市的城市创新平均增长率提速显著，这与2011年《成渝经济区区域规划》出台和渝新欧铁路贯通紧密相关，凸显出通道建设对城市发展的重要性。

图1 城市创新指数分段平均增长率

(二) 基于马尔科夫链的动态差异分析

马尔科夫(Markov)链是在时间集T上对离散状态的马尔科夫过程持续观察的结果。将条件概率pij(m,m+n)=P{Xm+n=aj|Xm=ai}称为马尔科夫链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到状态aj的转移概率。由转移概率组成的矩阵P(m,m+n)=(pij(m,m+n))被称为马尔科夫链的转移概率矩阵。即：

(1)

该矩阵可以比较准确地描述研究对象的动态分布过程，这里采用该方法刻画城市创新之间的等级效应，分析西部陆海新通道节点城市创新的空间差异。

借鉴周迪[8]，利用马尔科夫链研究金融资源分布动态演变的离散化思路，根据19个城市的创新指数，将节点城市划分成高水平(H)、中高水平(MH)、中低水平(ML)、低水平(L)四类。分类标准为:高水平是当年创新水平高于城市平均水平的100%，即图2中第一象限；中高水平是创新水平介于城市平均水平的50%～100%，即图2中第二象限；中低水平是创新水平介于城市平均水平的-50%～50%，即图2中第四象限；低水平是创新水平低于城市平均水平的-50%，即图2中第三象限。图2为2017年城市创新水平按坐标系进行的分类，以可视化方式展示节点城市之间的创新差异。可以看出，成都市、西安市和重庆市的城市创新指数远远高于其他城市，而西部陆海新通道上的大部分城市都处于城市创新低水平状态。

图2 2017年创新指数分类坐标

表3为城市创新跨期4年的Markov链转移概率矩阵。从4个转移矩阵来看，矩阵的左上和右下两个元素一般都较大，说明高水平和低水平城市的固化程度较高。2001—2017年，高-高水平转移概率皆为1，说明高创新水平城市(西安、成都、重庆)已经具备一定的领先优势，始终处于创新发展前列，这与已有研究中的结果一致(参见参考文献[9])。从中高城市转移来看，2002—2005年出现跃升现象，但2006—2013年只能保持中高水平，2014年以后部分中高水平城市反而降到中低水平。这反映出城市创新出现 “马太效应”，创新指数呈现出强者愈强、弱者愈弱的发展趋势。由于城市创新的平均水平不断被拉高，使得早期处于创新中高水平的城市逐渐降为创新中低水平，低水平和中低水平城市在样本期间未形成太大变化。这说明城市创新在不同城市间已形成较为固化的等级效应，促进城市间优势互补均衡发展还需要更强的外生推力。

表3 城市创新指数跨度为4年的Markov链转移概率矩阵

考察区间类型LMLMHH2010—2013年L0.923 0 0.076 9 0.000 0 0.000 0 ML0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 MH0.000 0 0.000 0 1.000 0 0.000 0 H0.000 0 0.000 0 0.000 0 1.000 0 2014—2017年L0.916 7 0.083 3 0.000 0 0.000 0 ML0.000 0 1.000 0 0.000 0 0.000 0 MH0.000 0 0.500 0 0.500 0 0.000 0 H0.000 0 0.000 0 0.000 0 1.000 0

从以上分析可以发现，重庆市、成都市作为西部陆海新通道两端枢纽，贵阳市、柳州市、南宁市作为沿线枢纽，均已具备一定的创新发展基础；北海市作为西部陆海新通道中的主出海口，地理位置优越，未来发展前景可期；宜宾市、泸州市、百色市和怀化市作为三条主通道中的枢纽城市，创新发展基础薄弱，制约着“通道经济”转换为“落地经济”；其他城市作为新通道辐射延展区，创新发展差异较大。下面进一步开展实证分析，说明影响节点城市创新空间差异的原因。

三、 实证分析

(一) 截面相关与平稳性分析

本文选择不依赖空间权重矩阵的面板截面相关检验方法来确定城市创新的空间关系，以更好地刻画节点城市受到的全域和局域影响。Breusch和 Pagan提出基于LM的截面相关存在性检验[10]，检验的原假设为对于所有的t，当i≠j时不存在截面相关，检验统计量为：

(2)

Pesaran对CDlm统计量进行修正[11]，提出CD统计量：

(3)

表4 面板数据截面相关检验

考虑到截面存在相关性，第一代面板单位根检验的LLC、IPS等方法检验功效下降，采用Pesaran提出的适宜截面相关的面板单位根CIPS检验方法[12]，原假设为存在单位根，检验结果见表5，变量CXit和EIit均为非平稳序列。说明在样本期内，节点城市创新发展与经济发展并不是持续稳定的过程，会由于内外生作用发生波动。

表5 面板单位根检验结果

(二) 双向影响关系检验

表5结果表明变量CXit和EIit为同阶单整过程，采用面板协整检验进行协同关系分析，结果见表6。在5%显著性水平上，Kao、Pedroni、Johansen Fisher面板协整检验结果均支持存在一个长期协整关系[13]，说明节点城市创新和经济发展之间存在长期均衡关系，持续的创新发展有利于加大城市经济发展动力，强有力的经济发展有利于产业集聚与技术升级，进而激发城市创新。

表6 面板协整检验结果

再采用面板Granger因果检验对变量间的动态影响关系进行确认，结果见表7。在5%显著性水平上，城市创新与经济发展互为滞后1阶的动态影响关系。这说明节点城市创新与经济发展之间的双向影响持续时间非常有限，并没有形成较长期的互动关系。究其原因，可能是因为节点城市企业专利数和新注册企业数量较全国偏低，总体创新水平较低，持续促进经济发展的集聚经济偏弱。

表7 面板Granger因果检验

(三) 空间门限回归与局域关系分析

推动城市创新发展的动力有来自国家层面的政策、资金支持，也受到城市自身发展环境的影响，比如经济增长水平、基础设施、信息化建设、地区合作等。通过上述检验发现变量CXit和EIit是存在均衡发展关系的非平稳序列，且个体之间存在截面相关性。一般采取因子相关结构和空间相关结构来刻画面板个体相关关系，并将空间相关关系定义为空间局域相关，截面相关下的共同因子定义为全域相关[14]。下面通过空间回归模型分析城市间的局域相关关系。

采用两类空间权重矩阵测度不同空间关系的影响：1) 物流距离权重矩阵W1，用城市间高速公路最短里程的倒数表示；2) 经济距离权重矩阵W2，用两个城市人均GDP绝对差值的倒数表示。表8给出了不同空间权重矩阵下空间误差模型和空间滞后模型的检验结果。在10%显著性水平上，检验统计量LM-Error比LM-Lag在统计上显著，且统计量Robust LM-Error比Robust LM-Lag显著，说明选择空间误差模型SEM比较恰当。又考虑到统计量Robust LM-Lag也是显著的，因此选择空间误差模型SEM作为最优模型，同时采用空间滞后模型SLM作为稳健性对比模型。采用Hausman检验判断模型是存在固定效应还是随机效应，检验结果表明选择个体固定效应模型更佳。

表8 空间面板数据模型检验结果

由于不同经济增长水平对城市创新的影响不同，这里以人均GDP等于5万元为门限值，构建模型如下：

SLM：CXit=c+ρWCXit+β1EIit+β2EIit×Dit+αi+vit

(4)

SEM:CXit=c+β1EIit+β2EIit×Dit+αi+uit

uit=λWuit+εit

(5)

其中，当人均GDP小于5万元时，门限变量Dit=0，反之则Dit=1。

模型回归结果见表9。在地理距离和经济距离两种权重矩阵下，SEM和SLM模型估计结果几乎一致，表明结果具有较好的稳健性。经济发展指数系数估计值为1.5，表明经济发展对城市创新具有正向的促进作用，这与19个节点城市中经济发展与城市创新同步提升的情况一致。更值得注意的是，模型中引入的门限变量估计系数为0.03，说明不同经济增长水平对城市创新的促进作用存在显著差异。当城市人均GDP大于5万元时，经济发展对城市创新的促进作用要比人均GDP小于5万元的城市大3%，印证了城市具备的经济环境对创新发展的差异化影响。

表9 空间回归模型估计结果

(四) 空间全域关系分析

对表9中的回归残差序列进行面板截面相关检验，结果显示仍然存在截面相关，说明构建的空间回归模型并没有完全消除面板个体之间的相关性，从侧面也反映出19个节点城市之间的相关性不仅来源于地理位置和经济关联，还来源于宏观经济发展的共同驱动力，即国家层面的宏观支持。参照Wei等[14]、Jushan[15]中的主成分方法估计共同因子，对模型(4)和(5)的残差剩余项分别建立误差因子模型如下：

vit=γ1，iF1，t+εit

uit=λWuit+γ2，iF2，t+εit

(6)

其中，λi为表示空间关系异质性的因子载荷向量，Ft为表示空间全域关系的共同因子(1)空间全域驱动力因子解释为区域发展受到的来自全国或全地区的政策、制度、贸易、人口、物流、资金等共同推动力。。对表9中4个模型进行误差因子估计发现共同因子和因子载荷系数基本一致，故图3仅给出模型1的变量估计结果。对剩余项εit再次进行截面相关检验，结果显示已不存在截面相关性。Ft呈现出先降低后上升趋势，且在第11个时点即2011年发生改变，充分说明2011年之前的空间全域因子对西部地区促进作用逐渐减弱，但是《成渝经济区区域规划》和渝新欧铁路运行又重新激发了全域驱动力对西部地区的推动作用。λi值差异较大，其中有7个城市因子载荷系数为负，分别为遵义市、百色市、柳州市、北海市、怀化市、银川市和西宁市，反映出这部分区域在样本期内受全域驱动力影响不足。

图3 共同因子和因子载荷系数估计值

四、 结论与启示

西部陆海新通道为西部地区参与“一带一路”建设提供了新的发展机遇，研究新通道19个节点城市创新能力既能反映节点城市历史发展概况，又能对未来通道建设提供参考。通过研究发现：1) 西部陆海新通道节点城市创新水平差异较大，2011年成渝经济区建设和渝新欧铁路贯通对部分城市创新产生了积极效应，但是持续影响逐渐趋于平缓，且对其他城市影响不足，城市创新呈现出等级相对固化的 “马太效应”；2) 部分枢纽城市创新发展基础薄弱，在西部陆海新通道建设中加快城市创新发展、变“通道经济”为“落地经济”，是区域高质量发展的关键；3) 样本期内城市创新与经济发展存在长期均衡关系，且滞后1期的动态影响最为显著，同时，经济发展对城市创新的促进作用因不同的经济环境表现不同，呈现出以人均GDP为门限值的门限效应；4) 通过对面板数据进行截面相关存在性检验发现，19个节点城市创新发展受到来自宏观经济发展的全域力量和来自区域创新需求的局域力量的共同影响，但是有7个城市创新发展受到的全域力量推动不足。

基于研究发现，西部陆海新通道部分城市在过去政策红利影响和自身经济发展需求的共同作用下创新发展迅速，但是大部分城市创新发展较为缓慢。抢抓来自西部陆海新通道建设的政策利好，集合区域创新发展的全局域推动力，打破已形成的创新等级效应，进一步释放西部地区开发开放新动能，提出针对城市创新基础和新通道发展定位的建议如下：

1) 主枢纽城市重庆市和成都市，是西部陆海新通道、新时代西部大开发、成渝地区双城经济圈着力建设的区域经济增长极，应积极改善城市创新环境、升级创新支撑条件、增强创新研发投入、培育创新发展新动能，积极增强经济综合实力；同时，还应结合区位优势和创新基础条件，增强对通道沿线城市的资源辐射和引领作用，依托西部陆海新通道带动西部地区参与国际经济合作，促进全区域交通物流经济深度融合发展。

2) 出海口城市北海市具有得天独厚的地理优势，与洋浦港隔海相望，应尽快打造陆海联通的多式联运系统，创新物流组织模式，建设北部湾国际门户港，发挥区域国际集装箱枢纽港作用，提升通道出海口功能。

3) 主通道沿线枢纽城市贵阳市、南宁市、柳州市均已具备一定的创新发展基础，应以物流智慧化服务为导向，将创新区块链技术和物流运输相结合，建设大中型物流中转基地，建设冷链物流商贸服务中心，打造立体化贸易产品物流运输服务系统。

4) 主通道沿线枢纽城市宜宾市、泸州市、遵义市、百色市和怀化市作为三条主通道中的枢纽城市，创新发展基础薄弱，制约着“通道经济”转换为“落地经济”，应以“物流效率高地”建设为导向，完善运输场站设施，加强集疏运体系建设，成为面向四川、贵州、广西和湖南的贸易产品运输集散地。

5) 辐射延展区域城市西安、兰州、乌鲁木齐、呼和浩特、银川、西宁、湛江等的创新基础差异较大，但具有鲜明的地域文化特色，应结合区域差异创新货物贸易、服务贸易模式，提升物流通道运输效率，降低物流成本，促进经济发展与城市创新动态效应的长期累进，助推西部陆海新通道高质量、高标准、高水平建设。