地铁开通、知识溢出与城市创新∗
——来自中国289 个地级市层面的证据
2022-04-18王岳龙袁旺平
王岳龙 袁旺平
(1.江西财经大学规制与竞争研究中心 江西南昌 330013)
(2.江西财经大学产业经济研究院 江西南昌 330013)
一、引 言
交通基础设施对经济增长的影响一直以来都是学术界重点关注的问题。Aschauer(1989) 通过新古典经济增长模型，得出交通基础设施对经济增长具有重要作用，且产出弹性为0.39 的结论。但是在新古典经济增长理论框架下进行的建模，往往遗漏了新经济增长与新经济地理等变量因素，导致其结论可能会出现差异(张学良，2012)。学术界的主流观点是交通基础设施会对经济增长产生正向影响 (Aschauer，1989；张学良，2012)。但是部分文献研究发现交通基础设施在促进优势地区经济增长的同时，可能对边缘地区造成负面影响(Faber，2014)。而Baum-Snow 等(2017) 则发现交通基础设施的改善会对外围地区产生“扩散效应”，进而带动外围区域发展。结论差异的原因在于，不同的交通基础设施升级与地区经济发展的同步性之间存在差异。
创新作为经济增长的第一驱动力，近年来有大量的文献开始关注交通基础设施对创新的影响。依据内生增长理论，区域创新水平的提升主要源自研发投入和知识溢出。研发投入可以归结为研发人员和资本，而知识溢出可以从两个空间维度予以识别:一是区域创新系统内高校、企业和政府等各创新主体之间的知识溢出；二是来自其他区域的知识溢出。对于各创新主体之间的协同创新，学者们主要从内涵、模式、机制等方面进行研究，而对于协同创新如何影响区域创新水平缺乏严格的计量检验(白俊红和蒋伏心，2015)。在研究其他区域的知识溢出方面，早期学者主要利用空间计量区位基尼(Gini)系数和Moran I 指数检验中国区域创新是否存在空间相关性，且局限于省级数据。随着高铁等连接不同城市的交通基础设施的建设，出现了大量借助高铁开通等准自然实验研究区域间要素流动对区域创新水平影响的文献(王春杨等，2020)。但是除了白俊红和蒋伏心(2015)，国内鲜有文献将知识溢出的两个维度同时纳入一个统一的分析框架，综合考察其对区域创新的影响。将区域创新系统内各创新主体间的协同创新，以及区域间创新要素流入带来的空间关联结合起来考虑，有利于更好地揭示研发要素之间的协调对中国区域创新的影响。
当前关于交通基础设施对区域创新影响的研究文献主要关注高铁和高速公路方面(Baum-Snow 等，2017；王春杨等，2020；孙文浩和张杰，2020)，对地铁的相关研究比较少。虽然地铁和高铁及高速公路均属于交通基础设施，但是地铁与后两者之间存在明显区别，相比于高铁和高速公路主要是打通城市间的联系，地铁则主要是加强城市内的交流。虽然高铁和高速公路会促进资本从发达地区流向欠发达地区产生一定的“扩散效应”，但同样会放大优势地区的比较优势对邻近劣势地区形成“虹吸效应” (马光荣等，2020)，且在这两种效应相互抗争的过程中往往是“虹吸效应” 占优，从而会强化我国“东高西低” 的区域创新格局(孙文浩和张杰，2020)，进一步加大我国区域发展不平衡的问题。相反，地铁作用于一个城市内，地铁建设具有提升城市公共服务水平、降低城市交通成本(王岳龙，2015)、减少空气污染排放(梁若冰和席鹏辉，2016)、体现良好的政府规划等作用，能够促进区域内的知识溢出以及提升城市吸引力。然而地铁开通会对城市创新产生怎样的影响，比如是否会促进创新资源的空间配置效率，重塑区域创新的空间格局，在提高区域创新效率的同时又兼顾区域公平? 厘清这些问题，在学术上有助于丰富交通基础设施对地区经济发展的相关文献，在实践上有助于促进政府和企业合理配置创新资源，促进区域创新空间优化与协调发展。“十四五” 时期，我国正处于深度调整期、后疫情时期和“两个一百年” 奋斗目标的历史交汇期，加上西方世界对我国的封锁加强，塑造了新时期我国经济社会发展错综复杂的时代背景。在该背景下探索一个影响区域创新并兼顾效率和公平的发展格局，对当前的中国显得至关重要。
本文利用2001—2016 年289 个地级市面板数据，运用双重差分模型研究了地铁开通带来的区域创新系统内创新主体联系增加，以及由此引起的协同创新和区域创新要素的空间流动对城市创新水平的影响。研究发现，城市地铁开通能解释同时期城市创新水平变化的24.13%。地铁开通后导致的校企联系增加，以及诱使的人力资本和FDI 流入是解释其促进地铁城市创新水平的重要机制，这种机制可能缓解当前我国“东高西低” 的区域创新格局。此外，地铁网络搭建的完善程度越高，对城市创新水平的提升效应越强。同时，污染水平越高的城市，地铁开通对其创新的正外部性越大。
本文的边际贡献在于:第一，丰富了交通基础设施对区域创新影响这一部分的文献。交通基础设施是一个很宽泛的概念，在功能和作用范围上，地铁与高铁和高速公路存在明显的区别。高铁这一类连接不同城市的交通基础设施主要依靠放大优势地区的比较优势，对邻近劣势地区形成“虹吸效应”，让更多的研发要素流向优势地区，从而对边缘开通高铁的地区带来负面影响。而地铁作用于一个城市内，通过提升城市公共服务水平、降低城市交通成本、减小空气污染等作用，加强城市内各创新主体的协同创新，以及提升地铁开通带来的城市吸引力来促进城市的创新水平。第二，本文在新经济地理学的理论框架下，利用地铁开通作为准自然实验。借鉴Li 等(2016) 的方法，本文充分控制城市地铁开通的影响因素，综合考察了区域创新系统内各创新主体间的协同创新，以及区域间创新要素的空间关联对区域创新水平的影响。第三，在政策导向上，本文的研究结论可以为缓解我国区域创新发展不平衡提供理论和现实依据，同时有助于扩展产业高质量发展的创新驱动路径。
二、理论机制
依据我国区域创新的生产过程，创新要素主要来自自身积累的创新资源和条件，以及其他地区创新要素的流入。因此创新要素的组织和协调可以分为两种:协同创新与空间关联(白俊红和蒋伏心，2015)。企业是经济活动的主体，也是创新活动的主体，从而协同创新更多地体现在其他创新主体同企业之间的协调。但是各创新主体空间分布的差异容易导致信息不对称，使得协同创新存在较大的困难。同时，当前我国要素市场流动性不足，会造成资源错配，抑制区域创新要素的空间流动。本文以协同创新和创新要素的空间流动为切入点，以空间知识溢出为媒介，结合新经济地理学理论模型，考察地铁开通如何通过影响城市环境，进而影响城市内校企联系、人力资本和FDI 流入。
(一) 增加校企联系
依据2018 年《中国科技统计年鉴》，2017 年研发支出主要来自企业部门，占比达77.6%；政府部门和高校其次，占比分别为13.8%和7.2%。我国研发经费主要集中在以企业为主体的实验发展用途方面；而在基础研究和应用研究方面，高校的研发经费支出远高于企业部门，可以看出高校虽然整体研发规模不如企业，但承担了我国基础研究和应用研究的大部分职能，是促进科技进步的核心推动力。从研发人员学历构成情况看，2017 年企业的研发人员以本科为主，占比超过85%，而高校的博士研究人员数量是企业的10 倍左右。这使得校企之间形成了明显的研发互补，高校的基础研究和应用研究活动能够弥补企业核心技术创新能力不足的短板。但是区域创新系统内的企业和高校之间的空间分布差异限制了这种研发互补，而地铁开通极大地拉长了通勤距离并缩减了通勤时间(王岳龙，2015)，降低了信息传递成本，从而缓解了创新主体的空间差异问题，进而促进了区域协同创新。
技术性知识和信息具有强正外部性，其收益无法被创新企业单独占有 (Arrow，1962)。Arora 等(2021) 基于美国上市公司的研究发现，在知识溢出的条件下，美国企业的R (研究) 正在向D (开发) 转变，这意味着虽然企业知道基础研究的重要性，但由于知识溢出的存在，企业会更多地选择不去投入基础研究，而是选择“搭便车”。此外，企业创新是一个高投入的过程，同时企业创新周期的不规律性、各创新主体的信息不对称性、创新结果的不确定性，都意味着企业创新活动的高风险，这会影响企业自主创新的积极性。而城市地铁开通会促进创新活动在空间上集聚，使得集聚在地理意义上变得更为宽广。Audretsch 和Feldman (1996) 表明企业和高校在研发方面的投资会形成知识溢出，从而影响第三方的研发模式。这使得在集聚的环境下，企业研发的成本显著低于社会成本。同时，校企联系提高了企业交换思想的可能性，以及对重要知识宝贵性的意识，降低了科学发现和科学商业化的成本，进而降低了企业对创新成本的重视程度。此外，企业招聘大量本地高校的高层次毕业生，可以缩短企业创新周期和缓解创新结果的不确定性。因此，校企联系增加会提高企业创新积极性，从而提升城市创新水平。
假说1:开通地铁的城市，通过增强企业和高校之间的联系，促进城市创新水平的提升。
(二) 改善城市环境，吸引其他区域创新要素流入
本文借鉴Fujita 和Thisse (2003)、白俊红等(2017) 的框架，假设存在两个区域:城市A 和城市B；且在这两个区域中均存在三个部门:传统产业部门(T)、制造业部门(M) 和知识生产部门(R)。T 部门使用普通劳动力(L) 生产同质产品；R 部门利用研发要素(研发人员、研发资本等) 生产差异化知识；M 部门为R 部门的下游部门，使用规模报酬递增的技术、普通劳动力和差异化的知识进行生产，同时新企业进入需要掌握一种新知识，差异化知识直接导致M 部门产品的差异化。M 部门的企业随着新知识的研发不断地被创造出来。区域产品贸易符合“冰山运输成本” 假设。研发要素在区域间无成本地流动，总量不变，并且将其标准化为1。普通劳动力无法跨区域流动。两地初始时处于对称状态，企业可以自由迁徙。T 部门在完全竞争条件下进行生产，区域间无贸易成本，且价格设定为1。M 部门服从Dixi-Stiglitiz 框架，生产差异化产品，每个企业利用一种知识专门生产一种产品。
1.消费者
借鉴Fujita 和Thisse (2003) 的做法，本文假设消费者效用函数相同，并且消费者们对制造业产品存在不同的偏好。消费者的间接效用函数为:
其中，为支出，为所消费的M 部门产品的份额，0 ＜＜1；为M 部门产品的价格指数:
其中，()为部门生产的产品价格；为制造部门生产的全部产品种类数，为产品间的不变替代弹性。
2.生产者
基于对传统部门的设定，本文假设传统部门的工资率为1。对于M 部门，企业使用某种新知识并配合1 单位的普通劳动力() 进行生产。假设区域间的冰山运输成本为＞1，产品到达区域时的价格为p()，那么到达区域时的价格变成:
令E、 P分别为等于区域的总支出、其制造业产品的价格指数。运输自由度≡。根据Fujita 和Thisse (2003) 的推导可得区域的M 部门产品的均衡价格、均衡产量和均衡利润，如下式所示:
3.知识生产部门
令区域中含有的知识总量为K，研发要素数量为λ，研发要素拥有的特定知识量为()。基于Fujita 和Thisse (2003) 可得区域拥有的知识总量为:
其中，是研发要素创新时的互补参数，反映了研发要素的异质性，0 ＜＜1；0≤η≤1，表示其他区域的知识向区域的空间溢出大小。
基于本文假设，M 部门企业的数量必然和知识的种类数一样。借鉴白俊红等(2017)，假设() ＝＝1、 λ＝、 λ＝1 -，所以由(4) 式可得区域和区域的研发要素数量分别为:
由等式(5) 分别对各自区域的空间知识溢出程度求偏导，可得:
所以研发要素的总收益为:
其中， α是的初始价值， W是生产出的新知识价值。
4.长期均衡
依据式(1) 的消费者间接效用函数可知，两个地区研发要素的流动偏好:
依据白俊红等(2017) 的长期均衡分析框架，的取值决定了研发要素的流动方向:
等式(9) 说明在＝12 的均衡时，如果出现任何微小的偏离，就会导致迁移偏好的持续增加(或减少)。初始时两地的研发要素均为12，假定区域的创新环境发生变化导致偏离12，这会打破12 的均衡状态，直接导致区域的研发要素向区域流动。
地铁开通一方面极大地缓解了地区交通拥挤程度(梁若冰和席鹏辉，2016)，提高了地面交通运行效率，进而非常有效地减少了当地上班族的通勤时间。而减少通勤时间会提升个体幸福感(Ross 和Zenou，2008)、增加职工的平均工资或降低失业率(Burda 等，2015) 等。同时地铁开通可以释放地面空间，为城市基础设施建设提供更多的可能性，提升城市的公共服务水平，为居民提供更多的娱乐、医疗、教育等相关服务，提高居民生活质量和健康水平。另一方面，地铁开通会吸引更多的通勤者选择地铁出行，从而可以缓解地面汽车使用压力。而今很大一部分空气污染来自机动车尾气排放(Fu 和Gu，2017)，地铁开通会减轻当地的空气污染程度(梁若冰和席鹏辉，2016)。而空气污染越严重的地方，人口选择就业的可能性越小(Banzhaf 和Walsh，2008)，且受教育水平越高在就业选址时对空气污染的敏感性越高(孙伟增等，2019)。前者代表着某个城市的工作环境，后者代表着城市的生活环境，这两个方面的改善显然会提升城市的整体形象，导致研发人员的就业偏好发生变化，进而增强地铁开通城市的人才吸引力。
然而地铁开通诱导的高学历人才流入是否有利于提升城市创新水平? Almeida 和Kogut (1999)、王春杨等(2020) 发现在产业空间集聚程度较高，或人口较多样化的城市中，受教育水平较高的人在不同地区和企业之间的流动及交流过程中促进了知识的传播扩散，进而促进了技术进步。朱承亮等(2012) 对中国人力资本与创新关系的研究发现，大专以下的人力资本对城市创新不存在显著影响，而大专以上学历的高学历人力资本对地区创新水平存在显著影响。结合上述模型，本文提出假说2。
假说2:城市地铁开通会吸引高层次人才流入，进而促进城市创新水平。
第一，城市地铁开通提高了沿线住宅居民的出行便利性，对地区房价有显著的促进作用(王岳龙，2015)，这会促进当地房地产行业的发展，而我国利用的FDI 主要集中在制造业和房地产行业(张长春，2002)。第二，地铁开通极大地节省了地面空间和缓解了地区交通的拥挤程度，这会提升地区交通运输水平，并优化城市的基础设施以及提升城市化水平，而城市化水平和公路交通发展水平能够显著促进FDI 流入(张长春，2002)。第三，城市地铁建设能够向外界反映出地方政府良好的发展规划。Agodo (1978) 发现地方政府发展规划和FDI 的流量成正相关关系，结合上述模型推导可知，这会导致研发资本的区位选择偏好发生变化，进而增强地铁开通城市的FDI 吸引力。FDI 是知识溢出的重要渠道，其带来的先进技术存在示范作用，还可以通过合作或合资促进技术知识溢出或传播(Blomström 和Kokko，1998)。第四，跨国公司分部会同当地企业建立起业务联系网络，通过前向与后向联系带来技术知识溢出(赵勇和白永秀，2009)，提升流入地区的技术水平。由此本文提出假说3。
假说3:城市地铁开通会吸引国外资本流入，促进城市创新水平。
三、变量选取与样本选择①因篇幅所限，本文省略了部分变量的构建、影响城市地铁开通的控制变量选定，以及变量的描述统计，感兴趣的读者可在《经济科学》 官网论文页面“附录与扩展” 栏目下载。
被解释变量:城市创新指数()。本文使用寇宗来和刘学悦 (2017) 发布的2001—2016 年城市创新指数代理城市创新水平。出于稳健性考虑，本文同时使用国家知识产权局专利授权数的地级市加总数替代被解释变量。
核心解释变量:地铁开通()。由于地铁的开通对创新的影响具有一定的时滞性，所以本文借鉴王春杨等(2020) 对于高铁开通的设定构建。本部分数据通过百度和各城市地铁官网的信息手动整理。
控制变量:由于城市开通地铁与否、在哪年开通地铁并不随机，是由一系列经济社会发展指标和地理因素决定。为了保证地铁开通这一准自然实验的条件随机性，本文借鉴Li 等(2016) 研究省直管县对经济发展影响的做法，尝试寻找一组合适的控制变量，最终选择了1999 年城市一般公共预算收入的对数(ln)、1999 年城市生产总值的对数(ln)、1999 年城市年末市辖区人口数的对数(ln)、1999 年科研综合技术服务业从业人员数的对数(ln)、是否为直辖市和省会(副省会) 城市(1)、城市坡度(ln) 和高程(ln) 七个同年份交互的变量作为控制变量。
机制变量:根据前文的理论假说，地铁开通主要通过校企联系加剧()、国外资本流入(1) 和人力资本流入(1) 三个途径影响城市创新水平。对于校企联系，本文依据数据的可得性，使用2007—2016 年《中国高等学校科技统计资料汇编》 中高校科技费用中的企事业委托金额的地级市加总额来反映校企联系程度。对于国外资本流入，本文使用市辖区外商直接投资作为国外资本流入的代理变量，数据来源于2001—2016 年《中国城市统计年鉴》。对于人力资本流入，本文使用2011—2016 年中国流动人口动态监测数据，采用受教育水平在大学专科以上的流动人口代理人力资本流入。由于2018 年国务院发布的《关于进一步加强城市轨道交通规划建设管理的意见》 对城市开通地铁的要求进行了调整，同时考虑到寇宗来和刘学悦(2017) 发布的城市创新指数为2001—2016年，本文最终确定了2001—2016 年289 个地级市的4 624 个样本。为缓解异常值的影响，本文对所有连续变量进行了1%的缩尾处理。
四、实证模型和结果分析
(一) 基准模型
DID 检验的基本回归模型如下:
其中，下标和分别表示城市和年份； CII是城市在年的城市创新指数， metro是衡量城市在年地铁开通与否的虚拟变量，是截距项，是本文关注的估计系数，表示地铁开通对城市创新水平的影响效应。 δ为城市固定效应，用来捕捉诸如城市科研环境等在每个城市内部短时间内不随时间变化的因素， λ为年度固定效应，用来捕捉国家层面宏观环境的变化。
为了进一步控制遗漏变量的影响，首先，本文加入了城市所在省份和时间交互固定效应，用来捕捉省份层面随时间变化的因素，例如控制省份GDP 和财政收入等可能会同时影响城市地铁开通和创新水平的因素。为更好解释地铁开通对城市创新水平提升的贡献度，本文又将这个虚拟变量替换成地铁长度() 这个连续性变量。其次，参考Li 等(2016) 研究省直管县对经济发展影响的做法，为了尽可能控制住处理组的选择原因，我们将经过变量均值差异检验的非时变控制变量，与时间多项式()交互。除此之外，本文还加入了特定于处理组的线性时间趋势，以控制处理组和控制组之间的事前时间趋势差异。
(二) 平行趋势检验
为了让DID 回归结果可信，在进行DID 回归之前需要满足事前平行。本文以每个城市开通地铁前第一年为基准组，设置了地铁开通前后各年虚拟变量。考虑到样本时间跨度，本文进一步将开通前后超过5 年的跟第五年合并在一起，如式(12) 所示，只要不拒绝＝＝＝的原假设，就可以认为事前平行趋势检验通过。估计结果如图1 所示，各城市在开通地铁前各年都不存在明显的城市创新水平差异。
图1 平行趋势检验
(三) 基准回归结果
由表1 第(1) 列可知，仅仅考虑城市和年份固定效应时，城市地铁开通可以显著提升城市的创新水平。第(2) 列和第(3) 列均加入了1999 年城市特征和年份交互的控制变量，两列的区别在于第(3) 列又加入了省份和年份的交互固定效应，两列均在1%的统计水平上显著。第(4) 列是在模型(11) 的基础上考虑变量与时间的二阶多项式函数() 交互(X×)，控制结果变量在时间上的变化后，结果依然显著为正。因此，根据表1 的结果，相对于没有开通地铁的城市，地铁开通显著提升了城市创新水平。第(5) 列是将模型(10) 的核心解释变量metro替换为metroL表示城市年地铁开通长度，同时考虑省份和年度的交互固定效应，估计结果显示对应的系数为0.25，且在1%的统计水平上显著。2001—2016 年，289 个样本城市地铁开通线路长度平均增加约13.22 公里，城市创新水平平均上涨约13.45 个单位，这意味着在其他条件不变的情况下，地铁线路长度增长能够解释大约24.13%的城市创新水平增幅。在截面上，2016年北京城市创新指数比南昌高1 041.53 个单位，线路开通长度比南昌市多587.6 公里，这意味着在其他条件不变的情况下，北京和南昌的城市创新水平差异约13.9%都来自两地地铁开通线路长度的差异。同样以2016 年上海和九江(未开通地铁) 为例，两个城市创新水平差异约29.78%来自两地地铁开通线路长度差异。
表1 基准回归结果
(四) 稳健性检验
(1) 更换变量与模型。首先，考虑到本文使用的城市创新指数测度涉及专利，因此对被解释变量进行滞后一期处理。表2 第(2) 列的估计结果表明，地铁开通后城市创新指数滞后一期的创新水平平均增加约26.079 个单位，与第(1) 列的基准估计结果基本一致。其次，本文使用国家知识产权局专利授权数的地级市加总数替代被解释变量，该变量依据专利申请人所在地进行加总。由表2 第(3) 列可知，在替换被解释变量后地铁开通对城市创新水平依然存在显著的正外部性，表明核心解释变量每变动1 个单位，会引起替代被解释变量变动约0.245 个标准差，结果稳健。最后，大量研究表明高铁的建设对城市创新水平存在显著影响(王春杨等，2020)。为了排除高铁开通对结果的干扰，本文考虑加入高铁开通的虚拟变量(，即城市开通高铁后取1，反之为0)。表2 的第(4) 列反映的结果稳健。
(2) 删除特殊样本。第一，为了使样本数据变得更加随机，避免反向因果可能带来的内生性问题，本文借鉴孙文浩和张杰(2020) 的做法，剔除了省级(直辖市) 和副省级城市，重新检验地铁开通对城市创新的影响。由表2 的第(5) 列的结果可以发现，本文结论稳健。第二，考虑到北京、上海、广州、天津四个城市早在2000 年之前就已经开通地铁，出于稳健性考虑，本部分将这四个城市的样本删除。由表2 的第(6) 列可得出本文结果稳健。第三，考虑到样本中存在连接两个城市的地铁线路即广佛线，且对佛山而言这条线路是其唯一的地铁线路。为了排除因果效应可能是由地铁的跨城市建设所致的竞争性假说，本文为此删除佛山的观测值进行回归，其结果如表2 第(7) 列所示，以说明本文结果的稳健性。
表2 稳健性检验结果
(3) 安慰剂检验。为了检验结论不是偶然的显著结果，本文通过给289 个城市随机分配地铁开通时间来进行安慰剂检验。具体来说，先给每一个城市在样本期内随机分配一个地铁开通年份，然后将上述过程重复1 000 次，由此得到1 000 次核心解释变量的系数值、值和值，并绘制随机抽样估计系数值的概率密度图。估计系数基本服从以0为中心的正态分布，且真实估计结果远离随机抽样估计结果，由此说明本文的基准回归结果是可信的。
(五) 机制检验①机制检验结果请见《经济科学》 官网“附录与扩展”。
(1) 基于城市内高校和企业之间的协同创新。企业和高校的地址一经确定，在短时间内很难发生变化，且高校和企业往往分布在不同区域，这会导致某些高校和企业之间的沟通存在较大问题。虽然互联网通信技术的发展极大地拉长了通信距离，但在涉及机密信息的沟通上大多还是采用面对面的交流方式，且面对面的交流是知识和信息传播的关键驱动力(Storper 和Venables 2004)。内生增长理论将高校研发机构和企业研发部门看作知识创造和溢出的重要源泉。地铁开通降低了信息传递成本，增强了大学研究人员、企业技术人员及企业家的非正式或正式交流，人才在不同地区和企业之间的流动促进了知识的溢出(Almeida 和Kogut，1999；赵勇和白永秀，2009)，可以帮助企业和高校建立稳定的合作关系和产学研创新网络，进而促进技术进步。机制检验中列的结果反映了地铁开通显著增加了城市内校企联系，而高校和企业作为区域创新系统内两个最重要的创新主体，它们之间的联系增加会促进地区的协同创新，进而提升城市的创新水平(白俊红和蒋伏心，2015)。
(2) 基于创新要素的流入。由于资源的稀缺性，信息不对称容易造成资源错配问题。而要素的充分流动可以促进信息的流动，实现创新资源的合理配置。另外，与传统生产要素相比，创新要素携带了更多的知识和技术，在流动中会产生知识空间溢出效应，有利于创新知识在空间范围的传播与扩散，进而也会促进城市创新水平的提升和地区经济的持续增长。
地铁开通一方面可以减小地面汽车的使用压力，减少污染排放，改善城市环境；另一方面可以拉长城市内两地的通行距离并且缩短通行时间，为从业人员在工作地和就业地的选择上提供更多可能性。根据人力资本流入列结果所示，城市地铁开通带来的工作和生活环境的改善显著增加了人力资本的流入。赵勇和白永秀(2009) 认为，知识植根于个体，大多数文献将人力资本的流动看作隐性知识溢出的主要途径。根据内生增长模型和新经济地理学的观点，知识和知识溢出在区域创新过程中扮演着异常重要的角色。
地铁建设可以极大地释放地面空间，促进城市地面的交通基础设施建设并加快城市化进程，提高城市内交通运输水平，同时地铁建设带来的改变可以很好地反映出城市管理者的发展规划水平，这些对于FDI 具有很大的吸引力。根据国外资本流入结果所示，地铁开通显著增加了国外资本流入。而FDI 带来的资本流入和技术溢出能够显著促进东道国产业结构优化升级、经济发展和技术进步(Blomström 和Kokko，1998)。
(六) 异质性检验②异质性检验结果请见《经济科学》 官网“附录与扩展”。
(1) 基于不同地区的检验。孙文浩和张杰(2020) 发现高铁网络会引导制造业企业硕、博学历人才“外逃”，导致我国城市创新水平“东高西低”。与高铁不同的是，现代地铁建设具有节省土地、缓解交通拥堵、减少污染、减少噪音、节约资源等优势，因此在城市内部，地铁的建设是否可以缓解当前我国“东高西低” 的创新局面? 解答这一问题可以为政府缓解区域创新发展不平衡提供依据。根据相关结果可知，地铁开通对西部城市创新水平的提升大于东中部城市。究其原因主要是西部城市的人均受教育水平和初始创新水平较低，因而地铁开通后知识型人才和资本的流入所带来的创新边际产出较大。此外，Chen (1996) 发现国外资本偏爱中国的西部地区，因为其远离东中部工业技术发源地，这也是导致异质性的原因。由此说明西部城市可以从地铁开通中获益更多，进而缓解中国区域创新发展不平衡的现象。
(2) 基于不同创新强度城市的检验。地铁的建设对创新强度不同的城市创新水平的影响如何? 解答这个问题可以为今后地铁网络建设缩小中国城市间创新差距提供解释。本文使用2000 年中国国家知识产权局的发明专利授权数的地级市加总数，以50 分位数为门槛将样本城市分为高创新城市和低创新城市。根据创新强度列的结果可以发现，地铁建设对于城市创新水平的提升存在初始创新强度异质性，且对创新强度越低的城市的提升作用越大。孙文浩和张杰(2020) 发现高铁网络的建设会促使硕士学历人才流向低创新强度城市中的制造业企业。低创新强度城市的人均受教育水平和初始创新水平较低，所以地铁开通后对城市创新系统内各创新主体协同创新效率的提升，以及知识型人才和资本的流入所带来的创新边际产出较大。这一结论有助于缓解我国“东高西低” 的创新发展格局。
(3) 基于地铁网络完善程度的检验。本文首先构建样本期内城市地铁开通数变量，然后将和交互项×加入模型(10)，考察地铁开通数量不同所导致的异质性影响。由线路列结果可知，交互项×的系数为8.0252，说明城市每多增加一条地铁，城市创新水平平均可以提升约8.03 个单位。其主要原因在于，地铁主要服务于城市中心城区和城市总体规划确定的重点地区，很多城市的地铁线路往往围绕着城市中心，而高铁站点和飞机场则大多远离城市中心，所以地铁网络的完善可以提升内外交通转换的流利程度，强化内外交通的互联互通，提升知识信息的传播速度。交通基础设施建设可以增强城市的可达性和吸引力，提升该区域的区位优势，加快生产要素的流动(张学良，2012)，促进知识溢出。进而可以得出结论，地铁网络建设越完善，城市创新水平越高。
(4) 基于不同污染程度城市的检验。人才受教育水平越高在就业选址时对空气污染的敏感性越高(孙伟增等，2019)。同时，投资者在投资时会考虑地区的未来发展潜力，城市受污染程度大小会在一定程度上影响人力资本和物质资本的流动。本文从2001 年的《中国城市统计年鉴》 收集整理了2000 年的PM 2.5、SO和环境噪音达标面积的占比数据，以50 分位数为分界点将样本城市划分为高污染城市和低污染城市，然后进行分样本回归。依据污染异质性检验结果，城市空气和噪音污染越严重，地铁开通后城市创新水平提升越多。究其原因可能是污染越严重的城市由地铁开通带来的污染物减排效应越大(梁若冰和席鹏辉，2016)，从而向外界释放出良好的政府规划信号，可能会使得这些城市在地铁开通后变得更加有吸引力。
(七) 成本收益分析
依据中国城市轨道交通协会发布的《城市轨道交通2016 年度统计和分析报告》，2016 年30 个城市开通城市轨道交通运营，完成投资3 847 亿元，平均人公里运营成本0.99 元，平均人公里运营收入0.49 元。全年累计完成客运量160.9 亿人次，年度新增运营线路长度534.8 公里，全国城轨交通平均旅行速度35.35 公里/小时。假定以每人45分钟的行程算，2016 年运营成本4 199.58 亿元。在不考虑建设成本的条件下，运营收入仅是运营成本的1/2，即总运营收入2 099.79 亿元远小于地铁建设和运营成本。如果考虑建设成本，2016 年中国兴建与运营城市轨迹交通的成本合计约为8 046.58 亿元。
但是上述成本收益分析忽略了轨道交通网络本身的强外部性。轨道交通网络的正外部性主要包括:第一，轨道交通可以通过缓解交通拥堵，降低就业人员的通行时间进而提升其工作效率。借鉴Fu 和Gu (2017) 的计算方法，2016 年中国30 个开通轨道交通的城市就业人均小时工资约为113.015 元；而2016 年全国城轨交通平均旅行速度是城市其他公共交通方式平均旅行速度的2—3 倍，以每天60 分钟的极端通勤时间为基准，则地铁开通可节约从业人员每天24 分钟左右的时间。所以，地铁开通为这些城市带来的通勤时间减少可以转化成每年约65 亿元的收入。第二，轨道交通可以通过污染减排效用提升居民社会福利水平。梁若冰和席鹏辉(2016) 以北京为例，利用条件价值评估法测算出地铁开通的污染减排平均效用约为70 亿元，而2016 年30 个城市轨道交通开通城市的污染减排经济效用约为2 100 亿元。第三，轨道交通可以通过促进城市创新水平拉动经济增长。本文采用最新的随机前沿分析(SFA) 方法计算出2016 年开通轨道交通的30 个地级市平均TFP 约为2.29，同时依据表4 第(3) 列的结果，地铁开通推动了城市11.74%的创新水平增长即技术水平增长，地铁开通对城市经济的增长贡献为0.269%。2016 年中国30 个开通轨道交通的城市的GDP 为311 659.4 亿元(按当年价格)，所以地铁开通对地区经济的拉动约为838.4 亿元。据此，地铁开通带来的实际收益为5 108.19亿元，大于2016 年地铁运营成本4 199.58 亿元。在考虑城市轨道交通建设带来的外部性收益后，总收益大于成本。由此可得，尽管轨道交通的修建与运营成本价值不菲，但其正外部效应带来的收益在弥补完每年的运营成本后，可以使得社会总福利增加908.61 亿元，且最短可在4.23 年内回收建设成本。
五、结论和启示
如何通过地铁等城市轨道交通的建设促进协同创新和区域要素合理流动是本文的核心命题。本文利用2001—2016 年289 个地级市面板数据，使用双重差分模型研究了地铁开通对城市创新水平的影响及其内在机制。研究发现，第一，地铁开通显著提升了城市的创新水平，地铁建设可以增加校企联系、吸引人力资本和FDI 流入是推动城市创新水平提升的重要原因，且结果稳健。第二，地铁对城市创新水平的影响存在显著的异质性特征，西部地区成为地铁建设的最大赢家，缓解了东部地区对西部地区的“虹吸效应”，缩小了东西部城市的创新差距。城市地铁线路越完善、创新强度越低、污染程度越高，地铁开通对其创新水平的正外部性越大。总体而言，地铁开通可以在兼顾效率和公平的同时，较好地提升城市的创新水平。
本文有如下政策启示:第一，应放宽西部地区地铁建设要求，以促进区域协调发展。好的交通基础设施是西部落后地区吸引优势地区要素流动与产业梯度转移的必备条件。本文发现地铁开通对西部城市创新水平的提升远大于东部地区，依据内生增长模型这能够缓解我国区域发展不平衡问题，同时有助于人口增长。而当前政府对城市地铁建设的人口、财政、GDP 等要求，短时间内我国西部地区大部分城市是无法满足的。例如，依据《2018 年中国城市统计年鉴》，满足2018 年地铁建设新规的西部城市只有南宁、成都、昆明、西安和重庆五个城市。这显然会加重我国东西部城市之间的不平衡，不利于我国区域平衡发展战略的推行。
第二，应促进城市地铁线路网络化，充分发挥地铁对区域创新主体的协同和区域创新要素的空间流动，推动我国产业高质量发展。本文发现地铁开通对城市创新水平的正外部性会随着地铁线路的增多而提升，因此应加快地铁城市的线路网络化进程，提升城市交通运输服务能力和水平，满足居民出行需求，推动经济社会发展。另外，应发挥地铁网络化对空间知识溢出的促进作用，拓展产业高质量发展的创新驱动路径，推动政产学研用的有机结合，推动企业创新体系、产业创新体系、国家创新体系建设。
第三，应提升地铁城市的服务质量，完善城市创新环境。城市地铁线路往往围绕着城市中心，而高铁站点和飞机场则大多远离城市中心，导致内外交通转换存在困难，极大制约了地铁正向效应的发挥。因此，应加快内外交通的互联互通，加强以轨道交通为引领的多枢纽交通体系的构建；同时应发挥地铁对人力资本和国外资本的吸引力，构建多样化、包容性的城市生活和工作环境，以更美好的地方品质和更有发展前景的就业环境吸引高层次人才向本地转移，促进本地知识溢出，提高城市创新活力。
