褪去 “首都”光环后的真实创新能力：可持续环境对北京市属科研机构创新绩效的门槛效应

杨 超，林昕怡，贺 俊 (.北京林业大学经济管理学院，北京 00083；.中国社会科学院工业经济研究所，北京 00006)

0 引言

创新型城市是区域创新体系的主要组成部分，也是创新型国家战略的核心节点。自2008年深圳成为我国首个创新型试点城市以来，各大城市逐步开启了创新型城市建设的探索实践，不同类型的创新试点城市为不同禀赋基础、不同发展阶段的其他城市提供了丰富的路径参考。在多个国内乃至世界上有一定影响力的创新型城市中，深圳模式、上海模式一直为学界和业界所推崇；相比之下，北京因其 “首都”的特殊地位，一直被认为可复制性、可参考性较低，从而缺乏对该城市创新能力培育路径的总结。不可否认， “首都北京”在各项显性创新能力指标上领先全国确实是因为众多国家级重点大学、重点实验室等科研机构落户于此。然而，北京市属高校、科研院所对城市层面创新的贡献是否被 “国字头”机构所掩盖？ “城市北京”在创新能力培育方面是否有值得其他城市借鉴的经验尚未发掘提炼？以上问题现有文献没有给予明确的答案。本文基于2009—2018年地级市样本数据，运用倾向得分匹配方法匹配与北京发展程度相似的对照组城市，比较北京与对照组之间的 “地方属”科研机构创新绩效差异，并运用门槛模型检验培育地方创新能力应具备的外部条件。

1 文献综述

自创新型城市概念提出以来，创新型城市建设相关议题在学术界引起了诸多讨论，其中一条重要线索是在 “三螺旋”理论框架下探讨政府、产业、R&D机构对城市创新能力的作用[1-2]。由于城市一般都具有政府和产业两种要素，学界尤其关注大学、科研院所 (下文统称 “科研机构”)对区域创新或国家创新体系的影响。 Li等[3]提出入选国家 “985工程”高校与政府、行业的协同，在创新体系中发挥着至关重要的作用；唐莉等[4]的研究肯定了中科院、北大等驻深院所对深圳创新型城市建设的贡献；王成军等[5]归纳了产-学、政-学等不同创新主体间的合作模式对区域创新水平的溢出效应；徐盈之等[6]研究证实高校与政府、企业开展的官学合作、产学合作对区域经济增长有显著影响。

确定科研机构是城市创新的重要内生动力后，学界衍生出另一条线索，对提升城市创新水平所需的外部基础和氛围进行了广泛讨论[7]。朱光喜等[8]追踪了南方科大筹建的背景和历程，提出地方财政持续高水平投入是建成高水平大学的基本物质条件；顾美玲[9]对宁波诺丁汉大学、西交利物浦大学等中外合作办学的案例研究也暗示政府在高市价要素 (如土地)上的支持是吸引新型大学落地的必要手段；郎健华等[10]则提出西湖高等研究院得以快速发展得益于杭州所具有的生态环境优势，有利于招揽高水平人才。

从现有文献来看，学界普遍承认地方科研机构在创新型城市建设中的支撑作用，且对上海、南京、武汉、成都、深圳等城市的地方性研究机构都进行了深入分析，但是针对北京的研究，现有文献主要关注 “首都北京”及其所拥有的国家级科研资源与国家层面创新的关系，以城市发展视角探讨市属科研机构与 “城市北京”关系的文献尚不多见。以城市维度展开研究，不仅有助于准确识别北京与国内同类城市创新能力的差异，对于如何完善城市创新的基础条件、如何营造引智创新的氛围这类问题，也可提供一份北京经验。

2 分析框架与研究假设

本文所关注的两个核心问题是：①北京作为城市 (而非首都)，其市属科研院所的创新能力与同等发达程度的其他城市相比是否存在显著差异？②哪些可持续环境 (或者说间接的外部环境)营造有助于提升城市创新能力？为了回答以上两个问题，首先需要识别北京市属科研机构与相似城市同类机构在创新绩效上是否具有显著差异，其次需要探究影响科研机构创新绩效的关键因素。

2.1 北京市属科研机构创新能力识别

根据基础良好、特色鲜明、示范性强等原则确定创新型试点城市，可以细分为文化型城市、产业创新型城市、服务创新型城市、科技型城市等不同类型，其中 《北京加强全国科技创新中心建设总体方案》等规划将科技创新作为体现北京的具体定位。科研机构是原始科学创新最为重要的策源地[11-12]，创新绩效即是最为直接的评价指标。但是，笼统地将北京与其他城市对比有欠公平，本文的处理方案是：首先，将北京国家属科研机构的产出数据剥离，只保留地方属科研机构与其他城市进行比较；其次，使用倾向得分匹配法 (PSM)寻找与北京发达程度相似的城市进行比较。

2.2 可持续环境对创新绩效的门槛效应

进入新时代新阶段，城市创新能力的竞争已从直接的科研经费投入、人才引进比拼转向宜居生活、人文特性、产业匹配等间接的 “可持续环境”的竞搏，城市宜居性越强，产业结构与个人发展目标越匹配，对人才吸引力越大，城市整体创新水平就能长期维持高位。根据联合国 《里约宣言》的定义， “可持续环境”指的是在经济、人文、自然三大系统耦合作用下，可以长久维持人类进步的过程或状态。在创新领域，早期的研究主要关注 “怎样的制度和机构设计有助于‘培育’创新能力”，当政府与产业部门肯定了科研院所对区域科技创新能力的基础性作用后，学界逐渐将研究重点转移到 “怎样的环境或氛围有助于‘维持’创新能力”，其对 “环境”的界定也从早期狭义的 “政策环境”拓展到城市的产业基础、人文氛围、自然宜居水平等影响城市创新的非直接要素。经济、人文、自然环境这些间接因素与区域创新能力的关系可以归纳为：一方面，政府直接资助科研院所希望提升城市创新能力；另一方面，科研院所的创新能力 (至少部分地)受限于间接因素，城市宜居水平、产业结构持续改善，当城市宜居水平对人才 (尤其是高级人才)吸引力、地方产业结构与人才发展目标相互契合度均累积到某一阈值时，城市的创新能力呈现出跨越式提升 (见图1)。

图1 经济、人文、自然环境与创新能力的关系

经济、人文、自然环境与创新能力的关系，除了已广泛论证的线性或倒U形关系，本文认为也可能存在门槛效应，其原因是：①营造有利于创新的环境非一朝一夕之事，需要政府持续性投入，要素积累超过某个阈值后效果才会显现，在达到阈值之前的任何一点停止，之前所有的投入都可能变成沉没成本；②受财政、土地等资源约束，政府不能同时对多个环境短板进行改善。例如某年度的财政支出计划安排了人才引进经费，有可能挤占城市基础设施改造的费用；某块土地规划用于绿地或公园，也可能拖延人才住房计划。总之，政府对各类短板做出轻重缓急的排序并动态调整资源分配后，自然环境、人文环境、经济环境中的其中某个积累率先超过阈值而显著改善，进而显现出对城市创新能力的促进作用。

(1)自然环境与创新能力培育：城市宜居水平的门槛效应。心理学领域的研究证实，良好的居住环境有助于增加诸如个体的工作态度、对生活的一般看法、自我效能感等影响个体生产效率的 “心理资本”[13]。伴随经济发展和生活水平的提高，人们对自然环境和地理环境的关注度不断提高，人才更倾向于到自然条件好、舒适宜居的地区工作发展，从事创新工作的科研工作者对这种隐性福利的重视程度甚至可能超过经济收入[14]。根据一些学者对花园城市、森林城市、卫生城市和创新城市的追踪研究[15-17]，城市环境、绿色生态与城市创新力之间存在耦合关系：城市在扩张发展中通过预留空白地带为绿色生产预备空间、规划绿色生态空间提高城镇生态涵养容量等 “留白增绿”举措提升城市宜居水平，吸引高素质创新型人才集聚，进而提升城市创新活力。目前众多城市在积极争取各种 “宜居城市”头衔，部分原因也在于希望借此吸引人才。然而，要起到吸引人才的效果，依赖于政府改善环境的决心和持续投入，一方面是 “创建”与 “迎检” “授牌”之间存在时间间隔，另一方面则是由于城市名片的形成依赖于聚集于此的人才的口碑传播，在形成几何级传播增量前，需要政府在城市绿化、街道保洁等方面不间断维护。

综合以上分析，提出假说H1：城市宜居水平对当地科技创新绩效的影响具有门槛效应 (H1a)；在城市宜居水平突破阈值前，科研经费投入对创新绩效的促进作用有限 (H1b)。

(2)人文环境与创新能力培育：高层次人才集聚的门槛效应。近年来各个城市在人才引进工作中，根据城市自身发展阶段和实际需求，对人才做出了不同程度的界定，总体上可以分为将本科以上学历人员视为 “基础人才”和将研究生以上人员视为 “高层次人才”两类，前者主要是三、四线城市的人才需求，而后者多见于一、二线城市招才引智计划。鉴于本文研究对象是北京及相似发达程度的城市，因此主要聚焦于对高层次人才的讨论。高层次人才相较于一般人才的特征之一是人际网络规模较大且松散，根据格兰诺维特弱连接理论[18]，人际网络扩大有利于信息扩散和外部知识获取。在现实中，高层次人才往往通过项目合作、跨地区学术交流等产生知识外溢，从而提升城市的创新水平。然而，高层次人才对城市创新能力的作用同样依赖于政府的持续投入能力：一方面，招揽高层次人才的成本明显高于基础人才，诸如户口、购房资格等政府乐于采用的引才措施 (对于政府而言这些措施的边际成本近乎为0)显然不适用于高层次人才，需要政府拿出有吸引力的货币化补贴；另一方面，随着各大城市先后加入人才争夺战，货币化补贴的标准也水涨船高，将有限的财政收入用于招揽高层次人才必然挤占既有的政府科研经费安排。以上两方面因素导致的结果可能是，在增量人才未取得重大突破前，存量人才又因资源被挤占而导致产出下降，形成 “空窗期”。

综合以上分析，提出假说H2：高层次人才密度对当地的科技创新绩效的影响具有门槛效应 (H2a)；在高层次人才密度突破阈值前，研发经费投入对创新绩效的促进作用有限 (H2b)。

(3)经济环境与创新能力培育：产业结构的门槛效应。中国整体上已经进入工业化阶段，部分城市甚至已具有后工业化特征，当然也有部分城市仍然处于工业化前期。很明显，不同的城市发展程度具有不同的产业结构，不同的产业结构又要求城市提供不同的智力资源配置，只有产业结构与人力资源结构相互契合才能驱动经济引擎运转。根据比较优势理论及新结构主义倡导的理念[19]，后发地区应从事符合地区比较优势的产业，并根据要素禀赋变化进行优化，利用发达地区的经验和技术，进而实现经济迅速发展，反之则反是。例如，京津冀经济圈中，天津的定位是 “科技成果转化平台”，承接北京原始创新的中试与量产前的必要环节，河北的合理规划应是布局与京津产业对接的配套产业，通过协同推进 “产业配套”与区域创新体系对接，然而河北近年来大力发展原始创新，吸引了大批京津科研院所或项目前来河北落地 (清华大学交叉创新中心、清华大学重大科技项目中试孵化、中石油物探科技园区以及中国航天科技集团的多个科技成果转化项目相继落户河北)，期望通过打造科技成果转化平台、科研设施设备共建共享的方式导入高端创新资源。但从实际效果来看，河北的创新能力并没有显著改善。也就是说，若未考虑城市产业的具体需求而一味强调创新驱动，不仅无助于城市实现跨越式发展，还可能由于产业结构与人才结构错配制约创新能力培育。

综合以上分析，提出假说H3：城市产业结构对当地的科技创新绩效具有门槛效应 (H3a)；在调整至以技术密集型、知识密集型为主的产业结构前，研发经费投入对创新绩效的促进作用有限 (H3b)。

3 模型设定

3.1 倾向得分匹配模型

倾向得分匹配法 (PSM)的基本思想是寻找两个城市轮廓尽可能匹配的样本进行比较 (即xi≈xj)，这样， “处理组”与 “对照组”的区别就仅在于 “是否为北京”。传统处理方法将刻画城市轮廓特征的控制变量与核心变量一同放入方程，容易引起过度识别或伪回归。而PSM在最终的回归方程中只包含核心变量，城市特征变量仅用于匹配具有相似城市轮廓的样本。本文从城市体量、经济发展条件、人力资源储备、科教投入强度4个维度，每个维度2个变量刻画城市特征，通过共计8个匹配变量从样本池中匹配与北京发展水平相似的城市。定义yi为城市i的科研机构创新绩效，处理组与控制组的科研机构创新绩效可分别表示为：

=y0i+ (y1i-y0i)Di

(1)

式中，虚拟变量D={0,1}，用于区分样本属于处理组或参照组，处理组样本y1i为北京市数据，参照组样本y0i表示与北京相仿的城市或省份； (y1i-y0i)为北京与参照组的地方属科研机构创新绩效差异。由于单样本 (y1i-y0i)是随机结果，对于政策制定者而言，可能更关心更具统计学意义的平均处理效应 (ATT)：

(2)

式中，N1=∑iDi为处理组个数，∑i:Di=1是对处理组个体的加总。

3.2 门槛效应模型

本文设定以下门槛回归模型,以检验研究假说H1、H2、H3：

(3)

(4)

3.3 变量描述性统计

数据来源为国家统计局、 《中国城市统计年鉴》 《中国科技年鉴》和各省统计年鉴，时间范围为2009—2018年，表1为变量说明及其描述性统计。

表1 变量说明及描述性统计结果

4 实证结果及分析

4.1 科技创新能力差异识别

使用最近邻匹配 (k=1)的PSM结果显示，处理组与控制组科研绩效差异 (ATT)多数通过了显著性检验，反映出北京市属科研机构在国外期刊、国内期刊、著作、专利四个人均科研产出指标优于相似城市的同类机构。

从表2可知，与基础设施相近的城市相比，北京市属科研机构的每百人国内期刊发表量高出24篇；与城市规模相近的城市相比，北京市属科研机构的每百人国外期刊发表量平均高出22篇；与经济规模相近的城市相比，北京市属科研机构的每百人著作数量平均高出1.7部；与产业结构相近的城市相比，北京市属科研机构的每百人专利数量平均高出近16项。回归结果表明，剔除国家级科研机构后的 “城市北京”仍然具有较强的科技创新策源能力。

表2 PSM回归结果

4.2 创新能力培育的门槛效应

借助Bootstrap反复抽样法重复抽取样本300次，分别以宜居环境、产业结构、高层次人力资本作为门槛变量，对解释变量进行门槛特征检验。结果如表3所示。

(1)城市宜居水平对科技创新绩效存在门槛效应。①人均园林绿地面积对国内期刊显示出双门槛效应，门槛值为13.44m2、15.25m2。同时，在第二区间 (人均绿地面积13.44～15.25m2)，增加科研人员人均经费投入能显著提升国内期刊发表数，科研人员人均经费投入每增加1000万元，人均国内期刊发表数显著增加31.54篇。②人均园林绿地面积对国外期刊、著作也显示出门槛效应，前者的单门槛值为34.14m2，后者的双门槛值分别为14.05m2、14.83m2。③对专利未显示出门槛效应。

综合以上4个不同被解释变量有3个表现出门槛效应的结果，本文认为，当政府对人居环境持续投入超过一定水平并达到科研人员可感知的质变程度后，城市宜居环境对科研人员的吸引力明显提升，即假说H1a成立。但是，城市绿地面积、科研经费投入、科研绩效三者之间的传导机制仅当因变量为 “国内期刊”时显著，即未能稳健证实假说H1b。

表3 可持续环境对创新能力培育的门槛效应检验结果

(2)高层次人才集聚对科技创新绩效存在门槛效应。①科技人才集聚指数对国内期刊、国外期刊均显示出单门槛效应，门槛区位熵指数分别为0.54、0.38。在人才集聚指数超过门槛后，增加科研经费投入可显著提升期刊发表量，科研人员人均经费投入每增加1000万元，人均国内期刊发表数显著增加10.24篇、国外期刊显著增加5.74篇。②对专利表现为双门槛效应，门槛值为0.38、0.81。③对著作未表现出门槛效应。

以上4个不同被解释变量有3个表现出门槛效应，本文认为，当科技人才累积到一定水平后，其对城市创新绩效的带动作用才会显示出来，在达到临界值前的累积过程，政府需面对持续投入不能带来显性结果的境况，即H2a成立。但是，关于高层次人才集聚水平、科研经费投入、科研绩效三者之间的关系，仅在因变量为 “国内期刊”或 “国外期刊”时显著，因变量为 “著作”或 “专利”时不再显著，即未能稳健证实假说H2b。

(3)产业结构对科技创新绩效不存在稳健的门槛效应。①第三产业占GDP比重对国外期刊显示出双门槛效应，门槛值分别为33.60%、59.00%。在比重低于33.60%前，科研人员人均经费投入每增加1000万元，人均国外期刊发表数显著增加6.14篇；比重超过33.60%后，国外期刊发表不再依赖于政府经费投入；当比重超过59.00%后，政府经费投入重新影响国外期刊发表，但是影响系数降低，人均经费投入每增加1000万元，人均国外期刊发表数增加1.33篇。②对专利表现为单门槛效应，门槛值为44.40%。在比重低于门槛值前，科研人员人均经费投入每增加1000万元，人均专利增加4.48项；当超过44.40%后，人均经费投入每增加1000万元，人均专利提升至9.12项。③对国内期刊、著作未表现出门槛效应。综合以上结果，4个不同被解释变量仅有2个表现出门槛效应，基于稳健性原则，本文认为未能稳健证实假说H3。

虽然假说H3在本文中未得出稳健结果，但是产业结构变化引致的科研产出形式变化仍然值得注意：在产业结构以一、二产业为主时，科研成果的表现形式主要是论文，且依赖于政府资金投入；当产业结构调整为以技术、知识密集型为主时 (本文的结果是三产占GDP比重44.40%左右)，更接近 “实用创新”的专利表现较为活跃；当产业结构进一步 “高级化” (本文的结果是三产占GDP比重59.00%左右)，主要科技成果又重新回归到更具理论创新和原始创新的论文上。此变化过程反映出城市在不同发展阶段所依赖的科技策源力量不同。在成熟工业化阶段，产业本身的经济回报足以吸引社会资本、资源进入产业，但是工业化前期，以及在技术路线越来越复杂、前期投入成本越来越高昂的后工业化阶段，企业偏向于在产品前景确定的量产、应用环节投入，而原始理论论证、共性技术开发、小试及中试等环节则因为前景不确定和成果强外部性而难以吸引足够的社会要素进入。相比于成熟工业化阶段，在前工业化和后工业化阶段更需要政府为 “科研市场”注入充足的 “流动性”，以保障科技公共产品的 “生产”。

5 结论与政策启示

5.1 研究结论

(1)以人均园林绿地面积作为代理变量的结果显示，城市宜居水平对科技创新绩效存在门槛效应。当政府对人居环境持续投入超过一定水平并达到科研人员可感知的质变程度后 (门槛值分别为人均绿地13.44m2、14.05m2、14.83m2、15.25m2)，城市宜居环境对科研人员的吸引力明显提升，此时再持续增加科研经费投入能带来更多的科研产出。

(2)以科技人才集聚指数作为代理变量的结果显示，高层次人才集聚对科技创新绩效存在门槛效应。当科技人才累积到一定水平后 (门槛值分别为人才区位熵指数0.38、0.54、0.81)，其对城市创新绩效的带动作用才会显示出来，在达到门槛值前的累积过程，政府应对 “持续投入不能带来显性成果”这种暂时性境况有所预期。

(3)虽然产业结构对科技创新绩效不存在稳健的门槛效应，但是模型结果显示不同的产业结构下有不同的主流科研产出形式——在成熟工业化阶段，主要科研产出是更接近 “实用创新”的专利；而在后工业化阶段，主要科研产出是更具 “理论创新”的论文。这种差异应引起进入后工业化阶段的城市注意，一旦进入该阶段，政府应主动重新承担对公共科技产品的供给，以克服科技创新 “市场失灵”问题。

5.2 政策启示

在探索新型城市化建设的实践中，打造创新型城市已成为众多城市优先选择的策略，为此不惜重金招揽人才、吸引顶尖科研院所入驻，往往忽略了城市存量科研机构的潜力。本文的实证结果说明：首先，只要给予地方属科研机构持续的支持，同样可获得可观的创新绩效。当然，只有在突破某些门槛后，科研机构才能实现厚积薄发，在此之前政府需要对 “无成果的持续投入”这种情况保持足够的耐心。其次，所谓的门槛，除了 “政府资金投入直接影响科研产出”这一广泛共识之外，科研绩效还受到城市宜居水平、高层次人才集聚水平、产业结构等非直接因素的影响，这些间接的环境因素往往容易被政策制定者忽视。在创新型城市 (尤其是科技创新型城市)建设的政策组合中，需要将这些非直接因素纳入 “创新环境改善计划”的框架中，为激发存量人才创新潜力和吸引增量人才营造适宜的氛围。最后，褪去首都光环后的 “城市北京”其真实科技创新能力值得进一步深入研究，为其他希望提升科技创新能力的城市提供除了深圳、上海之外的可参考样板。