人文城市建设的经济价值

丁焕峰 谭一帆 刘小勇

基金项目：国家社会科学基金重点项目“科技自立自强目标下中国创新资源空间配置优化研究”（22AJY011）成果。

摘要：历史文化遗产是城市的宝贵资源，也是城市文化的重要组成部分。本研究基于人文经济学的价值判断，以国家历史文化名城作为人文城市的典型代表进行准自然实验，利用多期双重差分模型探讨历史文化遗产活化对所在城市创新能力的效应及其影响机制。结果表明：国家历史文化名城建设对城市创新能力提升具有显著正面作用；历史文化遗产活化可以通过发挥要素积累效应、产业转型升级效应与宜居宜业效应，助推城市创新能力提升。本研究有助于理解人文城市建设、历史文化遗产活化的经济价值，进而探索新时代人文经济学的作用机理和理论框架，为构建人文经济学话语体系提供实践证据和实证方法，并为发展人文经济提供理论和实践启示。

关键词：人文经济学；历史文化遗产；历史文化名城；城市创新能力；人文城市

【中图分类号】 G122    doi：10.3969/j.issn.1674-7178.2024.02.010

引言

文化与经济的关系在经济学发展中先后引起了不同观点的探讨。新古典经济学因其逻辑的、结构的、静态的思维方式，长期把偏向历史的、情感的和动态的文化因素排除在研究范畴之外。但随着文化与经济日益融合，经济学无论是对文化产业，还是对社会制度以及伦理价值观等方面的研究，均反映了经济学对文化世界的关注[1]。习近平总书记对文化和经济的关系多次做出深刻论述，指出“推动高质量发展，文化是重要支点。”①“文化很发达的地方，经济照样走在前面。可以研究一下这里面的人文经济学。”②人文经济学的提出，体现了人文性和经济性的融合，是一种在中国式现代化语境下的建设性理论。新时代人文经济学认为，人文不仅能为经济发展起到正向推动作用，还能为经济发展打开更加广阔的空间，提供更加持久的动力，推动经济增长从“快”向“好”转变③。具体从城市的视角来探讨人文经济学，人文城市建设是其中的重要内容。2014年，中共中央、国务院印发的《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》明确提出“注重人文城市建设”④。人文城市作为城市文化本质发育最好，文化功能与政治功能、经济功能发展最为协调平衡的新型城市，在我国新型城镇化建设中承担着“凝神铸魂、文化赋能”等多方面的重要作用⑤。而历史文化遗产作为前人创造的物质财富和精神财富的历史遗存，具有历史文化价值、美学价值、科学价值等人文价值，是城市的宝贵资源和城市文化的重要组成部分。对城市历史文化遗产进行保护并活化，可以发展出文化旅游、文化创意经济等人文经济产业形态，有利于推进人文城市建设、促进人文经济发展。2018年10月24日，习近平总书记在广州市荔湾区永庆坊考察时指出：“城市规划和建设应高度重视历史文化保护，不急功近利，不大拆大建。要突出地方特色，注重改善人居环境，更多采用微改造这种‘绣花功夫，注重文明传承和文化延续，让城市留下记忆，让人们记住乡愁。”⑥这为人文城市建设、城市更新行动提供了科学指引。不过在一些城市更新实践中，大拆大建等发展乱象导致众多历史文化街区、历史建筑和文物建筑被拆除，由此产生了诸多新的城市问题，比如居民搬迁、房价遭到哄抬、生活成本增加等⑦。这一乱象本质上是在发展理念中缺乏对人文经济学的理解，忽视了历史文化资源在城市开发建设中的赋能作用。因此，人文城市建设的经济价值研究作为人文经济学的组成部分，既对深入理解人文与经济之间的关系具有一定理论价值，也对推动城市集约型内涵式发展具有很好的实践启示。

在人文城市建设中，历史文化遗产活化可以激发产业转型升级。从国际上的城市来看，曼彻斯特是开工业革命先河的“棉都”，底特律则是汽车产业的摇篮。这两座工业城市都曾因特定产业专业化发展而盛极一时，却也因过度依赖单一产业陷入发展困境[2-3]。实现工业城市的产业转型，充分活化历史文化遗产是其中关键一环。通过各类历史文化遗产活化项目的规划和实施，曼彻斯特形成了以服务业为驱动的多元化经济。以对老工业地区索尔福德码头的改造为代表，曼彻斯特一举奠定了发展商务办公和文化休闲等多元产业的优势[4]。与之相反，底特律却在2013年申请破产，其直接原因正是城市的大拆大建。底特律前市长David Bing承诺要大刀阔斧地拆除上万间被弃置的房屋⑧，而房屋拆除计划带来了城市公共开支的急剧扩张⑨，使得城市财政难以为继。两座城市的不同命运充分说明，大拆大建并不可取，发掘历史文化遗产资源价值对推动城市产业转型升级至关重要。

历史文化遗产活化也可以激發城市创新能力提升。历史文化遗产因其蕴含着丰富的人文理念，是知识在代际传承和不同群体间流动的载体，也是社会凝聚力在地方得到塑造和增强的基石。而知识溢出是城市经济增长和创新能力提升的关键，表现在产业多样性和文化多样性两个方面。知识在不同产业间的溢出驱动产业多样化发展，使得具有产业多样性的城市比专业化城市经济增长更快[5]。从单纯的保护对象，到作为旅游目的地的开发对象，再到驱动经济增长的投资对象，历史文化遗产不断驱动着所在地建筑业、旅游业和文化创意业等产业多样化发展[6]。同时，因知识在不同文化背景的人员之间流动而形成的文化多样性能为城市带来社会凝聚力提升、技能互补和人才互补等诸多红利[7-9]。因此，从产业多样性和文化多样性来看，历史文化遗产活化有利于推动知识交流，促进城市创新能力提升和经济持续增长。

尽管历史文化遗产对经济增长与创新能力提升的重要性引起了学界重视，如中国城市历史名片的经济价值研究[10]，但此类研究更多基于个别城市或国家的案例分析，如西安[11]、希腊[12]等。这些个案研究难以全面捕捉历史文化遗产活化促进创新能力提升的潜在因素。为此，本文从全国范围内历史文化遗产活化的角度，基于研究数据的可获得性，选取国家历史文化名城作为人文城市的典型代表，对人文城市建设的经济价值进行研究。根据《中华人民共和国文物保护法》，历史文化名城是指保护文物特别丰富，具有重大历史文化价值和革命意义的城市，可以用于考察历史文化遗产活化对创新能力提升的准自然实验。

针对现有研究对历史文化遗产促进城市创新能力机制分析的不足，本文研究的问题是：从整体上看，国家历史文化名城建设是否有助于促进城市创新能力提升？如果是，那么其中的历史文化遗产活化对创新能力提升起到哪些方面的正面作用？而对于历史文化遗产相对缺乏的新兴城市，又如何通过文化建设提升创新能力？与现有的研究相比，本研究可能的边际贡献主要有：一是结合经济学因果推断的研究特点，证实了人文城市建设的经济价值。这一研究基于国际前沿实证方法，以本土分析框架为基准建立推理模型，增强了分析思路的严谨性与分析结果的一般性，丰富了人文经济学的实证研究手段。二是提出可以通过历史文化遗产活化实现城市专业化经济与多样化经济有益互补。现有研究长期囿于专业化溢出和多样化溢出之间优劣的辩论[13-17]，认为特定产业的专业化只是城市起步初期的发动机，多样化才更有利于创新。本研究认为，在城市发展进程中，历史文化遗产是城市特有的文化资源禀赋，通过对其进行品牌塑造和资源开发，不仅可以带动旅游、创意产业等服务业发展，也可以带动传统产业的升级改造。三是创新地将国家历史文化名城建设作为提升文化多样性的代理变量，探究其在要素积累、产业转型与营造宜居宜业城市环境方面的作用。本研究通过准自然实验的方式，检验发现国家历史文化名城建设可以促进城市创新能力提升，为现有以文化多样性促进城市发展的研究增加了历史文化遗产的视角。四是提出了分析国家历史文化名城建设对城市创新能力提升的理论框架。这一框架从要素积累效应、产业转型效应与宜居宜业效应三个方面分析国家历史文化名城建设的效果，为更好地提升历史文化遗产活化的经济效应提供了证据，也拓宽了历史文化遗产相对缺乏的新兴城市推进文化建设的思路。

一、理论框架

如前文所述，本研究从要素积累效应、产业转型效应与宜居宜业效应三个角度阐释国家历史文化名城与创新能力的关系机制，并通过分析历史文化遗产活化与城市创新能力提升之间的内在演化机制，提出相应的理论假说。在国家历史文化名城建设中，首先，保护历史文化遗产有利于保留和积累当地优秀文化传统，进而对高端人才和创新资源产生吸引力。其次，历史文化遗产是城市的特色优势资源。城市通过对历史文化遗产的活化，能够实现资源要素向城市优势产业流动和集聚，发挥资源对产业转型升级的促进作用。例如，将老旧文化遗址改造为创意产业园区，有利于實现城市废弃土地资源的再利用，优化周边居住环境以及完善配套设施，创造更加宜居宜业的生产生活条件，并创造出一批创业就业机会。因此，本研究提出假设1：国家历史文化名城建设有利于提升城市创新能力。

历史文化遗产活化有利于创新资源积累与人力资本积累。历史文化遗产是历史上物质资本和文化积累的重要体现。保留历史文化遗产的城市在传承中华优秀传统文化、塑造正面城市形象、增加综合文化实力等方面具有优势。这将促使当地社会更加重视创新资源投入，推动形成更加浓厚的创新文化氛围。此外，在薪资待遇和生活成本相近的条件下，综合文化实力越强的城市对外地人才越具有吸引力，可以通过人力资本积累促进创新能力的提升。因此，本研究提出假设2：历史文化遗产活化有利于通过积累创新资源和人力资本提升城市创新能力。

历史文化遗产活化有利于促进产业绿色化和服务化转型。从实践上看，历史文化遗产活化可以促使城市更加注重环境品质的塑造，倒逼产业绿色化转型。与此同时，通过历史文化遗产发掘城市文化内涵、打造文化品牌，有利于推动文化创意产业等服务业的发展[18-19]。产业绿色化、服务化转型的现实需求是促进城市创新能力提升的重要原因。因此，本研究提出假设3：历史文化遗产活化能够通过产业绿色化、服务化转型提升城市创新能力。

历史文化遗产活化有利于塑造宜居宜业的生活环境。在城市内部，随着众多老旧历史文化街区经过微改造实现活化后，当地居住的卫生条件、安全条件和居民的生活品质得到改善，老旧建筑因其浓厚的文化氛围吸引了咖啡馆、创意集市等文化企业入驻。如在广州，历史文化遗产活化项目使历史文化街区与城市线下文化活动的空间分布逐步耦合⑩，带动了服务业在历史文化街区集聚，不断刺激社会的消费需求。同时，人居环境的改善和城市形象的提升也塑造了区域旅游、消费热点，有利于营造创新创业的文化氛围。这表明，历史文化遗产在空间层面的再发掘，有利于释放一批与历史文化相关的创新创业机会、塑造城市创新文化。因此，本研究提出假设4：历史文化遗产活化对中心城市、消费城市与旅游城市等具有更为显著的正面作用，即通过打造宜居宜业的生活环境带动城市创新能力提升。

二、变量与数据

本文依照以下步骤研究国家历史文化名城建设与城市创新能力提升之间的关联：首先，采用多期双重差分模型进行基准回归；其次，针对异质性设立时点的政策，由于采用双向固定效应模型可能会产生偏误问题，采用Bacon分解进行偏误诊断，验证采用双向固定效应模型分析异质性设立时点政策的无偏误性，并且从多期双重差分模型适用条件、内生性处理角度、数据角度等多方面进行稳健性检验；最后，根据提出的理论假说，从要素积累效应、产业转型效应与宜居宜业效应三个方面解释其作用机制和异质性。

自1982年起，国务院已将142座城市列为国家历史文化名城，并对这些城市的历史文化遗产进行了保护。历史文化名镇是国家历史文化名城建设的基本单元，是由住房和城乡建设部和国家文物局共同组织评选的保存文物特别丰富，且具有重大历史价值或纪念意义的，能较完整地反映一些历史时期传统风貌和地方民族特色的镇11。这类历史文化名镇名单公布后，当地规划建设带来的潜在经济效应是本研究分析政策冲击效应的出发点。本研究运用2001—2016年277个地级及以上城市创新能力的平衡面板数据，且经过手工匹配和统计，发现在这277个地级及以上市中共有118个国家历史文化名城辖区内拥有历史文化名镇。这些历史文化名城名镇遍布中国的东部、中部、西部和南部地区，涵盖了从沿海经济发达地区到内陆发展中地区。随后，本研究构造如下计量模型来检验国家历史文化名城建设对城市创新能力的影响：

[lnInnoit=β DIDit+θ Cvarit+ηt+μi+?it   1]

[lnInnoit=ζ interactit+β DIDit+γ DIDitinteractit+θ Cvarit+ηt+μi+?it                  2]

其中，下标i表示地级及以上市；t表示年份；因变量[lnInnoit]表示地级及以上市城市创新能力；[DIDit]为核心关键变量，刻画历史文化名镇带来的政策处理效应；[Cvarit]为控制变量；[ηt]为时间固定效应，剔除时间效应的影响；[?it]为随机误差项；[μi]为个体固定效应，控制个体不随时间变化的因素的影响；[β]是重点回归系数，衡量入选国家历史文化名城的地级及以上市与对照组创新能力的平均差异；[interactit]为调节变量，考察历史文化名城建设是否具有异质性，如果调节效应的系数[γ]为正，则说明调节变量与政策冲击效应具有互补性，反之则具有替代性[20]。此外，本研究还选取一系列中介变量，采用Bootstrap自助法进一步检验间接效应（Average Causal Mediation Effects， ACME）是否存在[21]，如存在，说明变量在历史文化名城建设中起到中介作用。

关于政策变量，本研究设立交互项[DIDit]来反映政策处理效应，表示组别虚拟变量[treat]与时间虚拟变量[time]的交互项。[treat=1]表示当年该城市具有历史文化名镇，[treat=0]则为观察期内没有入选历史文化名镇。时间虚拟变量[time]反映城市当年是否具有历史文化名镇，设立当年以及以后的年份为1，否则取值为0。若两个哑变量同时取值为1，则[DIDit]取值为1，否则为0。历史文化名镇名单来自住房和城乡建设部，本研究将名镇地址手工匹配到对应地级及以上市作为政策变量数值判断的依据。

关于控制变量，本研究结合经济增长的影响因素和数据的可得性，分别选择以下变量。人口密度（Density）：使用年末总人口数除以行政区划面积代理[22]。城市化（Urban）：采用市辖区人口占总人口的比重来衡量。金融发展（Finance）：使用金融机构存贷款总额与地区生产总值的比值衡量[23]。对外开放（Open）：使用实际利用外资衡量。基础设施（Infrastructure）：采用人均铺装道路面积的对数来衡量。

关于中介变量，本研究分别选择以下变量。人力资本积累（Human Capital）：以计算受教育年限代表人力资本存量[24]，计算方式为（小学在读学生数×6+初中在读学生数×9+高等学校在读学生数×16）/总人口。城市创新投入（Tech Capital）：使用政府科技财政支出代理[25]。工业绿色化（GreenInd）：使用规模以上工业总产值除以工业烟尘排放量代理[26]。服务业发展（Service）：采用服务业集聚度代理，以服务业从业人数在全国的区位熵衡量。

关于调节变量，本文选取以下变量。人均地区生产总值取对数（lngdpc）：代表当地经济发展水平。旅游业收入（Domestic Tourism Income）：使用地级及以上市国内旅游收入代理[27]。消费规模（Consumption）：使用人均社会消费品零售总额取对数代理。是否历史上的经济文化中心（古都）：以当地是否属于历朝首都代理。是否中心城市（Central）：使用首都、省会城市和副省级城市代理。需要说明的是，在进行数据处理之前，部分缺失数据从相应城市对应年份的省级预计城市统计年鉴中加以补充，如果补充后仍是缺失值，则使用线性插值法对数据缺失值进行处理。本研究也对主要经济变量使用地区生产总值平减指数平减至2001年实际值，以消除通货膨胀因素对数据的影响。除比率外，相应指标进行对数化处理。

此外，由于历史文物越多的城市越有可能入选国家历史文化名城，这些城市往往也可能是历史上的经济文化中心，因而创新能力更强。这种内生性问题可能导致估计结果存在偏误。因此，为了解决可能存在的内生性问题，本研究采用2019年地级及以上市博物馆数、文物保护单位数量作为工具变量[28]。博物馆数和文物保护单位的数量能够反映城市能否入选国家历史文化名城的概率，且历史文物保护单位数量由历史条件决定，与当前创新能力的绩效无关，满足有效工具变量的外生性假设。同时，参考相关构造工具变量的做法[29]，本研究选取了2019年地级及以上市博物馆数、文物保护单位数（与个体相关）与年度文物保护管理机构支出（与时间相关）的交互项，作为政策变量的工具变量。

本研究的指标数据来源，除城市创新能力、国内旅游收入、国家历史文化名城及名镇名单、国家级文物保护单位外，其他均来自相关年度的中国城市统计年鉴，由EPS数据库整理。国内旅游收入数据来自各地级及以上市相关年度的国民经济与社会发展统计公报。国家历史文化名城及名镇名单来自住房和城乡建设部。国家级文物保护单位来自国家文物局。城市创新能力数据选取《中国城市和产业创新力报告2017》中的城市创新指数的对数来衡量。城市创新指数可以划分为创新指数和城市创业活力指数的平均值之和。创新指数反映了城市专利质量的综合水平，其中专利质量是通过专利的存续年限来衡量的；城市创业活力指数则通过新成立企业的注册资本总额来体现。这两者共同构成了对城市创新与创业环境的综合评估[30]。该数据基于国家知识产权局的专利数据和国家市场监督管理总局的新注册企业数据，避免了仅从专利数量度量的偏差，能有效衡量城市的创新能力。地级及以上市专利授权和申请发明数量来自国家知识产权局。文物保护管理机构支出数据来自国家统计局。

在进行模型估计之前，本研究使用单位根检验验证了每一个变量的平稳性，确保面板回归方法是适用的。每个估计均使用以城市为聚类的稳健标准误来缓解异方差和自相关问题。程序运行环境为Rstudio。

三、实证结果

（一）基准回归

表1展示了基准回归的结果，其中列（1）为不加入任何控制变量的回归结果，列（2）为加入了控制变量的回歸结果，列（3）为加入双向固定效应的面板回归，列（4）为同时加入控制变量和双向固定效应的回归。本文关注的回归系数[β]在1%的水平下均显著为正，表明国家历史文化名城建设对城市创新能力提升具有正面作用。假设1得到证实。

（二）稳健性检验

表2展示了稳健性检验的结果。在替换被解释变量情形下，专利发明数同样也能衡量城市的创新能力。列（1）、列（2）分别表示把因变量替换为城市当年专利授权数量（Patent G）和申请数量（Patent A）。在控制其他试点政策情形下，列（3）、列（4）和列（5）分别表示加入高新区（High Tech Zone）、国家创新型城市（Innovative City）与国家知识产权试点城市（IP Demonstration City）作为控制变量再次进行回归，其设置规则与本章DID变量的设置方式相同。为进一步排除样本选择性偏误的影响，本研究采用倾向得分匹配法（PSM-DID），得出列（6）的回归结果。同时，本研究使用k-近邻法并根据样本的控制变量实施匹配，得到匹配前后变量的变化图（图1）。图1展示了倾向得分匹配前后的得分变化，显示匹配后的组别得分分布更为相似，且每个变量的标准偏差绝对值小于10%。因此，匹配满足平衡性假设。这三种稳健性检验的结果表明，回归系数[β]依旧显著为正，其大小也与基准回归基本保持一致。

（三）平行趋势检验

平行趋势假定是多期双重差分法得到无偏估计结果的必要前提，即要求处理组和对照组在政策实施前具有基本相同的变化趋势，否则可能会高估或低估政策实施的效果。本研究参照检验多期双重差分平行趋势的做法[31]，利用事件研究法检验平行趋势假定是否成立，构建如下动态模型：

[lnInnoit=k=-55γi DIDkit+θ Cvarit+α+ηt+μi+?it                                              3]

其中，i和t分别表示地级及以上市和年份，DIDkit表示政策虚拟变量，用si表示入选的具体年份，t表示样本年份，当t-si=k（k=-5，…5），则定义DIDkit=1，否则DIDkit=0。图2展示了政策实施前后虚拟变量的估计系数。本研究将地级及以上市入选国家历史文化名城的前一年设置为基准年，故图中没有-1期的数据。由图2可知，-5期到-2期的系数并没有呈现明显的变化规律，且各估计系数在置信区间内为0，在政策期后大部分系数均显著不为0，表明平行趋势假设得证。

（四）工具变量回归

表3展示了工具变量回归的结果。列（1）为城市创新能力指数，列（2）为使用地级及以上市专利授予量作为被解释变量的二阶段最小二乘法的回归结果。Wald-F>10拒绝弱工具变量问题，Sargan检验结果说明工具变量满足外生性假设。主效应系数都显著为正，表明考虑内生性问题后，国家历史文化名城建设的效果具有稳健性。

表4展示了Bacon分解结果。本研究使用多期DID实证评估国家历史文化名城建设对城市创新能力提升的影响，其中涉及多期多组数据。针对该类型多期多组的数据，本研究参考采用Bacon分解将双向固定效应的DID估计量分解为各部分的加权平均值，通过分解结果判断第三类分组的权重是否过大以至于影响回归结果，以此保证本文回归结果的稳健性[32]。本文分别涉及三类数据组：从未处理组（Never）、先处理组（Earlier）、后处理组（Later）。从未处理过的对照组通常为好的对照组。从表4可以看出，国家历史文化名城建设对城市创新能力的影响净效应有80%的影响来自处理组与从未受到处理的对照组，11.9%的影响来自先处理组与后处理对照组，另外还有7%的影响来自后处理组与先处理对照组。由此可见，大部分影响都是基于将从未受到处理过的组别作为对照组来进行反事实检验得到的结果，本研究的双向固定效应估计量由负权重引起的偏误较小。

为避免可能的样本选择问题，本研究在277个地级及以上市中随机剔除20个城市，重新进行基准回归，并将这个过程重复1000次。图3展示了前100次的回归系数变化，显示无论剔除哪组城市，回归系数都至少在5%以上的水平上显著为正。因此，潜在的样本选择问题不太可能影响历史文化名城建设与城市创新能力提升之间的稳健性。

四、进一步讨论

表5展示了引入中介机制的结果。历史文化遗产活化在促进城市科技财政投入、人力资本积累、产业绿色化转型和产业服务化转型的作用得到了检验，其中介效应占比分别为10.6%、14.3%、55.4%与11.4%。这表明在历史文化遗产活化的过程中，城市对优良环境的需求不断提高，将加快淘汰高污染、高能耗、低效率与低价值产业，驱动工业绿色化转型。与此同时，历史文化遗产活化也提高了服务业的集聚程度，进而提升了城市创新能力。假设2和假设3得到证实。

表6展示了异质性检验的结果。本研究参考利用调节效应进一步强化自变量与因变量之间的因果关系[42]。根据理论，D通过某个机制影响Y，而这一机制在某些子总体中存在，在另外一些子总体中不存在，则进一步强化了自变量与因变量之间的因果关系。列（1）、列（2）、列（3）、列（4）和列（5）分别表明，国家历史文化名城建设在经济越发达、历史越悠久、游客越多、消费水平和行政等级越高的城市具有更为显著的作用，也进一步说明了在宜居宜业的城市，历史文化遗产活化有利于促进城市创新能力提升这一假设。假设4得到证实。

在发展较好的城市中，国家历史文化名城建设之所以更为有效，主要得益于这些城市较强的经济实力和投资能力、较高的居民素质和文化认同、成熟的政策支持与规划能力，以及人口密度带来的较大的市场潜力和商业机会。这些因素共同促进了历史文化遗产的保护、传承和创新，以及新型消费领域特别是旅游和文化产业的发展。相反，在发展较差的城市，由于资源条件等多方面欠缺，国家历史文化名城建设可能由于规模效应不足，难以转化为可持续的现实收益。因此，推动国家历史文化名城焕发新活力，不仅需要外部支持和政策倾斜，也需要有针对性的发展规划和措施，以激发新型文化消费的潜力。以广州和深圳为例，本研究进一步讨论历史文化遗产活化、推进文化建设的现实影响。

对广州来说，实现老城市新活力是充分发挥国家中心城市、省会城市窗口示范作用和推进高质量发展的内在要求。历史文化遗产活化利用则是广州保护传承城脉、文脉、商脉和实现老城市新活力的重要路径。实际上，老城市与新活力密不可分。现代服务业、国际营商环境的建设等方面离不开老城市悠久的文化底蕴，城市历史文化的传承与延续也需要不断注入时代新活力。近年来，广州在实践中切实加强历史文化遗产活化利用，加快实现老城市新活力、“四個出新出彩”，取得了许多亮点与成效。在弘扬革命文化方面，广州大力发挥中共三大会址纪念馆等红色革命遗址的科教作用，通过红色文化讲堂、红色展演等形式向人们展示革命历史。在利用文化资源促进产业转型升级方面，截至2021年，广州拥有222个产业园和基地，其中包括21个国家级文化产业园区和基地以及32家文化上市公司?。在通过历史文化遗产保护与活化不断提高人居环境方面，广州通过“修旧如旧”方式和“绣花”功夫，成功改造永庆坊项目，让历史文脉与现代生活相融合，让粤韵风华的老广州同现代国际大都市相得益彰?。

相比广州等老城市，新兴城市可能历史文化遗产资源不多，但借助文化建设推动产业转型升级、营造宜居宜业的创新文化氛围，仍然是促进创新能力提升的有效方式。近年来，深圳将文化作为城市发展的重要方向，明确了一系列文化发展目标，如“创新型智慧型力量型主流城市文化”“国际文化创意先锋城市”等，并制定配套政策大力发展文化产业，有效弥补了文化积淀薄弱的“短板”[33]。特别是在以创造宜居宜业环境提升城市创新能力方面，深圳培育了一大批有影响力的文化品牌，建立“城市文化菜单”，规划建设“新十大文化设施”，提升改造“十大特色文化街区”，打造“一区一书城、一街道一书吧”的文化空间格局等。通过这些措施，深圳在文化建设方面取得丰硕成果，多次获得“全国文化体制改革先进地区”称号，展现了新兴城市在文化建设上的担当作为。而这些文化资源同样能够有效转化为创新资源，促进城市创新能力提升。

结语

从实证角度研究人文城市建设对城市创新能力提升的效应，探索其内在机制、作用范围与时效，有助于理解人文城市建设的经济价值、探索新时代人文经济学的作用机理和理论框架，为人文经济学话语体系构建提供实践证据和实证方法，并为发展人文经济提供理论和实践启示。在理论启示方面，中华优秀传统文化资源不仅仅是文化象征，也可以经由活化助力打造经济品牌。在人文城市建设、历史文化遗产活化的进程中，物质文明与精神文明不断协调发展，既塑造了宜居宜业的城市环境，也以人力资本积累与优秀文化传承不断推动经济社会发展，实现了历史文化遗产经济价值的现代转化。这种文化与经济交融的实践模式适应了中国特有的国情和语境，展现了中国式现代化的可持续性。在实践启示方面，城市更新要下足“绣花”功夫，将城市历史文化融入经济发展中。这不仅能传承历史文化，也有助于创新文化产品供应，推动城市创新能力提升。具体而言，城市建设部门在注重保护历史文化遗产的同时，要对其进行充分挖掘和活化，提升人居环境，推动城市集约型内涵式发展；要培育具有影响力的文化品牌，吸引游客游览、娱乐和消费，带动相关上下游产业集聚发展，促进产业绿化、服务化转型；要重视历史文化遗产活化对提升城市文化综合实力和文化品位的作用，放大城市文化名片效应，让更多优秀传统文化得以传承和发扬。

参考文献：

[1] 闻媛：《现代西方经济学的文化经济研究：经济学家的文化世界》[J]，《上海财经大学学报》2019年第5期，第4-17页。

[2] Jane Jacobs， The Economy of Cities[M]， Vintage， 1970.

[3] Edward L. Glaeser， Triumph of the City： How Our Greatest Invention Makes Us Richer， Smarter， Greener， Healthier， and Happier[M]， Penguin Publishing Group，2011.

[4] 曹晟、唐子来：《英国传统工业城市的转型：曼彻斯特的经验》[J]，《国际城市规划》2013年第6期，第25-35页。

[5] Edward L. Glaeser， Hedi D. Kallal， Jose A. Scheinkman and Andrei Shleifer， “Growth in Cities” [J]， Journal of Political Economy， 1992， 100（6）： 1126-1152.

[6] Christer Gustafsson， “CONSERVATION 3.0 - Cultural Heritage as a Driver for Regional Growth” [J]， SCIRES-IT ： SCIentific RESearch and Information Technology， 2019， 9： 21-32.

[7] Alberto Alesina and Eliana La Ferrara， “Ethnic Diversity and Economic Performance” [J]， Journal of Economic Literature， 2005， 43（3）.

[8] Ottaviano and Peri， “Cities and Cultures” [J]， Journal of Urban Economics， 2005， 58（2）.

[9] Alesina Alberto and Giuliano Paola， “Culture and Institutions” [J]， Journal of Economic Literature， 2015， 53（4）.

[10] 卢盛峰、吴一平、谢潇：《历史名片的经济价值——来自中国城市更名的证据》[J]，《经济学（季刊）》2018年第3期，第1055-1078页。

[11] 谢正发：《文化旅游与经济增长——基于国家历史文化名城视角》[M]，经济科学出版社，2019年，第165页。

[12] Kostakis Ioannis， Lolos Sarantis and Doulgeraki Charikleia， “Cultural Heritage Led Growth： Regional Evidence From Greece （1998—2016）” [J]， MPRA Paper No. 98443， University Library of Munich， Germany， 2020.

[13] Frenken Koen， Van Oort Frank and Verburg Thijs， “Related Variety， Unrelated Variety and Regional Economic Growth” [J]， Regional Studies， 2007， 41（5）： 685-697.

[14] 李金滟、宋德勇：《专业化、多样化与城市集聚经济——基于中国地级单位面板数据的实证研究》[J]，《管理世界》2008年第2期，第25-34页。

[15] 孙祥栋、张亮亮、赵峥：《城市集聚经济的来源：专业化还是多样化——基于中国城市面板数据的实证分析》[J]，《财经科学》2016年第2期，第113-122页。

[16] 郑江淮、冉征：《走出创新“舒适区”：地区技术多样化的动态性及其增长效应》[J]，《中国工业经济》2021年第5期，第19-37页。

[17] 同[5]。

[18] 孙汀、李同昇、安传艳、王万同：《西安市创意产业空间格局演化和影响因素》[J]，《经济地理》2021年第8期，第125-135页。

[19] 李锦宏、曾雪：《省域国家历史文化名城的网络关注度与旅游吸引力时空动态耦合协调关系》[J]，《华侨大学学报（哲学社会科学版）》2023年第1期，第56-70页。

[20] 江艇：《因果推断经验研究中的中介效应与调节效应》[J]，《中国工业经济》2022年第5期，第100-120页。

[21] Imai Kosuke， Keele Luke， Tingley Dustin and Yamamoto Teppei， “Unpacking the Black Box of Causality： Learning About Causal Mechanisms From Experimental and Observational Studies” [J]， American Political Science Review， 2011， 105（4）： 765-789.

[22] Combes Pierre-Philippe， Démurger Sylvie and Shi Li， “Migration Externalities in Chinese cities” [J]， European Economic Review， 2015， 76.

[23] 林毅夫、姜烨：《经济结构、银行业结构与经济发展——基于分省面板数据的实证分析》[J]，《金融研究》2006年第1期，第7-22页。

[24] 杜伟、杨志江、夏国平：《人力资本推动经济增长的作用机制研究》[J]，《中国软科学》2014年第8期，第173-183页。

[25] 韩律、胡善成、吴丽芳：《信息消费促进了经济高质量发展吗？——来自国家信息消费城市试点政策的经验证据》[J]，《经济与管理研究》2023年第6期，第77-96页。

[26] 李繁荣、尚云舟、薛紫玥：《外商直接投资对我国绿色发展的影响——基于中国260个地级市的数据验证》[J]，《经济问题》2022年第4期，第75-84页。

[27] Bing Zuo， Songshan （Sam） Huang， “Revisiting the Tourism-Led Economic Growth Hypothesis： The Case of China” [J]， Journal of Travel Research： The International Association of Travel Research and Marketing Professionals， 2018， 57（2）.

[28] 陳海山：《历史的馈赠：城市历史时长与经济发展》[J]，《世界经济》2020年第12期，第3-26页。

[29] 黄群慧、余泳泽、张松林：《互联网发展与制造业生产率提升：内在机制与中国经验》[J]，《中国工业经济》2019年第8期，第5-23页。

[30] 寇宗来、刘学悦：《中国城市和产业创新力报告2017》[R]，2017年。

[31] Beck Thorsten， Levine Ross and Levkov Alexey， “Big Bad Banks？ The Winners and Losers From Bank Deregulation in the United States” [J]，The Journal of Finance， 2010， 65（5）.

[32] Goodman-Bacon Andrew， “Difference-in-Differences With Variation in Treatment Timing” [J]， Journal of Econometrics， 2021， 225（2）.

[33] 毛少莹：《深圳文化产业40年发展历程及主要成就》[J]，《深圳社会科学》2020年第5期，第146-157页。

注释：

①习近平：《在教育文化卫生体育领域专家代表座谈会上的讲话》[DB/OL]，2020年9月22日，https：//www.gov.cn/xinwen/2020-09/22/content_5546157.htm？eqid=a12779e2000570dc00000003646d6a82，访问日期：2024年3月15日。

②《“推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”——以习近平同志为核心的党中央引领2023年中国经济高质量发展扎实推进》[DB/OL]，2023年12月10日，http：//www.xinhuanet.com/politics/leaders/2023-12/10/c_1130018000.htm，访问日期：访问日期：2024年3月15日。

③新华社研究院：《新时代人文经济学》[DB/OL]，2023年12月3日，http：//www.news.cn/politics/2023-12/03/c_1130006373.htm，访问日期：2024年3月15日。

④《中共中央  国务院印发〈国家新型城镇化规划（2014—2020年）〉》[DB/OL]，2014年3月16日，https：//www.gov.cn/gongbao/content/2014/content_2644805.htm？ivk_sa=1024320u，访问日期：2024年3月24日。

⑤刘士林：《若把“人民城市”比作一首诗，“诗眼”就是“人文城市”》[DB/OL]，2021年10月31日，https：//export.shobserver.com/baijiahao/html/418853.html，访问日期：2024年3月24日。

⑥邓志慧、钟焯：《保护文化和自然遗产，这件事在习近平心中有多重？》[DB/OL]，2020年6月13日，http：//politics.people.com.cn/BIG5/n1/2020/0613/c1001-31745483.html，访问日期：2024年3月7日。

⑦《住房和城鄉建设部关于在实施城市更新行动中防止大拆大建问题的通知》[DB/OL]，2021年8月30日，https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-08/31/content_5634560.htm，访问日期：2024年3月7日。

⑧“Detroit Has to Demolish Before it Can Rebuild” [DB/OL]， March 25， 2010， accessed March 8， 2024， https：//abcnews.go.com/WN/detroits-makeover-mayor-dave-bing-demolish-empty-buildings/story？id=10192373.

⑨“Ex-Mayor Bing Takes on Duggan Over Escalating Costs for Detroit Demolitions” [DB/OL]， October 30， 2015， accessed March 8， 2024， https：//www.deadlinedetroit.com/articles/13548/.

⑩许龙：《“老城市、新活力”——新时期广州国家历史文化名城保护规划探索》[DB/OL]，2022年1月19日，https：//mp.weixin.qq.com/s/4osQ-HXVfUgSizlqPRh_JA，访问日期：2024年3月7日。

11第一批于2003年10月8日公布，共10个镇；第二批于2005年9月16日公布，共34个镇；第三批于2007年6月9日公布，共41个镇；第四批于2009年9月19日公布，共58个镇；第五批于2010年12月13日公布，共38个镇；第六批于2014年2月19日公布，共71个镇；第七批于2019年1月21日公布，共60个镇。

12《加强城脉文脉商脉保护传承 擦亮广州国家历史文化名城名片》[DB/OL]，2022年12月16日， https：//www.gz.gov.cn/gzszfcwhy/2022n/12%E6%9C%88/content/post_8717531.html，访问日期：2024年3月8日。

13《李显龙到访永庆坊，与“老广”街头亲切互动》[DB/OL]，2023年3月29日，https：//mp.weixin.qq.com/s/XVQh1l

LlJ7WPwF4nwueNCw，访问日期：2024年3月8日。

作者简介：丁焕峰，华南理工大学经济与金融学院教授。谭一帆，华南理工大学经济与金融学院博士研究生。刘小勇（通讯作者），华南理工大学经济与金融学院副教授。

责任编辑：李    钧