城市規(guī)模、人力資本與中國城市創(chuàng)新能力

1、城市規(guī)模、人力資本與中國城市創(chuàng)新能力一、引 言城市化作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要伴生現(xiàn)象， 無論在我國學(xué)術(shù) 界還是在經(jīng)濟(jì)政策討論一直都是一個(gè)熱點(diǎn)問題。 然而， 中國應(yīng)該 走一條什么樣的城市化道路， 應(yīng)該優(yōu)先發(fā)展大城市還是促進(jìn)小城 鎮(zhèn)發(fā)展這些問題始終沒有在學(xué)術(shù)界形成共識(shí)。 本文試圖回答的問 題是城市化產(chǎn)生的聚集經(jīng)濟(jì)和人力資本外部性是否能對(duì)中國城 市的人均創(chuàng)新成果產(chǎn)生重要貢獻(xiàn)。 城市經(jīng)濟(jì)學(xué)理論在解釋城市的 作用時(shí)指出近距離 （即人口在地理空間上的集聚） 可以發(fā)揮聚集 經(jīng)濟(jì)和人力資本外部性的優(yōu)勢(shì)從而促進(jìn)創(chuàng)新。 一些實(shí)證分析利用 許多國家不同時(shí)期的數(shù)據(jù)都發(fā)現(xiàn)一個(gè)國家的創(chuàng)新產(chǎn)出大部分集 巾在城市中， 特別是主

2、要的大城市中。 如果城市化能夠顯著增加 中國各城市的人均創(chuàng)新產(chǎn)出， 那么也就意味著能夠?yàn)樘嵘麄€(gè)國 家的創(chuàng)新能力起到重要作用。本文研究發(fā)現(xiàn)城市規(guī)模增大產(chǎn)生的聚集經(jīng)濟(jì)， 人力資本自身 及其通過城市規(guī)模擴(kuò)大產(chǎn)生的外部性， 都能夠顯著地提高人均創(chuàng) 新產(chǎn)出。 因此從提高創(chuàng)新能力看中國現(xiàn)有城市規(guī)模仍然偏小， 這 與之前研究者從最大化人均產(chǎn)業(yè)增加值和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)角度得到的 結(jié)論是一致的， 也為戶籍制度限制人口流動(dòng)產(chǎn)生的效率損失提供 了一個(gè)新證據(jù)，本文的可能創(chuàng)新之處有 3 點(diǎn)：（ 1）以在城市水 平研究聚集經(jīng)濟(jì)和人力資本外部性對(duì)創(chuàng)新能力的作用， 區(qū)別之前的文獻(xiàn)主要是在省和更大區(qū)域水平上的研究；（2）從最大化創(chuàng)新

3、能力而不是短期經(jīng)濟(jì)效率角度探討最優(yōu)城市規(guī)模；（3）將城市就業(yè)人口密度納入了分析范圍。二、文獻(xiàn)綜述Marshall 研究發(fā)現(xiàn)城市中更多的企業(yè)、勞動(dòng)力及其密度能 夠提升生產(chǎn)效率和促進(jìn)知識(shí)的傳播，促進(jìn)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)。 Duranton and Puga 系統(tǒng)歸納了解釋聚集經(jīng)濟(jì)發(fā)生機(jī)制的微觀理 論模型。Koopmans和Mills解釋了企業(yè)聚集在一起可以共享大 的不可分投入品； Becker and Murphy 和 Duranton 認(rèn)為人們聚 集在城市中可以促進(jìn)分工并且共享分工和專業(yè)化帶來的高效率； 另外一些理論模型解釋了聚集如何增加企業(yè)與工人匹配的可能 性和匹配質(zhì)量。雖然這些理論模型主要針對(duì)的是

4、企業(yè)和勞動(dòng)力， 但這些理論的思想和邏輯可以直接引申到創(chuàng)新發(fā)明活動(dòng)中。 從事 發(fā)明創(chuàng)造需要購買或租賃試驗(yàn)器材、 資料， 需要尋找合作伙伴進(jìn) 行分工合作和信息交流， 申請(qǐng)和交易專利需要相關(guān)法律和咨詢服 務(wù)，所有這一切在從業(yè)人數(shù)眾多、 服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)的大中城市都更容 易實(shí)現(xiàn)而在小城市和農(nóng)村卻難以完成，另外 Ciccone ancl Hall 認(rèn)為城市就業(yè)人口密度增加時(shí)既可以帶來擁擠效應(yīng)， 義可以產(chǎn)生 聚集效應(yīng)促進(jìn)生產(chǎn)的規(guī)模報(bào)酬遞增， 因此密度增加的凈效應(yīng)取決 于邊際擁擠效應(yīng)和邊際聚集效應(yīng)哪個(gè)占優(yōu)勢(shì)。在國內(nèi)研究中， 梁琦、錢學(xué)鋒對(duì)城市和空間經(jīng)濟(jì)學(xué)中關(guān)于聚 集經(jīng)濟(jì)的重要理論和實(shí)證文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)地梳理和總結(jié)，

5、 并且認(rèn) 為當(dāng)前研究更加關(guān)注聚集產(chǎn)生的金融外部性( PecuniaryExternalities )而相對(duì)忽視了由知識(shí)外部性和信 息溢出產(chǎn)生的技術(shù)外部性。 范劍勇、 李方文綜述了對(duì)中國制造業(yè) 空間聚集的研究成果， 學(xué)者們普遍認(rèn)可貨幣外部性對(duì)經(jīng)濟(jì)效率 和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的顯著正向作用， 但對(duì)技術(shù)外部性的作用未能達(dá)成共 識(shí)。另外在創(chuàng)新研究方面， 早在 20 世紀(jì) 90 年代初我同學(xué)術(shù)界就 已經(jīng)關(guān)注提升自主創(chuàng)新能力和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的問題， 國內(nèi)關(guān) 于創(chuàng)新能力的研究主要關(guān)注了研發(fā)支出的效率和地區(qū)差別； 外商 直接投資對(duì)我國自主創(chuàng)新能力的影響； 企業(yè)的創(chuàng)新能力、 動(dòng)機(jī)和 市場(chǎng)力量對(duì)創(chuàng)新的影響等方面。 這些研究

6、的基本結(jié)論是我國不同 地區(qū)的研發(fā)能力和研發(fā)資本的效率存在巨大差別； 外商直接投資 對(duì)我國企業(yè)創(chuàng)新能力和生產(chǎn)率的正向溢出效應(yīng)有限； 我國企業(yè)重 在外國和應(yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)新， 缺乏核心技術(shù)創(chuàng)新， 企業(yè)創(chuàng)新能力提升 受限于缺乏政府有力支持和高素質(zhì)創(chuàng)新人才。使用省級(jí)產(chǎn)業(yè)水平的數(shù)據(jù)， 彭向、 蔣傳海研究了區(qū)域內(nèi)知識(shí) 溢出和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響， 發(fā)現(xiàn)知識(shí)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng) 新具有促進(jìn)作用。 這些研究成果檢驗(yàn)和解釋了人力資本、 聚集經(jīng) 濟(jì)以及知識(shí)溢出對(duì)我國省級(jí)地區(qū)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的影響， 但是沒 有將分析重點(diǎn)放在城市水平上， 沒有強(qiáng)調(diào)城市在國家整體創(chuàng)新能 力中的作用。 城市特別是主要大城市的創(chuàng)新能力體現(xiàn)了整個(gè)國

7、家 的創(chuàng)新能力， 城市才是創(chuàng)新研究中最需要關(guān)注的單位， 基于城市 水平數(shù)據(jù)的研究結(jié)果更有利于制訂提升自主創(chuàng)新能力的城市和 區(qū)域發(fā)展政策。三、模型設(shè)定 為了在城市水平上分析城市聚集程度和人力資本對(duì)城市創(chuàng) 新能力的影響以及這些效應(yīng)之間的關(guān)系， 我們使用的基本計(jì)量模 型是：變化，如果它們與城市規(guī)模和平均人力資本水平這些核心 解釋變量相關(guān)， 仍會(huì)使估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤。 為了進(jìn)一步解決內(nèi)生 性問題并且觀察系數(shù)估計(jì)值的一致性和穩(wěn)健性， 我們還使用了動(dòng) 態(tài)面板數(shù)據(jù)模型， 即在自變量中加入因變量的滯后期 （本文經(jīng)檢 驗(yàn)后使用的是滯后一期） 。為了克服滯后因變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)相 關(guān)帶來的估計(jì)偏誤問題，我們采用了常用

8、的 gmM估計(jì)法。我們?cè)?分析結(jié)果部分同時(shí)報(bào)告 OLS城市固定效應(yīng)和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù) GMM 估計(jì)的結(jié)果， 以便比較各估計(jì)值和觀察它們的穩(wěn)健性。 由于基本 分析中不能完全解決核心解釋變量的內(nèi)生性問題， 并且本文使用 的人力資本的度量指標(biāo)不是非常準(zhǔn)確，穩(wěn)健性分析中使用 1990 年橫截面人口普查數(shù)據(jù)分析了城市規(guī)模和平均人力資本水平對(duì) 人均創(chuàng)新成果增長(zhǎng)率的影響。 兩方面的分析結(jié)果進(jìn)行比較可以進(jìn) 一步檢驗(yàn)分析結(jié)論的可信性。四、數(shù)據(jù)分析本文使用的專利數(shù)據(jù)來自于中國專利信息網(wǎng)按地址檢索的 結(jié)果，其他變量來自歷年中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒，另外穩(wěn)健性分 析部分使用的1990年人口普查數(shù)據(jù)來自中國國家 XX局和美國明 尼

9、蘇達(dá)大學(xué)人口研究中心IPUM數(shù)據(jù)系列。本文的研究對(duì)象是中 國地級(jí)及以上城市， 如未加特別說明， 變量的統(tǒng)計(jì)口徑是各市的 市轄區(qū) . 不包括下轄的縣城和農(nóng)村地區(qū)。使用專利數(shù)量作為衡量創(chuàng)新成果的指標(biāo)是創(chuàng)新研究中的常 用方法之一， Griliches 系統(tǒng)總結(jié)了使用專利來研究創(chuàng)新和其他 相關(guān)問題的文獻(xiàn)。 依照創(chuàng)新水平從高到低的順序， 中國專利分為 發(fā)明專利、 實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利， 并且每年每種專利都 有申請(qǐng)量和授權(quán)量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)。 在基本分析中， 本文使用的是創(chuàng)新 水平最高的發(fā)明專利授權(quán)量作為創(chuàng)新能力的衡量標(biāo)準(zhǔn)。 在時(shí)間方 面，考慮到創(chuàng)新發(fā)明的時(shí)間 （假定為 1年）和申請(qǐng)受理的時(shí)間 （一 般為

10、1-2 年），本文回歸方程中控制變量均為滯后 3 期的數(shù)據(jù)。本文將第二、 三產(chǎn)業(yè)單位從業(yè)人數(shù)與個(gè)體及私營(yíng)從業(yè)人數(shù)相 加得到總就業(yè)人數(shù)， 用來衡量城市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模。 而就業(yè)密度是就 業(yè)人數(shù)與建成區(qū)面積之比。 另外使用每萬人在校大學(xué)生數(shù)來間接 度量一個(gè)城市的人力資本水平。 為了驗(yàn)證這種做法的可靠性以及 檢驗(yàn)可能的估計(jì)偏誤，本文利用 1990 年人口普查數(shù)據(jù)計(jì)算了每 個(gè)城市擁有大專以上文憑人員占總?cè)丝诘谋壤齺矶攘棵總€(gè)城市 的人均人力資本水平并進(jìn)行了穩(wěn)健性分析， 其結(jié)果與使用每萬人 在校大學(xué)生數(shù)的基本分析是一致的。在其他控制變量中我們采用地方財(cái)政中的科學(xué)支出來反映 一個(gè)城市的研發(fā)投入狀況。 電信業(yè)務(wù)量和

11、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)反映了城 市的現(xiàn)代通信技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r。 外商直接投資有可能對(duì)本土企業(yè)技 術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生溢出效應(yīng)， 我們用外資和港澳臺(tái)資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值來 反映這種溢出作用。 城市文化娛樂生活設(shè)施和其他優(yōu)越性 （ urban amenities ）可以吸引更多的優(yōu)秀人才或者直接促進(jìn)創(chuàng)新，我們 采用人均道路面積， 綠地面積作為其代理變量。 不同行業(yè)的人均 創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著差別， 各地區(qū)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)也不同， 但總體而言制 造業(yè)仍是中國最重要、 就業(yè)人數(shù)最多的行業(yè)， 同時(shí)也是產(chǎn)生專利 的重要行業(yè)。 所以制造業(yè)從業(yè)人員占全部從業(yè)人員的比例可以部 分控制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同對(duì)創(chuàng)新發(fā)明的影響。需要說明的是，本文所使用的自變量不

12、是全部都包含 1994-2007 年的觀測(cè)值，部分控制變量是后續(xù)年份才陸續(xù)開始統(tǒng) 計(jì)的，但所有變量的數(shù)據(jù)都包含了 2001-2007 年時(shí)間段。 另外我 國于 2000 年對(duì)中華人民共和國專利法進(jìn)行了第二次修訂， 2001年加入WTO這些事件都有可能對(duì)專利發(fā)明產(chǎn)生重要影響。 基于以上原因，除了使用 1997-2010 年總樣本外，我們還用 2004-2010 年子樣本進(jìn)行了相應(yīng)的分析，以比較結(jié)果的變化和穩(wěn) 健性，各變量的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表 l 。五、分析結(jié)果（一）城市創(chuàng)新中的聚集經(jīng)濟(jì)效應(yīng) 在理論上城市就業(yè)人數(shù)及其密度的增加可以共享大型公共 設(shè)施，有利于勞動(dòng)力市場(chǎng)工人和職位之間的匹配， 促進(jìn)“隱性

13、” 知識(shí)的傳播和交流。 但是過高的人口密度會(huì)使擁擠和其他負(fù)面效 應(yīng)凸顯， 不利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)明。 表 2報(bào)告了基本模型回歸 結(jié)果，OLS回歸結(jié)果中就業(yè)人口數(shù)對(duì)專利密度（每萬人發(fā)明專利授權(quán)量）有顯著的正向影響， 并且就業(yè)人口的二次項(xiàng)也顯著為正， 說明在更大的城市，這種正面作用更明顯。在控制變量中，每個(gè) 城市的人均科學(xué)支出對(duì)人均創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著的促進(jìn)作用， 人均科 學(xué)支出每增加 10%可以提升人均創(chuàng)新產(chǎn)出 0.3% -1%，而人均教育 支出與人均創(chuàng)新產(chǎn)出之間的關(guān)系相對(duì)更小，只在GMM計(jì)結(jié)果中存在顯著的正相關(guān)關(guān)系 . 另外人均圖書館藏量增加 10%可以使人 均創(chuàng)新產(chǎn)出增加 0.5%-0. 8% ，

14、這種正向關(guān)系也是符合預(yù)期的結(jié) 果。2001年及之后的中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒統(tǒng)計(jì)了更多指標(biāo)， 從而允許我們加入更多控制變量更好地解決遺漏變量問題，表 2 第四到第六列的結(jié)果顯示制造業(yè)比重與人均創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系在 不同模型中存在顯著差異， 可能的原因是不同行業(yè)之間創(chuàng)新能力 的差異與城市規(guī)模沒有必然關(guān)系。 港澳臺(tái)企業(yè)能夠明顯提高所在 城市的創(chuàng)新能力，而外資企業(yè)的貢獻(xiàn)較小。最后，我們還發(fā)現(xiàn)互 聯(lián)網(wǎng)、電信和道路鋪裝面積都對(duì)城市創(chuàng)新能力有一定的促進(jìn)作 用，人均綠地面積與城市人均創(chuàng)新產(chǎn)出不存在顯著的關(guān)系。如前文所說， 因?yàn)橛幸恍?huì)對(duì)專利發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生重要作用的變量 因?yàn)閿?shù)據(jù)的可得性沒有加入到模型，OLS回歸結(jié)果可能是偏誤

15、的。 本文的模型沒有控制個(gè)人、 企業(yè)和科研院所的研發(fā)投入， 也沒有 控制無法觀測(cè)的就業(yè)人口內(nèi)在能力的大小。 一般而言， 在大型城 市特別是省會(huì)和直轄市， 人均研發(fā)支出會(huì)比中小城市多、 另一方 面，對(duì)于學(xué)歷和其他可觀測(cè)能力相似的人， 內(nèi)在能力更強(qiáng)的人更 會(huì)選擇在大城市中工作生活尋求更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。 這些因素都會(huì) 導(dǎo)致就業(yè)人口規(guī)模和隨機(jī)十?dāng)_項(xiàng)正相關(guān)， 從而使其系數(shù)估計(jì)值向 上偏誤，而面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)方法可以很好的解 決或至少大大減少這種偏誤問題。與理論預(yù)期相一致， 面板數(shù)據(jù)模型中就業(yè)人口二次項(xiàng)的系數(shù) 估計(jì)值不再顯著， 說明就業(yè)人數(shù)所產(chǎn)生的正面聚集經(jīng)濟(jì)效應(yīng)不存 在遞增的作用，而是在不同

16、規(guī)模城市間都是線性的 就業(yè)人數(shù)增 加 10%，每萬人發(fā)明專利授權(quán)量增加 4.35%-14.11%， 2004-2010 年子樣本中加入了更多的控制變量， 就業(yè)人數(shù)的系數(shù)估計(jì)值有所 下降，但依然是基本為正的。除了就業(yè)人口規(guī)模， 衡量城市聚集程度的另一個(gè)常用指標(biāo)是 就業(yè)人口密度， 本文發(fā)現(xiàn)在中國城市中就業(yè)人口密度與每萬人發(fā) 明專利授權(quán)量基本上呈現(xiàn)出一個(gè)線性的關(guān)系。 在 1997-2010 年樣 本巾就業(yè)人口密度的系數(shù)估計(jì)值是顯著為負(fù)的， 每平方公里就業(yè) 人數(shù)增加 1000 人會(huì)使每萬人發(fā)明專利授權(quán)量減少 2.74%-3.17%。 但是在 2004-2010 年樣本中就業(yè)人門密度不再具有負(fù)面影響。

17、在 我們的數(shù)據(jù)中， 1994-2000 年所有地級(jí)及以上城市就業(yè)人口密度 平均值是每平方公里 7776人，而2001-2007 年這個(gè)數(shù)值降為 3992 人。從促進(jìn)創(chuàng)新發(fā)明角度看， 現(xiàn)有中國城市人口密度總體處于較 合適的水平，這一結(jié)果在不同估計(jì)方法下都是穩(wěn)健和一致的。（二）人力資本與城市創(chuàng)新能力人力資本包括勞動(dòng)力擁有的各種知識(shí)和技能， 對(duì)創(chuàng)新發(fā)明具 有重要的貢獻(xiàn)作用， 在理論上人均人力資本高的城市創(chuàng)新能力越 強(qiáng)，人均創(chuàng)新成果越多。如前文所述，由于數(shù)據(jù)的可得性問題， 在地級(jí)以上城市水平上我們使用每萬人在校大學(xué)生數(shù)來測(cè)度一 個(gè)城市的人力資本水平。 本文的分析結(jié)果支持了人力資本促進(jìn)創(chuàng) 新發(fā)明的理論預(yù)

18、期，從表2的OLS和GMM估計(jì)結(jié)果中可以看出每 萬人在校大學(xué)生數(shù)增加 10%，每萬人發(fā)明專利授權(quán)量增加 2.24% -3.24%。但是在兩個(gè)樣本的固定效應(yīng)模型結(jié)果中， 人力資本的作 用并不明顯。 對(duì)此我們認(rèn)為， 首先每萬人在校大學(xué)生這個(gè)變量對(duì) 人均創(chuàng)新至少不會(huì)有負(fù)面影響。 另外為了驗(yàn)證正向結(jié)果的可靠性 并且解決人力資本度量不準(zhǔn)確的問題， 后文的穩(wěn)健性分析中我們 使用 1990 年人口普查數(shù)據(jù)做相應(yīng)的分析，其中使用擁有大專及 以上文憑人員占總?cè)丝诘谋壤@個(gè)變量來更準(zhǔn)確的度量人力資 本水平，結(jié)果顯示人力資本對(duì) 1990-2010 年專利增長(zhǎng)率具有明顯 的促進(jìn)作用。（三）聚集經(jīng)濟(jì)和人力資本的相互作用

19、 為了檢驗(yàn)人力資本外部性的發(fā)生途經(jīng)， 本文在基本模型基礎(chǔ) 上又加入了就業(yè)人口數(shù)和就業(yè)人口密度與每萬人在校大學(xué)生數(shù) 的交互項(xiàng)來觀察聚集經(jīng)濟(jì)和人力資本的相互作用， 結(jié)果表 3 和表 4中報(bào)告，表 3是 1997-2010 年總樣本的結(jié)果而表 4是 2004-2010 年子樣本回歸結(jié)果。 首先從兩個(gè)表的前三列我們可以發(fā)現(xiàn)在加入 交互項(xiàng)后就業(yè)人口數(shù)和每萬人在校大學(xué)生數(shù)的系數(shù)估計(jì)值都明 顯減少，并且除了 1997 -2010年GMM估計(jì)結(jié)果中就業(yè)人數(shù)的系 數(shù)估計(jì)值外， 這兩個(gè)變量的其他系數(shù)估計(jì)值都不顯著或者顯著為 負(fù)。這些穩(wěn)健的結(jié)果說明聚集經(jīng)濟(jì)和人力資本對(duì)創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn) 作用是互為依托的，每個(gè)因素發(fā)揮作

20、用都要以另一個(gè)因素為條 件，缺一不可。如果城市的規(guī)模太小，即使擁有很高的人均人力 資本水平也不能很好的發(fā)揮作用促進(jìn)發(fā)明創(chuàng)新； 另一方面如果不 重視人力資本水平的提高而單純?cè)谌丝跀?shù)量上擴(kuò)大城市規(guī)模也 不能產(chǎn)生良好的聚集經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。 但在就業(yè)人口密度方面， 兩個(gè)表 的后三列結(jié)果顯示所有估計(jì)模型中都沒有顯示出就業(yè)人口密度 與人力資本之間有明顯的關(guān)系。 這表明在我國城市中人力資本的 外部性主要體現(xiàn)在更大的地理范圍上，而不局限于近距離范圍 內(nèi)。（四）穩(wěn)健性分析 為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性以及解決人力資本度量不準(zhǔn) 確的問題，我們還使用 1990 年人口普查數(shù)據(jù)做了進(jìn)一步的分析。 普查數(shù)據(jù)包含常住人口數(shù)據(jù)和每

21、個(gè)人的教育程度， 從而允許我們 更準(zhǔn)確的測(cè)度每個(gè)城市的人口規(guī)模和人均人力資本水平， 按照文 獻(xiàn)中常用的方法之一， 我們使用擁有大專及以上文憑的人員占總 人口的比例這個(gè)變量來度量每個(gè)城市的人均人力資本水平在這 部分的分析中我們使用 1990-2010 年 20 年間各城市發(fā)明專利授 權(quán)量的增長(zhǎng)率作為因變量，主要自變量是 1990 年發(fā)明專利授權(quán) 量、人口數(shù)和全部人口中擁有大專以上文憑人員所占比例， 它們 分別代表的是 1990 年起始創(chuàng)新能力， 聚集程度和人力資本水平。 與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)文獻(xiàn)巾發(fā)現(xiàn)的收斂趨勢(shì)類似， 1990 年初始的發(fā)明專利授權(quán)量的系數(shù)估計(jì)值顯著為負(fù)， 說明各城市發(fā)明專利授權(quán)量的 增長(zhǎng)

22、也顯示出收斂的趨勢(shì)。 在聚集經(jīng)濟(jì)和人力資本方面， 在其他 條件相似的情況下 1990 年人口每增加 10%，發(fā)明專利授權(quán)量增 長(zhǎng)率提高 0.13%；而人口中擁有大專以上文憑人員比例增加 1 個(gè) 百分點(diǎn)可以使發(fā)明專利增長(zhǎng)率提高 0.34 個(gè)百分點(diǎn)。在加人人口 數(shù)和大專文憑比例的交互項(xiàng)后，其系數(shù)估計(jì)值也顯著為正. 表明人力資本可以產(chǎn)生明顯的外部性即知識(shí)溢出作用。 這些結(jié)果都與 前文分析結(jié)果相符合， 在一定程度上再次驗(yàn)證了所得結(jié)果的可靠 性，限于篇幅也不再詳細(xì)報(bào)告這部分穩(wěn)健性分析的具體結(jié)果。六、結(jié)論和政策討論 國內(nèi)創(chuàng)新研究已經(jīng)越來越多地注意到空間聚集效應(yīng)和知識(shí) 溢出對(duì)創(chuàng)新發(fā)明的促進(jìn)作用， 但現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏對(duì)于創(chuàng)新發(fā)明的最 重要載體城市的分析。 本文以中國地級(jí)及以上城市為分析對(duì) 象，實(shí)證檢驗(yàn)了城市規(guī)模、 人口密度和人力資本對(duì)人均創(chuàng)新產(chǎn)出 的影響。本文的主要結(jié)論有以下幾點(diǎn)：（一）城市人口規(guī)模增大產(chǎn)生的聚集經(jīng)濟(jì)效應(yīng)能夠顯著地提 高城市的創(chuàng)新能力， 具體表現(xiàn)在人均發(fā)明專利授權(quán)量的增加。 在 大城市更容易購買到專業(yè)的器械設(shè)備， 更容易找到擁有不同專長(zhǎng) 的人員共同合作， 更容易獲得專利申請(qǐng)過程中的法律和咨詢服務(wù) 等，所有這一切都對(duì)