研究分享 | 国家社科重大项目成果 | 创新对城市内部经济差异的影响:基于技术复杂性视角

学术 2024-10-11 18:06 上海

来源：区域创新研究

本文发表于SSCI来源期刊Applied Economics，并由国家社会科学基金重大项目（23&ZD068）“城市群协同创新带动大中小城市协调发展研究”资助

论文题目

The Impact of Innovation on Intra-city Economic Disparity: A Technological Complexity Perspective

作者简介

徐恩妮，西澳大学商学院博士研究生，研究方向为宏观经济学

范斐（通讯作者），武汉大学经济与管理学院教授，博士生导师，国家社科基金重大项目首席专家，主要从事科技全球化与区域创新、城市与区域可持续发展等领域的研究。

期刊简介

Applied Economics是经济学领域综述大类声誉良好的学术期刊。其宗旨在于促进将经济分析应用于公共和私营部门具体问题的研究。该期刊特别鼓励提交定量和实证研究，这些研究的结果可直接应用于实际领域，从而有助于使经济理论更贴近现实。根据Taylor & Franics出版社最新数据，该期刊为SSCI二区期刊，目前的影响因子为2.3。

引言

在创新地理学理论中，创新呈现出不均衡的空间分布，并通过复杂的空间效应（包括扩散效应和虹吸效应）影响区域差异。但是当前研究大多集中于整体创新对区域差距的影响，较少从创新内部技术构成的异质性和动态发展的角度来研究创新对区域平衡的影响。

不同特征的技术会带来不同的创新空间效应。例如，复杂技术由于其隐性特征，相比简单技术更难以地理扩散，同时由于其高盈利潜力，往往吸引更多的创新资源聚集在发源地，从而加剧区域不平衡。因此，创新中包含的不同复杂度的技术组合会产生不同的空间效应，并进一步影响区域差距。技术复杂性作为衡量技术深度或复杂度的指标，反映了技术模仿和扩散的难易程度，进而成为解释创新如何影响区域经济差距的重要因素。

有研究表明，随着创新的发展，新技术的整体复杂性也在不断提高。这一趋势在中国城市层面尤为显著。随着创新的演进，技术的构成和结构变得更加复杂。因此，一个重要的问题是：创新与复杂技术之间的动态关系如何影响区域差距。然而，由于缺乏有效的技术复杂性衡量手段，现有关于不同复杂度的技术创新如何影响区域差距的实证研究仍较为匮乏。

本文利用2003-2020年中国城市专利数据，引入一种新的算法来衡量每个专利类别的技术复杂性和城市的创新水平。基于这些指标，我们试图解释创新如何通过技术复杂性这一渠道影响城市内部的经济差距。我们假设：创新增加→技术复杂性增加→创新在减少区域差距方面的效果减弱。

本文主要贡献包括：首先，基于Hidalgo和Hausmann提出的经济复杂性概念，我们将非线性迭代算法引入专利网络，测量每个专利类别的质量（技术复杂性）并从专利的技术复杂性的视角评估区域创新水平（创新复杂性）。其次，通过将技术复杂性融入创新溢出和虹吸效应的分析框架，本文利用中国城市面板数据验证了创新对区域不平衡的影响。此外，我们还探讨了地理障碍在影响不同复杂性创新在减缓区域差距方面的调节作用。

理论模型及假设提出

1. 本文假设

本文有四个假设：

假设1：1a:创新降低城市内区域不平衡 1b:创新提高了城市内区域不平衡

假设2：创新对城市内部经济差距的影响呈现非线性模式；随着创新的增加，其在减少城市内部经济差距方面的效果逐渐减弱。

假设3：高复杂性技术领域的创新在减少城市内部经济差距方面的影响比低复杂性技术领域的创新要小。

假设4：地理限制的增加削弱了低复杂性创新在减少城市内部经济差距方面的效果，而增强了高复杂性创新在减少城市内部经济差距方面的效果。

2. 指标构建，变量和模型

重要指标构建：本文主要构建两个指标，专利的技术复杂性和城市的创新复杂性，前者衡量一项技术的复杂性或者质量，后者衡量城市的创新能力。

传统利用专利衡量创新的方法是，专利的数目，简单的将各种专利求和。这种方法忽略了不同专利的知识，质量，价值，难度的异质性。因此，指标构建中关于衡量城市创新的城市复杂性的构建就是利用不同专利的技术复杂性作为权重进行专利个数求和。

借鉴Hidalgo and Hausmann (2009)的思想，并引进Tacchella et al.(2012)的非线性方法，然后，进一步在改进方法，得到面板数据，得到了每个城市的创新复杂性和每个专利的技术复杂性。具体公式看下图：

核心变量介绍：本文的核心自变量和门槛变量是创新，用创新复杂性指代。核心因变量是城市内的经济不平衡，用泰尔指数或者基尼系数来指代。调节变量，地理障碍，用纵向的地形起伏度和横向地理分散度

模型：双固定效应和面板门槛模型

研究结论

中国地级市的城市创新整体上减少了城市内部的区域不平衡，但是门槛效应表示这种效果是非线性的：随着创新的增加，创新对降低区域不平衡的促进作用逐渐降低。

另外，本文从技术复杂性的角度解释了这种逐渐降低的非线性效果：随着创新水平的提高，新发明的技术的复杂性在提高；与简单技术相比，复杂技术有着较高的虹吸效应和较低的扩散效应，在削弱区域不平衡时的空间效应较弱；因此，创新在降低区域不平衡的空间效应上随着创新的增加而减弱。本文的实证部分，主要论证了不同复杂性的创新对区域不平衡的影响的异质性：也即简单技术相比复杂技术在缩小区域差距方面更为有效。因此，间接论证了非线性的机理。

最后，本文也探究了地理障碍的调节作用，发现对于对于简单技术的创新而言，减少地理障碍有助于强化这些创新对区域不平衡的降低作用；但是，复杂技术的创新而言，增加地理障碍有助于促进降低区域不平衡的效果。对于这种反直觉的常识，本文试图地理障碍对不同复杂度的技术的虹吸效应和扩散效应的敏感度不同来解释。增加地理障碍虽然削弱了扩散效应，但是同时也减弱了虹吸效应，但是对于简单技术而言，扩散效应对地理障碍的更加敏感，因此，较大的削弱了扩散效应影响，因此，不利于创新对降低区域平衡的促进作用，但是，对于复杂技术而言，扩散效应本身不大，虹吸效应对地理障碍的变化更加明显，因此，地理障碍的增加削弱了虹吸效应，因此，强化了创新对区域不平衡的促进作用。

原文链接

https://doi.org/10.1080/00036846.2024.2403781

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