影响城市创新能力的要素及其影响路径研究

影响城市创新能力的要素及其影响路径研究

欧伟强

（华东师范大学 公共管理学院）

早在1934年，奥地利出生的美国经济学家熊彼得（J.A. Schumpter）就在《经济发展理论》一书中提出了“经济创新”的概念。到20世纪70年代著名英国经济学家弗里曼（C.Freeman）又提出了“国家创新体系”的概念。我国的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020）》更是明确了15年内我国科学技术发展的目标，强调发展的核心是自主创新，要走建设创新型国家之路，从此创新型城市开始在神州大地蓬勃发展。2010年国家发展改革委《关于推进国家创新型城市试点工作的通知》同意大连、青岛、厦门等十六个城市开展创建国家创新型城市试点。科学技术部印发的《关于进一步推进创新型城市试点工作的指导意见》进一步提出了创新型城市建设监测评价指标。

创新型城市建设离不开创新体系建设，也离不开评价指标的构建和评估。然而指标体系的建立必须有坚实的影响创新能力核心要素作为评价基础，指标不能包罗万千，也不能过于简单，否则会因面面俱到而影响核心要素的评价或因缺少核心要素而有失偏颇。但目前理论界的文献更多的是关于国内外创新型国家和城市建设的案例综述和指标构建与评价，对于影响创新能力的核心要素及核心要素间对于创新能力影响的路径研究有些欠缺。

一、创新能力指标体系回顾

国内外对于创新城市能力评价指标的研究已经十分成熟，不仅有强大的理论支撑，而且大多都经历了实践的检验。许多的评价指标体系研究是由一些研究机构、智囊团或者咨询机构进行，有稳定的人才和资金支撑，研究也在持续进行当中。对这些指标体系进行梳理整理，有助于提取和分析影响城市创新能力的核心要素，从而形成本文的研究理论基石。

国际上最有影响力的创新能力指标体系，是弗罗里达（Richard Florida）的3T指标：人才（Talent）、技术（Technology）和宽容（Tolerance）。其中，人才包含三个二级指标，人力资本；创造性阶层；研究人员。技术包含三个二级指标，创新；高科技创新；高科技产业。宽容包含三个二级指标，移民人口；多样性指数；同性恋指数；波西米亚指数。［1］另外，查尔斯•兰德瑞（Charles Landry）提出了城市创新资源构成评价和城市创新活力评价两方面的评价指标体系，将城市创新能力的资源构成划分为创新的硬件和创新的软件。硬件指标是激发城市创新力的前提，城市中硬件设施的数量、质量、多样性是创新城市发展的基础条件，对鼓励创新十分重要。活力涉及主动程度、互动程度、交流、交往和交易水平等，与长期的自给自足，可持续性，适应性及自我更新相关。具体提出了10个方面的评价指标：政治与公共框架；特殊性、多样性、活力和表达；开放、宽容和可访问性；创业，探索和创新；战略领导、敏捷性和视觉；人才、学习景观；沟通、连接和网络；区位；存活率、幸福；专业性和有效性等。［2］

除了这些学者的研究之外，还有许多研究机构的创新评价指标体系。例如，英国著名的咨询机构罗伯特•哈金斯协会发布的“全球知识竞争力指数”（WKCI），建立了指标体系和评价模型，由19个指标组成，分别归入“人力资源要素”、“金融资本要素”、“知识资本要素”、“地区经济产出”和“知识可持续发展能力”五个板块。［3］世界银行2005年提出了界定创新型城市的一系列定性指标，包括：拥有较强的研究、开发与创新能力；政府治理有效，服务高效；拥有优良的交通、电信等基础设施和功能完善的城市中心区以及充足的经营、文化、媒体、体育及学术活动场所；拥有受教育程度较高的人才队伍；拥有多样化的、高质量的居住选择；切实重视环保；接纳各种文化的碰撞和融合等等。［4］三福（Sharpie）和未来实验室（The Future Laboratory）共同提出了三福创新指标（Sharpie's Creativity Index），指标涵盖：创造性产出，包括受雇于创新产业的居民数、自雇居民数、创造力奖励；创造性的融资，创造力投资；性、种族和文化的多样性；存在欣欣向荣的亚文化；可持续发展，一个新兴的现代创新的基石；生活成本；创新消费，例如节日、博览会、博物馆和画廊；教育和技术。［5］硅谷的创新社区指标（Creative Communities Index）强调的关键观点是人们生活一个社区之中，通过社区的社会凝聚力、城市形态、交通、教育机会和环境管理等来进行合作和解决问题，从而提升创新能力。因此提出以下的4个维度评价指标：结果——健康的文化生活，广泛的创造力，不同人之间的社会联系和对硅谷生活质量的贡献；参与——居民参与艺术和文化活动；资产——创新部门（非盈利、公共和私人）人才数、场地和设施；杠杆——建立文化资产和鼓励他们通过艺术教育、领导、投资和政策等形式来互动。［6］欧洲创新指标（European Creativity Index）主要关注文化维度的创造力，例如艺术学校的教育、文化就业、文化产出、文化参与、技术渗透、监管和金融支持和文化产业的经济贡献等。具体的指标包括：人力资本；技术；制度环境；社会环境；开放性和多样性。［7］ARC卓越中心（The ARC Centre of Excellence）提出了创新型城市指标（Creative City Index，CCI），它是一个广泛的、多学科的和注重国际化的创新力研究，内容涵括了在媒体、文化、法律、教育、经济和商业和信息技术等方面被普遍接受了的基本理论及应用研究。创新型城市的CCI指标包括8类项分类指数：创新产业规模、范围和就业；微生产力；吸引力和经济关注度；参与和支出；公众支持；人力资本与研究；全球一体化；开放、宽容和多元化等。［8］

对于我国的情况来说，有影响力的指标主要有香港创新指标、科技部的创新型城市建设监测评价指标和上海城市创意指数。香港创新指标（Hong Kong Creativity Index）由香港大学文化政策研究中心提出，该指数包含五个要素：创造性成果；结构资本；人力资本；社会资本；文化资本。［9］2010年科学技术部印发的《关于进一步推进创新型城市试点工作的指导意见》提出的创新型城市建设监测评价指标，是比较权威的官方评价指标。创新型城市建设监测评价指标包含6个一级指标：创新投入；企业创新；成果转化；高新产业；科技惠民；创新环境等，25个二级指标。［10］上海城市创意指数是我国首个完整的创意城市指标体系，上海城市创意指数包括：产业规模、科技研发、文化环境、人力资源、社会环境等5个方面共33个指标。［11］

综合上述指标体系，可将影响评价创新型城市创新能力的核心要素分为四个维度：多样性、创新人才、高科技能力、创新产出等。其中多样性主要体现的是文化多样性、对于不同人的宽容度、对于不同文化的开放性等；创新人才是进行创新的人力资本，包括创造性阶层、创造性职业人数、创造性人才水平等；高科技水平包括高科技创新部门、高科技创新企业、高科技专利、高科技领先水平等；创新产出包括创新专利、创新产业的经济贡献、创新产出绩效等。

二、研究模型与假设

四个核心要素之间及其与创新能力之间的相互关系和作用，除了在评价指标体系上有所体现和说明外，国内外的学者也对它们间的关系进行了研究。例如国外学者的研究，弗罗里达认为，技术是一个城市创新和高科技的集中表现，一个城市的竞争优势来自能够迅速动员人才资源，把创意转化成新商业商品，因此，一个城市的优势在于能够吸引人才，而包容在吸引创意人才以及支持高科技产业发展和城市经济增长方面具有关键作用。［12］兰德瑞认为一个具有创新的地方一定是思想开放的、文化多样性的，有不同背景的人，人们能宽松的创新环境去创造和追踪最新的发展情况。开放、包容、多样性是创新城市发展的基础条件，对鼓励创新十分重要。［13］G.Hearn等人认为强有力的知识产权保护机制、富于活力的创意人才群体、宽广的信息交流平台以及完善的风险投资体系是创意产业发展必不可少的几大基本要素；激发高素质人才创意潜力，加速创意商业化是创意产业发展的关键因素。［14］P.Guerrieri和V.Meliciani发现制造业的基础影响了生产性创意产业的贸易绩效，表明国家发展高效和动态服务经济的能力与制造业部门的结构密切相关。［15］Saxenian通过对比分析硅谷和128号公路地区的不同演变轨迹和发展过程，得出产学研互动创新网络以及企业间分工协作的地方文化是构筑硅谷竞争

优势的主要源泉。［16］

国内学者方面，马池顺和喻金田研究发现创新型城市成长的内在驱动因素主要靠创新财力资源，其次是创新知识资源，最后是创新人力资源。［17］惠宁、谢攀和霍丽认为创新资源主要包括创新人力资源和创新财力资源。它在一定程度上体现城市创新能力的发展趋势、作用空间和潜在的优势。［18］胡晓鹏指出技术资本的积累是创意资本扩张的动力。［19］马费城认为知识竞争力是创造新的想法、思想、程序和产品，并且把它们转化为经济价值和财富的生产力和能力。它不仅包括提出新创意的能力，还包括开发其经济价值的能力。［20］刘东和邹祖烨指出人力资源、R＆D和网络基础设施的投入在WKCI指标体系中占有很大权重，这表明持续增加在这些方面的投入是世界知识经济领先地区发展的重要经验，是建设创新型国家和培育区域竞争优势的重要途径。［21］代明和张晓鹏研究发现创新型企业发展依赖主体自创对创新型城市发展有较大路径影响；同时创新型城市系统对创新型企业成长不同阶段的发展路径给予有功能差别的支持和影响。［22］李琳等人认为创新型城市竞争力是由四种能力要素构成的综合能力；在四个能力要素中，创新资源整合力是基础，创新环境支撑力是保障，创新主体交互作用力是核心，创新绩效表现力是市场竞争的显性表现。［23］

通过上述指标体系列举和不同学者研究的分析，影响评价创新型城市创新能力的四个核心要素：多样性、创新人才、高科技水平、创新产出，不仅是创新能力的评价指标，而且还是创新能力的影响因素和内在驱动力。然而四个核心要素通过怎么样的路径来影响创新能力？它们之间有着怎么样的关系？这些是本文研究的问题和假设的来源。基于对以上内容的理解，提出以下假设。H1：多样性对创新人才存在正向影响力；H2：多样性对高科技能力存在正向影响力；H3：高科技能力对创新产出存在正向影响力；H4：高科技能力对创新能力存在正向影响力；H5：创新人才对创新产出存在正向影响力；H6：创新人才对创新能力存在正向影响力；H7：创新人才对高科技水平存在正向影响力，H8：创新产出对创新能力存在正向影响力。

根据假设，本文的研究模型如下（见图1）：

图1　研究模型

三、数据与研究方法

本文的数据来源于弗罗里达的一篇文章《创意阶层的崛起——为什么没有同性恋和摇滚乐队的城市正在失去经济发展的竞赛》（The Rise of the Creative Class Why cities without gays and rock bands are losing the economic development race），改编自他的名为《创意阶层的崛起》的书。一共有61个城市的数据，分别来自大城市、中等城市和小城市，其中大城市共21个，中等城市20个，小城市20个。其中，多样性由多样性排名（Diversity Rank）来测量，创新人才由创新人才百分比（% Creative Workers）来测量，高科技水平由高科技排名（High-Tech Rank）来测量，创新产出由创造排名（Innovation Rank）来测量，创新能力由创新排名（Creative Rank）来测量。

根据研究模型和研究假设，要研究不同变量之间的因果关系和影响路径，使用路径分析法十分合适。为此本文采用amos21统计软件来对研究模型进行拟合和检验。

四、实证结果

（一）相关性矩阵

由相关性分析结果来看，5个变量之间大部分均存在显著的正相关关系。但是多样性除了与高科技存在显著的正相关关系外，与其他变量均不存在显著相关关系。存在显著相关关系的变量间的相关系数R大约从0.27到0.64之间，说明了变量间的相关关系在从较弱正相关到较强正相关区间。其中创新人才与创新能力的相关性最强，这反映了两者之间存在着紧密的关系。多样性与其他变量不存在显著的相关关系，却与高科技水平存在着较强的正相关性关系，而高科技水平与创新能力也存在着一定程度的显著正相关关系。（见表1）

表1　变量相关性

**.在.01水平（双侧）上显著相关。
*.在.05水平（双侧）上显著相关。

（二）路径模型

本文采用了amos21软件对路径模型进行了拟合，拟合的结果显示模型是可接受的。其中整体模型适配结果，卡方Chi-square= 3.923，自由度Degrees of freedom = 2，P值Probability level= 0.141。模型的各项拟合指标分别为：CMIN/DF= 1.96，NFI= 0.96，CFI= 0.979，PCLOSE= 0.182，RMSEA= 0.127。模型中，高科技水平的多元相关系数的平方R2为0.52，创新产出的多元相关系数的平方R2为0.30，创新能力的多元相关系数的平方R2为0.40。尽管模型拟合是可接受的，但路径模型中的路径系数显著性检验并不是全部都达到显著性水平。路径模型的路径系数（见图2）：

图2　路径系数（标准化系数）

***在.001水平显著

其中，多样性对高科技水平的正向影响是显著的，并且系数值达到0.58。创新人才对高科技水平的正向影响是显著的，其系数值为0.36。高科技水平对创新产出的正向影响是显著的，其系数值达到0.43。创新人才对创新能力的正向影响是显著的，并且系数值达到0.62。因此本文的假设检验结果（见表2）：

表2　假设检验结果

五、结论与建议

通过对前人理论和指标体系的回顾与总结，提出了影响创新型城市创新能力的四个核心要素，并基于此提出研究假设和研究模型，利用弗罗里达的数据做路径分析对研究假设和研究模型进行了检验。对结果分析得出以下结论：第一，多样性、创新人才、高科技水平和创新产出是影响创新能力评价的核心要素，基本上覆盖了目前较有影响力的评价指标，而且四个核心要素对创新能力的解释力达到40%的程度。第二，四个核心要和创新能力之间大部分均存在显著的正相关关系，但除了多样性与高科技存在显著的正相关关系外，其与其他变量均不存在显著相关关系。第三，尽管模型成立，所有的系数值也是正值，但并非全部系数都显著。其中多样性对高科技水平、创新人才对高科技水平、高科技水平对创新产出、创新人才对创新能力等的正向影响是显著的。

根据研究结论，笔者提出以下建议：第一，评价创新型城市建设的指标体系中，应当包含这四个核心要素：多样性、创新人才、高科技水平和创新产出。它们与创新能力有紧密的联系，能解释创新能力变动的40%，也就是说不仅能较好地反映了创新能力的水平状况，而且还是导致创新能力的因。第二，四个核心要素和创新能力之间的影响程度并不一样，因此要根据评价指标所反映出的优劣势状况，根据存在不足方面去寻找对不足方面有重大影响的要素，从而加强该要素的重点建设以达到立竿见影的效果。如对创新能力影响最大的核心要素是创新人才，因此要显著地提高创新能力，创新人才的建设是重中之重。

本文研究存在的不足之一就是样本量上的不足，虽然数据来源具有一定的权威性，但也是基于二手资料来源，许多数据并没有完全的原始数据，而且是经过加工的数据。不足之二是在模型的检验上，虽然模型整体是成立的，但在路径系数上还是存在不足，并非都显著。尽管如此，未来还是有进一步研究的可能。构建完善合理的要素模型对于构建科学的评价指标体系有重大意义，因此进一步建立和完善模型十分必要。

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