李 菲　李兆明

（河海大學商學院，江蘇南京 211100）

城市創(chuàng)新擴散效應比較研究
——以上海、南京為例

李 菲李兆明

（河海大學商學院，江蘇南京 211100）

在采用Malmquist指數(shù)模型測算全要素生產(chǎn)率的基礎上，利用改進的CH模型，對2003—2012年上海與南京兩市的創(chuàng)新擴散效應進行對比研究。結(jié)果顯示：上海作為我國典型的創(chuàng)新型城市，研究機構投入、研發(fā)人員、技術交易和外商直接投資都對其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響，而南京只有研發(fā)人員和技術交易額對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響，且外商直接投資均對兩市全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生反作用。最后，針對研究結(jié)果提出相關的政策建議。

創(chuàng)新型城市；創(chuàng)新擴散效應；Malmquist指數(shù)模型；全要素生產(chǎn)率；改進CH模型

1　引言

2006年，我國提出了“到2020年建設成為一個創(chuàng)新型國家”的戰(zhàn)略。而創(chuàng)新型城市建設則有利于增強區(qū)域的核心競爭能力、加快改變區(qū)域內(nèi)現(xiàn)有的經(jīng)濟增長方式和促進區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)性發(fā)展，并對我國建設創(chuàng)新型國家的意義重大。

創(chuàng)新擴散效應是指城市創(chuàng)新體系內(nèi)關于產(chǎn)品、工藝、管理方法、組織形式和制度等方面的創(chuàng)新成果能夠被其他創(chuàng)新主體迅速地模仿和分享，由此產(chǎn)生的創(chuàng)新體系創(chuàng)新水平提高現(xiàn)象。由于創(chuàng)新成果具有公共性特征，使得許多新的創(chuàng)新成果在產(chǎn)生之后，能夠被其他創(chuàng)新主體使用，而由于城市創(chuàng)新體系內(nèi)創(chuàng)新主體在地理相近性、產(chǎn)業(yè)關聯(lián)性、競合性和共生性等特征的存在，創(chuàng)新擴散效應在此情況下更為明顯。從知識來源角度來看，創(chuàng)新擴散效應是城市經(jīng)濟發(fā)展和創(chuàng)新體系發(fā)展的根本原因。

在我國提出建設創(chuàng)新型國家的大背景下，江蘇省南京市經(jīng)過一年多的準備，于2007年提出了“基于科教資源優(yōu)勢的創(chuàng)新型城市的建設模式”，并在“十二五”期間使城市科技進步貢獻率達到60%以上。但是，從2013公布的《中國城市創(chuàng)新報告（2013）》結(jié)果來看，南京創(chuàng)新型城市綜合得分與北京、上海、深圳等城市得分相比存在很大的差距。南京與上海同處于中國經(jīng)濟最為發(fā)達的長江三角洲3小時經(jīng)濟圈，它們在地理位置、資源稟賦和政治文化等許多方面都存在一定的相似性，因而，南京與上海創(chuàng)新現(xiàn)狀存在較高的可比性。改革開放之后，上海作為中國經(jīng)濟的橋頭堡之一，在科技、經(jīng)濟和文化方面獲得優(yōu)異的成績，成為國內(nèi)城市學習對比的榜樣。

因此，本文通過與上海的創(chuàng)新現(xiàn)狀進行比較分析，可以對南京市創(chuàng)新現(xiàn)狀產(chǎn)生更為深入的認識，為建設適合南京發(fā)展的城市創(chuàng)新體系，從而推動南京創(chuàng)新型城市建設提出相應的建議。這對南京城市經(jīng)濟發(fā)展和蘇南現(xiàn)代化示范區(qū)建設具有非常現(xiàn)實的意義。

2　模型和方法

2.1創(chuàng)新擴散模型選擇

本文引入了Coe和Helpman首先提出的貿(mào)易溢出模型（CH模型）［1］。CH模型是Coe-Helpman這兩位學者在“創(chuàng)新驅(qū)動”的增長理論模型之上，主要用于評價國外的技術優(yōu)勢如何影響國內(nèi)生產(chǎn)增長。他們認為，一個地區(qū)的全要素生產(chǎn)效率的提高主要是受到了本國研發(fā)存量和國外研發(fā)存量雙方面的影響。因此，該模型適用于研究某個區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新擴散效應。模型的表達形式如下：

其中，i=1，2，3......， n，代表某個地區(qū)；TFPit表示某i地區(qū)在第t期的全要素生產(chǎn)率；a0i表示常數(shù)項；Sitd指的是第i地區(qū)在第t期的國內(nèi)研發(fā)存量；a1i代表第i地區(qū)的國內(nèi)研發(fā)存量對該地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的彈性；Sitf（CH）代表影響第i地區(qū)的第t期國際研發(fā)存量；a2i表示第i地區(qū)國際研發(fā)存量對該地區(qū)的全要素的彈性；εit代表的是隨機干擾項。

CH模型是許多學者在研究創(chuàng)新擴散最為常見的一類模型，但根據(jù)研究對象的不同，許多學者對該模型進行了一定的改進，這些改進主要表現(xiàn)在變量定義的變換。本文主要研究南京與上海的創(chuàng)新擴散效應，需要對該模型中的變量進行改進和擴展，以適應實證研究的需要。

第一，全要素生產(chǎn)率（TFP）的確定。全要素生產(chǎn)率是在一定時期內(nèi)衡量某個地區(qū)生產(chǎn)投入產(chǎn)出的生產(chǎn)率指標。全要素生產(chǎn)率更多的是用于測算一些無形要素對經(jīng)濟增長的貢獻度，主要包括技術進步、創(chuàng)新和專業(yè)化等因素對經(jīng)濟發(fā)展的作用。因此，全要素生產(chǎn)率常被用于衡量某個地區(qū)的科技進步情況。

第二，國內(nèi)研發(fā)存量的確定。國內(nèi)研發(fā)存量一般是指地區(qū)研發(fā)投入資本存量，地區(qū)關于創(chuàng)新活動的投入可能推動地區(qū)的創(chuàng)新擴散。地區(qū)創(chuàng)新擴散主要與企業(yè)、研究機構和高校等研發(fā)機構有著非常密切的關系。企業(yè)作為創(chuàng)新主體，其對創(chuàng)新活動擴散主要體現(xiàn)在人員培訓交流和技術交易等活動上；研究機構和高校在創(chuàng)新體系中提供技術服務，這也同樣有利于創(chuàng)新活動的擴散，但高校在這方面的數(shù)據(jù)的缺失，造成只有研發(fā)機構被納入模型。因此，將地區(qū)研發(fā)投入資本存量擴展為研究機構投入（YJJGTR）、地區(qū)研發(fā)人員數(shù)量（YFRY）和技術交易額（JSJY）等變量要素。

第三，國際研發(fā)存量的確定。國際研發(fā)存量是指國外資本在地區(qū)的投資能夠給地區(qū)帶來相關的技術溢出，大量的現(xiàn)有研究將地區(qū)實際利用外資情況作為國際研發(fā)存量的數(shù)據(jù)進行處理。因此，經(jīng)過以上的擴展后創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新擴散模型如下所示：

2.2兩市全要素生產(chǎn)率的測算

2.2.1全要素測算方法——索羅余值法

CH模型中的全要素生產(chǎn)率這個指標在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中沒有直接出現(xiàn)，需要通過相關數(shù)據(jù)進行測算。全要素生產(chǎn)率的測算方法主要分為會計增長法和經(jīng)濟計量法，而在現(xiàn)有關于全要素生產(chǎn)率的計算大多用會計增長法中的索洛余值法較多［2-3］。論文結(jié)合相關研究采用Malmquist指數(shù)模型對南京與上海的全要素生產(chǎn)率進行測算。索洛余值的計算公式為：

其中，Yit代表著地區(qū)的生產(chǎn)總值，現(xiàn)有大量研究則都是采用1978年或者1990年不變價計算的生產(chǎn)總值，本文采用1990年的GDP增長指數(shù)為100的不變價地區(qū)生產(chǎn)總值，該指標的計算涉及按現(xiàn)價計算的地區(qū)生產(chǎn)總值和各年GDP指數(shù)；Kit表示地區(qū)的資本投入量，該指標并沒有直接的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，大量研究都是采用地區(qū)固定資產(chǎn)投資來代替該指標；Lit則指的是地區(qū)的就業(yè)人數(shù)。

2.2.2Malmquist指數(shù)模型

1953年，瑞典經(jīng)濟學和統(tǒng)計學家Sten Malmquist為了研究不同時期的消費變化，提出Malmquist指數(shù)［4］。而后，Shephard基于此提出了“距離函數(shù)”。為了克服時期選擇的任意性造成的結(jié)果差異，Caves、Christensen和Diewert于1982年著名的“CCD指數(shù)模型”，作為度量t時期到t+1時期生產(chǎn)率變化的指數(shù)模型［5］：

1994年Fare等人證明：Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可被拆解成技術進步指數(shù)TP和效率變化指數(shù)TE，在此基礎之上把效率變化指數(shù)拆分成純技術效率變化指數(shù)PE和規(guī)模效率變化指數(shù)SC。

TE表示規(guī)模報酬不變且要素自由分配情況下的效率變化指數(shù)，以估算t時期到t+1時期每個觀測樣本到最優(yōu)邊界的追趕程度，當TE＞1時，表示技術效率提升，反之則為技術效率下滑。

TP指數(shù)主要測算技術邊界從t時刻到t+1時刻的變動，當TP＞1時，說明生產(chǎn)邊界提升和技術進步，反之則為技術退后。

本文將Malmquist指數(shù)方法應用于全要素生產(chǎn)率的估算，以M0（yt+1,xt+1,yt,xt）表示地區(qū)創(chuàng)新績效的變化，PE表示地區(qū)資源配置效率的變動，SC表示資源投入規(guī)模大小，TP表示技術進步情況。

2.2.3南京與上海全要素測算結(jié)果

在計算1990—2012年南京和上海的全要素生產(chǎn)率時，運用DEAP2.1軟件對兩個城市1990—2012年的不變價地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)資本存量指標和地區(qū)的就業(yè)人數(shù)3個指標進行產(chǎn)出角度的Malmquist指數(shù)的測算。從測算的結(jié)果來看，1991年以來南京和上海的效率變化指數(shù)都為1，即純技術效率變化和規(guī)模效率變化指數(shù)都為1。而1991年以來，兩城市的技術進步指數(shù)平均值都大于1，說明20年來，兩個城市的技術水平都是進步的。但是，在20多年里，南京有兩年出現(xiàn)的技術退步的現(xiàn)象分別是2003年和2009年，上海在2008年出現(xiàn)了技術退步的情況，具體情況如表1所示。

2.3創(chuàng)新擴散模型假設

城市創(chuàng)新活動的擴散效應主要是通過國內(nèi)研發(fā)擴散和國外研發(fā)擴散兩種途徑進行。國內(nèi)研發(fā)擴散主要包括研發(fā)人員集聚和流動、技術交易活動和獨立研發(fā)機構研發(fā)活動等3類擴散方式。而能夠影響本國創(chuàng)新研發(fā)活動主要表現(xiàn)在外商直接投資的活動中。需要說明的是，技術交易活動也涉及許多與國外企業(yè)、機構的活動，為了方便數(shù)據(jù)統(tǒng)計的要求，將技術交易活動納入到國內(nèi)研發(fā)擴散的變量中。創(chuàng)新擴散效應的計算是一項復雜的工作，為了在簡短的篇幅內(nèi)敘述清楚，本文在以下幾個方面進行假設：

H1：城市研發(fā)人員集聚數(shù)對城市的創(chuàng)新擴散效應起到正向影響作用。

H2：城市的技術交易對城市創(chuàng)新擴散效應有正向的影響作用。

H3：城市獨立研究機構研發(fā)投入對創(chuàng)新擴散效應有正向影響作用。

H4：外商直接投資對創(chuàng)新擴散效應起到正向影響作用［6-8］。

2.4數(shù)據(jù)來源

論文所選取的創(chuàng)新擴散的相關數(shù)據(jù)通過《南京市統(tǒng)計年鑒（2004—2013）》《南京科技統(tǒng)計年報（2004—2013）》和《上海市統(tǒng)計年鑒（2004—2013）》等資料整理而得到，如表2所示。由于在數(shù)據(jù)統(tǒng)計的口徑不同，論文的數(shù)據(jù)只能選取從2004—2013年的數(shù)據(jù)作為研究對象。對于TFP值，已在前文中運用公式計算得出，見表1。

從10年來的數(shù)據(jù)可以看到，南京在研發(fā)機構投入、R&D人員、技術交易額和FDI近10年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)都與上海的統(tǒng)計數(shù)據(jù)形成了極大的差距，但從近十年這些要素的平均增長角度出發(fā)，兩個城市在這些要素的增長方面都保持較為高速的增長，雙方要素增長相當。

表1　1991—2012年南京與上海全要素生產(chǎn)

表2　2003—2012年南京與上海創(chuàng)新擴散相關統(tǒng)計

3　實證分析

運用Eviews6.0軟件對南京和上海兩市的創(chuàng)新擴散相關數(shù)據(jù)進行權重進行加權最小二乘估計（WLS估計）處理［9］。在估計模型中需要對所有的指標數(shù)據(jù)進行取對數(shù)處理，而各城市的全要素生產(chǎn)率值均為1左右，這樣造成出現(xiàn)負數(shù)的情況。因此，論文在對這些數(shù)據(jù)的處理時，對兩城市的全要素生產(chǎn)率都放大100倍。

3.1上海創(chuàng)新擴散效應實證分析

第一，相關指數(shù)分析。根據(jù)2003—2012年上海創(chuàng)新擴散的相關指標進行加權最小二乘回歸分析，從擬合優(yōu)度、F檢驗及T檢驗對上海的創(chuàng)新擴散效應進行分析。通過表3的相關數(shù)據(jù)看出，采用加權最小二乘法之后，上海的CES模型的調(diào)整后的可決系數(shù)為0.983，其值接近于1，說明上海的創(chuàng)新擴散模型模型擬合度較高，而F統(tǒng)計量的伴隨概率為0.0000，說明上海的創(chuàng)新擴散模型整體上顯著有效。同時，上海創(chuàng)新擴散模型的DW統(tǒng)計量為1.85，非常接近似于2，說明殘差和自變量相互獨立，不存在序列相關問題。

第二，上海創(chuàng)新擴散效應的估計模型為：

第三，經(jīng)濟意義的討論。從回歸結(jié)果來看，假設H1、H2、H3成立，假設 H4不成立。上海市的研發(fā)人員、獨立研究機構研發(fā)投入、直接利用外資和技術交易額都對上海全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的影響，但是并不都是正向的影響作用。上海創(chuàng)新活動的參與人對其全要素生產(chǎn)率的影響彈性系數(shù)為0.303，且在1%的顯著水平下顯著，表明如果上海就業(yè)人口中每增加科技人員1000人，可能產(chǎn)生0.303個單位全要素生產(chǎn)率的顯著提升；上海研究機構投入對其全要素生產(chǎn)率在5%的顯著水平下顯著，且影響系數(shù)為0.166，則說明研究機構每增加億元的研發(fā)投入能夠為上海的全要素生產(chǎn)率帶0.166個單位的提升；上海技術交易對其全要素生產(chǎn)率的影響在10%顯著水平下顯著，其影響彈性為0.025，上海技術交易每增加1億元只能帶來0.025單位全要素生產(chǎn)率的提升。

而直接利用外資對新產(chǎn)品銷售收入產(chǎn)生了非常顯著的負效應，即政府每增加吸引1億美元的外商直接投資，就可能造成全要素生產(chǎn)率0.541個單位的下滑。從彈性系數(shù)來看，直接利用外資對上海社會生產(chǎn)率造成擠出效應大于其技術溢出的效益，相反外資可能在當?shù)孬@得大量的超國民待遇，正是由于這種不平等待遇可能造成當?shù)夭黄降雀偁幖觿?，從而打擊本地企業(yè)的創(chuàng)新積極性。外商直接投資對上海創(chuàng)新活動產(chǎn)生的效應，也在側(cè)面反映出上海創(chuàng)新活動已經(jīng)實現(xiàn)了真正的自主創(chuàng)新，通過從引進國外大型企業(yè)的駐扎來提高當?shù)貏?chuàng)新能力的政策，并不能達到想象中的效果，甚至可能適得其反。

3.2南京創(chuàng)新擴散效應實證分析

對南京創(chuàng)新擴散效應相關數(shù)據(jù)的處理與上海相同，其實證結(jié)果如表4所示。

第一，相關指數(shù)的討論。根據(jù)2003—2012年南京創(chuàng)新擴散的相關指標進行加權最小二乘回歸分析，從擬合優(yōu)度、F檢驗及T檢驗對上海的創(chuàng)新擴散效應進行分析。通過表4的相關數(shù)據(jù)看出，采用加權最小二乘法之后，南京的CES模型的調(diào)整后的可決系數(shù)為0.951，其值接近于1，說明南京的創(chuàng)新擴散模型模型擬合度較高，而F統(tǒng)計量的伴隨概率為0.0004，說明南京的創(chuàng)新擴散模型整體上顯著有效。同時，南京創(chuàng)新擴散模型的DW統(tǒng)計量為2.15，非常接近似于2，說明殘差和自變量相互獨立，不存在序列相關問題。

第二，南京創(chuàng)新擴散效應的估計模型為：

表3　上海創(chuàng)新擴散實證分析結(jié)果

表4　南京創(chuàng)新擴散實證結(jié)果分析

第三，經(jīng)濟意義的討論。從回歸結(jié)果來看，假設H1、H3成立，假設H3、H4不成立。南京市的技術交易額和研發(fā)人員對南京全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的影響，但是，并不都是正向的影響作用。南京技術交易對其全要素生產(chǎn)率的影響在5%顯著水平下顯著，其影響彈性為0.172，南京技術交易每增加1億元只能帶來0.172單位全要素生產(chǎn)率的提升；南京創(chuàng)新活動的參與人對其全要素生產(chǎn)率的影響彈性系數(shù)為-0.123，且在10%的顯著水平下顯著，表明如果南京就業(yè)人口中每增加科技人員1000人，可能產(chǎn)生0.123個單位全要素生產(chǎn)率的顯著下滑。

政府所吸引的外商直接投資和研究機構投入對南京全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著。但是，從相關系數(shù)角度來看，外商直接投對南京全要素的影響系數(shù)為-0.136，則說明每增加1億美元的外商直接投資，就可能造成全要素生產(chǎn)率0.136各單位的下滑。而研究機構投入對南京的全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為0.036，表明研究機構每增加億元的研發(fā)投入只能夠提升南京的全要素生產(chǎn)率0.036個單位。

3.3南京、上海創(chuàng)新擴散效應實證結(jié)果比較分析

從南京和上海兩個城市的創(chuàng)新擴散效應實證結(jié)果的討論中，不難看出兩個城市創(chuàng)新活動在一定程度上存在著差異，如表5所示。通過南京與上海城市創(chuàng)新擴散效應比較，真正地去了解兩市創(chuàng)新活動的異同點。這些異同點能夠為了解兩個城市創(chuàng)新特征與不足提供參考，進而為創(chuàng)新型城市的建設提供有益的建議。

通過上海與南京的創(chuàng)新擴散要素的影響系數(shù)和顯著水平的對比，上海作為我國典型的創(chuàng)新型城市，研究機構投入、研發(fā)人員、技術交易和外商直接投資都對其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著影響，說明上海的創(chuàng)新體系運行效果較好，每個指標都產(chǎn)生了顯著影響。而南京只有研發(fā)人員和技術交易額對南京全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響，研發(fā)機構投入對南京的全要素生產(chǎn)率沒有顯著影響，反映了南京創(chuàng)新體系內(nèi)部知識擴散還存在一定問題。值得一提的是，上海的外商直接投資對該地區(qū)的創(chuàng)新有非常明顯的反作用，且南京的外商直接投資對地區(qū)的全要素生產(chǎn)率也有反作用，反映出我國存在的一種普遍現(xiàn)象外商直接投所產(chǎn)生的溢出效果比其對地區(qū)的創(chuàng)新，即擴散擠出效應要小，從而形成反作用。

總體來看，上海作為典型創(chuàng)新型城市，其創(chuàng)新體系內(nèi)的國內(nèi)研發(fā)擴散主體對地區(qū)創(chuàng)新擴散都能起到推動作用，而那些不完善的創(chuàng)新型城市并不能將所有要素納入到創(chuàng)新擴散活動中；外商直接投資對地區(qū)生產(chǎn)率生產(chǎn)了擠出效應，且城市創(chuàng)新體系內(nèi)擴散運行效應越好，地區(qū)創(chuàng)新活動的獨立性越強，對外商直接投資的排擠越為明顯。

4　結(jié)論與建議

本文的分析研究表明：創(chuàng)新主體積極參與城市創(chuàng)新體系的運行活動，并在創(chuàng)新體系運行活動發(fā)揮正向的推動作用，是城市創(chuàng)新體系是否良性運行效應的重要特征，也是創(chuàng)新型城市完善與否的重要特征；研發(fā)人員和技術交易額的擴散程度對上海與南京兩個城市創(chuàng)新活動發(fā)揮作用效果顯著；FDI對南京和上海的創(chuàng)新活動擴散效應起到一定的反作用，且一個創(chuàng)新型城市建設越為完善，其對FDI的依賴程度就會越低?，F(xiàn)提出以下幾點政策建議。

表5　南京與上海創(chuàng)新擴散影響系數(shù)對比

（1）鼓勵創(chuàng)新主體積極參與創(chuàng)新相關活動。一是政府通過相關產(chǎn)業(yè)優(yōu)惠政策吸引有實力的創(chuàng)新主體在區(qū)域內(nèi)集聚。二是制定出相關的法律、法規(guī)，以在城市范圍內(nèi)形成較為相似的行為準則和相似的氛圍，推動創(chuàng)新主體積極參與創(chuàng)新相關活動。

（2）注重培養(yǎng)具有自身優(yōu)勢的高新技術產(chǎn)業(yè)，以引領城市創(chuàng)新活動的發(fā)展。南京要充分挖掘城市內(nèi)有優(yōu)勢的高新技術產(chǎn)業(yè)，明確城市未來高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向和經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構，充分發(fā)揮這些產(chǎn)業(yè)的輻射帶動作用，以改變高新技術產(chǎn)業(yè)在南京經(jīng)濟帶動力不足的現(xiàn)狀。

（3）合理利用外資，優(yōu)化引進外資結(jié)構。南京創(chuàng)新主體尤其是政府在吸引外商投資時，要改變以往重數(shù)量而全部吸收的特點，注重吸收那些能夠為地區(qū)和企業(yè)帶來創(chuàng)新溢出的投資，而不是那些希望通過避免貿(mào)易壁壘或者是利用中國人口紅利以降低成本的低端投資。政府需要不斷改變國內(nèi)投資和國外投資不平的政策，實現(xiàn)高效利用外資，為南京創(chuàng)新活動提供更為優(yōu)越的環(huán)境。

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Comparative Study of the Innovation Diffusion Effect in Cities—A Case of Shanghai and Nanjing

Li Fei， Li Zhaoming
（School of Business， Hohai University， Nanjing 211100）

Based on the Malmquist index model to calculate the TFP， and then use the improved CH model to study the innovation difusion efect between 2002—2012 of Nanjing and Shanghai. Te result shows：Shanghai as China's typical of innovative city， research institutions investment， R & D personnel， technical turnover and foreign direct investment all have a signifcant impact on its TFP， but for Nanjing， only R & D personnel and technical turnover have a signifcant impact on its TFP. And foreign direct investment has a counterproductive to the TFP of both the two cities. Finally， the relevant policy recommendations are proposed.

innovative city， innovation difusion efect， Malmquist index model， TFP， improved CH model

F204

A DOI：10.3772/j.issn.1674-1544.2015.03.002

李菲*（1990-），女，河海大學商學院技術經(jīng)濟及管理碩士研究生，研究方向：技術創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展；李兆明（1988-），男，河海大學商學院技術經(jīng)濟及管理碩士研究生，研究方向：技術創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展。

2015年1月10日。