楊曉昕，張 涵

(1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 國(guó)防經(jīng)濟(jì)與管理研究院，北京 100081；2.青島大學(xué) 質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)院，山東 青島 266071)

0 引言

作為城市化進(jìn)程中值得關(guān)注的一種現(xiàn)象——城市蔓延(Urban Sprawl)是指城市邊緣無(wú)序、低密度、非均衡、非計(jì)劃性的擴(kuò)張[1-2]，具有區(qū)域功能單一、空間錯(cuò)配、依賴交通工具等特征，使原來集中在中心區(qū)域的城市活動(dòng)擴(kuò)散到城市外圍，導(dǎo)致城市形態(tài)呈現(xiàn)分散化空間特征，并帶來諸如土地資源浪費(fèi)、環(huán)境惡化、農(nóng)業(yè)用地流失、公共產(chǎn)品與服務(wù)分配不均等負(fù)面問題[3-4]。相比城市規(guī)模蘊(yùn)含的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、集聚經(jīng)濟(jì)等效用，城市蔓延更多反映了對(duì)城市經(jīng)濟(jì)密度的稀釋，不僅表現(xiàn)為城市空間躍進(jìn)或“蛙跳”，還從城市人文環(huán)境與管理組織上呈現(xiàn)出紊亂狀態(tài)[5]。我國(guó)的城市蔓延出現(xiàn)于改革開放之后，相比發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)的城市蔓延是伴隨城市化快速發(fā)展而同時(shí)出現(xiàn)的，雖然城鎮(zhèn)化水平從1978年的17.92%提高到2019年的60.60%，但空間城市化速度快于人口城市化，導(dǎo)致城市蔓延，尤其是大、中城市表現(xiàn)得最明顯[6]。城市蔓延降低了產(chǎn)業(yè)、商業(yè)服務(wù)的可達(dá)性或空間鄰近性[7]，減少了創(chuàng)新人員之間的互動(dòng)機(jī)會(huì)，從而可能減少創(chuàng)新行為，這是因?yàn)榭臻g鄰近性是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新空間集聚與知識(shí)溢出的催化條件[8]。同時(shí)，也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，由于土地和房租成本較高，初創(chuàng)企業(yè)或規(guī)模較小的創(chuàng)新型企業(yè)往往傾向選址在人口密集度較低且與相關(guān)業(yè)務(wù)企業(yè)距離較近的地區(qū)[9]。因此，城市蔓延是否有利于城市創(chuàng)新空間集聚是值得探討的話題。

1 文獻(xiàn)綜述

在城市蔓延測(cè)度方面，有學(xué)者采用夜間燈光亮度[10]、城市人口密度[11]、城市建成面積增速、城市人口增速[12]等數(shù)據(jù)，通過構(gòu)造單一指標(biāo)衡量城市蔓延水平。也有學(xué)者通過構(gòu)建綜合指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度，如Torrens[13]從城市增長(zhǎng)、社會(huì)因子、分散化、通達(dá)性等方面測(cè)度美國(guó)德克薩斯州的城市蔓延水平；Hamidi & Ewing[14]基于開發(fā)密度、土地綜合利用水平、商業(yè)活動(dòng)中心度以及街道可達(dá)性4個(gè)維度，對(duì)2000-2010年美國(guó)城市蔓延水平進(jìn)行測(cè)度；Liu等[15]從市區(qū)規(guī)模、城市密度以及城市分化度3個(gè)維度綜合分析2000-2010年全球城市蔓延趨勢(shì)。

在城市蔓延成因方面，主要?dú)w結(jié)為市場(chǎng)失靈、政策制度、社會(huì)文化、交通進(jìn)步等方面[16-17]。規(guī)制學(xué)派將城市蔓延原因歸結(jié)為二戰(zhàn)后資本主義國(guó)家為實(shí)現(xiàn)資本積累，通過政策調(diào)整并最終在城市發(fā)展過程中呈現(xiàn)出的結(jié)果；也有學(xué)者從土地規(guī)制角度分析并指出，城市蔓延是利益相關(guān)方通過博弈對(duì)土地利用達(dá)成的一種結(jié)果。除區(qū)域規(guī)劃缺乏、居民區(qū)位選擇偏好、政府政策導(dǎo)向等共性因素外[18]，土地財(cái)政體系、市場(chǎng)不確定性、人口增長(zhǎng)、戶籍制度等也是導(dǎo)致我國(guó)城市蔓延的重要誘因[19-20]。此外，也有學(xué)者認(rèn)為，適度的城市蔓延是工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的基礎(chǔ)條件，因此地方政府對(duì)城市增長(zhǎng)的迫切需求也容易造成城市蔓延[21]。

在城市蔓延影響方面，已有研究多集中于討論城市蔓延對(duì)生產(chǎn)效率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、工資水平、主觀幸福感等方面的影響[10，22-23]，探析城市蔓延下創(chuàng)新空間集聚效應(yīng)的研究比較罕見。鑒于此，本文基于2007-2018年中國(guó)地級(jí)城市面板數(shù)據(jù)，從創(chuàng)新效率、知識(shí)溢出、就業(yè)匹配3個(gè)維度，檢驗(yàn)城市蔓延對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚的影響與作用機(jī)理。相較以往研究，本文從3個(gè)方面進(jìn)行拓展：①在研究視角上，從中介效應(yīng)視角構(gòu)建模型，深入剖析城市蔓延帶來的外部效應(yīng)對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚的作用機(jī)制，進(jìn)一步豐富城市蔓延問題研究維度；②在研究方法上，基于自舉法獲得3種機(jī)制變量的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)，能夠更加準(zhǔn)確地反映樣本的真實(shí)分布情況，確保研究結(jié)論的可靠性；③在研究實(shí)踐上，細(xì)化不同區(qū)位、不同規(guī)模城市蔓延對(duì)創(chuàng)新空間集聚的異質(zhì)化影響，為我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施與新型城鎮(zhèn)化建設(shè)提供決策依據(jù)。

2 機(jī)制分析

2.1 創(chuàng)新效率機(jī)制

學(xué)者們普遍發(fā)現(xiàn)城市蔓延會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)效率，這是因?yàn)樵诔鞘幸?guī)模尚未達(dá)到最優(yōu)水平時(shí)，城市蔓延對(duì)城市密度的過早稀釋損害了城市勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而降低了集聚經(jīng)濟(jì)的正向效應(yīng)，尤其是小規(guī)模城市[24]。但通信技術(shù)發(fā)展以及彈性工作制在高端產(chǎn)業(yè)中的逐漸推廣，降低了地理鄰近性在通勤成本中的重要性及其對(duì)信息流的摩擦“阻力”。因此部分學(xué)者提出，城市蔓延與城市生產(chǎn)率之間也可能存在不確定關(guān)系甚至是正向關(guān)系。如葉寧華等[25]發(fā)現(xiàn)，我國(guó)部分地區(qū)已出現(xiàn)過度集聚現(xiàn)象，在密度較高城市，容易出現(xiàn)交通擁擠、高房?jī)r(jià)，導(dǎo)致集聚下的不經(jīng)濟(jì)性超過集聚對(duì)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)；魏守華等[11]認(rèn)為，我國(guó)現(xiàn)代城市擴(kuò)張呈現(xiàn)多中心集聚模式，并實(shí)證適當(dāng)?shù)某鞘新涌赡芨纳瞥鞘锌臻g結(jié)構(gòu)、提升集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

由此，本文提出研究假設(shè)如下：

H1：城市蔓延會(huì)通過降低創(chuàng)新效率對(duì)創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生負(fù)向作用，當(dāng)城市蔓延因稀釋就業(yè)密度而降低創(chuàng)新效率時(shí)，這種負(fù)向作用可能被強(qiáng)化。

2.2 知識(shí)溢出機(jī)制

由于我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程仍處于上升發(fā)展階段，大量?jī)?yōu)質(zhì)創(chuàng)新要素向規(guī)模大、密度高的中心城區(qū)集聚，而緊湊、規(guī)則的城市空間形態(tài)更利于強(qiáng)化創(chuàng)新主體間的空間關(guān)聯(lián)，促進(jìn)創(chuàng)新主體間的信息交流與知識(shí)溢出，產(chǎn)生創(chuàng)新空間集聚效應(yīng)。但由于城市核心集聚區(qū)往往具有較高的通勤成本與房?jī)r(jià)，對(duì)作為重要知識(shí)載體的創(chuàng)新主體產(chǎn)生擁擠效應(yīng)，使其不得不選擇在城郊地區(qū)居住或建廠。因此，若不進(jìn)行合理規(guī)劃，可能引致城市蔓延、拉大創(chuàng)新主體間的空間距離、增大隔離性、提高學(xué)習(xí)交流成本，從而弱化知識(shí)溢出效應(yīng)，抑制創(chuàng)新空間集聚。我國(guó)主要通過布局各類創(chuàng)新示范區(qū)或高新技術(shù)園區(qū)搭建創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)，推動(dòng)創(chuàng)新主體與創(chuàng)新要素集聚，同時(shí)，依賴完善的生產(chǎn)、生活配套設(shè)施，才能實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施共享，有效引導(dǎo)創(chuàng)新要素集聚。研究表明，相對(duì)于低密度、無(wú)序發(fā)展的城市，具有合理規(guī)劃、高密度發(fā)展的城市，其公共基礎(chǔ)設(shè)施利用率更高[26]。一方面，在高密度發(fā)展城市中心區(qū)，其原有基礎(chǔ)設(shè)施被充分利用，節(jié)約了土地資源；另一方面，城市蔓延促使大量建設(shè)資源流向新城區(qū)，但人才流動(dòng)相對(duì)滯后，因此出現(xiàn)大量“無(wú)人”新區(qū)，不僅耗費(fèi)財(cái)力、物力，而且容易導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施的盲目、重復(fù)性投資。更甚者，創(chuàng)新主體間為爭(zhēng)奪有限資源，有可能采取零和博弈或以鄰為壑的惡性競(jìng)爭(zhēng)手段，從而阻礙城市創(chuàng)新空間集聚水平提升。

由此，本文提出研究假設(shè)如下：

H2：城市蔓延會(huì)通過抑制知識(shí)溢出對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生稀釋作用，同時(shí)，基礎(chǔ)設(shè)施投入增加可能會(huì)加劇這種稀釋效應(yīng)。

2.3 就業(yè)匹配機(jī)制

Ellison & Fudenberg[27]指出，勞動(dòng)力市場(chǎng)共享有效解釋了企業(yè)空間集聚行為，粘性工資成為企業(yè)與勞動(dòng)力集聚的動(dòng)力。這是因?yàn)檎承怨べY的存在可以降低勞動(dòng)力失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，若出現(xiàn)大規(guī)模工人失業(yè)，企業(yè)也會(huì)遭受損失。此外，陳旭和秦蒙[28]認(rèn)為，較大規(guī)模城市中的就業(yè)平臺(tái)、產(chǎn)業(yè)種類豐富，對(duì)高技能人才的吸引力更強(qiáng)，大城市的高收入更多是由勞動(dòng)技能的既定分布所致，適當(dāng)?shù)某鞘新幽軌蜻M(jìn)一步釋放城市空間，雖然增加了通勤成本，但可以通過工資上漲作為補(bǔ)償。因此，從就業(yè)匹配角度而言，城市蔓延會(huì)使部分中產(chǎn)階級(jí)與高技術(shù)階層外遷、創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)與工作崗位從中心城區(qū)轉(zhuǎn)移至郊區(qū)，從而降低城市創(chuàng)新勞動(dòng)力就業(yè)密度，減少中心城區(qū)就業(yè)機(jī)會(huì)，加之我國(guó)城鄉(xiāng)二元戶籍制度、郊區(qū)創(chuàng)新配套設(shè)施建設(shè)滯后等因素，造成創(chuàng)新就業(yè)崗位和人才空間分布不匹配，最終可能對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生掣肘。

由此，本文提出研究假設(shè)如下：

H3：城市蔓延通過降低就業(yè)匹配度抑制城市創(chuàng)新空間集聚，但在工資水平較高城市則不一定產(chǎn)生相同效果。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)定與變量說明

本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型的表達(dá)式為：

Medit=β0+β1Sprit+∑λitControlit+εit

(1)

Aggit=γ0+γ1Sprit+γ2Medit+γ3Sprit×Medit+∑λitControlit+εit

(2)

核心自變量Spr表示城市蔓延，本文借鑒王家庭和謝郁[18]的測(cè)度方法，采用城市建成區(qū)面積增長(zhǎng)率與市區(qū)人口增長(zhǎng)率比值作為城市蔓延表征指標(biāo)。Spr>1，表示發(fā)生城市蔓延；Spr≤1，表示城市收縮。

中介變量Med用以詮釋Spr對(duì)Agg的間接影響，主要包括：①城市創(chuàng)新效率Eff。采用基于Malmquist-DEA方法測(cè)算；②知識(shí)溢出水平Spi。創(chuàng)新主體間的知識(shí)溢出往往以高端人才為載體，通過面對(duì)面方式傳播，因此，本文選取高等學(xué)校在校生人數(shù)占比表征；③就業(yè)匹配水平Mat。根據(jù)Baumgarder[29]的研究，采用城市專業(yè)化程度衡量城市就業(yè)匹配質(zhì)量，專業(yè)化程度越高表示匹配質(zhì)量越高。

控制變量Control包括：①開放水平(Open)，選取當(dāng)年實(shí)際使用外資金額占GDP比重表示；②金融發(fā)展水平(Fin)，采用城市年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存貸款余額與地方生產(chǎn)總值比值測(cè)度；③業(yè)結(jié)構(gòu)水平(Ind)，采用第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表示，εit為誤差項(xiàng)。

待估系數(shù)γ1衡量Spr對(duì)Agg的全局處理效應(yīng)；待估系數(shù)γ3衡量Spr對(duì)Agg的全局調(diào)節(jié)效應(yīng)；Med在Spr與Agg之間的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)為β1· (γ2+γ3ΔSpr)。

3.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

剔除數(shù)據(jù)缺失較嚴(yán)重的部分城市，最終研究樣本為2007-2018年我國(guó)285個(gè)地級(jí)城市，為避免極端值影響，對(duì)樣本在 1% 區(qū)間進(jìn)行雙向縮尾處理。本文城市專利申請(qǐng)量和專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于中國(guó)研究數(shù)據(jù)平臺(tái)的創(chuàng)新專利研究庫(kù)CIRD，其它變量數(shù)據(jù)來源于EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)。表1給出了所有變量取對(duì)數(shù)后的統(tǒng)計(jì)性描述結(jié)果。

表1 各變量統(tǒng)計(jì)性描述結(jié)果

4 實(shí)證分析

4.1 基準(zhǔn)回歸

首先，借鑒Preacher[30]的檢驗(yàn)方法，采用結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Model，SEM)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，并使用自舉法獲得中介條件效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)誤和置信區(qū)間。此時(shí)置信區(qū)間計(jì)算是修正偏誤且非對(duì)稱的，能更準(zhǔn)確地反映中介條件效應(yīng)樣本分布情況。

4.1.1 創(chuàng)新效率機(jī)制檢驗(yàn)

由表2看出，在Agg為因變量的SEM模型中，城市蔓延變量Spr的回歸系數(shù)γ1顯著為負(fù)，表示城市蔓延對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚具有顯著負(fù)向的全局處理效應(yīng)，與多數(shù)研究結(jié)論一致；城市創(chuàng)新效率Eff的回歸系數(shù)γ2顯著為正，表示城市創(chuàng)新效率越高，越有利于城市創(chuàng)新空間集聚；兩者交乘項(xiàng)Eff×Spr的回歸系數(shù)γ3不顯著，表示城市蔓延通過創(chuàng)新效率對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚未產(chǎn)生顯著全局調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時(shí)，在Eff為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)β1顯著為負(fù)，表示城市蔓延顯著抑制了城市創(chuàng)新效率提升?？刂谱兞炕貧w系數(shù)顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Ind升級(jí)優(yōu)化能夠?qū)Τ鞘袆?chuàng)新空間集聚提供有效支撐，因此各城市應(yīng)注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，擴(kuò)充第二、第三產(chǎn)業(yè)規(guī)模，為城市創(chuàng)新空間集聚提供良好的服務(wù)環(huán)境；而金融成熟度Fin和開放水平Open均與創(chuàng)新集聚呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)聯(lián)，這可能是由于城市創(chuàng)新空間集聚依然面臨較強(qiáng)融資約束，外商投資渠道并不暢通，對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚帶來一定阻滯。

表2 創(chuàng)新效率機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

創(chuàng)新效率Eff的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果如表3所示，可以發(fā)現(xiàn)，隨著城市蔓延加劇，城市創(chuàng)新效率的負(fù)向中介調(diào)節(jié)效應(yīng)逐漸弱化，也就是說，城市蔓延經(jīng)過創(chuàng)新效率的中介調(diào)節(jié)后，對(duì)創(chuàng)新集聚的負(fù)向作用呈現(xiàn)邊際遞減趨勢(shì)，這可能是由于城市蔓延使得創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)日趨轉(zhuǎn)移至城郊工業(yè)園區(qū)，降低了用地、廠房等創(chuàng)新資本投入成本并逐漸形成規(guī)模效應(yīng)。

表3 城市創(chuàng)新效率的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)測(cè)度結(jié)果

本文進(jìn)一步將就業(yè)密度Emp作為城市蔓延影響創(chuàng)新效率的調(diào)節(jié)變量，檢驗(yàn)假設(shè)H1。因此，在模型(1)、(2)中加入就業(yè)密度變量Emp，具體表達(dá)式如下：

Effit=β0+β1Sprit+β2Empit+β3Empit×Sprit+∑λitControlit+εit

(3)

Aggit=γ0+γ1Sprit+γ2Effit+γ3Empit+γ4Empit×Sprit+∑λitControlit+εit

(4)

式中，Emp采用城市科研、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查從業(yè)人員數(shù)量與建成區(qū)面積比值表征，此時(shí)中介調(diào)節(jié)效應(yīng)表達(dá)式為γ2×(β1+β3·ΔEmp)。由表4看出，在Agg為因變量的SEM模型中，Spr和Eff系數(shù)的符號(hào)與表2相同。Emp回歸系數(shù)顯著為正，表示就業(yè)密度越高，城市創(chuàng)新空間集聚水平越高；Emp×Spr系數(shù)顯著為負(fù)，表示城市蔓延可能降低就業(yè)密度，從而對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生更顯著的負(fù)向作用，印證了假設(shè)H1。在Eff為因變量的SEM模型中，就業(yè)密度與城市創(chuàng)新效率呈現(xiàn)正向關(guān)系。同時(shí)，Spr系數(shù)表示加入Emp變量后，城市蔓延對(duì)創(chuàng)新效率的負(fù)向作用依然顯著。此外，加入Emp變量后，Eff的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)均顯著為負(fù)。

表4 加入Emp變量后創(chuàng)新效率機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

4.1.2 知識(shí)溢出機(jī)制檢驗(yàn)

從表5看出，在 Agg為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，同樣證明了城市蔓延對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚具有顯著的負(fù)向全局處理效應(yīng)；Spi的回歸系數(shù)表示知識(shí)溢出越多，越有利于城市創(chuàng)新集聚；交乘項(xiàng)Spi×Spr的回歸系數(shù)表示城市蔓延通過知識(shí)溢出對(duì)創(chuàng)新集聚產(chǎn)生顯著正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時(shí)，在Spi為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)不顯著，表示城市蔓延未顯著影響知識(shí)溢出效應(yīng)，部分印證了假設(shè)H2。

表5 知識(shí)溢出機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)假設(shè)H2，基礎(chǔ)設(shè)施可以作為城市蔓延影響知識(shí)溢出的調(diào)節(jié)變量，因此將模型(1)、(2)加入基礎(chǔ)設(shè)施變量Inf進(jìn)行擴(kuò)展，這里采用互聯(lián)網(wǎng)用戶量表征。表達(dá)式如下：

Spiit=β0+β1Sprit+β2Infit+β3Infit×Sprit+∑λitControlit+εit

(5)

Aggit=γ0+γ1Sprit+γ2Spiit+γ3Infit+γ4Infit×Sprit+∑λitControlit+εit

(6)

從表6可以看出，在Agg為因變量的SEM模型中，Spr和Spi的系數(shù)依然顯著且符號(hào)與表5相同。Inf回歸系數(shù)表示基礎(chǔ)設(shè)施投入越多，對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚的正向影響越顯著；Inf×Spr系數(shù)表示城市蔓延通過基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)，這可能是因?yàn)槌鞘新訒?huì)提高創(chuàng)新產(chǎn)品運(yùn)輸費(fèi)用和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本，并以稅收等形式轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新生產(chǎn)成本，從而迫使創(chuàng)新主體不得不通過集聚產(chǎn)生的正向外部性抵消上述成本，因此創(chuàng)新集聚度提升。其總體反映出雖然我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，但未形成聯(lián)系緊密、分工有序的城市網(wǎng)絡(luò)，且城市中心城區(qū)的輻射帶動(dòng)作用有限，抑制了城市創(chuàng)新空間集聚。以上結(jié)論與柯善咨等(2008)和劉修巖(2014)的研究結(jié)果相互印證。在Spi為因變量的SEM模型中，基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善及創(chuàng)新主體間通勤成本的不斷降低，有助于創(chuàng)新主體間信息交流與知識(shí)溢出。此外，隨著基礎(chǔ)設(shè)施投入增加，城市蔓延通過知識(shí)溢出機(jī)制的中介調(diào)節(jié)后，對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚的負(fù)向影響會(huì)愈顯著。

表6 加入Inf變量后知識(shí)溢出機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

4.1.3 就業(yè)匹配機(jī)制檢驗(yàn)

從表7可以看出，在 Agg為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，再次印證了城市蔓延對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚具有顯著負(fù)向全局處理效應(yīng)；就業(yè)匹配變量Mat的回歸系數(shù)表示就業(yè)匹配度越高，越有利于城市創(chuàng)新集聚；交乘項(xiàng)Mat×Spr的回歸系數(shù)表示城市蔓延未能通過就業(yè)匹配機(jī)制對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生顯著全局調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時(shí)，在Mat為因變量的SEM模型中，Spr的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表示城市蔓延會(huì)降低就業(yè)匹配水平。此外，隨著城市蔓延加劇，就業(yè)匹配對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚的負(fù)向中介調(diào)節(jié)作用減弱，這可能是由于適當(dāng)?shù)某鞘新幽軌蜥尫懦鞘兄羞^于密集的創(chuàng)新就業(yè)空間，雖然增加了通勤成本，但往往可以通過工資上漲產(chǎn)生補(bǔ)償效應(yīng)。

表7 就業(yè)匹配機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)假設(shè)H3，將工資水平Wage作為城市蔓延影響就業(yè)匹配水平的調(diào)節(jié)變量，在模型(1)、(2)中加入工資水平變量進(jìn)行擴(kuò)展，具體表達(dá)式如下：

Matit=β0+β1Sprit+β2Wageit+β3Wageit×Sprit+∑λitControlit+εit

(7)

Aggit=γ0+γ1Sprit+γ2Matit+γ3Wageit+γ4Wageit×Sprit+∑λitControlit+εit

(8)

就業(yè)匹配機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示，可見，在Agg為因變量的SEM模型中，Spr和Mat的回歸系數(shù)依然顯著；Wage回歸系數(shù)表示工資水平對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生正向促進(jìn)作用；Wage×Spr回歸系數(shù)顯著為正，表示城市蔓延通過工資水平對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)，佐證了假設(shè)H3。這可能是由于城市蔓延后期城市分割得到緩解，在更大的市場(chǎng)空間內(nèi)擴(kuò)大了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，因此會(huì)對(duì)創(chuàng)新勞動(dòng)力產(chǎn)生工資補(bǔ)償效應(yīng)，從而成為城市創(chuàng)新空間集聚的動(dòng)力。在Mat為因變量的SEM模型中，工資水平不斷提升，有利于降低創(chuàng)新人才就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)就業(yè)匹配。

表8 加入Wage變量后就業(yè)匹配機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

此外，加入Wage變量后，Mat的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)均顯著為負(fù)，說明隨著工資水平提升，城市蔓延可能通過就業(yè)匹配機(jī)制對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生更顯著的負(fù)向作用。雖然城市蔓延的工資補(bǔ)償效應(yīng)不斷強(qiáng)化，但由于創(chuàng)新人才的薪資期望嚴(yán)重偏離實(shí)際創(chuàng)新效益，加上專業(yè)認(rèn)知局限性，難以滿足創(chuàng)新企業(yè)期望，抑或創(chuàng)新企業(yè)為就業(yè)者提供虛高的前景預(yù)期，導(dǎo)致就業(yè)者誤判、甚至被欺騙，最終選擇離職或解聘，造成匹配雙方預(yù)期差距較大，從而對(duì)城市創(chuàng)新集聚產(chǎn)生更大掣肘。

4.2 穩(wěn)健性分析

為保證估計(jì)結(jié)果可靠，本文通過調(diào)整創(chuàng)新集聚變量和城市蔓延變量進(jìn)行穩(wěn)健性分析。

更換創(chuàng)新集聚變量。本文采用CV變異指數(shù)，即城市專利申請(qǐng)量的標(biāo)準(zhǔn)差/平均數(shù)作為城市創(chuàng)新空間集聚的替代變量，該值越大，表示創(chuàng)新集聚水平越高。

更換城市蔓延變量。有學(xué)者指出，建成區(qū)面積與市區(qū)人口在空間范圍上不對(duì)應(yīng)，且當(dāng)部分地級(jí)市在某年出現(xiàn)城區(qū)人口流出、人口增長(zhǎng)率為負(fù)的情況時(shí)，采用建成區(qū)面積增長(zhǎng)率與市區(qū)人口增長(zhǎng)率比值計(jì)算，其值為負(fù)并不能說明城市蔓延程度較低。因此，本文采用建成區(qū)面積增長(zhǎng)率與城區(qū)人口增長(zhǎng)率的差值衡量城市蔓延程度，差值越大，表示城市蔓延程度越高。

如表9所示，城市蔓延與三大中介機(jī)制對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚的影響方向均未發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，顯著性水平也未出現(xiàn)明顯差異，即檢驗(yàn)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相互印證。

表9 調(diào)整關(guān)鍵變量的SEM模型檢驗(yàn)結(jié)果

4.3 異質(zhì)性分析

4.3.1 城市區(qū)位異質(zhì)性

回歸結(jié)果整理如10所示?？梢钥闯觯拇蠼?jīng)濟(jì)區(qū)的城市蔓延普遍對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生負(fù)向全局處理效應(yīng)。具體而言，在創(chuàng)新效率機(jī)制作用下，僅東部地區(qū)具有正向全局處理效應(yīng)，全局調(diào)節(jié)效應(yīng)為正的地區(qū)為東部和中部地區(qū)；在知識(shí)溢出機(jī)制作用下，僅東部地區(qū)具有正向全局處理效應(yīng)，全局調(diào)節(jié)效應(yīng)為正的地區(qū)為東北地區(qū)；在就業(yè)匹配機(jī)制作用下，東部地區(qū)具有正向全局處理效應(yīng)，東北和東部產(chǎn)生了正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)?？傮w來看，我國(guó)東部城市借助自身區(qū)位與創(chuàng)新資源優(yōu)勢(shì)，充分挖掘創(chuàng)新空間潛能，強(qiáng)化創(chuàng)新主體間的空間關(guān)聯(lián)，促進(jìn)了信息交流，帶動(dòng)了城市創(chuàng)新空間集聚水平提升。

表10 城市區(qū)位異質(zhì)性分析結(jié)果

4.3.2 城市規(guī)模異質(zhì)性

本文按照城區(qū)常住人口規(guī)模，將城市劃分為超大城市(城區(qū)常住人口>1000萬(wàn))、大型城市(500萬(wàn)<城區(qū)常住人口≤1000萬(wàn))、中型城市(300萬(wàn)<城區(qū)常住人口≤500萬(wàn))、小型城市(城區(qū)常住人口≤300萬(wàn))四類。如表11所示，四類城市規(guī)模的城市蔓延普遍對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)負(fù)向全局處理效應(yīng)。具體而言，超大和大型城市的城市蔓延在創(chuàng)新效率、知識(shí)溢出以及就業(yè)匹配3種機(jī)制調(diào)節(jié)下，對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚呈現(xiàn)出正向全局處理效應(yīng)，這可能是由于規(guī)模較大城市具有較好的創(chuàng)新環(huán)境和完善的創(chuàng)新平臺(tái)，創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)類型多樣化，高技能創(chuàng)新人才很容易隨城市規(guī)模擴(kuò)張尋求到匹配的工作職位[31]；中型城市的城市蔓延在3種機(jī)制調(diào)節(jié)作用下，產(chǎn)生了正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)，尤其是在知識(shí)溢出機(jī)制下的效應(yīng)最顯著，表示知識(shí)溢出在中型城市的創(chuàng)新集聚過程中扮演更為重要的角色，信息、知識(shí)等搜索成本低，高技能個(gè)體從中獲益越多，城市能更快速地實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新集聚。但同時(shí)，相對(duì)其它規(guī)模城市，中型城市蔓延的負(fù)向全局處理效應(yīng)也較為顯著，這可能是由于中型城市的城鎮(zhèn)化進(jìn)程相對(duì)滯后，政府部門傾向?qū)⒊鞘新幼鳛槭袇^(qū)壓力外卸的手段，因此導(dǎo)致城市蔓延本身的負(fù)向作用未能有效消除。

表11 城市規(guī)模異質(zhì)性分析結(jié)果

5 結(jié)論與啟示

本文利用2007-2018年地級(jí)市層面數(shù)據(jù)，詳細(xì)解析了城市蔓延對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚的影響效應(yīng)與驅(qū)動(dòng)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：①城市蔓延對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生顯著負(fù)向效應(yīng)，但可通過知識(shí)溢出產(chǎn)生顯著正向全局調(diào)節(jié)效應(yīng)。城市蔓延通過創(chuàng)新效率和就業(yè)匹配機(jī)制調(diào)節(jié)后，對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生的負(fù)向效應(yīng)呈遞減趨勢(shì)；②城市蔓延降低了就業(yè)密度、基礎(chǔ)設(shè)施利用率和工資水平，通過創(chuàng)新效率、知識(shí)溢出和就業(yè)匹配機(jī)制的中介調(diào)節(jié)后，加劇對(duì)城市創(chuàng)新空間集聚的負(fù)向作用；③從城市區(qū)位與城市規(guī)模層面看，城市蔓延普遍對(duì)創(chuàng)新空間集聚產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)，但對(duì)東部地區(qū)城市或規(guī)模較大城市則可能具有一定的正向全局處理效應(yīng)。

以上結(jié)論也提供了一些政策啟示，主要包括：

首先，在我國(guó)實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略與新型城鎮(zhèn)化建設(shè)背景下，為實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，各級(jí)政府在強(qiáng)調(diào)城市空間擴(kuò)張的同時(shí)，需注重創(chuàng)新效率、知識(shí)溢出以及就業(yè)匹配質(zhì)量，充分發(fā)揮不同中介機(jī)制的傳導(dǎo)作用，為城市創(chuàng)新空間集聚提供持續(xù)動(dòng)力。

其次，從創(chuàng)新效率角度看，城市創(chuàng)新空間集聚發(fā)展依然需要較為緊湊的創(chuàng)新就業(yè)空間，不能無(wú)限度地依靠土地?cái)U(kuò)張緩解城市交通擁擠和房?jī)r(jià)過高問題。此外，應(yīng)避免盲目、過度的基礎(chǔ)設(shè)施投資，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金用途監(jiān)管，通過創(chuàng)新服務(wù)信息發(fā)布平臺(tái)，為創(chuàng)新市場(chǎng)供需雙方提供透明的政策制度與合理的工資預(yù)期，減少信息不對(duì)稱。

最后，不同地區(qū)、不同規(guī)模城市的城市蔓延具有異質(zhì)性影響。因此，在進(jìn)行城市空間發(fā)展規(guī)劃時(shí)，需要突出城市定位，因地制宜，在城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中及時(shí)調(diào)整，有序引導(dǎo)城市合理擴(kuò)大規(guī)模，采取產(chǎn)城融合策略，發(fā)揮創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)園區(qū)和新城區(qū)的集聚效應(yīng)，探索各具特色的城市創(chuàng)新發(fā)展模式。