陳大峰，陳 媛，李 昆

(1.南京審計(jì)大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 南京 211815；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息管理與工程學(xué)院,上海 200433)

一、 引言

黨的十九大報(bào)告強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新是引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的第一動(dòng)力，明確提出了要進(jìn)一步加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家。城市作為建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的空間載體，聚集了大量的研發(fā)人員和創(chuàng)新資本[1]。近年來(lái)，幾乎所有的大中小型城市普遍都加大了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是以環(huán)保設(shè)施、5G通信網(wǎng)絡(luò)、人工智能、大數(shù)據(jù)和數(shù)字金融等為代表的新基建，借此改善城市設(shè)施和營(yíng)商環(huán)境，提升科技創(chuàng)新能力。2020年我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模已超過(guò)18萬(wàn)億元，比2019年增長(zhǎng)近1個(gè)百分點(diǎn)。外商直接投資(FDI)一直是我國(guó)引進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備、科學(xué)技術(shù)、企業(yè)管理和知識(shí)創(chuàng)新的重要渠道，對(duì)提升城市創(chuàng)新活動(dòng)具有重要的戰(zhàn)略意義[2]。2020年我國(guó)實(shí)際利用外商直接投資金額達(dá)到1萬(wàn)多億元，相比2019年增加6.2個(gè)百分點(diǎn)(1)數(shù)據(jù)來(lái)源：2021年2月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中華人民共和國(guó)2020年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。。

當(dāng)前受新冠肺炎疫情的影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)健康運(yùn)行的壓力不斷加大，黨中央、國(guó)務(wù)院在多個(gè)重要會(huì)議上都釋放了明確信號(hào)，不僅要快速推動(dòng)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施、新基建的戰(zhàn)略投資步伐，也要持續(xù)擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放，積極吸引外商投資，推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展邁入中等發(fā)達(dá)國(guó)家行列。然而，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)或FDI技術(shù)溢出能否實(shí)質(zhì)性地提升創(chuàng)新績(jī)效，這在很大程度上要取決于各個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和知識(shí)轉(zhuǎn)化能力[3]。因此，在加強(qiáng)國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)的背景下，研究基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、FDI與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度之間的創(chuàng)新門(mén)檻效應(yīng)，探討在怎樣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下才能促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI的正向創(chuàng)新效應(yīng)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI在城市之間的創(chuàng)新溢出效應(yīng)會(huì)出現(xiàn)何種新特征，就具有十分重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。從而為我國(guó)各城市制定更有效的創(chuàng)新支持政策實(shí)現(xiàn)城市之間的創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論和經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

二、 文獻(xiàn)綜述

基于創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)踐，眾多學(xué)者從多個(gè)角度采用多種方法對(duì)各個(gè)創(chuàng)新要素展開(kāi)研究。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)新效應(yīng)研究方面，大部分的學(xué)者認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠改善城市生活環(huán)境，提高交通的便利性，有效降低經(jīng)濟(jì)主體的運(yùn)輸成本、交易費(fèi)用等，從而促進(jìn)當(dāng)?shù)氐闹R(shí)交流，改善能夠加快本轄區(qū)資源要素流動(dòng)，推動(dòng)城市創(chuàng)新能力的提升[2,4]。另外，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相比直接科研投入，其周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)低，創(chuàng)新效應(yīng)更具有間接性和長(zhǎng)效性，有利于企業(yè)從好的基礎(chǔ)設(shè)施中獲得的收益，便于獲取周邊企業(yè)的創(chuàng)新溢出[5]。鄒璇等采用多期DID模型對(duì)我國(guó)大中城市實(shí)證分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應(yīng)，結(jié)果表明交通基礎(chǔ)設(shè)施能顯著促進(jìn)城市創(chuàng)新溢出,他們認(rèn)為其根源在于交通設(shè)施具有直接知識(shí)溢出效應(yīng)和正外部性,能夠間接拉動(dòng)創(chuàng)新物質(zhì)資本投資和人力資本積累[6]。馬榮等在新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的層次架構(gòu)以及轉(zhuǎn)型方向的雙向互動(dòng)視閾中,提出新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為高質(zhì)量發(fā)展階段社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供數(shù)據(jù)形式和智能形態(tài)的規(guī)范性服務(wù)，能夠推動(dòng)創(chuàng)新高質(zhì)量的發(fā)展[7]。但也有部分學(xué)者認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資金額巨大，在早期存在擠占其他創(chuàng)新投入資金的可能，阻礙了區(qū)域創(chuàng)新效率的提升[8]。肖葉等使用2008—2016年中國(guó)286個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)證實(shí)了地方政府之間存在著吸引經(jīng)濟(jì)資源的競(jìng)爭(zhēng)，因而地方財(cái)政偏向于改善交通基礎(chǔ)設(shè)施等生產(chǎn)性支出，這必然會(huì)減少科研活動(dòng)的直接投入，鄰近地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施改善能夠加快本轄區(qū)資源要素流動(dòng)，有利于促進(jìn)城市之間創(chuàng)新的溢出[9]。

對(duì)于FDI的創(chuàng)新效應(yīng)，學(xué)者們同樣有兩個(gè)對(duì)立的立場(chǎng)。支持正向效應(yīng)的學(xué)者們認(rèn)為FDI帶來(lái)了先進(jìn)的技術(shù)和管理方式，是發(fā)展中國(guó)家獲得國(guó)外先進(jìn)技術(shù)的重要渠道，其示范效應(yīng)將激發(fā)本國(guó)企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)，而本國(guó)企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)又會(huì)反過(guò)來(lái)激發(fā)外資企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力，促進(jìn)科技人員在企業(yè)間相互流動(dòng)，有利于知識(shí)溢出和創(chuàng)新發(fā)展[10]。曾婧婧等以我國(guó)59個(gè)創(chuàng)新型城市為研究樣本，實(shí)證分析了城市規(guī)模等級(jí)對(duì)外商投資創(chuàng)新效應(yīng)的差異性，實(shí)證結(jié)果表明FDI能顯著促進(jìn)城市創(chuàng)新產(chǎn)出的增加，且城市規(guī)模等級(jí)越高，F(xiàn)DI的創(chuàng)新效應(yīng)就越強(qiáng)[11]。支持負(fù)向效應(yīng)的學(xué)者們則認(rèn)為發(fā)達(dá)國(guó)家一般只會(huì)將次新技術(shù)或落后的產(chǎn)業(yè)輸出到欠發(fā)達(dá)國(guó)家，受這些技術(shù)的沖擊，引進(jìn)國(guó)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新會(huì)受到扼制[12]。周銳波等通過(guò)我國(guó)275個(gè)城市2008—2016年的空間面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析FDI對(duì)城市創(chuàng)新的影響，研究結(jié)果表明FDI的直接效應(yīng)較小且不顯著，他們認(rèn)為當(dāng)前我國(guó)處于外商投資帶來(lái)的擠占作用階段，引進(jìn)的外資企業(yè)在本地的科技研發(fā)投入較少，憑借資金優(yōu)勢(shì)控制關(guān)鍵技術(shù)，因而限制了本地城市創(chuàng)新能力的發(fā)展[13]。另外，也有學(xué)者提出不同觀點(diǎn)，他們認(rèn)為FDI的創(chuàng)新效應(yīng)是非線性的，并加以實(shí)證。如葉阿忠等基于半?yún)?shù)面板空間滯后模型對(duì)我國(guó)2003—2013年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，研究結(jié)果表明FDI存在明顯的門(mén)檻效應(yīng)[14]。

縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，關(guān)于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI的創(chuàng)新效應(yīng)研究存在一定局限性：現(xiàn)有研究較多的從實(shí)證角度出發(fā)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新各影響因素獨(dú)立展開(kāi)分析，且大多數(shù)為省級(jí)層面，缺乏研究因素之間的交互效應(yīng)及其對(duì)區(qū)域間的創(chuàng)新溢出所帶來(lái)的影響。另外，現(xiàn)有研究多數(shù)使用面板數(shù)據(jù)的分析方法，忽略了城市創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性。城市創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)不僅會(huì)促進(jìn)或抑制周邊城市的創(chuàng)新成果，而且也改變著全國(guó)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布格局，是導(dǎo)致城市之間創(chuàng)新差異的重要原因之一[15]。因此，如果忽略我國(guó)城市創(chuàng)新的空間相關(guān)性就使得研究結(jié)果有所偏誤。

本文力圖在兩個(gè)方面有所創(chuàng)新：第一，在研究?jī)?nèi)容上，以城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平表征對(duì)知識(shí)的吸收和轉(zhuǎn)化能力，分析在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的異質(zhì)性影響，并探討交互項(xiàng)的地理空間和經(jīng)濟(jì)空間溢出效應(yīng)；第二，在研究方法上，考慮到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間可能存在的非線性關(guān)系，構(gòu)建面板門(mén)檻模型進(jìn)行回歸分析，并在固定效應(yīng)模型下通過(guò)交互項(xiàng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻效應(yīng)進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)一步考慮到城市創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)性，采用動(dòng)態(tài)杜賓模型，以求研究結(jié)論更為穩(wěn)健，為我國(guó)創(chuàng)新政策的制定與協(xié)調(diào)實(shí)踐提供理論和經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

三、 研究設(shè)計(jì)

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)或FDI對(duì)城市創(chuàng)新效應(yīng)的研究，不能忽略城市本身知識(shí)吸收和轉(zhuǎn)化的能力。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市往往吸收和轉(zhuǎn)化的能力也較強(qiáng)，因此基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)或FDI與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的交互效應(yīng)需要進(jìn)行探討?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠提高交通的便利性和降低運(yùn)輸成本，促進(jìn)創(chuàng)新資源要素流動(dòng)，擴(kuò)大科學(xué)技術(shù)的外溢效應(yīng)。但由于前期投入資金大，必然會(huì)造成其他方面的資金短缺，尤其是經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展資金本就缺少，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入帶來(lái)的影響更大[9]。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平后，城市的吸收和轉(zhuǎn)化能力能夠承載外來(lái)技術(shù)和人才，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)城市創(chuàng)新的正面效應(yīng)可以抵消負(fù)面的影響，此時(shí)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)才會(huì)顯現(xiàn)正向效應(yīng)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到新的高度，便捷的交通有利于吸引周邊更多的創(chuàng)新要素，從而進(jìn)一步激發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)新效應(yīng)。另外，在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下FDI的創(chuàng)新效益也會(huì)存在巨大差異，在發(fā)展早期往往科研水平和人力資本低下，外來(lái)的先進(jìn)技術(shù)和管理方式很難轉(zhuǎn)化為新的創(chuàng)新動(dòng)力，只能是吸收和簡(jiǎn)單模仿，本地也缺乏相關(guān)的研究基礎(chǔ)，從而打擊創(chuàng)新熱情，不利于本地創(chuàng)新發(fā)展[13]。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平后，本地技術(shù)有了一定積累才有可能對(duì)外來(lái)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，突破技術(shù)封鎖或迎合市場(chǎng)對(duì)新產(chǎn)品的需求，激發(fā)本地創(chuàng)新。因此，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)短期對(duì)科技投入產(chǎn)生抑制，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)看可以促進(jìn)創(chuàng)新要素的流通，而FDI蘊(yùn)含先進(jìn)技術(shù)的具有技術(shù)溢出的潛力，可通過(guò)示范效應(yīng)、競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)種途徑促進(jìn)的技術(shù)溢出，但也有可能形成技術(shù)依賴。

綜合來(lái)看，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI的創(chuàng)新效應(yīng)主要還是各個(gè)城市對(duì)先進(jìn)技術(shù)和理念的吸收和轉(zhuǎn)化能力，而城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了金融發(fā)展水平和開(kāi)放程度，能夠促進(jìn)各創(chuàng)新資源的有效流通，也表征了知識(shí)的吸收和轉(zhuǎn)化能力，尤其是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市越能夠受益于創(chuàng)新，因而更為傾向于自主創(chuàng)新，為創(chuàng)新的發(fā)展提供更多的便利條件。本文假設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI對(duì)城市創(chuàng)新效用是非線性的，在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同階段基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI的創(chuàng)新效用存在明顯的差異性，可能存在突變問(wèn)題。

(一) 計(jì)量方法

1. 門(mén)檻模型的構(gòu)建

對(duì)于非線性問(wèn)題假設(shè)的檢驗(yàn)，如果采用傳統(tǒng)的回歸方法，就要先確定結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)后進(jìn)行分段回歸。但對(duì)于大樣本或面板數(shù)據(jù)，如何預(yù)估結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)是難以解決的問(wèn)題[16]。門(mén)檻模型(Threshold Model)是解決此類(lèi)非線性模型常用方法之一，專用來(lái)對(duì)門(mén)檻效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，門(mén)檻效應(yīng)是指當(dāng)一個(gè)變量達(dá)到特定的數(shù)值后，引起另外一個(gè)變量發(fā)生突然轉(zhuǎn)向其他發(fā)展形式的現(xiàn)象，作為原因現(xiàn)象的臨界值稱為門(mén)檻值[17]。因此，為了更好地估計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI對(duì)城市創(chuàng)新的差異性影響，本文借鑒Caner和Hansen的研究，采用面板門(mén)檻模型進(jìn)行研究，進(jìn)而準(zhǔn)確分析這種非線性關(guān)系[18]。構(gòu)建出的門(mén)檻模型如下：

(1)

(2)

式(1)中解釋變量為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(infra)，式(2)中解釋變量為外商直接投資(lnfdi)，門(mén)檻變量均為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnrgdp)。I( )為示性函數(shù)，當(dāng)滿足條件時(shí)為1，否則為0。

2. 空間計(jì)量模型的構(gòu)建

城市的創(chuàng)新產(chǎn)出不但會(huì)受到本地各個(gè)創(chuàng)新資源要素的影響，城市之間因地理或經(jīng)濟(jì)上的鄰近性存在的空間溢出效應(yīng)，而傳統(tǒng)面板模型的實(shí)證分析忽略這種空間關(guān)系，因而可能會(huì)發(fā)生偏誤。因此，本文借鑒馬靜等研究在柯布—道格拉斯(Cobb-Douglas)知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)和城市知識(shí)產(chǎn)出模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建回歸模型來(lái)研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI空間溢出效應(yīng)[19]。由于隨機(jī)效應(yīng)模型的個(gè)體效應(yīng)與回歸變量間缺乏關(guān)聯(lián)度，結(jié)合本文的研究?jī)?nèi)容，采用固定效應(yīng)模型中的動(dòng)態(tài)杜賓模型(Spatial DubinModel,SDM)，該模型結(jié)合空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)優(yōu)點(diǎn)，既能夠分析各個(gè)城市創(chuàng)新影響因素空間關(guān)聯(lián)，也可以兼顧隨機(jī)沖擊的空間影響，所構(gòu)建的SDM模型如下：

lnZLit=φ×lnZLit-1+ρW×lnZLit+θW×Xit+β×Xit+μi+υt+εit

(3)

在式(3)中，被解釋變量(lnZLit)為城市i在第t年的專利授予量的對(duì)數(shù)；φ為滯后一期專利授予量的影響，ρ為空間滯后系數(shù)，表示周邊城市對(duì)本地的溢出影響方向和程度。μi為個(gè)體固定效應(yīng)，υt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，使用的空間距離權(quán)重矩陣W為地理距離空間權(quán)重WG和經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重WE，其中，WG是采用距離平方倒數(shù)，而城市之間的距離依據(jù)城市的經(jīng)緯度測(cè)算出。WE則是考慮了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在地理距離權(quán)重矩陣上引入每個(gè)城市的人均GDP和全國(guó)人均GDP構(gòu)建出的。

空間計(jì)量分析中，解釋變量對(duì)被解釋變量的影響不能僅僅關(guān)注模型估計(jì)出的系數(shù)，需綜合考慮當(dāng)期效應(yīng)和回響效應(yīng)，即要求將空間溢出的上述兩種效應(yīng)從總效應(yīng)中分離出來(lái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型回歸系數(shù)的更為合理的解釋。本文借鑒LaSage和Pace的研究，采用偏微分法分解空間總效應(yīng)的方法[20]，先將式(3)變換為：

lnZLit=(I-ρW)-1(β+Wθ)×Xit+(I-ρW)-1×(φ×lnZLit-1+μi+υt+εit)

(4)

接下來(lái)，計(jì)算第k個(gè)解釋變量(或控制變量)從城市1到城市n對(duì)被解釋變量lnZLit的偏導(dǎo)數(shù):

(5)

最后，將直接效應(yīng)界定為右邊矩陣對(duì)角線元素的平均值，間接效應(yīng)界定為所有非對(duì)角線元素的平均值，總效應(yīng)界定為所有元素的平均值。其中，直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分別反映解釋變量對(duì)本城市的影響(本地效應(yīng))和對(duì)其他城市的影響(溢出效應(yīng))，空間總效應(yīng)反映解釋變量對(duì)所有城市造成的平均影響(綜合效應(yīng))。

(二) 變量的選取

被解釋變量為創(chuàng)新產(chǎn)出(lnZL)：對(duì)于城市的創(chuàng)新能力或產(chǎn)出，現(xiàn)有文獻(xiàn)中反映創(chuàng)新能力或創(chuàng)新產(chǎn)出的變量有專利申請(qǐng)量、專利授權(quán)量、新產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)值和知識(shí)存量等。其中，專利申請(qǐng)量側(cè)重反映創(chuàng)新活動(dòng)的投入情況，專利授權(quán)量和新產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)值側(cè)重反映創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出情況。目前新產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)值的度量方法尚存在很大爭(zhēng)議，知識(shí)存量也難以度量和統(tǒng)一[21]。比較而言，專利授權(quán)量由官方權(quán)威發(fā)布，更加直觀，是一個(gè)合適的選擇，因此，本文采用專利授權(quán)數(shù)量的對(duì)數(shù)來(lái)衡量城市創(chuàng)新。

門(mén)檻變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnrgdp)：采用市轄區(qū)的人均生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)來(lái)度量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；

核心解釋變量的定義和度量方法如下：

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(infra)，借鑒韓峰的處理方法采用城市市區(qū)人均道路占有面積來(lái)度量交通基礎(chǔ)設(shè)施，城市市區(qū)人均道路是較為常用的基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)出指標(biāo)[22]。

外商直接投資(lnfdi),借鑒侯潤(rùn)秀和官建成的處理方法，采用各城市實(shí)際利用外商投資額來(lái)度量FDI，根據(jù)各年度平均匯價(jià)進(jìn)行換算且用GDP平減指數(shù)進(jìn)行平滑調(diào)整[10]。

本文的控制變量的定義和度量方法如下：

城市規(guī)模(lnsca)：城市是經(jīng)濟(jì)主體進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新的“理想實(shí)驗(yàn)室”，城市中人口集聚或規(guī)模增大會(huì)導(dǎo)致對(duì)新發(fā)明和新產(chǎn)品需求的增加，從而推動(dòng)城市創(chuàng)新能力或產(chǎn)出的增長(zhǎng)[23]。本文借鑒曾婧婧和周丹萍研究，采用城市市轄區(qū)年末人口數(shù)來(lái)衡量城市規(guī)模[11]。

產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚(spe)：為了客觀地反映不同城市之間的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚程度，宜采用相對(duì)指標(biāo)來(lái)衡量。本文借鑒Duranton和Puga的做法，采用就業(yè)人員在行業(yè)間的分配比例作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，選擇就業(yè)人員最多的產(chǎn)業(yè)作為該城市的專業(yè)化產(chǎn)業(yè)，用該專業(yè)化產(chǎn)業(yè)在城市中的就業(yè)份額占該產(chǎn)業(yè)在全國(guó)中就業(yè)份額的比重來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚[24]，即：

spei=maxj(Tij/Tj)

(6)

式(6)中，spei表示i城市的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚程度，Tij為i城市的j產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占城市總就業(yè)人數(shù)的比重，Tj為產(chǎn)業(yè)j的就業(yè)人員占全國(guó)總就業(yè)人數(shù)的比重。

人力資本(hum)，借鑒楊仁發(fā)的處理方法，采用每萬(wàn)人中普通高等院校在校生數(shù)量來(lái)度量人力資本[23]；政府支出規(guī)模(gov)，依據(jù)借鑒孫麗的處理方法，采用各城市財(cái)政支出占GDP的比重來(lái)衡量政府支出規(guī)模[25]；創(chuàng)新投入(R&D)，借鑒邵同堯和潘彥的處理方法，采用城市地方政府預(yù)算中的科技經(jīng)費(fèi)投入占GDP的百分比來(lái)度量公共部門(mén)創(chuàng)新投入，并利用GDP平減指數(shù)進(jìn)行處理[26]。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(三) 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文收集并整合了2003—2018年中國(guó)271個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，樣本時(shí)間跨度大，且基本涵蓋中國(guó)大陸絕大部分城市。相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2019)、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及部分省市的統(tǒng)計(jì)年鑒。同時(shí)，對(duì)個(gè)別城市少數(shù)年份的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行線性插值處理。針對(duì)該數(shù)據(jù)集，本文采用變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示，變量之間的相關(guān)性如表2所示。

表2 變量之間的相關(guān)系數(shù)

從表2中可以看出，解釋變量和控制變量與被解釋變量的相關(guān)性與預(yù)期相一致。此外，各個(gè)解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值最大值為0.7076，通過(guò)考察方差膨脹因子VIF(Variance Inflation Factor)，發(fā)現(xiàn)VIF取值處于區(qū)間[1.08,1.89]之中，遠(yuǎn)小于10，故不存在嚴(yán)重多重共線性問(wèn)題。對(duì)門(mén)檻或解釋變量lnrgdp、lnfdi和infra進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，LLC(Levin-Lin-Chu)單位根檢驗(yàn)值分別為-24.4246(p=0.0000)、-6.3775(p=0.0000)和-4.4999(p=0.0000)，這表明三個(gè)變量是平穩(wěn)的。對(duì)于內(nèi)生性的問(wèn)題，Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果為108.33(p=0.0000)，可以認(rèn)為解釋變量不存在嚴(yán)重的內(nèi)生性的問(wèn)題。

四、 實(shí)證分析

(一) 門(mén)檻數(shù)量和門(mén)檻值檢驗(yàn)

首先，本文分別對(duì)式(1)和式(2)中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻效應(yīng)以及門(mén)檻數(shù)量進(jìn)行檢驗(yàn)，以確定門(mén)檻模型的具體形式，即設(shè)定單一門(mén)檻、雙重門(mén)檻和三重門(mén)檻為假設(shè)條件，解釋變量分別為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(infra)和外商直接投資(lnfdi)，采用自舉法(Bootstrap)重復(fù)抽取樣本，提高門(mén)檻效應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)效率。計(jì)算得到各條件下門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)值和p值，結(jié)果如表3所示。

表3 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

從表3中可以看出，解釋變量為infra時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻效應(yīng)為：?jiǎn)我婚T(mén)檻效應(yīng)在1%水平上顯著，門(mén)檻值為9.8913，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為431.11；雙重門(mén)檻效應(yīng)在1%水平上顯著，門(mén)檻值分別為9.8115和10.7047，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為176.01；三重門(mén)檻效應(yīng)不顯著。解釋變量為lnfdi時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻效應(yīng)為：?jiǎn)我婚T(mén)檻效應(yīng)在1%水平上顯著，門(mén)檻值為9.8913，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為756.44；雙重門(mén)檻效應(yīng)在1%水平上顯著，門(mén)檻值分別為9.8115和10.7047，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為399.80；三重門(mén)檻效應(yīng)不顯著。因此，可以認(rèn)定基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI對(duì)城市創(chuàng)新存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的雙門(mén)檻效應(yīng)，且門(mén)檻值發(fā)生巧合式的一致。

(二) 門(mén)檻模型回歸

將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平設(shè)定為雙門(mén)檻，采用門(mén)檻模型對(duì)我國(guó)271個(gè)主要城市進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示。表4第1列為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平雙門(mén)檻下交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的系數(shù)估計(jì)，在lnrgdp的三個(gè)區(qū)間內(nèi)，infra系數(shù)分別為-0.0648、0.0365和0.0721，即隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)新效應(yīng)從負(fù)變正后再擴(kuò)大。本文認(rèn)為，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，交通基礎(chǔ)設(shè)施的投入更多的是解決本地出行交通的基本需求，由于資金的短缺，甚至擠占原本用于研發(fā)投入的資金，因而不利于本地的創(chuàng)新。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，研發(fā)資金逐步得到了保障，交通的便利又能夠加快生產(chǎn)要素和各種技術(shù)知識(shí)流動(dòng)速度，此時(shí)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)開(kāi)始促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出的提高。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度，便利的交通設(shè)施促使各個(gè)創(chuàng)新資源的有效整合，對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用更加明顯?？刂谱兞恐衛(wèi)nsca,spe,lnhum,gov和R&D的系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明這些因素都能對(duì)城市的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生顯著的影響，能夠促進(jìn)城市的創(chuàng)新產(chǎn)出。

表4第2列為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平雙門(mén)檻下FDI對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的系數(shù)估計(jì)，當(dāng)lnrgdp小于θ1時(shí)，lnfdi系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平小于第一門(mén)檻值9.8115時(shí)，F(xiàn)DI不利于創(chuàng)新產(chǎn)出；當(dāng)lnrgdp超過(guò)θ1時(shí)，lnfdi系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平達(dá)到第一門(mén)檻值9.8115后，F(xiàn)DI開(kāi)始有利于創(chuàng)新產(chǎn)出，但其影響較弱；當(dāng)lnrgdp超過(guò)θ2時(shí)，lnfdi系數(shù)從0.0569增加為0.1149，表明當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跨越第二門(mén)檻值10.7047時(shí)FDI對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生更強(qiáng)的影響。究其原因，可能在于：第一，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，一方面由于FDI帶來(lái)的新技術(shù)比較先進(jìn)，本地企業(yè)處于一種學(xué)習(xí)和吸收的階段，另一方面本地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的城市科研水平往往也較為低下，在極端的情況下會(huì)形成對(duì)外來(lái)技術(shù)的依賴，放棄對(duì)新技術(shù)和新產(chǎn)品的研發(fā)，因而抑制了本地的創(chuàng)新；第二，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，本地的科研和技術(shù)水平逐步提高，本地企業(yè)具備了自主研發(fā)的能力，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也為科研活動(dòng)提供了物質(zhì)上的保障，外商投資開(kāi)始對(duì)本地的創(chuàng)新產(chǎn)生正向的影響；第三，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平，科研活動(dòng)需要的資金、人才和技術(shù)儲(chǔ)備都能夠得到滿足，在新技術(shù)和新產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的刺激下，外資企業(yè)也會(huì)加大對(duì)技術(shù)上的升級(jí)改造，面對(duì)國(guó)內(nèi)龐大的市場(chǎng)，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行本土化的轉(zhuǎn)型，從而有效地促進(jìn)本地的創(chuàng)新產(chǎn)出。

表4 門(mén)檻模型系數(shù)估計(jì)結(jié)果與穩(wěn)定性檢驗(yàn)

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異時(shí)，考察基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(或FDI)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的異質(zhì)性的影響可以使用經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(或FDI)交互項(xiàng)進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)本文門(mén)檻模型結(jié)果的可靠性。首先由Hausman檢驗(yàn)結(jié)果分別為108.16(p=0.0000)和177.21(p=0.0000)可以判斷出在固定效應(yīng)模型下具有更好的擬合效果，因此采用固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，其結(jié)果如表4中第3列、第4列所示。從第3列回歸結(jié)果可以看出，infra系數(shù)顯著為負(fù)(-0.2213)，但lnrgdp與infra交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正(0.0253)，這就表明基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)新效應(yīng)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的制約，其邊際效應(yīng)可以認(rèn)為“-0.2213+0.0253×lnrgdp”，當(dāng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)新效應(yīng)為負(fù)；當(dāng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平到達(dá)一定程度后，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的創(chuàng)新效應(yīng)轉(zhuǎn)為正向影響。第4列回歸結(jié)果也同樣表明了FDI和創(chuàng)新產(chǎn)出是一種非線性的關(guān)系，交互項(xiàng)的回歸結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻效應(yīng)是穩(wěn)健的。表4中第5列顯示了固定效應(yīng)下線性模型的回歸結(jié)果，通過(guò)比較顯著性和檢驗(yàn)值，可以發(fā)現(xiàn)采用門(mén)檻模型的回歸結(jié)果更為顯著和穩(wěn)健，更能解釋現(xiàn)實(shí)中基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)或FDI對(duì)城市創(chuàng)新的正負(fù)影響，因此采用門(mén)檻模型更有解釋力。最后使用核心解釋變量的替代變量對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文借鑒謝呈陽(yáng)等的處理方法[27]，采用城市道路面積在城市建成區(qū)的占比作為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。回歸結(jié)果如表4中第6列，可以發(fā)現(xiàn)與第1列相比所有系數(shù)符號(hào)均未發(fā)生改變，即在lnrgdp的三個(gè)區(qū)間內(nèi)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)出同樣存在先抑制后促進(jìn)再加大促進(jìn)的作用，表明本文的主要結(jié)論是穩(wěn)健的。

外商直接投資通過(guò)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)、示范和模仿效應(yīng)和技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)等渠道產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較低的地區(qū)其直接轉(zhuǎn)化為本土化技術(shù)的壁壘較多，技術(shù)改造的需求較少，這就在一定程度上限制了創(chuàng)新發(fā)展，而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較高的地區(qū)有著一定的技術(shù)積累和人力資本，因而會(huì)促進(jìn)當(dāng)?shù)氐膭?chuàng)新產(chǎn)出，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高對(duì)創(chuàng)新的需求也越大，刺激作用也越強(qiáng)?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)的擠占效應(yīng)和長(zhǎng)期效應(yīng)使得城市的創(chuàng)新產(chǎn)出在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下產(chǎn)生異質(zhì)性的特征，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更有可能發(fā)生對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展的資金和人力資本的發(fā)生侵占，而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較高的地區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施的改善促進(jìn)了技術(shù)交流，也有利于資本、科技人員等創(chuàng)新資源的高效流動(dòng)，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用也越大。

(三) 空間溢出效應(yīng)

考慮到城市創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建的動(dòng)態(tài)杜賓模型(如式3)分析多個(gè)因素的空間溢出效應(yīng)。首先需要依據(jù)Anselin提出的判斷規(guī)則，分別對(duì)包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與FDI交叉項(xiàng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)交叉項(xiàng)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果為237.06(p=0.0000)和247.22(p=0.0000)，表明選擇固定效應(yīng)模型擬合效果更好[21]。在地理距離權(quán)重矩陣WG和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣WE下，動(dòng)態(tài)杜賓模型的計(jì)量結(jié)果如表5所示。

表5 杜賓模型回歸結(jié)果

依據(jù)表5中的Wald滯后檢驗(yàn)、誤差檢驗(yàn)、R2等可以判斷動(dòng)態(tài)杜賓模型擬合效果較優(yōu)，整體顯著。φ在地理距離權(quán)重矩陣WG和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣WE下均顯著為正值，說(shuō)明前期的創(chuàng)新產(chǎn)出促進(jìn)了當(dāng)期的產(chǎn)出。在WG下，空間滯后項(xiàng)ρ系數(shù)均顯著為正值，說(shuō)明地理周邊地區(qū)對(duì)本地城市具有顯著的空間依賴性，且地理距離越靠近越有利于創(chuàng)新效應(yīng)的空間擴(kuò)散；但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與FDI交叉的溢出效應(yīng)顯著為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市吸引外資投資越多越不利于創(chuàng)新溢出，對(duì)周邊的地區(qū)產(chǎn)出負(fù)向的影響，其可能原因是產(chǎn)生了創(chuàng)新資源的吸附效應(yīng)，周邊地區(qū)因資源的流失導(dǎo)致自主創(chuàng)新能力的降低。在WE下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)交叉的溢出效應(yīng)顯著為負(fù)，表明基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越大越有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相差較大的城市之間的創(chuàng)新溢出，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有效加快生產(chǎn)要素和各種技術(shù)知識(shí)流動(dòng)速度。對(duì)各影響因素空間關(guān)聯(lián)進(jìn)行分解，其結(jié)果如表6所示。

表6 空間關(guān)聯(lián)分解

從表6中的總效應(yīng)可以看出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的交互效應(yīng)在WE下顯著抑制了所有地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出，這表明我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展大而不優(yōu)，要成功轉(zhuǎn)型就必須擺脫了對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的依賴，另外過(guò)度的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)必然擠占了科研投入經(jīng)費(fèi)，因而不能純粹依靠基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)，積極推動(dòng)為創(chuàng)新服務(wù)的新基建才能奠定科技強(qiáng)國(guó)的基礎(chǔ)。而城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與FDI交互效應(yīng)在WG下能顯著促進(jìn)所有地區(qū)的創(chuàng)新，表明在當(dāng)前我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，各城市通過(guò)引入外資促進(jìn)技術(shù)交流，增加了自主創(chuàng)新能力，國(guó)家的用市場(chǎng)換技術(shù)的戰(zhàn)略初步取得成功。

五、 結(jié)論性評(píng)述

本文以2003—2018年中國(guó)271個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，分析在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和外商投資對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的異質(zhì)性影響。首先，在介紹門(mén)檻模型的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了相關(guān)的計(jì)量模型；其次，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻數(shù)量和門(mén)檻值檢驗(yàn)，并采用交互項(xiàng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻效應(yīng)進(jìn)行驗(yàn)證；最后，采用杜賓模型研究交叉項(xiàng)和各類(lèi)子樣本的空間溢出效應(yīng)。研究結(jié)果表明：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在雙門(mén)檻效應(yīng)，即在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出異質(zhì)性的影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)擠抑制了本地的創(chuàng)新產(chǎn)出，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跨越了第一門(mén)檻值，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)才會(huì)顯現(xiàn)對(duì)本地創(chuàng)新的激勵(lì)效應(yīng)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平到達(dá)第二門(mén)檻值后，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)一步有效地促進(jìn)本地的創(chuàng)新產(chǎn)出。FDI與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)產(chǎn)生相同的創(chuàng)新效應(yīng)，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻值發(fā)生巧合式的一致，這表明基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI在創(chuàng)新效應(yīng)上具有一定的相互替代性。另外通過(guò)交叉項(xiàng)空間效應(yīng)的拓展研究，發(fā)現(xiàn)城市創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的空間依賴性，地理距離越靠近越有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與FDI交叉效應(yīng)的空間擴(kuò)散，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相差較大的城市之間，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著增強(qiáng)創(chuàng)新溢出效應(yīng)。

根據(jù)上述的研究發(fā)現(xiàn)，本文提出以下政策建議：(1)鑒于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI對(duì)城市創(chuàng)新的門(mén)檻效應(yīng)，各類(lèi)城市都應(yīng)積極發(fā)展經(jīng)濟(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)門(mén)檻值的跨越，注重技術(shù)交流，最大限度的整合創(chuàng)新資源，積極發(fā)揮基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用。(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不會(huì)一蹴而就，創(chuàng)新發(fā)展也是永恒的話題，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI在創(chuàng)新效應(yīng)上具有同等的重要性，因此每個(gè)城市需要依據(jù)自身特色，制定發(fā)展戰(zhàn)略，當(dāng)兩者中某一方面發(fā)展機(jī)會(huì)較少時(shí)，可以側(cè)重另一方的發(fā)展。(3)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的城市，則需要關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和FDI對(duì)創(chuàng)新的抑制作用，對(duì)外來(lái)技術(shù)要防止形成技術(shù)依賴，積極響應(yīng)國(guó)家的以市場(chǎng)換技術(shù)，從吸收到不斷創(chuàng)新。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時(shí)，不能違規(guī)占用科研投入資金，保障科研活動(dòng)的有序進(jìn)行。(4)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市，需要進(jìn)一步加大引進(jìn)外商投資的力度，注重引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)和管理，優(yōu)化外資結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)跨國(guó)公司本土化的研發(fā)活動(dòng)，并加強(qiáng)國(guó)內(nèi)企業(yè)的對(duì)外的合作與交流，充分發(fā)揮外資的創(chuàng)新影響。特別是在新基建背景下，加快企業(yè)間互通互聯(lián)，積極整合創(chuàng)新各類(lèi)要素，體現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展理念，并積極幫扶地理周邊城市提高科技水平。(5)各城市要有組織有計(jì)劃進(jìn)行創(chuàng)新投入，通過(guò)相關(guān)人才和科研激勵(lì)政策促進(jìn)國(guó)際先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的吸收和轉(zhuǎn)化，取得經(jīng)濟(jì)效應(yīng)后加大科研投入升級(jí)新技術(shù)，形成良好的循環(huán)，不斷提高創(chuàng)新效率。尤其需要關(guān)注地理周邊城市或經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似城市的創(chuàng)新發(fā)展，積極發(fā)揮創(chuàng)新空間溢出作用。

本文的研究主要存在兩個(gè)方面的不足，一是對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的度量，本文采用專利授予總量，如果采用申請(qǐng)量或知識(shí)存量等指標(biāo)，或考慮到專利結(jié)構(gòu)，即對(duì)專利包括發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)三種專利授予分別統(tǒng)計(jì)，計(jì)量結(jié)果可能會(huì)發(fā)生偏差；二是對(duì)空間溢出研究考慮了地理、經(jīng)濟(jì)方面，當(dāng)前跨省區(qū)域合作成為常態(tài)，尤其在一帶一路的國(guó)家戰(zhàn)略對(duì)城市創(chuàng)新也產(chǎn)生了重大的影響，這將是我們未來(lái)研究方向。