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        高鐵直通、知識溢出與協(xié)調(diào)發(fā)展

        2024-05-03 02:14:18李沅曦李秀珠
        工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟 2024年4期
        關(guān)鍵詞:水平發(fā)展

        李沅曦 李秀珠

        1(北京大學政府管理學院,北京 100871)

        2(福建農(nóng)林大學經(jīng)濟與管理學院,福州 350002)

        引言

        交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡的重要決定因素,交通基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡屬性為要素流動提供了基礎(chǔ),加快沿線區(qū)域知識溢出,促進創(chuàng)新網(wǎng)絡的完善[1-3]。截至2022 年底,我國高鐵里程已經(jīng)超過4.2 萬公里。以往研究關(guān)注到了高鐵開通對知識溢出的重要影響,大量研究結(jié)果表明高鐵開通促進沿線城市及周邊非高鐵城市知識溢出,帶動創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量的增長[4-6]。高鐵直通對于知識溢出積極作用的距離范圍、時間滯后性、作用機制等也得到了充分的探討[7-9]。然而,高鐵直通帶來的知識溢出趨于均衡還是極化,知識溢出的增加是否意味著城市間差距的縮???

        有研究認為高鐵開通有利于縮小區(qū)域差距,高鐵促進知識從發(fā)達區(qū)域流向落后區(qū)域,帶動落后區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展[10-12];也有研究認為高鐵開通加劇了區(qū)域不均衡,知識從非高鐵城市向高鐵城市流動,從落后區(qū)域向發(fā)達區(qū)域流動[6,8,13-15]。由于數(shù)據(jù)可得性等問題,過往研究大多以一個城市高鐵開通而非城市間高鐵直通為研究對象;以創(chuàng)新成果的變化來間接反映知識溢出,無法清晰展現(xiàn)兩個城市間高鐵與知識溢出之間的關(guān)系,難以厘清高鐵直通后城市對其中的哪一個城市獲益更多,城市對知識溢出差距是擴大還是縮小。

        本文利用高鐵直通數(shù)據(jù)、中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)和中國城市統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù),構(gòu)造包含2003~2022 年我國80940 個城市對的面板數(shù)據(jù),通過雙重差分法考察高鐵直通如何影響城市間知識溢出差距。實證研究發(fā)現(xiàn),高鐵直通很大程度上加劇了城市間知識溢出差距,僅在高經(jīng)濟發(fā)展水平、高創(chuàng)新水平和高知識吸收能力的兩個城市之間縮小溢出差距。本文在內(nèi)容方面,剖析高鐵直通對城市間知識溢出差距的影響,分析城市發(fā)展水平、城市知識吸收能力在其中起到的作用以及地理距離和經(jīng)濟距離的影響,并探討不同城市群能否通過高鐵建設(shè)加快協(xié)調(diào)發(fā)展,為交通基礎(chǔ)設(shè)施作用、空間知識溢出、區(qū)域差距方面的研究提供了新的經(jīng)驗證據(jù)。實證方面,本文將專利引用數(shù)據(jù)與高鐵直通數(shù)據(jù)進行匹配,構(gòu)造城市對層面的面板數(shù)據(jù),通過城市間專利引用數(shù)據(jù)作為可觀測的知識溢出信息,賦予知識溢出方向性,從而能夠觀測知識溢出差距的變化,與過往研究中對知識溢出的間接表示相比更具解釋力。

        1 文獻綜述

        知識跨區(qū)域溢出最重要的影響因素是地理距離。Marshall(1920)[16]最早探討了知識溢出的本地化特征,這一概念被發(fā)展為Marshall-Arrow-Romer模型[17],認為知識溢出受益于地理上的集中。地理上的接近有利于主體之間相互接觸,促進信息交流,尤其是隱形知識的溢出。隨著距離的增加,隱形知識的傳播受到影響,進而影響了顯性知識的吸收和利用,知識溢出被削弱[18,19]。由于知識溢出的地理距離衰減特性[16,18],面對面交流對于知識的生產(chǎn)尤為重要[20],而交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善有利于加強地區(qū)間的可達性,加速知識要素的跨地區(qū)流動[21]。高鐵作為連接我國主要城市的重要交通基礎(chǔ)設(shè)施,大大提升了城市間的可達性,高鐵的時空壓縮效應緩解了地理距離衰減的影響,擴大了知識溢出的范圍[22,23]。如圖1 所示,高鐵開通之后,知識溢出的地理范圍擴大,強度增加。原先存在知識溢出的城市之間產(chǎn)生更多的溢出,原先不存在溢出的遠距離城市間開始發(fā)生溢出。在新經(jīng)濟地理學理論中,核心區(qū)的知識稟賦優(yōu)于邊緣區(qū),因此在早期的模型中往往認為創(chuàng)新發(fā)生在核心區(qū),知識由核心區(qū)向邊緣區(qū)溢出,但目前邊緣區(qū)對核心區(qū)的溢出已經(jīng)在理論和實證研究中得到了充分研究[24]。高鐵開通增加了核心區(qū)向邊緣區(qū)的溢出,同時增加了邊緣區(qū)向核心區(qū)的溢出,那么,二者增加的強度是否相同?知識溢出的差距是否發(fā)生變化?

        圖1 高鐵開通前后知識溢出變化示意圖

        現(xiàn)有文獻對高鐵開通的溢出效應展開了充分的研究。劉芳(2019)[4]利用空間計量方法發(fā)現(xiàn)高鐵通過提升攜帶知識的勞動力流動促進城市創(chuàng)新,高鐵城市的創(chuàng)新增長對周邊區(qū)域的創(chuàng)新活動產(chǎn)生溢出效應。余泳澤等(2019)[7]認為高鐵開通帶來的時空壓縮效應促進了經(jīng)濟集聚、區(qū)域間合作與貿(mào)易以及企業(yè)間學習的增加,帶來了技術(shù)創(chuàng)新的溢出。Sun 等(2021)[5]發(fā)現(xiàn)旅行成本的降低使得高鐵網(wǎng)絡中的城市創(chuàng)新水平顯著提升,且高鐵帶來的技術(shù)知識的溢出對于合作的、激進的創(chuàng)新以及技術(shù)較為復雜的行業(yè)的創(chuàng)新具有更顯著的推動作用。葉翀和邵博(2022)[9]利用省級面板數(shù)據(jù)分析高鐵對中國省際知識溢出的影響及其作用距離。這些研究都通過一個城市是否開通高鐵來探討高鐵對知識溢出的影響,無法對知識溢出的實際方向、高鐵連通的兩個城市受到影響的差異、不同城市對受到影響的差異等進行衡量和探究。近年來,越來越多研究以城市對之間是否連通高鐵展開更為深入探討。申文青(2019)[25]以滬寧城際高鐵為例,分析沿線城市間研究合作和技術(shù)溢出的增加。Dong 等(2020)[26]利用論文合作數(shù)據(jù)論證了高鐵連通之后城市間通勤時間的減少降低了面對面互動的成本,提高跨城市論文合作,甚至帶來科研人員在高鐵城市之間的遷移。黃新飛等(2023)[6]發(fā)現(xiàn)高鐵開通增加了面對面交流的機會和對外開放程度,國內(nèi)和國際知識溢出的增加進而有利于高鐵城市創(chuàng)新質(zhì)量的提升。由于公共研發(fā)部門創(chuàng)新成果的公共品特性,易巍等(2021)[8]通過我國高校之間專利知識溢出數(shù)據(jù)來探究高鐵開通對公共研發(fā)部門知識溢出的影響。

        高鐵開通促進知識溢出已經(jīng)得到共識,然而知識溢出的增加是否能夠縮小城市間的差距,帶來城市間的協(xié)調(diào)發(fā)展?一部分研究認為高鐵網(wǎng)絡的發(fā)展有利于縮小區(qū)域差距。何凌云和陶東杰(2020)[11]發(fā)現(xiàn),高鐵的開通壓縮了沿線城市之間的時空距離,降低了節(jié)點城市與非節(jié)點城市之間空間溢出的障礙,對于高鐵沿線非節(jié)點城市的創(chuàng)新水平具有顯著促進作用。Wang 和Cai(2020)[10]提出高鐵通過增加研究合作的渠道影響城市創(chuàng)新,核心城市向邊緣城市溢出,縮小了創(chuàng)新的差距。王春楊等(2020)[12]發(fā)現(xiàn)高鐵促進創(chuàng)新知識由東部地區(qū)向西部地區(qū)流動、由大城市向中小城市流動,有利于縮小區(qū)域創(chuàng)新差距。然而,更多的研究認為高鐵加劇了區(qū)域不均衡。卞元超等(2019)[13]認為高鐵的開通增強了發(fā)達地區(qū)和欠發(fā)達地區(qū)之間的聯(lián)系,欠發(fā)達地區(qū)知識要素的流失高于所接收到的溢出,發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)之間的創(chuàng)新差距進一步增大。楊思瑩和李政(2020)[14]認為高鐵開通有利于高鐵城市之間創(chuàng)新的均衡發(fā)展,而高鐵城市與非高鐵城市創(chuàng)新的二元化則進一步加劇。黃新飛等(2023)[6]證明了高鐵帶來的知識溢出存在發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)之間的不對稱性,高鐵開通降低要素流動成本導致發(fā)達地區(qū)對欠發(fā)達地區(qū)產(chǎn)生虹吸效應,欠發(fā)達地區(qū)由于各項設(shè)施的不完備難以有效吸收高鐵開通帶來的潛在外部知識。本文在現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上,聚焦于高鐵直通的城市對,利用具有方向性特征的專利引用信息來表征我國城市間知識溢出的均衡化趨勢,探究高鐵直通是否能夠帶來基于知識溢出的協(xié)調(diào)發(fā)展。

        2 研究設(shè)計、變量和數(shù)據(jù)

        2.1 模型設(shè)定

        本文將城市間直通高鐵視作準自然實驗,構(gòu)建雙重差分模型以控制內(nèi)生性因素,包括城市對層面的差異和年份層面的差異。將實現(xiàn)高鐵直通的城市對作為處理組,尚未實現(xiàn)直通的城市對作為對照組,觀測高鐵直通前后處理組和對照組城市間知識溢出差距的差異性影響。城市對層面與年份層面的雙向固定一定程度上也剔除了不可觀測因素的干擾,緩解了內(nèi)生性問題。變量取對數(shù)處理。

        本文模型設(shè)定如下:

        其中,被解釋變量citationgapijt為城市間知識溢出差距,代表在第t年城市i對城市j的知識溢出和城市j對城市i的知識溢出的差值。解釋變量hsrijt為城市間高鐵直通變量,如果城市i和城市j在第t年實現(xiàn)高鐵直通,則高鐵直通后取1,否則為0。X為控制變量,以城市i和城市j之和的形式體現(xiàn)。δij為城市對i-j的固定效應,θt為年份固定效應,εijt為隨機擾動項。

        2.2 數(shù)據(jù)

        本文選取2003~2022 年我國285 個地級以上城市共80940 個城市對構(gòu)建城市i-城市j-年份t的面板數(shù)據(jù)。

        (1)被解釋變量。本文使用專利引用數(shù)據(jù)以代理知識溢出,數(shù)據(jù)源于《中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫》。①選取發(fā)明專利作為研究數(shù)據(jù)。發(fā)明專利是技術(shù)研發(fā)過程中的新進展和新成果,體現(xiàn)了城市知識和技術(shù)的積累;②對20 年間14179647條發(fā)明專利引用數(shù)據(jù)按照城市i-城市j-年份t進行加總,得到80940 個城市對×20 年的總樣本;③對同一年份中城市i-城市j和城市j-城市i專利引用量的差值取絕對值,表示城市間知識溢出差距,通過差距的變化來觀察高鐵直通后城市間知識溢出呈現(xiàn)均衡化發(fā)展還是極化發(fā)展趨勢。

        (2)核心解釋變量。根據(jù)中國國家鐵路局《高速鐵路設(shè)計規(guī)范》 和國家發(fā)改委《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》 的定義,高鐵包括時速250 公里以上和部分時速200 公里的客運專線鐵路。2003 年秦沈客運專線的開通運營標志著中國鐵路進入高速化時代。2004 年《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》 中“四縱四橫”的高鐵網(wǎng)絡于2016 年基本實現(xiàn),中國高鐵網(wǎng)絡建設(shè)逐漸轉(zhuǎn)向“八縱八橫” 的時代。截至2022 年底,中國高鐵運營里程達到4.2 萬公里。本文將位于同一高鐵線路上的城市對視為高鐵直通城市對。

        (3)控制變量。本文首先控制城市經(jīng)濟發(fā)展因素,包括人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)占比、人口、工資。其次控制創(chuàng)新因素,包括發(fā)明專利申請數(shù)量、科技支出水平、大學數(shù)量??刂瓶赡苡绊懗鞘虚g知識溢出的其他因素,包括規(guī)上工企數(shù)量、人均道路面積、外商直接投資。最后控制其他交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響,包括公路客運量和民用航空客運量。其中,發(fā)明專利申請數(shù)量來自于《中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫》,篩選各年份各城市的發(fā)明申請專利進行加總。其余變量均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》。參考Wang 和Cai(2020)[10],將城市i和城市j數(shù)據(jù)加總處理。

        3 實證分析

        3.1 基準回歸結(jié)果

        本文通過構(gòu)建雙重差分模型來評估高鐵直通對城市間知識溢出差距的影響,估計結(jié)果如表2 所示。列(1)控制城市對固定效應,列(2)加入年份固定效應,列(3)~(6)依次加入控制變量。本文發(fā)現(xiàn),主要解釋變量所有回歸結(jié)果均為正,且在1%的顯著性水平上顯著,這說明城市間高鐵直通顯著地增加了城市間知識溢出差距。高鐵直通并不一定帶來城市間協(xié)調(diào)發(fā)展水平的提升,知識溢出差距擴大可能導致城市間極化程度加劇。高鐵直通對知識溢出和經(jīng)濟溢出存在類似的現(xiàn)象,高鐵城市間的競爭效應和中心城市對外圍城市的虹吸效應使得城市間的二元化更加明顯[28]。高發(fā)展水平城市在長期的創(chuàng)新積累過程中形成了先進的創(chuàng)新集群,擁有前沿的技術(shù)和知識以及良好的創(chuàng)新氛圍。在現(xiàn)有完善的知識體系和技術(shù)研發(fā)流程的基礎(chǔ)上,通過增加與其他城市的聯(lián)系以獲取所需要的創(chuàng)新要素,并將這些要素內(nèi)化為自身的創(chuàng)新資源。相較之下,低發(fā)展水平城市的制度環(huán)境和研發(fā)基礎(chǔ)并不完善,高技術(shù)水平的企業(yè)、研究機構(gòu)等較少,不利于知識的傳播與人才的流動,不能為流入的創(chuàng)新要素提供最大化發(fā)揮其作用的環(huán)境。因此,高鐵直通可能會導致知識向發(fā)展水平更高的城市溢出,城市間知識溢出差距進一步拉大,成為協(xié)調(diào)發(fā)展的阻礙。

        表1 變量的描述性統(tǒng)計

        表2 基準回歸結(jié)果

        3.2 平行趨勢檢驗

        本文識別了高鐵直通對城市間知識溢出差距的因果效應,但可能存在反向因果的內(nèi)生性問題。本文借鑒黃新飛等(2023)[6]的研究,利用事件分析法對該問題進行平行趨勢檢驗。在模型(1)中引入城市間實現(xiàn)高鐵直通相對時間的虛擬變量,將其與城市間是否直通高鐵的虛擬變量作交互項,檢驗交互項的估計系數(shù)。模型設(shè)定如下:

        其中,hsrij(t+n)為一系列虛擬變量,代表城市間高鐵直通的第n年。具體來看,t表示兩個城市直通高鐵當年,如果n是正數(shù),則代表高鐵直通后的第n年,如果是負數(shù),則表示高鐵直通前的第n年。本文樣本時間范圍內(nèi)高鐵直通最早和最晚的年份分別為2003 年和2022 年,由于兩端樣本較少,將n<-7的均歸為-7,將n>6 的均歸為6,因此n取值為-7與6 之間。圖2 顯示了城市間知識溢出差距的動態(tài)趨勢,結(jié)果表明,高鐵直通之后城市間知識溢出差距受到了顯著的影響,而在此之間各個城市對知識溢出差距的變化趨勢沒有顯著差異。

        圖2 平行趨勢檢驗

        3.3 安慰劑檢驗

        本文通過安慰劑檢驗分析估計結(jié)果是否受到遺漏變量、隨機因素的干擾。通過隨機篩選直通高鐵的城市對并隨機產(chǎn)生高鐵直通年份,構(gòu)造年份-城市對兩個層面的隨機實驗,通過隨機實驗得到的虛假估計系數(shù)來判斷基準回歸結(jié)果的可靠性。隨機實驗重復500 次以增強安慰劑檢驗的效理,最終得出核心解釋變量hsrijt虛假估計系數(shù)分布圖。根據(jù)圖3,雙重差分項的虛假估計系數(shù)分布在0 附近且呈現(xiàn)正態(tài)分布,因此不存在嚴重的遺漏變量問題,符合安慰劑檢驗的預期,基準回歸結(jié)果穩(wěn)健。

        圖3 安慰劑檢驗

        3.4 長差分-工具變量檢驗

        本文參考王春楊等(2020)[12]和易巍等(2021)[8]的做法,利用1962 年各個城市鐵路開通數(shù)據(jù)作為工具變量。歷史鐵路開通數(shù)據(jù)對于當前高鐵開通現(xiàn)狀產(chǎn)生影響,但并不影響城市間知識溢出,符合工具變量的相關(guān)性和外生性前提。由于工具變量不隨時間變化,本文參照Dong 等(2020)[26]構(gòu)造2003~2022 年的長差分方程:

        其中,qcitationgapij,2003~2022衡量了2003~2022年城市間知識溢出差距的變化,qhsrij,2003~2022衡量2003~2022 年間城市對是否實現(xiàn)高鐵直通。本文對隨時間變化的控制變量Xij做差分處理得到qXij,2003~2022,控制城市對固定效應。借鑒Faber(2014)[29]和Agrawal 等(2017)[21]的研究,同時控制2003 年的區(qū)域間知識溢出差距citationgapij,2003和一系列控制變量Xij,2003。回歸結(jié)果如表3 所示,列(1)為OLS 結(jié)果,列(2)為工具變量回歸結(jié)果,核心解釋變量均在1%顯著性水平下正顯著。根據(jù)長差分檢驗結(jié)果,城市間高鐵直通顯著增加了城市間知識溢出差距,印證了基準回歸結(jié)果。

        表3 長差分-工具變量檢驗結(jié)果

        4 高鐵直通對城市間知識溢出差距的異質(zhì)性影響

        4.1 異質(zhì)性分析

        (1)不同發(fā)展水平城市異質(zhì)性分析。本文通過經(jīng)濟發(fā)展水平和創(chuàng)新發(fā)展水平將各個城市劃分為高發(fā)展水平和低發(fā)展水平兩種類型,進而城市對呈現(xiàn)出高-高、高-低、低-低3 種組合類型。其中,每年GDP 前30%的城市視為高經(jīng)濟發(fā)展水平城市,每年發(fā)明專利申請量前30%的城市視為高創(chuàng)新發(fā)展水平城市。根據(jù)表4 列(1)和(4)結(jié)果顯示,發(fā)展水平為高-高組合的城市對在1%的水平下負顯著,而其他列結(jié)果表明高-低組合和低-低組合的城市對均呈現(xiàn)正顯著。由此可見,只有當兩個城市發(fā)展水平接近且均處于較高水平時,高鐵的直通才能縮小城市間知識溢出的差距。相反,在發(fā)展水平差異較大的城市對之間,高鐵直通強化了高水平城市對低水平城市的虹吸作用,擴大了知識溢出差距;在低水平城市之間,高鐵直通促進了原先不存在溢出的城市間開始出現(xiàn)溢出現(xiàn)象,進而產(chǎn)生了知識溢出差距。這一結(jié)果與高鐵開通對經(jīng)濟溢出的結(jié)果相類似,發(fā)展水平相近的區(qū)域間會產(chǎn)生更為積極的溢出,而較為落后的地區(qū)往往會產(chǎn)生低溢出或負溢出[30]。因此,通過高鐵直通促進協(xié)調(diào)均衡發(fā)展的前提是提高高鐵城市的經(jīng)濟發(fā)展水平和創(chuàng)新發(fā)展水平。

        表4 經(jīng)濟發(fā)展水平和創(chuàng)新發(fā)展水平異質(zhì)性分析

        (2)不同吸收能力城市異質(zhì)性分析。吸收能力是一個城市利用外部知識并進行模仿和創(chuàng)新的能力,吸收能力強的區(qū)域能夠更好地內(nèi)化知識溢出[31]。本文通過城市引用外部城市專利的總量衡量其吸收能力,取一年中吸收能力前30%的城市作為高吸收能力城市,同樣將城市對劃分為高-高、高-低、低-低3 種組合類型。如表5 所示,高鐵直通對兩個具有高知識吸收能力城市間的知識溢出差距影響較弱,而對于高-低型城市對和低-低型城市對具有較強的影響。

        表5 知識吸收能力異質(zhì)性分析

        4.2 單一高鐵線路檢驗

        選取單一高鐵線路對高鐵沿線城市知識溢出差距變化情況進行分析。京滬高鐵途徑北京市、天津市、濟南市、南京市、蘇州市、上海市等發(fā)展水平較高的城市,連接京津冀城市群和長三角城市群兩個我國最發(fā)達的城市群;滬昆高鐵貫通華東、華中、西南地區(qū),連接長三角、長江中游、黔中、滇中等發(fā)展水平各異的城市群;徐蘭高鐵主要在河南省、陜西省和甘肅省境內(nèi),沿線城市發(fā)展水平較低。3 條高鐵線路反映了上述3 種城市對類型。根據(jù)表6 結(jié)果顯示,京滬高鐵沿線城市之間知識溢出差距呈現(xiàn)縮小趨勢,城市間知識溢出趨于均衡化,有利于城市之間相互利用其他城市的知識實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展。滬昆高鐵檢驗結(jié)果為1%水平下的正顯著,高鐵直通促進高水平城市更好地吸收知識溢出,知識向高水平城市凈流出,城市間知識溢出差距加大。這一結(jié)果與易巍等(2021)[8]和黃新飛等(2023)[6]提出的知識由西部地區(qū)向東部地區(qū)凈流動相一致。徐蘭高鐵顯著性水平較低,在低水平發(fā)展區(qū)域內(nèi),高鐵直通對知識溢出差距的影響低于城市發(fā)展不均衡的區(qū)域。

        表6 單一高鐵線路檢驗結(jié)果

        4.3 距離的影響

        不同城市對之間的空間距離有所不同,距離的差異對高鐵直通的作用產(chǎn)生影響。因此本文構(gòu)造高鐵直通與距離的交叉項,探索距離在其中的影響:

        本文分別對地理距離和經(jīng)濟距離的影響進行檢驗。表7 列(1)為地理距離檢驗結(jié)果,回歸系數(shù)在1%水平下負顯著,意味著高鐵直通對知識溢出差距的影響受到地理空間的限制。隨著地理距離的增加,高鐵直通對城市間要素流動的作用減小,因而對遠距離城市間知識溢出差距變化的作用也隨之減小。列(2)為經(jīng)濟距離檢驗結(jié)果,經(jīng)濟距離由兩個城市GDP 的差值表示,結(jié)果在1%水平下正顯著。經(jīng)濟距離越大,兩個城市間的發(fā)展水平差異越大,知識資源傾向于通過高鐵流向經(jīng)濟水平高的城市,高鐵對知識溢出差距的放大作用進一步加劇,這一結(jié)果與上文分析相一致。

        表7 距離影響檢驗結(jié)果

        4.4 城市群協(xié)調(diào)發(fā)展

        城市群是我國經(jīng)濟增長和高質(zhì)量發(fā)展的核心區(qū)域,承載了我國絕大多數(shù)的人口、經(jīng)濟活動和創(chuàng)新活動。2021 年的“十四五” 規(guī)劃要求每個城市群形成多中心、多層次、多節(jié)點的城市網(wǎng)絡。城市群的一體化發(fā)展特征降低了城市群內(nèi)知識溢出的壁壘和成本,為我國城市間知識溢出提供良好的環(huán)境,有利于城市群內(nèi)知識成果共享,促進城市群內(nèi)的城市協(xié)調(diào)發(fā)展。由于城市群內(nèi)各個城市間關(guān)系較為緊密,高鐵直通對遠距離城市的影響可能與對城市群內(nèi)部城市的影響并不相同。本文以各個城市群內(nèi)部城市為樣本分別檢驗高鐵直通對城市間知識溢出差距的影響,檢驗結(jié)果如表8 所示。(1)以京津冀城市群為例,城市間發(fā)展差距較大的城市群受到高鐵直通的影響較為顯著,高鐵直通擴大了城市間知識溢出的差距,創(chuàng)新資源更多地向城市群內(nèi)中心城市集聚,核心-邊緣發(fā)展結(jié)構(gòu)更為明顯;(2)以珠三角城市群為例,城市間發(fā)展差距較小的發(fā)達城市群因高鐵直通而加速知識要素流動,城市間差距進一步縮小,發(fā)達區(qū)域內(nèi)的高鐵建設(shè)有利于推進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展;(3)以黔中城市群為例,相對落后的城市群受到高鐵直通的影響不顯著。

        表8 城市群檢驗結(jié)果

        5 結(jié)論與建議

        高鐵開啟了我國交通史上的新時代,高鐵網(wǎng)絡的完善極大地壓縮了時空距離,加速了區(qū)域間要素流動,改變了資源配置格局。本文構(gòu)造2003~2022 年80940 個城市對的面板數(shù)據(jù),利用雙重差分法探究城市間高鐵直通對城市間知識溢出差距變化的影響,得出以下結(jié)論:(1)高鐵直通擴大了城市間知識溢出差距,知識要素分布的不均衡性加??;(2)城市特征對高鐵的知識溢出效應產(chǎn)生影響。兩個高發(fā)展水平城市間的知識溢出差距隨著高鐵直通而縮小,而高水平與低水平城市間、低水平與低水平城市間知識溢出差距因高鐵直通而擴大;(3)地理距離和經(jīng)濟距離制約了高鐵對知識溢出差距的影響;(4)高鐵直通的作用在不同城市群內(nèi)部具有異質(zhì)性。對于內(nèi)部發(fā)展不均衡的城市群,高鐵直通加劇了資源要素向中心城市集中,強化了城市群的核心-邊緣特征。對于城市間發(fā)展水平相當?shù)陌l(fā)達城市群,高鐵直通進一步加強了城市間聯(lián)系,有利于共同發(fā)展。

        本文實證檢驗了高鐵直通對城市間知識溢出差距的作用,為基于知識溢出的協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策啟示。(1)核心結(jié)論認為高鐵直通擴大城市間知識溢出差距,知識要素在高水平城市集聚的趨勢更為明顯。應當充分考慮低水平城市可能受到的負面影響,避免低水平城市陷入集聚陰影。配套執(zhí)行相關(guān)政策,加強對低水平城市的財政支持,積極引進人才和技術(shù),提升創(chuàng)新環(huán)境和市場化水平,推進低水平城市更好地承接和吸收來自高水平城市的知識溢出。深入挖掘低水平城市的創(chuàng)新潛力,發(fā)揮其稟賦優(yōu)勢,最大化利用高鐵直通帶來的資源;(2)高水平城市間高鐵直通加速知識要素流動,要素流動趨于均衡。應當進一步推進高鐵網(wǎng)絡建設(shè),增加發(fā)達城市間的高鐵車次,促進前沿領(lǐng)域知識交流與合作,提升創(chuàng)新成果的數(shù)量和質(zhì)量;(3)高鐵直通對不同城市群內(nèi)城市間知識溢出差距具有不同的影響。各個城市群應當有針對性地指定差異化政策,以促進城市群協(xié)調(diào)發(fā)展。對于均衡發(fā)展的城市群,加強城市群內(nèi)高鐵建設(shè),利用高鐵進一步加強城市群一體化水平,提高城市群內(nèi)部各個城市互聯(lián)互通程度,實現(xiàn)城市群內(nèi)的創(chuàng)新協(xié)作和資源共享。對于極化發(fā)展的城市群,對落后城市提供政策傾斜和優(yōu)惠,引導資源、要素向落后城市轉(zhuǎn)移,避免城市群內(nèi)優(yōu)質(zhì)資源集中于個別發(fā)達城市。

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