陳叢波 葉阿忠 林壯

摘 要：采用2009—2019年長三角城市群面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建半?yún)?shù)二機制動態(tài)空間杜賓模型考察協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)空間效應(yīng)及其城市異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)，長三角城市群產(chǎn)業(yè)升級具有顯著動態(tài)性和空間相關(guān)性，鄰近城市協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)空間效應(yīng)不可忽視；中心城市與外圍城市產(chǎn)學合作專利均能在短期和長期推動鄰近城市產(chǎn)業(yè)升級，但中心城市對協(xié)同創(chuàng)新的政府資助在長期內(nèi)不利于外圍城市產(chǎn)業(yè)升級；協(xié)同創(chuàng)新對本地城市產(chǎn)業(yè)升級的當期作用呈現(xiàn)邊際遞減趨勢，維持中心城市產(chǎn)業(yè)升級優(yōu)勢更多需要來自鄰近城市協(xié)同創(chuàng)新對中心城市的空間溢出，而不是中心城市自身協(xié)同創(chuàng)新優(yōu)勢。研究結(jié)果有助于全面認識協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)空間效應(yīng)，對推動圈層結(jié)構(gòu)下的中心城市與外圍城市創(chuàng)新一體化發(fā)展，進而實現(xiàn)城市群整體產(chǎn)業(yè)升級具有現(xiàn)實意義。

關(guān)鍵詞：圈層結(jié)構(gòu)；協(xié)同創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)升級；半?yún)?shù)二機制動態(tài)空間杜賓模型

DOI：10.6049/kjjbydc.2022100547

中圖分類號：F290

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）11-0092-09

0 引言

中共二十大報告明確提出，建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上，推進新型工業(yè)化。創(chuàng)新是第一動力，當前中國迫切需要通過創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級實現(xiàn)經(jīng)濟增長動能轉(zhuǎn)換，在全球競爭中脫穎而出，引領(lǐng)新一輪產(chǎn)業(yè)變革。中國產(chǎn)業(yè)升級涉及的人口最多、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)最完整，但呈現(xiàn)出顯著的空間非均衡性，外圍城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)薄弱、城市內(nèi)部創(chuàng)新主體協(xié)同能力不足，限制了協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動作用。伴隨高鐵等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，空間知識溢出成為產(chǎn)業(yè)升級的催化劑（毛琦梁， 2019），外圍城市與中心城市產(chǎn)業(yè)升級的非均衡性可以通過空間知識溢出得到彌補。因此，有必要研究圈層結(jié)構(gòu)下協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的空間溢出效應(yīng)。

已有研究表明，技術(shù)創(chuàng)新^[1-2]和協(xié)同創(chuàng)新^[3]的空間溢出效應(yīng)是地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級的重要驅(qū)動因素。然而，城市群由多中心的異質(zhì)城市組成^[4]，中心城市和外圍城市通常具有圈層結(jié)構(gòu)，對于圈層結(jié)構(gòu)下協(xié)同創(chuàng)新空間溢出如何作用于鄰近城市產(chǎn)業(yè)升級，現(xiàn)有研究并未給予過多關(guān)注。圈層結(jié)構(gòu)的特點在于中心城市和外圍城市既具有密切聯(lián)系，又存在較大發(fā)展差距。一方面，圈層結(jié)構(gòu)下的中心城市與外圍城市產(chǎn)業(yè)聯(lián)系緊密，產(chǎn)業(yè)升級和技術(shù)進步方向具有高度一致性，協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的空間效應(yīng)可能更加顯著；另一方面，中心城市與外圍城市的協(xié)同創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級水平存在明顯差距，可能會阻礙協(xié)同創(chuàng)新對鄰近城市產(chǎn)業(yè)升級的空間溢出效應(yīng)。目前尚無文獻研究城市群圈層結(jié)構(gòu)下協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的空間溢出效應(yīng)。那么，中心城市協(xié)同創(chuàng)新空間溢出是否會對外圍城市產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生積極影響？外圍城市協(xié)同創(chuàng)新能否反作用于中心城市，為中心城市產(chǎn)業(yè)升級提供備選技術(shù)路徑？如何有效利用城市群一體化發(fā)展機遇，針對性制定城市群創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，推動城市群產(chǎn)業(yè)升級？

為回答上述問題，本文選擇長三角城市群地級及以上城市為研究對象，分析中心城市和外圍城市協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級動態(tài)空間效應(yīng)的作用途徑。然后，結(jié)合高鐵通行數(shù)據(jù)與城市吸引力模型構(gòu)建空間權(quán)重矩陣和半?yún)?shù)二機制動態(tài)空間杜賓模型，實證檢驗協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)空間溢出效應(yīng)及其城市異質(zhì)性，并借助半?yún)?shù)技術(shù)檢驗協(xié)同創(chuàng)新對本地產(chǎn)業(yè)升級的非線性影響。最后，形成結(jié)論和政策啟示。

1 文獻綜述

歸納和總結(jié)現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，學者們對創(chuàng)新或協(xié)同創(chuàng)新驅(qū)動本地產(chǎn)業(yè)升級，以及空間溢出驅(qū)動鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級進行了大量研究。

在創(chuàng)新驅(qū)動本地產(chǎn)業(yè)升級方面，已有研究主要聚焦創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動作用。學界普遍認為，創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動力^[5]。但是，并非所有創(chuàng)新都能驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級，中間還存在一個技術(shù)選擇問題^[6]。只有當通過自主創(chuàng)新和學習活動選擇的技術(shù)進步方向與區(qū)域條件相一致時，才能有效促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟發(fā)展^[7]；反之，當技術(shù)進步方向與區(qū)域條件不一致時，就會出現(xiàn)創(chuàng)新成果產(chǎn)出增加卻難以引致產(chǎn)業(yè)升級的悖論^[8]。究其原因，我國高校和企業(yè)創(chuàng)新側(cè)重方向分歧明顯，高校對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新支持力度不夠^[9]，導致技術(shù)進步方向出現(xiàn)偏差和創(chuàng)新的經(jīng)濟效應(yīng)未能完全發(fā)揮。目前，關(guān)于協(xié)同創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級的研究相對缺乏。相比于其它類型的創(chuàng)新，協(xié)同創(chuàng)新將異質(zhì)性創(chuàng)新主體組織為具有共同目標和價值觀的創(chuàng)新共同體（王崢，龔秩， 2018），與產(chǎn)業(yè)升級匹配程度更高。孫大明和原毅軍^[3]發(fā)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新通過降低創(chuàng)新成本、提高勞動生產(chǎn)率、技術(shù)溢出效應(yīng)和改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)等途徑推動本地產(chǎn)業(yè)升級。

在空間溢出驅(qū)動鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級方面，已有研究主要關(guān)注產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和空間知識溢出對產(chǎn)業(yè)升級的影響。有學者用“雁陣模式”解釋我國發(fā)達地區(qū)向欠發(fā)達地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，如張其仔^[10]認為我國東部地區(qū)將淘汰產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，地區(qū)間產(chǎn)業(yè)升級形成“雁陣模式”。也有學者對“雁陣模式”持批判態(tài)度，如李雯軒和李曉華^[11]認為中西部地區(qū)通過承接東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級面臨諸多困境。對于空間知識溢出驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級，金浩和劉肖^[12]認為產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚有利于知識溢出，并通過技術(shù)創(chuàng)新推動經(jīng)濟增長；紀玉俊和李超（2015）構(gòu)建空間誤差模型對我國省級數(shù)據(jù)進行實證研究，發(fā)現(xiàn)地區(qū)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的作用存在空間知識溢出效應(yīng)；毛琦梁（2019）基于地級市的實證研究發(fā)現(xiàn)，空間知識溢出能夠促進地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級?？紤]城市異質(zhì)性和非線性作用后，李洪濤和王麗麗^[13]發(fā)現(xiàn)中心城市科技創(chuàng)新對城市群整體產(chǎn)業(yè)高級化和多樣化具有先抑制后促進的U型作用；孫大明等^[3]基于省際層面數(shù)據(jù)檢驗協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的空間溢出效應(yīng)。

已有成果為本文研究奠定了良好基礎(chǔ)，但仍存在可改進之處：一是未能深入分析不同類型城市協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的空間溢出效應(yīng)差異，特別是中心城市與外圍城市協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的異質(zhì)性空間溢出效應(yīng)尚待發(fā)現(xiàn)；二是未考慮協(xié)同創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)對產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)影響；三是實證方法多采用線性空間模型，若放松空間依賴關(guān)系的線性假設(shè)，可能使模型設(shè)定更符合實際，得到更準確的估計結(jié)果。為此，本文研究城市群圈層結(jié)構(gòu)背景下，中心城市和外圍城市協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)空間溢出效應(yīng)及其異質(zhì)性，分析中心城市產(chǎn)業(yè)升級在圈層結(jié)構(gòu)中處于優(yōu)勢地位的原因。在實證上，首次應(yīng)用半?yún)?shù)動態(tài)門限空間杜賓模型檢驗中心城市和外圍城市協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的異質(zhì)性空間溢出效應(yīng)。

2 理論分析與研究假設(shè)

中心城市和外圍城市是城市群系統(tǒng)圈層經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的兩個組成部分，二者存在密切的空間聯(lián)系。中心城市和外圍城市協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)空間溢出效應(yīng)可以歸納為以下方面：

首先，中心城市協(xié)同創(chuàng)新通過空間知識溢出提高外圍城市創(chuàng)新能力，為外圍城市產(chǎn)業(yè)升級提供潛在技術(shù)機會窗口。中心城市具有創(chuàng)新資源集聚優(yōu)勢，外圍城市通過從中心城市獲得空間知識溢出，擺脫本地資源稟賦不足、創(chuàng)新人才集聚規(guī)模偏小、高端研發(fā)人員缺乏等創(chuàng)新困境，提高創(chuàng)新能力。圈層結(jié)構(gòu)的外圍城市更容易學習、模仿中心城市的先進技術(shù)，因而圈層結(jié)構(gòu)的城市間空間知識溢出效應(yīng)更加顯著。近年來，以高鐵為代表的運輸基礎(chǔ)設(shè)施逐漸完善，城市群一體化程度得以提高，有利于非中心城市獲取空間知識溢出，提升自身創(chuàng)新能力^[14]。在地理鄰近、文化鄰近和技術(shù)鄰近等多維度鄰近影響下，空間知識溢出對鄰近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級起到正向作用（毛琦梁， 2019）。圈層結(jié)構(gòu)下中心城市與外圍城市的多維度鄰近程度更高，使得中心城市協(xié)同創(chuàng)新成果容易與外圍城市產(chǎn)業(yè)升級技術(shù)方向匹配，中心城市空間知識溢出對外圍城市產(chǎn)業(yè)升級的作用更顯著?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H₁：城市群圈層結(jié)構(gòu)下，中心城市協(xié)同創(chuàng)新通過空間知識溢出在短期內(nèi)促進外圍城市產(chǎn)業(yè)升級。

其次，中心城市協(xié)同創(chuàng)新推動本地產(chǎn)業(yè)趨向成熟，進而加速成熟產(chǎn)業(yè)向外圍城市轉(zhuǎn)移，帶動外圍城市產(chǎn)業(yè)升級。根據(jù)產(chǎn)業(yè)升級的生命周期理論，處于不同生命周期的產(chǎn)業(yè)從不同類型城市集聚中獲得知識溢出^[15-16]。中心城市協(xié)同創(chuàng)新能夠促進本地多樣化知識溢出，新興產(chǎn)業(yè)通過與外部創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新突破產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)瓶頸，提高創(chuàng)新效率。產(chǎn)業(yè)進入成熟期后，導致低生產(chǎn)效率的主因由技術(shù)瓶頸轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)規(guī)模偏小，此時，中心城市多樣化知識溢出對產(chǎn)業(yè)升級的重要性下降。受中心城市相對較高的擁擠成本影響，成熟產(chǎn)業(yè)被迫遷出中心城市，成熟產(chǎn)業(yè)遷出中心城市后，更傾向于向圈層結(jié)構(gòu)的外圍城市遷入，理由如下：

一是歷史慣性說。企業(yè)選址決策會受到往期決策的影響，城市群圈層結(jié)構(gòu)的形成具有歷史積淀，中心城市對外圍城市的輻射力長期以“圈”的形式擴散^[17]，形成產(chǎn)業(yè)遷移的歷史慣性。中心城市產(chǎn)業(yè)向外圍城市遷移的歷史經(jīng)驗給當前產(chǎn)業(yè)選址決策提供了更多信息參考。在沒有出現(xiàn)明顯變動因素的情形下，決策者更傾向于“照舊”，以使決策更具確定性。二是多維度鄰近說。Boschma^[18]以多維度鄰近作為理論工具解釋空間知識溢出。該理論工具也可用于揭示圈層結(jié)構(gòu)下外圍城市承接成熟產(chǎn)業(yè)的特殊優(yōu)勢。圈層結(jié)構(gòu)的地理特征和歷史演化特征使中心城市與外圍城市形成緊密的地理鄰近、制度鄰近、文化鄰近及技術(shù)鄰近，從而降低信息交流和要素流動成本，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移創(chuàng)造有利環(huán)境。三是政策導向說。地方政府在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移中扮演重要角色^[19]，產(chǎn)業(yè)遷出地和遷入地政府對共同利益達成高度認同是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)。圈層結(jié)構(gòu)下的中心城市與外圍城市政府之間互信度高，容易在博弈中達成一致。組成圈層結(jié)構(gòu)的城市常常處于同一個省級區(qū)域，上級政府更樂意產(chǎn)業(yè)在省內(nèi)城市間轉(zhuǎn)移，帶動全省產(chǎn)業(yè)升級。考慮到協(xié)同創(chuàng)新促進本地產(chǎn)業(yè)成熟和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移具有時間滯后，本文提出如下假設(shè)：

H₂：城市群圈層結(jié)構(gòu)下，中心城市協(xié)同創(chuàng)新通過產(chǎn)業(yè)遷移對外圍城市產(chǎn)業(yè)升級存在長期推動作用。

上述分析回避了中心城市產(chǎn)業(yè)升級過程中的有限理性問題。更現(xiàn)實的假設(shè)是，中心城市和外圍城市都不得不基于各自擁有的不完全知識，盡力構(gòu)造和強化產(chǎn)業(yè)升級路徑。從中心城市視角看，其在上一輪技術(shù)革命中構(gòu)造了更優(yōu)的產(chǎn)業(yè)升級路徑，并在累積循環(huán)作用下形成知識元素多樣化優(yōu)勢，使其在下一輪技術(shù)革命中有更大機會創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)升級路徑。然而，根據(jù)有限理性假設(shè)，即使是中心城市，其知識多樣性和知識重組機會也是有限的，產(chǎn)業(yè)升級路徑無法達到最優(yōu)。因此，中心城市需要從外部城市獲得知識元素和知識重組機會，使產(chǎn)業(yè)升級路徑更接近最優(yōu)。本文認為，圈層結(jié)構(gòu)下外圍城市與中心城市的知識元素構(gòu)成具有異質(zhì)性，同時二者的產(chǎn)業(yè)之間存在技術(shù)關(guān)聯(lián)性。這種異質(zhì)性和技術(shù)關(guān)聯(lián)性使得外圍城市與中心城市的認知距離不太遠也不太近。太遠的認知距離會增加知識吸收難度，太近的認知距離則不利于創(chuàng)新成果產(chǎn)生^[18]。因此，外圍城市協(xié)同創(chuàng)新能夠幫助中心城市在短期內(nèi)獲得產(chǎn)業(yè)升級所需的特定知識元素，也能在長期內(nèi)不斷通過重組知識元素創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)升級的可能路徑。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H_3a：在產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)過程中，外圍城市協(xié)同創(chuàng)新能夠在短期內(nèi)推動中心城市產(chǎn)業(yè)升級；

H_3b：在產(chǎn)業(yè)升級的動態(tài)過程中，外圍城市協(xié)同創(chuàng)新能夠在長期內(nèi)推動中心城市產(chǎn)業(yè)升級。

3 實證研究設(shè)計

3.1 實證模型構(gòu)建

協(xié)同創(chuàng)新對城市產(chǎn)業(yè)升級的影響具有空間性和動態(tài)性，即前期協(xié)同創(chuàng)新會促進當期本地城市和鄰近城市的產(chǎn)業(yè)升級。同時，城市產(chǎn)業(yè)升級是一個動態(tài)過程，前期產(chǎn)業(yè)升級對當期產(chǎn)業(yè)升級施加慣性影響。因此，僅考慮協(xié)同創(chuàng)新等驅(qū)動因素的當期影響不符合產(chǎn)業(yè)升級的實際情況，需要在實證模型中引入被解釋變量、解釋變量和空間滯后項的時間滯后作為被解釋變量，構(gòu)建動態(tài)空間杜賓模型作為本文基準模型。

式中，Sop_it代表城市i第t年的產(chǎn)業(yè)升級水平；Coi_it代表城市i第t年的協(xié)同創(chuàng)新水平，包括校企協(xié)同創(chuàng)新成果Comp_it和政府研發(fā)資金資助Gov_it兩個子變量；X_it代表控制變量向量。以被解釋變量和協(xié)同創(chuàng)新的空間滯后項Sop^*_it=∑Nj=1W_ijSop_jt和Coi^*_it=∑Nj=1W_ijCoi_jt反映當期空間溢出對產(chǎn)業(yè)升級的影響， W_ij為空間權(quán)重矩陣第i行第j列的元素；用變量的時間滯后Sop_it－1和X_it－1衡量動態(tài)效應(yīng)；采用空間滯后項的時間滯后Sop^*_i，t－1=∑Nj=1W_ijSop_j，t－1和Coi^*_i，t－1=∑Nj=1W_ijCoi_j，t－1反映動態(tài)空間效應(yīng)；μ_i、ε_it分別是個體固定效應(yīng)和隨機誤差項。

考慮到空間溢出來自城市間的經(jīng)濟互動，借鑒李治等^[20-21]構(gòu)建的修正引力模型，以城市間經(jīng)濟聯(lián)系緊密程度與施加引力城市對外輻射強度的比值作為空間權(quán)重矩陣元素W_ij，反映城市間經(jīng)濟互動的強弱。空間權(quán)重矩陣元素W_ij的計算公式為：

式中，CP_ij表示施加引力城市i與接受引力城市j的經(jīng)濟聯(lián)系緊密程度，C_i表示施加引力城市i的對外施加引力總強度。CP_ij計算公式為：

式中，Y_i、Y_j分別表示城市i、j的地區(qū)生產(chǎn)總值，Y_iY_j表示兩個城市地區(qū)生產(chǎn)總值的乘積，D_ij表示城市間的實際交通距離。隨著高鐵的普及，高鐵成為城際運輸?shù)淖钪饕绞?，因而以城市i到城市j的高鐵最短到達時間衡量實際交通距離。C_i計算公式為：

式中，r_i為城市i的城市半徑，r²_i=S_i/π，S_i為城市i的行政區(qū)劃面積。需要指出的是，由于式（2）中的分母與城市i相關(guān)，本文構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣是非對稱的，即W_ij≠W_ji。

刻畫圈層結(jié)構(gòu)下城際關(guān)系的難點在于區(qū)分中心城市與外圍城市之間的空間溢出，而模型（1）為經(jīng)典動態(tài)空間杜賓模型，僅考察線性空間依賴關(guān)系。為驗證本文理論假設(shè)，還需要區(qū)分城市群圈層結(jié)構(gòu)下中心城市和外圍城市產(chǎn)業(yè)升級受到鄰近城市協(xié)同創(chuàng)新的異質(zhì)性影響。為此，本文借鑒二機制空間計量模型構(gòu)建方法^[22]，在模型（1）中協(xié)同創(chuàng)新空間滯后項后引入虛擬變量D_it和D-_it，構(gòu)建二機制動態(tài)空間杜賓模型。

式中，若城市i為中心城市，則D_it=1；若城市i為外圍城市，則D_it=0，D-_it=1－D_it。虛擬變量D_it和D-_it的引入使線性動態(tài)空間杜賓模型轉(zhuǎn)變?yōu)槎C制動態(tài)空間杜賓模型，γ₁、φ₁和γ₂、φ₂分別表示中心城市和外圍城市產(chǎn)業(yè)升級對鄰近城市協(xié)同創(chuàng)新空間溢出及動態(tài)空間溢出的反應(yīng)系數(shù)。

協(xié)同創(chuàng)新具有多種創(chuàng)新主體，因而其對產(chǎn)業(yè)升級的作用比其它創(chuàng)新更為復(fù)雜，這可能使協(xié)同創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級之間呈現(xiàn)非線性關(guān)系。因此，本文在模型（5）基礎(chǔ)上引入?yún)f(xié)同創(chuàng)新作為非參變量，構(gòu)建半?yún)?shù)二機制動態(tài)空間杜賓模型。

式中，g（·）為未知函數(shù)，通過引入非參項gCoi_it，避免預(yù)設(shè)協(xié)同創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級間表現(xiàn)為線性關(guān)系可能引起的誤差。模型（6）可通過偏導數(shù)圖形式刻畫協(xié)同創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級間的非線性關(guān)系，并且在二者存在非線性關(guān)系的情形下，參數(shù)部分可以得到更準確的估計。

3.2 模型估計方法

根據(jù)學者提出的門限動態(tài)空間模型估計方法^[23]，本文在二機制動態(tài)空間杜賓模型基礎(chǔ)上進一步引入非參項，構(gòu)建半?yún)?shù)二機制動態(tài)空間杜賓模型。非參項的引入導致模型估計難度大大提高，本文給出一般形式的半?yún)?shù)二機制動態(tài)空間杜賓模型及其估計方法，模型一般形式設(shè)定為：

式中，y_it是被解釋變量，S_it=S_1it，…，S_dSit'為解釋變量，將機制劃分引入解釋變量S_it的空間滯后項S^*_it及其時間滯后項S^*_i，t－1；非參變量使用更一般的P_it表示，P_it=P_1it，…，P_dPit'。若gP_it≠0，則可將其歸入固定效應(yīng)項，因此，假設(shè)gP_it=0。式（7）可改寫為：

式中，X'_itΘ是模型的參數(shù)估計部分，解釋變量X'_it=（y_it－1，y^*_it，y^*_i，t－1，S_itD_it，S^*_itD_it，S^*_i，t－1D_it，S_itD-_it，S^*_itD-_it，S^*_i，t－1D-_it）為內(nèi)生變量，參數(shù)分量Θ=α，ρ，λ，δ₁，γ₁，φ₁，δ₂，γ₂，φ₂'，S_1t，P_1t，y_1t，…，S_Nt，P_Nt，y_Nt是在R^d_S+d_P+1上取值的隨機變量向量序列；解釋變量X_it為內(nèi)生變量，與誤差項相關(guān)。

設(shè)H_1t，…，H_Nt是在R^6d_S+3上與y^*_it相關(guān)的隨機變量向量，且EH_itμ_it=0，EH_itμ_it|X_it，P_it=0，稱H_it為工具變量向量。參考半?yún)?shù)動態(tài)空間杜賓模型估計方法，參數(shù)分量Θ的工具變量估計為：

式中，H_#it=H_1it，…，H_6dS+3，it'是工具變量向量，m︿₁（p）、m︿₂（p）分別是m₁（p）=EX_it|P_it=p和m₂（p）=Ey_it|P_it=p的局部線性估計。得到參數(shù)分量的工具變量估計后，非參數(shù)分量的工具變量估計為：

得到參數(shù)部分和非參數(shù)部分的具體參數(shù)值后，基于修正的最小二乘思想，個體固定效應(yīng)μ_i的估計表達式為：

3.3 數(shù)據(jù)來源與變量說明

中國正在實施的長三角一體化發(fā)展戰(zhàn)略涵蓋江、浙、滬、皖的41個地級及以上城市，其中，上海、南京、杭州、合肥等中心城市擁有眾多國內(nèi)一流大學和研究所，產(chǎn)業(yè)升級水平也居于全國前列。長三角城市群擁有大量與中心城市經(jīng)濟聯(lián)系緊密的外圍城市，區(qū)域內(nèi)的上海都市圈、南京都市圈、合肥都市圈、杭州都市圈等都表現(xiàn)出顯著的圈層經(jīng)濟結(jié)構(gòu)特征。長三角城市群是我國三大經(jīng)濟增長極之一，本文研究對其它具有圈層結(jié)構(gòu)的城市群發(fā)展也具有借鑒意義?；凇吨袊鞘薪y(tǒng)計年鑒》和國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫檢索數(shù)據(jù)，收集2009—2019年長三角地區(qū)地級及以上城市面板數(shù)據(jù)。

3.3.1 被解釋變量

城市產(chǎn)業(yè)升級水平是本文被解釋變量。學界對產(chǎn)業(yè)升級的研究包含兩方面內(nèi)容：一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，主要關(guān)注要素投入和產(chǎn)品產(chǎn)值在各產(chǎn)業(yè)間分布的變動；二是價值鏈升級，聚焦產(chǎn)出水平與要素投入量之間比例的提高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例變遷本身并無高級化的空間，僅指勞動力由低生產(chǎn)率產(chǎn)業(yè)流向高生產(chǎn)率產(chǎn)業(yè)，引起人均產(chǎn)值提高。價值鏈升級以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例固定為前提，認為各產(chǎn)業(yè)處于交互供求的關(guān)聯(lián)機制下，一個產(chǎn)業(yè)的擴張必須以其它關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)同比例擴張為條件^[24]。然而，固化城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例的前提假設(shè)與現(xiàn)實存在很大分歧，中國正在發(fā)生大規(guī)模產(chǎn)業(yè)區(qū)域轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，一大批城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例處于變化狀態(tài)。本文認為，衡量城市產(chǎn)業(yè)升級應(yīng)包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例變遷和要素—產(chǎn)出比例提高兩部分內(nèi)容，以城市各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例變遷，以勞動生產(chǎn)率表征要素—產(chǎn)出比例提高，使用二者的乘積表征城市產(chǎn)業(yè)升級水平。

式中，Y_kit表示第t年城市i產(chǎn)業(yè)k的產(chǎn)值，Y_it表示第t年城市i的地區(qū)總產(chǎn)值；LP_kit表示第t年城市i產(chǎn)業(yè)k的勞動生產(chǎn)率，用產(chǎn)業(yè)k的產(chǎn)值除以就業(yè)人數(shù)衡量。

3.3.2 核心解釋變量

城市協(xié)同創(chuàng)新水平是本文核心解釋變量。協(xié)同創(chuàng)新涉及企業(yè)、高校、政府等異質(zhì)性創(chuàng)新主體，協(xié)同創(chuàng)新按合作對象可分為直接主體與間接主體間的協(xié)同創(chuàng)新、直接主體間的協(xié)同創(chuàng)新。協(xié)同創(chuàng)新合作表現(xiàn)為協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)出和協(xié)同創(chuàng)新投入兩種形式。其中，協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)出主要是指各參與方共同的創(chuàng)新成果，本文使用協(xié)同創(chuàng)新成果近似表征城市協(xié)同創(chuàng)新水平。借鑒夏麗娟等（2017）的做法，使用高校和企業(yè)合作申請發(fā)明專利數(shù)（CoP_it）衡量直接主體間的產(chǎn)學創(chuàng)新合作成果。相對于實用新型專利和外觀設(shè)計專利，發(fā)明專利技術(shù)含量更高，更能代表協(xié)同創(chuàng)新研發(fā)成果。本文數(shù)據(jù)來自國家知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)檢索方式為將申請日設(shè)定為樣本期內(nèi)某一年份，在申請人地址欄輸入城市名，在專利申請人檢索欄輸入大學、學院和公司、集團、企業(yè)、廠的兩兩組合。

協(xié)同創(chuàng)新投入包括人員、資金等創(chuàng)新要素投入，高校與企業(yè)、政府間的人員流動主要通過高校師生參與項目、學術(shù)創(chuàng)業(yè)的形式進行。由于高校學生在高校與企業(yè)、政府間流動是臨時的，高校教師一般同時屬于高校和企業(yè)，高校學生和教師的流動性較差，人員流動對協(xié)同創(chuàng)新的影響較小。政府通常不直接參與創(chuàng)新，是協(xié)同創(chuàng)新的重要間接主體，白俊紅和蔣伏心^[25]使用政府對城市研發(fā)機構(gòu)和企業(yè)的資金資助衡量間接主體與直接主體間的協(xié)同創(chuàng)新?？紤]到政府資金資助與城市研發(fā)機構(gòu)及企業(yè)數(shù)量相關(guān)，僅用政府資金資助金額不能準確衡量政府支持協(xié)同創(chuàng)新的強度，本文以政府資金資助除以研發(fā)機構(gòu)和企業(yè)的幾何平均數(shù)估算政府資金資助的協(xié)同創(chuàng)新，計算公式為：

式中，F(xiàn)und為政府科學技術(shù)支出，N_Uni、N_com分別為高等學校數(shù)和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)，使用幾何平均數(shù)可以避免N_Uni和N_com差距過大，導致高等學校被忽視。

3.3.3 控制變量

本文選擇信息化水平、外商投資水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平為控制變量。其中，信息化水平（pinter）采用每萬人寬帶互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)表征，外商投資水平（pfdi）采用外商直接投資占城市經(jīng)濟產(chǎn)值的比重表征，基礎(chǔ)設(shè)施水平（proad）采用城市道路人均面積表征。

4 實證分析

4.1 線性動態(tài)空間杜賓模型估計結(jié)果

考慮到協(xié)同創(chuàng)新的兩個表征變量合作發(fā)明專利數(shù)量與政府對高校、企業(yè)研發(fā)資金投入可能存在相關(guān)關(guān)系，干擾最終估計結(jié)果，本文首先分別將兩個變量及其時間滯后項、空間滯后項分別帶入線性動態(tài)空間杜賓模型，再將兩個變量同時帶入模型，對比實證結(jié)果，以檢驗穩(wěn)健性。表1給出了3個線性動態(tài)空間杜賓模型的估計結(jié)果。

被解釋變量時間滯后項Sop_it－1的回歸系數(shù)在3個線性動態(tài)空間杜賓模型中均顯著為正，說明城市產(chǎn)業(yè)升級過程在時間維度上具有累積循環(huán)作用，往期產(chǎn)業(yè)升級對當期產(chǎn)業(yè)升級具有積極影響。歷史上，圈層結(jié)構(gòu)的中心城市始終占據(jù)產(chǎn)業(yè)升級的“頭雁”位置，部分原因就在于產(chǎn)業(yè)升級的累積循環(huán)過程使前期取得產(chǎn)業(yè)升級成功的中心城市更容易在當期延續(xù)產(chǎn)業(yè)升級的慣性。被解釋變量的空間滯后項WSop_it及其時間滯后項WSop_it－1的回歸系數(shù)均顯著為正，說明長三角城市群產(chǎn)業(yè)升級具有顯著的空間相關(guān)性，某一城市的產(chǎn)業(yè)升級水平會受到其它城市當期和往期產(chǎn)業(yè)升級水平的影響。城市間密切的經(jīng)濟聯(lián)系是圈層結(jié)構(gòu)的主要特征，因此本文在圈層結(jié)構(gòu)下分析協(xié)同創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的空間關(guān)系具有一定合理性。

產(chǎn)學創(chuàng)新合作專利CoP_it的回歸系數(shù)在模型1和模型3中均不顯著，但其時間滯后項CoP_it－1的回歸系數(shù)顯著為正，說明協(xié)同創(chuàng)新專利成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)升級動力需要時間。相比之下，其空間滯后項WCoP_it的回歸系數(shù)顯著為正，說明協(xié)同創(chuàng)新專利成果能在當期促進鄰近城市產(chǎn)業(yè)升級。原因在于，圈層結(jié)構(gòu)城市間緊密的聯(lián)系為創(chuàng)新成果空間溢出提供了高效擴散渠道，使外部城市的協(xié)同創(chuàng)新成果對本地產(chǎn)業(yè)升級起到“他山之石，可以攻玉”的效果。相近實證研究中，孫大明和原毅軍^[3]以企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新資本存量作為核心解釋變量，構(gòu)建靜態(tài)空間杜賓模型，發(fā)現(xiàn)省際層面協(xié)同創(chuàng)新空間滯后項的回歸系數(shù)顯著為正，可與本文結(jié)果相互印證。本文進一步引入WCoP_it的時間滯后項WCoP_it－1，其回歸系數(shù)依然顯著為正，說明外部城市協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)升級效應(yīng)存在時間上的延續(xù)性。

政府資助協(xié)同創(chuàng)新Gov_it的回歸系數(shù)在模型2和模型3中為負，而其時間滯后項Gov_it－1的回歸系數(shù)卻顯著為正。造成政府資助當期值回歸系數(shù)為負的原因可能來自其對金融機構(gòu)資助協(xié)同創(chuàng)新的擠出作用。金融機構(gòu)更傾向于資助見效快的協(xié)同創(chuàng)新項目，而政府資助更關(guān)注創(chuàng)意，對協(xié)同創(chuàng)新過程更有耐心，因此，短期內(nèi)政府資助協(xié)同創(chuàng)新反而不利于產(chǎn)業(yè)升級。然而，滯后一期的回歸系數(shù)顯著為正，說明經(jīng)過一段時間磨合后，高校和企業(yè)能夠有效利用政府資助資源進行聯(lián)合研發(fā)，獲得更具突破性的協(xié)同創(chuàng)新成果，形成對產(chǎn)業(yè)升級的推動力。相近研究中，白俊紅和蔣伏心^[25]實證研究發(fā)現(xiàn)，政府資助對區(qū)域創(chuàng)新績效的當期影響為負或顯著性水平較低，而滯后一期的回歸系數(shù)顯著為正，且數(shù)值更大。值得注意的是，空間滯后項WGov_it的回歸系數(shù)顯著為正，其時間滯后項WGov_it－1的回歸系數(shù)顯著為負。主要原因可能是長期作用下，政府資助會對周圍城市產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，促使周圍城市的協(xié)同創(chuàng)新資源向中心城市集聚。后文二機制動態(tài)空間杜賓模型中，中心城市和外圍城市空間滯后項的時間滯后系數(shù)正負差異也說明中心城市政府資助存在對外圍城市的虹吸效應(yīng)。

控制變量中，外商投資及其時間滯后項與產(chǎn)業(yè)升級表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。信息和交通基礎(chǔ)設(shè)施當期值的回歸系數(shù)為負，其時間滯后項與產(chǎn)業(yè)升級表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，這可能是因為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)占用了同期用于產(chǎn)業(yè)升級的資金，導致短期內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不利于產(chǎn)業(yè)升級，對產(chǎn)業(yè)升級的正向作用需要經(jīng)過一段時間的累積才能逐漸發(fā)揮出來。

4.2 協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級動態(tài)空間效應(yīng)的城市異質(zhì)性分析

為描述圈層結(jié)構(gòu)下協(xié)同創(chuàng)新對中心城市和外圍城市產(chǎn)業(yè)升級的異質(zhì)性空間溢出效應(yīng)，本文進一步將線性動態(tài)空間杜賓模型擴展為二機制動態(tài)空間杜賓模型。將協(xié)同創(chuàng)新的兩個表征變量代入式（5）進行估計，模型4使用產(chǎn)學合作專利衡量協(xié)同創(chuàng)新，模型5使用政府資助衡量協(xié)同創(chuàng)新，結(jié)果如表2所示。本文重點關(guān)注協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級空間溢出效應(yīng)的動態(tài)性和異質(zhì)性影響，因而表2只列出了核心解釋變量的空間滯后項及其時間滯后項在不同機制中的回歸系數(shù)，D_it代表中心城市，D-_it代表外圍城市。

模型4和模型5中，對于產(chǎn)學合作專利衡量的協(xié)同創(chuàng)新，中心城市與外圍城市空間滯后項的回歸系數(shù)分別為0.523和0.314，回歸結(jié)果顯著為正；對于政府資助衡量的協(xié)同創(chuàng)新，中心城市與外圍城市空間滯后項的回歸系數(shù)分別為1.660和1.060，回歸結(jié)果在1%的水平下顯著為正。由此可知，中心城市和外圍城市都能夠從鄰近城市協(xié)同創(chuàng)新成果中獲得產(chǎn)業(yè)升級的正向空間溢出，促進城市產(chǎn)業(yè)升級。該結(jié)果驗證了H₁，即中心城市協(xié)同創(chuàng)新通過空間知識溢出促進當期外圍城市的產(chǎn)業(yè)升級。同時，外圍城市能夠?qū)Ξ斊谥行某鞘械漠a(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生正向影響，即H_3a關(guān)于外圍城市協(xié)同創(chuàng)新在短期內(nèi)促進中心城市產(chǎn)業(yè)升級的判斷符合現(xiàn)實。無論是產(chǎn)學合作專利還是政府資助，中心城市的回歸系數(shù)均顯著大于外圍城市的回歸系數(shù)，表明中心城市能夠更為敏銳地察覺到鄰近城市協(xié)同創(chuàng)新成果，更容易從中獲取產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動力。本文認為，圈層結(jié)構(gòu)的中心城市之所以長期保持產(chǎn)業(yè)升級的“頭雁”地位，不完全是因為城市內(nèi)部的累積循環(huán)效應(yīng)，中心城市獲取空間溢出的長期優(yōu)勢也是導致圈層結(jié)構(gòu)下城市產(chǎn)業(yè)升級水平始終存在差距的重要原因。

表2結(jié)果顯示，中心城市產(chǎn)學合作專利與政府資助空間滯后項的時間滯后回歸系數(shù)分別為0.431和0.602，均顯著為正，說明外圍城市協(xié)同創(chuàng)新對中心城市產(chǎn)業(yè)升級具有長期促進作用，H_3b得到驗證。外圍城市產(chǎn)學合作專利空間滯后項的時間滯后回歸系數(shù)為0.142，在5%的水平下顯著為正，說明中心城市協(xié)同創(chuàng)新成果能夠長期推動外圍城市產(chǎn)業(yè)升級，H₂得到驗證。政府資助空間滯后項的時間滯后回歸系數(shù)為-0.335，在5%的水平下顯著，不符合H₂的判斷，可能是因為中心城市的政府資助對外圍城市產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，導致外圍城市創(chuàng)新資源不斷向中心城市集聚，不利于外圍城市產(chǎn)業(yè)升級。

4.3 進一步討論：本地協(xié)同創(chuàng)新還是空間溢出

由線性動態(tài)空間杜賓模型和二機制動態(tài)空間杜賓模型回歸結(jié)果可知，本地城市產(chǎn)學合作專利當期值CoP_it對產(chǎn)業(yè)升級的回歸系數(shù)均不顯著，原因在于創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)升級驅(qū)動力需要過程和時間。為驗證該解釋是否可靠，本文將當期產(chǎn)學合作專利CoP_it作為非參項引入式（6），構(gòu)建半?yún)?shù)二機制動態(tài)空間杜賓模型。圖1報告了協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的邊際影響隨協(xié)同創(chuàng)新變化的趨勢，橫軸為城市產(chǎn)學合作專利當期值，縱軸表示產(chǎn)學合作專利對本地產(chǎn)業(yè)升級的偏導數(shù)。偏導數(shù)整體趨勢呈現(xiàn)出非常明顯的非線性特征，當期協(xié)同創(chuàng)新成果越豐富，對本地產(chǎn)業(yè)升級的邊際驅(qū)動作用反而越小。產(chǎn)業(yè)吸收效率越高，越能快速將新技術(shù)轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品和新生產(chǎn)工藝。當產(chǎn)業(yè)對創(chuàng)新成果的吸收效率不足以快速將新技術(shù)轉(zhuǎn)換為升級動力時，就會出現(xiàn)圖1中協(xié)同創(chuàng)新成果豐富卻對當期產(chǎn)業(yè)升級邊際驅(qū)動作用不強的情況，需要延長對創(chuàng)新成果的吸收時間。也就是說，在吸收效率有限的情形下，協(xié)同創(chuàng)新成果越豐富，其對產(chǎn)業(yè)升級的促進作用就越滯后。

一般認為，中心城市的本地協(xié)同創(chuàng)新優(yōu)勢有助于維持其產(chǎn)業(yè)升級優(yōu)勢。然而，本文將圖1中當期協(xié)同創(chuàng)新的回歸系數(shù)與協(xié)同創(chuàng)新空間滯后項的回歸系數(shù)進行對比卻得到相反觀點。圈層結(jié)構(gòu)中，中心城市擁有更高的協(xié)同創(chuàng)新水平，但偏導圖顯示本地高水平協(xié)同創(chuàng)新在當期對產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動作用較弱，說明中心城市產(chǎn)業(yè)升級的主要驅(qū)動力不是來自本地協(xié)同創(chuàng)新。對比協(xié)同創(chuàng)新空間滯后項在中心城市機制下的回歸系數(shù)發(fā)現(xiàn)，中心城市產(chǎn)業(yè)升級的主要驅(qū)動力來自協(xié)同創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)。這一發(fā)現(xiàn)的意義在于，考察城市產(chǎn)業(yè)升級分異的形成原因時，不僅要考慮產(chǎn)業(yè)升級推動因素的空間分布，更要考慮異質(zhì)城市的空間溢出效應(yīng)。

5 結(jié)論與政策啟示

基于2009—2019年長三角城市群41個城市面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建非對稱空間權(quán)重矩陣和半?yún)?shù)二機制動態(tài)空間杜賓模型，考察圈層結(jié)構(gòu)下中心城市和外圍城市協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的異質(zhì)性動態(tài)空間溢出效應(yīng)，得到如下結(jié)論：首先，線性動態(tài)空間杜賓模型計量結(jié)果顯示，長三角城市群產(chǎn)業(yè)升級具有顯著動態(tài)性和空間相關(guān)性，往期產(chǎn)業(yè)升級水平和鄰近城市產(chǎn)業(yè)升級水平對城市產(chǎn)業(yè)升級具有正向影響；鄰近城市產(chǎn)學合作專利對本地產(chǎn)業(yè)升級存在長期正向空間溢出效應(yīng)；政府資助協(xié)同創(chuàng)新短期內(nèi)有利于鄰近城市產(chǎn)業(yè)升級，但從長期看，由于存在虹吸效應(yīng)，不利于鄰近城市產(chǎn)業(yè)升級。上述結(jié)果表明，圈層結(jié)構(gòu)下城市間協(xié)同創(chuàng)新的動態(tài)空間溢出效應(yīng)對產(chǎn)業(yè)升級起到不可忽視的作用。其次，二機制動態(tài)空間杜賓模型計量結(jié)果顯示，產(chǎn)學合作專利的動態(tài)空間溢出效應(yīng)對中心城市和外圍城市產(chǎn)業(yè)升級具有積極影響，表明無論在短期還是長期內(nèi)，中心城市和外圍城市產(chǎn)學合作專利均能夠推動鄰近城市產(chǎn)業(yè)升級。政府資助協(xié)同創(chuàng)新的基本結(jié)論與產(chǎn)學合作專利相同，但由于存在虹吸效應(yīng)，中心城市對協(xié)同創(chuàng)新的政府資助可能在長期內(nèi)不利于外圍城市產(chǎn)業(yè)升級。最后，繪制協(xié)同創(chuàng)新非參項對本地城市產(chǎn)業(yè)升級的偏導圖發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)學合作專利對本地城市當期產(chǎn)業(yè)升級的邊際驅(qū)動作用呈現(xiàn)隨合作專利數(shù)增加而減弱的非線性特征。同時，產(chǎn)學合作專利對產(chǎn)業(yè)升級的空間溢出效應(yīng)大于中心城市產(chǎn)學合作專利對自身產(chǎn)業(yè)升級的邊際效應(yīng)，說明協(xié)同創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的空間溢出效應(yīng)是中心城市維持產(chǎn)業(yè)升級優(yōu)勢的重要原因。

當前，中國正在積極推進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略和創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，創(chuàng)新一體化是推動城市群產(chǎn)業(yè)升級的重要發(fā)展途徑之一。在此背景下，根據(jù)上述研究結(jié)果，提出如下政策建議：第一，出臺創(chuàng)新激勵政策應(yīng)充分考慮城市產(chǎn)業(yè)升級路徑的特殊性，不能僅追求創(chuàng)新成果和創(chuàng)新投入的數(shù)量增長，還要發(fā)揮協(xié)同創(chuàng)新對城市產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動作用。通過搭建跨城市的高?！髽I(yè)、政府—企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新平臺，推出相關(guān)跨城市合作激勵政策，促進城市群內(nèi)創(chuàng)新要素的充分流動和高效共享，是城市群協(xié)同創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級的有效治理方式。第二，著力推動以中心城市為核心、外圍城市為支撐的創(chuàng)新一體化發(fā)展，發(fā)揮中心城市協(xié)同創(chuàng)新在產(chǎn)業(yè)升級中的“頭雁”作用，同時兼顧外圍城市協(xié)同創(chuàng)新，為城市群產(chǎn)業(yè)升級提供多樣化發(fā)展路徑。既要發(fā)揮圈層結(jié)構(gòu)城市間聯(lián)系密切的“合之利”，又要注重探索圈層結(jié)構(gòu)城市創(chuàng)新的多樣化路徑，形成不同城市產(chǎn)業(yè)升級的“分之利”，為城市群產(chǎn)業(yè)升級提供持久的動力源泉。第三，中心城市和外圍城市要利用圈層結(jié)構(gòu)城市間聯(lián)系緊密的優(yōu)勢，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)升級的空間溢出效應(yīng)。推動中心城市和外圍城市的創(chuàng)新主體建立創(chuàng)新同盟，使不同城市的創(chuàng)新主體間形成相互關(guān)聯(lián)、相互支持的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，奠定城市群協(xié)同創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)升級的組織基礎(chǔ)。

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（責任編輯：陳 井）

Circling-layering Economy of Urban Agglomeration，

Co-innovation and Industrial Upgrading

Chen Congbo¹， Ye Azhong²， Lin Zhuang²

（1. School of Business Administration Anhui University of Finance and Economics， Bengbu 233030， China;

2. School of Economics and Management， Fuzhou University， Fuzhou 350108， China）

Abstract：China urgently needs to achieve economic transformation through innovation-driven industrial upgrading to stand out in global competition and lead a new round of industrial reform. China's industrial upgrading involves the largest population and the most comprehensive industrial structure， but the industrial upgrading presents a significant spatial imbalance. The industrial structure of peripheral cities is weak， and the collaborative ability of innovation subjects within cities is insufficient. With the construction of high-speed railway infrastructure， spatial knowledge spillover has become a catalyst for industrial upgrading. The imbalance of industrial upgrading between peripheral cities and central cities can be remedied by spatial knowledge spillover. Therefore， it is necessary to study the spatial spillover effect of co-innovation on industrial upgrading under the circle structure.

Academics generally believe that innovation is the driving force for industrial upgrading on the premise that the technological progress direction selected by independent innovation and learning activities is consistent with the regional conditions， and the regional industrial upgrading and economic development can be effectively promoted. Meanwhile when technological progress is inconsistent with regional conditions， the increase in the number of innovative achievements can not match the effect of industrial upgrading. In terms of spatial spillovers driving industrial upgrading in neighboring regions， existing studies mainly focus on the impact of industrial transfer and spatial knowledge spillovers on industrial upgrading. As for the spatial impact of industrial transfer， domestic scholars use the “flying-geese model" to explain the industrial transfer and upgrading from developed regions to less developed regions. Some scholars also hold a critical attitude towards the "flying-geese model"， for there are still some improvements. First， it has failed to deeply analyze the differences between the spatial spillover effects of co-innovation of heterogeneous cities on industrial upgrading. For the central cities with the status of “l(fā)eader goose" and a large number of peripheral cities， the urban heterogeneity of the spatial effects of co-innovation on industrial upgrading remains to be found; second， the dynamic impact of co-innovation space spillover on industrial upgrading is not considered; third， the empirical method mostly adopts a linear spatial model. If the linear assumption of spatial dependency is relaxed， the model setting should be more realistic to obtain more accurate estimation results. Therefore， this paper studies the spatial-temporal effect and urban heterogeneity of industrial upgrading of co-innovation between central cities and peripheral cities in the urban agglomeration circling structure， and then explores why industrial upgrading of central cities is in a dominant position in the circling structure. In terms of demonstration， the dynamic threshold spatial Dubin model is applied for the first time to test the spatial spillover of the co-innovation of the center and peripheral cities on industrial upgrading.

This paper constructs an asymmetric spatial weight matrix based on the Yangtze River Delta Economic Zone panel data from 2009 to 2019 to characterize the spatial relationships of circling-layering economy， and then builds a semi-parametric two-mechanism dynamic spatial Durbin model to investigate the spatial and temporal effects of co-innovation on industrial upgrading and its urban heterogeneity. The findings are as follows： （1） the Yangtze River Delta Economic Zone industrial upgrading has significant dynamic and spatial correlation， and the spatial and temporal effects of co-innovation of neighboring cities on industrial upgrading cannot be ignored; （2） cooperative patents of central and peripheral cities can promote the industrial upgrading of neighboring cities in short and long run while the government funding of co-innovation by central cities is disadvantageous to the industrial upgrading of peripheral cities in long run; （3） the current effect of co-innovation on industrial upgrading of local cities shows a marginal decreasing trend， and the reason for maintaining the advantage of industrial upgrading of central cities is more likely to come from the spatial spillover of co-innovation from neighboring cities to central cities， rather than the advantages of the central city's own co-innovation. The results are helpful to understand the spatial and temporal effects of co-innovation on industrial upgrading and to promote the integrated development of innovation between central and peripheral cities， and provide practical significance to realize the industrial upgrading of urban agglomerations as a whole.

Key Words：Circling-layering Economy; Co-innovation; Industrial Upgrading; Semi-parametric Two-mechanism Dynamic Spatial Durbin Model