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杭州市重点发展产业与专利数据的关联性及规划对策研究

作者:佳作论文网  来源:佳作论文网 日期:2022-01-01 15:01:24 人气:16

摘要:创新驱动发展是我国应对外部环境变化、实现高质量发展的重大战略。近年 来,我国研究与实验经费(R&D)投入、专利授权数据已位居世界前列,各地城 市普遍实施了创新驱动城市重点发展产业的政策措施并建设了大量城市创新空 间。但研究显示:我国尚存在创新活动与城市产业发展脱节以及产业园区发展滞 缓的问题。专利数据具有客观、信息完整、可获取等优点,是目前普遍用以衡量 创新产出的重要指标之一。利用专利数据针对性地分析城市创新产出与产业发展 的互动关系以及相应的空间规律,对研究并实施创新驱动发展导向下的城市规划 具有重要意义。据此,本论文以杭州市为实证,通过对杭州市重点发展产业及相 关专利的分析,研究创新驱动导向下的城市规划对策方法。首先,以 2004-2017 年的专利申请数据和相应产业产值数据为基础,应用VAR模型检验并辨识城市 专利与相应产业发展的互动关系,筛选出专利对产业发展具有驱动作用的产业类 型;其次,应用标准差椭圆法、核密度分析法、空间自相关分析法,研究相关专 利数据的空间分布特征与发展趋势;最后,从城市分区规划、空间利用指引、规 划管理建议等三方面提出分层次、动态化的城市规划对策。本论文为针对性地实 施城市规划调控、有效实现创新驱动发展目标提供技术方法支持,对提高城市空 间要素的规划配置科学性、有效促进城市重要产业的创新驱动发展具有实践和借 鉴意义。论文主要内容包括:

城市重点发展产业与相关专利的互动关系研究:实证研究显示,杭州市重点 发展产业中,高端装备制造业、时尚产业的发展受杭州市专利产出的推动作用明 显;信息产业、健康产业不具备这一特征。时尚产业专利在短期内对产业发展产 生强效影响,高端装备制造业专利则对产业发展的影响作用具有周期性。

具有产业发展驱动作用的专利空间分布研究:杭州市时尚产业、高端装备制 造业专利的主要空间分布区域为城市核心区。高端装备制造业专利空间分布稳定 性较强,呈现明显的中心集聚特征,具有“沿江”、“沿廊”的空间集聚与增长趋 势;时尚产业专利的空间分布稳定性较弱,呈现片段化集聚特征,与相关企业、人才运动方向相一致的发展趋势。

具有适应性和动态性的规划对策及建议研究:根据专利的空间分布特征和发 展趋势,识别潜在的发展区域并根据城市建成环境的实际,提出城市分区规划、 空间利用指引的系统性、适应性规划对策。根据专利与产业发展的作用关系及特 征,提出动态化的规划管理建议。

关键词:专利数据;产业发展;关联性;空间规律;规划对策

Abstract

Innovation-driven development has become a major concern in China at present, and it is an important decision to cope with changes in the external environment and achieve high-quality development. In recent years, China's R&D investment and patent authorization data have been in the forefront of the world, and cities around the world have generally implemented policies and measures to drive the development of key industries through innovation and built a large number of urban innovation spaces. The research shows that there are still some problems in China, such as the disconnection between innovation activities, urban industrial development, and the slow development of industrial parks. Patents have the advantages of objectivity, complete information and availability, which is a good indicator of innovation output. Exploring the interactive relationship between patents and industrial development is of great significance to realize innovation-driven industrial development. Therefore, this paper chooses Hangzhou as an empirical object. Firstly, based on the patent application data from 2004 to 2017 and the output value data of corresponding industries, the VAR model is used to test and identify the interactive relationship between urban patents and the development of corresponding industries, and to screen out the types of industries whose patents drive the development of industries. Secondly, the spatial distribution characteristics and development trend of related patent data are studied by using standard deviation ellipse method, kernel density analysis method and spatial autocorrelation analysis method Finally, from three aspects: spatial zoning planning, space utilization guidance and planning management suggestions, this paper puts forward the planning countermeasures by stages and periods.

Correlation between patents and industrial development: An empirical study of Hangzhou shows that among the key industries in the city, high-end equipment manufacturing and fashion industries have the characteristics of innovation-driven development, while information industry and health industry do not have this characteristic; Fashion industry patents have a strong impact on industrial development I

in the short term, while high-end equipment manufacturing patents have a cyclical impact on industrial development.

Spatial distribution characteristics of patents: the main spatial distribution area of fashion industry and high-end equipment manufacturing patents is the urban core area, and the spatial distribution stability of equipment manufacturing patents is strong, showing obvious central agglomeration characteristics, with the spatial agglomeration and growth trend of "along the river" (Qiantang River) and "along the corridor" (Hangzhou West Science and Technology Innovation Corridor); The spatial distribution stability of fashion industry patents is weak, showing the characteristics of fragmented agglomeration, showing the development trend consistent with the movement direction of related enterprises and talents.

Planning countermeasures and suggestions: According to the correlation between patents and industrial development, the planning management suggestions are put forward, that is, to activate the innovation and test the effectiveness of the fashion industry in a two-year cycle, to implement a "phased and periodic" planning response to the high-end equipment manufacturing industry, to pay continuous attention to the industries without obvious interactive inertial system, and to conduct regular inspection. According to the spatial distribution characteristics of patents, this paper puts forward spatial planning countermeasures, that is, identifying potential development areas, and putting forward zoning planning countermeasures and spatial utilization model suggestions.

This paper provides technical and methodological support for the targeted implementation of urban innovation spatial planning and the effective realization of innovation-driven development goals, and has practical application value for improving the scientific allocation of urban factor spatial planning and effectively promoting the innovation-driven development of key urban industries.

Key words: Patent data; Industrial development; Relevance; Spatial law; Planning countermeasures

致 谢............................................................... I

摘 要............................................................... I

目 次............................................................... I

1      绪论 ........................................................... 1

1.1研究背景与意义 ............................................... 1

1.1.1研究背景 .................................................. 1

1.1.2          研究意义 ............................................... 2

1.2研究对象及内容 ............................................... 3

1.2.1          研究对象及范围 ......................................... 3

1.2.2          研究内容 ............................................... 5

1.2.3论文章节安排 .............................................. 6

1.3        研究方法及技术路线 ........................................... 7

1.3.1          数据来源 ............................................... 7

1.3.2          研究方法 ............................................... 7

1.3.3研究模型 .................................................. 8

2      国内外相关研究分析    13

2.1专利数据的特征 ................................................................... 13

2.2创新产出与产业发展关联性 ................................................................... 14

2.2.1          时间维度关联性            14

2.2.2          空间维度关联性            16

2.3创新产出分布与相关城市规划研究 ................................................................... 18

2.3.1基于专利数据的创新产出空间分布研究 ................................................................... 18

2.3.2          创新产出空间分布影响要素分析            19

2.3.3城市创新发展的相关规划研究分析 ................................................................... 21

2.3        国内外研究评述        23

3      城市重点发展产业与专利关联性的实证研究    24

3.1        平稳性检验 ................................................. 24

3.2        协整检验 ................................................... 26

3.3专利与产业发展的VAR模型..................................... 27

3.4专利与产业发展的因果关系检验.................................. 28

3.5专利与产业发展的时间维度关联性................................ 30

3.5.1时尚产业专利与产业的时间维度关联性........................ 30

3.5.2高端装备制造业专利与产业发展的时间维度关联性.............. 33

3.5.3         小结.................................................... 35

3.6专利与产业发展的空间维度关联性 ............................... 36

3.6.1         时尚产业专利与产业发展的空间维度关联性 ................. 36

3.6.2         高端装备制造业专利与产业发展的空间维度关联性 ........... 37

3.6.3         小结 ................................................... 38

4     城市专利产出的空间分布特征研究 ................................. 39

4.1       时尚产业专利的分布特征 ..................................... 39

4.1.1         整体特征分析 ........................................... 39

4.1.2         结构特征分析 ........................................... 42

4.2       高端装备制造业专利的空间分布特征 ........................... 46

4.2.1         整体特征分析 ........................................... 46

4.2.2         结构特征分析 ........................................... 48

4.3       专利的空间分布发展趋势 ..................................... 52

4.3.1         专利总体集聚特征演变过程 ............................... 52

4.3.2         专利局部集聚特征演变过程 ............................... 54

4.3.3专利的空间分布发展趋势 ................................... 58

4.4       小结 ....................................................... 59

5     规划对策及建议 ................................................. 61

5.1       发展潜力区域识别 ........................................... 63

5.1.1         时尚产业专利发展潜力区域识别 ........................... 63

5.1.2         高端装备制造业专利发展潜力区域识别 ..................... 63

5.2       城市分区规划对策 ........................................... 65

5.2.1         专利空间分布格局集聚特征及模式 ......................... 65

5.2.2         时尚产业创新驱动发展的分区规划对策 ..................... 66

5.2.3高端装备制造业创新驱动发展的分区规划对策 ................. 68

5.3空间利用规划指引 ............................................ 71

5.3.1时尚产业空间利用对策与指引 ............................... 71

5.3.2高端装备制造业空间利用对策与指引 ......................... 72

5.4        规划管理建议 .............................................. 75

6      结论与讨论 .................................................... 77

6.1        研究的主要结论 ............................................ 77

6.1.1          专利与产业发展的关联性 ................................. 77

6.1.2专利时空格局演化特征及趋势 ............................... 78

6.1.3          空间对策建议 ........................................... 79

6.2 研究特色与创新 .............................................. 80

6.3        研究不足与展望 ............................................ 81

参考文献.......................................................... 82

作者简历.......................................................... 90

在读期间发表论文.................................................. 90

1 绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1    研究背景

(1)国家进入创新驱动发展新时期

随着知识经济的快速发展,驱动城市发展的动力逐渐从要素、资本转向创新、 创造和创意。创新已成为世界范围内主要国家和经济体驱动社会经济发展的关键 动力[1-3]。纽约、伦敦、慕尼黑、台北等城市在人工智能、生命科学、物联网领域 开展了知识经济研究并推动发展,顺利实现城市发展动力的创新驱动转型[4,5]。

自 20 世纪 80 年代以来,中国经济实现了快速增长,创造了令世界瞩目的“中 国奇迹”,并在 2010年迈入中等偏上收入国家行列。十九大提出坚持创新驱动发 展战略,强调“创新是引领发展的第一动力”[6]。“坚持创新驱动发展,全面塑造 发展新优势”成为我国“十四五”规划的重要内容。

(2)创新驱动产业发展面临严峻问题

研究显示,虽然我国的研究与实验(R&D)经费投入、发明专利授权数据已 位居世界前列,但是创新对经济增长的贡献作用仍不明显[7],很多城市的产业集 聚区出现了发展滞缓的问题,产业集聚的“循环积累效应”陷入困境[8]。由于创 新本身的复杂性、特殊性,目前对创新驱动发展内在机制的研究仍比较缺乏,相 关研究具有显著的“黑箱”特征[9]。产业升级与发展的动力不仅来自企业自身的 研发投入,更取决于外部先进技术和知识的获取[10]。因此,“创新发展”的本质 意义不仅包括知识、技术的创新,更在于创新成果向终端的延伸和传导,即通过 创新促进传统产业向高新技术产业的转型发展。在创新驱动发展的背景下,已有 学者开展了专利与产业发展的关系的实证研究。总体来看,专利对产业发展具有 促进作用,但这样的良性互动关系会随着城市发展阶段、地理区位、产业类型的 变化而产生改变[11-13]。在创新驱动发展的战略导向下,开展典型城市的实证研究 以探讨城市创新产出与其重点产业发展的互动作用,对于促进创新的价值实现以 及城市重要产业的创新发展具有重要意义[14]。

(3)城市是创新驱动发展战略的具体实施主体、基本空间单元 在我国实施创新驱动战略的过程中,城市重要产业的创新发展对落实国家战 略、引领地区创新发展具有极为重要的作用。虽然随着国家战略推进,在创新空 间发展建设方面积累了一定经验,但是,由于我国城市创新发展的研究滞后于创 新发展需要[15,16],致使国家战略缺乏必要的空间实施路径和措施支持。在注重速 度和数量的增量思维影响下,城市外围出现了大量“谷、城、园”的增量建设, 城市内部的创新空间则呈现“运动式”的大量涌现,使创新发展处于“被动建设”、 缺乏“主动调控”的状态。这不但加剧了城市的规模增长,而且造成“创新驱动 发展”与“存量优化利用”互相脱节、缺乏协同的问题。

目前,欧美发达国家已有一定的创新发展理论研究[17,18]和创新城区建设经验, 但是由于发展环境、规划体系等方面的巨大差异,相关理论与经验并不能完全适 用于我国城市的创新发展规划,同时传统增量规划的思维模式、理论方法也不能 适应创新空间发展的特殊需求[19]。因此,研究典型城市重要产业的创新发展内在 机制、空间规律及相应规划方法,为城市创新发展目标的实现提供必要的理论和 技术支撑,具有十分重要的理论意义和实践价值。

1.1.2    研究意义

本论文的选题意义主要体现在以下两个方面。

(1)理论价值 在国家创新驱动战略的指引下,城市重点发展产业的创新驱动发展关系到经 济发展的重要内容,相应的规划布局与空间调控需要符合城市产业发展的规律性, 不能一概而论。目前,创新产出与产业发展的关系已被广泛关注。从现有的研究 来看,在研究尺度方面多聚焦于区域尺度,而对城市尺度的相关研究很少;在研 究对象方面大多数聚焦于全产业领域,缺乏对具体产业门类的差异化研究;在研 究数据方面,20 世纪 80 年代后期就有学者提出可用专利数据衡量创新产出[20], 此后国内外研究者开始广泛采用专利数据衡量创新产出[21,22],因此选择专利数据 表征城市创新产出的发展情况。本论文在城市尺度下,分产业门类研究城市重要 产业与其相关专利产出的关系,分析、判识城市创新产出与产业发展的关联性, 为切实有效地实施创新驱动导向下的城市规划调控提供理论方法支撑。

( 2 )实践意义

城市层面创新产出与产业发展关联性的研究,对提高城市要素空间规划配置 的科学性、有效促进城市重要产业的创新驱动发展具有实践应用价值。一方面, 现有研究多停留在经济学规律的总结和解释阶段,对产业发展趋势进行具有实践 意义的针对性研究还比较欠缺。本论文在判识实证城市重要产业与其相关专利产 出关联性的基础上,进一步对专利数据的空间分布规律及趋势进行研究并提出了 相应的分区规划、空间利用、规划管理等应对措施,对实现创新驱动产业发展具 有重要的实践指导价值。另一方面,作为我国创新发展的代表性城市,杭州市重 点发展产业仍有很大的发展空间。因此,以杭州市为实证,对城市重要产业与专 利产出的关系进行探讨,具有代表性和示范性,对中国其他城市创新驱动产业的 发展和规划具有一定的现实示范和借鉴意义。

1.2    研究对象及内容

1.2.1 研究对象及范围

(1) 杭州创新发展情况 杭州聚集了大量创新人才和创新企业,正在逐步发展成为科技创新、前沿研究的引领性城市。 2016 年习近平总书记在 G20 峰会上评价杭州市是“创新活力 之城”,具体表现在,一是创新活力突出,专利授权量增长幅度大,高新技术产 业增加值增长速度快,人才流入率和海归人才净流入率均位于全国前列,浙大系、 阿里系、浙商系、海归系所组成的“新四军”创新活动活跃。二是创新空间快速 发展,杭州城市创新空间与活动已形成了“两区三城九镇三谷”空间发展结构, 国家高新区、经济技术开发区、科技企业孵化器大量增加。因此,以杭州为实证 研究城市创新空间的发展规律和空间组织特征具有代表性和示范性,对中国其他 城市创新发展具有重要的借鉴意义。

(2) 研究范围

杭州市地处浙江省北部,是浙江省省会和经济、文化、科教、金融中心。2000 年以来,杭州经历了四次行政区划调整:2001 年 2 月,撤销余杭市设立杭州市 余杭区;2001 年3 月,撤销萧山市设立杭州市萧山区;2014年 12月,撤销富阳3 市设立杭州市富阳区;2017 8 月,撤销临安市设立杭州市临安区。截止 2017 8 月底,杭州市区增至 10 区。2021 4 月,撤销杭州市上城区、江干区,设 立新的上城区;撤销杭州市下城区、拱墅区,设立新的杭州市拱墅区;撤销杭州 市余杭区,设立新的杭州市余杭区;设立杭州市临平区;设立杭州市钱塘区。考 虑到数据的获取难度及研究的时间范围,选取 2021年行政区划调整前的杭州 10 个市区(以下简称杭州市)为研究范围探究杭州市专利与实体经济发展的关联性。 研究范围包括:上城区、下城区、西湖区、拱墅区、江干区、萧山区、余杭区、 富阳区、临安区、滨江区。

 

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图 1-1 研究范围

资料来源:作者整理自绘

为方便表述,将研究范围划分为中心区、核心区、外围区。参考现有关于杭 州中心区范围界定的研究,本论文将杭州市中心区划定为:拱墅区米市巷街道、 湖墅街道,西湖区西溪街道,上城区清波街道、湖滨街道、小营街道、紫阳街道、 望江街道,下城区潮鸣街道、长庆街道、武林街道、天水街道、朝晖街道、文晖 街道,江干区采荷街道、凯旋街道、闸弄口街道等共 17 个街道。

根据《杭州市总体规划(2016-2020)( 2016 年修订版)》,上城区、下城区、 西湖区、拱墅区、江干区(部分)为城市主城区。据此,将主城区范围确定为城 市核心区,其余区域为城市外围区。

image.png

图 1-2 研究区域划分 资料来源:作者整理自绘

(3)研究对象

根据杭州市十三五规划纲要,杭州市未来重点发展产业为:信息产业、文化 创意产业、旅游休闲产业、金融服务产业、健康产业、时尚产业、高端装备制造 业。其中,文化创意产业、旅游休闲产业、金融服务产业属于第三产业,难以获 取度量数据。时尚产业、信息产业、健康产业、高端装备制造产业具有显著的创 新驱动发展特征,故本文以上述 4类产业为主要研究对象。

1.2.2     研究内容

研究内容的设计主要基于对关键问题的回应。本文从互动关系研究、空间规 律与规划对策研究两方面出发,探索杭州市专利数据与重要产业的关联性及规划 对策。

( 1 )关联性辨识

对城市专利与重要产业发展关联性进行探究,是实现创新驱动城市重要产业 发展的基础。首先,选取杭州市社会经济的重要产业,通过对杭州市重要产业及 其相关专利的定量测度与分析,辨识各产业专利与实体经济发展的关联性。从中 筛选出专利对实体经济有明显促进作用的产业类型,进一步分析得出专利与产业 发展的空间关联性。

( 2)空间规律与对策研究

在对重要产业与专利数据的关联性分析、判识的基础上,进一步以专利数据 对产业发展有明显促进作用的产业为研究对象,通过对这些产业相关专利数据的 总体态势分布特征、空间分布发展趋势等进行研究,从而得到城市创新产出的时 空演变规律和趋势,进而提出空间规划与调控策略。

1.2.3 论文章节安排

基于研究内容,本文共分为以下六章节,其中三、四、五章节为本论文的核 心章节。

第一章,绪论。该部分主要阐述了本文的研究背景和意义、研究对象、研究 内容、研究方法以及论文的研究框架。

第二章,国内外相关研究进展。该部分针对本文研究的主要内容,开展专利 数据的含义及特征、创新产出与产业发展关联性、城市创新发展的空间规划研究 等三方面的国内外研究综述,探索亟需研究的重点内容。

第三章,专利与产业发展的关联性。运用ADF单位根检验法、E-G两步法对 杭州市 2004-2017 年信息产业、健康产业、时尚产业、高端装备制造业专利数据 与产值数据的协整关系进行分析,筛选出具有协整关系的产业类别。建立 VAR 模型,并对具有协整关系的产业类别进行专利序列与产值序列的格兰杰因果关系 检验、脉冲响应分析,探究杭州市各类产业专利与产业发展的互动作用特征。并 进一步分析专利与产业发展的空间维度关联性。

第四章,专利的空间分布特征。以专利对产业发展存在因果关系的产业为研 究对象,基于标准差椭圆(SDE)法、核密度估计(KDE)法对杭州市各类产业 专利的整体空间格局进行刻画,分析专利分布的整体结构特征。在此基础上,进 一步运用空间自相关分析法,深入研究各类产业相关专利的空间依赖性、空间差 异性,进而探讨专利的空间分布发展趋势。

第五章,规划对策及建议。在专利与产业发展的关联性,以及相应专利空间 分布格局和演化趋势研究的基础上,分别从规划分区导控、空间利用指引、规划 管理建议等三个层面,提出具有系统性、针对性的规划对策和建议。

第六章,结论与讨论。总结杭州市专利与重点发展产业的互动逻辑、专利空 间分布发展趋势及相应的规划对策建议,为我国其他城市创新驱动产业发展战略的实施提供借鉴。

1.3      研究方法及技术路线

1.3.1 数据来源

从“国民经济行业分类”中筛选出与信息产业、健康产业、高端装备制造产 业、时尚产业对应的行业。根据 2004-2017 年《杭州统计年鉴》采集 4 类产业的 代表行业规模以上工业企业总产值,以表征产业发展。

通过网络信息采集得到杭州市 2004-2017 年的专利申请数据 567044 项。每 项专利数据均包括申请地址、国际分类号、授权日期等。对照《国际专利分类与 国民经济行业分类参照关系表(2018)》,对代表行业对应的专利进行分类筛选、 加和,以表征各产业对应的专利数量。

1.3.2      研究方法

( 1 )文献研究法

通过研读国内外最新研究动态,学习专利与产业发展的相关理论研究,总结 研究关注点,构建研究框架以探究专利与产业发展关联性的理论与方法。

( 2 )多学科交叉法

综合运用经济学、地理学等相关学科知识构建相关知识体系。选择相关经济 学计量方法对科研创新到产品创新的转化关系进行度量;用地理学相关理论方法 对专利时空发展规律进行研究,并提出基于专利时空发展规律的城市重点发展产 业促进对策。

( 3 )实证研究法

以杭州市为研究对象展开实证研究,探究杭州市专利数据与重点发展产业的 关联性,并基于专利时空发展规律提出促进杭州市产业发展的空间规划对策及规 划管理建议。

(4)定性与定量分析相结合 定性分析方面,剖析城市专利对产业发展影响的规律,建立促进产业发展的 理论逻辑框架。定量分析方面,以专利数据与产值数据为基础,就杭州市专利与产发展关联性、专利空间分布特征等关键问题开展定量分析。在专利与产业发 展关联性研究内容中,应用ADF检验法E-G两步法、格兰杰因果关系检验法、 脉冲响应法等方法分析专利与产业发展的互动逻辑;在专利的空间分布特征研究 内容中,应用莫兰指数、核密度法等方法刻画分析专利分布的格局特征及演化规 律。

1.3.3      研究模型

(1)基于 ADF 检验法的平稳性检验 当时间序列非平稳时,会使模型出现“伪回归”,所以要确定各变量的时间序 列数据的平稳性,需要进行单位根检验。单位根检验包括DF检验、ADF检验、PP 检验、KPSS检验、ERS检验、DFGLS检验和NP检验。因此,运用ADF检验法对 各实体产业专利时间序列和产值时间序列及其差分项的平稳性进行检验,避免因 直接对非平稳的时间序列进行回归操作而导致“伪回归”现象。检验公式如下:

^Yt = ao + yt + 0Yt-i + S^=i Yt-i + Et                            (1)

△Xt = «o + yt + 0X— + Ei=i a心 X— + q                                      (2)

式中,表示t时期产业发展增长水平,△Xt表示t时期专利增长水平,m 为滞后阶数。选用5%作为临界值,如ADF检验结果大于5%临界值,则序列不平 稳;如ADF检验结果小于5%临界值,则序列平稳。

( 2)基于 E-G 两步法的协整关系检验

协整检验(Cointegration Theory)是一种处理非平稳数据的方法。E-G两步法 是 Engle 与 Granger 提出的对回归方程进行单位根检验的方法,是经典的协整关 系检验方法之一,用于检验数据序列的长期稳定关系。对ADF检验不通过的实 体产业,运用E-G两步法分析产业发展与专利的长期稳定关系。参与E-G两步 法协整关系分析的非平稳序列变量需保持同阶单整性。

检验公式如下:

h = 0o + BiXt+

Yt=^o+^iXt                                 (3)

et = Yt-Yt

其中,Yt表示t时期的产业发展水平,蜀表示t时期内的专利增长水平,et

8 为残差项。对et进行单整性检验,选用5%作为临界值,如检验结果大于5%临界 值,则et不平稳,表明产业发展和专利增长之间不存在协整关系;如检验结果小 于5%临界值,则et平稳,表明产业发展和专利增长之间存在协整关系,可构建 VAR 模型。

(3)基于 VAR 模型的互动逻辑判别

①   模型构建

向量自回归(VAR)模型用于分析联合内生变量之间的动态关系。在双变量 VAR模型中,一个内生变量对另一内生变量的若干滞后值进行回归。创建VAR专 利-产业发展模型,以分析专利与产业发展的互动关系:

h = C] + 为巻i^iiXt-i +                       Yt-i + "it                   (4)

Xt = C2 + 器1 a-2t Xt_i + 器1 陶 h-i + 卩2t                                                                        ⑸

式中,Yt表示t时期的产业发展水平,Xt表示t时期内的专利增长水平,m为 滞后阶数。

新建立的 VAR 模型需进行稳定性检验。检验方法为:计算特征根的值,并将 其倒数的绝对值与 1 进行比较。如果所有特征根倒数的绝对值均小于 1,则代表 稳定;如果有特征根倒数的绝对值大于 1 ,则代表不稳定。

②   格兰杰因果检验

格兰杰因果检验法是经济学中非常重要的因果检验方法,用以检测变量之间 是否存在因果关系。运用格兰杰因果检验法检验专利与产业发展的因果关系。

检验公式如下:

= 2(=1 ai^t-i + ^i=1PiYt-i +                                                                                                 ⑹

式中,Yt表示t时期的产业发展水平,Xt表示t时期内的专利水平。假定原 假设为“人不是/的格兰杰原因”检验结果用“P值”表示。选用5%作为临界 值,当P值小于0.05时,代表原假设的置信度小于5%,拒绝原假设,即原假设 的否命题“人是Xt的格兰杰原因"成立。

③   脉冲响应函数

脉冲响应函数通过分析VAR模型中一个变量对于来自其它变量冲击的响应, 得出变量之间在时间上动态互动特征。运用该方法,对专利与产业发展的动态互 动特征进行研究。

(4)基于标准差椭圆(SDE)法的总体空间分布特征研究

应用SDE法通过对专利空间分布的重心(巫,石)、方位角tan6以及长短轴标 准差等参数进行计算,可以刻画专利授权数据的整体空间分布特征。

SDE模型如下:

式中,(xt, yt)是第i个专利授权数据的坐标,wt表示权重,(兀,乔 为重 心的坐标;庄、天分别表示各专利授权数据相对重心的坐标偏差;云、%分别为 沿 x 轴和 y 轴的标准差。

(5)基于核密度估计(KDE)法的专利时空演化过程研究

KDE具有连续性且不受选取范围影响的优势,可以准确反映专利申请数据的 空间分布与集聚特征。运用该方法,探讨专利时空演化过程。

核密度估计模型如下:

11)

式中,x1, x2 ,^xn为独立分布的九个专利申请数据;f(x)是专利授权数据在X 处的核密度函数;h表示带宽;K函数表示空间权重函数。

(6)基于空间自相关的专利发展趋势研究

全局空间自相关:采用 Moran's I 指数测度研究范围内专利申请数据分布的 空间关联度和差异度。其模型如下:

nXi=i'Zj=iWij(xi-x)(xj-x)

器1罗=1呦器1(Xi-x)

Moran's I指数取值范围在[-1,1]的区间内。若指数为正,则反映专利申请数 据的空间分布具有空间集聚现象,且指数越趋向于 1,则表明集聚程度越高;若 指数为负,则反映专利申请数据的空间分布具有空间分散现象,且指数越趋向于

10 -1,则表明分散程度越高;若指数趋向于0,则反映专利申请数据在空间上随机 分布。

局部空间自相关:采用 LISA 指数测度局部范围内专利申请数据空间分布的 相关性。其模型如下:

Ii=Zi^^=iWijZj                                 (13)

式中,n是空间单元总数,召是i的发展水平得分,A为i周边单元的发展水 平得分,Wtj为i和j单元的空间权重矩阵。 

2    国内外相关研究分析

2.1专利数据的特征

专利是创新产出的一个重要类别。创新的基本过程有三个:创新的投入、创 新的中间产出、最终的创新产出。其中,专利作为中间产出的成果之一,专利产 出的过程通常是科学技术的研究开发过程。

既有研究证明,专利数据与创新产出的相关性极大。Feldman等(1994)对 专利数据与创新产出的相关性进行了计算分析,发现两者的相关系数为 0.934 [20]。 Acs等(2002)也通过相关性计算分析得出专利数据是表征创新活动的可靠衡量 标准[21]。赵建吉、曾刚(2009)在研究创新的空间测度时指出,专利数据已经成 为学者们最为广泛采用的创新产出数据[22]。因此,专利数量是质量较好的创新产 出衡量指标。具体而言,专利数据具备以下优势:(1)专利数据的评价标准相对 客观,因此是衡量专利较可靠的指标;(2)专利数据信息量大,包含了技术、发 明以及发明者的信息,为创新研究的分类提供了依据;(3)相较于其他创新指标, 专利数据较容易获取。

目前,国内外学者基于专利数据开展了大量实证研究。Breschi(1994)采用 欧洲专利局创新与国际化研究中心(EPO-CESPRI)的数据库,对欧洲产业发展 的相关专利进行了研究[23]。 Verspagen 等(2004)采用 EPO 的数据库对欧洲跨国 公司的模式进行了研究[24]。张英(2014)基于 1991-2010年中国省级面板数据, 分析了中国专利对经济增长的影响,发现技术含量更高的原性发明对经济增长具 有促进作用[25]。李兵等(2016)运用企业层面1998-2007年专利,识别企业出口 对企业自主创新技术的影响[26]。尤金秀等(2021)采用青岛市与其他副省级城市 近三年高端装备制造产业发明专利,分析了青岛市高端装备制造产业创新过程中 的优势和存在的不足[27]。

因此,应用具有可采集性的专利数据来表征创新产出,已成为观察和研究创 新产出增长趋势、空间分布的重要路径。以专利为研究数据,不仅可研究各个尺 度创新产出分布特征、专利时空演化特征,还可以根据国家法定标准对专利数据 进行分类,分类别、分行业地进行针对研究,从而为城市重要产业的创新发展政策制定和规划编制提供精确指引。

2.2    创新产出与产业发展关联性

2.2.1 时间维度关联性

目前,已有学者开展了关于创新对产业发展增长的影响机制研究。Schumpeter (1912)提出创新理论,该理论主要是阐释技术与经济的关系问题,认为以专利 为表征的创新产出可以使城市或相关产业的整个生产过程变得更加高效,从而促 进了产业的可持续发展[2]。Romer P (1990)认为,创新可以催生出城市的新产品 和新技能,从而促进经济长期增长[28]。Aghion和Howitt( 1992)认为创新会影 响整个城市经济体系,同时创新的结果会促生城市经济的增长和周期性变化[29]。 Kirchhoff( 1994)和Wennekers ( 1999)认为,专利不仅影响城市产业生产率, 而且刺激和促进城市社会经济的持续增长[3°,31]。Peneder(2003)等认为创新可以 带动新的需求增长,从而刺激城市产业的发展[32]。Saviottiet P (2008)等认为, 科技创新可以创造出新产品并逐渐发展成新的产业部门,从而促进城市产业结构 的优化升级[33]。

国内学者也对专利对实体经济增长的作用原理进行了探究。张来武(2011) 认为创新的过程是将科学发现和技术发明应用到生产体系中,创造新的价值,因 此科技专利可以通过转变经济发展方式,为城市经济发展带来强效支持[34]。牛芳 (2004)认为专利对经济增长的推动作用趋于明显,随着科技与经济的不断发展, 专利与实体经济相互作用和促进,逐渐形成一个有机整体[35]。纪玉山(2008)等 认为,科技创新对产业发展的影响主要体现在三个方面:有助于企业规模效应的 形成;有助于行业集聚效应的形成;有助于产业乘数效应的形成[36]。罗肇鸿(1988) 认为知识创新具有乘数效应和扩散效应,这种乘数效应和扩散效应能够促进城市 经济增长[37]。龙小宁(2018)指出,产业发展的根本路径是转型升级,而转型升 级必须依赖创新,创新通过推动产业的转型来促进发展[38]。

目前,关于创新产出与产业发展关联性的实证研究,主要聚焦于区域尺度, 并且以全产业领域为研究对象。Blanco和Prieger(2016)对美国各州研究与实验 经费(R&D)与生产总值在经济中的长期效应进行了评估,研究表明R&D对经

14 济发展具有重要贡献[39]。Hasan和Tucci(2010)通过对1980-2003年期间58个 国家的创新与产业发展关系研究,发现创新的数量与质量对城市产业发展起到重 要作用[13]。Carmen和Jaime(2009)研究了通信技术部门技术能力的国际传播对 发达国家全要素生产率的影响[40]°Rouvinen以产业发展为研究对象,研究了 R&D 与生产力的关系[41]。Zhu D等(2011)用定量分析方法对中国区域技术创新与区 域经济增长的关联性进行了分析,结果发现区域技术创新适宜性越高,技术创新 对经济增长的贡献越大[42]。肖田野(2017)等基于 2006-2015 年的统计数据,通 过构建耦合协调模型对广东各经济区域专利与经济发展两个子系统的耦合协调 关系进行了研究,发现专利与城市经济发展呈现较高的正相关,即专利与产业发 展两者交互作用较强[43]。张林(2016)利用 1999-2013 年中国 30个省市的面板 数据,对科技创新与经济增长的关系进行实证检验,发现科技创新在短期和长期 内均对经济增长具有明显的促进作用[44]。彭迪云等(2016)以长江经济带11 个 省市为研究对象,对2001-2013年经济增长与创新能力的耦合协调关系进行了实 证研究,发现除云南外,其余省域均为协调发展类型,即创新发展与经济发展存 在一致性[45]。洪名勇(2003)对全国各省科技创新与区域经济发展的差异进行实 证研究,结果表明两者具有较强的相关性[46]。郭江江等(2012)从省际差异的角 度对全国 29个省区市的创新产出与经济发展协调程度进行分析,结果表明创新 产出与经济发展存在正向的互动关系[47]。

技术进步是发达工业国家产出增长的重要原因。但也有大量研究表明,专利 与产业发展并不一定存在正向相关性。李二玲(2018)等采用协整检验和耦合协 调模型方法,分析中国不同尺度区域创新能力与经济发展水平耦合协调状况的时 空演化及差异规律,发现区域创新并不必然带来经济发展[48]。谢婷婷等(2017) 指出,科技创新与产业结构升级具有倒 U 形关系,即专利对产业发展的促进作 用不是无限的,随着时间推移会发生改变[12]。汪发元等(2019)以长江经济带11 个省市为研究对象,通过动态空间杜宾模型对1999-2016年科技创新和经济增长 的数据进行研究,发现科技创新对本地经济的发展有正向影响,但对邻省有负向 影响[49]。

在研究方法方面,VAR模型被广泛应用于创新与经济之间的关联性分析。例 如,Guloghu和Tekin(2012)运用VAR模型对高收入经合组织国家专利和经济 [15] 增长间的因果关系进行了研究,发现技术创新是经济增长的格兰杰原因,同时经 济增长和创新之间也存在反向因果关系[50]。Frantzen(2003)运用VAR模型,基 于 1972-1994年间 14个经合组织国家22个制造业部门的面板数据对生产率与国 内外研发活动之间的因果关系进行了分析,结果表明研发投入对全要素生产率有 促进作用[51]。赵树宽等(2012)等运用面板VAR模型分析了技术创新和经济增 长的关系,结果表明技术创新能长时期促进经济增长,是经济增长的原动力,但 经济增长对创新的增加作用不显著[52]。

综上,创新产出与产业发展的关联性具有空间相对性、时间动态性的特征, 需要在具体的时空条件下开展针对性的研究,才能取得对创新发展目标导向下城 市规划编制的实际指导作用。因此,本文以杭州市为实证,在城市尺度下研究城 市重点发展产业与城市创新产出的关联性及规划对策措施更具有实际意义、实践 价值。

2.2.2 空间维度关联性

创新活动及产出的空间集聚现象往往与相关产业的生产集聚相关联。一方面, 创新活动及产出的集聚主要是由于知识外溢在其中发挥了作用。大学、研发机构 和企业部门是重要的知识生产者和创新源[53]。创新源所带来的创新产出,是创新 过程中应用研究的主要知识来源[54]。不同的创新主体通过直接或间接的知识信 息交流获得对方的智力成果,以提升自己的知识水平和创新能力[55]。受到地理空 间的约束,知识溢出吸收效率随着空间距离的增加而衰弱。为了接受更多外来知 识溢出,企业在区位选择时必然会尽可能靠近知识源,以提高创新产出和生产率 [56]。另一方面,产业集群内的企业基于地理邻近和社会根植,更容易产生知识外 溢、知识流动,使单个企业无法保证创新成功率的困局得以破解。也就是说,知 识创新源通过带来创新产出,使得产业更容易集聚于易获取知识的区域,而企业 本身的创新集聚又进一步强化了知识溢出,因此产业集聚与创新集聚的空间关联 性进一步加强。实证研究也证明了这一点,例如,张明倩、赵彦云(2008)从空 间角度研究了中国制造业专利差异的形成原因,通过对中国国家行业标准分类三 位码下的 161 个产业的产业集聚结构对区域产业专利的影响,发现中国制造业创 新能力的区域集聚性和生产活动的区域集聚性存在一致性[57]。

然而,创新产出与产业集聚并不存在完全的空间对应关系,还受到产业性质 的影响[11]。一方面,与产业所需求的知识的属性有关。根据知识的属性,知识管 理理论将知识分为显性知识和隐性知识[58]。显性知识是规范化、标准化的知识 (教材、论文等),可以广泛、重复使用以及与人分离。隐性知识是非正式的、 无法规范化表达的知识(观念、技能、经验等),主要特点是以个人经验为基础。 因此隐性知识的溢出受空间距离的约束作用较为明显[59]。不同的产业对知识类 型的需求不同,因此企业与创新源的空间分布重合度存在差异。另一方面,与产 业集聚区域的企业规模结构有关。当区域的生产集中是由某一个或几个大型企业 的存在造成的,那么生产的集中并不一定会带来大量的创新产出,这取决于这些 大型企业所属行业的特征及企业自身的创新偏好。只有创新主体之间存在相互协 作、相互反馈时,企业间的地理邻近才会有利于创新集聚[11]。因此,对于新经济 知识十分重要的产业,由于这些产业的集聚有利于知识外溢,从而有利于该产业 专利的集聚;而对于传统产业而言,产业的集聚与创新的集聚多数情况下并不能 联系在一起。实证研究也证明了这一点,例如,张丽华等(2010)对中国 30个 省、自治区、直辖市的 6大类产业进行了空间分布特征揭示以及专利区位商与生 产活动区位商的相关性分析,发现高新技术产业的专利分布与生产活动分布相关, 而传统制造业的这一特征并不显著[11]。Audretsch和Feldman (1996)研究了产业 集聚与创新集聚的关系,并认为解释生产的地理集中问题是解释专利在地理上集 聚现象的基础,通过美国的相关数据研究发现,专利主要集中于加利福尼亚、新 英格兰等沿海地区,传统制造业带分布于伊利诺伊、密西根、宾夕法尼亚等州, 制造业集中的区域专利并不多,说明生产集中并不能完全解释创新的集中[60]。

综上,总体来看创新集聚与产业集聚存在一定的空间关联性,但是关联性的 强弱与产业性质密切相关。空间规划的过程中,创新不仅可以通过知识外溢实现 扩散,还可以通过社会网络、互联网等扩散,一味地建立产业与创新的空间关联 性并不是最优选择。因此,在明确了创新产出在时间维度对产业发展有驱动作用 的基础上,进一步通过空间调控手段增加创新效率,是实现创新驱动产业持续发 展的合理途径。

2.3    创新产出分布与相关城市规划研究

2.3.1 基于专利数据的创新产出空间分布研究

随着地理信息技术的发展,国内外学者尝试对创新分布特征以及创新集聚程 度进行测度。研究发现,专利在空间上并非均衡分布、也非随机分布,而是具有 很强的空间异质性和空间自相关性。

目前,国内外学者已运用空间计量方法在区域尺度开展大量研究。Fornahl和 Brenner(2009)分别应用基尼系数、赫芬达指数、E-G方法及莫兰指数测度了德 国规划区层面的专利地理集中程度[60]。Stefano U(2011)利用莫兰指数、KEP指 数等一系列方法评估 OECD 经济区专利的知识生产及扩散过程[61]。李国平等 (2012)采用专利数据结合空间自相关(ESDA)法,研究了 1997-2008年我国 省域尺度的专利时空演化规律,提出区域专利之间存在空间依赖性,同时知识溢 出对专利的影响随着地理空间距离的增加而衰减[62]。滕堂伟等(2017)采用专利 授权数据结合 ESDA 等方法研究了 2005-2014 年长三角城市群专利的格局演化 规律[63]。刘树峰等(2018)利用专利数据刻画并分析了 1995-2013 年中国沿海三 大城市群专利的格局演变与影响因素[64]。

尽管区域尺度层面的相关研究成果已经比较丰富,但是对城市尺度下专利的 空间分布规律缺乏有效的解释力[65]。目前,根据我国发展实际,开展城市尺度专 利空间分布规律的研究还比较少。陈嘉平等(2018)以 2000-2015年专利数据为 基础,以1000mX 1000m网格为计量单元,采用基尼系数、莫兰指数、产出专利 的网格数等测算指标,探索广州市专利的时空演化结构与演变机制,研究发现广 州市专利呈现中心极化与空间扩散并存的演变特征[66]。张泽(2018)基于 2013 年上海市专利申请数据,采用专利申请数据结合落点绘图法,对上海市专利的空 间分布格局进行了大数据分析和刻画,研究表明上海中心城内部主要创新集聚区 与空间发展结构存在契合,且主要创新聚落的构成主体为企业、高校、科研院所 [67]。段德忠等(2015)基于城市邮政区划空间数据库,运用突变级数法、空间自 相关分析法对 1991-2014 年上海市和北京市的创新空间结构的空间演化进行了 探讨[68]。

随着全球范围内快速城镇化的推进,城市在经济发展中的作用日趋显著。大 量聚焦创新和城市产业发展研究的学者认为,城市聚集了大量高质量人才、企业、 科研院校和机构,是组织和承载专利最为关键的空间尺度。因此,通过城市规划 优化创新空间布局可以推动城市创新得到进一步发展。因此,城市尺度下的专利 空间分布规律需要被进一步揭示。

目前,专利的空间分布规律研究,其研究尺度涵盖县域、城域、省际以及国 家层面,研究方法集中于以空间自相关分析法、区位基尼系数以及洛伦茨曲线、 变异系数为主的空间计量方法。专利的发展需要创新空间,城市创新空间是专利 在城市物理空间中聚集的物质形态投影,是以创新、研发、学习、交流等知识经 济主导的产业活动为核心内容的城市空间系统[69]。对专利的空间分布的时空演 化过程进行透视,有助于进一步促进专利的产生。着眼于城市尺度,运用空间计 量方法透视城市专利空间分布的时空演化过程并总结其空间发展规律与趋势,对 城市尺度下促进专利增加更有实际意义。

2.3.2创新产出空间分布影响要素分析

专利空间分布测度是专利空间分布状态的统计性描述,而要使测度研究具有 政策内涵从而提出合理的调控策略,需要在现象描述的基础上,阐明专利空间分 布演化的动因,进而揭示专利集聚以及知识溢出的具体机制。

生产活动集中是学者们理解专利地理分布的重要视角。Jaffe(1992)认为, 在一些特定产业,由于产业本身存在空间集中的特征,创新产出更容易发生地理 集中[70]。Audretsh(1998)通过研究得出,产业集聚区域内的企业比零散分布的 企业更具有创新力[71]。即,创新产出具有跟随产业集聚的特性。同时,有研究发 现创新产出能够促进企业发展,产业活动伴随创新的空间分布进行布局[72],即创 新产出和产业活动的地理集聚具有互动特征。Audretsh和Feldman( 1996)对创 新地理集中和生产地理集中的关系进行了研究,发现生产集中与地理集中高度重 合,即知识溢出普遍的产业,其专利的地理集中程度也越高[60]。可见,大量产业 联系密切的企业在空间上的集聚,可以形成强劲、持续创新的现象,因此产业集 群的空间分布对专利的产生具有促进作用。

有学者从知识生产函数视角对专利的空间分布进行解释。创新投入决定创新 产出,创新产出更容易集聚在知识投入多的空间单元。一方面,创新产出的产生和聚集可能是基于特定的溢出效应而产生的,知识存量高的地区会促进该地区创 新产出频繁发生,创新效率较高[73]。例如,Bramwell (2008)研究发现大学科研 的知识溢出对城市产业或企业的专利都具有正面的积极作用,并且能够促进区域 内创新水平,推动地方及区域的经济发展[74]。另一方面,人力资本的高密度、高 质量能有效的面对面交流,产生创造力溢出,从而引发创新[75]。此外,创新资金 投入对于专利的分布也产生着重要影响。CarlinoGerald (2007)发现,本地大 学、政府实验室以及私人机构的研发投资对很多产业的专利起到重要影响,且对 于不同产业的影响存在差异[76]

也有学者从社会资本视角对专利的空间分布进行解释。Tura (2005)指出, 创新过程的社会本质会对区域创新环境提出较高的要求,从而强化了社会资本的 重要性[77]。Kaasa(2009)通过研究揭示了社会资本对专利具有显著的正向影响, 且不同维度的社会资本对专利的影响存在着较大的差异[78]。

创新主体之间的网络结构也对专利的分布有着显著影响。Coccia (2008)对 知识源头(公共实验室)和使用者(企业)构成的技术转移网络随着距离增加而 产生变化的情况进行了分析,结果表明技术和知识的转移程度随着距离的增加呈 震荡状减少[羽。Ponds等(2009)分析了荷兰城市之间的大学-产业合作网络对知 识溢出的影响,结果表明合作学术研究对区域创新影响受到合作网络的影响,而 不受制于地理邻近性 [80]。可见,近距离的两个创新主体更易于建立联系从而激 发创新产出,而两个远距离的创新主体,也可以通过构建网络结构激发创新产出。

此外,良好的空间环境也是专利开展的重要支撑条件[81]。Feldman和Florida (1994)对创新的地理来源进行了研究,发现基础设施的地理集中可以增强创新 能力[16]。Ellison和Glaeser (1999)研究发现,自然优势是影响专利地理集中发 展的重要因素[82]。唐承丽等(2020)以长江中游城市群为研究区域,运用最邻近 指数、核密度估计、Ripley's K函数、地理探测器等方法探究了 2017年长江中游 城市群省级以上创新平台的空间分布特征及其影响因素,发现创新空间具有显著 的集聚特征及尺度效应,是人力资本、交通可达性等多要素综合作用的结果[83]。 可见,服务设施、交通设施、自然环境等要素对创新产出的分布产生着影响。

总体来说,创新产出的空间分布演化受到两个层面的影响。第一个层面是创 新产出本身,如较高的创新要素投入意味着较高的创新产出,因此创新要素及其流动性的空间分布一般同专利的空间分布保持一致。第二个层面是外部环境,如生产是创新产出产生的基础,因此生产活动与创新产出在空间上存在高度的协同 性;再如,社会资本可以吸引创新要素集聚,因此社会资本也是影响创新产出空 间分布的关键性外部条件。

2.3.3    城市创新发展的相关规划研究分析

在城市创新发展规划方面,认识到城市创新空间具有不同于传统城市空间的 发展规律(Yigitcanlar T. 2017) [84],不同学者从城市创新空间发展特殊性出发开 展了相应的空间发展规律和规划对策研究。例如:创新型城市(方创琳 等 2014) [85]、创新城区(Hanna K. 2016)、创新空间(曾鹏、李晋轩2018) [69]以及城市创 新空间的格局演化(段德忠、杜德斌20 15) [68]等。总体来看,根据创新发展规律 实施城市空间导控而不应简单直接的进行创新空间规划建设的观点已形成共识 (邹兵 2017;Terry N. 2014) [86,87]。张京祥、何鹤鸣(2019)基于创新型经济构 成要素的空间特性,解析了创新企业、创新网络、创意人群的空间特性,并从空 间管控、空间组织、空间营造等方面探讨了超越增长导向的规划思维,并提出以 柔性管控激活创新空间、以创新网络链接创新集群、以创意生活集聚创意人群的 三个空间规划重点[88]。李福映、郑清菁(2019)以青岛市为实证研究对象,从都 市区层面分析不同类型的创新空间特征及影响创新空间分布要素,探索都市区创 新空间布局模式[89]。刘律等(2017)以南京市为研究对象,探究了特大城市外围 地区创新与生产空间的演变规律,并提出了强化产城融合、市域快轨增强与主城 区的联系等规划对策[90]。

部分学者对城市功能区块提出了具体的规划对策和建议。对欧美城市的研究 显示创新空间发展存在三种模式:封闭式、集群式、嵌入式(图2-1 ) ,其中具响创新空间嵌入式发展的重要内在机制和外在条件[92]。国内学者则注重研究的操作性,主要探讨的是具有“点、线、 面”结构特征的空间模式[93-95]。例如:中央创新区、创新走廊、创新发展带的结 构模式。同时,根据专利、论文等创新产出数据来测度创新空间分布是目前常用 的研究方法[96,97]。此类研究一定程度上回应了“是什么”的问题,而“为什么” 的问题尚需进一步研究,其普遍的理论解释意义和实践应用价值较为欠缺。王纪 武(2017)将创新生态系统理论作为理论工具,对创新过程的构成要素、功能机 制及其空间关系进行了深入分析,以杭州城西科创大走廊为例进行实证研究,基 于创新生态系统的关键要素、关键关系提出了创新空间规划对策[98]。李凌月 (2019)从总体层面以创新为导向,以昆山为实证从基础研判、空间统筹、知识溢 出和文脉延展四个方面提出城市创新空间规划策略(图 2-2)[99]。彭浩(2020) 从科学装置集群、研究型大学、科研院所、企业研发中心全要素创新链角度,提 出多样化的空间体,组织有机联系的功能分区的规划策略[100]

在规划方法方面,我国城市创新发展的相关规划仍具有显著的增量规划建设 的特征,主要采用增量发展阶段形成的规划建设方法(郑德高、袁海琴 2017)。 这导致在要素驱动向创新驱动转型的背景下,我国城市创新发展的相关规划与建 设却具有显著的要素驱动特征。随着产业功能和空间特性的变化,面向创新空间 发展的布局规划正在经历“刚性一一弹性一一韧性”的转型[1°1,102]。欧美创新空 间的发展均提倡通过局部空间嵌入以形成长效发展机制[103],即提出灵活发 展目标和备选功能,待条件成熟时再制定实施方案[104]。这种规划策略具有 显著发展管理型(而非传统的增量建设型)的特征。

2.4    国内外研究评述

根据上述分析,已有关于专利与实体经济关联性的研究主要存在以下几方面 的特点和趋势:

(1) 在研究尺度方面,现有研究多聚焦于区域宏观尺度(国家、省域等), 但宏观尺度下获得的研究成果对阐述城市微观尺度下的规律缺乏解释效力。城市 是规划调控的合适尺度,对城市尺度下探究专利与实体经济的关联性进行研究, 将对促进城市重要产业发展更具有实践应用价值。

(2)  在研究方法方面,向量自回归模型(VAR)被广泛用于讨论创新产出与 经济发展之间的动态关系,但单一的经济学模型仅能揭示互动规律。经济学模型 与空间计量方法的结合,将对创新驱动重要产业发展更具有空间规划与调控的指 导意义。

(3)  在研究目标方面,现有研究多停留在经济学规律的理论解释,相关理论 方法在城市实施创新驱动发展战略的过程中,尚缺乏与城乡规划学科的融合,影 响了理论向实践的转化。

(4)  在规划对策方面,注意到了传统增量发展阶段形成的城市规划理论方法 已无法适应创新驱动发展的内在规律和实际需求,但基于创新驱动的内在机制开 展城市空间规划与管理的理论方法研究还比较欠缺。

由此,确定本论文的具体研究路径:选择杭州为实证对象,采用 2004-2017 年的专利申请数据和相应产业产值数据为基础,应用 VAR 模型检验并辨识城市 专利与相应产业发展的互动关系。进一步应用标准差椭圆法、核密度分析法、空 间自相关分析法,研究对重要产业发展具有因果驱动作用的专利的空间分布规律 及趋势,并提出相应空间规划对策与管理建议。一方面,为针对性地实施城市创 新空间规划、有效实现创新驱动发展目标提供技术方法支持;另一方面,对提高 城市要素空间规划配置的科学性,有效促进城市重要产业的创新驱动发展具有实 践应用价值。

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