基于专利的突破性技术创新对中国城乡共同富裕的非线性影响:跨越门槛还是止步不前?

《Sustainability》:Crossing or Halting at the Threshold? The Nonlinear Impact of Patent-Based Breakthrough Technological Innovation on Urban–Rural Common Prosperity in China

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月31日 来源:Sustainability 4.1

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  基于专利的突破性技术创新(KI)是否会持续改善城乡共同富裕,抑或其边际关系会在样本特定的经验转折点之后发生逆转?本研究利用2011年至2020年中国266个城市的平衡面板数据,通过专利文本相似度(包含前后各5年的窗口期)对KI进行测度,并运用Lind–Mehl

  
基于专利的突破性技术创新(KI)是否会持续改善城乡共同富裕,抑或其边际关系会在样本特定的经验转折点之后发生逆转?本研究利用2011年至2020年中国266个城市的平衡面板数据,通过专利文本相似度(包含前后各5年的窗口期)对KI进行测度,并运用Lind–Mehlum检验证实了KI与城乡共同富裕之间存在倒U型关系,估计的转折点位于观测到的KI分布的第34.7百分位。这些基线动态在滞后设定、缩尾处理、样本限制以及双重机器学习下均保持稳健;工具变量估计佐证了相似的非线性形态,尽管排他性约束诊断结果不一。传导渠道结果呈现阶段性特征:创新与创业生态系统在低KI水平下表现出正向间接关联,而在高KI水平下表现为负向关联;非农就业吸纳则在低KI水平下显现出显著的正向传导。数字普惠金融和信息化水平显著调节了KI与城乡共同富裕之间的条件关系,而产业链韧性的联合调节检验在统计上不显著。此外,空间诊断和空间杜宾模型估计揭示了显著的空间依赖性以及KI跨城市的稳健正向间接效应,尽管区域异质性有限。上述发现强调了在考量创新强度的同时,必须重视创新收益分配与扩散的条件。
**论文解读:专利型突破性技术创新对城乡共同富裕的非线性影响——基于中国城市面板数据的实证研究**

**一、研究背景与问题提出**

共同富裕既要求财富的创造,也要求发展红利在区域、社会群体及城乡之间的公平、可持续分配。鉴于中国城乡二元结构的长期存在,制约共同富裕的主要瓶颈早已超越单纯的经济增长不足,而核心在于技术红利能否有效转化为农村居民可及的就业、收入和福利改善。尽管技术创新能够扩张经济产出,但其并不会自动改善城乡分配格局:新技术可以通过企业进入、产业升级和知识扩散创造就业机会,但同时创新租金可能加剧高收入群体的收入集中,自动化则会替代既有任务并重塑就业结构与要素分配份额。这一张力在突破性技术创新情境下更为突出。与渐进式改良相比,突破性技术创新具有更强的原创性,与现有技术轨迹的偏离更大,并可能重塑技术发展方向,能够创造新产业和新就业,但其对专业人才、风险资本和研究机构的依赖可能使收益集中于中心城市与优势组织,导致技术能力进步快于城乡共享收益的提升。既有研究存在若干空白:传统指标如专利数量、研发支出和数字化水平主要捕捉创新投入或规模,而非技术新颖性与后续影响;线性模型只能估计平均效应,无法严格确立倒U型关系。因此,本研究核心问题是:突破性技术创新何时产生共享收益,何时开始加剧分配压力。

**二、研究设计与技术方法**

研究人员利用2011—2020年中国266个地级及以上城市的平衡面板数据,共2660个城市—年度观测值。样本起始于2011年,该年也是北京大学数字普惠金融指数覆盖的首年;终点设为2020年,以确保最终样本年份的专利保有完整的五年前瞻比较窗口。KI的识别采用五年后向窗口和五年前瞻窗口,因此构建2011—2020年的城市—年度KI需要2006—2025年的发明专利文本。专利文本及属性来自CNRDS专利数据库;城乡共同富裕指数及城市控制变量数据来自《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、EPS数据库及省级统计公报;数字普惠金融指数来自北京大学数字金融研究中心;区域创新创业指数来自北京大学企业大数据研究中心;信息化水平和产业链韧性根据CSMAR、EPS数据库及统计年鉴计算。样本排除了核心变量严重缺失、统计口径不连续或跨年无法匹配的城市,主要连续变量在上下1%分位进行缩尾处理。

研究采用的主要技术方法包括:第一,基于专利文本的突破性技术创新测度方法,综合运用动态逆向逆文档频率加权、余弦相似度计算、前向与后向文本相似度比较,结合年度内去均值化处理和上尾10%分位界定突破性发明专利,并聚合至城市—年度层面。第二,双向固定效应模型与Lind–Mehlum严格倒U型检验程序,通过检验转折点是否位于观测范围内、下界斜率是否显著为正、上界斜率是否显著为负三个条件来确立倒U型关系。第三,工具变量估计与Conley灵敏度分析,主要工具为同省其他样本城市当年留一均值及其平方项,补充工具为到杭州的地理距离与年份虚拟变量的交互项。第四,非线性中介的瞬时间接效应方法,基于5000次城市聚类自助抽样进行统计推断。第五,调节效应模型及联合Wald检验,并在各调节变量低、均值、高水平上分别进行严格U型检验。第六,空间权重矩阵构建、全局Moran's I检验、LM及稳健LM检验、空间杜宾模型估计及空间乘数分解。此外,研究还运用双重机器学习作为稳健性检验方法,采用按城市分组的五折交叉拟合。

**三、主要研究结果**

**1. 基准回归与倒U型关系验证。** 线性设定下,KI系数仅在10%水平上显著为负,表明单一平均斜率无法代表各创新阶段的边际效应。引入平方项后,在全部设定中二次项系数在1%水平上显著为负。全模型中KI和KI2的系数分别为?0.001177和?0.000443。严格U型检验确认了倒U型关系成立:估计转折点为?1.328,对应KI分布的第34.7百分位;下界斜率为0.00206,上界斜率为?0.00936,两侧斜率分别显著为正和负。约34.7%的城市—年度观测位于转折点及以下,65.3%位于其上。

**2. 稳健性检验。** KI滞后一期和两期时,平方项系数分别为?0.000410和?0.000299,均通过严格倒U型检验。对KI进行1%和5%缩尾后,平方项系数分别为?0.000504和?0.000493,均显著且通过严格U型检验。剔除直辖市、省会城市和副省级城市后,平方项系数仍为?0.000465且在1%水平上显著。双重机器学习估计的KI和KI2系数分别为?0.001345和?0.000487,转折点为?1.380,均与基准估计接近。

**3. 内生性分析。** 第一阶段的工具变量相关性较强,最小第一阶段统计量为37.20。两种IV设定下,KI2系数均在1%水平上显著为负,严格倒U型检验继续通过。但排他性约束诊断结果混合:省际留一IV的部分诊断相对有利,但工具显著预测滞后一期的CP;杭州距离设计的直接路径、预测结果和过度识别诊断均发出较强的警示信号。Conley灵敏度分析显示,在省际留一IV中,KI2的95%联合区间在δ=0.008时首次包含零,倒U型条件的统一保持在δ=0.004内;杭州距离设定在δ=0.004时两者均被破坏。

**4. 传导渠道分析。** 创新创业生态系统的条件间接效应呈现明显阶段性:在KI第25百分位处显著为正(0.000806),中位数附近不显著,第75百分位处显著为负(?0.000558)。非农就业吸纳的间接效应呈现清晰梯度:低KI水平下强正向显著,中位数附近仅微弱显著,高KI水平下不显著,表明该渠道在KI分布较低部分最强。

**5. 调节效应分析。** 数字普惠金融和信息化水平的联合调节检验显著(H3a和H3b得到支持),而产业链韧性的联合检验不显著。DFI和Info在中等及较高KI水平上与更负的边际关系相关,但高—低水平转折点差异的bootstrap比较均不显著。ICR的线性交互系数显著为正,且其增强使KI在中上部的负向边际关系减弱,方向与产业链韧性通过促进城乡产业融合和技术扩散来缓解分配压力的观点一致,但整体调节证据仅为提示性。

**6. 区域异质性分析。** 长江流域与非长江流域城市的联合Wald检验p值为0.0849,非线性轮廓在10%水平上存在边际差异;上、中、下游联合检验p值为0.1943,Holm调整后无任何成对系数差异显著。此模式与共同区域政策框架缓解区间差异、而技术吸收与扩散相关异质性主要体现为跨城市的空间与创新网络联系而非按河段划分的解释一致。

**7. 空间依赖与跨城市关联。** CP的全局Moran's I在2011—2020年每一年均显著为正,合并值为0.406;双向固定效应OLS残差的Moran's I为0.088,相关检验在1%水平上拒绝空间独立。在保留的空间杜宾模型中,空间自回归系数为0.9025,KI2的空间滞后系数为?0.001191,联合显著。分解后,KI的平均直接边际效应为?0.001423,间接效应为0.070370(p=0.0565),提供了空间溢出的证据,支持H4。

**四、讨论与结论**

研究结论指出,中国城市在样本期内经历了劳动力再配置、创新导向政策扩张、城市与产业重构及数字基础设施建设,同时人力资本、金融条件和技术吸收能力仍存在显著差异。转折点的位置可能反映了KI与这些制度及结构性条件相互作用的结果,而非由单一政策或结构因素决定的固定阈值。倒U型关系并非意味着创新本身从有益转为有害,而是创新扩散收益相对于收益集中和劳动替代逐渐减弱。

政策含义方面,研究建议地方创新评估应将商业化、企业参与、就业吸纳和分配结果纳入考量,与常规创新指标相结合;由于转折点是样本特定的,不应机械用于城市分类或政策目标设定。在KI较低水平时,创新创业生态系统和非农就业吸纳与创新收益的更广泛传播相关联;随着KI上升,需要更多关注影响创新收益参与和扩散的条件。数字金融和信息化建设应注重提高数字服务的有效可及性及企业和工人参与创新活动的能力。正向空间溢出表明创新收益超越城市边界,应加强技术交流与互补性产业发展以释放空间扩散红利。研究局限性包括KI仅捕捉基于专利的突破性创新,排除了未专利化技术、科学产出、标准和新产品;前瞻相似度分量为追溯性识别;时变遗漏因素和反向因果可能持续存在;城市层面数据无法直接识别企业或家庭层面反应。

在发表于《Sustainability》的该研究中,研究人员通过构建专利文本相似度指标、严格U型检验、多维度稳健性分析、传导机制与调节效应检验以及空间计量分析,系统刻画了突破性技术创新与城乡共同富裕之间的非线性关系,为理解创新强度与创新收益分配条件之间的互动提供了重要实证依据。
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