作者：陈丹玲 卢新海 张超正 胡文伯 李玉莹
来源：《中国人口·资源与环境》2022年第10期
关键词协同创新；城市土地绿利用效率；组态影响；模糊集定性比较分析
城市土地绿利用是中国土地利用方式的根本性转变和土地利用质量的突破性提升，也是新时期实现社会经济高质量、全面推进生态文明建设的内在要求和必然选择［1］。作为破解土地资源保护和保障瓶颈有效途径，创新在城市土地利用“绿化”中的重要性一直以来都得到政界和学界的广泛认可［2-3］。值得注意的事实是，中国经济进入“新常态”后，传统以线性和链式为主的技术创新模式在推动城市土地绿利用中的动能不足等问题日益凸显，城市土地利用高资源消耗、高污染排放、高碳排放等问题并未得以妥善解决［4］。基于这一客观现状，以资源要素的大跨度整合及多元创新主体协同合作为基础的协同创新已经成为优化土地利用结构、提升城市土地绿利用效能的重要手段，并不断渗透到国家土地利用政策体系之中。然而，随着新时期双循环发展和创新驱动等国家战略的深入推进，各级政府在提升协同创新成效上面临创新链、资金链及产业链的“孤岛”和“断崖”［5］，特别是，城市土地绿利用问题复杂性的进一步深化对以单一影响因素识别为基础的协同创新手段带来严峻挑战。在这一背景下，如何基于组态视角识别多重协同创新因素及其协同效应，进而在实践中深入推进城市土地利用“绿化”？进一步地，考虑到中国各地区发展阶段和资源储备上的巨大差异，如何结合本地要素禀赋选择适应性的协同创新策略推动城市间土地绿利用效率
的协同提升？上述问题的回答对制定精准有效且具有差别化的政策以实现协同创新水平和城市土地绿利用效率的协同提升具有十分重要的现实意义。
1 文献综述与理论框架
1. 1 文献综述
目前直接有关协同创新对城市土地绿利用效率影响的研究并不多见，主要集中在创新投入、创新环境、创新产出及协作互动等几个层面。其中，环境、投入产出层面的基础创新指标是某一地区谋求对外合作并进行协同创新的先决条件，协作互动水平则是某一地区对外协同创新能力与成效的直观体现。创新环境是实现城市土地绿利用的直接基础。目前学术界主要用地区生产总值增长和科研机构数量等指标来分别衡量经济人文软环境和科研硬环境对城市土地绿利用效率的影响［6-7］。在创新投入层面，创新投入能力被视为驱动城市土地绿利用的关键要素。目前大多研究认为创新投入能力主要体现在创新投入资源和创新执行主体规模两个方面，主要测度指标包括财政科技投入［8］、R＆D经费支出和城市专业技术人员数量［9］等。在创新产出方面，创新科技成果产出、市场化水平是驱动城市土地绿利用效率提升及经济高质量发展的重要因素。现有文献主要从研发与应用两个角度，将
专利授权量与新产品销售量等主要指标引入计量经济模型，考察创新产出对城市土地利用的影响［10-11］。此外，少部分研究还指出协作互动能力，包括主体协同创新能力和区域要素协作互动均会对地区产业发展格局优化和效率提升产生影响［12］。
围绕协同创新与城市土地绿利用效率提升关系的研究已日趋丰富，但基于组态视角探讨两者关系并梳理其内在影响机理方面的研究尚有进一步探究的空间。此外，已有研究忽视了协同创新内部结构因素的复杂性和联动性，多运用传统计量方法探讨单个变量的“净线性效应”，并未探究这些因素耦合互动、组合配置对城市土地绿利用效率的影响。基于此，拟从研究视角和研究方法两个方面对现有研究进行拓展：一是研究视角上，从协同创新角度解析其不同结构条件对城市土地绿利用效率的核心影响机理；二是在研究方法上，采用基于组态视角的模糊集定性比较分析（Fuzzy Set Qualitative ComparativeAnalysis，fsQCA），以中国284个城市为研究案例，系统探究协同创新驱动城市土地绿利用效率提升的多重并发路径，旨在深化对城市土地绿利用协同创新驱动机制的理性认识，并为政府制定异质性协同创新政策和技术提供新的证据和分析思路。
1. 2 理论框架
组态理论化指出，结果是由多种条件共同作用引致的，这就意味着多重条件组态均可产生城市土地绿利用效率提升这一结果，即存在功能等效路径。组态理论化的核心过程包括识别可能构成组态的引致条件、探究条件之间如何关联。循照这一过程，首先依据现有研究将协同创新体系分解为创新环境、创新投入、创新产出及协作互动四个层面。在此基础上，从组态视角构建协同创新影响城市土地绿利用效率的理论模型框架，如图1所示。
1. 2. 1 创新环境层面
具体包括科研硬环境与经济软环境两个二级条件。创新环境是影响协同创新中创新资本供给规模和结构的关键一环。一方面，良好的科研环境有助于地区整合资源并催生创新技术研发［13］，培育城市土地绿利用的新动能。另一方面，经济高质量发展加快战略型新兴企业通过在既有市场中开拓和争夺生態位等方式推动产业结构向“绿化”和“低碳化”转型的进程［14］，进而对城市土地绿利用产生直接影响。但由于科研硬环境、经济发展水平和知识文化氛围等经济软环境对城市土地绿利用效率的作用并不完全相同，有必要探究各类环境要素对城市土地绿利用效率产生的差异化作用。而由于创新环境供给与创新投入对创新环境的需求两者之间存在非匹配现象，创新环境优化并非都会促进城市土地绿利用。还有
学者指出，研发资金、劳力及政府科技财政投入规模及效率会受到创新环境供给的影响［15］，且创新投入新需求会成为创新环境优化的内生动力。
1. 2. 2 创新投入层面
具体包括人力资本投入与物质资本投入两个二级条件。区域的创新投入水平越高，面临的要素资源禀赋约束和技术研发成本越小，有利于减少传统资源利用模式下城市土地利用的环境负效应［16］。研究表明，人力资本投入对加快企业产品研发与扩宽市场规模有直接的决定作用，地区支持产业发展和经济生产的创新投入能够进一步推动城市土地利用结构高质量转型和城市土地利用的生产方式变革。同时，新的土地利用模式由于存在新进入缺陷，因而更依赖大规模物质资本投入催生生产制度创新来激活城市土地高质量生产［8，17］。此外，土地、资金和交通基础设施等物质资本投入规模的增大产生的乘数效应通过技术扩散、人力补偿和信息共享等多种传导路径刺激土地向绿投资回报率高的生产领域参与分配与重组［1，18］。
1. 2. 3 创新产出层面
具体包括成果产品化与成果市场化两个二级条件。创新产出能够通过优化物质投入结构和服务市场供给结构产生反馈效应并作用于城市土地利用［19］。具体而言，一方面，成果产品化（专利授权）可以提升知识在不同创新主体间通用性和信息的互通性，提高企业整合、利用内外部资源的能力［10，20］。另一方面，成果市场化（创新产品的市场化销售）将在一定程度上降低企业运用绿清洁生产技术进行土地生产活动的综合成本。然而，技术优势地区为了进一步降低研发成本并加快技术产出速度，会采取一些鼓励性金融及产业扶持政策推进知识、技术、创新要素向该区域集聚［13，21］。在要素累积效应的作用下，技术优势地区的创新技术成果较易形成垄断，城市土地绿利用效率“中心-外围”的圈层结构得以强化。此外，创新产出与创新环境和创新投入直接相关，即三者在协同创新系统内可能存在共栖、共生与主导关系，并共同对城市土地绿利用产生影响。
1. 2. 4 协作互动层面
具体包括主体协同与区域协同两个二级条件。协作互动作为各地区和各创新主体参与生产经营活动的核心组织方式也是影响城市土地绿利用效率的重要因素之一［22］。研究发现，跨区域合作申请专利等行为使得市场进入壁垒减小，降低技术在城市土地生产过程中的
成本及拓宽企业产品销售渠道［23］。较高的区域间互动水平和主体间协同水平不仅体现了政府对合作的重视，还释放了积极的成果市场化信号，这意味着企业更容易在市场上获得知识、技术和人才等高质量要素投入并开展跨区域技术协作，最终提升企业对创新环境的合意性和可行性感知［24］。而政府加大创新投入、改善创新环境，也将提升市场创新产出，强化各地区和各创新主体参与城市土地绿生产的积极性。
综上所述，协同创新系统一共囊括了创新环境、创新投入、创新产出和协作互动4个层面下8个二级条件。实际上，这些因素对城市土地绿利用效率的影响并非相互独立，而是通过联动匹配的方式协同发挥作用。具体而言，各条件间的并發协同效应既可能包括通过适配来相互强化，也可能通过替代来相互抵消。因此，下文将在组态视角下，实证探讨创新环境、创新投入、创新产出和协作互动多重协同创新条件究竟会如何通过相互间的联动匹配来影响城市土地绿利用效率。
2 研究设计
2. 1 研究方法
研究方法的选取主要出于以下三个方面的考量：第一，要揭示协同创新提升城市土地绿利用效率的多重路径，应综合考虑创新环境、创新投入、创新产出和协作互动四个方面下多重因素的并发作用，探索某一特定因素独立作用的常规统计分析远远不够。区别于传统“自变量−因变量”二元关系的统计方法，定性比较分析（Qualitative Comparative Analysis，QCA）的基本思想是探究原因条件的相互依赖和联动匹配如何导致被解释结果的变化，因而在挖掘多层面前因条件组合对特定现象的影响机制上具有独到优势［25］，而这正适合运用到该研究中。第二，QCA不仅适用于大样本分析，也能对中等规模样本以及小样本展开分析，满足系统研究协同创新驱动城市土地绿利用效率提升路径区域差异的需求。第三，QCA 主要包括清晰集定性比较分析（Crisp‑set QCA，csQCA）和fsQCA等方法。csQCA只能处理条件为二分变量的案例，具有连续特征的变量难以被纳入分析。该研究中结果与条件变量均存在连续变量，出于数据类型的适配角度，选择fsQCA作为具体的研究方法。主要步骤包括变量校准与集合隶属度划分、构建真值表、合理处理矛盾组态和“反事实”分析简化组态［26］。
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