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Apr 20, 2024

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Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 10297 (2023) Diesen Artikel zitieren 286 Zugriffe 1 Altmetric Metrics Details Es ist von großer Bedeutung, die tatsächlichen Auswirkungen von sorgfältig zu bewerten

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 10297 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Es ist von großer Bedeutung, die tatsächlichen Auswirkungen der Formulierung makropolitischer Maßnahmen auf die Förderung von Innovationen in Kleinstunternehmen und die Umsetzung innovationsorientierter Strategien sorgfältig zu bewerten. Diese Studie nutzt Daten chinesischer börsennotierter Unternehmen aus den Jahren 2012 bis 2019 und betrachtet die Umsetzung städtischer Agglomerationspolitik als natürliches Experiment. Mithilfe der Mehrperioden-Differentialmethode wird der treibende Mechanismus der städtischen Agglomerationspolitik für Unternehmensinnovationen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass: (1) städtische Agglomerationspolitiken wirksam die Verbesserung der Innovationsfähigkeit regionaler Unternehmen fördern. (2) Städtische Agglomerationspolitik senkt die Transaktionskosten von Unternehmen durch Integrationseffekte, mildert den Einfluss der geografischen Entfernung durch Spillover-Effekte und stimuliert Unternehmensinnovationen. (3) Städtische Agglomerationspolitik hat eine regulierende Wirkung auf den von der Innenstadt gebildeten Siphon- und Spillover-Mechanismus und treibt dadurch die Innovation und Entwicklung peripherer Kleinstunternehmen voran. (4) Weitere Untersuchungen aus der Perspektive von Unternehmen, Branchen und Standorten zeigen, dass die Makro-, Mittel- und Mikroeffekte der städtischen Agglomerationspolitik unterschiedlich sind, was zu Heterogenität bei den Innovationsreaktionen der Unternehmen führt. Daher ist es notwendig, die politische Planung für städtische Ballungsräume weiterhin zu fördern, die Koordinierung der Stadtpolitik innerhalb städtischer Ballungsräume zu verbessern, den Einfluss des Selbstmechanismus städtischer Ballungsräume anzupassen und die Bildung einer multizentrischen Innovationsstruktur und eines Netzwerks innerhalb dieser Ballungsräume zu fördern städtische Ballungsräume.

Inmitten beispielloser globaler Veränderungen im vergangenen Jahrhundert haben die Weltwirtschaft und die Produktionsstruktur erhebliche Veränderungen und Umstrukturierungen erfahren. In diesem neuen Umfeld wird die wettbewerbsfähige Soft Power eines Landes zunehmend von seiner Fähigkeit bestimmt, Innovationen zu fördern. Innovation hat sich zu einer entscheidenden Strategie für die Förderung der sozialen und wirtschaftlichen Entwicklung entwickelt und erregt breite Aufmerksamkeit bei den Regierungen. In China dient die innovationsgetriebene Entwicklung als wichtige strategische Maßnahme zum Aufbau einer Gesellschaft mit bescheidenem Wohlstand und zur umfassenden Erzielung gemeinsamen Wohlstands.

Im Rahmen der Innovationsentwicklung, -transformation und -umsetzung spielen die Innovationsaktivitäten von Mikromarkteinheiten eine zentrale Rolle. Diese Aktivitäten werden von verschiedenen Faktoren beeinflusst, wie z. B. der Zuweisung regionaler Innovationsressourcen, dem Fluss regionaler Faktoren und den Methoden des Innovationssystems. Darüber hinaus wirken sich regionale Entwicklungsunterschiede, institutionelle Barrieren und die Intensität intraregionaler Verbindungen auf die Innovation von Kleinstunternehmen aus. Daher ist die Durchführung einer sorgfältigen Bewertung der tatsächlichen Auswirkungen der Formulierung makropolitischer Maßnahmen von großer Bedeutung für die Förderung von Innovationen in Unternehmen und die Umsetzung einer innovationsgesteuerten Strategie.

Zahlreiche regionale Strategien haben einen erheblichen Einfluss auf die Unternehmensinnovation, und der Bau städtischer Ballungsräume hat sich in den letzten Jahren zu einer äußerst einflussreichen Regionalpolitik entwickelt. Seit Beginn der Reform- und Öffnungspolitik Chinas ist die Urbanisierungsrate stetig gestiegen und liegt im Jahr 2020 bei über 60 %. Allerdings bleibt das Problem der Unausgewogenheit der Ressourcenverteilung aufgrund der städtischen Überlastung im Vordergrund. Als Reaktion darauf wurde in den „Stellungnahmen des Zentralkomitees der KP Chinas und des Staatsrates zur Einrichtung eines wirksameren neuen Mechanismus für eine koordinierte regionale Entwicklung“ vom November 2018 ausdrücklich die Förderung einer integrierten Entwicklung im Rahmen wichtiger nationaler Regionalstrategien, einschließlich der Peking-Tianjin-Hebei-Strategie, dargelegt städtische Agglomeration, die städtische Agglomeration des Jangtse-Flussdeltas, die Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, die städtische Agglomeration Chengdu-Chongqing, die städtische Agglomeration des Jangtse-Flusses in der Mitte des Flusses, die städtische Agglomeration der Central Plains, die städtische Agglomeration der Guanzhong-Ebene und andere. Diese städtischen Ballungsräume zielen darauf ab, ein neues Modell zu etablieren, bei dem zentrale Städte die Entwicklung städtischer Ballungsräume vorantreiben und städtische Ballungsräume die regionale Entwicklung vorantreiben. Ziel ist es, eine integrierte und interaktive Entwicklung zwischen regionalen Clustern zu fördern, die Vorteile einer konzentrierten Verteilung von Städten und Gemeinden innerhalb städtischer Ballungsräume zu nutzen, von Skalen- und Verbundvorteilen zu profitieren, eine enge Arbeitsteilung und Zusammenarbeit zu fördern, Faktorressourcenströme zu erleichtern und zu verbessern die Effizienz der Ressourcenallokation.

Daher ist es offensichtlich, dass der Aufbau städtischer Ballungsräume dazu beiträgt, intraregionale Barrieren und Beschränkungen der Faktorströme abzubauen. Es beseitigt Hindernisse, die die Innovation und Entwicklung von Kleinstunternehmen behindern, und wirkt sich zwangsläufig durch externe Maßnahmen auf die Innovation und Entwicklung von Unternehmen aus. Daher lohnt es sich, auf mehrere Aspekte zu achten. Erstens, ob der Aufbau städtischer Ballungsräume darauf abzielt, interregionale Barrieren und Hindernisse innerhalb der Region abzubauen, Kooperationsvorteile zwischen Städten und Gemeinden auf allen Ebenen zu stärken, Faktorströme zu fördern und Unternehmensinnovationen anzuregen. Zweitens: Da städtische Ballungsräume größere räumliche Konzentrationen darstellen, sind ihre Externalitäten in erster Linie auf das Wachstum des umliegenden Hinterlandes zurückzuführen, das von der Innenstadt durch Wissensinnovations-Spillover, Reduzierung der Transaktionskosten, Industrietransfers und andere Faktoren vorangetrieben wird. Es ist unbedingt zu untersuchen, ob und über welche Wege städtische Ballungsräume auch Spillover-Effekte auf Unternehmen ausüben. Drittens kann der potenzielle Siphoneffekt städtischer Ballungsräume zu einem hierarchischen Rückgang der Spillover-Effekte führen, was die Frage aufwirft, ob Unternehmensinnovationen auch durch die Verringerung der geografischen Distanz beeinflusst werden.

Bestehende Studien haben sich bei der Untersuchung der Auswirkungen städtischer Agglomeration auf die regionale Wirtschaftsentwicklung vor allem auf die Makroperspektive konzentriert. Es ist allgemein anerkannt, dass die Urbanisierung das regionale Wirtschaftswachstum ankurbeln kann1,2,3,4,5,6 und die Modernisierung regionaler Industriestrukturen7,8 erleichtern kann. Darüber hinaus können städtische Ballungsräume die regionalen Innovationsfähigkeiten durch positive Spillover-Effekte verbessern9,10,11. Allerdings bringt die städtische Agglomeration auch eine Reihe sozialer und ökologischer Herausforderungen mit sich, wie etwa regionale Entwicklungsdefizite12,13 und Luftverschmutzung14,15,16,17.

Dennoch verfügen städtische Ballungsräume über die Fähigkeit, Ressourcen auf breiterer Ebene zuzuweisen und zu integrieren und so die regionale Wirtschaftsentwicklung durch die Verlagerung von Industrien in kleinere Städte zu erleichtern18. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Probleme aufgrund übermäßiger Konzentration in größeren Städten zu lindern, fördert das regionale Wirtschaftswachstum und verbessert die Kopplung und Koordination zwischen Urbanisierung und Innovation. Das Wirtschaftswachstum weist jedoch erhebliche räumliche Unterschiede zwischen den einzelnen Städten innerhalb der städtischen Agglomeration auf19,20.

Basierend auf diesen Beobachtungen haben Wissenschaftler den Zusammenhang zwischen städtischer Agglomeration und Unternehmensinnovation und -wachstum aus der Perspektive von Kleinstunternehmen untersucht. Zhao et al.21 analysierten die Auswirkungen der Gründung städtischer Ballungsräume auf die Innovation, indem sie Daten chinesischer börsennotierter Unternehmen nutzten und quasi-natürliche Experimentiermethoden anwendeten. Sie fanden heraus, dass die Gründung städtischer Ballungsräume auf nationaler Ebene Unternehmen dazu ermutigte, ihre FuE-Ausgaben zu erhöhen und ihre Innovationsleistung steigerte. Eine weitere Studie von Zhao et al.22 konzentrierte sich auf das Jangtse-Delta und das Perlflussdelta und zeigte, dass die Gründung städtischer Ballungsräume in diesen Gebieten die Innovationsfähigkeit von Unternehmen moderat verbessern kann. Ihre quantitative Analyse ergab, dass finanzielle Unterstützung und regionale Koordinierung eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Unternehmensinnovationen spielten22. Chen et al.23 haben in ihrer Forschung zu asiatischen Städten und Unternehmen darauf hingewiesen, dass Unternehmen in größeren Städten motivierter sind, Produkt- und Prozessinnovationen einzuführen, was darauf hindeutet, dass städtische Ballungsräume Unternehmensinnovationen fördern. Darüber hinaus stellten sie fest, dass die Akkumulation von Humankapital ein wesentlicher Treiber für die Förderung von Unternehmensinnovationen in städtischen Ballungsräumen war23.

Die bestehende Forschung zu städtischen Ballungsräumen und Kleinstunternehmen konzentriert sich jedoch hauptsächlich auf die Muster und Wege der Unternehmensinnovation innerhalb spezifischer städtischer Ballungsräume. Den Auswirkungen städtischer Agglomerationspolitik auf Unternehmensinnovationen und den ihnen zugrunde liegenden Mechanismen wird nur begrenzte Aufmerksamkeit geschenkt. Diese Wissenslücke kann die Leistungsforschung behindern und eine genaue Bewertung der makroökonomischen Politikformulierung behindern, wodurch eine präzise Planung der späteren Politikumsetzung behindert wird. Daher zielt diese Studie darauf ab, die räumlichen Auswirkungen und Antriebsmechanismen städtischer Agglomerationspolitiken auf Unternehmensinnovationen zu untersuchen und dabei einen quasi-natürlichen Experimentansatz zu nutzen, um wissenschaftliche Beweise für die präzise Umsetzung städtischer Agglomerationspolitiken und städtischer Managementplanung zu liefern. Im Gegensatz zu früheren Studien sind die potenziellen Randbeiträge dieses Papiers wie folgt: Erstens integriert es den Analyserahmen der Umsetzung makropolitischer Maßnahmen in städtischen Ballungsräumen mit den Reaktionen von Mikromarktteilnehmern und erweitert so die Diskussion über die räumlichen Spillover-Effekte der Umsetzung makropolitischer Maßnahmen . Es beleuchtet die Wirkungsmechanismen wichtiger Regionalpolitiken auf die Innovation von Kleinstunternehmen und ihre unterschiedlichen Auswirkungen auf heterogene Regionen und bereichert so das Forschungsfeld der Innovationsökonomiegeographie. Zweitens verwendet diese Studie die Methode des quasi-natürlichen Experiments, um den Integrationseffekt der Umsetzung politischer Maßnahmen und die heterogenen Auswirkungen der Abschwächung der geografischen Entfernung zu simulieren. Durch die Durchführung von Mechanismentests werden die Auswirkungen städtischer Ballungsraumpolitiken auf Unternehmensinnovationen untersucht und unser Verständnis der treibenden Mechanismen regionaler Makropolitiken auf Unternehmensinnovationen verbessert. Dieser Ansatz ermöglicht eine umfassendere Untersuchung der Auswirkungen städtischer Agglomerationspolitik und bietet Einblicke in die differenzierte Dynamik zwischen Makropolitik und Innovationsprozessen auf Mikroebene. Drittens untersucht diese Studie die durch städtische Agglomeration ausgelöste Innovationsreaktion von Unternehmen und untersucht die räumlichen Unterschiede in den Auswirkungen städtischer Agglomerationspolitik auf verschiedenen Ebenen unter Berücksichtigung von Faktoren wie Eigentumsrechten, Branchenmerkmalen und Standortheterogenität. Auf diese Weise bietet es wertvolle Erkenntnisse für die Erforschung der präzisen Planung und kontinuierlichen Umsetzung makroregionaler Politiken. Diese Analyse liefert ein differenziertes Verständnis darüber, wie verschiedene Faktoren in unterschiedlichen Kontexten interagieren, und bietet Leitlinien für politische Entscheidungsträger, die die Ergebnisse städtischer Agglomerationspolitik optimieren möchten.

Die New Economic Geography geht davon aus, dass die Verteilung von Unternehmen im Weltraum aufgrund der Kosten von Eisbergen tendenziell zu einer Agglomeration führt. Es gibt positive externe Effekte und negative externe Effekte in der Agglomeration, positive externe Effekte können die Unternehmensagglomeration fördern und negative externe Effekte haben eine hemmende Wirkung auf die Agglomeration. Die „Zentrum-Peripherie“-Theorie geht davon aus, dass die Frage, ob die wirtschaftliche Aktivität im Raum agglomeriert oder dezentralisiert ist, davon abhängt, wer die Zentripetalkraft (Skaleneffekte usw.) dominiert, die die Industriegeographie konzentriert, und die Zentrifugalkraft (Grundrente usw.), die sich konzentriert Industriegeographie. Durch die gemeinsame Wirkung dieser beiden Kräfte wird sich die Agglomeration und Streuung von Unternehmen im geografischen Raum weiter anpassen, und auch die Ressourcenverteilung und der Fluss von Faktoren werden sich ändern. Dies liefert uns eine theoretische Grundlage für die Analyse der Faktorenströme und der räumlichen Verteilung der Industrien in städtischen Ballungsräumen.

Anders als das Entwicklungsmodell einzelner Städte enthält der Bebauungsplan der städtischen Agglomeration die Entwicklungsrichtung, Ziele und Umsetzungspfade der gesamten städtischen Agglomeration sowie die Positionierung, Entwicklungsziele und Ausrichtung jeder Stadt in der städtischen Agglomeration. Nach der Gründung städtischer Ballungsräume werden Städte entsprechend den Anforderungen der städtischen Ballungsraumentwicklungsplanung die Vernetzung der Infrastruktur zwischen Städten stärken, institutionelle und politische Barrieren abbauen, die optimale Ressourcenallokation in größerem Maßstab fördern und die Effizienz verbessern der Ressourcenallokation. Entsprechend ihren eigenen komparativen Vorteilen wird jede Stadt den industriellen Transfer innerhalb des städtischen Ballungsraums auf geordnete Weise fördern, die industrielle Struktur anpassen, die industrielle Arbeitsteilung optimieren und den Grad der industriellen Koordination zwischen den Städten verbessern. Die Optimierung und Anpassung der industriellen Anordnung innerhalb städtischer Ballungsräume kann das Problem des industriellen homogenen Wettbewerbs zwischen Städten wirksam reduzieren, den Grad der spezialisierten und diversifizierten Ballungsräume von Industrien verbessern, die positiven externen Effekte der Ballungsräume voll zur Geltung bringen und die Innovationsleistung von Unternehmen verbessern . Daher kann die Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik die Innovationsleistung von Unternehmen verbessern, indem sie die Effizienz der Ressourcenallokation verbessert und die positiven externen Effekte der Agglomeration berücksichtigt (Abb. 1).

Mechanismusanalyse.

Eine industrielle Agglomeration ist eine groß angelegte Produktionsorganisation, die von lokalen Mikromarkteinheiten in bestimmten Regionen gebildet wird. Es führt zu Größen- und Verbundvorteilen, senkt die Produktionskosten und verbessert die Grenzerträge von Unternehmen durch die Ausübung von Marshall-Effekten wie Arbeitskräftepool, Vorleistungsgütereinsatz und Wissenstechnologie-Spillover24. Im Kontext der wissenschaftlichen und technologischen Innovation, die nach und nach die traditionellen Faktoren ersetzt und zur treibenden Kraft des Wirtschaftswachstums wird25, ist die Verbesserung des Kosten-Nutzen-Verhältnisses der Unternehmen förderlich für die Förderung von Unternehmensinput-Innovationen, die Vermeidung von Wettbewerb und die Steigerung des Innovationsoutputs. Die Senkung der Produktionskosten kann auf zwei Wegen erreicht werden: Wissens-Spillover und Netzwerkübertragung. Im Hinblick auf den Wissens-Spillover wird eine informelle Informationskommunikationsplattform wie Technologie und Markt gebildet, um die Übertragung von „klebrigem Wissen“ durch die Konzentration derselben Industrie und der Inputindustrie für Zwischenprodukte zu fördern; Andererseits erzeugt das Reservoir eine Gravitationswirkung, um die ausschließlichen Zwänge von Humankapitalinvestitionen zu umgehen, den Humankapital-Spillover-Effekt zu fördern und innovative Talente zu reservieren, indem es Unternehmen anführt, um die Talentgewinnung voranzutreiben. Im Hinblick auf die Netzwerkübertragung ist es durch die Agglomeration derselben Industrie und Zwischenproduktindustrie einfach, eine spezialisierte und diversifizierte Arbeitsteilung zu bilden, die Transaktionskosten der Mitglieder in der Agglomeration zu senken und ein vertikales, komplementäres System von Kooperationsvorteilen zu bilden. Mit diesem System können Unternehmen „festsitzendes Wissen“ teilen, Prozesse innovieren, Kosten senken, den Innovationsoutput steigern und positive externe Effekte in Bezug auf Wissenstechnologie, Produktionskompetenzen und Produktionsverbindungen erzeugen25. Wenn jedoch Cluster überfüllt werden, beispielsweise durch die Zunahme gruppierter Unternehmen, nehmen die Landmiete, die Löhne, die Umweltbelastung und die Verkehrsstaus zu, was zu einem Anstieg der Grenzkosten der gruppierten Unternehmen führt, und der negative Externalitätseffekt tritt auf wird den durch Clustering verursachten Anstieg der Skalenerträge erheblich reduzieren und sogar die Dezentralisierung des Clusterings fördern. Wenn Unternehmensinnovationen derzeit nicht dazu führen können, dass Wettbewerb vermieden wird, ist es schwierig, den Schumpeter-Effekt zu vermeiden, der die Innovationsgewinne verringert, und den Unternehmen fehlt außerdem die Motivation für Innovationen. Daher kann der positive Effekt der Agglomeration die Unternehmensinnovation durch die Senkung der Produktionskosten fördern, während der negative Effekt die Unternehmensinnovation durch die Erhöhung der Produktionskosten hemmen kann.

Städtische Agglomeration scheint die geographisch-räumliche Agglomeration in einem größeren Umfang darzustellen19, der Agglomerationsmaßstab wird durch städtische Agglomerationspolitik weiter ausgeweitet, wodurch ein Agglomerationseffekt in einem größeren Umfang ausgeübt und die Innovation von Unternehmen beeinflusst wird. Bestehende theoretische und empirische Studien haben gezeigt, dass die Urbanisierung die regionale Innovationsfähigkeit durch positive Spillover-Effekte fördert10,11 und auch auf soziale und ökologische Probleme hingewiesen, die durch die Urbanisierung entstehen12,13,14,15,16,17. Die Ursachen städtischer Krankheiten sind die gleichen wie die der Agglomeration und Zerstreuung, und die Lösungen sind ähnlich. Sie tendieren dazu, die interne Industrie zu verbessern, die Funktionen neu zu strukturieren und das externe Hinterland zu erweitern, um das Ziel eines positiven Kreislaufs und einer nachhaltigen Entwicklung zu erreichen. Der Unterschied besteht darin, dass im Prozess der städtischen Krankheitsbehandlung viele administrative Planungsmittel zur Verfügung stehen und ob die Agglomeration die dezentralen Kräfte loswerden kann, hängt hauptsächlich von der stabilen Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen den Mikromarktteilnehmern ab, aber egal, welche Letztendlich muss man durch Marktregulierung einen relativen Gleichgewichtszustand erreichen. Die Lösung städtischer Krankheitsprobleme wird auch zur Lösung des Widerspruchs der Ballungsraumüberlastung führen, und die treibende Rolle von Innovation ist besonders wichtig.

The introduction of urban agglomeration policies is conducive to promoting the governance of urban diseases, the generation of innovation and the healthy development of regional economy26,27,28,29,30. Ding et al.19 used DID method to conduct an empirical analysis of seven national urban agglomerations, and believed that national urban agglomerations can effectively drive regional economic growth, and the driving effect was affected by spatial distance and the economic development level of central cities. Li et al.20 took the implementation of China’s regional integration policy as a quasi-natural experiment and found that regional integration policy can effectively promote the level of regional green innovation. Tan et al.31 analyzed data on urban agglomerations in China and found that the improvement of regional integration can promote the development of green innovation, mainly through the promotion of foreign direct investment, economic agglomeration and financial development. The study of Shen et al. 2Effect”? A perspective of land resource carrying capacity. Land Use Policy 117, 106094. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2022.106094 (2022)." href="/articles/s41598-023-37384-7#ref-CR32" id="ref-link-section-d54e610"> 32 stellte fest, dass das Entwicklungsmodell der städtischen Agglomeration die Tragfähigkeit von Landressourcen wirksam verbessern und dazu beitragen kann, die Wirtschaftsleistung von Städten innerhalb städtischer Ballungsräume zu verbessern. Daher können sich die Maßnahmen zur städtischen Agglomeration auf einen größeren Bereich räumlicher Ballungsräume auswirken33 und dann politische Spillover-Effekte auf Mikromarkteinheiten hervorrufen, d , die städtischen Ballungsräume verbessern das Niveau der integrierten Märkte, Ren et al.34 waren der Ansicht, dass Städte innerhalb städtischer Ballungsräume hauptsächlich die Verbesserung des Integrationsgrads der städtischen Ballungsräume durch die Vernetzung der Verkehrsinfrastruktur und die Diversifizierung der wirtschaftlichen Verbindungen förderten. Zweitens sollte der Städtecluster das Niveau des Integrationssystems verbessern. Da die Stadt die Kreise verwaltet, die Bezirke zusammengelegt werden und das Städtebündnis das Hauptverwaltungsmodell darstellt35, ist im Städtebündnissystem der interregionale Konsultations- und Kooperationsmechanismus perfekter. Verwaltungsbarrieren und institutionelle Barrieren zwischen Städten innerhalb des Städteclusters werden durch Design auf höchster Ebene wie die regionale Entwicklungsintegration schrittweise geschwächt oder beseitigt, und die regionale politische Koordinierung wird verbessert. Der Regierungsdienst „All in One Network“ hat die Vereinheitlichung regionaler Regeln und Vorschriften und die bequeme gemeinsame Nutzung öffentlicher Dienste realisiert, wodurch die Zeit für die behördliche Genehmigung erheblich verkürzt, die institutionellen Transaktionskosten von Unternehmen gesenkt und Unternehmen in die Lage versetzt wurden, mehr in die Produktion zu investieren sowie Forschung und Entwicklung, die der Verbesserung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen förderlich sind36. Drittens wird die städtische Agglomeration das Niveau der integrierten Infrastruktur verbessern. Der Bau städtischer Ballungsräume wird den Grad der Integration der Verkehrsinfrastruktur weiter verbessern, die Reduzierung der regionalen Segmentierung und der Markttransaktionskosten weiter fördern und schrittweise einen einheitlichen regionalen Markt bilden. Um mehr Marktanteile und Gewinne zu erzielen, werden Unternehmen aktiv neue Märkte erkunden und sich der Konkurrenz durch mehr Vergleichsunternehmen stellen. Um ihre technologischen Vorteile aufrechtzuerhalten und auszubauen, werden Unternehmen im Rahmen des Wettbewerbseffekts die Intensität ihrer FuE-Investitionen erhöhen und ihr technologisches Niveau verbessern.

Zusätzlich zur Forschung zu Agglomeration und Innovation achtet die New Economic Geography School außerdem auf die Auswirkungen räumlicher Unterschiede und der Abschwächung geografischer Entfernungen auf städtische Agglomerationseffekte37. Ähnlich wie Agglomerationseffekte umfasst auch die städtische Agglomeration sowohl positive als auch negative externe Effekte. Das Ausmaß des Spillover-Effekts hängt hauptsächlich von der Konnektivität der Verkehrsinfrastruktur zwischen der Stadt und den umliegenden Städten ab38. Er et al.39 fanden heraus, dass zentrale Städte eine wichtige Rolle in der regionalen Entwicklung spielten, indem sie Untersuchungen zum städtischen Ballungsraum Chang Zhu Tan in China durchführten, und dass zentrale Städte die Entwicklung umliegender Gebiete durch Spillover-Effekte fördern. Zheng und Du40 stellten anhand der Analyse von Daten von fast 300 Städten auf Präfekturebene in China fest, dass zentrale Städte aufgrund ihres besseren wirtschaftlichen Entwicklungsniveaus und ihrer besseren Verkehrsanbindung einen Siphoneffekt auf umliegende Gebiete hatten. Sun et al.41 glaubten, dass die städtische Agglomerationspolitik einen größeren Einfluss auf die Wirtschaft zentraler Städte hatte und sich sogar negativ auf nicht zentral gelegene Städte auswirkte, d. h. es gab einen Schatten der Agglomeration. Kang et al.42 glaubten, dass die regionale Kluft verbessert werden könnte, wenn der Grad der regionalen Integration niedrig sei, und dass sich die regionale Kluft vergrößern werde, wenn der Grad der regionalen Integration hoch sei. Je stärker die wirtschaftliche Stärke einer zentralen Stadt ist, je geringer die geografische Entfernung zwischen ihr und den umliegenden Städten ist, desto größer sind die Spillover- und Siphoneffekte. Der Umfang der Kreditaufnahme und der zunehmende Schatten, der durch umliegende Städte entsteht, die auf Großstädte angewiesen sind, werden mit der geografischen Entfernung abnehmen. Durch räumliche Unterschiede verursachte strukturelle Unterschiede führen zu unterschiedlichen Spillover-Effekten städtischer Ballungsräume in verschiedenen Regionen, und die geografische Entfernung ist der Schlüsselfaktor, der das Ausmaß der Spillover-Effekte in demselben städtischen Ballungsraum beeinflusst. Es sollte jedoch betont werden, dass das übergeordnete Ziel der Umsetzung städtischer Agglomerationsplanungsstrategien darin besteht, durch die gemeinsamen Anstrengungen von Städten und Gemeinden eine ausgewogene Entwicklung zu erreichen und dabei ihre jeweiligen vorteilhaften Industriezweige zu nutzen. In verschiedenen Entwicklungsstadien wird das Land unterschiedliche politische Planungsstrategien verfolgen. Die Förderung städtischer Agglomerationspolitik kann einer größeren Zahl von Städten und Gemeinden Vorteile bringen und möglicherweise das Ausmaß der geografischen Abschwächung verringern.

Der geografische Unterschied des Spillover-Effekts der umliegenden städtischen Ballungsräume kann auch einen Verknüpfungseffekt auf die Innovation von Mikromarktteilnehmern haben: Erstens werden Unternehmen im selben städtischen Ballungsraum aufgrund der vorhandenen Informationsasymmetrie und unvollständigen Informationen einen Nachahmungseffekt haben43. Auch das Innovationsverhalten von Unternehmen in städtischen Ballungsräumen hat einen Verknüpfungseffekt, der durch Kapitalinvestitionen und Arbeitsinvestitionen erreicht werden kann. Wenn daher der Spillover-Effekt der städtischen Agglomeration vorherrscht, erhöht er den Kapital- und Arbeitseinsatz der umliegenden Städte und stimuliert die Unternehmensinnovation der umliegenden Städte. Wenn der Siphoneffekt der städtischen Agglomeration offensichtlich ist, wird die Innenstadt das Kapital und die Arbeitskräfte der umliegenden Städte weiter anziehen und sich auf die Unternehmensinnovation der umliegenden Städte auswirken. Zweitens ist der Wissens-Spillover eine wichtige Triebkraft für Unternehmensinnovationen angesichts der räumlichen Ballung städtischer Ballungsräume. Für städtische Ballungsräume, die von Spillover-Effekten dominiert werden, fördert das viskose Wissen den Technologieaustausch, die Übertragung von Produktionsverbindungen und die zwischengeschaltete Kommunikation über den integrierten Markt, was wiederum die Innovation von Unternehmen in den umliegenden Städten fördert. Im Gegenteil, städtische Ballungsräume, die vom Siphoneffekt dominiert werden, spiegeln eher die Polarisierung unternehmerischer Innovationen wider. Drittens haben viele Studien darauf hingewiesen, dass der Spillover von Wissen und Technologie nicht auf die Region beschränkt ist und mehrdimensionale Nähe wie Geographie, Wissen, Gesellschaft, Kultur und Verkehr Innovationsaktivitäten zwischen Regionen fördern würde44. Die Kleinstädte in städtischen Ballungsräumen können die externen Effekte großer städtischer Ballungsräume nutzen45, um einen überregionalen Netzwerkübertragungsmechanismus zu bilden. Daher können städtische Ballungsräume mit großen Spillover-Effekten durch Integration weitere regionale Netzwerkplattformen aufbauen, die Netzwerkübertragung innovativen Wissens fördern und die innovative Entwicklung von Unternehmen fördern. Die Schlussfolgerung aus der bestehenden Forschung zeigt, dass aufgrund der strukturellen Unterschiede der Spillover-Effekte in verschiedenen städtischen Ballungsräumen die Innovations-Spillover-Effekte auf Unternehmen heterogen sind. Was auch immer der Siphoneffekt oder der Spillover-Effekt sein mag, der Spillover-Effekt städtischer Ballungsräume auf Unternehmensinnovationen wird immer noch von der Nähe dominiert, vorausgesetzt, dass die zugrunde liegende Logik des bestehenden industriellen Infrastrukturbau-Produktionsnetzwerks unverändert bleibt. Das Ziel der Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik besteht jedoch darin, die Auswirkungen der geografischen Abschwächung zu minimieren, um ein Gleichgewicht zwischen Stadt und Stadtentwicklung zu erreichen. Daher wird mit der Vertiefung der Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitikplanung der Spillover-Bereich im städtischen Ballungsraum zunehmen.

Basierend auf der obigen Analyse werden in diesem Papier die folgenden Annahmen über den Mikromechanismus der städtischen Agglomerationspolitik auf Unternehmensinnovationen aufgestellt und später empirisch getestet:

Die Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik kann die Verbesserung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen fördern.

Die Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik senkt die Produktionskosten von Unternehmen und fördert die Unternehmensinnovation durch Integrationseffekte.

Der Spillover-Effekt der städtischen Agglomerationspolitik auf die Förderung von Unternehmensinnovationen wird durch die Verringerung der geografischen Entfernung beeinträchtigt, die Wirkung wird jedoch mit der Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik allmählich schwächer.

Die strukturelle Differenzierung städtischer Ballungsräume hat unterschiedlich starke Auswirkungen auf die Innovation und Entwicklung von Unternehmen. Darüber hinaus zeigen heterogene Unternehmen unterschiedliche Innovationsreaktionen auf die Agglomerationspolitik.

Bei der städtischen Agglomerationsplanung handelt es sich um einen umfassenden regionalen Entwicklungsplan, der gemeinsam von den Regierungen der Städte erarbeitet wird, die aufgrund ihrer bestehenden Stadtentwicklungssituation das Potenzial haben, einen städtischen Ballungsraum zu bilden. Nach der Genehmigung durch den Staatsrat Chinas wird es zu einer nationalen städtischen Agglomeration. Ziel der städtischen Agglomerationsplanung ist es, eine koordinierte und nachhaltige Entwicklung in der Region unter Berücksichtigung der regionalen Gesamtperspektive zu fördern. Beispielsweise verabschiedete die Exekutivsitzung des Staatsrates von China im Jahr 2016 den Entwicklungsplan für das Yangtze River Delta City Cluster und den Chengdu–Chongqing City Cluster Development Plan und markierte damit, dass der Yangtze River Delta City Cluster und der Chengdu–Chongqing City Cluster dies getan haben wurden zu nationalen städtischen Ballungsräumen und begannen mit dem Bau städtischer Ballungsräume. Die Umsetzung städtischer Agglomerationspolitik bedeutet eine neue Etappe in der Entwicklung städtischer Agglomerationen. Durch die Berücksichtigung der städtischen Agglomerationspolitik als wesentliche Variable können quasi-natürliche Experimente durchgeführt werden, um die Entwicklungseffekte städtischer Agglomerationen zu untersuchen. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Auswirkungen und Ergebnisse der städtischen Agglomerationspolitik auf die Gesamtentwicklung städtischer Agglomerationen zu analysieren und zu bewerten.

Um das endogene Problem zwischen räumlicher Agglomeration und Unternehmensentwicklung so weit wie möglich zu vermeiden, nutzt dieser Artikel die Praxis der aktuellen Forschung als Referenz46,47, führt die exogene Variable der städtischen Agglomerationspolitik ein und untersucht die Auswirkungen der städtischen Agglomeration auf Unternehmen Innovation und Entwicklung. Es gibt 11 städtische Ballungsräume auf Landesebene, die im Jahr 2021 vom Staatsrat offiziell genehmigt wurden, und die politische Zeitspanne reicht von 2015 bis 2018. Aufgrund der unterschiedlichen Zeitpunkte der politischen Veröffentlichung wird in diesem Papier die mehrperiodige DID-Methode zur Erstellung einer empirischen Methode verwendet Modell. Unter Berücksichtigung der Verfügbarkeit von Daten und der Entstehungszeit der städtischen Agglomeration wird unter Bezugnahme auf die Praxis von Ding et al.19 die Guangdong Hong Kong Macao Greater Bay Area von ihrer Vorgängerin der städtischen Agglomeration Pearl River Delta als Versuchsgruppe ausgewählt Die Richtlinienzeit wird von 2018 auf 2015 angepasst. Anschließend werden die Proben in die Versuchsgruppe und die Kontrollgruppe aufgeteilt. Den Städten der Experimentalgruppe nach Umsetzung der Richtlinie wird der Wert 1 zugewiesen, den Städten der Kontrollgruppe ohne Umsetzung der Richtlinie und der Experimentalgruppe ohne Umsetzung der Richtlinie wird der Wert 0 zugewiesen . Und dann konstruieren Sie das Benchmark-Regressionsmodell dieses Artikels wie folgt:

In Modell (1) stellt \({innovate}_{it}\) den Innovationsgrad der Stadt i im t-Zeitraum dar; \({\beta }_{0}\) ist der Intercept-Term; \({DID}_{it}\) ist aufgrund der unterschiedlichen Umsetzungszeit einzelner Richtlinien eine binäre Dummy-Variable. Wenn Stadt i im Jahr t der Stadtagglomeration beitritt, wird der Stadt im Jahr t ein Wert von 1 zugewiesen in den folgenden Jahren, andernfalls ist die Zuweisung 0, und ihr Koeffizient \({\beta }_{1}\) steht im Mittelpunkt dieser Arbeit; \({X}_{it}\) stellt Kontrollvariablen dar, einschließlich Unternehmensgröße, Unternehmensalter, Asset-Liability-Verhältnis, staatliche Subventionen, Wachstumskapazität, Kapitalrendite, Cashflow usw. (Tabelle 1); \({\lambda }_{t}\) stellt einen zeitfixierten Effekt dar; \({\mu }_{r}\) weist auf einen branchenfesten Effekt hin; und \({\varepsilon }_{it}\) gibt einen zufälligen Störungsterm an.

Der Datenzeitbereich wird von 2012 bis 2019 ausgewählt, die Daten von A-Aktien-börsennotierten Unternehmen in China werden als Forschungsstichprobe ausgewählt und gemäß der Konvention werden die Finanzdaten, \(ST\), \(*ST\) und Proben mit schwerwiegenden variablen Mängeln werden ausgeschlossen, und schließlich werden 16.160 Daten von 2020 börsennotierten Unternehmen erhalten.

Unter diesen stammen die Unternehmenspatentdaten aus der \(Wind\)-Datenbank und die anderen Unternehmensdaten stammen aus der \(CSMAR\)-Datenbank. Angesichts der Tatsache, dass vom Antrag bis zur Genehmigung in der Regel mehr als ein Jahr vergeht, werden Unternehmenspatente und Unternehmenserfindungspatente mit einer Verzögerung von einer Periode behandelt, um die Veränderungen in der Innovationsfähigkeit börsennotierter Unternehmen genauer widerzuspiegeln. Um den Einfluss extremer Werte auf die Ergebnisse zu eliminieren, wird für die wichtigsten kontinuierlichen Variablen eine \(Winsorize\)-Schwanzschrumpfung von 1 % verwendet. Tabelle 2 zeigt deskriptive Statistiken für die Hauptvariablen.

Aus der deskriptiven Statistik der Hauptvariablen in Tabelle 2 ist ersichtlich, dass der Minimalwert von innovate1 0 ist, der Maximalwert 11,025 erreicht, der Durchschnittswert 3,148 beträgt und die Standardabweichung 2,34 erreicht, was darauf hinweist, dass die ausgewählten Stichprobenunternehmen weisen große Unterschiede in der Innovationsfähigkeit auf. Auch die Beispieldaten von Innovate2 weisen dieses Merkmal auf, mit einem Minimalwert von 0, einem Maximalwert von 10,148, einem Mittelwert von 1,994 und einer Standardabweichung von 1,849. Darüber hinaus unterscheiden sich auch andere Kontrollvariablen zwischen den Stichprobenunternehmen stark, was eine reichhaltige Datenbasis für empirische Untersuchungen bietet.

Tabelle 3 zeigt die Ergebnisse der mehrphasigen DID-Regression. Modell 1 fügt keine Kontrollvariablen hinzu, Modell 2 fügt Kontrollvariablen hinzu. Bei der Steuerung des Brancheneffekts und des Zeiteffekts ohne Hinzufügung der Kontrollvariablen ist der Koeffizient \({\beta }_{1}\) gleich 0,189, was positiv ist und den signifikanten Wert von 5 % überschreitet. Nach dem Hinzufügen der Kontrollvariablen verringerten sich der Koeffizient, der numerische Wert und die Signifikanz von \({\beta }_{1}\), blieben jedoch positiv und überschritt den Signifikanzwert von 10 %. Die Ergebnisse der beiden Untersuchungen zeigen, dass die Politik der städtischen Agglomeration die Verbesserung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen fördern kann. Hypothese H0 ist verifiziert. Das dritte Modell stellt die Regressionsergebnisse mit dem Logarithmus der Unternehmenspatentanmeldungen plus eins als abhängige Variable dar. Der Regressionskoeffizient von 0,207 ist auf dem 1 %-Niveau statistisch signifikant, was darauf hindeutet, dass die Bildung nationaler städtischer Ballungsräume einen positiven Einfluss auf die Anzahl der von Unternehmen angemeldeten Patente und die Anzahl der genehmigten Patente hat. In Modell 4 ist die abhängige Variable der Logarithmus der Unternehmensinvestitionen in Forschung und Entwicklung plus eins. Der Regressionskoeffizient beträgt 0,651, was auch auf dem 1 %-Niveau statistisch signifikant ist. Dies deutet darauf hin, dass die Einrichtung nationaler städtischer Ballungsräume einen positiven Einfluss auf die FuE-Investitionen der Unternehmen hat. Nach der Ersetzung des quantitativen Index des Unternehmensinnovationsniveaus ist das Renditeergebnis immer noch signifikant, was darauf hinweist, dass die Einrichtung nationaler städtischer Ballungsräume tatsächlich die Verbesserung des Unternehmens fördern kann Innovationsfähigkeit.

Bei der Verwendung der Doppeldifferenzmethode zur Bewertung des Richtlinieneffekts muss neben der Anforderung, dass der Bereich, in dem die Richtlinie umgesetzt wird, völlig zufällig ist, eine Grundannahme erfüllt werden, dass es keinen systematischen signifikanten Unterschied zwischen der Versuchsgruppe und der Gruppe gibt Die Kontrollgruppe vor der Umsetzung der Richtlinie, d. h. die Versuchsgruppe und die Kontrollgruppe weisen vor der Umsetzung der Richtlinie den gleichen Änderungstrend auf. Um die Zuverlässigkeit der Forschungsergebnisse des mehrperiodigen Benchmark-DID-Modells sicherzustellen, ist es notwendig, parallele Trendtests für zwei Gruppen von Stichproben durchzuführen. Dieses Papier testet die Robustheit der ersten vier Perioden und der letzten drei Perioden zum Zeitpunkt der politischen Umsetzung. Die Testergebnisse sind in Abb. 2 dargestellt. Aus Abb. 2 ist ersichtlich, dass die Regressionsergebnisse der Koeffizienten in jedem Zeitraum vor der Umsetzung der Richtlinie nicht signifikant sind. Es zeigt, dass es vor der Umsetzung der Richtlinie keinen systematischen Unterschied zwischen der Behandlungsgruppe und der Kontrollgruppe gibt und die beiden Probengruppen den gleichen parallelen Trend aufweisen, sodass der Paralleltrendtest bestanden wird.

Ergebnisse des parallelen Trendtests.

Die DID-Methode kann das endogene Problem durch den Unterschied zwischen Gruppen und Gruppen gut lösen und wird häufig bei der Bewertung der Auswirkungen politischer Maßnahmen eingesetzt. Obwohl in diesem Artikel die Dual-Differenz-Methode endogene Probleme gut vermeiden kann, besteht immer noch die Möglichkeit endogener Probleme. Um die Wirkung der Richtlinie zu bewerten, müssen wir davon ausgehen, dass die Richtlinie völlig exogen ist, d. h. die Wahl der Behandlungsgruppe und der Kontrollgruppe ist völlig zufällig. Allerdings ist die Entstehung nationaler städtischer Ballungsräume offensichtlich kein Zufall. Anhand der Gründung jeder städtischen Agglomeration können wir erkennen, dass jede städtische Agglomeration über eine oder mehrere zentrale Städte mit gutem Entwicklungsstand verfügt und die zentrale Stadt als Zentrum für die Expansion in die umliegenden Städte dient. Daher besteht die Möglichkeit, dass die Stadt selbst einen hohen Entwicklungsstand aufweist und Unternehmen sich in der Innenstadt niederlassen, um bei der Standortwahl die positiven externen Effekte der Innenstadt zu nutzen. Die hohen Mieten und hohen Arbeitskosten in den Zentralstädten werden Unternehmen mit schlechter Entwicklung aus den Zentralstädten „verdrängen“, so dass die Unternehmen über eine starke Stärke und starke Innovationsfähigkeit verfügen. Der Entwicklungsstand der zentralen Städte ist relativ hoch, während die Randstädte der städtischen Agglomeration zahlreich sind und sich die meisten von ihnen nicht auf einem hohen Entwicklungsstand befinden, und einige werden sich sogar über die Provinz hinaus ausbreiten. Beispielsweise umfasst die städtische Agglomeration Central Plains nicht nur die meisten Städte auf Präfekturebene in Henan, sondern auch einige Städte in Shandong und Shanxi. Wenn die zentralen Städte innerhalb der städtischen Agglomeration aus der Regressionsstichprobe entfernt werden und nur die umliegenden Städte untersucht werden, entsteht kein Problem bei der Selbstauswahl der Unternehmen. Gleichzeitig lässt sich auch erklären, dass der politische Effekt nach der Gründung der städtischen Agglomeration die Verbesserung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen in den Randstädten beeinflusst hat. Daher verwendet dieser Artikel die Methode der Löschung der Stichprobe zentraler Städte, um das endogene Problem zu lösen.

Die Regressionsergebnisse nach Ausschluss der zentralen Städte sind in Tabelle 4 dargestellt. Wie aus Tabelle 4 ersichtlich ist, beträgt der Koeffizient \({\beta }_{1}\) 0,183 und überschreitet das signifikante Niveau von 10 %. Nachdem die zentralen Städte entfernt und nur eine Regression an den Stichproben der Randstädte durchgeführt wurde, um das endogene Problem zu lösen, sind die Ergebnisse der Stichprobenregression immer noch deutlich positiv, was darauf hindeutet, dass die Forschungsergebnisse dieses Papiers zuverlässig sind.

In diesem Artikel werden die Unternehmenspatentdaten plus ein Logarithmus als Proxyvariable für die Innovationsfähigkeit des Unternehmens in der Benchmark-Regression verwendet. Die Patentdaten umfassen Erfindungspatente, Gebrauchsmusterpatente und Designpatente, wobei Erfindungspatente das wichtigste der drei Patente sind. Der Antrag auf ein Erfindungspatent muss eine Reihe strenger Prüfungen bestehen, insbesondere in Bezug auf Neuheit, Kreativität und Praktikabilität, die die wissenschaftliche und technologische Stärke und Innovationsfähigkeit von Unternehmen besser widerspiegeln können. Daher wählt dieser Artikel die Anzahl der Erfindungspatente als abhängige Variable für den Robustheitstest. Die Regressionsergebnisse der ersatzabhängigen Variablen sind in Tabelle 4 dargestellt. Aus Tabelle 4 ist ersichtlich, dass das Ergebnis der Koeffizientenregression 0,165 beträgt, was auf dem Signifikanzniveau von 5 % signifikant ist. Wenn man die Erfindungspatente als Ersatz für die Anzahl der Unternehmenspatente für die empirische Regression verwendet, sind die Ergebnisse immer noch deutlich positiv, was darauf hindeutet, dass städtische Agglomerationspolitiken tatsächlich die Verbesserung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen in städtischen Ballungsräumen fördern können.

Im Anwendungsprozess der Doppeldifferenzmethode muss überprüft werden, ob der signifikante Unterschied im Entwicklungstrend zwischen der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe nach der Umsetzung der Richtlinie tatsächlich auftritt. Daher wird die Umsetzungszeit jeder Phase der Richtlinie einheitlich um ein Jahr vorgezogen. Beispielsweise wird die Transitzeit des 2015 gegründeten städtischen Ballungsraums auf 2014 angepasst und so weiter. Die Regression wird entsprechend der angepassten Richtlinienumsetzungszeit durchgeführt und die Regressionsergebnisse sind in Tabelle 4 aufgeführt. Der Regressionskoeffizient beträgt 0,13, was den signifikanten Wert von 10 % nicht überschreitet. Daher ist die kontrafaktische Simulation bestanden und die Schlussfolgerung aus dem Benchmark-DID ist immer noch stabil, das heißt, die städtische Agglomerationspolitik fördert Unternehmensinnovationen.

Die Methode der doppelten Differenz kann das endogene Problem durch zwei Unterschiede effektiv lindern, es können jedoch immer noch die folgenden endogenen Probleme bestehen: (1) Es kann ein wechselseitiger Kausalzusammenhang zwischen der Umsetzung städtischer Agglomerationspolitik und Unternehmensinnovation bestehen. Bei städtischen Ballungsräumen handelt es sich häufig um städtische Cluster, die sich um eine oder mehrere Städte mit hohem wirtschaftlichen Entwicklungsstand und starker Innovationsfähigkeit bilden und entwickeln, und der Entwicklungsstand dieser städtischen Ballungsräume ist höher als der anderer Städte. Städtische Agglomerationspolitik wird häufig zuerst in städtischen Ballungsräumen mit einem hohen wirtschaftlichen Entwicklungsniveau und starken Innovationsfähigkeiten umgesetzt. Das heißt, aufgrund der starken Innovationsfähigkeit der Unternehmen in der Stadt wird die städtische Agglomerationspolitik in der Stadt umgesetzt. (2) Nicht-Beobachtungsfaktoren und eine unvollständige Randomisierung der Proben in der Versuchsgruppe können zu endogenen Problemen führen. Daher wählt dieser Artikel die Methode der Werkzeugvariablen, um mögliche endogene Probleme zu kontrollieren.

Daher wird die Entfernung (Di) zwischen jeder Stadt und der Innenstadt aus folgenden Gründen als Instrumentvariable ausgewählt: (1) Korrelation: Der Umsetzungsumfang der städtischen Agglomerationspolitik hängt eng mit der Entfernung von der Innenstadt zusammen. (2) Exogen: Die exogenen Merkmale zwischen der Entfernung von der Innenstadt und dem Grad der Unternehmensinnovation sind von größerer Bedeutung.

Leiten Sie dann die Instrumentvariablen weiter: Subtrahieren Sie die Entfernung von der Innenstadt von der Innenstadt, nehmen Sie den Absolutwert und teilen Sie ihn schließlich durch 100. Anschließend wird das 2SLS-Modell zum Testen verwendet. Tabelle 5 zeigt die Regressionsergebnisse basierend auf der Methode der instrumentellen Variablen. Die Regressionsergebnisse in der ersten Spalte spiegeln die Korrelation zwischen den wichtigsten erklärenden Variablen und den instrumentellen Variablen wider. Die Ergebnisse zeigen eine signifikante positive Beziehung auf dem Signifikanzniveau von 1 %, was darauf hinweist, dass eine positive Beziehung zwischen der Entfernung von der Innenstadt besteht und die Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik, was darauf hinweist, dass die Auswahl der Instrumentvariablen gültig ist. Der F-Statistikwert des Tests auf schwache Instrumentvariablen beträgt 477,571, was größer als der kritische Wert von 10 ist, was darauf hinweist, dass kein offensichtliches Problem mit schwachen Instrumentvariablen vorliegt. Die Regressionsergebnisse der zweiten Stufe spiegeln den konsistenten Schätzer der Strukturparameter wider, die durch die Methode der instrumentellen Variablen erhalten wurden, und die Ergebnisse sind deutlich positiv. Die Ergebnisse dieses Modells zeigen, dass städtische Agglomerationspolitiken nach der Linderung endogener Probleme wie bidirektionaler Kausalität immer noch eine fördernde Wirkung auf die Verbesserung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen haben.

Der Bau städtischer Ballungsräume kann den Integrationsgrad von Markt, System und Infrastruktur verbessern, die Marktkapazität verbessern, die Transaktionskosten von Unternehmen senken, Unternehmen dazu anregen, in größerem Umfang am Marktwettbewerb teilzunehmen, und die Motivation von Unternehmen verbessern, in Innovation zu investieren. Daher stützt sich dieses Papier auf die Praxis von Wang und Feng36, verwendet das Verhältnis der Summe der Unternehmensverkaufskosten, Verwaltungskosten und Finanzkosten zum Gesamtgewinn, um institutionelle Transaktionskosten zu messen, multipliziert es mit dem Double Difference Term (DID) und multipliziert es dann regressiert mit der abhängigen Variablen. Da gleichzeitig auch gemessen werden muss, ob die treibende Kraft der FuE-Investitionen von Unternehmen vom Integrationseffekt der städtischen Ballungsräume herrührt, wird in diesem Artikel weiterhin der integrierte Anpassungseffekt getestet, indem die logarithmische Darstellung der FuE-Intensität der Stadt herangezogen wird Unternehmen und dem Double Difference Term (DID) Multiplikation der F&E-Investitionen des Unternehmens und anschließende Regression mit der abhängigen Variablen.

Das Mechanismustestmodell lautet wie folgt:

Unter diesen stellt \({innovation}_{it}\) den Innovationsgrad des Unternehmens i im t-Zeitraum dar, \({DID}_{it}\)*\({N}_{it}\) stellt den Multiplikationsterm der Regulierungsvariablen und des DID-Terms dar, \({DID}_{it}\) ist die binäre Dummy-Variable aufgrund der unterschiedlichen Implementierungszeit einzelner Richtlinien, \({N}_{it} \) ist die Regelvariable und \({\beta }_{1}\) ist die erklärende Kernvariable. Die anderen Variableneinstellungen stimmen mit dem Basisregressionsmodell überein.

Tabelle 6 zeigt die Regressionsergebnisse der Auswirkungen des Integrationseffekts, Spalte 1 ist das Regressionsergebnis der institutionellen Transaktionskosten und did1 stellt die Multiplikation der institutionellen Transaktionskosten und des DID-Terms dar. Spalte 2 stellt das Regressionsergebnis der F&E-Intensität (RD) des Unternehmens dar, und did2 stellt den Multiplikationsterm der F&E-Intensität (RD) des Unternehmens und der DID-Terme dar. Aus den Regressionsergebnissen geht hervor, dass der Regressionskoeffizient des Schnittpunktmultiplikationsterms der ersten Spalte (did1) − 0,0003 beträgt und das Signifikanzniveau von 1 % überschreitet. Der Regressionskoeffizient von Spalte 2 beträgt 0,0162, was zeigt, dass die Schaffung städtischer Ballungsräume die Verbesserung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen, der institutionellen Transaktionskosten und der Investitionsintensität in Forschung und Entwicklung fördern kann, und in Kombination mit der Schlussfolgerung des Benchmark-Modells die Der Integrationseffekt städtischer Ballungsräume auf Unternehmensinnovationen kann widergespiegelt werden. Dies bestätigt die H1-Hypothese, dass die Umsetzung städtischer Agglomerationspolitik die Produktionskosten von Unternehmen senkt und Unternehmensinnovationen durch den Integrationseffekt fördert.

Die Mechanismusanalyse zeigt, dass die Innenstadt im Prozess der städtischen Agglomerationsentwicklung einen Siphon- und Diffusionseffekt auf die umliegenden Städte haben wird. Unter der Voraussetzung, dass der Siphoneffekt im Vordergrund steht, werden Talente, Kapital und andere Produktionsfaktoren der umliegenden Städte in den Zentralstädten konzentriert, wodurch sich die regionale Entwicklungslücke vergrößert. Während der Spillover-Effekt vorherrscht, treibt die Innenstadt das Wachstum des Arbeits- und Kapitaleinsatzes in den umliegenden Städten voran, und das viskose Wissen wird in der Netzwerkplattform vor- und nachgelagerter Unternehmen übertragen, die ein leitendes Produktionsnetzwerk bilden und die Zusammenarbeit in den Nachbarstädten fördern die Innovation von Unternehmen in umliegenden Städten. Basierend auf dem Prinzip „Proximity Spillover“ und „Geographic First“ nimmt dieser Artikel die zentrale Stadt als Ausgangspunkt, untersucht den Abstand zwischen der geografischen Entfernung als Hauptvariable des Überlaufs und dividiert die Entfernung zwischen der Stadt, in der sich das Unternehmen befindet, und der Innenstadt Stadt in 5 Ebenen in Einheiten von 100 km unterteilt, und die Regressionsergebnisse sind in Tabelle 7 dargestellt. Die Ergebnisse von Tabelle 7 zeigen, dass die Auswirkungen der städtischen Agglomerationspolitik auf Unternehmensinnovationen innerhalb von 100 km positiv, aber nicht signifikant sind. Die Auswirkungen auf Unternehmen im Umkreis von 200–300 km sind negativ, aber nicht signifikant. Die Auswirkungen auf die Innovationsfähigkeit von Unternehmen im Bereich von 100–200 km, 300–400 km und 400+ km waren deutlich positiv, wobei das größte Vertrauen im Bereich von 300–400 km und ein etwas geringeres Vertrauen im Bereich von 400+ km herrschte. Die möglichen Gründe für dieses Ergebnis sind: Erstens hängt der Einfluss der städtischen Agglomerationspolitik auf die Innovation von an die Innenstadt angrenzenden Unternehmen hauptsächlich vom räumlichen Agglomerationseffekt der ursprünglichen Innenstadt ab, und der räumliche Spillover-Effekt beruht hauptsächlich auf der Sub- Der Siphoneffekt innerhalb von 200–300 km ist größer als der Spillover-Effekt, was auch darauf hindeutet, dass nach der Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik das Gebiet im Umkreis von 300 km von der Innenstadt immer noch der Siphon ist Der Überlaufmechanismus der ursprünglichen Innenstadt spielt eine wichtige Rolle. Zweitens sind die Auswirkungen der städtischen Agglomerationspolitik in Gebieten mit mehr als 300 km am bedeutendsten, was darauf hindeutet, dass die Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik den Prozess der städtischen und urbanen Integration weiter fördert, und zwar bei Städten mit einer Entfernung von mehr als 300 km Aufgrund der Entfernung von der Innenstadt wird der Polarisierungseffekt abgeschwächt, und die Preise für Grundstücke, Arbeitskräfte und andere Faktoren sind niedriger, wodurch die Produktionskapazität und der Technologietransfer zentralerer Städte beeinträchtigt werden können, was sich in einer stärkeren Wirkung widerspiegelt der Diffusionseffekt, aber die Reichweite über 400 km spiegelt immer noch einen gewissen geografischen Dämpfungseffekt wider. Dies bestätigt die Hypothese H2, dass der Spillover-Effekt der städtischen Agglomerationspolitik auf die Förderung von Unternehmensinnovationen durch die Verringerung der geografischen Entfernung beeinflusst wird, die Auswirkungen jedoch mit zunehmender Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik allmählich schwächer werden.

Nachdem die positive Förderwirkung städtischer Agglomerationspolitiken auf Unternehmensinnovationen und ihre Auswirkungen auf Integrations- und Spillover-Effekte bestätigt wurden, wird in diesem Teil die differenzierte Wirkung städtischer Agglomerationspolitiken auf Unternehmensinnovationen anhand der Merkmale der Heterogenität von Unternehmen, Branchen und Standorten weiter untersucht.

In den letzten Jahren ist die Erforschung der Innovationsfähigkeit staatlicher und nichtstaatlicher Unternehmen ein heißes Thema akademischer Aufmerksamkeit, da davon ausgegangen wird, dass staatliche Unternehmen über eine starke Finanzkraft, einen stabilen Unternehmensbetrieb und eine starke Risikoabwehrfähigkeit verfügen , können sich an Innovationsaktivitäten mit hohem Risikokoeffizienten und langer Investitionsdauer beteiligen, nichtstaatliche Unternehmen haben ein schwaches Fundament, sind jederzeit mit einem sich ändernden Marktumfeld konfrontiert und nicht in der Lage, Innovationsaktivitäten durchzuführen, die große Mittel erfordern Talentinvestition seit langem. Der Unterschied in der Art der Eigentumsrechte spiegelt zu einem großen Teil den Unterschied in der Arbeitsproduktivität chinesischer Unternehmen wider. Daher wird die Heterogenität chinesischer Unternehmen anhand der Art der Eigentumsrechte unterschieden.

Reduziert die Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik die institutionellen Transaktionskosten von Unternehmen durch den Integrationseffekt, verbessert sie die Marktkapazität und die Risikoabwehrfähigkeit von Unternehmen und erweitert sie den Einflussbereich von Spillover-Effekten, die sich auf Unternehmen mit unterschiedlichen Auswirkungen auswirken? Eigentumsrechte? Auf dieser Grundlage unterteilt dieses Papier die Stichprobe entsprechend der Art der Eigentumsrechte weiter in staatliche und nicht staatliche Unternehmen und führt eine separate Regression der beiden Stichproben durch. Die Regressionsergebnisse sind in Tabelle 8 dargestellt. Die Regressionsergebnisse zeigen dass der Regressionskoeffizient der Stichprobe staatseigener Unternehmen 0,0776 beträgt, was nicht signifikant ist, und der Regressionskoeffizient nichtstaatlicher Unternehmen 0,164 beträgt, und durch das signifikante Niveau von 1 % wird deutlich, dass die Wirkung von Die städtische Agglomerationspolitik zur Förderung der Innovation nichtstaatlicher Unternehmen ist offensichtlicher als die staatlicher Unternehmen. Ein möglicher Grund für diese Ergebnisse ist, dass staatseigene Unternehmen im Allgemeinen über einen besseren Zugang zu Kapital- und Arbeitsressourcen, geringere Finanzierungsbeschränkungen und größere Kapazitäten für FuE-Investitionen verfügen. Sie profitieren auch von bestehenden Vorteilen bei den Transaktionskosten. Daher sind die Auswirkungen städtischer Agglomerationspolitik auf staatliche Unternehmen im Vergleich zu nichtstaatlichen Unternehmen relativ gering. Andererseits können nichtstaatliche Unternehmen, insbesondere solche mit Sitz in abgelegenen Städten und Gemeinden, stark von der Ballungsraumpolitik profitieren. Diese Richtlinien erleichtern die Marktintegration, verbessern die Handelsbedingungen und fördern die Infrastrukturentwicklung. Dadurch werden die Betriebskosten für nichtstaatliche Unternehmen deutlich gesenkt. Darüber hinaus stimulieren diese Maßnahmen auch den Marktwettbewerb und ermutigen nichtstaatliche Unternehmen, ihre Investitionen in Forschung und Entwicklung zu erhöhen und so ihre innovative Entwicklung zu fördern.

Von Webers industrieller Standorttheorie bis hin zu Krugmans Eisbergkostentheorie wurden die Faktoren aufgezeigt, die den Standort von Unternehmen beeinflussen, und die Umsetzung städtischer Agglomerationspolitik hat das interne Standortgeschäftsumfeld erheblich verbessert, dazu beigetragen, Investitionen von Unternehmen anzuziehen und einen größeren Raum zu schaffen Agglomeration und baute eine innovative Unternehmensbasis auf. Unternehmen in verschiedenen Branchen haben unterschiedliche Anforderungen an die Standortauswahl, z. B. reagiert die verarbeitende Industrie empfindlicher auf Grundstückspreise, Arbeitskräfte, Transport- und Logistikkosten, die Dienstleistungsbranche bevorzugt stärker die Ballung des Verbrauchermarkts und ob verschiedene Branchen unterschiedliche Reaktionen darauf haben Die städtische Agglomerationspolitik ist die objektive Grundlage für die weitere Formulierung der städtischen Agglomerationsplanung. Daher unterscheidet dieser Artikel weiterhin Fertigungs- und Dienstleistungsbranchen auf der Grundlage der Unternehmensheterogenität und führt eine Regressionsanalyse durch. Wie aus den Regressionsergebnissen in Tabelle 8 hervorgeht, beträgt der Regressionskoeffizient des verarbeitenden Gewerbes 0,163, was auf dem Signifikanzniveau von 10 % signifikant ist, und der des Dienstleistungsgewerbes beträgt -0,110, was nicht signifikant ist, was darauf hinweist, dass es sich um ein Unternehmen handelt der städtischen Agglomeration wirkt sich positiv auf die Innovation von produzierenden Unternehmen aus, nicht jedoch auf die Innovation von Dienstleistungsunternehmen. Die Hauptgründe sind: Erstens reagieren produzierende Unternehmen empfindlicher auf Änderungen der Transaktionskosten, die durch die Integration entstehen, und der Spillover-Effekt bietet auch mehr Raum für die Ansiedlung von Unternehmen, da Unternehmen beispielsweise Fabriken in Randstädten ansiedeln können, um die Produktionskosten zu senken. Dadurch werden die eingesparten Mittel in Forschung, Entwicklung und Innovation investiert. Zweitens ist die Dienstleistungsbranche in produktive Dienstleistungsbranche und Verbraucherdienstleistungsbranche unterteilt, wobei Fertigung und Endverbraucher das Hauptdienstleistungsobjekt sind. Ihre Innovation beruht hauptsächlich auf der Innovation von Formaten und Modellen, weniger Innovation bei Erfindungspatenten usw ist von der Senkung der Transaktionskosten weniger betroffen, und gleichzeitig verändert der integrierte Bau städtischer Ballungsräume die Funktionen von Städten und Gemeinden, was zu einer Umstrukturierung der Dienstleistungsbranche führen wird und auch eine gewisse Verzögerungswirkung auf die Innovation der Dienstleistung haben wird Industrie. Laut der sektoralen Regressionsstudie reagieren heterogene Industrien unterschiedlich auf die städtische Agglomerationspolitik, Innovationen im verarbeitenden Gewerbe werden positiv beeinflusst und Innovationen im Dienstleistungsbereich werden bis zu einem gewissen Grad gehemmt.

Unter den 11 genehmigten städtischen Ballungsräumen auf Landesebene gibt es große Unterschiede in der geografischen Lage, der industriellen Basis, dem wirtschaftlichen Entwicklungsstand, dem Integrationsgrad und anderen Aspekten der städtischen Ballungsräume. Vorhandene Studien zeigen, dass unterschiedliche städtische Ballungsräume aufgrund unterschiedlicher Strukturen unterschiedliche treibende Wirkungen auf regionale Regionen haben und unterschiedliche Auswirkungen auf Unternehmensinnovationen haben. Um weiter zu untersuchen, ob es Unterschiede in den Auswirkungen verschiedener städtischer Ballungsräume auf die Innovationsfähigkeit von Unternehmen gibt, wählt dieser Artikel vier große städtische Ballungsräume aus: Peking-Tianjin-Hebei, Jangtse-Delta, Perlfluss-Delta und Chengdu-Chongqing -Stichproben-Breakpoint-Regression und die Regressionsergebnisse sind in Tabelle 9 dargestellt. Tabelle 9 zeigt, dass unter den vier großen städtischen Ballungsräumen der Stichproben-Regressionskoeffizient der städtischen Ballungsräume Peking-Tianjin-Hebei 0,464 beträgt, was mit 5 % signifikant ist. Der Regressionskoeffizient der städtischen Agglomeration im Jangtse-Delta beträgt 0,410, was auf dem 1-Prozent-Niveau signifikant ist. Der Regressionskoeffizient der städtischen Agglomeration Pearl River Delta beträgt 0,483, was auf dem Signifikanzniveau von 1 % signifikant ist. Der Stichprobenregressionskoeffizient der städtischen Agglomeration Chengdu-Chongqing beträgt 1,130, was bei einem Signifikanzniveau von 1 % signifikant ist, was darauf hindeutet, dass die vier städtischen Agglomerationen eine gewisse fördernde Wirkung auf Unternehmensinnovationen haben, die Wirkung verschiedener städtischer Agglomerationen jedoch unterschiedlich ist. Die Gründe dafür sind: Erstens macht der städtische Ballungsraum Jangtse-Delta 2,2 % der regionalen Fläche Chinas aus und ist das Gebiet der vier großen städtischen Ballungsräume. Zweitens ist der städtische Ballungsraum Peking-Tianjin-Hebei eine der dynamischsten und innovativsten Regionen in der regionalen Wirtschaftsentwicklung Chinas. Der städtische Ballungsraum Jangtse-Delta bildet ein rautenartiges räumliches Muster in Form eines „Z“ mit multizentrischer Führung Eigenschaften. Der Städtecluster Perlflussdelta ist der Hauptbereich der Beteiligung Chinas an der wirtschaftlichen Globalisierung und die nationale Basis für wissenschaftliche und technologische Innovation sowie Technologieforschung und -entwicklung, wobei das multizentrische Antriebsmuster der Städte auf beiden Seiten der Perlflussmündung als Zentrum hervorgehoben wird und andere Städte als Knotenpunkte im räumlichen Muster, daher kann die Umsetzung der Städteclusterpolitik im Jangtse-Delta und im Perlflussdelta die Innovation von Unternehmen durch das Kooperationsnetzwerk weiter beeinflussen, was zu einem guten Spillover-Effekt der Politik führt. Drittens unterscheidet sich die Positionierung des städtischen Ballungsraums Peking-Tianjin-Hebei von der des Jangtse-Flussdeltas und des Perlflussdeltas, und der städtische Ballungsraum Peking-Tianjin-Hebei ist bestrebt, einen neuen Kapitalwirtschaftskreis aufzubauen und Innovationen zu fördern von regionalen Entwicklungssystemen und -mechanismen, der Erforschung und Verbesserung der Gestaltung städtischer Ballungsräume und einem wirksamen Weg für den Aufbau einer ökologischen Zivilisation, und Innovationsverbindungen basieren mehr auf der radialen Entwicklung zentraler Städte, sodass die institutionelle Innovation, die durch städtische Ballungsraumpolitik dargestellt wird, offensichtliche Innovationseffekte hat auf Unternehmen. Viertens positioniert sich der Ballungsraum Chengdu-Chongqing als wichtige Plattform für die Öffnung Westchinas mit Schwerpunkt auf Chongqing und Chengdu und ist ein wichtiges Wirtschaftszentrum, Wissenschafts- und Technologieinnovationszentrum und ein neues Hochland der Reform und Öffnung der Westen.

Um die möglichen Auswirkungen der städtischen Agglomerationspolitik auf die Innovation von Mikromarktteilnehmern quantitativ zu untersuchen, stellt dieses Papier die exogene Variable der städtischen Agglomerationspolitik vor und konzentriert sich auf die Ableitung des Mechanismus und die quantitative Analyse unter den Aspekten des Integrationseffekts und des Spillover-Effekts. mit dem Ziel, eine objektive Grundlage für die Planung der Regionalpolitik zu schaffen und eine qualitativ hochwertige regionale Entwicklung zu fördern. Die Schlussfolgerungen lauten wie folgt:

Betrachten Sie zunächst die Etablierung städtischer Ballungsräume als quasi-natürliches Experiment und verwenden Sie die mehrperiodige Doppeldifferenzmethode, um zu untersuchen, ob die Umsetzung städtischer Ballungsraumpolitiken die Verbesserung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen fördern kann, und führen Sie einen parallelen Trendtest durch. Testen Sie endogene Probleme, indem Sie zentrale Städte eliminieren. Führen Sie außerdem einen Robustheitstest durch, indem Sie abhängige Variablen und kontrafaktische Simulationsmethoden ersetzen und so objektiv zeigen, dass städtische Agglomerationspolitiken Unternehmensinnovationen fördern können. Die Regionalpolitik ist für den Aufbau einer hochwertigen Entwicklungsplattform für Kleinstunternehmen von großer Bedeutung.

Zweitens wird der Integrationseffekt durch die Messung der Transaktionskosten als zentrale unabhängige Variable charakterisiert. Der diesbezügliche regulatorische Wirkungstest zeigt, dass die Umsetzung der städtischen Agglomerationspolitik den Integrationsgrad von Markt, System und Infrastruktur verbessern, institutionelle Barrieren und Handelshemmnisse abbauen, die Transaktionskosten von Unternehmen senken und Unternehmen dazu ermutigen kann, ihre Kosten zu steigern F&E-Investitionen und Förderung von Unternehmensinnovation und -entwicklung.

Drittens zeigt die Studie zum Spillover-Effekt auf der Grundlage des Teilstichprobenmodells der geografischen Distanzstruktur, dass der Siphon- und Spillover-Mechanismus der zentralen Städte städtischer Ballungsräume immer noch eine wirksame Rolle spielt. Die Förderung des Spillover-Effekts auf Unternehmensinnovationen wird durch die Verringerung der geografischen Entfernung beeinflusst, aber der Einfluss der geografischen Abschwächung schwächt sich durch das Eingreifen städtischer Agglomerationspolitik allmählich ab und der Spillover-Bereich der städtischen Agglomeration wird erweitert. Es zeigt, dass die städtische Agglomerationspolitik eine gewisse regulatorische Wirkung auf den Selbstmechanismus der Innenstadtbildung hat und die innovative Entwicklung der peripheren Mikromarktsubjekte vorantreiben kann.

Viertens zeigt die weitere Untersuchung der Heterogenität von Teilstichproben aus der Perspektive von Unternehmen, Branchen und Standorten, dass die Rolle der städtischen Agglomerationspolitik in Bezug auf Makro-, Mittel- und Mikroeffekte unterschiedlich ist. Auf der Makroebene hat die städtische Agglomeration mit einer multizentrischen Struktur einen erheblichen Einfluss auf die Unternehmensinnovation. Auf der Mikroebene sind die positiven Auswirkungen städtischer Agglomerationspolitik auf Innovationen in der verarbeitenden Industrie viel größer als in der Dienstleistungsbranche. Auf der Mikroebene ist der positive Einfluss der städtischen Agglomerationspolitik auf die Innovation von nichtstaatlichen Unternehmen größer als der von staatseigenen Unternehmen, daher sollte auch die Politikformulierung der städtischen Agglomeration anders sein.

Basierend auf den oben genannten Forschungsergebnissen schlägt dieses Papier die folgenden Gegenmaßnahmen und Vorschläge vor:

Erstens weiterhin die politische Planung städtischer Ballungsräume fördern, die Konsultations- und Koordinierungsmechanismen zwischen Provinzen und Städten verbessern und die politische Koordinierung verbessern. Einerseits soll ein langfristiger und wirksamer politischer Konsultationsmechanismus zwischen Städten innerhalb des städtischen Ballungsraums eingerichtet, die integrierte Entwicklung des städtischen Ballungsraums beschleunigt, administrative Barrieren und institutionelle Barrieren zwischen Städten weiter beseitigt, die Verwaltungseffizienz verbessert und das Geschäftsumfeld optimiert werden. Auf der anderen Seite Marktsegmentierung und lokalen Protektionismus durchbrechen, Gesetze und Vorschriften ständig verbessern, Steuer- und Steuerpolitik verbessern, die Formulierung einheitlicher Marktsystemregeln beschleunigen, Richtlinien abschaffen, die ausländische Unternehmen diskriminieren, Marktaufsichtsregeln, -standards usw. aushandeln und vereinheitlichen Verfahren, beschleunigen den Aufbau eines einheitlichen Marktes mit standardisiertem, offenem, fairem und wohlwollendem Wettbewerb und schaffen ein Marktumfeld für fairen und wohlwollenden Wettbewerb zwischen einheimischen und ausländischen Unternehmen. Dadurch werden die Transaktionskosten der Unternehmen gesenkt und der Anteil der Kapitalinvestitionen in Forschung und Entwicklung erhöht.

Zweitens: Förderung der Koordinierung zwischen der politischen Planung städtischer Ballungsräume und den Siphon- und Spillover-Effekten von Städten innerhalb des Ballungsraums sowie Anpassung der Auswirkungen des Selbstmechanismus städtischer Ballungsräume. Berücksichtigen Sie anhand des Ausmaßes der Kreditaufnahme und des zunehmenden Schattens mit der Innenstadt als spontan durch die städtische Agglomeration gebildetem Kern den wirtschaftlichen Entwicklungsstand und die Wettbewerbsstärke der Innenstadt und anderer Städte vollständig und identifizieren Sie das wirtschaftliche Hinterland, das in Kombination mit ausgewählt werden kann Die Ressourcenausstattung und die industrielle Grundlage fördern die vorteilhafte Zusammenarbeit zwischen Städten, schaffen politische Bedingungen zur Erweiterung des Spillover-Bereichs der Innenstadt und fördern die innovative Entwicklung von Unternehmen innerhalb des Bereichs.

Drittens die Anpassung der politischen Planung städtischer Ballungsräume an die Differenzierung, Phasenfolge und Kontinuität der funktionalen Positionierung städtischer Ballungsräume fördern und die Bildung der multizentrischen Innovationsstruktur und des Netzwerks städtischer Ballungsräume fördern. Entsprechend den strukturellen Merkmalen verschiedener städtischer Ballungsräume sollten dynamische Anpassungsmaßnahmen entsprechend den örtlichen Gegebenheiten formuliert werden, um den Spillover-Effekt der städtischen Ballungsraumpolitik besser auszunutzen. Fördern Sie das Wachstum wettbewerbsfähiger Multi-Center-Städte durch Differenzierungsmaßnahmen, wählen Sie vorteilhafte Cluster aus, um die Entwicklung regionaler Industrien voranzutreiben, etablieren Sie einen soliden Zwischenmarkt und bauen Sie das Produktionsnetzwerk innerhalb des Stadtclusters durch die Nähe des Clusternetzwerks weiter aus und fördern Sie so das Entwicklung von Unternehmensinnovationsnetzwerken und Verbesserung der Innovationseffizienz regionaler Unternehmen.

Die während der aktuellen Studie generierten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich. Der Datenzugriff wird nach Genehmigung einer Datenfreigabevereinbarung gewährt, in der die Bedingungen für die Nutzung der Daten aufgeführt sind. Die in dieser Studie verwendeten Materialien sind auf Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich, vorbehaltlich etwaiger rechtlicher oder ethischer Einschränkungen. Alle Anfragen nach Daten oder Materialien sollten zur Prüfung an den entsprechenden Autor gerichtet werden. Wir glauben, dass dieser Ansatz das Bedürfnis nach Transparenz und Datenzugänglichkeit mit der Bedeutung der Wahrung der Privatsphäre und Vertraulichkeit der Teilnehmer unserer Studie in Einklang bringen wird.

Hong, T., Yu, NN, Mao, ZG & Zhang, SH Von der Regierung vorangetriebene Urbanisierung und ihre Auswirkungen auf das regionale Wirtschaftswachstum in China. Städte 117, 103299. https://doi.org/10.1016/j.cities.2021.103299 (2021).

Artikel Google Scholar

Liu, BQ, Su, XL, Shi, JX & Hou, R. Treibt die Urbanisierung das Wirtschaftswachstum entkoppelt vom Energieverbrauch in Chinas Logistik an? J. Sauber. Produkt. 257, 120468. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120468 (2020).

Artikel Google Scholar

Abdul, R. et al. Erneuerbare Energien, Urbanisierung, Verbrauch fossiler Brennstoffe und Wirtschaftswachstumsdilemma in Rumänien: Untersuchung der kurz- und langfristigen Auswirkungen. Energien https://doi.org/10.3390/EN15197180 (2022).

Artikel Google Scholar

Liu, YS, Li, JT & Yang, YY Strategische Anpassung der Landnutzungspolitik im Zuge des wirtschaftlichen Wandels. Landnutzungspolitik 74(04), 5–14 (2018).

Artikel Google Scholar

Bakirtas, T. & Akpolat, AG Der Zusammenhang zwischen Energieverbrauch, Urbanisierung und Wirtschaftswachstum in neuen Schwellenländern. Energie 147(03), 110–121 (2018).

Artikel Google Scholar

Liang, W. & Yang, M. Urbanisierung, Wirtschaftswachstum und Umweltverschmutzung: Beweise aus China. Aufrechterhalten. Berechnen. Informieren. Syst. 21, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.11.007 (2019).

Artikel Google Scholar

Xu, HZ & Jiao, M. Stadtgröße, Industriestruktur und Urbanisierungsqualität: Eine Fallstudie der städtischen Agglomeration im Jangtse-Delta in China. Landnutzungspolitik 111, 105735. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105735 (2021).

Artikel Google Scholar

Hao, Y. et al. Erneute Untersuchung der Beziehungen zwischen Urbanisierung, Industriestruktur und Umweltverschmutzung in China: Neue Erkenntnisse unter Verwendung des dynamischen Schwellenwert-Panel-Modells. Energy Rep. 6, 28–39. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2019.11.029 (2020).

Artikel Google Scholar

Carlino, GA, Chatterjee, S. & Hunt, RM Urbane Dichte und Erfindungsrate. J. Urban Econ. 61(3), 389–419. https://doi.org/10.1016/j.jue.2006.08.003 (2007).

Artikel Google Scholar

Shao, J. & Wang, LH Kann eine neuartige Urbanisierung den grünen Gesamtfaktor Energieeffizienz verbessern? Beweise aus China. Energie 262, 125499. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.125499 (2023).

Artikel Google Scholar

Chen, J., Wang, LJ & Li, YY Natürliche Ressourcen, Urbanisierung und regionale Innovationsfähigkeiten. Ressource. Richtlinie 66, 101643. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101643 (2020).

Artikel Google Scholar

Gao, J., Liu, Y. & Chen, J. Chinas Initiativen zur Reform des ländlichen Landsystems. Landnutzungspolitik 94(03), 104567 (2020).

Artikel Google Scholar

Jiang, CJ, Li, JT & Liu, JL Beeinflusst die Urbanisierung die Kluft zwischen städtischen und ländlichen Gebieten? Beweise aus China. Sozioökon. Planen. Wissenschaft. 82, 101271. https://doi.org/10.1016/j.seps.2022.101271 (2022).

Artikel Google Scholar

Chen, K., Long, H., Liao, L., Tu, S. & Li, T. Landnutzungsübergänge und integrierte Stadt-Land-Entwicklung: Theoretischer Rahmen und Chinas Beweise. Landnutzungspolitik 92, 104465 (2020).

Artikel Google Scholar

Li, L., Zheng, Y., Zheng, S. & Ke, HM Das neue Smart-City-Programm: Bewertung der Auswirkungen des Internets der Energie auf die Luftqualität in China. Wissenschaft. Gesamtumgebung. 714, 136380. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.136380 (2020).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Tang, YL, Zhu, HM & Yang, J. Die asymmetrischen Auswirkungen von Wirtschaftswachstum, Urbanisierung und Deindustrialisierung auf Kohlenstoffemissionen: Beweise aus China. Energy Rep. 8(06), 513–521 (2022).

Artikel Google Scholar

Sufyanullah, K., Ahmad, KA & Ali, MAS Wird der Kohlendioxidausstoß durch die Urbanisierung beeinflusst? Eine empirische Studie zu Urbanisierung, Energieverbrauch, Wirtschaftswachstum und CO2-Emissionen unter Verwendung des Ardl-Bound-Testansatzes. Energy Policy 164, 112908. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2022.112908 (2022).

Artikel CAS Google Scholar

Tian, ​​YY et al. Regionaler Industrietransfer in der städtischen Agglomeration Jingjinji, China: Eine Analyse auf der Grundlage eines neuen Modells „Transferbereich-Unternehmen-Bereich-Dynamikprozess“. J. Sauber. Prod. 235, 751–766. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.06.167 (2019).

Artikel Google Scholar

Ding, RZ, Xu, BY & Zhang, H. Können städtische Ballungsräume das regionale Wirtschaftswachstum vorantreiben: Empirische Analyse basierend auf 7 nationalen städtischen Ballungsräumen. Wirtschaft. Geogr. 41(05), 37–45 (2021).

Google Scholar

Li, L., Ma, SJ, Zheng, YL, Ma, XY & Duan, KF Sind regionale Integrationspolitiken wichtig? Belege aus einem quasi-natürlichen Experiment zur heterogenen grünen Innovation. Energiewirtschaft. 116, 106426. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.106426 (2022).

Artikel Google Scholar

Zhao, K., Huang, HH & Wu, WS Städtische Agglomeration auf Landesebene und Unternehmensinnovation: Ein quasi-natürliches Experiment. Nachhaltigkeit https://doi.org/10.3390/SU14159170 (2022).

Artikel Google Scholar

Zhao, K., Huang, HH & Wu, WS Kann die Einrichtung städtischer Ballungsräume auf Landesebene Unternehmensinnovationen anregen? – Am Beispiel des Jangtse-Deltas und des Perlfluss-Deltas. PLoS ONE https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0273154 (2022).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Chen, LM, Hasan, R. & Jiang, Y. Städtische Agglomeration und Unternehmensinnovation: Beweise aus Asien. Weltbank-Wirtschaft. Rev. https://doi.org/10.1093/WBER/LHAB022 (2021).

Artikel Google Scholar

Fujita, M. & Krugman, P. The Spatial Economy: Cities, Regions and International Trade (MIT Press, 1999).

Buchen Sie MATH Google Scholar

Li, N. & Wu, SD Räumliche Reaktion der Transformation der FDI-Technologie und der Innovation in der Agglomeration der verarbeitenden Industrie. Geogr. Res. 39(06), 1311–1328 (2020).

Google Scholar

Xiao, RR, Tan, GR, Huang, BC, Li, J. & Luo, YY Wege zur nachhaltigen Entwicklung: Regionale Integration und Kohlenstoffemissionen in China. Energy Rep. 8, 5137–5145. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.03.206 (2022).

Artikel Google Scholar

Zhao, JM et al. Fördert die regionale Wirtschaftsintegration die Effizienz der städtischen Landnutzung? Beweise aus dem Jangtse-Delta, China. Lebensraum Int. 116, 102404. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2021.102404 (2021).

Artikel Google Scholar

Liu, YL, Zhang, XH, Pan, XY, Ma, XX & Tang, MY Die räumliche Integration und koordinierte industrielle Entwicklung städtischer Ballungsräume im Wirtschaftsgürtel des Jangtsekiang in China. Städte 104, 102801. https://doi.org/10.1016/j.cities.2020.102801 (2020).

Artikel Google Scholar

Tian, ​​YS & Mao, QH Die Auswirkung regionaler Integration auf die Zersiedelung in städtischen Ballungsgebieten: Eine Fallstudie des Jangtse-Deltas, China. Lebensraum Int. 130, 102695. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2022.102695 (2022).

Artikel Google Scholar

Yu, CY et al. Regionale Integration und Energieeffizienz auf Stadtebene: Erkenntnisse aus China. Aufrechterhalten. Städte Soc. 88, 104285. https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.104285 (2023).

Artikel Google Scholar

Tan, FF, Gong, CY & Niu, ZY Wie wirkt sich die regionale Integrationsentwicklung auf grüne Innovationen aus? Beweise aus Chinas großen städtischen Ballungsräumen. J. Sauber. Prod. 379, 134613. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.134613 (2022).

Artikel Google Scholar

Shen, LY et al. Kann städtische Agglomeration einen „1 + 1 > 2-Effekt“ bringen? Eine Perspektive der Tragfähigkeit von Landressourcen. Landnutzungspolitik 117, 106094. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2022.106094 (2022).

Artikel Google Scholar

Cao, ZY, Yan, YC & Tang, K. Pfadoptimierung offener kollaborativer Innovationen der Energiewirtschaft in städtischen Ballungsräumen basierend auf einem Partikelschwarm-Optimierungsalgorithmus. Energy Rep. 8, 5533–5540. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.04.020 (2022).

Artikel Google Scholar

Ren, Y., Tian, ​​Y. & Xiao, X. Räumliche Auswirkungen der Verkehrsinfrastruktur auf die Entwicklung der Integration städtischer Ballungsräume: Erkenntnisse aus dem Wirtschaftsgürtel des Jangtse. J. Transp. Geogr. 104, 103431. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2022.103431 (2022).

Artikel Google Scholar

Zong, JF Regional and UrbanEconomics 211–213 (Shanghai University of Finance and Economics Press, 2021).

Google Scholar

Wang, YJ & Feng, X. Reform des Verwaltungsgenehmigungssystems und Unternehmensinnovation. China Ind. Econ. 2, 24–42 (2018).

Google Scholar

Gardiner, B., Martin, R. & Tyler, P. Steigert räumliche Agglomeration das nationale Wachstum? Einige Beweise aus Eroupe. J. Econ. Geogr. 11(6), 979–1006 (2011).

Artikel Google Scholar

Huang, Y., Hong, T. & Ma, T. Externe Effekte städtischer Netzwerke, Agglomerationsökonomien und städtisches Wirtschaftswachstum. Städte 107, 102882. https://doi.org/10.1016/j.cities.2020.102882 (2020).

Artikel Google Scholar

He, YH, Zhou, GH, Tang, CL, Fan, SG & Guo, XS Das räumliche Organisationsmuster der Stadt-Land-Integration in städtischen Ballungsräumen in China: Eine Agglomerations-Diffusions-Analyse der Bevölkerung und Unternehmen. Lebensraum Int. 87, 54–65. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2019.04.003 (2019).

Artikel Google Scholar

Zheng, SQ & Du, R. Wie fördert die Integration städtischer Ballungsräume das Unternehmertum in China? Erkenntnisse aus regionalen Humankapital-Spillover-Effekten und Marktintegration. Städte 97, 102529. https://doi.org/10.1016/j.cities.2019.102529 (2020).

Artikel Google Scholar

Sun, XY, Yan, S., Liu, T. & Wang, JY Die Auswirkungen der Hochgeschwindigkeitsbahn auf die städtische Wirtschaft: Synergien mit der städtischen Agglomerationspolitik. Transp. Richtlinie 130, 141–154. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2022.11.004 (2023).

Artikel Google Scholar

Kang, JJ, Yu, CY, Xue, R., Yang, D. & Shan, YL Kann regionale Integration die Energieeffizienzlücke auf Stadtebene in China verringern? Energiepolitik https://doi.org/10.1016/J.ENPOL.2022.112820 (2022).

Artikel Google Scholar

Brown, JR, Ivkovi, Z. & Smith, PA Nachbarn sind wichtig: Kausale Gemeinschaftseffekte und Aktienmarktbeteiligung. J. Finance 63(3), 1509–1531. https://doi.org/10.1111/J.1540-6261.2008.01364.X (2008).

Artikel Google Scholar

Hou, YT Agglomerations-Spillover, Erreichbarkeit durch Hochgeschwindigkeitszüge und städtische Innovation in China: Ein Schwerpunkt auf der elektronischen Informationsindustrie. Lebensraum Int. 126, 102618. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2022.102618 (2022).

Artikel Google Scholar

Meijers, EJ Geliehene Größe, Agglomerationsschatten und kulturelle Annehmlichkeiten in Nordwesteuropa. EUR. Planen. Zucht. 23(6), 1090–1109 (2015).

Artikel Google Scholar

Feng, Y., Lee, CC & Peng, DY Verbessert regionale Integration die wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit? Beweise aus städtischen Ballungsräumen in China. Aufrechterhalten. Städte Soc. 88, 104273. https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.104273 (2023).

Artikel Google Scholar

Jiang, NN, Jiang, W., Zhang, JN & Chen, HB Kann der Bau nationaler städtischer Ballungsräume die PM2,5-Verschmutzung reduzieren? Beweise aus einem quasi-natürlichen Experiment in China. Stadtklima. 46, 101302. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2022.101302 (2022).

Artikel Google Scholar

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Wir sind dankbar für die finanzielle Unterstützung durch vom Ministerium für Bildung, Forschung und Sozialwissenschaften finanzierte Jugendprojekte (16YJC790050), Großprojektfinanzierung für die sozialwissenschaftliche Forschungsbasis in der sozialwissenschaftlichen Planung der Provinz Fujian (FJ2020JDZ038, FJ2022R0140) und Schlüsselprojekte der städtischen Sozialwissenschaft von Xiamen Verband (XSKY2020B24).

Fakultät für Finanzen und Wirtschaft, Jimei-Universität, Nr. 1, Jicen Road, Xiamen, Fujian, Volksrepublik China

Na Li & Saihu Song

Das Forschungszentrum für lokale Finanzleistung, Jimei University, No. 1, Jicen Road, Xiamen, Fujian, Volksrepublik China

Na Li

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Alle Autoren haben zur Konzeption und Gestaltung der Studie beigetragen. NL: Konzeptualisierung, Schreiben – Vorbereitung des Originalentwurfs, formale Analyse, Überprüfung, Bearbeitung und Projektverwaltung; SS: Schreiben – Vorbereitung des Originalentwurfs, Methodik, Datenanalyse.

Korrespondenz zu Na Li oder Saihu Song.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Li, N., Song, S. Eine quasi-natürliche experimentelle Studie über Unternehmensinnovationen, die durch städtische Agglomerationspolitik in China vorangetrieben werden. Sci Rep 13, 10297 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-37384-7

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Eingegangen: 3. Februar 2023

Angenommen: 21. Juni 2023

Veröffentlicht: 26. Juni 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-37384-7

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