《表1 变量说明Tab.1 Explanation of ubran innovation variables》

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《基于创新的城市化——中国270个地级及以上城市数据的实证分析》

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式中:（1）Pi表示第i城市专利申请量，用以表征城市创新产出指标。专利数据是创新研究领域中使用最广泛的数据，尽管存在一些局限性，但凭借数据获取的便利性、详细的信息等优势，正被越来越多的地理学者和其他学科研究者用以创新研究[59]。此外，不管专利申请最终能否获得批准，专利申请行为自身就可以反映城市创新的活跃程度[60]。因此，采用专利申请量作为创新产出的衡量指标。考虑到从创新投入转化为创新产出需要一定的时限，参考已有研究成果，使用滞后一年的创新投入变量指标。（2）RD为研发投入水平，使用R&D经费支出来度量。（3）HIGH为高技能迁移人口指标，使用城市大学专科及以上学历迁入人口数量来度量。数据来源于各省、直辖市和自治区2010年第六次人口普查资料中“全省按现住地、受教育程度、性别分的户口登记地在外省的人口”统计表。该表统计了现居住在各市（区、县）不同受教育程度（未上过学、小学、初中、高中、大学专科、大学本科和研究生）的外省人口数量。不过，该表没有区分外省迁入人口的来源地，导致无法获取城市之间的高技能人口迁移网络数据。（4）DIV为城市文化多元性。测度城市文化多元性指数的数据来自各省、直辖市和自治区2010年第六次人口普查资料中“全省按现住地分的户口登记地在外省的人口”统计表。该表统计了现居住在各市（区、县）的不同来源省份的迁入人口数量，但没有对受教育程度进行区分。因此，文化多元性指数的测度包含了全部迁移人口，没有对高技能和低技能迁移人口文化多元性进行区分。（5）INDUSTRY为工业规模水平，用以表征专利倾向，使用规模以上工业企业数来度量。（6）HC为人力资本水平，使用每万人口大学生数来度量（表1）。u表示误差项。