经济论文哪里有？本论文在厘清各类重要产业专利对产业发展促进作用的基础上，进一步运用标准差椭圆法、核密度分析法、空间自相关分析对创新驱动型产业的时空格局演化特征及趋势进行分析。
1 绪论
2.1 专利数据的特征
专利是创新产出的一个重要类别。创新的基本过程有三个：创新的投入、创新的中间产出、最终的创新产出。其中，专利作为中间产出的成果之一，专利产出的过程通常是科学技术的研究开发过程。
既有研究证明，专利数据与创新产出的相关性极大。Feldman 等（1994）对专利数据与创新产出的相关性进行了计算分析，发现两者的相关系数为 0.934 [20]。Acs 等（2002）也通过相关性计算分析得出专利数据是表征创新活动的可靠衡量标准[21]。赵建吉、曾刚（2009）在研究创新的空间测度时指出，专利数据已经成为学者们最为广泛采用的创新产出数据[22]。因此，专利数量是质量较好的创新产出衡量指标。具体而言，专利数据具备以下优势：（1）专利数据的评价标准相对客观，因此是衡量专利较可靠的指标；（2）专利数据信息量大，包含了技术、发明以及发明者的信息，为创新研究的分类提供了依据；（3）相较于其他创新指标，专利数据较容易获取。
目前，国内外学者基于专利数据开展了大量实证研究。Breschi（1994）采用欧洲专利局创新与国际化研究中心（EPO-CESPRI）的数据库，对欧洲产业发展的相关专利进行了研究[23]。Verspagen 等（2004）采用 EPO 的数据库对欧洲跨国公司的模式进行了研究[24]。张英（2014）基于 1991-2010 年中国省级面板数据，分析了中国专利对经济增长的影响，发现技术含量更高的原性发明对经济增长具有促进作用[25]。李兵等（2016）运用企业层面 1998-2007 年专利，识别企业出口对企业自主创新技术的影响[26]。尤金秀等（2021）采用青岛市与其他副省级城市近三年高端装备制造产业发明专利，分析了青岛市高端装备制造产业创新过程中的优势和存在的不足[27]。
3 城市重点发展产业与专利关联性的实证研究
整体思路：首先，运用 ADF 单位根检验法对杭州市 2004-2017 年信息产业、健康产业、时尚产业、高端装备制造业专利数据序列与产值数据序列分别进行平稳性分析，用 E-G 两步法对专利数据序列与产值数据序列的进行协整关系分析，筛选出两个序列均能稳定表达或具有协整关系的产业类别。其次，建立 VAR 模型，以两个序列能稳定表达或具有协整关系的产业为研究对象，进行专利序列与产值序列的格兰杰因果关系检验，筛选出具有创新驱动特征的产业。然后，对筛选所得产业进行脉冲响应分析，探究专利与产业发展在时间维度上的互动逻辑。最后，分析探索得到专利与产业发展的空间维度关联性（图 3-1）。
本章节目的为筛选出创新驱动型产业，为进一步研究创新产出（专利）的空间发展规律并探讨相应的规划对策建议提供研究基础。
5 规划对策及建议
5.1 发展潜力区域识别
5.1.1 时尚产业专利发展潜力区域识别
不稳定的片段化集聚是时尚创业专利集聚发展的总体特征。通过分析时尚产业专利的空间分布特征及发展趋势，可得出时尚产业专利的潜力区域（图 5-3）。 总体来看，城市存在若干个稳定集聚区域、不稳定集聚区域。其中城市核心区存在多个稳定的片段化集聚区域，但并未能形成集聚中心；城市外围区散布若干稳定集聚区域、不稳定集聚区域。
时尚产业专利稳定集聚区域分散分布于城市核心区及城市外围拱墅区、临安区、江干区、滨江区，已具有一定的专利集聚规模，且仍有一定发展潜力。 时尚产业专利不稳定集聚区域分布于城市外围富阳区、滨江区、萧山区，专利规模不稳定，空间分布存在不确定性，但仍可作为潜力区域培养。
5.2 城市分区规划对策
5.2.1 专利空间分布格局集聚特征及模式
根据实践经验，城市以创新空间有三种发展模式，相对应的，专利也有三种发展模式，即创新源驱动型、要素吸引型和园区依托型。辨认两类产业专利活动空间分布区域的模式类型，可以更好地激活各个区域的专利数量。
（1）创新源驱动型创新产出集聚模式
创新源驱动型模式是基于创新源知识生产及其知识外溢过程实现而形成的城市创新产出集聚模式。创新源主要包括大学、各类科研机构和重点实验室、核心企业等创新源，通过教育、科技研发、实验等活动，从事知识、技术的基础创新。该模式的核心内涵是围绕具有知识溢出效应的创新源集聚创业者、中小企业以及核心企业专利的衍生企业，主要指分布在大学、研究机构周边的创新型、研发型企业集聚区。一方面，知识本身具有隐性属性，知识扩散、知识溢出在地理空间上的传递是递减的。在创新源驱动型模式下，源于学术机构或企业的研究开发机构等创新源的知识、技术，借助于创新主体之间的各种正式、非正式的联系，更易于被周边集聚区域内的企业获取，从而获得更多的创新机会，产生更多的创新产出。另一方面产学研协同的城市创新空间能够使得大学与企业建立密切联系，为企业提供人才、知识、技术支撑，有效的将科研成果转化成为生产力，以科技带动经济快速发展，同时良好的经济基础也促进科技研发的深入从而形成良性循环，形成科研与经济的直接联系。
6 结论与讨论
6.1 研究的主要结论
6.1.1 专利与产业发展的关联性 在城市尺度下，厘清各类产业专利与重点发展产业的互动关系，对实现创新驱动产业发展具有重要意义。因此，本论文以杭州市四类重点发展产业为研究对象，通过构建 VAR 模型探究各类产业专利与产业发展的关联性，辨识专利对产业发展是否具有推动作用。得出以下结论：
（1）时尚产业、高端装备制造业均具备创新驱动发展的特征，且专利的驱动作用具有时效性。因果关系检验结果表明，这两类产业专利与产业发展的时序演化过程为“专利增加为因，产业发展加快为果”，即专利对产业发展具有预测能力；动态互动特征检验结果表明，这两类产业的创新发展序列均对产业发展序列产生较高冲击值且冲击会随时间变化逐渐减弱至消失，即专利对产业发展存在驱动作用，但是这种驱动作用存在时效性。
（2）时尚产业、高端装备制造业专利对产业发展的作用特征存在差异。动态互动特征检验结果表明，时尚产业专利在短期（1-2 年）内对产业发展产生较强影响，但影响期过后影响效果断崖式下降，即创新驱动作用存在短期的强效性；高端装备制造业专利对产业发展的影响呈现周期性变化，一般来说，专利对产业发展的影响周期为3-4年一个周期，三个周期后专利对产业发展的影响逐渐减弱。由此可以看出，持续促进专利的开展可以对两类产业的发展产生长效影响，为了维持两类产业专利对产业发展长期有效的促进作用，需要对专利进行不断迭代更新。
（3）信息产业、健康产业专利与产业发展不具备稳定互动关系。根据协整检验、格兰杰因果关系检验，并未检验出两类产业专利于产业发展的稳定互动关系。其原因可能是在两类产业所处发展阶段内，专利对产业发展的拉动作用不明显，产业发展更多依靠实物资本和各种实际资源；两类产业创新系统不健全导致专利作用于实体经济增长的路径被堵塞。
参考文献（略）
