馮 粲，韓 霞，史冬梅，張 煜

(1.北京航空航天大學(xué)公共管理學(xué)院，北京 100191；2.科學(xué)技術(shù)部高技術(shù)研究發(fā)展中心，北京 100044)

0 引言

創(chuàng)新是驅(qū)動國家經(jīng)濟社會發(fā)展的持續(xù)動力，也是帶動區(qū)域發(fā)展的最核心因素。城市群作為現(xiàn)階段區(qū)域發(fā)展的主要空間載體，是支撐中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的主要平臺。 “十八大”以來，中國堅持創(chuàng)新在國家發(fā)展全局中的核心地位，并著力推進(jìn)城市群建設(shè)，2018年11月18日，中共中央、國務(wù)院發(fā)布的 《關(guān)于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機制的意見》明確指出，以京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、成渝城市群、長江中游城市群、中原城市群、關(guān)中平原城市群等城市群推動國家重大區(qū)域戰(zhàn)略融合發(fā)展。作為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展和城市群發(fā)展有機結(jié)合的城市群協(xié)同創(chuàng)新已廣泛存在并日益受到學(xué)者的關(guān)注[1-4]。

以城市群為空間依托的協(xié)同創(chuàng)新不僅有利于中心城市增長極點向外圍城市的知識擴散，帶動周邊地區(qū)發(fā)展，同時有助于緩解大城市病，促進(jìn)區(qū)域一體化進(jìn)程，實現(xiàn)城市間優(yōu)勢互補、合作共贏。城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，不僅是城市群內(nèi)創(chuàng)新主體應(yīng)對創(chuàng)新的制度性安排，也是城市群內(nèi)創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新活動的直觀體現(xiàn)，是研究城市群內(nèi)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展水平的重要依據(jù)。本文以中國最具國際性和代表性的城市群——京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)三大城市群為研究對象，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，透過對城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及驅(qū)動城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展影響因素的深度分析，以期把握中國城市群協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)狀，并從體制機制上為提升城市群協(xié)同創(chuàng)新能力水平提供政策參考。

1 文獻(xiàn)回顧

協(xié)同創(chuàng)新是在創(chuàng)新逐步轉(zhuǎn)向系統(tǒng)化、網(wǎng)絡(luò)化范式的背景下應(yīng)運而生的，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)是一種基于網(wǎng)絡(luò)的合作創(chuàng)新，是一種應(yīng)對系統(tǒng)創(chuàng)新的基本制度安排[5-6]。近年來，隨著協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)研究廣度深度的不斷延展以及新研究技術(shù)的引入，關(guān)于協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的研究逐漸由定性研究轉(zhuǎn)向定量研究，并拓展到企業(yè)、產(chǎn)業(yè)、集群、區(qū)域等層面，城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)就是其中的一個重要方向?，F(xiàn)階段關(guān)于城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的研究主要集中在城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及解釋城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系或網(wǎng)絡(luò)演化的原因方面。

在城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的數(shù)據(jù)量化分析上，部分學(xué)者[7-8]從創(chuàng)新引力角度出發(fā)度量城市間的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強度，采用基于城市創(chuàng)新綜合指標(biāo)或創(chuàng)新產(chǎn)出的引力模型來測度城市間的創(chuàng)新聯(lián)系，但是這種方法只是對城市間創(chuàng)新聯(lián)系的簡單模擬，往往難以準(zhǔn)確量化城市間的創(chuàng)新聯(lián)系[9]。還有部分學(xué)者[10]以資金、人員以及知識流動等 “流數(shù)據(jù)”代替基于引力模型的模擬數(shù)據(jù)。這種方法雖然能夠更加真實地反映城市主體間的創(chuàng)新聯(lián)系，但數(shù)據(jù)的難獲取性對其廣泛使用形成了較大的制約。因此，能夠直接體現(xiàn)主體間創(chuàng)新聯(lián)系且較易獲取的 “網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)”正被越來越多的學(xué)者采納。常見的 “網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)”如聯(lián)合申請專利數(shù)據(jù)、聯(lián)合發(fā)表學(xué)術(shù)論文數(shù)據(jù)等。例如，徐宜青等[11]、王海花等[12]利用聯(lián)合申請專利數(shù)據(jù)研究長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)格局的發(fā)展演變，劉佳等[13]基于城市合著論文、許培源等[14]基于科研合作數(shù)據(jù)研究粵港澳大灣區(qū)知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，潘春苗等[15]基于跨城市合著論文、跨城市聯(lián)合申請發(fā)明專利、省際間技術(shù)交易數(shù)據(jù)分析三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和空間特征。

城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過程中會受到多種因素的影響，如城市間的地理距離、交通的可達(dá)性、經(jīng)濟發(fā)展水平、結(jié)構(gòu)嵌入以及支持創(chuàng)新的政策環(huán)境等。在研究影響協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)因素的策略中，最基本、最常用的是比較創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)參與者間的相似性，即 “鄰近性”[16-18]。鄰近性概念最早起源于產(chǎn)業(yè)集群的研究，Marshall[19]發(fā)現(xiàn)同一集群內(nèi)部的經(jīng)濟活動主體在空間上存在協(xié)同定位關(guān)系，這種創(chuàng)新活動在特定空間范圍內(nèi)的集聚使人們首先認(rèn)識到地理鄰近的重要性。隨著研究的逐步深入，學(xué)者發(fā)現(xiàn)單一的地理鄰近性對創(chuàng)新主體間交互學(xué)習(xí)和合作創(chuàng)新的解釋力度非常有限。20世紀(jì)90年代，法國鄰近動力學(xué)派[16]指出，除了地理上的鄰近之外，其他形式的鄰近可能有助于互動學(xué)習(xí)和創(chuàng)新，這標(biāo)志著學(xué)者對鄰近性的關(guān)注開始從單一的地理鄰近過渡到多維鄰近性的考察。此后，鄰近性概念得以豐富和拓展，不同維度鄰近性作為影響創(chuàng)新主體間開展互動學(xué)習(xí)、合作交流的重要因素已成為學(xué)者的共識[20]。

雖然鄰近性的多維性受到學(xué)者的普遍認(rèn)同，但是由于研究視角不同、研究目的各異，不同學(xué)者在研究時對同一鄰近性的概念界定有所不同，導(dǎo)致不同維度鄰近性概念存在重疊交叉現(xiàn)象。Boschma[17]在整理歸納前人研究成果的基礎(chǔ)上，構(gòu)建地理、制度、認(rèn)知、社會和組織五維鄰近性概念框架，即行動者對于與之互動合作的人表現(xiàn)出強烈的偏見，其更喜歡與擁有相似知識 (認(rèn)知鄰近)、準(zhǔn)則和價值觀 (制度鄰近)、同一地點 (地理鄰近)、社會關(guān)系 (社會鄰近)或組織邊界 (組織鄰近)的人合作。后來這一框架常被使用在多維鄰近性的分析之中。此外，學(xué)者還將鄰近性拓展到技術(shù)鄰近、經(jīng)濟鄰近等層面。在鄰近性影響城市群協(xié)同創(chuàng)新方面，徐瑩等[21]研究地理、認(rèn)知、制度鄰近性對長江中游城市群技術(shù)創(chuàng)新合作績效的影響效應(yīng)，高麗娜等[22]基于長三角城市群從空間、技術(shù)、經(jīng)濟3個維度探尋鄰近性作用于城市群創(chuàng)新系統(tǒng)的路徑。

現(xiàn)有文獻(xiàn)為本文的研究奠定了基礎(chǔ)?；谌蟪鞘腥涸趪野l(fā)展進(jìn)程中扮演的重要角色，又由于三大城市群在城市規(guī)模、城市發(fā)展水平、創(chuàng)新能力等方面的差異，綜合研究三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有較強的現(xiàn)實意義。已有文獻(xiàn)大部分集中于研究單一城市群的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)以及影響網(wǎng)絡(luò)形成的因素，較少基于三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的比較和綜合性分析。同時，在多維鄰近性視角探究城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)影響因素方面的研究也有待進(jìn)一步拓展。以京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)三大城市群為研究對象，多角度探究其協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，進(jìn)行三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的綜合比較分析，從地理、制度、經(jīng)濟、認(rèn)知、文化五維鄰近性視角出發(fā)探究影響三大城市群協(xié)同創(chuàng)新水平的因素，并使用方言數(shù)據(jù)出發(fā)研究文化鄰近性對創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成的影響，具有一定的新穎性。通過本研究，可進(jìn)一步把握三大城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的現(xiàn)狀，并為推進(jìn)城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展提供參考。

2 研究設(shè)計

2.1 研究方法

社會網(wǎng)絡(luò)分析方法 (SNA)是一套用來分析多個個體通過相互聯(lián)系構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、性質(zhì)以及其他用于描述這個網(wǎng)絡(luò)屬性的分析方法的集合[23]，可以把復(fù)雜的關(guān)系形態(tài)表征為網(wǎng)絡(luò)構(gòu)型[23-24]，創(chuàng)新研究是其主要應(yīng)用領(lǐng)域之一[26]。社會網(wǎng)絡(luò)分析方法已經(jīng)比較成熟，大致從兩個方向展開，即以個體或節(jié)點為對象的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析法和以整體網(wǎng)絡(luò)為對象的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析法，分別從節(jié)點特征和整體特征方面闡釋網(wǎng)絡(luò)的具體特征[23]。

本文的主要研究問題是以三大城市群內(nèi)部的城市為個體，構(gòu)建通過城市間協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)系形成的城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，并對其進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析。采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法可以映射城市創(chuàng)新主體間的互動結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，將城市間的協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)系可視化，并就城市節(jié)點在城市群中的位置特征和城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的整體特征進(jìn)行描述，適用于研究的展開。

2.2 數(shù)據(jù)來源

選取能夠直接體現(xiàn)主體間的創(chuàng)新聯(lián)系且較易獲取的 “網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)”對三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行量化分析，從城市間創(chuàng)新主體聯(lián)合申請專利和專利權(quán)轉(zhuǎn)移的視角切入。選擇聯(lián)合申請專利和專利權(quán)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)構(gòu)建創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的原因一方面在于專利數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和可貿(mào)易性，能夠直接反映微觀主體的實際協(xié)同創(chuàng)新關(guān)聯(lián)，另一方面在于聯(lián)合申請專利和專利權(quán)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)能夠直接反映城市間創(chuàng)新主體的創(chuàng)新合作和知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)移情況，是城市群層面創(chuàng)新要素聯(lián)合互補、優(yōu)化配置的集中體現(xiàn)。本研究的專利數(shù)據(jù)來源于IncoPat專利數(shù)據(jù)庫，采集2011—2019年三大城市群內(nèi)部地級及以上城市由兩個或兩個以上主體合作申請以及專利權(quán)發(fā)生轉(zhuǎn)移的專利信息，包括發(fā)明申請、實用新型、外觀設(shè)計以及發(fā)明授權(quán)。經(jīng)過篩選和處理后最終得到76644對城市間創(chuàng)新合作數(shù)據(jù)，其中京津冀8078對，長三角36764對，大灣區(qū)31802對。

2.3 鄰近性界定與指標(biāo)構(gòu)建

明確鄰近性的維度是探究城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)影響因素的基礎(chǔ)。本文從多維鄰近性視角出發(fā)，參考學(xué)者對多維鄰近性的設(shè)定方法，結(jié)合中國城市群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的實際情況和數(shù)據(jù)的可獲得性，構(gòu)建地理鄰近、制度鄰近、經(jīng)濟鄰近、認(rèn)知鄰近和文化鄰近五維鄰近性指標(biāo)。由于本文定義的城市群內(nèi)城市間的地理鄰近、制度鄰近和文化鄰近指標(biāo)均隨時間變化較小，因此在構(gòu)建三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和探究其影響因素方面均未考慮隨時間演化的數(shù)據(jù)，而是選取三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)在時間上的一個 “截面”進(jìn)行比較研究。本文對多維鄰近性的界定和指標(biāo)構(gòu)建方法具體如下。

地理鄰近性表示兩個城市地理上的接近程度。由于創(chuàng)新就其本質(zhì)而言是知識的創(chuàng)造性重組，而知識的傳播具有顯著的地理衰減效應(yīng)，因此在創(chuàng)新過程中面對面的近距離交流變得尤為重要。地理鄰近性的本質(zhì)是區(qū)域主體間各要素運輸、傳播和共享需要面對的物理或空間距離。大部分前人研究中以城市間地理球面距離為基礎(chǔ)測度地理鄰近性。由于城市間的溝通依賴于交通便捷性，單純地理概念上兩點的球面距離并不能準(zhǔn)確反映兩個城市間溝通交流的距離，因此本文使用城市間路網(wǎng)的最短通勤距離作為衡量地理鄰近的負(fù)向指標(biāo)，城市間地理距離越低則地理鄰近性越高。數(shù)據(jù)來源于南開大學(xué)中國城市與區(qū)域空間發(fā)展數(shù)據(jù)庫，據(jù)此計算了中國主要地級以上城市間的路網(wǎng)最短通勤距離。

制度鄰近性衡量的是兩個城市之間能夠促使知識有效傳播的制度相似性，本文的制度指正式制度，即主要依賴各行政區(qū)域通過協(xié)商和法規(guī)等形式達(dá)成的共識?；谇叭搜芯渴褂玫奶摂M變量方法，本文采用城市行政級別差距作為度量城市間制度距離的依據(jù)，以此構(gòu)建制度鄰近性矩陣。采用這種方法的原因，一是行政級別由官方規(guī)定，記載于正式的規(guī)章制度中，有較強的依據(jù)性，二是不同行政等級的城市間確實存在不可忽視的差距。本文將同級別城市對應(yīng)的制度鄰近性取值設(shè)定為1，否則為0。考慮到行政級別高的城市擁有的制度紅利更多，當(dāng)兩個城市同時屬于副省級以上城市時，將其制度鄰近的取值調(diào)整為2。

經(jīng)濟鄰近性衡量網(wǎng)絡(luò)中各城市間經(jīng)濟規(guī)模的接近程度，在經(jīng)濟距離方面，本文使用2011—2019年城市人均GDP差距的均值來衡量城市間的經(jīng)濟距離，測算公式為：

Ecoij=|gdpi-gdpj|

(1)

式中，城市GDP數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺 (CNRDS)。經(jīng)濟距離是衡量經(jīng)濟鄰近的負(fù)向指標(biāo)，城市間的經(jīng)濟距離越低則經(jīng)濟鄰近性越高。

認(rèn)知鄰近性對城市間創(chuàng)新合作的促進(jìn)作用表現(xiàn)為能夠促進(jìn)兩個城市行為主體間的有效溝通，提高交流效率。使用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)衡量城市間的認(rèn)知鄰近性，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)取值介于0到1之間，取值越大，表示兩城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越相似，認(rèn)知鄰近性越高。本文以2011—2019年城市間三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)的均值衡量認(rèn)知鄰近性，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)的測算公式為：

(2)

式中，k代表城市第k次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，城市三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺 (CNRDS)。

文化鄰近性是一個較為模糊的概念，有時被包含在制度鄰近性中，作為非正式制度的一種。非正式制度是在主體間內(nèi)在的根植性、民族習(xí)性和歷史積淀中逐漸形成的，包含語言文字、價值理念、道德規(guī)范、風(fēng)俗習(xí)慣等。非正式制度的度量一直是研究的難點?？紤]到中國各地區(qū)內(nèi)在的傳統(tǒng)文化差異在一定程度上塑造了語言地圖的劃分，本文從地區(qū)方言體系出發(fā)，試圖探究文化鄰近性對創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成的影響。三大城市群地區(qū)主要涉及官話片區(qū)和漢語方言片區(qū)。其中，京津冀城市群劃分為北京官話 (北京市、承德市、廊坊市)、冀魯官話 (天津、石家莊、唐山、秦皇島、邢臺、保定、滄州、衡水)和晉語 (張家口、邯鄲)；長三角城市群劃分為吳語 (上海、無錫、常州、蘇州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州、銅陵)和江淮官話 (南京、南通、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、合肥、蕪湖、馬鞍山、安慶、滁州、池州、宣城)；粵港澳大灣區(qū)城市群全部為粵語。方言數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺 (CNRDS)，以官話 (大類)和漢語方言 (大類)作為城市語言的劃分標(biāo)準(zhǔn)。同一語言大類城市間的文化距離設(shè)定為0，否則為1。同樣，文化距離是衡量文化鄰近的負(fù)向指標(biāo)，城市間文化距離越低則文化鄰近性越高。

3 三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征

3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基本情況描述

將三大城市群中的各個城市視為節(jié)點，使用專利數(shù)據(jù)構(gòu)建城市間協(xié)同創(chuàng)新矩陣，以各城市的地理經(jīng)緯度坐標(biāo)作為節(jié)點布局方式，用Gephi軟件繪制三大城市群區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。圖1中，城市節(jié)點的大小依據(jù)各節(jié)點的度數(shù)中心度大小確定，節(jié)點間邊的寬度依據(jù)邊的權(quán)重確定。

圖1 2011—2019年三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)

由圖1可以直觀看出，三大城市群內(nèi)各城市之間普遍存在協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)系，但這種聯(lián)系在不同城市之間的強度有顯著差別，網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系并不均衡。具體而言，在京津冀城市群中，北京和天津兩個城市之間的創(chuàng)新聯(lián)系最多，其次是北京與廊坊、唐山、保定、石家莊幾個城市間的創(chuàng)新聯(lián)系較多。北京和天津兩個城市之間的創(chuàng)新聯(lián)系顯著超出其他城市間的創(chuàng)新聯(lián)系。在長三角城市群中，上海與蘇州、上海與南京兩對城市間的創(chuàng)新聯(lián)系最多，其次是南京與蘇州、上海與常州、上海與無錫、上海與杭州幾對城市間的創(chuàng)新聯(lián)系較多。在粵港澳大灣區(qū)城市群中，深圳與東莞兩個城市之間的創(chuàng)新聯(lián)系最多，其次是深圳與廣州、深圳與惠州、廣州與佛山幾對城市間的創(chuàng)新聯(lián)系較多，深圳與廣州兩個城市之間的創(chuàng)新聯(lián)系也顯著超出其他城市間的創(chuàng)新聯(lián)系。以下通過社會網(wǎng)絡(luò)分析方法探究具體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。

3.2 節(jié)點中心性分析

節(jié)點中心性反映網(wǎng)絡(luò)行動者在網(wǎng)絡(luò)中地位和優(yōu)勢等方面的差異。行動者越處于網(wǎng)絡(luò)中的中心地位，其影響力越大。根據(jù)本文研究的背景和指標(biāo)內(nèi)涵，選擇度數(shù)中心度和中間中心度兩種指標(biāo)進(jìn)行測度。

度數(shù)中心度表示某一城市在網(wǎng)絡(luò)中與其他城市聯(lián)系的緊密程度，度數(shù)中心度越大的城市，在網(wǎng)絡(luò)中的影響力越強。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不同時，不同網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的絕對中心度不可比較，因此，本文所用的中心度為相對中心度，測算公式為：

(3)

式中，Xij為與i點相連的聯(lián)系數(shù)，n為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。

中間中心度測量的是行動者對資源的控制程度。具有較高中間中心度的節(jié)點處于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他節(jié)點交往的最短路徑上。在本文中，某一城市的中間中心度表明其對其他城市協(xié)同創(chuàng)新起到了橋梁或媒介作用。中間中心度越高，表明其他城市聯(lián)系經(jīng)過該節(jié)點的路徑數(shù)越多，該城市對其他城市的控制能力越強，越處于網(wǎng)絡(luò)的核心。同樣，本文所指的中間中心度為相對中心度，測算公式為：

(4)

式中，gjk為節(jié)點j和節(jié)點k之間存在的捷徑數(shù)目，gjk(i)表示節(jié)點j和節(jié)點k之間經(jīng)過節(jié)點i的捷徑數(shù)目。

使用Gephi軟件計算2011—2019年三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中各城市節(jié)點的度數(shù)中心度和中間中心度，結(jié)果見表1。由表1可知：①在京津冀城市群中，北京是處于網(wǎng)絡(luò)中統(tǒng)領(lǐng)地位的中心型節(jié)點城市，具有最高的度數(shù)中心度和中間中心度，與其他城市聯(lián)系最為緊密且對其他城市有較強的控制能力，天津的中心性僅次于北京，具有第二高的度數(shù)中心度和中間中心度，其他河北省的城市相較而言均具有較低的度數(shù)中心度，僅石家莊具有較高的中間中心度，衡水和邢臺的中心性最低。與其他兩個城市群相比，北京、天津在京津冀城市群中的度數(shù)中心度占比較大，說明京津冀城市群在協(xié)同創(chuàng)新上資源分配更加不平均，整體協(xié)同性更差。②在長三角城市群中，上海是處于網(wǎng)絡(luò)中統(tǒng)領(lǐng)地位的中心型節(jié)點城市，具有最高的度數(shù)中心度和中間中心度，其次是南京、蘇州和無錫，與其他城市具有較為緊密的協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)系，中間中心度較高的城市還包括杭州和寧波，池州和宣城的中心性最低。作為由上海這一直轄市和江蘇、浙江、安徽三省部分城市構(gòu)成的城市群，可以明顯看出江蘇省的協(xié)同創(chuàng)新水平較高，其次是浙江省，安徽省的協(xié)同創(chuàng)新水平較低。③在粵港澳大灣區(qū)城市群中，深圳是處于網(wǎng)絡(luò)中統(tǒng)領(lǐng)地位的中心型節(jié)點城市，具有最高的度數(shù)中心度和中間中心度，其次是東莞和廣州，中間中心度較高的城市還包括了中山和珠海，肇慶和澳門的中心性最低。

3.3 整體網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分析

整體網(wǎng)絡(luò)評價指標(biāo)可定量刻畫網(wǎng)絡(luò)整體規(guī)模、形態(tài)、中心勢等。本文選取網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心勢刻畫各城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的整體特征。

網(wǎng)絡(luò)規(guī)模指網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)量，本文指城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中涉及的城市數(shù)量，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)指協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中城市間創(chuàng)新合作的總值，這兩個指標(biāo)十分直觀地反映了城市群內(nèi)的創(chuàng)新合作規(guī)模。網(wǎng)絡(luò)密度是網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點間聯(lián)系的緊密程度，便于比較不同規(guī)模網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間聯(lián)系的密切程度，其測算公式為：

(5)

式中，d(ni，nj) 表示城市i和城市j間的合作關(guān)系數(shù)量，k表示網(wǎng)絡(luò)中的成員數(shù)目。

網(wǎng)絡(luò)中心勢指作為整體圖的中心度，反映了網(wǎng)絡(luò)的集中程度或者一致性。具體而言，網(wǎng)絡(luò)度中心勢指網(wǎng)絡(luò)的實際點度變異值與可能出現(xiàn)的最大點度變異值之比，該值越接近于1，表明網(wǎng)絡(luò)集中趨勢越明顯、網(wǎng)絡(luò)度中心勢的測算公式為：

(6)

類似地，網(wǎng)絡(luò)中間中心勢的測算公式為：

(7)

使用Gephi軟件計算的2011—2019年三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)見表2。由表2可知：①京津冀城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有最小的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、關(guān)系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度，同時具有最大的網(wǎng)絡(luò)度中心勢和中間中心勢，表明其城市成員之間的協(xié)同創(chuàng)新活動較少，同時協(xié)同創(chuàng)新活動更加集中在少數(shù)城市 (北京、天津)， “權(quán)力”更加集中，城市群整體協(xié)同創(chuàng)新水平較低。②長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模最大，具有最大的關(guān)系數(shù)，最小的中心勢，其協(xié)同創(chuàng)新水平較高，創(chuàng)新分布更加平均。③粵港澳大灣區(qū)城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)雖然規(guī)模最小，但擁有最高的網(wǎng)絡(luò)密度，說明其成員之間的協(xié)同創(chuàng)新合作更為密切，網(wǎng)絡(luò)中心勢位于京津冀城市群和長三角城市群之間。

表2 2011—2019年三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)整體網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)

3.4 核心-邊緣分析

核心區(qū)是具有較高創(chuàng)新變革能力的地域社會組織子系統(tǒng)，邊緣區(qū)則是依附于核心區(qū)的地域社會子系統(tǒng)。核心區(qū)與邊緣區(qū)共同組成完整的空間系統(tǒng)，其中核心區(qū)在空間系統(tǒng)中居支配地位。核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點之間聯(lián)系的緊密程度，將網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點分為核心區(qū)域和邊緣區(qū)域，并給出其兩類區(qū)域內(nèi)部及之間的聯(lián)系矩陣。處于核心區(qū)域的結(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中占有比較重要的地位，其余結(jié)點則處于邊緣地位。利用Ucinet軟件自帶的核心-邊緣分析模塊進(jìn)行計算，結(jié)果見表3。由表3可知：①在京津冀城市群中，北京、天津處于核心地位，在長三角城市群中，上海、南京、蘇州處于核心地位，在粵港澳大灣區(qū)城市群中，香港、廣州、深圳處于核心位置。②根據(jù)核心邊緣聯(lián)系矩陣，京津冀城市群的核心-邊緣特征最為顯著，其基本處于協(xié)同創(chuàng)新的初期，長三角城市群的核心-邊緣特征較京津冀偏弱，其基本處于協(xié)同創(chuàng)新的成長期，而大灣區(qū)城市群的核心-邊緣特征在三大城市群中表現(xiàn)最弱，各城市間發(fā)展較為均衡，可認(rèn)為其協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展已相對完善。

表3 2011—2019年三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心-邊緣分析

3.5 模塊化分析

模塊化分析的目標(biāo)是要探測網(wǎng)絡(luò)中的 “模塊”或是 “社團(tuán)”，模塊劃分方法可以使模塊間的緊密度最大，具有更大的密度。利用Gephi軟件中自帶的模塊化運算方法，找到使模塊性最大化的劃分方式。使用不同的顏色對城市群網(wǎng)絡(luò)的每個模塊進(jìn)行標(biāo)記，分析結(jié)果如圖2所示。

圖2 2011—2019年三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模塊化結(jié)果

由模塊化分析結(jié)果可知，在京津冀城市群中，形成了兩大 “社團(tuán)”——北京、天津、廊坊為一個社團(tuán)，其余河北的城市為一個社團(tuán)。在長三角城市群中，上海和江蘇的城市組成一個社團(tuán)，浙江的城市為一個社團(tuán)，安徽的城市為一個社團(tuán)，即長三角城市群的行政區(qū)劃在協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中有明顯邊界。在粵港澳大灣區(qū)城市群中，深圳、東莞、惠州為一個社團(tuán)，廣州和其他城市為一個社團(tuán)。

4 三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的影響因素分析

4.1 多維鄰近性與城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的QAP分析

在研究設(shè)計明確多維鄰近性的基礎(chǔ)上，通過QAP分析法探索影響三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的因素。QAP分析是一種將兩個及以上矩陣中各對應(yīng)元素值的相似性進(jìn)行比較，給出矩陣間的相關(guān)系數(shù)，同時對系數(shù)進(jìn)行非參檢驗的方法，其優(yōu)點在于不要求變量之間相互獨立或已知變量的總體分布形態(tài)，適用于違背 “共線性”關(guān)系矩陣的參數(shù)估計和統(tǒng)計檢驗，可度量 “屬性數(shù)據(jù)”與 “關(guān)系數(shù)據(jù)”間的關(guān)系，并能有效避免無意義顯著性檢驗導(dǎo)致的模型預(yù)測功能失效。在網(wǎng)絡(luò)分析中，QAP提供的多元回歸方法可以衡量多個屬性矩陣 (自變量矩陣)和一個主體矩陣 (因變量矩陣)之間的回歸關(guān)系。運用QAP分析法研究多維鄰近性對城市群協(xié)同創(chuàng)新的影響，設(shè)立模型為：

PATij=f(Geoij，Insij，Ecoij，Cogij，Culij)

(8)

式中，PATij表示城市間協(xié)同創(chuàng)新水平，以專利聯(lián)合申請和轉(zhuǎn)讓數(shù)作為表征，Geoij、Insij、Ecoij、Cogij、Culij分別代表地理鄰近性、制度鄰近性、經(jīng)濟鄰近性、認(rèn)知鄰近性和文化鄰近性的對應(yīng)指標(biāo)。從單一城市群出發(fā)，對被解釋變量PAT與5個影響因素進(jìn)行QAP回歸分析，回歸結(jié)果見表4。

表4 多維鄰近性與城市協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)QAP回歸分析結(jié)果

根據(jù)QAP回歸分析結(jié)果，可發(fā)現(xiàn)通勤距離與三大城市群內(nèi)的協(xié)同創(chuàng)新水平顯著負(fù)相關(guān)，即地理鄰近性與協(xié)同創(chuàng)新水平顯著正相關(guān)。制度鄰近性與協(xié)同創(chuàng)新水平顯著正相關(guān)，即創(chuàng)新合作會傾向于發(fā)生在行政級別相同的高級別城市間，跨行政級別的創(chuàng)新合作在高級別城市的主導(dǎo)下也會表現(xiàn)出較高的頻次和強度，行政級別較低城市間的創(chuàng)新合作的頻次較低。GDP差距對三大城市群協(xié)同創(chuàng)新水平的影響有所差異，即經(jīng)濟鄰近性對三大城市群協(xié)同創(chuàng)新的影響不同，在京津冀城市群中，經(jīng)濟鄰近性與城市間協(xié)同創(chuàng)新水平顯著正相關(guān)，在長三角城市群中，經(jīng)濟鄰近性與城市間協(xié)同創(chuàng)新水平顯著負(fù)相關(guān)，在粵港澳大灣區(qū)城市群中，經(jīng)濟鄰近性與城市間協(xié)同創(chuàng)新水平關(guān)系不顯著。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)對三大城市群協(xié)同創(chuàng)新水平的影響也有所差異，即認(rèn)知鄰近性對三大城市群協(xié)同創(chuàng)新的影響不同，在長三角和粵港澳大灣區(qū)城市群中，認(rèn)知鄰近性與城市間協(xié)同創(chuàng)新水平成正比，在京津冀城市群中，認(rèn)知鄰近性與城市間協(xié)同創(chuàng)新水平成反比。以方言差異為表征的文化鄰近性與城市群內(nèi)的協(xié)同創(chuàng)新水平?jīng)]有顯著關(guān)系。

由于QAP分析是矩陣相關(guān)分析，單一城市群矩陣數(shù)據(jù)量較少，為了更深一步研究多維鄰近性對協(xié)同創(chuàng)新水平的影響，接下來將矩陣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓛申P(guān)系數(shù)據(jù)，整體分析三大城市群協(xié)同創(chuàng)新水平的影響因素。

4.2 多維鄰近性與城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的線性回歸分析

城市之間的協(xié)同創(chuàng)新水平與兩個城市各自的創(chuàng)新水平成正相關(guān)，與距離變量成負(fù)相關(guān)。借鑒引力模型，將引力模型取對數(shù)轉(zhuǎn)化為線性模型，考察協(xié)同創(chuàng)新水平與多維鄰近性的對應(yīng)關(guān)系，設(shè)定線性模型為：

PATij=α+β1PATi+β2PATj+β3Geoij+β4Insij+β5Ecoij+β6Cogij+β7Culij+ε

(9)

式中，PATi和PATj分別代表兩個城市各自的專利申請數(shù)量，其余變量含義與上文相同，回歸結(jié)果見表5。首先用Stata軟件對城市之間的協(xié)同創(chuàng)新水平進(jìn)行OLS回歸，并使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，回歸結(jié)果見表5中的列 (1)。由OLS回歸結(jié)果可以看出，城市之間的專利合作數(shù)量與兩個城市各自的專利申請數(shù)量成正比。兩個城市間的通勤距離對其專利合作數(shù)量的影響顯著為負(fù)，即地理鄰近性對城市間的協(xié)同創(chuàng)新水平有顯著正向影響，與QAP分析的結(jié)果一致。制度鄰近性對城市間協(xié)同創(chuàng)新水平的影響顯著為正，城市間GDP差距對城市間協(xié)同創(chuàng)新水平的影響顯著為負(fù)，即經(jīng)濟鄰近性正向影響城市間協(xié)同創(chuàng)新水平，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)及認(rèn)知鄰近性對城市間專利合作的影響為正但不顯著，語言體系即文化鄰近性對城市間專利合作數(shù)量的影響為負(fù)但不顯著。

表5 多維鄰近性與城市協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)回歸分析結(jié)果

由于被解釋變量專利聯(lián)合申請和轉(zhuǎn)讓數(shù)為非負(fù)整數(shù)，故可采用離散計數(shù)模型進(jìn)行穩(wěn)健性分析。常用的離散計數(shù)模型有泊松回歸和負(fù)二項回歸兩種模型。但是，標(biāo)準(zhǔn)泊松回歸的使用前提是被解釋變量的期望與方差相等。經(jīng)計算，本文被解釋變量的樣本方差大約是樣本均值的4倍，因此不適用標(biāo)準(zhǔn)泊松回歸，在此使用負(fù)二項回歸。表5列 (2)為NB2負(fù)二項回歸結(jié)果，計算負(fù)二項回歸的平均邊際效應(yīng)，結(jié)果見列 (3)。列 (4)為NB1負(fù)二項回歸的結(jié)果，列 (5)為平均邊際效應(yīng)。由于被解釋變量有部分取值為0，考慮零膨脹泊松回歸，列 (6)為其結(jié)果，經(jīng)計算的vuong統(tǒng)計量為2.74，顯著大于1.96，固拒絕標(biāo)準(zhǔn)泊松回歸，使用零膨脹泊松回歸合理，列 (7)為平均邊際效應(yīng)。

綜合離散計數(shù)模型的平均邊際效應(yīng)結(jié)果可以看出，城市之間的專利合作數(shù)量與兩個城市各自的專利申請數(shù)量成正比，兩個城市之間的通勤距離對其專利合作數(shù)量影響顯著為負(fù)，制度鄰近性、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)對專利合作數(shù)量影響顯著為正，其結(jié)果與OLS回歸的結(jié)果相似，通過穩(wěn)定性檢驗。在負(fù)二項回歸中，城市間GDP差距和語言鄰近對專利合作數(shù)量的影響不顯著，在零膨脹泊松回歸中，城市間GDP差距、語言鄰近對專利合作數(shù)量的影響顯著為正，結(jié)果不穩(wěn)健。

結(jié)合QAP分析結(jié)果與回歸分析的結(jié)果可知，每個城市自身的創(chuàng)新能力能夠直接正向影響城市群內(nèi)城市間的協(xié)同創(chuàng)新能力。同時，在三大城市群中，地理鄰近性、制度鄰近性和認(rèn)知鄰近性對城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有顯著的正向影響，而經(jīng)濟鄰近性和以方言為表征的文化鄰近性對三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的影響不顯著。這意味著，城市群內(nèi)城市間的交通越便捷，行政等級越接近，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越相似，越容易產(chǎn)生協(xié)同創(chuàng)新，且行政等級越高的城市與其他城市協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)系的可能性更高。然而，城市間的GDP差距、以方言為代表的傳統(tǒng)文化相似性對城市群協(xié)同創(chuàng)新的影響并不顯著。

5 結(jié)論及政策建議

在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展和城市群成為區(qū)域經(jīng)濟核心引擎的背景下，城市群內(nèi)城市間的協(xié)同創(chuàng)新發(fā)揮著日益突出的作用。本文選取京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)三大城市群為研究對象，使用城市間創(chuàng)新主體聯(lián)合申請專利和專利權(quán)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)構(gòu)建城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用社會網(wǎng)絡(luò)分析法分析三大城市群內(nèi)部協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的空間結(jié)構(gòu)，并從多維鄰近性視角出發(fā)探究影響城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的因素，研究結(jié)論如下。

(1)三大城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征存在明顯差異。通過社會網(wǎng)絡(luò)分析，可發(fā)現(xiàn)在三大城市群中，粵港澳大灣區(qū)城市群城市間的協(xié)同創(chuàng)新合作最為密切，創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心-邊緣特征較弱，城市間發(fā)展較為均衡，其中深圳是粵港澳大灣區(qū)城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的中心型節(jié)點城市。長三角城市群的整體協(xié)同創(chuàng)新水平較高，創(chuàng)新分布較均衡，但江蘇、浙江、安徽3個省份在協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中存在明顯的邊界，上海是長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的中心型節(jié)點城市，其次是南京、蘇州和無錫。相比較而言，京津冀城市群的整體協(xié)同創(chuàng)新水平較低，核心-邊緣特征最為顯著，協(xié)同創(chuàng)新活動更加集中在北京、天津兩個城市，河北省的城市均具有較低的中心性。

(2)城市間鄰近性對城市群協(xié)同創(chuàng)新能力具有顯著影響。除了城市自身的創(chuàng)新能力能夠直接影響其與其他城市的協(xié)同創(chuàng)新能力，城市間的地理鄰近、制度鄰近、認(rèn)知鄰近對城市群協(xié)同創(chuàng)新能力具有顯著影響，即城市群內(nèi)城市間的通勤距離、行政劃分和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響協(xié)同創(chuàng)新的重要因素。但是，文章未發(fā)現(xiàn)以城市間GDP差距為表征的經(jīng)濟鄰近性和以語言區(qū)劃分為表征的文化鄰近性對于城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的顯著影響。

結(jié)合研究結(jié)論，基于城市群的協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展提出以下政策建議。

(1)重視多維鄰近性對城市群協(xié)同創(chuàng)新的影響，不斷優(yōu)化城市群創(chuàng)新環(huán)境。各城市在努力提升自身創(chuàng)新能力的同時，要注重多維鄰近性對城市間協(xié)同創(chuàng)新的積極作用。應(yīng)持續(xù)推進(jìn)城市間的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高創(chuàng)新主體間的可達(dá)性，增強城市間主體往來的便利性，降低城市間合作的時間與經(jīng)濟成本，提升城市間的地理鄰近性。要弱化城市群內(nèi)城市間的行政劃分，例如，長三角城市群要著力降低江蘇、浙江、安徽三省間的行政壁壘，減少制度距離對協(xié)同創(chuàng)新的阻礙作用，實現(xiàn)城市群內(nèi) “一盤棋”的規(guī)劃發(fā)展。

(2)放大中心節(jié)點城市的創(chuàng)新溢出和輻射功能，提升城市群創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)。中心節(jié)點城市要發(fā)揮關(guān)鍵作用，帶動城市群邊緣的中小城市協(xié)同發(fā)展。資源承載負(fù)荷過重的超大城市應(yīng)加強創(chuàng)新溢出和對周邊中小城市的產(chǎn)業(yè)輻射，避免中心城市 “孤島式”發(fā)展，城市群內(nèi)的邊緣城市應(yīng)提升對中心城市產(chǎn)業(yè)的承接能力，彌補城市間的創(chuàng)新水平差距。例如，京津冀城市群要著力加強北京、天津的功能疏導(dǎo)和對河北省的產(chǎn)業(yè)帶動，提升河北省的產(chǎn)業(yè)承接能力，加強一體化水平，而這也是京津冀協(xié)同發(fā)展的重要內(nèi)核。

(3)完善城市群內(nèi)部創(chuàng)新資源配置和激勵機制，推動城市群協(xié)同創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。要根據(jù)不同城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的現(xiàn)狀特征，制定總體規(guī)劃，有效配置城市群內(nèi)部的各類資源，形成城市群創(chuàng)新合力。制定激勵機制，消除城市群內(nèi)限制創(chuàng)新資源流動的各類藩籬，增強城市間創(chuàng)新資源流動，實現(xiàn)城市群更深度的協(xié)同創(chuàng)新，促進(jìn)城市群整體創(chuàng)新績效的提升。