长三角城市群协同创新网络演化及形成机制研究——依存型多层网络视角

基于依存型多层网络视角，利用2009—2018年长三角城市群产学研协同创新联合申请专利数据，构建包括合作网络、知识网络和城市-知识元素隶属网络在内的多层网络，探究长三角城市群协同创新网络结构特征演化，构建ERGM模型研究长三角城市群协同创新网络形成机制的内在、外在影响因素。结果表明，长三角城市群协同创新水平不断提升但仍处于弱联结状态；协同创新网络空间由“三足鼎立”格局向“多中心、多层次、趋平衡”格局转变；协同创新能力不断增强，技术领域出现空间聚集，各城市在不同领域各有侧重发展；协同创新网络形成受地理同配性、知识独特性和结构嵌入的影响，合作关系更倾向于中介2-路径结构。     

京津冀城市群创新网络结构演化及驱动机制研究

城市网络化是城市群发展到高级阶段的必然结果，创新网络是提高区域创新能力的重要支撑。以京津冀城市群为研究对象，运用社会网络分析法并结合Ucinet、ArcGIS软件，分析创新网络结构特征及其时空演化，探究京津冀城市群创新网络演化驱动机制。结果发现：①京津冀城市群创新网络密度日益提高，城市间创新联系显著加强；②京津冀城市群创新网络从早期单核心演变成中期以北京为核心、天津和石家庄为重要支点的“1+2”空间模式，再到中后期的“多中心、多层次”创新格局；③QAP非参数实证分析表明，地理邻近、制度邻近正向促进创新合作，而知识邻近对创新合作具有负向作用，经济邻近与认知邻近仅在早期对创新合作有显著正向驱动效应。     

长三角城市群协同创新网络演化动力研究：基于指数随机图模型

利用2009-2018年长三角城市群产学研联合申请专利数构建协同创新网络,建立指数随机图模型（ERGM）,预测长三角城市群协同创新网络演化动力。实证结果表明,协同创新网络存在传递性,倾向于形成中介-2路径的开放式三角形结构;城市拥有的知识元素属性、经济发展水平和科研投入力度会对网络演化产生差异化影响;知识邻近性和组织邻近性在长三角城市群协同创新网络关系形成中始终发挥积极作用,制度邻近性和社会邻近性在网络演化前期发挥积极作用,但是伴随协同创新的深入,二者不利于协同创新网络合作关系形成。因此,政府应该引导各城市因地制宜制定创新战略,发挥各自资源与产业优势,助力构建高效交互的协同创新网络。     

绿色发展视角下长三角城市群城市创新网络结构特征研究

以长三角城市群41个主要城市为研究单元,研究了绿色发展视角下的城市创新网络问题。通过引力模型得出各城市创新联系强度,进而运用社会网络分析方法研究城市群创新网络结构特征。结果表明：绿色发展视角下长三角城市群创新网络密度较低,阻碍了创新要素的传递,网络中心势不高,集中程度低,网络凝聚力不强;根据网络节点中心度数发现,以发达城市为核心的半轮轴型集聚格局基本形成;网络中结构洞数目不断增加,网络结构不断优化;网络核心-边缘结构呈现,核心区域空间集聚效应明显;由块模型得出8大子群,子群特征呈现多样化。     

中国城市创新网络演化特征及多维邻近性机制

以我国295个地级及以上城市为研究对象,利用城市间联合申请发明专利作为截面数据,采用社会网络分析法构建城市创新网络,总结其结构演化特征,并用负二项式重力模型,从邻近性视角探讨其演化机制。结果表明:(1)我国城市创新网络快速发展,网络生长呈现择优、邻近连接态势,中心城市和城市群的技术合作是主要网络形式,网络结构呈现"骨干网+区域网+专业网"三网镶嵌局面。(2)网络连接主要依托中心城市,这些城市彼此紧密合作,构成整体网络的骨干网;网络生长主要围绕中心城市联络周边城市和技术关联城市,促成城市群创新网络(区域网)和专业技术创新网络(专业网)。(3)城市间技术合作受城市自身创新能力深刻影响外,地理邻近、技术邻近和制度邻近都有显著促进作用,表明多维邻近性分析框架对我国城市创新网络结构演化具有较强解释力。     

高铁时代下长三角城市群空间结构重构——基于社会网络分析

以长江三角洲城市群16个核心城市为样本,运用社会网络分析方法从网络密度、中心性和凝聚子群角度,分析高铁时代前后长三角城市群空间结构特征演变。结果表明:长三角城市群整体网络密度迅速提高;各个城市的点出度和点入度都在不断上升,中心城市对外辐射增强;网络中心势有缓慢下降趋势,城市群存在不对称和不均衡的现象;城市群城市的接近中心度在逐年提高,城市间联系更加紧密;城市群中间中心度呈现逐年下降的趋势,网络结构逐渐趋向均衡;长三角城市群划分成4个子群,大部分子群之间联系强度要大于整体网络密度;高铁建成后长三角城市群空间结构得到优化。为了促进长三角城市群内资源有效配置,既要发挥"一区两点"对外辐射作用,也要改善边缘城市对外交通设施。     

长三角城市群协同创新网络格局发展演变及优化策略

协同创新是加快城市群一体化进程,提升国际竞争力的重要动力。文章利用2001—2015年合作专利数据,通过块模型分析、凝聚子群分析、知识复杂度测算等方法,论述了长三角城市群协同创新的发展过程,分析了不同区域在协同创新过程中的技术知识差异。研究发现:(1)2001—2015年长三角城市群创新模式实现了由外部型向综合型的转变,"Z"字形交通主轴沿线城市协同创新能力提升最快。(2)上海、南京创新带头作用显著,多层级创新板块组合模式是提升区域协同创新能力的有效方式。(3)长三角内部城市技术知识生产水平与其技术知识复杂度相关性较低,有必要构建分工协作的区域创新共同体,为长三角一体化高质量发展服务。     

长江中游城市群知识创新合作网络研究

选取长江中游城市群28个城市作为研究区域,基于2006—2017年区域高水平合著论文构建知识创新合作网络,分析网络特征并探讨网络邻近性作用机制。结果表明：网络规模日趋扩大,联系日趋增强并趋于稳定,基本形成了以长沙、武汉、南昌为核心的多中心网络空间结构,且网络节点具有显著等级层次性。通过特征路径长度和集聚系数分析发现,网络具有小世界特征,但无标度特征不明显。QAP回归结果表明,地理、社会、技术和人力资本邻近都对知识合作网络有显著影响。     

基于上市高新技术企业的中国城市创新网络及其影响因素

基于企业跨城组织关系视角,利用2019—2021年认定的上市高新技术企业跨城布址数据,借助“总部—分支”关系模型、社会网络分析等方法,从网络结构、网络层级、网络中心性3个方面剖析全国和城市群尺度下的城市创新网络格局,运用分位数回归模型探究城市创新网络地位驱动因素的异质性。研究表明：(1)中国城市创新网络整体呈现以“北京—上海—深圳—成都”为顶点的菱形空间结构,网络联系以择优连接和邻近连接为主;(2)城市群内部网络结构异质性突出,分别呈现出单核心、双核和多核心3种网络结构;(3)网络呈现东强西弱的“金字塔状”网络层级特征;(4)直辖市、省会城市和副省级城市在城市创新网络中占据极强的控制力和吸引力,但不同城市的创新辐射能力和集聚能力存在显著差异;(5)不同要素的作用效果在创新网络地位不同的城市存在明显差异,经济发展水平和中高等级创新网络地位的城市之间呈现倒“U”型曲线关系,经济发展结构的调整是城市创新网络生长发育的关键。创新水平、政策环境和城市行政等级对创新网络地位低的城市增长效应更明显,市场开放度对中等级创新城市的增值效应更强,金融发展水平对高等级创新城市的拉动作用显著。     

城市群圈层结构下的协同创新与产业升级

采用2009—2019年长三角城市群面板数据,构建半参数二机制动态空间杜宾模型考察协同创新对产业升级的动态空间效应及其城市异质性。研究发现,长三角城市群产业升级具有显著动态性和空间相关性,邻近城市协同创新对产业升级的动态空间效应不可忽视;中心城市与外围城市产学合作专利均能在短期和长期推动邻近城市产业升级,但中心城市对协同创新的政府资助在长期内不利于外围城市产业升级;协同创新对本地城市产业升级的当期作用呈现边际递减趋势,维持中心城市产业升级优势更多需要来自邻近城市协同创新对中心城市的空间溢出,而不是中心城市自身协同创新优势。研究结果有助于全面认识协同创新对产业升级的动态空间效应,对推动圈层结构下的中心城市与外围城市创新一体化发展,进而实现城市群整体产业升级具有现实意义。     

长江中游城市群县域公路交通网络中心性及其影响因素

基于长江中游城市群县域公路班次数据构建交通流网络,利用社会网络分析方法和地理探测器从县域城镇整体网络、城镇中心性和影响因素等方面对长江中游城市群县域交通网络中心性及影响因素进行分析,结果表明:①长江中游城市群县域公路班次网络密度较高,公路网络初步发育成型,长株潭城市群作为子城市群是整体网络的中介,武汉都市圈和环鄱阳湖城市群整体联系相对松散;②核心城市对周边城镇具有一定的"遮蔽效应"和"虹吸效应",地级城市网络中心性普遍较强,小城镇在网络中发育较迟缓,凝聚子群显示长江中游城市群在整体上形成了"四片区,七子群"的特征;③地理探测器显示经济、人口规模、城市行政等级、产业结构、资金投入、市场活力以及支付水平对交通流网络下的城镇中心性影响显著,但居民支付水平与产业结构的影响力相对较弱。因此,提升核心城市集聚辐射能力、优化城市群区域分工、培育副中心和枢纽城市、促进区域组团发展有利于城市群区域联动发展。     

长三角城市群网络结构时空演变分析

以长三角地区为例,首先运用改进引力模型测度1990—2013年长三角各城市间的联系强度,然后基于社会网络分析法(SNA),从网络密度、网络中心度及凝聚子群3个方面对长三角城市群网络空间结构演变特征进行分析,并在此基础上初步探讨城市群网络空间结构演变驱动因素。结果表明:长三角城市群网络整体密度呈现提升态势,但以弱联结联系状态为主;上海市的点出度增幅最大,苏州的点入度增幅最大,长三角城市群联系不均衡性显著;长三角城市群具有结构相似的4个子群,其中上海、苏州、无锡及杭州的联系紧密度最高,以中心城市带动其它城市的网络协同发展格局正在建构;区位条件差异、要素空间流动、交通综合发展及政府政策推动影响着长三角城市群网络结构时空演变。     

成渝经济圈城市群的经济联系网络结构

基于修正的引力模型,建立了成渝经济圈城市群的经济联系网络结构模型。借助社会网络分析方法,实证分析了成渝经济圈城市群经济联系网络的联系强度、网络密度、网络中心性以及凝聚子群。结果显示:成渝经济圈城市群整体的网络密度处于中高水平,城市群已形成实际意义上的经济网络,城市间的经济联系密切但具有明显的不均衡性;城市群基本形成了以成都和重庆为核心驱动周边城市网络化协同发展的格局,但城市群内的枢纽型城市较少;集群内存在明显的小团体现象,凝聚子群间经济联系的广度和深度有待加强。     

长三角城市群高技术产业集聚空间溢出效应研究

以长三角城市群为研究对象,利用2010-2018年26个城市面板数据,对城市群内各城市高技术产业集聚水平进行测度,进一步运用空间计量模型,实证探究长三角城市群高技术产业集聚对城市创新的直接效应与空间溢出效应,并考察城市经济发展水平与外商直接投资两个环境变量如何通过长三角城市群高技术产业集聚对城市创新产出产生直接影响,以及在空间溢出过程中如何发挥调节效应。结果发现：各城市创新活动存在明显正向关联;城市高技术产业集聚对本城市创新产出具有显著直接促进作用,而对邻近城市的空间溢出效应显著为负;城市经济发展水平与外商直接投资在长三角城市群高技术产业集聚对城市创新的直接效应与空间溢出效应中均发挥显著调节作用。     

长江中游城市群知识创新合作网络研究——高水平科研合著论文实证分析

选取长江中游城市群28个城市作为研究区域,基于2006—2017年区域高水平合著论文构建知识创新合作网络,分析网络特征并探讨网络邻近性作用机制。结果表明:网络规模日趋扩大,联系日趋增强并趋于稳定,基本形成了以长沙、武汉、南昌为核心的多中心网络空间结构,且网络节点具有显著等级层次性。通过特征路径长度和集聚系数分析发现,网络具有小世界特征,但无标度特征不明显。QAP回归结果表明,地理、社会、技术和人力资本邻近都对知识合作网络有显著影响。     

我国东部三大城市群创新效率及影响因素对比研究

基于超效率BCC模型，对2010—2018年我国东部三大城市群内部各城市及城市群整体创新效率进行测度，利用变异系数考察城市群内部创新效率差距，探寻内部差距对城市群整体创新效率的作用关系，并采用面板Tobit模型对创新效率的具体影响因素进行分析。结果表明：我国东部三大城市群创新效率普遍提升；长三角创新核心城市的创新效率相对不足，京津冀创新节点城市数量及效率均不足，三大城市群创新腹地存在创新投入不足问题；三大城市群创新效率差距经历由扩大到缩小的变化过程，城市群创新效率受城市群内部各城市创新效率差距的影响，城市群内各城市创新效率差距应保持适度，差距过大、过小均不利于城市群整体创新效率提升；我国东部三大城市群创新效率影响因素具有地域差异。     

2006-2018年中国区域创新结构演变

选取中国地级及以上城市作为基本分析单元,基于国家知识产权局公布的2006—2018年国内发明专利数据,通过甄别不断嬗变的区域创新格局,梳理错综复杂的区域创新网络,揭示"十一五"以来中国区域创新结构的演变历程。主要结论包含:(1)中国区域创新结构整体上存在两个演变趋势:一为南北分异的持续显现,二为区域创新"菱形构架"的日益稳固。(2)重点城市群的协同创新模式迥异。南方城市群创新分布趋向均衡,各城市群内部创新能级差异逐渐缩小,合作与日俱增。北方城市群则出现极化趋势,不仅城市群内部创新分异加剧,合作减少,城市群之间合作也相对乏力。(3)中国区域创新结构兼具集聚经济与跨区域协同的双重特征,一小部分创新增长极不仅集聚着越来越多的创新活动,在区域创新网络中也扮演着越发重要的中枢角色。随后,文章从抑制南北创新分异、建立更加有效的城市群协同创新机制、充分发挥成都与成渝城市群在国家区域创新体系建设中的关键作用以及构建数字化区域协同创新平台等方面,对中国区域创新发展提出一系列政策建议。     

双向联系视域下长江经济带城市群网络结构——基于时间距离和社会网络分析方法

基于修正引力模型和社会网络分析方法,分析长江经济带城市群城市间的双向经济联系格局与城市网络得出:①长江经济带城市群城际经济联系强度存在明显的方向性差异,上海、苏州、重庆、武汉等城市对其他城市的经济联系强度与其他城市对其经济联系强度差异明显。②长江经济带城市群内部经济联系强度总量较大,而城市群之间的经济联系强度总量较小。长江经济带5个城市群之间的经济联系格局很不平衡,长三角城市群经济联系强度总量约占长江经济带城市群城市经济联系强度总量的77%。③长江经济带城市群城市网络密集程度整体不高,城市网络空间结构"西疏东密"。长江经济带城市之间以直接联系为主,但城市网络仍依赖一些关键城市作为联系"媒介",重庆、武汉和成都的中介功能尤为突出。④聚类分析发现,长江经济带城市群84个城市可分为8个三级子群、4个二级子群,组成滇中黔中、成渝以及长江中下游3个城市小团体。     

中国城市群创新非均衡性

利用2007—2014年中国城市层面的数据,通过计算加权相对泰尔指数,对京津冀、长三角和珠三角三大城市群的创新非均衡特征进行了对比分析。结果显示:中国城市群创新活动存在地区差异,且主要体现在创新人力资本和以专利申请量表征的创新产出方面;京津冀城市群内部的创新差异较长三角城市群和珠三角城市群更为明显,且近年来其创新产出极化现象持续加剧;长三角城市群和珠三角城市群的R&D经费投入差异和创新产出差异明显缩小;中心城市的"虹吸效应"导致的创新人才的区域差距是三大城市群亟待解决的共同难题。     

基于协同发展的长三角城市群空间格局研究

利用协同发展的相关理论,从长三角22城市之间的经济能级、经济联系以及产业协同发展三个方面对长三角城市群的空间格局进行研究,并提出了建设性的评论。研究发现,长三角区域正在逐渐从单一中心向多中心化模式转变,基本形成以上海为核心的圈层和以苏州、杭州、宁波、无锡、南京为次核心的多核心圈层结构,总体上可划分为上海凝聚团、南京凝聚团和杭甬凝聚团三大凝聚子团。研究认为,通过组团式协同实现"多中心"的城市空间格局是未来长三角城市群发展的必然趋势,助推整个城市群系统向更为有序的宏观自组织结构演化。