中国城市群技术知识多中心性演化特征及创新效应_马海涛.pdf
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1、地 理 学 报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第78卷 第2期2023年2月Vol.78,No.2February,2023中国城市群技术知识多中心性演化特征及创新效应马海涛1,2,徐楦钫1,2,江凯乐2,3(1.中国科学院地理科学与资源研究所 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101;2.中国科学院大学,北京 100049;3.中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京 210008)摘要:技术知识多中心性是多中心性在知识创新方面的表征,是城市群技术知识生产与合作的空间结构反映,对城市群创新与高质量发展具有重要作用。本文运用2000年、2005年、2010年、
2、2015年、2019年中国293个城市的专利申请和城市间专利合作数据,采用多中心性测度、工具变量和面板门槛模型等方法,对19个城市群技术知识多中心性的时空演化特征、类型演替趋势与创新产出效应进行分析,研究发现:城市群形态和功能多中心性的演化过程差异明显,形态多中心性总体呈现“降低升高再降低”波动发展,而功能多中心性总体呈现“从低到高”递增发展。高形态高功能型的城市群创新水平总体较强,低形态低功能型的城市群创新水平总体较低;分布呈现出形态多中心性多年持续分散,而功能多中心性呈现从较低功能多中心性向较高功能多中心性显著推进趋势。模型结果显示城市群形态多中心性与创新产出呈现倒“U”型关系,拐点值为0
3、.438;功能多中心性则与创新产出始终保持正相关关系,证实城市间创新合作对城市群整体创新产出的重要性。研究得出的城市群创新多中心性发展规律可为城市群创新发展战略制定提供研究支撑。关键词:城市群;形态多中心性;功能多中心性;城市网络;技术知识;专利合作DOI:10.11821/dlxb2023020021 引言知识经济时代的城市群正从经济中心向创新高地转变,城市群的创新内涵在新时期再次得到关注。实际上,城市群的早期界定就特别强调其创新特征,1961年Gottmann就提出城市群具有新趋势、新知识和创新的孵化器功能1,这种功能对惯习与稳定性是一种挑战,能使城市群充满活力、增加全球竞争力。然而,过去
4、对城市群创新的关注集中在以企业和机构为主体的创新集群方面,以城市为主体的创新网络研究较少。伴随着交通和通讯技术的革新及应用,城市间知识信息转移共享的成本大大降低,一方面城市群内部城市间的知识交流与合作创新大幅增加2,另一方面城市群对外部创新资源的凝聚力和知识外部性得到增强,使城市群成为国家甚至全球创新要素流的凝聚地3。在中国国家创新驱动发展战略和城市群战略的同步实施,要求中国的城市群应肩负起国家创新发展的使命。中共中央国务院2014年印发的国家新型城镇化规划(20142020年),把城市群作为国家新型城镇化的主体形态;2016年印发国家创新驱动发展战略纲要,提出要整合创新资源,打造区域协同创新
5、共同体,统筹和引领区域一体化发展;之后陆续收稿日期:2021-10-08;修订日期:2022-06-07基金项目:国家自然科学基金项目(41971209);国家社会科学基金重大项目(21ZDA011)Foundation:National NaturalScience Foundation of China,No.41971209;Major Program of National Social Science Foundation of China,No.21ZDA011作者简介:马海涛(1979-),男,山东滕州人,博士,副研究员,硕士生导师,中国地理学会会员(S110008167M),主
6、要从事城市网络与创新研究。E-mail:273-292页地 理 学 报78卷出台的长江三角洲城市群发展规划 京津冀协同发展规划纲要和粤港澳大湾区发展规划纲要等都极为重视创新发展,并制定了科技创新奋斗目标。2021年初国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出选择有条件的地方建设区域科技创新中心,作为国家创新发展战略进入第二阶段迈向世界科技强国的重大战略部署,这也给中西部地区的城市群创新发展赋予了时代使命。国内城市群研究学者非常重视城市群创新功能,姚士谋等关注到高技术产业及其集群会推动城市群地域结构的变化4;方创琳等将创新共同体纳入城市群共同体内涵5;樊杰将建设城市群科技创新体系纳入城市群规
7、划编制技术规程6。城市群创新研究已经得到广泛关注,更会成为未来关注的焦点和热点。“多中心性”和“多中心主义”作为理解城市区域空间结构的新手段和新视角,也为城市群创新格局与创新网络研究提供了新思路。知识多中心性被定义为一个区域的知识生产及区域内外知识合作的多中心结构7,是区域多中心性在知识创新方面的一种表征,体现了区域内知识创新空间的一种平衡关系。知识多中心性在城市群区域的表现最为突出,相关学者以美国东北部城市群8、长三角城市群9和粤港澳大湾区城市群10-11等创新水平较高的城市群为案例,运用城市科技论文生产与城市间合作发表论文数据,开展了城市群科学知识多中心性的相关研究,发现这些城市群基本上都
8、朝着科学知识多中心性更高的方向发展。然而,当前研究一方面偏重科学知识多中心性的探讨,对技术知识的多中心性研究不足,而在城市群强调产业转型升级和高质量发展的当下,技术创新相比科学创新对城市群创新发展的作用更加紧迫、关系更为紧密;另一方面,全国多个城市群发展水平迥异、发展阶段不一,仅对少数几个发达城市群开展案例研究,缺乏对全国城市群知识多中心性长时段演化的对比研究,难以总结提炼规律。因此,本文选择中国19个城市群,运用专利数据开展城市群技术知识多中心性的演化研究,目的是探讨3个方面的问题:19个城市群技术知识的多中心性如何演化?城市群技术多中心性其他如何演替?城市群形态和功能技术多中心性对创新产出
9、的影响有何差异?通过这些问题的研究,揭示城市群技术知识多中心性的演化规律,为国家城市群提升创新能力和建设世界科技强国提供研究支撑。2 城市群创新多中心性研究综述伴随着城市之间频繁的物质流动和要素交换,城市区域演变为动态复杂的网络化系统,在集聚分散的双重驱动下呈现出更加多中心的特征12,“多中心主义”(polycentricism)和“多中心性”(polycentricity)已经成为理解城市区域空间结构的重要工具。早在1999年,欧洲空间发展规划(ESDP)13便将多中心发展列为一项政策目标。20世纪末,多中心性作为一种规划理念进入中国,随后一些特大城市区域的空间发展规划开始采用多中心战略,旨
10、在促进更可持续的均衡发展14。多中心发展模式被认为会产生经济上更有竞争力、社会上更有凝聚力、环境上更可持续的城市区域15-18。近年来,多中心性理念得到越来越多城市区域研究和规划界学者的关注。然而,多中心性概念的日益流行和广泛应用也使其成为学术研究和规划领域中最模糊和不断被延伸的概念之一7。多中心性概念的模糊性根源在于在不同的研究区域、不同的发展阶段、不同的分析视角下,多中心性的含义都有不同的解读方式。换句话说,多中心性本身是多方面的(不同指标)和多维的(形态和功能多中心性),本质上具有多尺度(城市、区域、国家等)特性19。通常情况下,若以某个指标测度一个区域具有明显的多中心性,换用其他指标可
11、能会得出截然不同的结果;同样,某个尺度上表现为多中2742期马海涛 等:中国城市群技术知识多中心性演化特征及创新效应心的系统在另一个尺度上也可能呈现出单中心特征16,20。多中心内在的复杂性特征给其衡量评估和结果预测带来一定的困难。在传统方法中,多中心性的衡量往往基于静态和形态学方法,由城市本身的属性特征来刻画,主要考虑区域内的经济活动、人口/就业规模和土地利用的空间分布15,21-23。随着城市系统分析中“网络范式”的兴起24-25,城市的重要性日益体现在由人流、物流、信息流、知识流等介质建构的城市网络中的节点地位7,26-27,仅从形态学的视角衡量多中心性而忽略城市之间的相互作用难以全面理
12、解多中心的本质内涵。目前,从形态和功能两个维度共同研究多中心空间组织模式已成为一种趋势12,28-29。针对知识创新而言,知识形态多中心性反映城市群内部各城市知识创新产出水平的差异,高形态多中心性指城市群内各城市的知识生产相对均衡发展;功能多中心性则反映群内各城市同群内外其他城市开展知识合作的差异,高功能多中心性意味着知识联系在城市之间是多向和均匀分布的。城市群作为多个空间相邻、联系紧密的城市组成的有机系统,能够在区域范围内整合创新资源,通过协同发展弥补单个城市创新竞争力的不足30-31。由于知识转移通道和共享需求大大增加,城市间知识交流与创新合作不断强化,创新网络在城市群空间上的凝聚逐步显现
13、,城市群知识多中心性研究也开始受到城市地理和创新地理学者的关注11-12,32。譬如,陆天赞等研究发现美国东北部城市群创新网络“多中心、多节点、多层次”的复杂关联网络特征非常明显,创新合作的近域联系与跨区域联系结合比其他城市群更加明晰8;Li等对长三角城市群的知识多中心性及其演化进行了探讨,发现长三角城市群的知识生产和知识合作正走向更加多中心的空间结构7;李建成等研究表明长三角城市群科学知识网络从“以三角结构为中心演化为多边形结构为中心的格局”9;马海涛等对粤港澳大湾区知识多中心的研究证实了多中心性演化的尺度敏感性和地理邻近影响机制10-11。除了对创新能力较强的城市群进行案例研究之外,近期相
14、关学者对中国19个城市群的知识形态多中心性与功能多中心性进行测算与对比研究,发现了空间异质性特征,并分类提出了城市群合作创新路径33-34。然而,上述研究均是采用期刊数据库中的论文发表和论文合作数据,属于科学知识的范畴,对技术知识的多中心性研究尚没有引起足够重视。对于城市群知识多中心性的研究,多基于城市群内部知识生产的形态格局探讨“孵化器”(incubator)功能,以及基于城市群内部知识流动和创新网络探讨“轮轴”(hub)功能,少有研究关注城市群作为连接区域内外的“门户”(gateway)功能。城市在区域间知识合作网络中的地位与区域内部知识合作网络中的地位具有相同的重要性,应当受到同等重视。
15、实际上,功能多中心性除了表现为城市群内部知识的高度流动之外,还包含城市群对外的知识转移流动和创新合作。Li等对长三角城市群的知识多中心性研究以及Ma等对粤港澳大湾区城市群的知识多中心性研究3,11,都发现城市群内有多个城市在国家尺度和全球尺度扮演了知识合作的“门户”功能,而且这种趋势还在增加。因此,本文将各城市的技术知识生产能力(专利申请总量)作为“孵化器”功能的代理变量,以城市群内部城市之间的技术合作强度(专利合作申请量)表示“轮轴”功能,城市群内部城市与群外城市之间的技术合作强度(专利合作申请量)代表“门户”功能。当前对城市群创新网络多中心性研究已经具有良好的理论和方法基础,然而还存在几个
16、问题尚未解决:科技创新包含科学和技术两大类,其中科学是创造知识的研究活动,它所解决的主要是认识世界的问题,要回答“是什么”和“为什么”;而技术则是发明和创造操作的办法、技巧以及相应的物质手段,回答的是“做什么”和“怎样做”。目前研究多基于论文数据研究城市群科学知识的多中心性,对技术知识的多中心性缺少关275地 理 学 报78卷注,而城市群技术知识多中心性的发展对城市群产业转型升级和高质量发展具有更直接的作用,亟需开展研究。对城市群知识多中心性的研究多是案例现状研究,选择一个或少数几个城市群;然而城市群知识多中心性规律的把握需要长时段、多城市群的对比研究,本文将选择中国19个城市群开展跨度200
17、02019年的多中心性演化研究。城市群知识多中心性与创新产出的关系如何,是一个广受关注却少有研究的话题。现有城市创新网络对创新绩效的研究多侧重于多维邻近性视角11,忽视了网络内在结构的影响,而实际上网络结构同主体节点一样,作为城市群创新系统的两大特征,共同决定了创新网络的整体竞争力35-36。综上,开展多城市群技术知识多中心性的研究非常有必要。3 研究对象与方法3.1 研究对象参考方创琳主编的中国城市群地图集37,选取中国19个城市群作为研究对象(图1)。该地图集中的城市群布局及范围与国家“十四五”规划中公布的城市群基本一致,这样选择的目的是为了使本文能更好服务国家的城市群创新发展实践。需要说
18、明的是,专利合作不同于论文合作,受到政治制度安排的影响较大,因此研究对象没有考虑港澳台,粤港澳大湾区也仅选择了珠三角城市群。3.2 数据来源研究数据为2000年、2005年、2010年、2015年、2019年中国293个地级城市的专利申请量以及两两城市间的专利合作申请量。由于本文研究重点探讨城市间的技术合作联系及其演化,因此没有采用更能反映创新能力但公布期会滞后多年的授权专利,这样也可照顾到中西部创新较为滞后的城市群。专利数据来自IncoPat全球专利数据库(),在所选的5个年份共获得3446898个合作申请专利信息,包含约20多万个创新主体;运用专利的地址信息将创新主体归并入所属地级市,进而
19、建立起这些城市间的技术知识合作关系。这种关系既包括城市群内部城市间的专利合作关系(117817个),也包括城市群同外部城市的专利合作关系(396581个)。3.3 研究方法本文采用网络建构、网络分析、多中心性测度、类型划分、函数拟合、工具变量法和面板门槛分析等多种研究方法,其中采用城市间合作专利数建立城市间技术知识合作无向多值关系网络2,运用Ucinet软件计算城市度数中心度,运用二分法进而类型划分等。下面重点说明多中心性的测算方法、多中心性创新效应的工具变量法和面板门槛模型。3.3.1 多中心性测度方法城市群技术知识多中心性包括形态多中心性和功能多中心性两类,其中形态多中心性反映城市群内部城
20、市技术知识生产的分布均衡程度,是城市群内部知识生产系统的结构指标;功能多中心性表示城市对外技术知识合作参与度的分布均衡程度,是城市群知识合作系统的结构指标。现有城市群多中心性测度方法比较成熟,多采用Green修正的测度方法3,10-11,其中形态多中心的计算公式为:注:基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2020)4630号的标准地图制作,底图边界无修改。图1中国19个城市群范围Fig.1 19 urban agglomerations in China2762期马海涛 等:中国城市群技术知识多中心性演化特征及创新效应PM=1-MMmax(1)式中:PM表示城市群技术知识的形态多中心度
21、,取值范围从0(绝对单中心)到1(绝对多中心);M代表该城市群内各城市专利申请总量的标准差;Mmax为极值状态下两城市专利申请量的标准差,即将其中一个城市的专利申请量为零,另一个城市的专利申请量设为观测值的最大值。功能多中心的计算公式为:PF=|1-FFmax(2)式中:PF代表城市群技术知识的功能多中心度,取值范围从0(绝对单中心)到1(绝对多中心)。F和Fmax的计算方式与M和Mmax类似,不同的是使用的数据为城市的合作申请专利量;为城市间专利合作的网络密度,引入该指标的目的在于确保在城市之间不存在专利合作的情况下,功能多中心性的取值为036,是实际存在的关系数与完整网络理论上可能存在的所
22、有关系数的比值。3.3.2 工具变量法用于测度城市群多中心性对城市创新产出的影响。当解释变量与扰动项相关时,一般考虑使用工具变量法。上一期的技术知识多中心性与内生变量X(当前的技术知识多中心性)相关而与Y(专利申请量)不相关,因此将滞后内生变量作为工具变量,使用工具变量法进行回归分析。公式如下:FOMit=0+1FOMi(t-5)+2lnGOVi(t-3)+3lnUNVi(t-3)+4FPGi(t-3)+5lnPGDPi(t-3)+eit(3)lnPATit=0+1lnGOVi(t-3)+2lnUNVi(t-3)+3FOMit+4FPGi(t-3)+5lnPGDPi(t-3)+eit(4)FU
23、Mit=0+1FUMi(t-5)+2lnGOVi(t-3)+3lnUNVit+4FPGt-3+5lnPGDPi(t-3)+eit(5)lnPATit=0+1lnGOVi(t-3)+2lnUNVi(t-3)+3FUMit+4FPGi(t-3)+5lnPGDPi(t-3)+eit(6)式中:i表示城市;t为年份;PAT为专利申请量;FOM为形态多中心水平;FUM为功能多中心水平;UNV为高等学校在校人数;GOV为政府研发经费投入;FPG为外资占GDP比例;PGDP为人均GDP水平;0和0为常量;eit表示残差;1、2、3、4、1、2、3、4为待定系数。模型中仅选择了一个工具变量,模型设定检验选择不
24、可识别检验和弱工具变量检验,不需要进行过度识别约束检验和“多余”工具变量的检验。3.3.3 面板门槛模型用于估计城市群技术知识多中心性对创新产出的影响是否存在门槛效应。根据Hansen提出的门槛回归理论,门槛回归模型可以进行以门槛值划分两组样本的模型估计参数是否相同的显著性检验。对于处于不同发展阶段的城市群而言,在集聚经济和集聚不经济的共同作用下,技术知识生产的多中心结构可能会对创新产出产生不同的影响,因此本文构建了城市群技术知识形态多中心性与创新产出的门槛模型:lnPATit=1FOMit+Xit+ui+eitqit2FOMit+Xit+ui+eitqit(7)式中:1、2分别为门槛变量在q
25、it和qit时解释变量对被解释变量的影响系数。4 结果分析中国城市(群)技术知识生产与合作格局演化图如图2所示,展示了19个城市群内部所有城市多年的专利申请量、城市间专利合作量,以及城市群城市同外部城市的专利合作量与城市的对外合作总量。在此基础上,对城市群技术知识多中心性的时空演化过程、类型演变趋势和创新产出效应进行了研究。277地 理 学 报78卷图22782期马海涛 等:中国城市群技术知识多中心性演化特征及创新效应4.1 城市群多中心性时空演化过程4.1.1 形态多中心性中国19个城市群技术知识生产的集中化程度呈现明显差异,最高的长江中游城市群2019年形态多中心性高达0.617,最低的宁
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