長三角區域創新空間聯系研究

蔣天穎，華明浩

(浙江工業大學經貿管理學院，浙江 杭州 310023)

知識經濟時代，區域創新不僅是推動區域經濟發展的重要力量，也是提升區域綜合競爭力的關鍵因素。然而，基于空間結構研究區域創新問題，特別是區域創新空間聯系研究，目前國內外學者還鮮有這方面的研究成果。

區域空間聯系主要用以測算區域聯系強度，反映區域之間的空間聯系。目前，國內外學者主要通過引力模型研究區域空間聯系［1-4］。

基于此，本研究以長三角兩省一市作為研究區域，以地級市為研究單位，試圖通過引力模型測算長三角區域創新空間聯系強度，分析長三角區域創新的空間態勢;研究并擬運用斷裂點公式深入探究長三角區域創新聯系中心城市的創新輻射范圍。

1 指標選取與研究方法

1.1 數據獲取

本研究中，考慮到舟山市是由島嶼構成，無法運用公路里程來計算時間距離，因此，將舟山市剔除，以長三角兩省一市作為研究區域，以24個地級市為研究單位，分析2011年長三角區域創新空間聯系情況。研究所用數據來自2012年的《上海科技統計年鑒》、《浙江科技統計年鑒》和《江蘇科技年鑒》以及上海、浙江、江蘇的統計局網站，部分數據由各地區科技局提供。研究運用Arcgis10．1分析區域創新空間聯系，研究單位之間公路里程數據通過google地圖計算得到。

表1 區域創新能力評價指標體系

1.2 指標選取

運用引力模型反映區域創新空間聯系，度量聯系強度，首先需要確定能夠用來表示區域創新“質量”的指標。研究遵循系統性、客觀性、動態性以及數據的可獲得性等原則，參考朱海就［5］、丁明磊［6］的研究成果，構建了包括目標層、準則層和指標層在內的三層次區域創新水平評價指標體系。如表1所示。

以長三角區域24個地級市作為研究單位，選取2011年統計數據，通過以上區域創新評價指標體系，借助SPSS17．0軟件，運用因子分析法對長三角各城市的區域創新能力進行評估。研究首先將14個變量進行降維處理。

得到了4個特征值大于1的因子，且4個因子解釋了14個原始變量的92．557%，表明提取的主因子較好的保存了原始變量的信息，信息丟失量較低，因子提取的結果較為理想。

通過對初始載荷矩陣進行正交旋轉，使得原始變量在主因子上的載荷分別趨近于0和1，從而使主因子能夠更好的被用來解釋原始變量。在此基礎上，根據因子得分系數計算得到主因子得分，從而進一步得到反映長三角區域創新水平的綜合因子得分，計算結果如表2所示。

表2 2011年長三角各城市區域創新水平

由表2可知，上海是2011年長三角區域創新綜合得分最高的城市，這表明在長三角地區，上海的區域創新能力相對最強，區域創新水平相對最高。杭州市、蘇州市分別位于二、三位，表明杭州市、蘇州市也具有較強的區域創新能力，其區域創新水平僅次于上海。此外，本研究還發現，蘇南和浙北地區各城市的區域創新水平較強，而蘇北和浙南地區各城市的排名均較為靠后，區域創新水平相對較弱。

1.3 研究方法

(1)引力模型。本研究通過區域創新評價指標體系的構建得到反映長三角區域創新水平的綜合因子得分，以此來表示長三角區域創新“質量”;采用公路里程數作為時間距離，用以度量城市間距離。同時，研究還結合劉繼生［7］等學者的觀點，將區域距離衰減指數定為2。由此，本研究確立的引力模型如式 (1)所示:

式 (1)中:Rij為區域之間的創新聯系強度;Mi、Mj分別表示長三角區域i和j的區域創新“質量”，即反映長三角區域i和j的區域創新綜合因子得分;Dij為區域i和j之間的時間距離;K為引力常數，一般為1。在此基礎上測算該地區與其他所有地區的創新聯系量，即為該地區對外創新聯系總量，公式如下:

式 (2)中:Rij為i地區對外創新聯系總量。

(2)最大引力線。在得到反映聯系強度的矩陣后，對各區域選取其最大引力即最大聯系強度值:

(3)斷裂點公式。斷裂點公式用以確定中心區域的創新輻射范圍［8］。本研究運用區域創新綜合因子得分來反映長三角區域創新中心城市的創新吸引力，得到斷裂點公式:

式 (4)中:DA為斷裂點到城市A的時間距離;DAB為城市A、B之間的時間距離;PA、PB分別為城市A和B的區域創新綜合因子得分。

2 長三角區域創新空間聯系結構

根據上述研究方法，本研究以2011年長三角區域創新綜合因子得分為指標，通過引力模型計算2011年長三角區域創新空間聯系強度，其結果如表3所示。

表3 2011年長三角區域創新空間聯系情況

由表3可知，2011年長三角區域創新聯系總量最大的城市為蘇州市，無錫市與杭州市區域創新的發展同樣與長三角其余城市有著密切的空間聯系。上海的區域創新空間聯系總量只僅位列第五。而根據前面研究可知，2011年上海的區域創新能力在整個長三角區域處于領先地位，其區域創新能力強于蘇州、杭州等城市。這表明上海雖然具有較強的區域創新能力，其區域創新發展水平高于長三角其他城市，但這并沒有表現在區域創新的空間聯系上，根據各城市創新聯系所占比重排序，可得前五位的城市分別為蘇州、無錫、杭州、鎮江以及上海，其中蘇州、無錫和鎮江均為江蘇省所屬城市，這在一定程度上表明2011年江蘇省區域創新空間聯系相較于浙江、上海顯得更為密切。研究還發現，蘇北地區城市如徐州、宿遷以及連云港等的區域創新空間聯系總量較低，同樣的浙中城市以及浙江南部地區如金華、臺州、溫州等城市的區域創新空間聯系總量也普遍偏低。

2011年長三角區域創新空間聯系整體呈現較為密切的態勢，各城市之間均存在區域創新空間聯系。根據其網絡結構，研究發現2011年長三角區域創新空間聯系存在明顯的分布不均衡現象。區域創新聯系在空間上具有明顯的差異。

進一步研究發現，2011年長三角區域創新空間聯系的網絡結構與長三角地區的都市圈及城市群具有較好的空間擬合。根據各城市區域創新空間聯系總量以及都市圈和城市群的劃分，可以得到長三角主要都市圈和城市群的區域創新空間聯系情況 (見表4)。

表4 長三角主要都市圈及城市群區域創新空間聯系情況

長三角區域創新聯系網絡結構密切的城市基本處于南京都市圈、蘇錫常都市圈以及環杭州灣城市群。由此可見，處于都市圈內的城市之間存在的區域創新空間聯系較為密集，聯系量較大，是長三角地區創新空間聯系較強的區域。本研究認為，由于南京都市圈、蘇錫常都市圈與環杭州灣城市群內各城市的區域創新水平相對高于長三角其余大部分城市，同時結合都市圈的集聚效應、擴散效應與一體化效應的影響，使得城市之間的區域創新空間聯系相對密集。

3 長三角區域創新空間聯系中心城市及其輻射影響

3.1 中心城市的確定

本研究認為，僅依靠區域創新空間聯系量以及聯系總量無法科學地確定中心城市。根據李斌［9］等學者的觀點，本文通過引入最大引力線數量，結合創新空間聯系總量來確定長三角區域創新空間聯系的中心城市。

研究結合最大引力線數量 (NMAX)與區域創新空間聯系總量 (Ri)來判斷區域創新空間聯系節點城市等級，從而確定中心城市。結合顧朝林［10］的三級節點城市判別標準，同時根據長三角區域創新空間聯系實際情況，本研究將節點城市進行以下分類:NMAX＞2且Ri＞為一級節點城市，也就是中心城市;NMAX=2且Ri＞為二級節點城市;Ri＞為三級節點城市。根據上述節點城市劃分方法，本研究得到2011年長三角區域創新空間聯系節點城市分類情況 (見表5)。

表5 2011年長三角區域創新空間聯系節點城市分類

由表6可知，2011年長三角區域創新空間聯系節點城市共有11個。表明這些城市具有較強的對外創新吸引力。此外，通過圖3可知，金華等城市存在較多的最大引力線數量，但由于創新聯系總量較小，無法成為節點城市。

3.2 中心城市創新輻射范圍分析

本研究通過計算中心城市與二、三級節點城市之間的斷裂點距離，得到2011年長三角區域創新空間聯系中心城市的創新輻射范圍由中心城市對二、三級節點城市的創新輻射范圍可以看出，中心城市杭州的輻射方向主要趨向東部與北部城市，而蘇州則呈現出向四周輻射的趨勢。杭州的輻射范圍主要涉及紹興、嘉興、湖州、常州，蘇州的創新輻射范圍主要涉及無錫、常州、嘉興、湖州和上海。兩者的創新輻射范圍在嘉興和湖州出現重疊，這表明，嘉興和湖州兩地的區域創新發展既受到杭州的區域創新水平影響，同樣也被蘇州的區域創新水平所影響。值得一提的是，由于上海的區域創新水平高于杭州、蘇州兩地，因此，區域創新斷裂點更靠近于杭州和蘇州，表明中心城市對上海的創新輻射影響在一定程度上被抵消。

4 結論與思考

第一，上海是長三角區域創新水平最高的城市。根據區域創新評價指標體系的構建以及因子分析結果，研究發現長三角區域創新綜合得分最高的城市為上海，表明該時期，上海的區域創新能力最強，區域創新水平最高。同時，杭州和蘇州也具有較高的區域創新水平。相較于蘇南和浙北地區，蘇北和浙南各城市的區域創新水平較低。

第二，長三角區域創新空間聯系呈現不均衡分布，蘇南、浙北地區城市以及上海的區域創新空間聯系量較大，聯系較為密切，而蘇北與浙中、浙南城市創新空間聯系相對較弱。

第三，長三角區域創新空間聯系密切的區域與長三角的主要都市圈存在空間擬合現象。區域創新聯系主要集中于南京都市圈、蘇錫常都市圈以及環杭州灣城市群。

第四，蘇州、杭州成為長三角區域創新空間聯系中心城市，杭州的創新輻射趨向北方，而蘇州的創新輻射呈現四周輻射的趨勢。研究發現，杭州的輻射范圍主要涉及紹興、嘉興、湖州、常州，蘇州的創新輻射范圍主要涉及無錫、常州、嘉興、湖州和上海。此外，嘉興和湖州同時受到杭州與蘇州兩地的區域創新輻射，成為該時期受區域創新輻射影響較大的城市。

［1］Hidenobu M．International Urban Systems and Air Passenger and Cargo Flows some Calculations［J］．Journal of Air Transport Management，2004，(10):241-249．

［2］王海江，苗長虹，茹樂峰等．我國省域經濟聯系的空間格局及其變化［J］．經濟地理，2012，32(7):18-23．

［3］孟德友，陸玉麒．基于引力模型的江蘇區域經濟聯系強度與方向［J］．地理科學進展，2009，28(5):697-704．

［4］朱道才，陸林，晉秀龍等．基于引力模型的安徽城市空間格局研究［J］．地理科學，2011，31(5):551-556．

［5］朱海就．區域創新能力評估的指標體系研究［J］．科研管理，2004，25(3):30-35．

［6］丁明磊．國家創新能力的評價指標與國際比較研究［D］．大連:大連理工大學，2007．

［7］劉繼生，陳彥光．分形城市引力模型的一般形式和應用方法——關于城市體系空間作用的引力理論探討［J］．地理科學，2000，20(6):528-533．

［8］趙雪雁，江進德，張麗等．皖江城市帶城市經濟聯系與中心城市輻射范圍分析［J］．經濟地理，2011，31(2):218-223．

［9］李斌，許立民，秦奮等．基于重力模型的河南省公路客流空間運輸聯系［J］．經濟地理，2010，30(6):955-959．

［10］顧朝林，龐海峰．基于重力模型的中國城市體系空間聯系與層域劃分［J］．地理研究，2008，27(1):1-12．