京津冀城市群創新網絡結構演化及驅動機制研究

胡 悅，馬 靜，李雪燕

(河北工業大學 經濟管理學院，天津300401)

0 引言

互聯網大數據的興起以及經濟全球化的不斷深入，使得中國經濟社會發展模式從傳統要素驅動開始向創新驅動轉變，以專業知識和信息技術為主的創新要素逐漸成為國家經濟增長及區域性產業發展的核心資源[1]，國家競爭力比較在某種程度上已上升為城市群的較量[2]。Castells[3]提出流空間理論，為城市創新研究提供了新視角。知識和技術在城市間流動使得企業、高校及相關機構的線性合作形式逐漸向網絡化延伸，創新網絡作為新組織形式應運而生，并在創新型國家及創新體系建設中發揮著重大作用。

創新網絡研究最早在企業及特定產業展開，企業是區域創新系統的核心部分，產業集群的持續發展為企業創新提供了良好環境，其與區域創新形成互動關系，使得創新網絡研究對象逐漸過渡到城市、城市群。傳統方法多是基于靜態年鑒數據，從創新環境、創新資本、創新效率等方面構建城市創新能力指標體系，并結合引力模型[4]或系統動力學模型[5]探討城市體系創新空間格局。網絡數據便捷性與動態性使越來越多的學者傾向于采用論文合作數據和專利聯合申請數據衡量城市創新，以直接反映網絡中相關節點的創新合作。李丹丹等[6]、李建成等[7]基于論文合作數據探究區域創新網絡動態演變。城市群創新網絡演化研究是創新網絡已有研究的一大重點，主要從節點及網絡層面分析網絡形態及特征變化。社會網絡分析方法的引入使得組織間互動關系得以量化，并逐漸形成以網絡結構為出發點的創新網絡研究。研究脈絡主要分為3條主線：一是通過網絡結構指標分析劃分城市演進階段[8-9]；二是從整體網、局域網、個體網層面的時空演變解析創新網絡時空復雜性和空間格局[7,10]；三是從網絡拓撲結構和空間結構變化形態探討創新網絡演變規律及演化進程[11]。

從鄰近性視角闡釋創新網絡演化是已有研究的另一個重點。Boschma[12]將鄰近性歸納為地理鄰近性、制度鄰近性、認知鄰近性、組織鄰近性和社會鄰近性5個維度。在此基礎上，學者還提出文化鄰近、技術鄰近、知識基礎鄰近等維度[13]。從區域層面和創新合作角度出發，創新活動在特定范圍內的空間集聚必然受到地理鄰近的影響[14]，文化差異、經濟水平不同及行政級別懸殊也會影響城市間創新互動。成功的創新合作需要相似的知識基礎作鋪墊，而創新過程是創新網絡中各主體吸收異質性知識或互補性知識的整合過程，差異化、互補性知識往往更容易實現高效組合與創新[15]。學者在研究基于專利聯合申請數據的創新網絡鄰近性時，通常將產業結構相似性與知識積累性組合在一起統稱為認知鄰近，驗證認知鄰近對創新合作的作用，得出不同甚至相反的結論[16]。產業結構相似的兩個城市有著相同的成長經歷與經驗，更容易實現溝通與合作，知識鄰近則側重于城市交流過程中對知識的吸收能力，二者對創新網絡的驅動效應不同。因此，本文分別論述兩種鄰近對創新網絡演化的影響。

綜上所述，創新網絡研究已取得一定進展，但仍存在一些局限性。在內容上，缺乏創新網絡結構特征、空間演化格局及創新網絡演化機理一體化的深入研究；在研究對象上，已有文獻關注產業、特定行業、全國城市以及發展成熟的長三角城市群、粵港澳大灣區，對處于科技創新上升期的京津冀城市群則關注不足。鑒于此，本文以京津冀城市群為研究對象，分析城市群創新網絡結構特征和空間演化格局，并運用QAP實證方法探討創新網絡演化鄰近性機理，可為增強京津冀城市群創新網絡連接性、促進城市自主創新提供理論依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 社會網絡分析法

社會網絡分析法是通過數學方法、圖論等手段，將網絡中個體間關系與整個社會系統相結合的定量分析方法。Ucinet、ArcGIS、Networks等軟件平臺的興起和運用使得社會網絡分析法被廣泛應用于管理學、區域經濟學和地理學等領域。本文遵循社會網絡分析法思路，將網絡結構分為整體網、局域網和個體網3部分。在整體網層面，選用關系總數、網絡密度、平均加權度、平均路徑長度等多個靜態指標分析京津冀城市群創新網絡結構演化的拓撲結構特征；在局域網層面，通過凝聚子群分析城市群創新網絡內部團體聚集狀態；在個體網層面，從城市中心性研究城市群創新網絡演化時空格局。以下為指標含義與測度方法：

(1)關系數與網絡密度。關系數衡量網絡中創新主體合作對象數，與結構特征復雜度呈正比關系；網絡密度則是對網絡成員關系密切程度進行度量，具體公式為：

(1)

(2)平均度數與平均加權度。平均度數是對城市與其它城市創新合作聯系是否廣泛的測度，用以反映節點間交互能力。具體公式為：

(2)

加權度表示與該節點相連的所有邊的權重之和，反映一個城市與其它城市創新合作聯系的深淺程度。具體公式為：

Si=∑j∈NiWij

(3)

(3)平均聚類系數與平均路徑長度。聚類系數考察創新網絡結構的可達性，平均聚類系數由網絡中所有節點的局部聚類系數平均得到。具體公式為：

(4)

路徑長度用以度量連接兩個節點的最小邊數，平均路徑長度反映節點間交流暢通程度。具體公式為：

(5)

(4)中心性。中心性是對個體權力的量化分析，分為點度中心性、中間中心性、接近中心性3種。其中，點度中心性(CC)測量與該點連接的其它節點個數，反映城市在整個網絡中的中心位置，具體公式為：

(6)

中間中心性(DC)測量網絡中節點城市對其它城市的控制力，如果該節點處于其它節點連接路徑的橋梁位置，則說明其獲取核心資源的能力較強，具有較高的中間中心度。具體公式為：

(7)

點的接近中心性(BC)表示節點與其它節點聯系的遠近程度，若該節點與網絡中其它節點的距離很短，則說明該點具有較高的接近中心性。具體公式為：

(8)

1.1.2 QAP非參數實證方法

QAP分析主要研究多個矩陣對一個主要矩陣的回歸關系，測度 “關系”中的關系，直接對屬性矩陣作用于主要矩陣的系數進行非參數檢驗，不需要考慮屬性間的獨立性或是否符合參數檢驗中的某種統計分布。在社會網絡分析中，QAP非參數實證分析是研究節點間關系結構與其它以某種方法建立的關系結構的主要方法。因此，本文構建地理、經濟、制度、認知、知識鄰近矩陣和城市創新合作矩陣，檢驗鄰近性矩陣對創新網絡結構矩陣的作用關系，分析不同維度鄰近屬性在不同階段對創新網絡演化的驅動效應，探究京津冀城市群創新網絡演化驅動機制。

1.2 數據來源

高質量論文合作是衡量城市創新聯系的重要指標，論文合著作者所屬高校、企業及科研機構分布在各個城市便形成了城市知識合作網絡。維普期刊數據庫共收錄文獻總量3 000余萬篇，包括醫療衛生、經濟管理、核科學等30多個學科，權威性較高。因此，本文基于維普期刊數據庫，檢索京津冀各城市論文合作篇數，構建13×13二模無向合作矩陣，檢索條件為“機構”+“機構”+“期刊范圍”，檢索時間為2000-2018年，檢索期刊范圍限定為核心期刊、EI、CAS、CSCD、CSSCI來源期刊，所有學科的高水平合作論文可以更為全面地反映城市間的創新交流。

2 京津冀城市群創新網絡演化特征

2.1 京津冀城市群創新合作現狀

京津冀城市群高校、企業及科研院所高質量論文合作總量及其增長趨勢可反映該區域整體創新合作水平。2000年，京津冀地區發表論文總量約89 300篇，2018年增長到336 507篇，上升了2.73倍；區域內城市論文合作數量由2000年的603篇增長到2018年的6 846篇，增幅11.35倍。由此可見，區域內城市間創新聯系隨著城市群創新能力提高而逐漸加強。

如圖1所示，京津冀創新合作變化趨勢包括穩步增長期(2000-2009年)和波動增長期(2010-2018年)兩個階段。其中，穩步增長階段表現為網絡規模處于擴張狀態，合作總量不斷增加，從2000年的603篇直至2009年突破6 000篇，越來越多網絡成員參與提高了城市間創新交流頻率進而促進創新成果產出。在波動增長階段，在既定參與城市規模上實現創新合作力度進一步加強，主要得益于京津冀協同發展理念的深入和國家戰略的全面啟動，京津冀區域交通一體化為高校、科研機構等主體知識交流提供了便利條件。雄安新區的設立強化了教育、科技、人才多級驅動，促使京津冀城市群區域創新邁向新臺階。那么，京津冀城市群創新網絡空間結構特征怎樣？城市群創新網絡結構如何演化？創新網絡演化驅動機理又是什么？這些是探討京津冀城市群創新能力及創新空間格局的關鍵問題。

圖1 京津冀城市群論文合作數量趨勢

2.2 京津冀城市群創新網絡結構

2.2.1 整體網絡拓撲結構

本文對歷年京津冀城市群創新網絡整體網拓撲特征進行分析(如表1所示)，發現2000-2007年網絡關系數持續增多，關系總量增長迅速；2008-2016年呈現波動式變動，關系數維持在90～100間，2018年達到150，網絡規模急劇擴大。網絡密度從2000年的0.153 8增長到2018年的0.961 5，網絡結構變化幅度之大體現出整體網作用力擴張、城市間凝聚力明顯增強。為推動京津冀城市群協同發展所頒布的人才政策、科技政策、產業政策等有效促進了城市間創新要素和創新人員快速流動，使得城市間創新聯系更為緊密。

網絡平均節點度與平均加權度持續增長態勢表明，城市間科學合作深度和廣度不斷增強。平均聚類系數在2000-2018年從0.205持續增加到0.961，網絡成員間關系密切且日益復雜，呈現出對節點城市越發增大的影響力。平均路徑長度最高時為2001年的1.653，下降到2018年僅有1.038，降幅為31.89%，距離縮短提高了城市間創新合作暢通度。從時段變化看，2012-2018年關系總數、平均加權度、網絡密度等指標持續增長，在2018年達到峰值，表明京津冀城市群創新合作從最初個體合作邁向協同發展階段。

表1 京津冀城市群創新網絡拓撲特征

2.2.2 城市中心性分析

如表2所示，2000-2018年京津冀城市群點度中心性(CC)呈上升趨勢，創新合作不斷深化。2000年，京津冀城市群創新水平不高，僅北京度數中心性值超過10，滄州、衡水、邢臺處于“零聯系”狀態。2005年，城市度數中心性大幅增長，北京、石家莊和天津度數中心性值超過20，參與城市創新合作的主體逐漸增多；2011年，點度中心性超過10的城市有6個，分別是北京、天津、石家莊、保定、唐山和秦皇島；2017年，所有城市點數中心性均有所提高，北京、石家莊、天津、和保定處于創新網絡核心位置。從整個時序上看，京津冀城市群創新網絡處于逐漸豐富的狀態。

不同城市在創新網絡中的“橋梁”作用不同。網絡中節點城市對其它城市信息、資源控制程度可用中間中心度(DC)表示。如表2所示，2000年，京津冀城市群創新網絡結構松散，基本以北京為核心呈放射狀分布，所有創新聯系幾乎均通過北京實現；2005年，天津和石家莊陸續發揮“中介”作用，省會城市擁有河北省豐富的創新資源且其行政權力有助于其對資源進行控制并高效獲取信息，天津控制能力顯然落后于石家莊；2011年，保定控制其它城市的能力迅速上升，超越天津；2017年，更多城市參與創新網絡連接，北京、石家莊、天津和保定中間中心性值均為7.904，唐山、秦皇島、邯鄲、承德開始承擔少部分“中介”角色。通過數據對比可以發現，城市群中其它城市控制力的提升可有效降低北京的“中介”地位。

接近中心性(BC)衡量網絡行動者不受其它行動者控制的程度，反映節點城市獨立創新能力。如表2所示，京津冀城市群接近中心性階段性比較明顯。2000年，城市接近中心性普遍偏低，自主創新能力較弱，接近中心性最大的城市是北京，中心性值僅有25，滄州、衡水、邢臺接近中心性值為0，無獨立創新能力；2005年，北京、石家莊接近中心性達到100，天津、保定、秦皇島接近中性大于60；2011年，接近中心性進一步增長，保定接近中心性為100，天津達到92.308，能夠與其它城市直接進行創新合作；2017年，所有城市接近中心性均大于60，網絡距離縮短促使城市間創新交流更加順暢，對網絡中心城市(如北京、天津、石家莊)的依賴性逐漸降低。

2.2.3 凝聚子群分析

創新網絡中的派系和群體關系通過凝聚子群體現，探究子群數目和具體成員分布有助于揭示創新網絡抱團現象。如果創新網絡具有較多的凝聚子群，則說明城市群內部存在創新聯系頻繁、密切的小團體，不利于整個創新網絡創新合作，但從創新型城市群建設層面說，凝聚子群數量也反映了區域內創新團體多樣性，進而揭示了該區域創新潛力。本文運用Ucinet軟件中的迭代相關收斂法(CONCOR)對2000年、2005年、2011年、2017年創新網絡進行聚類分析，以最大分割深度為2、收斂標準為0.2進行板塊劃分(許培源等，2019)，劃分結果如圖2所示。從中可見，不同時期京津冀城市群創新網絡子群派系分布明顯不同。

2000年，京津冀城市群主要有三大凝聚子群，第一子群集中了京津冀城市群合作關系緊密、中心度較高的城市，包括北京、石家莊、唐山；第二子群由相互關系較為密切的城市組成，以保定、天津等城市為主；第三子群是由沒有創新聯系的城市構成的團體，如衡水、滄州、邢臺。2005年，第一子群由北京、保定構成緊密的團體；第二子群集中了京津冀城市群密切合作的城市，如天津、石家莊；低水平聯系的邊緣城市(承德、邢臺、滄州)則構成了第三子群。

2011年和2017年，凝聚子群發生了顯著變化，分別形成了以北京、天津、石家莊、保定為核心的4個小團體，作為團體中創新能力較強節點在京津冀城市群創新網絡中居于重要位置，引導其它城市與其發生直接、密切的聯系，從而益于整個區域創新高層次發展。整體看，京津冀城市群創新網絡中子群數目增多，存在較多關系層級，導致創新網絡呈現多個“小世界”的創新格局。

表2 京津冀城市群創新網絡中心性

圖2 京津冀城市群凝聚子群分析

2.3 京津冀城市群創新網絡時空演化分析

京津冀地區地理位置南北跨度廣且政治、經濟、科技環境懸殊較大，因此京津冀城市群創新網絡分布具有鮮明的層級特征。上述對城市群創新網絡結構特征的分析反映出不同時期城市間創新要素流動不均衡。因此，本文探討京津冀城市群創新網絡時空演變格局，運用ArcGIS10.3軟件繪制2000、2005、2011、2017年的創新網絡演化圖，分別用點大小、城市間連接線粗細程度表示城市點度中心性和合作強度。

如圖3所示，2000年，京津冀城市群創新網絡分層極化現象明顯，空間形態上呈現以首都為中心的核心-邊緣結構；2005年，京津冀城市群創新網絡密度增大，省會城市石家莊開始發揮作用，城市間創新聯系逐漸增多，創新網絡呈現以天津為支點的“北京-石家莊”雙核空間格局；2011年，城市間論文合作數量迅速上升，特別是邊緣城市(承德、邢臺、衡水)網絡聯系有了大幅度提升，創新網絡呈現以北京為核心、天津和石家莊為次核心的“多中心、多節點”空間形態；2017年，京津冀城市群創新合作實現質的突破，網絡結構趨于平衡，北京、天津、石家莊、保定形成創新走廊，唐山、秦皇島、承德、邯鄲為重要節點，創新網絡呈現“多中心、多層次”創新格局。

京津冀城市群創新網絡結構從簡單趨向復雜化，空間格局經歷了“單中心→多中心→多中心、多節點→多中心、多層次”的演變過程。北京最早成為該區域創新網絡的核心，處于創新網絡關鍵位置，創新要素流動及創新溢出促進天津、石家莊、保定等多個創新中心的形成，帶動承德、秦皇島、唐山、邯鄲創新發展。但是，京津冀創新城市群落結構單一且不發達，整個創新網絡還需要更多高層次、高水平的創新參與。

圖3 京津冀城市群創新網絡結構演化格局

3 創新網絡演化驅動機制

不同維度鄰近屬性為節點間創新結網行為提供了源動力，在創新活動、組織合作和知識溢出中發揮了重要作用。因此，本文采用QAP非參數實證方法探究各種鄰近對創新網絡演化的作用機理。

3.1 因素變量選取

(1)地理鄰近。地理鄰近為創新交流提供便利條件，頻繁的創新合作有助于創新網絡演化。本文借鑒謝富紀等(2017)的做法，具體公式如下：

Geoij=R×arccos

[cosβi×cosβj×cos(αi-αj)+sinβi×sinβj]

(10)

式(10)中，R為地球半徑(取值6 371km)，βi、βj表示城市i、j的緯度，αi、αj表示城市i、j的經度。

(2)認知鄰近。城市間認知鄰近影響城市對合作對象的選擇，諸多學者選用技術積累或產業結構代表城市認知水平，本文借鑒黨興華(2013)的產業結構相似性表示認知鄰近。具體公式如下：

(11)

式(11)中，Xik、Xjk分別為i、j城市第k個產業的產值。

(3)制度鄰近。制度距離衡量兩個城市間能夠促使知識有效傳播的制度基礎相似性，基于前人研究使用的虛擬變量方法，采用城市行政級別差距度量城市間制度距離。考慮到行政級別高的城市會有更卓越的創新表現，因此本文借鑒王忠燕[17]的處理辦法，具體公式如下：

Insij=

(12)

式(12)中，Zij表示i、j城市的知識積累差值，Zmax、Zmin為所有城市對知識積累差值的最大值和最小值。

(5)經濟鄰近。經濟水平相近城市擁有相近的資本需求和相似的創造力，可能對創新合作產生影響。本文采用人均GDP的差距表征經濟鄰近性，具體公式如下：

(13)

式(13)中，Yij表示i、j城市的人均GDP差值，Ymax則為所有城市對人均GDP差值的最大值。

3.2 QAP回歸結果

基于以上變量數據，運用Ucinet軟件進行5 000次隨機置換得到的QAP回歸結果(如表3所示)顯示，各年份R2依次增加，分別為0.559、0.579、0.58、0.609，且均通過顯著性檢驗，擬合效果較好，表明各種鄰近在創新網絡演化不同階段發揮的效應不同。

2000年，城市群內城市創新能力普遍薄弱，交通不便阻礙了信息的廣泛傳播，使得創新合作更傾向于發生在地理位置相鄰以及有著相似認知水平和經濟結構的城市，因而地理鄰近、經濟鄰近、認知鄰近對創新合作具有正向驅動作用，知識鄰近和制度鄰近則對創新網絡演化具有負向效應，相關系數分別是0.378 1、1.457 8、2.866 5、-1.763 0、-0.429 5，且均通過5%顯著性水平檢驗。2005年，石家莊中心地位開始突出，地理和行政上與核心城市的鄰近更易發生創新結網行為，地理鄰近和制度鄰近對創新網絡演化具有顯著正向影響，而經濟鄰近與認知鄰近體現為正向效應但并不顯著。隨著創新要素流動的加快，2011-2017年逐漸形成北京-天津-石家莊三核多節點的三角穩定結構，地理鄰近顯著性進一步提升。在京津冀城市群創新網絡演化過程中，除地理位置鄰近外，相似的認知水平、互補的知識基礎和相近的制度距離也是重要影響因素，自京津冀協同發展綱要提出以來，一系列國家戰略政策的實施與落實使得鄰近性效應更加顯著，創新水平、合作頻次和結網效率得到顯著提升。

表3 多維鄰近對創新網絡演化驅動的QAP回歸結果

4 結語

4.1 結論與建議

本文采用社會網絡分析法并結合Ucinet、ArcGIS軟件分析京津冀城市群創新網絡結構特征、時空演化及其驅動機制，得出以下結論：

(1)京津冀城市群創新水平在2000-2018年呈逐步上升趨勢，網絡密度、節點度數、凝聚力強度指標都顯示城市間創新聯系不斷加強，尤其是2000-2009年，城市群創新網絡聯系密度穩步上升，北京、天津、石家莊發揮著重要的“中介”作用，但是城市群創新聯系強度還存在上升空間。

(2)京津冀城市群創新合作從簡單的單個城市演變成多個城市協同發展，空間結構也從單核形式演變成多核心網絡化形式，北京、天津、石家莊、保定陸續成為京津冀城市群創新網絡中心，拓撲結構特征逐漸復雜化，凝聚子群數目不斷增長，但是小團體結構單一問題還有待完善。

(3)QAP非參數實證結果表明，地理鄰近、制度鄰近和知識鄰近是京津冀城市群創新網絡演化的主要驅動因素，其中地理鄰近對創新合作具有顯著正向影響，知識鄰近對創新合作體現為負向影響，制度鄰近是先負向再正向影響創新合作，經濟鄰近與認知鄰近對創新合作的正向驅動效應僅在早期通過顯著性檢驗。分析結果表明，知識差異較大的城市間合作互動更容易驅動創新網絡演化，直轄市和省會城市則更容易吸引其它城市的創新交流。

京津冀城市群創新網絡演化及驅動機制研究為把握城市群發展戰略提供了新思路。首先，京津冀應抓牢北京這一中國創新源頭以及中關村國家自主創新示范區的重要地位，步入京津冀協同發展快車道，加速推動創新要素共享和創新資源合理配置，提高城市創新合作成果轉化率，形成長期、穩定、高效的創新網絡；其次，提高河北省自主創新能力，圍繞不同維度鄰近屬性，拓寬大學、科研機構創新合作渠道，制定科學合理的高科技人才引進政策，推進具有優勢潛力與創新能力的學科建設和產業升級，營造良好的科研創新環境，為打造雄安新區科技創新新引擎提供動力源泉。邊緣城市應大力引進外資用于基礎設施建設，提高科教水平、創新水平和信息化水平，為城市跨界合作、網絡結構優化提供有利條件。

4.2 不足與展望

本文從京津冀城市群創新網絡結構特征及空間格局揭示京津冀科技創新提高過程和協同發展變化趨勢，探索多維鄰近在創新網絡演化不同階段的驅動效果。但是，本研究也存在一些不足之處，如僅探討京津冀城市群內部結網狀況，而建設世界級城市群還需要外界創新要素和創新資本流入，即與其它城市、其它區域乃至其它國家建立創新合作關系會形成更復雜的創新網絡。因此，未來應基于“本地蜂鳴-全球管道”角度，從不同空間尺度探究創新網絡演化；其次，囿于城市、機構地理位置無法被改變，可考慮利用非地理鄰近代替地理鄰近，發揮其對創新合作的驅動效應，從而使邊緣城市突破地理距離進行高效率創新交流；最后，可對創新網絡演化驅動機制及鄰近性理論框架作進一步完善。