創新要素流動對城市群協同創新的影響
——基于長三角城市群與長江中游城市群的實證

李 琳，劉 瑞

(湖南大學 經濟與貿易學院，湖南 長沙 410012)

0 引言

我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，創新成為高質量發展的第一推動力，城市群成為創新高質量發展的主體形態。與此同時，長江經濟帶作為我國經濟發展新階段下的主要軸帶，在推動我國經濟高質量發展中具有重要戰略地位。2014年，《國務院關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》強調，通過實施創新驅動戰略將長江經濟帶建設成為東中西互動合作的協調發展帶；2016年印發的《長江經濟帶創新驅動產業轉型升級方案》，明確將長江經濟帶定位為創新驅動引領帶、區域協同示范帶。至此，協同創新成為長江經濟帶發展的重要戰略選擇。由于覆蓋我國多個典型城市群，增強區域經濟協調性，充分發揮創新“第一動力”作用，以城市群為空間單元，著力打造協同創新共同體，實現城市群協同創新，勢必成為驅動長江經濟帶創新高質量發展的有效路徑。已有研究認為，創新要素集聚與擴散是推動城市群協同創新網絡形成的根本機制[1]，通過推動創新要素在城際間以及城市內不同主體間高效流動，實現創新要素在空間范圍內優化配置，最大限度發揮創新要素智力功效，對于長江經濟帶城市群實現創新高質量發展具有重要作用。因此，從創新要素流動視角探究長江經濟帶城市群協同創新論題具有重要意義。

1 文獻綜述

在創新以前所未有的姿態全面引領高質量發展的今天，加快推動城市群空間尺度上的協同創新成為新時代全面落實創新驅動發展戰略的關鍵舉措。區域協同創新過程復雜性決定了其影響因素多樣性，因而吸引了不少學者的關注。一些學者從理論出發進行了相關探索，如科萬(Cowan)等[2]認為，協同創新是創新主體所擁有的知識重新組合，其成功在一定程度上取決于創新主體之間知識相互補充的程度；費歇爾(Fischer)[3]認為，刺激要素充分流動，加快知識擴散速度，有利于實現區域創新系統優化；王衛東[4]認為，創新經濟基礎、創新環境水平、創新投入能力及創新產出能力是影響協同創新能力的4個主要因素；崔新建和崔志新[5]探討了創新主體之間溝通難度大、地理因素限制多、制度化程度較低等協同障礙對于協同創新的多元影響。也有學者從企業和區域角度進行了相關實證研究，如水常青[6]從協同的淵源出發，實證發現項目負責人的經驗協調能力、高層領導重視能力以及項目成員間相互信任度有利于企業協同創新；解學梅[7]基于長三角制造業企業問卷調查數據，研究發現主體支撐、政策環境、協同機制和關系網絡等企業協同創新影響因素與協同程度之間基本呈現正相關關系；白俊紅、卞元超[8]利用2004-2013年我國內地30個省份面板數據，在厘清政府支持影響產學研協同創新內在機理的基礎上，通過建立產學研復合系統協同度模型，測算產學研協同創新復合系統協同度，考察政府支持是否促進產學研協同創新；毛磊等[9]從跨區域協同創新實踐背景出發，借助協同創新理論，以長三角地區蘇州、上海和杭州企業為例，通過問卷調查，對216份有效樣本數據進行模型擬合，發現認知鄰近、地理鄰近、組織與社會鄰近、制度鄰近對跨區域協同創新影響強度依次減弱；李星宇等[10]構建新興技術企業協同創新影響因素模型，基于湖南省長株潭地區282家新興技術企業調查問卷數據，運用結構方程模型進行實證研究，發現創新能力、合作關系、協同機制、創新環境都對企業協同度產生積極影響，協同機制與創新環境對協同度的部分影響通過協同創新平臺發揮作用。

可見，區域協同創新影響因素相關研究較為豐富，這些研究為本文提供了有益借鑒，但仍有幾個問題需深入探討：①區域協同創新研究視角有待進一步擴展。針對協同創新，已有文獻更多關注企業與企業之間或者企業、政府與高校之間的協同，從區域系統內部出發，研究區域系統內部各個子系統間協同創新，但是，區(城)際協同創新未受到重視。事實上，區(城)際協同創新同樣具有重要研究價值，對其進行分析能夠增強對于不同空間單元之間協同創新現狀的認知，為協同創新提供一個新的研究維度；②需要進一步揭示創新要素流動與區域協同創新的關系。已有文獻探討要素流動與區域協同創新較多停留于定性分析，相關定量研究仍較少；③提高對城市群協同創新的關注。已有文獻中，以城市群為對象的實證研究較少。城市群協同發展逐漸成為學者關注的熱點之一，如京津冀協同發展、長三角一體化戰略。因此，本文針對城市群協同創新進行實證研究，彌補現有研究不足。從區(城)際協同創新角度，基于創新要素流動對城市群協同創新影響相關理論研究，以長三角城市群和長江中游城市群為研究對象，運用擴展DEA模型和引力模型，分別對2006-2017年城市群協同創新水平和創新要素流動進行度量，并利用空間計量模型實證檢驗創新要素流動對城市群協同創新的影響，探析不同城市群內創新要素流動對城市群協同創新影響的異質性，并根據結論給出相應政策啟示。

2 創新要素流動對城市群協同創新的影響機制

2.1 城市群協同創新內涵

城市群協同創新系統是區域協同創新系統的一個更高級形態，是指不同城市之間以及城市群系統間協作與共生，物質、知識、信息、技術產品、創新人才在不同城市之間以及城市群系統間自由流動，通過資源整合，實現系統從無序到有序、從低級到高級的狀態。因此，城市群協同創新是一個自組織過程，在這個過程中，不同城市創新主體以城市為載體，以創新能力為基礎，實現各種創新要素聯系與整合，產生空間溢出效應，最終實現“1+1>2”的城市群協同創新整體效益。

2.2 影響機制分析

創新要素流動對城市群協同創新的影響機制復雜多樣，具體表現在資源配置效應、學習效應和規模效應3個維度。

(1)資源配置效應。由于地域和市場限制，我國要素扭曲、資源錯配現象較為突出，由此導致企業間資源錯配，影響企業決策，從而引致全要素生產率損失[11]。相關研究指出，要素市場扭曲確實會抑制創新效率提升，要素自由流動可以使得這一現象得到改善[12-14]。對于城市群協同創新來說，創新要素流動顯得尤為重要。創新要素自由流動加快了區域協同創新網絡形成，促進多元創新主體互動、創新合作和創新效應擴散。城市群系統的知識交流和信息傳遞更為便捷，創新人員能夠找到自己合適的崗位發揮所長，創新資本在具有研發價值的項目上迸發活力，創新資源得到合理配置[15]，城市群創新系統運轉效率得以提高。同時，創新要素在城市群內不同城市間與創新主體間流動和整合，對資金、技術等關鍵要素進行重新分配與利用，在交換過程中要素結構進一步優化，提升了創新要素組合效應，使得城市群系統創新活動從分散無序狀態向高度平衡狀態轉化。簡言之，創新要素在城市群內自由流動可以有效配置研發資源，實現整個城市群技術創新帕累托最優，最終城市群協同創新水平得以提升。

(2)學習效應。隨著“互聯網+”行動計劃的提出，互聯網和信息技術全面滲透城市發展各個方面，人才、資金等創新要素流動更為便捷[16]。要素遠距離的空間聯系不再受時空、地域限制，不同空間的要素可以根據需要進行快捷高效的聯結和重組，促進非鄰近創新的產生[17]。與傳統要素相比，創新要素攜帶更多知識和技術，其在各區際間流動更有利于創新知識在空間范圍傳播與擴散，是城市群協同創新過程形成的關鍵機制[18]。一方面，創新要素在趨利性特征支配下自由流動，使得創新水平較高的地區不斷利用科研優勢，吸引更多高素質研發人員流入，優質創新資本得以積累，以推動創新能力進一步提升，與落后地區間創新差距擴大，地區間創新水平趨于發散；另一方面，創新要素本身攜帶知識和技術，其區際流動會帶來一定的知識溢出效應，知識溢出獲益者通過知識溢出獲得其他人的先進知識，減少自身學習成本，創新能力得以提升，與創新水平較高地區差距縮小，實現創新效率收斂，最終形成區域創新系統協同發展[19-20]。

(3)規模效應。創新要素在創新網絡中流動，總是會從邊際收益率低的區域流向邊際收益率高的區域[21]，導致創新要素向某地集中，這一活動持續進行，達到一定規模后空間集聚，形成規模經濟，產生規模效應，區域創新能力大幅度提升。根據區域經濟梯度推移理論，由于科技進步創新活動，如新產品、新技術以及新的管理方法和經驗等首先發生在高梯度地區，隨著經濟發展，逐步由高梯度地區向低梯度地區推移[22]。大量創新要素集聚的地區必然是創新發生的高頻區域，隨后，創新活動從發源地向周邊相鄰城市推移，對周邊地區產生輻射作用，地區間創新收益增加，有助于城市群協同創新水平提升。

3 城市群協同創新度測度

3.1 城市群協同創新度評價標準

由城市群協同創新內涵可知，城市群協同創新強調開放與資源共享，自組織過程實質上是任意城市個體依托自身及其它城市創新資源投入，互助共聯，進而實現產學研協同并逐漸縮減城市間創新水平差距的過程。基于這一思路，參考李琳、龔勝[23]的評價方式，構建基于投入產出思路的協同創新測度框架。首先，參考已有研究，產出指標采用技術相近性指數和聯合專利指數加以衡量[24]。其中，技術相近性指數用于表征城市間技術協同水平，而聯合專利指數表征城市協同創新更為直接的產出成果，綜合兩者可以較大程度反映城市群協同創新程度。具體地，聯合專利指數為聯合專利占三項專利(發明專利、外觀設計和實用新型)申請受理量的比重。技術相近性指數TCIi計算公式如下:

(1)

其中，OVHT為城市個體的高新技術產業產值，ASIOV為城市個體規模以上工業總產值，i與j表示任意兩個不同城市，n為城市數量。計算結果TCIi用于衡量城市i與其它城市的技術差距，其值越小，城市間技術差距越小，技術協同水平越高，故計算結果通過取倒數作逆向處理。

城市群協同創新投入指標主要考慮創新資源和創新環境兩個方面，綜合體現城市群內每個城市的創新資源稟賦優勢。通常來看，人力資本和科技投入是服務于協同創新的主要創新資源，本文采用科研人員與城鎮從業人員數量比表征人力資本，用科學支出與政府財政支出比表征科技投入，鑒于二者對創新產出同等重要，權重均為0.5；從市場環境和投資環境兩個方面考量創新環境，同樣權重各取0.5。市場環境為社會零售消費總額占地區生產總值比重，投資環境為各地區實際利用外商投資占地區生產總值的比例。最后，城市群協同創新過程的動態性由投入—產出分析法體現。

3.2 城市群協同創新度評估：基于擴展的DEA方法

本文城市群協同創新關注系統間協同創新有效，可以借鑒擴展的DEA方法進行測度。由已有研究可知，擴展DEA模型通過構建系統間交叉輸出輸入表對各子系統之間協同進行測度，其綜合有效性為系統內部或系統間技術有效性和規模有效性的乘積，在城市群協同創新系統演進過程中，協同和創新相互促進、缺一不可[25-26]。因此，定義系統協同創新綜合有效程度為協同有效程度和創新有效程度的乘積。

(1)子系統A對子系統B協同創新綜合有效計算。he(A/B)表示子系統A對子系統B的協同有效程度，fe(A/B)表示子系統A對子系統B的創新有效程度，則A對B的協同創新綜合有效zhe(A/B)計算公式為：

zhe(A/B)=he(A/B)*fe(A/B)

(2)

zhe(A/B)≠zhe(B/A)

(2)兩個子系統之間的協同創新有效程度計算公式如下：

he(A,B)={min[he(A/B),he(B/A)]}/

{max[he(A/B),he(B/A)]}

(3)

fe(A,B)={min[fe(A/B),fe(B/A)]}/

{max[fe(A/B),fe(B/A)]}

(4)

zhe(A,B)=he(A,B)*fe(A,B)

(5)

3.3 數據來源

根據2016年《長江三角洲城市群發展規劃》，長三角城市群主要包括上海市，以及江蘇、浙江、安徽各8個地級市及以上城市；長江中游城市群主要涉及武漢城市圈、環長株潭城市群、環鄱陽湖城市群。同時，基于數據可得性，剔除鹽城、銅陵、安慶、池州、宣城、宜春、上饒、萍鄉、吉安，最后確定41個地級市作為研究對象，對城市群協同創新水平進行測度。相關數據來源于《中國城市統計年鑒》、《中國區域經濟統計年鑒》以及國家知識產權局官網，部分缺失數據通過查閱各地級市當年統計年鑒和統計公報進行填補。

3.4 協同創新度測度結果

長三角城市群和長江中游城市群2006-2017年間協同創新度測度結果如圖1所示。從兩大城市群協同創新水平的相對位置來看，2006-2008，長三角城市群整體協同創新水平年低于長江中游城市群；2008-2013，長三角城市群協同創新水平逐漸超越長江中游城市群，兩者差距較為明顯；2013年以后，長江中游城市群建設進入到全面推進階段，其整體協同創新增速明顯快于長三角城市群，二者協同創新差距逐漸縮小。從整體趨勢來看，長三角城市群整體協同創新水平呈波動上升之勢，說明長三角城市群協同創新發展趨勢良好，而長江中游城市群整體協同創新水平波動幅度反復，長江中游城市群協同創新發展趨勢尚不明朗。并且，二者整體協同創新度均值皆低于0.5，與前沿有效相距較遠，說明二者整體還處于協同創新初級階段。

圖1 2006-2017年長三角城市群和長江中游城市群協同創新均值

4 實證分析

4.1 計量模型構建與數據來源

4.1.1 計量模型構建

某個城市創新要素流動量可能受到其它城市經濟行為的影響，并且創新要素流動存在一定的空間相關性[27]，而空間計量能夠將這一特性考慮在內。基于此，本文選用空間計量模型考察創新要素流動對城市群協同創新的影響。根據城市群協同創新內涵可知，城市群協同創新不僅受本地區創新要素影響，還依賴周邊城市創新要素的影響，即城市群協同創新存在空間交互作用，空間杜賓模型假設條件是區域i的被解釋變量依賴其鄰居的自變量，即考慮空間交互作用。通過LR檢驗，最終選擇設立如下模型：

SYit=α0+ρWSYit+β1Xit+β2WXit+εit

(6)

其中，被解釋變量SY為城市群協同創新水平，X為解釋變量，在實證研究中，分別采用創新人員流動PF、創新資本流動CF作為核心解釋變量；將控制變量對外開放水平OPEN、產業結構STRU、地方保護GOV、城鎮化水平CITY納入模型，為了消除異方差，在回歸過程中變量均作取對數處理。α0是常數項，W是鄰接權重矩陣，WSYit和WXit考慮了被解釋變量和解釋變量的空間依賴性。

A 我想對你說，這個話題曾經在我的攝影講習班上討論過。有個人要求另一位攝影師關掉蜂鳴音，因為“太吵了”，然后我們就進行了一次有益的、輕松的辯論，分析了其中的利弊。就我個人來說，我認為相機在鎖定焦點時發出一定的提示音對于初學者來說確實非常有幫助，但是隨著你對相機的操控越來越自信，提示音也就沒那么重要了。

4.1.2 變量說明及數據處理

創新要素包括創新人員和創新資本，一般由人員和經費指標得出，由于城市層面的人員和經費數據難以獲取。所以，參考康海媛等(2018)的研究，采用科研、技術服務行業人員與城市財政支出中的科學事業費支出進行替代，創新要素流動測度參考王鉞、劉秉鐮[28]的處理方法，通過引力模型對創新要素流動進行估算。

控制變量說明。一個地區的對外開放程度能夠通過影響其吸收先進地區的技術擴散和知識溢出能力，從而對協同創新產生一定影響，可以采用各地區進出口總額占該地區生產總值比重對其進行核算；產業結構決定了一個地區技術創新復雜性，其對協同創新存在重要影響，本文采用二、三產業增加值與地區生產總值的比值衡量；地方保護在一定程度上可以反映行政壁壘對協同創新的影響，其衡量指標是財政收入與地區生產總值的比值[29]；城鎮化水平差異在一定程度上導致協同創新差異，限于城市數據可獲得性，本文參考卞元超等[30]的處理方式，采用各地區城市建設用地面積占轄區面積的比例表征。

4.2 實證結果分析

根據相關理論研究和計量模型構建,分別對長三角城市群和長江中游城市群進行回歸，實證結果見表1。城市群協同創新空間相關系數通過顯著性檢驗，說明城市群協同創新存在空間相關性；城市之間創新人員流動和創新資本流動的空間滯后項系數均顯著為正，由此說明在長三角城市群內城市創新人員流動和創新資本流動促進周邊城市協同創新。由于空間杜賓模型既有因變量的空間滯后項又有自變量的空間滯后項，不能直接反映自變量對因變量的邊際作用，可利用效應分解方法將總效應分解為直接效應和間接效應，直接效應反映本地區創新要素流動對協同創新水平的平均影響，間接效應反映本地區創新要素流動對其它區域協同創新水平的平均影響，而總效應反映創新要素流動對全部區域協同創新的平均影響。長三角城市群和長江中游城市群空間效應分解結果見表2和表3。

表1 長三角城市群與長江中游城市群SDM估計結果

表2 長三角城市群創新要素流動對城市群協同創新影響的空間效應分解

表3 長江中游城市群創新要素流動對城市群協同創新影響的空間效應分解

從本文關鍵變量即創新要素流動回歸結果來看, 長三角城市群和長江中游城市群創新要素流動總效應回歸系數均顯著為正, 表明創新要素流動對提高城市群協同創新具有積極作用。直接效應回歸系數均不顯著, 但間接效應顯著，也就是說，創新要素流動直接對本地區的作用尚不明顯，創新要素流動所帶來的空間溢出效應有利于促進鄰近城市群協同創新。這個與預期相悖的結論可能正好反映了我國創新要素流動過程中的諸多問題，我國經濟進入新常態以來，政府越來越重視區域創新能力對地區經濟增長的驅動作用，在這種大背景下，各地區根據自身比較優勢，制定各種優惠政策，創造有利條件吸引各類創新要素流入本地區以增強創新實力，提升創新績效，過度的政府支持扭曲了市場配置機制，吸引大量創新要素在某地集聚，造成創新要素擁堵，降低研發資源配置效率[15]，并且創新要素跨區域流動存在一定的摩擦，最終降低了創新要素應該發揮的協同創新效應。從實證結果可以看出，長三角城市群創新要素流動空間溢出效應高于長江中游城市群創新要素流動空間溢出效應，這個結論基本與現實相吻合。長三角地理區位優越，對優質創新要素資源的虹吸效應較強，是優質創新要素集聚高地，所以其空間溢出效應較大。為了保證實證結果穩健性，本文利用人均GDP和滯后一期城市財政支出中的科學事業費支出計算創新要素流動，實證結果見表1列(2)，相關結果基本與前面保持一致。

4.3 進一步討論

互聯網的出現會加快創新要素流動，那么，在互聯網發展的影響下，創新要素在城市群自由流動的協同創新效應如何變動呢？基于此，本文構建面板門限模型，實證考察互聯網發展對創新要素在城市群流動的協同創新效應的非線性調節作用。參考漢森(Hansen)[31]的門限模型，選擇各地級市互聯網發展水平(IDS)作為門限變量，建立門限面板回歸模型。

(11)

式中，SYit為城市群協同創新水平，創新人員流動PFit、創新資本流動CFit為核心解釋變量；IDSit表示互聯網發展水平，采用互聯網用戶數占總人口比例進行衡量[32]；Xit為控制變量，同上文；為了消除異方差，在回歸過程中變量均作取對數處理。

4.3.1 門限效應檢驗

本文首先對門限效應進行檢驗，結果如表4所示，以互聯網發展水平為門限變量，長三角城市群和長江中游城市群單一門限效應及雙重門限效應均顯著，說明兩大城市群單一門限和雙重門限假設均通過檢驗。

表4 門限值檢驗

4.3.2 門限回歸結果分析

隨后，本文進行門限模型回歸，結果如表5所示，在不同的互聯網發展水平下，創新要素流動對城市群協同創新的影響表現出顯著的門限特征。即無論是在長三角城市群還是在長江中游城市群中，都存在一個拐點，使得創新要素流動對城市群協同創新的影響并非單調遞增或者遞減：創新人員流動對城市群協同創新的影響呈現倒U型特征，創新資本流動對城市群協同創新影響呈現U型特征。

表5 長三角城市群與長江中游城市群門限回歸結果

此外，針對門限模型拐點差異的對比發現，對于創新人員流動而言，長三角城市群和長江中游城市群互聯網發展水平的拐點分別為0.537、0.059；對于創新資本流動，長三角城市群和長江中游城市群互聯網發展水平的拐點分別為0.111、0.059。結合資本與人員流動的不同曲線效應，在互聯網門限效應下，長三角城市群創新人員流動的正向促進效應更持久，而長江中游城市創新資本流動帶來的正向促進作用時點早于長三角城市群。這一結果部分解釋了長三角城市群協同創新水平保持相對較高水平的原因，也一定程度上解釋了近年來長江中游城市群協同創新效應增長較快的原因。

根據回歸結果可知，互聯網發展對創新要素在城市群自由流動的協同創新效應的門限效應具體表現為：當互聯網發展水平較低時，創新人員流動有利于城市群協同創新的實現，創新資本的流動反而會阻礙城市群協同創新；當互聯網水平進一步提升時，創新人員流動對城市群協同創新的積極影響減弱，創新資本流動對城市群協同創新產生積極影響；當互聯網發展水平跨越更高門檻時，創新人員流動對城市群協同創新產生負面影響，創新資本流動對城市群協同創新的積極影響仍舊顯著。可能的解釋是：知識溢出對實現城市群協同創新十分重要，對創新人員來說，在互聯網發展水平較低時，知識溢出載體主要是創新人員流動，而在隱性知識溢出過程中，創新人員流動作用更強，所以，創新人員流動對城市群協同創新的影響顯著為正；隨著互聯網的普及和高水平發展，知識溢出對創新人員流動的依賴性減弱，“虛擬研發團隊”等新組織形式的大量出現降低了人員流動對城市群協同創新的影響。對于創新資本來說，互聯網金融的效率和風險取決于互聯網虛擬共同體(社區)信任關系，而創新活動本身不確定性極高，信息不對稱所引發的道德風險與逆向選擇的存在使得投資過程風險性增加，謹慎的投資者往往選擇規避風險[33]。所以，在互聯網發展初期，風險控制不夠完善，信息不對稱引發的道德風險與逆向選擇導致研發投資不足，不利于城市群協同創新水平提高；隨著信息技術發展，在互聯網發展水平進一步提升過程中，風險控制技術相對成熟，同時，互聯網金融的興起為創新資本流動提供了便捷途徑，使得創新資本流動對城市群協同創新產生一定的積極作用。

5 結論及政策啟示

5.1 結論

本文在解析創新要素流動對城市群協同創新影響機制的基礎上，利用2006-2017年長三角城市群和長江中游城市群共41個地級市面板數據，基于空間面板模型，實證考察了創新要素流動對城市群協同創新的影響，并將空間效應進行分解，觀察創新要素流動對城市群協同創新影響的直接效應和間接效應。研究發現，創新要素流動對城市群協同創新水平影響的總效應十分顯著，直接效應尚不顯著，間接效應顯著為正，說明創新要素流動對于本地區協同創新水平的影響作用尚未凸顯。創新要素流動伴隨的空間溢出效應有利于促進周邊地區協同創新水平提高，并且溢出效應存在群際差異。

本文以互聯網發展水平為門限變量，構建創新要素流動影響城市群協同創新的門限模型，發現在兩大城市群中，創新要素流動對城市群協同創新的影響均為非線性，創新人員流動對城市群協同創新的影響呈現倒U型特征，創新資本流動對城市群協同創新影響呈現U型特征：互聯網發展水平較低時，創新人員流動對城市群協同創新產生正向作用，而創新資本流動對城市群協同創新的影響為負，當互聯網進一步發展達到更高水平時，創新人員流動不利于城市群協同創新，創新資本流動對城市群協同創新產生積極影響，并且，門限變量的拐點在兩大城市群有所差異。

5.2 政策啟示

創新要素是城市群協同創新的主要動力，上述結論對于科學合理地引導創新要素流動，將長三角城市群、長江中游城市群打造成創新增長極，推動長江經濟帶協同創新高質量發展具有一定啟示作用。

(1)強化區域聯動，深化跨區域協同創新，推進城市群協同創新網絡體系建設。就長江經濟帶整體發展來看，要充分發揮城市群在長江經濟帶中的創新輻射作用，各城市群城市主體應該積極參與到城市群協同創新建設中，深化跨區域協同創新，推進城市群協同創新網絡建設，促進創新要素自由有序流動，實現研發資源合理配置，提高城市群協同創新水平。對于長三角城市群來說，政府在積極推進長三角一體化進程中，要牢固樹立“一體化”意識和“一盤棋”思想，以協同創新平臺為依托，加強長三角中心區城市間合作聯動，強化分工合作、錯位發展，提升區域發展整體水平和效率。對于長江中游城市群來說，長江中游城市群跨區域創新系統協同還處于起步階段，創新主體是影響協同創新進程的主導序參量。因此，長江中游城市群應該跨越行政約束、沖破體制機制障礙，從科技合作、資源共享等多方面全方位加強城市間，尤其是重點推進三大中心城市創新合作，通過中心城市輻射帶動作用推動城市群創新系統協同發展。

(2)構建切實可行的知識溢出補償機制，保障自主創新積極性。創新要素流動存在空間溢出效應，創新落后地區可以借助知識溢出以較低成本和較快速度吸收先進知識，提高創新能力，縮小與其它地區的差距。但是，落后地區存在搭便車行為，某種程度上會挫傷發達地區創新積極性，使其減少創新投入，或者采取創新保護措施，最終降低整個社會創新效率。因此，在各城市創新能力和資源各異的條件下，有必要協商好利益分配以及知識溢出補償機制，以打造協同創新共同體理念，積極引導創新主體合作交流，實現城市群協同創新，如創新水平落后地區可以通過相應資金補償，獲得創新水平發達地區的先進技術、人才等。

(3)因“群”施策，放大互聯網的創新要素優化配置效應。當前，科研數據開放平臺、資源共享平臺相對分散，依托互聯網搭建全方位協同創新系統，將大大減少溝通成本和信息成本，加速科研信息流轉與傳遞、科研知識共享與利用，從而實現跨組織、跨部門、跨地域的無障礙交流[34]。結合門限效應異質性分析，為進一步提升城市群協同創新水平，在互聯網發展水平較高的長三角城市群[35]，一方面，政府應該與其它地區達成戰略聯盟，向外輸送高技術人才，避免研發資源擁堵；另一方面，各創新主體要利用好互聯網媒介工具，加快科技資源共享服務平臺優化升級，實現科技資源合理流動與開放共享。在互聯網發展水平相對較低的長江中游城市群，加大互聯網、大數據、人工智能等技術應用于金融體系風險防范力度，打造安全高效的互聯網金融體系，科學引導創新資本合理流動。

5.3 不足與展望

盡管本文拓展了研究視野，進一步厘清了創新要素流動與城市群協同創新關系，但以下方面仍有待完善：創新要素流動僅涉及人員和資本，然而城市群協同創新過程中必不可少地涉及技術和信息等高級創新要素流動，但是實際中很難對其真實情況進行測算，未來研究能否通過仿真實驗構建動態模型，探究其對城市群協同創新的影響有待進一步探索；本文研究采用地級市數據，相關城市科技協同數據查找難度較大，有些指標只能采用代理變量，如果能夠獲取直接指標數據，以中國目前已較為成熟的13個典型城市群作為研究樣本，則研究更有意義。