長三角地區中心城市對周圍城市創新能力空間聯系

李秦 芮英健 張赟

摘要：本文以長三角城市群的26個城市為研究對象，研究長三角地區中心城市上海市對周圍城市創新能力空間聯系，建立創新能力評價指標體系，并利用主成分分析測算區域創新能力評價指標體系中各指標的權重，通過KMO檢驗和Bartlett檢驗，據此計算2017年長三角地區城市的創新能力綜合得分。改進引力模型并據此考察上海市作為中心城市與長三角地區主要城市之間的創新聯系總量，將結果進行可視化分析。研究發現長三角中心城市與周圍城市創新聯系總量呈兩極分化現象，上海市與江蘇省和浙江省的大部分城市創新聯系密切，與安徽省中大多數城市創新聯系較少，且中心城市的創新能力空間聯系輻射面積并沒有完全覆蓋整個長三角區域。基于此結果提出完善城市間交通設施、加大城市科創資金的投入、增多城市間資源共享等政策建議。

關鍵詞：長三角地區;城市群;創新能力;空間聯系;引力模型

隨著經濟全球化的發展，科技水平的提高，創新能力在區域經濟增長中發揮著越來越重要的作用，象征著一個國家或地區現階段的發展水平及未來的發展能力，創新能力的提高對國家或地區有著重要意義。經過多年發展，我國單個城市獨立發展的能力越來越有限，長江三角洲是我國重要的經濟聚集區域、高新技術發展地區，國家提出長三角城市群概念，將長三角區域的城市協調發展，并在2016年《長江三角洲城市群發展規劃》中提出建設以上海市為中心城市的長江三角洲城市群，促進區域協調共同發展，定位長三角城市群可以承擔科技孵化功能，中心城市上海市帶頭發展新經濟，實施創新驅動發展戰略。

在城市群中不同城市間有著不同程度地空間聯系，其中中心城市對周圍城市的影響最大，對于城市群中城市的創新能力來說，分析中心城市對周圍城市的創新能力的影響程度，提出城市群內部創新資源的優化配置，對提高城市群的創新能力有很大意義，本文研究長三角地區中心城市上海市對周圍城市的創新能力的空間聯系程度，使城市群間加強科技創新戰略部署，協調共同發展長三角區域科技創新能力。

1.研究方法及數據來源與指標體系構建

1.1研究方法

本文采用引力模型測算中心城市對周圍城市的創新聯系強度，引力模型可以用來解釋地理空間上相互作用的方程式，目前該模型已經在經濟學、社會學等領域有很多的運用。但由于傳統的引力模型公式不能完整的表達城市創新能力，同時參考蔣天穎等學者的意見傳統引力模型對城市間時間距離測算不準確，并根據劉繼生等學者的研究，所以對引力模型公式進行了改進，利用修正后的引力模型公式進行計算周圍城市與上海市的創新聯系量：

Rij代表城市之間的創新聯系強度;K代表引力常數，通常取值為1; 代表城市i的創新“質量”，即反映城市i創新能力的綜合得分，其中，ωip代表城市i在創新能力評價指標體系中第p個指標的權重，Mip代表城市i在創新能力評價指標體系中第p個指標的得分;同理 代表城市j的創新“質量”，即反映城市j創新能力的綜合得分，其中ωjq代表城市j在創新能力評價指標體系中第q個指標的權重，Mjq代表城市j在創新能力評價指標體系中第q個指標的得分。Dij代表城市i與城市j之間的距離，用兩個城市間直線距離表示。

在此基礎上，Rj測量中心城市i對其他城市j的創新聯系量。該模型的目的測算長三角地區中心城市上海市對其周圍25個城市的創新能力空間聯系量。

1.2創新能力評價指標體系構建

該指標體系分別從創新投入、創新產出兩個準則層選取確定科技活動人員、R&D經費支出占GDP比重、全市專利授權數、全市專利申請數。在構建創新能力評價指標體系后，運用主成分分析法測算城市創新能力評價指標體系中各指標的權重，首先對長三角地區創新能力評價體系指標數據進行標準化預處理，標準化后數據進行KMO檢驗和Bartlett檢驗，結果表明通過檢驗，指標X1、X2、X3、X4的權重分別為0.265、0.254、0.252、0.229。

2.實證分析

2.1長三角城市群創新能力評價

本文利用主成分分析法對區域創新能力進行計算，在計算得到指標X1、X2、X3、X4的權重后，接著通過評價指標體系中各指標的權重結合標準化后的數據值，計算得到各城市創新能力綜合得分，并對創新能力綜合得分結果進行歸一化處理，最終得到2017年長三角城市群中心城市及周圍城市的創新能力綜合得分。根據長三角城市群創新能力綜合得分結果將其分成五個等級，0.5618～0.9812為創新能力極強，0.2263～0.5618為創新能力強，0.1087～0.2263為創新能力一般，0.0108～0.1087為創新能力較弱，0.0008～0.0108創新能力極弱。

根據各城市創新能力評分結果，第一梯隊創新能力極強的城市分別是上海、蘇州、杭州和南京等四個城市，它們大多是省會城市或者中心城市，獲取科技創新資源較多，處于城市群中創新能力的領先地位，其中上海市的創新能力綜合評分為0.9872，在長三角城市群中處于絕對引導地位。屬于第二梯隊依次是南通、無錫、紹興、寧波、鎮江和揚州等六個城市，它們處于長三角城市群科技創新能力中上游水平，與第一梯隊城市一起引領長三角區域創新能力的發展，協調增強區域科技創新能力。處于第三梯隊的是蕪湖、金華、湖州、銅陵、合肥等五個城市，它們處在長三角城市群創新能力的一般水平，跟上整體區域科技創新能力發展腳步。而馬鞍山、滁州、嘉興、鹽城、安慶、泰州、常州、池州、舟山等九個城市是處于中下游水平的創新能力城市，在最末端的兩個城市分別是宣城和臺州，它們限制了長三角地區整體創新能力更好的發展。

2.2長三角城市群創新能力空間聯系

從表3江蘇省近兩年發布多條鼓勵科技創新的措施，加大在科技基金的投入和人才引進，目標在2050年實現科技強省，同時江蘇省的城市借助長三角地理優勢與上海市加強科創事業的合作，上海市對其科技創新能力影響較大，是上海市創新聯系密切的主要區域。浙江省在建立建立千余家科研機構的同時，對科研資金的投入也在逐年增多，憑借自身地理優勢，在科技事業上增多與上海市的交流合作，但是上海市與長三角地區的浙江省省內城市創新聯系程度差距較大，其中在長三角地區與中心城市創新聯系量最少的城市就是浙江省的舟山市。對于安徽省中處于長三角區域的城市來說，因為科技創新的資源相對于其他兩個省份較有限，省內城市的創新能力總體來說綜合得分并不高，上海市對其創新聯系量比較小，并且地理位置相對于其他兩個省份的城市來說，距離上海市較遠。

3.結論與建議

對于城市的科技創新能力來說，其科研資金較少以及人員的投入不充足對于城市創新能力有很大影響，由于受到地理位置以及城市創新能力的限制，上海市對于周圍城市的創新能力空間聯系差別較大，以蘇州、南通、無錫、杭州等城市與上海市創新聯系緊密，與上海市聯系較弱的城市主要集中在安徽省的部分城市，說明上海市科技影響并沒有完全輻射長三角。

3.1完善城市間交通設施

在長三角區域內增加交通設施比如高速公路、高鐵等交通樞紐，相關部門加大對交通設施的資金投入，建立完備高效的交通設施，縮短車輛在城市間往來時間，提高城市間的貨物運輸和科技交流效率，加快周圍城市與上海市貿易往來的速度，減少與上海市的“距離”，為提高城市間創新能力空間聯系打下基礎。

3.2加大城市科創資金的投入

長三角地區各城市之間創新能力差距過大，與中心城市相比形成兩極分化，通過加大城市的科創資金投入，增大城市的創新投入，以此帶動創新產出和提高城市的科技創新能力，使得長三角地區周圍城市與上海市的聯系更為緊密，提高區域內科技創新能力共同發展速度。

3.3增多城市間資源共享

長三角地區涵蓋上海市以及浙江省、江蘇省、安徽省的大部分區域，通過增加城市間資源共享，省與省之間、城市與城市之間增多科技創新合作項目以及人才交流項目，把不同地方以及人才的優勢更好的發揮出來，使得城市間空間交流更為密切，提高科技創新能力以及加快發展。

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基金項目：本項目屬于國家級大創《長三角地區中心城市對周圍城市的創新能力帶動效應研究》（202010378027）;本項目屬于安徽財經大學金融學院科研基金項目《長三角地區中心城市對周圍城市創新能力空間聯系》（JR2020010）。

作者簡介：

李秦（2001-），女，漢族，安徽阜陽人，安徽財經大學金融學院，2017級本科生，投資學專業。

芮英健（2000-），男，漢族，安徽亳州人，安徽財經大學金融學院，2018級本科生，金融學專業。

張赟（1999-），女，漢族，安徽阜陽人，安徽大學經濟學院，2017級本科生，經濟統計學專業。