多維鄰近性、空間關聯與區域協同創新績效

邱洪全

（廈門大學嘉庚學院，福建漳州 363105）

區域協同創新是落實創新驅動發展戰略，推進創新型國家建設的重要組成部分；也是推動區域高質量協同發展的重要引擎和動力［1］。隨著京津冀、長三角、粵港澳等省域協同創新實踐的快速發展，其內生增長機制和空間擴散效應日益凸顯，帶動省內區域協同創新的異軍突起，形成多層次、立體化的區域協同創新格局。但是目前區域協同創新的研究主要聚焦于跨省域協同發展區，而對于省內區域協同創新的研究缺失。如何有效打破省內傳統行政區域治理體系的地方本位主義和保護主義，科學協調創新主體和配置創新要素，構建省內區域協同創新網絡，組織創新生產，提高省內區域協同創新績效，是一個值得深入研究的課題。

1 文獻梳理與評述

目前，關于區域協同創新的研究已經比較豐富，尤其是針對區域協同創新的內涵、測度、績效評價、影響因素、機制與模式等方面研究比較深入。張藝等［2］從微觀、中觀和宏觀3 個層面分析協同創新的內涵和功能。葉林等［3］以粵港澳大灣區為研究案例，研究認為區域協同創新系統包括制度協同創新、主體協同創新、要素協同創新和網絡協同創新4 個維度的內涵。Li 等［4］運用TOPSIS 法對中國31 個省市的區域協同創新能力進行動態評價，并對各區域協同創新能力的空間分布與聚集特征進行分析。吳笑等［5］以復雜系統協同學為理論基礎，構建協同創新協同度測度模型。彭翀等［6］以長江中游城市群為實證研究對象，從“靜態、動態、均衡”3 個維度構建區域協同創新績效的評價框架。白俊紅等［7］運用空間面板計量模型，從協同創新主體和創新要素流動兩個方面分析區域創新績效的影響因素。Wang等［8］運用空間計算經濟模型分析產學研協同創新和創新要素動態流動對區域創新績效的影響。邵漢華等［9］運用SBM-DEA 方法構建空間計量模型和門檻面板模型，分析省域研發要素流動對區域協同創新效率的影響效應。王海花等［10］采用負二項回歸和邏輯回歸模型，研究了多維鄰近性（地理鄰近性、技術鄰近性、社會鄰近性、網絡鄰近性）對跨區域產學協同創新的影響。許彩俠［11］以“創新驛站”為例，提出了由高等院校、技術中介機構、企業和政府構成的“四位一體”區域協同創新機制。崔新健等［12］根據協同創新的主體與區域的差異性，將區域協同創新分為同主體多區域協同創新、同區域多主體協同創新和跨區域多主體協同創新3 種路徑和模式，并由此構建3×3 區域協同創新模式及演化路徑。張協奎等［13］在分析政府、產業和企業聯動的基礎上，提出技術聯動協同創新、產業轉移協同創新、功能定位協同創新等3 種區域協同創新模式。

綜上所述，就研究對象而言，現有研究主要集中在省域協同發展區，而針對省內區域協同創新績效的研究還很少，缺乏深入的理論和實踐探索。就研究視角而言，現有研究要么從多維鄰近性的視角，要么從空間關聯的視角研究區域協同創新績效的影響因素，缺乏將多維鄰近性和空間關聯納入統一的理論體系和分析框架，難以厘清區域協同創新系統的內在機理和邏輯框架，且缺乏研究的系統性、完整性和邏輯性。就研究方法而言，以往研究多數關注區域協同創新系統的靜態特征，較少從時空動態演化角度刻畫區域協同創新系統的本質特征和內在規律。為此，本文將以閩西南協同發展區等25 個省內協同發展區（城市群）為實證研究對象，從多維鄰近性的視角分析區域空間動態關聯的內在機理和影響機制，進而探索空間關聯對省內區域協同創新績效的影響關系。本文研究的邊際貢獻主要體現在：一是研究對象方面，以省內協同發展區為實證研究對象，彌補此領域的研究缺失，為省內區域協同創新系統構建提供理論支撐和政策依據；二是研究視角方面，將多維鄰近性和區域空間關聯納入統一的分析框架，揭示區域協同創新系統的內在機理和運行機制，充實區域協同創新系統研究的理論體系；三是研究方法方面，將采用靜態到動態，再到動態均衡的分析方法，對省內區域協同創新績效進行測度和評價，是對傳統靜態和動態研究方法的改進和有益嘗試。

2 理論框架

2.1 相關概念界定與內涵

2.1.1 多維鄰近性

隨著經濟地理學和區域經濟學的興起，鄰近性理論逐漸得到關注和重視。最早由馬歇爾提出集群經濟的理論，隨即延伸為地理鄰近性，此后以拉雷特和托雷為代表的法國動力學派將其擴展為多維鄰近性，由此開啟了多維鄰近性的研究先河。進入21世紀后，多維鄰近性的研究不斷深入，其內涵不斷豐富，范疇和運用領域不斷拓展，其中比較有代表性的是歐盟學者博世瑪2005 年提出的五維鄰近性（地理鄰近性、認知鄰近性、組織鄰近性、社會鄰近性和制度鄰近性），以及諾本和歐勒曼斯提出 的GOT 鄰近性（地理鄰近性、組織鄰近性和技術鄰近性）。本文在現有研究的基礎上，結合本文的研究情境，將多維鄰近性概括為地理鄰近性、制度鄰近性、經濟鄰近性、技術鄰近性和文化鄰近性5 個維度。

2.1.2 空間關聯

協同發展區的空間關聯是以城市與城市之間創新主體和創新要素為載體建立的空間聯系與互動，形成區域創新網絡系統。一方面是地方政府、企業、高等院校、科研院所、中介服務機構等創新主體之間的協同合作，將政府的創新政策引導，企業的創新需求，高等院校和科研院所的人才、設備與知識等異質的創新資源，與中介服務機構的創新服務進行有機結合，形成創新合力，促進創新資源的空間優化配置，提高區域協同創新績效。另一方面是協同發展區各城市之間創新人才與創新資本等創新要素的高效流動，人才和資本作為創新生產活動最重要的資源要素，應該打破地方保護和市場分割造成的條塊管理現象，建立統一、開放、自由、有序的要素市場，促進創新要素在區際間自由流動和優化配置。

2.1.3 協同創新績效

區域協同創新系統是一個動態演化的非平衡系統，對其績效的評價不僅要關注其靜態指標，還應關注其動態指標和協同程度。為此，本文將采用創新環境、創新能力和創新成果3 個維度的指標建立區域創新績效評價指標體系，然后運用基于復雜系統協同度理論的協同度模型測度區域協同創新績效［6］。其中創新環境用于評價區域創新的政策、制度、氛圍等外部環境；創新能力用于評價區域內每個城市的創新資源、創新水平和創新潛力；創新成果用于評價區域創新的效果和效率；創新協同是從區域創新協同發展的視角衡量各城市之間創新資源、能力和成果的平衡性和協調性。

2.2 理論假設

2.2.1 多維鄰近性與空間關聯

協同發展區和城市群的設立通?；诘乩砜臻g相鄰、制度相近、經濟互動強、技術合作空間大、文化相似等方面的考量，而其中地理空間相鄰是前提和基礎［14］。那么，多維鄰近性是否對區域空間關聯產生影響呢？一方面，多維鄰近性促進協同發展區各創新主體之間的聯系與合作［15］。省內協同發展區內各城市之間由于地理相鄰，人與人之間比較容易熟知，形成關系網和人際圈子，為創新主體之間的合作奠定基礎；由于政策和制度的鄰近性，使得創新主體之間的合作壁壘和準入門檻降低，為跨城市創新主體之間的合作提供降低制度和政策成本［16］；經濟鄰近性使得省內協同發展區內不同城市之間的產業關聯性強，經濟互動頻繁，成為不同城市之間創新主體聯合開展創新生產活動的現實需求；由于相鄰城市產業的關聯性和資源稟賦的差異性，使得創新主體在技術研發和技術創新方面存在合作的空間［17］；地理相鄰的城市具有文化相通性和相承性，發揮文化的凝聚功能，使得省內協同區域不同城市創新主體之間具有天然的信任感和認同感，為開展創新合作提供黏合作用，增強創新主體之間合作的可能性和連續性［18］。

另一方面，多維鄰近性將推動省內協同發展區各城市創新要素的高效流動［19］。人才和資本等創新要素在地理鄰近的城市之間流動的成本將大幅度降低，盡管隨著交通和通訊的快速發展，地理距離的遠近不斷被弱化，但是人才和資本等創新要素的就近聚集效應依然顯著。制度鄰近性對人才流動的影響明顯，人才流動往往伴隨著戶籍遷移、人事關系和醫社保轉移，子女入學等一系列問題，如果省內協同發展區內各城市的相關政策和制度能有效銜接和對應，將大大降低人才流動的障礙和壁壘，增強人才的流動性［20］；同時如果各城市間資本市場運作與監管的相關制度和規范相似，資本市場的跨城市流動也將比較活躍［21］。經濟鄰近的城市經濟結構也較為相似，對創新人才結構和創新人才層次的需求和供給比較接近，為創新人才流動創造現實可行性；同時經濟鄰近的城市資本市場的主要運作模式也比較相似，資本的成本和偏好也趨于相近，使得創新資本在經濟鄰近的城市間流動意向顯著。技術鄰近的城市往往更易形成產業聚集效應和產業鏈比較優勢，創新生產活動比較頻繁且創新市場比較活躍，促進相關領域和產業的創新資源和創新要素合理流動和有效配置［22］。文化鄰近性是城市間創新要素流動的催化劑，創新人才流動的地域傾向跟其文化的類同性和相似性具有緊密的關聯，而創新資本也比較容易在文化類同和相近的城市之間交易和流動。綜上所述，提出以下假設：

H1a:地理鄰近性對省內協同發展區的空間關聯具有正向影響作用；

H1b:制度鄰近性對省內協同發展區的空間關聯具有正向影響作用；

H1c:經濟鄰近性對省內協同發展區的空間關聯具有正向影響作用；

H1d:技術鄰近性對省內協同發展區的空間關聯具有正向影響作用；

H1e:文化鄰近性對省內協同發展區的空間關聯具有正向影響作用。

2.2.2 空間關聯與省內區域協同創新績效

空間關聯包含創新主體的協同合作以及創新要素的流動兩個維度。在創新主體的協同合作方面，企業、高校與科研院所、政府、中介服務機構等創新主體通力協同與合作，形成創新主體鏈［23］。其中企業和高校與科研院所是直接創新主體，而政府和中介服務機構屬于間接創新主體［7］。企業是新產品研發和技術創新的需求方，以創新市場信息的方式傳遞到高校與科研院所，高校和科研院所利用其人才聚集、知識儲備與科研設備等優勢開展研發與創新生產活動［24］。而政府通過人才與稅收等宏觀政策、創新資助與補助、改善營商環境、搭建省內區域協同創新平臺等多種渠道引導和影響省內區域協同創新行為和活動［25］。中介服務機構為創新主體之間的聯系、洽談和交易提供支持，為創新主體的創新活動提供融資服務［26］。由此可見，在省內協同發展區創新系統中，各創新主體的功能定位和比較優勢各不相同，通過協同合作，可以產生1+1＞2 的內生增長機制和協同效應，提升省內區域協同創新績效。

創新要素屬于經濟要素的范疇，具有稀缺性和逐利性的屬性，會從邊際收益低的區域流向邊際收益高的區域［27］。省內協同發展區不同城市由于創新要素稟賦以及創新要素“價格”的差異性，使得創新人才和創新資本等創新要素在不同城市間動態流動，形成空間網絡關聯，優化創新要素的空間配置，使得創新人才與創新資本等創新要素能夠流向最能發揮其價值和效用的區域，從而達到提高省內區域協同創新效率的目的［9］。白俊紅等認為創新要素流動是通過其知識溢出效應、規模經濟效應和要素配置優化效應等3 個方面提高區域協同創新績效［7］。為此，提出以下假設：

H2:省內區域空間關聯對省內區域協同創新績效具有正向影響作用。

依據以上分析，提出本文研究的框架模型如圖1 所示。

圖1 研究框架模型

3 變量測度與數據來源

3.1 多維鄰近性測度

3.1.1 地理鄰近性測量

地理鄰近性（geo_prox）用于測量區域內不同城市間距離的遠近性。將在地理距離（geo_dist）的基礎上，引進時間距離（tim_dist）指標，以不同城市之間動車或高鐵的運行時間為測算值，如果一個城市具有多個動車站或高鐵站，選擇距離市政府較近的動車站或高鐵站為準進行核算。地理鄰近性的取值為地理距離和時間距離之間的算術平均值。

3.1.2 制度鄰近性測量

對制度鄰近性（sys_prox）進行精確測量是復雜的，本文將借鑒黨興華等［28］的研究成果，采用市場化程度相似性（mar_prox）和政策開放性程度相似性（pol_prox）兩個指標衡量區域不同城市之間的制度鄰近性。其中市場化程度相似性采用區域（城市）間市場化結構相似系數（mssc）和雙邊區域市場化程度均值（marm）兩個指標的乘積作為區域市場化程度鄰近程度的測量。本文利用《中國市場化指數報告》提供的各區域（城市）市場化相對進程指數，計算合作區域的市場化程度綜合指數均值，并利用其測度區域市場化特性的相關指標，應用工業結構相似系數公式計算其相似系數作為區域間市場化結構相似性，進一步計算市場化程度綜合指數均值和區域間市場化結構相似性的乘積。而政策開放性程度（pods）采用李克特五級量表進行專家評分獲得。所涉及的計算方法如下所示：

3.1.3 經濟鄰近性測量

經濟鄰近性（eco_prox）用于測度不同區域（城市）之間經濟結構和經濟發展程度的相似性程度。本文用區域（城市）人均地區生產總值衡量經濟鄰近性指標。技術鄰近性計算方法為：

羊消化道線蟲病是羊養殖中一種十分常見的體內寄生蟲疾病，其危害十分嚴重，因此，在日常養殖中應定期做好驅蟲工作，以有效預防羊消化道線蟲病的發生，同時應做好養殖場消毒工作，及時清理羊舍內的糞便。

3.1.4 技術鄰近性測量

本報告的技術鄰近性（tec_prox）采用Jaffe［29］提出的基于發明專利類型為計量模型的技術距離計算方式，按照國際專利分類標準，可以將專利類型劃分為A、B、C、D、E、F、G、H 等8 種類型，技術鄰近性計算方法為：

3.1.5 文化鄰近性測量

文化鄰近性（cul_prox）的測度也是復雜的，一方面是由于文化內涵的豐富性，文化包含了很多的內容，難以面面俱到；另一方面是文化是抽象的，往往難以量化。本報告以語言鄰近性（lan_prox）、習俗鄰近性（cus_prox）和文化融合性（fus_prox）衡量文化鄰近性的3 個指標，3 個指標的取值都是0,1或2，如語言鄰近性方面，如果某兩個區域（城市）語言相通，取值為2，如果語言部分相通，取值為1，語言不相通，取值為0。由此，得到文化鄰近性的計算方法為：

3.2 空間關聯測度

3.2.1 創新主體空間關聯測度

協同發展區域創新主體之間的空間關聯可以體現在多個層面，可以是業務關聯、聯合研發、中介服務等。本文選取企業區域合作和企業聯合研發作為創新主體空間關聯的評價指標，其中企業區域合作用同時在區域內不同城市建立設立分公司、子公司、辦事處等分支機構的數量來表示，并進行標準化處理；企業聯合研發用由區域內不同城市的相關組織或科研人員共同申請的專利數量來表示，并進行標準化處理。并采用企業區域合作和企業聯合研發的幾何平均值作為創新主體空間關聯強度的估算。計算方法為：

3.2.2 創新要素流動空間關聯測度

創新要素主要由創新人才與創新資本構成，本文將采用創新人才與創新資本的流動狀況衡量創新要素的空間關聯程度。采用張營營等［27］的研究成果，在運用引力模型的基礎上，引入“推力——拉力”理論來反映創新要素的流動狀況，該理論認為創新要素流動是由流出地的“推力”與流入地的“拉力”共同作用的結果。據此，創新人才流動的空間關聯強度表示為：

3.2.3 空間關聯測度

空間關聯強度由創新主體空間關聯強度和創新要素流動空間關聯強度兩個維度構成，本文運用創新主體空間關聯強度和創新要素流動空間關聯強度的幾何平均作為空間關聯強度（）的測度，表示為：

3.3 協同創新績效測度

3.4 控制變量

為了更精準闡述多維鄰近性和區域空間關聯對區域協同創新績效的影響，在參考相關研究過程的基礎上，設置如下控制變量：（1）經濟發展水平（），選取人均GDP 測算城市經濟發展水平；（2）城鎮化率（），以城鎮人口占總人口的比重測度城市的城鎮化率；（3）勞動者素質（），使用勞動者平均受教育年限來測算城市的勞動者素質；（4）交通基礎設施（），使用人均公里里程數來衡量城市的交通基礎設施狀況；（5）市場化水平（），采用國有企業總產值占工業企業總產值的比重進行測算。

3.5 數據來源

本文選取閩西南協同發展區、閩東北協同發展區、長株潭城市群、遼中南城市群、關中平原城市群、山東半島城市群、武漢城市群、廣佛同城化、成德綿一體化、寧鎮揚一體化、汕潮揭一體化、珠中江經濟圈、合淮同城化、馬蕪銅經濟圈、珠三角一體化、廣西北部灣經濟區、貴遵安同城化、錫澄協同發展區、深莞惠一體化、環鄱陽湖城市群、滇中城市群、烏昌石城市群、呼包鄂城市群、太原城市群、南寧城市群等25 個協同發展區（城市群）2004 年至2019年的面板數據，數據來源于各省、市統計年鑒及官方網站，個別指標數據缺失，采用插值法將其補充完整。變量的統計性描述如表1 所示。

表1 相關變量的統計性描述

4 空間計量模型及結果分析

4.1 空間相關性檢驗

為了使用空間計量方法分析區域協同創新績效問題，需要探討變量的空間相關性。本文運用Moran'sI 指數檢驗25 個省內協同發展區（城市群）指標數據的空間相關性，得到如圖2 所示的檢驗結果。區域空間關聯和協同創新績效的全局Moran'sI指數都顯著為正，時序上呈現出增長趨勢，且區域空間關聯與協同創新績效之間呈現出靠攏的趨勢，表明25 個省內協同發展區（城市群）協同創新績效的空間分布具有正自相關性。

4.2 空間計量結果分析

4.2.1 空間計量模型的選用

通常空間計量模型主要有空間自相關模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）兩種，當變量間的空間依賴性對所研究的模型非常重要從而導致了空間相關性時，適合使用空間自相關模型，而當模型的誤差項在空間上相關時，適合使用空間誤差模型［7］，為了驗證哪種模型更適合本文所設計的假設模型，將對兩種模型進行對比，進而選定空間計量模型。此外，經Hausman 檢驗，選擇固定效應模型進行估計結果分析，對地區和時間兩類非觀測效應分別進行控制，形成無固定（nonF）、地區固定時間不固定（sF）、時間固定地區不固定fF）和地區時間均固定（stF）4 種效應模型［7］。

4.2.2 多維鄰近性與空間關聯的空間計量分析

從表2 多維鄰近性與空間關聯的空間計量回歸結果可知，地區固定時間不固定效應（sF）的空間誤差模型（SEM）的整體顯著性水平較好，且調整后的R2和對數似然值也較理想，因此本文將選取此模型來分析多維鄰近性對省內區域空間關聯的影響。地理鄰近性、經濟鄰近性和技術鄰近性的回歸系數均顯著為正，且通過了1%水平下的顯著性檢驗；制度鄰近性則回歸系數為正并通過了5%水平的顯著性檢驗；表明地理鄰近性、經濟鄰近性、技術鄰近性和制度鄰近性均對省內區域空間關聯具有積極的推動作用。而文化鄰近性對省內區域空間關聯的影響不顯著，不符合我們預期假設。這可能是因為多數省內協同區域地理位置相鄰、語言相通、文化相近、習俗相似，文化鄰近性本身已經處于較高的水平，相互之間的差異性并不大，在一定程度上弱化了文化鄰近性對省內協同區域空間關聯的影響。

表2 空間關聯的空間計量回歸結果

4.2.3 省內空間關聯與省內區域協同創新績效的空間計量分析

從表3 省內空間關聯與省內區域協同創新績效的空間計量回歸結果可知，也是地區固定時間不固定效應（sF）的空間誤差模型（SEM）的整體顯著性水平較好，且調整后的R2和對數似然值也較理想，因此將選取此模型分析省內區域空間關聯對省內區域協同創新績效的影響。地區固定時間不固定效應模型的空間誤差系統為0.669，且在1%水平上通過了顯著性檢驗，說明省內區域空間關聯有助于推動省內區域創新主體的橫向合作，以及創新要素的合理流動和優化配置，促進省內區域創新知識和創新要素的空間溢出，提升省內區域協同創新績效。

表3 區域協同創新績效的空間計量回歸結果

表3（續）

4.3 穩健性檢驗

本文涉及變量較多，如何對這些變量進行科學、合理的解釋非常重要。為了確保研究結果的可靠性和穩定性，將多維鄰近性中經濟鄰近性指標由人均GDP 替換為人均GDP 與居民消費價格指數（CPI）的綜合指標，將創新人才流動的地區吸引力指標由人均工資替換為人均工資與人均GDP 的綜合指標；同時考慮省內區域協同創新績效的滯后性，將其滯后一期的變量納入檢驗模型，其它變量和假設保持不變，重復上述過程，得到相應的空間計量回歸結果，限于文章篇幅，穩健性檢驗結果不再列出。結果顯示八個空間計量模型中依然是sF 效應的SEM 模型的擬合效果最為理想，多維鄰近性各變量對省內區域空間關聯的影響以及省內區域空間關聯對省內區域協同創新績效的影響與表2 和表3 的結果保持高度相似性，說明本文對相關變量指標的測度沒有對實證研究結果產生較大偏差，研究結果具有穩健性。

5 結論與啟示

本文利用25 個省內協同發展區（城市群）2004—2019 年的面板數據，在對多維鄰近性、空間關聯與省內區域協同創新績效等概念進行界定和測度的基礎上，構建多維鄰近性、省內區域空間關聯與省內區域協同創新績效之間的邏輯框架模型。運用空間計量分析方法實證研究了多維鄰近性對省內區域空間關聯以及省內區域空間關聯對省內區域協同創新績效的影響。結果表明多維鄰近性中的地理鄰近性、經濟鄰近性、技術鄰近性和制度鄰近性均對省內區域空間關聯產生顯著影響，而文化鄰近性對省內區域空間關聯的影響并不顯著；同時省內區域空間關聯也顯著地對省內區域協同創新績效產生正向影響。本研究對于加強多維鄰近性建設，構建科學合理的省內區域空間關聯網絡與結構，提升省內區域協同創新績效，推進省內區域高質量發展具有一定的啟示意義。

首先，提升行政組織層次，強化府際溝通、協調與合作關系。多數省內協同發展區屬于省內市域協同發展區，沒有上升為國家戰略，政策的供給力度不足。其主要的組織機構是區域協同發展區辦公室和聯席會議，行政級別通常不高，政策話語權不足；聯席會議屬于松散、非實體的組織機構，各城市有自身的利益訴求和發展定位，遇到深層次的協同問題時往往面臨無法協調的困境。為此，建議提高區域協同發展區辦公室的行政級別，建議由省委常委兼任辦公室主任。加強區域協同發展區的府際溝通與聯系，增強互信與互動，提高區域協同發展的政治基礎；適當增加區域協同發展區聯席會議的頻次，對共同關心和關注的事項進行坦誠、友好地交流和溝通。將府際協調與合作納入各市主要領導政績考核的一個評價指標，對此不作為、表現不佳的領導要進行誡勉談話，甚至影響領導干部的任用等。

其次，強化多維鄰近性建設，充分發揮多維鄰近性對省內區域協同創新體系的推動作用。地理鄰近性方面，通過建設城際快速通道、軌道交通線路延伸等多種方式構建智能立體交通網絡，縮短城市之間的時間距離和心理距離。經濟鄰近性方面，凸顯不同城市的資源稟賦和競爭優勢，形成產業鏈聚集與合作、異構與互補的有序競合關系，推動產業轉型升級和區域經濟高質量發展，為省內區域協同創新系統創造良好的經濟基礎和社會環境。技術鄰近性方面，構建省內區域技術創新的合作機制，為技術創新要素與資源的供需對接與市場交易創造機會和渠道，鼓勵跨城市的產學研機構開展橫向和縱向合作，提升省內區域技術創新的合力。文化鄰近性方面，加強城市間的人文交流與互動，促進省內區域跨城市的文化認同和情感互信，發揮文化的粘合與凝聚功能，為省內區域協同創新營造良好的文化氛圍。

然后，加強區域協同創新平臺建設，調動跨城市創新主體參與協同創新的積極性和主動性，通過政策引導和平臺對接，使得產學研等創新主體可以跨區域、跨城市選擇優質的合作伙伴，整合創新資源和創新要素，加快創新生產的速度，提高創新效率。同時，通過各創新主體的聯合創新行為，建立新型的協同創新主體關系，形成動態的省內區域協同創新網絡，構建省內區域協同創新主體的聯動機制，提升創新主體之間合作的活躍度和有效度，進而提升區域協同創新績效。

最后，推動區域創新要素市場一體化建設，打破傳統行政區域治理體系的地方本位主義和保護主義，運用創新思維從政府因素和非政府因素等多維視角推進省內區域統一創新要素市場建設，促進創新人才和創新資本等創新要素市場從分割到整合、從封閉到開放、從競爭到競合、從無序到有序的動態演進，構建統一、開放、競爭、有序的現代統一要素市場體系。實現市場機制在資源和要素配置中的基礎性和決定性作用，發揮各城市的資源稟賦和比較優勢并形成專業化分工，促進創新資源和創新要素的區際流動和優化配置，推動省內區域協同創新向深層次和高水平邁進。