粵港澳大灣區創新生態系統內部耦合時空演化及空間收斂分析

張玉臣，朱銘祺，廖凱誠

(同濟大學 經濟與管理學院，上海 200092)

0 引言

粵港澳大灣區在我國社會主義現代化建設，特別是世界科技強國建設中具有不可替代的重要作用。大灣區擁有2個特別行政區、2個一線城市、3個自貿區，3個各具特色的經濟體系以及多元化的體制和開放的文化。這既成為其保持自身活力的重要源泉，也是相較于其它區域的最大優勢。然而，這種多元化及差異性在為灣區帶來優勢的同時，也對區域多元主體協同提出挑戰。

2017年由國家發改委聯合粵港澳三地政府簽署的《深化粵港澳合作推進大灣區建設框架協議》中，明確三地合作重點是打造具有全球影響力的國際科技創新中心；在2019年由中共中央、國務院發布的《粵港澳大灣區發展規劃綱要》中，不僅將“創新驅動、改革引領”作為大灣區合作發展的基本原則，而且明確要將粵港澳大灣區建設成為開放型區域協同創新共同體；2020年央行等四部門聯合發布《關于金融支持粵港澳大灣區建設的意見》，旨在為提升粵港澳大灣區創新發展水平提供支撐。

無論是建設有全球影響力的科技創新中心，還是建設開放型區域協同創新共同體，都有賴于高效協同的區域創新體系。特別是在構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局下，構建高效的創新生態系統是實現區域高質量創新發展的必經之路[1]，而這需要多元主體之間、多元主體與環境之間保持高度、持續的耦合協調。

目前大多數文獻主要基于共生理論解釋創新主體關系，較少研究創新生態主體與創新生態環境之間的相互作用關系。那么，粵港澳大灣區創新生態系統如何形成內部耦合機制？其耦合協調水平如何？近年的時空演化呈現哪些特征？本文將針對上述問題，基于耦合視角分析粵港澳大灣區的創新生態系統，希冀在揭示區域創新活動協同演化趨勢的同時，進一步拓展創新范式理論研究，為粵港澳大灣區優化創新生態系統提供決策依據與實踐指導。

1 文獻述評與研究邏輯

1.1 文獻述評

在創新驅動發展戰略下，隨著高新技術產業快速發展和經濟全球化進程加速，創新范式需要作出適當調整，因此創新生態系統成為當下研究熱點。創新生態系統是一個具有動態演變特征且與外部環境不斷發生人才、資金、信息等資源交互的開放式系統[2]。創新生態系統以實現創新生態全要素的高效配置和協調融合為主要目標。

目前，學者們對創新生態系統的理論研究主要集中在創新生態系統概念內涵[3]、要素構成[4]、系統知識能力評價[5]、系統穩定性評價[6]、基于知識圖譜的定性評價[7]、基于共詞和內容分析的創新生態系統文獻述評[8]、國內外典型實踐案例梳理[2]等方面。如薛瀾等[9]結合創新系統“四螺旋”和創新網絡關系強度理論，構建科技創新促進動能轉換的多元創新生態系統；曾賽星等[10]以重大工程為切入點，解構重大工程創新生態系統創新主體構成及其動態演化規律；張超等[11]將數字視為一種新生產要素，進而探索數字化背景下創新生態系統發展趨勢和特征。

在創新生態系統評價研究中，相關文獻主要基于自然生態系統理論或共生理論(李曉娣,張小燕，2019)。從理論上說，創新生態系統有兩個淵源：一是自然生態系統，二是創新系統概念?？梢哉J為，創新生態系統借用自然生態系統構架和特征分析創新活動，是對創新活動復雜性認識的深化，進而將創新系統概念升華和拓展為創新生態系統。從實踐角度講，伴隨20世紀90年代信息及互聯網技術普及與應用，引致社會生產方式出現模塊化分工并逐步深化形成全球產業鏈，與之相對應的創新活動日益呈現出生態系統特點；同時，美國硅谷等地創新創業的成功以及全球對其復制的失敗，使人們更加深刻認識到創新具有生態系統特點。因此，基于生態系統視角分析區域創新活動是對創新范式理論的拓展，也是對創新活動受到組織資源、能力與環境等制約[12]的實踐回應。既然創新活動呈現出生態系統特點，其自然具有生態系統的重要特征：一是主體群落與其所處生態環境不斷進行物質交換、能量流通、信息傳遞，進而形成一個相互影響、相互依存、相互制約的整體[13]；二是主體群落與環境均呈現動態演化，并在一段時間內保持相對穩定的動態平衡。顯然，深入探究創新生態系統內部主體群落與環境、要素之間的耦合協調機制和相互作用機理，不僅有助于深刻揭示區域創新活動協同性，而且有助于創新生態系統維持可持續的動態平衡發展[14]。

1.2 研究邏輯

區域創新呈現出生態系統特征，而生態系統必然擁有若干子系統，并通過這些子系統的動態平衡展示整個生態系統的功能演化。其中，不同子系統間的相互動態協調是使系統維持穩定發展的關鍵因素[16]。本文將區域創新生態系統分為創新生態主體系統和創新生態環境系統兩個子系統。其中，創新生態主體系統包括生產者(企業、高校、科研機構等其它組織)、消費者(技術市場和產品市場)和分解者(政府和中介市場)三部分。生產者是創新活動的主要發起者和承擔者，在創新生態中居于核心主導地位；消費者是創新成果的使用者，也是創新需求的誘發者或提出者；分解者是創新活動的中介或協調推動者，其不僅為創新活動提供引導，而且對不同創新活動進行連接。

創新生態環境系統則包括市場、制度、要素、信用、文化和服務6個方面，它們相互作用，共同為科技創新創造良好環境和空間。如市場環境影響創新活動需求，也影響創新價值實現；制度環境能夠規范創新活動內容，并為符合社會法律和規范的創新成果提供保障；要素環境為創新活動提供資本、勞動力等支持，其豐富性等影響創新活動效率；信用環境不僅影響創新合作，而且影響創新成果的真實性、可信性；文化環境影響人們對創新的認知和態度，包括對創新的接受度和包容性等；服務環境不僅反映當地社會服務和公共服務對創新活動的支持，而且影響不同創新活動的有效連接和交互作用。

首先，創新生態系統內三類主體呈現出共生耦合關系，即任何主體活性下降都會削弱其它主體活性，影響其它主體的存在基礎或意義，甚至導致生態系統消亡；反過來，任何主體活性提升都會在一定程度上激發其它主體活性，進而使整個創新生態系統更加繁榮。其次，創新生態系統中的各類環境呈現互補耦合關系，即每種環境的改善均會導致創新活動總量或頻率提高，進而促進其它環境被更充分地利用。再次，創新生態主體與創新生態環境呈現出相互促進關系，即創新生態系統中的各類環境能夠為創新主體的創新活動提供相應平臺、制度規范、資源要素，保證創新活動正常運轉；良好的創新環境有助于激發人才、資本等諸多要素，促進主體與環境間形成真正的良性互動[9]。同時，創新生態主體也能促進環境優化與調整，使其與創新活動相匹配并能及時應對新技術帶來的挑戰[16]。創新生態系統內部子系統之間的耦合協調機制如圖1所示。

圖1 創新生態系統內部耦合協調機制

基于上述分析，本文將從耦合視角研究粵港澳大灣區創新生態系統。主要研究目標包括：一是在耦合理論基礎上構建綜合性評價指標體系；二是考慮到不同地區創新生態系統發展水平與耦合度存在空間不均衡性，進一步探索粵港澳大灣區創新生態系統的空間特征以及影響因素。本文的研究意義在于：第一，構建創新生態系統評價指標體系，將創新生態主體系統和創新生態環境系統作為兩個部分，重點揭示兩者間的耦合關系；第二，基于12年的數據對粵港澳大灣區創新生態系統進行實證評價，分析創新生態系統耦合度的時空躍遷、空間收斂演變趨勢，并剖析其影響因素；第三，在豐富創新生態系統研究的同時，為粵港澳大灣區優化創新生態系統提供理論建議和實踐指導。

2 研究方法與模型構建

2.1 創新生態主體發展水平與創新生態環境發展水平綜合評價模型

以U表征創新生態主體(US)或創新生態環境(UE)的綜合發展水平，則其評價模型如下：

(1)

其中，uij為創新生態主體系統和創新生態環境系統各指標標準化值(采用極差法進行標準化處理)；ωij則為兩系統各指標權重(采用熵值法計算得到)?；静襟E如下：

首先，對原始數據矩陣進行標準化處理，式(2)和式(3)分別為對正、負指標進行標準化處理。

yij=[xij-min(xij)]/[max(xij)-min(xij)]

(2)

yij=[max(xij)-xij]/[max(xij)-min(xij)]

(3)

式中，yij為原始數據進行標準化處理后的數值；xij為第i個樣本第j個指標的原始值，max(xij)、min(xij)分別為指標xij的最大值和最小值。

其次，利用熵值法確定各指標熵值，其中，pij為第j項指標第i個樣本指標值的比重。

最后，利用熵值計算指標權重。

(4)

(5)

(6)

2.2 耦合協調模型構建與協調特征等級劃分

基于物理學的耦合概念，計算創新生態主體系統與創新生態環境系統的耦合協調度，以反映兩系統以及要素間相互作用與協調程度[17]。因此，本文推導出創新生態主體與創新生態系統間的耦合度模型為：

(7)

其中，C為系統耦合度，可以反映兩系統要素的協調程度，C值越高則系統要素發展越有序，反之則趨于無序發展。若兩系統發展水平均處于低位，依然可以得到較高耦合度。因此，為了真實反映兩系統情況，借鑒已有研究[18-19]，構建創新生態主體系統與創新生態環境系統耦合協調度模型。

T=αUS+βUE

(8)

(9)

RDD=US/UE

(10)

其中，D為耦合協調度，T反映了創新生態主體與創新生態系統的整體協同水平，即為兩系統的綜合評價指數；RDD表示創新生態主體與創新生態環境的相對發展程度；α和β為待定系數，且滿足α+β=1，本文考慮到創新生態主體與創新生態環境的重要性程度并結合專家意見，將α和β取值分別為0.4與0.6。

為了使創新生態主體系統(US)與創新生態環境系統(UE)的耦合協調關系更直接、客觀，借鑒已有學者研究成果[18-19]，采用均勻函數法，依據耦合協調度(D)大小，將耦合協調度和相對發展程度依次劃分為10個區間等級，具體評價標準如表1所示。

表1 協調評價標準

2.3 創新生態主體與創新生態環境評價指標體系

遵循系統性、科學性、代表性、可比性和數據可得性等原則，分別構建創新生態主體和創新生態環境評價指標體系，如表2所示。其中，將創新生態主體劃分為生產者、消費者和分解者3個維度。這是因為高等院校和企業是重要的創新活動主體，因此以高校及規模以上工業企業數表征創新供給與生產者；由于企業、社會是重要的創新需求與消費者，因此以消費品零售市場和人均貨物進出口總額表征創新力及產物需求消費者；由于政府在創新中發揮協調和中介作用，因此以政府教育支出和人均政府科技支出表征發揮中介作用的分解者。

表2 創新生態系統指標體系

創新環境作為提升區域創新生態系統能力和改善創新效率的關鍵與基礎，是創新過程中影響創新主體開展創新活動的外部因素的綜合。創新環境既涉及創新主體之間的網絡關系，又涉及政治、經濟、文化、科技、基礎設施等要素條件，具體可劃分為市場環境、制度環境、要素環境、信用環境、文化環境、服務環境六大部分。

本文以2007-2019年大灣區城市為樣本。為實現數據統一以及考慮到澳門在粵港澳大灣區中的定位為旅游休閑中心、中國與葡語國家的商貿合作平臺以及文化交流基地，其創新表現較其它城市弱，所以本文只比較了其它十個城市。珠三角城市的有關數據源于《中國城市統計年鑒》《廣東省統計年鑒》和統計公報，香港數據源于《香港統計年刊》。同時，本文對原始數據進行了必要清洗，并對少量缺失值采用插值法補全?？紤]到香港和珠三角城市數據的計價單位不同，本文結合歷年港元兌人民幣的年均匯率，將以港元計價的數據換算成以人民幣為計價單位的數據。其中，歷年港元兌人民幣的平均匯率來自對應年份的 《中國統計年鑒》。

2.4 空間相關性檢驗

在利用空間計量模型考察區域創新生態耦合度的時空躍遷特征及空間收斂性前，首先需要檢驗其是否存在空間自相關性。在空間統計學中，一般采用全域空間自相關分析和局域空間自相關分析進行空間相關性檢驗。

(1)全域空間自相關分析。全域空間自相關是從區域空間整體上刻畫創新生態耦合度的空間分布特征，本文采用Moran′s I指數刻畫，其計算公式如下：

(11)

其中，xi表示i地區觀測值，Wij和S2分別為其均值與方差，Wij為空間權重矩陣元素。莫蘭指數的取值范圍為[-1,1]，指數絕對值越大，表明其空間相關性和聚集性越強，當指數為正時呈現空間正相關性，反之為空間負相關性。若指數值趨向于0，則表示數據之間相互獨立，在空間上隨機分布。

(2)局域空間自相關分析。局域空間自相關分析是將全域空間細分為幾個區域，從微觀角度研究區域間的空間相關性，以彌補全局自相關分析難以從不同地理位置研究的缺陷。本文采用局部Moran′s I指數予以刻畫，其計算公式如下：

(12)

局部莫蘭指數的取值范圍為[-1,1]，數值大于0表示區域呈現相似的空間集聚，反之則呈現非相似的空間集聚。

通過繪制Moran′s I 散點圖可以更直觀地顯示相鄰區域間的空間關系。Moran′s I散點圖共分為4個象限，第一象限為呈現正空間相關性的熱點區(HH)，表示創新生態系統耦合度高的地區被同樣耦合度高的其它地區包圍；第二象限呈現負的空間自相關性，表示創新生態系統耦合度低的地區被耦合度較高的其它地區包圍(LH)；第三象限為呈現正空間相關性的盲點區(LL)；第四象限呈現負的空間自相關性，表示創新生態系統耦合度高的地區被耦合度低的地區包圍(HL)。

2.5 收斂性檢驗方法

(1)α收斂。α收斂反映不同城市創新生態耦合度的離散程度隨時間推移而降低，本文采用標準差的變異系數法考察大灣區創新生態耦合度的α收斂。

(13)

(2)β收斂。β收斂是收斂模型中最常用的方法，包括絕對β收斂和條件β收斂，兩者的區別在于前者在不考慮外界影響因素的基礎上探究地區是否趨同，而后者則會考慮外界因素，從而有助于提升空間差異的解釋力。

絕對β收斂模型如下：

ln(CDit+1/CDit)=α+βlnCDit+εit

(14)

其中，CDit+1/CDit表示i地區創新生態系統耦合度在第t期的增長率，CDit表示i地區在第t期的創新生態系統耦合度，α為常數項，β為收斂系數，εit為隨機誤差項。若β<0，說明區域間存在絕對β收斂；若β>0，說明各地區趨于發散。

條件β收斂模型是在絕對β收斂模型的基礎上加入控制變量，其形式為：

ln(CDit+1/CDit)=α+βlnCDit+γXit+εit

(15)

其中，Xit表示控制變量，γ表示控制變量系數。根據本文研究思路及數據可得性，此處增加貨物進出口水平(Ep)、政府科研投入(Tec)、基礎設施水平(Inf)、經濟發展水平 (Agdp)、政府財政支持 (Gov)、對外交流水平(Fdi)和人力資本水平(Hum)作為控制變量。

此外，由β收斂系數還可計算出考察期T內的收斂速度s和收斂的半生命周期τ，計算公式為：

s=-ln(1-|β|)/T,τ=ln(2)/s

(16)

(3)空間收斂模型。進一步將空間效應引入傳統收斂模型中，分別建立空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)進行收斂性分析。

絕對β收斂和條件β收斂的空間滯后模型(SAR)形式分別為：

ln(CDit+1/CDit)=α+βlnCDit+ρW(ln(CDit+1/CDit))+εit

(17)

ln(CDit+1/CDit)=α+βlnCDit+ρW(ln(CDit+1/CDit))+γXit+εit

(18)

其中，W為n×n階的空間權重矩陣，ρ為空間滯后系數，反映觀察對象的空間依賴作用，εit為隨機誤差項。

絕對β和條件β收斂的空間誤差模型(SEM)形式分別為：

ln(CDit+1/CDit)=α+βlnCDit+(I-λW)-1μit

(19)

ln(CDit+1/CDit)=α+βlnCDit+γXit+(I-λW)-1μit

(20)

其中，λ為空間誤差系數，反映誤差項中的空間依賴作用，μit為正態分布的隨機誤差項。

3 實證分析

3.1 創新生態主體與創新生態環境發展水平協調度評價

表3顯示了各地區不同年份的耦合協調度。從表中可以發現，粵港澳大灣區整體及各城市生態主體與生態環境兩系統的耦合協調度均呈現上升趨勢，基本實現從失調衰退區到協調過渡區的轉變。

從空間格局看，2007-2019年大灣區創新生態主體與創新生態環境兩系統耦合協調度的增長趨勢基本一致，但協調等級差異顯著。耦合協調度最高的是始終位列第一且處于協調發展區的香港，第二梯隊是廣州和深圳，第三梯隊是東莞、珠海和佛山，第四梯隊是中山、惠州、肇慶和江門。其中，廣州實現從2007年的瀕臨失調衰退轉變為2019年的初級耦合協調。同時，可以觀察到，深圳的耦合協調度增長較快，由最初的輕度失調衰退發展至勉強耦合協調，逐漸追上廣州，2018年廣州與深圳兩地的耦合協調度幾乎相等，增速達72.9%，為大灣區增速第一。結合實際，近年來國家在大灣區創新發展建設上將深圳作為先行示范區，出臺一系列政策，確立以深圳為主陣地建設綜合性國家科學中心，從而推動粵港澳大灣區建設，使其成為粵港澳大灣區高質量中試轉化集聚區。這顯示出我國對大灣區創新活動的重視以及對深圳的政策扶持，同時，對深圳創新生態系統耦合度提升起到了顯著作用。

創新生態主體系統與創新生態環境系統均得到改善，并逐漸相互促進、相互協調。從年度變化看，香港創新生態主體系統和創新生態環境系統的耦合協調度由2018年的中級耦合協調驟降至2019年的初級耦合協調(12.0%)，這主要是因為與2018年相比，2019年受到國際貿易戰和香港內部風波影響，導致地區消費品零售市場總額下降15%、貨物進出口額下降11%、地區人均GDP下降4%、外商直接投資額下降4%、高等學校在校學生數下降4%。

與其它城市增速放緩甚至耦合協調度下降的發展趨勢不同，廣州由2018年的勉強耦合協調上升至2019年的初級耦合協調，這主要是因為與2018年相比，2019年其資本要素市場化程度上升571%、人均政府科技支出上升45%、人均專利申請數上升25%。東莞由2007年的輕度失調衰退驟降至2008年的中度失調衰退，而同期其它9個城市則呈現不同程度上升，主要是因為以加工貿易作為主要產業的東莞受到2008年金融危機的影響較顯著(與2007年相比，2008年東莞文化環境指數降低39%、外商直接投資額降低30%)，從而影響其創新活動。此外，2019年整體的耦合協調度增速較往年有所回落，可能是因為受到中美貿易戰的影響。

綜上所述，我國大灣區創新生態主體與創新生態環境系統耦合協調度的增長趨勢與其自身發展態勢相一致，且呈現階段性特征，即2007-2019年各地耦合協調度處于均速為4%的增長階段。在大灣區內部，不同地區耦合協調度也存在顯著的等級差異。在大灣區創新發展過程中，只有當創新生態主體和創新生態環境發展水平接近且都處于較高水平時，才能實現優質耦合協調。

表3 大灣區創新生態主體與創新環境發展水平耦合協調度

圖2 大灣區各城市創新生態主體與創新環境發展水平的耦合協調度

3.2 α收斂

α收斂可反映數值分散程度隨著時間推移發生的變化，本文根據變異系數計算方法，得到觀測期內大灣區創新生態系統的α收斂系數，見圖3所示。

從圖3可知，2007-2019年創新生態系統的α收斂系數呈現波動下降趨勢，具有σ收斂特征，與上文的大灣區總體耦合協調度分析結果一致。

3.3 空間相關性檢驗

Moran′I指數描述了大灣區創新生態主體與創新環境之間的關聯程度，為考察大灣區各城市創新生態主體系統與創新環境系統協調耦合度變化情況，本文給出2007 年、2011 年、2015年和2019年4個時間點的城市耦合協調度分布情況，具體如表4所示。

可以發現， 2007-2019年莫蘭指數呈波動上升趨勢，始終處于HH型聚集區(第一象限)的有香港和深圳，始終處于LL型區聚集區(第三象限)的有珠海、佛山、中山、肇慶和江門，廣州一直位于HL型聚集區(第四象限)，惠州一直位于LH型聚集區(第二象限)，東莞實現了HH型-LH型-HH型的轉變。整體來看，穩定位于HH型聚集區和LL型聚集區的城市數量達到7個，占研究樣本數量的70%，說明大灣區創新生態系統協調耦合度存在地理空間依賴性和異質性，從而表現出顯著的空間正相關性。東莞的象限轉變表明其作為堅持以制造業為根本的城市，雖然受到2008年金融危機以及風氣整治的影響，但長期來看，在一系列政策扶持下，東莞具備融合創新資源的能力，并不斷邁向大灣區先進制造業中心。位于HL型聚集區的廣州和位于LH型聚集區的惠州是偏離全局空間正相關性的兩個城市，雖然與鄰近城市相比，廣州創新生態系統的協調耦合度較高，但對鄰近城市的空間溢出影響較小，輻射帶動作用不強，而惠州也未受到相鄰城市空間溢出效應的影響，從而成為協調耦合度洼地。

圖3 大灣區創新生態協調效應的α收斂系數

表4 2007年、2011年、2015年、2019年各城市莫蘭指數分布

3.4 β收斂

本文運用空間計量模型檢驗我國大灣區創新生態系統協調耦合度，由于傳統β收斂模型會忽略空間相關性特征，導致不能很好地擬合數據。因此，本文在傳統β收斂模型的基礎上開展回歸殘差及穩健性的空間相關性檢驗，進而選擇合適的空間計量模型。即不考慮空間效應，對大灣區創新生態系統協調耦合度進行檢驗，比較OLS模型，得出拉格朗日乘數LM(LAG) 、LM(ERR) 以及它們的穩健性形式R-LM(LAG)與R-LM(ERR)，根據Anselin[21]的判定原則，選擇采用空間滯后模型(SLM)或空間誤差模型(SEM)，最后對耦合度進行空間計量分析。由于本文數據的時間段為2007-2019年，因此將其按照4年一個階段進行劃分，用以對比、判斷不同時間段大灣區創新生態系統耦合協調度空間收斂情況。

(1)絕對β收斂。從表5可以看出，在2007-2011年、2007-2015年、2007-2019年的絕對β收斂中，僅2007-2019年的LM(ERR)通過了5%的顯著性水平檢驗，且其統計值大于LM(LAG)，因此空間誤差模型(SEM)是更合適的模型。由于2007-2015年和2007-2019年的拉格朗日乘數LM(LAG) 與LM(ERR)均未通過顯著性檢驗，因此需要觀察它們的穩健性形式。由于2007-2015年和2007-2019年的R-LM(ERR)統計值均大于R-LM(LAG)，所以選擇空間誤差模型(SEM)進行空間收斂分析更合適。

通過進一步納入空間效應因子進行絕對β收斂檢驗，由表6可知，從對數似然檢驗值Log(L)及擬合優度R2可以看出，2007-2011年、2007-2015年和2007-2019年3個時間段空間誤差模型的各項檢驗值均優于傳統絕對β收斂模型檢驗結果，表明考慮空間效應的收斂模型更科學合理，空間誤差模型的擬合度優于傳統β收斂模型。

表5 絕對β收斂空間收斂模型檢驗結果

從空間誤差模型看，2007-2011年、2007-2015年和2007-2019年3個時間段的β值均小于0，其中，2007-2015年和2007-2019年通過了1%的顯著性檢驗，2007-2011年通過了5%的顯著性檢驗，說明考慮空間效應后3個時間段的大灣區創新生態系統協調耦合度存在顯著的絕對β收斂趨勢，意味著大灣區各城市創新生態系統協調耦合度最終將收斂于同一穩態水平，且協調耦合度較低城市比較高城市具有更快增長速度，城市間差距將逐漸縮小。其中，2007-2011年的β絕對值最大，2007-2015年數值最小，表明隨著時間推移以及各地對創新的重視和政策、經濟危機等因素影響，2007-2019年收斂速度呈現由快轉慢再提速的發展態勢。

從收斂速度s和半生命周期τ看，2007-2019年的收斂速度為0.143，其半生命周期為4.850；2007-2015年的收斂速度為0.095，半生命周期為7.261；2007-2011年的收斂速度為0.412，半生命周期為1.681。通過比較，可以進一步驗證2007-2019年的收斂速度變化趨勢。

表6 絕對β收斂SEM空間收斂模型檢驗結果

(2)條件β收斂。絕對β收斂嚴格假定各地區具有相同經濟特征，而條件β收斂認為外界因素會對不同地區產生不同作用。因此，在研究條件β收斂趨勢時，需要設置相關控制變量。本文增加貨物進出口水平(Ep)、政府科研投入(Tec)、基礎設施水平(Inf)、經濟發展水平 (Agdp)、政府財政支持 (Gov)、對外交流水平(Fdi)和人力資本水平(Hum)作為控制變量。

條件β收斂檢驗方法同絕對β收斂一樣，即在傳統β收斂模型基礎上檢驗回歸殘差及穩健性的空間相關性，從而選擇合適的空間計量模型。由表6可知，在2007-2011年、2007-2015年、2007-2019年的條件β收斂中，三者均未通過拉格朗日乘數LM(LAG) 和LM(ERR)的顯著性檢驗，因此需要觀察它們的穩健性形式。由于3個時間段的2007-2015年與2007-2019年的R-LM(LAG)統計值均大于R-LM(ERR)，所以選擇空間滯后模型(SLM)進行空間收斂分析更合適。

由表7可知，在考慮空間效應后，與絕對β收斂類似，從對數似然檢驗值Log(L)及擬合優度R2可以看出，2007-2011年、2007-2015年和2007-2019年3個時間段空間滯后模型的檢驗值均優于傳統條件β收斂模型檢驗結果，表明空間滯后模型的擬合度優于傳統β收斂模型。

表7 條件β收斂空間收斂模型檢驗結果

從空間滯后模型看，2007-2011年和2007-2019年兩個時間段的β值小于0，其中，2007-2019年通過了1%的顯著性檢驗，說明考慮空間效應后， 2007-2019年大灣區創新生態系統的協調耦合度存在顯著的條件β收斂趨勢，意味著大灣區各城市創新生態系統協調耦合度的空間差距隨著時間推移逐漸縮小，存在落后地區的“追趕效應”。由于地區的空間相關性會隨文化、政策、制度等不同而產生偏差，因此不同時間段空間相關系數的顯著性水平也不同。從收斂速度s和半生命周期τ看，2007-2019年的收斂速度為0.112，其半生命周期為6.199。從控制變量看， 2007-2019年經濟發展水平、對外交流水平、人力資本水平對創新生態系統的協調耦合度起顯著正向作用，而進出口水平、基礎設施水平則顯著負向影響協調耦合度。

就各指標而言，本文的經濟發展水平采用人均GDP衡量。地區經濟發展水平是影響創新發展的重要因素之一。創新活動離不開經濟層面的支持，若地區經濟發展水平較高，則會更加關注科技創新發展，致力于提升創新生態系統協調耦合度，實現區域收斂。同時，經濟發展水平較高地區也更能吸引和充分利用外商投資[21]。

表8 條件β收斂SAR空間收斂模型檢驗結果

外商直接投資額反映對外交流水平，可以為國家和地區帶來更多先進技術與理念，能有效幫助發展中國家通過借鑒學習國際領先技術和經驗，彌補自身不足，提高創新能力。外商投資還可以為地區創新活動提供物質基礎，有助于實現技術與資本連接。另外，外商投資也會在一定程度上提升內資企業競爭壓力和科研壓力，促使內資企業加大科技創新投入[22]，從而正向影響創新生態系統發展水平。

人力資本水平使用每萬人中普通高校在校人數表征。人力資本是創新活動的重要基礎，有助于提升創新生態系統發展水平和協調耦合度。具體表現為，一方面為創新生態主體輸送創新人才，另一方面發揮人力資本優勢，優化創新生態環境，提升創新活力和管理能力。

進出口水平以人均貨物進出口總額衡量。具有較高進出口水平的地區會與國外企業產生更密切的合作，雖然通過學習國外前沿創新技術能夠刺激本土企業開展研發[23]，但考慮到國外先進核心技術可能具有較強排他性以及企業應用國外技術存在一定門檻效應[24]，因此進出口水平高也可能導致企業形成較強的國外技術依賴性，從而抑制自身創新能力，負向影響創新生態系統耦合度。

基礎設施投資是一個地區能否維持長期可持續發展的基礎。在公路、鐵路、通信、能源四類核心基礎設施中，本文選用公路密度衡量地區基礎設施投資水平。雖然基礎設施投資能為創新活動的順利開展提供有效支撐，在一定程度上促進地區創新水平提升，但相對于整個大灣區來說，不同地方政府投入對整個大灣區經濟發展的引導和宏觀調控作用有限，為實現對整體區域創新活動的有效引導，需要從更高層級、更高站位，在考慮不同城市發展情況和發展戰略基礎上進行統一部署。另外，政府加大基礎設施投入，會在一定程度上擠占對當地企業、高校、科研機構等組織的創新補貼和投入[22]，從而抑制創新生態系統協調耦合度提升。

4 結論與啟示

4.1 結論

本文基于2007-2019年粵港澳大灣區10個城市的數據，構建創新生態系統評價指標體系并測算其協調耦合度，通過建立空間計量模型，探究區域創新生態系統協調耦合度的時空躍遷特征及收斂趨勢。結果表明：

(1)粵港澳大灣區生態主體和生態環境兩個系統的耦合協調度均呈上升趨勢，基本實現從失調衰退區到協調過渡區的轉變。在大灣區內部，不同城市的耦合協調度也存在顯著的等級差異，其中，以香港為第一梯隊，廣州和深圳為第二梯隊，東莞、珠海和佛山為第三梯隊，中山、惠州、肇慶和江門為第四梯隊。

(2)2007-2019年創新生態協調效應的α收斂系數呈波動下降趨勢，創新生態系統耦合度的分散程度隨時間推移逐漸減弱，表明粵港澳大灣區都市圈的一體化程度逐步優化和提高。

(3)2007-2019年莫蘭指數呈波動上升趨勢，始終處于HH型聚集區的有香港和深圳，始終處于LL型區聚集區的有珠海、佛山、中山、肇慶和江門，即創新生態系統耦合度發展存在地理空間分布的依賴性和異質性。廣州一直位于HL型聚集區，輻射帶動作用有限；惠州一直位于LH型聚集區，未有效吸納相鄰城市的空間溢出效應；東莞實現了HH型-LH型-HH型的轉變，表明在政策扶持下，將其打造為大灣區先進制造業中心的戰略卓有成效。

(4)考慮空間效應后，3個時間段的大灣區創新生態系統協調耦合度存在顯著的絕對β收斂趨勢，意味著大灣區各城市創新生態系統的協調耦合度最終將收斂于同一穩態水平。其中，協調耦合度較低城市相比較高城市具有更快增長速度，城市間差距將逐漸縮小。

(5)2007-2019年大灣區創新生態系統協調耦合度存在顯著的條件β收斂趨勢，意味著大灣區各城市創新生態系統協調耦合度存在落后地區的“追趕效應”。從控制變量看，經濟發展水平、對外交流水平、人力資本水平對創新生態系統的協調耦合度起顯著正向作用，而貨物進出口水平、基礎設施水平則顯著負向影響協調耦合度。

4.2 啟示

(1)豐富創新生態主體，提升創新生態主體對創新生態環境的協調與引導作用。在創新生態系統中，企業、高校、科研機構、政府是最重要的主體，但其它一些非政府組織、民間組織或公民的主體作用也不容忽視。豐富的創新生態主體有助于促使創新環境不斷優化，從而提供更完備扎實的基礎條件?；浉郯拇鬄硡^可以借鑒東京灣區的創新發展經驗[25]，聯合政府、高校、企業、民間機構等主體成立粵港澳大灣區創新生態系統協同管理組織，充分協調各層級、各主體想法，結合不同主體優勢和資源，針對大灣區中的實際問題提出改善建議。

(2)優化創新生態系統，增強創新生態環境對創新生態主體的支撐作用。一個健全的創新生態環境有助于最大化激發主體創新能力?；浉郯拇鬄硡^可以通過完善地區市場環境、制度環境、要素環境、信用環境、文化環境和服務環境，促進區域不同市場融合，提升區域創新生態環境發展水平，使環境與主體間形成相互作用、相互協調的動態平衡關系。

(3)明確不同城市戰略定位，促使創新生態系統實現空間趨同發展。在大灣區，雖然廣州市創新生態系統耦合度較高，但其鄰近城市的耦合度處于較低水平，而惠州則與廣州相反——惠州被高耦合水平城市包圍，但自身耦合度較低。為實現鄰近城市創新生態系統耦合度提升，大灣區可以結合不同城市的戰略定位和創新活動作出更具體化的布置與安排。如廣州市可以根據鄰近城市的戰略定位及實際情況，有針對性地輻射周邊，從而起到帶頭作用；惠州市也可以借助政策扶持提升技術吸收能力，有效吸納周邊城市的空間溢出效應，縮小城市間創新生態系統耦合度差距。

(4)加大關鍵資源投入，優化創新生態系統環境。鑒于大灣區各城市創新生態系統耦合度呈空間收斂趨勢，為了縮小耦合差距，實現先進地區的輻射效應和落后地區的追趕效應，地區可以通過提升當地經濟發展水平、對外交流水平和人力資本水平正向影響創新生態系統耦合度。如通過提升地區經濟發展水平為當地創新活動提供金融支撐，加大城市人力資本積累、構建良好的人才成長環境。同時，各城市也應適當控制貨物進出口水平，以免本地企業對國外技術形成依賴，從而抑制本土創新能力。在基礎設施建設方面，政府可在統籌考慮大灣區不同城市各自定位和發展戰略后作出部署，發揮引導和宏觀調控作用，同時，也能更好地把控投資力度，避免擠占企業及科研機構的創新補貼。