全国—本地尺度下东北三省城市创新网络演化特征与创新能力研究

谷国锋,王弘彦,周宏浩

(1.东北师范大学 地理科学学院,吉林 长春 130024;2.山西师范大学 经济与管理学院,山西 太原 030031)

引 言

在知识经济时代,创新已成为区域社会经济发展的内核动力以及衡量区域未来发展潜力的重要指标(1)王缉慈:《创新的空间》,北京:北京大学出版社,2001年。。党的二十大报告指出:“要完善科技创新体系,坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,健全新型举国体制,强化国家战略科技力量,提升国家创新体系整体效能,形成具有全球竞争力的开放创新生态。”《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》把“坚持创新驱动发展”作为全面塑造发展新优势的重要举措,并强调“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”。可见,创新是区域竞争力提升和经济增长的第一动力(2)周锐波、邱奕锋、胡耀宗:《中国城市创新网络演化特征及多维邻近性机制》,《经济地理》2021年第5期。,构建高水平开放式区域协同创新体系是推动创新驱动发展的重要环节。

20世纪初,经济学家Schumpeter首次提出“创新理论”(3)Schumpeter J,“The Theory of Economic Development”,Cambridge,MA:Harvard University Press,1934.,而后学者们逐渐意识到“空间”对于创新经济活动的重要性(4)D.C,“Innovation Diffusion As a Spatial Process”,Population (French Edition),Vol.24,No.5,1969,p.1032.。20世纪末,国家创新系统理论和区域创新系统相继由Lundvall和Cooke提出(5)Lundvall B-A,“Innovation as an Interactive Process:From User-Producer Interaction to National Systems of Innovation”,in Dosi G,Freeman C,Nelson R,et al.,“Technical Change and Economic Theory”, London:Pinter Publishers,1988;Cooke P,“Regional innovation systems:Competitive regulation in the new Europe”,Geoforum,Vol.23,No.3,1992,pp.365-382.。随着经济全球化的发展,学者们逐渐认识到传统地域系统的视角已不能解释很多创新现象。1991年Freeman C正式提出创新网络的概念(6)Freeman C,“Networks of innovators:A synthesis of research issues”,Research Policy,Vol.20,No.5,1991,pp.499-514.,认为创新网络是一种解决系统创新问题的基本制度安排,成员之间构成强弱关系并存的松散结构。1996年,Castells M提出“地方空间” 向“流动空间”“网络空间”转变(7)Castells M,“The Rise of Network Society”,Cambridge,MA:Harvard University Press,1996.,创新过程承载着跨越空间尺度的参与者网络;2009年开始,Boschma和Frenken等学者发现创新具有动态演化规律(8)Boschma R A,Frenken K,“Some notes in institutions in evolutionary economic geography”,Economic Geography,Vol.85,No.2,2009,pp.151-158.。至此,创新地理学的研究视角,实现了由传统地域创新系统向创新网络范式及其动态演化的转变。

除了对网络演变特征的关注,学者们还认为生产网络、知识网络等由参与者所构成的跨空间尺度的网络具有价值。2010年,Huggins首次提出了“网络资本”概念(9)Huggins R,Prokop D,“Forms of network resource:Knowledge access and the role of inter-firm networks”,International Journal of Management Reviews,Vol.12,No.3,2010,pp.335-352.,认为网络结构是影响知识流动的关键因素,网络主体能够通过网络关系获取知识、信息等创新要素(10)Huggins R,Prokop D,“Network structure and regional innovation:A study of university-industry ties”,Urban Studies,Vol.54,No.4,2017,pp.931-952.。Coe、Cooke等学者研究发现,网络与创新绩效存在显著相关性和区域异质性(11)Coe N M,Dicken P,Hess M.,“Global production networks:Realizing the potential”,Journal of Economic Geography,Vol.8,No.3,2008,pp.271-295;Cooke P,Asheim B,Boschma R,et al.,“Handbook of Regional Innovation and Growth”,Cheltenham:Edward Elgar,2011.。对于创新网络而言,有研究表明创新网络能有效促进知识流动、企业创新能力提升和区域发展(12)刘国巍、邵云飞、刘博:《模块化网络视角下我国大健康产业链协同创新能力评价研究》,《科技进步与对策》2021年第24期;吴松强、尹航、蔡婷婷:《嵌入性创新网络、跨界合作与先进制造业企业创新能力——基于长三角地区先进制造业集群的实证研究》,《华东经济管理》2021年第4期;董津津、陈关聚:《创新网络嵌入性、社区意识对企业创新绩效的影响》,《科技进步与对策》2020年第5期;盛科荣、张杰、张红霞:《上市公司500强企业网络嵌入对中国城市经济增长的影响》,《地理学报》2021年第4期。,但很少涉及创新网络与城市创新能力之间的关系问题。柳卸林等学者认为,城市创新能力是城市对知识进行生产,并将其转化为新技术、新工艺、新产品与新服务的能力(13)柳卸林、胡志坚:《中国区域创新能力的分布与成因》,《科学学研究》2002年第5期。。在网络化发展模式的背景下,由城市间的合作创新所产生的网络资本对城市创新能力的影响不容忽视。提高城市创新能力是实施国家创新驱动发展战略的基础(14)韩璐、陈松、梁玲玲:《数字经济、创新环境与城市创新能力》,《科研管理》2021年第4期。,因此,从“网络资本化”视角思考城市创新能力、探究创新网络资本与城市创新能力间的关系具有重要意义。

当今,城市是创新活动的空间载体和创新交流的主要节点(15)李政、杨思莹:《创新型城市试点提升城市创新水平了吗?》,《经济学动态》2019年第8期。,城市间的创新联系是城市创新网络的基本单元和城市互补的通道(16)吕拉昌、黄茹、廖倩:《创新地理学研究的几个理论问题》,《地理科学》2016年第5期。,二者所构成的城市创新网络是促进城市创新的重要动力。探究地理学尺度下城市间的创新联系、构建合理有效的城市创新网络已成为知识经济时代创新研究关注的焦点,弄清创新网络中作为节点的城市是否同其创新水平存在关联十分必要(17)周灿、曾刚、曹贤忠:《中国城市创新网络结构与创新能力研究》,《地理研究》2017年第7期。。目前,国内学者对组织和产业的创新网络及其影响因素的研究较多(18)万媛媛、王秋玉、曾刚等:《高校与生物医药企业创新结网的影响机制——以长三角为例》,《经济地理》2022年第7期。,且多聚焦于单一空间尺度下的长三角、京津冀等地区,针对东北三省的研究多从企业或产业层面分析其网络特征(19)马丽亚、修春亮、冯兴华:《基于母子企业联系的东北三省城市网络特征》,《地理科学》2019年第7期;韩增林、袁莹莹、彭飞:《东北地区装备制造业官产学创新合作网络发展演变》,《经济地理》2018年第1期。,对不同空间尺度下城市创新网络的演化特征与城市创新能力相关性的研究较少。全国—本地尺度下东北三省城市创新网络的演化特征有何异同?与城市创新能力是否存在关联与尺度差异?这些问题都还有待研究。

本文将在已有城市创新网络研究的基础上引入“网络资本”这一概念,将东北三省作为研究对象,基于2004—2018年合作专利数据,以动态演化的视角,在本地尺度和全国尺度下展开研究,刻画东北三省城市创新网络时空演化规律、量化城市创新网络资本、测度城市创新能力,并进一步探究城市创新网络资本与城市创新能力之间的关系,为东北三省城市可持续发展和协同创新发展提供参考。

一、数据来源与研究方法

(一)研究区域与数据

本文研究区域为黑龙江省、吉林省、辽宁省的34个地级市,考虑到部分数据获取难度较大等原因,本研究不包括延边朝鲜族自治州和大兴安岭地区。

所涉及的研究数据包括以下两种类型:(1)联合申请专利数据。联合申请专利代表了企业、高校、科研机构等形成的非正式创新合作网络(20)陈伟、张永超、田世海:《区域装备制造业产学研合作创新网络的实证研究——基于网络结构和网络聚类的尺度》,《中国软科学》2012年第2期。,运用联合申请专利数据开展创新网络研究得到学者们的认可(21)Wai A L J T,Boschma R A,“Applying social network analysis in economic geography:Framing some key analytic issues”,Annals of Regional Science,Vol.43,No.3,2009,pp.739-756;Cassi L,Plunket A,“Research Collaboration in Co-inventor Networks:Combining Closure,Bridging and Proximities”,Regional Studies,Vol.49,No.6,2015,pp.936-954;王秋玉、曾刚、吕国庆:《中国装备制造业产学研合作创新网络初探》,《地理学报》2016年第2期;王庆喜、胡志学:《多维邻近下浙江城市创新网络演化及其机制研究》,《地理科学》2021年第8期。。本文采用城市间专利合作数据,数据源自IncoPat专利数据库。(2)创新能力评测数据。数据均来自《中国城市统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、各省统计年鉴等。

(二)研究方法

1.复杂网络法和社会网络法

复杂网络法和社会网络法通常被用来刻画城市网络的拓扑结构和动力学性质(22)王录仓、刘海洋、刘清:《基于腾讯迁徙大数据的中国城市网络研究》,《地理学报》2021年第4期。,且复杂网络和社会网络具有无标度特征,其表现形式是网络中节点度服从幂律分布。经计算,全国尺度和地方尺度下东北三省创新网络节点度分布均有明显的幂律分布特征,适用于复杂网络法和社会网络法,因此本文利用Gephi、Ucinet软件对东北三省城市创新网络整体网络拓扑结构和个体网络特征进行测度。具体指标见表1。

表1 网络指标及其含义

续表1

2.创新能力评价指标

城市创新能力是一个综合的概念,学者们的研究视角、研究对象、研究范围等存在差异,因此不同学者从不同的方面对创新能力测度指标体系进行构建。国内较为权威的中国科技发展战略研究小组从知识创造、知识获取、企业创新、创新环境和创新绩效五方面对区域创新能力水平进行测度(23)中国科技发展战略研究小组、中国科学院大学中国创新创业管理研究中心:《中国区域创新能力评价报告(2021)》,北京:科学技术文献出版社,2021年。;周灿、韩文丽、焦敬娟等学者从创新投入、创新产出、创新潜力、创新基础环境、知识创新能力、技术创新能力等方面构建创新能力测度指标体系(24)周灿、曾刚、曹贤忠:《中国城市创新网络结构与创新能力研究》,《地理研究》2017年第7期;韩文丽、杨鑫垚:《城市网络与创新能力间的时空关系研究——以成渝城市群为例》,《科技管理研究》2022年第3期;焦敬娟、王姣娥、程珂:《中国区域创新能力空间演化及其空间溢出效应》,《经济地理》2017年第9期。。考虑到部分数据获取难度较大且有些指标体系局限于省级层面或经济发达城市群的研究,结合东北三省城市现状,本文在上述多个评价指标体系的基础上,依据科学性与可操作性、针对性与完整性、数据可获取性与代表性相结合的原则,对指标进行收集、筛选、重分类,在涵盖大部分衡量城市创新能力指标的基础上对指标体系进行适当调整,将所涉及的指标与表征含义相似的准则层进行整合,最终将知识创造、企业创新、知识获取、知识创新能力和技术创新能力整合为创新投入,将创新绩效归为创新产出,将创新潜力归为创新基础环境,建立由15个指标构成的东北三省城市创新能力测度指标体系(见表2)。该指标体系包括三个准则层:一是创新投入,反映城市创新重视程度的创新财力和人力投入,包括教育事业费支出、科学事业费支出、科技从业人员数等;二是创新产出,反映城市创新成果,本文选取专利授权总量表征;三是创新基础环境,反映城市为技术和知识的产生及流动提供相应环境的能力,包括地区生产总值、国际互联网用户数等指标。

表2 东北三省城市创新能力测度指标体系

续表2

二、全国—本地尺度下东北三省创新网络演化特征分析

(一)本地尺度下东北三省城市创新网络演化特征

1.网络格局演化:节点城市增加、跨省联系加强

经统计,本地尺度下东北三省城市间产生的创新联系相对较少。考虑到网络的现实性,本研究在本地尺度下并未剔除东北三省城市与延边朝鲜族自治州的创新联系,以防止掩盖和遗漏相关城市在网络中的地位及其发挥的作用。对本地尺度下东北三省城市创新网络节点度中心性和创新联系强度进行计算,可以发现:一是从整体上看,本地尺度下网络节点在空间上围绕“哈尔滨—大连”连线逐年增加,创新联系强度和空间跨度逐渐增大,网络向复杂化演化。二是创新联系在网络发展初期多发生在省内,辽宁省内部联系最为密切,吉林省仅有长春进入网络中,不同省份的城市间创新联系较少,网络结构较为松散。随着时间的推移,吉林省和黑龙江省各城市进入网络的态势迅猛,省际联系明显增强。三是从城市的网络地位来看,沈阳和大连的核心地位逐渐被哈尔滨和长春取代,辽宁省的核心地位有所下降,网络由初期的“一省独大”向多中心演化并呈现稳态;城市在网络中的融入程度提高,对创新资源的控制能力增强,网络呈现以哈尔滨、长春、沈阳、大连为核心向外辐射的格局特点,与此同时,鞍山、锦州、吉林和齐齐哈尔在不同年份也表现出较高的度中心性,在网络中占据着不容忽视的地位。

2.节点特征演化:省际差距缩小、桥梁功能加强

对节点的中介中心性和接近中心性进行测算,可以发现:从整体上看,2004年辽宁省的中介能力与通达性均强于吉林省和黑龙江省,但随着网络发展,省际差距缩小。在中介中心性方面,城市的桥梁功能加强,空间上经历了以沈阳和大连为中心的南部集聚区、以“哈长沈大”四市为轴线的集聚区和以哈尔滨、长春和吉林三市为中心的中部聚集区三个阶段,可见大连和沈阳在网络初期的超强媒介功能降低,哈尔滨和长春逐渐发挥出省会城市的优势,同时吉林和锦州的中介能力提升迅速,在网络中自上而下发挥着连接网络中心节点与一般节点的作用。在接近中心性方面,2004年“哈长沈大”四市表现出较好的通达性,但随着网络的扩张与演化,核心城市与其他城市的接近程度有显著降低,而网络边缘城市的通达性提高,可见随着核心城市网络地位的提升以及桥梁作用的增强,其通达性相应减弱,在网络中受到的控制增多。

3.网络拓扑结构:联系不断深化、集聚程度较低

本地尺度下2004—2018年网络节点增长超过一倍(见表3),边数增长近七倍,网络规模呈扩大态势,网络密度呈下降趋势,说明随着网络的扩大,城市间创新合作的密集程度降低。网络的平均度和平均加权度均有所上升,且平均加权度上升幅度更大,可见网络连接深度的增速要大于广度。平均路径长度值不超过3,即城市间平均只需要2或3次的中介就可以产生联系,合作创新的通畅度较高。平均聚类系数在2009年达到最小值后稳步回升,说明网络发展初期,节点的加入使网络的集聚程度降低,但随着网络复杂化加深,节点聚集、合作紧密。

表3 本地尺度下东北三省城市创新网络拓扑结构指标

(二)全国尺度下东北三省城市创新网络的演化特征

1.网络格局演化:东部节点聚集、关联指向明显

对全国尺度下东北三省城市创新网络节点度中心性和创新联系强度进行测算,发现:一是东北三省对外创新联系增多、范围扩大,以东北三省为起点向京津冀、长三角、珠三角地区的放射线结构加深,这与刘承良等“东北三省大部分专利辐散到京津冀、长三角和珠三角城市群”的研究结果一致(25)刘承良、牛彩澄:《东北三省城际技术转移网络的空间演化及影响因素》,《地理学报》2019年第10期。。二是随着创新联系增多,2018年北京与大连、沈阳、哈尔滨、大庆四市成为联系重点,形成以东北指向北京的“箭头形”结构为主干、放射线结构为框架的空间格局,关联指向性明显。三是东北三省内部城市中,在网络中占据重要地位的节点城市及其演化特征与本地尺度存在相似性,并最终形成以“哈长沈大”四市为网络核心的格局,同时吉林、鞍山、锦州的地位也有所上升。四是东北三省区域外部城市中,北京作为最重要的城市节点,与东北三省的创新联系最密切,而其他城市节点分布较为分散稀疏;在网络发展的过程中,东北三省区域外部的城市节点明显增多,空间分布上在我国东部的长三角、珠三角和山东半岛地区较为集中。

2.节点特征演化:灵活程度较低、存在合作偏好

在东北三省城市与全国范围的城市开展创新联系时,节点的接近中心性与中介中心性表现形式相反,即节点的中介能力越强,通达性反而越差。中介中心性方面,东北三省区域内部以“哈长沈大”四市为核心的网络格局始终存在,随着时间维度的动态演进,吉林、锦州、鞍山、大庆等城市的中介水平在东北三省内部也较为领先;东北三省区域外部城市中北京始终占据超强媒介地位,在网络发展初期,深圳、成都也表现出较好的中介能力,但随着东北三省城市与外界的沟通与合作增多,上海、天津等城市的桥梁功能增强,能更好地发挥促进知识和技术流动的作用。可见,东北三省在全国尺度下对于创新资源的联络不仅仅依靠于北京,距离相对较近的京津冀、长三角地区对于知识流动的控制能力也相对较强。接近中心性方面,东北三省区域内部,处于网络边缘的城市接近中心性水平相对较高,处于网络核心位置的沈阳、大连、哈尔滨、长春四市的接近中心性极小,对网络其他节点的依赖较强;东北三省区域外部,通达性较高的节点城市在空间上表现出向东部沿海地区聚集的趋势,且东北三省内部城市与全国中部和东部地区的节点城市相比,在网络中的灵活性与自主性较差。

3.网络拓扑结构:局部连接明显、资源流动受限

2004—2018年,全国尺度下网络节点数增长近五倍,边数增长高于七倍,网络规模扩大迅速(见表4)。网络密度同本地尺度类似,随着网络的扩张呈降低态势,说明网络虽在不断发展,但联系的密集程度不断降低。网络的平均度和平均加权度上升表明全国尺度下网络的深度和广度都有所增加,但与本地尺度下的网络相比增长幅度较小。此外,平均路径长度没有明显波动,即东北三省与全国的创新联系虽然在加强,但网络通达性并未有明显提升。与本地尺度不同,全国尺度下网络集聚程度不断提高,网络平均聚类系数增大近一倍,说明城市之间创新合作聚集程度进一步加深,网络内部出现“局域网”现象。进一步构建与四个网络规模相同的随机网络模型,结果显示,全国尺度下四个网络的平均路径长度值均小于随机网络理论值(四个时间截面下随机网络理论值分别为3.237、3.725、3.230和2.770),平均聚类系数均大于随机网络理论值(0、0.033、0.053和0.037),可见全国尺度下的网络呈现“小世界”特性。

表4 全国尺度下东北三省城市创新网络拓扑结构指标

三、城市创新能力与城市创新网络资本

(一)城市创新能力测度

本文运用时序全局主成分分析法对城市创新能力进行综合评价。首先,对样本城市的原始数据进行标准化处理以消除量纲对评价结果的影响,使标准化后的变量的均值为0,方差为1。其次,对样本变量进行KMO和Bartlett检验,得出KMO检验值为0.903,Bartlett检验接受零假设,满足主成分分析条件。进而计算样本变量相关系数矩阵特征值、贡献率,结果显示,前两个主因子正交旋转后的特征值均大于1,累计方差贡献率达到83.313%,对城市创新能力具有较好的解释力。因此,本文提取2个主因子。第一主因子主要由变量X1—X4以及X8—X15决定,它们作用在第一主因子上的载荷分别为0.960、0.698、0.696、0.699、0.899、0.844、0.861、0.893、0.680、0.877、0.775和0.612,反映了城市的教育水平、经济规模、信息化规模,可定义为城市创新规模因子,解释原变量总方差的53.405%;第二主因子主要由变量X5—X7决定,作用在第二主因子上的载荷分别为0.783、0.924和0.559,反映了城市科研投入水平和科研人员数量,可定义为城市创新的科研规模因子,解释原变量总方差的29.907%。最后,以“方差最大化”为准则,对初始因子进行正交旋转,得到方差极大化后的因子载荷矩阵。据此计算各城市的两个主因子得分,采用各因子正交旋转后的方差贡献率和主因子累积方差贡献率的比值作为各因子的权重,测算各城市的综合因子得分。公式为:

Y=(0.53405Y1+0.29907Y2)/0.83313

(1)

式中:Y为综合得分;Y1、Y2分别为各城市的各主因子得分。

(二)城市创新能力水平分析

依据因子综合得分情况,对东北三省城市创新能力水平进行分析,可以发现:2004—2018年间各城市创新能力排名并未有较大改变,创新能力在空间上表现为以“哈尔滨—大连”为轴沿两侧降低,辽宁省的创新能力整体水平要优于吉林省和黑龙江省;创新能力的平均水平持续提升,其中始终位于平均水平之上的城市有沈阳、大连、鞍山、长春、吉林、哈尔滨和大庆七市,锦州、齐齐哈尔等市的创新能力水平较其他城市相比也位于前列。

综合前文分析,可以发现城市创新能力与城市节点水平在空间分布格局上表现出一定的相似性,具体表现为东西方向上沿“哈尔滨—大连”连线向两侧降低,南北方向上东北三省中部与南部地区整体上要优于北部地区。除空间分布格局外,城市创新能力水平与全国—本地尺度下的城市网络地位较为一致,城市创新能力排名中沈阳、哈尔滨、大连和长春始终处于领先地位,它们均处于网络中的核心地位;鞍山、锦州、齐齐哈尔、吉林等城市在网络中同样具有较高的网络地位与较强的控制能力,其创新能力水平也较为靠前;而城市创新能力较弱的城市,在城市创新网络中也相应地处于较为边缘的地位。

(三)城市创新网络资本与城市创新关系

由于创新过程向“网络”模式的转变,跨区域、多尺度的知识传播和技术交互增多,创新合作网络已成为理解城市创新过程的重要视角和城市创新能力提升的重要通道。中心性可以描述节点在网络中的位置,代表其功能与影响力;结构洞特性通常用有效规模和限制度来测度,表征节点的异质性能力和控制资源的能力。二者结合可以较为全面地反映网络节点的特征以及在网络中的地位与作用。同时,全国—本地尺度下东北三省城市网络地位分布与创新能力水平呈现出一定的相似性,因此本文选取节点中心性和结构洞特性作为创新网络资本指标,借鉴Huggins、周灿等的研究成果(26)Huggins R,Prokop D,“Network structure and regional innovation:A study of university-industry ties”,Urban Studies,Vol.54,No.4,2017,pp.931-952;周灿、曾刚、曹贤忠:《中国城市创新网络结构与创新能力研究》,《地理研究》2017年第7期。,开展城市创新网络资本与城市创新能力的相关性分析。结果显示(见表5),研究时段内本地尺度下与城市创新能力显著相关的指标明显增多,相关性增强;全国尺度下,除2018年的限制度外,各指标与城市创新能力均在0.05水平上显著相关且程度加深,而限制度与创新能力的相关性明显下降。整体上看,随着网络的扩大与完善,网络资本与城市创新能力的相关性增强,说明网络位置、中介作用、异质性能力等因素越来越重要,证实了城市创新网络资本是影响城市创新能力的关键要素这一观点。

表5 创新网络资本与东北三省城市创新能力相关性

网络资本指标与城市创新能力间的关系同样存在尺度差异,主要表现在两个方面。其一,接近中心性在全国—本地尺度下呈现出一定的异质性。本地尺度下接近中心性与创新能力由显著正相关转变为显著负相关,而全国尺度下二者始终呈现负相关且相关程度增大。可见,在本地尺度下城市的高通达水平只有在网络发展初期对创新能力有正向影响,而全国尺度下城市通达性越好,城市创新能力越弱。其原因为,接近中心性与节点网络地位之间关系的转变使其在全国—本地尺度下存在差异,而网络地位与创新能力在这两种空间尺度下均具有一致性。本地尺度下接近中心性大的节点在网络地位上出现由高到低的转变,而全国尺度下始终有接近中心性越大、网络地位越低的特点。上述转变与特点导致接近中心性与创新水平间的关系存在尺度差异。其二,限制度在全国—本地尺度下虽均呈现负相关,但其程度的变化趋势相反。本地尺度下限制度与创新能力的负相关性整体呈上升趋势,全国尺度则相反。这说明在较小空间范围的本地尺度下,东北三省城市的依赖度越小、城市创新能力越强,且二者间的相关程度随网络的扩大而增强;但在全国尺度下,由于城市进行创新联系范围的扩大,城市自身依赖度与创新能力的相关性在逐渐降低。

根据2018年创新网络资本与城市创新能力相关性的高低对指标进行排序,本地尺度下依次为度中心性、有效规模、接近中心性、中介中心性、限制度;全国尺度下依次为度中心性、有效规模、中介中心性、接近中心性、限制度。由此可见,无论全国尺度还是本地尺度,城市位于网络的地位以及获取异质性知识与技术的能力都更加重要,其次为城市的通达性和媒介功能,最后是城市对网络中其他节点城市的依赖程度。这表明当前东北三省创新网络中节点城市的流通与桥梁作用还有待加强,在获取差异化知识与技术方面并没有发挥出其优势。

四、结论与建议

(一)结论

本文基于专利合作数据对2004—2018年东北三省城市创新网络进行表征,在全国—本地尺度下从网络整体结构和个体特征两个维度揭示东北三省区域内外的创新网络演化规律,对东北三省城市创新网络资本与城市创新能力之间的关系进行探讨,得出以下主要结论:

(1)全国—本地尺度下,东北三省城市创新网络格局演化特征、节点及网络结构特征存在相似性。2004—2018年东北三省城市间创新联系的空间尺度跨度增大,网络格局不断复杂化、扩散化,同时网络表现出明显的成长性,网络结构趋于稳定。基于全国—本地尺度下网络的低密度性,研究认为有两种可能的原因:一为城市不断地涌入网络,导致网络的密集程度降低;二为随着网络的扩展必然会出现固有的成本和阻碍,导致城市间创新要素流动不充分,使创新往来存在沟通障碍。

(2)全国—本地尺度下创新网络同样存在差异性。与本地尺度相比,全国尺度下东北三省城市创新网络增速较慢,网络的“小世界”特性明显。研究发现,与东北三省内部城市间的合作创新相比,东北三省城市与外界的创新交流与沟通存在明显的动力不足问题,合作创新的自主性较差,导致创新资源的跨区域流动受限,创新活动难以破除行政区域的限制;同时东北三省因自身产业结构老化以及面临的产业转型压力使其在与外界进行合作创新时存在“固化模板”与偏好依附,最终导致对外创新联系受阻,创新发展存在壁垒。

(3)网络节点方面,“哈长沈大”核心地位逐渐凸显,通过“全国管道”与北京、上海、天津等城市产生创新联系、获取创新资源,又通过“本地蜂鸣”将创新资源辐射给东北三省其他城市,架起全国与本地的桥梁,带动东北三省的创新进步。除东北三省的四个副省级城市以外,工业基础较为雄厚的齐齐哈尔、吉林、鞍山、锦州等作为“过渡城市”,既在网络中占据着重要地位,又发挥着不可忽视的中介作用。

(4)2004—2018年东北三省城市创新能力水平有所提高,在空间上表现为自西南部向东北部降低,且东北三省创新网络资本与城市创新能力存在相关性。东北三省在全国尺度下的创新联系与城市创新能力的相关性要大于本地尺度,但无论何种空间尺度,创新网络资本的地位都越来越重要。城市创新能力格局与城市创新网络地位分布较为一致,表明城市在创新网络中的位置差异影响其创新能力水平。相比而言,城市位于网络的地位以及获取异质性知识与技术的能力更加重要。

(二)建议

为了有效促进东北三省城市创新能力的提升,探寻东北三省创新发展的新路径,本文综合上述研究结论,提出以下针对性建议:

其一,明确城市职能与分工,充分发挥城市的优势功能。东北三省不同网络地位的节点城市要有不同的定位。首先,要确保沈阳、大连、长春和哈尔滨四个核心城市创新水平的“领头羊”地位,从而更好地带动其他城市创新发展。其次,桥梁城市要扮演好东北三省的“经纪人”角色,保障锦州、吉林两市肩负起东北三省创新要素流通顺畅的使命任务,同时要为能够在全国范围内较好地发挥桥梁功能的鞍山、大庆等老工业城市提供绿色转型和产业升级新思路,以更好地适应新经济发展的需要,从而促进知识的跨界流动。最后,应鼓励网络边缘城市和网络外城市积极加入、融入创新网络中,在交流与合作中寻求自身创新发展。

其二,推动创新平台建设,营造良好的创新合作环境。东北三省在与外界进行合作创新时存在一定的合作偏好与依附,在空间上更倾向于与地理距离较近的北京、天津等地进行创新交流,且创新联系多与石油化工等重工业相关。东北三省地理距离的限制与产业重型化,导致技术在向外转化和向内吸收时受到阻碍。为此,东北三省应努力消除行政壁垒,积极招商引资、项目孵化,增加知识获取、合作交流的机会,为知识流动和技术交流创造良好的条件,以适应新能源、大数据等新经济发展的需要;通过拓展合作获取差异化知识,学习先进的技术与经验,从而破除“路径锁定”与“路径依赖”,打破创新交流屏障,形成创新发展新路径。

其三,注重官产学研深度合作,充分发挥政府和大企大院大所的带动作用。东北三省拥有“鞍钢”“本钢”“中国一汽”等大型企业,吉林大学、哈尔滨工业大学、中科院长春光机所等高等院校和科研机构,拥有良好的产业基础和创新实力。这些大企、大院、大所应注重人才吸引,激发科创潜力,形成核心知识与技术,提高自身创新活力与竞争力,从而带动当地产业发展与转型,促进城市创新。此外,政府应充分发挥自身带头作用,积极与各地的企业、高校、科研单位等创新主体开展深层次的合作,同时实施科技补助、奖励等激励政策,减轻创新交流成本压力,在创新合作中充分发挥制度创新和政策保障作用。