粵港澳大灣區(qū)與周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)演化及影響因素研究

陳 欣 周 藝 黃銳敏

（1.華南理工大學(xué)電子商務(wù)系；2.華南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院 廣東廣州 510006）

引言與文獻(xiàn)概述

2019年7月廣東省委省政府印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建“一核一帶一區(qū)”區(qū)域發(fā)展新格局促進(jìn)全省區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的意見》，強(qiáng)調(diào)要構(gòu)建開放型融合發(fā)展的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新共同體?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》也明確指出，要積極穩(wěn)妥推進(jìn)粵港澳大灣區(qū)建設(shè)，通過提升大灣區(qū)的創(chuàng)新策源能力強(qiáng)化其對區(qū)域發(fā)展的輻射帶動作用。在此背景下，粵港澳大灣區(qū)及周邊城市間科技合作呈現(xiàn)何種態(tài)勢？隨時(shí)間演化有哪些變化趨勢？主要受哪些因素的影響？這些問題的研究，將有助于形成對粵港澳大灣區(qū)及其“緊鄰圈層”協(xié)同創(chuàng)新共同體發(fā)展態(tài)勢的整體認(rèn)識，從而為完善區(qū)域創(chuàng)新體系、制定深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動和協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略提供科學(xué)依據(jù)與決策參考。

近年來，從網(wǎng)絡(luò)視角考察粵港澳大灣區(qū)科技合作問題正成為研究熱點(diǎn)，相關(guān)研究可分為如下兩類：一類基于特定年份或時(shí)間段對粵港澳大灣區(qū)城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行靜態(tài)分析。王鵬、李彥（2018）基于中間人分析視角，分析了粵港澳大灣區(qū)11城在城際創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中所充當(dāng)?shù)闹虚g人角色及其影響因素；曾志敏、楊澤森（2018）基于2012-2016年科技論文和專利數(shù)據(jù)，分析了粵港澳大灣區(qū)知識創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，并以華南理工大學(xué)為例探析了研究型大學(xué)參與區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)過程中的難點(diǎn)和問題；劉心怡（2020）選取2012-2016年粵港澳大灣區(qū)珠三角九市專利申請相關(guān)數(shù)據(jù)，綜合利用主成分分析法、地理引力模型與社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，研究了粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新水平及城市創(chuàng)新分工。另一類則從動態(tài)演化視角，研究了粵港澳大灣區(qū)城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的演化過程及影響因素。馬海濤等（2018）選取1990-2016年web of science國際期刊科研論文合著數(shù)據(jù)，采用基尼系數(shù)測度屬性和功能多中心性的方法，探討了粵港澳大灣區(qū)11城知識多中心性的演化過程與機(jī)制；高爽等（2019）以2000年、2005年、2010年和2018年4個(gè)年份粵港澳大灣區(qū)11城國內(nèi)外期刊數(shù)據(jù)庫合著論文數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究了大灣區(qū)知識網(wǎng)絡(luò)的演化特征與影響因素；韓孟杉等（2019）以粵港澳大灣區(qū)及周邊城市2001-2018年專利合作數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，分析了粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空演變特征；覃成林、黃龍杰（2019）利用城際發(fā)明專利合作數(shù)量衡量城市間創(chuàng)新合作水平，從網(wǎng)絡(luò)與空間視角，研究了廣州在粵港澳大灣區(qū)11城創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中的地位與作用；許培源、吳貴華（2019）選取2000年、2004年、2008年、2012年和2016年web of science科研合作研究數(shù)據(jù)，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究了粵港澳大灣區(qū)知識創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)空間演化，并利用QAP回歸模型分析多維臨近性對網(wǎng)絡(luò)演化的影響機(jī)制及效果；李文輝等（2019）利用1992-2017年粵港澳大灣區(qū)11城聯(lián)合申請專利數(shù)據(jù)，用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法從整體層面和節(jié)點(diǎn)層面開展研究，綜合包括宏觀的城市、中觀的組織及微觀的個(gè)體3個(gè)層面的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，分析了大灣區(qū)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化過程及機(jī)理；劉佳等（2020）采用Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中2008—2018年粵港澳大灣區(qū)城市群（粵港澳大灣區(qū)11城及環(huán)珠三角6城）的合著論文構(gòu)建知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，借助社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究城市群創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化態(tài)勢，并且運(yùn)用QAP回歸分析探索經(jīng)濟(jì)距離、生產(chǎn)力相似度、地理距離、制度距離、認(rèn)知距離及互聯(lián)網(wǎng)通達(dá)度6個(gè)因素對粵港澳大灣區(qū)知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的影響；王方方等（2020）基于2009年、2013年和2017年粵港澳大灣區(qū)11城3種專利授權(quán)數(shù)據(jù)，結(jié)合熵權(quán)法和層次分析法構(gòu)建創(chuàng)新活度評價(jià)指標(biāo)，基于改進(jìn)的引力模型構(gòu)建粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新活度關(guān)聯(lián)矩陣，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法研究粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)結(jié)構(gòu)及動態(tài)演化特征，并以2017年為時(shí)間點(diǎn)，運(yùn)用QAP分析方法分析地理距離、高鐵設(shè)施、創(chuàng)新要素集聚與擴(kuò)散、科研投入、產(chǎn)品消費(fèi)5個(gè)因素對網(wǎng)絡(luò)演化的影響；鐘韻等（2020）利用1999-2016年粵港澳地區(qū)跨城市PCT專利合作申請數(shù)據(jù)構(gòu)建該區(qū)域的城市創(chuàng)新聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)（研究區(qū)域包括廣東省21個(gè)地級市及香港、澳門兩個(gè)特別行政區(qū)共23個(gè)城市）探討了網(wǎng)絡(luò)特征，繼而基于2012-2016年數(shù)據(jù)從地理鄰近、技術(shù)鄰近、網(wǎng)絡(luò)鄰近、科技鄰近及經(jīng)濟(jì)鄰近5個(gè)角度分析網(wǎng)絡(luò)的影響因素。

總體來看，現(xiàn)有相關(guān)研究主要存在以下不足：研究對象的地域多局限于粵港澳大灣區(qū)11城，未將大灣區(qū)的“緊鄰圈層”納入研究范圍；實(shí)證分析數(shù)據(jù)多限于某個(gè)或數(shù)個(gè)年度的截面數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致其所挖掘的城際科技合作關(guān)系數(shù)據(jù)具有一定的片面性；部分文獻(xiàn)在研究網(wǎng)絡(luò)演化影響因素時(shí)選擇的多個(gè)鄰近性維度在概念上存在沖突或重疊。綜上，本文基于incoPat專利信息平臺檢索粵港澳大灣區(qū)及周邊地區(qū)共23城在2010-2018年間城際聯(lián)合申請的中國發(fā)明專利數(shù)據(jù)，以3年為間隔將這9年分為3個(gè)階段，構(gòu)建各階段城際科技合作網(wǎng)絡(luò)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究網(wǎng)絡(luò)的演化特征，并利用QAP方法分析多維臨近因素對網(wǎng)絡(luò)演化的影響。

數(shù)據(jù)來源與研究方法

粵港澳大灣區(qū)涵蓋珠三角9個(gè)地級市及香港、澳門2個(gè)特別行政區(qū)。為了能夠從更廣闊的視角研究大灣區(qū)及其緊密圈層的科技合作，本文的研究范圍除以上11個(gè)城市外還包括周邊粵東西北地區(qū)的12個(gè)地級市。

（一）數(shù)據(jù)來源與處理

聯(lián)合申請專利是科學(xué)與技術(shù)合作的主要形式，常作為衡量科技合作情況的指標(biāo)。專利具有地域性，粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群合作申請PCT專利或包括美國在內(nèi)的國外專利數(shù)量相對較少，相比而言，聯(lián)合申請中國專利數(shù)據(jù)更充足。發(fā)明專利因需具備“突出的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著的進(jìn)步”而比實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)兩類專利更能體現(xiàn)創(chuàng)造性水平，因此本文選擇以兩個(gè)或以上城市共同申請的中國發(fā)明專利數(shù)據(jù)表征城際科技合作聯(lián)系。

本文數(shù)據(jù)來源于incoPat科技創(chuàng)新情報(bào)平臺，該平臺收錄了包括中國等全球120個(gè)國家、組織或地區(qū)超過1.41億件專利數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)字段完善，可提供中國專利的申請?zhí)?、申請日、申請人、申請人地市、申請人省市?40個(gè)檢索字段。本文檢索時(shí)間為2020年6月10日至20日，利用incoPat平臺提供的申請人地市（省市）字段進(jìn)行檢索，并將申請人所在地包括粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群中兩個(gè)或以上城市的中國發(fā)明專利聯(lián)合申請作為統(tǒng)計(jì)對象，不考慮申請人所在地是否有研究范圍以外的情況。數(shù)據(jù)獲取及處理過程如下：首先，專利檢索、下載及數(shù)據(jù)初步清洗。逐年檢索各城市申請人為2個(gè)及以上的專利申請，如采用檢索式city=（廣州） AND ady=2010 AND no-ap=[2 to 1000]檢索廣州市2010年申請人大于等于2的所有專利申請，僅選擇并下載發(fā)明申請；其次，地理信息匹配。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行人工處理，識別每條專利申請人對應(yīng)的空間地理信息（即申請人所在的城市），篩選出符合本文研究范圍的專利數(shù)據(jù)（由于申請人為個(gè)人時(shí)無法獲知其所屬城市，剔除申請人類型全部為個(gè)人或只有1個(gè)組織其余均為個(gè)人的數(shù)據(jù)），繼而將專利申請人間的合作關(guān)系轉(zhuǎn)換為城市間的科技合作聯(lián)系；最后，匯總并核查數(shù)據(jù)。匯總本文研究范圍內(nèi)23個(gè)城市間的聯(lián)合專利申請數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行人工校驗(yàn)。

鑒于專利從申請到公開、入庫具有時(shí)滯性，本文將時(shí)間跨度設(shè)定為2010-2018年，并按照專利申請日以3年為間隔將這9年粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群城際聯(lián)合申請中國發(fā)明專利數(shù)據(jù)分為三個(gè)階段，即2010-2012年、2013-2015年、2016-2018年?；谝陨蠑?shù)據(jù)，構(gòu)建三個(gè)階段的城際科技合作矩陣，矩陣中對角線取值為0，非對角線上矩陣單元V（a，b）的值代表城市a與城市b聯(lián)合申請中國發(fā)明專利的數(shù)量：如果城市a與城市b在某個(gè)階段合作申請了X項(xiàng)中國發(fā)明專利，則在該階段對稱矩陣中對應(yīng)的矩陣單元值為X；如果某兩個(gè)城市在某階段并未聯(lián)合申請中國發(fā)明專利，則在該階段對稱矩陣中對應(yīng)的矩陣單元值為0。

（二）研究方法

以城市為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、城市間共同申請中國發(fā)明專利的關(guān)系為連線構(gòu)建城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)矩陣。采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法從網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)、核心節(jié)點(diǎn)、拓?fù)鋱D三個(gè)層面分析2010-2018年間粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)的演化特征。其一，以網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度和平均路徑長度4個(gè)指標(biāo)表征網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)的演化特征。其中，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模表示網(wǎng)絡(luò)中開展城際聯(lián)合專利申請的節(jié)點(diǎn)城市數(shù)量，網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)中城際專利聯(lián)合申請關(guān)系的總量，網(wǎng)絡(luò)密度反映網(wǎng)絡(luò)中城際科技合作關(guān)系的疏密程度，平均路徑長度反映網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)城市間開展專利聯(lián)合申請的難易程度；其二，以點(diǎn)度中心度、接近中心度和中間中心度指標(biāo)值排名前5的節(jié)點(diǎn)城市作為網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)城市。其中，點(diǎn)度中心度刻畫與網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn)城市開展專利聯(lián)合申請的節(jié)點(diǎn)城市數(shù)量，反映了該節(jié)點(diǎn)城市在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。接近中心度表征網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn)城市不受其他節(jié)點(diǎn)城市控制的程度大小。中間中心度反映網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn)城市對其他節(jié)點(diǎn)城市間共同申請專利的影響大小。以上社會網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)的數(shù)值均可通過如下步驟獲得，將臨界值設(shè)置為9以除去偶發(fā)、零散的專利聯(lián)合申請關(guān)系，對3個(gè)階段的原始矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行“二值化”處理并除去孤立點(diǎn)，再利用Ucinet6軟件計(jì)算結(jié)果；其三，用Ucinet6軟件中的繪圖工具NetDraw繪制各階段城際科技合作網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋱D。為使復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征更為清晰，過濾掉網(wǎng)絡(luò)中合作頻次小于10的連接。圖中節(jié)點(diǎn)為粵港澳大灣區(qū)及周邊地區(qū)的23個(gè)城市，節(jié)點(diǎn)的大小反映了該節(jié)點(diǎn)城市與城市群中其他節(jié)點(diǎn)城市開展聯(lián)合專利申請的廣度，節(jié)點(diǎn)越大說明與該節(jié)點(diǎn)城市聯(lián)合申請中國發(fā)明專利的城市越多；圖中節(jié)點(diǎn)間連線表征節(jié)點(diǎn)城市間聯(lián)合申請專利的合作關(guān)系，連線的粗細(xì)刻畫了該連線所聯(lián)結(jié)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)城市間科技合作的強(qiáng)度，連線越粗說明該連線聯(lián)結(jié)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)城市間聯(lián)合申請中國發(fā)明專利的頻次越高。

然后，基于已有文獻(xiàn)選擇技術(shù)鄰近、地理鄰近、經(jīng)濟(jì)鄰近和制度鄰近為影響因素，構(gòu)建多維鄰近矩陣作為自變量，以上文中的三個(gè)階段城際科技合作矩陣為因變量，利用更適合于關(guān)系數(shù)據(jù)的二次指派程序（QAP）分析方法研究粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)演化的影響因素（劉軍，2009）。

網(wǎng)絡(luò)演化特征分析

（一）網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)演化分析

粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)指標(biāo)數(shù)值如表1所示。表中數(shù)據(jù)說明，三個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)規(guī)模逐漸增加，第1階段中網(wǎng)絡(luò)規(guī)模僅為16，尚有近三分之一的節(jié)點(diǎn)城市未開展城際科技合作，在隨后的2個(gè)階段這一指標(biāo)分別增至19和22，可見隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷增加，第3階段除澳門可能因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)過于單一未開展城際科技合作活動外，區(qū)域內(nèi)其他22個(gè)城市均實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)覆蓋；網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)持續(xù)增長，第1階段該指標(biāo)值為126，隨后在第2、3階段分別增至144和224；網(wǎng)絡(luò)密度從第1階段的0.2167降低至第2階段的0.1871，其后在第3階段增至0.2511，呈波動上升趨勢，且整體處于較低水平；平均距離數(shù)值始終偏小且持續(xù)降低，依次為1.933、1.930和1.749。

表1 三個(gè)階段粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)指標(biāo)

以上說明，隨著時(shí)間的推移，網(wǎng)絡(luò)中越來越多的節(jié)點(diǎn)城市間開展了城際聯(lián)合專利申請，且城際科技合作關(guān)系總量持續(xù)增加，但城市間的科技合作關(guān)系始終非常稀疏，網(wǎng)絡(luò)整體較松散，特別是在第2階段，盡管較之前一階段開展城際科技合作的節(jié)點(diǎn)城市有所增長，但合作關(guān)系并未得到同等程度的增加，導(dǎo)致這一時(shí)期網(wǎng)絡(luò)密度有所減少，第3階段網(wǎng)絡(luò)密度才隨著城際科技合作關(guān)系數(shù)量的大幅提升而重現(xiàn)增長的趨勢，網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)城市只要通過較短的路徑即可與其他節(jié)點(diǎn)城市建立科技合作關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)仍有較大發(fā)展空間。

（二）網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)演化分析

三個(gè)階段粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心度、接近中心度、中間中心度3個(gè)指標(biāo)排名前5的城市見表2?？梢钥闯?，2010-2018年間網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)出穩(wěn)定性和聚集性。

表2 三個(gè)階段粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo)排名前5的城市

穩(wěn)定性體現(xiàn)在，網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位的城市較為穩(wěn)定，9年間大部分核心節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位未出現(xiàn)大幅波動。根據(jù)核心城市在網(wǎng)絡(luò)中地位的演化情況，可將其劃分為穩(wěn)定型、上升型和下降型三類。首先，三個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中3類中心度指標(biāo)值始終位居前3甲的節(jié)點(diǎn)城市依次是廣州、深圳和佛山，是網(wǎng)絡(luò)中的“穩(wěn)定型”核心節(jié)點(diǎn)。比較來看，不論哪個(gè)階段或哪種中心度，廣州的排名始終位列榜首，而深圳、佛山則緊跟其后，可見這3個(gè)節(jié)點(diǎn)城市在網(wǎng)絡(luò)中長期占據(jù)了核心節(jié)點(diǎn)的位置，扮演著“控制閥門”和“橋梁”的角色，對科技合作資源具有強(qiáng)大的控制能力，其他城市大多只能借助這3個(gè)城市來開展城際科技合作。其次，2010-2018年間東莞、中山兩市多次在網(wǎng)絡(luò)3類中心度指標(biāo)前5榜單，其在網(wǎng)絡(luò)中的地位從第1-3階段逐漸得到鞏固，是網(wǎng)絡(luò)中的“上升型”核心節(jié)點(diǎn)。在第1階段，東莞的接近中心度、中山的中間中心度數(shù)值均位列第4位，而兩市的度數(shù)中心度則并列第4；第2階段，東莞的3類中心度指標(biāo)均排在第4位，但這一時(shí)期中山的接近中心度和中間中心度的指標(biāo)排名卻有所下滑，僅有度數(shù)中心度指標(biāo)的數(shù)值進(jìn)入了前5榜單；到第3階段，網(wǎng)絡(luò)中3類中心度指標(biāo)排名第4的城市均為東莞，位列第5的城市則均為中山。再次，江門、惠州、珠海、香港、肇慶5個(gè)城市雖在第1、2階段網(wǎng)絡(luò)3類中心度指標(biāo)排名曾躋身前5，但在第3階段均跌出了榜單，說明隨著時(shí)間的推移，這些城市在網(wǎng)絡(luò)中的地位下降了，是網(wǎng)絡(luò)中的“下降型”核心節(jié)點(diǎn)。

聚集性體現(xiàn)在，盡管上升型和下降型兩類核心節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的核心地位隨著網(wǎng)絡(luò)演化而略有變化，9年間網(wǎng)絡(luò)中所有核心節(jié)點(diǎn)城市全都位于粵港澳大灣區(qū)。隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，周邊粵東西北地區(qū)12城市中一直未出現(xiàn)核心節(jié)點(diǎn)，說明網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)在空間分布上極為集中。

（三）網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D演化分析

三個(gè)階段粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋱D見圖1。為更好地描述網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D演化特征，做出如下兩點(diǎn)規(guī)定：第一，設(shè)圖中某節(jié)點(diǎn)城市直接連接的節(jié)點(diǎn)數(shù)為N，若N值大于等于10為超大節(jié)點(diǎn)；N值大于等于5且小于10為較大節(jié)點(diǎn)；N值小于5為小節(jié)點(diǎn)；第二，將圖中某連線表示的合作頻次設(shè)為L，若L值大于等于500則該連線為超粗線；大于等于100且小于500為較粗線；小于100為細(xì)線。

圖1 三個(gè)階段粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

各階段網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)分布情況如表3所示?？梢钥闯?，2010-2018年間網(wǎng)絡(luò)中3類節(jié)點(diǎn)整體均呈增長趨勢，小節(jié)點(diǎn)的數(shù)量在各階段都遠(yuǎn)超另兩類節(jié)點(diǎn)。具體來說，三個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中超大節(jié)點(diǎn)數(shù)量極少，前2個(gè)階段均僅有1個(gè)，到第3階段增至3個(gè)，地理位置亦均位于珠三角；較大節(jié)點(diǎn)數(shù)量略多于超大節(jié)點(diǎn)，前2個(gè)階段均為2個(gè)，到第3階段增至3個(gè)，且均位于珠三角；小節(jié)點(diǎn)數(shù)量要大大多于另兩類節(jié)點(diǎn)，依次為13、16和16，地理位置遍布粵港澳大灣區(qū)及周邊地區(qū)。相比而言，3階段網(wǎng)絡(luò)中珠三角的小節(jié)點(diǎn)數(shù)量分別為6個(gè)、6個(gè)和3個(gè)，是唯一一個(gè)小節(jié)點(diǎn)數(shù)量有所減少的地區(qū)；粵東地區(qū)在前2個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中的小節(jié)點(diǎn)數(shù)量是最少的，分別為1個(gè)和2個(gè)，到第3階段才增至4個(gè)；粵西地區(qū)在前2個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中的小節(jié)點(diǎn)數(shù)量分別為2個(gè)和3個(gè)，略高于粵東地區(qū)，到第3階段也達(dá)到4個(gè)；粵北地區(qū)在第1階段有3個(gè)小節(jié)點(diǎn)，隨后兩個(gè)階段都是4個(gè)；港澳兩個(gè)特別行政區(qū)僅有香港是小節(jié)點(diǎn)，澳門始終是網(wǎng)絡(luò)中的孤立點(diǎn)。

表3 三個(gè)階段粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)不同類型節(jié)點(diǎn)分布情況

各階段網(wǎng)絡(luò)中連線分布情況見圖2?？梢钥闯觯齻€(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中3類連線均呈增長趨勢，而細(xì)線的數(shù)量在各階段都大大超過另兩類連線。具體來看，超粗線在前2個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)量僅為1條和2條，到第3階段則激增至9條；較粗線在第1階段網(wǎng)絡(luò)中為4條，到第2、3階段分別翻至8條和16條；3階段網(wǎng)絡(luò)中細(xì)線數(shù)量分別為21、22和33條。從連線聯(lián)結(jié)的合作節(jié)點(diǎn)城市看，三個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中的合作對多在珠三角9市之間或其他地區(qū)城市與珠三角9市中的廣州、深圳等市之間形成，粵東西北地區(qū)內(nèi)部的城市之間極少開展科技合作（第1階段網(wǎng)絡(luò)中粵東西北地區(qū)內(nèi)的城市間完全沒有合作，第2階段僅有粵西地區(qū)的云浮-肇慶1個(gè)合作對，第3階段也僅有粵西地區(qū)的云浮-肇慶1對和粵東地區(qū)的潮州-汕頭、揭陽-汕頭2對）。尤其是超粗線連接的高頻合作對，基本是在廣州、深圳與其他珠三角城市間形成的。具體來看，第1階段的高頻合作對為東莞-深圳，第2階段為東莞-深圳和廣州-深圳，第3階段有佛山-廣州、佛山-中山、東莞-廣州、廣州-深圳、東莞-深圳、惠州-深圳、惠州-廣州、廣州-珠海、佛山-清遠(yuǎn)，這說明網(wǎng)絡(luò)發(fā)展初期只有東莞-深圳形成了高強(qiáng)度的科技合作，隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，佛山、東莞、中山、惠州、珠海通過與廣州、深圳的連接在珠三角地區(qū)形成了連通性較好且強(qiáng)度較高的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而粵東西北地區(qū)內(nèi)的城市間始終未開展高強(qiáng)度的科技合作。

圖2 三個(gè)階段粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)不同類型連線分布情況

網(wǎng)絡(luò)演化影響因素分析

（一）影響因素選擇與模型構(gòu)建

在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上以技術(shù)、地理、經(jīng)濟(jì)和制度4個(gè)鄰近性為自變量，設(shè)定粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作關(guān)系為因變量，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

T=f(TecS,Geo,Eco,Ins)

其中，T為城市群科技合作關(guān)系矩陣，TecS為技術(shù)鄰近性矩陣，Geo 為地理鄰近性矩陣，Eco 為經(jīng)濟(jì)鄰近性矩陣，Ins 為制度鄰近性矩陣。

技術(shù)鄰近性反映開展科技合作的兩個(gè)城市間在技術(shù)知識上的相似程度。具體測度方法如下：首先，利用incoPat專利信息平臺進(jìn)行專利檢索，獲得粵港澳大灣區(qū)及周邊地區(qū)所有城市在2010-2018年間申請的中國發(fā)明專利數(shù)據(jù)；其次，根據(jù)IPC主分類號對各城的中國發(fā)明專利進(jìn)行分類，可得到各城在不同技術(shù)領(lǐng)域所占的比例；再次，基于現(xiàn)有文獻(xiàn)的專利結(jié)構(gòu)相似系數(shù)計(jì)算公式（公式1）得到技術(shù)鄰近性矩陣（Jaffe，1986）。其中，Xik和Xjk分別代表城市i和城市j在k技術(shù)領(lǐng)域申請專利數(shù)量的占比情況，TecSij代表城市i和城市j的技術(shù)相似程度，取值范圍在0-1之間，數(shù)值越接近1表明兩個(gè)城市間在技術(shù)領(lǐng)域的差異越小。

地理鄰近性是指開展科技合作的兩個(gè)城市間在空間距離上的接近程度?；谝延形墨I(xiàn)（Jaffe，1986），本文采用城市間的球面地理距離計(jì)算這一指標(biāo)。具體方法是：利用Google map獲得各城市的經(jīng)緯度，再根據(jù)公式（2）計(jì)算獲得城市間的地理距離。其中，R表示地球半徑（以6371千米為計(jì)算基準(zhǔn)），Geoij表示城市i和城市j之間的球面地理距離，ai和aj分別表示城市i和城市j的經(jīng)度，βi和βj分別表示城市i和城市j的緯度。對計(jì)算所得的地理距離進(jìn)行處理（見公式3）（許培源等，2019），Geo 的取值范圍為0-1，越接近1說明兩個(gè)城市間的距離越近。

經(jīng)濟(jì)鄰近性是指科技合作的城市在經(jīng)濟(jì)水平上的接近程度。本文將城市間的人均GDP差異作為經(jīng)濟(jì)差距，數(shù)據(jù)來源統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒。

制度鄰近性是指科技合作的城市在制度環(huán)境方面的接近程度?；浉郯拇鬄硡^(qū)及周邊地區(qū)中存在多種行政制度，行政級別高的城市會有更卓越的創(chuàng)新表現(xiàn)，本文參考已有文獻(xiàn)的做法（許培源等，2019），根據(jù)研究區(qū)域內(nèi)各城市的實(shí)際情況，采用虛擬變量的方法賦值：地級市為1，省會城市、經(jīng)濟(jì)特區(qū)為2，香港、澳門特別行政區(qū)為3。

（二）結(jié)果分析

表4顯示選擇2000次隨機(jī)置換對粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)演化各影響因素矩陣與科技合作關(guān)系矩陣進(jìn)行QAP分析的結(jié)果（表中*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01），可以看出，不同鄰近效應(yīng)對城際科技合作網(wǎng)絡(luò)演化的影響存在差異。

表4 多維臨近對粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)演化影響的QAP回歸結(jié)果

第一，三個(gè)階段技術(shù)鄰近性系數(shù)均為正數(shù)，但只有第1階段通過了顯著性檢驗(yàn)，隨后2個(gè)階段均未通過，說明這一變量僅在第1階段對城際科技合作網(wǎng)絡(luò)發(fā)展有著一定的促進(jìn)作用，其后則沒有產(chǎn)生顯著的影響?？梢姡诎l(fā)展初期，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)城市更多地選擇技術(shù)相似程度高的城市進(jìn)行科技合作，但隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，技術(shù)鄰近性不再是城市間開展科技合作的主要驅(qū)動因素。

第二，三個(gè)階段地理鄰近性的系數(shù)均為正，數(shù)值不斷增加，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明地理鄰近性對粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)的演化具有顯著的正向作用，其影響作用隨著時(shí)間推移而不斷增強(qiáng)。這表明，盡管信息技術(shù)不斷發(fā)展、交通基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，地理距離仍是制約粵港澳大灣區(qū)及周邊地區(qū)城市間開展科技合作的重要因素，且其影響程度不斷增強(qiáng)。

第三，經(jīng)濟(jì)鄰近性在三個(gè)階段模型中的系數(shù)均為負(fù)數(shù)，數(shù)值不斷增加，且通過了1%或5%的顯著性檢驗(yàn)，顯示經(jīng)濟(jì)鄰近性對網(wǎng)絡(luò)演化具有明顯的負(fù)面效應(yīng)，即當(dāng)節(jié)點(diǎn)城市間經(jīng)濟(jì)水平差距較大時(shí)，城市間形成科技合作的可能更大。

第四，制度鄰近在三個(gè)階段的系數(shù)都是負(fù)數(shù)，數(shù)值先降后升，且在第1階段通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，在第2和第3階段通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，說明制度鄰近性對網(wǎng)絡(luò)演化具有顯著的負(fù)面影響，即網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)城市更傾向于選擇與制度環(huán)境不同的城市開展科技合作。以上兩點(diǎn)表明，經(jīng)濟(jì)鄰近性和制度鄰近性始終對網(wǎng)絡(luò)具有負(fù)向阻礙作用，經(jīng)濟(jì)水平接近、制度環(huán)境相似的城市間越難以形成科技合作，這也符合上文中同為地級市的粵東西北地區(qū)多于省會城市合作而極少在之間形成科技合作的情況。

結(jié)論與建議

本研究選取2010-2018年間粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作數(shù)據(jù)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)演化特征及影響因素進(jìn)行了分析，主要得到以下結(jié)論：一是從網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)演化看，粵港澳大灣區(qū)及周邊城市群科技合作網(wǎng)絡(luò)的演化呈現(xiàn)如下特點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)規(guī)模穩(wěn)步增長，網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)持續(xù)增加，網(wǎng)絡(luò)密度波動性上升、一直處于較低水平，網(wǎng)絡(luò)中城際科技合作關(guān)系較為稀疏，平均距離始終較低且持續(xù)減少。整體上說，網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平不高，還處于成長階段；二是從網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)演化看，網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出兩大特點(diǎn)。各階段網(wǎng)絡(luò)中的大部分核心節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位變化不大，顯示出較強(qiáng)的穩(wěn)定型。三階段網(wǎng)絡(luò)中所有核心節(jié)點(diǎn)城市均位于粵港澳大灣區(qū)，在空間布局上顯示出聚集性；三是從網(wǎng)絡(luò)可視圖演化看，三個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和連線分布始終呈現(xiàn)不均衡態(tài)勢。從節(jié)點(diǎn)分布的情況看，網(wǎng)絡(luò)中3種不同類型節(jié)點(diǎn)均呈增長趨勢，且9年間網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的主體一直是小節(jié)點(diǎn)，超大節(jié)點(diǎn)和大節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少且均位于珠三角。從網(wǎng)絡(luò)中連線分布的演化情況看，3種不同類型連線都保持連續(xù)增長的態(tài)勢，且三個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中的細(xì)線數(shù)量始終遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過粗線和超粗線，而網(wǎng)絡(luò)中超粗線連接的高頻合作對大多是在珠三角9城市中經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的廣州、深圳等城市間。四是從網(wǎng)絡(luò)的演化影響因素看，技術(shù)鄰近性對網(wǎng)絡(luò)演化產(chǎn)生的影響從有到無，地理鄰近性一直顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)中城際科技合作，經(jīng)濟(jì)鄰近性和制度鄰近性則是對網(wǎng)絡(luò)演化有著顯著的負(fù)向影響。

基于上述結(jié)論，本文提出如下建議：第一，從網(wǎng)絡(luò)不同類型節(jié)點(diǎn)而言，應(yīng)基于各類節(jié)點(diǎn)的具體情況有針對性地促進(jìn)城際科技合作的開展。一方面，應(yīng)依托網(wǎng)絡(luò)中的三類核心節(jié)點(diǎn)城市，通過“多核驅(qū)動”全面提升網(wǎng)絡(luò)中城際科技合作的廣度和深度，以促使網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展。其一，廣州、深圳、佛山3市作為網(wǎng)絡(luò)中的“穩(wěn)定型”核心節(jié)點(diǎn)，目前已與絕大部分節(jié)點(diǎn)城市開展了聯(lián)合專利申請，未來應(yīng)著重提高合作強(qiáng)度的均衡性，從而解決目前并未與網(wǎng)絡(luò)中大多數(shù)位于粵東西北地區(qū)的節(jié)點(diǎn)城市開展深入合作的問題；東莞、中山作為網(wǎng)絡(luò)中的“上升型”核心節(jié)點(diǎn)，應(yīng)進(jìn)一步提高城際科技合作的寬度和強(qiáng)度，尋找更多的科技合作對象形成更多的高頻合作對，爭取晉級為網(wǎng)絡(luò)中的“穩(wěn)定型”核心節(jié)點(diǎn)；“下降型”核心節(jié)點(diǎn)，特別是作為創(chuàng)新活動最為活躍地區(qū)之一的香港，應(yīng)大力鼓勵(lì)其基于自身的創(chuàng)新資源與能力優(yōu)勢，選取合適的合作對象，爭取重新成為網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)。另一方面，針對網(wǎng)絡(luò)中粵東西北地區(qū)的12城市，應(yīng)從宏觀上制定協(xié)同創(chuàng)新激勵(lì)政策引導(dǎo)其積極拓展城際科技合作伙伴，進(jìn)一步加強(qiáng)現(xiàn)有城際科技合作關(guān)系。與粵港澳大灣區(qū)相比，粵東西北周邊地區(qū)的12個(gè)城市經(jīng)濟(jì)水平相對較低、制度環(huán)境接近，在三個(gè)階段網(wǎng)絡(luò)中的城際科技合作關(guān)系極其稀疏，且均沒有發(fā)展成為網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)。鑒于經(jīng)濟(jì)鄰近性和制度鄰近性2個(gè)因素對網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的負(fù)向影響，目前這12城市主要是與廣州、深圳、佛山等核心節(jié)點(diǎn)城市開展科技合作，而12個(gè)城市之間的合作非常有限，不僅幾乎沒有形成高頻合作，甚至連合作強(qiáng)度較低的細(xì)線數(shù)量也十分稀少，已嚴(yán)重制約了網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。在這一情況下，應(yīng)結(jié)合各市的實(shí)際情況制定激勵(lì)政策，采取因地制宜的促進(jìn)措施推動這些城市開展城際科技合作。

第二，從網(wǎng)絡(luò)演化的影響因素而言，應(yīng)基于不同鄰近性的影響情況有針對性地提出網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略。其一，鑒于技術(shù)鄰近對網(wǎng)絡(luò)演化的影響不大、地理鄰近有顯著正向影響、經(jīng)濟(jì)鄰近和制度鄰近性有顯著負(fù)向影響，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)城市傾向于同自身經(jīng)濟(jì)水平、制度環(huán)境差別大、且地理位置鄰近的城市合作，而較少受城市間技術(shù)是否能形成互補(bǔ)等因素的影響，粵港澳大灣區(qū)及周邊地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)不同城市特別是經(jīng)濟(jì)水平、制度環(huán)境接近的城市之間的創(chuàng)新規(guī)劃對接、創(chuàng)新資源共享和創(chuàng)新攻關(guān)協(xié)同，在全區(qū)域統(tǒng)籌規(guī)劃、合理布局產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)上，圍繞產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展城際科技合作網(wǎng)絡(luò)，以產(chǎn)業(yè)鏈與創(chuàng)新鏈的融合發(fā)展為導(dǎo)向促進(jìn)全網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。其二，應(yīng)在粵港澳大灣區(qū)及周邊地區(qū)進(jìn)一步加大交通及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)，以克服地理距離對城際科技合作的負(fù)面影響。