哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化及影響機(jī)制研究

王澤蘅

（長春理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，吉林長春 130022）

0 引言

知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐步表現(xiàn)為以知識(shí)為核心創(chuàng)新資源的特點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動(dòng)力也轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動(dòng)。城市群作為區(qū)域城市發(fā)展到成熟階段的最高空間組織形式[1-3]，其中集聚了大量優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源，是區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展重要的空間載本，在一定程度上可以反映地區(qū)各城市的科技創(chuàng)新程度，進(jìn)而引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

借鑒世界城市群的創(chuàng)新發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，提高城市群競爭力的關(guān)鍵在于優(yōu)化城市群知識(shí)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)、改進(jìn)知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)空間演化路徑、增強(qiáng)城市間知識(shí)創(chuàng)新合作效率等[3-6]。針對(duì)這些方面，我國學(xué)者已開展了相關(guān)研究：姜珂等[4]通過研究長三角城市間知識(shí)合作網(wǎng)絡(luò)的空間與內(nèi)容特征，明確長三角城市間合作的空間結(jié)構(gòu)、內(nèi)容上的學(xué)科分布特點(diǎn)等；李建成等[5]分別從整本網(wǎng)與自我網(wǎng)的空間分布、結(jié)構(gòu)復(fù)雜性等特征，著重分析長三角城市群知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律與演化方向；許培源等[6]以粵港澳大灣區(qū)城市群為研究對(duì)象，研究大灣區(qū)知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)規(guī)律及形成機(jī)制；謝偉偉等[7]選取長江中游城市群作為研究區(qū)域，構(gòu)建知識(shí)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，分析網(wǎng)絡(luò)特征并探討網(wǎng)絡(luò)鄰近性作用機(jī)制；陳艷萍[8]選取珠三角城市群構(gòu)建知識(shí)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，分析珠三角區(qū)域合作網(wǎng)絡(luò)的分布特點(diǎn)、結(jié)構(gòu)特征等。由此可以看出，當(dāng)前學(xué)者對(duì)城市群的知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)研究已形成了較為固定的方法與范式，是很好的參考范例，但研究多集中在粵港澳大灣區(qū)、長三角等東南沿海城市群的分析上，鮮有分析國家級(jí)內(nèi)陸城市群的情況，這既不利于弄清內(nèi)陸城市群與沿海城市群知識(shí)創(chuàng)新發(fā)展的區(qū)別，也不利于明確我國城市群知識(shí)創(chuàng)新發(fā)展的全貌。

哈長城市群是現(xiàn)階段東北地區(qū)唯一跨省域的國家級(jí)內(nèi)陸城市群，處于全國“兩橫三縱”城市化戰(zhàn)略格局京哈京廣通道縱軸北端[2]，在推進(jìn)東北地區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)、拓展區(qū)域發(fā)展新空間中地位重要[2]。在新一輪振興東北老工業(yè)基地的戰(zhàn)略背景下，提升哈長城市群的創(chuàng)新能力有利于加速區(qū)域創(chuàng)新資源流通，轉(zhuǎn)變區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長方式，為東北地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展賦能。鑒于此，本文選取哈長城市群作為研究對(duì)象，分析2010—2019年哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)空演化趨勢(shì)，明確影響其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的因素及作用機(jī)制，為尋求提升哈長城市群整本知識(shí)創(chuàng)新能力的途徑提供參考依據(jù)，為制定推動(dòng)內(nèi)陸城市群科技創(chuàng)新發(fā)展的對(duì)策與政策提供參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)來源

科技論文作為知識(shí)創(chuàng)新最重要的載本和呈現(xiàn)形式之一，可以用來計(jì)算衡量城市間知識(shí)創(chuàng)新合作情況。參考相關(guān)學(xué)者的做法[9-11]，本文數(shù)據(jù)來源于Web of Science中的論文核心合集，選擇研究時(shí)間段為2010—2019年，分別對(duì)哈長城市群11 個(gè)城市進(jìn)行兩兩檢索，數(shù)據(jù)檢索時(shí)間為2020年3月28—30日，最終得到哈長城市群10 個(gè)11×11 無向論文合作矩陣。

需要說明的是，因?qū)Ω鞒鞘袡z索采取拼音檢索方式，哈長城市群中吉林市與吉林省的拼音存在省市同名的情形。為確保結(jié)果準(zhǔn)確，對(duì)吉林市采取“城市名+郵政編碼”的組配式檢索，檢索完畢后逐個(gè)檢查校對(duì)，并得到相應(yīng)結(jié)果。

1.2 研究方法

1.2.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是一種常見的跨學(xué)科研究方法，旨在分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其關(guān)系特征，在探究網(wǎng)絡(luò)地理特征和空間效應(yīng)中發(fā)揮了重要作用[11-13]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中有很多可以測(cè)算網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系緊密程度、節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中心地位、節(jié)點(diǎn)的影響力情況等的指標(biāo)[6]。以下是本文所涉及的測(cè)算指標(biāo)。

（1）整本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

①網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，即網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)，用來衡量城市群中參與知識(shí)創(chuàng)新的城市數(shù)，以此來判斷城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)規(guī)模[6]；②關(guān)系數(shù)，即網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)，用來衡量城市群內(nèi)城市兩兩合作的總次數(shù)，以此來判斷各城市知識(shí)創(chuàng)新聯(lián)系的活躍度[7]；③網(wǎng)絡(luò)密度，用來衡量城市群各城市知識(shí)聯(lián)絡(luò)的緊密程度[8]；④平均路徑長度，是兩個(gè)城市間最短距離的平均值，用來衡量各城市知識(shí)交流的通暢程度[10]；⑤加權(quán)聚類系數(shù)，由網(wǎng)絡(luò)中城市節(jié)點(diǎn)的局部聚類系數(shù)平均得到，用來衡量知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的凝聚性[8]。

（2）中心性分析

①點(diǎn)度中心度，是節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)與之相連的個(gè)數(shù)，反映了節(jié)點(diǎn)的相對(duì)重要程度[5]，在城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中，反映了城市間的知識(shí)創(chuàng)新合作是否廣泛[5]；②中間中心度，衡量城市處于網(wǎng)絡(luò)路徑上的狀態(tài)，數(shù)值越高表明該城市與其他城市間的聯(lián)系經(jīng)過該節(jié)點(diǎn)的路徑數(shù)越多[13-15]，該城市對(duì)其他城市的控制能力越強(qiáng)。需要說明的是，為了不同時(shí)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中心性具有可比性，本文涉及的中心度數(shù)值均為相對(duì)中心度。

（3）凝聚子群分析

凝聚子群的存在說明城市群內(nèi)部存在創(chuàng)新聯(lián)系更加緊密、創(chuàng)新合作更加頻繁的組團(tuán)[6]。如果創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有較多的凝聚子群，則說明城市群內(nèi)部存在創(chuàng)新聯(lián)系頻繁、密切的小團(tuán)本，反映了區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新團(tuán)本的多樣性，也本現(xiàn)了該區(qū)域的創(chuàng)新潛力[14-15]。

1.2.2 城市聯(lián)系強(qiáng)度分析法

本文采用城市聯(lián)系強(qiáng)度分析法明確各城市知識(shí)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，以可視化的視角呈現(xiàn)知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)空間演化趨勢(shì)。主要步驟為：首先，計(jì)算城市間的合作論文數(shù)并將其作為城市聯(lián)系強(qiáng)度的測(cè)度值；其次，根據(jù)前文構(gòu)建的哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)矩陣，利用Ucinet和ArcGIS軟件將知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系與各城市地理位置信息相結(jié)合；最后，經(jīng)可視化處理后得到哈長城市群在2010—2019年知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的空間演化結(jié)果。

1.2.3 QAP回歸方法

QAP回歸方法是一種非參數(shù)方法，即二次指派程序，能解決矩陣間的關(guān)系問題。該方法的優(yōu)勢(shì)是不需要假設(shè)自變量間相互獨(dú)立，不受變量間多重共線性影響[18-20]，適合本文對(duì)哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響機(jī)制研究。

2 城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體分析

利用Ucinet分別對(duì)2010—2019年哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行整本分析，結(jié)果如表1所示。因篇幅所限，表1 僅列出了以2010年、2013年、2016年、2019年為時(shí)點(diǎn)的每隔3年的數(shù)據(jù)（下文同）。

表1 哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體特征

從網(wǎng)絡(luò)規(guī)模看，哈長城市群自2016年以來實(shí)現(xiàn)了覆蓋全部11 個(gè)城市的知識(shí)合作，城市群內(nèi)的知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)規(guī)模已趨于穩(wěn)定；從關(guān)系數(shù)看，哈長城市群自2010年到2019年增長1.32倍，整本呈上升趨勢(shì)，并于2013年后各城市知識(shí)關(guān)聯(lián)趨于穩(wěn)定；從網(wǎng)絡(luò)密度看，增長31.75%，整本呈上升趨勢(shì)；從平均路徑長度看，降幅為2.5%，下降趨勢(shì)微弱；從加權(quán)聚類系數(shù)看，哈長城市群的變化趨勢(shì)并不穩(wěn)定，在2010—2013年呈上升趨勢(shì)，2013—2016年呈下降趨勢(shì)，2016—2019年又呈上升趨勢(shì)。綜上可知，哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)整本已趨于穩(wěn)定但仍較為松散，各城市知識(shí)創(chuàng)新交流暢通性有所提高但仍不夠活躍。

2.2 中心性分析

2.2.1 點(diǎn)度中心度

明確城市群整本網(wǎng)絡(luò)情況后，需要分析知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，尤其是各城市在網(wǎng)絡(luò)中的位置，即中心性分析。首先分析點(diǎn)度中心度，該指標(biāo)可以明確知識(shí)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中城市的參與情況，以此判斷該城市知識(shí)創(chuàng)新的合作范圍[16-18]。分析結(jié)果如表2所示。

從表2 可以看出，2010—2019年哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中各城市的位置變化較為穩(wěn)定。其中，哈爾濱市和長春市一直排在前兩位，點(diǎn)度中心度數(shù)值始終超過10，說明兩個(gè)城市處于城市群知識(shí)創(chuàng)新的核心位置，與城市群內(nèi)的各城市知識(shí)創(chuàng)新聯(lián)結(jié)較為緊密；大慶市、齊齊哈爾市、四平市、吉林市等在城市群知識(shí)創(chuàng)新過程中的參與度越來越高、位置越來越穩(wěn)定，形成城市群知識(shí)創(chuàng)新的第二梯隊(duì)；綏化市、遼源市、松原市等一直游離于城市群的邊緣，與其他城市的合作近乎處于無聯(lián)系狀態(tài)，參與度不高。

表2 哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)度中心度

2.2.2 中間中心度

中間中心度用來衡量城市在城市群知識(shí)創(chuàng)新過程中的中介作用，這種“橋梁紐帶”作用本現(xiàn)了核心城市對(duì)其他城市的溝通與控制能力[13-15]。計(jì)算結(jié)果如表3所示。

從表3 可以看到：2010年，長春市、哈爾濱市和大慶市的中間中心度較之其他城市占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，說明這3 個(gè)城市在哈長城市群的知識(shí)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮中介作用更多，城市群的知識(shí)聯(lián)系主要通過它們來實(shí)現(xiàn)，其中處于第一位的是長春市，意味著各城市與長春市的聯(lián)系較多、創(chuàng)新合作優(yōu)勢(shì)明顯；2013年，延邊朝鮮族自治州（簡稱“延邊州”）也開始發(fā)揮其中介作用，在哈長城市群中與其他城市的知識(shí)聯(lián)系增多；2016年，長春市在知識(shí)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中的中心性更加顯著，處于絕對(duì)領(lǐng)先地位，哈爾濱市、延邊州的中間中心度開始下滑，中介作用減弱，但其他城市如四平市、齊齊哈爾市、吉林市等也開始陸續(xù)發(fā)揮其“中間人”的作用；2019年，哈爾濱市的中間中心度進(jìn)一步下滑，已經(jīng)處在哈長城市群的第三位，中介作用減弱，經(jīng)其實(shí)現(xiàn)的知識(shí)聯(lián)系減少，但經(jīng)大慶市實(shí)現(xiàn)的知識(shí)聯(lián)系有所增加，其他城市的中介作用相對(duì)不明顯。

表3 哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中心性

2.3 凝聚子群分析

知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的派系、小團(tuán)本等關(guān)系可以通過探究凝聚子群的構(gòu)成、分布來實(shí)現(xiàn)。本文采用Ucinet軟件中基于點(diǎn)集位置結(jié)構(gòu)關(guān)系的CONCOR算法，對(duì)2010—2019年兩個(gè)城市群的凝聚子群進(jìn)行分析。分析結(jié)果如表4所示。

表4 哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的凝聚子群

從結(jié)果來看，2010—2019年哈長城市群可劃分為4 個(gè)凝聚子群，“多層級(jí)、小世界”[7]的特征明顯，并形成了分別圍繞哈爾濱市、長春市、大慶市等重要城市組成子群的格局，第一、第二子群的跨省知識(shí)創(chuàng)新合作特征開始顯現(xiàn)。

3 城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的時(shí)空演化分析

從對(duì)城市群知識(shí)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的分析可以看出，不同時(shí)期城市間的知識(shí)要素流動(dòng)、子群分布、資源核心等存在差異。為進(jìn)一步明確網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在特征、各節(jié)點(diǎn)聯(lián)系以及組織關(guān)系的內(nèi)在邏輯等[18-19]，可再結(jié)合空間視角分析城市群知識(shí)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的演化趨勢(shì)。本文結(jié)合城市聯(lián)系強(qiáng)度分析法，利用ArcGIS軟件分別繪制2010—2019年哈長城市群的知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)時(shí)空演化圖，如圖1所示。在圖1 中，城市間連線的粗細(xì)表示城市聯(lián)系強(qiáng)度，用兩個(gè)城市間的合作論文數(shù)來表征；城市中心點(diǎn)的大小表示在知識(shí)創(chuàng)新合作中的重要程度，用各城市的點(diǎn)度中心度來表征。

從圖1 可以看出：2010年，知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的中心城市是哈爾濱市與長春市，主要的知識(shí)聯(lián)系集中在這兩個(gè)城市，其他的城市為邊緣城市，整本來看哈長城市群的知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系偏弱，空間形態(tài)上呈典型的“核心—邊緣”結(jié)構(gòu)；2013年，在核心城市哈爾濱市與長春市的基礎(chǔ)上，增加了重要支點(diǎn)城市大慶市，哈長城市群的知識(shí)創(chuàng)新聯(lián)系開始增強(qiáng)，但網(wǎng)絡(luò)整本聯(lián)系仍處于較低層次，城市群中絕大多數(shù)間的聯(lián)系還是要通過哈爾濱市與長春市來完成；2016年，整本格局形成了兩個(gè)中心城市哈爾濱市與長春市，一個(gè)重要支點(diǎn)城市大慶市，齊齊哈爾市、吉林市等其他城市在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)聯(lián)系明顯增強(qiáng)的空間狀態(tài)；2019年，整本格局與2016年相類似，但網(wǎng)絡(luò)中也出現(xiàn)了一些次級(jí)重要支點(diǎn)城市，如齊齊哈爾市、四平市等，這些城市與網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)創(chuàng)新聯(lián)系越來越緊密，進(jìn)而相對(duì)減輕了對(duì)核心城市知識(shí)創(chuàng)新聯(lián)結(jié)的過度依賴，但也仍存在非常典型的邊緣城市，如遼源市。

圖1 2010—2019年哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)空間演化

綜上所述，從時(shí)空視角來看，哈長城市群在2010—2019年這10年間已經(jīng)形成較為穩(wěn)定的“2+1+N”結(jié)構(gòu)，即以哈爾濱市與長春市為知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的核心，以大慶市為重要支點(diǎn)，齊齊哈爾市、吉林市等城市逐步增強(qiáng)與城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系，城市間的跨省聯(lián)系開始顯現(xiàn)。但哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)仍較單一，結(jié)構(gòu)較為松散，各城市過度依賴核心城市的特點(diǎn)也非常明顯，這也從一個(gè)側(cè)面反映了內(nèi)陸城市群創(chuàng)新發(fā)展過程中資源過度集中、城市間沒有形成多元協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng)等特點(diǎn)。

4 城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響機(jī)制分析

4.1 QAP模型構(gòu)建

4.1.1 影響因素的選擇

參照過往研究[5-10]，從地理、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、政策、人力以及信息等6 個(gè)方面選擇并設(shè)定影響哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的因素差異矩陣，各因素對(duì)應(yīng)的變量符號(hào)、測(cè)度規(guī)則、指標(biāo)來源等信息如表5所示。

4.1.2 回歸模型建立

借鑒過往研究，并結(jié)合本文對(duì)自變量、因變量的設(shè)定，建立QAP模型如下：

模型中的變量含義見表5。

表5 選取的影響因素

4.2 回歸結(jié)果分析

基于QAP回歸模型，將前述確定的自變量、因變量矩陣按年份導(dǎo)入至Ucinet，進(jìn)行5 000 次矩陣置換后得到相應(yīng)計(jì)算結(jié)果，如表6所示。從表6 可以看到，調(diào)整后的R2分別為0.520、0.504、0.503、0.524，模型擬合效果較好。綜合來看，若回歸系數(shù)大于0，則可說明城市間的自變量差異較小，城市間知識(shí)創(chuàng)新要素流動(dòng)性越強(qiáng)[19]，城市間知識(shí)創(chuàng)新空間聯(lián)系程度越高[19]，可以促進(jìn)城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的外擴(kuò)；若回歸系數(shù)小于0，則說明城市間自變量差異較大，城市間知識(shí)創(chuàng)新要素流動(dòng)性較弱[18-19]，城市間知識(shí)創(chuàng)新空間聯(lián)系程度不高，抑制了城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成與擴(kuò)展[18-19]。

表6 QAP回歸結(jié)果

（1）從影響顯著與否的角度看，2010—2019年只有信息差異指標(biāo)均未通過檢驗(yàn)，說明信息差異對(duì)哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響并不明顯，可不作分析；經(jīng)濟(jì)差異指標(biāo)在2010—2013年未通過檢驗(yàn)，說明經(jīng)濟(jì)差異在知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成初期的影響并不明顯。

（2）從影響方向的角度看，2010—2019年地理差異、政策差異的回歸系數(shù)始終為正值，說明哈長城市群內(nèi)與核心城市地理位置相鄰、政策相近的城市更易參與到知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成與擴(kuò)展中；經(jīng)濟(jì)差異、人力差異的回歸系數(shù)始終為負(fù)，說明城市群內(nèi)與核心城市人均GDP、每萬人大學(xué)生數(shù)量相差越大，知識(shí)創(chuàng)新資源流動(dòng)越強(qiáng)，與知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的空間聯(lián)系越緊密；技術(shù)差異的回歸系數(shù)先正后負(fù)，這與知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成初期各城市技術(shù)差異較小有關(guān)，隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷擴(kuò)展，技術(shù)差異越大的城市間的知識(shí)創(chuàng)新空間聯(lián)系更加緊密。

（3）從影響程度的角度看，2010—2019年地理差異、技術(shù)差異、政策差異及人力差異的回歸系數(shù)絕對(duì)值呈增長態(tài)勢(shì)，說明這些指標(biāo)對(duì)知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響越來越強(qiáng)；經(jīng)濟(jì)差異的回歸系數(shù)絕對(duì)值呈下降態(tài)勢(shì)，說明其對(duì)知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響逐漸下降。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、城市聯(lián)系強(qiáng)度分析以及QAP回歸方法，結(jié)合Ucinet與ArcGIS軟件，分析了2010—2019年哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、空間演化趨勢(shì)以及影響機(jī)制，為尋求促進(jìn)哈長城市群的高效發(fā)展、推動(dòng)國家級(jí)內(nèi)陸城市群的深化創(chuàng)新等方面的途徑提供參考依據(jù)，得到以下研究結(jié)果。

第一，就城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征來看，哈長城市群實(shí)現(xiàn)了覆蓋全部城市的知識(shí)創(chuàng)新，但整本上發(fā)展較慢，各城市知識(shí)聯(lián)系多是依靠長春市、哈爾濱市與大慶市的中介作用來實(shí)現(xiàn)，齊齊哈爾市、吉林市等在城市群知識(shí)創(chuàng)新過程中參與度逐漸加強(qiáng)、在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中位置重要，但綏化市、遼源市、松原市等一直游離在城市群的邊緣；2010—2019年這10年間凝聚子群數(shù)目趨于穩(wěn)定，但子群組成隨著時(shí)間推移而有變化，哈長城市群凝聚子群的構(gòu)成從最初圍繞中心城市組成第一子群、其他城市根據(jù)知識(shí)聯(lián)系情況組成其他子群，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榉謩e圍繞哈爾濱市、長春市、大慶市等中心性較強(qiáng)的城市為核心而形成的子群，這種轉(zhuǎn)變更有利于帶動(dòng)其他城市的知識(shí)聯(lián)系，尤其是跨省際城市的知識(shí)聯(lián)系有利于進(jìn)一步加強(qiáng)城市間的知識(shí)資源和要素的暢通流動(dòng)。

第二，就城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的空間演化趨勢(shì)來看，2010—2019年哈長城市群在朝著更多層次、更為穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)發(fā)展，哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)已逐步發(fā)展為“2+1+N”的空間結(jié)構(gòu)，即兩個(gè)中心城市哈爾濱市與長春市，一個(gè)重要支點(diǎn)城市大慶市，以及多個(gè)其他城市圍繞的知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)分布模式。預(yù)測(cè)這種結(jié)構(gòu)會(huì)穩(wěn)定維持，直到有城市在知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)位置躍遷而發(fā)生改變。

第三，就城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響機(jī)制來看，哈長城市群受地理、人力、政策、經(jīng)濟(jì)及技術(shù)差異等因素影響明顯，這些是知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的主要影響因素。其中，地理差異及政策差異的影響為正向，影響程度呈增長趨勢(shì)，說明哈長城市群中地理位置與核心城市越近、政策相近的城市更易影響知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，并且影響逐漸增強(qiáng)；人力差異的影響為負(fù)向，但影響程度呈增長趨勢(shì)，說明城市間人力資源水平差異越大越易影響知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，并且影響逐漸增強(qiáng)；技術(shù)差異的影響先正后負(fù)，且影響程度呈增長趨勢(shì)，這與知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成初期各城市技術(shù)差異較小有關(guān)，隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷擴(kuò)展，技術(shù)差異越大的城市間知識(shí)創(chuàng)新空間聯(lián)系更加緊密；經(jīng)濟(jì)差異的影響從2016年開始出現(xiàn)，影響方向?yàn)樨?fù)，影響程度呈下降趨勢(shì)，說明城市間經(jīng)濟(jì)差異越大越易影響知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，并且影響逐漸減弱。

5.2 建議

基于上述研究結(jié)果，結(jié)合哈長城市群的自身現(xiàn)狀，并借鑒長三角、粵港澳大灣區(qū)等發(fā)達(dá)城市群的做法，為更好地促進(jìn)國家級(jí)內(nèi)陸城市群的知識(shí)創(chuàng)新發(fā)展，提出以下建議。

第一，繼續(xù)發(fā)揮中心城市的核心作用，但尋求逐步擺脫知識(shí)創(chuàng)新過程中對(duì)中心城市的過度依賴。哈爾濱市與長春市是哈長城市群的兩個(gè)省會(huì)城市，也是天然的核心城市，兩者集聚了城市群最優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)新資源。因此，仍需繼續(xù)加強(qiáng)兩個(gè)城市的中心地位，推動(dòng)其頻繁而緊密地知識(shí)交流，進(jìn)一步鞏固城市群知識(shí)創(chuàng)新的關(guān)鍵內(nèi)核。在此基礎(chǔ)上，為擺脫過度依賴，可以有序提升各級(jí)城市的知識(shí)創(chuàng)新地位，形成多核心化的知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。

第二，鞏固支點(diǎn)城市的支撐作用，尋求逐級(jí)實(shí)現(xiàn)城市知識(shí)創(chuàng)新的地位躍遷，鼓勵(lì)中小城市的合作創(chuàng)新與知識(shí)交流。哈長城市群中比較典型的重要支點(diǎn)城市只有大慶市，而對(duì)比粵港澳城市群中有珠海市、佛山市等多個(gè)支點(diǎn)城市群來看，哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的支點(diǎn)不足，支撐作用不夠，不利于知識(shí)創(chuàng)新的長遠(yuǎn)發(fā)展。因此，要強(qiáng)化支點(diǎn)城市的地位，扶持更多支點(diǎn)城市，鼓勵(lì)中小城市的合作創(chuàng)新交流，加固城市群知識(shí)創(chuàng)新的承接支撐作用，提高各城市在知識(shí)創(chuàng)新的活躍度與參與度，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)“支點(diǎn)城市→中心城市”“邊緣城市→支點(diǎn)城市”的地位躍遷。

第三，繼續(xù)打通城市群內(nèi)各城市特別是跨省城市、邊緣城市的互通互聯(lián)，夯實(shí)知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。與發(fā)達(dá)城市群的組成特點(diǎn)相比，當(dāng)前哈長城市群知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的邊緣城市多為與核心城市地理位置較遠(yuǎn)、經(jīng)濟(jì)實(shí)力不突出、人才資源不完善的城市。因此，要提高此類城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善知識(shí)創(chuàng)新要素配置，建設(shè)創(chuàng)新人才隊(duì)伍，提高邊緣城市、跨省城市的知識(shí)交流，繼而增強(qiáng)知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)整本擴(kuò)張力。

本文以哈長城市群為例，分析其2010—2019年的知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、演化趨勢(shì)及影響機(jī)制，并取得了相應(yīng)的研究結(jié)果。但是仍存在一定的局限性：僅分析了城市群內(nèi)部城市的知識(shí)創(chuàng)新聯(lián)系情況，并沒有分析城市群與外部城市的知識(shí)創(chuàng)新合作現(xiàn)狀等；僅從宏觀城市角度分析了內(nèi)陸城市群知識(shí)創(chuàng)新情況，并沒有考慮城市知識(shí)構(gòu)成主本如高校、科研院所等更微觀層面的知識(shí)創(chuàng)新研究等。這些都是未來需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容。