【文章精选】上海城市创新网络结构韧性演化研究 | 《空间与社会评论》2023年第1期

2021年1月，上海市人民政府发布了《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》，确立了上海在“十四五”时期提升关键核心技术竞争力、打造产业高质量发展新动能的目标。技术创新是支撑上海经济腾飞的内生动力。上海紧跟科技创新的脚步，有志于建设具有全球影响力的科技创新中心，目前上海已经成为长三角创新网络乃至全国创新网络中关键的节点。

在全球化、金融危机以及产业链更迭布局及高校间创新能力存在差异等多变环境与危机冲击下，创新网络系统愈加呈现出非线性、不确定性特征。而韧性作为一种新颖的、注重整体动态性和非线性的研究范式，为创新网络有效应对各种危机与挑战、维持区域创新潜力、保持和提高创新能力提供了新的发展理念与研究角度。随着上海逐渐上升为具有影响力的科创中心城市，加快区域内部创新要素的自由流动、发挥区域创新协同作用，组织各区创新功能联动、放大经济溢出效应，针对上海市创新网络抵御各方冲击的能力研究是本文的应有之义。

韧性，也被称作“弹性”“复原力”。这一概念首次在工程领域被提出，生态学家首先将韧性概念引入生态学研究，后又延伸至社会学、经济学、地理学、城市规划等范畴，韧性这一概念和有关理论得以深化。韧性被部分学者定义为区域空间的属性，是能够预估冲击大小，之后自身采取相应的行动和措施进行“保护”，来减轻冲击带来的后续影响，是一种在威胁突发情况下快速反应和恢复的能力，从而使区域处于不轻易被打破的平衡状态。创新网络是城市网络中重要的组成部分，深刻影响着城市的高素质人才流动和经济发展，创新网络结构是创新网络在区域空间上的布局方式，涵盖构建创新网络中各级创新节点的分布、数量、排列、集聚性以及创新连线的数量、强度等。结合创新网络结构和韧性的概念，可以得到创新网络结构韧性所研究的内容，即在受到外部威胁或影响之下，创新网络中节点、各节点间形成的连线抵抗恢复、适应调整、控制转型的能力。

国内外学者关于网络韧性的研究聚焦在以下方面：一是关于网络韧性概念的认知，韧性跳出结构工程学的研究框架，学者将其引入网络中，普遍认为网络韧性强调网络中相互联系的各组分之间所体现的韧性特征；二是基于关联演化、协同治理或协同创新的视角对网络韧性进行研究；三是关于网络韧性的应用方向，区域经济网络韧性、城市网络韧性、产业网络的韧性评估等成为学者研究的热点领域。如何对某一网络的韧性进行测度，不同学者使用的方法也不尽相同，彭翀等借助复杂网络理论、社会网络分析方法及工具对城市的分支网络（经济、信息及交通）进行测度；徐维祥等基于网络的拓扑关系，构建了网络节点、结构及群落三个层次分析了长三角的创新网络韧性特征；吕彪等通过定性描述及构建性能指标对地铁网络实现了测度，并使用遗传算法求解模型最大韧性策略。

在当前地理学研究中，正处在由经济地理学中“演化转向”向区域研究中“演进韧性”的转变，与之相关的结构韧性逐渐成为网络研究的热点领域，从而获得学界普遍关注。本文基于这一现状，将上海市作为研究对象，通过利用专利授权数据生成的城市创新网络，进而建构城市创新网络结构韧性演化模型，以期为城市各类网络进行结构韧性的测度提供思路，同时，提升当前上海市区域内创新要素的组织性和流动性。

（一）研究区概况与数据来源

上海市位于华东地区的长三角城市群，是中国现有的四个直辖市之一，下辖黄浦、徐汇、长宁、静安、普陀、虹口、杨浦、宝山、闵行、嘉定、浦东、松江、金山、青浦、奉贤、崇明16区。2019年上海市实现生产总值38155.32亿元，比上年增长5.95%，财政科技拨款占财政支出的4.94%，比上年增长0.55%。《中国区域科技创新评价报告2020》（中国科学技术发展战略研究小组编写）显示，在综合科技创新水平指数榜单中，上海连续三年排名第一；在《2020年全球创新指数报告》（世界知识产权组织发布）中，上海首次跻身全球科技城市集群榜单前十名，位列第九。

数据主要是表征上海市各区内创新能力的数据以及在创新网络中有相关联系的数据。表征城市区内创新能力的数据主要来自《上海科技统计年鉴》及《上海市统计年鉴》，部分数据来源于上海市各区国民经济和社会发展统计公报；由于交通距离仍是各区创新实体实现创新联系的重要因素，且考虑目前各区的交通通达水平不一，公路仍是各区之间创新交流主要的交通方式，因此，各区之间相关创新联系表征数据使用高德地图中区间最短行车距离来衡量。具体距离矩阵如表1所示。

（二）研究方法

目前，学者研究网络韧性使用的度量方法，主要是韧性指标体系构建、韧性代理及定性研究方法。本文研究中拟采用构建创新网络韧性指标体系，通过社会网络分析中的度数中心度、接近中心度及中间中心度对上海市各区的创新网络的韧性进行评价，探究加权网络中节点韧性演化，通过四方面测度结果判定网络韧性类型，最后总结该创新网络韧性特征。

1.城市创新网络构建

（1）创新网络节点韧性

在该指标体系中，表2中计算公式（1）中a_ij表示区域点i和其他区域的有效联系数量；公式（2）中d_ij指节点i与j之间的最短路径；公式（3）中，D_jl表示连接区域点i的另外2个区域点j与l之间的最短路径，D_jl（i）为连接区域点j与l并通过节点i的路径。本文研究采用熵权法为四个指标赋予权重，加权计算得到上海各区的网络节点韧性。

2.网络结构韧性演化评价模型

（1）网络结构韧性指标选取

选取网络结构韧性的指标，已有研究者从网络拓扑结构入手，通过各属性之间的差异进行整体韧性的测度。克雷斯波等使用节点的层次结构级别和组合性级别这两个指标测度集群的反应和执行能力；彭翀、林樱子等将层级性、匹配性、传输性、集聚性四方面的属性引入城市网络结构，对长江中游城市网络结构的韧性进行了探讨。通过借鉴前人的研究方法，本研究拟使用层级性、匹配性、传输性及集聚性4项指标表征创新网络结构的韧性，构建网络结构韧性评价模型（图1），最终计算演化水平。

①层级性——度、度分布。通过应用位序—规模法则，将创新网络中各节点的度值对网络中的所有节点城市进行排序生成幂律曲线，则创新网络的度分布公式：

进一步取对数可得：

式中，k_i为节点i的度；k_i*表示节点i的度在网络中的位序排名；C即常数项；a是度分布的斜率，且a<0。

②匹配性——度关联。建构的网络之中，任一个节点都存在与其他节点直接相连的相邻节点（V_i）。是故，对与节点i直接连接的所有相邻节点的度取平均值k_i（上加一横）：

式中，k_j是与节点i相邻节点j的度；V_i代表节点i所有相邻节点j的集合。

然后，对k_i与k_i（上加一横）之间采用线性关系估计：

式中，D即常数项；b是度关联系数。假使b>0，表明该网络具备同配性，即度正关联；若b<0，说明该网络呈现异配性，为度负关联。

③传输性——引力模型。将物理学中的万有引力模型引入经济地理学领域，是测算各区域间空间相互作用强度的一种方法。公式如下，其中S_A、S_B代表A、B两地的节点韧性得分，距离参数R用表1中A、B两区最短行车距离表示。F为两地之间的创新联系强度，G是引力系数，通常取1。

④集聚性——聚类系数。在一定程度上反映网络结构中的“小世界”效应，展示节点与其邻居之间的嵌入关系。

一般使用局部聚类系数和平均聚类系数表征网络集聚程度。局部聚类系数是从单个节点角度，考察与其相邻节点连接的集聚性：节点i与其相连节点实际产生的边数与可能形成边数的比值，即：

式中，k_i是节点i的度，即节点i的邻居数；E_i是节点i邻居间实际产生的边数。

平均聚类系数可以展现出节点与节点之间产生集聚和抱团的可能，平均聚类系数即利用所有节点局部聚类系数的平均值：

（2）网络结构韧性类型判定

根据创新网络层级性、匹配性两个静态的指标特征，结合克雷斯波等关于网络结构韧性的理论成果，具备韧性程度的网络被分为以下三类（表3）。

随机网络：结构层次单一，没有或者很少出现核心节点，而且核心节点相连节点数量较少，移除任一节点，对网络整体功能的发挥不会产生影响，因而有较强的抵抗来自网络外界干扰的能力。

同配性核心—边缘网络：在度分布上，斜率为正值（a>0），同时，网络结构上层次明显，连接方式多样化。但是，这种网络会出现边缘节点与核心节点联系不紧密的现象，节点与节点间可能会出现同质抱团现象（b>0），即同配性，协调性降低，在一定程度上产生区域锁定的问题，从而弱化网络抵抗外界冲击的能力，即韧性值降低。

韧性网络：通常度分布（a>0）为正值，且数值较大，但度相关为负（b<0），所以该种网络具备异配特征。一方面，度相关为负值说明网络中核心节点和边缘性节点之间产生连接的机会比较多，各种创新要素能够在核心—外围之间串联流动，点对点之间连线多，连接程度高，因此，在该网络中，核心节点具备一定的可替代性，随机缺失对网络整体的影响比较小，所以说具备一定抵御外界冲击的能力。另一方面，在韧性网络中，头部节点或组织利用在网络中的扩散和涓滴效应，将封闭与桥接模式相结合，将自身的优势或者有利资源拓展到边缘节点，边缘节点的发展也会弥补头部节点的不足。

（一）上海城市创新网络节点韧性测度结果

以上海市黄浦区为例，根据黄浦区在上海市网络中的度数中心度、接近中心度、中间中心度和专利授权数四个三级指标进行熵权赋值，分别得到2017—2020年创新网络节点韧性值为0.032、0.026、0.030及0.034，数值的变化说明每年的节点韧性处于波动状态，2020年韧性值最大，因此可以说2020年黄浦区在上海市创新网络四年间中，韧性最强，受外界影响下及时回应、抵抗和适应扰动的能力最强（表4）。

基于前文所建构的指标体系，熵权法进行赋权，计算得到上海城市网络节点韧性（表4）。总体上看，上海城市网络节点韧性在空间上呈现出异质性的分布格局,而且时间上是动态演进的。整理表4中上海各区韧性值，得到上海城市各区县节点韧性分级，如表5所示。2017—2020年上海城市创新网络的节点韧性分布是以“闵行—浦东”为强韧性核心，向以“闵行—浦东—嘉定”延伸，最终形成以“闵行—浦东—嘉定—松江”为强韧性核心的节点韧性格局。具体来看，2017年创新网络节点中，最低韧性值为0.005（崇明区），最高为0.258（浦东新区），两者数字差值大，网络节点韧性值高于0.075的城区仅有嘉定、松江、闵行及浦东。统计结果表明，2017年上海城市创新网络节点韧性结果偏低，加之各区网络节点韧性差值较大，一定程度上表明创新网络的整体协同性有待提升。2018年创新网络节点韧性值较上一年变化幅度最大的是松江区，韧性值提升了0.009，松江上升成为上海创新要素集聚的又一高地。

（二）上海城市创新网络结构韧性测度结果

1.层级性

基于上海城市创新网络的度分布情况，2017—2020年四个创新网络度分布拟合曲线斜率均呈负值，且差异不大（图2），在此期间未发生差异性演化，因此在城市网络结构层级性，创新网络结构呈现出不明显的分异特征，说明核心区县组群基本稳固。

在创新网络层级性上，2017—2020年表现为：2020>2017>2019>2018。2020年，创新联系网络|a|值最大，为0.7875，说明该年份创新网络层级性表现最好，核心区县的地位最为突出；2018年上海城市创新网络|a|值最小，为0.4411，表明这一年网络层级性最低，与市政府大力倡导全域创新的政策是密切相关的，使得核心区县地位下降。而到2019年，由于首位区县具备丰富的创新资源及其虹吸效应，致使创新高地区县地位开始回升，|a|值取到了0.6154，2020年初，创新要素的流动受到抑制，较难打破区与区之间的行政壁垒，从而造成该年度创新网络层级性最高、核心区县地位最突出的局面，同时，创新网络由区域的扁平化向区域立体化发展，就创新核心区县而言，其相应的创新网络韧性加强，但对于整体上海城市创新网络，易于形成创新要素集聚的马太效应，不利于上海创新网络结构韧性的提升。

从2017—2020年创新网络度值的空间分布变化来看，如图3所示，4个年份网络中，各区创新网络度值都呈现逐步提升态势，浦东新区始终独占鳌头，闵行区、嘉定区及松江区三区作为次核心，其度值在不同年份网络中表现具有差异，形成了“一极多强”的度值分布格局。具体而言，2017—2020年上海城市创新网络的核心为浦东新区及其周边地区，核心地位相对稳固，相比2017年，2018年闵行区持续发力，成为毗邻浦东新区的度值核心区，杨浦区度值有所下降；2019年嘉定区成为继浦东、闵行之后的创新网络空间第一层级区县。2020年创新联系网络核心区范围扩大，辐射到与浦东新区西南邻接的奉贤区，但嘉定区和闵行区的度值有所下降。2020年整体度值得到一定的提升，其中2—3梯队的度值由2019年的四个区县降低到两个，崇明区在创新联系网络中的度值由2017年的最小值逐渐上升到2020年的第三度值梯队，在一定程度上说明边缘区县开始参与到创新联系中来。

2.匹配性

度关联指数计算结果显示（表6），上海城市创新网络呈现出异配特征。具体来看，2017—2020年网络分别为－0.0933、－0.3487、-0.3264及－0.1255，根据数值结果来看，2018年和2019年具有网络联系扁平化趋势，也就是说，单个节点的度值，与其相联系的节点比较多，关系更密切，且呈现出负相关关系，在节点间连接上出现异质化、多元化现象，将会增加创新活动发生和外界信息交流的机会。在克服路径依赖及摆脱区域锁定等潜在问题时，度关联指数高的年份能够强化核心节点和组群之间的联系，从而实现高效互联互通。在外界受到不确定性干扰时，有利于网络结构及时作出适应性的调整，使之向抵抗风险干扰的结构进行转变。相对而言，2017年度关联指数为－0.0933，在一定程度上说明上海各区之间联系路径较为单一、同质抱团发展现象突出，2020年次之，该现象是其韧性能力受到抑制的主要原因。

基于前文所用熵值法确定的节点韧性得分，以及得到的上海市各区最短行车距离矩阵，并确定上海各区政府所在地，根据引力模型公式，在Excel中进行数据处理，结合ArcGIS软件导出上海各区联系图，结果发现连续四年间上海城市内部空间联系变化较小，通过对2017、2018、2019及2020年创新网络空间联系分布所存在的共性现象进行提取，得到上海城市创新联系空间分布图（图4）。

根据2017—2020年上海城市创新联系空间分布图可以发现，一级联系作为联系强度最大的一条传输线，仅产生一条，存在于浦东新区和杨浦区之间的创新要素流动；其次是杨浦区—虹口区、浦东新区—黄浦区的二级联系；三级联系有10条，分别是浦东新区—闵行区、浦东新区—徐汇区、浦东新区—静安区、浦东新区—虹口区、杨浦区—黄浦区、黄浦区—静安区、静安区—长宁区、静安区—徐汇区、长宁区—徐汇区及徐汇区—闵行区。上海16区之间有四级联系16条，五级联系强度最小但数量最多。三级及三级以上较强的联系主要存在于上海市核心地区，表明上海核心城区间联系紧密，资金流、信息流、人才流及各种创新要素的流动畅通且频繁；联系强度越高，说明地区之间的流动性越好，联系发生次数多。五级联系在所有联系中占比较多，表明在上海城市网络中，还有比较大的发展空间，尤其是上海城市的边缘城区，诸如青浦区、金山区及奉贤区，五级联系向更高强度联系转化的过程，也就是网络节点之间的桥接能力逐级提升的过程。从区域联系的角度入手，可以发现联系强度级别较高的地区，是相近或者相邻的，因此符合地理邻近性的特点。

4.集聚性

2017年和2018年的平均聚类系数均在0.4左右（表7），说明在上海城市创新网络中有不足一半的节点城市，与其“邻居”城市发生联系，组成小集团，孤立节点或两个抱团联系现象比较多，网络的聚类效应不明显。根据图5看相应的网络形态，2017年形成以黄浦区、徐汇区及杨浦区为核心的集聚团体，2018年呈现出以浦东新区—杨浦区为核心集聚的网络形态。2019年平均聚类系数为0.644，有所提高，其集聚覆盖面有所扩大，至2020年，平均聚类系数达到了0.762，而且在较不活跃的地区之间也发生了联系。但是2017—2020年核心地区与上海其他地区的联系并不能全覆盖，更多的是与几个固定的地区之间的联系，而且缺乏非核心城市间的联动效应，即使这一情况在2020年有所好转，网络化状态还不能充分显现，网络化结构的优势也不能发挥到最大。基于韧性视角进行分析，城市作为一个各组分相互联系的整体，其聚集程度较高有利于小集团成员间信任氛围的产生和机会主义的减少；另外，处在网络中心的城市，如果与其邻接城市联系较少，将会增加与外部信息交流交换的机会，一定程度上提升网络抵抗外来扰动的“鲁棒性”。

（三）网络结构韧性类型判定

根据网络结构韧性类型判别标准，对上海城市创新网络类型进行划分（表3）。由于2017—2020年城市创新网络度分布中|a|>0，且度关联中b<0，因此可以判定2017—2020年间上海城市创新网络归属于“韧性网络”，但是在网络形态上存在特征差异，具体表现为总体联系相似（图4），局部形态模式异化（图5）。

（一）结论

根据对已有相关理论及实证研究的梳理和总结，文章从城市创新网络要素入手，在网络的节点和结构两方面，基于已有研究的测度方法之上，细化了测度韧性值的实证方法，将地理临近性考虑到研究中，以上海市为研究对象，探究上海城市创新网络结构的本质和演化方向。本研究得到以下结论：

（1）2017—2020年上海城市创新网络的节点韧性分布呈现由以“闵行—浦东”为强韧性核心向以“闵行—浦东—嘉定”，再向以“闵行—浦东—嘉定—松江”为强韧性核心的格局转变；

（2）在城市创新网络结构层级性上，上海呈现出不显著的分异现象，核心区组群基本形成，2020年创新联系网络|a|值最大，该年份创新网络层级性最高，核心区县的地位最为突出；在匹配性上呈现出异配特征，2018年上海市创新网络匹配性较强；在集聚性上呈现出随外界环境变化而产生波动的现象；传输性上，一级联系在浦东和杨浦之间，符合地理邻近效应；

（3）2017—2020年上海城市创新网络均属于“韧性网络”，但其网络具体形态特征存在差异。

（二）讨论

后疫情时代下，关于城市创新网络结构韧性的探索对提高城市创新要素流动性和再分配具有一定的指导意义，特别是举足轻重的科创城市，内部网络的构建更需要韧性理论的加持，创新网络结构韧性是促进城市创新持续、稳定、深入的重要保障，织密创新网，打赢创新战，才能激发城市经济发展的动力和活力。

通过对上海城市创新网络结构韧性演化研究发现，虽然2017—2020年四年间城市创新网络的结构形态不同，可以发现网络逐渐趋于多元和相对成熟的状态。但是边缘性节点的发育还有待成熟，比如宝山、青浦、松江等地区，2017年提出、2021年上海市政府着力建设的上海“五大新城”这一实践正契合了增强网络边缘节点强度，进而增强上海市创新网络联系的目标。

但一味强化城市节点之间的联系不能提升城市网络结构的韧性。在具体发展阶段，应当采取针对性的措施。在网络发育初期，着力增强全域网络连接的方法，小组团的韧性会显现出来；在创新网络形成后，重视网络结构韧性的发展，将其作为高质量科创城市发展的原则之一。对比已有研究成果，这一观点并非某一时刻得到的结论，而是基于结构韧性的演化视角提出的分析结果。

本文的研究，一方面能够为城市和区域创新资源的网络布局和优化提供一些借鉴，在一定程度上丰富了城市创新领域在网络结构和韧性方面的相关研究。同时，基于城市群、城市带的网络韧性已有丰硕成果，以某一地市的创新网络为对象研究相对较少，延伸了研究范围，但在影响城市创新网络韧性的具体因素方面，还有待学者的进一步探索。另一方面，从城市网络协同的角度来看，文章仅从知识流动的角度进行探讨，城市创新网络结构的韧性与人才流动、资金投入、信息扩散等方面有密切关系，未来研究的方向需要综合考虑创新网络的联结因素，从而全面理解城市创新网络结构韧性的分异。

（内容以实际出版物为准）

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编辑：王天翔