学术采撷 | 聚集与网络：长三角地区创新空间的格局演化与驱动模式

学术 2024-10-09 18:23 上海

引言

创新活动的扩散一直被认为是提高地区整体创新能力以及实现城市创新发展的重要动力之一。早期研究着重基于地理邻近的创新扩散，相互邻近的知识源、企业间可以形成稳定的技术交流，从而使得知识与技术互换推动创新扩散；本地产业集群更能从生产关系上促进创新扩散，无论是互补行业知识共享，还是相同产业上下游联系，甚至是企业间竞争效应都会引起创新空间扩散。创新扩散与地理邻近的紧密关系体现在明显的创新空间集聚趋势上，依托高校或科研机构设置的科技园区和“硅谷”形成了人们对于创新活动聚集空间的早期认知。近年来，大量开源数据为城市乃至城市群创新活动的空间分布研究提供了新的途径，特别是运用大量创新主体分布研究典型城市群创新空间格局及其演化特征成为了新的研究热点。

近年来，非地理邻近的创新扩散越来越受到研究关注，有关研究揭示了组织邻近、制度邻近、社会邻近以及认知邻近等新扩散方式，“本地蜂鸣—全球管道”模型成为解读创新空间网络的重要理论工具之一。虽然传统的引力模式及其改良形式依然在空间关系研究中占据重要地位，但是创新型企业网络与专利技术合作网络等研究显著拓展了学界对创新空间网络的认知。城市是创新空间网络的节点，去中心化成为创新空间网络最主要的空间特征，一些边缘中小城市也能共享大都市的科技成果，成为创新空间网络的重要节点。

可见，地理邻近与非地理邻近的创新扩散是两种不同的空间过程，由此形成了明显差异化的基于创新空间聚集与创新空间网络的研究范式。然而，创新空间集聚与创新空间网络引致的创新扩散从来不是割裂的过程，创新活动密度的提升带来的聚集外部性可以强化网络外部性带来的创新效应，反之亦然，且两者相互作用促进地方创新发展。因而引发了一个新问题的探讨，即聚集与网络作用是如何影响创新空间格局演化与发展模式的？这对于促进区域创新发展尤为重要，然而对此问题的研究明显薄弱，已有的相关研究也多在地级单位层面，缺少更精细的县级单元层面的研究。

由此，本文聚焦于创新发展程度较为成熟、实践参考价值较强的长三角地区（以下简称“长三角”），重点关注问题是：聚集与网络复合作用下长三角创新空间的格局演化特征与发展驱动模式是什么？具体可分为三个子问题：（１）长三角的创新空间聚集与网络的演化特征分别是什么？（２）聚集与网络复合作用下长三角的创新空间类型及其演化特征是什么？（３）长三角创新空间发展的驱动模式是什么？本研究基于高新技术企业及控股企业的所在地和成立时间等信息，期望在县级尺度上开展研究并予以回答，进而为长三角的创新发展提供政策建议。

数据与方法

1.1

研究范围与数据来源

本研究聚焦长三角（江苏省、浙江省、安徽省和上海市），将所有地级市与上海市拆分成３０７个区县（截至２０２０年底）作为研究对象。数据来源方面，根据相关参考文献，采用高新技术企业的空间分布描述创新空间。首先，在国家高新技术企业认定管理工作网下载２０１８－２０２０年三省一市的高新技术企业数据并查找其控股企业，根据需要剔除部分企业，获得江苏、浙江、安徽和上海的高新技术企业及其控股企业分别是２５０４８与４４８２家、１６４５４与６８４６家、８６１１与８４１家、１３７６２与６４５４家。其次，由于第一批国家高新区１９８０年代末至１９９０年代初设立，标志着我国高新技术产业发展的开始，故以１９９０年作为研究的时间起点；而国家高新区的“一次创业”（１９９０－２０００年）、“二次创业”（２００１－２０１０年）、“三次创业”（２０１１－２０２０年）三个时期分别对应了我国高新技术产业发展的三个阶段，故将１９９０年、２０００年、２０１０年、２０２０年作为研究时间断面（高新技术企业及其控股企业成立时间在研究断面之前）；最后，将四个时期高新技术企业及控股企业以计数方式归集到各区县。

1.2

研究方法

针对研究问题，首先进行聚集与网络分级与空间演化特征刻画；其次根据层级划分结果对创新空间分类与分析创新空间格局演化；最后根据创新空间类型及其演化归纳创新空间发展的驱动模式。

（１）测度创新空间聚集与创新空间网络

第一，以高新技术企业密度表征创新空间聚集度，具体方法是通过高新技术企业在各行政区单位面积上的标准化数据表征，其中创新空间聚集度越大，表示创新空间聚集水平越强，具体公式如式（１）：

式中：Ｉｄ为各区县高新技术企业密度；Ｑ为各区县高新技术企业数量，Ａ为各区县行政区面积；Ｉｉｃ为创新空间聚集指标，Ｉｄｍｉｎ为创新空间聚集的最小值，Ｉｄｍａｘ为创新空间聚集的最大值。

第二，通过高新技术企业网络中心度表征创新空间网络联系度，具体方法是通过节点高新技术企业及其控股企业构成无向社会网络的标准化网络中心度表征，其中创新空间网络联系度越大，表示与外界创新活动交往强度越强，在区域创新网络中的支配水平越大，具体公式如式（２）：

式中：ｎ表示区县数量；Ｏｉ表示区县ｉ的外向关联度；Ｉｉ表示区县ｉ的内向关联度；Ｃｉ表示ｉ的网络中心度，为外向关联度与内向关联度之和；Ｔｉｊ表示区县ｊ高新技术企业控股区县ｉ的企业数量；Ｔｊｉ表示区县ｉ高新技术企业控股区县ｊ的企业数量。Ｉｉｎ是创新空间网络度，Ｃｉｍｉｎ表示创新空间网络中心度的最小值，Ｃｉｍａｘ表示创新空间网络中心度的最大值。

（２）划分创新空间类型

关注聚集与网络的复合作用来划分创新空间类型。首先，参考相关文献，将２０２０年创新空间聚集度与网络联系度分别划分为“强、中、弱”三级，排名前１／９为“强”，排名２／９－１／３为“中”，排名后２／３为“弱”，并按照２０２０年的分级间断值对１９９０年、２０００年和２０１０年三个观察年份进行分级。其次，根据创新空间聚集与网络的分级结果构建矩阵，形成：强聚强网、强聚中网、强聚弱网、中聚弱网、中聚中网、强网中聚、强网弱聚、中网弱聚和弱聚弱网九类创新空间。

（3）识别创新空间发展驱动模式

根据四个时期创新空间的类型，识别出四种创新空间发展的驱动模式：协同驱动型、聚集驱动型、网络驱动型和维持型（表１）。

创新空间发展的驱动模式表

资料来源：作者整理

创新空间聚集与创新空间网络演化

2.1

创新空间聚集的演化

整体而言，整体创新空间聚集程度不断提升且集聚范围向外扩张。具体而言：（１）强层级１９９０年主要分布在上海、常州、温州；２０００年上海出现较大团片，苏州、无锡、常州空间连接形成条带；２０１０年上海与苏锡常组成沪苏锡常条带；２０２０年格局基本稳定，形成沪苏锡条带与杭州、南京、合肥等散点格局。（２）中层级１９９０年主要分布在上海、苏州、无锡、南通、泰州、镇江、温州、杭州，２０００年向南京、嘉兴、宁波拓展，２０１０年向芜湖、绍兴拓展，２０２０年格局基本稳定，形成以上海、苏州、杭州等为主的团片，温州团片，南京团片以及多个散点格局。（３）弱层级分布于长三角中外围地区。不难发现，创新空间聚集“平稳渐进”的向外扩张，强层级形成沪苏锡条带，中层级呈现出成片连续扩张，整体格局呈现更加紧密的团片。

2.2

创新空间网络的演化

总体而言，长三角创新空间网络联系不断提升，格局向外扩张。具体而言：（１）强层级１９９０年主要分布在上海、杭州、南京等地区；２０００年除上海外，其他城市空间格局出现收缩；２０１０年形成上海—苏州团片、南京团片与杭州团片，以及合肥、芜湖等多个核心节点；２０２０年格局基本稳定，与２０１０年保持一致。（２）中层级１９９０年主要分布在苏州、无锡，２０００年向南京、杭州、宁波、合肥等拓展，２０１０年向镇江、泰州、南通、温州、芜湖等拓展，２０２０年向绍兴、金华等拓展。弱层级分布在长三角中外围地区。可以发现，创新空间网络格局“突进跳跃”的向外扩散，强层级集中形成为若干团片，中层级成片但不连续的向外扩散，各个时期在外围都会有一些“突进”点。此外，从创新空间网络联系演化上，１９９０年长三角整体网络呈现无序形态；２０００年出现以上海、南京、杭州、合肥为中心的放射状结构；２０１０年中心放射状结构更为明显；２０２０年形成以上海、南京、杭州、合肥、苏州、宁波为中心的“多边形＋放射”结构。同时，部分城市内部也形成创新空间网络结构，上海、南京、杭州、苏州内部形成“多边形＋放射”结构，合肥、宁波内部形成“放射”结构。

创新空间类型划分与格局演化

3.1

创新空间类型划分

城市创新空间发展是聚集与网络共同组成的复合现象。构建经过对数处理后横轴（ｘ）表示创新空间网络、纵轴（ｙ）表示创新空间聚集的散点图，长三角共形成九类创新空间。分析九类创新空间数量变化的趋势发现：研究期内整体创新空间数量持续增多；强聚强网、强聚中网创新空间数量１９９０年至２０１０年持续增多，２０２０年数量减少；强聚弱网、强网弱聚、中聚弱网创新空间数量在研究期内逐渐减少；强网中聚、中网弱聚创新空间数量２０００年以来持续增多；中聚中网创新空间数量在研究期内逐渐增多；从２０２０年各类创新空间数量情况上看：弱聚弱网、中聚中网创新空间数量最多；强聚强网、中聚弱网、中网弱聚创新空间数量中等；强聚中网、强网中聚、强聚弱网、强网弱聚创新空间数量最少。

3.2

创新空间格局演化

总体而言，在研究期内，创新空间逐渐向大城市及周边城市集中，同时也向长三角外围城市扩散。具体而言：（１）“强聚强网、强聚中网、强网中聚”等发展程度最好的创新空间分布在上海、杭州、合肥、南京等大城市，证实了中心大城市创新活动分布最为广阔。（２）“中聚中网、中聚弱网、中网弱聚”等发展程度次之的创新空间不仅分布在上海、杭州、合肥、南京等大城市，同时也更多的出现在泰州、镇江、绍兴等中等城市，尤其值得注意的是，金华、温州、徐州等长三角外围城市也出现了创新空间。（３）“强聚弱网、强网弱聚”创新空间数量一直较少，没有体现出有规律的空间演化。（４）发展程度最差的弱聚弱网创新空间分布在长三角中外围广大地区。总之，创新空间以上海等大城市为核心层，无锡、嘉兴、绍兴等城市为中间层，长三角外围城市为边缘层，形成强聚强网／强聚中网—强网中聚／中聚中网—中聚弱网／中网弱聚—弱聚弱网的梯度空间分布特征。

创新空间发展的驱动模式

归纳创新空间分类与演化，识别出长三角创新空间发展的四种驱动模式：协同驱动型、聚集驱动型、网络驱动型和维持型。整体而言，创新空间分布形态与长三角四大都市圈范围高度耦合，故从都市圈角度进一步讨论创新空间发展的驱动模式。

协同驱动型创新空间一方面大量吸收科创资源，促进创新要素聚集，另一方面在网络中占据较高话语权，从而对整个网络的创新资源起到调配作用，例如上海浦东新区创新空间聚集能力及创新网络联系能力都非常强，是创新空间聚集与网络协同发展的典型地区。总体而言，协同驱动型创新空间具有明显的在中心城市大都市圈分布倾向，主要分布在上海大都市圈内，在杭州、合肥、南京等都市圈少量分布，空间上呈现出“片状、点状”分布特征。具体而言：（１）以较大的“片状”分布在上海大都市圈内，是长三角乃至全国创新发展的龙头区域。上海基础科研要素优势明显，其他城市高新制造业高度集中，由于空间邻近，形成以上海为创新孵化源头、苏浙两地为转化—中试—生产的区域性产业布局模式，人员流动、物资流通和创新空间联系密切，尤其是上海对都市圈内其他城市具有极强的带动作用。（２）以“点状”分布在杭州、合肥、南京都市圈内，科教资源集中，优势明显，吸引大量科技企业聚集，同时是长三角创新空间网络的重要节点，不仅与上海具有密切的创新往来，也是省内创新网络辐射的核心。

图长三角创新空间发展驱动模式

资料来源：作者自绘

聚集驱动型创新空间通过大量集聚创新资源、吸引科创主体聚集促进创新发展，例如嘉兴桐乡市近年来建设多个科创载体，吸引大批高新技术企业落户。总体而言，聚集驱动型创新空间主要分布于两个都市圈连接地区，少量位于都市圈中心与都市圈外，空间被分割为较小的“块状”。具体而言：（１）大多位于都市圈连接地区的嘉兴、绍兴、扬州、泰州、芜湖等地，由于与上海、南京、杭州等大都市存在一定空间分离，导致过去较长一段时期内难以接收到大都市地区的创新外溢，但依托本地较好的产业基础与服务环境，可以衍生出部分本地创新型企业。不过，值得注意的是，部分位于都市圈连接地区的聚集驱动型创新空间近年来正在加强与大都市的创新联系，自身网络能级逐步提升，未来可能演化为协同驱动型。（２）部分还位于都市圈核心区，但在空间上已经依赖于大学城、科技园等载体，逐渐疏解至核心区外围，例如南京高校由秦淮区、鼓楼区等核心区内部迁入至江宁区等核心区外围，阿里巴巴等高科技企业向杭州余杭区外迁，相对更低成本的土地以及更有政策优势的核心区外围吸引大量外地企业集中。（３）少量分布在都市圈外的温州、台州、徐州等地，由于与大都市存在空间分离，难以与大都市形成良好创新互动，但发达的制造业基础激发了创新活力，形成创新空间聚集高地。

很多网络驱动型创新空间由于在网络中获取创新发展资源而促进了创新发展，例如南京江宁区作为南京核心城区及上海、杭州重要的技术成果转化地，近年来创新发展较快。多位于大都市外围，少量分布在都市圈外围及都市圈以外，空间分布呈现“片状、点状”，研究后期的发展明显超出２０１０年前。（１）大部分以较大的片状分布于上海、杭州、南京、合肥等大都市外围，呈现出包围大都市的形态。大都市地区除了与长三角其他地区具有紧密创新联系外，自身内部也形成了创新空间网络，例如已经形成“菱形”创新空间网络的南京，网络发展程度最好的地区并非核心区内部，而是核心区外围的江宁区、浦口区，两区与南京其他市辖区以及上海有非常强的创新网络联系。（２）少量以分散的点状分布于都市圈外围及都市圈以外，例如金华、温州、绍兴等市，尽管距离大都市区相对较远，但得益于本地外向型民营经济蓬勃发展，地方政府通过在大都市设立研发中心、商会等保持密切的创新联系，从而在网络中获得发展机遇。

数量最多的维持型创新空间多年来创新发展相对滞后，且一直保持缓慢发展的态势，大量分布在都市圈外部广大地区，一部分还分布在南京、杭州、合肥都市圈内，少量分布在上海大都市圈内。

启示

聚集与网络化是创新空间发展的两大重要途径，因此综合分析两者并识别创新空间发展驱动模式具有重要的理论价值与实践意义。本项基于长三角的研究发现，基于地理邻近的创新聚集与非地理邻近的创新网络确实共同影响着长三角创新空间格局的演化进程，但两者影响下的创新空间演化既有共性特征也有差异化特征，由此为城市规划工作带来重要启示。

其一，应当充分认识到创新空间聚集与创新空间网络共同作用的重要意义，即使在大都市核心区位也同样如此。因此在推进创新集聚区发展过程中不仅需要提供适宜聚集的空间，还应高度重视有助于网络作用发挥的各类中介要素的引入和培育，不仅涉及硬件的各类中心和协会等，还包括社会网络的建立等诸多方面。

其二，即使在发达的长三角地区，大都市圈外的广阔区域，仍然是创新空间发展明显迟滞的地带，少量有所发育的区位，也往往与其较为成熟的产业基础、活跃的民营经济和政府的精准支持有着直接关系，或者呈现出相对较强的创新集聚特征，或者呈现出相对较强的创新网络特征。显然，聚焦有效资源，依托既有发展基础，选择适宜路径，实施精准扶持是这些地方冒头发展的关键因素，同时也是最为困难的制约因素。但显然，盲目地招引外来资源或者广撒网式的分散用力必然无益于推动地方创新经济发展。

其三，大都市圈之间及其边缘地带或者是靠近大都市区乃至其核心区位，都是有利于创新空间发展的重要区位。大都市圈之间、部分大都市区核心区位主要呈现出创新集聚推进态势；大都市圈边缘地带或者是靠近大都市区地带，从现实类型分析或者历史演化解析来看，创新网络的作用更为突出。正是在这层面上，我们需要认识到，创新空间的发展规划，不能停留在传统的主要基于产业链或者价值链的产业园区时代，而是应当更加关注创新网络作用并做出针对性的安排。

作者介绍

霍伟同济大学建筑与城市规划学院

栾峰同济大学建筑与城市规划学院、上海同济城市规划设计研究院有限公司

张引上海同济城市规划设计研究院有限公司

何丹华东师范大学中国行政区划研究中心

原文刊载于《城市发展研究》杂志

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