楊鑫垚，韓文麗

（西南交通大學公共管理與政法學院，四川成都 610031）

1 研究背景

創(chuàng)新極化是對創(chuàng)新過程中各主體發(fā)展速度非勻質(zhì)化這一現(xiàn)象的描述［1］，同時也是城市極化問題的重要表征［2］。20世紀90年代，Mohnen等［3］學者發(fā)現(xiàn)了我國部分地區(qū)存在創(chuàng)新發(fā)展不均衡的現(xiàn)象，并對此作出了系統(tǒng)性的研究，從而開啟對這一問題研究的先河。我國近年來黨中央不斷重申區(qū)域協(xié)調(diào)創(chuàng)新的戰(zhàn)略意義，國內(nèi)城市間關(guān)系也開始出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化［4］，然而，由于偏好性依附、擇優(yōu)選擇、網(wǎng)絡(luò)鄰近等因素的根深蒂固［5］，核心城市憑借上述因素對區(qū)域內(nèi)資源有著極強的控制力，并以此不斷強化自身創(chuàng)新優(yōu)勢［6］，而那些被邊緣化的城市要么被動地依附于核心城市［7］，要么處于孤立狀態(tài)，從而較難獲得所在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的正外部性［8］。長此以往，強者恒強、積貧積弱的局面必然難以得到有效解決。故而，為了更好地優(yōu)化創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)創(chuàng)新發(fā)展，亟須對地區(qū)間創(chuàng)新極化的演變過程、影響因素及解決措施進行深入探究。

創(chuàng)新極化作為研究城市創(chuàng)新問題的重要視角，目前學界將探討重點主要集中在創(chuàng)新極化形成的機理、發(fā)展趨勢以及結(jié)構(gòu)分類等層面，或是對已有研究成果進行梳理。主要可以歸結(jié)為以下兩個方面：首先，不少學者通過經(jīng)濟極化測量指數(shù)（TW）、沃爾夫森極化指數(shù)（Wolfson）、坎貝爾-張極化指數(shù)（Kanbur-Zhang）、伊斯特班-雷極化指數(shù)（Esteban-Ray）等，對我國城市群、都市圈的創(chuàng)新極化程度進行定量分析，或是在此基礎(chǔ)上進行不同地區(qū)或區(qū)域內(nèi)各城市的極化比較；其次也有研究憑借向量自回歸（VAR）脈沖響應(yīng)模型對各區(qū)域創(chuàng)新極點擴散效應(yīng)進行探究。然而，本研究認為創(chuàng)新極化是實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展亟須解決的問題，因而對其研究的重點不能僅僅停留在極化程度的測度，更應(yīng)理清相關(guān)影響因素；其次，不能只是從整體上對某區(qū)域創(chuàng)新極化問題進行展示，還需從內(nèi)生性解釋區(qū)域內(nèi)各個城市在創(chuàng)新極化形成過程中所扮演的角色，因為這是提升解決對策效度的關(guān)鍵。

因此，為了對現(xiàn)有研究進行補充，本研究以正在發(fā)育的成渝城市群作為研究對象，以其內(nèi)部16個城市2010—2019年間的專利授權(quán)量作為變量，建立一個從整體極化狀況測度到各城市極化貢獻度分析，再到相關(guān)影響因素梳理的分析框架，以對該地區(qū)創(chuàng)新極化問題進行探究。

2 研究思路與方法

2.1 研究思路

首先，以專利授權(quán)量為測度標準，對成渝城市群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)極化程度及其未來發(fā)展趨勢進行總體描述。為了以動態(tài)化的視角進行論述，本研究以《成渝城市群發(fā)展規(guī)劃》的頒布時間2016年為節(jié)點，從而將研究時間劃分為2010—2013年、2014—2016年以及2017—2019年3個時間段，即成渝創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的松散階段、正式規(guī)劃階段以及進一步發(fā)展階段。其次，通過創(chuàng)新極化貢獻度模型，對成渝城市群內(nèi)16個城市（以下簡稱“樣本”）在創(chuàng)新極化效應(yīng)中的重要性進行探究。最后，通過地理加權(quán)回歸（GWR）模型對成渝城市群創(chuàng)新極化的影響因素進行梳理，并在此基礎(chǔ)上提出解決措施。

2.2 研究方法

2.2.1 創(chuàng)新極化貢獻度模型

借鑒王成城等［9］的研究成果構(gòu)建創(chuàng)新極化貢獻度模型。該模型是以TW指數(shù)為基礎(chǔ)，引入創(chuàng)新能力指標，構(gòu)建出創(chuàng)新極化測量指數(shù)，指數(shù)值的大小反映城市創(chuàng)新能力的聚集趨勢，創(chuàng)新能力較強的城市向強類組聚集，反之則相反。具體公式如下：

式（1）中：n為城市數(shù)量，n=16；N為專利授權(quán)量的總和；s(i)為第i個城市的專利授權(quán)量；m為所有城市創(chuàng)新綜合值I除以專利授權(quán)量的比值的中間值；q(i)為第i個城市創(chuàng)新綜合值I除以專利授權(quán)量的比值；θ為常數(shù)項，取值1；r為敏感系數(shù)，取值0.5。

區(qū)域極化效應(yīng)的城市貢獻度是將包含城市i的TW值作為分子，不包含城市i的TW值作為分母，經(jīng)過約分后的結(jié)果，若貢獻度大于1則該城市對區(qū)域創(chuàng)新極化效應(yīng)有促進作用，反之則產(chǎn)生抑制作用。計算公式如下：

式（2）中：C為區(qū)域極化效應(yīng)的城市貢獻度；N(i)為第i個城市的專利授權(quán)量；m'為不包含城市i的其他15個城市創(chuàng)新綜合值I除以專利授權(quán)量的比值的中間值。

結(jié)合現(xiàn)有研究，并依據(jù)指標的可得性、綜合性與簡明性，從創(chuàng)新環(huán)境、投入、產(chǎn)出3個方面對16個樣本城市的綜合創(chuàng)新能力進行測度，具體指標包括：（1）人均地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）；（2）政府教育支出；（3）R&D人員折合全時當量；（4）萬人發(fā)明專利授權(quán)量；（5）在校學生人數(shù)；（6）國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)。對上述數(shù)據(jù)進行標準化處理，利用主成分分析法提取單因子，從而得出成渝城市群各節(jié)點的綜合創(chuàng)新能力得分。

2.2.2 GWR模型

盡管傳統(tǒng)的普通最小二乘法（OLS）簡便易行且經(jīng)過長時間驗證，但由于其自身工具邏輯會忽視變量的空間屬性，即其無法對影響創(chuàng)新產(chǎn)出因素的空間異質(zhì)性進行檢測［9］，同時根據(jù)成渝城市群各節(jié)點創(chuàng)新產(chǎn)出差異分布情況，可以看出成渝城市群的創(chuàng)新活動具有正空間相關(guān)性，故而在參考已有研究的基礎(chǔ)上，本研究認為GWR模型能夠更好地揭示成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出的相關(guān)影響因素。當前，學界普遍認為創(chuàng)新產(chǎn)出主要受到創(chuàng)新投入以及環(huán)境等因素的影響，由此，以政府教育支出（政府支持）和R&D人員（創(chuàng)新基礎(chǔ)）表征創(chuàng)新投入，再以貨運總量（流通性）、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)（開放度）以及人均GDP（經(jīng)濟水平）代表創(chuàng)新環(huán)境（見表1）。此外，考慮到創(chuàng)新作為一種生產(chǎn)活動固有的時滯性，采用1年的滯后期，即用2010年的影響因素和2011年的創(chuàng)新產(chǎn)出指標來建立模型。最后，為了消除異方差，對上述指標進行對數(shù)處理，具體方式如下：

表1 成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出影響測量指標選取及其含義

式（3）中：Si是第i地區(qū)的專利授權(quán)量；IFi、GSi、ELi、ORi、Mi分別是i地區(qū)的創(chuàng)新基礎(chǔ)、政府支持、經(jīng)濟水平、開放度和流動性；α是常數(shù)項；εi是誤差項；β、λ、δ、η、γ是彈性系數(shù)，即 IF、GS、EL、OR、M每發(fā)生1%變化，分別將引起PG發(fā)生β%、λ%、δ%、η%、γ%變化。

2.3 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

截至2018年年底，《中共中央國務(wù)院關(guān)于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機制的意見》等相關(guān)文件的出臺，先后確立了包括京津冀、成渝、長三角等在內(nèi)共9個國家級城市群。其中，成渝城市群作為西南創(chuàng)新先導(dǎo)區(qū)以及內(nèi)陸開放型經(jīng)濟戰(zhàn)略高地，對于連接我國東西部，更好地落實區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略有著重要意義；同時，相較于長三角、京津冀等發(fā)展較為成熟的城市群，成渝城市群的相關(guān)研究較少，因而存在較大的探究空間?；诖耍P者以成渝城市群內(nèi)成都、重慶、自貢、雅安、遂寧、德陽、綿陽、眉山、達州、瀘州、樂山、內(nèi)江、資陽、宜賓、廣安、南充等16個城市作為研究對象。其次，本研究共涉及專利授權(quán)量、創(chuàng)新能力評價指標以及創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素指標3種類型數(shù)據(jù)，主要來自于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索與服務(wù)系統(tǒng)中的地方知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站和歷年的《四川統(tǒng)計年鑒》《重慶統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》，并選用ArcGIS10.1和SAMv4.0等定量研究工具進行數(shù)據(jù)處理。

3 成渝城市群創(chuàng)新極化整體特征

3.1 成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出差異的空間演化

2010—2019年間，成渝城市群專利授權(quán)量由41 875件上升至129 311件，年均增長34.3%。然而，其中成都、重慶、綿陽、德陽4個城市的專利授權(quán)量占到整個成渝地區(qū)專利授權(quán)總量的八成以上，說明創(chuàng)新總體實力得到快速提升的同時，成渝地區(qū)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)也面臨著極為嚴重的創(chuàng)新產(chǎn)出空間分布失衡的問題。值得注意的是，2019年成渝地區(qū)其他城市專利授權(quán)量增長速度快于上述4個城市，表明隨著創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)正外部性逐漸顯現(xiàn)，從而使得區(qū)域內(nèi)部差異開始縮小。

為了更加直觀地描述成渝地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出差異的空間演變，根據(jù)2013、2016、2019年樣本城市專利授權(quán)量占成渝城市群專利授權(quán)量總數(shù)的比重，結(jié)合ArcGIS10.1的自然斷裂法，將創(chuàng)新產(chǎn)出水平分為低水平、較低水平、較高水平、高水平4個等級，繪制出成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出水平空間分布圖。如圖1所示，2013年，僅有成都和重慶兩座城市的創(chuàng)新產(chǎn)出處于（較）高水平，其他城市除了綿陽以外，均處于低水平，說明該時期成渝地區(qū)創(chuàng)新能力不僅整體偏低，同時也面臨著十分顯著的創(chuàng)新產(chǎn)出差異化問題。到了2015年（見圖2），德陽與綿陽的創(chuàng)新實力顯著提升，標志著創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)開始形成次級中心，同時成渝城市群規(guī)劃的正式提出促進了創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的創(chuàng)新合作以及要素流動，從而使得創(chuàng)新產(chǎn)出低水平的城市數(shù)量開始下降，最后隨著重慶邁進高產(chǎn)出之列，最終確立了成都、重慶雙核心的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)格局。進入2019年（見圖3），盡管成渝城市網(wǎng)絡(luò)得到了進一步發(fā)展，但該階段創(chuàng)新低水平城市的數(shù)量并未發(fā)生變化，并且除成都以外，德陽、綿陽、重慶的創(chuàng)新產(chǎn)出都出現(xiàn)下降，一方面這可能是由于創(chuàng)新作為一種生產(chǎn)性活動，其效能的高低在相當程度上取決于創(chuàng)新要素的投入，而成渝地區(qū)創(chuàng)新資源地理分布嚴重失衡的現(xiàn)象并未得到有效解決；其次，就當前而言，成渝城市群合作框架主要集中在經(jīng)濟、基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)保等領(lǐng)域，在科技創(chuàng)新方面則涉及較少，從而限制了網(wǎng)絡(luò)外部性的發(fā)揮，加之成都、重慶等城市面臨著高度的產(chǎn)業(yè)同構(gòu)化，由此造成的城市間無序競爭也不利于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化。

圖1 2013年成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出差異分布

圖2 2016年成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出差異分布

圖3 2019年成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出差異分布

3.2 各節(jié)點創(chuàng)新產(chǎn)出收斂、發(fā)散狀況

從數(shù)理上看，創(chuàng)新極化的出現(xiàn)是由于區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點創(chuàng)新產(chǎn)出增幅長期存在差異所致，故而本研究以2013、2016與 2019年樣本城市專利授權(quán)量和對應(yīng)年份的成渝城市群專利授權(quán)量均值之比作為測度標準，以此為切入點，對創(chuàng)新差異的發(fā)展趨勢（斂散情況）作出進一步分析。研究期內(nèi)，僅有成都、重慶兩座城市的創(chuàng)新產(chǎn)出增速高于區(qū)域平均增幅，其中成都的創(chuàng)新產(chǎn)出增長速度向上趨近于全區(qū)域平均水平，即呈現(xiàn)向上收斂的趨勢，而重慶的創(chuàng)新產(chǎn)出愈發(fā)高于全區(qū)域平均水平，呈向上發(fā)散。這一現(xiàn)象與上述分析結(jié)果相呼應(yīng)，再次說明了成都、重慶作為區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新極，憑借自身雄厚的創(chuàng)新資源以及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的影響力，不斷對周邊各節(jié)點城市產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，從而產(chǎn)生“創(chuàng)新凸點”，因此，如何增加成都、重慶輻射帶動的深度與廣度以實現(xiàn)從極化效應(yīng)到擴散效應(yīng)的轉(zhuǎn)變，就成為解決成渝地區(qū)創(chuàng)新極化問題的關(guān)鍵所在?？偟膩砜?，2011—2019年期間，共有15個市域收斂，1個市域發(fā)散（見圖4），收斂大于發(fā)散，因此各節(jié)點創(chuàng)新產(chǎn)出對整體創(chuàng)新活動差異的影響表現(xiàn)為收斂，從而使得成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出差異呈現(xiàn)出縮緊的趨勢。

圖4 2011—2019年成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出增長發(fā)散與收斂態(tài)勢

4 成渝城市群各節(jié)點創(chuàng)新極化貢獻度分析

為了對成渝城市群創(chuàng)新極化形成過程作出進一步分析，對在此過程中各節(jié)點的極化貢獻度進行分析。首先通過主成分分析法（PCA）計算出各城市的I值，以成都市為例，部分年份的計算結(jié)果如表2所示。

表2 樣本城市創(chuàng)新綜合值

然后，依據(jù)城市極化貢獻度C的計算公式編寫函數(shù)，最終得到的樣本城市創(chuàng)新極化貢獻度，具體如表3所示。

表3 2010—2018年樣本城市創(chuàng)新極化貢獻度

表3 （續(xù)）

為了更加直觀地展示各節(jié)點的極化貢獻度，運用ArcGIS10.0繪制創(chuàng)新極化貢獻度圖（見圖5）。通過圖5與圖1～圖3的對比可以清楚地看出，節(jié)點創(chuàng)新產(chǎn)出分布呈現(xiàn)出“雙核”結(jié)構(gòu)，而創(chuàng)新極化貢獻度則近似環(huán)狀分布，即外圍節(jié)點數(shù)值高、中間低，這說明樣本城市的創(chuàng)新能力與其對成渝城市群整體極化貢獻度存在較大差異。具體而言，宜賓、樂山、瀘州、南充以及達州盡管創(chuàng)新產(chǎn)出較低，但這些城市對整體極化貢獻度卻較高，其中宜賓最為明顯，其創(chuàng)新產(chǎn)出僅為第8名，而極化貢獻度卻為第3名，而創(chuàng)新產(chǎn)出排在中段位置的雅安與廣安的貢獻度卻為末尾兩名。當然，創(chuàng)新能力與極化貢獻度排名并不總是相悖，如眉山、內(nèi)江、自貢等城市的創(chuàng)新能力與極化貢獻度都處于平均水平，此外，成都、重慶的創(chuàng)新產(chǎn)出與極化程度都位居前兩名?？傮w而言，本研究分析的結(jié)果與王成城等［9］的結(jié)論一致，即節(jié)點的創(chuàng)新能力（產(chǎn)出）與其對所在區(qū)域創(chuàng)新極化貢獻程度并非嚴格對等。也就是說，創(chuàng)新極化問題的出現(xiàn)并不能完全歸因于創(chuàng)新極值區(qū)域。

圖5 2010—2019年成渝城市群創(chuàng)新極化貢獻度均值差異分布

5 成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出差異影響因素分析

借助SAMv4.0 軟件，選用高斯函數(shù)測度影響成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出指標GWR模型的最優(yōu)帶寬，結(jié)果見表4，得到 R2為 0.928，調(diào)整后的 R2為 0.896，局域的 R2最大值為 0.930、最小值為0.911，表明各影響因子對創(chuàng)新產(chǎn)出擁有較好的解釋力。

表4 2010—2019年影響成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出指標的GWR模型回歸系數(shù)描述性統(tǒng)計

為了更好地對成渝地區(qū)創(chuàng)新極化成因作出可視化分析，借助ArcGIS10.1軟件，將樣本城市的上述創(chuàng)新產(chǎn)出影響因子通過自然斷裂法根據(jù)彈性系數(shù)大小劃分為4個級別。如圖6所示，經(jīng)濟水平指標的彈性系數(shù)皆為正，說明成渝城市群的創(chuàng)新產(chǎn)出水平與經(jīng)濟發(fā)展呈正相關(guān)。其中，經(jīng)濟彈性系數(shù)最大的是成都，為0.590 350，即其經(jīng)濟水平每提高1%將會使其創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.590 350；最低的為瀘州，僅為0.462 120?？傮w上，經(jīng)濟水平的彈性系數(shù)分布呈現(xiàn)出中間低、四周高的形態(tài)，與以上創(chuàng)新貢獻度分布大體一致，說明經(jīng)濟發(fā)達的城市能夠為本地創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)提供金融、保險以及銷售等方面的服務(wù)，從而大大降低了創(chuàng)新的成本和風險，因此二者體現(xiàn)出正向關(guān)系。

圖6 2010—2019年經(jīng)濟水平因素對成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出影響的差異分布

如圖7所示，政府支持指標的彈性系數(shù)皆為正數(shù)，表明政府支持力度越大，創(chuàng)新產(chǎn)出水平便越高；同時，對比其他系數(shù)不難發(fā)現(xiàn)，政府支持彈性系數(shù)皆大于其他系數(shù)，這可能是由于成渝地區(qū)創(chuàng)新體系尚處于發(fā)育階段，創(chuàng)新系統(tǒng)運行的背后有著相當濃厚的政府色彩，市場可發(fā)揮的空間較少。其中，彈性系數(shù)最大的依然為成都、重慶兩座城市，分別為0.908 720和0.895 660，這主要是由于這兩座城市的行政級別明顯高于其他節(jié)點城市；而雅安的政府支持彈性系數(shù)最低，僅為0.585 640。與其他影響因子相比，政府支持系數(shù)的內(nèi)部差異最大，進一步說明各地的創(chuàng)新產(chǎn)出差異與各地政府的公共管理政策緊密相關(guān)。

圖7 2010—2019年政府支持因素對成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出影響的差異分布

如圖8所示，創(chuàng)新基礎(chǔ)指標的彈性系數(shù)都為正數(shù)，這說明創(chuàng)新基礎(chǔ)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有正向效應(yīng)。其中，彈性系數(shù)最大的依然是成都，為0.513 540；最小的為南充，為0.462 350?？傮w而言，創(chuàng)新基礎(chǔ)彈性系數(shù)分布與其他系數(shù)以及創(chuàng)新產(chǎn)出分布形狀大致類似，但值得注意的是，該項系數(shù)的絕對差值最小，為0.066 343，表明創(chuàng)新基礎(chǔ)對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出差異格局影響較小。然而現(xiàn)實中，成渝地區(qū)的創(chuàng)新資源地理分布極度不均衡，絕大多數(shù)創(chuàng)新資源都為成都、重慶、綿陽所掌握，這一差異可能說明區(qū)域內(nèi)各節(jié)點創(chuàng)新效率普遍較低，創(chuàng)新產(chǎn)出可能更多地受到如政府干預(yù)等外界因素的影響。

圖8 2010—2019年創(chuàng)新基礎(chǔ)因素對成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出影響的差異分布

如圖9所示，流動性指標的彈性系數(shù)顯示都為正數(shù)，即各地流動性越大則創(chuàng)新產(chǎn)出也越多。其中，彈性系數(shù)最大的依然為成都和重慶，分別為0.426 580及0.403 150，這是由于近兩年來成都、重慶城市圈的不斷完善進一步地提升了這兩座核心城市在區(qū)域內(nèi)的輻射力，從而能夠更大限度地將網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的創(chuàng)新資源為其所用；而德陽的流動性彈性系數(shù)最低，為0.143 250，這主要是由于近兩年德陽、成都同城化戰(zhàn)略的深度推進使得這兩座城市發(fā)展的一體化程度大為提升，經(jīng)濟體量較小的德陽勢必會受到成都巨大的虹吸效應(yīng)影響，從而使得其在整個網(wǎng)絡(luò)內(nèi)影響力大大降低?？傮w而言，樣本城市的流動性系數(shù)普遍較低，這可能是因為成渝城市群從國家層面正式提出至今僅5年有余，相關(guān)協(xié)調(diào)機制與合作框架尚處于完善階段，從而創(chuàng)新要素在各節(jié)點間尚未得到較充分地分流，因此流動性因素對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響較為有限。

圖9 2010—2019年流動性因素對成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出影響的差異分布

如圖10所示，開放性指標的彈性系數(shù)皆為正數(shù)，表明各地開放程度越高則創(chuàng)新產(chǎn)出越多。其中，開放度彈性系數(shù)最大的仍為成都，為0.584 260，而雅安的開放度最低，僅為0.345 640。這不僅是由于成都處于成渝地區(qū)的中心地帶且地處平原，各類交通設(shè)施齊全，以及通往其他節(jié)點時間距離較短；而雅安不僅山區(qū)較多，且處在成渝城市群邊緣地區(qū)，因而與其他節(jié)點間的通達性較差。開放性系數(shù)分布與其他系數(shù)分布較為類似，以成都、重慶為兩個極值區(qū)，周圍地區(qū)逐漸遞減，中部地區(qū)依然為低值區(qū)，主要包括了遂寧、資陽、眉山、樂山、廣安等城市。

比較上述影響因素的彈性系數(shù)不難發(fā)現(xiàn)，政府支持、經(jīng)濟水平對成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出的提升發(fā)揮了主要作用，尤其是政府支持因素。具體而言，在成渝城市群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)運行的過程中，政府的公共管理質(zhì)量、經(jīng)濟制度、集聚經(jīng)濟等相關(guān)因素扮演了關(guān)鍵角色，這與當前川渝地區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)的發(fā)育程度和主體產(chǎn)業(yè)類型有著密切關(guān)聯(lián)。如2019年重慶全市科研投入主要流向傳統(tǒng)國有企業(yè)，僅占全市企業(yè)數(shù)量3%的上述企業(yè)就拿到了近七成的科研經(jīng)費，這便使得成渝城市群的創(chuàng)新產(chǎn)出差異在更大程度上歸因于政府因素。此外，創(chuàng)新基礎(chǔ)的彈性系數(shù)絕對差異最小，極差僅為0.066 343，說明該因素對地區(qū)創(chuàng)新極化問題影響較小。最后，上述各類因素的彈性系數(shù)分布具有相當程度的空間穩(wěn)定性，且與創(chuàng)新產(chǎn)出分布大致相同，進一步說明了通過上述因素可以對區(qū)域創(chuàng)新極化問題作出有效解釋。

6 結(jié)論與討論

本研究以成渝城市群內(nèi)16個城市為研究對象，以其授權(quán)專利為研究變量，綜合運用自然斷裂法、GWR模型、城市創(chuàng)新極化貢獻度模型等方法，系統(tǒng)研究了2010—2019年成渝城市群創(chuàng)新產(chǎn)出極化的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢、各城市極化貢獻度以及影響因素，主要得出如下結(jié)論：

（1）成渝城市群總體創(chuàng)新產(chǎn)出有了明顯提升，但也面臨著嚴重的極化問題，雖然從2019年的數(shù)據(jù)來看這一現(xiàn)象有了一定程度的緩解，但依然未得到根本性地解決。

（2）從各城市創(chuàng)新產(chǎn)出的斂散情況來看，有15座城市呈現(xiàn)出收斂，僅有1座城市的創(chuàng)新產(chǎn)出發(fā)散，因此整體創(chuàng)新產(chǎn)出差異呈現(xiàn)出縮小的態(tài)勢。

（3）對各節(jié)點創(chuàng)新極化貢獻度的分析結(jié)果與王成城等［9］的結(jié)論一致，即節(jié)點的創(chuàng)新能力（產(chǎn)出）與其對整體創(chuàng)新極化貢獻程度并非嚴格對等。同時，成渝城市群創(chuàng)新極化貢獻度的地理分布大致呈環(huán)狀，即外圍高、中間低。

（4）創(chuàng)新產(chǎn)出影響因子的空間分布呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的特征，且與創(chuàng)新產(chǎn)出分布較為一致，5類影響因子彈性系數(shù)的峰值都出現(xiàn)在成都、重慶?？傮w而言，在各類因素中，政府支持、經(jīng)濟水平對創(chuàng)新產(chǎn)出差異發(fā)揮了主導(dǎo)性作用，而流動性的影響則相對有限；政府支持的絕對差異最大，而創(chuàng)新基礎(chǔ)則最小。這些都說明成渝城市群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)尚處于發(fā)展期，在運行過程中更多地依靠政府力量，中心城市的話語權(quán)明顯高于其他節(jié)點城市，邊緣城市較多，極化問題較為嚴重。

根據(jù)以上結(jié)論，對于實現(xiàn)協(xié)調(diào)創(chuàng)新發(fā)展亟須解決的難題，筆者認為可以從如下3個方面對成渝城市群創(chuàng)新極化問題進行修正：其一，充分發(fā)揮成都、重慶兩座核心城市的引領(lǐng)作用，加快周邊城市與其一體化進程［10］，以此擴大成都、重慶城市圈創(chuàng)新輻射的廣度與深度，從而彌補因“中部城市塌陷”帶來的困境［11］；其二，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點在交通、科研、教育等領(lǐng)域的合作框架，盡量做到統(tǒng)一部署、標準一致、資源共享以及建立成渝城市群利益共享機制，如成立成渝城市群專門投資基金，按照區(qū)域總體發(fā)展規(guī)劃與各城市實際情況酌情提供支持，制定科學合理的GDP值及稅收分成辦法，避免各節(jié)點城市為某一項目惡意競爭從而出現(xiàn)囚徒困境［12］。最后，依托網(wǎng)絡(luò)內(nèi)5G物理基站，構(gòu)建內(nèi)部創(chuàng)新資源數(shù)據(jù)庫與分享平臺，以修正資源分布不均所帶來的節(jié)點城市創(chuàng)新能力差距日益加大的問題。