王澤蘅

（長春理工大學經(jīng)濟管理學院，吉林長春 130022）

0 引言

知識經(jīng)濟時代，我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展逐步表現(xiàn)為以知識為核心創(chuàng)新資源的特點，經(jīng)濟增長的驅動力也轉變?yōu)閯?chuàng)新驅動。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，進而引領經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展。

借鑒世界城市群的創(chuàng)新發(fā)展經(jīng)驗，提高城市群競爭力的關鍵在于優(yōu)化城市群知識創(chuàng)新結構、改進知識創(chuàng)新網(wǎng)絡空間演化路徑、增強城市間知識創(chuàng)新合作效率等[3-6]。針對這些方面，我國學者已開展了相關研究：姜珂等[4]通過研究長三角城市間知識合作網(wǎng)絡的空間與內容特征，明確長三角城市間合作的空間結構、內容上的學科分布特點等；李建成等[5]分別從整本網(wǎng)與自我網(wǎng)的空間分布、結構復雜性等特征，著重分析長三角城市群知識網(wǎng)絡的動態(tài)演變規(guī)律與演化方向；許培源等[6]以粵港澳大灣區(qū)城市群為研究對象，研究大灣區(qū)知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構規(guī)律及形成機制；謝偉偉等[7]選取長江中游城市群作為研究區(qū)域，構建知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡，分析網(wǎng)絡特征并探討網(wǎng)絡鄰近性作用機制；陳艷萍[8]選取珠三角城市群構建知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡，分析珠三角區(qū)域合作網(wǎng)絡的分布特點、結構特征等。由此可以看出，當前學者對城市群的知識創(chuàng)新網(wǎng)絡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，鮮有分析國家級內陸城市群的情況，這既不利于弄清內陸城市群與沿海城市群知識創(chuàng)新發(fā)展的區(qū)別，也不利于明確我國城市群知識創(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內陸城市群，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]，在推進東北地區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設、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，轉變區(qū)域經(jīng)濟增長方式，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象，分析2010—2019年哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構時空演化趨勢，明確影響其網(wǎng)絡結構演化的因素及作用機制，為尋求提升哈長城市群整本知識創(chuàng)新能力的途徑提供參考依據(jù)，為制定推動內陸城市群科技創(chuàng)新發(fā)展的對策與政策提供參考。

1 研究設計

1.1 數(shù)據(jù)來源

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

需要說明的是，因對各城市檢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。為確保結果準確，對吉林市采取“城市名+郵政編碼”的組配式檢索，檢索完畢后逐個檢查校對，并得到相應結果。

1.2 研究方法

1.2.1 社會網(wǎng)絡分析法

社會網(wǎng)絡分析是一種常見的跨學科研究方法，旨在分析社會網(wǎng)絡結構及其關系特征，在探究網(wǎng)絡地理特征和空間效應中發(fā)揮了重要作用[11-13]。社會網(wǎng)絡分析中有很多可以測算網(wǎng)絡各節(jié)點之間關系緊密程度、節(jié)點在網(wǎng)絡中的中心地位、節(jié)點的影響力情況等的指標[6]。以下是本文所涉及的測算指標。

（1）整本網(wǎng)絡結構分析

①網(wǎng)絡規(guī)模，即網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)，用來衡量城市群中參與知識創(chuàng)新的城市數(shù)，以此來判斷城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡規(guī)模[6]；②關系數(shù)，即網(wǎng)絡邊數(shù)，用來衡量城市群內城市兩兩合作的總次數(shù)，以此來判斷各城市知識創(chuàng)新聯(lián)系的活躍度[7]；③網(wǎng)絡密度，用來衡量城市群各城市知識聯(lián)絡的緊密程度[8]；④平均路徑長度，是兩個城市間最短距離的平均值，用來衡量各城市知識交流的通暢程度[10]；⑤加權聚類系數(shù)，由網(wǎng)絡中城市節(jié)點的局部聚類系數(shù)平均得到，用來衡量知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的凝聚性[8]。

（2）中心性分析

①點度中心度，是節(jié)點在網(wǎng)絡中其他節(jié)點與之相連的個數(shù)，反映了節(jié)點的相對重要程度[5]，在城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡中，反映了城市間的知識創(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)點的路徑數(shù)越多[13-15]，該城市對其他城市的控制能力越強。需要說明的是，為了不同時點的網(wǎng)絡中心性具有可比性，本文涉及的中心度數(shù)值均為相對中心度。

（3）凝聚子群分析

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

1.2.2 城市聯(lián)系強度分析法

本文采用城市聯(lián)系強度分析法明確各城市知識關聯(lián)強度，以可視化的視角呈現(xiàn)知識創(chuàng)新網(wǎng)絡空間演化趨勢。主要步驟為：首先，計算城市間的合作論文數(shù)并將其作為城市聯(lián)系強度的測度值；其次，根據(jù)前文構建的哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡矩陣，利用Ucinet和ArcGIS軟件將知識創(chuàng)新網(wǎng)絡關系與各城市地理位置信息相結合；最后，經(jīng)可視化處理后得到哈長城市群在2010—2019年知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的空間演化結果。

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，能解決矩陣間的關系問題。該方法的優(yōu)勢是不需要假設自變量間相互獨立，不受變量間多重共線性影響[18-20]，適合本文對哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡演化的影響機制研究。

2 城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構分析

2.1 網(wǎng)絡結構整體分析

利用Ucinet分別對2010—2019年哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構進行整本分析，結果如表1所示。因篇幅所限，表1 僅列出了以2010年、2013年、2016年、2019年為時點的每隔3年的數(shù)據(jù)（下文同）。

表1 哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構整體特征

從網(wǎng)絡規(guī)模看，哈長城市群自2016年以來實現(xiàn)了覆蓋全部11 個城市的知識合作，城市群內的知識創(chuàng)新網(wǎng)絡規(guī)模已趨于穩(wěn)定；從關系數(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，并于2013年后各城市知識關聯(lián)趨于穩(wěn)定；從網(wǎng)絡密度看，增長31.75%，整本呈上升趨勢；從平均路徑長度看，降幅為2.5%，下降趨勢微弱；從加權聚類系數(shù)看，哈長城市群的變化趨勢并不穩(wěn)定，在2010—2013年呈上升趨勢，2013—2016年呈下降趨勢，2016—2019年又呈上升趨勢。綜上可知，哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡整本已趨于穩(wěn)定但仍較為松散，各城市知識創(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 點度中心度

明確城市群整本網(wǎng)絡情況后，需要分析知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的內部結構，尤其是各城市在網(wǎng)絡中的位置，即中心性分析。首先分析點度中心度，該指標可以明確知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡中城市的參與情況，以此判斷該城市知識創(chuàng)新的合作范圍[16-18]。分析結果如表2所示。

從表2 可以看出，2010—2019年哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡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，點度中心度數(shù)值始終超過10，說明兩個城市處于城市群知識創(chuàng)新的核心位置，與城市群內的各城市知識創(chuàng)新聯(lián)結較為緊密；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，形成城市群知識創(chuàng)新的第二梯隊；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 哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡點度中心度

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)了核心城市對其他城市的溝通與控制能力[13-15]。計算結果如表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優(yōu)勢，說明這3 個城市在哈長城市群的知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡中發(fā)揮中介作用更多，城市群的知識聯(lián)系主要通過它們來實現(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聯(lián)系增多；2016年，長春市在知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡中的中心性更加顯著，處于絕對領先地位，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)其實現(xiàn)的知識聯(lián)系減少，但經(jīng)大慶市實現(xiàn)的知識聯(lián)系有所增加，其他城市的中介作用相對不明顯。

表3 哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡中心性

2.3 凝聚子群分析

知識創(chuàng)新網(wǎng)絡中的派系、小團本等關系可以通過探究凝聚子群的構成、分布來實現(xiàn)。本文采用Ucinet軟件中基于點集位置結構關系的CONCOR算法，對2010—2019年兩個城市群的凝聚子群進行分析。分析結果如表4所示。

表4 哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的凝聚子群

從結果來看，2010—2019年哈長城市群可劃分為4 個凝聚子群，“多層級、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創(chuàng)新合作特征開始顯現(xiàn)。

3 城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構的時空演化分析

從對城市群知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡結構特征的分析可以看出，不同時期城市間的知識要素流動、子群分布、資源核心等存在差異。為進一步明確網(wǎng)絡內在特征、各節(jié)點聯(lián)系以及組織關系的內在邏輯等[18-19]，可再結合空間視角分析城市群知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡的演化趨勢。本文結合城市聯(lián)系強度分析法，利用ArcGIS軟件分別繪制2010—2019年哈長城市群的知識創(chuàng)新網(wǎng)絡時空演化圖，如圖1所示。在圖1 中，城市間連線的粗細表示城市聯(lián)系強度，用兩個城市間的合作論文數(shù)來表征；城市中心點的大小表示在知識創(chuàng)新合作中的重要程度，用各城市的點度中心度來表征。

從圖1 可以看出：2010年，知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的中心城市是哈爾濱市與長春市，主要的知識聯(lián)系集中在這兩個城市，其他的城市為邊緣城市，整本來看哈長城市群的知識創(chuàng)新網(wǎng)絡聯(lián)系偏弱，空間形態(tài)上呈典型的“核心—邊緣”結構；2013年，在核心城市哈爾濱市與長春市的基礎上，增加了重要支點城市大慶市，哈長城市群的知識創(chuàng)新聯(lián)系開始增強，但網(wǎng)絡整本聯(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中心城市哈爾濱市與長春市，一個重要支點城市大慶市，齊齊哈爾市、吉林市等其他城市在創(chuàng)新網(wǎng)絡中的知識聯(lián)系明顯增強的空間狀態(tài)；2019年，整本格局與2016年相類似，但網(wǎng)絡中也出現(xiàn)了一些次級重要支點城市，如齊齊哈爾市、四平市等，這些城市與網(wǎng)絡中的知識創(chuàng)新聯(lián)系越來越緊密，進而相對減輕了對核心城市知識創(chuàng)新聯(lián)結的過度依賴，但也仍存在非常典型的邊緣城市，如遼源市。

圖1 2010—2019年哈長城市群知識創(chuàng)新合作網(wǎng)絡空間演化

綜上所述，從時空視角來看，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”結構，即以哈爾濱市與長春市為知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的核心，以大慶市為重要支點，齊齊哈爾市、吉林市等城市逐步增強與城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的聯(lián)系，城市間的跨省聯(lián)系開始顯現(xiàn)。但哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡特點仍較單一，結構較為松散，各城市過度依賴核心城市的特點也非常明顯，這也從一個側面反映了內陸城市群創(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)新效應等特點。

4 城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡演化的影響機制分析

4.1 QAP模型構建

4.1.1 影響因素的選擇

參照過往研究[5-10]，從地理、經(jīng)濟、技術、政策、人力以及信息等6 個方面選擇并設定影響哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的因素差異矩陣，各因素對應的變量符號、測度規(guī)則、指標來源等信息如表5所示。

4.1.2 回歸模型建立

借鑒過往研究，并結合本文對自變量、因變量的設定，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入至Ucinet，進行5 000 次矩陣置換后得到相應計算結果，如表6所示。從表6 可以看到，調整后的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，城市間知識創(chuàng)新要素流動性越強[19]，城市間知識創(chuàng)新空間聯(lián)系程度越高[19]，可以促進城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的外擴；若回歸系數(shù)小于0，則說明城市間自變量差異較大，城市間知識創(chuàng)新要素流動性較弱[18-19]，城市間知識創(chuàng)新空間聯(lián)系程度不高，抑制了城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的形成與擴展[18-19]。

表6 QAP回歸結果

（1）從影響顯著與否的角度看，2010—2019年只有信息差異指標均未通過檢驗，說明信息差異對哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構的影響并不明顯，可不作分析；經(jīng)濟差異指標在2010—2013年未通過檢驗，說明經(jīng)濟差異在知識創(chuàng)新網(wǎng)絡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創(chuàng)新網(wǎng)絡的形成與擴展中；經(jīng)濟差異、人力差異的回歸系數(shù)始終為負，說明城市群內與核心城市人均GDP、每萬人大學生數(shù)量相差越大，知識創(chuàng)新資源流動越強，與知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的空間聯(lián)系越緊密；技術差異的回歸系數(shù)先正后負，這與知識創(chuàng)新網(wǎng)絡形成初期各城市技術差異較小有關，隨著網(wǎng)絡的不斷擴展，技術差異越大的城市間的知識創(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、技術差異、政策差異及人力差異的回歸系數(shù)絕對值呈增長態(tài)勢，說明這些指標對知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構影響越來越強；經(jīng)濟差異的回歸系數(shù)絕對值呈下降態(tài)勢，說明其對知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構的影響逐漸下降。

5 結論與建議

5.1 結論

本文利用社會網(wǎng)絡分析、城市聯(lián)系強度分析以及QAP回歸方法，結合Ucinet與ArcGIS軟件，分析了2010—2019年哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構特征、空間演化趨勢以及影響機制，為尋求促進哈長城市群的高效發(fā)展、推動國家級內陸城市群的深化創(chuàng)新等方面的途徑提供參考依據(jù)，得到以下研究結果。

第一，就城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構特征來看，哈長城市群實現(xiàn)了覆蓋全部城市的知識創(chuàng)新，但整本上發(fā)展較慢，各城市知識聯(lián)系多是依靠長春市、哈爾濱市與大慶市的中介作用來實現(xiàn)，齊齊哈爾市、吉林市等在城市群知識創(chuàng)新過程中參與度逐漸加強、在創(chuàng)新網(wǎng)絡中位置重要，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，但子群組成隨著時間推移而有變化，哈長城市群凝聚子群的構成從最初圍繞中心城市組成第一子群、其他城市根據(jù)知識聯(lián)系情況組成其他子群，逐步轉變?yōu)榉謩e圍繞哈爾濱市、長春市、大慶市等中心性較強的城市為核心而形成的子群，這種轉變更有利于帶動其他城市的知識聯(lián)系，尤其是跨省際城市的知識聯(lián)系有利于進一步加強城市間的知識資源和要素的暢通流動。

第二，就城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的空間演化趨勢來看，2010—2019年哈長城市群在朝著更多層次、更為穩(wěn)定的結構發(fā)展，哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡已逐步發(fā)展為“2+1+N”的空間結構，即兩個中心城市哈爾濱市與長春市，一個重要支點城市大慶市，以及多個其他城市圍繞的知識創(chuàng)新網(wǎng)絡分布模式。預測這種結構會穩(wěn)定維持，直到有城市在知識創(chuàng)新網(wǎng)絡中實現(xiàn)位置躍遷而發(fā)生改變。

第三，就城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡演化的影響機制來看，哈長城市群受地理、人力、政策、經(jīng)濟及技術差異等因素影響明顯，這些是知識創(chuàng)新網(wǎng)絡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，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創(chuàng)新網(wǎng)絡，并且影響逐漸增強；人力差異的影響為負向，但影響程度呈增長趨勢，說明城市間人力資源水平差異越大越易影響知識創(chuàng)新網(wǎng)絡，并且影響逐漸增強；技術差異的影響先正后負，且影響程度呈增長趨勢，這與知識創(chuàng)新網(wǎng)絡形成初期各城市技術差異較小有關，隨著網(wǎng)絡的不斷擴展，技術差異越大的城市間知識創(chuàng)新空間聯(lián)系更加緊密；經(jīng)濟差異的影響從2016年開始出現(xiàn)，影響方向為負，影響程度呈下降趨勢，說明城市間經(jīng)濟差異越大越易影響知識創(chuàng)新網(wǎng)絡，并且影響逐漸減弱。

5.2 建議

基于上述研究結果，結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)達城市群的做法，為更好地促進國家級內陸城市群的知識創(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創(chuàng)新過程中對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省會城市，也是天然的核心城市，兩者集聚了城市群最優(yōu)質的創(chuàng)新資源。因此，仍需繼續(xù)加強兩個城市的中心地位，推動其頻繁而緊密地知識交流，進一步鞏固城市群知識創(chuàng)新的關鍵內核。在此基礎上，為擺脫過度依賴，可以有序提升各級城市的知識創(chuàng)新地位，形成多核心化的知識創(chuàng)新網(wǎng)絡。

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

第三，繼續(xù)打通城市群內各城市特別是跨省城市、邊緣城市的互通互聯(lián)，夯實知識創(chuàng)新網(wǎng)絡基礎。與發(fā)達城市群的組成特點相比，當前哈長城市群知識創(chuàng)新網(wǎng)絡的邊緣城市多為與核心城市地理位置較遠、經(jīng)濟實力不突出、人才資源不完善的城市。因此，要提高此類城市基礎設施建設，完善知識創(chuàng)新要素配置，建設創(chuàng)新人才隊伍，提高邊緣城市、跨省城市的知識交流，繼而增強知識創(chuàng)新網(wǎng)絡整本擴張力。

本文以哈長城市群為例，分析其2010—2019年的知識創(chuàng)新網(wǎng)絡結構、演化趨勢及影響機制，并取得了相應的研究結果。但是仍存在一定的局限性：僅分析了城市群內部城市的知識創(chuàng)新聯(lián)系情況，并沒有分析城市群與外部城市的知識創(chuàng)新合作現(xiàn)狀等；僅從宏觀城市角度分析了內陸城市群知識創(chuàng)新情況，并沒有考慮城市知識構成主本如高校、科研院所等更微觀層面的知識創(chuàng)新研究等。這些都是未來需要進一步研究的內容。