蘇佳璐 ,李明星 ,馬澤君 ,馬志強

(1.江蘇大學管理學院,江蘇鎮(zhèn)江 212013;2.江蘇大學中國農(nóng)業(yè)裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院,江蘇鎮(zhèn)江 212013)

在知識經(jīng)濟時代,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方式不再以人力、資本等生產(chǎn)要素為核心資源,知識和技術(shù)逐漸占據(jù)主導地位[1]。盡管知識和技術(shù)是區(qū)域競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵驅(qū)動因素,但一個地區(qū)知識和技術(shù)的多樣性是有限的,當本地知識不能滿足組織創(chuàng)新需求時,跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新成為支持新知識生產(chǎn)的重要途徑[2]。通過區(qū)域內(nèi)外跨組織邊界的知識擴散與重組來增強區(qū)域創(chuàng)新能力是區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)理論的主要思想,強調(diào)了區(qū)域?qū)用鎰?chuàng)新的地理集聚的重要性[3]。與此同時,城市逐漸成為知識流動和技術(shù)擴散的主要承載體,并開始形成以城市為節(jié)點的區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)[4]。當前,城市創(chuàng)新能力總體上呈現(xiàn)出城市布局差異大、核心城市向周邊城市輻射弱的特點。因此,迫切需要以網(wǎng)絡(luò)化、系統(tǒng)化的理念來提升城市創(chuàng)新能力。以城市群為載體的跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)主要通過合作論文和聯(lián)合申請專利來表征,前者為知識的協(xié)同創(chuàng)新,側(cè)重于基礎(chǔ)創(chuàng)新;后者為技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新,側(cè)重于應(yīng)用創(chuàng)新[5]。技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新對于區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有直接推動作用[6]。截至2020年底,長三角三省一市專利申請量超全國總量的1/3,長三角城市群作為具有較強國際競爭力的世界級城市群,在推進區(qū)域一體化建設(shè)和踐行國家創(chuàng)新發(fā)展中具有引領(lǐng)作用,因而研究長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有現(xiàn)實意義。

已有研究從微觀與宏觀不同層面展開對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的探索。部分學者從網(wǎng)絡(luò)內(nèi)涵及特征出發(fā)展開相關(guān)研究。陸軍等[7]指出城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)是創(chuàng)新主體通過跨區(qū)域合作實現(xiàn)要素聚集、知識流動、產(chǎn)業(yè)鏈條分工和技術(shù)轉(zhuǎn)移等,從而形成更為完善的城市群創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。范斐等[8]認為區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新有兩種界定方式:其一,區(qū)域內(nèi)部產(chǎn)學研政金介等創(chuàng)新主體通過合作創(chuàng)新來獲取新的知識或技術(shù),將其稱作微觀主體間的協(xié)同創(chuàng)新;其二,區(qū)域間的要素流動,將其稱作區(qū)域間的協(xié)同創(chuàng)新。呂丹等[9]使用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對成渝城市群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的整體特征、網(wǎng)絡(luò)中心度及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3 個方面進行了探索。徐宜青等[10]利用長三角城市群合作專利數(shù)據(jù)構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),并利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法探究了不同區(qū)域在協(xié)同創(chuàng)新過程中的技術(shù)知識差異。Xie等[11]對中國城市科研合作網(wǎng)絡(luò)的時空復雜性與動態(tài)性進行了探索。劉乃全等[12]以地區(qū)間合作專利與合作論文為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),探討了長三角地區(qū)知識與技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的時空演變特征。另一些學者對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成機制與驅(qū)動因素展開了分析。戴靚等[13]以長三角城市群論文合作數(shù)據(jù)構(gòu)建知識合作網(wǎng)絡(luò),采用加權(quán)指數(shù)隨機圖模型分析了鄰近性與自組織性對網(wǎng)絡(luò)形成的影響。王海花等[14-15]以長三角城市群的本科院校為檢索點,利用聯(lián)合申請專利數(shù)據(jù)構(gòu)建城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),并運用指數(shù)隨機圖模型研究了網(wǎng)絡(luò)形成機制與演化動力。徐維祥等[16]運用指數(shù)隨機圖模型研究了長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)韌性演化驅(qū)動機制。蘇屹等[17]運用二次指派程序回歸模型研究了鄰近性對京津冀區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的作用機理。

上述研究為本文提供了重要參考與理論支撐,但仍存在以下問題需要進一步拓展、優(yōu)化和設(shè)計:

(1)關(guān)于跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的研究主要集中在網(wǎng)絡(luò)格局、演化趨勢以及影響因素等方面,其中同時考慮內(nèi)外生因素對網(wǎng)絡(luò)形成與演化機制進行探索的研究相對較少。

(2)指數(shù)隨機圖模型作為探究網(wǎng)絡(luò)形成與演化機制的重要方法,既有研究多從靜態(tài)視角,利用截面網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來分析網(wǎng)絡(luò)形成與演化機制,鮮有研究強調(diào)歷史網(wǎng)絡(luò)與時間的重要性。

(3)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)作為影響網(wǎng)絡(luò)演化的重要方面,既有研究更多地對星型結(jié)構(gòu)和開放三角結(jié)構(gòu)這兩種基本構(gòu)型進行了探討,忽視了閉合三角結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)演化的影響以及不同構(gòu)型影響程度的強弱。與此同時,因網(wǎng)絡(luò)發(fā)展階段和研究范圍尺度的不同,既有研究得出的結(jié)論存在較大不一致性,且研究方法存在局限性,缺乏對研究結(jié)論穩(wěn)健性的進一步檢驗。

本文基于2004～2020年長三角城市群聯(lián)合申請專利數(shù)據(jù),構(gòu)建長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法和時序指數(shù)隨機圖模型對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及演化動力進行全面分析。相較于既有研究,本文的貢獻體現(xiàn)在以下兩個方面:

(1)在理論層面,星型結(jié)構(gòu)、開放三角結(jié)構(gòu)和閉合三角結(jié)構(gòu)作為網(wǎng)絡(luò)基本內(nèi)生結(jié)構(gòu),本文將其與城市屬性、城際關(guān)系屬性等外生動力因素納入同一研究框架,更加全面地探究長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化特征及其內(nèi)在機理,理論上能夠補充揭示基于邊依賴性的內(nèi)生結(jié)構(gòu)動力對實際網(wǎng)絡(luò)的影響。

(2)在實證層面,利用時序指數(shù)隨機圖模型(TERGM),從截面擴展至縱向維度進行動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析,并對分析結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗及擬合優(yōu)度檢驗,補充揭示了基于時間依賴項的長三角城市群中技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化機制。

1 理論分析與假設(shè)提出

長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成受到內(nèi)外生因素的共同作用。內(nèi)生因素主要包括高階結(jié)構(gòu)依賴項、時間依賴項等,其中,高階結(jié)構(gòu)依賴項是一種結(jié)構(gòu)較為復雜、節(jié)點間相互依賴共生的內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括擴張性、傳遞性、閉合性等特征。外生因素主要包括城市節(jié)點屬性、網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量。在時序指數(shù)隨機圖模型中,通過將節(jié)點屬性和網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量作為解釋變量加入模型中,可以更準確地描述網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演進的機理,從而更好地預測和解釋網(wǎng)絡(luò)中的現(xiàn)象和行為。特別是在分析復雜網(wǎng)絡(luò)時,網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量的加入可以顯著提高模型的解釋能力和預測精度。

1.1 高階結(jié)構(gòu)依賴項

在無向網(wǎng)絡(luò)中,高階結(jié)構(gòu)依賴項主要包括幾何加權(quán)度(Gwdegree)、幾何加權(quán)二元組共享伙伴(Gwdsp)和幾何加權(quán)邊共享伙伴(Gwesp),分別表示擴張性(如星型結(jié)構(gòu))、傳遞性(如開放三角結(jié)構(gòu))和閉合性(如閉合三角結(jié)構(gòu))的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征[18]。相比于簡單結(jié)構(gòu)統(tǒng)計量,將高階結(jié)構(gòu)統(tǒng)計量納入模型中對提高模型的解釋力度具有積極作用,這也是TERGM 的優(yōu)勢所在[19-20]。本文將幾何加權(quán)度、幾何加權(quán)二元組共享伙伴和幾何加權(quán)邊共享伙伴同時納入模型中,刻畫擴張性、傳遞性和閉合性效應(yīng)對長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響。

(1)擴張性效應(yīng)。在長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中,擴張性反映了城市節(jié)點擴大個體中心網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的傾向性,往往以星型結(jié)構(gòu)來呈現(xiàn)。對于城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)而言,擴張性機制會導致網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)權(quán)力集中、信息不對稱等問題,不利于區(qū)域一體化創(chuàng)新體系的構(gòu)建。此外,對于核心城市節(jié)點而言,為避免其他城市節(jié)點“搭便車”,也會更加謹慎地建立新的合作關(guān)系。與此同時,核心節(jié)點增加新的合作伙伴可能會導致冗余關(guān)系的產(chǎn)生,使得已經(jīng)存在的合作關(guān)系更加復雜,難以管理,從而降低網(wǎng)絡(luò)的效率[21]。因此,在滿足創(chuàng)新需求的前提下,中心度高的城市節(jié)點可能更傾向于保持現(xiàn)有的合作關(guān)系,而不是增加新的合作伙伴[22]?；诖?提出假設(shè):

H1a長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化過程中,度數(shù)中心度高的城市節(jié)點更傾向避免建立新的合作關(guān)系。

(2)傳遞性效應(yīng)。傳遞性是產(chǎn)生閉合性效應(yīng)的前提條件,其能夠通過多重路徑間接增加社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。傳遞性的主要特征具體表現(xiàn)在兩個方面:①在長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中,不同城市由于資源稟賦的差異,在創(chuàng)新發(fā)展方面空間差異顯著[23],因此形成了發(fā)展勢差,而發(fā)展勢差一般順梯度流動,但當城市間發(fā)展差距過大時,發(fā)展較為落后的城市節(jié)點將會尋求中介城市節(jié)點,通過多重路徑形成新的技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新內(nèi)在關(guān)聯(lián);②一些明星城市節(jié)點不滿足當前創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀,但又不想過多承擔新關(guān)系建立的成本,抑或想帶動周邊城市發(fā)展,可以構(gòu)建以其為中心、周邊城市為中介節(jié)點的區(qū)域技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)布局,從而建立和更新間接連通關(guān)系?；诖?提出假設(shè):

H1b長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有傳遞性效應(yīng),即城市節(jié)點通過多重路徑選擇能夠間接增加社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。

(3)閉合性效應(yīng)。閉合性是在傳遞性基礎(chǔ)上增加一條合作邊從而形成三角閉合結(jié)構(gòu),在城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成和演化過程中發(fā)揮著重要作用。依據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)理論,三角閉合結(jié)構(gòu)代表節(jié)點之間的強聯(lián)結(jié),表明結(jié)構(gòu)內(nèi)部存在高頻率互動、緊密聯(lián)系以及冗余路徑。當城市節(jié)點嵌入三角結(jié)構(gòu),意味著其依靠群體的穩(wěn)定合作關(guān)系可以在知識共享、降低成本等方面獲取更多的競爭優(yōu)勢,同時,為避免技術(shù)合作過程中可能產(chǎn)生的風險,城市節(jié)點更傾向與擁有共同合作伙伴和共享關(guān)系的城市節(jié)點形成合作關(guān)系,在一定程度上能夠維持長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。此外,由于集聚效應(yīng)的存在,長三角生物醫(yī)藥、人工智能等創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展,形成集群發(fā)展態(tài)勢,導致城市間技術(shù)合作關(guān)系趨于閉合?；诖?提出假設(shè):

H1c長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有閉合性效應(yīng),即群內(nèi)城市間技術(shù)合作易產(chǎn)生閉合趨勢。

1.2 時間依賴項

從截面擴展至縱向維度并引入時間依賴項進行動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析是時序指數(shù)隨機圖模型的優(yōu)勢所在。時間依賴項包含了穩(wěn)定性和變異性。穩(wěn)定性是指一個網(wǎng)絡(luò)隨著時間的推移保持其整體結(jié)構(gòu)的趨勢。如果網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的聯(lián)系概率隨著時間的推移保持相對穩(wěn)定,當期節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系受到上一期網(wǎng)絡(luò)的影響,則該網(wǎng)絡(luò)被認為是穩(wěn)定的。變異性是指網(wǎng)絡(luò)隨時間演變的隨機性或不可預測性的程度,也即當期節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系是否會較上一期有所增加或減少。對于長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)而言,城市節(jié)點之間的技術(shù)合作關(guān)系是相互連接的紐帶、創(chuàng)新要素共享的橋梁,而協(xié)同創(chuàng)新過程具有復雜性和不確定性,城市間知識基礎(chǔ)的差異性也增加了它們相互之間的依賴性,因此,城市節(jié)點不會隨意更換合作伙伴,確保城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)處于相對穩(wěn)定狀態(tài)。此外,在長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過程中,隨著一體化進程的加快以及長三角科技創(chuàng)新共同體的建設(shè)與推進,網(wǎng)絡(luò)中不斷生成新的合作關(guān)系。在這個過程中,一些復雜和不確定因素可能會對原有網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生影響,這正體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的變異性?；诖?提出假設(shè):

H2長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)既具有穩(wěn)定性又具有變異性,即網(wǎng)絡(luò)中的合作關(guān)系會隨著時間變化保持相對穩(wěn)定,但同時又會有新的關(guān)系產(chǎn)生或舊的關(guān)系消失。

1.3 節(jié)點屬性

馬太效應(yīng)與同配效應(yīng)是闡釋長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的兩個重要特征。馬太效應(yīng)最初由Merton[24]提出,指的是“富者越富,貧者越貧”的現(xiàn)象。在長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中,上海、南京、杭州等核心節(jié)點的存在是馬太效應(yīng)的重要體現(xiàn),核心節(jié)點因占據(jù)重要地位而具有資源獲取與傳遞的優(yōu)勢,從而吸引更多其他城市節(jié)點與其進行技術(shù)創(chuàng)新合作[14]。借鑒已有研究,本文選取經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平和對外開放水平作為節(jié)點屬性變量。經(jīng)濟發(fā)展普遍被認為是影響區(qū)域創(chuàng)新和知識流動的首要因素,經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū),在技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中擁有的影響力和地位也可能越高[25]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化意味著對創(chuàng)新的依賴性增強,越傾向與其他城市合作創(chuàng)新[26]。在全球化背景下,對外開放水平較高的城市更具有開放性和包容性,進一步促進與外界的交流及合作[27]。基于上述論述,提出假設(shè):

H3a長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有馬太效應(yīng),即經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平、對外開放水平對長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成具有積極影響。

同配效應(yīng)是指個體或組織傾向與自身屬性相似的其他個體或組織進行交往及合作的現(xiàn)象。曹薇等[28]在研究區(qū)域知識產(chǎn)權(quán)保護網(wǎng)絡(luò)形成機制時發(fā)現(xiàn),具有相同人力資源水平的區(qū)域間更易形成關(guān)聯(lián)關(guān)系。人力資本作為科學技術(shù)的載體和應(yīng)用主體,是創(chuàng)新成果的主要來源。谷軍健等[29]的研究表明,人力資本和科技創(chuàng)新的協(xié)同是助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵所在。具有相同人力資本水平的城市往往有著相似的發(fā)展階段,人力資本的匹配也促使它們之間的信息交流、知識共享等更加通暢,因此,在建立新的技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新關(guān)聯(lián)關(guān)系上具有更高的傾向性?；诖?提出假設(shè):

H3b長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有同配效應(yīng),即人力資本水平的同配性對長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成具有積極影響。

1.4 網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量

多維鄰近性對區(qū)域合作創(chuàng)新的影響受到學界的廣泛關(guān)注,其已成為經(jīng)濟地理學分析區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的重要視角[30]。針對城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),已有部分研究探討了鄰近性與網(wǎng)絡(luò)演化的關(guān)系,但由于研究對象、尺度、時段以及研究方法等方面的差異性,已有研究結(jié)論并不一致。借鑒已有研究,本文選取地理鄰近性、制度鄰近性和組織鄰近性作為網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量,探討長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的路徑依賴。地理鄰近性能夠加快知識和信息的傳遞與共享,促進跨區(qū)域的創(chuàng)新合作[31]。制度鄰近性是指不同區(qū)域之間政策、法律、規(guī)則、文化等制度環(huán)境的相似程度。當不同區(qū)域之間的制度環(huán)境相似時,企業(yè)和機構(gòu)更容易預測和理解另一區(qū)域的行為和意圖,更容易建立信任和穩(wěn)定的合作關(guān)系。此外,相似的制度環(huán)境還可以降低風險,提高合作的效率和質(zhì)量[32]。組織鄰近性被定義為兩個組織之間的戰(zhàn)略依賴度,能夠有效降低合作的交易風險和不穩(wěn)定性[33]。基于此,提出假設(shè):

H4地理鄰近性、制度鄰近性及組織鄰近性對于長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成具有積極影響。

2 研究設(shè)計

2.1 研究方法

2.1.1社會網(wǎng)絡(luò)分析法 為探析長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法,選擇網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)密度、平均路徑長度、聚類系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)中心勢等指標展示長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,并選取主要年份進一步對網(wǎng)絡(luò)進行可視化,以觀察整體網(wǎng)絡(luò)演變趨勢。

2.1.2時序指數(shù)隨機圖模型 已有研究較多使用

ERGM 模型進行網(wǎng)絡(luò)形成及演化機制分析[34],但其僅適用于網(wǎng)絡(luò)截面數(shù)據(jù),Hanneke等[35]提出的時序指數(shù)隨機圖模型(TERGM)彌補了這一缺陷。該模型是指數(shù)隨機圖模型的一個拓展,其將多期網(wǎng)絡(luò)視為一個整體,將社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)延伸至縱向維度,通過添加時間依賴項的維度指標,考慮不同時間節(jié)點之間網(wǎng)絡(luò)演化的相關(guān)性,使估計結(jié)果更真實地反映社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系形成以及動態(tài)演化的原因。

首先,構(gòu)建適用于截面網(wǎng)絡(luò)的ERGM 模型,即

式中:Y為隨機網(wǎng)絡(luò)集合;n為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù),在本文中,n=41,代表41個城市;隨機變量Yij表示節(jié)點i、j間是否存在關(guān)聯(lián),存在則為1,不存在則為0;y為實際觀測到的長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò);P為真實網(wǎng)絡(luò)y在隨機網(wǎng)絡(luò)集合Y中出現(xiàn)的概率;θ為待估的模型系數(shù)向量,根據(jù)θ的顯著性、正負性和取值大小來判斷不同因素對技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響程度,θT是θ的轉(zhuǎn)置;c為歸一化常數(shù),用來保證模型計算值符合概率的數(shù)學定義;h(y)為影響網(wǎng)絡(luò)形成與演化的因素,也即針對矩陣y的統(tǒng)計向量,包括內(nèi)生結(jié)構(gòu)因素、節(jié)點屬性和網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量3 種類型。

TERGM 在ERGM 的基礎(chǔ)上考慮了時間t,一般表達形式如下:

式中:yt為第t時期的長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò);h(yt,yt-1,…,yt-k)為包含內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、外生節(jié)點屬性以及外生網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量的統(tǒng)計向量,其中k必須完全包含yt的時間依賴性,以便于考察當期網(wǎng)絡(luò)較前期網(wǎng)絡(luò)是否具有穩(wěn)定性和變異性。

2.2 變量說明及數(shù)據(jù)來源

(1)被解釋變量。本文中的被解釋變量為長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點連接的概率,也即城市間合作關(guān)系形成的概率,由長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)來表征。關(guān)于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,既有研究通常基于城市間聯(lián)合申請發(fā)明專利數(shù)據(jù)[17],而被稱為“小發(fā)明”的實用新型專利往往被忽略,實用新型專利制度作為發(fā)展中國家進行技術(shù)追趕的有效制度安排,對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的貢獻不可小覷[36]。基于此,本文以長三角41市聯(lián)合申請發(fā)明及實用新型專利為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),構(gòu)建長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。專利數(shù)據(jù)來自佰騰網(wǎng)專利檢索系統(tǒng)(https://www.baiten.cn/),依據(jù)《中華人民共和國專利法》第34條,我國發(fā)明專利從申請到公開最長需18個月[37],只有公開后的專利才能被檢索,例如2020 年12 月申請的發(fā)明專利最晚至2022 年6月公開。為了獲取各年份完整的專利數(shù)據(jù)[38],在專利申請日一欄將檢索時段設(shè)為2004年1月1日至2020年12月31日;在申請人地址一欄分別輸入兩兩城市名稱,例如上海and南京。相比于已有研究以本科院校為檢索點[14-15],忽視了“企業(yè)-企業(yè)”之間的合作專利,本文以地級及以上城市為檢索點能夠更加全面地覆蓋“產(chǎn)-學-研”之間的合作專利。將專利數(shù)據(jù)全部導出后進行以下篩選:①剔除申請人為個體或申請人數(shù)量為1的專利數(shù)據(jù);②依據(jù)專利申請?zhí)柼蕹貜椭?。?jīng)過反復清洗,最終得到23 816條城際合作專利。針對申請人地域分布對每條專利數(shù)據(jù)進行拆分,如某條專利申請人為南通XX公司、江蘇大學和南京林業(yè)大學,其地域分布為南通、鎮(zhèn)江和南京,則可拆分為南通和鎮(zhèn)江、南通和南京以及鎮(zhèn)江和南京3條合作關(guān)系,依據(jù)此規(guī)則分別構(gòu)建2004～2020年的專利合作矩陣,也即長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。

(2)解釋變量。TERGM 中解釋變量一般包含內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量、時間依賴項、節(jié)點屬性變量和網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量4類。內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量涉及幾何加權(quán)度、幾何加權(quán)二元組共享伙伴和幾何加權(quán)邊共享伙伴,時間依賴項涉及穩(wěn)定性和變異性。具體含義、作用與示意圖如表1所示。

表1 時序指數(shù)隨機圖模型相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)布局Tab.1 Layout of the network structure corresponding to the TERGM

外生因素為節(jié)點屬性變量和網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量。針對節(jié)點屬性,經(jīng)濟發(fā)展水平(PGDP)以人均地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平(indust)以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比來衡量;對外開放水平(FDI)以當年實際使用外資金額來表征;人力資本水平(HC)以普通本?？圃谛W生數(shù)占年末人口數(shù)之比來表征,按照排名的前33%、33%～66%和后33%,將41個城市劃分為高、中、低人力資本水平。針對網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量,地理鄰近性(geographical)以地理距離矩陣來表征;制度鄰近性(institutional)以行政級別的差距來衡量城市間的制度距離,具體參考許培源等[39]的做法;組織鄰近性(organizational)參考戴靚等[14]的做法,合作城市同屬一個省份則為1,否則為0。上述變量的數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》《上海統(tǒng)計年鑒》《江蘇統(tǒng)計年鑒》《浙江統(tǒng)計年鑒》與相應(yīng)地級市的統(tǒng)計年鑒以及國民經(jīng)濟發(fā)展統(tǒng)計公報等。數(shù)據(jù)缺失部分采用線性插值法補齊。

3 實證結(jié)果分析

3.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征分析

本文測算了2004～2020年長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征指標,如表2所示。

表2 長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標Tab.2 Structure indicators of technology collaborative innovation network in Yangtze River Delta Urban Agglomeration

(1)就網(wǎng)絡(luò)規(guī)模而言,參與長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的城市節(jié)點逐年遞增,2015年起,全部41市參與到網(wǎng)絡(luò)之中。

(2)網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)和聯(lián)結(jié)次數(shù)分別代表城市間技術(shù)合作的關(guān)系數(shù)量和頻率。由表2可知,網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)最大為272,而針對41個節(jié)點的隨機網(wǎng)絡(luò),可能的最大邊數(shù)為820。由此說明,長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出典型的稀疏效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)和聯(lián)結(jié)次數(shù)總體呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢,且聯(lián)結(jié)次數(shù)增長幅度遠大于網(wǎng)絡(luò)邊數(shù),說明城市間技術(shù)合作更加密切且達到相對穩(wěn)定的狀態(tài)。

(3)從網(wǎng)絡(luò)密度來看,網(wǎng)絡(luò)中實際聯(lián)結(jié)數(shù)占理論聯(lián)結(jié)數(shù)的比例逐年攀升,由2004年的0.133上升至2020年的0.320,說明城際間合作聯(lián)系增加。

(4)從平均路徑長度和聚類系數(shù)來看,長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)逐漸呈現(xiàn)“小世界”的發(fā)展趨勢。平均路徑長度總體呈下降趨勢,說明城際間技術(shù)合作的連通性提高;本文的聚類系數(shù)以傳遞性比率表征,也即閉合三角結(jié)構(gòu)的數(shù)量占全部三角結(jié)構(gòu)總量之比,由結(jié)果可知,閉合三角結(jié)構(gòu)數(shù)量穩(wěn)步提升,直至2020年達到50%以上。由此說明,網(wǎng)絡(luò)的三方組閉合效應(yīng)顯著。

(5)從網(wǎng)絡(luò)中心勢來看,起初網(wǎng)絡(luò)中核心節(jié)點較少,中心勢較低,自2012 年以來,網(wǎng)絡(luò)中心勢達到50%以上,且維持在一個較為穩(wěn)定的狀態(tài),沒有持續(xù)攀升。由此說明,網(wǎng)絡(luò)中已形成較為固定的核心節(jié)點,其余節(jié)點圍繞核心節(jié)點進行技術(shù)合作關(guān)系的建立。

綜上所述,從整體網(wǎng)絡(luò)特征來看,長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日趨復雜,網(wǎng)絡(luò)連通性有所提升的同時,也呈現(xiàn)出“核心-邊緣”的發(fā)展趨勢,具有較為明顯的“小世界”“高集聚”特征,與已有研究結(jié)論保持高度一致性。

為了更加直觀地展現(xiàn)長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的演變趨勢,進一步使用Gephi軟件繪制2004、2012和2020年的網(wǎng)絡(luò)拓撲圖,如圖1所示。

需要說明的是,圖中節(jié)點的大小以度中心度來量化,邊的粗細表示節(jié)點間合作緊密度。觀察圖1可知,上海始終處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置,且隨著時間的推移,其向周邊城市的輻射作用增強。具體而言,2004年的網(wǎng)絡(luò)較為稀疏,以上海、杭州為核心節(jié)點,與周邊城市產(chǎn)生合作關(guān)系,網(wǎng)絡(luò)中主要呈現(xiàn)星型結(jié)構(gòu),三角結(jié)構(gòu)較少,且以開放三角結(jié)構(gòu)為主,體現(xiàn)了技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)初期的擴張性。2012年,網(wǎng)絡(luò)中核心節(jié)點數(shù)增加,形成以上海為核心,杭州、南京、合肥及蘇州等創(chuàng)新能力突出城市為次核心的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展格局。2020年,網(wǎng)絡(luò)中形成262條邊,41個城市節(jié)點均參與到網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化過程中,逐步形成互聯(lián)互通的技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)布局。然而,值得注意的是,網(wǎng)絡(luò)中逐漸形成以核心節(jié)點為主的閉合三角結(jié)構(gòu),邊緣節(jié)點的聯(lián)系依舊較少,在一定程度上呈現(xiàn)出“富人俱樂部”的發(fā)展趨勢。

3.2 長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化機理

3.2.1基準實證結(jié)果 為深入探索長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的驅(qū)動因素,以2004～2020年截面關(guān)系數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),每兩年為時間間隔,選取2004、2006、2008、2010、2012、2014、2016、2018 和2020年共9年的城市網(wǎng)絡(luò),形成基準實證分析部分長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新縱向網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。通過使用馬爾可夫蒙特卡洛極大似然估計方法,不斷迭代系統(tǒng)搜集可能的參數(shù)值并進行參數(shù)檢驗與校正,直至估計參數(shù)趨于穩(wěn)定。最終實證結(jié)果如表3所示。模型(1)是零模型,僅包含網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)(Edges),邊系數(shù)與線性回歸的截距項類似;模型(2)在零模型基礎(chǔ)上納入了外生動力因素;模型(3)則基于模型(2)加入了內(nèi)生結(jié)構(gòu)因素;模型(4)是綜合模型,在模型(3)的基礎(chǔ)上納入了時間依賴項,以此考察網(wǎng)絡(luò)演化的穩(wěn)定性和變異性。通過對模型進行不斷的調(diào)試,使模型內(nèi)外部結(jié)構(gòu)趨于完善,從而深入挖掘長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的內(nèi)外生動力因素,相應(yīng)的估計模型主要基于R 語言中的“tergm”包。

表3 基準回歸結(jié)果Tab.3 Benchmark regression results

由表3可以看出,邊數(shù)(Edges)在模型(1)～模型(4)中的系數(shù)均為負且通過0.1%的顯著性檢驗,說明長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的生成與發(fā)育不具有隨機性,實際觀測的網(wǎng)絡(luò)密度遠小于隨機網(wǎng)絡(luò),因此驗證驅(qū)動長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的內(nèi)外生影響因素具有重要意義。接下來,以包含所有變量的模型(4)為主展開分析。

(1)分析網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量對長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響。在模型(4)中,擴張性(Gwdegree)系數(shù)為-1.850 9,通過0.1%的顯著性檢驗。這表明,節(jié)點中心度高的城市傾向避免建立新的創(chuàng)新合作關(guān)系,假設(shè)H1a得到驗證。與此同時,觀察模型(3)可知,在加入時間依賴項的情況下,Gwdegree的系數(shù)降低了0.356 8,也即城市間創(chuàng)新合作概率降低了1.428 8(e0.3568)倍。由此說明,在網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展的過程中,擴張性的負向影響是增強的,度數(shù)高的節(jié)點愈發(fā)傾向于減少建立新的合作關(guān)系,長三角城市群可能會形成以核心區(qū)節(jié)點城市為主的非均衡技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。究其原因,現(xiàn)有研究表明,長三角城市群協(xié)同發(fā)展能力呈現(xiàn)顯著且穩(wěn)定的“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)[40],發(fā)展較快的城市地位穩(wěn)固,已有合作關(guān)系能夠滿足其當前的創(chuàng)新發(fā)展需求,因此不愿再大量投資和承擔風險去尋找新的合作伙伴。傳遞性(Gwdsp)和閉合性(Gwesp)的系數(shù)均為正且通過1%的顯著性檢驗,表明長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系存在傳遞閉合趨勢,驗證了具有共同伙伴或共享關(guān)系的城市節(jié)點更傾向于建立創(chuàng)新合作關(guān)系,進而趨向于形成局部閉合多重三元組,假設(shè)H1b和H1c得到驗證。此外,根據(jù)模型(4)的結(jié)果,傳遞性(Gwdsp)和閉合性(Gwesp)的系數(shù)分別為0.081 5和0.420 3,因而可以得到兩種內(nèi)生結(jié)構(gòu)對城市間新合作關(guān)系建立的貢獻度分別為:

說明閉合性效應(yīng)強于傳遞性效應(yīng),也即長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)更傾向于涌現(xiàn)三角閉合型結(jié)構(gòu),具有突出的“小世界”“高集聚”特征,這一結(jié)論呼應(yīng)了前文的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析。

(2)分析時間依賴性對長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響。由模型(4)可知,穩(wěn)定性(stability)的系數(shù)顯著為正且通過0.1%的顯著性檢驗,說明長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有一定的穩(wěn)定性;變異性(variability)的系數(shù)顯著為負,這意味著長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有較強的動態(tài)發(fā)展性,假設(shè)H2最終得到驗證。此外,由模型(3)和模型(4),觀察各變量的系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),在時間依賴項的作用下,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量對網(wǎng)絡(luò)關(guān)系形成的解釋力度加強,而外生動力因素的解釋力度普遍減弱。由此說明,隨著時間的推移,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)因素在驅(qū)動長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化中發(fā)揮著主導作用。

(3)分析節(jié)點屬性對長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響。節(jié)點屬性變量(Nodecov)表示在長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中擁有某種特殊屬性的城市節(jié)點是否會形成更多創(chuàng)新合作關(guān)系。由模型(4)可知,經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平和對外開放水平的系數(shù)均為正且通過顯著性檢驗,說明在長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中存在馬太效應(yīng),假設(shè)H3a得到驗證?；谕馍?jié)點屬性的分析可知,發(fā)展水平高的城市在創(chuàng)新活動中往往占據(jù)主導地位,并掌握大量優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)新資源,網(wǎng)絡(luò)中發(fā)展水平較低的城市節(jié)點更傾于與這種“明星城市”建立新的合作關(guān)系,以較低的成本獲取更多的知識或技術(shù)溢出[41];同時,也能夠以“明星城市”為橋梁搭建與其他城市節(jié)點的創(chuàng)新聯(lián)系,這與Rosen[42]提出的“超級明星”理論高度吻合。節(jié)點同配變量(Nodematch)表示擁有相同特征的節(jié)點是否傾向形成更多創(chuàng)新合作關(guān)系。由模型(4)可知,人力資本水平的系數(shù)顯著為正,說明人力資本水平接近的城市節(jié)點更傾向于建立新的創(chuàng)新合作關(guān)系,假設(shè)H3b得到驗證。

(4)從鄰近性視角分析網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量對長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響。地理距離的系數(shù)為負且通過0.1%的顯著性檢驗,說明城市間地理距離越大,越不利于創(chuàng)新合作關(guān)系的建立,因此,地理鄰近性是促進城市間產(chǎn)生技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新關(guān)聯(lián)關(guān)系的重要因素之一。制度鄰近性和組織鄰近性的系數(shù)分別為0.548 3和1.554 4,均通過0.1%的顯著性檢驗,表明制度和組織的鄰近性促進城際創(chuàng)新合作。由此,假設(shè)H4得到驗證。從邊際效應(yīng)來看,地理距離的估計參數(shù)僅為-0.003 2,小于制度鄰近性(0.548 3)與組織鄰近性(1.554 4)的估計參數(shù),意味著在長三角范圍內(nèi)地理距離對創(chuàng)新合作的阻礙作用相對較小,這可能與該區(qū)域已形成完善的高鐵路網(wǎng)息息相關(guān)。但地理距離估計參數(shù)的顯著性仍有力駁斥了“地理鄰近死亡論”的觀點[43]。盡管時空距離在通信技術(shù)和交通發(fā)達的今天得到了極大壓縮,但地理鄰近性在城際創(chuàng)新合作中仍有其存在的必要性。制度鄰近性同樣是促進長三角城市間創(chuàng)新合作的關(guān)鍵。城市作為綜合體,不同城市的制度環(huán)境差異會給創(chuàng)新合作帶來制度壁壘。然而,如果兩城市的文化、法律、規(guī)則、區(qū)域發(fā)展政策等制度環(huán)境相似,將有助于增進彼此間的信任,降低不確定性和成本,進而提升創(chuàng)新合作的可能性。這一發(fā)現(xiàn)與戴靚等[13]的研究結(jié)果相左,其可能原因是網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方式和研究時間尺度不同所致。組織鄰近性的正向促進作用最強,相同行政區(qū)域的城市形成創(chuàng)新合作關(guān)系的概率是不同行政區(qū)域城市間的4.732 0倍。這與Jiang 等[44]的研究結(jié)論一致,被稱為“spatial provincial bias”。例如,在本研究中,浙江省的杭州與寧波(浙江省)的聯(lián)系更加緊密,而與地理距離大致相同的蘇州(江蘇省)則聯(lián)系較弱。該研究結(jié)果揭示了空間省級偏見的存在,其根源來自地區(qū)保護主義,這也將成為區(qū)域間研發(fā)合作的主要障礙之一。

3.2.2穩(wěn)健性檢驗 采用調(diào)整縱向網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、延長時間間隔和更換估計方法3種方式進行穩(wěn)健性檢驗。首先采取調(diào)整縱向網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的方法,每2年為時間間隔,選取2005、2007、2009、2011、2013、2015、2017和2019年共8年的城市網(wǎng)絡(luò),形成長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新縱向網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù);其次采取延長網(wǎng)絡(luò)時間間隔的方法,將每2年替換為每3年為時間間隔;最后替換MCMC MLE 為極大偽似然估計法(MPLE)[45]。MPLE方法通過最大化條件似然函數(shù)來估計模型參數(shù),相比于MCMC MLE 估計方法,其優(yōu)勢在于計算效率更高,但估計結(jié)果的精確性有所降低。具體估計結(jié)果如表4所示。其中,模型(5)和(6)為調(diào)整縱向網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的檢驗結(jié)果,模型(7)和(8)為延長網(wǎng)絡(luò)時間間隔的檢驗結(jié)果,模型(9)為更換估計方法的檢驗結(jié)果。由表4可知,模型(5)～模型(9)的估計結(jié)果與基準實證結(jié)果基本保持一致,擴張性(Gwdegree)顯著為負,說明節(jié)點中心度高的城市傾向避免建立新的創(chuàng)新合作關(guān)系的結(jié)果是穩(wěn)健的。傳遞性(Gwdsp)和閉合性(Gwesp)顯著為正,再次驗證了長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有傳遞閉合趨勢,呈現(xiàn)典型的三角結(jié)構(gòu)。關(guān)于時間依賴項,穩(wěn)定性顯著為正,而變異性顯著為負,說明網(wǎng)絡(luò)演化既具有穩(wěn)定性又具有較強的動態(tài)發(fā)展性的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。外生因素的估計結(jié)果再次說明,長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有馬太效應(yīng)和同配效應(yīng),地理、制度及組織鄰近性對于長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成具有積極影響。

表4 穩(wěn)健性檢驗Tab.4 Robustness testing

3.2.3擬合優(yōu)度檢驗 為檢驗上文構(gòu)造長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模型(即式(2))的科學性和合理性,本文開展擬合優(yōu)度檢驗(GOF)。通過以模型收斂作為先決條件,以已有模型作為參照形成仿真網(wǎng)絡(luò),將實際觀測網(wǎng)絡(luò)與仿真網(wǎng)絡(luò)進行比對,檢驗已有模型是否能夠準確地擬合實際觀測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文選取的典型統(tǒng)計量包括網(wǎng)絡(luò)度分布(Degree)、二元共享伙伴分布(Dyad-wise shared partners)、邊共享伙伴分布(Edge-wise shared partners)、測地距離(Geodesic distances)以及接收者操作特性(ROC)和精確召回曲線(PR),具體結(jié)果呈現(xiàn)在圖2中。

圖2 擬合優(yōu)度圖Fig.2 Goodness-of-fit plot

由圖2可見,黑色實線表示實際觀測網(wǎng)絡(luò)的測量結(jié)果,灰色箱體虛線表示在95%置信區(qū)間內(nèi)仿真網(wǎng)絡(luò)的測量結(jié)果。當黑色實線落在灰色箱體虛線的中線附近時,說明實際觀測網(wǎng)絡(luò)的測量結(jié)果在仿真網(wǎng)絡(luò)測量結(jié)果的95%置信區(qū)間內(nèi),即模型擬合效果好。通過觀察模型擬合圖可以發(fā)現(xiàn),TERGM 較好地模擬了觀測網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征,能夠捕捉長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化機制。此外,ROC曲線和PR 曲線同樣用來判斷TERGM 的擬合度。ROC和PR 曲線下面積(AUC)越大,說明模型性能越好[43]。由圖2可知,ROC和PR 曲線分別貼近左上角和右上角,說明模型擬合效果較好,進一步證實本文所構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)模型的科學合理性。

4 結(jié)論

本文基于2004～2020年城市間聯(lián)合申請專利數(shù)據(jù)構(gòu)建了長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),對整體網(wǎng)絡(luò)特征進行了分析,并采用時序指數(shù)隨機圖模型(TERGM)實證檢驗了促進長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的動力因素。主要結(jié)論如下:

(1)就整體網(wǎng)絡(luò)特征而言,長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日趨復雜,網(wǎng)絡(luò)連通性有所提升的同時,也呈現(xiàn)出“核心-邊緣”的發(fā)展趨勢,具有較為明顯的“小世界”特征。與此同時,省際創(chuàng)新合作強度差異顯著,江蘇省內(nèi)城市依托上海形成了以南京、蘇州、常州、無錫及南通為核心節(jié)點的組團;而安徽省多數(shù)城市則位于網(wǎng)絡(luò)邊緣,合肥的中心地位雖不斷提升,但并未輻射到安徽省內(nèi)城市。

(2)就網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)而言,星型結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的生成具有抑制作用,也即已經(jīng)處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的城市節(jié)點傾向于避免建立新的合作關(guān)系。目前,長三角城市群已經(jīng)形成上海超級“單核”疊加蘇州、南京、杭州和合肥“多核”的基本格局,圈內(nèi)核心城市與周邊三四線城市形成較為穩(wěn)定的協(xié)同發(fā)展關(guān)系,在創(chuàng)新需求得到滿足的前提下,核心城市傾向于維持創(chuàng)新合作現(xiàn)狀。開放三角型結(jié)構(gòu)能夠促使網(wǎng)絡(luò)中形成更多的結(jié)構(gòu)洞,處于結(jié)構(gòu)洞位置的城市節(jié)點擁有更加多樣化的信息來源,不僅提升了自身在技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的話語權(quán),其充當?shù)摹皹蛄骸苯巧矠檎w網(wǎng)絡(luò)的信息資源流動帶來了便利。嵌入閉合三角型結(jié)構(gòu)中有利于創(chuàng)新主體之間建立信任關(guān)系,從而在風險共擔、知識共享、技術(shù)競爭等方面擁有更大優(yōu)勢。對于長三角城市群而言,城市間的技術(shù)創(chuàng)新合作更傾向于嵌入三角結(jié)構(gòu),而非星型結(jié)構(gòu)。

(3)就節(jié)點屬性而言,經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平以及對外開放水平高的城市更易形成與其他城市的技術(shù)創(chuàng)新合作,具有顯著的馬太效應(yīng)。其中,經(jīng)濟發(fā)展的促進作用最弱,地方政府未來應(yīng)更多地考慮產(chǎn)業(yè)布局、招商引資等,摒棄唯GDP 政績觀。此外,人力資本要素的同配效應(yīng)顯著,人才是創(chuàng)新的根基,具有相似人力資本水平的城市節(jié)點更易形成技術(shù)創(chuàng)新合作。

(4)就網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量而言,地理、制度及組織鄰近性均對城市間技術(shù)創(chuàng)新合作產(chǎn)生積極作用。其中,地理鄰近性的正向作用甚微,隨著長三角地區(qū)時空距離的壓縮,地理距離的阻礙作用在逐漸減弱,但地理鄰近性依舊是城市節(jié)點選取創(chuàng)新合作伙伴的重要考慮因素。組織鄰近性對城市間技術(shù)創(chuàng)新合作的促進作用最為顯著。這可能是因為在相同的省份內(nèi),城市之間具有相似的制度環(huán)境、政策支持和產(chǎn)業(yè)背景,合作更加順暢、高效。此外,省級政府在跨城市合作中發(fā)揮了重要的促進作用,推動了技術(shù)創(chuàng)新合作的發(fā)展。

基于上述結(jié)論,可以得到如下政策啟示:

(1)傳遞閉合機制是長三角城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生動力,需打造長三角創(chuàng)新共同體,深化區(qū)域協(xié)作,避免極化現(xiàn)象出現(xiàn)。一方面,政府要協(xié)同推進科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化,構(gòu)建開放的技術(shù)研發(fā)平臺,加大研發(fā)和補貼力度,促進技術(shù)交易市場互聯(lián)互通;另一方面,充分發(fā)揮上海、杭州、南京、合肥等科技型城市的帶動作用,向周邊城市推行創(chuàng)新技術(shù)和科學的管理模式,充分發(fā)揮區(qū)域的知識溢出效應(yīng),以點帶面,帶動周邊城市的創(chuàng)新發(fā)展。

(2)從馬太效應(yīng)和同配效應(yīng)來看,需推進創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈資金鏈人才鏈深度融合。鼓勵經(jīng)濟和科技發(fā)達城市對欠發(fā)達城市進行結(jié)對幫扶,推廣“總部+基地”“總部+分支機構(gòu)”等市場化的創(chuàng)新合作模式,促進城市群內(nèi)創(chuàng)新資源共享水平的提升。進一步強化長三角城市群創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈的精準對接,鼓勵高校、科研院所等創(chuàng)新主體把握自身優(yōu)勢,與相關(guān)產(chǎn)業(yè)進行深度融合。此外,國際資本在長三角的投資目的已由低成本需求轉(zhuǎn)向市場需求,帶動了產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)鏈的延伸,想要進一步激發(fā)招商引資對區(qū)域發(fā)展的帶動作用,長三角應(yīng)將產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢作為吸引外資的新焦點,而非政策優(yōu)惠。最后,應(yīng)推進長三角城市群人才高地建設(shè),形成高端科創(chuàng)人才集聚效應(yīng)。

(3)基于對多維鄰近性的影響分析不難發(fā)現(xiàn),盡管區(qū)域一體化發(fā)展在不斷推進,但行政壁壘仍是跨區(qū)域創(chuàng)新合作的重大阻礙,打破行政壁壘、提高政策協(xié)同是提升長三角區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新水平的關(guān)鍵所在。在后疫情時代,長三角城市群應(yīng)著力構(gòu)建“互認共享、高效一體”的金融或政務(wù)服務(wù)體系,切實為科創(chuàng)型企業(yè)提供便利,逐步實現(xiàn)企業(yè)服務(wù)云一體化的長三角區(qū)域全覆蓋。

本文的不足在于:①雖然TERGM 彌補了ERGM 僅能使用截面網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的不足,但其仍舊僅適用于二值網(wǎng)絡(luò),未來研究可考慮將加權(quán)網(wǎng)絡(luò)引入TERGM 中。②由于研究年限較長,雖然考慮了諸多節(jié)點屬性變量以及網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量,但囿于數(shù)據(jù)可得性,未能全部納入模型之中。未來隨著數(shù)據(jù)的完善與更新,可考慮加入更多影響因素。此外,本文主要基于長三角城市群展開實證研究,對于京津冀、珠三角等其他城市群,研究結(jié)論的適用性尚待進一步探索。為了深化對不同城市群技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的理解,未來可考慮對中國大陸三大城市群(長三角、京津冀、珠三角)進行比較研究。一方面,針對三大城市群的比較研究,有助于探究中國大陸不同城市群在技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的參與主體、合作關(guān)系、知識流動等方面存在的異同,從而為城市群之間的經(jīng)驗交流和合作提供更好的基礎(chǔ);另一方面,比較研究可以揭示不同城市群的特定特征、發(fā)展趨勢和影響因素,進而更好地了解不同區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。