國家高新區自主創新效率空間關聯網絡的實證研究

王文婷，菅利榮，王迪飛，鈔錦龍

（1.南京航空航天大學 經濟與管理學院 南京211100；2.太原工業學院 經濟與管理系 太原030008；3.太原師范學院 地理科學學院 太原030006）

經過30 年的發展，我國國家高新區在發揮自主創新主導作用、促進高端產業集群加速成型、帶動區域經濟持續增長等方面取得了顯著成績。但國家高新區普遍存在的創新資源投入不均衡、投入結構安排不合理、地區創新效率差異明顯、自主創新知識流動性不足等問題，已制約了其自主創新發展的進程［1］。同時，在區域協調發展、產學研合作不斷深入和產業結構不斷優化的背景下，國家高新區自主創新效率空間關聯網絡已呈現出復雜的結構形態。因此，科學測量國家高新區自主創新效率，深入分析國家高新區自主創新效率的空間關聯網絡結構，對合理分配有限創新資源、構建我國跨區域協同創新機制和帶動區域經濟發展有重要的現實意義。

一、文獻回顧

目前，對于自主創新的研究主要集中在自主創新內涵、區域自主創新和產業自主創新等領域。已有研究指出，自主創新的內涵不僅包括通過努力獲取產權和收益的主動性，還包括對收益的有效控制［2］；自主創新框架構建應從主體、成果和程度三個角度考慮［3］。21 世紀以來，對區域自主創新的研究取得進一步進展，分別在區域自主創新能力和效率的評價［4-5］、指標體系構建［6］、區域發展戰略對自主創新影響的作用機制［7］等領域取得了豐富的研究成果。近幾年對產業自主創新方面的研究主要關注于自主創新對產業結構高端化的促進作用［8］、對外合作和技術溢出對我國高技術產業自主創新的促進作用［9-10］和區域知識溢出對不同性質產業自主創新的影響［11］等。

高新區是自主創新進程中的排頭兵，高新區效率的評價從多角度開展，其主要測度方法為數據包絡分析法，相關研究集中在高新區效率測度和影響因素分析方面［12］，同時對高新區和母城關系的研究也做了深入探討［13］，并關注了創新激勵政策對高新區創新效率的影響問題［14］。

綜上所述，關于高新區自主創新效率的研究主要停留在屬性層面的效率測度、效率評價和效率提升等方面，且在效率評價指標上難以體現“自主創新”，尚未從自主創新效率的空間關聯結構角度體現其創新效率發展的空間格局和特征。而隨著自主創新合作模式的多樣化，自主創新效率已呈現出網絡關聯性、模塊化和凝聚子群等特征。社會網絡分析法（social network analysis，SNA）可以將屬性數據轉化為關系數據，將地理鄰近關系轉化為空間關聯關系［15］，已在企業管理［16］、技術演變［17］、合作創新［18］、資源效率［19-20］等領域取得了一定的研究成果。我國現有國家級高新區168 個，其中我國自主創新示范區內高新區在加快戰略性新興產業發展、推進自主創新發展進程中，起到先試先行、探索試驗的先鋒作用。因此，本文以國家自主創新示范區內國家高新區為研究對象，利用數據包絡分析方法（data envelopment analysis，DEA）對其自主創新效率進行測度，運用社會網絡分析方法構建其自主創新效率空間關聯網絡，并分析其網絡特征、演化規律和影響因素，進而提出促進國家高新區跨區域協同發展的政策建議，以期為更好地發揮國家高新區的示范效應提供決策參考。

二、數據來源和研究方法

（一）自主創新效率的指標選取和數據來源

我國于1988 年批復成立北京市新技術產業開發試驗區為第一個國家高新區，截至2018 年年底已發展至169 個。為探索國家高新區的發展經驗，使其在自主創新發展、戰略性新興產業建設、區域協調發展等領域起到重要的示范、輻射和引領作用，我國于2009 年批復成立中關村國家自主創新示范區為第一個國家自主創新示范區，截至2018 年年底已成立20 個。目前國家自主創新示范區內包括國家高新區55 個。據《中國火炬統計年鑒》公布數據顯示，2017 年底示范區內高新區營業收入為94.59 萬億元，占全國國家高新區營業收入的54.33%，整體發展態勢良好。因此，選擇國家自主創新示范區內的國家高新區作為自主創新效率空間關聯網絡的研究對象具有代表性和可行性，以下研究中提及的高新區即指國家自主創新示范區內的國家高新區。

結合以往研究，本文認為，國家高新區自主創新是指由國家高新區主導開展的，在某一領域內從事發明或發現活動、內在結合現有技術產生新技術或融合學習國外先進技術實現技術創新的活動過程，其主要體現在依靠國家高新區自身實力進行創新活動，而非依賴外界。國家高新區自主創新效率能有效衡量國家高新區自主創新活動的投入產出轉化率及高新區自主創新發展水平。借鑒以往研究，本文采用DEA 中的CCR模型，選取多項投入指標和多項產出指標分析高新區創新效率問題。自主創新效率的投入變量為高新區高新技術企業數、R&D 全時當量和R&D 內部經費投入，主要原因如下：通過調研走訪得知，我國國家高新區內企業眾多，但并不是所有企業都有能力主導和開展創新活動，而我國對高新技術企業認定條件中明確規定了科技從業人員比例、從事研究開發領域、技術型相關收入占比、研發費用投入占比等要求，保證了被認定的企業具有較強的自主創新能力，可以依據自身實力進行自主創新研究，因此選擇高新技術企業數作為投入變量之一來體現高新區對自主創新物質資源的投入情況；R&D 全時當量可以體現國家高新區對自主創新的研發人員投入情況；R&D 內部經費投入體現了高新區對自主創新的經費投入情況。自主創新效率的產出變量為高新區技術收入和產品銷售收入，其中技術收入包括技術轉讓收入、技術承包收入、技術服務收入和接受委托科研收入四部分，是國家高新區通過技術創新和研發活動形成的直接收入總和，所以采用其作為產出指標來體現自主創新結果的技術部分的收益情況；高新區產品銷售收入不同于體現高新區所有活動結果的“營業收入”，也不同于含有因銷售外購產品而獲得的“商品銷售收入”，其體現了高新區內通過創新活動自身生產的產品的總收入，所以采用其作為產出指標來衡量國家高新區自主創新結果中的產品銷售收益情況。

我國從2013 年開始公布國家級高新區內的高新技術企業數和R&D 人員全時當量，因此以2013—2017年我國自主創新示范區內高新區的相關數據進行研究。因缺少2013 年的鎮江高新區、蕭山高新區數據和2014 年的蕭山高新區數據，因此2013 年研究對象為53 個，2014 年為54 個，但并不影響對自主創新整體網絡和個體網絡特征的研究。數據來源于《中國火炬統計年鑒》《中國科技統計年鑒》和各地市統計年鑒，高新區和產業劃分數據來源于國家統計局網站的《戰略性新興產業分類（2018）》和我國科技部火炬高新技術產業開發中心網站。

（二）自主創新效率空間關聯網絡關系的測度

我國高新區空間關聯網絡構建的基礎是空間關系的確定。就目前研究來看，主要采用萬有引力模型和VAR Granger Causality 檢驗方法來確定空間關系。但后者無法展示網絡的動態演化特征［13］，且對滯后結束的選擇過于敏感，在一定程度上會降低對網絡結構特征刻畫的準確程度，因此本研究采用改進后的萬有引力模型建立自主創新效率空間關聯網絡。

17 世紀牛頓提出基本的萬有模型為

其中：F 表示兩物體間的引力；G 為萬有引力常量；M 為物體1 的質量；m 為物體2 的質量；R 為兩物體間的距離大小。

為了更好地將基本萬有引力模型用于對高新區自主創新關聯網絡的研究中，將基本模型做如下改進：自主創新效率能有效衡量自主創新活動多種關鍵要素投入產出情況，將其確定自主創新空間關聯結構的“質量”指標；采用兩高新區所在地球面距離和兩高新區所在城市人均GDP 差值的比值，作為引力模型的距離指標作為兩高新區間的“經濟距離”；借鑒邵漢華和周磊［13］以及楊桂元等［21］的思想，將某高新區關鍵質量指標在兩高新區中所占比重作為修正經驗常數，修正后的萬有引力模型如下：

其中：Rij表示高新區自主創新效率關聯關系強度；Ei、Ej分別表示高新區自主創新效率；Dij表示兩高新區間球面距離，使用Arcgis 軟件計算得出；gi、gj表示高新區所在城市或地區的人均國內生產總值，距離衰減指數取值一般為2；kij表示i 高新區在i、j 高新區自主創新關聯中的貢獻率，建立國家高新區自主創新效率空間關聯矩陣S。為研究方便，取矩陣S 中每一行的均值作為行高新區與其他高新區自主創新效率關聯程度的臨界值，若Rij大于或等于該臨界值，取值為1，表示該行高新區與該列高新區自主創新效率存在關聯關系；否則取值為0，表示二者間不存在關聯關系，從而建立無權有向矩陣，來研究高新區間的效率空間關聯特征及演化規律。

（三）社會網絡分析方法

社會網絡分析法可以將屬性數據轉化為關系數據，通過對網絡指標的測度，對我國高新區自主創新效率空間關聯網絡的整體網特征、個體網特征、聚類特征、中間人角色等進行分析。

1. 整體網特征指標

網絡的關聯性（C）是分析兩行動者間在多大程度上可以建立聯系的指標，用來衡量高新區之間的獨立性和脆弱性，體現對其他成員的依賴程度。設V 為自主創新效率關聯網絡中不可達的園區數目，N 為網絡中高新區的數量，其計算公式為

網絡密度（D）是衡量社會網絡中行動者間相互關系松緊程度的指標，是網絡中實際存在邊數與同等規模全連接網絡邊數之比［22］，網絡密度越大，表明高新區間自主創新效率的空間關聯程度越緊密。設L 為網絡中實際存在的自主創新效率關聯關系數，N(N - 1)為網絡中最大可能存在的關系數則其表達式如下：

網絡效率（GE）是指在是指在網絡中行動者數量已知的情況下，網絡在多大程度上存在著冗余的線，用來衡量自主創新效率空間關聯網絡中的高新區，在多大程度上存在著使網絡穩定性下降的多余的關系。設M 為自主創新效率關聯網絡中冗余的關系，max(M)為網絡中最大可能冗余的關系數，其表達式為

網絡的等級度（GH）表達了行動者之間在多大程度上非對稱的可達，反映空間關聯網絡的等級結構。設K 為自主創新網絡中對稱可達的高新區對數，max(K) 表示i 可達j 或者j 可達i 的高新區數目，其計算公式如下：

2. 個體網特征指標

個體網主要用來研究各高新區在自主創新效率空間關聯網絡中的權力大小和是否處于核心位置。

度數中心度（CAD）是指與行動者直接相連的其他行動者的個數，用來衡量高新區是否處于自主創新效率關聯網絡的核心位置；在有向網絡中，頂點有出度和入度兩種，二者在可以根據實際情況來測量網絡的中心度。出度表示該行動者直接發出的關系個數，來衡量某高新區是否產生效率溢出效應；入度指直接進入該行動者的關系數，表示高新區是否從外界受益。

中介中心度（CABi）是指如果一個行動者處于其他多對行動者的最短路徑上時，此行動者具有較高的中介中心度，用來衡量高新區對自主創新資源的控制程度。設高新區j 和高新區k 間存在的捷徑數目為gik，存在經過第三個點i 的捷徑數目為gjk（i），高新區數目用N 表示，則高新區i 的中間中心度其表達式為

接近中心度（CAP）是測量一個行動者與網絡中所有其他行動者的“距離”的指標，用來衡量高新區在信息傳遞方面是否更容易，以及不受其他高新區控制的能力，設網絡中高新區i、j 之間的捷徑距離用dij表示，高新區數目用N 表示，則接近中心度表示式如下：

3. 塊模型分析

塊模型分析是指通過聚類分析將板塊中有相似特征的行動者聚集到一個板塊中，將多個行動者作為一個整體來研究其在空間關聯網絡中的角色和地位，其關注的是網絡的總體結構特征。借鑒Wasserman 和Faust［23］對網絡模塊劃分的方法，將高新區效率空間關聯網絡劃分為雙向受益板塊、凈收益板塊、經紀人板塊和凈溢出板塊，從整體上研究板塊間的關聯程度和溢出效應，并通過像矩陣分析其網絡演化過程中網絡的總體結構變化和板塊間相互關系變化。

4. 中間人分析

不論在高新區自主創新效率關聯網的整體網絡中，還是各板塊中，都存在著掌握多個群體間“秘密”的中間人。研究引用Gould 和Fernandez［24］對中間人的分類，將高新區根據中間人角色分為協調人、守門人、代理人、顧問和聯絡人五類，如圖1 所示。圖1 中B 分別依次代表這五種角色，剪頭方向表示關系溢出方向。若A、B、C 同處一板塊中，則B 是協調人角色；若A、C 同屬一板塊，B 屬另一板塊，則B 是顧問角色；若B、C 同處于一板塊，A 屬于另一板塊，則B 是守門人角色；若A、B 同處一板塊，C 屬另一板塊，則B 是代理人角色；若A、B、C 分屬不同板塊，則B 為聯絡人角色。

圖1 五種中間人角色示意圖

三、國家高新區自主創新效率的空間網絡結構分析

本文以近5 年國家高新區自主創新效率作為構建空間關聯矩陣的基礎數據，構建無權有向二值矩陣，進行空間網絡結構特征分析。

（一）高新區效率格局

通過對近5 年國家高新區投入產出進行分析，我國示范區高新區效率見表1。根據我國經濟發展的總體形式和《中國火炬年鑒》對我國經濟的分區（火炬統計2018），研究分別從東部、中部區、西部和東北部來分析國家高新區效率分布情況，經統計，我國各地區高新區數量分別為35 個、10 個、8 個和2 個。由表1 可知，西部和東北部高新區五年平均效率最高，東部5 年平均效率最低；總體來看，各地區近5 年來效率均呈緩慢下降趨勢，其中東北部高新區5 年來效率下降速度最快，而中部下降速度趨于平緩，值得一提的是西部高新區近兩年效率增速較快且已超過其他地區。

表1 高新區5 年自主創新效率

從各高新區主導產業布局來看，如圖2所示，依據我國科技部火炬高新技術產業開發中心網站公布的高新區主導產業表，對所有主導產業進行相似產業合并分類，并根據對應高新區的效率進行整理發現，近五年總體自主效率均高于5 年平均效率（0.608）的產業為節能環保、新能源、生物醫藥、新材料，總體效率較低的為裝備制造、機電一體化、軟件和包括高技術服務、化工、紡織鞋服、電商在內的其他產業。自主創新效率最高的四個高新區主導產業均為戰略性新興產業，說明我國在加大對全社會經濟發展有引領帶動作用產業投入的同時，取得了良好的自主創新綜合收益。自主創新效率較低產業為機電一體化、軟件和其他產業，原因可能是這些產業對從事研究發展和技術創新活動的要求相對較低，但在人員和經費投入上容易過量，導致整個產業總體自主創新效率整體偏低。

圖2 高新區各主導產業自主創新效率圖

（二）高新區自主創新效率空間關聯網絡整體網結構特征及演化過程分析

以改進的引力模型為依據，建立我國55 個示范區自主創新效率的空間網絡，利用UCINET 軟件中Netdraw 功能實現網絡的可視化呈現，如圖3 和圖4 所示。可以看出，2017 年空間關聯關系增多的同時，用粗線表示的雙向關聯關系數也增多，網絡密度增大，效率關聯網絡更復雜。

圖3 2013 年高新區自主創新效率空間關聯網絡

圖4 2017 年高新區自主創新效率的空間關聯網絡

具體對網絡指標（表2）的分析如下，歷年的創新效率關系數基本呈上升態勢，5 年增幅為34.26%，高新區間協同創新力度加強；網絡關聯度均為1，網絡具有穩健性，任意兩個高新區都可以建立空間關系，各高新區可共享發展成果；網絡密度在2015 年稍有下降，但在2016 年、2017 年網絡規模有所擴大的基礎上總體上仍呈現上升趨勢，說明自主創新效率空間關聯網絡中高新區間相互關系趨向密切。網絡密度的標準差從0.3511 上升到0.3837，說明高新區間創新效率關系的強度逐漸呈兩極分化現象，高新區間整體創新效率發展不平衡的態勢仍存在，網絡中強聯系和弱聯系的差距隨網絡演化可能會越來越明顯［25］；網絡效率級差為0.063，說明自主創新效率網絡的冗余關系數呈穩定態勢。網絡的等級度出現逐年波動的情況預示著自主創新效率的空間關聯網絡存在暫時難以打破的等級結構，實現跨區域多產業協同發展的創新目標任重道遠。

表2 高新區自主創新網絡指標

（三）中心性分析

研究通過分析高新區的度數中心度、接近中心度和中介中心度來揭示各高新區在高新區自主創新效率關聯網絡中的地位和作用（表3）。

表3 高新區自主創新效率關聯網絡節點特征

1. 度數中心度

采用度數中心度來判別度數來判定各高新區在自主創新效率空間關聯網絡中是否處于核心位置。點出度排名靠前的5 個高新區分別為沈陽高新區、成都高新區、烏魯木齊高新區、西安高新區和重慶高新區，其坐落在我國東北地區和西部地區省會或直轄市城市。研究取五個高新區間共同出現3 次以上的產業為其共同主導產業，分別為電子信息技術、裝備制造和生物醫藥。這些高新區自主創新效率較高，對主導產業結構相似的高新區產生技術和人力等溢出效應，推動其他地區效率提升。點出度排名靠后的5 個高新區是蘭州高新區、白銀高新區、長沙高新區、湘潭高新區和鄭州高新區，坐落在中西部，共同主導產業為電子信息。這可能是由于長株潭和珠三角高新區在發展過程中形成了較為牢固的凝聚子群，對子群外的創新關系接收和溢出關系都較少導致的，而蘭州和鄭州高新區是在效率關聯網絡中與其他高新區都最少的關聯關系。點入度較高前5 個產業開發區分別是江陰高新區、昆山高新區、寧波高新區、無錫高新區和蘇州高新區，其坐落在實施自主創新時間較早和周邊產業開發區密集的江蘇和浙江，其共同的主導產業為電子信息、裝備制造、新能源和新材料，較高的點入度說明這些開發區承接了來自蘇州工業高新區上海張江、上海紫竹、南京和杭州高新區的溢出效應；更進一步，其同時擁有較低的點出度，說明其發展對其他高新區的自主創新資源產生了虹吸效應，使東部沿海地區密集的產業高新區創新資源向非省會和非直轄市的開發區聚集，分散了過多投入的創新資源對中心城市的形成的壓力。點入度最低的是成都高新區、西安高新區、福廈泉示范區內高新區、重慶高新區、蘭州高新區、烏魯木齊高新區和昌吉高新區，其主導產業是電子信息和裝備制造，接受關系較少而對外溢出關系較多，自主創新效率受其他國家高新區影響較小，其中福泉廈內高新區受影響較小可能是關聯網絡中自主創新效率偏低導致的，其他地區可能是地理位置相對較遠導致的。進一步分析，江陰高新區、昆山高新區、寧波高新區、無錫高新區、蘇州高新區、蕭山高新區、蘇州工業園區和常州高新區為與外界效率關聯關系最多的前八個高新區處在集中了我國約1/4 國家自主創新示范高新區的江蘇和浙江，主導產業為電子信息和裝備制造，在網絡中與其他高新區的創新效率關聯程度最為密切，處在網絡的核心位置。

2. 接近中心度

采用接近中心度測量高新區在自主創新效率關聯網絡中不受其他高新區控制的程度。2017 年高新區中介中心度均值為52.44，排名靠前的5 位分別是江陰高新區、昆山高新區、寧波高新區、蕭山高新區和無錫高新區，這些高新區處于高新區密集的東部，與網絡中其他高新區的網絡距離較短，容易受到周邊省會城市高新區、直轄市高新區和多國合作高新區的控制。而中山高新區、東莞高新區、江門高新區、惠州高新區和蘭州高新區則處在網絡的邊緣位置，在創新關聯中獨立性更強。

3. 中介中心度

采用中介中心度反映各高新區自主創新過程中對創新資源的控制能力。2017 年高新區中介中心度均值為1.80，中介中心度排名前5 的高新區為深圳高新區、江陰高新區、昆山高新區、杭州高新區和寧波高新區，全部集中在經濟發展水平高、產業自主創新起步早、創新資源投入多的東部地區，共同主導產業為電子信息和生命醫藥。這些高新區在我國高新區自主創新效率網絡中充當著中介和橋梁作用，對整個創新效率網絡具有較強控制力。具體來說，深圳在珠三角九大國家高新區凝聚子群中起到了重要的創新知識傳承和引領作用；其余四個高新區承接了以江浙滬15 個高新區為主的溢出效應，同時通過自身產業發展優勢為我國其他高新區提供創新資源。中介中心度最低的高新區為蘭州高新區、鄭州高新區、惠州高新區、江門高新區和東莞高新區，處在中西部和東部。這些高新區處在網絡的邊緣地位，其共同主導產業為電子信息。蘭州和鄭州并未處于創新效率網絡中連接任意兩個高新區的最短路徑上，缺乏對創新資源的控制力度，這可能是由經濟發展相對落后、高素質人才流失嚴重和缺乏創新文化導致動力不足等多種原因引起的；其余3 個高新區對資源控制程度低可能是因為深圳高新區和廣州高新區的虹吸效應導致的。

綜合5 年網絡來看，3 個中心度指標均靠前的高新區有江陰高新區、昆山高新區、杭州高新區、蘇州高新區和深圳高新區，表明這5 個高新區自主創新效率關聯網絡的核心地位，在自主創新驅動方面有較強的關聯帶動作用；3 個中心度指標均靠后的高新區有惠州高新區、江門高新區、東莞高新區、中山高新區和蘭州高新區，在空間關聯網絡中處于邊緣位置，對創新資源的控制能力相對較弱。

（四）塊模型及其演化過程分析

為更好的展現各高新區的網絡角色位置和作用規律，研究引入社會網絡分析領域的塊模型進行聚類分析。采用UCINET 中對網絡結構研究進行的CONCOR 方法，以最大切分深度為2，集中標準為0.2，對網絡進行聚類，將各板塊期望內部關系比例和實際內部關系比例進行比較從而得出結論。

據表4 可知，高新區自主創新效率網絡中2017 年存在關聯關系總數為533 個，比2013 年凈增136 個，增加了34.26%；其中板塊內關系數192 個，占比36.02%，比2013 年減少82 個，減少了29.93%；板塊外關系數341，占比63.98%，比2013 年增加了218 條，增加了177.24%。板塊間存在明顯的溢出效應，且在各高新區關聯關系不斷增強的同時，板塊內部的關系數隨時間推移逐漸減少而板塊間的溢出效應在大幅增加。

具體而言，第一板塊的國家高新區有2/3 以上分布在以中關村示范區、蘇南示范區和山東半島示范區為主的東部發達地區；其主導產業囊括了除節能環保和其他產業外的所有產業。第二板塊的國家高新區包括了東北唯一示范區和西部大部分示范區內；從示范區的角度研究發現，第二板塊包含了東部、中部、西部和東北部部分示范區內所有高新區，如福廈泉、鄭洛新、烏昌吉和遼寧深大示范區；其主導產業包含了除新能源和節能環保外的其他產業。第三個板塊的成員全部分布在湖南省長株潭示范區；主導產業為裝備制造。第四個板塊的成員包括了中介效應排名第一的深圳示范區和由省內其他八個高新區組成的珠三角示范區；主導產業為電子信息、裝備制造、生物醫藥和光機電一體化。

4 個板塊在網絡中的角色和位置分析見表4：板塊Ⅰ既接受了來自其他板塊的溢出關系，又對外發送了關系，且自己內部關系數也較多，因此板塊Ⅰ為雙向溢出板塊。板塊Ⅱ的內部關系數為52 個，接受來自其他板塊關系數58 個，溢出到其他板塊的關系數為273 個，期望內部關系比例是44.44%，大于實際內部關系比例16%。可見板塊Ⅱ接受來自其他板塊的關系數量和自身的數量都遠遠小于自身對外溢出的關系數，因此板塊二為凈溢出板塊。板塊Ⅲ內部關系數為6 個，接受來自其他板塊關系數10 個，溢出到其他板塊的關系數為4 個，期望內部關系比例是3.7%，實際內部關系比例為60%。可見板塊Ⅲ與外界聯系比大于自身聯系，因此板塊Ⅲ為經紀人板塊。板塊Ⅳ內部關系數為51 個，接受來自其他板塊關系數27 個，溢出到其他板塊的關系數為0 個，期望內部關系比例是14.81%，實際內部關系比例為100%。可見板塊Ⅳ只接受外部發送的關系，且對內部也發送關系，但是不對外發送關系，是典型的凈受益板塊。用同樣的方法，可以判定出2013 年高新區所屬板塊見表4，其中第一板塊為凈溢出板塊，第二板塊為雙向溢出板塊，第三板塊為經紀人板塊，第四板塊為凈受益板塊。

高新區所屬示范區和主導產業分類見表5。

通過對比發現，經過5 年的發展，雙向溢出板塊成員增加1 個，凈溢出板塊成員增加3 個（鎮江高新區和蕭山高新區2013 年未作統計，所以不計入2017 年板塊中增加數），經紀人板塊成員減少2 個，凈收益板塊成員減少2 個，說明高新區自主創新空間關聯網絡中具有效率溢出效應的成員增加。大部分西部地區高新區處于凈溢出板塊，西部高新區溢出效應明顯，東部處在雙向溢出板塊中的高新區最多，東部高新區雙向溢出效應明顯；凈溢出板塊主導的產業中，新能源和節能環保產業不再是共同主導產業，取而代之的是軟件產業和包括高技術服務、化工、紡織鞋服、電商在內的其他產業；由于烏魯木齊高新區和昌吉高新區進入凈受益板塊，經紀人板塊中不再包含新材料主導產業。

表4 高新區自主創新效率關聯網絡板塊溢出效應

表5 板塊所屬區域及主導產業分類變化

為進一步在整體層次研究自主創新效率網絡間成員關系，研究使用像矩陣對網絡演化進行進一步分析。將整體網密度作為臨界密度值，將兩年矩陣轉化為像矩陣。根據表2 可知，用2013 年和2017 年網絡的整體網密度0.144 和0.180 作為臨界值，將各板塊密度矩陣轉化為像矩陣，結果見表6。

表6 密度矩陣和像矩陣變化

演化過程中，自主創新效率關聯網絡板塊在演化過程中并未出現預想的核心邊緣結構，而是呈現明顯的凝聚子群特征；各板塊相互之間關系傳遞性較弱，只有板塊Ⅱ向板塊Ⅰ發送了關系，自主創新要素流向板塊Ⅰ；板塊內部關系活躍，呈現出板塊內部成員在其主導產業上進行自主研發、技術攻關、相互合作和共同發展的格局。演化結束后，第二板塊內部密度小于網絡總體密度，說明其自身間聯系變得較為稀疏，創新聯系有所減弱，板塊Ⅱ內部關系減少49 個，凈溢出卻增加了180 條，板塊的溢出功能更加明顯。為更直觀地體現像矩陣變化情況，對2013 年和2017 年的像矩陣變化圖做了可視化呈現，如圖5、圖6 所示。

呈現上述演變結果的原因可能有三：第一，從板塊成員變化角度分析，演化結束后，北京、武漢、上海、杭州、鄭州和蘭州6 個中心城市內的高新區從凈溢出板塊轉變成為雙向溢出板塊，這6 個高新區演變過程中較高的自主創新效率加強了其與其他板塊的創新雙向交流且帶動了整個網絡的創新關聯聯系，在我國從表6 也可以看出凈溢出——雙向溢出板塊的密度從0.226 增加到0.54，成為了2017 整個自主創新效率關聯網絡中，除凈受益凝聚子群的廣東省內高新區外的第二大創新關聯的網絡。廣東省所有高新區形成穩固的凝聚子群，與其相近的自主創新效率、相似的產業機構和鄰近的地理關系不無影響。第二，從產業機構角度分析，裝備制造為所有板塊中的主導產業，體現了我國優勢產業的對效率創新關系的帶動效用。經紀人板塊中的長株潭示范區創新效率關聯效率呈逐年上升趨勢，在裝備制造產業上呈現兩兩關聯現象，體現了長株潭區域在我國中部地區自主創新改革中的先行者作用，并在我國東西部和南北方自主創新交流中起到了中介和橋梁作用。第三，從地理經濟角度分析，不同板塊所屬區域在地理上呈集中趨勢，一方面驗證了鄰近性角度認為的越接近的地方越容易發生創新關聯觀點，另一方面也說明我國在示范區布局時考慮了對示范區對周邊地理經濟區域的示范帶動作用，使其與周邊自主創新關聯加強的戰略布局。

圖5 2013 年像矩陣圖

圖6 2017 年像矩陣圖

（五）中間人角色分析

表7 和表8 通過充當網絡中間人次數的計算結果，分析各高新區在整體網和4 個板塊中扮演間人角色。就各高新區充當中間人次數而言，寧波、江陰和昆山高新區充當協調員次數最多，這三個高新區均屬于第二板塊，是整體網絡和第二板塊的重要樞紐；深圳、江陰和昆山高新區充當守門人角色最多，在應對外來高新區溢出效應時起到了進入門戶的窗口作用；江陰、新鄉和蚌埠高新區充當代理人角色最多，是影響其他板塊的主要輸出窗口；蚌埠、蕭山和江陰高新區充當顧問的角色較多，是各板塊效率關聯中主要的進入門戶；杭州和武漢高新區充當聯絡人角色最多，是我國各高新區效率同時獲得空間關聯的重要依靠。

表7 中間人角色

更進一步分析，板塊Ⅰ中的江陰高新區是板塊中最活躍的中間人，在板塊內部充當中間人77 次，在板塊Ⅰ和Ⅱ間充當中間人106 次，在板塊Ⅱ間充當中間人75 次；板塊Ⅱ中蚌埠高新區是最活躍的中間人，在內部充當中間人15 次，在板塊Ⅰ間充當中間人86 次，在板塊ⅠⅡ間充當中間人52 次；板塊Ⅲ中株洲高新區為最活躍中間人，在其充當的9次中間人中全部為板塊間中間人，印證了前文分析的其屬于經紀人角色的結論；板塊Ⅳ中深圳為最活躍的經紀人，其全部89 次中間人角色都于自身板塊有關，驗證了前文其屬于凈受益板塊的結論。

表8 中間人在各板塊中角色

四、結論與建議

（一）研究結論

研究在對國家高新區自主創新效率進行測度的基礎上，通過改進的萬有引力模型建立了國家高新區自主創新效率空間關聯網絡；運用社會網絡分析方法從網絡整體特征、各高新區在網絡中的地位、聚類情況和中間人角色等方面分析了自主創新效率關聯網絡的結構。主要結論如下。

（1）各項網絡指標說明，近5 年內各高新區的創新效率均有對外溢出的可能且溢出渠道不斷增加，相互間創新關聯日趨緊密，但聯系間兩級分化現象正逐漸拉大，且存在森嚴的網絡等級結構。

（2）中心度研究結果表明，處于經濟發展水平較高、周邊高新區密集的江蘇和浙江省高新區在自主創新效率網絡中處于控制和支配地位；珠三角地區的高新區處在網絡的邊緣地區，不受其他高新區控制的能力較強。

（3）塊模型分析結果表明，高新區間的自主創新效率關聯網絡呈現明顯的凝聚子群特征，各板塊間關系傳遞性較弱。東部近一半、東北全部和西部大部分示范區內園區在網絡中起引領作用；以東部另一半為主的高新區處于網絡處于網絡的中心地位，對板塊內外均起到引領作用；地處我國腹地的長株潭示范區屬于經紀人板塊，在網絡中其中介和橋梁作用；珠三角地區的所有示范區均處于凈收益板塊，較少對外發送創新關系。各國家高新區主導產業分布情況會影響高新區效率，從而影響空間關聯網絡結構的特征。

（4）中間人角色分析結果表明，東部發達地區高新區充當各類中間人的角色較多，對效率溢出起重要中介作用；江陰高新區、蚌埠高新區、株洲高新區和深圳高新區分別為四個板塊中最活躍的中間人，對板塊內和板塊間建立關聯關系起到橋梁作用。

（二）政策建議

（1）優化國家高新區自主創新效率的空間關聯網絡結構，促進自主創新效率空間關聯網絡的形成，實現自主創新效率跨區域多產業協同提升。一方面，通過優化國家高新區產業結構，保障有限的自主創新要素的合理使用，促進各要素資源在國家高新區不同產業間的合理流動，實現國家高新區自主創新均衡發展；另一方面，在探索產業協同發展和區域協同發展的背景下，既要關注國家高新區自主創新過程中通過屬性數據體現的效率問題，也要把通過關系數據體現的空間結構及溢出效應放在突出位置。

（2）把握國家高新區自主創新效率空間關聯網絡的網絡特征，依據各高新區在網絡中不同角色和地位，指定高新區差異化發展戰略。加強中關村高新區、東湖高新區、張江和紫竹高新區、杭州高新區和深圳高新區對周邊高新區或擁有相似產業高新區的效率輻射和溢出作用，使其在實現我國優化產業經濟結構、推動經濟發展質量和效率變革進程中發揮支撐和帶動效應；重視長株潭和珠三角凝聚子群與外界政產學研合作溝通，探索其自主創新發展動能的溢出新渠道；制定蘇南示范區和溫寧示范區相對應的地方R&D 投入計劃和人才引進計劃，強化其對周邊高新區自主創新效率溢出效應的承接作用和與全國其他高新區空間關聯的中介作用；加強福泉夏示范區內國家高新區與珠三角地區和杭溫寧地區創新合作，提升自主創新效率；充分發揮各高新區在板塊內外的中間人角色，促進板塊間自主創新效率關聯程度的提升。

（3）發揮政府宏觀調控的作用，強化主導產業布局，使自主創新效率較高的戰略新興產業向中、西和東北部地區發展，促進自主創新資源向欠發達地區流動，保證欠發達地區國家高新區在承接東部溢出資源的同時，留住本土資源，從而打破效率關聯網絡中森嚴的等級結構。重視各高新區創新人才現狀，搭建創新交流合作平臺，鼓勵和推動東部投入較多的科研人才向中西部、東北地區高新區流動，帶動欠發達地區示范區釋放創新活力，引領當地創新發展。