長三角綠色技術轉移空間關聯網絡演化及驅動因素研究

黃永春，錢昕怡，嚴 翔，鄒 晨

(河海大學 商學院，江蘇 南京 211100)

0 引言

綠色技術轉移(Green Technology Transfer，GTT)是破解高碳困鎖、緩解資源環境惡化、實現可持續與高質量發展的關鍵[1-3]。2020年印發的《綠色技術推廣目錄》與2021年發表的《中國應對氣候變化的政策與行動》白皮書皆強調，加大綠色技術推廣力度，為推動社會經濟發展綠色轉型、實現“雙碳”目標提供技術支撐。長三角是我國經濟發展最活躍、開放程度最高、創新能力最強的區域，也是國家綠色發展與協同創新的示范先行區，其經濟發展已進入提質增效新階段。在此背景下，長三角環境治理取得顯著成效，技術轉移活躍，綠色技術已逐步擺脫對外依賴[4]，但區域綠色技術發展水平不均衡現象仍很明顯，兩極分化嚴重[5]。一方面，產業結構重工化是導致碳排放增長的重要原因[6]，長三角部分地區如安徽省，作為承接東部傳統產業技術西移的重點省域，綠色發展相對滯緩，是綠色技術轉移發展的重點“扶貧”區域；另一方面，長三角經濟持續增長帶來能源消費總量增加，但由于能源資源稟賦局限，能源對外依賴度大，能源轉型挑戰重重，對綠色發展形成極大制約。此外，長三角地區協同高質量發展與創新資源稟賦不均衡的矛盾始終存在，導致城市綠色技術發展差異較大，沒有在綠色發展上形成有機協同關系。因此，迫切需要揭示長三角地區綠色技術轉移時空演化特征，探究其驅動因素，從而為長三角地區優化科技資源配置、推動綠色技術與產業發展深度融合，解決地區綠色發展不均衡、不充分問題，實現長三角綠色技術轉移一體化提供參考。

關于長三角地區技術轉移的研究，主要集中于渠道、績效、網絡、影響因素等方面。具體如下：①在技術轉移渠道方面，安同良等[7]通過區分國際貿易、FDI、合作R&D、產業集群和科技中介5種技術轉移渠道，發現其對長三角地區技術進步均起到推動作用，但不同渠道在不同省市的技術轉移效應存在差異；②在技術轉移績效方面，杜傳忠等[4]通過構建技術轉移績效評價指標體系，對我國泛環渤海經濟圈、泛長江三角洲經濟圈和泛珠江三角洲經濟圈及所屬省份技術轉移績效進行測算，發現泛長江三角洲經濟圈技術轉移績效較高；③在技術轉移網絡方面，劉承良等[8]發現，長三角地區技術轉移空間分布不均衡，馬太效應明顯，呈等級擴散和接觸擴散耦合態勢，網絡空間結構呈離散均質—單中心集散—雙核驅動—多核心軸輻式演化規律；④在影響因素方面，有學者認為，技術轉移是一個復雜動態的社會經濟過程，受不同來源的多種因素影響與作用[9]。大量實證研究表明，市場需求、區域技術勢差、技術特性、吸收能力、轉移制度、社會資本等因素對綠色技術轉移具有重要影響[10-12]。綜合來看，現有文獻主要聚焦于長三角地區技術轉移，針對加速清潔、可持續、可再生資源的綠色技術轉移研究較少，且以案例剖析等定性研究為主，定量研究較少，對其影響機制也未進行深入的實證分析。

為了精準把握與合理推進長三角地區綠色技術轉移，本文以長三角41個城市為研究對象，采用具有流向性的綠色專利轉讓數據，借助社會網絡分析法，構建城際綠色技術轉移空間關聯網絡，從整體和個體層面揭示其特征演化趨勢并進行影響機制分析，為實現長三角高質量一體化發展提供參考，為實現我國“雙碳”目標及綠色低碳轉型提供經驗證據。

1 研究設計

1.1 數據來源與處理

專利是衡量技術知識的有效指標[13]，專利轉讓則體現了區域創新交互，反映出地區技術交流與共享，是區域技術知識流動、擴散和轉移的主要途徑之一[4]，是衡量技術轉移最為直接的方式。因此，本文基于2010年世界知識產權組織(WIPO)推出的“國際專利分類綠色清單”(IPC Green Inventory)中的七大專利分類體系，以《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》中包括的41個城市為研究對象，從IncoPat全球專利數據庫中檢索長三角41個城市所有年度的環境友好型技術(EST)專利轉讓數據，并從每項專利轉讓狀態中提取出專利轉讓執行日、轉讓人及地址、受讓人及地址等信息，以2012-2019年為考察期，篩選出11 348條信息完全的專利轉移記錄，將經過處理的專利轉讓前后的地市信息作為方向性關系節點的基本信息，構建年度城際GTT的非對稱矩陣，并結合社會網絡分析法進行實證分析。在保證數據連續性和可獲得性基礎上，選取2012-2019年長三角41個城市的各項數據展開分析，數據主要來源于《中國城市統計年鑒》及四省市統計年鑒，部分缺失數據通過查詢該城市相關年份統計年鑒和《國民經濟與社會發展統計公報》予以補充。

1.2 研究方法

本研究主要采用社會網絡分析法( Social Network Analysis，SNA)，考慮到地市間綠色專利轉讓存在不同方向和數量，結合圖論思想構建有向加權網絡，將參與 GTT 的地市視作網絡節點，將地市間專利轉讓的數量關系視作邊。利用Ucinet軟件，建立41*41的GTT有向矩陣，去除孤點，繪制2012、2019年的空間關聯網絡結構，對其特征進行可視化分析，并利用非參數方法QAP對長三角GTT網絡的驅動因素進行實證分析。

結合研究需要，參考劉華軍等[14]的研究，選擇引力模型測算長三角GTT驅動因素的空間關聯度。同時，納入人口和建成區面積以對原始模型進行修正，提高適用性，具體如式(1)所示。

(1)

式中，ηij表示地市i與地市j間GTT的關聯強度，X表示各市驅動因子，POP表示地市人口，AREA表示地市建成區面積(Built-up area)，兩地距離選擇區間交通距離Dij表示，采用地市i的X與地市i、j的X之和的比重修正經驗常數vij，X包含下文選擇的6個驅動因子，以此建立地市間GTT驅動因子關聯矩陣。

2 長三角綠色技術轉移空間關聯網絡結構分析

2.1 整體網絡關聯結構特征及演化趨勢

一方面，從長三角綠色技術轉移網絡關聯結構動態演進趨勢看，如圖1所示，連線增多，說明GTT關聯總量逐步提升，關聯的核心城市數量不斷增加，逐漸打破地理鄰近局限，城際交互日趨強化，呈現出多線程的復雜空間關聯網絡特征，長三角GTT聚集—擴散優勢明顯，一體化進程不斷加快。具體地說，2012年綠色技術僅在11個城市間進行異城轉移，占比26.83%。其中，上海作為最強點城市，聯結蘇州、杭州、南京3個較強點城市，僅關聯地理鄰近的少數城市，區位相對集中在東部沿海地區，存在明顯的地域差異，GTT發展不均衡問題突出。這可能是因為東部城市經濟實力雄厚、地理區位優越，擁有良好的產業基礎和交通基礎建設，對新型綠色技術適應能力強、吸收能力強，在整個長三角GTT發展過程中起先鋒帶動作用。隨時間推移，愈來愈多的城市參與到長三角GTT中，2019年全面覆蓋41個城市，孤點銳減；上海不再是唯一的強關聯城市，南京、杭州、合肥、蘇州均晉升為強關聯城市，另有常州、無錫、徐州、南通、寧波、金華、溫州、臺州新增為較強點城市，長三角地區已由強聯系線所貫通。這可能是因為長三角東部城市向中西部城市進行產業轉移，原本GTT活躍的城市需要更多綠色技術賦能產業新發展，而原本GTT相對不活躍的地區則在政府環境規制、環保激勵的雙重推動下加入到綠色低碳發展行列。需要注意的是，安徽省作為承接東部傳統產業技術西移的重點省域，其在“綠色”發展方面相對滯緩，但GTT跨省發展已初見端倪。由此可見，在當前長三角高質量一體化發展背景下，地理空間距離對41個城市GTT的約束已降低，由單一的地理鄰近轉移發展到跳躍式的空間布局。

另一方面，對4個關鍵指標進行分析，具體如圖2所示?？梢园l現，網絡關聯性呈波動式提升，代表地市間GTT方便可達程度提高，城際信息技術流動加快，交流合作水平提高，綠色技術交互密切，不再過多依賴中介城市的間接可達，網絡越來越稠密，城際聯動程度越來越高。2012-2019年網絡密度增長近13倍，但整體數值偏小，即使到2019年網絡密度值仍僅有0.197 5，說明長三角地區城際GTT關聯網絡愈加緊密，但GTT整體水平仍有較大提升空間。網絡效率呈波動式下降，反映出內部直接關聯路徑增多，網絡越來越復雜，結構越來越穩定，同時，證明考察期間綠色技術資源配置效率提高，各地市GTT發展關聯度提升，多處疊加的現象增多，關聯空間溢出渠道增加。網絡等級呈波動式下降，說明初期長三角地區GTT網絡結構等級森嚴，極化現象嚴重，較多地市處于網絡邊緣。這可能是因為，長三角地區省市政策體制壁壘較高，技術轉移過程中地理區位依賴性較強，城市發展模式存在異質性，從而導致跨省市交流協作動力減弱。隨著長三角地區一體化戰略深化、生態示范區建設進程加快，空間關聯網絡等級不再那么森嚴，由傳統行政區劃與經濟基礎帶來的轉移壁壘逐漸被打破，加之市場蓬勃發展，資本、技術、人才等要素快速流動，資源配置由供需主導，極大激發城際GTT動力，城市間相互影響、相互依賴程度逐漸提升，反映出長三角具備協同聯動發展基礎。

2.2 個體網絡關聯結構特征分析

本文進一步剖析點度中心度、中介中心度和接近中心度3個指標，具體見表1，以探尋各地市在長三角GTT空間關聯網絡中的地位和作用。

就點度中心度而言，其值越高，說明某地市與網絡中其它地市間的關聯越多、關聯越密集，進而導致該地市對它地的控制影響力也就越強。從表中測算結果可以看出，長三角41個城市的點度中心度均呈上升趨勢，關聯日益稠密，強關聯、較強關聯城市增加，基本呈“上海>江蘇>浙江>安徽”的格局。這與長三角經濟及產業發展情況大致吻合。上海、南京、蘇州、杭州等東部地區城市點度中心度普遍較高，無論是出度還是入度都名列前茅，對GTT發展所需要素和資源具有較高控制權，在GTT網絡中獲益較多的同時，也為長三角GTT一體化作出顯著貢獻，在長三角GTT關聯網絡中處于核心位置，大大增加了綠色技術流通渠道，提高了各要素流動效率。這可能是因為這些城市經濟較發達，空間上相隔不遠，技術交流的時空成本優勢明顯、綠色技術吸收能力強。其中，上海作為“優等生”，GTT發展始終位列第一，出、入度相對均衡，GTT極為活躍，2019年直接關聯七成地市，在整個關聯網絡中的輻射能力不言而喻，起到引領長三角GTT發展的作用，這與上海綠色技術創新水平一直保持領先地位的情況吻合[15]。此外，上海市率先建設綠色技術銀行，出臺了致力于提升企業綠色低碳發展能力、加快建立健全綠色低碳循環發展經濟體系的系列政策。長三角地區西部、北部邊緣城市點度中心度較低，一方面可能是因為產業基礎較薄弱，在礦業、農業、旅游業等方面具有資源稟賦，因此對綠色技術需求不大，另一方面可能是由于地理位置相對偏遠，經濟發展較落后，交通基礎設施建設不夠完善，因此交互渠道有限，且技術水平上存在斷層，因此與區域其它城市之間的空間關聯度較弱。其中，安慶、銅陵、連云港、黃山、亳州等城市入度高于出度，溢出效應顯著低于收斂效應，后期必須注意其綠色技術吸收問題。

中介中心度表征節點城市在關聯網絡中所處的樞紐地位，其值越大，表明在長三角GTT關聯網絡中所起的“橋梁”作用越大。根據測算結果可知，一方面，越來越多的城市中介中心度突破零值，網絡從多孤點向多聚集演化，意味著長三角GTT積極性提升，地理空間上的距離優勢逐漸弱化；另一方面，長三角區域城市 GTT 已出現兩極分化趨勢，這與長三角綠色技術創新能力情況一致[15]。中介中心度排名前六的城市依次為紹興、南京、蘇州、杭州、上海、合肥，多為經濟較發達、行政地位較高的城市，它們形成競爭示范，匯聚長三角綠色技術后又逐步將之擴散到全域，支配著長三角要素流通渠道；而池州、亳州、黃山等地理位置較偏遠，經濟發展相對落后，產業基礎薄弱，城市中介中心度在考察期間幾乎一直為零，說明其在關聯網絡中處于邊緣位置，在GTT上貢獻極小，是長三角GTT發展一體化中“被扶貧”的重點對象。需要特別指出的是，合肥中介中心度快速上升，其作為省會城市，交通、經濟、政治地位突出，是長三角向內陸輻射的交匯處，有效連接了江浙滬和安徽省部分城市，處于支配地位，成為串聯長三角省市綠色要素流動的樞紐性節點，是解決長三角區域發展不平衡的關鍵所在，為長三角GTT一體化作出重要貢獻。

接近中心度表征關聯網絡中節點地市到達與其連接其它節點城市的平均最短距離。接近中心度越高，則路徑越短，說明該城市越靠近網絡中心。由表1結果可知，長三角41個城市無論是在入度還是在出度上都有極大提升，各市越來越靠近網絡中心，說明長三角GTT網絡逐漸趨于扁平化，空間網絡關聯性及流動效率都得到較大提升，城市間綠色技術交互加強，側面證明長三角GTT一體化進程持續加快，為實現長三角高質量均衡發展提供了條件。具體來看，紹興從入度排名第一(2012年)發展到出度排名第一(2019年)，成功實現從接受中心到輸出中心的身份轉換，這與紹興市組織開展“低碳綠色”系列科技實踐活動，主動搶抓低碳產業大發展、低碳技術大突破、數字化變革與綠色低碳變革大融合等戰略息息相關；亳州出度排名常年居于末尾，入度排名卻上升至第一，作為入度最接近關聯網絡中心的城市，其著力推動工業企業綠色低碳發展，努力學習綠色技術，但同時也反映出其自主創新、消化吸收能力薄弱，與其落后的科技實力相符；合肥在出度和入度上的排名均由最初的中下游逐年上升至前列，尤其是出度排位第三，越來越靠近網絡中心，這與合肥在安徽地區的綠色技術創新能力排序一致[15]，其政治、經濟地位也奠定了引領安徽綠色技術發展的基礎，是重塑長三角GTT發展格局的關鍵力量，在后期發展中，合肥必須充分發揮交通先行優勢，對標“優等生”，當好“上進生”。

表1 中心性分析結果

2.3 空間聚類與溢出路徑分析

基于上述分析可以發現，長三角41個城市發展情況各異，異質性顯著，已形成數個增長極，在空間上分布不均勻，因此本文借鑒 SNA 相關研究做法[14]，進一步探析2019年長三角GTT關聯網絡空間聚類與關系溢出路徑。表2對長三角41個城市進行板塊劃分，表3根據測算的密度矩陣，以2019年全局網絡密度0.198為界，轉換為像矩陣，各板塊所含城市見圖3，板塊間關聯性見圖4。

表2 空間關聯網絡角色劃分

表3 綠色技術轉移各板塊密度矩陣與像矩陣

總體而言，整個網絡中存在3 510條關聯關系，4個板塊內存在2 472個關系數，板塊外存在1 038個關系數，板塊之間存在明顯的空間關聯與溢出效應；板塊形成打破了傳統的行政邊界限制，各省市也逐漸從離散走向聯合，長三角GTT空間關聯網絡一體化逐漸增強。聯系各城市發展情況，可以發現，板塊Ⅰ對板塊內外的GTT均產生溢出效應，GTT發展動能輻射長三角全域，因此板塊I為“雙向溢出板塊”；板塊Ⅱ對板塊內外均有溢出，從其它板塊轉出與接收的關系數相當，在網絡中扮演中介橋梁作用，因此板塊II相對板塊Ⅰ而言為“經紀人板塊”；板塊Ⅲ不僅內部互動不明顯，對其它板塊也幾乎沒有溢出作用，接收來自其它板塊的關系數大于自身轉出關系數，由于接受板塊Ⅰ、Ⅱ的溢入效應明顯，因此板塊Ⅲ為“凈溢入板塊”；板塊Ⅳ的內部轉移不明顯，轉出關系數大于板塊Ⅲ的溢出數，其接受板塊外的受讓數也不明顯，相比而言，扮演 “奉獻者”角色，因此板塊Ⅳ為“凈溢出板塊”。

進一步分析，長三角GTT的空間關聯網絡傳導機制具有明顯的梯度溢出特征，呈“東→南”“東→中”“東→北”“中→西”的梯度遞減規律。長三角地區受沿海經濟影響較深，且整個長三角早期都是依靠東部城市帶動發展起來的，因此長三角GTT非均衡發展格局一直存在。東部地區GTT發展非?？?，其通過“虹吸”板塊外的綠色技術要素促進自身綠色技術水平提高，同時，又將集聚的綠色技術逐級擴散至全域。而西部、北部地區的經濟與產業基礎薄弱，GTT發展緩慢，甚至產生綠色技術逆向溢出。合肥作為安徽省的重要引擎，將省會城市的地位優勢充分轉化為先發優勢，承擔著串聯安徽與江蘇、浙江綠色專利流動的重擔——既接受來自東部發達城市的關系輻射，又將接收到的關系資源積極輻射出去，引領安徽省綠色技術的互動吸收，是重塑長三角GTT發展格局的關鍵力量。整體上，各省市由集散走向聯合，長三角GTT一體化發展水平逐步提升。

由此看出，長三角地區城際GTT表現出核心城市間互動、核心—邊緣城市間傳遞與回流的等級傳導機制和東部城市向中西部城市溢出與回流的梯度傳導特征。整體上，長三角GTT的空間關聯網絡存在區域異質性，馬太效應明顯。因此，各省市應該樹立全局意識，將自身GTT發展置于區域協同發展大局中，形成合力，構建多中心、多層次的階梯式發展格局。

3 長三角綠色技術轉移空間關聯性驅動因素分析

3.1 驅動因素選取

由上述分析可知，長三角GTT空間關聯網絡聯系整體上隨時間推移而愈加稠密，但城際關聯強度存在顯著差異，呈現明顯的馬太效應，城市間GTT發展差異大，沒有形成有機協同機制。東部、南部城市引領長三角整體 GTT 發展，而西部、北部地區如安徽省是實現長三角GTT一體化的重點“扶貧”區域，這是多種因素綜合作用的結果。因此，有必要探討長三角GTT空間關聯性驅動因素，從而激發長三角GTT發展動力，為長三角實現高質量一體化發展提供理論指導。

多項研究表明，技術轉移空間關聯強度與地理距離顯著相關，地理鄰接為城市提供了更多面對面交流的機會、降低了轉移成本，因此地理鄰接城市間表現出更多的GTT外溢[16]。前文的板塊模型分析中將41個城市劃分為4個板塊，每個板塊中各成員網絡角色大致相似，板塊分布呈現出一定區域特色，經濟高速發展下產業轉型升級帶來對先進綠色技術的高需求，由此推斷地區經濟發展水平[17]、經濟聯系[18]可能促進GTT空間關聯性提升。金融發展通過降低研發門檻[19]、改善融資約束[20]、提升技術吸收能力[21]、發揮資源配置功能[22]促進GTT發展。另外，地方政府的科研教育扶持力度一方面可以起到引導示范作用，另一方面可以降低企業前期投入壓力與風險。因此，政府在科研教育方面的支持力度可以激發城際GTT積極性[22-24]。環境規制強度能夠約束企業行為，推進產業綠色發展[25-27]，因此環境規制也能提升地區間GTT空間關聯程度。

基于上述研究與技術轉移相關理論，本文遵循長三角生態綠色一體化發展要求，結合城市發展的社會經濟環境，進一步探討經濟發展(GDP)、產業結構相似度(INS)、金融發展水平(FIN)、政府科研教育支持力度(SRE)、環境規制(ERR)、地理空間區位(GSL)6個驅動因素對長三角GTT空間關聯網絡的影響機制。各驅動因子數據見表4。

表4 驅動因素數據說明

3.2 實證結果分析

本文通過QAP法對長三角GTT空間關聯性的驅動因素進行回歸分析，進一步探討空間關聯網絡格局成因。參考相關學者的研究(邵漢華，周磊，劉耀彬，2018)，通過關聯引力矩陣建立QAP分析模型，如式(2)所示。

RGTT=(GDP,INS,FIN,SRE,ERR,GSL)

(2)

式中，RGTT為綠色技術轉移空間關聯矩陣，括號內為解釋變量，即上述6個驅動因子的關聯引力矩陣，選擇隨機置換次數為5 000。

表5的回歸結果表明，對長三角GTT關聯性有顯著推動作用的影響因素中：①經濟發展對其的影響在1%水平上顯著，與段德忠等[28]的研究結果相似，主要歸因于城市經濟發展水平越高、城際經濟聯系越緊密、經濟合作越多，在高質量發展的剛性約束下，綠色技術方面的示范效應與合作意愿也隨之提升，一定程度上促進環境友好型技術交流合作及供需渠道拓展，因此經濟發展能夠促進城際GTT發展；②金融發展水平的影響在1%水平上顯著，殷德生等[22]的研究也很好地印證了該結論。長三角地區在金融儲備與融資渠道方面具備一定優勢，近些年的科技金融占比也逐年提升[29]，在區域高質量一體化發展理念的加持下，綠色創新要素流動與綠色技術消化吸收加快，為GTT提供了要素支撐，因此長三角地區的金融發展勢必促進城際GTT發展；③地理空間區位的影響在1%水平上顯著，說明長三角GTT更傾向于發生在空間鄰近主體之間。Hoekman[27]認為，專利轉讓主要通過價格交易機制實現，地理位置鄰接有利于供需雙方現場考察、交易談判、合約簽訂，這同樣有助于推動城際綠色技術協同合作；④環境規制的影響在5%水平上顯著，此結論與王文普等[26]從省域層面研究環境規制與技術創新關系所得結論相悖。究其原因，地區間環境規制差距是造成發達地區尋求“污染避難所”、進行傳統產業及技術轉移的主要動因之一，自長三角一體化發展上升為國家戰略以來，三省一市的環境規制差異較小，在聯防聯控方面的成效也日趨明顯，見賢思齊的發展思路在一定程度上促進了綠色技術的城際協同。

表5 QAP回歸分析結果

對長三角GTT關聯性產生負向影響的驅動因素中：①政府科研教育支持力度在5%水平上存在顯著負向影響，這與劉承良等[18]的研究結論不同，可能是因為：首先，政府對教育、科研的資源支持主要是為了促進科學研究，而非對綠色技術成果的具體應用，即較高的政府科研教育支持力度在一定程度上對GTT存在擠出效應，抑制企業綠色技術市場活力，即政府科研教育支持力度抑制長三角GTT發展；②以第二產業產值占比表征的產業結構雖然對長三角城際GTT的空間關聯性存在負向影響，但相關系數較低且不顯著，此結論與任龍等[30]基于專利權轉移的中國區域技術流動網絡研究結論不同，可能的解釋是，傳統二產結構的同質化聯系僅限于促進廣義技術層面的交流與合作，而在長三角城市逐漸轉向以第三產業為主導的結構優化進程中，產業結構對“綠色”細分技術類型集散關系的影響甚微，由此也可推斷，區域一體化進程中產業結構升級與城際GTT息息相關。

4 結語

4.1 研究結論

本文結合2012-2019年長三角41個城市的綠色專利轉讓數據，運用社會網絡分析法，系統剖析了綠色技術轉移空間關聯網絡的結構特征演化，并通過關聯引力矩陣建立QAP分析模型，揭示影響綠色技術轉移空間關聯性的驅動因素。具體得出以下結論：

(1)在長三角一體化進程中，GTT的空間關聯網絡日益稠密，網絡結構雖日趨穩定、等級弱化，但與既存綠色技術創新網絡的結構特征相比，仍有較大提升空間。隨著長三角城市GTT能力提升，綠色技術的交互貢獻顯著，參與城市不斷增加，網絡結構由同城或地緣相鄰逐步跳躍式輻射全域，不再受制于地理距離、行政區劃。

(2)考察期內長三角GTT呈現“核心—邊緣”網絡結構，形成以上海、南京、蘇州、杭州、合肥為強核心，鎮江、南通、溫州、嘉興、寧波、蚌埠、蕪湖為次核心的空間分布特征，江浙滬發達城市間的GTT極化現象明顯、擴散路徑增多，而安徽等地較偏遠城市的參與性不高，與既存文獻中欠發達地區更依賴發達地區的技術溢出與轉入形成反差。

(3)空間聚類與溢出路徑分析結果顯示，諸如上海、南京、蘇州、無錫等東部發達城市可歸類于雙向溢出板塊，杭州、紹興、南通、合肥等城市屬于“經紀人”板塊，連云港、宿遷、宣城、黃山等城市可納入“凈溢入”板塊，六安、衢州、阜陽則分屬凈溢出板塊，核心城市間互動與核心—邊緣城市間的傳導路徑表現出明顯的馬太效應，形成階梯式發展格局。

(4)在驅動因素方面，城市經濟發展、金融發展、地理空間聯系對GTT空間關聯性具有顯著正向影響，這與技術轉移網絡相關研究結論一致。值得一提的是，環境規制具有顯著正向影響，政府科研教育支持力度的負向效應明顯，產業結構則無明顯作用，上述3點與廣義技術轉移網絡的研究結論存在差異。

4.2 政策建議

基于以上結論，本研究認為需要將頂層設計與基層發展相結合，從而達到優化長三角綠色技術轉移空間關聯結構、實現長三角綠色技術轉移一體化發展的目的。為此，本研究提出如下政策建議：

第一，把握整體關聯網絡結構，拓展綠色技術轉移渠道。綠色技術轉移重點在于引導階梯式發展格局形成、增加溢出渠道。在充分認識長三角綠色技術轉移空間關聯網絡結構特征的基礎上，應從整體布局出發，構建協同發展機制和空間聯動機制。充分認識綠色技術轉移板塊功能，找準各板塊 “領頭羊”，發揮板塊內部溢出作用，以“點”帶“塊”促發展；塊與塊相輔相成，由集散走向聯合，以“塊”帶“面”，形成整體合力，構筑多中心、多層次的階梯式發展格局。推動綠色技術空間溢出渠道建設，從頂層積極謀劃長三角綠色技術轉移聯盟。對于綠色技術轉移空間關聯網絡中的邊緣城市，有必要發揮政府引導職能，尋求綠色技術援助，獲取綠色技術保障性供給；對于新綠色技術，有必要通過示范工程將其推介出去，促進綠色技術產業化，將綠色技術轉移納入生態補償機制，促進綠色技術區域均衡發展。

第二，針對城市網絡角色地位，差異化實施政策調控。綠色技術轉移發展的關鍵在于識別城市技術特色，激發城市技術轉移與承接的內生動力。對于綠色技術轉移網絡表現出的空間異質性，各城市應結合自身技術屬性、資源基礎、產業結構，準確確定自身在網絡中的位置和角色。在將自身置于長三角一體化發展全局的同時，應根據綠色技術轉移的階段性特征，結合區位條件、資源稟賦等，因地制宜，實施差異化調控政策，實現錯位發展。套用“飛地”經濟發展模式，打破原有行政區劃限制，加大城市間綠色技術合作力度，從而實現綠色技術轉移的合作共贏。培育具有區域、產業特色的技術輸出城市，將綠色技術融入自身產業鏈，進而實現局部與全局協調以及長三角綠色技術轉移發展一體化。

第三，促進城際要素流動共享，賦能綠色技術擴散應用。綠色技術轉移發展的核心在于推動各類要素流動、促進創新資源共享。對于長三角北部、西部等綠色技術轉移薄弱的城市，應努力創新綠色技術轉移模式，積極與其它城市建立紐帶關系，主動對接綠色技術發達城市，找準目標城市進行學習；加強城際經濟、金融、環境規制的協同性，推動資金、人力、技術等要素流動，拓展技術溢出渠道，激活綠色發展內生動力；建立綠色技術專業人才儲備庫，加強綠色金融人才隊伍建設，打造綠色技術金融平臺，引導綠色環保領域科研活動面向產業發展；優化營商環境，加大交通設施投入，從通勤距離和時間上降低城際互動成本，提高綠色要素流動效率；通過東部綠色產業西移打破行政邊界，避免技術轉移過度極化阻礙區域全面協調發展，做到優勢互補；找準自身行業特色，形成特色綠色技術產業鏈，激發市場需求，提升區域整體綠色技術能力。

4.3 不足與展望

本文基于綠色技術專利轉讓這類具有矢量特征的“關系”數據，利用社會網絡分析法，探討長三角城際綠色技術轉移的空間關聯網絡演化及驅動因素，是對該研究領域慣常使用“屬性”數據進行計量研究的有效補充，但也存在研究拓展空間：首先，綠色技術轉移所包含的形式多樣，除專利轉讓外，還存在諸如人才流動、商品交易、投資外溢等其它形式；其次，企業、高校、科研院所等不同類型主體，在綠色技術轉移過程中會存在行為差異。因此，未來可以從微觀視角，更細粒度地基于綠色技術轉移主體類型及所屬行業、轉移形式及動力異質性，拓展性研究綠色技術在不同產業鏈、價值鏈、人才鏈等方面的互嵌融合，多維度探討促進綠色技術轉移的策略與建議。