中國區域科技創新網絡的時空演化特征與鄰近性機制

王思薇，陳西坤

（西安科技大學管理學院，陜西西安 710600）

當前，全球經濟發展進入新舊動能轉換期，以技術創新為主導的科技革命正在重塑世界經濟格局，而另一方面，貿易保護主義的抬頭使得全球范圍內的科學技術封鎖對中國科技創新能力的提升形成不可忽視的阻力。因此，中國“十四五”規劃提出，堅持創新驅動發展戰略，把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐，整合優化科技資源配置，完善國家創新體系。科技創新網絡作為區域科技創新活動的重要組織形式和政府公共政策目標的實現載體，具有優化區域科技資源配置、促進科技成果轉化與應用、完善國家創新體系建設等功能。《國家創新驅動發展戰略綱要》指出，要構建開放高效的跨區域科技創新網絡，建設各類創新主體協同互動和創新要素順暢流動、高效配置的生態系統，推動區域間互聯互通創新要素，聯合組織技術攻關。在此背景下，科學構建區域科技創新網絡，深入分析其時空演化特征及鄰近性機制，對于加強區域創新聯系，縮小區域發展差距，暢通國內經濟大循環，實現區域產業升級及經濟高質量發展具有重要意義。

1 文獻綜述

1.1 科技創新網絡的內涵

科技創新網絡是一種基于系統性創新的基本制度安排，以各主體間的創新合作關系為基本連接機制，形成強弱關系并存的松散結構，并在相互合作中不斷強化，形成具有穩定性的動態系統［1］，是繼技術推動、需求拉動、耦合模式和整合模式之后的新一代創新模式［2］。與前幾種模式相比，科技創新網絡模式能有效解決“創新孤島”問題，加速地方空間向流動空間及網絡空間的轉變［3］。科技創新網絡具有互惠、信任、學習、合作、分權及本地根植性等特點［4］，其建立需滿足4 個基本條件，即認同、知識、機構及整合［5］。

1.2 科技創新網絡的結構及變化

學者們，如呂拉昌等［6］、許培源等［7］、郭建杰等［8］、Scherngell 等［9］、Graf 等［10］、張建偉等［11］，分別基于引力模型視角、以論文合作為代表的科學研究網絡視角、以技術合作為代表的技術創新網絡視角，運用空間交互模型、社會網絡分析、空間計量等方法對區域科技創新網絡的結構及變化進行研究，結果表明：科技創新網絡呈顯著擴張態勢、等級層次特征明顯［12］；網絡結構呈現“骨干網+區域網+專業網”三網鑲嵌局面［13］。然而，與上述3種視角構建的科技創新網絡相比，以專利轉移為代表的科技創新網絡具有以下特點：（1）以專利轉移為代表的科技創新網絡是有向網絡，能說明知識及技術流動的方向和區域在科技創新網絡中的職能。具體而言，運用區域的專利轉出量衡量區域的技術創新能力及技術輻射能力，專利轉入量衡量區域的技術集聚能力及技術應用能力；（2）專利轉移本質上是一種市場交易行為，與區域的經濟屬性相契合，且前提條件是其應用價值已經被市場認可，代表一種真實的價值流向，構成科技成果轉化的重要一環。因此，以專利轉移為代表的科技創新網絡更適合于描述區域科技創新網絡。

總體來看，已有相關研究從科技創新網絡的內涵、結構及變化等方面進行了深入研究，為本研究提供了有益借鑒，但針對中國科技創新網絡的研究尚存在以下問題有待完善：（1）關于科技創新網絡的構建主要從論文合作或專利合作的視角構建科技創新網絡，雖能表征區域間的科技創新合作關系，但缺乏方向性，無法明晰區域在科技創新網絡中發揮集聚作用還是擴散作用，且合作成果能否轉化為現實生產力有待商榷；（2）多從截面角度對中國科技創新網絡進行靜態研究，如周燦等［14］、焦美琪等［15］的研究，動態研究較少。基于此，本研究以專利轉移為視角，運用社會網絡分析方法研究1990—2020年中國科技創新網絡的結構特征，分1990—2000 年、2001—2010 年、2011—2020 年3 個時間段，繪制和弦圖揭示其時空演化規律，利用負二項回歸模型探究中國科技創新網絡的鄰近性機制，以求進一步豐富中國科技創新網絡相關研究，同時為促進區域創新資源流動共享、創新主體合作互惠、創新成果有效轉化及區域協調發展提供理論依據與借鑒。

2 科技創新網絡的鄰近性機制分析

科技創新網絡包含科技創新網絡主體、網絡聯系、網絡尺度、網絡結構4 個基本要素。其中，科技創新網絡主體主要有3 類，即知識生產與技術開發機構（包括高校、科研機構、企業研發部門等）、知識與技術應用部門（以企業為主）、促進知識擴散與技術流動的主體（包括政府部門、行業協會、中介組織等）；網絡聯系指通過知識合作、技術合作、技術轉讓等形式，使區域各創新主體之間產生相互作用關系的連接機制；網絡尺度涉及本地、城際、省際、全國以及全球等不同空間尺度或不同空間尺度的組合（如“本地-全球”、“本地-全國”等）；網絡結構則指從個體網絡特征（度數中心度、接近中心度、中間中心度等）、整體網絡特征（網絡密度、網絡關聯度、平均最短路徑、互惠度、核心-邊緣）和網絡匹配性（同配性、異配性）等層面揭示科技創新網絡的拓撲結構或空間結構特征。科技創新網絡的研究主要基于多維鄰近性理論展開。Boschma［16］將鄰近性分為地理鄰近性、認知鄰近性、組織鄰近性、社會鄰近性以及制度鄰近性，并從演化經濟地理學的視角探討科技創新網絡的形成與演化。此后，學者們基于不同的研究對象與研究目的，對鄰近性的維度與概念進行了拓展與完善。鑒于中國經濟體制與社會發展的現實，以及原有各維度鄰近性之間的相似性與重復性［17］，本研究將多維鄰近性界定為地理鄰近性、經濟鄰近性、認知鄰近性、技術鄰近性以及產業鄰近性。

地理鄰近性是指科技創新主體之間在地理空間上的分割程度及接近程度，通常以各主體間的地理距離來衡量，被認為是科技創新網絡形成的基礎及網絡演化的首要影響因子［18］。Mitze 等［19］的研究結果顯示，科研主體之間的地理距離與其合作強度顯著負相關。因此，鄰近的地理距離有助于各科研主體之間進行知識交流與共享，尤其是有利于隱性知識（非編碼化知識）的流動與溢出，是科學研究與技術創新的“催化劑”。同時，地理鄰近性有助于區域本地根植性的增強，可為區域共同應對風險創造有利條件。

經濟鄰近性是指各區域在經濟規模及經濟結構等方面的接近程度。科技創新網絡是知識搜尋、技術合作與流動的結果，經濟鄰近的區域通常擁有相近的技術體系、人力資本、技術需求與技術吸收能力，有利于展開知識交流與技術合作。Scherngell 等［20］和任龍等［21］的研究結果表明，區域之間經濟鄰近性越低，即經濟規模與經濟結構的差距越大，越不利于落后地區吸收和引進發達地區的先進知識和技術，其展開科研合作和技術交流的可能性也越低。

認知鄰近性反映科技創新主體之間知識基礎共享的程度，被認為是知識合作與技術交流的前提條件［22］。認知鄰近有利于區域創新主體對已有的互補性知識進行整合，通過知識共享有效提高知識溢出效率，并在此基礎上產生新知識、新技術，從而促進區域科技創新網絡的多元化與動態化［23］。而另一方面，根據“鄰近悖論”可知，認知距離過近容易引發主體間的知識異質性降低、空間合作伙伴鎖定等問題，不利于科技創新網絡的演化。Broekel等［24］的研究結果證實了“鄰近悖論”的存在，即過度的認知鄰近會降低網絡主體的科技創新績效，抑制科技創新網絡的演化。

技術鄰近性反映區域科技創新能力的接近程度。科技創新能力相近的區域，通常擁有相似的創新環境及社會制度，這為區域間進行知識交流與技術流動提供了制度與組織保障。而技術勢差理論認為，區域之間技術勢差的存在是區域發生技術流動與技術轉讓的必要條件。通常來說，技術流出方多為區域科技創新中心，創新資源豐富、研發體系完備，在區域科技創新網絡中主要發揮技術輻射功能；技術流入方多為產業聚集地，對新知識、新技術需求大，可提供技術實現的平臺與載體，在科技創新網絡中主要發揮技術吸收與實現功能。可見，技術鄰近對科技創新網絡演化表現出雙重影響。

產業鄰近性指區域之間在產業結構及產業規模方面的接近程度。產業鄰近的區域通常面臨相近的技術瓶頸與技術需求，區域在產業升級過程中通常會在相近產業中尋求吻合的技術，因此產業鄰近有利于區域之間的創新合作與技術流動。而另一方面，競爭意識與地方保護主義的存在會限制本地優質資源與先進技術的流出，從而使得產業鄰近不利于區域之間的創新合作，對科技創新網絡演化起抑制作用。

3 研究方法與數據來源

3.1 社會網絡分析

借鑒圖論思想和王瑋等［25］的研究方法，以中國31 個省區市（未含港澳臺地區）為網絡節點（n）、各省份之間的專利轉移關系為邊（e）、專利轉移量為權重（w），構建中國科技創新有向加權網絡（G）G=G（n,e（w））；同時，引入網絡密度、網絡直徑、中心度、平均最短路徑等指標，綜合分析中國科技創新網絡中節點位置及網絡結構特征。各指標含義及計算公式如表1 所示。

表1 科技創新網絡指標含義及計算說明

表1 （續）

3.2 和弦圖

和弦圖是一種網絡拓撲關系可視化分析工具。和弦圖中的圓弧對應網絡節點，圓弧對應的圓心角度數越大、弧長越長表明節點的專利轉移數量越多、在科技創新網絡中的地位越高；圓弧間的連線反映了節點間的拓撲關系，連線寬度越大說明專利轉移數量越多、聯系越緊密。本研究使用和弦圖動態刻畫中國31 個省份間的科技創新網絡拓撲關系，明確各省份在科技創新網絡中所處位置及發揮的作用。

3.3 負二項回歸

為探究中國科技創新網絡的鄰近性機制，基于上述理論分析，構建如下負二項回歸模型：

3.4 數據來源

研究數據中，專利轉讓數據來源于HimmPat 專利檢索數據庫，專利類型包括實用新型、發明授權及外觀設計3 種類型，共檢索到1990—2020 年省際專利轉讓記錄689 518 條，其中1990—2000 年專利轉移記錄602 條，2001—2010 年為39 555 條，2011—2020 年為649 361 條。各省份生產總值及各產業產值數據來源于歷年《中國統計年鑒》，R&D 投入經費及專利授權數來源于歷年《中國科技統計年鑒》。

4 中國區域科技創新網絡的時空演化特征

4.1 創新聯系不斷增強，網絡趨向復雜

運用社會網絡分析方法，計算得到31 個省份科技創新整體網絡統計指標值（見表2）。其中：網絡邊數從1990 年到2020 年擴張了4.6 倍；最大專利轉移量由1990—2000 年的64 件（海南-天津）增加至2011—2020 年的23 069 件（浙江-江蘇），增加了359.45 倍；網絡密度相應增長至接近最大值1，表明各省份間的創新聯系數量不斷增多，創新聯系強度持續增強。

表2 31 個省份科技創新整體網絡指標結果

根據省際專利轉移數據，繪制31 個省份的專利轉移和弦圖（見圖1）。可以看出，各個節點發出的連線數量不斷增多，表明省際專利交易不斷突破地理空間的限制與區域行政壁壘，專利交易對象不斷擴充；同時，節點連線之間表現出顯著的強強聯合特征，即科技創新能力強的節點之間的連線寬度顯著大于科技創新能力弱的節點之間的連線寬度；此外，科技創新能力弱的節點更傾向于與科技創新能力強的節點形成專利交易關系，即存在擇優連接機制，表明科技創新網絡連接同配性與異配性并存。從圓弧長度看，1990—2000 年，北京、上海、廣東構成專利轉移網絡的核心三角結構；2001—2010 年，江蘇專利轉移數量大幅增加，由京津冀、長三角、珠三角構成的專利轉移網絡核心三角結構進一步強化；2011—2020 年，專利轉移網絡的重心南移，三角結構逐漸演變成以長三角和珠三角為中心的雙邊結構。總體來看，科技創新網絡逐漸由稀疏網絡演化成錯綜復雜的高連通網絡。其原因是，隨著中國經濟的轉型，科技創新對于地區經濟發展的支撐作用愈發重要，各個省份都加大了對科學研究與技術開發的投入力度，以求占領科技創新的高地；同時，知識產權制度的不斷完善為技術轉移提供了順暢通道與制度保障，從而共同促進了科技創新網絡向復雜網絡演化。

圖1 31 個省份省際專利轉移和弦圖

4.2 網絡通達性與技術轉移效率顯著提高，小世界性明顯

由表2 可知，在考察期間，平均最短路徑由1.851縮短至1.005，表明節點之間只需要經歷1 次中介就可以產生技術聯系，網絡通達性較好；網絡直徑由3 降至2，表明創新網絡內技術轉移效率顯著提高，這主要源于市場化改革催生的巨大紅利，使得全國范圍內的技術需求與技術供給能有效對接，降低信息不對稱風險，同時法律法規的完善、相關中介服務機構的成立使得技術轉移過程更加規范且高效，區域之間由“創新孤島”逐步演變為互聯互通的協同創新網絡；小世界性指標值由1.259 提高至1.334，表明創新網絡的小世界特征愈發明顯。在網絡理論中，小世界理論是指在一個由大量頂點構成的網絡中，部分節點之間彼此并不直接相連，但這些節點之間經過少數幾步即可到達［26］。通常情況下，網絡中會存在一些中心——它們是具有很高連接數的節點（即高度節點），這些中心扮演了公共連接的角色，縮短了其他節點之間的平均最短路徑長度。依據小世界理論，中間中心度高的網絡節點（即高度節點，如表3 中的北京、廣東、上海、山東等）能顯著縮短技術流動的平均最短路徑，促進技術在不同節點之間的高效轉移，提高技術溢出效率，在技術輻射的同時進行自我強化，加強其科技創新中心的地位；同時，這些節點負責與網絡外部進行知識交流與技術交換，發揮“技術守門員”（gatekeepers，即在本地網絡內進行技術傳播和知識擴散，在網絡外部對外來知識進行轉移和吸收，從而產生新知識的參與者［27］）功能。

表3 31 個省份創新網絡發展過程中中間中心度排名前五的省份

4.3 網絡空間分布失衡，梯度差異明顯

根據3個時間段各省份的加權出度與加權入度，得到各省份的加權中心度，運用自然間斷點對各省份進行分級處理，結果如表4 所示。其中：

表4 31 個省份在科技創新網絡的加權中心度分級結果

1990—2000 年，北京、廣東、上海3 個省市組成專利轉移網絡的第一梯隊，成為科技創新網絡的支撐節點。具體而言，北京與27 個省份發生專利交易關系，專利轉出量與專利交易總量均居第一、專利轉入量位居第二，成為全國性的技術集散中心；廣東與25 個省份發生專利交易關系，專利轉出量與專利轉入量均居第三、專利交易總量居第二位；上海與20 個省份發生專利交易關系，專利轉出量居第五、專利轉入量居第一、專利交易總量居第三，成為全國最大的技術聚集地。第二梯隊以東部沿海省份遼寧、天津、山東、江蘇及中部省份湖南為主，這些省份科研資源豐富、技術創新能力較強，同時工業基礎雄厚、產業體系完備、技術轉化能力突出，成為科技創新網絡的中堅力量。第三梯隊以區域性科技創新中心為主，包括東北的黑龍江、吉林，東部的浙江、福建，中部的湖北，西部的陜西、四川等省份，是區域科技創新網絡的重要節點。其余15個省份為第四梯隊，以西部及中部省份為主，處于科技創新網絡的邊緣。總體來看，這一時期的科技創新網絡呈金字塔型結構。

2001—2010 年，除北京、廣東、上海外，江蘇也躋身第一梯隊俱樂部。其中，北京的專利轉出量、專利轉入量、專利交易總量均居第一，其全國技術集散中心的地位進一步強化；廣東專利轉出量居第二、專利轉入量居第三，專利交易總量僅次于北京，成為第二大技術集散中心。第二梯隊與前期相比，規模大幅縮減，僅剩山東、浙江兩個省份。第三梯隊由于前期第二梯隊中個別省份的掉落和第四梯度個別省份的追趕，規模有所擴張，增至10 個省份。第四梯隊仍為15 個省份，主要分布于西部及東北地區，在地理空間上表現出顯著的集聚特征。

2011—2020 年，浙江取代北京及上海，與江蘇、廣東組成科技創新網絡的第一梯隊。北京、上海、山東、安徽、福建組成第二梯隊，其中，安徽由第四梯隊逐級遞升至第二梯隊，福建由第三梯隊遞升至第二梯隊，實現了科技創新網絡地位的躍升。第三梯隊仍為10 個省份，其中，江西、廣西、重慶實現了梯隊躍遷，陜西則遭遇了梯度下移。第四梯隊數量與前期相比有所減少，但仍是省份個數最多的梯隊。總體來看，科技創新網絡空間分布梯度差異明顯，由東到西能級遞減。

4.4 “核心-邊緣”格局強化，路徑依賴與路徑創造并存

運用UCINET 軟件進行“核心-邊緣”結構識別，得到的結果如表5 所示。總體來看，核心區主要以北京、上海、江蘇、浙江、廣東等經濟發達省市為主，且核心區內的省份個數持續減少，邊緣區的省份個數持續增加，說明科技創新資源加速集聚于少數科技創新中心，極化趨勢明顯。

表5 31 個省份科技創新網絡的“核心-邊緣”結構

從專利轉移路徑來看（見表6），北京、上海、江蘇、浙江、廣東等核心區省市之間的專利轉移量最多，且其專利轉移規模快速增長，自我強化特征明顯，專利轉移路徑表現出顯著的空間惰性與時間慣性。從核心區專利轉移量所占比重來看，核心區各節點之間1990—2000 年、2001—2010 年、2011—2020 年分別發生專利轉移195 件、10 167 件、100 744 件（見表4），占專利轉移總量的比重分別為32%、26%、16%，可以看出，核心區專利轉移量占專利轉移總量的比重持續下降，說明新的專利轉移關系不斷產生并趨于強化，演化成科技創新網絡新的生長線，從而提升整個網絡的連通性，擴大網絡規模。

表6 31 個省份創新網絡內專利轉移量統計

5 中國科技創新網絡的鄰近性機制分析

為探究中國科技創新網絡的鄰近性機制，對31個省份的有關數據進行檢驗，結果表明：在3 個發展時段變量Patij的方差均大于均值，表明數據存在過度分散特征，應采用負二項式回歸模型進行分析。負二項式回歸模型的估計結果見表7，可以看出，模型整體通過了1%的顯著性水平檢驗，且Alpha 值顯著不為0，表明本研究構建的負二項式回歸模型擬合程度較好，具有較強的解釋力。

表7 31 個省份科技創新網絡鄰近性的模型估計結果

從地理鄰近性來看，3 個時間段內Gep 的回歸系數均通過1%的顯著性水平檢驗，且回歸系數均為負，表明地理鄰近對專利轉移表現出顯著的阻抗作用，即專利轉移更容易發生在地理鄰近的區域之間，這與以上理論分析相符。專利轉移需要通過市場交易機制來實現，地理鄰近有助于交易雙方進行面對面地交流談判，降低交易的時空成本，提高專利轉移的效率。

從經濟鄰近性來看，1990—2000 年和2011—2020 年的Ecp 均通過了1%的顯著性水平檢驗且回歸系數均為負，表明經濟鄰近，即經濟規模與經濟結構的接近程度對專利轉移表現出顯著的促進作用，即經濟距離越小則專利轉移量越多，這與以上理論分析一致。2001—2010 年的Ecp 未通過顯著性檢驗，主要原因是有些省份之間雖然經濟規模與經濟結構的差距較小，但經濟發展水平都比較低，自身的研發實力相對有限，對技術的需求也相對較少，從而展開技術交流與合作的可能性較小，使得經濟鄰近性對技術轉移的影響不顯著。

從技術鄰近性來看，3 個時間段內的Tep 均通過了1%的顯著性水平檢驗且回歸系數均為正，表明技術差距會顯著促進區域之間的專利轉移，證實了以上理論分析中的技術勢差理論。區域之間技術勢差的存在為區域間技術轉移提供了條件，加之目前多數省份的科技創新能力較弱，為了滿足自身技術需求，在進行技術交易時更傾向于與科技創新能力強的省份展開合作，這進一步證實了科技創新網絡存在擇優連接機制。

從認知鄰近性來看，1990—2000 年的Cop 通過了5%的顯著性水平檢驗，2011—2020 年的Cop 通過了10%的顯著性水平檢驗，且回歸系數均為正，表明認知差距會顯著促進區域之間的專利轉移。原因在于過度的認知鄰近會造成知識重疊性變高、空間合作關系鎖定等問題，不利于區域之間的技術交流；而認知差距的擴大有利于創新主體間異質性知識的交流互換，以及新知識與新技術的產生，從而促進區域之間的創新合作與技術交流。

從產業鄰近性來看，3 個時間段內的Inp 均通過了1%的顯著性水平檢驗且回歸系數均為負，表明產業結構越相似，區域之間發生技術轉移的概率越低。原因是：第一，產業鄰近的區域之間通常面臨相近的技術需求，而地方保護主義與競爭意識的存在使得區域為了保持技術領先地位，減少與產業鄰近區域之間的技術交流；第二，在經濟轉型的背景下，地方政府為了實現本地區產業結構的轉型升級，更傾向于與產業結構更為先進的區域展開合作，從而使得產業鄰近對專利轉移表現出負向影響。

6 結論與對策建議

中國科技創新資源分布存在明顯的失衡現象，加快區域科技創新網絡構建是促進科技創新資源流動共享、科技成果有效轉化、縮小區域創新差距的重要途徑。本研究以專利轉移為視角構建中國區域科技創新網絡，運用社會網絡分析及和弦圖揭示其時空演化特征，并采用負二項回歸模型探究其演化的鄰近性機制，得到的結論如下：

（1）科技創新網絡向復雜網絡演化，網絡連接同配性與異配性并存。科技創新網絡的網絡邊數快速擴張，網絡密度持續增大，節點間的創新聯系不斷增強，由稀疏網絡向復雜網絡演化；同時，科技創新能力強的節點之間的連線寬度顯著大于科技創新能力弱的節點之間的連線寬度，科技創新能力弱的節點更傾向于與科技創新能力強的節點形成專利交易關系，表明網絡連接同配性與異配性并存。

（2）科技創新網絡的通達性與技術轉移效率顯著提高，小世界特征明顯。由社會網絡分析結果可知，平均最短路徑由1.851 縮短至1.005，網絡直徑由3降至2，小世界性指標值由1.259 提高至1.334，表明科技創新網絡的通達性與技術轉移效率顯著提高，小世界特征明顯。這主要源于市場化改革催生的巨大紅利，使得地方之間由“創新孤島”逐漸演變成互聯互通的協同創新網絡。

（3）科技創新網絡的空間分布失衡，梯度差異明顯，呈現由東到西能級依次遞減特征。具體來看，第一梯隊主要由東部沿海發達省份組成，是科技創新網絡的支撐節點；東部其余省份組成第二梯隊，是科技創新網絡的中堅力量；中部省份及個別西部省份組成第三梯隊，是區域科技創新網絡的重要節點；西部大部分省份組成第四梯隊，處于科技創新網絡的邊緣。

（4）科技創新網絡的“核心-邊緣”格局不斷強化，路徑依賴與路徑創造并存。1990—2020 年，北京、上海、江蘇、浙江、廣東等核心區省份之間的專利轉移量最多，路徑依賴特征明顯；同時，核心區專利轉移量占整個創新網絡專利轉移總量的比重持續下降，說明新的專利轉移關系不斷產生并趨于強化，形成科技創新網絡新的生長線，網絡演化兼具路徑創造特征。

（5）鄰近性理論框架對于中國科技創新網絡的演化具有較好的解釋能力。其中，地理鄰近、經濟鄰近顯著促進科技創新網絡的演化，技術鄰近、認知鄰近、產業鄰近顯著抑制科技創新網絡的演化。

基于以上研究結論及中國科技創新網絡發展的現實，提出如下對策建議：

（1）完善專利交易機制，提升技術轉移效率。政府部門應強化研發設計和知識產權評估、轉讓等科技服務，營造有利于技術轉移的政策環境；構建統一開放、互聯互通的全國技術交易市場與地方技術交易市場，弱化信息不對稱對于技術轉移的阻礙作用；完善科技創新成果的市場化定價機制，培育發展技術轉移服務機構，促進技術轉移體系高效運轉。

（2）推進科技創新網絡向多中心、多層級結構演變，增強網絡穩定性。以北京、上海、廣州、深圳、香港為全國科技創新中心，推進京津地區、長三角地區、粵港澳大灣區建設成為世界級科技創新集群；以沈陽、青島、鄭州、武漢、成都、西安等為區域科技創新中心，推進遼中南地區、山東半島地區、中原地區、長江中游地區、成渝地區、關中平原地區建設成為區域科技創新集群，形成多中心、多層級的區域創新網絡。

（3）弱化地理距離、經濟距離、產業鄰近對于科技創新網絡演化的阻抗作用，充分發揮中介省份的“橋梁”作用。完善交通、通信等基礎設施建設，降低知識與技術交流合作的時空成本；強化地區間的知識共享與創新合作意識，促進科技創新資源自由流動，以區域合作代替區域競爭；充分發揮中介省份的輻射帶動作用，促進網絡邊緣省份連線結網，共同促進區域創新合作及區域協調發展；因地制宜，建立符合區域優勢的差異化產業結構，并加快產業結構優化升級；打破地方保護主義，樹立正確的競爭意識，加強產業鄰近區域之間的技術交流。