長三角城市群創新溢出效應評價及其時空演進

白云樸，趙鴻洋

（南京郵電大學管理學院，江蘇南京 210003）

堅持實施創新驅動發展戰略，實現科技高水平自立自強是我國“十四五”時期的關鍵舉措。在此背景下，推動區域創新協同發展成為國內多地區的發展重心所在。長三角城市群地處“一帶一路”與長江經濟帶交匯處，是我國創新能力最強的城市群之一［1］，也是率先踐行區域協同發展的戰略要地之一，在推動國家科技進步、促進長三角區域創新發展的過程中扮演著關鍵角色。2022 年8 月22 日，長三角三省一市科技廳（委）正式印發《三省一市共建長三角科技創新共同體行動方案（2022—2025年）》，提出要推動科技成果跨區域轉移轉化，構建區域一體化協同創新體制機制。區域創新協同不僅與各地知識積累、科技投入等要素密切相關，也離不開其他地區創新溢出效應的作用。因此，激發長三角城市群各城市之間創新效應的交互和釋放，成為實現長三角區域協同創新、構建長三角創新共同體的關鍵環節。然而，目前長三角城市群各城市不僅在經濟體量、地理位置、資源稟賦等方面存在顯著差異，其創新發展水平更是參差不齊，由此產生的創新溢出效應更是表現各異。為實現城市群創新溢出效應最大化、推動長三角區域創新進步，對城市群創新溢出效應作出科學評價是重要前提。為此，研究從長三角城市群創新溢出效應評價出發，圍繞創新稟賦、溢出稟賦兩大維度構建城市創新溢出效應的評價指標體系，采用熵權TOPSIS 法對2016—2020 年長三角城市群26 市創新溢出效應進行綜合評價，并以此對城市群創新溢出的動態時空格局演變進行分析，從中探尋城市創新溢出效應變化發展的重要規律，以期從城市創新溢出效應視角為推動長三角區域創新協同發展提供政策參考。

1 文獻綜述

1.1 創新溢出效應研究

溢出效應是創新活動的重要特征之一。由于創新成果具備公共屬性與外溢性，其產生的全部收益時常向其他主體外溢，難以被投資者壟斷［2］。創新的大量收益會通過外溢的方式流向其他主體，成為推動經濟發展、促進社會進步的重要推動力［3］。研究創新溢出效應對構建區域創新網絡、激發主體創新活力具有重要意義。為此，創新產生的外溢效應逐漸成為學界關注的重點。當前，國內大量研究圍繞外商直接投資（FDI）對東道主國產生的創新溢出效應［4-7］、產學研體系中高校的創新溢出效應展開［8-11］。

首先，吸引外資投入是引進、吸收其他國家先進技術的有效方式，也是促進東道主國科學研發與技術進步的重要因素［4］。郭平等［5］運用GMM 估計法，發現外資對我國中、東、西部地區技術創新均有促進作用；考慮到江蘇省外資投入規模較大，葉嬌等［6］發現，FDI 流入對江蘇省技術研發具有顯著正向溢出效應。此外，外資投入對東道主國創新與經濟發展的正向溢出作用存在一定條件，如黃燁等［7］發現，外資對我國內資企業的創新溢出作用受外資競爭水平、內資模仿程度等因素的影響。

其次，“產學研”合作是產生創新溢出效應的重要途徑之一，而高校在此系統中承擔著基礎研究的職責，其創新能力的進步有助于促進周邊地區的創新產出［8］。王淑英等［9］研究發現，我國高校創新產出存在地理空間集聚現象，提高高校創新投入水平會顯著促進創新空間溢出；李文輝等［10］采用熵值法和社會網絡分析法，構建高校技術創新溢出能力評價體系，發現經濟規模、社會網絡、人力投入等指標對高校創新溢出能力具有重要影響；汪濤等［11］利用熵值法與DEA 模型，以高校與其他主體聯合申請專利數量、高校專利技術轉移數量作為指標，對高校技術創新溢出能力進行評價分析。

1.2 城市創新溢出研究

除外資、高校創新溢出外，城市創新溢出也是創新溢出研究領域的重要課題之一。伴隨我國城市一體化政策推進，以各大中心城市為核心的城市群作為我國新型城鎮化的主體形態［12］，成為推動國家科技創新發展的中堅力量。城市群內部的各城市為高校、企業、人才提供了必要的生存發展環境。充分發揮城市創新溢出效益，對促進城市群區域創新一體化發展具有重要推動作用。為此，眾學者從城市、城市群視角出發，對城市創新溢出效應展開研究。其中，大量研究探討了城市創新溢出的存在性與重要性問題［13-21］，并對其影響因素作出相應闡述［22-26］。

首先，國內外大量研究認為，創新溢出效應普遍存在于城市創新活動中，對增強其他主體創新產出水平、促進區域創新協同發展具有重要作用，如Carlino［13］、Duranton［14］等提出，城市創新活動在產出相應的創新成果時，也會推動創新集聚與知識溢出，進而提升周邊地區的創新產出水平；Lim［15］發現1990—1999 年間美國大都市各區域的創新活動存在顯著的空間相關性；Kerr［16］則進一步提出，城市創新中心會通過產業空間轉移等方式促進其他地區創新發展；宋旭光等［17］在研究中國創新空間關聯及其影響因素時發現，中國各創新集聚帶非孤立存在，相互之間存在“梯度”可達的關聯性，這為創新溢出提供了路徑。此外，還有研究從區域發展維度出發，研究城市群、中心城市的創新溢出作用，如馬為彪等［18］、萬陸等［19］、王建國等［20］的研究表明，中心城市的科技創新及建設對周邊非中心城市和城市群發展具有溢出作用；原嫄等［21］基于空間溢出效應視角，研究發現成渝高技術產業的專業化、多樣化集聚不僅會促進當地科技創新，也會產生正向溢出效應，促進城市群協同創新。

其次，城市創新溢出效應受多種因素影響。盡管各學者的研究側重與方法不同，所得結論也不完全一致，但總體而言，城市創新溢出效應的影響因素主要包括以下兩方面：其一，在內部驅動要素方面，城市創新溢出主要與當地創新資源積累，以及相關的社會經濟變量有關，如周銳波等［22］選取研發投入、人力資本、外商投資等變量衡量城市知識溢出水平，以研究中國城市創新的時空分布與溢出效應；胡俊峰［23］的研究表明，創新投入、市場規模會正向促進周邊城市對溢出效應的吸收；陳大鋒等［24］構建杜賓模型分析不同要素對城市間溢出效應的影響，發現R&D 投入、城市人口規模有利于促進創新溢出，而政府支出會顯著抑制創新溢出。其二，在外部驅動要素方面，城市創新溢出主要與外溢環境或條件有關，如程開明等［25］發現，城市溢出效應水平隨地理距離增加而呈現先增后減的倒U 型特征；而邱洋冬［26］的研究提出，便利的網絡基礎設施有助于打破空間距離對知識溢出的阻礙，從而增強知識溢出效應，提升各城市企業創新績效。

最后，長三角地區作為促進我國經濟發展與科研創新的核心地區之一，其創新溢出效應也獲得部分學者的關注。文獻普遍認為，長三角各城市創新存在溢出效應，如王騰飛等［27］的研究指出，城市創新關聯是創新合作和知識溢出的重要路徑之一，目前長三角不同等級城市間的創新聯系已轉為多層多向的合作模式；翟婧彤等［28］的研究也表明，長三角城市群各市的創新能力存在顯著的空間溢出效應，且空間正相關性隨時間增強。此外，也有學者探討了長三角城市創新溢出的影響因素，如戴靚等［29］的研究表明，高校數量、研發投入等因素會正向促進城市對外研究合作；劉鑒等［30］發現人力資本、資金投入和創新平臺均有助于促進鄰近城市和城市群創新產出。

1.3 研究述評

綜上所述，有關城市創新溢出的研究已取得一定成果，為研究提供了必要的理論參考。然而，相關研究仍有可待補充之處。首先，國內大量研究集中于對城市創新溢出存在性、重要性及其影響因素進行探討，但少有文獻以城市創新溢出效應的綜合評價為研究視角，分析各城市創新溢出水平的高低狀況及時空演進，探討如何利用溢出效應推動城市群創新協同發展。其次，現有文獻的研究對象及方法雖豐富多樣，但少有文獻通過構建具體可測算的指標體系評價分析城市創新溢出效應，且以我國科技創新龍頭城市群——長三角城市群為對象的研究仍有待補充。基于此，研究采用熵權TOPSIS 法，依據國務院常務會議所通過的《長江三角洲城市群發展規劃》，以長三角城市群26 市為研究對象構建評價指標體系，計算各城市創新溢出效應得分并排序，以此分析各市創新溢出效應的強弱及時空分布規律。以便為不同溢出水平的城市提供針對性發展建議，以期激發城市創新溢出效益、加速長三角城市群創新協同，同時為城市創新溢出相關研究提供視角與方法參考。

2 研究設計

2.1 城市創新溢出評價指標體系構建

參考現有文獻中有關城市創新溢出效應影響因素的結論，并結合創新溢出內涵與特質，研究認為城市創新溢出主要與城市創新能力、創新資源積累和外溢環境密切相關。創新能力為創新溢出提供基礎和動力，學界通常用創新投入與創新產出來衡量［31］。而創新資源積累為創新溢出提供人才、資金等支撐，是創新投入的重要組成部分。傳播媒介、交通設施等溢出環境影響創新溢出的效率。此外，創新溢出廣度能較為直觀地反映創新主體向其他區域實施溢出的程度。因此，研究參考已有研究并結合創新溢出內涵與特性，從城市創新稟賦予溢出稟賦兩大維度構建評價指標體系。以創新稟賦予溢出稟賦為一級指標。其中，創新稟賦包含創新投入與創新產出兩項二級指標，溢出稟賦包含溢出環境與溢出廣度兩項二級指標，評價指標體系見表1。

（1）創新稟賦。在創新投入方面，首先，科研人才擁有較強的科研創新產出能力，是提高國家乃至地區創新能力的根本［32］。因此，研究參考以往研究，選取人才儲備為指標，以各市歷年每萬人普通高等學校在校生人數衡量，以便消除因人口不同而產生的差異。其次，培育創新人才離不開高校，高校是當今各地區創新型人才的重要培育地［33］，各地研究院所常依托高校而建立，高校知識溢出也是城市創新溢出的重要組成部分，其溢出效應能有效促進企業創新，進而推動區域整體創新效益的進步［34］。因此，研究選取建設高校數量為指標，以各市歷年建設普通高等學校的總數衡量。最后，研究與試驗發展（R&D）經費投入能為區域創新發展提供有力保障，支撐當地開展創新實驗活動［31］，是衡量城市創新投入的重要指標之一。因此，研究選取R&D經費支出為指標，以各市歷年開展R&D 活動的內部經費支出衡量。

在創新產出方面，專利產出是創新主體知識創新與科技研究成果的重要具現形式之一。現有研究經常采用專利申請數與專利授權數來評價研究主體的創新能力。專利可被分為發明類、實用新型類與外觀設計類，其中，發明類專利兼具新穎性、創造性和實用性，更能體現研究對象的真實創新水平［10］。因此，研究參考已有研究，選取發明專利授權與發明專利申請為指標，以各市歷年每萬人發明類專利的申請量與授權量衡量。

（2）溢出稟賦。在溢出環境方面，首先，便利的交通基礎設施有利于促進各創新人才流通，加速創新主體間相互交流與融合［35］，因此，研究選取交通通達程度為指標，以各市歷年公路客運量與民航客運量的總和占城市人口比重衡量。其次，城市郵政電信業務涵蓋物流、郵件、電話等基本業務，郵電業務的發展有利于促進當地通信服務水平的提高，從而促進區域創新溢出。因此，研究選取郵電業務發展水平為指標，以各市歷年每萬人郵政電信業務收入總量衡量。再次，互聯網能緩解交通距離和時間差異對知識外溢的阻礙作用，較高的互聯網普及水平有利于打破時空界限問題，能有效促進創新成果傳播與共享。因此，研究選取互聯網普及水平為指標，采用各市歷年互聯網寬帶接入戶數占城市人口比重衡量［32］。最后，城市人口在一定程度上體現了城市體量大小及其資源集聚能力。城市人口越多，則易獲得更多發展機會、承擔更多社會責任，同時也更易帶動周邊城市創新［24］。因此，研究選取城市人口為指標，以各市歷年常住人口衡量。

在溢出廣度方面，技術貿易和技術合作是典型的兩種技術擴散路徑，同時也是創新外溢的最強形式［36］。各創新主體通過科研合作等方式，共享創新資源與技術，促進科研成果的產出與交換，從而提高其他主體的創新效益，最終實現創新外溢。而科研合作的成果常通過論文合著、專利合作等方式展現［29］。因此，除采用發明類專利申請數、授權數之外，還應該將有關城市間科研合作的各項變量納入指標體系。基于此，研究選取專利權轉讓數與合作申請專利數為指標。其中，專利權轉讓數以各市歷年發明類專利的專利權轉出總數衡量，合作申請專利數用各市歷年與其他城市合作申請的發明類專利總數衡量。兩類指標均以城市為統計單位，其中合作申請專利數以第一申請人為計數標準。

2.2 城市創新溢出研究設計

熵權TOPSIS 法是一種典型的綜合評價方法，其實現了熵權法與TOPSIS 法的有機結合。其中，熵權法是一種經典的客觀賦權法，與主觀確定各指標權重的方法相比，其能有效避免主觀因素造成的不確定性［37］。TOPSIS 法通過計算各研究主體與理想解的歐氏距離，從而實現對各研究主體的綜合排序，能充分利用原始數據，信息失真較少［38］。熵權TOPSIS 法利用熵權法所得指標權重輔助TOPSIS法后續的計算過程，能夠使計算結果更具客觀性與準確性。因此，研究采用熵權TOPSIS 法對長三角城市群26 座城市的創新溢出能力進行評價與分析。

首先，運用熵權法計算長三角城市群創新溢出能力各指標權重。設有n個研究目標X={X1,X2,…,Xn}和m個評價指標Y={Y1,Y2,…,Ym}，則原始數據矩陣為X=xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)，具體步驟如下：

（1）為消除各指標間量綱不同對分析帶來的影響，采用極值處理法對數據進行標準化。極值法相較于標準化平移法等其他線性無量綱化方法，在實際運用中更具優勢［39］。由于所用指標均為正向指標，即數值越大代表水平越好，且不含負值，因此運用公式（1）計算，得到標準化矩陣D=dij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)：

（2）對標準化后的矩陣按公式（2）、（3）、（4）依次計算第j項指標第i項的比重pij、熵值ej和冗余度tj:

（3）運用公式（5）依次計算各指標權重：

其次，運用TOPSIS 法計算研究主體的正、負理想解，之后計算各主體與理想解的歐氏距離與接近度，最終實現對研究主體的綜合排序，具體步驟如下：

（1）將熵權法所得各權重指標wj與公式（1）所得標準化矩陣D相乘，得出新數據矩陣Z=zij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)：

（3）運用公式（9）、（10）分別計算各研究主體對應指標數據距正、負理想解的歐氏距離、：

（4）運用公式（11）計算各研究主體與理想解的相對接近度：

3 實證分析

研究選取2016—2020 年長三角城市群26 個城市為對象。所用數據來源于2017—2021 年《中國城市統計年鑒》《安徽統計年鑒》《浙江統計年鑒》《江蘇統計年鑒》以及各城市統計年鑒和各統計局公布的數據。此外，專利權轉讓數、合作申請專利數、統計年鑒中未涉及的部分發明類專利相關數據來源于國家知識產權局專利數據庫。個別缺失數據依據該城市其余年份數據，采用線性擬合法填補。

3.1 指標權重測算及分析

根據已得數據，計算得出2016—2020 年，長三角城市群26 市創新溢出能力評價指標權重，結果見表2。此外，在指標權重變化趨勢方面，研究以2016—2020 年各指標歷年權重數據為依據，繪制城市創新溢出能力評價指標趨勢圖，結果見圖1。

圖1 長三角城市群創新溢出評價指標權重變化

表2 長三角城市群創新溢出評價指標權重

根據表2，從各指標平均權重看，首先，合作申請專利數、建設高校數量、R&D 經費支出、專利權轉讓數4 項三級指標的平均權重分別為16.36%、12.96%、12.70%、11.79%，均大于10%。說明這四項指標對長三角城市群各城市創新溢出影響較大。此外，這四項指標主要集中于創新投入和溢出廣度中，說明提高創新投入與溢出廣度這對于增強城市創新溢出效應更為重要。究其原因，充足的創新投入能為城市創新活動提供必要的資源支撐，同時也表明該市對科研創新的重視程度較高，更易吸引創新人才往來與創新資源交換，從而進一步增強城市創新溢出效應。創新溢出廣度能夠較為直觀地表現出該市向周邊區域開展創新合作、輸出創新成果的程度，創新溢出廣度越大說明其創新溢出效應較強。其次，郵電業務發展水平、人才儲備、城市人口規模、發明專利申請量4 項三級指標的平均權重分別為8.34%、7.41%、7.40%、7.22%，均大于7%。最后，發明專利授權量、交通通達程度、互聯網普及水平3項三級指標的平均權重相對較低，分別為6.02、5.21%、4.59%，均大于4%。其中。互聯網普及水平的平均權重最低，表明相較于其他指標而言，其與長三角城市群創新溢出效應的關系較弱。

根據圖1，從各指標權重變化趨勢看，首先，R&D 經費支出的指標權重整體呈上升趨勢，表明2016—2020 年間長三角城市群各市不斷增強對科研經費投入的重視力度。而發明專利授權量的指標權重呈下降趨勢，表明其對于長三角城市群創新溢出的重要性逐漸降低。其次，合作申請專利數、專利權轉讓數的指標權重總體呈“V”型，即這兩項指標對城市創新溢出的影響力先降低后增強。再次，交通通達程度指標從2016 年起保持上升趨勢，并于2019 年達到頂峰。研究分析部分原因在于：2016 年印發的《長江三角洲城市群發展規劃》特別強調，要“健全互聯互通的基礎設施網絡”，“提升綜合交通樞紐輻射能力。”因此，伴隨長三角城市群不斷推進交通基礎設施建設，交通通達程度的權重隨之上升。最后，郵電業務發展水平的指標權重自2016 年起處于緩慢增長態勢，并于2019 年迅速增長至頂點。研究分析部分原因在于：2018 年11 月長三角區域一體化上升為國家戰略，發展郵政、電信行業是長三角一體化建設的重要內容之一。在2019 年直播電商行業全面爆發的浪潮下，長三角城市群郵電行業活力不斷增強。

3.2 長三角城市群創新溢出評價及分析

基于已得各指標權重，計算2016—2020 年長三角26 市創新溢出能力的接近度及其均值，結果如表3 所示。之后，根據26 座城市創新溢出能力接近度大小計算其名次，并以年份為單位對各城市進行排序，所得結果見表4。最后，再對各城市歷年創新溢出能力排名進行整合，從而研究各市名次變化趨勢，所得結果見表5。

表3 長三角城市群創新溢出接近度

表4 長三角城市群歷年創新溢出得分排序 單位：位

表5 長三角城市群26 市創新溢出名次變化單位：位

根據表3，首先，2016—2020 年長三角城市群各年創新溢出能力的平均接近度分別為：0.217、0.243、0.236、0.229、0.226。以2016 年 與2020 年為基準，創新溢出得分提高的城市共16 座，創新溢出得分下降的城市共10 座，可見長三角城市群創新溢出的總體水平有所增強。其次，從長三角城市群各市歷年創新溢出的平均接近度看，上海、南京、杭州、蘇州、合肥的平均相對接近度較高，分別為0.737、0.563、0.495、0.481、0.425，均大于0.4。說明這五座城市創新溢出效應較強，對周邊區域創新發展具備正向推動作用；而滁州、安慶、銅陵、宣城、池州的平均相對接近度較低，分別為0.090、0.069、0.067、0.064、0.061，均小于0.1。說明這五座城市創新溢出效應較弱，難以有效推動其他城市創新發展；此外，長三角城市群26 市中，上海的創新溢出能力平均接近度最高，池州的創新溢出能力平均接近度最低，兩者相差0.676，初步體現出長三角城市群創新溢出能力發展的不平衡性。

結合表4、表5 可以看出，首先，2016—2020年創新溢出能力排名前五的城市始終包括上海、南京、蘇州、杭州、合肥。其中，上海的創新溢出效應長期位于長三角城市群頂尖位置，歷年排名均位于第1 位；南京、合肥排名分別長期位于第2、第5 位；杭州、蘇州的名次波動極小，以2016 年與2020 年為基準，二者名次均未改變。可見，這些城市的創新溢出效應呈現出水平高、波動小兩大特征，能夠持續對其他城市的創新活動產生正向溢出，是推動長三角創新一體化建設的中堅力量。其次，2016—2020 年銅陵、宣城、池州的排名始終位于后5 位。安慶除2016 年外、滁州除2018 年外，其余年份排名均位于后5 位。鹽城僅2016 年與2018 年排名位于后5 位，但其余年份排名均位于倒數第6 位。其中，安慶由21 名降至25 名；鹽城由22 名升至21 名；池州由25名升至22名；宣城由25名升至24名。可見，這些城市的創新溢出效應呈現出水平低、波動大兩大特征，難以對外維持創新溢出。為此，必須注重對此類城市創新發展的帶動引領，以縮小長三角城市創新水平差距。此外，其余各市名次下降較為明顯的是鎮江，由第9 名降至第13 名。究其原因，鎮江緊鄰南京，而南京作為江蘇省省會，其高校建設、經費投入等關鍵指標均處于較高水平。受到南京虹吸效應的作用，鎮江難以集聚大量創新資源與科研人才，創新溢出增長受限。

3.3 長三角城市群創新溢出效應時空格局分析

利用ArcGIS 軟件的自然斷裂點法將2016—2020年長三角城市群26 市的創新溢出效應得分分類，5 個分段標準從高到低依次代表高水平（得分＞0.578）、較高水平（0.252 ＜得分≤0.578）、中等水平（0.172 ＜得分≤0.252）、較低水平（0.075 ＜得分≤0.172）、低水平（得分≤0.075），所得長三角城市群創新溢出時空格局圖見圖2。

圖2 長三角城市群創新溢出效應時空分布

首先，在時間維度，從圖2（a）、圖2（e）可以看出，2016 年長三角城市群創新溢出效應處于高、較高水平的城市共有7 座，2020 年減少至5 座；2016 年創新溢出效應處于中等水平的城市共有6 座，2020 年仍為6 座；2016 年創新溢出處于低、較低水平的城市共有13 座，2020 年增值至15 座。結合3.2節結論可知，伴隨時間推移，盡管長三角城市群總體創新溢出水平有所增強，且創新溢出效應得分增加的城市多于減少的城市，但仍有部分城市的創新溢出水平處于下降狀態，且下降幅度較大。表明長三角城市群創新溢出水平發展并不均衡，呈現出整體水平提高，局部水平下降的發展趨勢。可見，創新溢出中心城市對周邊地區的輻射帶動作用仍需進一步加強。

其次，在空間維度，從圖2（a）～圖2（e）可以看出，2016—2020 年，長三角城市群創新溢出效應水平的空間分布存在明顯的地理臨近性與集聚性特征，整體呈現出以龍頭城市上海，副中心城市南京、蘇州、杭州為中心，逐步向外遞減的“多中心”結構。可見，上海、南京、蘇州、杭州作為長三角城市群重要的創新溢出中心，對激發區域創新溢出效益、提升區域科技創新水平起到重要引領作用，充分利用這些城市的創新溢出效應，對構建長三角科技創新共同體具有重要意義。而合肥同為副中心城市，雖然具備較高的創新溢出水平，但其周邊城市的創新溢出水平整體較弱。其中，對比圖2（a）、圖2（e）可知，滁州、銅陵、安慶三市由較低水平下降至低水平狀態。可見，合肥對周邊城市的創新帶動作用并不顯著，相比之下，其對周邊城市創新的虹吸效應更強。此外，長三角城市群創新溢出效應空間分布整體呈現東南強，西北弱的態勢。主要由于上海、蘇州、杭州三個溢出中心整體位于城市群東南部，且創新溢出效應均處于高、較高水平，能夠不斷帶動周邊地區創新水平提升。而西北部的溢出中心只有南京、合肥兩座城市，且合肥的創新帶動作用相對較弱，因此整體弱于東南部。

4 結論與建議

4.1 結論

城市創新溢出是促進城市周邊地區創新協同發展，推動城市區域創新一體化建設的重要引擎，評價并分析城市創新溢出效應、厘清城市群創新溢出時空分布特征，對提升區域整體創新水平、推動區域創新一體化具有重要參考意義。為此，研究以長三角城市群26 市為研究對象，運用熵權TOPSIS 法對各市創新溢出效應進行分析。主要結論如下：

第一，三級指標中，合作申請專利數、建設高校數量、R&D 經費支出、專利權轉讓數對提高城市創新溢出效應具有重要作用，而發明專利授權量、交通通達程度、互聯網普及水平權重相對較低。二級指標中，創新投入和溢出廣度對城市創新溢出影響更大。第二，城市創新溢出效應得分排名前五的城市為上海、南京、蘇州、杭州、合肥，其創新溢出表現出水平高、波動小的特征，是長三角城市群的創新溢出中心。而排名落后的城市主要包括滁州、安慶、銅陵、宣城、池州、鹽城，其創新溢出效應表現出水平低、波動大的特征，對周邊區域創新溢出效應較弱。第三，時間維度，2016—2020 年長三角城市群總體創新溢出水平實現增長，但局部城市溢出水平下降幅度較大。空間維度，城市群創新溢出呈現出以上海、南京、蘇州、杭州為中心的“多中心”結構。城市群東南部創新溢出水平整體高于西北部，呈現出“東南強、西北弱”的分布特征。特別的，合肥市對周邊城市創新的實際帶動作用并不明顯，其創新溢出尚未得到充分利用。

4.2 建議

第一，應結合自身實際提升各項關鍵創新溢出指標水平。長三角城市群各城市應統籌創新資源，逐步提高城市創新投入支持力度，尤其應注重加強高校建設與科研經費投入，為城市教育事業與科技創新的發展提供助力。同時也要注重加強科研合作與技術交流，努力實現與其他城市的創新交流與聯動，合作產出更豐富的創新成果，擴大創新溢出廣度。

第二，應加快構建以溢出中心為核心的創新溢出網絡。上海、南京、蘇州、杭州、合肥五大創新溢出中心應高效利用優質創新資源，激發自身對區域創新的輻射帶動作用，通過共享創新資源、組織創新活動、促進人才交流等方式構建創新網絡，不斷帶動周邊城市創新水平的進步，著力提高較低水平、低水平城市的創新能力，為建設長三角科技創新共同體注入動力；滁州、安慶、銅陵、宣城、池州、鹽城應將重心轉移至吸收中心城市的創新外溢成果中，爭取更多科研合作與交流機會，同時推行人才激勵政策，建立健全區域人才交互機制，不斷汲取新技術、新資源、新人才，提高自身創新水平；其他城市應做到取長補短，在保持現有創新溢出優勢的基礎上，針對自身短板完善創新服務政策、改善科技創新環境。結合自身特點打造獨特創新優勢，在促進自身創新產出的同時打通創新外溢渠道，促進區域創新一體化發展。

第三，應著力推進長三角城市群區域創新協同發展。要完善創新資源流通模式，保障創新要素分配效率與公平性，適當對西北部創新溢出能力較弱的城市實施政策優惠與資源傾斜，以縮小區域差距。各創新溢出處于低、較低水平的城市也應主動加強與其他地區，尤其是創新溢出中心城市的合作與聯系，補齊短板，增強長三角城市群總體創新能力。此外，合肥市應注重實現創新外溢效應與自身虹吸效應的平衡，在謀求發展的同時承擔更多責任，引領、帶動其他城市的創新發展。通過持續向外輸出技術、知識與人才，構建以自己為中心的創新溢出網絡，進而促進長三角城市群西北部整體科技創新水平的提升，以期加快構建長三角科技創新共同體。