粵港澳大灣區知識創新網絡演化及影響因素研究
——基于多維鄰近視角和社會網絡分析方法

羅樂， 張笑玲， 陳妍， 陳嘉鑫（廣州大學）

1 引言

黨的二十大報告中強調“加快實施創新驅動發展戰略，深化粵港澳大灣區創新合作戰略”，研究大灣區創新聯系網絡對了解大灣區創新水平及驅動機制，對提升區域創新綜合水平具有重要意義。

“創新網絡”[1]為在一定范圍內由政府、企業或科研院校之間存在的合作關系所形成的穩定系統[2]。梳理現有文獻發現，研究對象多以企業和政府為創新主體[3-4]，對科研院校的研究較少；研究范圍上，國內研究多集中于長三角地區，對粵港澳大灣區，特別是香港和澳門的研究較缺乏[5-6]；研究方法上，多采用引力模型，缺乏對創新聯系直接的測度[7]；研究內容集中于網絡的空間特征，缺少對網絡演變及機制的研究[8]。因此，研究采用Web of Science 論文合著數據，圍繞高校和科研機構構建粵港澳大灣區知識創新網絡，探究2008年～2020年的網絡演變機制。

2 研究方法與數據說明

2.1 研究方法

2.1.1 社會網絡方法

社會網絡分析法作為一門對關系進行量化分析的技術和研究范式，已被廣泛地運用于創新網絡的研究[9]，適用于研究網絡的空間結構、動態演變過程及其影響因素[10]。

選取網絡密度、平均路徑長度、度中心勢和聚類系數等指標來測度整體網絡的特征。網絡密度可測度網絡的疏密程度；平均路徑長度能反映出整體網絡的聯系距離；度中心勢和聚類系數分別能測度出網絡的向心性和聚集程度。

選取度數中心度、中間中心度和接近中心度來分析網絡中各城市的中心地位和作用。度數中心度可反映節點的重要程度如何；中間中心度反映節點控制資源及影響其他城市的能力；接近中心度能測量出節點的獨立程度。

網絡分析中，由于數據本身存在“關聯”，無法使用常規統計分析方法，因此使用QAP 分析方法，解釋“關聯”之間的關系[11]。

2.1.2 多維鄰近

多維鄰近性概念被法國鄰近動力學派提出后[12]，Boschma構建了五個維度的分類方法和分析框架，包括制度鄰近性、地理鄰近性、社會鄰近性、認知鄰近性和組織鄰近性[13]。基于前人研究，本研究的多維鄰近構建如下。

1）地理鄰近

地理鄰近Geoij主要是指從地理空間角度考察兩地的遠近程度，參考周銳波測度方法[14]，查詢兩城市間最短公路距離，并代入下列公式來衡量城市間的地理鄰近性。

式（1）中：dij為城市i與城市j之間的公路距離。

2）制度鄰近

在制度臨近Insij的測度上參考陳娟的做法[15]，采取兩城市間國家級經濟技術開發區、高新區、青年創新基地數量和的差值倒數進行測度。

3）社會鄰近

社會鄰近Socij是合作主體之間基于信任的社會關系，“關系空間”通過相同語言體系有利于知識的隱性傳播，進而能夠推動區域內的創新活動[16]。采用虛擬變量0 或1，分別代表兩城市是否使用同種語言[17]。

4）技術鄰近

檢索的專利數據來自IncoPat全球專利數據庫，采用專利分類中小類500，借鑒Jaffe（1993）測度技術鄰近Tecij的方法[18]，計算城市間專利結構的相似性。

式（2）中：PATim、PATjm分別為城市i和城市j當年第m個IPC小類的發明專利申請量

3 創新聯系網絡結構和演變過程分析

3.1 整體網絡結構分析

大灣區的創新網絡指標如表1所示。2008年～2020年，創新網絡的密度值和平均度數顯著提高，增幅明顯。表明大灣區城市間的創新聯系更緊密。網絡的平均路徑長度從1.75 下降至1.18，說明聯系成本下降，城市間合作更加便捷。從度中心勢看，2008年網絡的中心性強，度中心勢為0.91，隨著灣區發展，2020年度中心勢下降至0.22，網絡的向心性顯著減弱。聚類系數緩慢下降，但最小值仍高達0.7，網絡整體聚集性較強。

表1 粵港澳大灣區創新網絡整體指標

3.2 中心性

2008 年～2020 年大灣區創新網絡的中心性見表2。從度數中心度看，大灣區各城市間的創新合作不斷加強。其中，廣州始終位于首位，是大灣區創新網絡的中心城市。2020 年，深圳、香港、佛山追上廣州，并列首位。肇慶、江門的度數中心度提升較為緩慢，且一直低于平均值，在大灣區中處于邊緣地位。

表2 粵港澳大灣區創新網絡中心性

從接近中心度來看，各城市的接近中心度都在下降，說明大灣區創新網絡的整體性越來越強，各城市的創新發展越來越離不開與其他城市協同合作。

中間中心度上，在2008 年，廣州是大灣區的絕對樞紐，充當中間人角色；2014年，深圳快速發展，成為灣區第二大創新樞紐城市；2020年，廣州、深圳、香港、佛山并列成為大灣區中間中心度最高的城市，發揮知識創新中轉的作用。

3.3 空間演變

2008 年～2020 年大灣區的知識創新聯系如圖1～圖3。2008 年大灣區創新網絡松散稀疏，為單中心的空間結構。2014 年網絡密度有所增加，深圳發展迅速，中心度接近廣州成為第二大創新節點。廣州、深圳、香港之間形成緊密的創新聯系，呈現出“廣州—深圳—香港”的三角結構。2020年，大灣區創新網絡密度顯著提升，各城市間創新聯系十分緊密，形成以廣州、香港、深圳、佛山和珠海為中心的多中心格局。

圖1 2008年大灣區創新聯系圖

圖3 2020年大灣區創新聯系圖

4 QAP

選擇10000 次隨機置換，對各變量與創新關系矩陣進行QAP回歸分析，結果見表3。

表3 QAP 回歸分析結果

2008 年～2020 年的制度鄰近性均呈現顯著性水平。其回歸系數的絕對值先降后升，表明制度鄰近對創新網絡的正向影響存在2008 年～2014 年下降，2014 年后又逐漸增強的趨勢。2008 年是《珠江三角洲地區改革發展規劃綱要（2008-2020）》實施的第一年，受制度積極影響，大灣區各個城市開始積極地創新合作，陸續成立開發區、高新區等。其間，此類科創區建設經歷一定的探索并逐漸成熟。2019年《粵港澳大灣區發展規劃綱要》發布，設立了更多具有資金、管理等一系列政策支持的青年創新基地。

社會鄰近性呈負相關的顯著性水平，且絕對值不斷增加。說明社會鄰近性的制約作用越來越大，語言差異愈發成為影響合作效率的因素。

技術鄰近性顯著為正，在2014年～2020年增幅較大。表明具有共同的認知在大灣區創新網絡演變中起積極作用。各個時期的影響中，技術鄰近的影響始終是最大的，且占比越來越重。說明相似的產業結構更有利于城市之間的合作。

地理鄰近的顯著性水平均低于10%，一定程度上說明地理鄰近對以高校和科研機構為主體的知識創新網絡并無顯著影響。

5 結論與啟示

總的來說，大灣區創新網絡愈發緊密，由單中心演變為多中心格局。其中，廣州是最核心的節點，早期作為唯一樞紐，帶動整個灣區的創新發展。2014年，深圳飛速發展，成為第二中心。香港積極融入大灣區，在2020年與廣州、深圳并列，成為大灣區的創新中心城市。肇慶和江門處于創新聯系網絡最邊緣地帶，需增加關注。

基于QAP 分析，制度鄰近和技術鄰近對創新網絡具有積極影響，社會鄰近有制約作用。為促進大灣區城市間創新聯系的進一步發展，要營造區域創新一體化發展的制度環境，推動各類要素在區域內流動；注重完善合作機制，調和城市間由語言差異引起的合作壁壘；在城市間形成共同認知，引導產生相似的知識基礎和行為經驗等能有效影響創新合作。