摘要：以正在发育的成渝城市群和中国最为成熟的珠三角城市群为研究对象，以城市间创新联系为切入点，以城市间联合专利为分析变量，借助社会网络分析法，从创新网络总体特征、节点网络地位以及子群关系3个层面审视比较两大城市群的内部空间组织以及节点网络关系，并对成渝城市群的创新发展提出几点建议。
关键词：联合专利，社会网络分析法，城市群创新网络，子群关系，创新比较
基金项目：四川省统计科学研究计划项目“成渝地区双城经济圈协同创新机制研究”（2020SC13）
Castells[1]、Huggins等人[2]于上世纪末提出了著名的“流动空间”理论，该理论的问世不仅标志着网络社会的兴起，同时也为城市体系的研究提供了一种崭新思路。由此，学者们逐渐意识到一个城市的影响力与其和其他节点间的联系以及对整个网络运行所产生的影响密不可分[3-6]，因此以“网络化”为视角[7-8]，重新探究城市体系便成为相关学科的研究热点。其中，创新网络作为城市体系的核心构成部分[4，9-10]，由于分析变量较易获得且逻辑关系清晰，加之科技创新日益成为我国经济发展的核心动力，使其成为探究城市网络的重要途径。
当前学术界对于城市创新网络的研究主要通过以下两种方法：其一是借助引力模型对城市群内各节点间创新联系加以测度从而构建创新网络，如刘建华等[11]、蒋天颖等[12]、曾文霞等[13]、金凤花等人[14]；其次便是利用创新过程中的“关系数据”对创新网络加以研究，如徐宜青[15]、陆天赞等[16]、王璐璐等人[17]以城市间联合专利等创新合作成果为分析变量。就上述两种研究思路而言，本文认为由于引力模型中并未包含直接描述节点创新联系的变量，故而第一种方法仅仅是对创新联系的间接测度，从而大大降低了分析结果的效度。而后者所使用的联合专利等变量，由于是创新合作的重要成果，因而是对创新联系的直接表征，同时，经过较多学者的长时间选用，从而得到了较为良好的验证。
近年来，我国发展战略发生了深刻转变。党中央明确指出要将城市群作为建设创新型国家以及新型城镇化的战略主体。同时，为了实现区域协调发展，2020年1月3日，由习近平总书记主持召开的中央财经委员会第六次会议，明确指出要大力推进成渝城市圈建设，将其培养成我国科创领域的第四极。该项举措就是为了解决我国在科技领域长期由沿海城市群发力的现状。然而，成渝创新网络与以珠三角为代表的成熟城市群创新网络相比，无论是在创新产出、资源储备以及规划质量上都存在显著差距。故而为了使其成为新的内陆创新增长极，就需要对以珠三角为代表的创新网络进行比照借鉴，尤其是对二者网络结构、城市间关系的演变过程进行梳理比照，从而才能为成渝城市群创新网络日后的规划提出可行建议。
1 研究数据与方法
1.1 研究思路
首先，对成渝、珠三角城市群创新网络的总体结构及节点间创新联系进行比较分析；其次，通过社会网络分析法中的点度中心度、中间中心度和接近中心度对各城市网络地位进行探究；随后以凝聚子群对网络内部关系做出深层次剖析，从而形成从点（节点网络地位）到片（凝聚子群）再到面（整体结构）的分析框架。最后，在归纳总结的基础上对成渝创新网络未来规划提出建议。
1.2 研究方法
社会网络分析是对社会网络关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法[3，18]，主要分析不同社会单位（个体、群体或社会）所构成的社会关系结构及其属性。本文以成渝、珠三角城市群内各城市为节点，以节点间合作专利为边权重，分别构建有向加权城市群创新网络，主要从以下指标具体展开：
网络密度：该项指标是对网络内各节点交互次数的直接描述，网络密度越大即节点间创新联系越发紧密。为了能够进行可视化比较，本文通过UCINET软件生成网络密度拓扑图，图中连接线代表节点间存在创新联系，连线方向符号表示在某一创新合作中指向城市占据主动地位，某一节点的连接线越多，其在拓扑图中就越靠近中心位置。
点度中心性：衡量节点在网络中的地位及影响力，即节点连接的所有边权重之和。点度中心度越高，表示该节点在网络运行中与其他节点间创新关联越大，则其更加处于网络中心位置。公式如下：
Cd（i）=∑ （1）
（1）式中，Cd（i）为点度中心性，wij为i到j的边权重。其中，Cd（i）取出、入度中心性之和。
（3）接近中心性：衡量节点在网络中的通达性程度，即节点至其他可到达节点距离之和的倒数（以边权重的倒数作为边长度）。若某一节点的接近中心度越大，则表示该节点的网络辐射能力越高，对于其它节点的带动能力越强，其计算方式如下：
（2）式中，dij表示节点vi，vj之间的最短距离。
（4）中间中心度：该项指标的意义为节点处于其它任意两节点最短路径上的程度，以此来描述其在整个创新网络中对创新资源的传递发挥了多大的效用。某一节点的中间中心度越高，便说明其为整个网络资源传递的中枢，节点中间中心度CB（Pi）的具体计算过程如下：Bsd（Pi）表示经由Pi转发的Ps和Pd之间成功完成创新资源传递的次数，占所有Ps和Pd之间成功完成资源传递的次数的比值：
（5）凝聚子群分析：通常使用Ucinet软件中的Concor方法，该方法系一种迭代相关收敛法，其具体过程如下：
1）对原始矩阵的各行（各列）进行相关系数矩阵T1计算；
2）再将系数矩阵作为输入矩阵，继续计算此矩阵的各行（各列）的关系矩阵T2；
3）继续依次迭代计算，得到“相关系数的矩阵……”；
4）不断重复上述操作，直到最后矩阵中的相关系数值不是1就是-1。
1.3 研究区域与数据
根据两地现有发展规划及数据可获得性，将研究区域界定为市级及以上城市即重庆、成都、自贡、泸州、德阳、绵阳、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、达州、雅安、资阳以及珠三角城市群内的广州、佛山、肇庆、深圳、东莞、惠州、珠海、中山、江门，两城市群共25个城市。其次，专利数据主要来自于从中国国家知识产权局专利检索与服务系统中的地方知识产权局网站、《四川统计年鉴》《重庆统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、广东省科技管理部门和深圳市科技管理部门。并选用ArcGIS10.1和SAMv4.0等定量研究工具对其进行数据处理。同时，为了动态化地对两大创新网络各阶段发展特点进行比较分析，以《成渝城市群发展规划》颁布为时间节点，将研究时间划分为2010—2013、2014—2016、2017—2019三个阶段即成渝创新网络松散阶段、正式规划阶段以及进一步发展阶段。
2 实证结果
2.1 网络总体特征
利用UCINET软件计算成渝创新网络密度的密度并生成相关网络拓扑图（见表1、图1）。成渝创新网络体系初步形成。尽管就网络密度而言，成渝创新网络各阶段数值普遍偏低，均值不足0.4，但呈现出持续上升的趋势，其中第三阶段增幅最为明显，相较第一阶段增长了34%；同时形成了成都、重庆、绵阳、雅安、宜宾等辐射范围较为广泛的重要节点，这些都标志着成渝网络结构的初步建立。其次，创新极化现象突出。具体而言，成都在3个阶段内都明显地处于网络绝对中心，同时网络内存在大量边缘城市。尽管在第三阶段出现了宜宾、自贡、雅安等副中心，但这些城市的辐射范围相较于成都显得十分有限；加之南充、达州、眉山等城市长期处于网络边缘而未能双向参与创新合作，使得成渝网络多元化低且对核心城市依赖度过高，网络结构较为不合理。
类似地，得出珠三角创新网络密度及其拓扑图（如表2、图2所示）。珠三角创新网络结构较为合理：首先，网络密度较高（逼近60）且增幅较快，其中第三阶段增幅最为显著，比第一阶段密度高出近5倍。同时该网络已形成一大批如广州、深圳、佛山、珠海、东莞等辐射范围广、联系密度大的核心城市。因此从总体上看，珠三角创新网络发育程度高，结构更为复杂。其次，网络多元化程度高。从网络拓扑图来看，尽管在第一阶段，珠三角网络存在诸如汕尾、河源、云浮等单向、被动参与网络创新的边缘城市并且深圳等核心城市中心度过高。然而，在第三阶段已不存在孤立节点同时也形成了以广州、深圳、佛山、东莞、珠海构成的“创新圈”，这表明所有城市都能主动双向地参与创新合作，各节点网络地位悬殊的问题得到了很大程度的缓解。
2.2 节点网络地位
首先运用点度中心度衡量各节点在所处网络内部的地位。如图3所示，2010—2013期间，由于成渝城市群规划尚未正式出台，各节点主要在现有的“1+6”协议下展开创新合作，合作模式十分松散缺乏组织化从而使得本阶段各城市点度中心度普遍较低，半数城市数值不足2。总体数值在第二阶段有了一定提升。其中，成都中心度遥遥领先；乐山、绵阳和雅安数值增长最快，使得重庆的网络地位受到冲击；到了第三阶段，各城市中心数值普遍呈上升趋势。这主要是由于成渝城市群内部的创新合作在密度和层次上有了大幅提升，如2018年6月川渝两地签署《深化川渝合作深入推动长江经济带发展行动计划（2018—2022年）》，明确了12项专属合作协议，其中大部分为科技创新领域并制定出为期3年的具体行动计划，从而不仅为成渝创新网络勾画出未来发展蓝图，也切实提高各节点城市创新合作效率。
从图4可以看出，珠三角网络内各城市点度中心度数值普遍较高，尤其是在第三阶段，数值超过500的就有7个城市。这一现象的出现，不仅是由于该网络拥有广州、深圳两个超一线以及珠海、东莞等一线城市，经济、科技实力雄厚。同时，其城市网络规划起步较早，相关制度安排较为齐全，因而为各节点高效率开展创新合作提供了制度环境。然而，网络内各节点的数值及其增幅日益悬殊，表明节点间网络地位的差距逐渐拉大。以广州为例，其第一阶段点度中心度仅为382，而到了第三阶段达到了4 224，增幅逼近3 900个单位；而诸如汕尾、肇庆、阳江等边缘城市增幅较初期均小于300单位。因此如何提升边缘节点创新贡献将成为网络未来发展的重点。
其次，运用接近中心度对各节点在网络内的通达性进行刻画。如图5所示，除成都以外，其它所有城市第一阶段的中间中心度明显低于点度中心度，说明创新资源的匮乏制约了网络运行效率；同时各城市数值差异悬殊表明各节点对网络资源的控制能力相差较大。此外，由于长期处于网络边缘且几乎没有掌控网络内部资源与信息的能力，使得达州、遂宁和资阳等城市长期数值趋近于零。最后，排名靠后城市的中心度虽然始终偏低，总体却呈现上升趋势，说明该网络出现了创新要素共享的迹象。但根据路透社《2019全球最具创新力大学排名》，该区域内没有一所高校上榜，表明高层次创新人才与科研经费的匮乏依然是抑制成渝创新网络进一步发展的重要因素。
从图6可以看出珠三角网络内各节点中间中心度数值也普遍较低，且与自身同期点度中心度更是相差甚远。这一现象固然与创新资源地理分布不均密不可分，但主要在于珠三角自身网络结构的特殊性。相较于成渝网络的创新联系主要由成都、重庆、宜宾等关键节点进行传递，珠三角网络则是由广州、深圳、珠海、东莞等核心城市组成的“创新圈”进行传递（见网络拓扑图），并且在第三阶段，所有节点都能够双向主动的参与网络运作，因而在该网络内很难有某一城市能够完全发挥创新连接中的“结构洞”角色，从而使得各城市中间中心度普遍较低。
最后，通过中间中心度对各节点在网络内的辐射能力进行测度。如图7所示，与前两项指标相同，成都连续3个阶段接近中心度保持领先，再次印证了其网络内第一辐射中心的地位；其次，重庆在前两个阶段都维持在第二位，而在第三阶段被雅安与自贡反超。这可能是随着成渝城市群规划的出台，网络内创新合作日趋频繁并催生内部小团体，使得邻近城市创新互动更为频繁从而提升了雅安、宜宾的中心度；同时由于创新合作半径有限，重庆难以与资阳、广安、遂宁等较为偏远的城市有效地展开创新交流，故而影响了其数值表现。最后，尽管雅安、自贡、绵阳和宜宾等中坚城市数值成长较快，但如南充、广安、资阳等边缘城市数值长期偏低且增长缓慢，这些一方面表明该网络出现多中心化趋势，内部子群开始成长，但同时也面临着发展不均衡，“弱者恒弱”的问题。
类似地，从图8不难看出广州、深圳、东莞、珠海、佛山3个阶段的接近中心度都明显高于其他节点，再次验证前文所说该网络的创新联系是由“创新圈”进行传递的；此外，肇庆、江门、惠州、清远等中坚节点的第三阶段数值较之前有了较为明显的成长，说明“第一创新辐射圈层”的扩散效应逐渐显现。因此该网络日后的发展重点便是如何依托“第一圈层”构建以中级城市组成的次级“创新圈”，从而不断强化创新网络的正外部性。最后，与成渝网络相类似，该网络也存在诸如河源、阳江、汕尾等长期“吊车尾”的节点，说明了其内部也存在一定的创新极化现象。
2.3 子群关系
上文对成渝、珠三角协同创新网络架构的总体特征以及节点间关系做了初步比较分析，然而在创新合作中，常常由于地理、制度、经济等层面的邻近性，某些成员往往有着更为密切的交互作用从而形成了次级系统，社会网络分析将其称之为凝聚子群；实际上，整个协同网络正是由这些凝聚子群在交互作用的过程中不断发展演变而来；因此，在明晰上述特征的基础上，还需要对其内部各子系统的形态以及关联情况做出剖析，尤其是其中的核心子系统，唯有如此，才能更加立体地认知该网络。其分析结果具体如图9～图10所示。
成渝网络凝聚子群存在如下特点：（1）创新合作密度不断增强。尽管第二层级子群数量在前两阶段都为4个。但在第三阶段，最大子群成员数量增至9个，并且二、三层级子群数量分别减少至4个和2个，这说明随着成渝城市群规划的正式提出，各节点创新联系变得更为紧密。（2）节点创新合作模式发生改变。从子群成员构成上来看，前期成员多为周边城市，因此节点创新合作表现出较强的地理邻近性，合作模式尚未成熟。而从第二阶段开始，创新联系开始突破地理范围的局限，如重庆与绵阳、达州与内江，这说明创新合作的影响因素开始多元化，合作机制也更加成熟。（3）边缘城市始终存在。即使到了第三阶段，如资阳、广安与遂宁这类网络边缘城市在第二层级仍无归类。说明成渝网络内部发展非均衡的问题依然未得到有效解决。（4）成都独立性较强。在前两阶段内，成都在二、三层级子群都未得到归类。尽管成都与自贡因2017年签署了《关于在自贸框架内开展协同创新发展的合作协议》大大提升了两者的合作密度，使其在第三阶段与自贡组成子群，但与其他节点的创新合作依然较为有限。
珠三角城市群创新网络特征如下：（1）子群合作紧密。尽管网络层级数目与成渝网络相同，但珠三角同期各层级子群的数量都要多于前者，说明其网络派系更加复杂丰富。如在第一阶段内，珠三角创新网络便形成了以深圳、广州组成的“超强子群”以及由佛山、珠海、东莞、肇庆为中心的次核心子群。（2）子群合作关系变动较大。在第一阶段，节点合作模式可以总结为以深圳、广州、东莞、佛山为辐射中心拉动周边城市从而形成小规模的辐射圈。因此，节点联系呈现出较强的地域邻近性；进入第二阶段，节点合作一方面出现些许松化迹象，同时子群内部以及彼此间的合作也面临着重组。如深圳、佛山两个核心节点从先前的子群中独立出来并与以肇庆、珠海为中心的子群在第二层级开始建立联系，而佛山、深圳分别与以中山、东莞为中心的子群产生创新合作。到了第三阶段，子群数量减少并且以珠海和东莞为中心的两大子群开始走向创新联合，说明子群创新合作模式在本阶段结束调整并趋于成熟。（3）孤立节点较少。珠三角网络在第一阶段内仅有江门、中山两个孤立节点。由于第二阶段处于合作调整期，孤立城市数量短暂上升。到了第三阶段，所有城市都被纳入子群。
上述对两大城市群不同阶段凝聚子群构成特征进行了分析，初步展示了两大创新网络在成长过程中，内部各子系统相互连结的情况及变化，而为了对上述子系统做出进一步分析以找出引领网络发展的核心区域，就需要对凝聚子群的联系密度做出进一步分析。
第一阶段，成渝创新网络第二层级的7个子群的创新联系普遍较弱，说明此阶段节点创新联系较为松散尚未形成稳定的合作模式。成都作为该网络内中心度最高的城市，与各子群的联系较为紧密；以德阳为首的5号子群在此阶段联系密度最大，主要是由于其作为中介连接了核心城市成都与科技之城绵阳。而到了第二阶段，随着成渝城市群发展规划在国家战略层面的正式提出，作为区域绝对核心的成都，其辐射力度大幅增加。同时，以自贡为核心的4号子群的网络中心度大幅提升，说明次级城市网络地位提升较快，网络开始出现多中心化趋势。第三阶段成渝创新网络内各子群进一步整合，形成了以成都为首的2号子群和以雅安、绵阳、泸州为首的4号子群“双中心”的格局。如图11、表3～表5所示：
珠三角第一阶段一共存在7个子群，其中以广州、佛山、珠海为中心的子群联系密度最大。尽管7号子群位于网络中间，但其联系密度远低于1号与2号子群。这可能是由于其位于两大核心子群间，不仅会受到虹吸效应的影响同时更多地充当“联系中介”的角色，因而对整体联系密度贡献不大。到了第二阶段，子群数量增至8个，同时子群合作模式也进入调整阶段；1号子群密度仍然处于高位但相对值有所下降，2号子群密度大幅下降；而3号、5号、6号子群联系密度骤然上升并开始在整个网络内扮演枢纽角色。最后，除2号子群外，所有子群联系的密度皆大幅上升；说明在调整期内，子群间可能通过频繁的创新合作来探索适宜的合作模式。与成渝网络相类似，珠三角创新网络进入第三阶段后，子群数量大幅下降，但各子群联系密度相较于前两个阶段有了显著提升，其中以广州、深圳为中心的1号、4号子群峰值最高。说明经过调整磨合，子群间的创新合作模式在本阶段逐渐成熟固定。如图12、表6～表8所示：
3 总结
本文以城市间合作专利为变量构建了成渝、珠三角城市群创新网络，并通过社会网络分析法从网络整体结构、节点网络地位、子群关系三个层面对两大网络做出了分析比较。其中，主要存在如下差异：
网络整体结构。珠三角网络密度明显高于成渝网络，说明前者节点间创新联系更为紧密，组织结构更加复杂；其次，成渝网络由于存在“中级城市”塌陷的问题，从而对成都、重庆、宜宾、绵阳等核心城市依赖过大，创新辐射的方式也更多的表现为点辐射。诸多边缘城市以单向、被动的方式参与网络运转。而珠三角网络存在广州、深圳、珠海、东莞、佛山等多中心，尽管也存在创新极化问题，但所有城市都能双向参与网络运行。同时，其创新联系是由核心城市组成的“创新圈”进行传递。因此，珠三角创新网络结构更为成熟合理。
（2）节点间关系。依据3个中心度指标的分析结果，成渝网络表现出“单中心、多节点”的模式即以成都为绝对核心，以重庆、宜宾、内江、雅安为重要节点的合作关系，中级城市中心度不高且增幅较慢，边缘城市在点度、中间中心度两项指标长期趋近0，说明各节点网络地位差异悬殊。尽管珠三角创新网络也存在诸如汕尾、阳江、河源等边缘城市，但这类城市在接近中心度、点度中心度却有着不低的增幅，同时中坚节点如肇庆、惠州、清远等都有着较为明显的成长，尤其是在对创新联系进行直接刻画的中间中心度上，增幅更为明显，说明珠三角网络内头部城市的创新扩散效应更为明显，多元性不断增强。
（3）子群关系。尽管两大创新网络凝聚子群的层级数量基本一致，但各层所包含的子群数量差距较大；同时成渝网络在各阶段的第一层级中，孤立节点都明显多于珠三角，加之子群联系密度明显低于后者，因此说明成渝网络的子群结构较为简单、合作较为松散以及合作模式也存在较大改善空间。
综上，成渝创新网络在节点联系密度、网络结构合理性、子群联系模式以及节点相对地位与珠三角都有着明显的差距。因此，以后者为鉴，进一步优化网络结构，就成为该地区日后发展的重点。笔者认为可以从如下三个方面开展：其一，充分发挥成都、重庆两座核心城市的引领作用，加快周边城市与其一体化进程，以此扩大成都、重庆城市圈创新辐射的广度与深度，从而弥补因“中部城市塌陷”带来的困境[19]；其二，构建网络内各节点在交通、科研、教育等领域的合作框架，尽量做到统一部署、标准一致、资源共享以及建立成渝城市群利益共享机制[20]；如成立成渝城市群专门投资基金，按照区域总体发展规划与各城市实际情况酌情发放，制定科学合理的GDP值及税收分成办法，避免各节点城市为某一项目恶意竞争从而出现囚徒困境。最后，构建内部创新资源数据库与创新资源共享平台，以修正资源分布不均所带来的节点城市创新能力差距日益加大的问题。
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作者简介：韩文丽（1971—），女，新疆乌鲁木齐人，副教授，博士研究生导师，博士，主要研究方向为人口资源与环境经济学、政府经济学；杨鑫垚（1994—），通信作者，男，河北石家庄人，在读研究生，主要研究方向为城市与区域规划以及科技创新。
