行業(yè)知識基礎(chǔ)視角下城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模擬與鄰近機(jī)制
——以長三角城市群為例

張佳锃，夏麗麗,b，林劍鉻，安 琳，蔡潤林

（1. 華南師范大學(xué)a.地理科學(xué)學(xué)院；b. 粵港澳大灣區(qū)村鎮(zhèn)可持續(xù)發(fā)展研究中心，廣州 510631；2. 華東師范大學(xué)城市與區(qū)域科學(xué)學(xué)院，上海 200241；3. 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，廣州 510275）

知識經(jīng)濟(jì)背景下，城市逐漸成為區(qū)域知識流動(dòng)與交互的樞紐節(jié)點(diǎn)（馬海濤，2020）。城市間企業(yè)、大學(xué)、部門及各類機(jī)構(gòu)通過知識共享與技術(shù)合作構(gòu)建的多尺度、多部門正式與非正式聯(lián)系及其交互影響，塑造了區(qū)域創(chuàng)新與要素流動(dòng)的新格局。創(chuàng)新要素的流動(dòng)性與網(wǎng)絡(luò)化趨勢不斷增強(qiáng)，推動(dòng)著以城際互動(dòng)關(guān)系為核心議題的城市網(wǎng)絡(luò)研究向城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域拓展（黃曉東等，2021），城際間創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征、知識溢出與外部性以及演化路徑成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題（Terman et al.,1995；李琳等，2013）。

目前，城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)研究主要沿3條主線展開：1）基于不同創(chuàng)新主體進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，除利用城市整體的創(chuàng)新屬性數(shù)據(jù)構(gòu)建的城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)外（呂拉昌等，2015），還包括根據(jù)創(chuàng)新企業(yè)的總部-分支數(shù)據(jù)構(gòu)建城際創(chuàng)新功能網(wǎng)絡(luò)（黃曉東等，2021），根據(jù)跨城科技成果數(shù)據(jù)構(gòu)建知識共享與技術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)科學(xué)家、工程師和企業(yè)家等高素質(zhì)人才的移動(dòng)軌跡構(gòu)建人才移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等（Alderson et al.,2004；高爽等，2019；馬海濤，2020）；2）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及效應(yīng)分析，通過對創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)組織、層級、群組與控制結(jié)構(gòu)的測度，分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化規(guī)律及結(jié)構(gòu)效應(yīng)（葉琴等，2020；錢肖穎等，2021；郭建科等，2021）；3）網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制探討，主要圍繞城際技術(shù)勢差、城市吸收能力、主體環(huán)境屬性和多維鄰近性等對城市創(chuàng)新要素的轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出能力和城際創(chuàng)新合作強(qiáng)度的作用機(jī)理進(jìn)行分析（劉承良等，2018；司月芳等，2020）。

上述研究為認(rèn)知城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、組織模式與演化機(jī)理提供重要的理論成果與實(shí)證案例，但仍有以下問題需要思考：首先，在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方面，創(chuàng)新的來源是知識，知識的創(chuàng)造、發(fā)展、使用與傳播是技術(shù)溢出與人力資本外部性之間的連接渠道，不同創(chuàng)新主體對知識的交流、整合與吸收方式存在差異，但學(xué)者們在城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模擬時(shí)，往往忽視了創(chuàng)新主體知識生產(chǎn)與應(yīng)用模式的異質(zhì)性。其次，作為最具流動(dòng)性的創(chuàng)新要素之一，地方識別、激活與錨定（anchoring）流動(dòng)知識的能力以及流動(dòng)知識與地方知識之間協(xié)作與互動(dòng)的內(nèi)容與形式，成為理解與構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的新路徑（Crevoisier et al.,2009），如何在“知識動(dòng)態(tài)”背景下，基于經(jīng)濟(jì)主體“知識生產(chǎn)”的邏輯，發(fā)展出有效甄別經(jīng)濟(jì)主體與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)異質(zhì)性的方法，并將其應(yīng)用于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的空間組織及演化機(jī)制研究，成為城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)研究的新挑戰(zhàn)。最后，在城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成機(jī)理層面，反映創(chuàng)新主體間“共享或接近”程度的多維鄰近機(jī)制對創(chuàng)新影響的研究備受矚目。20世紀(jì)90年代，法國動(dòng)力學(xué)派最先提出“多維鄰近”的概念（Torre et al.,2000），但對于鄰近維度的劃分還存在頗多爭議，比較有代表性的如Boschma（2005）將鄰近機(jī)制劃分為地理、社會(huì)、制度、認(rèn)知與組織5個(gè)維度。當(dāng)前學(xué)術(shù)界從不同角度揭示了多維鄰近對創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成的影響（Boschma,2005；王慶喜等，2021），但不同研究對多維鄰近性影響的結(jié)論仍存在諸多爭議。并且，多維鄰近對創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成的影響并非是靜態(tài)的，也會(huì)因鄰近作用程度、方法論選擇與產(chǎn)業(yè)生命周期而異（李琳等，2013；周燦等，2019），學(xué)術(shù)界較少從創(chuàng)新本源“知識”生產(chǎn)與流動(dòng)模式異質(zhì)性角度進(jìn)行分析。此外，多維鄰近性之間可能存在的互補(bǔ)或替代關(guān)系也常被忽視。因此，需要在厘清多維鄰近性復(fù)雜關(guān)系的基礎(chǔ)上，識別不同鄰近性對創(chuàng)新主體和創(chuàng)新行為的獨(dú)立作用與交叉影響。

知識基礎(chǔ)理論作為20 世紀(jì)90 年代興起的一種新的知識分類方法與理論分析工具，是區(qū)域創(chuàng)新理論與實(shí)踐研究中“異質(zhì)性知識”視角的新切入點(diǎn)。知識基礎(chǔ)理論從差異化的知識生產(chǎn)邏輯出發(fā)，根據(jù)創(chuàng)新過程中輸入的基本知識或知識搜索、學(xué)習(xí)與創(chuàng)造模式的差異，將知識基礎(chǔ)分為解析型、綜合型和象征型3 種類型（Asheim et al., 2005, 2007;Manniche, 2012）。早期的研究主要基于單一知識基礎(chǔ)類型的質(zhì)性劃分，探討不同類型知識基礎(chǔ)的主體在創(chuàng)新過程中組織、協(xié)作模式的特定差異、區(qū)位分異與鄰近性機(jī)制等（Martin et al.,2011;Davids et al., 2018；葉琴等，2020）。此后，隨著知識基礎(chǔ)內(nèi)涵的進(jìn)一步深化，研究開始關(guān)注區(qū)域不同類型知識基礎(chǔ)間的關(guān)聯(lián)與演化，圍繞知識基礎(chǔ)的組合模式、區(qū)位與組合效應(yīng)進(jìn)行深入探討（Asheim et al., 2009; Manniche, 2012; Grillitsch et al.,2017,2018），同時(shí)借鑒管理學(xué)與演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的理論與方法，向創(chuàng)新軌跡和具體流程滲透，重點(diǎn)識別創(chuàng)新過程中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（事件）的知識基礎(chǔ)，探討知識創(chuàng)造、轉(zhuǎn)化與擴(kuò)散過程中知識基礎(chǔ)的演化路徑（Manniche et al., 2017；孫瑜康 等，2022）。

長三角城市群是中國創(chuàng)新能力最強(qiáng)與創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)育最為成熟的城市群之一，但也存在區(qū)域創(chuàng)新資源配置不均衡、核心城市創(chuàng)新輻射帶動(dòng)能力較差與城際創(chuàng)新要素流通效率不高等問題（王越等，2018）。基于知識基礎(chǔ)理論，以行業(yè)“知識異質(zhì)性”視角①在創(chuàng)新主體選擇上，企業(yè)作為微觀經(jīng)濟(jì)單位，是進(jìn)行知識基礎(chǔ)屬性界定和城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的理想主體，但本文時(shí)間跨度為15 年，企業(yè)個(gè)體數(shù)據(jù)變動(dòng)較大，行業(yè)是相同產(chǎn)品或服務(wù)屬性的企業(yè)集合，行業(yè)屬性相對企業(yè)個(gè)體而言變動(dòng)性較低，故選用行業(yè)視角進(jìn)行知識基礎(chǔ)屬性的界定。為切入點(diǎn)，從“知識主體的認(rèn)知與實(shí)踐行為”和“知識客體”差異2個(gè)維度，理解與識別長三角城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、演化的基本差異與內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力，可為面向不同知識基礎(chǔ)類型主體的創(chuàng)新資源優(yōu)化配置，提高城際間知識流通效率以及差異化的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)構(gòu)建與創(chuàng)新管治策略制定提供新的視角。因此，本文以長三角城市群為案例地，從知識創(chuàng)造動(dòng)態(tài)與經(jīng)濟(jì)績效2個(gè)維度量化識別行業(yè)知識基礎(chǔ)類型，基于修正引力模型構(gòu)建2005-2019年長三角城市群異質(zhì)性知識基礎(chǔ)行業(yè)的城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與QAP回歸分析法，探析不同知識基礎(chǔ)類型網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)演化特性與鄰近作用機(jī)理。以期為“知識動(dòng)態(tài)”背景下，知識生產(chǎn)與應(yīng)用模式具有內(nèi)在差異的創(chuàng)新主體構(gòu)建的城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)空間組織特征及演化機(jī)制研究提供實(shí)證案例。

1 方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 行業(yè)知識基礎(chǔ)類型的量化識別

1.1.1 行業(yè)知識基礎(chǔ)的聚類分析 現(xiàn)有研究對行業(yè)知識基礎(chǔ)類型的劃分主要選擇質(zhì)性分析或主觀判斷（Asheim et al.,2005;2007；葉琴 等，2020），缺乏系統(tǒng)化的量化分析。借鑒林劍鉻等（2021）既考慮“知識創(chuàng)造成果”，又包含“知識創(chuàng)造過程”的企業(yè)知識基礎(chǔ)量化分析框架，結(jié)合行業(yè)特性，從知識創(chuàng)造動(dòng)態(tài)與經(jīng)濟(jì)績效2個(gè)維度構(gòu)建行業(yè)知識基礎(chǔ)類型劃分的聚類指標(biāo)體系，通過K均值聚類法對行業(yè)進(jìn)行類別劃分。聚類時(shí)最優(yōu)K值通過計(jì)算誤差平方和繪制手肘圖確定，運(yùn)用單因子方差和T檢驗(yàn)，驗(yàn)證類別間差異是否具有統(tǒng)計(jì)意義。行業(yè)知識基礎(chǔ)的聚類指標(biāo)具體為：1）知識創(chuàng)造動(dòng)態(tài)，反映行業(yè)知識生產(chǎn)、轉(zhuǎn)移過程中的內(nèi)在差異，從行業(yè)知識投入、產(chǎn)出與流動(dòng)3個(gè)層次進(jìn)行測算。其中，知識投入包括資金、人力和研發(fā)機(jī)構(gòu)3個(gè)指標(biāo)，分別用研發(fā)費(fèi)用占利潤總額比重、技術(shù)開發(fā)員工數(shù)占總員工數(shù)比重和行業(yè)中設(shè)有研發(fā)機(jī)構(gòu)的企業(yè)數(shù)量占行業(yè)總企業(yè)數(shù)量比重來度量；知識產(chǎn)出包括構(gòu)成與效率2個(gè)層面，分別用3 種類型專利與行業(yè)專利總數(shù)比值和3種專利數(shù)量與行業(yè)研發(fā)費(fèi)用比值測算；知識流動(dòng)包括知識搜索與擴(kuò)散2個(gè)層面，分別通過行業(yè)平均一項(xiàng)專利申請人數(shù)量②知識搜索中，平均一項(xiàng)專利的申請人數(shù)量越多，表示行業(yè)研發(fā)從外部搜索（獲取）知識的可能性越大。與被引用專利數(shù)量占比度量。2）經(jīng)濟(jì)績效，用以甄別不同知識基礎(chǔ)類型盈利規(guī)模與盈利能力的差異，盈利規(guī)模用行業(yè)利潤總額與企業(yè)數(shù)量比值測算，盈利能力用行業(yè)總資產(chǎn)凈利率表示（表1）。由于不同維度量綱存在差異，在進(jìn)行K均值聚類分析前，對發(fā)明授權(quán)產(chǎn)出效率、實(shí)用新型產(chǎn)出效率、外觀設(shè)計(jì)產(chǎn)出效率、平均一項(xiàng)專利的申請人數(shù)量和盈利規(guī)模進(jìn)行了正向標(biāo)準(zhǔn)化處理。

表1 行業(yè)知識基礎(chǔ)劃分指標(biāo)Table 1 Indexes for dividing the knowledge base of national economic industries

1.1.2 行業(yè)知識基礎(chǔ)類型及組合形態(tài)識別 運(yùn)用K均值聚類法將行業(yè)劃分為不同的知識基礎(chǔ)類別后，還需對每一類別的行業(yè)知識基礎(chǔ)類型進(jìn)行識別。單一知識基礎(chǔ)類型可通過定量化測算顯性知識成果類型界定。借鑒林劍鉻等（2021）方法，將發(fā)明授權(quán)、實(shí)用新型、外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)量占行業(yè)已獲授權(quán)專利數(shù)比例作為標(biāo)志因子，分別作為解析型、綜合型、象征型3種單一行業(yè)知識基礎(chǔ)聚類結(jié)果解讀的主要依據(jù)。

但是，不同于體現(xiàn)企業(yè)主體核心競爭力的單一知識基礎(chǔ)形態(tài)（林劍鉻等，2021），行業(yè)的知識基礎(chǔ)可能是組合式的，只憑借專利類型比例不一定能準(zhǔn)確識別。因此，采用專利結(jié)構(gòu)的信息熵識別知識基礎(chǔ)的組合形態(tài)。行業(yè)內(nèi)專利結(jié)構(gòu)信息熵越高，表示知識成果的混雜程度越高，知識基礎(chǔ)越可能是組合的。樣本行業(yè)的信息熵均值反映平均混亂水平，可作為信息熵的比較基準(zhǔn)。使用單樣本T檢驗(yàn)，將每一聚類的專利結(jié)構(gòu)信息熵與樣本行業(yè)專利結(jié)構(gòu)信息熵均值作比較，若顯著大于比較基準(zhǔn)或與比較基準(zhǔn)無差別，則為組合式知識基礎(chǔ)，具體組合形態(tài)根據(jù)標(biāo)志因子確定；反之則為單一知識基礎(chǔ)，類型由比例占優(yōu)的標(biāo)志因子確定。借鑒羅偉玲等（2020）思路，計(jì)算行業(yè)信息熵，具體公式為：

式中：En表示行業(yè)的信息熵值；P為行業(yè)中某種專利類型所占比例；N為行業(yè)總數(shù)。

1.2 不同知識基礎(chǔ)類型行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

城際行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建需綜合考慮行業(yè)知識存量③采用永續(xù)盤存法對知識存量進(jìn)行計(jì)算。、社會(huì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和空間性等因素，故使用修正引力模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。引力模型的原理為牛頓萬有引力定律，測算的是城際行業(yè)間建立創(chuàng)新聯(lián)系的潛力，屬于間接模擬，能根據(jù)城市內(nèi)不同創(chuàng)新主體相關(guān)的屬性數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行修正，可更為全面地刻畫城際創(chuàng)新聯(lián)系（呂拉昌等，2015）。本文參考Liu 等（2021）方法，在構(gòu)建長三角城市群不同階段分知識基礎(chǔ)類型行業(yè)城際創(chuàng)新聯(lián)系潛力矩陣的基礎(chǔ)上，借鑒謝永順等（2020）的思路，使用遙感圖像閾值確定法，通過計(jì)算引力矩陣的最大類間差值（OTSU）作為臨界值進(jìn)行遍歷判斷，若大于或等于最大類間差值則將數(shù)據(jù)重新賦值為1，表示存在創(chuàng)新聯(lián)系，反之賦值為0，表示不存在創(chuàng)新聯(lián)系，最終將行業(yè)創(chuàng)新聯(lián)系潛力矩陣轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新聯(lián)系二值矩陣。

1.3 創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與演化的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、聯(lián)系與凝聚子群3 個(gè)方面，以5 年為窗口期（Lobo et al.,2008），將研究期劃分為2005-2009、2010-2014和2015-2019年3個(gè)時(shí)段。運(yùn)用度中心性分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的地位；通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)密度和效率分析網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系特征；采用迭代相關(guān)收斂法與網(wǎng)絡(luò)分派指數(shù)（E-I）分析凝聚子群的群內(nèi)與群間聯(lián)系。具體計(jì)算均通過Ucinet 6完成。

1.4 城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的鄰近機(jī)制分析

1.4.1 分析框架與指標(biāo)選取 現(xiàn)有研究界定的鄰近機(jī)制包括地理、技術(shù)、認(rèn)知、文化、制度、組織和社會(huì)7 個(gè)維度（Boschma, 2005；李琳 等，2013），考慮到不同知識基礎(chǔ)類型行業(yè)學(xué)習(xí)互動(dòng)的認(rèn)知基礎(chǔ)、技術(shù)研發(fā)軌跡與制度環(huán)境影響存在明顯差異，選擇地理、認(rèn)知、制度和技術(shù)鄰近構(gòu)建城際鄰近矩陣（王慶喜等，2021）。在多維鄰近交互層面，地理鄰近表征城市間在空間上的真實(shí)鄰近性，制度、認(rèn)知與技術(shù)鄰近主要表征城市間的相似性（Liu et al.,2021），本文主要聚焦地理鄰近與非地理鄰近的交互作用。另外，城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成也會(huì)受不同城市經(jīng)濟(jì)狀況、對外開放程度與城市所處行政等級差異的影響（劉承良等，2018），因此，將城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外開放度與行政等級設(shè)置為控制變量。通過測算城際鄰近數(shù)值與控制變量構(gòu)建城際關(guān)聯(lián)矩陣，各鄰近性指標(biāo)及控制變量的選取與測算方法為：

1）地理鄰近性：指城市間在地理空間上的接近程度，城市間的物理距離可通過城市的地理坐標(biāo)進(jìn)行測算，為避免城市間實(shí)際地理距離過大可能產(chǎn)生的誤差，借鑒劉承良等（2018）思路進(jìn)行地理鄰近的測算。

2）認(rèn)知鄰近性：指創(chuàng)新主體交流合作時(shí)認(rèn)知理解的一致性（王慶喜等，2021）。參考王慶喜等（2021）方法，通過測算城市間行業(yè)結(jié)構(gòu)相似指數(shù)表示認(rèn)知鄰近。

3）制度鄰近性：指城市間制度環(huán)境的相似程度，參考Liu 等（2021）方法，通過城市間的研發(fā)投入相似程度衡量制度鄰近性。

4）技術(shù)鄰近性：指城市間的技術(shù)相似程度，借鑒已有研究（王慶喜等，2021），運(yùn)用技術(shù)向量夾角的余弦值來測量技術(shù)鄰近性。

5）控制變量：城市行政等級通過代理變量進(jìn)行設(shè)置，如果雙方都是省會(huì)城市或直轄市則賦值為1，否則為0，構(gòu)建城市關(guān)聯(lián)矩陣。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與對外開放度通過城際人均GDP差值與外商直接投資額差值構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣。

1.4.2 QAP 回歸模型構(gòu)建 QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）是一種研究矩陣之間相關(guān)性與回歸性的方法，以大量的重復(fù)隨機(jī)抽樣為基礎(chǔ)，對矩陣中的元素進(jìn)行比較，計(jì)算相關(guān)系數(shù)（李苑君等，2021）。由于二元網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間可能存在直接或間接聯(lián)系，關(guān)系數(shù)據(jù)各個(gè)觀察值之間不相互獨(dú)立，QAP回歸可避免一般回歸模型產(chǎn)生的多重共線性問題。以創(chuàng)新聯(lián)系矩陣為因變量，以多維鄰近關(guān)聯(lián)、交互矩陣為自變量，以城市行政等級、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與對外開放度關(guān)聯(lián)矩陣為控制變量，構(gòu)建QAP回歸模型，具體方程為：

式中：C為不同知識基礎(chǔ)類型創(chuàng)新關(guān)聯(lián)矩陣；X1～X4分別為地理、認(rèn)知、制度和技術(shù)鄰近矩陣；X5～X7分別為地理鄰近與認(rèn)知、制度和技術(shù)鄰近交互矩陣；X8～X10分別為城市行政等級、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與對外開放度關(guān)聯(lián)矩陣；c1～c10為參數(shù)。

1.5 數(shù)據(jù)來源

行業(yè)知識基礎(chǔ)類型劃分方面，2005-2019年國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)的研發(fā)費(fèi)用、利潤總額、技術(shù)開發(fā)人員數(shù)、總員工數(shù)、設(shè)置研發(fā)機(jī)構(gòu)企業(yè)數(shù)、總企業(yè)數(shù)、總資產(chǎn)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（國家統(tǒng)計(jì)局，2006—2020a），《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（國家統(tǒng)計(jì)局社會(huì)科技和文化產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)司，2006—2020），《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（國家統(tǒng)計(jì)局工業(yè)統(tǒng)計(jì)司，2006—2020），《中國建筑業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（國家統(tǒng)計(jì)局固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)司，2006—2020），《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（國家統(tǒng)計(jì)局農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司，2006—2020），《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（國家統(tǒng)計(jì)局，2006—2020b），部分缺失數(shù)據(jù)從同花順iFinD 金融數(shù)據(jù)終端獲?、躧ttps://www.51ifind.com/。各行業(yè)3種類型專利數(shù)據(jù)主要來源于IncoPat全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫⑤https://www.incopat.com/，根據(jù)每項(xiàng)專利擁有的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類代碼進(jìn)行專利的行業(yè)歸類，最終確定48個(gè)二級行業(yè)。在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方面，2005-2019 年長三角城市群各城市行業(yè)專利授權(quán)量源于IncoPat全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫，行業(yè)從業(yè)人員與行業(yè)總產(chǎn)值源于各城市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒與統(tǒng)計(jì)公報(bào)，部分缺失數(shù)據(jù)通過插值方法獲取。在鄰近性機(jī)制層面，城市坐標(biāo)數(shù)據(jù)源于高德平臺(tái)⑥https://lbs.amap.com/，城市人均GDP、外商直接投資數(shù)據(jù)、研發(fā)投入數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（國家統(tǒng)計(jì)局城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司，2006—2020）和同花順iFinD金融數(shù)據(jù)終端。

2 結(jié)果分析

2.1 行業(yè)知識基礎(chǔ)類型的劃分

聚類結(jié)果顯示，K為5 時(shí)聚類效果最佳，48 個(gè)樣本被分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ5類。單因子方差檢驗(yàn)表明，所有聚類變量的F值均在0.01水平上顯著，表明5種類型的差異有統(tǒng)計(jì)意義。信息熵比較基準(zhǔn)（樣本行業(yè)的信息熵均值）為1.146 8。以發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)3種類型的專利數(shù)量占比作為標(biāo)志因子可知，Ⅰ類在發(fā)明授權(quán)專利占比（0.977 8）上具有絕對優(yōu)勢，Ⅲ類在外觀設(shè)計(jì)占比（0.751 2）上具有絕對優(yōu)勢，可以確定兩者分別為解析型和象征型知識基礎(chǔ)。其他3類中，標(biāo)志性因子不存在明顯優(yōu)勢，可能是知識基礎(chǔ)的組合類型。專利結(jié)構(gòu)的信息熵計(jì)算結(jié)果表明，類型Ⅳ、Ⅴ顯著大于比較基準(zhǔn)，類型Ⅱ與比較基準(zhǔn)無差別，可判斷為組合式知識基礎(chǔ)。根據(jù)各類型專利占比進(jìn)行命名，Ⅱ類為解析-綜合型，Ⅳ類為綜合-解析-象征型，Ⅴ類為綜合-象征-解析型（表2）。在組合式知識基礎(chǔ)類型行業(yè)中，綜合型傾向于與解析型和象征型知識基礎(chǔ)進(jìn)行組合創(chuàng)新，且60%以上的行業(yè)同時(shí)擁有3種知識基礎(chǔ)類型的組合。

表2 行業(yè)知識基礎(chǔ)類型識別Table 2 Marker variable cluster center and significance test

計(jì)算5種知識基礎(chǔ)類型行業(yè)的聚類指標(biāo)的均值（圖1），并比較、歸納不同知識基礎(chǔ)類型的行業(yè)特點(diǎn)，表現(xiàn)為：1）解析型行業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度大，需要較多的技術(shù)開發(fā)人員，行業(yè)內(nèi)設(shè)有研發(fā)機(jī)構(gòu)的企業(yè)數(shù)量最多，發(fā)明授權(quán)專利的產(chǎn)出效率與知識擴(kuò)散能力最強(qiáng)，但行業(yè)盈利能力較差，主體行業(yè)為醫(yī)藥制造業(yè)。2）象征型行業(yè)創(chuàng)新投入較低，外觀設(shè)計(jì)專利產(chǎn)出效率最高，知識流動(dòng)能力較差，代表性行業(yè)有紡織業(yè)，紡織服裝、服飾業(yè)，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)等。3）解析-綜合型行業(yè)創(chuàng)新投入較高，發(fā)明授權(quán)專利產(chǎn)出效率高，知識流動(dòng)能力強(qiáng)，但行業(yè)盈利能力偏低，代表性行業(yè)有農(nóng)副食品加工業(yè)，食品制造業(yè)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)等。4）綜合-解析-象征型行業(yè)研發(fā)投入與產(chǎn)出較為均衡，實(shí)用新型與發(fā)明授權(quán)專利的產(chǎn)出效率較高，行業(yè)盈利能力強(qiáng)，代表性行業(yè)為金屬制品業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)和儀器儀表制造業(yè)等。5）綜合-象征-解析型行業(yè)知識搜索與盈利能力最強(qiáng)，但研發(fā)投入低，在知識產(chǎn)出效率方面，實(shí)用新型與外觀設(shè)計(jì)專利均具有一定優(yōu)勢，代表性行業(yè)有煙草制品業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、電氣機(jī)械和器材制造業(yè)等。

圖1 五種知識基礎(chǔ)類型行業(yè)聚類變量均值比較Fig.1 Comparison of mean values of cluster variables in different types of industries

2.2 五種知識基礎(chǔ)類型行業(yè)的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模擬

2.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)演化分析 運(yùn)用自然斷裂法，將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度中心性的計(jì)算結(jié)果劃分為“核心”“次級核心”“中間”和“邊緣”4個(gè)等級。不同行業(yè)知識基礎(chǔ)類型的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及其演化特征（圖2）表現(xiàn)為：1）解析型網(wǎng)絡(luò)整體呈雙核結(jié)構(gòu)，其余網(wǎng)絡(luò)呈多核結(jié)構(gòu)。2）解析型、解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)核心表現(xiàn)出明顯的高行政級別和經(jīng)濟(jì)中心城市指向，前者的網(wǎng)絡(luò)核心一直是上海和南京，后者則包括上海、南京和蘇州，2種網(wǎng)絡(luò)核心城市數(shù)量均較少且穩(wěn)定，邊緣城市數(shù)量較多。3）象征型網(wǎng)絡(luò)核心城市數(shù)量較多且變化明顯，常州、湖州等非行政和經(jīng)濟(jì)中心城市成為網(wǎng)絡(luò)核心，蘇州一直位于核心位置，無錫在第Ⅰ、Ⅱ階段、南京在第Ⅱ、Ⅲ階段位于網(wǎng)絡(luò)核心。4）2種綜合型知識基礎(chǔ)主導(dǎo)的行業(yè)網(wǎng)絡(luò)差異明顯，其中綜合-解析-象征型網(wǎng)絡(luò)核心表現(xiàn)出明顯的高行政級別和經(jīng)濟(jì)中心城市指向，上海、杭州、南京、蘇州一直位于網(wǎng)絡(luò)核心位置；綜合-象征-解析型網(wǎng)絡(luò)中，蘇州、無錫一直位于網(wǎng)絡(luò)核心，南京在第Ⅰ、Ⅲ階段、杭州在第Ⅱ、Ⅲ階段、常州在第Ⅲ階段位于網(wǎng)絡(luò)核心，核心城市存在明顯變化。

圖2 2005—2019年長三角城市群5種知識基礎(chǔ)類型行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)演變Fig.2 Evolution of five knowledge-based types of industry innovation network nodes in the Yangtze River Delta urban agglomeration during 2005-2019

綜上可知，不同知識基礎(chǔ)類型行業(yè)的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及其演化路徑明顯不同。其中，解析型、解析-綜合型行業(yè)研發(fā)投入力度大，創(chuàng)新成果產(chǎn)出與技術(shù)應(yīng)用往往難以模仿與復(fù)制，行政或經(jīng)濟(jì)中心城市憑借基礎(chǔ)設(shè)施、資金投入、科研與高等教育力量、政策等有利條件，在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化中居于核心地位。象征型行業(yè)知識創(chuàng)造源于特定人群對特殊美學(xué)意義或文化認(rèn)同的追求，產(chǎn)品設(shè)計(jì)以體現(xiàn)時(shí)尚潮流或文化價(jià)值為導(dǎo)向（Asheim et al.,2007），但潮流發(fā)展變化快，網(wǎng)絡(luò)演化中核心城市變化較大。綜合型知識基礎(chǔ)主導(dǎo)的行業(yè)中，知識創(chuàng)造模式以應(yīng)用或重組現(xiàn)有知識為主，以解決用戶與供應(yīng)商的具體問題或定制生產(chǎn)為目標(biāo)（Asheim et al.,2005）。其中，綜合-解析-象征型行業(yè)產(chǎn)品要求突出技術(shù)的先進(jìn)性并具備藝術(shù)價(jià)值，具備深厚研發(fā)底蘊(yùn)的行政或經(jīng)濟(jì)中心城市在行業(yè)網(wǎng)絡(luò)中占主導(dǎo)地位；綜合-象征-解析型行業(yè)則要求產(chǎn)品具備較高的藝術(shù)價(jià)值和擁有一定的技術(shù)新穎性，受潮流、藝術(shù)價(jià)值觀念變化等影響大，網(wǎng)絡(luò)演化過程中核心城市較多，且常發(fā)生明顯更替。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系演化分析 從密度與效率2個(gè)層面對不同知識基礎(chǔ)類型行業(yè)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系演化特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)長三角城市群知識聯(lián)系演化路徑存在明顯差異化特征（表3），具體為：1）研究時(shí)段內(nèi)，解析型網(wǎng)絡(luò)密度不斷升高，同時(shí)效率不斷降低，整體網(wǎng)絡(luò)向“緊湊”型發(fā)育。這反映解析型行業(yè)經(jīng)過科學(xué)方法演繹推理形成的抽象而普遍有效的編碼化知識流動(dòng)性更強(qiáng)，且知識交換具有高度的選擇性（Martin et al.,2013），構(gòu)建了以上海、南京為核心的城際創(chuàng)新體系，使知識聯(lián)系緊密化。2）象征型網(wǎng)絡(luò)密度與效率值均呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢，整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出“松散-緊湊-松散”的演變特征。象征型行業(yè)的創(chuàng)新由創(chuàng)造力和藝術(shù)技能主導(dǎo)，學(xué)習(xí)運(yùn)行模式較為靈活，通常是圍繞既定的設(shè)計(jì)目標(biāo)基于項(xiàng)目合作進(jìn)行知識交換（Martin et al.,2011），由于主導(dǎo)知識交換的項(xiàng)目具有非正式性與臨時(shí)性，使得長三角城際知識聯(lián)系演化結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定。3）解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)密度值呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢，而效率值卻呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢，整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出“緊湊-松散-緊湊”的演變特征。解析-綜合型行業(yè)知識生產(chǎn)側(cè)重通過研發(fā)試驗(yàn)創(chuàng)造解析型知識用以解決本地供應(yīng)鏈生產(chǎn)者與用戶之間或大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)問題，解析型知識創(chuàng)造、應(yīng)用和交換更加具備地方綜合應(yīng)用場景，由于長三角城市群內(nèi)不同城市面臨的市場與工程類技術(shù)問題具有明顯差異，而解析型知識交換具有“選擇性”，使得城際知識聯(lián)系呈現(xiàn)不穩(wěn)定的演化特征。4）綜合-解析-象征型和綜合-象征-解析型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定，前者網(wǎng)絡(luò)密度與效率均保持不變；后者網(wǎng)絡(luò)密度稍有增加，效率出現(xiàn)小幅下降，整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定。綜合型知識基礎(chǔ)主導(dǎo)的行業(yè)知識互動(dòng)主要發(fā)生在供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)者與客戶以及能夠解決相似技術(shù)、工程問題的“實(shí)踐社區(qū)”內(nèi)的成員之間（Martin et al., 2013），城市群內(nèi)行業(yè)能夠綜合考慮需求，通過重組、應(yīng)用和交換解析型與象征型知識進(jìn)行創(chuàng)新，構(gòu)建較為穩(wěn)定的城際知識聯(lián)系。

表3 2005—2019年長三角城市群五種知識基礎(chǔ)類型行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)密度與效率值Table 3 The density and efficiency values of five types'knowledge-based industries innovation network of the Yangtze River Delta urban agglomeration during 2005-2019

2.2.3 凝聚子群分析 從不同知識基礎(chǔ)類型行業(yè)城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)子群的劃分結(jié)果（圖3）可知，5種知識基礎(chǔ)類型網(wǎng)絡(luò)均可被劃分為4個(gè)子群，從整體上看，子群地理空間集聚特征明顯，內(nèi)部成員互不重疊，存在明顯的邊界效應(yīng)；子群1 至4 的網(wǎng)絡(luò)密度依次降低，子群內(nèi)成員數(shù)量、子群內(nèi)部與子群間的聯(lián)系數(shù)量存在明顯差異，具體為：

圖3 長三角城市群五種知識基礎(chǔ)類型行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)子群成員空間分布Fig.3 Spatial distribution of members of five industry knowledge base types of innovation network subgroups

1）子群內(nèi)部聯(lián)系。5 種類型網(wǎng)絡(luò)的E-I 指數(shù)介于-0.87～-0.74之間⑦其中解析型網(wǎng)絡(luò)為-0.829，解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)為-0.866，象征型網(wǎng)絡(luò)為-0.847，綜合-解析-象征型網(wǎng)絡(luò)為-0.851，綜合-象征-解析型網(wǎng)絡(luò)為-0.734，E-I數(shù)值均接近于-1。，表明子群內(nèi)部城市創(chuàng)新聯(lián)系強(qiáng)度均強(qiáng)于子群間聯(lián)系強(qiáng)度。進(jìn)一步比較分析：①解析型與解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)中，上海、南京、杭州、蘇州和無錫均位于子群1，反映在以解析型知識主導(dǎo)的行業(yè)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)濟(jì)與行政中心城市間的知識聯(lián)系最為緊密。②象征型網(wǎng)絡(luò)中，蘇州、無錫、南通和湖州位于子群1，由于象征型行業(yè)知識生產(chǎn)的靈活性，知識聯(lián)系無明顯的城市等級之分，且子群1的城市數(shù)量較少。③綜合-解析-象征型與綜合-象征-解析型網(wǎng)絡(luò)中子群1的空間分布具有明顯差異，由于行業(yè)知識創(chuàng)造與交互模式的異質(zhì)性，前者的經(jīng)濟(jì)與行政中心城市聯(lián)系較為緊密，后者并無明顯的城市等級之分。④城市群西部城市安慶、池州、銅陵、宣城和馬鞍山均位于5種類型網(wǎng)絡(luò)的子群4，子群內(nèi)網(wǎng)絡(luò)密度低，行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展動(dòng)力不足，難以進(jìn)行創(chuàng)新輻射。

2）子群間聯(lián)系。5 種類型網(wǎng)絡(luò)形成的群間知識輸出、回流模式明顯不同，子群間創(chuàng)新聯(lián)系不均衡（圖4），表現(xiàn)為：①解析型網(wǎng)絡(luò)中，子群1對子群2、子群3 和子群4 的創(chuàng)新輻射強(qiáng)度明顯強(qiáng)于其他類型網(wǎng)絡(luò)，表明解析型網(wǎng)絡(luò)核心子群知識輸出能力最強(qiáng)。②其余4 種類型網(wǎng)絡(luò)中，子群4對子群1、子群2 的知識輸出能力明顯強(qiáng)于解析型網(wǎng)絡(luò)，但解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)中子群2 與子群3 不存在直接聯(lián)系，表明以解決本地商業(yè)與工程類技術(shù)問題為主的解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)子群間創(chuàng)新聯(lián)系產(chǎn)生的條件更為復(fù)雜。③以綜合型知識基礎(chǔ)為主導(dǎo)的2 種行業(yè)網(wǎng)絡(luò)中，綜合-解析-象征型網(wǎng)絡(luò)子群密度明顯大于綜合-象征-解析型行業(yè)網(wǎng)絡(luò)，表明行業(yè)知識生產(chǎn)過程中重組解析型、象征型知識的邏輯直接影響網(wǎng)絡(luò)形成的群間聯(lián)系，相較而言綜合-解析-象征型行業(yè)知識的流動(dòng)性更強(qiáng)，群間聯(lián)系更為緊密。

圖4 五種知識基礎(chǔ)類型行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)子群間聯(lián)系Fig.4 Links between subgroups of five knowledge-based types of industry innovation networks

2.3 鄰近機(jī)制分析

2.3.1 模型穩(wěn)健性檢驗(yàn) 選擇20 000 次⑧隨機(jī)置換的次數(shù)越多，回歸的結(jié)果更加精確，軟件的設(shè)置的最大次數(shù)為2萬次隨機(jī)置換進(jìn)行QAP 回歸，調(diào)整后決定系數(shù)在0.62～0.65 區(qū)間內(nèi)，決定系數(shù)的概率在1%水平下通過顯著性檢驗(yàn)，表明所選變量對不同知識基礎(chǔ)類型網(wǎng)絡(luò)形成解釋力度為62%～65%，模型測算結(jié)果較好（Liu et al.,2021）（表4）。計(jì)算最大類間差值作為臨界值判斷城際是否存在創(chuàng)新聯(lián)系，參考王俊等（2018）采用臨界值的80%和120%重新設(shè)定判斷值作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)值，構(gòu)建5種類型的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)二值矩陣，以此為因變量進(jìn)行QAP回歸，對比可得回歸系數(shù)的符號方向和顯著性未發(fā)生改變，說明模型運(yùn)行結(jié)果較為穩(wěn)健。

表4 五種知識基礎(chǔ)類型行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)QAP回歸分析結(jié)果Table 4 Results of QAP regression analysis of five types'knowledge-based industry innovation networks

2.3.2 多維鄰近對長三角城際行業(yè)異質(zhì)性知識基礎(chǔ)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的影響 據(jù)表4 可知：1）地理鄰近對解析型網(wǎng)絡(luò)影響不顯著，對其他類型網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生顯著正影響。由于解析型行業(yè)的創(chuàng)新主要依賴于抽象、普遍有效的編碼知識，長三角城際知識交換一般通過研發(fā)合作或在某一問題領(lǐng)域有相似認(rèn)知的科學(xué)家群體中進(jìn)行，具有高度的選擇性，能有效打破地理隔閡。而綜合型與象征型知識基礎(chǔ)在長三角城市群內(nèi)進(jìn)行學(xué)習(xí)交互創(chuàng)新時(shí)，主要依賴于隱性知識，面對面交流是構(gòu)建創(chuàng)新聯(lián)系的主要方式，地理鄰近能提高面對面交流的概率，促進(jìn)知識交換。2）認(rèn)知鄰近與技術(shù)鄰近對5種網(wǎng)絡(luò)的形成均產(chǎn)生顯著正影響，反映長三角城市群不同類型行業(yè)進(jìn)行知識創(chuàng)造、流動(dòng)與應(yīng)用時(shí)，在行業(yè)結(jié)構(gòu)與技術(shù)產(chǎn)出領(lǐng)域具備一定的相似度，可以減少各知識基礎(chǔ)類型的行業(yè)在技術(shù)研發(fā)、工程應(yīng)用和藝術(shù)設(shè)計(jì)等方面的障礙，有效提高知識生產(chǎn)與交互的效率。3）制度鄰近僅對解析型、解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)形成產(chǎn)生顯著正影響，對其他類型網(wǎng)絡(luò)的影響不顯著。從知識投入層面看，長三角城市群解析型與解析-綜合型行業(yè)在研發(fā)投入方面具有明顯優(yōu)勢，知識交換以研發(fā)合作為主，通過提高研發(fā)投入相似度，能降低研發(fā)合作的門檻，促進(jìn)知識交換。

多維鄰近的交互對異質(zhì)性知識基礎(chǔ)行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的影響表現(xiàn)為（見表4）：1）地理鄰近與技術(shù)鄰近交互對5種類型網(wǎng)絡(luò)均產(chǎn)生顯著正影響，表明地理鄰近與技術(shù)鄰近具有較強(qiáng)的互補(bǔ)作用，長三角城市群可通過同時(shí)縮短空間距離與增強(qiáng)技術(shù)鄰近，有效促進(jìn)不同知識基礎(chǔ)類型行業(yè)的創(chuàng)新聯(lián)系。2）地理鄰近與認(rèn)知鄰近交互對綜合-解析-象征型與綜合-象征-解析型網(wǎng)絡(luò)影響不顯著，對其他類型網(wǎng)絡(luò)影響顯著為正。綜合型知識基礎(chǔ)主導(dǎo)的行業(yè)知識創(chuàng)造動(dòng)因?yàn)榻鉀Q應(yīng)用工程類與供應(yīng)商-客戶交互中的問題，反映長三角各城市通過地理鄰近與認(rèn)知鄰近的交互雖然可在一定程度上增大行業(yè)建立創(chuàng)新聯(lián)系的潛力，但也可能因地理鄰近有利于隱性知識的交流而不利于技術(shù)保護(hù)，加劇同行業(yè)市場競爭，成為行業(yè)構(gòu)建知識聯(lián)系的障礙。3）地理鄰近與制度鄰近交互對5種類型網(wǎng)絡(luò)的影響都不顯著，表明地理鄰近的創(chuàng)新主體并沒有通過制度鄰近獲得相關(guān)的政策傾斜，原因可能是長三角各城市間存在較大的制度、體制壁壘（王越等，2018），阻礙地理鄰近的創(chuàng)新主體構(gòu)建不同類型的知識聯(lián)系。

2.3.3 控制變量對長三角城際異質(zhì)性知識基礎(chǔ)行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的影響 城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異對長三角5種類型網(wǎng)絡(luò)的形成都產(chǎn)生顯著負(fù)影響，表明城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越相近，越有利于5種知識基礎(chǔ)類型的行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成。城市行政等級對5種類型網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生顯著正影響，表明5種知識基礎(chǔ)類型網(wǎng)絡(luò)均更加傾向于在行政等級高的城市間形成。對外開放度差異對解析型與解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)形成產(chǎn)生顯著負(fù)影響，對其他類型的網(wǎng)絡(luò)影響不顯著；這表明對外開放度高的城市為解析型知識基礎(chǔ)主導(dǎo)的行業(yè)與國外先進(jìn)領(lǐng)域建立研發(fā)合作提供有利平臺(tái)，城市間對外開放水平差異越小，越容易建立解析型知識主導(dǎo)的行業(yè)創(chuàng)新聯(lián)系。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本文基于知識基礎(chǔ)理論，將知識基礎(chǔ)異質(zhì)性理解為知識動(dòng)態(tài)實(shí)踐的行為模式分類，在量化識別行業(yè)知識基礎(chǔ)類型的基礎(chǔ)上，探究長三角異質(zhì)性知識基礎(chǔ)行業(yè)形成的城際創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征與演化的基本差異與鄰近性機(jī)理，結(jié)果顯示：1）行業(yè)知識基礎(chǔ)被劃分為解析型、象征型、解析-綜合型、綜合-解析-象征型和綜合-象征-解析型5種類型。2）解析型網(wǎng)絡(luò)呈雙核結(jié)構(gòu)，其余類型網(wǎng)絡(luò)呈多核結(jié)構(gòu)，行政或經(jīng)濟(jì)中心城市主導(dǎo)解析型、解析-綜合型與綜合-解析-象征型行業(yè)創(chuàng)新聯(lián)系與發(fā)展，象征型、綜合-象征-解析型網(wǎng)絡(luò)中，常州、湖州等非行政和經(jīng)濟(jì)中心城市成為創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)，核心城市數(shù)量較多且變化較大。3）解析型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日益“緊密化”，象征型網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)“松散-緊湊-松散”、解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)“緊湊-松散-緊湊”的演變態(tài)勢，綜合型知識基礎(chǔ)主導(dǎo)的行業(yè)城際知識聯(lián)系結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定。4）解析型、解析-綜合型與綜合-解析-象征型網(wǎng)絡(luò)子群內(nèi)行政與經(jīng)濟(jì)中心城市聯(lián)系緊密，象征型與綜合-象征-解析型網(wǎng)絡(luò)子群內(nèi)知識聯(lián)系無明顯的城市等級之分；解析型網(wǎng)絡(luò)核心子群知識輸出能力強(qiáng)，其余類型網(wǎng)絡(luò)邊緣子群的知識回流能力更強(qiáng)。5）地理鄰近對解析型網(wǎng)絡(luò)影響不顯著，對其余類型網(wǎng)絡(luò)的影響顯著為正；認(rèn)知鄰近與技術(shù)鄰近對5種網(wǎng)絡(luò)的影響均顯著為正；制度鄰近對解析型、解析-綜合型網(wǎng)絡(luò)的影響顯著為正，對其他類型網(wǎng)絡(luò)的影響不顯著；地理鄰近與技術(shù)鄰近交互對5 種網(wǎng)絡(luò)的影響均顯著為正；地理鄰近與認(rèn)知鄰近交互對綜合-解析-象征型與綜合-象征-解析型網(wǎng)絡(luò)的影響不顯著，對其他類型網(wǎng)絡(luò)的影響顯著為正；地理鄰近與制度鄰近交互對5 種網(wǎng)絡(luò)的影響均不顯著。

3.2 討論

城市創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展既需要本地內(nèi)生知識，也需要外部知識，城際間知識創(chuàng)造、轉(zhuǎn)移與應(yīng)用成為重塑地區(qū)互動(dòng)關(guān)系的重要力量。異質(zhì)性知識基礎(chǔ)行業(yè)在知識生產(chǎn)邏輯、學(xué)習(xí)與交互模式、搜索與擴(kuò)散能力以及演化機(jī)制等方面存在顯著差異，長三角不同區(qū)域在創(chuàng)新系統(tǒng)構(gòu)建、區(qū)域管制和創(chuàng)新政策制定時(shí)，需要與差異化的知識基礎(chǔ)相匹配。其中，解析型網(wǎng)絡(luò)中編碼化知識的流動(dòng)性與技術(shù)的程式化能力較強(qiáng)，知識交換能夠有效打破地理隔閡，長三角城市群可通過加大研發(fā)投入、實(shí)行人才引進(jìn)政策、強(qiáng)化“產(chǎn)學(xué)研”合作、主動(dòng)嵌入全國甚至全球先進(jìn)知識網(wǎng)絡(luò)以促進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展。解析-綜合型與解析型網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)相似，但知識生產(chǎn)與交互更聚焦于本地市場與工程類問題，知識網(wǎng)絡(luò)配置具有“地方性”特征，長三角城市群通過加大研發(fā)投入、營造人才氛圍和加強(qiáng)研發(fā)合作等同樣有利于行業(yè)知識交互，但應(yīng)具備地方應(yīng)用場景，以解決本地市場、項(xiàng)目工程等問題為導(dǎo)向。象征型網(wǎng)絡(luò)主要是藝術(shù)家和設(shè)計(jì)師等群體基于項(xiàng)目合作，圍繞反映創(chuàng)造意義、美學(xué)和文化價(jià)值的設(shè)計(jì)目標(biāo)進(jìn)行知識交互而形成，受地方潮流、文化環(huán)境變化影響大，知識網(wǎng)絡(luò)的配置靈活多樣，長三角城市群可通過重點(diǎn)培育以創(chuàng)意及藝術(shù)為基礎(chǔ)的高等教育、支持音樂廳、劇院等文化及創(chuàng)意基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提供臨時(shí)項(xiàng)目合作地點(diǎn)和進(jìn)行業(yè)務(wù)輔導(dǎo)等方式提高知識交換效率。綜合-解析-象征型與綜合-象征-解析型行業(yè)由于知識生產(chǎn)與學(xué)習(xí)模式差異，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、子群聯(lián)系演化路徑明顯不同，但從行業(yè)特點(diǎn)與鄰近性機(jī)理分析發(fā)現(xiàn)，二者需對市場和項(xiàng)目工程等具備綜合認(rèn)知能力，長三角城市群可加強(qiáng)工程領(lǐng)域和應(yīng)用科學(xué)的高等教育、引進(jìn)工程型和應(yīng)用型人才，通過法律、法規(guī)和優(yōu)惠稅收政策構(gòu)建良好營商環(huán)境，促進(jìn)行業(yè)知識互動(dòng)。

本文也存在一些不足，如：1）以研究期內(nèi)行業(yè)數(shù)據(jù)的均值識別行業(yè)所屬知識基礎(chǔ)類型，在保證不同時(shí)段分類數(shù)據(jù)具有可比性的同時(shí)，可能會(huì)弱化某些行業(yè)知識基礎(chǔ)類型的動(dòng)態(tài)演化；2）基于修正引力模型構(gòu)建的城際行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)與基于流空間視角，采用跨城科技成果數(shù)、人才移動(dòng)軌跡等構(gòu)建的城際知識合作與人才移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)相比，仍屬于間接模擬；3）在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析層面，僅對不同知識基礎(chǔ)類型的行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化及鄰近機(jī)制進(jìn)行比較分析，尚未涉及不同類型網(wǎng)絡(luò)間的知識交互與創(chuàng)新影響。未來可以在分析知識基礎(chǔ)分類的時(shí)序變化基礎(chǔ)上，探討行業(yè)知識基礎(chǔ)類型的動(dòng)態(tài)演化及其對創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的影響；或在對不同知識基礎(chǔ)類型行業(yè)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建方式繼續(xù)追蹤研究的基礎(chǔ)上，分析異質(zhì)性知識基礎(chǔ)行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)間的耦合性與外部性，進(jìn)一步挖掘不同知識基礎(chǔ)類型網(wǎng)絡(luò)間的相互影響與演化機(jī)制，豐富城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)研究的視角與理論成果。