总结以上分析可知,大湾区城市群作为我国最为开放、科技积累最好的城市群之一,其区域知识合作网络的演进呈现出多元化、复杂化和结构化的特征,整体上从“广州—香港” 双核结构向“广州—香港—深圳”三核心的格局演进;深圳作为大湾区知识合作网络中的“第三极”,具有巨大的发展和提升空间;佛山和东莞在广州的辐射带动作用下,网络中心性也快速提升,具有形成“广州—佛山—东莞”创新都市圈的潜力。 将大湾区城市群建设成为世界级的创新经济湾区,构建高效协同的创新系统、优化区域创新合作网络是极有必要的。 对于大湾区城市群而言,其已经具备发展创新经济、构建创新生态系统的现实基础和“硬环境”,未来需要在消除制度壁垒、利用制度差异优势、合作协议法定化等“软环境”方面作进一步优化。 03 三大城市群知识合作网络结构演化差异的 影响因素及其解释 通过上节内容的分析可以看出,不同城市群的知识合作网络呈现出不同的空间结构特征和演化路径。本节通过构造计量模型,利用 MRQAP 回归的方法,分析不同地域因素对三大城市群知识合作网络结构的影响。在进行回归分析之前,首先对自变量进行 VIF 检验,以排除多元共线性问题。经检验,所有自变量的 VIF 值均小于3,说明不存在显著的共线性问题。 表 4 为以“MRQAP 逐步回归” 方式进行分析的结果。对于三个城市群,仅变量 Lang 不显著,即以方言为基础的地方性文化,对建立跨城知识合作并无明显的影响。事实上,科学研究本身具有规范、体系化和固定的“文化”。“科学语言”在很大程度上是统一的,即便是拥有不同的地方文化背景,来自不同民族、不同国家的学者也能运用共同的“科学语言” 进行互动与交流。 表4 基于“MRQAP逐步回归”方式分析的三大城市群知识 合作网络结构差异的影响因素估计结果 除此之外,其他大部分变量对这三个城市群知识网络结构的演化具有显著的正向影响,仅京津冀城市群的知识相似性变量和大湾区城市群的行政边界变量表现为显著的负效应。总的来说,每种因素对不同区域跨城合作网络的影响程度并不完全一致。 为了便于比较,在以上回归结果的基础上,进一步运用“MRQAP 逐步回归”(Stepwise MRQAP Regression)的方式,从筛选出的影响最为显著的地域因素中除去影响程度相对较小的地域因素。 图 5 为使用“MRQAP 逐步回归”的方式分析所得到的可视化结果。不难看出,不同影响因子对不同城市群知识合作网络的影响既有相同之处,也有不同之处。相同的是,生产总值变量和高等院校数量变量对三大城市群知识合作网络的形成均有显著的正向影响,且影响程度较高。这说明城市经济体量和创新基础设施是跨城知识合作的关键,城市规模越大、创新人力资本和基础设施越多,发生跨城合作的可能性就越高。 图5 基于“MRQAP 逐步回归”方式分析的三大城市群 知识合作网络差异的影响因素 地理距离变量仅对长三角城市群的知识合作网络有显著影响,且表现为负向影响。这说明对于长三角城市群而言,地理邻近能够促进跨城知识合作的形成。对于京津冀和大湾区城市群的知识合作网络而言,地理距离的影响并不显著。这在很大程度上是因为相比于长三角城市群,京津冀和大湾区城市群中城市间的距离较近,由地理距离造成的空间摩擦成本不足以成为阻碍跨城合作的主要因素。 具体来讲,长三角城市群内城市间的平均距离为 228.68 km(欧氏距离),而京津冀和大湾区城市群内城市间的平均距离分别为 114.75 km 和 95.14 km。基于此,大致推断出 100 km 可能是城际知识合作的“极限”距离,若超过 100 km,跨城合作的边际成本会越来越高。 列车班次变量对京津冀和长三角城市群知识合作网络的形成有显著的正向影响,而对大湾区城市群的影响并不显著。2016 年,京津冀城市群铁路网络密度为 0.95 km/km2,长三角城市群的铁路网络密度为 0.67 km/km2,而大湾区城市群的铁路网络密度仅为0.43 km/km2。 知识相似性变量对长三角和大湾区城市群知识合作网络具有正向影响,而对京津冀城市群具有负向影响。一方面,这说明京津冀城市群内城市之间既有的科技和知识基础存在比较显著的同质化现象,且不利于跨城合作的形成,因此引导差异化的互补发展是加强区域知识合作的关键;另一方面,对于长三角和大湾区城市群而言,相似的技术构成对跨城合作网络的形成有积极的作用,反映出“专业化”或“本地化经济”是长三角和大湾区知识合作网络的主要塑造因素。 行政边界变量对京津冀和长三角城市群的作用系数为正值,也就是说,在这两个区域中,位于同一行政区(省)内的城市之间产生合作的可能性更高,而位于不同行政区的城市之间产生合作的可能性较小。 对于大湾区城市群而言,行政边界变量系数为负值,说明在该区域中位于不同行政区的城市之间更容易形成合作关系。尽管香港、澳门与内地城市之间存在“一国、两制、三个关税区”的制度差异和行政阻隔,但它们与广州、深圳之间的合作联系占区域所有跨城合作的比例仍旧很高,因此,从统计结果上看,这些高强度的合作联系减弱了行政边界的影响。
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