长三角议事厅｜从发明专利看长三角技术关联演化特征

长三角区域以其优质的人才、科技资源、制造业基础和产业链优势，正在加速构建创新共同体。区域技术关联作为促进创新合作的重要纽带，推动了区域科技成果的转化和市场应用。本文探讨了长三角区域的技术关联特征及其驱动因素，旨在为提升区域创新水平提供关键参考。长三角技术关联的特征与演化趋势

本文主要采用授权发明专利来测度长三角区域专利数据层面上的技术关联。专利数据来源于incopat专利数据库，选取2000、2005、2010、2016年等关键年份专利数据进行分析，核心解释变量和控制变量主要来源于2001-2017年《中国城市统计年鉴》和长三角各省市和地级市2001-2017年统计年鉴数据，地理区位等数据来源于中科院资源环境数据云平台提供的中国地级市矢量数据。基于这些数据，我们发现：

长三角区域“技术空间”呈现显著积聚效应且具有动态演化特征

长三角地区发明专利高度集中在少数技术类别上，整体发明专利强度差异较大（图1）。据统计，2016年排名前五的授权专利总量约是排名后五的355倍，平均差距高达1982个。长三角区域的发明专利集中在B23机床制造、其他未分类的金属加工、H01基本电气元件、H04电通信技术等领域。这些技术形成了专利层面的“增长极”，突显出装备制造业和电子信息产业在长三角的集聚优势。

图1 长三角区域“技术空间”示意图  本文图表均为作者自绘

在技术关联性方面，长三角区域表现出显著的动态变化特征。2016年，长三角区域发明专利的技术关联整体平均值为0.2199，其中68%以上的专利对关联值在0至0.4之间，关联值高于0.7的专利对仅占2.8%（共137对），显示大多数专利间的技术关联水平较低。纵观时间演变，关联度超过0.4的专利对数从2000年的925对增加到2016年的1573对，表明随着专利数量的增长，专利间的技术关联性也在增强。新技术的出现不仅依赖于原始创新，还可通过已有技术的重新组合得以实现。

长三角区域技术关联密度具有增大趋势但差异明显

长三角区域技术关联密度的差异化格局逐渐显现，并呈现“核心-边缘”分布。以合肥、上海、杭州、宁波为核心的“Z”字形技术密集区逐渐形成，从而降低了新技术进入区域的难度，促进了区域内城市间的创新合作。这一核心区域的技术关联密度城市数量从2000年的4座增加到2016年的8座，反映出创新资源向高技术能力城市聚集的趋势。

长三角区域城市技术关联密度的均值呈现增大趋势，表明区域内技术发展具备规模效应和范围效应。随着新技术进入长三角的难度逐步降低，城市间的技术合作壁垒也在减弱。区域技术关联的空间格局呈现“核心-边缘”结构，核心分布从相对孤立分布转向以合肥、上海、杭州、宁波为核心的“Z”字形分布。

具体而言，高技术关联密度的城市数量从2000年的上海、杭州、南京、苏州等4市增加到2016年的合肥、南京、无锡、苏州、上海、杭州、绍兴、宁波等8市，主要集中于创新能力较强的区域以及其周边，并呈现稳定增长。低技术关联密度的城市则主要位于长三角北部、西部和西南部边缘，且数量逐步减少，显示出区域技术关联的整体提升和结构优化。

政府、高校、企业对技术关联密度的影响

基于区域创新系统理论，我们选取每万人大学生数量和城市科技支出占财政收入的比例，分别代表大学的创新能力和政府的支持力度。同时，选取城市经济发展水平（GDP增长率）、城市对外开放度（实际使用外资占GDP比重）、城市产业结构（第二产业占比）作为控制变量。

通过对2000年、2006年、2011年和2016年长三角区域政府支持、大学能力、企业能力与技术关联密度的多元回归分析，我们发现政府支持的回归系数不显著，表明政府在市场研发活动支持方面存在一定的脱节，对提升技术创新效率帮助有限。大学能力的回归系数在四个年份均显著为正，但数值波动较大，从2000年的0.813下降至2016年的0.569。企业能力的回归系数在所有年份均显著为正（0.01水平），说明企业能力对于城市技术关联密度的影响为正向且保持相对稳定。随着时间推移，企业影响逐渐呈现超过大学的趋势，说明其不仅推动了研发成果的转化，还对创新效率的提升具有驱动作用。

这一发现契合区域创新系统理论中对政府、大学和企业角色的描述：政府作为引导者和维护者，提供制度与基础设施支持；大学则作为创新知识和人才的源泉，主要贡献在于原始创新，距技术应用仍有一定距离；而企业作为市场驱动的创新主体，结合需求进行研发投入，承担成果转化的核心责任。

为进一步探讨不同技术关联密度城市的政府支持、大学能力和企业能力的影响是否存在异质性，我们将长三角区域不同城市分为技术关联密度高和技术关联密度低两类（表1）。结果显示，政府科技支出对这两类城市的影响无显著差异；大学在塑造技术关联密度方面存在异质性，可能因为低密度城市的大学数量相对较少，对技术关联密度的提升作用较小；而企业能力对不同技术密度城市的影响则表现出差异性，高技术关联密度的核心城市通常拥有更多具备创新能力的企业，因此对技术密度的正向作用更为显著。

表1 长三角城市技术关联密度划分

图2 长三角区域技术关联演化驱动机制示意图

构建高质量区域协同创新网络的政策建议

基于上述研究发现，我们建议从以下几方面发力，加强长三角科技协同，促进科创共同体高质量发展。

发挥技术核心城市带动作用

长三角区域的技术关联密度正在持续增强，并呈现出技术专业化与集聚优势明显的特征。区域内城市技术关联密度逐渐从“核心-边缘”结构向更为紧密的网络转变，逐步形成以合肥—上海—杭州—宁波为核心的“Z”字型分布。这一分布格局的转变与长三角高铁交通网络的完善及经济结构布局高度契合。此外，随着长三角一体化和产业转移政策的深入实施，技术关联密度由核心带动周边的模式逐步向区域协同发展转型。因此，建议进一步发挥上海、杭州、合肥等核心城市的引领作用，助推长三角科技创新共同体的高质量发展。

加强企业在创新体系中的核心作用

研究显示，政府支持、大学能力和企业能力在提升城市技术关联密度方面作用各异。政府支持在塑造区域技术关联密度上影响较弱；企业能力的正向促进作用显著且稳定；大学对技术关联密度的促进作用也为正，但相较企业而言较弱，且存在较大波动。因此，今后应进一步突出企业在创新中的核心作用，并联合区域内大学和科研机构建立科技创新联合体，以推动关键技术的联合攻关。

区分不同城市的功能定位

在不同技术关联密度的城市中，大学和企业的促进作用存在显著差异。大学对高技术关联密度城市的正向作用显著，而对低技术关联密度城市影响不大；企业对两种类型的城市均有正向促进作用，且在高技术关联密度城市中作用更为显著。由此可见，下一步应明确不同城市在长三角一体化发展中的功能定位，高技术密度城市可以重点聚焦于知识创新和科技成果转化，而低技术密度城市则应强化创新基础设施建设，以更好地融入区域创新网络，实现长三角一体化的高质量协同发展。

【本文作者曹贤忠系华东师范大学城市发展研究院教授、博士生导师，上海城市发展协同创新中心副主任；陈波系北京长城战略咨询有限公司区域咨询师；郝均系河南财经政法大学资源与环境学院讲师。本文改写自作者发表于《世界地理研究》2023年第10期的论文长三角城市技术关联演化特征与影响因素分析】

-------

“长三角议事厅”专栏由教育部人文社会科学重点研究基地·华东师范大学中国现代城市研究中心、上海市社会科学创新基地长三角区域一体化研究中心和澎湃研究所共同发起。解读长三角一体化最新政策，提供一线调研报告，呈现务实政策建议。