粤港澳大湾区科技创新协同机制研究

陈 昭，梁淑贞

（1.广东外语外贸大学经济贸易学院，广东广州 510006；2.广东外语外贸大学数学与统计学院，广东广州 510006）

2019 年2 月，中共中央、国务院在颁布的《粤港澳大湾区发展规划纲要》中，提出把粤港澳大湾区建设成一个开放型、融合型的新型国际化高新技术和自主创新产业中心。2020 年5 月，科学技术部部长报告：2019 年中国全社会研发支出达2.17 万亿元，占GDP 比重为2.19%，科技进步贡献率为59.5%。另外，近年来，中国在人工智能、生物医学与数字科学等范畴的创新和应用，崭露出卓越的发展劲头，更多的人可以享受到科技进步带来的好处，使得科技创新成为构建繁荣经济社会的重要因素。由此可见，科技创新是促进经济稳健发展的基础，谁抓住了科技创新这个发展机会，谁就能较快加强硬实力和软实力，获得技术优势、赢得制胜先机。但是，近年来，贸易摩擦问题凸显，加上突如其来的新型冠状肺炎疫情，使得中国经济面临着重重挑战。科技不仅要保持长期的发展，也需要短期的拼劲。全球各个国家都在探索科技创新的发展出路，并进一步抢夺科技发展的资源，而中国经济社会正进入转型、高质量发展的关键阶段，促进科技创新发展成为迫切需要。

“十四五”提出坚持创新的战略核心地位，深入贯彻创新驱动发展战略，优化区域经济布局，促进区域协调发展。中国在“十四五”步入了新发展时期，为更好地构建新的经济发展竞争格局，很关键的一点就是要以科技创新的协同发展催生新的经济增长动能。作为我国发展潜力大的粤港澳大湾区，为优化人、财、物等科技资源配置，向产业价值链高端迈进，建设湾区国际科技创新中心，科技创新协同发展的重要性比历史上任何时候都更加凸显。粤港澳大湾区由中国香港、澳门两个特别行政区和广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆9 个地市组成。相比于全球三大著名湾区，粤港澳大湾区人口最多，有三个量级相近的超大城市——广州、深圳和香港，其中广州的突出特点是地理位置优越、辐射带动能力强；深圳的突出特点是创新氛围活跃、包容性强；香港的突出特点是对外开放水平高、国际经验丰富。然而，粤港澳大湾区9 市2 区各具特色的同时，也为统筹协同粤港澳三地形成挑战。相比纽约湾区、旧金山湾区以及东京湾区，粤港澳大湾区是在“一国两制”体制下运行的；与长三角、京津冀相比，粤港澳在政治和经济上存在一定的差异，而这些制度的多样性给协同带来好处的同时，也会带来一定的冲突。这就有必要建立一个有效的创新协同机制框架，为“发挥粤港澳大湾区科技引领优势，实现地区资源互补与产业链重构”提供有益的理论借鉴。刚步入协同创新发展新时期的湾区，科技创新协同发展程度较低且不成熟。那么，如何利用数据基础来呈现湾区较低的科技创新协同性并解释其原因呢？湾区要如何展开密切合作、统筹协同，以科技优势引领市场，建立一个有效的科技创新协同机制框架呢？

为了回答上述问题，本文根据粤港澳大湾区的实际情况，利用湾区2001—2019 年间的科技创新数据，通过建立复合系统协同度模型来测度科技创新协同度，并在此基础上对湾区科技创新的协同机制进行实证研究。相比已有文献，本文可能创新之处在于：第一，在构建复合系统协同度模型时选择城市间、区域间和部门间等多个复合系统，从人力投入、财力投入、科技产业化产出和科技活动直接产出等多方面科技创新评价指标体系来剖析协同发展的形成机理和运行过程，并在此基础上分析湾区科技创新协同发展的水平与演进趋势，这弥补了以往文献复合系统选择单一、变量选择和测度不足的缺陷；第二，基于新经济地理的3D 框架系统而全面地研究湾区科技创新协同发展的形成机制，同时分析空间个体异质性，这为党的十九大提出的“区域协调发展战略”和“创新引领发展、建设科技强国”提供了理论依据；第三，运用社会网络分析方法，更加深入且详细地剖析湾区个体间科技创新协同发展的特征，这拓展和丰富了自主创新协同的关联研究。

1 文献综述与研究假设

1.1 文献综述

纵观全球，粤港澳大湾区可以借鉴美国旧金山湾区、纽约湾区和日本东京湾区多元化的发展经验。“湾区经济”一词起源于旧金山湾区，其因港而生、依湾而兴，具备引领相邻地区产业升级、科技创新的能力，拥有强烈的外向型经济和多元化的人口与文明，以其海洋性、创新性、集聚性、宜居性、高度开放性和国际化为显著经济特征。Merewitz［1］基于公共交通阐述了旧金山湾区的愿望与现实；Volberding［2］对旧金山湾区与中国之间经济关系的崛起进行了分析，研究发现即使在经济衰退期间，旧金山湾区与中国也已形成了昭彰的利益关联；Schafran［3］跨多个尺度来研究人口、政策和资本这三个相互交织的因素对旧金山湾区经济发展的影响；Takeshi 等［4］基于土地利用模型，对东京湾区政府的工作进行了研究，从而找出影响土地使用变化的主要因素。

关于科技创新目前的研究可从三个层面来综合分析：第一，在地域层面，学者们更多地探讨省域、京津冀、珠三角、长三角的科技创新［5］；第二，科技创新研究可分为理论探讨与实证分析两种研究类别，理论探讨包括科技创新的内涵［6］、科技创新发展研究与对策研究［7］，实证分析则以科技创新资源配置效率测算［8-9］、科技创新能力评价、科技创新协同研究为主［10-11］；第三，学术界一般采用基于数理模型的定量分析方法来研究科技创新，现有常用的定量分析方法包括数据包络分析法［12］、主成分分析法［13］、空间计量［14］、复合系统协同度等。关于协同发展的研究包括从政府视角出发的政策协同、从企业视角出发的技术协同和产业协同［15］、从高校或研究机构视角出发的人才协同［16］。

在粤港澳大湾区建设的研究中，学者们对科技创新或协同发展都有所关注。在科技创新上，郭文伟等［14］的研究表明研发投入、教育程度、政府积极政策和经济发展水平皆对粤港澳大湾区的科技创新产生积极影响；徐迪威等［17］通过分析粤港澳三地的科技资源现状，提出湾区科技资源共享的标准体系结构和技术架构；王盟迪［18］根据湾区区域间的科技创新能力的差异，将湾区划分成西湾、中湾、东湾和港澳湾，探究湾区科技创新能力空间结构演变与影响因素；李燕［19］利用四种邻近维度，对粤港澳大湾区城市群的知识溢出效应与区域创新能力进行回归分析。在协同发展上，为构建粤港澳大湾区协同发展系统，应从合作共识、创新机制、利益共享、优质生活和规划机制等五个方面入手［20］，需要创新产业合理分工、发展新兴业务形式，与产业链整合机制以及国际国内市场双向扩张机制相结合，并为打造湾区多主体联系、要素丰富且高效流动的创新生态系统而提出政策思考［21］。

综上所述，关于科技创新或协同发展的研究已经比较全面和深入，但是国外对湾区发展的研究较少且局限于某个特定范围，国内关于科技创新或协同发展问题的探讨也较为局限，缺乏数据和模型支持，变量测度研究不足。现有研究多把科技创新协同发展看成一个大系统，对其内部组织与运行机制认识不充分，忽视科技创新协同研究过程。在科技创新协同发展影响因素的选择上比较单一，在复合系统协同度模型的主系统和子系统的选择中也多只考虑到某种单因素，忽略了多种因素的复杂性。另外，鲜有文献将粤港澳大湾区的科技创新和协同发展结合起来进行整体性的专题分析。

1.2 研究假设

系统论原理认为，“协同”意味着主系统中的各个子系统相互配合、同步与协作，由此孕育出来的拉动效应形成1+1>2 的效益。科技创新协同发展具有两个维度，即空间维度和组织维度。根据空间维度，粤港澳大湾区科技创新协同发展可以按城市和区域进行划分，促使湾区聚散向纵深发展，发挥扩散效应。基于科技创新能力的差异，将湾区按区域划分成西湾、中湾、东湾和港澳湾，其中肇庆、佛山和江门构成西湾，广州、中山和珠海构成中湾，惠州、东莞和深圳构成东湾，中国香港、澳门两个特别行政区构成港澳湾［18］。根据组织维度，粤港澳大湾区科技创新协同发展可以按部门划分为政产研学，充分发挥政府、企业、研究机构和高校之间的驱动、调节和自愿配置作用，合理创建湾区科技创新协同发展体系。然而，因为湾区由一线到三线的城市和两个特别行政区组成，城市间和区域间的经济水平和科技能力具有较大的差异性，由此城市间和区域间的科技创新难以同步和协调发展。近几年，虽然湾区政产学研科技创新的协同化有所发展，但在产研学之间仍存在观念不同与利益分配的矛盾，要将高校的人才培养与科研机构的科学发现转化为企业显性的竞争优势还存在诸多障碍。在此分析基础上，本文提出：

H1：湾区城市间、区域间、部门间科技创新协同发展程度较低但呈现上升趋势

一体化指多个独立的主体以某种一体格局化的方法逐渐在统一系统下相互协作的过程。《2009 年世界发展报告：重塑世界经济地理》重新建立了关于区域一体化的政策辩论体系，提出一个新经济地理3D 框架，该框架表明区域一体化是一个提高开发密度、缩短交流距离、降低分割程度的过程，并将密度（density）、距离（distance）和整合分割（division）作为解释区域一体化发展的动力因素。湾区科技创新协同发展在一定程度上可以看作是湾区多个主体科技创新与经济的一体化协同发展，由此选择密度、距离和整体分割作为湾区协同发展的动力结构。其中，密度表示湾区经济活动的强度与集聚度；距离体现出科技要素到达市场的便利程度以及所耗费的成本；整合分割代表着阻碍产品、要素流动的各种壁垒，如国际贸易保护主义、边界效应、政府干预等。根据陈昭等［22］的研究，密度因素的评价指标包括经济密度和人口密度，距离因素的评价指标包括交通密度和通信设施，而市场化程度、对外开放程度和政府干预构成了整合分割因素的评价指标体系。

粤港澳大湾区相较于全国，地区生产总值较高，由于较高的经济发展水平使得湾区具有强大的“虹吸效应”，极大地促进湾区科技产品、科技要素和服务的流动，由此将会促进湾区科技创新的协同发展。另外，广州、深圳等一线城市人口密度较高，肇庆、江门等城市人口密度较低，各城市分布不均的人口密度在一定程度上抑制了湾区科技创新发展的协调性。过高的人口密度会导致环境超载、资源分配不均，由此将会阻碍湾区科技创新的协同发展。不同城市间便利的交通条件，拉近了城市间的“距离”，加快了物流速度，提高了湾区内科技人员、科技产品和服务的流动效率，由此将会促进湾区科技创新的协同发展。而完善的通信设施和高质量的通信服务，很大程度上会提高湾区信息化程度，从而有利于湾区科技创新的协同发展。市场化改革能够为科技产品、科技要素和服务在湾区内的流动提供制度支持，同时对外开放水平的提升有利于拓展科技创新空间，而政府适当的政策引导和保驾护航也有利于湾区科技创新的协同发展。在此分析基础上，本文提出：

H2：各新经济地理要素构成粤港澳大湾区科技创新协同发展机制

H2-1：经济密度的提高能够促进粤港澳大湾区科技创新协同发展

H2-2：人口密度的适度下降能够促进粤港澳大湾区科技创新协同发展

H2-3：交通条件的便利能够促进粤港澳大湾区科技创新协同发展

H2-4：通信设施的完善能够促进粤港澳大湾区科技创新协同发展

H2-5：市场化程度的加强能够促进粤港澳大湾区科技创新协同发展

H2-6：对外开放水平的提高能够促进粤港澳大湾区科技创新协同发展

H2-7：政府的适度干预能够促进粤港澳大湾区科技创新协同发展

邻近性是粤港澳大湾区科技创新协同发展的驱动要素。一般来说，一些存在亲缘关系的企业，由于彼此相近的技术能力、相同的业务水平使得相互间的自主技术创新协同更容易实现。一些具有科研实力的高校，在学科优势互补、专业分工、地理临近的基础上，更容易通过协作共赢促进科研成果转化。如中山大学和华南理工大学都位于广州市，都是教育部直属的全国重点大学，两校经过数年的发展，如今已经形成相似的组织属性，且在科技创新合作上取得了重大进展。因为自主技术创新的邻近性特征，会使得个体之间能够传递更为丰富、更为匹配的科技知识数据，更易于建立信任关系，由此将会促进湾区科技创新的协同发展。因此，本文提出：

H3：粤港澳大湾区个体间具有自主技术创新邻近特征

2 粤港澳大湾区科技创新协同度测算

2.1 复合系统协同度模型

通过阅读文献，对各种协同度测算方法进行综合比较，本文选取复合系统协同度模型［15,23-24］对科技创新协同度进行测算。该方法具体运用程序如下：第一，建立复合系统协同度的评价指标体系，确定序参量；第二，计算基期和考察期各系统的序参量及有序度；第三，测度复合系统的协同度。本文以粤港澳大湾区科技创新协同发展系统作为研究对象，该系统中各子系统间有着相互交织的关系。

建立粤港澳大湾区科技创新复合系统S={S1,S2,…,Sn}，Sk是系统S的第k个科技创新子系统，k=1,2,…,n，科技创新子系统由多个序参量组成。子系统Sk的序参量为Xk=（xk1，xk2,…,xkj），j∈［1,n］，n≥1；子系统稳定临界点序参量分量的下限和上限分别为αkj和βkj，满足条件αkj≤xkj≤βkj。序参量分量xkj的有序度ykj计算公式为：

本文按城市、区域和部门构建3 个科技创新复合系统，分别为城市间科技创新复合系统、区域间科技创新复合系统和部门间科技创新复合系统。关于子系统的划分方法见表1。

表1 粤港澳大湾区科技创新复合系统按城市、区域和部门划分

关于序参量的权重问题，鉴于定量化分析，本文将采取客观赋权法，而王昆等［25］对熵权法、标准离差法和CRITIC 法3 种客观赋权法进行了综合比较［26］，认为CRITIC 法是一种能比较客观反映评价指标客观权重的计算方法。因此，本文将选择CRITIC 法来赋予子系统评价指标的权重λj。基于此，本文采用线性加权法测算某子系统Sk的有序度Yk，表达式为：

以T0 作为初始时刻，子系统的Sk 的有序度为Yk0，协同演化至T1 时刻，子系统的Sk 的有序度为Yk1，构建科技创新复合系统协同度C 模型为：

ωk为各子系统的权重，本文以粤港澳大湾区各城市GDP 占湾区GDP 总量的百分比代表。C∈［-1,1］，当C为正数时，意味着从T0到T1时刻，科技创新复合系统表现为协同演化发展状态，该值越大，协同度越高，反之越低；当C为负数时，意味着从T0到T1时刻，科技创新复合系统表现为非协同的无序发展状态。该模型综合探究了各个子系统的运行状况，若某一子系统有序度较高，而其他子系统有序度明显较低，则整个系统会呈现非协同的无序发展局面。另外，该模型可以表现系统动态演进过程，反映湾区科技创新协同系统的协同度水平及演化趋势。

本文借鉴冯锋等［27］的研究成果将粤港澳大湾区科技创新协同度划分为4 个等级，如表2。

表2 粤港澳大湾区科技创新复合系统按协同度等级评价标准

2.2 科技创新评价指标

基于客观性、可操作性、科学性原则，本文结合相关文献，选择合理且决定性强的序参量，从人力投入、财力投入等投入指标和科技产业化产出、科技活动直接产出等产出指标这两方面构建粤港澳大湾区科技创新评价指标体系，见表3。在表3 中，R&D 人员反映人力资源投入的数量，科技活动人员反映人力资源投入的质量，普通高等学校在校学生数和研究生在学人数反映人力投入的教育水平；R&D 经费反映开展研究与开发活动的内部支出，R&D 经费占GDP 的比重反映财力投入的强度，地方财政科技拨款和地方财政科技拨款占地方财政支出的比重反映政府对科技创新的财力投入，科技经费内部支出反映科技活动投入的资金量；新产品出口反映高新技术产品在国际市场的竞争能力，其他科技产业化产出指标反映科技创新产业化产出能力；科技活动直接产出等指标反映科技自主创新能力。

表3 粤港澳大湾区科技创新评价指标体系

2.3 协同度的测度及评价

本文选取2001—2019 年粤港澳大湾区城市间、区域间和部门间的科技创新相关数据，数据来源于《广东统计年鉴》《广东科技年鉴》《香港统计年刊》《澳门统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及广东地方科技指标数据库系统。为消除不同量纲对数据结果的作用，本文将使用均值-标准差法对各项原始数据进行标准化处理，其方法用公式表示为：为标准化后的数据。

关于粤港澳大湾区科技创新协同度的测算，首先将2001—2019 年粤港澳大湾区的科技创新相关数据代入公式（1），计算出各子系统序参量分量的有序度；其次利用CRITIC 法计算出各子系统评价指标的权重；然后利用公式（2）的子系统有序度模型，计算出不同年份城市间、区域间和部门间科技创新子系统的有序度，结果见图1 至图3；最后以2001年的子系统有序度为基准，利用公式（3）的复合系统协同度模型测算出2002—2019 年粤港澳大湾区城市间、区域间、部门间的科技创新复合系统整体协同度，见图4。

图1 城市间各子系统有序度及整体协同度

图2 区域间各子系统有序度及整体协同度

图3 部门间各子系统有序度及整体协同度

图4 城市间、区域间和部门间的整体协同度

从图1 至图3 的粤港澳大湾区科技创新子系统的有序度结果来看，2001—2019 年期间，粤港澳大湾区城市间、区域间和部门间科技创新子系统的有序度随时间的推移而逐渐提高，各子系统的有序度存在差异性。就城市间各子系统有序度而言，香港的有序度最高，广州、深圳、佛山的有序度次之，惠州、东莞、中山、珠海、澳门的有序度处于中等水平，江门和肇庆的有序度相对较低。就区域间各子系统有序度而言，港澳湾的有序度最高，东湾有序度次之，中湾有序度处于中等水平，西湾有序度相对较低。就部门间各子系统有序度而言，高校的有序度最高，政府有序度次之，企业有序度处于中等水平，研究机构的有序度相对较低。概括而言，高有序度的子系统科技创新将会引领整体的科技创新，而整体科技创新又会带动低有序度子系统的科技创新。因此，从粤港澳大湾区协同发展的良性视角出发，各个子系统科技创新的发展应争取超前于整体性科技创新的发展。

从图4 的粤港澳大湾区城市间、区域间和部门间科技创新的整体协同度来看，2002—2019 年期间，城市间、区域间和部门间各子系统科技创新存在一定程度的协同关系，整体协同度皆属于低度协同发展状态，并且呈现震荡上升的趋势。这是由于城市间、区域间和部门间各子系统科技创新的有序度存在一定差异，从而使得湾区整体协同度皆处于较低水平。就协同度具体发展趋势而言，大致可以将粤港澳大湾区城市间、区域间和部门间科技创新协同演化进程分为三个阶段：第一阶段为2002—2008 年，整体协同度逐步下降，从低度协同状态演化为2008 年的非协同状态，这是因为全球性的金融危机造成国际金融体系的重构，危机通过我国的外贸出口、企业引进外资和国内金融市场来影响湾区的科技创新发展；第二阶段为2009—2013 年，整体协同度上升缓慢且停滞在较低水平，科技创新资源在各地分布不均衡、配置落差较大，技术、资本、人才、信息的溢出效应较弱，科技创新要素在各地的流动受阻，从而使得湾区科技创新的协同发展进度迟缓；第三阶段为2014—2019 年，整体协同度较快上升，城市间、区域间和部门间各子系统科技创新向较高程度协同演化，但2018 年城市间、区域间和部门间的整体协同度分别为0.16、0.153 和0.168，仍处于低度协同发展状态，科技创新协同效应不够明显，存在较大的上升空间。

3 粤港澳大湾区科技创新协同机制实证分析

3.1 模型构建及变量说明

3.1.1 模型构建

根据上述文献回顾与理论分析，为深入分析构成粤港澳大湾区科技创新协同机制的各新经济地理要素的运行机理与作用水平，本文设立如下面板模型：

其中，i表示城市，t表示年份，syn 表示科技创新协同度，ecd、pod、trd、tel、mkd、open、lngov分别为新经济地理3D 框架下的经济密度、人口密度、交通密度、通信设施、市场化、对外开放和政府干预等变量指标，为控制变量，εit表示随机扰动项。

3.1.2 变量说明

根据数据的可得性和有效性，本文以粤港澳大湾区9+2 个城市作为研究对象，选取的样本观测时间为2002—2019 年，零星几个缺失数据通过插值法来推算补全。所选取的变量中，珠三角九市的数据来自广东统计年鉴、广东科技统计年鉴和广东地方科技指标数据库系统；香港和澳门的统计数据由香港政府统计处与澳门统计暨普查局所发布的统计年刊整理得到。变量说明见表4。为防止异方差的产生，对政府干预和地区经济发展水平这两个变量取对数。本文运用计量经济学软件Stata15.0 进行科技创新协同机制的实证分析。

表4 变量说明

表4（续）

对于被解释变量粤港澳大湾区科技创新协同度syn，本文运用复合系统协同度模型来测算，将科技创新和经济发展作为子系统，科技创新子系统的序参量分量为表3 的评价指标，城市经济发展的序参量分量包括GDP、人均GDP、进出口总额和固定资产投资额等评价指标（范厚明等［23］）。利用这些评价指标的统计数据，以2001 年的子系统有序度为基准，便可计算出9 市2 区2002—2019 年间的粤港澳大湾区科技创新复合系统协同度的面板数据。

对于解释变量，由表4 各个变量指标的计算方法测算出的数值来表示。

对于控制变量，本文借鉴陈昭等［22］的做法，将外商直接投资与地区经济发展水平作为控制变量。

3.2 实证分析

为了避免“伪回归”的情况，本文在实证分析之前对面板数据进行了单位根和协整检验，验证了变量具有协整性。为研究各新经济地理要素对粤港澳大湾区科技创新协同度的影响水平，本文先经过VIF 检验判别模型不存在严重的多重共线性问题，然后利用公式（4）进行估计，结果见表5。表5 中的模型（1）为OLS 回归结果，模型（2）为考虑了组间异方差与组间同期相关稳健的“面板校正标准误 差”（Panel-Corrected Standard Error，PCSE）的长面板估计。本文主要以表5 的第（1）列回归结果进行分析，模型（2）的回归结果作为参照，使得结果更加稳健，模型（3）至（6）分别以西湾、中湾、东湾、港澳湾的分样本进行回归分析。

表5 回归结果

表5（续）

根据表5 的回归结果，粤港澳大湾区经济密度的提高对其科技创新的协同发展呈现促进作用，但是不显著。粤港澳大湾区利用其经济发展水平较高的优势，统筹创新与科技合作，建立粤港澳三地资源共享、功能互补、产业联动的科技创新带，从而促进粤港澳大湾区科技创新协同发展。人口密度的提高对其科技创新协同发展有显著的抑制作用，人口密度每增加1 个单位，科技创新协同发展程度就将减少0.415 个单位。这是由于湾区内人口数量庞大，且多为外来务工人员，人口流动性较大，而西湾地区人口密度小，中湾的广州、东湾的深圳和港澳湾人口密度大，人口密度分布不均，难以进行科技协作，从而人口密度的适度协调才能更好地促进粤港澳大湾区科技创新协同发展。交通密度的提高没有促进其科技创新协同发展程度。根据计算结果，内陆偏远地区的肇庆的人均公路里程是广州的5.8 倍，是深圳的62.76 倍，由于人均公路里程在各城市间悬殊较大，从而抵消和遏制了粤港澳大湾区科技协同创新的发展程度。但是湾区长期以来注重交通设施建设，海陆空交通物流网络发达，这些交通基础设施的不断完善极大地提高了运输效率，是有利于促进湾区科技创新协同发展的。通信设施的完善显著地促进了湾区科技创新的协同发展，通信设施每提高1 单位，协同度将提高0.029 个单位。湾区完善的通信设施和高质量的通信服务，大大地提高了湾区内信息化程度，从而促进了其科技创新协同发展。市场化、对外开放水平的提高和政府干预都显著地促进了粤港澳大湾区科技创新协同发展程度，市场化程度和对外开放水平每提高1 单位，协同度将分别提高0.234 和0.037 个单位，而政府干预每增加1%，协同度将提高0.088 6 个单位。湾区高水平的市场经济，促进了科技各要素的自由流动，从而提高了科技创新协同度。湾区对外开放水平的提高能够吸引更多的外商投资以及引进更多先进的技术和管理经验，从而提高科技创新协同度。此外，政府的一系列相关政策事件，如2019 年发布的《粤港澳大湾区发展规划纲要》为湾区科技创新协同发展予以引导，从而促使其发展。从控制变量的回归结果来看，外商直接投资与地区经济发展水平都对湾区科技创新协同发展程度产生了显著的积极影响，湾区的科技创新协同发展离不开外商投资和具有活力的经济实力。

根据湾区各区域不同的资源禀赋和地理区位，表5 的模型（3）至模型（6）表现了西湾、中湾、东湾和港澳湾等各区域科技创新协同发展的空间个体异质性问题。对于西湾，人口密度、政府干预都显著地促进其科技创新协同发展程度，市场化和地区经济发展水平也促进了科技创新协同度但不显著。肇庆、江门人口密度低，科技活动人员投入不足，实现湾区创新人才便利流动才有利于促进湾区科技创新协同度的提高。为进一步推动落实企业科技创新税收优惠政策，佛山市政府降低企业研究开发成本，提升企业科技创新能力。对于中湾，对外开放、政府干预、外商投资和地区经济发展水平均显著地促进了协同度，通信设施和市场化也促进其协同度但不显著。广州作为“综合性门户城市”，能够为粤港澳大湾区的科技创新发挥重要辐射作用。中山市为落实创新驱动发展战略，积极推动科技体制改革，为全市经济社会发展提供强有力的创新动能。珠海是粤港澳大湾区重要节点城市，市场化程度高，这在一定程度上促进了湾区科技创新协同度。对于东湾，市场化、对外开放和外商投资均显著地促进了协同度，经济密度、通讯设施和地区经济发展水平也促进其协同度但不显著，而人口密度显著地抑制了科技创新的协同发展。深圳作为“国家创新型城市”，深入实施创新驱动发展主战略，激发科技创新源动力。惠州聚集国内外创新资源，改善创新环境，发挥科技创新在加快转型升级中的支撑引领作用。东莞持续加强国际科技合作交流，促进海外科技金融资源落户东莞，学习国外知识产权管理经验，不断促进湾区科技创新的协同发展。对于港澳湾，地区经济发展水平显著地促进了协同度，对外开放、政府干预和地区经济发展水平也促进其协同度但不显著，而人口密度显著地抑制了科技创新的协同发展。

3.3 稳健性检验

3.3.1 基于更换因变量的稳健性检验

本文首先对模型进行因变量更换来进行稳健性检验，利用以投入指标和产出指标作为子系统的协同度作为新的被解释变量，其回归系数符号和显著性水平与前文的估计结果相比，无本质性变化。因此，本文认为上述研究结果稳健，即因变量的变换不会影响粤港澳大湾区新经济地理因素对协同度存在影响作用的结论。

3.3.2 基于经济结构变动的稳健性检验

系数的平稳性对于回归模型来说是非常关键的，若对“结构变动”（structural break）的存在性未加考虑，也是一种模型设定误差。本文对粤港澳大湾区经济是否在2008 年发生结构变动进行检验，结果发现，邹检验的统计量为0.619，P 值为0.432 5，故不能拒绝“没有结构变动”的原假设，即认为粤港澳大湾区科技创新协同发展函数在2008 年并没有发生结构变动。该检验结果又一次证明了模型结论的稳健性。

4 扩展分析

4.1 研究设计

合作申请专利是自主技术创新能力的代表，本文根据李文辉等［30］的研究，将粤港澳大湾区合作申请专利信息作为研究对象，基于社会网络分析法来探究湾区个体间科技创新协同发展的特征。若专利申请人包括两个或两个以上的不同个体，即可认为这些个体间建立了自主技术创新协同关系。根据社会网络分析方法，湾区自主技术创新协同发展网络以湾区内各具体创新个体作为节点，以个体间的专利合作申请关系作为边，以合作申请专利数量作为权重来构建加权无向网络，并使用Python 软件进行可视化分析。

节点指列入自主技术创新协同的个体，其数量的多少反映出网络规模的大小，表示为：N=|V|。边数指整个社会网络所连接的数目，即湾区自主技术创新协同个体间的合作申请专利关系数，表示为：M=|E|。节点数和边数均用以衡量社会网络的规模。网络密度指社会网络中实际连接数与潜在连接数的比值，用以衡量网络的紧凑程度，可表示为：

节点度表示与该节点存在关联的边的数目，即某个个体协同对象的综合数目，反映出湾区自主技术创新协同的广度，表示为：

如果节点i与节点j之间存在关联边，则aij=1，反之aij=0。

节点强度表示与该节点相关联的所有边的权重之和，即湾区个体间自主技术创新协同合作申请专利的数量，反映出自主技术创新协同的深度，表示为：

式（7）中，W（i，j）为节点i与节点j之间连边的权重。

本文的专利数据来源于国家知识产权局官网，在官网上找到专利检索项，在高级检索中基于“申请（专利权）人”一项分别对湾区创新个体进行检索，将相关专利信息建成原始数据库。当“申请（专利权）人”不少于湾区中的两个创新个体时，则认为自主技术创新协同关系产生。自主技术创新个体包括中山大学、华南理工大学、暨南大学、华南师范大学等四所双一流高校，香港理工大学、香港城市大学、香港科技大学、香港中文大学和香港大学等五所世界百强大学，还包括华为、腾讯等21 家世界五百强企业。本文主要基于该选定的个体对原始数据库进行人工筛选。若“申请（专利权）人”包含分布在湾区之外地区的专利，只提取湾区之内的专利信息。数据整理发现，最早开展合作申请专利时间是2002年，“申请日”截至2020 年10 月12 日。

4.2 实证分析

根据社会网络分析法，生成湾区个体间自主技术创新协同总体网络图，由于篇幅所限，仅列出指标排名前20 的情况，见图5。

图5 粤港澳大湾区个体间自主技术创新协同总体网络示意图（简图）

从整体层面来看，网络规模整体节点数为54，网络边数为256，网络密度为0.178 896，这说明湾区协同网络规模较大，但是网络紧凑程度不足。而在指标排名前20 的个体情况中，网络规模节点数为20，网络边数为102，网络密度为0.536 842，这意味着在具备较强自主技术创新能力的个体中，协同网络紧凑程度会加强。从节点层面来看，根据图5的边的粗细反映的权重，总体上华南理工大学、中山大学、中国南方电网有限责任公司、暨南大学、华为技术有限公司和腾讯技术（深圳）有限公司在协同网络中的权重较大，其中华南理工大学、中山大学和暨南大学位于网络中心。节点度代表与之开展自主技术创新协同关系的关联程度。从节点度来看，排名前三的个体依次排列为华南理工大学、中山大学和华为技术有限公司。这意味着拥有较强科研实力的大学是推进粤港澳大湾区自主技术创新协同广度的“主引擎”。从节点强度来看，排名靠前的个体依次排列为华南理工大学、中山大学、暨南大学、华为技术有限公司、腾讯技术（深圳）有限公司和香港理工大学等。这意味着推动粤港澳大湾区自主技术创新协同深度提升的核心个体，以高校为主，创新机构次之。总的来说，粤港澳大湾区自主技术创新协同的广度和深度主要依靠高校来推动，特别是9 市内的高校和香港的世界百强大学；其次发挥重要作用的是入选全球百强创新机构的华为和腾讯两家公司，其进一步巩固了粤港澳大湾区国际创新中心的地位；而澳门的高校和企业与粤港间的自主技术创新协同都极少，需要进一步加强。由此可见，粤港澳大湾区个体间具有显著的自主技术创新邻近特征，如邻近的地理因素、相似的组织属性和相近的技术水平等，使得个体之间能够传递更为丰富、更为匹配的科技知识数据，更易于建立信任关系，从而促进湾区科技创新的协同发展。

5 结论及政策启示

5.1 结论

《粤港澳大湾区发展规划纲要》明确指出要将粤港澳大湾区建设成为具有全球影响力的国际科技创新中心和“一带一路”建设的重要支撑，为经济社会发展提供持久动力。在当前不确定的国内外环境中，系统而又全面地研究湾区科技创新的协同发展显得极为迫切与必要。根据湾区的实际情况，本文利用湾区2001—2019 年间的科技创新数据，通过建立复合系统协同度模型系统而又全面地测度科技创新协同度，并在此基础上从新经济地理的视角来探讨粤港澳大湾区科技创新的协同机制，最后运用社会网络分析方法研究湾区个体间科技创新协同发展的特征。

根据实证分析的结果，得出的基本结论包括：第一，粤港澳大湾区城市间、区域间、部门间的科技创新协同度较低但发展趋势呈上升态势，各子系统有序度的差异性是导致协同度较低的重要因素；第二，在新经济地理的3D 框架下，经济密度、交通便利、通信设施、市场化、对外开放和政府干预等的发展都对科技创新的协同度产生积极影响，但人口密度的增加没有提高其协同度，这些经济地理要素构成协同机制系统，同时呈现空间个体异质性；第三，在拓展分析中，社会网络分析方法表明，粤港澳大湾区个体间具有自主技术创新临近特征，推动湾区自主技术创新协同广度和深度提升的核心个体，以高校为主导，如华南理工大学、中山大学和香港理工大学，其次发挥重要作用的是入选全球百强创新机构的华为和腾讯两家公司，其进一步巩固了粤港澳大湾区国际创新中心的地位。

5.2 政策启示

立足于以上研究结论，可得出以下政策性启示：第一，为加强粤港澳大湾区城市间、区域间、部门间科技创新协同发展趋势上升的劲头，需依据各城市、各区域和各部门科技创新发展的不同特征进行具体分析，调整科技创新结构，强化科技创新辐射带动作用，重视科技要素投入的均衡性，挖掘科技创新落后地区的后发潜力，从而不断缩小湾区各子系统科技创新有序度的差异性。由此，应抓住粤港澳大湾区协同发展契机，充分利用科技创新协同发展能力较强的香港、广州、深圳和佛山等城市的创新资源、市场渠道、供应链等优势，通过建立专业化众创空间、协同创新共同体等方式带动产业链上下游中小企业协同创新，同时大力推动关键核心技术攻关，加大重大科技项目的实施和支持力度。还应注重挖掘有序度处于中等水平的惠州、东莞、中山、珠海和澳门的科技创新潜力，进一步提升科技创新发展的进步空间。另外，积极寻找解决子系统有序度较低（江门、肇庆）的对策措施，扭转其科技创新协同能力落后的局面，尽可能避免其对湾区科技创新协同化发展进程的影响。第二，根据新经济地理要素对粤港澳大湾区科技创新协同发展的作用效果，有针对性地解决这些构成协同机制系统的各个因素。具体而言，就是在保持经济稳健发展的同时，逐步促进交通的便利化和通信设施的完善性，以适度的政府干预来提升城市、区域和部门间的能动性和多元化，减少各种壁垒，进一步促进市场化和对外开放。虽然人口密度对湾区科技创新协同发展程度呈现消极作用，但并不表明要减少人口，而是要制定适当的政策措施促进人口密度的均衡分布。此外，根据西湾、中湾、东湾和港澳湾的资源禀赋和区位特征，综合多区域、组织和学科力量，统一领导、协同推进科技创新的发展。第三，从粤港澳大湾区个体间自主技术创新协同来看，科技创新的协同发展应充分激发湾区内各创新个体的能动性与积极性。华南理工大学、中山大学和香港理工大学等高校，华为技术有限公司、腾讯技术（深圳）有限公司等创新机构在湾区自主技术创新协同发展中作用凸显，应发挥其带头引领作用。大力加强澳门的高校和企业与粤港间的统筹协调，根据优势互补和专业分工的原则，推动合作共赢，建立彼此间的科技创新平台，在协同创新中服务整个湾区的科技协同发展。另外，激励高校、企业、科研机构等科技创新主体开展协同创新，有效发挥各创新主体的作用，推动粤港澳大湾区内政产学研及科技成果转化等方面的创新合作。