城市韧性与科技创新水平耦合协调发展研究——以长三角城市群为例

邹蔚 ，王兴宇，万凤娇 ，武亚丽

（1.武汉城市圈制造业发展研究中心，湖北 武汉 430056；2.江汉大学 商学院，湖北 武汉 430056；3.国家税务总局咸宁市咸安区税务局，湖北 咸宁 437000；4.国家税务总局咸宁市税务局第二稽查局，湖北 赤壁 437300）

城市是人类社会生活的重要载体，也是文明进步的主要平台。随着城市规模和现代化水平的不断提高，城市面临的不确定性也随之增加，提高城市韧性是推动城市建设、促进城市经济可持续发展的重要保障[1]。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中指出，要不断提高城市治理水平，增强城市韧性，“安全、有韧性、可持续发展的城市”也成为联合国2030 年可持续发展的重要议题之一[2]。

城市发展与城镇化进程的不断推进催生了城市群，中国拥有多个兼具发展潜力与发展活力的城市群，由安徽、江苏、浙江及上海等27 个城市组成的长三角城市群，是中国开放格局和现代化建设大局中具有举足轻重地位的区域。《长江经济带发展报告（2019—2020）》相关数据显示，长三角城市群以全国2.3%的土地面积，集聚了11.8%的常住人口，创造了20.6%的经济总量，对中国社会经济高质量发展具有重要的影响和支撑作用。长三角城市群常住人口城镇化率约为68.4%，比全国人口城镇化率（60.6%）约高8 个百分点，城镇化进程也在加速推进，此外长三角城市群还拥有全国约1/4 的“双一流”高校，年科研经费支出和有效发明专利数均占全国1/3 左右，是中国重要的科技创新高地。从2010 年国务院正式批准实施《长江三角洲地区区域规划》，到2016 年通过《长江三角洲城市群发展规划》，再到2019 年印发《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，长三角城市群在国家战略中的地位不断提高。

然而，长三角城市群社会经济的高速发展也导致了社会结构发生巨大变化，面临的风险也日益多元化。一方面，城镇化进程的快速推进与城市承载能力的不匹配，导致长三角城市群“城市病”频发，降低了城市对风险的承受能力[3]；另一方面，过度追求工业经济的发展导致的各种自然灾害，严重制约了长三角城市群的可持续发展。在新发展阶段，长三角城市群要实现长远发展并建成最具经济活力的世界级城市群，就必须不断提高城市群抗风险和抵御各种不确定因素的能力，增强城市韧性。科技创新作为第一生产力，在推动城市可持续发展、提高城市韧性中发挥着不可或缺的作用，中国城市群的高质量发展离不开科技创新，城市群基础设施体系和功能的完善同样离不开科技手段的支撑，拥有丰富科技创新资源和良好基础设施的城市通常能及时有效预警灾害，降低损失，因此城市科技创新水平在很大程度上影响着城市的韧性。但如何在新发展格局下依靠科技创新驱动不断提升城市韧性，促进中国城市群实现可持续、高质量发展，是亟待解决的现实问题。基于此，深入探究长三角城市群城市韧性与科技创新水平的耦合协调发展程度及特征，具有重要的理论与现实意义。

1 文献综述

“韧性”一词起源于拉丁语“resilio”，意为事物被改变后恢复到原状态[4]。1973 年，HOLLING[5]首次将“韧性”的概念引入到生态学领域，并区分了生态韧性和工程韧性。21 世纪初，随着“韧性”理念被引入到城市的建设与发展中[6]，城市韧性的相关研究也逐渐增多。就现有研究而言，国内外学者大多从理论和实证两个方面展开对城市韧性的研究。

在理论研究方面，对城市韧性内涵的探讨是研究的重点之一，视角涉及城市学[7]、灾害学[8]、生态学[9]等多个领域。早期的研究单一地将城市韧性定义为城市应对威胁所具备的恢复能力[10]。随着研究深入，不同学科的学者对城市韧性内涵的界定均有所侧重，更强调城市韧性的包容性与综合性，如JHA 等[11]认为城市韧性是社会、经济、设施和制度韧性的结合；周利敏[12]认为城市韧性不仅是城市的重组能力，还包括学习、吸收外界干扰及快速恢复等方面的能力；孙阳等[13]和张明斗等[14]将城市韧性从社会和经济发展、生态及基础设施四个方面来解构，并指出城市韧性是多种因素集聚发展的过程，每个因素的变化都将影响城市韧性的强弱；赵瑞东等[15]认为城市韧性不仅包含生态、制度、社会、经济等多元因素，还需要政府、社会、社区等多方力量的参与。除了对城市韧性内涵进行探讨，学者们还对城市韧性的管理框架[16]和分析框架[17]等进行了深入研究。

城市韧性的实证研究主要包含城市韧性的测度及与其他因素的耦合研究。学者们通过构建不同的指标体系，运用时空测度动态模型[18]、系统动力学模型[19]、地理加权回归模型[20]、熵值法[21]等多种模型和方法来测度城市韧性。如MOSER 等[22]从城市体系服务、健康福祉、经济社会、领导力与战略四方面搭建城市韧性的评价框架；孙亚南等[23]对中国江苏的城市韧性进行测度，并考察了城市韧性空间的相关性特征；刘彦平[24]从文化、经济、社会、环境、形象五个方面构建指标体系对中国288 个城市的韧性系统发展进行测度。城市韧性与其他因素的耦合研究主要包含城市韧性与城镇化水平[25]、土地利用效率[26]、经济发展水平[27]的耦合研究等。

综上所述，国内外现有研究已对城市韧性进行了深入的探索，但鲜有文献对城市韧性与科技创新水平的耦合协调发展进行探究。在中国高质量发展的背景下，科技创新作为不断推动社会进步的重要动力以及实现可持续发展的必然手段[28]，必将为城市发展贡献巨大力量，也必将纳入城市韧性相关研究的范畴[29]。因此，本文以长三角城市群为主要研究区域，综合运用熵值法、耦合度模型等方法来探究长三角城市群城市韧性与科技创新水平的耦合协调发展程度及其特征，为推动长三角城市群的可持续发展，建成全国发展强劲活跃增长极及全国高质量发展样板区提供有价值的参考。

2 城市韧性与科技创新水平交互耦合机理

城市韧性与科技创新水平相互促进、相互依赖，二者存在交互耦合的关系，如图1 所示。城市科技创新水平对城市韧性起着重要支撑作用，分别表现在城市的经济、环境、基础设施、社会韧性等方面：BRISTOW 等[30]的研究表明创新型产业在面对外部冲击时，具有更强的经济韧性，并能更快根据情况做出调整。因此，通过促进创新产业集聚，构建产业共同体，能够有效强化产业链抗风险的能力，最终达到巩固和增强城市经济韧性的目的；将科技创新融入环保技术中，建立绿色环保治理检测系统，提高废弃物处理与利用率，增加废弃物产品的产值[31]，增强城市的环境韧性；以人工智能、大数据等为核心的科创平台，能优化关键基础设施功能，助力新基建，提升城市间协同联动能力及应急管理的精准性和前瞻性[32]，增强城市的基础设施韧性；利用科技手段建立政府、公众、企业等多元主体参与的联动响应机制，共建智慧城市，提升公众社会生活水平，增强城市的社会韧性。

城市韧性所包含的经济、社会、生态等软环境及基础设施硬环境无疑也是提升城市科技创新水平的重要因素。一方面，城市韧性水平直接影响城市创新政策的出台与选择，即依据城市发展水平确定城市科技创新投入水平与城市创新模式，发展良好的城市无疑拥有更多的科技创新投入与更优的科技创新模式；另一方面，城市韧性水平的提高有利于营造更加公平公正的市场环境与创新环境，进一步促进科技创新要素在区域间的自由流动，激发城市创新活力，提高城市创新潜力，助力城市科技创新水平的不断提高。

3 指标体系、研究方法与数据来源

3.1 指标体系的构建

城市韧性与科技创新相互关联，二者存在紧密的耦合关系。为准确测度长三角城市群城市韧性与科技创新的耦合协调关系，在对城市韧性内涵进行深入理解以及对国内外相关研究进行梳理的基础上，借鉴白立敏等[33]、路兰等[34]、胡智超等[35]学者的研究，从经济韧性、基础设施韧性、环境韧性、社会韧性四个维度解构长三角城市群的城市韧性，并选取20 个指标构建城市韧性的评价指标体系；对于城市科技创新则从科技创新投入、科技创新潜力与环境、科技创新成果三个方面进行刻画，选取5 个指标构建城市科技创新的评价指标体系，二者共同构成长三角城市群城市韧性与科技创新耦合协调发展评价指标体系，如表1 所示。

表1 长三角城市群城市韧性与科技创新耦合协调发展评价指标体系

3.2 研究方法

3.2.1 熵值法

熵值法是一种客观赋权法，通过各指标原始数据之间的关联性，确定不同指标的权重值，能够客观反映各指标权重，有效避免主观因素带来的偏差[36]。本文采用熵值法来确定各城市的城市韧性与科技创新水平各项指标权重，并利用线性加权法计算二者综合评价指数，具体步骤如下：

（1）对各项指标数值进行标准化处理：

式中：Ttij为各项指标数据标准化后的值；xtij表示第t年i(i=1,2,…,n)城市的第j(j=1,2,…,m)项指标值；max(xtij)和min(xtij)分别代表第j项指标的最大值和最小值。

（2）计算各项指标的比重Ptij：

（3）计算第j项指标的信息熵ej：

（4）计算第j项指标的差异系数gj：

（5）计算第j项指标的权重wj：

（6）计算综合评价指数Kj：

3.2.2 耦合协调度模型

耦合度是对系统或要素间相互作用程度及状态进行衡量的指标，协调度则是研究系统或要素间协调配合程度的指标，耦合协调度模型作为研究社会经济等系统间耦合效应的有效工具已被广泛应用于经济学、地理学等领域[37]。参考王淑佳等[38]的研究，本文引入耦合协调度模型对长三角城市群城市韧性与科技创新两大系统间的耦合协调程度进行分析，耦合协调度模型如下：

式（7）～（9）中：C为城市韧性与科技创新两个系统的耦合函数，C值越大，表示城市韧性与科技创新耦合度越高，反之则表示两者耦合度越小；T(x)为城市韧性的综合发展指数；G(y)为科技创新的综合发展指数；T为城市韧性与科技创新的综合协调指数；α和β为待定参数，反映城市韧性与科技创新各自对协调度的贡献，本文认为城市韧性是城市可持续发展的基本保障，也是推动科技创新进步的必备前提条件，因此城市韧性系统的重要程度略高于科技创新系统，故取α=0.6，β=0.4；D为耦合协调度，D值越大，二者耦合协调度越高，反之二者耦合协调度越低。

为了直观反映城市韧性与科技创新的耦合协调关系以及城市韧性与科技创新两大系统之间的对比关系，在借鉴相关研究的基础上，将两大系统耦合协调度评价标准分为6 个等级和18 个亚等级，如表2 所示。

表2 城市韧性与科技创新耦合协调度评价标准

3.3 数据来源

2010 年，国务院批准实施的《长江三角洲地区区域规划》首次明确了长三角发展的战略定位，提出经过10—20 年建设，将长三角城市群建成中国科技、经济及城市综合竞争力最强的世界级城市群。因此，考虑到数据的科学性、可获得性及可操作性，本研究选取反映长三角城市群27 个城市2010—2020 年城市韧性与科技创新水平的相关数据进行实证分析。主要研究数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》及各省份统计年鉴，部分数据来源于各城市国民经济和社会发展统计公报及各城市统计年鉴。

4 长三角城市群城市韧性与科技创新的时空差异及耦合协调

4.1 长三角城市群城市韧性的时空差异

基于所构建的城市韧性评价指标体系，以及获取的长三角城市群27 个城市的城市韧性相关面板数据，利用熵值法对27 个城市的城市韧性进行测算，得到2010—2020 年长三角城市群城市韧性值（表3），并分别从时间演化和空间格局特征两方面对长三角城市群的城市韧性展开研究。

表3 2010—2020年长三角城市群城市韧性测度

4.1.1 长三角城市群城市韧性的时间演化分析

由表3 可知，2010—2020 年，除苏州、无锡、常州外，长三角各城市的城市韧性均有不同程度的提升。其中，城市韧性增加值排名前三位的城市依次是杭州、合肥、南京，增加值分别为0.094 9、0.067 9、0.057 7，平均值增加值为0.021 7，表明长三角城市群整体城市韧性在不断提升。就具体时间段而言，2010—2019 年，除苏州、无锡、常州外，长三角各城市韧性均呈波动上升。这表明，一方面长三角城市群城市韧性发展态势良好，各城市的经济、基础设施、社会、环境等系统的建设日臻完善，城市功能及应急处理能力不断强化，城市脆弱性日益减弱，可持续发展的内在动力不断增强；另一方面，波动起伏的城市韧性值也体现出城市群城市韧性的不稳定，尚未具备随时应对外部环境变化的能力，城市综合能力尚有进步空间。2019—2020 年，大部分的城市韧性降低，主要源于新冠肺炎疫情的暴发影响了长三角城市群的系统功能，阻碍了城市韧性的提高。苏州、无锡、常州三地的城市韧性值始终处于波动中甚至有轻微降低的趋势，导致这一现象的主要原因在于苏锡常地区是中国经济最发达、人口最密集的地区之一，该地区由于城镇化进程的加速推进，2000—2018 年随着GDP 总量的加速增长，城市人口也从578 万人激增至1 646 万人，在此期间城市建设用地扩增了106%，而耕地面积则减少了26.9%，区域土地资源配置矛盾突出，城市空间规划不优，城市承载能力严重超载[39]，因此苏锡常地区应及时优化城市空间规划布局，提升地区城市韧性。

4.1.2 长三角城市群城市韧性的空间格局分析

就空间格局而言，长三角城市群27 市的城市韧性具有显著的地域差异，总体呈现“东中高、南北边缘低”的空间分布格局。上海、南京、无锡、常州、苏州、杭州、宁波、合肥8 个城市的城市韧性高于周边其他城市，也高于城市群城市韧性的均值，说明这些城市整体发展良好，城市的协同性及承载能力强，具备较高的抗风险能力；其他城市的城市韧性均处于城市群城市韧性均值以下。可见，长三角城市群虽有部分城市的城市韧性较高，但对周边城市的带动性不够，城市群整体联动性不强，大多数城市的城市韧性仍有待提升，特别是安徽省的铜陵、安庆、滁州、池州、宣城，城市韧性值低于0.1。一方面，由于这些城市处于长三角城市群的边缘地带，与城市群的核心发展区域联系不足；另一方面，这些城市自身的各项功能尚不完善，公共配套设施及公共产品供给不足，缺少完备的城市空间规划与长远发展机制。总体而言，长三角城市群各城市发展不协调、不均衡的问题依然突出，城市韧性的区域差异较大，大多数城市的城市韧性水平较低。因此，推动城市韧性的提升，依旧是长三角地区未来发展的重点，应进一步提高城市群的协同治理能力，完善治理体系，提高城市韧性的战略定位，促进长三角城市群城市韧性一体化发展。

4.2 长三角城市群科技创新水平的时空差异

基于熵值法，对长三角城市群27 个城市的科技创新水平进行测算，得到2010—2020 年长三角城市群科技创新水平值（表4），并分别从时间演化和空间格局特征两方面对长三角城市群的科技创新水平进行研究。

表4 2010—2020年长三角城市群科技创新水平测度

4.2.1 长三角城市群科技创新水平的时间演化

就时间演化而言，2010—2020 年，除上海、无锡、南通、舟山、池州外，长三角城市群科技创新水平呈波动上升的趋势，其中城市科技创新水平提升值排名前三位的城市依次是合肥、苏州、南京，提升值分别为0.116 0、0.073 3、0.070 0，其中合肥作为科技创新水平提升最多的城市，具有充足的科技创新发展潜力，这得益于合肥近年来不断加大对科技创新的投入，进一步增强对科技创新发展的注重。长三角城市群科技创新水平均值提升0.016 3，表明长三角城市群科技创新发展状况良好，整体科技创新水平有所提高，为城市韧性的提高及城市高质量发展打下了坚实的基础。而少数城市其科技创新水平值趋于稳定或略有降低，主要原因有两方面：一方面，上海、无锡、南通等科技创新水平较高且科技发展较成熟的城市，由于科创产业规模相对较大，在科技创新及其产业进一步发展的过程中，创新成果转化阶段会出现规模报酬增长速度减缓甚至递减的情况，阻碍了科技创新水平的进一步提高，因此，这些城市应深化创新驱动战略，进一步优化科技创新体制机制，合理配置各种创新资源，破除科技成果转移转化阶段的各种障碍，提升科技成果转化率，提高科技成果转化质量；另一方面，舟山、池州等科技创新发展相对滞后的城市，科技创新产业规模与科技创新资源的投入相对较少，其科创产业规模与科技创新能力虽能随着科技创新资源投入的增多而提升，但要达到较优的发展水平并取得良好的规模效益还需经过较长时间的积累，在一定程度上抑制了科技创新水平的提高。

4.2.2 长三角城市群科技创新水平的空间格局

就空间格局而言，长三角城市群各城市的科技创新水平存在较大差异，呈现出以上海、南京、苏州、杭州、合肥为中心的“圈层式”的空间分布格局，且上海和浙江、江苏省内各城市的科技创新水平总体高于安徽省内的城市。具体而言，上海、南京、无锡、苏州、杭州、宁波、合肥、芜湖等8 个城市的科技创新水平值高于均值，位于长三角城市群科技创新水平的前列，其中上海科技创新水平值远高于其他城市，突显其作为中国最具影响力的科技创新中心，已具备全国领先的科技创新水平，形成科技创新发展质效齐升的局面。除以上8 个城市外，其余城市的科技创新水平均低于均值，主要原因在于这些城市的科技创新投入相对较少，科技创新载体数量及科技创新基础相对薄弱，而产业竞争优势的缺乏也成为制约城市科技创新水平发展的关键因素[40]。

4.3 长三角城市群城市韧性与科技创新水平耦合协调

根据2010—2020 年长三角城市群城市韧性与科技创新水平相关统计数据，利用熵值法、耦合协调度模型，测算出长三角城市群27 个城市的城市韧性与科技创新水平的耦合协调度，如表5 所示。

表5 2010—2020年长三角城市群城市韧性与科技创新水平耦合协调度

4.3.1 城市韧性与科技创新水平耦合协调的时间演化分析

由表5 可知，2010—2020 年长三角城市群城市韧性与科技创新水平耦合协调度的均值总体呈上升趋势，表明长三角城市群城市韧性与科技创新水平之间的协同促进作用逐渐增强，总体表现出同步发展的趋势，体现出长三角城市群在持续推动科技创新水平进步的同时，也在不断促进城市功能和系统的完备与提升。但长三角城市群各城市的耦合协调度并不高，还存在较大的提升空间。

在科技创新方面，长三角城市群注重科技创新的发展，近年来不断加大科技创新资源的投入，积极探索产业结构的转型，同时大力发展高新技术产业，不断优化科技创新环境，产生城市群和区域创新要素集聚的“连锁效应”，推动城市韧性不断走向更高水平。

在城市韧性方面，政府不断加大基础设施建设力度，积极探索新型社会治理模式，合理规划布局，促进优势资源整合，提升城市韧性，从而达到城市韧性与科技创新水平协同发展。

4.3.2 城市韧性与科技创新水平耦合协调的空间格局及协调类型

根据表5 的数据，对长三角城市群城市韧性与科技创新水平耦合协调的空间格局进行探究，并基于耦合协调标准，选取2010 年、2015 年、2020 年3 个时间截面的数据，对城市韧性与科技创新水平的耦合协调类型（表6）展开分析。

表6 长三角城市群城市韧性与科技创新水平耦合协调类型

由表5、表6 可以看出，长三角城市群各城市的城市韧性与科技创新水平耦合协调度存在较大的差异，总体呈“东高西低”的空间格局（图2），各城市耦合协调度普遍偏低，仅有上海达到中级协调，大部分城市处于轻度失调与初级协调之间，存在较大的提升空间。同时，大多数城市的耦合协调类型在研究期内未发生改变，主要表现为科技创新水平滞后与同步受阻两种状态，这表明科技创新水平与城市韧性依旧是制约长三角城市群高质量发展的关键因素。

图2 2010年、2020年长三角城市群城市韧性与科技创新水平耦合协同度空间分布格局

就具体城市而言，2010 年处于严重失调的城市有5个，这些城市的耦合协调类型均表现为严重失调与同步受阻并存，其中宣城、滁州、铜陵经过发展由严重失调过渡为轻度失调，安庆、池州在研究期内始终处于严重失调与同步受阻的状态，主要由于两大城市经济发展水平相对较低，科创资源的投入不足和科技基础的相对薄弱，使得城市韧性与科技创新水平达到较优的协调状态还需经历较长的时间。

2010 年处于轻度失调的城市有12 个，其中温州、嘉兴、金华、台州、芜湖分别在不同的年份由轻度失调进入勉强协调状态，金华、台州的耦合协调度呈波动上升，且两地的耦合协调类型处于同步受阻或科技创新水平滞后，说明两地的城市韧性与科技创新水平之间尚未形成稳定的动态协调关系，在发展的过程中未能全面兼顾城市与科技创新二者的同步发展，导致所取得的发展成果难以巩固。

2010 年处于勉强协调的城市有6 个，除宁波、合肥分别在2013 年、2016 年上升至初级协调外，其余城市的耦合协调度在研究期内变化均不明显，但宁波、合肥的耦合协调类型不仅未出现进步甚至出现退坡的情况，也从侧面反映出宁波、合肥在近几年的发展中虽然兼顾城市规划的合理性与科技创新的开拓性，但所取得的效果仍有待进一步加强与巩固。

2010 年处于初级协调的城市有南京、苏州、杭州3个城市，其中南京、苏州的耦合协调类型在2020 年也呈现倒退趋势，虽然宁波与合肥通过自身发展转变为初级协调类型，但长三角城市群中初级协调的城市占比依然较低。总体而言，研究期内处于初级协调的城市其耦合协调值变化小且持续时间长，表明初级协调阶段属于城市韧性与科技创新水平耦合协调发展的瓶颈期，在此阶段，城市韧性与科技创新水平形成较为固化的协调发展模式，也反映出这些城市必须严格把控城市的发展质量，优化城市空间规划，强化城市功能效能。同时，也要全面建立科技创新高质量发展的动态机制，以科技创新资源的合理配置推动城市韧性的全面提升，早日突破发展瓶颈。

2010—2020 处于中级协调的城市仅有上海，还没有城市进入高级协调阶段，且上海的耦合协调类型始终表现为科技创新水平滞后，因此上海未来应继续在强化韧性城市规划建设的基础上大力发展科技创新，多方位破除科技创新中的阻碍，全面提升科技创新水平，综合实现城市韧性与科技创新水平的高质量联动，充分发挥引领协调作用，带动长三角城市群协同发展。

5 研究结论与政策建议

5.1 研究结论

本文以长三角城市群27 个城市为主要研究对象，利用熵值法分别测算了2010—2020 年各城市的城市韧性与科技创新水平，并在此基础上利用耦合协调度模型重点探讨了各城市各年份城市韧性与科技创新水平的耦合协调度及耦合协调特征，得到以下结论：

（1）长三角城市群城市韧性整体呈现波动上升的态势，各城市的城市韧性差异较显著，上海的城市韧性最高，城市群的城市韧性总体呈“东中高、南北边缘低”的空间格局。

（2）长三角城市群整体科技创新水平呈波动上升趋势，部分城市科技创新水平值趋于稳定或略有降低，城市群科技创新水平整体呈现出以上海、南京、苏州、杭州、合肥为中心的“圈层式”空间布局。

（3）长三角城市群的城市韧性与科技创新水平耦合协调度整体呈上升趋势，并形成“东高西低”的空间格局。各城市耦合协调度数值偏低，仅有上海达到中级协调阶段，大部分城市仍处于轻度失调与初级协调阶段，安庆、池州仍处于严重失调状态；大部分城市的耦合协调类型在研究期内未发生明显改变，主要表现为科技创新水平滞后与同步受阻并存。

5.2 政策建议

长三角城市群城市韧性与科技创新水平耦合协调发展过程是中国城市群发展的缩影，即在经济高质量发展的当下，城市群的发展必须兼顾城市韧性与科技创新。因此，基于以上研究结论，提出以下政策建议：

（1）牢固树立韧性理念，切实提高城市韧性。城市群在城市发展过程中，应将韧性理念纳入发展规划，合理规划城市建设布局，进一步完善城市功能，创新城市应对风险的体制机制，切实提高城市抗风险能力。同时，应增强城市韧性发展的区域联动性，在保证发达城市韧性稳步提高的同时，不断加大对相对落后地区的扶持，建立防灾减灾综合体制，加强落后地区城市系统的完备性，缩短各城市间城市韧性的差距。

（2）推动科技体制创新，优化科技创新环境。各地政府应不断推进科技体制创新，建立科技合作常态化机制，统一市场准入、监管等制度标准，推动区域科技创新协同发展。进一步优化区域科技创新环境，构建以市场为导向、企业为主体、产学研深度融合的科技创新合作体系，从区域层面对各城市的创新资源统一整合，加强城市间协同创新联系，避免城市间的恶性竞争，消除创新要素流动壁垒，充分发挥各城市科技创新优势，全面提升区域科技成果转化效率。

（3）积极开展城市合作，推动城市协同发展。充分发挥区域协同发展战略优势，形成先进城市带动落后城市，大城市带动小城市的发展链条，强化经济、科技、城市建设等方面的合作，有效平衡各城市之间的资源差异，发挥不同城市的特色优势，形成互利互补的发展格局，推动城市群高效协同发展。