冯海龙（安徽财经大学工商管理学院）、李梦妍与赵建吉（河南大学黄河文明与可持续发展研究中心暨黄河文明协同创新中心、河南大学地理科学与工程学部）的研究团队在《经济地理》2025年第10期发表了题为《城际创新网络情境时空的演化特征与影响因素——基于黄河流域的实证研究》的论文。该研究属于经济地理学与创新管理学的交叉领域，聚焦黄河流域城市间创新合作网络的时空演化规律及其驱动机制。

学术背景

在全球颠覆性技术（5G、AI、大模型等）重塑创新范式的背景下，时空维度从传统的情境变量转变为影响创新网络演化的核心竞争场景。尽管已有研究对全球、国家或城市群尺度的创新网络展开探讨，但流域尺度的研究仍存在三方面不足：一是黄河流域作为欠发达地区的创新网络特征未被充分揭示；二是缺乏长时间序列的动态分析（现有研究多基于单一年份数据）；三是未系统区分内部与外部创新网络的差异化机制。本研究旨在通过2000—2021年的合作专利数据，构建黄河流域城际创新网络，揭示其时空演化特征，并在多维邻近性框架（地理邻近性、制度邻近性、认知邻近性、社会邻近性、文化邻近性）下解析影响因素。

研究流程与方法

1. 数据采集与处理

   • 数据来源：从北京市知识产权局专利信息服务平台爬取2000—2001年、2010—2011年、2020—2021年的发明专利数据433,863条，筛选后保留跨城市合作专利42,080条。
     
   • 地址匹配：通过“天眼查”将专利申请人地址匹配至具体城市，剔除同城合作数据，最终得到黄河流域内部城市联系6,508条、内部—外部城市联系16,348条。
     
   • 矩阵构建：采用投影法处理多城市合作专利（例如三城市合作记为3条双向联系），构建“城市—城市”邻接矩阵。
     

2. 网络分析指标

   • 整体结构：计算网络规模、密度、平均路径长度、聚类系数等指标。
     
   • 节点中心性：包括度数中心性（直接连接数）、中介中心性（桥梁作用）、接近中心性（信息传递效率）。
     
   • 社区划分：采用Louvain算法识别创新社区，模块度（Modularity）评估社区划分质量。
     
   • 层级划分：依据节点中心性将城市分为五级（一级为核心节点），按联系强度划分轴线层级（一级为最强联系）。
     

3. 影响因素分析

   • 多维邻近性框架：
     
     • 地理邻近性（Geographical Proximity）：基于球面距离公式计算城市间实际距离并归一化。
       
     • 制度邻近性（Institutional Proximity）：以城市行政级别差异衡量（副省级及以上=2，副省级与地级市=1，同地级市=0）。
       
     • 文化邻近性（Cultural Proximity）：通过方言片区一致性构建二元矩阵（同片区=1，否则=0）。
       
     • 认知邻近性（Cognitive Proximity）：基于专利IPC分类号的技术相似性（Jaffe公式）。
       
     • 社会邻近性（Social Proximity）：采用杰卡德指数（Jaccard Index）衡量合作强度。
       
   • 统计方法：使用二次指派程序（QAP）回归分析矩阵相关性，避免共线性问题。
     

主要结果

1. 内部创新网络演化

   • 规模与连通性：参与城市从2000年的11个增至2020年全覆盖（90个），网络密度增长86倍（0.0015→0.1293），平均路径长度缩短（2.529→2.065），表明合作效率提升。
     
   • 核心节点：济南、西安、青岛、郑州、兰州形成多中心格局，2020年一级节点增至6个（新增太原）。
     
   • 轴线布局：一级轴线从2010年的1条（济南—威海）增至2020年3条（新增郑州—三门峡、西宁—西安），呈现“三角辐射”结构。
     

2. 内部—外部网络演化

   • 跨区域合作：北京始终为核心枢纽，2020年其与黄河流域联系占比达58.62%；外部核心节点包括南京、成都、上海等。
     
   • 社区结构：模块度从0.588（2000年）降至0.162（2020年），反映网络一体化趋势。
     

3. 影响因素

   • 正向驱动：地理邻近性（外部网络β=0.046）、制度邻近性（内部网络β=0.276）、社会邻近性（内部网络β=0.421***）显著促进创新合作。
     
   • 抑制效应：认知邻近性在2020年转为负相关（β=-0.028*），可能因技术同质化削弱互补性。
     
   • 文化邻近性：从抑制（2010年β=-0.021）转为促进（2020年β=0.042），反映文化认同对合作的长期积累效应。
     

结论与价值

1. 理论贡献：

   • 提出“情境时空”分析框架，整合建构主义时间观与多维空间逻辑，弥补传统线性演化模型的不足。
     
   • 揭示流域尺度创新网络的“核心—边缘”结构差异（如北京的单极辐射vs.内部多中心格局），丰富了创新地理学理论。
     

2. 实践意义：

   • 建议依托济南—青岛、西安—郑州等轴线构建跨省科创走廊，强化与北京、长三角等创新高地的“飞地合作”。
     
   • 政策制定需注重文化认同培育（如黄河文化共享），以缓解认知邻近的负向作用。
     

研究亮点

1. 数据与方法创新：首次采用20年长时序专利数据刻画黄河流域创新网络，结合QAP回归解决关系数据共线性问题。
   
2. 流域特殊性发现：文化邻近性的作用逆转现象在长三角等发达地区未见报道，为欠发达区域创新政策提供新依据。
   
3. 多维对比视角：同步分析内部与外部网络，揭示黄河流域“内外失衡”的合作特征（外部依赖度高于长江经济带）。
   

该研究为流域可持续发展与创新协同战略提供了科学依据，后续可进一步探讨技术领域特异性（如新能源vs.传统产业）对网络演化的影响。