【研究】广州的创新活动分布在哪里？ ——基于专利和高新企业数据的研究

陈嘉平 广州市城市规划勘测设计研究院 区域规划所

原文刊载：陈嘉平,黄慧明,陈晓明.基于空间网格的城市创新空间结构演变分析——以广州为例[J].现代城市研究,2018(09):84-90.

版权说明：感谢作者授权发布，本文略有删减和调整，如有转载等事宜，请联系原作者。

摘要：

　　随着创新驱动成为国家战略，创新也成将成为国内城市主要的城市职能。对城市内部创新空间结构的认识显得尤为重要。本文以广州为例，基于网络开放的个体专利申请受理数据，探索城市内部创新空间结构演变分析的新方法。

　　分析结果表明，广州创新空间呈现出中心极化和空间扩散趋势并存的特征，创新活动仍高度集中在中心城区的局部地段，资金、科研资源和高等人才等要素是影响创新主体或创新活动的重要因素。

关键词：创新产出、空间网格、空间结构、演变、广州

１

引言

　　党的十八大以来，创新驱动发展成为国家应对新常态的核心战略之一。国内北京、上海、广州、武汉等国家中心城市也先后提出打造国家创新中心[i]，以科技创新为主导的资本回路将成为塑造国内城市景观的主要力量(袁奇峰,2014,陈嘉平,2013)。

　　杜德斌(2015)等提出，科技创新中心（城市）已经成为一种全新的城市形态，具备与其他城市全然不同的经济活动内容和经济发展方式，创新将逐步成为国内主要城市与区域的核心职能之一。创新城市及其空间特征将成为城市规划领域研究的重要课题。

　　目前国内外学者已对创新活动的空间特征进行了大量深入的分析工作，经形成了相对丰富的研究成果。已有的相关研究成果表明，创新活动空间上具有显著的集聚特征(Feldman M and Florida R,1994, Jaffe A,1986,Audretsch D and Feldman M,2004,王缉慈,2001)。

图源：摄图网

　　但由于统计资料可获得性、横向纵向可比性等原因，国内创新空间研究的对象主要集中在省(方远平,谢蔓,2012)、地区(尹宏玲,吴志强,2015,宋丽思,陈向东,2009)和城市(杜德斌,段德忠,2015,方创琳,马海涛,王振波, 等,2014,吕拉昌,李勇,2010,吴志强,陆天赞,2015)等尺度，城市内部创新空间特征研究仍处于起步阶段。

　　基于已有研究成果，笔者通过专利数据和地理编码技术，以广州为例，通过均质的空间网格作为基本单元来分析城市创新空间结构及其演变特征。

２

数据说明

2.1 数据选择

　　指标选择方面，创新活动的过程可以分为创新投入、创新组织和创新产出3个主要环节(徐辉,刘俊,2012)。创新产出反映了创新活动的最终效果，是目前国内外衡量创新活动最常用的指标。

　　本文基于以下三个方面的考虑，选用专利申请受理数据（Patent Applications Examined，PAE）作为考察城市创新空间的结构的核心数据：

　　其一，专利数量与技术创新之间具有较强的相关性(Jaffe A,1986)；

　　其二，专利申请受理数据较容易获得；

　　其三，由于专利授权需要经历较长时间的审查公布程序，存在一定的延时，其历程分析容易形成较为明显的误差，而专利申请受理数据相比具有更好的时效性，因此，本文采用专利申请受理数据进行创新产出分析的核心数据。

专利局页面

　　本文采用的专利受理数据来自国家知识产权局专利公布公告查询系统，通过查询广州2000年、2005年、2010年、2015年四年专利申请受理条目，提取各条目名称、专利申请受理号、公开公告号、申请专利权人、地址等信息，再通过地理编码技术，将每一条专利信息的地址转换为地理坐标，最终形成广州四个截面年份共计76095个带空间坐标的专利数据。

　　此外，本文根据广东省科学技术厅自2009年-2015年在网上公布的高新技术企业名单，同样通过地理编码技术，形成2225个带空间坐标的广州市高新技术企业数据。

2.2 网格与邮政编码单元构建

　　通过Arcgis中的Creat Fishnet工具，将广州全市划分为7764个1000m×1000m的网格。网格尺度主要考虑3个方面的因素。

　　其一，网格划定后，将形成稳定、均衡的地理单元，能够进行大跨度时间历程的研究，有效避免因行政区划调整而导致统计数据难以归并的问题，更避免由于行政区划单元面积悬殊而对创新空间结构造成的扭曲。

　　其二，按城市规划原理，中国城市规划主干道间距为约为1km，而且1km²基本上是1个控规管理单元的规模，能够视为一个相对独立的城市空间单元。

　　其三，1km²的尺度足够大以容纳地理编码定位误差/偏差（由于不同坐标体系转换，部分数据地址不精确等问题，部分数据与真实情况存在数十米不等的误差），但又足够小以能够相对精确的分析城市空间内部结构。因此，本文采用1000m×1000m的网格作为空间分析的基本单元。

３

广州城市创新空间演化特征

——中心极化与空间扩散并存

　　广州是国家重要的中心城市，其“十三五”规划提出建设国际科技创新枢纽。下文将以专利申请数据为主要指标，分析其创新空间结构和演变特征，形成下面三个初步结论。

3.1 研究尺度的缩小进一步突显创新活动的空间集聚特征

　　参考段德忠(段德忠,杜德斌,刘承良,2015)等学者研究，依据《中国邮政编码图集》2006版广州邮政编码分区，将广州划分为154个邮政编码单元并创建邮政编码泰森多边形，通过空间关联，将专利产出数据赋值在邮编单元内，可以初步呈现出广州创新空间特征：天河和东部科学城形成2个创新中心，外围呈现明显的面状扩散态势。

　　同时，将专利数据赋值到1km²网格上，形成另一个略有差异的创新空间图景。创新活动高度活跃区域更为集中在中心城区的部分区域内。可见，分析尺度的调整一定程度上影响了结论输出。

图 1邮政编码泰森多边形分区图（左）

及广州1000m×1000m网格划分（右），基于2015年专利数据

　　分别对1km²网格和邮政编码泰森多边形数据库两个空间面板数据（2015年数据）进行回归分析。两个面板数据均符合幂律分布，即创新活动在城市内部呈现高度的空间集聚特征，两者基尼系数均高于0.5，但基于1km²网格数据的空间集聚特征更为明显，而且回归方程拟合度更好。

图 2 基于1km²网格（左）和邮政编码单元（右）

面板数据2015年专利产出数据回归结果

　　出现这一差异的原因主要由于邮政编码泰森多边形面板数据中每一个邮政编码单元的空间大小各异，154个邮政编码单元的标准差达63km²，极差达391km²。单元面积的大小变化直接增加/减少了单元范围内的专利产出，从而一定程度上扭曲了专利产出的空间特征。

表 1不同尺度的空间单元及其创新产出数据对比（2015年数据）

3.2 创新产出空间扩散和多极化趋势明显

　　从2000年至2015年15年间，随着“南拓、北优、东进、西联”的城市空间拓展战略的实施和外围产业平台的建设，外围高新技术企业逐步增多，创新活动不断向外围扩散。

　　创新产出网格单元的莫兰指数（Moran’s I）从2000年的0.381下降至2015年的0.285，基尼系数从2000年的0.999下降至0.948，产出专利的网格数量从2000年的366个增加至1435个，其占全市空间比例从5%提高至18%。

表 2基于1km²网格的创新产出空间统计特征变化

（2000/2005/2010/2015年）

　　同时，创新产出核心区范围的不断扩展，从2000年的内环路扩展到2015年的环城高速。市域创新产出空间逐步呈现出多中心趋势，在环城高速以内的创新产出核心区外，已经形成了广州大学城、广州科学城两个创新产出副中心，而番禺、白云、花都、南沙等外围创新活动也日益活跃，引导整体空间结构向网络化发展。

图 3 基于1Km²网格的广州专利产出空间分布分析图

（2000/ 2005/2010/2015年）

图 4  2010/2015年广州高新技术企业空间网格分析对比

3.3 创新活动高度集中在中心城区的局部地区

　　虽然空间基尼系数不断下降，但至2015年基尼系数仍大于0.9，创新产出的空间集聚程度仍十分高，90%的专利产出集中在5%不到的地域空间中。从广州专利产出的三维地图可以看出，创新产出仍然高度集中在中心城区，而且创新中心的水平不断得到巩固提升。

图 5广州专利产出空间分布3维分析图

（2000/ 2005/2010/2015年）

　　经济地理学者认为，地理邻近，即创新主体之间在空间和地理上的相互邻近能有效促进创新活动(Amin A and Thrift N,1992)，其中主体之间的正式联系和非正式的联系均发挥了重要作用(刘炜,李郇,欧俏珊,2013)。

　　与全球创新活动趋势一致，广州城市中心对创新主体和创新活动具有巨大的吸引力。由于金融、科研、优质高等教育等资源高度集中在中心城区内，资本、技术、人才三大要素的集聚像磁铁一样吸引并孵化了大量的高新技术企业，其中2015年环城高速以内的高新技术企业962家，比2010年增长4倍，数量上占2015年全市高新技术企业总数的43%，并形成一条自西向东的高新技术企业集聚带。

　　从中可见，大量的创新主体和创新活动均围绕金融中心、优质科研院所和名牌高校，五山-石牌高校区（以华南理工为核心）、黄花岗（中科院为核心）、中山大学周边、广州大学城均是广州创新产出最活跃的区域之一，并直接促进创新中心的形成。

图 6高新技术企业集聚网格和创新产出集聚网格对比分析（2015年数据）

４

结论与不足

　　本文基于地理编码技术对专利个体数据进行空间化，并通过网格进空间单元化处理，作为分析城市创新产出空间的基本单元尺度，为城市内部创新空间结构研究提供了新的尺度和视角。

　　通过对广州创新产出空间的分析表明，广州的创新空间呈现出中心极化和空间扩散趋势并存的特征。创新产出的核心区范围不断扩展，水平不断提升，市域创新活动拓展态势明显，并在创新产出核心区外围逐步形成新的创新副中心和创新节点，推动广州创新空间结构从单中心向网络化结构演化。

　　此外，本文存在以下三点不足，在今后的研究和工作中将进一步探索完善：

　　其一，专利产出并不完全等于创新活动及其产出，部分创新活动和产出不一定反应到专利的申请与受理上，因此，用专利产出分析创新活动存在一定偏差；

　　其二，从资本循环的角度理解创新的话，创新将离不开投资，本文未能深入分析科研投入、风险投资及其他资本等对创新活动和创新空间分布的影响，对创新的资本回路如何塑造新的城市景观的现象、机制有待进一步研究揭示；

　　其三，缺乏微观层面的案例实证研究，关于中心城区内地理邻近如何发挥作用，马歇尔效应或雅各布效应作用几何仍不清晰。

注：特别鸣谢梁耀端同学提供的技术支持

参考文献

[1] Amin A and Thrift N. Neo-Marshallian nodes in global networks[J]. International Journal of Urban and Regional Research. 1992,16(4):571–587.

[2] Audretsch D and Feldman M. Knowledge spillovers and the geography of innovation[J]. Handbook of regional and urban economics. 2004,4:2713–2739.

[3] Feldman M and Florida R. The geographic sources of innovation: technological infrastructure and product innovation in the United States[J]. Annals of the Association of American Geographers. 1994,84(2):201-229.

[4] Jaffe A. Technological opportunity and spillovers of R&D: evidence from firms' patents, profits, and market value[J]. American Economic Review. 1986,76(12):984-1001.

[5] 陈嘉平. 新马克思主义视角下中国新城空间演变研究[J]. 城市规划学刊. 2013(04):18-26.

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[7] 杜德斌. 全球科技创新中心动力与模式[M].上海:上海人民出版社. 2015.1-5,69-141.

[8] 杜德斌,段德忠. 全球科技创新中心的空间分布、发展类型及演化趋势[J]. 上海城市规划. 2015(01):76-81.

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[10] 方创琳,马海涛,王振波, 等. 中国创新型城市建设的综合评估与空间格局分异[J]. 地理学报. 2014(04):459-473.

[11] 吕拉昌,李勇. 基于城市创新职能的中国创新城市空间体系[J]. 地理学报. 2010(02):177-190.

[12] 刘炜,李郇,欧俏珊. 产业集群的非正式联系及其对技术创新的影响——以顺德家电产业集群为例[J]. 地理研究. 2013,32(3):518-530.

[13] 宋丽思,陈向东. 我国四大城市区域创新空间极化趋势的比较研究[J]. 中国软科学. 2009(10):100-108.

[14] 王缉慈. 创新的空间-企业集群与区域发展.,译. 北京:北京大学出版社. 2001.

[15] 吴志强,陆天赞. 引力和网络:长三角创新城市群落的空间组织特征分析[J]. 城市规划学刊. 2015(02):31-39.

[16] 袁奇峰. 从制造业、房地产到创新经济——从“三次循环”看新型城镇化[J]. 北京规划建设. 2014(05):6-9.

[17] 徐辉,刘俊. 广东省区域技术创新能力测度的灰色关联分析[J]. 地理科学. 2012(09):1075-1080.

[18] 尹宏玲,吴志强. 极化&扁平:美国湾区与长三角创新活动空间格局比较研究[J]. 城市规划学刊. 2015(5):50-56.

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