基于改進(jìn)引力模型的江蘇省城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)及其影響因素

彭 英，余小莉

(1.南京郵電大學(xué)管理學(xué)院；2.南京郵電大學(xué)國際電聯(lián)經(jīng)濟(jì)和政策問題研究中心，江蘇南京 210003）

我國提出要進(jìn)一步提升創(chuàng)新發(fā)展能力，加快形成現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃建設(shè)，要從協(xié)調(diào)推進(jìn)全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的大局出發(fā)，找準(zhǔn)定位、發(fā)揮優(yōu)勢，持續(xù)深化跨區(qū)域、跨流域合作，著力打造一批具有戰(zhàn)略意義的產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)集群，推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動發(fā)展。在此基礎(chǔ)上，黨中央也多次強(qiáng)調(diào)，要發(fā)揮中心城市、城市群的帶動引領(lǐng)作用。黨的十九屆五中全會指出，當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間結(jié)構(gòu)正在轉(zhuǎn)變?yōu)橹行某鞘泻统鞘腥撼蔀槌休d發(fā)展要素的主要空間形式。在新形勢下，促進(jìn)各類要素合理流動和高效集聚，即在同一區(qū)域范圍內(nèi)，一些不同規(guī)模、不同職能的城市依靠交通、信息等網(wǎng)絡(luò)連結(jié)成相互依存且空間分布有序的城市空間網(wǎng)絡(luò)，以此來增強(qiáng)創(chuàng)新發(fā)展動力。在戰(zhàn)略的選擇上，要堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展的國土空間布局和支撐體系，在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的同時加快建設(shè)創(chuàng)新型國家。為此，本研究采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，利用城市空間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度值構(gòu)建江蘇省城市空間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)，通過實證分析探究江蘇省城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，探究影響城市創(chuàng)新發(fā)展的相關(guān)因素，以期為城市網(wǎng)絡(luò)空間功能提升、區(qū)域經(jīng)濟(jì)優(yōu)化和一體化發(fā)展提供參考和政策建議。

1 研究對象和方法

1.1 研究對象

本研究選取了江蘇省的13 個地級以上市作為研究對象。江蘇省總?cè)丝跒? 029.3 萬人，區(qū)域土地總面積為10.72 萬km2，地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）為94 323.54 億元。由于轄江臨海、經(jīng)濟(jì)繁榮，江蘇省是我國最具經(jīng)濟(jì)活力的重要戰(zhàn)略省份之一，城市功能特征比較穩(wěn)定，城市之間交通網(wǎng)絡(luò)近年發(fā)展得比較完善。且由于地理、經(jīng)濟(jì)等方面的原因，江蘇省呈現(xiàn)出蘇南、蘇中、蘇北不同的空間分布特征，導(dǎo)致城市之間創(chuàng)新發(fā)展會出現(xiàn)較大的差異，具有較強(qiáng)的代表性。本研究所構(gòu)建指標(biāo)體系數(shù)據(jù)來源于2013 年、2018年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》及江蘇省各城市統(tǒng)計年鑒，以5 年為一個階段對比觀察江蘇省前后經(jīng)濟(jì)變化。城市間距離相關(guān)數(shù)據(jù)來源于江蘇省交通圖，同時以高德地圖、百度地圖進(jìn)行補(bǔ)充。

1.2 研究方法

1.2.1 熵權(quán)法

多數(shù)學(xué)者采用城市生產(chǎn)總值及人口構(gòu)建引力模型計算城市關(guān)系強(qiáng)度，但是單純使用這兩個指標(biāo)具有片面性。借鑒胡盈等［1］的方法，本研究采用綜合質(zhì)量指標(biāo)來衡量城市的綜合能力。熵權(quán)法是一種重要的客觀賦權(quán)法，可以避免在指標(biāo)的選取中可能存在的主觀性。熵權(quán)法的客觀權(quán)重是靠指標(biāo)變異性的大小來確定的，一般來說，若某個指標(biāo)的信息熵越小，則指標(biāo)的變異程度越大，提供的信息在綜合評價中能起到的作用也越大，其權(quán)重就越大。用熵權(quán)法構(gòu)建綜合力競爭指數(shù)分為3 個步驟，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、確定各指標(biāo)權(quán)重、綜合指數(shù)合成。由于每個指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱不同，要消除數(shù)據(jù)的量綱影響，對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確定各指標(biāo)權(quán)重后再計算得出每個城市的綜合質(zhì)量指標(biāo)。

1.2.2 引力模型

引力模型是以牛頓經(jīng)典力學(xué)的萬有引力公式為基礎(chǔ)。Reilly［2］在1929 年借鑒牛頓的引力模型提出了“零售引力法則”，并借此來測度中心城市對周邊區(qū)域的吸引力，這為定量分析區(qū)域之間的聯(lián)系奠定了理論基礎(chǔ)。1946 年Zipf［3］在前人研究的基礎(chǔ)上對引力模型進(jìn)行了進(jìn)一步闡述，將引力模型引入到城市體系研究中，從而形成了城市體系空間聯(lián)系研究的理論基礎(chǔ)。Tinbergen［4］和Poyhonen［5］在前人的基礎(chǔ)上做了延伸，研究出了比較完整的引力模型，認(rèn)為兩個經(jīng)濟(jì)體之間的單項貿(mào)易流量與它們各自的經(jīng)濟(jì)規(guī)模成正比，與它們之間的距離成反比，該模型經(jīng)過諸多地理學(xué)家的研究和應(yīng)用，已經(jīng)成為研究地理空間相互作用的重要方法。國內(nèi)學(xué)者李媛媛［6］、李偉［7］運(yùn)用引力模型對我國不同城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)進(jìn)行了初步分析；謝詩光［8］運(yùn)用引力模型對浙江省縣際經(jīng)濟(jì)聯(lián)系進(jìn)行了分析；劉建華等［9］、楊蕙嘉等［10］在對引力模型進(jìn)行一系列改進(jìn)、修正的基礎(chǔ)上，對城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)作進(jìn)一步研究。

各種交通基礎(chǔ)設(shè)施是作為城市之間聯(lián)系的重要樞紐，同時也是城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要載體。江蘇省地處平原地區(qū)，且城市間空間距離相對較近，省內(nèi)各城市間距離基本均小于500 km，除去極個別的蘇州到徐州為523 km，其他城市之間大多集中在300 km 左右，所以航空流量較?。还愤\(yùn)輸相對來說具有更強(qiáng)的靈活性，且江蘇省各城市之間都有公路，公路承擔(dān)了大部分運(yùn)量，所以本研究中只考慮公路運(yùn)輸，計算得到地級城市間的經(jīng)濟(jì)距離 。

1.2.3 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

社會網(wǎng)絡(luò)分析產(chǎn)生于20 世紀(jì)，它能將網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系進(jìn)行量化分析，為經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的空間結(jié)構(gòu)研究提供了嶄新的視角與分析工具。Fritsch 等［11］較早將社會網(wǎng)絡(luò)分析與創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)空間相結(jié)合進(jìn)行研究；李琳等［12］運(yùn)用引力模型和社會網(wǎng)絡(luò)分析法研究了我國的區(qū)域網(wǎng)絡(luò)特征。

密度指的是一定范圍內(nèi)各個點(diǎn)之間聯(lián)絡(luò)的緊密程度，固定網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的點(diǎn)之間的連線越多，該網(wǎng)絡(luò)的密度就越大，網(wǎng)絡(luò)對其行動者的態(tài)度、行為等產(chǎn)生的影響就越大?？梢酝ㄟ^UCINET 軟件得出密度值。計算網(wǎng)絡(luò)密度需要先對數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行二值化處理，使得數(shù)據(jù)值為0 或者1。網(wǎng)絡(luò)密度值的計算公式為：

式（1）中：D為網(wǎng)絡(luò)密度；n為城市節(jié)點(diǎn)數(shù)量；是由城市i與城市j的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值經(jīng)過二值化處理后的0 或者1。

中心性是社會網(wǎng)絡(luò)研究的重點(diǎn)，某個城市在一定范圍的社會網(wǎng)絡(luò)中居于什么樣的中心地位，對于信息在整個網(wǎng)絡(luò)中傳播效果有重要意義。中心度與中心勢是描述中心性的兩種重要度量方法，其中，中心度指的是一個節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位的程度，中心勢則描述整個網(wǎng)絡(luò)的中心度。社會網(wǎng)絡(luò)的中心性分為點(diǎn)度中心性、中間中心性、接近中心性3 種，其中最常用來進(jìn)行社會網(wǎng)絡(luò)分析的是點(diǎn)度中心度，計算公式如下：

2 實證分析

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對城市間的創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，首先要選取城市的創(chuàng)新指標(biāo)。城市創(chuàng)新能力是一個地區(qū)將知識轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品、工藝或者服務(wù)的能力［13］。以往學(xué)者常用人口和GDP 數(shù)據(jù)表示城市創(chuàng)新能力，比較片面。朱海就［14］在對區(qū)域創(chuàng)新能力評估指標(biāo)進(jìn)行研究時發(fā)現(xiàn)，需要考慮人員和金錢的投入、企業(yè)數(shù)目及產(chǎn)值，以及各種與創(chuàng)新相關(guān)的環(huán)境都與城市創(chuàng)新能力有關(guān)；顏莉［15］在對區(qū)域創(chuàng)新能力評估時選取創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出兩個方面指標(biāo)；王承云等［16］則選取創(chuàng)新能力、創(chuàng)新環(huán)境兩個方面指標(biāo)。參考前人的研究成果，綜合考慮多方面因素，遵循科學(xué)性與系統(tǒng)性原則，本研究選取創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出以及創(chuàng)新環(huán)境3 個方面13 項指標(biāo)來構(gòu)建江蘇省創(chuàng)新綜合質(zhì)量指標(biāo)體系，如表1 所示。

表1 江蘇省城市創(chuàng)新綜合質(zhì)量評價指標(biāo)

根據(jù)表1 指標(biāo)收集數(shù)據(jù)，利用熵權(quán)法計算指標(biāo)權(quán)重，得出2013 年和2018 年江蘇省城市創(chuàng)新綜合質(zhì)量指數(shù)值如圖1 所示。從圖1 可見，江蘇省城市2018 年創(chuàng)新綜合質(zhì)量與2013 年相比整體上都有所提高，排序都是南京、蘇州、無錫、常州、南通穩(wěn)居前五。創(chuàng)新建立在各方面條件的積累上，創(chuàng)新環(huán)境或經(jīng)濟(jì)水平等方面相對落后的城市很難在創(chuàng)新方面實現(xiàn)逆襲。

圖1 2013、2018 年江蘇省城市創(chuàng)新綜合質(zhì)量指標(biāo)

2.2 基于改進(jìn)引力模型的城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度

將上述所得江蘇省城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)指標(biāo)數(shù)據(jù)形成矩陣，利用UCINET 中的Netdraw 軟件依據(jù)矩陣數(shù)據(jù)繪制出2013 年、2018 年江蘇省創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)圖，如圖2 所示。圖2 中，兩個城市之間的連線表示兩個城市之間的創(chuàng)新聯(lián)系，線條的粗細(xì)表示兩個城市之間創(chuàng)新聯(lián)系強(qiáng)度的大小，即兩個城市之間的創(chuàng)新聯(lián)系越緊密則線條越粗，反之越細(xì)。由圖2（a）與圖2（b）相比較可知，2013 年與2018 年的總體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征較為相似，總體上都呈現(xiàn)出各市之間創(chuàng)新聯(lián)系強(qiáng)度分布不均，蘇南、蘇中城市之間聯(lián)系較強(qiáng)，蘇北相對較弱。但從引力模型測算數(shù)據(jù)來看，各城市之間創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度都有所上升。其中，2013 年創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度最大的為南京與蘇州，較強(qiáng)的是蘇州與無錫、南通、常州，南京與無錫、常州、南通，無錫與常州；2018 年在2013 年的基礎(chǔ)上加強(qiáng)了南京與鎮(zhèn)江、揚(yáng)州以及南通與無錫之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。由此可見，蘇中、蘇南的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)有所提升；雖然宿遷與無錫建立新的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)，但蘇北地區(qū)創(chuàng)新關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化不大。而且從圖2 可以觀察到，南京、蘇州、無錫3 個城市形成江蘇省的中心城市，不僅自身創(chuàng)新綜合質(zhì)量高，相互之間的創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度也高，帶動整個江蘇省的創(chuàng)新發(fā)展。

圖2 江蘇省城市創(chuàng)新空間聯(lián)系結(jié)構(gòu)

2.3 江蘇省城市創(chuàng)新能力及空間網(wǎng)絡(luò)的演化特征

為了更好地體現(xiàn)江蘇省城市創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)的演化特征，將城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行二值化處理。根據(jù)多次嘗試，最終取閾值為0.01，即創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣中大于0.01 的值為1，小于0.01 的取值為0。

2.3.1 網(wǎng)絡(luò)密度

運(yùn)用UCINET 軟件計算得到江蘇省城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)能力的網(wǎng)絡(luò)密度，對比所選取不同時間的城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)密度來看，2013 年網(wǎng)絡(luò)密度為0.762 8，網(wǎng)絡(luò)整體連通性較好，2018 年網(wǎng)絡(luò)密度為0.820 5，相較于2013 年網(wǎng)絡(luò)密度有小幅度的提升，表明城市創(chuàng)新空間流動的渠道有所增加，網(wǎng)絡(luò)的整體流通性也有小幅度的增強(qiáng)。

2.3.2 點(diǎn)度中心度

運(yùn)用UCINET 軟件對江蘇省城市綜合指標(biāo)進(jìn)行分析，計算得出各個城市的點(diǎn)度中心度，通過點(diǎn)度中心度分析各城市在江蘇省創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)中所處的地位及決策能力的大小。用點(diǎn)出度來表示江蘇省各城市創(chuàng)新發(fā)展的擴(kuò)散能力，用點(diǎn)入度表示各城市創(chuàng)新發(fā)展的集聚能力,如表2 所示。

表2 江蘇省創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)點(diǎn)度中心度

表2 （續(xù)）

由表2 可以看出，2013 年有常州、無錫、蘇州、南京等8 個城市的點(diǎn)出度中心度高于均值，而2018年在2013 年的基礎(chǔ)上增加了泰州的點(diǎn)出度中心度高于均值，表明這些城市是江蘇省城市創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的中心城市，與網(wǎng)絡(luò)中的其他城市具有較多直接的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)，這些城市大多集中在蘇中、蘇南地區(qū)，蘇北相對較弱；同時這些城市的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)具有不對稱性，處于中心位置的城市基本都滿足點(diǎn)出度大于點(diǎn)入度，而不處于中心位置的淮安、連云港、宿遷3 個城市的點(diǎn)入度大于點(diǎn)出度，基本處于被動接受狀態(tài)，被動接受其他城市的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)，不能主動去尋求與其他城市的協(xié)同發(fā)展，但是可以發(fā)現(xiàn)處于邊緣位置的城市在近幾年的發(fā)展中也在逐步趨向于主動。

2.4 創(chuàng)新凝聚子群

凝聚子群是指彼此協(xié)同互動較強(qiáng)、關(guān)系密切的成員組成的子集合。通過凝聚子群研究的是一種社會結(jié)構(gòu)，是一種在社會行動者之間實存或潛在的關(guān)系模式，這種關(guān)系模式可以分為二人關(guān)系、三人關(guān)系、子群層次關(guān)系3 種。本研究中的凝聚子群是指江蘇省內(nèi)各城市在創(chuàng)新發(fā)展過程中所表現(xiàn)出來的更為緊密的創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)群組，可以反映出城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的緊密性。從圖3（a）和圖3（b）可見，2013年南京與蘇州創(chuàng)新聯(lián)系緊密，率先形成子群，符合中心城市的設(shè)定；次之是南通、常州、無錫、徐州與之形成新的子群；宿遷由于發(fā)展過慢，經(jīng)濟(jì)條件各方面相對較差，最后與其他城市形成子群。2018年相比于2013 年，無錫得到了較快的發(fā)展，率先形成子群的城市包括南京、蘇州、無錫，三者成為“鐵三角”的中心城市；蘇北城市相比于蘇南城市，在經(jīng)濟(jì)、文化各方面處于劣勢，在集群的組合中創(chuàng)新聯(lián)系的緊密度也相對靠后。

圖3 江蘇省城市創(chuàng)新凝聚子群結(jié)構(gòu)

3 江蘇省城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)影響因素分析

創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)是多種因素共同影響的結(jié)果，選擇社會網(wǎng)絡(luò)分析法中的QAP回歸分析法進(jìn)行分析，就是因為傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法不能計量分析兩個矩陣之間的相關(guān)關(guān)系。參考劉蘭劍等［17］、曾文霞等［18］、金浩等［19］的研究，利用QAP 回歸分析法對2018 年江蘇省城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)影響因素進(jìn)行研究。從3個目標(biāo)層13 個指標(biāo)中選取專利授權(quán)量差異矩陣代表創(chuàng)新產(chǎn)出，科技支出差異矩陣代表創(chuàng)新投入，城鎮(zhèn)居民可支配收入差異矩陣代表創(chuàng)新環(huán)境中的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，進(jìn)出口額差異矩陣代表創(chuàng)新環(huán)境中的資源流通能力，地理鄰近性用城市彼此之間的空間相鄰關(guān)系來表示，參照段七零等［20］的0～1 規(guī)劃模型設(shè)置空間相鄰關(guān)系即相鄰為1、不相鄰為0。在此基礎(chǔ)上，選取各自變量差異矩陣作為解釋變量，創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣作為被解釋變量來構(gòu)建模型。

運(yùn)用UCINET 軟件將創(chuàng)新空間聯(lián)系關(guān)聯(lián)矩陣與這些指標(biāo)矩陣進(jìn)行QAP 回歸分析，得到QAP 回歸分析結(jié)果（見表3）：可決系數(shù)為0.257 且在1%的顯著性水平下顯著，說明本研究選取的解釋變量對創(chuàng)新空間聯(lián)系關(guān)聯(lián)矩陣結(jié)構(gòu)有較強(qiáng)的解釋能力，解釋了城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的25.7%?；貧w系數(shù)大于0，表示指標(biāo)自變量差異較小，城市間的創(chuàng)新要素流動性較強(qiáng)、創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)程度較高，促進(jìn)了城市創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展，反之則表示指標(biāo)自變量差異較大、城市間創(chuàng)新要素流動性較差，抑制了城市創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。

表3 2018 年江蘇省城市創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)分析

從表3 回歸分析結(jié)果來看，地理鄰近性的回歸系數(shù)為正，表明地理距離對城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)起到正向作用，鄰近城市間的創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)較強(qiáng)；科技支出水平和專利申請量的回歸系數(shù)均為正，說明創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出對城市創(chuàng)新聯(lián)系空間關(guān)聯(lián)起到正向作用；專利授權(quán)量越多，科技支出水平越高，創(chuàng)新要素的流動能力越強(qiáng)；進(jìn)出口額的回歸系數(shù)也為正，進(jìn)出口額反映城市的資源流通能力，證明其對城市創(chuàng)新空間管理也起到積極正向作用，城市的資源流通能力越強(qiáng)，其創(chuàng)新聯(lián)系能力也越強(qiáng)，能與其他城市實現(xiàn)資源共享；城鎮(zhèn)居民可支配收入的回歸系數(shù)為負(fù)，則反映城市之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及城市環(huán)境水平相差太大，很難實現(xiàn)創(chuàng)新資源流動與共享。

4 結(jié)論及政策建議

本研究基于改進(jìn)的引力模型，利用13 項指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建江蘇省城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣，利用UCINET軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析，分別求得2013 年與2018年網(wǎng)絡(luò)密度和點(diǎn)度中心度等指標(biāo)對其進(jìn)行社會網(wǎng)絡(luò)分析。主要得到以下結(jié)論：

（1）從整體的城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來看，江蘇省整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)良好，城市間能形成較為緊密的關(guān)聯(lián)。作為國內(nèi)最具有戰(zhàn)略活力的省份之一，江蘇省的創(chuàng)新發(fā)展并沒有止步不前，網(wǎng)絡(luò)密度在較高的基礎(chǔ)上仍然有所增加，網(wǎng)絡(luò)之間的流通性也有所增加，在整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中扮演主動者的角色的是處于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中心位置的城市，其利用自身優(yōu)勢和資源帶動其他城市創(chuàng)新。

（2）從基于引力模型繪制的城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖可以看出，從2013 年到2018 年，南京、無錫以及蘇州一直處于強(qiáng)關(guān)聯(lián)狀態(tài)，形成“鐵三角”發(fā)展模式，三者之間應(yīng)該充分發(fā)揮創(chuàng)新主體間的統(tǒng)籌、協(xié)調(diào)作用，促進(jìn)技術(shù)、知識和信息等創(chuàng)新資源在城市之間的流動，積極引導(dǎo)城市進(jìn)行自主創(chuàng)新。

（3）位于江蘇省創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)中非中心位置的城市，由于創(chuàng)新環(huán)境相對較差、交通不夠完善，使得這些城市只能被動地接受其他城市的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)，自我創(chuàng)新的能量不足，所以這些城市應(yīng)加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)文化等方面建設(shè)，改善創(chuàng)新環(huán)境。

基于上述結(jié)論，為了促進(jìn)區(qū)域城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)發(fā)展，推動江蘇省的城市創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)布局，對江蘇省創(chuàng)新發(fā)展提出以下政策建議：

（1）從城市創(chuàng)新關(guān)聯(lián)影響因素分析可知創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出以及創(chuàng)新環(huán)境對城市創(chuàng)新關(guān)聯(lián)起正向作用，處于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)非中心位置的城市，國家應(yīng)對其實行創(chuàng)新幫扶政策上的傾斜，比如稅收方面的稅費(fèi)降低以及各種補(bǔ)貼政策的優(yōu)惠，吸引企業(yè)進(jìn)駐；且牽線創(chuàng)新中心城市與創(chuàng)新發(fā)展較慢城市間的合作，中心城市可以在發(fā)展緩慢地區(qū)設(shè)立創(chuàng)新平臺，充分利用其創(chuàng)新資源，形成優(yōu)勢互補(bǔ)。

（2）由于城市創(chuàng)新環(huán)境涉及交通、通信等各方面，部分城市之間沒有高鐵直達(dá)等交通條件，導(dǎo)致創(chuàng)新發(fā)展較快城市與發(fā)展緩慢城市之間交流對接困難，必須要盡快完善基礎(chǔ)設(shè)施，提高創(chuàng)新緊密度，通過各種渠道縮小區(qū)域間的創(chuàng)新能力差距；同時加快交通通信的進(jìn)一步合作，打造新一代智能交通才能更快推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化。

（3）城市的創(chuàng)新發(fā)展離不開人才的聚集，發(fā)展緩慢的城市缺少專業(yè)人才、科研人才、技術(shù)人才等一系列人才發(fā)展問題亟待解決，但此類城市對高端人才的吸引力較小，因此為了全省的人才均衡發(fā)展，人才引進(jìn)政策必須對此類城市傾斜；另外，居于創(chuàng)新領(lǐng)先地位的城市必須要有為全省輸送“血液”的大局精神，要舍得把自己培養(yǎng)的優(yōu)秀人才送出去。此外，地方也要加速提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)決定上層建筑，只有提升自己的經(jīng)濟(jì)硬實力才能更好地留住人才。