长三角技术关联密度增大趋势明显 需加强企业核心作用

长三角区域以其优质的人才、科技资源、制造业基础和产业链优势，正在加速构建创新共同体。区域技术关联作为促进创新合作的重要纽带，推动了区域科技成果的转化和市场应用。本文探讨了长三角区域的技术关联特征及其驱动因素，旨在为提升区域创新水平提供关键参考。

长三角区域“技术空间”呈现显著积聚效应且具有动态演化特征。长三角地区发明专利高度集中在少数技术类别上，整体发明专利强度差异较大。在技术关联性方面，长三角区域表现出显著的动态变化特征。2016年，长三角区域发明专利的技术关联整体平均值为0.2199，其中68%以上的专利对关联值在0至0.4之间，关联值高于0.7的专利对仅占2.8%（共137对），显示大多数专利间的技术关联性较低。纵观时间演变，关联度超过0.4的专利对数从2000年的925对增加到2016年的1573对，表明随着专利数量的增长，专利间的技术关联性也在增强。

长三角区域技术关联密度具有增大趋势但差异明显。长三角区域技术关联密度的差异化格局逐渐显现，并呈现“核心-边缘”分布。以合肥、上海、杭州、宁波为核心的“Z”字形技术密集区逐渐形成，从而降低了新技术进入区域的难度，促进了区域内城市间的创新合作。长三角区域城市技术关联密度的均值呈现增大趋势，表明区域内技术发展具备规模效应和范围效应。高技术关联密度的城市数量从2000年的4座增加到2016年的8座，主要集中于创新能力较强的区域以及其周边，并呈现稳定增长。低技术关联密度的城市则主要位于长三角北部、西部和西南部边缘，且数量逐步减少，显示出区域技术关联的整体提升和结构优化。

政府、高校、企业对技术关联密度的影响。基于区域创新系统理论，我们选取每万人大学生数量和城市科技支出占财政收入的比例，分别代表大学的创新能力和政府的支持力度。选取城市经济发展水平（GDP增长率）、城市对外开放度（实际使用外资占GDP比重）、城市产业结构（第二产业占比）作为控制变量。通过对2000年、2006年、2011年和2016年长三角区域政府支持、大学能力、企业能力与技术关联密度的多元回归分析，我们发现政府支持的回归系数不显著，表明政府在市场研发活动支持方面存在一定的脱节，对提升技术创新效率帮助有限。大学能力的回归系数在四个年份均显著为正，但数值波动较大，从2000年的0.813下降至2016年的0.569。企业能力的回归系数在所有年份均显著为正（0.01水平），说明企业能力对于城市技术关联密度的影响为正向且保持相对稳定。随着时间推移，企业影响逐渐呈现超过大学的趋势，说明其不仅推动了研发成果的转化，还对创新效率的提升具有驱动作用。

构建高质量区域协同创新网络的政策建议。基于上述研究发现，我们建议从以下几方面发力，加强长三角科技协同，促进科创共同体高质量发展。发挥技术核心城市带动作用。长三角区域的技术关联密度正在持续增强，并呈现出技术专业化与集聚优势明显的特征。区域内城市技术关联密度逐渐从“核心-边缘”结构向更为紧密的网络转变，逐步形成以合肥—上海—杭州—宁波为核心的“Z”字型分布。这一分布格局的转变与长三角高铁交通网络的完善及经济结构布局高度契合。建议进一步发挥上海、杭州、合肥等核心城市的引领作用，助推长三角科技创新共同体的高质量发展。加强企业在创新体系中的核心作用。研究显示，政府支持、大学能力和企业能力在提升城市技术关联密度方面作用各异。政府支持在塑造区域技术关联密度上影响较弱；企业能力的正向促进作用显著且稳定；大学对技术关联密度的促进作用也为正，但相较企业而言较弱，且存在较大波动。今后应进一步突出企业在创新中的核心作用，并联合区域内大学和科研机构建立科技创新联合体，以推动关键技术的联合攻关。区分不同城市的功能定位。在不同技术关联密度的城市中，大学和企业的促进作用存在显著差异。大学对高技术关联密度城市的正向作用显著，而对低技术关联密度城市影响不大；企业对两种类型的城市均有正向促进作用，且在高技术关联密度城市中作用更为显著。由此可见，下一步应明确不同城市在长三角一体化发展中的功能定位，高技术密度城市可以重点聚焦于知识创新和科技成果转化，而低技术密度城市则应强化创新基础设施建设，以更好地融入区域创新网络，实现长三角一体化的高质量协同发展。