京津冀创新产出的空间布局与影响因素研究

梅长春 齐晓丽

摘 要：创新产出是体现区域创新能力的最重要指标，以京津冀13个地级及以上城市为例，考察了京津冀创新产出的空间分布格局，并基于拓展的知识生产函数和空间计量模型，实证分析了创新经费投入、创新人员数量、地区经济发展水平和信息化水平4个因素对京津冀创新产出空间分布的影响。研究结果表明：京津冀创新产出的空间分布呈向京津两市极化的特征，并存在空间负自相关性。从京津冀创新产出的影响因素来看，政府创新经费投入和地区经济发展水平对本地区创新产出有显著促进作用，但溢出效应不显著;创新人员数量对本地区及邻近地区创新产出的影响均显著为负;信息化水平对本地区创新产出的影响不显著，但对邻近地区存在显著的正向溢出作用，据此提出了提升京津冀协同创新能力的对策建议。

关键词：京津冀;创新产出;集聚特征;空间效应

中图分类号：F127 文献标识码：A  文章编号：1005-6378（2019）01-0108-08

DOI：10.3969/j.issn.1005-6378.2019.01.015

引 言

京津冀三地，地缘相近、人缘相亲、历史同源、文化同脉、渊源深厚，故“京津冀协同发展”是一个历史悠久的话题。自1949年以来，京津冀协同发展先后经历了行政区调整、协同发展萌芽、单打独斗、踌躇推进、历史转折等多个时期[1]。党的“十八大”以来，2014年2月26日，习近平主持召开京津冀三地协同发展座谈会，强调将京津冀协同发展上升为国家战略;2017年4月1日，中共中央、国务院决定设立河北雄安新区，将进一步调整优化京津冀城市空间布局，推动京津冀协同发展。

京津冀协同发展是研究机构和学者重点关注的领域，与其相关的学术期刊论文能够反映京津冀协同发展的历史、现状及其演化趋势。通过对京津冀相关研究论文综合分析，研究机构和学者重点从协同发展的战略与机制、产业转移、生态环境协同保护、城市空间结构调整以及旅游、金融、教育等领域开展研究，为京津冀协同发展建言献策。魏丽华系统梳理了京津冀协同发展的历史脉络和阶段性特征[1]。孙久文、祝尔娟、文魁等分别从京津冀协同发展战略比较与演进、京津冀协同发展的战略关系、京津冀协同发展指数等角度开展了三地协同发展的战略与机制研究[2-4]。孙健夫等对京津冀城市群综合承载力系统耦合机制及动力机制进行剖析，完善了城市群承载力研究框架[5]。尤其是《京津冀协同发展规划纲要》中明确指出京津冀协同发展近期目标是在京津冀交通、生态和产业等三大重点领域率先取得突破，学者着重从三大重点领域开展研究。傅毅明等采用了公路交通大数据城市群关联网络方法，对京津冀区域交通与经济社会发展进行了关联分析[6]。李惠茹等提出“从上到下”推进机制和“从下到上”全面積极参与机制相结合的策略，解决京津冀生态协同保护效果不明显的问题[7]。李国平等从加快产业疏解转移对接与优化产业空间格局、以协同创新支撑区域产业协同发展等角度分析了京津冀产业协同发展的战略定位及空间格局[8]。雄安新区设立伊始，魏丽华、叶振宇等从雄安新区和国内外新区建设的比较与借鉴、雄安新区与京津冀的关系及合作途径等进行了探讨[9-10]。

通过对文献资源的查阅和分析，发现鲜有学者对京津冀相关的期刊论文进行深入研究，分析京津冀协同发展研究的规律、重点和趋势，以获得京津冀协同发展领域的重要情报信息。本文以中国知网（CNKI）数据库中近30年京津冀协同发展相关研究论文为研究对象，采用文献计量学和共词分析方法，从发文时间分布、核心期刊分布、核心作者分布、高频作者合作关系和高频关键词分布等方面，探讨了京津冀协同发展领域的研究现状，揭示了该领域的研究热点和方向。

一、数据来源和研究方法

（一）数据来源

对某一研究领域而言，核心期刊论文代表该领域学术研究最高水平，反映最新研究成果和发展趋势[11]。本文选择CNKI数据库的核心期刊（来源类别包括SCI来源期刊、EI来源期刊、核心期刊和CSSCI）论文为检索范围，以“京津冀”为主题检索词，选择“精确”方式进行检索，共检索到相关论文3 991篇，年限分布在1992—2018年，删除其中与研究不相关的通知、消息等，最终确定文献3 508篇（检索时间为2018年3月31日）。

（二）研究方法

文献计量学（Bibliometric）是一种定量分析方法，以科技文献的外部特征为研究对象，采用数学与统计学方法来描述、评价和预测科学技术现状与发展趋势[12]。文献计量学理论基础主要包括文献增长规律、文献老化规律、布拉德福定律、洛特卡定律、齐普夫定律和文献引用规律，形成了由文献数据统计分析方法、引文分析方法、数学模型方法、综合分析方法、信息可视化方法等构成的研究方法体系。本文主要采用文献计量的研究方法，从文献增长规律、核心期刊分布状况、核心作者分布与合作关系等角度分析京津冀研究领域核心期刊论文的文献特征，客观描述和剖析了该领域的研究现状和趋势。

共词分析（Co-word Analysis）方法是内容分析方法之一，其基本原理是统计文献集中词汇对或名词短语的共现情况，反映出这些词之间的关联强度和亲疏关系，进而确定这些词所代表的学科领域的发展过程、研究热点及其演化趋势。共词分析主要包括确定分析问题、概念术语的词源选择、高频词选定、术语的相关性计算并构建相关矩阵、多元统计分析和结合相关学科知识对统计结果进行科学分析等6个步骤[13]。共词分析方法具有操作灵活、分析结果直观等特点，是快速识别学科发展的重要工具，并在各学科领域得到广泛应用。本文以论文的关键词作为研究对象，进行词频统计，生成共词矩阵，开展聚类分析，客观系统地展示京津冀协同发展相关论文的研究热点。

二、文献计量分析

（一）文献增长规律分析

学术期刊论文是记录相关领域知识的载体，其数量是衡量领域知识的重要标识。通过对近30年与“京津冀”相关的期刊论文发文量进行统计分析，能够客观反映该领域知识特点和规律，并对文献发展情况进行预测。

1.文献规模变化与京津冀协同发展历史脉络吻合情况。文献按年代分布，在一定程度上反映了该领域研究发展的规模和水平。近30年的发文量情况如表1和图1所示，随着京津冀协同发展的推进，该领域文献数量总体呈上升趋势，1992—2003年增长缓慢，年均维持在10篇左右，2004—2005年年均达到24篇左右，2006—2013年基本实现逐年10篇左右速度增加的趋势，尤其是2014年以来，文献呈现每年150余篇的增幅快速发展。

通过文献数量的增长规律分析，结合魏丽华[1]有关京津冀协同发展的历史时期划分，可以看到文献增长趋势与京津冀协同发展的历史脉络基本吻合。另外，从文献突增点来看，国家制定和发布与京津冀相关的重大政策对学者研究的导向作用明显。例如，2006年国家发改委正式启动京津冀都市圈规划编制、2014年2月26日召开京津冀三地协同发展座谈会等重要历史事件后，文献发文量均实现快速增长。这说明，学者研究京津冀协同发展与国家相关政策的制定结合紧密。

2.文献增长规律与普赖斯曲线理论吻合情况。在研究某一学科领域文献的增长规律时，一般是以文献累积数据为依据[14]。普赖斯曾在《巴比伦以来的科学》一书中提到“通过曲线分析，文献增长与时间成指数函数关系”[15]，这就是著名的普赖斯曲线。

通过对年度累积发文量数据进行归一化处理，分别采用指数曲线、幂函数曲线和多项式曲线对累积发文量数据进行拟合分析，如图2所示。指数函数的残差为0.011 5，幂函数的残差为0.024 1，多项式函数的残差为0.054 3，表明累积发文量更符合指数曲线分布，与普赖斯曲线理论相吻合。根据生成的指数函数预测，核心期刊发表的“京津冀”相关论文量将继续保持高速增长。

（二）期刊分布情况分析

对来源期刊进行统计分析，可以找到该领域的核心期刊群，能为学者研究该领域提供重要情报。依据布拉德福定律，如果将科学期刊按其刊载某个领域的论文数量以递减顺序排列，可以在所有这些期刊中按均等载文量划分为3个区：载文量最高的“核心区”、载文量一般的“相关区”和载文量低的“非相关区”。3个区论文数量相当，期刊数量关系为1∶a∶a2[15]。本文研究的3 508篇学术论文，分布在581种期刊中，根据布拉德福定律统计，生成表2所示的布氏分布。

（三）论文作者分布

1.核心作者分布。核心作者是指能够在某一研究领域进行持续的研究，并且对该领域研究者产生一定影响的作者。作者发表该领域论文的数量，在一定程度上可以反映出其影响力[16]。根据普赖斯定律，即“在某一特定领域中，全部论文的半数系由该领域中全部作者的平方根的‘核心作者撰寫的”，其计算公式为：m=0.749nmax，其中nmax为最高产作者所发表的论文数[15]。根据作者发文量统计数据，京津冀协同发展领域核心作者的发文量人均应在3篇以上。在统计的3 508篇论文中，共有作者（第一作者）2 585人;发文量达到3篇以上的作者192人，构成核心作者群。

通过对发文量8篇及以上的核心作者数据分析（表4），其研究领域涉及城市空间布局、产业结构调整、生态环境保护、区域经济协同等多个方面，涵盖广泛;作者所属单位均为京津冀地区高等院校和科研机构，且以北京和河北的研究学者为主;与此同时，还发现非京津冀地区研究机构和学者研究京津冀协同发展问题较少。

2.核心作者合作关系分布。对发文量大于3的192位作者构造作者共现矩阵，然后导入UCINET绘制作者合作关系网络图[17]。如图3所示，每个点代表一位核心作者，点之间连线代表之间合作关系，连线越粗表示合作次数越多。从图3中可以看出有4个高频作者合作团队（3人及以上）：第一团队由李国平（北京大学）、孙铁山（北京大学）、席强敏（南开大学）、陈红霞（中央财经大学）等组成;第二团队由孙久文（中国人民大学）、鲁金萍（中国人民大学）、刘玉（中国科学院）等组成;第三团队由祝尔娟（首都经贸大学）、叶堂林（首都经贸大学）、鲁继通（首都经贸大学）等组成;第四团队由肖金成（国家发改委国土开发与地区经济研究所）、周密（南开大学）、陆军（北京大学）、张贵（河北工业大学）等组成。另外，苑清敏（天津理工大学）与李健（天津理工大学）、陈明华（山东财经大学）与刘华军（山东财经大学）、赵弘（北京社会科学院）与何砚（北京社会科学院）等同一单位的高频作者也开展了深入的合作研究。

通过图3数据分析，京津冀协同发展研究高频核心作者团队已初具规模，核心力量主分布在北京大学、中国人民大学、首都经贸大学等北京高校，河北、天津地区学者较少。从期刊论文高频核心作者合作来看，京津冀三地学者联合研究京津冀协同发展的团队还未形成，合作成果还较少;京津冀地区与非京津冀地区的合作研究京津冀协同发展问题更是少之又少。

图3 高频核心作者合作网络图谱

三、共词分析

（一）获取关键词细粒度词汇

关键词是一篇文章核心内容的浓缩和提炼，是一篇学术论文的精髓所在，学科领域里高频词、高中心性的关键词所表征的研究主题，常被用来确定一个研究领域的研究热点[18]。由于共词分析方法大都是以文献为统计分析单元，关键词的粒度过粗，关联强度并不完全相同，有的直接相关，有的却是间接相关，缺乏对共现词的语义关系的揭示。通过细粒度语义共词分析方法，来实现共词的细粒度化和语义化，可提高共词分析方法的科学性和有效性[19]。

（二）构造矩阵

1.构造共词矩阵。共词矩阵是一个对称矩阵，每个数据代表两个词汇之间的共现频次。通过两两统计50个关键词细粒度词汇在3 508篇论文关键词中共同出现的频次，形成共词矩阵。

2.构造相关矩阵和相异矩阵。根据聚类分析方法对数据的要求，需要将共词矩阵利用Ochiai相关系数构造相关矩阵。

Ochiai相关系数Qij：

Oij=AijAiAj

其中，Oij表示词汇Wi和Wj共同出现的概率，Aij表示词汇Wi和Wj在文献中共现的频次，Ai表示词汇Wi在文献中出现的频次，Aj表示词汇Wj在文献中出现的频次[20]。共词矩阵的相关矩阵如表6所示。

由于相关矩阵中，0值或接近于0值的系数过多，统计时容易造成误差，需要用1减去相关矩阵中的数据，转换为相异矩阵。相异矩阵表示两个词汇之间的相异程度，数值越大，表明两个词汇之间距离越远，相关程度越小;数值越小，表明两个词汇之间距离越近，相关程度越大。

（三）聚类分析

聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，使得属于同一类别的个体之间距离尽可能小，不同类别的个体间距离尽可能大。聚类分析的基本思想是在样品之间定义距离，在变量之间定义相关系数，代表样品和变量之间的相似程度，最终生成代表亲疏关系的谱系图[17]。通过对关键词细粒度词汇相异矩阵数据进行聚类分析，生成高频词聚类谱系图（图4）。

1.区域经济协同发展与产业转移。该领域的细粒度词汇主要包括区域、协同、经济、产业、城市、一体化、转移等，主要涵盖区域经济一体化、产业转移等方面，也是京津冀协同发展研究最为热门的领域。从1949年以来京津冀协同发展的历史脉络来分析，区域经济协同一直是京津冀协同发展的首要任务。京津冀协同发展战略将产业转移作为三大率先取得突破的重点领域之一，做到2020年产业联动发展取得重大进展，要求优化区域分工和产业布局、优化经济结构和空间结构、明确三省市产业发展定位和加快产业转型升级。

2.区域空间结构调整。该领域的细粒度词汇主要包括空间、都市、结构、人口、时空等，主要涵盖京津冀都市空间结构调整、疏解非首都功能等方面。京津冀协同发展上升为国家战略，区间要素流动和产业转移日益加快，区域经济一体化逐步加深，空间布局优化及结构调整将成为京津冀协同发展的必然选择。雄安新区作为北京非首都功能疏解的集中承载地，在京津冀区域结构优化调整中发挥重要作用，也必将成为京津冀协同发展的热门研究领域和研究方向。

3.区域交通一体化。该领域的细粒度词汇包括交通、网络、物流等，主要涵盖交通网络一体化、物流等方面，印证了“交通一体化是京津冀协同发展‘先行官”的提法。交通一体化作为京津冀协同发展战略三大率先取得突破的重点领域之一，是京津冀协同发展的骨胳系统和先行领域，着重从五个方面开展区域交通的协同创新研究：一是区域交通规划、建设和管理的一体化;二是建立城市内轨道交通、优先发展公交与市郊铁路建设的城市交通体系建设;三是区域内国际机场群建设，打造国际一流的航空枢纽;四是区域内港口群合作，津冀共建北方国际航运中心;五是呼应“一带一路”战略，加强国际铁路和公路系统与周边国家主要城市的衔接[21]。

4.生态环境综合治理。该领域的细粒度词汇包括生态、环境、治理、机制、模式等，主要涵盖了京津冀区域生态环境综合治理的机制与模式。目前，京津冀协同发展与区域脆弱的生态环境之间存在尖锐矛盾。从学者研究来看，当前最为紧迫的任务就是要建立形成多方共同参与、成本共担和收益共享的互动机制，健全统一规划、严格监管和法律护航的监管治理体系，建立起以市场运作为基础、政策支持为补充的区域生态补偿机制。从制度建设入手，建立生态环境共建共享机制，实现区域生态协同创新。

5.大气污染联防联控。该领域细粒度词汇包括污染、碳、排放等，主要涵盖了京津冀大气污染方面，是全社会共同关注的重点问题。跨区域大气污染是中国当前大气治理领域面临的重大难题，而京津冀地区是跨区域大气污染最为严重的区域，凸显了有边界的行政区域同无边界的大气污染之间的矛盾和冲突[22]。近些年，来自社会科学的学者围绕京津冀区域大气污染的聯防联控治理模式建设、法治机制建设、财政金融补给政策等开展研究;来自自然科学领域的学者围绕京津冀区域大气污染物成分分析、演化路径和治理手段等开展深入探讨，提出了系列可行的方法和途径。

6.科技与金融协同创新。该领域的细粒度词汇包括创新、科技、金融、政策等，主要涵盖了京津冀在科技、金融等重点领域的创新发展与政策支撑。科技要素和金融要素是京津冀协同发展的重要组成部分。京津冀地区是中国创新资源和创新主体最为密集的区域，也是科研实力和创新能力最强的区域[23]。北京是全国科技创新中心，天津是国内高新技术产业基地，而河北的科技创新能力较弱，加强三地科技创新的协同发展尤为重要。完备高效的金融体系是实施科技创新的基础，能够促进资金向发展前景广阔、赢利高的行业和领域流动，分担企业科技创新的风险，创造信息共享，进行有效的激励和约束。

7.软环境资源协同创新。该领域的细粒度词汇包括文化、旅游、教育、资源、合作等，主要涵盖了京津冀在软环境资源方面的合作。以文化、旅游和教育为代表的软环境资源，是推动京津冀协同发展的重要内容和战略支点。京津冀三地地理区位一体，文化传承一脉，具有软环境产业协同发展的良好机遇和现实基础。从学者研究来看，京津冀三地进一步加强一体化规划设计，发挥规划引领作用，建立优势互补、互利共赢的协调合作机制，通过项目运作和园区建设，提升软环境产业发展的层次和水平。

8.人才一体化战略规划。该领域的细粒度词汇包括人才、战略、中心等，主要涵盖了京津冀区域人才战略的优势互补。京津冀三地共同发布了《京津冀人才一体化发展规划（2017-2030年）》，作为中国首个跨区域的人才规划，也是首个服务国家重大战略的人才专项规划，提出三地到2030年人才结构更加合理、人才资源市场统一规范、公共服务高效均衡、人才一体化发展模式成熟定性和人才国际竞争力大幅提升，基本建成“世界高端人才聚集区”[24]。

结 语

本文以国内京津冀协同发展领域的研究论文为基础，通过文献计量分析法，从发文时间分布、核心期刊分布、核心作者分布、高频作者合作关系和高频关键词汇分布等方面，分析该领域的研究现状;通过共词分析法，采用分词技术对关键词进行细粒度化处理，生成细粒度化词汇共词矩阵，利用聚类分析技术将京津冀协同发展领域的研究热点进行可视化呈现。

1.研究京津冀协同发展的核心期刊论文数量总体呈快速增长的势头，累积发文量增长规律符合著名的普赖斯曲线理论。尤其是随着京津冀协同发展的深入推进和河北雄安新区建设，预计核心期刊发表的“京津冀”相关论文量将继续保持高速增长。

2.研究京津冀协同发展的核心期刊群已经形成，根据布拉德福定律列出了该领域的核心期刊群，将为研究人员开展该领域研究起到一定的指导作用。

3.研究京津冀协同发展的高频作者合作团队已经初具规模，并指出了合作团队的分布及其关系。同时还指出，高频作者合作团队主要在北京地区高校之间，河北、天津参与较少。相关主管部门应加强对京津冀三地之间高等院校和科研机构合作研究京津冀协同发展问题的引导和部署。

4.通过对关键词细粒度词汇分析，近30年来研究机构和学者重点围绕区域经济协同发展与产业转移、区域空间结构调整、区域交通一体化、生态环境综合治理、大气污染联防联控、科技与金融协同创新、软环境资源协同创新、人才一体化战略规划等八大领域进行理论和应用研究。通过对八大领域的分析，将为有关部门制定京津冀协同发展政策和研究人员进一步开展京津冀协同发展研究提供参考。

本文的研究还存在一定的局限性，主要体现在：一是研究数据只采用了CNKI收录的核心期刊文献，并不能完全代表国内相关研究成果;二是文献发表具有一定的滞后性，一些低频词未能纳入到研究范围，结果分析具有一定的局限性;三是有关京津冀协同发展的理论研究与政策实践之间的协同关系还有待未来研究深化。

[参 考 文 献]

[1]魏丽华. 建国以来京津冀协同发展的历史脉络与阶段性特征[J].深圳大学学报（人文社会科学版），2016，33（6）：143-150.

[2]孙久文，原倩.京津冀协同发展战略的比较和演进重点[J].经济社会体制比较，2014（5）：1-11.

[3]祝尔娟，何皛彦.京津冀协同发展指数研究[J].河北大学学报（哲学社会科学版）， 2016，41（3）：49-59.

[4]文魁.京津冀大棋局——京津冀协同发展的战略思考[J].经济与管理，2014，28（6）：8-12.

[5]孙健夫，阎东彬.京津冀城市群综合承载力系统耦合机理及其动力机制[J].河北大学学报（哲学社会科学版），2016，41（5）：72-78.

[6]傅毅明，赵彦云.基于公路交通流的城市群关联网络研究——以京津冀城市群为例[J].河北大学学报（哲学社会科学版），2016，41（4）：91-100.

[7]李惠茹.杨丽慧.京津冀生态环境协同保护：进展、效果与对策[J].河北大学学报（哲学社会科学版），2016，41（1）：66-71.

[8]李国平.京津冀产业协同发展的战略定位及空间格局[J].前线，2017（12）：92-95.

[9]魏丽华.雄安新区：比较、借鉴与启示[J].河北大学学报（哲学社会科学版），2017，42（5）：61-67.

[10]叶振宇.雄安新区与京、津、冀的关系及合作途径[J].河北大学学报（哲学社会科学版），2017，42（4）：89-93.

[11]聂应高.国内图书情报领域“云”研究现状剖析——基于CNKI核心期刊的文献计量与内容分析[J].圖书馆学研究，2015（16）：9-15+20.

[12]朱亮，孟宪学.文献计量法与内容分析法比较研究[J].图书馆工作与研究，2013（6）：64-66.

[13]李纲，巴志超.共词分析过程中的若干问题研究[J].中国图书馆学报，2017（4）：93-113.

[14]邱均平.信息计量学[M].武汉：武汉大学出版社，2007：45-60.

[15]马费成，宋恩梅.信息管理学基础[M].武汉：武汉大学出版社，2015：87-99.

[16]王克平，陈辰，车尧.基于CSSCI我国高校数字图书馆研究论文的统计分析[J].情报科学，2017，35（10）：63-67.

[17]卢小宾.信息分析概论[M].北京：电子工业出版社，2014：231-244.

[18]赵荣英，郭凤娇，赵月华.科学计量学主流研究领域与热点前沿研究[J].图书情报工作，2015，59（2）：66-74.

[19]王忠义，谭旭，夏立新.共词分析方法的细粒度化与语义化研究[J].情报学报，2014，33（9）：969-978.

[20]郭婷，郑颖.数据挖掘在国内图书情报领域的应用现状分析——基于文献计量分析和共词分析[J].情报科学，2015，33（10）：91-98.

[21]祝尔娟，鲁继通.以协同创新促京津冀协同发展——在交通、产业、生态三大领域率先突破[J].河北学刊，2016，36（2）：155-159.

[22]魏娜，赵成根.跨区域大气污染协同治理研究——以京津冀地区为例[J].河北学刊，2016，36（1）：144-149.

[23]陈志国，李海川.京津冀协同创新发展要素的比较探析[J].经济论坛，2016（3）：13-18.

[24]吴韬.2030年京津冀基本建成世界高端人才聚集区[N].河北日报，2017-07-07（02）.

【责任编辑 郭 玲】