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一、引言

在当今全球化和信息化的时代背景下，知识创新成为推动城市和国家发展的重要动力。城市间的知识合作创新已经成为一种常见的合作模式，通过共享资源和经验，不同城市可以相互借鉴和合作，促进创新能力的提升。在中国，城市创新已经成为推动国家创新体系建设的重要环节。因此，分析中国城市间知识合作创新的网络结构，并探讨其背后的邻近性机制对于提高城市创新效率、推进国家创新体系建设具有重要意义。

本研究基于中国285个地级及以上城市间论文合作发表和专利联合申请的截面数据，构建了2011年和2019年的中国城市知识创新网络。通过分析网络的结构演化特征，我们可以了解中国城市知识创新网络的发展趋势和合作格局的变化。同时，我们采用多元回归的二次指派程序（MRQAP）从邻近性视角探讨了其演化机制。通过分析不同维度的邻近性对城市知识创新网络的影响，我们可以揭示邻近性***的作用。

研究结果显示，2011-2019年中国城市知识创新网络的密度增强，择优链接弱化，呈现出多中心发展趋势。合作格局由北京和上海主导转变为**_*带动相结合，从而形成了多个区域网。此外，城市间知识合作创新不仅受城市经济水平、科教支持力度和行政等级的影响，还受地理、组织、文化、社会和制度邻近的显著促进。不同维度的邻近性对城市知识创新网络的影响是动态的和交互的，过度的地理、社会和认知邻近会阻碍城市间的合作创新。然而，认知邻近可以弥补地理距离，而社会邻近往往伴随着地理邻近。

基于以上研究结果，我们提出了相关的政策建议，以促进中国创新型城市建设和城市协同创新发展。通过加强城市间的合作交流，提升城市创新能力和创新环境，可以推动中国创新型城市的建设。此外，通过建立更加开放和包容的创新体系，促进城市间的协同创新，可以实现城市创新能力的整体提升和国家创新体系的建设。

综上所述，分析中国城市知识创新网络的演化特征和邻近性机制对于提高城市创新效率、推进国家创新体系建设具有重要意义。本研究的研究结果和政策建议对于推动中国创新型城市建设和城市协同创新发展具有一定的借鉴意义。二、中国城市知识创新网络的构建

A.数据来源和样本选择

本文的研究基于中国285个地级及以上城市的论文合作发表和专利联合申请数据。数据的来源包括学术期刊、专利数据库以及相关政府机构的统计数据。通过对这些数据进行筛选和整理，得到了关于城市间知识合作创新的截面数据。

在样本选择方面，本文主要考虑了城市的地级及以上行政级别。这是因为地级及以上城市通常具有较强的创新能力和科技资源，更能代表中国城市间的知识创新活动。同时，通过选择这些城市作为样本，可以更好地反映中国城市间知识创新网络的整体特征和演化趋势。

B.知识创新网络的构建方法

为了构建中国城市知识创新网络，本文采用了合作论文和专利联合申请作为创新活动的指标。具体而言，对于合作论文，本文收集了中国城市间的论文合作发表数据，包括作者单位、论文题目、作者姓名等信息。对于专利联合申请，本文收集了中国城市间的专利联合申请数据，包括专利号、发明人姓名、申请单位等信息。

在构建网络的过程中，***的一个节点，城市间的合作关系则表示为节点之间的边。根据合作论文和专利联合申请的数据，本文计算了城市之间的合作次数，并以此构建了城市间的知识创新网络。

在网络的构建过程中，本文还考虑了节点的重要性和连接的强度。具体而言，本文使用了网络密度这一指标来评估网络的紧密程度。网络密度越高，意味着城市间的合作关系越紧密，知识 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 距离、组织结构、文化差异、社会联系和制度环境等因素对于知识创新网络的形成和演化具有重要影响。在不同维度的邻近性作用机制方面，研究发现过度的地理、社会和认知邻近会阻碍城市间的合作创新，而认知邻近可以弥补地理距离，而社会邻近往往伴随着地理邻近。

基于以上研究结果，针对中国创新型城市建设和城市协同创新发展，提出以下政策建议。首先，应加强创新型城市建设，提高城市的科技创新能力和创新环境，鼓励和支持城市间的合作创新。其次，应促进城市协同创新发展，加强地区间的合作与交流，形成更加紧密的创新网络。同时，还应注重跨地区的合作与交流，加强不同地区之间的联系与合作，形成更加开放和包容的创新生态系统。

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