中國城市群科技脆弱性波浪收斂規律的定量模擬與驗證

曾 鵬，程 寅，魏 旭

(1.廣西民族大學 民族學與社會學學院；2.廣西民族大學 經濟學院，廣西 南寧 530006)

0 引言

城市群作為多個城市的集合體，逐漸成為引領我國科技發展的新動力源[1]。關于城市或城市群科技創新系統的研究成果較豐富，主要集中在城市科技競爭力評價、城市群科技協同創新等方面。如有學者建立了核心城市科技競爭力評價指標體系，利用因子分析對核心城市科技競爭力進行綜合評價(吳曉梅，石林芬，2005)；胡翠萍[2]基于城市科技數據構建城市科技競爭力評價模型與指標體系進行實證分析；陳詩波等[3]通過分析京津冀城市群科技協同創新基礎能力，揭示京津冀城市群科技合作問題；朱鵬頤等[4]利用超效率數據包絡分析視窗模型研究2010-2014年各城市科技創新效率變化，并結合Malmquist指數探討城市科技創新效率變化的深層次原因；李光龍等[5]以長江經濟帶108個地級城市為樣本，分析長江經濟帶經濟高質量發展時空演變規律，并利用固定效應模型和門檻模型實證分析財政支出、科技創新對經濟高質量發展的影響。綜上所述，目前關于城市科技創新系統的研究較成熟，但對于科技創新系統能夠承受的外界壓力和干擾程度缺乏探討，以中國城市群為研究對象分析區域科技脆弱性以及其變化規律的研究更是少之又少。隨著城市群空間集聚效應增強，城市群發展對經濟增長的貢獻度日益提升。因此，本文將結合理論與實踐，深入分析城市群整體的科技脆弱性，這對準確把握城市群科技創新系統敏感度、實現我國城市科技創新能力可持續發展具有重要現實意義。

脆弱性是指暴露于自然環境中的系統因受到壓力與擾動而產生敏感性，并因缺乏足夠適應能力或恢復能力導致自身受到損害的程度[6]，具體包括恢復性、抵抗性、適應性、敏感性等多個方面?？萍即嗳跣愿拍钣纱嗳跣愿拍钛苌鴣?，是指科技系統在受到外界壓力和干擾而產生的敏感性與恢復性(劉凱,任建蘭,孫雪,等，2016)。

綜合以上研究，本文認為科技脆弱性是脆弱性的一個具體分支，是指科技系統在外部環境擾動下因缺乏足夠適應力而表現出的敏感狀態以及在遭受擾動后的自身恢復能力。其中，敏感性由經濟、社會、環境三大外部要素共同決定，反映科技系統在遭受外部環境擾動時表現出的敏感程度；恢復性由科技投入、科技產出、科技基礎三方面共同決定，反映科技系統在遭受外部不利影響后能夠恢復到原有狀態的能力。因此，科技脆弱性是敏感性與恢復性的綜合反映。敏感性越強，科技系統脆弱性越高；恢復性越強，科技系統脆弱性越低。

本文的理論貢獻包括以下方面：第一，運用幾何推導并結合數值模擬方法，研究我國城市群科技脆弱性演變規律以及時空演化格局；第二，綜合運用VHSD-EM法構建評價模型，對我國城市群科技脆弱性進行綜合評價；第三，從城市群發育角度，設計科技創新系統風險防御模型以及系統聯合防控門檻值計算方法，量化分析核心城市不斷聯合周邊城市，進而形成城市群并不斷擴張的演化過程。

1 城市群科技脆弱性收斂規律的理論解析與幾何表達

1.1 城市群科技脆弱性呈波浪性收斂原理

我國經濟發展正由高速增長轉向高質量發展，空間結構也發生深刻變化，中心城市與城市群成為重要的空間載體。國家“十四五”發展規劃指出，“應當建立健全城市群一體化協調發展機制和成本共擔、利益共享機制，統籌推進基礎設施協調布局、產業分工協作、公共服務共享、生態共建、環境共治”，為推動中心城市與周邊城市一體化協調發展提供重要引領。因此，城市群科技創新系統發展就是中心城市通過與周邊城市聯合、降低科技系統脆弱性的過程?；诔鞘腥旱膭撔乱I效應和輻射帶動效應，本文提出城市群在形成與發展過程中不斷擴大范圍，逐步具備面對不確定性的抗風險能力，但過密的內在聯系易使城市群科技系統陷入鎖定而缺乏有效應變[7]，特別是面臨外部沖擊時會因科技系統的結構性衰退導致城市群科技系統脆弱性較高。伴隨新城市不斷加入，科技創新系統不斷演化到一個合適狀態，其抵御外界風險的能力逐步趨于穩定。因此，隨著城市間不斷聯合，形成一體化協調發展體，其科技系統脆弱性也呈現振幅縮小并最終趨于穩定的發展形態，具體見圖1。

圖1 城市群科技脆弱性演變規律Fig.1 Evolution of science and technology vulnerability in urban agglomeration

當只有一個城市時，城市科技系統對外界反應較敏感，同時，科技系統本身的恢復能力也處于較低水平，此時城市科技系統尚不具備抵御外界潛在風險的能力。當多個城市形成城市群且發展到一定規模和程度后，城市間會產生集聚效應并通過整個城市群的一體化增強風險抵御能力。但在城市集聚初期，由于新城市加入需要時間磨合，使得城市群科技系統面對外部沖擊時處于較弱狀態，因此整體科技脆弱性較高。此后，伴隨磨合期結束以及新城市不斷加入，城市群聯合防控風險能力逐漸趨于穩定，科技系統抗風險能力和自身恢復能力提高，科技脆弱性處于較低水平。因此，推動城市聯合、形成一體化協調發展，是促使城市群科技脆弱性降低并維持相對穩定狀態的重要路徑。

綜上所述，研究城市群科技脆弱性演變規律以及科技系統融合擴張過程，對于解決“如何實現城市群科技系統穩定性”、 “城市群發展過程中核心城市如何聯合周邊城市共同承擔風險”、“城市群內部科技系統如何順暢運行”等現實問題具有重要意義。

1.2 城市群科技脆弱性波浪式收斂曲線函數模型

城市群科技脆弱性演化規律是指在時間序列下隨著時間推移和聯合城市數量增加而形成的非線性復合變化曲線，也稱為城市群科技脆弱性波浪收斂曲線。根據城市群科技脆弱性演化原理，利用數理函數進行如下表示：

(1)

其中，Vt表示t時期城市群科技脆弱性;c表示城市群科技脆弱性最終穩定值；Δt是函數波動周期，且Δt=π/β；α是三角函數振幅，表示城市群科技脆弱性阻滯系數；β表示城市群科技脆弱性周期系數，π/β為三角函數頻率。為了提高數理模型準確性，對其進行優化。對核心城市分別賦予科技脆弱性初始時間t0和初始值V0，分別代表初期時間和初期城市群科技脆弱性指數。優化后的函數曲線模擬公式為：

(2)

X=xij(tk),i=1,2,…,m;j=1,2,….n;k=1,2,…,K

(3)

2 研究設計與計算

2.1 城市群樣本選擇

近年來城市群逐漸成為世界各國空間組織形式上的新型主體單元[8]。2013年中央城鎮化工作會議中明確將城市群列為未來國家城鎮化的主體形態。本文參照國務院、國家發展和改革委員會以及各省(直轄市、區)批復印發的19個城市群發展規劃文件，以重點建設的五大國家級城市群(長江三角洲、珠江三角洲、京津冀、長江中游、成渝)、穩步建設的八大區域級城市群(遼中南、山東半島、海峽西岸、哈長、中原、關中平原、北部灣、天山北坡)、引導培育的六大地區級城市群(晉中、呼包鄂榆、滇中、黔中、蘭西、寧夏沿黃)，共計227個城市為案例樣本進行研究。

2.2 指標體系構建

本研究以考察中國城市群科技脆弱性為目的，遵循全面性、系統性、典型性和數據可得性等原則，在借鑒已有研究成果的基礎上，構建科技脆弱性評價體系，具體包含敏感性和脆弱性兩個維度，共涉及經濟要素、社會要素、環境要素、科技投入、科技產出、科技基礎6個要素層以及25個指標層。

本研究構建的科技脆弱性指標體系分為敏感性和恢復性兩個維度。其中，敏感性反映科技系統對外界不利擾動的敏感程度，主要包括經濟、社會、環境三大外部要素影響。本文選取人均地區生產總值、地區生產總值增長率等指標表征經濟要素，選取在崗職工平均工資、人口密度等指標表征社會要素，選取工業廢水排放量比重指數、城鎮生活污水處理率等表征環境要素?；謴托苑从晨萍枷到y在遭受外部環境擾動后的系統自我恢復能力，主要由科技投入、科技產出、科技基礎三大系統要素共同決定。其中，選取科技強度指數、財政支出中科學技術支出比重等作為科技投入替代指標，選取發明專利授權量、實用新型專利授權量等作為科技產出替代指標，選取科學技術人員、普通高等學校在校學生數等作為科技發展基礎替代指標?？萍即嗳跣宰罱K取決于敏感性與恢復性的共同作用。

2.3 模型構建

2.3.1 “縱橫向”拉開檔次法(VHSD)

根據時間序列函數，可將科技脆弱性研究涉及的m個城市、n個基本指標和K個年份數據排列成矩陣，如下所示：

X=xij(tk),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;k=1,2,…,K

(4)

其中，X=xij(tk)表示第i個城市在第k年的第j項指標值。

城市科技脆弱性時序立體數據如表1所示。其中，ui代表第i個城市。

(5)

表1 城市科技脆弱性時序立體數據Tab.1 Time-series three-dimensional data of urban science and technology vulnerability

其次，設定科技脆弱性評價函數為

(6)

式中，δj為指標權重，zi(tk)為樣本i在第k年的綜合評價值。利用公式(7)確定指標權重。

(7)

當δTδ=1時，取H的最大值對應的特征向量時，σ2得到最大值。權重向量δj由特征向量進行歸一化處理得到。

2.3.2 熵值賦權法(EM)

運用極差標準化法處理指標數據：

(8)

其中，第i個樣本第j項指標在第k年的指標值經過極差標準化后得到yijk。

計算指標值的變異程度：

(9)

其中，第j項指標下第i個評價對象在第k年的特征比重表示為vijk。

由此，計算第j項指標的EM值，Ejk表示為：

(10)

其中，當vijk=0或1時，令vijkln(vijk)=0。令指標的差異系數為Djk，則：

Djk=1-Ejk

(11)

指標EM權重計算公式為：

(12)

2.3.3 VHSD-EM評價模型基本原理及檢驗

VHSD-EM分析可將通過VHSD法與EM法分別計算出的指標權重相結合，得到最終權重并計算各指標綜合評價值。運用MATLAB(R2016a)對VHSD法和EM法計算結果進行Spearman相關性檢驗。表2顯示，結果具有較強正相關性，均在1%的水平下顯著，由此可知VHSD和EM法計算結果具有較高一致性。因此，本文建構的VHSD-EM模型具有較好穩健性。

表2 Spearman相關性檢驗結果Tab.2 Spearman correlation test results

將由VHSD法與EM法確定的權重δj和wjk組成如下矩陣：

(13)

每個指標的最終權重Wjk是由Cjk中的每行元素進行算術平均值得到。

將上述所得標準化值與相關權重加權求和，得到科技敏感性指數Si和科技恢復性指數Ri，由此計算城市科技脆弱性為：

(14)

2.4 城市群科技風險分擔需求實證方法

2.4.1 城市群科技風險分擔需求強度

通過構建城市群科技風險分擔需求強度模型反映科技系統風險分擔需求強度，具體可分解為聯合城市的科技脆弱性開方比上聯合城市的科技強度指數開方與城市空間直線距離的平方。因此，不同城市科技系統的風險分擔需求強度可表示如下：

(15)

(16)

2.4.2 城市群科技系統聯合防控門檻

利用科技風險分擔需求強度模型計算城市群不同城市間科技風險分擔需求強度，將所有城市科技風險分擔需求強度均值的1/2作為衡量核心城市是否應聯合新城市提高科技系統聯合防控門檻的標準，計算公式如下：

(17)

其中，λij表示城市群不同城市間科技系統聯合防控門檻值；Fij表示科技風險分擔需求強度；i表示評價年數，j表示評價數量。

2.5 數據來源及處理

本研究樣本數據選為2009-2019年，由于城市群樣本中包含部分地級市代管的縣級市或省直管的縣級市，數據樣本可能出現重疊，同時，部分城市數據缺失嚴重，因此均予以剔除，最后選取201個地級市數據。其中，城市人口、經濟總量與科技相關數據均來自2010-2020年的《中國城市統計年鑒》、國民經濟和社會發展統計公報；全國數據來自2010-2020年《中國統計年鑒》；缺漏數據通過搜尋中國國家統計局官網或各省市統計局官網予以補充。

3 城市群科技脆弱性實證結果分析

3.1 城市科技脆弱性“縱橫向”拉開檔次法與熵值賦權法(VHSD-EM)分析

首先通過VHSD法中的綜合評價函數計算各指標權重系數，再通過EM法將歷年城市的各項指標數據進行處理，得出各年份的評價指標值變異程度，進而運用熵權法計算各項科技指標權重系數；接著，對VHSD法中的權重系數與EM法中的權重系數取算術平均值，得到最終權重系數；最后，將各城市指標數據結合權重系數，通過線性加權法逐層進行加權匯總，得到歷年中國城市群各城市科技脆弱性指數，而后對各城市科技脆弱性進行評價。根據歷年各城市科技脆弱性得分進行描述性統計，具體見表3。

由表3可知，2019年與2018年科技脆弱性分值最低的為珠江三角洲城市群的深圳，其余年份最低值由京津冀城市群的北京包攬，說明以北京、深圳等一線城市為代表的城市科技系統受外界不利影響與損害的可能性較低，即科技脆弱性較小。2019年與2018年科技脆弱性分值最高的是哈長城市群中的松原，其它年份除2015年外均由哈長城市群包攬。從分值看，哈長城市群科技系統運行情況不容樂觀。

將城市群所轄城市的科技脆弱性分值進行算術平均，得到我國城市群科技脆弱性綜合分值，并利用Stata將各城市群科技脆弱性評價值進行算數平均，得到城市群整體的科技脆弱性評價值并進行描述性統計，見表3。同時，利用ArcGIS10.2繪制中國城市群科技脆弱性分級圖，見圖2。根據圖表分析可以發現，不同城市群科技脆弱性差距較大，其中，重點建設的國家級城市群的科技脆弱性較低，特別是隸屬于五大國家級城市群的長江三角洲、珠江三角洲城市群的科技脆弱性均處于較低水平，而哈長城市群和蘭西城市群的科技脆弱性均處于較高水平。從空間演化格局看，東部沿海和珠三角城市群的科技脆弱性較低，說明這些城市的科技系統受到外界經濟、環境、社會等因素的影響較小，對外界壓力的敏感度也較小，同時，這些城市的科技系統結構較穩定，受到不利影響后的恢復能力也較強。

表3 城市科技脆弱性描述性統計結果Tab.3 Descriptive statistical results of vulnerability of urban science and technology

圖2 城市群科技脆弱性分級結果Fig.2 Results of science and technology vulnerability classification in urban agglomerations

3.2 城市群科技脆弱性演化分析

由上述分析可知，城市群科技脆弱性整體振幅漸小并最終趨于固定值。其中，珠江三角洲城市群科技脆弱性顯著低于其它城市群且波動幅度較小，說明珠三角城市群科技系統較為穩定，面對外界壓力具有一定程度的自我調節能力。而哈長城市群科技系統脆弱性整體上略高于其它城市群，防御外界風險的能力較差、遭受破壞時的恢復能力也較弱。

3.3 城市群科技脆弱性全局分析

以2012年、2014年、2016年和2018年為樣本，繪制中國城市群科技脆弱性空間演化趨勢，由于篇幅限制，僅展示2014年和2018年的趨勢面分析，見圖3。圖中，X軸表示東方，Y軸表示北方，線1與線2分別代表我國城市群不同科技脆弱性在東西、南北方向上的投影。

從整體趨勢看，城市群科技脆弱性在東西方向上呈現“東低西高”的空間特征，表明東部地區城市群的整體科技脆弱性低于西部地區；在南北方向上呈現總體向下的空間發展趨勢，即東南部兩端較低，表明東南部地區城市群的整體科技脆弱性低于東北部和西北部地區。

從投影弧度看，東部地區城市群科技脆弱性投影弧度與西部地區城市群極其相似，表明東部地區城市群的科技脆弱性差異程度也與西部地區相似；北部地區城市群科技脆弱性投影弧度相較于南部地區更陡峭，表明北部地區城市群不僅整體科技脆弱性低于南部地區，而且北部地區城市群科技脆弱性差異程度相較南方地區也更顯著。

從時間序列看，2012年以前南北方城市群科技脆弱性相差不大，2012-2018年南北方城市群科技脆弱性差距逐漸增大，特別是2014年后中西部地區科技脆弱性呈降低趨勢。從整個時間范圍看，東南部地區的科技脆弱性都優于其它地區。整體而言，我國東部、南部沿海地區城市群的科技脆弱性顯著低于華中、西南、西北、東北地區城市群。

為了更直觀地觀察我國城市群科技脆弱性演化情況，結合不同城市群所轄城市的科技脆弱性值，運用ArcGIS10.2軟件繪制2012年、2014年、2016年和2018年我國城市群脆弱性區域分級圖，具體見圖4。由于篇幅限制，僅展示2014年和2018年的演化圖。

圖3 城市群科技脆弱性空間演變趨勢Fig.3 Spatial evolution trend of science and technology vulnerability in urban agglomerations

圖4 我國城市群各城市脆弱性分級演化情況(2014年與2018年)Fig.4 Urban vulnerability classification evolution of urban agglomerations in China (2014 and 2018)

由圖4可知，從整體空間演化格局看，內陸地區城市群科技脆弱性稍處劣勢，而東南沿海地區城市群科技脆弱性較低，這與城市群區位優勢、經濟發展水平及政府政策密切相關。從時間演化格局看，整體來講，城市群科技系統穩定性穩步提升，低科技脆弱性城市數量明顯增多，高科技脆弱性城市數量明顯減少。

4 城市群科技風險分擔需求實證分析

根據城市群分布，可劃分為三大類城市群，具體包括5個國家級城市群、8個區域級城市群、6個地區級城市群。鑒于篇幅和圖像空間有限，本文僅展示2009-2019年國家級城市群科技風險分擔需求強度高于科學系統聯合防控門檻值的城市，如圖5所示。

從圖5(a)- 5(d)中可以看到，2009-2019年科技風險分擔需求強度整體呈波浪式變化并最終趨于穩定，超過門檻值則表明該城市已融入其所屬城市群，開始聯合其它城市進行科技風險防控。2009-2019年國家級城市群科技系統聯合防控門檻值高達7.37，科技風險聯合防控強度超過系統聯合防控門檻值的城市達到23個，其中，無錫、常州、蘇州、南通等城市在2012年之前就已經融入長江三角洲城市群，南京、蕪湖、鎮江等城市相繼于2013年、2014年融入；北京、天津處于京津冀城市群的中心，鄰近的廊坊市于2009年融入該城市群，唐山、張家口于2014年才融入京津冀城市群；珠江三角洲城市群的城市聯合較早，如珠海、佛山、惠州、中山等城市早在2009年就已融入珠三角城市群；長江中游城市群中越過聯合防控門檻值的城市僅有鄂州、孝感，它們相繼于2014年、2015年融入其城市群；成渝城市群中各城市科技系統融合程度還不高。

圖5 城市群科技風險聯防過程演化Fig.5 Evolution of scientific and technological risk joint prevention process in urban agglomerations

區域級城市群科技系統聯合防控門檻值為0.893，而科技風險分擔需求強度高于聯合防控門檻值的城市有38個，其中，鐵嶺早在2009年就已融入遼中南城市群，盤錦和葫蘆島相繼于2012年、2013年融入該城市群；淄博、煙臺、濰坊、泰安、德州早在2012年之前就已融入山東半島城市群，東營、濟寧、威海相繼于2012年、2013年融入；海峽西岸城市群中的莆田、泉州、漳州早在2009年融入城市群，溫州于2014年融入；哈長城市群中僅有吉林于2013年融入；開封、洛陽、平頂山、新鄉于2012年前就已融入中原城市群，晉城、漯河、周口于2012年融入該城市群；關中平原城市群中僅有咸陽早于2012年融入，銅川、商洛在2012年融入，寶雞、渭南于2013年融入；北部灣城市群中的欽州、崇左于2012年融入，北海、防城港于2014年融入。

地區級城市群科技系統聯合防控門檻值為0.613，科技風險分擔需求強度高于系統聯合防控門檻值的城市有15個。其中，晉中城市群中只有臨汾才于2014年融入，其余越過聯合防控門檻的城市早在2009年就已融入；呼包鄂榆城市群中僅有包頭于2014年融入；黔中城市群中僅有畢節于2012年才融入，其余越過聯合防控門檻的城市均于2012年之前就已融入；蘭西城市群中除海東在2014年才融入外，其余城市均于2012年前融入；寧夏沿黃城市群除吳忠早在2009年就已融入外，其余城市相繼于2012年、2013年融入。綜上可見，各城市融入時間大致與城市群發展過程同步，其中，國家級城市群科技風險分擔需求強度遠高于其它兩個層級城市群。

根據上述計算結果，利用ArcGIS10.2繪制中國城市群科技風險分擔需求強度圖，由于篇幅限制，故未展示。

由城市群科技風險分擔需求強度圖可知， 2012年前越過科技系統聯合防控門檻值的城市有無錫、常州、蘇州、杭州、寧波、珠海、佛山等42個城市；在2012年越過聯合防控門檻值的城市有蕪湖、威海、聊城、濟寧、晉城、漯河、欽州等17個城市； 2014年后越過科技系統聯合防控門檻值的城市有鎮江、唐山、張家口、鄂州、日照、溫州、包頭、鶴壁、寶雞等18個城市。這些說明城市群科技風險分擔需求強度與所轄城市科技脆弱性正相關，與城市間距離負相關。

5 城市群科技脆弱性波浪式收斂曲線模擬與驗證

表4 中國城市群科技脆弱性波浪式變化曲線最優函數表達式Tab.4 Optimal function expression of wave-like change curve of science and technology vulnerability in urban agglomerations of China

擬合所用程序代碼如下：

t=[t0;t1; t2; t3; …;tn];

y=[y0;y1; y2; y3; …;yn];

p=fittype('a+(b*sin(c*(t-t0)))/(d*(t-t0))', 'independent', 't');

plot(f,t,y);

f=fit(t,y,p);

cfun=fit(t,y,p)

以此繪制城市群科技脆弱性模擬圖，見圖6。從圖6可以看出，三大類城市群科技脆弱性變化曲線與2009-2019年城市群科技風險分擔需求強度演化曲線具有較大相似性，說明從整體上看城市群科技脆弱性演化曲線擬合效果較好，反映出城市群科技脆弱性呈波浪式變化發展趨勢，適合采用科技脆弱性變動函數模型分析與預測城市群科技脆弱性發展走勢。其中，由圖6可以看出，國家級城市群科技脆弱性波動較顯著且波動頻率適中，區域級城市群與地區級城市群科技脆弱性波動幅度比國家級城市群平緩且波動頻率低于國家級城市群。

6 結論與建議

6.1 研究結論及討論

本文通過構建科技脆弱性評價指標體系，對我國城市群科技脆弱性收斂規律及聯合擴張演化過程進行分析，得出以下結論：

(1)我國城市群科技脆弱性總體呈波浪式收斂特征，最后逐漸降低并趨于一個最佳穩定值，此外，不同城市群科技脆弱性差距較大，重點建設的國家級城市群科技脆弱性最低。其中，長三角、珠三角城市群的科技脆弱性均穩定在較低水平。另外，科技脆弱性長期處于較高值的是哈長和蘭西城市群，科技脆弱性下降速度最快和最慢的城市群分別為寧夏沿黃與蘭西城市群。通過對城市群科技脆弱性進行全局空間分析發現，我國城市群科技脆弱性分布具有不均衡性，主要表現為“東南高-西北低”，胡煥庸線以東地區城市群科技系統的穩定性優于西部地區[9]。不同城市群科技發展質量差距顯著，國家級城市群科技發展質量較高；脆弱性低值區由國家級城市群逐步向區域級和地區級城市群擴張。原因在于不同城市群區位條件不同，基于國家戰略層面的國家級城市群政策比地方性城市群政策對城市群發展的扶持力更大[10]。

(2)科技風險分擔需求強度整體上趨于波浪式收斂且存在聯合防控門檻效應，目前國家級城市群已有較多城市聯合其它城市進行風險防控，區域級和地區級城市群則較少。研究發現，2009-2019年全國科技風險分擔需求強度整體上呈波浪式變化并最終趨于穩定形態；2009-2019年國家級城市群科技系統聯合防控門檻值高達7.37，科技風險分擔需求強度超過系統聯合防控門檻值的城市達到23個；區域級城市群科技系統聯合防控門檻值為0.893，科技風險分擔需求強度高于聯合防控門檻值的城市有38個；地區級城市群科技系統聯合防控門檻值只有0.613，科技風險分擔需求強度高于系統聯合防控門檻值的城市有15個?？傮w而言，各城市科技系統向城市群融合的時間點與城市群發展過程大致同步，其中，國家級城市群科技風險分擔需求強度遠高于其它兩個層級城市群。

圖6 城市群科技脆弱性波浪式收斂曲線擬合結果Fig.6 Wave-type convergence curve fitting results of technological vulnerability in urban agglomerations

(3)各城市群科技脆弱性擬合曲線的相似性較大，與各城市科技風險分擔需求強度演化趨勢一致，且城市群科技脆弱性演變規律與城市群科技脆弱性收斂函數曲線基本一致，說明我國城市群科技脆弱性收斂曲線模擬效果較好。其中，國家級城市群科技脆弱性最低，區域級城市群次之，地區級城市群科技脆弱性最高。

6.2 政策建議

通過上述對我國城市群科技脆弱性的分析，可以為我國城市群科技系統運行提供參考，有助于提升城市群經濟發展質量，提高科技系統穩定性，促進我國城市群科技進步。

第一，探索一體化科技創新規劃。首先，各級政府應將企業、科研機構及大學、中介機構等聯合起來，不斷解決產學研過程中的困難，探索可持續發展路徑，形成輻射城市群其它城市的科技創新網絡，提升城市群科技系統一體化程度[11]；其次，在科技、人才政策的制定與落實中，形成市鎮聯動；最后，從供給側結構性改革著手，推動區域科技創新體系建設[12]。

第二，深入推進創新驅動發展戰略實施?；谖覈鞘腥嚎萍即嗳跣灾饾u降低并趨于一個最佳穩定值，但仍存在區域差異的現實，具體建議如下：首先，城市群各級政府應深入實施創新驅動發展戰略，推動科技創新和高技術發展工作邁上新臺階[13]；其次，不斷創新發展路徑、厚植區域發展優勢，為我國經濟發展開辟新空間；最后，應當激活人才福利，倡導“工匠精神”，激發人才創造力。

第三，孕育世界級科技創新生態。由于我國國家級城市群科技風險分擔需求強度遠高于其它兩級城市群，因此建議如下：首先，城市群應當構建系統、開放的科技創新生態[14]，形成融合科技、社會、經濟、生態、文化等多維度價值的科技創新評價體系；其次，面向國際發展培養新型高端科技人才；最后，鼓勵本土企業加大科技創新、調整與優化跨國布局，使我國城市群更具國際競爭力[15]。

第四，著眼系統性科技創新治理。首先，城市群應加強科技數據基礎設施建設[16]；其次，鼓勵社會機構將科創成果推廣科普給大眾；最后，營造有助于科技人才涌現的良好環境，使他們能夠為破解難題、開展關鍵技術攻關提供有效幫助。

6.3 研究不足與展望

本文對中國城市科技脆弱性進行了綜合評價，但仍存在一定不足。

第一，中國城市群科技脆弱性指標體系構建有待完善。城市群作為區域國民經濟的重要組成，需從動靜態結合角度體現城市群科技脆弱性發展規律，但由于數據獲取和研究尺度的局限性，相關研究有待深入。

第二，對中國城市群科技脆弱性波浪收斂規律的形成原因缺乏深度分析。囿于宏觀經濟數據獲取的有限性，雖能保證數據分析結果的正確性，但未充分開展關于中國城市群科技脆弱性波浪收斂規律的原因分析，后續可進一步收集相關數據予以拓展。

第三，在數據預處理和計算過程中所用方法較單一。本文應用VHSD-EM法計算中國城市群科技脆弱性水平，計算過程中對指標體系進行了無量綱化處理，雖降低了數據偏差，但難免存在個別數據差異較大；在熵值法計算中，根據各指標權重相較于指標體系的重要性進行了評定，避免了人為因素的干擾，但也存在權重漏洞，易造成結果偏差。因此，關于權重的處理有進一步優化的空間。

通過分析中國城市群科技脆弱性水平，有助于為我國城市群科技系統運行提供參考，提高城市群經濟發展質量。但本文對城市群科技脆弱性波浪收斂規律的內在運行邏輯未作進一步研究，因此未來研究可從城市群科技脆弱性影響因素及產生原因進行深入刨析。