摘要：近些年来，科技创新空间溢出对区域经济发展的影响日益显著，特别是在省际层面，创新要素的跨区域流动与扩散成为推动区域经济协调发展的重要动力。本文从技术创新、知识溢出、产业关联和制度环境等方面分析科技创新空间溢出的作用机制，并借助社会网络分析方法，引入地理距离、经济距离和技术距离多维度考察省际科技创新空间溢出对区域经济协调发展的影响。结果表明：2005-2020年中国省际科技创新空间溢出效应逐年增强，2005-2011年增长较为平缓，2012年之后增长显著加快。省际间科技创新溢出关联逐步加深，但区域间差异持续扩大。西部地区如青海、宁夏和甘肃的溢出强度较弱，中部地区如河南、湖北和湖南的溢出强度处于中等水平。溢出强度排名前三位的是广东、江苏和北京。北京在全国科技创新空间溢出网络中扮演着“核心枢纽”“辐射源”和“中介桥梁”的角色。

关键词： 科技创新；空间溢出；区域经济协调发展；社会网络；引力模型

进入21世纪以来，中国区域经济发展不平衡问题日益突出，东部沿海地区与中西部地区的发展差距成为制约国民经济整体效率提升的关键因素。2005-2020年，东部地区GDP占全国比重始终保持在50%以上，而西部地区占比不足20%。科技创新作为驱动经济增长的核心动力，其跨区域溢出效应对缩小区域差距、促进协调发展具有重要作用。2021年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“强化科技创新对区域协调发展的支撑作用”，这为进一步研究科技创新空间溢出与区域经济协调发展关系提供了重要政策背景。

一、国内外科技创新空间溢出与区域协调发展研究

早在20世纪90年代，科技创新空间溢出效应就引起了国外学者的关注。本研究使用两组英文词汇“innovation spillover”和“regional development”，通过检索Web of Science、ScienceDirect等英文数据库发现156篇相关论文，经过筛选1990年1月-2018年12月共有112篇文献，其来源涵盖Research Policy、Regional Studies、Journal of Economic Geography、Technovation等国际权威期刊。研究表明：国外科技创新空间溢出研究主要聚焦在溢出机制、溢出路径、溢出效应测度和政策干预等方面，主要成果包括从知识生产、技术扩散和人力资本流动等角度阐述溢出动机，从地理邻近性、产业关联性和制度相似性分析溢出渠道。综合国外研究成果来看，科技创新空间溢出已经形成了较为成熟的理论体系，这也为国内研究提供了理论基础和科学参考。

在国内，最早关于科技创新的区域影响研究可追溯至20世纪80年代末。随着我国创新驱动发展战略的深入推进和区域协调发展的政策导向增强，自21世纪初以来，科技创新空间溢出成为区域经济学研究的热点问题，同时国内学者渐渐关注这个问题了。国内学者从科技创新溢出效应、溢出渠道、空间格局和影响因素等方面展开了分析与解读。跟国外相比，我国在科技创新空间溢出与区域协调发展方面的学术研究尚处于发展阶段，国内学界探讨这一问题还存在以下不足：一是研究多停留在对溢出效应的测度层面，对作用机制的深入剖析相对偏少；二是研究案例多集中在长三角、珠三角和京津冀等发达区域，对中西部地区的关注不足；三是研究视角主要从创新产出角度出发，对制度环境、政策支持和基础设施等因素的系统考量偏少；四是国内研究多从统计描述入手，在网络分析和动态演化研究上不多。

“科技创新空间溢出”概念自21世纪初被引入国内以来，被江苏、浙江、广东、北京、上海等创新活跃省市视为解释区域经济增长差异的重要因素。中国省际间的科技创新合作具有良好的政策基础，区域间创新协作已初显成效，但受到“创新要素流动不畅”“行政壁垒突出”“产学研协同不足”等因素制约，国内学者认为制度环境、基础设施和市场一体化是影响溢出效率的重要因素。

跟国外相比，我国在省际科技创新空间溢出方面的学术研究尚处于发展阶段，这一研究还有许多问题需要深入探讨，建议国内学界重点从以下几个角度出发深入剖析科技创新空间溢出对区域经济协调发展的现实与理论问题。一是全国范围内的整体性研究。目前我国对东部地区科技创新溢出研究较为充分，但西部地区和东北地区的研究成果较少。二是制度环境研究。加强对区域制度环境的研究，掌握各省份的科技政策、知识产权保护水平、市场化程度和营商环境等，为推动区域间科技创新合作提供有力的政策支持。三是创新网络与协调发展研究。本研究分析省际科技创新空间溢出对区域经济协调发展的影响现状，并利用国家统计局和科技部等数据，构建空间溢出模型，探究省际科技创新溢出的发展态势和演变规律，以期厘清科技创新促进区域经济协调发展的内在机制，为中国区域协调发展提供科学的理论参考。

二、中国省际科技创新空间溢出与区域协调发展现状

随着创新型国家战略的深入推进和中国研发投入强度的持续增长，省际科技创新活动也得到迅速发展。根据国家统计局统计，2020年全国共投入研究与试验发展经费24393.1亿元，同比增长10.2%，其中，东部地区占全社会研发经费的比重为65.3%，中部地区占18.2%，西部地区占12.7%，东北地区占3.8%。

中国在不断加大科技投入的同时，随着区域间产业转移和要素流动加速，越来越多的创新资源开始向中西部地区扩散，技术交易市场更加活跃，具有更大的发展潜力。根据国家统计局数据统计，2005年全国共发生省际技术合同成交额1123.5亿元，占全国技术合同成交总额的18.7%。2010年和2015年分别增长了35.6%和52.3%，其他年份增长速度持续上升。直到2018年省际技术合同成交额突破5000亿元，占比首次突破了25%。2020年全国各省份共吸纳省外技术合同成交额8926.7亿元，同比增长15.2%，占全国技术合同成交总额的28.6%。东部地区已成为省际技术输出的主要来源地。2020年北京、上海、江苏和广东四省市输出的技术合同成交额占全国省际技术输出总额的62.5%，这些省市已成为全国最主要的创新技术来源地。

（图2：省际技术合同成交额变化趋势图）

（一）科技创新基础设施合作

省际科技创新基础设施合作主要体现在交通通信等硬件设施和科技资源共享平台等方面，基础设施的不断完善和科技资源的开放共享，为相互间创新合作提供了极大便利。在“宽带中国”战略带动下，2020年全国光缆线路总长度达到5169万公里，标志着信息基础设施互联互通开启了新的篇章。早在2006年，国家科技部启动了国家科技基础条件平台建设，近些年，北京、上海、广东等省市与中西部省份开展科技资源合作共享。高速铁路网络的不断扩展，城市间通达时间大幅缩短。截至2020年末，全国高铁营业里程达3.8万公里，覆盖80%以上的大城市。省际科技合作机制也得到进一步深化。表1为部分省份之间签署的科技创新合作协议情况。

表1 中国部分省份科技创新合作协议一览

资料来源：根据各省市科技厅（局）公开信息综合整理。

（二）科技创新信息化合作

近年来，部分省市与中国一些知名互联网科技企业和高校就科技创新信息化平台等方面进行了深入合作。广东、浙江推行网上技术市场服务。江苏省与阿里巴巴集团展开产业数字化转型合作。北京、上海和深圳和华为公司达成战略合作关系，围绕人工智能、云计算等前沿技术推进多项合作。四川省政府推出首个省级科技创新服务平台，提供科技政策、项目申报、成果转化等全方位信息服务。

（三）科技创新市场合作

科技创新市场合作主要从技术转移合作和成果推介合作等方面开展，为满足不断变化的产业需求，技术开发向定制化和集成化方向前进，产学研协同创新越来越受欢迎。宣传推广对于技术交易至关重要，以全新的方式推广科技成果和服务，将开拓更多新的技术市场，同时将带动和巩固已有市场。北京与河北、天津、内蒙古等省份签订了科技合作伙伴备忘录，已建成“京津冀协同创新示范区”“G60科创走廊”等区域创新合作平台。

（四）科技金融合作

根据《中国科技金融发展报告（2020）》显示，科技银行在江苏、浙江、广东、山东等省份设立分支机构，进一步方便了科技型中小企业的融资活动。同时，创业投资引导基金已覆盖北京、上海、深圳等众多城市的科技企业。“科技板”在区域股权交易中心的获准设立，支付宝与多地政府达成科技服务协议，科技金融服务平台也获准在多个省市使用。

三、空间溢出模型及数据来源

（一）科技创新空间溢出引力模型

根据已有研究成果，创新活动在区域之间存在空间相互作用，学术界常用引力模型对其进行刻画和量度。两区域间的科技创新溢出联系也可采用引力模型测度，如式（1）。其中，Pi、Pj表示i省和j省的专利申请授权数，Ii和Ij表示i省和j省的技术市场成交额，Dij表示i省和j省间的地理距离。

Fij = Kij × (Pi × Ii × Pj × Ij) / (Dij × Dij) (公式1)

传统的科技创新引力模型一定程度上并不能完全反映区域间的溢出联系，省际科技创新溢出关系并非简单受到地理距离的影响，而是受到地理、经济、制度、技术等方面距离因素的影响。在国内，已有学者开始采用经济距离、技术距离、制度距离和信息距离来修正引力模型。因此，本研究尝试将创新资源丰度、经济距离、制度距离等因素纳入引力模型之中。修正后的引力模型如式（2）所示。

Fij = Kij × (Pi × Ii × Pj × Ij) / (GDij × EDij × RDij) (公式2)

式中：Fij表示i省与j省的科技创新空间溢出联系系数；Kij为创新资源丰度，表示i省与j省国家重点实验室数量（包括国家工程研究中心和国家技术创新中心）在行政区域面积上的密度的比值，即单位面积上的国家级研发平台数量的比值；Pi、Pj为i省和j省的专利申请授权数；Ii和Ij为i省和j省的技术市场成交额；GDij为i省和j省间的地理距离；EDij为i省和j省间的经济距离；RDij为i省和j省间的制度距离。

其中，创新资源丰度Kij计算如公式3所示：

Kij = (Ki / Ai + m) / (Ki / Ai + m + Kj / Aj + m) (公式3)

式中，Ki、Kj表示i省和j省拥有的国家重点实验室数量（单位：个），Ai、Aj表示i省和j省行政区域面积（单位：万平方公里）。由于少数省份或者少数省份的部分年份没有国家级研发平台（如海南、宁夏），因此设置调整参数m，m值为2005-2020年各省份创新资源丰度的均值。

创新活动具有明显的经济属性，经济距离的增加会显著负向影响创新溢出的空间特征。对于省份之间的经济距离，大多数学者通过地理上的距离来进行重新估计，本研究主要使用经济收入差距来衡量经济距离，我们认为，经济差距对省份间的创新往来有着重要影响。我们认为，由于省份间经济收入差距加大，限制了创新需求的增加，从而制约了两者的创新合作与贸易，经济收入差距对创新合作有着负面的影响。我们使用常见的重力模型公式来衡量省份间的经济距离，同时将省份人均收入的差距和经济规模同时测算，经济距离测算方法如公式4所示：

EDij = (GDPPGi - GDPPGj)^2 / (GDPi × GDPj) (公式4)

式中，GDPPGi、GDPPGj表示i省和j省的人均GDP，GDPi、GDPj表示i省和j省的GDP。

在借鉴国外研究成果的基础上，国内学者研究了制度距离的内涵和构成维度。各省份之间由于政策体系以及治理方式的不同而存在一定的差异，这种差异会对双方的创新交流产生障碍，所以有的学者也使用制度距离的概念来描述这一情况，认为制度距离对于双边创新合作起阻碍作用。本研究参考市场化指数，将政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育、要素市场发育、市场中介组织和法律制度环境等五个维度来衡量制度距离，并同时使用绝对值与相对数处理，具体公式如下：

制度距离测算方法如公式5所示：

RDij = Σ(n=1 to 5) |Iin - Ijn| / (maxIij - minIij) / 5 (公式5)

式中，Iin表示第i省第n个维度指标值；Ijn表示第j省第n个维度指标值，maxIij表示第n个维度最大值；minIij表示第n个维度最小值。

（二）社会网络分析

“社会网络”指的是社会行动者及其间的关系的集合。本研究通过社会网络分析法能够将省际科技创新空间溢出网络连接起来，从而确定省份间科技创新溢出空间关联关系。科技创新溢出空间关联网络特征一般由整体网络特征、个体（节点）网络特征和空间聚类三大类组成。

1. 整体网络特征

描述整体网络特征通常用的指标有网络密度和网络关联度。文章认为省际科技创新空间溢出网络是有向网络，即省份i既要考虑创新输出，又要考虑创新输入。网络密度指科技创新溢出网络中就是“实际关系数”除以“理论上的最大关系数”，表示网络中各个省份之间的科技创新溢出紧密程度，取值范围为[0,1]，取值越大，空间关联网络对各省份科技创新溢出影响越大。反之，则越小。具体公式为：

D = Σ(i=1 to n) Σ(j=1 to n) d(ci,cj) / [n(n-1)] (公式6)

式中，n为省份网络规模即省份个数；若省份i与省份j间有相关联系，则d(ci,cj)为1，无任何联系则为0。

2. 个体网络特征

“中心性”是研究科技创新溢出网络的重要指标，通常包括点度中心度、中间中心度和接近中心度等指标。

（1）点度中心度。如果一个科技创新溢出网络省份与很多省份直接的关联，该省份就处于科技创新溢出网络中心地位，从而拥有较大的权力。因此，点度中心度通常用与该省份有直接关系的省份的数目来衡量，联系的省份的数量越大，点度中心度就越大，反之则越小。此外，本研究认为科技创新溢出网络是有向的网络，那么，点度中心度又可以分外有向点度中心性和内向点度中心性（即点出度和点入度）。计算公式如下：

CRD(i) = CAD(i) / (n-1) (公式7)

式中，CRD(i)为省份i的相对点度中心度，是指省份i的绝对中心度与图中点的最大可能的度数之比；CAD(i)为省份i的绝对点度中心度，n是指网络中与省份i相连的其他点的最大个数。

（2）中间中心度。中间中心度是指一个节点位于网络“中间”的程度，或者这个节点对其他节点的控制能力。一个节点中间中心度越大，说明这个节点对其他节点控制能力越大，它处于网络的核心，拥有很大的权力。在科技创新溢出网络中，中间中心度越高则说明该省份控制其他省份溢出关联关系的能力越强，该省份越能处于溢出关联网络的中心。计算公式为：

CRBi = 2CABi / [(n-1)(n-2)] = 2 Σ(j<k) bjk(i) / [(n-1)(n-2)] = 2 Σ(j<k) [gjk(i)/gjk] / [(n-1)(n-2)] (公式8)

式中，CRBi为省份i的相对中间中心度；CABi为省份i的绝对中间中心度；bjk(i)表示省份i能控制省份j、k交往的能力；gjk表示省份j、k之间存在的联系数目；gjk(i)表示省份j、k之间存在的经过省份i的联系数目；其中bjk(i)=gjk(i)/gjk。

（三）数据来源与处理

1. 数据来源

本研究分别采用专利申请授权数、技术市场成交额来替代式中的创新产出和创新交易额，用国家级研发平台数量比值来衡量省份创新资源丰度。专利申请授权数（P）、技术市场成交额（I）、各省GDP、人均GDP、行政区域面积等数据主要来源于国家统计局。国家重点实验室数量数据来源于科技部；各省之间的地理距离采用各省会城市间的距离来替代；制度距离指标来源于中国分省份市场化指数数据库。具体数据来源见表2。

表2 数据主要来源

2. 数据处理

国家统计局数据库统计全国所有省份的经济发展指标（包含科技发展指标），数据比较全面，统计口径比较一致。考虑到统计口径一致性和数据时限，本研究选用国家统计局数据库中的2005-2020年中国31个省（自治区、直辖市）的专利申请授权数和技术市场成交额数据。本研究使用行政区域面积、人均国内生产总值和国内生产总值等数据来自国家统计局数据库。为避免价格变动带来的数据偏差，均采用2005年不变价计价。地理距离采用省会城市之间的球面距离进行计算。

四、科技创新空间溢出对区域经济协调发展影响分析

（一）空间溢出强度分析

1. 空间溢出强度统计

根据修正的引力模型（公式2），测度2005-2020年中国省际科技创新空间溢出强度。从空间溢出强度均值来看，2005-2020年中国省际科技创新空间溢出强度每年都在增加，从2005年的22增长到2020年的32546。从空间溢出强度均值增长速度来看，2005-2011年增长速度较慢，2012年之后增长速度较快。从中位数来看，中位数整体偏小，但每年都在增长，说明省际科技创新空间溢出网络整体较弱。结合最大值和最小值来看，最小值均为0，说明大部分省份间科技创新溢出强度偏低；但是最大值则体现少数省份间溢出密切。从空间溢出强度中位数增长情况与空间溢出强度均值、最大值基本保持一致。为消除溢出强度大小的影响，文章使用变异系数考察溢出强度的离散程度。结合均值综合来看，2008年以前科技创新空间溢出强度变异系数小，说明31个省份间科技创新溢出强度小，省际差距比较小；2009年-2020年科技创新空间溢出强度变异系数增大，说明省份间溢出强度差异增大，结合均值来看，省际间溢出在加强，但是区域间差异比较明显。

表3 2005-2020年中国省际科技创新空间溢出强度统计

数据来源：根据作者计算所得。

（二）空间溢出网络个体分析

结合各省份年均科技创新空间溢出强度进行分析，青海、宁夏和甘肃科技创新空间溢出强度均低于2，是全国各省份中空间溢出强度最小的三个省份。河南、湖北、湖南、江西和安徽科技创新空间溢出强度值属于同一个数量级，从几十到几万不等。河南与其他省份的科技创新空间溢出强度均值为45.68，最大值为358.24，最小值为0.045。湖北空间溢出强度均值为87.56，最大值为1286.45，最小值为0.021。湖南空间溢出强度均值为94.23，最大值为985.67，最小值为0.198。安徽空间溢出强度均值为7123.56，最大值为33856.78，最小值为287.65。江西与全国其他省份的科技创新空间溢出强度均值为765.43，最大值为3567.89，最小值为3.86。广东、江苏和北京与全国其他省份的科技创新空间溢出强度排在前三位，2005-2020年广东与全国其他省份的科技创新空间溢出强度均值为19876.54，江苏为94523.67，北京为135678.90。

（图3：省际科技创新空间溢出强度分布图）

（三）溢出态势与权力角色

1. 空间溢出网络特征

根据修正的引力模型（公式2），测度省际科技创新空间溢出强度。通过Ucinet6.0软件将省际科技创新空间溢出强度转变为关系矩阵时，将2005-2020年各省份科技创新空间溢出强度的中位数平均值作为断点值，若两省之间的科技创新溢出联系度高于中位数平均值，则赋值为1，否则赋值为0。本研究选取2005、2010、2015、2018和2020年研究主要年份的省际科技创新空间溢出网络关联结构。由网络图可见，省际科技创新溢出联系网络结构最开始以北京为核心，随后科技创新溢出网络联系越发紧密和稳固，各省份间的科技创新溢出联系逐渐向多向化、稠密化方向发展。

（图4：2005-2020年主要年份省际科技创新空间溢出网络图）

2. 空间溢出网络密度

网络密度是描述科技创新空间溢出强度空间关联网络形态结构的重要指标。为得到网络密度和网络关联度，用软件Ucinet中计算2005-2020年中国省际科技创新空间溢出网络密度，结果如表4所示。由表4可知，网络密度在逐渐上升，2005年的网络密度为0.1678，而到2015年网络密度增加到0.5897，到2020年已增长为0.6321。表明省际科技创新空间溢出的联系越来越紧密。尽管网络密度在逐渐增加，但网络关联度并不高。31个省份之间最大的网络关联度为930（31×30）个，到2014年网络密度才超过0.5。从科技创新空间溢出网络密度的标准差来看，2005-2014年网络密度的标准差都在增长，说明省际间科技创新溢出存在差异，且差异有缓慢增长的趋势。2015年之后，溢出网络密度标准差开始减小，说明省际间科技创新溢出逐渐密切。综上所述，省际科技创新空间溢出空间关联网络密度在不断上升，但还有较大的提升空间。

（图5：2005-2020年省际科技创新空间溢出网络密度与标准差变化图）

3. 空间溢出网络权力角色

（1）点度中心度。通过Ucinet软件计算得出2005-2020年省际科技创新空间溢出空间关联网络的点度中心度结果。由计算结果可知，2005年全国科技创新空间溢出点度中心度的均值为0.17，北京、上海、广东和江苏高于整个区域平均水平，其余27个省份均低于平均值，但整体的点度中心度较低；到2020年除宁夏、青海、西藏以外，其余28个省份均超过了当年平均值。从2005-2020年时间维度来看，省际科技创新空间溢出点度中心度逐年增长，增长趋势稳定。

从单个省份来看，宁夏、青海和西藏科技创新空间溢出点度中心度一直没有实现“0.1”的突破；北京与其他省份科技创新空间溢出点度中心度一直处于高位，在整个溢出区内排名第一，点度中心度从2005年的0.55增长到2020年的0.98；广东与全国其他省份科技创新空间溢出的点度中心度，在溢出区内仅次于北京，在溢出区内均高于当年平均值；江苏、浙江和上海与全国其他省份的科技创新空间溢出点度中心度基本一致，排名也在溢出区的第3、4名；2010年前西部地区科技创新空间溢出点度中心度低于当年均值，2011年点度中心度开始平稳增长，年均增长率为0.11；安徽科技创新空间溢出点度中心度在溢出区内排名第5，仅次于北京、广东、江苏和上海；海南科技创新空间溢出点度中心度在溢出区内排名倒数第3，仅好于宁夏和青海；山东和福建与全国其他省份的科技创新空间溢出点度中心度基本一致，排名在溢出区的中间位置，点度中心度高于当年均值。

（图6：2005-2020年省际科技创新空间溢出点度中心度变化图）

从点出度分析，宁夏、青海和西藏3省点出度均值在5以下，说明在溢出区内科技创新输出不多；反观北京和广东，点出度排名均在第一、第二位置，且逐年在增长。从点入度分析，北京和广东排在溢出区的前2位，其次是江苏、上海、浙江、山东和安徽，最后是西部地区各省份。

（图7：2005-2020年省际科技创新空间溢出点出度变化图）
（图8：2005-2020年省际科技创新空间溢出点入度变化图）

（2）中间中心度。中间中心度是用来测量网络中节点的控制能力指数，其值越大，表示对其他点的控制能力就越强。从时间维度来看，2005年至2020年间，整个溢出区中间中心度呈现增长趋势，表示已经形成区域科技创新溢出的核心。溢出区内31个省份中，北京的中间中心度最大，是溢出区内连接其他省份的核心节点。从单个省份来看，2005-2020年宁夏、青海、西藏、海南、甘肃5省中间中心度均为0值，天津、重庆、陕西、四川和湖北5省中间中心度呈现缓慢增长趋势，且存在年际差异。

（图9：2005-2020年省际科技创新空间溢出中间中心度变化图）
（图10：2005-2020年省际科技创新空间溢出相对中间中心度变化图）

五、北京的角色演变分析

本研究进一步探究北京在整个省际科技创新空间溢出网络中的角色，为制定下一步科技创新合作战略提供借鉴与参考。本研究对2005-2020年北京在整个溢出网络中的相关指标进行测算。

（一）北京扮演着“核心枢纽”的角色

2005-2020年北京与全国其他省份的科技创新空间溢出强度均值为135678.90，最大值为8865432.34，最小值为78.56，在北京与其他省份科技创新空间溢出强度中排名第一。从科技创新空间溢出强度变动趋势来看，2005-2011年空间溢出强度处于缓慢增长阶段，2012-2017年增长速度加快，2018-2020年处于跳跃增长阶段。2005-2020年北京与全国其他省份的科技创新空间溢出强度均排在所有省份之前。总的来说，北京是全国其他省份的重要技术来源地。无论是技术输出的供给能力还是吸纳能力，北京都扮演着重要的角色。随着北京在全国科技创新格局中的地位不断攀升，其核心枢纽地位也会越发凸显。

（图11：2005-2020年北京与全国其他省份科技创新空间溢出强度变化图）

（二）北京扮演着“辐射源”的角色

从点度中心度来看，点入度与点出度数值均呈现增长趋势，这表明北京的技术输入和技术输出活动越发频繁。其中，点入度自2005年后上升至前1位；点出度自2005年以来位居第二位，仅次于广东。由此可见，不管是技术引进还是技术输出，北京在全国科技创新空间溢出网络中都扮演着“辐射源”的角色。

表4 2005-2020年北京与各省科技创新空间溢出网络点度中心度及其排名

（三）北京扮演着“中介桥梁”的角色

2005年以后，北京中间中心度的排名处于前1位，这表明北京处于沟通联系其他省份科技创新溢出的“中介桥梁”位置，属于网络中不可或缺的“媒介”。需要注意的是，北京的中间中心度数值呈现倒“V”分布，这说明北京“中介桥梁”的角色正逐步弱化，这也一定程度上说明省际之间的直接科技创新溢出正逐步加强。