本书在新一轮科技革命和产业变革的背景下，以中心城市为研究对象，通过空间计量、社会网络分析等研究方法，对我国城市尤其是中心城市专利创新及合作网络进行研究，主要的研究结论如下。

第一，在城市专利产出绩效和影响因素方面，中心城市具有强大的集聚效应及辐射效应，其科技创新水平具有很强的代表性。2000～2013年，我国20个中心城市的专利产出绩效呈现上升趋势，这种上升趋势主要是技术进步引起的，专利产出绩效较高的城市主要集中在东部地区，同时，专利产出绩效呈现比较明显的不均衡性。从城市专利产出绩效的影响因素来看，人力资本、研究与发展经费支出等指标对专利产出绩效具有比较明显的推动作用，而研究与发展人员投入指标对专利产出绩效的提升缺乏显著的贡献。

第二，在城市专利合作网络图谱分析方面，城市专利合作网络呈现出较为明显的星状拓扑结构，网络中心点为上海、北京和深圳三个城市，合作密度较强的城市主要集中在东部地区，中部和西部地区中心城市之间的合作程度较低、合作范围较小。地理距离、相距时间变量等因素对中心城市专利合作强度产生重要的影响，即地理距离越近、相距时间变量越大，专利合作强度就越高。

第三，在辐射效应下的城市专利创新及合作方面，各中心城市专利创新辐射距离与其跨城市专利合作数量并不成正比，城市专利合作具有较为明显的“就近原则”。人口流量、电信流量、通信流量对城市专利创新辐射距离具有重要的影响。人口流量越大，信息流就越大，城市电信流量、通信流量越大，专利创新辐射距离往往越远。

第四，在中心城市产学研创新合作网络方面，中心城市的大学与企业、研究机构合作申请专利数呈现出较大的不均衡性。从机构合作来看，大学与公司的专利合作规模远高于大学与大学、大学与研究机构的专利合作规模。从合作重点来看，中心城市产学研专利合作主要集中在G部和H部。随着时间的推移，城市专利合作的网络密度、局部中心点在不断地发生变化。

第五，在以机器人为例的中心城市新兴技术知识储备的比较研究方面，机器人领域的知识储备主要集中在北京、哈尔滨、上海、南京等城市，其他城市机器人领域的知识储备相对不足。国家级的机器人研究平台主要集中在直辖市和东北地区，高等学校是机器人领域知识储备的核心主体，企业的知识储备较低，高校与企业在机器人知识储备方面存在一定的障碍，这在一定程度上表明我国新兴技术领域的知识储备与实际创新成果转换之间存在“专利壁垒”。

第六，在机器人专利创新及合作网络研究方面，机器人专利合作申请主要集中在发明专利方面，实用新型和外观设计专利合作相对较少。我国主要城市机器人发明专利产出指数较高的城市也是我国工业和制造业较为发达的城市，工业和制造业的转型升级有力推动了机器人专利创新。北京、上海、深圳是国内主要城市机器人专利合作网络的中心点，表明这三个城市具有很强的科技辐射力和影响力。国家电网、清华大学、上海交通大学是机器人专利合作网络的局部中心点。

第七，在第三次工业革命背景下，城市发展面临全新的挑战和全新的机遇，城市之间的竞争将进一步跨越传统的区域概念，以中心城市合作为核心的区域合作竞争，归根到底是“人才之争”，而在其后是教育模式的创新变革、顶层设计与制度环境的优化提升、城市创业精神和企业家精神的培育形成问题。

本书的主要创新点体现在以下方面。

第一，目前，有关专利问题的研究往往以独立单元进行观察研究，并没有充分考虑空间因素引起的依赖性与异质性，而这种空间因素对专利产出绩效及科技创新溢出的影响是不容忽视的。虽然学者们采用Krugman等经济学家的空间经济理论分析在省域层面开展了研究，但就城市层面尤其是中心城市的专利创新研究没有得到体现。因此，本书采用知识生产函数及DEA-Malmquist生产指数对中心城市专利产出绩效进行分析，通过构建空间计量经济模型对中心城市专利产出绩效开展研究，并对相关影响因素进行了自相关性检验。这对于有关专利创新问题的研究是一个有益的补充。

第二，目前尚没有关于中心城市专利合作网络问题的研究，本书在对中心城市专利申请进行表征分析的基础上，对中心城市间专利合作网络进行了分析，并通过构建基于负二项计量回归的空间交互模型，对专利合作网络中的同组织和异组织进行了分析。本书还构建了城市知识创新辐射距离模型，对中心城市的专利创新总量和辐射距离进行了分析，结果表明，城市专利合作具有较为明显的“就近原则”，但并不是所有城市都是如此。同时，本书还发现“现代交通变革对城市创新合作网络的影响”等研究命题值得关注。

第三，对于支撑专利合作的主要因素是什么，学术界尚未给出非常明确的结论。本书探索性地提出了“新兴技术知识储备”概念，即一个城市的专利合作与其在相关领域的知识储备具有直接关系，但这并不代表知识储备完全决定专利合作能力，从研究结果来看，也正是如此。

第四，本书没有拘泥于学术研究的常规模式，在理论研究、实证研究的基础上，进一步结合实践调研和经验分析，提出了影响城市专利创新能力和专利合作的四个主要因素，即人才集聚问题、教育模式变革问题、顶层设计与制度环境问题以及创业创新精神问题，本书对这些问题开展了规范性探讨，也提出了若干启示，有助于开展相关问题的后续研究。

第五，为充分体现中心城市专利合作的网络特征，本书在研究中应用NetDraw软件对中心城市专利合作进行了空间网络分析，但由于这一软件存在先天性的缺陷，即无法从空间地理的角度直观地反映中心城市之间的专利合作网络特征。因此，本书在相关数据统计和分析的基础上，利用CorelDraw12.0软件绘制了我国中心城市专利合作和机器人领域专利合作网络空间图谱，并体现在第五章和第七章等相关章节，以便更加直观、深入地分析城市专利合作网络特征。从实际分析结果来看，这两种方法和软件的结合非常有效，对开展专利合作网络研究是一种非常有效的方法，对开展有关专利合作网络问题的研究是一种有效的实践补充。 ZUU7yYGT7apY2NhRp0RQpzrePRCknwC7s6TP3igkkMdHn7NW/cgOq7Q/ywWGq0pO