城市群是处于地理空间邻近的、相对独立的、多个城市的群落集合体，城市群不仅是城市数量和空间的聚合，同时也包含了各城市间的城际关系，如经济和贸易往来、人才流动、文化影响、科技交流等。由于城市群以城市为单元聚集了大量的人口、经济、社会、科技资源，因此在各主要国家城市群是经济、社会、科技、文化等各方面发展的核心引擎。长三角城市群是我国城市群的典型代表。长三角城市群位于中国长江的下游是我国重要的人口、经济、创新资源集聚地。以创新为例，该区域内拥有上海张江、安徽合肥2个综合性国家科学中心，全国约1/4的“双一流”高校、国家重点实验室、国家工程研究中心，创新资源丰富且实力雄厚。

但随着科技与产业的发展，科技创新在城市群这一空间结构的治理与决策也面临着诸多困难，如跨行政区划的制度协调、人员的自由流动、协同保障机制的建立等。大数据时代的到来使得科学研究本身已经呈现出第四范式（大数据范式），同时也使得科技管理本身面临着创新主体增加、创新人员活跃、创新要素更加丰富、管理数据飞速增长等难题。在此种情况下，切需要面向城市群科技治理，通过科技大数据与相应的管理理念、技术手段，针对城市群科技创新治理提供必要的工具，为城市群创新协同发展提供有效支撑。

本研究依据循证决策理念，借鉴中国科技创新图谱理念，将空间尺度与研究内容进一步聚焦，针对城市群科技创新管理中的问题，广泛收集长三角城市群科技创新主体、成果、平台、资源等数据，综合科技创新大数据分析技术，如文本分析、信息组织、数据挖掘与可视分析等，构建针对多元主体、多元场景的关联分析基础，并在此基础上着重体现科技创新大数据的动态交互展示，利用可视化手段进行数据和数据关系的呈现，将专家智慧、利益相关方引入到科技创新循证决策分析过程之中，从而构建基于循证决策理念的长三角科技创新图谱。该图谱将面向区域内多层次、多角度的科技创新与发展问题，结合科技大数据提供的证据发现其中蕴含的科技创新规律，从而支持长三角城市群科技创新治理。

从创新链视角来看，可视化的“证据”表明，长三角的区域科技创新与产业发展具有高度的耦合性，以论文合作、专利转移为代表的数据表明，长三角科技创新研究集中于制造业领域，而从其创新主体的分布来看制造业的龙头企业也为长三角科技 创新链与产业链耦合发展提供了重点的结合点。同时，从“证据”的可视化分析也可以看出长三角协同创新能力与均衡发展程度较高，城市群内以上海、杭州、南京为核心其他城市的创新发展变化梯度分明，形成了多中心化的城市创新体系。从证据展示的地理空间特性来看，长三角技术应用产出与产业主体的分布重合度较高是由企业这样的创新和产业主体决定的，而基础研究的产出重心则与前述两者有一定的错位是由高校和科研院这样的研究主体决定的。

从循证分析结果来看，长三角做为中国的科技创新与经济发展核心引擎，需要保持其在制造业发展的应用研究与创新主体优势，持续打造长三角在未来发展中的核心驱动力。其次，长三角区域内基础创新资源、应用创新资源、经济产业主体的空间分布与差异，在未来的经济、科技、社会、交通发展规划中，长三角地区需要关注高校、科研院所集中城市与产业集中城市在信息、交通、物流、人员方面的联系与沟通，进一步促进长三角地区不同类型创新要素的交流，减少既有空间布局对创新要素流动的影响。再次，从本文呈现的长三角一体化科技创新“证据”来看，长三角“三省一市”中创新链条的辐射与影响主要还是受上海、南京、杭州等传统经济、科技实力较强的城市影响且具有明显中心辐射的特点，未来在长三角科技创新一体化过程中，除要继续突出上述城市的特点外，需要兼顾区域整体均衡发展，面向安徽省、江苏省北部、浙江西部等创新辐射与吸纳能力较强的城市进行布局，促进人员和要素的梯次流动，进一步提升长三角发展的梯度与深度。

从长三角科技创新图谱的应用来看，科技大数据结合循证决策理念所构建的科技创新图谱，可以为未来科技创新治理提供一条直观、快速、精确的技术解决路径，通过对多源科技大数据的定量化、精确化、快速化收集与解析，可以为科技创新治理提供直观的证据，进而精确地支撑整个决策过程。随着数据源、技术方法的不断丰富，相关模式可以向其他空间和时间尺度进行迁移，如在省域、城市、区县等尺度进行快速的迭代与应用，为科技创新治理提供科学性强、适用性好、穿透性强的决策分析工具。

城市群在我国经济、社会、科技发展过程中承担了核心空间引擎的作用，长三角科技创新图谱的构建，为循证决策理论结合科技创新图谱在其他城市群的应用提供了先例和借鉴。

本文为《中国科技资源导刊》2022年第4期《面向小微企业科技创新的竞争情报服务体系研究》缩略版，全文见附件。