本文引入标记加权局部Ripley’s K函数,改进了多尺度核心集群方法,能更精确地识别集群核心点。在实证部分,本文首先采用Web API对2010年-2019年粤港澳大湾区(大湾区)的发明专利数据获得真实R&D点模式,基于工业GDP和企业POI构造反事实点模式。接着,利用改进的方法进行R&D集群识别,在多个空间尺度下分析集群的空间特征和演化过程。本文发现:(1)大湾区的R&D集聚度显著高于生产活动且逐年提高。(2) R&D集聚度存在行业差异,部分行业的R&D集聚度显著高于全样本。(3)集群沿东西轴线分布,广州、深圳是两个创新极点,东岸轴线上形成了“广州-东莞-深圳-香港”集群。(4)东西轴线R&D发展不平衡。东岸集群规模大、活动更集中,而西岸集群规模较小且核心点较分散。(5)集群空间分布的行业差异较小,城市间R&D产业分工不明确。
