创新网络可分为正式和非正式两类,其中非正式创新网络的目的在于获取创新知识,而正式创新网络的目的在于联合攻克某一关键技术。近来,有关正式创新网络的相关研究受到了经济地理学者较多地关注,尤其是基于专利或论文的创新网络研究成为当前研究的热点。然而产业技术创新战略联盟(ITISA)网络作为企业创新结网的一种重要形式,却没有引起足够的重视,其结构特征及形成机制尚不明确。(作者:曹贤忠 曾刚 叶雷)
中文标题:企业正式创新网络结构特征及形成机制研究
作者机构:华东师范大学
作者姓名:曹贤忠(助理研究员)曾 刚(教授)叶雷(博士生)
英文标题:The structure and proximity mechanism of formal innovation networks: Evidence from Shanghai high‐tech ITISAs
发表刊物:Growth and Change
引用格式:Cao X, Zeng G, Ye L. The structure and proximity mechanism of formal innovation networks: Evidence from Shanghai high-tech ITISAs [J]. Growth and Change, 2019, 50(2): 569-586.
通讯作者邮箱:gzeng@re.ecnu.edu.cn(曾刚)
摘要:创新网络可分为正式和非正式两类,其中非正式创新网络的目的在于获取创新知识,而正式创新网络的目的在于联合攻克某一关键技术。近来,有关正式创新网络的相关研究受到了经济地理学者较多地关注,尤其是基于专利或论文的创新网络研究成为当前研究的热点。然而产业技术创新战略联盟(ITISA)网络作为企业创新结网的一种重要形式,却没有引起足够的重视,其结构特征及形成机制尚不明确。本研究以2010-2015年上海高新技术产业创新战略联盟数据为基础,运用社会网络和负二项回归的方法,分析了上海高新技术产业联盟创新网络的主体结构、空间结构和邻近性机制。结果表明:(1)企业是联盟创新网络中数量最多的创新主体,大学、研究机构和行业协会也发挥了一些作用;(2)联盟创新网络的地方性和根植性特征明显,创新合作伙伴的空间分布主要在上海本地,少数创新主体位于长三角城市群的苏州、杭州和宁波等邻近城市;(3)地理、组织和认知邻近皆能显著促进企业正式创新网络的形成和企业创新能力的提高,而且组织邻近性比地理和认知邻近性发挥的作用更大。
企业创新网络研究已成为经济地理学非常重要的议题,通过联合高校、科研院所、其他企业研发中心开展技术研发活动已成为创新型企业通行做法,然而,如何科学测度创新网络却有待进一步解决。当前学者普遍采用专利合作申请或合作发表论文的数据进行测度,如USPTO、EPO、SIPO等专利数据库,CNKI、Web of Science 和VIP等论文数据库。笔者认为专利和论文仅表征了创新的某一方面,亟需建立综合的指标体系对创新网络进行测度。本文以上海高技术产业联盟为研究对象,分析其内部结构及形成机制,并通过并与已有专利或论文合作创新网络研究进行比较,以期丰富企业创新网络相关研究。
1、 正式、非正式创新网络与邻近性分析框架
企业创新网络科技根据结网目的、结构及空间尺度的不同,划分为以知识联系为核心的非正式创新网络和以组建联盟联合攻克技术的正式创新网络(表1)。
表1 正式与非正式创网络特征比较
网络类型 | 联系网络 | 联盟网络 | 代表学者 |
结网目的 | 获取创新知识 | 联合攻克技术 | Huggins, 2012 |
结网方式 | 非正式 | 正式 | Trippl et al., 2009 |
结网特点 | 临时性、短暂性 | 持久性、反复性 | Gulati, 1999; Huggins, 2001 |
网络结构 | 动态 | 稳定 | Trippl et al., 2009 |
空间尺度 | 全球 | 地方 | Cooke, 2009 |
邻近性已被广泛用于解释企业创新网络的形成机制研究,也出现了众多邻近性,如地理邻近性、组织邻近性、社会邻近性、文化邻近性、制度邻近性、认知邻近性、技术邻近性等等,实际上有些邻近性表征的含义大体相同,如组织、社会、文化和制度可以归纳为组织邻近,认知和技术可以归纳为认知邻近。因此,文章主要探讨了地理、组织和认知三类邻近性。

图1 正式创新网络的邻近性分析框架
2、 数据与方法
文章利用上海2010-2015年批准成立的高技术产业联盟(包括生物医药、电子信息技术、新材料、装备制造等产业领域)数据,并结合企业访谈和问卷调查数据,运用社会网络、负二项回归等方法。选取生物医药产业、电子信息技术产业、新材料产业、装备制造产业等高技术产业作为研究对象。
图2 2010-2015年上海高技术产业联盟设立情况
表2 2010-2015年上海高技术产业联盟内部构成
联盟类型 | 企业 | 大学 | 研究机构 | 其他主体 |
生物医药 | 46.43% | 12.86% | 37.86% | 2.85% |
电子信息技术 | 70.49% | 10.93% | 14.21% | 4.37% |
新材料 | 63.92% | 24.74% | 11.34% | 0.00% |
装备制造 | 62.07% | 24.14% | 13.79% | 0.00% |
3、 研究发现
上海高技术产业联盟网络规模总体不大,涉及591个创新主体,且企业占据了主导地位。访谈企业也指出,“企业是重要的合作伙伴,有时候为了获取创新信息和知识,也会选择一些专业内的高校进行合作”、“行业协会提供了合作平台,而且行业协会可以帮助我们找到合适的合作伙伴或提供创新信息,看起来像是一个中介机构”、“我们认为网络规模不需要太大,应该存在一个网络边界值得去研究,企业在这个网络边界内进行合作创新的效果会更好”。
表3 2010-2015年上海高技术产业联盟网络结构特征
联盟类型 | 网络规模 | 网络密度 | 网络中心势 |
生物医药 | 94 | 0.123 | 0.42 |
电子信息技术 | 335 | 0.097 | 0.29 |
新材料 | 86 | 0.094 | 0.29 |
装备制造 | 76 | 0.100 | 0.32 |
全部 | 591 | 0.104 | 0.33 |
上海高技术产业联盟网络的密度为0.104,低于专利创新网络的密度,而且联盟网络节点的联系也比较弱。访谈企业给出了这一现象的解释,“有许多企业所在的产业联盟仍然处于培育之中,或成长期,导致网络密度还不高”、“政府在创新方面为我们提供了大量帮助,联盟的合作活动也主要由政府进行安排,我们主动进行合作创新的精神还需进一步提升,这可能也是网络密度不高的原因”。
上海高技术产业联盟的网络中心势也不高,表明上海高技术产业联盟尚未形成专利创新网络的核心-边缘结构,核心节点还没有形成。一些企业在访谈中也指出,“联盟成立的时候,都会确立一个牵头组织者,但这个组织者并没有变成联盟网络的核心,且中心位置也不明显”、“我们希望联盟中能有一个领头企业带领我们共同攻克核心技术,开发新产品和开拓新市场”。
表4 2010-2015年上海高技术产业联盟网络空间结构特征
联盟类型 | 上海市内 | 国内其他城市 | 海外 |
生物医药 | 97.87% | 2.13% | 0.00% |
电子信息技术 | 92.54% | 7.46% | 0.00% |
新材料 | 86.05% | 13.95% | 0.00% |
装备制造 | 93.42% | 6.58% | 0.00% |
全部 | 92.55% | 7.45% | 0.00% |
上海高技术产业联盟大多数成员分布在上海市内各区,占全部合作伙伴的92.55%,7.45%合作伙伴分布在国内其他城市,没有海外合作伙伴。一些访谈企业也指出,“我们参加产业联盟的主要目的是更好地合作开发新产品,与上海本地高新技术产业园区内的企业有着众多的商务联系”、“一般情况下,我们不会与外国企业组建产业联盟,除了有知识产权保护方面的限制之外,由于制度、距离等各方面原因,联合创新的效果也不是很好”、“除了上海之外,我们会选择长三角区域内城市或者一些国内大城市,如北京、广州等城市内的企业、高校等创新主体进行合作建立产业联盟,相似的市场需求和产品设计能帮助我们提升创新能力”。
运用负二项回归方法,测算邻近性对上海高技术产业联盟网络形成的影响,结果见表5。其中,PAT作为控制变量,代表成员企业的已有专利数,因变量是联盟成员与牵头企业联合申请发明专利数,核心解释变量为地理邻近性、认知邻近性和组织邻近性。
表5 上海高技术产业联盟网络形成的邻近性影响回归结果
模型1-模型3表明,地理邻近性、认知邻近性和组织邻近性均对上海产业联盟网络的形成具有重要促进作用,且组织邻近的作用明显大于地理邻近和认知邻近。在企业访谈中,有企业指出,“距离是选择合作伙伴的重要因素,但是如果距离较远的企业与我们有着良好的合作基础,我们也会考虑进行合作,经常联系的合作伙伴的可信性也会更高”、“当我们组建产业联盟的时候,我们更加会倾向于选择经常联系且有相同价值观的机构进行合作,这对于我们联盟的成功至关重要”、“作为一个创新型企业,我们选择同类企业进行合作,因为我们有着相同的想法和创新模式,思维创新也是产品创新的关键。
4、 结论与讨论
主要得到以下结论:
(1)高技术产业联盟的创新主体是以企业为主导,大学、研究机构为辅助,还包括一些行业协会、非盈利组织等。上海高技术产业联盟网络的密度和中心势总体不高,而且总的网络结构较为分散,呈现出不均衡、错乱的结构特征。这是因为产业联盟的目的相对单一,主要是以开发新产品为目标,并未形成像专利或论文创新网络的核心-边缘结构特征,网络中心也尚未形成。
(2)产业联盟呈现出明显的地方化和根植性特征。92.55%的创新合作伙伴分布在上海本地的高新技术园区内,7.45%的创新合作伙伴分布在上海之外的国内其他城市,主要集中在长三角区域的核心城市,如苏州、杭州、宁波等,上海高技术产业联盟在海外没有合作伙伴。
(3)地理邻近性、认知邻近性和组织邻近性能较好地解释高技术产业联盟网络的主体和空间结构特征,进一步研究发现,三个邻近性对上海高技术产业联盟网络的形成均具有显著的正向促进作用,其中组织邻近性的作用更大,其次是地理邻近性和认知邻近性。
本研究分析了产业联盟正式创新网络的结构特征,这显然与已有研究关于专利和论文创新网络的结论不同。本研究结论也进一步验证了一些学者的观点,如 Caragliu & Nijkamp(2016)、Balland, Belsomartínez, & Morrison (2016)、 Breschi & Lissoni (2009)等与本研究有着较为一致的论断。展望未来,还可以进一步开发新的数据和方法刻画创新网络,并引进更多类型的邻近性,探讨不同邻近性之间的相互补充与替代作用,进而总结归纳邻近性对于创新网络形成与演化的规律性特征。
课题资助项目号:国家自然科学基金青年项目(41801109);教育部人文社会科学基金青年项目(18YJC790004);上海市哲学社会科学规划基金青年项目(2017EJL002);中国博士后科学基金面上项目(2017M621408)资助。
作者简介
1987年生,安徽宿州人,经济学博士,现为华东师范大学城市发展研究院、(教育部人文社科重点研究基地)助理研究员、学科博士后。长期从事创新经济地理、创新网络与区域经济发展方面的研究工作,主持了国家级项目1项,省部级项目4项,参与国家社会科学基金重大项目、科技部重大专项项目、国家自科基金项目等多项,在《Growth and Change》《地理研究》《地理科学》等SSCI和CSSCI核心期刊发表论文30余篇,主编著作1部,参编著作6部。
撰稿:曹贤忠
编辑:姚连军