先进制造业创新网络的发展动因
——以轨道交通产业为例

吴敬静，刘亚茹，贺正楚

（长沙理工大学 经济与管理学院，湖南 长沙 410114）

一、文献综述及问题的提出

创新网络存在于国家、区域、集群、产业和企业间，根据创新网络构建区域的不同，创新网络可以划分为国家创新网络、区域创新网络、集群创新网络、产业创新网络及企业创新网络等几个层次。国家创新网络、区域创新网络和集群创新网络更多的关注地理边界范围与创新网络的关系，而产业创新系统则更多关注产业技术发展过程中各要素和机构间的逻辑联系。Carlsson（1991）年首先提出产业创新系统围绕某一技术领域展开，所有参与研发创造、扩散传递、使用这一技术知识的机构形成紧密的网络系统，进而构成产业创新网络，Carlsson认为，知识创新、信息扩散及应用能力在产业创新网络中发挥重要作用[1]。Malerbaf（2002）进一步结合演化和知识学习理论，把产业创新系统定义为在某一组特定产品的创造、生产和销售等活动过程中提供市场和非市场互动的所有部门组成的网络[2]。此后，关于产业创新网络的研究逐渐增多。

国外学者对创新网络的研究主要集中在创新网络结构、形成路径、演化机理等方面。在结构研究方面，Gay（2005）对法国生物技术产业创新联盟网络拓扑结构的研究发现，网络具有择优连接性，趋向于“小世界”网络[3]；Ter Wal（2013）基于1980－2000年EPO和USPTO的合作专利数据，通过测算网络平均路径长度、网络连通性、网络凝聚系数等指标，对法国索菲亚科技园区信息技术和生命科学产业集群创新网络的整体网络结构演化进行对比分析[4]。在形成路径方面，Arthur（1989）系统地发展了路径依赖理论，阐述了技术演进过程中的自我强化和自我积累机制[5]。Martin（2006）研究认为所有的演化过程和机理均可看作路径依赖，而路径依赖系统形成创新和新路径的机制才能称之为演化[6]。在演化机理和影响因素方面，网络创新主体在组织运营过程中根据发展需求调节策略，受到技术溢出、知识整合、创新依赖性、组织邻近性、惯例复制行为等因素的驱动，原有创新主体重新整合，新的主体不断加入，创新网络从松散化向集中化演化（Fleming L，2007；Ebadi A，2015；Inoue，2016）[7－9]。产业创新绩效主要受到创新网络规模、知识异质性、知识管理等因素的影响。Thorgren等（2009）研究了网络规模对网络创新绩效的影响，并得出网络规模越大其创新网络的创新绩效越好[10]；Gulati R（1999）认为网络中知识资源的丰富性和互补性也会对创新主体的创新行为产生影响[11]。Wuyts等（2005）认为创新网络中的资源被企业识别之后必须经过自身的消化、吸收和整合，才能真正为企业所用[12]。

国内学者对于产业创新网络发展的研究主要也集中在创新网络结构、发展路径、发展演化动因等方面。在创新网络结构研究方面，国内学者一般以合作专利情况表征创新网络关系，通过网络平均中心度、网络密度、平均路径长度等整体网络指标和创新主体个体中心度、结构洞等个体网络指标对特定产业展开创新网络结构研究（宓泽锋等，2017；周灿等，2017）[13－14]。路径依赖和路径创造是研究创新网络发展路径的理论基础，路径依赖具有自我强化和路径锁定等效应（贺灿飞等，2017）[15]；路径创造则有助于打破区域锁定，使创新网络主体实现创新升级（张伟峰等，2003）[16]。网络结构效应、创新主体特征和多维邻近性是创新网络发展演化的主要动因（贺正楚等，2018；吕国庆等，2014）[17－18]。党兴华等（2016）研究发现，三元闭包结构的嵌入型较强，三元闭包结构的形成将强化网络关系对创新主体的约束，内部信息实现高度共享[19]。魏法杰等（2011）则研究了个体特征对网络结构的影响[20]。地理邻近性、制度邻近性等多维邻近性也是影响创新网络演化的重要动因（阮平南等，2018）[21]。总之，国内学者对创新网络的发展演化表现出较大的兴趣，有关的研究成果也较为丰硕。

中国先进制造业可以以先进轨道交通产业为代表，先进轨道交通产业创新网络属于产业创新网络的范畴[22]。中国幅员辽阔、人口基数庞大、经济规模巨大、人财物流动量相当大，这些都对交通设施的发展提出了较高要求，也为先进轨道交通产业的发展提供了很大的发展机会。先进轨道交通具有客运量大、效率高、能耗低、污染少等优点，是改善中国公共交通状况最有效的交通工具，因此，中国十分重视先进轨道交通建设，并大力发展先进轨道交通产业。由于先进轨道交通产业是制造业领域当中发展较为典型的产业，对中国先进轨道交通产业创新网络发展动因进行研究，有助于探索中国先进制造业产业创新网络发展演化的本质，对进一步构建高效、稳固的产业创新网络，推动产业升级，提升产业竞争力具有积极意义。

二、拓扑结构视角的演化历程分析

专利是表征科研成果的重要载体，专利文献是研究区域、产业创新活动、创新能力的重要资料[23]，专利数据常被作为衡量技术创新、知识经济的指标测度之一。联合专利申请基于社会网络嵌入的知识流动和资源整合的交互创新过程，能够反映技术知识在组织间的共享和转移，客观定量地反映出不同组织、地区之间创新主体之间的创新合作行为及合作中的互动关系[24]。以联合专利申请数据为基础，更能反映技术创新成果，为了描述可靠稳定的合作关系，大部分学者选用联合申请发明专利数据作为研究数据。如曾刚、刘亚茹等研究[25－27]。笔者对中国先进轨道交通产业创新网络进行研究，目的是挖掘该产业合作创新发展现状及创新驱动因素，选用联合申请专利作为研究数据。

轨道交通知识产权运营中心是检索先进轨道交通产业专利信息的重要平台。提取了1985－2019年中国大陆31个省（直辖市、自治区）由两个或两个以上主体联合申请的发明专利信息，删除专利申请人均为个人或个人与机构的专利。根据先进轨道交通产业创新网络合作专利数量、创新主体数量、创新关系形成速率等指标，将先进轨道交通产业创新网络分为1985－2001年、2002－2012年、2013－2019年三个时期。

通过观察2002－2012年和2013－2019年先进轨道交通产业创新网络的拓扑结构，发现先进轨道交通产业创新网络规模不断扩大，创新合作关系日益增多，核心主体的度中心度提高，网络联系强度具有显著的不均衡性，创新网络“核心－边缘”模式凸显，呈现网络中心及多个子网。“核心－边缘”结构是复杂社会网络中一种重要且常见的簇团结构，是社会网络演化的自然结果，核心层聚集着关系联系紧密的核心企业，边缘层则分散着关系疏松的外围企业[28]。“核心－边缘”结构的网络具有较好的无标度特性，随着领域知识的发展演化变迁，网络结构将逐渐优化收敛并趋于稳定[29]。先进轨道交通产业创新网络的“核心－边缘”结构表明，该产业创新网络发展正趋于稳定。表1是不同阶段先进轨道交通产业创新网络演化的描述性统计，先进轨道产业创新网络整体演化规律，总结如下。

表1 中国先进轨道交通产业创新网络演化的描述性统计

（1）先进轨道交通产业创新网络日益规模化，合作创新成果日益显著，产业越来越重视外部知识的获取。先进轨道交通产业创新网络发展的萌芽期、快速成长期和稳定成长期，参与联合创新的主体数量、形成的创新合作关系以及网络平均度等指标数值明显增加，创新网络结构日益优化。先进轨道交通产业已经成为产业名片，中国政府正在促进该产业向产业国际化方向发展，所以中国需要以开放包容的心态，吸收、协调全国乃至全世界的创新资源，凝聚世界力量攻克产业关键技术。

（2）创新网络连通性增强，网络紧密度减弱。先进轨道交通产业创新网络平均路径长度呈现倒“U”型变化，由萌芽期的4．395增加至快速成长期的4．792，之后，又减少至稳定成长期的4．604，创新网络的连通性在增强，可达性也在提高；创新网络的密度呈现下降趋势，表明先进轨道交通产业创新网络主体之间的依赖性降低，形成核心利益“小圈子”的可能性降低，避免创新网络周围沉积大量冗余知识，有助于创新主体充分吸收异质性知识，激发创新潜能，提升创新网络创新绩效。

（3）创新网络关键节点数量增加，创新网络形成以关键节点为核心的核心子网络。2002－2012年间，中国中铁股份有限公司及其旗下子公司具备较高的程度中心度，是创新网络的重要创新主体。2013－2019年，中国铁路总公司、中国铁道科学研究院集团有限公司、中国铁道科学研究院、中国中车及其核心子公司、西南交通大学等高校和科研机构开始占据创新网络核心地位，成为创新网络中程度中心度较高的创新主体，且这些关键节点的网络连接强度明显高于其他企业，对创新网络关系数量和网络稳定性具有重要影响。中国铁路总公司、西南交通大学、中国铁道科学研究院铁道建筑研究所、东南大学、国家电网公司、北京交通大学、同济大学、中国中铁股份有限公司等企业的中介中心度和接近中心度均较高，这些创新主体的通达性较高，知识流动较为便捷，有利于形成核心子网络。

三、基于SAO的发展动因研究

（一）研究方法与模型构建

个体行动者随机（Stochastic Actor－Oriented，SAO）模型基于随机效用模型、马尔可夫过程和仿真模拟建立，通过模拟观察对象合作关系改变来探究创新网络演化情况[30]。个体行动者随机模型可以描述创新网络从时刻t1至时刻tn的动态演化，并估计创新网络发展演化驱动因素的影响效应。该模型包含行动主体的“改变机会”和“改变决定”两个过程。“改变机会”的速率函数表示为：

该函数用于衡量创新主体间关系改变的速度，它间接反映了创新网络中每个创新主体拥有改变关系的机会大小和网络内合作创新环境的优劣情况。该函数中创新主体间合作创新的建立和解除均是在效用最大化的原则上决定。个体行动者随机模型的因变量是研究时段内行为主体之间联系的变化情况，自变量则综合考虑邻近性机制、网络结构效应、创新主体异质性对创新网络动态变化的影响。个体行动者随机模型被认为是分析网络发展动态的最优实证工具之一。本研究结合先进轨道交通产业创新网络的特性，选取个体行动者随机模型作为先进轨道交通产业创新网络发展动因研究的模型。

（二）数据的筛选及处理

（1）提取1985－2019年中国大陆31个省（直辖市、自治区）有两个或两个以上创新主体联合申请的发明专利信息，删除专利申请人均为个人或个人与机构的专利。

（2）2013－2019年合作创新活动较为活跃，且选用近几年数据进行研究更具参考意义，基于此，重点研究2013－2019年间中国先进轨道交通产业创新网络发展演化的影响因素。

（3）创新主体短时间进入和退出将造成创新网络的不稳定，进而导致运用个体行动者随机模型运算时算法的不稳定，以及模型不能很好地收敛等问题。为了得到稳定可靠的分析结果，选取在研究时段内至少出现过三年的创新主体作为实证分析对象，经过筛选，获得满足条件的创新主体310个。

（4）根据筛选后的2013～2019年专利申请信息，分别生成两个310×310二值矩阵作为解释变量的纵向网络数据库。

（三）模型构建

SAO模型以行为主体为导向，该模型认为，创新主体依据邻近性、网络结构、个体特征做出理性选择，进而影响创新网络演化。创新主体的理性选择直接对创新合作关系产生影响，而创新合作关系的变化是由速率函数决定的，速率函数表达式为：

SAO模型以效用函数作为行为主体的目标函数，创新主体选择合作伙伴时总是期望目标函数最大化，依据创新主体的效用函数来模拟创新合作关系的演变，目标函数受邻近性、网络结构、个体属性的综合影响，其表达式为：

式中：βki为估计参数；Ski为网络演化的影响因素。

选用单方主动互惠确认模型来模拟创新合作关系的构建，该模型被认为是分析合作网络最接近现实的模型[32]。

（四）变量测度

根据已有的文献研究成果，本研究确定邻近性机制、网络结构效应和个体属性为影响创新网络动态演化的重要因素。鉴于先进轨道交通产业集聚式发展、产业内部分企业存在行业垄断等产业特征，本研究在邻近性机制方面主要考察地理邻近、社会邻近和组织邻近对该产业创新网络的影响；网络结构效应主要考察网络根植性和网络地位，网络根植性用三元闭包数量来刻画，网络地位则使用中心度来刻画；个体属性指标则主要考虑创新主体创新能力和创新活跃度两个因素的影响。

（1）邻近性机制指标测度

一是地理邻近指创新主体地理空间上的接近程度，为了反映地理邻近的特性，借鉴周灿等（2018）的测算方法，运用公式（4）来计算地理邻近的数据指标。计算公式为：

式中：dij代表创新主体i和创新主体j所属的地级市之间的直线距离[33]。dij根据国家测绘局城市经纬度测算得出。地理邻近的取值范围为[0，10]，GPij的数值越大表示创新主体i和j地理上越邻近。

二是社会邻近主要反映创新主体间由于过往合作经历而产生的信任关系，本研究运用创新主体间已经发生的合作创新次数来衡量创新主体间的社会邻近关系，两个创新主体间的合作次数越多，两者越社会邻近。

三是组织邻近性指创新主体间的组织结构关系，本研究定义同一集团公司下的企业之间存在组织邻近，当两创新主体属于同一集团公司时，用1表示两主体存在组织邻近，当两创新主体属于不同集团公司时，用0表示两主体不存在组织邻近。

（2）网络结构效应指标测度

一是三元闭包。三元闭包是指具有共同合作伙伴的两个创新主体间建立合作创新联系的能力，三元闭包用于衡量创新主体的网络根植性，创新主体形成的三元闭包关系越多，表明该创新主体的网络根植性越强。通过借鉴Balland等（2016）的计算方法[34]，三元闭包的计算公式为：

式中：j和h是除了i之外且具有连接关系的创新主体，即xjh的值为1。若创新主体i和j之间也存在合作关系，则xij为1，若二者不存在合作关系则xij为0，xih表达类似的含义[34]。

二是度中心度。度中心度是指与一个主体开展合作创新的其他创新主体的数量，度中心度是表征网络地位指标。创新主体的度中心度越大，则其在创新网络中的地位就越高，对网络的影响力越大，其维护网络关系的成本也将越高，计算公式为：

式中：是1或0的数值，代表创新节点j是否与节点i具有连接关系；N代表网络中总的创新节点数量。

（3）个体属性指标测度

选取创新主体的创新能力和创新活跃度作为表征其个体属性的指标。创新能力使用专利总数来衡量。创新活跃度使用该创新主体在产业创新网络中出现的年份次数来衡量。

对社会邻近、度中心度、三元闭包和创新能力的原始数据进行聚类分析，将相关数据按照原始值的高低聚类为8个等级，指标数值越大，等级越高。表2是个体行动者随机模型变量的定义介绍。

表2 个体行动者随机模型变量定义介绍

表3是速率函数和目标函数的估计结果情况。从表3可以看出，模型的最大收敛比分别为0．0112、小于0．15，且各模型变量的t（t－ratios）比率均接近0，表明模型具有较好的收敛性。模型的速率参数均为正，表明从2013－2019年，创新主体有更多的机会改变网络关系，模型的速率参数数值均不大，意味先进轨道交通产业创新网络、上中下游产业创新网络结构均比较稳定，创新网络处于稳定发展期。

表3 2013－2019年先进轨道交通产业创新网络演化SAO模型实证结果

四、结论分析

邻近性指标中，表征地理邻近性和组织邻近性的变量系数显著为正，社会邻近性变量系数显著为负，意味着地理邻近性和组织邻近性促进了先进轨道交通产业创新网络演化，社会邻近则阻碍了先进轨道交通产业创新网络演化。地理邻近的企业进行面对面交流有助于隐性知识传播，尤其是在创新网络关系发展时期，创新网络的建立较容易在地理邻近的创新主体之间展开，我国先进轨道交通产业表现出极为明显的集群发展特征，为创新网络的形成提供了很好的基础。组织邻近对创新网络演化产生了较弱的正影响，先进轨道交通制造业创新主体合作创新较多的发生在组织集团内部，组织邻近使创新网络关系更稳定，知识整合效率提高。适度的社会邻近使得创新主体间隐性知识更容易转移和吸收，稳定的网络关系有助于增强创新网络稳定性，并提升创新主体的创新绩效，但是，过度的社会邻近则将创新主体锁定已有的创新网络之中，使创新网络趋于封闭，不利于主体间的知识流动和行业协同创新的实现，先进轨道交通产业存在过度社会邻近现象。

创新主体个体属性的指标中，表征创新能力和创新活跃度的变量系数均为正，意味着创新主体的创新能力和创新活跃度均有利于先进轨道交通产业创新网络演化。创新主体是创新网络最基础最重要的组成单元，创新主体创新能力和创新活跃度的不同决定了其在网络中发挥作用的差异，创新能力较强的企业具有较强合作创新需求和能力，在积极寻求合作伙伴的同时，对于其他企业也具有较强的合作吸引力，因此具有较高的网络地位；创新活跃度高的企业，具有较强和合作创新倾向和经验，创新能力、创新活跃度均有利于创新网络演化。中国先进轨道交通产业创新网络围绕中国铁路总公司、中国中铁股份有限公司、中国中车股份有限公司等核心企业以及西南交通大学、中国铁道科学研究院铁道建筑研究所、东南大学、国家电网公司、北京交通大学、同济大学等高校和科研院发展壮大，这些核心企业的创新能力强，创新活跃度高，在创新网络的演化中做出重要贡献。

网络结构的衡量指标中，表征网络地位的变量系数为负，表征网络根植性的变量系数为正，表明网络地位抑制了先进轨道交通产业创新网络的演化，网络根植性促进了创新网络的演化。较高的网络地位固然具备较强的网络资源控制力，建立更多的网络关系，但是创新主体的网络地位越高，为了继续提高并保持这种地位，其所付出的地位维护成本也就越高，这既不利于选择新的合作伙伴，也抑制了其他企业开展合作创新，对创新网络演化产生消极影响。由此可知，中国先进轨道交通产业创新网络的构成主体中部分创新主体较高的网络地位对创新网络的演化产生了阻碍。根植性在网络结构中由三元闭包数量来表征，网络根植性有助于从具有信任关系的合作伙伴中获取有效度高的信息，促使新知识的产生和网络资源的循环，先进轨道交通产业成立的众多创新合作联盟就是希望联盟内成员能够根植于联盟网络接触和创造更多有价值的信息。三元闭包较强的网络嵌入性，使得网络关系更为紧密，三元闭包结构内部信息共享程度更高，对该产业创新主体合作创新有明显促进作用。

五、有关建议

（1）企业增强自主创新能力和强化合作创新意识。先进轨道交通产业企业进行合作创新时，不应过分拘泥于组织和社会邻近企业，以免造成网络封闭，异质性知识难以融入，产生严重知识冗余。应以更加开放包容的态度对待现有合作伙伴之外的其他企业，如，在选择合作创新对象时，充分考虑行业内相关企业而非集团内个别企业的创新能力和技术水平；建立更加完善、开放的合作创新考核标准，使企业能够在合作创新过程中吸收更先进的技术，更有创意的想法，进而激发自身创新活力。企业依托现有合作关系，利用网络传递性寻找新的合作伙伴。在初次开展创新合作关系时，合作企业间由于缺乏信任，容易产生知识交流不充分，成果归属不明晰等问题。上游企业应以真诚的态度与对方开展深入交流，明确知识成果的归属制度，规范成果的认定条件、认定标准、认定范围和认定结论，使合作对象对知识合作成果持有乐观的预期，提高合作积极性，促进上游产业创新网络发展。

（2）政府充分发挥管理引导职能。一是政府应制定创新支持政策，从土地、税收、创新奖励、产业支持基金、信贷支持等方面制定创新支持政策，对承担国家、省级重点科技及产业计划的项目，给予相应的配套奖励；对于新认定的不同级别的创新平台给予适当补助等。二是积极搭建创新交流平台鼓励大中型企业积极开展产学研协同创新，使高校研究成果快速应用于企业，提升技术转化率和使用率。引导行业大中型企业牵头成立产业技术创新联盟，使行业内企业拥有专业的技术交流平台，弱化行业壁垒。推进科技资源共享开放，创建开放式公共技术服务平台和科技数据信息共享平台。三是健全知识产权保护体系健全与创新相关的法律体系，修改和完善知识产权保护制度；须明确专利侵权的判定标准，对于知识侵权行为应该依法严惩；加强知识产权的国际保护力度，保障中国企业自主知识产权的国际利益。进一步完善知识产权质押评估体系，将知识产权专利技术纳入担保、质押体系。

（3）辅助创新主体创新服务方式。一是金融机构开发多元化金融产品。国有资产投资公司应积极投资建设综合服务中心、标准厂房、园区创新孵化器等，积极引入轨道交通装备制造产业研发应用及配套项目，为当地企业提供良好的生产、生活和创新研发环境。银行业应扩大授信对象，针对园区建设及功能完善、企业固定资产、企业设备购置、企业流动资金周转等不同资金用途创新信贷产品类型，充分挖掘对融资抵押担保机制的开发和运用，开发更多商标权、专利权抵押贷款等新型融资模式，缓解中小企业抵押难问题。二是中介机构提高服务质量。科技中介机构应明确自身权利和义务、严格遵守行业法规。其次，应将部分中介职能从政府机构中脱离，使其更好地适应市场规律，满足市场需求，政府部分应主要承担完善法律制度、制定扶持政策，加强监督管理等职能。最后，中介机构应重视服务水平的提升，如，明确公司定位，制定精细化服务策略；加强员工职业培训，提高从业人员素质；制定培训、考核一体化机制，仅允许培训考核合格的中介人员上岗。