社會資本引導下的新興產業技術擴散網絡形成機理與實證研究

張路蓬，薛 瀾，周 源，潘美娟

(清華大學 公共管理學院，北京 100084)

一、引言

目前，我國發展正處于變革和轉型時期。十九大報告中指出，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段。由資源、勞動密集型產業轉向技術、知識密集型產業勢在必行。新興產業作為知識技術密集、物質資源消耗少、成長潛力大、綜合效益好的產業，對推動我國經濟建設與發展起到了重要的引領作用，建立在科學基礎上的新興技術為后發國家實現技術趕超提供了重要基礎?，F階段，我國經濟的多元性和巨大的體量使得經濟轉型發展不僅需要前沿創新領域的突破，而且需要創新科技在整個經濟體系中擴散，在各個行業中發揮作用(薛瀾，2016)。新興技術作為新興產業發展的基礎，只有通過學習、采納并廣泛擴散才能得到應用，從而產生新的技術與經濟價值。《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》中明確指出，要發展知識密集型戰略性新興產業集群，形成以擴散知識技術為主要特征的戰略性新興產業策源地，發揮其輻射帶動作用。

隨著知識經濟時代的到來，發掘并高效利用社會資本已經成為創新主體進行技術生產、爭奪市場份額及高利潤點的源動力[1]。創新主體之間以獲取社會資本、互補資源等為目的，建立正式或非正式的合作關系，并在合作過程中逐漸形成以知識、技術流動為主的擴散網絡。技術擴散網絡在孕育新技術的同時，逐步成為新興技術的擴散載體[2]。因此，掌握新興產業技術擴散網絡的形成機理，分析影響技術擴散網絡形成的關鍵作用要素，對于培育企業自身競爭力、優化新興技術擴散環境、均具有重要的理論與實踐意義。

技術擴散是技術創新過程的一個后續子過程。一項創新成果，必須經過擴散和廣泛應用，才能影響經濟和社會的發展[3]。Rogers(2003)通過大量的案例研究，將技術擴散定義為創新在一定時間內，通過某種渠道，在社會系統成員中進行傳播的過程[4]。傅家驥(2003)從生命周期角度出發，認為擴散開始于技術發明或成果首次商業化應用之時，經過大力推廣、普遍采用，直到最后被先進技術替代，淘汰為止[5]。新興技術的復雜性與高度不確定性促進了創新主體之間的多方深入合作，產生于合作、交流過程中的擴散現象隨著企業間關系的復雜逐步向網絡化延伸[6]。針對技術擴散網絡的相關研究主要集中在兩個方面：其一是對于技術擴散網絡的影響因素的相關研究，Wei S(2017)等學者研究表明，技術引進和技術開發可以共同提高創新網絡的整體技術水平，它們之間呈現倒“U”型的關系[7]；趙良杰等(2012)認為個體行為與社會網絡結構對創新擴散的影響取決于創新自身相對優勢的大小[8]；還有學者從技術創新特性[9]、采納者行為[10-11]、傳播渠道[12]、政策環境[13]等方面探討技術擴散的影響因素。其二是針對技術擴散網絡的模型研究， Turk等(2012)對寬帶技術的擴散進行了仿真研究，利用Bass模型評估技術模仿的速度以及潛在接納者的總數量[14]；黃瑋強(2013)以復雜社會網絡為擴散載體，建立了基于社會學習和規范壓力影響下的技術擴散多智能體仿真模型[15]；高長元(2014)將復雜網絡與傳染病模型相結合，探討了軟件產業虛擬集群的技術擴散機理，發現鄰居關系對擴散作用明顯[16]；Vega和Mandel(2018)基于網絡視角構建了風能技術擴散網絡，分析了新興技術擴的散障礙并提出了解決方案[17]。隨著社會資本的大量涌入使創新主體之間的關系不斷深化，社會資本成為影響知識轉移和知識獲取的重要因素[19]。David(1999)等對發展中國家的社會資本、技術擴散和可持續發展進行了探討，開啟了社會資本對技術擴散影響的相關研究。李紅艷等(2004)認為社會資本在促進隱性知識的傳遞與擴散、提高資源配置能力等方面具有積極作用[19]；Wei和Peng(2011)構建了集群社會資本對技術創新擴散的影響機制，通過實證研究表明，集群社會資本會影響技術擴散[20]；熊捷等(2017)通過對151家高新技術企業的調查發現，企業社會資本會在一定程度上影響企業技術知識的獲取進而影響企業創新績效[21]。

通過文獻梳理發現，國內外學者針對技術擴散的內涵及影響因素的相關研究已經頗具成效，在此基礎上，學者們分別基于創新主體特性、創新擴散渠道與路徑、創新外部環境等視角，分析了技術擴散網絡的形成過程與機理，從而建立技術擴散網絡的仿真模型。然而，現有研究大多局限于技術擴散的外部或內部單方面影響因素，往往忽略了內、外多重因素的共同作用效果， 而構建的研究模型多基于仿真技術實現，無法與現實擴散網絡的發展有效結合，導致了對于技術擴散網絡形成的研究存在一定局限或偏差。而針對社會資本對技術擴散形成的影響，學者們也多僅限于將社會資本作為單一因素，分析其如何影響技術擴散。與傳統產業不同，新興產業屬于知識、技術密集型產業，其技術的發展與擴散在不同時期會依賴于不同的社會資源，而現有研究忽略了不同類型的社會資本對技術擴散的不同影響?，F階段，我國新興產業發展區域不平衡，加之技術研發的復雜性與高度不確定性使得新興技術亟需通過各種途徑高效擴散。基于此，本文嘗試從社會資本理論出發，將社會資本細化，分別分析不同類型社會資本對新興技術擴散網絡形成的作用機理，揭示新興技術擴散的“黑箱”問題，并利用縱向網絡模型，以人工智能產業中的自然語言處理技術為例，實證分析新興技術擴散網絡的形成過程與演化路徑，在此基礎上，提出優化我國新興產業技術擴散環境、提升新興技術擴散效率的政策建議。

二、技術擴散網絡的形成機理分析與研究假設

(一)社會資本的內涵及其維度劃分

社會資本最早起源于社會學，隨著其在各個領域的廣泛應用，對社會資本的定義主要衍生為三個方向。第一，資源學派認為，企業核心在于其掌握的不同資源，企業的異質資源為其帶來可持續的競爭優勢[22]?；谫Y源觀視角，學者們將社會資本定義為一種實際或潛在的資源集合體，其嵌入于人們所共同熟識并認可的制度化關系網絡中[23]。第二，網絡學派認為，通過社會關系獲取資源是企業進行創新活動的必要條件，在網絡中的組織或個體的社會資本數量決定了其在網絡中的地位[24]?；诰W絡視角，學者們將社會資本定義為可以獲取資源和掌控資源的網絡結構，該種結構為有效信息和資源的交換創造了條件[25-26]。第三，能力學派認為，能力是企業擁有的一種智力資本，它是企業決策和創新的源泉[27]?；谀芰σ暯?，學者們將社會資本定義為行動主體憑借其身份在網絡中或者在更廣泛的社會關系中獲得稀缺資源的能力[28]。Nahapiet和Ghoshal統一了多數學者的觀點，認為社會資本是在社會活動中所產生的無形或有形資源體的整合，并將社會資本的構成細分為結構資本、關系資本和認知資本[29]。此外， Chow、Inkpen等學者均將社會資本劃分為結構維度、關系維度和認知維度[30-31]。

本文基于學者們普遍認可的觀點，將社會資本定義為通過社會網絡，創新主體(企業、學研機構等)所能夠獲取的社會資源。并依據Nahapiet等學者的研究，將社會資本劃分為關系資本、結構資本以及認知資本三個維度。由于社會資本為企業獲取、擴散知識提供了多樣化渠道，因此，在推動和促進技術擴散網絡形成的過程中，起到了重要作用。

(二)關系資本與新興技術擴散網絡的形成

社會資本中的關系資本是指企業之間通過有效地合作治理形成的相互信任、相互尊重和共同行動的緊密網絡關系[32]，此種網絡關系是建立在信任基礎上的社會成員之間的一種互動關系，可以為個體提供信息共享和資源交換的渠道[33]?，F有研究表明，信息的交換多在兩個相似或者同質的個體之間發生，在網絡中擁有較多關系的企業更能接近各種資源，從而獲得更多有效資源和支持[26,34]。由于新興產業屬于知識、技術密集主導，因此在產業形成初期，需要依賴于外部資源的注入，企業通過擴散知識技術，嵌入所參與的網絡中，從而獲取信息和知識的回報，通過關系連接嵌入網絡的主體，可以迅速組織資源，為技術創新擴散服務[35]。在同一網絡中，具有同質性的企業，往往享有共同價值傾向、觀念和期望，因此，一定程度上更容易建立互動關系，從而有助于企業培養知識交流和集成的能力[30]。關系資本會影響企業與網絡中其他創新主體的認知近似性和和諧性，進而影響企業采納新興技術的意愿[36]。因此，企業會傾向于與值得信任、有共同價值和目標、可交換豐富信息的組織來建立合作關系，逐漸形成趨同效應。然而，由于過多的暴露了自身對信息和知識的認知及掌控程度，較高的關系嵌入程度可能會導致負面效應[37]，因此關系資本對于新興技術擴散的促進作用，更多的集中于產業形成初期。綜上所述，在產業形成初期，具有相似性或同質性的企業，由于更容易產生相同的價值傾向與技術創新意愿，因此更容易產生合作關系，采納彼此的知識、技術，從而影響技術擴散網絡的形成。

傳統的針對關系資本的測度，通常選擇信任、互惠、承諾等主觀問題，進行問卷調查[38]?；谇拔姆治觯髽I更易與具有較高同質性的企業進行合作、交流，采納彼此的知識、技術。因此，基于相似性和同質性效應[39]，本文提出如下假設：

H1：社會資本中的關系資本影響新興技術擴散網絡的形成。

H1a：企業之間規模同質性越高，越利于新興技術擴散網絡的形成；

H1b：企業之間研發強度同質性越高，越利于新興技術擴散網絡的形成；

H1c：企業之間戰略布局同質性越高，越利于新興技術擴散網絡的形成。

(三) 結構資本與新興技術擴散網絡的形成

社會資本中的結構資本是指主體之間的連接模式，可以為信息或資源的流動提供擴散渠道[40]。本文將結構資本定義為企業在網絡中獲取知識、技術等資源的路徑，該路徑決定了企業采納技術的效果與效率。企業擁有的合作、交流關系是其獲取和利用互補性、異質類知識或技術的紐帶，企業在交流合作過程中可以接觸到前沿知識和信息。同時，與異質性主體之間所建立的知識、技術的傳播關系將有助于企業在網絡中建立聲譽，促進其形成更多的網絡關系，從而獲取豐富的外部知識[41]。由于主體之間的連接頻度、強度以及連接數量的不同，構成了多樣化網絡結構，企業所處的結構位置是衡量其結構資本的重要依據。處于網絡中心位置的企業有更多的機會利用和控制信息與資源[42]。富含結構洞的網絡可以通過促進企業采納非冗余性信息和知識、開展中間人業務、獲取有形資源等途徑促進技術的擴散[43]。網絡中個體的受歡迎程度、活躍性程度通常被認為是具有“結構洞”或“橋聯結”作用的關鍵節。占據結構洞、擁有較多橋連接的企業可以獲取更多的異質性和優勢信息[44]。此外，已經建立聯系的個體之間會形成互惠性和三方傳遞組等穩定的網絡結構關系，有利于知識的獲取和擴散[45]。綜上所述，不同的網絡連接模式，形成了多樣化的網絡結構，該結構為主體之間信息、技術的擴散提供渠道，推動著技術擴散網絡的形成。

在社會資本的結構維度中，企業之間是否存在連接紐帶是網絡結構的重要衡量標志。網絡構型(Network Configuration)通常用來描述主體之間的連接模式，如密度、連接度或科層結構等[46]?；诖耍疚睦弥笖惦S機圖模型所提出的網絡構型，選取層級式、循環式以及雙邊式衡量企業擁有的結構資本[47]。由于創新思想往往從一方經由媒介擴散到意見領袖，再從意見領袖流向弱創新方[48]，因此具有結構洞屬性的傳遞結構可以促進技術擴散網絡的形成。層級式傳遞結構(如圖1)由于具有較明顯的結構洞、橋聯結性質，可以傳遞更多的異質性資源[45]，從而促進新興技術的擴散。隨著新興產業的不斷集聚，新興技術的溢出效應逐漸顯現，內部資源的集聚不斷吸引著外部資源，企業的集聚發展加速了創新資源的自發性流動，從而促進了新興技術的擴散[49]。循環式傳遞結構(如圖2)屬于閉合傳遞結構，體現了新興技術的集聚性擴散特征，一方面有助于關鍵核心技術在組織之間的傳遞與升級，另一方面可以快速形成集聚，吸引外部資源[47]，促進新興技術的擴散。此外，處于社會網絡中的主體，其擁有的合作互惠關系是獲取并利用互補性、異質類知識的紐帶[42]，強連接關系下，主體可以獲得的有用知識數量較大，有利于復雜、隱性知識的傳遞[50]，從而促進了技術擴散、資源配置和組織協作[45,51]。雙邊式傳遞結構(如圖3)屬于主體互惠性結構，體現了技術在雙方強連接關系下的擴散特征。綜上所述，層級式傳遞結構通過結構洞以及橋連接的重要作用，促進技術在多方企業之間的擴散；循環式傳遞結構促進企業集聚從而影響新興技術的擴散；雙邊式傳遞結構通過強連接的合作、互動關系促進兩方企業之間進行技術交流，從而影響新興技術的雙邊擴散。

圖2 循環式傳遞

圖1 層級式傳遞

圖3 雙邊式傳遞

基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：社會資本中的結構資本影響技術擴散網絡的形成。

H2a：層級式傳遞對新興技術擴散網絡的形成具有正向促進作用；

H2b：循環式傳遞對新興技術擴散網絡的形成具有負向抑制作用；

H2c：雙邊式傳遞對新興技術擴散網絡的形成具有負向抑制作用。

(四)認知資本與新興技術擴散網絡的形成

社會資本中的認知資本表現為企業等創新主體之間的共同愿景、共同目標和價值觀，代表著創新主體的認知程度，影響著異質性個體對期望目標的理解和在社會網絡中的行為方式。

在交流合作初期，有限理性主體以“利己主義”為導向，彼此之間的信息不對稱現象凸顯，此時網絡中的認知程度較低。企業之間由于處于相同的制度環境中，擁有共性認知，并通過非正式的聲譽效應與強關系或同質類的主體進行合作交流[52]。因此，認知資本中的外部環境對技術擴散網絡的初期形成會產生一定的促進作用。隨著合作的深入展開，企業之間逐漸建立了較緊密的合作交流關系，彼此不斷加深對于知識編碼規則和信息渠道的認知，雙方之間達成高度共識、形成較高的共同價值觀[53]。加之新興產業的知識、技術密集程度較高，研發投入較大，因此，規模及研發程度較強的企業擁有更多的資源，從而吸引更多的企業與之合作、交流。綜上所述，新興產業的資源依賴性，使得認知資本不斷引導企業進行資源交換，并在合作交流過程中，擴散知識、技術，推動著新興技術擴散網絡的形成。

認知資本的測度一方面要考慮到企業的內部認知資源，同時要兼顧創新主體所處的外部制度、文化環境。企業規模、研發強度是企業進行技術創新的基本資源，在一定程度上決定了企業對于新興技術研發把控的前瞻性與可靠性，是企業進行深入交流過程中獲取的認知資本，也是新興技術得到廣泛擴散的基礎。而企業所處的制度環境是一系列與政治、經濟和文化有關的法律、法規和習俗，是一種以共享價值觀為基礎的軟實力。由于制度環境是在長時間的生產生活過程中自發形成的，因此被視為企業所接受的一系列行為規范[54]。企業所處的制度環境影響了主體的價值認知，從而對交流合作過程中所產生的擴散行為帶來影響。基于以上分析，本文提出如下假設：

H3：社會資本中的認知資本影響新興技術擴散網絡的形成。

H3a：企業規模正向影響新興技術擴散網絡的形成，即企業規模越大越有利于新興技術擴散網絡的形成；

H3b：研發強度正向影響新興技術擴散網絡的形成，即企業研發強度越高越有利于新興技術擴散網絡的形成；

H3c：制度環境正向影響新興技術擴散網絡的形成，即企業所處相同制度環境下有利于新興技術擴散網絡的形成。

綜上所述，本文的研究模型如圖4所示：

圖4 社會資本對新興產業技術擴散網絡形成的作用機理模型

三、實證分析

(一)樣本來源

本文選擇人工智能產業中的自然語言處理技術為例，進行實證研究。自然語言處理技術(NLP，natural language processing)是人工智能領域的一個重要研究方向，該技術在特征提取、語義識別等認知方面起到了重要作用。依據人工智能產業發展趨勢的相關研究報告[55]，確定自然語言處理技術的檢索式，通過TI(Thomson Innovation)搜索引擎，從德溫特世界專利索引(DWPI)和德溫特專利引文索引(DPCI)數據庫中，通過檢索式檢索了自然語言處理技術的全球專利數，并利用TDA軟件最終清理出排名前100的高專利被引公司作為實證研究對象注檢索式為IC=(G06N000300 OR G06N000302 OR G06N000304 OR G06N000306 OR G06N0003063 OR G06N0003067 OR G06N000308 OR G06N000310 OR G06N000312 OR G06N000500 OR G06N000502 OR G06N000504 OR G06N000700 OR G06N000702 OR G06N000704 OR G06N000706 OR G06N000708 OR G06N009900)。以100家企業的公司名稱為檢索信息，通過OSIRIS數據庫，檢索該100家公司的財務數據，人工清洗因破產清算、數據缺失等原因所造成的數據不完整的企業，最終確定93家企業為研究對象。基于前文提出的研究假設，本文選取企業規模、研發強度、戰略布局、制度文化以及相關網絡指標為自變量，以專利引用所形成的技術擴散網絡為因變量?？紤]到社會資本在技術擴散網絡演化過程中的作用變化，依據相關研究報告，2006年人工智能開啟了認知智能時代，2011年起大數據和深度學習的成熟使人工智能在日常生活中得到大量應用，因此我們將數據劃分為三個階段，即2001-2005年、2006-2010年以及2011-2015年。

(二)變量測度

近年來，大量研究利用專利或文獻的引用表征企業技術擴散、知識流動情況[56]，因此選取93家公司的專利被引情況，生成93*93矩陣表示技術擴散網絡。企業經濟規模以及研發強度分別代表了企業整體經營規模及企業的研發創新能力情況。企業所在國別體現了企業所處的制度、環境，國別相同，在一定程度上說明了企業處于相同的制度文化環境中[40]。專利家族是企業戰略布局的重要衡量指標，反映了專利潛在的技術市場和經濟勢力范圍，通過專利家族申請量和戰略布局可以明確企業在產品和市場上的戰略意圖[57]。層級式傳遞結構代表了企業在技術擴散過程中的結構洞作用；循環式傳遞結構代表了企業的相對位置；雙邊式傳遞結構代表了企業與企業之間技術擴散的互動情況。相關指標測度及來源如表1所示。

(三)模型選擇

由于本文聚焦于社會資本對技術擴散網絡的形成作用情況，根據機理分析及指標的選擇，變量遍及網絡結構指標以及個體屬性、個體間的關系指標，因此無法用常規計量經濟學模型估計。指數隨機圖模型(ERGM, exponential random graph models)是統計網絡模型中最常見的一類模型，解釋了社會網絡中的關系模式，認為社會關系的形成是由網絡自組織(內部結構)、行動者屬性以及外生情景因素共同作用[47]。其中，網絡自組織解釋了哪些特定關系的出現促進了總體關系的形成，行動者屬性則是通過影響網絡中行動者的參與來發揮作用，屬于自身稟賦。ERGM模型理論的優勢在于能夠綜合考慮網絡形成或演化過程中，內生結構和外生屬性對網絡連接的影響，即同時考慮網絡拓撲結構和節點屬性對網絡形成的作用。考慮到網絡的靜態或動態不同特征，指數隨機圖模型劃分為行動者屬性模型、縱向模型等。縱向模型解釋了隨著時間的推移網絡結構的變化過程，解釋了網絡演進過程中結構、個體特征和鄰近性等作用的綜合結果。該模型結合了馬爾可夫隨機過程，近年來在管理學、經濟社會學等領域得到了廣泛應用。綜上所述，考慮到算例選取數據的動態演化性(2001-2015年)以及測度指標的類型，最終選擇縱向模型進行實證分析。

假設X(t0)，X(t1)，…，X(tM-1)表示2001-2015年間的觀測值，以鄰接矩陣的形式表示，其中X(tm)為tm時點所觀測到的技術擴散網絡，節點為93家相同企業，他們之間可能隨著擴散網絡的演化而出現不同的引用關系。網絡構型是一組企業和它們之間的關系的子集?；谥笖惦S機圖模型的預測方程為：

Pr(Y=y|ATT=att,CON=con)=

(1)

其中，Y為三個時間年段的技術擴散矩陣；y為Y的某一個真實值；ATT為企業的行動者屬性向量及由屬性帶來的節點關系；CON為網絡結構變量；gk為網絡統計量，用以估計企業屬性ATT和網絡結構CON的特定y 值；κ為規范化常數，用來得到關于Y的合理概率分布；ηk為估計隨機網絡與現實值之間的最大擬合值。表2 給出了有關變量的縱向網絡參數說明。

表1 指標選擇與測度

表2 ERGM縱向網絡相關參數說明

四、實證結果及討論

(一)數據描述性統計

圖5描述了排名前93家企業在NLP技術方面的專利申請和引用情況。如圖可知，美國、日本在NLP專利申請和引用方面具有相對優勢，其技術研發及技術擴散水平相對較高。而中國和英國在NLP專利申請進入世界前列，但是技術擴散情況較為薄弱。

圖6-圖8將2001-2015年93家企業NLP技術的專利引用情況進行了可視化描述，利用Gephi軟件分別導入擴散網絡中節點與邊的CSV數據，生成網絡圖。紅色節點代表專利所屬企業；箭頭方向代表專利擴散方向，例如節點A指向節點B說明企業A的某項專利技術被企業B所引用。在技術擴散網絡的形成過程中，擴散網絡的邊數逐漸減少，網絡密度隨之降低。但是，表征技術擴散情況的平均節點出度逐年增加，在2011-2015年段達到17.424，說明NLP技術擴散網絡逐步形成，平均技術被引用率達到17次。如表3所示。

表4為社會資本數據的相關描述性統計。每個變量的樣本數目為93個，本文采用國別表征制度文化變量，93家企業來自于12個國家，其中有54家企業屬于美國，1家企業屬于加拿大。

(二)實證結果及分析

StOCNET軟件是WINDOWS環境下的開放軟件系統，適用于社會網絡的高級統計分析，包含六個統計模塊，其中SIENA模塊專門用于處理縱向網絡模型的統計分析。本文的擴散網絡數據以鄰接矩陣的形式表示，分別導入擴散矩陣及社會資本相關屬性數據后，依據“Data-Selection-Model”操作順序，通過四次迭代得到收斂結果。表5給出了縱向網絡模型的分析結果，用來估計社會資本對新興技術擴散網絡形成的影響情況。估計結果基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛最大似然法(Markov chain Monte Carlo maximum likelihood estimation,MCMCMLE)。

圖5 世界前93家企業NLP技術的專利發明與引用情況

圖6 2001-2005年擴散網絡 圖7 2006-2010年擴散網絡 圖8 2011-2015年擴散網絡

2001-2005年2006-2010年2011-2015年網絡節點數目939393網絡邊數602853263454網絡密度0.7050.6220.404網絡平均節點入度25.92829.50326.909網絡平均節點出度14.91314.58317.424網絡平均節點度64.81757.26937.139

實證結果表明，關系資本中的企業間戰略布局同質性對技術擴散網絡的形成具有顯著負效應，且隨著擴散網絡的不斷演化，負效應逐漸增強；企業間研發強度同質性對技術擴散網絡的形成具有正向影響，其作用效果逐漸顯著增強；而企業間規模同質性僅在擴散網絡形成初期產生較小的負影響，隨著擴散網絡的不斷演化，規模同質性的作用逐漸消失。結構資本中的雙邊式傳遞對技術擴散網絡的形成具有顯著負效應，且隨著擴散網絡的不斷發展，其作用效果逐漸增強，到2015年達到了-3.4；而層級式和循環式傳遞對技術擴散網絡的作用效果并不顯著。認知資本中的制度環境對技術擴散網絡的形成具有顯著正影響，即在相同制度環境下的企業之間更容易發生技術擴散；研發強度對技術擴散網絡形成的作用逐漸顯著且增強，即研發程度越強，企業的專利技術越容易擴散；企業經濟規模在初期對技術擴散網絡的形成具有顯著促進作用，隨著網絡的演化，企業經濟規模的作用逐漸消失。

表4 社會資本變量的統計描述

表5 實證結果

注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001。

關系資本和認知資本中的企業研發情況對新興技術擴散網絡的形成起到了重要促進作用，這是由于在新興產業發展過程中，創新的研發資金和研發人員投入，將在一定程度上決定新興技術的研發水平和效率，研發水平較高的企業往往會在行業中處于領先水平，作為標桿企業其新興技術會被其他追隨者學習，并得到擴散。企業規模在網絡形成初期起到了重要作用，但是隨著網絡的發展其作用逐漸消失，這是因為新興技術研發初期投入的成本較大，而經濟實力較強的企業在技術創新、風險承擔方面的能力較強，因此對技術擴散網絡的形成起到了重要促進作用，但是具有較高企業規模同質性的企業之間，在新興產業形成初期，為了搶占市場占有率，容易產生較為激烈的競爭關系，因此對技術擴散網絡的形成產生了一定抑制作用。制度環境是企業之間形成共同價值觀、共同語言的基礎，因此促進了企業之間的交流合作，從而對技術擴散產生促進作用。戰略布局體現出企業在國際市場上的戰略布局，戰略布局越相似說明企業之間的競爭越大，進而對技術擴散產生了抑制作用。結構資本是企業之間進行技術擴散的路徑，雙邊式傳遞資本體現了技術擴散的互惠路徑，在該路徑引導下的技術擴散產生在兩方企業之間，因此并不利于整體擴散網絡的形成，而其他結構資本在NLP技術擴散網絡的形成過程中尚未表現出明顯的作用。

綜上所述，在人工智能產業NLP技術擴散過程中，體現出企業規模的關系、認知資本對技術擴散網絡形成的促進作用逐漸減小，研發的促進作用逐漸增強；而體現出競爭態勢的關系、認知資本對技術擴散網絡形成的抑制作用逐漸增強。因此，社會資本對新興產業技術擴散網絡形成的作用，由“規模互補—合作”逐漸向“研發互補—競爭”演變。

五、結論及政策建議

當前正是由第三次科技革命主導的新興產業發展的黃金時期，把握歷史機遇、快速發展新興產業，將直接影響國家未來的發展空間和競爭實力。隨著國際新興產業的迅速發展，技術深度和廣度不斷拓展，我國在新興產業的發展方面也面臨著一系列亟需解決的問題，尤其是在大量社會資本涌入的情境下，不同行業新興技術擴散效率較低、區域擴散不平衡等問題嚴重制約著我國新興技術的發展水平。本文從社會資本理論出發，分析了社會資本在新興技術擴散網絡形成過程中的作用機理，并利用縱向網絡模型，實證分析了人工智能產業中自然語言處理技術擴散網絡的形成機理，結果表明NLP技術擴散網絡形成由“規?；パa—合作”依賴向“研發互補—競爭”依賴轉變，關系資本與認知資本在技術擴散形成過程中的作用要顯著于結構資本。

本文的研究對新興產業技術擴散的相關政策制定具有一定的借鑒意義。第一，現階段，新興產業的國際競爭日趨激烈，技術創新到商業應用的周期逐漸縮短，各國之間呈現出競爭合作與相互依存的態勢，技術在廣泛合作交流過程中得到快速擴散。然而，在人工智能NLP技術擴散的描述性分析中發現，技術擴散能力較強的企業中，并未出現中國的企業，為了防止出現核心技術受制于人的情況，我國人工智能產業應及早布局，提升自主創新能力，同時不斷開拓國際市場，為新興技術擴散提供國際環境，增強國際影響力。第二，新興產業技術擴散環境的培養，需要政府介入進行一定干預，并進行適應性治理。對于擴散環境的培養與治理應該更加柔和，一方面新興技術的不確定性使其在擴散方面存在一定的風險，因此要求多方利益相關者進行快速反應、分析和處理，并對以后可能會出現的問題進行針對性預見。另一方面，在規制新興科技創新的同時，應適時降低政府的命令性監管，使得創新在包容的環境下發展，并得到擴散。第三，由政府擔保來撬動更廣泛的第三方來參與創新與擴散，匯集更多的社會資本。很多新興技術的擴散都有多條路徑選擇，要通過社會資本和政府引導到，培養新興技術從無意識路徑依賴到有意識的路徑選擇，從而及時吸收社會利益相關者參與技術選擇，發掘社會資本的價值。

誠然，由于本文僅選取了人工智能產業中的自然語言處理技術為例，所得結論具有一定的局限性。針對不同領域新興產業的技術擴散情況進行實證研究，從而得出更為普適性的規律與結論，將有待于學者們的繼續研究。