產學協同創新知識網絡的發展與演化

王海花 劉釗成 杜梅 孫芹

摘?要：?以42所“雙一流”高校產學聯合申請的專利數據作為研究樣本，探究我國產學協同創新的發展，并基于社會網絡分析法探究知識網絡的時空演化規律。研究發現：產學協同創新經歷了起步期、躍升期和平穩期三個階段，且呈現出顯著的區域分布特征，其中東部地區的高校及企業產學合作水平處于領先地位，中西部高校產學合作次數增多，西部企業厚積薄發，但中部企業參與產學活動的程度有待加強。產學協同創新知識網絡規模不斷擴大，但已被利用的知識不及全部知識的半數，未來仍有進一步研究的可能性;知識網絡密度隨著時間的演化不斷提高，但網絡仍較為稀疏，知識元素間重組的潛力很大。

關鍵詞：?產學協同創新;知識網絡;網絡演化

中圖分類號：?C 93

文獻標志碼：A

The Knowledge Network Development and Evolution of?Industry-University Collaborative Innovation：?Based on the Patent Data of 42 Double First-Class Universities

WANG Haihua?LIU Zhaocheng?DU Mei?SUN Qin

（School of Management， Shanghai University， Shanghai 200444， China）

Abstract： Based on the patent data of the joint application of industry and University of 42 double first-class universities，this paper explores the development of industry-university collaborative innovation in China. In addition，？it analyses the evolution of knowledge network based on social network method. The results show that： The industry-university collaborative innovation has gone through three stages： the initial stage， the leap stage and the stable stage， and shows a significant regional distribution characteristics. Among them， the level of industry-university collaborative innovation of universities and enterprises in eastern region is in a leading position， and the number of industry-university collaborative innovation of universities and enterprises in western regions is increasing. In addition， the number of industry-university collaborative innovation of universities in central region is increasing， but the degree of industry-university collaborative innovation of enterprises in the central region needs to be strengthened. Though the knowledge network size of industry-university collaborative innovation？continues to expand， the used knowledge is less than half of the total knowledge， and further research is still possible. The density of knowledge network continues to increase， but the network is still relatively sparse， and the potential of knowledge reorganization is great.

Key words： industry-university collaboration innovation; knowledge network; network evolution

21世紀是一個知識經濟的時代，創新的復雜性和綜合性使得大學、企業、科研院所等組織對外部創新資源的依賴越來越強，故各類創新主體打破領域、地域的界限，構建了復雜多樣、互惠互利、合作共贏的產學協同創新網絡。網絡的形成促進不同組織間的知識傳播、知識運用以及知識創新，對我國知識創新的發展具有重要意義。

對現有文獻進行梳理后發現，現階段產學協同創新網絡的相關研究主要集中于產學合作網絡以及知識網絡兩個層面。其中，學者從產學合作網絡的形成、網絡的演化、網絡結構屬性等多方面對產學協同創新績效的影響因素展開了大量研究，但對知識網絡的研究相對較少。部分學者從知識深度、知識廣度等維度刻畫組織內部知識網絡結構，探究其與創新產出的關系;另一部分則從組織間知識轉移的視角研究知識網絡對創新績效的影響因素，但這些研究都是將組織知識屬性作為前因變量進行探究，較少涉及知識網絡的演變過程。

因此，本文以42所“雙一流”高校產學聯合申請的專利數據作為樣本，研究我國產學協同創新的發展概況，并利用社會網絡分析法繪制產學協同創新知識網絡可視化圖譜，基于知識元素間的動態變化探究我國產學協同創新知識網絡的演化規律，一方面為產學知識網絡的相關研究進行補充，另一方面也為高校等創新主體從事產學協同創新活動提供意見和幫助。

1?研究數據與方法

1.1?研究對象

本文選取“雙一流”高校產學協同創新知識網絡作為研究對象，原因在于“雙一流”高校擁有中國50%以上的重點學科、科研人員以及科技資源等，并且《2017年高等學校科技統計資料匯編》中指出中國各類高等學校發明專利總數的60%是由“雙一流”高校申請的。因此，將“雙一流”高校產學聯合申請專利數據作為研究樣本，研究我國產學協同創新知識網絡的演化具有較強的代表性。

1.2?數據來源

合作發明專利作為研究知識共享、知識組合的最直觀的方式，越來越多被應用于創新網絡的研究，故本文以“雙一流”高校產學聯合申請專利的數量來衡量我國產學協同創新成果。對于聯合申請專利，如果專利申請人中同時出現“雙一流”高校和企業名稱，就認為該高校存在產學協同創新活動。數據檢索方式是在國家知識產權局專利檢索及分析網站（http：//pss-system.cnipa.gov.cn/sipopublicsearch/portal/uiIndex.shtml）中以42所“雙一流高校名稱”and“公司”“企業”“集團”或者“廠”兩兩組合進行檢索，經過初次檢索共得到1985—2017年產學聯合申請專利數據54643條，刪去由單主體申請、非產學合作申請以及無效的專利，共得到19393條有效專利數據。專利數據收集日期為2017年11月1日—2018年1月31日。

1.3?研究方法

1.3.1?產學協同創新網絡的構建

本文利用社會網絡分析法對產學協同創新知識網絡的演化進行研究，并基于知識元素間的組合關系、高校與企業間的合作關系以及高校、企業與知識元素間的隸屬關系共同構建產學協同創新網絡（如圖1所示）。

我國普遍采用國際專利分類表（IPC分類號）對申請專利的類型和技術主題進行標識，反映該專利所屬技術領域。借鑒官建成等學者對知識元素的分類方法，提取IPC分類號前4位，共得到648類知識元素。隨后根據知識元素間的組合關系構建產學協同創新知識網絡，知識元素既可以單獨存在于知識網絡，表明其在過去獨立形成了專利。也可以通過聯結以知識組合的形式存在，表明知識元素之間通過合作形成了專利;知識元素與高校、企業之間的聯結代表隸屬關系，表明知識元素被高校或企業所擁有并在過去形成了專利;高校與企業間的聯結代表合作關系，表明高校與企業在過去共同申請了專利。

1.3.2?指標的選取與測量

在已有關于知識網絡演化的研究中，中心度、結構洞以及中心勢、密度等指標普遍被學者選用以揭示知識網絡的演化規律。如王斌發現隨時間的演化，網絡密度不斷變化;王慶喜、潘旭偉等等發現中心度越高或越位于結構洞位置的節點，能夠通過多種渠道促進知識在知識網絡中的傳播與交流;此外還有學者基于聯結頻率、聚集系數等對知識網絡的演化展開分析，發現知識網絡的強度演化低于廣度，并且知識網絡隨時間的演化呈現出小世界特征。基于此，本文選取了產學協同創新知識網絡的網絡規模、網絡密度、組合潛力、組合機會四個網絡指標對知識網絡的演化進行分析。

（1）網絡規模（network size）是指產學協同創新知識網絡中節點的個數，表明當年共有多少知識元素參與了產學協同創新活動。網絡規模越高，表明當年高校與企業的合作利用了更多的知識元素，高校與企業的知識領域也越廣泛。

Size=n

其中，n代表知識元素的個數。

（2）網絡密度（network density）是指知識網絡中實際存在的聯結條數與理論上可能存在的聯結總數之比，網絡密度越大表明知識元素之間的聯系越密切。計算公式如下：

Density=2rn×（n-1）

其中：r代表網絡中實際存在的聯結數量;n代表知識元素的個數。

（3）組合潛力（opportunity）借鑒Freeman的研究，通過計算度數中心度指標來度量知識網絡中知識元素的組合潛力。其中，度數中心度是指網絡中與某個點直接相連的點的個數，它衡量一個點在多大程度上與其他點直接相連，度數越大的點越位于網絡的中心，更易搜索、獲取稀缺的資源和信息。本文選取知識網絡中所有節點的平均中心度來代表知識網絡整體的度數中心度，表明知識網絡中所有知識元素的平均聯結個數。計算公式如下：

Opportunity=∑nk=1Dkn

其中：Dk代表知識網絡中知識元素k的點度中心度;n代表知識元素的個數。

（4）組合機會（potential）借鑒Fleming的研究，通過結構洞指標來度量知識網絡中知識元素的組合機會。其中，結構洞是指某一知識元素在任意兩個知識元素組合路徑中起中介作用的能力。在知識網絡中，在知識元素聯結的路徑上充當“橋”作用的知識元素，能夠為尚未產生聯結的知識進行重組提供機會。計算公式如下：

Potential=∑j（1-∑piqmjq）

其中：j表征與結點i相連的所有點;q是除i或j之外的任意結點;括號內部的mjq代表在點i和特定點j之間的冗余度;piq代表行動者i、j通過結點q捷徑占i、j所有聯結的比例。

2?產學協同創新時空分布

2.1?產學協同創新時間分布

我國“雙一流”高校產學聯合申請專利的情況如圖2所示。從專利數量來看，1985—1998年產學聯合申請專利的數量較低，專利產出在15件左右，產學協同創新處于起步發展階段。自1999年開始，產學聯合申請專利的數量迅速增加，從1998年的15件迅速增加到1999年的130件，并在隨后保持平穩的增長趨勢，產學合作進入高速發展的時期。2015年以后，“雙一流”高校產學聯合申請專利的數量趨于平穩。綜上可知，我國產學協同創新活動在時間上呈現出明顯的階段特征，具體可分為1985—1998年起步期、1999—2014年躍升期和2015—2017年平穩期3個階段。

2.2?產學協同創新的空間分布

表1統計了以高校為產學協同創新主體的產學協同創新演化情況，包括專利數量排名前10的高校名稱、專利數量，高校所在省份，以及在該階段高校申請專利所涉及的技術領域。表2統計了以企業為主體的產學協同創新演化情況，以及與企業相關的信息。

（1）產學協同創新主體的演化

從高校來看，首先，清華大學在三個階段的產學聯合專利數量均位居榜首，表明其產學合作能力在我國處于領先地位。其次，通過對比前兩階段排名前10的高校發現，近半數高校發生了變化，可見部分高校在初期雖擁有一定的競爭優勢，但隨著產學合作的不斷深入，排名靠后的高校仍能實現趕超。再次，通過比較后兩階段排名前10的高校發現，大部分高校只是排名順序發生了改變，但仍維持著領先的產學聯合申請專利的產出，可見高校產學合作情況較為穩定。最后，從高校申請專利的數量來看，第1名與第10名的高校專利產出數量仍存在較大差異。

從企業來看，三階段中企業排名變化明顯。對比前兩階段的企業排名可見，排名前10的企業全部發生了更替，后兩階段中也只有南方電網科學研究院有限責任公司、華為技術有限公司、鴻富錦精密工業（深圳）有限公司、同方威視技術股份有限公司4家企業保持其專利產出在前10的行列，其余企業均發生了變化，可見企業產學聯合申請專利的數量隨時間的演化差異明顯，企業排名情況波動較大。從申請的專利數量來看，在前兩階段中，排名前10的企業專利數量差距明顯，第一名與最后一名專利數量差距達十余倍，少數企業與高校合作頻繁，其余企業產學合作水平較低，而在第三階段各企業申請的專利數量都維持在一個相對均衡的狀態，由此可見，與高校合作的企業逐漸呈現多元化發展。

（2）產學協同創新空間的演化

從高校來看，在第一階段，參與產學協同創新活動的高校主要位于北京、天津、黑龍江、浙江、遼寧、陜西、廣東7省（市）之內，其中北京、天津、浙江、遼寧、廣東屬東部地區，陜西屬西部地區，可見第一階段我國高校產學專利產出東部最多，中部、西部相對較少。在第二階段，參與創新活動的高校主要位于北京、上海、廣東、浙江、江蘇、湖北、陜西、湖南8省（市）之內，其中上海、江蘇、浙江、北京以及廣東屬東部地區，湖北、湖南屬中部地區，只有陜西省地處西部，由此可見第二階段我國高校產學專利產出依舊是東部最多，中部次之，西部相對較少。而在第三階段中，專利申請數量排名前10高校的分布較前兩階段更為廣泛，包括北京、廣東、浙江、上海、江蘇、山東、湖北、湖南、重慶、陜西在內的10個省（市）。其中，北京、上海、江蘇、浙江、山東屬東部地區，湖北、湖南屬中部，重慶、陜西屬西部地區。由此可以看出，東部地區高校依舊是產學聯合申請專利產出的核心，中部、西部高校排名逐步提升。

從企業來看，在前兩階段中，我國參與產學協同創新活動的企業主要位于北京、上海、遼寧、廣東4省（市）之內，且均屬東部地區，可見在產學協同創新發展初期，我國參與產學協同創新活動的企業主要集中在東部，中西部地區企業產學協同創新活動較為滯后。而在第三階段中專利申請數量排名前10的企業不再局限于東部，10家企業分布在北京、天津、廣東、陜西和江蘇。其中，北京、天津、廣東和江蘇屬東部地區，陜西屬西部地區。由此可見，東部企業專利申請最多，西部企業盡管數量較少，但進步明顯，中部企業產學合作水平暫時落后。

（3）產學協同創新技術領域的演化

從高校來看，在前兩階段排名前10的高校其專利主要分布在A（人類生活必需）、C（化學、冶金）、G（物理）、H（電學）4個領域。其中：A類（人類生活必需）在兩階段中都只被一所大學所利用并進行了產學合作;G類（物理）、H類（電學）技術領域應用廣泛，從僅被兩所高校利用到五所高校都基于此進行了產學合作活動;C類（化學、冶金）在產學合作中占據極其重要的地位，兩階段中幾乎所有高校都基于該技術領域進行產學協同創新。而在第三階段中，高校所利用的技術領域發生了變化，主要分布在B（作業、運輸）、C（化學、冶金）、G（物理）以及H（電學）4個領域之內。由此可知，化學、物理、電學依舊是高校產學活動的主要領域，運輸業、物流業逐漸成為高校產學合作的新方向。

從企業來看，在第一階段中專利數量前10的企業其專利主要分布在A（人類生活必需）、B（作業、運輸）、C（化學、冶金）、F（機械工程）、H（電學）等領域，其中大部分企業都基于C類（化學、冶金）技術領域進行產學協同創新活動，A（人類生活必需）、B（作業、運輸）、F（機械工程）各被2所企業所利用，H（電學）類僅被1所企業利用。在第二階段中專利數量前10的企業其專利主要分布在A（人類生活必需）、C（化學、冶金）、G（物理）、H（電學）4個領域，其中所有企業都基于C類技術領域進行產學協同創新活動，H、G各被5所企業所利用，A類僅被清華同方股份有限公司利用。而在第三階段中，各個企業的技術領域發生變化，專利的分布在A（人類生活必需）、B（作業、運輸）、C（化學、冶金）、G（物理）以及H（電學）5個領域，由此可知，化學、物理、電學依舊是企業產學活動的主要內容，但運輸業、物流等也成為企業產學合作的新方向，紡織、建筑等領域的產學合作依舊處于較低的水平。

3?產學協同創新知識網絡的演化

本文使用Ucinet軟件，將1985—2017年產學協同創新知識網絡以網絡圖的形式可視化呈現，但因為年份過多，本文抽取單數年份知識網絡圖進行展示（如圖3至圖19所示），其中節點表示專利IPC分類號前4位的知識元素，節點之間的連線，表示兩個知識元素同時出現在一條專利之中。

隨后，基于Ucinet軟件對所需的網絡規模、網絡密度、組合潛力以及組合機會等指標進行計算，結果如表3所示。

（1）網絡規模的演化

由知識網絡的網絡規模演化趨勢可見，1999—2017年我國產學協同創新對知識的利用在整體上呈現平穩增長的態勢。具體而言，1999—2014年，知識網絡的網絡規模快速增長，并于2014年達到頂峰（273個），占到全部知識元素的42%。由此可見，隨著產學合作中各創新主體對新知識的開發不斷加深，申請專利所涉及的知識元素數量增長迅速，但總體來說只有一半的知識元素被創新活動所利用，未來仍有極大的提高空間。2015—2017年，知識網絡的規模在250左右，可見高校與企業在創新活動中逐漸探索出一個適合自身產學創新活動的知識存量。

（2）網絡密度的演化

由知識網絡密度演化可見，1999—2017年總體呈現穩定上升的趨勢。具體來說，1999—2009年，隨著我國產學合作專利數量的增加，知識網絡的密度不斷;2010—2017年，密度的增長趨勢有所減緩，密度在0.002～0.0035波動，并且在2016年，網絡密度達到最高值（0.0031）。由此可見，隨著產學合作申請專利數量的迅速增加，專利分布的知識領域愈發廣泛，但是知識元素間的組合較為稀疏，知識元素之間仍有眾多組合的可能性。

（3）組合潛力的演化

由知識網絡組合潛力的演化可見，1999—2017年呈現穩定上升趨勢。具體來說，1999—2009年，網絡中心度增長速度加快，呈現出高速上漲趨勢;2010—2017年，知識網絡中心度的增長速度有所減緩，并于2016年達到頂峰（1.879）。由此可見，產學協同創新知識網絡中的知識元素之間普遍存在聯結，表明知識元素擁有較大的組合潛力，也為知識元素之間的重組提供了更多的可能性。

（4）組合機會的演化

由知識網絡組合機會的演化可見，1999—2017年知識網絡組合機會總體呈現上漲的趨勢。具體來說，1999—2014年，網絡的組合機會快速增長;2015—2017年，知識網絡組合機會的增長速度有所減緩，并于2016年達到最高點（1.382）。由此可見，產學協同創新知識網絡中的知識元素普遍在其他知識元素聯結路徑中充當中介的作用，這為不同知識元素之間進行組合提供了更多的機會。

4?結論

本文基于社會網絡分析法，利用“雙一流”高校產學聯合申請專利數據構建產學協同創新知識網絡，研究發現產學協同創新活動大致經歷了起步期、躍升期和平穩期三個階段，且呈現出顯著的區域分布特征。產學協同創新知識網絡規模不斷擴大，網絡密度不斷提高，但總體上仍較為稀疏，知識元素間重組的潛力很大。

第一，通過產學協同創新的發展可以看出，在1985—2017年間呈現出明顯的階段性特征。1985—1998年產學協同創新處于起步階段;從 1999 年開始，伴隨著國家與地方相繼推行院校改革以及國家相關科技創新政策的實施，我國產學協同創新迅猛發展，聯合申請專利的產出速率不斷提升;2015年以后，伴隨著政策的逐步完善以及各創新主體間合作關系的穩定，我國產學協同創新專利的產出趨于平穩。

第二，通過產學協同創新的時空演化分析，能夠了解到高校與企業產學協同創新的發展現狀。東部地區即北上廣深等地的產學合作水平以及科技研發能力普遍領先于中部及西部地區;中部高校始終維持著中等的科研能力，但企業參與產學協同創新的成果轉化效率較低;西部地區盡管起點較低，但是近年來隨著西部大開發的落實，西部高校以及企業的科研能力逐步提升，在產學協同創新活動中發揮著越來越重要的作用。產學聯合申請專利主要分布在化學、物理、電學3個技術領域之內。

第三，通過對產學協同創新知識網絡圖譜的分析發現，近年來各創新主體逐漸發現只有維持在一個合理的范圍內才能形成最多的創新產出。此外，知識網絡的密度、組合潛力、組合機會隨時間的演變不斷提升，但仍處在較低水平，已被利用的知識不過是冰山一角，未來各類知識元素之間仍有眾多組合、重組的可能。

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