發明者網絡社群系統識別、結構動態及對創新績效的影響
——網絡位置的雙重調節作用

劉 娜，嵇金星，毛薦其，魏延輝，王霄飛

(1．山東工商學院 工商管理學院；2.山東工商學院 煤炭經濟研究院，山東 煙臺 264005)

0 引言

創新主體通過嵌入在創新網絡中匯集外部資源，網絡化協同創新是當前技術創新活動的重要形式。已有研究主要從兩個視角探討創新網絡功能機制：一是基于自我網絡視角，認為創新與自我密度、直接連接等緊密相關[1]；二是基于整體網絡視角，關注網絡整體屬性如聚集系數及平均路徑長度等的作用[2]。現實中，創新主體研發實踐呈抱團現象，導致一類特殊的子網絡——網絡社群的涌現。作為合作創新網絡擴張的典型結構，網絡社群由網絡中聯系密集的網絡成員聚集而成，是區別于宏觀(整體)網絡和微觀(自我)網絡的中觀層面(群體)網絡，具有社群內部成員間連接密集、社群間連接稀疏的特征[3]。創新主體嵌入中觀層面網絡社群允許或限制其獲取廣泛、多樣化的知識輸入，進而影響其創新行為。對創新主體嵌入網絡社群進行研究，一方面有助于揭示創新主體的抱團合作行為，激發創新動力；另一方面也有助于指導創新網絡治理和網絡權利配置。

創新網絡在動態演化過程中，不可避免地引起網絡社群間知識斷層、群內知識同質化。創新主體對創新的追求驅使他們不斷尋求多樣化、非冗余性異質性知識資源，因而，社群成員不斷跨越社群邊界，導致社群結構動態變化即社群連接模式或結構變化[4]。近年來，學者開始關注社群整體動態如社群成員流動及社群成員跨社群移動的作用。隨著創新主體創新目標及需求的變換，不斷有成員進入或退出網絡社群，導致網絡社群成員更替；當社群成員從原有社群退出并加入新社群時，表現出跨社群移動性特征。Sytch等[3]最早關注網絡社群動態，發現企業所處網絡社群成員的適度更替、企業跨社群的適度移動有利于提高生產力；談毅等[5]研究發現，投資機構跨投資網絡社群移動有助于促進投資績效提升，而社群移動次數則會抑制投資績效；施國平等[6]發現，網絡社群成員變動對風險投資績效呈倒U型影響；Wang等[7]研究了社群成員更替及跨社群移動對探索性創新的影響。

然而，當前學者對網絡社群經紀人的關注較少。網絡社群經紀人處于社群外圍位置，橋架起不同的網絡社群，建立了不同社群間成員溝通渠道，為社群成員提供訪問不同知識庫的途徑，進而影響社群內部成員創新[8]。本文構建網絡社群結構動態圖，如圖1所示。在創新網絡演化過程中，社群經紀人也是動態的。如果某社群的絕大多數經紀人在網絡演化過程中維持不變，則呈現出社群經紀人穩定性特征。那么，社群經紀人是穩定狀態還是動態狀態才能更有力地促進創新主體創新？

綜上所述，本文基于中觀網絡社群層面，關注網絡社群結構動態及其作用(社群整體動態性以社群成員流動性反映)以及關注橋架不同社群的社群經紀人的動態(用社群經紀人穩定性反映)。現實中，社群成員整體動態和社群經紀人動態演變步調并非完全一致，而是呈現出不同的網絡社群結構動態配置，即穩定社群-動態社群經紀人、穩定社群-穩定社群經紀人、動態社群-動態社群經紀人、動態社群-穩定社群經紀人[8]。當網絡社群成員整體動態及社群經紀人穩定時，社群內創新主體既可以避免過度嵌入導致的同質性等問題又能穩定持續獲取社群外部異質性知識資源。發明者是技術創新過程中的實施主體，是創新的根基和核心要素，培養、激勵、促進及管理發明者對推動技術創新實踐至關重要[9]。本文以可再生能源領域的發明者為研究對象，從美國專利數據庫(USPTO)收集可再生能源專利數據，根據發明者間的共專利關系構建發明者合作創新網絡，利用基于模塊度Q值的Girvan Newman算法識別發明者在合作創新過程中是否形成了明顯的網絡聚集社群？不同社群間是否存在社群經紀人？進而，根據相鄰期網絡社群動態匹配進行社群結構動態追蹤，并探索發明者所處網絡社群動態性對發明者創新的影響。

在合作創新實踐中，同一社群或團隊發明者創新績效有高低之分。除發明者個體特征因素外，可能還受到發明者個體網絡位置的影響。一些發明者可能占據優勢網絡位置，從而享有獲取知識資源的特權。Guan等[10]認為，網絡核心位置知識流動更加密集、傳遞效率更高，網絡外圍位置知識流動更加稀疏。根據Burt[11]的結構洞理論，處于網絡中介位置的發明者對網絡資源具有分配權和控制權。因此，本研究引入發明者個體網絡位置調節變量，包括核心/外圍位置和中介位置，考察其對網絡社群結構動態與創新績效作用關系的一次調節效應和雙重調節效應，并運用負二項模型進行假設檢驗，為促進發明者創新績效提供指導。

1 理論與假設

1.1 網絡社群動態與創新績效

1.1.1 網絡社群成員流動與創新績效

在整體網絡中，存在多個密集、不重疊的網絡群體，這些群體彼此間連接稀疏，通常被視作小世界系統，小世界網絡的高聚集效應和短測地距離突出了網絡社群結構的存在[1]。本文將網絡社群定義為整體合作創新網絡中聯系密集、不重疊的發明者群體，群體內部發明者間連接關系密集，不同群體間發明者連接關系稀疏[2]。在創新網絡演化過程中，社群成員呈現進入、退出和維持狀態，社群成員流動性表示社群成員的整體動態性，以社群內部成員更替程度反映(見圖1)。

圖1 網絡社群動態變化

社群成員變更可以避免社群內部發明者知識同質化現象，激發發明者創造力[12-13]。一方面，網絡社群新進入者為社群內發明者帶來異質性知識、多樣化資源，破除社群內部僵化的思維模式，有利于社群內發明者通過多元化合作實現突破性創新[4]；另一方面，當網絡社群結構趨于穩定時，可能會產生知識冗余、過度嵌入等問題，而網絡社群成員的適度退出能夠緩解知識冗余問題、避免發明者過度嵌入[3,12]。此外，舊成員退出意味著網絡社群成員空缺，能夠在一定程度上降低新進入壁壘。因此，具有一定成員流動性的網絡社群表征著社群內部成員的適度更替，發明者能夠接觸大量異質性知識，彼此間還具有一定的信任和默契度，能夠提高嵌入在社群內發明者的創新生產力。

然而，隨著社群成員流動性的增加，社群內部發明者創新績效可能會出現收益遞減。首先，網絡社群新進入者增加帶來大量異質性知識涌入，社群內部發明者難以識別出對自身有用的知識，增加了知識管理成本和使用風險[3,4]；其次，大量網絡社群成員退出導致社群內特殊知識及核心技術流失，損害該網絡社群在整體網絡中的核心競爭力。因此，社群成員流動性過高，表征著社群內部成員頻繁過度更替，社群內部面臨知識溢出、合作路徑重建等問題，新舊成員信任及默契度不高、協作經驗不足將抑制社群內部發明者的發明創造。綜上所述，本文提出以下假設：

H1a: 網絡社群成員流動性對社群內部發明者創新績效具有倒U型影響。

1.1.2 社群經紀人穩定性與創新績效

在合作創新網絡中，存在少數發明者既屬于某一社群，又同其他社群成員保持著合作關系，這些發明者充當網絡社群經紀人角色。相對于網絡社群大部分內部成員，少數起著橋架作用的社群經紀人處于社群外圍邊緣位置。網絡社群經紀人通過在不同社群間建立聯系，使得網絡社群不再是一個封閉的網絡環境，對不同社群間異質知識資源傳遞具有重大影響[14]。

本文用社群經紀人穩定性反映某社群在相鄰兩期網絡中維持的社群經紀人比例。對網絡社群而言，相對穩定的外部關系可以促進隱性、異質知識傳遞及交流，從而有利于知識創造[15]。高穩定的社群經紀人意味著高質量的跨群關系，有利于不同社群間異質性知識高效傳遞；其次，考慮到社群內部知識比社群間知識更加同質化，社群經紀人橋接社群關系對異質性知識傳遞至關重要[14,16]。因此，穩定的社群經紀人意味著異質性知識的穩定輸入，社群經紀人憑借豐富的知識存量及合作經驗，在一定程度上可削弱發明者網絡社群結構過度嵌入、知識同質化的負面效應。綜上所述，本文提出以下假設：

H1b：網絡社群經紀人穩定性有助于促進社群內發明者創新績效提升。

1.1.3 網絡社群結構動態配置

網絡社群和社群經紀人作為整體網絡的重要構成，其動態演變步調并非一致，而是呈現出不同的網絡社群結構動態配置[8]。本文認為，社群經紀人穩定性影響社群成員流動性與發明者創新績效間關系。網絡社群成員流動通過新舊成員更替以及更新、擴大本地知識庫，打破社群內部固有合作模式，促進社群內發明者創新績效[6]。社群經紀人穩定意味著不同社群間建立起穩定的橋架關系，社群經紀人憑借穩定、可信的群間關系以及豐富的群間協作經驗，促使社群內部發明者吸收與整合群外異質知識，因為社群間穩定性關系緩解了不同社群間的對立與規范制約[4,8]。本文認為，社群經紀人穩定性能夠強化低水平網絡社群成員流動對發明者創新績效的影響。

然而，當網絡社群成員流動性較高時，新進入者的大量涌入使得社群內部發明者難以結交可信的新合作伙伴，同時還增加了知識管理成本。隨著網絡社群成員流失增加，網絡社群核心技術丟失，社群內發明者現有的認知結構和合作路徑受損。社群成員流動性高時，雖然能夠接觸大量群外異質性知識，但新舊成員間信任及默契度不高、協作經驗不足，對外部異質知識吸收能力較弱。然而，穩定的社群經紀人能夠利用自身豐富的協作經驗和良好的知識吸收能力，改善和緩解由于社群成員高度流動性導致的新舊成員摩擦，并促進社群成員吸收外部異質性知識[4]。因此，社群經紀人穩定性能夠弱化高水平網絡社群成員流動性對發明者創新績效的抑制作用。綜上所述，本文提出如下假設：

H1c：社群經紀人穩定性正向調節網絡社群成員流動性與創新績效間的倒U型關系，即動態社群-穩定社群經紀人的社群動態配置有利于激發發明者創新。

1.2 網絡位置的調節作用

前述假設認為，給定社群的所有發明者都可以從適度的社群成員流動性和高社群經紀人穩定性中獲取相同利益，但在合作過程中，即使是處于同一社群的發明者，其自身網絡位置也有優劣之分。劉娜等[4]研究發現，發明者個體層面結構動態調節其所處社群網絡結構動態對知識搜索的影響；Sytch & Tatarynowicz[3]揭示企業所處網絡核心/外圍位置調節社群網絡動態對企業專利生產率的影響。因為創新者既嵌入在自我網絡中，又嵌入在由自我網絡構成的社群網絡中，社群網絡層面結構動態對創新行為的影響受個體層面結構特征的調節作用，發明者個體網絡位置表征發明者獲取知識資源的機會及約束[3,4]。本文重點探討發明者網絡位置差異在網絡社群成員流動性、社群經紀人穩定性及社群動態配置對發明者創新績效的調節作用。根據Borgatti[11]提出的核心/外圍結構和Burt[11]的結構洞理論，本文將網絡位置劃分為網絡核心/外圍位置和中介位置，并分別使用K核和結構洞進行測度。

1.2.1 網絡核心/外圍位置的調節作用

網絡核心/外圍結構表明在整體網絡中存在密集、有凝聚力核心和稀疏的外圍[17]。網絡核心由網絡關鍵成員組成，包括與他人建立聯系并充當網絡協調者的參與者，外圍發明者網絡嵌入程度較低，與其他網絡成員聯系較少，與更多核心位置的發明者聯系也明顯偏少[18]。

當社群成員流動性處于低水平時，發明者所處網絡核心位置能夠增強社群成員流動性對發明者創新績效的正向影響，因為核心位置發明者更容易吸收整合社群流動性帶來的異質性知識。一方面，核心發明者具有更廣泛的知識搜索范圍，比外圍發明者更容易獲得網絡系統中的知識和資源[17]；另一方面，核心發明者具有較強的網絡凝聚力及更高的知識傳遞效率。然而，當網絡社群成員流動性過高時，隨著網絡成員頻繁進入、退出，由于處在核心位置的發明者具有較強的魯棒性和知識吸收能力，能夠適應網絡環境波動，緩和社群流動性過度造成的新舊合作摩擦與制約[19]，進而削弱高水平社群成員流動性對創新績效的抑制作用。因此，本文認為，相對于外圍發明者，核心發明者能夠從適度水平的網絡社群成員流動性中獲取更大的效益。據此，本文提出如下假設：

H2a: 發明者所處網絡核心位置正向調節網絡社群成員流動性與創新績效間的倒U型關系。

處于網絡核心位置的發明者，能夠憑借自身廣泛而親密的連接關系及權威化的中心網絡地位，促進其所聯通的網絡資源流動，獲得最大網絡聯通中大量的異質性知識，使得群體網絡層面社群經紀人傳遞的社群間知識差異性程度降低[19]。此外，處于網絡核心位置的發明者通常具有很高的權威中心性，即核心發明者與其他核心發明者聯系緊密，核心發明者較高的網絡地位在一定程度上會弱化社群經紀人獲取異質性資源的能力[1]。據此，本文提出如下假設：

H2b: 發明者所處網絡核心位置負向調節社群經紀人穩定性與創新績效間的正向關系。

根據假設H1c和H2a，社群經紀人穩定和發明者核心位置均正向調節社群成員流動性與創新績效間的倒U型關系。然而，根據假設H2b，社群經紀人穩定性和發明者核心位置對發明者創新所需異質性知識傳遞存在替代作用。這意味著，居于網絡核心位置的發明者能夠利用自身網絡權威位置及連接優勢獲取創新所需知識資源，他們能夠輕易訪問網絡中的知識資源，弱化社群經紀人間接傳遞異質性知識對這些核心位置發明者創新的作用[1,3]。當社群經紀人穩定性較高時，外圍發明者雖然沒有廣泛而親密的合作關系，但也能通過穩定的社群經紀人獲取其它社群的異質性知識。此外，當社群經紀人穩定性較高時，發明者處于網絡核心位置會強化高網絡社群成員流動性對創新績效的負面影響，因為創建和維護穩定、親密的合作關系需要大量投資。核心發明者既要維護當前的網絡核心地位，還要加強同社群經紀人間的聯系，而由于網絡社群成員流動性高、合作伙伴不穩定，導致關系維護成本增加。因此，網絡核心位置能夠弱化社群經紀人穩定性的作用。綜上所述，本文提出如下假設：

H2c: 發明者所處網絡核心位置負向影響社群經紀人穩定性對網絡社群成員流動性與創新績效間倒U型關系的正向調節作用。

1.2.2 結構洞的調節作用

根據Burt[11]的結構洞理論，占據結構洞的發明者通過橋架兩個獨立且不存在連結關系的發明者而獲得關系及渠道優勢，在創新網絡的自我網絡層面發揮中介作用。本文考察自我網絡層面結構洞位置對群體網絡層面社群結構動態作用于發明者創新的調節作用。

當網絡社群成員流動性處于低水平時，社群成員流動通過新舊成員更替更新本地知識庫，促進發明者創新績效提升。占據結構洞的發明者憑借其獨特的結構優勢成為社群新進入者優先連接的重點對象，是促進網絡新舊成員合作的中間人[20]；另外，由于橋接非冗余連接，處于開放性網絡中，結構洞發明者與其他發明者的一致性規范低，具有較高的柔性，能夠避免網絡成員退出對發明者原有合作慣例、技術軌跡的破壞。當網絡社群成員流動性處于較高水平時，隨著社群成員的頻繁進入、退出，相較于普通發明者，結構洞發明者具有豐富的協作經驗和良好的知識吸收能力，能夠協調好頻繁連接關系；同時，結構洞發明者對網絡資源具有控制和分配權力，約束網絡其他成員知識獲取，避免網絡成員大量進入退出所引發的知識溢出、核心技術丟失及轉換風險[15]。因此，占據較多結構洞的發明者能夠在適度水平的網絡社群成員流動中獲取最大利益。據此，本文提出如下假設：

H3a: 發明者結構洞正向調節網絡社群成員流動性與創新績效間的倒U型關系。

結構洞發明者處在知識流通樞紐位置，能夠迅速獲取行業內最新資源。由于合作伙伴多元化，結構洞發明者能夠利用自身結構優勢獲取異質性知識資源。對社群層面社群經紀人傳遞的知識，結構洞發明者面臨著信息超載、信息過濾困難等挑戰[21]，由此增加了結構洞發明者知識集成成本。考慮到信息成本及真實性，相對于社群經紀人傳遞的知識，結構洞發明者更傾向于利用自身結構優勢[1]。因此，結構洞位置削弱了社群經紀人穩定性對發明者創新績效的積極作用。據此，本文提出如下假設：

H3b: 發明者結構洞負向調節社群經紀人穩定性對創新績效的促進作用。

根據假設H1c和H3a，社群經紀人穩定和結構洞均正向調節社群成員流動性與創新績效間的倒U型關系。然而，根據假設H3b，社群經紀人穩定性和結構洞對異質性知識的傳遞存在替代作用。這意味著，考慮到知識成本及真實性，占據結構洞位置的發明者更傾向于利用自身個體網絡層面的中介結構優勢獲取創新所需異質性知識。當社群經紀人穩定性較高時，社群內不占據結構洞的發明者傾向于利用社群經紀人豐富的群間協作經驗，一方面有利于緩解社群新舊成員間的合作摩擦，另一方面有利于傳遞群間異質性知識[4]。此外，當社群經紀人穩定性較高時，社群內占據結構位置的發明者相比于群體網絡層面社群經紀人傳遞知識，考慮知識過濾、集成及成本問題，結構洞發明者更傾向于利用自身結構優勢[1,4]。據此，本文提出如下假設：

H3c: 發明者結構洞負向影響社群經紀人穩定性對網絡社群成員流動性與創新績效間倒U型關系的正向調節作用。

綜上所述，本文構建理論模型，如圖2如示。

圖2 理論模型

2 研究方法

2.1 數據選取

清潔、高效的能源技術創新性進步是改變能源技術現狀和環境問題的強大潛在動力源，可再生能源成為全球能源轉型升級的焦點[22]。在此背景下，研究可再生能源領域發明者抱團研發問題，有助于推動可再生能源技術創新實踐。此外，可再生能源領域是技術密集型領域，存在大量研發合作行為，符合本文研究需要。為此，以可再生能源領域為研究對象，從美國專利數據庫(USPTO)中獲取2000-2018年授權的可再生能源領域世界范圍專利數據39 546項。為測量網絡社群成員流動性和社群經紀人穩定性，采用5年移動時間窗(2000-2004年，2001-2005年，……2014-2018年)，以可再生能源領域專利合作研發為基礎，利用Sci2Tool構建發明者合作創新網絡，最終提取典型網絡社群1 675個，社群內發明人6 481位，整理得到面板數據觀察樣本11 526個。

2.2 網絡社群識別及結構動態追蹤

GN算法過程：①計算各邊相對于所有可能的源節點的邊介數；②刪除相對于所有節點的邊介數最大的邊，每當分裂出新社群時，需計算一次模塊度Q；③重新計算網絡中節點的邊介數，重復上述過程，直到網絡中沒有邊為止，選出Q值最高點對應的網絡劃分結構。圖3給出了對2007-2011年發明者合作網絡4個連通圖的社群劃分結果，可見發明者合作創新具有明顯的凝聚性特征，呈現出網絡社群結構。

圖3 發明者合作網絡連通圖社群結構劃分(2007-2011年)

2.3 變量

(1)因變量為發明者創新績效，使用專利數量測度。本文分別采用滯后二期、三期、五期的結構測量因變量，以滯后兩期為例，如果在2001-2005年測量自變量，那么因變量為2006-2007年發明者被授予的專利數量。

(3)調節變量為網絡核心位置和結構洞中介位置。根據 Csermely[18]提出的K核計算方法，使用Pajek計算發明者K核(最大連通圖中所有節點都至少與其它K個節點相連)，并根據均值，將K核分為高低兩組，使用0～1變量表示發明者所處網絡核心/外圍位置，即K核高于均值的一組為網絡核心位置，低于均值的一組為網絡外圍位置。根據Burt[11]的結構洞理論，計算結構洞，即用2減掉總約束，公式為：Si=2-∑j(Pij+∑q,q≠i,q≠jPiqPqj)2。

(4)本文控制可能影響發明者創新績效的其它因素，包括發明者知識存量、發明者任期和其它網絡特征。 使用專利的前四位IPC號表征發明者知識元素，用發明者在過去5年發明專利所包含IPC分類號的數量測度發明者知識存量。關于發明者任期，采用發明者首次申請專利年份至當前績效年的時間間隔計算。自我網絡作為發明者獲取外部知識資源的直接渠道，直接影響發明者知識搜索能力[4]，將自我網絡穩定性作為控制變量。此外，控制變量還包括網絡社群規模、發明者網絡度中心性和關系強度。

2.4 模型設定

因變量創新績效為離散型非負計數變量，使用普通線性回歸模型可能產生有偏差無效估計，因此選擇計數模型。鑒于本研究面板數據的分散性，選擇負二項模型分別進行Vuong檢驗和Hausman檢驗，并根據檢驗結果(Vuong值|V|<1.96；Hausman P<0.01)，確定使用面板數據固定效應標準負二項模型，實證過程在Stata 15.0中進行。

3 研究結果

3.1 描述性統計分析結果

表1給出變量描述性統計及相關系數矩陣。方差膨脹因子(VIF)最大值為2.59，說明變量間不存在嚴重的多重共線性問題。此外，發現網絡社群成員流動性、社群經紀人穩定性與創新績效間均呈正向顯著關系，這與研究假設一致。

3.2 負二項回歸結果

表2為因變量滯后2期的負二項回歸結果。模型2結果顯示，網絡社群成員流動性和社群經紀人穩定性系數顯著為正(β=1.592，p<0.01；β=1.182，p<0.01)，社群成員流動性平方項系數顯著為負(β=-1.406，p<0.01)，因此假設H1a、H1b成立。模型3結果顯示，網絡社群成員流動性二次項和社群經紀人穩定性交互項系數顯著為正(β=3.402，p<0.01)，因此假設H1c成立。

表1 描述性統計與相關系數矩陣結果

模型4及模型5結果顯示，網絡社群成員流動性的平方項與核心位置的交互項顯著為正(β=0.274，p<0.05)，社群經紀人穩定性和核心位置的交互項系數顯著為負(β=-1.955，p<0.01)，因此假設H2a、H2b成立。模型6結果顯示，網絡社群成員流動性的平方項、社群經紀人穩定性及核心位置的三重交互項系數顯著為負(β=-4.452，p<0.1)，假設H2c成立。

模型7及模型8結果顯示，網絡社群成員流動性的平方項與結構洞的交互項系數顯著為正(β=3.559，p<0.1)，社群經紀人穩定性和結構洞的交互項系數顯著為負(β=-1.152，p<0.01)，假設H3a、H3b成立。模型9顯示，網絡社群成員流動性的平方項、社群經紀人穩定性及結構洞的三重交互項系數顯著為負(β=-10.245，p<0.01)，假設H3c成立。

為檢驗研究結果的穩健性，對因變量取滯后三期、滯后五期樣本分別進行負二項回歸，回歸結果同樣支持研究假設。

3.3 調節效應

使用網址http://www.jeremydawson.com/slopes.htm上的模板繪制調節效應圖。依據常見做法，以高于和低于調節變量一個標準差分別表示調節變量高值和低值水平[25]，如圖4和圖5所示。

表2 面板數據固定效應標準負二項回歸結果(11 526)

如圖4.1～4.3及圖5所示，網絡社群成員流動性對發明者創新績效的作用呈倒U型關系，支持假設H1a。圖4.4及4.5顯示，網絡社群經紀人穩定性對發明者創新績效存在正向促進作用，支持假設H1b。圖4.1顯示，相對于低水平的社群經紀人穩定性，當發明者具有高水平的社群經紀人穩定性時，社群成員流動性對發明者創新績效的正向促進作用較強、負向抑制作用較弱，即高水平社群經紀人穩定性使發明者在適度水平的社群流動性中獲益最大，支持假設H1c。

圖4.2顯示，相對于網絡外圍位置，當發明者處于網絡核心位置時，網絡社群成員流動性對發明者創新績效的正向促進作用較強、負向抑制作用較弱，即網絡核心位置使發明者在適度的網絡社群成員流動性中獲益最大，支持假設H2a。據圖4.4所示，相對于網絡外圍位置，處于網絡核心位置的發明者，其社群經紀人穩定性對發明者創新績效的正向促進作用較弱，支持假設H2b。據圖4.3所示，當發明者占據較多結構洞時，社群成員流動性對創新績效的促進作用較強、抑制作用較弱，即發明者具有較多結構洞時能夠從適度水平的社群成員流動性中獲益最大，支持假設H3a。據圖4.5所示，當發明者具有較多結構洞時，社群經紀人穩定性對創新績效的促進作用較弱，支持假設H3b。

圖4 一次調節效應

圖5 雙重調節效應

圖5.1顯示，當社群經紀人穩定性較高時，相對于網絡核心位置，發明者處在網絡外圍位置時，社群成員流動性對創新績效的促進作用更強、抑制作用更弱；當社群經紀人穩定性較低時，相對于網絡外圍位置，發明者處在網絡核心位置時，社群成員流動對創新績效的促進作用較強、抑制作用較弱。綜上所述，支持假設H2c。

圖5.2顯示，當社群經紀人穩定性較高時，相對于較高結構洞，發明者占據較低結構洞時，社群成員流動對創新績效的促進作用更強、抑制作用更弱；當社群經紀人穩定性較低時，相對于較低結構洞，發明者占據較多結構洞時，社群成員流動對創新績效的促進作用較強、抑制作用較弱。綜上所述，支持假設H3c。

4 研究結論

本文從發明者抱團現象出發，超越當前創新研究對合作研發自我網絡視角和整體網絡視角主導的關注，探討中觀層面網絡社群及其結構動態對社群內發明者創新績效的影響。基于模塊度Q值的GN算法識別發明者網絡社群并對社群結構動態進行追蹤，證實可再生能源領域發明者間合作創新聚集現象及網絡社群的動態演變；基于負二項模型回歸結果，檢驗群體網絡層面社群網絡結構動態包括社群流動性和社群經紀人穩定性對發明者創新績效的影響，揭示發明者個體層面網絡結構特征包括核心/外圍位置及結構洞位置的調節作用。

本文貢獻在于：①在創新網絡中觀層面以發明者網絡社群為研究對象，既強調社群內部發明者間知識同質化趨向，又關注不同社群間知識的異質性，社群動態演變不斷更新社群本地知識庫，拓展了創新網絡研究視角；②社群經紀人橋架不同社群，是不同社群間異質性知識的傳遞者，本研究在探討社群整體動態性的同時，還關注社群經紀人這類特殊的網絡社群成員動態性對發明者創新的作用機制，豐富了創新網絡功能機制研究；③社群整體動態性和社群經紀人動態性步調并非一致，在研究過程中，通過引入社群流動性與社群經紀人穩定性的交互項，架構起系統性模型，考察社群結構動態配置的作用，豐富和完善了網絡社群功能機制探索。

通過上述研究，本文得到如下管理啟示：①管理者及創新主體應認識到群體層面網絡社群重要性并善于利用社群內部緊密的合作連接關系及多樣化資源；②管理者及創新主體應認識到社群結構的動態變化，努力維持或加入社群成員適度變動的網絡社群，不斷優化合作伙伴資源配置；③管理者及創新主體應充分利用社群經紀人即社群外圍邊界穩定、稀疏的橋架連接，打破社群邊界限制的路徑依賴和資源鎖定效應，注入外部社群的新鮮血液，特別是那些自我特征處于非核心和非結構洞位置的創新主體，既要補充自身資源不足，又要避免社群經紀人傳遞過載。

本研究仍存在以下不足：①通過引入社群流動性和社群經紀人穩定性的交互項，證實動態社群-穩定社群經紀人有利于社群發明者創新，未來可考慮將社群流動性及社群經紀人穩定性分別設為二分類變量，通過回歸對比分析4類社群動態配置，即動態社群-穩定社群經紀人、動態社群-動態社群經紀人、穩定社群-穩定社群經紀人、穩定社群-動態社群經紀人，探討哪種更有利于社群發明者創新，進一步豐富社群動態配置研究；②本研究僅對可再生能源領域這一單一的技術領域進行實證探索，為使研究結論更具普適性，未來可考慮不同技術領域間實證結果對比分析。