跨區域創新合作網絡構建對創新績效的影響研究——以長三角為例

何雪瑩，張宓之

（上海市科學學研究所，上海 200235）

1 引言

長三角區域是我國經濟最發達的地區之一，擁有完備的科技創新資源基礎及產業體系，為科技創新和高技術產業發展提供了良好的基礎。隨著長三角一體化上升為國家戰略，滬蘇浙皖進一步加深合作，已初步形成了以企業為主導，政府、科研院所、金融機構和服務機構等聯動發展的區域協同創新網絡。在經濟全球化的大趨勢以及信息技術快速發展的背景下，各類創新主體不斷增強交流聯結，創新的多元性、動態性和復雜性不斷增加。由此，近年來區域創新合作行為受到較多關注［1］。

隨著長三角地區科技創新合作范圍進一步擴大，合作深度進一步強化，一體化發展戰略為區域創新合作網絡的構建提供了發展契機，將有效地促進區域內知識、信息、技術、資本和設備等創新資源的流動和整合，進而促進區域內創新水平和創新績效的提高。區域一體化趨勢下長三角地區城市間的創新合作網絡具備怎樣的特征？對各城市的創新績效產生了何種影響？本文將基于長三角地區41個城市2010—2018年的面板數據對此展開探討，這可以深化對長三角地區城際創新合作特征趨勢的了解，為區域一體化以及創新政策制定提供理論支撐和政策建議。

2 文獻綜述

“創新網絡”最早由Freeman（1991）提出［2］，是指應對系統性創新需求的一種制度安排，企業間的創新合作關系是該網絡的主要架構。創新合作網絡是由企業、高校、政府等主體通過合作構成的相對穩定的結構系統。區域創新網絡的相關研究主要是從區域創新網絡的結構特征和演化以及績效兩個視角展開。

區域創新網絡結構的相關研究是從產業、企業等層面進行的，以網絡的結構屬性、機理以及特征等為研究對象，選取或構造相關指標用以度量網絡結構特征，進而展開定量分析和描繪特征趨勢。區域創新網絡演化的相關研究主要針對區域創新網絡的動態變化過程，將區域創新網絡的演化進行階段劃分并在此基礎上開展實證研究［3］。池仁勇分析了浙江省區域內中小企業創新網絡的規模、結構及特征，認為地區中小企業的內外部創新網絡規模、結構和特征決定了網絡的功能［4-5］。徐宜青等對2001—2015年長三角城市群創新模式的研究發現，長三角協同創新模式由外部型轉向綜合型，省會城市如南京、杭州、合肥對所在省份及其他城市的協同創新水平具有引領作用［6］。區域創新網絡演化研究包含以網絡結構整體、小團體節點和單個節點為對象開展的研究［7］。毛偉采用引力模型測算2007—2017年長三角城市群的創新聯系度，隨后用社會網絡分析法研究創新網絡結構，研究發現長三角城市群的創新網絡結構日益緊密，呈現出“多中心化”的空間結構特征［8］。

創新網絡績效的相關研究涉及企業、高校等微觀層面和行政區域等宏觀層面。在企業主體創新績效研究方面，解學梅［9-10］采用結構方程模型考察了不同創新網絡對企業創新績效的影響，發現不同的協同創新網絡的發展對創新績效均具有正向影響作用，但存在明顯的差異。馬艷艷［11］、Chen［12］從企業層面論證了合作廣度與創新績效存在倒“U”形關系。何郁冰［13］、郭尉［14］、黃婧涵［15］認為，開放式創新的廣度、深度和持久度對企業探索和吸收新知識，提高知識吸收能力和知識整合能力，增強專業領域科技能力以及提高創新績效等均有正向影響作用。也有研究針對高校創新績效展開。例如，張勇［16］使用某高校個體成員的數據實證探討了個體的合作網絡、人力資本和創新績效之間的關系，在研究中綜合考察并揭示了個體合作網絡規模、強度、合作者異質性以及個體在學科群體內部知識合作中的重要性地位等與創新績效之間的相互影響。李強［17］研究得出產學研合作渠道的廣度與深度對高校科研績效的影響呈倒“U”形。Kobarg［18］基于德國項目數據，證實了創新合作開放度對創新績效的影響呈倒“U”形。宏觀層面上創新網絡績效相關研究的主要對象是跨行政區域。劉承良等［19］通過對全球科研合作論文數據的研究，構建出以美國、西歐、中國和澳大利亞為主的全球科研合作網絡。吳劍鋒［20］從國際研發合作的區域廣度、資源稟賦和技術創新績效來研究互動關系。姜寧［21］利用長三角地區高技術產業的數據開展了區域合作、競爭對創新績效的影響研究，發現本土技術溢出效應對高技術產業的創新績效具有正向影響。

現有研究對創新績效的測度和評價主要有三種方式：第一種方式是單一指標法，采用專利數、新產品銷售收入或高新技術產業產值等指標［22-23］。第二種方式是多指標評價體系，相比單一指標可以從多維度反映創新績效。創新績效綜合指標體系的構建多是基于多維度視角（如創新投入、創新產出、創新環境、知識創新與知識創造等），并結合主成分分析法、模糊綜合評價法等方法進行測算［24-27］。第三種方式是模型測度法，主要是基于生產函數構建測度指標，通過DEA或SFA等方法來測算創新投入的產出效率。這一方法主要反映區域創新投入與產出效率，但對區域創新總量性特征反映不夠［28-30］。

從現有研究中可以發現：一方面，目前創新合作網絡研究涉及創新績效的大多集中在企業或組織層面，空間區域特別是中觀城市層面的研究相對較少；另一方面，現有研究對創新績效的考察很少區分不同的創新階段。然而，從創新鏈的角度將創新成果區分為技術研發和成果轉化等不同階段，分階段研究創新績效具有重要的研究與實踐意義。要實現長三角高質量一體化發展，其41個城市的創新績效如何以及城市之間的創新合作對創新績效的影響與作用機制如何等諸多問題均亟待深入研究。本文借鑒三階段創新價值鏈理論將創新績效分為發明專利授權量和高新技術產業產值兩項，表征創新過程的研發創新及產品創新兩個階段；借鑒開放度概念，將創新合作網絡用創新合作廣度、創新合作深度來表征，研究長三角地區41個城市跨區域創新合作的知識溢出效應，分析創新合作網絡對創新績效的影響機制。

3 研究設計

3.1 研究假設

現有研究發現，創新合作廣度對創新績效的影響在企業的微觀層面和區域的宏觀層面上都呈非線性發展。創新合作網絡廣度的增加會通過不同途徑提升創新績效［9，31-33］。首先，隨著創新網絡內創新主體數量的增加，創新知識源的體量增加、范圍擴大，促進協同創新鏈的形成，進一步有效優化創新資源的配置。其次，差別化、多樣化的主體加入創新網絡，使網絡內的創新知識形成差異互補，進而有效提高創新網絡內部知識體系和技術鏈的完備性。最后，創新合作廣度的增加擴大了創新知識網絡，有助于削弱網絡內創新主體的外部市場風險沖擊，同時降低知識搜尋成本，并開拓更大的產品市場。但創新合作廣度的進一步擴大也可能會對創新績效產生負面影響：一方面是創新合作成本的增加。隨著創新合作網絡的擴大，創新主體接觸的信息過多，主體間創新合作的信息甄別成本和關系維護成本增加。另一方面是創新合作關系廣度與創新合作質量的權衡。維持過多的合作關系使得合作關系停滯于機會性地獲取知識和信息的層面，缺乏持續性合作與信任保障，難以開展深入合作，進而導致創新合作網絡共同創造價值的難度增加。綜上所述，創新合作廣度的拓寬可以通過增加創新知識總量、完善知識和技術體系、降低搜尋成本等路徑提高創新績效。但當創新廣度達到主體承受極限后，創新主體將面臨信息甄別成本和關系維護成本上升、創新合作質量難以提升等問題，進而對創新績效產生負面影響。基于以上分析，本文提出第一個假設。

假設1：創新合作廣度對創新績效的影響呈倒“U”形。

創新合作深度對創新績效的影響也是非線性的。創新合作深度的提高可以促進知識的有效傳遞，加大聯合開展重大創新項目的可能性。一方面，創新合作深度的提高能夠增強創新主體間的信任，促進非編碼的隱性知識有效傳遞，提高創新合作網絡中知識傳遞和知識溢出的效率，進而提高創新合作效率；另一方面，創新合作深度的提高還能促進創新主體聯合開展僅憑各自研發能力無法完成的重大項目，實現創新合作突破。但是創新合作深度的進一步提高將帶來“技術路徑鎖定”效應，降低主體抗風險能力以及增大內部核心知識泄露風險。其中，“技術路徑鎖定”效應是指隨著合作深度的提高，創新主體局限于某一特定的技術方向，降低了知識信息源獲取的異質性和多樣性，對創新績效產生負面影響。創新合作深度的提高還可能導致企業技術創新、對外戰略和產品市場的單一性和同質性，降低外部抗風險能力。此外，當合作深度達到一定的水平后，企業可能會面臨內部核心知識泄露的風險，合作伙伴機會主義行為的可能性與危害性同步增大。總之，當創新合作的深度超過企業承載的極限后，企業的創新績效會受到負面影響。基于以上分析，本文提出第二個假設。

假設2：創新合作深度對創新績效的影響呈倒“U”形。

學界對科技創新過程的階段劃分存在不同見解：一是基于創新要素流動方向和形態的視角劃分為知識資源獲取、知識轉化和知識開發三個階段［34］；二是基于要素投入產出視角劃分為研發和商業化兩個子過程［35］；三是基于知識流動視角劃分為知識共享、知識創造和知識優勢三個階段［36］。從經濟效益角度來看，科技創新過程劃分的研究中基本包含了技術研發和技術成果轉化兩個階段［37］。鑒于此，本文將分別使用發明專利授權量和高新技術產業產值來度量這兩個階段的創新績效，構建出創新合作網絡對創新績效影響的概念模型，如圖1所示。

圖1 創新合作網絡對創新績效影響的概念模型

3.2 模型設定及變量選取

3.2.1 模型設定。實證研究分析中通常以發明專利授權數度量創新績效，但專利授權數是非負整數，不服從正態分布規律。因此，在實證分析過程中采用計數模型更為合適。鑒于泊松分布一般要求因變量均值與方差相等，這一約束條件在經驗應用中經常無法成立，且考慮到發明專利授權數過度分散的問題，本文采用能更好解決這兩個問題的負二項式模型。最后，考慮到樣本個體間存在不可觀測的特征差異，本文將加入個體效應變量加以控制。根據以上分析和已有的經驗做法，本文構建以下計量模型以檢驗創新合作網絡對創新績效的影響：

其中，i和t分別表示城市和時間，Yit表示創新績效，Zit表示創新網絡開放度，Xit表示其他控制變量，αi表示城市不可觀測的個體效應，εit表示隨機誤差項。

3.2.2 變量選取。①因變量創新績效的選取。選擇發明專利授權量（patent）和高新技術產業產值（output）兩個指標對中間產出、最終產出兩階段創新績效進行度量［37］。其中，發明專利授權量反映區域年度產生的科技研發成果，且在三類專利中技術含量及價值最高，是測度區域創新績效的常用指標［36-40］。高新技術產業產值作為衡量區域創新成果商業化的重要指標，代表了區域科技成果轉化效益［41］。

②關鍵自變量創新合作廣度和創新合作深度的選取。使用城市的度（去重邊網絡）來表示創新合作廣度（breadth）。度是指與城市i直接相連（存在科技論文合作）的城市節點數（長三角地區41個城市中每個城市最大的度是40）。城市的創新合作廣度值越大，表示該城市在長三角地區科技資源流動的范圍越廣，“朋友圈”越大。使用城市i與其他合作城市的平均合作次數來表示創新合作深度（depth），用城市i的對外總創新合作次數（每個城市與長三角地區其余城市的科技論文合作總量）/創新合作廣度來表示。城市的創新合作深度值越大，表示該城市的科技資源流動頻率越大，與合作城市關系越緊密［11］。

③其他控制變量的選取。a.以地方人均GDP的對數形式表示地區經濟發展水平（lpegdp）。地區經濟發展水平是一個地區經濟發展實力的象征，存在空間交互效應，對科技創新資源流動、人才吸引等各方面具有重要影響，進而對區域創新績效產生影響。b.外商直接投資總額取對數表示外商直接投資（lfdi）。地區獲得外商直接投資的數量代表著地區的開放程度，通過資金流入，吸引技術、人才等資源，進而影響創新績效的提升。c.以政府科學技術支出額占GDP的比重表示政府財政科技支持（goven）。“三螺旋”理論中政府、大學及產業共同促進地區創新發展，政府科學技術支出占比指標表征了地方政府對科學技術的支持力度。d.以第三產業產值占GDP比重的對數形式表示產業發展水平（lindus）。產業結構的優化升級對新技術擴散和應用、降低成本具有優勢，進而運用科技創新成果更好地帶動產業的發展。e.以高等院校教師數量表示高等教育水平（ledu）。高校教師作為高校開展科學研究工作的核心人力資源，在科學合作中發揮著重要作用。f.以創新合作網絡中結構洞指標的限制度表示結構洞（sh）。結構洞的限制度能夠衡量節點運用結構洞的能力，限制度越小，表明節點跨越的結構洞越多；反之，節點跨越的結構洞越少［42］。創新網絡中的兩個參與城市必須通過第三方才能形成聯系，那么第三方就在網絡中占據了一個結構洞。占據結構洞位置的城市，位于信息傳輸的樞紐位置，在關鍵信息和最新知識的獲取上具有優勢。

3.2.3 數據來源。本文選取2010—2018年長三角地區41個城市的數據。其中，創新合作數據來自Web of Science數據庫，包含科學引文索引（SCI）和社會科學引文索引（SSCI）收錄的論文數據。檢索并篩選2010—2018年第一作者單位屬于長三角地區41個城市的科技論文中所有的作者及地址信息，排除沒有地址信息的非職務發表論文以及獨著未進行創新合作的論文，篩選出合作者均屬于三省一市的合作數據并把所屬地址信息精確到長三角地區41個城市，保留至少2個不同作者及不同城市地址信息的數據作為三省一市共41個城市間的科技論文合作數據。

發明專利授權量數據來自各年份的《中國城市統計年鑒》。高新技術產業產值數據來自各年份的《高新技術產業發展統計公報》及三省一市的高新技術相關統計報告。其他控制變量來自各年份的《中國城市統計年鑒》，結構洞的限制度數據是基于科技論文合作數據并使用Burt［24］的測度方式測算得到的。

4 實證結果分析

4.1 描述性統計及相關性分析

對數據指標進行描述性統計分析，樣本總量為369，因變量發明專利授權量和高新技術產業產值標準差較大，不存在異常值，具體信息如表1所示。

表1 變量描述性統計

對所有變量進行相關性分析，結果如表2所示。創新合作廣度、創新合作深度與發明專利授權量和高新技術產業產值呈顯著正向相關，控制變量地區經濟發展水平、外商直接投資、政府財政科技支持、產業發展水平與兩個因變量同樣呈顯著正向相關。

表2 變量相關性分析

4.2 回歸結果分析

根據上文在模型設定中的分析，本文選擇使用負二項式回歸模型進行回歸分析。鑒于數據是面板數據，可能存在城市個體效應，首先進行Hausman檢驗，確定使用固定效應回歸后，在使用負二項式回歸分析時控制個體固定效應。

4.2.1 創新合作網絡對發明專利授權量的影響。在考察創新合作網絡對創新過程中技術研發環節績效的影響時，使用發明專利授權量代表創新過程中技術研發環節的績效，分別就創新合作網絡的深度和廣度的影響展開回歸分析，結果如表3所示。

表3中，模型1僅納入控制變量。地區經濟發展水平、政府財政科技支持和產業發展水平對發明專利授權量的影響顯著為正，外商直接投資有顯著性水平較低的負向影響，高等教育水平與結構洞指標對發明專利授權量的影響不顯著。

表3 創新合作網絡對發明專利授權量的影響

模型2和模型3對假設1進行檢驗。模型2的回歸結果顯示，創新合作廣度（breadth）對發明專利授權量的影響顯著為正，模型3加入創新合作廣度的平方項（breadth2），結果顯示創新合作廣度（breadth）對發明專利授權量的影響顯著度水平不變且影響系數從0.032增加到0.091，創新合作廣度的平方項（breadth2）同樣在1%顯著水平上對發明專利授權量存在負向影響。模型2和模型3的回歸結果驗證了本文的研究假設1，即創新合作廣度對創新績效（發明專利授權量）的影響呈倒“U”形。

模型4和模型5對假設2進行檢驗。模型4的回歸結果顯示，創新合作深度（depth）對發明專利授權量的影響顯著為負，模型5加入創新合作深度的平方項（depth2），結果顯示創新合作深度（depth）對發明專利授權量的影響系數從-0.001轉變為0.004且顯著為正，二次項的影響顯著為負，但二次項系數較小。模型4和模型5的回歸結果驗證了本文的研究假設2，即創新合作深度對創新績效（發明專利授權量）的影響呈倒“U”形。

模型6納入了所有變量，對創新合作廣度和創新合作深度的影響進行聯合檢驗。回歸結果顯示，創新合作廣度（breadth）和創新合作深度（depth）及兩者的二次項對發明專利授權量的影響方向和顯著水平保持相對穩定，創新合作廣度與深度對創新績效（發明專利授權量）的倒“U”形影響具有穩健性，假設1和假設2得到驗證。這與何雪瑩［43］基于長三角空間效應視角的研究結果一致。此外，創新合作廣度的倒“U”形關系更為顯著，與馬艷艷［11］、吳劍峰［20］分別就企業數據和國際數據展開的研究結果一致。

4.2.2 創新合作網絡對高新技術產業產值的影響。在創新合作網絡對創新過程中成果轉化績效影響的研究中，使用高新技術產業產值代表創新過程中成果轉化環節的績效，分別就創新合作網絡的深度和廣度的影響展開回歸分析，結果如表4所示。

表4 創新合作網絡對高新技術產業產值的影響

表4中，模型1僅納入控制變量。除結構洞指標外，其余控制變量對高新技術產業產值的影響均顯著為正，表明這些控制變量對高新技術產業產值存在正向影響。

模型2和模型3對假設1進行檢驗。模型2的回歸結果顯示，創新合作廣度（breadth）對高新技術產業產值的影響顯著為正，模型3加入創新合作廣度的平方項（breadth2），結果顯示創新合作廣度（breadth）對高新技術產業產值的影響顯著水平不變且影響系數從0.026增加到0.057，創新合作廣度的平方項（breadth2）同樣在1%顯著水平上對高新技術產業產值存在負向影響。模型2和模型3的回歸結果驗證了本文的研究假設1，即創新合作廣度對創新績效（高新技術產業產值）的影響呈倒“U”形。

模型4和模型5對假設2進行檢驗。模型4的回歸結果顯示，創新合作深度（depth）對高新技術產業產值的影響顯著為負，但模型5加入創新合作深度的平方項（depth2）后，創新合作深度的一次項和二次項對高新技術產業產值的影響均不顯著，即創新合作深度對創新績效（高新技術產業產值）的影響機制不成立，無法驗證假設2。

模型6納入了所有變量，對創新合作廣度和創新合作深度的影響進行聯合檢驗。回歸結果顯示，創新合作廣度（breadth）對高新技術產業產值的影響顯著為正，創新合作廣度的平方項（breadth2）對高新技術產業產值的影響顯著為負，創新合作廣度對創新績效（高新技術產業產值）的影響呈倒“U”形，假設1得到驗證；創新合作深度對創新績效（高新技術產業產值）的影響無法驗證假設2。

5 結論與啟示

基于創新網絡理論和區域創新系統理論，本文分析了2010—2018年長三角地區41個城市創新合作網絡對創新績效的影響機制，增加了此類研究在城市層面的經驗證據。基于城市面板數據，本文通過負二項式回歸模型實證檢驗了創新合作廣度和創新合作深度對創新績效的影響，得到以下結論。

第一，創新合作廣度與創新績效呈現倒“U”形關系，意味著創新合作廣度的增加對創新網絡中各城市創新績效的影響程度先增大后減小。隨著創新網絡中創新合作城市的增多，創新主體獲得知識或技術的范圍擴大，能夠激發自身創新靈感，而科技論文創新合作可能產生協同效應，使創新主體間知識、信息流動更通暢，促進發明專利的產生或產業化后產值的提升。此時創新合作對創新績效呈現正向影響。但是隨著伙伴搜尋成本、信息交流及管理成本的增加，創新主體自身科研精力受到限制，與外部創新主體協同創新的邊際收益逐步降低，擴大“朋友圈”所產生的創新績效可能并不如預期，甚至產生下降的趨勢。

第二，創新合作深度對創新過程中不同階段的影響存在差異：創新合作深度對發明專利授權量的影響呈倒“U”形，但創新合作深度對高新技術產業產值的影響并不顯著。首先，發明專利授權量度量的是技術研發階段的績效，創新合作深度的提高表示隨著創新主體之間合作次數增加，彼此間的了解和信任程度加深，協同創新的邊際成本降低，進而拓寬科學研究的方向和內容，可在更多方向和領域內開展合作，提高各城市在技術研發階段的創新績效。但是隨著合作不斷加深，創新主體獲得異質性的創新知識減少，形成的協同能力有限，容易產生“路徑依賴”，同時還存在知識或技術泄露的風險，這些對技術研發階段的創新績效產生負向影響。因此，創新合作深度對發明專利授權量的影響呈倒“U”形。其次，創新合作深度對高新技術產業產值所度量的創新成果轉化績效的影響并不顯著。一方面，可能是長三角創新合作深度尚未達到對高新技術產業產值產生顯著影響的臨界值；另一方面，可能是科技成果轉移轉化效能不足，抑制了這一預期影響的發生。本文采用科技論文合作次數度量創新合作深度，而科技論文的合作更多處于創新的技術研發階段。知識吸收能力和成果轉化能力可能在創新合作網絡對創新績效的影響過程中存在中介效應，科技成果轉移轉化能力不足限制了創新合作深度對高新技術產業產值的影響。創新合作深度對高新技術產業產值的影響機制和路徑有待進一步深入研究。

結合以上理論分析與實證檢驗，本文提出以下政策建議。

一方面，各城市根據所處的創新合作階段，合理提升創新合作廣度和創新合作深度。合作廣度和深度的提升應與城市所處的經濟發展與創新發展階段相符。各城市應同時考慮發展實際及未來戰略，合理擴大合作范圍及增加合作密度，以取得更好的創新績效；搭建科研合作平臺并引入科研分支機構，進一步增加網絡邊緣地區參與到創新合作網絡中的機會，這有利于創新主體之間創新合作活動的開展。

另一方面，需要切實打通創新合作成果轉化為高新技術產業產值等經濟效益的路徑，充分發揮科技創新成果的經濟效能，完善科技成果轉化和服務體系，加強對科技成果轉化的引導和激勵，健全科技成果的市場定價機制，促進技術市場高質量發展。