創新網絡與知識流動驅動區域創新能力提升路徑

馮兆奎，郭 彬

（太原理工大學經濟管理學院，山西太原 030024）

1 研究背景

隨著開放式創新的不斷深入，傳統經濟模式正逐步演變為以網絡化、區域化為主要特征的知識經濟發展模式［1］。近年來，我國各省份發揮自身創新優勢，創新成果逐年豐富，而且省際知識、技術交互也逐漸成為我國區域創新活動的重要引擎。然而，國內科技創新活動由于區域創新網絡不完善而引發的“孤島現象”嚴重阻礙著知識共享與流動，各創新主體間的知識鏈斷裂弱化了其吸收和擴散知識方面的能力［2］，從而延緩了各區域的創新進程。因此，如何解決創新主體間創新網絡不健全、知識流動不暢的問題，已經成為區域創新發展的重要課題，這關系到區域高質量發展戰略的制定。

國內外學者對影響區域創新能力的潛在因素進行了大量的研究，總體來說，區域創新是指利用區域內的資源與環境對新技術的研發、傳播和應用過程，是不同創新主體通過構建創新合作網絡共同參與創新活動并進行知識整合和優化的多要素協同的復雜過程。一般認為，知識流動是區域創新活動的基本形式，區域創新可視為知識流動的必然，而創新網絡則是作為介質為創新主體間的知識流動提供便利。然而，大部分研究僅從單一視角分析創新網絡或知識流動對區域創新能力的影響機制，忽視了多個層面下的要素互動效應，難以從系統和整體視角探究要素之間的內在關系。

定性比較分析法（qualitative comparative analysis，QCA）是一種基于集合論和模糊代數的定性與定量分析模式相結合的研究方法，由整體視角出發探尋復雜的因果關系與多重并發機制［3］。本研究以區域創新能力為結果變量，從創新網絡、知識流動2 個層面識別出6 個要素，基于模糊集定性比較分析（fsQCA）方法與組態視角分析不同要素間的組合關系，挖掘驅動區域創新能力有效提升的組態路徑。具體而言，本研究從區域創新視角出發嘗試探究以下問題：單個要素是否構成高的區域創新能力的必要條件，哪些要素組態能產生高區域創新能力；此外，哪些要素組態能產生非高區域創新能力，各要素組態之間又有何聯系等。

2 文獻回顧與組態模型

區域創新能力高低取決于創新主體構成的網絡關系是否穩定及知識流動是否順暢［4］。為了較為全面地分析創新網絡與知識流動對區域創新能力的驅動機制問題，當前國內外學者進行了卓有成效的研究。

“創新網絡”這個概念最早由學者Freeman［5］提出，并指出其起源于社會網絡，由若干節點構成，本質上是為了解決區域整體系統性創新問題而提出的一種制度性安排，同時也是市場與組織之間的一種生產組織形式。在此基礎上，學者們采用實證方法，從網絡密度、網絡規模、異質性、開放度、結構洞和鏈接強度等方面分析了創新網絡結構對一個地區整體創新能力的影響，并建立適當的網絡模型來分析其特點和運行機制，如毛聯永等［6］的研究，其中最為典型的是Granovetter［7］的研究，他從網絡規模、網絡集中度、結構洞與網絡開放性4 個維度出發，探討了區域創新網絡結構特征對區域創新能力的影響，結果表明，創新主體間的關系有強弱的區別并且結構洞對區域創新能力提升有顯著影響；此外，任勝鋼等［8］從網絡規模、結構洞、網絡開放性、主體間聯系強度還有網絡集中度5 個方面構建了創新網絡結構特征測評體系，探究網絡結構特征對于創新能力的影響機制，指出除了網絡集中度之外，其他網絡特征均對區域創新能力提升有顯著促進作用。然而，現有研究也出現結論不一致甚至解讀完全相反的現象，如Zhu 等［9］的研究。例如，就網絡規模這一創新網絡最基本要素而言，于明潔［2］認為，網絡規模越大，不僅可以拓寬創新資源的獲取渠道，還可以提高網絡成員的異質性程度，從而為提升區域創新能力作出積極貢獻，而有其他學者在研究中卻發現網絡規模對提升區域創新能力并沒有明顯作用，甚至存在負作用［10］。

隨著對創新網絡理論研究的不斷深入，研究人員越來越關注網絡成員在創新實踐中出現的知識流動現象［11］，指出區域創新能力取決于創新主體吸收、共享和擴散知識的能力［12］。在知識流動促進區域創新的相關研究過程中，如Steven 等［13］和王建平等［14］的研究，由于研究對象的不同，衍生出一些與知識流動相似或相關的概念，包括知識溢出、知識擴散和知識吸收等。Miguelez 等［15］指出，只有具備識別、吸收和開發有用的外部知識的必要能力，區域才能通過網絡有效地從知識流動中受益。Zahra等［16］認為企業或組織吸收新知識的能力在研究和開發過程中是一種特殊的社會互動機制，有利于區域層面的知識傳遞。Harald 等［17］認為，區域內的知識創新創造與區域外的知識獲取和流動之間存在著互動關系，形成了一個持續向上的知識循環。Giulian等［18］以智利葡萄酒集群中的企業和整個集群網絡為例，發現知識流動在具有良好吸收能力的核心企業群中更加充分。為進一步明晰知識流動對區域創新的影響機制，國內學者蘇屹等［19］進一步明確了區域創新活動包括中間產出與最終產出兩個階段，指出知識創新流動顯著提升第一階段創新產出，而知識應用流動卻顯著抑制了第二階段創新產出。

綜上所述，創新網絡與知識流動對激活區域創新均有重要作用，國內外學者獲得豐富的研究成果。既有研究雖從不同方向分別探究了創新網絡、知識流動對區域創新能力的影響，但仍存在以下不足：（1）當前關于創新網絡、知識流動、區域創新能力的新興研究多集中在網絡結構特征與創新績效間的作用關系，如李海林等［20］的研究，或將研究重心置于知識流動的發生機制上，如趙喜倉等［21］從集聚角度論證知識流動對區域創新的影響，并未厘清區域創新網絡與知識流動兩個層面協同助推區域創新能力提升的復雜作用機制；（2）應用傳統統計分析方法的研究傾向于關注單個要素的凈效應，而不是多要素間的相互作用，如Roig-Tierno 等［22］的研究，難免會產生不同研究結論間存在偏差的情況，一定程度上削弱了對影響機制的解釋力度。事實上，創新網絡與知識流動助推區域創新能力提升是一個由多種要素相互作用、共同影響的復雜過程，需要從系統和整體視角探究要素之間的內在關系，從而增強研究結論的適宜性與有效性。有鑒于此，本研究基于整體視角與組態視角，構建如圖1 所示的區域創新能力提升機制模型。其中，遵循任勝鋼等［8］的做法，將創新網絡的特征劃分為網絡規模、網絡開放度、網絡鏈接與網絡結構洞4 個要素；此外，參考詹湘東等［11］的研究，將知識流動分為知識吸收與知識擴散兩個方面。各要素具體闡述如下。

圖1 理論模型

2.1 知識流動層面

2.1.1 知識吸收

知識吸收是一個學習過程，在這個過程中，區域內創新組織通過對知識的探索、提取和消化改進來將組織外部知識轉化為自身知識。研究表明，所有區域創新組織，包括高校、研發機構以及企業，都可以作為區域知識的吸收者［23］，各組織可以吸收和使用新的知識來提高自己的知識能力從而提高區域整體創新水平［24］，并將其轉化為生產力和盈利能力。知識吸收主要體現在創新企業對新知識、新技術的應用上。故本研究通過規模以上工業企業引進技術經費支出來衡量地區的知識吸收程度。

2.1.2 知識擴散

知識擴散是指創新組織在區域內或區域間進行知識溢出、知識轉移和知識轉化的螺旋式上升知識管理過程，其存在保證了相容知識背景的組織成員之間的知識共享［25］。研究表明，更好的知識擴散可以有效地促進提高整個區域的知識水平，提升區域內知識資源的配置效率［26］，進而促使區域創新能力提升。創新組織之間的技術開發、轉讓、咨詢和服務等行為促使知識進行擴散，而區域性的知識擴散主要由市場中的技術交易行為來進行的。因此，本研究通過技術市場技術流向地域合同金額來衡量區域知識擴散的程度。

2.2 創新網絡層面

2.2.1 網絡規模

網絡規模是創新網絡最直接的表現形式，它由大量的網絡節點組成，決定了一個地區創新網絡參與者的構成和數量［27］。研究表明，網絡規模越大，網絡中的節點數量越多，網絡中的關系就越穩定、越高效［20］，且一定的網絡規模保證了網絡的異質性程度，網絡整體創新效率隨之提升［28］，也就是說，網絡規模越良性，越有利于提高網絡的整體創新能力。此外，網絡規模的擴大增加了節點之間接觸和互動的機會，減少了信息傳播的距離，使信息和知識得以快速交流，并提高了網絡的吸收能力［29］，從而促進區域創新能力提升。創新網絡中主要是創新集群內的高校和研發機構等知識創新主體與企業進行知識交流，達到將知識商業化的目的，故本研究選取區域內規模以上工業企業數量作為評價指標。

2.2.2 網絡開放度

網絡開放度主要反映了創新網絡對外部非冗余優質信息和資源的獲取程度［30］，表現為區域創新網絡內部與外部創新資源交流合作的能力強弱及頻繁程度［31］。研究表明，從整體上看，本地區不斷與外部地區進行創新交流，擴大開放可以增加地區知識資源的流入和流出，有效降低本地區陷入技術鎖定的風險［32］，有利于整合通過合作獲得的外部知識，從而提高整體創新能力［33］。此外，區域創新網絡的開放程度越高，表明該區域的組織吸收外部知識和技術的能力越強，基于聯合創新的創新資源互動機會越多，這就刺激并維持了創新活力，致使區域創新網絡向更先進的形式演變，進一步提升區域創新能力。由于貨物貿易是開放網絡中知識溢出的重要表現形式，因此本研究選擇貨物進出口值作為網絡開放的衡量標準。

2.2.3 網絡鏈接

網絡鏈接是知識、信息和技術等創新要素轉移的基本方式，也是創新資源溢出過程中實現價值增值的主要途徑，網絡鏈接程度表現為區域創新網絡內各參與主體之間彼此發生聯系的頻率以及緊密程度［34］。研究表明，首先，網絡鏈接反映了創新主體之間合作的水平和穩定性，而穩定的關系網絡有助于降低協作的成本和不確定性［35］，使得彼此間更為信任，提升區域創新網絡的凝聚能力，促進創新主體的互動合作，進而提升區域創新能力。其次，區域創新網絡鏈接程度越高，意味著網絡中的行為主體間互聯程度越高，這有助于知識和信息等資源的交流共享，進而促進區域創新能力提升。由于創新主體間的研發支出可以體現出研發活動的頻繁程度與網絡成員間的緊密程度，故本研究選擇企業在高校和研發機構的內部研發支出中的資金總和來表征網絡鏈接程度。

2.2.4 網絡結構洞

網絡中一個節點與另一個節點存在直接聯系，而與其他節點間不存在直接聯系，那么稱此節點為結構洞。一般認為，結構洞連接著兩個原本沒有聯系的工作節點，負責在網絡中的節點之間傳遞知識和技術［2］。這意味著結構洞在區域創新中并不參與知識創造與創新，只為網絡內的知識和信息交流共享提供一個共同平臺［36］，在沒有關聯的節點間充當紐帶。通過影響知識流動的互動速度和整個網絡的運行效率［37］，結構洞可以增加整個區域的創新活躍度和創新轉化率，在一定程度上助推了區域整體創新能力的提升。我國各地生產力促進中心與科技企業孵化器數量反映了中介機構的發展情況和服務能力，故本研究以此衡量區域結構洞的發展程度。

3 研究方法

3.1 方法選擇

本研究采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）的原因如下：首先，fsQCA 是結果導向的，它可以判斷實現結果是否需要特定條件［38］，指導創新實踐時更易突出重點；其次，它側重于前因條件的組合效應，可以幫助研究者深層次揭示和理解驅動區域創新能力提升的因果機制，通過對比前因條件組態集合關系，基于特定地區知識流動、創新網絡的要素特征，為不同區域提升其創新能力提供指導；此外，fsQCA 還為多種分析提供了可能性，它可以探索與同一結果相關的多種組態的充分性［39］，也可以檢驗產生高、非高區域創新能力的組態的因果非對稱性［40］，從而更細膩地揭示驅動區域創新能力提升的類型和途徑。

3.2 樣本和數據

以我國29 個省份作為案例樣本（因海南、西藏和港澳臺地區數據缺失，故未納入統計），初始數據均來源于2020 年編制的《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國火炬年鑒》以及各省份統計年鑒。

一方面，由于本研究的重點并不在于區域創新能力的測度，而是探尋究竟什么樣的知識流動、創新網絡要素以及要素間的協同聯動機制對于驅動高區域創新能力存在顯著效果，無須構建區域創新能力水平測度指標體系；另一方面，創新包括思維、技術、知識與制度創新等多種類型，溯其本質，在于是否能夠驅動社會經濟長久穩步增長，而技術創新是較為廣泛的創新形式，是決定一個國家整體實力和競爭力的關鍵因素［41］。有鑒于此，參照梁麗娜等［34］的做法，本研究采用各省份專利申請授權數這一典型指標衡量區域創新能力高低，且便于比較［42］。其他有關前因條件的測量指標，以及各變量的描述性統計結果，具體如表1 所示。

表1 變量及其數據來源與描述性統計

3.3 數據校準

fsQCA 方法本質思想就是從集合論出發，將前因條件與結果看作集合而非變量，故在進行fsQCA實證分析前需要將各案例原始數據轉化為集合論視角下的集合隸屬分數，此過程被稱為數據校準［43］，在此研究框架下，未經校準的原始數據是不具有現實意義的。校準是結合現有的數據特征和理論經驗來定位3 個錨點（完全隸屬、交叉點和完全不隸屬）的過程，可分為3 種不同的方法：直接賦值、直接校準、間接校準［44］。參照如Greckhamer［45］等的主流研究，選用直接校準法進行校準，即通過四分位法計算出前因條件和結果的上四分位數（75%）、中位數（50%）和下四分位數（25%），并將其相應地設定為完全隸屬點、交叉點和完全不隸屬點，校準結果見表2。

表2 創新網絡與知識流動驅動樣本區域創新能力提升的前因條件與結果的校準結果

4 實證分析

4.1 必要條件分析

采用fsQCA3.0 軟件進行必要條件檢驗。從集合論的角度看，對某一條件（包括其非集）的必要性分析是為了確定是否該條件是某一特定結果集的超集，即該條件的發生會導致某一特定結果的發生。如果某一條件的一致性水平高于0.9，則認為該條件對結果是必要的［43］。如表3 所示，可以看出，本研究的情境中并不存在必要條件（一致性均未超過0.9），其中“～”表示集合運算“非”。這表明單項前因條件在解釋驅動區域創新能力提升機制時并非“卡脖子”條件。因此，以下將進一步探索產生高、非高區域創新能力的組態。

表3 創新網絡與知識流動驅動樣本區域創新能力提升的單個條件的必要性檢測

4.2 組態的充分性分析

與單個條件的必要性檢驗相對應，條件組態的充分性分析就是在判斷多個條件（包括其非集）組成的組態集合是否為結果集合的子集。首先，遵循Fiss［46］和杜運周等［3］的做法，將組態一致性邊界定在0.8。其次，由于本研究的案例總數為29 個，而頻率閾值的設置應包括至少75%的觀察案例，因此案例頻率閾值被設置為1。此外，為降低潛在的矛盾組態，將不一致性的比例減少（PRI）臨界值定為0.8，進而對原始數據進行標準化處理，得到3種解：復雜解、中間解、簡約解。一般認為中間解最優［47］，通過對中間解、簡約解進行布爾代數運算識別出核心條件與邊緣條件，核心條件指的是在中間解和簡約解中均存在的部分，而邊緣條件則是只存在于中間解中的部分。通過觀察表4 可知，產生高區域創新能力的條件組態有3 條，分別代表有效提升區域創新能力的不同知識流動、創新網絡要素組合；而產生非高區域創新能力的條件組態有4 條，分別代表無效提升區域創新能力的不同知識流動、創新網絡要素組和。其中，●表示核心條件存在，表示核心條件缺失，●表示邊緣條件存在，表示邊緣條件缺失，空白表示該條件既可出現也可不出現。

表4 樣本區域中創新網絡與知識流動產生高和非高區域創新能力的組態

4.2.1 產生高區域創新能力的創新網絡與知識流動組態

從各個組態看，可以進一步識別出驅動區域創新能力提升過程中各要素之間的差異化和適應性關系，為了更好地比較不同組態的在知識流動、創新網絡兩個層面的差異，歸納出3 種驅動高區域創新能力的組態構型。具體而言，對于組態H1a、H1b，均涉及知識流動層面的核心條件知識吸收、知識擴散和創新網絡層面的網絡鏈接，區別在于創新網絡層面上的要素特征不同，即組態H1a 中除了上述3個核心條件，還同時需要創新網絡層面的網絡規模和網絡結構洞作為輔助條件，故將其命名為“高知識流動下的創新網絡均衡型”；而組態H1b 中除了上述3 個核心條件外，只需要網絡開放度作為輔助條件，故將其命名為“高知識流動下的網絡鏈接主導型”；對于組態H2，鑒于知識擴散和網絡規模是核心條件、網絡結構洞是輔助條件，故將其命名為“知識擴散-網絡規模主導型”。

（1）高知識流動下的創新網絡均衡型。組態H1a 中，無論創新網絡開放程度大小如何，只要在創新主體間信息、技術等創新知識資源流動通暢，網絡鏈接程度較高，且創新網絡規模優良，網絡結構洞數量適宜的情況下，就能產生區域高創新效率。可能的原因是，適合創新的良好知識流動氛圍能增強區域內或區域間創新組織對其開展聯合創新活動的意愿，為區域內以及跨區域協同創新提供驅動力。網絡鏈接不僅是信息、知識傳遞的核心樞紐，同時也在知識擴散過程中實現知識增值。一般認為，擁有較強網絡鏈接就意味著該創新網絡中創新主體間存在較為強烈的合作創新意識，為區域內以及跨區域協同創新打下基礎，進而產生區域高創新能力。

（2）高知識流動下的網絡鏈接主導型。組態H1b 中，在創新主體間信息、技術等創新知識資源流動通暢，且網絡開放性較強、網絡鏈接程度較高的情況下，即使網絡規模、網絡結構洞數量同時欠佳，仍能產生高區域創新能力。可能的原因是，適合創新的良好的知識流動氛圍能增強區域內或區域間創新組織對其開展聯合創新活動的意愿，為區域內以及跨區域協同創新提供驅動力。同時，區域創新網絡開放度越高，表明區域內組織吸收外部知識、技術的能力越強，從而保持持續的創新活力，它一方面促使網絡成員間相互開放，讓創新者快速獲取關鍵資源，從而作出相應的市場反應；另一方面能夠使網絡成員獲得遠距離知識和互補性資源，并向外部擴展新的網絡，這就推動區域創新網絡向更先進的形式演變。

（3）知識擴散-網絡規模主導型。組態H2 中，無論創新網絡開放程度大小如何，在區域知識吸收水平、網絡鏈接程度同時欠佳的情況下，只要改善網絡中知識擴散過程，且維持創新網絡規模優良、網絡結構洞適宜，就能產生高區域創新能力。可能的原因是，知識擴散保證了相容知識背景的組織成員之間的知識共享，進而提升區域整體知識水平和區域知識資源配置效率。同時，網絡規模增大不僅可以拓展創新資源的獲取渠道，還可以提高網絡異質性，而且擴大網絡規模增加了節點之間接觸和互動的機會，從而大大縮短了知識傳播的距離，使信息和知識得以迅速共享，提高了協同創新效率。此外，網絡結構洞通過影響知識流動的互動速度和整個網絡的運行效率，提升了整個區域的創新活躍度，這對于提高區域創新能力十分有益。

通過對比3 個組態發現，組態H1a 與組態H1b所涉及的創新網絡四要素在解釋區域創新驅動機制時發揮著替代作用，即在創新主體間信息、技術等創新知識資源流動通暢，且網絡鏈接程度較高的情況下，只要滿足網絡規模與網絡結構洞同時優良這兩個條件，或者網絡開放度優良這單個條件，即可驅動高區域創新能力。

4.2.2 產生非高區域創新能力的創新網絡與知識流動組態

考慮到模糊集定性比較分析方法的因果不對稱性，需要用不同的條件組合來解釋同一結果，旨在較為全面地探析驅動區域創新能力的提升機制，據此，本研究也檢驗了產生非高區域創新能力的創新網絡與知識流動組態，分析表明，產生非高區域創新能力的組態構型有4 個，如表4 所示。第一，組態NH1a 表明，僅加大網絡開放度、增加網絡結構洞數量，忽視創新活動中知識資源管理不當、創新主體成員規模過小以及創新主體間網絡鏈接程度不夠的問題，會導致區域創新動力不足。第二，組態NH1b 表明，僅注重創新主體間網絡鏈接程度、網絡結構洞數量的改善，忽視創新活動中知識資源管理不當、創新主體成員規模過小和網絡開放度過低的問題，同樣會產生非高區域創新能力。第三，組態NH1c 表明，僅提高知識吸收水平、加大網絡開放度和創新主體間網絡鏈接程度，忽視知識擴散能力的提高、創新主體成員規模過小和網絡結構洞數量過少的問題，也可能產生非高區域創新能力。第四，組態NH2 表明，無論創新主體間信息、技術等創新知識資源流動通暢與否，只要是忽視創新網絡結構的優化，也將產生非高區域創新能力。

通過對比上述4 個組態還發現，創新網絡層與知識流動層在解釋非高區域創新能力時也存在替代作用，即當缺乏高知識擴散能力和高網絡規模時，即使區域擁有一定量的網絡結構洞，但只要網絡鏈接程度不夠，或網絡開放度欠佳，就會抑制區域創新。此外，比較影響區域創新能力的7 條組態還發現，首先，影響原因具有非對稱性，非高區域創新能力的4 條路徑與高區域創新能力的3 條路徑并不是簡單的對立關系；其次，高區域創新能力的前因組態都包含高知識擴散能力，非高區域創新能力的3 個組態都包含非高知識擴散能力，這充分說明知識擴散能力對區域創新能力有著更普遍的影響。

4.3 穩健性檢驗

采取提升PRI 的方法，在其他步驟保持不變的基礎上將其由原來的0.80 調至0.85，經過分析發現，新模型的組態與原模型相比并無明顯差異，兩個模型的組態存在清晰的子集關系，說明本研究的結論穩健性良好。

5 研究結論與啟示

5.1 研究結論

本研究以我國29 個省份作為樣本收集數據，應用組態思維整合創新網絡和知識流動兩個層面6 個要素，探討影響區域創新能力差異的多重并發機制，結論如下：（1）首先，創新網絡、知識流動兩個層面中單個要素并不構成驅動高區域創新能力的必要條件，這深化了Levinthal［25］關于知識的吸收及擴散、網絡規模和網絡結構洞等要素與區域創新正相關的發現，同時，高知識擴散能力起著更普遍的作用，且會影響其他創新網絡、知識流動要素效應的發揮，這驗證了知識擴散對區域整體知識水平及知識資源配置效率的提升效應［27］；（2）高區域創新能力的驅動機制分為3 條路徑，即高知識流動下的創新網絡均衡型、高知識流動下的網絡鏈接主導型與知識擴散-網絡規模主導型，其中，第一條路徑指高知識流動效率、良好網絡鏈接與龐大的網絡規模和網絡結構洞之間的聯動匹配，第二條路徑指高知識流動效率、高網絡開放度與良好的網絡鏈接之間的聯動匹配，第三條路徑指高知識擴散能力與龐大的網絡規模和網絡結構洞的聯動匹配；（3）在一定條件下，創新網絡四要素在解釋區域創新驅動機制時存在替代關系，即在創新主體間信息、技術等創新知識資源流動通暢，且網絡鏈接程度較高的情況下，只要滿足網絡規模與網絡結構洞同時優良這兩個條件，或者網絡開放度優良這單個條件，即可驅動高區域創新能力；（4）驅動非高區域創新能力有4 條組態，與驅動高區域創新能力的3條組態相比是非對稱的。

5.2 管理啟示

（1）立足本土，摒棄“一刀切”思維。對于具體省份來講，各地區雖然在創新網絡規模、網絡開放度、網絡鏈接程度、網絡結構洞數量、知識吸收與知識擴散相關能力等方面各不相同，但并不阻礙各省份通過優化條件組合提升區域創新能力。具體而言，根據高知識流動下的創新網絡均衡型與高知識流動下的網絡鏈接主導型，創新網絡中的4 個要素在解釋區域創新能力驅動機制時具有替代關系，這表明創新網絡各要素指標并不需要面面俱到才能發揮效用。事實上，部分地區的創新網絡構建并不完善，而區域創新就是要在發現和解決實際問題方面取得進展，知識流動層面也是一樣，并不是只有單一的模式才能驅動區域創新能力。這啟示我國各省域要在汲取優秀的區域創新案例寶貴經驗的基礎上，立足于本土創新實踐，防止落入“一刀切”的思維陷阱，積極探索符合當地的創新網絡結構與知識流動氛圍。

（2）擴大開放，鼓勵知識外溢。驅動創新的知識擴散因素在解釋區域創新能力提升時發揮著更為普遍的作用，這啟示各省份在制定促進區域創新政策時，需要充分發揮知識擴散對區域整體知識水平及知識資源配置效率的提升效應。通過開展本區域內城市間經濟活動的交流與合作，在改善區域內制度環境和營商環境的同時也要降低各行政門檻，疏通知識流動和傳播渠道，促進知識合理跨區域流動，提升市場效率；與此同時，各區域內發達城市要盡可能鼓勵知識資源“向下”外溢，而較落后城市也要根據自身條件積極學習和吸收。此外，各區域應鼓勵各類創新組織共享區域知識，引入區域性的知識匯集，提高技術市場的技術交易質量，使得所有組織都能從知識的溢出和擴散中受益，加強技術市場為區域創新服務的作用。

（3）不走極端，優化創新網絡結構。影響高、非高區域創新能力的原因本質上是不對稱的，導致非高區域創新能力的原因并不能根據產生高區域創新能力的原因來逆向推導，這啟示各地區應該理智看待創新活動中問題，不該盲目地認為高區域創新能力經驗的對立面都是區域創新能力欠佳的教訓，同樣地，也不應該認為從根本上改變導致各省份區域創新狀況不佳的因素會刺激創新。同時，各地區突破創新瓶頸，亟須理解創新網絡與知識流動的聯系，激活區域創新的基礎在于優化創新網絡結構，而驅動區域創新的動力來源于創新網絡中創新主體進行聯合創新活動中的知識流動與交互。因此，提升區域創新能力意味著建立和完善區域創新網絡體系，促進區域創新知識的交流共享，各地應建立以企業為主導，以高校、科研院所、公共管理部門和科技中介機構為補充的創新網絡，從而充分發揮企業、高校和研發機構的創新活力，促進其聯動，形成優勢互補的協作網絡，改善本地區的資源配置，從而提高區域創新能力。

5.3 研究展望

本研究也存在一些不足需要進一步完善：第一，僅探討了創新網絡與知識流動層面兩個層面與區域創新能力的靜態集合關系，今后可加上時間序列、采用多時段QCA，以各省份的面板數據作為案例樣本，深入挖掘創新網絡與知識流動層面兩個層面的要素組合對區域創新的影響變化軌跡［48］，提高結論的穩健性；第二，以29 個省份樣本案例并未達到樣本數量最低要求，降低了結論的可推廣性，未來研究可細化到各個城市，進一步細化結論以提高結論的普適水平；第三，僅關注創新網絡和知識流動對區域創新能力的影響，未來的研究可以從不同的層面和理論角度構建更全面的研究模型，探討多種條件影響區域創新的機制。