人工智能產學研合作創新網絡結構對創新績效的影響

蒲珊琳

［摘 要］文章基于社會網絡理論，采集江蘇省人工智能產業2010—2021年產學研合作專利數據，通過QAP分析方法探索中心度與結構洞兩類指標對產學研合作創新績效的影響。實證結果表明：①江蘇省人工智能產學研合作創新網絡的中介中心度、結構洞對創新績效起正向促進作用；②接近中心度負向影響合作創新績效。文章的研究豐富了對社會網絡理論的理論支撐，同時對人工智能產業產學研合作主體提升創新績效具有現實意義。

［關鍵詞］合作網絡；創新績效；QAP；人工智能

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.14.060

［中圖分類號］F124.3［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2023）14-0183-03

1? ? ?研究假設

1.1? ?中心度與創新績效

點度中心度是指與該點直接相連的其他點的個數。如果某點具有較高的度數，則成該點居于網絡的中心，擁有權力［1］。在合作創新網絡中，點度中心度高的主體位于網絡的中心位置，可拓寬資源和信息獲取的渠道，增強資源收集與整合的能力。

中介中心度是指該節點擔任其他點之間的最短路徑的次數，刻畫的是該節點的中介作用大小。該節點位于其他節點溝通的必經路徑上，在控制資源獲取上具備優勢，在節點間充當了橋梁作用。

接近中心度是指該節點與其他節點的距離，衡量的是該節點不受其他節點控制的測度。接近中心度越高的節點與網絡內其他節點的距離越遠，從而導致技術交流、資源傳遞的途徑長度增長。相反，接近中心度較低的節點能更快速地傳播信息，保證資源傳遞的有效性，穩定資源與信息獲取方式，更有利于提高研發成果的質量。

基于上述分析，本文提出假設：

H1a：點度中心度對合作網絡的創新績效存在正向影響。

H1b：中介中心度對合作網絡的創新績效存在正向影響。

H1c：接近中心度對合作網絡的創新績效存在負向影響。

1.2? ?結構洞與創新績效

處于結構洞位置的節點是兩端節點交流的唯一樞紐，對信息傳遞具有絕對的控制性。結構洞占據者扮演著中間人角色，成為信息與資源的匯點，可以根據自身需求對資源、信息進行篩選并控制其流量與流向［2］。占據結構洞的節點在獲取這些知識元素作為自身探索性創新的同時，也作為中間人的角色在其輻射范圍內促進異質性知識的溢出，進一步打通整體網絡的合作路徑，提高節點之間的組合機會，將潛在的創新價值“變現”。

基于上述分析，本文提出假設：

H2：結構洞對合作網絡的創新績效存在正向

影響。

2? ? ?研究設計

2.1? ?數據來源

本文選擇以合享專利數據庫為檢索平臺，限定專利類型為已授權發明專利，限定地域范圍為江蘇省，限定時間范圍為2010—2021年共12年。本文將技術領域限定為人工智能產業領域，參考清華大學人工智能研究院出版的《人工智能發展報告2011—2020》［3］，篩選出24條關鍵技術的國際專利分類（International Patent Classification，IPC）號前4位；主體類型限定為高校、企業、研究院所，將關鍵詞“大學”“學院”“企業”“集團”“公司”“研究院”“研究所”“中心”分別按類別進行兩兩組合，得到共計27種組合作為專利權人關鍵詞。對原始數據進行人工清洗：第一，專利權人數量為2以上的，僅保留兩位專利權人；第二，合并公司及其子公司、分公司的專利權人，合并高校及其下屬學院專利權人，合并研究所及分所專利權人；第三，由于UCINET中二次指派程序（Quadratic Assignment Procedure，QAP）分析的容量原因，提取創新績效大于等于3的85對主體。

2.2? ?變量測量

2.2.1? ?被解釋變量

創新績效（Yit）：參考Lahiri N［4］的研究結果，本文采用發明專利共授權數作為合作主體的創新績效。Yit表示節點i在第t年的發明專利授權量。

2.2.2? ?解釋變量

點度中心度（CEa）：點度中心度計算的是網絡中與該節點直接相連的其他節點的數量。點度中心度反應的是該節點占據中心位置的程度。本文采用CEa（i）表示與節點i相連的所有其他節點j的數量，Xij為每一個與節點i相連的節點j。具體計算方法如公式（1）所示。

（1）

中介中心度（CEb）：中介中心度測算的是該節點位于其他兩節點之間的最短路徑上的概率。本文采用CE2（i）表示節點i有多大程度位于節點j和節點k的最短路徑上，表示經過節點j和節點k的i的數量，表示節點i和節點j的所有路徑數量。具體計算方法見公式（2）。

（2）

接近中心度（CEc）：接近中心度測量的是該節點與網絡中所有其他節點的最短路徑之和。本文采用CEc（i）表示節點i與網絡中n個節點的最短路徑之和，為節點i與節點j之間的最短距離。具體計算方法見公式（3）。

（3）

結構洞（SH）：本文選用伯特（Burt）結構洞指數中的限制度來測量結構洞的數量［5］，Ci表示節點i在網絡中受限制指數大小，Pij表示行動者q的全部關系中，直接投入j與總關系的占比，表示行動者q的全部關系中，間接投入j與總關系的占比。同時借鑒之前的研究，用2減約束系數Ci表示節點i的結構洞指標大小，具體計算方法見公式（4）、（5）。

SH=2-Ci（4）

（5）

2.3? ?分析方法

本文對人工智能合作創新網絡主體與創新績效關系進行假設，并選用QAP分析方法進行驗證。QAP是一種以重新抽樣為基礎的方法，在社會網絡研究中得到了廣泛的應用，其研究對象都是“關系”數據［2］。在常規的回歸分析中，對數據的前提要求之一是自變量之間必須相互獨立，否則會產生共線性問題。QAP分析的是矩陣與矩陣之間的關系，并不要求變量之間相互獨立，繞開了常規統計方法需要處理的共線性問題。

3? ? ?實證結果與分析

3.1? ?QAP相關分析

本文利用UCIET生成專利授權量矩陣、點度中心度矩陣、中介中心度矩陣、接近中心度矩陣、結構洞矩陣，將上述矩陣導入UCINET軟件中進行相關性分析，得到矩陣之間的顯著性水平和相關系數，如表1所示。創新績效與點度中心度、中介中心度、結構洞的相關關系在P＜0.05的水平上顯著，相關系數分別為0.009 2、0.110 1、0.050 8，說明創新績效與點度中心度、中介中心度、結構洞具有較顯著的正相關關系，但相關程度較弱；創新績效與接近中心度的相關關系在P＜0.01的水平上顯著，相關系數為-0.081 4，說明創新績效與接近中心度具有顯著的負相關關系，相關程度較弱。

從表1同時可以看出，點度中心度、中介中心度、接近中心度之間呈現顯著的高度正相關關系，說明這與3個中心度的定義是吻合的，即位于網絡中心位置的節點同時也更為可能位于其他節點聯系的中介位置，與網絡中的大多數位置的節點接近程度更高，位于節點間中介位置的節點更有可能與大多數節點保持更近的距離。中心度指標與結構洞指標都呈現顯著的正相關關系，可以說明占據結構洞位置越多的主體，更加位于網絡中心位置，具備更多的“權力”和資源。在線性回歸中，自變量之間呈現顯著的自相關性不適合建立回歸模型，但采用QAP仍然可以繼續進行回歸分析，并得到較為準確的結果。

3.2? ?MR-QAP回歸分析

將專利授權量、點度中心度、中介中心度、接近中心度、結構洞指數導入UCINET中進行回歸分析，結果如表2所示。P（R2）＜0.05，表明回歸結果穩健；調整后的R2為0.024 5，表明該結果可以解釋2.45%的變量，雖然該結果數值偏低，但處于社會學分析可接受范圍。

回歸結果顯示，中介中心度與創新績效在P＜0.05的水平上顯著，相關系數為0.152 4，說明在合作創新網絡中處于中間位置的節點起到正向促進網絡信息流通的作用，同時該位置的節點也更容易掌控獨占性資源，促進自身創新產出，所以點度中心度對創新績效起到正向所用。接近中心度與創新績效在

P＜0.05的水平上顯著，相關系數為-0.116 2，說明在合作創新網絡中與其他大部分節點距離遠的節點創新績效更低，這類節點外網絡結構中往往是孤立節點或者邊緣網絡中的節點，獲取共享資源的能力較低；反之則說明某節點與其他節點的距離越短，網絡中的大多數資源到達該節點的速度更快，該節點的創新效率更高，更容易促使迭代性創新的產出，所以接近中心度對創新績效起到負向作用。結構洞與創新績效在

P＜0.1的水平上顯著，相關系數為0.015 4，說明占據結構洞的主體有獲得周邊節點的異質性信息和實現資源控制的優勢，從而正向推動該主體的創新

產出。

回歸系數表明點度中心度（P＞0.1）的回歸結果不顯著，無法證實點度中心度和結構洞與創新績效具備顯著的相關關系。猜測有可能是選取的網絡數據為合作頻次大于等于3的節點，此時的網絡結構較為密集，對高中心度的節點創新績效反而起到限制作用。也有可能是QAP本身所研究的矩陣之間往往存在著實質性同構，所以趨向于給出非顯著性的結果［1］。

從上述QAP和MR-QAP分析中能夠得知，中介中心度、結構洞對創新績效具備顯著的正向作用，接近中心度對創新績效具備顯著的負向作用，點度中心度不能成為創新績效的主要影響因素。

4? ? ?管理啟示

綜上所述，本文對產學研合作創新主體提出如下管理啟示。

充分發揮企業的橋梁作用，加大高校與企業的合作力度。要想提高創新績效，應當擴大核心網絡的規模，增加高校與企業的合作深度與廣度，以便高校的科研成果得到實際應用。企業也應當利用中介優勢，連接起更多高校和企業、科研機構之間的合作關系；位于邊緣的高校以企業或者省會高校為媒介，建立起與中心網絡的連接，提高整體網絡的連通性。

發揮企業的結構洞優勢，吸納更多產學研機構加入合作網絡。通過實證分析發現，結構洞正向影響創新績效，意味著結構洞指數高的主體可以快速識別和篩選需要的信息，提高自身的科技創新水平，并且能夠直接控制結構洞周圍的資源流向，促成與周邊節點的互利共贏。企業可以發揮中介優勢，吸納更多產學研機構加入合作網絡，增加網絡內部的連通數量，增加產學研主體的合作機會，有助于合作創新績效的進一步提升。

主要參考文獻

［1］劉軍.整體網絡分析 UCINET軟件實用指南［M］.上海：人民出版社，2019：55.

［2］郭穎，段煒鈺，孟婧，等.中國科學院產學研合作網絡特征對其科技成果轉化績效的影響［J］.中國科技論壇，2022（5）：81-89.

［3］清華-中國工程院智能聯合研究中心.人工智能發展報告2011-2020［R］.2021.

［4］NANDINI， LAHIRI. Geographic distribution of R&D activity： hou does it affect innovation quality？［J］.Academy of Management Joural，2010（5）：1194-1209.

［5］BURT R S . Structural holes： the social structure of competition［J］. The Economic Journal， 1994（2）：18，55.

［收稿日期］2023-01-08