新型創新組織與國家創新系統演進

劉剛 李偉偉

摘 要：

在第四次工業革命背景下，構建與技術體系變革和技術經濟范式轉換相適應的創新系統，是一國或地區保持國際競爭優勢和實現趕超的關鍵因素。技術體系變革和技術經濟范式轉換涉及創新主體的跨學科、跨組織、跨產業和跨區域知識、技術重組和互補性創新。創新主體及其互動方式的多元化催生新型創新組織的涌現和發展，是創新系統演進的重要推動力量。與包括研究型大學、科研院所、工業實驗室和企業研發機構在內的傳統專業化創新組織相比，新型創新組織的功能邊界跨越基礎研究、應用開發和市場推廣創新環節，屬于政府主導的混合組織，兼具網絡化和一體化特征。充分發揮政府和市場在創新資源配置中的協同效應和風險社會分攤機制，新型創新組織以應用為導向，推動了基礎研究、應用開發、市場推廣和規模生產創新循環的形成和發展，加速了技術體系變革和技術經濟范式轉換，是第四次工業革命背景下國家或區域創新系統演進的新前沿。

關鍵詞：

第四次工業革命；技術體系；技術經濟范式；新型創新組織；創新系統

中圖分類號：F062.3

文獻標識碼：A文章編號：1007-2101（2023）06-0035-11

收稿日期：2023-05-24

作者簡介：

劉剛（1965-），男，山東濟寧人，南開大學教授，博士生導師;

李偉偉（1993-），女，山東濟南人，南開大學博士研究生。

一、引言

國家之間技術創新能力的差異，是全球經濟發展不均衡的重要因素。新科技革命的興起和發展，不僅為發達國家保持國際競爭優勢提供保障，而且為后發國家實現趕超創造條件。歷史的經驗表明，后發國家基于新科技革命實現趕超不只是技術趕超，而是技術經濟范式的轉變和趕超［1］。能否率先實施組織和制度變革，構建與技術體系變革和技術經濟范式轉換相適應的國家創新系統，是后發國家實現趕超的關鍵［2］。Freeman［3］將國家創新系統描述為一種由公共和私人部門共同構建的網絡，新技術的興起、引進、改造和擴散都通過這個網絡中各個組成部分的活動和相互作用得以實現。

伴隨著新興科技革命的到來，創新組織的涌現和發展是激活創新系統創新活力、推動技術體系變革和技術經濟范式轉變的關鍵驅動因素。例如，工業革命以來，工業實驗室、研究型大學、公共科研院所、職業技術學院①、企業研發機構和產學研混合組織的出現和發展，通過開展基礎研究、產品研發和市場推廣活動，促進創新主體之間的互動和協同，加速新技術體系的創新和擴散，成為促進國家創新系統演進、創新能力提升和后發國家實現經濟趕超的關鍵驅動因素。

人工智能是第四次工業革命的核心［4］，人工智能科技創新和產業化正在引發新一輪技術體系變革和新技術經濟范式轉換，為發達國家保持國際競爭優勢和后發國家實現經濟趕超創造了條件。人工智能來自研究型大學和科研機構的基礎研究，人工智能科技創新和產業化則涉及包括企業、政府、大學、科研院所和投資機構在內的多元異質創新主體的跨學科、跨產業、跨組織和跨區域技術重組和互補性創新。如何推動和縮短基礎研究成果的商業化周期，促進基礎研究、應用開發、市場推廣和規模生產之間的良性循環，加快技術創新和擴散的速度，是第四次工業革命背景下新型創新組織興起和發展的直接動因。

作為后發國家，中國人工智能科技產業的發展內生于經濟轉型升級過程中創造的智能化需求［5］，是應用需求牽引的［6］。中國經濟轉型升級前沿城市，為了響應區域經濟轉型升級中出現的智能化需求，由政府主導創建了包括人工智能實驗室、研究院和創新中心在內的新型創新組織，以應用為導向集聚全球創新資源和開展前沿技術研發，成為中國人工智能科技創新和產業發展的策源地。2016年以來，在前沿城市的示范引領下，以人工智能科技創新和產業化為導向的新型創新組織在京津冀、長三角和珠三角地區開始規模化涌現。尤其是在政府政策支持下，新型創新組織開始在全國普及，成為國家戰略科技力量的重要組成部分。

新科技革命背景下，新型創新組織是否代表了與新一輪技術體系變革和技術經濟范式轉換相適應的創新組織變革方向，這迫切需要學術界在總結實踐經驗的基礎上做出理論回答。基于此，本文選取京津冀、長三角和珠三角地區的347家人工智能新型創新組織作為研究對象，采用價值網絡分析方法，在考察新型創新組織的基本特征、主要功能和發展動力機制的基礎上，回答在第四次工業革命背景下新型創新組織與國家創新系統演化的內在邏輯，為國家科技創新戰略的制定提供決策參考。

二、文獻綜述

技術創新包括四種類型：漸進式創新、突變式創新、技術體系變革和技術經濟范式變遷［3］。其中，技術體系變革是指能夠對若干產業部門產生影響，同時催生新興產業部門的技術變革。技術經濟范式變遷是一種過程，即通過對創新對象的選擇確定新的范式，并經過一段時間的發展使其在整個創新系統中擴散，這種擴散包括技術、經濟和政治多方力量的復雜互動，影響了幾乎所有產業部門發展［1］。技術經濟范式變遷不僅涉及技術體系變革和新興產業部門的出現，而且涉及與之相適應的組織和制度變革。

Perez［7］在論述技術革命和技術經濟范式時指出，每次技術革命都提供了一套相互關聯的、同類型的技術和組織原則，并在實際中促成了所有經濟活動潛在生產率的量子躍遷。第一次工業革命時期，蒸汽技術的廣泛應用以及工廠生產組織方式的出現，大大提高了生產效率，使英國成為全球技術領導者［8］。第二次工業革命時期，電力技術被普及應用，研究型大學和企業研發機構出現，并在推動科技革命和技術經濟范式的轉換過程中發揮積極作用。研究型大學主要從事基礎研究，企業研發機構主要從事包括產品開發和工藝創新在內的應用開發和市場推廣［9］。研究型大學和企業研發機構之間在創新領域的專業化分工和協作，決定和影響著以美國為代表的發達國家創新能力和水平。第三次工業革命時期，以IT為引領的技術體系變革帶來創新主體的多元化和互動方式的多樣化。在新的條件下，打破原有的專業化分工格局，促進多元創新主體的互動和協同。如20世紀70年代，由日本通產省及其所屬電子綜合技術研究所，連同日本富士通、日立、三菱、東芝和日本電氣在內的半導體企業共同成立了超大規模集成電路技術研究協會，建立起公共和私營部門共同投資、利益共享和成本共擔的機制，使日本成為全球半導體生產第一大國［10］。

進入21世紀，伴隨新一輪科技革命的興起，引發新的技術體系變革和技術經濟范式轉換。以人工智能為代表的新一代信息技術成為第四次工業革命的核心。人工智能屬于通用目的技術［11］，具有普遍性、技術動態性和創新互補性特征［12］。作為一個大型技術系統，人工智能技術由包括科技企業、研究型大學、科研機構在內的眾多參與者共同開發和推廣［13］。與IT技術相比，新一代信息技術的發展進一步改變了信息和知識的生產、傳播和交流方式。知識迭代周期縮短，學科交叉日益顯著，技術創新與產業化聯系更加密切［14］，促使創新組織朝著網絡化、協同化和生態化方向發展［15］，由此催生了新型創新組織的涌現和發展。

早在第三次工業革命時期，Freeman總結日本二戰后成功實現技術趕超的經驗時指出，技術趕超不是個別技術的趕超，而是技術經濟范式的趕超，依賴于國家創新系統對技術創新資源的集成能力、集聚效率和適應性效率，并提出了“國家創新系統”的概念［1］。自此引發了國內外學者對國家創新系統的廣泛關注。Nelson［16］將國家創新系統定義為機構和組織的關聯網絡。Edquist［17］將創新系統定義為影響創新發展、傳播和實施的所有重要經濟、社會、政治、組織、制度和其他因素的集合。Lundvall［18］將國家創新系統的概念擴大，把客戶、市場等元素納入其中，認為創新系統是指在創新且有用的知識生產、傳播和使用過程中相互作用的元素和關系。國內學者路甬祥［19］認為國家創新系統是由科研機構、大學、企業及政府等組成的網絡，其目的是提升創新能力和效率。柳卸林和馬馳［20］認為國家創新系統是由政府和社會各部門組成的一個組織和制度網絡，它們的活動目的旨在推動技術創新。2016年我國《國家創新驅動發展戰略綱要》［21］提出，國家創新系統的實質就是各類創新主體協同互動和創新要素、資源能夠順暢流動和進行高效配置的創新生態系統。而創新生態系統是由資源整合的利益相關者（通常包括政府、大學、科研機構、企業和風險投資機構等）為了共同創造價值而組成的協作網絡［22-23］。

總結現有學者對國家創新系統的相關研究，本文認為國家創新系統是由多元創新主體及其互動關系所構建的復雜創新網絡，創新主體的多樣性以及主體間互動關系的異質性將會推動國家創新系統的演進。新科技革命背景下，對現有創新主體功能提出了新的要求：組織邊界越來越模糊、主體之間的聯系越來越密切、互動越來越頻繁。然而，如果創新主體之間缺乏聯系，無法充分利用互補性、互動性學習，創造新的知識和技術，將會導致國家創新系統失靈［24］。Metcalfe［25］提出可以通過創造創新系統中缺失的組成部分，發展合作關系來解決創新系統失靈。新創新主體的出現，將會改變創新主體之間的互動方式，提高創新主體的創新效率［24］。我國制度和組織創新的獨特優勢在于能夠調動現有創新主體承擔組織自身任務邊界外的創新功能，甚至可以根據創新系統存在的機構和功能性缺陷，在短時間內建立承擔國家創新使命的公共研發機構［26］。因此，通過組建新型創新組織，加強與不同主體之間的互動關系，實現基礎研究、應用開發、市場推廣和規模生產各個創新環節的良性循環，是解決新科技革命背景下國家創新系統失靈的重要舉措。

新型創新組織是為了適應第四次工業革命而出現的一種新的組織模式，能夠充分包容創新主體的多元化和互動方式的多樣化，通過促進多元異質創新主體的互動和協同，加速創新資源的整合、流動和重組，實現科技成果的產業化，從而推動國家創新系統的演化，提升國家創新系統的整體效能和生態化發展。因此，對新型創新組織基本特征、功能和發展動力機制的科學分析，是認識和把握第四次工業革命背景下技術體系變革和技術經濟范式變遷內在邏輯的關鍵。

三、研究方法和設計

（一）研究方法

本文以中國人工智能新型創新組織為樣本，研究第四次工業革命背景下，新型創新組織發展如何通過推動國家創新系統演化實現技術體系變革和技術經濟范式變遷的動力和機制。人工智能是第四次工業革命的核心技術，人工智能科技產業包括人工智能科技的產業化和產業的智能化。前者是指人工智能新興產業部門的發展，后者則是指人工智能和經濟社會的融合發展。作為技術體系變革的結果，人工智能科技產業的發展涉及多元創新主體跨學科、跨組織、跨產業和跨區域的知識、技術重組和互補性創新，是復雜創新網絡的形成和演化過程。新型創新組織不僅是復雜創新網絡的重要組成部分，而且是多元創新主體知識和技術重組的實施者、組織者和鏈接者。因此，本文運用價值網絡分析方法，通過對我國人工智能新型創新組織價值網絡關系數據量化分析，研究新型創新組織推動國家創新系統演化的內在邏輯。

關系數據是價值網絡分析方法的關鍵，本文中的關系數據是指新型創新組織與多元創新主體之間的互動關系。通常主體之間主要圍繞知識、技術、人才和資金產生聯系，并且基于知識、技術的合作是多元創新主體互動的核心，基于人才和資金的合作是保障技術開發和促進科技成果的重要支撐力量。因此，本文從技術合作、人力資本和投融資三個維度采集關系數據，使數據采集更加全面。

（二）研究設計

作為本文的研究樣本，人工智能新型創新組織是指政府主導的以人工智能科技創新和產業發展為導向的創新組織。從創建的時間維度看，人工智能新型創新組織包括兩類：一類是2016年之后出現的直接以人工智能技術研發和產業發展為目標創建的創新組織（如之江實驗室、深圳鵬城實驗室和上海人工智能實驗室）；另一類則是原有新型研發機構通過內部設立人工智能研發部門發展而來的新型創新組織（如中科院深圳先進技術研究院）。

為了響應人工智能科技產業化和產業智能化市場需求，京津冀、長江三角洲和珠江三角洲地區主要城市率先通過創建新型創新組織的方式推動人工智能技術研發和產業化，使三大區域成為我國人工智能科技產業發展的前沿地帶②。到目前為止，我國人工智能新型創新組織集中分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲地區。本文選擇三大區域347家人工智能新型創新組織作為研究樣本，研究新型創新組織的基本特征及其促進國家創新系統演化的內在邏輯。

為了構建價值網絡和進行關系數據量化分析，本文以347家人工智能新型創新組織為樣本節點，通過實際調查和網絡公開數據，搜索和采集與新型創新組織存在技術、人力資本、投融資三個維度關系的關系節點和關系數據。其中，技術關系包括技術輸入和賦能關系。技術輸入是指關系節點為樣本節點提供技術支持，技術賦能則是指樣本節點為關系節點提供技術支持。核心人力資本關系包括人工智能新型創新組織研發人員的前期學習和工作經驗。其中，前期學習經驗是指核心人力資本畢業的大學和科研機構，前期工作經驗則是指核心人力資本曾經工作過的企業和機構。投融資關系包括投資關系和融資關系。其中，投資是指樣本節點為關系節點提供資金，

融資則是指關系節點為樣本節點提供資金。為了對關系數據進行統計和量化分析，當樣本節點和關系節點存在技術、人力資本和投融資關系時，賦值為“1”。

基于所創建的關系數據集，首先，構建價值網絡，通過對包括度數中心度、網絡平均路徑長度和聚類系數在內的網絡結構性指標，分析新型創新組織價值網絡的性質和結構性特征。其次，對關系數據進行分類分析，考察新型創新組織與包括研究型大學、企業、政府在內的多元創新主體的互動關系和規則，界定新型創新組織的本質和功能邊界，揭示新型創新組織在技術體系變革和技術經濟范式轉換中的作用。

四、價值網絡分析

（一）價值網絡的結構特征

將采集到的347家人工智能新型創新組織三個維度的關系數據輸入社會網絡分析軟件Gephi0.9.2，得到了一個由8 910個節點（企業、機構和組織）和18 301條邊（關系）構成的價值網絡拓撲結構圖（見圖1）。如圖1所示，中國人工智能新型創新組織價值網絡是一個包括新型創新組織、研究型大學、科研院所、企業、政府在內的多元創新主體互動和協同創新的創新網絡。網絡平均聚類系數為0.025、平均路徑長度為5.88、網絡密度趨近于0和網絡直徑15在內的一系列結構性指標表明（見表1），人工智能新型創新組織價值網絡屬于小世界網絡。圖2進一步刻畫了價值網絡節點度數中心度分布情況，可以看出價值網絡節點度數中心度呈現冪律分布特征，即網絡是由度數中心度高的節點主導，它們構成了價值網絡的核心。由此表明，人工智能新型創新組織價值網絡屬于典型的復雜小世界網絡。

從人工智能新型創新組織價值網絡度數中心度排名前列的節點看，主要包括兩類節點：一是以北京協同創新研究院、中科院深圳先進技術研究院和江蘇省產業技術研究院為代表的人工智能新型創新組織；二是以清華大學、北京大學和浙江大學為代表的研究型大學。在度數中心度排名前列的關系節點中，除了包括清華大學、北京大學、浙江大學和中國科學院在內的國內研究型大學和科研機構外，還包括新加坡南洋理工大學和美國斯坦福大學在內的國外著名研究型大學。因此，中國人工智能新型科技創新組織價值網絡是高度開放的，在人工智能領域領先的國外研究型大學同樣是價值網絡的關鍵節點。

（二）關系數據分析

對關系數據的分析，可以更加深入地了解不同創新主體之間的互動規則，凸顯人工智能新型創新組織在推動技術體系變革中的功能特征。本部分對采集到的人工智能新型創新組織在技術合作、核心人力資本和投融資三個維度的關系數據展開詳細分析。

1.技術合作關系。

人工智能新型創新組織價值網絡是一個包括新型創新組織、研究型大學、科研院所、企業和政府在內的多元創新主體互動的創新網絡。在技術合作關系中，新型創新組織的技術合作對象不僅包括企業、研究型大學、科研院所和政府，而且包括醫院、產業園區、產業協會和產業聯盟。多元創新主體的互動協作是推動人工智能科技創新及產業化的關鍵動力和機制。其中，研究型大學、企業和科研院所是新型創新組織技術輸入的主要來源，企業、政府和研究型大學是新型創新組織的主要技術賦能對象。從技術輸入和賦能關系對比看，新型創新組織在人工智能科技創新和產業化過程中扮演“結構洞”角色［27］，不僅可以通過吸收研究型大學和科研院所的前沿基礎研究成果，根據企業現實和潛在市場需求開展共性和關鍵技術研發；而且可以通過與企業的技術合作進行技術賦能，推動人工智能科技產業化和產業智能化。

新型創新組織、研究型大學和企業是價值網絡的關鍵創新主體。新型創新組織與研究型大學的技術合作以技術輸入為主，與企業的技術合作則以技術賦能為主。通過技術合作關系數據，分析新型創新組織與研究型大學、企業之間技術合作的內容和方式，可以清晰地看到三類創新主體相互作用的動力和機制。

如圖3所示，新型創新組織與研究型大學的技術合作內容和方式包括三種類型：基礎研究、應用開發和人才培養。其中，排名第一的是應用開發，占比為63.34%；排名第二的是基礎研究，占比為26.83%；排名第三的是人才培養，占比為10.83%。

新型創新組織和研究型大學之間在基礎研究領域合作方式包括學術論文發表，共建實驗室、研究中心和學院。在人工智能基礎研究領域，研究型大學的研究成果更具前沿性。新型創新組織通過與研究型大學的合作，一方面可以通過吸收研究型大學前沿科學知識，進一步展開以應用為導向的基礎研究；另一方面新型創新組織對產業化前沿技術的研究，同樣會推動研究型大學的前沿基礎研究。新型創新組織和研究型大學之間的應用開發合作方式包括項目研發合作和技術支持。項目研發大都是由政府資助的共性技術和關鍵技術研究。在應用開發研究領域，不僅包括研究型大學對新型創新組織的技術賦能，而且包括新型創新組織對研究型大學的技術賦能。與前面兩種技術合作方式不同，新型創新組織與研究型大學在人才培養領域的合作，通常以新型創新組織為主導。因為新型創新組織更加掌握產業發展的共性和關鍵前沿技術，通過合作，研究型大學在人才培養上能夠更好地適應產業發展的實際需求。

圖4描述了新型創新組織與企業的技術合作內容和方式，包括應用開發、技術轉化和企業孵化三類。其中，排名第一的是技術轉化，占比為37.48%；排名第二的是企業孵化，占比為36.40%；排名第三的是應用開發，占比為26.12%。

新型創新組織和企業之間的應用開發合作方式包括共建聯合實驗室、共建創新中心和項目合作。通過應用開發合作，新型創新組織研發行業的共性和關鍵技術，企業則通過合作研發掌握行業前沿技術。與新型創新組織開展應用開發合作研究的主要是大企業，尤其是國家級人工智能開放創新平臺和智能化轉型中的行業龍頭企業。新型創新組織和企業之間的技術轉化是雙向的，包括正向和逆向轉移。正向轉移是指新型創新組織將研發成果向企業轉化，逆向轉移則是指平臺企業和核心技術企業向新型創新組織的技術轉化。逆向轉移的目的是吸收平臺和核心技術企業掌握的產業前沿技術支持行業共性和關鍵技術研發。企業孵化是新型創新組織和企業之間的技術合作方式，屬于創新過程的市場推廣范疇。新型創新組織的企業孵化包括技術孵化和孵化服務。技術孵化是指通過自建孵化器或孵化基地為初創企業提供技術轉化支持，孵化服務則是指為初創企業提供包括技術咨詢、資金、人力資本和其他方面的支持。因為同時掌握前沿技術和產業智能化需求，人工智能新型創新組織研發活動的重要方向之一是通過孵化初創企業實現人工智能技術產業化。

通過對新型創新組織與研究型大學和企業之間的互動關系分析可以看出，新型創新組織不僅參與了與研究型大學和企業的應用開發合作，而且參與了與研究型大學的基礎研究、人才培養和與企業的技術轉化、市場推廣合作。其功能邊界跨越了基礎研究、應用開發和市場推廣各個創新環節，加速了技術創新和擴散速度，有利于基礎研究成果的商業化。

2.核心人力資本。

核心人力資本是新型創新組織從事科技創新的重要智力支撐。根據新型創新組織核心人力資本關系數據，主要具有如下兩方面特征。

一是新型創新組織的創新網絡是高度開放的，以美國為代表的發達國家是我國新型創新組織前沿知識、技術和人力資本的重要來源。從核心人力資本前期學習經歷和工作經驗來源機構的地域分布看，國內機構占比63.50%，國外機構占比36.50%。其中，國內機構主要分布在北京市（占比22.03%），國外機構主要分布在美國（占比20.02%）。在當今全球創新網絡發展過程中，來自國外的人才流動是組織知識和技術創新的關鍵要素［28］。具有國外前期學習經歷和工作經驗的人力資本不僅可以掌握不同于在本地機構學習和工作獲得的知識、技術結構［29］，而且可以建立起與國外機構的合作聯系。這種通過核心人力資本形成的開放式創新網絡，有助于新型創新組織創新能力的提升和更好地融入到全球創新網絡中。

二是新型創新組織的核心人力資本來源機構類型是多元化的，包括研究型大學、科研院所、企業和政府。從核心人力資本的前期學習經歷和工作經驗來源機構類型的分布看，研究型大學、科研院所和企業是新型創新組織核心人力的主要來源機構，占比分別為78.82%、11.80%和8.54%。Solimano［30］將人力資本分為直接生產型人力資本、學術型人力資本、社會部門人力資本和文化產業人力資本四類，本文研究的人力資本主要是對新型創新組織從事科技創新具有重要貢獻的核心研發人員，屬于學術型人力資本，包括科學家、專家和海內外學生。因此，來源于研究型大學的前期學習經歷和工作經驗核心人力資本關系數占比較大。部分核心人力資本不僅擁有研究型大學的學習經歷，而且具有企業研發工作經驗。來自研究型大學和企業的核心人力資本通過基礎研究和應用開發領域的知識和技術重組，加速了人工智能技術創新和產業發展。同時，核心人力資本在發達國家研究型大學的學習經歷和跨國公司的工作經驗，不僅有利于新型創新組織知識和技術的跨國重組，而且有利于以應用需求為導向的全球創新資源集聚。

3.投融資關系。

投資是新型創新組織促進前沿技術轉移和轉化的一種重要方式。從新型創新組織投資企業的行業類別看，排在第一位的是人工智能行業，占比42.07%；其次是軟件與信息服務業，占比16.92%。新型創新組織投資的人工智能企業大多是初創企業，它們獲得了來自新型創新組織的技術支持，是新型創新組織的產業化企業。這些企業通常是在新型創新組織的科研成果基礎上創辦，即將新型創新組織研發的某一項共性關鍵技術或某一應用領域的核心技術產業化，促進科技成果向市場轉化。

融資是新型創新組織創建和從事人工智能科技創新活動的基礎，融資渠道的多元化不僅可以保證新型創新組織的正常運營，而且可以分攤創新風險。從融資關系數據看，新型創新組織的融資來源主要包括企業和政府，占比分別為61.97%和22.10%。由于人工智能技術來源于基礎研究，涉及多學科知識交叉、技術復雜度高，技術開發具有高風險性和高度不確定性，如果僅由企業投資，必然會導致市場失靈。Mazzucato［31］在分析從互聯網到iphone背后的技術時，表明私營部門只有在公共部門進行高風險投資后才有勇氣投資，公共部門不僅可以解決創新導致的市場失靈，而且還可以創造和管理市場，在科技創新中發揮著越來越重要的作用。因此，新型創新組織的融資活動匯聚眾力，將政府和市場資源有機結合，優化了創新資源的配置機制，分攤了創新風險，加速實現基礎研究成果的商業化。

五、新型創新組織與國家創新系統演進邏輯

在新科技革命背景下，通過發展新型創新組織可變革國家創新系統，加速技術體系變革和技術經濟范式轉換。在價值網絡分析的基礎上，通過構建一個簡單的理論分析框架，本文試圖揭示新科技革命背景下，新型創新組織發展如何通過完善國家創新系統推動技術體系變革和技術經濟范式轉換。

為了簡化分析，假設在初始條件下，現有國家創新系統是適應原有技術體系和技術經濟范式發展的結果。創新主體包括研究型大學、科研機構、企業研發機構、企業和政府。其中，研究型大學和科研機構主要從事基礎研究，企業研發機構從事應用開發和市場推廣，企業從事規模生產和制造，政府則通過為研究型大學和科研機構提供公共資金支持開展基礎研究。基礎研究成果的商業化由市場主導，是研究型大學、科研院所和企業之間知識和技術轉移的結果，政府的作用是提供制度保障。

假設新型創新組織的涌現和國家創新系統的演化源于新科技革命引發的新技術體系變革。與漸進式創新和突變式創新相比較，技術體系變革具有兩個方面的特征：一是技術體系變革源于研究型大學和科研院所的基礎研究；二是新技術體系屬于通用目的技術。新技術體系的商業化包括兩個部分：一是創造出新的產業部門；二是通過與現有產業部門融合，帶動經濟社會發展。

同時，假設基于新科技革命的技術體系變革是以全球化為背景的，即國家創新系統是高度開放的。對于基礎研究落后的后發國家，創新主體能夠通過與發達國家創新主體的知識和技術交流，同步或率先實現基礎研究成果的商業化、技術體系變革和技術經濟范式轉換。

在上述假設條件下，本文提出一個解釋基于新科技革命的新型創新組織與國家創新系統演化的內在邏輯分析框架（見圖5）。在圖5中，縱軸表示創新資源配置機制，即政府還是市場。橫軸表示創新階段，包括基礎研究、應用開發、市場推廣和規模生產。圖中的虛線表示初始條件下國家創新系統中創新主體之間原有知識和技術交流路徑，實線則表示新型創新組織出現之后國家創新系統新出現的知識和技術交流路徑。

在初始條件下，國家創新系統中的五類創新主體在創新過程四個環節的分工是明確的。其中，研究型大學和科研院所從事基礎研究，企業研發機構從事應用開發和市場推廣，企業則從事規模生產和制造。研究型大學和科研院所的基礎研究成果通過企業研發機構的應用開發，向企業生產和制造環節轉移。市場在基礎研究成果商業化創新資源配置上發揮主導作用。其中，政府通過為研究型大學和科研院所的基礎研究提供資金支持發揮作用，市場則主導企業研發機構和企業的應用開發、市場推廣和規模生產。同時，政府通過出臺鼓勵性政策，依托市場機制推動研究型大學和科研院所的基礎研究成果源源不斷地向企業研發機構和企業轉移。在現有技術體系和技術經濟范式下，國家創新系統運行是有效率的。

在新科技革命的條件下，技術體系變革和技術經濟范式轉換則會引發現有國家創新系統失靈。創新系統失靈集中表現為國家創新系統難以適應技術體系變革和技術經濟范式轉換的要求，出現基礎研究、應用開發、市場推廣和規模生產之間的知識和技術轉移障礙，不僅表現為基礎研究成果難以實現商業化，而且表現為基礎研究對應用需求不敏感和無法實現有效供給。

在技術體系變革和技術經濟范式轉換條件下，創新系統失靈產生的原因主要表現在三個方面。首先，技術體系變革源于基礎研究領域的突破性創新。因為基礎研究的商業化路徑尚沒有得到市場驗證，存在多種技術路徑選擇，創新主體面臨技術和市場雙重不確定性。在信息不完全條件下，基礎研究成果商業化技術路徑的高度不確定性，制約著研究型大學、科研院所、企業研發機構和企業之間的知識、技術交流和轉移。

其次，即使新技術體系基礎研究成果的商業化路徑是明確的，對于中小企業，尤其是后發國家的中小企業而言，因為缺乏共性和關鍵技術供給，難以獲得新技術體系支撐，同樣會出現創新系統失靈。

最后，新科技革命引發的技術體系創新屬于通用目的技術變革。新技術體系創新和商業化不僅需要創造出新的產業部門，而且需要通過與其他產業部門融合，才能引領經濟和社會發展。因而，新技術體系創新和商業化不僅涉及創新主體的跨學科、跨組織、跨產業、跨部門和跨區域知識、技術重組和互補性創新，而且會伴隨新創新主體和創新主體之間新的互動方式的出現。創新主體的多元化、跨邊界技術重組和缺乏有效互動方式，都可能導致創新系統失靈現象的出現。

解決技術體系變革和技術經濟范式轉換引發的創新系統失靈的基本途徑，是發展新型創新組織。針對新科技革命背景下基礎研究商業化過程中技術和市場的雙重不確定性帶來的創新資源市場配置失靈，需要引入新的風險社會分攤機制和資源配置方式。

推論1：新型創新組織是推動技術體系變革和技術經濟范式轉換的風險社會分攤機制。尤其是政府和企業對新技術體系創新風險的社會分攤，能夠加速基礎研究成果商業化進程。

新型創新組織的融資主體包括政府和企業。政府投資的目的是通過推動基礎研究成果的商業化，積累影響和決定一國產業國際競爭力的共性和關鍵技術。企業則通過投資新型創新組織共性和關鍵技術研發，可以率先獲取前沿技術構建企業核心能力。通過政府和企業共同投資和風險社會分攤，新型創新組織能夠加速基礎研究成果的商業化，推動技術體系變革和培育未來產業體系。

推論2：面對技術體系變革引發的創新系統失靈，新型創新組織能夠充分利用政府和市場兩種資源配置機制實現創新資源的有效配置。

市場和政府是資源配置的基本機制。面對技術體系變革和技術經濟范式轉換帶來的高度不確定性，僅僅依靠政府或市場單一資源配置機制難以實現創新資源的有效配置。新型創新組織則融合了市場和政府兩種資源配置機制，能夠實現創新資源的有效配置。一方面，新型創新組織的研發活動是市場需求導向的，市場機制發揮著基礎作用。通過與企業研發機構和生產企業之間的相互聯系和作用，市場需求引導新型創新組織的基礎研究、應用開發和市場推廣活動。另一方面，以實現一國或地區經濟社會發展目標為導向，政府通過投資和政策支持推動新型創新組織展開基礎研究、行業共性及關鍵技術研發和市場推廣，實現經濟結構調整和國際競爭力提升。

推論3：適應技術體系變革和技術經濟范式轉換，與傳統專業化創新組織相比，新型創新組織的功能和邊界跨越基礎研究、應用開發和市場推廣，兼具網絡化和一體化組織特征。

與傳統專業化創新組織相比較，為了降低基礎研究成果商業化風險和實現創新資源有效配置，新型創新組織涵蓋基礎研究、應用開發和市場推廣諸創新環節，同時具有網絡化和一體化組織特征。首先，新型創新組織屬于網絡組織。適應技術體系變革和技術范式轉換，新型創新組織發揮創新網絡的“極核”和“結構洞”作用，打通基礎研究、應用開發、市場推廣和規模生產之間的專業化組織邊界，推動多元異質創新主體的跨學科、跨組織、跨產業和跨區域知識、技術重組和互補性創新。其次，為了實現高度不確定性條件下的創新資源有效配置，新型創新組織打破傳統專業化創新組織的功能和邊界，以應用需求為導向，把緊密關聯的基礎研究、應用開發和市場推廣活動納入一體化組織，加速創新循環的形成和發展。尤其是在技術體系變革和技術經濟范式轉換的早期階段，這一組織和制度安排將發揮積極作用。

對于后發國家而言，發展新型創新組織為通過技術體系變革和技術經濟范式轉換實現趕超創造了條件。與發達國家相比，后發國家的基礎研究能力弱，發展新型創新組織可以彌補后發國家在基礎研究領域的不足，以應用為導向吸收全球基礎研究成果推動新技術體系的產業化和技術經濟范式轉換。

推論4：以應用需求為導向，通過發展新型創新組織實現全球創新資源的集聚和整合，加速推動新技術體系變革和技術經濟范式轉換，是后發國家實現趕超的戰略選擇。

在全球創新網絡中，新型創新組織同樣發揮“結構洞”作用。一方面，通過吸收和引進發達國家的基礎研究成果和人才，新型創新組織通過前沿基礎研究和技術開發，能夠為后發國家產業發展提供技術支撐；另一方面，新型創新組織的應用開發和市場推廣前沿知識和信息能夠為全球創新網絡的基礎研究提供方向。盡管以應用為導向的全球創新資源整合為后發國家有效吸收發達國家基礎研究成果創造了條件，但是從長期看，后發國家國家競爭力的持續提升的前提是構建與發達國家相匹敵的基礎研究能力。同時，充分利用政府和市場兩種資源配置機制，新型創新組織以應用為導向的基礎研究可以帶動后發國家研究型大學和科研院所基礎研究能力的提升。

六、總結和政策建議

基于中國人工智能新型創新組織的價值網絡分析和理論探討，本文的主要結論是，通過發展新型創新組織推動國家創新系統演進，加速技術體系變革和技術經濟范式轉換，是第四次工業革命背景下國家創新發展戰略的重要內涵。與傳統創新組織相比，新型創新組織是與新技術體系變革和技術經濟范式轉換相適應的風險社會分攤機制、資源配置方式和混合組織形態。充分發揮政府和市場力量，積極響應經濟轉型升級中的技術需求，新型創新組織促進了多元創新主體的跨學科、跨組織、跨產業和跨區域知識、技術交流和互補性創新，加速了基礎研究、應用開發、市場推廣和規模生產之間創新循環的形成，化解了創新系統失靈，是國家創新系統演進的方向。

本文的政策建議包括：

第一，發展新型創新組織作為發展和壯大國家戰略科技力量的重要支撐。近年來，我國國家戰略科技創新力量日益呈現出多元化態勢。尤其是發揮體制創新優勢，新型創新組織在引進和集聚全球創新資源、發展未來科技和產業方面發揮著積極作用，是國家科技戰略力量的重要組成部分。

第二，著眼于創新系統的完善和產業創新生態的構建發展新型創新組織。從包括深圳、廣州和蘇州在內的先進地區的成功經驗看，新型創新組織不是傳統創新組織的簡單替代，而是為了化解創新系統失靈主動開展的組織創新。創新系統失靈產生的重要原因是新技術體系變革中存在的技術和市場高度不確定性，使基礎研究產業化過程中難以形成產業創新生態。通過體制和機制創新，新型創新組織有效地促進多元異質創新主體的協同創新和產業創新系統的構建。

第三，發展新型創新組織的目標是孵化未來科技和產業。隨著第四次工業革命的發生和發展，未來科技和產業將成為一國或區域參與全球競爭的重要依托。與研究型大學和科研院所相比，新型創新組織能夠充分應用政府和市場兩種資源配置機制，加速未來科技和產業的孵化和發展。

注釋：

①職業技術學院率先在德國創建，為大量的職業技師提供高水平的培訓機會。

②中國新一代人工智能發展戰略研究發布的《中國新一代人工智能科技產業發展 2021》數據顯示，我國人工智能企業主要分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲，占比分別為31.02%、30.23%和26.39%。

③為了更加清晰顯示主要節點的關系結構，圖1價值網絡拓撲結構圖中僅顯示了度數中心度排名前30的節點名稱（包含樣本節點和關系節點）。

參考文獻：

［1］克里斯托弗·弗里曼.技術政策與經濟績效：日本國家創新系統的經驗［M］.張宇軒，譯.南京：東南大學出版社，2008：1.

［2］LEE K，MALERBA F. Catch-up cycles and changes in industrial leadership： Windows of opportunity and responses of firms and countries in the evolution of sectoral systems［J］. Research Policy，2017， 46（2）： 338-351.

［3］FREEMAN C. Technology Policy and Economic Performance：Lessons from Japan［M］. London： Pinter Publishers， 1987：1.

［4］劉剛，劉晨.人工智能科技產業技術擴散機制與實現策略研究［J］.經濟縱橫，2020（9）：109-119.

［5］劉剛.中國智能經濟的涌現機制［J］.重慶郵電大學學報（社會科學版），2019（5）：99-109.

［6］YUNHEPAN. Heading toward Artificial Intelligence 2.0［J］. Engineering， 2016， 2（4）：409-413.

［7］卡蘿塔·佩蕾絲.技術革命與金融資本——泡沫與黃金時代的動力學［M］.田方萌，等譯.北京：中國人民大學出版社，2007：14.

［8］克里斯·弗里曼，弗朗西斯科·盧桑.光陰似箭——從工業革命到信息革命［M］.沈宏亮，譯.北京：中國人民大學出版社，2007：210.

［9］CARLSON W B. The Coordination of Business Organization and Technological Innovation within the Firm： A Case Study of the Thomson-Houston Electric Company in the 1880s［J］.Coordination and Information： Historical Perspectives on the Organization of Enterprise， 1995（1）： 55-94.

［10］樊春良.國家戰略科技力量的演進：世界與中國［J］.中國科學院院刊，2021（5）：533-543.

［11］GOLDFARB A， TUCKER C. Digital economics［J］. Journal of Economic Literature， 2019（1）： 3-43.

［12］BRESNAHAN T F， TRAJTENBERG M. General purpose technologies "Engines of growth"？［J］. Journal of econometrics， 1995， 65（1）： 83-108.

［13］VANNUCCINI S， PRYTKOVA E. Artificial intelligence’s new clothes？ From general purpose technology to large technical system［R］. SPRU Working Paper Series，2021.

［14］劉貽新，歐春堯，張光宇，等.新型研發機構成長路徑及其特征：科技創新視角［J］.廣東工業大學學報，2019（5）：94-101+110.

［15］張昕蔚.數字經濟條件下的創新模式演化研究［J］.經濟學家，2019（7）：32-39.

［16］NELSON R R.National Innovation Systems： A Retrospective on a Study［J］.Industrial and Corporate Change， 1992， 1（2）：347-374.

［17］EDQUIST C. Systems of innovation perspectives and challenges［J］. African Journal of Science， Technology， Innovation and Development， 2010， 2（3）： 14-45

［18］LUNDVALL B ， JOHNSON B， ANDERSEN E S， et al. National systems of production， innovation and competence building［J］. Research policy， 2002， 31（2）： 213-231.

［19］路甬祥.對國家創新體系的再思考［J］.求是，2002（20）：6-8.

［20］柳卸林，馬馳，湯世國.什么是國家創新體系［J］.數量經濟技術經濟研究，1999（5）：20-22.

［21］國家創新驅動發展戰略綱要［EB/OL］.（2016-05-19）［2023-03-24］.https：//www.gov.cn/xinwen/2016-05/19/content_5074812.htm.

［22］ADNER R.Ecosystem as structure： an actionable construct for strategy［J］. Management，2017，43（1）：39-58.

［23］BITHAS G. Business Ecosystems for Organizational Excellence［J］. Business Intelligence and Modelling， 2021， 2（6）：133-139.

［24］CARLSSON B， JACOBSSON S. In search of useful public policies—key lessons and issues for policy makers［J］. Technological systems and industrial dynamics， 1997，10（1）：299-315.

［25］METCALFE J S. Systems failure and the case for innovation policy［M］. Berlin.Heidelberg：Springer Berlin Heidelberg， 2005： 47-74.

［26］曲永義.數字創新的組織基礎與中國異質性［J］.管理世界，2022（10）：158-174.

［27］羅納德·伯特. 結構洞：競爭的社會結構［M］.任敏，李璐，林虹，譯.上海：格致出版社，2017：18-19.

［28］朱桂龍，李興耀，楊小婉.合作網絡視角下國際人才對組織知識創新影響研究——以人工智能領域為例［J］.科學學研究，2020（10）：1879-1887.

［29］TZENG C H. How foreign knowledge spillovers by returnee managers occur at domestic firms： An institutional theory perspective［J］. International Business Review， 2018， 27（3）： 625-641.

［30］SOLIMANO A. The international mobility of talent and its impact on global development： an overview［M］. ECLAC， 2006：9-13.

［31］MAZZUCATO M. The entrepreneurial state［J］. Soundings， 2011， 49（49）： 131-142.

責任編輯：武玲玲

New Innovative Organizations and the Evolution of National Innovation Systems

——Taking the "Second

Liu Gang，Li Weiwei

（Institute of Economics， Nankai University， Tianjin 300071， China）

Abstract：

In the context of the Fourth Industrial Revolution， it is a key factor for a country or region to maintain its international competitive advantage and achieve catch-up to build an innovation system that is compatible with the transformation of the technological systems and the transformation of techno-economic paradigms. The transformation of technological systems and the shift of techno-economic paradigms involve interdisciplinary， inter-organizational， inter-industry and inter-regional knowledge， technological reorganization and complementary innovation of innovative subjects. The diversification of innovation subjects and their interaction methods has spawned the emergence and development of new innovative organizations， which is an important driving force for the evolution of innovation systems. Compared with traditional specialized innovation organizations， including research universities， research institutes， industrial laboratories， and corporate R&D institutions， the functional boundaries of new innovation organizations span basic research， application development， and marketing innovation， and belong to government-led hybrid organization， with both networked and integrated features. Giving full play to the synergy between the government and the market in the allocation of innovative resources and the risk social sharing mechanism， the new innovation organization is application-oriented， which promotes the formation and development of the innovation cycle of basic research， application development， market promotion and large-scale production， and accelerates the transformation of the technological systems and the transformation of the techno-economic paradigms. The new innovation organization is a new frontier for the evolution of the national or regional innovation system under the background of the Fourth Industrial Revolution.

Key words：

the Fourth Industrial Revolution; technological systems; techno-economic paradigms; new innovative organizations; innovation systems