數字經濟產業合作創新網絡結構及演化研究

摘要：本文為探索我國數字經濟產業合作創新網絡的結構特征及演化規律，通過采集我國數字要素驅動業1995—2021年的聯合專利數據，采用社會網絡分析方法構建合作創新網絡，并研究合作創新網絡在不同窗口期的拓撲結構及其演化規律。研究發現：數字要素驅動業的發展仍處于快速增長階段，合作創新網絡結構呈現明顯的階段性特征，網絡結構變得更加復雜；網絡規模呈爆發式增長，網絡密度逐期降低，創新主體的合作廣度和深度亟待加強，網絡結構整體呈現小世界特性；企業和高校逐漸成為數字要素驅動業合作創新領域兩股主要的力量，僅供參考。

關鍵詞：數字經濟產業；數字要素驅動業；合作創新網絡；社會網絡分析；網絡結構

中圖分類號：F276.444文獻標識碼：A文章編號：2096-0298（2025）01（b）--05

1引言

隨著信息技術的不斷進步和全球數字化浪潮的興起，數字經濟作為一種新型經濟業態已成為新質生產力的重要載體，也是實現中國式現代化的重要途徑[1]。數字經濟的崛起正在深刻地改變傳統產業的發展模式，推動了創新和合作的浪潮，數字經濟產業將成為引領我國經濟發展的重要動力源泉[2]。國家知識產權局公布的《數字經濟核心產業專利統計分析報告（2023）》分析顯示，國外企業已經加大在我國數字經濟領域的專利布局，這對我國在關鍵核心技術攻關方面形成制約。因此，如何加強數字經濟產業內部組織的合作創新，應對國外企業對我國數字經濟領域的技術“圍剿”，促進數字經濟產業生態系統健康發展，已成為亟須解決的問題。

作為“國家科技創新體系的主體”，提高技術創新能力，加強組織間戰略合作，已成為企業占領產業高地、維持競爭優勢的重要途徑，也是推動我國進入創新型國家行列的重要戰略。企業的創新模式相較傳統已發生重大變化，創新活動呈現更加明顯的網絡化特征[3]。創新網絡已成為企業進行創新活動時彌補內部知識資源不足的重要通用模式，也成為社會網絡研究的熱點問題[4]。其中，創新網絡的結構不僅關系到企業對外部知識的獲取能力，更是對提高企業的創新績效具有重要作用。此外，學者已經從中觀層面開始對數字經濟產業的相關問題展開討論，如數字經濟產業鏈、創新生態系統韌性等[5-6]。但將數字經濟產業與合作創新網絡結合起來進行研究的文獻相對不足，尤其缺乏將企業、高校、科研機構和政府機關等多類型主體聯合起來的研究。在數字經濟產業的發展過程中，組織之間的合作創新正成為企業實現知識共享和協同創新的重要工具，對于確保數字經濟可持續發展的推動作用不可忽視。鑒于此，本文以數字要素驅動業作為研究對象，利用社會網絡分析方法深入剖析其合作創新網絡結構與演化，揭示數字經濟產業合作創新的內在發展規律，為推動我國數字經濟產業健康發展和有效拓展數字經濟國際合作提供理論依據和實踐參考。

2研究設計

2.1研究對象與數據采集

柳卸林等（2020）[7]根據我國互聯網的發展將數字化發展劃分為三階段：萌芽階段（1994—2002年）、高速增長階段（2003—2012年）及成熟階段（2013年至今）。周爍等（2023）[8]則根據我國互聯網及其基礎設施的建設，將我國數字經濟的發展劃分為三階段：技術孕育階段（1994—2004年）、爆發增長階段（2005—2015年）及融合協同階段（2016年至今）。然而，我國首次官方明確數字經濟的內涵是在2016年發布的《G20數字經濟發展與合作倡議》，并且根據中國信息通信研究院公布的《全球數字經濟白皮書（2023年）》報告，中國數字經濟規模在2016—2022年的年均復合增長率達到14%。因此，可以判斷我國的數字經濟產業仍處于持續快速增長時期。結合已有觀點，本文將我國數字經濟產業的發展劃分為三個階段：孕育階段（1995—2003年）、探索階段（2004—2012年）及增長階段（2013年至今）。

國家統計局公布的《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》將數字經濟產業范圍劃分為：數字產品制造業、數字產品服務業、數字技術應用業、數字要素驅動業、數字化效率提升業五大類。數字要素驅動業是依賴數據要素的投入來實現經濟增長、獲取發展動力的行業。而數據要素通過釋放創新紅利，正成為數字經濟深化發展的核心引擎，也與我國《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》將數據要素作為推動經濟高質量發展的要求相吻合。因此，本文選擇數字要素驅動業作為研究對象。

根據企業申請的聯合專利構建創新網絡已經得到廣泛應用，本文以大為Innojoy專利搜索引擎作為數據來源，結合《數字經濟核心產業分類與國際專利分類參照關系表（2023）》采集數字要素驅動業的專利數據，并提取聯合專利的題錄信息。由于專利從申請到公開存在一定滯后期，故將時間檢索范圍設置為1995—2021年。在數據篩選時，剔除申請人為外國組織及自然人的專利，保留至少一個申請人在中國大陸的專利，最終得到250190條聯合專利的題錄信息。

2.2網絡構建

2.2.1構建合作創新網絡

為分析數字要素驅動業合作創新網絡的結構及演化，首先需要構建數字要素驅動業的合作創新網絡。遵循已有研究的選擇，將3年作為一個窗口期構建數字要素驅動業1995—2021年的合作創新網絡，包括1995—1997年、1998—2000年、……、2019—2021年等共9個時間窗口期。具體操作方法：分析題錄信息中的“申請（專利權）人”，若某條專利的申請人中包含兩個及以上組織，則判定該兩個組織之間存在合作創新關系，記為1，否則記為0，據此形成“組織-組織”合作創新關系的多值矩陣，并將其轉化為只有“0-1”元素的鄰接矩陣，即為合作創新網絡。

2.2.2選擇網絡結構指標

本文將從網絡的整體結構和個體結構兩個層面分析數字要素驅動業合作創新網絡的結構及演化，使用Gephi軟件計算網絡結構指標并進行可視化展示。網絡整體結構指標包括網絡規模、網絡聯接邊數、網絡聯接次數、網絡密度、平均度值、平均加權度、平均聚類系數、平均路徑長度、連通子圖個數、最大連通子圖節點數、最大連通子圖聯結邊數等指標，個體網絡結構采用度數中心性和中間中心性兩個指標分析創新網絡中創新主體的演化。

3網絡拓撲分析

3.1描述性分析

3.1.1數字要素驅動業聯合專利分析

專利的申請數量可以反映行業的創新活躍程度和技術發展水平，當一個行業處于高速發展階段時，更需要通過申請專利來保護企業的技術創新。圖1（a）展示了我國數字要素驅動業在1995—2021年聯合專利申請數量的演變情況。2004年之前聯合專利的申請數量非常少，同年國家發展改革委員會等八部委啟動中國下一代互聯網示范工程項目，聯合專利的申請數量開始逐年增加；2011年國家互聯網信息辦公室的成立標志著我國互聯網的發展全面放開，聯合專利申請數量在這一年開始大幅增長；2013年由于我國4G牌照的延遲發放使得電信產業格局發生重大變化，這也可能是2014年和2015年聯合專利申請數量增長放緩的原因；隨著2016年在《G20數字經濟發展與合作倡議》中提出數字經濟的定義，我國數字要素驅動業聯合專利申請數量迎來爆發式增長。可見，我國數字要素驅動業申請聯合專利的行為階段性特征比較明顯，這也說明本文對我國數字經濟產業發展階段的劃分與現實基本吻合。

本文對聯合專利中合作創新主體類型為組織的數量進行了分析。如圖1（b）所示，創新主體包含兩個或三個組織的專利高達95%，五個及以上組織的專利僅占1%，這說明數字要素驅動業的合作創新大多在2～3個組織之間展開。

3.2整體網絡結構與演化分析

網絡的整體結構會對其內部的知識流動造成影響[9]。數字要素驅動業合作創新網絡的整體結構指標如表1所示，由于2004年之前我國數字要素驅動業聯合專利數量非常少，加之篇幅限制，本文僅展示2004—2021年的整體網絡結構指標。表1表明，隨著時間推移，我國數字要素驅動業合作創新網絡的整體結構變化非常明顯。

3.2.1網絡規模快速增長

隨著合作創新成為企業的一種創新選擇，數字要素驅動業越來越多的創新主體參與到合作創新網絡中。2004—2021年，每個窗口期的創新主體數量幾乎成倍增加，只有2013—2015年窗口期網絡規模的增長速度有所放緩，說明我國數字經濟產業的發展仍處在高速增長期。同時，每個窗口期的網絡聯接邊數和聯接次數成倍增加，且聯接次數是聯接邊數的數倍，說明數字經濟浪潮下組織之間的合作創新意愿愈發強烈，關系結構也變得更加復雜。圖2展示了我國數字要素驅動業合作創新網絡在不同窗口期網絡拓撲結構的演化情況。

圖2數字要素驅動業2004—2021年合作創新網絡

此外，創新網絡最大連通子圖的規模在影響企業創新產出的價值方面具有重要作用[10]。網絡連通子圖的數量增速十分明顯，表明數字要素驅動業的合作創新行為更多是在局部的、小規模的群體之間進行展開；最大連通子圖節點數和連邊數大幅增加，說明合作創新網絡中一個相對獨立、龐大且緊密聯結的群體正逐漸形成。因此，合作創新網絡也將朝著更加連通的趨勢演變，從圖2可以看出這個連通群體的形成與演變過程。

3.2.2合作廣度與深度

在社會網絡中，節點加權度反映節點在網絡中的吸引力，而度值對社會網絡的演化起主導作用，網絡主體可以通過后天努力提高在網絡中的影響力[11]。本文采用節點的平均度值與平均加權度這兩個網絡結構指標來分析數字要素驅動業合作創新主體的合作廣度與深度的演化規律。節點的平均度值在每個窗口期都有小幅增長，表明合作創新正成為組織創新的一種重要選擇。然而，平均度值的最大值在2013—2015年這個窗口期也僅達到3.103，與合作創新僅包括2～3個主體高達95%遙相呼應，表明數字要素驅動業創新主體的活力不足，合作廣度亟待加強。同時，節點平均加權度的值明顯大于平均度值，表明相當一部分創新主體之間具有較好的合作深度，這可能源自他們之間具有較高的信任度而傾向與已建立合作創新關系的主體保持穩定合作。

3.2.3網絡密度逐漸降低

我國數字要素驅動業合作創新網絡出現高密度向低密度的演變，網絡密度從0.0028降至0.0001，表明產業發展過程中，即使大量新成員加入合作創新的隊伍，但由于他們很少與現有成員進行直接合作，從而更多創新主體成為網絡邊緣，網絡中出現大量結構洞，導致整體網絡變得十分稀疏，合作創新網絡出現比較明顯的離群現象。雖然高密度網絡意味著組織之間具有更強的凝聚性，但是頻繁的交流會造成知識冗余的弊端，反而阻礙組織創新[12]。這也間接表明，在產業高速增長期，即使數字要素驅動業合作創新網絡是稀疏的，但有更多主體加入到合作創新的陣營中，創新主體之間可以進一步加強合作創新。

3.2.4小世界特性

所謂“小世界特性”是網絡具有較高的聚類系數和較短的路徑長度[13]。從表1可以看出，數字要素驅動業合作創新網絡的平均聚類系數與平均路徑長度總體演變趨勢在升高。為驗證該合作創新網絡是否具有小世界特性，本文擬合了不同窗口期同等網絡規模和密度的隨機網絡，計算出這些隨機網絡的平均聚類系數與平均路徑長度，并據此計算出網絡的小世界系數，結果見表1。顯然，每個窗口期的小世界系數遠大于1，滿足小世界特性的要求[14]。因此，數字要素驅動業合作創新網絡在2004—2021年的演化過程中具有小世界特性。

3.3個體網絡結構與演化分析

根據個體網絡結構指標可以分析數字要素驅動業合作創新網絡中關鍵創新主體的演化。度數中心性是個體網絡結構最基本的特性，它反映網絡成員在信息交換過程中的重要程度，度數中心性越高，該主體在網絡知識擴散中的作用越重要，所具有的地位和權力越高。中間中心性衡量了網絡成員介于其他主體之間的程度，中間中心性越高，該成員越有可能成為信息流動的關鍵節點，從而對網絡中成員關系和信息流動形成控制[15]。本文對2004—2021年窗口期這兩種中心性指標排名前五位的創新主體進行了分析，限于篇幅，不再展示具體組織。

通過分析，2004—2006年這一時期，我國數字要素驅動業合作創新網絡中占據關鍵位置的創新主體以“985”高校為主，且以上海交通大學和西安交通大學為主要核心；同時，華為技術有限公司和海爾集團公司在這一時期也具有相當的影響力。之后的時期，公司和高校逐漸成為引領數字要素驅動業合作創新的兩個重要群體，尤其是在2009年之后，無論從度數中心性，還是中間中心性上看，公司層面形成以國家電網有限公司和中國電力科學研究院有限公司為核心領導者的合作創新趨勢，這可能與國家電網發布的“堅強智能電網”發展戰略有密切的關聯。這表明國家電網有限公司和中國電力科學研究院有限公司在合作創新網絡中具有很強的吸引力和控制力，對網絡中知識和資源的流動具有較大的主觀能動性。此外，不可忽視的是，2004—2021年這一較長時期，清華大學和浙江大學幾乎在每個窗口期都排在度數中心性和中間中心性的前五位，表明清華大學和浙江大學作為“985”高校的頭部高校，其在推動數字要素驅動業創新發展方面具有敏銳的意識和重要的引領作用。

4結論與啟示

4.1主要結論

本文以我國數字要素驅動業為研究對象，利用大為Innojoy專利搜索引擎作為數據來源，采集數字要素驅動業1995—2021年的聯合專利，并構建我國數字要素驅動業合作創新網絡，通過社會網絡分析分時期討論該產業合作創新網絡的拓撲結構及演化過程，得到如下主要結論。

第一，我國數字要素驅動業的發展仍處于高速增長時期。隨著數字經濟產業成為經濟增長的新引擎和新動力，越來越多的組織加入合作創新的行列，數字要素驅動業合作創新網絡的規模也在不斷擴大，網絡演化呈現多元化和融合化等趨勢。這將會加快合作創新網絡中信息的擴散速度，網絡成員可以更加便捷的進行資源共享，激發出更多新思想和成果。同時，隨著網絡規模的擴大，數字要素驅動業合作創新網絡中一個大規模的核心群體逐漸形成，在這個群體中，信息傳播效率、合作創新意愿都會優于群體之外的其他創新主體，在解決問題及應對危機方面能夠較好發揮群體效應。然而，網絡規模擴大會導致合作創新主體之間的關系更加復雜，從而可能出現信息過載、知識產權泄露等不利于創新主體的情形。

第二，數字要素驅動業合作創新主體之間合作廣度和深度增加的趨勢明顯。總體上看，我國數字要素驅動業合作創新還存在很大的發展空間，創新主體需要積極拓寬合作廣度，加快融入合作創新的核心群體中去，從而有機會獲取更多異質性資源。同時，創新主體之間應不斷提高合作深度，持續強化彼此之間的信任，這將有利于維系網絡的穩定性和可持續性，從而確保網絡能夠高效運行。

第三，數字要素驅動業合作創新網絡密度在逐期減小，說明網絡的整體結構變得更加稀疏，創新主體之間的緊密程度和凝聚力將會下降，從長遠考慮，勢必嚴重阻礙信息、資源的交換和傳播。因此，需要通過加強網絡中創新主體之間的合作關系、消除結構洞等手段來提高網絡的緊密程度和凝聚力。此外，數字要素驅動業合作創新網絡具有明顯的小世界特性，能夠提高網絡成員之間的協作和信息傳播效率，一定程度上可以消除網絡密度減小帶來的負面影響。

第四，數字要素驅動業合作創新網絡在不斷演化過程中，從前期以高校為主要發展力量，逐漸過渡為企業和高校成為產業發展中兩股主要的力量，并且形成以國家電網有限公司、中國電力科學研究院有限公司、清華大學以及浙江大學等創新主體為引領者的分布格局。因此，可以通過加強對產業中“頭部”企業和高校的引導與扶持，發揮“領頭羊”的作用，加快他們在產業發展過程中對關鍵核心技術領域的專利布局，打破國外企業對我國數字經濟產業形成的技術包圍局面，提高我國在數字經濟產業領域的話語權。

4.2理論貢獻和實踐啟示

本研究的理論貢獻主要體現在：（1）在數字經濟產業的研究中，聚焦于產業創新方面。雖然數字經濟產業的發展已經得到學者及國家政府的高度重視，總體上，我國數字經濟產業仍然處于蓬勃發展階段。因此，本研究結論能夠使學者對數字經濟產業在宏觀層面的創新有更清晰的認識，對后續更微觀的研究具有一定的補充作用。（2）本研究從社會網絡的視角研究了數字經濟產業內部各創新主體之間合作關系反映的結構特征及其演化。數字經濟產業在創新模式上更傾向于采用開放式創新，通過跨界合作、構建創新平臺等方式加快創新。因此，本文通過對數字要素驅動業合作創新網絡的結構及演化分析，能揭示數字經濟產業在創新發展過程中各創新主體之間的合作關系是如何隨時間發生變化的，能識別在網絡中具有更高影響力和較強控制優勢的創新主體，豐富了社會網絡理論在產業創新發展中的研究。

本文為企業管理者和政策制定者提供如下實踐啟示：（1）已有大量研究證實了企業嵌入創新網絡并占據良好的網絡位置能提高自身的知識轉移效果和創新績效水平。本文研究發現，數字要素驅動業合作創新網絡雖然規模龐大，但整體結構比較稀疏，各創新主體之間仍存在較大的合作空間。因此，作為企業管理者，應積極與外部組織尋求合作創新，并選擇網絡位置較好的組織進行合作，提高自身在創新網絡中的影響力及控制力。（2）本文研究發現，企業和高校已經成為數字要素驅動業創新發展中的兩股主要力量，并且創新網絡中的“頭部”企業和高校已經顯現。因此，作為政策制定者，相關政府部門應進一步完善產學研合作政策體系，鼓勵更多科研實力雄厚的企業和高校參與到數字經濟產業的創新浪潮中，并通過推動“頭部”企業和高校加強對數字經濟產業專利的布局，引導此類組織構筑起我國數字經濟產業的創新壁壘。

參考文獻

李三希，武玙璠，李嘉琦.數字經濟與中國式現代化：時代意義、機遇挑戰與路徑探索[J].經濟評論，2023，240（2）：3-14.

張鳳霞，趙國浩，荊文君.從競爭到競合：數字經濟時代的企業關系演進[J].經濟問題，2023（11）：80-87.

張昕蔚.數字經濟條件下的創新模式演化研究[J].經濟學家，2019，1（7）：32-39.

魯若愚，周陽，丁奕文，等.企業創新網絡：溯源、演化與研究展望[J].管理世界，2021，37（1）：217-233.

張少華，朱雪冰，陳鑫.中國數字經濟產業鏈的規模測度與循環研究[J].數量經濟技術經濟研究，2024，41（3）：5-24.

趙玉帛，張貴，王宏.數字經濟產業創新生態系統韌性理念、特征與演化機理[J].軟科學，2022，36（11）：86-95.

柳卸林，董彩婷，丁雪辰.數字創新時代：中國的機遇與挑戰[J].科學學與科學技術管理，2020，41（6）：3-15.

周爍，李濤，歐陽日輝.中國數字經濟發展：經驗與展望[N].光明日報，2023年9月5日（11版）.

PHELPSC，HEIDLR，WADHWAA.Knowledge，Networks，andKnowledgeNetworks：AReviewandResearchAgenda[J].JournalofManagement，2012，38（4）：1115-1166.

GUANJ，ZHAOQ.Theimpactofuniversity-industrycollaborationnetworksoninnovationinNanobiopharmaceuticals[J].TechnologicalForecastingamp;SocialChange，2013，80（7）：1271-1286.

ZHOUB，HOLMEP，GONGZ，etal.Thenatureandnurtureofnetworkevolution[J].NatureCommunications，2023，14（1）：1-8.

GULERI，NERKARA.Theimpactofglobalandlocalcohesiononinnovationinthepharmaceuticalindustry[J].StrategicManagementJournal，2012，33（5）：535-549.

MULDOONS，BRIDGEFORDE，BASSETTD.Small-WorldPropensityandWeightedBrainNetworks[J].ScientificReports.2016，6（1）：22057.

HUMPHRIESMD，GURNEYK.Network‘Small-World-Ness’：AQuantitativeMethodforDeterminingCanonicalNetworkEquivalence[J].PLoSONE，2008，3（4）：e0002051.

GILSINGV，CLOODTM，BERTRANDD.Whatmakesyoumorecentral？Antecedentsofchangesinbetweenness-centralityintechnology-basedalliancenetworks[J].TechnologicalForecastingamp;SocialChange，2016，（111）：209-221.