新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新演化研究

摘 要：作為技術(shù)密集型新興產(chǎn)業(yè)，新能源汽車核心技術(shù)研發(fā)需要企業(yè)、高校和研究院所通力合作，進而形成結(jié)構(gòu)復雜的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡?，F(xiàn)有研究對新能源汽車產(chǎn)業(yè)各創(chuàng)新主體形成協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡的關(guān)注較少，且缺乏對長期動態(tài)協(xié)同創(chuàng)新行為的系統(tǒng)化討論。利用指數(shù)隨機圖模型（Exponential Random Graph Model， ERGM）分析2017—2021年中國新能源汽車合作專利協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡，探索影響新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡動態(tài)演化的主要因素，以及不同創(chuàng)新主體類型（企業(yè)、高校和研究院所）對協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系演化的影響。研究發(fā)現(xiàn)：①在新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡中，不同類型創(chuàng)新主體更易形成合作關(guān)系；②創(chuàng)新能力較強的創(chuàng)新主體更有可能與其他主體形成新合作關(guān)系，且企業(yè)更愿意與自身創(chuàng)新能力差距不大的其他主體合作；③協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡星型結(jié)構(gòu)明顯，且表現(xiàn)出明顯擴張態(tài)勢；④針對不同類型創(chuàng)新主體的異質(zhì)性分析結(jié)果表明，相比于企業(yè)，高校和研究院所更有可能與其他創(chuàng)新主體形成新合作關(guān)系。研究結(jié)論對于持續(xù)推進我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、構(gòu)建新一代汽車技術(shù)體系、助力能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型以及實現(xiàn)碳達峰和碳中和目標具有重要意義。

關(guān)鍵詞：新能源汽車產(chǎn)業(yè)；協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡；指數(shù)隨機圖模型；技術(shù)創(chuàng)新

DOI：10.6049/kjjbydc.2023090320

中圖分類號：F426.471

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2025）02-0063-10

0 引言

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進，科學和技術(shù)創(chuàng)新空前密集活躍，并驅(qū)動工業(yè)制造、信息技術(shù)、生命科學等多個產(chǎn)業(yè)全面重構(gòu)。科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，要堅持走中國特色自主創(chuàng)新道路，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。作為中國七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一的新能源汽車產(chǎn)業(yè)，其技術(shù)創(chuàng)新受到政府高度重視[1]。2020年，國務院辦公廳印發(fā)了《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021-2035年）》，將新能源汽車產(chǎn)業(yè)列為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，并把提高技術(shù)創(chuàng)新能力作為新能源汽車產(chǎn)業(yè)主要戰(zhàn)略任務之一。

新能源汽車屬于技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，其持續(xù)發(fā)展需要強有力的技術(shù)創(chuàng)新作為支撐。新能源汽車作為一個融合新能源技術(shù)、大數(shù)據(jù)和人工智能等多項革命性技術(shù)的新興產(chǎn)業(yè)，已成為汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的主要方向，是助力能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型的重要支撐[2]。然而，我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)在飛速發(fā)展的同時也面臨一系列技術(shù)挑戰(zhàn)，如部分底層技術(shù)不完善、前沿技術(shù)成果較少、關(guān)鍵核心技術(shù)存在短板等問題。新能源汽車核心零部件如動力電池、驅(qū)動電池和電控系統(tǒng)存在產(chǎn)品可靠性低、技術(shù)創(chuàng)新難度大、更新速度慢等問題[3]，這些問題將進一步制約新能源汽車推廣與應用。只有突破新能源汽車技術(shù)瓶頸問題，才能進一步打開新能源汽車市場，推動新能源汽車市場穩(wěn)步發(fā)展。

然而，新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新面臨重重挑戰(zhàn)。從技術(shù)視角看，新能源技術(shù)、新一代信息技術(shù)、智能制造技術(shù)和新材料技術(shù)不斷與汽車產(chǎn)業(yè)融合，推動新能源汽車向輕量化、智能化和低碳化方向發(fā)展，新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新穩(wěn)步發(fā)展需要突破多方合作困境和多技術(shù)融合難題。從管理視角看，新能源汽車技術(shù)創(chuàng)新通常投入多、風險高、難度大，企業(yè)需要從外部創(chuàng)新資源中尋求匹配的合作者，最大限度發(fā)揮各方主動性和創(chuàng)造性，共同實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新目標。中共二十大報告指出要“加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，加強企業(yè)主導的產(chǎn)學研深度融合，強化目標導向，提高科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化水平”?？缃M織協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡為新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來新機遇，并逐步成為助力新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效模式。在科學技術(shù)迅猛發(fā)展的時代，具有高度復雜性和多樣化特點的技術(shù)創(chuàng)新不再局限于企業(yè)內(nèi)部行為，跨組織間協(xié)同創(chuàng)新更有利于提升創(chuàng)新效率，促進技術(shù)共享。

協(xié)同創(chuàng)新是指以知識增值為目標，以企業(yè)、高校和研究院所為核心要素，促進知識創(chuàng)造主體和技術(shù)創(chuàng)新主體深入合作（解學梅等，2015），通過整合互補性資源進行產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[4]。新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同主體包括企業(yè)、高校和研究院所等，在知識創(chuàng)新合作過程中形成復雜性和融合性合作網(wǎng)絡關(guān)系。雖然新能源汽車產(chǎn)業(yè)跨組織協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡發(fā)展多年，但行業(yè)特殊性使其協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展之路充滿挑戰(zhàn)，協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展理論是否適用于新能源汽車產(chǎn)業(yè)值得探索。鮮有研究探討新能源汽車產(chǎn)業(yè)各創(chuàng)新主體（企業(yè)、高校和研究院所等）在協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡中的長期協(xié)同創(chuàng)新行為。因此，本文以中國新能源汽車行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡為研究對象，從創(chuàng)新主體自身屬性和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)內(nèi)生效應兩個方面探究影響協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡動態(tài)演化的關(guān)鍵因素，以及不同類型創(chuàng)新主體間的協(xié)同創(chuàng)新行為。

本文主要貢獻在于：①從動態(tài)網(wǎng)絡視角探究新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡形成、發(fā)展和演化進程，鑒于新能源汽車產(chǎn)業(yè)處于高速發(fā)展期，創(chuàng)新主體間合作處于動態(tài)變化之中，因此從動態(tài)視角更能刻畫協(xié)同創(chuàng)新演化過程；②探究影響新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的兩個關(guān)鍵因素，即創(chuàng)新主體類型和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)屬性，新能源汽車作為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，不同類型創(chuàng)新主體間的協(xié)同創(chuàng)新行為與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)存在較大差異，但鮮有研究對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡進行深入探討；③在對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡進行動態(tài)分析的基礎(chǔ)上，進一步從產(chǎn)學研視角探究高校、企業(yè)和研究院所對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡產(chǎn)生的異質(zhì)性影響，對于新能源汽車領(lǐng)域產(chǎn)學研用深度融合、持續(xù)推進我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、構(gòu)建新一代汽車技術(shù)體系、助力能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型以及實現(xiàn)碳達峰和碳中和目標具有重要意義。

1 文獻回顧與問題提出

近年來，我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，針對新能源汽車市場的研究方興未艾?，F(xiàn)有研究較多關(guān)注政府政策效果和優(yōu)化[5-6]、技術(shù)采納與擴散[2，7]、公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[8-9]等。作為能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要組成部分，以新能源汽車產(chǎn)業(yè)為代表的技術(shù)密集型戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展充滿不確定性，現(xiàn)有文獻缺乏從動態(tài)網(wǎng)絡視角對新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的系統(tǒng)性研究。本文從協(xié)同創(chuàng)新影響因素、協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)學研合作兩個方面展開研究。

1.1 協(xié)同創(chuàng)新影響因素

1.1.1 創(chuàng)新主體屬性

隨著知識經(jīng)濟時代的到來，資源分配的分散性使得單一組織很難獲取創(chuàng)新所需全部資源，技術(shù)創(chuàng)新也從單一企業(yè)的單打獨斗模式演化為組織之間的協(xié)同合作模式[10]。為突破企業(yè)小范圍單層次合作創(chuàng)新在資源、技術(shù)上的局限性，協(xié)同創(chuàng)新作為一種系統(tǒng)化創(chuàng)新范式應運而生（劉丹等，2013），其對于提高企業(yè)創(chuàng)新績效和區(qū)域競爭力具有重要作用。相應地，技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展模式也經(jīng)歷了一系列變化，從最初的技術(shù)推動、需求拉動等單一直線型模式逐步演變?yōu)橄到y(tǒng)化、網(wǎng)絡化協(xié)同創(chuàng)新模式[11]。在日益開放的創(chuàng)新環(huán)境下，影響協(xié)同創(chuàng)新成功與否的關(guān)鍵性因素也在不斷改變。研究表明，協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境（網(wǎng)絡中各節(jié)點之間的合作與競爭關(guān)系[12]、創(chuàng)新主體創(chuàng)新能力[13]）、協(xié)同創(chuàng)新主體間溝通（主體間信任程度、輸出意愿、溝通網(wǎng)絡和溝通環(huán)境等[14]）對協(xié)同創(chuàng)新效果具有重要影響。因此，協(xié)同創(chuàng)新主體屬性對于推動協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展至關(guān)重要。

1.1.2 協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡特征

隨著創(chuàng)新主體間合作關(guān)系的發(fā)展演化，創(chuàng)新逐漸由“點對點”模式向網(wǎng)絡化模式發(fā)展。其中，創(chuàng)新網(wǎng)絡是應對系統(tǒng)性創(chuàng)新的一種基本制度安排，網(wǎng)絡的出現(xiàn)是為響應組織對知識的需求[15]。作為一種基于網(wǎng)絡的合作創(chuàng)新，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡具有復雜性、中心性、動態(tài)性、自增益性、完全開放性特征，通過系統(tǒng)成員間的緊密合作推動創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新和擴散（劉丹等，2013）。協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡受網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)內(nèi)生效應和創(chuàng)新主體自身屬性的影響，因此部分研究從網(wǎng)絡視角討論協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系發(fā)展。Opsahl等[16] 研究發(fā)現(xiàn)合作網(wǎng)絡形成存在一定偏好，能力強、社會聲譽好的節(jié)點更有利于與其它節(jié)點產(chǎn)生鏈接；Guan等[17]的研究表明，企業(yè)跨國創(chuàng)新網(wǎng)絡集成度對城市創(chuàng)新網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效起正向調(diào)節(jié)作用；何喜軍等[18]基于指數(shù)隨機圖模型對科技主體之間的專利技術(shù)交易關(guān)系進行分析發(fā)現(xiàn)，集團公司與子公司之間的交易關(guān)系比較緊密，且行業(yè)內(nèi)科研單位處于交易網(wǎng)絡聚集中心；王?；ǖ萚19]發(fā)現(xiàn)長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡具有傳遞性，其中組織鄰近性和知識鄰近性對于協(xié)同網(wǎng)絡形成具有積極影響；阮平南等（2018）采用指數(shù)隨機圖模型對OLED技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡進行分析發(fā)現(xiàn)，地理鄰近性對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡發(fā)展不太重要，而制度和組織鄰近性則發(fā)揮持續(xù)促進作用，且社會和技術(shù)鄰近性所占比重逐漸增加。因此，為保證研究的全面性和嚴謹性，本文關(guān)注點不應僅局限于創(chuàng)新主體本身，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡屬性同樣值得關(guān)注。

1.1.3 新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新

部分文獻對新能源汽車領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新進行積極討論。劉穎琦[1]對我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟中企業(yè)和大學關(guān)系進行分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)—大學合作未達到理想狀態(tài)，技術(shù)創(chuàng)新尚未取得顯著成效；劉雅琴和余謙[20]對2000—2017年中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)聯(lián)合申請專利進行社會網(wǎng)絡分析發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡中關(guān)鍵節(jié)點從高校演化為電力公司和研究院，且整體合作呈現(xiàn)東—中—西遞減趨勢；余謙等（2018）從多維鄰近性視角對新能源汽車企業(yè)合作創(chuàng)新進行分析發(fā)現(xiàn)，地理鄰近性、技術(shù)鄰近性和社會鄰近性有助于推進新能源汽車企業(yè)合作創(chuàng)新?？傮w來看，現(xiàn)有研究未對新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡進行動態(tài)分析，本文試圖彌補這一不足。

1.2 產(chǎn)學研結(jié)合協(xié)同創(chuàng)新

作為一類復雜的創(chuàng)新組織方式，協(xié)同創(chuàng)新的關(guān)鍵在于形成以大學、企業(yè)、研究機構(gòu)為核心要素，以政府、中介平臺、金融機構(gòu)等為輔助要素的多元主體協(xié)同互動網(wǎng)絡創(chuàng)新模式（陳勁等，2011）。在協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡中，具有不同優(yōu)勢的產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新模式得到學者廣泛關(guān)注[21-22]。例如，Berbegal-Mirabent 等[23]研究發(fā)現(xiàn)，作為建立大學和產(chǎn)業(yè)伙伴關(guān)系的技術(shù)轉(zhuǎn)讓辦公室對研發(fā)成功具有重要作用；Maietta等[24] 對低技術(shù)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進行研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)—大學合作研發(fā)對流程創(chuàng)新具有重要影響。其中，與大學的物理距離對產(chǎn)品創(chuàng)新具有顯著影響，且大學開設(shè)對當?shù)仄髽I(yè)有益領(lǐng)域的學位課程有利于促進研發(fā)合作；黃波等（2011）以產(chǎn)學研合作利益分配方式為研究對象，分析固定支付方式、產(chǎn)出分享方式等激勵效率以及不同環(huán)境下最優(yōu)利益分配方式；陳衛(wèi)東和李曉曉[25]通過理論建模討論企業(yè)和科研單位協(xié)同創(chuàng)新模式發(fā)現(xiàn)，提高科研單位地位、提升創(chuàng)新產(chǎn)品和主體市場化率能促進協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展；馬文聰?shù)萚26]通過問卷調(diào)研發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)學研合作情境下的伙伴匹配性包括目標協(xié)同性、文化相容性和創(chuàng)新資源/能力互補性，3個維度對合作創(chuàng)新績效具有顯著正向影響，其中創(chuàng)新資源/能力互補性的影響作用更大。因此，除上述創(chuàng)新主體屬性和網(wǎng)絡特征外，本文將進一步分析產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新對新能源汽車技術(shù)創(chuàng)新的影響。

綜上所述，鮮有文獻同時探討協(xié)同網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)內(nèi)生效應和創(chuàng)新主體自身屬性對新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡的影響，且缺乏對技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡形成、發(fā)展和演化的全面認識。本文從動態(tài)網(wǎng)絡視角出發(fā)，對新能源汽車領(lǐng)域協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新進行回顧，在此基礎(chǔ)上分析不同類型創(chuàng)新主體對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡形成、發(fā)展和演化的影響。本研究以技術(shù)密集型戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中的新能源汽車產(chǎn)業(yè)為研究對象，旨在回答如下兩個問題：①在新能源汽車行業(yè)，創(chuàng)新主體類型和協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)屬性如何影響創(chuàng)新主體間協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系的形成、發(fā)展和演化？②不同類型創(chuàng)新主體對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡具有哪些異質(zhì)性影響？本文在現(xiàn)有協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡理論的基礎(chǔ)上，運用社會網(wǎng)絡分析法，對我國2017—2021年新能源汽車協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡關(guān)鍵影響因素進行動態(tài)網(wǎng)絡分析。

2 研究設(shè)計

2.1 研究數(shù)據(jù)

合作授權(quán)專利是衡量協(xié)同創(chuàng)新能力的重要指標。專利是提高企業(yè)創(chuàng)新能力、促進科技進步和經(jīng)濟社會發(fā)展的一種重要知識產(chǎn)權(quán)，對于推動科技創(chuàng)新起重要支撐和引導作用[27]。專利與技術(shù)創(chuàng)新存在相互依存、相互支撐的關(guān)系，合作授權(quán)專利是不同組織協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新知識產(chǎn)出和應用的重要體現(xiàn)。因此，本研究以參與新能源汽車產(chǎn)業(yè)專利合作的企業(yè)、高校和研究院所為協(xié)同創(chuàng)新合作主體，對技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡動態(tài)結(jié)構(gòu)進行實證分析。

本文數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索網(wǎng)站（CNIPA），利用關(guān)鍵詞和國際專利分類（IPC）相結(jié)合的檢索方法，檢索2017—2021年中國內(nèi)地31個省、自治區(qū)和直轄市授權(quán)新能源汽車發(fā)明專利。IPC分類是國際通用的專利技術(shù)分類體系[28]。鑒于新能源汽車相關(guān)專利的跨行業(yè)特征，參考以往研究[1-3]，最終設(shè)置檢索關(guān)鍵詞為新能源汽車、電動汽車、純電動汽車、插電式混合動力汽車、燃料電池汽車和混合動力汽車等。同時，IPC分類號包括B60L、B60K、B60W、H01M、H02J、F16H等，主要涵蓋車輛動力裝置、車輛控制系統(tǒng)、電池組、電能存儲系統(tǒng)和傳動裝置等與新能源汽車技術(shù)相關(guān)的類別。另外，基于發(fā)明專利新穎性、創(chuàng)新性和實用性特點，本研究只考慮發(fā)明專利，以符合本文研究背景。以2017—2021年授權(quán)新能源汽車相關(guān)發(fā)明專利作為樣本數(shù)據(jù)集，剔除非合作發(fā)明專利、個人或港澳臺及國外申請人參與專利，最終得到合作授權(quán)專利19 802件，專利申請主體3 762個。我國新能源汽車市場在2017—2021年發(fā)展迅速，在此期間各種新能源汽車新興技術(shù)快速涌現(xiàn)，選擇該時間段進行分析可以充分刻畫我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)各創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展情況。表1展示了3類創(chuàng)新主體合作授權(quán)專利最多的前5位。

2.2 研究方法

本研究采用指數(shù)隨機圖模型（ERGM） 分析影響協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系網(wǎng)絡動態(tài)演化與發(fā)展的因素，并進一步探究不同創(chuàng)新主體類型對協(xié)同關(guān)系的影響。ERGM模型將內(nèi)生網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)屬性、外生節(jié)點屬性和節(jié)點關(guān)系融合起來，能對真實網(wǎng)絡進行擬合和預測，并解釋協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡關(guān)系模式。該模型已廣泛應用于研究各類技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡[27]、國際貿(mào)易網(wǎng)絡[29]、戰(zhàn)略聯(lián)盟網(wǎng)絡[30]和遠程醫(yī)療網(wǎng)絡[28]等。ERGM模型具有如下優(yōu)勢：第一，ERGM基于馬爾可夫網(wǎng)絡假設(shè)，考慮網(wǎng)絡中合作關(guān)系之間的依賴性。協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡中各節(jié)點間是否形成合作關(guān)系（是否連成邊）并非相互獨立，如創(chuàng)新主體A同時和創(chuàng)新主體B與C具有合作關(guān)系，說明三者關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域相似，那么創(chuàng)新主體B與C也有可能形成合作關(guān)系。一些常用的統(tǒng)計學模型，如回歸模型無法很好地處理這種關(guān)系間的依賴性。第二，ERGM能夠同時考慮網(wǎng)絡構(gòu)型內(nèi)生因素和節(jié)點屬性外生因素，尤其是傳統(tǒng)模型中未包含的高階網(wǎng)絡構(gòu)局，如星型構(gòu)局、三角形構(gòu)局等[28]。ERGM的一般形式為：

式 （1）中，θ∈Rk且函數(shù)u：N→Rk。θ表示待估計參數(shù)組成向量；N為所有可能的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡集合；函數(shù)u代表模型中各統(tǒng)計量，包括內(nèi)生網(wǎng)絡構(gòu)型變量和外生節(jié)點屬性變量等。k為歸一化常數(shù)，保證網(wǎng)絡形成概率在0～1之間。通常ERGM模型擬合使用馬爾可夫鏈蒙特卡洛最大似然估計。

2.3 變量選取

本文研究對象為技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡，其影響機制主要分為兩類：一是網(wǎng)絡節(jié)點屬性變量[27， 30]；二是網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)內(nèi)生效應。網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)內(nèi)部效應與節(jié)點屬性相互作用形成技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡。根據(jù)研究需要，本研究選取創(chuàng)新主體類型和創(chuàng)新能力兩類節(jié)點屬性變量，各變量測量方法見表2。

2.3.1 創(chuàng)新主體類型

本研究旨在探究不同類型創(chuàng)新主體間的協(xié)同創(chuàng)新模式，因而構(gòu)建如下兩個創(chuàng)新主體類型變量：同配性（NodeMatch.Type）和發(fā)送者效應（NodeFactor.Type）。其中，同配性適用于檢驗類型一致的創(chuàng)新主體間發(fā)生協(xié)同創(chuàng)新的傾向。協(xié)同創(chuàng)新主要依靠3類創(chuàng)新主體，即企業(yè)、高校和研究院所。協(xié)同創(chuàng)新參與方既有可能是同類型創(chuàng)新主體，也有可能是不同類型創(chuàng)新主體。一方面，相同類型創(chuàng)新主體擁有相近的組織目標，因而在網(wǎng)絡中更有可能尋求合作；另一方面，已有研究對電信行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡進行分析發(fā)現(xiàn)，組織類型同配性不顯著[27]。因此，本研究將同配性列為主要研究變量，探究其對新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的影響。另外，產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新有利于推動新能源汽車產(chǎn)業(yè)升級，但企業(yè)、高校和研究院所協(xié)同創(chuàng)新偏好、投入存在較大差異。因此，本研究利用發(fā)送者效應 （NodeFactor.Type）分析特定類型創(chuàng)新主體相比于其他創(chuàng)新主體是否發(fā)送出更多關(guān)系，即協(xié)同創(chuàng)新數(shù)量越多，協(xié)同創(chuàng)新傾向性越強。將企業(yè)作為控制組，分別對高校和研究院所進行估計，檢驗這兩類創(chuàng)新主體相比企業(yè)是否具有更高的協(xié)同創(chuàng)新傾向。

2.3.2 創(chuàng)新能力

創(chuàng)新主體之間的協(xié)同創(chuàng)新既受創(chuàng)新主體本身協(xié)同創(chuàng)新能力的影響，又受主體間技術(shù)創(chuàng)新能力絕對差異的影響。合作授權(quán)專利是創(chuàng)新主體合作成果的重要體現(xiàn)，故本研究選取合作授權(quán)專利數(shù)量衡量創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新能力。同時，技術(shù)創(chuàng)新能力絕對差異影響不同主體協(xié)同創(chuàng)新傾向，故研究使用創(chuàng)新主體擁有的授權(quán)專利數(shù)量衡量其技術(shù)創(chuàng)新能力，使用兩個創(chuàng)新主體授權(quán)專利數(shù)量的絕對差值衡量相對技術(shù)創(chuàng)新能力。

2.3.3 控制變量

本研究設(shè)置如下控制變量：①技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域廣度 （NodeCov.IPC），用創(chuàng)新主體擁有的所有授權(quán)專利涉及的IPC分類號數(shù)量表征；②相對技術(shù)創(chuàng)新主題廣度 （AbsDiff.Topic），用兩個創(chuàng)新主體擁有的授權(quán)專利涉及的主題數(shù)量絕對差異表征，利用關(guān)鍵詞從專利名稱中提取專利主題；③相對涉及行業(yè)廣度 （AbsDiff.Industry），用兩個創(chuàng)新主體擁有的所有授權(quán)專利涉及的行業(yè)數(shù)量絕對差異表征，專利涉及行業(yè)根據(jù)國民經(jīng)濟行業(yè)分類劃分。

2.3.4 網(wǎng)絡構(gòu)型

本研究加入幾何加權(quán)度（Gwdegree）這個對網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)效應具有較強解釋力的變量，用于捕捉網(wǎng)絡中呈現(xiàn)星型構(gòu)局的傾向性。星型結(jié)構(gòu)是協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)。若創(chuàng)新主體A和其他兩個創(chuàng)新主體B和C有合作關(guān)系，但B和C之間沒有合作關(guān)系是最基本的兩星結(jié)構(gòu)（2-star）。一般而言，k星型結(jié)構(gòu)（k-star）中創(chuàng)新主體A的度為k。另外，幾何加權(quán)度能夠有效降低模型退化風險，能夠更好地對模型進行擬合[31]。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 網(wǎng)絡構(gòu)建與網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)分析

構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡首先需要獲取創(chuàng)新主體間的合作關(guān)系。合作授權(quán)專利一般有兩個或兩個以上創(chuàng)新主體，為獲取創(chuàng)新主體間兩兩合作關(guān)系，需對合作授權(quán)專利主體進行拆分，拆分規(guī)則見表3。最終，得到參與合作授權(quán)專利的新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主體及相互間的合作關(guān)系。

在此基礎(chǔ)上，本研究以新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主體為節(jié)點，以創(chuàng)新主體間專利合作關(guān)系為邊，分別構(gòu)建新能源汽車產(chǎn)業(yè)2017—2021年協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡。圖1展示了2017年和2021年的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡，兩個網(wǎng)絡“核心—邊緣”特征比較明顯，即處于網(wǎng)絡中心的小部分成員聯(lián)系緊密，邊緣節(jié)點與其它節(jié)點的聯(lián)系比較稀疏。從另一角度看，兩個網(wǎng)絡均呈現(xiàn)出分散化和一定集聚性的空間態(tài)勢，即部分創(chuàng)新主體形成小規(guī)模創(chuàng)新集群，集群內(nèi)部創(chuàng)新合作關(guān)系比較緊密。這些集群中出現(xiàn)大量星型結(jié)構(gòu)和閉合三角結(jié)構(gòu)說明網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)變量對于網(wǎng)絡形成與發(fā)展起重要作用。同時，對網(wǎng)絡節(jié)點進行分析發(fā)現(xiàn)，這類凝聚子群的核心以頭部企業(yè)為主，如頭部汽車企業(yè)和大型國有企業(yè)，這與新能源汽車產(chǎn)業(yè)整體情況相吻合。由圖1可見，新能源汽車產(chǎn)業(yè)進入高速發(fā)展階段，企業(yè)投入資金和人力遠超高校或研究院所，因而企業(yè)技術(shù)研發(fā)占據(jù)主導地位。另一方面，需要高校和研究院所支持企業(yè)高新技術(shù)研發(fā)，因而以頭部企業(yè)為核心聚集起一批高校、研究院所和小型企業(yè)，形成協(xié)同創(chuàng)新子群。另外，對比兩個網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)，2021年協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡成員數(shù)量以及邊的數(shù)量遠多于2017年協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡，側(cè)面反映這段時期新能源汽車技術(shù)發(fā)展迅速并呈現(xiàn)良好的技術(shù)合作氛圍。

表4展示了協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡描述性統(tǒng)計結(jié)果。結(jié)合已有研究成果[28]，本研究選取如下指標刻畫網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征：①網(wǎng)絡密度，表達式為2M/N（N-1），其中N為節(jié)點數(shù)，M為邊數(shù)，網(wǎng)絡密度反映創(chuàng)新主體間合作關(guān)系的緊密性，密度值越接近于1，說明網(wǎng)絡節(jié)點間關(guān)系越緊密；②平均路徑長度，也稱網(wǎng)絡特征路徑長度，指網(wǎng)絡中任意兩個節(jié)點間最短距離的平均值；③聚類系數(shù)值介于0～1區(qū)間，用以描述協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡中創(chuàng)新主體集聚程度。由表4可知，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)量與邊數(shù)量逐年遞增，與圖1觀察結(jié)果一致，表明網(wǎng)絡成員數(shù)量不斷增加。2021年創(chuàng)新主體數(shù)量為2 417個，達到新高，說明我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)處于高速發(fā)展期。此外，2017—2021年協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡密度數(shù)在0.001左右，說明新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主體間合作不緊密，凝聚性不高。平均路徑長度在4左右，聚類系數(shù)均不高于0.2，說明網(wǎng)絡中聚合程度不高，連通性較低，沒有呈現(xiàn)明顯的“小世界”網(wǎng)絡特征[32]。圖2為2021年協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡節(jié)點度分布情況，大部分節(jié)點度集中在1～4度之間，說明大部分創(chuàng)新主體合作伙伴數(shù)量較少。為深入探究影響協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡關(guān)系動態(tài)變化的因素，本研究利用ERGM模型進行實證分析。

3.2 實證結(jié)果分析

3.2.1 基準ERGM結(jié)果

首先，本研究以2021年為例，采用ERGM模型分析新能源汽車協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡合作關(guān)系影響機制，尤其是創(chuàng)新主體同配性對協(xié)同創(chuàng)新的影響。本研究使用R語言中的Statnet程序包，得到ERGM參數(shù)估計結(jié)果見表5。從中可見，所有擬合結(jié)果均收斂。其中，模型1為基線模型，僅包含網(wǎng)絡中邊（Edges）統(tǒng)計項，Edges作用類似于常數(shù)項，一般不作解釋。模型2在模型1的基礎(chǔ)上加入控制變量和網(wǎng)絡構(gòu)型變量。模型3、模型4和模型5在模型2的基礎(chǔ)上分別加入創(chuàng)新主體同配性、協(xié)同創(chuàng)新能力和相對技術(shù)創(chuàng)新能力。AIC和BIC指標用于衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)良性。表5中，與模型1相比，其余5個模型的AIC和BIC指標有所下降，說明節(jié)點屬性變量對于協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡形成與發(fā)展發(fā)揮重要作用。另外，模型6中的AIC和BIC值最小，擬合優(yōu)度最高。

在模型3和模型6中，核心變量同配性估計系數(shù)顯著為負，說明同類創(chuàng)新主體之間不易形成合作關(guān)系，即一個創(chuàng)新主體（企業(yè)）更有可能與不同類型創(chuàng)新主體（高?；蛘哐芯吭核┖献鞑⑿纬蓛?yōu)勢互補，進而提高協(xié)同創(chuàng)新效率。這一結(jié)果印證了產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新對新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的推動作用。此外，在模型4-模型6中，協(xié)同創(chuàng)新能力估計系數(shù)顯著為正，表明創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新能力對創(chuàng)新主體間技術(shù)合作具有正向影響，創(chuàng)新能力較強主體更有可能與其他主體形成新合作關(guān)系。相對技術(shù)創(chuàng)新能力估計系數(shù)顯著為負，表明技術(shù)創(chuàng)新能力絕對差異值越大，創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新概率越小。對于網(wǎng)絡構(gòu)型變量而言，幾何加權(quán)度對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡形成具有正向影響，意味著協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡傾向于形成星型結(jié)構(gòu)。具體而言，Gwdegree系數(shù)顯著為正說明網(wǎng)絡具有擴張性，即合作次數(shù)越多的創(chuàng)新主體，越有可能形成新協(xié)同關(guān)系。

3.2.2 動態(tài)演化分析

考慮到新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新是一個長期、持續(xù)演變的過程，本研究對2017—2021年協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡模型進行檢驗，分析新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡演化過程，結(jié)果如表6所示。從中可見，創(chuàng)新主體同配性對協(xié)同創(chuàng)新始終發(fā)揮消極作用，并呈上升趨勢。這表明，隨著協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡發(fā)展企業(yè)更加傾向于與不同類型創(chuàng)新主體（高校和研究院所）開展合作。協(xié)同創(chuàng)新能力系數(shù)顯著為正，相對技術(shù)創(chuàng)新能力系數(shù)顯著為負，且兩者對協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系的作用逐步減弱。這表明，創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新能力正向影響技術(shù)合作，且創(chuàng)新主體趨向于與自身技術(shù)創(chuàng)新能力相近的創(chuàng)新主體合作，但其影響作用隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越有限。同時，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡長期表現(xiàn)出星型結(jié)構(gòu)傾向。

3.2.3 創(chuàng)新主體類型

為探究不同類型創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新傾向性，本研究進一步分析創(chuàng)新主體發(fā)送者效應。由表7結(jié)果可以看出，高校和研究院所系數(shù)均顯著為正。這表明，相較于企業(yè)，高校和研究院所更有可能與其他創(chuàng)新主體形成新合作關(guān)系。

3.2.4 穩(wěn)健性檢驗

本研究使用2017—2021年全部合作授權(quán)專利數(shù)據(jù)，對上述結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。ERGM參數(shù)估計結(jié)果見表8，與表4-表6結(jié)果一致，表明創(chuàng)新主體類型同配性負向影響協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡關(guān)系，且高校和研究院所較之于企業(yè)具有更高的協(xié)同創(chuàng)新傾向。

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

本研究以新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡為研究對象，利用ERGM模型對影響協(xié)同網(wǎng)絡動態(tài)關(guān)系的因素進行實證分析，探究創(chuàng)新主體類型如何影響協(xié)同創(chuàng)新，得出如下結(jié)論：

（1）創(chuàng)新主體同配性估計系數(shù)顯著為負，表明創(chuàng)新主體同配性會抑制協(xié)同網(wǎng)絡中協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系形成與發(fā)展。不同類型創(chuàng)新主體由于資源互補，更容易建立和發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系，該結(jié)果也從側(cè)面印證了產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新對新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的價值。此外，異質(zhì)性分析結(jié)果表明較之于企業(yè)，高校和研究院所更有可能與其他創(chuàng)新主體形成新合作關(guān)系。

（2）創(chuàng)新能力在創(chuàng)新網(wǎng)絡形成與發(fā)展中發(fā)揮重要作用。其中，協(xié)同創(chuàng)新能力估計系數(shù)顯著為正，表明創(chuàng)新能力影響創(chuàng)新主體網(wǎng)絡位置，其中能力強的主體更容易與其他主體形成新合作關(guān)系，并在網(wǎng)絡中占據(jù)主導地位。此外，相對技術(shù)創(chuàng)新能力估計系數(shù)顯著為負，表明創(chuàng)新能力絕對差異越大，創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新概率越小，創(chuàng)新主體越傾向于與自身創(chuàng)新能力相當?shù)闹黧w進行合作。

（3）就網(wǎng)絡構(gòu)型變量而言，幾何加權(quán)度在協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡形成過程中起正向影響作用。這意味著協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡具有擴張性，且傾向于形成具有星型結(jié)構(gòu)的連接關(guān)系。具體而言，與其他創(chuàng)新主體合作次數(shù)越多，越有可能形成新協(xié)同關(guān)系。

（4）動態(tài)網(wǎng)絡分析結(jié)果表明，創(chuàng)新主體同配性在協(xié)同網(wǎng)絡中始終發(fā)揮負向作用，且作用強度呈上升趨勢。此外，協(xié)同創(chuàng)新能力估計系數(shù)顯著為正，而相對技術(shù)創(chuàng)新能力估計系數(shù)顯著為負，且兩者作用強度逐步減弱，表明創(chuàng)新主體的作用隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展變得越來越有限。就網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)而言，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡長期呈現(xiàn)出擴張性星型結(jié)構(gòu)傾向。

4.2 研究啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文得到如下啟示：

（1）新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡仍屬于低密度網(wǎng)絡，處于弱連接狀態(tài)，網(wǎng)絡內(nèi)部創(chuàng)新主體間的創(chuàng)新合作關(guān)系不夠緊密。新能源汽車作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，很多企業(yè)處于初步進入行業(yè)階段或者布局階段，因而當前階段合作伙伴較少。政府可通過相關(guān)政策積極引導與完善整個產(chǎn)業(yè)協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡布局。

（2）新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡合作關(guān)系受外生節(jié)點屬性和內(nèi)生網(wǎng)絡構(gòu)型因素的影響。在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)方面，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡易形成星型構(gòu)局，即以關(guān)鍵節(jié)點為核心，呈輻射狀網(wǎng)絡布局。在創(chuàng)新主體屬性方面，創(chuàng)新主體間的技術(shù)創(chuàng)新能力差異對協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系形成具有一定影響作用，即創(chuàng)新主體趨向于與自身技術(shù)創(chuàng)新能力相近的創(chuàng)新主體開展合作。另外，創(chuàng)新主體自身協(xié)同創(chuàng)新能力對創(chuàng)新合作關(guān)系具有正向影響，表現(xiàn)出馬太效應，即協(xié)同創(chuàng)新能力強的企業(yè)（高?；蜓芯吭核└菀着c其他創(chuàng)新主體形成合作關(guān)系。這類創(chuàng)新主體能發(fā)揮帶頭示范作用，但也不能忽視其他協(xié)同創(chuàng)新能力相對較弱的創(chuàng)新主體。科技園等各類科研中介機構(gòu)應為企業(yè)、高校和研究院所提供更多交流合作平臺。

（3）產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新在技術(shù)密集型新興產(chǎn)業(yè)中具有重要價值。新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡受到創(chuàng)新主體類型同配性的影響，不同類型創(chuàng)新主體形成協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系的概率不同。具體而言，不同類型創(chuàng)新主體間更容易形成合作關(guān)系。例如，企業(yè)更愿意與高?；蛘哐芯吭核M行協(xié)同創(chuàng)新。新興產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)多數(shù)成立時間較短，技術(shù)積累薄弱；而高校和科研院所在相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域深耕多年，雖擁有很多關(guān)鍵技術(shù)卻很難將其商業(yè)化，兩者合作能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)勢互補。另外，相較于企業(yè)，高校和研究院所協(xié)同創(chuàng)新概率更高。新能源汽車產(chǎn)業(yè)為很多尖端科學技術(shù)落地提供了商業(yè)化平臺，因而擁有深厚研究成果積累的高校和研究院所對產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新抱有極大興趣，產(chǎn)學研合作平臺的持續(xù)完善能夠更好地推進企業(yè)與高校和研究院所之間的資源匹配。

（4）新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展需要建立長效合作機制，發(fā)揮不同類型創(chuàng)新主體資源優(yōu)勢。相關(guān)政策應幫助企業(yè)、高校和研究院所突破合作局限，加強合作意愿，提高合作效率，促進多學科、多領(lǐng)域合作與交流，進而推動新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡良性發(fā)展。

4.3 不足與展望

本研究存在如下不足：①對創(chuàng)新主體屬性和網(wǎng)絡特征的刻畫比較單一，未來可采用更加豐富的測度方式和度量指標，以增強研究結(jié)論的豐富性；②僅選取2017—2021年新能源汽車行業(yè)為研究樣本存在一定局限性，未來可將時間維度進一步延長，從更長時間范圍內(nèi)探究我國新能源汽車市場協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展歷程；③采用社會網(wǎng)絡分析法對新能源汽車協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡進行分析，缺乏對局部代表性網(wǎng)絡的討論。未來可采用其它研究方法，如機器學習、計量經(jīng)濟學對新能源汽車發(fā)展過程中表現(xiàn)突出的地區(qū)進行分析，汲取標桿地區(qū)的先進經(jīng)驗，提高研究結(jié)論穩(wěn)健性。

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Collaborative Innovation in New Energy Vehicle Industry from the Dynamic Network Perspective

Abstract：The development of the new energy vehicle industry and its technological innovation have received widespread attention in the context of the ongoing global technology revolution and the growing importance of sustainable development as a strategic focus. New energy vehicles are a technology-intensive emergent industry， and their basic technologies cannot be developed and implemented without the combined efforts and cooperative innovation of businesses， academic institutions， and research centers. However， the existing literature still lacks empirical studies on the long-term collaborative innovation behaviors of various innovation agents in the collaborative innovation network of the new energy vehicle industry. Using the exponential random graph model （ERGM）， this study empirically examines the variables influencing the dynamic relationship changes in the collaborative innovation network of the new energy automobile industry.

Using the collaborative invention patent data of the new energy vehicle industry from 2017 to 2021 in China， during which the new energy vehicle industry developed rapidly， this study generates collaborative innovation networks year by year. The networks show obvious core-edge features， that is， a small number of members in the center of the network are closely connected， while the connections between edge nodes and other nodes are sparse. Specifically， the networks exhibit a spatial trend of decentralization and certain agglomeration， indicating that some innovation entities form some small-scale innovation clusters， and the innovation cooperation within the clusters is relatively close. The large number of star structures and closed triangle structures in these clusters indicate that the network structure variable plays an important role in the formation of the network. Through the analysis of the network nodes， the study finds that the core of this kind of cohesive sub-group is dominated by the leading enterprises， such as the leading automobile enterprises and large state-owned enterprises. This phenomenon is consistent with the overall situation of the new energy vehicle industry. The new energy vehicle industry has entered a stage of rapid development， and the capital and manpower invested by enterprises far exceed those of universities or research institutes. As a result， enterprises occupy a dominant role in technology research and development. Meanwhile， enterprises also need the research capabilities of universities and research institutes to support research and high-tech development; thus， with the leading enterprises as the core， a group of universities， research institutes， and small enterprises have gathered to form a collaborative innovation sub-group.

The study further applies ERGM to the networks generated by collaborative patents. It is found that in the development of the current network， organizations with different types of cooperation， such as university-industry cooperation， are more likely to generate invention patent creation， for the new energy vehicle industry is an emerging technology-intensive industry in need of diversified kinds of resources. In addition， it is found that organizations with high-level innovation capability would attract more collaboration， and organizations are willing to seek cooperation with others with similar innovation capabilities. As for the network structure， star structures are more likely to be formed in the current networks. According to the dynamic network analysis， the comparison results reveal that the effects mentioned above hold as time goes by， while the effects of differences in innovation capabilities between entities become weaker over time. The robustness checks， including TERGM analysis and analysis with alternative samples， also show consistency with the main analysis. Besides， the results of heterogeneous analysis based on organizational type indicate that， compared with enterprises， universities， and research institutes are more willing to generate collaboration within the network.

This study explores the collaborative innovation network in the new energy vehicle industry from a dynamic network perspective. It offers an overview of the development of collaborative innovation in the new energy vehicle industry in China， which contributes to the knowledge and provides insights into the development of the new energy vehicle industry in China. Additionally， the study has limitations. While several key influential factors to the network are identified， there are still more features that might be explored from a network analysis using larger datasets to advance the understanding of collaborative innovation.

Key Words：New Energy Vehicle Industry; Collaborative Innovation Network; Exponential Random Graph Model; Technological Innovation