協(xié)同創(chuàng)新模式、網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效

中圖分類號(hào)：F426.471 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：i文章編號(hào)：1001-7348（2025）15-0043-11

0 引言

伴隨著全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的縱深推進(jìn)，AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、V2X等新技術(shù)快速發(fā)展，并逐漸與汽車產(chǎn)業(yè)融合，催生出汽車產(chǎn)業(yè)歷史性變革，開啟汽車產(chǎn)業(yè)智能化、網(wǎng)聯(lián)化競爭新階段。自動(dòng)駕駛汽車（中國常用智能網(wǎng)聯(lián)汽車）逐漸成為全球競爭的新高地，它是通過搭載先進(jìn)傳感器等裝置，運(yùn)用人工智能等新技術(shù)，具有自動(dòng)駕駛功能，逐步成為智能移動(dòng)空間和應(yīng)用終端的新一代汽車。自動(dòng)駕駛汽車被認(rèn)為是一種具有前瞻性和顛覆性的技術(shù)，具有高效率、便捷性、安全性等特點(diǎn)，在減少交通事故、降低污染排放、提高能源使用效率等方面具有積極作用[]。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)為全球汽車產(chǎn)業(yè)帶來一場前所未有的變革。

近年來，中國自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示，2017—2022年我國自動(dòng)駕駛市場規(guī)模由681億元增至2894億元，年均復(fù)合增長率為 33.6% 。同時(shí)，中國自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)迎來商業(yè)化落地的兩個(gè)重要機(jī)遇和轉(zhuǎn)折點(diǎn)，即新冠疫情和北京冬奧會(huì)。一方面，新冠疫情無接觸服務(wù)需求給予自動(dòng)駕駛汽車落地的機(jī)遇；

另一方面，北京冬奧會(huì)通過首鋼園示范區(qū)在全世界面前展示了自動(dòng)駕駛的應(yīng)用全景及未來智慧城市和智慧交通的前景。自動(dòng)駕駛汽車的商業(yè)化落地凸顯了其商業(yè)化價(jià)值，吸引越來越多的資本進(jìn)入。從政策看，各級(jí)政府積極鼓勵(lì)自動(dòng)駕駛技術(shù)商業(yè)化落地，如2023年工業(yè)和信息化部等四部門聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)人和上路通行試點(diǎn)工作的通知》，推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品優(yōu)化和推廣應(yīng)用。在政策和市場雙輪驅(qū)動(dòng)下，中國自動(dòng)駕駛技術(shù)逐漸從測試示范階段邁入規(guī)模化應(yīng)用階段。

雖然自動(dòng)駕駛技術(shù)在過去幾年取得巨大進(jìn)步，但實(shí)現(xiàn)L3級(jí)以上的商業(yè)化并不容易，面臨技術(shù)、政策等多方面障礙。自動(dòng)駕駛作為一項(xiàng)顛覆式創(chuàng)新技術(shù)，具有交叉性、融合性、復(fù)雜性和跨學(xué)科等特點(diǎn)，很難依靠單一企業(yè)資源解決所有技術(shù)、商業(yè)落地等產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題[2]，跨界融合和協(xié)同創(chuàng)新成為自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵[3-4]。各級(jí)政府對(duì)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新出臺(tái)了相關(guān)指導(dǎo)性政策，如2020年2月國家發(fā)展和改革委員會(huì)等十一部委聯(lián)合發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，提出要構(gòu)建協(xié)同開放的智能汽車技術(shù)創(chuàng)新體系和跨界融合的智能汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。即自動(dòng)駕駛汽車既需要傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)、新能源汽車產(chǎn)業(yè)積累的汽車集成和制造技術(shù)，也要依賴大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI、5G、激光雷達(dá)、圖像識(shí)別等高科技領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)步，同時(shí)還需與各類傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)融合。自動(dòng)駕駛汽車快速發(fā)展、交融的多種技術(shù)及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域不僅要求各利益相關(guān)者擁有快速響應(yīng)、迭代的技術(shù)創(chuàng)新模式和管理模式，更需要利益相關(guān)者擁有開放的知識(shí)流動(dòng)與共享渠道，能夠形成高效、快速的資源整合和知識(shí)創(chuàng)造模式，即協(xié)同創(chuàng)新模式。首先，不同協(xié)同創(chuàng)新模式通過整合政府、企業(yè)、高校和科研院所等不同創(chuàng)新主體資源，共同參與技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)落地實(shí)踐，從而加速自動(dòng)駕駛技術(shù)突破和應(yīng)用。其次，自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)涉及多個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù)，不同協(xié)同創(chuàng)新模式能夠加快不同領(lǐng)域異質(zhì)性知識(shí)轉(zhuǎn)移和共享，實(shí)現(xiàn)知識(shí)和技術(shù)跨界融合，以解決復(fù)雜技術(shù)難題，進(jìn)而突破技術(shù)瓶頸。此外，自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要大量數(shù)據(jù)支撐，協(xié)同創(chuàng)新模式能夠促進(jìn)數(shù)據(jù)資源共享與整合，為自動(dòng)駕駛技術(shù)優(yōu)化和升級(jí)提供支撐。最后，自動(dòng)駕駛汽車商業(yè)化應(yīng)用離不開產(chǎn)業(yè)鏈上下游緊密合作，協(xié)同創(chuàng)新模式能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)協(xié)同配合，加速自動(dòng)駕駛技術(shù)轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)落地。

可見，自動(dòng)駕駛協(xié)同創(chuàng)新模式在推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)落地、加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展和升級(jí)等方面發(fā)揮重要作用。本文通過構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)探討中國自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新模式，這些模式代表不同類型合作方式，影響不同協(xié)同創(chuàng)新績效的實(shí)現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，引入網(wǎng)絡(luò)嵌入視角，使用fsQCA方法探討不同自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新模式與網(wǎng)絡(luò)嵌入特征間的組態(tài)匹配關(guān)系，以及它們對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響。據(jù)此，提出一系列促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效提升的建議，旨在推動(dòng)中國自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。

1文獻(xiàn)綜述與理論基礎(chǔ)

（1）協(xié)同創(chuàng)新模式與協(xié)同創(chuàng)新績效。協(xié)同創(chuàng)新模式是企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)、政府、中介機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新主體在創(chuàng)新實(shí)踐過程中，結(jié)合自身創(chuàng)新元素，基于共同目標(biāo)開展相互合作，從而逐漸建立起來的各種創(chuàng)新模式[5]。協(xié)同創(chuàng)新模式是創(chuàng)新主體之間資源匹配的“橋梁”，也是企業(yè)獲取協(xié)同盈余的重要方法，不同協(xié)同創(chuàng)新模式會(huì)產(chǎn)生不同的協(xié)同盈余（Feng等，2022）。協(xié)同創(chuàng)新模式對(duì)于整合創(chuàng)新資源和實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新績效發(fā)揮重要作用，因此許多學(xué)者研究不同參與者（如競爭對(duì)手、供應(yīng)商、客戶、科研機(jī)構(gòu)、大學(xué)、集團(tuán)成員、中介機(jī)構(gòu)、政府等）合作方式和機(jī)制對(duì)創(chuàng)新績效的影響[6]。整體而言，合適的協(xié)同創(chuàng)新模式可以幫助合作伙伴發(fā)揮各自優(yōu)勢，對(duì)創(chuàng)新績效產(chǎn)生積極影響，但不同創(chuàng)新模式因創(chuàng)新主體、目標(biāo)、任務(wù)不同所產(chǎn)生的影響效果也不同[8-9]

（2）網(wǎng)絡(luò)嵌人與協(xié)同創(chuàng)新績效。本研究用協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)衡量協(xié)同創(chuàng)新模式。已有研究驗(yàn)證了協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響，普遍認(rèn)為合適的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效具有顯著正向影響（張敬文等，2018；康曉婷，2021）。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)嵌入是企業(yè)獲取異質(zhì)性、非冗余資源的重要渠道[10]，通過與不同外部主體建立聯(lián)系可幫助企業(yè)獲取外部知識(shí)和技術(shù)，促進(jìn)技術(shù)知識(shí)轉(zhuǎn)移[11]。政產(chǎn)學(xué)研之間的合作關(guān)系就是一種高度社會(huì)化的嵌人式關(guān)系，受到各種嵌人性關(guān)系的影響（何郁冰，2015）。因此，許多學(xué)者在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上研究網(wǎng)絡(luò)嵌入對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)嵌人對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效提升具有顯著影響[12-13]。但也有研究認(rèn)為兩者并不總是呈正相關(guān)關(guān)系，也有可能呈負(fù)相關(guān)關(guān)系或者倒U型關(guān)系[14]；抑或是無顯著積極影響，但可通過企業(yè)中介因素產(chǎn)生積極影響（張肖，2018）。

（3）協(xié)同創(chuàng)新模式、網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效。目前，學(xué)術(shù)界分別研究網(wǎng)絡(luò)特征或網(wǎng)絡(luò)嵌人對(duì)創(chuàng)新績效的影響、不同模式或構(gòu)成要素對(duì)創(chuàng)新績效的影響，且多基于線性關(guān)系進(jìn)行定量研究。也有部分學(xué)者先研究協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)如何影響協(xié)同創(chuàng)新模式，再研究協(xié)同創(chuàng)新模式對(duì)創(chuàng)新績效的影響。如王黎螢等[15]通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析探索型專利合作網(wǎng)絡(luò)和利用型專利合作網(wǎng)絡(luò)兩種模式，以及兩種模式對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效的積極影響；何郁冰和張迎春（2015）基于網(wǎng)絡(luò)嵌入性識(shí)別不同網(wǎng)絡(luò)類型，進(jìn)一步分析其與產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新模式耦合效應(yīng)對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響。然而，在實(shí)際協(xié)同創(chuàng)新活動(dòng)中往往并非單一模式對(duì)創(chuàng)新績效產(chǎn)生作用。也有部分學(xué)者認(rèn)為創(chuàng)新績效受合作網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新模式的共同影響[16]。姚天嬌（2020）通過分析ICT產(chǎn)業(yè)合作申請(qǐng)專利數(shù)據(jù)，結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法探究不同合作模式網(wǎng)絡(luò)特征對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

綜上所述，本文結(jié)合協(xié)同創(chuàng)新模式和網(wǎng)絡(luò)嵌入組態(tài)匹配視角，研究自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域協(xié)同創(chuàng)新模式和網(wǎng)絡(luò)嵌入對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響。

2中國自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新模式分類

目前，國內(nèi)外關(guān)于協(xié)同創(chuàng)新模式的研究根據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)具有不同分類。例如，從知識(shí)互動(dòng)視角，可將協(xié)同創(chuàng)新劃分為專利許可、聯(lián)合研發(fā)等16種模式[17]。從合作關(guān)系正式程度視角，將其劃分為正式協(xié)同創(chuàng)新模式和非正式協(xié)同創(chuàng)新模式兩種（Santoro等，2020）。國內(nèi)比較常見的做法是以創(chuàng)新主體種類、地位或功能為劃分標(biāo)準(zhǔn)，如顏軍梅[18]、陳立泰和葉長華[19]將協(xié)同創(chuàng)新模式劃分為政府推動(dòng)型、高校主導(dǎo)型、科研院所主導(dǎo)型、企業(yè)主導(dǎo)型、聯(lián)合開發(fā)型等。

本文通過構(gòu)建自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，從“緣\"關(guān)系視角區(qū)分創(chuàng)新主體間的合作關(guān)系，基于網(wǎng)絡(luò)合作關(guān)系定義協(xié)同創(chuàng)新模式。在中國傳統(tǒng)文化語境下，組織之間之所以能形成緊密的利益聯(lián)系主要源于4種關(guān)系類型：親緣、地緣、業(yè)緣和學(xué)緣關(guān)系（鄭慕強(qiáng)等，2021）。本文將親緣關(guān)系定義為創(chuàng)新主體之間具有投資關(guān)系，如母公司和子公司、總公司和分公司等。地緣關(guān)系是指在一定地理范圍內(nèi)，因創(chuàng)新主體處于同一地理位置或距離比較接近而產(chǎn)生的合作關(guān)系，本文將其界定為同省市創(chuàng)新主體之間存在地緣關(guān)系。業(yè)緣關(guān)系是指從事同一行業(yè)領(lǐng)域或者相似行業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新主體之間建立的合作關(guān)系。學(xué)緣關(guān)系是指在學(xué)習(xí)或?qū)W術(shù)研究交流過程中形成的社會(huì)關(guān)系，通常發(fā)生在高校和科研院所。

本研究首先選取國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫收錄了自1985年專利制度實(shí)施以來的全部中國專利數(shù)據(jù)，也是中國最權(quán)威的官方數(shù)據(jù)庫。檢索公開日期截至2023年3月3日，申請(qǐng)日截至2022年12月31日。分別檢索中國34個(gè)省級(jí)行政單位自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)，共得到42389條專利數(shù)據(jù)。對(duì)專利權(quán)人數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，進(jìn)一步篩選中國主要城市群內(nèi)各城市自動(dòng)駕駛汽車專利數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)長三角、京津冀和珠三角3個(gè)城市群專利數(shù)據(jù)占全國總數(shù)的68.84% ，是自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的主要集中地，涵蓋大部分創(chuàng)新主體。因此，本文以這3個(gè)城市群中的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)為重點(diǎn)研究對(duì)象。

進(jìn)一步篩選每個(gè)城市群中規(guī)模較大的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，分析主要?jiǎng)?chuàng)新主體類型及其合作關(guān)系，并從親緣、地緣、業(yè)緣和學(xué)緣關(guān)系4個(gè)方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的每一條合作關(guān)系進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)每種合作關(guān)系在總合作關(guān)系中的占比。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)社群中的主要合作關(guān)系為一種或兩種，因此繪制網(wǎng)絡(luò)中占比最高的兩種關(guān)系（見圖1）。

圖1自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)主要合作關(guān)系

Fig.1Partnerships in major collaborative innovation networks for the autonomous vehicle industry

注：由于具有親緣關(guān)系的合作方之間將近百分之百具有業(yè)緣關(guān)系，因此統(tǒng)計(jì)時(shí)以親緣關(guān)系為主的合作不再討論業(yè)緣關(guān)系

N₁-N₂₇ 代表網(wǎng)絡(luò)見表1。根據(jù)合作關(guān)系特點(diǎn)，本文區(qū)分自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新模式。若兩種關(guān)系占比相近，則定義為混合型合作關(guān)系；否則，以占比更高的關(guān)系為主導(dǎo)模式。經(jīng)分析，將當(dāng)前中國自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新模式劃分為4種：親緣型、地緣型、業(yè)緣型和混合型（見表1）。

（1）親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式。由親緣關(guān)系驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛協(xié)同創(chuàng)新模式多種多樣，常見的合作方包括集團(tuán)母公司及其子公司、高校及其附屬研究單位、科研院所及其所屬科研單位等。這種模式通常溝通便利、中間成本低、信任度高，有助于形成穩(wěn)定的合作關(guān)系。根據(jù)驅(qū)動(dòng)力不同，可將其劃分為龍頭企業(yè)驅(qū)動(dòng)型和技術(shù)共享驅(qū)動(dòng)型，前者更容易形成大規(guī)模協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，且在大型企業(yè)、科研院所中更常見。

（2）地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式。在一定區(qū)域內(nèi)形成的協(xié)同創(chuàng)新模式或多或少地會(huì)受到地緣關(guān)系的影響。創(chuàng)新主體間的地理位置越鄰近，越能有效降低溝通成本，加速知識(shí)交流。另外，相似的資源、政策、市場環(huán)境也能促進(jìn)合作。根據(jù)驅(qū)動(dòng)力不同，可將其劃分為技術(shù)一市場驅(qū)動(dòng)型和學(xué)術(shù)聲譽(yù)驅(qū)動(dòng)型，其中區(qū)域內(nèi)重點(diǎn)高校更傾向于后者，其形成的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)影響力也更大。

（3）業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式。基于業(yè)緣關(guān)系形成的自動(dòng)駕駛協(xié)同創(chuàng)新模式中的合作主體通常擁有與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域相關(guān)的業(yè)務(wù)，這類主體比較容易基于共同的技術(shù)需求或市場需求尋求合作，創(chuàng)新成果也更容易實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。根據(jù)驅(qū)動(dòng)力不同，可將其劃分為產(chǎn)業(yè)同構(gòu)互利驅(qū)動(dòng)型和產(chǎn)業(yè)異構(gòu)互補(bǔ)驅(qū)動(dòng)型，其中后者更加常見，能更好地促進(jìn)主體間異質(zhì)性知識(shí)、資源流動(dòng)和共享。

（4）混合型協(xié)同創(chuàng)新模式。混合型模式最常見，且較易形成規(guī)模較大的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。在中國社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中，通常親緣關(guān)系屬于強(qiáng)社會(huì)關(guān)系紐帶，對(duì)組織間合作起首要或關(guān)鍵作用（彭新艷等，2022），而地緣關(guān)系則貫穿于親緣、業(yè)緣關(guān)系合作始終。因此，混合型模式以親緣和地緣混合、地緣和業(yè)緣混合居多。

表1三大城市群主要協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)情況與模式劃分

Table1Main colaborative innovation networks and mode divisions of the three major urban aglomerations

注：以網(wǎng)絡(luò)中度數(shù)中心度最大的主體對(duì)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行命名

3 fsQCA分析

自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)形成不同的協(xié)同創(chuàng)新模式，且協(xié)同創(chuàng)新績效受到不同協(xié)同創(chuàng)新模式的影響。然而，不同模式與創(chuàng)新績效之間并非簡單的線性關(guān)系，而是相互交融、彼此共存，因此協(xié)同創(chuàng)新模式對(duì)創(chuàng)新績效的影響是一個(gè)開放性問題。模糊集定性比較分析法（fsQ-CA）是一種摒棄傳統(tǒng)線性或交互因果關(guān)系模型，以布爾運(yùn)算和集合論為基本邏輯，探究多個(gè)前因變量如何通過不同組合影響被解釋變量的分析方法[20-21]。該方法結(jié)合定性和定量分析的優(yōu)勢，從整體和系統(tǒng)視角進(jìn)行分析，能夠有效處理因果關(guān)系間的多重并發(fā)性和非對(duì)稱性問題。許多學(xué)者運(yùn)用fsQCA方法探尋不同影響因素組態(tài)匹配對(duì)創(chuàng)新績效或協(xié)同創(chuàng)新績效的影響[22]。因此，該方法適宜于本研究。

3.1 變量與校準(zhǔn)

（1）協(xié)同創(chuàng)新績效。協(xié)同創(chuàng)新績效是衡量創(chuàng)新績效的重要指標(biāo)（趙賽，2020）。由于自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)屬于新興產(chǎn)業(yè)，通過聯(lián)合專利研究協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)出是考慮數(shù)據(jù)可得性、客觀性、科學(xué)性作出的最優(yōu)選擇[23]。基于以上考慮，本文采用協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有合作方的合作專利數(shù)量作為衡量指標(biāo)。

（2）網(wǎng)絡(luò)嵌入。網(wǎng)絡(luò)嵌入通常從關(guān)系嵌入和結(jié)構(gòu)嵌入兩個(gè)角度衡量。其中，關(guān)系嵌入多用關(guān)系強(qiáng)度和關(guān)系質(zhì)量衡量[24]，關(guān)系強(qiáng)度是主體之間建立創(chuàng)新合作關(guān)系的重要特征變量，直接關(guān)系參與主體獲取各類異質(zhì)性資源的能力。因此，相比于關(guān)系質(zhì)量，學(xué)者對(duì)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度的關(guān)注更多[25]。而結(jié)構(gòu)嵌人多用網(wǎng)絡(luò)位置、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性衡量，其中網(wǎng)絡(luò)位置多是基于個(gè)體層面展開研究，不適用本研究。因此，本文采用網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)密度和網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性作為結(jié)構(gòu)嵌入的衡量指標(biāo)。

本研究涉及的原因變量有8個(gè)，樣本為長三角、京津冀、珠三角3個(gè)城市群的27個(gè)主要協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，前因變量為4種協(xié)同創(chuàng)新模式和網(wǎng)絡(luò)嵌入特征。表2為具體變量和指標(biāo)說明。

表2變量與指標(biāo)解釋Table2 Variablesandindicatorsexplanation

在進(jìn)行fsQCA分析前，首先需要對(duì)前因變量和結(jié)果變量中的非0和非1變量進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，即對(duì) P ！Siz?Den?He?Con5 個(gè)變量進(jìn)行校準(zhǔn)。根據(jù)實(shí)際案例和變量數(shù)據(jù)分布情況設(shè)置完全隸屬點(diǎn)、交叉點(diǎn)和完全不隸屬點(diǎn)3個(gè)錨點(diǎn)，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為取值在 0～1 之間的集合隸屬分?jǐn)?shù)。本文采用直接校準(zhǔn)法即客觀分位數(shù)值確定錨點(diǎn)，將完全隸屬點(diǎn)、交叉點(diǎn)和完全不隸屬點(diǎn)分別設(shè)置為 95%.50% 和 5% ，得到表3所示錨點(diǎn)，然后使用fsQCA3.O軟件的Calibrate函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)，以進(jìn)行下一步分析。

表3變量校準(zhǔn)錨點(diǎn)

Table3Anchorsforvariablecalibration

3.2單一條件必要性分析

在正式組態(tài)分析之前，首先需要對(duì)變量進(jìn)行必要性分析，即識(shí)別某一前因變量是否為結(jié)果發(fā)生時(shí)必須存在的條件。使用fsQCA3.0軟件的“NecessaryCondition\"進(jìn)行分析，并且以一致性（Consistency）得分作為判斷必要條件的依據(jù)。一般認(rèn)為當(dāng)一致性大于0.9時(shí)，該變量是結(jié)果的必要條件（杜運(yùn)周和賈良定，2017）。但在實(shí)際分析前，需首先考慮覆蓋度（Cover-age）的問題。表4為高協(xié)同創(chuàng)新績效和低協(xié)同創(chuàng)新績效的必要性分析結(jié)果。

結(jié)果顯示，在高協(xié)同創(chuàng)新績效中，非業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式 （～～M₃ ）一致性水平達(dá)到0.9，說明其是高協(xié)同創(chuàng)新績效的必要條件，也即業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式通常不會(huì)出現(xiàn)高協(xié)同創(chuàng)新績效結(jié)果。但其實(shí)際覆蓋率不高，說明業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式并不一定會(huì)導(dǎo)致協(xié)同創(chuàng)新績效低，因?yàn)椴淮嬖趯?dǎo)致低協(xié)同創(chuàng)新績效出現(xiàn)的必要條件。從協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)實(shí)際看，單一業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式不多，業(yè)緣型模式樣本量較少。除上述因素外，其它條件均為非必要條件。這說明，協(xié)同創(chuàng)新績效受到多個(gè)前因變量的交叉影響，需要考慮協(xié)同創(chuàng)新不同模式和網(wǎng)絡(luò)嵌人等多重條件的組態(tài)效應(yīng)。

表4必要性分析結(jié)果Table4Necessityanalysisresults

3.3 組態(tài)分析

通過構(gòu)建真值表進(jìn)行組態(tài)分析。在參數(shù)設(shè)置上，將樣本閾值設(shè)為1（Fiss，2011）。一致性閾值一般最低為 0.75^[26] ，本文設(shè)為O.8。同時(shí)，當(dāng)PRI一致性大于0.8時(shí)，保留該條件組合的結(jié)果變量；反之，將結(jié)果變量改為 0^[27] 。fsQCA會(huì)得到復(fù)雜解、簡單解和中間解，其中復(fù)雜解得到的組合比較復(fù)雜，簡單解則有可能將重要條件精簡掉，不利于展開后續(xù)分析，因此通常使用中間解對(duì)變量進(jìn)行分析。

參考之前學(xué)者的表述方式，在得到的條件組合中，用 ? 和 ⑧ 分別表示某一前因變量存在或不存在，空格表示可存在也可不存在。大圈表示核心條件，即同時(shí)出現(xiàn)在中間解和簡單解之中；小圈為邊緣條件，表示僅出現(xiàn)在中間解之中，高協(xié)同創(chuàng)新績效與低協(xié)同創(chuàng)新績效組態(tài)如表5所示。

3.3.1 高協(xié)同創(chuàng)新績效路徑

本文通過對(duì)案例進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)高協(xié)同創(chuàng)新績效的路徑有5條，其中有2條為親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式、2條為混合型協(xié)同創(chuàng)新模式、1條為地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式，沒有業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式。其中，混合型協(xié)同創(chuàng)新模式都是親緣地緣混合型協(xié)同創(chuàng)新模式。代表性案例如表6所示。

表5高協(xié)同創(chuàng)新績效與低協(xié)同創(chuàng)新績效組態(tài)

Table5 Configuration of high collaborative innovation performance and low collaborative innovation performance

結(jié)合網(wǎng)絡(luò)嵌入特征，將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)高協(xié)同創(chuàng)新績效的協(xié)同創(chuàng)新模式進(jìn)一步概括為以下4類。

（1） G₁ ：廣泛多元合作的親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式（ H₁ ）。組態(tài)分析結(jié)果顯示，當(dāng)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)主體以親緣型合作為主，且網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大、網(wǎng)絡(luò)主體多樣性較高但網(wǎng)絡(luò)密度較小時(shí)，更容易呈現(xiàn)高協(xié)同創(chuàng)新績效。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大意味著有更多創(chuàng)新主體參與到自動(dòng)駕駛協(xié)同創(chuàng)新之中，可以接觸和選擇的合作伙伴越多，網(wǎng)絡(luò)資源和知識(shí)越豐富，獲取異質(zhì)性知識(shí)的可能性也就越大。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，網(wǎng)絡(luò)密度越小，這有利于減少網(wǎng)絡(luò)信息冗余，幫助網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位，擁有信息控制優(yōu)勢，進(jìn)而提高創(chuàng)新產(chǎn)出[28]。網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新主體多元化程度越高，網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性資源和知識(shí)越豐富，對(duì)于個(gè)體成員而言越有合作的必要。同時(shí)，多元主體合作有利于打破自身思維定式，實(shí)現(xiàn)突破式創(chuàng)新，代表性案例如京津冀城市群中的中汽研協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò) （N₁₄ ）和國家電網(wǎng)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)（ N₁₂ ）。以 N₁₂ 為例，國家電網(wǎng)合作網(wǎng)絡(luò)中具有親緣關(guān)系的超過 80% ，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模（25）在所有網(wǎng)絡(luò)中排名第3，其協(xié)同創(chuàng)新績效在所有網(wǎng)絡(luò)中排名第10（合作專利數(shù)為30）。

表6高協(xié)同創(chuàng)新績效路徑代表性案例 Table6Representativecaseanalysisof highcollaborative innovationperformancepath

（2） G₂ ：長期深度合作的親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式（H₃） 。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)密度大、網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)強(qiáng)度高、創(chuàng)新主體類型較為單一時(shí)，也可以實(shí)現(xiàn)較高的協(xié)同創(chuàng)新績效。網(wǎng)絡(luò)密度大，意味著各成員之間溝通和交流的通道多，不同成員之間的聯(lián)系頻繁，有利于加快網(wǎng)絡(luò)知識(shí)和信息資源流動(dòng)，進(jìn)而提高創(chuàng)新效率。網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)強(qiáng)度高，意味著網(wǎng)絡(luò)中存在較為緊密且長期的深度合作關(guān)系，成員之間多次頻繁合作，對(duì)彼此有較高的信任度，彼此之間進(jìn)行信息交流、知識(shí)共享和合作創(chuàng)新的意愿高，有利于產(chǎn)出更多創(chuàng)新成果（Ferreras等，2015）。這種高強(qiáng)度合作關(guān)系通常不會(huì)有過多的合作方，只有具有親緣關(guān)系的同類型創(chuàng)新主體才有可能彼此信任和彼此認(rèn)同，以維持長期深度合作關(guān)系。因此，這一模式中創(chuàng)新主體類型相對(duì)單一，代表性案例如長三角城市群中的中國移動(dòng)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò) （N₅ ）和京津冀城市群中的百度協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)（N₁₈） 。以 N₁₈ 為例，百度合作網(wǎng)絡(luò)中具有親緣關(guān)系的超過 95% ，合作強(qiáng)度排名第1（13.5），異質(zhì)性為0，其協(xié)同創(chuàng)新績效在所有網(wǎng)絡(luò)中排名第3（合作專利數(shù)為82）。

H₁ 和 H₃ 是產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效的親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式，其中 H₁ 體現(xiàn)為合作廣度， H₃ 體現(xiàn)為合作深度，這兩種基于親緣關(guān)系的合作模式較容易產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效。但處于網(wǎng)絡(luò)核心位置的創(chuàng)新主體通常為具有較大規(guī)模、科研能力較強(qiáng)、資金水平較高的集團(tuán)企業(yè)或科研院所。

（3）G₃ ：廣泛深度合作的混合型協(xié)同創(chuàng)新模式（ H₂ 、H₄ ）。根據(jù)組態(tài)分析結(jié)果，存在兩條實(shí)現(xiàn)高協(xié)同創(chuàng)新績效的混合型協(xié)同創(chuàng)新模式路徑，且根據(jù)典型案例可知均為親緣地緣混合型協(xié)同創(chuàng)新模式，即 H₂ 和 H₄ 。這兩條路徑有一定的相似性，即網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大、合作強(qiáng)度高為核心條件。 H₂ 的網(wǎng)絡(luò)密度低和 H₄ 的網(wǎng)絡(luò)主體異質(zhì)性程度高為邊緣條件。兩個(gè)代表性案例中存在一個(gè)重疊的 N₁₃ ，說明兩條路徑具有較高的相似性。當(dāng)親緣和地緣關(guān)系主導(dǎo)的合作網(wǎng)絡(luò)中同時(shí)存在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大和合作強(qiáng)度高兩個(gè)條件時(shí)，其它兩個(gè)邊緣條件任有其一均能產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效。因此，根據(jù)核心條件將這兩條路徑概括為廣泛深度合作的混合型協(xié)同創(chuàng)新模式。其中， H₂ 的代表性案例主要有長三角城市群中的浙江吉利協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò) ?N₁ ）、上汽集團(tuán)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)（ N₄ ）和京津冀城市群中的北理工協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)（ N₁₃ ）。 H₄ 的代表性案例除 N₁₃ 外，還有京津冀城市群中的北郵協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò) （N₁₅ ）。

（4）G₄ ：廣泛合作的地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式（ ΔH₅ ）。地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式具有網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大、網(wǎng)絡(luò)密度低、網(wǎng)絡(luò)主體異質(zhì)性程度低、網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)程度低等網(wǎng)絡(luò)嵌人特征，且網(wǎng)絡(luò)主體異質(zhì)性程度低為核心條件。地緣性協(xié)同創(chuàng)新模式多以高校為核心，高校在其中發(fā)揮關(guān)鍵作用。然而，高校選擇的合作對(duì)象大多是產(chǎn)業(yè)部門，因此合作主體多元性較弱。代表性案例如同濟(jì)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)（N₂ ），其網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為29，但網(wǎng)絡(luò)密度僅為0.084，異質(zhì)性程度（0.44）和合作強(qiáng)度（1.61）較低，但協(xié)同創(chuàng)新績效（43）較好，主要是合作對(duì)象較多。實(shí)際上，由地緣關(guān)系主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)合作主體可選擇對(duì)象較多，因此比較容易形成規(guī)模較大的網(wǎng)絡(luò)。然而，由于自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)尚處于起步階段，整體上親緣關(guān)系的影響力大于地緣關(guān)系，所以目前許多地緣關(guān)系主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小，能產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效的地緣型模式較少。

由上述分析可知，當(dāng)前親緣型和親緣地緣混合型協(xié)同創(chuàng)新模式對(duì)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響作用最大。部分地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式能產(chǎn)生較高的協(xié)同創(chuàng)新績效，但目前業(yè)緣型模式很難產(chǎn)生較高的協(xié)同創(chuàng)新績效。親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式之所以比較容易產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效，一方面是因?yàn)橹袊鐣?huì)重視基于親緣信任產(chǎn)生的合作關(guān)系（裴華艷，2021）。尤其是對(duì)于自動(dòng)駕駛這一新興產(chǎn)業(yè)而言，選擇具有親緣關(guān)系的合作方可降低由行業(yè)不成熟、不確定性帶來的不信任感。因此，親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式不僅數(shù)量多，也更容易形成規(guī)模較大的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，擁有眾多的合作伙伴，呈現(xiàn)多元合作特征，進(jìn)而產(chǎn)生較高的協(xié)同創(chuàng)新績效，即呈現(xiàn)路徑 G₁（H₁） 。另一方面，大型集團(tuán)通常有較多的關(guān)聯(lián)公司，且集團(tuán)綜合實(shí)力較強(qiáng)，彼此之間比較信任且可以共享資源，具有強(qiáng)烈的認(rèn)同感，通過多次頻繁合作能產(chǎn)生較高的協(xié)同創(chuàng)新績效，即呈現(xiàn)路徑 G₂（H₃） 。典型案例如百度集團(tuán)的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò) （N₁₈ ）。

在中國社會(huì)體系中，地緣關(guān)系的重要性僅次于親緣關(guān)系（Jin等，2022）。大量研究認(rèn)為，組織間合作關(guān)系受到地理位置鄰近的影響[29]。地緣型合作不受親緣關(guān)系的限制，地理鄰近的創(chuàng)新主體都是潛在合作伙伴，這使得地緣型協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)通常具有較大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，即較多的合作伙伴，從而產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效，即 G₄ （ H₅ ）路徑。

親緣型模式和地緣型模式并非單獨(dú)存在，而是相互依存、相互影響、共同作用。創(chuàng)新主體選擇有親緣關(guān)系的合作伙伴通常會(huì)優(yōu)先考慮地理位置鄰近性，反之亦然。因此，親緣地緣混合型協(xié)同創(chuàng)新模式比較常見，且較容易產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效。這種模式充分結(jié)合親緣和地緣合作優(yōu)勢，尤其在自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，既可以降低雙方溝通成本，縮小知識(shí)流動(dòng)距離，也具有較高的信任度，從而能夠降低合作門檻。這種模式不僅擁有較大的選擇空間，也有利于建立深度合作關(guān)系，從而提高協(xié)同創(chuàng)新績效，即 G₃（H₂.H₄ ）路徑。

3.3.2低協(xié)同創(chuàng)新績效路徑

fsQCA方法具有非對(duì)稱性特點(diǎn)，高協(xié)同創(chuàng)新績效和非高協(xié)同創(chuàng)新績效的前因條件并不完全對(duì)稱，即存在產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效出現(xiàn)的條件，并不能反推出條件不存在就導(dǎo)致低協(xié)同創(chuàng)新績效（閔清華，2022）。因此，通過對(duì)高和非高兩種結(jié)果進(jìn)行比較，深人分析協(xié)同創(chuàng)新模式對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響。表7為低協(xié)同創(chuàng)新績效路徑的代表性案例。

表7低協(xié)同創(chuàng)新績效路徑代表性案例 Table7Representative caseanalysisoflowcollaborative innovationperformancepath

由表7可知，低協(xié)同創(chuàng)新績效路徑有6條，其中1條為親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式、2條為地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式、2條為業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式、1條為混合型協(xié)同創(chuàng)新模式。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)嵌人特征，將導(dǎo)致自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)低協(xié)同創(chuàng)新績效的協(xié)同創(chuàng)新模式進(jìn)一步概括為以下4類。

（1）D₁ ：廣泛多元低強(qiáng)度合作的地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式 （L₂） 。低協(xié)同創(chuàng)新績效的地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式包括兩類：一類雖然具有一定的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模且異質(zhì)性程度較高，但合作強(qiáng)度低。網(wǎng)絡(luò)主體可選擇的合作伙伴數(shù)量和類型較多，但合作深度不夠，大多是短期合作，合作次數(shù)較少。如長三角城市群中的東南大學(xué)網(wǎng)絡(luò) （N₃ ）、珠三角城市群中的中山大學(xué)網(wǎng)絡(luò)（ N₂₀ ）和華南理工網(wǎng)絡(luò)（ ΔN₂₃ ）以及京津冀城市群中的中國鐵道科學(xué)研究院網(wǎng)絡(luò)?N₁₆ ）。以 N₂₀ 為例，中山大學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)中具有地緣關(guān)系的超過 85% ，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為11（排名第6），合作強(qiáng)度為1.14（排名24），異質(zhì)性為 64.5% ，合作專利數(shù)僅為9。

（2）D₂ ：小規(guī)模、多元化、高強(qiáng)度合作的地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式 （Γ₆） 。另一類低協(xié)同創(chuàng)新績效的地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式雖然合作強(qiáng)度和網(wǎng)絡(luò)主體異質(zhì)性較高，但合作規(guī)模小，如長三角城市群中的上海交通大學(xué)網(wǎng)絡(luò)（N₈） 。合作伙伴類型多樣，部分創(chuàng)新主體之間合作強(qiáng)度較大，但網(wǎng)絡(luò)中僅有少量創(chuàng)新主體參與合作，整體創(chuàng)新成果較少。

（3）D₃ ：小規(guī)模、多元化、低強(qiáng)度合作的親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式 （Γ₅） 。雖然親緣型協(xié)同創(chuàng)新模式容易產(chǎn)生高協(xié)同創(chuàng)新績效，但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小、合作強(qiáng)度較低、異質(zhì)性程度和網(wǎng)絡(luò)密度較高時(shí)，也會(huì)出現(xiàn)低協(xié)同創(chuàng)新績效。例如，長三角城市群中的安徽酷哇網(wǎng)絡(luò)（ ΔN₁₀ ），網(wǎng)絡(luò)中具有親緣關(guān)系的超過 75% ，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為6，合作強(qiáng)度排名16，異質(zhì)性超過 50% ，合作專利數(shù)為17。

（4）D₄ ：低合作強(qiáng)度業(yè)緣關(guān)系主導(dǎo)的協(xié)同創(chuàng)新模式（L₁，L₃，L₄） 。以業(yè)緣關(guān)系為主的合作更容易產(chǎn)生低協(xié)同創(chuàng)新績效，如 L₁、L₃、L₄ 。其中， L₁ 為地緣業(yè)緣混合型協(xié)同創(chuàng)新模式， L₃ 和 L₄ 為業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式。 L₁ 網(wǎng)絡(luò)嵌入特征表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小、密度高、合作強(qiáng)度低，如長三角城市群中的浙江大學(xué)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò) ：N₇ ）和合肥工業(yè)大學(xué)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò) $（ ＼Nu _ { 6 } ） _ { 3 } { ＼tt L } _ { 3 }$ 網(wǎng)絡(luò)嵌入特征表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大、密度高、網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性低、合作強(qiáng)度低，以珠三角城市群中的毅馬網(wǎng)絡(luò) （N₂₁ ）為代表； L₄ 網(wǎng)絡(luò)嵌入特征表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大、密度低、網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性較高、合作強(qiáng)度低，以珠三角城市群中的華為協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò) （N₂₂ ）為代表。

低協(xié)同創(chuàng)新績效呈現(xiàn)比較明顯的幾類特征：一是如 D₁ 和 D₄ 這類合作強(qiáng)度低，沒有形成長期穩(wěn)定的合作關(guān)系。二是如 D₂、D₃ 這類合作規(guī)模較小，網(wǎng)絡(luò)核心成員自身實(shí)力不夠強(qiáng)大，不足以吸引大量合作方或自身獨(dú)立研究能力較強(qiáng)。三是如 D₁、D₂、D₃ 這類合作伙伴異質(zhì)性較高，會(huì)降低合作伙伴之間的信任度和認(rèn)同度，不利于形成長期穩(wěn)定的合作關(guān)系。在高協(xié)同創(chuàng)新績效實(shí)現(xiàn)路徑中，異質(zhì)性大多不是核心條件。四是當(dāng)業(yè)緣關(guān)系占比較高時(shí)，也比較容易形成較低的協(xié)同創(chuàng)新績效。自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)，搶占技術(shù)創(chuàng)新高地很大程度上會(huì)影響其未來市場地位和話語權(quán)。業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)較大，尤其是實(shí)力相當(dāng)、處于同一賽道的創(chuàng)新主體很難在產(chǎn)業(yè)前期毫無芥蒂地參與合作。因此，目前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域基于業(yè)緣關(guān)系開展的合作較少，相比于親緣和地緣型模式，其不僅數(shù)量少，形成的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也較小，且短期合作較多，很難保持長期合作關(guān)系。

3.3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證結(jié)果的可靠性，學(xué)者通常會(huì)采用調(diào)整案例數(shù)量、改變一致性閾值、調(diào)整校準(zhǔn)閾值等方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)[30]。本文借鑒之前學(xué)者研究，通過調(diào)整一致性閾值和校準(zhǔn)閾值兩種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，維持其它條件不變，將一致性閾值分別調(diào)整為0.75和0.85。其次，將校準(zhǔn)的完全隸屬點(diǎn)、交叉點(diǎn)和完全不隸屬點(diǎn)調(diào)整為 90%.50% 和 10% ，其它條件不變，兩種方法路徑和組態(tài)總體一致性未發(fā)生明顯改變，說明本文研究結(jié)論比較穩(wěn)健。

4結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

本文引入網(wǎng)絡(luò)嵌入視角，使用fsQCA方法對(duì)不同自動(dòng)駕駛協(xié)同創(chuàng)新模式產(chǎn)生的協(xié)同創(chuàng)新績效進(jìn)行路徑分析，得出以下結(jié)論：

（1）實(shí)現(xiàn)高協(xié)同創(chuàng)新績效的路徑有5條，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)嵌入特征，將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)高協(xié)同創(chuàng)新績效的協(xié)同創(chuàng)新模式概括為4類。其中，親緣型和親緣地緣混合型協(xié)同創(chuàng)新模式對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響作用最大。部分地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式也能產(chǎn)生較高的協(xié)同創(chuàng)新績效，但目前業(yè)緣型模式很難產(chǎn)生較高的協(xié)同創(chuàng)新績效。

（2）實(shí)現(xiàn)低協(xié)同創(chuàng)新績效的路徑有6條，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)嵌入特征可概括為4類。低協(xié)同創(chuàng)新績效呈現(xiàn)比較明顯的幾類特征，如合作強(qiáng)度較低、合作規(guī)模較小、合作伙伴異質(zhì)性較高、業(yè)緣關(guān)系占比較高等。

4.2 政策建議

基于以上研究，各級(jí)政府應(yīng)通過政策支持引導(dǎo)不同協(xié)同創(chuàng)新模式形成和發(fā)展，創(chuàng)造多類型創(chuàng)新主體，增強(qiáng)企業(yè)合作創(chuàng)新意愿，擴(kuò)大合作規(guī)模，提高合作強(qiáng)度等，以此提高自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效。

（1）強(qiáng)化要素供給，培育多樣化創(chuàng)新主體，營造良好的自動(dòng)駕駛協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境。制定針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)的扶持政策，發(fā)揮政府財(cái)政資金引導(dǎo)作用，通過稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼、研發(fā)資金支持等方式強(qiáng)化要素供給，引進(jìn)和培育更多自動(dòng)駕駛創(chuàng)新主體；設(shè)立專項(xiàng)資金支持自動(dòng)駕駛協(xié)同創(chuàng)新項(xiàng)目開展，為選擇區(qū)域內(nèi)合作伙伴和創(chuàng)新知識(shí)交流提供更多可能。同時(shí)，打造重要的自動(dòng)駕駛創(chuàng)新載體，積極培育自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域國家級(jí)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心、技術(shù)創(chuàng)新中心等科研機(jī)構(gòu)，引進(jìn)國外科研機(jī)構(gòu)，提供創(chuàng)業(yè)孵化、技術(shù)轉(zhuǎn)移、市場拓展等服務(wù)，促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展。

（2）打造技術(shù)共享平臺(tái)，建立多層次合作機(jī)制，推動(dòng)不同合作關(guān)系創(chuàng)新主體共謀深度合作。支持和引導(dǎo)創(chuàng)新主體共建開放共享的自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)平臺(tái)，提供測試認(rèn)證、數(shù)據(jù)共享、技術(shù)交流和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等服務(wù)，為行業(yè)內(nèi)創(chuàng)新主體提供更多創(chuàng)新合作機(jī)會(huì)。同時(shí)，建立多層次、全方位的自動(dòng)駕駛汽車創(chuàng)新合作機(jī)制，如組建企業(yè)聯(lián)盟、地區(qū)聯(lián)盟、跨產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等，鼓勵(lì)各方積極參與，提高合作信任度，共同推動(dòng)具有親緣、地緣、業(yè)緣甚至學(xué)緣關(guān)系的不同類型創(chuàng)新主體展開廣泛的深度合作。

（3）建設(shè)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)示范區(qū)、測試場、創(chuàng)新園區(qū)等，加快基于地緣型協(xié)同創(chuàng)新模式的產(chǎn)業(yè)集聚和創(chuàng)新生態(tài)圈建設(shè)。基于已有的自動(dòng)駕駛測試場和示范區(qū)以及自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域，建設(shè)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)園區(qū)，提供土地、稅收和人才等政策支持，吸引相關(guān)創(chuàng)新主體尤其是區(qū)域內(nèi)地理鄰近的創(chuàng)新主體入駐，形成產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)。在園區(qū)內(nèi)定期組織自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)交流會(huì)議、展覽和論壇活動(dòng)，提供交流合作平臺(tái)，促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新主體合作，打造完整的產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新生態(tài)圈。

（4）建立供應(yīng)鏈管理機(jī)制，支持產(chǎn)業(yè)鏈整合，推動(dòng)業(yè)緣型協(xié)同創(chuàng)新模式形成與發(fā)展。雖然當(dāng)前業(yè)緣型合作模式產(chǎn)生的協(xié)同創(chuàng)新績效不高，但仍要重視業(yè)緣型合作模式所發(fā)揮的作用。基于業(yè)務(wù)需求協(xié)同增強(qiáng)自動(dòng)駕駛創(chuàng)新主體間的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，實(shí)現(xiàn)“ 1+1gt;2 ”的效果。政府應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)建立完善的供應(yīng)鏈管理機(jī)制，搭建供應(yīng)鏈協(xié)作平臺(tái)，加強(qiáng)上下游企業(yè)之間的合作與協(xié)調(diào)。支持自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)鏈整合和優(yōu)化，通過科技成果轉(zhuǎn)化獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制鼓勵(lì)上下游企業(yè)開展技術(shù)適配攻關(guān)、自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)互聯(lián)互通等，鼓勵(lì)企業(yè)與高校、科研院所聯(lián)合攻關(guān)，通過共享實(shí)驗(yàn)室等合作方式形成較大規(guī)模的業(yè)緣型合作網(wǎng)絡(luò)，從而加速自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)落地。

本研究存在一些局限性，如將三大城市群中的主要協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)作為樣本，樣本量較小，未來可將其它主要城市群中的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)作為樣本納人其中，以提高研究結(jié)論的普適性。

參考文獻(xiàn)：

[1] REZAEI A，CAULFIELD B. Safety of autonomous vehi-cles：what are the insights from experienced industry pro-fessionals[J].Transportation Research Part F：TrafficPsychologyand Behaviour，2021，81：472-489.

[2] ZHOU F，LIUY，CHENR. Research on collaborative in-novation of intelligent connected vehicles industry based ontest field： embedded case study from the perspective ofopen innovation[J].Sustainability，2021，13（11）：5880.

[3] TANG J，WU W，ZHAO D，et al. Evolutionary game andwith cross-border collaborative innovation[J]. IEEE Ac-cess，2023，11：17721-17730.

[4]LEON LFA，AOYAMA Y. Industry emergence emergenceand market capture：the rise of autonomous vehicles[J].Technological Forecasting and Social Change，2O22，180：121661.

[5]解學(xué)梅，吳永慧，趙楊.協(xié)同創(chuàng)新影響因素與協(xié)同模式對(duì)創(chuàng)新績效的影響——基于長三角316家中小企業(yè)的實(shí)證研究[J].管理評(píng)論，2015，27（8）：77-89.

[6]STOJCIC N. Collaborative innovation in emerging innova-tion systems：evidence from Central and Eastern Europe[J].Journal of Technology Transfer，2021，46： 531-562.

[7]馬全成．產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新模式對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響研究[D]．株洲：湖南工業(yè)大學(xué)，2020.

[8]FITJAR R D，RODRiGUEZ-POSE A. Firm collaborationand modes of innovation in Norway[J]. Research Policy，2013，42（1）：128-138.

[9]侯光明，景睿，石秀，中國新能源汽車企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新模式的創(chuàng)新績效及作用路徑研究[J]．技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021，40（11）：13-22.

[10]唐苗．網(wǎng)絡(luò)嵌入對(duì)社會(huì)創(chuàng)業(yè)導(dǎo)向及企業(yè)績效的影響研究[D]．長沙：湖南大學(xué)，2021.

[11]NYUUR B B I， BRECIC R，SIMINTIRAS A. The moder-ating effect of perceived effectiveness of smes' marketingfunction on the network ties-strategic adaptiveness rela-tionship[J].Journal of Small Business Management，2016，54（4） ： 1080-1098.

[12]王金鳳，朱雅婕，馮立杰，等.基于Meta分析的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)嵌入性與協(xié)同創(chuàng)新績效關(guān)系研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2023，42（6）：47-59.

[13]GRANOVETTER M. Economic action and social struc-ture：the problem of embeddedness[J]. American Journalof Sociology，1985，91（3）：481-510.

[14]上官萌．企業(yè)網(wǎng)絡(luò)嵌入性、共享心智模式與合作創(chuàng)新績效關(guān)系研究[D]．西安：西北大學(xué)，2020.

[15]王黎螢，王佳敏，李建成，等．企業(yè)專利合作網(wǎng)絡(luò)模式及其對(duì)創(chuàng)新績效的影響——以制藥產(chǎn)業(yè)科技型上市中小企業(yè)為例[J]．浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016，15（3）：264-272.

[16]韓光鶴，李思奇.合作網(wǎng)絡(luò)特征與創(chuàng)新模式對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的組態(tài)影響[J].經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論，2023，39（3）：147-160.

LI7」 SUHAKIINGEK D，KAMMEKU，F(xiàn)ISUHEK M M，etal.Knowledge interactions between universities and indus-try in Austria：sectoral patterns and determinants[J].Re-searchPolicy，2002，31（3）：303-328.

[18]顏軍梅．高校產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新模式分類及實(shí)現(xiàn)路徑研究[J]．科技進(jìn)步與對(duì)策，2014，31（18）：27-31.

[19]陳立泰，葉長華．重慶市產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟發(fā)展的創(chuàng)新模式研究[J].科技管理研究，2009，29（6）：166-168，175.

[20]FISS P C. Building better causal theories： a fuzzy set ap-proach to typologies in organization research[J]. Academyof Management Journal，2011，54（2）：393-420.

[21]張明，杜運(yùn)周.組織與管理研究中QCA方法的應(yīng)用：定位、策略和方向[J].管理學(xué)報(bào)，2019，16（9）：1312-1323.

[22]鄭愛琳，藍(lán)海林．多重制度邏輯、企業(yè)異質(zhì)性與技術(shù)創(chuàng)新績效——來自125家上市新能源汽車企業(yè)的模糊集定性比較分析[J]．科技進(jìn)步與對(duì)策，2023，40（17）：99-107.

[23]陳霏．基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)嵌入性視角的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新績效研究[D]．南昌：南昌大學(xué)，2021.

[24]GULATI R. Network location and learning：the influenceof network resources and firm capabilities on alliance for-mation[J]. Strategic Management Journal，1999，20（5）：394-420.

[25]張輝，蘇昕.網(wǎng)絡(luò)嵌入、動(dòng)態(tài)能力與企業(yè)創(chuàng)新績效— 一個(gè)模糊集定性比較分析[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2021，38（6）：85-94.

[26]RAGIN C C. Redesigning social inquiry： fuzzy sets andbeyond[M]. Chicago：University of Chicago Press，2008.

[27]杜運(yùn)周，賈良定.組態(tài)視角與定性比較分析（QCA）：管理學(xué)研究的一條新道路[J].管理世界，2017，33（6）：155-167.

[28]BURT R S. The network structure of social capital[J].Research in Organizational Behavior，20oo，22（6）：345-423.

[29] SANTAMARIA L，NIETO MJ，RODRGUEZ A. Failedand successful innovations：the role of geographic proximi-ty and international diversity of partners in technologicalcollaboration[J]. Technological Forecasting and SocialChange，2021，166：120575.

[30]KIM M. Many roads lead to rome：implications of geo-graphic scope as a source of isolating mechanisms[J].Journal of International Business Studies，2o13，44（9）：898-921.

（責(zé)任編輯：王敬敏）

Collaborative Innovation Mode， Network Embedding， and Collaborative Innovation Performance： An fsQCA Study of China's Autonomous Vehicle Industry

Zhou Fei1，Liu Yingqi1，AriKokko2 （1.School of Economics and Management，Beijing Jiaotong University，Beijing lOoo44，China; 2.Department of International Economics，Government and Business， Copenhagen Business School，Copenhagen 2ooo，Denmark）

Abstract：With thenew round of scientificand technological revolutionand industrial transformationin theworld，new technologies such as AI，bigdata，cloud computing，and V2X are developing rapidly.These new technologies are gradually integratedwiththeautomotiveindustry，giving birthtohistoricchangesintheautomotiveindustry，andopeninganew stageof intellgent and networked competition in the automotive industry.Inthiscontext，autonomous vehicles are gradually becoming the new highland of global competition.

In recent years，China's autonomous vehicle industry has developed rapidly under the two-whel drive of policy and market.However，commercialization above Level 3 is noteasy，facing many technical and policy obstacles.As a disruptiveand innovative technology，autonomous vehicles have thecharacteristicsof intersectionality，integration，complexity， andinterdisciplinaryess，anditisdificulttorelyontheresourcesofasingleenterprisetosolvealltheproblems intechnology，commercial landing and oter industrial development.Cross-border integrationandcollborative innovation have becomethe keyand inevitablechoices forthe innovationanddevelopmentof theautonomous vehicle industry.Thecollaborative innovation modeof autonomousvehicles has importantsignificanceand playsa rolein promoting technological ino vation and industriallanding，acelerating industrialdevelopment and upgrading.Therefore，this study focusesonthecollaborative innovation modeofChinasautonomous vehicle industryand its impactoncollaborative innovationperformance.

First，by searching the patents of China's autonomous vehicle industry，this study extracts 27 networks with large network scales in the Yangtze River Delta，Beijing-Tianjin-Hebei and PearlRiver Deltacityclustersby using social network tools. Then it analyzes eachcooperation relationship inthenetwork from four aspects： kinship，geography，industry andlearningrelationship，andthe proportionofeach cooperativerelationship inthe total numberofcooperativerelationships iscalculated.If the proportionof the tworelationships is similar，itisdefined asahybrid mode.Otherwise，therelationship withahigher proportionisthedominant mode.Throughtheanalysisof 27 samples，thecolaborativeinnovation modeof China'sautonomous vehicle industryisdividedintofourcategories：kinship-relatedcolaborativeinnovationmode， geo-relatedcollaborativeinnovationmode，industry-relatedcolaborativeinnovationmode，andhybridcollaborativeovation mode.

Furthermore，there are diferent network embedding characteristics in different collaborative innovation networks， which，togetherwith thecollborative innovation mode，affect thecollaborative innovationperformance.Onthis basis，a network embedding perspectiveisintroduced，and 27collaborative innovationnetwork samplesarefurtheranalyzed bythe fsQCA methodto explore the configuration matching between diferent collaborative inovation modes and network embedding features in the industry，as well as their impact on collaborative innovation performance.

The study concludes that （1） there are five paths to high colaborative innovation performance. Combined with the characteristics of network embeddings，thecolaborative innovation modes toachieve high collaborative innovation performance in theautonomous vehicle industrycan befurther summarizedinto four categories.G1：The kinship-related collaborative innovation mode with extensiveand diversified cooperation；G2：The kinship-related collaborative innovation mode with long-term anddeep cooperation;G3：Thehybrid collborative innovation mode with extensive and deepcooperation;G4：The geo-relatedcollaborative innovation mode with extensivecooperation.Among them，the kinship-related and kinship-geo hybrid collaborative innovation modes have thegreatest impacton thecollborative innovationperformanceof the autonomous vehicle industry.Some geo-related colaborative innovation modes canalso produce higher collaborative innovation performance.Butat present，itis dificult toachieve highcollaborative innovationperformancein the industry-relatedcollaborative innovation mode.（2）Thereare six paths toachievelowcolaborative inovation performance， which can also be summarized into four categoriescombined withthecharacteristicsof network embeddedness.D1：The geo-relatedcollborative innovation mode with extensive，diversifiedand low-intensitycooperation；D2：Thegeo-related collaborativeinnovationmodewithsmal-scale，diversifiedandhighintensitycooperation；D3：Thekinship-relatedcollaorative nnovationmode with smallscale，diversifiedandlow-intensitycooperation；D4：Thecollaborative inovation modeis dominated by industryrelationshipwithlowcooperationintensity.Thereareseveralobvious characteristicsof low collaborative innovationperformance，suchaslowcooperation intensity，smallcooperationscale，high partner heterogene ity，and high industry relationship.

Key Words：Autonomous Vehicle; Collaborative Innovation; Network Embedding; fsQCA