技术创新网络多维邻近性演化研究

研究技术创新网络多维邻近性是否伴随创新网络生命周期不同发展阶段而呈现出不同演化特征，对创新网络内部伙伴选择、关系治理和创新绩效发展具有重要意义。基于IBM专利合作网络数据，运用Feature Selection方法，从地理邻近、社会邻近、技术邻近、组织邻近和制度邻近5个维度分析技术创新网络多维邻近性演化特征。结果表明：①生命周期视角下，在创新网络创生阶段，企业选择合作伙伴时主要考虑技术邻近性和组织邻近性，成长阶段主要考虑地理邻近性，成熟和衰退阶段主要考虑社会邻近性；②演化视角下，地理邻近性与技术邻近性曲线呈倒U型关系，地理邻近性在成长期达到最高点，技术邻近性在成熟期达到最高点；制度邻近性与组织邻近性呈U型关系，制度邻近性在成长期达到最低点，组织邻近性在成熟期达到最低点;社会邻近性则随着创新网络生命周期发展一直呈上升态势。     

京津冀产学协同创新绩效影响因素分析——基于多维邻近性视角

产学协同创新是区域协同发展的内在动力,多维邻近性作为创新主体获取外部知识的关键因素,对协同创新绩效有重要影响.文章基于多维邻近性视角,采用京津冀28个高校和492家企业2009—2018年在中国国家知识产权局共同联合申请并授权的发明专利数据,运用负二项回归模型进行了实证分析.研究结果表明:①地理邻近性对产学创新主体间的协同创新绩效具有显著促进作用;②制度邻近性对产学主体协同创新具有积极正向作用;③技术邻近性对产学协同创新绩效具有显著倒U型作用;④技术邻近性与地理邻近性的交互作用会对京津冀产学协同创新绩效产生显著负向影响;⑤技术邻近性与制度邻近性的交互作用对京津冀产学协同创新绩效产生显著负向影响;⑥地理邻近性与制度邻近性的交互作用对京津冀产学协同创新绩效产生正向作用但不显著.因此,京津冀应加大交通运输基础设施和通信网络投资,加强企业自主技术创新能力建设,加快完善制度和市场一体化政策的实施和管理,发挥多维邻近性对协同创新绩效的交互作用,实现科技创新资源优化聚集,形成京津冀协同创新共同体.     

技术创新网络多维邻近性演化研究——基于IBM专利合作网络数据

研究技术创新网络多维邻近性是否伴随创新网络生命周期不同发展阶段而呈现出不同演化特征,对创新网络内部伙伴选择、关系治理和创新绩效发展具有重要意义。基于IBM专利合作网络数据,运用Feature Selection方法,从地理邻近、社会邻近、技术邻近、组织邻近和制度邻近5个维度分析技术创新网络多维邻近性演化特征。结果表明:(1)生命周期视角下,在创新网络创生阶段,企业选择合作伙伴时主要考虑技术邻近性和组织邻近性,成长阶段主要考虑地理邻近性,成熟和衰退阶段主要考虑社会邻近性;(2)演化视角下,地理邻近性与技术邻近性曲线呈倒U型关系,地理邻近性在成长期达到最高点,技术邻近性在成熟期达到最高点;制度邻近性与组织邻近性呈U型关系,制度邻近性在成长期达到最低点,组织邻近性在成熟期达到最低点;社会邻近性则随着创新网络生命周期发展一直呈上升态势。     

多维邻近性对我国跨区域产学协同创新的影响:静态与动态双重作用

基于国家知识产权局产学合作发明专利数据,采用负二项回归和逻辑回归模型,研究了多维邻近性对我国跨区域产学协同创新的影响,包括对协同创新绩效的静态影响和对协同创新关系形成与维持的动态影响。研究结果表明,技术邻近与地理邻近的静态和动态影响分别呈倒U型和正向关系;社会邻近能促进协同创新关系形成与维持,不会显著促进协同创新绩效提升,但能够正向调节技术邻近对协同创新的影响;网络邻近对协同创新绩效及其关系形成与维持的影响呈正向关系,且正向调节技术邻近对协同创新关系形成与维持的影响,负向调节社会邻近与地理邻近对协同创新绩效的影响。     

技术邻近性的细粒度划分及对组织间技术转让的动态影响

探究技术邻近性的细粒度划分及其对技术转让的微观影响，对揭示技术转让的内在规律，促进供需主体对接、交易等具有重要意义。将技术邻近性划分为3个维度11个指标，利用QAP分析方法、Spearman秩相关性及时间序列模型，研究技术邻近性对组织间技术转让的动态影响，结合京津冀地区发明专利转让数据进行实证研究。结果表明，在技术吸收能力邻近维度，技术储备邻近性正向促进技术转让，技术实力邻近性负向影响技术转让。在技术内容结构邻近维度，技术基础邻近性对技术转让的影响呈“倒U”型，技术投资邻近性负向影响技术转让，技术互补邻近性正向促进技术转让。在技术交易网络结构邻近维度，网络结构邻近性正向促进技术转让，网络开放度邻近性的作用不显著，网络节点度中心性、接近中心性正向促进技术转让，说明网络中的择优链接与就近链接效应显著。技术交易邻近性对技术转让的正向影响呈“倒U”型，路径依赖效应显著。网络结构邻近性对技术转让的促进作用最强，其次是技术互补邻近性，表明组织更倾向于选择网络距离短、技术互补性强的组织进行技术转让；技术投资邻近性的抑制作用最强，意味着具有相似需求的组织间倾向于竞争，很难进行技术转让。     

邻近性与自主合作创新网络演进:以集成电路产业链为例

随着科学的发展及与知识的融合,越来越多的创新通过多个组织合作完成,但现有研究对于合作创新机理仍缺乏共识。从社会网络视角出发,通过引入邻近性概念构建合作创新解释框架,然后基于中国1985-2015年集成电路领域的500 945条专利的全样本数据,通过QAP多元回归分析发现:地理邻近、知识积累邻近、知识结构邻近与创新环境邻近共同影响合作伙伴选择,且随着时间推移与产业发展,地理邻近的重要程度逐渐降低,知识结构邻近的影响呈现U型变化,知识积累邻近和创新环境邻近在产业进入成熟阶段后开始正向影响合作创新伙伴选择,表明合作创新网络内已经出现一定程度的阶层固化现象。     

发明者网络社群系统识别、结构动态及对创新绩效的影响——网络位置的双重调节作用

从抱团研发现象出发,运用基于模块度Q指标的GirvanNewman算法,动态识别发明者合作创新网络社群。通过社群动态追踪,将社群结构动态定义为社群成员流动和社群经纪人稳定两个维度,利用负二项模型,在网络位置的调节作用下,考察发明者所处网络社群结构动态对创新绩效的影响。结果发现：发明者合作创新呈现明显的动态社群结构,社群成员流动对创新绩效的影响呈倒U型关系,社群经纪人稳定正向影响创新绩效且正向调节社群成员流动与创新绩效间的倒U型关系;发明者所处网络核心位置及结构洞位置均正向调节社群成员流动对创新绩效的倒U型影响、负向调节社群经纪人稳定对创新绩效的促进作用、负向影响社群经纪人稳定对社群成员流动与创新绩效间倒U型关系的调节作用。研究结论有助于了解研发抱团行为,为创新网络治理和网络权利配置提供借鉴。     

认知邻近性对技术联盟创新绩效的影响

分析了技术联盟认知邻近性的内涵,对认知邻近性的3个维度(目标认知邻近性、竞合关系认知邻近性和投资认知邻近性)与技术联盟创新绩效的关系进行了理论分析。提出了相应的研究假设,并通过问卷调查收集数据,采用结构方程模型进行实证检验。研究结果表明:目标认知邻近性、竞合关系认知邻近性与技术联盟创新绩效之间存在正相关关系;投资认知邻近性与技术联盟创新绩效的正相关关系未通过检验。提出:联盟管理者需更加有效地引导联盟成员在共同利益方面达成一致,在资源共享过程中重视对隐性资源特别是知识产权的保护等。     

地理邻近性对高新区创新绩效影响效应的实证研究

从理论上探讨了地理邻近性对区域创新绩效的影响机理,提出了有关地理邻近性和区域创新绩效关系的3个假设。以我国53个国家级高新区为对象,通过建立半对数回归模型,作了实证研究和量化分析,验证了地理邻近性对高新区创新绩效的正向影响效应,这种正的影响效应具有边际报酬递减的特征。现阶段我国高新区尚不存在过度地理邻近对区域创新的抑制效应。     

双重网络嵌入与企业创新绩效

企业是社会经济的最终执行者和最小组成单元,提升企业创新绩效是实现中国经济创新驱动发展的前提和保证。在嵌入式创新背景下,企业创新活动受到知识网络中知识元和协同网络中合作伙伴的双重影响。从网络结构视角研究知识网络嵌入和协同网络嵌入对企业创新绩效的影响,运用网络可视化技术构建武汉东湖高新区生物医药领域知识网络模型和协同网络模型,分析中心度和结构洞对于企业创新绩效的影响。结果表明：①企业创新绩效与知识网络中心度呈倒U型关系而与结构洞呈正相关关系;②企业创新绩效与协同网络中心度呈正相关关系而与结构洞程度关系不显著;③知识网络与协同网络相互分离无相关性。最后,从网络结构角度提出提升企业创新绩效的建议。     

技术相似度对中国制造业并购创新绩效影响模拟

以中国制造业相关数据为基础,研究技术相似度在并购创新系统中的作用。从系统动力学4个子系统入手,模拟并分析企业并购过程中技术相似度对创新绩效的影响。结论表明：并购双方技术相似度对创新绩效的影响呈现倒U型;技术相似度存在临界点,处在这一临界点的创新绩效最优。     

多重网络嵌入、市场化水平与双元创新

基于资源基础理论和制度理论,利用2000-2016年电子信息产业专利数据,遵循“制度—资源—绩效”思路,将市场化水平、网络嵌入和双元创新纳入同一框架,利用负二项回归模型,实证了多重网络嵌入和双元创新的关系,并检验了市场化水平的调节作用。结果表明：①组织的创新网络嵌入对探索式创新具有倒U型影响,而对利用式创新具有显著负向影响;②知识网络嵌入对探索式创新和利用式创新均具有倒U型影响;③市场化水平能够促进网络嵌入对创新的倒U型关系,降低网络嵌入对创新的抑制作用。     

多层创新网络结构洞特征对组织创新绩效的影响——来自新能源汽车领域的实证分析

基于1997-2019年我国新能源汽车领域专利申请数据，采用复杂网络方法构建组织合作网络、成员合作网络以及知识融合网络3类创新网络，并量化3类网络中的结构洞特征。在此基础上，采用面板负二项回归模型实证分析组织合作网络、成员合作网络以及知识融合网络结构洞特征对组织创新绩效的影响。结果表明：仅考虑直接作用时，组织合作网络与知识融合网络结构洞特征对组织创新绩效具有显著正向影响，且知识融合网络结构洞特征对组织创新绩效的影响程度更大。在进一步考虑交互作用后，组织合作网络、成员合作网络以及知识融合网络结构洞特征的两两交互项均对组织创新绩效具有显著正向影响，其中，成员合作网络与知识融合网络的交互作用对组织创新绩效影响最大。结构洞特征替换为聚集性特征后，研究结论依旧稳健。最后，基于多层创新网络优化视角提出相应的政策建议。     

多层创新网络结构洞特征对组织创新绩效的影响——来自新能源汽车领域的实证分析

基于1997-2019年我国新能源汽车领域专利申请数据，采用复杂网络方法构建组织合作网络、成员合作网络以及知识融合网络3类创新网络，并量化3类网络中的结构洞特征。在此基础上，采用面板负二项回归模型实证分析组织合作网络、成员合作网络以及知识融合网络结构洞特征对组织创新绩效的影响。结果表明：仅考虑直接作用时，组织合作网络与知识融合网络结构洞特征对组织创新绩效具有显著正向影响，且知识融合网络结构洞特征对组织创新绩效的影响程度更大。在进一步考虑交互作用后，组织合作网络、成员合作网络以及知识融合网络结构洞特征的两两交互项均对组织创新绩效具有显著正向影响，其中，成员合作网络与知识融合网络的交互作用对组织创新绩效影响最大。结构洞特征替换为聚集性特征后，研究结论依旧稳健。最后，基于多层创新网络优化视角提出相应的政策建议。     

联盟选择如何影响企业创新绩效——结构洞的中介作用

以2012—2018年深沪两市高技术上市公司为研究对象，运用网络分析、回归分析、均值比较等方法，探讨企业参与股权式或契约式技术创新联盟模式能否对企业创新绩效产生影响，比较企业参与两种不同创新联盟对创新绩效的影响是否存在差异，并以结构洞为中介变量，分析技术创新联盟、结构洞与企业创新绩效之间的关系。结果表明：企业参与股权式或契约式技术创新联盟均对企业创新绩效具有促进作用。相比之下，企业参与契约式技术创新联盟对创新绩效的促进作用更强；参与股权式或契约式技术创新联盟对企业创新绩效的提升作用在一定程度上源于企业所占据结构洞的丰富程度；参与契约式技术创新联盟企业所占据的结构洞更丰富，因而更有利于其创新绩效提升。     

产学研协同创新视角下联盟网络嵌入对创新绩效的影响

产学研协同创新在促进科技成果转化、提升企业创新绩效过程中起着积极作用。基于社会网络理论，从产学研协同创新视角切入，利用371份联盟网络企业调查数据，构建一个有调节的中介模型，采用结构方程和层级回归分析法进行实证检验。结果显示：协同能力可由企业与产学研协同创新中的四类主体构成的二阶四维变量表示;联盟网络嵌入正向影响企业协同能力和创新绩效;协同能力在结构嵌入和关系嵌入对创新绩效的影响中起部分中介作用;知识刚性负向调节协同能力与创新绩效的作用关系。结论可为嵌入在产学研联盟网络中的企业如何与外部主体有效合作以提升创新绩效提供有益借鉴。     

结构洞度对联盟网络中企业创新绩效的影响研究

对于结构洞是否可以真正促进企业创新网络中的成员提高创新绩效,不同学者持有不同观点。在国内外相关研究文献的基础上,发现企业在联盟网络中所处的结构洞位置与局部网位置都将对企业的创新性产生影响,从而提出结构洞度概念。结合社会网络分析法与负二项回归方法,以社会网络理论为基础,以中国家用视听设备制造业企业联盟网络为研究对象,研究了企业在战略联盟网络中网络位置的结构洞度对企业创新绩效的影响。研究结果表明,企业所处联盟网络的结构洞度的确可以对企业的创新绩效产生显著促进作用,这将为企业在选择联盟伙伴时提供重要的参考依据。