赵 爽
(大连大学 经济管理学院,辽宁 大连 116622)
网络特征与产学研合作创新绩效关系的实证研究
赵 爽
(大连大学 经济管理学院,辽宁 大连 116622)
合作创新绩效是衡量产学研网络产出的一个重要指标,同时也是衡量产学研网络是否成功的标杆。而产学研网络的基本特征又与创新绩效密切相关。现有研究主要利用问卷调查法搜集网络特征变量的数据,缺少利用社会网络分析法搜集数据。基于网络结构特征视角探讨网络特征与产学研合作创新绩效之间的相关关系。结论发现,中间中心度和联系强度对产学研合作创新绩效有正向的影响,而结构洞对产学研合作创新绩效影响不显著。
网络特征;产学研合作;创新绩效
装备制造业代表了一国工业的核心,其产业发展水平代表了国家综合国力。其特点是投入大、资金密集、技术密集、劳动力密集和产业关联度高[1]。辽宁是国家装备制造业科研生产基地,装备制造业也是全省工业经济的支柱之一,在全省经济构成中占有重要地位。截止2013年底,全年装备制造业增加值比上年增长9.6%,占规模以上工业增加值的比重为31.5%[2]。虽然辽宁省是装备制造业大省,但并非装备制造业强省。据《2012年中国装备制造业区域竞争力分析报告》显示,从全口径装备制造业看,2012年创新能力前10强中,辽宁无缘。这也凸显出辽宁装备制造业若想不断巩固和提升竞争能力,产业创新迫在眉睫。
因此,探讨辽宁装备制造业创新是亟待解决的课题。辽宁又是教育大省,拥有多所985、211等重点大学,如何利用本省教育科学资源为装备制造业服务,是学界、产业界共同关心的问题。基于此,以辽宁省装备制造业产学研创新网络特征为切入点、网络结构特征视角为抓手进一步梳理网络特征与创新绩效的关系,并利用国家知识产权局的国家重点产业专利信息服务平台搜集的产学研联合专利数进行实证研究。
Etzkowitz和Leydesdor ff早在1995年便提出了一种创新模式,即大学—产业—政府关系的“三重螺旋”结构,这一模式揭示了官、产、学组织之间的结构设计、管理制度设计、资源共享与信息传递设计,以期通过这样的规范安排来提高跨组织创新的整体效率与效能[3]。他们的研究成果可谓产学研合作创新理论中的一个里程碑,成为后续研究的基石。Simmel最早以网络结构进行研究发现网络中的中心成员对网络内部的知识资源转移产生重要影响,他们能够调节网络内部的关系并提升网络竞争力。此外还有众多国内外学者利用专利数据库进行研究。Lissoni基于意大利专利数据库、ISI网络科学数据库,同时设计调查问卷调研问卷进行数据收集,具体考察了高校专利发明人合作网络情况,他们的研究结果指明了高校在合作网络中的地位,与企业相比,高校更容易扮演看门人的位置[4]。Motohashi利用中国专利数据库(Chinese patent database)进行研究。他们的研究样本跨越了从1985到2005年共21的时间跨度,以科研机构和产业机构之间的合作创新活动为研究对象,结果发现公司与大学合作呈现不断增长的态势,而公司与公共研究机构的合作呈现下降的态势[5]。以1985-2004年间的联合专利为研究对象,Hong wei探讨了网络空间因素对高校-产业合作之间的知识流动的影响[6]。通过国家知识产权局数据库采集了从1992到2008年间的相关纳米专利数据,王朋等学者通过定量分析描绘了校企联合纳米专利的拓扑结构图,并对纳米合作网络特征进行了具体分析和总体概括[7]。还有学者以中国“985高校”为例,搜集1985-2009年间校企联合专利总体数据,描绘出包含“985高校”分别与其他高校、研究机构以及企业之间关系的产学研专利合作网络,在此基础上进一步描绘了专利合作网络的时空演化路径[8]。
目前,探讨网络特征与创新绩效关系的研究范式主要有两种流派。一种研究范式通过设计问卷调查法探讨各种网络特征与创新绩效之间的关系。Johannisson,Ramirez-Pasillas(2001)调查瑞典29家在位企业和7家新建企业,实证了企业在网络的中心位置对企业产生正相关影响[9]。李志刚等(2007)利用经典问卷调查网络密度、联系强度、网络规模、资源富裕度等特征与创新绩效之间的内在关系[10]。
另外一类研究范式则是利用社会网络分析法和计量经济学方法计算网络特征,继而通过回归分析法探讨网络特征与创新绩效之间的关系。Chih-Hsing Liu(2011)利用网络结构特征对中国台湾地区创新网络进行研究[11]。刘凤朝,姜滨滨(2011)利用Ucinet计算燃料电池方向科技论文发表网络特征,具体探讨节点属性、联系强度及网络中介位置三要素的互动效应对创新网络绩效的作用[12]。
随着定量研究数据搜集的便利性和定量分析工具开发与使用的普及性,更多的国内外学者倾向于采用从国家专利数据库搜集的数据进行研究,这也催生了基于网络结构特征视角开展产学研合作研究的可能性。本研究基于第二种研究范式,利用社会网络分析法和计量经济学法研究网络特征对装备制造业产学研联合专利网络创新的影响。
网络结构研究一般分为节点研究和整体网络研究。有关节点地位、权力、与其他节点的联接关系等研究问题属于网络结构研究范围。本文主要采用中间中心度、结构洞和联系强度3个结构变量来探讨它们与创新绩效之间的关系。
(一)中间中心度
Freeman(1979)提出中间中心度的概念,界定为网络中的节点在介于网中其他节点的“中间”,它的取值范围是“0-1”。若一个网络节点的中间中心度经过计算为0,这意味着这一点已经被网络边缘化,它没有任何力量影响网络中的其他节点,也无法掌控任何的网络权力。反之,如果一个点的网络中心度经过计算取值为1,那么这意味着该网络节点具有较强的影响力,他具备极高的网络权力,可以影响信息、知识等创新要素在其他网络节点之间的流向和流向,甚至可以影响其他网络节点在网络创新中扮演的角色和网络地位,即该点可以100%地影响其他节点而处于网络核心位置[13]。
处于中心位置的行动者将不存在联系的节点连接起来,成为纽带和中枢,构建网络内部异质性流动和共享的渠道,控制资源的流向和流量,最终吸收、整合和创新知识。因此,处于这种中间中心位置的企业对其他节点拥有一定的“权力”。企业在网络中拥有稀有资源的有利获取途径,占据了优势的网络渠道位置、与富有网络创新资源的合作伙伴形成某种特殊关系、通过先验经验和管理经验等塑造专有的学习曲线,以及将单个实体企业的管理经验成功外延到网络管理、参与制定网络规则和网络规范,在这些情况下企业相对其它合作伙伴,具有了更多的网络权力[14]。例如,企业成功地成为网络信息枢纽,经常为其他合作伙伴传递创新信息,处于多个节点的中间点并成为信息通道,这个位置能够帮助企业网罗和控制更多的信息[15],他们甚至可以筛选、过滤甚至屏蔽信息,以保证在网络中传递的信息向有利于自身利益的方向发展[14]。
(二)结构洞
伯特(1992)在结构洞理论中将结构洞界定为“非多余联系之间的分离”与“两个联系间的非多余关系”。简单说,结构洞是两个社会群体的行动者之间的唯一连接。伯特认为通过为没有或稀疏的连接在一起的团体之间提供连接,填充结构洞的人最终将获得对团体间之间的信息流和利益的影响力和控制力[15]。结构洞在网络中的战略位置价值取决于它所接近的资源的价值,接近的节点的资源越丰富,越有利于创新。钱锡红,徐万里,杨永福(2010)以深圳市IC产业为例,应用社会网络分析法和管理学相关理论实证分析验证了富含结构洞的网络位置有利于提升企业创新绩
效[16]。
(三)联系强度
社会网络中,节点与另一个节点的联系可以为合作创新提供关系通道。格兰诺维特(1998)将测量关系强度的变量定义为包含关系的持续性,如频度、持续时间,关系的密性和关系的信任及互惠度在内的三个测量标度[17]。强关系意味着行动者彼此之间具有高度的互动,在某些存在的互动关系型态上较亲密。如果行动者投资在关系上的时间越多、情感越紧密、相互间的信任和服务越多,这种关系就越强,反之则越弱。节点之间的联系有利于行动之间的深度交往和互动,促进了异质性知识资源的获取、吸收和整合,对生产管理方式和技术创新产生了显著影响。
(一)样本数据
专利发明创造包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种。利用国家重点产业专利信息服务平台进行数据查询和搜集。因本文的研究样本为辽宁省装备制造业产学研联合专利,继而对联合申报的专利申请人字段进行检索限制,具体的检索条件如下:工业部门的赋值名称为公司、厂、企业,科研机构的赋值名称为大学、学院、研究所,在数据库中申请(专利权)人检索栏分别输入公司、厂、企业和大学、学院、研究所的交叉组合,再加上装备制造业和辽宁省的检索关键字,进行专利检索。检索时间范围是自2001-2012年12年间的联合专利申请状况。最终获得两类联合专利共381项。这些样本中有些机构与其他多个机构拥有联合专利,造成计算重复,为此筛选出245个非重复机构作为回归研究对象。
(二)变量测量
1.中间中心度
假定点j和k之间存在的捷径数目,用gjk来表示。第三个点i具备干扰和控制j、k两个节点之间的交往的能力,则用bjk(i)来表示,这个符号描述了i处于点j和k之间的捷径上的可能性,即概率。点j和k之间存在的经过点i的捷径数目用gjk(i)来表示。那么,bjk(i)=gjk(i)/gjk。如果计算点i的绝对中间中心度(记为CABi),则意味着把其相应于图中所有的点对的中间度加在一起。
通常研究中存在不同的网络样本,为了追求标准化和统计口径的异质性,常采用标准化的中间中心度CRBi,取值在0—1之间[18]。
2.结构洞
最为有效反映结构洞的变量是限制度,伯特将它定义为某节点在自己的网络中能够运用结构洞和协商能力的程度与范围。伯特认为“节点的网络机会受制于:首先,在过往的交流中,节点曾经投入了多少网络时间和精力与另外一个节点(q)进行交往,其次,在多大程度上对另外一个节点j的关系进行了精力的投资。”由此引出限制性的操作化定义[18]。
3.联系强度
定义为一个节点与其它节点的联系次数的总和。考虑当出现网络规模差异性时,不同网络中点的关系强度之间存在不可比较的缺陷,提出点的关系强度的相对测度。它指的是点的关系强度与网络规模之比。
4.控制变量
在模型中增加控制变量,引入大学和公司两个控制变量,是则赋值1,否则赋值0。
依据前文装备制造业产学研合作网络的基本结构数据得到本文实证分析所需的数据。首先进行相关性分析来确定因变量与自变量之间是否存在相关性,通过观察发现因变量和3个自变量均有线性相关,然后利用普通最小二乘法(OLS)对因变量和自变量进行回归分析,结果如下表所示。
从表1可以看出,网络特征变量与创新产出之间的回归关系如下。模型1表明控制变量大学在辽宁装备制造业产学研合作创新中发挥着重要作用(β=12.661,p<0.01)。模型2显示中间中心度对产学研合作创新有显著的正向影响(β=8.126,p<0.001),验证了网络位置越处于中枢,越有利于获取创新资源,取得创新成功的结论。模型3显示结构洞对产学研合作创新没有显著的影响,表明辽宁装备制造业产学研合作网络中各行动者并没有有效利用桥的位置促进创新提升。模型4显示联系强度对产学研合作创新有显著的正向影响(β=16.495,p<0.001),表明产学研合作网络中联系越频繁,越有利于合作主体间互惠互信的增强,提高网络创新。
本文利用社会网络分析法、管理学方法和经济计量方法对辽宁省装备制造业产学研合作进行研究。从中间中心度、结构洞和联系强度入手,利用UCINET获得相关研究数据,并采用OLS回归分析验证网络特征与产学研合作创新绩效之间的关系。研究发现,中间中心度和关系强度对产学研合作创新绩效有显著的正向促进作用,而结构洞对产学研合作创新绩效影响不明显。以往研究结论发现结构洞对网络创新绩效有正向的影响,或者结构洞产生了反向的负作用,而本次研究则没有得出这样的结论。可能的原因是辽宁装备制造业产学研合作网络中,处于桥位置的成员并没有很好地利用这一位置优势增强网络权力,继而提升创新绩效;另一方面也说明,与桥位置接近的节点资源匮乏,难以获得创新资源。因此,辽宁省应该大力推动装备制造业产学研合作创新,改善产学研网络合作结构,诱导产学研合作网络的各方主体自发提升自身在网络中的位置,构建丰富的合作关系,接触大量异质性资源,催发网络创新。
表1 网络特征与辽宁装备制造业产学研合作创新绩效回归分析
[1]赵爽.产学研合作网络时空演化研究——以中国装备制造业为例[J].现代管理科学,2013,11.
[2]辽宁省统计信息网.2013年辽宁省国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://www.ln.stats.gov.cn,2013.
[3]Henry Etzkowitz,Loet Leydesdor ff.The dynamics of innovation:from National Systems and ‘‘Mode2’’to a Triple Helix of university–industry–government relations[J].Research Policy,2000(29):109–123.
[4]F Lissoni.Academic inventors as brokers[J].Research Policy,2010,39(7):843-857.
[5]K Motohashi.Assessment of technological capability in science industry linkage in China by patent database[J].World patent information,2008,30(3):225-232.
[6]W Hong.Decline of the center:The decentralizing process of knowledge transfer of Chinese universities from 1985 to 2004[J].Research Policy,37(4):580-595.
[7]王鹏等.校企科研合作复杂网络及其分析[J].情报理论与实践,2010(6):89-93.
[8]刘凤朝,马荣康,姜楠.基于“985高校”的产学研专利合作网络演化路径研究[J].中国软科学,2011(7):178-192.
[9]Johannisson,Ramirez-Pasillas.Networking for entrepreneurship:building a topography model of human,social and cultural capital[P].Presented on Babson college entrepreneurship research conference,Sweden,2001.
[10]李志刚.基于网络结构的产业集群创新机制和创新绩效研究[D].合肥:中国科学技术大学,2007.
[11]Chih-Hsing Liu.The e ff ects of innovation alliance on network structure and density of cluster[J].Expert systems with applications,2011(38):299-305.
[12]刘凤朝,姜滨滨.中国区域科研合作网络结构对绩效作用效果分析——以燃料电池领域为例[J].科学学与可续技术管理,2012,33(01):109-114.
[13]Freeman L C.Centrality in social network: conceptualizations and clari fi cations[J].Social Network,1979(1):215-239.
[14]赵爽.基于网络能力的企业绩效提升路径研究[D].大连:大连理工大学,2009.
[15]Burt R S.Structural holes: The social structure of competition[M].Cambridge,MA:Harvard University Press,1992.
[16]钱锡红,徐万里,杨永福.企业网络位置、间接联系与创新绩效[J].中国工业经济,2010,263(2).
[17]Granovetter M.The strength of weak ties[J].American journal of sociology,1973,87:1287-1303.
[18]刘军.整体网络分析讲义:UCINET软件使用指南[M].上海:格致出版社,2009.
Empirical Study on Relations between Network Characteristics and Innovation Performance of Industry-University-Research Cooperation
ZHAO Shuang
(College of Economics and Management,Dalian University,Dalian 116622,China)
The cooperative innovation performance is an important index to measure the achievements of an industry-university-research network,and is a benchmark of the successful network cooperation.The existing research mainly uses questionnaire surveys to collect data of network characteristics instead of social-network analysis.The paper studies the relations between network characteristics and performance of cooperative innovation and fi gures out the followings:the strength of intermediary centrality and innovation performance has a positive e ff ect on each other,and structural holes have no e ff ect on innovation performance.
Network Characteristics;Industry-University-Research Cooperation;Innovation Performance
F273.7
A
1008-2395(2014)04-0114-05
2014-06-21
基金课题:辽宁省教育厅一般项目(W2012249);大连大学青年博士专项基金(0310041)
赵爽(1980-),女,大连大学经济管理学院,副教授,管理学博士,主要从事管理学研究。