产学研创新合作网络的社会资本结构维度研究——基于2006—2014年广东省产学研合作专利申请数据分析

王　鹏，张淑贤

(暨南大学经济学院，广东　广州　510632)



产学研创新合作网络的社会资本结构维度研究
——基于2006—2014年广东省产学研合作专利申请数据分析

王鹏，张淑贤

(暨南大学经济学院，广东广州510632)

本文采用2006—2014年广东省产学研合作专利申请数据，结合社会网络分析方法，构建产学研创新合作网络模型，并通过分析网络整体以及单个结点的网络位置等结构指标，考察产学研创新合作网络的社会资本结构维度。研究结果表明：产学研创新合作网络规模不断扩大，外源结点的数量逐渐增多，而网络密度则不断降低，网络关系逐渐走向稀疏。网络的凝聚性和中心化程度并不明显，但在逐渐提高，网络的中心与周边不清晰。网络主体所拥有的社会资本并不均衡，处于网络中心位置和拥有结构洞优势的结点多数是高等院校，企业之间为争夺创新资源存在激烈竞争。

产学研创新合作网络；社会资本；结构维度；社会网络分析

1　引言

朱桂龙等[1]提出，产学研合作创新网络是一种由企业、高等院校和科研机构自主协商组成的联合机构，具有产学研和网络两种技术创新组织的优点，通过网络组织的形式运作，主要从事研究、开发和产业化等活动。而国外学者更习惯的说法是产学合作，如Hemmert等[2]指出大学—企业合作研究(UICs)是一个日益重要的创新模式，该模式为高校和企业提供了彼此互补功能，从而帮助企业节省成本，并提高研究成果。Berbegal-Mirabent等[3]认为由于知识是不断进步和共同创造的，知识转移需要积极参与，而参与者必须学会一起合作。在这种情况下，产学合作就成为提供研发服务的重要机制和一种重要的创新模式。

产学研创新合作网络的社会资本研究范围涉及政治学、管理学、社会学和经济学等众多领域，目前学术界并没有统一的社会资本概念[4]。有学者将社会资本定义成一种网络，如Anderson等[5]将社会资本看作是一种联系个体间的桥梁，可以为有效信息和资源的交换创造条件。还有一些学者将社会资本界定为一种资源与获取资源的能力，认为社会资本是一种获取稀缺资源的能力，取决于行动主体与社会之间的联系交流关系[6]。近年来，社会资本结构维度的研究受到了学者们的广泛关注，重点集中在社会资本结构维度与知识转移、创新机制和创新能力等方面，主要的发现是社会资本结构维度会促进知识在企业间转移，进而影响创新机制的创建和企业绩效的提升[7-10]。

现有研究认为社会资本对创新合作具有重要影响，并为创新关系提供了新的研究视角，社会资本带来的信任机制和网络范式，会促进技术进步和创新能力的提升。Bhandar[11]对组织间网络和知识集成的社会资本做了研究，发现社会资本对其有积极作用，并且实证结果表明不同的社会资本会影响合作伙伴的行为。林洲钰等[12]以中国制造业为例，从微观层面研究了社会资本与企业创新之间的关系，结果显示高水平的社会资本省份表现出更高水平的技术创新水平。刘寿先[13]发现不同类型的网络中心性、结构资本和社会互动的频繁性，会对不同方式的组织学习产生不同的影响。

现有研究较少从结构维度考察产学研创新合作网络的社会资本，因此本文在以往产学研创新合作与社会资本研究的基础上，以社会资本结构维度为视角，运用社会网络分析方法，从结构维度的衡量指标出发，测度产学研创新合作网络中的社会资本，以期提高产学研创新合作参与主体获取信息和知识的能力，进一步促进产学研创新合作网络的技术进步和创新能力。

2　指标确定与数据选取

2.1结构维度指标的确定

本文探究产学研创新合作网络的社会资本结构维度，主要选取网络规模、网络密度、网络中心性和结构洞等衡量指标。

(1)网络规模。社会资本的测量可以利用描述网络结构的指标，如网络规模(拥有成员的数量)、网络成分(成员的类型)和网络密度(成员间联系的紧密程度)等[14]。网络规模是网络中结点的数量，其数量大小决定了网络主体可以获得最大关系的多寡。对于产学研创新合作网络来说，参与的企业、高等院校和科研机构越多，网络主体获得资源和信息的可能性越大，网络整体的社会资本也就越高。同时，高等院校和科研机构拥有知识、技术、人才以及良好的研发设施，为企业将知识技术转化为创新产出持续提供能量；而参与企业更是网络形成的最大推动力，它们积极构建和维护自身关系网络，共同推动网络整体社会资本的提升。

(2)网络密度。网络密度是衡量社会资本结构维度的关键指标之一，通常指网络中主体间的实际关系数量占最大可能关系数量的比率，它衡量了网络整体合作关系的潜在可能性。产学研创新合作的网络密度指参与企业与高等院校、科研机构间交往的紧密程度，在网络中通过结点之间的连线比例展现。产学研创新合作的社会资本结构维度为信息、技术在各个主体之间的传递与共享提供了路径和渠道[15]。由此可见，信息、知识和技术在紧密的网络中传播将更为顺畅，以技术创新为目的进行联盟的产学研创新合作网络，紧密的网络连接意味着参与主体可以建立丰富的社会资本的可能性更大。另一方面，与网络密度相关的指标还有网络平均点度，它衡量了网络整体的凝聚性，并且不受网络规模的影响，可用于不同规模网络之间的比较。网络平均点度由所有结点的点度平均得来，即所有结点所拥有的连线数量总和除以结点数量，其值越高，表明网络结点间的纽带越多，网络结构越稳固，该网络拥有的社会资本越丰富。因此，本文认为网络密度及其网络平均点度是网络整体社会资本正向表征的指标。

(3)网络中心性。网络中心性的考量可以从两个角度出发，包括单个结点的中心度和网络整体的中心势。结点中心度是对单个结点而言的，具有点度中心度和中介中心度两个指标，衡量单个结点对信息的中介作用。其决定了结点接触和掌握资源的多少，占据中心位置的人或机构，往往获取资源信息的机会远大于其他成员，并且可以凭借这种优势获得其他社会资源。同时，起中介作用的网络结点，社会资本相对丰富，能够获取多样、重要和及时的信息与知识，在网络中占据着信息优势和资源控制地位[16]。网络中心势则是一个描述网络结构的指标，反映网络整体结点中心度的变异程度。本文选用网络中介中心势指标，它是由各结点的中介中心度计算而来，结点的中介中心度变异程度越大，网络就越中心化，信息在中心化水平较高的网络中传播就会更加顺利与通畅。因此，有必要考察产学研创新合作网络中处于中心地位的参与主体，探究其社会资本的高低。

(4)结构洞。结构洞的概念由美国社会科学家波特于1992年提出，它是指社会网络中某些成员之间存在直接联系，但与其他成员不存在直接联系或联系中断的现象，即其他成员间的联系只能通过处于结构洞上的成员间接进行[17]。结构洞现象在网络组织中普遍存在，可以从结点位置反映网络主体的社会资本大小。对于产学研创新合作网络来说，无论是企业、高等院校还是科研机构，只要处于结构洞位置就会起到桥梁作用，成为连接间断结点的重要中介。结构洞的存在不仅有助于个体自身获取信息和知识，而且提高了网络整体的综合竞争力，对于信息知识和技术在网络中顺畅扩散至关重要。

2.2数据的选取

专利数据指标常被用于衡量一个区域、一个组织乃至一个国家的创新能力。专利数据用标准化信息展现了技术进步，表征了创新活动有价值的信息资源，被认为是创新的重要产出指标[18]。结合社会资本对技术创新的促进作用，合作专利数据可以从结果层面展现网络主体的社会关系，其申请数量可以反映主体之间联系的强弱及交流的频繁程度。因此，本文使用专利数据作为分析基础，并以2006—2014年广东省产学研创新合作网络为例，从结构维度的视角考察网络中的社会资本。

目前专利申请种类有发明型专利、实用型专利和外观设计型专利等，由于相比其他两种类型，外观设计型专利的技术含量较低，本文选用发明型专利和实用型专利申请代表产学研创新合作。具体数据选取时，如果专利申请人是“公司与高等院校”“公司与科研机构”或者“企业与高等院校”“企业与科研机构”等，就认为它们之间存在专利合作关系。通过广东省专利信息服务平台(http://www.gdzl.gov.cn/)，分别以公司&大学、企业&大学、公司&研究所、企业&研究所、公司&研究院、企业&研究院等为关键字，检索2006—2014年广东省发明型专利和实用型专利联合申请情况，并排除同时含有这些关键字的专利(比如，南方电网电力公司研究院同时包含“公司”和“研究院”两个关键字，却不属于合作专利)，最终共得到合作专利申请数据6492项。

3　模型的构建与分析

3.1网络模型的构建

利用前文获取的合作专利申请数据，将其合作关系转化为关系矩阵，根据社会网络分析方法，使用Pajek软件构建广东省产学研创新合作网络。在程序中执行Kamada-kawai指令，该指令可根据起始条件，使用再定位技术，自动绘制网络图；接着执行手动布局，提高模型识别的精度，尽可能使网络图符合其本身客观的存在。网络模型可视化的研究结果如图1所示。

图1　2006—2014年广东省产学研创新合作网络模型

图1中结点之间的连线表示结点相互联系的关系，即公司与大学、研究机构有联合申请专利。其中，有些公司与大学、研究机构共同申请了多项合作专利，在此图中连线只强调结点之间的联系，展现产学研创新合作的网络规模。

观察图1可以发现，2006—2014年广东省产学研创新合作网络的规模不断走向成熟，结点数量从2006年的100个增加到2014年的536个，产学研创新合作的范围更加广泛。另一方面，结点之间的联系逐渐增多，从多数只是两两结点联系，到同时几个结点存在联系，相对简单和复杂的小型子网络逐渐明显，网络的连通性逐年变强。其中，2011—2014年广东省产学研创新合作网络的凝聚性更为清晰，葡萄串状小型子网络尤为突显。

3.2网络整体结构指标分析

本文从网络规模、网络密度和网络中心性等指标，探究广东省产学研创新合作网络的社会资本结构维度，这些指标可以由Pajek软件报告得来，具体结果见表1。

表1　2006—2014年广东省产学研创新合作网络整体结构指标

2006—2014年广东省产学研创新合作网络的规模逐渐扩大。外源结点的数量逐渐增加，外省的产学研创新合作主体越来越多，网络的异质性资源不断丰富。而网络密度却逐渐下降，在网络规模逐渐增大的情况下，网络中实际拥有的连接增长速度却没有跟上，意味着产学研创新合作网络逐渐变得稀疏。在平均点度和中介中心势方面，除了2006年外，可以分为2007—2010年与2011—2014年两个阶段。其中，2007—2010年广东省产学研创新合作网络的平均点度与中介中心势均处于下降水平，说明网络的凝聚性与中心性都在降低；2011—2014年，该网络的平均点度与中介中心势不断上升，在网络实际连线增加的基础上，网络的凝聚性与中心化程度逐渐增强，但在数值上仍然不是很显著。网络的中介中心势均小于0.1，结点中心度的变异程度不高，网络的中心与周边不清晰。

3.3结点位置结构指标分析

结点中心度反映了结点在网络中的位置，点度中心度和中介中心度分别从不同的角度出发进行衡量。点度中心度通过考察与结点连接的临近结点数量，探究该结点是否位于网络中心位置，点度中心度高的结点往往占据着中心位置，可供支配的信息资源相对较多。而中介中心度考察结点对于信息的中介作用以及对信息流动的控制程度，探究如果一个结点消失或不再传递信息，会有多少信息流动渠道因此中断。

社会资本结构维度考察中，结构洞指标可以利用结点的二元制约比例表示，处于结构洞位置上的结点受到的制约相对较小，意味着可利用结构洞的“自由度”较高。Pajek软件可以计算并报告结点的二元制约比例数值，本文统计了2006—2014年广东省产学研创新合作网络中拥有的最高点度中心度和最高中介中心度，以及最小二元制约比例的结点，以此考察单个结点在网络中的位置，探究网络的社会资本结构维度。相关指标的统计结果如表2所示。

表2　中心结点及结构洞位置结点的相关指标

从表2可以看出，2006—2014年广东省产学研创新合作网络中，无论是点度中心度还是中介中心度，华南理工大学基本都是最中心的结点。在点度中心度方面，除了2006年最高结点是华为技术股份有限公司外，其他年份均是华南理工大学，并且最高点度中心度的数值也随年份逐渐增多，可见华南理工大学在广东省产学研创新合作网络中占据非常中心的位置，与众多相关企业存在合作关系，是网络中技术知识扩散的核心。

2006—2008年最高中介中心度结点均为华为技术股份有限公司，在这3年里该公司与高等院校、科研机构的合作关系相对较多，对网络中的信息流动具有最高的控制作用；而2009—2014年仍是华南理工大学占据了网络核心地位，对于信息、技术和知识在网络主体之间传播起着至关重要的中介作用。从整体上看，对于2006—2014年广东省产学研创新合作网络而言，处于网络中心位置的大部分是高等院校，而不是企业。

2006—2014年广东省产学研创新合作网络中许多结点受制约的比例非常高，并且2006—2008年网络中结构洞的数量并不明显。结构洞的存在有助于网络通过相互连接整体，加快新知识获取及知识扩散的效率，而结果则显示产学研创新合作网络中主体连接存在冗余，降低了整体网络的效率和价值。2009—2014年广东省产学研创新合作网络虽然存在一定数量的结构洞，但处于最小二元制约比例的结点一直是华南理工大学，而且其他受制约比例相对较小的也是高等院校，如中山大学、广东工业大学等，几乎没有企业。

4　结论与政策建议

本文探究了产学研创新合作网络的社会资本结构维度，得到如下结论：①在网络规模和网络成分方面，产学研创新合作网络规模不断扩大，外源结点的数量逐渐增多，参与主体可构建的社会资本逐渐提高；②产学研创新合作网络的密度不断下降，网络关系相对稀疏，还有很多可发展建立的社会资本网络关系；③网络的平均点度先下降后上升，网络的凝聚性有待提高；网络的中介中心势也是先下降后上升，但仍处于较低水平，网络的中心和周边需要进一步清晰；④处于网络中心位置和拥有结构洞优势的结点比较单一，且多数是高等院校，在某种程度上加剧了企业之间为争夺创新资源的竞争。

基于以上结论，提出如下政策建议：

(1)继续扩大产学研创新合作网络的规模，积极将更多类型的企业、高等院校和科研机构引入创新合作网络中。可以根据网络组织的特点以及行业发展情况，实施优惠政策扶持产学研创新合作的中介服务结构。在配套政策制定方面，政府可以缩短新进入网络成员的审核时间，完善创新合作网络的进入机制，鼓励外部成熟企业以及有一定研发潜力的成员进入网络。

(2)网络参与主体应该充分利用和挖掘合作关系的潜在性，积极拓展并加强产学研创新合作网络内部成员之间的联系，提高网络联系的紧凑性和凝聚力。通过提供网站信息、项目投标和政策鼓励等方式，使网络主体之间建立更多的有效合作关系，以此提高产学研创新合作的网络密度和平均点度，促进合作关系的不断达成以及网络内部资源配置能力的有效发挥，推动创新合作网络的社会资本向技术成果转化。

(3)进一步提高网络的中心度水平，合理划分网络中心和周边，提升知识、信息技术在网络中传递的效率。对于创新能力相对薄弱的主体，除了寻求自身发展壮大外，可以积极与处于网络中心的主体建立合作关系，扩大自身创新可利用资源，实现网络中心带动周边技术进步。

(4)针对处于网络中心位置和结构洞的成员单一化问题，需要丰富拥有此优势的结点类型，降低来自同一类型产学研创新合作主体间的竞争。积极维护已拥有的合作关系，从长期利益出发打好信任基础，并创建属于自身的结构洞，充分利用网络位置优势，降低来自网络的效率制约，提高自身竞争实力。

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(责任编辑沈蓉)

Research on the Structure Dimension of Social Capital in the Industry-University-Research Institute Innovative Cooperation Network——Based on the Analysis on the Data of Patent Application of Industry-University-Research Institute Cooperation in Guangdong Province from 2006 to 2014

Wang Peng，Zhang Shuxian

(College of Economics，Jinan University，Guangzhou 510632，China)

Taking Guangdong Province as an example，using the data of patent application of industry-university-research institute cooperation from 2006 to 2014，and combining with the method of social network analysis，the paper constructed the model of industry-university-research institute innovative cooperation network and inspected the structure dimension of social capital in the industry-university-research institute innovative cooperation network by analyzing the structure index of network location of the whole network and single node.The results show that：Firstly，the scale of the industry-university-research institute innovative cooperation network is expanding，the number of foreign nodes is gradually increasing，while the network density is decreasing，and the network relationship is gradually sparse.Secondly，the degree of cohesion and centrality of the network are not obvious，but advancing step by step，and the center and the surrounding of the network are not clear;Lastly，the social capital in the network is not balanced，the majority of nodes which are in the center position of network and has advantage of structural holes are colleges or universities，so there is fierce competition for enterprises to obtain innovation resources.

Industry-university-research institute innovative cooperation network；Social capital；Structure dimension；Social network analysis

国家自然科学基金青年科学基金项目(71202141)，广东省科技计划项目(2015A030401044)，广东省人文社会科学重点研究基地和“经纬粤港澳经济研究中心”科研项目(37714001004)。

2015-10-20

王鹏(1977-)，男，福建人，暨南大学经济学院副教授、经济学博士、博士生导师；研究方向：区域创新、技术创新。

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