多层次创新网络构成及耦合关系分析——以科技服务业集群为例

梁 娟

（福建江夏学院工商管理学院，福建福州，350108）

党的十九大报告强调了科技创新在建设社会主义现代化强国中的重要地位和作用。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》明确要求“完善国家创新体系，加快建设科技强国”“建设重大科技创新平台”“完善企业创新服务体系”“更加主动融入全球创新网络”[1]，释放了科技服务业提速发展的重要信号，科技服务业已经成为发展最活跃、最快的产业之一。近年来，随着科技服务业的高速发展，科技服务业不断呈现空间集聚发展的态势，并率先在中国一些发达省份涌现科技服务业集群，这些集群在促进服务业与制造业融合发展、推动区域经济增长中起到非常重要的作用[2]。科技服务业集聚区的快速发展推动了科技服务业集群理论的研究。目前，在集群层面，学者们对科技服务业集聚化发展影响因素、对产业升级的影响、与高技术产业协同集聚创新效应等方面进行了研究，但研究成果比较分散，在科技服务业集群创新网络方面有待进一步研究。

现有创新网络和创新绩效的研究大多集中于制造业及工业集群，对服务业集群创新网络及创新绩效的专门研究较少。Moulaert 和 Gallouj指出制造业集聚的理论与模型恐怕不适合服务业。[3]Hipp指出联系不同的理论视角能更加全面地认识服务业创新网络及其对创新绩效的影响问题[4]，Hugo等学者也认为服务业集聚应该在全球网络的背景下加以考虑[5]。科技服务业具有高交互性、高创新性、高集聚性等特点[6]，这决定了其创新网络具有组织边界高度渗透、非线性的多边合作、知识边界高度模糊、知识资产高度分散的特点，是高隐性知识转移、高行为主体导向的松散耦合系统，强调自组织主体之间基于资源依赖性和互惠性关系的动态合作[7]。

实践领域已经出现了科技服务业集群多层次创新网络嵌入的现象，如美国硅谷、台湾新竹、北京中关村、上海张江高科技园区、深圳南山区创业服务中心、苏州科技城、广州市天河区等。[8]伴随“地方空间”向“全球空间”的转变，不同空间层次的知识流动和创新绩效引起区域经济学者的关注，多空间层次创新网络的构建及其耦合关系问题成为热点议题。

鉴于产业集群理论和创新网络的最新研究进展，结合科技服务业集群的发展实践，科技服务业集群已成为值得深入研究的产业集群类型，创新网络以及多空间层次创新网络耦合将成为一个新的研究重点。为此，本文对不同空间层次（集群、区域、全球）的创新网络进行整合，提出科技服务业集群多层次创新网络研究的整合框架，从多层次互动的网络视角来审视科技服务业集群创新网络的构成要素及网络主体，并使用DEMATEL方法定量分析各元素之间的耦合关系，研究科技服务业集群多层次创新网络元素之间的影响度、被影响度和中心度等问题。

一、科技服务业集群多层次创新网络的构成及内涵

本文从产业（科技服务业集群）层面来讨论多层次创新网络，科技服务业集群地理界限为集群创新网络的范围，科技服务业集群所在的地方行政区域为区域创新网络的范围，科技服务业集群所在的地方行政区域之外为全球创新网络的范围。在实践中，基于认知邻近，科技服务业集群企业在集群内部获取当地化和相对不流动的缄默知识以及技术等科技服务业资源外溢，形成集群创新网络；基于地理邻近，科技服务业集群企业与集群所在的地方行政区域中的企业和组织，通过联系互动获取区域内异质性科技服务业资源，形成区域创新网络；基于组织邻近，科技服务业集群企业跨越地理区域通过互联网与集群所在的地方行政区域外企业和组织线上互动获取全球异质性科技服务业资源，形成全球创新网络。[9]因此，集群创新网络、区域创新网络和全球创新网络构成了科技服务业集群多层次创新网络。从网络层次、网络主体、网络功能、构成要素4个方面对科技服务业集群多层次创新网络进行分析，见表1。

表1 多层次创新网络网络层次、网络主体、网络功能与构成要素间的对应关系

（一）科技服务业集群多层次创新网络的构成要素

1．认知临近要素

集群创新网络由科技服务业集群内企业和组织构成，由于科技服务兼具技术和知识的双重密集性，科技服务业集群企业和组织间相互信任、理解和依赖，形成基于集群根植性的认知临近。Uzzi认为集群根植性具有3个特征，即信任、丰富的信息交换和共同解决问题的制度安排。[10]借鉴Uzzi的观点，本文认为认知临近要素包含科技服务业集群企业基于集群根植性而形成的集体协商制度、信任和文化认知3方面的内容。集体协商制度是科技服务业集群企业间共同解决问题的制度安排，可使科技服务业集群企业快速、协调地解决问题；信任是指科技服务业集群企业由于经常性的交往与互动，形成都能够接受和遵守的规范，以促进知识、技术等科技服务业资源的扩散和溢出，增强科技服务业集群企业创新能力，推动创新；文化认知是指科技服务业集群内形成相同或相近的文化传统、价值观念、圈内语言、交易规则，能够促进技术研发、技术评估、技术交易等根植性专业化和社会化服务的交换、传播，进而产生协同创新关系，有利于创意创造的产生，可提升科技服务业集群企业的创新绩效。

2．地理临近要素

由于地理临近，集群企业“共处”于区域内部特定空间，具有相同的区位优势和相似的社会资本，有利于企业获得信任，能够有效地促进知识尤其是隐性及敏感知识的交流，并形成创造氛围、创新创业的栖息地，可催生创意与创造。[11]由此，本文认为地理临近要素包含区位优势、社会资本两方面的内容。区位优势是指聚集在同一个区域的企业，具有距离最短、密集会面与接触的优势，有助于新思想的交流碰撞，促进创新绩效的提升[12]；社会资本是在特定区域内经过历史的演进逐渐产生共同文化理解，形成一种有利于信息汇聚、新思想和新创意萌发的创造氛围[13]。由于地理空间临近，科技服务业集群企业在区域创新网络中基于区位优势增加了面对面接触的频率和关系强度，社会资本又促进了合作关系和信任关系的建立，分散了知识创新的风险，可提升知识转移的效果，促进创新绩效的提高。

3．组织临近要素

借鉴Torre等的组织临近概念[14]，本文认为组织临近是指科技服务业集群内协同创新各方享有共同的信念和表述系统，遵循共同的行为准则和惯例，通过合同约束降低合作的不确定性，从而减少机会主义行为。由此定义可知，组织临近包括组织准则、规则正式化和合同的相似程度，通过组织临近可以促进科技服务业集群企业彼此间的沟通和理解、交流和学习，进而对创新绩效产生作用。科技服务具有效益外部性、服务和消费无形性，使得科技服务业集群企业更依赖于基于组织临近的资源共享和整合，有利于获得跨越地理界限的知识溢出。有研究发现，组织临近性对嵌入全球生产网络的珠三角电子产业集群获得跨越地理界限的知识溢出有重要作用。[15]组织准则有利于科技服务业集群企业跨越地理界限，连接全球科技服务业资源和顶尖技术，如全球科技服务业联盟成员具有共同的宗旨和使命，形成相似的组织准则，使联盟成员在科技服务领域互相协作、资源共享，形成巨大合力与影响力，进而推动科技创新及产业发展。此外，规则正式化和合同往往意味着流动的科技服务业资源是通过正式通道获得的，可直接使用，有利于为服务对象带来稳定的科技服务业资源或新产品创意[16]，降低组织距离带来的知识转移的不确定性[17]。

（二）科技服务业集群多层次创新网络的内涵

由于创新任务具有特定性和复杂性，受资源和能力的限制，单一企业和单层次创新网络很难有效完成创新任务，于是科技服务业集群企业根据不同成长阶段的差异性知识需求和拥有的资源及能力的制约，动态嵌入不同层次的创新网络，通过正式（规则正式化、合同、集体协商制度）或非正式（社会规范和信任关系）交互机制，从各层次创新网络中获得互补性资源（如专门化的知识、技术和经验），并在特定情境下开展资源共享、分工合作与协同创新等活动，实现创新产出。

在上述分析的基础上，本文把科技服务业集群多层次创新网络界定为：基于服务主导逻辑，以价值共创为导向，科技服务业集群企业基于对异质性资源（特别是知识）的内在需求，与集群创新网络、区域创新网络、全球创新网络中各类企业和组织建立多层次交互关系（信任互惠、技术合作、市场交易、互联网互动等），通过正式（规则正式化、合同、集体协商制度）或非正式（社会规范和信任关系）交互机制，所形成的旨在实现基于情境的动态资源共享、分工合作、协同创新的松散耦合的动态开放创新系统，见图1。

图1 科技服务业集群多层次创新网络

二、科技服务业集群多层次创新网络的网络主体

科技服务业集群多层次创新网络的网络主体为处于科技服务业价值链上下游的企业、顾客、以及支持创新实现的机构和组织。把科技服务业集群企业组成的网络称为服务网络，把顾客组成的网络称为顾客网络。借鉴国家科技服务业统计分类（2018）对科技服务业7大类的划分①国家统计局印发的《国家科技服务业统计分类（2018）》将科技服务业范围确定为科学研究与试验发展服务、专业化技术服务、科技推广及相关服务、科技信息服务、科技金融服务、科技普及和宣传教育服务、综合科技服务等7大类。，本文将科技服务分为3种：知识生产型科技服务（包括科学研究与试验发展服务）、科技推广及相关服务（包括科技推广及相关服务、综合科技服务）、科技支撑服务（包括科技金融服务、专业技术服务、科技信息服务、科技普及和宣传教育服务）。服务网络指多层次创新网络内提供智力服务的全部科技服务组织。顾客网络是指与科技服务业集群企业进行服务创新互动的所有组织与个人，包括研究机构/大学、供应商（制造业供应商、商务服务提供商、技术服务提供商）、客户（服务业客户、制造业客户、个人）、政府机构、竞争者等。

（一）知识生产主体

知识生产主体是指提供知识生产型科技服务的科学研究与试验发展服务机构，服务内容包括知识生产和技术合作，承担着知识生产、扩散、转移等职能。创新过程是一个互动学习的过程，知识生产主体的创新绩效受与其进行协同创新的各类组织的影响。知识生产主体具有地理根植性，其创新是否符合市场需求、能否受到当地政府的支持、科技支撑和科技推广是否顺畅，与当地市场环境、政府机构、法律等地理临近因素和社会价值观念等认知临近因素密切相关。

（二）科技推广主体

科技推广主体是指提供科技推广及相关服务的知识产权服务机构、综合科技服务机构；服务内容包括知识产权保护、科技推广与创业孵化、科技法律、综合科技服务。Radauer等指出知识产权服务在帮助客户保护、处理和实现知识产权价值的过程中，可以为技术创新和发展提供新思路和新技术。[18]作为企业开展技术创新的重要辅助力量，知识产权服务是企业提升技术创新能力和维持知识产权优势的重要支撑。[19]科技推广与创业孵化服务为企业技术创新成果的及时转化创造条件。科技法律及相关服务为技术创新活动的顺利开展提供法律保障。综合科技服务机构依托科学技术和专业知识向社会提供科技管理、信用担保、科技咨询与调查、职业中介等科技服务。科技推广主体为市场主体提供知识产权保护、法律保障、新技术和其他专业服务，政府主体对其进行科技政策的支持。

（三）科技支撑主体

科技支撑主体是指提供科技服务支撑的科技金融服务机构、专业化技术服务机构、科技信息服务机构和科技普及及宣传教育服务机构，服务内容包括金融支撑、专业化技术支撑、科技信息支撑、科普和科技出版支撑。科技金融服务机构为企业提供投融资和评估服务，为企业的创新活动提供资金保障。专业化服务机构提供专业化公共技术服务（如检验、检测、标准、认证和计量、工程技术、专业化设计等服务），是科技创新和产业发展的专业化技术支撑。科技信息服务机构不仅可以为企业提供竞争情报分析、科技查新和文献检索等科技信息服务，还可以为企业提供集成化的工程技术解决方案和科技咨询服务，是企业开展创新活动的科技信息支撑。科技普及及宣传教育服务机构为科技活动和科普宣传等提供服务（如图书管理、档案管理、收藏、研究、展示以及文献查询检索等服务），为企业的创新活动提供科普和科技出版支撑。科技支撑主体是知识生产主体、科技推广主体、市场主体开展科技创新的重要支撑，会对临近要素产生影响，并受政府主体的影响。

（四）市场主体

市场主体包括供应商、客户、竞争者、研究机构/大学，通过资源共享、分工合作、市场交易，实现价值共创、交互学习和协同创新。供应商是科技服务产业链的上游，为科技服务企业提供其所需的产品或服务，如科学研究设备、原材料等，其供应效率和成本会对科技服务企业的创新活动产生巨大影响。客户是科技服务产业链的下游，指购买产品或服务的组织或个人，客户需求指引着科技服务业的发展方向。科技服务企业需要及时关注竞争环境的变化，了解自己的竞争地位及彼此的优劣势，必要时与竞争者合作，协同创新，实现共赢。研究机构/大学是科技服务企业的主要合作对象，借助资源、技术的协同、互补作用实现价值共创、交互学习和协同创新。市场主体受认知临近要素、地理临近要素、组织临近要素的影响；同时知识生产主体、科技推广主体的发展又依赖于市场力量，市场主体是知识生产和科技推广的导向，引导知识生产和科技推广的发展方向；政府主体和科技支撑主体通过政策调节市场行为对市场主体产生影响。

（五）政府主体

政府主体是指为科技服务企业提供基础设施和政策供给的政府机构。在美国、日本等发达国家，政府是科技服务业发展的核心元素之一，政府对科技服务业的发展和完善非常重视。[20]政府机构主要通过政策制定、基础设施的建设、财政划拨等行政措施为网络主体的有效运行提供保障，对知识生产主体、科技推广主体、科技支撑主体和市场主体产生影响，促进创新生态系统的可持续发展。林宏杰的实证研究发现，政府应在政策的扶持者与创新的倡导者之间选择合理的定位。[21]周文泳等认为，由于政府在科技服务业发展中扮演着资源支配和机构协调者的角色，充分发挥政府补贴对科技服务业的积极作用显得至关重要。[22]

三、科技服务业集群多层次创新网络间的耦合关系的定量分析

耦合关系是电学里经常使用的概念，表示事物或实体之间相互作用、相互影响的关系。从系统论看，耦合是两个或两个以上体系协同完成任何单一体系无法完成的任务，产生1+1＞2的效应。科技服务业集群多层次创新网络间的耦合关系是指多层次创新网络构成要素与网络主体之间的紧密配合、相互影响、有机耦合，使得多层次创新网络实现基于认知临近、地理临近和组织临近的高交互性、高创新性、高集聚性，从而提升科技服务业集群企业的创新绩效。DEMATEL方法是一种运用图论，通过构建直接影响矩阵来认识复杂系统因素之间的因果关系并筛选出关键影响因素的方法。[23]该方法已被众多领域的专家和学者采用，用于影响因素分析和关键因素识别。[24]也有学者对DEMATEL方法本身进行研究，克服该方法难以处理不完备专家判断信息、群体决策评价标度不一致等问题。[23][25]鉴于已有研究，本文结合科技服务业集群多层次创新网络的内涵、构成要素和网络主体间的关系，使用DEMATEL方法对科技服务业集群多层次创新网络之间的耦合关系进行定量分析，以此找到科技服务业集群多层次创新网络的关键影响元素，为科技服务业集群多层次创新网络的构建及运行提供依据。

（一）构建多层次创新网络构成要素与网络主体之间的有向图

把科技服务业集群多层次创新网络中的认知临近要素、地理临近要素、组织临近要素3个构成要素和知识生产主体、科技推广主体、科技支撑主体、市场主体、政府主体5个网络主体共8个元素分别记为E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7、E8。根据前文分析的科技服务业集群多层次创新网络构成要素与网络主体之间的理论联系，构造科技服务业多层次创新网络构成要素与网络主体之间关系的有向图，如果Ei对Ej有直接影响，则由Ei画一个指向Ej的箭头。

（二）确定多层次创新网络的直接影响矩阵

各构成要素与网络主体之间的影响关系用8阶矩阵Ad=（Ai j）8×8表示，当Ei对Ej有直接影响且影响程度为φ时，Aij=φ，当Ei对Ej没有影响时，φ=0。为了保证实证分析的代表性、科学性和严谨性，借鉴杨建武运用DEMATEL方法对影响因素进行识别时的做法[26]，邀请科技服务业领域的20位专家学者组成专家组，其中5人为科技厅等相关政府部门人员、7人为相关学科教授，8人为创新网络或科技服务业相关博士研究生，采用德尔菲法对多层次创新网络构成要素与网络主体间的耦合关系强度（0为无耦合关系，1为耦合关系弱、2为耦合关系较弱、3为耦合关系中等、4为耦合关系强、5为耦合关系非常强）进行打分，见表2。专家组成员具有代表性，且通过多轮打分，最终获得一致的评价矩阵，符合本文的实证分析要求。

（三）多层次创新网络的综合影响矩阵

科技服务业集群多层次创新网络的综合影响矩阵可以帮助分析构成要素与网络主体之间的间接影响关系。先对表2科技服务业集群多层次创新网络构成要素与网络主体的直接影响矩阵Ad各行的元素求和，再从每行之和中选取最大值，然后将直接影响矩阵Ad各元素除以最大值，得到正规化影响矩阵A，最后根据公式B=A（I-A）-1，计算出综合影响矩阵B，见表3。

表2 多层次创新网络构成要素与网络主体间的直接影响矩阵

表3 多层次创新网络构成要素与网络主体间的综合影响矩阵

（四）多层次创新网络的影响因素分析

根据综合影响矩阵B可以计算出每个元素的影响度、被影响度、中心度和原因度，并进行排名，见表4。

表4 影响度、被影响度、中心度和原因度排名

（五）结果分析

1．影响度分析。影响度R表示对其他因素施加的影响。根据R排名可知，8个因素对科技服务业多层次创新网络的影响度存在差异，市场主体（E7）、认知临近要素（E1）、地理临近要素（E2）的影响度均在1．8以上，其中多层次创新网络主体元素中的市场主体（E7）的影响度最大。这说明市场主体在多层次创新网络中对创新绩效发挥最大的作用，在多层次创新网络中占据最重要的地位，多层次创新网络中科技服务业企业与供应商、客户、竞争者、研究机构/大学等市场主体能否形成资源共享、分工合作、市场交易、价值共创、交互学习和协同创新对于其他元素的构建具有决定性作用，同时也最大程度的影响着科技服务业多层次创新网络的创新绩效。

2．被影响度分析。被影响度C表示其他元素对该元素施加的影响。根据C排名可知，其他因素对知识生产主体（E4）施加的影响最大，其次是科技推广主体（E5），再次是认知临近要素（E1）。多层次创新网络元素中的知识生产主体（E4）和科技推广主体（E5）的被影响度最大，这说明知识生产主体和科技推广主体这两个元素受其他因素的影响最大，在构建多层次创新网络的实践中，可通过其他元素对知识生产主体和科技推广主体施加影响而间接的影响这两个因素，以促进多层创新网络中科技服务集群企业的研究开发和技术合作。

3．中心度分析。中心度表示该元素与其他元素的关系，中心度的值越大，关系越密切。根据表4的中心度排名可知，知识生产主体（E4）和科技推广主体（E5）的中心度最大，与其他元素之间的关系最密切。通过对中心度进行标准化，8个元素的权重得分依次为：E1=0．135，E2=0．113，E3=0．098，E4=0．192，E5=0．187，E6=0．061，E7=0．145，E8=0．069，这表明多层次创新网络中最重要的元素是知识生产主体（E4=0．192）和科技推广主体（E5=0．187），多层次创新网络要解决的中心问题是知识生产和科技推广。知识生产主体和科技推广主体是构建多层次创新网络时需要重点关注的两个网络主体。结合原因度和中心度进行分析，发现认知临近要素（E1）和市场主体（E7）既具有较高的中心度又具有较高的原因度，表明认知临近要素和市场主体在构建科技服务业多层次创新网络中对其他因素有较高的影响性，也为较关键性的元素。在实践中，在重点关注知识生产主体和科技推广主体这两个关键网络主体的同时，对认知临近要素、市场主体这两个次关键性元素也要给予足够的重视。

4．原因度分析。原因度值越大表示对其他元素施加很大影响，自身很少受其他元素影响。根据表4中的原因度得分是否为正，可将多层次创新网络影响元素分为6个原因元素和2个结果元素。原因元素排名依次为E8（1．59）、E7（1．2）、E2（1．04）、E1（0．76）、E3（0．69）、E6（0．14），说明政府主体（E8）、市场主体（E7）、地理临近要素（E2）、认知临近要素（E1）、组织临近要素（E3）、科技支撑主体（E6）6个元素为影响科技服务业多层次创新网络的原因元素，其中政府主体、市场主体和地理临近要素是最关键的原因元素；而知识生产主体（E4）和科技推广主体（E5）元素的原因度分别为-2．77和-2．65，均小于0，说明知识生产主体和科技推广主体为结果元素，受其他因素影响。

5．四象限图分析。根据表4，以中心度和原因度为横坐标和纵坐标，以中心度的平均值和0为横纵坐标的交点，利用象限法对科技服务业多层次创新网络的影响元素进行划分，以区分驱动元素、关键元素和支援元素，见图2。

由图2可见，认知临近要素（E1）和市场主体（E7）位于第一象限，中心度高于平均值，且原因度大于0，是科技服务业多层次创新网络中的驱动元素。地理临近要素（E2）、组织临近要素（E3）、科技支撑主体（E6）、政府主体（E8）位于第二象限，中心度低于平均值，原因度大于0，是科技服务业多层次创新网络创新绩效的支援元素，发挥辅助影响作用。知识生产主体（E4）和科技推广主体（E5）位于第四象限，中心度高于平均值，原因度小于0，是科技服务业多层次创新网络中最易受其他因素影响的核心因素，为关键元素。由于中心度越高，元素的重要性越高，因此关键元素（知识生产主体和科技推广主体）和驱动元素（认知临近要素和市场主体）的重要性高于支援元素（地理临近要素、组织临近要素、科技支撑主体和政府主体）。

图2 多层次创新网络影响因素的象限图

四、结论与建议

多层次创新网络不仅是科技服务企业提升创新绩效的重要保障和外部条件，同时多层次创新网络元素之间也存在相互影响关系。本文对科技服务业集群多层次创新网络的构成要素、网络主体以及耦合关系进行理论分析。在理论分析的基础上，运用DEMATEL方法，定量分析3个构成要素与5个网络主体之间的耦合关系，通过对专家组评价矩阵的计算，识别出8个元素的影响度、被影响度、中心度和原因度，并以中心度和原因度为横纵坐标画出四象限图，将8个元素分为关键元素、驱动元素和支援元素3类。实证分析结论表明：知识生产主体和科技推广主体的中心度最高，是多层次创新网络需要关注的关键元素和结果元素；市场主体、认知临近要素在科技服务业集群多层次创新网络的构建中发挥最大的影响作用，是驱动元素；地理临近要素、组织临近要素、科技支撑主体、市场主体和政府主体是原因元素和支援元素，对其他元素产生影响和支撑作用。

根据以上结论，本文对科技服务业集群多层次创新网络的构建和运行提出以下建议：

首先，构建科技服务业集群多层次创新网络的过程中，可从政府主体、市场主体、地理临近要素、认知临近要素、组织临近要素、科技支撑主体6个原因元素入手，其中政府主体、市场主体和地理临近要素为3个关键的原因元素。因此要特别注重发挥上述3个关键因素的影响作用。如政府主体可通过政策制定、基础设施的建设、财政划拨等行政措施为科技服务业多层次创新网络的有效运行提供保障。供应商、客户、竞争者、研究机构/大学等市场主体可通过资源共享、分工合作和市场交易，为科技服务业集群企业的价值共创、交互学习和协同创新提供市场保障。地理临近要素中的区位优势和社会资本增加了科技服务业企业面对面接触的频率，促进了合作关系和信任关系的建立，可促进多层次创新网络创新绩效的提高。

其次，在科技服务业集群多层次创新网络的运行过程中，需要发挥市场主体和认知临近要素的驱动作用，通过认知临近要素促进市场主体与科技服务业集群企业之间基于集体协商制度、信任关系、文化认知的资源共享和价值共创。同时，也需要重视地理临近要素、组织临近要素、科技支撑主体和政府主体对科技服务业集群多层次创新网络的支撑作用。地理临近要素有利于科技服务业集群多层次创新网络中的网络主体获取区域内异质性技术和知识等科技服务业资源，通过面对面的接触，催生创意与创造。组织临近要素通过建立相似的组织准则、规则正式化和合同，有助于科技服务业集群企业跨域地理界限、缩短组织距离，获取全球异质性技术和知识等科技服务业资源，促进网络主体彼此间的资源共享和协同创新，进而对创新绩效产生作用。科技支撑主体为科技服务企业的创新活动提供资金支撑、专业技术服务和技术咨询等科技支撑服务；政府主体需要为多层次创新网络的运行提供有力的政策供给和完善的基础设施，支撑科技服务企业多层次创新网络的有序运行，提升创新绩效。