區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響研究
——以長三角為例

關(guān) 鵬，王曰芬，黃 欽，葉龍生，傅 柱

(1.巢湖學(xué)院經(jīng)濟(jì)與法學(xué)學(xué)院,合肥 238000；2.南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,南京 210094；3.江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,鎮(zhèn)江 212003)

1 引言

隨著創(chuàng)新的復(fù)雜性和不確定性越來越高，單個企業(yè)很難具備創(chuàng)新所需要的全部資源和能力，企業(yè)尋求與學(xué)研機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)合作已成為常態(tài)[1]?，F(xiàn)有研究普遍認(rèn)為協(xié)同創(chuàng)新推動了基礎(chǔ)性科學(xué)知識和應(yīng)用性技術(shù)知識向企業(yè)的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，有利于提升企業(yè)自身的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效[1,2]。在中國加快推進(jìn)城市群和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展的背景下，區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新在體制機(jī)制、政策體系、科技中介服務(wù)、創(chuàng)新資金、產(chǎn)業(yè)鏈融合等方面不斷取得新突破，區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)研究獲得產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界普遍關(guān)注。學(xué)者們基于論文合著關(guān)聯(lián)、專利聯(lián)合申請關(guān)聯(lián)或者科技進(jìn)步獎合作關(guān)聯(lián)等視角構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，并著重分析合作特征、合作模式、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等動態(tài)演化特征，為區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新提供決策支持[3-5]。但是，面向特定技術(shù)領(lǐng)域和特定城市群的區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效影響的實證研究較少，合作網(wǎng)絡(luò)對個體的影響機(jī)制研究還不夠深入。

創(chuàng)新能力無疑是衡量一個區(qū)域發(fā)展?jié)摿颓熬暗闹匾獦?biāo)尺，而專利是衡量技術(shù)創(chuàng)新績效的重要指標(biāo)[6]。長三角地區(qū)是全國創(chuàng)新活動最活躍、知識產(chǎn)權(quán)最密集的區(qū)域之一。2018 年，長三角地區(qū)專利申請量占全國的32.4%。把長三角地區(qū)打造成為世界級的科技創(chuàng)新城市群，是中國區(qū)域發(fā)展的重要戰(zhàn)略支點，是中國實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵一環(huán)[7]。自2019 年發(fā)布《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》 以來，圍繞長三角地區(qū)“共享創(chuàng)新資源，協(xié)同創(chuàng)新驅(qū)動，推動長三角更高質(zhì)量一體化發(fā)展”成為研究關(guān)注的焦點。在此背景下，本文以專利合作為研究視角，綜合應(yīng)用社會網(wǎng)絡(luò)分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)等方法，定量分析長三角地區(qū)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制，為長三角地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)更高質(zhì)量協(xié)同創(chuàng)新提供決策依據(jù)。

2 相關(guān)研究現(xiàn)狀

OZMAN 認(rèn)為，創(chuàng)新最有效的方式是通過網(wǎng)絡(luò)在集體創(chuàng)新過程中發(fā)揮重要作用[8]。已有研究表明，創(chuàng)新主體之間的合作研發(fā)活動和創(chuàng)新績效受其所屬合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的顯著影響。理解創(chuàng)新主體之間微觀互動所形成的宏觀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對于揭示合作網(wǎng)絡(luò)的作用機(jī)理具有重要的價值[9]。

從區(qū)域間的合作網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響研究來看，CANTNER 等對德國耶拿地區(qū)的專利合作研究表明，前一時期的聯(lián)合申請專利對未來合作關(guān)系并沒有顯著的正面影響，而技術(shù)重疊和發(fā)明家的流動性對后期合作具有正面影響[10]。LI 等研究中國城市技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的時空演變特征，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的中心節(jié)點和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均表現(xiàn)出層次擴(kuò)散和傳染擴(kuò)散的特征[11]。謝其軍研究發(fā)現(xiàn)滯后區(qū)域創(chuàng)新績效具有空間溢出效應(yīng)，鄰近省份的創(chuàng)新績效提升有助于本省創(chuàng)新績效的提升[12]。

從組織間（企業(yè)、高校和科研院所等創(chuàng)新主體）合作網(wǎng)絡(luò)對組織創(chuàng)新績效的影響研究來看。在專利合作網(wǎng)絡(luò)中同時表現(xiàn)出高集群性和高覆蓋范圍的企業(yè)，將具有更大的專利創(chuàng)新產(chǎn)出[13]，而占據(jù)網(wǎng)絡(luò)中心位置或結(jié)構(gòu)洞的企業(yè)能更好地激發(fā)創(chuàng)造力[14]，獲得更高的引用頻次[15]，同時帶來更多的潛在經(jīng)濟(jì)效益[16,17]。以上研究表明處于合作網(wǎng)絡(luò)核心位置的企業(yè)，利用其在網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)力和地位可以獲得更多的信息和資源，進(jìn)而提高其創(chuàng)新績效。

國內(nèi)學(xué)者針對長三角地區(qū)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)展開專題研究。從長三角城市群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的空間結(jié)構(gòu)演化分析來看，長三角地區(qū)協(xié)同創(chuàng)新水平不斷提升但仍處于弱聯(lián)結(jié)狀態(tài)，創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)由單級結(jié)構(gòu)向“多中心、多層次、趨平衡”小世界結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變[18,19]，而網(wǎng)絡(luò)中心性與城市創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著正向影響[20]。解學(xué)梅等認(rèn)為知識吸收能力在協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)特征與企業(yè)創(chuàng)新績效之間存在著部分中介效應(yīng)[21]。胡艷等認(rèn)為長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新有著顯著的空間溢出效應(yīng)，通過直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，反過來促進(jìn)區(qū)域一體化進(jìn)程[22]。

綜上所述，區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有研究成果顯著，重點研究了企業(yè)在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置對創(chuàng)新績效的影響，如中心性、聚類性等，但在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性（如小世界特性、結(jié)構(gòu)洞、無標(biāo)度性等）對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響方面研究還不夠深入，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制尚不明確。并且，當(dāng)前的大多數(shù)研究將創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性作為自變量來研究，但網(wǎng)絡(luò)特性是整體網(wǎng)絡(luò)層面的變量，而企業(yè)個體網(wǎng)絡(luò)屬性和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效均為個體層面的變量，二者存在結(jié)構(gòu)性差異。因此，本文將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性作為調(diào)節(jié)變量，重點分析其通過調(diào)節(jié)企業(yè)在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置和作用對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響。

3 研究設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)來源和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

本文的研究對象為長三角地區(qū)在集成電路技術(shù)領(lǐng)域具有專利合作關(guān)系的企業(yè)。集成電路（Integrated Circuit，IC），又稱微電路、微芯片、芯片，是一種常見的微型半導(dǎo)體電子器件。集成電路技術(shù)可分為四大類：設(shè)計類、制造類、封裝類和測試類[23]。本文使用中國專利全文數(shù)據(jù)庫（知網(wǎng)版）下載長三角區(qū)域上海市、江蘇省、浙江省、安徽省集成電路技術(shù)領(lǐng)域公開發(fā)明專利文獻(xiàn)，檢索式為：“主題=集成電路+微電路+微芯片+芯片AND 關(guān)鍵詞=設(shè)計+制造+封裝+測試AND 申請人地址=上海+江蘇+浙江+安徽”，檢索時間范圍為2000 年1 月1 日至2020 年12 月31日，共獲得專利文獻(xiàn)7 793 條。利用Bibexcel 軟件抽取專利聯(lián)合申請人關(guān)系，去除個人和非長三角地區(qū)機(jī)構(gòu)，獲得參與專利合作的機(jī)構(gòu)樣本167 個，包括137 家企業(yè)、11 所高校和19 所科研院所。

已有研究表明，企業(yè)間合作關(guān)系一般可維持3～5年[24]，本文以5 年為移動窗口，將2003—2017 年間的企業(yè)專利合作關(guān)系劃分為11 個階段（2003—2007 年，2004—2008 年，…，2013—2017 年）。在每一個階段內(nèi)，利用企業(yè)間的聯(lián)合申請人關(guān)系構(gòu)建專利合作網(wǎng)絡(luò)，最終獲得2003—2017 年間643 個非平衡面板樣本數(shù)據(jù)。

3.2 研究假設(shè)與理論模型

本文的理論分析建立在社會網(wǎng)絡(luò)和社會資本理論基礎(chǔ)上。社會網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為在一個社會網(wǎng)絡(luò)中，一個行動者與其他行動者的直接連接越多，則該行動者在網(wǎng)絡(luò)中擁有的“權(quán)力”越大，處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置；社會資本理論強(qiáng)調(diào)在社會網(wǎng)絡(luò)和其他社會結(jié)構(gòu)中的結(jié)構(gòu)洞為人們提供了投資人力資源的機(jī)會[25]，即通過與自己沒有連接的人建立連接，作為建立這種連接的回報，他們期望從投資中獲得利潤。對于人們之間的信息流的控制是社會網(wǎng)絡(luò)運作的重要因素[26]，已有實證研究發(fā)現(xiàn)，處于創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)核心位置的企業(yè)（網(wǎng)絡(luò)中心性、結(jié)構(gòu)洞）[14]，可有效利用社會網(wǎng)絡(luò)資源提高其創(chuàng)新績效[13]和經(jīng)濟(jì)效益[16,17]。因此，本文利用企業(yè)在區(qū)域合作網(wǎng)絡(luò)中的程度中心性和中介中心性度量企業(yè)的“網(wǎng)絡(luò)權(quán)力”和“網(wǎng)絡(luò)信息控制能力”，將其作為自變量。

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制非常復(fù)雜，如網(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散的速率和范圍隨著網(wǎng)絡(luò)密度的增加而增加[27]，高密度網(wǎng)絡(luò)有利于增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新績效[13]；較短的產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度有利于企業(yè)創(chuàng)新的提高，而網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)與企業(yè)創(chuàng)新呈倒U 型關(guān)系[13]；產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的行動者屬性與產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新關(guān)系、集群企業(yè)創(chuàng)新績效正相關(guān)，網(wǎng)絡(luò)的小世界特性與產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新關(guān)系、集群企業(yè)創(chuàng)新績效負(fù)相關(guān)[28]等。由此可見合作網(wǎng)絡(luò)特征對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制仍然不明確，理清合作網(wǎng)絡(luò)特性對技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制非常重要。

網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑長度作為重要的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性，在現(xiàn)有研究中通常作為自變量引入統(tǒng)計模型中，本文認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性屬于整體網(wǎng)絡(luò)變量，并不直接影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效，而是通過調(diào)節(jié)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的位置影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效，因此本文提出以下理論假設(shè)。

假設(shè)1：企業(yè)在區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的程度中心性指標(biāo)越高，越有利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效；

假設(shè)2：企業(yè)在區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的中介中心性指標(biāo)越高，越有利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效；

假設(shè)3：區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)對程度中心性指標(biāo)與技術(shù)創(chuàng)新績效具有正向調(diào)節(jié)作用；

假設(shè)4：區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)對中介中心性指標(biāo)與技術(shù)創(chuàng)新績效具有正向調(diào)節(jié)作用；

假設(shè)5：區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑長度對程度中心性指標(biāo)與技術(shù)創(chuàng)新績效具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用；

假設(shè)6：區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑長度對中介中心性指標(biāo)與技術(shù)創(chuàng)新績效具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

綜合以上理論分析，本文提出區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效影響的理論模型如圖1 所示。

圖1 理論模型Fig.1 Theoretical model

3.3 變量測量

統(tǒng)計模型的因變量為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效，自變量為企業(yè)在合作網(wǎng)絡(luò)中的程度中心性和中介中心性，調(diào)節(jié)變量為合作網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)和平均最短路徑長度，控制變量為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新積累、企業(yè)年齡、企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量、企業(yè)所在省份R&D 經(jīng)費投入強(qiáng)度。具體變量名稱和符號表示如表1 所示，部分變量的計算方法和內(nèi)涵解釋如下。

表1 變量名稱及符號表示Table 1 Variable name and symbolic representation

（1）企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。不同于以往研究，本文在測量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效時，兼顧專利數(shù)量和專利質(zhì)量。專利權(quán)要求數(shù)是顯著的和一貫的高價值的專利指示[29]，專利權(quán)利要求是用技術(shù)術(shù)語描述發(fā)明的一系列有編號的表達(dá)方式，定義了專利授予的保護(hù)范圍[30]。相關(guān)研究證實專利權(quán)要求數(shù)與專利價值之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系[31]?？紤]到專利合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的滯后效應(yīng)，本文分別取滯后1 年、2 年和3 年的專利數(shù)量和專利質(zhì)量，分別記為Quantityi,t+1、Quantityi,t+2、Quantityi,t+3、Qualityi,t+1、Qualityi,t+2、Qualityi,t+3。例如當(dāng)企業(yè)i 參與到2013—2017 年階段的專利合作時，企業(yè)i 即為該階段的樣本，i 在2018 年、2019 年和2020 年申請并被授權(quán)的專利數(shù)和專利質(zhì)量作為i 的技術(shù)創(chuàng)新績效測量指標(biāo)。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效為專利數(shù)量和專利質(zhì)量的綜合指標(biāo)，計算公式如下：

normalizaton()為標(biāo)準(zhǔn)化函數(shù)，本文使用最大最小化標(biāo)準(zhǔn)化方法，將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效歸一化在[0,1]區(qū)間內(nèi)。

（2）網(wǎng)絡(luò)密度。當(dāng)整體網(wǎng)絡(luò)密度捕獲整個網(wǎng)絡(luò)的全局密度（或稀疏性）時，聚集系數(shù)捕獲整個網(wǎng)絡(luò)具有密集連接的局部區(qū)域特征的程度。一個網(wǎng)絡(luò)可能在全局上非常稀疏，但仍然具有很高的聚集系數(shù)，因為整體網(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散的速度和程度會隨密度增加而增加[27]，從而有利于企業(yè)新知識和新技術(shù)的吸收和利用，有利于技術(shù)創(chuàng)新。因此，本文將整體網(wǎng)絡(luò)密度作為控制變量。

（3）企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新積累。為了控制企業(yè)專利行為中未觀察到的異質(zhì)性（例如由于研發(fā)支出、專利傾向或能力等方面的差異），本文遵循BLUNDELL 等的方法，將變量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新積累定義為公司在進(jìn)入樣本之前的3 年內(nèi)所獲得的所有專利的總和[32]。例如當(dāng)企業(yè)i 參與到2003—2007 年階段的專利合作時，i 即為該階段的樣本，i 在2000—2002 年這3 年申請并被授權(quán)的專利總數(shù)即為i 進(jìn)入樣本前3 年專利總數(shù)，該指標(biāo)有效度量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的前期積累。

（4）企業(yè)所在省份R&D 經(jīng)費投入強(qiáng)度。R&D 經(jīng)費投入強(qiáng)度，即R&D 經(jīng)費支出與GRP（地區(qū)生產(chǎn)總值）之比，是測量一個國家或地區(qū)科技發(fā)展水平的重要指標(biāo)，強(qiáng)度的大小反映科技實力和核心競爭力水平的高低。本文長三角地區(qū)R&D 經(jīng)費投入強(qiáng)度數(shù)據(jù)來源于三省一市統(tǒng)計局網(wǎng)站（上海市統(tǒng)計局網(wǎng)站：http://tjj.sh.gov.cn/；江蘇省統(tǒng)計局網(wǎng)站：http://tj.jiangsu.gov.cn/；浙江省統(tǒng)計局網(wǎng)絡(luò)：http://tjj.zj.gov.cn/；安徽省統(tǒng)計局網(wǎng)站：http://tjj.ah.gov.cn/）。

（5）企業(yè)年齡。企業(yè)年齡指企業(yè)進(jìn)入樣本時所處年份與企業(yè)成立年份的差值，如當(dāng)企業(yè)i 參與到2003—2007 年階段的專利合作時，i 即為該階段的樣本，2007 年與企業(yè)i成立年份之差即為企業(yè)年齡。企業(yè)年齡數(shù)據(jù)來源于愛企查網(wǎng)站（https://aiqicha.baidu.com/）。

（6）合作伙伴類型。企業(yè)在專利合作中的伙伴主要有企業(yè)、高校和科研院所，為了分析合作伙伴類型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響，本文引入兩個啞變量C1和C2 表示合作伙伴分別為高校和科研院所，以企業(yè)作為參照組。啞變量設(shè)置如表2 所示。

表2 啞變量設(shè)置Table 2 Dummy variable

4 實證結(jié)果及分析

本文采用逐步多元線性回歸方法對理論模型進(jìn)行統(tǒng)計分析，網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的計算采用基于Python 的NetworkX工具包實現(xiàn)，統(tǒng)計模型的參數(shù)估計由R 軟件實現(xiàn)。

4.1 網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)

表3 為長三角地區(qū)集成電路技術(shù)領(lǐng)域各階段專利合作網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。從表3 可以看出，長三角地區(qū)的專利合作逐漸增多，但是邊的數(shù)量始終小于節(jié)點數(shù)量，表明區(qū)域內(nèi)合作緊密度不夠，從網(wǎng)絡(luò)密度也可以看出，是一個較為稀疏的合作網(wǎng)絡(luò)，但是從聚集系數(shù)來看，局部合作較為緊密。網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑長度較短，反映出節(jié)點之間的連通性較高，有利于合作者之間的信息交流。綜合來看，長三角地區(qū)集成電路技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠献骶W(wǎng)絡(luò)具有高聚類系數(shù)和短路徑長度的特點，符合小世界網(wǎng)絡(luò)特性，下面通過統(tǒng)計模型分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響。

表3 長三角地區(qū)集成電路專利合作網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)Table 3 Index of integrated circuit patent cooperation network in Yangtze River Delta

4.2 樣本描述性統(tǒng)計分析與相關(guān)性分析

首先使用R 軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計與變量相關(guān)性分析，同時做了變量共線性分析（表4、表5）。由表4 可以看出，程度中心性DC 與接近中心性CC 數(shù)值相差不大，且二者皮爾遜相關(guān)系數(shù)達(dá)0.941，為了防止出現(xiàn)嚴(yán)重的共線性，本文在自變量中保留了DC，剔除了CC。從表5 可以看出除了聚集系數(shù)C、平均最短路徑長度PL、網(wǎng)絡(luò)密度Density 與因變量y 之間相關(guān)系數(shù)不顯著外，其他變量與因變量線性相關(guān)系數(shù)皆為顯著。這說明，在本案例中，合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性并不直接影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。因此，本文考慮多元線性回歸模型，同時，考察變量C 與PL 的調(diào)節(jié)作用。經(jīng)驗表明，當(dāng)VIF≥10 時，就說明自變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性[33]。從表5 可以看出，所有變量之間VIF 均小于5，故整體來看，統(tǒng)計模型共線性問題較小。

表4 變量描述性統(tǒng)計分析（N=463）Table 4 Descriptive statistical analysis of variables（N=463）

表5 變量相關(guān)性分析（皮爾遜相關(guān)系數(shù)，N=463）Table 5 Variable correlation analysis（Pearson's correlation coefficient，N=463）

4.3 回歸分析結(jié)果

統(tǒng)計數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果如表6 所示。模型1 為基礎(chǔ)模型，只包含控制變量。從模型1 的回歸結(jié)果可以看出，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新積累、研發(fā)人員數(shù)量、企業(yè)所在省份R&D 投入強(qiáng)度對企業(yè)創(chuàng)新績效均具有顯著的正向影響，這與已有的研究成果一致。企業(yè)年齡對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響不顯著。從啞變量C1 和C2 可以看出，在其他變量不變的情況下，企業(yè)與高校合作對技術(shù)創(chuàng)新績效的正向影響高于合作伙伴為企業(yè)和科研院所，合作伙伴為企業(yè)和科研院所差距不顯著。

模型2 和模型3 分別為加入程度中心性和中介中心性這2 個自變量后，回歸模型的結(jié)果。可以看出，程度中心性對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響，假設(shè)1 得到驗證；中介中心性對企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向影響，在0.1 顯著性水平下假設(shè)2 得到驗證。模型4和模型5 是在模型2 和模型3 的基礎(chǔ)上加入了網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)的調(diào)節(jié)作用，從回歸結(jié)果來看，DC、BC 與聚集系數(shù)C 的交互項系數(shù)不顯著，因此假設(shè)3 和假設(shè)4 沒有通過驗證。

模型6 和模型7 是在模型2 和模型3 的基礎(chǔ)上加入了網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑長度PL 的調(diào)節(jié)作用，從回歸結(jié)果來看：PL 對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效是負(fù)影響，但并不顯著；DC 與PL 的交互項系數(shù)不顯著，因此PL 對DC 與技術(shù)創(chuàng)新績效的調(diào)節(jié)作用不顯著，假設(shè)5 沒有通過驗證；BC 與PL 的交互項系數(shù)為-43.98 并在顯著性水平0.01 下顯著，因此PL 減弱了BC 對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響，說明當(dāng)PL 越小時，BC 對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效越不利，當(dāng)PL 越大時BC 對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新越有利。合作網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑長度的這種調(diào)節(jié)作用的合理性解釋為：在小世界結(jié)構(gòu)下，高聚集性的關(guān)系導(dǎo)致更加緊密的合作，而長的路徑長度可以帶來新鮮的、非冗余的信息[34]。與模型3 相比，BC 對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響系數(shù)為75.03 并在0.01 水平下顯著，說明PL 的調(diào)節(jié)作用非常明顯，因此假設(shè)6 得到驗證。

最后，利用赤池信息準(zhǔn)則（Akaike Information Criterion，AIC）進(jìn)行逐步回歸選擇最佳模型。從表6可見，模型8 的AIC 是所有模型中最小的，是最優(yōu)模型。綜上可見，自變量程度中心性DC、中介中心性BC 對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響，小世界特性中聚集系數(shù)C 不存在調(diào)節(jié)作用，而平均最短路徑長度PL 對中介中心性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系調(diào)節(jié)作用明顯。

表6 回歸模型結(jié)果（N=463）（因變量：y1）Table 6 Regression model results（N=463）（Dependent variable：y1）

4.4 模型的魯棒性分析

為了驗證統(tǒng)計模型的魯棒性，本文對滯后2 年和3年的因變量進(jìn)行統(tǒng)計分析，結(jié)果如表7（40 頁）和表8（41 頁）所示。從回歸結(jié)果來看，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新積累、研發(fā)人員數(shù)量、企業(yè)所在省份R&D 投入強(qiáng)度和企業(yè)年齡對時間滯后2 年和3 年的企業(yè)創(chuàng)新績效均具有顯著的正向影響。與滯后1 年的模型相比，企業(yè)年齡的影響作用進(jìn)一步增強(qiáng)，而技術(shù)創(chuàng)新積累的影響作用減弱；程度中心性對時間滯后2 年和3 年的企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響，而中介中心性對時間滯后2 年和3年的企業(yè)創(chuàng)新績效的影響作用減弱。從模型7、8 的分析結(jié)果來看，網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑長度對中介中心性與企業(yè)創(chuàng)新績效的負(fù)向調(diào)節(jié)作用顯著性水平由0.01 下降至0.05，但仍然通過了顯著性檢驗。由此可見，本文所構(gòu)建的理論模型具有較強(qiáng)的魯棒性，對于時間滯后因素沒有太大的影響。

表7 回歸模型結(jié)果（N=463）（因變量：y2）Table 7 Regression model results（N=463）（Dependent variable：y2）

表8 回歸模型結(jié)果（N=463）（因變量：y3）Table 8 Regression model results（N=463）（Dependent variable：y3）

5 研究結(jié)論與討論

5.1 研究結(jié)論

區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)作為重要的協(xié)同創(chuàng)新模式，受到產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注，但是區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制仍不明確。本文以長三角區(qū)域為例，以集成電路技術(shù)領(lǐng)域參與專利合作的企業(yè)、高校和科研院所作為研究對象，實證分析了區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制，研究結(jié)論如下。

（1）在企業(yè)層面，企業(yè)在合作網(wǎng)絡(luò)的程度中心性和中介中心對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響，表明企業(yè)在合作網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)中心位置和發(fā)揮中介作用有利于提高技術(shù)創(chuàng)新績效。

（2）在網(wǎng)絡(luò)層面，網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出高聚集系數(shù)和短路徑長度的小世界特性，但聚集系數(shù)和路徑長度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的直接影響并不顯著；值得注意的是，平均最短路徑長度對中介中心性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系調(diào)節(jié)作用顯著，當(dāng)平均最短路徑長度越長時，中介中心性對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的正向影響越明顯。這說明，在小世界結(jié)構(gòu)下，長路徑長度增強(qiáng)了企業(yè)網(wǎng)絡(luò)“把關(guān)人”角色，從而增強(qiáng)了中介中心性對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

（3）除網(wǎng)絡(luò)層面的影響因素外，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新積累、企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量、企業(yè)所在省份R&D 投入強(qiáng)度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響；值得注意的是，相比企業(yè)和科研院所，當(dāng)企業(yè)與高校合作時，越有利于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績效。

5.2 對策與建議

本文通過長三角地區(qū)集成電路領(lǐng)域的實證研究，分析了區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制，針對長三角地區(qū)加快形成集成電路協(xié)同創(chuàng)新模式，提出以下對策和建議。

（1）政府和管理部門層面?；趨^(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用，長三角區(qū)域集成電路協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展面臨的首要問題仍是進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新，要進(jìn)一步優(yōu)化頂層設(shè)計，完善體制機(jī)制設(shè)置，打破省域限制，開展跨地域合作。數(shù)據(jù)顯示，2000—2020 年在長三角地區(qū)申請集成電路專利的企業(yè)、高校和科研院所達(dá)2 193 家，而真正參與專利合作的機(jī)構(gòu)為377 家，占比17.19%，還存在很大的合作空間。

基于企業(yè)與高校合作時能夠顯著提高技術(shù)創(chuàng)新績效的結(jié)論，長三角一體化發(fā)展要高度重視高校在協(xié)同創(chuàng)新中的地位和作用。長三角地區(qū)科教資源雄厚，擁有上海、合肥兩個綜合性國家科學(xué)中心，擁有復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)、東南大學(xué)、南京大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)等“雙一流”高校。當(dāng)前，已由復(fù)旦大學(xué)作為牽頭單位，成立了長三角集成電路設(shè)計與制造協(xié)同創(chuàng)新中心，但參與的高校、科研院所和企業(yè)數(shù)量還不夠，尤其是參與協(xié)同創(chuàng)新的高校數(shù)量還較少，尚未形成規(guī)模效應(yīng)。政府要有效引導(dǎo)“雙一流”高?；蛞涣鲗W(xué)科建設(shè)高校主動對接產(chǎn)業(yè)、企業(yè)，加強(qiáng)校地、校企深度融合，打造政產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟，提高科技成果轉(zhuǎn)化效率，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。

政府應(yīng)繼續(xù)加大R&D 研發(fā)投入強(qiáng)度，加大對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度，拓寬企業(yè)創(chuàng)新融資的渠道，為企業(yè)搭建便捷的融資平臺，有利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。從長三角三省一市R&D 研發(fā)投入強(qiáng)度來看，上海市R&D 研發(fā)投入最強(qiáng)，2017 年R&D 經(jīng)費投入占GDP 的比重為3.93%，江蘇為2.63%，浙江為2.42%，而安徽為2.09%。因此，長三角地區(qū)要想進(jìn)一步增強(qiáng)集成電路技術(shù)的協(xié)同發(fā)展，江蘇、浙江和安徽都需要進(jìn)一步加大R&D 研發(fā)投入強(qiáng)度。

（2）企業(yè)層面。首先要積極主動融入?yún)^(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，尤其是融入產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新聯(lián)盟對于提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有積極意義。企業(yè)要主動發(fā)布科研需求，尋求高校和科研院所合作，積極轉(zhuǎn)化科研成果。從2003—2017 年的專利數(shù)據(jù)來看，中芯國際、上海華力、上海華虹、江蘇長電等核心企業(yè)不僅專利產(chǎn)出多，而且與高校、科研院所的合作力度也大，而一些中小企業(yè)的合作機(jī)會不多，與學(xué)研機(jī)構(gòu)的協(xié)同創(chuàng)新不多。

增強(qiáng)科研院所在區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中的“中介”作用。分析2003—2017 年長三角區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)很多知名科研院所具有較高的中介中心性，如上海半導(dǎo)體照明工程技術(shù)研究中心、上海集成電路研發(fā)中心有限公司、江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院、中國科學(xué)院蘇州納米技術(shù)與納米仿生研究所、中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所等。這些科研院所在創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)充當(dāng)中介角色，為企業(yè)的技術(shù)研發(fā)構(gòu)筑高層次開放式的技術(shù)支撐服務(wù)平臺，降低科技創(chuàng)新成本，為區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新知識擴(kuò)散和共享發(fā)揮重要作用。

在研究中發(fā)現(xiàn)，在集成電路領(lǐng)域企業(yè)年齡對創(chuàng)新績效的影響不顯著。這說明，在集成電路技術(shù)領(lǐng)域，初創(chuàng)企業(yè)只要擁有核心技術(shù)可以和龍頭企業(yè)同臺競技。但是，集成電路產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)重，回報周期長，技術(shù)門檻高，政府要給予初創(chuàng)企業(yè)基金、研發(fā)、創(chuàng)新、項目落戶、融資、發(fā)展環(huán)境多方面的支持。初創(chuàng)企業(yè)在尋求合作時，應(yīng)注重產(chǎn)業(yè)鏈的分工，避免同質(zhì)化競爭，理清在區(qū)域合作網(wǎng)絡(luò)中的位置。初創(chuàng)公司可利用知識集約度高和擁有前沿、核心創(chuàng)新技術(shù)的優(yōu)勢，使自身在合作網(wǎng)絡(luò)中盡量處于核心節(jié)點的合作路徑上，或者處于網(wǎng)絡(luò)中介的位置，充分利用合作網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)能力，使自己獲得更大的發(fā)展空間。

5.3 未來研究展望

本文的研究不足在于只針對集成電路技術(shù)領(lǐng)域展開研究，還需進(jìn)一步擴(kuò)大研究樣本，以驗證研究結(jié)果的普適性；本文的研究只分析了區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的小世界特征（聚集系數(shù)和路徑長度）對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響，其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征（無標(biāo)度性、結(jié)構(gòu)洞等）缺乏研究。下一步將在兩個方面進(jìn)行深入，一是擴(kuò)大技術(shù)領(lǐng)域范圍，擴(kuò)大研究樣本；二是設(shè)置合理的測量指標(biāo)，探索合作網(wǎng)絡(luò)的無標(biāo)度性對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響。