技術(shù)-合作網(wǎng)絡(luò)視角下中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)演化動力機制研究

索 琪 李長升

(青島科技大學經(jīng)濟與管理學院)

1 研究背景

隨著資源短缺和環(huán)境污染等問題的日益加劇，“雙碳”戰(zhàn)略為推動綠色發(fā)展提供了強勁動力。新能源汽車產(chǎn)業(yè)具有綠色低碳、能源清潔、智能高效等特點，成為引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和推動國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要引擎。自成為國家戰(zhàn)略以來，新能源汽車產(chǎn)業(yè)已進入關(guān)鍵發(fā)展階段。然而，核心技術(shù)難以突破、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)固化、協(xié)同效率低下等一系列問題嚴重制約著產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。因此，迫切需要打破原有單一主體封閉式的創(chuàng)新模式，借助于協(xié)同創(chuàng)新活動整合要素資源、破除知識壁壘、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，進而提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率和創(chuàng)新能力[1]。習近平總書記在中國科協(xié)第十次全國代表大會上強調(diào)“加強原創(chuàng)性、引領(lǐng)性科技攻關(guān)，堅決打贏關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅戰(zhàn)”“加快構(gòu)建龍頭企業(yè)牽頭、高校院所支撐、各創(chuàng)新主體相互協(xié)同的創(chuàng)新聯(lián)合體”。在此背景下，探究產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的演化動力機制，強化產(chǎn)業(yè)驅(qū)動力并加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，對于推動新能源汽車產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

協(xié)同創(chuàng)新以交叉學科為背景，強調(diào)在優(yōu)勢互補、協(xié)同合作原則下，通過整合和擴展創(chuàng)新要素實現(xiàn)知識、技術(shù)增值，促進主體創(chuàng)新能力的提升和產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。廣義視角以區(qū)域、城市群、產(chǎn)業(yè)鏈為對象，測度創(chuàng)新主體的協(xié)同創(chuàng)新能力。孫振清等[2]以中國東部沿海四大城市群為研究對象，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新能力、認知相似性對協(xié)同創(chuàng)新效率具有顯著影響。吳衛(wèi)紅等[3]對長三角地區(qū)和京津冀地區(qū)的跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新績效進行測度，發(fā)現(xiàn)區(qū)域間協(xié)同度對協(xié)同創(chuàng)新績效具有顯著影響，且地理鄰近性影響較大。劉國巍等[4]分析了產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新的復(fù)雜集聚和態(tài)勢，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)整體連通性不高且產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同并不均衡。狹義視角則關(guān)注政產(chǎn)學研等創(chuàng)新主體，認為不同類型的創(chuàng)新主體在協(xié)同創(chuàng)新活動中發(fā)揮著不同的作用，它們共同促進了系統(tǒng)穩(wěn)定性和協(xié)同效率的提升。孫大明等[5]采用復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型，證實了協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)有助于推動產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展。近年來，協(xié)同創(chuàng)新呈現(xiàn)出日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)化合作趨勢，研究視角呈現(xiàn)多樣化特征，相關(guān)研究借助于DEA模型、空間網(wǎng)絡(luò)模型、PLS-SEM模型等，分別從城市視角[6]和企業(yè)視角[7]探討了創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征和演化機理。對于網(wǎng)絡(luò)演化動力機制的研究，內(nèi)部因素關(guān)注于微觀層面因素，涉及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論[8]、社會網(wǎng)絡(luò)分析[9]、自組織理論[10]等相關(guān)領(lǐng)域；外部因素關(guān)注于宏觀層面因素，研究以產(chǎn)業(yè)外部環(huán)境[1]和多維鄰近性[6]為主。協(xié)同演化理論則認為，網(wǎng)絡(luò)演化動力并非源于某一特定方面，而是受到相互依賴、相互影響的多種因素的綜合作用[11]。郭建杰等[12]分析發(fā)現(xiàn)，電信產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、多維鄰近性等因素影響。蘇屹等[9]在探究新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鄰近、知識鄰近和地理鄰近均對網(wǎng)絡(luò)演化具有一定影響。

上述觀點為本研究提供了充分的理論支撐，然而仍存在有待完善之處：①就研究視角而言，已有研究多關(guān)注于單一視角刻畫協(xié)同創(chuàng)新活動，鮮見從多維視角出發(fā)進行協(xié)同創(chuàng)新探討的文獻；②就驅(qū)動機制而言，過往研究大多關(guān)注于內(nèi)部或外部層面因素的單獨研究，少有研究從協(xié)同驅(qū)動機制層面進行綜合性闡述；③就研究方法而言，現(xiàn)有研究多采用二次指派程序[13]和面板回歸模型對靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)進行分析，而忽略了網(wǎng)絡(luò)演化的動態(tài)機制。上述不足促使業(yè)界重新審視產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化動力機制。綜上，本研究以主體協(xié)同和技術(shù)協(xié)同視角構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模型，借助網(wǎng)絡(luò)分析方法刻畫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、探究內(nèi)生結(jié)構(gòu)因素和外生屬性因素對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的影響變化，并選取新能源汽車產(chǎn)業(yè)作為實證對象，揭示產(chǎn)業(yè)協(xié)同關(guān)系形成的動態(tài)驅(qū)動力，進而為推進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供有效切入點。

2 理論分析與研究假設(shè)

根據(jù)協(xié)同演化理論，影響網(wǎng)絡(luò)演化的因素包括內(nèi)部驅(qū)動因素和外部驅(qū)動因素。內(nèi)部驅(qū)動因素以內(nèi)生結(jié)構(gòu)為主，其中網(wǎng)絡(luò)閉合性和網(wǎng)絡(luò)同配性的影響較為顯著[14,15]，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新過程常常受到競爭能力的同配性影響和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟的自組織影響；同時，網(wǎng)絡(luò)中的“明星”節(jié)點會直接或間接導致馬太效應(yīng)的產(chǎn)生[16]。外部驅(qū)動因素則以多維鄰近性為主[6，12]。

傳遞三元組普遍存在于社會網(wǎng)絡(luò)中[16]，用于反映節(jié)點與鄰居節(jié)點形成傳遞三元組的趨勢。隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展和分工深化，協(xié)同創(chuàng)新的分工不局限于兩兩之間[17]。日趨復(fù)雜的創(chuàng)新模式通過為創(chuàng)新主體提供更為穩(wěn)定的知識轉(zhuǎn)移和資源交換關(guān)系，加強了主體之間的信任關(guān)系，減少了信息不確定性和未知風險沖擊，從而有效提升創(chuàng)新主體的創(chuàng)新能力。隨著網(wǎng)絡(luò)的自組織演變，協(xié)同關(guān)系的穩(wěn)定會表現(xiàn)為創(chuàng)新主體建立三角形的長久協(xié)同關(guān)系，并通過擇優(yōu)連接而不斷吸納新成員的加入，從而促進網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)更多的閉合三角結(jié)構(gòu)，且以其為基礎(chǔ)形成的網(wǎng)絡(luò)子群數(shù)量也會隨之增加[18]。創(chuàng)新主體間合作強度的增加使得合作關(guān)系更為穩(wěn)固，進一步提升了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，形成正向反饋。新能源汽車產(chǎn)業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新成本大，投資回報周期長，具有較高的風險性。傳遞三元組的穩(wěn)定和閉合三角結(jié)構(gòu)的增加會促使創(chuàng)新主體結(jié)成并不斷發(fā)展創(chuàng)新聯(lián)盟，從而大幅度降低研發(fā)風險，增加創(chuàng)新主體的創(chuàng)新研發(fā)意愿。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1閉合三角結(jié)構(gòu)對于協(xié)同關(guān)系的形成具有促進作用，且該結(jié)構(gòu)具有較強的穩(wěn)定性。

同配性即節(jié)點之間的連接具有傾向性，屬性更為接近的節(jié)點傾向于彼此連接[19]。協(xié)同伙伴多的創(chuàng)新主體更傾向進入被大部分創(chuàng)新主體所關(guān)注的熱門技術(shù)領(lǐng)域，彼此之間更傾向互相連接。作為新興技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主體的研發(fā)能力和研發(fā)相似性對協(xié)同關(guān)系的建立具有重要影響。實力相近的創(chuàng)新主體會傾向于彼此協(xié)同，主體同配和技術(shù)同配是產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展背景下，市場和利益分配主導的最優(yōu)協(xié)同選擇。強強聯(lián)合能夠降低雙方的研發(fā)風險、占領(lǐng)行業(yè)市場并提升創(chuàng)新產(chǎn)出。此外，研發(fā)能力相近的創(chuàng)新主體協(xié)同有助于保證利益的均衡分配，共同促進創(chuàng)新能力的快速成長。技術(shù)相似性高的創(chuàng)新主體所從事的技術(shù)領(lǐng)域存在一定交叉，相互協(xié)同可減少溝通成本、加快創(chuàng)新成果落地，相互借鑒提升彼此創(chuàng)新能力。同時，擁有技術(shù)越多的主體技術(shù)研發(fā)能力更強，知識吸收與轉(zhuǎn)化能力快，往往能夠吸引更多的合作者。擁有廣泛知識基礎(chǔ)的企業(yè)具備較高的認知、評價和應(yīng)用外部新知識的能力，能夠在競爭環(huán)境中獲得更多優(yōu)勢[20]。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)2a 擁有多個協(xié)同伙伴的創(chuàng)新主體具有建立協(xié)同聯(lián)系的正向傾向。

假設(shè)2b 擁有更多協(xié)同伙伴的創(chuàng)新主體與被多個主體擁有的技術(shù)領(lǐng)域具有建立協(xié)同聯(lián)系的正向傾向。

馬太效應(yīng)通常指強者愈強的復(fù)雜系統(tǒng)特征，創(chuàng)新能力越強的創(chuàng)新主體，越傾向于獲得新的創(chuàng)新關(guān)系[21]，關(guān)注于優(yōu)勢積累。根據(jù)吸收能力和技術(shù)競爭理論，創(chuàng)新主體在知識轉(zhuǎn)化能力方面存在明顯差異，吸收能力強，則協(xié)同創(chuàng)新能力強，導致其在合作選擇博弈中具有明顯優(yōu)勢，更容易成為其他主體的選擇對象[22]。隨著新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的日趨深化，多學科知識與技術(shù)不斷融合，使得原本從事單一技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新主體必然需要進行技術(shù)擴張；同時，具有競爭優(yōu)勢的龍頭企業(yè)也通過不斷吸納新知識、新技術(shù)、新資本，從而實現(xiàn)了技術(shù)范圍的擴張。擁有相同技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新主體，創(chuàng)新經(jīng)驗接近、技術(shù)結(jié)構(gòu)相似，可減少技術(shù)交流的成本，利于創(chuàng)新能力的提升，從而實現(xiàn)協(xié)同的持久性[23]。被更多創(chuàng)新主體所掌握的技術(shù)領(lǐng)域多屬于較關(guān)鍵或通用性強的技術(shù)，隨著創(chuàng)新主體的技術(shù)擴張和產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，逐漸被更多主體所掌握。馬太效應(yīng)是行業(yè)深度發(fā)展的最終產(chǎn)物。網(wǎng)絡(luò)閉合性和網(wǎng)絡(luò)同配性使得不同創(chuàng)新主體的研發(fā)能力和市場分配存在較大差異，為馬太效應(yīng)的出現(xiàn)提供了必然。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)3a 單一技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新主體具有進行技術(shù)擴張的正向傾向。

假設(shè)3b 相同技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新主體具有增加相同技術(shù)領(lǐng)域的正向傾向。

假設(shè)3c 擁有更多協(xié)同伙伴的主體具有增加協(xié)同關(guān)系的正向傾向。

假設(shè)3d 被更多創(chuàng)新主體擁有的技術(shù)領(lǐng)域具有增加創(chuàng)新主體的正向傾向。

鄰近性用于表征主體間在多個維度關(guān)系的接近程度，已成為創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)關(guān)系形成研究的重要分析框架：①地理鄰近性表征空間距離的接近程度，地理上的鄰近有利于產(chǎn)業(yè)互動、人員交往、信息交流和溝通合作。早期受到交通和通信限制，地理鄰近成為影響創(chuàng)新主體協(xié)同的主要因素，位置上的接近有助于企業(yè)減少協(xié)同成本、避免信息不對稱造成的阻礙[24]。隨著交通和信息技術(shù)的發(fā)展，地理鄰近的重要程度逐漸降低，但距離的增加仍會降低溝通效率、增加溝通成本[25]。②組織鄰近性表征主體在結(jié)構(gòu)、文化、社會關(guān)系等特性上的相似程度。組織上的鄰近有助于降低創(chuàng)新主體研發(fā)的不確定性和風險，避免知識外泄，促進知識吸收，從而保障創(chuàng)新主體的競爭優(yōu)勢和領(lǐng)先地位。新能源汽車產(chǎn)業(yè)知識開放性較低，組織鄰近對于協(xié)同創(chuàng)新影響較為顯著，創(chuàng)新主體通過吸收互補資源開展合作，加速知識轉(zhuǎn)移和知識溢出，進而提升創(chuàng)新能力。③認知鄰近性意味著主體對創(chuàng)新理解的相似性。認知上的鄰近有利于準確交流和傳遞信息，是創(chuàng)新主體之間進行持續(xù)交流和知識互動的前提，通過聯(lián)合實現(xiàn)高效創(chuàng)新產(chǎn)出，共同推動產(chǎn)品迭代和行業(yè)發(fā)展[26]。④技術(shù)上的鄰近反映了主體間知識和技術(shù)結(jié)構(gòu)的相似程度。具有相似技術(shù)認知的創(chuàng)新主體間便捷的交流和溝通有利于合作的持久性。新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)攻關(guān)投入成本大，研發(fā)周期長，技術(shù)領(lǐng)域的過度擴張并不符合當前行業(yè)發(fā)展特點，與技術(shù)鄰近的創(chuàng)新主體建立關(guān)系有助于降低學習成本、增加自身創(chuàng)新能力、尋求技術(shù)新突破，當前產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)出明顯的“抱團”現(xiàn)象[18]。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)4a 地理鄰近對建立協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系具有正向傾向。

假設(shè)4b 組織鄰近對建立協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系具有正向傾向。

假設(shè)4c 認知鄰近對建立協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系具有正向傾向。

假設(shè)4d 技術(shù)鄰近對建立協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系具有正向傾向。

綜上分析，構(gòu)建本研究的概念模型(見圖1)。

圖1 概念模型

3 研究設(shè)計與變量測度

3.1 研究設(shè)計

網(wǎng)絡(luò)化的協(xié)同創(chuàng)新方式能夠有效整合產(chǎn)業(yè)資源[4]，創(chuàng)新主體之間的深度聯(lián)動表現(xiàn)為多個技術(shù)領(lǐng)域的選擇和融合，創(chuàng)新主體借助于技術(shù)合作和知識共享，實現(xiàn)了與新興技術(shù)的交互融合，主體協(xié)同與技術(shù)協(xié)同之間存在著強關(guān)聯(lián)聯(lián)系[27]。本研究構(gòu)建技術(shù)-合作網(wǎng)絡(luò)協(xié)同模型，將主體要素與技術(shù)要素納入同一研究框架中。具體而言，以創(chuàng)新主體為節(jié)點，以聯(lián)合發(fā)明專利這種協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系為連邊構(gòu)建主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)(一模網(wǎng)絡(luò))；以創(chuàng)新主體所從事技術(shù)領(lǐng)域這種隸屬關(guān)系為連邊構(gòu)建技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)(二模網(wǎng)絡(luò))，即隸屬網(wǎng)絡(luò)(見圖2)。

圖2 技術(shù)-合作網(wǎng)絡(luò)示意圖

3.2 研究方法

本研究聚焦于新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化動力研究，變量涉及網(wǎng)絡(luò)屬性和二元關(guān)系，無法用常規(guī)計量模型進行估計。因此，選取新的多層動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析模型——多層網(wǎng)絡(luò)隨機行動者導向模型進行定量分析。其優(yōu)勢在于：一方面，拓展了傳統(tǒng)一模網(wǎng)絡(luò)模型，引入多層變量及網(wǎng)絡(luò)間彼此依賴關(guān)聯(lián)性；另一方面，從縱向網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)視角綜合考慮內(nèi)生結(jié)構(gòu)因素和外生屬性因素對網(wǎng)絡(luò)關(guān)系動態(tài)變化的影響。模型以多層網(wǎng)絡(luò)為研究對象，基于多個連續(xù)時間點的不同類型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行建模，對驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間關(guān)系新建、消失、維持等動態(tài)變化的變量進行參數(shù)估計，以反映各因素對網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化的影響機制。網(wǎng)絡(luò)中協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系變化由速率函數(shù)決定，速率函數(shù)根據(jù)多項式Logit模型定義[28]。

一模網(wǎng)絡(luò)表達式為：

P[ichangesxij|Y(t)=y,X(t)=x]=

(1)

二模網(wǎng)絡(luò)表達式為：

P[ichangesyij|Y(t)=y,X(t)=x]=

(2)

式中，N={1,2,…，n}為創(chuàng)新主體的節(jié)點集，A={1，2，…，a}為技術(shù)領(lǐng)域的節(jié)點集，一模網(wǎng)絡(luò)X是n×n的鄰接矩陣，xij={0,1}為其中的元素，i∈N,j∈N;二模網(wǎng)絡(luò)Y是n×a的鄰接矩陣，yij={0,1}為其中的元素，i∈N,j∈A;X(t)和Y(t)分別為觀測時間點t時的一模和二模網(wǎng)絡(luò)狀態(tài);xij表示在xij中進行更改的網(wǎng)絡(luò)，fi(xij,y)為對應(yīng)的效用函數(shù)(目標函數(shù))；yij表示在yij上發(fā)生變化的網(wǎng)絡(luò)，gi(x,yij)為對應(yīng)的效用函數(shù)(目標函數(shù))，則有

(3)

(4)

式中，βk和γk為估計參數(shù)；sk(xij,y)和sk(x,yij)為影響協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的因素；k∈{1,2,…，n}。

目標函數(shù)為內(nèi)生結(jié)構(gòu)因素和外生屬性因素的線性組合，用于揭示主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)改變協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系的影響因素。如果式中右邊變量的估計參數(shù)為正，則對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化具有促進效應(yīng)，利于網(wǎng)絡(luò)發(fā)展；反之，則有負面影響。

選取內(nèi)生結(jié)構(gòu)和外生屬性因素構(gòu)建技術(shù)-合作網(wǎng)絡(luò)協(xié)同模型(見表1)。

表1 技術(shù)-合作網(wǎng)絡(luò)協(xié)同模型

3.3 變量測度

傳遞三元組測度主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)(一模網(wǎng)絡(luò))中，創(chuàng)新主體形成的傳遞三元組對次年度主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變化的影響，公式為：

(5)

式中，i、j、h為創(chuàng)新主體，xij、xih、xhj為創(chuàng)新主體之間的協(xié)同關(guān)系。存在則取值為1，否則為0。

閉合三角結(jié)構(gòu)測度主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，創(chuàng)新主體形成的閉合三角結(jié)構(gòu)對次年度主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變化的影響，公式為：

(6)

式中，α為調(diào)優(yōu)參數(shù)，α∈(0,+∞)。

主體同配性測度主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，連邊更多的創(chuàng)新主體協(xié)同對次年度該網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變化的影響；主體-技術(shù)同配性測度技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)(二模網(wǎng)絡(luò))中，擁有更多連邊的創(chuàng)新主體與擁有更多連邊的技術(shù)領(lǐng)域協(xié)同對次年該網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變化的影響，公式為：

(7)

式中，主體同配中i,j為創(chuàng)新主體；主體-技術(shù)同配中i為創(chuàng)新主體，j為技術(shù)領(lǐng)域；p=1，2，默認值為2。

單一連邊測度技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，僅擁有一條連邊的創(chuàng)新主體對次年度該網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系變化的影響，公式為：

(8)

式中，a代表技術(shù)領(lǐng)域。

主體-技術(shù)融合測度技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，擁有相同連邊的創(chuàng)新主體對次年度該網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變化的影響，公式為：

(9)

式中，a1、a2均代表技術(shù)領(lǐng)域。

組織廣度測度技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，擁有更多連邊的創(chuàng)新主體對次年度該網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變化的影響，公式為：

(10)

式中，b代表技術(shù)領(lǐng)域。

技術(shù)擴散測度技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，擁有更多連邊的技術(shù)領(lǐng)域?qū)Υ文甓燃夹g(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變化的影響，公式為：

(11)

相似性效應(yīng)衡量屬性因素相似的主體之間協(xié)同對次年度主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變化的影響，公式為：

(12)

式中，simij=(1-|Vi-Vj|/maxij|Vi-Vj|)。

地理鄰近性(GP)測度創(chuàng)新主體之間空間距離的影響，采用區(qū)域等級進行簡化測度。

組織鄰近性(OP)指組織內(nèi)或組織間共由一個組織安排的關(guān)系，通常表現(xiàn)為母子公司關(guān)系、直屬單位關(guān)系、資本關(guān)系等[29]。采用虛擬變量0和1進行測度；若協(xié)同雙方具有組織鄰近關(guān)系則賦值為1，反之為0。

認知鄰近性(CP)采用創(chuàng)新主體之間創(chuàng)新能力差異指標刻畫。選取樣本區(qū)間內(nèi)創(chuàng)新主體每年的協(xié)同次數(shù)表征創(chuàng)新認知水平。協(xié)同次數(shù)越相近，則認知水平越近；反之則相差越大。

技術(shù)鄰近性(TP)表征創(chuàng)新主體間技術(shù)領(lǐng)域的相似程度?；贘AFFE[30]的方法測度技術(shù)距離，結(jié)合實際數(shù)據(jù)以技術(shù)小類(分類號前4位)代表技術(shù)領(lǐng)域為篩選標準，且考慮到時間屬性對公式進行改進，具體如下：

(13)

式中，fik(fjk)表示在第k年創(chuàng)新主體i(j)所擁有的分類號數(shù)量；fijk表示在第k年創(chuàng)新主體i、j所共同擁有的分類號數(shù)量；m為樣本區(qū)間起始年份；n為樣本區(qū)間結(jié)束年份。

技術(shù)距離取值在0～1之間，越接近于1，表示創(chuàng)新主體之間技術(shù)越鄰近。特別地，0代表兩個創(chuàng)新主體的技術(shù)領(lǐng)域完全不同，1代表兩個創(chuàng)新主體的技術(shù)領(lǐng)域完全相同。

4 實證研究

4.1 數(shù)據(jù)來源與處理

專利是創(chuàng)新活動的直接產(chǎn)出成果，既能反映出創(chuàng)新主體之間的互動關(guān)系，也是衡量主體創(chuàng)新能力的重要指標。選擇中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)聯(lián)合發(fā)明專利數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于專利信息服務(wù)平臺。鑒于產(chǎn)業(yè)IPC分類號較為復(fù)雜，為避免遺漏，采取關(guān)鍵詞檢索方式，以“新能源汽車”or“電動汽車”or“純電動汽車”or“混合動力汽車”or“燃料電池汽車”作為關(guān)鍵詞進行檢索。由于產(chǎn)業(yè)前期專利數(shù)量較少且考慮到專利3年的時間滯后性，以2009～2018年間的數(shù)據(jù)作為樣本區(qū)間，共計27 075項。在此基礎(chǔ)上，進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，剔除專利權(quán)人為自然人、單一主體、港澳臺、國外創(chuàng)新主體的專利數(shù)據(jù)，刪除樣本區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)次數(shù)小于2的創(chuàng)新主體及專利數(shù)據(jù)。最終，獲得新能源汽車產(chǎn)業(yè)聯(lián)合專利數(shù)據(jù)共計2 092項，創(chuàng)新主體共計228個，技術(shù)領(lǐng)域共計133個。

4.2 協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化特征

運用R語言的Rsiena程序包對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化特征進行計算，結(jié)果分別見表2和表3。研究發(fā)現(xiàn)：①主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)(一模網(wǎng)絡(luò))和技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)(二模網(wǎng)絡(luò))日趨復(fù)雜化，產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展迅速。創(chuàng)新主體由11個增長至131個，聯(lián)結(jié)數(shù)量由14次增長至542次，均呈穩(wěn)步上升態(tài)勢；技術(shù)領(lǐng)域數(shù)量增長5.25倍，2018年技術(shù)協(xié)同聯(lián)系強度為2009年的18.28倍，網(wǎng)絡(luò)密度和平均度均有顯著提升。這意味著新能源汽車產(chǎn)業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新范圍得以不斷擴大，技術(shù)領(lǐng)域覆蓋更為廣泛，主體之間的聯(lián)系強度在不斷增強，知識的開放性不斷擴充，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化。2010年新能源汽車成為國家戰(zhàn)略，宏觀政策的布局使得研發(fā)和生產(chǎn)投入力度顯著增加，吸引了大量科研機構(gòu)和企業(yè)的不斷涌入，協(xié)同創(chuàng)新正逐漸成為攻關(guān)核心技術(shù)、提升創(chuàng)新能力的主要途徑。②協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)發(fā)展雖有波動，但趨于穩(wěn)定。在2011年，創(chuàng)新主體驟減至17個，技術(shù)領(lǐng)域減至22個，主體協(xié)同和技術(shù)協(xié)同強度均有所下降；短期內(nèi)主體大量退出主要源于新能源汽車產(chǎn)業(yè)研發(fā)周期長、風險高，使得早期進入的部分中小企業(yè)由于難以承擔過高的資金投入和過長研發(fā)周期而退出。隨后，由于產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與合作關(guān)系的不斷加深，抗風險能力顯著提升，協(xié)同創(chuàng)新穩(wěn)步發(fā)展。隨著多項國家政策的相繼出臺，創(chuàng)新風險和研發(fā)成本得以降低，大量創(chuàng)新主體的涌入使得網(wǎng)絡(luò)規(guī)模呈大幅增長趨勢。至2016年，創(chuàng)新主體數(shù)量增長45%，主體協(xié)同次數(shù)增長38%；技術(shù)領(lǐng)域增長38%，技術(shù)協(xié)同次數(shù)增長68%。2018年，網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強度雖略有小幅下降，但市場在龍頭企業(yè)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟帶領(lǐng)下趨于穩(wěn)定。③由表3可知，協(xié)同創(chuàng)新占比小，亟需進一步加強；協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱，但隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展逐漸穩(wěn)定。樣本區(qū)間內(nèi)，只有3個階段的杰卡德相似系數(shù)大于0.3，占整體33.3%；其余階段杰卡德相似系數(shù)較小，但逐年上升，隨著產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性逐漸提高。新能源汽車產(chǎn)業(yè)的特點決定了其需要經(jīng)歷較長時間才能逐步走向成熟，且創(chuàng)新主體的進入和退出存在較大不確定性，主體技術(shù)領(lǐng)域呈現(xiàn)出分散化和多樣化的特征。

表2 網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計特征

表3 網(wǎng)絡(luò)關(guān)系演化分析

4.3 協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化機理

運用R語言的RSiena程序包，采用Robbins-Monro隨機逼近算法進行迭代，以觀測網(wǎng)絡(luò)作為因變量，以效應(yīng)因素作為自變量，對式(3)和式(4)進行無條件矩估計。模型1～模型3分別評估閉合性(假設(shè)1)、同配性(假設(shè)2)、馬太效應(yīng)(假設(shè)3)對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響。模型4評估多維鄰近性(假設(shè)4)的影響。在此基礎(chǔ)上，模型5評估閉合性(假設(shè)1)、同配性(假設(shè)2)、馬太效應(yīng)(假設(shè)3)的交互作用影響，模型6作為綜合模型評估多變量(假設(shè)1～假設(shè)4)的耦合影響。由于模型選取變量不同，導致網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度不同；且模型越復(fù)雜，達到最佳擬合效果的迭代次數(shù)越高。模型1～模型6分別經(jīng)過3 751、3 888、3 888、3 801、4 757、4 425次迭代，達到速率和目標函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)估計結(jié)果(見表4)。速率函數(shù)用于模擬網(wǎng)絡(luò)的變化速度，即每個節(jié)點改變因變量得分的速度，其中網(wǎng)絡(luò)密度為默認解釋變量。為直觀體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)縱向演化動態(tài)，將2009～2010年對應(yīng)于階段一，據(jù)此將樣本區(qū)間劃分為9個階段。以當前觀測網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)生結(jié)構(gòu)和外生屬性對次年觀測網(wǎng)絡(luò)中連邊的動態(tài)變化影響反映網(wǎng)絡(luò)演化動力機制。

表4 網(wǎng)絡(luò)演化SAOMs參數(shù)估計結(jié)果

在模型1～模型6中，速率函數(shù)在樣本區(qū)間內(nèi)均呈現(xiàn)周期性波動。主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的演化速率分別在0.05～16.72和0.70～241.33之間變動，網(wǎng)絡(luò)波動幅度較大，且技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)變動更為劇烈。目前，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)處于調(diào)整期，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)尚未穩(wěn)定，創(chuàng)新活動仍然存在一定的不確定性。兩個網(wǎng)絡(luò)的密度均顯著為負，仍較為稀疏，這與表3所反映出的產(chǎn)業(yè)整體協(xié)同創(chuàng)新比例不高的結(jié)論相吻合。

模型1中，傳遞三元組(TT)參數(shù)估計(-1.23)顯著為負，閉合三角結(jié)構(gòu)(GWESP)參數(shù)估計(5.84)顯著為正(部分支持假設(shè)1)。說明對創(chuàng)新主體而言，網(wǎng)絡(luò)根植性對協(xié)同創(chuàng)新具有負向影響，主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的傳遞三元關(guān)系并不能促進創(chuàng)新關(guān)系的產(chǎn)生。同時，主體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)涌現(xiàn)閉合三角結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)的鏈式發(fā)展路徑。雖然目前傾向于閉合三角結(jié)構(gòu)的產(chǎn)生，但這種三元關(guān)系卻不能長久維持。受產(chǎn)業(yè)特點影響，協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系仍較為脆弱，閉合三角結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性并不能抵消創(chuàng)新主體承受的高風險性。

模型2中，主體同配(OIDA_org)系數(shù)(0.40)和主體-技術(shù)同配(OIDA_tec)系數(shù)(0.26)均顯著為正(支持假設(shè)2a和假設(shè)2b)。說明具有多個協(xié)同伙伴的創(chuàng)新主體具有和相似創(chuàng)新主體進行協(xié)同的正向傾向；不考慮其他因素的前提下，研發(fā)能力是選擇創(chuàng)新主體的重要指標，研發(fā)能力較強代表創(chuàng)新相對穩(wěn)定，主體協(xié)同存在強強聯(lián)合的傾向，并對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化具有正向驅(qū)動作用。協(xié)同伙伴多的創(chuàng)新主體與被多個創(chuàng)新主體擁有的技術(shù)領(lǐng)域建立聯(lián)系對網(wǎng)絡(luò)演化具有正向影響。較高的創(chuàng)新能力和研發(fā)的相似性賦予創(chuàng)新主體較強的知識吸收和轉(zhuǎn)化能力，使協(xié)同伙伴多的主體更容易掌握關(guān)鍵技術(shù)。分析結(jié)果說明，同配性顯著影響著協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化。

模型3中，主體-技術(shù)融合(CY4)參數(shù)估計(0.02)顯著為正，單一連邊(OT2)參數(shù)估計(-1.10)顯著為負(支持假設(shè)3a和假設(shè)3b)，說明具有相同技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新主體對建立相同的技術(shù)領(lǐng)域具有正向傾向，從事單一技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新主體也對進行技術(shù)領(lǐng)域擴張具有正向傾向。隨著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，協(xié)同創(chuàng)新綜合性和復(fù)雜性日益提高，創(chuàng)新主體只有不斷地加強技術(shù)擴張，才能增加競爭優(yōu)勢。組織廣度(OS)(0.04)和技術(shù)擴散(TD)(0.03)效應(yīng)均顯著為正(支持假設(shè)3c和假設(shè)3d)，說明從事多個技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新活動的主體對繼續(xù)擴張技術(shù)領(lǐng)域具有正向傾向；被多個創(chuàng)新主體關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域的競爭趨于激烈。擁有多個技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新主體已經(jīng)具備了較強的研發(fā)能力，通過擴大合作伙伴關(guān)系有助于進一步增強吸收創(chuàng)新能力，從而更容易實現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)域的擴張。被多個創(chuàng)新主體擁有的技術(shù)領(lǐng)域源于重要性、易掌握等屬性，相較于其他技術(shù)領(lǐng)域更易被創(chuàng)新主體所掌握，技術(shù)領(lǐng)域的重要性為創(chuàng)新主體帶來了更大的話語權(quán)和更高的收益。綜上，網(wǎng)絡(luò)演化促使馬太效應(yīng)的產(chǎn)生，同時馬太效應(yīng)顯著影響協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化。

模型4中，地理鄰近(GP)參數(shù)估計(0.54)、組織鄰近(OP)參數(shù)估計(1.95)、技術(shù)鄰近(TP)參數(shù)估計(2.43)均顯著為正(支持假設(shè)4a、假設(shè)4b和假設(shè)4d)。這意味著地理距離相近的創(chuàng)新主體更傾向于開展協(xié)同創(chuàng)新活動；具有組織關(guān)系的創(chuàng)新主體更易建立創(chuàng)新聯(lián)系；同時，創(chuàng)新主體傾向于與其技術(shù)相似的創(chuàng)新主體進行協(xié)同創(chuàng)新。技術(shù)鄰近相較于其他兩者，對于協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響更為顯著。認知鄰近(CP)參數(shù)估計(-2.75)顯著為負(不支持假設(shè)4c)，表明相似認知的創(chuàng)新主體并不傾向于建立協(xié)同關(guān)系，由于新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)和知識開放程度較低，相似認知水平的創(chuàng)新主體的雙方利益難以達成一致，加之組織鄰近的影響，使得認知水平不同的創(chuàng)新主體更容易達成協(xié)同。

模型5中，參數(shù)估計結(jié)果反映了同配性和閉合性與馬太效應(yīng)之間的影響機制。綜合影響下，傳遞三元組(TT)對網(wǎng)絡(luò)演化影響減小，閉合三角結(jié)構(gòu)(GWESP)參數(shù)變動較小，主體同配(OIDA_org)(-0.02)效應(yīng)和主體-技術(shù)融合(CY4)(-0.05)均由顯著正向傾向變?yōu)轱@著負向傾向。說明在多因素協(xié)同驅(qū)動機制下，內(nèi)部驅(qū)動因素可從一定程度上對其他內(nèi)部因素(主體同配和主體-技術(shù)融合)產(chǎn)生影響，并使之對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響傾向發(fā)生變化。事實上，基于信任和規(guī)避競爭原則，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟的主體間更傾向于協(xié)同合作，這使得原本應(yīng)有的合作傾向發(fā)生了改變，合作伙伴多的主體之間不傾向于進行合作，具有相似技術(shù)領(lǐng)域的主體沒有進一步同質(zhì)化的傾向。綜上，閉合性和同配性與馬太效應(yīng)之間的影響是相互的，閉合性和同配性不能促進馬太效應(yīng)的進一步擴大，三者不存在相互促進的關(guān)系。

模型6中，參數(shù)估計結(jié)果反映了所有變量耦合對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的綜合影響。在多種機制的綜合影響下，除組織廣度(OS)效應(yīng)(0.01)外，其余變量均顯著影響網(wǎng)絡(luò)演化。其中，認知鄰近(CP)(-5.11)、組織鄰近(OP)(3.07)、閉合三角結(jié)構(gòu)(GWESP)(5.58)對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響遠大于其他效應(yīng)。說明外部驅(qū)動因素能夠在更大程度上影響網(wǎng)絡(luò)演化。傳遞三元組(TT)、閉合三角結(jié)構(gòu)(GWESP)、組織廣度(OS)效應(yīng)、地理鄰近(GP)、技術(shù)鄰近(TP)對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響程度減?。恢黧w-技術(shù)同配(OIDA_tec)、組織鄰近(OP)、認知鄰近(CP)影響程度增大；主體同配(OIDA_org)、技術(shù)擴散(TD)、主體-技術(shù)融合(CY4)、單一連邊(OT2)影響傾向發(fā)生改變。說明在多因素協(xié)同驅(qū)動下，外部驅(qū)動因素與內(nèi)部驅(qū)動因素相互影響，使彼此對協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的影響程度發(fā)生改變。

結(jié)合所有因素，歸納協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化動力影響機制。閉合三角結(jié)構(gòu)(GWESP)對網(wǎng)絡(luò)演化的影響最為突出，說明創(chuàng)新聯(lián)盟對于協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系的產(chǎn)生至關(guān)重要。組織鄰近(OP)影響次之，創(chuàng)新主體在目標導向、組織文化的一致能夠有效降低溝通成本，更有利于組織間的技術(shù)探索。認知鄰近(CP)明顯阻礙了網(wǎng)絡(luò)演化，說明僅僅依靠創(chuàng)新能力的相似無法促成協(xié)同創(chuàng)新。技術(shù)鄰近(TP)和技術(shù)擴散(TD)同樣起到重要的促進作用，保障合作過程中沖突更小，知識吸收與交換效率更高，從而可降低技術(shù)融合成本。此外，主體-技術(shù)同配(OIDA_tec)和地理鄰近(GP)對協(xié)同創(chuàng)新具有一定的促進作用，主體同配(OIDA_org)和馬太效應(yīng)雖然具有一定的阻礙作用，但其影響十分有限。

為保障擬合結(jié)果的穩(wěn)健性，采用以下方法進行驗證：①變更部分變量的測度指標，將地理鄰近性變量測度替換為創(chuàng)新主體所在城市之間的實際球面距離測度，重新進行計算，參數(shù)符號及大小關(guān)系與現(xiàn)有結(jié)果差異不大，故不再單獨列出；②變更部分變量處理方式，對文中認知鄰近性變量測度采取對數(shù)化處理，重新進行擬合，與現(xiàn)有結(jié)果無明顯差異；③變更模型參數(shù)，在迭代參數(shù)設(shè)置上選取不同初始隨機種子進行驗證，多次擬合結(jié)果除參數(shù)變動較小之外，顯著性水平均保持一致。以上結(jié)果驗證了本研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

5 結(jié)語

選取2009～2018年間中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利數(shù)據(jù)，構(gòu)建主體協(xié)同和技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，探究中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化動力機制。研究結(jié)論如下：①演化特征方面，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)日益復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)密度和強度逐步提升，協(xié)同占比擴大，創(chuàng)新主體協(xié)同和技術(shù)協(xié)同隨產(chǎn)業(yè)發(fā)展有較大提升。協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)總體較為稀疏，協(xié)同創(chuàng)新仍屬于創(chuàng)新的少數(shù)；技術(shù)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性增強但脆弱性仍然顯著，技術(shù)種類變動大、規(guī)模小、強度不高。②動力機制方面，網(wǎng)絡(luò)演化受到內(nèi)部因素和外部因素協(xié)同驅(qū)動且影響均較為顯著。相較而言，內(nèi)部驅(qū)動因素中的閉合性、同配性、馬太效應(yīng)的影響程度普遍弱于外部驅(qū)動因素中的多維鄰近性。即外部宏觀因素更大程度上影響著協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化。③經(jīng)過縱向?qū)Ρ?，?nèi)部因素中的網(wǎng)絡(luò)閉合性即創(chuàng)新聯(lián)盟，外部因素中的認知鄰近性即創(chuàng)新主體之間的創(chuàng)新能力差異對網(wǎng)絡(luò)演化影響最為顯著。④經(jīng)過橫向?qū)Ρ?，閉合性和同配性與馬太效應(yīng)之間的影響是相互的，三者不存在相互促進關(guān)系。在多因素協(xié)同驅(qū)動機制下，內(nèi)部驅(qū)動因素可從一定程度上對其他內(nèi)部因素產(chǎn)生影響，并使之對網(wǎng)絡(luò)演化的作用傾向發(fā)生變化。多維鄰近性與內(nèi)生結(jié)構(gòu)共同驅(qū)動協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化，其對網(wǎng)絡(luò)演化的作用程度受到彼此影響。

結(jié)合本研究的分析結(jié)果，對新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展提出以下建議：①加大對協(xié)同創(chuàng)新活動的支持力度，加強主體協(xié)同和技術(shù)協(xié)同。運用政策法規(guī)進行宏觀和微觀調(diào)控，對企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新活動提供政策支持；同時，建立統(tǒng)一開放的市場體系，鼓勵公平競爭。②建立具有國際競爭力的新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，形成以大帶小、以強帶弱、輻射發(fā)展的創(chuàng)新格局。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟通過共享資源降低研發(fā)成本、分擔研發(fā)風險、拓展規(guī)模經(jīng)濟、提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新競爭能力，有助于聚焦短板弱項技術(shù)、提升核心技術(shù)和難點技術(shù)攻關(guān)能力。③以協(xié)同演化理論督導產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展，尋找多效應(yīng)共同促進協(xié)同創(chuàng)新的平衡點。

本研究的理論貢獻包括：①為產(chǎn)業(yè)動力機制研究提供更為完善的分析框架，結(jié)合新能源汽車產(chǎn)業(yè)特點，整合廣義和狹義協(xié)同視角，探究創(chuàng)新主體和技術(shù)耦合對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響機制，研究思路和研究視角更貼合產(chǎn)業(yè)實際；②豐富協(xié)同演化理論研究，以多維鄰近性為外部驅(qū)動因素，以網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)為內(nèi)部驅(qū)動因素，多層面探尋影響網(wǎng)絡(luò)演化的動力因素及其之間的交互作用關(guān)系；③引入多層網(wǎng)絡(luò)隨機行動者導向模型，突破以往對產(chǎn)業(yè)動力機制研究的靜態(tài)分析局限，將靜態(tài)與動態(tài)相結(jié)合、結(jié)構(gòu)與機理相統(tǒng)一。

本研究初步探究了新能源汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的動力演化機制，未來研究可擴充數(shù)據(jù)來源的豐富性，借鑒統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)、政策文件和行業(yè)等數(shù)據(jù)，完善網(wǎng)絡(luò)演化動力機制的探討。此外，加入技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)模型或以產(chǎn)業(yè)鏈視角對研究進行細化，能夠進一步豐富研究內(nèi)容，對當前結(jié)論實現(xiàn)深入補充。