區(qū)域多樣化模式、技術(shù)生命周期與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效

收稿日期：2023-11-16" 修回日期：2024-02-18

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目（21amp;ZD204）

作者簡(jiǎn)介：彭文波（1990-），男，四川峨眉人，華中科技大學(xué)管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)橹R(shí)產(chǎn)權(quán)管理、技術(shù)融合、技術(shù)復(fù)雜性與技術(shù)創(chuàng)新；余翔（1965-），男，貴州貴陽(yáng)人，博士，華中科技大學(xué)管理學(xué)院教授、 博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橹R(shí)產(chǎn)權(quán)管理與技術(shù)創(chuàng)新；馮仁濤（1978-），男，湖北紅安人，博士，福建理工大學(xué)法學(xué)院副教授，研究方向?yàn)橹R(shí)產(chǎn)權(quán)管理與技術(shù)創(chuàng)新。

摘" 要：探討區(qū)域多樣化模式對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，利用發(fā)明專利授權(quán)數(shù)，分析相關(guān)多樣化、無(wú)關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量的影響，以及不同技術(shù)生命周期階段的差異性。研究結(jié)果表明：①相關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量發(fā)揮正向影響，無(wú)關(guān)多樣化對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量發(fā)揮負(fù)向影響，對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的影響不顯著；②相關(guān)多樣化和無(wú)關(guān)多樣化對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響不顯著，對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)而言，相關(guān)多樣化不利于高價(jià)值創(chuàng)新，半相關(guān)多樣化則有利于高價(jià)值創(chuàng)新；③相關(guān)多樣化對(duì)技術(shù)擴(kuò)散期、成熟期創(chuàng)新數(shù)量的提升作用比技術(shù)萌芽期更顯著。

關(guān)鍵詞：戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè);多樣化模式;技術(shù)生命周期;技術(shù)創(chuàng)新

DOI：10.6049/kjjbydc.2023110461

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）""""" 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：F264.2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）14-0049-13

0" 引言

以新能源汽車、節(jié)能環(huán)保、生物、新材料、新能源等技術(shù)為支撐的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)代表了新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革方向，是獲取未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略作為加快科技強(qiáng)國(guó)建設(shè)的核心戰(zhàn)略，受到各地區(qū)的積極響應(yīng)并紛紛提出各自的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃。由于知識(shí)溢出受地理空間限制［1］，區(qū)域創(chuàng)新具有路徑依賴特征［2］，現(xiàn)有知識(shí)庫(kù)是區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)［3］。一些地方政府忽視本區(qū)域知識(shí)結(jié)構(gòu)和比較優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)布局存在雷同、重復(fù)建設(shè)等問(wèn)題［4］，沒(méi)有因地制宜。演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，伴隨技術(shù)演化發(fā)展，處于不同生命周期階段的產(chǎn)業(yè)知識(shí)重組需求并不相同［5］，而傳統(tǒng)多樣化與專業(yè)化理論無(wú)法為區(qū)域產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新布局提供充分的理論與實(shí)證支持。因此，本文從演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)角度，結(jié)合創(chuàng)新理論和相關(guān)多樣化理論，探討不同多樣化模式對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響，以及不同技術(shù)生命周期階段創(chuàng)新績(jī)效的差異，以拓展區(qū)域創(chuàng)新布局思維，為深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、優(yōu)化戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)路徑選擇提供理論與實(shí)證支持。

1" 理論分析與研究假設(shè)

1.1" 多樣化模式與創(chuàng)新數(shù)量

區(qū)域多樣化是與區(qū)域?qū)I(yè)性相對(duì)應(yīng)的一個(gè)概念，通常是指地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的多樣化程度［6］。區(qū)域產(chǎn)業(yè)多樣化水平越高，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)少數(shù)產(chǎn)業(yè)部門的依賴程度就越低［7］。有經(jīng)濟(jì)地理學(xué)家提出，城市發(fā)展受益于多元化經(jīng)濟(jì)［8］，而知識(shí)多樣性有助于促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。早期研究認(rèn)為，組織或者技術(shù)變革源于突變［9，10］。Rosenberg［11］發(fā)現(xiàn)，不同產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域存在相似技術(shù)應(yīng)用，進(jìn)而提出技術(shù)融合概念。Becker et al.［12］指出，創(chuàng)新本質(zhì)上是對(duì)已有資源、能力進(jìn)行新組合的結(jié)果，進(jìn)一步證明成功的交流離不開(kāi)共同的知識(shí)基礎(chǔ)，創(chuàng)新者掌握的知識(shí)越接近于新知識(shí)，越易于獲得該知識(shí)［15］?；谖墨I(xiàn)計(jì)量學(xué)和專利計(jì)量學(xué)的研究成果表明，相鄰知識(shí)之間更易于產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)［14］。因此，知識(shí)在不同生產(chǎn)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移和應(yīng)用會(huì)影響一個(gè)地區(qū)技術(shù)變化速度與方向，如果一個(gè)地區(qū)擁有更多相關(guān)的知識(shí)基礎(chǔ)，知識(shí)就更易于從一個(gè)領(lǐng)域擴(kuò)展到另一個(gè)領(lǐng)域［15］。若認(rèn)知距離過(guò)大，各創(chuàng)新主體間知識(shí)基礎(chǔ)不同，將難以產(chǎn)生知識(shí)溢出，也難以實(shí)現(xiàn)知識(shí)重組與創(chuàng)新。國(guó)內(nèi)學(xué)者高旻昱等［16］使用2011—2016年長(zhǎng)三角26個(gè)地級(jí)市專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)，探討相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，發(fā)現(xiàn)相關(guān)多樣化有利于創(chuàng)新，而非相關(guān)多樣化的影響不顯著；蔣晟和賀燦飛［17］探討了區(qū)域產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化對(duì)中國(guó)出口市場(chǎng)多樣化的影響，發(fā)現(xiàn)兩者均發(fā)揮正向作用；王葉軍和周京奎［18］研究了相關(guān)多樣化、無(wú)關(guān)多樣化對(duì)中國(guó)城市服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)兩種多樣化都具有正向促進(jìn)作用。此外，學(xué)者針對(duì)西班牙50個(gè)地區(qū)相關(guān)多樣性的研究也發(fā)現(xiàn)，相關(guān)多樣性與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)，而無(wú)關(guān)多樣性的作用不顯著［19］。Content amp; Frenken［20］經(jīng)過(guò)梳理既有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)研究支持相關(guān)多樣性對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有積極影響的假設(shè)，尤其是制造業(yè)和知識(shí)密集型行業(yè)。

基于以上分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H1a：相關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量有提升作用。

此前的研究普遍認(rèn)為技術(shù)關(guān)聯(lián)性對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出至關(guān)重要，以Boschma et al.［19］、Alshamsi et al.［21］為代表的學(xué)者研究了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間或技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)性，并基于技術(shù)關(guān)聯(lián)性提出促進(jìn)創(chuàng)新的建議，這些文獻(xiàn)主要是相關(guān)性論證，忽略了區(qū)域知識(shí)基礎(chǔ)對(duì)技術(shù)路徑依賴的潛在影響［22］。相關(guān)多樣化雖然對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有推動(dòng)作用，但由于創(chuàng)新活動(dòng)具有很強(qiáng)的積累性［13，23］，如果創(chuàng)新活動(dòng)主要建立在相似能力基礎(chǔ)上，大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體只能開(kāi)發(fā)出與已經(jīng)掌握的技術(shù)高度關(guān)聯(lián)的新技術(shù)新產(chǎn)品，這引發(fā)了一些學(xué)者對(duì)發(fā)展過(guò)程中路徑依賴的擔(dān)憂［24］。技術(shù)路徑依賴是指創(chuàng)新活動(dòng)沿著既定路徑進(jìn)行，一旦進(jìn)入某個(gè)路徑，就很難轉(zhuǎn)向其它路徑，從而阻礙創(chuàng)新突破和變革［25，26］。

全球化與新技術(shù)興起正在推動(dòng)創(chuàng)新范式轉(zhuǎn)變，一些證據(jù)表明，遠(yuǎn)距離的技術(shù)融合能夠催生更多顛覆性創(chuàng)新［27］。如Jacobs［28］認(rèn)為，最重要的知識(shí)溢出來(lái)自核心行業(yè)之外，企業(yè)通過(guò)認(rèn)識(shí)不同行業(yè)企業(yè)以獲得更好的新想法。Castaldi et al［14］結(jié)合專利引用情況將專利分為增量創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新兩類，其基于美國(guó)州區(qū)的技術(shù)多樣化分析證明，相關(guān)多樣性對(duì)區(qū)域整體創(chuàng)新有正向影響，而非相關(guān)多樣性對(duì)區(qū)域突破性創(chuàng)新有正向影響；Prudhomme［29］分析了中國(guó)各省域在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中的發(fā)展布局與實(shí)際表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)一些省域選擇具有比較優(yōu)勢(shì)和技術(shù)能力較強(qiáng)領(lǐng)域，而另一些省域則選擇風(fēng)險(xiǎn)較高領(lǐng)域；王建華（2022）利用城市層面專利數(shù)據(jù)，探討中國(guó)發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的兩條技術(shù)路徑，發(fā)現(xiàn)技術(shù)路徑因依賴于本地知識(shí)基礎(chǔ)而呈現(xiàn)出較強(qiáng)的路徑依賴特征。綜上發(fā)現(xiàn)，一個(gè)地區(qū)一旦具有生產(chǎn)特定產(chǎn)品的能力，就易于在該能力相關(guān)領(lǐng)域開(kāi)發(fā)出更多新產(chǎn)品，即實(shí)現(xiàn)相關(guān)多樣化［30］。

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是具有重要戰(zhàn)略意義、引領(lǐng)未來(lái)發(fā)展、帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的新興產(chǎn)業(yè)，能夠代表國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)力和國(guó)際影響力［31］。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)屬于技術(shù)含量高、技術(shù)附加值大、技術(shù)成長(zhǎng)性高和戰(zhàn)略性顯著的前沿領(lǐng)域［32］，往往涉及跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的技術(shù)融合和創(chuàng)新［33］。相比于一般產(chǎn)業(yè)，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的復(fù)雜性更高，需要更廣泛、更多樣化的知識(shí)、技能投入，因此無(wú)關(guān)多樣化對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的抑制作用并不明顯?；谝陨戏治?，提出研究假設(shè)：

H1b：無(wú)關(guān)多樣化會(huì)抑制非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新數(shù)量，但對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的抑制作用不顯著。

1.2" 多樣化模式與創(chuàng)新質(zhì)量

僅討論創(chuàng)新數(shù)量不足以全面描述創(chuàng)新績(jī)效，還需要從創(chuàng)新質(zhì)量方面作進(jìn)一步考察［34］。一些文獻(xiàn)指出，依賴現(xiàn)有資源與已經(jīng)建立關(guān)聯(lián)性的知識(shí)有助于降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，但是創(chuàng)新本身就是一個(gè)充滿不確定性的過(guò)程，不相關(guān)多樣化需要建立新的協(xié)調(diào)機(jī)制以連接不同甚至原本無(wú)關(guān)的能力，這可能推動(dòng)更復(fù)雜的技術(shù)創(chuàng)新［35］。Fleming在此基礎(chǔ)上提出技術(shù)新穎性來(lái)源的新理論，即發(fā)明是一個(gè)重組與局部搜索過(guò)程，當(dāng)發(fā)明人搜索不熟悉組件和進(jìn)行組件組合時(shí)會(huì)產(chǎn)生技術(shù)不確定性，這種不確定性是技術(shù)新穎性的來(lái)源，因此技術(shù)重組難度對(duì)新穎性有正向影響［36，37］。Fleming的研究表明，發(fā)明是一個(gè)重組與搜索過(guò)程，即發(fā)明者通過(guò)將不熟悉組件與組件組合進(jìn)行試驗(yàn)以創(chuàng)造新技術(shù)。發(fā)明效用與不確定性受到發(fā)明者對(duì)組件及組合熟悉程度的影響，對(duì)不熟悉組件與組合的探索雖然平均效用較低，但有可能產(chǎn)生突破性發(fā)明。這種創(chuàng)新使得無(wú)關(guān)的知識(shí)片段通過(guò)組合變?yōu)橄嚓P(guān)，但是這種不相關(guān)領(lǐng)域的重組創(chuàng)新更困難，風(fēng)險(xiǎn)更高，且這些創(chuàng)新一旦取得成功，通常具有激進(jìn)性和破壞性，這是因?yàn)椴幌嚓P(guān)技術(shù)重組可能帶來(lái)新市場(chǎng)需求、新功能和新應(yīng)用。因此，基于無(wú)關(guān)知識(shí)重組產(chǎn)生的創(chuàng)新可能具有更高價(jià)值。這種高價(jià)值創(chuàng)新可能帶來(lái)新發(fā)展路徑，對(duì)企業(yè)或區(qū)域擺脫現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)路徑鎖定、實(shí)現(xiàn)路徑突破至關(guān)重要。由此可見(jiàn)，無(wú)關(guān)多樣化會(huì)促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)形成高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)出，而過(guò)度接近的知識(shí)可能導(dǎo)致區(qū)域創(chuàng)新路徑鎖定，不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升。

基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H2a：相關(guān)多樣化不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)形成高價(jià)值創(chuàng)新；

H2b：無(wú)關(guān)多樣化有利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)形成高價(jià)值創(chuàng)新。

1.3" 多樣化模式與技術(shù)生命周期

在不同的技術(shù)生命周期階段，產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新類型和知識(shí)來(lái)源不同［38］，因此有必要探索不同生命周期階段戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新模式?，F(xiàn)有研究通常將技術(shù)作為驅(qū)動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素，而關(guān)于集聚外部性如何引發(fā)技術(shù)進(jìn)步的機(jī)制證據(jù)較少?，F(xiàn)有文獻(xiàn)在探討相關(guān)多樣化對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用時(shí)通常包含一個(gè)隱含假設(shè)，即新舊技術(shù)都是靜態(tài)不變的，這與技術(shù)生命周期理論不符。Boschma amp; Frenken［39］指出，要避免簡(jiǎn)單地認(rèn)為相關(guān)多樣化總是有利于創(chuàng)新，在部門發(fā)展的早期階段關(guān)聯(lián)性的重要性不明顯，這是因?yàn)樾轮R(shí)與現(xiàn)有環(huán)境之間存在較大差距。技術(shù)生命周期理論認(rèn)為，技術(shù)沿著S型生命周期路徑發(fā)展，可以分為萌芽期、成長(zhǎng)期、擴(kuò)散期和衰落期［40-42］。在最初階段，不同類型知識(shí)經(jīng)重新組合，形成不同于以前的新技術(shù)。該階段技術(shù)通常具有生產(chǎn)成本高、市場(chǎng)滲透性弱以及潛在用途不確定等特點(diǎn)［43］。隨著技術(shù)發(fā)展和擴(kuò)散，技術(shù)用途的不確定性降低，研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)下降，創(chuàng)新變得較為緩和，但是競(jìng)爭(zhēng)者數(shù)量不斷增加［42］。Neffke et al［44］使用瑞典統(tǒng)計(jì)局的產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展通常伴隨激進(jìn)的創(chuàng)新和不成熟技術(shù)，當(dāng)主導(dǎo)設(shè)計(jì)確立后，技術(shù)中斷的可能性降低，該行業(yè)進(jìn)入成熟階段，在此階段創(chuàng)新是漸進(jìn)的。這種變化意味著在不同階段產(chǎn)業(yè)發(fā)展利用了不同類型的集聚外部性。Barbieri et al［45］首次將知識(shí)結(jié)構(gòu)相關(guān)性與非相關(guān)多樣性作為解釋變量，分析不同生命周期階段美國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，發(fā)現(xiàn)非相關(guān)多樣化在早期階段更有利于綠色技術(shù)發(fā)展，而相關(guān)多樣化則在技術(shù)進(jìn)入成熟期時(shí)更重要。

基于上述分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H3a：相關(guān)多樣化能夠提升技術(shù)擴(kuò)散期與成熟期的創(chuàng)新數(shù)量，但對(duì)技術(shù)萌芽期創(chuàng)新數(shù)量的提升作用不顯著；

H3b：無(wú)關(guān)多樣化會(huì)抑制技術(shù)擴(kuò)散期與成熟期的創(chuàng)新數(shù)量，但對(duì)技術(shù)萌芽期創(chuàng)新數(shù)量的抑制作用不顯著。

2" 研究設(shè)計(jì)

2.1" 研究樣本

當(dāng)前研究中創(chuàng)新多樣化與創(chuàng)新績(jī)效測(cè)算主要基于專利數(shù)據(jù)，這是因?yàn)殚L(zhǎng)期以來(lái)專利被認(rèn)為是技術(shù)情報(bào)的可靠來(lái)源，并被用作識(shí)別技術(shù)水平的直接指標(biāo)。根據(jù)WIPO［46］的報(bào)告，專利包含全世界80%以上的技術(shù)信息。專利在技術(shù)、商業(yè)和法律方面具有多重價(jià)值，其提供了發(fā)明活動(dòng)的大量信息，如發(fā)明人或申請(qǐng)人位置、發(fā)明知識(shí)庫(kù)以及創(chuàng)新質(zhì)量（例如對(duì)已有專利或研究的引用、專利權(quán)要求的保護(hù)范圍等）。專利數(shù)據(jù)的另一個(gè)益處是對(duì)特定知識(shí)領(lǐng)域的細(xì)粒度分析［47］，這對(duì)相關(guān)多樣化與無(wú)關(guān)多樣化測(cè)量至關(guān)重要。此外，專利數(shù)據(jù)使用也存在一定局限性，并不是所有發(fā)明都是專利，專利質(zhì)量根據(jù)研究技術(shù)而不同［48］。在新興技術(shù)領(lǐng)域，技術(shù)更新?lián)Q代加快，專利申請(qǐng)更加迫切。根據(jù)專利法，專利應(yīng)當(dāng)具有新穎性和創(chuàng)造性。專利通常是在創(chuàng)新活動(dòng)早期申請(qǐng)或授予的，同時(shí)，其提供了一些研發(fā)活動(dòng)信息。既有的產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新研究主要依賴于專利數(shù)據(jù)分析［49］，尤其是區(qū)域創(chuàng)新，國(guó)內(nèi)也有大量研究將專利作為創(chuàng)新衡量指標(biāo)［50，51］。本文的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)劃分依據(jù)是國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局于2021年發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類與國(guó)際專利分類參照關(guān)系表（試行）》［52］。該文件按照技術(shù)相關(guān)度，將九大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)細(xì)分成40個(gè)二級(jí)子技術(shù)、311個(gè)三級(jí)子技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了專利分類與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的對(duì)應(yīng)，且覆蓋全面，便于統(tǒng)計(jì)。

2.2" 創(chuàng)新績(jī)效測(cè)量

專利包括發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)。由于實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)無(wú)需實(shí)質(zhì)審查即可獲得授權(quán)，受政府鼓勵(lì)政策影響，不以保護(hù)為目的的專利申請(qǐng)通常以實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)方式獲得授權(quán)。而發(fā)明專利需要經(jīng)過(guò)實(shí)質(zhì)審查，其技術(shù)和市場(chǎng)價(jià)值通常高于實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利，因此國(guó)內(nèi)學(xué)者多選用發(fā)明專利作為創(chuàng)新衡量指標(biāo)［53］。參考現(xiàn)有研究，本文將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利數(shù)（SEI）與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利數(shù)（NSEI）作為區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量衡量指標(biāo)。

根據(jù)專利法，專利申請(qǐng)時(shí)必須參考現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行審查［54］。因此，測(cè)量專利中體現(xiàn)的知識(shí)被后續(xù)專利引用的頻次可以衡量創(chuàng)新質(zhì)量。大量研究證明專利價(jià)值與被引頻次間存在正相關(guān)關(guān)系［55-57］。本文將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利的平均被引次數(shù)（SEICited）作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的第一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。相應(yīng)地，使用非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利的平均被引次數(shù)（NSEICited）作為非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

根據(jù)《最高人民法院關(guān)于審理侵犯專利權(quán)糾紛案件應(yīng)用法律若干問(wèn)題的解釋（二）》第五條：在人民法院確定專利權(quán)的保護(hù)范圍時(shí)，獨(dú)立權(quán)利要求的前序部分、特征部分以及從屬權(quán)利要求的引用部分、限定部分記載的技術(shù)特征均有限定作用。權(quán)利要求中記載的技術(shù)特征越多，對(duì)保護(hù)范圍的限制越多，專利的保護(hù)范圍就越小。改進(jìn)型發(fā)明方案是基于現(xiàn)有技術(shù)，在專利申請(qǐng)與審查意見(jiàn)答復(fù)的權(quán)利要求中添加了更多技術(shù)特征，以獲得新穎性和創(chuàng)造性。對(duì)于需要經(jīng)過(guò)實(shí)質(zhì)審查的發(fā)明專利，其原創(chuàng)性技術(shù)特征反而更少。因此，技術(shù)特征數(shù)量可以評(píng)價(jià)專利創(chuàng)新質(zhì)量。Patentics專利數(shù)據(jù)庫(kù)使用獨(dú)有的智能語(yǔ)義技術(shù)識(shí)別每件具有獨(dú)立權(quán)要求的專利技術(shù)特征數(shù)量。借鑒李黎明等［58］的研究，本文將各省域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利申請(qǐng)文本獨(dú)立權(quán)利要求的平均技術(shù)特征數(shù)量（SEITecF）作為創(chuàng)新質(zhì)量的第二個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。由于發(fā)明專利在實(shí)質(zhì)審查過(guò)程中需要根據(jù)審查意見(jiàn)修改后方可獲得授權(quán)，為了獲得最大保護(hù)范圍，申請(qǐng)階段的技術(shù)特征數(shù)量一般較少，且容易受到專利代理人等其它因素影響。由于授權(quán)文本的技術(shù)特征數(shù)量能夠較客觀地反映創(chuàng)新質(zhì)量，因此本文使用戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利授權(quán)文本獨(dú)立權(quán)利要求的技術(shù)特征數(shù)量（SEITecFGr）作為創(chuàng)新質(zhì)量的第三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，相應(yīng)地，使用NSEITecF、NSEITecFGr分別對(duì)應(yīng)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利獨(dú)立權(quán)利要求的申請(qǐng)文本與授權(quán)文本的平均技術(shù)特征數(shù)量。上述指標(biāo)可用于檢驗(yàn)多樣化模式對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量影響的穩(wěn)健性。

2.3" 多樣化模式測(cè)量

區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的多樣化模式是本文核心解釋變量，參考Castaldi et al［14］提出的開(kāi)創(chuàng)性方法，本文采用熵指標(biāo)測(cè)量多樣化。熵指標(biāo)可以根據(jù)關(guān)聯(lián)度分解成相關(guān)多樣化和無(wú)關(guān)多樣化，進(jìn)而捕捉區(qū)域知識(shí)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性與多樣性程度（Frenken等，2007）。該方法獲得廣泛應(yīng)用。本文也采用該方法，對(duì)區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化與不相關(guān)多樣化程度進(jìn)行測(cè)度。

熵測(cè)量是基于專利分類號(hào)，本文利用專利的技術(shù)分類代碼，結(jié)合國(guó)際專利分類系統(tǒng)（IPC）的分層結(jié)構(gòu)計(jì)算不同代碼的多樣化水平。當(dāng)兩個(gè)專利共享相同的 IPC代碼時(shí)，表明專利間存在相關(guān)性。根據(jù)國(guó)際專利分類號(hào)的設(shè)計(jì)邏輯，當(dāng)IPC位數(shù)增加時(shí)，兩種技術(shù)同屬于更下位的概念，因此技術(shù)相關(guān)性也會(huì)提升。具體來(lái)說(shuō)，無(wú)關(guān)多樣化（UV）使用更上位專利IPC類別分布的熵衡量，即通過(guò)測(cè)量概率分布的不確定性捕捉多樣性。例如，如果某省域的所有專利都屬于同一專利類別，那么從該地區(qū)的專利組合中隨機(jī)抽取一項(xiàng)專利時(shí)不存在不確定性，因此熵值最低。反之，如果專利組合中所有專利類別的占比相同，則抽取到隸屬于每個(gè)分類專利的概率也相同，此時(shí)抽樣的不確定性更高，熵值最大。

根據(jù)熵分解定理，一個(gè)系統(tǒng)的整體熵可以分解為不同層次的熵值［10］。在區(qū)域創(chuàng)新多樣性研究中，可以使用熵分解定理量化地區(qū)在不同技術(shù)領(lǐng)域的多樣性水平。具體來(lái)說(shuō)，熵值是衡量概率分布不確定性的指標(biāo)，熵值越高，表示系統(tǒng)中的不確定性越大，即多樣性越豐富。熵分解定理允許研究者將一個(gè)地區(qū)的技術(shù)多樣性分解為兩個(gè)部分——組間熵和組內(nèi)熵。其中，組間熵反映不同技術(shù)類別之間的多樣性，組內(nèi)熵則反映每個(gè)技術(shù)類別內(nèi)部的多樣性。無(wú)關(guān)多樣性（UV）是通過(guò)計(jì)算地區(qū)在不同技術(shù)大類中專利分布的熵值來(lái)衡量的，該指標(biāo)反映一個(gè)地區(qū)在更上位（距離更遠(yuǎn)）技術(shù)類別中的多樣性。相關(guān)多樣性（RV）是通過(guò)計(jì)算地區(qū)在更細(xì)粒度（距離更近）技術(shù)分類中的多樣性，然后減去組間熵（UV）得到的，該指標(biāo)反映出地區(qū)在更細(xì)粒度技術(shù)類別內(nèi)部的多樣性。綜上所述，熵分解定理允許構(gòu)建不同變量以代表不同相關(guān)性程度的多樣化水平，可以將最低聚合層級(jí)的技術(shù)多樣性視為更高聚合層級(jí)技術(shù)多樣性以及這些類別多樣性的總和。

需要特別強(qiáng)調(diào)的是，相關(guān)多樣性（RV）、半相關(guān)多樣性（SRV）和無(wú)關(guān)多樣性（UV）并不是相互排斥的（Frenken等，2007）。理論上一個(gè)地區(qū)可以同時(shí)具備高相關(guān)多樣性、高無(wú)關(guān)多樣性，這意味著該地區(qū)在多個(gè)不相關(guān)技術(shù)類別中都擁有多樣化的專利技術(shù)，同時(shí)，每個(gè)類別內(nèi)部也擁有多樣化的專利技術(shù)。本文中，相關(guān)多樣性是指一個(gè)地區(qū)在相似或相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的多樣性，其對(duì)應(yīng)本地現(xiàn)有的認(rèn)知結(jié)構(gòu)與技術(shù)基礎(chǔ)；無(wú)關(guān)多樣性是指一個(gè)地區(qū)在不同技術(shù)領(lǐng)域的多樣性，這種多樣性有助于促進(jìn)技術(shù)突破，因涉及不相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域整合，因此可能產(chǎn)生新功能或新應(yīng)用。

本文分別計(jì)算相關(guān)（RV）、半相關(guān)（SRV）和不相關(guān)（UV）3個(gè)級(jí)別的多樣化水平。具體地，UV表示基于IPC三位數(shù)（大類）專利數(shù)量分布的熵：

UVit=∑Nk=1Sk，itln1Sk，it（1）

其中，Sk，it表示第t年省域i在IPC大類k=1…N申請(qǐng)并獲得授權(quán)的發(fā)明專利數(shù)占該省區(qū)i全部授權(quán)發(fā)明專利數(shù)的比值。SRV等于基于每個(gè)IPC四位數(shù)（小類）與大類（UV）計(jì)算的熵差值。

SRVit=∑Pl=1Sl，itln1Sl，it-UVit（2）

其中，Sl，it表示第t年省域i在IPC小類l=［1，…，P］的授權(quán)發(fā)明專利份額。RV基于IPC七位數(shù)（大組）水平與小類水平的熵差值獲得。

RVit=∑Rm=1Sm，itln1Sm，it-∑Pl=1Sl，itln1Sl，it（3）

其中，Sm，it表示第t年省域i在IPC大組m=1…R的授權(quán)發(fā)明專利數(shù)。

2.4" 技術(shù)生命周期測(cè)度

為了識(shí)別戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度，本文遵循Barbieri et al［45］的思路測(cè)量技術(shù)生命周期。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生命周期是技術(shù)空間內(nèi)的一種相對(duì)度量，其根據(jù)技術(shù)普及程度和專利數(shù)量?jī)蓚€(gè)維度判斷，可以區(qū)分較發(fā)達(dá)產(chǎn)業(yè)和較不發(fā)達(dá)產(chǎn)業(yè)。其中，普及程度反映創(chuàng)新活動(dòng)在地理上的擴(kuò)散程度。首先，計(jì)算出當(dāng)前每個(gè)地區(qū)具有比較優(yōu)勢(shì)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)（relative technological advantage，RTA），如式（4）。

RTAc，j，t=∑Patentsc，j，t/∑jPatentsc，j，t∑cPatentsc，j，t/∑c，jPatentsc，j，t（4）

式（4）中，分子代表省域c產(chǎn)出的j技術(shù)專利占全部技術(shù)專利的比值，分母表示j技術(shù)專利數(shù)量占全部專利數(shù)量的份額。如果RTAc，j≥1，則說(shuō)明技術(shù)類別j在省域c具有相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)。換而言之，RTA能夠捕捉區(qū)域在某技術(shù)方向相對(duì)于全局的比較優(yōu)勢(shì)。技術(shù)j的普遍性（UBIQUITY）可以使用時(shí)間t內(nèi)RTAc，j大于1的地區(qū)數(shù)量表示，見(jiàn)式（5）。

UBIQUITYjt=∑cRTAcjt，RTAcjtgt;1（5）

根據(jù)Barbieri et al［45］的建議，技術(shù)生命周期可以劃分成萌芽期（Emergence）、發(fā)展期（Development）、擴(kuò)散期（Diffusion）、成熟期（Maturity）4個(gè)階段，如表1所示。其中，萌芽期技術(shù)的專利數(shù)量與普遍性低于平均水平；發(fā)展期技術(shù)的專利數(shù)量高于平均水平，但普遍性低于平均水平；擴(kuò)散期技術(shù)的專利數(shù)量和普遍性均高于平均水平；成熟期技術(shù)的專利數(shù)量低于平均水平，而普遍性高于平均水平。技術(shù)演進(jìn)是非線性的，存在技術(shù)突破與新舊技術(shù)替代，所以并非所有階段都是必須經(jīng)過(guò)的，技術(shù)進(jìn)入成熟期后仍然有可能進(jìn)入新發(fā)展階段。

本文通過(guò)計(jì)算每個(gè)區(qū)域在不同產(chǎn)業(yè)生命周期階段的授權(quán)專利數(shù)量評(píng)估不同多樣化模式對(duì)不同生命周期階段創(chuàng)新績(jī)效的影響，見(jiàn)式（6）。

GPLit=∑jPijLt（6）

式中，PijLt表示省域i在時(shí)間t內(nèi)對(duì)生命周期階段L技術(shù)j進(jìn)行專利申請(qǐng)并獲得授權(quán)的發(fā)明專利數(shù)量。

圖1展示了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)普遍性和專利數(shù)量（為避免圖中折線過(guò)度聚集，圖中的專利數(shù)量以10為底取對(duì)數(shù)）演變趨勢(shì)，如果折線位于圖左側(cè)且方向越趨向垂直，意味著專利活動(dòng)增長(zhǎng)越快。相應(yīng)地，參與技術(shù)開(kāi)發(fā)的地區(qū)數(shù)量較少，意味著技術(shù)處于發(fā)展期。相反，如果折線位于右側(cè)且發(fā)展趨勢(shì)趨于水平，則專利活動(dòng)增長(zhǎng)越小，技術(shù)普遍性較高，即該技術(shù)處于擴(kuò)散期。基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)二級(jí)子技術(shù)編碼的技術(shù)生命周期與授權(quán)發(fā)明專利數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖2所示。

2.5" 控制變量

為了精確分析相關(guān)多樣化與無(wú)關(guān)多樣化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效的影響，本文控制以下變量：①城市化水平（URB），使用年末城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝谥缺硎荆虎诮?jīng)濟(jì)開(kāi)放度（OPEN），使用當(dāng)年美元與人民幣匯率折算的進(jìn)出口總額與GDP的比值表示；③市場(chǎng)化水平（MAR），使用非國(guó)有企業(yè)員工數(shù)占總員工數(shù)之比表示；④政府干預(yù)（GOV），使用財(cái)政支出占GDP的比重表示；⑤研發(fā)投入強(qiáng)度（Ramp;D），使用研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占GDP的比重表示；⑥產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（SIC），使用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比值表示；⑦金融發(fā)展水平（FIN），使用金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額與GDP比值表示；⑧互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)水平（INT），使用互聯(lián)網(wǎng)接入端口數(shù)表示；⑨區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP），使用人均GDP作為衡量指標(biāo)，各省人均GDP按照 GDP平減指數(shù)進(jìn)行平減。所有經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均采用平減指數(shù)換算為2000年價(jià)格，金融指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》，互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自韓先鋒等［59］的研究，其余經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)和各省（市、區(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒。由于西藏自治區(qū)和海南省數(shù)據(jù)存在部分缺失，參照以往研究，未納入統(tǒng)計(jì)分析。由于發(fā)明專利從申請(qǐng)到授權(quán)通常存在2～3年滯后期，相關(guān)控制變量的數(shù)據(jù)更新存在延時(shí)性，因此構(gòu)建2006-2020年的面板數(shù)據(jù)。

2.6" 模型構(gòu)建

GPit+1=β1UVit+β2SRVit+β3RVit+γ Controls it+τi+γt+εit（7）

HIPit+1=β1UVit+β2SRVit+β3RVit+γ Controls it+τi+γt+εit（8）

GPLit+1=β1UVit+β2SRVit+β3RVit+γ Controlsit+τi+γt+εit（9）

其中，GPit+1表示省域i在時(shí)間t+1申請(qǐng)并獲得授權(quán)的發(fā)明專利數(shù)，本文分別對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專利數(shù)量與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專利數(shù)量進(jìn)行考察。HIPit+1代表省域i在時(shí)間t+1申請(qǐng)并獲得授權(quán)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，分別對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專利質(zhì)量與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量進(jìn)行考察。使用授權(quán)專利的平均被引次數(shù)（SEICited）、專利申請(qǐng)文本的獨(dú)立權(quán)利要求技術(shù)特征數(shù)（SEITecF）和專利授權(quán)文本的獨(dú)立權(quán)利要求技術(shù)特征數(shù)（SEITecFGr）3個(gè)指標(biāo)反映戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，相應(yīng)地，使用NSEICited、NSEITecF、NSEITecFGr三個(gè)指標(biāo)反映非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。GPLit+1表示省域i在時(shí)間t+1申請(qǐng)且屬于對(duì)應(yīng)技術(shù)生命周期的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利數(shù)量。Controlsit表示控制變量，τi表示區(qū)域固定效應(yīng)，γt表示時(shí)間固定效應(yīng)，εit為殘差項(xiàng)。區(qū)域與時(shí)間固定效應(yīng)模型可以控制每個(gè)時(shí)段內(nèi)不隨時(shí)間變化的影響因素，緩解遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題?？紤]到發(fā)明是申請(qǐng)日之前發(fā)生的，因此將自變量滯后一期。針對(duì)模型中相關(guān)多樣化（RV）、半相關(guān)多樣化（SRV）以及無(wú)關(guān)多樣化水平（UV）與被解釋變量之間的內(nèi)生性問(wèn)題，采取以下措施：首先，相關(guān)多樣化水平是基于Frenken et al和Castaldi et al提出的熵測(cè)量方法，雖然其測(cè)度源于專利，但該方法考慮的是專利中所含IPC分類號(hào)對(duì)應(yīng)的技術(shù)領(lǐng)域距離及其多樣性分布，使用的是專利數(shù)據(jù)中的技術(shù)信息而非專利數(shù)量信息，因此解釋變量與作為被解釋變量的授權(quán)專利數(shù)量并無(wú)直接關(guān)聯(lián)。其次，作為被解釋變量創(chuàng)新質(zhì)量的3個(gè)指標(biāo)，分別考察專利平均被引次數(shù)、申請(qǐng)文本獨(dú)立權(quán)利要求的平均技術(shù)特征數(shù)和授權(quán)文本獨(dú)立權(quán)利要求的平均技術(shù)特征數(shù)，上述指標(biāo)對(duì)應(yīng)于專利記載的技術(shù)方案保護(hù)范圍及對(duì)后續(xù)發(fā)明創(chuàng)造的影響［57］，與作為解釋變量的RV、SRV、UV亦無(wú)直接關(guān)聯(lián)。因此，模型不存在明顯的內(nèi)生性問(wèn)題。

3" 結(jié)果

3.1" 描述性統(tǒng)計(jì)

本文的被解釋變量為計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，由于省域?qū)＠跈?quán)量較大且沒(méi)有0值，取對(duì)數(shù)后不會(huì)損失觀測(cè)值，且對(duì)數(shù)變換后仍然符合正態(tài)分布，因此本文選擇線性面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行評(píng)估，使用泊松回歸模型或負(fù)二項(xiàng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為方便比較自變量重要性，所有自變量均作標(biāo)準(zhǔn)化處理。表2是變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

3.2" 回歸結(jié)果分析

3.2.1" 多樣化模式與創(chuàng)新數(shù)量

表3是相關(guān)多樣化水平對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的回歸結(jié)果，對(duì)應(yīng)研究假設(shè)H1a和H1b。首先，相關(guān)多樣化（RV）對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)（SEI，模型2）、非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)（NSEI，模型4）和全樣本（FULL，模型6）創(chuàng)新數(shù)量的影響都顯著為正。這表明相關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量都有提升作用，假設(shè)H1a得到證實(shí)。其次，對(duì)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，SRV和UV都不顯著，而對(duì)于非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和全樣本來(lái)說(shuō)，SRV和UV顯著為負(fù)。這些表明無(wú)關(guān)多樣化對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量有抑制作用，對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的抑制作用不明顯，故假設(shè)H1b得到證實(shí)。上述結(jié)果表明，非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)比戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)更加依賴相關(guān)多樣化，這是因?yàn)檫h(yuǎn)距離知識(shí)重組難度提高會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，即在不相關(guān)領(lǐng)域拓展創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)創(chuàng)新數(shù)量增長(zhǎng)不利。但是相對(duì)于非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)而言，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)復(fù)雜性更高，更強(qiáng)調(diào)跨領(lǐng)域技術(shù)融合，因此反而會(huì)得益于跨領(lǐng)域知識(shí)重組。

3.2.2" 多樣化模式與創(chuàng)新質(zhì)量

表4是相關(guān)多樣化與無(wú)關(guān)多樣化對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的回歸結(jié)果，對(duì)應(yīng)研究假設(shè)H2a和H2b。模型1～6的被解釋變量是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量（SEICited、SEITecF、SEITecFGr），模型7～12的被解釋變量是非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量（NSEICited、NSEITecF、NSEITecFGr）。

首先考慮專利被引次數(shù)，模型1、2的因變量是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專利平均被引次數(shù)（SEICited），結(jié)果表明，相關(guān)多樣化（RV）系數(shù)顯著為負(fù)，意味著在相近領(lǐng)域進(jìn)行知識(shí)重組，產(chǎn)出的發(fā)明創(chuàng)造被引次數(shù)較低。此外，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)無(wú)關(guān)多樣化（UV）與半相關(guān)多樣化（SRV）對(duì)專利被引次數(shù)有顯著提升作用。模型7和8的結(jié)果也表明，UV、SRV和RV對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專利平均被引次數(shù)（NSEICited）均無(wú)顯著影響，故假設(shè)H2a得到部分支持。

其次考慮獨(dú)立權(quán)利要求的技術(shù)特征數(shù)量，模型3、4的被解釋變量是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專利授權(quán)文本獨(dú)立權(quán)利要求的平均技術(shù)特征數(shù)量（SEITecF）。發(fā)明專利的創(chuàng)新程度高，通常比同領(lǐng)域?qū)＠麚碛械募夹g(shù)特征數(shù)量少。因此，SEITecF越小，意味著專利保護(hù)范圍越大，專利價(jià)值越高。模型4中，RV與SEITecF技術(shù)特征數(shù)量的關(guān)系不顯著，但是SRV在5%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明半相關(guān)多樣化有利于減少技術(shù)特征數(shù)量，提升創(chuàng)新價(jià)值。模型9和10的結(jié)果也表明，UV、SRV和RV對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專利授權(quán)文本獨(dú)立權(quán)利要求的技術(shù)特征數(shù)量（NSEITecF）均無(wú)顯著影響，故假設(shè)H2b得到部分支持。綜合模型2和模型4可知，相關(guān)多樣化（RV）不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提升創(chuàng)新價(jià)值，表現(xiàn)為專利被引次數(shù)下降；半相關(guān)多樣化（SRV）有利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提升創(chuàng)新價(jià)值，體現(xiàn)為具有獨(dú)立權(quán)利要求的技術(shù)特征數(shù)量減少，同時(shí)，半相關(guān)多樣化有助于獲得具有更大保護(hù)范圍的基礎(chǔ)性發(fā)明創(chuàng)造。

鑒于發(fā)明專利需要經(jīng)過(guò)實(shí)質(zhì)審查，根據(jù)審查意見(jiàn)進(jìn)行修改后方可獲得授權(quán)，申請(qǐng)階段的技術(shù)特征數(shù)量更容易受到專利代理人水平等因素影響。因此，使用授權(quán)文本的技術(shù)特征數(shù)量能夠更加客觀地反映專利創(chuàng)新質(zhì)量。在模型5和6中，將發(fā)明專利授權(quán)文本獨(dú)立權(quán)利要求的平均技術(shù)特征數(shù)量（SEITecFGr）作為被解釋變量，結(jié)果表明，半相關(guān)多樣化（SRV）可以顯著減少授權(quán)文本的技術(shù)特征數(shù)量。模型11和12的結(jié)果表明，3種多樣化模式對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利授權(quán)文本獨(dú)立權(quán)利要求的技術(shù)特征數(shù)量（NSEITecFGr）影響均不顯著。本研究沒(méi)有觀察到UV對(duì)高價(jià)值創(chuàng)新的促進(jìn)作用，是因?yàn)槟壳拔覈?guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平還不足，創(chuàng)新者缺少跨越重大領(lǐng)域的重組能力或機(jī)會(huì)。

3.2.3" 多樣化模式與技術(shù)生命周期

表5是研究假設(shè)H3a和H3b的回歸結(jié)果。模型2～4的被解釋變量分別是萌芽期、發(fā)展期、擴(kuò)散期和成熟期戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專利數(shù)量。其中，RV對(duì)發(fā)展期、擴(kuò)散期、成熟期創(chuàng)新數(shù)量的影響在1%水平上顯著為正，但是對(duì)萌芽期創(chuàng)新數(shù)量的提升效應(yīng)不顯著，假設(shè)H3a得到驗(yàn)證。模型2中，SRV和UV的回歸系數(shù)雖然為負(fù)但不顯著，說(shuō)明無(wú)關(guān)多樣化對(duì)萌芽期創(chuàng)新數(shù)量沒(méi)有明顯抑制作用；模型3～5中，UV和SRV都顯著為負(fù)，說(shuō)明無(wú)關(guān)多樣化會(huì)抑制戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)在發(fā)展期、擴(kuò)散期和成熟期的創(chuàng)新數(shù)量，綜合模型2～5，假設(shè)H3b得到驗(yàn)證。

上述結(jié)果表明，對(duì)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)而言，在技術(shù)發(fā)展的早期階段，相關(guān)多樣化對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的提升作用、無(wú)關(guān)多樣化對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的抑制作用都不明顯。當(dāng)技術(shù)進(jìn)入發(fā)展期后，相關(guān)多樣化成為提升戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的主要驅(qū)動(dòng)力。對(duì)于擴(kuò)散期和成熟期的產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，半相關(guān)多樣化SRV與無(wú)關(guān)多樣化UV的作用顯著為負(fù)，說(shuō)明兩種多樣化存在認(rèn)知距離過(guò)大、重組難度過(guò)高的問(wèn)題，進(jìn)而可能抑制創(chuàng)新數(shù)量增長(zhǎng)。

3.3" 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，替換回歸模型。本研究的被解釋變量包括專利數(shù)量、平均被引次數(shù)、平均技術(shù)特征數(shù)量，變量分布較分散，可以考慮進(jìn)行泊松回歸或負(fù)二項(xiàng)回歸。初步采用負(fù)二項(xiàng)擬合后發(fā)現(xiàn)，上述因變量的負(fù)二項(xiàng)模型存在非常高的 theta 值（theta=10 000），表明因變量不存在過(guò)度離散跡象，泊松模型結(jié)果更為穩(wěn)?。?0］?；诓此擅姘骞潭ㄐ?yīng)模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致（限于篇幅，具體結(jié)果備索）。

其次，替換核心解釋變量的計(jì)算方法。本研究使用另一種方法測(cè)算多樣化指標(biāo)，將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的一、二、三級(jí)技術(shù)分類用于計(jì)算香農(nóng)熵指標(biāo)，計(jì)算方法參照式 （1） —式（3）。更換多樣化指標(biāo)算法后的泊松面板固定效應(yīng)模型與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致（限于篇幅，具體結(jié)果備索）。

4" 結(jié)論與討論

利用2006-2020年中國(guó)內(nèi)地授權(quán)發(fā)明專利數(shù)，構(gòu)建面板固定效應(yīng)模型，計(jì)算各省市相關(guān)多樣化、半相關(guān)多樣化和無(wú)關(guān)多樣化指標(biāo)，分析它們對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量的影響，探討不同生命周期階段戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的差異性。實(shí)證結(jié)果表明：①相關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量都有正向影響，而無(wú)關(guān)多樣化對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量有負(fù)向影響，無(wú)關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的影響不顯著；②相關(guān)多樣化不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高價(jià)值創(chuàng)新，半相關(guān)多樣化有利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高價(jià)值創(chuàng)新，相關(guān)多樣化、無(wú)關(guān)多樣化對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量均無(wú)顯著影響；③相關(guān)多樣化對(duì)技術(shù)擴(kuò)散期、成熟期創(chuàng)新數(shù)量的提升作用比技術(shù)萌芽期更明顯。

（1）從整體上看，相關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量都有正向影響，說(shuō)明相關(guān)多樣化可以促進(jìn)知識(shí)轉(zhuǎn)移和重組，降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，提高創(chuàng)新效率。這一結(jié)論與蔣晟和賀燦飛［17］、Castaldi et al［14］ 等的研究一致。然而，上述研究多基于歐美數(shù)據(jù)且不區(qū)分新興產(chǎn)業(yè)與非新興產(chǎn)業(yè)，本研究將中國(guó)各省域授權(quán)發(fā)明專利所屬領(lǐng)域區(qū)分為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，為區(qū)域多樣化模式對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響分析提供了中國(guó)證據(jù)。

（2）本研究發(fā)現(xiàn)無(wú)關(guān)多樣化對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量有負(fù)向影響，說(shuō)明無(wú)關(guān)多樣化增大了知識(shí)的認(rèn)知距離和協(xié)調(diào)成本，進(jìn)而抑制非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量。這與Hidalgo et al［24］基于產(chǎn)品空間的分析結(jié)果一致，但Hidalgo等并未對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行專門考察。本研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，無(wú)關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)沒(méi)有顯著影響。對(duì)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，無(wú)關(guān)多樣化對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的負(fù)向效應(yīng)并不顯著，這可能是因?yàn)閼?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是技術(shù)含量高、技術(shù)附加值大、技術(shù)成長(zhǎng)性高和戰(zhàn)略性強(qiáng)的前沿領(lǐng)域，具有較高復(fù)雜性和不確定性，涉及到跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的技術(shù)融合，需要更廣泛、多樣的知識(shí)輸入。

（3）相關(guān)多樣化與無(wú)關(guān)多樣化對(duì)非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)高價(jià)值創(chuàng)新的影響都不顯著，這與Castaldi et al［14］的研究不一致。此外，相關(guān)多樣化不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高價(jià)值創(chuàng)新，半相關(guān)多樣化有利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高價(jià)值創(chuàng)新，這與Castaldi et al［14］的研究基本一致。上述結(jié)果表明，與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相比，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新性更強(qiáng)，更符合高價(jià)值創(chuàng)新定義。本研究沒(méi)有觀察到無(wú)關(guān)多樣化對(duì)高價(jià)值創(chuàng)新的促進(jìn)作用，這可能是因?yàn)槟壳拔覈?guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展還不成熟，創(chuàng)新者缺少跨越重大領(lǐng)域的重組能力或機(jī)會(huì)。上述結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了Fleming［36］、王萍萍和王毅［37］關(guān)于知識(shí)的遠(yuǎn)距離重組是技術(shù)新穎性來(lái)源的觀點(diǎn)?，F(xiàn)有研究多基于專利被引頻次評(píng)價(jià)創(chuàng)新質(zhì)量，少有研究從專利權(quán)利要求的技術(shù)特征角度分析創(chuàng)新質(zhì)量。本研究借鑒Harhoff et al［57］的做法，同時(shí)將兩種指標(biāo)納入創(chuàng)新質(zhì)量考察框架，充分利用專利包含的技術(shù)信息和法律信息。具體而言，相關(guān)多樣化不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高價(jià)值創(chuàng)新，體現(xiàn)為專利被引頻次下降。無(wú)關(guān)多樣化更有利于高價(jià)值創(chuàng)新，體現(xiàn)為權(quán)利要求的技術(shù)特征數(shù)量減少。這說(shuō)明相關(guān)多樣化雖然可以促進(jìn)漸進(jìn)式創(chuàng)新，但是也可能導(dǎo)致區(qū)域創(chuàng)新路徑鎖定，難以實(shí)現(xiàn)突破性創(chuàng)新，因此雖然其產(chǎn)出數(shù)量多，但多為改進(jìn)型發(fā)明。無(wú)關(guān)多樣化雖然增大了創(chuàng)新難度和風(fēng)險(xiǎn)，但是遠(yuǎn)距離知識(shí)重組可以提供更多潛在創(chuàng)新機(jī)會(huì)和組合可能性，有利于促進(jìn)更復(fù)雜、獨(dú)特技術(shù)重組，形成更具激進(jìn)性、突破性的創(chuàng)新成果。這種高價(jià)值創(chuàng)新可以幫助區(qū)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)突破，擺脫對(duì)現(xiàn)有技術(shù)路徑的依賴。這對(duì)尋求轉(zhuǎn)型升級(jí)、實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的區(qū)域至關(guān)重要。

（4）在不同技術(shù)生命周期階段，多樣化模式對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響存在異質(zhì)性，這與Barbieri et al［46］關(guān)于綠色技術(shù)生命周期的研究一致?，F(xiàn)有研究多以某個(gè)具體產(chǎn)業(yè)，如可再生能源［61］或綠色技術(shù)［45］生命周期為分析對(duì)象，缺乏針對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的整體、宏觀考察。本研究發(fā)現(xiàn)，相關(guān)多樣化對(duì)萌芽期戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的提升作用不明顯，在技術(shù)擴(kuò)散期和成熟期表現(xiàn)顯著。無(wú)關(guān)多樣化對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的抑制發(fā)生在技術(shù)擴(kuò)散期和成熟期。這是因?yàn)樵诩夹g(shù)生命周期的后期階段，相關(guān)多樣化可以利用現(xiàn)有資源和協(xié)同效應(yīng)提高創(chuàng)新效率；在技術(shù)發(fā)展萌芽階段，無(wú)關(guān)多樣化可以促進(jìn)知識(shí)重組和突破，進(jìn)而催生高價(jià)值創(chuàng)新。

本研究從理論上拓展了相關(guān)多樣化與無(wú)關(guān)多樣化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效影響的分析框架，并考慮了不同技術(shù)生命周期階段的差異性。研究采用基于專利數(shù)據(jù)的多樣化模式測(cè)度方法，利用國(guó)際專利分類系統(tǒng)的分層結(jié)構(gòu)，構(gòu)建相關(guān)多樣化與無(wú)關(guān)多樣化指標(biāo)，描繪區(qū)域知識(shí)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性與多樣性程度，從技術(shù)普及程度與專利數(shù)量?jī)蓚€(gè)維度判斷技術(shù)生命周期階段，實(shí)現(xiàn)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)成熟度的度量。本研究揭示了相關(guān)多樣化與無(wú)關(guān)多樣化對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的異質(zhì)性影響，并分析了不同生命周期階段多樣化模式與創(chuàng)新績(jī)效的動(dòng)態(tài)關(guān)系，豐富了區(qū)域創(chuàng)新理論研究和技術(shù)生命周期理論研究。

本文為促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)、制定差異化創(chuàng)新政策提供了理論和實(shí)證依據(jù)。研究結(jié)果表明，在無(wú)關(guān)技術(shù)領(lǐng)域廣泛拓展創(chuàng)新能力不利于創(chuàng)新數(shù)量提升，但這種負(fù)向作用對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)整體而言并不明顯。相關(guān)多樣化由于知識(shí)重組距離過(guò)小會(huì)阻礙創(chuàng)新質(zhì)量提升，而無(wú)關(guān)多樣化可以促進(jìn)知識(shí)重組和突破，助力戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高價(jià)值創(chuàng)新。因此，政府應(yīng)當(dāng)基于自身資源稟賦和知識(shí)基礎(chǔ)，發(fā)揮本地比較優(yōu)勢(shì)，因地制宜地制定差異化創(chuàng)新政策。研究結(jié)果還表明，相關(guān)多樣化對(duì)擴(kuò)散期與成熟期技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量有正向影響，但是對(duì)萌芽期的影響不顯著。因此，針對(duì)萌芽期的產(chǎn)業(yè)，政策制定者應(yīng)當(dāng)考慮增加無(wú)關(guān)多樣性，給予萌芽期產(chǎn)業(yè)更多的試錯(cuò)機(jī)會(huì)，嘗試不同發(fā)展方向，實(shí)現(xiàn)“遠(yuǎn)距離”產(chǎn)業(yè)間的相互融合，進(jìn)而形成突破性的高價(jià)值創(chuàng)新。在技術(shù)擴(kuò)散期和成熟期，不能盲目拓展創(chuàng)新領(lǐng)域，尤其是與現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)無(wú)關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，以避免技術(shù)過(guò)于分散、知識(shí)重組距離過(guò)大，影響創(chuàng)新數(shù)量積累。

本文也存在一些不足之處，首先，使用專利數(shù)據(jù)作為創(chuàng)新績(jī)效測(cè)度指標(biāo)，但是專利數(shù)據(jù)并不能涵蓋所有創(chuàng)新活動(dòng)，也不能完全反映創(chuàng)新質(zhì)量差異。未來(lái)可以嘗試使用其它類型數(shù)據(jù)，如科技論文、企業(yè)研發(fā)投入、市場(chǎng)份額等衡量創(chuàng)新績(jī)效并進(jìn)行比較分析。其次，從技術(shù)普遍性和專利數(shù)量?jī)蓚€(gè)維度識(shí)別技術(shù)生命周期階段，但是這種方法也存在一定局限性。未來(lái)可以考慮使用其它技術(shù)生命周期測(cè)量方法，如基于專利引用網(wǎng)絡(luò)、S型曲線擬合等方法識(shí)別技術(shù)生命周期階段并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

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（責(zé)任編輯：胡俊?。?/p>

Regional Diversification Patterns， Technology Life Cycle and Innovation Performance of Strategic Emerging Industries

Peng Wenbo1， Yu Xiang1， Feng Rentao2

（1. School of Management， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan 430074，China;2. School of Law， Fujian University of Technology， Fuzhou 350118， China）

Abstract：In the context of global economic restructuring and industrial upgrading， strategic emerging industries， as an important force to promote sustainable economic and social development， play a crucial role in regional economic development through the enhancement of their innovation performance. Existing literature on the relationship between diversification patterns and innovation performance is controversial， especially in the emerging field of strategic emerging industries. For instance， researchers have different opinions about the impacts of related diversification and unrelated diversification on regional innovation and innovation performance.

In the field of strategic emerging industries， high-quality innovation is crucial for maintaining competitive advantages and achieving sustainable development. It is necessary to take into account both innovation quality and technology life cycle. Hence， this study aims to explore in depth the impact of regional diversification patterns on the innovation performance of strategic emerging industries. Using the authorized invention patent data from mainland China， it systematically analyzes the effects of related diversification and unrelated diversification on the innovation quantity and quality of strategic emerging industries and non-strategic emerging industries， and examines the characteristics and differences at different stages of the technology life cycle. The study first uses entropy indicators based on the International Patent Classification （IPC） system to measure the level of diversification， and distinguish between related diversification and unrelated diversification by calculating the diversity of knowledge between different technology fields.Then it uses the knowledge information in patent data， combined with the popularity of technology and the number of patent families to determine the stage of the technology life cycle. The research process includes the construction of panel data models， controlling variables such as urbanization level， economic openness， marketization level， government intervention， and Ramp;D investment intensity， which help to reduce the endogeneity brought about by omitted variables.

The empirical results show that related diversification has a positive impact on the innovation quantity of both strategic emerging industries and non-strategic emerging industries. This indicates that related diversification can promote knowledge transfer and recombination， reduce innovation risk， and improve innovation efficiency. However， unrelated diversification has a negative impact on the innovation quantity of non-strategic emerging industries， suggesting that unrelated diversification increases the cognitive distance and coordination costs of knowledge， suppressing the innovation activities of non-strategic emerging industries. For strategic emerging industries， the impact of unrelated diversification is not significant， which may be because strategic emerging industries have higher complexity and uncertainty， requiring more extensive and diverse knowledge input.

In terms of innovation quality， this study finds that related diversification is detrimental to high-value innovation in strategic emerging industries， manifested as a decrease in the number of times patents are cited. On the contrary， semi-related diversification is beneficial to high-value innovation in strategic emerging industries， reflected in the reduction in the number of technical features claimed by rights. This shows that although related diversification can promote incremental innovation， it may also lead to the locking of regional innovation paths， making it difficult to achieve breakthrough innovation. While unrelated diversification increases the difficulty and risk of innovation， long-distance knowledge recombination can provide more potential innovation opportunities and combination possibilities， which is conducive to creating more complex and unique technology recombination， forming more radical and breakthrough innovation. In addition， at different stages of the technology life cycle， the impact of diversification patterns on innovation performance is heterogeneous. The promotion effect of related diversification on the innovation quantity of strategic emerging industries in the budding stage is not significant， and its promotion effect on innovation quantity is mainly reflected in the diffusion and maturity stages of technology. The suppression of innovation quantity by unrelated diversification occurs in the diffusion and maturity stages of technology. In the later stages of the technology life cycle， related diversification can use existing resources and synergistic effects to improve innovation efficiency. In the budding stage of technology development， unrelated diversification can promote knowledge recombination and breakthroughs， promoting the output of high-value patents.

The research results have important practical significance for guiding local governments on how to formulate effective innovation-driven development strategies based on local resource endowment and knowledge base; the research methods and analysis framework of this paper also provide a methodological reference for subsequent related research.

Key Words：Strategic Emerging Industries; Diversification Patterns; Technology Life Cycle; Technological Innovation