1、创新网络结构演化对技术生态位影响的实证分析 曹兴 李文 中南大学商学院 摘 要： 借鉴态势理论,通过技术生态位“态”的分析,从量上衡量节点的技术创新能力,通过技术生态位“势”的分析,从增长率上衡量节点技术创新能力对网络环境的潜在影响力。运用社会网络分析法,以 2003-2015 年间移动通讯终端联合申请发明专利数据为样本,分析不同时期移动通讯终端创新网络的演化规律,研究发现移动通讯终端创新网络结构由原来松散型、简单型逐渐向紧凑型和复杂型演化。在此基础上,计算了网络演化的结构特征值,对网络结构与技术生态位“态”和技术生态位“势”的关系进行了回归分析,实证结果发现:度数中心度与技术生态位“态”呈倒
2、 U 型关系;度数中心度、结构洞和关系强度与技术生态位“势”均呈倒 U 型关系。关键词： 技术生态位; 生态位理论; 创新网络; 社会网络分析; 作者简介：曹兴(1964-),男,四川大竹人,教授、博士生导师,研究方向为技术创新、技术管理、知识管理。E-mail:。作者简介：李文(1991-),女,湖南湘潭人,硕士研究生,研究方向为复杂网络、技术创新。收稿日期：2016-06-15基金：国家自然科学基金资助项目(71371071)An empirical analysis on impacts of structural evolution of innovation networks on
3、technological nichesCAO Xing LI Wen Business School of Central South University; Abstract： Based on ecostate-ecorole theory,technological innovation capabilities of nodes are quantitatively measured by analyzing“ecostate”of technological niches,and their potential impacts upon network environment ar
4、e measured from the perspective of their growth by analyzing“ecorole”of technological niches. With the application of social network analysis,the data on joint applications for inventions and patents in mobile communication terminals from 2003 to 2015 are sampled to analyze the structural evolution
5、laws of the mobile communication terminal innovation network in different periods. It is found that original loose and simple networks have gradually evolved into compact and complicated ones. Subsequently,this paper calculates the characteristic values of the structurally evolved networks,construct
6、s regression models to analyze relationships between network structures and“ecostate”and“ecorole”of technological niches. The empirical results suggest that inverted U-shaped relationships exist between degree centrality and“ecostate”of technological niches. The degree centrality,structural holes an
7、d tie strength are also discovered to have such relationships with the “ecorole”of technological niches.Keyword： technology niche; theory of ecological niches; innovation network; social network analysis; Received： 2016-06-15技术的复杂性和市场的不确定性使得企业与其他组织主动或被动交换技术创新所需的各种资源,以获取在市场上的竞争优势1,从而形成各种正式或非正式关系的技术创新
8、合作网络。创新网络是节点间进行交流合作的一种制度安排2,各参与主体在交互时不断调整自身结构,从而在企业内外形成演化系统。创新网络是一个不断进化的有机体,在其动态的发展过程中,整体网络结构、节点的网络位置、网络资源、网络关系及技术创新能力等都会随之变化。而网络节点技术创新能力的提升与所处网络的结构紧密相关3,Schilling 等指出网络结构通过促进企业间的知识交流合作与创新资源的获取影响技术创新能力4。Kim和 Lee 通过实证分析发现,网络条件下企业通过相互学习,共享资源等方式提高技术创新能力5。刘凤朝分析了网络结构对燃料电池企业技术创新绩效的影响6。解学梅通过实证分析发现,网络结构影响企业
9、的吸收能力,进而对创新绩效产生影响7。20 世纪 90 年代,生态位理论被引入到技术创新的研究领域,Schot 等学者最早提出技术生态位概念,认为技术生态位是指技术主体的可持续发展,是技术创新活动的保护空间,是技术“准演化”的微观环境8。之后,技术生态位理论被广泛应用到技术培育、技术范式选择、技术能力以及技术创新的研究中,Agnolucci等认为技术生态位是新技术培育和发展的保护空间,是其进入市场的“孵化器”9。Lopolito 认为技术生态位是为新技术研发、应用起到试验平台的特定领域10。张丽萍11、许萧迪12等认为技术生态位是产业或集群在某一特定环境或区域内技术生存与发展的各种内外部条件的
10、综合。张光宇在梳理已有研究成果时发现,技术生态位在技术创新中的作用体现在如何将培育出的新技术推向市场并提高企业的技术创新能力13。何巨峰则认为企业技术生态位体现在有形资源、无形资源、个人能力、组织能力四个维度14。已有文献关于创新网络的研究大多采用仿真法,着重网络演化过程,或以某单一企业进行研究,缺乏数据佐证。网络结构对技术创新的实证研究较为丰富,但大多从宏观的整体网络结构着手,较少从技术生态位视角展开研究。从企业的角度,本文认为技术生态位是其适应外部环境的技术创新能力,是企业技术竞争能力的体现。因此,本文通过收集移动通讯终端专利数据,采用社会网络分析方法,分析移动通讯终端创新网络结构的演化规
11、律,从技术生态位视角下研究网络环境中个体网络结构对节点技术创新能力的影响。1 研究假设与概念模型朱春全认为生态位“态”是生物过去生长发育、学习、与环境相互作用积累的结果,主要体现在“量”上;生态位“势”是生物单元对环境的影响力或支配力,主要表现为增长率,潜在能力等方面15。之后,更多的学者将“态势理论”运用到企业生态位研究中,从企业已有的状态和潜在的影响两个方面进行相关研究,颜爱民构建了国内背景下企业生态位“态”和生态位“势”的评价模型16。何宇宁将态势理论引入到技术创新生态位的研究中,认为技术生态位“态”是创新主体过去技术创新活动的积累,是与创新环境作用的结果;技术生态位“势”是创新主体对创
12、新环境的支配能力17。孙冰基于态势理论分析了东北三省新能源汽车产业技术生态位态势的阶段变化18。本文借鉴生态位“态势理论”,用技术生态位“态”指标,从数量上对节点以往积累的、现有的技术创新能力进行表征;用技术生态位“势”指标,从增长率上对节点技术创新能力与环境的潜在影响进行衡量。由于在创新网络演化中,网络节点的异质性,扮演的角色,在网络中所处的位置,以及对资源控制力等都会存在差异。因此,本文选用中心度、结构洞和关系强度指标衡量个体网络结构特征,并分别与技术生态位的关系进行分析。1.1 网络中心度Owen-Smith 和 Powell 认为中心度是衡量节点在网络中所处的位置19,是节点在网络中权
13、力的大小和对其他节点企业的影响能力20。当节点中心度较低时,与其合作交流的节点较少,在网络中的影响力偏弱,获取外部资源的机会少,对网络中资源的控制力弱,无法有效地利用网络资源进行技术创新活动,难于适应技术环境的变化。随着节点中心度提高,与其联结的节点数增加,对异质性资源的接触增多,对合作伙伴技术创新活动的影响力日益提高21。因此,在网络中中心度较高的节点,其所拥有的技术资源种类和数量相比较多,易于充分利用网络资源,有利于节点开展技术创新活动,提高对外部技术环境的适应能力。节点中心度并非越高越好,当节点的中心度达到一定程度后,中心度的提升便会对节点的技术创新能力带来局限性。高展军等认为较高中心度
14、的节点往往是网络的核心,是网络规则的制定者,其技术创新能力较易被自身的声望和网络准则所束缚22,过高的中心度意味着节点过于依赖现有网络资源,较难打破现有网络局面建立新的联盟,限制节点技术创新领域的扩张。同时,由于节点自身吸收能力有限,不仅不能全盘消化现有的网络资源,而且还会加大节点资源筛选的难度和成本,降低节点技术创新效率23,不利于网络技术资源的整合和技术生态位扩张。基于以上文献分析,本文提出以下假设:H1:网络中心度与技术生态位“态”呈倒 U 型关系H2:网络中心度与技术生态位“势”呈倒 U 型关系1.2 结构洞Burt 提出的结构洞是指“社会网络中某个或某些个体和有些个体发生直接联系,但
15、与有些个体不发生直接联系或关系间断,从网络整体看好像网络结构出现的洞穴”24。占据结构洞位置的节点处于中介地位,拥有更多机会接触异质资源,所拥有的资源和控制优势能够为其带来较大的网络权力,能有效地减小节点间的无效链接,更快速高效地获取、吸收、整合所需外部资源,开展技术创新活动,有利于节点技术生态位的扩张。Fleming 等发现占据发明人联系中介位置的企业相比其他企业,拥有较高的创新能力25。钱锡红等认为占据结构洞的企业更易掌握信息、把握技术机会和发挥技术创新能力等优势26。节点占据的结构洞数量较高时,增加节点的中介位置不仅不会给自身的技术创新带来积极影响,而且会在一定程度上降低节点适应环境的技
16、术创新能力。Hannah 等学者指出网络结构洞与企业间的信任程度是负相关关系,占据较少结构洞的节点与合作伙伴的关系较为紧密,能有效抑制节点间的机会主义行为,有利于技术创新;占据过多的结构洞会降低企业间交往的频率,阻碍企业间信任的培养与资源共享,不利于节点获取、吸收外部知识和企业技术创新能力的提升27。基于以上文献分析,本文提出以下假设:H3:结构洞与技术生态位“态”呈倒 U 型关系H4:结构洞与技术生态位“势”呈倒 U 型关系1.3 关系强度关系强度描述了网络中节点与节点间联系的频繁程度。Granovetter 将网络关系划分为强联系和弱联系两类28。潘松挺,蔡宁通过大量研究发现,不同的关系强
17、度通过对节点间的交流合作、信息传递对技术创新产生不同的影响29。当关系强度较低时,节点与其他节点之间的合作交流较少,信任程度较低,不利于隐性知识的传播和共享,降低合作伙伴间资源的利用程度,且节点在进行创新活动时易产生机会主义。随着节点间合作交流广度和深度的提高,其关系强度不断增强,节点间信任基础雄厚,对企业创新活动决策产生重要影响30,有利于节点获取网络中异质性的、复杂的、隐性的知识资源,有利于提高节点技术创新能力。Uzzi 指出较强的关系强度不利于企业突破性创新和多元化知识的交流31,较高关系强度的维系需较高的成本,且不利于外来者的加入,不利于企业与网络外进行信息、知识资源的共享;强关系意味
18、着节点间资源冗余度较高,接触其他异质性资源的机会较少,不有利于技术生态位的扩张。基于以上文献分析,本文提出以下假设:H5:关系强度与技术生态位“态”呈倒 U 型关系H6:关系强度与技术生态位“势”呈倒 U 型关系基于以上分析,本文构建了网络结构与技术生态位的概念模型,如图 1 所示。图 1 网络结构与技术生态位概念模型 下载原图2 样本数据与变量设计2.1 数据来源联合申请专利是联合申请人技术创新合作关系的认可,通过联合申请专利,界定合作创新网络范围已在学术界广泛采纳。专利技术分为发明专利、实用新型和外观设计三种,其中发明专利的技术含量最高,原创性较强,是衡量申请人技术创新能力的最佳指标。本文
19、通过收集移动通讯终端行业 2003 年-2015 年的联合发明专利,构建移动通讯终端创新网络,数据来源于重点产业专利信息服务平台,从电子信息产业下行业分类导航中,搜索移动通信终端发明专利的联合申请。在移动通讯终端中国专利数据平台上,通过对申请(专利权)人一栏输入“公司”、“企业”、“集团”、“工厂”、“大学”、“学校”、“学院”、“研究院”、“研究所”等关键词的交叉组合,进行数据的筛选,最终得到联合专利数 2192项,除去重复的联合申请人,总涉及 773 个申请(专利权)人。为便于数据分析,本文采用社会网络分析方法,运用 UCINET6.0 软件描绘了专利申请时间在 2003-2015 年期间
20、的联合申请发明专利情况。由于节点的中介中心性表示网络中所有节点间连线通过该节点的最短路径条数,是衡量节点在网络中的重要性和对其他节点的影响力。通过中介中心性衡量节点在网络中的核心性,以申请(专利权)人为节点,联合发明专利为节点间连线,合作专利数作为节点间连线粗细的衡量,构建移动通讯终端创新网络图谱,如图 2 所示。从图谱上可知,移动通讯终端创新网络呈现出以多节点为核心的网络结构,其中国家电网、中国移动通讯、中兴、华为、三星、清华大学、北京邮电大学、鸿海精密工业股份和普天信息技术研究院等占据网络的核心位置。2.2 数据处理及分析创新网络演化伴随着网络结构的变化,其演化过程可通过网络结构特征反映。
21、为便于发现网络结构的演化规律,采用滚动法对移动通讯终端创新网络进行阶段划分。本文借鉴 Deeds 和 Hill 的观点,认为合作研发的持续时间约为 3 年,以滚动的 3 年窗口期,构建一年间企业合作的创新网络,它能有效地反映创新活动的持续性32。当年联合发明专利的申请,通常被认为是过去几年中企业持续开展技术创新活动的结果。因此,采用 ucinet6.0 软件对收集的合作发明专利以 3 年为窗口期,构建企业间合作的创新网络,如图 3 所示。4 个网络图分别代表2004、2007、2011、2014 年的移动通讯终端创新网络,即当年创新网络形成包含了当年以及前后两年的联合专利申请情况。随着时间的演
22、进,网络边缘上的节点数越来越多,网络规模不断扩大,连线增多,合作越来越密切,合作伙伴由单一节点发展成可供选择的多个合作对象,创新网络由原先松散的结构,逐渐演变成紧凑的复杂网络。本文定量分析了网络中节点在 2004-2014 年间网络结构特征的演变情况,如表 1 所示。图 2 移动通讯终端创新网络图谱 下载原图图 3 移动通讯终端创新网络演化图谱 下载原图表 1 网络结构特征演变 下载原表 随着节点的不断加入,网络规模和边数呈上升趋势,合作次数越来越多,合作对象趋于多样化。其中网络中节点平均度数中心度从 2004 年的 0.155 下降至 2014年的 0.006,说明随着时间的演进,节点间的中
23、心地位及对网络资源控制能力等的差异化程度降低;节点在网络中平均占据结构洞的数量上升,在网络规模扩大的同时,节点利用网络资源的机会增加,且资源和信息优势越发明显。在网络演化过程中,节点间关系强度呈现“增强-减弱-增强”的波动变化,这与网络中节点的加入与退出,以及各节点的个体网络规模和节点间的合作次数是紧密相关。2.3 变量设计(1)因变量用发明专利衡量主体技术创新能力的方法已被学术界广泛采用。本文研究创新网络演化过程中,企业技术生态位“态”的变化情况通过专利数据反映,节点技术生态位“态”(TNS)用节点当年发明专利数进行衡量,包含单独申请的专利数和联合申请的专利数。技术生态位“势”(TNP)表示
24、节点不同年份技术创新产出的增长率,用当年发明专利量和基期发明专利量的差值与基期发明专利量的比值来衡量,其公式如下:其中 TNPi 是指节点 i 的技术生态位“势”,k 和 j 分别代表两个不同的年份,Nik 和 Nij 代表节点 i 在不同时期拥有的发明专利数,其中 j 年设为基期。由于本文的研究对象是单个节点,每一年中节点专利申请情况各异。因此,在 2003-2015 年间,节点首次专利申请年份为该节点技术生态位“势”计算的基期。通过分别测量之后年份与该年专利量的情况,研究创新网络演化过程中节点技术生态位“势”的演变规律。(2)自变量(1)中心度中心度是对网络中节点权利的衡量指标,是节点在网
25、络中中心地位的量化。本文采用最常用、最直观性的指标度数中心度,即与节点直接联系的其他节点个数。为便于不同网络演化阶段节点度数中心度具有可比性,在测量时考虑网络规模,用节点的相对度数中心度测量:其中 CRD(i)为节点 i 的相对度数中心度,C AD(i)代表与节点 i 直接联系的其他节点个数,即节点 i 的度数,n 是指网络规模,即网络中节点的个数。(2)结构洞Burt 认为结构洞能使节点占据有利的位置,控制并积累非冗余的资源。结构洞的测度主要涉及有效规模、效率、限制度和等级度四个维度。有效规模是指节点间非冗余联系,是个体网络规模减去网络的冗余度,本文采用有效规模对节点结构洞进行测度,借鉴 B
26、urt 的结构洞理论对其测度如下:其中 j 表征与自我点 i 相连的所有点,q 是除了 i 或者 j 之外的每个第三者,括号内部的量 PiqMjq是指在自我点和特定点 j 之间的冗余度,Piq 代表行动者 i 投入到 q 的关系所占比例。(3)关系强度关系强度(TS)描述网络节点间合作的程度。现有文献大多从节点间联系的次数、信任程度、合作广度及深度等几个方面对节点间的关系强度进行衡量,本文借鉴已有的研究成果,用节点与其他节点合作的平均次数度量关系强度。(3)控制变量影响主体技术创新能力的因素较多,除外部网络环境,主体每年投入的技术资源种类(TRT)也会对其产生显著影响。本文对技术资源种类的衡量
27、借鉴 Lerner33学者对其用专利分类号前四位进行衡量。我国发明专利分类号采用国际专利分类号 IPC,专利分类号的前四位即小类可反映专利所涉及的技术资源种类以及可能应用的领域范围,通过小类数即可反映企业投入的技术资源种类。3 实证分析3.1 模型选择创新网络演化伴随着节点的加入与退出,最终得到的数据属于非平衡面板数据。由于面板数据同时兼具截面数据和时间序列数据的特点,需在模型估计时克服两个维度存在的问题,选择合适的回归模型,本文选择了 stata 12.0 软件进行回归分析。为便于研究的可靠性和稳定性,选取创新网络中度数至少大于 1 的节点为研究对象,在网络结构与技术生态位“态”的研究中,共
28、涉及 602 个观测值;在技术生态位“势”的研究中涉及 508 个观测值。根据所用数据的特征,进行固定效应、随机效应,以及混合效应模型的选择。通过 F 检验判断固定效应模型是否优于混合效应模型;通过 B-P 检验验证随机效应模型是否优于混合效应模型;通过 Hausman 检验判断固定效应模型是否优于随机效应模型。在网络结构与技术生态位关系的回归分析中,先研究两者的线性关系,再分别就网络结构研究其与技术生态位的非线性关系。为了减少多重共线性和数据自身变异的影响,对涉及变量的平方项进行中心化处理。在每一模型中都会通过膨胀因子(VIF)判断模型,解释变量之间的多重共线性,当 VIF 值10,回归模型
29、不存在有害的多重共线性。3.2 回归分析与结果讨论(1)网络结构对技术生态位“态”的分析表 2 变量描述统计与相关分析 下载原表 表 2 变量描述统计与分析中,得出被解释变量的方差远远大于均值,且态值是用专利量衡量,是一个计数的非负正数,满足负二项回归模型的适用条件。在相关分析中,度数中心度与关系强度存在相关关系,避免模型出现多重共线性,在模型中分别对其进行回归分析,各变量对技术生态位“态”的回归结果如表 3 所示。表 3 技术生态位“态”负二项固定效应模型 下载原表 表 3 中各模型的 F 检验,B-P 检验,Hausman 检验的 P 值均小于 0.05,因此得出固定效应模型同时优于随机效
30、应模型和混合效应模型。模型 1-5,Wald chi2 值均通过显著性检验,说明模型整体显著,样本与模型的拟合程度较好,同时每模型中的最大方差膨胀因子均小于 6,不存在严重的多重共线性。模型 1 和模型 2 研究了网络结构对技术生态位“态”的线性关系,发现度数中心度、结构洞对技术生态位“态”的线性影响不显著,关系强度对技术生态位“态”产生正向影响,估计系数为正,且通过显著性检验。模型 3-5 分别在模型 1、2 的基础上引入度数中心度、结构洞和关系强度的非线性二项式,结果得出度数中心度的二项式估计系数为负,与技术生态位“态”呈显著的(P0.01)倒 U 型关系。结构洞和关系强度的二项式估计系数
31、均为负值,但未通过显著性检验。以上分析表明,网络中节点度数中心度对节点技术生态位“态”的影响是呈倒 U型,假设 H1 得到验证;网络中结构洞与技术生态位“态”的倒 U 型关系并未通过显著性检验,假设 H3 未得到支持;关系强度与技术生态位“态”的关系呈正向线性关系,假设 H5 部分得到支持。(2)网络结构对技术生态位“势”的分析表 4 变量描述与相关分析 下载原表 表 4 变量描述统计与相关分析中度数中心度与关系强度存在正相关关系,为避免回归模型中多重共线性,在模型中分别对其进行回归分析,各变量对技术生态位“势”的回归结果如表 5 所示。表 5 技术生态位“势”固定效应模型 下载原表 表 5
32、中模型 1-5 的 F 检验,B-P 检验,Hausman 检验的 P 值均小于 0.05,得出固定效应模型同时优于随机效应模型和混合效应模型。模型 1-5,F 值均通过显著性检验,说明模型整体显著,样本与模型的拟合程度较好,同时每模型中的最大方差膨胀因子均小于 7,不存在严重的多重共线性。模型 1 和模型 2 研究了网络结构对技术生态位“势”的线性关系,发现度数中心度、结构洞对技术生态位“势”的线性影响不显著,关系强度对技术生态位“势”产生正向影响,估计系数为正,且通过显著性检验。模型 3-5 分别在模型 1、2 的基础上引入度数中心度、结构洞和关系强度的非线性二项式,结果得出被解释变量度数
33、中心度、结构洞、关系强度的二项式估计系数均为负值,在 1%的显著水平上均与技术生态位“势”呈显著的倒 U 型关系。以上分析表明,网络中节点度数中心度、结构洞、关系强度对节点技术生态位“势”的影响是呈倒 U 型关系,且均通过 1%显著性水平的检验,假设 H2,H4,H6均得到验证。4 结论与展望本文以移动通讯终端行业申请发明专利的企业为样本,用社会网络分析法分析了移动通讯终端创新网络,研究发现移动通讯终端创新网络呈“多核心”的组织特征,网络结构由原先松散型、简单型向紧凑型、复杂型演化。同时,对网络结构与技术生态位关系进行了实证分析,研究结果发现:网络中心度与技术生态位“态”、技术生态位“势”呈倒
34、 U 型关系,且通过显著性检验;结构洞、关系强度对技术生态位“势”的影响呈显著的倒 U 型关系。企业加入创新网络时,通过提高度数中心度、结构洞和关系强度等网络结构,拓宽技术生态位,提高企业技术创新能力及其对环境的影响力;随着企业在网络中地位的不断提升,通过剔除冗余关系,获取有效网络资源,优化网络结构等避免过高度数中心度、结构洞和较强关系强度对技术生态位扩张的负面影响,从而维持并提高企业在网络中的地位和影响力。本文从技术生态位角度分析了网络结构对技术创新的影响,由于仅研究了三个网络结构特征变量与技术生态位的线性与非线性关系,可能还存在其他网络结构特征变量影响企业技术生态位,需进行后续补充和进一步的完善。参考文献1王大洲.企业创新网络的演进机制分析J.科学学研究,2006,24(5):790-786.
