2.2　產學研合作網絡研究綜述

隨著產學研合作由過去的點對點互動合作模式向日漸復雜的非線性網絡模式轉變^[98]，有必要從社會網絡的視角來探究產學研合作，這也引起了學術界的廣泛關注。在此，本書對產學研合作網絡的相關研究進行梳理與分析。

2.2.1　社會網絡理論

社會網絡理論最早可以追溯到20世紀30年代，著名學者Burt在對人類社會關系與經濟活動關系進行研究時，首次提出社會網絡的概念。20世紀60年代，社會網絡理論被引入到管理學研究領域。尤其是最近20多年以來，在計算機性能不斷提升和互聯網技術迅猛發展的背景下，社會網絡分析在管理學領域已成為備受歡迎的研究范式。

傳統的管理學研究范式是通過社會調研、訪談方法對研究對象的個人觀點、態度和行為等方面給予較多的關注。換言之，傳統管理學研究范式對個體的特征給予較多的關注，較為忽視行為主體之間的關系及所構成的合作網絡。然而，社會網絡研究范式并不是拘泥于個體特性研究，而是更注重于從網絡的視角來分析行為主體之間的互動與聯系，其中包括個體之間的聯系[21～212]、組織之間的聯系[52^，213^，214]、區域層面和國家層面之間的聯系[215～217]。在社會網絡研究中，個體、組織、區域與國家等不同層面主體在網絡中視為網絡節點，網絡節點之間建立的互動關系構成了網絡中的“邊”，這些網絡節點與邊都嵌入到社會網絡中，那么網絡節點所處于的網絡位置、網絡結構特征等均對其行為產生一定的影響[218]。

社會網絡理論當中，最具有影響力的3個主要理論分別是Granovetter所倡導的強、弱聯結理論，Burt所提出的“結構洞”理論，Coleman所倡導的社會資本理論。

（一）強、弱聯結理論

Granovetter（1973）認為行為主體（網絡節點）之間相互接觸和交流，那么它們之間就會建立起某種聯結關系，這種關系可根據行為主體之間的互動頻率、情感強度的高低劃分成強聯結和弱聯結兩種類型[219]。

（1）強聯結理論

Granovetter（1973）較早提出強聯結的內涵，認為行為主體之間互動頻率越高，建立的關系越長久，親密程度越高，表明它們之間建立起強聯結關系。強聯結關系對于行為主體而言，在幫助其融入某一社會網絡中扮演著非常重要的角色，尤其對于那些剛剛進入某合作網絡中的個體、組織甚至國家，可以尋求通過與網絡中某些重要節點建立起強聯結關系后，從而使得融入一個新網絡時可獲得安全感和支持。Gulati（1998）認為行為主體間強聯結關系的建立，意味著雙方互動交流非常頻繁與緊密，有助于促進雙方信任機制的建立，降低協調與溝通成本[220]。由于一些知識、技術或資源的隱晦（緘默）程度很高，導致它們的傳播、轉移容易呈現出黏滯性特點，那么它們能否在行為主體間順利傳播或轉移往往受到主體之間信任程度和交流頻次高低的影響。由此可以推測出，行為主體之間建立起強聯結有助于緘默性資源傳播與轉移。所以，Granovetter（1973）認為強聯結的優勢體現為行為主體之間的頻繁交流與互動，有益于培養雙方的信任程度，從而有助于行為主體從合作伙伴獲取到高質量的緘默性知識或資源^[219]。

（2）弱聯結理論

Granovetter（1973）在對強聯結的內涵及作用進行闡述的同時，也對弱聯結的內涵及功能提出見解。他認為弱聯結是指行為主體（網絡節點）之間互動頻率較低，缺乏親密互動的一種聯系。在功能方面，不同于強聯結有助于推動緘默性知識跨組織轉移，弱聯結有助于行為主體從合作伙伴那里獲取到非冗余的可編碼知識或信息，對創新發生可能會起到很大的促進作用，甚至有時會超過強聯結。這是因為行為主體間建立起強聯結關系后，由于雙方的頻繁互動與交流，導致彼此之間非常熟悉，它們所擁有的思想、知識和其他資源的同質化程度會比較高，所以行為主體之間強聯結關系難以獲得有價值的信息、知識和其他資源。然而，弱聯結的最大優勢在于網絡節點之間的互動頻次并不高，導致雙方的熟悉程度較低，意味著行為主體之間所擁有的創新資源的異質性程度往往比較高，那么它們之間建立弱聯結關系有助于從對方獲得較為新鮮的知識或資源，從而減弱行為主體間強聯結關系所帶來資源趨同的不利影響，有助于創新的實現。

（3）強、弱聯結的比較

強聯結與弱聯結在組織間承擔著不同的功能。通過比較分析，發現強聯結與弱聯結在推動信息、知識或其他創新資源轉移過程中發揮的功能存在明顯差異，見表2-18。

首先，強聯結有助于建立信任機制，有利于克服緘默性知識或資源的黏滯性特性，實現有效轉移，而弱聯結則難以有效推動緘默性資源的轉移。

其次，強聯結意味著行為主體對所轉移的資源質量狀況較為熟悉，有助于選擇質量高的資源進行轉移；然而，弱聯結的行為主體對所轉移的資源不熟悉，無法識別和篩選質量不高的資源，容易導致一些質量低劣的資源轉移。

再次，強聯結容易導致行為主體之間的資源趨同，不利于獲取新鮮信息、知識等資源；然而，弱聯結確保行為主體間的資源多樣性，有利于非冗余資源的獲取。

最后，在強調“人情”關系的東方社會，尤其在中國，行為主體間建立強聯結關系被認為是一種“忠誠”關系，有利于推動資源的轉移，而弱聯結則認為“腳踏兩只船”，難以取信于人，不利于推動資源的轉移；而在西方社會，行為主體間強調信任和產權規則，雙方建立起非人格化關系，弱聯結成為行為主體推動資源轉移的重要方式。

（二）“結構洞”理論

在1992年，Burt出版的一本著作《結構洞：社會的競爭機構》（Structural Holes：The Social Structure of Competition）中首次提出“結構洞”構念[221]。“結構洞”理論建立在熊彼特創新理論和Granovetter所奠定的弱聯結理論基礎之上。Burt（1992）將“結構洞”界定為：在社會網絡中，某些行為主體和一部分行為主體之間存在某種直接聯結的關系，而與另外一些行為主體并沒有建立起直接聯結關系，導致社會網絡中某些節點出現聯結中斷的現象。如圖2-15所示，節點B、C和D均與節點A建立起直接聯結關系，但是節點B、C和D彼此之間并沒有直接的聯結通道，導致它們之間存在空缺，這樣的空缺就是網絡結構洞。節點A處于網絡的“橋”位置，跨越網絡結構洞，與節點B、C和D建立起非冗余的聯系。

現有文獻認為，跨越網絡結構洞的行為主體要比其他主體擁有更多的信息優勢和控制優勢。行為主體所跨越的網絡結構洞越多，意味著它與其他行為主體建立起更多的非冗余關系，那么有利于它從其他網絡主體獲得更多的非冗余資源[223]，那么該行為主體就可以憑借占據網絡結構洞來獲益[224]。此外，當行為主體跨越的網絡結構洞越豐富，意味著它在網絡中扮演著更重要的“中介者”角色，有助于它截留網絡資源為己所用，甚至改變網絡資源的流向達到利益最大化目的。總體上，Burt結構洞理論和Granovetter弱聯結理論在內涵和功能上很相似。

（三）社會資本理論

Coleman（1988）所倡導的社會資本理論是指行為主體處于某種社會（網絡）結構中，假如這種社會（網絡）結構有利于行為主體施展某種特定行為來實現某種結果，那么這種社會（網絡）結構構成了該行為主體的社會資本[225]。Port和Van Gelder（1995）提出，所謂社會資本，就是行為主體能夠調配和動員社會網絡所蘊藏的稀缺資源的能力[226]。Tsai和Ghoshal（1998）認為社會網絡中行為主體的社會資本是指行為主體間建立聯系而形成的認知和信任關系，有助于行為主體間信息交流和知識資源的流動[227]。從社會網絡的角度，網絡中行為主體社會資本包括三個方面：

（1）聯結廣度，即網絡中的行為主體與其他主體間的聯系數量。當行為主體的連帶廣度越大，表明與該主體建立起直接聯系的其他主體數量就越多，那么它在網絡中所占據的地位就越重要，相應地擁有的網絡權利就越大^[26]，擁有的社會資本就越多。這有助于該行為主體在網絡中搜尋信息、知識等創新資源來提升其績效。相反，當行為主體與其他主體間建立直接聯系的關系數較少時，這表明其擁有的社會資本較少，這不利于它搜尋創新資源。

（2）聯結的高度，即某行為主體是否與網絡中最重要的行為主體建立起聯結關系及聯結強度的高低。由于網絡中具有重要影響力的行為主體往往擁有比較豐富的社會資本，當與其建立合作關系時，容易得到它的支持和幫助，有助于獲得更多的網絡資源，那么社會資本得到大大提升。

（3）聯結的多樣性，即與某行為主體存在聯結關系的其他行為主體多樣性程度。換言之，當聯結的多樣性越豐富，意味著該行為主體可以從不同類型的行為主體那里獲取的資源類型就越豐富，這有助于獲取到更多非冗余資源來為其所用。

2.2.2　合作網絡相關研究

（一）創新網絡結構的相關研究

自20世紀90年代以來，隨著行為主體在不斷互動與合作過程中，逐漸向網絡化組織模式方向發展，形成了資源共享、知識擴散的社會網絡系統。在此背景下，創新網絡引起了學者的關注，網絡結構在學術界成為一個關注焦點。由于社會網絡分析方法可為探究行為主體之間互動模式提供新的研究視角，該方法日益得到廣泛的使用。

對于創新網絡結構的研究，現有文獻主要從宏觀和微觀的視角出發，探究整體網和個體網的內部結構，分析網絡結構與網絡功能之間的關系，以揭示網絡的運行機制、功能等深層次問題。現有文獻除了對網絡的基礎結構如網絡節點規模、節點間距離（包括認知距離，含知識距離、技術距離）進行研究外，還對較為復雜與特殊的網絡結構如網絡密度、節點的中心性和結構洞等展開廣泛的研究。較為典型的網絡結構研究主要包括以下幾個方面：

（1）Granovetter（1973）從網絡節點之間的聯結強度（強聯結或弱聯結）視角來探究合作網絡結構特征及對新信息擴散的影響。他研究發現弱聯結的網絡結構要比強聯結的網絡結構更有助于非冗余信息在網絡中擴散^[219]。他的開拓性研究引發了廣大學者對網絡節點間強、弱聯結關系進行研究［30，228，229］。

（2）Freeman（1979）為了刻畫行為主體在創新網絡結構中對資源的控制程度，首次提出了“中心性（度）”構念，用于衡量某行為主體在網絡中處于其他行為主體間的“中間”程度和影響程度[230]。他的研究引起了學者關注，中心度指標也被國內外學者廣泛用于刻畫行為主體在創新網絡中的結構位置^{[26，35，214，}217]。

（3）Burt（1992）基于Granovetter（1973）所提出的弱聯結理論的基礎上，提出了“網絡結構洞”構念，用于刻畫行為主體處于網絡結構的“橋”關鍵位置^[221]。由于網絡結構洞衡量是指網絡節點與其他節點間的網絡非冗余連接關系，處于網絡結構洞上的行為主體比其他節點擁有更多的網絡資源控制優勢。

此外，還有一些學者從網絡節點間認知距離^[75，231]、網絡密度^[225，232]、網絡規模[233]等方面對創新網絡結構展開了一系列研究。

近年來，以創新網絡結構為議題的實證研究成為學術界一個熱點問題。例如，馮鋒等（2009）對產學研合作網絡的網絡特征進行研究，發現網絡結構呈現出無標度網絡特征[234]。Fritsch和Kauffeld-Monz（2010）以德國的16個合作創新網絡為研究樣本，分析其整體網絡結構特征、行為主體的網絡位置等對知識傳遞和信息轉移的影響[235]。馬艷艷等（2011）以中國的企業與大學聯合申請的專利為數據來源來構建雙方合作網絡，并對網絡密度、網絡規模及整體中心度等網絡指標進行測算，發現中國的產學研合作網絡仍然存在進一步發展的空間[236]。Guan等（2015）以美國的國際合作網絡及區域（城市）合作網絡為研究樣本，分析它們多層合作網絡特征[216]。Zhang等（2016）以中國科學院與企業、大學的雙方或三方的科研合作為研究樣本，來刻畫合作網絡結構特征隨著時間變動而不斷演化的過程^[35]。這些實證研究驗證和豐富了創新網絡研究領域的理論研究。

（二）創新網絡演進的相關研究

現有文獻主要從網絡演化的空間結構和生命周期（時間）兩個視角對創新合作網絡的演化展開研究。一部分學者從生物周期視角出發，探究創新網絡隨著時間推移而演化遞進的規律。例如，Ahokangas等（1999）提出創新合作網絡隨時間推移的動態演化模型，將演化歷程劃分為三個階段：起源、增長到成熟[237]。彭銳和楊芳（2008）則探究產學研合作創新網絡隨著時間推移而不斷地由單部門到跨部門合作、由單鏈到多鏈合作的演化過程，科研管理部門在合作網絡中所扮演的重要角色[238]。劉鳳朝等（2011）構建“985”院校參與的產學研合作網絡并分析該網絡的演化過程，發現產學研合作網絡規模隨著時間的推移而不斷地增大，網絡逐漸呈現出自組織效應特征[239]。Schilling（2015）對全球技術網絡結構特征進行刻畫，發現網絡規模和相互聯系日益增多[240]。

另一部分學者則從空間結構視角來探究創新網絡結構的空間演化有序遞進規律。例如，Tanimoto（2013）對產學研合作創新網絡的空間演化規律及機理進行研究，發現創新網絡在學習機制的推動下，最終演化成無標度有序網絡[241]。張瑜等（2013）以軌道交通產業的產學研合作創新網絡為研究對象，發現該創新網絡在空間結構演化過程中，網絡節點的分布呈現出冪律衰減規律，表明創新網絡具有顯著的無標度特征[242]。高霞和陳凱華（2015）對信息通信技術領域的產學研合作創新網絡的空間演化特征進行研究，發現該創新網絡最終呈現出明顯的小世界和無標度特征[243]。

綜上所述，發現現有文獻對創新網絡演進的研究主要從時間和空間兩個維度來進行刻畫與分析，其中時間維度用于刻畫創新網絡隨著時間推移而不斷地遞進演化；空間維度則用于刻畫創新網絡的空間拓撲遞進歷程，這兩個維度反映了創新網絡動態演變過程中的時空特征。然而，現有的研究仍然將這兩個維度割裂開，分析較為片面化，未來的研究可以同時考慮這兩個維度來對創新網絡的動態演變過程進行綜合分析。

（三）創新網絡效應的相關研究

現有文獻主要從三個視角來分析創新網絡給創新主體績效帶來的影響，這三個視角分別是資源觀、演化觀和持有能力觀。

首先，一些研究是從資源觀的角度來對創新網絡所帶來的影響進行分析。在創新合作網絡中，創新主體之間的互動與合作有利于整合各類資源，對創新主體的績效帶來正向影響。例如，陳子鳳和官建成（2009）對九個創新型國家（或地區）的創新合作網絡進行研究，發現創新網絡的“小世界”特征對創新發生起到正向的促進作用[244]。Ozbugday和Brouwer（2012）對荷蘭制造業創新網絡進行分析，發現網絡節點（企業）之間合作的不斷增強對產業技術創新績效帶來顯著的正向促進作用[245]。持有資源觀視角來研究創新網絡效應問題的學者容易忽視創新網絡的動態特征和個體屬性可能給創新主體的績效帶來的影響，而更多關注靜態創新網絡結構給創新主體的績效帶來的影響。

其次，一些研究是從演化觀的角度來對創新網絡所帶來的影響進行研究。在創新合作網絡中，行為主體之間過強或過弱的合作強度均不利于創新績效的提升，而保持適當的合作強度則有利于提升創新績效。換言之，網絡中行為主體之間的合作強度對創新績效呈現出“倒U型”影響。例如，Beaudry和Schiffauerova（2011）以加拿大的納米科技領域合作創新網絡為研究對象，發現行為主體之間冗余合作對技術創新績效帶來負面影響[246]。Broekel和Boschma（2012）對德國電子行業的區域合作網絡進行研究，發現區域之間互動協同強度對創新績效帶來“倒U型”影響[247]。換言之，區域與區域之間適當的合作關系要比合作較少或過密區域的創新績效要高。總體上，持有演化觀視角來研究創新網絡效應問題的學者對動態合作創新網絡的效應問題給予較多的關注，但是對合作創新網絡如何影響行為主體的創新績效，其內在過程機制等問題仍然沒有得到很好的解答。

最后，一些研究是從持有能力觀的角度來對創新網絡所帶來的影響進行分析。這些研究認為創新網絡對行為主體創新績效的影響需要考慮主體自身的能力，因為創新網絡更多的是提供網絡資源給主體，主體能否有效地將網絡資源轉化成績效還取決于其自身的能力。換言之，創新主體通過自身的能力對網絡資源進行整合后，才有可能對主體的績效產生影響。例如，D?ving和Gooderham（2008）以挪威的254個小企業所參與的創新合作網絡為例，發現企業自身持有的網絡能力對其績效的影響是非常顯著的[248]。Graf（2011）對德國四個區域創新合作網絡進行研究，發現處于網絡“結構洞”位置上的組織角色明顯受到其自身吸收能力的影響[249]。張華和郎淳剛（2013）以美國生物科技產業創新網絡為研究樣本進行分析，發現行為主體自身能力與網絡資源對創新績效的交互機理[250]。Gilsing等（2008）以化工、制藥等領域的企業間合作網絡為研究對象，發現網絡節點間的認知距離（技術距離）與網絡結構（中心度和網絡密度）交互對創新績效具有重要的影響^[75]。總體上，持有能力觀視角來研究創新網絡效應問題的學者更多地關注行為主體的自身能力與網絡資源交互對績效的影響機理，突出創新網絡對行為主體創新績效的間接或調節影響。

總體而言，現有學者對合作網絡如何影響創新績效給予較多的關注，例如，有學者研究了網絡位置[251^，252]、網絡聯系[253^，254]、網絡結構[255]等特征對行業主體的創新績效產生影響。值得關注的是，現有的大多數研究是以企業間合作網絡為研究背景，探究該網絡如何對企業績效產生影響；然而較少文獻以產學研合作網絡為研究背景，探究該網絡如何對創新主體的績效產生影響。目前搜尋到較為零星的相關文獻^{[26，36，60，}256]直接分析產學研合作網絡結構特征與組織績效之間的影響關系，尚未進一步挖掘它們之間的影響“黑箱”。那么，產學研合作網絡對主體績效帶來什么影響？影響機制與路徑是什么？這些議題有待進一步研究與豐富。