区域协同创新网络的结构风险研究

王国红，梁晓燕，邢蕊

[摘 要]区域协同创新网络是高新技术集群及园区在创新功能方面的抽象，准确地识别、分析、预防风险是其健康发展的重要一环。文章在前期研究的基础上引入外部协同网络，提出了区域协同创新网络“三角结构”，据此梳理了现有风险。通过系统动力学因果关系模型，结合“三角结构”与网络特征指标分析了协同创新网络风险的形成过程，并运用案例对比验证了因果关系回路。进而结合案例揭示了创新密集型集群的风险易发缺口，提出了相应的建议。

[关键词]区域协同创新网络；结构风险；因果关系模型；案例对比分析

[中图分类号]F407.77；F270 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2014）07-0017-06

一、引 言

随着技术的复杂性、技术创新的不确定性和创新技术的融合性加剧，单个企业的创新能力日益受到挑战，网络条件下的合作创新开始趋于普遍化[1]。高新技术园区是合作创新的重要阵地。从1991年第一批国家高新区正式建立以来，国家高新区不断扩围，到2013年全国共有105家国家高新区。地方性高新技术园区也纷纷落成，担负着振兴地方经济的重任。如今，高新技术园区已经成为培育和发展战略性新兴产业的核心载体，更是转变发展方式和调整经济结构的重要引擎。区域协同创新网络是高新技术集群及园区在创新功能方面的抽象，准确地识别、分析、预防风险是其健康发展的重要一环。本文将通过区域协同创新网络“三角结构”的构建嵌入现有的风险类型，运用系统动力学的基本方法分析区域协同创新网络风险的形成过程，并结合案例进行对比论证，最后给出相应的建议，希望能够促进区域协同创新网络的良性发展。

二、文献回顾及概念界定

协同创新网络的研究最早可以追溯到对“创新网络”的研究，使用“创新联网”这一概念表示创新过程中企业的联网行为。Imai 和 Baba（1989）提出了系统创新、跨边界网络等概念。Freeman（1991）沿用了 Imai 和 Baba 的观点，认为创新网络是应对系统性创新的一种基本制度安排，这是创新网络理论的首次提出[2]。此后学者们对创新网络理论一直关注度未减，在概念、构成、功能、利弊方面形成了很多新的理论和看法，但对协同创新网络的系统研究尚不广泛，只是一些学者在对创新网络进行探讨时加入了协同的理念。Hadjimanolis（1999）认为，协同创新网络是由企业和客户、供应商、中介机构等通过形成垂直或水平的关联节点所构成[3]。解学梅（2010）认为，中小企业协同创新网络是指中小企业在创新过程中，同供应链企业、相关企业、研究机构、高校、中介和政府等行为主体形成的协作关系[4]。汪秀婷（2012）认为随着创新过程各环节的并行化、创新资源的集成化和行为主体的多元化，建立并维持一个有效的协同创新网络成为培育和发展战略性新兴产业的关键[5]。本文界定区域协同创新网络是由大量组织（节点）参与，通过资源的高效共享，彼此间实现技术、知识、信息、人才、资本等创新要素的深度合作，以增强节点的创新能力为目的区域性网络系统。

区域协同创新网络的结成是出于增进区域创新活动，发展地区经济为根本出发点，但在实际中，网络化也带来了一些负面影响。Grabber 对德国鲁尔地区钢铁业集群衰退的原因进行考察，得出产业集群网络化负效应可以从功能锁定、认知锁定和政治锁定三个方面来理解[6]。王国红等认为产业集成发展所依托社会网络的网络关系和网络结构会给产业集成带来一系列的创新风险[7]。Adler 和 Kwon（2002）认为，网络内成员的高度团结将使成员过度嵌入于特定关系之中，会降低新理念流入，导致网络内外信息互动的僵化，产生“路径依赖”[8]。龚玉环基于复杂网络结构视角分析了中关村产业集群的发展历程及创新能力，发现中关村产业集群的网络结构经历了从随机网络到无标度网络的变迁，造成网络创新能力对集散节点故障脆弱 [9]。以上研究结果从不同角度阐述了网络化协同创新带来的风险，无论是社会网络视角、知识视角还是复杂网络视角都只涉及其中几种风险类型，如何从全新视角展现“风险地图”的全貌将对该项研究起到承上启下的作用。本文提出了区域协同创新网络的“三角结构”，并以此为基础梳理了现有的风险类型，运用系统动力学方法分析风险的形成过程。

三、区域协同创新网络的结构风险与风险形成

1. 区域协同创新网络的“三角结构”与风险的嵌入

基于系统动力学理论，首先应界定区域协同创新网络系统的范围。 Corning 在分析复杂系统进化的过程中，将协同定义为“自然或社会系统中两个或两个以上的子系统、要素或者人之间通过相互依赖形成的联合效应”。区域协同创新网络很容易局限于区域内，前期很多研究也都不同程度地忽略了区域外部网络对整体的影响，所以本文将协同创新网络分为三个部分，依次为核心协同网络（C网络）、辅助协同网络（A网络）和外部协同网络（E网络），前两个部分是系统具有相对独立性的体现，后一个部分是系统具有开放性的体现。

相应地，该系统分为三个子系统：核心协同网络子系统、辅助协同网络子系统、外部协同网络子系统，其中核心协同网络子系统包括核心企业、供应商企业、客户企业、竞争对手、其他相关企业。辅助协同网络子系统包括地方政府、金融机构、研究机构及大学、中介组织、行业协会、技术市场。外部协同网络子系统也有着相类似的结构，只是在空间位置上不同于该目标网络。由此可见，区域创新能力的提升不仅取决于本地区域创新要素的协同运作，还取决于跨区域创新协作网络的建立[10]。

在分析风险时结合协同创新网络的结构重点考虑四个方面的风险：核心协同网络的内部风险、辅助协同网络与核心协同网络的交互式风险、外部协同网络与核心协同网络的交互式风险、辅助协同网络与外部协同网络的交互式风险。如图1所示。

核心协同创新网络一旦形成，如要切断某一合作关系而另寻其他合作关系，需要付出较大的机会成本。与创新相关的基础设施和知识氛围的变更也不利于企业很快地投入到新的协同创新合作中去。创新合作关系的积累和升级往往使双方彼此更加适合，加强了资产的专用性[11]。这一过程中产生的负作用即合作关系锁定风险。此外，辅助协同网络与核心协同网络之间也存在合作关系锁定的风险。合作关系锁定会进一步造成知识锁定风险。择优连接风险是指在网络形成过程中，新入企业或组织优先选择与创新能力强的节点建立合作的现象。例如核心协同网络内部新创企业会优先选择依附创新实力强大的大公司。在辅助协同网络和核心协同网络之间主要表现为，具有一定经济实力的大中型企业更容易获取银行贷款，政府为追求整体经济实力和彰显政绩，将优惠政策向大型企业倾斜，重点关注纳税大户的政策需求等。相继故障风险是由于网络本身缺乏稳定性、网络结构不健全，风险在网络中扩散以致多个节点发生故障而造成。endprint

2. 区域协同创新网络风险形成的动力学模型

围绕区域协同创新网络中C网络、A网络、E网络的两两交互关系（区域协同创新网络“三角结构”）以及企业合作关系度、网络无标度特征（网络特征指标）建立风险形成的因果关系图，如图2。

模型中包含四条主要的回路：

（1）C网络内企业合作关系度→ -合作对象单一化程度→ +合作关系锁定→ +知识锁定→ -创新能力→ +市场适应性→ +创新产品产值→ +企业创新收益→ -C网络衰退→ -C网络内企业合作关系度

该回路反映的是由于核心协同网络内部企业合作关系度偏小而引发的风险。由复杂网络的概念可知，网络内企业合作关系的度是指该节点企业所引发的合作关系数目。度偏小即企业没有与周围的企业充分展开合作或者是合作路径单一。王国红（2011）等认为协同创新过程中的交易对象固定、知识趋同和制度文化的自我强化机制，可能导致产业集成创新过程中的合作关系锁定、技术锁定和区域锁定，进而引发产业集成创新的路径锁定风险[12]。企业自身认为现存的合作关系是最好的状态，失去了探索新的更好的创新合作关系的机会，久而久之，无法适应快速变化的市场，引起协同创新网络的衰败，更不利于企业拓展合作关系度，陷入恶性循环之中。

（2）C网络内企业合作关系度→ +创新扩散→ +创新“搭便车”现象→ +创新惰性→ +创新“柠檬市场”→ -创新能力→ +市场适应性→ +创新产品产值→ +企业创新收益→ -C网络衰退→ -C网络内企业合作关系度

该回路讨论的是核心协同网络内企业合作关系度较大时的情况。显然，核心网络企业合作关系度越大越有利于创新的扩散，创新扩散可能会引起创新“搭便车”现象，它与制度的完善、知识产权的保护程度成反比。柠檬市场效应是指在信息不对称的情况下，往往好的商品遭受淘汰，而劣等品会逐渐占领市场。在创新市场领域，同样也存在柠檬市场，是指由于创新合作双方信息不对称，导致在选择合作伙伴时倾向于低沉本追求短期利益，忽视了创新的长期利益，在极端的情况下，创新市场会面临萎缩的风险。另外还需注意的是网络连接冗余带来的消极影响，实证研究表明，创新合作伙伴的数量与企业创新绩效之间呈倒U型关系[13]。因为过多的合作创新网络连接会造成网络监管和协调成本加大，使企业陷于不断的利益冲突和关系协调的事务中，无暇专注于企业创新。其次，过多的创新合作连接也会导致企业在创新时被大量噪声干扰，增加决策的时间和难度，因此可能延误创新的最佳时机[14]。

（3）C网络平均聚类系数→+C网络与A网络的合作程度→+A网络政策制定的科学性→+ A网络服务质量→+创新要素的投入→+企业创新收益→-C网络衰退→-C网络平均聚类系数

该回路反映的是辅助协同网络如何有效地为核心协同网络提供服务。一个平均聚类系数高的创新网络意味着企业结点之间集团化程度大，大量企业通过相互之间的社会或经济关联密切联系在一起，形成类似小集团的网络结构[15]，这种结构又称为模块化。在许多学科领域都认为，模块化能更高效地与周围的资源实现连接，核心网络平均聚类系数越大，说明网络中的企业展开创新合作相关性越大，也就是说大部分企业都在开展同一个领域的创新活动。这样一来，辅助协同网络能够根据核心网络的创新特征以及不同创新发展阶段的需求提供更加专业，贴合企业创新实际的服务。

（4）C网络平均聚类系数→ +C网络与E网络合作程度→ +创新资源的互补和整合→ +市场适应性→ +创新产品产值→ +企业创新收益→ -C网络衰退

或者C网络平均聚类系数→ +C网络与E网络合作程度→ +择优连接风险→ + C网络关键节点的缺失→+核心技术迁移→+C网络衰退

该回路讨论的是核心协同网络与外部协同网络之间的关系。核心协同网络的平均聚类系数越大，该网络的目标越统一，更趋向于模块化，便于与外围的协同创新网络建立联系。随着核心协同网络和外部协同网络的合作程度加深，可能造成正反两方面的影响。由于单个创新网络内的节点实力有限，难以承担大型的创新活动，所以加强与外部协同创新网络的联系，充分利用内外部资源和网络进行创新至关重要。但是如果企业过分依赖外部协同网络进行资源的整合，很可能导致择优连接风险，在极端情形下，企业迁离该网络，入驻外部网络而使该区域创新网络受损。还需注意的是辅助协同创新网络与外部协同创新网络也应保持适当的联系，Davies提出了所谓的“负协同”，即区域政府间制度障碍导致协议的缺乏，会产生“负协同效应”[16]。

四、案例对比分析：国内外生物医药基地

生物医药行业属于创新密集型行业，建立起区域协同创新网络十分必要。“十二五”规划纲要明确提出，把生物医药作为战略性新兴产业新的增长点。由于我国产业创新的历史较短，如今发展起来的国内高新技术园区成绩显赫，处于产业发展的上升期，缺少能够反映协同创新网络风险导致区域集群经济走向衰退的一手资料，所以本文通过国内外案例的结合来证明上述因果关系。

1. 意大利伦巴迪生物医药业

伦巴迪地区是意大利生命科学研发的中枢，曾经一度获得过欧洲专利办公室的专利授权达到整个意大利的43.9%。同时该地区集聚了意大利49%的生物技术企业、36%的研究机构和42%的实验室，并且还吸引到国家对生物技术产业支持资金的29%。为该地区构建了良好的产业基础和技术领域的研发传统[17]。但其后的发展遇到问题。归结其原因主要有三个方面：

一是核心协同网络构成的缺陷。伦巴迪地区新创企业数量较少，且大都不涉及药物的研发，而是从事中间产物的生产或是试剂的供应。这些本该充满活力的新创企业往往被大公司兼并收购，成为制药公司的分支机构。同时，小企业由于被兼并，其合作对象变的单一，只为集团内部的企业提供加工，造成了合作关系锁定，降低了创新能力。成为分支机构的小企业不能充分发挥市场主体的灵敏触觉，以致彻底失去了创新能力。这一过程验证了回路（1）的因果关系。endprint

二是辅助协同网络中政府的力量薄弱，导致不能匹配核心网络的发展，陷入回路（3）的风险。研究机构众多是伦巴迪的优势，但是政府支持不够是它的软肋所在，意大利政府曾由于财政拮据削减科技投入3%，并在此后几年，依然实行财政紧缩政策，对科研的投入连年下降。资金的短缺，丧失了许多创新的机会。

三是内外协同网络沟通不畅。尽管意大利在免疫学、基因研究方面有所建树，但是从整个生命科学基础和相关学科基础来看，其总体实力不强。也就是说伦巴迪地区的生物医药技术链并不完整，需要加强该区域协同网络与外部协同网络的联系，而伦巴迪恰恰忽视了这一点，没有有效地进行资源的整合，陷入了回路（4）第一方面的风险。其次是企业和高校之间的相互联系很弱。一项调查研究表明，该地区只有很少几个高校建立了专门系统来处理科学研究的商业化问题以及学校与企业的联系问题。因此，在学术机构和企业之间的分割传统以及高校组织制度上的缺陷，使得很多学术上的成果无法商业化，没有建立起企业和高校互利共赢的系统。这一过程也是回路（3）所要反映的风险。

2. 上海张江生物医药基地

张江高科技园区1994年启动生物医药产业发展计划，经过近20年的努力，成功开发张江生物医药基地，集聚和发展了一大批实力较强的生物医药企业。目前，张江作为国内目前研发机构最集中、创新实力最强、新药创制成果最突出的标志性区域，被誉为“张江药谷”[18]。可以说张江生物医药园区已经建成了区域协同创新网络的雏形，正处于成长和快速发展阶段，通过自身的优势与努力已经避免了一些风险，亦面临着新风险。

首先，对于核心协同网络，到2013年，基地集聚国内外生物医药领域企业400余家[21]。此外，与生物医药有一定关联的精细化工类企业集聚度也比较高，主要由国内外大企业组成。从产业链角度看，研发类、生产类、销售类企业齐全，数量适中，从研发到市场能够形成完整回路，一定程度上避免了回路（1）的风险。有数据显示，2010年，张江生物医药产业基地实现工业产值155.74亿元，占浦东新区高新技术产业产值的6.9%[19]。这和国家对张江的投入相比还不相称，其主要原因是很多有商业前景的项目被转让，转让项目主要集中在缺乏生产能力的研究院所以及中小企业，转让地区主要是上海之外的其它省市。从客观上讲，张江作为创新的源头为全国各地的生物医药产业发展作出了巨大贡献，但对张江本地产业投资与回报体系良性循环机制的形成和发展是较大的冲击。如何促进基于协同创新网络的创新成果商业化是下阶段亟须解决的问题。2013年，张江欲通过生物医药CMO试点破解中小创业主体产业化难题。

其次辅助协同网络功能有限。到2013年，张江在生物医药领域拥有国家级、市级科研机构（研发中心、工程中心、企业研发中心）40余家[21]，形成了企业、高校、科研院所共生共荣的研发创新产业群。完善的科研机构以及平台的建设是该区域创新网络建立和发展的支柱，这些科研机构和企业的需求相契合，增强了回路（3），避免了辅助协同网络的不配套所引发的风险。还需看到的是，企业中有约20%的企业提出了明确的产业化空间需求，需求土地空间总量约在51万m2以上。基地已基本完成规划的一期、二期地块开发工作和基地房产的规划[21]，政府如何响应企业需求，结合生物医药业用地特点，进行配套服务至关重要。另外生物医药业研发周期长，不确定因素大，给风险投资商提出了考验，导致了专业化风险投资匮乏[20]。

综合以上案例，作出总结，如表1。

五、结 论

本文从区域协同创新网络的结构入手，建立“三角结构”并嵌入风险，通过系统动力学模型分析了协同创新网络风险形成过程，运用国内外案例的对比验证了因果关系回路，得到如下结论：

（1）核心协同网络内要保持创新主体的多样化，既可避免创新合作关系锁定，知识锁定等积累性风险又可以防止关键节点崩溃导致的相继故障风险。一是大小企业的比例要适中，这样才能保证大企业的活力和小企业的竞争力，伦巴迪案例中大企业吞并小企业，导致创新网络节点的减少，创新网络的规模和功能相应减弱。在创新层次方面，大小企业应该各司其职，大企业可以主持大型的、新领域、难攻克的创新项目，小企业则可以主攻生产流程、原材料创新、产品改善等方面。二是要有一定数量的新创企业，新创企业为协同创新网络带来新鲜的血液，保持了网络的动态性和适应性。

（2）辅助协同网络的同步运作可以避免由于供需不匹配而造成的资源浪费、创新效能低下等一系列风险。地方政府容易倡导自上而下的“创新”，由于缺少市场需求的引导，这种口号式的“创新”最后收效甚微。在张江案例中地方政府通过调研发现企业的需求，应及时制定科学的政策满足企业发展的需要。中介机构也应积极搭建平台，促进中小企业和科研机构创新成果商业化。金融市场通过创新模式，解决融资难、时间长等问题，例如建立生物医药产业的OTC市场（场外交易市场），以形成有效的退出机制。

（3）外部协同网络的作用容易被忽视，而其对打破区域锁定、知识锁定至关重要。伦巴迪案例中，由于其自身产业链不完整，必须加强合作才能有效地进行资源整合。张江案例中，地方政府应与其他区域的网络建立联系、交流经验，做到“知己知彼”，把握形势的走向，整合多方面的资源，做好扩容扩资的准备。各国政府加强创新合作的意向日趋浓厚，也促成了跨国界创新网络的合作。另外，网络内外研究机构、大学的交流对于打破区域锁定也十分必要。

本文的理论研究部分提出了区域协同创新网络的“三角结构”，成功嵌入已知风险。系统动力学模型以及案例研究的结论对高新技术集群或者园区的发展与风险预防有一定的指导作用。在后续的研究中可以收集相关数据，量化风险指标，建立相关风险预警模型。endprint