创新团体、结构洞非均衡性与创新产出——基于海洋产业的省级面板研究

王崇锋 高泽鹏

创新团体、结构洞非均衡性与创新产出
——基于海洋产业的省级面板研究

王崇锋 高泽鹏

随着资本、人力等创新要素投入的日趋饱和以及网络创新模式的兴起，产业创新能力的发展越发依赖于产业内基于创新合作关系所形成的非正式创新团体，非正式创新团体内部结构的优化也逐渐成为研究热点。借鉴Burt的结构洞理论，基于专利发明人的专利合作关系，对我国海洋产业主要创新区域内的非正式创新团体数量及其团体结构中的结构洞属性予以量化，并分析了二者对海洋产业创新能力的影响。研究发现：相较于独立创新主体数量以及正式创新团体数量，基于专利合作关系所形成的非正式创新团体数量对海洋产业创新能力的促进作用更为明显。除此之外，非正式创新团体结构洞属性的非均衡水平对海洋产业创新能力也具有显著的正向影响。最后，基于创新环境的视角，针对我国海洋产业非正式创新团体的形成以及结构优化提出政策建议。

非正式创新团体； 创新团体结构； 结构洞； 海洋产业

一、引言

从“中国制造”到“中国创造”的转型发展依赖于我国创新能力的不断提高。近年来，我国逐渐意识到创新能力在国家经济发展、国际竞争力提升等方面的核心作用，将“走自主创新道路”上升至国家发展的战略高度。2016年，创新驱动发展战略逐步得以落地，全国科技创新大会指出：到2020年，我国要力争在基础研究、应用研究和战略前沿领域取得重大成就，进入创新型国家行列*人民网：http://scitech.people.com.cn/GB/25509/56813/404547/。一直以来，如何提高创新产出数量是我国发展创新能力的关键问题。2010年，我国专利授权量仅为71万件，2014年，这一数量迅速增加至119万件，增幅65.6%。然而，与此同时我国R&D经费投入由2010年7062.58亿元增加至2014年13015.63亿元，增幅84.2%*国家数据：http://data.stats.gov.cn/。可见，尽管我国创新产出增长迅速，相较于创新投入的增长，依旧存在一定程度的滞后现象。如何提高创新投入利用效率，促进创新投入、产出的协调发展成为研究重点。

传统创新主体的创新模式主要以独立内化创新为主，然而进入20世纪90年代以来，为应对创新活动中所需知识、技能和资源的多元化、复杂化发展趋势，创新主体间逐步形成了以创新合作形式为纽带的网络创新模式，且合作关系日益密切。产业创新能力已不再仅取决于创新投入、经济政策以及社会环境等因素，同时还依赖于产业内的创新团体，以及创新团体的内部结构*李国平、王春杨：《我国省域创新产出的空间特征和时空演化——基于探索性空间数据分析的实证》，《地理研究》2012年第1期。。按照创新团体的建立形成机制，可将其分为正式创新团体(基于机构设立等因素形成)以及非正式创新团体(基于实际创新合作关系所形成)两种类型。由于正式创新团体中，创新主体间并不总存在实际合作关系，部分创新主体的创新活动具有较高独立性，因此，相较于正式创新团体，非正式创新团体内部创新主体间的合作关系更为紧密，进而使得知识、信息等资源可通过基于实际创新合作关系所形成的创新网络进行传播、扩散。对非正式团体以及其团体内部结构的研究具有重要意义。

近年来，我国十分重视海洋经济发展，习近平总书记分别发表了关于建设海洋强国和“一带一路”建设的重要讲话，将促进海洋科技创新，发展海洋经济，建设海洋强国，推进21世纪海上丝绸之路经济带建设，上升至我国国家战略发展方针。因此，本文拟以我国海洋产业为例，借鉴Burt-结构洞理论，基于专利发明人的专利合作关系，对我国海洋产业主要创新区域内的非正式创新团体数量及其团体结构中的结构洞属性予以量化，并探索二者对海洋产业创新能力的影响。

二、理论基础与研究假设

(一)非正式创新团体与创新产出

创新主体通过创新合作关系构成创新合作网络，通常，创新合作网络中包含多个非正式创新团体，在一个非正式创新团体内部，创新主体间存在直接或者间接的创新合作关系，而位于不同非正式创新团体的创新主体不存在创新合作联系，因此，知识、信息等资源只能在非正式创新团体内部进行传播而无法在不同非正式创新团体间进行传播。

创新合作往往伴随着人才聚集现象。探究人才聚集对于创新产出的影响需要对人才聚集的程度予以量化，通常，人才集聚程度可以使用正式创新团体或者非正式创新团体数量进行衡量。然而，二者存在明显不同，非正式创新团体的建立基于实际合作关系，如专利合作。在一个非正式创新团体中的创新主体拥有共同的目标，倾向于进行知识交流和集体学习，彼此之间建立了良好合作关系，容易产生促进创新产出的积极效应。而相较于非正式创新团体，正式创新团体中存在着是一种名义合作关系，尽管在同一正式创新团体(如科研机构)中的创新主体更加倾向于进行创新合作，但由于机构成员庞杂等因素，很多成员间可能不会有较深的合作关系。

本文基于专利发明人之间的合作关系构建产业创新合作网络，在计算产业创新网络中非正式创新团体数量以及正式团体(科研机构)数量、独立创新主体(科研人员)数量的基础上，提出如下假设：

假设1：非正式创新团体数量对产业创新产出具有正向影响，且相较于正式团体数量、独立创新主体数量对产业创新产出的影响更为明显。

(二)非正式创新团体结构与创新产出

结构洞(Structural Holes)最早由美国社会学家Burt于1992年出版的《结构洞: 竞争的社会结构》一书中提出，该理论最早应用于企业内部创新网络的研究中，并迅速发展成为网络结构理论研究中最有影响力的理论之一*孙笑明、崔文田、王乐：《结构洞与企业创新绩效的关系研究综述》，《科学学与科学技术管理》2014年第11期。。结构洞的占据者能够更有效地获取信息，从而具有竞争优势，进而有效地提高其创新产出能力。学界关于结构洞属性与创新产出之间关系进行了大量讨论，主要集中于如下两个方面：其一，个体的结构洞属性对个体创新产出的影响；其二，个体的结构洞属性对团体创新产出的影响。

可见，关于结构洞与创新绩效关系的相关研究并未达成一致结论，与此同时，学界在创新团体整体结构洞属性与创新团体创新产出的研究维度中也存在着一定研究空白。因此，本文基于非正式创新团体中各个创新主体的结构洞属性，构建了包含结构洞属性平均水平、非均衡水平两个维度的非正式创新团体结构洞属性量化模型，并进一步研究了非正式创新团体结构洞属性对其创新产出的影响。其中，平均水平使用非正式创新团体中各创新主体结构洞属性的平均值进行衡量，非均衡性水平使用结构洞-Gini系数进行衡量，Gini系数越大说明网络中各点结构洞系数的差异越大。非正式创新团体中不同创新主体的结构洞系数不同，反映了不同创新主体在信息交流中的地位差异，这种地位差异越大，非正式创新团体中成员在信息交流中获得的异质性信息越多，则信息交流的必要性就相对越大，非正式创新团体的创新产出也会越高*杨隽萍、彭学兵、廖亭亭：《网络异质性、知识异质性与新创企业创新》，《情报科学》2015年第4期。。由此本文提出假设2：

假设2a：非正式创新团体结构洞非均衡水平对非正式创新团体的创新产出具有正向影响。

假设2b：非正式创新团体结构洞平均水平对非正式创新团体的创新产出具有正向影响。

三、研究设计

(一)数据收集

(二)数据处理

一项专利的发明人之间存在直接的合作关系，而同一个专利发明人可能发明多项专利，因此基于在不同专利中的合作关系，产业内的专利发明人将形成一个创新网络，网络构建机理如图1所示。

图1 海洋专利发明人网络构建示例

(三)变量测度和模型构建

2．解释变量。借鉴游达明、常玉等人的研究*游达明、李志鹏、杨晓辉：《高新技术企业创新网络能力对创新网络绩效的影响路径》，《科学学与科学技术管理》2015年第2期。*常玉、董秋玲：《科技园区技术创新能力影响因素与绩效的关系研究》，《软科学》2006年第2期。，以海洋产业从业人员数(独立创新主体数)、科研机构数(正式团体数)以及与之相对应的创新网络中专利发明人数(独立创新主体数)、非正式创新团体数作为解释变量。其中结构洞的平均水平为非正式创新团体内创新主体结构洞属性的均值，结构洞非均衡水平通过结构洞-Gini系数反映。

关于创新主体结构洞属性的测量，采用Burt在1992年提出的计算结构洞系数的结构约束系数算法，该算法被广泛应用于已有文献*张晓黎、覃正：《知识与合作网络结构洞对技术创新绩效的影响》，《软科学》2013年第12期。*陈运森：《社会网络与企业效率：基于结构洞位置的证据》，《会计研究》2015年第1期。*应洪斌：《结构洞对产品创新绩效的作用机理研究——基于知识搜索与转移的视角》，《科研管理》2016年第4期。，该约束系数描述的是网络中某一节点与其它节点直接或者间接联系的紧密程度，其具体计算公式为：

(1)

(2)

其中aij为i，j两点间的边的属性值，由专利发明者i，j直接合作的次数衡量；pij未表示i，j联系的强度，ci为第i个点的网络约束系数，系数越高，网络闭合性越高，结构洞属性越低*Burt, R.S., “Structural Holes: The Social Structure of Competition”, Cambridge, MA: Harvard University Press, 1992.。

关于Gini系数的测算，采用“七类分组法”，公式如下：

(3)

其中e为创新团体内创新主体结构洞属性的平均水平，ni为第i组的频率，xi为第i组结构洞属性的平均水平*Lim, A. S. K., and Tang, K. K., “Human Capital Inequality and The Kuznets Curve”, The Developing Economies, 2008.。

3．模型构建。构建了如下两个回归模型：

模型一：patentit=β0+β1kyjgit+β2kyryit+β3nodeit+β4comit+μit

(4)

模型二：patentit=β0+β1shmit+β2shgit+μit

(5)

其中i=1,2,…,7表示7个省份，t=1,2,…,14代表年度，μit代表残差项。模型中各变量含义以及数据来源见表1。

表1 回归变量释义和数据来源

变量类型变量变量释义数据来源被解释变量patent专利申请数量《中国专利信息服务平台》模型一解释变量模型二解释变量kyjgkyrynodecomshmshg科研机构数量(正式团体数量)科研人员数量(独立创新主体数量)专利合作网络点数(独立创新主体数量)专利合作网络团体数(非正式团体数量)专利合作网络最大团体结构洞均值专利合作网络最大团体结构洞GINI系数《中国海洋统计年鉴》由《中国专利信息服务平台》专利数据整理计算而得

四、实证分析

根据构建的省份和年份两个维度的面板数据，用StataSE13对面板数据进行回归分析。

表2 回归结果

回归模型模型一固定效应随机效应模型二固定效应随机效应kyjg1．4971．609kyry．003．003node．041．043com1．372∗∗1．362∗∗shm57．83766．417shg752．152∗∗716．913∗∗C(常数)9．40211．03716．56125．029R＾2＿within．851．851．394．394R＾2＿between．686．690．111．111R＾2＿overall．831．831．328．329F检验值(P值)114．08(0．000)28．98(0．000)Wald卡方检验值(P值)479．03(0．000)57．65(0．000)Hasman检验值(P值)0．34(0．987)1．12(0．572)N91919898

*P<0.05，**p<0.01。

根据表2的回归结果，豪斯曼检验表明两个回归模型均应采用随机效应模型，在随机效应下，两个回归模型的卡方值均显著，表明两个模型整体上有较强的解释力。

科研人员数量(独立创新主体数量)以及专利合作网络点数(独立创新主体数量)对专利申请数量的影响均不显著。科研机构数量(正式团体数量)对专利申请数量的影响不显著，但专利合作网络团体数(非正式团体数量)对专利申请数量存在显著正向影响，假设1得以验证。可能的解释是：创新型人才聚集会产生创新效应、知识溢出效应、集体学习效应等“1+1>2”的效应，但这是建立在聚集的人才有一定的内在联系的基础之上的。没有良好内在联系的人才聚集在一起，难以产生良好的聚集效应；甚至还很可能因为相互间的制约，导致总效应低于个人效应的加总，鉴于人才集聚最突出的效应是创新效应，因此会严重抑制创新产出*牛冲槐、接民、张敏、段治平、李刚：《人才聚集效应及其评判》，《中国软科学》2006年第4期。。科研机构作为人才聚集的一种形式，其内部创新型人才是否存在良好的联系是不确定的，是否会产生积极的人才聚集效应也是不确定的，因此科研机构数量对创新产出的影响并不显著。而非正式创新团体是基于实际合作关系所建立的，彼此之间建立了良好的合作关系，因此非正式创新团体作为人才聚集的一种形式更倾向于产生积极的聚集效应，因而非正式团体数量的增加能在很大程度上促进创新产出。

为了更进一步研究非正式创新团体内部结构对创新产出的影响，建立回归模型二。根据回归结果可知，结构洞-Gini系数对创新产出存在显著正向影响，说明结构洞的非均衡程度越大，创新产出越高，假设2a得到验证。结构洞非均衡水平越大，非正式团体结构越不规则，团体内成员在信息交流中的地位差异就越明显，那么成员间传递的信息的异质性就越大，就越有利于促进创新产出。如果团体内所有成员都处于相似的信息交流地位上，即任意两个人在网络中的位置都是对称的，则可能导致大量冗余信息存在于成员间的信息交流过程中，导致创新产出较为低下。如图2，成员1,2,3,4在网络中处于相当的位置上。如此，在信息交流过程中会有大量相似的信息在成员间重复传递(比如成员1与成员2,4已经进行过信息交流，成员3可以从成员1那里获取成员2和成员4的部分信息，他再与成员2或成员4进行信息交流就会有冗余信息产生)。

相反地，若团体内不同成员在信息交流的地位上存在较大差异，那么因为地位差异，信息的异质性便会较高。如图3，成员1,2,4或成员1,3,4在网络中的位置存在较大差异。对于1而言，他占据成员2和成员4的结构洞位置，也占据成员3和成员4的结构洞位置，他在信息交流中处于占优地位，他可以直接从成员2,3,4那里获取信息，这些信息的冗余性较低，唯一可能存在的冗余信息是来自成员2和成员3的(如果他们进行过信息交流)，而他们拥有相似的信息在很大程度上是由他们无差异的网络位置造成的；成员4在信息交流中处于较低的地位，他只和成员1有直接联系，但却能从成员1那里获取大量有价值的信息。

图2 团体内成员信息交流地位无差异

图3 团体内成员信息交流地位存在差异

在图2中，如果成员1和成员3没有直接联系，成员2和成员4也没有直接联系，那么结构洞系数由0.926降低到0.5，而成员1,2,3,4的信息交流地位仍然没有差异，但是却会在很大程度上减少冗余信息，从而促进创新产出，因此有较低结构洞系数的团体的创新产出很可能更高。

非正式创新团体结构洞平均水平对创新产出影响不显著，假设2b没有得到验证。一方面结构洞均值反映网络结构洞的平均水平，而对于具有相同结构洞水平的不同网络，其网络结构，内部成员的联系情况往往存在较大差异，进而导致创新产出的差异；另一方面，在一个网络中需要处于占优地位的成员来汇集各方面信息，这些处于占优地位的成员是不可缺少的，他们对于整个网络创新产出的作用不可忽视。因此结构洞平均水平对于非正式创新团体创新产出的影响较为复杂。

五、结论与讨论

通过实证分析，本文得到主要结论如下：首先，相较独立创新主体数量(海洋产业从业人员数量、专利发明人数量)以及正式创新团体数量(海洋产业科研机构数量)等因素，基于专利合作关系所形成的非正式创新团体数量对海洋产业创新能力发展的促进作用更为明显。其次，就非正式创新团体的内部结构而言，其结构洞非均衡水平的增加对创新产出存在正向影响。基于创新环境的视角本文提出如下建议：

首先，促进非正式创新团体的形成。政府应当建立更多相关的机构、组织，采用科学的管理方式，举办类似学术研讨会的活动，鼓励创新型人才合作完成创新项目，以使得他们加深对彼此的认识，并在学习、工作中建立良好的合作关系，促进成员间拥有良好合作关系的创新团体的形成，避免这些机构、组织形同虚设。

其次，优化非正式创新团体内部结构。通过将不同学科、不同类型的创新型人才聚集起来，增大成员间相互学习和知识吸收过程中的信息异质性，即非正式团体内部结构洞的非均衡水平。

本文以海洋产业为例，通过研究非正式创新团体数量以及非正式创新团体内部结构对创新产出的影响，填补了创新团体结构优化领域研究不足，以人才聚集微观视角解读了创新主体合作创新的创新效应，拓展了现有研究。与此同时，本文提出要建立关系良好型创新团体，并提倡学科交叉，这和十三五规划中提出的优化创新组织体系，组建跨学科、综合交叉的科研团队的规划相吻合，有利于国家重大策略的推行，对产业创新水平发展具有重要现实意义。

[责任编辑：贾乐耀]

Innovation Team, Disequilibrium of Structural Holes and Innovation Output——A Provincial-Level Panel Study on the Marine Industry

WANG Chong-feng GAO Ze-peng

(Qingdao University, Qingdao 260071, P.R.China)

With increasingly saturated capital and human resource and the growing of network innovation model, the development of industry innovation ability depends on the informal innovation team which is formed by the innovation collaborative relationship more and more. The optimization of the internal structure of the informal innovation team has gradually become the research hot spot. Based Burt structural hole theory, this paper qualifies the regional innovative network structure in the China’s ocean industry and analyzes the mechanism of influence on the development of network structure of regional innovation capability. This paper found that compared with quantitative of employers and institutions and other factors, the number of innovative team has more apparent effect on ocean industry innovation ability. In addition, disequilibrium in the network structure has significant positive influence on the innovation ability in the Ocean industry. Finally, based on perspective of innovation environment, this paper promotes relative suggestions about the formation of Ocean industry innovation of informal innovation team and level of structure optimization.

Informal innovation team; Structure of innovative team; Structure hole; Ocean industry

2016-09-06

国家社科基金项目“小世界性视角下区域创新网络演化及其创新扩散效应研究”(15BGL027)；山东省研究生教育创新计划项目“基于专利合著网络分析的山东省高校研究生创新能力培养研究”(SDYY14034)。

王崇锋，青岛大学商学院副教授(青岛266071)；高泽鹏，青岛大学数学科学与统计学院硕士研究生(青岛266071)。