跨城市合作创新网络的空间结构及其发展演进

郑蔚 李溪铭 陈越

摘 要：基于2002—2017年福厦泉816组合作专利申请数据，运用社会网络分析法构建福厦泉跨城市合作创新网络，从中心性、结构洞以及小世界效应三方面对网络结构进行分析，利用信息论中的“熵”对网络演化有序性进行测度，进而采用Fisher最优分割法对合作创新网络的发展阶段进行划分。福厦泉跨城市合作创新网络的参与主体不断增多、规模不断扩大、创新主体获取知识的能力不断提升，网络内部信息流通效率不断提高。但在跨城市合作创新网络的演化过程中出现了较为明显的“熵增”现象。福厦泉跨城市合作创新网络的发展经历了不稳定初始阶段，趋于稳定的扩张阶段以及示范区政策效应带动下的新一轮扩张阶段。据此提出了优化福厦泉跨城市合作创新网络结构，提升合作创新效率的对策建议。

关键词：合作创新网络;跨城市合作;空间结构;发展演进;福厦泉

作者简介：郑蔚，福建师范大学经济学院副教授，经济学博士，主要研究方向：区域与城市发展（E-mail：zw99028@163.com）。李溪铭，福建师范大学经济学院学生，主要研究方向：区域创新网络。陈越，福建师范大学经济学院硕士研究生，主要研究方向：区域创新（福建 福州 350108）。

基金项目：福建省自然科学基金面上项目（2017J01656）;福建省社会科学规划项目（FJ2018MGCA035）;国家自然科学基金青年项目（41301131）; 全国中国特色社会主义政治经济学研究中心（福建师范大学）项目（Y201802）;福建师范大学创新训练计划省级立项（201810394044）;福建师范大学经济学国家人才培养基地重点立项（JJ201703）。

中图分类号：F127文献标识码：A

文章编号：1006-1398（2019）06-0067-10

一 引 言

当前，全球进入了价值链重构升级的重要调整阶段，中国经济也处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻坚期，价值链升级上移的外部压力迫使中国企业面临从单纯追求规模扩张和营收增长的规模扩张到利用研发创新实现跨越发展的质量提升的转变。在从应用类创新、商业模式创新向技术创新迈进的过程中，大部分企业面临技术资源不足以及承担研发投资风险能力有限的现实困境，不得不在其组织边界之外寻找创新来源和潜在价值。企业超越组织边界，寻求与产业联盟、科研院校、服务机构等其他创新主体的广泛互动与相互协作，以实现创新价值链的全面升级的过程即合作创新。当前，大量的合作创新不仅突破了组织边界，也突破了地理边界，这种在合作创新过程中显现出来的网络式联系与互动就形成了合作创新网络。

合作创新网络是“创新网络”的延伸，其关键是基于创新主体合作关系的网络架构Freeman C.Networks of Innovation：Synthesis of Research Issues.Research Policy，1991，20（5），pp.499-514.。在大学-产业-政府的“三螺旋”创新模式下，合作创新网络的研究从明确定义、探索起源、辨析结构等方向拓展到分析运行机理、评价运行绩效等领域。在经济地理学“演化转向”的影响下，合作创新网络的空间结构及其演化成为国内外学者的研究热点。学者们普遍认同创新网络的演化有其内在规律，如Ahokangas等在研究产业集聚有序性的基础上将创新网络的演化分为初始、增长趋同及成熟调整三阶段Ahokangas P，Hyry M，Rasanen P.Small Technology-based Firms in a Fast-growing Regional Cluster.New England Journal of Entrepreneurship，1999，（2），pp.19-25.;刘友金等认为基于集群发展的创新网络是一个形成、成长、成熟、衰落、更新等阶段不断更迭的生命周期过程刘友金、刘莉君：《基于混沌理论的集群式创新网络演化过程研究》，《科学学研究》2008年第26卷第1期，第185—190页。。在进一步探求合作创创新网络的空间形态及其变化规律的研究中，Moldoveanu等人认为合作创新网络会呈现出特殊世界网络、一般世界网络、小世界网络以及大世界网络四类空间形态Moldoveanu M C，Baum J A C，Rowley TJ.Information Regimes，Information Strategies and the Evolution of Inter-firm Network Topologies.Research in Multi-level Issues，2003，pp.221-264.;Leydesdorff等人通過国际创新合作数据认为合作创新网络将演变为寡头垄断控制形态Leydesdorff L，Rafols I.Local Emergence and Global Diffusion of Research Technologies：an Exploration of Patterns of Network Formation.Journal of the American Society for Information Science and Technology，2011， 62（5），pp.846-860.;Leven等Leven P，Jonny H，Lars M.Managing Research and Innovation Networks：Evidence from a Government Sponsored Cross-industry Program.Research Policy，2014，43（1），pp.156-168.以及Herstad等Herstad S，Aslesen H W，Ebersberger B.On Industrial Bases，Commercial Opportunities and Global Innovation Network Linkages，Research Policy，2014，43（3），pp.495-504.都认为合作创新网络将向复杂网络方向演化。学者们还关注推动合作创新网络的动力，如Elvekrok等认为企业可以通过参与合作创新网络增加获取知识的机会以及增强应对挑战的能力Elvekrok I，Veflen N，Nilsen E R，Gausdal A H.Firm innovation benefits from regional triple-helix networks.Regional Studies，2018，52（9），pp.1214-1224.。当前，我国学者也结合案例和实证分析我国合作创新网络的发展演进。吕国庆等在对长三角装备制造业合作创新网络的研究中发现该区域空间分异特征明显，高校在产学研合作创新中具主导作用吕国庆、曾刚、郭金龙：《长三角装备制造业产学研创新网络体系的演化分析》，《地理科学》 2014年第34卷第9期，第1051—1059页。，何地等在复杂网络视角下分析中国装备制造业的创新网络，得出了相似的结论何地、白晰：《复杂网络视角下中国装备制造业创新网络研究》，《工业技术经济》2018年第37卷第3期，第12—19页。;周灿等认为我国电子信息产业创新网络正处于活跃阶段，并逐渐向小世界网络演化周灿、曾刚、辛晓睿、宓泽锋：《中国电子信息产业创新网络演化——基于SAO模型的实证》，《经济地理》2018年第38卷第4期，第116—122页。;宋旭光等认为我国区域创新网络演化过程中表现出明显的“梯度”可达的关联特征，且关联结构受地区间地理距离与人力资本水平差异影响显著宋旭光、赵雨涵：《中国区域创新空间关联及其影响因素研究》，《数量经济技术经济研究》 2018年第35卷第7期，第22—40页。。齐晓丽等基于跨省合作数据对京津冀合作创新网络演化进行分析，得出网络不均衡导致该区域合作创新网络发展缓慢的结论齐晓丽、刘琪：《京津冀跨区域技术创新合作网络演化实证研究》，《河北工业大学学报（社会科学版）》2019年第1期，第1—11页。。胡海鹏等认为中关村产学研创新网络的外向演化趋势明显、合作网络规模不断扩大胡海鹏、吕拉昌：《中关村产学研合作创新网络的时空演化》，《中国科技论坛》2018年第12期，第52—59页。。

纵观而论，对合作创新网络的研究正在不断深入，但仍存在潜在研究空间：一是现有研究大多停留在对特定区域不同时间截面的空间结构的对比分析层面，较少关注合作创新网络时空演化的有序性，而有序性可以更为全面地衡量时空演化的质量;二是合作创新网络规模较大、成员冗杂、各主体间关联错综复杂、数据收集困难，因此现有研究往往难以区分创新网络和合作创新网络，也难以清晰描绘合作创新网络的演化路径和空间网络结构;三是现有研究大多集中在创新要素较为丰富、合作创新较为频繁的区域（京津冀、长三角），难以反映仍处于合作创新网络发展初期的其他区域的发展现状。

福州、厦门、泉州是福建省生产总值以及专利申请量最高的三个城市。自2016年福建省积极创建“福厦泉国家自主创新示范区”以来，该示范区创造了全省高新区63.24%的产值，成为福建省创新发展的主引擎。然而，该地区的新专利、新产品数量、创新效率等相较于京津冀、长三角等地偏低，前沿学科融合和重大战略及新兴产业领域上的技术突破仍然欠缺，高水平创新平台仍显不足。基于此，本文将借助社会网络分析法及生命周期理论构建福厦泉合作创新网络，探析跨城市合作创新网络的空间结构及其演化，以期为提升福厦泉合作创新网络的效率和质量提供政策建议。本文结构如下：首先，将有序性纳入模型中，在时间和空间两方面构建网络演化模型;其次，根据合作专利申请数据分析福厦泉跨城市合作创新网络的拓扑结构及其演化过程并对将其划分为不同发展阶段;最后，进一步评估福厦泉跨城市合作创新网络的发展情况并提出相关的对策建议。

二 福厦泉跨城市合作创新网络的指标选取

（一）福厦泉跨城市合作创新网络的空间结构表征指标

空间结构表征（也称作截面测度）是指计量某一时间截面合作创新网络拓扑结构特征，是分析合作创新网络时序演变的基础。当前已有众多学者利用社会网络分析方法（SNA）对网络系统的小世界效应、中心性以及结构洞等特征进行研究，本文亦采用该方法分析合作创新网络的截面空间状态。由于本文构建的创新网络为二模网络，因此在网络空间结构表征中选取中心性、小世界效应以及结构洞三因素。

中心性表示个体网络中某节点对整体网络资源的控制程度。研究表明，网络中心性与网络创新绩效呈正相关关系邵云飞、欧阳青燕、孙雷：《社会网络分析方法及其在创新研究中的運用》：《管理学报》2009年第9期，第1188—1193页。党兴华、弓志刚：《多维邻近性对跨区域技术创新合作的影响——基于中国共同专利数据的实证分析》，《科学学研究》2013年第10期，第1590—1600页。。常用指标包括度数中心度、中间中心度、接近中心度等。本文选取中间中心度为中心性衡量指标，其基本思想为：假设x与y之间存在多条捷径，z在这些捷径上占据的数量即为z相对于x和y的中间中心度。将x与y的捷径条数用ɡxy表示，其中经过点i的数目用ɡxy（i）表示，其中，Ci∈（0，1），点i对整体网络的控制程度与该值成正比。最终得到公式如下：

Ci=∑i∑kɡxy（i）/ɡxy

（1）

而将其扩展至整体网络中，即衡量一个网络多大程度上围绕一个点来构建时，需要将（1）式扩展为网络中心势：计算网络中各点中间中心度最大值与图中其他点之差;将这些“差值”加总;除以在理论上存在的差值综合最大值。具体计算公式如下：

CB=∑i（Cmax-Ci）n3-4n2+5n-2

（2）

小世界效应是指一个网络系统内的两点均可通过少数几步便可到达。一般认为具备小世界性质的网络系统关联性较强，点与点之间信息畅通、整个网络内部信息交换速度较快，通过点与点之间的最短距离达到资源的最大集聚程度，其衡量指标则是节点的途径平均距离（以下简称平均距离）。平均距离是指合作创新网络系统中任意两节点边数最少的路径长度的平均数，代表创新网络中各节点的关系强度，其公式如下：

D=sum（deij）/sum（E）

（3）

其中deij指节点i与j的途径长度最短者，与ij间的关系强度成反比;sum（E）则为图中所有点途径长度的加总。D越小，则代表创新网络中各节点间边距越小，整个网络就越紧密，当D<6或D随网络节点数N呈对数增长时，该网络具备小世界效应。

结构洞指网络中两节点的非重复关系，代表节点在网络中获取信息的能力。盛亚、范栋梁等通过研究区域创新网络的结构特征发现，网络结构中包含的结构洞越多，其获取知识、信息的能力就越强盛亚、范栋梁：《结构洞分类理论及其在创新网络中的应用》，《科学学研究》2009年第9期，第1407—1411页。。结构洞测量指标主要为Burt结构洞指数中的有效规模，是指个体网的规模减去网络的冗余度，即网络中的非冗余因素。根据Burt的测量方法Burt R S.Structural Holes：The Social Structure of Competition.Harvard University Press，Cambridge，1992.，其公式如下：

Si=∑j（1-∑qpiqmjq）， q≠i， j

（4）

其中，j表示与节点i相连的所有点集，q是除ij间外的每个第三点集合。piqmjq代表在i和j之间的冗余度：piq是i与q相关的关系占总体关系的比例，mjq是j到q的关系边际强度，等于j到q的关系值除以j到其他点的关系最大值，在二值网络内mjq是取0或1的变量，piqmjq整体求和则代表i与j的关系相对于其他关系人关系的比例。将有效规模推广到整个网络视角，即代表整个网络对于信息的获取能力大小，对其进行加权平均处理后，加权平均值越大，整体网络获取信息的能力就越高，整个网络的运行效率就越高。计算整体网络的加权平均有效规模公式如下：

S=∑i（Si2/∑Si）

（5）

（二）福厦泉跨城市合作创新网络的空间演化有序性指标

网络的空间结构指标可以科学地反映合作创新网络的静态特征，却难以表现网络空间演化过程是否有序。系统演化是一个由低级到高级、连续、递进的过程，然而系统在扩张过程中，却有着自发性地从有序向无序变动的趋势。能否在空间演化过程中保持有序性是系统空间演化质量高低的评价标准，更是判定系统能否可持续、可循环发展的有效指标。信息论学者认为“熵”可以科学地刻画系统的混乱程度及不稳定性，因此参考曹霞、刘国巍的做法曹霞、刘国巍：《基于博弈论和多主体仿真的产学研合作创新网络演化》，《系统管理学报》2014年第1期，第21—29页。，采取“熵”来衡量福厦泉跨城市合作创新网络时序演化的有序性。具体公式如下：

Hj=-pjloɡpj

（6）

其中， pj=∑（pij）2/∑jpij），pij=Qij/∑jQij，Qij表示网络空间结构指标i（中心度、有效规模）第j期的表征值。由于平均距离与网络演化成反比，因此在此处计算时采用pDj=1-QDj/∑QDj。熵值越大，网络越无序，反之亦然。

（三）福厦泉跨城市合作创新网络的时序演化指标

合作创新网络随时间不断递进和连续变化，因此时序演化研究可以系统研究合作创新网络的时序演化特征。学者多从定性角度出发，根据已有研究、经验推测等方式划分网络演化阶段，但量化研究相对较少。本文运用有序聚类法中的Fisher最优分割法对其进行分时段研究。其步骤如下：

首先计算熵值变差矩阵。将熵值Hj进行标准化，得到Zj，将其写作标准化矩阵Z。根据矩阵Z，计算其内部各熵值之间的差：

Vab=∑ba=a[Z-（∑ba=aZa）/（b-a+1）]2

（7）

并将其写作变差矩阵V。

其次进行最优分割。根据Fisher的最优分割原理，分割点应满足各分割区内部变差最小且分割区之间的变差最大。由于总变差固定，当区内差距最小时，区间差距必然最大，因此只需要依据区内差距最小原则分割k段即可确定k-1个分割点。根据公式，将网络时间演化分割为k段的目标函数公式如下，对该式求解即可得出分段划分的分割点：

e[p（n，k）]=minkjn{e[p（j-1，k-1）]+D（j，n）}

（8）

由于上式中無法固定k值。因此采用比值法确定最优分割的段数，公式如下：

a=e[p（n，k）]/e[p（n，k+1）]

（9）

在该公式中，a值越大，代表分成k段比分成k-1段更有效。最后，分割结果需通过F检验，若F检验大于给定的显著性水平（本文选定0.05），则通过检验，说明合作创新网络时间演化分割为段是合理有效的。

三 福厦泉跨城市合作创新网络的空间结构及其变化

（一）数据来源

创新主体间的合作专利可以科学地刻画各主体间的合作关系叶琴、曾刚：《解析型与合成型产业创新网络特征比较——以中国生物医药、节能环保产业为例》，《经济地理》2018年第38卷第10期，第142—154页。。故本文从国家知识产权局专利检索系统中筛选出申请日在2002—2017年间，合作专利申请双方位于福州、厦门、泉州的合作专利申请数据。进一步剔除子母公司、主分公司间的合作专利申请数据，共得到816组合作专利申请数据。数据显示，2008年金融危机以后，福厦泉三地加快进行产业结构调整和合作创新步伐，合作专利申请数量从2002年的十余项增加到近四十项。2016年国务院批复同意福厦泉国家高新区建设国家自主创新示范区后，福厦泉地区依靠区位优势、产业基础和生态优势，积极推进协同创新和产业转型，合作专利申请数量超过百项，并保持良好增长势头，见图1。

（二）福厦泉跨城市合作创新网络的结构变化

本文运用Ucinet计算2002—2017年福厦泉跨城市合作创新网络的结构及有序性变化，如表1所示。

1.小世界效应与网络关联性变化。当前，福厦泉跨城市合作创新网络各个节点之间的平均距离在1—3之间，低于小世界网络平均距离<6的要求，因此福厦泉跨城市合作创新网络呈现小世界效应，网络各节点联通互动较为频繁，创新活动活跃，信息交流比较畅通。表明该区域各企业、高校及研究院所间创新合作关系整体较为紧密。初始阶段，福厦泉跨城市合作创新网络的参与主体相对较少、创新规模小，但网络关联性较强，呈现低水平强连通关系。此后，随着该区域电子信息、生物医药等高技术产业的兴起以及对产学研合作的重视，网络中的创新主体显著增多，合作创新日渐频繁。但由于新合作关系不断加入原有合作创新网络，造成原有合作关系变动，新合作路径萌生，因此合作创新网络的平均距离呈现上下波动态势。

2.网络中心性指标变化。网络中心性用以表示合作创新网络在多大程度上受到某个创新主体的制约。福厦泉跨城市合作创新网络的网络中心势在2005年达到顶峰后开始跌宕下行。可见，随着日益增多的企业、高校及研究机构加入合作创新网络，各创新主体在扩大自身影响力的同时，不断寻求多方技术合作，以此来规避技术违约、谈判破裂等风险，致使合作关系逐步均衡化。这一方面降低了少数创新主体进行技术垄断的可能性及其带来的不确定风险，但另一方面也反映出福厦泉跨城市合作创新网络中缺乏具有绝对影响力的中心节点，知识、高学历劳动力以及资本等技术创新要素较为分散，降低了该区域创新要素的集聚程度，影响整个合作创新网络的技术溢出。

3.网络结构洞指标变化。福厦泉跨城市合作创新网络的加权平均有效规模呈现波动上升的态势。这说明该区域企业及院校在长期合作中逐步建立起最适合自身的创新合作关系，从而逐步提高自身在区域合作中获得资源、获取信息的能力。而在创新网络规模扩大的过程中，各主体间的冗余信息不断减少，越来越多的创新主体发挥桥梁作用，在合作创新中获取自身的发展，继而加速区域经济科技一体化进程。

4.网络演化有序性指标。福厦泉跨城市合作创新网络的“信息熵”呈现“上升—相对稳定—下降—上升”的波动态势，说明合作创新网络在规模扩展过程中的有序性相对较强，网络发展具有较强的可持续性。同时，网络局部出现了较为明显的“熵增现象”，而熵值的增加往往伴随着整体网络规模的扩大。各年同上一年网络节点数的差值与该年的熵值的相关系数达0.682，表明在福厦泉跨城市合作创新网络规模扩大的过程中，由于新的创新主体的加入，系统会出现短时的混乱化和无序化。但得益于系统内在机制以及相关政策的调节，新生节点逐渐同当地原有创新关联融合，被当期创新网络吸收，从而使福厦泉合作创新系统向有序化方向转变。

四 福厦泉跨城市合作创新网络的发展阶段划分

福厦泉跨城市合作创新网络的研究具有一定的时间跨度，创新主体数量、网络结构特点等均有较大差异，因此有必要进一步划分其发展阶段并分析不同阶段的特点。演化有序性是整体系统得以进一步优化的关键，且在信息熵计算过程中，“熵”已包含了其他结构特征的信息素，因此进一步将有序性作为有序聚类的依据。根据Fisher的最优分割法，利用MATLAB 2016软件，尝试采用k=2，k=3以及k=4进行分割。其中只有k=3时显著性水平低于0.05，因此将福厦泉跨城市合作创新网络的发展过程分为三段，如表2所示。

（一）不稳定初始阶段（2002—2009年）

该阶段网络熵值整体偏高（均值为0.155）且整体波动较大（极差为0.084），呈现两个倒“V”字型的上下波动态势。由于各创新主体开展合作创新的目的大多为通过短暂的合作解决关键性技术难题，因此呈现流动式、非固定合作关系，创新主体的合作伙伴变动较大，整个网络呈现在有序与无序间摇摆的“混沌”状态，如图2所示。

该阶段的网络结构与熵值的变化轨迹基本保持一致，网络中心势[3.64（2002），10.56（2005）]、加权平均有效规模[1.1（2007），2.02（2008）]以及网络平均距离[1（2007），2.5（2009）]均呈现上下浮动较大、结构表征不稳定的特点。在网络形成初期，由于大量新的创新主体涌现，各创新主体的交互行为及其溢出效应有限，因而各节点势力对比变化较大，合作创新关系尚不稳定，网络中冗余信息与非冗余信息的不断互换导致整个系统难以保持高效率的结构形态。简言之，由于企业难以同大学或研究院所等其他创新主体保持长期有效的合作创新关系，那么在成本风险及不确定性的引导下，企业往往倾向于控制创新投入，这显然不利于区域的产业升级和结构优化。但是，中心度的整体走低和加权平均有效规模的波动上升说明合作创新网络中的各方在关联、破裂、修复、重生等过程中不断寻找合作机会，努力提升创新能力。

（二）趋于稳定的扩张阶段（2010—2016年）

这一阶段网络熵值整体较小、波动幅度减弱，区域创新网络有序性及稳定性明显高于上一阶段。但在该阶段熵值略呈上升态势，说明随着网络规模的扩大，区域内各创新主体为积极尝试同其他创新主体建立技术合作伙伴关系，从而导致整个网络“连线”的无序性增加。此外，加权平均有效规模、网络中心势和平均距离均基本呈上升态势，说明合作创新网络整体获取信息的能力不断增强，各创新主体对合作创新网络的整体控制能力上升，新知识、新技术在合作创新网络中的传播距离增加，网络整体的知识积累能力提升，产学研结构得到优化。“2011协同创新中心”等措施的出台有效地催生并加固了福厦泉跨城市合作创新网络中高校与企业的创新联动关系，因此高校、研究院所等在合作创新网络中的影响力迅速上升，如图3所示。厦门大学、集美大学以及华侨大学等高校逐步在合作创新网络中承担部分核心节点的职能，并通过与企业及其他研究院所开展长期稳定的合作，有效提升了创新要素的使用效率，加速创新成果经济价值的转化过程，提高合作创新质量。但企业的创新引领能力仍相对较弱，企业与高等院校、科研机构依托创新平台进行合作创新的力度仍显不足。

（三）新一轮的加速扩张阶段（2017年至今）

在积极创建国家自主创新试验区的过程中，福厦泉跨城市合作创新网络进入新一轮的加速扩张阶段：更多新的创新主体涌入网络，创新主体数量、合作专利数量大幅上升，且增加值达历史最高水平。企业、高校及研究院所积极寻求合作创新，冲击了原有的创新合作关系，弱化了原有创新主体在网络中的优势地位，使得系统无序性在短期内增强，熵值大幅度上升，加权平均有效规模、平均距离均达到各年最高值，中心势进一步降低，短期内打破了第二阶段的稳定扩张态势。但与此同时，各创新主体在政策引领下不断提升信息获取能力，并寻求合作机会，亦提高了合作创新网络的產出效率。在创新主体方面，高校在福厦泉跨城市合作创新网络中的核心地位更加明显，如图4所示。福州大学、厦门大学、福建师范大学等多个高校成为中心度较高且加权平均有效规模较大的族群，并与多个企业、研究院所建立起合作创新关联，以高校为引擎带动合作创新的模式正在形成。但由于新加入网络的创新主体的合作多是建立在原有强联系基础上的弱联系，合作创新较为松散且不稳定，福厦泉跨城市合作创新网络仍处于相对无序混乱的状态中，而且仍存在高端创新资源相对不足、前沿领域和重大项目的集成度不够等问题，亟需加强创新主体合作强度，促使产学研合作创新稳定推进。

五 总结与建议

本文借鉴系统论及生命周期理论下系统演化的部分观点，运用社会网络分析法（SNA）构建福厦泉跨城市合作创新网络，从中心性、结构洞以及小世界效应三方面对其进行结构分析，并利用信息论中的“熵”对其演化有序性进行测度，进而运用Fisher最优分割法将福厦泉跨城市合作创新网络的发展阶段进行划分，得出如下结论：2002—2017年间福厦泉跨城市合作创新网络的参与主体不断增多、规模不断扩大、创新主体获取知识的能力不断提升，网络内部信息流通效率不断提高。但在合作创新网络的演化过程中出现了较为明显的“熵增”现象。进一步将福厦泉跨城市合作创新网络的演化过程划分为不稳定初始阶段（2002—2009年）、趋于稳定的扩张阶段（2010—2016年）以及示范区政策效应带动下的新一轮扩张阶段（2017年）。

福廈泉跨城市合作创新网络在政府、企业、高校的通力合作下，已对区域经济的规模扩张和高质量发展起到了积极的推动作用。要进一步优化福厦泉跨城市合作创新网络结构、提升合作创新效率，还需加强高等院校、研究机构、龙头企业、政府部门等对创新资源的集成能力。具体政策建议如下：

（一）应充分发挥政府在合作创新网络中的引导协调作用。政府要积极营造合作创新的社会氛围，加强合作创新服务平台建设，引导合作创新的资金投入，并完善相关的政策和法规为合作创新提供制度保障。针对处于不同发展阶段的地区应采取不同政策，如合作创新网络初始期应以鼓励合作创新并给予补贴为主，稳定扩张期应以加强创新主体间的信息沟通为主，加速扩张期应以加强监管和评估为主等。

（二）应持续加强高等院校和研究机构在合作创新网络中的核心节点作用。高等院校和研究机构应积极发挥在人才培养、科学研究、社会服务等方面的优势，建立跨区域、跨机构、跨学科的创新资源共享平台，促进学科交叉和融合，建设合作创新的科研联盟，开展前瞻研究和联合攻关，利用本地资源建立开放共享的实习实践基地和深造挂职基地，探索构建开放型、特色型、集成型的高水平创新平台和合作模式。

（三）应着力提升企业在合作创新网络中的决定性作用。进一步优化营商环境和创新环境，落实企业创新普惠性政策，完善科技型企业培育机制，激励企业加大研发投入和知识共享，激发企业特别是民营企业的经济创造力和科技创新力，支持企业创新成果转移转化，通过技术创新、产品创新、服务创新、管理创新，推动企业向数字化、网络化、智能化、绿色化转型升级和提质增量。

Spatial Structure and Evolution of Cross-city Cooperative Innovation

Network： Based on the Analysis of Cooperative Patent Application Data

of816 Group among Fuzhou， Xiamen and Quanzhou

ZHENG Wei， LI Xi-ming， CHEN Yue

Abstract： Based on the analysis of patent application data of 816 group among Fuzhou， Xiamen and Quanzhou between 2002 and 2017， this paper uses the social network analysis to construct a cross-city cooperative innovation network， analyzes the cross-city cooperative innovation network from three aspects of centrality， structural holes and small-world effect， measures the network evolution order by using entropy in information theory， and then divides the development stages by using Fisher optimal segmentation. It showed that the number of participants of cross-city cooperative innovation network has been increased， the scale has been expanded， the ability of innovation entities to acquire knowledge has been improved， and the efficiency of internal information circulation has been improved in the 16 years. However， the phenomenon of “entropy increase” has emerged during the evolution of the inter-city cooperative innovation network. The development of cross-city cooperative innovation network among Fuzhou， Xiamen and Quanzhou has experienced an unstable initial stage， a steady expansion stage and new expansion stage driven by the policy effect of demonstration zone. Based on this， this paper puts forward some suggestions to optimize the network structure and improve the efficiency of cross-city cooperative innovation.

Keywords： cooperative innovation network; cross-city cooperative; spatial structure; development and evolution; Fuzhou， Xiamen and Quzhou