高校面向区域发展协同创新的合作网络分析

(浙江工业大学 合作发展处，浙江 杭州 310014)

当前区域传统产业的转型升级和结构性调整，战略性新兴产业的发展壮大，以及区域创新所呈现的经济圈、集聚区、产业带等新经济业态，迫切需要各创新主体打破传统的组织边界进行合作创新，组建一批创新网络密集、系统运行高效、发展各具特色的区域协同创新平台。2012年，教育部、财政部联合实施了高等学校创新能力提升计划(简称“2011计划”)，2013年启动认定了首批国家级协同创新中心，其中长三角绿色制药协同创新中心、江苏先进生物与化学制造协同创新中心、河南粮食作物协同创新中心、苏州纳米科技协同创新中心4个中心被认定为国家首批区域发展类协同创新中心，成为高校面向区域发展协同创新的最佳样本。这4个区域发展类协同创新中心距今已运行5年，是“真”协同还是“假”协同？协同创新的合作网络结构与关系如何？认定前后是否有明显的协同“增效”？这些问题都将成为客观评价区域发展类协同创新中心建设成效的重要前提。

一、理论基础与文献回顾

定义高校面向区域发展协同创新的内涵，需要厘清协同创新、区域协同创新、高校面向区域发展协同创新三者之间的概念逻辑关系。美国学者彼得·葛洛(Peter A.Gloor)首次提出协同创新概念，是协同学理论用于指导创新实践的新理念。概言之，协同创新是按照共同的目标愿景和既定的合作规则协调而自发地形成有序结构，是一项重视创新资源有效整合和创新要素自由流动的创新组织模式。某种程度上，协同创新是解决科技资源分散和打破创新主体间壁垒等问题的重要手段。区域协同创新则是重点聚焦区域重大战略需求，区域协同创新能力对培育区域经济增长极至关重要，已然成为区域创新体系和创新型国家建设的重要力量。高校面向区域发展协同创新由区域协同创新衍生而来，其要义是在高校的主导下，在地方政府的政策引导下，形成以服务区域重大战略需求为导向，以高校、企业和科研机构为创新主体，以中介机构、风险投资机构和非政府组织等为辅助要素，通过体制机制创新，形成有利于知识、人才、信息、资金等要素流动的合作创新网络，实现单个主体难以达到的“1+1>2”的协同效应[1]。综合而言，高校面向区域发展协同创新是实现创新方式根本转变、推进一流大学和一流学科建设的重要举措，进而要求高校立足区域需求、观照社会现实，成为推动高校转型升级与区域协同创新的重要引擎。

现有高校面向区域发展协同创新的研究主要集中于创新绩效、合作模式、创新网络等问题，国内外关于创新绩效的研究，主要针对评价指标、评价模型及调研数据量化分析等。如Grimaldi[2]、Berghe[3]依托调研数据进行实证分析，提出基于转换过程输入、输出要素的评价指标体系，从区域角度构建产学研协同创新绩效评价模型。国内研究较多分析创新绩效的现状、影响因素及对策研究，或基于案例研究借助回归[4]、二次指派程序[5]或因子分析[6]等工具对创新绩效进行研究；关于合作模式，国外学者如Petruzzelli[7]等利用EPO专利信息研究英国3所典型高校在合作网络中的守门人角色，Graf[8]等选取德国四个区域为研究对象，提出产学研协同创新的普适模式。国内学者热衷于研究国外一流大学与区域协同创新的成功案例[9-10]；关于创新网络的研究主要探讨网络演化路径与特征、运行机制等，如朱桂龙[11]、周青[12]等采用典型案例分析，揭示区域产学研协同创新网络的演化特征及网络组织模式、运作机制等，冯锋[13]等分析了创新网络的结构特征，提出协同创新平台培育策略，许治[14]、高霞[15]等采用阶段性相关指标数据进行研究，探讨合作网络的结构特征。综上可知，已有文献尚未以区域发展类协同创新中心作为具体样本和相关数据指标，进而以演进视角研究合作网络的结构特征与模式类型。

为此，以运行时间最长、演化程度相对成熟的4个国家级区域发展类协同创新中心为样本，对高校面向区域发展协同创新的合作网络进行量化分析，并论证共性规律与模式类型，以此促进高校与区域协同创新发展。

二、研究设计

(一)研究方法

协同创新中心有效协同的主要考量因素是协同单位间紧密合作，形成纵横交错、协调合作的创新网络。协同单位之间的合作方式很多，基于数据样本的可得性和可借鉴性等方面考虑，本研究将联合申请专利、合著论文作为衡量指标。虽然联合申请专利、合著论文不能涵盖所有合作行为，但从知识与技术交流创新的角度来看，联合申请专利、合著论文可视为重要度量指标，其中联合申请专利是刻画区域创新活动的主要指标，合著论文是评价知识协同的主要测度指标。以国家首批4个区域发展类协同创新中心为样本，通过对联合申请专利、合著论文数据的计量分析，借助社会网络分析方法，刻画区域发展类协同创新中心的合作网络演化情况与结构特征。认定前后的合作情况通过合作次数分析、年度合作关系演化情况予以展示，合作网络结构特征通过合作广度和深度的数据测量与二维矩阵分析、网络中心性与紧密度量化分析予以刻画，以此探讨协同创新中心认定前后合作情况的变化规律，分析创新主体间知识技术交流、创新要素汇聚共享的现状，对评判区域发展类协同创新中心协同成效提供新的研究视角。

(二)数据来源与处理

联合申请专利数据主要通过国家知识产权局专利数据库检索得到，由于专利申请具有周期性，因此按照申请日进行筛选。合著论文数据主要来自Web of Science核心合集(SCIE)数据库。2013年教育部、财政部启动实施首批国家级协同创新中心认定工作，并公布了首批4个国家级区域发展类协同创新中心。以2013年认定时间为界，对比认定前后6年的合作网络结构与关系。为此，样本区间设定为2007年至2018年，数据检索截止时间为2018年8月31日。

鉴于协同创新中心的协同单位由高校、企业、政府、科研机构组成，考虑到政府部门不参与合著论文与专利申请，因此检索时剔除政府部门。同时，协同单位中的企业属于集团公司体制，检索时应包含下属子公司、分公司以及参股公司等。为此，整理出协同单位的检索名单，即包括各协同创新中心网站公布的协同单位名单以及网络上搜索到的协同单位下设独立法人实体的名单，采用协同单位两两组合检索方式，在专利数据库中检索专利共1 097条，在Web of Science核心合集数据库中检索合著论文共3 542篇。鉴于两两组合检索的结果与协同创新中心实际的研究方向与所属学科存在一定偏差，为此将联合申请专利和合著论文数据与协同创新中心的研究领域逐条比对与判断，剔除与协同创新中心所属学科领域无关的记录，经人工筛选与数据清洗后有效的联合申请专利数和合著论文数分别是901条和2 104篇。

三、分析讨论

(一)认定前后合作情况

1.合作次数分析。表1中的数据表明，整体上4个中心的协同单位之间联合申请专利和合著论文的分布情况和趋势相对较一致，且区域发展类协同创新中心的联合专利数与合著论文数正相关，即拥有专利数较多的中心合著论文数也较多。在对4个中心协同单位之间的合作次数进行统计时，将联合申请一条专利或合著一篇论文计为一次合作。长三角绿色制药协同创新中心、江苏先进生物与化学制造协同创新中心的合作次数均超1 000次，明显高于其他2个中心，这与中心主要偏向于与区域内企业的紧密技术合作有关。而河南粮食作物协同创新中心的合作次数不足200次，这可能与该中心服务于农业第一产业，主要任务是粮食作物的增产增收有关。年均合作次数是指协同单位之间年平均合作频度，数值越大表明合作网络越活跃。4个中心在通过认定后的年均合作次数都呈现较显著增长，说明协同创新中心认定之后各创新主体间频繁进行知识和技术的交流与合作，强化了协同创新的合作网络。

表1 国家首批区域发展类协同创新中心合作情况统计

图1 国家首批区域发展类协同创新中心年度合作关系曲线图

2.年度合作关系演化。从图1可知，4个中心在2007—2012年间变化比较平缓，2013年认定之后顺应国家政策及政府支持，合作次数呈快速增长趋势，2013—2018年间每年浮动幅度较大，2015年出现拐点并呈现两种演化趋势。其中，苏州纳米科技协同创新中心、河南粮食作物协同创新中心自2015年起持续减少合作次数。究其原因，由于“双一流”建设提出，国家宏观政策对“2011计划”地位优势弱化，政府对协同创新中心的关注度和支持力度也在持续减弱，说明这2个中心的合作关系受国家政策变化影响较大，与政府关系较为紧密。而长三角绿色制药协同创新中心、江苏先进生物与化学制造协同创新中心由于资源汇聚作用及中心的内生驱动力，在认定后一直呈现快速增长趋势并维持较好发展态势，受政府政策影响波动较小。

(二)合作网络结构特征分析

1.合作广度与深度。作为一种动态化的合作网络体系，区域发展类协同创新中心在发展过程中呈现多样化特征。为精准刻画4个中心认定前后两个阶段的网络结构特征演化情况，运用社会网络结构特征值对协同创新中心的合作广度与深度进行测量。一是网络规模，用于衡量协同创新中心的合作广度，表示协同创新中心合作网络中有合作关系的组织数目，网络规模数值越大表明合作范围与知识来源越广；二是年均链接次数，用于衡量协同创新中心的合作深度，是指合作网络图中某条网络连线上平均每年的合作次数，即年均链接次数=网络链接数/(网络边数*合作时间)，其中，网络链接数表示合作网络内组织间相互合作的次数，网络边数是指网络图中链接两个合作主体的连线总数，年均链接次数越大表明合作主体间的合作关系越紧密深入。从表2可知，4个中心在认定前后合作广度均没有发生变化，说明是在原有合作基础上的持续产出，但在合作深度方面存在一定偏差。

为对合作网络结构特征进行更为精准刻画，通过“广度—深度”二维矩阵图表来分析合作网络的差异性和认定前后的演化情况。如图2所示，横坐标代表合作广度，纵坐标代表合作深度，4个中心的平均值为合作广度与深度的标准值，正值表示高于平均值，负值表示低于平均值。长三角绿色制药协同创新中心、江苏先进生物与化学制造协同创新中心认定前后的合作网络属于高广度—高深度类型(HH)，合作次数较多，合作强度较高，是网络中的核心结点；河南粮食作物协同创新中心在认定前后均属于低广数—低深度类型(LL)，合作广度和深度均较低，是网络中的边缘结点；苏州纳米科技协同创新中心在认定前后发生了变化，由低广度—低深度类型(LL)转变为低广度—高深度类型(LH)，知识交流对象有限但合作深度有所提升。

表2 国家首批区域发展类协同创新中心认定前后合作网络结构特征

2.网络中心性与紧密度。合作网络的中心性是对整体或某个节点在网络中重要性的量化，中心性的研究主要考量点的中心性和图的中心性。牵头高校是协同创新中心的引领者，其作用发挥直接决定整个合作网络的集聚性和紧密度，是合作网络中协同单位跨组织高效合作的关键。点的中心性一般用节点中心度表示，牵头高校的节点中心度越大表明在网络中地位越重要，控制其他协同单位间合作关系的权利就越大。图的中心性用网络中心势表示，是对合作网络总体凝聚力或整合度的量化分析，可作为对网络是否依赖少部分行动者的估计。网络密度区别于以上两个指标，是指合作网络中实际存在的网络边数占所有协同单位之间最大可能链接数量的比例，反映合作网络的密切程度，即密度越大协同单位之间的关系越密切。

对4个中心的中心性与紧密度进行量化比对分析发现：一是区域发展类协同创新中心在认定之后牵头高校的节点中心度都在提升，说明国家政策支持与资源投入强化了牵头高校的地位作用与责任担当。其中，长三角绿色制药协同创新中心、江苏先进生物与化学制造协同创新中心的牵头高校在合作网络中节点中心度遥遥领先，即牵头高校在协同创新中心的合作网络中居于中心位置，使其拥有更多控制网络中相互交流关系的权利。而苏州纳米科技协同创新中心、河南粮食作物协同创新中心的牵头高校作用没有得到有效发挥。二是4个中心合作网络的网络中心势在认定前后变化情况不一，苏州纳米科技协同创新中心、河南粮食作物协同创新中心的网络中心势相对更高，说明整体网络更偏向于依赖个别主体。主要原因是这2个中心是依托政府组建或地方政府直接参与其中，这种政府的依赖程度在通过国家认定后表现得更为强烈。三是通过网络密度对合作网络整体紧密程度的量化分析发现，4个中心认定后的网络密度都有增加，表明区域发展类协同创新中心主体间关系趋于紧密，相比较而言，苏州纳米科技协同创新中心、河南粮食作物协同创新中心的合作网络较为松散、网络格局相对简单，这与政府主导参与中心组建有较大关联，没有充分发挥牵头单位与其他创新主体的积极性。而长三角绿色制药协同创新中心、江苏先进生物与化学制造协同创新中心的合作主体之间更多元化，随着协同单位的资源要素在网络内部的汇聚与整合，进一步向复杂网络系统演进，如表3所示。

表3 国家首批区域发展类协同创新中心认定前后中心性和紧密度分析

四、结论与启示

基于国家首批区域发展类协同创新中心合作网络的量化数据分析，通过对比认定前后合作情况以及合作网络结构特征，国家首批区域发展类协同创新中心在认定前已具备一定合作基础，通过认定后原本松散的合作关系逐渐演化成系统化、持续性的合作网络，说明区域发展类协同创新中心并非为获得国家政策与资源支持而临时组建，通过国家认定强化了合作网络的广度与深度。但同时，由于主体功能定位和价值目标导向的差异性，依据区域发展类协同创新中心的源发驱动因素，表征出高校面向区域发展协同创新的共性规律与个性特征，逐渐演化出内生驱动型、政府引导型两种典型的协同网络类型。

(一)“内生驱动型”协同网络

“内生驱动型”协同网络是牵头高校在合作网络中起重要牵引作用，以一种实质性的强有力的创新组织生态，积极引导其他创新主体的发展方向，主动促成异质性主体间的深层次合作与交流[16]。基于对长三角绿色制药协同创新中心、江苏先进生物与化学制造协同创新中心的合作网络分析和深度案例分析发现，“内生驱动型”协同网络呈现两种典型特征：

一是自组织性。通过对牵头高校的节点中心度、年度合作关系演化和网络密度的直观分析可知，首先，牵头高校在合作网络中发挥重要关键角色，在企业对技术创新需求不断增加的背景下，牵头高校能主动改变合作模式与人才培养模式，同时也实现了高校科技创新服务区域经济发展的战略目标。长三角绿色制药协同创新中心的牵头高校浙江工业大学敢于突破体制机制，与国外优势力量或地方政府共建经营实体。江苏先进生物与化学制造协同创新中心的牵头高校南京工业大学首创“2011学院”，成为改良创新人才培养模式的试验区。其次，整体网络的网络密度和凝聚力较强，随着高校面向区域发展协同创新的不断演进，其他创新主体能突破现有组织边界，衍生出新的组织功能，形成链接性较强且高网络节点增长性的无标度协同创新网络，越发体现出合作网络的自组织特性。

二是共生性。从认定前后合作情况、合作广度—深度二维矩阵分析可知，“内生驱动型”协同网络在形成过程中呈现出创新主体间的协同配套、共生共存和共同进化等特征[17]。长三角绿色制药协同创新中心为实现协同单位的共生互长，以技术这一创新要素为桥梁纽带，将不能直接联系的组织链接起来，消除创新网络中的“孤岛”，最终实现创新技术应用于新产品的量化生产,为企业创造了巨大的经济效益。江苏先进生物与化学制造协同创新中心吸纳各异质性主体主动参与合作，共同建立技术创新研发基地、创新孵化基地等，取得了良好效果。在合作网络中通过促进沟通机制的建立，通过激励、引导等方式盘活整个创新网络，通过价值创造和价值共享形成完善的协同创新网络。

(二)“政府引导型”协同网络

“政府引导型”协同网络是高校(科研院所)、企业、政府组成技术创新三重螺旋体系，政府作为市场环境、政策环境和信息环境的建设者，通过政策制度、经济规划、资源调配参与创新过程，在协同创新中心组建与运行过程中发挥主引作用[18]。

通过对合作网络的年度合作关系演化、网络中心势和网络密度的计量分析发现，苏州纳米科技协同创新中心、河南粮食作物协同创新中心是典型的“政府引导型”协同网络。河南省政府作为“隐性身份”主导河南粮食作物协同创新中心的组建，通过区域需求导向、重大任务牵引指导中心运行。苏州工业园区管委会作为“显性身份”直接参与苏州纳米科技协同创新中心建设，既是协同单位之一，又引导园区内高校、科研院所以及江苏省纳米产业技术创新战略联盟参与其中。

但从上述数据分析可知，苏州纳米科技协同创新中心、河南粮食作物协同创新中心的合作次数相对较少，合作网络较为简单松散。究其原因，一是以合著论文和联合申请专利为主要刻画数据，只能反映协同创新活动的一个方面，无法区别不同高校面向区域协同创新活动的价值。二是“政府引导型”协同网络更注重政府购买服务与市场价值数据，如河南粮食作物协同创新中心主要对接政府战略需求，通过政府政策倾斜、资金注入与制度保障，完成区域重大战略任务。依据首批国家级协同创新中心中期评估报告提供的数据显示，河南粮食作物协同创新中心认定后与认定前相比，承担重大科研任务的项目数增长了两倍多，科研经费总额增长了三倍多，明显高于4个中心的平均值。而苏州纳米科技协同创新中心则是与苏州工业园区良性互动，直接对接园区纳米产业发展重大需求，形成了良好的创新氛围和产业环境。区域协同创新必须充分重视政府作为管理者和协调者的作用，既能弥补我国当前市场调控缺陷，又能激活各创新主体发展的内生动力，营造一个有利于刺激创新的政策生态网络。

区域发展类协同创新中心的合作网络分析也得到了一些启示：一是牵头高校应成为区域协同创新合作网络中的重要角色担当。协同创新过程中，资源整合与要素汇聚不是自动完成的，协同效应的发挥需要一种特殊的“粘合剂”将异质性主体有机组合，通过非线性放大的增值效用充分发挥创新网络的价值创造功能。二是地方政府应在区域协同创新平台的不同发展阶段定好位，通过战略引导、健全政策法规体系、构建灵活的支持平台等方式间接参与创新过程，避免地方政府的不参与或过度参与。三是协同创新中心应是一个动态性、开放式的合作网络，而不是封闭的组织体系。当前区域发展类协同创新中心在合作伙伴方面的变革相当微弱，致使整合区域跨界式创新资源的优势没有得到充分发挥。政策导向应更多引导高校、企业、科研院所等创新主体参与到已组建的协同创新中心，而不是为获取资源不断组建新的协同创新中心。区域发展类协同创新中心更应集中优势力量将工作重心转移到创新能力提升上，将操作关键放到实质性的协同运行和机制体制改革上。