技术创新网络社群对创新绩效的影响——以中国电子信息材料专利网络为例

贾昌进，张宝建

(1.山西财经大学工商管理学院，山西 太原 030006;2.山西财经大学创新生态研究中心，山西 太原 030006)

0 引言

目前，我国制造业高质量发展进程中仍然存在创新能力不强、低端产能过剩、高质量产品服务供给不足等问题。究其原因，在于以下方面：①核心技术创新能力不强，尚未构建起有效的技术创新生态体系。关于技术创新生态的构建，一种观点认为，合作网络化环境下网络嵌入能够有效促进创新能力的提升，通过嵌于既定的技术创新体系，企业能够实现专业化技术分工，技术朝着精深化发展；另一种观点认为，网络嵌入可能会因为信息同质化、认知锁定等弱化企业对外部机会的感知能力，进而降低企业绩效，影响技术创新生态的整体跃迁。②创新偏重数量。不同主体共创价值协同发展[1]。值得注意的是，创新本身并不是目的，创新主体异质性程度过高，即使可能导致创新数量增加，碍于知识壁垒、机会成本等原因也会导致创新质量下降。过度多元的关系可能导致在合作过程中知识泄露，进而影响企业创新绩效的提升，这可能是导致中国电子信息制造业创新陷入困境的一个重要原因。随着技术创新复杂化与跨学科化趋势的出现，单一企业缺乏技术知识和资源且技术创新的风险和难度较高[2]。研究发现，创新主体在研发实践中呈现抱团现象即创新网络社群的涌现[3]，为解决上述困境提供了新的切入视角。对创新主体嵌入创新网络社群的研究，有助于揭示创新主体的合作行为，同时有助于为创新主体提供更合理的情景及策略，能够避免 “无效创新”，提升企业创新绩效，进而搭建技术创新生态体系。

鉴于上述分析，本研究从宏观层面合作关系细粒度划分到中观层面创新网络社群异质性程度的量化，能够更好地响应融通创新战略，指导创新主体有效追求多元主体合作，为伙伴选择的研究提供重要的边界条件。提升社群绩效，实现技术创新生态 “良好”发展的同时克服 “量为先”的创新活动导向，为中国电子信息材料行业向高质量创新发展提供新的维度。本文试图为多元化关系建立边界，搭建 “健康”的技术创新生态体系。相较于已有的研究，本研究可能的边际贡献在于：①从创新主体异质性及双重动态网络视角，为电子信息材料行业出现的专利合作增加但绩效并未得到有效提升提供了一种合理解释；②基于中观视角，通过创新网络社群结构特征，为创新绩效提升路径的研究提供新的视角；③在理论和实证层面揭示创新主体异质性程度对创新绩效的影响，为十九大提出的融通创新及制造业高质量发展提供实践启示。创新网络社群关系与结构的研究本质上是对中国电子信息技术产业技术生态系统的研究，能够为技术创新生态体系的构建与治理提供新的思路。

1 理论基础与研究假设

1.1 创新网络社群异质性和创新绩效

创新是由不同参与者和机构共同体大量互动作用的结果，理解创新中行动者之间的相互作用对于寻求提升创新绩效的路径至关重要[4]。本研究基于更多元的创新参与者在不同情景下的互动结果，明晰呈现创新绩效的提升路径。然而，基于中观视角的研究发现，在创新实践中研发主体呈现抱团现象，网络社群结构涌现缔结了宏观与微观层面网络结构的涌现特征。创新网络社群能够通过强连接充分利用群内资源，桥接关系能够获取外部异质资源，创新网络社群结构使得社会资本达到最优[5]。目前网络关系的相关研究，已在宏观层面如将网络成员合作关系划为合作广度与深度[6]，网络关系强度 (紧密度与信任程度)[7]，以股权与非股权界定网络节点企业关系[8]，以规模、所有权类型、来源国的政治风险和行业经验四个方面界定联盟网络多样性[9]等方面取得丰富的研究成果，但局限在于研究者并未将合作类型细粒化，仅关注某一特定类型的合作，如政企合作、国有民营企业协同创新、大中小企业协同创新或者聚焦产学研合作等，而关于确定关系多元性边界以提升创新绩效的研究较少。

“有价值的、稀缺的、难以模仿和不易替代的资源为企业提供持续的竞争优势，从而提升企业的绩效”是资源基础观 (RBV)理论的核心思想[5]，同时，基于网络嵌入理论，构成竞争优势的资源不仅来源于企业内部，而且来自其所嵌入的关系网络中[6]。高校、科研机构能够通过技术研发等方式有效促进科技创新，充分发挥其自身科技资源，而处于关系网中的企业能够有效促进科技成果的转化。处于该关系网中的节点企业、科研机构、高校等在这些资源的获取上有一定优势。本研究对创新网络社群的异质性研究区别于以往对联盟多样性的研究，旨在建立关系多元性边界，有效确定匹配的合作伙伴。因此本研究从RBV与网络嵌入理论的整合视角出发，认为不同类型的网络社群拥有异质资源，传递不同的信息，正是不同社群在资源禀赋上存在差异，从而造成社群间的绩效差异。

异质性程度低的网络社群关系较为单一，如社群以高校合作研发为主导，高校创新成果终端不畅通，会导致创新成果难以转化为生产力，无法实现其创新价值[10]，不利于创新绩效的提升。异质性程度较高的网络社群能为网络社群提供更多的异质资源与创新机会，有效解决资源局限。同时网络社群异质性为社群带来创新输入，帮助社群成员提升绩效并形成分担机制。基于资源基础理论，创新网络社群异质性即关系的多样性，在一定程度上代表着网络资源的属性和本质[11]，这种多元关系为企业创新提供了必要基础和必备要素，对组织创新具有推动作用。创新网络社群中企业与高校进行研发合作，有利于企业打破现有的组织惯性。多元的合作关系，企业、高校、科研院所的研发合作行为能够降低创新搜索成本，提升创新绩效[12]。现有研究主要集中在网络关系异质性对于创新绩效具有正向促进作用方面，然而创新网络社群异质程度过高，网络关系多样性程度过高会陷入 “创新困境”，创新数量增加，但创新绩效未有实质提高，无法实现高质量创新，且异质程度过高会导致合作收益机制出现 “公平-效率”困境，过度多元关系导致收益分配很难满足每个创新主体的预期，创新主体不满利益分配时会选择退出合作，导致创新绩效下降，网络社群异质程度过高导致协调成本和竞争成本增加，在技术联盟视角下，联盟的多样性负向影响企业绩效，同样，基于中观层面的社群网络关系多元性使得竞争者更易获取创新者产品信息，削弱创新者先行优势[13]，网络社群关系过度多元带来的管理和整合成本也是不可忽视的。

综上所述，本文提出假设H1：创新网络社群异质性对其创新绩效的影响呈倒U形关系。

1.2 创新网络社群结构特征对创新绩效的影响

目前对于创新网络社群结构特征的研究成果相对较少，更多研究倾向于对网络结构特征的研究。在团队绩效与网络结构特征的关系研究中，将网络密度和网络中心化程度作为网络的结构特征[14]；在研发团队相关研究中，将网络密度和网络中心性作为核心结构特征[15]；聚焦团队网络研究，也有学者将网络中心性与网络凝聚性作为结构特征进行研究[16]。网络社群源于复杂网络，具有内部连接稠密、群间联系稀疏的结构。随着对社群研究的深入，对网络社群的结构特征进行了不同的维度划分：社群具有凝聚性，群内成员联系密切，同时与群间保持稀疏的桥接关系；社群在演化过程中具备一定的稳定性，相对稳定的合作关系使节点成员能够相互熟悉，降低信息不对称带来的损失[6]；在风险投资网络中已有大量研究表明网络社群具有凝聚性和稳定性的结构特征[5]，社群成员在资源分配上具有等级性，地位较高的少数核心成员掌握关键技术资源，社群成员呈阶层分布，社群结构具有地位不对称性[17]

根据网络嵌入性理论，情感性动机和工具性动机决定着网络节点联结的生命周期[18]，情感性动机通过维持现有关系实现资源信息共享，而社群稳定性描述的是由于社群成员相互信任，社群成员在总体上维持稳定的合作关系，有利于实现情感性动机目标；工具性动机关注合作伙伴能否带来异质资源及高额的经济价值，凝聚性所表达的是合作伙伴基于资源异质性选择抱团，在群内紧密连接，充分利用群内资源，同时弱联结避免资源同质化为组织带来的损失[6]，有利于实现工具性动机目的。情感性动机和工具性动机结合起来才能完整描述网络结构[19]，故基于现有网络结构及网络社群的内涵及其外延，本研究将创新网络社群结构特征分为凝聚性和稳定性。

综上所述，本文提出假设H2：创新网络社群稳定性正向提升创新绩效；H3：创新网络社群凝聚性正向提升创新绩效。

1.3 创新网络社群凝聚性在异质性与创新绩效关系中的调节作用

创新网络社群凝聚性反映网络社群对节点成员行为产生影响的可能性[20]。从知识资本视角来看，群内紧密连接的网络社群能够为其成员提供更多的资源，有利于信息交流和知识转移；群内强连接有利于合作伙伴建立良好的信任关系，进而促进合作伙伴间共享知识。从治理机制来看，社群结构具备凝聚性使得社群成员之间的行为透明度增加，联合制裁效应增加，有效减少了机会主义行为[21]。

较高的网络社群凝聚程度能够强化社群异质程度对其创新绩效的作用。一方面，创新网络社群具有较高的凝聚性提升社群异质性对创新绩效的积极作用。异质性程度较高的社群带来多元的合作关系，有利于社群成员从中发现最有价值的创新资源和合作伙伴，较高的网络社群凝聚性更易实现强连接关系，这种强连接使得复杂的知识和信息能够在社群之间转移和传递，并且社群成员能够在这种强连接中更深入理解特定领域内的技术并改善其创新绩效[16]；同时，较高的异质程度将网络社群成员融入竞争性环境中，较高的凝聚性能使社群成员更容易察觉竞争对手在技术创新方面的行动，更能感受到来自节点本身以外的压力和挑战，激励其在技术、管理等方面进行变革创新，适应市场需求。另一方面，创新网络社群凝聚性会削弱过高社群异质程度对创新绩效带来的消极影响。创新网络社群中过度多元的网络关系，使得机会主义者更便利地获取成员的核心知识，致使节点成员面临更高的核心技术被窃取的风险[20]，而网络社群的凝聚性特征在于群内节点连接紧密，社群内节点成员能够有效获取合作伙伴的信息背景[6]，即 “我知道你所知道的”能够在很大程度上避免 “搭便车行为”，降低组织机会成本，有效提升绩效。创新网络社群凝聚性能够增加节点成员对其所在社群的归属感和认同感，以更加积极负责的态度参与到社群的创新活动中，过度多元的网络关系能够在网络社群强连接的关系下释放新的活力，加速产品迭代升级以满足用户需求和行业新技术发展。

综上所述，本文提出假设H4：创新网络社群凝聚性正向调节创新网络社群异质性与创新绩效间的倒U形关系，即社群凝聚性能够正向促进社群异质性与创新绩效间的积极作用，同时削弱社群异质性对创新绩效的消极作用。

1.4 创新网络社群稳定性在异质性与创新绩效关系中的调节作用

社群成员在信息资源相互吸引的基础上，在一定时间内形成相对稳定的合作关系，使得成员间相互熟悉，减少合作中因信息不对称给组织带来的损失[5]。相对稳定的社群结构能够为社群成员营造连续创新的环境，使节点自身乃至所在社群技术实现渐进式提升，从而保持连续的进步，提升创新能力。

较高的创新网络社群稳定性能够提升创新网络社群异质性对创新绩效的影响。一方面，异质性程度较高的网络社群依据一定的交换规则，成员更易获得异质资源，填补自身短板，而相对稳定的网络社群能够为成员搭建一个利益共享的平台，便于实现资源流通，提升社群创新绩效；异质性程度较高的网络社群为联动式共生系统的构建提供了可能性，稳定的网络社群结构促进价值共创效应的产生，强化社群异质性对创新绩效的积极影响。另一方面，异质程度过高的网络社群合作关系过度多元会造成过度搜索、过度合作等现象，导致创新的边际收益降低[22]，此时稳定的社群结构能够减少搜索成本，在一定时间内稳定结构能够为成员提供可靠的合作路径，削弱由网络社群过度异质给创新绩效带来的损失；同时，过度异质的网络社群为成员提供更多的合作渠道，为其创新实践提供 “退路”，降低社群成员对其内部研发活动的重视程度，对研发效率产生一定的负面影响，而创新网络社群的稳定性在一定程度上能够降低甚至避免这种 “依赖效应”。

综上所述，本文提出假设H5：创新网络社群稳定性正向调节创新网络社群异质性与创新绩效间的倒U形关系，即社群稳定性能够正向促进社群异质性与创新绩效间的积极作用，同时削弱社群异质性对创新绩效的消极作用。

基于以上分析，本文提出概念模型，见图1。

2 研究设计

2.1 数据选择与数据来源

本文选择电子信息材料联合专利作为研究主行业，出于以下四点考虑：①电子信息材料作为功能材料是当代信息技术革命的先导和引爆剂。在 《中国制造2025》战略推进实施中，制造业智能发展趋势、集成电路等作为智能制造的基础，电子信息材料行业将会迎来更大的市场机遇，故行业选取具有代表性。② 《2020—2025年中国电子信息材料行业供需趋势及投资风险研究报告》指出：目前国内电子信息材料行业产品进口依存度高达90%。随着5G、人工智能等新技术的全面普及，迫切需要降低电子信息材料行业的对外依存度，提高国产化率水平，故行业选取具有必要性。③电子信息材料行业技术更新快，研发需要苛刻的生产环境，在仪器设备、技术人员等方面严格要求，单个企业很难满足研发新材料的众多要求，企业、高校、科研院所等多元主体联合研发实现融通创新，形成研发网络打破自有局限，故行业选取具有普适性。④现有电子信息材料行业专利数据相对完善，可获得性较高，同时团队成员不断完善对该行业专利数据汇总整理，并定期对所在地区电子信息材料行业的企业深入调研，基于此，本研究数据获取相对便捷且数据来源有据可循，故行业选取具有可靠性。

电子信息材料行业细分领域包括半导体材料、电真空材料、电子元件材料与信息化学品材料。本研究选择半导体材料与电真空材料作为实证研究对象的主要原因是：①选取半导体材料和电真空材料联合专利具有代表性。在联合专利筛选过程中，经数据汇总与分析发现，在研究期内，电子元件材料专利数据聚焦于中国与日本等国家研究所的联合研发，如株式会社日本触媒、信越聚合物株式会社等，加之电子元件材料较多为个人与某研究所联合研发，尚未形成融通创新，同时，2008—2019年信息化学品材料符合研究条件的联合专利数量较低，为了防止所得指标不稳定及检验效能低等问题，不计信息化学品材料联合专利数据。②电真空材料和半导体材料作为国家战略规划的重点产业，涉及基础领域较多，技术密集与知识积累的特点使其在研发实践中更易产生 “专利丛林”问题，而企业间联合研发与合作创新能够有效规避此问题，使得专利联合申请在电真空材料与半导体材料领域更为普遍；电真空材料与半导体材料作为我国关键战略材料的重点，将其作为研究主体，能为高端制造快速发展过程中所面临的上游关键战略材料掣肘问题提供解决思路，因此选择电真空材料和半导材料具有典型性。

基于上述分析，以电子信息材料行业的两大细分领域即电真空材料与半导体材料为实证研究对象虽然范围较窄，但具有代表性与典型性。因此，本研究以2008—2019年作为筛选区间，得到符合条件的联合专利数量4889条。

2.2 数据搜索与处理

通过专利统计分析，基于目标行业2008年以前自主研发的专利较少，更多集中在与日本等其他国家的专利合作，且本文重点研究本土企业、高校、研究院所的联合创新，同时由于专利从申请到授权需要2～3年，故选取2008—2019年的专利数据进行研究。研究数据以中国国家知识产权局 (SIPO)专利数据库为来源，确定筛选的行业为电子信息材料行业的支柱性产业即半导体材料和电真空材料领域，将2008—2019年、发明专利作为检索区间，勾选已授权的联合发明专利并导入excel表格中，在excel表格中再次进行筛选，删掉联合申请人中有个人的专利条列。基于合作关系存续年限为3～5年，专利授权周期为2～3年，故本研究以3年为移动时间窗，将2008—2019年的专利数据划分为10期，同时研究考虑到时间滞后效应的影响，将2008—2010年、2009—2011年、2010—2012年、2011—2013年、2012—2014年、2013—2015年、2014—2016年、2015—2017年作为基础期，进行联合研发活动；将2010—2012年、2011—2013年、2012—2014年、2013—2015年、2014—2016年、2015—2017、2016—2018年、2017—2019年与基础期一一对应，作为创新活动结果的观测期。将excel中不同时间窗下的专利数据，通过Eclipse软件编程，将其转化为二维矩阵；将二维关系矩阵导入Ucinet6.487软件中，通过Netdraw绘制相应联合专利网络，同时删掉节点规模低于4的群落；利用G-N算法将对应时间窗下的网络进行最佳网络社群划分 (选择凝聚指数Q值最大划分序列)。为了更好地实现网络节点对应变化，将网络节点进行编号保存。

值得注意的是：本研究采用移动时间窗并编码追踪每个社群在不同时间窗下的新生与消亡。纵向能够体现同一社群在不同时间窗下的演化形态，横向能够体现该行业不同时间窗下的联合创新活动情况。

2.3 变量测量

(1)异质性。针对创新网络社群异质性的测量，本研究采用布劳异质性指标 (Blau’s heterogen-eity index)测量网络社群关系的多样性[23]，并不是测量成员多样性。计算公式如下：

其中：pit表示i类关系占所在t时间窗下所有合作关系总类型的比值，数值越高，表示社群异质程度越大。

(2)社群凝聚性。网络社群凝聚值本质上是群内密度值，即成员间实际直接连接的数量与所有理论上可能的连接数量之比，该比值表示节点成员连接的紧密程度[6]。社群凝聚性计算公式如下：

其中，Cui表示第i个社群密度，N为群内成员数量，L为社群成员实际连接数。

(3)社群稳定性。本研究采用孙国强等[5]对于创新网络社群稳定性的测量标准，通过Jaccard指数刻画创新网络社群稳定性的结构特征。计算公式如下：

其中，Cui、Cuj表示不同的两个社群，分母表示t和t+1期某一社群成员综述，分子表示t和t+1期社群共同存在的成员数，如果比值低于0.5表示前期社群消失，锚定为新的社群。

(4)创新绩效。学界目前对于创新绩效的衡量主要为不同维度的专利数量：申请发明专利数量与授权发明专利数量[24-26]。本研究选择专利授权数量衡量创新绩效出于以下考虑：首先，获得授权的专利表明创新成果被专家广泛仍可，申请人递交的技术专利中，并非每个申请都能授权，尤其是发明专利，国家知识产权局对其审查严格，如果技术等方面存在问题，申请的专利无法获得授权[25]，故选择专利授权数量具有代表性；其次，国内外有大量文献佐证通过专利授权数量衡量创新绩效的有效性[27-28]，专利授权数量不易受管理者偏好影响，创新研究不仅应该关注申请数量，更应该关注创新质量。同时专利获得授权后，能够有效避免由于连续专利申请而影响创新产出的衡量，授权失败的申请专利被淘汰，已授权的专利删除重复申请，从而通过专利授权数能够精准捕捉创新产出的最终质量[28]，故专利授权数量具有可靠性；最后，基于专利数据平台的开放性，专利授权数量具有易得性。

(5)控制变量。控制了社群规模及社群跨组织占比。社群规模能够决定社群在整体网络中的地位或影响着群内成员的信息交流，在一定程度上决定着该社群资源的丰富度[16]，对研究造成干扰；同时社群本身具有 “核心-边缘”结构，社群成员跨组织占比影响社群资源的流动程度及社群创新成果，所以将跨组织占比作为控制变量之一。跨组织占比通过某一社群的群间关系与群内关系的比值测度。

3 实证分析

3.1 创新网络社群演化分析

为了更清晰地挖掘半导体和电真空材料行业社群结构和多元合作关系的演进过程，本研究选择典型社群，从纵向 (见图2)、横向 (见图3)来具象研究创新网络社群的凝聚性、稳定性、异质性，相关指标见表1。

表1 创新网络社群的结构特征

图2 某典型社群部分纵向演化拓扑图

图3 不同移动时间窗下全部社群演化拓扑图

3.2 相关性分析及描述性统计

本研究使用我国电子信息材料行业代表性产业，即半导体与电真空材料2008—2017年283个社群的面板数据，采用Stata15.0统计分析软件对模型进行回归分析，在回归分析之前进行了修正的Hausman检验，最终确定本研究适合采用固定效应模型。为了避免离群值和极端值对回归结果的影响，对因变量进行缩尾处理。同时对自变量间是否存在多重共线性问题进行方差膨胀因子检验，发现所有变量VIF值均小于10，相关变量间不存在多重共线性问题。表2所示为面板数据的基本描述性统计和相关性分析。

表2 变量描述统计与相关性分析

3.3 回归分析结果

本文根据在8个时间窗下锚定的283个创新网络社群相关数据，对上述假设进行回归检验。为了消除变量交互过程中可能出现的多重共线性问题，在回归前对调节变量、自变量、因变量进行去中心化处理，回归结果见表3。

表3 面板回归分析

3.4 稳健性检验

为了保证研究结论的可靠性，通过改变样本时间窗重新检验。参照施国平等[23]的研究，将创新网络社群的研究时间窗口扩大为5年移动时间窗。为此，本文以2008—2019年已授权的联合专利数据，采用5年时间窗重新划分网络社群、锚定社群，并计算相应指标。如表4所示，本文所关注的变量其符号与显著性均未发生实质性改变，即本研究的假设通过稳健性检验仍得到支持。

表4 稳健性检验

3.5 结果与讨论

从模型1的结果可知，创新网络社群规模对社群创新绩效具有显著正向影响，表明规模较大的社群能为其成员提供更多的资源，为成员寻找匹配的合作伙伴提供更大的可能性。社群跨组织占比的回归结果显示，其未对社群创新绩效起到显著作用。

从模型2的结果可知，在模型1基础上引入自变量创新网络社群异质程度后，创新网络社群异质程度 (β=0.19652，p<0.001)和社群异质性程度的二次平方项 (β=-0.001547，p<0.001)均显著；从模型3 的回归结果可知，创新网络社群异质性程度及其二次平方项均显著。因此，创新网络社群异质性与创新绩效呈倒U形影响关系，假设1得到验证。从关系视角看，多元的网络关系为成员异质性资源的吸收提供平台，使得群内成员创新能力得到提升，促进所在社群整体创新能力的强化；多元的合作关系为社群成员带来更广阔的创新视野，有利于社群培育成熟的信息共享机制。然而，过度多元的合作关系、过高的社群异质性导致合作关系不稳定，信息搜寻成本增高，机会主义行为更加频繁，从而给整个社群创新造成损失。

从模型3的结果可知，创新网络社群凝聚性 (β=2.48，p<0.01)和稳定性 (β=1.64，p<0.01)均正向促进创新绩效。创新网络社群内部的强连接关系，在社群成员间建立 “透明机制”，成员间彼此熟悉，有利于信任机制的建立。社群的凝聚性特征可以在一定程度上降低甚至避免知识断层的出现，因为在社群形成的过程中，成员已自动评估筛选合作伙伴。创新网络社群一定时间内的相对稳定性降低成员寻找合适伙伴的搜寻成本，为成员进行资源整合提供稳定的平台支持；同时，社群成员的相对稳定能够降低群间关键桥接关系断裂的风险，支持群间异质资源的输送，为社群创新输入 “鲜血”。

模型4是在模型3的基础上引入社群异质性与社群凝聚性的乘积项，以及网络社群异质性平方和社群凝聚性的乘积项。社群异质性与社群凝聚性的乘积项显著正向影响企业创新绩效，而网络社群异质性平方和社群凝聚性的乘积项则显著负向影响企业创新绩效，假设4得到验证。模型5在模型4的基础上引入社群异质性与社群稳定性的乘积项和网络社群异质性平方和社群稳定性的乘积项。社群异质性与社群稳定性的乘积项显著正向影响创新绩效，网络社群异质性平方和社群稳定性的乘积项显著负向影响企业创新绩效，假设5得到验证。网络社群关系与结构共同影响创新能力，在较高异质程度的网络社群中，拥有较多的异质资源及较高的凝聚性为成员吸收异质资源提供快速通道，使得社群创新绩效进一步提升。同时，社群凝聚性会降低过度多元的合作关系带来的机会成本和时间成本，从而削弱过高社群异质性为创新绩效带来的消极作用。多元的合作关系为社群成员提供补足短板的机会，并且在稳定的社群下形成价值共创效应；过度异质的合作关系使得社群成员忽视内部创新实践，不断依赖外部获得暂时的合作，相对稳定的社群能够降低这种 “依赖效应”，削弱社群过高异质性对研发效率带来的负面影响。

4 研究结论与启示

4.1 研究结论

(1)网络社群异质性会直接影响社群创新绩效。在融通创新的时代背景下，社会成员创新热情高涨，但应 “居安思危”，关注融通创新可能带来的负面影响，及时治理。较高的网络社群异质性意味着社群具有多样化的创新资源，其社群成员拥有更多的资源优势，填补其创新实践中面临的资源缺口，从而有利于社群成员与整个社群创新绩效的提升，但合作关系的过度异质会为机会主义行为提供便捷通道，甚至可能在过度多元的合作关系中社群成员自身的技术和知识被泄露，造成社群成员失去原本的竞争优势。

(2)网络社群结构特征会直接影响创新绩效。较高的社群凝聚性促进成员异质资源的吸收，降低知识断层带来的创新风险，同时与群间的桥接关系能够有效避免社群内资源同质化，达到为社群成员持续输送 “营养”的效果。较高的社群稳定性使得社群成员与合作伙伴更好地建立信任与惩罚机制，有效避免机会主义的发生。较高的社群稳定性为社群成员提供 “低交易成本”平台，促进整个社群创新绩效的提升。

(3)网络社群结构特征正向调节社群异质性对创新绩效的作用。多元的合作关系为社群成员提供了竞争环境，节点成员不断更新自身创新技术以适应环境，而社群的凝聚性和稳定性能够很大程度避免恶性竞争，保护节点成员原有的竞争优势，在激励研发新技术的同时避免给原有节点成员带来损失，有效提升整个社群的创新绩效。过高的社群异质性造成合作不稳定、过高的搜寻成本、时间成本、机会成本，而核心-边缘的创新网络社群结构能够使得成员更好地识别与自身所需资源匹配的合作伙伴，且稳定的社群结构为成员提供相对稳定的合作路径，保证社群成员对优质资源的定向获取，降低合作时间成本等，较高的凝聚性与稳定性能够削弱社群异质性过高带来外部搜索路径固化的负面影响。

4.2 研究启示

(1)构建标准化技术生态体系，提高创新网络社群生态的凝聚性。技术创新网络社群的凝聚性主要表现为结构层面的创新主体集聚，社群凝聚性需要从技术生态标准体系出发构建标准化的技术参数和技术接口，充分发挥技术行业协会的自主性，打造技术标准化体系平台，形成技术参数以及技术接口的统一规范，打破封闭式技术创新壁垒，实现技术标准化点的突破、线的连接、面的形成与体的生长。基于此，政策层面要形成技术生态体系的标准公开发布机制，引导培育市场化导向的技术接口与平台，制定公平公正的技术创新竞争机制，形成有序的技术生态标准演化路径，充分发挥技术抱团优势，实现技术的迭代创新与赶超升级。

(2)完善知识产权保护，实现技术进入和退出的市场化机制，提高创新网络社群稳定性。制定更加完备的知识产权保护制度，鼓励原始创新，充分发挥技术创新的价值优势，强化知识产权全链条保护。知识产权保护是一个系统工程，覆盖范围广、涉及方面多，要综合运用多种正式机制与非正式机制等治理手段，逐个环节完善保护体系，加强协同配合，构建大保护工作格局。加快诚信体系建设进程，实行知识产权保护自律机制，增强尊重和保护知识产权的社会性意识。培育技术主体的市场化交易机制，加强知识产权保护，积极实行以增加知识价值为导向的分配政策，包括提高科研人员成果转化收益分享比例，对创新人才实行奖励激励措施，从而形成稳定的社群合作关系，充分发挥技术创新网络的联合制裁机制，杜绝技术创新合作过程中的机会主义行为。

(3)培育异质性的技术创新体系，发挥创新生态系统的多样化优势。研究发现，社群的适度异质性能够对创新绩效产生积极显著的影响。技术创新生态的培育应该构建兼具互补性的异质性主体关系。同质性带来的过度竞争不利于交叉创新，抑制突破式创新；过高的异质性带来技术领域的离散，引发孤岛效应，不利于融合创新。鉴于此，培育适度的异质性合作生态需要基于互补原则。商业生态系统的竞争已经表明，充分发挥生态多样性优势，旨在构建群落多样性，培育技术创新生态体系，形成以科技创新、源头技术产业转化与商业应用三大群落的互补性生态体系，三大群落通过回馈反哺机制发挥多样性优势，撬动创新资源，实现人、财、物的有序流动。