深圳产学研专利合作网络演化分析及启示

游达明，刘 诗

(1.中南大学商学院；2.中南大学两型社会与生态文明协同创新中心，湖南长沙 410083)

1 研究背景

我们进入了一个充满变革的新世纪，创新已经成为社会发展的主题。创新能力是一个国家竞争力的重要体现，中国目前面临着完成从低成本的制造业经济转型到创新驱动经济的迫切课题［1］。除了提高创新成果产出能力之外，避免和解决科技与经济“两张皮”现象也极为重要。国家知识产权局发布的《2020 年中国专利调查报告》中指出，我国有效专利实施率为57.8%，其中企业62.7%，高校11.7%，科研院所30.0%；我国有效发明专利产业化率为34.7%，其中企业44.9%，高校3.8%，科研单位11.3%，专利实施率和产业化率处于较低水准。积极推动企业与大学及科研院所之间的产学研合作对企业以及区域的创新有着显著的影响，可以有效提高创新成果的可行性和应用经济性，从而形成科技生产力发展经济，是中国实现自主创新的新思考。基于此，如何提高产学研合作效率需要更多探索。

2 相关研究现状

产学研合作是指企业、大学、科研院所相结合，在政府的支持下共同进行技术开发的创新活动，是国家创新体系中重要的创新模式［2］。一般来说，产学研合作的模式分为委托研究、技术转让、联合攻关、内部一体化、共建科研基地和类平台模式等［3］。随着国内产学研合作的不断发展和深入，合作形态从点到链再到网络［4］，基于社会网络分析的网络视角逐渐成为产学研合作的主流研究方向，现有研究主要分为3 个方面：（1）协同创新的理论基础。Freeman［5］最早提出了“协同创新模式”的概念。协同创新强调各个创新要素的整合以及创新资源的无障碍流动［6］。产学研协同创新中，政府、科技服务中介机构、金融机构协同支持企业、大学、科研院所3 个基本主体共同进行技术开发创新活动［7］。何郁冰［8］认为产学研合作中创新战略协同是基础，知识协同是核心，组织协同是保证。（2）产学研合作创新网络要素对创新绩效的影响。根据创新协同理论，可以将创新网络分为网络大小、网络异质性、网络联系强度和网络结构4 个方面［9］。解学梅等［10］认为网络规模、网络异质性（产品）、网络强度和网络开放性与创新绩效均呈正相关关系。而网络参与者在地理位置上越接近，便于主体相互之间有效地交流，促进了知识和信息的流通，即网络异质性（地理）与创新绩效负相关［11-12］。网络结构对创新的影响研究出现了两种分歧，结构洞理论认为创新网络中的结构洞能够激励网络各方学习和信息交流意愿，从而提高创新效率［13］，有些学者则认为网络结构越紧密交流就越有效，越能提高创新效率［14］。（3）产学研合作创新网络的特征及演化。部分学者将河南省、粤港澳区域、江苏省等不同地域作为研究对象［15-17］，探究了区域内产学研合作创新网络的特征及演化，给区域的创新经济发展提供了理论建议。另一部分学者从生物制药行业、区域装备制造行业等知识密集型行业的合作创新网络的特征及演化出发［18-20］，揭示了不同行业创新发展规律和趋势。

在产学研协同创新的理论基础上，从合作创新网络要素角度出发的研究着重相关个体之间的关系和相互作用，忽略了网络整体的协调和趋势，从合作创新网络的特征及演化角度出发能够弥补这一缺点，探究产学研创新合作网络整体特征及发展趋势，已经有不少学者对区域产学研专利合作网络的整体特征和演化趋势进行了研究。深圳在几十年间从“科技沙漠”到“创新绿洲”，成为中国创新型城市建设的典范，其产学研发展也具有代表性。本研究立足于深圳，探究和解释深圳产学研专利合作网络的特征及其演化过程，为深圳以后的创新发展和政策制定提供理论依据和思路参考。

3 数据收集与研究方法

专利数据来源于中国专利数据库。为了可以准确获得深圳2007—2021 年的产学研联合申请专利的数据，首先查找申请日在2007—2021 年的专利，其次专利联合申请人的名称中要同时包含“公司”和学术机构（“大学”或“学院”或“研究所”或“研究院”）且申请人名称中需要包含“深圳”作为限定词。根据我国专利法，专利分为发明专利、实用新型和外观设计3 类，其中发明专利要经过申请公布和授权公布两次公开，因此检索出的公布的专利可能会重复，所以需要对专利数据进行二次清洗，剔除属于授权公布的发明专利。经过这些处理和整合过程后，得到了近2 万条2007—2021 年间深圳产学研合作专利数据。

社会网络分析法是基于图论来研究社交结构的方法，理论基础是将独立的个体看成节点、个体之间的联系看作节点之间的连边构建网络，整体上分析社交关系的形成和行为特点以及探究信息传播的规律。根据社交网络分析法，产学研合作所形成的合作网络可以定义为一组节点，代表作为不同内容的知识库的个人或集体，通过合作关系相互连接，成为搜索、传递和创造知识的代理人，制约或促进整个网络间的知识流动和创造［21］。因此本研究利用深圳2007—2021 年的产学研联合申请专利的数据，以专利申请单位为节点、专利合作申请关系为节点之间的连边，构建深圳专利合作网络，探究深圳产学研合作状况。

4 深圳产学研合作专利整体发展特征

2007—2021 年深圳的专利申请量持续提升,专利申请总量达到了1 384 610 件，创新发展成效显著。产学研合作申请专利占总申请专利的比率在2011 年有较大跃升，这与深圳政府创立虚拟大学园和启动“深港创新圈”计划有着密不可分的关系。此后虽然专利申请总量一直在不断跃升，但是产学研合作比一直维持在0.10～0.20 间上下波动（见图1）。虽然深圳创新发展已处于较高水平，但是产学研合作创新成果产出效率仍有较大提升空间，产学研合作的发展速度并没有跟上创新发展的大步伐。

图1 2007—2021 年深圳产学研专利合作比变化趋势

从图1 网络指标来看，深圳产学研专利合作网络中的总节点数和总联系边数基本处于同步上升趋势，2021 年由于新冠肺炎疫情影响总节点数和总联系边数都有一定程度的下滑。深圳产学研专利合作网络的网络密度在2007—2008 年间有一次较大幅度的下降，从2007 年的0.024 下降到2008 年的0.015，之后网络密度一直持续下降，到2021 年已经下降到0.003。平均路径长度是连接所有两点之间最短路径的平均长度，从2013 年开始，深圳产学研专利合作网络的平均路径长度维持在较高水平，一个创新主体至少需要经过4～5 个创新主体才能与另一个创新主体产生信息和资源交换（见图2）。由图2 可见，从2007 年开始，大量创新主体加入到深圳的产学研合作浪潮中，随着网络规模的增大，网络中的创新者之间的联系不再紧密，并且合作者的数量增加时，合作的成本会增加，创新者往往不会冒着高成本的风险建立多个合作联系。加入产学研合作的创新主体数量在持续增长，但是创新主体之间的联系程度和合作密度持续降低且处于较低水平，说明各创新主体之间需要开展更广泛、更紧密的合作。

图2 深圳产学研专利合作网络密度和平均路径长度变化趋势

5 深圳专利合作网络分阶段演化特征

因为创新合作往往持续时间比较长，因此为了真实有效地探究创新合作的发展趋势，本研究将2007—2021 年划分为5 个阶段：第一阶段为2007—2009 年，第二阶段为2010—2012 年，第三阶段为2013—2015 年，第四阶段为2016—2018 年，第五阶段为2019—2021 年，分阶段探究深圳专利合作网络的演化特征。

5.1 无标度网络特征

深圳产学研专利分阶段合作网络的累积度分布如图3 所示，其中，横轴表示取对数后的节点度值（K），纵轴表示取对数后的节点度值占总累积度值比例（P(K)）。由图3 可见，5 个阶段的深圳专利合作网络累积度分布均符合幂律分布，证明深圳产学研专利合作网络属于无标度网络。无标度网络的特征为除了少数核心节点外大部分都是连接较少的节点。深圳产学研合作发展的现实情况也呈现明显的无标度网络特征，不断有新的创新者进入深圳的产学研合作创新网络，这些刚进入的创新者处于观望状态，参与的合作较少，后期他们也往往偏向于选择实力较强的创新主体进行合作。但由于与占优主体间的合作往往存在较高的门槛，真正处于网络边缘的弱势主体，很难通过和优势主体的合作获取互补性资源，极大地影响了合作效率和合作多样性，展现出强者愈强、弱者愈弱的马太效应。

图3 深圳产学研专利分阶段合作网络的累积度分布

5.2 核心子网络演化

Borgatti 等［22］在总结网络“边缘-核心”概念时提到，可以通过某一个分类标准将网络分成模块0 和模块1，其一是核心网络，另一个则是边缘网络。本文将已形成规模较大的最大连通子图定义为核心子网络，对五个阶段核心网络演化特征进行研究。同时将各阶段网络中程度中心性排名前十的节点作为中心创新主体，进行个体网络分析，计算节点点度中心性、接近中心性、中介中心性等（见表1）。点度中心性反映了节点与其他节点联系的数量，接近中心性反映的是该节点到其他节点的距离，中介中心性反映了该节点作为桥梁控制其他节点的能力。

表1 2007—2021 年深圳产学研专利合作网络中心节点个体网络属性

表1（续）

在第一阶段，深圳内的产学研专利合作网络处于初始形成阶段，主要是围绕几个网络发起者，相对离散的创新成员开始交往，并没有形成明显的大规模局部核心子网络结构。深圳正积极引进国内外大学入深创新，不同地区实力较强的高等院校处于创新的核心位置。各个中心创新主体的接近中心性很高但中介中心性不高，说明创新合作以直接联系为主，合作双方的距离很小。清华大学深圳研究生院的PageRank 值最大，是影响力最大的创新主体。

第二阶段仍然没有形成一个密集的大规模子网络，但相较于第一阶段，各节点的程度中心性增加，围绕一些中心创新主体的各中小网络的成员逐渐增多、联系也逐渐增多。中心创新主体仍是以大学为主，深圳虚拟大学园（例如清华大学深圳研究生院、深圳清华大学研究院、北京大学深圳研究生院）在此阶段深圳的产学研合作中起到了很重要的作用。从PageRank 值可以发现清华大学深圳研究生院仍是影响力最大的创新主体。此外，深圳产学研开始出现规模较大的围绕公司（例如华大基因科技有限公司）形成的合作创新子网络。

在第三阶段，深圳产学研专利合作网络出现一个成员较多、联系较密集的核心子网络，中心创新主体基本都处于这个核心子网络中。中心创新主体的中介中心性很大，成为网络中影响力较大的中介人角色，能够作为结构洞，大量吸收资源和信息，占据产学研合作的优势地位。国家电网公司、腾讯科技有限公司、深圳供电局有限公司是深圳产学研创新合作舞台中政府和市场的代表力量，占有重要地位。网络中节点接近中心性的普遍下降说明随着网络规模的增加，创新成员之间的直接联系变少，资源和信息的传播受中心成员的控制。

第四阶段的核心子网络进一步扩大，围绕清华大学深圳研究生院和国家电网公司出现大量密集合作。子网络中各中心节点的中介中心性均继续急剧增加，资源和信息的流动都紧紧围绕在中心节点周围，结构洞的优势展现得越来越充分。此外，其他创新主体之间的交往也在一定程度上变得更加频繁，网络中的弱联系朝着强联系转化，创新网络进入成熟阶段。

在第五阶段的深圳产学研专利合作网络中，围绕核心子网络的各个中心节点均构建了密集的联系与合作，形成大而密集的互通子网络。腾讯科技有限公司中介中心度非常高，展现出强势的劲头，成为重要的桥梁连接多个不同的创新主体，掌握了大量信息和资源。深圳大学也大大增加了与其他创新主体的合作联系，程度中心性跃居第一。形成过度紧密的关系可能会使网络整体排斥外部新事物［23］，不利于创新的发展。节点接近中心性出现小幅回升，说明以深圳大学为代表的创新主体脱离现有的较为成熟的网络并积极转型，开始与其他主体再次建立一些直接的弱联系，构建与外部进行信息沟通的通道。创新网络进入二次进化阶段。

5.3 网络强关系演化

如果节点之间的关系是重复、相对固定、持续的，就属于强关系，反之则是弱关系。建立弱关系的创新主体之间往往存在着较大的差异，有助于探索式的创新，强关系一般只发生在高度信任的主体之间，有利于应对市场环境中的各种不确定性的冲击［23］。从深圳产学研专利合作网络中权值超过100 的强关系（见表2）中可以发现，怡化金融智能研究院、光启高等理工研究院、国华光电研究院等新型研究院是深圳的技术成果转化和产学研合作的新活力。这些新型研究院是由企业注册发起的民办非企业新型科研机构，有新颖的运作模式和灵活的组织架构，具备前沿的科技知识和设备，与参与设立的企业具有十分稳定的合作关系，拥有多项专利技术，它们的兴起打开了深圳产学研合作的新局面。

表2 2007—2021 年深圳产学研专利合作网络强关系演化

表2（续）

5.4 网络空间演化

使用ArcGIS 软件，分析5 个阶段里深圳产学研跨地域合作的空间格局（见图5）。2007—2009 年间的合作强度普遍较低。在前期的产学研合作选择中，人才、技术和经济优势是首要的影响因素，深圳内部的合作数占总专利合作数的68.376%，跨市合作集中在广州和东莞以及北京。以鸿富锦精密工业有限公司为代表的一些少数市内企业与坐落在某些省会（首府）城市的知名大学进行了少数产学研合作。虽然合作还比较少，但这一时间的合作空间格局已涉及全国大部分省级区域。2010—2012 年间，深圳继续与福建省、吉林省、新疆维吾尔自治区、广西壮族自治区和甘肃省新建立了合作联系。此外，与上一阶段已经建立联系的地区的合作也逐步加强。深圳内部的产学研合作数由2007—2009 年间的797次合作增加到3 386 次，市内合作占比77.933%，越来越多的本地公司参与到产学研合作中来，在虚拟大学园模式和“深港创新圈”发展计划下，深圳的创新成果转化能力越来越强。2013—2015 年间，深圳与江西省、宁夏回族自治区、山西省、内蒙古自治区和贵州省新建立了合作联系，这一时间的合作空间格局已基本涵盖全国所有的省级区域，跨省域合作也从省会（首府）城市扩散到各省内其他主要城市，合作联系越来越广泛，且合作强度进一步加深。深圳内部的产学研专利合作数量翻了一番，市内合作占比75.849%，略有下降。经过多年间产学研合作的尝试与调整，2016—2018 年间深圳产学研合作网络的空间格局已经基本成熟。深圳和北京、广州、南京、东莞、常州、武汉和重庆的跨地域合作次数最高分别为1 156 次、731 次、450 次、203 次、175次、146 次和111 次。深圳内部的合作次数达到了14 596 次，占74.271%。2019—2021 年间，与深圳有产学研合作的城市的空间分布逐渐全面覆盖广东省及至国内东部、中部地区，山东省、江苏省、浙江省、广东省和湖南省的覆盖率分别达到62.50%、76.92%、81.82%、71.43%和57.14%，深圳内的合作占比则下降到55.930%。

深圳是一个快速发展起来的新兴城市，高教科研资源先天不足，缺乏一流高校和科研院所［24］。1999 年，深圳政府建立深圳虚拟大学园，吸引国内外名校及科研院所来深圳转化和产业化科技成果、孵化企业和培养人才。目前已经吸引了53 所知名院校在深圳建立研究院和研究生院。2019—2021 年，直接参与到深圳产学研合作的虚拟大学园成员院校就达到了18 所，包括清华大学、北京大学、中山大学、广东海洋大学、南京大学、湖南大学、厦门大学、山东大学、西安交通大学、华中科技大学、南开大学、大连理工大学、西北工业大学和香港城市大学等，成为了深圳产学研合作创新的坚实科研基础力量。深圳虚拟大学园突破了地域限制，大学园内国内外多所著名院校设立的深圳研究院成为了各地与深圳的桥梁，源源不断地向深圳转移人才和知识等资源。

6 研究结论与政策启示

6.1 研究结论和研究展望

2007—2021 年间，深圳的自主创新能力飞速提升达到先进水平，但是产学研合作成果产出能力发展速度没有跟上城市整体创新产出能力的发展速度，还有很大的进步空间，主要体现为合作网络密度小、平均路径长度大，创新主体之间的合作和联系不够紧密。从深圳产学研专利合作网络核心子网络的演变来看，合作网络具有明显的进化特征，且以清华大学深圳研究生院为代表的高校占据着历年合作网络大多数的核心位置，创办虚拟大学园和推进“深港创新圈”计划都取得了较大的成效，成为了深圳坚实的科研基础力量。企业中仅有国有大型能源企业（如国家电网公司、深圳供电局有限公司）和个别影响力较大的私有企业（如腾讯科技有限公司、华大基因科技有限公司）成为网络中的中心节点，中小企业获得有效信息和资源的难度较高。总体来看企业在深圳产学研合作网络中的创新主体性没有发挥。深圳产学研合作创新网络的空间联系以北京、江浙沪和深圳为核心向周围辐射，深圳首先与国内各省份省会城市中的优秀大学合作，然后渐渐扩展到主要地级市内的以某些专业领域为优势的大学，最后延伸到省会城市及主要地级市内的少部分企业，深圳市内合作的占比呈现倒“U”型变化，表明深圳的产学研合作在源源不断地从全国各地吸收信息和资源用于自身的创新发展，不仅能够带动本市市内的创新产出，还能带动全国的产学研合作，具有十分重要的意义。

本研究分析了深圳的产学研专利合作网络的特征，并探究了2007—2021 年间合作网络的演化趋势。在未来研究中，除了专利合作可以加入其他产学研合作形式，构建更深层次的、完善的深圳产学研创新合作网络，基于网络视角，全方面、多角度地对深圳的产学研合作创新进行探索。

6.2 政策启示

（1）大力鼓励产学研合作，积极搭建合作平台。深圳产学研合作率还处于较低水平，且创新主体间合作不够紧密。政府应该进一步加大人才引进和科研投入，支持企业与高校、科研院所深度合作，积极搭建合作平台。特别地，“深港创新圈”影响力还不够突出，政府可以多引入内地和香港之间的科研合作项目，构建多个内地和香港的合作平台。

（2）优化产学研合作机制，降低合作门槛。深圳中小公司与实力较强的公司和科研院校合作的难度很高，超过半数的中小公司处于合作网络边缘。降低创新成本，优化产学研合作网络结构布局，可以让更多的中小企业有机会获取优势资源，增强中小企业的创新能力，加强企业参与产学研合作创新的主导性作用。同时降低合作门槛能够吸引不同创新主体参与到核心的产学研合作中来，有助于深圳产学研合作网络的转型和进化。

（3）重视高教科研资源，加强与市场资源的融合。深圳通过和知名大学的合作与创立虚拟大学园的举措，引入了许多高教科研资源，奠定了产学研合作坚实的基础。其中深圳清华大学研究院与公司企业展开了广泛的产学研合作，作为虚拟大学园的明星研究院，作出了许多骄人的成绩。但是招生和培训活动仍是大多数院校深圳研究院的核心，暂时还没有实现有效的产学研合作成果转化。目前引入产学研合作的高校也以具有理工科优势的为主。下一步可以引入更多综合性的大学，并发挥深圳清华大学研究院模范带头作用，引导院校、研究院效仿深圳清华大学研究院的产学研合作模式，展开更加全面和广泛的产学研合作。