农林产业产学研合作网络的演化

夏莹莹　周君璐　毛鹏　黄学明　戴兆华

摘要：随着新农科、新林科等政策的推动，传统农林产业的绿色、智慧转型已成为时代发展的必然。在此背景下，农林类产学研合作机构纷纷开始建立产学研合作网络，分析合作网络的演化规律对推动农林产业转型升级具有重要的意义。依托CNKI数据库，以2012—2021年江苏省南京市农林产业联合申请专利和发表论文数据为基础，运用社会网络分析方法对产学研合作网络演化进行分析。结果表明，产学研合作网络的形态由少节点且结构简单向多节点结构复杂演化，并随着网络的不断发展，网络密度总体呈下降趋势，平均路径长度总体呈上升趋势。此外，度数中心势不断下降，中间中心势波动起伏，且只有少数核心主体能够较好地控制资源，合作网络具有科研院所和高校为主导，各合作主体间发展不平衡的问题，进而有针对性地提出合理有效的对策和建议，以促进农林产业转型升级。

关键词：农林产业；产学研合作；网络演化；社会网络分析

中图分类号：F323.3 文献标志码：A

文章编号：1002-1302（2023）05-0241-07

农林产业是国家的基础性产业，在国家实施创新驱动、加快推进农林现代化等重大战略的引领下，传统农林产业的绿色、智慧转型已成为时代发展的必然［1］。因此，促进农林产业的科技创新发展具有重要的战略意义。然而，相较于其他高新技术产业，农林产业的发展较滞后，且由于农林生产技术研发成本高、周期长、专业人才短缺等问题［2］，相关企业自主创新的风险偏高。为探寻出路，在新农科、新林科建设的驱动下，农林院校期望与企业深度融合，对标现代农林业前沿研究［3］。在此背景下，越来越多的农林类科研院校开始和企业进行合作，其中产学研合作是最重要的模式之一［4］。产学研合作是指企业、高校和科研院所等合作主体运用各自优势和资源进行互补的活动［5］，是一种能够充分发挥各合作主体的优势，进而推动技术进步和发展的跨组织合作方式。然而，农林产业的产学研合作目前尚处于发展阶段，成果转化率较低、体制机制活力不足等问题突出［6］。虽然朱长明等已对农林产业产学研合作或农林类高校产学研合作进行研究［7-8］，但大多站在宏观角度对合作网络进行探讨，忽视了产学研合作网络的形成与演变过程中的深层根源和运作机制。因此，本研究通过揭示江苏省南京市农林产业产学研合作网络的演化特征和规律，为决策者和各合作主体制定合理有效的对策建议，以期加快南京市农林产业的转型升级，进而实现南京市农林产业现代化和绿色智慧农林等战略目标。

1 研究现状

国内外不少学者对产学研合作网络进行研究，但目前关于产学研合作网络的研究主要聚集在储能、信息技术以及医药等高新技术产业。如王文婷等采用社会网络分析方法对储能产业的产学研合作网络的发展趋势进行研究，并结合实际情况提出对策建议［9］；Wohlin等分析软件工程产业产学研合作网络的演化，并提出对策建议来促进软件工程产业产学研合作［10］；闫娟娟等运用医药制造业产学研合作专利数据构建产学研合作网络，计算结构参数并分析其演化规律［11］。可见，多数研究都聚集在高新技术产业，较少有关注农林产业产学研合作网络的相关研究。

此外，现有研究大多仅依托专利或论文两者之一的数据来构建产学研合作网络，如王济干等基于长江经济带污水处理产业的专利数据构建产学研合作网络，并分析网络的演化过程［12］；Chen等运用合著论文数据来构建基础研究领域的产学研合作网络［13］。联合申请专利作为产学研合作实际产出成果的表现形式之一，能够较好地反映各合作主体的合作情况。同时，论文是基础研究最重要的产出，也是产学研合作的产出成果之一。因此，本研究基于农林产业产学研合作的联合申请专利数据和论文数据，运用社会网络分析方法和分析工具Ucinet对农林产业产学研合作网络的阶段演化和结构演化进行分析，并为决策者和各合作主体制定合理有效的对策和建议，以期促进农林产业的转型升级。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究范围

本研究围绕江苏省南京市农林产业产学研合作展开分析。南京市作为长三角经济带最重要的中心城市之一，在国家发展全局中处于至关重要的位置。然而目前南京市农林产业产学研合作成果转化率较低［14］。因此，在新农科、新林科等政策的推动下亟须对南京市的农林产业展开研究，从而加快南京市农林产业的转型升级，为实现全国的农林产业现代化、绿色化作出贡献。

2.2 数据来源

本研究以南京市农林类本科院校、科研院所和企业联合申请专利数据以及联合发表论文数据作为主要数据来源，并以此来衡量分析南京市农林产业产学研合作网络的演化趋势。如果专利的申请人或论文的作者单位中同时包含公司企业和南京市的农林类本科院校或科研院所，则该专利或论文被认定为产学研合作专利或论文，且这些主体之间存在合作关系。

本研究的专利数据和论文数据来源于CNKI数据库，该数据库是国内较全面和权威的数据库。在正式搜集数据之前，首先确定在南京市的农林类本科院校2所，以及位于南京市的农林类科研院所8所（表1）。结合已有的检索策略［15］，本研究分别以2所农林类本科院校和8所农林类省属科研院所的名称加上公司或企业为专利申请人或作者单位进行检索。因为2012年以前联合申请专利数和联合发表论文数较少，缺乏代表性，所以专利公开日和论文发表时间限定在2012—2021年，按照《國际专利分类表》中IPC分类号，农林产业专利的IPC分类号为A01，因此检索专利时在国际专利分类栏中勾选A01，检索论文时在文献分类栏勾选农业科技，最终通过筛选得到联合申请专利数和联合发表论文 2 536 篇。

2.2 研究方法与指标选取

社会网络分析方法（social network analysis，SNA）能将复杂网络和社会网络研究相结合，包含社会学、统计学、数学、图论等多种理论与技术，这种方法在合作创新等其他多个研究领域是一种新的研究范式［16］。目前，社会网络分析方法被广泛运用到产学研合作网络的研究中，且该方法能够从整体宏观的角度分析网络中各节点之间的联系，因此，本研究运用社会网络分析方法对南京市农林产业产学研合作网络的演化特征与过程进行分析。

本研究先使用社会网络分析软件Ucinet直观地分析不同年份产学研合作网络的拓扑图，并根据各网络的总体结构来划分产学研合作的生命周期，通过计算网络结构相关指标进行结构演化分析。参考相关研究成果，网络结构指标选取网络密度和平均路径长度来测量网络的紧密程度和通达性［17-18］，选取中心度和中心势测量网络中心性［19-20］，具体包含度数中心势、中间中心势、度数中心度以及中间中心度。

2.2.1 网络密度

网络密度是指网络中目前所包含的实际关系数量与网络所应具有的关系数量的概率，描述网络结构的松紧度或网络中各主体间的联系，其数值为0～1，网络密度越高，表示网络中各主体间的关联度越高。其计算公式为

式中：m表示整个网络内实际存在的关系数；n表示网络中合作主体总数。

2.2.2 平均路径长度

平均路径长度是指一个节点通过相对较少的节点和其他更多不同节点建立连接的困难程度，它可以用来度量网络中的信息或大众运输的效率。其计算公式为

式中：L表示节点i和j之间的最短距离；n表示其中的节点数。

2.2.3 度数中心势

度数中心势是度量网络结构向心性的指标，它反映整体网络向网络中某一节点的倾向性。其计算公式为

式中：CRDmax表示网络中各节点节点度的最大值；CRDi表示节点i的节点度；n表示网络的节点数。

2.2.4 中间中心势

中间中心势是指在网络中可能存在由多个节点组成的小团体，且这些小团体非常依赖某一节点的传递。其计算公式为

式中：CRBGmax表示网络中最大中间中心度值；CRBi表示其他节点的中心度值。

2.2.5 度数中心度

度数中心度是指一个节点在一个网络中与另一节点进行交流互动的能力，它可以判断一个节点是否处于核心位置。其计算公式为

式中：CDRD（i）表示点i的相对度数中心度；CDAD（i）表示点i的绝对度数中心度，即与点i直接相连的其他点的个数；n表示网络的节点数。

2.2.6 中间中心度

中间中心度是指网络中一个节点处于另2个节点最短路径上，它刻画节点对资源控制的程度，如果节点的中间中心度越大，则该节点能较好地控制其他节点。其计算公式为

式中：Pjk表示主体j到主体k的最短路径数量；Pjk（i）表示主体j到主体k的最短路径中通过i的数量。

3 农林产业产学研合作网络演化分析

3.1 网络阶段演化分析

3.1.1 总体趋势分析

在收集到的联合申请专利和联合发表论文数据中，专利申请人或论文作者单位即为参与产学研合作的主体，且其中包含产-学或产-研2种异质性主体。通过统计数据可以发现，2012—2021年合作主体的数量总体呈上升趋势，联合申请专利数量和联合发表论文数量总体也呈不断增加的趋势（图1）。根据合作主体和联合申请专利数量、联合申请论文数量的增减变化，本研究将产学研合作演化过程分为2个阶段。第一阶段为初期起步阶段（2012—2017年）。在此阶段，高校或科研院所和企业这2种不同类型的合作主体，经过产学研合作，由原来的自主创新向合作创新转变，在此阶段合作主体、联合申请专利数量和联合发表论文数量总体呈上升趋势。但2015年中期到2017年中期数量有所下降，主要是由于在2015年中期之前的阶段，已经合作过的主体继续加深合作，在这个阶段并没有新的主体加入。同时，因为专利和论文的公布有滞后性，所以联合申请专利数量和联合发表论文数量也略有下降的趋势。第二阶段为快速发展阶段（2018—2021年）。在此阶段，无论是合作主体数量，还是联合申请专利数量和联合发表论文数量总体都呈飞跃性增长的趋势，表明网络规模在不断扩大，主体之间的联系逐渐加深。2020年中期到2021年专利和论文数量呈现下降趋势，有可能是受新冠肺炎疫情的影响，但是同期合作主体数量仍有少量增加。

3.1.2 可视化演化分析

根据上述2个阶段的划分，选取2012、2017、2021年这3个时间点来绘制网络拓扑图。其中，红色节点表示农林类的高校和科研院所，蓝色节点表示与它们存在合作关系的企业，且节点的大小与主体在网络中所处的位置成正比，若节点A和节点B共同申请专利或发表论文，则AB之间产生1条连线，表示2个主体间存在合作关系，合作的次数和连线的粗细呈正比关系。由图2至图4可知，与2012年相比，2021年南京市农林产业产学研合作网络合作主体数量明显增加，规模逐渐扩大。2012年合作主体数量为130个，主体间合作次数不多，整体网络结构较松散，此时处于产学研合作的萌芽阶段。2017年合作主体不断增加，其合作主体的数量为148个，各合作主体之间的合作次数也随之增加，网络结构比2012年更加密集，此时是产学研合作的发展阶段。2021年合作主体数量增长至251个，网络规模也在不断扩大，网络中开始出现小型子网络，此时的产学研合作网络较成熟。

3.2 網络结构演化分析

3.2.1 整体网络结构演化

用Ucinet软件计算2012—2021年南京市农林产业产学研合作网络整体结构（图5），根据计算结果可知，产学研合作网络结构越来越复杂，网络规模逐渐扩大。网络密度较低且呈下降趋势，从2012年的0.023一直下降到2021年0.011，甚至网络密度在每一年都不超过0.1，表明主体之间的交流联系较弱。平均路径长度从2012年至2021年总体呈不断增大的趋势，可见合作网络的规模在逐渐扩大，但网络结构较稀松，各主体间并未形成良好的合作关系，彼此缺乏交流互动，合作网络的通达性较差，主体必须经过3个或3个以上的中介才能和距离较远的主体建立连接。

3.2.2 整体网络中心性演化

关于整体网络的中心性（图6），在合作初期阶段度数中心势呈现阶段性上升或下降，处于不断波动的状态，总体上处于较高水平，但2017年以后呈下降趋势，从9.35%逐渐减少到3.81%，可见合作网络的演化具有不稳定性，在早期阶段产学研合作模式尚未被普遍接受，只有少数几个主体控制着核心资源，但经过一段时间的发展，某些主体拥有了更多的资源以及更强的实力，从而吸引越来越多的主体加入合作，最终这些主体在合作网络中演变成为核心节点。2012—2021年合作网络的中间中心势处于不断波动的状态，网络中不存在明显的核心控制点。经过一段时期的发展，尽管局部子网络已经出现，但是在网络中的主体数量较少，网络结构也较单一和零散，产学研合作网络也逐步形成了局部子网络，只有极少数的核心主体能够对其他主体进行控制。

3.2.3 合作主体中心性演化

为了对2012—2021年产学研合作网络中节点的中心性进行分析，本研究选取2个阶段中中心度排名前十的主体进行统计分析（表2）。

2012—2021年排名前10主体的度数中心度和中间中心度都呈上升趋势，并逐渐成为整个网络的核心。总体而言，高校和科研机构在产学研合作中的重要性日益突出，其中南京农业大学、江苏省农业科学院和南京林业大学在网络中處于核心位置，拥有较强的资源控制能力，在南京市农林产业中发挥引领作用。此外，这些高校和科研院所同时具有较高的度数中心度和中间中心度，表明各合作主体之间有密切的交流，且核心主体的控制能力更强。

在初期起步阶段，有2所高校、4所科研院所以及1家企业的度数中心度和中间中心度均排在前10位，表明高校和科研院所在网络中占主导地位。在快速发展阶段，企业在网络中的地位开始提高，其中中粮肉食（江苏）有限公司和南京慧瞳作物表型组学研究院有限公司的度数中心度和中间中心度都进入中心性排名前5位，相较于初期起步阶段，企业在网络中发挥的作用逐渐增大。总体而言，南京市农林产业产学研合作网络主要是以高校和科研院所为主导，且其创新能力在不断加强，而企业在合作网络中处于边缘位置，没有拥有较好的资源控制能力，整个网络中的主体之间发展不平衡，可能会对农林产业的成果转化和落地推广等存在影响。

4 结论及对策建议

本研究以2012—2021年江苏省南京市农林产业产学研联合申请专利数据和联合发表论文数据为基础，运用社会网络分析方法对南京市农林产业产学研合作网络结构特性及演化过程进行分析，研究结论如下。第一，2012—2021年产学研合作演化过程可以划分为缓慢发展的起步阶段和快速发展阶段2个阶段。同时，网络由节点分散且结构简单向小型局部子网络且结构复杂的形态演化。第二，网络密度呈下降趋势，平均路径长度波动上升，整体网络联通性较差，网络结构较松散，各主体之间的交流互动频率较低。第三，度数中心势在快速发展阶段不断下降，中间中心势升降起伏较大，网络中没有明显的关键核心节点，只有较少主体拥有资源聚集的能力和控制其他节点的优势。第四，中心度排名前10位的主体中高校和科研院所占比较大，企业占比较少，且高校和科研院所的中心度在逐渐增大，高校和科研院在产学研合作网络中占据核心位置，其对资源的控制能力比企业强，网络中各类主体间发展不均衡。

综上，本研究提出如下建议：第一，提升产学研合作紧密程度和合作效率。在南京市农林产业产学研合作中，高校和科研院所一直处于主导地位，而企业的主体性地位没有充分发挥。因此，一方面各高校和科研院要继续发挥其知识服务与技术支撑的功能；另一方面相关的农林类企业也要加强产学研合作。同时，企业管理者应带领企业积极参与产学研合作，因为合作创新能够提升企业自身的技术能力。 第二，加强合作深度和优化网络结构。随着时间的推移，产学研合作网络规模不断扩大，合作主体越来越多，但只有少数主体占据核心位置，部分主体间形成合作路径依赖。因此，各合作主体不仅要保持与那些在当前阶段发挥积极作用且能够产生巨大利益的合作伙伴继续合作，还要积极挑选具有潜力的企业开展合作，形成一个均衡、稳定的合作网络，从而达到资源互补，不断地提高自身创新能力的目的。第三，加强政策引导，促进产学研合作。目前，南京市农林产业产学研合作网络结构较松散，各主体之间的联系交流较弱。因此，政府相关部门应制定合理的政策，推动更多的农林类高校、科研院所和广大中小企业建立合作关系，并帮助各合作主体解决在合作中存在的矛盾及制度约束等问题，进而促进合作主体之间的交流沟通，确保产学研合作网络持续稳定的发展壮大。

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收稿日期：2022-03-22

基金项目：江苏省高校哲学社会科学研究一般项目（编号：2021SJA0121）；江苏省高等学校大学生创新创业训练计划（编号：202110298028Z）。

作者简介：夏莹莹（1998—），女，贵州遵义人，硕士，主要从事工程管理研究。E-mail：522793631@qq.com。

通信作者：戴兆华，硕士，副教授，主要从事工程管理研究。E-mail：daizhaohua@njfu.edu.cn。