新一轮贸易保护如何改变珠三角电子通信产业产学研合作创新网络进而影响创新绩效？

王翔宇，叶玉瑶，巫细波，张智颖，程风雨，邹小华，赵蓓蕾，张虹鸥

（1.广州市社会科学院 区域发展研究所，广州 510410；2.广东省科学院广州地理研究所 广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室/广东省地理空间信息技术与应用公共实验室，广州 510070；3.广东省科学院，广州 510070；4.中国社会科学院大学应用经济学院，北京 102488；5.广州城市战略研究院，广州 510410）

近年来，国际对华贸易保护已超越加征关税这一传统形式。知识产权调查、反倾销、技术壁垒（TBT）、出口管制条例（EAR）等多元的非关税贸易壁垒逐渐成为西方国家限制对华贸易的主要形式（夏昕鸣 等，2019；贺灿飞 等，2020）。由于国际循环受阻，2020年4月中央财经委员会第七次会议和同年5月的“两会”提出并强调了“逐步形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”的“双循环”战略。2018年以来，主要由美国发起的新一轮贸易保护导致中国的技术贸易外循环受阻。

过去的30 余年，中国产业经济逐渐融入全球化，制造业在东南沿海逐渐形成区域集聚（贺灿飞等，2006；王缉慈，2010；Ding et al., 2022）。相较于劳动密集型产业，技术密集型产业的区域集聚程度更高。在东部地区，集聚程度最高的是电子通信产业（吴学花 等，2004；路江涌 等，2006；贺灿飞 等，2011）。电子通信产业是战略性高技术产业之一，近年在技术贸易的国际循环中显著受阻，相较于其他高技术产业，其受限企业数量多、受限产品范围广、所适用的贸易保护条款更新频率快（陆天驰 等，2019；周磊 等，2020）。对区域产业而言，当其技术贸易的外循环受阻时，为保证技术的供给，企业可能寻求新的技术贸易外循环路径，或转向境内开展自主研发或产学研合作。在新一轮贸易保护的冲击下，中国本土电子通信产业的国际技术循环如何改变、国内技术循环如何拓展和重构，成为具有理论和现实意义的研究议题。然而，贸易地理文献对近年中国境内产业创新的演变关注不足，对产学研合作创新关系的异质性及其对区域产业创新绩效的影响缺乏连带考虑。由于地理学研究未能将贸易保护以制度的视角接入既有研究框架，因而贸易保护与创新地理文献尚缺少交集。本研究关注珠三角地区的电子通信产业，以技术创新的产学研合作网络为切入点，试图解答新一轮贸易保护对该区域这一产业在合作创新方面的影响。以期在一定程度上能为政府优化产业创新政策、实现高质量的自主创新与技术合作提供决策参考。

1 文献综述

1.1 贸易保护与创新地理文献缺少交集，对近年中国境内产业创新的演变关注不足

现有关注贸易保护对产业影响效应的实证研究大多讨论了中国产业的外循环，如出口网络、世界产业联系网络、出口目的地扩张等，其研究时期在2018 年新一轮中美贸易摩擦发生之前（Zhu et al.,2021；贺灿飞 等，2022）。伴随着新一轮贸易保护对中国影响程度的增加，不少学者从中国出口市场扩张（贺灿飞 等，2020；Zhu et al., 2021）；出口产品演化、市场相关多样化（夏昕鸣 等，2019；王文宇 等，2021）；中国对外产业联系（贺灿飞 等，2022）；光伏产业境内外出口格局（朱向东 等，2018）进行研究。在该类关注贸易壁垒（或称贸易保护）效应的地理学文献中，针对中国产业的探讨实质上主要是对其在外循环中地理格局的描述，对在受到外部因素影响之下产业在中国境内发生何种变化并未给予足够关注。2018年以来，新一轮贸易保护除了影响中国产品出口到境外的地理格局外，更重要的是限制中国通过技术贸易进口的方式实现先进技术输入（如美国限制对华出口尖端半导体产品）。现有的贸易经济地理与创新地理文献仍在各自的脉络上探索延伸、缺乏交集，因此对2018年以后新一轮贸易保护对中国境内产业创新活动造成的影响尚缺乏探索。

经济学和商学中已有一小部分文献关注贸易保护对创新活动的影响，该类文献主要探究某种贸易保护在发起国和受作用国的不同效应，如：本国与他国的反倾销对本土企业研发活动影响的正反差别（Avsar et al., 2019; Xie et al., 2020）；发达国家的贸易保护和知识产权歧视政策对发展中国家和发达国家在研发活动影响效应上的差别（Geng et al.,2015; Dai, 2019）。最近少数学者关注了实体清单对于中国企业创新绩效的影响（干越倩 等，2023），但其研究对象仅限于受实体清单制度波及的上市企业，且不涉及创新合作网络。该类经济学或商学文献对于相关经济地理研究有一定的启发，但也有其局限性。一方面，绝大多数该类文献所探讨的与科技创新活动相关的贸易保护类型主要是技术性贸易壁垒，即许多国家已实施多年的环保、产品质量和认证等贸易保护措施（胡麦秀 等，2007；毕克新等，2009；梁涛，2013），这在性质上不同于近年美国基于出口管制条例（Export Administration Regulations）对先进技术（产品）的贸易封锁；另一方面，尽管该类文献已探讨了贸易保护受作用国家的创新活动，但由于其与地理学研究对象和范式的不同，对创新合作关系以及区域尺度产业创新活动整体发生的变化缺乏讨论。

1.2 将贸易保护视作一种制度邻近性变量，则可接入现有的多维邻近性与创新网络研究范式

经济地理学的一个关键问题是确定地理邻近性对互动学习和创新的影响，大量的文献长期关注地理区位和关系网络哪个更能影响创新绩效（Castells et al., 1996; Boschma, 2005; Searle et al., 2018）。自Boschma（2005）提出由认知、组织、社会、制度、地理5个维度构成的多维邻近性概念框架以来，多维邻近性开始作为影响因素大量进入创新合作网络研究（Broekel et al., 2012；党兴华 等，2013；吕国庆 等，2014）。

基于该框架，学者们对于各维邻近性之间的互动及其影响效应得出了一些共性的结论，可以概述为2个方面：1）认知、社会、制度等维度的邻近，与地理邻近之间相互影响且存在替代效应（周灿等，2019）；2）不同维度的邻近性在其互动过程中效应会随着时间推移发生变化（李琳 等，2011；Ter Wal, 2014；吕国庆 等，2014；Balland et al.,2015, 2016）。基于该框架开展的研究给本文以启发：贸易保护或可作为一个与各维邻近性平行的维度嵌入研究框架，以便探究相应的创新网络演化特征和机制。解构多维邻近性后不难发现，除了制度邻近性之外，其余维度的邻近性都是创新主体自身某种属性的体现。贸易保护可以被视为由一国制定、向他国施加的可超越国境（supra-national）的一种制度（王翔宇 等，2021）。新的贸易保护措施出台，意味着贸易主体之间制度邻近性的急剧降低。因此，考虑将2018以后新一轮的技术贸易保护作为一种制度邻近性变量，嵌入多维邻近性框架，由此使得贸易和创新地理2类研究脉络能基于经济地理现有的研究范式相衔接，以便探究2018年以后新一轮贸易保护给原有产业贸易主体技术创新活动的新影响。

1.3 创新合作关系在产学研结构上的异质性及其对区域产业创新绩效的影响缺乏连带考虑

在探讨创新网络演化动力机制的文献中，异质性来源于多方面，主流文献最常探讨的异质性大体分为2类：1）由于创新主体不同技术势能带来的技术权力异质性。其研究对象主要是技术势能大小不同的企业及其相应的创新网络结构（梅丽霞 等，2009；孙国强 等，2019；林兰 等，2019）。2）基于创新模式的二分法开展研究，通常将创新模式分为知识学习（STI）和经验学习（DUI）（陈钰芬等，2013；林兰 等，2017；赵晓斌 等，2018）。对这2类常见研究而言，源自企业自身属性或是企业知识学习模式的差异是其关注的核心。然而就本研究而言，新一轮贸易保护冲击之下，中国大陆电子通信企业整体都面临突如其来的国产替代压力，其技术水平相较于发达国家的巨头企业普遍偏低且短期内难以超越，不论是科学研究还是经验交流都需要推进累积。因此，本研究所关注的异质性并非企业自身属性的差异，而是当前国际贸易保护形势下，企业整体被迫转向自主创新过程中，其对外创新合作关系结构的异质性。企业除了自身研发之外，还可能对外寻求与其他企业、高等学校以及科研院所的合作。然而新一轮贸易保护对于该类产学研合作关系的影响尚缺乏文献探讨。

针对产学研创新合作，学者们已进行大量实证研究，一般认为企业、高校和科研院所具有不同的创新资源优势，在网状协同创新体系中可以实现优势互补、强化创新（于天琪，2019；索琪 等，2022）。地理学文献多描绘了产学研合作网络的空间特征及其影响机制（王秋玉，2016；胡杨 等，2017）；管理学文献则更关注网络的结构属性特别是合作关系的异质性（结构熵）（袁剑锋 等，2017）。作为网络的结构属性之一，产学研合作关系的异质性一方面受到外部因素的影响，另一方面也影响网络创新主体的创新绩效（钱锡红 等，2010；Wang et al., 2020）。然而关注异质性的文献大多只研究了某种异质性或是网络结构本身，异质性往往仅作为被解释变量，导致对关系异质性变化连带的创新绩效改变缺乏探究（赵炎 等，2013；刘晓燕 等，2014；高霞 等，2016）。同时该类文献也缺乏对外部因素冲击的关注。鉴于此，本研究着重关注贸易保护这一外部因素对产学研合作关系结构的影响，并进一步探究产学研合作关系结构改变可能导致的区域产业整体创新绩效的变化。

综上，现有相关研究主要存在3方面不足：1）大多只探讨了贸易保护对一般进出口贸易的直接影响，对新一轮贸易保护如何影响中国产业的技术创新活动缺乏关注；2）尽管基于多维邻近性框架探究内外因素对创新网络的影响是常见的研究范式，但贸易保护尚未被以制度邻近的视角接入该框架，导致相关文献未就这一外部因素与创新网络进行深入关联；3）创新合作关系在产学研结构上的改变是近年新一轮贸易保护可能带来的最直接变化，其结构异质性如何受到贸易保护影响及其进而如何影响区域产业整体的创新绩效尚缺乏连续性的综合研究。因此，本研究试图探究在新一轮贸易保护冲击之下，创新网络在产学研合作结构方面如何演变，并进一步探究该合作关系异质性的改变对创新绩效的可能影响。研究目的在于探明2018年后在新一轮贸易保护冲击之下，珠三角电子通信产业由国际技术贸易转向自主创新过程中产学研合作创新网络的结构特征，并揭示该转变过程中贸易保护、多维邻近性、产学研合作关系的异质性等因素对合作创新的复杂影响机制。

2 研究方法

2.1 数据来源与处理

珠三角区域拥有数量众多的电子通信企业与机构，企业独立创新与产学研合作创新活动活跃。本文中产业所在的珠三角地区行政范围包含广州、深圳、佛山、东莞、珠海、中山、惠州（不含龙门）、江门、肇庆（不含封开、怀集、广宁、德庆）。由此建立珠三角地区电子通信产业申请专利的空间数据库。在新一轮贸易保护时间节点的划分上，以新一轮中美贸易争端起始年份2018年作为前后时间分界：以中兴通讯在2018-04-16遭受美国商务部禁令这一标志性事件划分，此日期之后（含）作为新一轮贸易保护时期。

参照《中国高技术产业统计年鉴》（国家统计局社会科技和文化产业统计司，2022）对高技术产业和电子通信产业的界定，将相关三位数代码行业纳入研究范围。由于国民经济行业分类与国际专利分类（IPC）属于2个独立的分类系统，故依据《战略性新兴产业分类与国际专利分类参照关系表（2021）（试行）》（国家知识产权局办公室，2021）等指引文件，将电子通信产业在国民经济行业分类中的三位数代码与IPC号进行关联，提取相应的发明专利数据。用于分析的专利数据主要来源于世界知识产权组织专利数据库（WIPO①https://www.wipo.int/portal/en/index.html，），并用国家重点产业专利信息服务平台②http://chinaip.cnipa.gov.cn/chinaip/index.html#的数据作为补充。剔除专利权人是个人数据，再根据地址信息进行地理编码，通过坐标纠偏与异常值清洗，建立2014—2021年珠三角电子通信产业创新空间数据库，共获得专利约12万7千条，其中产学研合作的专利数量8千余条。

2.2 变量测度

用于分析的各指标变量及测度方法见表1所示。对中国进口方向遭遇的新一轮贸易保护强度，以美国出口管制条例内的商品管制目录（CCL）、实体清单（EL）、未经核实名单（UVL）3 个细则文件为基础资料，依据商品分类编码提取电子通信产业相关数据，借鉴情报学中的“共词分析”法，使用Python软件语料库实现英文分词后，用具有因果逻辑的关键词共现频数测度。产学研合作关系的异质性采用结构熵测度，结构熵Hi的计算方法为：

表1 指标变量与测度方法Table 1 Indicator variables and measurement methods

式中：kiα代表节点i与第α类节点的连边强度，在本研究中α取3，代表只考虑产、学、研三类节点；Si表示节点i的总连边强度。若节点i只与一类节点连接，则Hi达到最小值0；若节点i与每类节点的连接强度相同，则Hi达到最大值ln3。只有在进入统计模型作为因变量时，会进一步做矩阵化处理。此外，为最大程度地消除不同维度邻近性之间的模糊与重叠、兼顾邻近性的可测度性（Knoben et al.,2006），除了将贸易保护作为核心解释变量以制度邻近的视角接入多维邻近性框架外，本研究还考虑地理、社会、认知3个维度的邻近性。

2.3 模型设计

2.3.1 新一轮贸易保护对产学研合作关系异质性的影响 建立社会网络分析中常用的QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）多元回归模型，探究新一轮贸易保护对珠三角电子通信业产学研合作关系异质性的影响机制。QAP是一种非参数检验，通过对比2个及以上方阵中相对应的各个格值，给出矩阵间的相关系数，考察关系矩阵之间的回归关系。

式中：Hit表示t时间产学研合作网络节点i的关系异质性矩阵，相比以某种关系数量或者比例计算得到的异质性数值，以结构熵计算处理后生成的矩阵是标准化的数据，作为因变量，其取值是2014—2017和2018—2021 年2 个研究时段内各年份的三值矩阵；mPi代表节点i在所研究的3 个维度的邻近性，也是三值矩阵；EXTP和INTP是核心解释变量，分别为出口和进口方向的贸易保护强度；D代表网络结构特征和控制因素3个单变量，核心解释变量与单变量皆为向量型数据。为探索贸易保护影响之下，地理邻近性与其他邻近性的相对重要性如何变化，将各维邻近性变量与进出口贸易保护分别相乘的交互项f1（mPi× EXTP）和f2（mPi× INTP）也纳入回归模型，用于检验贸易保护对多维邻近性效应的调节效应。变量前的希腊字母为相应的回归系数；εi表示随机误差项。分2014—2017 和2018—2021年2个时段进行回归分析。

2.3.2 新一轮贸易保护影响下产学研合作关系异质性对合作创新绩效的影响 被解释变量为企业相应年份的专利申请数，建立负二项回归模型：

作为城市建设的主力军，女性农民工也是农民工群体中不可或缺的重要力量，我们不仅可以在建筑工地看到他们的身影，在各个大小餐馆也能看到他们奔波忙碌的背影。女性农民工在社会生存中有着巨大的压力，我们要充分顾

式中：IPi为节点i的合作创新绩效；TP为进口或出口向的贸易保护强度；Hi为相应的产学研合作关系异质性程度，为结构熵的数值。同时引入二次项（H2）的目的在于检验在贸易保护的影响下，产学研合作关系的异质性是否与创新绩效间存在倒U型关系。设置交互项f（mPi×TP）以探索贸易保护对于多维邻近性的调节效应；设置交互项U（Hi×mPi）和V1（Hi×TP）分别探索多维邻近性和贸易保护在产学研合作异质性影响创新绩效过程中的调节机制；设置交互项V2（H2i×TP）检验贸易保护对产学研合作异质性与创新绩效之间可能的倒U型关系是否具有调节效应。

3 新一轮贸易保护影响下珠三角电子通信产业产学研合作创新网络结构的演变

3.1 创新合作主体的数量变化

由图1可见，从2012年起，珠三角电子通信产业的创新合作关系总数量与合作主体总数量呈稳步攀升趋势。2018年后，新建关系、新进主体的数量增速放缓，而消失关系数的增速以及退出主体数的增速有所上升。经计算，创新主体的年平均增速低于专利数量的增速。这一方面表明创新主体的平均合作专利数在逐年增加；另一方面说明大部分创新主体之间已形成较为稳定的合作关系，新的创新主体大多依托原有创新主体的关系牵引进入网络。就合作规模而言，由4～5个创新主体组成的合作关系是主要的合作形态。

图1 2012—2021年珠三角电子通信产业合作关系（a）和合作主体（b）数量变化Fig.1 The changes of the collaborative relationships(a) and the number of collaborative agents(b) in the electronic communication industry in the Pearl River Delta during 2012-2021

3.2 新一轮贸易保护使创新网络结构从“核心-外围”转向“多核”

进一步地，基于网络创新主体的度中心性、创新能级（持有专利总量）的大小，分析网络节点的核心-边缘位置的演化。如表2所示，新一轮贸易保护以来，创新合作网络的一个明显变化是强中心的减少和一般中心数量的增多。2014—2017年，创新网络的“核心-外围”结构特征明显，这意味新嵌入主体对网络核心成员具有较高的依赖行为。2018—2021 年，网络最大度增幅放缓，网络子图数倍增，外围的“多核”明显增多。如广州华睿光电材料有限公司、深圳市国华光电科技有限公司在2021年的合作专利数量都比2017年大约翻了一番。但如华育昌（肇庆）智能科技研究有限公司在2018以后新进入且度中心性较高的企业并不多。这说明2018年以后新网络中心的出现更多是基于原有企业的位置升级而非新企业的进入。在网络密度下降与多中心结构出现的同时，2021年珠三角电子通信产业创新主体持有的专利总量已经增长为2017 年的1.53倍，说明企业和机构近年更倾向于自主创新而非对外合作。

表2 贸易保护前后珠三角电子通信产业创新网络节点中心等级与数量占比Table 2 The ratio of the level and number of node centers in the innovation network of electronic communication industry in the Pearl River Delta before and after trade protection

用Gephi将合作创新机构与关系可视化，由图2 可见，新一轮贸易保护之前华为和中兴的中心性显著，处于主导地位；2018年以后，尽管创新网络的节点数量、关系总体规模都在不断增加，但企业对外合作关系的平均数减少。

图2 新一轮贸易保护前后珠三角电子通信产业创新合作网络（a.2014—2017年；b.2018—2021年）Fig.2 The evolution of patent cooperation network of electronic communication industry in the Pearl River Delta before and after the new round of trade protection (a.2014-2017; b.2018-2021)

3.3 新一轮贸易保护以来产学研创新合作关系总量增加、异质性降低

对于异质性，本文关注企业（F）、高校（U）、科研院所（R）3类，分别基于企-企（F-F）、企-校（F-U）、企-研（F-R）3类创新模式测取局域网络结构度（表3）。在新一轮贸易保护之前，企-校、企-研的网络结构平均度分别为2.01、2.16，远高于企-企网络的平均度。这说明在外部贸易环境宽松、技术贸易较为容易时，高校与科研院所的专业知识优势使它们成为合作创新的枢纽。从创新合作强度（合作专利的数量占比）看，新一轮贸易保护以后，企业与企业之间合作强度增加显著，上升至74.38%，接近企-校、企-研合作强度总和的3倍。

4 回归模型分析

4.1 产学研合作关系异质性的影响机制

表4显示了2018年前后，贸易保护等因素对产学研合作关系异质性的回归结果。其中，模型（2）和（4）令贸易保护强度与各维邻近性相乘的交互项进入，以检验贸易保护对多维邻近性的调节效应。模型（1）和（2）显示，2018年以前贸易保护对产学研合作的影响并不显著，主要的影响因素是各维邻近性和网络的结构属性（中心度、结构洞）。模型（3）和（4）中EXTP、INTP 的系数皆为负，且分别在10%和1%的置信水平显著，表明2018年后新一轮贸易保护对产学研合作关系的异质性产生负向影响，且在进口方向的影响更为显著。

表4 探索产学研合作关系异质性影响机制的回归结果Table 4 Results of industry-college-institute cooperation under the new round of trade protection

对比数据可知，新一轮贸易保护前后社会邻近性（SP）及其交互项的系数分别在5%和1%的水平下显著为正，表明新一轮贸易保护显著正向影响社会邻近性；从地理邻近性（GP）及其交互项的系数看，其对产学研合作异质性的负向效应在贸易保护的影响下变得不显著；认知邻近性（CP）亦有相似变化。换言之，新一轮贸易保护使得产学研合作关系变得更单一化，其在增强社会邻近性的影响方面显示出正调节效应，即企业更倾向于通过原有的社会关系开拓多样的产学研合作关系，而地理邻近或认知邻近不再显著影响产学研合作（图3）。

图3 新一轮贸易保护前后产学研合作关系异质性的影响机制Fig.3 Influence mechanism of heterogeneity of Industry-College-Institute cooperation before and after the new round of trade protection

4.2 新一轮贸易保护影响下产学研合作关系异质性对合作创新绩效的影响

在多次检验之后，发现创新能级（IL）造成自相关的问题，为继续开展研究，将该变量剔除后，重新建模。表5显示了探索合作创新绩效影响机制的回归分析结果。从模型（1）至（5）的结果可见，无论是否引入交互项，新一轮贸易保护之前产学研合作关系异质性（H）对于合作创新绩效的回归系数为正，且在5%的水平达到显著，这说明2018 年以前多样的产学研合作能显著增强创新绩效；产学研合作关系异质性的平方项（H2）的系数为负，意味着关系异质性与合作创新绩效之间可能存在倒U型关系，但未达显著水平。

表5 探索合作创新绩效影响机制的回归结果Table 5 Empirical results of the degree of trade protection and innovation performance under the influence of new round of trade protection

2018年之后，合作创新绩效的影响机制发生较大变化。就单变量而言，其中一个显著的变化是地理邻近性（GP）对创新绩效的影响由负转正且变得显著（P＜0.05），而其他维度的邻近性则不再有显著影响，说明新一轮贸易保护显著强化地理邻近性对合作创新的正面效应。将模型（6）和（7）的结果与模型（1）和（2）相对比，可知产学研合作关系异质性（H）的正向影响变得不再显著，但其平方项的负向影响则转为显著，说明在新一轮贸易保护的影响下，合作关系的异质性与合作创新绩效之间的倒U型关系已变得显著。此外，度中心性（C）和结构洞（S）的影响变得不显著，即新一轮贸易保护使得创新网络核心节点对合作创新的作用下降。

模型（8）至（10）检验了调节效应。新一轮贸易保护对产学研合作异质性（H）的调节效应并不显著；只有进口方向的贸易保护对H2有显著的调节效应（P＜0.05）。由模型（7）至（9）可知，新一轮贸易保护对各维邻近性的调节效应各不相同：其对认知邻近没有调节效应，而在进口方向则对地理邻近、社会邻近的调节效应都达到显著（P＜0.05）。从模型（10）中H与各维邻近性相乘的交互项看，只有地理邻近性延续其对产学研合作关系异质性的显著调节效应（P＜0.05），而其他邻近性在2018年以后已无显著调节效应。综上，在新一轮贸易保护的影响下，产学研合作关系的异质程度不再显著提升合作创新绩效；在进口方向的贸易保护影响下，当产学研合作的异质性达到一定程度后，创新绩效不再随着产学研合作异质性的增加而上升，而是降低（图4）。

图4 新一轮贸易保护前后合作创新绩效的影响机制Fig.4 Influence mechanism of cooperative innovation performance before and after the new round of trade protection

5 结论与讨论

通过构建2014—2021年珠三角地区电子通信产业产学研合作创新空间数据库，比较了新一轮贸易保护前后产学研合作创新网络的结构特征，并采用QAP模型与负二项回归模型，探究了新一轮贸易保护对产学研合作关系异质性的影响、以及二者共同对合作创新绩效的影响。主要有4 个方面的研究发现：

1）新一轮贸易保护使得珠三角电子通信产业创新合作网络从明显的“核心-边缘”转向多中心的网络结构，网络中高校与科研院所的枢纽或桥梁作用降低，产学研合作关系的异质性不再增加。这些发现不同于基于2017年前的数据对中国电子通信合作创新网络研究所得结论，彼时的网络整体呈“核心-边缘”结构，高校和大型企业占据较高的地位，且直到2017年末产学研合作的异质性是持续增加的（周灿 等，2017；索琪 等，2022）。新变化可能是由于贸易保护在近年导致高校与科研院所的创新成果转化率降低。

2）就企业持有专利总数而言，相较于合作创新，企业内部化的自主创新是主要的创新形式，并且在新一轮贸易保护之后企业内自主创新占比上升；在合作创新中，企业与企业间的合作占比也在上升。这种变化的微观机制多见于管理学科中基于交易成本理论开展的研究（苏敬勤，1999；黄贤凤等，2020），新一轮贸易保护可能导致企业与不同类型机构合作成本的上升。在地理学研究中，常见的还是针对合作创新网络（王秋玉 等，2016；周灿 等，2019）或技术转移网络（段德忠 等，2018；钱超峰 等，2019）这2类企业外部化创新的网络研究，对于企业创新如何在其内部和外部做出选择及其相应的空间效应并未涉及。本研究的这一发现，提示未来地理学相关研究或可在这一方面深化。

3）新一轮贸易保护未增加珠三角电子通信产业产学研合作关系的异质性，并且在贸易保护的影响下，产学研合作异质程度对创新绩效的影响由促进转为抑制。这说明产学研合作对合作创新成果转化的作用已经不大。这与多数研究（陈钰芬 等，2019；王靖宇 等，2023）揭示的产学研合作能提升创新绩效的结果有所不同。这说明外部某些因素干预可能导致产学研合作与创新绩效之间原本的正相关关系转变为非线性的复杂关系。这也提醒未来研究需留意与产学研合作之间存在交互影响的其他因素，因为这些因素可能是决定产学研合作影响效应的条件（吴俊 等，2016）。

4）在新一轮贸易保护的冲击下，各维邻近性的影响效应此消彼长，贸易保护的调节效应突出体现在其强化地理邻近对产学研合作关系及创新绩效的正向效应。产业网络演化不同阶段的动力是经济地理学长期探究的议题之一（Balland et al., 2013;Ter Wal, 2014）。但现有文献更多是基于生命周期（life cycle） 理论进行常规的分阶段剖析（Desmarchelier et al., 2018; Bittencourt et al., 2020），或是关注企业主体的作用（Turkina et al., 2019; Ye et al., 2020），对演化过程中市场、政策和监管制度等外部环境（Martin et al., 2011）的急剧变化、及其如何影响地方产业形成新的演化路径（Zhong et al.,2018; Chaminade et al., 2021）则相对缺乏探讨。本文探究了新一轮贸易保护给区域产业创新带来的变化，对基于生命周期理论的实证研究形成一定补充。

珠三角作为重要的全球城市区域（仝德 等，2014；唐承辉 等，2022），其战略性产业的技术贸易与合作创新网络在全球知识流动（桂钦昌 等，2021）中扮演重要角色。在新一轮贸易保护导致技术贸易受阻背景下，本研究能为该全球城市区域实现高水平科技自立自强、创新驱动高质量发展提供决策参考。由此，提出几点针对性的建议：

1）对企业内部与外部化的不同创新方式要因势利导，产业创新支持政策仍需细化优化。研究发现，企业内部化的创新比重不断增加，产学研合作关系的异质性与企业创新绩效间已呈倒U 型关系。这提示在贸易保护影响下，盲目追求产学研合作可能并不符合当前企业的创新发展需要。创新支持政策的制定更多需要因势利导，针对不同类型企业的内部与外部化创新交易成本制定相适应的政策措施，助力企业实现创新产出最大化。

2）强化和突出企业在技术创新中的主体地位，强化创新网络内中小企业间的弱关系治理。新一轮贸易保护影响之下，珠三角电子通信产业创新网络中原先的核心主体对资源和关系的垄断性掌控有所减弱。未来相关政策应顺应该发展趋势，避免网络中大型集团公司或机构的技术垄断，支持中小企业或机构间建立广泛且灵活的合作，以降低围绕核心节点可能的嵌入性风险。

3）优化珠三角在地的创新空间载体，优化制度软环境以促进跨地区合作。本研究发现其他邻近性与地理邻近性此消彼长。这提示，一方面珠三角区域内诸如高新技术产业园、大学园等以地理邻近为基础的科创空间载体仍需加强建设；另一方面，还需优化创新创业环境、企业文化等非地理空间要素，以促成更多的跨地区创新合作。