智能制造业创新网络动态演化研究

摘要：本文以中国智能制造企业2015—2022年发明专利申请数据为样本，运用社会网络分析方法研究智能制造业创新网络结构特征及演化规律。结果表明：（1）创新网络呈稠密化发展趋势，呈现小世界特性，主体间关联增加，网络紧密度欠缺。（2）创新主体间合作效率低下、资源分配不均衡。（3）东部地区智能制造企业间关联度比西部地区更强；经济发达地区的智能制造企业在创新中发挥的中介作用较小。本文研究对推动智能制造业创新发展具有重要意义。

关键词：智能制造企业；创新网络；结构特征；网络演化；社会网络分析

中图分类号：F2文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.20.003

0引言

党的二十大报告指出，要“实施产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程，支持专精特新企业发展，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”。智能制造业的发展受到国家的高度重视。然而，智能制造业创新发展面临的不确定性和复杂性等使得单个组织难以具备全面的智能制造业创新能力，需要构建包含众多组织的合作创新网络来共同应对难题。

根据研究问题，主要有三支文献与本文研究密切相关。第一支文献主要研究了智能制造对中国制造业高质量发展的重要影响。智能制造通过整合先进的信息技术、物联网、大数据分析等技术，为制造业提供了全新的生产方式和管理模式，有利于促进企业绿色发展、提高全要素生产率，提高制造业的竞争力和附加值，驱动制造业高质量发展。第二支文献主要研究了智能制造业创新发展。目前对智能制造业创新发展的研究主要集中在研究单个组织的创新效率及其影响因素、创新投入和产出、创新生态系统等方面。第三支文献主要研究了创新网络结构特征以及动态演化。李树祥等从社会网络视角分析中国生物医药专利合作网络的结构特征和演化趋势；张延禄等构建集成电路协同创新网络进行关键节点识别。目前，对创新网络的研究集中于传统电子、能源、通信、生物医药等经济产业领域。

综上所述，本文可能的边际贡献主要体现在：

（1）目前对创新网络的研究集中于传统经济产业领域，本文研究将创新网络和智能制造业纳入同一研究框架，拓宽已有文献的研究视角，弥补现有研究的不足。

（2）对智能制造业的研究，学者多从单个组织发展及影响因素角度进行分析，缺乏智能制造企业专利合作创新组织方面的微观分析。本文以智能制造企业合作专利申请数据为样本，丰富对智能制造业创新组织合作的研究。

（3）现有基于专利数据的研究多侧重于产学研合作专利，缺乏以智能制造企业为主体的研究，特别是智能制造企业创新主体合作演化特征有待进一步深入研究。本文以中国智能制造企业为主体，系统研究智能制造业创新网络结构特征。

1实证研究设计

1.1样本选择与数据来源

本文以2015—2022年智能制造业企业为样本展开实证研究。中国工信部在2015—2018年一共发布了306家国家智能制造示范试点企业，排除破产、并购等问题的企业，剔除专利申请数为零的企业，最终获得有效样本企业45家。本文主要获取企业组织与组织间发明专利联合申请数据，企业专利申请数据主要来源于国家知识产权局。

1.2社会网络分析法

本文主要运用社会网络分析方法研究智能制造业创新网络演化特征。社会网络分析方法被广泛应用于专利知识网络，用以分析合作网络特征以及网络结构特征及其演变。本文构建智能制造业合作创新网络，探究智能制造业合作创新网络结构特征及演化规律。网络结构特征主要包括整体网络特征以及个体网络特征。

2智能制造业创新网络结构演化分析

2.1网络整体结构特征分析

本文利用Ucinet6.5软件绘制智能制造企业创新网络拓扑图，选取2015年和2022年的截面进行对比分析，如图1所示。其中，节点代表智能制造业创新主体，节点的大小则表示与其他创新主体间关联的强弱；边表示智能制造业主体之间的创新合作关系。与2015年相比，2022年创新网络节点数明显增加，说明智能制造业创新主体增加；创新主体间关联明显增加，说明智能制造业企业创新网络关系更加密切，跨企业、跨领域的协同创新活动增多。表1为能制造业创新网络整体结构特征指标。通过对网络整体结构特征指标变化趋势的分析，得出智能制造业创新网络变化相关特征。

将表1中数据可视化如图2所示，由表1及图2可得，2015—2022年智能制造业网络密度数值较小，说明智能制造业创新网络中各行为主体之间相互连接不够紧密；网络效率值较大且自2018年开始，网络效率持续增长。说明该网络在促进信息、资源流动和协同创新方面表现出色，网络内部通信、资源共享和协作创新机制变得更加高效；网络关联度整体呈现上升趋势，表明信息和知识的快速流动，企业之间、企业与研究机构之间的合作变得更加紧密；平均最短路径值较大且整体处于上升趋势，说明网络中智能制造业创新主体间通达性较差。

根据网络整体结构特征分析可以得出以下结论。

（1）智能制造业创新网络呈稠密化发展趋势。网络节点数与连线增加且网络密度整体上升，意味着越来越多的创新主体加入到网络中，主体关联增加，创新主体之间的交流越来越多。

（2）创新网络紧密度欠缺。智能制造业创新网络密度与网络关联度均介于0.010～0.070之间，网络聚集系数呈现波动上升的趋势，但增长幅度较小。说明中国智能制造业创新网络连接不够紧密。

（3）智能制造业创新网络初步呈现小世界特性。由网络聚集系数与平均路径长度可得，任意两个节点平均经过1—2个中间人的传递就可以连接上。说明中国智能制造业创新网络初步呈现出小世界特性，创新主体之间可以更加方便地进行相互合作与交流。

2.2网络个体结构特征分析

本文测度了中国智能制造业创新网络个体结构特征指标，计算结果如表2所示。2015—2022年创新网络平均度数中心度与中间中心度均呈上升趋势，意味着网络中的创新主体之间连接更趋紧密，信息交流和资源共享活动增多，创新信息、技术知识、市场动态等通过创新主体可以更高效地在网络中传播。但中间中心度的上升可能增加网络对关键节点的依赖，从而增加网络的脆弱性。网络平均接近中心度整体呈现缓慢下降趋势，创新主体间难以获得较高的合作创新效益，合作效率降低、资源分配不均衡。网络平均结构洞数量从1285上升到1717，意味着网络中不同子网络或群体之间的连接更加紧密，信息能够更自由地流动。

2.3节点中心性

节点中心性衡量的是网络中各个节点的重要性和影响力，体现单个节点的中心化趋势。本文采用度数中心度和中间中心度来测量智能制造业创新网络节点中心性。以2015年和2022年为例，结果如表3所示。

2015年与2022年智能制造业创新网络中度数中心度前五位均主要位于中国东部地区，后五位则位于中国中西部地区，说明东部地区智能制造业企业与其他创新主体联系更为密切，信息交流和资源共享活动更频繁。综上所述，中国东部地区智能制造企业间关联程度比中西部地区智能制造企业间关联程度更强。

2015年智能制造业创新网络中间中心度前五位对智能制造业创新网络中各创新主体间的连接发挥着重要的中介“桥梁”作用，后五位发挥的中间作用较弱。可见，东部地区的智能制造企业并没有在创新中发挥很好的中间带动作用。2022年东部地区智能制造企业创新网络中间中心度排名上升，经济发达地区在智能制造业创新中开始发挥一定的中间带动作用。

3结论与建议

3.1主要研究结论

本文以中国45家智能制造企业为研究样本，基于智能制造企业与政府、高校等创新主体构成的创新网络，主要运用社会网络分析方法分析智能制造业创新网络演化特征，主要研究结论如下：

（1）2015—2022年智能制造业创新网络呈稠密化发展趋势，初步呈现小世界特性，创新主体联系增加，但网络紧密度欠缺。

（2）智能制造创新主体间协作交流增多，对信息流控制能力增强，但合作效率低下、资源分配不均衡。

（3）与中西部地区相比，中国东部地区智能制造企业间关联度更强；东部地区的智能制造企业在创新中发挥的中介作用较小。

3.2建议

为促进智能制造业创新发展，本文根据研究结论提出如下建议：

（1）建立资源共享平台，推动技术交流与合作。智能制造创新主体间紧密度欠缺，合作效率低下、资源分配不均衡，应通过建立共享资源平台，使智能制造创新主体更加便捷地共享相关资源。

（2）促进平等合作，增强网络韧性。针对智能制造业创新网络的脆弱性，应通过促进创新主体间多样化关联来减少对单个节点的依赖，降低信息和资源的门槛，避免权力过度集中。

（3）建设创新应用先导区，实现智能制造优势地区优先发展。通过建设智能制造业创新应用先导区，促进东部地区智能制造业优先发展。完善产学研用深度协同创新模式，鼓励不同组织间协作交流。

（4）完善政策引导，推动智能制造领域均衡发展。政府应通过颁布相关政策促进智能制造创新均衡发展，促使东部经济发达地区智能制造企业在创新中发挥好中间带动作用。

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