柳美君，李伟平，王元地，，陈 劲

(1.浙江大学公共管理学院，浙江 杭州 310058；2.四川大学商学院，四川 成都 610064；3.清华大学创新管理研究中心，北京 100084)

技术创造-扩散网络对比研究
——基于省际2008—2012年高校数据

柳美君1，李伟平2，王元地2，3，陈 劲3

(1.浙江大学公共管理学院，浙江 杭州 310058；2.四川大学商学院，四川 成都 610064；3.清华大学创新管理研究中心，北京 100084)

利用社会网络分析方法，以高校-企业合作申请专利和高校专利许可数据为指标，基于省际2008—2012年的高校数据，对中国技术创造-扩散网络进行了对比研究。本文主要从省域的地位及行为倾向、“中介人”及 “中介行为”、省际联盟、QAP分析四个方面对两个网络进行了对比研究。研究发现，在技术创造-扩散网络中:各省域技术流动的凝聚力较好，但省域间的整体联系程度偏低；各省域的重要程度与其经济地域特征存在一定的相关性；省域技术输入-输出的倾向不同，极端省份在网络中较受控制，两个网络技术流动的效率不足；省际联盟数量较多、省际间的互惠性较强，但派系林立程度较大；两个网络具有较强的相互促进作用。基于以上结论，本文从数量、结构等四个方面对中国技术创造和扩散提出了政策建议。

技术创造；技术扩散；专利许可；合作申请专利；社会网络分析

1 引言

新增长理论的兴起奠定了技术创新在经济增长中的重要作用，作为经济增长的内在动力，技术存量的多寡决定着该国 (地区)的经济增长[1]。

目前，国内外对技术扩散有一定的研究成果，但对技术创造的研究还较为缺乏，特别是两者关系网络的研究较少[2-8]，基于此本文展开了相关研究。

2 研究方法与数据来源

2.1 指标选取

2009年，中国将有效专利作为新指标首次列入中国国民经济和社会发展统计公报，有效专利已经成为经济社会发展综合评价体系的重要指标[9]。由于个人与企业研究能力有限，专利的科技含量相对较低，而高校专利在技术含量、技术领域等方面都更具代表性，因此高校申请的专利和高校许可的专利作为研究指标更具科学性。高校申请专利的形式有，高校独立申请，高校-个人、高校-研究机构和高校-企业合作申请四种形式。高校-企业合作申请专利是科研成果供应与企业核心技术需求的对接[10]，体现了较高的科技含量和较强的市场需求，因此选择高校-企业合作申请专利作为指标更具代表性。

2.2 数据来源与研究方法

本文利用国家知识产权局公布的2008—2012年专利发明数据，以大学、学院、学校等高校关键词，以公司、集团、企业等为企业关键词，将高校关键词与企业关键词进行组合，检索获取高校-企业合作申请的专利。通过信息检索匹配上了高校与企业的省域信息，得到9983条中国高校-企业合作申请专利的数据。本文选取2008—2012年国家知识产权局备案的专利实施许可合同备案数据，通过查找专利号、许可人与被许可人名称等信息，再匹配上相应的省域信息，得到7995条中国高校专利许可数据。

在研究方法上，本文利用Excel和Ucinet软件对数据进行矩阵处理，首先构建以中国大陆31个省域为行和列的n×n邻接矩阵，列为高校所在的省域，行为企业 (或被许可人)所在的省域，矩阵中的值为技术流动数量。然后，再对两个矩阵进行相关的社会网络分析。

3 网络的整体对比

本文对两个网络的整体情况进行了对比分析。研究发现:①各省域的整体联系程度偏低，技术流动的省际凝聚力较强；②技术扩散网络的省际间技术流动数量更多、集中趋势更强，技术创造网络的技术流动控制强度更强。

3.1 各省域的联系程度总体偏低、凝聚力较强同时技术流动的数量、集中趋势和控制强度不同

各省域整体联系程度较低，技术流动的凝聚力较强。两个网络的指标情况见表1，技术创造和扩散网络的密度分别为0.042、0.040，两者的网络密度都较低，说明省际间的技术创造和扩散的互动程度还不足。技术创造和扩散网络的平均距离分别为1.583和1.501，平均距离均较短且较接近，说明各省域间技术创造和扩散的跨度较小，凝聚力较强。

技术扩散网络的技术流动数量更多、集中趋势更强，技术创造网络的技术流动控制强度更强。两个网络的关系数量分别为500、386条，说明技术扩散网络中省际技术流动的数量更多。两个网络的度数中心势分别为7.18%、14.38%，说明技术扩散网络的集中趋势更强，即技术扩散中各省域在技术流动方面的差异性增大的强度更高。技术创造网络的中介中心势大于扩散网络，说明在技术创造网络中技术流动被控制的强度大于扩散网络。

3.2 两个网络的核心、边缘省域有较多相同但互动情况差异较大

两个网络中的核心、边缘的省域有较多相同，但具体互动情况差异较大。在两个整体网络中，技术扩散网络的核心省域与其他省域的关系线更粗，且边缘的省域间的互动更多。这说明技术扩散网络中技术流动较频繁的省域与其他省域的互动较技术创造网络来说更强。同时技术扩散网络中参与技术流动较少的边缘省域与网络中的核心省域、其他边缘省域均有一定的互动和联系，而技术创造网络中边缘省域间的互动较少，更加孤立。

表1 网络的指标情况

4 各省域具体情况的对比研究

本文从各省域的重要程度及行为倾向、中介分析和省际联盟三方面对两个网络进行了深入的对比。研究发现，在两个网络中:①各省域的重要程度与其经济地域特征相关，相同省域技术输入-输出的倾向不同；②控制技术输出的省域差异较大而控制技术输入的省域是一致的，技术流动较受控制的均为技术流动的极端省域，技术流动的效率不足；③省际联盟数量较多、省际互惠性较强，省际联盟内的技术流动还不够频繁。

4.1 重要程度及行为倾向的对比研究

(1)重要程度与其经济地域特征相关。绝对中心度的值越大代表节点越处于核心位置，与其他节点的联系越多。本文使用此指标测量网络中各个省域的重要程度。

在两个网络中，各省域的重要程度与其经济地域特征相关。在技术创造网络中，北京、广东等省域的点度中心度位于前五，新疆、内蒙古等省域位于后五，技术扩散网络中情况也比较相似。说明在两个网络中，北京、广东、江苏等东部沿海经济较发达的省域均位于网络的中心位置，与其他省域的技术流动较多；而内蒙古、西藏等西部经济欠发达省域位于网络的边缘，与其他省域的技术流动较少。

(2)两个网络中相同省域技术输入-输出的倾向不同。本文用出度中心度和入度中心度测量各省域技术输入-输出的情况。出度-入度/(出度+入度)能反映省域的技术输出与输入的数量关系，后文将其称为输入-输出系数，越接近1说明越倾向技术输出，越接近-1则倾向输入，以此可将省域划分为三种类型:技术输出、输入和均衡型。

两个网络中，同一个省域的技术输入-输出倾向不同。两个网络中各省域的出入度情况见表2。两个网络中各省域的类型见表3，可见相同省域在两个网络中技术输入-输出的倾向不同，且在技术创造网络中省域多为技术均衡型。

表2 省域出入度情况

表3 省域类型划分

4.2 控制技术流动的 “中介人”及 “中介行为”研究

(1)两个网络中控制技术输出的省域差异较大而控制技术输入的省域是相同的。中介中心度的值越大代表对其他节点的控制力越强。本文以此来测量各省域对其他省域技术流动的控制力大小。

两个网络中都未存在对整个网络的技术流动起到控制作用的权威省域，西部省域不能控制其他省域的技术流动。技术创造和扩散网络的中介中心势都较低，分别为13.65%、8.80%，说明均不存在对整体网络的技术流动起到绝对控制作用的省域。青海、西藏等省域在两个网络中的中介中心势均为0，说明这些西部省域对其他省域的技术流动起不到控制作用，参与技术流动的意愿和能力较低。

两个网络中，控制技术输入的省域差异较大，而控制技术输入的省域是相同的。两个网络中各省域中介中心度情况见表4。本文对较能控制技术输入和输出的省域进行了统计，发现:在两个网络中，较能控制技术输出的省域差异较大，陕西、湖北、湖南在技术创造网络中较能控制其他省域的技术输出，而北京、上海、天津在技术扩散网络中较能控制其他省域的技术输出；两个网络中较能控制其他省域技术输入的省域均是广东。

表4 省域中介中心度情况

(2)技术流动较受控制的均为技术流动的极端省域。接近中心度是测量不受其他节点控制的指标，值越大说明越受其他节点控制。本文以此测量技术流动较受其他省域控制的省域。

在两个网络中，技术流动的极端省域较受其他省域的控制。极端省域指的是参与技术流动的能力极强或极弱的省域。两个网络的接近中心性情况见图1，在技术创造中，青海、宁夏等西部省域和北京、广东等省域的入度接近中心度较大，这些省域的技术输入较受控制；北京、上海等省域的出度中心度较大，这些省域的技术输出较受控制。而在技术扩散网络中，新疆、西藏等西部省域及广东的技术输入较受控制；江苏、浙江、广东等东部沿海省域的技术输出较受控制。

图1 各省域接近中心性情况

(3)技术流动的效率不足且网络中效率相对较高的省域具有差异性。结构洞效率是测量网络中各行动者行动效率的指标，反映了行动者与行动者间行动的效率和自由度，值越大代表行动者效率越高，行动越自由。本文以此测量省域技术流动的效率。

两个网络的整体效率较低，同时效率相对较高的省域具有差异性。两个网络的结构洞效率情况见图2，技术创造和扩散网络的结构洞效率指标平均值分别为0.57、0.53，说明两个网络中的技术流动效率均不够高，网络的自由度不足。结构洞效率指标高于平均值的省域与其他省域相比，技术流动效率相对较高。在技术创造网络中，西藏、云南等参与技术流动较少的省域及浙江、上海等参与技术流动较多的省域的结构洞效率指标高于平均值。说明在此网络中，参与技术流动较多或较少的极端省域的效率较高，自由度较高。在技术扩散网络中，各省域的结构洞效率指标规律性不强。

图2 省域结构洞效率情况

4.3 技术流动联盟研究

(1)技术流动联盟数量较多且互惠性较强。派系指的是网络中每一个行动者的子集合，子集合中的行动者关系相对比较紧密，同在一个派系中的行动者具有互惠性。本文以此测量省域的紧密性与互惠性。

两个网络中，省际技术流动联盟数量较多，说明省际联盟比较分散，省域间技术流动的互惠性较强。当在两个网络中，任何两点之间在网络中的距离不超过3，技术创造和扩散网络分别有40个和48个派系，说明分别存在40个、48个省际技术流动联盟。这些联盟中省域间的技术流动相对频繁，具有较强的互惠性。按照省域参与的联盟数进行统计，江苏、浙江、广东等参与的联盟数在两个网络中均较多，说明这些省域与其他省域均有较强的互惠性。在技术扩散网络中，江苏参与了所有联盟，与其他所有省域间均有较强的互惠性，而宁夏不参与任何联盟，说明宁夏是一个孤立者，没有参与技术流动。

(2)技术流动联盟内的技术流动不够频繁。E-I(Exyernal-Internal Index)指数是测量整体网络派系林立程度的指标，取值范围是 [-1， +1]，值越靠近1，说明关系趋向于发生在群体外，派系林立的程度越大；值越靠近-1，则相反；值越靠近0，则说明关系趋向于随机分布。本文以此测量省际技术联盟间和内部的技术流动情况。

两个网络中省际技术流动联盟的派系林立程度均较强，各省域的技术流动趋向于发生在自己所属联盟之外，联盟内部的技术流动还较为欠缺。两个网络中各省域E-I指标情况见图3，在技术创造网络中，大部分省域的E-I值在0.5～1之间，且有8个省域的E-I值为1，说明各省域的技术流动趋向于发生在自己所属联盟外，各联盟间的技术流动较频繁，而联盟内各省域的技术流动不够频繁。技术创造网络也呈现了相同情况。

图3 省域E-I指标情况

4.4 基于QAP方法的技术创造和扩散网络关系的研究

QAP是一种以重新抽样为基础的随机化检验方法，以对矩阵数据置换为基础，对矩阵中的格值的相似性进行比较。本文基于QAP方法，对两个网络的关系进行了研究。

两个网络具有相互促进的关系，参与了技术创造的省域更倾向于进行技术扩散。两个网络关系的QAP检验情况见表5，可见技术创造和扩散网络的QAP分析的p值为0.001，两个网络的相关系数为0.499，说明技术创造与扩散网络显著性地正相关。因此，参与了技术创造的省域更倾向于进行技术扩散，两个网络具有相互促进作用。

5 政策建议

基于本文的结论，提出以下建议:①在数量方面，应制定更加优惠的政策，降低技术创造和扩散的省际流动成本，加强省际间的互动联系，促进省际技术流动数量的提高；②在全国整体结构方面，根据各省域在两个网络中的重要程度，可将表现较好的省域，如北京、上海等省域与中西部省域在政策上结为合作伙伴，让这些省域对中西部省域进行 “帮扶”，如经验传授等，促进中西部省域的技术流动，以此促进中国技术创造和扩散的协调发展；③在省域个体结构方面，根据各省域在两个网络中属于技术输出、输入和均衡中的类型，加强自身的技术创造和扩散，以此促进省域自身的均衡发展；④在 “中介作用”方面，起到技术流动控制作用的 “中介省域”要发挥控制力优势，一方面利用优势促进自身的技术流动，另一方面对其他技术流动较弱的省域起到促进的控制，而不是损害的控制，以此发挥 “中介省域”的作用；⑤在 “联盟作用”方面，对自发存在的省际技术流动联盟在政策上进行认可，加强联盟内部省域的互动，以此发挥中国各省域的合力作用。

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(责任编辑 谭果林)

Comparative Research on Technology Creation-Diffusion Network in China——Based on Chinese Provincial 2008—2012 Data of Universities

Liu Meijun1，Li Weiping2，Wang Yuandi2，3，Chen Jin3
(1.School of Public Administration，Zhejiang University，Hangzhou 310058，China；2.School of Business，Sichuan University，Chengdu 610064，China；3.Research Center for Innovation Management，Tsinghua University，Beijing 100084，China)

Taking the university-industry co-patent and university patent licensing as indices，this paper conducted a research on technology creation and diffusion networks from the four aspects of provinces'importance，activity tendency，intermediary analysis and QAP analysis by using social network analysis and Chinese provincial 2008—2012 data.The results show that:The cohesion of provincial technology flows is good，but the degree of overall contact among provinces is low.The importance of province is related to provincial geographic and economical features.The tendency of provincial technology import-export is different；the extreme provinces can be more controlled；the efficiency of technology diffusion isn't good.There are a lot of provincial alliance and interprovincial reciprocity is good，but the degree of factionalism is large.The 2 networks promote each other.Based on these results，this paper made some suggestions of technology creation and diffusion in China.

technology creation；technology diffusion；patent licensing；university-industry co-patent；social network analysis

G306.3

A

国家自然科学基金项目 “企业外部技术搜寻的平衡机制及其对绩效的影响研究”(71302133)，国家自然科学基金项目 “外部创新要素异质性对开放式创新绩效的影响机理研究”(71272171)，教育部人文社科基金 “技术选择驱动的企业技术能力提升路径研究—基于技术属性的视角”(13YJC790154)。

2015-05-05

柳美君 (1992-)，女，重庆人，浙江大学公共管理学院情报学研究生；研究方向:技术创新管理，情报计量。