地理科学 2017 , 37 (10): 1469-1477 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.10.003

Orginal Article

基于创新“二分法”的中国装备制造业创新网络研究

林兰¹^,, 曾刚², 吕国庆³^,

1.上海社会科学院城市与人口发展研究所, 上海 200020
2.华东师范大学城市与区域科学学院, 上海 200062
3. 上海市农业科学院农业科技信息研究所, 上海 201403

Innovation Network of the Chinese Equipment Manufacturing Industry: Based on the Dichotomy of Innovation

Lin Lan¹^,, Zeng Gang², Lyu Guoqing³^,

1. Institute of Urban and Population Development, Shanghai Academy of Social Sciences, Shanghai 200020, China
2.School of Urban & Regional Science, East China Normal University, Shanghai 200062, China
3. Information Research Institute of Science and Technology, Shanghai Academy of Agricultural Sciences, Shanghai 201403, China

中图分类号: F224

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690（2017）10-1469-09

通讯作者: 通讯作者:吕国庆。E-mail:lvguoqing2002@126.com

收稿日期: 2016-11-2

修回日期: 2017-02-10

网络出版日期: 2017-10-20

基金资助: 国家自然科学基金面上项目（41371147）、德国科学基金会（DFG）项目（LI 981/8-1 AOBJ：595493）、中德博士后奖学金项目（201600260053）资助

作者简介:

作者简介：林兰（1975-）,女,江苏南京人,研究员,博士,主要从事技术扩散、产业创新和城市创新研究。E-mail:linlan@sass.org.cn

展开

摘要

从创新“二分法”的研究视角出发,研究知识学习（STI）和经验学习（DUI）对中国装备制造业创新网络构建的影响。研究表明：① 从网络结构看,DUI是装备制造业创新结网的主要方式,产业伙伴比知识伙伴更重要。② 从空间尺度看,STI和DUI的区域合作均重于本地合作;国家层面是中国装备制造业创新合作的最佳空间尺度。③ 从环境需求看,优化本地创新资源并不能有效增强网络创新能力。研究指出,培育DUI创新绝对优势、重视区域创新协同合作、推动符合产业创新特点的环境建设与制度安排将有助于中国装备制造业创新能力提升。

关键词： 创新网络 ; STI ; DUI ; 装备制造业

Abstract

Innovation network, which can utilize internal and external resources, has become the hot spot in the research field. From the perspective of economic geography, there are two main research branches, namely new regionalism and global production network. To be brief, the former emphasizes local network and the embeddness of innovation linkage, while the latter underlines the global connection and the great power of leading Multinational Corporation. Since 2000, more and more scholars have paid more attention to one-sidedness of single scale. Hence, some new theories on the dynamic and the spatial character of innovation network have begun to emerge, such as the “local buzz-global pipeline”, “beyond new regionalism”, “GPN2.0” etc. Most research, however, didn't notice the different composition and spatial of network derived from the diverse types of industry and their innovation mode. Inspired by the Innovation Dichotomy, namely STI (Science, Technology, Innovation) and DUI (Doing, Using, Interacting), which is related with different approaches, techniques, and scales where the partners located, this article takes China equipment manufacturing industry as the empirical case and focuses on how STI/DUI influences the construction of innovation network and the development of innovation capability. By means of 388 questionnaires, the article employs descriptive statistical analysis, clustering method and regression analysis to reach the following three conclusions: Firstly, as the typical producer-driven and technology-driven industry, DUI works as the dominant way on the construction of innovation network, which results in the industry partner is more important than knowledge one; The objective of a start-up firm is existence to choose DUI-mode partners, and the cooperation with STI-mode partners will rise along with its innovation development. Secondly, from the side of spatial scale, regional cooperation happens more frequent than local cooperation either in STI or DUI, and hence ‘cluster illusion’ exists; Meanwhile, national partners turn to be the optimal choice for the firms and the effect of administrative boundary, namely province and city is waning. Thirdly, state-owned and the big privately owned enterprises, generally speaking, can get the dominant or recessive government supports to be more innovative. The results of innovation atmosphere are consistent with the expectation that firms benefit from interacting with a wide range of trans-local partners, particularly international, both for scientific and technological network. While government support, the level of R&D investments or education in the city in which the firm is located are related with radical innovation, does not have any direct effect on its potential for innovation network. At last, the article raises some corresponding policy suggestions to optimize and enhance the innovation of China equipment manufacturing industry, which respectively are cultivating the superiority of DUI, weakening local networking while encouraging regional innovation cooperation, establishing the institution system to meet the need of the industry.

Keywords： innovation network ; STI ; DUI ; equipment manufacturing industry

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林兰, 曾刚, 吕国庆. 基于创新“二分法”的中国装备制造业创新网络研究[J]. 地理科学, 2017, 37(10): 1469-1477 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.10.003

Lin Lan, Zeng Gang, Lyu Guoqing. Innovation Network of the Chinese Equipment Manufacturing Industry: Based on the Dichotomy of Innovation[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(10): 1469-1477 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.10.003

伴随着全球创新中心多极化和经济全球化的深入发展,驱动经济增长、提升区域核心竞争力的关键因子由资本、土地、劳动力向知识、技术等创新要素转变,并强调全球和地方两大空间尺度创新要素的互动。作为创新网络研究的两大学派,新区域主义关注创新的地理空间集聚,强调创新的粘性和根植性^[1];全球生产网络学派则重视跨界网络的创新联系,强调全球扩散与地方制度响应^[2]。2000年以后,由于意识到单一尺度的片面性,两大分支开始融合,出现了“全球管道-本地蜂鸣” 、“超越新区域主义” 以及全球生产网络与区域发展的GPN1.0和GPN2.0 等学说。

尽管两大学派的融合取得了诸多有益的研究成果,但尚未很好解释因创新类别不同而导致的创新网络结构、空间尺度的异质性以及创新环境需求的差别。事实上,由于创新来源“二分法”的存在,知识学习（STI）和经验学习（DUI）有着迥异的创新合作方式和空间尺度特点。以STI为主要创新来源的产业注重事实知识（Know-what）和原理知识（Know-why）,更关注正式研发活动、高学历人才应用、与知识机构的紧密联系;以DUI为主要创新来源的产业依赖于技能知识（Know-how）和人力知识（Know-who）,更强调与产业链上客户、供应商甚至同行之间的合作。同时,由于知识机构与制造链环节企业的区位因子有较大差异,这两类创新在重要合作伙伴选择的空间尺度上也存在较大差别。这导致了有些产业具有很强的地方根植性,如以纯产品创新（如消费型电子产业）和纯工艺创新（如高级半导体产业）为主的产业,其创新合作特别依赖于对本地创新伙伴的“俘获”;而有些产业则非常依赖全球网络的构建,形成本地粘性很难,如对于工艺驱动（如装备制造业）为主的产业,即使培育了本地合作网络,其重要创新合作伙伴也很难实现在地解决,必须重视跨区域创新合作。

由于忽视了STI与DUI这2种创新模式的差别以及与此相对应的创新网络结构和空间结构的异质性,在网络创新理论的实际应用方面,长期以来普遍将构建本地创新网络作为发展中国家开展技术创新、实现技术追赶的重要途径,强调并鼓励通过产业集群建设来促进本地创新合作。这导致了两个结果：一是很多地方政府在相当长一段时期内十分重视产业的集群式创新,并对地方产业采取了几乎“一刀切”的“向园区集中”的生产布局战略;二是十分重视地方创新环境优化和加大政府支持,试图通过改善本地营商环境和政策环境来加快产业配套,进而促进创新联系。特别是在中国新一轮的区域创新系统建设中,以装备制造领头的先进制造业向中国纵深布局。由于强规划性的特点,装备制造业仍然集中布局于以集群为主要空间形态的各级园区和生产基地,其中最具代表性的有国家级的上海临港装备产业园与天津滨海新区装备产业基地等。然而,根据王秋玉等的研究,在2000年之后,中国装备制造业创新网络的结网密度没有显著增加,创新合作距离也并未随着产业集聚趋势增强而缩短,始终在426 km上下轻微浮动^[3]。

因此,我们有必要对装备制造业的创新特点及其创新结网方式和空间响应机制进行重新审视,并回答以下问题：装备制造业的主要创新源泉是什么?在创新合作中,产业伙伴和知识伙伴谁更重要?创新伙伴的地理邻近是否必须?改善区域创新环境和增加政府支持能否有效增强网络创新能力?这些都是当前中国装备制造业创新研究不可回避的问题。基于此,本文从创新“二分法”的研究视角出发,以中国装备制造企业问卷调查的一手数据为基础,尝试探究创新网络结构、空间结构以及区域创新环境如何影响产业创新网络的构建与绩效,旨在明晰中国装备制造业创新网络的合作机制。

1 理论分析架构

1.1 网络结构类型和网络空间尺度

1）创新网络结构。研究网络结构的意义在于判断企业之间产生何种方式的创新互动,以及采取怎样的技术发展路径。通常,制造业创新必须兼顾STI和DUI两种创新模式,进而对应不同的网络结构。STI模式对应编码化知识,强调基础共性技术的研发,为企业获取先进的科学知识及技术诀窍,并实现对DUI所需人才的供给;DUI模式对应隐性知识,需要通过实践即“干中学”、“用中学”实现,并对STI所获的创新知识进行评价、理解、整合和应用,从而使STI更具使用价值^[4]。因而,从本质上来说,STI侧重于解决以产品创新为代表的终端创新,多生产终端产品;而DUI则侧重于解决以工艺创新为代表的过程创新,多生产中间产品。

装备制造业属于典型的综合型知识行业,创新更多不是频繁研发新产品,而是依赖于渐进性的产品和过程改进,将现有存量知识进行整合以解决具体的应用问题^[5],知识源的正式化程度较低而对操作的要求偏高。同时,装备制造业是典型的工艺驱动型行业,与工艺创新相关的改进在产品维修、维护过程中时有发生。客户必须参与生产者的创新环节,其作用是避免后期设计变更或者返工所造成的时间与资金浪费以更好地保证产品质量^[6],其中最常见和最有效的环节是样机测试^[7]。根据欧洲经济研究中心2015年对德国制造业创新的调查结果^①(① ZEW. Innovationsverhalten der deutschen Wirtschaft Indikatorenbericht zur Innovationserhebung 2015[R]. http://ftp.zew.de/pub/zew-docs/mip/15/mip_2015.pdf, 2016.05.25.)：45.3%的企业选择客户作为最重要的外部创新源,客户在产品设计和测试过程中的反馈有助于企业及时进行工艺上的调整和修正,即使是零碎的经验对过程升级而言都意义重大,这导致企业之间的创新合作与经验学习息息相关。

基于上述分析,本文提出假设H1a：与STI相比,DUI是装备制造业更为重要的创新结网途径。

2）创新网络空间尺度。创新网络的空间尺度一直都是学界研究的焦点问题。学术界高度认同产业集群对区域创新的积极影响,并希望通过形成产、学、研充分合作的网络结构来降低创新交流成本、生产成本和物流成本,从而产生高效的创新外部效应。然而,集群式创新存在着产业间差别^[7]。由于装备制造业技术等级森严、创新合作门槛高,导致企业必须努力寻找在认知上具有相似知识基础、创新能级较高的伙伴来进行合作,即使这个合作伙伴在空间上距离其很远;同时,创新合作关系的建立和维护需要花费大量的时间和金钱,使得变更合作伙伴困难而合作关系相对稳固。这导致了装备制造业难以通过集群式的创新溢出来提高创新能力,而必须重视来自全球优秀节点的创新伙伴的作用^[8,9]。越来越多的装备制造企业通过与多空间尺度的客户、供应商、研究机构和知识社区建立创新交流的通道,依赖于跨区域甚至跨国界的知识流动来满足产业创新合作的高门槛要求,以避免陷入因本地知识同构而造成的创新路径和创新能力的“锁定”^[2]。因此,在现实中装备制造业的网络空间尺度往往具有以下特点：一是大尺度区位清晰,倾向于与全球重要创新城市的研究机构进行创新链接,从而保障对高素质智力型资源和高效知识服务的获取;二是倾向于与非本地同类型的集群进行跨界创新联系,共享包括信息、灵感在内的本地蜂鸣,对邻近布局的需求降低。

基于上述分析,本文提出假设H1b：较之本地合作,跨区域合作对于装备制造业创新来说更为重要。

1.2 区域创新环境

区域创新环境不仅包括创新所必需的R&D资源、高校资源、高素质劳动力资源等创新资源禀赋^[10],还包括产权制度、激励约束机制、市场准入、调控手段和创新政策等“政府力量”组成的政策支撑环境^[11]。因此,区域创新环境具有强烈的地方情境性,其质、量也因地而异。

1）创新资源禀赋。装备制造业的创新体系具有典型的层级性特征^[12],对合作区域的创新资源禀赋有着很高的要求。良好的创新资源禀赋便于企业获得规模经济、集聚经济和城市经济的外部性,从而拥有潜在的创新比较优势^[13]。因此,经济实力雄厚（资本密集）、大学和研究机构密集分布（技术密集）的区域往往具有创新的“极化”效应^[14]。例如,Andersson的研究表明,中国的创新网络呈现出显著的以北京为中心、以上海和一些省会城市为副中心的结构^[15],而这些城市所在区域也往往是装备制造基地的首选地。从现实情况来看,尽管装备制造业多属于重工业,仍然更倾向于在都市（区）集聚,以便于利用城市的资本和技术等创新资源。同时,装备制造业的STI创新通过监视、模仿、人员流动等多种策略追求知识外部性和享受知识溢出更困难,对地方创新资源禀赋的要求更为苛刻。

基于上述分析,本文提出,假设H2a：提高创新资源禀赋有助于区域参与装备制造业创新结网。

2）政府支持政府作为政策的制定者,通过直接干预或制定产业和科技政策间接影响产业创新^[16]。政府的支持意味着资源倾斜和政策偏好,帮助企业掌控创新所需的科技、资金资源,并寻找到更多技术领先的合作伙伴,对企业创新具有非常重要的调节作用^[17]。装备制造业的发展与国家战略、公众采购和政府主导的基础设施投资、激励创新的措施等密切相关,国有企业一般控制着经济和产业发展的关键部门,多属该行业的大型企业,在政府显性或隐性的支持下容易形成“所有权优势”,并占有较大市场份额。政府对装备制造业的支持容易形成创新的累积循环,并造成市场排挤效应,从而对创新网络形成控制力。

基于上述分析,本文提出假设H2b：能否获得政府支持对装备制造业创新结网非常重要。

1.3 网络与环境的叠加

创新网络与创新环境叠加对区域创新具有乘数效应,这一观点已在区域创新系统、学习型区域、三螺旋模型等诸多创新研究中得到证实。叠加便于创新网络更好地集聚研究资源,对创新的态度更加开放,更容易接受外部的新知识、新想法,对网络以外的企业也具备更高的“俘获”能力^[17]。对装备制造业而言,STI模式主导的编码化知识具有基础性和共性的特点,技术门槛高;加之技术研发“市场失灵”和“组织失灵”的特点,企业需要花费较高的成本对创新合作伙伴关系进行维护。由于维护成本高,合作关系的建立必须以认知邻近而非地理邻近为首要准则,这导致创新资源富集地区对网络以外的创新者具备较高的“俘获”能力,从而对贫瘠地区形成创新的“天线效应”,使其通过主动寻求与创新资源禀赋优秀区域的合作来实现自身创新能力的提高^[4]。另一方面,只有在叠加的区域（资源禀赋充裕的区域,如全球创新重要节点城市）,才会因为优先选择机制的作用在创新合作上具有明显的本地化倾向,本土创新和根植性创新才能产生^[9]。

基于上述分析,本文提出假设H3a：区域创新环境正向调节本地合作对创新网络的影响;H3b：区域创新环境正向调节STI对创新网络的影响。

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

本研究调查问卷由中德合作研究团队^①(① 中德合作研究团队联合德国科学基金会（DFG）项目（LI 981/8-1 AOBJ：595493）、国家自然科学基金面上项目（41371147）的研究人员,组建德国尤斯图斯·莱比锡·吉森大学-华东师范大学-上海社会科学院研究团队,进行中国重工业创新路径升级研究。)共同设计,问卷聚焦3个方面：企业基本信息（包括所有制、规模、成立时间、研发资金与人员投入等基本情况）;企业创新水平（包括新产品推出情况、新产品研发方式、主要部件的来源、新产品的销售及市场分布状况）;企业创新合作情况（包括重要创新合作伙伴的构成、STI与DUI模式的比较、创新合作区位、创新环境等）。共发放问卷416份,获得有效问卷388份^①(① 根据抽样调查最小样本数要求： $\begin{matrix} n = t^{2} \times p (1 - p) / d^{2} \end{matrix}$ ,其中,p为概率值,t为置信区间,d为误差值。当p值和d值分别选择0.5和5%时,在90%的置信区间内,样本数量值为376。基于此,本文所得有效问卷数满足抽样调查最小样本数需要。),通用设备制造和专用设备制造企业各占59.73%和40.27%。

2.2 研究方法

以388家中国装备制造企业问卷为基础数据库,对前述假设进行检验,分析中国装备制造业创新网络的结构性特征与空间特征。研究方法包括描述性统计分析、聚类分析和回归分析3种。

1）描述性统计分析。对样本数据进行整理、归类、简化和计算,以描述中国装备制造业创新网络构建的结构特征和空间尺度特征,主要涉及网络结构与空间尺度的比重和频度计算。

2）聚类分析。参照装备制造业创新网络构建研究的通用分类方法^[18],本文选取与装备产业创新网络直接相关的3组变量,变量1：创新能力,用以衡量企业间创新能力的差异,衡量指标为新产品研发比例和企业自主研发比例;变量2：全球创新网络的融入性,用以表明企业在全球创新网络中获得创新知识的可能性,衡量指标为企业产品出口比重和海外市场占有率;变量3：企业属性,直接影响企业创新能力和策略选择,指标包括企业运营时间、所有制和规模,采用系统聚类方法将样本企业划分为领先型、跟随型、模仿型、引进型4个组团,用以衡量企业创新能力差别导致的网络结构和空间结构差异。

3）回归分析。本文构建了2个回归模型,以验证企业结网模式和空间尺度与区域创新资源禀赋之间的关系。模型核心变量及测量指标如表1所示,模型1用来检验H1a、H1b、H2a和H2b,模型2用来验证H3a和H3b。考虑到研发能力直接决定企业在创新网络中的节点地位,以及装备制造业的企业规模与所有制对创新网络构建的影响要显著大于其他产业^[3],因此,增加了研发能力、企业规模和所有制作为控制变量。区域创新资源禀赋选取高校、研究机构数量进行表征,数据来自《中国城市统计年鉴（2015）》^[19],其他变量数据均来源于调查问卷。

$\begin{matrix} Y_{ij} = α + β_{1} Network S_{ij} + β_{2} Context S_{j} + γ_{3} Control S_{ij} + ε_{ij} \end{matrix}$ （1）

$\begin{matrix} Y_{i j} = α + β_{1} Network S_{ij} \times Context S_{j} + γ_{2} Control S_{ij} + ε_{ij} \end{matrix}$ （2）

式中, $\begin{matrix} Y_{ij} \end{matrix}$ 为企业网络创新能力; $\begin{matrix} α \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} β \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} γ \end{matrix}$ 为各因变量的回归系数; $\begin{matrix} ε_{ij} \end{matrix}$ 为误差项; $\begin{matrix} Network S_{ij} \end{matrix}$ 为企业网络结构; $\begin{matrix} Context S_{j} \end{matrix}$ 为企业所在城市的创新环境; $\begin{matrix} Control S_{ij} \end{matrix}$ 为企业的研发能力、规模和所有制特征。

表1 核心变量及其测量指标

Table 1 The overview of main variables

变量名称	指标	相关指标
因变量	网络创新能力	根据创新合作的广度和深度合并,较高者为1;其余为0
自变量	网络结构	网络结构：STI、DUI
	网络结构	空间结构：本地、跨区域
	创新环境	创新资源禀赋：所在区域研究机构的数量
	创新环境	政府支持：企业对政府支持的评价
控制变量	研发能力	研发资金投入占总销售收入比重
	企业规模	Ln（企业雇员数量）
	企业所有权	国有企业,取值为1;民营及合资企业,取值为0

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3 实证结果

3.1 描述性统计分析

表2反映企业与创新伙伴的合作情况,大学、研究机构、咨询公司是STI模式的主要创新合作伙伴,客户、供应商、同行是DUI模式的主要创新合作伙伴,结果显示：① 从网络结构看,产业链伙伴（DUI）创新合作的比例为65.83%,远大于知识伙伴（STI）36.17%的水平,并集中于产业链上的客户和供应商,创新的前端和后端指向性特征明显;② 创新空间方面：按重要性排序,依次为本国>本市﹥海外>本省;③ 网络结构叠加空间因素并按重要性排序：本国DUI>本国STI>本市STI>海外DUI>本市DUI>本省DUI>本省STI>海外DUI。可以看出,中国装备制造业创新的DUI模式重于STI模式,无论是产业链合作还是知识合作,国家层面均是寻找创新合作最佳空间尺度;城市不再是最重要的空间组织形式,省域尺度的重要性最低。

表2 企业创新合作伙伴类型概况

Table 2 The profile of cooperation partners

网络构成	知识伙伴	出现次数	占比（%）	产业伙伴	出现次数	占比（%）
	大学	164	19.15	客户	227	26.44
	研究机构	138	16.11	供应商	203	23.71
	咨询公司	8	0.91	同行	117	13.68
空间结构	本市	120	14.42	本市	81	9.72
	本省	36	4.39	本省	44	5.33
	本国	143	17.24	本国	328	39.50
	海外	10	1.25	海外	94	11.29
	合计	309	36.17	合计	547	65.83

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上述发现对已有研究强调的装备制造产业的根植性与学习场理论提出了质疑。① DUI创新合作的空间尺度大于STI,这意味着吸引跨国公司研发总部和大型配套企业（供货商）跨界转移的难易度存在差异,相较于研发企业、大学及研究院所,吸引供货商（特别是旗舰型供货商）的难度可能更大,从而使得通过完善产业链来构建本地创新网络的难度加大。② 装备制造业创新的跨区域合作均高于本地合作,并表现出较弱的地理邻近性,这与传统新区域主义学派强调本地创新网络构建不同。由于装备制造业具有显著的产品非在地性消费以及原材料、部件、组件的高比例全球采购特征,对本地创新合作的需求减弱,重要的客户、供应商往往位于集群以外的“飞地”,传统意义上的装备制造产业集群可能存在地理集聚而缺少创新合作的“集群假象”。

3.2 聚类分析

STI和DUI创新模式往往对应着企业的特定发展阶段和发展水平,同时,作为典型的重工产业,企业规模、所有制形式和运营时间等企业属性是影响装备制造业创新网络结构的重要因素^[3]。因此,本文以企业创新水平、全球生产网络的融入程度和企业属性作为变量,以组内差异最小化、组间差异最大化为原则进行聚类,对中国装备制造业创新网络进行基于创新能力的分组。表3显示了各类网络创新组团的基本情况差异。

通过企业聚类考察创新网络结构的差别：① 尽管总体上DUI合作比例高于STI,但企业创新能力越强,STI合作的比重越高。② 第一重要DUI创新合作伙伴的比重明显随企业创新能力提高而下降（表4）,这意味着自主创新能力越低的情况下,DUI合作模式越发重要,也从另一个侧面解释了装备制造业发展初期为何以建立产业链为主要创新任务。

表3 网络创新组团的基本情况

Table 3 The information of different innovation groups

组团	比例（%）	R&D强度（%）	企业运营时间（a）	产品出口比重（%）	规模（人）	不同所有制企业占比（%）
组团	比例（%）	R&D强度（%）	企业运营时间（a）	产品出口比重（%）	规模（人）	国有	民营	合资
组团1：领先型	11.41	8~10	28.94	24.47	3722	82.35	5.88	11.76
组团2：跟随型	18.12	6~8	14.78	18.15	536	3.70	66.67	29.63
组团3：模仿型	40.27	4~6	12.35	16.48	238	1.67	86.67	11.67
组团4：引进型	30.20	4~6	10.58	2.44	91	4.44	71.11	24.44

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表4 不同组团的创新网络结构

Table 4 The network structure of different innovation groups

组团	创新合作伙伴			第一重要创新合作伙伴
组团	STI	DUI	STI/DUI	STI¹	DUI¹	STI¹∕ DUI¹	STI¹∕ STI	DUI¹∕ DUI
组团1：领先型	49	55	1/1.12	26	18	1/0.69	1/1.88	1/3.06
组团2：跟随型	57	107	1/1.87	26	44	1/1.69	1/2.19	1/2.43
组团3：模仿型	122	219	1/1.80	62	94	1/1.52	1/1.97	1/2.33
组团4：引进型	83	164	1/1.98	44	73	1/1.66	1/1.89	1/2.25

注： STI 和 DUI 数值为企业创新合作伙伴在选择中出现的频度;STI¹和DUI¹为首要合作伙伴。

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与既有的经验性研究不同,STI模式并不适用于创新能力较低的装备制造企业或装备制造业发展的初期阶段。主要有以下两点原因：① 装备制造业具有明显的产品定制和集成式创新特点,企业发展初期需要满足客户需求以取得市场,DUI模式因而占据主导地位。② STI合作与基础技术和共性技术的开发高度相关,由于技术门槛高,处于发展初期的企业尚不具备能力开展STI合作,因而STI合作更容易发生在创新能力较高的知识合作伙伴之间。

3.3 回归分析

在进行回归分析之前,本文通过容差（TOL）和方差膨胀因子（VIF）2个指标对变量进行了多重共线性诊断,结果显示回归分析所选变量不存在共线性问题（表5）。

模型1分析结果显示,网络创新能力与企业的所有制（ $\begin{matrix} β \end{matrix}$ =0.093）、规模（ $\begin{matrix} β \end{matrix}$ =0.074）和研发能力（ $\begin{matrix} β \end{matrix}$ =0.022）密切相关。其中,所有制和规模的影响较大并强于研发能力。因此,国家、区域或集群装备制造业创新合作网络的创新能力往往取决于国有企业、旗舰型企业甚至是大企业联盟的多寡,中小企业合作网络发挥的作用有限。

将网络结构、空间尺度和区域创新环境指标引入模型1后,有以下发现：

1）在网络结构的比较中,STI和DUI均通过显著性检验,但STI（ $\begin{matrix} β \end{matrix}$ =0.459）小于DUI（ $\begin{matrix} β \end{matrix}$ =0.570）。这表明：与以往强调知识结网的研究结论存在明显不同,对装备制造业而言,基于工艺创新的“干中学”及其产业伙伴的互动对提升网络创新能力作用更为显著,由此,假设1a成立。

表5 回归分析结果

Table 5 The result of regression

变量			创新水平
变量			模型1	模型2
控制变量	企业属性	规模	0.074^***	0.021^***
		所有制	0.093^***	0.029^***
		研发能力	0.022^***	0.011^***
自变量	创新网络	$\begin{matrix} STI \end{matrix}$	0.459^***
		$\begin{matrix} DUI \end{matrix}$	0.570^***
		本地合作	0.101^**
		跨区域合作	0.165^***
	创新环境	创新资源禀赋	0.154
	创新环境	政府支持	-0.045
	交互作用	$\begin{matrix} STI \times \end{matrix}$ 创新资源禀赋		0.884^***
		$\begin{matrix} DUI \times \end{matrix}$ 创新资源禀赋		0.010
		本地合作 $\begin{matrix} \times \end{matrix}$ 创新资源禀赋		0.087
		跨区域合作 $\begin{matrix} \times \end{matrix}$ 创新资源禀赋		0.079
		$\begin{matrix} STI \times \end{matrix}$ 政府支持		0.051
		$\begin{matrix} DUI \times \end{matrix}$ 政府支持		0.175
		本市合作 $\begin{matrix} \times \end{matrix}$ 政府支持		0.109^*
		跨区域合作 $\begin{matrix} \times \end{matrix}$ 政府支持		-0.092
常数			0.952^***	0.245^***
R²			0.507	0.648
调整R²			0.476	0.643

注：^***表示显著性水平P<0.01;^**表示显著性水平P<0.05;^*表示显著性水平P<0.1; R²为模型拟合系数;空白项为在模型中未做处理项。

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2）在空间尺度方面,本市（本地）空间的回归系数为0.101、跨区域空间的回归系数为0.165,这一发现回应了学术界对创新空间的现有讨论,说明多空间尺度的耦合对创新网络能力的提升至关重要,并区跨区域合作比本地合作更重要。究其原因,主要是由于企业创新水平不同导致的创新合作伙伴空间尺度的差异：通常创新水平越高,搜寻创新合作伙伴的空间半径才越大,越便于整合、利用多尺度的创新资源（特别是全球尺度的创新资源）,以避免因本地知识的同质性而降低创新效率。从某种意义上说,创新空间尺度的延拓是评价网络创新能力的一个重要指标,假设1b成立。

3）在以往对以ICT产业为代表的创新网络的研究中,普遍认为区域创新环境的差异会导致网络连接及网络创新能力的差别,认为制度情境是创新的关键性因素^[20]。但是,对装备制造业而言,这种情况发生了细微的改变。创新资源禀赋和政府支持指标没有通过检验,其对中国装备制造业创新网络的构建并无直接的显著作用,故假设2a和2b不成立。究其原因：第一,政府要素多以支持产学研合作的方式进行,即：通过STI的方式间接作用于企业。尽管R&D资源、高校资源、高素质劳动力资源被认为是影响创新的重要因子,但装备制造业的创新合作更多的依赖于纵向的DUI模式,因而对企业创新能力提升的作用有限。第二,产权制度、激励约束机制、市场状况、调控手段和创新政策等“政府力量”极具地方特色,对网络基于创新需求的贡献具有不确定性,这也是一些世界成功的区域创新系统难以在异地被复制的原因。

模型2探讨了创新网络与区域创新环境叠加后的交互作用。其中,STI和区域创新资源禀赋乘积项为正且具有显著性（ $\begin{matrix} β \end{matrix}$ =0.884）,本市合作和政府支持的乘积项为正且具有显著性（ $\begin{matrix} β \end{matrix}$ =0.109）,其余变量没有通过检验。由此,假设H3a和H3b得到支持。这表明：① 在中国装备制造业创新网络构建中,区域创新环境的优化更有助于STI而非DUI合作创新。高校及科研机构有助于提高本地知识存量和高素质劳动力的可获得性,通过优化STI的创新要素增强网络创新效率,这与新近的实证研究结果不谋而合,有研究表明,制造业倾向于布局于都市（区）,以利用城市的资本和技术等创新资源,实现工程技术、制造和生产技术以及数学和科学技术的发现与共享^[21]。② 源于创新政策的行政区边界效应,各级政府创新投入多倾向于支持行政区范围内的创新合作,本地仍然是装备制造业创新网络构建的一个重要空间尺度,这迫使一些企业在更大程度上考虑选择本地创新资源进行联系与合作。

4 结论与启示

本文从创新“二分法”的研究视角出发,基于创新获取的两种途径（STI和DUI）,构建了中国装备制造业创新网络研究的分析框架。通过理论总结与实证分析,得出主要结论如下：① STI与DUI两种创新模式形成不同的创新网络结构和空间尺度特征,对应特定的产业发展阶段和区域创新水平,对区域创新环境的需求也有较大差异。

② DUI是装备制造业的主要创新源泉,产业伙伴而非知识伙伴对装备制造业的创新合作更重要;无论以何种创新模式为主,创新网络的区域尺度均重于本地尺度,创新伙伴的地理邻近非再必需。③ 中国装备制造业创新的DUI模式重于STI模式,且DUI创新合作的空间尺度大于STI;两者的跨区域合作均高于本地合作,并表现出较弱的地理邻近性,存在“集群假象”;国家层面是寻找创新合作的最佳空间尺度,省、市行政边界的影响程度降低;区域创新能力影响创新模式选择,能力越低,DUI合作比重越大;地方环境氛围与制度情境对网络构建影响不大,改善区域创新环境和增加政府支持并不能有效增强网络创新能力。基于此,本文得出促进中国装备制造业创新网络构建和空间布局优化的有益启示：

1）装备制造业创新能力提升的关键首先在于精于制造,形成不易撼动的DUI创新绝对优势。由于DUI始终是创新合作的主要内容,因此,装备制造竞争力的形成在于能否建立并全程保有高端制造能力。在产业发展初期,DUI所占比重更大,应着眼于区域制造能力提升而非研发能力培育,精于过程升级而非纯粹的产品升级。

2）尊重装备制造业基于创新合作特点与趋势的空间尺度拓展需要,变重视本地创新网络建设为重视区域创新协同合作。应转变忽视装备制造业创新合作特点与趋势的地方产业发展思路,降低对创新外部性的过度依赖,弱化本地创新结网,重视装备制造业基于产业链整合能力与知识搜寻能力的跨区域合作。在DUI层面,高度整合区域的“干中学”合作;在STI层面,尽快建立起区域层面以及部门间共享技术的战略性部署,鼓励面向区外的联合研发。

3）重新审视装备制造业的创新环境需求,明确创新环境建设重点。由于纯粹的地方资源配置优化与政策激励对于促进本地装备制造业创新网络构建的作用十分有限,因此,区域创新环境培育的目的并不在于依托行政力量形成资源特区和政策孤岛,而在于增强产业大区内部不同行政区、开发区、产业集群的环境联通与政策整合,从而实现本地创新能力在更大尺度创新网络中的地位跃迁。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[15]	刘艳军,李诚固. 东北地区产业结构演变的城镇化响应机理与调控 [J].地理学报, 2009,64(2): 153-166. https://doi.org/10.11821/xb200902003 URL 摘要首先提出了产业结构演变城市化响应的概念,通过分析1953-2005年东北地区产业结构演变城市化响应的过程与偏差,构建产业结构演变的城市化响应强度系数模型、产业结构演变的城市化响应机理模型,探讨东北地区产业结构演变的城市化响应形态及空间效应,并划分产业结构演变城市化响应的地域类型。研究表明：1953-2005年东北地区城市化水平与产业结构变动整体呈波动性变化,城市化与非农产业发展存在一定的偏差;东北地区产业结构演变的城市化响应系数不断增大,表明城市化对产业结构演变的响应强度在不断增大,产业结构演变城市化响应强度具有空间差异性;城市经济密度提高、城市人口密度和规模的扩大以及区域人口数量的增长是东北地区产业结构变化的主要动力因素;东北地区产业结构演变的城市化响应形态包括各类开发区、都市经济区、城市产业整合体、交通经济带、资源型城市和口岸型城市等,各类形态的发育对产业结构演变发挥了重要的空间效应;东北地区可以划分为大城市地域、资源—加工地域、传统农业地域、边境口岸地域、生态环境脆弱地域五种地域类型,产业结构优化与城市空间的整合、协调是各地域类型的主要调控模式。 [Liu Yanjun, Li Chenggu. Regulation Model and Mechanism of Urbanization Response to the Industrial Structure Evolvement in Northeast China. Acta Geographica Sinica, 2009,64(2): 153-166.] https://doi.org/10.11821/xb200902003 URL 摘要首先提出了产业结构演变城市化响应的概念,通过分析1953-2005年东北地区产业结构演变城市化响应的过程与偏差,构建产业结构演变的城市化响应强度系数模型、产业结构演变的城市化响应机理模型,探讨东北地区产业结构演变的城市化响应形态及空间效应,并划分产业结构演变城市化响应的地域类型。研究表明：1953-2005年东北地区城市化水平与产业结构变动整体呈波动性变化,城市化与非农产业发展存在一定的偏差;东北地区产业结构演变的城市化响应系数不断增大,表明城市化对产业结构演变的响应强度在不断增大,产业结构演变城市化响应强度具有空间差异性;城市经济密度提高、城市人口密度和规模的扩大以及区域人口数量的增长是东北地区产业结构变化的主要动力因素;东北地区产业结构演变的城市化响应形态包括各类开发区、都市经济区、城市产业整合体、交通经济带、资源型城市和口岸型城市等,各类形态的发育对产业结构演变发挥了重要的空间效应;东北地区可以划分为大城市地域、资源—加工地域、传统农业地域、边境口岸地域、生态环境脆弱地域五种地域类型,产业结构优化与城市空间的整合、协调是各地域类型的主要调控模式。
[16]	朱玉明. 城市产业结构调整与空间结构演变关联研究 [J].人文地理,2001, 16(1):84-87. [Zhu Yuming. Study of Industray Structrure Adjust Impact on the Urban Structure-Take Ji’nan City as a Example. Human Geography, 2001, 16(1):84-87.]
[17]	关兴良,魏后凯,鲁莎莎,等. 中国城镇化进程中的空间集聚、机理及其科学问题 [J]. 地理研究, 2016,35(2): 227-241. https://doi.org/10.11821/dlyj201602003 URL 摘要构建科学合理的城镇化空间格局,是推进新型城镇化的内在要求,对提升城镇化质量和推动城镇化健康发展具有重要意义。基于统计数据和地理信息技术,深刻揭示了中国城镇化进程中的空间集聚态势及其造成的突出矛盾,从理论视角综合考察了城镇化进程中的空间集聚形成机理,并简要探讨了优化城镇化空间格局的政策建议。研究表明,改革开放以来中国城镇化进程中的空间集聚态势十分明显,人口、资源、要素和产业大规模向东部沿海地区集聚,并在空间上形成了若干个城市和人口密集区。造成这种空间集聚态势的因素是多方面的,自然本底条件和资源禀赋的地带性差异起到基础性作用,国家发展战略的东部偏向及资源要素的空间集聚效应是外部条件,而更深层次的基本动力源于区域之间日益拉大的发展差距。应该看到,改革开放以来中国人口与产业向东部地区集聚具有一定的历史必然性,但二者的空间集聚未能协同一致,由此导致两个"不协调",即人口分布与产业及就业岗位分布的不协调及人口、经济分布与资源环境承载能力的不协调。这两个"不协调"造成了数以亿计的"两栖"农民工跨区域迁移、能源与大宗商品的跨区域流动、局部地区资源环境面临巨大压力、不稳定因素和社会矛盾日益激化等突出问题。要构建高效、均衡、安全的城镇化空间格局,其本质就是要实现区域协调发展,即不单纯要强调人的繁荣,还要强调地域的繁荣。"产业西进"和"人口东移"是优化中国城镇化空间格局和形态的战略重点。 [Guan Xingliang, Wei Houkai, Lu Shasha et al. Patterns and Driving Mechanism of Spatial Agglomeration during the Urbanization Process in China. Geographical Research, 2016, 35(2): 227-241.] https://doi.org/10.11821/dlyj201602003 URL 摘要构建科学合理的城镇化空间格局,是推进新型城镇化的内在要求,对提升城镇化质量和推动城镇化健康发展具有重要意义。基于统计数据和地理信息技术,深刻揭示了中国城镇化进程中的空间集聚态势及其造成的突出矛盾,从理论视角综合考察了城镇化进程中的空间集聚形成机理,并简要探讨了优化城镇化空间格局的政策建议。研究表明,改革开放以来中国城镇化进程中的空间集聚态势十分明显,人口、资源、要素和产业大规模向东部沿海地区集聚,并在空间上形成了若干个城市和人口密集区。造成这种空间集聚态势的因素是多方面的,自然本底条件和资源禀赋的地带性差异起到基础性作用,国家发展战略的东部偏向及资源要素的空间集聚效应是外部条件,而更深层次的基本动力源于区域之间日益拉大的发展差距。应该看到,改革开放以来中国人口与产业向东部地区集聚具有一定的历史必然性,但二者的空间集聚未能协同一致,由此导致两个"不协调",即人口分布与产业及就业岗位分布的不协调及人口、经济分布与资源环境承载能力的不协调。这两个"不协调"造成了数以亿计的"两栖"农民工跨区域迁移、能源与大宗商品的跨区域流动、局部地区资源环境面临巨大压力、不稳定因素和社会矛盾日益激化等突出问题。要构建高效、均衡、安全的城镇化空间格局,其本质就是要实现区域协调发展,即不单纯要强调人的繁荣,还要强调地域的繁荣。"产业西进"和"人口东移"是优化中国城镇化空间格局和形态的战略重点。
[18]	陈伟莲,张虹鸥,吴旗韬,等. 珠江三角洲城镇群产业结构演变的城镇空间响应强度 [J]. 热带地理, 2014, 34(4): 544-552. [Chen Weilian, Zhang Hong’ou, Wu Qitao et al. Urban Space Response to the Evolution of Industrial Structure in the Pearl River Delta. Tropical Geography, 2014, 34(4): 544-552.]
[19]	Gottmann J. Megalopolitan Systems around the World [J]. Croatian Geographical Bulletin, 1976, 38(6): 103-111. https://doi.org/10.1016/0020-7837(76)90009-1 URL 摘要 This symposion will focus on the Great Lakes Megalopolis, the vast complex of metropolitan and urbanized areas that straddles the boundary between Canada and the United States and winds around the network of waterways and water spaces of the St Lawrence and the
[20]	Louis Albrechts, Patsy Healey, Klaus R. Kunzmann. Strategic Spatial Planning and Regional Governance in Europe [J]. Journal of the American Planning Association, 2003, 69(2):113-129. https://doi.org/10.1080/01944360308976301 URL 摘要 Barrie Maguire's image of a woman stitching together the Irish landscape reflects the central question behind this Longer View: What will recent strategic spatial planning efforts in Europe give us? In the case of Northern Ireland, the quilt sewn from separate pieces of the landscape might represent that state's desire to establish cohesion while respecting diversity. Albrechts, Healy, and Kunzmann show that there and elsewhere, spatial planning efforts are stitching together new regional patterns for many parts of Europe. Maguire is a graduate of Notre Dame University and comes from a family of artists. He has worked as a creative director at Hallmark Cards, a book designer and illustrator, and a newspaper editorial illustrator. Since visiting Ireland in 1998, he has focused on painting. He lives in Pennsylvania, and more of his work can be seen on his family's Web site, http://www.maguiregallery.com. This article examines recent experiences in Europe in the preparation and use of strategic spatial frameworks to guide territorial development in city regions. It discusses the recent revival of interest in such strategic planning and the driving forces that create the momentum for it. We examine three cases recognised as in the forefront of this revival: the 1996 Spatial Strategy for the Hanover City Region, the 1997 Spatial Structure Plan for Flanders, and the 2001 Northern Ireland Regional Development Strategy. Each is described in terms of context and motivations, policy approaches and concepts, institutional arenas, impacts, and outcomes. The article concludes with general lessons from these cases and the European experience generally for the enterprise of strategic spatial planning.
[21]	马荣华,顾朝林,蒲英霞,等. 苏南沿江城镇扩展的空间模式及其测度 [J].地理学报,2007,62(10) : 1011-1022. https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2007.10.001 URL 摘要定义了城镇边界的划分规则,通过卫星遥感影像获取了苏南沿江地区1984年、1991年、2000年和2005年的城镇边界,利用分形维数（半径维数、网格维数、相关维数、边界维数）、紧凑度指数以及空间自相关指数（Global MoranI、Local Moran I）,定量揭示了区域城镇扩展的空间模式。结果表明：分形度量可以定量揭示区域城镇的空间分布特征以及空间组织结构,空间自相关可以定量揭示城镇的空间扩展过程、聚簇模式,二者相互结合,可以测度区域内城镇扩展的空间模式,揭示城市群/城市连绵区的形成过程;苏南沿江地区城镇扩展从改革开放初期自发的以大城市为中心的点状扩展模式,经历了由政策驱动下以融合填充为主导的点-轴延伸模式,发展到以经济辐射联系为策动力基于区域产业空间组织的城镇连绵集聚模式,一个大的城市群正在形成。特别自2000年以来,城市群的空间结构特征日益显现。区域内城市的多中心现象始终存在,但空间极化作用逐渐削弱。

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基于创新“二分法”的中国装备制造业创新网络研究

Innovation Network of the Chinese Equipment Manufacturing Industry: Based on the Dichotomy of Innovation

1 理论分析架构

1.1 网络结构类型和网络空间尺度

1.2 区域创新环境

1.3 网络与环境的叠加

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

2.2 研究方法

3 实证结果

3.1 描述性统计分析

3.2 聚类分析

3.3 回归分析

4 结论与启示

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

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文中引用次数倒序

被引期刊影响因子