复杂网络视阈下高校协同创新系统要素作用机理研究

    谢蕾蕾　左卫兵

    

    

    

    摘 要：以河南省高等学校科技活动调查数据为基础，通过构建高校协同创新系统双层网络，测算高校创新活动的资源投入、技术支撑、创新成果、创新效益要素的作用路径，梳理高校创新要素的作用机理。研究发现，河南省高校创新资源的使用，创新成果的转化均存在不同程度的消极作用和效率低下问题，并建议疏导创新资源作用路径，着力整治薄弱环节，优化高校与外部协作机构的合作模式，从而持续改善高校创新链条效率低下的问题，有效提升河南省高校创新的综合竞争力。

    关键词：复杂网络;协同创新;作用机理

    中图分类号：G647? ? ? ? 文献标志码：A? ? ? 文章编号：1673-291X（2019）28-0164-05

    一、相关背景和研究综述

    （一）相关背景

    “2011”计划实施及创新机制体制改革的推进，以高校、科研院所、企业等机构为主体的产学研用协同创新，成为系统整合创新资源、提升创新效率的有效途径。高等学校在协同创新过程中不断进行资源重组和优化配置，科技创新能力逐步提升，但是几年的实践也使得创新资源利用效率低，创新成果转化率低等问题浮出水面，并引起学术界、实业界的高度关注。以高校为主体的协同创新模式下效率缺失的主要原因在于创新链作用机理的不清晰，以至于内外部资源的整合与利用上存在混乱。因此在多主体介入的基础上，以高等学校为研究主体，桥接复杂网络理论和协同创新理论，构建高等学校创新要素综合系统，梳理创新要素作用关系，并构建高校创新网络的转化机制，是高校和实业界关注的热点和亟待解决的重点问题。

    （二）研究综述

    20世纪90年代，Freeman（1987）、Landvall（1992）、Nelson（1993）、Edquist（1993）开创的国家创新体系，21世纪初Etzkowits与Leydesdorff提出的“三螺旋模型”、哈肯提出的协同学概念等共同构成了高校创新系统研究的理论源泉，以此为基础，学者们分别展开了对高校创新系统的研究。

    关于高校协同创新系统机制，多数学者将其划分为知识管理、合作模式、利益分配、合作分工等方面。Veronica Serrano认为协同是知识、资源、行为、绩效的全面整合[1]。王海军等桥接模块化理论和产学研用协同创新理论，构建了一种生态型产学研用协同创新网络，设计了相应的运行机制[2]。王海军等桥接了资源依赖、模块化理论和协同创新理论，分析了资源依赖和模块化对产业研用协同创新的较差调节影响关系，研究设计了基于模块化的产学研用协同创新网络组织模型和模块化协调机制[3]。刘洪民、杨艳东将产学研用协同创新组织的生命周期划分为四个阶段，并针对不同的阶段产学研用协同创新的激励不足问题，设计出不同的激励机制[4]。何郁冰针对“战略—知识—组织”的三层互动协同创新模式，建立“核心层—支持层—辅助层”的产学研协同创新理论框架[5]。陈劲等从整合与互动两个维度构建协同创新理论框架，在整合维度上涵盖知识、资源、行动、绩效，在互动维度上涵盖互惠知识共享、资源优化配置、行动最优同步、系统匹配度[6]。

    关于高校协同创新协同的综合评价，王海军、成佳构建了多主体介入的产学研用协同创新网络机构，并在此基础上设计了产学研用协同创新技术绩效评价指标体系，阐述了产学研用协同创新过程中企业与外部创新主体的主要合作模式，以及面向合作对象的利益协同机制[7]。王延荣、赵文龙以创新成果形成与转化子系统、创新资金循环子系统、人才流动子系统作为对产学研协同创新系统构建和评价的基础[8]。Banaccorsi等以知识转移过程的特性、合作关系的结构这两个因素为基础构建产学合作效率评价系统，并认为协同创新绩效评价不能只围绕企业对合作的期望，大学作用不能边缘化[9]。王进富等以动力协同、路径协同、知识管理协同测度为基础，探讨产学研协同机制的综合评价问题[10]。

    目前的研究主要探讨高校协同创新的内涵、动力、目标、体制构建和综合评价等，加深了对高校协同创新系统的理论和机理的认知，但是已有研究多从创新主体的组合出发，对以创新要素作用机理为基础的创新链的研究相对薄弱，对高校创新绩效不足和科技成果转化率较低等问题的剖析相对不足。显然，在复杂网络视阈下剖析高校协同创新系统的要素作用机理和创新链的形成，对解决高校协同创新的难点具有重要的意义。

    二、理论建构

    协同创新是当前高校创新的主要组织模式，高校在国家、地区或产业的重大需求引导下，通过整合和协同校内和校外的人才、物质、资金、制度等各方资源开展创新活动，并将创新成果进行市场化应用和开发的完整“创新流”。在这一过程中涉及到多主体、多要素的非线性规划和作用，因此线性分析方法已不适用，本文采用包括两层潜变量的复杂网络模型对高校协同创新系统进行架构，以此剖析创新要素之间的作用机理。

    （一）创新要素衡量指标设计

    根据协同创新理论和复杂网络构建原理，将高校创新要素凝练为资源投入、技术支撑、创新成果、创新效益4个一级潜变量，构建高校协同创新系统的网络结构。

    1.创新资源衡量資金投入和物质资源投入。其中，设置经费投入二级潜变量，用以衡量政府、高校和社会企业机构的各种经费投入。物质资源投入是在创新过程中，科研基础设施、装备、机构和一些信息化资源平台的利用情况，主要的表现为重点实验室、工程研究中心、图书馆的藏书数量、电子图书利用效果、科技学报和文献机构。

    2.技术支撑衡量人才支撑和项目支撑。分别设置这两个潜变量，反映高等学校承担的各级别科研项目，以及所拥有的科技人员情况，用以衡量高校的技术支撑能力。

    3.创新成果是指高校在整个技术和知识创新过程结束后，所获得的具有一定学术价值、实际运用价值的科技成果或奖励。根据高校科技创新能力各要素组合的综合效果，成果集中于科技奖励和应用类成果方面，科技奖励下设置二级潜变量。

    4.创新效益是指科技创新成果经过市场转化，用以满足提高生产力水平、促进社会发展、改善环境等需求，主要体现科技创新所带来的社会效益、经济效益和科研成果的实践能力，外化表现为转化技术合同数、转化技术合同当年实际收入、授权专利数、发明专利数。经济效益还体现在产学研合作规模与水平、专利转让年收入、科研人员收入方面。

    （二）创新要素关系假设

    资源投入、技术支撑、创新成果、创新效益4个一级潜变量与经费投入、校外项目、创新成果3个二级潜变量相互作用构成创新要素复杂网络。通过文献挖掘，对创新要素之间作用关系做以下假定。

    1.资源依赖对高校协同创新活动的支撑。知识的生产仍是以资源投入为前提和基础的。中国目前多数高校仍处于资源推动型创新模型，创新资源，尤其是资金和平台的优劣对于高校的科研项目中标数，以及创新成果转化都具有直接和强烈的作用。由此得出：

    命题1：高校对自身和其他协作单位资源的依赖，是创新链运行的原始动力。

    2.知识创造过程的复杂性和非线性特征。如果只从创新资源的输入和成果产出的特点看，知识创造过程可看作黑箱，但与黑箱理论研究不涉及系统内部的结构和相互关系，仅从其输入输出的特点了解该系统规律不同，本文的研究目标在于梳理高校协同创新系统内部错综复杂的结构，确定显性和隐性创新成果的彼此作用机理，维持知识创造的连续。由此得出：

    命题2：知识创造过程中隐形和显性成果交互作用，成为创新链的重要核心环节。

    3.创新效益是创新链的延伸，并是高校协同创新的真实实力体现。不同的协同体在高校协同创新系统中有不同的效益目标，高校借助企业、供应商、政府等协同体资源，实现概念化创新成果的产品化和市场化，并通过不同合作模式的分配机制，为下一轮的创新活动提供资源支持。由此得出：

    命题3：创新效益既是本轮创新活动的终结，同时也是新一轮创新活动的开始，概念化创新成果的转化链顺畅，对于高校创新活动的可持续发展至关重要。

    综上，给出以下研究假设：

    假设1：创新资源对创新效益和技术支撑均呈现正向作用。

    假设2：技术支撑对创新成果呈现正向作用。

    假设3：创新成果对创新效益呈现正向作用。

    假设4：经费投入对创新资源、技术支撑和创新成果均具有正向作用。

    假设5：校外项目对技术支撑具有正向作用。

    假设6：科技奖励对创新绩效具有正向作用。

    （三）结构模型

    在潜变量和假设关系支撑下，构建高校创新要素结构模型（如图1所示）。

    三、实证分析

    （一）数据来源及估计方法

    研究数据来自于河南省教育厅组织的河南省高等学校科技服务情况调查，参与调研的高校共103所，其中本科院校55所（博士授权单位9所），高职高专学校48所，涵盖了河南省大部分高等学校，其研究结果具有较强的代表性。

    应用Kolmogorov-Smirnov检验，对所有可测变量进行正态性检验。结果显示，每一项指标的检验P值均小于0.05，有理由认为数据不服从正态分布，因此采用偏最小二乘方法（Partial Least Square，PLS）进行参数估计。

    （二）模型优度检验

    经过优化，高校创新要素作用机理测量模型的信效度检验（如表2所示）。

    采用复合信度（Composite Reliability）来检验测量模型的信度，CR值大于0.7，表明观测数据的可信度是比较好的。本测量模型的CR值在0.7227～0.9724之间，均大于0.7;C？琢值在0.5093～0.9520之间，均大于0.5，所以有理由认为此次高校科技调查数据具有理论上较好的信度，样本数据的稳定性、可靠性和一致性通过检验。模型的AVE值在0.5191～0.9463之间，均大于0.5，表明结构方程模型中的观测变量对潜在变量的度量合理有效。

    R2反映各个潜在变量的被解释程度，创新资源信息总量中75.86%被可测变量解释，经费投入、技术支撑、校外项目、创新产出、科技奖励、创新绩效分别有63.42%、53.27%、83.54%、57.52%、67.54%、50.42%的信息被模型解释。总体而言，信息损失较小，利用该结构模进行统计分析是可行的。

    （三）创新要素作用路径测算

    采用PLS方法测算各条路径系数，并进行标准化和显著性检验，结果（如下页图2所示）。

    1.高校协同创新资源投入水平显著受到经费投入的影响，但是在创新链中，创新资源的驱动作用发挥受到阻碍。模型中资源投入对经费投入的敏感程度较高（经费投入对资源投入的标准化系数路径系数为0.472），且资源投入还较完整地反映出创新平台的建设状况（资源投入对工程研究中心和重点实验室的标注化路径系数均达到0.9以上）。在“资源投入—创新成果”的路径上，创新资源呈现直接消极作用，对项目、人员建设等技术支撑中间成果的标准化路径系数分别为-0.243，对专利、解决技术难题等概念性成果的产出路径系数为-0.024。河南省是人口大省，但是高级别大学少，创新能力弱。虽然河南省财政不断增加对大学发展的资金和政策支持，但是高等学校创新实力的提升是一个不断积累的漫长过程，从目前的网络特征看，持续增长的资源投入还未形成与之匹配的直接性创新成果的产出，但是资源的投入却对创新效益带来了显著的积极影响，资源投入对创新效益的标准化直接路径系数达到0.159。由此可见，近年来对科技成果转化的不断关注和加强，使得河南省创新资源在努力提升高校创新实力的同时，为高等学校与市场的对接创造了更为便利的条件和环境，显著的改善和提升了高校科技成果的市场化应用，创造了更多的经济和社会效益。

    2.高校科研基础的改善，对直接性创新成果的增长具有积极作用，但在转化为创新效益的直接作用上呈现消极作用。从保有的科技人員和承担的科研项目两个方面衡量高校的创新基础。技术支撑对人员和项目的信息提取是显著而充分的，可以认为技术支撑对高校创新基础的衡量是合理的。从路径系数看，技术支撑对创新成果具有正向作用，路径系数达到0.158。科研项目是申请科研奖励、专利的基础，科技人员是解决技术难题的关键。对于河南省高校而言，科研基础向科技成果的转化是有效的，但是从路径系数数值看，这种转化的强度仍略弱。技术支撑对创新效益的转化作用为负，路径系数为-0.111。从直接作用看，高校获得的项目和科技人员越多，反而不利于创新经济效益的扩张，这其中涉及到效率低下的问题，前述已指出河南省高校处于创新发展的爬坡阶段，大量的资源投入并没有很高的实施效率，同时发现高校承担的科研项目结构偏低，国家级项目相对较少，低档次的科研项目在市场化转移中很难得到企业的青睐，因此这类项目和人员持有越多，反而看不到应有的经济效益。

    3.创新成果是创新效益的基础，表现出强烈的促进作用。高校协同创新的直接成果表现为科技奖励、专利申请和社会服务，复杂网络中创新成果对这三种成果的反映是充分的，同时高校创新成果水平也受到这三类观测变量的显著影响。创新效益主要体现科技项目和科技奖励的实际合同转化，以及授权的发明专利数量。创新成果对创新效益的路径体现了创新成果的直接转化能力，从网络模型测算结果看，河南省高校的该路径系数达到0.658，相较于其他的路径，其作用强度较大。在其他因素稳定的前提下，创新成果每提升一个单位，就会产生0.658个单位的创新效益。虽然河南省高校协同创新网络中该系数超过0.5，但是与创新能力更系统和强大的区域而言，在成果转化的强度和结构上仍存在较大差距。

    四、高校协同创新系统优化的措施建议

    第一，厘清创新资源的作用机理，着力疏通薄弱环节，提升创新资源的使用效率。在创新模式不断优化的进程中，创新资源仍然是创新链条正常运转的最强推力，创新资源在形成协同创新系统之前、之中和之后都有不同作用和强度的发挥。经费的投入虽然促进了创新收益的提升，但是研究发现经费对人才和其他创新资源的配置并未有积极效果，因此创建合理的评价机制和匹配机制，疏通组织和机制壁垒，将创新资金、人才等精准、快速地投入到经济社会发展的急需行业和领域，不仅能够使得创新资源的积极作用呈现，并且能加速科技成果积累，提升创新效率，从而成为实现“精准化创新”的重要步骤。

    第二，转变思想意识，突破组织界限，提升创新成果转化效率。高等学校在协同创新过程中不断进行资源重组和优化配置，科技创新能力逐步提升，但是高校的科技成果转化却一直是协同创新系统的薄弱之处。目前，我国每年取得的省部级以上科技成果转化率仅为25%左右，真实能够实现产业化的不足5%。科技成果转化率偏低是由于传统高校职责局限，认为开拓市场并非是高校的主要职能，因此所有的资源和力量都用于进行科技创新，而忽略了与企业和市场的联系，认为切断因素之间的作用路径使得创新链条不完整，也使得高校日渐脱离市场。通过创建创新基金，减少高校与企业、高校与市场的冲突，尽可能地实现高校与企业、市场和政府需求的无缝对接，疏通和完善科技成果与市场效益作用路径，是提升高校创新成果转化，创造更多市场收益的有效手段。

    参考文献：

    [1]? Veronica Serrano，Thomas Fischer.Collaborative innovation in ubiquitous system[J].International manufacturing，2007，（18）：599-615.

    [2]? 王海军，冯军政.生态型产学研用协同创新网络构建与机制研究——模块化视角[J].软科学，2017，（9）：35-39.

    [3]? 王海军，温兴琦.资源依赖与模块化较差调解下的产学研用协同创新研究[J].科研管理，2017，（4）：21-31.

    [4]? 刘洪民，杨艳东.用户创新与产学研用协同创新激励机制[J].技术经济与管理研究，2017，（7）：31-34.

    [5]? 何郁冰.产学研协同创新的理论模式[J].科学学研究，2012，（2）：161-173.

    [6]? 陳劲，杨银娟.协同创新的理论基础与内涵[J].科学学研究，2012，（2）：161-164.

    [7]? 王海军，成佳.多主体介入的产学研用协同创新网络研究——技术绩效和协调机制视角[J].华东经济管理，2017，（6）：174-179.

    [8]? 王延荣，赵文龙.基于系统动力学的产学研协同创新机制研究[J].华北水利水电大学学报，2013，（5）：63-68.

    [9]? Bonaccorsi A.，Piccalugadu A.A theoretical framework for the evaluation of university-industry relationships[J].R&D Management，1994，（3）：229-247.

    [10]? 王进富，张颖颖，苏世彬，刘江南.产学研协同创新机制研究[J].科技进步与对策，2013，（16）：1-6.

    Abstract：Based on the survey data of university science and technology activity in Henan，construct the double network of the collaboration innovation system，calculate the path of resources input，technology support，innovation output and innovation efficiency，then combing the mechanism of university innovation element.It found that：there are different degree of negative and low efficiency problems in the use of innovation resources and the transformation of innovation achievement，then it gives advice that guiding the path of innovation resources，focusing on the regulation of the weak link，optimizing the cooperation pattern of university and external organization，so continuing improving the low efficiency in innovation chain，enhancing the comprehensive competitive of university innovation in Henan.

    Key words：complex network;collaborative innovation;mechanism of action

    [责任编辑 史丽丽]