张翼鸥
, 谷人旭, 马双
ZHANG Yiou, GU Renxu, MA Shuang
通讯作者:
收稿日期: 2018-05-5
修回日期: 2018-12-16
网络出版日期: 2019-03-28
版权声明: 2019 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有
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作者简介:
第一作者简介：张翼鸥(1994— ),女,辽宁沈阳人,硕士生,主要从事经济地理与区域创新研究。E-mail: zyo9426@126.com
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摘要
技术转移是区域经济发展的主要方式。城市作为多种要素流动的中心,彼此间的相互作用和联系状况,是城市地理研究的重要内容。因此,在知识经济时代,对技术转移的机理进行探讨尤为重要。在此背景下,论文基于国家知识产权局2000—2015年的专利转移数据,借助Gephi、ArcGIS和Stata等工具,对中国技术转移网络的主体结构、分部类模式及其空间特征进行了探究。结果表明：① 就技术转移网络的主体而言,虽然民营企业和高校的地位不断攀升,但多数联系建立在高校、科研院所与其衍生企业之间,说明网络整体连通性较低,溢出效应微弱;② 从分部类专利转移数据来看,对创新能力要求较高的知识往往在相对较少的地方产生,且其转移的空间尺度主要集中于城市内,说明中国城市间技术转移存在一定的地域阻隔;③ 对多维邻近性及其影响的回归分析表明,多数城市在建立创新联系时,更倾向与同一行政区内或地理、技术规模邻近的城市进行专利转移,即地理邻近、技术邻近、社会邻近对中国产学研合作网络的构架具有正向的促进作用。
关键词：
Abstract
Technology transfer is the main route of regional economic development. Cities are the center of the flow of various elements, and interactions and relationships between them is an important content of urban geography research. Therefore, in the era of knowledge economy, the mechanism of technology transfer is particularly important. Consequently, in the perspective of technology transfer and network capital and based on the patent transfer data from the State Intellectual Property Office for 2000-2015, this study explored the main structure, the sub-category model, and the spatial characteristics of the technology transfer network using Gephi, ArcGIS and Stata. The results show that: 1) Although private enterprises and universities are playing an increasingly important role in the technology transfer network in China, most of the connections are established between universities, research institutions, and their derivative enterprises, indicating that the overall connectivity is low and the network spillover effect is weak. 2) According to the patent transfer data of sub-categories, the knowledge required for innovation ability is often generated in relatively few places, and its transfer is mainly concentrated in cities, suggesting that there are some regional barriers to technology transfer between cities in China. 3) In addition, the vast majority of cities are more likely to carry out patent transfer in the same administrative area or between cities with geographical proximity or similar knowledge scale when establishing innovative ties—geographical proximity, technological proximity, and social proximity play a positive role in promoting the development of China's technology transfer network that comprises of enterprises, universities, and research institutions.
Keywords：
技术转移作为区域经济发展的一种重要手段,是指技术持有者通过各种方式将其拥有的技术以及有关的权利转移给他人的行为,是技术转化为生产力的核心途径(Buenstorf et al, 2013)。成功的技术转移不仅可以在更广泛的市场中对其进行再利用或再开发,更重要的是在这一过程中,原有技术可以得到重新诠释并激发新想法,推动创新过程的实现(Lawson et al, 1999)。自中国提出建设创新型国家、实施创新驱动的发展战略以来,党和国家高度重视技术转移,并于2016年出台了《促进科技成果转移转化行动方案》,明确指出技术转移是创新驱动发展的重要任务,对于推进大众创业、万众创新、打造经济发展新引擎具有重要意义。因此,技术的空间生产与空间流动成为经济地理学研究的热点问题。随着技术转移的日益频繁,区域性和全球性的技术转移网络正在涌现,其关联及演化的复杂性引起西方经济地理学者广泛关注。与此同时,社会网络及复杂网络分析方法的兴起,为洞察技术转移网络的复杂性提供了强大支撑。此外,这种技术转移网络背后的邻近性机理也受到广泛重视。Jaffe等(1993)的实证研究表明,知识和技术更有可能在拥有紧密联系的个体或区域之间流动。这种紧密联系包括地理邻近性、认知邻近性、组织邻近性、制度邻近性和社会邻近性等(Boschma, 2005)。因此多维邻近性是研究技术转移网络及其影响因素的重要分析框架(胡杨等, 2017)。随着新一轮的技术转移和国家创新型城市建设的深入推进,本文着眼于知识转移,运用社会网络分析方法,明确创新主体,归纳中国技术转移网络特征,厘清创新网络空间演化规律,并利用负二项回归方法确定多维邻近性对该网络的作用机理,有助于深入理解中国技术转移网络的空间格局与作用机理,对于促进区域技术转移、优化科技资源配置、缩小区域技术差距具有一定的决策参考价值。
知识与技术的创造和转移常常被视为2个不同的过程。创造被认为是创新的必要过程,而转移常常被认为是已有知识和技术的扩散(Bathelt et al, 2011)。这种以知识复制的方式看待知识转移的区分低估了知识转移的创新潜力。刘承良等(2017)认为,世界范围的科技创新主要受科研合作和跨国公司技术转移的推动,而技术转移更是发展某国经济的重要方式(段德忠等, 2018)。Teece(1977)最早提出技术转移的概念,技术转移是指由于技术差距或者互补性的存在,技术需求方通过与技术供给方的互动取得所需技术,并加以吸收和应用的过程。此后,技术转移被国内外学者逐渐应用到企业间、企业内以及企业与外部组织的研究中。Chesbrough(2006)对企业通过整合内外部创新要素以创造新价值进行了系统研究,提出了“开放式创新”概念,认为企业与大学等外部知识源之间的广泛合作有利于技术和高级人才流动。Siegel等(2003)的研究同样表明,技术转移可以使企业获得更大的竞争优势。近年来,Bathelt等(2003)指出转移知识和技术的行为实际上是创新过程的一部分,因为现有专业知识交流激发了新想法,通过集体学习使得知识和技术可以被共享和链接(Lawson et al, 1999)。因此,技术的转移是创新过程的重要组成部分。
伴随着知识技术流动的日益频繁,区域性和全球性的知识技术转移网络正在涌现,且这种网络构建能力对主体间的技术转移有显著的正向影响(Reagans et al, 2003)。城市作为多种要素流动的中心,是整个经济系统的重要节点。因此,对城市间的联系进行研究也是城市地理的重要内容。随着中国城市间各类联系的逐步完善(包括交通、通讯等),中国城市的空间组织也逐步向网络式结构转变(甄峰等, 2012)。已有学者从经济和产业联系(武前波等, 2012)、旅游流(王永明等, 2012)、交通运输网(武文杰等,2011)等方面探索中国城市间网络结构的复杂性。由于数据获取困难,对城市间信息和知识流的网络研究则较少涉及(方创琳等, 2014)。此外,“Creative City”与“Innovative City”等城市创新理论的提出对创新网络的研究产生了重大影响,以城市为节点的创新网络受到越来越多的关注,城市间知识和技术流动及其网络的研究正契合了国家创新发展的需要,城市间的知识和技术流动成为城市网络研究的新动向(吕国庆等, 2014; 马海涛, 2016)。
近年来,网络结构异质性背后的邻近性影响机制也被广泛审视。“多维邻近与创新”更是西方区域经济学、创新经济学、经济地理学等学科关注的焦点(Crescenzi et al, 2016)。他们强调邻近性在创新过程中的作用,主要构建地理邻近性、认知邻近性、组织邻近性、制度邻近性和社会邻近性(Boschma, 2005)来分析知识创新活动的本地蜂鸣与全球通道(Bathelt et al, 2004; Ibert et al, 2015),以及邻近性与创新互动、创新绩效的关系(Bouba-Olga et al, 2015)。已有研究表明地理邻近性、社会邻近性、认知邻近性是影响创新网络演化的重要因素(Shaw et al, 2000)。地理邻近性的重要意义在于地理空间上的短距离能够促进面对面交流的形成,有利于创新主体交流互动和隐性知识溢出。这种“产业氛围”的形成有利于产业区内企业的互动与知识共享(王秋玉等, 2016);这里需要强调的是,由于编码化知识的理解仍需要非编码化知识的转移帮助,因此地理邻近性对于编码化知识仍具有重要影响。社会邻近性的概念源于社会嵌入性理论,指行为主体之间社会嵌入性与亲疏关系。社会邻近性有利于行为主体之间信任感的建立(Boschma, 2005),这种信任感不仅会协调主体间的交易,还能促进知识和技术流动。 Breschi通过对美国技术人才转移的研究认为,人际社会网络是影响知识流动的重要原因(Breschi et al, 2009)。技术邻近表现为行为主体在技术领域上的相似性,是基于技术经验和知识基础的共享而产生的。技术邻近指的并非技术本身,而是拥有这些技术的行为主体。当主体具备较强的技术吸收能力时,会认识到外部知识的重要价值,从而积极促进知识的流动和转移,并将其应用于商业目的。因此主体之间的技术邻近能够有效推动知识转移。
当前实证研究主要聚焦于企业间(Siegel et al, 2003; Dicken, 2004)和产业集群与技术联盟间的技术转移(Santoro et al, 2006)。无论是研究主体还是空间尺度上,均缺乏以城市为主体的区域内部的技术转移(吕拉昌等, 2016)。一方面,城市作为创新的主要场所,以城市为主体的知识转移有助于理解城市创新与经济发展;另一方面,中国作为一个非均质的后发型大国,区域内部知识水平差异较大,促进区域内部的知识转移也尤为重要。因此,本文拟利用国家知识产权局2000—2015年的专利转移数据对中国知识转移网络的演化结构及空间特征加以探索,并利用回归分析的方法对该网络的多维邻近性机理进行分析。
Hagedoorn等(2003)认为专利是衡量技术知识的主要指标,且专利转移数据是衡量技术流动的重要方法。由于专利申请权和专利权可以转让①(①《中华人民共和国专利法》第10条。),专利转让完成后,国家知识产权局会对专利的法律状态信息,包括专利号、发明名称、备案生效日、变更前权利人、变更后权利人、权利人地址等相关信息进行更正。因此,本文数据主要来源于国家知识产权局的专利信息服务平台②（②http://search.cnipr.com/。）,利用Python语言中的Scrapy程序构建分布式爬虫,提取2000—2015年专利权利转让的数据共计375047条。为研究中国知识转移网络的主体特征及演化趋势,本文选取了2000、2005、2010和2015年4个时间节点进行分析,通过人工校验对专利权变更前后的主体类型进行界定。此外,为研究中国技术转移网络的空间尺度,拟在原始数据未提供权利人完全地理信息的情况下,依据2015年中国邮政集团公司提供的全国各省、市、自治区地级行政单元的邮政编码,将邮政编码与相应的地级行政单元配对生成“邮编号-城市名称”的地理信息空间数据库,结合ArcGIS的脚本语言利用Python程序,将专利权利人的邮编匹配相应城市,从而获得专利权利人的城市地理信息。为保持研究区域的空间连续性,将4个直辖市和6个未有托管关系的省直辖县级行政区(湖北省仙桃市、潜江市、天门市和神农架林区,河南省济源市,新疆维吾尔自治区石河子市)也作为研究单元纳入分析研究的范围,共计340个地级行政单元。随后通过大量的人工校验修复数据,并通过随机抽取、交叉检验等方式对数据进行校验,从而确保数据的科学性、统一性。
2.2.1 网络模型
本文中技术转移网络的节点为转移前后的主体及其地理位置,节点间转移专利的数量关系为边。节点i与节点j之间的知识转移既存在方向性,也存在数量的权重性,因此依据图论原理构建有向加权网络有序对D=<vi,vj>,vi是弧的始点,vj是弧的终点;<vi,vj>和<vj,vi>表示2条不同的弧。aij表示从节点i出发到节点j,wij指的是节点i与节点j的连接权重,则可以定义度为ki,强度值为Si,相关表征网络属性指标计算公式如下(刘承良等, 2017)：
出度(outdegree)为以节点i为起点链接节点的数目(共有N个节点),入度(indegree)为以节点i为终点链接节点的数目,平均度P表示节点平均连接节点的数量。其中出度
加权出度(weighted outdegree)为以节点i为终点的所有弧的边权之和,加权入度(weighted indegree)为以节点i为起点的所有弧的边权之和,平均加权度U表示节点连接的平均权重。其中出强度
2.2.2 回归模型
回归分析可以展示解释变量与被解释变量之间的相互关系和影响程度。综合考虑变量的数值特性和数理统计分布,本文构建负二项式回归模型 (negative binomial regression) 探究多维邻近性(地理邻近、社会邻近、技术邻近)对知识转移网络结构的影响。模型如下：
其中：因变量为节点间专利技术转移的数量,即知识转移网络中节点间对应的强度,即Dij;自变量
(1) 地理邻近性(Geoproximity)。地理邻近表示技术转移网络中的节点空间距离,本文利用ArcGIS软件进行测算,考虑到中国国土面积较大,实际空间距离差异过大可能会影响结果的准确性,因此,对实际距离进行标准化,计算公式如下：
式中：dij表示节点i和节点j之间的地理距离;maxdij为研究样本中节点间的最大距离。最后计算的结果为0~1之间的连续变量。
(2)技术邻近性(Tecproximity)。技术邻近性表示城市在技术中的相似性,依据Jaffe等(1993)提出的测度方法,本文利用转移前一年双方城市发明和实用新型专利的IPC分类号构建城市i与城市j之间的向量。按照国际专利分类法将专利分成122类,计算公式如下：
式中：fik表示在某时间段内i城市在第k类专利中申请的发明专利总数;fjk表示在某时间段内j城市在第k类专利中申请的发明专利总数。计算结果为0~1之间的连续变量：数值越大,表示双方城市的技术结构和知识水平越趋于一致,反之差异性越大。数据主要通过检索从国家知识产权局获得。
(3) 社会邻近性(Socproximity)。社会邻近性表示行为主体间的亲疏关系。本文参考Schemgell等(2009)的研究,利用Jaccard指数度量城市间的技术转移社会邻近性。由于在有向不对称网络中社会化关系也具有不对等性,因此,本文对该公式进行适当改进,计算公式为：
式中：Iij表示在以i为起点到终点j的边权;Outs(i)表示i的所有出强度;Ins(j)表示j的所有入强度。
控制变量依据前人研究的成果并结合中国城市的特性选择。3个控制变量测度结果如下：
(1) 城市技术势差(Tecdifference)：依据van Elkan等(1996)的技术势差理论,区域存在的技术势差是技术转移动因。大量的实证也指出,区域间存在技术能力的差异有利于技术扩散。由于本文使用专利转移数据,因此使用城市知识转移前一年专利授权数量代表城市的技术势能。计算公式为：
式中：patenti表示i城市的专利授权量;patentj表示j城市的专利授权量。
(2) 城市行政等级(Administration)：Andersson等(2014)认为,中国以政府为主导的国家创新系统中,众多高校、科研机构、企业等创新主体集聚于北京、上海、天津、重庆等直辖市和省会城市。城市行政等级对知识转移具有深刻的影响,因此,为控制城市以行政等级为代表的城市政治地位对知识转移的影响,本文设置城市哑变量Citydummy,如果双方城市均为直辖市或省会城市则取值为1,反之取值为0。
(3)技术吸收能力(Tecabsorb)：是指区域对外部知识有效吸收和利用的程度,大量的实证表明区域吸收能力对知识溢出和知识转移具有决定作用。因此,本文借鉴Tsai等(1998)的研究,使用城市R&D投入占GDP比重衡量区域技术吸收能力。由于中国目前缺乏专门的地级行政单元R&D统计,因此,本文以2011年发布的各省R&D普查公报中2009年的数据为基础,采用式(12)计算得到2012年R&D数据(RD)：
式中：i2009表示地级行政单元2009年的R&D投入;αij表示2009—2012年i地级市所在的j省份R&D投入的平均增长率。
中国专利申请授权与专利所有权转移审批开始于20世纪80年代,但在随后的10余年中,申请专利单位少,国有企业占据绝对垄断地位,专利审批总量小,年均增长仅为10%。直至21世纪初,专利申请及专利权转移的数量才显著增长。2000年8月25日,第九届全国人民代表大会常务委员会第十七次会议通过了《关于修改<中华人民共和国专利法>的决定》,赋予了非国有企业与全民所有制、集体所有制企业同等的地位,为2001年中国加入WTO做准备。因此,中国专利转移总量于2000年以前一直处于较低水平,而从2000年开始,专利转移数量稳步增长,并于2002年超过1000项,2005年则跃升为2579项;2006年以后,专利转移总量更是迅猛增长,并于2015年达到27246项。由此可见,中国知识转移呈现明显的阶段性特征且逐渐加强。本文选取2000、2005、2010和2015年4个代表性时间节点对中国技术转移网络的演化规律进行探索。
2000年以来,中国技术转移网络的主体结构发生了较大变化,从企业角度来说,民营企业逐渐取代国有企业占据了主导地位,且在2010年之后所占比例高达50%以上,合资企业占比也在逐步提升,但一直低于10%;高校和科研机构占比逐渐降低,从2000年的50.68%下降至2015年的31.86%,其中科研机构所占比重经历了先上升后下降的态势,而高校占比受到中国高等教育改革的影响,呈现稳步增长的态势,并于2015年超过科研机构达到16.1%(图1)。
图1 2000—2015年中国技术转移主体结构演变
Fig.1 Historical changes of inventor composition in China, 2000-2015
就技术转移网络的结构特征而言,本文利用Gephi软件分层统计网络的基本属性(表1)。从网络规模来看,节点数量和节点间的连接次数持续增加,由2000的73个节点与78次连接上升至2015年的1962个节点与3567次连接,节点之间逐渐出现联网趋势,网络线越发稠密。说明随着时间的推移,中国技术转移网络中参与转移的组织数逐渐增多,知识与技术转移愈发频繁。然而值得注意的是,从网络的连通性来看,节点的平均度持续处于较低水平,即使于2015年技术转移网络的整体平均度也仅为3.636,说明每个节点在全国大约连接4个其他节点,整体表现为较低的连通性。此外,虽然近年来企业与高校和科研院所间的联系持续增加,有望推动产学研战略合作的实现,但通过原始数据的观察发现,与高校联系密切的民营企业多为改革开放以来从高校和国有研究所剥离而出的企业,例如北大方正脱离北京大学,清华紫光脱离清华大学,联想集团脱离中科院计算机研究所等,更有52.6%的专利转移建立在大型企业和其自身创立的研究所之间(例如深圳市中兴通讯股份有限公司第二研究所和深圳市中兴通讯股份有限公司)。上述现象进一步说明,当前国内技术转移网络的溢出效应极其微弱。
表1 中国技术转移网络的基本属性
Tab.1 Basic features of the technology transfer network in China
| 年份 | 节点数 | 边数 | 平均度 |
|---|---|---|---|
| 2000 | 73 | 78 | 1.872 |
| 2005 | 234 | 257 | 2.197 |
| 2010 | 1140 | 1296 | 2.274 |
| 2015 | 1962 | 3567 | 3.636 |
具体来说,2000年创新主体数量为73个。利用Gephi软件对其重要性进行排序,依次为国有企业、中国科学院以及位于北京的高校,且所转移的专利均与通讯和航运等国家重点支持产业有关。表现最突出的为深圳市中兴通讯股份有限公司第二研究所和深圳市中兴通讯股份有限公司,以及清华大学和清华同方核技术股份有限公司。2005年创新主体数量增加到234个。随着有关民营企业的种种障碍被清除,以及民营创新服务体系的建立,民营企业在创新主体中所占比重逐渐升高,专利转移除集中在原有的钢铁、冶金等重化工产业外,开始逐渐向半导体、单晶硅以及太阳能等高科技产业转移。2010年创新网络中主体数量突破1000,达到了1140个,网络规模迅速增长,创新主体之间合作趋于密集。利用Gephi软件对节点的重要性进行排序发现,专利转移中的传统重化工业所占比重逐渐下降,而基本电气元件(沈阳变电器集团有限公司)、网络技术与电子通信技术(四川格瑞特有限公司)以及计算机技术(上海交通大学)等占据主导地位。2015年创新主体近2000个,专利技术在各领域均有转移,网络整体呈现多样化态势,但仍以网络通信及半导体、单晶硅等高新技术产业为主(图2),且从主体的分布来看,长三角和珠三角等创新层级较高的地区越发占据主导。
图2 中国技术转移网络主体演化示意图
Fig.2 Evolution of technology transfer network structure in China
根据国际专利分类表,专利共分为8个部类。A部为生活需要,D部为纺织造纸,这2类主要包括农业、服装制造和编织等第一产业及传统手工业;B部为作业、运输;C部为化学冶金,主要包括石油、钢铁等重化工业专利;E部为固定建筑物;F部为机械工程、照明、加热、爆破;G部为物理,主要包括仪器制造和核工程等;H部为电学,主要包括基本电气元件和电子通信技术等。将样本数据按部类进行统计(表2),有助于分产业识别当前中国知识转移的发展状况,有的放矢地提出建议。
表2 2000—2015年分部类专利转移情况
Tab.2 Distribution of patent transfers, 2000-2015
| 年份 | 项目 | A部 | B部 | C部 | D部 | E部 | F部 | G部 | H部 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2000 | 转移总数 | 12 | 5 | 14 | 0 | 1 | 1 | 9 | 22 |
| 城市内转移比例(%) | 83.33 | 100.00 | 57.14 | — | 100.00 | — | 77.78 | 9.09 | |
| 省内转移比例(%) | 8.33 | 0 | 14.29 | — | 0 | — | 0 | 0 | |
| 区域间转移比例(%) | 16.67 | — | 12.50 | — | — | 100.00 | 0 | 0 | |
| 2005 | 转移总数 | 56 | 42 | 55 | 13 | 7 | 7 | 26 | 18 |
| 城市内转移比例(%) | 55.36 | 87.50 | 69.09 | 100.00 | 85.71 | 100.00 | 76.92 | 44.44 | |
| 省内转移比例(%) | 17.86 | 0 | 7.27 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| 区域间转移比例(%) | 21.43 | 7.50 | 12.73 | 0 | 14.29 | 0 | 3.85 | 0 | |
| 2010 | 转移总数 | 188 | 144 | 393 | 14 | 63 | 86 | 187 | 211 |
| 城市内转移比例(%) | 51.34 | 73.61 | 56.49 | 50.00 | 53.97 | 68.60 | 69.52 | 72.04 | |
| 省内转移比例(%) | 10.16 | 3.47 | 10.94 | 7.14 | 26.98 | 0 | 1.07 | 4.27 | |
| 区域间转移比例(%) | 19.79 | 6.94 | 12.21 | 7.14 | 7.94 | 16.28 | 10.70 | 10.90 | |
| 2015 | 转移总数 | 494 | 487 | 859 | 42 | 310 | 252 | 501 | 584 |
| 城市内转移比例(%) | 51.01 | 60.08 | 54.55 | 54.76 | 84.52 | 54.37 | 42.51 | 56.16 | |
| 省内转移比例(%) | 21.46 | 15.23 | 14.69 | 21.43 | 3.87 | 6.35 | 17.96 | 4.79 | |
| 区域间转移比例(%) | 12.96 | 10.29 | 14.45 | 16.67 | 4.19 | 8.73 | 10.98 | 10.45 |
从专利转移数量上来看,各部类专利转移总量呈现逐年增长的趋势,尤其在近5年更是实现了飞速增长,同比增长率较大。其中A部和D部,即与第一产业和传统劳动密集型产业相关的专利转移数量所占比重逐年降低并分别稳定于10%和1%左右;而C部的石油、冶金等重化工产业的专利转移数量历年居于前列,所占比重稳定在20%左右;此外,虽然2000年前后G部和H部等与精密仪器制造和电子通信技术等高新技术产业有关的专利转移数量较少,但其增长幅度较大,其中H部类的专利转移数量于2010年实现了10.72%的增长率,为所有部类中最高。总体来说,中国产业发展中的第一产业比重下降,第二、第三产业比重上升,且中国的技术转移和知识流动以第二产业为主,但仍以第二产业中的传统制造业为主(C部类),高新技术产业中的知识流动仍有待加强(G、H部类),与世界发达国家相比仍有一定差距,因此更应加强知识转移的创新体系构建,鼓励企业加大研发投入与创新商业模式,扶持高新技术产业建设,促进中国产业的转型升级。
从专利转移的空间尺度来看(表2),虽然所有部类的专利转移均以城市内为主,但F类(以机械工程和发动机制造为主)、G部类和H部类等以高新技术为主的专利转移,其空间尺度主要集中于城市内,其中2010年F部类的专利转移无省内尺度,近70%为同城转移,G部类和H部类的省内转移也都低于5%,且2015年这3类专利的区域间转移均在10%以下。上述现象进一步佐证了Boschma(2005)的研究结果,即对创新能力要求较高的技术往往在相对较少的地方产生,且一旦产生,这种知识是不容易移动的(Maskell et al, 1999)。因此,进一步探究中国技术转移网络的空间结构及多维邻近性对其影响尤为重要。
将样本数据按所属城市进行归类,专利转移前后的高校或科研机构与企业均在同一个城市的,认定为城市内部转移;转移前后主体位于同省但不同城市的认定为省内转移;按传统的东、中、西区域划分方法,将转移前后主体位于同区域但不同省份的认定为区域内转移;其他则为区域间转移。另外,创新活动具有明显的空间维度性,不同空间尺度下创新网络也具有不同的属性特征,从多空间尺度下解构中国技术转移网络的特征十分必要。
利用Gephi软件对知识转移网络的特征进行测算(表3),发现4个时间点网络的平均加权度分别为2.783、4.667、9.177和16.362,说明随着时间推移,转入或转出的专利总量在不断攀升,技术转移和知识流动量加大。其次,就网络平均路径而言,4个时间点分别为2.080、2.355、3.479和3.256,虽2005—2010年间有微弱的升高趋势,但平均路径长度较小,且在2015年呈现回落并趋稳的态势,说明中国知识转移网络的整体集聚程度较高,因此利用ArcGIS软件对其空间结构作进一步分析。
表3 2000—2015年中国技术转移网络的基本特征
Tab.3 Characteristics of the technology transfer network in China, 2000-2015
| 指标 | 2000年 | 2005年 | 2010年 | 2015年 |
|---|---|---|---|---|
| 平均加权度 | 2.783 | 4.667 | 9.177 | 16.362 |
| 平均路径长度 | 2.080 | 2.355 | 3.479 | 3.256 |
Andersson等(2014)对中国科技创新空间特征的研究表明,强势政府对创新分布的影响较大,行政中心城市多为创新主体的所在地。从中国技术转移网络的空间布局图来看,虽然参与创新的节点城市增多且节点间的连接日渐密切,但多数连接仅为1~2次,网络强度较弱。因此,进一步利用核密度分析法对技术转移网络进行研究发现(图3),北京以及上海和深圳为代表的长三角与珠三角始终处于创新网络的重要节点位置,“创新三角”态势初现。成渝城市群虽然于2005年前后在知识转移网络中成为了重要节点,但事实上中国知识转移网络的东、中、西部差距仍十分明显,东部沿海城市仍居引领地位。从网络的连接强度来看,中国技术转移以等级扩散为主,即重要节点间的联系密切,空间分异特征明显。
图3 中国技术转移网络空间结构演化示意图
注：本图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)2885号的标准地图制作,底图无修改。下同。
Fig.3 Schematic diagram of spatial structure evolution of the technology transfer network in China
同时,中国技术转移网络的层级特征鲜明(图4)。2000—2015年期间,共有141个城市参与知识转移,数量上排名前30的城市主要位于中国东部地区,北京、上海和深圳居于绝对优势地位,也包括长三角与珠三角的重要节点城市(南京、南通、杭州、宁波、常州、广州等)和其他东部沿海省份的省会城市(沈阳、济南等),上述城市拥有的专利数量占总数的62.19%。从知识转移的空间载体结构来看,位居创新排名前30的城市偏向于同城和区域内2个空间尺度的转移。说明绝大多数城市在建立创新联系时更倾向与同一行政区内或地理、认知邻近的城市进行知识转移。因此,探究多维邻近性对知识转移网络的演化影响显得尤为重要。
由于因变量是计数变量且存在“过度分散”现象,本文采用负二项回归模型探究邻近性对技术转移网络的作用机理,以及3种邻近性的相互调节作用。同时,为确保估计结果的准确可信,采用层次回归分析方法。第一步,引入核心解释变量(模型1);第二步,加入控制变量(模型2);第三步,分别加入表示调节作用的交互项(模型3、模型4、模型5),所有回归模型均采用稳健标准误回归。回归结果如表4所示。
表4 多维邻近性的回归结果分析
Tab.4 Results of the regression of multi-proximities
| 变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | 模型5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Geoproximity | 1.259*** | 1.852*** | 2.169*** | 2.094*** | 1.849*** |
| (0.158) | (0.220) | (0.519) | (0.222) | (0.159) | |
| Socproximity | 6.263*** | 8.906*** | 8.869*** | 13.870*** | 6.035*** |
| (1.198) | (2.367) | (2.460) | (5.029) | (2.141) | |
| Tecproximity | 0.839*** | 0.571*** | 0.690*** | 0.581*** | 0.463*** |
| (0.0715) | (0.0688) | (0.175) | (0.0669) | (0.0812) | |
| Tecdifference | 0.244*** | 0.245*** | 0.255*** | 0.241*** | |
| (0.0185) | (0.0184) | (0.0198) | (0.0160) | ||
| Tecabsorb | 0.296*** | 0.291*** | 0.299*** | 0.305*** | |
| (0.0435) | (0.0436) | (0.0430) | (0.0435) | ||
| Administation | 0.0905*** | 0.0902*** | 0.0913*** | 0.0899*** | |
| (0.00994) | (0.00996) | (0.00991) | (0.00991) | ||
| Geoproximity×Tecproximity | -0.452 | ||||
| (0.544) | |||||
| Socproximity×Tecproximity | 0.690** | ||||
| (1.364) | |||||
| Geoproximity×Socproximity | 3.573 | ||||
| (2.384) | |||||
| 常数 | -0.953*** | -3.574*** | -3.662*** | -3.771*** | -3.455*** |
| (0.0615) | (0.184) | (0.191) | (0.254) | (0.172) | |
| 样本数 | 56340 | 56340 | 56340 | 56340 | 56340 |
模型1为3种邻近性的回归结果,模型2为包含控制变量的结果。由模型2可见,技术势差、区域吸收能力、城市行政等级等因素对城市间技术转移的影响显著为正,3种邻近性对技术转移同样存在正向影响。具体解释如下：
地理邻近性的回归系数为1.852,且通过1%的显著性水平检验,说明地理空间上的邻近性有利于技术转移。这与Maskell等(1999)认为空间距离是影响组织互动学习和知识溢出的基本要素观点相似。地理邻近性对技术转移作用机制上主要表现为降低交易成本和增强知识溢出。首先,作为一种市场交易,技术转移需要以线下洽谈、签订合约等方式保证其成功实现,而地理上的邻近能够降低技术供给与需求方在合约签订、执行等过程中的时空成本。其次,地理邻近能够促进供需双方的交流和隐性知识的传播与扩散。知识供给方和知识需求方频繁的交互利于技术需求方对新技术的学习和有效吸收。
社会邻近性的回归系数为8.906,且通过1%显著性水平检验。技术转移是一个知识供给与需求双向动态耦合的过程。在交易的前期双方之间存在信息搜索,基于社会关系提供的信息可以降低双方信息搜寻成本。同时,在良好社会关系基础上建立的相互信任可以降低知识交易过程中风险性和不确定性,增加知识供给方和需求方对知识转移实现的可预见性。此外,亲密的社会关系为知识溢出创造条件,增进主体间隐性知识转移与吸收,提高了嵌入外部知识的可能性。Ter Wal等(2009)认为社会邻近性是带动知识和技术跨区流动的关键因素。
技术邻近性对技术转移有显著为正的影响。这说明较高的技术邻近性有利于供需双方的技术交互。一方面,在技术的转移中需要技术接受者拥有“知道如何做(know how)”的能力,其表现为对新技术市场前景和应用价值的判断以及对技术整合转换的能力;另一方面,由于技术的生产依托于一定的产业发展,技术结构相似性可以折射出城市产业的相似性,Frenkend和Boschma等演化经济地理学者也指出,城市的技术和升级往往在相关性价高的产业中更易实现(Boschma, 2005; Frenken et al, 2007)。
交互项表示变量之间的调节效应。回归结果显示地理邻近性与技术邻近性的交互项不显著(Geoproximity×Tecproximity),说明地理邻近并没有调节技术邻近从而促进城市间的技术转移,地理距离上的邻近并不表示技术结构上的相似性。同时,技术结构的邻近对克服地理邻近上不足的作用也不显著,即地理邻近性是影响技术转移的充分条件,但不是必要条件。技术邻近性与社会邻近性的交互项系数为0.690(Socproximity×Tecproximity),且通过1%显著性水平的检验,说明技术邻近性可以有效调节社会邻近性,城市技术结构的相似性利于知识转移主体在知识上的沟通、交流、学习,长期的技术互动使得主体间形成特定的社会联系,而有效的技术互动学习也需要良好的社会关系。因此这种信任、稳定的社会关系又会促进主体间的技术转移。社会邻近性与地理邻近性的交互项不显著(Geoproximity×Socproximity),表明城市地理距离上的邻近并没有促进社会关系上的邻近。城市的行政边界一定程度上阻碍了知识转移,企业、高校、研究机构等主体嵌于城市中,邻近城市的社会邻近性效应的不明显,一定程度上说明中国城市间技术转移存在一定的地方阻隔和区域锁定。
技术转移是创新的重要组成部分,然而国内外已有的技术转移研究多基于企业层面,尚未充分发挥知识转移对城市创新的重要意义。因此,本文利用2000—2015年中国专利转移数据构建了中国知识转移网络的演化数据库,采用复杂网络和空间分析的方法对知识转移的网络属性和空间特征进行了分析,并利用负二次项回归方法分析了其影响因素。主要结论如下：
首先,从技术转移网络的主体来说,虽然民营企业和高校占比持续增加,且越来越多的创新主体参与其中,但网络的整体连通性较低,且多数与高校联系密切的企业多为改革开放以来从高校和国有研究所剥离而出的企业,说明当前中国技术转移网络的溢出效应微弱。第二,从分部类的专利转移数量来看,中国的技术转移和知识流动以第二产业为主,但仍以第二产业中的传统制造业为主,高新技术产业中的知识流动有待加强,与世界发达国家相比仍有一定差距,尚未占据世界产业技术制高点,自主创新能力仍待提高。从其空间尺度来看,G类和H部类等以高新技术为主的专利转移,其空间尺度主要集中于城市内。即佐证了对创新能力要求较高的知识往往在相对较少的地方产生,且一旦产生,这种知识是不容易转移的。第三,从技术转移网络的空间特征来看,中国各地级市间的知识转移以等级扩散为主,空间分异特征明显。“创新三角”的态势逐渐显现。最后,利用回归模型探讨多维邻近性的机理中发现,地理邻近性、技术邻近性、社会邻近性对知识转移具有正向的促进作用,有利于知识网络的构架。但通过技术邻近性与地理邻近性之间、社会邻近性与地理邻近性之间的调节效应不显著可发现,地理邻近性是影响知识转移的充分但非必要条件。
综上所述,本文以城市间的专利转移量作为数据基础进行研究,具有如下理论和现实意义：从理论层面来说,随着中国建立自主创新型国家战略的提出,创新已经成为城市发展的重要手段,城市尺度创新网络的研究成为国家创新网络之后的又一研究热点。加快创新技术转移,推动大众创新、万众创业被认为是推动新常态下中国经济结构调整、打造发展新引擎的必然选择。流空间也已成为了中国城市空间组织的主体形态和主要支撑理论。然而由于数据获取困难,对城市间信息和知识流的网络研究则较少涉及。因此,专利转移数据的应用丰富了当前创新空间研究的数据来源,拓宽了当前创新地理学的研究内容,为从技术转移视角建构城市创新网络提供了全新的研究视角。从现实层面来说,研究结论对区域创新政策制定和提高城市创新水平有一定指导意义：由本文的计量结果可知,中国城市间知识转移存在一定的地域阻隔,打破地域阻隔是推进知识成果转化的有效路径,应大力鼓励企业加大研发投入与创新商业模式,扶持高新技术产业建设,促进中国产业的转型升级,且绝大多数城市在建立创新联系时存在明显的空间选择倾向,即更倾向与同一行政区内或地理、知识规模邻近的城市进行转移。因此在中国“区域性技术转移服务平台”的建设中,除考虑地理邻近外,更需要考虑城市技术结构上的相似,以有效加强创新资源共享与优势互补。
本文选用专利转移数据作为指标,虽然能在一定程度上衡量中国知识转移网络的发展状况,但可能仅为创新成果的一个侧面,未来通过采取其他多种绩效指标有助于提升结论的实用性。另外,未来仍应致力于收集国际尺度的专利转移数据,为刻画中国知识转移网络与世界其他国家间的联系提供帮助。
The authors have declared that no competing interests exist.
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中国城市创新技术转移格局与影响因素 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201804011 URL [本文引用: 1] 摘要
以国家知识产权局专利检索及分析平台中历年专利转让记录为数据源，采用大数据挖掘技术、地理信息编码技术、空间自相关模型和多元线性回归模型，并从集聚和扩散两个方面构建城市创新技术转移能力评价指标体系及评估模型，对2001-2015年中国城市技术转移的时空格局、集聚模式及影响因素进行了研究。结果发现：① 2001-2015年，随着城市创新技术转移能力的不断上升，且在参与创新技术转移的城市数量不断增加情境下，中国城市创新技术转移能力的两极分化及强集聚特征持续发育;② 中国城市创新技术转移格局经历着空间不断极化的历程，由京津冀、长三角和珠三角主导的三极格局逐渐凸显;③ 中国城市创新技术集散体系不断完善，从全球至地方的中国创新技术集散体系已初步形成;④ 中国城市创新技术转移呈现出显著的空间关联与集聚效应，4种类型基本呈“抱团”分布，城市创新技术转移的地理邻近性显著;⑤ 多元线性回归模型发现，城市创新技术的需求能力和供给能力决定其转移能力，第三产业产值规模和专利申请量对城市创新技术转移能力影响较大。另外，研发人员数量也是影响城市技术转移能力的重要因素，但是相关性较低，而城市第一产值规模对城市创新技术转移能力具有显著的阻抗作用。（注：①考虑到专利技术从申请至授权以及转移的期限较长，因此本文城市吸收、转出的专利速度主要基于1年转移量、2年转移量和5年转移量来综合评定。）
Pattern and influencing factors of urban innovation technology transfer in China .https://doi.org/10.11821/dlxb201804011 URL [本文引用: 1] 摘要
以国家知识产权局专利检索及分析平台中历年专利转让记录为数据源，采用大数据挖掘技术、地理信息编码技术、空间自相关模型和多元线性回归模型，并从集聚和扩散两个方面构建城市创新技术转移能力评价指标体系及评估模型，对2001-2015年中国城市技术转移的时空格局、集聚模式及影响因素进行了研究。结果发现：① 2001-2015年，随着城市创新技术转移能力的不断上升，且在参与创新技术转移的城市数量不断增加情境下，中国城市创新技术转移能力的两极分化及强集聚特征持续发育;② 中国城市创新技术转移格局经历着空间不断极化的历程，由京津冀、长三角和珠三角主导的三极格局逐渐凸显;③ 中国城市创新技术集散体系不断完善，从全球至地方的中国创新技术集散体系已初步形成;④ 中国城市创新技术转移呈现出显著的空间关联与集聚效应，4种类型基本呈“抱团”分布，城市创新技术转移的地理邻近性显著;⑤ 多元线性回归模型发现，城市创新技术的需求能力和供给能力决定其转移能力，第三产业产值规模和专利申请量对城市创新技术转移能力影响较大。另外，研发人员数量也是影响城市技术转移能力的重要因素，但是相关性较低，而城市第一产值规模对城市创新技术转移能力具有显著的阻抗作用。（注：①考虑到专利技术从申请至授权以及转移的期限较长，因此本文城市吸收、转出的专利速度主要基于1年转移量、2年转移量和5年转移量来综合评定。）
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中国创新型城市建设的综合评估与空间格局分异 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201404003 URL [本文引用: 1] 摘要
Innovative cities are not only important basis for innovation activities, but also play a strategically critical role in constructing an innovative country. Meanwhile, the development of innovative cities can meet the urgent requirements of setting new forms of urban development and fostering the urban sustainable development. Currently, China is marching toward the goal of establishing an innovative country by 2020, but the start-up phase of innovative cities construction cannot realize the fundamental transition from factor driven development to innovation driven development, which means that there is a wide gap between China's innovative cities and the advanced innovative cites. Constructing innovative cities confronts with some bottlenecks like investments, income, techniques, contributions and talents. This article takes 287 prefecture-level cities as the object of comprehensive assessment. With the method of comprehensive assessment system of innovative cities and innovative monitoring system software, this article evaluates the current situation of innovative city construction from four aspects, namely independent innovation, industrial innovation, living environmental innovation and institutional innovation, and analyzed the characteristics of spatial heterogeneity of innovative cities construction. The results are as follows. The level of innovation of Chinese cities is low, and building an innovation-oriented country is difficult. Some 87.8% of cities are lower than the national average of comprehensive level of innovation. The level of city's comprehensive innovation has close and positive correlation with economic development. The level of the eastern region of China is significantly higher than that of the central and western regions. The levels of urban independent innovation, industrial innovation, habitat of environmental innovation and institutional mechanisms innovation show consistent spatial heterogeneity law with the city's comprehensive level of innovation. In the future, China should speed up the construction process in accordance with the basic principles of "independent innovation, breakthroughs in key areas, market-driver, regional linkage, personnel support". The purpose is to build Beijing, Shenzhen, Shanghai, Guangzhou into global innovation centers, to build Nanjing, Suzhou, Xiamen, Hangzhou, Wuxi, Xi'an, Wuhan, Shenyang, Dalian, Tianjin, Changsha, Qingdao, Chengdu, Changchun, Hefei, Chongqing into national innovation centers by 2020, through which China will finally build a national urban innovation network that includes 4 global innovative cities, 16 national innovative cities, 30 regional innovative cities, 55 local innovative cities, and 182 innovation-driven development cities and contributes to the establishment of an innovative country by 2020.
Comprehensive assessment and spatial heterogeneity of the construction of innovative cities in China .https://doi.org/10.11821/dlxb201404003 URL [本文引用: 1] 摘要
Innovative cities are not only important basis for innovation activities, but also play a strategically critical role in constructing an innovative country. Meanwhile, the development of innovative cities can meet the urgent requirements of setting new forms of urban development and fostering the urban sustainable development. Currently, China is marching toward the goal of establishing an innovative country by 2020, but the start-up phase of innovative cities construction cannot realize the fundamental transition from factor driven development to innovation driven development, which means that there is a wide gap between China's innovative cities and the advanced innovative cites. Constructing innovative cities confronts with some bottlenecks like investments, income, techniques, contributions and talents. This article takes 287 prefecture-level cities as the object of comprehensive assessment. With the method of comprehensive assessment system of innovative cities and innovative monitoring system software, this article evaluates the current situation of innovative city construction from four aspects, namely independent innovation, industrial innovation, living environmental innovation and institutional innovation, and analyzed the characteristics of spatial heterogeneity of innovative cities construction. The results are as follows. The level of innovation of Chinese cities is low, and building an innovation-oriented country is difficult. Some 87.8% of cities are lower than the national average of comprehensive level of innovation. The level of city's comprehensive innovation has close and positive correlation with economic development. The level of the eastern region of China is significantly higher than that of the central and western regions. The levels of urban independent innovation, industrial innovation, habitat of environmental innovation and institutional mechanisms innovation show consistent spatial heterogeneity law with the city's comprehensive level of innovation. In the future, China should speed up the construction process in accordance with the basic principles of "independent innovation, breakthroughs in key areas, market-driver, regional linkage, personnel support". The purpose is to build Beijing, Shenzhen, Shanghai, Guangzhou into global innovation centers, to build Nanjing, Suzhou, Xiamen, Hangzhou, Wuxi, Xi'an, Wuhan, Shenyang, Dalian, Tianjin, Changsha, Qingdao, Chengdu, Changchun, Hefei, Chongqing into national innovation centers by 2020, through which China will finally build a national urban innovation network that includes 4 global innovative cities, 16 national innovative cities, 30 regional innovative cities, 55 local innovative cities, and 182 innovation-driven development cities and contributes to the establishment of an innovative country by 2020.
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多维邻近性对产学研合作创新的影响: 广州市高新技术企业的案例分析 [J].The impact of multi-dimensional proximities on university industry cooperative innovation: Case studies of high-tech enterprises in Guangzhou . |
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全球科研论文合作网络的结构异质性及其邻近性机理 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201704014 URL [本文引用: 2] 摘要
以科研论文为媒介的知识合作网络已成为知识溢出的重要通道,但目前学术界对全球科研合作网络结构的复杂性涌现机制缺乏深入的探讨。基于2014年Web of Science核心合集所收录的科研论文合著数据,借助大数据挖掘技术、复杂网络、空间统计和重力模型分析,刻画了全球科研论文合作网络的拓扑结构、空间格局及其邻近性机理。结果发现：①拓扑结构上,形成了以美国为核心的层级网络,具有小世界性和等级层次性,发育出典型的等级＂核心—边缘＂结构。②空间格局上,以美国、西欧、中国和澳大利亚为顶点的＂四边形＂成为全球科研论文合作网络的骨架;三大中心性指标值的空间分异明显,强度中心性形成以美国为极核,加拿大、澳大利亚、中国及西欧诸国为次中心的＂一超多强＂格局,与之类似的介数中心性呈现北美、西欧和东亚＂三足鼎立＂的形态,度中心性分布则相对均匀,表现出＂大分散、小集中＂的＂多中心—边缘集散＂格局。③重力回归分析发现,地理距离抑制了国际科研论文合作,不过其影响力较弱;社会与经济邻近性对全球科研论文合作具有明显的促进作用,语言差异不是国际科研合作交流的障碍。
Structural heterogeneity and proximity mechanism of global scientific collaboration network based on co-authored papers .https://doi.org/10.11821/dlxb201704014 URL [本文引用: 2] 摘要
以科研论文为媒介的知识合作网络已成为知识溢出的重要通道,但目前学术界对全球科研合作网络结构的复杂性涌现机制缺乏深入的探讨。基于2014年Web of Science核心合集所收录的科研论文合著数据,借助大数据挖掘技术、复杂网络、空间统计和重力模型分析,刻画了全球科研论文合作网络的拓扑结构、空间格局及其邻近性机理。结果发现：①拓扑结构上,形成了以美国为核心的层级网络,具有小世界性和等级层次性,发育出典型的等级＂核心—边缘＂结构。②空间格局上,以美国、西欧、中国和澳大利亚为顶点的＂四边形＂成为全球科研论文合作网络的骨架;三大中心性指标值的空间分异明显,强度中心性形成以美国为极核,加拿大、澳大利亚、中国及西欧诸国为次中心的＂一超多强＂格局,与之类似的介数中心性呈现北美、西欧和东亚＂三足鼎立＂的形态,度中心性分布则相对均匀,表现出＂大分散、小集中＂的＂多中心—边缘集散＂格局。③重力回归分析发现,地理距离抑制了国际科研论文合作,不过其影响力较弱;社会与经济邻近性对全球科研论文合作具有明显的促进作用,语言差异不是国际科研合作交流的障碍。
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经济地理学视角下区域创新网络的研究综述 [J].
受1990年代末期"社会转向、文化转向、制度转向"思潮影响,近年来,有关区域创新网络的研究得到了进一步扩展和延伸。经济地理学视角下区域创新网络的研究,主要从知识、网络、学习、创新等4个方面展开,集中于网络特征、空间属性和动态演化等问题的探讨。通过对国内外经济地理学者文献的梳理,从创新网络的结构、邻近性、网络演化等3个方面对区域创新网络的研究进行了介绍。在此基础上简要评价并提出了未来深化研究的初步建议。
Literature review of regional innovation network: An economic geographical perspective .
受1990年代末期"社会转向、文化转向、制度转向"思潮影响,近年来,有关区域创新网络的研究得到了进一步扩展和延伸。经济地理学视角下区域创新网络的研究,主要从知识、网络、学习、创新等4个方面展开,集中于网络特征、空间属性和动态演化等问题的探讨。通过对国内外经济地理学者文献的梳理,从创新网络的结构、邻近性、网络演化等3个方面对区域创新网络的研究进行了介绍。在此基础上简要评价并提出了未来深化研究的初步建议。
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创新地理学研究的几个理论问题 [J].https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.05.002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>创新地理学是研究人类创新活动与地理环境关系的地域系统,是一门独立的人文地理分支学科,具有交叉学科的性质。其研究的“人类创新活动”是人类活动的最为重要的方面,对智慧的人地关系系统建设具有重要的意义。创新地理学与其他人文地理学的分支学科具有密切的联系,也与政治学、管理学、经济学、政策学、城市规划等学科有关,创新地理学面临的主要任务是：<i>① </i>创新地理学基本理论的研究;<i>② </i>创新要素（人才、资本、技术等）在空间的地域分布与组合规律的研究;<i>③ </i>创新环境、创新生态及评价研究;<i>④ </i>创新地理测度、创新空间格局与效应的研究;<i>⑤ </i>创新联系、创新网络及创新集群的研究;<i>⑥ </i>多尺度的创新体系的研究;<i>⑦ </i>创新、城市发展与规划的研究。</p>
Several theoretical issues on innovation geography .https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.05.002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>创新地理学是研究人类创新活动与地理环境关系的地域系统,是一门独立的人文地理分支学科,具有交叉学科的性质。其研究的“人类创新活动”是人类活动的最为重要的方面,对智慧的人地关系系统建设具有重要的意义。创新地理学与其他人文地理学的分支学科具有密切的联系,也与政治学、管理学、经济学、政策学、城市规划等学科有关,创新地理学面临的主要任务是：<i>① </i>创新地理学基本理论的研究;<i>② </i>创新要素（人才、资本、技术等）在空间的地域分布与组合规律的研究;<i>③ </i>创新环境、创新生态及评价研究;<i>④ </i>创新地理测度、创新空间格局与效应的研究;<i>⑤ </i>创新联系、创新网络及创新集群的研究;<i>⑥ </i>多尺度的创新体系的研究;<i>⑦ </i>创新、城市发展与规划的研究。</p>
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基于知识流动的中国城市网络研究进展与展望 [J].https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.11.028 URL [本文引用: 1] 摘要
知识经济时代城市地理学的发展需要充分解读知识流作用于城市问关系的内在逻辑和空间表现，梳理和思考城市间知识流动网络的研究脉络、研究基础、可能贡献、面对难题和应对措施显得十分必要。采用文献综述的方式，对相关研究进行了系统梳理，得到如下主要观点：①知识流已经成为影响城市间相互作用关系的新动力，在未来知识经济时代的作用力会更加突显；把握城市网络研究新方向需要关注知识流这一新内容。②城市间知识流动具有明显的“社会-空间”双重属性，区别于基于交通联系的城市间“硬网络”，属于“软网络”的一种；相关研究有助于激发对城市空间组织理论的再思考和再建构。③由于国界对知识流的限制与促进作用，城市间知识流动网络需要强调空间尺度与知识流动的关系，有必要开展中国国家体制和政策影响下的城市网络研究。④城市问知识流动网络研究有助于深入理解国家创新空间的形成，可以为国内城市协同创新发展提供新思路，服务于创新型国家建设实践。
Research progress and prospects of city networks based on knowledge flow in China .https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.11.028 URL [本文引用: 1] 摘要
知识经济时代城市地理学的发展需要充分解读知识流作用于城市问关系的内在逻辑和空间表现，梳理和思考城市间知识流动网络的研究脉络、研究基础、可能贡献、面对难题和应对措施显得十分必要。采用文献综述的方式，对相关研究进行了系统梳理，得到如下主要观点：①知识流已经成为影响城市间相互作用关系的新动力，在未来知识经济时代的作用力会更加突显；把握城市网络研究新方向需要关注知识流这一新内容。②城市间知识流动具有明显的“社会-空间”双重属性，区别于基于交通联系的城市间“硬网络”，属于“软网络”的一种；相关研究有助于激发对城市空间组织理论的再思考和再建构。③由于国界对知识流的限制与促进作用，城市间知识流动网络需要强调空间尺度与知识流动的关系，有必要开展中国国家体制和政策影响下的城市网络研究。④城市问知识流动网络研究有助于深入理解国家创新空间的形成，可以为国内城市协同创新发展提供新思路，服务于创新型国家建设实践。
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中国装备制造业产学研合作创新网络初探 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201602006 URL [本文引用: 1] 摘要
产学研合作是区域创新的主要途径和重要来源.以中国装备制造产业为例,基于中国知识产权局1985-2012年间的合作发明专利数据,借助SPSS、UCINET、ArcGIS等定量分析工具,对中国装备制造产业合作网络的创新主体结构、空间结构及其演变、创新合作的空间尺度的影响因素进行了分析.研究发现,民营企业、高校在中国装备制造产业创新网络中的地位不断上升、数量不断增加,且已经成为重要的创新源泉;市域空间合作成为发达地区城市产学研创新合作最重要的空间单元,国家空间是欠发达地区城市产学研创新合作的主要空间载体;理工科高校等科技资源的空间集聚态势是导致创新网络层级特征的主要因子,科技资源富集的行政中心如直辖市、省会城市等发达城市成为最重要的资源集聚地、创新源泉和创新合作对象.
Structural evolution of innovation networks of China's equipment manufacturing industry .https://doi.org/10.11821/dlxb201602006 URL [本文引用: 1] 摘要
产学研合作是区域创新的主要途径和重要来源.以中国装备制造产业为例,基于中国知识产权局1985-2012年间的合作发明专利数据,借助SPSS、UCINET、ArcGIS等定量分析工具,对中国装备制造产业合作网络的创新主体结构、空间结构及其演变、创新合作的空间尺度的影响因素进行了分析.研究发现,民营企业、高校在中国装备制造产业创新网络中的地位不断上升、数量不断增加,且已经成为重要的创新源泉;市域空间合作成为发达地区城市产学研创新合作最重要的空间单元,国家空间是欠发达地区城市产学研创新合作的主要空间载体;理工科高校等科技资源的空间集聚态势是导致创新网络层级特征的主要因子,科技资源富集的行政中心如直辖市、省会城市等发达城市成为最重要的资源集聚地、创新源泉和创新合作对象.
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中国入境游客多城市旅游空间网络结构 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2012.04.016 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
借鉴社会网络分析技术和方法,综合运用GIS 空间分析和数理统计等方法,分析了中国入境游客多城市旅游空间网络结构特征.结果显示：①入境游客多城市旅游空间网络共有46 个节点,节点分布呈现“东南密、西北疏”的空间格局;②旅游网络中每个城市节点平均与2.96 个节点具有旅游流联系,节点体系共分4 个等级,等级越高,节点数量越小,传统热点城市和区域中心城市在中心性和结构洞指标方面表现好,在旅游网络中占有重要地位;③整体旅游网络密度很低,网络功能发育不完善,且均在较大的不均衡性,网络核心节点对边缘节点的入境旅游辐射效应很弱;④旅游网络共存在9 个派系,区位交通、旅游资源、经济联系是派系形成的重要驱动力,城市空间距离对派系形成影响作用极小.基于旅游流联系的角度,构建以城市为节点的大尺度入境旅游空间网络结构并进行深入分析,具有理论意义和实践指导意义.
Network structure of multicity inbound tourists of China .https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2012.04.016 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
借鉴社会网络分析技术和方法,综合运用GIS 空间分析和数理统计等方法,分析了中国入境游客多城市旅游空间网络结构特征.结果显示：①入境游客多城市旅游空间网络共有46 个节点,节点分布呈现“东南密、西北疏”的空间格局;②旅游网络中每个城市节点平均与2.96 个节点具有旅游流联系,节点体系共分4 个等级,等级越高,节点数量越小,传统热点城市和区域中心城市在中心性和结构洞指标方面表现好,在旅游网络中占有重要地位;③整体旅游网络密度很低,网络功能发育不完善,且均在较大的不均衡性,网络核心节点对边缘节点的入境旅游辐射效应很弱;④旅游网络共存在9 个派系,区位交通、旅游资源、经济联系是派系形成的重要驱动力,城市空间距离对派系形成影响作用极小.基于旅游流联系的角度,构建以城市为节点的大尺度入境旅游空间网络结构并进行深入分析,具有理论意义和实践指导意义.
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中国城市空间网络分析: 基于电子信息企业生产网络视角 [J].https://doi.org/10.11821/yj2012020002 URL [本文引用: 1] 摘要
通过分析国内外城市网络研究的理论与方法,基于电子信息企业生产网络视角,对中国城市网络的空间特征进行了探索。研究发现：在中国制造业企业500强和世界500强中,电子信息企业总部集中于以北京、上海和深圳为核心的三大沿海都市圈,以及中西部地区的特大城市和省会城市,其研发机构与总部区位特征具有一定相似性,生产基地分布相对分散。由中国企业和跨国公司所主导的中国城市网络,可划分为地方化和全球化两种类型,均以东部及中西部特大城市为网络核心节点。地方化型城市网络的企业总部节点城市较为分散,网络密度和连接度较小;全球化型城市网络则以北京和上海为核心节点,对外联系程度相对较高。与传统城市等级体系相比,城市网络体系具有更强的包容性,从中可以发现崛起中的专业化城市。
China's urban network based on spatial organization of electronic information enterprises .https://doi.org/10.11821/yj2012020002 URL [本文引用: 1] 摘要
通过分析国内外城市网络研究的理论与方法,基于电子信息企业生产网络视角,对中国城市网络的空间特征进行了探索。研究发现：在中国制造业企业500强和世界500强中,电子信息企业总部集中于以北京、上海和深圳为核心的三大沿海都市圈,以及中西部地区的特大城市和省会城市,其研发机构与总部区位特征具有一定相似性,生产基地分布相对分散。由中国企业和跨国公司所主导的中国城市网络,可划分为地方化和全球化两种类型,均以东部及中西部特大城市为网络核心节点。地方化型城市网络的企业总部节点城市较为分散,网络密度和连接度较小;全球化型城市网络则以北京和上海为核心节点,对外联系程度相对较高。与传统城市等级体系相比,城市网络体系具有更强的包容性,从中可以发现崛起中的专业化城市。
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中国城市空间关联网络结构的时空演变 [J].https://doi.org/10.11821/xb201104001 URL [本文引用: 1] 摘要
使用复杂网络的分析方法,研究了1983-2006年中国城际航空网络的空间结构特征和格局变迁。主要结论有:①城际航空网络作为典型的小世界网络,网络的稠密化趋势显著;②"轴—辐"空间组织模式已成为我国城际航空网络发展的基本模式。已形成以北京、上海、广州和深圳为轴心,以其他城市与轴心的空间联系为"辐网"的多轴心网络。同时,以乌鲁木齐和昆明为单轴心的两个相对独立的局部"轴—辐"网络日益完善;③城际航空网络演进效果具有明显的区域差异性,呈现出"鞍型"模式。东部比中西部地区航空的网络结构更加完善;④城际航空网络城市之间的空间关联表现出社群结构特征。枢纽性城市、地域邻近的城市以及城市职能相近的城市之间具有相似的空间关联特征;⑤随着城际航空网络的演进,35个大中城市在网络中的枢纽性地位表现出差异化趋势。此外,黄山、丽江等旅游城市、大连、青岛等沿海城市以及拉萨等西部城市航空联系的空间指向性特征明显。
Spatio- temporal evolution of the China's inter- urban organization network structure .https://doi.org/10.11821/xb201104001 URL [本文引用: 1] 摘要
使用复杂网络的分析方法,研究了1983-2006年中国城际航空网络的空间结构特征和格局变迁。主要结论有:①城际航空网络作为典型的小世界网络,网络的稠密化趋势显著;②"轴—辐"空间组织模式已成为我国城际航空网络发展的基本模式。已形成以北京、上海、广州和深圳为轴心,以其他城市与轴心的空间联系为"辐网"的多轴心网络。同时,以乌鲁木齐和昆明为单轴心的两个相对独立的局部"轴—辐"网络日益完善;③城际航空网络演进效果具有明显的区域差异性,呈现出"鞍型"模式。东部比中西部地区航空的网络结构更加完善;④城际航空网络城市之间的空间关联表现出社群结构特征。枢纽性城市、地域邻近的城市以及城市职能相近的城市之间具有相似的空间关联特征;⑤随着城际航空网络的演进,35个大中城市在网络中的枢纽性地位表现出差异化趋势。此外,黄山、丽江等旅游城市、大连、青岛等沿海城市以及拉萨等西部城市航空联系的空间指向性特征明显。
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基于网络社会空间的中国城市网络特征: 以新浪微博为例 [J].https://doi.org/10.1007/s11783-011-0280-z URL [本文引用: 1] 摘要
信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度,东部、中部、西部3大区域板块的网络联系差异明显,东部地区内部的联系,以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象,具体表现为"三大四小"发展格局,即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位,北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心,而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。
China's city network characteristics based on social network space: An empirical analysis of Sina micro-blog .https://doi.org/10.1007/s11783-011-0280-z URL [本文引用: 1] 摘要
信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度,东部、中部、西部3大区域板块的网络联系差异明显,东部地区内部的联系,以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象,具体表现为"三大四小"发展格局,即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位,北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心,而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。
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The geography of Chinese science [J].https://doi.org/10.1068/a130283p URL [本文引用: 2] |
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Toward a relational economic geography [J].https://doi.org/10.1093/jeg/3.2.117 URL 摘要
In this paper, we argue that a paradigmatic shift is occurring in economic geography toward a relational economic geography. This rests on three propositions. First, from a structural perspective economic actors are situated in contexts of social and institutional relations. Second, in dynamic perspective economic processes are path-dependent, constrained by history. Third, economic processes are contingent in that the agents' strategies and actions are open-ended. Drawing on Storper's holy trinity, we define four ions as the basis for analysis in economic geography: organization, evolution, innovation, and interaction. Therein, we employ a particular spatial perspective of economic processes using a geographical lens. Copyright 2003, Oxford University Press.
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Clusters and knowledge: Local buzz, global pipelines and the process of knowledge creation [J].https://doi.org/10.1191/0309132504ph469oa URL [本文引用: 1] |
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Proximity and innovation: A critical assessment [J].https://doi.org/10.1080/0034340052000320887 URL [本文引用: 5] 摘要
A key issue in economic geography is to determine the impact of geographical proximity on interactive learning and innovation. We argue that the importance of geographical proximity cannot be assessed in isolation, but should always be examined in relation to other dimensions of proximity that may provide alternative solutions to the problem of coordination. We claim that geographical proximity per se is neither a necessary nor a sufficient condition for learning to take place. Nevertheless, it facilitates interactive learning, most likely by strengthening the other dimensions of proximity. However, proximity may also have negative impacts on innovation due to the problem of lock-in. Accordingly, not only too little, but also too much proximity may be detrimental to interactive learning and innovation. This may be the case for all five dimensions of proximity discussed in the paper, i.e. cognitive, organizational, social, institutional and geographical proximity. Finally, the paper presents a number of mechanisms that offer, by their own, or in combination, solutions to the problems of coordination and lock-in. That is, they enhance effective coordination and control (solving the problem of too little proximity), while they prevent actors to become locked-in through ensuring openness and flexibility (solving the problem of too much proximity).
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Proximity dynamics, social networks and innovation [J].https://doi.org/10.1080/00343404.2015.1028222 URL [本文引用: 1] |
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Mobility of skilled workers and co-invention networks: An anatomy of localized knowledge flows [J].
This article illustrates the contribution of mobile inventors and networks of inventors to the diffusion of knowledge across firms and within cities or states. It is based upon an original data set on US inventors' patent applications at the European Patent Office, in the fields of drugs, biotechnology and organic chemistry. The study combines the methodology originally proposed by Jaffe et al. (1993, Quarterly Journal of Economics, 108: 577-598) with tools from social network analysis, in order to evaluate extent of the localization of knowledge flows, as measured by patent citations. After controlling for inventors' mobility and for the resulting co-invention network, the residual effect of spatial proximity on knowledge diffusion is found to be greatly reduced. We argue that the most fundamental reason why geography matters in constraining the diffusion of knowledge is that mobile researchers are not likely to relocate in space, so that their co-invention network is also localized. In the light of these results, we revisit common interpretations of localized knowledge flows as externalities.
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Not invented here: Technology licensing, knowledge transfer and innovation based on public research [M]// Buenstorf B, Cantner U, Hanusch H et al. |
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Do inventors talk to strangers? On proximity and collaborative knowledge creation [J].https://doi.org/10.1016/j.respol.2015.07.003 URL [本文引用: 1] 摘要
This paper examines the characteristics of the collaborations between inventors in the United Kingdom (UK) by looking at what types of proximities – geographic, organisational, cognitive, social, and cultural–ethnic – between inventors are prevalent in partnerships that ultimately lead to technological progress. Using a new panel of UK inventors this paper provides an analysis of associations between these ‘proximities’ and co-patenting. The results show that while collaboration within firms, research centres and universities remains crucial, external networks of inventors are key feature of innovation teams. The analysis shows that external networks are highly dependent on previous social connections, but are generally unconstrained by cultural or cognitive factors. Geographical proximity is also weakly linked with external networks. Our results suggest that innovation policies should, rather than focus on spatial clustering, facilitate the formation of open and diverse networks of inventors.
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"Geographers and 'globalization': (yet) Another missed boat?" [J].https://doi.org/10.1111/j.0020-2754.2004.00111.x URL [本文引用: 1] 摘要
Over the years, geographers have developed a disturbing - even dysfunctional - habit of missing out on important intellectual and politically significant debates, even those in which geographers would seem to have a major role to play. The syndrome of processes currently bundled together within the term 'globalization' is intrinsically geographical, as are the outcomes of such processes. Yet, once again, it seems, we are not, as a discipline, centrally involved in what are clearly very 'big issues' indeed. The purpose of this paper is to explore, in the context of ongoing globalization debates, the bases of this undesirable situation and to consider what might be done to redress it in ways that could both enhance intra- and interdisciplinarity and also make a contribution towards building a better world.
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Related variety, unrelated variety and regional economic growth [J].https://doi.org/10.1080/00343400601120296 URL [本文引用: 1] |
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Measuring innovative performance: Is there an advantage in using multiple indicators? [J].https://doi.org/10.1016/S0048-7333(02)00137-3 URL [本文引用: 1] 摘要
The innovative performance of companies has been studied quite extensively and for a long period of time. However, the results of many studies have not yet led to a generally accepted indicator of innovative performance or a common set of indicators. So far the variety in terms of constructs, measurements, samples, industries and countries has been substantial. This paper studies the innovative performance of a large international sample of nearly 1200 companies in four high-tech industries, using a variety of indicators. These indicators range from R&D inputs, patent counts and patent citations to new product announcements. The study establishes that a composite construct based on these four indicators clearly catches a latent variable ‘innovative performance’. However, our findings also suggest that the statistical overlap between these indicators is that strong that future research might also consider using any of these indicators to measure the innovative performance of companies in high-tech industries.
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From cluster to process: New economic geographic perspectives on practices of knowledge creation [J].https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2015.06.023 URL [本文引用: 1] 摘要
react-text: 528 After eight years of existence, Porto Digital has consolidated as a successful economic development policy in Brazil. Studies have showed that general technology-led development policies are not suitable for every country or region. Therefore, locations must create specific policies, aligned to specific local needs. The strategies must be adequate to current market and society needs, at the... /react-text react-text: 529 /react-text [Show full abstract]
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Geographic localization of knowledge spillovers as evidenced by patent citations [J].https://doi.org/10.2307/2118401 URL [本文引用: 2] |
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Collective learning, tacit knowledge and regional innovative capacity [J].https://doi.org/10.1080/713693555 URL [本文引用: 2] |
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The competitiveness of firms and regions: 'Ubiquitification' and the importance of localized learning [J].https://doi.org/10.1177/096977649900600102 URL [本文引用: 2] |
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Network structure and knowledge transfer: The effects of cohesion and range [J].https://doi.org/10.2307/3556658 URL [本文引用: 1] |
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Facilitators of knowledge transfer in university-industry collaborations: A knowledge-based perspective [J].https://doi.org/10.1109/TEM.2006.883707 URL [本文引用: 1] 摘要
Using the knowledge-based view of the firm as our theoretical underpinning, we study partnerships between industrial firms and university research centers (URCs) in order to identify facilitators of knowledge transfer, particularly focusing on how firms learn from URCs. Data for this study were obtained from senior-level executives from a random sample of one hundred and seventy-three firms located in the northeastern US. Results indicate that social connectedness, trust, URC technology transfer-intellectual property policies, technological relatedness and technological capability are significant facilitators of knowledge transfer. We also found that the type of knowledge transferred, i.e., explicit versus tacit, moderated these relationships. We conclude with implications for future research and R&D policy
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Spatial interaction modelling of cross-region R&D collaborations: Empirical evidence from the 5th EU framework programme [J].https://doi.org/10.1111/pirs.2009.88.issue-3 URL [本文引用: 1] |
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On the analytical dimension of proximity dynamics [J].https://doi.org/10.1080/00343400050006087 URL [本文引用: 1] 摘要
http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00343400050006087
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Commercial knowledge transfers from universities to firms: Improving the effectiveness of university-industry collaboration [J].https://doi.org/10.1016/S1047-8310(03)00007-5 URL [本文引用: 2] 摘要
There has been a rapid rise in commercial knowledge transfers from universities to practitioners or university ndustry technology transfer (UITT), through licensing agreements, research joint ventures, and start-ups. The purpose of this study was to analyze the UITT process and its outcomes. Based on 98 structured interviews of key UITT stakeholders (i.e., university administrators, academic and industry scientists, business managers, and entrepreneurs) at five research universities in two regions of the US, we conclude that these stakeholders have different perspectives on the desired outputs of UITT. More importantly, numerous barriers to effective UITT were identified, including culture clashes, bureaucratic inflexibility, poorly designed reward systems, and ineffective management of university technology transfer offices (TTOs). Based on this qualitative evidence, we provide numerous recommendations for improving the UITT process.
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Technology transfer by multinational firms: The resource cost of international technology transfer [J].https://doi.org/10.1142/9789812796929_0010 URL [本文引用: 1] 摘要
The following sections are included:IntroductionTechnology Transfer and the Production of KnowledgeThe SampleDefinition of Technology Transfer CostsTransfer Costs: Data and HypothesesThe Level of Transfer CostsTechnology/Transferor CharacteristicsTransferee and Host Country CharacteristicsDeterminants of the Cost of International Technology Transfer: Tests and ResultsThe ModelStatistical Tests: Phase IStatistical Tests: Phase IIDefferences between International and Domestic Technology TransferConclusionReferences Introduction Technology Transfer and the Production of Knowledge The Sample Definition of Technology Transfer Costs Transfer Costs: Data and HypothesesThe Level of Transfer CostsTechnology/Transferor CharacteristicsTransferee and Host Country Characteristics The Level of Transfer Costs Technology/Transferor Characteristics Transferee and Host Country Characteristics Determinants of the Cost of International Technology Transfer: Tests and ResultsThe ModelStatistical Tests: Phase IStatistical Tests: Phase II The Model Statistical Tests: Phase I Statistical Tests: Phase II Defferences between International and Domestic Technology Transfer Conclusion References
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Applying social network analysis in economic geography: Framing some key analytic issues [J].https://doi.org/10.1007/s00168-008-0258-3 URL [本文引用: 1] 摘要
Social network analysis attracts increasing attention in economic geography. We claim social network analysis is a promising tool for empirically investigating the structure and evolution of inter-organizational interaction and knowledge flows within and across regions. However, the potential of the application of network methodology to regional issues is far from exhausted. The aim of our paper is twofold. The first objective is to shed light on the untapped potential of social network analysis techniques in economic geography: we set out some theoretical challenges concerning the static and dynamic analysis of networks in geography. Basically, we claim that network analysis has a huge potential to enrich the literature on clusters, regional innovation systems and knowledge spillovers. The second objective is to describe how these challenges can be met through the application of network analysis techniques, using primary (survey) and secondary (patent) data. We argue that the choice between these two types of data has strong implications for the type of research questions that can be dealt with in economic geography, such as the feasibility of dynamic network analysis.
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Social capital and value creation: The role of intrafirm networks [J].https://doi.org/10.2307/257085 URL [本文引用: 1] 摘要
Using data collected from multiple respondents in all the business units of a large multinational electronics company, we examined the relationships both among the structural, relational, and cognitive dimensions of social capital and between those dimensions and the patterns of resource exchange and product innovation within the company. Social interaction, a manifestation of the structural dimension of social capital, and trust, a manifestation of its relational dimension, were significantly related to the extent of interunit resource exchange, which in turn had a significant effect on product innovation.
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Catching up and slowing down: Learning and growth patterns in an open economy [J].https://doi.org/10.1016/S0022-1996(96)01433-X URL [本文引用: 1] 摘要
This paper develops a model of an open economy in which the stock of human capital may be augmented by either imitation or innovation. Productivity in imitation depends on the difference between the body of world knowledge and an individual's stock of human capital (the knowledge gap), while productivity in innovation depends on past behavior through learning-by-doing. The model predicts convergence of growth rates, but not (necessarily) of per capita income levels, in the steady state. An improvement in either investment technology in either country raises growth and income levels in both countries. A technological improvement that raises productivity in imitation (innovation) in one country benefits it relatively more (less) than the rest of the world. The dynamic path followed by a small country that moves from autarky to integration with the rest of the world is characterized by an initial period of rapid imitation -- for which there exists a large catch-up opportunity -- followed by a shift towards innovation as the knowledge gap is reduced and the economy's technical maturity rises. In a growing world economy, late developers experience higher growth rates than earlier developers upon opening up.
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