邻近性与创新

一、 起源

随着创新成本的急剧增加和市场要求响应时间的缩短, 外部资源的获取和利用就成为组织创新关注的焦点。从最初简单合作到建立合作联盟, 再形成体系庞大的创新网络, 组织利用不同形式的合作, 增强自身创新能力与市场竞争力。组织通过创新网络弱联系或强联系的建立、结构洞的搭桥功能以及创新氛围的创造, 能够极大地增强组织间知识创造与扩散的进程, 进而弥补单个组织创新能力的缺失和资源不足。创新网络下组织创新边界不断弱化, 组织资源不断共享, 组织唯有嵌入到网络中才能获取影响创新的信息和资源[1]。组织创新必然会受到其所在网络中与其他组织间关系、网络知识构成和网络间知识流动的影响 (Nooteboom, 1992[2];Hagedoorn, 1993[3];Powell et al., 1996[4];Rowley et al., 2000[5];Ahuja, 2000[6];Owen-Smith and Powell, 2004[7]) 。公司需要具备的竞争力不仅仅是一个独立的供应商,而是能够接触到专业供应商和服务提供商(更不用说工人)的网络——实际上真正重要的是整个本土供应商和创新生态系统。供应链的联系和服务获取对开发区有重要的空间影响。制造业供应链的溢出往往集中在两种类型的联系——首先是关键产品供应中强大的产业内在联系;其次是战略服务的联系。在大多数行业中,产业内在联系通常表现在空间的高度聚集方面。日益重要的支持型服务业放大了城市的重要性,因此通常这些行业还是集中在城市地区。对几乎所有国家来说,高价值的服务部门都集中在城市里,而且通常都在最大的都市圈里(托马斯·法罗尔; 许俊萍,2018)。产学研合作对企业创新绩效的显著正向作用(Robin和Schubert(2013))。影响合作创新绩效的因素归纳为合作主体特征、合作过程、合作的技术特征及外部环境等(韦文雯(2015))。

Ref: 荆 青 ， 崔林林,2014

国内外学者主要从产业集聚效应和创新环境2方面研究创新绩效。产业集聚分为专业性集聚和多样性集聚(Marshall,1920;Feldman and Audretsch,1999;陈劲等,2013)。这类研究往往默认产业集群内产业间存在特定的内在联系。创业环境包括经济、社会和生态等维度，其中金融环境是近年经济维度相关研究的热点，社会维度则由传统的政府政策拓展到社会网络(于永达,闫盛楓,2016)，生态维度中环境规制一直是关注焦点(李宇、张福珍等,2015)。近来一些文献综合产业和城市环境2方面，从产城融合的角度研究高新区的创新绩效(张建清白洁王磊(2017))。职住平衡是产城融合的主要内容，职住平衡除免去人才长时间通勤和精力损耗外，更重要的是有助于行业信息等知识的溢出。知识，尤其是隐性知识的溢出，往往发生在邻近的相似或相关行业人员的日常接触、交谈和模仿中。此外，职住平衡通过建立相近的生活圈和频繁互动的社交环境，增强了人们的合作意识和信任基础，进而形成良好的创新氛围。

产学研合作与创新绩效显著正相关(Petruzzelli(2011);黄菁菁等(2018)。当前多主体交互的网络式合作创新趋于普遍化,已成为现代新兴产业获取竞争优势的重要组织形式。

世界一流科学园的实践表明, 强大的科研基础、良好的创业文化和人才吸引能力、资金的可得性、支持性的公共政策、强有力的知识产权保护和监管等, 是科学园成功发展的关键因素,科学园的演变大致经历了3 个阶段: 科技推动阶段、市场驱动阶段和融合发展阶段。当前处在的第3阶段即在园区内部城市功能完善的基础上［8 － 10］, 强调与当地社区、城市的地域融合［2，11 － 14］, 突出网络创新的第3 代科学园发展模式(林利剑滕堂伟,2013)。

王霞 王岩红 苏林 郭兵 王少伟等(2014)指出高新区内创新网络是其特有的产业形式，由创新源、孵化系统、产业系统、中介服务和管理系统等组成，高新区通过创新网络进行知识和技术的创新，促进知识流动和创新互动。这一过程需要完整的创新生态链的配合，包括科研、教学、人才培养、科技产业发展以及金融业和服务业的综合功能。

二、 概念

基于Marshall外部经济理论、Allen规模报酬理论、Krugman规模收益理论和Poter竞争优势理论，Amin(1999)明确提出了邻近性概念，指主体间距离接近程度。Boschma(2005)认为邻近性包含地理、组织、制度、认知、技术、关系和社会邻近性。其中组织邻近性更多是指组织上有共同隶属或利益形成的关系相近，包括横向(集团、联盟、协会与联合会)和纵向(供应链)组织邻近。制度邻近性指区域主体在共同认可的行为、支撑和操作规范上的相似性，由于制度的制定受到组织本身特征和文化环境的影响，组织、认知和制度邻近存在较多重合。认知与技术邻近性存在一定的混用，总体看，认知邻近性侧重个体间有效交流所需知识基础的差异程度(Torre, Rallet,2005)，技术邻近性则侧重于产业层次，指主体双方所处环境的产业技术环境相似性，广义认知邻近性包括技术邻近性(Boschma,2005)。关系邻近性指主体间由于人员社会属性关系或历史往来而形成的有利于互信互利行为发生的联系程度。社会邻近性在微观上容易与关系邻近性中的个人关系重合，在宏观上易与组织邻近性中隶属、联盟和协会等关系重合，鉴于此，有学者将社会邻近性界定为由行政隶属关系和松散社区关系所形成的主体间接近性，这两者都具有弱联系特征(张冬丽,2016)。需指出的是，区域和产业等宏观层次的邻近性含义重在相似性，而企业和个人等微观层次的邻近性强调以相似为基础的关系接近程度，因此制度和技术邻近性(可统称为环境邻近性)偏向宏观，社会、组织、关系和认知等邻近性(可统称为主体邻近性)偏向微观。毛崇峰等 (2016) 将合作组织间的认知邻近性划分为目标认知、竞合关系认知和投资认知三个维度, 运用结构方程实证表明目标认知邻近和竞合关系认知邻近对合作组织创新绩效显著正向影响[39]。

Jerker and Ola (2007) 基于组织间知识合作的视角将邻近性分为功能邻近性和相关邻近性两个维度, 功能邻近性是指受可移动性所影响的实际距离。相关邻近性是指基于合作者主体彼此相互亲密关系和相似性的抽象维度。相关邻近性有时会受到功能邻近性的影响, 但很难找到一个直接的、可测度的指标来测量(如时间、成本和距离)(3)。这个概念包括了Boschma (2005) 所提到的4个抽象维度, 即:认知邻近性、组织邻近性、社会邻近性和制度邻近性 (4) , Knoben and Oerlemans (2006) 提出的地理邻近, 组织邻近和技术邻近 (5) 。党兴华、刘凤朝等学者对多维邻近性在创新中的作用均进行了实证探讨[15][16](李琳龚晨,2017)。

李琳、韩宝龙 (2009) [8]在《组织合作中的多维邻近性:西方文献评述与思考》一文中依据不同维度邻近概念之间的可分性和可测度性原则, 从组织合作视角对多维邻近性进行重新划分和界定, 将多维邻近性划分为地理邻近、组织邻近和认知邻近。其中关于地理邻近、组织邻近的概念界定如下:①地理邻近, 反映主体间空间距离的远近性, 这种距离不单纯从空间距离衡量, 还需要考虑运输或传播时间与成本的因素;②组织邻近, 反映主体间组织特性的相似性, 包括组织结构、组织文化、组织所受的制度约束, 组织所处的社会关系与地位等特征上的相似性。对组织邻近，Peter Franz (2009) [10]在对组织邻近性的解释中提出横向 (水平) 组织邻近性和纵向 (垂直) 组织邻近性这两个维度来解释组织邻近性，李琳杨田(2011)进一步明确:同一企业不同部门之间为了更好地管理、交流和控制, 会形成纵向组织邻近性, 或同一企业集团总部与分公司之间有着相同的管理控制制度或相同的企业文化, 也具有纵向组织邻近关系, 具体体现在企业内部的逐级管理与交流, 或产业价值链中企业总部与各个子公司之间的关系;同类或互补性企业之间会构成竞争关系, 形成横向的组织邻近性, 如同产业不同企业集团下的子公司之间, 或同一产业集群中生产相同或相似产品的企业之间会存在合作竞争关系, 为了加深相互之间的沟通和理解, 也要求组织邻近性的存在, 同时促进他们在认知上达成共识, 形成横向组织邻近性。组织邻近促使合作双方的认知结构和环境相似, 从而促进了认知邻近的产生和发展[14]。单独的地理邻近不能产生创新, 只可能形成复制, 它既不是组织合作创新的必要条件也不是充分条件, 它通过强化组织及认知邻近效应来影响组织合作创新;单独的组织邻近往往只局限于管理、组织等方面的创新, 而不适用于产品创新, 但这两个维度邻近性的适度结合既能促进产品创新又在组织、管理创新方面产生正的影响效应。

社会邻近 (social　proximity) 的概念根源于社会嵌入性文献, 是指组织之间已经存在涉及信任的社会关系, 如朋友、亲属关系或者以前有过接触经验。社会邻近的研究可分为3方面：一是结合社会网络。Saxenian (1994) 认为, 对交互式学习重要的不是地理上共处一地, 而是企业主动通过与其他主体建立伙伴关系而嵌入到地区网络之中。Agrawal等 (2006) 认为企业之间产生接触和联系很多时候是因为他们的员工过去曾经有在同一家单位供职的经历。Maggioni等 (2007) 的研究值得特别关注, 他们通过研究共同申请专利和共同参加欧洲创新网络这些合作创新形式发现, 一个地区的知识创造活动不仅被地理上邻近地区的知识创造活动所影响, 还被关系邻近的地区所影响。二是用以往的合作经历测量社会邻近, 隐含的假设是社会邻近随着合作经历的增加会相应增加 (合作经历会通过互相的沟通调整而增进组织之间的信任) 。以往的合作经历会显著增加将来合作的可能性, 这一观点已经被一些学者所证实 (Gulati, 1995;Bruneel等, 2010;Bercovitz和Feldman, 2011) 。但也有一些研究并不支持合作经历对后来的研究合作的正向影响Schwartz (2012)。Hoang认为, 原因可能是与同一个合作伙伴合作虽然提高了效率但是创新性却降低了。

于永达闫盛枫(2017)对知识邻近性作如下二分:知识积累邻近衡量两组织在特定领域纵向创新的深度是否邻近, 而知识结构邻近衡量两组织在不同领域掌握的知识点是否邻近, 对应横向创新。对制度邻近作如下二分:创新环境邻近指的是两组织面临的外部环境是否邻近, 而制度约束邻近指的是两组织性质是否邻近。

通常认知邻近被定义为主体感知、说明、理解和评估世界的方式的相似性 (Wuyts等, 2005) 。技术邻近 (technological　proximity) 则是基于共同的技术经验和知识基础。技术邻近与吸收能力的概念是联系在一起的, 吸收能力是企业识别、消化和利用新的外部知识的能力。认知邻近是指主体之间可以有效沟通程度的一个宽泛概念, 而技术邻近更侧重于主体之间可以相互学习到什么。认知邻近关注主体“怎样”交互的问题, 而技术邻近更关注他们交互“什么”和交互的潜在价值 (Knoben, 2006) 。在很多认知邻近的实证研究中, 实际上都是用技术邻近作为认知邻近的替代, 没有全面地去考虑认知邻近的测量。如Nooteboom等 (2007) 计算专利数据中技术分类的相关性以此表征技术邻近。

虽然技术邻近和认知邻近很容易被混淆使用[18],但是技术邻近更侧重反映创新主体之间学习和交流的内容以及潜在价值[12],在一定程度上技术邻近是认知邻近的基础,对合作创新具有更直接的影响(杨博旭¹王玉荣¹李兴光,2019)。

网 络邻近 性主要指在创新网 络 中不同 企业节点 之间 的 网 络距离 ， 在高新技 术开发 区 创新 网 络 中 ， 企业在 创 新 网 络 中 占据 的 位置决定 了其 在 网络 中 获取知 识和 产权资源 的能力 ， 两个主 体之间 的 邻近性反 映了 双方 进 行知 识 共享和转移 以 及建立 合作 和 信 任关 系 的 难易 程度。网 络邻近 实质上指 的 是企业节点在创新 网 络 中 最优 的 平均 路径长 度 ， 代 表 了 企业 间 从 网 络 中 搜 索 知 识和 获 取 资源 的 能力 (付莉陈东锋丁秋楷,2020)。企业网络是企业获取外部信息和资源的重要渠道。关于企业网络与企业创新关系的研究已验证了诸如战略联盟、风险投资集团、技术合作网络对企业创新的影响[15][16]。随着社交网络理论的深入应用,除企业外部正式合作网络外,企业之间的非正式社交网络对创新的重要作用也愈加突出。其中,董事兼任行为形成的连锁董事网络是企业社交网络中的一种重要表现形式,其作为社会资本、信息载体和非正式制度安排的多重性质越来越受到学界关注。

Ref: 于永达闫盛枫,2017

邻近性研究起源于西方经济地理学界,构建的多维邻近性框架一般包括地理维度(以创新网络成员间物理距离的不同为特征)、认知维度(以知识相似性程度为特征)、组织维度(共同所有权程度,社会联系强度,共享标准、习惯、条例、法律的程度)等三个维度,且被广泛应用于区域协同发展、创新网络等相关研究之中, 探讨不同邻近性的最佳邻近程度、哪个维度邻近对创新网络更加重要以及不同维度邻近性之间的关联等问题成为经济地理学者最为关注但尚未解决的热点问题(曹贤忠曾刚司月芳张海娜,2019)。

三、 直接影响

知识外溢地理局限性的早期实证研究主要有运用知识生产函数和专利引用间联系两种。无论是使用生产函数的方法还是专利引用的方法, 都揭示了知识外溢确实是有地理局限性的, 间接表明了地理邻近在创新活动中的重要性。但是这些研究虽然在一定程度上成功地揭示了邻近产生影响这样一个表象, 却不能直接地解释地理邻近对知识溢出产生影响的实现机制。地理邻近与创新之间关系的研究基本可以分为两类, 一类是前文所述的关于知识外溢地理局限性的研究, 这里的知识外溢渠道所指比较宽泛;另一类是地理邻近与正式的合作创新。这两类研究的主要差异在于对创新和邻近之间关系解释的理论机制不同。知识溢出的观点认为, 创新是累积性的活动, 如果某个区域内的企业有很高的创新水平, 拥有了一定的知识基础, 那么由于知识的非排他性和知识转移随距离衰减的特性, 可以认为知识存在非自愿的外溢, 尤其是外溢到区域内的企业;而地理邻近与合作创新的观点强调经济主体之间主动的合作。后者认为将知识分为显性知识和隐性知识两种, 创新过程中的隐性知识强度越大, 就越需要面对面的沟通和接触, 而面对面交流则被认为是地理邻近最基本的方面, 因此地理邻近就越重要。还有一种观点认为, 合作主体在合作过程中不需要长期地理邻近, 临时地理邻近, 如会议、短暂访问等就可以满足合作交流的需要, 短暂的邻近面对面交流和远距离合作相互交替是很多合作创新的常态 (Torre和Rallet, 2005) 。地理邻近与合作创新关系研究结论的不一致, 极有可能是因为具体研究情境的差异所致。考虑到合作创新的复杂性, 一些学者对于可能调节地理邻近与合作创新关系的情境因素进行了探索。这些调节变量包括行业、大学质量、合作形式(是否签订合同)和合作内容(专注于学习还是短期效应)。

以Allen、Deeds等为代表的学者认为, 企业和大学之间的地理邻近有利于形成正式和非正式的网络, 促进创新主体的互动和学习, 分享知识[5-6]。Fritsch和Schwirten、Sternberg等学者通过对德国及欧洲其他地区实地调查得出结论:地理上的邻近性对于建立或者维系各种合作关系具有明显优势, 有利于跨组织学习过程中的知识转移[7-8]。Pond R等以联合出版物作为表征合作的指标, 考察了地理邻近对科学合作网络的影响, 认为在知识的创造和生产过程中, 地理邻近有助于建立不同类型组织间的合作网络, 克服不同类型组织间的制度障碍, 从而将合作推向成功[9]。Malmberg等则认为, 地理邻近可以促进创新主体的互动学习, 但是过度的地理邻近会使本地的创新网络变得更加刚性和封闭, 导致本地的技术锁定[10]。以Torre、Gilly和Rallet等为代表的法国邻近动力学派提出, 邻近性不仅仅只包括地理邻近, 还包括组织邻近、制度邻近等其他形式的邻近[11-12], Bosch⁃ma基于前人的研究总结出了地理邻近、组织邻近、认知邻近、制度邻近、社会邻近等5种类型的邻近, 并对其在组织合作与交互学习中的特点进行了探讨, 认为单一的地理邻近并不一定促进创新, 但可以构建和增强其他维度邻近从而促进创新[13]。

网络关系主要被分为横向关系和纵向关系[20] 。纵向关系主要是指网络中的同业企业形成的上下游产业链关系;横向关系主要是指非产业链关系的同业企业或异业间的联系,如产学研间的合作等。产业链或价值链上相似或互补企业的横向合作，张利国林曦裘莹(2020)从下游企业的角度指出企业与上游供应商地理距离越短、贸易金额就越大,企业创新水平也越高；而程小可¹宛晴¹高升好(2020)从上游企业的角度，发现大客户地理邻近性抑制技术创新，即企业越靠近大客户，其创新投入水平越低。相对于非黏性大客户，黏性大客户的地理邻近性对企业技术创新的抑制作用更强。相对于市场竞争水平较低的行业，企业处于市场竞争水平较高的行业时，大客户地理邻近性对企业技术创新的抑制作用更强。进行机制检验后发现，地理邻近性使大客户能够获得更多关于企业的私有信息，强化其谈判地位和议价能力，掠夺企业的创新收益和可用于创新的资源，并通过提升创新活动的不确定性和加剧企业融资约束来抑制企业技术创新。从知识转移视角看两者证实了地理邻近带来的知识溢出会影响企业创新绩效。

地理邻近性对区域创新绩效的影响机理主要表现在以下3个方面: (1) 物质生产视角下的区域创新直接影响效应, 即通过减少促进创新产生的人力、物资资源的运输时间来减少交易成本, 进而在生产层面促进创新; (2) 隐性知识传播视角下的区域创新直接促进效应, 即通过拓宽组织交流途径, 提高组织交流频率和多组织合作交流的并发程度来直接促进隐性知识的传播, 进而促进区域创新活动的产生; (3) 隐性知识传播视角下的区域创新间接促进效应, 即通过地理邻近对组织和认知邻近性的加强作用, 进一步增强组织邻近和认知邻近在隐性知识传播方面的能力, 进而促进区域创新活动的产生。(韩宝龙,李琳,刘昱含,2010)。李琳, 韩宝龙探讨了地理邻近对高新区创新绩效的影响效应, 验证了地理邻近对高新区创新绩效的正向影响[16]。Drejer等(2017)证实由员工推动的关系即社 会邻近(以员工和经理的教育地点及专业领域进行 衡量)强烈影响企业与特定大学合作网络的形成。石惠敏李强(2019)采用企业注册地周边100千米内高校的数量和质量衡量企业外部的创新氛围,发现创新氛围与企业创新能力显著正相关,表现为企业周边高校数量越多、质量越高,则企业创新产出越多、创新效率越高,而且创新氛围的这种积极作用在国有企业、高新技术企业更加明显。此外,在知识产权保护水平较低的地区,创新氛围对企业创新能力的促进作用更显著,表明创新氛围能够在一定程度上弥补正式制度的不足，即地理邻近与制度邻近存在替代效应。韩宝龙李琳刘昱含(2010)从区域的空间整体概念出发，单独考察地理邻近性对高新区创新绩效的影响，发现地理邻近对区域创新绩效存在边际递减的正效应，但过度的地理邻近是否会制约区域创新绩效的发展尚不可知。周灿曾刚王丰龙司月芳宓泽锋(2017) 采用国家知识产权局1985²013年中国电子信息产业联合申请发明专利信息数据,发现本市、境外是创新合作最重要的空间载体,地理邻近有助于隐性知识交流,在国内合作创新网络构建中发挥着重要作用,技术邻近是促成境外合作创新的重要基础,进一步验证了Bathelt等学者倡导的关系经济地理学假说。Petruzzelli (2011) 对企业和大学合作申请专利的研究表明, 地理邻近对产学合作创新的绩效影响显著。Wei　Hong (2013) 利用中国专利数据研究表明, 地理距离确实会阻碍大学与企业之间的合作。

Ref: 李琳¹韩宝龙²高攀(2013)

四、 交互

Breschi S,Lissoni F(2009)也指出地理邻近并不是独立和直接影响合作创新网络,而是通过与其它因素的互动间接影响合作创新过程。地理邻近可以从两个层面进行分析, 在一般分析层面, 地理邻近指合作组织的地理集聚, 而在二元层面则认为是两个合作组织间的地理距离[11]。对于合作创新过程中地理空间的作用, 学术界存在两种不同的视角。其一是将地理空间看成是绝对存在且固定不变的, 组织合作关系嵌入在地理空间之中, 地理空间作为影响合作创新的关键且独立的因素, 其不同的特征调节和影响着合作创新关系, 并与社会文化、政策法规等因素共同影响创新过程, 持此视角的学者主要从节约交流时间、促进隐性知识交流和增加组织交流频率等3方面研究地理空间的邻近对合作创新的直接作用。第2种视角认为空间关系并非绝对固定不变, 组织合作关系塑造着地理空间关系而非仅仅嵌入在静态空间之中,地理邻近并非独立和直接影响合作创新, 而是通过与其他因素的互动间接影响合作创新过程，代表性观点是(1) 简单的地理位置邻近既非组织合作创新的必要条件也非充分条件[5]; (2) 地理邻近主要通过克服因其他因素的缺失或不足给组织合作创新带来的困难而起间接性的补充和支撑作用, 而非直接作用[5, 18]。本地创新系统是基于区域内的集体行为, 并依赖于行为和认知规律的共享模式(Thierry and Yannick (1999)。从企业创新的知识需求出发，首先要解决主体间编码和隐性知识转移关系的构建问题。从知识流动角度，地理邻近性通过便利组织间交互学习实现知识转移，进而促进主体间合作创新。而主体间知识转移绩效受知识特性、知识源和知识接受方属性的影响，其中知识源属性涉及转移意愿和能力，知识接受方属性包括接受意愿和吸收能力。信任是影响转移和接受意愿的重要因素，知识相关度决定转移能力和吸收能力。在多维邻近性的框架下，信任的影响因素即涉及到组织、社会和制度邻近性等，知识相关度则与技术和认知邻近性密切相关。故在知识转移的视角下，地理邻近性通过其它邻近性影响知识转移绩效。其它邻近性间又以认知邻近性为基础，技术变革会引起知识本身转移性的变化，进而引起主体认知行为及其互动学习模式的变化，带来认知邻近性的改变，为了适应日渐稳固的新互动学习模式，制度邻近性产生相应调整，并最终波及到组织和社会关系的变革。近来出现的网络邻近可视为社会邻近的一种，从其主流的测量方法看，它表征的是主体前期合作网络的结果，体现了主体合作网络的动态性。综上，从知识转移的角度剖析的多维邻近性间关系如图1所示。

图1 知识转移视角下多维邻近性关系

已有学者以其它邻近性为中介实证检验了地理邻近对集群创新的影响机制(Singh (2005);李琳,王晓峰,2014; 胡杨和李郇(2016); 沙德春¹孙佳星¹胡明晖(2018);余谦白梦平覃一冬(2018);马荣康^1,2李少敏(2019); 王海花王蒙怡孙银建(2019); 阮平南¹栾梦雪¹魏云凤²刘晓燕(2019))。Singh (2005) 的研究认为, 一旦考虑到主体之间的社会网络联结, 那么处于同一个区域或者同一个企业这种地理上的优势对创新者之间知识流动的影响效应将会减弱。

胡杨和李郇(2016) 采用Boschma对邻近性维度的划分[13], 从地理邻近的视角切入, 结合认知邻近——合作主体在某一领域有相似的经验、语言、知识和技术, 这是开展合作创新的基础;组织邻近——产学研合作是一种弱联结的网络组织, 可通过建立项目组之类的联结装置, 为信息和知识的有效转移提供载体;制度邻近——在国家和地方相关制度背景下, 以协议或合同的形式建立合作规则, 以降低交流成本和交易成本;社会邻近——双方己经存在涉及信任的社会关系, 可以协调合作, 增进信任, 为知识交换提供更多有效途径,探讨多维邻近性对产学研合作创新的影响，将地理邻近对产学研合作创新的作用机制总结为单一地理邻近和地理与其它维度邻近交互2个层面和互适、互信、互惠和共赢等4大进程。

沙德春¹孙佳星¹胡明晖(2018)基于对清华、北大、哈工大三校深圳研究生院2001～2016年发表的4 253篇合作论文合作单位的研究,从地理邻近和组织邻近双重视角分析"邻近"因素对科学合作的影响。结果表明:地理邻近对科学合作的正面效应虽然存在,但既非科学合作的充分条件,也非科学合作的必要条件;与地理邻近相比,组织邻近对科学合作的影响更为显著。

五、 阶段性

产业发展不同阶段，行业主体行为和认知规律的共享模式不同，导致从认知邻近性到地理邻近性等多维邻近性对合作创新的影响发生变化(Thierry and Yannick (1999)。叶琴曾刚陈弘挺(2017)根据主导邻近性的差别,将东营市石油装备制造业创新网络发展划分为起步阶段、稳定发展阶段、跃升阶段。起步阶段,市场环境相对封闭,形成了以胜利油田企业为主体的创新网络;组织邻近起主导作用,但过度的组织邻近限制了创新网络的发展。稳定发展阶段,民营企业网络地位快速上升,中国石油大学（华东）成为网络新节点;组织邻近和认知邻近共同推动创新网络发展。跃升阶段,民营企业和学研机构对创新网络发展的作用逐渐增强;认知邻近起主导作用,促进创新网络规模快速扩张。相比于地理邻近,组织和认知邻近对内生型产业集群创新网络发展的驱动作用强。依托亲友圈、朋友圈、师生圈等关系,能够促进认知邻近的发展。吕国庆曾刚顾娜娜(2014)对我国装备制造业创新网络的分析显示产业演进的早期阶段, 知识多为隐性状态, 相对较弱的闭合效应强化了创新网络的地方化特征, 地理邻近的作用明显; 后期阶段, 产业变得更加成熟并逐渐针对特定的商业发展应用时, 闭合效应愈发明显, 信任机制发挥作用, 进而激发地理距离较远的行为主体建立创新关系。于永达闫盛枫(2017)同样以集成电路产业为例，将时间因素纳入考量, 通过分时段回归考察不同自变量的显著性与数值变化及其背后的产业逻辑。结合吴菲菲韩朝曦黄鲁成(2020)对集成电路产业链合作创新网络的考察，可进一步探究组织邻近和认知邻近对产业链上中游企业合作创新的影响。张云伟曾刚程进(2013)对张江高科集成电路产业集群的发展研究显示，组织邻近和社会邻近对地理邻近的替代。集群起源于跨国企业中芯国际的进入，发展亦主要依赖其与台 湾其他上下游企业的组织和关系邻近性。由于存在 网络权力等因素，大型代工企业吸引为其配套的中小企 业在上海发展。为了节省运输成本与关税和接近客户， 部分台湾上下游中小企业跟随中芯国际等大型企业落 户张江，如台资威盛、凌阳、扬智、智原、新茂、威宇等企 业。台资企业的跟随进入促使张江 IC 产业集群迅速形 成与扩张。归国留学人员往往是跨国公司中高层管理 或技术人员，带来先进技术和管理经验，并通过广阔的 知识网络和关系网络跨国传递知识和信息。通过这种 跨国联系方式，张江高科技园区集成电路产业集群不仅 与外部具有编码化知识流动，而且也有隐形知识交流。在成熟阶段，，上海集成电路研发中心、芯片测试公 共服务等专业平台和专业孵化器相继成立，北京大学和 复旦大学微电子学院先后进入张江，改善了创新创业环 境，降低了企业的运营成本，推动 IC 产业集群升级。。在产业集群发展的前期 阶段，政府管理部门的主要作用在于招商引资和基础服 务，后期则在于创新创业环境改善与促进本地知识流 动。在产业集群的孕育期，由地方政府引入的跨国公司 入驻具有决定性作用。在集群形成过程中，跨国公司海 外联系和由归国留学人员组成的跨国技术社区是产业集群与外界联系的两种全球通道，也是产业集群发展的 关键所在。在产业集群的成熟期，全球通道的作用相对下 降，主要作用体现在高端技术引进，本地蜂鸣、创新环境 改善和本地知识互动等内生性因素作用凸显。

从产品创新阶段看，企业的技术创新实质上分为两个阶段,第一阶段是通过研发活动产出专利等科技成果(科技产出),第二阶段则需要将科技成果产业化以提升企业的经济效益(经济产出)。曾刚,李英戈,樊杰(2006)对京沪两地高新技术企业调查后指出本地企业与高校和科研机构的合作集中于技术难题的破解( 即样品研制和产品中试) 阶段,在市场开拓方面的合作很少［曾刚,李英戈,樊杰,2006;(吕国庆曾刚顾娜娜，2014)。姜文宁^1,2罗津^1,3关汉男(2020)还进一步发现企业与高校科技合作对第一阶段绩效(科技成果产出)影响方面,制造业弱于服务业,大企业弱于小企业。企业与高校科技合作对第二阶段产出中的资产利润率具有正向影响。但在交叉项上的表现与第一阶段的科技产出表现相反: 制造业比服务业显著,年长企业比年轻企业显著,大企业比小企业显著。Jerker and Ola (2007) 同时认为在产品阶段, 通常是高度编码和个人知识, 进入到检测和产品发展阶段, 需要隐性知识和集体知识, 产品进入临床阶段需要高度编码知识。通常总体来讲, 要根据产品不同发展阶段所需要的不同知识类型来决定邻近性的重要程度 (3) 。胡杨¹李郇(2017)总结产学研案例深入剖析了邻近性对创新的影响机制，指出邻近性之间表现为何种交互作用效应, 很大程度上取决于作为互动学习必要条件的认知邻近而不是地理邻近, 同时, 合作主体之间邻近性状况的差异和创新活动的进程也有重要影响。创新主体之间知识、技术上的适度差异更有利于双方紧密合作, 不同维度邻近的交互影响全程呈互补效应;主体之间知识、技术相似度高, 致使企业有能力自主进行技术成果转化, 地理邻近的重要性减弱, 后一阶段认知邻近及社会邻近对其形成替代关系。在不同邻近性的交互作用中, 互补效应的积极影响通常优于替代效应。具体而言，地理、认知和社会等3个维度的邻近在技术开发阶段的正向影响均高于技术成果转化阶段的正向影响, 总体呈下降趋势。频繁的面对面交流有利于技术开发过程中隐性知识的传递, 但随着新技术成果的产生, 知识变得清晰而明确, 企业面对面交流的需求减少, 地理邻近的正向影响减弱;技术领域或技术水平接近, 可为双方参与技术创新全过程奠定认知基础, 但也使企业有能力自主进行技术成果转化, 后期与大学的互动减少, 认知邻近的正向影响减弱;已有的社会关系和合作经历, 使双方互信进一步增强, 只要有意愿, 均可参与到对方主导的另一段中去, 但在技术成果转化阶段, 双方互动学习意愿降低, 社会邻近的的正向影响减弱。March将知识生产分为开发阶段和利用阶段, 并对认知邻近性的作用进行了比较[50], 研究结果发现开发阶段节点组织合作需要的认知距离较大, 以便寻求更多的创新机会。

Ref: 胡杨¹李郇,2017

李琳杨军郑刚梁瑞(2012)探析永久性地理邻近和临时性地理邻近在集群内企业合作创新不同阶段的动态影响机制。

从产业集群生命周期上，李琳熊雪梅（2012）从产业集群生命周期视角出发分析地理邻近对集群演化不同阶段创新的动态影响机制，发现在汽车产业集群演化的初期和成长期, 地理邻近对集群创新的影响效应普遍为正, 且成长期的效应均大于初期。同一演化阶段的不同区域集群, 地理邻近对创新的影响效应具有显著差异。Sonderegger 等［14］将集群分为孕育期( pre-cluster foundations) 、形成 期( existence / emergence) 、探索扩张期( exploratory expansion) 、开发扩张期( expansion) 和局部衰退期( partial exhaustion) 。张江高科技园区 IC 产业集群自 2000 年出现，共经 历孕育期、形成期和成熟期 3 个阶段。在各个阶段，其 本地蜂鸣和全球通道所起的作用方式和效果各不相同， 政府管理部门的政策措施和侧重点也并不相同。在孕 育期，外生性因素起着关键性的决定作用。根据 Malmberg 等［38］的研究结论，集群的产生与 3 个因素相 关。第一，一系列事件引发一个新的公司产生。第二， 通过衍生和模仿产生新的公司。第三，惯性导致新成立 的公司无法迁出本地。对张江高科而言，跨国公司入 驻起着最为重要的作用，政府的作用主要表现在基础设 施建设和招商引资等方面。在形成期，产业集群的推动 因素以外生性为主，但内生性因素也逐渐发挥作用; 全 球通道是产业集群获取知识信息和创新资源的主要方 式，本地蜂鸣初步显现。跨国公司的网络权力和由归国 留学人员形成的技术社区起着最为关键的作用，政府主 要通过招商引资和基础服务推动产业集群形成。在成熟期，全球通道的作用相对下降，本地蜂鸣、劳动力市场 和区域品牌起到较为重要的作用; 政府管理部门主要通 过促进本地人才交流、知识溢出和改善创新创业环境推 动集群升级。从产业集群孕育期到成熟期，张江高科技 园区 IC 产业集群的驱动因素逐渐从全球通道向全球通 道—本地蜂鸣再到本地蜂鸣转变，产业集群逐渐从外生 向内生演变(张云伟 ，曾 刚 ，程 进,2013)。李琳¹韩宝龙²高攀(2013)认为地理邻近对集群创新具有促进效应,这种促进效应具有阶段性特征,在集群形成初级阶段地理邻近水平不足或集群发展成熟阶段地理邻近水平过度,这种促进效应会减弱,甚至会出现抑制作用。因此,地理邻近对产业集群创新影响效应大致呈“S”型特征(见图2)。

六、 尺度

空间尺度性，Arnoud and Anne (2007) 在地理邻近性与组织邻近性的交汇点对企业在外围系统的知识合作与创新的影响的研究中, 提出经济效益不是依靠本地的网络和群聚, 而是在本地充足的资源的辅助下, 更多地依靠本地化的能力去构建一个全球的连接 (10) 。马双¹曾刚¹吕国庆(2016)指出在国家尺度,城市创新能级是主体结网行为的主要影响因素,且随着时间的推进,其重要性越发明显,而地理距离在这之中并不起作用;在区域尺度,主体创新能级的重要性贯穿整个网络发展阶段,而地理邻近的重要性在后期才开始显现;在本地尺度,合作主体间的平均距离急剧缩减,地理邻近的重要性极为突出。马双曾刚吕国庆(2014) 对东营石油装备制造业集群35家企业区域内和跨区域两种空间尺度下的非正式联系及其对技术创新的影响研究表明,区域尺度的非正式联系主要有本地企业衍生、技术人员流动以及协会和政府组织的高层会议3种形成途径,其中组织邻近发挥了主要作用，而跨区域尺度的非正式联系主要有临时性集群、基于项目合作的人才环流以及知识中介3种形成途径,其中认知邻近作用明显。

主体层次上，合作创新的分析层面和管理研究领域的其他研究一样, 可以分为个人、组织以及区域三个层面。在具体的研究中, 针对不同的研究层面和研究对象, 邻近性的具体维度划分和相对应的概念界定应该根据这三个分析层面具体的特性, 分别做出相应的修正和调整。对各个层面分别选择相适应的邻近维度, 并对不同维度邻近的概念和内涵进行重新界定, 这在目前的邻近研究中非常有必要。

七、 合作类型

多维邻近性对不同类型组织间合作影响不同，主要围绕产学研政3类组织展开。于永达,闫盛楓(2016)提出“ 要素 一 结 构 一 绩效 ”框架下，确定了高新区创新网络的3类变量：创新网络要素、创新网络结构和创新网络绩效。其中创新网络要素重点关注了高标准化中心度的联盟组织、合同研发组织(CRO)和高结构洞的风险投资机构(VC)。联盟组织要素指园区内各企业、学校、科研机构与政府部门共建的协调政策、人才、资金和技术的正式组织，典型如北卡三角园中的三角研究基金会。CRO是以合同形式为园区企业提供覆盖从构想到产品全服务的专业公司。VC为孵化期中小企业提供资金支持，构建中小企业与大型企业间产权转让桥梁。联盟组织降低了潜在进入企业的门槛，促进了不同要素主体间沟通与协调，因此拥有完善联盟组织的园区企业数多，网络内有效连接多，网络密度高。CRO有效降低了中小企业创新风险，对中小企业吸引力较大，由于合作过程中需要密切互动，关联企业与CRO需地理上的邻近性。VC在吸引企业入园上并不明显，但提升了网络密度，这得益于VC在中小企业与大型企业间的中介作用。对全球8个著名生物科技园的案例分析显示：有效的联盟组织显著提升了园区创新绩效，而完善的CRO体系的作用仅在其它要素较为完备的园区显著，完善的VC体系提升了园区技术收入，这主要是因为在投资后VC还会提供自身信息与资源，助力项目高效商业化并提升市场份额，最大化商业价值。更大网络规模并不显著提升园区创新绩效，而更高网络密度的作用则十分显著，更高的创新网络密度意味着主体间知识、技术与资源流动更频繁，创新活动发生可能性更高。

Ref: 于永达,闫盛楓,2016

曾德明任浩戴海闻邹思明(2014)分析了组织邻近对组织合作创新跨越地理距离的影响，认为组织邻近性较低的合作创新对地理空间的依赖性较大, 倾向于选择地理上较接近的伙伴开展合作, 由此带来的地理优势将有助于弥补组织邻近的不足, 促进成功伙伴关系的建立。相反, 当合作创新双方存在较高的组织邻近性时, 合作创新所需的互信、成功的知识交流将较少依赖于地理上的邻近([3],Ponds等[20])。除了组织邻近，组织背景差异而存在的合作特征也会影响地理邻近的重要程度, 进而影响合作创新跨越的地理距离(von Proff等[23])。他们将组织背景定义为一系列影响合作创新的组织特征和组织环境的集合，进一步将合作创新分为学术机构合作创新、企业合作创新和产学研合作创新3种类型, 认为不同合作创新类型的组织背景不同, 组织背景会影响组织对远近程度不同的伙伴的选择, 进而影响组织合作创新跨越的距离。具体而言，开展研究深度和复杂程度较大且研究周期较长的基础研究的学术机构比企业具有更大的空间依赖性，主要原因在于：从关注的知识类型看，学术研究持续时间长，风险高，故研究成员间需更加频繁和面对面交流与互信；从对待新知识的方式看，学术研究创造的知识相对开放，企业研究出于商业保密倾向于封闭知识，并创建自己的研发部门和选择熟悉的伙伴组建外部研发网络，这些都降低了对地理邻近性的依赖；从激励体系上，企业出于竞争压力更有寻找地理距离较大的伙伴的动力。对于产学研合作创新跨越地理距离的研究则较复杂, Ponds等[20]从组织邻近的视角认为产学研合作创新是不同类型组织间的创新互动, 其组织邻近性较低, 比同类型组织合作创新跨越的距离小。Hewitt-Dundas[14]发现企业与最接近大学的距离对企业-大学合作创新并无显著影响, 而是大学的特征对合作创新有显著影响, 企业周围大学的密度和研究质量越高, 企业-大学开展合作创新的可能性越大。由于学术机构知识的异质性和专用性, 企业周围可能并不存在合适的伙伴, 此时合作创新需优先考虑的问题可能是确定合适而较远的战略合作创新伙伴而非合作创新伙伴的距离。对钢铁行业的实证分析显示地理邻近对组织合作创新既有不容忽视的直接作用, 也具有一定的间接作用。地理邻近既非组织合作创新的充分条件, 也非必要条件, 它只是创新的一个促进因素而非决定性因素, 而且其对创新具有负向效应, 太多或太少的邻近都不利于创新。组织合作创新的地理邻近程度与组织邻近程度负相关，地理邻近对不同类型组织间的合作创新更重要, 也表明地理邻近确实能克服组织邻近性的不足, 其间接作用对于成功的合作创新很重要。不同类型合作创新对于地理邻近的依赖 (敏感) 程度不同, 意味着地理邻近在不同合作创新类型中的重要性不同, 企业合作创新跨越的地理距离最大, 产学研合作创新次之, 学术机构最小。

Ref: 曾德明任浩戴海闻邹思明,2014

杨博旭¹王玉荣¹李兴光(2019) 利用2002-2016年电子信息产业专利数据,考察了制度邻近、地理邻近和技术邻近对合作创新的影响以及技术多元化的调节作用，研究表明地理邻近对"政府-企业"和"企业-企业"具有显著的促进作用,技术邻近与"企业-企业"合作创新之间存在倒U型关系,而对"企业-高校"和"政府-企业"的合作创新具有显著负向影响。

许云等[4]考察了地理、技术、政策以及经济等多维邻近在北京学研进行跨区域技术转移中的作用,发现不同邻近的作用效果因合作主体类型的不同而不同。基于区域创新体系理论,企业归属知识应用与开发子系统,是知识吸纳方,其参与合作动机是降低研发成本、控制风险与获得知识溢出,受市场需求与商业利益驱动;学研归属知识生产与扩散子系统,是知识输出方,其参与合作动机是增加既有知识存量并实现新知识扩散,作为非营利性组织较少考虑合作成本[10][15]。而地理邻近能降低交流和研发成本，跨区域企业间合作和跨区域企业与学研合作两种模式均有企业参与,对合作的成本、收益与风险敏感度较高,对地理邻近敏感度亦高,为降低合作成本,会更倾向于与近距离区域的伙伴合作,尤其是跨区域企业与学研合作更需要较高水平的地理邻近来克服组织差异带来的机会主义与不确定。但对跨区域学研间合作来说,学研主要致力于基础研究并进行知识创造与扩散,对合作成本、收益与风险的敏感度低,且该模式主体间组织邻近性水平高,合作中出现机会主义可能性低,故对地理邻近的需求也低。技术邻近太高和太低都有碍研发效率，跨区域企业间合作、跨区域学研间合作两种模式均为同类型组织间合作，双方知识基础相近，对技术邻近性要求较低，跨区域企业与学研合作为相异类型组织间合作,双方知识基础差距大，对技术邻近性要求较高。社会邻近可表现为信任，信任具有工具价值,有助于编码化信息、意会知识和软技术等在地方或组织间的转移,基于信任建立起来的社会关系或网络关系不仅能促进知识交换,还能降低纯利润动机的市场交互导致的机会主义和不确定性。相比于国外主要依靠市场化契约约束合作,我国区域间的社会资本属性更为显著[21]。相较于另外两种模式,跨区域企业与学研合作对关系邻近的需求更强烈,因为关系邻近能够弥补该模式下组织邻近性水平低的不足,这在已有研究中已得到证实[7]。在中国,各区域制度环境存在显著差异,这源于我国经历了由政府推动、主要依靠政策规范与法令强制性开展的经济转型、科技体制改革和市场化改革,以及在上述改革中中央政府的非均衡性策略选择与各级地方政府行为差异。制度邻近主要通过正式制度途径影响要素配置效率来发挥作用,在我国,市场在区域资源配置中的作用程度最能体现区域制度环境水平。企业作为市场主体,对市场/制度环境的敏感度更高,制度邻近对跨区域企业间合作的影响应最显著。基于以上理论分析，刘凤朝闫菲菲马荣康林原(2020)较为清晰地展示了2006年后国家科技体制改革对跨区域研发合作格局的影响,发现中国跨区域研发合作模式演变具有显著阶段性特征。

八、 创新类型

创新是知识创造、扩散和利用的过程, 在创新体系中影响着知识创造、溢出、利用的方式和类型的是知识基础, 知识基础因产业类型不同而不同, 从而导致创新的本质过程不同[1]。创新通常被划分为开发性创新和探索性创新, 即双元创新[14], 组织不同的创新策略对于自身和外部的知识资源需求不一样, 组织间邻近性的不同, 必然会影响组织的双元创新。其中开发性创新指的是通过利用式学习, 以满足市场和顾客的现有需求为目的, 对现有的产品或服务进行升级, 或者进行产品服务过程的创新[15];探索式创新是突破组织现有的知识体系, 开辟新的市场和技术领域, 颠覆已往技术范式而进行的创造活动。国内学者将开发性创新称作利用性创新[16-17]或者挖掘性创新[18-19], 将探索性创新称作突破性创新[20-21]或者颠覆性创新[22-23]等(曹兴宋长江,2017)。曹兴宋长江(2017) 认为基于自身知识基础的开发式创新主要依赖于知识的吸收能力和对现有知识的深入挖掘能力, 探索式创新不仅依赖于主体组织对知识的吸收能力, 知识的新颖性也是决定其创新成功的关键因素之一。认知邻近性在不同的合作类型中所起的作用也不同, Petruzzelli认为在探索性研究中, 一定的认知距离有利于合作, 而在利用性研究中, 较小的认知距离有利于合作[51]。用专利划分开发式创新和探索式创新的规则:如果组织当年新申请专利的分类号 (IPC以前四位为准) 在过去5年没有申请, 则定义为探索式创新, 探索式创新专利的探索性质持续时间同样以5年期为限;反之, 如果组织当年新申请专利的分类号 (IPC以前四位为准) 在过去5年申请过, 则定义为开发式创新。地理邻近性与合作创新网络节点组织开发式创新呈现U型关系, 与探索性创新无明显关系。通过地理距离的接近, 组织更容易利用沟通交流成本优势和同质情境下的相似知识, 不断以低成本、高效率完善自身的知识结构, 进一步挖掘内部知识潜能;认知邻近性对创新网络节点组织探索性创新呈倒U型关系, 而与开发式创新无明显关系。探索式创新既依赖于网络节点企业与其他企业的知识差异性, 同时也依赖于其自身的知识吸收能力。( 曹兴宋长江,2017)。

国外对产业知识基础的研究, 源于Laestadiu基于知识创造的特性, 把知识创造活动划分为解析型和合成型两种类型[2]。此后Asheim、Coenen和Vang明确界定并比较了解析型、合成型和象征型三种产业知识基础, 并据此构建了一个新的分析框架来比较正式和非正式交流对不同行业创新的差异性影响[3]。合成型产业知识基础主要存在于以现有知识的重新组合为创新方式的产业中, 例如食品制造、船舶制造和设备安装工程等。解析型产业知识基础主要存在于以科学原理、模型运用来生产全新知识为创新方式的产业中, 例如生物医药、航空航天和遗传学等高技术产业。少数学者尝试从邻近性视角探讨不同类型知识基础产业创新的差异性。Mattes提出认知邻近和制度邻近是影响合成型和解析型知识基础产业创新的关键因素, 地理邻近和社会邻近辅助创新, 临时性地理邻近对象征型知识基础产业创新有重要影响[7]。Steinmo研究了不同知识基础企业与大学的创新合作, 发现工程型企业倾向于与地理邻近的大学进行合作, 而科学型企业倾向于与认知邻近的大学进行合作[8]。Breandán和Kane实证分析得出合成型领域企业倾向于寻找区域内部创新合作伙伴, 解析型领域企业则倾向于寻找区域外部创新合作伙伴[9]。牛盼强界定并比较了合成型知识基础和解析型知识基础, 研究了相关多样性、差异性知识基础和区域创新平台的关系, 构建了不同类型知识基础创新体系[10-13]。叶琴¹曾刚²(2020) 以中国生物医药产业为解析型产业案例,节能环保产业为合成型产业案例,采用合作申请发明专利数据,应用社会网络分析法和负二项回归模型,比较2004—2006年与2011—2013年解析型产业和合成型产业创新网络演化和绩效。研究发现:①2类产业创新网络结构存在差异:解析型产业创新网络整体呈现强连接稀疏型结构,集聚大学和科研院所的核心城市网络地位高,网络跨区域特征明显;合成型产业创新网络整体呈现核心-边缘结构,强企业组团形成网络核心,网络本地化特征明显。②2类产业创新网络对创新绩效的影响机理不同:中心性对解析型产业创新影响不显著,不利于核心凝聚的合成型产业创新。随着网络的发展,结构洞对解析型产业创新的积极影响不断增强,对合成型产业创新的影响由积极转向消极。创新合作深度对解析型产业创新绩效的正向促进作用远高于合成型产业。创新合作广度显著促进合成型产业创新,而对解析型产业创新影响不显著。③在不同的发展阶段,网络封闭性对2类产业创新绩效影响存在差异。从时间演化看,三元闭包代表的封闭性结构对解析型产业创新的作用由正向逆转为负向,从始至终都不利于合成型产业创新。从结果看，一方面解析型产业内创新需要深度交流与合作，地理邻近有利于创新主体的信任和深度合作的建立；另一方面解析型产业不同主体间知识基础中更多是编码知识，便于跨区域知识交流与合作，对地理邻近需求较低。Steinmo M.和Rasmussen E. (2016) 从合作组织性质入手, 研究发现以工程为基础的公司往往依赖于地理和社会邻近, 而以科学为基础的公司更依赖于认知和组织邻近[38]

还有学者按研发密集程度划分创新类型。Olajonsson (2002) 研究表明研发密集型企业具有高度隐性知识和任务高度不确定性的特征, 存在一定程度的非贸易性互依, 对邻近性依赖程度不高;知识密集型企业以隐性知识为主, 显性知识为辅, 任务不确定性低, 对邻近性依赖程度适中;知识和劳动力不密集、属于定制化类型的企业任务确定, 一切按部就班, 只是略有微调。当活动对运输和联系成本敏感时, 对邻近性依赖度高;当活动只对劳动力成本敏感时, 对邻近性没有依赖 (11) 。Jerker and Ola (2007) 在知识协作与邻近性的研究中表明, 具有个体根植型隐形知识为特征的知识协作, 与具有个体认知型隐形知识和编码性知识为特征的知识协作相比, 前者对功能性邻近更加敏感 (3) 。

按显隐性知识类型划分。Asheim and Coenen对知识的不同类型进行了划分,他们认为以综合性知识为主的装备制造业特别强调创新主体间的合作互动[27,28] 。阮平南栾梦雪刘晓燕(2018)利用专利数据区分显性 和隐性知识，：选取 OLED 产业 2007—2016 年专利数据，构建 40 家组织的显、隐性知识转移网络，采用 QAP 分析法发现。3 种邻近性对其作用效果存在差异，且多维邻近性间存在交 互作用，具体表现为技术、社会邻近性均正向影响组织间显、隐性知识转移；地理邻近性对组织间显、隐性知识转 移无显著影响，但能正向调节技术、社会邻近性对组织间隐性知识转移的影响。

九、 调节

地理邻近性作为调节因素，党兴华和常红锦[35]和郭燕燕等[36])分别探讨了地理邻近对企业社会网络位置与创新间的调节作用，地理邻近性对组织创新绩效的影响本身就存在一定的复杂性，赵炎宣玲陈文芳韩笑(2020) 分析了社会网络位置对地理邻近与创新间的调节作用。李后建(2016)还发现政治关联会强化地理邻近性对企业联盟研发行为的积极影响。陈莞张烨桢(2021)地理邻近加强企业社会责任与创新研发投入的关系,网络位置则主要扩展企业社会责任对创新专利产出的影响,地理邻近和网络位置的交互作用正向调节社会责任与创新专利产出之间的关系。企业创新网络形成过程中主要受到来自政府、中介机构、企业自身属性(包括空间区位、所有制、规模大小、行业影响、发展阶段等)等方面的影响,其中企业属性是决定企业结网的关键因子,尤其是企业规模、企业发展阶段和行业影响三个变量对企业创新结网发挥了重要作用(曹贤忠曾刚司月芳张海娜,2019)。罗瑾琏门成昊钟竞顾玉婷(2014) 采用问卷方式,对环同济知识经济圈内的企业进行了调查，发现高校知识溢出对企业创新绩效有显著的正向作用,企业吸收能力在高校知识溢出与企业创新绩效间起部分中介作用,地理邻近性在高校知识溢出与企业创新绩效间起调节作用。