李丫丫，張欣悅，羅建強，彭永濤

(1.江蘇大學 財經學院；2. 江蘇大學 管理學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

0 引言

智能網聯(lián)汽車技術是當今新興技術的前沿領域與顛覆性技術，是一個融合汽車、人工智能、大數(shù)據、信息通信等高新技術的領域，成為世界各國重點發(fā)展的科技陣地[1]。2020年，美國頒布《確保美國自動駕駛汽車技術的領導地位》，中國國家發(fā)改委、工信部等聯(lián)合頒布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，各國紛紛出臺相關政策支持智能網聯(lián)汽車的創(chuàng)新與發(fā)展。同時，圍繞該領域技術突破的合作創(chuàng)新實踐不斷增多。與傳統(tǒng)技術相比，新興技術研發(fā)具有高度復雜性和不確定性，更需要借助外部資源進行合作創(chuàng)新[2]。由于新興技術具有多學科、多技術融合特征，為獲得復雜、新穎的技術知識，需要融入全球創(chuàng)新系統(tǒng)，開展跨國技術合作創(chuàng)新[3]。跨國技術合作網絡由各國間的技術合作關系構成，是一種跨國合作創(chuàng)新模式，技術合作網絡形成是各國尋找技術合作伙伴和資源互補的過程[4]。那么，作為全球角逐的前沿技術領域，智能網聯(lián)汽車技術合作創(chuàng)新具有何種結構特征？其內在驅動機制是怎樣的？如何通過跨國合作創(chuàng)新培育和推動智能網聯(lián)汽車技術發(fā)展？回答這些問題對于實現(xiàn)汽車產業(yè)智能轉型和技術“彎道超車”具有重要理論與現(xiàn)實意義。

目前，學術界對智能網聯(lián)汽車技術與產業(yè)發(fā)展的討論可以分為4類：第一類研究重點關注智能駕駛技術發(fā)展問題，包括智能駕駛技術知識流動軌道、技術融合特征和技術擴散[5-6]；第二類是關于智能駕駛技術帶來的倫理道德與法律問題，學者們評估了自動駕駛行業(yè)的道德意識及參與度，并指出特殊立法與規(guī)制的重要性[7]；第三類研究評估了智能網聯(lián)汽車技術的環(huán)境影響，肯定了該技術對環(huán)境的積極作用[8]；第四類研究討論了智能網聯(lián)汽車技術的大眾接受度及影響因素[9]。然而，現(xiàn)有研究對智能網聯(lián)汽車技術合作創(chuàng)新關注不足，更鮮有研究涉及智能網聯(lián)汽車技術的跨國合作創(chuàng)新問題。智能網聯(lián)汽車技術正處于高速發(fā)展期，隨著各國合作創(chuàng)新實踐不斷增多，對其跨國合作創(chuàng)新網絡及驅動機制的研究變得越來越迫切。

此外，基于社會網絡分析方法的合作創(chuàng)新研究已被經濟學和管理學文獻廣泛采用[10]，學者們基于專利合作網絡、專利引用網絡、論文合作網絡和研發(fā)合作網絡描繪創(chuàng)新全球化態(tài)勢，大多數(shù)研究關注企業(yè)或組織層面的合作創(chuàng)新，僅有少部分研究以國家為樣本，探索跨國或國際技術合作創(chuàng)新[11-14]，如太陽能、納米、ICT、能源技術等領域的跨國合作創(chuàng)新。然而，已有研究更多著眼于跨國合作網絡的結構特征，對網絡演化的驅動機制相對忽視。受Boschma[15]提出鄰近性與創(chuàng)新關系理論的啟發(fā)，少數(shù)學者探討地理鄰近性、制度鄰近性、技術與社會鄰近性等多維鄰近性對合作創(chuàng)新的影響[16-17]，但尚未考慮政府政策對國際技術合作創(chuàng)新的驅動作用。尤其在智能網聯(lián)汽車技術需要系統(tǒng)政策支持的背景下，其跨國技術合作創(chuàng)新驅動機制是否具有特殊性，亟待考察。

基于此，本文采用2006—2018年智能網聯(lián)汽車技術專利數(shù)據，運用社會網絡分析方法，構建智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡，揭示智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的結構特征和驅動機制。本文邊際貢獻主要在于：第一，已有跨國合作網絡研究以太陽能、納米等技術為主，本文將研究對象聚焦于智能網聯(lián)汽車這一新興前沿領域；第二，已有研究主要從多維鄰近性視角揭示合作網絡的驅動機制，缺乏關注政府政策支持強度對新興技術跨國合作創(chuàng)新的影響，本文特別考察政策支持強度的驅動作用；第三，區(qū)別考慮合作網絡演化的階段性、區(qū)域性以及不同政策強度組合，并從這3個維度探討智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的異質性特征。

1 理論分析與研究假設

影響技術合作的因素被學者們廣泛討論。多維鄰近性被公認為是技術合作創(chuàng)新的重要驅動因素，最為經典的是Boschma[15]的5個維度劃分，即地理鄰近性、認知/技術鄰近性、社會鄰近性、組織鄰近性和制度鄰近性。除多維鄰近性影響外，本文還特別考慮各國關于智能網聯(lián)汽車政策支持強度對跨國技術合作創(chuàng)新的影響。

1.1 地理鄰近性對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作的影響

地理鄰近性表示國家之間地理距離接近程度。地理鄰近性是研究合作創(chuàng)新驅動機制的重要因素和分析工具。學者們提出，地理距離會阻礙技術合作，地理距離越遠，對隱性知識傳播就越不利，而面對面交流更有利于關鍵技術傳播[16]。同時，隨著全球化不斷深入，信息通信技術的發(fā)展，特別是基于互聯(lián)網的應用，如電子郵件、Twitter等，“地理已死”越來越接近現(xiàn)實[18]。信息技術的發(fā)展使得網上面對面交流成為可能，促進了顯性與隱性知識傳播，地理距離對跨國合作創(chuàng)新的影響變得不顯著。此外，有學者指出地理鄰近可能導致同一區(qū)域內知識具有同質化特征，不利于知識流動[18]。智能網聯(lián)汽車技術是前沿顛覆性技術，其研發(fā)具有高度復雜性和不確定性。在實踐中，各國企業(yè)早已打破物理距離限制，尋求跨國技術合作。如德國寶馬公司與中國百度公司早在2014年便達成合作協(xié)議，共同開發(fā)無人駕駛汽車技術。在新興技術領域，企業(yè)通過跨國技術合作尋求異質性資源，獲得互補資產，以提高自身技術競爭力，地理距離的限制逐漸被打破。因此，本文提出如下假設：

H1：地理距離在智能網聯(lián)汽車技術合作中的作用隨時間推移逐漸變得不顯著。

1.2 技術鄰近性對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作的影響

技術鄰近性是指合作雙方技術基礎與結構上的相似性。合作雙方進行合作創(chuàng)新的前提是需要具有一定相似的技術基礎。尤其是突破性新興技術，包含更多隱性知識，技術相似性強更有利于合作雙方有效消化吸收相關技術知識[4]。相反，如果技術距離較大，會導致合作雙方溝通成本增加，技術合作創(chuàng)新效率也會降低。此外，部分學者發(fā)現(xiàn)，技術鄰近性與合作創(chuàng)新之間存在非線性關系[10]，技術鄰近性過高易導致技術同質化，形成技術開發(fā)的路徑依賴，不利于基于異質性技術的整合創(chuàng)新。智能網聯(lián)汽車技術復雜度較高，是一個多技術融合創(chuàng)新領域，但目前技術主導設計尚未形成，導致各企業(yè)知識具有多元化、異質性特征，技術鄰近性過高的狀態(tài)尚不顯著。因此，本文認為技術鄰近性與智能網聯(lián)汽車技術合作之間存在正向關系，即技術鄰近性越高，越能促進智能網聯(lián)車企跨國技術合作。基于此，本文假設如下：

H2：技術鄰近性正向影響智能網聯(lián)汽車跨國技術合作關系。

1.3 社會鄰近性對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作的影響

社會鄰近性是指合作雙方基于信任建立的社會嵌入性關系。這種嵌入性關系反映合作雙方在友誼、經驗、親屬關系及過去共同經歷的相似性，可以加深合作雙方的信任[15]。技術合作障礙主要源于合作風險和談判溝通帶來的成本，社會鄰近性有利于合作雙方建立常規(guī)化程序，為技術合作雙方間知識轉移和吸收提供高效途徑?；诩夹g合作歷史建立的信任關系可以有效降低機會主義帶來的風險[18]。智能網聯(lián)汽車產業(yè)技術知識密集，技術專利價值高，研發(fā)風險也較大，往往需要與相關前沿技術企業(yè)進行合作創(chuàng)新。因此，企業(yè)為避免過高的研發(fā)風險，傾向于與已有合作歷史的企業(yè)再次進行合作創(chuàng)新。同時，隨著智能網聯(lián)汽車技術的進一步發(fā)展，產品商業(yè)化進程不斷推進，企業(yè)研發(fā)方向更加明確，開始建立更多合作創(chuàng)新聯(lián)系，且受益于技術合作帶來的成果。因此，本文提出以下假設：

H3：社會鄰近性在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作中發(fā)揮積極作用。

1.4 制度鄰近性對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作的影響

制度鄰近性能夠反映不同合作方國家在法律、法規(guī)、政策和市場規(guī)則等方面存在的差異[19]。制度鄰近是制度距離的另一種表達方式。李琳和郭立宏[17]從知識轉移和合法性獲取兩個視角討論制度距離對跨國合作創(chuàng)新的影響。在知識轉移方面，制度距離大會導致合作雙方正確理解并適應彼此制度環(huán)境和市場規(guī)則的難度變大，增加合作研發(fā)的矛盾和摩擦，進而阻礙技術合作；在合法性獲取方面，制度距離大會使合作方難以把握對方市場偏好和制度要求，創(chuàng)新行為容易偏離對方合法性標準，進而難以被對方接受和認可，從而增加技術合作創(chuàng)新失敗風險。也有學者指出，過高的制度鄰近性會造成組織結構上的過度依賴及知識過度溢出，阻礙企業(yè)進一步創(chuàng)新[18]。在智能網聯(lián)汽車技術發(fā)展早期，出于區(qū)域專利保護，技術合作雙方更有可能基于相同制度體系建立技術合作關系。隨著時間推移，智能網聯(lián)汽車技術發(fā)展需要整合多元化的異質性資源，技術合作主體更加多元化，制度鄰近性的作用不再顯著。因此，本文提出以下假設：

H4：制度距離在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作中的作用隨時間推移變得不顯著。

1.5 政策強度對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作的影響

根據制度理論，組織需要遵循周圍的規(guī)則而生存。因此，組織戰(zhàn)略會受到環(huán)境力量的影響，而政策就是一種環(huán)境力量。事實上，支持性創(chuàng)新政策可以影響組織行為，如國家層面的開放創(chuàng)新戰(zhàn)略可能會顯著鼓勵組織層面采用開放式創(chuàng)新戰(zhàn)略[20]。對于政府而言，新興技術是對未來至關重要的顛覆性技術，也是新的增長引擎技術，具有市場潛力大、技術新穎、增長迅速等特征[21]。政府政策支持新興技術的跨國合作，政策方案側重于支持早期技術的共同開發(fā)、獲取核心領先技術或交換互補技術，并作為一種國家創(chuàng)新戰(zhàn)略[20]。同時，政府支持政策的強度越大，企業(yè)創(chuàng)新的財務壓力和風險也就越低，技術合作動力也越強。因此，政府對新興技術的政策支持強度越大，越有利于技術合作創(chuàng)新。智能網聯(lián)汽車技術是近年來各國政府大力支持的顛覆性新興技術，現(xiàn)有政策主要聚焦產業(yè)發(fā)展規(guī)劃與戰(zhàn)略、智能駕駛法律規(guī)則、智能網聯(lián)汽車網絡信息安全、道德準則等方面[22]。其中，部分政策已明確提出跨國合作創(chuàng)新的思路。如2016年歐盟頒布的《阿姆斯特丹宣言》指出，在自動駕駛技術領域，各成員國、行業(yè)合伙人之間需要密切合作。美國、德國和中國等國家的智能網聯(lián)汽車跨國技術合作創(chuàng)新實踐表明，政府出臺相關支持政策越多，合作創(chuàng)新活動越活躍。因此，本文提出以下假設：

H5：政策強度對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作具有積極作用。

2 研究設計

2.1 數(shù)據來源

創(chuàng)新雖然不一定都表現(xiàn)為專利申請，但由于專利包含最全面的技術創(chuàng)造信息，被學者廣泛應用于技術創(chuàng)新研究中[23]。同樣，跨國技術合作可以從合作專利信息中挖掘，通過專利包含的發(fā)明人與申請人國別信息，將不同專利分配到相應國家。具體來看，通常存在兩個標準，即發(fā)明人國別標準和申請人國別標準，分別根據發(fā)明人和申請人國籍定義跨國技術合作[24]。本文依據Prato&Nepelski[11]、Milani[4]的研究，采用發(fā)明人國別標準衡量智能網聯(lián)汽車領域跨國技術合作。對于某項專利，如果至少一個發(fā)明人所屬國別不同于其他發(fā)明人國別，那么就認為該專利為跨國技術合作。

智能網聯(lián)汽車(ICV )是指搭載先進車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，融合現(xiàn)代通信與網絡技術，實現(xiàn)車與X(車、路、人、云等)智能信息交換、共享，具備復雜環(huán)境感知、 智能決策、協(xié)同控制等功能，可實現(xiàn)安全、高效、舒適、節(jié)能行駛，并最終實現(xiàn)替代人操作的新一代汽車[25]。智能網聯(lián)汽車的4個發(fā)展階段是自主式駕駛輔助、網聯(lián)式駕駛輔助、人機共駕和高度自動/無人駕駛[26]。為確定智能網聯(lián)汽車技術相關專利，本文首先咨詢領域技術專家，同時參考Gandia等[27]的研究，準確掌握智能網聯(lián)汽車技術領域檢索詞?？紤]到專利申請到公布之間存在18個月的時滯，本文從IncoPat全球專利數(shù)據庫檢索截止到2018年12月31日之前的全球智能網聯(lián)汽車技術專利，共得到33 023項專利。其中涉及到跨國技術合作的專利共771項，包含959條跨國技術合作關系。

經統(tǒng)計，2006年之前全球智能網聯(lián)汽車領域的技術合作極少。因此，本文以2006年為起點年，以2018年為終點年份。本文基于智能網聯(lián)汽車技術合作關系累積量的變化，運用Logistic模型將智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡演化劃分為不同生命周期階段，Loglet Lab 軟件自動擬合出結果：2006—2012年為智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡萌芽期，2013—2018年為成長期。其中，萌芽期技術合作國為22個，成長期為58個。

2.2 網絡構建與指標說明

社會網絡分析是在數(shù)學理論基礎上發(fā)展起來的一種網絡分析方法。目前，社會網絡分析方法已被廣泛應用于社會經濟領域[28-29]。跨國技術合作網絡是用于刻畫國家間技術合作關系的網絡，網絡中國家間連線代表國家間的合作關系。網絡結構特征與演化主要通過網絡密度、平均路徑長度、集聚系數(shù)、網絡中心性等指標衡量[14]。本文構建一個無向加權的智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡(AVTCN)。智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡表現(xiàn)為一個圖集G=(V,A,W)，其中V={v1,v2,…vn}是節(jié)點Nv的集合，N為網絡中合作國家的數(shù)目。A={aij,i=1,2,…N;j=1,2,…N}為邊Na的集合，代表國家i與國家j之間的合作關系。如果國家i與國家j共同發(fā)明一項專利，那么兩國之間繪制一條連線，且aij=1；若兩國之間沒有共同發(fā)明專利，則連線不存在，且aij=0。W={wij,i=1,2,…N;j=1,2,…N}為網絡中國家i與國家j邊的權重，即矩陣中每個單元代表節(jié)點國家之間智能網聯(lián)汽車技術合作關系總量。

為描述智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的結構特征，本文依照楊春白雪等[2]的研究，建立分析整體網絡特征和個體網絡特征的雙層次指標，見表1。首先，在整體網絡指標方面，網絡節(jié)點數(shù)代表網絡規(guī)模，用網絡邊數(shù)、密度、平均路徑長度和集聚系數(shù)等指標描述網絡總體特征。其次，網絡個體結構特征通過度中心度、中間中心度和接近中心度描述[30]。個體中心度指數(shù)描述各國在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中的地位，中心度越高，在網絡中的地位就越高。

表1 跨國技術合作整體網絡、個體網絡分析指標及說明

2.3 塊模型分析

塊模型是一種檢測網絡聚集、核心—外圍結構的方法[31]。本文通過塊模型分析全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的核心—外圍結構。具體地，依據結構對等性將所有國家劃分為不同位置，即核心國、強半邊緣國、弱半邊緣國和邊緣國。結構對等性是指兩個節(jié)點相互替換，整個網絡結構仍不變，此時兩個節(jié)點在網絡結構中是等價的，這也被稱為內等構類別。如果網絡包含一個內等構類別，并且塊模型矩陣可用于網絡節(jié)點分類，則該網絡可由鄰接矩陣表示，其中鄰接矩陣中的塊形成全滿或全空的網絡鄰接矩陣圖。因此，將原始鄰接矩陣簡化為新的鄰接矩陣，將每個原始類別收縮為新節(jié)點，然后在新矩陣中為每個類別標記源類型。也就是說，新矩陣中的塊要么是全滿型(代表存在等構連接)，要么是全空型(代表沒有等構連接)。這種收縮矩陣也叫影矩陣，表示類別內的關系類型。塊模型分析可以使用Pajek軟件實現(xiàn)。

2.4 QAP回歸：模型設定與變量選擇

二次指派程序(QAP)是一種以關系數(shù)據為研究對象的分析方法。與傳統(tǒng)OLS回歸相比，QAP回歸在處理多重共線性和結構自相關方面具有優(yōu)勢，因此被廣泛應用于基于關系數(shù)據回歸的實證模型中[16]。本文采用QAP方法對全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡及其驅動因素進行回歸分析，并構建智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡驅動機制模型，解釋哪些因素影響發(fā)明人跨國合作關系。引力模型是解釋雙邊貿易流的經典方法，近年來在技術合作文獻中被廣泛采用[4,10]。該理論模型認為，跨國技術合作關系主要受地理距離、技術鄰近性、社會鄰近性、制度鄰近性等因素影響。本文認為，與傳統(tǒng)技術合作不同，智能網聯(lián)汽車技術合作需要系統(tǒng)的政府政策支持，因此特別考慮政府政策支持強度對跨國技術合作網絡的影響?；谇拔难芯考僭O，本文構建改進的引力模型，探討各因素對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作關系的驅動機制。

P=f[Dis,TP,SP,ID,Policy,Lang,Col,Inv]

(1)

其中，被解釋變量P為國家i與國家j之間的智能網聯(lián)汽車跨國技術合作關系數(shù)量，解釋變量包括地理距離(Dis)、技術鄰近性(TP)、社會鄰近性(SP)、制度距離(ID)和政策強度(Policy)，控制變量為語言(Lang)、殖民聯(lián)系(Col)、技術創(chuàng)新能力(Inv)。

地理距離用各國首都之間的物理距離衡量，數(shù)據來源于CEPII數(shù)據庫，并構建地理距離矩陣。技術鄰近性用Jaffe指數(shù)[32]衡量；社會鄰近性(SP)用兩國技術合作伙伴關系的重疊程度衡量[14]。

參考李琳和郭立宏[17]的方法，將一個國家6個維度的《全球治理指標》(WGI)數(shù)據取算數(shù)平均值計算該國綜合制度環(huán)境分數(shù)，并以國家之間制度環(huán)境分數(shù)差值的絕對值測量正式制度距離(ID)。

政策強度(Policy)用各國頒布的智能網聯(lián)汽車政策與法律條目總數(shù)衡量。該數(shù)據來源于Lexis advance全球新聞數(shù)據庫、中國資訊行新聞數(shù)據庫以及《中國智能網聯(lián)汽車產業(yè)發(fā)展報告2020》。具體來說，本文將兩國政策數(shù)目之和作為政策強度的代理變量，同時以2006—2018年政策強度均值作為劃分標準，將樣本分為合作國政策強度均高(合作雙方政策強度都大于均值)、合作國政策強度均低(合作雙方政策強度都小于均值)以及合作國政策強度有高有低(合作雙方政策強度一方大于均值，一方小于均值)3種組合情況。

在控制變量方面，主要控制各國語言差異(Lang)、是否存在殖民地關系(Col)以及各國技術創(chuàng)新能力3個因素的影響。Milani[4]指出，如果兩個國家具有共同語言或殖民地關系，那么兩國之間更容易產生技術合作；李琳等[33]認為，跨國合作創(chuàng)新更多發(fā)生在具有高技術創(chuàng)新水平的國家之間。語言和殖民關系數(shù)據來源于法國CEPII數(shù)據庫，技術創(chuàng)新能力以各國智能網聯(lián)汽車技術專利累積量之和表征，數(shù)據來源于合享(INCOPAT)專利數(shù)據庫。

3 實證分析

3.1 智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡結構特征

3.1.1 整體網絡結構特征

本文構建全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡矩陣，結合前文網絡特征指標，測算得到網絡整體特征統(tǒng)計量，如表2所示。

由表2可知，智能網聯(lián)汽車跨國技術合作規(guī)模越來越大，從萌芽期的22個國家增加到成長期的58個國家，更多國家參與到這一前沿技術的合作研發(fā)中，但參與國總體規(guī)模不大。網絡邊數(shù)顯示，國家間技術合作聯(lián)系不斷增加，跨國技術合作的連邊數(shù)從萌芽期的62條到成長期的318條，增長近5倍，2018年智能網聯(lián)汽車跨國技術合作邊數(shù)達到146條。網絡密度基本在0.1左右徘徊，說明智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡還不夠完整和規(guī)則。這意味著大多數(shù)國家并未在智能網聯(lián)汽車技術方面與所有國家合作，而是主動選擇或被選為合作伙伴。平均路徑長度顯示，大多數(shù)國家與其它國家“相距遙遠”。聚類系數(shù)明顯高于網絡密度值，與預期聚類系數(shù)等于網絡密度的隨機網絡相比，智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡明顯比隨機生成的網絡更聚類。通過以上分析可知，許多國家鏈接到網絡的中心，而不是保持與其它國家的合作關系。因此，智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡具有明顯的核心—外圍結構。

表2 2006—2018年智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡整體特征

為進一步分析全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡整體結構的動態(tài)演變，本文繪制萌芽期(2006—2012)和成長期(2013—2018)智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的動態(tài)演變特征圖，如圖1所示。網絡中節(jié)點越大，意味著該國的跨國合作關系越多。網絡中的線表示存在合作關系，線的粗細表示合作關系數(shù)量多少。從萌芽期到成長期，智能網聯(lián)汽車跨國技術合作關系數(shù)量顯著增加。美國和德國在全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中占據重要地位?？傮w而言，全球智能網聯(lián)汽車技術合作聯(lián)系越來越緊密，參與國也更加多樣化。

3.1.2 網絡個體結構特征

為分析網絡節(jié)點的結構特征，本文使用Ucinet軟件計算萌芽期和成長期排名前10位國家的度中心度、中間中心度和接近中心度，如表3所示。

表3 智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡個體中心性特征

從度中心度看，美國和德國在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中的影響力高于其它國家，且排名前10的國家以發(fā)達國家為主?？疾炱趦?，智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡度中心度迅速提高，表明越來越多國家參與到智能網聯(lián)汽車技術合作中。例如，美國從萌芽期的11個技術合作伙伴增加到成長期的42個，德國從12個增加到31個。此外，韓國、中國的跨國技術合作發(fā)展速度最快，在網絡中的關鍵角色凸顯。接近中心度與度中心度的結果一致，美國和德國在全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中的通達性最強。

就中間中心度而言，德國的絕對中心地位逐步被美國取代，美國成為全球智能網聯(lián)汽車技術合作網絡的集線器和樞紐。美國的中間中心度從萌芽期28.96升至成長期的53.96，但是德國的中間中心度下降到26.64，不到美國的1/2。顯然，美國是全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中不可替代的核心角色。此外，韓國、法國的中間中心度較高，分別在亞洲和歐洲扮演次中心角色。

總之，以美國、德國為首的傳統(tǒng)科技強國在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中占據絕對中心地位，網絡具有明顯的核心—邊緣結構。韓國、日本、法國、英國在所屬區(qū)域技術合作網絡中扮演次核心角色，中國成為發(fā)展最快的國家，在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中的關鍵地位日益凸顯。

3.1.3 塊模型分析

為刻畫全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的動態(tài)演化特征，本文基于塊模型對2006—2018年智能網聯(lián)汽車技術合作國家位置進行分析。表4結果顯示，全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中核心國家數(shù)量非常有限，呈現(xiàn)出集中化特征，以德國、美國為核心，萌芽期德國處于技術合作網絡的絕對中心地位，而在成長期美國逐漸取代德國占據網絡絕對中心地位；強半邊緣國家從萌芽期的4個增加到成長期的9個，說明智能網聯(lián)汽車技術實力相對較強的強半邊緣國數(shù)量有所增加；弱半邊緣國家數(shù)量大幅增加，萌芽期僅為9個，成長期增加到33個。這表明越來越多國家參與到智能網聯(lián)汽車創(chuàng)新活動中，并積極與其它國家開展合作。

表4 智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡核心—邊緣結構分布

進一步刻畫核心—外圍結構4種類型內部之間的關系，即全滿型(具有類似的技術合作結構，以com表示)和全空型(沒有類似的技術合作結構，以連字符表示)。使用Pajek進行塊建模計算，得到最終的影矩陣，如表5所示。結果顯示，考察期內，全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡以核心國為中心，強半邊緣國、弱半邊緣國均積極與核心國開展技術合作創(chuàng)新，邊緣國與其它類型國家?guī)缀鯖]有合作關系，處于網絡邊緣?？傮w而言，全球智能網聯(lián)汽車技術合作仍以核心國為中心，由核心國和實力較強的半邊緣國主導。

表5 智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡影矩陣分析

3.2 智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡驅動機制分析

3.2.1 QAP回歸分析

本文采用QAP方法對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡及其驅動因素進行回歸分析。首先檢驗解釋變量與被解釋變量之間的相關性，結果顯示，在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡演化的萌芽期、成長期以及發(fā)展全階段，各變量均在10%的統(tǒng)計水平上顯著，說明可以進行QAP回歸。

基于智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡萌芽期、成長期以及發(fā)展全階段的關系數(shù)據，進行QAP回歸分析，結果如表6所示。

表6 QAP 回歸分析結果

從解釋變量看，技術鄰近性的回歸系數(shù)在各階段均顯著，說明技術鄰近性是智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡演化的主要驅動力，H2得到驗證。這也意味著，智能網聯(lián)汽車這一前沿新興領域的合作創(chuàng)新以強技術相似性為前提，且以技術強國之間合作為主。這一發(fā)現(xiàn)與已有研究結論一致，即技術鄰近性在技術合作中發(fā)揮著重要作用[14]。地理距離的回歸系數(shù)在萌芽期為負，在成長期和發(fā)展全階段不顯著，表明地理距離在智能網聯(lián)汽車技術合作中的作用隨時間推移變得不顯著，H1得到驗證。在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作初期，合作關系受到地理距離影響，地理位置越接近，越有利于合作關系的建立。隨著信息化與全球化的發(fā)展，地理距離不再是智能網聯(lián)汽車跨國技術合作的障礙，企業(yè)為了獲得異質性互補資源，努力跨越物理距離的藩籬，尋求跨國合作伙伴的互補資源。

社會鄰近性的回歸系數(shù)在成長期和發(fā)展全階段均為正，且具有統(tǒng)計學意義。這意味著各國更愿意與其伙伴的伙伴建立聯(lián)系，社會鄰近性高可以增加信任，提高合作效率，H3得到驗證。智能網聯(lián)汽車技術復雜度和研發(fā)風險較高，企業(yè)與已建立信任關系的伙伴合作能夠降低創(chuàng)新風險。制度距離的回歸系數(shù)由萌芽期的顯著為負變?yōu)槌砷L期的不顯著，說明制度距離在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作中的作用隨時間推移變得不顯著，H4得到驗證。制度距離大會增加萌芽期智能網聯(lián)汽車技術合作的困難，降低知識轉移效率與獲得合法性的可能。制度上的鄰近性也會造成組織結構的依賴，不利于整合更多異質性資源，而智能網聯(lián)汽車技術的發(fā)展卻越來越需要異質性知識與技術。因此，制度距離對成長期智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡演化的影響不再顯著。政策強度的回歸系數(shù)在成長期和發(fā)展全階段均顯著為正，表明政策強度是智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡演化的關鍵驅動因素，對智能網聯(lián)汽車產業(yè)發(fā)展的政策支持強度越大，越能促進跨國技術合作研發(fā)創(chuàng)新，H5得到驗證。這說明高技術復雜度、高風險的前沿領域技術創(chuàng)新離不開政府政策的系統(tǒng)支持。與其它技術相比，智能網聯(lián)汽車跨國技術合作的驅動機制具有特殊性，國家需要從政策支撐強度方面著手，幫助企業(yè)降低研發(fā)風險，提供有力的政策保障，促進技術合作創(chuàng)新的突破。

在控制變量方面，共同語言的回歸系數(shù)在萌芽期和成長期均為正，表明相同的語言和文化對智能網聯(lián)汽車技術合作具有積極影響，語言差異是國際技術合作的障礙[17]，這與已有研究結論一致。殖民關系的系數(shù)在萌芽期、成長期以及發(fā)展全階段均不顯著，說明是否存在殖民關系對智能網聯(lián)汽車技術合作沒有影響。技術創(chuàng)新能力的系數(shù)顯著為正，說明技術創(chuàng)新能力是影響智能網聯(lián)汽車技術合作的重要因素，智能網聯(lián)汽車技術合作多發(fā)生在創(chuàng)新能力強的國家之間。

3.2.2 “三維”異質性分析

考慮到智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡存在發(fā)展階段、區(qū)域以及不同政策強度組合的“三維”異質性特征，那么其驅動機制是否同樣存在“三維”異質性特征？

首先，考慮技術合作網絡的時間演化趨勢，比較萌芽期與成長期的回歸結果發(fā)現(xiàn)(見表6)，隨著時間推移，技術鄰近性和社會鄰近性對網絡的驅動作用在成長期更加顯著，但地理距離、制度距離和共同語言的影響在成長期變得不顯著或弱化。政策強度對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的驅動作用在萌芽期并不顯著，但對成長期的網絡演化具有顯著影響。這一結論與實踐相印證，智能網聯(lián)汽車相關政策多在2013年及以后出臺，成長期才開始發(fā)揮作用。同時，技術鄰近性和社會鄰近性對網絡的驅動作用在成長期也得到強化。因此，智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡驅動機制具有發(fā)展階段的異質性特征。

其次，考慮技術合作網絡的區(qū)域分布特征，將2006—2018年智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡劃分為歐洲、亞洲和美洲3類樣本，對分樣本進行回歸。表7結果顯示，技術鄰近性和政策強度仍然是智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的重要驅動因素。由于分地區(qū)樣本回歸降低了樣本國家社會鄰近性的影響，使得社會鄰近性的系數(shù)變得不顯著，而其它變量的符號均未發(fā)生改變，說明回歸結果穩(wěn)健可信。同時，分區(qū)域回歸結果顯示，智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡驅動因素具有區(qū)域異質性特征，與歐洲相比，技術鄰近性在美洲跨國技術合作創(chuàng)新中發(fā)揮著更大作用。在政策強度方面，歐洲智能網聯(lián)汽車相關政策對區(qū)域內跨國技術合作創(chuàng)新的驅動作用更強。

表7 不同區(qū)域QAP回歸分析結果

最后，考慮政策強度的異質性組合，以均值為劃分標準，將2006—2018年智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡分為合作國政策強度均高、合作國政策強度均低以及合作國政策強度有高有低3類樣本，對分樣本進行回歸。表8結果顯示，技術鄰近性、社會鄰近性和政策強度仍然是智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的重要驅動因素，地理距離和制度距離對技術合作網絡的影響不顯著，這與表6結果一致。分樣本回歸結果顯示，不同政策強度組合下的智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡驅動因素具有異質性特征。與其它兩類政策強度組合相比，技術鄰近性、社會鄰近性和政策強度因素對政策強度均高國家間技術合作的影響更為顯著，而共同語言對政策強度均高國家間技術合作的影響不顯著?？赡艿脑蛟谟?，政策強度均高的國家多為發(fā)達國家，其技術鄰近性、社會鄰近性和政策強度都較高，這為技術合作關系的建立創(chuàng)造了很好的基礎與環(huán)境，更有利于合作創(chuàng)新。同時，技術強強聯(lián)合的國家受共同語言影響變得不顯著，說明語言障礙被跨越?？梢?，技術合作雙方政策強度均高的國家，其技術鄰近性、社會鄰近性等因素對智能網聯(lián)汽車跨國技術合作的影響更顯著，更有利于前沿技術的創(chuàng)新突破。

表8 不同政策強度組合下的QAP 回歸分析結果

3.2.3 穩(wěn)健性檢驗

考慮到智能網聯(lián)汽車跨國技術合作矩陣中有較多觀測值為0，因此本文運用泊松偽最大似然(PPML)估計進行穩(wěn)健性檢驗，該方法適用于計數(shù)模型且有較多因變量值為0的情況[4]。結果表明，技術鄰近性、社會鄰近性、政策強度、共同語言和技術創(chuàng)新能力是智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡演化的重要驅動機制，這一結論與上述QAP回歸一致，說明本文回歸結果穩(wěn)健，結論可信。

4 結論與展望

4.1 結論與建議

本文基于2006—2018年全球智能網聯(lián)汽車專利發(fā)明人跨國合作數(shù)據，構建智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡矩陣，運用社會網絡分析方法和二次指派程序(QAP)，檢驗智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的拓撲結構特征和驅動機制，得出如下研究結論：從技術發(fā)展的萌芽期到成長期，全球參與智能網聯(lián)汽車技術合作國家數(shù)呈快速增長態(tài)勢，但整體合作網絡尚不完整和規(guī)范；美國是智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡的集線器和樞紐，以美國、德國為首的傳統(tǒng)科技強國在智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡中占據絕對中心地位，網絡具有明顯的核心—邊緣結構；智能網聯(lián)汽車技術合作模式以核心國為中心，由核心國和強半邊緣國主導；技術鄰近性、社會鄰近性、政策強度是智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡演化的主要驅動力，正向影響跨國技術合作關系演化，地理距離和制度距離在智能網聯(lián)汽車技術合作中的作用隨時間推移變得不顯著；智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡驅動因素存在發(fā)展階段、區(qū)域以及不同政策強度組合的“三維”異質性特征；智能網聯(lián)汽車跨國技術合作創(chuàng)新驅動機制具有其特殊性，國家需要從政策強度著手，幫助企業(yè)降低研發(fā)風險，提供政策保障，促進技術合作創(chuàng)新的突破。

基于以上結論，本文提出以下政策啟示：第一，全球智能網聯(lián)汽車跨國技術合作網絡還不夠完善和規(guī)范，各國應以更加開放的態(tài)度與其它國家在該領域開展深入合作，搭建前沿技術的全球創(chuàng)新系統(tǒng)，推進技術的突破性創(chuàng)新。第二，美國是智能網聯(lián)汽車合作網絡的絕對核心，其它國家應努力縮小與美國的技術差距，加強與核心國的技術合作，加快全球智能網聯(lián)汽車技術擴散。同時，技術核心國需要發(fā)揮主導作用，積極與其它國家開展技術合作，促進技術外溢，推動全球傳統(tǒng)汽車產業(yè)的智能化轉型。第三，智能網聯(lián)汽車技術是技術復雜度極高的前沿領域，為促進技術合作創(chuàng)新，應縮小各國間的技術差距，提高技術鄰近性，同時也要考慮社會鄰近性因素，選擇社會鄰近性高的伙伴進行研發(fā)合作，以降低合作研發(fā)風險。第四，政府應加大政策支持強度，為企業(yè)技術創(chuàng)新提供更多資金、法規(guī)和制度保障，幫助企業(yè)不斷跨越顛覆性創(chuàng)新障礙，通過自主創(chuàng)新和跨國技術合作實現(xiàn)技術突破。第五，加強各大洲內部智能網聯(lián)汽車領域的技術合作，積極引導跨大洲技術合作創(chuàng)新，促進前沿技術擴散。以核心國和強半邊緣國為中心，以星狀拓展合作創(chuàng)新關系，推動技術合作網絡的深度演進。

4.2 不足與展望

本研究著眼于國家層面的智能網聯(lián)汽車技術合作問題，未來可面向區(qū)域、企業(yè)及組織層面進行擴展和延伸，系統(tǒng)刻畫不同層次智能網聯(lián)汽車技術合作的結構和機制問題；本文基于發(fā)明人國別信息構建跨國合作矩陣，未來可利用申請人國別信息拓展相關研究；智能網聯(lián)汽車技術是多技術軌道融合形成的新興技術，技術融合可能是跨國技術合作網絡形成的影響因素，未來可將技術融合納入分析框架，探究合作網絡的形成與演化機制；進一步的研究可擴展至更多新興技術領域，揭示具有普適性的新興產業(yè)技術跨國技術合作網絡結構與演進機制。