摘要：本文以专利权转移为视角，运用2002-2014年京津冀13城市之间的专利权双向转移数据，论证了微观主体的专利权转移行为不仅是个体行为，还事实上通过专利转移网络的空间结构和协同关系推动了中观区域层面的协同创新网络形成，并固化了不同城市在网络中的协同角色与创新位置。主要发现有：（1）13个城市间组成的协同创新网络密度疏松且可达性高，但等级森严。（2）从网络空间结构来看，京津冀协同创新网络呈现中心型—半中心型—包容型—脆弱型的复合结构。（3）从网络协同关系来看，专利转移关联关系呈现净流出、净流入、经纪人、主受益四大板块关系特征。第一板块的关系协同机制以输出—互动—吸收为主；第二板块的关系协同机制以接收为主；第三板块的关系协同机制以接收与回流—互动—传递为主；第四板块的关系协同机制以接收和回流为主。（4）地理邻近、经济差异和行政等级差异是京津冀城市间专利转移关系网络内在结构特征和关联关系差异的重要解释因素。

关键词：专利权转移，空间网络，协同创新

全球经济不景气与发达国家的战略调整使非本土知识源的引入日益艰难，并使我国区域经济的脆弱性逐渐凸显。以自主创新和协同创新为要义的区域创新网络（regional innovation network）是促进区域经济转型发展与创新驱动的重要引擎，也成为宏观政策关注的热点之一。

2014年京津冀协同发展上升为重大国家战略，以区域创新网络建设为主体的协同创新成为京津冀三地最为关注的主题，然而在京津冀协同创新发展中“谁来协同”“往哪协同”以及“如何协同”等关键问题一直没有得到实质性推进。其难点体现在两方面，一是，以本地创新系统和外部渠道整合系统为主的创新地理空间分布的双重性呈现更为复杂的特征。中宏观层次的创新网络与微观主体创新处于分离状态，内在协同机制不清晰，迫切需要在现有的区域创新网络中增加微观层次和中宏观层次的联系，思考组织间网络关系是立足于以企业为中心的个体网，还是立足于以区域创新为目标的局域网？另一方面，不同的地区都在增加自身的创新投入，然而，外部虹吸效应使得落后地区的投入被稀释，越来越多的资源仍然向中心聚集，落后地区在创新上的强烈需求与提升创新的供给能力形成了明显缺口，因此，到底如何根据区域整体网络特点进行协同呢？

围绕这些问题，本文尝试重点解决：第一，当以区域协同创新为目标构建网络时，如何在交易型联系上升为关系型网络的框架下思考区域创新网络的内在结构特点与关系规律，即以企业为主体基于商业机会的微观契约关联和基于区域发展战略目标而形成的区域创新网络之间的内在关系如何。第二，在京津冀这种典型的中心支配型网络中，核心—边缘结构到底应该如何协同？未来应该调整何种因素使得这种网络结构和网络关系更加优化？

1 文献综述

协同创新的本质特点在于强调创新相关要素的有机配合，产生单独要素无法实现的整体效果。区域协同创新更突出协同创新与空间概念的结合，强调作为一种创新组织制度，其实现形式可以表现为主体、载体和要素等在不同空间上的优化和组合。区域协同创新本质上是一种交互关系，以区域创新网络为分析工具考察协同创新成为重要的趋势。

区域创新网络是区域行为主体在交互作用中建立的能够激发创新、具有本地根植性、正式或非正式的关系总和^[1]，是应对系统性创新的基本制度安排^[2]。现有研究聚焦于三大方面。第一，区域创新网络与企业创新及绩效的作用关系与影响机理^[3-5]。第二，区域创新网络的影响因素研究。包括基于整体网的网络特征^[6]；基于个体网的企业位置^[7]、成员属性^[8-10]、结构^[11-13]与联结^[14][15]等。第三，区域创新网络绩效的测度与评价研究。侧重于网络协同的可行性、有效性与稳定性^[16]等原则或定性分析，缺少定量标准。

通过专利转移考察协同创新或区域创新网络的空间变化和区域差异是一个重要的研究方向。不同地区的创新能力差异可以通过专利转移来调整^[17]。就跨地区专利转移网络来看，京沪等发达省市形成了明显的技术转移中心群，控制着技术资源的输出和引进；并且技术转移存在明显清晰的跨地区流动路径，中部地区起到技术转移中介的作用^[18]。专利转移网络与多种影响因素相关，包括地理距离和范围等特征^[19]、创新资源差异^[20]、地理临近、行政区邻近和知识规模邻近^[21]等。

然而现有研究中，一是，区域创新网络研究主要以企业出发的个体网为主^[22]，缺乏结合企业特征对区域创新网络的综合分析^[23]，且分析单元以省份等行政区划为主，划分边界过大。二是，专利研究大都是国际层面和国家层面的技术转移研究，缺少深层次的地域内研究；对专利转移网络结构和关系属性的研究相对不够深入。三是，对专利的影响因素研究偏向于地理因素，缺少多种因素的综合分析。四是，强调资源的分布或配置所形成的禀赋和累积性结果，而忽视不同地区间的空间联系和动态过程。

本文试图从专利权转移这一视角切入，寻找从市场主体专利转移活动到区域协同创新网络的内在发展逻辑，形成微观创新个体活动到中观区域协同创新的形成路径。选择专利权转移作为研究对象的原因在于：第一，专利权的转移既体现了可标准化和可贸易的特征，同时意味着具有应用需求，能够挤掉大量无转化价值专利的虚高成分。第二，现实的创新并不遵循优美线性模型，而是大量企业首先从专利库中进行搜寻，只有当这种做法搁浅时，他们才会考虑投资研究^[24]。因此专利权的转移在很大程度上与微观主体的实际创新习惯较为一致。第三，专利权与研发直接相关，并与企业成长率等反映创新绩效的指标具有明显的相关性^[25]。

本文以专利权转移为视角，论证了微观主体的专利权转移行为作为一种市场自发的协同方式，不仅是个体行为，还事实上通过双向转移流的结构和关系推动了区域层面的空间网络形成，并固化了不同城市在网络中协同角色与创新位置。

2 模型与数据

2.1 模型设计

专利转移的过程异常复杂，一方面，需经过机构或公司的协商以及最终签订买卖合同，这是基于商业机会的交易型联系^[24]。另一方面，特定城市的专利权人或组织会通过多种形式与其他城市产生联系，从而形成城市间的专利往来，这种城市往来蕴含于不同城市的社会关系中，体现为关系型联系。以特定城市作为一个节点，一个节点对另一个节点的专利转移将形成有向专利输出路径。将京津冀13个城市看成13个节点，构建13×13的矩阵形式表示如下：

对于网络节点p_i，j，它代表第i城市向第j城市的专利转移数量；p_j，i则代表第j城市向第i城市的专利转移数量（规定p_i，i=0）。为了实现更加客观准确地表述各城市之间专利转移的关联程度强弱，本文通过P矩阵构建关联关系矩阵^[18]，如下：

其中，表示i城市与j城市之间的专利转移所占j城市专利接受总量的比重，称之为i城市与j城市的关系强度，数值越大则代表两城市的关联强度越大；反之，越小。

2.2 数据获取

本文通过专利数据库爬取专利转移数据，共获得2454条2002-2014年间的专利权转移数据。按照城市间专利转出与转入数据构建13城市间专利转移网络的数据矩阵P，矩阵P是有向矩阵；通过代数关系将数据矩阵P转换成关联关系矩阵Á；其中专利转移网络的关联强度临界值为所有关联关系数值和的均值，即超过均值0.083的关联关系，是城市间存在的主要关联关系。

本文主要探究关联强度数值超过临界值的城市之间的专利转移主要关联关系（如图1所示）。

2.3 指标设定

（1）网络密度

网络密度（density）是网络中各节点间联系的紧密程度，表示为网络中实际存在的关系总数与理论上存在的最多关系数的比值。令L为网络中实际存在的关系总数，N为网络规模，网络密度表示为：

（2）关联度

网络关联度（connectivity）描述网络中节点之间的可达与否。如果网络中有些节点间不能够相互到达，这样的网络的关联度一定较低^[26]。令V为网络中不可达节点数，给出网络规模为N，网络的关联度可以表示为：

等级度（hierarchy）用来表示网络中节点之间在多大程度上是非对称可达的，存在多大的支配性与等级性。令n为网络中对称可达的总节点数，给出网络最大可能对称可达的节点数max（n），等级度可以表示为：

（3）中心度

度数中心度（degree centrality）表示某一城市与其他城市联系的紧密程度以及在网络中所处的地位。度数中心度越大说明该城市在专利转移网络中拥有重要的控制地位和极大影响力。度数中心度的测量可以分为点出度（out-degree centrality）和点入度（in-degree centrality），两者分别测量该城市专利转出和转入的强度，从而体现其重要地位和影响力。计算公式如下：

度数中心度_i=点出度_i+点入度_i

中间中心度（betweenness centrality）表示某一城市在专利技术转移网络路径中的地位与控制力。测算公式如下：

其中，C_ABi表示节点i在整张专利转移网络图中的所有点对的中介度p_jk（i）之和。中介度p_jk（i）表示节点i能够控制另外两点j与k专利转移能力的概率值，计算公式如下：

p_jk（i）=G_jk（i）/G_jk

其中，G_jk表示网络节点j与k之间存在的最短路径，G_jk（i）表示经过i的最短路径。

3 实证分析

3.1 专利转移网络的结构特征分析

根据关联关系矩阵A，计算出该专利转移网络的密度为0.205。13个城市间专利转移关系凝聚程度总体上并不高。这说明许多城市节点之间并不是直接相连在一起，而是间接地通过中介节点连接在一起。此外，在此网络中，结构洞（structure holes）^①较为普遍。结构洞理论认为结构洞能够为创新双方的获利交易提供杠杆和机会。节点城市间通过增加不同节点城市间的专利转移关联关系，可以减少网络中结构洞的数量，给网络节点城市带来更多的专利选择机会，获得协同创新的动力。

京津冀协同创新网络呈现中心型—半中心型—包容型—脆弱型的复合结构。（1）北京、天津是处于网络中统领地位的中心型节点城市。北京相对于其他城市的点关联度是最高，其他城市相对于北京的点关联度相对较高；北京的度数中心度和中间中心度也是最高的（如表2所示）。这说明，北京与众多城市之间有着稳定的关联关系，北京是处于网络中统领地位的节点城市。天津相对于其他城市的点关联度仅次于北京，发出的关联关系较为广泛；但是其他城市相对于天津的点关联度仅为1，接受的关联关系单一。北京与天津的专利转移关联关系最为重要，这不仅反映在天津的专利转移主要来源北京，约占到天津接受总量的76.3%，还在于北京输出到天津的专利占到北京总输出专利量的42.8%，即天津是北京专利输出的主要城市。另外，北京、天津的点出度远远高于点入度，是整个网络主要专利关联关系输出城市。总体来看，北京、天津都是专利转移关系网络中的核心节点城市。（2）石家庄、唐山是网络中重要的半中心型节点城市。石家庄、唐山相对于其他城市的点关联度以及其他城市相对于石家庄、唐山的点关联度都处于较高水平；且度数中心度和中间中心度都处于次高水平，说明二者在网络中的地位与影响力相对较高。二者的点出度与点入度均相等，说明在专利转移中起到中介作用。根据点关联度、度数中心度和中间中心度的综合测量，北京、天津的总体实力居于首位，石家庄、唐山居于次首位，四者是整个网络中起到支撑作用的最稳定的节点城市。（3）保定、邢台、衡水是网络中稳定的关联关系流入的包容型节点城市。首先，从点关联度考虑，其他城市特别是北京、天津、石家庄、唐山相对于这三个城市的点关联度是最高的，说明这三个城市在接受专利输入方面有多个来源点和多条路径，不会因为一个节点或一条路径的丢失而中断专利的输入；同时，这三个城市相对于其他城市的点关联度较低，要把自身专利转移出去的路径是单一且不稳定的。其次，这三个城市的点出度远小于点入度。这都说明，保定、邢台、衡水是网络中接受专利输入中最稳定的节点城市。（4）廊坊、秦皇岛、张家口、沧州、承德、邯郸是网络中脆弱型节点城市。邯郸、秦皇岛在点关联度、度数中心度以及中间中心度都处于相对比较低的水平，其在网络关联关系中的稳定性比较差；而廊坊、张家口在指标测量中表现更差。在廊坊接受的专利的总量中，有98.6%是来自于北京，廊坊是首都功能疏解最大的受益者，但也说明关联关系非常单一。沧州、承德仅存在关联关系的流入，点出度为0，即不对外发生专利输出的关联关系，是网络中最不稳定的节点城市。

整张关联关系网络的等级度为0.844，说明关系网络存在着森严的等级结构，北京在网络中对专利资源具有极大控制权。关系网络的点出度中心化指数为86.1%，表明网络的输出方集中在少数的几个点。北京、天津的点出度为最高，专利转移关联关系的发出者集中在这两个城市，另外石家庄、唐山也是网络关联关系的主要发出者。关系网络的点入度中性化指数只有13.9%，表明专利转移关联关系的接受方比较分散，不是集中在非常少的几个节点城市，而是相对均匀分布于整个关系网络中。

3.2 专利权转移网络的协同关系特征分析

在网络结构分析的基础上，进一步运用块模型^[27]（block modeling）对专利转移网络的关系特征进行分析。在CONCOR程序的第一层分区结果基础上进行第二层分区，形成了四大板块，如图2所示。第一板块有3个成员，主要是经济发达城市北京和天津，以及秦皇岛^②；第二板块有6个成员，主要是位于河北省北部的城市且地理位置上与北京、天津相邻的城市，分别是：唐山、廊坊、保定、张家口、承德、沧州；第三板块有2个成员，是省会城市石家庄及其地理位置邻近的邢台；第四板块有2个成员，主要是经济发展相对落后且地理位置较为偏远的城市，分别是：邯郸、衡水。

四大板块之间所形成的专利转移关联关系非常丰富，特征如下：（1）净流出板块：第一板块对其他三个板块发出的关系数为15个，内部成员之间的关系数为3个，接收到板块外的关系数有4个，第一板块主要向第二、三、四板块发出了关系，因此，属于关联关系“净流出板块”。（2）净流入板块：第二板块对板块外发出的关系数为4个，板块内的关系数为2个，而接受的板块外关系数为10个，以接收关系为主。虽然第二板块对板块内部以及第一板块发出了关系，但以接受第一板块的关系输入为主，因此，属于关联关系“净流入板块”。（3）经纪人板块：第三板块对板块外发出的关系为4个，板块内关系数为1个，接受板块外关系数为6个，主要与第一、四板块发生关系的互动，因此，属于关联关系的“经纪人板块”。（4）主受益板块：第四板块对板块外发出的关系数为3个，板块内部关系数为0，接收到的板块外关系数为6个，与第一、三板块产生了互动关系，但却以关系的输入为主，因此，属于“主受益板块”。

根据四大板块的密度矩阵，第一板块与第二板块关系密度值为0.556，数值最高，代表关系最强；板块内部以及与第四板块密度值为0.5，代表关系强度适中；与第三板块关系强度为0.333，最弱。第二板块与板块内部的密度值为0.067，与第三和第四板块的密度值为0.083，密度值很低，代表关系强度非常低。第三板块主要与板块内部以及第四板块有较大关系密度值，为0.5，代表关系强度很强；与第一板块的关系密度值稍小，为0.333，代表关系强度适中。第四板块与第三板块关系密度值为0.75，产生高强度的关联关系。