Malerba產業創新系統理論述評及中國情境下的研究展望

戚聿東 朱正浩

摘要：?產業創新系統理論從系統觀視角深化了產業創新分類理論和產業生命周期理論，以演化論方法拓展了正統經濟學靜態研究視角，克服了國家創新系統理論對產業創新解釋的不足，引起學術界廣泛關注與共鳴。通過系統分析相關文獻，借助“內涵與理論基礎—基本思想—理論應用—理論深化”框架評述了產業創新系統的理論發展脈絡，提出了中國情境下開展產業創新系統研究的理論方向：探求數字技術驅動的產業創新系統新內涵和新機制，關注復雜外部環境下產業追趕與創新系統演化的關系，分析知識密集型創業帶來的產業高質量發展新動能，研究中國情境下產業創新體系分類及公共政策等。

關鍵詞：?產業創新;產業生命周期;產業追趕;知識密集型創業;高質量發展;中國情境

文獻標識碼：A???文章編號：?100228482022（01）003916

自馬歇爾、熊彼特、庫茲涅茨和克拉克以來，對產業動力和演化研究在20世紀80年代得以復興。繼尼爾森和溫特開創性的《經濟變遷的演化理論》之后，涌現了許多演化經濟學者，意大利米蘭博科尼大學管理與技術系教授Franco?Malerba（以下簡稱Malerba）是代表性學者之一。在熊彼特產業創新模式與技術體制根源研究基礎上，Malerba提出了產業創新系統（sectoral?innovation?system）①理論。產業創新系統由行為者組成，為創造、生產和銷售特定產品而進行市場和非市場交互，行為者通過溝通、交換、合作、競爭和控制發生互動，并受到制度影響，產業系統通過不同要素的共同演化發生變遷和轉型[1]。該理論自提出以來引起了學術界廣泛關注與共鳴，成為21世紀以來最有影響力的創新理論之一。

熊彼特在不同時期對產業創新主要來源的理解被后來學者分成了熊彼特Ⅰ型產業和熊彼特Ⅱ型產業，分別代表了新企業和大企業主導的產業創新類型。Pavitt[2]依據創新來源和獨占性機制提出了四類產業創新模式，Malerba等[3]早期探索了熊彼特產業創新類型的技術體制根源，而Klepper[4]把熊彼特Ⅰ型和Ⅱ型產業間轉化與產業生命周期聯系在一起。上述研究關注產業創新差異及根源，產業創新系統理論則整合了知識基礎、行為者及網絡、制度等多個維度，識別和研究產業創新差異，深化了產業創新分類理論和產業生命周期理論。

長期以來，演化經濟學家們對完全理性人假設下的靜態“結構—行為—績效”（SCP）范式和產業組織方法提出質疑[5]。演化論方法強調行為主體的有限理性，知識和技術并不能自動或免費在企業間傳播，不同企業的學習和知識能力成為解釋績效差異的關鍵要素。企業學習能力差異源于初始技術知識、組織慣例、戰略以及企業解決問題、獲取技術的能力[6]。企業能力受到技術機會和制度條件等環境因素影響。產業創新系統理論以演化論為基礎，將知識基礎、企業能力、要素交互和制度置于分析中心，拓展了正統經濟學的靜態研究視角。

產業創新系統理論克服了國家創新系統理論對產業創新現象解釋的不足。國家創新系統理論最早被用于解釋20世紀80年代日本汽車、家電等產業趕超歐美的現象，并被迅速應用到發展中國家產業追趕的研究中[7]。然而，國家創新系統理論無法解釋同一創新政策和制度難以跨產業成功復制的現象，例如適合信息技術產業的政策與制度不一定適合生物技術產業，因為兩者有不同的知識基礎、行為者和網絡、學習方式和制度，國家創新系統必須匹配產業特定情境才能更好地解釋產業創新現象。

作為分析產業創新過程的有用工具，產業創新系統用于分析產業創新的影響因素，理解短期和長期產業動力及轉型，以及制定公共政策等。該理論被廣泛應用于產業追趕、產業動力分析、產業創新演化、產業創新國際比較等領域。國內相關研究尚處于初級階段，在數字經濟快速發展、逆全球化浪潮愈演愈烈、新冠肺炎疫情持續蔓延的復雜背景下，中國產業創新和趕超面臨整體實力不強、關鍵技術“卡脖子”等難點，從產業知識、創新網絡及制度整合視角系統性分析創新過程，更可能找準問題根源，找出應對之策。本文分析了Malerba產業創新系統的內涵、理論基礎、基本思想及主要應用，并對產業創新系統分類和演化議題展開討論，提出中國情境下的研究建議，對于融合東西方智慧，指明中國特色產業創新理論發展方向具有重要意義。

一、研究方法

為整體把握Malerba產業創新系統理論發展脈絡，文獻搜集按以下方式展開：第一，鑒于學術論文對學科領域前沿問題把握相對敏銳，著作或論文集能反映綜合成果，重要的創新領域手冊能體現學術界對Malerba思想的評價，主要文獻來源于Web?of?Science核心合集期刊論文、Malerba專著、主編或參編論文集以及重要創新領域手冊。第二，研究時間跨度為1985—2021年，共在Web?of?Science核心合集搜得Malerba相關出版物94篇，精選期刊發表論文69篇，主要發表在Research?Policy（11篇）、Industrial?and?Corporate?Change（10篇）以及Journal?of?Evolutionary?Economics（5篇）等創新及演化經濟學領域代表性期刊。此外，選擇Malerba主編或參編英文原版著作包括《產業創新系統：概念、議題與歐洲六個主要行業的分析》（2004）、《產業中的創新網絡》（2009）、《歐洲知識密集型創業與創新系統》（2010）、《作為學習過程的經濟發展：跨越產業系統的差異》（2012）、《不同產業系統中的知識密集型創業》（2016）、《創新系統、政策與管理》（2018）等6部，中文譯本包括尼爾森等編著的《國家創新體系比較分析》（2012年譯本）、法格博格等編寫的《牛津創新手冊》（2021年譯本）、道奇森等主編的《牛津創新管理手冊》（2020年譯本）、Malerba等著的《高科技產業創新與演化：基于歷史友好模型》（2019年譯本）、坎特納與Malerba主編的《創新、產業動態與結構變遷》（2013年譯本）等5部。第三，通讀或精讀上述論著，以Malerba?2002年發表《創新與產品的產業系統》、2010年主編論文集《歐洲知識密集型創業與創新系統》、2012年主編論文集《作為學習過程的經濟發展：跨越產業系統的差異》為關鍵時間節點，識別出Malerba產業創新系統理論的起源、形成和應用深化等階段。

為研究Malerba產業創新思想影響，參考Fagerberg等[8]的做法，在Web?of?Science核心合集統計出Malerba發表的《產業創新系統與產品》一文的他引次數和被創新領域權威期刊Research?Policy的引用次數，分別代表文獻影響力范圍和未來趨勢。此外，為了更好地提出中國情境下的研究建議，以2003年1月—2021年5月為檢索周期，在中國知網上以主題搜索“產業創新系統”“產業創新”等關鍵詞，得到《管理世界》《經濟管理》《科學學研究》《科研管理》《科學學與科學技術管理》《研究與發展管理》等6本代表性期刊論文共計187篇，分別對文獻標題、摘要和正文進行人工核對，剔除不相關文獻后，得到代表性文獻73篇，以此為基礎對國內產業創新研究現狀進行分析。

二、Malerba產業創新系統內涵與理論基礎

（一）Malerba產業創新系統內涵及辨析

Malerba認為產業創新系統由行為者組成，為創造、生產和銷售特定產品而進行市場和非市場交互，行為者通過溝通、交換、合作、競爭和控制發生互動，并受到制度影響，產業系統通過不同要素的演化發生變遷和轉型[1]。產業創新系統包含三部分。（1）知識與技術。指支撐產業研發、生產和分銷的基礎性投入，產業知識技術有專用性、緘默性、復雜性、互補性和獨立性特點，通過產業內知識創造和交換體現。（2）行為者與網絡。產業創新包含了廣泛行為者的市場和非市場互動過程，行為者包括企業和非企業組織（如大學、金融機構、政府等），以及企業聯盟、企業部門或者個人（包括消費者、科學家和創業者）等。不同行為者由特定學習過程、能力、信念、目標、組織架構和行為塑造，通過溝通、交換、競爭、合作和控制進行互動，行為者創造、交換與創新相關知識并將其商業化。（3）制度。行為者受到制度影響，制度包含規范、慣例、公共習慣、規則、法律和標準等。制度可以是正式的（如專利制度）或是非正式的（如企業慣例），可由行為者創造，也可能在不同行為者互動過程中建立（如合同）[9]。

產業創新系統理論有別于正統經濟學。正統經濟學假設行業邊界靜態，并以產業集中度、縱向一體化或多樣化來理解產業結構，完全理性人假設不重視企業學習和行為者間的聯系，僅將專利制度和研發支持作為主要制度和政策，因而只能部分把握產業創新活動規律。相比之下，產業創新系統理論對產業結構內涵、組成與變遷的理解更為豐富與動態。

第一，賦予產業結構新含義，行為者、知識、產品和技術間的聯結和關系被定義為網絡，包含了企業和非企業組織間的正式和非正式關系[9];

第二，產業創新系統是各種要素聚合結果，不存在最優創新系統，在不同國家和不同時間可能會發展出不同特征，這是由“有意識的設計”和“沒有事先安排的進程”共同決定的，在擾動環境中，產業創新系統發展嵌入特定社會經濟環境中并產生路徑依賴;第三，產業創新系統重視知識的核心作用，將創新演化看作行為者出現新知識和能力、不同行為者間出現新知識聯結，或者不同行為者間孤立知識技術整合的結果。

產業創新系統與國家創新系統、區域創新系統和技術創新系統都屬于創新系統方法，該方法涵蓋了影響創新過程的主要因素，四種理論可以歸納為一般性創新系統的不同表達，擁有創新系統的共同特征，即把創新和學習過程置于核心位置，運用歷史或演化方法，重視分析的整體性、跨學科性和非線性，強調制度作用等。區別之處在于研究重點不同，產業創新系統聚焦于比較產業間創新差異，國家創新系統聚焦于非企業型組織和制度概念，區域創新系統關注區域邊界，技術創新系統更關注技術。

產業創新系統有別于創新生態系統觀點。Adner[10]認為創新生態系統是企業實現與其他行為者聯系，提供面向客戶的解決方案并實現價值輸出的協同機制，強調集體創造價值以及管理風險。產業創新系統和創新生態系統的區別主要有三點：第一，產業創新系統關注產業差異和相關制度，創新生態系統更強調市場作用[11];第二，產業創新系統觀點圍繞產品生產展開，創新生態系統觀點聚焦于價值網絡研究，參與者實現創新能力共同演進的基礎是“共同的價值創造”[12];第三，創新生態系統邊界更為模糊，創新生態系統覆蓋了多樣化組織社群、機構和個人，生態系統開放且可以滲透，使得邊界定義十分困難[13]。

（二）Malerba產業創新系統的理論基礎

1.產業創新分類理論和產業生命周期理論

熊彼特對產業創新主要來源的理解被后來學者分成了熊彼特Ⅰ型產業和Ⅱ型產業，分別代表新企業和大企業主導的產業創新類型;Pavitt[2]依據創新來源和獨占性機制提出了4類不同創新模式的產業;Malerba等[3]探索了熊彼特產業創新類型的技術體制根源認為高技術機會、低獨占性條件、低技術累積性會導致熊彼特Ⅰ型產業，而低技術機會、高獨占性條件、高技術累積性會導致熊彼特Ⅱ型產業。Klepper[4]把熊彼特Ⅰ型和Ⅱ型產業間的轉化與產業生命周期聯系在一起，產業發展早期呈現出知識變化快、進入門檻低、新企業是主要創新者的特征，熊彼特Ⅰ型產業在發展成熟后，技術變化遵循既定技術軌道，規模經濟、學習曲線、進入障礙等越來越重要，大企業成為主要創新者，逐漸轉化為熊彼特Ⅱ型產業[4]。產業創新分類理論和產業生命周期理論部分解釋了產業創新差異及根源，為產業創新系統理論發展奠定了基礎，主要體現在三方面：一是為產業創新系統多維度、整合和動態分析方法的提出奠定了方法論基礎;二是Pavitt產業創新模式分類為產業創新系統分類提供了研究基礎;三是技術體制與產業周期構成了產業創新系統的演化基礎，技術體制與市場體制交互被認為不同階段產業創新演化重要動力[14]。

2.演化經濟學思想

演化經濟學理論認為行為主體是“有限理性”的，知識和技術并不能自動在企業間傳播，學習能力成為解釋績效差異的關鍵要素。首先，Malerba強調知識與學習的核心地位，認為產業創新“可以看作眾多行為者以創造、交換與創新有關知識及其商業化為目的的一種系統性的交互作用過程”[15]，呼應了演化經濟學相關文獻不同產業有特定知識基礎、技術和相關投入以及促進知識創造和擴散的組織是創新主要來源的觀點。其次，Malerba認為產業系統內“具有相似技術的異質性企業在相似的知識基礎中搜尋，從事同樣的生產活動，并嵌入相同的制度環境中，分享共同的行為和組織特征，發展出相同范圍的學習、行為模式和組織形式”[15]，繼承了演化理論“多樣性創造—選擇—復制”的邏輯。不同企業嵌入在產業特定技術機會和制度條件中，使得行業內企業在技術與產品多樣性創造、過程選擇和復制過程中形成了類似的產業學習和制度模式。

3.創新系統相關理論

創新系統被認為由參與者、網絡和制度組成，服務于開發、擴散和利用新產品和工藝的總體功能。創新系統擁有單個創新要素（例如技術）不具備的整體性特征，可以識別出系統邊界。國家創新系統分析框架強調了創新要素間聯結、交互、學習以及制度安排對產業創新和競爭優勢的關鍵性作用，用于解釋20世紀80年代日本汽車、家電產業等趕超歐美國家的現象。創新系統相關理論構成了產業創新系統理論的基礎。Malerba早期對國家創新系統的研究為產業創新網絡的提出奠定了基礎。Malerba更重視企業網絡和核心研發體系等創新網絡對國家創新能力影響。同時，產業創新系統理論繼承了Lundvall等[16]強調的“生產結構”和“建立制度”是界定創新系統最重要維度的觀點，圍繞生產系統展開研究，強調制度通過影響科技變革速度、組織創新行為和創新績效，在產業系統動態變化中扮演重要角色[17]。此外，對行為者多樣性理解源于國家創新系統分析框架中創新主體多樣性思考，把行為者廣泛聯結內化為創新網絡，體現了創新系統觀。

三、Malerba產業創新系統的基本思想

Malerba等學者對產業創新系統進行長期深入研究，抓住知識基礎和行為者多樣性、網絡關系和制度政策復雜性等特征，不斷豐富其理論思想。

（一）知識技術屬性與產業創新系統關系

知識和技術屬性構成了產業創新系統知識基礎，Malerba把產業知識基礎、學習過程與知識創造和交換過程聯系起來。首先，知識基礎與學習過程視角。Malerba通過對醫藥和生物技術、電信裝備與服務、化學、軟件和機床等五個產業展開案例分析，指出知識基礎決定了企業內部或企業間創新活動過程。例如，早期制藥技術與化學密切相關，缺乏正式研究，隨機篩選天然和衍生化合物方法的普及導致了研發爆炸式增長，隨后分子生物學的出現引出了基于分子遺傳學和脫氧核糖核酸（DNA）技術的新學習體系，技術研究過程分為專業技術和通用技術。制藥業復雜性和低累積性的技術特征使得創新過程依賴強大的基礎科學研究能力，以及企業和大學等機構的互動能力[10]。其次，不同類型知識對新創企業的重要性因產業而異。Breschi等[18]對制藥、電子等行業企業實證發現，企業成立前掌握的技術知識和市場知識對新創企業的重要性因產業而異，在制藥和電子產業，技術知識和市場知識重要性相當，而在生物技術行業，技術知識更重要。最后，知識交換視角。Malerba等[19]檢視了產業內部和產業間知識流動特征，通過分析1980—2000年歐美6國135個狹義技術領域內和跨領域知識流動的面板專利數據，揭示了產業間知識溢出效應對創新活動的重要影響，發現國內研發對產業間知識溢出效果比國際研發更強，然而國際研發對產業內部知識溢出效應是國內研發的24倍。

（二）行為者與產業創新網絡

除目標企業外，Malerba研究的行為者包括實驗用戶、中間用戶企業、上游供應商、衍生企業、知識密集型創業企業、大學與科研機構等。Malerba尤其重視非企業組織在產業創新中的作用，因為非企業組織“通過各種方式支持企業創新、技術擴散和生產，其角色在不同部門間存在較大差異”[16]。例如，Corrocher等[20]對信息與通信技術（information?and?communication?technology，ICT）行業創新活動進行分類研究，以大學和研究機構等非企業行為者作為創新來源指標，反映非企業行為者在產業創新中的重要作用。另一個關注重點來自用戶，Malerba[21]早期研究指出用戶需求結構是影響技術變革速度和方向的主要因素之一。20世紀60年代歐洲半導體產業技術能力和競爭力衰退主要由于電子消費品需求（而不是公共采購或計算機需求）在各國需求結構中占據了主導地位。Malerba等[22]進一步建模指出邊緣市場或者實驗用戶能為產業新進入者提供生存和發展空間，在這個空間，新技術能夠逐漸成熟并能在主流市場具有競爭力。Fontana等[23]使用1997—2007年全球創辦的1?000多家半導體產業初創企業的數據集，實證發現具有用戶背景的初創企業比半導體行業本身的衍生企業或以前活躍在大學或其他行業的人創辦的新企業生存時間更長，這些結果有力地指出了用戶作為產業創新來源的重要作用。

Malerba探索了產業創新網絡對創新績效的影響。由于單一企業難以獲取產業創新全部知識，知識網絡就成為產業創新系統早期關注焦點。傳統理論強調企業間技術聯盟等網絡形成、結構特征對產業創新的影響機制，Malerba進一步擴大了研究范圍，強調企業與非企業組織間的創新網絡作用，例如指出企業與大學和公共科研機構的緊密聯系對于制藥和生物技術企業的創新績效至關重要。在合成染料化學產業中，企業與大學和用戶的聯系對知識獲取和產業創新同樣重要。對軟件行業而言，用戶—生產者互動、全球和本地網絡以及熟練人力資本的高流動性都至關重要[10]。隨著研究深入，新興國家產業追趕背景下基于創新網絡的知識搜尋成為另一個視角，如印度和巴西電信產業創新和追趕受阻是因為未能建立獲取國外知識的渠道和網絡[24]。實證研究表明，企業“本土搜尋”戰略與創新速度正相關，并被同技術領域企業競爭行為負向調節，因此研發聯盟有助于推動產業創新速度[25]，而Breschi等[26]對1982—1993年美歐6國專利數據的實證表明企業技術多樣化并非隨機發生，建立在網絡基礎上有意識本土搜索或無意識知識溢出的產業學習是技術多樣化的主要動力。

產業內垂直聯結是創新網絡的重要形式。垂直聯結指企業與需求方或供給方聯結的網絡，研究揭示了產業創新系統中企業與關鍵用戶或者供應商聯結對創新績效產生了顯著影響。Adams等[27]使用不同專利數據庫，定量估計了中間用戶企業引發的半導體產業創新規模，發現與其他參與者相比，中間用戶公司創新規模在絕對值和相對值上都更高。通過研究半導體行業初創企業的數據發現，來自用戶企業的創業者擁有的知識更可能支持跨行業邊界的創業[28]。有意思的是，Fontana等[29]基于1996—2008年美國電信產業336家新創企業數據實證發現，創始人有上游行業（半導體產業）工作經歷的新企業擁有更低的退出風險，這是由于電信產業創新活動嚴重依賴半導體產業的硬件和技術。

（三）制度與公共政策

制度是產業創新系統的重要組成部分，產業創新系統分析可為能源、生物技術、信息與通信技術等特定產業公共政策制定提供依據。Malerba等[30]指出政府在產業發展不同階段制定出口、教育、研發培訓、知識產權保護、公共采購等支持和激勵政策，對產業創新發展起到積極作用。典型事實包括：德國先進教育制度對現代化學發展起到了基礎性支持作用，噴氣式客機發展得益于美國政府在機身和發動機技術上的巨額投資，印度寬松的知識產權制度為國內制藥企業初期創新能力發展提供了機會，等等。

基于產業間知識相互依存關系，公共政策可能在產業創新系統間發生傳導效應，Malerba等[31]通過計算機和半導體行業共同演化的歷史友好模式，考察了反壟斷、公共采購、標準等公共政策對兩個垂直相關行業在不確定環境中共同演化的影響，證明了政策影響可能會從一個行業蔓延到另一個行業，針對特定行業的政策會影響產品市場、公司邊界變化或知識和技術相互依存關系，引發行業創新條件的重大變化。此外，公共政策具有產業異質性，Freitas等[32]使用挪威、意大利和法國三次創新調查的微觀數據，估算了研發稅收抵免效應的產業異質性，表明研發傾向較高行業的平均研發投入和產出附加效應更強。

四、Malerba產業創新系統理論的主要應用

自Malerba正式提出產業創新系統理論以來，該分析框架被廣泛應用于發展中國家產業追趕、產業結構變遷、產業技術多樣化和知識密集型創業企業、衍生企業等重大現實議題。

（一）發展中國家產業創新與追趕

發展中國家與發達國家有顯著差別的產業創新初始條件、關鍵變量和機制，使研究尤具挑戰。研究的第一個視角是產業創新系統的異同。在《作為學習過程的經濟發展：產業系統間的差異》一書中，Malerba等討論了影響計算機軟件、半導體等多國5個行業創新與追趕的主要因素，認為發展中國家產業成功追趕的共同因素包括國內企業的學習和能力形成、能夠獲取國外知識、熟練的人力資本和積極的公共政策等;影響產業創新和追趕成功的差異性因素包括與技術和產業發展周期相關的產業結構、需求特征、與本土/海外供應商關系、大學和公共研究機構、融資機制、政府政策類型、標準、管制和規范等，此外，國家差異也是重要因素。

第二個視角是對產業成功追趕的探索。首先，創新系統要素間互補是成功追趕的重要原因，如Capone等基于歷史友好模型分析了中國移動通信產業的追趕過程，使用歷史友好仿真和歷史差異仿真模擬了不同技術體制和市場條件下中國企業的追趕效果，結果顯示大的細分市場規模為中國企業追趕的初始階段提供了培育環境，技術變革的高連續性促進了追趕進程[33]。其次，國家創新系統與產業創新系統互動對產業創新和追趕至關重要[30]。如前所述，印度寬松的知識產權制度為國內制藥企業初期創新能力發展提供了機會，先進農業知識庫、良好的技術基礎設施和公共研發支出政策為中國農業本土能力發展提供了關鍵要素。最后，善用機會窗口是成功追趕的重要條件。Lee等[34]使用手機、照相機等行業案例，指出后進國家在長期產業發展中后來居上，可能得益于把技術、需求和制度3種類型機會窗口與產業創新生態系統要素有效聯結起來。遵循這一思路，Landini等[35]使用歷史友好模型和反事實模擬仿真，對由客戶引導的中國風力、生物和水利發電產業創新與追趕進行分析，發現機會窗口出現的時機影響了產業追趕進程，需求窗口之后發生的技術不連續性（即技術機會窗口）可能會降低需求窗口在產業追趕過程中的有效性，因為技術窗口打開抵消了早期需求窗口帶來的優勢，擁有更強能力的在位企業有更多機會利用技術窗口擴展能力。此外，有效利用機會窗口需要匹配制度條件，如保護主義是需求窗口發揮作用的必要條件，市場保護可以使得追趕國家企業利用內部市場優勢積累能力。

（二）知識密集型創業

知識密集型創業（knowledge?intensive?entrepreneurship，KIE）被視為知識的運營者，是整合現有知識資產，創造新知識并轉化為產品或服務的過程，在產業系統創新和轉型中扮演了重要角色。Malerba將KIE定義為在經濟系統中引入創新并密集使用新知識的新企業，分析了KIE活動中的產業創新系統分類問題;Fontana等[36]實證發現KIE嵌入的產業創新系統存在異質性，根據知識來源、網絡種類、創新獨占性方法等維度，歸納出5類不同產業創新系統，包括擴散型產業系統、與生產資產垂直的產業系統、與互補資產垂直的產業系統、分布式信息產業系統和分布式科技知識產業系統。針對低技術產業KIE活動，HirschKreinsen等[37]通過選擇紡織、食品和金屬行業27個案例，檢驗了低科技產業（研發強度小于3%的產業）存在知識密集型創業，并將其分為市場驅動、科學與技術驅動、能力驅動和競爭壓力驅動4種類型。

KIE活動中的知識交換與戰略差異是另一個研究視角。LaageHellman等[38]通過瑞典醫療技術公司Aerocrine的單案例研究，分析了特定企業如何依賴產業創新系統獲取和發展知識及資源，展示了創業企業在不同發展階段如何協調與大學、客戶和供應商的知識合作關系，例如KIE企業與母體企業關系的重要性隨時間逐漸降低，而與用戶和供應商關系的重要性逐漸增強，只有當企業能力符合產業規制時，才有可能利用創新機會。此外，Camerani等[39]基于2009—2011年數字音頻播放器產業585種創新產品數據，實證檢驗了創業企業和在位企業差異化的技術戰略，指出戰略差異源于創業企業為抵御在位企業競爭。

Malerba等還比較了跨國與跨產業背景下的KIE活動。Malerba等[40]使用專利申請數據對中、俄、印3國電信、制藥、信息技術產業創新展開分析，發現3國KIE企業創新規模比在位企業小，中、俄KIE企業創新占比逐年下降，3國KIE企業在創新質量上沒有顯著差異，而在持續性創新水平上存在顯著差異，決定KIE企業創新績效的共同因素包括收入增長與市場機會、人力資本供給、研發增長、公共政策支持等。后續研究中，Malerba等[41]利用歐洲86個企業案例，分析了KIE企業創始人特征、知識特征、知識生命周期特征以及商業、市場和制度條件，后續研究中使用歐盟AEGIS微觀數據，發展出KIE企業創業程式化流程模式。與其他企業相比，KIE企業與創新系統互動更多，KIE企業與創新系統關系存在產業和國家差異等[42]。

五、Malerba產業創新系統理論深化討論：分類與演化

通過發展中國家產業創新追趕和KIE活動的應用研究，產業創新系統分類和演化思想得到發展，包括技術轉變、機會窗口、系統要素交互、跨越產業和地理邊界等方面。

（一）產業創新系統分類

創新差異是產業創新系統理論的基礎，關鍵變量與機制差異有助于識別產業間創新模式差異，但不能完全替代創新系統產業差異分析，因為創新系統擁有單個創新要素所不具備的整體特征。能否識別產業創新系統邊界進而分類，就成為驗證理論進步性的重要標準。已有文獻中的產業創新模式包括熊彼特Ⅰ型和熊彼特Ⅱ型產業、Pavitt產業創新分類等，都基于一個或若干個創新要素劃分，Malerba等把產業創新分類研究推向系統層面。

Fontana等[36]把產業創新系統分類維度歸納為4個。一是知識來源，包括大學等非市場型水平聯結的知識來源，與用戶、供應商等市場型垂直聯結的知識來源以及商業事件和出版物。二是從參與網絡中受益，包括：通過網絡獲得互補資產和市場，如吸引融資、建立市場合作、獲得法律幫助、開發新產品和服務等;通過網絡獲取生產優勢，如聯系客戶和用戶、選擇供應商等。三是技術協議種類，如戰略聯盟、研發協議、技術合作協議、許可證、研發外包等。四是知識產權保護方式，包括：隱性方法，如保密協議和商業秘密等;編碼化和正式保護方法，如專利、商標和版權等;非正式方法，如先入優勢和設計復雜性等。根據上述維度，歸納出5類不同產業創新系統（見表1），包括擴散型產業系統、與生產資產垂直的產業系統、與互補資產垂直的產業系統、分布式信息產業系統和分布式科技知識產業系統。以“與生產資產垂直的產業系統”為例，此類產業創新系統主要與生產相關且知識主要通過垂直聯結，知識來源于客戶、供應商或競爭對手，知識流動和技術機會通過企業與客戶或供應商的垂直聯結達成，從網絡中受益主要來自生產相關的客戶或供應商。從創新系統整體著眼分析，深化了產業創新系統理論，為公共政策制定提供了依據。

（二）技術轉變與產業創新系統演化

技術轉變是產業創新系統轉型升級的主要動力之一。面對技術轉變，產業創新系統的行為者會產生差異性反應，當技術轉變呈現漸進性特征時，在位企業或現有制度往往采納和擴散新技術，并固化已有的行為者關系，如同熊彼特Ⅱ型產業創新描述的那樣。當技術轉變呈現不連續性特征時，在位企業或現有制度往往會阻礙新技術采用，并催生新的行為者或新關系。生物制藥產業創新系統的案例研究表明，制藥技術更迭改變了系統參與者及聯結。制藥技術早期與化學密切相關，創新主體主要為科學家個體，隨著分子遺傳學和DNA技術的新學習體系形成，技術創新越來越依賴強大的基礎科學研究能力及與公共科研機構的聯結，創新主體變更為企業、大學和公共研究機構等[10]。產業創新追趕研究中，學者們使用歷史友好模型探索技術變革對產業領導地位更替的作用，通過對移動電話和半導體產業創新案例分析發現，新技術破壞性越強，在位企業能力越低，在位者和追趕者之間市場份額變動越大。技術不連續條件下，如果在位者行為高度鎖定，產業領導地位更可能發生變更[35]。

（三）機會窗口與產業創新系統演化

機會窗口指新技術經濟范式刺激后進國家趕超中的角色。Lee等[34]把機會窗口與產業創新系統要素聯系起來，理解為“產業系統動態中的不連續性”，并提出了技術、需求和制度3種類型機會窗口。技術窗口指技術的突破性轉變，需求窗口指一種新型需求或者本地需求重大調整等，制度窗口指對特定行業公開干預或制度條件急劇變化。機會窗口強調系統“反應”的重要性，“反應”包括行為者學習過程、能力水平、組織類型和戰略，以及公共政策、教育系統等制度性反應。已有產業領導者對機會窗口的有效反應不足（也稱“在位者陷阱”）會導致其領先地位被趕超，后進國家對機會窗口的有效反應有助于產業趕超。總之，面對機會窗口，產業創新系統的差異化反應決定了長期演化路徑。Lee等將這一分析框架應用于手機、照相機、半導體等行業，Landini等[35]將其應用于中國風力、生物和水利發電產業追趕分析。此外，該框架還被廣泛運用于多個產業創新系統的長期演化分析中，包括中型客機、移動電話、白酒、半導體芯片、照相機和鋼鐵等產業。

（四）系統要素交互與產業創新體系演化

技術體制和需求體制交互成為產業創新演化的重要動力。技術體制的累積性特征反映了產業知識特征，技術機會來自于制度或者用戶、供應商、大學的聯結，技術獨占性條件來自制度范疇，如專利制度。需求體制體現了需求規模、結構與細分程度等，主要與創新網絡相關。早期研究強調計算機產業實驗客戶（業余愛好者）與廠商的聯結使得新技術得以發展，對產業結構演化產生深遠影響[43]。Malerba等[22]利用模擬仿真方法，探索需求體制與技術演化關系，新企業存活取決于舊技術不能很好地服務于邊緣市場或者實驗用戶，因為新企業通常無法在已有市場上與老牌企業正面競爭，需要找到一個邊緣市場或者實驗用戶以便培育企業技術能力。在使用歷史友好模型對制藥業創新系統演化分析時，Garavaglia等[14]將市場要素和技術要素交互，發現更強累積性、更高技術機會和更嚴格獨占性條件有利于市場集中度提升，新市場出現則減緩了市場集中度的提升趨勢。

產業追趕視域下，Capone等[44]在研究行業先發優勢的轉化成本機制時指出，技術體制創業化（高技術機會、低獨占性條件和低知識累積性）和需求碎片化結合時，先行者長期優勢將不復存在，產業結構得以演化升級。Landini等[35]在分析中國風力、生物和水利發電產業追趕時，強調技術體制與需求體制交互時機對創新績效影響，指出需求窗口之后發生的技術不連續性可能會降低需求窗口在產業追趕過程中的有效性，因為技術窗口打開抵消了早期需求窗口帶來的優勢。此外，系統要素交互驅動產業創新追趕具有顯著產業差異性，例如軟件行業追趕基礎是充滿活力的創業精神與創新網絡的緊密聯系，電信行業中大企業投資和政策在產業創新能力培育中發揮主要作用[30]。

（五）跨越產業與地理邊界的產業創新體系演化

當產業創新的發生跨越產業和地理邊界時，上下游產業的技術市場條件變化、跨產業知識流動、產業創新系統間有效互動以及產業間相對位勢都可能對演化產生影響。上游產業供應商能力擴大可能影響下游企業創新決策，改變產業創新系統關鍵性聯結。Malerba等[31]研究解釋了20世紀50至80年代美國計算機產業組織結構演變如何依賴上游半導體產業的技術和市場條件變化。當半導體產業主導技術從集成電路向微處理器轉換，客戶市場從狹小的計算機市場向電信、消費電子產品、汽車市場擴散時，計算機企業隨之轉型為專業化計算機生產商，不再從事半導體部件生產和研發。跨產業知識流動改變了產業內初創企業生存條件。實證表明，具有應用行業背景的初創企業比其他企業生存時間更長[23]。類似地，Adams等[28]發現來自用戶的創業者更可能支持跨行業邊界的進入和生存。跨產業知識流動也影響產業創新規模，實證研究指出與半導體產業其他參與者比，中間用戶引發的創新規模在絕對值和相對值上都更高[27]。

垂直產業創新系統間有效互動影響演化速度和方向。研究指出，中國半導體供應商的創新和生產能力與電信用戶需求之間的差距阻礙了兩個垂直產業系統間的有效互動，制約了半導體產業創新系統演化方向和速度[45]。而產業間相對位勢影響了特定產業創新演化。Lamperti等[46]實證發現，產業在知識網絡中處于中心位置正向影響產業創新能力和出口績效。此外，跨越國境的知識流動影響產業創新系統演化。Malerba等[19]對歐美發達國家135個狹義技術領域的實證研究表明，國際研發對產業內部知識溢出效應是國內研發的24倍。Yu等[45]指出，中國電信設備制造業成功發展的關鍵因素之一在于早期通過合資等方式吸收了國外先進技術;相反，半導體產業發展初期由于貿易障礙等因素無法獲得國外先進技術，從而深刻影響到后期產業創新發展。

六、國內研究述評及展望

在討論了產業創新系統理論發展脈絡與整合框架（如圖1所示）基礎上，本部分討論Malerba理論在國際學術界的影響與國內研究現狀，結合中國情境，提出研究展望。

（一）Malerba理論在國際學術界的廣泛影響

Malerba的《產業創新系統與產品》一文[1]被認為是產業創新系統理論代表作。搜索Web?of?Science核心合集，選取論文和會議論文兩種形式，顯示該文被引用898次，引用的前三位期刊為創新領域主流期刊，

Research?Policy（83次），Technological?Forecasting?and?Social?Change（60次），Industrial?and?Corporate?Change（25次）。從被引用時間分布看，自2015年以來年被引用次數都超過之前年份，表明該理論影響力正在擴大。被引用文獻學科領域主要集中在管理與商學（526次）、經濟學（251次）、環境科學與研究（189次）、城市發展（124次）、地理學（53次）。Fagerberg等[8]列出的200年以來創新領域高被引論文，共涵蓋產業創新系統、開放式創新、技術生態位、創新生態系統、專利制度、用戶創新、創新戰略、公共研發與產業創新等8個領域。比較2001年1月—2021年5月這些論文在Web?of?Science核心合集的他引次數和創新領域權威期刊Research?Policy的他引次數，分別代表文獻影響力范圍和未來趨勢。從比較結果看，產業創新系統理論無論在影響力范圍還是未來趨勢上都占有重要地位。

（二）國內相關研究述評

通過梳理代表性文獻發現，國內學者已就創新系統要素及交互關系展開研究，嘗試探索產業創新分類，并就重大現實問題展開對話。

一是知識與技術視角。國內學者探索了自主創新、引進技術、技術改造、國內技術購買、外部知識源等不同知識來源對產業創新效率的影響[4748]。不同知識基礎也影響了產業創新模式和過程，王黎螢等[49]從專利密集型和非專利密集型視角、孟慶時等[50]從數字技術創新規律視角展開探索。此外，國內文獻還對產業創新主體間知識的跨國流動，產業知識與產業創新績效關聯度等展開國際比較[51]。

二是創新網絡視角。李莉等[5253]研究了產業創新網絡集聚態勢對網絡抗毀性的影響研究，將創新網絡特征與網絡的動態能力聯系起來，進一步探索了網絡創新開放度的非均衡分布對創新網絡抗毀性的作用關系。產業創新網絡形成機制與治理方面，劉可文等[54]以張家港市氫能產業為例考察了創新網絡的形成機制，吳紹波等[55]討論了產業創新網絡形成過程中的機會主義行為及治理等。產業創新網絡的演化方面，蘇楠等[56]引入社會網絡分析方法揭示了中國21個產業創新系統內聚性和流動性的演變過程，張治河等[57]利用灰色模糊評判法等發現中國戰略性新興產業創新能力發展遵循“蠕蟲狀”演進規律。

三是制度視角。制度在產業發展的不同時期發揮了不同效應，王曉珍等[5859]指出中國風電產業政策實施前期對產業創新發揮顯著促進作用，后期更多表現為擠出效應，實證研究揭示了政策支持對高科技產業創新績效的正負效應。制度效應還具有產業異質性，姜南等[60]采用8國專利密集型產業面板數據實證表明，知識產權保護對不同類型產業創新活動影響不同。政策需要與產業發展相匹配，梁正等[61]基于改革開放40年來中國產業科技創新歷程，構建了基于產業創新系統的后發國家創新政策演化模型，指出針對不同產業發展的不同階段，政策重點與方式應有所不同。

四是創新要素、機會窗口、產業生命周期交互視角。從知識、網絡和制度要素交互入手，孫曉華等[62]實證指出市場規模對創新能力具有不顯著的正效應是由于缺乏健全的創新制度，強調需求與制度協同對產業創新績效的影響。從創新體系要素與機會窗口交互看，李楨業[63]從特殊協作關系（網絡）和市場機會互補視角理解臺州縫制設備產業集群創新能力退化現象，指出由“鄉緣”或“親緣”組成的特殊生產協作關系導致企業創新激勵不足，與外部機會是對立的。從創新要素與產業生命周期交互視角，劉志陽等[64]把獨占性機制、互補資產、公共政策等與產業生命周期交互，研究戰略性新興產業創新獲利戰略。

五是對產業創新系統分類的探索。靳景等[65]基于相對創新溢出和吸收能力，把參與產業關聯方式歸納為“創新關聯、創新溢出—產品需求、產品供給—創新吸收和產品供需”四類方式。

六是對重大現實問題的討論。針對“市場換技術”的爭論，孫瑋等[66]提出外商投資企業研發溢出可能會阻礙要素自由配置，引發逆向技術擴散。針對產業追趕背景下科技創新政策如何助力產業創新演化，梁正等[61]研究提出政策落腳點應放在如何促進本土創新主體的能力構建之上。針對制造業高質量發展問題，楊以文等[67]實證檢驗表明，中國制造業全球價值鏈地位提升會降低制造業不同行業創新水平差距，促進創新水平收斂等。

（三）中國情境下的研究展望

國內研究從不同視角提出許多洞見，但是少有研究從系統和整體視角出發，也未形成理論熱點。為了更好地思考中國情境下產業創新問題，推動與發展適合中國情境的管理理論并用于指導實踐，本文借鑒Malerba產業創新思想，提出了中國情境下開展產業創新系統研究的理論方向，如圖2所示。

1.數字技術驅動的產業創新系統新內涵和新機制

當前，人工智能、區塊鏈、云計算和大數據等底層數字技術被更多用來實現企業與業務合作伙伴、供應商、分銷商和客戶的連接，用戶對生產過程深度參與，企業競爭加劇，組織邊界和產業邊界被重新定義[68]，需要探索數字技術下創新系統要素及相互關系，未來研究可從兩方面入手。一方面是數字產業創新系統新內涵。知識基礎視角下，數字技術應用是怎樣改變產業知識基礎并影響組織學習方式的？數字經濟背景下知識來源對新創企業和產業創新績效有何影響？數字經濟下知識跨產業和地理邊界的流動規律及效果如何？創新網絡視角下，數字創新網絡特征對技術轉變和產業創新績效的影響機制為何？例如研發聯盟、平臺企業網絡控制力對數字產業創新速度的影響。此外，數字技術條件下需求如何引導產業創新？制度視角包括數字技術下產業規范、慣例、規則、法律、標準等制度內容變化，如Miric等[69]指出手機軟件開發者技術獨占機制與傳統企業差異較大，數字經濟下政府政策對特定產業創新影響以及在產業系統間是否存在傳導性和異質性等。

另一方面是數字產業創新系統新機制。數字技術知識和網絡交互視角下，數字技術應用的開放式、去中心化、快速更替和外部經濟性等特征對創新網絡的影響為何，例如技術開放式特征對企業—用戶聯結影響是怎樣的？數字技術知識與制度交互視角下，數字技術的開放性和高不連續性對現有知識產權制度提出了挑戰，典型事實包括產業數字技術標準濫用行為難以被合理界定和規制，數字技術的快速更迭帶來的高度不確定性也給企業管理慣例提出挑戰。面對更加動蕩的外部環境，培育強動態能力的企業慣例成為重要任務。數字技術、網絡與制度協同視角下，擁有數字技術標準必要專利的企業更可能在現有規制體制下濫用知識產權，抑制產業創新動能，典型例子包括近年來涌現的華為訴國際數據公司濫用市場支配地位等，數字技術、創新網絡和制度協同推進中國數字產業創新發展已成為重要現實議題。

2.復雜外部環境下產業追趕與創新系統演化關系

復雜外部環境指新冠肺炎疫情和逆全球化浪潮的興起。復雜外部環境帶來了挑戰與機會，需要從系統化視角分析中國未來產業創新追趕問題。從技術體制與市場體制聯結視角看，技術體制包括技術機會、技術獨占性條件和累積性條件等，市場體制包括市場規模、市場細分程度和市場結構等。未來研究可從三方面展開。一是技術累積性特征與碎片化市場細分程度匹配對特定產業創新追趕的不同階段影響為何。二是逆全球化浪潮對不同經濟體的獨占性條件產生重要影響，發達國家外緊內松的政策已成為阻礙中國高技術產業獲取前沿知識、布局全球創新網絡的主要逆向動力[70]，在此背景下研究獨占性條件和市場體制匹配在高技術產業創新追趕過程的作用尤為重要。三是新冠肺炎疫情導致全球供需配置呈現區域化特征，研究技術體制與市場結構匹配對產業創新追趕的影響具有現實意義。陳明明等[71]對技術創新的市場選擇機制探索是可供借鑒的例子。

從機會窗口與產業創新系統反應視角看，產業創新系統對機會窗口反應決定了產業創新的長期演化路徑，產業領先者面對機會窗口有效反應不足會導致領先地位被超越[34]，因此，動態能力就成為解釋復雜環境下中國產業創新趕超的關鍵。復雜環境提供了機會窗口，例如新冠肺炎疫情為生物醫藥、機器人等抗疫相關產業打開需求窗口，逆全球化浪潮為中國高技術產業發展打開國內制度窗口。未來研究可從兩方面展開。一是產業創新系統的效率和適應性問題研究，效率可以理解為在相同技術軌道、社會經濟范式下產業系統的創新產出效率，適應性可以理解為產業創新系統面對機會窗口時的反應能力。二是復雜環境下機會窗口打開與產業創新系統反應時機對創新追趕的影響研究，對中國風力、生物和水力發電產業追趕分析為這方面研究提供了思路[35]。跨越地理和產業邊界視角下，產業追趕與創新系統演化關系可從三方面展開。一是逆全球化浪潮下，跨國研發聯盟組合的多樣性和深度對產業內部知識溢出效應，新冠肺炎疫情使得生物制藥、機器人產業等國外先進知識的獲取渠道發生了怎樣的變化等。二是探索上下游產業技術、市場和制度條件變化對產業創新追趕的影響。美國計算機產業依賴半導體產業技術和市場條件的創新演化案例為這個問題提供了啟發[31]。三是研究全球供應鏈碎片化背景下垂直產業間互動對產業創新追趕的影響。

3.KIE帶來的產業高質量發展新動能

KIE活動可以通過密集使用知識改變創新系統，帶來產業創新，是中國產業高質量發展的新動能。當前國內對KIE研究主要停留在介紹KIE內涵機制層面，未來研究可從兩方面展開。一是探索KIE活動過程與產業高質量發展的關系。例如，KIE活動怎樣依賴產業創新系統獲取和交換知識，怎樣利用機會窗口，企業在這一過程中采用怎樣的技術戰略和產品戰略等。又如，借鑒低科技企業KIE動力分類研究[37]，探索高質量發展情境下中高技術企業KIE動力類型，以及不同動力類型的KIE企業對產業高質量發展的影響。此外，還可以研究不同產業KIE活動創新貢獻度，探索中國情境下熊彼特Ⅰ型產業和Ⅱ型產業的創新條件等。

二是創新系統交互下KIE活動與產業高質量發展。KIE活動同時受到產業創新系統和國家層面創新制度和環境影響，需要從交互視角下展開研究，例如創新系統交互下KIE企業如何利用和整合知識資產并將其轉化為產品和服務？國家創新體系可從產業體系完備性、教育與人力資源水平、競爭與創新政策等視角切入。又如創新系統交互下KIE活動商業化如何影響產業高質量發展？產業高質量發展可從產業創新規模、質量、速度和可持續性方面切入，可以展開國際比較和產業間比較，關于中、俄、印5個產業KIE創新發展的比較分析提供了有益啟示[40]。此外，還可以探索貫穿KIE企業（微觀）、產業創新系統（中觀）和國家創新系統（宏觀）的流程模型，KIE創業程式化流程模式研究對此提供了洞見[42]。

4.服務公共政策的產業創新體系分類

分類研究可為公共政策制定和實施提供依據，有助于政策精準發力。未來研究可從兩方面著手。一是中國情境下產業創新體系分類研究需匹配特定研究目的。可以借鑒Pavitt等[2，36]的分類方法展開數字技術下分類研究，根據知識數字化特征與來源、數字網絡特征和創新獨占性方式來區分不同產業創新系統。關注復雜環境下分類研究。動蕩的國際環境使得原有產業技術追趕的知識生產條件更為復雜，分類維度需要側重知識鏈的國際化特征，包括知識來源和網絡的國際化特征，產業研發國際聯盟組合深度與多樣性，供應商與用戶的國際化程度等。開展產業新動能下的分類研究，主要目標是新企業占據產業創新主要地位的熊彼特Ⅰ型產業，分類依據可以包括知識來源多樣性和更新速度、融入知識網絡的難度和知識保護等維度。

二是基于產業創新體系分類的公共政策研究。政策出臺應與產業創新系統分類匹配。首先，要著眼差異之處，關注產業創新系統間的關鍵特征差異。產業政策應匹配特定產業創新系統，引導同一類型產業創新，競爭政策應能激發特定類型產業創新動能。其次，應著眼共通之處，研究不同類型產業創新系統演化過程中的共通之處，例如對創新獨占性、市場結構和生產要素聯結等方面的研究可為國家層面的反壟斷政策制定提供依據。同時著眼產業間相互關系，研究具有垂直關系的產業創新系統間知識流動、要素交互和政策傳導效應，識別阻礙創新的難點、堵點，出臺政策科學化解。最后，應著眼整體效能，整合知識創造、網絡聯結和制度等要素分析政策效能，強化各類政策間有效銜接與協同，匯聚成推動產業創新系統升級演化的整體勢能。

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