面向協同對象的智能網聯汽車產業創新產出研究

郭 青，戚 湧,2，武蘭芬

(1.南京理工大學知識產權學院,江蘇 南京 210094；2.南京理工大學經濟管理學院，江蘇 南京 210094)

0 引言

知識經濟時代，創新是各主體占據競爭優勢的重要途徑。隨著技術復雜度和學科交叉度的提高，依賴于內部資源的傳統創新模式難以適應學科交叉融合的新技術環境。協同創新是加速產業發展的重要途徑，也是堅定不移走中國特色自主創新道路的基本要求。協同創新是將各創新主體的要素進行系統優化、合作創新的過程，能夠形成推進創新的強大合力。目前，越來越多的創新主體通過合作的方式開展技術攻關，以獲取互補性知識，提高自身創新效率。

按照創新強度，創新類型可分為漸進性創新和突破性創新。相較于漸進性創新，突破性創新具有高風險性、高不確定性和高商業價值性等特點。在傳統產業領域，西方發達國家通常利用先發優勢設置障礙，阻止后發國家技術追趕和超越。受西方發達國家掣肘，中國創新主體的創新模式長期以來主要呈現為基于低成本的漸進性創新[1]。然而，隨著 《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》 《中國制造2025》 《 “十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》等一系列政策出臺落地，中國新興產業創新主體堅持走中國特色自主創新道路，并在自主創新的道路上奮力前行。

Nieto等[2]指出，不同類型協同對象的資源和管理模式不同，伴隨的風險和收益也不同。中國正加速由創新大國向創新強國邁進，產業發展在兼顧創新數量的同時還應側重創新質量。新興產業更是需要以創新引領高質量發展新引擎。因此，新興產業如何通過協同創新提高創新產出是一個頗具現實意義的研究命題。

本文基于中國智能網聯汽車產業開展面向協同對象的創新產出研究，主要是因為：智能網聯汽車產業是以信息技術為代表的新科技變革趨勢下產生的一種新興產業形態，是汽車、電子、信息通信、道路交通運輸等多領域深度融合的戰略性新興產業，對推動中國制造強國和網絡強國建設具有重要意義。近年來，中國高度重視智能網聯汽車產業發展，出臺 《汽車產業中長期發展規劃》 《車聯網 (智能網聯汽車)產業發展行動計劃》等一系列政策積極推動智能網絡汽車產業的快速發展。隨著智能網聯汽車產業技術復雜性和學科交叉度的提高，創新主體逐漸采用合作創新的模式推進技術發展。

1 文獻綜述

1.1 協同創新與協同對象

陳勁等[3]認為，協同創新是一種復雜的創新組織方式，形成以企業、高校院所 (本文高校院所包括高校和科研院所)為核心要素的多元主體協同互動的創新模式，通過技術創新主體和知識創造主體間的合作和資源整合，產生系統疊加的非線性效用。

作為中國最重要的創新主體，企業和高校院所承載著產業創新的巨大希望。現有文獻主要基于產學、產研及產學研合作，通過理論和實證分析，研究技術創新主體和知識創造主體間的異質性合作模式、風險及績效。在理論層面，徐剛等[4]基于演化博弈分析產學研協同創新模式；胡峰等[5]構建產學研協同創新知識溢出風險管理框架；Szücs[6]認為，企業通過與大學或科研院所合作，獲得互補性科學和技術知識，提高創新效率。在實證層面，蔣興華等[7]研究產學研合作聯盟成員之間的合作意愿對協同創新績效的影響；方剛等[8]研究互聯網環境下產學研協同創新的知識增值效應；陳懷超等[9]探究制度支持對產學研協同創新的影響；Ambos等[10]認為，良性的產學研合作關系是推動企業創新的關鍵動力。

也有研究指出，企業間、高校院所間的同質性協作影響創新績效，如劉和東等[11]指出企業間的行為協同可以提升合作績效；程聰[12]基于協作潛力等因素探討跨國企業間的協同創新；劉斌等[13]認為高校院所間的地理接近性正向影響協同創新質量；沈蕾娜[14]認為學術整合有利于前沿知識創新，高校之間跨學科協同、跨國家協同均有利于知識創新。

1.2 協同創新與創新類型

按照創新強度，創新類型可分為漸進性創新和突破性創新。雙元創新是指追求突破性創新和漸進性創新，并在二者之間追求平衡的創新。創新主體通過突破性創新開發全新產品及服務，追求未來市場和客戶，通過漸進性創新提升現有產品或服務，進一步滿足市場和客戶需求。現有文獻普遍認為，雙元創新對于企業績效和成長具有促進效應[15]，并有學者探討多類型伙伴[16]、雙元網絡[17]等因素對企業雙元創新績效的影響。

創新主體間的相互關系是影響雙元創新產出的關鍵要素。有學者基于協同創新主體間的網絡密度和多樣性討論雙元創新績效。梁杰等[16]認為不同伙伴對漸進性創新、突破性創新存在不一致的資源互補效應；李國強等[17]認為合作網絡穩定性、網絡密度和關系質量是漸進性創新的重要增益要素，而網絡密度與網絡異質性則是突破性創新的核心條件；徐露允等[18]認為提升系統創新網絡密度會促進漸進性創新績效，阻礙突破性創新績效；Leeuw等[19]認為合作伙伴的多樣性與漸進性創新績效呈正向關系；Zhang等[20]指出在雙元創新過程中，創新主體間的信息交換有助于提高知識的獲取和利用效率。

1.3 創新產出

創新產出是結果對目標的實現，反映創新的實際技術水平和應用價值。朱雪忠等[21]基于理論層面論證專利測度創新績效的合理性；Artz等[22]基于實證研究發現專利數量與新產品開發存在顯著的正向關系；蔡紹洪等[23]指出創新數量和質量是測量創新產出的重要維度，與績效和市場價值顯著正相關，創新數量表征創新規模，是創新質量的前提和基礎；朱雪忠[24]認為創新的量變必然會引起質變，進而提升創新質量。

1.4 現有研究的局限性

創新主體是協同創新的基礎，創新主體間的相互關系是影響雙元創新產出的關鍵要素。現有研究主要集中于產學研的異質性協同互動，結合政策支持、合作意愿、合作關系等因素，考量協同合作對企業創新的影響并進行機理分析，對企業之間、高校院所之間的同質性協同研究較少，也未見以產業為研究對象，開展創新主體間異質性、同質性協同對產業創新產出的影響研究。同時，產業發展需要兼顧突破性創新和漸進性創新。協同對象不同，管理模式和知識共享程度不同，產業雙元創新產出亦有所不同。因此，在產業協同合作追求技術創新過程中，需要基于不同的協同對象選擇適宜的創新類型。

因此，本文以中國智能網聯汽車產業授權發明專利為樣本，結合專利文件、審查意見通知書、檢索報告和產業專家意見，基于合作網絡視角開展實證研究。主要探討如下問題：選擇哪類協同對象可以提高創新質量？面向協同對象，選擇哪種創新類型？即開展面向協同對象的智能網聯汽車產業創新產出研究。

2 研究設計

2.1 研究思路

本文基于中國智能網聯汽車產業開展面向協同對象的創新產出研究。首先，檢索并篩選中國智能網聯汽車產業授權發明專利及其審查意見通知書、檢索報告；然后，基于審查意見通知書和檢索報告，并結合產業專家意見，判斷授權發明專利技術的創新類型；接著，以協同對象和創新類型為自變量，以專利質量為因變量構建回歸模型，開展面向協同對象的智能網聯汽車產業創新產出研究；最后，對回歸模型進行穩健性檢驗。研究結果可為中國智能網聯汽車產業，或中國新興產業協同創新提供參考。

2.2 本文的研究模型

本文研究模型如圖1所示。自變量為協同對象和創新類型，因變量為創新質量。

圖1 研究模型

2.3 研究假設

(1)協同對象和研究假設。盡管合作動因與合作目標上的沖突可能會降低創新績效，然而在協同創新過程中，創新主體之間的頻繁交流和共同研究有助于吸收最前沿的科學知識[25]，并產生大量創新成果；同時，協同創新可以整合各方實驗室、科研設備、科技人才等資源，促進創新績效的提高。因此，提出假設H1：協同創新正向影響產業創新質量。

協同對象不同，會帶來不同的管理模式和資源類型，從而影響協同創新質量。由于產業技術創新主要基于市場需求拉動而非技術推動[26]，且企業對于市場需求的觸覺最為敏感。同時，企業間共有的市場需求能夠觸發技術創新共性，深化企業間合作的契合點。因此，提出假設H1a：企業與企業協同創新正向影響產業創新質量。

企業與高校院所在資源和能力等方面具有較強的異質性，企業能夠及時了解市場需求，高校院所的科研人員、實驗設備等軟硬件能力較強，兩者之間協同創新可以實現企業和高校院所之間的優勢互補[27]。因此，提出假設H1b：企業與高校院所協同創新正向影響產業創新質量。

高校院所之間具有同配性、相關性和接近性，其合作傾向于解決前沿、復雜技術，高校院所間的協同創新有助于獲得技術創新數據和資源，有效降低創新成本并啟發創新思路[28]。因此，提出假設H1c：高校院所與高校院所協同創新正向影響產業創新質量。

(2)創新類型和研究假設。外部知識是技術創新的源泉，創新主體的突破性創新或漸進性創新均需要創新網絡的知識支持。知識共享能夠加強合作伙伴間的協同關系，并通過知識碰撞激發協同創新主體實現創新。然而，由于核心知識對于創新主體維持競爭優勢至關重要，創新主體在合作中通常會謹慎共享核心知識，尤其是與產業突破性創新相關的核心信息，以維持自身優勢，有學者將該現象定義為開放性悖論[29]。與突破性創新不同，漸進性創新主要基于對現有知識和資源的深度挖掘[30]，是一種運用現有知識對技術或產品進行優化以滿足市場需求的創新過程。因此，創新主體在合作中對漸進性創新相關知識的披露多抱有開放的態度。本文認為，協同創新類型為突破性創新負向影響產業創新質量；協同創新類型為漸進性創新正向影響產業創新質量。鑒于此，提出假設H2：協同創新類型為突破性創新負向影響產業創新質量；假設H2a：企業-企業協同創新類型為突破性創新負向影響產業創新質量；假設H2b：企業-高校院所協同創新類型為突破性創新負向影響產業創新質量；假設H2c：高校院所-高校院所協同創新類型為突破性創新負向影響產業創新質量。假設H3：協同創新類型為漸進性創新正向影響產業創新質量；假設H3a：企業-企業協同創新類型為漸進性創新正向影響產業創新質量；假設H3b：企業-高校院所協同創新類型為漸進性創新正向影響產業創新質量；假設H3c：高校院所-高校院所協同創新類型為漸進性創新正向影響產業創新質量。

3 研究方法

3.1 樣本選擇和數據來源

本文以2000—2020年中國智能網聯汽車產業授權發明專利為研究對象。智能網聯汽車產業技術體系如圖2所示。在專利數據庫智慧芽中分別檢索技術體系中的22個四級技術，人工篩選去噪后進行逐級合并，得到中國智能網聯汽車產業授權發明專利816件。在國家知識產權局中國及多國專利審查信息查詢系統中檢索上述授權發明專利的審查意見通知書及檢索報告，并結合產業專家意見，確定創新類型。

圖2 智能網聯汽車產業技術體系

3.2 變量測量

(1)因變量。本文分別選擇專利數量、專利質量作為創新數量、創新質量的代理變量，源于以下3個方面：①符合測度的合理性，創新產出反映創新成果的總經濟價值，與專利數量和質量正相關[21-22]；②在協同創新過程中，共同申請專利是保障協同創新各方成果及自身權益的有效手段，因此協同創新成果通常會以專利的形式呈現；③專利數據公開透明，易于獲取。

學術界對專利質量的測量主要包括單因素評價模型和多因素評價模型。單因素評價模型以單一因素評價專利質量，如以專利的技術先進性、法律穩定性或市場價值[31]評價專利質量；多因素評價模型則至少選取兩個分析因素，例如技術-經濟模型[32]是通過專利的技術潛力和市場預期評價專利質量，經濟-法律模型[33]是通過專利的經濟效益和作為無形資產所依賴的法律穩定性評價專利質量，技術-法律模型[34]是通過專利的技術轉移能力和法律穩定性評價專利質量，技術-法律-經濟模型[35]是綜合專利的技術能力、法律穩定性和市場價值評價專利質量。相較于單因素評價模型，多因素評價模型更客觀全面，但其準確性取決于能否正確描述各因素之間的相互關系。目前，多數學者通過對技術、法律、經濟等影響因素分配權重后線性求和以評價專利質量[31-35]，但該方法削弱了技術、法律、經濟任意因素對專利質量的直接影響，例如一項專利如果在法律層面存在缺陷，那么專利技術再先進、市場前景再廣闊，該專利的質量仍應趨于零。但若采用線性求和方法，專利質量得益于技術、經濟因素的正向影響不會很低，這顯然與實際情況相悖。因此，本文構建專利技術、法律、經濟兩兩正交的評價模型，該模型中專利技術質量、法律質量、經濟質量對專利質量的影響遵循木桶效應原則，任意因素的缺陷都會直接影響專利的最終質量，如圖3所示。

圖3 專利質量評價模型

圖3中，專利X的技術質量、法律質量、經濟質量分別為Qt、Ql、Qe。在專利技術質量、法律質量、經濟質量兩兩正交構成的三維坐標系中，由Qt、Ql、Qe形成專利X的 “技術-法律-經濟”平面，該平面表征專利X的技術、法律、經濟綜合能力。假設提升原點處專利O質量至專利X的質量，即專利O要到達專利X的 “技術-法律-經濟”平面，則需沿O點做該平面的垂線OP，專利O與該平面的距離OP即為專利O與專利X的質量差。由于專利O質量為0，OP即為專利X的質量。計算OP的長度可用以評價專利X的質量，公式為：

(1)

式中，Q為專利X的質量。

目前應用較多的專利質量評價指標包括專利被引用次數，權利要求數量，同族專利數量，專利存活期，專利寬度等[31-35]。本文基于專利技術、法律、經濟視角，篩選專利技術、法律、經濟質量評價指標，構建專利質量評價模型。

專利被引用次數表征專利技術含量和影響能力，通常技術較為新穎、創造性較高、技術貢獻較大的專利的被引用次數高于一般專利。因此，通常認為專利被引用次數越多，專利技術質量越高。本文選取專利被引用次數作為專利技術質量評價指標，公式為：

Qt=專利被引用次數

(2)

專利在存活期內的有效法律狀態會受到訴訟、無效等多方面挑戰，存活期越長，受到挑戰的概率越大，如果專利的法律質量較差，專利權會因挑戰而喪失。因此，通常認為專利存活期越長，專利法律質量越高。本文選取專利存活期作為專利法律質量評價指標，公式為：

Ql=專利存活期

(3)

同族專利授權數量越多，意味該發明可在越多國家或地區實施并獲得更高的經濟收益，專利的經濟質量也越高。本文選取同族專利授權數量作為專利經濟質量評價指標，公式為：

Qe=同族專利授權數量

(4)

(2)自變量。本文的自變量有以下2個。

①協同對象。企業與企業協同創新：如果協同創新的專利為企業間的聯合申請，賦值為1，否則為0。企業與高校院所協同創新：如果協同創新的專利為企業和高校院所的聯合申請，賦值為1，否則為0。高校院所與高校院所協同創新：如果協同創新的專利為高校院所間的聯合申請，賦值為1，否則為0。

②創新類型。發明專利實質審查員為本領域技術人員，熟知領域內所有技術，審查員在對發明專利進行實質審查時，會引用與本專利相關的所有現有技術評價專利的新穎性和創造性。如果審查員未找到能夠評價專利新穎性和創造性的現有技術，則認為本技術為突破性創新，否則為漸進性創新[36]。為降低由于審查員漏檢及錯誤判斷，或行業專家單獨判斷創新類型引起的誤差，提高創新類型判斷的準確性和客觀性，本文綜合發明專利實質審查員撰寫的專利審查意見通知書、檢索報告以及行業專家意見，構建創新類型評價模型。

突破性創新。如果授權發明專利∈ (審查員未引用能夠評價專利新穎性和創造性的現有技術∩行業專家判斷為突破性創新)，則該授權發明專利技術為突破性創新，賦值為1，否則為0。

漸進性創新。如果授權發明專利∈ (審查員引用能夠評價專利新穎性和創造性的現有技術∪行業專家判斷為漸進性創新)，則該授權發明專利技術為漸進性創新，賦值為1，否則為0。

(3)控制變量。本文有2個控制變量。

①發明人數量。發明人是創新主體技術創新的最直接參與者，采用發明人數量表征創新主體研發人員投入，以控制研發人員投入對創新質量的影響。

②樣本前專利數。采用創新主體在樣本前5年的發明專利申請數之和，以控制知識累積對創新質量的影響。

4 研究結果及分析

4.1 創新數量分析

中國智能網聯汽車產業合作創新網絡規模演化如圖4所示。由圖4可知，第一階段 (2000—2010年)中，合作網絡節點數和邊數都較少，聯結稀疏且結構較為松散，雖然也有個別聯系比較緊密的子網絡，但其余多數節點間的聯結均為2～3個機構間的松散合作，說明該階段合作網絡規模較小；第二階段 (2011—2020年)中，節點在3個及以上的網絡增多，合作網絡規模明顯提升。

圖4 中國智能網聯汽車產業合作創新網絡規模演化

樣本專利申請趨勢如圖5所示。第一階段 (2000—2010年)中，合作專利申請量較少；第二階段 (2011—2020年)中，合作專利申請量明顯增加，且逐年遞增。由于近幾年的發明專利尚未完全審結且2019年后部分數據尚未完全公開，數據量有所缺失。

圖5 中國智能網聯汽車產業合作專利申請趨勢

4.2 創新質量分析

根據協同對象和創新類型的不同，構建6組研究模型。研究模型1以企業與企業協同創新，協同創新類型為突破性創新作為自變量；研究模型2以企業與企業協同創新，協同創新類型為漸進性創新作為自變量；研究模型3以企業與高校院所協同創新，協同創新類型為突破性創新作為自變量；研究模型4以企業與高校院所協同創新，協同創新類型為漸進性創新作為自變量；研究模型5以高校院所與高校院所協同創新，協同創新類型為突破性創新作為自變量；研究模型6以高校院所與高校院所協同創新，協同創新類型為漸進性創新作為自變量。研究模型1～6均以發明人數量、樣本前專利數為控制變量，專利質量為因變量。

為了驗證假設，基于研究模型1構建計數模型1：專利質量=β0+β1發明人數量+β2樣本前專利數+β3企業與企業協同創新+β4協同創新類型為突破性創新+ε。研究模型2～6的計數模型構造與模型1相同，但需替換相應自變量。通過R進行泊松回歸分析，泊松回歸能夠很好地預測技術性結果變量，結果見表1。

表1 回歸結果

由模型1和2、5和6可知，企業間、高校院所間協同創新與創新質量顯著正相關，協同創新類型為突破性創新負向影響創新質量，協同創新類型為漸進性創新正向影響創新質量，因此假設H1a、H1c、H2a、H2c、H3a、H3c得到支持。

由模型3和4可知，企業與高校院所協同創新與創新質量顯著正相關，因此假設H1b得到支持；協同創新類型為突破性創新正向影響創新質量，協同創新類型為漸進性創新負向影響創新質量，因此假設H2b、H3b未得到支持。這可能由于假設H2b、H3b是基于傳統產業特點推定的假設，而智能網聯汽車產業作為新興產業之一，核心知識和主導設計尚未確定，且未涌現絕對的壟斷國家和企業。得益于國內政策和國際市場的利好，高精度地圖、位置服務、5G、數據云等基礎設施的完善，測試示范區、測試道路等場景的支撐，加之企業和高校院所間通常不會構成競爭關系，雙方在合作中往往會通過提高知識、人力、實驗設備等軟、硬件資源投入加大研究深度，以通過突破性創新把握核心知識和設計并占領技術高地。

由模型1～6可知，企業與高校院所協同創新對創新質量的提升效果大于企業之間的協同創新，并大于高校院所之間的協同創新。企業與高校院所協同創新對創新質量提升最大，這可能是由于兩者合作構成研究成果轉化的產業通道。研究表明，企業與高校院所協同創新是中國智能網聯汽車產業協同創新的主要類型[37]；高校院所之間的協同創新對于創新質量提升最小，這可能是由于高校院所之間的合作主要關注于技術先進性而非市場需求性[38]，因此在一定程度上降低了對創新質量的提升效果。研究表明，高校院所之間的合作在中國智能網聯汽車產業協同創新中的比例較低[37]。

4.3 穩健性檢驗

為了確保研究結果的穩定性和普遍性，本研究改變因變量的測量方式，采用專利被引用次數來測量創新質量，結果見表2。從表2可以看出，各因變量的顯著性基本一致，即本研究的專利質量評價模型和回歸結果是穩健可信的。

表2 穩健性檢驗結果

5 結論與建議

5.1 研究結論

本文以中國智能網聯汽車產業2000—2020年中國授權發明專利為研究對象，構建專利質量、創新類型評價模型，基于理論和實證開展面向協同對象的產業創新產出研究。主要結論如下。

在創新數量方面，智能網聯汽車產業協同創新網絡日益緊密，協同創新數量增速明顯。

在創新質量方面，協同創新顯著正向影響創新質量，即通過合作方式開展技術攻關，獲取異質性、同質性知識均有利于創新質量的提升。其中，企業與高校院所的異質性協同創新對創新質量提升最大；企業間、高校院所間協同選擇漸進性創新，企業與高校院所協同選擇突破性創新有利于創新質量的提升。

5.2 管理啟示

對中國新興產業的管理啟示是：①大力推動合作，促進產業創新。一是引領統籌規劃，加強組織領導。推動構建產業發展格局，進一步明確新興產業創新目標、思路和實施路徑。二是提供良好的自主創新環境，通過產業園建設、產業鏈整合、產學研協同、高價值專利培育等方式推動開展技術攻關，兼顧創新數量的同時重視創新質量，避免新興產業出現 “高創新數量、低創新質量”問題，助力中國由創新大國向創新強國邁進。②不再沿用傳統的 “二次創新”模式。原因：一是堅持走中國特色自主創新道路的基本要求；二是不同于傳統產業的處處受制，中國政策、市場的利好已為新興產業的突破性創新發展奠定了夯實基礎。應緊抓產業萌芽機遇，推進協同創新平臺建設，共享產業知識和資源，建立以市場為先導，企業為主體的企業-高校院所協同創新模式，并使之成為新興產業突破性創新的立足點。

對中國創新主體的管理啟示是借助外腦，協同創新。①積極加入產業協同創新網絡，整合知識、人力等資源，充分調動研發人員的主觀能動性，根據自身發展需求，選擇合適的協同對象開展技術攻關，把握核心知識和設計，占領產業技術高地。②根據協同對象選擇創新類型。企業間、高校院所間等同質性協同宜選擇漸進性創新以提升創新質量，企業與高校院所間異質性協同可以選擇突破性創新提升創新質量并占據技術高地。③打破 “開放性悖論”，在相互信任的基礎上，共享核心知識，通過知識碰撞激發協同創新各方實現共同創新。

5.3 研究不足及展望

專利作為技術創新的中間成果，不能完全反映創新活動的市場價值和經濟產出。本文僅用專利數量和質量指標難以準確衡量創新產出。在未來研究中，會更深入地剖析創新產出的代理變量，如專利價值、產品銷售額等指標及其組合。