知识网络的双重嵌入性是否促进了企业间的技术合作？以人工智能行业为例的多层次网络分析

《Technovation》：Does knowledge network dual embeddedness promote inter-firm technological collaboration? A multilevel network analysis of the artificial intelligence industry

基于人工智能行业42,715项联合专利数据，本研究运用多层网络与SAOM模型，揭示知识网络双重嵌入性（结构性嵌入与关系性嵌入）对技术合作形成的差异化影响：结构性嵌入中网络枢纽位置正向促进合作，关系性嵌入因知识同质性产生负向效应，局部知识结构密度与合作形成呈倒U型关系。

　　

林萍|吴江

武汉大学信息管理学院，中国武汉，430072

摘要

企业间的技术合作是推动创新的关键因素，其形成深深植根于企业的知识结构之中。然而，企业在一个知识网络中的嵌入方式如何影响其外部合作行为，目前尚未得到充分探讨。本研究通过分析知识网络的双重嵌入性（包括结构维度和关系维度）对新技术合作形成的影响，来填补这一空白。结构嵌入性反映了企业在知识网络中的位置及其获取多样化知识的能力，而关系嵌入性则体现了企业知识要素之间的联系强度。该框架通过使用incoPat数据库中的人工智能行业42,715项共同专利构建的多层次网络进行了实证检验。随机行为导向模型（SAOM）被用来分析这一网络的发展演变。研究结果表明，这两个维度具有不同的影响：在宏观层面上，企业知识要素的位置嵌入性表现出适度但稳健的正向效应；相比之下，其中观层面的连接嵌入性（即知识中介作用）成为合作的重要驱动力。另一方面，关系嵌入性却 paradoxically 阻碍了新的外部合作伙伴关系的建立。此外，局部结构嵌入性也呈现出矛盾的影响——松散连接的知识结构会抑制合作，而密集连接的结构则会促进合作。通过揭示知识网络双重嵌入性对企间技术合作的独特影响，本研究提供了对合作微观基础的更细致理解，并为优化企业合作伙伴关系提供了理论和实践上的见解。

引言

创新被认为是提升企业绩效、促进经济增长和推动国家繁荣的关键（Tellis等人，2012年）。在全球化和技术创新加速的背景下，任何单一组织都越来越难以拥有所有必要的创新资源。传统的独立创新模式往往无法满足现代市场的复杂需求。这使得技术合作成为当代创新策略的基石（Ter Wal等人，2020年）。然而，合作关系本质上是动态的，它们可能会随时间形成、变化、衰退甚至解体（Powell等人，2005年）。这种动态性给维持有效合作带来了巨大挑战，因为不稳定的关系可能会阻碍资源的整合。因此，为了理解驱动这一复杂过程的因素，需要从网络角度进行进一步研究，以分析创新者的合作模式及其演变机制。

基于网络理论的关于合作关系演变的研究主要关注了三个视角：个体特征、邻近性和网络结构（Chen等人，2022年；Jin等人，2024年）。聚焦个体特征的研究探讨了组织属性如何影响合作关系的形成（Brennecke等人，2021年）以及网络中的知识互动（Chen等人，2022年；Jin等人，2024年）。邻近性对合作关系形成的影响已在多个维度上得到探讨，包括地理、认知、组织、社会和制度邻近性（Chen等人，2022年；Steinmo和Rasmussen，2016年）。原则是邻近性促进了信息和资源共享的流动，从而促进了新的合作关系的建立。最后，关于网络结构的研究主要关注了合作网络嵌入性的作用，特别是组织在网络中的位置如何影响其获取多样化知识和资源的能力（Liu和Guan，2015年）。

然而，这些视角主要集中在合作网络上，而企业的创新活动实际上同时嵌入在合作网络和知识网络中（Guan和Liu，2016年；Wang等人，2024年；Yayavaram和Ahuja，2008年）。因此，企业的创新能力不仅取决于其合作伙伴，还取决于其能够获取和整合的知识。这些由知识要素之间的相互连接及其潜在结构形成的知识网络，是企业竞争优势的核心资源（Guan和Liu，2016年）。因此，企业在这些知识网络中的嵌入方式对其合作行为起着关键作用。例如，企业在知识网络中的位置反映了其知识获取能力（Brennecke和Rank，2017年），这反过来又影响了其通过合作寻求新知识要素的动机。此外，知识网络的局部结构可以揭示知识重组和创造的潜力（Wang等人，2024年），为组织通过合作探索新知识指明了潜在途径。尽管知识网络在塑造合作关系方面具有理论重要性，但其作用仍待深入探索。现有文献很少系统地研究知识嵌入性对合作关系形成的影响，从网络角度进行的实证分析也非常匮乏。因此，本研究旨在通过系统地分析企业在知识网络中的嵌入方式如何影响新企业间合作的形成，来填补这一空白。

网络嵌入性通常被概念化为结构嵌入性和关系嵌入性（Boxu等人，2022年；Cheng等人，2024年；Luo等人，2024年；Yan等人，2020年）。本研究探讨了企业在知识网络中的双重嵌入性（即结构嵌入性和关系嵌入性）如何影响企业间技术合作的形成。基于现有文献，本研究提出了一个理论框架，并提出了若干假设。为了实证检验这一框架，选择了人工智能（AI）行业作为研究背景。选择这一领域有两个主要原因：首先，AI是一个高度动态和复杂的领域，技术进步在很大程度上依赖于多个相关技术子领域之间的知识互动和重组（Rammer等人，2022年）；其次，AI的创新驱动力与传统的高科技领域（如信息和通信技术ICT）有显著不同，其发展是由高度多样化的知识重组驱动的（Igna和Venturini，2023年）。这些独特特征表明，AI领域内合作网络形成的机制可能与其他技术领域不同。因此，本研究采用随机行为导向模型（SAOM）来分析从incoPat平台收集的AI专利数据，以检验提出的假设并讨论研究结果的理论和实践意义。

本研究对文献有几个贡献。首先，本研究开发了一个多层次分析框架，整合了知识和合作网络，允许研究企业的合作互动和知识交流。该框架用于分析知识网络双重嵌入性对合作关系形成的影响，提供了从知识网络视角理解企业间复杂合作机制的新视角。其次，本研究通过采用同时考虑结构嵌入性和关系嵌入性的双重视角，为网络动态理论做出了贡献。虽然现有研究主要关注合作网络的结构特征，但很大程度上忽视了节点层面知识属性在网络演变中的驱动作用。本研究通过阐明企业的知识嵌入性如何影响合作关系的形成和演变，填补了这一理论空白。第三，尽管大多数先前研究考察了整体网络结构对合作关系形成的影响，但它们大多忽略了这些网络中局部子图模式的潜在重要性（Pr?ulj，2007年）。通过使用所提出的多层次分析框架，本研究识别了知识网络中的局部子图模式，从而突出了局部结构嵌入性在塑造合作网络整体动态中的关键作用（Jin等人，2024年）。这种方法强调了局部网络结构在合作过程中的重要性，并扩展了网络模式理论和方法的适用性。

章节摘录

企业的知识网络作为合作的基础

在复杂的创新环境中，技术合作是企业降低创新成本和风险、获取互补知识和技能的关键策略（Ahuja，2000年；Guan和Liu，2016年）。然而，这种合作关系的形成并非随意的，而是受特定机制的支配。虽然地理和认知邻近性等因素已被广泛认可，但本研究认为……

实证背景和数据

专利被广泛认为是创新活动的重要指标（Belenzon和Patacconi，2013年）。本研究利用AI领域的共同专利申请来衡量企业间的技术合作。AI专利申请的显著增长产生了大量数据（Parteka和Kordalska，2023年），确保了样本的可靠性。

为了全面准确地覆盖人工智能（AI）专利，相关……

描述性统计结果

计算了基本的拓扑指标，包括节点数量、网络密度和平均度，以揭示合作网络的演变趋势。如表2所示，结果呈现出两种相反的趋势：平均路径长度呈上升趋势（从2.390增加到5.869），而网络密度则呈下降趋势（从0.002减少到0.000）。这种结构演变表明新的合作关系的形成……

讨论与结论

知识是企业宝贵的资产，也是竞争优势的关键来源（Brennecke和Rank，2017年；Grant，1996年）。在本研究中，我们构建了人工智能领域的知识-合作网络，并使用SAOM模型来揭示知识网络双重嵌入性（结构嵌入性和关系嵌入性）对新的企业间合作关系形成的影响。研究结果表明，结构嵌入性和关系嵌入性在……

CRediT作者贡献声明

林萍：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、监督、软件、资源、项目管理、方法论、调查、正式分析、数据整理、概念化。吴江：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、监督、软件、资源、项目管理、调查、资金获取、正式分析、概念化。

利益声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（资助编号：72232006）的支持。