《Systems》：Firms’ Structural Positions in Patent Citation Networks and Innovation Performance: Evidence from a Large-Scale Chinese Dataset
Yan Qiao and
Siyu Wang
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基于2007—2022年中国A股上市公司面板数据，本研究考察了企业在专利引用网络中的结构位置如何影响创新效率。研究人员构建了企业层面的专利引用网络，并使用中介中心性（betweenness centrality）来捕捉企业在知识流中的中介导向位置。基于企业-年
基于2007—2022年中国A股上市公司面板数据，本研究考察了企业在专利引用网络中的结构位置如何影响创新效率。研究人员构建了企业层面的专利引用网络，并使用中介中心性（betweenness centrality）来捕捉企业在知识流中的中介导向位置。基于企业-年份固定效应模型、工具变量估计和稳健性检验，研究人员发现更强的中介位置显著提升创新效率。机制分析表明，这一效应通过两个渠道发挥作用：跨领域知识重组（cross-domain knowledge recombination）和组织边界跨越（organizational boundary spanning）。处于较强中介位置的企业更有可能获取技术异质性的外部知识，并与更广泛的外部知识承载实体互动，从而提高创新投入转化为专利产出的效率。研究人员进一步发现，数字化转型（digital transformation, DT）负向调节中介中心性与创新效率之间的关系。这表明数字化转型通过加强内部数据处理、协调和知识整合能力，降低了企业对外部中介位置的边际依赖。附加分析显示，中介中心性的正向效应在所有权群体中广泛共享；区域异质性表现在西部地区比东部地区更强的中介溢价。
**论文解读**
**研究背景、问题与目的**
在创新经济学与战略管理领域，企业创新绩效的提升日益依赖于对外部知识的获取、吸收与重组。专利引用数据被视为追踪企业间知识溢出的重要窗口，通过构建专利引用网络可以揭示知识在企业间的流动路径。现有研究已广泛探讨网络位置对创新绩效的影响，但存在两个关键不足：其一，理论层面，多数研究将网络位置视为一般性的关系优势，未能深入阐明中介导向的结构位置通过哪些具体的知识整合机制转化为创新效率；其二，方法层面，现有研究常依赖专利计数或简化的溢出代理变量，较少利用企业级专利引用网络的拓扑结构来识别企业的结构角色并将其与效率导向的创新结果相联系。为弥补上述缺口，本研究利用大规模中国专利数据构建企业级专利引用网络，考察企业的中介（brokerage）位置如何通过跨领域知识重组和组织边界跨越两个渠道影响创新效率，并进一步检验数字化转型对这一关系的调节作用。
**研究内容与结论**
研究人员利用2007—2022年中国A股上市公司的面板数据，基于专利引用记录构建企业级别的有向引用网络（三年滚动窗口），以中介中心性（betweenness centrality）作为企业中介位置的核心度量，并以逆结构洞指标（inverse structural-hole measure）进行稳健性检验。采用企业与年份双向固定效应模型、工具变量估计（使用滞后三期的中介中心性及行业-年份平均逆结构洞指标）以及Heckman两阶段选择模型。结果显示：企业中介中心性与创新效率（包括数量型效率和质量调整型效率）显著正相关，且该关系在多种稳健性检验中保持稳健。机制分析表明，跨领域知识重组（包括跨领域外部引用比例和技术距离）与组织边界跨越多样性（包括外部知识源类型的多样性和集中度）均部分中介了中介中心性的效应。调节效应分析显示，数字化转型显著减弱了中介中心性对创新效率的正向影响，且这种调节作用呈非线性形式。异质性分析表明，中介中心性的正向效应在国有企业与非国有企业间无显著差异，但西部地区的效应显著强于东部地区。
**重要意义**
本研究从理论上深化了网络嵌入性、知识重组与数字化转型的对话：将中介位置与创新效率明确关联，揭示跨领域重组和组织边界跨越的具体机制，并证明数字化转型作为替代性协调机制削弱了外部中介优势。实践上，为创新政策制定和企业战略管理提供了启示：政策应鼓励跨领域知识联系和边界跨越合作，特别是在资源受限的中西部地区；企业应同时投资于边界跨越治理能力和内部数字集成能力。
**关键技术方法**（不超过250字）
本研究采用的核心技术方法包括：1）企业级专利引用网络构建，基于CNIPA专利数据，使用三年滚动窗口（[t?2,t]）聚合企业间引用关系；2）中介中心性计算，采用NetworkX（3.5）包的标准算法；3）逆结构洞指标（Contraint
it）作为替代网络位置度量；4）工具变量估计，使用滞后三期中介中心性（L3.Betw_cite）和行业-年份平均逆结构洞指标（Ind_con_mean）；5）Heckman两阶段选择模型，排除限制变量为行业-年份平均外部引用数（Ind_ext_supply）。样本来源：CNIPA专利数据提供引用信息，CSMAR数据库提供财务与公司治理数据。
**研究结果**
**4.1 Baseline Analysis**
**4.1.1 Sample Clarification**：基准回归样本包含28,215个公司-年份观测值。中介中心性（Betw_cite）均值0.0006，标准差0.0036，呈右偏分布，表明多数企业中介角色有限。跨领域重组指标在[0,1]区间变化，边界跨越指标范围较大，数字化转型（DT）均值1.5668。
**4.1.2 Baseline Estimation Results**：滞后一期中介中心性（L.Betw_cite）与创新效率（InnoEff1和InnoEff2）显著正相关，滞后二期（L2.Betw_cite）效应依然显著，表明网络位置的影响具有持续性。图2的binned比较直观展示了这一关系。使用逆结构洞指标（Constraint
it）替代后，结果稳健。
**4.1.3 Addressing Endogeneity: Instrumental Variable Evidence**：使用L3.Betw_cite作为工具变量，Kleibergen-Paap rk LM统计量4.488（p=0.0341），F统计量21.651，拒绝弱工具变量。使用Ind_con_mean作为工具变量，LM统计量8.052（p=0.0045），F统计量8.209。两阶段IV结果均显示L.Betw_cite系数正显著，支持因果解释。
**4.1.4 Heckman Two-Stage Test**：作为辅助检验，第一阶段Probit以Ind_ext_supply为排除限制变量，第二阶段结果支持基准结论，排除样本选择偏差。
**4.2 Further Analysis**
**4.2.1 Mechanism Analysis: Cross-Domain Knowledge Recombination**：表6显示，滞后中介中心性正向预测跨领域外部引用比例（KF_cross_crossdomain）和技术距离（KF_cross_techdist）。在创新效率回归中加入这些中介变量后，中介变量系数正显著，同时中介中心性系数减小但仍显著，支持部分中介效应。跨领域知识重组通过扩大重组空间提高创新效率。
**4.2.2 Mechanism Analysis: Organizational Boundary-Spanning Diversity**：表7显示，滞后中介中心性正向预测组织边界跨越多样性（Diversity_ext）和集中度（Hhi_ext）。在创新效率回归中，Diversity_ext系数正显著，Hhi_ext系数负显著（集中度低有利于效率），中介中心性系数衰减，支持部分中介。组织边界跨越通过增强吸收能力和知识治理提升效率。
**4.2.3 Moderating Role of Digital Transformation**：表8显示，DT与L.Betw_cite的交互项系数（ξ）负显著，表明数字化转型削弱了中介中心性对创新效率的边际效应。图4热力图和图5边际效应图可视化这一调节模式。进一步加入二次交互项后发现，线性交互项仍负显著，二次交互项正显著，表明调节效应呈非线性：数字化转型初期削弱中介优势，在高水平阶段削弱程度减弱。
**4.3 Heterogeneity**
**4.3.1 State-Ownership**：表9全样本交互模型显示，L.Betw_cite系数正显著，SOE交互项不显著，系数差异检验未拒绝零假设，表明中介效应在国有与非国有企业间无显著差异。
**4.3.2 Regional Heterogeneity**：表10显示，东部地区企业L.Betw_cite系数正显著；中部地区交互项正但不显著；西部地区交互项正显著，且与东部的系数差异显著。表明西部中介溢价更强，而中部与东部无显著差异。可能原因：西部企业面临更严重的资源约束，中介位置可补偿本地创新资源不足。
**总结讨论与结论**
讨论部分指出，本研究深化了网络嵌入性、知识重组与数字化转型的理论对话：首先，将网络位置具体化为中介导向结构，而非一般性关系优势；其次，区分了跨领域重组与技术异质性、组织边界跨越与实体多样性两条机制；最后，揭示了数字化转型对外部中介优势的替代效应。实践启示强调政策应鼓励跨领域链接和边界跨越合作，企业应同时发展边界跨越治理与内部数字能力。研究局限性包括：样本限于2007—2022年中国A股上市公司；专利引用无法完全捕捉隐性知识；实证策略虽结合多种方法，但无法完全消除内生性。结论部分翻译如下：本文利用中国上市公司面板数据和详细专利引用数据，考察了企业间专利引用网络结构位置如何塑造创新绩效。通过构建企业级知识流网络并测量网络中心性，研究提供了系统证据表明在创新网络中占据中介位置能显著提升企业创新效率。这些效应在多种度量下稳健，在使用滞后中心性和处理内生性后依然成立。机制分析揭示了跨领域知识重组和组织边界跨越的部分中介作用。数字化转削弱了网络中心性的边际效应，表明技术赋能的知识整合可部分替代关系优势。异质性分析显示，中介效应在所有权群体中广泛共享，而西部区域中介溢价强于东部。
