解析型产业创新网络的时空演化特征与机理研究：以长江经济带生物医药产业为例

Analytical industry is a kind of industry that relies on scientific knowledge and basic research. Its innovation process is to transform scientific knowledge into technology and products, and often produce subversive innovation results. Analytical industries' knowledge interaction is rarely limited by geographic distance, and knowledge production process is extremely complicated, with large investment and high technical threshold, which determines the characteristics of its innovation network. The biomedical industry is a typical analytical industry. Taking the city as research unit, this study builds an analytical industry innovation network based on the biomedical industry cooperation patent data between cities in the Yangtze River Economic Belt from 1985 to 2018. The research contents include: (1) Research on the evolution characteristics of analytical industry innovation network using GIS and UCINET software. (2) Using the econometric model to reveal the influence mechanism of urban industrial conditions, social economic conditions and other regional factors on the evolution of industrial innovation network, and explore the regional threshold conditions for joining an analytical industry innovation networks. (3) Using the econometric model to comprehensively analyze the impact mechanism of network factors such as industrial innovation network structure, knowledge spillover, and R&D capital spillover on industrial innovation performance, and explore whether low-innovation cities can obtain higher knowledge and R&D capital spills from analytical industry networks to achieve technology catch-up.

解析型产业是依赖于科学知识、基础研究的一类产业，其创新过程是将科学知识最终转化为技术和产品，往往产生颠覆性创新成果。解析型产业的知识互动受地理距离限制小，知识生产过程极为复杂、投入大、技术门槛高，决定了其创新网络特征。生物医药产业属于典型的解析型产业。本研究以长江经济带生物医药产业为例，以城市为研究单元，基于1985-2018年城市间该产业合作专利数据，构建解析型产业创新网络，研究内容包括：（1）利用GIS和UCINET软件，分析解析型产业创新网络时空演化特征。（2）运用计量模型揭示城市解析型产业条件、社会经济条件等区域因素对产业创新网络演化的影响机制，探索加入解析型产业创新网络的区域门槛条件。（3）运用计量模型综合分析创新网络结构、网络的知识溢出、网络的研发资金溢出等网络因素对产业创新绩效的影响机制，探索低创新能力城市能否从解析型产业创新网络中获得更高的知识和资金溢出，以实现技术追赶。

解析型产业是研发活动最活跃、技术门槛最高的产业部门，往往产生颠覆性创新成果。解析型产业依赖的是可编码的科学知识，它的发展并不需要受特定的地理空间或者社会文化背景的限制，大多数嵌入到全球的知识流动中，这给欠发达城市提供了发展的机会。欠发达城市通过与卓越中心建立创新网络关系，获得独特的和具有针对性的知识，实现有效的知识转移，可能实现技术追赶。本项目以知识基础理论、创新网络理论、核心-外围理论为基础，以中国生物医药产业为案例，采用发明专利数据和企业调研数据，应用了社会网络分析法、经济计量模型，研究解析型产业创新网络的演化特征、区域因素对解析型产业创新网络演化的影响、解析型产业创新网络对产业创新绩效的影响三方面内容。最后针对不同创新能力的城市提出了促进解析型产业创新发展的建议。.研究的主要发现：①解析型产业创新网络整体呈现大分散小集聚，强联结稀疏型的网络结构。②城市间解析型产业创新网络存在区域嵌入性的“收敛”过程。即中心性位置较低的城市正在加快与外部城市的创新合作，其中心性增长更快。③国家公共基础研究经费投入对城市间解析型产业创新网络中心性发挥最重要的作用，已经缩小了发达城市和落后城市之间的网络能力差距。④城市的知识深度、知识广度对解析型产业技术网络中心性产生了负面曲线效应。知识深度的影响大于知识广度，知识深度与知识广度的协同作用不显著。⑤为了促进解析型产业的创新，核心城市更多的增加已有知识的深度，边缘城市更多的增加知识广度。⑥本地创新网络规模对核心城市解析型产业创新的促进作用最显著，解析型产业企业数量对外围城市行业创新的促进作用最显著。本研究一方面弥补知识基础视角下的创新网络定量研究不足、对欠发达地区关注不足的缺憾，具有一定的理论价值。另一方面，为促进中国生物医药产业创新发展提出政策建议，具有一定实践价值。

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