长三角知识网络抗压能力研究：应对全球科技竞争的创新路径

摘 要

新发展格局下，提升长三角城市知识网络稳健性成为积极应对全球科技合作中“逆全球化”挑战，推动高质量一体化发展的有效途径。本研究基于2017-2021年长三角41个城市的授权发明专利数据，以4位数技术类为节点，以技术组合频率为链接，构建城市内部知识网络。通过模拟随机与蓄意攻击情景，评估长三角城市知识网络的稳健性，并采用面板计量模型探讨其对城市创新绩效的影响。

研究发现：①长三角城市知识网络对随机攻击的抵御能力明显强于蓄意攻击。②长三角城市知识网络稳健性整体呈现东高西低的格局，受新冠疫情影响，出现先上升后下降态势。在蓄意攻击下杭州、上海、南京、宁波知识网络稳健性排名稳居前4位，池州排名最后。③在随机与蓄意攻击下长三角整体知识网络稳健性均高于单个城市知识网络稳健性，提高技术的跨城市、跨部门组合机会可以增强知识网络风险抵御能力。5年间长三角跨部类技术融合比例由41%上升至47%。④城市知识网络稳健性与创新绩效呈正相关关系，且相比于随机攻击，蓄意攻击下知识网络稳健性能力对创新的影响更大。最后，建议集合科技创新力量于核心技术领域、加强城市间技术互补以提高长三角城市知识网络稳健性。

01 引 言

当今世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革带来的激烈竞争前所未有；而中美贸易摩擦、俄乌冲突、全球经济增速放缓、以及新冠疫情的持续冲击，使得世界科技合作遭受前所未有的风险，科技竞争持续深化。

最近的文献为科技竞争与合作现象提供了新的见解。创新是知识网络和合作网络的双重嵌入。知识网络由创新实践中的异构知识元素组成；相比之下，合作网络由不同的利益相关者构建，通过各种类型的有效协作努力产生创新成果。创新依赖于合作网络中组织之间的多种合作和互动，但创新的前沿水平则取决于不同组织的异构知识元素的组合。在这种情况下，嵌入合作网络的组织可以通过限制特定知识元素的可用性来干预合作伙伴的创新。例如美国通过限制中美高科技公司之间的贸易与合作，制约中国的科技发展，典型的行业领域为半导体芯片。采取限制性的策略来阻止合作伙伴使用重要的知识元素成为一种有效的商业竞争行为，被比喻为导致知识网络中特定元素“失败”的蓄意（针对性）攻击。有针对性的攻击可能产生重大的破坏性影响，导致关键知识元素的连接失败而使网络崩溃。在这种情况下，知识网络表现出很强的脆弱性，从而严重影响创新进程。因此，在外部创新合作风险加强的情况下，研究城市内部知识网络的稳健性至关重要。

02 文献回顾

2.1 知识网络与知识网络稳健性定义

知识网络是由不同知识要素组成的复杂信息系统。可以在任何空间尺度上产生的知识网络捕捉了特定地点的知识积累状态，更重要的是捕捉了当地知识库的网络结构（即不同知识领域之间的关系）及其随时间的演变。因此，知识网络提供了观察和分析特定地方知识结构的可能性。此外，它们可以用作衡量工具来调查基于地点的知识及其结构特性对创新的贡献。更进一步，知识网络用于预测产业进入与退出、衡量科技竞争与合作对地方经济效益和创新效益的影响。

知识网络稳健性是指网络遭遇攻击时，维持其特定结构并防止知识网络碎片化的能力，在一定程度上反映了系统对攻击的抵御能力。需要说明的是，在地理学领域，虽然网络韧性的概念使用广泛，但网络韧性强调的是网络在面对故障或攻击时，能够保持正常运行并快速恢复的能力。而网络稳健性则强调网络的稳定性和安全性。由于本文只考虑网络在遭受攻击后能维持的稳定性状态对于城市创新的影响，因此采用复杂网络研究中常用的稳健性概念。

2.2 知识网络稳健性度量

本研究采用计算机仿真模拟的方法，通过随机攻击和蓄意攻击来模拟知识网络中断情况，以评估知识网络的稳健性。蓄意攻击是导致特定知识要素失效的行为。本文根据度中心性分布规律对网络进行蓄意攻击，即按照网络中节点的度由大到小依次消除节点，对知识网络进行压力测试，直至网络严重碎片化。随机攻击导致的网络崩溃是复杂网络中经常观察到的现象，每次去除的节点都是不可预测的。本文对随机攻击进行训练，将训练100次后的稳健性取平均值作为随机攻击下的最终稳健性。

2.3 知识网络稳健性与创新绩效关系

稳健性强的网络具有更好的连通性，这意味着不同类型的知识元素之间有更多的连接与互动，确保了知识在网络中能够顺畅流动，从而激发创新。此外，稳健性强的网络能够更好的抵御外部冲击，如市场波动、恶性竞争、技术变革。这种抵抗能力可以让组织和区域更好的应对不确定性和挑战，从而创造更多的创新机会。在面临变革时，稳健性网络也能更快的适应新变化，加速创新周期。综上所述，本文认为稳健性强的知识网络结构具有更好的连通性、抵抗外部冲击能力、快速响应冲击能力，确保了网络中的知识流动，从而促进创新。本文提出假设1：蓄意攻击与随机攻击下城市知识网络稳健性越强越有利于城市创新产出。

蓄意攻击表现为知识网络中重要的节点（度高的节点）故障或失效，可能会迅速破坏现有的知识组合关系，将原始网络分割成许多由低度知识元素组成的子图，从而大大降低了知识网络的连通性，以及创建前沿知识组合的可能性。在一个地区的技术空间中，随着新的技术解决方案的出现，随机攻击表现为技术能力过时或依赖特定技术能力的行业退出。此外，由于技术知识倾向于分布在各种参与者中，随机失败也被认为是严重依赖特定技术能力或者其组合的公司衰落，例如地方最大公司的技术空间重新部署。相比于蓄意攻击，随机攻击下知识网络的链接和边界具有更充足的时间及时调整，也将保证新知识组合的新颖性。本文提出假设2：相比于随机攻击，蓄意攻击下城市知识网络稳健性对城市创新产出的影响更大。

03 研究方法

3.1 数据来源与知识网络构建

本文使用专利数据建立知识网络。从专利之星检索系统（https://cprs.patentstar.com.cn/）中收集2017-2021年长三角41个城市已获授权的发明专利，共计得到466969条。以长三角41个城市为空间分析单元，为每个城市构建城市内部知识网络。网络节点为4位数的国际专利分类号（IPC），链接权重为两个4位数IPC类在同一个城市内部授权专利中共现的频率。每个网络都代表本地知识组合的模式。利用Python程序，使用networkx模块中的Random-Layout布局构建城市内部知识网络。

图1可视化出2017年和2021年直辖市上海及省会城市南京、合肥、杭州的知识网络拓扑结构。可以看出，4个城市的核心技术节点类别相似，2021年4个城市知识网络中度中心性排名前5个技术类均包括G06F（电数字数据处理）、G01N（测试或分析材料）、B01D（分离技术）、B08B（清洁技术），说明这4项技术在城市知识网络中的主导地位。区别在于上海在H01L（半导体器件）、南京在G08B（信号装置）、杭州在A61L（医学卫生学）、合肥在C08L（高分子化合物的组合物）技术领域分别具有比较优势。

3.2 模型设定

本研究采用面板广义最小二乘法（GLS）对数据进行回归分析，探讨知识网络稳健性对城市创新绩效的影响。因变量为城市发明专利总量，对长三角41个城市的创新绩效进行近似估计。核心变量为知识网络稳健性，控制变量包括知识多样化、合作网络度中心性、平均聚类系数、人均GDP和R&D占比等。

图1 2017年与2021年上海、南京、杭州、合肥城市内部知识网络拓扑结构图

04 结果分析

4.1 随机与蓄意攻击下长三角城市知识网络稳健性特征

整体来看，随机攻击下长三角41个城市知识网络表现得更稳健，蓄意攻击下知识网络表现得十分脆弱。这表明，在一系列技术能力随机消失的情况下，例如企业退出或技术的变革，长三角城市的技术结构不会分列成互不相关的部分；但长三角城市非常容易受到对组合程度最高的技术节点的干扰。例如2021年，在随机攻击下，上海、杭州、南京、合肥要移除90%以上的节点，网络才会崩溃，但在蓄意攻击下，分别移除37%、40%、35%、31%的节点即到达了崩溃的阈值。

长三角城市对随机与蓄意攻击的抵御能力存在显著差异（图2）。从空间规律看，随机攻击与蓄意攻击下长三角城市知识网络稳健性整体东部高于西部，具有显著的空间自相关性。受新冠疫情危机的冲击，2017-2021年随机和蓄意攻击下长三角城市知识网络稳健性整体呈现先上升再下降的趋势。从2017年至2021年，南京、宁波、台州、阜阳、宿州、亳州、芜湖、马鞍山、淮南等9个城市在两种攻击策略下知识网络稳健性出现负增长；上海、杭州、合肥、淮北、安庆等24个城市在两种攻击策略下知识网络稳健性表现出不同程度上升。

在两种攻击策略下长三角整体知识网络稳健性均高于单个城市知识网络稳健性。2021年在随机与蓄意攻击下长三角整体知识网络稳健性值为0.983与0.524，高于排名最高城市杭州的0.952与0.396。跨部类技术融合的比例由2017年的41%提高至2021年47%，表明提高城市群内技术的跨城市、跨部类组合机会可以增强知识网络风险抵御能力。

图2 2017-2021年随机与蓄意攻击下长三角城市知识网络稳健性空间分异

4.2 长三角城市知识网络稳健性的创新产出效应

利用面板广义最小二乘法估计知识网络稳健性对城市创新产出的影响，结果表明，蓄意攻击下网络稳健性与创新绩效具有显著的正相关关系。当区域对蓄意攻击的抵抗能力差时，区域创新主体在现有知识库寻求技术支持的难度增加，技术组合的机会迅速减少，导致创新产出的能力下降。随机攻击下知识网络稳健性对城市创新产出的影响也显著，但影响系数小于蓄意攻击时，表明本地知识网络结构稳健性是影响区域创新能力的决定性因素，且蓄意攻击时知识网络稳健性能力对创新的影响更大。

05 结论与讨论

全球正经历百年未有之大变局，科技创新成为国际战略博弈的主要战场，科技竞争空前激烈。科技创新环境复杂多变，在科技合作中断风险加剧背景下，长三角作为中国创新资源的集聚高地及融入全球创新网络的前沿和窗口，增强区域内部知识网络抵御风险冲击的能力对于中国稳定经济和畅通国内国际双循环具有重要意义。本文通过对2017-2021年长三角41个城市知识网络进行压力测试，分析知识网络稳健性特征及其对区域创新的影响。研究发现：首先，长三角城市知识网络对随机攻击的抵御能力明显强于蓄意攻击。在蓄意攻击下长三角城市减轻蓄意攻击对知识网络的消极影响很大程度上取决于对核心技术节点的保护，以及为知识元素提供足够的组合机会。其次，长三角城市知识网络对随机攻击与蓄意攻击的抵御能力差异显著，整体呈现东高西低的格局。长三角城市协同创新可以提高知识网络稳健性。最后，城市知识网络稳健性是影响城市创新能力的关键因素。稳健的知识网络结构具有更强的冲击抵御能力和更快的冲击响应能力，有助于化解创新风险和加速创新周期，促进区域内的知识学习与创新。

本文有助于在创新环境复杂多变时期的技术评估与创新规划。从技术管理的角度看，长三角核心技术布局于作业与运输、物理、机械工程、化学4大领域，其中分离技术、电数字数据处理、测试或分析材料、清洁技术、高分子化合物5个细分领域对维持网络稳健性尤为重要，在这些重点领域需要持续性投入，集合科技创新力量，取得核心技术突破。不同城市技术比较优势不同，就上海、南京、杭州、合肥而言，上海在半导体器件、南京在信号装置、杭州在医学卫生学、合肥在高分子化合物的组合物技术领域分别具有比较优势，需要加强区域合作，提高区域内部技术互补，强化相互赋能。

文章原标题为《随机与蓄意攻击下长三角城市知识网络稳健性特征及其对创新绩效的影响》，2024年5月刊于《地理研究》。本文在原文基础上有适量删减。叶琴，上海师范大学环境与地理科学学院副教授。曾刚，华东师范大学城市发展研究院院长、教授。蒋海云，上海师范大学环境与地理科学学院硕士研究生。文章观点不代表主办机构立场。

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