關(guān)鍵詞：權(quán)衡抉擇；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)生效應(yīng)；學(xué)術(shù)發(fā)明家；隨機(jī)行動(dòng)者模型；專利—論文跨界

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．１０．００２

〔中圖分類號(hào)〕Ｆ２７２.９２ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ 〔文章編號(hào)〕１００８－０８２１ （２０２４） １０－００１８－０９

科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)發(fā)明往往屬于兩個(gè)不同的評(píng)價(jià)體系， 前者側(cè)重于一般原則和方法， 后者側(cè)重于商業(yè)應(yīng)用。近年來， 越來越多的企業(yè)發(fā)明人選擇參與到學(xué)術(shù)發(fā)表活動(dòng)中。目前， 學(xué)術(shù)界對(duì)于這一現(xiàn)象尚沒有統(tǒng)一的定義， 絕大部分研究使用“學(xué)術(shù)發(fā)明家” 稱呼同時(shí)參與企業(yè)專利研發(fā)和學(xué)術(shù)論文發(fā)表的發(fā)明人［１－４］ 。

企業(yè)開展科學(xué)研究的歷史最早可以追溯到１９世紀(jì)８０年代的德國(guó)化學(xué)企業(yè)， 但企業(yè)廣泛開設(shè)實(shí)驗(yàn)室的歷史要追溯到２０世紀(jì)２０年代的美國(guó)， 以ＡＴ＆Ｔ、通用電氣、杜邦和柯達(dá)等大公司為代表， 紛紛建立了內(nèi)部研究小組， 在進(jìn)行應(yīng)用性研究的同時(shí)進(jìn)行長(zhǎng)期性的基礎(chǔ)研究。而在生物科技領(lǐng)域， 風(fēng)險(xiǎn)投資家和科學(xué)家赫伯·博耶（Ｈｅｒｂ Ｂｏｙｅｒ）于１９７６年創(chuàng)立基因泰克（Ｇｅｎｅｎｔｅｃｈ）， 該公司平均每年發(fā)表２００ 篇論文。作為公司聯(lián)合創(chuàng)始人， 赫伯·博耶將論文視為他們企業(yè)研究質(zhì)量的標(biāo)志， 這證明了他們正在和頂級(jí)的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)開展合作， 并吸引了生物科學(xué)領(lǐng)域最優(yōu)秀的人才加入公司［５］ 。谷歌、微軟等新興高科技公司也將自身的科研實(shí)力作為企業(yè)招聘的重要優(yōu)勢(shì)， 例如， 谷歌招聘首頁(yè)［６］ 中寫道： “我們每年發(fā)表數(shù)百篇研究論文， 并在各種場(chǎng)所展示我們的工作成果”。

然而， 學(xué)術(shù)發(fā)表會(huì)給發(fā)明人和所在公司帶來怎樣的收益， 仍然存在許多的爭(zhēng)論。從創(chuàng)新績(jī)效的角度， 現(xiàn)有研究主要集中在探討公司在科學(xué)界的學(xué)術(shù)發(fā)表對(duì)其專利創(chuàng)新績(jī)效的正向影響， 大多現(xiàn)有研究肯定了學(xué)術(shù)發(fā)表作為專利技術(shù)的信號(hào)， 對(duì)發(fā)明人和所在公司的專利績(jī)效有著互補(bǔ)性的提升效果。專利和論文的技術(shù)合作， 是一種直接有效的方式， 可以將學(xué)術(shù)界的知識(shí)吸收和整合到技術(shù)應(yīng)用上來［７］ 。知識(shí)的邊界跨越也可以提高論文的被引用量［８］ 。但是在發(fā)明人層面， 發(fā)明人的學(xué)術(shù)發(fā)表是否會(huì)影響后續(xù)的專利創(chuàng)新行為， 仍然有待研究。

因此， 本文從發(fā)明人角度出發(fā)， 分析學(xué)術(shù)發(fā)表對(duì)專利發(fā)明人后續(xù)發(fā)明行為的影響， 同時(shí)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)分析， 從創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化的角度分析論文發(fā)表對(duì)組織內(nèi)部創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的影響。

１研究背景

一些研究認(rèn)為發(fā)明人進(jìn)行學(xué)術(shù)發(fā)表時(shí)， 需要面臨“權(quán)衡抉擇” （Ｔｒａｄｅｏｆｆｓ Ｃｈｏｉｃｅ）， 因?yàn)閷W(xué)術(shù)發(fā)表所需投入的資源、精力和時(shí)間會(huì)減少發(fā)明人在專利發(fā)明上的資源投入。權(quán)衡抉擇是指， 因?yàn)閷W(xué)術(shù)和技術(shù)不同領(lǐng)域研究性質(zhì)的系統(tǒng)性差異， 從機(jī)會(huì)成本的角度， 二者之間的整合會(huì)使得發(fā)明人選擇專注于一方而遠(yuǎn)離另一方的現(xiàn)象。例如， Ｓｈｅｅｒ Ｌ［９］ 發(fā)現(xiàn)，科學(xué)成果和專利成果之間的整合成本可能會(huì)帶來權(quán)衡抉擇， 即在將學(xué)術(shù)發(fā)現(xiàn)與專利發(fā)明相結(jié)合的長(zhǎng)期成本會(huì)降低出版物的數(shù)量和質(zhì)量。正如Ｓｈｅｅｒ Ｌ［９］ 所發(fā)現(xiàn)， 專利發(fā)明投資的增加將導(dǎo)致研究生產(chǎn)力的下降， 考慮到學(xué)術(shù)發(fā)表轉(zhuǎn)化為專利技術(shù)的長(zhǎng)期投資成本， 學(xué)術(shù)論文的投入將導(dǎo)致累積性的發(fā)明數(shù)量的減少。Ｂｒｅｓｃｈｉ Ｓ 等［１０］ 同樣發(fā)現(xiàn)， 在學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中排名較高的學(xué)術(shù)發(fā)明家， 在專利網(wǎng)絡(luò)中的排名則相對(duì)較低（反之亦然）， 在兩種網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)排名的顯著負(fù)相關(guān)性似乎說明， 在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的中心性地位是以犧牲另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的中心性地位為代價(jià)維持的。

在“科學(xué)—技術(shù)” 的知識(shí)融合和重組的大背景下， 論文發(fā)表和專利申請(qǐng)之間的“權(quán)衡抉擇” 直接影響了未來創(chuàng)新合作的開展。然而， 很少關(guān)注發(fā)明人在學(xué)術(shù)界的跨學(xué)科表現(xiàn)所導(dǎo)致的專利世界的微觀結(jié)構(gòu)變化， 尚沒有研究從技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生效應(yīng)角度分析“權(quán)衡抉擇” 的發(fā)生機(jī)制， 例如網(wǎng)絡(luò)的小世界性、根植性以及技術(shù)中介人等網(wǎng)絡(luò)特征屬性。

近年來， 對(duì)學(xué)術(shù)發(fā)明家權(quán)衡抉擇的關(guān)注點(diǎn)逐漸從宏觀（即組織和機(jī)構(gòu)）層面的研究轉(zhuǎn)向了更微觀（即個(gè)人）層面的分析［１１－１２］，特別是隨著時(shí)間的推移， 發(fā)明人個(gè)人因?yàn)樽⒁饬D(zhuǎn)移而發(fā)生的創(chuàng)新選擇的偏移［１３］；另一方面， 先前的研究忽略了跨越邊界是一個(gè)由結(jié)構(gòu)性特征推動(dòng)的動(dòng)態(tài)過程， 創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生結(jié)構(gòu)很大程度上決定了網(wǎng)絡(luò)要素對(duì)當(dāng)?shù)氐囊蕾嚦潭?、?duì)外部知識(shí)的吸收能力， 以及對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)的控制能力。因此， 近年來以隨機(jī)面向?qū)ο竽Ｐ偷葹榇淼臅r(shí)序網(wǎng)絡(luò)模型開始被學(xué)界關(guān)注， 并被用來分析創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的鄰近性、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生性、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特性等網(wǎng)絡(luò)要素在時(shí)序網(wǎng)絡(luò)演化過程中的動(dòng)態(tài)作用機(jī)制［１４－１５］ 。綜上所述， 發(fā)明人之間的創(chuàng)新交流與互動(dòng)是嵌入在一套內(nèi)部要素互相影響、彼此依賴的復(fù)雜創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的。發(fā)明人的創(chuàng)新合作行為的選擇不可避免地受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的影響。

然而， 目前從創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)生性角度分析的創(chuàng)新合作行為演化機(jī)制的研究十分有限， 少數(shù)有限的討論集中在創(chuàng)新主題的演化［１６－１７］，尚缺乏對(duì)于跨界創(chuàng)新行為（尤其是企業(yè)跨界論文發(fā)表）背景下的學(xué)術(shù)發(fā)明家創(chuàng)新行為的討論。在本研究中， 基于基因泰克公司的專利合作網(wǎng)絡(luò)， 識(shí)別出了１ ３３９名專利發(fā)明家， 以及其中的３９０ 名學(xué)術(shù)發(fā)明家（即發(fā)表過論文的專利發(fā)明家）， 通過對(duì)學(xué)術(shù)發(fā)明家所處專利合作網(wǎng)絡(luò)的合作對(duì)象（小世界性）、科學(xué)和技術(shù)的認(rèn)知臨近性（根植性）， 以及學(xué)術(shù)發(fā)明家在論文網(wǎng)絡(luò)和專利網(wǎng)絡(luò)之間的中介人屬性（中介人）３ 個(gè)角度的分析， 本文討論了專利合作網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生效應(yīng)對(duì)權(quán)衡抉擇帶來的演化影響。

２理論基礎(chǔ)和研究假設(shè)

２.１網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生性理論

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為， 創(chuàng)新主體對(duì)外部知識(shí)要素的獲取是通過合作網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的， 創(chuàng)新要素在網(wǎng)絡(luò)之間的流動(dòng)與重組是突破創(chuàng)新瓶頸的重要形式。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)生效應(yīng)， 是指網(wǎng)絡(luò)整體特征和網(wǎng)絡(luò)中要素之間的聯(lián)系程度， 主要包括網(wǎng)絡(luò)整體特征以及網(wǎng)絡(luò)的小世界性、網(wǎng)絡(luò)根植性、網(wǎng)絡(luò)中介人等網(wǎng)絡(luò)要素之間的聯(lián)系。一方面， 合作網(wǎng)絡(luò)中發(fā)明人的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)決定其合作的廣度和深度， 從而影響合作網(wǎng)絡(luò)的生成與演化； 另一方面， 作為知識(shí)要素載體的發(fā)明人所處的社會(huì)范圍和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)又決定著其可能進(jìn)入的新技術(shù)領(lǐng)域的空間和持續(xù)力， 這樣就必須從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的內(nèi)生性角度解釋專利發(fā)明人跨界的學(xué)術(shù)發(fā)表對(duì)原有合作網(wǎng)絡(luò)中的合作模式產(chǎn)生的影響［１８］ 。

２.２研究假設(shè)

２.２.１小世界性的自我強(qiáng)化機(jī)制

網(wǎng)絡(luò)的小世界性是指聯(lián)系較為緊密的、存在于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的小型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)， 主要呈現(xiàn)三元閉包網(wǎng)絡(luò)和多重聯(lián)系等特征， 小世界內(nèi)合作者的互相關(guān)聯(lián)可以促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)閉合結(jié)構(gòu)［１９］ 。大量文獻(xiàn)表面表明，發(fā)明人的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)生屬性（例如網(wǎng)絡(luò)三元封閉）會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中派系的形成和影響網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化［２０－２１］ 。第一， 當(dāng)專利網(wǎng)絡(luò)中的專利發(fā)明家與其他發(fā)明家有過過往的合作經(jīng)驗(yàn)時(shí)， 彼此之間已經(jīng)建立起共同的慣例及行動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)， 可以創(chuàng)造相互學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)移專業(yè)知識(shí)的基礎(chǔ)， 促進(jìn)專利發(fā)明家在后續(xù)專利網(wǎng)絡(luò)中的合作關(guān)系的維系； 第二， 過往的合作經(jīng)驗(yàn)也意味著維系網(wǎng)絡(luò)投入的資源相對(duì)較高， 轉(zhuǎn)向其他網(wǎng)絡(luò)的沉沒成本和機(jī)會(huì)成本也相較更高［２２］ 。概言之， 在專利發(fā)明家的網(wǎng)絡(luò)中， 專利發(fā)明家因?yàn)檫^往的合作經(jīng)驗(yàn)， 會(huì)更傾向于與有過合作經(jīng)驗(yàn)的合作對(duì)象開展合作。因此， 本研究提出以下假設(shè)：

假設(shè)１Ａ： 專利發(fā)明家傾向于和以往的合作對(duì)象開展合作

假設(shè)１Ｂ： 專利發(fā)明家傾向于和合作對(duì)象的合作對(duì)象開展合作

２.２.２網(wǎng)絡(luò)根植性的社會(huì)維持機(jī)制

網(wǎng)絡(luò)根植性側(cè)重于強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的行為選擇植根于其所處的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與社會(huì)環(huán)境之中， 根植性有助于減少交易成本， 如人際關(guān)系、信息收集、偏好等， 有利于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成和擴(kuò)張［２２］ 。跨界的知識(shí)整合涉及研究人員與發(fā)明家的合作， 這是兩個(gè)性質(zhì)截然不同的群體［２３］ 。從學(xué)術(shù)界的認(rèn)知角度看， 學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對(duì)科學(xué)的截然不同的觀點(diǎn)可能導(dǎo)致聯(lián)合研究項(xiàng)目的研究目標(biāo)和優(yōu)先事項(xiàng)相互沖突［７，２４］ 。學(xué)術(shù)發(fā)明家與學(xué)術(shù)發(fā)明家的合作研究也可能導(dǎo)致知識(shí)冗余， 甚至導(dǎo)致沖突。相同知識(shí)類型的替代性可能會(huì)降低協(xié)作互動(dòng)中的創(chuàng)造力［７］ 。因此， 當(dāng)學(xué)術(shù)發(fā)明家的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域高度重合時(shí)， 他們?cè)趯＠I(lǐng)域后續(xù)開展合作效率可能會(huì)下降， 也就更低的可能維持專利合作關(guān)系。因此， 本文假設(shè)：

假設(shè)２Ａ：學(xué)術(shù)認(rèn)知臨近性會(huì)降低專利發(fā)明家后續(xù)建立專利合作的可能性

類似地， 相似的學(xué)術(shù)系統(tǒng)內(nèi)的影響力， 可以降低合作的不確定性， 增強(qiáng)合作信任和依存關(guān)系， 有助于后續(xù)的專利開發(fā)合作［７］ 。因此， 如果兩名學(xué)術(shù)發(fā)明家在學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中有著相似的影響力， 他們更容易在技術(shù)領(lǐng)域開展后續(xù)的合作工作。本文假設(shè)：

假設(shè)２B：具有相似學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)影響力的學(xué)術(shù)發(fā)明家， 在后續(xù)的專利網(wǎng)絡(luò)中， 會(huì)更可能開展專利合作

而另一方面， 從工業(yè)界的認(rèn)知角度看， 企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)合作限制知識(shí)溢出到競(jìng)爭(zhēng)公司的可能性，也減少了交流溝通的成本。公司內(nèi)部的合作團(tuán)隊(duì)之間構(gòu)成了互補(bǔ)式的知識(shí)共享關(guān)系， 更可能發(fā)展出專門的合作關(guān)系［２５］ 。因此， 在公司的專利合作網(wǎng)絡(luò)內(nèi)， 有著相似技術(shù)背景的兩名專利發(fā)明家， 更有可能開展后續(xù)的合作。本文假設(shè)：

假設(shè)２Ｃ： 技術(shù)認(rèn)知臨近性會(huì)提高專利發(fā)明人后續(xù)建立專利合作的可能性

２.２.３ 網(wǎng)絡(luò)中介人的行為傳播機(jī)制

中介人（Ｂｒｏｋｅｒａｇｅ）是指在兩個(gè)群體或兩個(gè)行為者之間中介信息或資源， 使脫節(jié)的兩個(gè)群體或兩個(gè)行為者能夠進(jìn)行通信和交換信息和資源［２６］ 。特定的個(gè)體屬性可以塑造和重構(gòu)發(fā)明人網(wǎng)絡(luò)， 并形成其創(chuàng)新特征。這些個(gè)體特征包括個(gè)人屬性、網(wǎng)絡(luò)位置和局部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模式。中介人在本地網(wǎng)絡(luò)內(nèi)進(jìn)行技術(shù)傳播和知識(shí)擴(kuò)散， 有利于區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成［２７］ ， 但是選擇以學(xué)術(shù)或者專利的形式產(chǎn)出研究成果會(huì)產(chǎn)生顯著的機(jī)會(huì)成本和偏好效應(yīng)。

當(dāng)研究人員必須同時(shí)處理這兩個(gè)問題會(huì)增加總體成本， 當(dāng)與一項(xiàng)活動(dòng)相關(guān)的結(jié)果相對(duì)于其他活動(dòng)越來越有回報(bào)時(shí)， 科學(xué)家就會(huì)放棄回報(bào)較小的活動(dòng)［２４］ 。除了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的直接成本外， 就長(zhǎng)期發(fā)明產(chǎn)出而言， 整合也有間接成本。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看， 整合降低了研究的生產(chǎn)力， 間接減少了發(fā)明。隨著時(shí)間的流逝， 如果產(chǎn)生科學(xué)突破（即“爬過巨人的肩膀”）變得越來越困難， 則可能需要更多的研究努力來產(chǎn)生一個(gè)單位的科學(xué)產(chǎn)出。因此， 本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)３Ａ： 根據(jù)學(xué)術(shù)發(fā)表行為自我強(qiáng)化機(jī)制，發(fā)表論文更多的學(xué)術(shù)發(fā)明家會(huì)傾向于更多地發(fā)表論文； 而發(fā)表論文較少的學(xué)術(shù)發(fā)明家以及沒有發(fā)表論文的發(fā)明家， 則會(huì)傾向于不發(fā)表論文

假設(shè)３Ｂ：當(dāng)一名學(xué)術(shù)發(fā)明家是論文網(wǎng)絡(luò)和專利網(wǎng)絡(luò)雙重網(wǎng)絡(luò)之間的中介人時(shí)， 在后續(xù)的專利網(wǎng)絡(luò)中， 該名學(xué)術(shù)發(fā)明人會(huì)選擇減少專利的合作關(guān)系維系

假設(shè)３Ｃ：學(xué)術(shù)發(fā)明人在專利網(wǎng)絡(luò)中的影響力越高， 在后續(xù)越可能減少論文的發(fā)表

２.３研究設(shè)計(jì)

本文借鑒桂欽昌等［１４］ 和顧偉男等［２２］ 探討全球科學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)的演化態(tài)勢(shì)的思路， 在基因泰克公司２０１１—２０１９年的發(fā)明人動(dòng)態(tài)合作網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上， 加入發(fā)明人的論文發(fā)表行為， 從網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性結(jié)構(gòu)要素（包括網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生性效應(yīng)、二方關(guān)系組特性、行動(dòng)者屬性）分析專利合作網(wǎng)絡(luò)的演化趨勢(shì)。

在ＳＡＯＭ 模型中， 模型可以計(jì)算出專利網(wǎng)絡(luò)中的密度和傳遞三元組， 并以此反映出模型的小世界性特征。其次， 本文通過計(jì)算發(fā)明人學(xué)術(shù)論文和專利標(biāo)題的余弦相似度均值反映發(fā)明人之間的學(xué)術(shù)認(rèn)知和技術(shù)認(rèn)知的臨近性程度。

最后， 本文按照Ｇｏｕｌｄ Ｒ Ｖ 等［２８］ 提供的方法計(jì)算學(xué)術(shù)發(fā)明人的網(wǎng)絡(luò)中介人身份， 以及學(xué)術(shù)發(fā)明人在學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中的度的值， 學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)基于基因泰克論文合作關(guān)系繪制， 并使用ｓｎａ 包計(jì)算中介人身份和網(wǎng)絡(luò)中的度； 同時(shí)， ＲＳｉｅｎａ提供了學(xué)術(shù)發(fā)表行為的變化趨勢(shì)效應(yīng)， 可以分析發(fā)表行為的后續(xù)演化趨勢(shì)。具體變量與假設(shè)對(duì)應(yīng)情況如表１所示。

３操作過程

３.１樣本選擇

現(xiàn)有研究表明，雙重知識(shí)和雙重披露的知識(shí)發(fā)表形式在生物制藥領(lǐng)域尤其明顯。而基因泰克公司（Ｇｅｎｅｎｔｅｃｈ）的成立被認(rèn)為是生物科技研究的起點(diǎn)，其首創(chuàng)的產(chǎn)學(xué)結(jié)合的企業(yè)研發(fā)的模式， 至今仍被很多生物技術(shù)公司效仿。內(nèi)外大量關(guān)于產(chǎn)學(xué)研知識(shí)融合的相關(guān)研究均會(huì)將基因泰克作為代表樣本。

以２０１１—２０１９年為檢索期限， 我們?cè)冢校粒裕樱裕粒詳?shù)據(jù)庫(kù)中選擇包含“Ｇｅｎｅｎｔｅｃｈ” 模式詞的專利申請(qǐng)地址， 根據(jù)ＰＡＴＳＴＡＴ 數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄獲得了１ ３３９名發(fā)明人的專利信息。ＰＡＴＳＴＡＴ 數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)魯汶大學(xué)提供的消歧算法提供了一套統(tǒng)一化后的人名和人名ＩＤ。之后， 選擇了Ｓｃｏｐｕｓ 數(shù)據(jù)庫(kù)中， 作者所屬機(jī)構(gòu)包含“Ｇｅｎｅｎｔｅｃｈ” 模式詞的作者所發(fā)表的論文。Ｓｃｏｐｕｓ 基于人工和內(nèi)部算法同樣提供了統(tǒng)一化后的人名和人名ＩＤ。首先， 本文基于使用ＳｅｎｔｅｎｃｅｓＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 提供的預(yù)訓(xùn)練模型， 計(jì)算出基因泰克公司的專利姓名庫(kù)和論文姓名庫(kù)之間的余弦相似度，并且取出專利姓名和論文姓名相似度高于９０％的作者作為同一作者。經(jīng)過人工比對(duì)后， 最終確定了３９０ 位學(xué)術(shù)發(fā)明家， 他們之前發(fā)表過學(xué)術(shù)論文， 并被Ｓｃｏｐｕｓ 數(shù)據(jù)庫(kù)收錄。在構(gòu)建時(shí)序網(wǎng)絡(luò)時(shí)， 本文將２０１１—２０１９年共計(jì)９ 年的專利合作網(wǎng)絡(luò)劃分為３個(gè)時(shí)段： ２０１１—２０１３ 年、２０１４—２０１６年、２０１７—２０１９年， 分別記為Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３， 使用３ 年的時(shí)間窗口平滑每年的專利數(shù)量波動(dòng)。

本文使用單模面向隨機(jī)參與者的模型（Ｓｔｏｃｈａｓ?ｔｉｃ Ａｃｔｏｒ－Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｍｏｄｅｌ， ＳＡＯＭ）來分析發(fā)明人的學(xué)術(shù)發(fā)表和學(xué)術(shù)聲望對(duì)專利合作網(wǎng)絡(luò)中的資源配置塑造。ＳＡＯＭ 可以提供企業(yè)、技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的多層次機(jī)制動(dòng)態(tài)分析， 當(dāng)前被應(yīng)用于包括產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、Ｒ＆Ｄ知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域研究［２９－３２］。為了檢驗(yàn)發(fā)明人的學(xué)術(shù)表現(xiàn)如何影響到專利合作網(wǎng)絡(luò)的維持、擴(kuò)散和斷裂的假設(shè)， 在ＳＡＯＭ 模型中包含了網(wǎng)絡(luò)小世界性（密度和傳遞三元組）、根植性（科學(xué)認(rèn)知臨近性和技術(shù)認(rèn)知臨近性）和網(wǎng)絡(luò)中介人的節(jié)點(diǎn)屬性（網(wǎng)絡(luò)角色）。

出于理論和實(shí)質(zhì)原因，選擇了ＳＡＯＭ，而不是另一種常用的網(wǎng)絡(luò)分析方法指數(shù)隨機(jī)圖模型（Ｅｘｐｏ?ｎｅｎｔｉａｌ Ｒａｎｄｏｍ Ｇｒａｐｈ Ｍｏｄｅｌ， ＥＲＧＭ）。這兩個(gè)模型在分析焦點(diǎn)上的差異導(dǎo)致我們選擇了ＳＡＯＭ， 它為面向行動(dòng)者（Ａｃｔｏｒ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ）的動(dòng)態(tài)演化提供了一種機(jī)制， 而ＥＲＧＭ 則專注于面向關(guān)系（Ｔｉｅ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ）的機(jī)制分析。前者無疑更適合我們的研究假設(shè)，即專利的科學(xué)披露行為在發(fā)明人層面產(chǎn)生持續(xù)效應(yīng)。特別是， 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)連接的建立和維護(hù)受到資源的限制， 并且參與者在建立新關(guān)系的同時(shí)選擇降低與其他參與者建立關(guān)系的可能性時(shí)，ＳＡＯＭ模型具有更好的統(tǒng)計(jì)有效性［３３］ 。

３.２主要變量

本文利用由基因泰克公司的１ ３３９個(gè)發(fā)明人組成的二元數(shù)據(jù)集來分析影響專利合作網(wǎng)絡(luò)演化和學(xué)術(shù)論文發(fā)表之間的互動(dòng)過程。本文使用的單模網(wǎng)絡(luò)（Ｏｎｅ－ｍｏｄｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）分析了連續(xù)３ 個(gè)時(shí)間段（２０１１—２０１９）的專利發(fā)明人協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)模型中， 因變量是協(xié)作網(wǎng)絡(luò)， 每個(gè)發(fā)明人每年發(fā)表的論文數(shù)量被視為行為變量。ＲＳｉｅｎａ 結(jié)果提供了專利合作網(wǎng)絡(luò)和論文發(fā)表行為共同演化效應(yīng)， 包括基本效應(yīng)、行為進(jìn)化效應(yīng)和與協(xié)變量相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)效應(yīng)。

３.２.１因變量

專利網(wǎng)絡(luò)關(guān)系（Ｐａｔｅｎｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ）， 即專利發(fā)明人專利合作關(guān)系的維持或中斷。專利網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)基于ＰＡＴＳＴＡＴ 數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的基因泰克公司２０１１—２０１９年的九年間的類型為個(gè)人（Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）的發(fā)明人組成專利合作網(wǎng)絡(luò)（分為３ 個(gè)階段， ２０１１—２０１３年、２０１４—２０１６年、２０１７—２０１９年）。網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣以０～１ 格式表示， 其中１ 表示關(guān)聯(lián)， ０ 表示非關(guān)聯(lián)。

論文發(fā)表（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ）， 即發(fā)明人發(fā)表論文的數(shù)量。根據(jù)Ｓｃｏｐｕｓ 數(shù)據(jù)庫(kù)， 在２０１１—２０１９年間發(fā)表并且附屬機(jī)構(gòu)或資助單位為基因泰克公司的論文， 被認(rèn)為是基因泰克公司發(fā)表的論文?；蛱┛斯菊撐闹兴凶髡呔挥涗洖榘l(fā)表了一篇論文， 根據(jù)人名匹配， 獲得所有基因泰克公司發(fā)明人的論文發(fā)表數(shù)量。時(shí)間分期和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)一樣分為３個(gè)階段（２０１１—２０１３年、２０１４—２０１６年、２０１７—２０１９年）。作為連續(xù)變量， 按照ＲＳｉｅｎａ 手冊(cè)中的規(guī)范進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化（Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ）和縮放（Ｓｃａｌｅｄ）， 具體參照Ｒｕｌｉｓｏｎ Ｅ 等［３２］ 對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行Ｚ 標(biāo)準(zhǔn)化后， 將低于０的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)縮放編碼為１， ０～１的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)縮放編碼為２， 大于１ 的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)縮放編碼為３。

３.２.２自變量

網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生性效應(yīng)，包括密度（Ｄｅｎｓｉｔｙ）和傳遞三元組（Ｔｒａｎｓｉｔｉｖｅ Ｔｒｉａｄｓ）， 可以被認(rèn)為是模型必須包含的基本因素。他們研究網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)特征。密度效應(yīng)測(cè)量網(wǎng)絡(luò)連接的程度， 而傳遞三元組效應(yīng)捕捉網(wǎng)絡(luò)形成傳遞三元組的趨勢(shì)， 即每對(duì)節(jié)點(diǎn)連接的３ 個(gè)節(jié)點(diǎn)的組。

科學(xué)認(rèn)知臨近性（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ）使用論文發(fā)明人已發(fā)表專利的標(biāo)題的文本相似度，計(jì)算兩兩之間余弦相似度作為科學(xué)認(rèn)知臨近性。因?yàn)檎撐暮蛯＠恼谖谋緯鴮懙膬?nèi)容和邏輯上存在較大差異， 因此在本文的分析中選擇論文和專利的標(biāo)題的文本相似性為計(jì)算依據(jù)。

技術(shù)認(rèn)知臨近性（Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｘｉｍｉ?ｔｙ）使用專利發(fā)明人已發(fā)表專利的標(biāo)題的文本相似度， 計(jì)算兩兩之間余弦相似度作為技術(shù)認(rèn)知臨近性。

學(xué)術(shù)發(fā)表行為的形狀效應(yīng)（Ｓｈａｐｅ Ｅｆｆｅｃｔ）， 包括一次項(xiàng)（Ｌｉｎｅａｒ）和二次項(xiàng)（Ｑｕａｄｒａｔｉｃ）， 預(yù)測(cè)行為因變量的變化。一次項(xiàng)的線性趨勢(shì)表明行為水平的總體趨勢(shì)是隨時(shí)間單調(diào)增加（正參數(shù)）或單調(diào)減少（負(fù)參數(shù)）。正參數(shù)的二次項(xiàng)趨勢(shì)表明， 隨著時(shí)間的推移， 行為水平的總體趨勢(shì)是兩極分化的（也稱為自我強(qiáng)化）， 負(fù)參數(shù)二次項(xiàng)趨勢(shì)則表明行為水平的總體趨勢(shì)是向平均值回歸（也稱為自校正）。

中介人（Ｂｒｏｋｅｒａｇｅ）。使用Ｒ 中的ｓｎａ 包識(shí)別出學(xué)術(shù)發(fā)明家在論文合作網(wǎng)絡(luò)和專利合作網(wǎng)絡(luò)中的邊界跨越的中介人身份， 結(jié)果為０～１二元變量， １說明該作者為跨越專利和學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)邊界的中介人。在ＳＡＯＭ 模型中使用ｅｇｏＸ 效應(yīng)表示該變量的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)效應(yīng)。ｅｇｏＸ 效應(yīng)表示一個(gè)特定的屬性是導(dǎo)致一個(gè)人建立更多（正參數(shù)）還是更少（負(fù)參數(shù)）的關(guān)系。

學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)度（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｄｅｇｒｅｅ）。使用Ｒ 中的ｓｎａ包識(shí)別出學(xué)術(shù)發(fā)明家在學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中的度的數(shù)值， 反映了學(xué)術(shù)發(fā)明家在學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中的影響力。作為連續(xù)變量， 同樣按照Ｒｕｌｉｓｏｎ Ｅ等［３２］ 的方法縮放和標(biāo)準(zhǔn)化 在ＳＡＯＭ 模型中， 同樣使用ｅｇｏＸ效應(yīng)表示該變量的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)效應(yīng)。

論文發(fā)表度效應(yīng)（Ｐａｔｅｎｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｄｅｇｒｅｅ）。ＲＳｉｅ?ｎａ在分析時(shí)會(huì)自動(dòng)計(jì)算專利網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)所具有的專利網(wǎng)絡(luò)的度對(duì)節(jié)點(diǎn)發(fā)表論文行為的影響。

４模型結(jié)果

４.１數(shù)據(jù)描述

表２和表３提供了專利合作網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特征的描述性分析。表２中， 平均度在3個(gè)時(shí)期內(nèi)略有下降， 但沒有顯示出顯著的變化， 這表明在合作發(fā)明人網(wǎng)絡(luò)中， 每個(gè)發(fā)明人往往平均保持３～５個(gè)合作者。網(wǎng)絡(luò)密度顯示合作者的網(wǎng)絡(luò)并不密集。而邊的數(shù)量在Ｔ１～Ｔ２時(shí)期相對(duì)穩(wěn)定， 在Ｔ２～Ｔ３時(shí)期有一定減少。平均聚類系數(shù)、平均度中心性、平均接近中心性在Ｔ１～ Ｔ３ 期間整體呈下降狀態(tài)， 說明基因泰克的專利合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體趨勢(shì)是在變得稀疏。

表３中， Ｊａｃｃａｒｄ系數(shù)反映了不同輪次網(wǎng)絡(luò)變化的穩(wěn)定性， 為模擬網(wǎng)絡(luò)演化，SＡＯＭ 模型要求Ｊａｃ?ｃａｒｄ系數(shù)至少大于０.２，理想情況大于０.３，在本文中該系數(shù)分別為０.３９和０.３７，符合模型要求。

４.２發(fā)明人專利網(wǎng)絡(luò)的演化機(jī)制

基于Ｒ語言中的ＲＳｉｅｎａ程序運(yùn)行ＳＡＯＭ 模型，根據(jù)專利合作網(wǎng)絡(luò)的無向網(wǎng)絡(luò)圖。具體而言， 網(wǎng)絡(luò)演化被視為由兩個(gè)隨機(jī)子過程構(gòu)成： 一是速率函數(shù)（Ｒａｔｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）， 其被用于決定行動(dòng)者改變關(guān)系的機(jī)會(huì)。行動(dòng)者ｉ 有機(jī)會(huì)改變聯(lián)系， 其選擇改變了現(xiàn)有聯(lián)系變量ｘ０， 這會(huì)導(dǎo)致新的狀態(tài)ｘ，ｘ∈Ｃ（ｘ^０）。二是目標(biāo)函數(shù)（Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）， 即行動(dòng)者ｉ 基于最大化目標(biāo)函數(shù)選擇創(chuàng)建聯(lián)系或終止聯(lián)系。使用Ｒ 語言軟件中的ＲＳｉｅｎａ程序包來運(yùn)行ＳＡＯＭ 模型，模型方程為：

表５提供了ＳＡＯＭ 模型的擬合結(jié)果。對(duì)模型擬合結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果顯示， 該估計(jì)值的絕對(duì)ｔ 比（Ａｌｌ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｔ Ｒａｔｉｏｓ）低于０.１，顯示出良好的收斂性。最終的模型實(shí)現(xiàn)了０. ０９的總體收斂（Ｏ?ｖｅｒａｌｌ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ Ｒａｔｉｏ），低于最大０.２５的閾值。模型的良好收斂性表明估計(jì)是充分的。

４.２.１ 專利網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)小世界性

表５中的密度和傳遞三元組提供了基本的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)效果?；诿芏裙烙?jì)的共同發(fā)明人網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估函數(shù)具有顯著的負(fù)效應(yīng)， 這表明， 盡管研究人員有動(dòng)機(jī)通過進(jìn)行新的互動(dòng)來分享研究知識(shí)， 但他們更有信心與之前已經(jīng)合作過的現(xiàn)有共同發(fā)明人的共同發(fā)明人建立聯(lián)系。同時(shí)， 傳遞性三元效應(yīng)的估計(jì)值為顯著的正值， 這說明了發(fā)明人的合作選擇有明顯的擇優(yōu)連接傾向， 即發(fā)明人與合作對(duì)象的合作者更有可能成為朋友。模型結(jié)果符合假設(shè)１Ａ 和１B。

４.２.２專利網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)根植性

雖然模型的參數(shù)顯示科學(xué)認(rèn)知臨近性提供了負(fù)向效應(yīng)， 但是參數(shù)并不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的顯著性，因此模型沒有提供充足的證據(jù)支持假設(shè)２Ａ。同時(shí)，模型顯著的正的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)度ｅｇｏ 效應(yīng)說明， 具有相似學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)影響力的學(xué)術(shù)發(fā)明家， 在后續(xù)的專利網(wǎng)絡(luò)中， 會(huì)更可能開展專利合作， 符合假設(shè)２Ｂ。發(fā)明人的技術(shù)認(rèn)知臨近性呈現(xiàn)出顯著的正向效應(yīng)， 說明發(fā)明人更傾向于和自己在技術(shù)知識(shí)基礎(chǔ)距離鄰近的對(duì)象開展合作。這符合假設(shè)２Ｃ。

總的來講， 我們的結(jié)果表明了一種可能性， 即認(rèn)知接近度的技術(shù)維度和科學(xué)維度有不一樣的影響性： 技術(shù)語言方面的高度相似性似乎對(duì)有效溝通至關(guān)重要， 但在技術(shù)推廣領(lǐng)域， 科學(xué)認(rèn)知維度似乎不能顯示出高水平的差異， 因?yàn)檫@會(huì)破壞技術(shù)合作上的可能性（這往往被認(rèn)為是重要的知識(shí)接觸的基本要求）。這方面結(jié)果還有待進(jìn)一步的研究。

４.２.３專利網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體屬性

“一次項(xiàng)” 和“二次項(xiàng)” 提供了學(xué)術(shù)發(fā)表的行為傾向。就學(xué)術(shù)發(fā)表行為的一次項(xiàng)線性形狀效應(yīng)而言， 人們普遍傾向于降低學(xué)術(shù)發(fā)表（學(xué)術(shù)發(fā)表行為負(fù)線性效應(yīng)）， 這可能是因?yàn)闃颖局械拇蠖鄶?shù)發(fā)明人在出版行為上的得分低于平均值。學(xué)術(shù)發(fā)表行為的二次項(xiàng)效應(yīng)是積極而顯著的， 表明出版行為的變化是自我強(qiáng)化的； 論文發(fā)表價(jià)值較高的發(fā)明人會(huì)進(jìn)一步增加， 而論文發(fā)表價(jià)值較低的發(fā)明人則會(huì)進(jìn)一步減少他們的科學(xué)發(fā)表行為。模型結(jié)果符合３Ａ。同時(shí)， 學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中中介人也表現(xiàn)出類似的權(quán)衡抉擇效應(yīng)， 作為中介人的學(xué)術(shù)發(fā)明家在后續(xù)的專利網(wǎng)絡(luò)合作中， 會(huì)減少專利合作的傾向。模型支持假設(shè)３Ｂ。同時(shí)， 在專利網(wǎng)絡(luò)內(nèi)有著更高度的學(xué)術(shù)發(fā)明人， 他們?cè)诤罄m(xù)更可能減少論文的發(fā)表行為， 這也符合假設(shè)３Ｃ?？傮w而言，專利網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體屬性特征基本符合權(quán)衡抉擇的理論假設(shè)。

５分析與討論

本文針對(duì)學(xué)術(shù)發(fā)明家跨界發(fā)表論文的后續(xù)專利合作選擇， 從專利合作網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性結(jié)構(gòu)機(jī)制出發(fā)，分析了發(fā)明家學(xué)術(shù)發(fā)表行為帶來的專利合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)重組。從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的小世界性、根植性、中介人特性等網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生性結(jié)構(gòu)特性， 分析了專利網(wǎng)絡(luò)和學(xué)術(shù)表現(xiàn)之間的交互演化作用， 為專利—論文跨界時(shí)的權(quán)衡抉擇現(xiàn)象提供了新的解釋角度。

本研究的主要研究發(fā)現(xiàn)包括： 第一，合作網(wǎng)絡(luò)具有典型的小世界性和自我強(qiáng)化性。這一方面是因?yàn)閷＠献鞯碾[含知識(shí)使得合作的建立有一定成本和惰性，導(dǎo)致其難以和陌生的發(fā)明人建立聯(lián)系。小世界網(wǎng)絡(luò)的特性意味著發(fā)明家可以通過少數(shù)中介步驟連接到網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)， 這有利于快速的知識(shí)傳播和創(chuàng)新想法的擴(kuò)散。然而，由于建立新合作需要投入時(shí)間和資源， 這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也導(dǎo)致了與現(xiàn)有合作伙伴繼續(xù)合作的傾向，從而產(chǎn)生自我強(qiáng)化的效果。這表明創(chuàng)新管理中需要采取措施促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)開放性和新合作關(guān)系的建立，以避免過度的封閉和慣性。第二， 發(fā)明人的科學(xué)認(rèn)知臨近性和技術(shù)認(rèn)知臨近性有著不同的社會(huì)維持效應(yīng)。技術(shù)認(rèn)知的臨近性可以提高發(fā)明人合作的可能性。這一點(diǎn)突顯了在管理創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)時(shí)要重視發(fā)明人之間技術(shù)知識(shí)和技能的匹配。雖然模型結(jié)果并不顯著，但結(jié)果在一定程度上說明隨著科學(xué)認(rèn)知距離的減少，知識(shí)的技術(shù)合作所需克服的阻力和難度則在增加。研究結(jié)果暗示科學(xué)知識(shí)的合作門檻可能隨知識(shí)距離的縮短而增加，這可能是因?yàn)楦钊氲目茖W(xué)理解需要更高層次的溝通和共識(shí)。第三，學(xué)術(shù)發(fā)表行為具有焦點(diǎn)性和差異性特征。一方面，發(fā)表行為的自我強(qiáng)化機(jī)制使得絕大部分的論文發(fā)表是由高產(chǎn)的“學(xué)術(shù)發(fā)明家”創(chuàng)造的；另一方面，發(fā)表行為的帶動(dòng)作用對(duì)于在學(xué)術(shù)界低產(chǎn)的發(fā)明人更加明顯，這說明以后的發(fā)明人扶持應(yīng)當(dāng)聚焦明星學(xué)術(shù)發(fā)明人，優(yōu)化創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的信息生態(tài)配置，進(jìn)而提高學(xué)術(shù)界向工業(yè)界的知識(shí)擴(kuò)散的成果［３４］ 。此外，對(duì)于那些在學(xué)術(shù)界產(chǎn)出較少的發(fā)明家而言，他們的發(fā)表行為可能對(duì)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的整體表現(xiàn)具有更大的影響， 在促進(jìn)這部分發(fā)明人的成長(zhǎng)上，應(yīng)當(dāng)給予更多的關(guān)注和支持。

本研究的核心貢獻(xiàn)包括： 第一，從網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)演化的角度， 本文對(duì)學(xué)術(shù)發(fā)明家的選擇偏好和抉擇權(quán)衡效應(yīng)做出了機(jī)制解釋。第二，結(jié)合學(xué)術(shù)發(fā)明家在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的網(wǎng)絡(luò)位置，本文豐富了學(xué)術(shù)界對(duì)于企業(yè)從事基礎(chǔ)研究這一新興現(xiàn)象的理解，并且提供了初步的管理學(xué)討論， 可以為企業(yè)未來研發(fā)合作伙伴的選擇提供參考。

本文也還存在一些不足與局限。經(jīng)驗(yàn)結(jié)果不應(yīng)被解釋為因果關(guān)系， 本文的分析主要是基于基因泰克這一生物領(lǐng)域代表性企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)開展的，因此有必要根據(jù)進(jìn)一步的研究拓展和檢驗(yàn)相關(guān)結(jié)論。未來研究可以考慮專利的論文發(fā)表這一創(chuàng)新行為在不同類型發(fā)明人表現(xiàn)出的異質(zhì)性以及其對(duì)發(fā)明人后續(xù)創(chuàng)新表現(xiàn)的具體影響。