The evolution pattern and endogenous mechanism of China's innovation network: From the

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2024.09.20230048

Abstract

Abstract:

Based on the data of transnational and domestic intercity patent transfer, this paper depicts the evolution pattern of China's innovation network from the "glocal" perspective, and uses the PVAR model to explore and empirically test the endogenous mechanism of the evolution of the "glocal" innovation network. The results show that: (1) From 2004 to 2018, China's "glocal" innovation network scale and the degree of connection were increasing, and the degree of tightness and evolution speed of the domestic intercity technology transfer network was greater than that of the transnational technology transfer network; (2) The external node cities are concentrated in East Asia, Western Europe and North America, and show the trend of "moving eastward". The corresponding domestic gateway cities are concentrated in the eastern coastal areas. The internal and external connection degree of domestic cities presents isomorphic characteristics in the spatial pattern, and shows the difference in the order of internal and external connections; (3) In the evolution of the "glocal" innovation network, there is a one-way and two-way self-reinforcing effect of technology transfer, reflecting the convergence and expansion characteristics of urban nodes; (4) The gateway city is the carrier of the interaction between the global and local innovation networks, and there are complementary and competitive effects between transnational technology transfer and domestic technology transfer. For China, the complementary effect is mainly reflected between the transnational technology import and the domestic technology export, and the competitive effect is reflected in the substitution and squeezing effect of the transnational technology import and the domestic technology import and the domestic technology export on the transnational technology export.

Key words: "glocal", innovation network, technology transfer, endogenous mechanism

摘要：

基于跨境与境内城际专利转移数据，从“全球-地方”的视角刻画了中国创新网络的演化格局，并利用PVAR模型对“全球-地方”创新网络演化的内生机制进行了探讨和实证检验。结果表明：（1）2004—2018年间，中国“全球-地方”创新网络规模和联系紧密程度不断上升，境内城际技术转移网络的紧密程度和演化速度大于跨境技术转移网络；（2）外部节点城市集中于东亚、西欧、北美，且呈现“东移”趋势，对应的境内门户城市集中于东部沿海地区。境内城市的内外部联系度在空间格局上呈现同构特征，并显现出内外部联系的位序差异；（3）“全球-地方”创新网络演化过程中，存在技术转移的单向自强化和双向互强化效应，体现出城市节点的聚敛和扩张特性；（4）门户城市是全球与地方创新网络互动的载体，跨境技术转移和境内技术转移同时存在互补和竞争效应。对中国而言，互补效应主要体现在跨境技术引进和境内技术输出之间，竞争效应体现在跨境技术引进与境内技术引进、境内技术输出对跨境技术输出的替代和挤占效应。

关键词: “全球-地方”, 创新网络, 技术转移, 内生机制

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Figures/Tables 7

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指标	二分网络G₁			境内网络G₂			两层网络G₃
指标	P₁	P₂	P₃	P₁	P₂	P₃	P₁	P₂	P₃
平均度	1.65	2.64	3.06	6.23	16.33	54.64	5.42	11.93	33.63
平均加权度	6.86	17.09	26.30	29.16	154.44	722.30	25.05	108.51	434.43
网络直径	9.00	8.00	7.00	6.00	5.00	5.00	6.00	5.00	5.00
图密度	0.01	0.01	0.01	0.02	0.05	0.15	0.01	0.02	0.05
平均聚类系数	0.00	0.00	0.00	0.34	0.46	0.58	0.31	0.44	0.54
平均路径长度	3.55	3.37	3.40	2.68	2.26	0.92	2.74	2.40	2.18

指标	二分网络G₁			境内网络G₂			两层网络G₃
指标	P₁	P₂	P₃	P₁	P₂	P₃	P₁	P₂	P₃
平均度	1.65	2.64	3.06	6.23	16.33	54.64	5.42	11.93	33.63
平均加权度	6.86	17.09	26.30	29.16	154.44	722.30	25.05	108.51	434.43
网络直径	9.00	8.00	7.00	6.00	5.00	5.00	6.00	5.00	5.00
图密度	0.01	0.01	0.01	0.02	0.05	0.15	0.01	0.02	0.05
平均聚类系数	0.00	0.00	0.00	0.34	0.46	0.58	0.31	0.44	0.54
平均路径长度	3.55	3.37	3.40	2.68	2.26	0.92	2.74	2.40	2.18

位序	境外城市联系度			境内城市对外联系度			境内城市对内联系度
位序	P₁	P₂	P₃	P₁	P₂	P₃	P₁	P₂	P₃
1	香港	香港	台北	上海	上海	深圳	北京	北京	北京
2	台北	台北	香港	北京	北京	上海	上海	深圳	深圳
3	圣何塞	罗德城	圣何塞	深圳	苏州	北京	深圳	上海	广州
4	罗德城	圣何塞	新北	东莞	深圳	苏州	广州	广州	上海
5	台中	台中	首尔	苏州	东莞	东莞	成都	杭州	绍兴
6	新竹	东京	东京	杭州	杭州	杭州	杭州	成都	成都
7	高雄	高雄	新加坡	天津	天津	广州	南京	天津	泉州
8	东京	桃园	罗德城	广州	广州	厦门	天津	南京	东莞
9	桃园	首尔	新竹	宁波	无锡	常州	长沙	东莞	宁波
10	首尔	新竹	桃园	青岛	青岛	宁波	武汉	武汉	苏州
11	洛杉矶	新加坡	台中	无锡	厦门	南京	沈阳	苏州	重庆
12	台南	新北	乔治敦	佛山	宁波	武汉	宁波	宁波	青岛
13	休斯敦	大阪府	大阪府	中山	南京	天津	佛山	重庆	温州
14	利物浦	台南	京畿道	沈阳	中山	中山	西安	温州	天津
15	新加坡	洛杉矶	多伦多	大连	嘉兴	佛山	苏州	无锡	佛山
16	旧金山	慕尼黑	台南	珠海	常州	珠海	济南	佛山	杭州
17	芝加哥	京畿道	芝加哥	绍兴	佛山	青岛	东莞	长沙	南京
18	彰化	波士顿	波士顿	成都	武汉	嘉兴	长春	西安	台州
19	爱知县	旧金山	旧金山	泉州	惠州	无锡	青岛	济南	南通
20	法兰克福	乔治敦	纽约	南京	沈阳	南通	重庆	青岛	无锡

位序	境外城市联系度			境内城市对外联系度			境内城市对内联系度
位序	P₁	P₂	P₃	P₁	P₂	P₃	P₁	P₂	P₃
1	香港	香港	台北	上海	上海	深圳	北京	北京	北京
2	台北	台北	香港	北京	北京	上海	上海	深圳	深圳
3	圣何塞	罗德城	圣何塞	深圳	苏州	北京	深圳	上海	广州
4	罗德城	圣何塞	新北	东莞	深圳	苏州	广州	广州	上海
5	台中	台中	首尔	苏州	东莞	东莞	成都	杭州	绍兴
6	新竹	东京	东京	杭州	杭州	杭州	杭州	成都	成都
7	高雄	高雄	新加坡	天津	天津	广州	南京	天津	泉州
8	东京	桃园	罗德城	广州	广州	厦门	天津	南京	东莞
9	桃园	首尔	新竹	宁波	无锡	常州	长沙	东莞	宁波
10	首尔	新竹	桃园	青岛	青岛	宁波	武汉	武汉	苏州
11	洛杉矶	新加坡	台中	无锡	厦门	南京	沈阳	苏州	重庆
12	台南	新北	乔治敦	佛山	宁波	武汉	宁波	宁波	青岛
13	休斯敦	大阪府	大阪府	中山	南京	天津	佛山	重庆	温州
14	利物浦	台南	京畿道	沈阳	中山	中山	西安	温州	天津
15	新加坡	洛杉矶	多伦多	大连	嘉兴	佛山	苏州	无锡	佛山
16	旧金山	慕尼黑	台南	珠海	常州	珠海	济南	佛山	杭州
17	芝加哥	京畿道	芝加哥	绍兴	佛山	青岛	东莞	长沙	南京
18	彰化	波士顿	波士顿	成都	武汉	嘉兴	长春	西安	台州
19	爱知县	旧金山	旧金山	泉州	惠州	无锡	青岛	济南	南通
20	法兰克福	乔治敦	纽约	南京	沈阳	南通	重庆	青岛	无锡

变量	Tec_in		Tec_out		Tec_exp		Tec_imp
变量	Coef.	Z-score	Coef.	Z-score	Coef.	Z-score	Coef.	Z-score
Tec_in (L1)	0.329^***	12.18	0.078^***	3.04	－0.065^**	－2.26	－0.008	－0.28
Tec_out (L1)	0.099^***	4.32	0.157^***	6.5	－0.024	－1.29	－0.026	－1.35
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