社会网络视角下的产业联盟技术创新——中国新能源汽车产业联盟的实证

王静宇，刘颖琦，Ari Kokko

(1.北京交通大学经济管理学院，北京 100044；2.哥本哈根商学院，丹麦 哥本哈根 2000)

社会网络视角下的产业联盟技术创新
——中国新能源汽车产业联盟的实证

王静宇1，刘颖琦1，Ari Kokko2

(1.北京交通大学经济管理学院，北京 100044；2.哥本哈根商学院，丹麦 哥本哈根 2000)

文章以网络收益划分为切入点，构建了社会网络视角下产业联盟技术创新的分析框架和收益模型；应用中国新能源汽车产业联盟的相关数据对模型进行了实证研究；对结构嵌入性和关系嵌入性、强关系和弱关系在联盟技术创新过程中的作用进行了进一步讨论。研究表明：在技术创新过程中关系嵌入性为新能源汽车产业联盟带来的收益更多，其中弱关系为联盟成员带来了更多的一般知识通路、新思想以及供销渠道，因而一直对联盟的技术创新产生正向影响；强关系在联盟技术创新初期提供了大量的冗余知识，浪费了大量的维系成本，因此这一阶段强关系带来的净收益是负的，然而随着技术创新的不断深入，合作变得越来越重要，强关系带来的净收益变为正向的，并呈现出逐年上升的趋势。

社会网络理论；产业联盟；技术创新

1 引言

产业联盟于20世纪80年代在西方发达国家和地区迅速发展。联盟兴起初期，企业之间形成的联盟多为生产型联盟。随着国际竞争愈演愈烈以及技术不断革新，企业想要依靠自身力量得到发展需要的所有知识和能力,不仅花费昂贵而且困难重重[1]。20世纪90年代以后，技术型与学习型的联盟成为主流。联盟的迅速发展引起了管理学界的广泛关注。国内外众多学者纷纷从交易成本理论、社会资本理论、资源基础理论等视角出发，解释与联盟有关的一些问题，尤其是联盟技术创新的问题，并产生了丰富的成果。

Gulati指出，已有研究过于关注联盟成员组织和组织之间的双向交流，忽略了一个事实：联盟的成员组织嵌入于联盟这个巨大的社会网络中，组织—组织的交流仅仅是影响联盟和公司技术创新行为和绩效的一部分因素。Powell和Smith也指出企业行为不仅仅是发生在社会背景下，还是嵌入于网络关系中的[2]。因此，越来越多的学者采用网络的视角对联盟技术创新进行研究。

采用网络视角进行的研究最初重点关注联盟网络的整体功能和结构，研究过程中涉及的网络变量主要有网络规模、网络密度、网络中心度、网络多样性等[3-4]。随着研究不断开展，学者们也同时关注到企业作为网络节点在社会网络中的结构位置对企业行为和绩效产生的影响[5]。

学者们利用社会网络理论研究联盟技术创新问题取得了丰富成果，但是网络结构中的不同因素发挥的作用仍然是不清晰的，尤其是我们对嵌入性的了解还是非常少的。虽然很多学者在研究过程中涉及了一些简单的网络变量如网络规模和网络密度等,但是对更加复杂的结构网络变量如关系强度、结构洞等关注度较低，正因为如此，对这一领域的探索性研究具有重要的意义[6]。

借鉴文献研究成果，本文构建了社会网络视角下产业联盟技术创新的分析框架，并引入关系强度、结构洞等复杂的网络变量构建收益模型。在此基础上，利用中国新能源汽车产业联盟的相关数据进行了实证研究，以期明晰网络在产业联盟技术创新过程中的具体作用。

2 理论框架

2.1 结构嵌入性与联盟技术创新

(1)网络规模、网络位置与联盟技术创新。学者们的研究表明，网络规模对于联盟的技术创新能够起到积极的作用：①联盟网络的规模越大，就意味着联盟中的成员有希望与更多的产业参与者进行互动和交流，并且有机会获得更多的资源和知识；②联盟的规模越大，联盟成员可选择的合作伙伴越多，该成员被固定在某一个或者某几个合作关系中的可能性就会越低[7]；③联盟规模越大，联盟成员与其他参与者接触的也会越多，联盟成员的合作经验也会逐步提升，进而对与其他企业的合作产生积极的影响[8]。同时，处于网络的中心位置也能够提升企业的创新绩效。联盟成员越处于联盟网络的中心位置，能够选择到合适的深入合作伙伴的可能性越高，同时获得的资源和知识也越多，也越有可能接触到有效的市场需求信息和有价值的资源[9]。联盟成员越处于联盟网络的中心位置，其影响力也就越大，该成员创新产品的扩散以及技术标准化的效率也会提升。

(2)网络凝聚性、结构洞与联盟技术创新。直观地说，网络凝聚性是指网络中拥有许多关系，网络成员中的纽带越多，结构越稳固，即可认为凝聚性越高。Coleman等的研究表明，在“开放”网络中，合作规范不容易形成，信息的扩散也比较慢[10]，而“封闭”网络则能够形成网络互信，提升网络成员的合作创新绩效[11-12]。Burt指出，拥有较高经济回报的网络往往是并不密集的网络，因为密集网络带来了大量的冗余信息和资源，增加了行动者维护关系的成本[13]。在最小成本的约束条件下，这样的网络是相对低效率的，相对稀疏的网络反而会提升合作创新的效率[14]。Burt还指出网络中的稀疏部分——结构洞，在产生信息收益的同时也产生了控制收益。当参与者A在追求同样关系的两个(或多个)参与者中作为第三方，或者在彼此冲突的两个(或多个)参与者中作为第三方做出选择时能够采取第三方策略而获益。

2.2 关系嵌入性与联盟技术创新

(1)强关系与联盟技术创新。早期学者对强关系给予了很多关注，Becker、Coleman、Loury等都围绕强关系进行了大量研究，并形成了丰富的成果。他们认为强关系能够促进规范的形成，提升关系双方的信任程度，使双方的合作变得更加容易。他们认为强关系企业双方拥有相似的知识流、多次合作经验和互惠关系，产生了信任的基础。强关系进一步帮助企业双方进行信息交换，提升组织间相互学习的效率，为公司之间的合作创新提供良好的社会环境[15]。不仅如此，企业在选择合作伙伴的过程中，通过强关系获得的信息来源更有助于企业决策，尽可能地避免机会主义[16]。

(2)弱关系与联盟技术创新。Granovetter指出强关系的双方相像程度较高，他们提供的信息、资源的相似程度也较高。与之相反，弱关系更有可能提供不同的信息和资源。弱关系中传递的信息会传播到不同的群体和组织中，信息回流的可能性较低，对于得到信息的组织而言，这些信息更有可能是新的，因此，弱关系为组织提供了更多的潜在合作伙伴和非冗余信息。接触到不同的观点和新的视角能够激发企业探索未知领域，寻找更多的知识外溢效应，不断实验新的想法，产生新的技术方案，因此弱关系对企业的技术表现有正向的影响[17]。

2.3 社会网络视角下产业联盟技术创新的分析框架

综上所述，社会网络能够从三个方面对联盟成员的技术创新产生正向的影响：第一，联盟网络为其成员提供了获得各种各样获取信息的途径；第二，技术创新过程中，联盟使得企业既通过合作获得互补性的技术支持，也保持了自身的专业化地位；第三，控制收益。拥有结构洞的个体能够采取第三方策略获得控制收益。然而，对于具体网络变量的作用，学者们的研究却存在一些分歧。在结构嵌入性的框架下，Coleman等强调网络的密集，而Burt却强调网络的相对稀疏；在关系嵌入性的框架下，Coleman等强调强关系的力量，而Granovetter却强调弱关系的力量。

本文认为，造成这一现象的主要原因是两种观点的理论前提不同。Granovetter和Burt的研究有一个隐含的假设，即强关系和弱关系、直接关系和间接关系提供的收益是同质的，而Coleman强调通过规范和信任获得的收益显然是不同质的。事实上，Granovetter和Burt的假设必然会受到特定环境的影响。在一定程度上，强关系和弱关系、直接关系与间接关系提供完全不同类型收益，两者互相替代性是非常有限的[11]。因此本文尝试以收益区分为切入点，构建产业联盟技术创新的分析框架，使分析框架既能够包含对复杂网络变量的讨论，又能够实现对结构嵌入性和关系嵌入性观点的融合(见图1)。该框架横轴由结构嵌入性和关系嵌入性两个视角构成。从结构嵌入性视角出发进行的分析重点关注网络成员获得的信息收益和因关系缺失获得的控制收益。本文所指的信息是可以通过简单交流进行传递并且保持完整性的离散信息。显然，这样的信息与关系数量有着密切关系。

图1 社会网络视角下产业联盟技术创新整体分析框架

从关系嵌入性视角出发进行的研究将重点关注网络成员获得的知识共享收益、合作收益以及因关系强度不对称获得的控制收益。毫无疑问，知识的共享、合作收益与关系的质量有着密切的联系。强关系伙伴之间的信任基础，以及组织行为、价值理念等方面的相似性使双方能够较为有效地规避机会主义风险，同时提升知识共享的效率。对于弱关系伙伴，双方能够通过此关系获得的通常为一般知识，因为关系双方往往仅具有供销关系、短期的非研发合作关系，核心知识如果在这样的关系中共享，双方都将面临较高的机会主义风险。与此同时，联盟成员还可以通过不对称的关系来掌握关键的知识和资源，从而获得控制收益。

3 社会网络视角下产业联盟技术创新收益模型

3.1 基本参数设定

在对网络结构分析之前，本文首先对相关参数进行如下设定：假设图G(N,g)是成员数量为n的联盟网络，成员的集合为N={1,…,n}，i和j是联盟中的两个成员，也就是G中的两个节点，假如i和j直接相连，那么ij表示节点i和j之间的边。需要说明的是，在联盟网络中，成员之间的关系虽然是有向的，但是通常情况下，这种关系是相互的，因此可以采用无向图简化模型。g为表示联盟网络中所有节点关系的邻接矩阵，g={0,1}n,n，gij=0表示在节点i和j之间不存在联系，gij≠0表示在节点i和j之间存在联系。同时有图Gi(Ni,gi)⊆G(N,g)，其中gi=(gij|∃j:gij≠0)，表示以节点i为中心的“自我中心网络”图。

3.2 结构嵌入性

(1)节点的影响域与其收益函数。在网络中，节点i不仅通过其邻j得到效用，同时也可能通过与邻点j相连却与节点i不相连的节点k得到效用，因此本文采用了影响域的概念。首先，我们假设一个节点的简单自我中心网，对其节点的效用进行分析(见图2)。

图2 示意图

为简化模型，假设每个节点维持一个关系的成本是c，并且每个节点只需为维持与其邻点的关系支付成本，其中c∈(0,1)的成本为ci=m1×c。

(2)节点的结构洞与其收益函数。Burt拟合的控制收益增长曲线(见图3)表明，通过结构洞建立起来的关系比例越高，参与者作为第三方可能获得的投资回报率也就更高。

图3 结构洞与投资回报率

3.3 关系嵌入性

(2)代理与效用函数。当中心节点所在的三方组中关系存在不对称性时，中心节点也有机会通过另外两个节点的争斗或共同需求获利，这里需要引入限制度指标。在下列情况出现时，中心节点i运用第三方策略的能力会受到约束：①i在q身上投入了大量的时间和精力；②q在多大程度上向j投入大量的时间和精力。时间和精力的直观反映即为关系强度。基于此，Burt给出了节点i受到节点j的限制度为csij=(stij+∑stiq×stqi)2,其中q≠i,j。然而这一限制度指标只能表示节点i受到的限制，限制度越大，节点i运用第三方策略的机会就越小，被控制的风险就越大，限制度越小却并不代表节点i运用第三方策略的机会就越大。基于此，本文同时采用相对强度和限制度指标构建节点的效用函数。

4 实证研究

新能源汽车产业作为《中国制造2025》重点产业之一，其发展代表了世界汽车产业的发展方向，而且对中国实现节能减排、产业升级、供给侧结构性改革等系列目标具有重要意义。目前中国已先后成立30个新能源汽车产业联盟，形成了成员众多、结构复杂的大型联盟网络，这样一个复杂的联盟网络将成为产业获得技术优势和产业竞争优势的关键点，对其研究具有重要的理论和现实意义。在前文基础上，本文收集了中国新能源汽车产业联盟的相关数据，利用Matlab软件进行了模型求解，得到如下结果：

(1)信息收益。图4绘制了2009—2015年联盟成员从单个相邻的成员处获得的信息净收益(即单位信息净收益)变化趋势图。从图中可以看出，2009—2011年，联盟成员的单位信息净收益是正向的。到2012年，这类净收益变成负向的。并且整体上看，2012—2015年，这类净收益逐年降低，在维持关系的成本不变甚至成本递减的前提下，这一现象说明，联盟成员从其相邻的成员处获得的信息收益在逐年递减。

图4 联盟成员获得的信息净收益变化趋势图

(2)控制收益。联盟成员能够通过关系的绝对缺失和关系强度的不对称来获得控制收益。图5绘制了2009—2015年联盟成员获得的控制收益变化趋势图。从图中可以看出，联盟成员利用关系缺失所获得的净收益在2009—2010年是正向的，在2011—2013年是负向的，在2014—2015年重新增长为正向的。

图5 联盟成员获得的控制收益变化趋势图

通过关系强度不对称来获得的控制净收益则表现出完全不同的变化趋势。整体上，2009—2015年，联盟成员通过关系强度不对称来获得的控制净收益都呈现出上升的趋势。其中，2009—2012年这类净收益是负值，2013—2015年这类净收益变为正值，并且增速较高，这说明，联盟成员通过大量强关系采取的第三方策略收到了很好的成效，有效地弥补了维持成本。

(3)知识共享和合作收益。图6绘制了2009—2015年联盟成员获得的合作收益变化趋势图。从图中可以看出，联盟成员通过弱关系获得的知识共享和合作净收益都是正向的。其中2009—2013年，这类净收益基本相同，并且数值较低，到2014—2015年，这类净收益迅速增加。

图6 联盟成员的知识共享和合作净收益变化趋势图

联盟成员通过强关系获得的知识共享和合作净收益则呈现出完全不同的变化趋势。2009—2011年，这类净收益是负向的。到2011年，这类净收益开始变为正向的，并且在2011—2015年，这类净收益一直呈现出逐年上升的趋势。

对比联盟成员通过强关系和弱关系获得的知识共享和合作净收益可以看出，在2009—2010年和2014—2015年两个时间段中，联盟成员通过弱关系获得的知识共享和合作净收益都大于通过强关系获得的；2011—2013年，联盟成员通过弱关系获得的知识共享和合作净收益小于通过强关系获得的。

5 讨论

5.1 关系嵌入性和结构嵌入性哪个带来的收益高

中国新能源汽车产业联盟成员通过网络获得的各类收益值差别非常大，其中信息收益值和控制收益值的波动范围在-0.004～0.004之间，合作收益值的波动范围则明显高于这两类收益，无论是通过强关系还是弱关系获得的合作收益，其数据值均在0.015～0.030之间波动。说明相较于通过增加信息通路获得的信息收益和通过采取第三方策略获得的控制利益，联盟成员通过强关系和弱关系获得的合作收益更为明显。

2009年以后，中国新能源汽车产业的发展开始真正走上正轨，并取得了令人瞩目的成绩，但是诸如电池成本高、续航里程短、整车系统集成差等一系列制约产业发展的技术问题仍然没有从根本上得到解决。解决这些问题需要多种技术和知识的整合应用，联盟中的成员通过互补性技能整合为产业发展过程中的技术问题提供了良好的解决途径。

联盟成员通过与产业链上游的成员合作，利用供应端的技术来进行产品创新，自己则集中精力开发、利用和维系核心技术，进而提升了新产品开发的速度和产品质量，同时降低了新产品的开发成本。通过与产业链下游的成员合作，联盟成员掌握了来自消费端的需求偏好和需求发展趋势等重要信息，把握产品创新的方向，提升产品创新的成功率，降低了来自市场的风险。联盟中同类成员之间更多的是竞合关系，虽然这些成员生产的产品之间有竞争，但是面对复杂多变的产业环境和具有高不确定性的技术发展，这些成员需要通过合作来分担风险和成本，通过有效汇集不同成员的优势资源，产生规模经济和协同效应。此外，与高校和研究机构等成员的合作通常能够使企业成员暴露于前沿技术和知识中，进行更为激进的突破式创新，最终能够开拓整个新的市场或者细分市场。

5.2 强关系和弱关系起到了何种作用

2009—2011年，新能源汽车产业的技术创新正式步入正轨，技术创新初期是众多技术创新主体集思广益的阶段，当技术创新处于这一阶段时，需要企业有“多样化认知”，这时候扩大自身的影响域，建立众多的弱关系获得大量的非冗余信息，通过结构洞增加获取信息的途径对于技术创新是非常有必要的。相反的，当两个成员之间为强关系时，两者提供的信息、资源的相似程度会非常高。信息的高冗余度最终并未对技术创新起到明显的正向作用，强关系双方却为此付出了大量的维系成本，因此这一阶段强关系带来的净收益是负值。与此同时，联盟尚处于发展阶段，各联盟之间的联系还比较少，关系强度的不对称仅体现在各联盟的内部。从各联盟的成员构成可以看到，大多数联盟的成员类别非常丰富，成员的诉求差异较大，一个三方组的结构洞中间人很难从两个需求差异很大的成员之间采取第三方策略，因此这一时期由关系不对称带来的控制收益也是负向的。

2012—2015年，中国新能源汽车产业的技术路线越来越明朗，联盟中许多成员进入到具体的研发生产环节，这一过程中涉及的学科领域非常广泛，单独一家企业无法掌握所有资源，企业之间的合作研发和生产变得非常重要，这时候信任成为重要基础，网络个体通过强关系获得的收益获得了提升。不仅如此，这一阶段各联盟之间的联系已经非常丰富，拥有众多强关系的联盟成员很容易成为两个需求类似的成员之间的结构洞中间人来获得控制利益。

值得注意的是，2011—2013年，弱关系带来的净收益低于强关系带来的净收益，2014—2015年则相反。这或许是由于新能源汽车技术的不断成熟，联盟成员的产品不断增多、完善，选择良好的供应商、寻找新的营销方法、探索创新的商业模式是提升技术创新绩效的重要内容，这时候弱关系提供的新角度、新方式成为重要因素。与此同时，联盟成员通过与消费端成员合作，能够掌握来自消费端的需求偏好和需求发展趋势等重要信息，把握产品创新的方向，同时可以根据客户要求进行动态调整，从而提升产品创新的成功率，降低来自市场的风险。

[1]MYERSS.Knowledgemanagementandorganizationdesign[M].Boston：Butterworth-Heinemann,1996.

[2]POWELLW,SMITHL.Networksandeconomiclife[M].Princeton:PrincetonUniversityPress,1994.

[3]GORTM,KLEPPERS.Timepathsinthediffusionofproductinnovations[J].Economicjournal,1982，92(367):630-53.

[4]VANHAVERBEKEW,etal.Benefitsandrisksofstrategiccollaboration：thedifferentialroleofafirm’snetworkstructureinthecreationofcoreandnon-coretechnologies[J].PucspBr，2009:456-478.

[5]李琳,吴越.地理邻近、网络位置对产学联盟合作创新的影响[J].中国科技论坛,2014(09):75-78+83.

[6]STOLWIJKM，ORTTR，HARTIGHD.Thejointevolutionofalliancenetworksandtechnology:asurveyoftheempiricalliterature[J].Technologicalforecasting&socialchange,2013,80(7):1287-1305.

[7]WASSMERU,DUSSAUGEP.Networkresourcestocksandflows:Howdoallianceportfoliosaffectthevalueofnewallianceformations?[J].Strategicmanagementjournal,2012,33(7):871-883.

[8]DYERH,SINGHH.Therelationalview:cooperativestrategyandsourcesofinterorganizationalcompetitiveadvantage[J].Academyofmanagementreview,1998,23(4):660-679.

[9]MEIERM.Knowledgemanagementinstrategicalliances：areviewofempiricalevidence[J].Internationaljournalofmanagementreviews，2011，13(1)：1-23.

[10]COLEMANS.Foundationsofsocialtheory[M].Cambridge,MA:HarvardUniversityPress,1990.

[11]谢洪明,赵丽,程聪.网络密度、学习能力与技术创新的关系研究[J].科学学与科学技术管理,2011(10):57-63.

[12]毛加强,崔敏.创新网络下的产业集群技术创新实证分析[J].软科学,2010(03):19-22+31.

[13]BURTR.Structuralholes：thesocialstructureofcompetition[M].Cambridge,MA：HarvardUniversityPress,1992

[14]JACKSONM,WOLINSKYA.Astrategicmodelofsocialandeconomicnetworks[J].Journalofeconomictheory，1996,71:44-74.

[15]KRACKHARDTD.Thestrengthofstrongties:theimportanceofphilpsinorganizations[J].Networks&organizations,1992:216-239.

[16]WONGL，ELLISP.SocialtiesandpartneridentificationinSino-HongKonginternationaljointventures[J].Journalofinternationalbusinessstudies,2002,33(2):267-289.

[17]KRANENBURGV.ThestrengthofR&Dnetworktiesinhigh-techsectors-amulti-dimensionalanalysisoftheeffectsoftiestrengthoninnovationperformance[J].Technologyanalysis&strategicmanagement，2011,23(10):1015-1030.

(责任编辑 沈蓉)

Industry Alliance Technology Innovation from the Perspectiveof Social Network：An Empirical Study on China’s NEV Industry Alliance

Wang Jingyu1，Liu Yingqi1，Ari Kokko2

(1.School of Economics and Management，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China;2.Departmentof International Economics and Management，Copenhagen Business School，DK-2000 Frederiksberg，Demark)

The paper constructs a framework and revenue model to study the technology innovation of industry alliance from the perspective of Social Network.On this basis，this paper gives an empirical research with the data of China’s NEV industry alliance.The results are as follows.In the process of China’s NEV industry alliance technology innovation，the relationship embeddedness brings more revenues than the structural embeddedness.Weak ties bring more general knowledge accesses，new ideas and supply& market channels，which has positive effects on the technology innovation.In the early stage of technology innovation，strong relationships brings a lot of redundant knowledge，and maintain strong relationship costs a lot.So the net income is negative.With the development of technology innovation，cooperation becomes more and more important，which leads to the rapid increase of the revenue from strong ties.

Social network；Industry alliance；Technology innovation

2016-07-19

王静宇(1988-)，女，河北人，北京交通大学经济管理学院在读研究生；研究方向：战略管理、技术创新。

F403.6

A