基于共性技术的制造业产业公地建设
——德国Fraunhofer 协会案例

2020-09-26 08:15林兰上海社会科学院城市与人口发展研究所
科技中国 2020年9期
关键词:共性集群制造业

文/林兰(上海社会科学院城市与人口发展研究所)

长期以来,国内学界和产业界没有充分重视制造业创新的“二分法”特点,以及由此形成的创新合作内容、组织形式、空间布局的改变,导致产业公地被侵蚀,关键生产制造环节容易发生转移或外包,创新能力弱化。本文以德国Fraunhofer 协会共性技术合作网络为案例,通过研究其集群与联盟两种合作模式的研发、扩散机制,揭示共性技术对于制造业产业公地建设的作用途径。

一、制造业产业公地的创新机制

由于创新来源“二分法”的 存 在, 知 识 学 习(STI,Science,Technology,Innovation;基于科学的学习)和经验学习(DUI,Doing,Using,Interacting;基于经验的学习)有着迥异的创新合作方式和空间尺度特点。制造业发展高度依赖于DUI 与STI两种创新类型,分别对应于产业链与创新链的构建。

当制造业产业链变长、制造过程由简单向复杂演进时,中间产品不断增多,对DUI 模式的依赖就更大,也就越不能抛开制造搞研发。这导致了有些制造业具有很强的地方根植性,如以纯产品创新和纯工艺创新为主的产业,特别依赖于对本地创新伙伴的“俘获”;而有些产业则很难形成本地粘性,如对于工艺驱动为主的产业,即使培育了本地合作网络,也必须重视跨区域创新合作。

所谓“产业公地”,在产业经济学里,是指服务于制造业发展的一组条件:关键制造和研发环节、必不可少的基础性和专有性生产设施配套、合理的人才队伍构成、着眼于长远发展的产业政策。制造业STI 与DUI 的跨区域合作是产业公地产生的理论基础。由于多数制造业属于典型的综合型知识行业,创新更多不是频繁研发新产品,而是依赖于渐进性的产品和过程改进,将现有存量知识进行整合以解决具体的应用问题,知识源的正式化程度较低而对操作的要求偏高,因此,迫切需要重视产业公地的建设。例如,生产者驱动和工艺驱动型的制造业,十分依赖产品维修、维护过程中发生的与工艺创新相关的改进,对公地建设的要求就更高。

产业公地无论对发达国家还是发展中国家而言,都是重要的。来自欧洲制药产业创新的研究成果表明,客户在产品设计和测试过程中的反馈有助于企业及时进行工艺上的调整和修正,对制药的过程升级意义重大。而对于印度、墨西哥等发展中国家来说,其基于DUI 合作的产业公地建设对于提高落后的制造水平也至关重要。因此,在制造业发展的过程中,必须重视产业公地的建设。过早地去制造业或过早地去关键制造环节,最终将因产业链关键环节的缺失而瓦解创新链。对于同一公地而言,不同产业之间是“一荣俱荣,一损俱损”的关系。

二、共性技术对于公地建设的意义

(一)共性技术的产品-工艺相关性和产业关联性

国际上关于共性技术并没有统一的定义。其第一次被明确定义是在1988 年美国ATP(先进技术计划)上:“一种有可能应用到大范围的产品或工艺中的概念、部件、工艺或科学现象的深入调查”。由此可见,共性技术与产品和工艺高度相关。

目前学界对共性技术达成的共识是:在很多领域内已经或未来可能被广泛采用,其研发成果可共享并对一个产业或多个产业及企业产生深刻影响的一类技术;或是对整个行业或产业技术水平、产业质量和生产效率都会发挥迅速的带动作用,具有巨大的经济和社会效益的一类技术。

共性技术主要包括:(1)战略共性技术。处于竞争前阶段的,具有广泛应用领域和前景的,有可能在一个或多个行业中得以广泛应用的技术领域,如信息、生物、新材料等领域的基础研究及应用基础研究所形成的技术。(2)关键共性技术。关系到某一行业技术发展和技术升级的关键技术。(3)基础共性技术。能够为某一领域技术发展或竞争技术开发作支撑的,有关测量、测试和标准等技术。

与产业未来发展关系密切的主要是战略共性技术,而与产业当前发展关系密切的主要是关键共性技术和基础共性技术两方面。由此可见,共性技术是一个制造业门类或多个制造业门类生产和DUI 创新开展的重要前置性条件,也因此成为产业公地建设的最为关键性的条件。

(二)共性技术的“双重失灵”及其解决途径

在共性技术快速发展的过程中,存在共性技术创新主体缺失、供给能力不足、扩散机制不完善等问题,称之为共性技术的“市场失灵”和“组织失灵”。“市场失灵”是由于共性技术所具有的开放性、外部性、准公共物品性导致企业技术研发积极性不高,出现产业共性技术市场供给不足;“组织失灵”是由于产业共性技术的高风险性、研发的高技术关联性使得单个企业无法承受这种高风险,而必须依赖社会能力与资源的组织供给。

基于研发服务的共性技术扩散得到了学界和产业界的普遍重视,开始寻找以技术外溢来解决“市场失灵”、以技术联盟来解决“组织失灵”的途径。技术外溢不同于主动技术扩散,外溢的主要途径是生产协作,即基于DUI的产业链构建,主体是企业,空间形态是产业簇群。技术联盟是主动技术扩散的一种形式,主要途径是基于STI 的技术开发合作(以专利合作为最典型代表)。

三、基于共性技术研发合作的产业公地构建——德国案例

德国Fraunhofer 协会在区域共性技术研发扩散和制造业产业公地维护方面发挥了巨大作用,也极具示范效应。通过对该协会20 个产业集群(涉及企业、高校与研发机构303 家)和29 个联盟(涉及研究机构、高校和企业63家)两大类共性技术合作主体的数据收集,运用社会网络分析法(social network analysis,SNA),综合分析了Fraunhofer协会共性技术研发、扩散节点之间的结构关系,得到结论与启示如下。

(一)共性技术集群合作特点

(1)在网络结构上:识别了集群中的重点机构与重点企业。启示:基于生产制造的共性技术研发,其本质还是“链式研发”(见图1)。

企业网络方面:存在6 个独立子网,说明了产业公地中核心企业(轮轴式大企业、财阀式企业、巨型企业)的重要性。基本形成以西门子、德国空客以及戴姆勒中心的制造、安全和能源技术网络以及以韩华集团为核心的纳米制造和聚合物技术网络。

研发网络方面:研发网络显现链式特征,说明了服务于生产的研发仍然是链状特征,公地内的研发与生产过程不可分。基于弗劳恩霍夫可靠性和微集成研究所、材料力学研究所、无损检测研究所等节点,形成了研发网络的强链接,产生了研发资源的汇聚作用。

比对企业网络与研发网络:企业网络的权力、信息相对集中,其网络结构较之研发网络层级特征明显,属分派结构;而研发网络权力、信息较之分散,结构较为均匀。

(2)在空间结构上:识别了集群中的重点城市和区域。启示:集群网络是多核心、等级式的;核心城市对边缘区域带动有限(见图2)。

汇总创新集群节点的空间区位信息,共计172 个城市,其中,企业网络涉及146 个,研究机构涉及50个。二者基本呈现“多核心、等级式”的空间结构。企业核心城市为汉堡、斯图加特、慕尼黑、柏林、法兰克福等规模较大的城市;研究机构核心城市为达姆、哈雷及德莱斯顿等3 个城市。

图1 Fraunhofer 协会集群合作网络结构形态

图2 Fraunhofer 协会集群合作网络空间形态

(二)共性技术联盟合作特点

(1)在网络结构上:识别了联盟中的重点机构与重点企业。启示:联盟是一种比集群更为有效与活跃的合作方式;(生产)业务联盟的稳定性强于研发联盟(见图3)。

对比分析研发联盟和业务联盟发现:尽管二者网络规模相当,但网络密度、关联度、网络等级及网络效率等方面存在较大差异;总体而言,共性技术研发联盟的层级特征更为突出,而业务联盟网络节点之间的凝聚力及结构更加稳定。

(2)在空间结构上:识别了联盟中的重点城市和区域。启示:共性技术的研发联盟与业务联盟在空间上高度重叠,产研难分。

研发联盟与业务联盟具有相似的区位指向。在Fraunhofer 共性技术联盟中,研发联盟分布在39 个城市,业务联盟分布在30 个城市。较之业务联盟,研发联盟的中心性更加突出,且创新层级特征更加明显。与此同时,按照合作联盟城市节点的中间中心性大小,研发联盟中心城市为斯图加特、德累斯顿、亚琛、弗莱堡和柏林,业务联盟为艾朗根、斯图加特、弗莱堡、柏林和亚琛,研发联盟和业务联盟的中心城市在空间上高度重叠,德国共性技术创新及知识汇集池以斯图加特、弗莱堡、德累斯顿、柏林和亚琛等焦点城市为主。

图3 Fraunhofer 协会联盟合作网络结构形态

(3)具体到产业联盟内部:根据联盟所对应技术的适用范围,将共性技术产业联盟划分为产业间、产业内和混合型3 种类型,对不同类型联盟之间网络及空间结构的差异进行比对分析。启示:在网络结构上,对于共性技术而言,产业间联盟最为重要,公地特征最为突出;在空间结构上,即使联盟合作形式更多基于STI 而非DUI,但由于与产业联系高度相关,其链式合作特征仍然十分明显。

从联盟网络规模看,其大小依次为混合联盟、产业内联盟和产业间联盟。产业间联盟创新主体和创新组团之间的合作程度最高,但其结构趋于扁平化。产业内联盟的网络层级数最多,链式特征明显,但相互之间的联盟合作较弱。混合联盟极化特征最为明显。

从空间网络来看,产业内联盟和产业间联盟涉及城市均为31个,混合联盟涉及城市为35 个,但产业内联盟的联系强度远远高于产业间联盟和混合联盟。按照联盟城市的重要性,产业内联盟中心城市为德累斯顿、弗莱堡、斯图加特、不莱梅和亚琛,产业间联盟为斯图加特、德累斯顿、开姆尼茨、亚琛和弗莱堡,混合联盟为斯图加特、艾朗根、德累斯顿、弗莱堡和伊策霍埃。我们可以看到各个产业联盟之间核心城市的高度重叠性。总体而言,混合联盟的城市空间网络的权力、信息相对集中,产业内联盟次之,产业间联盟城市之间的空间联系较为均匀。

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