知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響研究述評

馬玉超　熊素瑩

摘要：在對知識溢出的概念等相關(guān)文獻進行系統(tǒng)綜述的基礎(chǔ)上，總結(jié)了知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的傳統(tǒng)觀點，并從創(chuàng)新激發(fā)、衍生性知識和產(chǎn)業(yè)聚集等三方面闡述了知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的積極影響，同時從“溢出知識庫”和“產(chǎn)業(yè)集聚”兩個視角對知識溢出促進知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的機理提出了展望，拓展了知識溢出與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)聯(lián)性的理論研究領(lǐng)域，并為創(chuàng)新型企業(yè)利用自身知識溢出實現(xiàn)增長提供了指導(dǎo)思想。

關(guān)鍵詞：知識溢出；知識源企業(yè)；技術(shù)創(chuàng)新；模型假設(shè)

中圖分類號：F2

文獻標(biāo)識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.01.005

1引言

隨著經(jīng)濟全球化的推進，在開放創(chuàng)新活動中，企業(yè)知識溢出現(xiàn)象越來越普遍，其對企業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新的影響也日漸凸顯。知識溢出是現(xiàn)代企業(yè)開放式發(fā)展過程中必然產(chǎn)生的一種經(jīng)濟現(xiàn)象，它指的是地區(qū)或行業(yè)之間由于知識存量差異而導(dǎo)致的經(jīng)濟、業(yè)務(wù)交往活動中知識和技術(shù)無意識的轉(zhuǎn)移過程。已有大量研究表明知識溢出與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有著密切聯(lián)系，例如Cohen & Levinthal（1990）研究發(fā)現(xiàn)，知識溢出能夠使社會和接受企業(yè)獲利；Jaffe（1986）認為知識溢出能使競爭者更方便地進入一個技術(shù)領(lǐng)域，從而減少知識源企業(yè)的創(chuàng)新收益；Kogut & Zander（1992）指出，知識溢出的最大受益者是知識接收方，知識源企業(yè)在這個過程中沒有收益?，F(xiàn)有研究大多集中于溢出現(xiàn)象對知識接受企業(yè)的影響，很少有學(xué)者關(guān)注知識溢出對知識源企業(yè)的潛在收益。然而，知識的轉(zhuǎn)移與共享是一個雙向的、有機的過程，因此，必須以一個開放的視角去剖析知識溢出所帶來的效益。

本文首先從知識溢出的概念和影響因素著手，通過對國內(nèi)外相關(guān)文獻的回顧，總結(jié)出國內(nèi)外對知識溢出的研究現(xiàn)狀。接著分類闡述了知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的傳統(tǒng)觀點，并從創(chuàng)新激發(fā)、衍生性知識和產(chǎn)業(yè)聚集等三個方面概括了知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的積極影響，為知識源企業(yè)有效利用知識溢出帶來的潛在收益提供了合理的指導(dǎo)思路。同時，本文從“溢出知識庫”和“產(chǎn)業(yè)集聚”兩個視角出發(fā)，進行了更深入的推想，提出了知識溢出促進知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的流程模型和機理模型，為相關(guān)領(lǐng)域的實證分析提供了一個全新的研究方向。

2知識溢出的研究概述

2.1知識溢出的概念

“溢出”這個概念最早起源于經(jīng)濟學(xué)理論，主要用于描述區(qū)域內(nèi)企業(yè)由于存在信任和其他社會關(guān)系而更易于獲得創(chuàng)新信息的一種經(jīng)濟外部性現(xiàn)象。溢出主要有交易性和知識性兩種特性。隨著開放式創(chuàng)新的推進，溢出的側(cè)重點逐漸由交易性向知識性轉(zhuǎn)變，知識溢出現(xiàn)象在企業(yè)創(chuàng)新活動中變得愈加頻繁。一般而言，知識溢出包含兩大主體：知識溢出方和知識接受方，知識或技術(shù)從溢出方無意識地轉(zhuǎn)移到接受方并為之所吸收的現(xiàn)象即為知識溢出。

2.2知識溢出的研究進展

對知識溢出的探究始于20世紀(jì)60年代，按照知識與位置關(guān)系，國外的研究可以劃分為四個階段：1960-1970年的非經(jīng)典理論和知識積累因素階段，主要代表人物是Arrow；1970-1980年的非完全知識擴散階段，其核心概念涉及時間、空間、國家和地理等方面；1980-1990年的物流與技術(shù)研究階段，內(nèi)容包括知識溢出的中心擴散、梯度轉(zhuǎn)移等；1990年至今為第四階段，主要包括經(jīng)濟地理和新經(jīng)濟地理兩個研究領(lǐng)域。經(jīng)濟地理的代表人物是Audrestch，重點研究區(qū)域鄰近技術(shù)知識溢出、工業(yè)集聚等因素對知識溢出的影響；新經(jīng)濟地理的代表人物是Krugman，重點從知識溢出與產(chǎn)業(yè)集聚之間的互動關(guān)系開展研究。國內(nèi)對知識溢出的研究主要有：以FDI為對象對區(qū)域間知識溢出的研究、以R&D為對象對區(qū)域知識溢出效應(yīng)、知識產(chǎn)權(quán)保護的研究和以技術(shù)擴散與區(qū)域間知識溢出為對象進行模型構(gòu)建的研究等。

2.3知識溢出的影響因素

知識對創(chuàng)新與經(jīng)濟增長至關(guān)重要。由于知識的非競爭性與部分排他性，知識溢出是不可避免的。分析知識溢出的影響因素，有利于探討后發(fā)國家、地區(qū)或企業(yè)獲取知識溢出的機制，縮小與發(fā)達者之間的差距。通過對相關(guān)文獻的回顧，本文總結(jié)了以下幾點影響因素。

2.3.1吸收能力

吸收能力是指識別、消化與利用外部知識的能力。吸收能力對知識溢出的影響主要通過知識接受方體現(xiàn)。Verspagen（1991，1993）把區(qū)域間知識溢出劃分為潛在知識溢出和實際知識溢出，在區(qū)域間知識存量差距一定的條件下，獲取知識溢出的大小取決于客體固有的學(xué)習(xí)和吸收能力。凱尼爾斯的“蜂巢模型”也表明，知識接受方的吸收能力越強，獲取知識溢出越大。

2.3.2知識差距

知識差距指的是知識溢出方與知識接受方固有知識存量的差異程度。一方面指知識量的勢差，從凱尼爾斯的“蜂巢模型”可以看出，知識量的差異會影響溢出的效果；另一方面指知識復(fù)雜程度的差異，Zellner（2003）根據(jù)應(yīng)用導(dǎo)向程度和專門化程度兩個維度把基礎(chǔ)研究溢出的知識劃分為6種，分別觀測每種知識的溢出情況，結(jié)果表明非專門化知識溢出強于專門化知識溢出。

2.3.3溢出距離

溢出距離是指知識溢出方與知識接受方的空間地理距離。Katz（1994）的研究證明企業(yè)地理距離越遠，合作行為越少。Bottazzi（2003）通過對1988-1995歐洲企業(yè)創(chuàng)新行為的調(diào)查，指出溢出效應(yīng)的有效地理范圍在300千米左右。Breschi提出“緘默知識”的概念來解釋溢出效應(yīng)的空間壁壘，即科研中產(chǎn)生的知識多數(shù)具有緘默性，需要面對面的交流，因而無法長距離傳遞。

2.4知識溢出的研究重點

經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者近些年的研究，目前知識溢出的研究方向主要集中在：第一，對知識溢出概念和內(nèi)涵的界定，這可以體現(xiàn)在各類相關(guān)研究中；第二，以定量的方法對空間知識溢出進行測度或?qū)χR溢出的影響因素建立關(guān)系模型，例如凱尼爾斯的“蜂巢模型”、Baptista（2004）的地理集中和知識擴散速度的關(guān)系模型；第三，對知識溢出及其相關(guān)模型進行實證研究，尋求知識溢出與經(jīng)濟增長之間的聯(lián)系，例如許瀟迪（2007）對知識溢出效應(yīng)測度的實證研究，張玉明，李凱運用空間計量模型對知識溢出對我國省級區(qū)域經(jīng)濟增長收斂性的影響進行了實證分析。此外，還零散分布著一些其他方面的研究，例如知識溢出與企業(yè)家精神理論、知識溢出的產(chǎn)學(xué)研合作等。然而把知識溢出與開放式創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新績效相結(jié)合，探索它們之間關(guān)聯(lián)性的研究卻很少，并且主要關(guān)注的是知識溢出對知識接收方技術(shù)創(chuàng)新的影響，忽視了知識源企業(yè)可能的潛在收益。接下來，我們將就知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響做進一步研究分析。

3知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響

知識溢出實現(xiàn)了信息和技術(shù)的傳遞，切合了開放式創(chuàng)新環(huán)境下打破知識壁壘，穿越“專利叢林”的需要。知識溢出能夠降低汲取新技術(shù)的成本、提高整合新知識的能力，有利于知識接受方的研發(fā)和創(chuàng)新，這是知識溢出最顯而易見的效益，現(xiàn)有的相關(guān)文獻也大多支持這個觀點。然而通過對知識溢出影響因素的分析，可以發(fā)現(xiàn)，知識溢出的效果不僅僅由知識接受方?jīng)Q定，知識溢出方自身的條件也對溢出效果有較大影響，知識溢出需要一個有機的整體來完成。野中郁次郎（1994）的“知識創(chuàng)新螺旋模型”指出，知識創(chuàng)造是一個向前的螺旋過程，開始于個人層面，邁向集體層面，再升入組織層面，最后會超出組織層面。知識接受方通過吸收溢出知識，并將其與自有知識相結(jié)合，這正是廉價的知識創(chuàng)造，這些再造知識同樣會超出組織層面，形成新的知識溢出。因此，知識溢出并非簡單、孤立的“無私貢獻”，而是一個復(fù)雜、多元的“知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)”。下面將從兩個角度闡述知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

3.1知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的消極影響

綜觀國內(nèi)外現(xiàn)有相關(guān)研究，大部分學(xué)者認為知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新沒有促進作用，甚至有消極影響。這種消極觀點可以從知識耗散、競爭加劇、研發(fā)成本等幾個視角來論述，見表1。

知識溢出意味著源企業(yè)的知識或技術(shù)將被以相對低廉的代價轉(zhuǎn)移到外部組織。從知識接受企業(yè)和社會整體的視角出發(fā)，這種知識共享現(xiàn)象無疑是可取的，Cohen & Levinthal（1990）和Griliches（1992）均指出知識溢出能促進接受企業(yè)更好地吸收相關(guān)領(lǐng)域的知識，促進區(qū)域或行業(yè)整體經(jīng)濟的發(fā)展。然而，知識的創(chuàng)造者并沒有這么幸運，Spencer（2003）從知識源企業(yè)的視角分析了知識溢出的效益，他認為如果知識源企業(yè)沒有建立相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，那么知識溢出僅僅只是一種技術(shù)的耗散，不會給源企業(yè)帶來收益。Gattai（2007）通過研究溢出與多元化企業(yè)邊界的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)知識溢出造成了源企業(yè)技術(shù)資源的流失。Barney認為企業(yè)競爭優(yōu)勢的內(nèi)生來源在于擁有異質(zhì)性的資源，知識的公共品屬性注定其不會被知識源企業(yè)單獨占有，溢出現(xiàn)象不可避免地降低了知識和技術(shù)對源企業(yè)的價值。

在知識經(jīng)濟時代，溢出現(xiàn)象是必然發(fā)生的。Jaffe（1986）在研究技術(shù)機遇和研發(fā)溢出時發(fā)現(xiàn)，知識溢出能使競爭對手更快地進入相關(guān)領(lǐng)域，加劇行業(yè)內(nèi)競爭，從而減少知識源企業(yè)的創(chuàng)新收益。Bischi & Lamantia（2004）從資源分配的視角分析了知識積累和知識溢出現(xiàn)象，并指出知識溢出會影響行業(yè)領(lǐng)域的資源配置，進而加劇企業(yè)之間的競爭。知識溢出可以沖破“專利叢林”和技術(shù)壁壘的層層防線，輻射至外部接受者，根據(jù)波特的“五力模型”，知識和技術(shù)壁壘的降低會吸引大量競爭對手進入該行業(yè)領(lǐng)域。同時，隨著開放式創(chuàng)新的推進，“非此地發(fā)明”的思維模式被逐步取代，越來越多的企業(yè)依靠從外部獲取資源實現(xiàn)創(chuàng)新和增長。

知識源企業(yè)在創(chuàng)造新知識的同時必然需要一定的研發(fā)成本。Arrow早在1962年就指出，在知識溢出的過程中，接受方可以用最低的成本換取最高的收益，以支持其技術(shù)的發(fā)展進步。Anupama & Stephen（2014）認為，知識源企業(yè)為了挽回知識溢出所帶來的成本消耗，會迫切希望與知識接受企業(yè)組成新的知識聯(lián)盟，以實現(xiàn)利益和資源共享。知識溢出為接受企業(yè)提供了便利的學(xué)習(xí)途徑，大大降低了企業(yè)創(chuàng)新的風(fēng)險和成本，從知識溢出過程的整體來分析，知識源企業(yè)的研發(fā)成本被間接抬高了。

3.2知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的積極影響

知識溢出的本質(zhì)是對知識和技術(shù)的共享，是一個知識轉(zhuǎn)移的網(wǎng)絡(luò)。知識的公共品屬性不僅是知識溢出的緣由，同時也使知識溢出所帶來的效益很難集中于某個單一對象。盡管很少有研究關(guān)注知識源企業(yè)在知識溢出中的潛在收益，但現(xiàn)有文獻中或多或少蘊含著相關(guān)的暗示，這些觀點可以概括為以下三個視角：創(chuàng)新激發(fā)、衍生性知識和產(chǎn)業(yè)聚集（見表2）。

Dosi（1988）發(fā)現(xiàn)在知識溢出產(chǎn)生后，知識源企業(yè)會關(guān)注接受企業(yè)如何利用所吸收的知識和技術(shù)，并將接受企業(yè)處理新知識的方式有選擇性地用于今后的研發(fā)創(chuàng)新當(dāng)中，這也證實了Cyert & March（1963）提出的“企業(yè)會模仿和利用外部相關(guān)組織的創(chuàng)新行為”的猜想。知識溢出雖然使知識創(chuàng)造者不能獨享成果，但卻為它們提供了新的創(chuàng)新契機。

Jaffe（1986）指出，企業(yè)對與自身知識屬性存在關(guān)聯(lián)的技術(shù)具有更高的敏感性。Sorenson et al（2006）發(fā)現(xiàn)，接受企業(yè)在吸收溢出知識時并不是單純的復(fù)制，而是基于企業(yè)情境將溢出知識與自有知識進行適當(dāng)?shù)娜诤?，這種融合為源企業(yè)帶來了更多的衍生性知識。Yang et al（2010）通過對知識溢出過程的系統(tǒng)研究，得出了更深入的結(jié)論，他們認為在知識溢出過程中，知識源企業(yè)不僅通過模仿接受企業(yè)的知識合成行為來實現(xiàn)更進一步的創(chuàng)新，同時也從接受企業(yè)所提供的衍生性知識中搜尋創(chuàng)新源信息。以上相關(guān)理論表明，知識溢出不但能夠從創(chuàng)新形式上激發(fā)知識源企業(yè)的突破性思維，同時也為知識源企業(yè)創(chuàng)造了一個實質(zhì)的衍生性知識集合。

Freeman C（1991）通過研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)部存在知識溢出效應(yīng)，并且這種知識溢出效應(yīng)對源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和生產(chǎn)效率有著很大的促進。Brett et al（2008）研究中實證表明，產(chǎn)業(yè)集聚使得集群內(nèi)企業(yè)從當(dāng)?shù)丨h(huán)境中吸取更多知識，生產(chǎn)增長率更高，創(chuàng)新行為更加積極，這種效應(yīng)對知識源企業(yè)尤為顯著。國內(nèi)學(xué)者于江鵬和吳翠花（2010）認為，知識溢出能夠提高集群企業(yè)產(chǎn)出研發(fā)水平，降低集群內(nèi)企業(yè)研發(fā)成本和風(fēng)險，并最終導(dǎo)致其競爭能力的提升。綜合國內(nèi)學(xué)者外研究現(xiàn)狀，知識溢出對促進產(chǎn)業(yè)集聚形成，增進創(chuàng)新績效和生產(chǎn)水平有著不可忽視的作用，知識源企業(yè)由于對溢出知識具高度敏感性，故能更好地利用由產(chǎn)業(yè)集聚帶來的促進效應(yīng)。

4啟示與研究展望

4.1啟示

知識溢出是經(jīng)濟進步和開放式發(fā)展相結(jié)合的產(chǎn)物，在知識經(jīng)濟時代，隨著專利技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，依托現(xiàn)代通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，知識溢出的方式和渠道變得多樣化，知識溢出對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響也越來越大。盡管現(xiàn)有的研究大多認為知識溢出能使社會和知識接受方獲利，而對知識源企業(yè)的創(chuàng)新績效沒有影響，甚至有負面效應(yīng)，然而這并不影響對知識溢出效益的全方位探索。本文從創(chuàng)新激發(fā)、衍生性知識和產(chǎn)業(yè)集聚三個角度分析了知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的積極影響，為知識溢出與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)性研究提供了新方向。在此，筆者認為在對知識溢出與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)聯(lián)性的進一步研究中，有以下兩個關(guān)鍵點。

首先，對知識溢出的研究不能僅僅局限于定量分析或模型的實證上。探索知識溢出的影響因素，更加精確地測度知識溢出效應(yīng)的大小在開放式創(chuàng)新背景下固然重要，不過將知識溢出與企業(yè)實踐相結(jié)合，剖析知識溢出對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響機理同樣重要。知識一旦被使用，它就成了公共品，因此知識溢出效益是知識源企業(yè)無法控制的。如果將知識溢出與單個企業(yè)的實際情況整合起來考察，就很難設(shè)計出一個精確的模型來測度知識溢出的大小或效益，這時運用定性的研究方法更加合適。

其次，必須沖破傳統(tǒng)的刻板思維，不要僅僅關(guān)注知識溢出對知識接受方的影響。知識的轉(zhuǎn)移與共享是一個雙向的、有機的過程，以開放的視角，從多個層面探索知識溢出過程中的效益，是深度剖析知識溢出對技術(shù)創(chuàng)新影響的關(guān)鍵。例如，Yang et al（2010）通過對知識溢出的深度研究，指出知識溢出對知識源企業(yè)有積極影響。柯達公司運用其他企業(yè)對其OLED技術(shù)的學(xué)習(xí)與改進，創(chuàng)造了自身的核心技術(shù)圈，實現(xiàn)了更大的經(jīng)濟增長，這個例子很好地驗證了Yang的觀點。

4.2基于“溢出知識庫”理論的研究展望

根據(jù)相關(guān)理論回顧，知識溢出對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有積極影響。尤其是Yang et al（2010）通過對知識溢出的深入研究，提出了“溢出知識庫”的概念。溢出知識庫是指外部組織通過學(xué)習(xí)和改進知識源企業(yè)的知識或技術(shù)，而形成的具有知識源企業(yè)特色的知識集合。Yang et al認為溢出知識庫是每一個知識源企業(yè)所特有的，知識源企業(yè)可以通過反饋性學(xué)習(xí)從溢出知識庫中汲取新的信息，尋找創(chuàng)新的突破口。由于溢出知識庫與知識源企業(yè)自身知識庫有“血緣關(guān)系”，因此員工可以輕松地掌握其中的知識和技術(shù)，并以此為契機，實現(xiàn)更進一步的創(chuàng)新開發(fā)。同時，Yang et al還指出，溢出知識庫對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的大小取決于兩個變量：知識容量和知識相似程度。其中知識容量指的是溢出知識庫中所含知識和技術(shù)的數(shù)量，知識相似程度指的是溢出知識庫中的知識和技術(shù)與知識源企業(yè)自身所具備知識的差異程度。據(jù)此，本文總結(jié)出了模型1（知識溢出促進知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的流程模型），如圖1所示。

模型2假設(shè)知識容量和知識相似程度對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效有正向影響，即溢出知識庫的知識容量越大，技術(shù)創(chuàng)新績效越大；溢出知識庫中的知識與源企業(yè)自身所具備知識的相似程度越高，技術(shù)創(chuàng)新績效越大。除此之外，模型2還假設(shè)知識源企業(yè)的反饋學(xué)習(xí)能力對知識溢出促進技術(shù)創(chuàng)新績效具有調(diào)節(jié)效應(yīng)，即知識源企業(yè)的反饋學(xué)習(xí)能力越強，知識容量和知識相似程度對知識源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的正向影響越強。

4.3基于“產(chǎn)業(yè)集聚”觀點的研究展望

“溢出知識庫”理論關(guān)注的是知識溢出的過程，而“產(chǎn)業(yè)集聚”關(guān)注的是知識溢出帶來的結(jié)果。根據(jù)相關(guān)理論回顧，比如Feldman和Audretschl所指出的，在經(jīng)濟活動中，知識溢出促使相關(guān)企業(yè)集聚，形成產(chǎn)業(yè)集聚，產(chǎn)業(yè)集聚又反過來增大市場主體交換知識的可能性，“知識溢出”對產(chǎn)業(yè)聚集有積極促進作用，而產(chǎn)業(yè)集聚有利于降低科研及成果商業(yè)化的成本，對于知識源企業(yè)降低成本、提高研發(fā)效率和創(chuàng)新能力會產(chǎn)生有利的影響。Rosenthal認為知識溢出的空間局域性使得知識溢出吸收效率和地理位置的臨近程度呈正相關(guān)，即地理位置越近，知識溢出效率越高。Chyi等用實證研究的方法，數(shù)據(jù)分析了我國臺灣新竹高科技企業(yè)集聚情況，指出知識溢出是促進產(chǎn)業(yè)集聚的重要原因。這些研究大多采用實證分析或者傳播模型方法，從被動知識溢出機制和主動知識溢出機制研究知識溢出和產(chǎn)業(yè)集聚的相互影響。但是這些研究大多忽視了知識溢出本身的特點，比如知識傳播的隱性和度量性，再加上知識溢出是一個動態(tài)過程，這也造成很難客觀的估量知識溢出對產(chǎn)業(yè)集聚的影響程度和效果，這就是一個需要進一步研究的重要問題——如何針對知識溢出的識別和測量建立合適的模型。另一方面，知識溢出有利于形成產(chǎn)業(yè)集聚，但是知識溢出對產(chǎn)業(yè)集聚形成的機制還需進一步深入研究。

參考文獻

[1]Cohen， W.M.， & Levinthal，D. A.Absorptive capacity：A new perspective on learning and innovation[J].Administrative Science Quarterly，1990，（35）：128152.

[2]Jaffe，A.B.Technological opportunity and spillovers of R&D：Evidence from firms patents，profits and market value[J].American Economic Review，1986，（76）：9841001.

[3]Kogut， B.，& Zander，U.Knowledge of the firm，combinative capabilities， and the replication of technology[J].Organization Science，1992，（3）：383397.

[4]Hongyan Yang，Corey Phelps，H.Kevin Steensma.2010. Learning from what others have learned from you：the effects of knowledge spillovers on originating firms[J].Academy of Management Journal，2010，53（2）：371389.

[5]王艷，趙立雨，師萍.知識溢出效應(yīng)影響因素、機理及測度模型研究[J].圖書情報工作，2009，（20）：110113.

[6]Jaffe AB，Lerner J.Reinventing public R&D：patent policy and the commercialization of national laboratory technologies[J].Rand J Econ，2001，32（1）：167199.

[7]Grossman G M.Trade， knowledge spillovers and growth[J].European Economic Review，1991，（35）：517526.

[8]Krugman P.Geography and Trade[M].London：MIT Press，1991：3042.

[9]劉和東.產(chǎn)業(yè)及群眾的知識溢出及其效應(yīng)研究[J].科技管理研究，2010，（8）：175180.

[10]許簫迪，王子龍，譚清美.知識溢出效應(yīng)測度的實證研究[J].科研管理，2007，（05）：7686+59.

[11]Cohen， W. M.，D. A.Levinthal. Innovation and Learning：the Two Faces of R&D[J].The Economic Journal，1989，（99）：569596.

[12]Verspagen， B.A New Empirical Approach to Catching up or Falling Behind[J].Structural Change and Economic Dynamics，1991，（2）：359380.

[13]Verspagen， Bart.Technological and Social Factors in Long Term Fluctuations[A].Massimo Di Matteo， Richard M Goodw in and Alessandro Vercelli Proceedings of a Structural Change and Economic Dynamics[Z].Elsevier，1993：210213.

[14]CanielsM C J.Know ledge Spillovers and Economic Growth：Regional Growth Differentials across Europe[J].Edward Elgar：Cheltenham，2000：4356.

[15]Zellner C.The economic effects of basic research：Evidence for embodied knowledge transfer via scientists' migration[J].Reseach Policy，2003，（32）：18811895.

[16]Katz J S.Geographical proximity and science collaboration[J].Scientometrics，1994，31（1）：3143.

[17]Bottazzi L，Peri G.Innovation and spillovers in regions：Evidence from European patent data[J].European Economic Review，2003，47（4）：687710.

[18]Breschi S，Lissoni F.Knowledge spillovers and local innovation systems：A critical survey[J].Industrial and Corporate Change，2001，10（4）：9751005.

[19]Baptista R.Do Firms in Clusters Innovate More？[J].Research Policy，2004，27（5）：525540.

[20]張玉明，李凱.基于知識溢出的中國省際區(qū)域經(jīng)濟增長收斂性實證分析[J].中國軟科學(xué)，2011，（5）：745751.

[21]Joern H. Block，Roy Thurik，Haibo Zhou.What turns knowledge into innovative products？The role of entrepreneurship and knowledge spillovers[J].Journal of Evolution Economy，2013，（23）：693718.

[22]Zoltan J A，Mark S.Patents，knowledge spillovers，and entrepreneurship[J].Small Business Economics，2012，39（4）：801817.

[23]Cristina I.Fernandes， Jo？o J. M. Ferreira. spillovers： cooperation between universities and KIBS[J].R&D Management，2013，43（5）：461472.

[24]Nonaka I.A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation[J].Organization Science，1994，5（1）：1437.

[25]Griliches， Z.The search for R&D spillovers[J].Scandinavian Journal of Economics，1992，（94）：2947.

[26]Spencer， J. W. Firms knowledge-sharing strategies in the global innovation system： Empirical evidence from the flat panel display industry[J].Strategic Management Journal，2003，（24）：217233.

[27]Gattai V，Molteni C.Dissipation of Knowledge and the Boundaries of the Multinational Enterprise[J].Review of World Economics，2007，143（1）：126.

[28]Barney J.Firm Resource and Sustained Competitive Advantage[J].Journal of Management，1991，17（1）：99120.

[29]Gian-Italo Bischi，F(xiàn)abio Lamantia.A Competition Game With Knowledge Accumulation And Spillovers[J].International Game Theory Review，2004，6（3）：323341.

[30]陳鈺芬，陳勁.開放式創(chuàng)新：機理與模式[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

[31]Arrow， K J.The economic-implications of learning by doing[J].Review of Economic Studies，1962，29（80）：155173.

[32]Anupama P， Stephen T.Knowledge spillovers and alliance formation[J].Journal of Management Studies，1 May，2014.

[33]Dosi， G.Sources， procedures，and microeconomic effects of innovation[J].Journal of Economic Literature，1988，（26）：11201171.

[34]Cyert， R.，& March. J. G.A behavioral theory of the firm[J].Englewood Cliffs，1963，NJ：Prentice-Hall.

[35]Sorenson，O.， Rivkin，J.W.，& Fleming， L.Complexity， networks，and knowledge flow[J].Research Policy，2006，（35）：9941017.

[36]Freeman C.Network of innovations： a synthesis of research issue[J].Research Policy，1991，20（1）：499514.

[37]Brett A， Patricia P，David B.Clusters， knowledge spillovers and new venture performance： an empirical examination [J].Journal of Business Venturing，2008，（23）：405422.

[38]于江鵬，吳翠花.知識溢出對高技術(shù)集群企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的影響[J].技術(shù)經(jīng)濟，2010，29（11）：1417.

[39]Mansfield， E.How rapidly does new industrial technology leak out？[J].Journal of Industrial Economics，1985，（34）：217223.

[40]Audretsch D B，F(xiàn)eldman M P.Knowledge spillovers and the geography of innovation[M].Handbook of Urban and Regional Economics，Volume 4. Amsterdam：North Holland Publishing，2004.

[41]Rosenthal S S，Strange W C.Geography， industrial organization， and agglomeration[J].The Review of Economics and Statistics，2003，85（2）：377393.

[42]Chyi Yih-Luan，Lai Yee-Man，Liu Wen-Hsien.Knowledge spillovers and firm performance in the high—technology industrial cluster[J].Research Policy，2012，41（3）：556564.