基于定性比較的高校軍民科技合作創(chuàng)新路徑研究

曹依依，張明親，2

(1.西安工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安 710021；2.陜西高校軍民融合科技創(chuàng)新研究中心，陜西 西安 710021)

0 引言

自黨中央將軍民融合上升為國家戰(zhàn)略以來，軍民融合發(fā)展呈現(xiàn)整體推進(jìn)、加速發(fā)展的良好勢(shì)頭，加快推進(jìn)高校軍民科技合作深度發(fā)展是從源頭上提升我國軍民科技合作創(chuàng)新績效的關(guān)鍵。普通高校作為參與國防建設(shè)的“民口”主體，是軍民科技合作創(chuàng)新的知識(shí)源頭，也是提升我國軍民科技合作創(chuàng)新績效的重要切入點(diǎn)。高校擁有的知識(shí)屬性是合作創(chuàng)新過程中最獨(dú)特且最重要的資源，它不僅影響高校獲取、吸收和整合外部資源的能力[1]，而且影響合作創(chuàng)新的廣度與深度，進(jìn)而影響其合作創(chuàng)新績效。但是，實(shí)際中仍有高校知識(shí)資源豐富而合作創(chuàng)新績效卻相對(duì)較低，或知識(shí)儲(chǔ)備相似的高校最終產(chǎn)出的合作創(chuàng)新績效截然不同等情況。針對(duì)這一現(xiàn)象，相關(guān)學(xué)者基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)行了闡釋，認(rèn)為合作網(wǎng)絡(luò)是組織搜尋、整合外部核心技術(shù)知識(shí)的關(guān)鍵途徑和平臺(tái)，處在網(wǎng)絡(luò)中心位置的組織擁有更多特權(quán)在網(wǎng)絡(luò)中獲取、重組和傳播知識(shí)與其他資源[2]，對(duì)合作創(chuàng)新績效有著極其重要的影響。但在以往的研究中，大多數(shù)學(xué)者主要采用以線性因果關(guān)系為基礎(chǔ)的定量統(tǒng)計(jì)和建模的方法，探究單個(gè)因素對(duì)創(chuàng)新績效的作用[3-5]，忽視了知識(shí)屬性與網(wǎng)絡(luò)位置之間的多重并發(fā)因果關(guān)系；盡管有個(gè)別研究基于知識(shí)基礎(chǔ)觀和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合的視角，將知識(shí)屬性視為中介或調(diào)節(jié)變量，探究網(wǎng)絡(luò)位置特征對(duì)合作創(chuàng)新的作用，但各變量維度間相對(duì)獨(dú)立，容易導(dǎo)致結(jié)果解釋出現(xiàn)偏差。而定性比較分析方法(Qualitative Comparative Analysis，簡稱QCA)作為解決復(fù)雜因果關(guān)系的重要工具，能夠充分挖掘多層面前因條件的聯(lián)動(dòng)匹配對(duì)結(jié)果變量的復(fù)雜影響機(jī)制[6]。鑒于此，本研究采用QCA方法，基于知識(shí)基礎(chǔ)理論和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論，從內(nèi)部知識(shí)屬性和外部網(wǎng)絡(luò)位置2個(gè)層面，探究影響高校軍民科技合作創(chuàng)新的因果復(fù)雜機(jī)制，為高校更好地實(shí)施協(xié)同創(chuàng)新戰(zhàn)略提供理論借鑒。

1 理論分析與模型構(gòu)建

創(chuàng)新的實(shí)施、促進(jìn)以及激發(fā)是一個(gè)包含組織內(nèi)外部因素的動(dòng)態(tài)演化過程[7]，合作創(chuàng)新亦是如此。因此，本研究分別從影響高校合作創(chuàng)新的內(nèi)部因素和外部因素出發(fā)，選取知識(shí)屬性和網(wǎng)絡(luò)位置2個(gè)維度。由于知識(shí)屬性和網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)高校獲取、整合外部資源的影響機(jī)制不同，導(dǎo)致二者對(duì)高校合作創(chuàng)新績效的影響路徑也不盡相同。

1.1 知識(shí)屬性對(duì)高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的影響

知識(shí)屬性是固化于組織內(nèi)部的，能有效促進(jìn)組織技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的知識(shí)元素集合所呈現(xiàn)的屬性特征。高校間知識(shí)屬性的差異會(huì)影響其對(duì)外部資源的搜索、吸收與整合，以及合作的深度和廣度[8]，進(jìn)而影響其合作創(chuàng)新績效。為了能夠更加全面地衡量高校的知識(shí)屬性，本文依據(jù)KATILA等[9]的劃分方法將其分為知識(shí)寬度和知識(shí)深度2個(gè)維度，以此來探究高校知識(shí)屬性的差異對(duì)其軍民科技合作創(chuàng)新績效的影響。

1.1.1 知識(shí)寬度

知識(shí)寬度是高校自身擁有的知識(shí)元素涉及的技術(shù)領(lǐng)域范圍[10]，反映了高校知識(shí)存量中知識(shí)類型的跨度，即知識(shí)的多樣性。知識(shí)寬度的增加能夠激發(fā)高校知識(shí)搜索范圍的擴(kuò)大，使其知識(shí)得以不斷補(bǔ)充、發(fā)展，進(jìn)而增強(qiáng)其吸收能力，而吸收能力反過來又會(huì)促進(jìn)高校識(shí)別、獲取外部知識(shí)，從而形成一個(gè)正反饋循環(huán)，有助于高校的合作創(chuàng)新活動(dòng)。其次，廣泛的知識(shí)能夠幫助高校更快找到內(nèi)部知識(shí)與外部知識(shí)的關(guān)聯(lián)點(diǎn)和結(jié)合點(diǎn)[11]，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部知識(shí)的對(duì)接，提高知識(shí)整合的效率，并使高校能夠以更具復(fù)雜性和創(chuàng)新性的方式組合不同領(lǐng)域的知識(shí)，提高知識(shí)整合的范圍和靈活性。第三，知識(shí)寬度較高的高校擁有強(qiáng)烈的意愿和充分的能力與其他企業(yè)建立合作關(guān)系[12]，有助于合作廣度的拓展，提高了合作創(chuàng)新的績效。最后，從風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的角度來看，組織在研發(fā)合作時(shí)往往傾向于在熟悉的技術(shù)領(lǐng)域?qū)ふ液桶l(fā)掘創(chuàng)新機(jī)會(huì)[13]，因此較高的知識(shí)寬度意味著高校在選擇合作創(chuàng)新領(lǐng)域時(shí)擁有更多的備選項(xiàng)與更高的靈活性，使其能夠在熟悉的領(lǐng)域快速搜尋并準(zhǔn)確識(shí)別有價(jià)值的知識(shí)，有效降低高校合作創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)。

1.1.2 知識(shí)深度

知識(shí)深度指的是高校在其擁有的技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)，知識(shí)元素的數(shù)量或知識(shí)的豐富性[14]，反映了其對(duì)某領(lǐng)域知識(shí)的熟練化和專業(yè)化程度。知識(shí)深度不同的高校搜索、吸收外部知識(shí)的質(zhì)量與速度不同，與原有知識(shí)整合的效率也存在差異[15]，因此導(dǎo)致的合作創(chuàng)新結(jié)果也不盡相同。具備高知識(shí)深度的高校對(duì)現(xiàn)有知識(shí)的理解更加深入，能夠更快識(shí)別外部新穎知識(shí)，因此知識(shí)搜索的效率相對(duì)較高[16]。并且，較高的知識(shí)深度能夠有效降低高校對(duì)外部新獲取知識(shí)的吸收和消化難度，從而有助于其對(duì)外部知識(shí)的利用，提高知識(shí)整合的效率，促進(jìn)合作創(chuàng)新績效的提升。其次，高校對(duì)自身知識(shí)的深刻理解，有助于挖掘合作主體的互補(bǔ)價(jià)值，提高合作的深度，并為合作創(chuàng)新帶來更多新穎的思路[17]。但由于組織資源稀缺性的限制，以及追求知識(shí)深度和寬度的行為具有自我強(qiáng)化機(jī)制，知識(shí)深度和寬度之間存在一定張力，高校應(yīng)結(jié)合自身的學(xué)科布局，處理好知識(shí)深度和寬度之間的關(guān)系。

1.2 網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的影響

網(wǎng)絡(luò)位置是某一特定組織或個(gè)體在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置特征，常用中心性[18]和結(jié)構(gòu)洞[19]等指標(biāo)來衡量。網(wǎng)絡(luò)位置會(huì)對(duì)高校在合作創(chuàng)新過程中的信息收集與資源獲取造成影響，進(jìn)而影響其合作創(chuàng)新績效。本文借鑒前人的研究，利用中心性和結(jié)構(gòu)洞指標(biāo)來衡量高校在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置特征，探究其對(duì)高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的影響。

1.2.1 中心性

中心性是反映高校在合作網(wǎng)絡(luò)中到中心位置距離的指標(biāo)，包括度數(shù)中心性、中間中心性和接近中心性3種類型[18]。其中，度數(shù)中心性是指網(wǎng)絡(luò)中與某一節(jié)點(diǎn)存在直接連接的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)情況[20]，能夠?qū)M織之間直接交往關(guān)系的水平進(jìn)行衡量，反映了高校對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的控制程度，故本研究選用度數(shù)中心性來反映高校在合作網(wǎng)絡(luò)中的中心性。在合作網(wǎng)絡(luò)中，高校的度數(shù)中心性越高，說明與之直接聯(lián)系的合作伙伴數(shù)量越多，其獲取資源的渠道就越豐富，能夠吸收、內(nèi)化更多新穎的知識(shí)來促進(jìn)合作創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)[21]，提高合作創(chuàng)新的成功率。其次，在網(wǎng)絡(luò)中位于中心位置的高校通常擁有較高的地位與聲望[22]。當(dāng)有新節(jié)點(diǎn)嵌入合作網(wǎng)絡(luò)時(shí)，往往傾向與網(wǎng)絡(luò)地位較高的節(jié)點(diǎn)建立合作關(guān)系[23]。因此，較高的度數(shù)中心性有助于高校吸引更多的合作伙伴，擴(kuò)大其獲取外部資源的范圍，促進(jìn)合作創(chuàng)新績效的提高。最后，處于中心位置的高校可以通過對(duì)不同渠道資源的比較和識(shí)別，降低獲取異質(zhì)性資源的成本[24]，這也有助于提高其合作創(chuàng)新績效。

1.2.2 結(jié)構(gòu)洞

在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)間的連接方式包括直接連接和間接連接2種類型。對(duì)于2個(gè)間接連接的節(jié)點(diǎn)來說，若想有效溝通需要通過中間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行傳遞，此時(shí)處于中間位置的節(jié)點(diǎn)被稱作占據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞位置[25]。處于結(jié)構(gòu)洞位置的節(jié)點(diǎn)通常起到“橋梁”的作用，連接2個(gè)原本相互分離的個(gè)體或網(wǎng)絡(luò)，是網(wǎng)絡(luò)信息傳遞和資源流動(dòng)的“閥門”[26]。因此，在合作網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的高校通常享有控制信息資源的優(yōu)勢(shì)。這些高校通過橋接差異化的信息領(lǐng)域，降低了知識(shí)的冗余性及知識(shí)搜索的不確定性，使高校更易獲取所需的異質(zhì)性知識(shí)和信息，為其重組多樣化知識(shí)提供了契機(jī)[27]，促進(jìn)了合作創(chuàng)新績效的提高。此外，從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)力視角來看，占據(jù)結(jié)構(gòu)洞的高校能夠在充當(dāng)“中間人”的過程中獲得更大的權(quán)力，從而擁有更大的行動(dòng)自由度和活動(dòng)空間[28]，能夠?qū)崿F(xiàn)更高的合作創(chuàng)新績效。

綜上，盡管知識(shí)屬性與網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)高校合作創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響的路徑不同，但二者之間具有交互作用。一方面，高校的知識(shí)屬性會(huì)對(duì)其與外界合作的意愿和能力產(chǎn)生一定影響，進(jìn)而影響合作網(wǎng)絡(luò)的形成；另一方面，高校在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置特征也會(huì)反向影響其知識(shí)獲取和儲(chǔ)備。鑒于此，本研究整合內(nèi)部知識(shí)屬性與外部網(wǎng)絡(luò)位置2個(gè)層面的4個(gè)前因條件，深入探究提升高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的多重影響因素及其組合路徑。其中，高校內(nèi)部知識(shí)屬性層面的影響因素主要包括知識(shí)寬度(簡稱B)和知識(shí)深度(簡稱D)，而外部網(wǎng)絡(luò)位置層面則涵蓋了度數(shù)中心性(簡稱C)和結(jié)構(gòu)洞(簡稱S)2個(gè)因素。據(jù)此，本研究構(gòu)建了如圖1所示的高校軍民科技合作創(chuàng)新績效提升路徑模型。

圖1 高校軍民科技合作創(chuàng)新績效提升路徑模型

2 研究方法與研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

定性比較分析方法，又被稱作QCA方法，是上世紀(jì)八十年代由美國社會(huì)學(xué)家查爾斯·拉金基于布爾代數(shù)提出的一種集合論組態(tài)分析方法。通過考察前因條件和結(jié)果之間的充分與必要子集關(guān)系，從整體上探尋多重并發(fā)因果誘致的復(fù)雜社會(huì)問題。由于影響高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的內(nèi)部因素和外部因素間存在相互促進(jìn)或抑制的關(guān)系，導(dǎo)致傳統(tǒng)的交互項(xiàng)回歸分析方法并不適用于本研究，無法解釋不同要素間聯(lián)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵。因此，本研究引入QCA方法，期望從整體的角度對(duì)影響高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的各種前因變量的組合聯(lián)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行探究。

2.2 數(shù)據(jù)收集

“兵工七子”、“國防七子”以及國防科工局與教育部共建高校是目前普通高校中參與國防科技創(chuàng)新的核心力量，故本研究以這36所高校為研究對(duì)象，在國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利檢索數(shù)據(jù)庫中對(duì)這些高校2015—2019年申請(qǐng)的發(fā)明專利進(jìn)行檢索，共得到266 295條專利數(shù)據(jù)，并以此為依據(jù)衡量高校知識(shí)屬性。此外，由于合作專利數(shù)據(jù)基本反映了高校合作網(wǎng)絡(luò)的情況與合作創(chuàng)新的水平。故進(jìn)一步對(duì)36所高校與國防單位2015—2020年聯(lián)合申請(qǐng)的發(fā)明專利進(jìn)行檢索，共計(jì)1 850條，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建軍民科技合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，以及衡量結(jié)果變量。

2.3 變量測(cè)量與校準(zhǔn)

2.3.1 變量測(cè)量

1)結(jié)果變量的測(cè)量。對(duì)高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的測(cè)量，本文借鑒夏麗娟等[29]學(xué)者的測(cè)量方法，并考慮到創(chuàng)新成果產(chǎn)出具有時(shí)滯性，故對(duì)結(jié)果變量進(jìn)行了滯后一期處理，即利用2020年高校和國防單位共同申請(qǐng)的專利總數(shù)來表示高校軍民科技合作創(chuàng)新績效。

2)條件變量的測(cè)量。對(duì)高校知識(shí)屬性的測(cè)量，本文借鑒蔡虹等[30]學(xué)者的方法，將國際技術(shù)分類(IPC)的每一個(gè)大類視為一個(gè)獨(dú)立的技術(shù)領(lǐng)域，即以高校2015—2019年申請(qǐng)專利所涉及的IPC大類的數(shù)量表示其知識(shí)寬度(B)。并參考ZHANG J等[31]學(xué)者的測(cè)量方法分2步對(duì)知識(shí)深度(D)進(jìn)行測(cè)量。第一步，通過高校專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)計(jì)算出技術(shù)比較優(yōu)勢(shì)值(RTA)，見式(1)。

(1)

式中：Pit指的是高校i在技術(shù)分類t上的專利數(shù)。分子表示的含義為高校i在技術(shù)分類t上申請(qǐng)的專利數(shù)占所有t分類上專利數(shù)的比例，分母的含義是所有高校在t分類上的專利數(shù)占所有專利數(shù)的比例。第二步是在計(jì)算出RTA值的基礎(chǔ)上，測(cè)算高校的知識(shí)深度(D)，見式(2)。

D=σRTA/μRTA

(2)

式中：σRTA為標(biāo)準(zhǔn)差；μRTA為均值。

最后，本文利用2015—2019年高校與國防單位聯(lián)合申請(qǐng)的專利數(shù)據(jù)，構(gòu)建軍民科技合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，并運(yùn)用Ucinet 6軟件計(jì)算出各高校在合作網(wǎng)絡(luò)中的度數(shù)中心性(C)和結(jié)構(gòu)洞(S)。綜上，各研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

2.3.2 變量校準(zhǔn)

使用模糊集定性比較分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理前，需要預(yù)先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)，即給案例賦予集合隸屬[32]，經(jīng)此處理后的原數(shù)據(jù)將轉(zhuǎn)化為0到1的模糊集數(shù)據(jù)。具體地，本研究根據(jù)FISS[33]所述方法，將條件變量與結(jié)果變量的3個(gè)隸屬點(diǎn)分別設(shè)定為其樣本數(shù)據(jù)的95%分位值、50%分位值和5%分位值。各變量的校準(zhǔn)錨點(diǎn)見表2。

表2 各變量校準(zhǔn)錨點(diǎn)

3 實(shí)證分析

3.1 必要條件分析

RAGIN[34]提出，若某一前因條件的一致性大于0.9，則認(rèn)為該條件是結(jié)果變量的必要條件。從表3可以看出，任意一個(gè)前因條件影響高或非高合作創(chuàng)新績效的必要性均小于0.9，這說明不存在影響高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的必要條件。故本研究接著將這些前因條件納入fsQCA，探索產(chǎn)生高、非高合作創(chuàng)新績效的組態(tài)。

表3 必要條件分析

3.2 組態(tài)分析

在進(jìn)行必要性分析后，本研究借助fsQCA3.0軟件，通過對(duì)真值表的分析得到前因條件的不同構(gòu)型。首先，將組合中樣本個(gè)案出現(xiàn)的頻數(shù)閾值設(shè)置為1，即將樣本數(shù)量大于1的邏輯條件組合保留下來。其次，將一致性閾值和PRI一致性的門檻值分別設(shè)置為0.8和0.7[35]，并根據(jù)二者的得分進(jìn)行重新編碼。當(dāng)一致性高于0.8，但PRI一致性低于0.7時(shí)，將該邏輯條件組合對(duì)應(yīng)的結(jié)果變量編碼為0；而當(dāng)一致性高于0.8，且PRI一致性也高于0.7時(shí)，則將該邏輯條件組合對(duì)應(yīng)的結(jié)果變量編碼為1。最后，利用軟件中的Standard Analysis程序得到復(fù)雜解、簡約解和中間解。并借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)核心條件和邊緣條件的劃分方法，綜合考慮簡約解和中間解，得到實(shí)現(xiàn)高、非高合作創(chuàng)新績效的組態(tài)，分析結(jié)果見表4。

表4 實(shí)現(xiàn)高、非高合作創(chuàng)新績效的組態(tài)

由表4可知，產(chǎn)生高合作創(chuàng)新績效的路徑有2條，且單個(gè)解的一致性分別為0.913和0.912，總體解的一致性為0.912，均大于0.8，表明這2個(gè)組態(tài)均為實(shí)現(xiàn)高合作創(chuàng)新績效的充分條件。同時(shí)，產(chǎn)生非高合作創(chuàng)新績效的路徑有1條，且一致性系數(shù)為0.880，表明這一組態(tài)是非高合作創(chuàng)新績效的充分條件。

3.2.1 高合作創(chuàng)新績效的路徑分析

1)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)型。路徑H1(～D×C×S)包括非知識(shí)深度、度數(shù)中心性和結(jié)構(gòu)洞3個(gè)前因變量，本研究將該路徑命名為網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)型。該路徑表明，在高校缺乏知識(shí)深度時(shí)，憑借其在合作網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)勢(shì)地位，依然能夠取得較高的合作創(chuàng)新績效。這是因?yàn)椋m然當(dāng)高校的知識(shí)深度處于較低水平時(shí)，搜索外界新穎知識(shí)的效率及與自身原本知識(shí)整合的成功率相對(duì)較低。但是，處于中心位置的高校通常在資源獲取方面具有一定優(yōu)勢(shì)，能夠吸收、內(nèi)化更多新穎知識(shí)來促進(jìn)合作創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)，彌補(bǔ)知識(shí)深度較低帶來的劣勢(shì)，并且能在一定程度上提升高校的知識(shí)深度。同時(shí)，高校在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)結(jié)構(gòu)洞的數(shù)量決定了其控制信息資源的能力，有助于高校優(yōu)先篩選結(jié)構(gòu)洞兩端主體擁有的與自身互補(bǔ)、異質(zhì)的資源，為其整合內(nèi)外部知識(shí)提供了契機(jī)，促進(jìn)了高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的提升。因此，低知識(shí)深度、高度數(shù)中心性與結(jié)構(gòu)洞的聯(lián)動(dòng)匹配可以有效提升高校軍民科技合作創(chuàng)新績效。符合該組態(tài)的案例主要包括西安交通大學(xué)、北京理工大學(xué)、上海交通大學(xué)等11所高校。這些高校大多位于西安、北京、上海等國防單位聚集的省市，易于開展軍民科技合作，并且使高校能夠在合作網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)較為關(guān)鍵的位置，有助于其獲取所需的創(chuàng)新資源，提高合作創(chuàng)新的績效。

2)知識(shí)驅(qū)動(dòng)型。路徑 H2(B×C×S)包括知識(shí)寬度、度數(shù)中心性和結(jié)構(gòu)洞3個(gè)前因變量，本研究將其命名為知識(shí)驅(qū)動(dòng)型。該路徑表明，高校的知識(shí)寬度越寬越能夠激發(fā)雙方強(qiáng)烈的合作意愿，而同時(shí)擁有較高的度數(shù)中心性使高校能夠通過網(wǎng)絡(luò)中心位置接觸到更多潛在的合作伙伴。因此，這樣的高校往往能夠更好地把握合作機(jī)會(huì)，將潛在的合作伙伴轉(zhuǎn)化為真正的合作伙伴，有助于高校合作網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)大和對(duì)外部知識(shí)的獲取與吸收。同時(shí)，較高的知識(shí)寬度能夠幫助高校更快地找到內(nèi)部知識(shí)與外部知識(shí)的關(guān)聯(lián)點(diǎn)和結(jié)合點(diǎn)，若高校同時(shí)處于結(jié)構(gòu)洞位置，則能顯著提高其對(duì)外部異質(zhì)性知識(shí)的整合效率，實(shí)現(xiàn)較高的合作創(chuàng)新績效。此組態(tài)的案例主要包括華中科技大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)等13所高校，這些高校憑借其在國防科技領(lǐng)域廣泛的知識(shí)基礎(chǔ)，以及較高的科技影響力，受到了眾多國防單位的青睞，取得了較高的合作創(chuàng)新績效。

將2個(gè)組態(tài)對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)型包括11所高校，覆蓋率為0.609，即這一路徑解釋了60.9%的高合作創(chuàng)新績效案例。而知識(shí)驅(qū)動(dòng)型的覆蓋率為0.644，即其解釋了64.4%的高合作創(chuàng)新績效案例。因此，知識(shí)驅(qū)動(dòng)型路徑的覆蓋率相對(duì)較高，對(duì)高軍民科技合作創(chuàng)新績效具有較強(qiáng)的解釋力。雖然實(shí)現(xiàn)高合作創(chuàng)新績效的因素不同，但均可以成為促進(jìn)高校軍民科技合作創(chuàng)新績效提升的組合動(dòng)力，即不同促進(jìn)因素組合具備等效性。

3.2.2 非高合作創(chuàng)新績效的路徑分析

為了更全面深入地探索影響高校軍民科技合作創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，本文進(jìn)一步分析了產(chǎn)生非高合作創(chuàng)新績效的組態(tài)NH1(～C×～S)，該組態(tài)表明非度數(shù)中心性和非結(jié)構(gòu)洞的聯(lián)動(dòng)匹配會(huì)對(duì)高校軍民科技合作創(chuàng)新績效產(chǎn)生一定的抑制作用。造成這一結(jié)果的可能原因是高校在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置特征會(huì)直接影響其對(duì)合作伙伴資源的獲取與整合，而合作創(chuàng)新的關(guān)鍵是外界新穎知識(shí)的加入與內(nèi)部原本知識(shí)的碰撞。在軍民科技合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中，與其他組織聯(lián)系較少的高校，獲取外部異質(zhì)性知識(shí)的機(jī)會(huì)也相對(duì)較少。而占據(jù)結(jié)構(gòu)洞數(shù)量較少的高校在信息獲取與控制方面也存在一定劣勢(shì)，不利于高校對(duì)知識(shí)進(jìn)行重新組合，二者共同作用，抑制了高校合作創(chuàng)新績效的提高。這一結(jié)果也恰好從反面印證了度數(shù)中心性和結(jié)構(gòu)洞是影響高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的核心因素。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

本文以2015—2019年國防科技工業(yè)局重點(diǎn)支持的36所高校的專利數(shù)據(jù)為依據(jù)，從內(nèi)部知識(shí)屬性和外部網(wǎng)絡(luò)位置2個(gè)層面，基于組態(tài)視角探究了高校軍民科技合作創(chuàng)新的影響機(jī)制，并得到以下結(jié)論。

1)高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的提升并非是某一因素單獨(dú)驅(qū)動(dòng)的，而是由一系列內(nèi)外部因素聯(lián)動(dòng)作用的結(jié)果。

2)提升高校軍民科技合作創(chuàng)新績效的路徑包括網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)型與知識(shí)驅(qū)動(dòng)型2種構(gòu)型。網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)型高校能夠憑借位置優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)知識(shí)深度較低導(dǎo)致的劣勢(shì)，提高其獲取和整合外部知識(shí)的能力；而知識(shí)驅(qū)動(dòng)型高校則能依靠廣泛的知識(shí)資源，鞏固其網(wǎng)絡(luò)位置優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)高校對(duì)外部知識(shí)的獲取與利用，實(shí)現(xiàn)較高的合作創(chuàng)新績效。

3)在產(chǎn)生非高合作創(chuàng)新績效的路徑中，非度數(shù)中心性與非結(jié)構(gòu)洞同時(shí)出現(xiàn)，證明高校在網(wǎng)絡(luò)中的位置特征是影響其軍民科技合作創(chuàng)新績效的重要前因變量。

4.2 啟示

1)統(tǒng)籌兼顧，相輔相成。一方面，高校應(yīng)在強(qiáng)化已有知識(shí)的同時(shí)，不斷探索新的知識(shí)，并以此吸引更多合作伙伴的加入，提高合作的廣度和深度；另一方面，高校也應(yīng)加強(qiáng)與國防單位的聯(lián)系，使高校在網(wǎng)絡(luò)中始終能夠占據(jù)優(yōu)勢(shì)位置，充分發(fā)揮其信息收集和資源獲取的優(yōu)勢(shì)，為提升高校軍民科技合作創(chuàng)新績效提供有利條件。

2)軍民科技合作創(chuàng)新績效的提高，離不開高校自身知識(shí)資源的積累與拓展。一方面，高校應(yīng)在某一領(lǐng)域形成專長，提升對(duì)知識(shí)的理解與掌握程度；另一方面，高校也應(yīng)在不同領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)布點(diǎn)，維持知識(shí)的多元化，提高其知識(shí)搜索、吸收和整合能力。

3)軍民科技合作創(chuàng)新績效的提高，與高校在網(wǎng)絡(luò)中的位置優(yōu)勢(shì)密不可分。高校應(yīng)在保持已有合作伙伴的基礎(chǔ)上，積極探索同更多國防單位的合作，構(gòu)建一個(gè)更加廣泛的合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，提升高校的度數(shù)中心性，進(jìn)而從中獲得更為豐富的異質(zhì)性知識(shí)，并通過中心位置帶來的信息優(yōu)勢(shì)，整合內(nèi)外部知識(shí)，提高高校的合作創(chuàng)新績效;同時(shí)，高校也應(yīng)積極與具備不同資源優(yōu)勢(shì)的國防單位合作，并在當(dāng)中扮演著“守門員”的角色，使其能夠從中獲取所需的異質(zhì)性資源，并利用結(jié)構(gòu)洞位置控制網(wǎng)絡(luò)中的信息流動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)提高其合作創(chuàng)新績效的目的。