中国集成电路产业技术创新路径优化

摘要：提升产业技术创新成效的关键突破口在于明确技术创新路径。以集成电路相关技术专利为基础 数据，分析产业合作创新网络结构特征，勾勒典型合作创新路径；探究集成电路技术合作创新网络形 成过程及影响因素，运用复杂网络构建知识创新网络演化模型，通过仿真分析，考量各参与主体在集 中型、多元型和混合型等典型技术创新策略下的知识流动情况，进一步分析主体创新绩效变化及网络 结构演变。研究表明，知识创新能力对合作创新绩效产生显著的正向影响；参与主体技术差异较大时， 采用多元型技术创新策略有利于创新主体发展，而参与主体技术差异较小时，则适宜采用集中型技术 创新策略。参与主体对技术路径的依赖度会左右其对合作伙伴的策略选择，且依赖度超出一定阈值时 会严重抑制创新绩效的提高，而这一抑制效应能通过创新主体提升自身创新能力得到一定程度的减弱。在模型仿真分析基础上，提出三条中国集成电路产业技术创新优化路径，即“创新网络边缘型节点寻 求‘聚合节点’”、“技术革新导向的节点外延合作关系”和“市场收益导向的节点加强内部联系”。

关键词：集成电路；技术创新；创新路径；知识创新网络中图分类号：F270                       文献标识码：A 

作为支撑国家经济社会发展的战略性、基础性、先导性产业，集成电路产业发展水平已成为一国科技和产业实力的重要标志[1]。受制于主客观因素，我国集成电路产业发展不均衡问题突出，芯片先进研制工艺、关键制造设备自我供给等方面短板效应明显，致使产业发展及相关企业的经营活动陷入“卡脖子”困境。如华为公司及其关联企业自 2019 年被美国商务部列入“实体清单”以来，其高端芯片断供，公司 2021 年总营收同比下降近 29%（如表 1 所示）。

表 1 2020、2021 年华为手机销售收入

Table 1 Sales revenue of Huawei mobile phones in 2020 and 2021

（数据来源：华为 2020 年财报、华为 2021 年分季度财报）

集成电路产业技术创新与关键核心技术突破具有典型的投入大、周期长等特点[2]，需要多方力量共同参与并付出不懈努力才有可能取得成功。事实上，我国于 2014 年颁布了《国家集成电路产业发展推进纲要》，以此为起点，国家正式通过宏观战略指导和政策扶持长线致力于集成电路产业瓶颈问题突破；同年，由工信部牵头成立国家集成电路产业投资基金（以下简称“大基金”），重点投资集成电路芯片制造业，兼顾芯片设计、封装、设备和材料等行业[3]。大基金一期规模1387 亿元，撬动社会资金 5145 亿元，以大规模、长周期投资，培育了一批在产业各技术领域颇具竞争力的芯片企业[4]，在一定程度上响应了由下游自动化、网联化、智能化快速发展带动的国内巨大芯片市场需求。

在市场牵引和政策扶持双向作用下，众多企业和社会资本纷纷投向集成电路产业，一度出现“投资热”现象。2021 年我国新增芯片相关注册企业 4 万余家， 当年融资规模（主要是初创企业）达 108 亿美元[5]。这一局面的形成，某种意义上说明我国集成电路产业发展逐步从“无心无力”到“有心无力”，进而走向“有心有力”的机遇期。但囿于集成电路产业核心技术突破固有难题，缺乏有效的技术创新模式特别是技术创新路径的支撑，未来产业技术发展有可能陷入“有心有力却无路”的尴尬境地。因此，充分利用目前资源集聚、投资势头高涨的优势， 科学探究并优化技术创新路径，可望为产业核心技术突破迎来全新局面。

目前，探究中国集成电路产业技术创新路径的理论研究已较为丰富，主要集中在经验总结、案例研究、商业模式创新、政策工具、博弈分析、专利分析等方面。王守祥[6]基于国际集成电路技术发展趋势，结合我国集成电路发展现状，提出顶层设计以合理布局产业链、引进消化吸收再创新的技术突破模式和完善政产学研体制三条推动我国集成电路产业跨越发展路径；刘雯[7]在分析国际集成电路技术及国内集成电路发展面临的技术落后、产业链协同不足等主要问题后，提出应完善内外部协同发展产业链、紧密结合市场和组建行业龙头企业等集成电路发展建议；李维维[8]以日美两国的半导体产业研发联盟为研究对象，提出“构建— 运行”两阶段学习型创新网络分析框架，认为以合理有效的政府干预方式实现政府、市场的协同，是实现关键核心技术突破的关键；柳卸林[9]以比利时电子研究中心在集成电路领域的创新实践为案例研究，发现非营利性研究机构在创新生态系统价值识别、协同共生和价值创造等方面发挥重要作用，据此提出我国应当充分发挥非营利性科研机构功能作用，助力解决我国创新主体间信息不对称、核心技术垄断和科技成果转化难等问题；张璐阳[10]以欧比特与乐鑫为研究对象，通 过内涵界定、归纳演绎出数字技术背景下我国集成电路产业“双螺旋同构迭代上升”颠覆性创新模式；吴晓波[11]等认为半导体产业的演化与商业创新模式密切相关，通过总结台积电、三星、芯恩、长春春光四家企业突破后发劣势的商业模式创新路径，结合产业外部环境变化，从技术、市场、企业三个维度提出八种后发半导体企业突破路径；范旭和刘伟[12]结合对我国半导体产业政策变迁的研究， 认为中美贸易冲突下应正确运用政策工具，通过全创新链政策工具体系的形成、平衡和改进政策工具在产业各环节的使用及优化政策工具结构来实现半导体产 业创新驱动发展；谢泓材和周志中[13]从利益嵌入的视角分析半导体产业协同创 新问题，构建演化博弈模型探讨国产化采购、监督式政企博弈及产业链上下游合作研发，设计出“整合产业群、升级技术层、融合工艺链”三位一体的半导体国产化培育路径；余丽[14]通过专利分析对比我国与美日韩等国的集成电路产业技 术能力差距，并就关键核心技术“卡脖子”问题提出应积极融入国际创新网络中、紧抓产业发展重大机遇期、以扩大内需为战略基点壮大国内市场等集成电路创新发展路径。

上述研究的重要性不言而喻。同时，关于中国集成电路技术创新网络的研究文献，也不断涌现，运用社会网络分析法，对创新网络整体结构特征及时空演化情况进行分析[15-17]，具有代表性。但解决产业技术创新路径问题的底层逻辑在于蕴含于专利中的创新知识以及由此结成的知识创新网络，鉴于此，本文以集成电路专利数据为基础，抽取其中知识创新信息，据此分析产业技术合作创新网络结构特征，勾勒典型路径；利用复杂网络理论构建知识创新网络演化模型，分析微观主体创新行为策略影响下的知识流动情况，通过仿真模拟创新主体在集中型、多元型、混合型技术创新策略导向下的合作创新绩效变化及网络结构特征变化， 以便将抽象化网络路径与实际创新主体创新行为相互映射，进一步识别阻碍技术合作创新成效的关键因素，据此进行产业合作创新路径优化。本文研究逻辑如图1  所示。

图 1 研究逻辑框架示意图

Figure 1   Illustrates the logical framework   

1 中国集成电路技术合作创新现状分析

专利合作数据是研究合作创新的有效代理指标[18]，故本文利用集成电路专利联合申请数据构建合作创新网络，通过网络结构特征分析，研究产业技术合作创新现状。

1.1 数据收集及清洗

以大为 INNOJOY 专利搜索引擎系统为数据源，设立文本检索式为“摘要/ 关键词=(集成电路 or  半导体 or  芯片 or  IC)”，界定时间跨度为 1995 年 1 月 1日至 2018 年 12 月 31 日（发明专利从申请到公开一般具有 18 个月的审查期），初次检索共得到 284002 项集成电路产业专利；首次数据清洗时剔除独立申请人以及申请人中含有自然人或国外组织的专利，二次数据清洗前，参考已有资料及文献界定集成电路各技术领域（设计、制造、封测、设备等领域）所包含的主要IPC 分类代码（如表１所示）。若所得专利不含上述 IPC 代码，则剔除。

表 2 集成电路专利技术分类代码

1.2 合作创新网络可视化及结构特征分析 

专利联合申请数据中申请人可视为网络节点，联合申请可视为网络连边，即申请人之间存在合作关系，据此，可将专利数据矩阵化处理，之后借助 Gephi0.9.2 软件对矩阵进行网络可视化，得到包含 4095 个节点、4809 条边的合作创新网络总网。因总网边缘节点较多、连接关系繁杂，无法清晰呈现网络核心区域创新主体属性及网络连接特征，本文以涵盖总网相当比例节点的巨片为视角，将集成电路技术合作创新网络拓扑结构表示为图２。

图 2 巨片视角下集成电路合作创新网络拓扑图

Figure 2   Topology diagram of IC cooperation innovation network from the perspective of giant component

网络中浅灰色节点代表企业，深灰色为科研院所，黑色则为高校。节点越大说明节点的度值越大，即合作范围越广；连边越粗说明边的权重越大，即节点间合作频次越高，合作关系越牢固。运用 Ucinet 计算合作创新网络基本结构特征参数值，具体指标值见表 3。

表 3  集成电路合作创新网络结构特征指标

Table 3 Structural characteristics of IC innovation cooperation network

集成电路合作创新网络整体呈现“核心—边缘”结构，网络整体密度偏低， 平均度较小。巨片视角下的合作创新网络共有节点 1818 个，约占网络总体规模的 44.40%，余下约 55.60%的节点分布在创新网络外围，多数属于节点度小且与合作紧密性较低的边缘型节点；高校在网络中发挥着结构洞的作用，如度值大小排名前十的有清华大学、东南大学、上海交通大学及电子科技大学，网络度偏高但平均合作频次较低；网络中还形成了以国家电网为最大核心主体，国网浙江电力、国网信息通信公司、北京智芯微电子等“近亲”结成高度紧密合作关系的大规模合作群体。借鉴王黎萤[19]对于不同模式合作网络的界定，按照合作广度（合作伙伴数量）和合作深度（平均合作频次）两个维度将当前集成电路产业合作创新网络中的技术创新路径分为四种，分别是低频次低广度合作模式、低频次高广度合作模式、高频次低广度合作模式和高频次高广度合作模式，其中，高频次高广度合作是创新主体所要达到的最佳创新模式，因而本文将研究重点放在其余三种创新模式的抽象表征及优化上。

2 知识创新网络演化模型构建

专利以其数据易得性、强连续性，常被作为技术创新实证研究的重要指标[20]。而专利信息包含技术信息、经济信息、法律信息等，且专利授权具有一定门槛，将专利统一作为测度所有创新主体技术创新成果的依据，具有一定局限性[21]；同时，专利是对既有创新成果的知识产权保护，利用专利联合申请数据，无法有效表征创新主体技术合作形成过程及创新行为演化规律。基于以上考量， 拟以实际专利数据为基础参照，构建知识创新网络演化模型，根据集成电路合作创新网络所呈现的复杂网络特性，采用复杂网络作为本文主要研究方法，探究影响知识流动过程及合作创新绩效的重要因素，为后续给出技术合作创新路径优化方案提供依据。

2.1 节点进入机制

知识（技术）溢出广泛发生在各类研发活动中，是技术扩散的一种方式[22]， 可以以人际交流网络（如中小企业可以通过非正式交流获取外溢知识[23]）等为载体实现创新实现者的级联传播。因此，本文假设集成电路产业内所有创新主体都嵌入在以社会关系为纽带的庞大社交网络中，作为彼此之间技术交流和技术扩散的载体，并将该社交网络重新命名为技术交流网络（G1），则在技术交流过程中，集成电路产业外围围观企业能通过知识-技术双重溢出牵引作用，参与到技术研发中[24]。故节点进入可表示为，技术交流网络中未进行合作创新的主体受到已进行合作创新主体的知识、技术溢出效应后，转变自身策略进行合作创新的过程。将技术交流网络中已进行合作创新的主体提取出来，并以主体间的联合创新关系建立连边，则在另一维度上构建了区别于技术交流网络的合作创新网络（G2），最终形成一个具有映射关系的两层网络模型（如图 3  所示），以此表示创新网络吸引外部节点加入并进行合作创新的过程。

图 3 技术合作创新网络动态结网过程

Figure 3   Dynamic networking process of cooperative innovation network 

现有研究表明大多数实际网络具有显著无标度特性[25]，其演化过程展现出小世界、异质性和聚集性等复杂网络特征，对于解释现实网络具有重要意义。因此， 本文以一个规模为 N 的无标度网络来表征集成电路产业技术交流网络。技术交流网络中节点进入的动态过程较为复杂，具体描述如下：

假设 N 表示产业技术交流网络中集成电路相关创新主体的总数，在该网络中主要存在三种状态的创新主体，即围观主体、潜在合作主体和已进行创新合作的主体，其密度分别为 x(t) , y(t) , z(t) 。在t 时刻，围观主体中有一部分主体受到政策引导和激励作用以概率u 变为创新合作主体；同时，围观主体中另一部分主体在产业技术交流过程中受到已合作创新主体知识溢出牵引产生合作意愿，以概率r 成为潜在合作主体；潜在合作主体中部分主体在评估创新合作风险及成本等因素后对合作创新失去兴趣，以概率s 重新变为围观主体；同时另一部分具有潜在合作意愿的主体以概率v 成为合作主体，加入产业合作创新网络中。

图 4 技术交流网络中节点状态变化过程

Figure 4   The process of node state change in technical communication network 

用 Nk 表示单位时间内网络中度值为k 的节点数量，即与其他主体有k 次技术交流的主体数量，其满足度分布 p(k ) = Nk / N 。则单位时间内有 k 次技术交流的围观企业、潜在合作节点和合作节点的密度分别为 x(t) , y(t) , z(t) ， 满足x(t) + y(t) + z(t) =1。

设t 时刻，一个节点度为k 的潜在合作企业同一个度为k¢ 的企业连接的条件

2.2 新进节点结网策略

我国集成电路产业的快速发展离不开政策支持和资金投入，但也在一定程度上弱化了身处其中的作为微观主体的企业竞争意识[26]，如今芯片发展浪潮迭起， 大浪淘沙下相关企业能否脱离路径依赖放弃短利行为、投身研发创新是实现企业良性、健康、持续发展的关键。积极嵌入知识创新网络中，通过合作研发提高企业技术创新能力是一条可行路径。集成电路产业在网络演化过程中会形成凝聚子群，并通过子群成员间的知识流动，影响企业技术创新能力[27]。因此，以下研究就技术路径依赖度及技术子群凝聚性两个维度分析创新主体的合作创新行为， 即新进节点的结网策略。受到企业自身资源与能力、外部环境等因素制约，创新主体在技术获取策略上存在差异[28]，合作创新策略选择呈现动态性和有限理性，最终表现为合作创新网络中新进节点的结网行为具有差异性。

路径依赖是指技术选择的一种自我强化、缺乏效率的创新锁定情况[29]，体现在技术合作创新上，即创新主体囿于自身知识存量与知识结构，难以通过新知识获取、知识共享、融合等方式突破路径依赖，陷入“自我锁定”风险[30]，影响创新主体间合作创新绩效。因此，本文认为技术路径依赖度与主体拥有的创新资源丰富度有关（主要为创新主体知识存量），主体自身创新资源越多，技术路径依赖越明显，对新资源探索和新思维创造的封闭和约束效应就越强；随着主体进入创新网络的时间越长，在技术溢出牵引作用下接收的外部创新资源增多，探索新知识意愿越强，技术路径依赖性降低。据此，提出技术创新路径依赖度的计算公式，以马永红[31]的研究作为参照，设定技术路径依赖度与创新主体知识存量成正比，与主体进入合作创新网络的时间成反比。计算公式表示如下：

其中， Pi 指节点i 的技术路径依赖度， a 为合作创新风险系数（代表由技术路径依赖导致的合作创新风险），ti  表示节点进入合作网络的时间，Si  为节点i 的知识存量。当技术依赖度从高到低变化时，创新主体对合作创新的意愿越来越强， 对已有创新资源的封锁与对外部创新资源的排斥意愿逐渐减弱，扩充了创新主体获取异质性知识的机会空间。同时，短期内汇集的异质性知识能缓解单一技术自我强化丧失的对市场、技术判断的敏感性[32]以及“技术刚性”危害[33]，通过吸纳多元化知识刺激主体的创新活力，使主体从转向多元型技术创新。

技术子群是指产业创新网络中具有相似技术源的技术主体，通过知识、技术和资源频繁交互形成的一种凝聚子群[34]。技术子群凝聚性较高时，由于连接的密集性，群体内成员知识同质化程度较高，平均最短路径较小，知识溢出效率更高，此时技术子群的“排他效应”明显[35]，更有利于具有相似知识的合作伙伴之间对各自固有知识、技术资源的深度强化。当技术群体凝聚性较低时，群体更容易接受新知识的流入，尤其智能化、网络化的发展扩大了传统行业（如家电行业、汽车行业）与集成电路企业创新合作的需求，产业间跨界合作意味着突破行业边界的频繁跨界知识流动，可能使原有技术群体面临合作惯例崩塌的风险[36]， 当技术群体凝聚性较低时，不同产业合作双方应对高知识距离带来的合作风险的灵活性更高，异质性创新资源能为主体扩展技术领域合作，通过多种技术融合等方式突破技术瓶颈提供更多可能性。

基于以上分析，本文依据技术路径依赖度和技术群体凝聚性的高低，将创新主体划分为四类，并设定四类主体结网时的策略选择（结网策略矩阵见图 5）：

（1）                         当创新主体对技术路径的依赖度较高且技术群体凝聚性较高时，更倾向于采用集中型技术创新策略，在集中的技术领域创新进行知识创造，加深特定技术知识的深度探索[37]。

（2）                         当创新主体对技术路径的依赖度较低且技术群体凝聚性较低时，更倾向于采用多元型技术创新策略，在多元化的技术创新领域进行大范围的探索式创新。

（3）                         当创新主体对技术路径的依赖度较高且技术群体凝聚性较低时，或对技术路径的依赖度较低且技术群体凝聚性较高时，更倾向于采用混合型技术创新策略，在搜索和学习多元化的知识的同时，深化对特定技术知识的合作创造和学习。

图 5 新进企业结网策略矩阵

Figure 5   New enterprise networking strategy matrix

若节点技术路径依赖度 Pi < P¢ ，且技术群体凝聚性满足Qt < Q¢ ，则节点i 优先与网络内节点度较高的节点 j 进行结网，即节点i 与网络内节点 j 结网的概率为

（3） 混合型技术创新策略

若节点技术路径依赖度 Pi < P¢ 且Qt > Q¢ 或 Pi > P¢ 且Qt < Q¢ ，则节点i 优先与网络中综合实力较高的节点 j 进行连接，即{dij  * k j }较高，即节点i 与网络内节点 j 

2.3 节点知识存量变化

知识合作创新活动会增加合作双方的知识存量，增加量包括自身知识创造和从外部合作伙伴处扩散吸收的知识两个部分，定义为知识创新过程和知识扩散过程。

（1） 知识创新过程

知识创新是以网络节点运用内部资源进行自身知识创造的过程，节点的知识创新能力差异取决于自身知识基础及领导力等因素[38]。仿真步长为t 时，网络节点知识创造过程可表示为：

其中， ai 为创新主体i 的知识创新能力， b 为知识创新能力系数，不同类型的创新主体知识创新能力服从éë0，b ai ùû 正态分布， b ai  为主体知识创新能力上限。

（2） 知识扩散过程 

知识扩散是输入主体和输出主体相互溢出知识并进行消化吸收的过程，且企业对外部知识资源的学习、吸收能力的决定因素是企业自身的知识基础[39]。因此假设输入主体和输出主体通过知识扩散获取到的溢出知识与各自的知识存量成正比。借鉴 Cowan[40]及李文鹣[41]的做法，将知识扩散模型表示如下：

其中， r 为衡量知识增速的比例系数，q 为知识扩散过程中合作企业提供知识影响的最大值和最小值。

综合考虑上述两个过程，可得到(t +1) 时期网络节点的知识存量为：

2.4 网络知识创新绩效

创新即是以现有知识为支撑并进行应用、整合和再创造的过程，而企业在创新网络中的知识搜索、转移和创造的过程无疑会扩大、更新企业的专业知识库， 从而促进企业的创新绩效。因此，本文选取创新节点平均知识存量和知识创新增量作为衡量创新绩效的标准，表示为:

3 仿真分析 

3.1 仿真规则设置

利用 Python 对知识创新网络演化模型进行仿真，并设置模型参数如下： N = 500 , N1 = 56 ,q = 0.8 , r = 0.5 , a = 0.3 , X 0 (t) = 0.7 , y0 (t) = 0.2 , z0 (t) = 0.1 。通过分析合作创新主体在产业技术交流网络中的传播与扩散、网络密度及知识创新绩效变化情况，探究知识创新网络演化过程中不同属性创新主体的知识创新能力、知识异质性程度及技术路径依赖度对合作创新模式选择及知识创新绩效变化的影响。

3.2 仿真结果分析

（1） G1（产业技术交流网络）节点密度变化及 G2'（技术创新网络）密度变化

  由图 6 可以看出，在产业技术交流网络中，合作节点密度稳步上升，并在时间步长为 175 时接近于 1；围观节点和潜在合作节点的密度则呈下降趋势，且潜在合作节点的密度下降速度较围观节点快。围观节点存在直接存在转化为合作节点和转为成潜在合作节点两种状态变化，这两种变化均可使其密度下降；而围观节点转为潜在合作节点、潜在合作节点转为合作节点可导致潜在合作节点变化， 前者使潜在合作节点密度升高，后者使其密度下降。潜在合作节点存在一个增加节点数量的过程却仍旧下降更快，说明在产业技术交流过程中，已合作企业可通过广泛接触具有合作意愿的潜在合作企业，充分发挥知识溢出效应，抵消合作创新风险不确定性带来的负面影响，突破潜在合作节点信任阈值，进而壮大技术合作创新网络规模。

（2） 知识创新能力系数对合作创新绩效的影响 

图 8 知识创新能力较低时创新主体平均知识存量( bmin = 0 , bmax = 0.01 , b ~ N (0.005,1) )

Figure8   The average knowledge stock of the innovator when the ability of knowledge innovation is low

由图 8 可见，三种创新策略下的创新主体平均知识存量变化趋势接近，均表现为先上升后平稳发展，但集中型技术创新策略增长速率和知识创新绩效阈值远高于另外两种策略。

在知识创新能力较弱的情境下，采用集中型创新策略的主体所接收的知识具有单维重复性，可有效进行吸收并转化，实现知识存量的迅速扩增；而采用多元型创新策略的主体受限于主体创新能力，即使知识资源丰富，也无法对汇集的大量多维知识有效吸收、整合，故其知识创新绩效远低于采用集中型技术创新策略的主体。此外，相较于前两类主体，采用混合型技术创新策略主体因偏向于考虑知识资源丰富度与专有性兼备的创新主体作为合作伙伴，但当下的知识创新能力难以支撑其维系现有合作关系，频繁断裂、更替的合作关系导致其知识存量剧烈变化。此外，知识创新能力低所导致的创新后劲不足难以为“知识涌现”提供充足的知识储备，故各类主体在合作创新网络中的知识存量增长率均渐趋平稳。

合作创新伙伴间的技术差异会在一定程度上影响创新主体的抗风险能力和预期收益，从而改变企业的技术创新策略[42]。鉴于此，下述内容以知识创新能力系数在网络中的差异化程度（即s 2 的大小）表示创新主体间的技术差异，并分析技术差异不显著、存在较大技术差异和存在较小技术差异三种情形下的创新主体合作策略及其创新绩效水平的变化，分别得到图 9、图 10 和图 11 所示仿真结果。

 图 9 技术差异不显著时创新主体的平均知识存量 ( bmin = 0 , bmax =1, b ~ N (0.5,1) )

Figure 9   The average knowledge stock of innovation agents when the technological differences are not significant

由图 9 可知，在仿真步长为 350 之前，采用集中型技术创新策略的创新主体平均知识存量最高，多元型技术创新策略主体居中，混合型技术创新策略主体最低。当t = 350 时，多元型技术创新策略和集中型技术创新策略的平均知识存量形成交叉点，之后，采用多元型技术创新策略的主体以高于采用集中型技术创新策略的知识增长率实现知识存量的超越。

当技术差异不显著时，即创新主体间知识存量差距不显著，不同技术创新策略下的创新主体的差别体现在偏向于同质知识还是异质知识（即不同知识属性） 的搜寻。集中型创新策略导向主体，其创新绩效的增长是对于同一技术层知识存量的累加，较长一段发展周期内都会以高于采用另外两种创新策略的主体的增长率，实现创新绩效的领先；而采用多元型创新策略的主体间知识异质化程度相对较高，短期内难以突破知识距离进行有效的知识消化吸收，而采用多元型技术创新策略主体的技术路径依赖度较低，技术子群凝聚性较低，对网络内异质性创新资源有较高包容度，在经过一段时间的知识交流、技术沟通后，便会实现知识存量的拔节性增长，最终实现反超。此外，当网络整体创新资源得以充分流动和扩散后，集中型技术创新策略主体由于其技术子群凝聚性较高，阻碍了主体对扩散的网络化知识吸收的积极性，创新绩效增长率开始下降，350 步长时，其平均知识存量被多元型技术创新策略主体反超。混合型技术创新策略导向的创新主体在前期基本能和多元型创新策略导向的主体保持相同发展速率，但其技术子群凝聚性水平和对创新路径依赖性不协调，只有当创新网络在充分实现知识扩散后，才能找到知识资源丰富的同技术领域创新主体进行合作，知识创新绩效的增长迟缓于另外两种策略。

图 10 较大技术差异较大下创新主体的平均知识存量( bmin = 0 , bmax =1, b ~ N (0.5,3) )

Figure10   Average knowledge stock of innovation agents under large technological differences 

如图 10 所示，在技术合作创新前期，集中型策略导向主体的平均知识存量最高，但在仿真步长约为 240 至 275 步长之间时，采用多元型技术创新策略、混合型技术创新策略的创新主体的知识存量陆续实现超越，当仿真步长接近 300时，创新网络实现知识涌现。

当知识创新能力差异性较大时，不同类型主体对创新知识的消化、理解、再创新能力存在显著差异。此种情境下，多元型技术创新策略主体面临着知识理解力不统一与多种异质知识资源汇集的双重困境，短期内，其知识增长率剧烈变动， 经过一定的磨合期后，差异化知识创造力与异质化知识资源实现相对同频，知识消化吸收与再创新实际效力发挥，促进创新绩效水平实现质的提升。而对于集中型技术创新策略导向的创新主体而言，与创新合作伙伴知识理解力的不统一将带来技术群体内溢出知识的无效损耗，对知识扩散过程形成负效应，难以促进知识存量增加。

 图 11 较小技术差异下创新主体的平均知识存量( bmin = 0 , bmax =1, b ~ N (0.5,0.1) )

Figure 11     Average knowledge stock of innovation agents under small technological differences 

据图 11 可知，三种技术创新策略型主体的平均知识存量在整体上的变动趋势接近一致，其中，集中型技术创新策略优于多元型技术创新策略和混合型技术创新策略，且采用多元型创新策略与混合型创新策略的主体平均知识存量变化曲线接近度较高。

当知识创新网络中的主体知识创新能力差距较小时，创新主体间的知识理解力相对统一和协调，更有利于创新网络中以固有知识源为基础的集中型技术创新策略导向的创新主体发展；而对于多元型技术创新策略导向主体和混合型技术创新策略导向的部分创新主体来说，技术子群凝聚性较低时，成员间合作频次低， 只有当创新网络实现知识涌现后，异质性知识资源通过差异化知识创新能力创设多维知识交流通道，该类主体方可通过吸收外溢知识促进知识存量有效积累。

（3） 技术创新依赖度对合作创新绩效的影响

技术创新依赖度与合作创新风险及其知识存量成正比，与创新主体进入创新网络的时间成反比，考虑到创新主体知识存量及进入创新网络时间的衡量都具有连续变化性，故本部分选用合作创新风险系数作为参数变量来刻画技术创新依赖度变化情况。由于采用集中型技术创新策略主体的技术创新依赖度较高，变化趋势相对更明显，故以该种策略为例，仿真在两类创新情境下合作创新风险系数对创新绩效的影响。

情境A. 知识创新能力系数 b    = 0 , b    =1 , b ~ N(0.5,1)     情境B.知识创新能力系数 bmin = 0 , bmax = 0.01 , b ~ N(0.005,1)

图 12 合作创新风险系数( a )对知识创新绩效的影响

Figure 12   The influence of the risk coefficient of cooperative innovation( a )on the performance of knowledge innovation

由图 12 的仿真结果可知，当知识创新能力系数上限较低时（B 图），随着合作创新风险系数的增加，节点进行知识合作创新所获的知识存量下降，且当合作创新风险系数a 增加到 0.2 时，随着演化时间的推进，平均知识存量增加速率非常小以至接近停滞状态，合作创新风险明显抑制创新主体知识创新绩效的增长； 当合作创新风险系数a 超过 0.2 后，创新主体对合作创新风险敏感性很低。当知识创新能力系数上限较高时（A  图），随着合作创新风险系数的增加，创新主体达到“知识涌现”的时间变长，当a 取值达到 0.4 左右时，合作创新风险对合作创新绩效的影响不再显著，创新主体的平均知识存量仍以一定速率平滑增长。另外，将 A 图和 B 图对比可看出，合作创新风险对知识创新能力较低的创新主体的抑制作用更为显著，并在最终形成明显的压制状态。 

4 产业技术合作创新路径优化

本文将技术合作创新路径定义为：技术合作创新路径是以合作创新网络为基础，通过优化创新主体创新行为使网络整体创新收益稳定最优的一种创新模式或优化方向。上述研究从微观层面分析了产业创新主体在不同创新策略导向下合作创新绩效的动态变化过程，并通过仿真分析得出知识创新能力、群体成员技术能力差异程度、技术路径依赖度等是影响合作创新绩效的关键因素。因此，该部分内容从当前合作创新网络中三种典型创新路径出发，总结不同路径下创新主体的网络结构特征、合作伙伴选择特点及行为特征，以仿真结果为支撑论据，分析创新主体在知识创新网络中的策略选择偏好及所面临的创新风险，并最终给出优化路径，如图 13 所示。

图 13 产业合作创新路径优化示意图

Figure 13   Schematic diagram of optimization of industrial cooperative innovation path

优化路径一：创新网络边缘型节点寻求“聚合节点”

集成电路产业技术合作创新网络拓扑图显示，在巨片结构外部存在大量游离在创新网络边缘的节点，主要特征为节点度小、平均合作频次少，这类节点企业大多以自主创新为主要技术创新模式，而合作创新行为偏向偶发性，且多是与子公司（如江苏东光微电子股份有限公司与宜兴市东晨电子科技有限公司）或邻近院校（如陕西西大科里奥光电技术有限公司与西北大学）进行专利合作，并能与创新网络建立稳定联系。这类以创新网络边缘节点为代表的技术创新能力不高的松散型节点，因技术路径依赖度较高且因组织关系邻近形成的技术子群凝聚性较高，往往采用集中型技术合作创新策略，通过与技术领域相似的组织合作以深化细分领域知识的理解与创新。但根据仿真结果分析，创新主体的技术创新能力不高时，所能承受的合作创新风险的最高临界值较小，一旦合作创新风险超过临界值，主体对创新风险的敏感性将会显著下降，严重抑制合作创新绩效的进一步提高。松散型节点与其合作节点连接关系不紧密，当合作创新风险超过临界值时， 本身倾向于自主创新模式的节点企业因应对创新风险的灵活性不高，可能率先解除合作关系退出创新合作网络以求自保；或随着特定技术领域的纵向深化，创新风险逐渐升高，过于相似的技术知识无法通过重组提供知识创新动力，而松散性节点所拥有的创新网络资源较少，无法联通外部资源，导致合作创新过程不顺畅， 合作创新绩效难以持续上升。通过寻求学研机构作为连接外部网络关系的结构洞，即聚合边缘节点和外部创新资源的“聚合节点”，一方面可通过学研结构提供的异质性创新资源，提高创新主体应对创新风险的灵活性，避免创新主体陷入技术刚性和过高的技术路径依赖，规避合作关系的崩塌或合作过程的不顺畅，实现风险分担；另一方面，通过学研机构嫁接外部创新主体，提高技术子群的开放度， 增强创新主体的知识吸收能力，为边缘型企业寻找最佳合作伙伴提供潜在机会。

优化路径二：技术革新导向的节点外延合作关系

高频次低广度合作模式下的创新主体的合作创新成果多分布在细分技术领域，且属于企业创新优势领域，故将此类创新主体界定为技术革新导向主体，即偏向采用集中型技术创新策略，选择相近细分技术领域的合作伙伴深化知识深度发展，增强细分技术领域的创新能力和市场竞争力。集成电路产业链可分成芯片设计、芯片制造和芯片封测三大环节，技术领域可进一步划分成光刻、刻蚀、离子注入、化学沉积、封装测试、设备研制等，不同技术领域由于生产工艺原理不同，创新合作存在着短期内无法突破技术壁垒的问题，对于技术创新导向的节点企业而言，选择技术领域相似的创新合作主体进行细分领域关键技术的突破将降低协调成本和交易成本等。同时，技术革新导向的创新主体具有更高的技术专有性，为防止合作创新过程中核心技术外溢和产权泄露等问题，创新主体更偏向于与信誉度较高的节点或已有合作基础的节点进行创新合作，促进创新资源快速、高效流动。但从仿真结果分析来看，集中型技术创新导向的节点企业尽管在平均创新绩效上领先，但其战略方向是针对特定技术领域的创新合作，创新绩效具有知识元素的单维性，容易使创新主体失去对潜在创新风险的敏锐性：合作伙伴间紧密的交互关系使技术知识变得冗余和相似，助长创新惰性，阻碍创新主体跨组织边界吸收新知识[43]，对企业的长期生存造成威胁。

此类节点应考虑通过有选择地增加部分组织关系邻近的合作企业或创新能力较高的学研机构外延合作关系，扩充成员获取异质性知识的机会空间，刺激既有合作伙伴间开展试错性交互，促进新知识的流入，同时避免过于紧密的合作关系致使创新投入低的一方可能产生的机会主义行为。

优化路径三：市场收益导向的节点加强内部联系

高广度低频次合作模式下的创新主体多是以市场收益为战略方向的节点企业，属于未占据产业价值链高端的中小企业，其发展重点聚焦扩大市场份额，关注市场需求变化，针对目标市场和客户需求重新组合现有技术、改造生产工艺。该类主体在合作创新网络中通过远距离知识搜索将当前知识元素与不同领域知识元素重新连接到一起，获得目标知识组合，如专利联合申请数据中“一种能够识别强磁窃电的芯片”、“一种计量电能质量的芯片及其方法”、“一种多联机空调通信系统及通信方法”等用于特定装置中的多样化芯片设计。对于该类企业而言， 具有多元化技术的合作伙伴比具有相似技术能力的合作伙伴更具潜在合作价值。选择多元化技术合作创新策略能为节点企业提供多维异质知识资源，使节点扩充自身知识库并增加知识元素重组机会；同时，通过技术多元化实现范围经济[33]， 能为节点企业提供丰富的市场信息和机会。多元化技术创新导向的节点企业在远距离知识搜索成本允许的范围内，倾向于选择嵌入到含有丰富知识和信息资产的技术群体中来获取创新优势，而根据仿真结果分析，群体间合作成员存在较大技术能力差异时比较适宜开展多元化技术创新活动。而群体成员间对技术知识的理解认知能力的差异性较大时，知识消化吸收能力相应有所差异，核心主体考虑到共同知识基础匮乏，需要开展较为频繁的成员变动实现更有效率的知识转移和知识创新。创新主体在嵌入到此类技术子群后的创新绩效发展相对不均衡，故在选择与拥有多维知识资源的大节点横向发展多元化创新时，可注重强化群体内部合作关系，充分发挥网络知识扩散作用，同时考虑纵向深化知识深度，辅助创新主体适当分解并重组不同领域的创新资源以适应细分市场对专业知识的要求。 

5 结论与建议

提升中国集成电路产业整体创新实力和技术突围能力，关键在于探寻产业技术合作创新路径，充分利用知识创新网络优化创新主体创新行为及协同攻关合力。通过分析中国集成电路产业技术创新网络结构特征，勾勒现阶段产业合作创新典型路径，进一步利用复杂网络构建产业知识创新网络演化模型，探究在集中型、多元型和混合型技术创新策略导向下，考量各参数变化对创新主体技术合作创新的影响及程度大小。结果表明：①知识创新能力是影响技术合作创新绩效的决定性因素。当知识创新能力不足时，创新主体研发后劲不足，难以获得最佳合作创新绩效；当知识创新能力提高后，前期为达到知识涌现临界点提供大量原始知识创新积累，网络内创新主体互动增加，在达到临界点后大量新知识不断产生， 大幅度提升合作创新绩效。②创新主体间的技术差异程度会影响创新主体策略选择，进而影响合作创新绩效。在主体间技术差异不显著的情况下，网络演化前期， 三种创新策略导向下的创新主体合作绩效表现为集中型技术创新策略大于多元型技术创新策略，混合型技术创新策略最小，创新网络实现知识涌现后，多元型技术创新策略的创新绩效领先于集中型技术创新策略；当合作主体技术创新能力存在较大差异时，多元型技术创新策略导向主体占据创新优势；在合作主体技术差异较小的情况，更有利于集中型技术创新策略导向主体纵向深化知识深度。③ 合作创新风险是影响合作创新绩效的重要因素，当知识创新能力不足时，合作创新风险a 大于 0.2 后，创新主体的合作创新绩效对合作创新风险系数的敏感度很低，合作创新绩效将几乎不再有变动趋势；提高知识创新能力后，随着合作创新风险系数a 的增大，创新主体达到“知识涌现”的时间变长，当a 取值为 0.4 时， 合作创新风险对合作创新绩效的影响不再显著，但创新主体的平均知识存量仍以一定速率平滑增长。为此，结合上述研究结果，针对现阶段集成电路技术合作创新网络中典型创新路径，提出“创新网络边缘型节点寻求‘聚合节点’”、“技术革新导向的节点外延合作关系”、“市场收益导向的节点加强内部联系”三条技术合作创新优化路径。

综合以上研究成果，认为提升中国集成电路产业协同攻关能力可从以下三方面着手：

第一，创设校企合作平台，打破企业“小圈子思维”。扩宽校企合作的机会、 创设合作平台，通过增加外部资源强化创新网络的知识、技术溢出牵引作用，促进企业与创新网络形成稳定性联系；而学研机构的技术研发实力与中小企业的市场机会可通过校企研发合作达到相辅相成的作用，促进技术商业化，补充企业科研能力。

第二，聚焦细分领域技术突破，重视基础研究。从产业细分领域看，我国集成电路产业发展未能真正确立本土企业核心竞争优势，尤其对于软件、新一代半导体技术等领域的关键核心技术和前沿基础研究，需要凝聚以企业为核心、产学研深度融合的攻关合力，分化高精尖技术创新带来的高风险，提高企业应对创新风险的承受阈值。

第三，注重培育产业龙头企业，完善项目审查制度。产业龙头企业在形成持续创新发展能力，以多维度创新资源吸引中小企业创新合作，带动中小企业发展方面具有重要作用。与此同时，相关政府机构应完善项目审查和监督制度，避免所谓重大项目的高收益泡沫掩盖市场接受力不足等潜在风险，致使企业间投资合作及研发创新失败。

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Opitimition of technological innovation path of Chinese IC industry

YANG Ya-wen，GUO Ben-hai，WANG Dan-dan

(College of Economics and Management，China Jiliang University，Hangzhou 310018，China) 

Absrtact: The key breakthrough of promoting the effect of industrial technology innovation lies in defining the path of technological innovation. Based on integrated circuit related technology patents, analyze the structural characteristics of industrial cooperative innovation networks, and outline typical cooperative innovation paths; explore the formation process and influencing factors of integrated circuit technology cooperative innovation networks, use complex networks to build knowledge innovation network evolution models, and analyze through simulation analysis, the paper further analyzes the change of innovation performance and the evolution of network structure. The results show that the knowledge innovation ability has a significant positive effect on the performance of cooperative innovation, and the adoption of multi-type technology innovation strategy is beneficial to the development of the innovation subject when the technological differences among the participants are large, when the technological differences among the participants are small, the centralized technological innovation strategy is appropriate. The degree of dependence on technology path will influence the choice of partner strategy, and the degree of dependence beyond a certain threshold will seriously inhibit the improvement of innovation performance, and the inhibition effect can be weakened to some extent by improving the innovation ability of the innovation subject. On the basis of model simulation analysis, three optimization paths for technological innovation in China's integrated circuit industry are proposed, namely "innovative network edge nodes seek 'aggregation nodes'", "technological innovation-oriented node extension cooperation" and "market revenue-oriented node strengthening" internal connections".

Key words: integrated circuit; technology innovation; innovation path; knowledge innovation network