开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
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创新被认为是知识经济时代经济增长和社会发展的根本推动力。随着企业产品与工艺创新复杂化、技术更替高频化，单个企业组织难以拥有产品或服务创新的所有资源[1]。在此背景下，Freeman[2]在前人研究基础上提出的创新网络概念日益受到学者们关注。创新网络的正式提出标志着以单个组织完成创新的传统模式已逐渐难以适应新时代创新活动的新要求，创新轨迹正从个体组织转向多主体、多组织共同参与、有序互动，企业技术创新或产品创新也正转向超越单一组织边界、创造多种价值的新模式[3]。
在网络化创新模式下，企业创新所需知识要素必然要求突破单个组织边界，实现在创新网络中有序、高效流动，以弥补单个组织创新知识资源欠缺，实现各组织间创新知识资源有机耦合，从而为企业技术或产品创新奠定知识基础。伴随创新网络研究的兴起，网络中创新知识的产生、传播、流动、扩散、整合、共享、学习、吸收等相关研究日渐受到关注，学者们基于不同视角、方法、理论等对其展开深入分析。如余维新等[4]采用跨案例研究方法，并基于知识流动的过程观和情境观分析创新网络关系治理驱动知识流动的过程及机理，发现关系治理结构、治理机制、治理方式分别通过关系资本化、人情化、社会化促进网络成员间的知识流动；余谦和朱锐芳[5]通过建立不同邻近性网络中知识扩散过程模型，探讨其在产业发展不同阶段对知识增长的影响，发现网络中平均知识水平呈S型曲线演化规律，在产业发展初期，地理邻近因素对知识扩散发挥主要作用，技术邻近性是网络中知识增长的核心因素；Giusti等(2020)研究制造商在开放式创新网络中的作用，重点关注制造商之间的开放式创新网络中是否以及如何发生知识泄露的问题；Fliaster等[6]探讨高层管理者(组织的关键决策者)通过何种网络联系获取与创新相关的知识资源。综上可以发现，中外学者对创新网络中知识要素的研究角度多样，并且取得了丰硕成果。
回顾国内外创新网络及其中知识要素相关研究发现，已有文献多为理论或实证研究，综述类文献较少。已有综述文献多以创新网络为研究对象，对其概念内涵、发展脉络、理论背景、研究主题演化、未来热点问题等作了较为全面系统的梳理，代表性学者如王大洲(2001)、吕国庆[7]、刘兰剑[8]等。但以创新网络中知识主题研究为综述对象的文章则非常罕见，本文仅检索到一篇相关文献。鉴于此，本文回顾梳理国内外创新网络领域知识主题相关研究，厘清该主题下各细分主题的出现、发展及演变脉络，形成对创新网络领域知识主题研究的全景式认知与把握。
为充分获取国内外创新网络领域知识主题研究的高质量文献，本文遵循两阶段综述方法[9]，搜寻创新网络领域文献，以减少文献数据搜集偏差。第一阶段，为保证文献数据权威性和可操作性[10]，本文以中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)核心合集作为文献数据检索平台，对中外文文献进行检索搜寻。需要说明的是，检索中文文献时，首先依据2020版国家自然科学基金委员会管理科学部“管理科学重要学术期刊表”及另外7种高质量期刊(《中国社会科学》《经济研究》《社会学研究》《中国社会科学文摘》《外国经济与管理》《中国行政管理》《经济管理》)进行检索，然后选择中国知网(CNKI)CSSCI数据库进行检索。第二阶段，经过初步检索后，通过文献类型界定、主题过滤、摘要阅读分析等方法对检索结果进行进一步筛查，剔除不符文献，最终得到创新网络领域中文文献1 597篇，英文文献1 287篇。然后，在文献管理软件中分别以知识和knowledge作为检索词找出该领域中与知识主题研究相关的文献，共得到中文文献324篇，英文文献242篇。文献获取与筛选具体过程见表1。
表1 研究数据获取过程及结果
检索科目中文文献检索设定内容和结果英文文献检索设定内容和结果数据库中国知网中的CSSCI数据库WOS核心合集检索方式SU=创新网络 OR TI=创新网络 OR KY=创新网络TI=innovation network文献类型论文、综述论文、综述时间跨度1992-2020年1991-2020年检索时间2020年7月28日2020年7月28日第一阶段检索结果1 936篇1 521篇第二阶段筛选结果1 597篇1 287篇检索词知识knowledge检索结果324篇242篇
注：SU=主题, TI=篇名,KY=关键词
随着文献计量学不断发展，逐渐演化出多种文献分析方法与工具，除传统的文献阅读外，还包括共被引文献网络分析、突发文献分析、关键词共现网络等可视化分析法及引文分析方法等[8]。其中，科学知识图谱是学者们常用的可视化分析方法，其是以知识域为分析主体，显示科学知识演化进程和结构关系的一种图像，可以揭示知识单元之间的结构演化等诸多复杂联系。本文首先对知识主题研究的年度发文量趋势、核心期刊、核心作者等进行统计分析；其次，采用Citespace软件作为分析工具，绘制关键词共现网络、时区网络等知识图谱，揭示该领域知识主题研究的发展动向、细分主题分布情况，并绘制出主题研究理论框架；最后，通过突现词分析方法对未来前沿热点进行分析。
从文献发表数量看，创新网络领域知识主题研究发文量变化大致呈现先缓慢增长、后快速增长、再降低的变化趋势(见图1)。相较国内学者，国外学者较早涉足知识主题研究，且发文数量变化趋势较为稳定。在发展阶段上，图中两条竖实线分别以2006年和2018年为时间节点，将英文发文数量变化趋势分成3个阶段；两条竖虚线则分别以2007年和2017年为时间节点，将中文发文量变化趋势分成3个阶段。可以看出，中外文发文数量在各自第一个时间节点前均呈缓慢增长趋势；进入第二阶段，发文量在波动中不断增长并达到峰值；在第二阶段峰值后，两者均呈现出下降趋势。
图1 国内外创新网络发文趋势
从发表期刊看，文献来源非常广泛，其中中文文献来源于86种期刊，英文文献来源于144种期刊。本文将刊文数量前5的期刊整理如表2，显示《科技进步与对策》和《International Journal of Technology Management》分别是中外创新网络领域知识主题研究刊文量最多的期刊。
表2 国内外期刊影响因子(TOP5)
刊名发文量(篇)复合影响因子综合影响因子刊名发文量(篇)期刊影响因子5年影响因子JCR分区科技进步与对策562.3461.292International Journal of Technology Management101.3481.592Q4科技管理研究291.6040.842Technological Forecas-ting and Social Change 95.8465.179Q1科学学研究253.8152.242Sustainability72.5762.798Q2科研管理174.282.282European Planning Stud-ies62.2262.621Q3科学学与科学技术管理153.9192.065Journal of Knowledge Management64.7454.89Q1
从期刊影响因子看，中文文献刊载数量最多的前5种期刊均属于CSSCI核心期刊，其中《科学学研究》、《科研管理》、《科学学与科学技术管理》3种期刊是国内管理学界公认的主流期刊，具有较大影响力。外文文献发文量前5的期刊中，《Technological Forecasting and Social Change》和《Journal of Knowledge Management》是管理学领域影响力较大的SSCI核心期刊，其它期刊影响因子较低，影响力有限。以上特征表明，国内外学界对创新网络知识主题的研究已经较为成熟，文章数量大、质量高，具有较大影响力。
本文通过Citespace软件绘制知识主题研究的中外作者合作网络图谱(见图 2、3)。可以看出，在创新网络领域的知识主题研究中，国内学者合作次数多、联系密切，形成以党兴华、曾刚、曹兴、蒋军锋等人为核心的多个研究团队。其中，以西安理工大学党兴华教授为核心的研究团队是国内创新网络研究领域的领军团队，共发表CSSCI文章83篇(知识主题文章25篇)，其中有60篇(知识主题文章19篇)发表在国家自然科学基金委员会认定的管理科学重要学术期刊上，可谓是量大质优。在具体研究内容上，涉及创新网络嵌入、网络治理、网络惯例、网络耦合、网络分裂与子群、创新网络知识要素等诸多方面。其中，创新网络领域知识主题研究涉及知识基、知识测度、知识流动、知识权力、知识共享、知识能力等多个分支内容。观察国外作者合作网络发现，虽然国外研究起步早于我国，但在创新网络知识主题研究上，作者之间合作很少，并未形成具有代表性的核心研究团队。
图2 中文作者合作网络 图3 英文作者合作网络
表3是国内外创新网络领域知识主题研究的作者统计情况。可以发现，国内作者除党兴华、曾刚、曹兴等人外，杨坤、阮平南等也是重要研究力量。国外研究虽未形成具有代表性的核心研究团队，但Huggins Robert、Johnston Andrew、Wang Tao等人是知识主题研究领域的代表性学者。
表3 作者发文量(TOP 6)
序号作者发文量作者发文量1党兴华25Huggins Robert72蒋军锋10Johnston Andrew43曹兴9Wang Tao34杨坤9Dolfsma Wilfred25曾刚7Kauffeld-Monz Martina26阮平南7Del Giudice Manlio2
关键词是文章研究主题的高度凝练与概括，代表某个领域知识点和研究热点[11]。因此，本文利用CiteSpace软件对搜集的国内外文献数据进行分析，绘制关键词共现知识图谱(见图4、5)，整理高频关键词结果如表4所示。
表4 国内外知识主题研究文献高频关键词(TOP30)
序号关键词频次关键词(英文)频次1创新网络95innovation642技术创新网络26performance523知识转移22firm504知识共享19knowledge455知识流动16absorptive capacity416知识溢出15research and development417创新绩效15technology318产业集群11network309网络位置10collaboration2710知识创新8structural hole2611知识网络8social network2212知识权力7management2213产学研合作7organization2014协同创新7dynamics1915知识协同6impact1916影响因素5innovation network1817网络结构5industry1618知识扩散4system1619中小企业4knowledge network1620知识时空3cooperation1421知识流3knowledge management1422网络密度3cluster1423新兴技术3knowledge transfer1324企业创新网络3embeddedness1325核心企业3strategy1326知识创造3social structure1227知识演变2perspective1128分布式创新2proximity1129时空曲率2model1130信息2collaboration network10
图4 国内知识主题文献关键词共现分析 图5 国外知识主题文献关键词共现分析
3.1.1 研究内容比较分析
通过阅读相关文献内容，并结合图表分析发现，国内外学者在某些研究内容上存在一致性，这种一致性体现在创新网络及其中知识主题研究两个层面。在创新网络研究上，都注重技术创新网络、企业创新网络等不同类型网络的研究；都强调对网络中企业这一关键创新主体的研究；创新绩效是国内外学者进行创新网络研究时最常用的被解释变量；网络位置、结构、密度、嵌入性等属性对技术创新、知识传播、创新绩效等影响的研究是国内外学者重点关注内容；协同创新、协同创新网络研究日益成为国内外学者关注焦点。由于创新网络并非本文主要综述对象，因此不再赘述。在创新网络知识主题研究上，国内外学者共同关注的研究内容包括知识网络(knowledge network)、知识管理(knowledge management)、知识转移(knowledge transfer)、知识共享(knowledge sharing)、知识流(knowledge flow)、知识扩散(knowledge diffusion)、知识增长(knowledge growth)、隐性知识(tacit knowledge)、知识溢出(knowledge spillover)9个方面。通过系统回顾上述共同关注主题，可以发现其涉及到创新网络中知识要素的产生、传播、管理、类型、网络5个层面(见图 6)。
图6 国内外学者共同关注的知识主题
具体而言，知识增长主要是针对网络中知识创新和增长问题进行分析，知识增长受创新网络属性、知识异质性等多方面因素影响。其中，网络密度对知识增长的影响具有双面性，太高或太低都不利于技术创新网络知识增长；知识异质性不变时，网络整体知识异质性对知识增长有正向影响，异质性增大则会促进知识增长[12]。知识在创新网络中的传播是国内外学者重点关注问题，其主要研究创新知识在网络中从知识原有主体传递到另一个主体的过程，该过程可以是有意识的，也可以是无意识的，其渠道可以是正规的，也可以是非正规的。学者们基于知识传播不同环节、视角、机制提出知识转移、知识扩散、知识溢出等概念，这些概念之间存在较大交叉性，难以严格区分，因此本文将其统一归纳为知识传播过程研究。Kolloch&Reck[13] 探讨德国能源行业创新网络中不同类型知识的交流方式，发现虽然技术、市场、管理和监管知识代表着不同类型知识，但这些知识的转移是相互依存的；杨毅等[14]以网络位置和知识权力作为调节变量，研究技术创新网络中分裂断层对知识共享的影响，发现分裂断层对网络成员间的知识共享具有显著差异性负面影响，占据网络中心位置的企业能够缓解分裂断层带来的负面作用，较高的知识权力能够更大程度削弱分裂断层对知识共享的负面影响。知识管理概念自1986年被提出以来，国内外学者基于不同视角对其内涵进行界定，如Parikh[15]认为，知识管理是由知识获取、知识组织、知识传播、知识应用4个相互联系且相互重叠的不同阶段组成的综合过程；Mishra&Bhaskar[16]将知识管理分为知识创造、知识共享、知识升级、知识保留4个阶段，并对不同学习型组织的知识管理模式差异进行分析。综上可以看出，知识管理研究并非只是针对某一层面，而是将其延伸到知识获取、组织、传播、应用、保留、升级等各个层面，是一个过程的综合管理研究。隐性知识主要包括难以被记录、隐藏在个人心智模式中的经验知识，具有很强的情景依赖性[17]，造成其传播困难。Collins&Hitt[18]认为，通过知识转移获取隐性知识是企业提高技术创新能力从而获取竞争优势的重要手段与途径。如何实现隐性知识在创新网络中有效传播从而提升企业创新绩效，逐渐成为国内外学者关注重点。Wang等[19]认为，企业创新是嵌入到双重网络之中的，一个是研究者之间的合作网络，另一个是由知识要素之间联系组成的知识网络。该视角将企业知识基础视为一个网络，网络中节点是每个隶属于企业的知识要素，节点连接是指两个知识要素之间的组合或隶属关系[20-21]。知识网络的提出将原有知识要素研究带入新的视角，极大拓展了创新网络的知识主题研究。
此外，国内外学者对创新网络领域知识主题研究的关注点也存在较大差异性。例如，国外学者非常注重对吸收能力的研究，该概念由Cohen&Levinthal于1990年在分析企业研发作用时首次提出，其核心内涵包括对外部新知识价值识别的能力、对新知识的消化能力及将新知识应用到商业终端的能力[20-21]。 这种划分为后续研究提供了框架，如Savin&Egbetokun[22]对具有内生吸收能力的研发合作创新网络进行研究，发现这种网络具有小世界特性，而该特性通常对知识体系变化具有鲁棒性。国外学者还比较关注社交网络在创新中的重要作用，如Muafi[23]深入剖析资源导向、市场导向、社交网络、知识共享对组织创新的影响，以及组织创新与中小微企业绩效之间的关系问题；Magala等[24]以乌干达咖啡创新平台为例，采用定性研究方法考察乌干达咖啡知识产权的知识共享机制及其对行动者联系的影响。
除上文已提及的共同关注主题外，国内学者还对知识权力、知识时空、知识演变等内容进行了深入研究。知识权力一词源于社会学领域，由Michel[25]基于社会学视角构建，其认为科学知识与权力融为一体，知识是获取权力的手段，是权力萌生的内因，应用知识的过程就是行使权力的过程。虽然其由国外学者提出，但更受国内学者青睐，如徐可等[26]探讨技术创新网络知识权力、结构权力对网络惯例的影响；吉迎东等[27]基于知识权力非对称视角研究技术创新网络中的知识共享行为机理。知识时空是基于当代物理学视角察看技术创新过程中行为主体知识之间的信息交流过程，主体间物料流动、资金流动、人员流动和消息流动必定与熵的增加/减少相联系，因而可以用信息流动刻画主体间的相互作用，技术创新网络因此构成一定时空中的信息场，行为主体知识则可被视为该信息场中具有自身结构特征的特定局部，并因结构不同可以相互识别，这种信息场的局部就可以理解为知识时空(蒋军锋，2012)。知识演变是从时间视角出发，将创新网络扩张与核心企业成长之间的交互作用理解为基于知识演变的技术—制度共生演变过程[28]，这种共生演变是知识交互影响的结果，复杂技术的产生也是以具有独特时空动态的知识为基础的[29]。综上可知，国内外学者对于知识主题的研究既有相同点也有不同点，两者应相互借鉴，为创新及其中知识主题研究奠定基础。
3.1.2 研究框架
结合上文分析，本文对创新网络领域知识主题相关研究进行整理，如图7所示，创新网络领域知识主题研究发展脉络可以分为一条主线、4条支线。主线是从知识研究的产生背景一直到企业知识基础或知识库的全部过程，该过程涵盖网络中创新知识的产生、类型、搜寻与获取、传播、吸收、整合以及知识库构建等各个环节；4条支线分别是基于治理视角的知识治理(管理)、基于时间视角的知识演变(协同演变)、基于权力/权利视角的知识权力与知识产权及基于宏观视角的知识创新系统、知识网络、知识时空等方面的研究。此外，知识异质性对知识创造与生产具有重要影响，知识状态则是对知识存量、知识结构、知识分布等基本属性的总体描述。综上可以发现，国内外学者在研究过程中提出了许多内涵差异性不大的重复性概念，对研究视角的拓展贡献不大，如何找到新的研究对象，提出新的研究视角是未来努力的方向。
图7 国内外创新网络领域知识主题研究框架
基于上文分析结果，本文立足时间视角，揭示创新网络领域知识主题研究演化规律，依据关键词共现时区图和图 1中的中英文发文趋势阶段划分，将国内外创新网络领域知识主题研究划分为3个阶段，整理如表5。
表5 国内外创新网络领域知识主题研究共现关键词
阶段中文关键词阶段英文关键词1999—2007年知识经济知识创新1991—2006年innovationknowledge创新网络知识流动economic geographynetwork2008—2017年技术创新网络分布式创新2007—2018年embeddednessknowledge transfer知识时空创新绩效firmpatent知识溢出网络位置research and developmentknowledge flow产业集群知识权力performancesme知识网络系统动力学spilloverexploration知识共享演化博弈organizationevolution产学研合作网络惯例knowledge managementknowledge exchange知识演变网络结构absorptive capacitystrategy影响因素知识扩散knowledge networkinformation中小企业协同创新social networkdiffusion知识转移知识协同dynamicsproduct innovation知识创造知识流cooperationcollaborative network2018年至今知识状态知识协同演化2019年至今strengthentrepreneurial orientation技术追赶网络特征environmental innovationknowledge growth新兴技术合作网络exploratory innovationheterogeneity
3.2.1 国内研究演化规律
第一阶段(1999—2007年)：该阶段是国内创新网络研究的缓慢起步阶段，相关文献较少。这一阶段时区图中集中分布着知识经济、创新网络、知识创新、知识流动等词语，说明在世界范围内知识经济逐渐显露及其重要性日益凸显的大背景下，国内学者已经开始关注知识经济时代下企业创新网络化，逐步加强对创新网络及其中知识创新、知识流动等问题的研究。如蒋翠清等[30]探讨知识创新网络的形成机理，并比较分析美国、意大利、日本等发达国家5种知识创新网络(非正式交流、知识联盟、大型公司为中心、资产拆分和联合体)的连接机制，最后给出建设中国特色企业知识创新网络的建议。
第二阶段(2008—2017年)：经过第一阶段的初步探索，国内创新网络及其中知识主题研究进入快速发展时期。在创新网络横向扩散方面，国内学者针对技术创新网络、企业创新网络、区域创新网络、集群创新网络、校企合作创新网络等不同类型网络进行深入研究。如邢晓柳[31]提出区域创新网络整体对网络共有知识投入的成本—需求曲线，以此分析区域创新网络中由知识共享引发企业合作创新风险的机理。在纵向探索中，国内学者逐步聚焦于创新网络中创新绩效、网络属性(网络位置、网络密度等)、网络主体(中小企业、核心企业等)、新的创新模式(协同创新、分布式创新等)等主题，创新网络研究日益深化。在国内创新网络研究横向扩散、纵向深化过程中，作为网络化创新重要资源的知识研究也进入全面发展时期。在第一阶段基础上，国内学者逐步提出知识时空、隐性知识、知识库、知识基础、知识共享、知识治理、知识整合、知识异质性、知识流、知识管理等概念。综上可以看出，国内学者在横向上不断拓展创新网络知识要素的研究视角，提出基于现代物理学的知识时空、基于社会网络的知识网络、基于社会权力的知识权力等概念，极大丰富了创新网络知识主题研究内容；在纵向研究上，国内学者基于知识生产、传播、整合、应用、吸收、管理等各个环节提出诸多概念，并进行深入研究，如党兴华和査博[32]以中国R&D联盟中企业为研究对象，以关系质量为中介变量，研究企业知识权力对技术创新网络治理绩效的影响，发现企业间关系质量在专家权、奖赏权、强制权3种类型权力与网络治理绩效之间具有较强的中介作用，从而证明技术创新网络治理的本质是基于知识权力的网络组织间关系治理。
第三阶段(2018年至今)：随着国内创新网络及其中知识主题研究日趋成熟、新兴技术不断涌现，该阶段国内学者关注点逐步转移到技术追赶、新兴技术、知识状态、知识协同演化等研究上。如许倩和曹兴[33]通过分析新兴技术企业创新网络结构特征及其演化规律，从微观角度介绍创新网络中知识主体的协同行为策略、策略选择规则及影响因素，进而总结出新兴技术企业知识协同过程、网络化模式及目标等。
3.2.2 国外研究演化规律
第一阶段(1991—2006年)：这一时期国外创新网络研究处于初步发展阶段，知识主题相关文献较少。该阶段国外学者关注点集中在创新(innovation)、经济地理学(economic geography)、知识(knowledge)、网络(network)等方面。上述关键词均是概括性词语，说明该时期国外创新网络及其中知识主题研究虽已起步，但整体上并不全面、深入。如Hansen(1999)结合社会网络研究中的弱联系概念与复杂知识概念，分析弱联系在跨组织子单元知识共享中的作用，发现单元间的弱联系有助于知识搜寻，但不利于复杂知识转移。
第二阶段(2007—2018年)：与国内研究一样，国外创新网络及其中知识主题研究在该阶段也进入快速发展期。创新网络的横向扩散研究与国内情况基本一致，逐步开始对全球创新网络(global innovation network)、协同创新网络(collaborative innovation network)等不同类型网络进行研究；在纵向探索上，国外研究同样涉及到创新绩效(innovation performance)、网络属性(嵌入性(embeddedness)、中心性(centrality)等)、网络主体(企业(firm)、中小企业(SME)等)、新的创新模式(突破性创新(radical innovation)、开放式创新(open innovation))等内容。中外研究虽有相同之处，但比较分析发现，国外学者在创新网络横向扩散研究上的关注度低于国内学者，并未提出多种类型创新网络；在纵向探索分析上，国外学者在关注点和研究视角丰富性上高于国内学者，除上述研究问题外， 社交网络(social network)、价值创造(value creation)、产品创新( product innovation)、创新体系(innovation system)等内容也受到国外学者青睐。在创新网络知识主题研究上，国外学者同样对知识管理(knowledge management)、知识共享(knowledge sharing)、知识转移(knowledge transfer)、隐性知识(tacit knowledge)等进行了深入研究。此外，与国内研究不同的是，国外学者还对知识交流(knowledge exchange)、知识产权(intellectual property right)等问题展开了研究。
第三阶段(2019年至今)：经过前两个阶段的研究积累，本阶段国外学者关注点转移到网络强度(strength)、环境创新(environment innovation)、探索性创新(exploratory innovation)、知识增长(knowledge growth)、异质性(heterogeneity)等方面，如Mao等[34]分析网络密度和异构性对大学—产业创新网络中知识增长的影响，发现网络密度对知识增长有正向影响，而异质性在密度与知识增长的关系中具有调节作用。综上可以发现，该阶段国外相关研究虽然比较分散，但仍未脱离前期理论框架，并没有较大创新。
研究前沿是指科学研究中最新、最有发展潜力的研究主题或领域[35]，识别与追踪研究前沿，有助于研究者了解该领域最新研究动态、把握研究趋势、预判未来研究方向[36]。突现词分析方法正是通过对某个时段内频率快速增加的关键词进行分析，展现该领域研究热点与趋势。因此，本文基于该方法对中外创新网络领域知识主题研究前沿热点进行分析。
3.3.1 国内研究热点
表6展示了1999—2020年国内创新网络领域知识主题研究的12个突现词。其中，2017—2018年出现并突现至今的关键词包括协同创新、知识协同、知识转移和创新绩效。在信息全球化推动下，创新研究设计中技术密集程度、企业规模、结构与行业类型等参数的变化，促使创新模式从依靠单个主体或要素的封闭式创新转向企业、高校、研究机构等多主体或要素协作的协同创新模式[37]。伴随新的创新模式诞生，与其相关的协同创新、知识协同研究必然成为国内学者关注重点。如许倩[38]基于复杂网络和创新网络概念，对创新网络核心主体的知识协同及其演化活动进行仿真分析，发现在固定主体策略和网络结构下，具有更多积极知识主体的创新网络更有利于知识协同，网络结构更新越快，知识协同效果越好。知识转移是指知识发送源与接收者二元组织间的学习，表现为知识传递、共享和创造的动态过程，通过知识吸收与利用，促使组织获得持续竞争优势[39]。对于多主体共同参与的协同创新模式，组织或主体间知识转移受到创新网络联系和结构影响，如何实现新模式下组织或主体间高效、有序的知识转移，提高协同创新绩效，是亟待解决的重要问题，势必成为国内学者未来一段时间内的研究热点。
表6 国内创新网络知识主题研究突现词分析
关键词年份(年)强度关键词起止时间(年)创新网络19993.077 62003—2007产业集群19994.600 52009—2012知识网络19991.884 52009—2012产学研合作19992.700 52010—2011知识溢出19993.165 02012—2013知识权力19993.669 42013—2014网络位置19992.429 42013—2016网络结构19991.961 42015—2018协同创新19992.973 72017—2020知识协同19992.540 02017—2020知识转移19994.437 72018—2020创新绩效19993.163 32018—2020
3.3.2 国外研究热点
表7展示了1991—2020年国外创新网络领域知识主题研究的16个突现词。其中，2017—2018年出现并且突现至今的关键词包括strategy、model和diffusion。知识经济时代背景下，知识网络是一种重要创新策略(strategy)，如何将信息和知识变为组织资源，需要组织在建构新知识时考虑知识源和信息流的映射过程，以期结构化构建自己的知识网络从而促进创新。回顾model节点文章发现，国外学者研究涉及网络创新系统中知识生产的私人—集体模型开发，并以此分析模型中基于群体社会偏好对开发者联盟形成的影响[40]；通过构建关系网络—组织学习—创新绩效概念模型，揭示高层管理网络与组织学习间的关系[41]；通过建立OI网络模型研究开放式创新网络环境下知识转移效率的度量问题[42]。上述研究之间联系不紧密、呈现分散性特征，没有具体规律可循，说明近期国外学者比较热衷于构建某种概念模型，并借此对创新网络中的知识相关问题进行研究。突现词diffusion在研究内容方面则比较明确，一般是指知识扩散研究，如Zamora等(2018)利用动态网络数据包络分析(DEA)对33个国家的知识生产、扩散、影响以及创新效率进行研究，并假设制度、人力资本和基础设施造成市场、企业的复杂性，而其反过来产生知识与技术产品以及知识创造、影响、扩散等。
表7 国外创新网络知识主题研究突现词分析
关键词年份(年)强度关键词起止时间(年)innovation19914.109 22003—2009knowledge19913.800 52005—2010firm19912.500 42008—2012spillover19912.601 62009—2013performance19912.587 92009—2011knowledge management19912.586 42010—2011structural hole19912.081 12010—2014technology19912.441 62011—2012biotechnology19912.242 42011—2015proximity19913.366 82012—2015absorptive capacity19912.527 02013—2015network19913.685 82014—2016sme19912.559 02015—2017strategy19912.410 52017—2020model19912.198 62018—2020diffusion19912.612 42018—2020
对比国内外知识主题研究前沿热点发现，国内学者比较注重协同创新、知识协同、知识转移和创新绩效等方面的研究，而国外学者更注重创新策略、模型分析和知识扩散等内容的研究。除知识转移和知识扩散属同一环节外，国内外学者对该主题其它关注点差异性较大，并无相同之处。
本文采用文献计量分析方法，对中外创新网络领域知识主题研究现状、研究概况、演进过程及前沿热点进行分析，得出以下结论：首先，从研究现状看，创新网络领域知识主题研究发文量呈现缓慢发展、快速增长、逐步下降的阶段性变化趋势，逐步形成以《科学学研究》、《Technological Forecasting and Social Change》等为代表的核心载文期刊，国内形成以党兴华为代表的研究团队，而国外并未形成代表性研究团队。其次，从研究内容看，国内外学者关于知识主题的研究视角丰富多样，既有相同关注点，又有各自特色，整体上已趋于成熟，形成较为分明的研究主、支线。在研究主线方面，切入视角涵盖从知识生产到知识存储的各个环节，并且对各环节具体内容及其与创新网络类型、网络属性、网络创新绩效等的关系进行了深入剖析；在研究支线方面，从知识治理、知识演变、知识权力(权利)、知识异质性等方面进行分析，视角丰富但分散，研究内容既有对知识治理等与创新网络之间作用机制的研究，又有对知识异质性与知识生产等主、支线各部分之间关系的揭示。再次，从研究演化脉络看，国内外研究均经历了萌芽期、发展期和成熟期3个阶段。具体而言，在萌芽期，国内外学者主要关注知识经济、创新网络、创新、知识等概括性主题；在快速发展阶段，学者们对知识主题进行深入的横向拓展和纵向探索研究，逐步对企业创新网络、集群创新网络等不同类型网络中的知识问题进行研究，提出知识时空、知识共享、知识整合等新的研究问题，丰富和完善了该主题研究框架；在成熟期，学者们视角则更加细化且新颖，如关注知识状态、知识协同演化等新概念。最后，在前沿热点分析上，中外学者关注点虽有相同之处，但差异性更大，协同创新、知识协同等是国内学者研究焦点，而国外学者对创新策略、模型分析等内容的关注度更高。
虽然中外学者在创新网络领域中知识主题研究上硕果累累，但仍存在一些问题有待进一步探索。
首先，网络创新过程中的知识互动研究有待深入展开。网络化创新是一个多主体、多层次、有序互动的过程，这个过程中的知识在生产、传播、吸收、利用等各个环节具备动态性、复杂性、循环性等特征，这些特征需要企业等创新主体更加注重知识生产、转移等各环节之间的互动。现有研究大多从知识生产、知识搜寻、知识吸收等单个环节出发，研究其与创新网络类型、创新网络属性、企业创新绩效等之间的关系，对各环节间的知识互动涉及很少。因此，未来研究应着重关注创新网络中的知识互动研究，先对其概念内涵、维度划分给出清晰界定，进而探讨创新网络构成主体之间知识互动的动因、影响因素及过程模型等问题，最终实证分析这种互动对知识生产、转移、吸收、整合等各环节，以及对企业、创新网络绩效的影响。
其次，企业数字化转型带来新问题。数字经济时代，企业业务模式、盈利模式等发生巨大变化，数字化转型成为必然要求。转型涉及企业业务流程、操作程序、组织能力、学习能力等诸方面的根本性转变，作为创新网络重要构成主体的企业，其数字化转型必然对网络中显性知识、隐性知识的创造、流动、扩散、搜寻、吸收、整合、存储等诸环节产生重要影响，并最终影响企业甚至网络创新绩效。然而，国内外企业数字化转型研究尚处于初步探索阶段，在概念内涵界定、测量评价等方面尚未达成统一，创新网络领域中企业数字化转型理论与实证研究非常少。因此，创新网络视角下企业数字化转型及其对创新网络构成、网络/企业绩效等影响的研究应是学者们进一步探索的方向。
再次，惯例复制视角下的知识问题研究有待深入探索。惯例复制的核心是组织间在二元关系上的知识转移，即组织接收到知识发送源的惯例知识，进行知识结构、组合还原、付诸应用的动态过程[43]。现有研究多以惯例复制作为解释变量或中介变量，研究其对知识转移、企业创新绩效的影响，而对惯例复制如何作用于惯例知识接受方知识吸收、转化、整合、创新等环节的影响并未作深入剖析。因此，创新网络中惯例复制对知识吸收、知识创新等环节的作用研究应是中外学者下一步努力的方向。
最后，创新网络中企业研发人员层面有待深入研究。在创新网络中，企业既是重要构成主体，也是网络化创新主体，而研发人员则是企业创新的根本。现有研究大多选择从创新网络整体层面、组织间层面、企业层面对知识主题进行理论探索和实证研究，而作为网络知识实际吸收者的企业研发人员并未得到重点关注。研发人员之间沟通、交流，特别是非正式交流是如何影响创新知识(尤其是隐性知识)搜寻、传递、吸收及整合转化的？这种知识的整合、吸收等又是如何作用于研发人员创新能力的？这些问题并未得到系统深入回答。因此，学者们可以立足员工层面(研发人员)对上述问题进行深入研究。
[1] TIDD J, BESSANT J, PAVITT K.Managing innovation: integrating technological, market and organization change[J].Social Science Electronic Publishing, 2005,11(98):338-339.
[2] FREEMAN C.Networks of innovators: a synthesis of research issues[J].Research Policy, 1991,20(5):499-514.
[3] NISSEN H A,EVALD M R,CLARKE A H.Knowledge sharing in heterogeneous teams through collaboration and cooperation:exemplified through Public-Private-Innovation partnerships[J].Industrial Marketing Management,2014,43(3):473-482.
[4] 余维新,熊文明,黄卫东,等.创新网络关系治理对知识流动的影响机理研究[J].科学学研究,2020,38(2):373-384.
[5] 余谦,朱锐芳.多维邻近创新网络中知识扩散模型与仿真研究[J].情报科学,2020,38(5):65-72.
[6] FLIASTER A, SPERBER S.Knowledge acquisition for innovation: networks of top managers in the European fashion industry[J].European Management Review，2020,17(2):467-483.
[7] 吕国庆, 曾刚, 顾娜娜.经济地理学视角下区域创新网络的研究综述[J].经济地理, 2014,34(2):1-8.
[8] 刘兰剑,项丽琳.创新网络研究的演化规律及热点领域可视化分析[J].研究与发展管理,2019,31(3):145-158.
[9] 姚瑞, 吴鹤, 徐芳奕.合作创新知识获取:企业资源视角的研究综述[J].税务与经济, 2013,35(6):27-31.
[10] TRANFIELD D, DENYER D, SMART P.Towards a methodology for developing evidence-informed management knowledge by means of systematic review[J].British Journal of Management, 2003,14(3):207-222.
[11] 肖海林, 董慈慈.突破性技术创新研究:现状与展望——基于SSCI和CSSCI期刊的文献计量分析[J].经济管理, 2020,42(2):192-208.
[12] 蒋军锋,张黎玮,王宇佩.创新网络中知识异质性驱动知识增长的机制[J].系统工程,2017,35(11):74-79.
[13] KOLLOCH M,RECK F.Innovation networks in the German energy industry[J].International Journal of Energy Sector Management,2017,11(2):268-294.
[14] 杨毅,党兴华,成泷.技术创新网络分裂断层与知识共享:网络位置和知识权力的调节作用[J].科研管理,2018,39(9):59-67.
[15] PARIKH M.Knowledge management framework for high-tech research and development[J].Engineering Management Journal,2001,13(3):27-34.
[16] MISHRA B,UDAY BHASKAR A.Knowledge management process in two learning organisations[J].Journal of Knowledge Management,2011,15(2):344-359.
[17] 曾德明,禹献云,陈艳丽.基于多Agent的创新网络隐性知识转移过程建模与仿真[J].管理学报,2012,9(12):1832-1837.
[18] COLLINS J D,HITT M A.Leveraging tacit knowledge in alliances:the importance of using relational capabilities to build and leverage relational capital[J].Journal of Engineering and Technology Management,2006,23(3):147-167.
[19] WANG C L,RODAN S,FRUIN M,et al.Knowledge networks,collaboration networks,and exploratory innovation[J].Academy of Management Journal,2014,57(2):484-514.
[20] YAYAVARAM S,AHUJA G.Decomposability in knowledge structures and its impact on the usefulness of inventions and knowledge-base malleability[J].Administrative Science Quarterly,2008,53(2):333-362.
[21] CARNABUCI G,OPERTI E.Where do firms' recombinant capabilities come from?intraorganizational networks,knowledge,and firms' ability to innovate through technological recombination[J].Strategic Management Journal,2013,34(13):1591-1613.
[22] SAVIN I,EGBETOKUN A.Emergence of innovation networks from R&D cooperation with endogenous absorptive capacity[J].Journal of Economic Dynamics and Control,2016,64:82-103.
[23] MUAFI M.A nexus among strategic orientation,social network,knowledge sharing,organizational innovation,and MSMEs performance[J].The Journal of Asian Finance,Economics and Business,2020,7(6):327-338.
[24] MAGALA D B,NAJJINGO M M,MIIRO R F.Actor social networks as knowledge sharing mechanisms in multi-stakeholder processes:a case of coffee innovation platforms of Uganda[J].The Journal of Agricultural Education and Extension,2019,25(4):323-336.
[25] MICHEL FOUCAULT C G.Power/knowledge: selected interviews and other writings 1972—1977[M].New York: Pantheon Books, 1980.
[26] 徐可,何桢,王瑞.技术创新网络的知识权力、结构权力对网络惯例影响[J].管理科学,2014,27(5):24-34.
[27] 吉迎东,党兴华,弓志刚.技术创新网络中知识共享行为机理研究:基于知识权力非对称视角[J].预测,2014,33(3):8-14.
[28] LUCAS R E.Ideas and growth[J].Economica,2009,76(301):1-19.
[29] RYCROFT R W.Does cooperation absorb complexity?innovation networks and the speed and spread of complex technological innovation[J].Technological Forecasting and Social Change,2007,74(5):565-578.
[30] 蒋翠清,杨善林,梁昌勇,等.发达国家企业知识创新网络连接机制及其启示[J].中国软科学,2006，21(8):134-140.
[31] 邢晓柳.区域创新网络中基于知识共享的企业合作创新风险分析[J].科技进步与对策,2010,27(10):29-31.
[32] 党兴华,査博.知识权力对技术创新网络治理绩效的影响研究[J].管理学报,2011,8(8):1183-1189.
[33] 许倩,曹兴.新兴技术企业创新网络知识协同演化的机制研究[J].中国科技论坛,2019,35(11):85-92,112.
[34] MAO C F,YU X Y,ZHOU Q,et al.Knowledge growth in university-industry innovation networks:results from a simulation study[J].Technological Forecasting and Social Change,2020,151:119-146.
[35] 陈仕吉.科学研究前沿探测方法综述[J].现代图书情报技术,2009,25(9):28-33.
[36] 张秀萍,王振.社会网络在创新领域应用研究的知识图谱:基于CiteSpace的可视化分析[J].经济管理,2017,39(10):192-208.
[37] 焦智博,刘洪德,郭喆.不同空间尺度下装备制造业协同创新及影响因素研究:以黑龙江省为例[J].经济体制改革,2018,36(4):132-138.
[38] 许倩.“纵向交叉”型创新网络中新兴技术企业知识协同演化的仿真研究[J].经济地理,2019,39(2):152-160.
[39] JANDHYALA S,PHENE A.The role of intergovernmental organizations in cross-border knowledge transfer and innovation[J].Administrative Science Quarterly,2015,60(4):712-743.
[40] DEDEURWAERDERE T,MELINDI-GHIDI P,SAS W.Networked innovation and coalition formation:the effect of group-based social preferences[J].Economics of Innovation and New Technology,2018,27(7):577-593.
[41] JIAO H,WANG Y P,LIU M J.The effect of the social network of the top management team on innovation in cultural and creative industries[J].Journal of Chinese Human Resource Management,2019,10(1/2):4-18.
[42] YANG Y,ZHANG X F,SU J F.Knowledge transfer efficiency measurement with application for open innovation networks[J].International Journal of Technology Management,2019,81(1/2):104-118.
[43] DIONYSIOU D D, TSOUKAS H.Understanding the (re) creation of routines from within: a symbolic interactionist perspective[J].Academy of Management Review, 2013,38(2):181-205.