<span class="emphasis_bold">嵌入性视角下军民融合技术创新网络负效应研究</span>

王育晓，张明亲，邵亚虹
(西安工业大学经济管理学院，陕西西安 710021)

摘要：基于嵌入性理论，运用因子分析与统计回归法，提炼出军民融合技术创新网络负效应表现形式，检验了网络整体嵌入性、关系性嵌入和结构性嵌入对负效应的影响。结果表明：军民融合技术创新网络负效应的外在表现主要有信息锁定效应、路径依赖效应和认知趋同效应；军民融合技术创新网络嵌入性和负效应之间呈U型关系，并据此识别出军民融合技术创新网络中关系性嵌入和结构性嵌入的适度嵌入点。

关键词：军民融合；技术创新网络；网络嵌入性；网络负效应

0 引言

将国防创新系统和民用创新系统有机结合、建立军民融合创新体系是我国创新体系建设的重要内容。由于军民融合技术创新网络在发挥技术创新促进、资源整合优化等正效应的同时，其负效应也不断凸显。因此，基于网络嵌入性理论探究军民融合技术创新网络负效应的表现形式及影响，对军民融合技术创新网络正效应的充分发挥、军民融合战略目标的实现具有重要意义。

目前，军民融合技术创新网络的相关研究主要集中在正效应方面。如现有研究多认为军用技术与民用技术协同创新能保障关键知识、技术和能力的可持续发展[1]，促进战略性新兴产业成长[2]；军民融合技术创新网络能够超越成员个体，强化经济效应(规模效应、知识溢出效应、资源集约和分工专业化)，进而加快经济增长速度[3]；军企与实力强大并对市场动态反应敏捷的民营企业合作，可以大大节约技术研发时间、缩短转化周期、增强网络外溢效应[4]；军民融合技术创新网络能够通过产业聚合效应与联动效应，提高分工协作的专业化水平，有效融合国防创新系统和民用创新系统，实现军民融合技术的规模化和专业化[5]。但是，军民融合技术创新网络在蓬勃发展的同时也伴随一些负效应。如军民融合创新网络中有些成员企业借助低成本或者 “搭便车”行为造成整个网络创新停滞[5]；一些传统军工单位为了自身利益，采取封闭垄断手段弱化与其他合作伙伴的联系，导致彼此信任不足，也把自己锁定在小圈子内，创新动力不足[6]。这些负效应已经严重阻碍军民融合技术创新网络的效能发挥。那么军民融合技术创新网络负效应存在哪些表现？网络嵌入性如何影响负效应？是否存在最佳嵌入点？由于现有研究还不足以回答这些问题，因此本文将基于嵌入性理论，在一般网络负效应研究基础上，结合军民融合技术创新网络特性，识别军民融合技术创新网络负效应表现及网络嵌入性的影响。

本文创新点主要有：第一，从网络嵌入性视角，提炼出军民融合技术创新网络负效应表现形式，有助于政府和管理者从网络形成初期就能够预测并及时规避负效应；第二，识别出规避负效应的网络适度嵌入度值，有助于为军民融合技术创新网络的健康发展提供参考。

1 概念界定与理论假设

1.1 概念界定与度量

网络嵌入性理论源于波拉尼[7]在其著作中提出的“嵌入性”思想，此后，Granovetter[8]将其引申为经济行为及结果受行为人关系与整个网络结构的影响，并将其分为结构性嵌入和关系性嵌入。

根据已有研究成果[8, 9]，本文将军民融合技术创新网络嵌入性界定为军民融合技术创新过程中军民单位嵌于它们之间的互动关系及其相应结构中并受其影响的一种状态。其特点是嵌入性两端化突出，即嵌入不足和嵌入过度同时显著。具体来说，军民融合技术创新网络中军工单位一般归属于同一军工系统，很容易造成军工单位之间嵌入过度。然而，由于历史、管理和保密等原因，军民单位之间互动不足，民口单位在参与军工单位科研生产时仍存在“玻璃门”、“弹簧门”与“旋转门”现象[10]，易导致军民单位之间嵌入不足。结合已有研究成果[11]，本文选用关系性嵌入和结构性嵌入刻画军民融合技术创新网络嵌入性。前者主要强调直接关系作为优质信息交换机制的作用，注重分析关系的强弱程度[12]。后者强调网络整体功能、结构以及成员网络位置所产生的影响，注重成员间的非正式关系[13]。

结合我国军民融合技术创新网络特征，本文将军民融合技术创新网络关系性嵌入定义为军民单位基于国防和经济建设目的而建立的直接二元交易关系，用以刻画双方间相互信任、信赖和信息共享的程度[9]，并选用关系强弱、信任、信息共享和共同解决问题4 个指标度量[14]。将军民融合技术创新网络结构性嵌入定义为网络成员单位通过二元关系相互缠结而发展形成的多米诺网络结构以及成员单位在网络中的节点位置结构，选用网络中心性位置和结构洞位置两个指标度量[15]，强调网络整体结构及成员个体在网络中所处位置的作用。军民融合技术创新网络一般是多米诺网络结构，实力强大的军工单位常扮演核心角色，因此，网络中心性位置能够客观度量其核心地位。军民融合技术创新网络拥有众多不同性质的单位，由于历史和管理等问题导致一部分成员单位间基本无直接联系。这意味着需要一个“桥梁”来实现它们之间的认识和交流[16]。关系嵌入和结构嵌入的具体度量题项见表1。

表1军民融合技术创新网络嵌入性测量题项与信度分析

根据网络负效应的研究成果[17, 18]并结合军民融合技术创新网络特性[19]，本文将军民融合技术创新网络负效应界定为军民融合技术创新网络中的军民成员单位受文化背景差异影响而彼此间的关系较弱、信任度不足，同一军工系统中军工单位之间的强关系造成技术、信息和人才封闭，以及外围成员对核心军工单位过度依赖，最终导致军民两用技术创新动力不足、信息封锁、集聚能力未能充分发挥等[20]。由此可见，网络负效应会导致网络衰退甚至崩溃。由于针对网络负效应的定量研究十分鲜见，为此，结合军民融合技术创新网络特性，本文设计了军民融合技术创新网络负效应度量量表，具体见表2。

1.2 理论假设

网络整体嵌入性对网络负效应的影响由关系性嵌入和结构性嵌入二者共同决定。军民融合技术创新网络一般以一个或者多个军工单位为核心成员，它们掌握着网络的稀缺资源并主导军民两用技术研发方向，因此，军民单位之间的融合关系和网络结构影响着军民融合技术创新网络效应的发挥。首先，当军工单位处于较低的结构性嵌入位置时，军民单位之间多呈现弱关系状态，联系比较松散，多以不重复、技术含量低的外围配套产品生产为主，合作频率低，而且单次合作持续时间短，使得军工单位对民口单位的产品质量、保密工作和成长发展较为担心，信任度较低[21]，同时，因为不具有网络中心性的信息优势和控制优势[16]，影响力和权力有限，难以发挥核心成员的带头作用，网络正效应不易出现；其次，当军工单位处于较高的结构性嵌入位置时，军民单位之间会呈现强关系状态，一些军民单位经过多次合作后关系逐渐稳定，联系趋于紧密，信任度得以提高[21]，但是该情况下军工单位因拥有网络位置的中心性优势，在网络中具有一定 “权威”，极易产生关系嵌入过度[9]，即网络成员单位过度信任网络位置高的“权威”军工单位，在成员间形成高阶纽带和过于紧密的关系[22]，易造成认知趋同，妨碍多元信息共享关系网络的扩张，导致路径依赖、认知趋同等负效应愈加凸显。综上分析，军民融合技术创新网络的嵌入性并不是越高越好，只有适度才能规避负效应出现。基于此，本文提出如下假设：

H1：军民融合技术创新网络嵌入性水平和网络负效应之间呈U型关系。

表2军民融合技术创新网络负效应测量题项与信度分析

关系中最重要的变量就是关系强度。根据关系强弱，可将军民融合技术创新网络分为强关系网络与弱关系网络。一方面，虽然强关系网络能加强军民单位间的合作，有利于双方进行深度交流，增强信任感[23]，获得军民两用技术创新的重要信息资源[24]，但当关系嵌入过度时，因国防行业保密性的特殊要求、“民参军”的“四证”准入限制、自然垄断与自成体系的军用标准，以及军工单位相对独大的优势，使得民口单位很容易陷入路径依赖状态，出现嵌入过度问题，即民口单位可能过度依赖网络资源优势而放大自身在网络中的信任、承诺和信息共享关系，进而影响网络成员认知和军民两用技术创新资源获取质量[22]。因过度嵌入导致的过度信任易造成自身认知局限和有限理性行为，非理性承诺会使合作双方的个体目标与共同目标被非理性放大，导致网络成员单位投机行动出现，关系过度紧密会使得网络成员间一些非规范行为难以被发现，从而影响网络稳定性和质量[22]。总之，当关系嵌入过度时，因过度自信、非理性承诺和过度紧密关系造成成员认知偏差，进而影响网络成员对投机行为判断的正确性，并最终影响技术创新活动的有效开展，导致路径依赖、认知趋同、信息锁定等网络负效应出现。另一方面，弱关系网络的最大优势在于通过跨结构洞获取更多异质信息[11]，但在军民融合技术创新网络中，因军工行业的特殊性——保密性强、军工与民口之间地位不对等、军方需求信息虽公开发布但不明确、军民需求对接难、民口单位整体技术能力偏弱，使得军方对民口产品质量及能否长期发展存有疑虑，即使有些民口单位拥有强大的技术优势，但因体制因素，军工企业缺乏足够的内生动力与民口单位开展合作，军民双方缺乏信任积淀，使得在弱关系网络下难以获取异质性信息，不利于军民双方共同开展技术创新活动以及发挥网络正效应。综上，本文提出如下假设：

H2：关系性嵌入和负效应之间呈U型关系，即当军民融合技术创新网络的关系性嵌入不足或者嵌入过度时都会导致网络负效应显著，只有当关系性嵌入度适当时才能规避负效应，使负效应达到最小化。

军民融合技术创新网络本质上是由军工单位组织发起的，一般由一个或者多个军工单位作为核心成员。因此，当网络中存在核心成员时，其中心性会更高。此时，核心成员掌握网络关键资源，起到带头作用，并通过合理分配资源，提升军民两用技术研发能力，全力规避军民融合技术创新网络负效应的出现。但是，当结构性嵌入程度过高时，表明核心军工单位在网络中处于较好的网络中心位置，凭借结构洞的信息控制优势[16]，其影响力和权力很大，军民单位间易形成强关系，导致大量冗余信息沉淀，不利于军民两用技术创新能力提升。另外，在高网络位置的结构优势下极易形成权威依赖，形成过度嵌入状态，最终导致信息锁定、路径依赖、认知趋同等网络负效应产生。当结构性嵌入程度较低时，表明核心军工单位在网络中处于较为边缘的位置，结构洞较少，由于不具有信息优势和控制优势，影响力和权力也有限，再结合军工行业的特殊性，其难以获取大量、准确、优质的军民双方供需信息，且军民单位间关系结构松散，不易建立信任，军民单位间的技术创新活动难以开展，正效应难以发挥。因此，本文提出如下假设：

H3：结构性嵌入与负效应之间呈U型关系，即只有适度的结构性嵌入水平才能最大限度规避军民融合技术创新网络负效应的出现。

2 实证分析

2.1 问卷设计

由于军民融合技术创新网络中的军工单位具有较强的保密意识，在进行相关合作伙伴关系调查时，很难得到网络成员信息。因此，本文采用量表形式进行题项描述，通过被调查人员的题项打分完成数据搜集。

正式问卷主要包含两大部分：第一部分是被调查者的背景资料，即员工性别、年龄、学历、工作年限等基本信息；第二部分是模型中变量的测量，包含网络嵌入性和负效应两大量表。其中，网络嵌入性量表共包含21个测量题项，负效应量表共包含9个测量题项。评分采用李克特七级量表形式，即用1-7表示赞同程度，数字越大，赞同程度越高。

为确保正式调查问卷的科学性，首先进行了预调研分析。预调研主要通过网上填写问卷和实地发放纸质问卷两大方式获取实证分析数据。其中，前者通过问卷星在线调查方式进行，后者在西安市徐家湾的中航工业西航集团公司发放纸质调查问卷。共发放148份调查问卷，实际回收125份，其中，有效问卷114份，有效回收率为79.72%。

本文使用SPSS 19.0软件，利用α信度系数法检验网络嵌入性与网络负效应问卷效度，见表1、表2所示。由表1可知，军民融合技术创新网络嵌入性两个维度的Cronbach'α值分别为0.926和0.875，高于判断标准0.7，表明采用关系性嵌入和结构性嵌入两个维度度量网络嵌入性的量表信度较高。另外，由于题项1“贵单位与主要合作伙伴之间的合作往往是由政府促成的”和题项18“贵单位合作伙伴的数量变动小”的CITC值分别为0.289与0.337，小于判断标准0.5，且剔除这两个题项后Cronbach' α值都大于原Cronbach'α值。因此，本文将其予以剔除，余下19个题项用Q1-Q19对应表示。

由表2可知，军民融合技术创新网络负效应量表题项的Cronbach'α值为0.883，符合高于0.7的要求。此外，每个题项的CITC数值均大于最低标准值0.5，因此不需要剔除题项。由此可见，本文测量量表具有较高信度，满足可靠性和科学性要求。

由于网络负效应尚没有成熟测量量表可以借鉴，因此本文对其进行探索性因子分析，以将复杂的多元因子进行降维，提取出具有区分度的核心因子。首先对军民融合技术创新网络负效应的测量量表进行KMO和Bartlett检验，以验证数据是否适合作因子分析。由表3可知，根据预调研数据得出军民融合技术创新网络负效应的KMO值为0.847，显著大于最低标准值0.5，同时，通过了Bartlett球形检验，表明此量表适合进行因子分析；其次，按照主成分分析法，结合特征值与累积方差贡献率，抽取出3个核心因子，其累积方差解释率达74.038%(表3)；最后，选取方差最大化正交旋转方法确定出每个因子的测量题项(表4)。表4表明所有题项的载荷值不存在题项交叉现象，说明量表区别效度较好。另外，题项F1、F3、F4和F5在成份1上的载荷值满足标准，因此将它们归为因子1，并命名为锁定效应；题项F6、F7、F8和F9仅在成份2上的载荷值大于0.5，将它们归为因子2，并命名为路径依赖效应；题项F2在提取的成份3上的载荷值达到0.937，远远超过最低标准值0.5，因此将其归为因子3并命名为认知趋同效应。

表3军民融合技术创新网络负效应的探索性因子分析结果

2.2 数据分析

通过预调研分析形成正式调查问卷后，继续采用网络调查和实地调研两大方式，开始大范围地发放问卷。网络问卷发放范围主要为沈阳、天津、太原、陕西和湖南等地的相关军工单位，实地调研主要是在西安市军工单位中进行。通过以上两种方式，最终回收问卷328份，其中，有效问卷281份，问卷有效率达到86%。

由表5可知，各变量测度题项的Cronbach'α值均大于0.7，达到了内部一致性水平要求。并且，整个问卷的综合Cronbach' α系数高达0.913，符合实证研究要求。

图1呈现的是运用验证性因子分析法和结构方程模型检验得出的量表结构效度，箭头线上的数值都大于0.5，即因子载荷程度达到标准，说明量表具有良好的结构效度。

表4军民融合技术创新网络负效应的探索性因子分析结果

此外，根据表6中的模型相关拟合指标可知，χ2/df小于5,除了PNFI超过了标准值0.5， RMSEA小于0.08，其它拟合指标数值均大于标准值0.90，所有指标均通过了检验，表明网络嵌入性维度划分模型具有良好拟合效果。

网络负效应的验证性因子分析和结构方程模型的效度检验结果如图2所示。

同理，根据表7可知,网络负效应模型拟合指标均通过验证，说明模型具有良好拟合优度。

表8给出了样本数据的描述性统计结果。从均值和标准差来看，数据分布情况较好，没有出现较大离散，为进一步的回归分析奠定了基础。从相关性分析结果可知：网络嵌入性X和负效应Y在0.01水平上显著相关(r=0.587)。其中，关系性嵌入X1与负效应Y(r=0.516)、结构性嵌入X2与负效应Y(r=0.594)分别在0.05与0.01的水平上显著相关。

2.3 模型验证

使用SPSS19.0软件对大样本数据进行必要处理后，选择最常见且适用的3种模型进行对比择优，即线性模型、二次模型和三次模型，对嵌入度X和负效应Y作曲线估计，结果见表9。其中， ɑ、b、c、d分别表示模型中的常数参数。

表8网络嵌入性与负效应相关性分析

由表9可看出，二次模型的R2值为0.763明显大于0.5，且在0.01的水平上显著，因此可以认为二次模型能更准确模拟嵌入度和负效应之间的关系。因此，得出二者间二次模型的数学式如下：

由式(1)可以看出，X与Y之间呈U型关系，假设H1得以验证。由方程(2)得出，当X取值3.442时，Y达到最小值2.342。本文所有变量数值均采用七级量表打分的平均值，因此变量的最大取值为7，即网络的最大嵌入性值为7。所以，当X取值为3.442时，占比为49.17%(3.442/7=0.4917)，即当军民融合技术创新网络的整体嵌入度达到49.17%时，网络负效应最小。

基于嵌入度和负效应间的U型关系，本文使用SPSS软件对关系性嵌入X1、结构性嵌入X2和负效应Y进行多元回归分析，以深入探究嵌入性两个维度对负效应的影响机理，并通过所得数量关系模型推断网络负效应最低时所对应的适度嵌入点，回归结果见表10。

表10中的模型1表明，X1、X2回归系数均未通过显著性检验，说明它们与Y之间不具有统计学上的显著线性关系，二者对Y不能通过线性关系来解释。另外，调整后R2值为0.42，表明此模型具有统计学意义，但是对总体变异的解释度较低。模型2表明，通过引入

和

后，回归方程中

的t统计量值均通过显著性检验，表明假设H2与假设H3得以验证。另外，模型调整后的R2值为0.925，说明该模型具有统计学意义且对总体变异的解释度较高。

综上分析，最终得到军民融合技术创新网络负效应回归模型：

回归结果表明X1和X2都与负效应Y存在U型关系。由回归方程推算得出，当X1为2.076、X2为2.958时，Y达到最小值2.178。即当军民融合技术创新网络的关系性嵌入度达到29.66%(2.076/7=0.296 6)、结构性嵌入度达到42.26%(2.958/7=0.422 6)时，网络嵌入性达到适度值，此时的网络负效应最小。

2.4 结果与讨论

建立军民融合技术创新网络是为了发挥网络整体超越个体的协调整合作用。当网络成员间的嵌入度不足时，则结构松散、关系较弱，不能形成稳固的网络。当网络成员间的嵌入度过高时，则结构紧密、关系较强，容易出现因过度自信、非理性承诺和关系过度紧密而导致的认知趋同、信息锁定和路径依赖等负效应。因此，只有当嵌入度达到适当水平时，才能有效发挥网络的正效应，同时，降低负效应影响。由此得出，军民融合技术创新网络嵌入性与负效应之间呈U型关系，实证分析也验证了这种关系。另外，实证检验得出的整体嵌入度适度值表明，军民融合技术创新网络内军民单位的联系不必过于紧密，适度联系即可实现网络正效应的有效发挥。

关系性嵌入和结构性嵌入不足时，网络正效应难以发挥，但关系性嵌入和结构性嵌入过度也会导致负效应凸显，只有适当的关系性嵌入和结构性嵌入才能保证正效应充分发挥，负效应最小化。实证分析证实了关系性嵌入、结构性嵌入分别与负效应之间存在U型关系，这表明存在使军民融合技术创新网络负效应最小化的关系性嵌入与结构性嵌入适度值。

从以上分析可知，军民之间保持适当距离，彼此关系勿过强才有利于规避网络负效应。结构性嵌入的适度值表明，网络中的核心企业只有保持适度的结构嵌入，才能发挥核心企业的带头领导作用，同时，避免其他成员企业对其过度依赖，防止因认知趋同造成创新潜力不足。

军民融合技术创新网络的最优关系嵌入度要低于最优结构嵌入度，本文认为这主要与网络特性有关：成员单位以有军工背景的单位为主，纯民营单位甚少，导致网络关系性嵌入度偏高，因此只有适当降低关系性嵌入度才能规避网络负效应的出现；网络基本是以军工单位为核心企业，其拥有得天独厚的优越条件，能够号召和带动成员单位不断向前发展。因此，要充分利用军企的中心性、军民单位和民口单位之间的结构洞，适度提升网络的结构性嵌入度，促进正效应发挥，规避负效应出现。

3 结语

本文从嵌入性角度研究军民融合技术创新网络负效应，结果为：①军民融合技术创新网络的嵌入性和负效应之间呈U型关系；②军民融合技术创新网络负效应的外在表现主要有锁定效应、路径依赖效应和认知趋同效应；③军民融合技术创新网络存在适度嵌入点；④为了规避网络负效应，要尽量保证网络成员企业间的关系和其网络结构位置均衡发展，从而促进军民融合技术创新网络持续健康发展。

本研究为我国实施军民融合战略和指导军民融合技术创新网络发展提供了理论支撑与政策建议，为军民融合技术创新网络成员单位合理发挥网络作用、规避网络负效应、提高网络整体绩效、促进网络成员个体发展提供了帮助。

本文局限及未来研究方向主要表现在以下两方面：①由于研究仅仅针对军民融合技术创新网络，因此研究结论的适用领域有限。后续研究可以选取更多其它不同类型网络，拓展负效应形成机理的相关研究，以总结出从具体到一般网络负效应的异同；②尽管分析了军民融合技术创新网络负效应的表现形式以及网络嵌入性的影响，但未系统讨论产生负效应的因素。因此，未来可采用扎根理论方法，结合军民融合体制特征，从多角度多层面深入分析这些负效应的影响因素，并揭示其影响机理，为规避军民融合技术创新网络负效应、发挥正效应提供科学依据。

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ResearchontheNegativeEffectsofCivil-MilitaryIntegrationTechnologicalInnovationNetworkfromthePerspectiveofEmbeddedness

Wang Yuxiao,Zhang Mingqin,Shao Yahong
(School of Economics & Management, Xi'an Technological University, Xi'an 710021, China)

Abstract：Based on the theory of network's embeddedness, by using of factor analysis method and statistical regression method, we sort out the forms of the negative effects of civil-military integration technological innovation network, and examine the impact of network's embeddedness on the negative effects of civil-military integration technological innovation network. The results show: the negative effects of civil-military integration technological innovation network consist of locking effect, path dependence effect and cognitive convergence effect; there is a u-shaped relationship between the network embeddedness and the negative effects; the appropriate degrees of relational embeddedness and structural embeddedness are identified in civil-military integration technological innovation network.

KeyWords:Civil-Military Integration；Technological Innovation Network; Network Embeddedness; Negative Effects of Network

基金项目：国家社会科学基金西部项目(13XJY004)；国家自然科学基金面上项目(71772145、71572137)；教育部人文社会科学研究青年基金西部和边疆地区项目(17XJC630010)；陕西省教育厅科研计划项目(15JK1360)；中央军委科学技术委员会国防科技项目(17-ZLXD-ZL-08-22-06-01)

作者简介：王育晓(1977-)，女，河南洛阳人，博士，西安工业大学经济管理学院副教授、硕士生导师，研究方向为技术创新与风险投资；张明亲(1967-)，女，陕西蒲城人，西安工业大学经济管理学院教授、硕士生导师，研究方向为技术经济及管理；邵亚虹(1990-)，女，山东滕州人，西安工业大学经济管理学院硕士研究生，研究方向为企业管理。