文献来源：Bergé,. L. et al，How do inventor networks affect urban invention?[J], Regional Science and Urban Economics, 2018, vol.71, pp:137-162.

摘要:一般认为，社交网络有利于城市发明，然而大多文献的实证结果事与愿违，这令人疑惑。通过对最近关于同伴效应和社交网络游戏的经济学文献的阐述，本文假定发明者同伴的努力促进了发明者绩效，而连接同伴的数量抑制了发明绩效。在这个框架下，发明者的均衡结果与其网络中心度的平方成比例关系。通过欧洲专利数据，本文提供了新的结果。实证结果表明，城市发明者受益于其协同网络，当他拥有更多合作伙伴时，发明绩效会上升。也就是说，随着直接合作伙伴的努力，发明者的生产力呈次线性增长，并且他们没有因有许多合伙人而产生负外部性。总体而言，本地发明者中心地位增加一个标准差，将使未来城市专利增加13%。文章还发现，发明者之间的地理距离改变了他们合作的力量，地理距离较近的个体之间形成联系时，他们的联系会更有益。

一、引言

众所周知，发明和R&D活动在地理上高度集聚，甚至超过了制造业的集聚。大量文献表明，创新活动集聚的关键力量是从事创新任务的员工之间的知识溢出。很多学者对这一问题进行了相关的研究。大量研究表明，发明者之间的社交网络是城市或地区之间创造性生产力差异的一个重要来源，因为它们促进了知识的传播。然而，迄今为止，利用专利数据评估这一影响的主要实证研究产生了截然相反的、令人费解的结论。本文将使用欧洲专利数据，重新审视协同网络在城市发明中的作用，对发明者网络如何影响发明绩效这一问题提供新的解释。

二、实证策略

数据集包括欧洲124825个专利，97287个独特的发明人，以及在1985-2002年期间的171,587个发明合作。描述性统计见table7。被解释变量为引用加权专利CW、专利数量P、专利引用次数C，其他为网络变量和聚集变量。

在实证分析之前，本文首先建立了发明者水平的微观基础，通过效用最大化模型估计参数λ、α、β，这些参数在模型中分别表示连接性、协同性和竞争性。然后，使用数据集进行了实证检验，回归结果见table8。模型（1）为基准模型，没有包含网络中心度变量，模型（2）包含了本文的基线结果。λ为正表示发明者收益于在连接到网络中；α为正表明协同效应发挥显著作用；β不显著且接近于0，表示当一个发明家获得新的联系时，这不会给他当前的合作者带来负面的外部性。为了确保这些结果不取决于我们选择的因变量(CW)，我们采用其他指标（P、C）进行了计量分析，结果见模型（3）、（4）。可以看出，回归结果没有发生较大变化。

本文的实证结果还通过了系列稳健性检验，具体方式包括处理逆向因果关系问题；记录和防范各城市发明家可能产生的排序效应；控制明星发明家的影响；排除巴黎地区；改变空间尺度；在EA水平上重新回归。最后，本文还扩展了研究，第一是放松了网络是外生的隐含假设，第二，延伸解释了地理距离在调解社会关系中的作用，因为它可能改变发明者之间联系的强度。

三、结论

在这篇文章中，作者重新审视了协同网络在城市发明中的作用。近年来，这个问题引起了很多学者的关注，很多文献试图阐明聚集和协同网络对城市发明绩效的影响。本文首先引入了连接发明者绩效和其协同网络连接的程式化模型，将发明者生产率和其在网络中的中心地位的平方联系起来。然后，在控制了城市聚集特征后，检测了发明人影响其同伴发明绩效的最优方式。

本文的结果表明网络连接显著促进了城市发明。在协同网络中，发明者之间存在协同作用而非竞争作用，发明者的发明绩效会随同伴的努力而上升。这就是说，同伴的努力会促进发明者也努力发明，进而城市的发明绩效得以上升。非竞争关系和协同效应可以为知识型员工之间的互动提供一个新的视角。生产率的提高不是以连接过程中消极接受的知识带来的，相反，这产生于专业网络中的合作伙伴互动，这可能涉及到想法的交流、对抗和丰富，从而提高合作伙伴的生产率。从方法论的角度来看，本文的结果也表明应当谨慎对待现有的中心度测量，比如Degree或者Katz-Bonacich方法，这些方法都没有考虑到网络效应的复杂性。本文结果也强调了发明者之间的地理距离改变了他们合作的力量：地理距离较近的个体之间形成联系时，他们的联系会更有益。

最后，在政策方面，本文支持旨在提高发明者(城市内外)的连通性和吸引发明者的政策。很多文献也都强调了明星发明者在其网络中的重要作用。本文通过法国的实证数据证明了，发明者在没有竞争的情况下，有利于并受益于其众多合作者的生产率，这一效应通过网络中传播。

作者：南开大学经济与社会发展研究院区域经济学2017级博士生 张伟静

核稿：周玉龙 编辑：刘萌