ScienceＲesearchManagementVol．35，No．1January，2014
文章编号：1000－2995（2014）01－007－0041
基于哈肯模型的跨国技术流动网络演化机制
—以航空航天领域为例
孙玉涛，刘凤朝
(大连理工大学
管理与经济学部，辽宁大连116024)
摘要：跨国技术流动网络演化机制研究是全球创新系统领域的新探索。本文采用国际贸易数据构建跨国技术流动网络，运用哈肯模型建立网络系统演化方程，并以跨国技术流动网络节点TOP20国家为样本进行实证研究。研究结果表明，国家节点的技术创新能力是跨国技术流动网络演化的关键变量，增强技术创新能力是发展中国家嵌入全球网络的基石。
关键词：技术流动;网络演化;哈肯模型;航空航天中图分类号：F429．9
文献标识码：A
络演化规律等，得出了很多有价值的结论和观点，
1引言
［2］
Jaffe具有代表性的学者包括Jaffe等（1993）、［3］
Hu和Jaffe［4］（2003）、和Trajtenberg（1999）、
随着经济全球化的日益深化，发达国家之间
技术流动的传统国际化模式已经被打破，越来越多的新兴经济体和发展中国家参与其中，逐步形成了全球技术流动网络。在开放环境下，国家技还依术创新能力提升不仅取决于本国研发活动，赖于国际技术流动的知识溢出效应。作为创新后来者的中国迫切需要嵌入全球网络，利用跨国技术流动的溢出效应提升国家创新能力。本文试图以航空航天领域为例，运用哈肯模型解析跨国技术流动网络的演化机制，为中国嵌入跨国技术网络政策设计提供有力的理论和经验支撑。
目前，关于跨国技术流动主要有两方面的研
［1］
究：一是基于专利引用的非嵌入式技术（disem-bodiedtechnology）流动，运用专利引用指标分析
［6］
Gress［5］（2010）、向希尧和蔡虹（2009）。二是
基于贸易的嵌入式技术（embodiedtechnology）流动，运用贸易指标比较嵌入式网络与非嵌入式网络的差别，分析嵌入式网络中个体特点和权重网络特征，在数据和模型运用方面进行了有益的尝
［1］试，具有代表性的学者包括Shih和Chang
（2009）、Ｒeichardt和White［7］（2007）、刘宝全等
［8］
［9］
（2007）、段文奇等（2008）。
现有研究在跨国技术流动表征变量、网络构建和基本特征描述等方面取得了丰富的成果，然而相关研究仍然停留在跨国技术网络关系变量的现状和演化描述。为此，将网络个体的关系变量和属性变量作为整体，从系统的角度考察网络的演化问题，对于深入理解网络演化机制和我国嵌入跨国技术流动网络具有重要的现实意义。本文
组织之间的技术流动（知识扩散）模式、网国家、
收稿日期：2011－09－21；修回日期：2012－11－15．
基金项目：国家自然科学基金青年项目（71203020）（2013－2015）；国家自然科学基金面上项目（71173026）（2012－2015）；国家自然
科学基金重点项目（71033002）（2011－2014）。
作者简介：孙玉涛（1982－），男，讲师，研究方向：国家创新体系与创新政策。
刘凤朝（1954－），男，教授、博士生导师，研究方向：科技评价与科技政策。
·42·科研管理2014年
从跨国技术流动网络自组织特征分析出发，在哈肯模型的基础上建立技术流动网络的演化方程，并以全球95个国家和地区航空航天领域技术流动网络中的核心节点为样本进行了实证研究，揭弥补以往研究忽略网络示网络演化的决定因素，节点属性变量的不足。
1998－2007年作为研究区间，究样本，运用Ucinet软件绘制了全球主要国家和地区航空航天领域技术流
入和流出图（见图1和图2）。
所谓自组织是指在不存在外部指令的情况系统按照相互默契的某种规则，各尽其责而又下，
协调地自动形成有序结构。跨国技术流动网络的生成和演化，是国家节点之间建立和发展技术联系并不断适应外界环境的过程，具有自我生长、自我复制、自我适应等自组织特征。
（1）跨国技术流动网络自我生长特征。跨国技术流动网络的自我生长特征主要表现在网络规模和密度的扩张。从图1和图2可以看出从1998年到2007年游弋在网络之外的孤立节点越来越少，越来越多的国家参与到网络中去，网络规模不断扩大；无论是技术流出还是技术流入，2007年的网络均比1998年的密度高，不同国家之节点连接频次和强度不断增间的联系越来越多，大。不难看出，跨国技术流动网络的生成和成长具具有非常突出的自我生长特征。有其内在的规律，
2跨国技术流动网络的自组织特征
分析
跨国技术流动网络是指以国家作为基本节点、以嵌入式或非嵌入式技术跨国流动作为联系的网
以国际络。本文选择航空航天领域作为研究对象，贸易额作为嵌入式技术的衡量指标，以国家作为技
术跨国流动网络的节点，采用国际商品贸易分析库（Chelemdatabase）中的双边贸易数据作为网络联系绘制跨国技术流动网络。如果两个国家之间国际贸易额大于1个单位（百万美元）则联系为1，反之则为0。选择Chelemdatabase中95个国家和地区作为研
图1
Figure1
1998（左）和2007年（右）全球航空航天领域技术流出网络
Globaltechnologyoutflownetworkintheaerospacefieldin1998（left）and2007（right）
图2
Figure2
1998（左）和2007年（右）全球航空航天领域技术流入网络
Globaltechnologyinflownetworkintheaerospacefieldin1998（left）and2007（right）
第1期孙玉涛，刘凤朝：基于哈肯模型的跨国技术流动网络演化机制—以航空航天领域为例·43·
（2）跨国技术流动网络的自我复制特征。跨国技术流动网络通过自我复制实现自我完
善、自我发展的自组织演化。跨国技术流动网络的自我复制主要体现在不同节点复制优先连接机
［6－8］
，跨国技术流动网络与许制。现有研究表明
多复杂网络一样，其连接中心度呈现幂律分布，即
“马太效应”。图1和图2中节点的大小显著的
表示点出度和点入度大小，节点中心度较大的只有少数几个国家，新节点更倾向于与具有较高连“知名”接度的节点相连接，进而呈现出少数节点往往拥有大量连接，而大部分节点却只有少数连接的特征。优先连接机制的自我复制是跨国技术流动网络不断演化的动力。
（3）跨国技术流动网络自我适应特征。跨国技术流动网络自我适应特征是从节点与外部环境的关系角度而言。国家作为网络中的节点，通过网络演化的自组织过程适应经济社会发展、自然灾害、先进技术革新等外部环境的变化，进而呈现状态和功能。以中国为例，在建国出新的网络结构、
初期中国主要从苏联引进相关技术和设备，中苏关系破裂之后，为了满足国内经济社会发展的需要，中
中国的技术国开始向西方寻求合作；改革开放之后，
引进逐步从单一渠道向多元化方向发展，并逐步实
现了从技术流入向技术流入和技术流出双向发展。作为跨国技术网络的节点，每一个国家都通过与外界环境的自适应过程，不断地调整自身在网络中的位置，进而影响了网络结构和功能。
综上所述，跨国技术流动网络演化是一个节点规模和联系自我生长、节点优先连接机制自我复制、节点结构与外部环境自我适应的自组织过程。在网络系统的演化过程中，慢变量主宰着演化进程，支配快变量的行为，成为新结构的序参量。通过对网络内部不同类型变量相互作用而发生的结构演化过程的分析，可以识别跨国技术流动网络的演化机制。
的协同是自组织过程的基础，系统内各序参量之间
的竞争和协同作用使系统产生新结构的直接根源。利用协同学的微观方法，找到线性失衡点并区分出快、慢两类变量，消去快变量，得到序参量方程，即可研究系统有序结构的自发形成和演化过程。
哈肯模型
［10］
可以用来描述在一定外部条件
下由系统内部不同变量相互作用而发生的结构演
考虑一种系统由一个作用力和一个子系化过程，
q2统组成，子系统的状态变量和作用力分别用q1、
表示，这里不考虑随机涨落项。
*
q1=－λ1q1－aq1q2*q2=－λ2q2+bq21
（1）（2）
b，（2）式中a，λ1，λ2为控制参数。方程（1）、反映了两个子系统的相互作用关系。系统的一个定态解为q1=q2=0。假设当子系统（1）不存在时，系统（2）是阻尼的，及λ2＞0。如果绝热近似条件成立，即λ2＞＞λ1，则可采用绝热消去法令。q2=0，得到式（2）的近似解：b2
q（t）（3）λ21
它表示子系统（1）支配子系统（2），后者随前
q1是系统的序参量，者的变化而变化。因此，将
q2（t）≈
得到序参量方程为：式（3）引入式（1），ab*
q1=－λ1q1－q3
λ21
为便于应用，将哈肯模型离散化为：
（4）
q1（t+1）=（1－λ1）q1（t）－aq1（t）q2（t）（5）q2（t+1）=（1－λ2）q2（t）+bq1（t）q1（t）（6）3.2
变量的选取
选取节点网络中心度、技术创新能力和技术流动能力三个状态变量分析跨国技术流动网络演化过程。主要是出于以下考虑：①网络中心度反映了国家节点在网络中的位置，一定程度上是国家在技术流动网络中权力的象征，是网络节点重另外由于技术流动具有方向性，所要的关系变量，
以网络中心度又可以划分为入度和出度；②技术创新能力和技术流动能力是网络节点的属性变量，就网络演化的自组织特征而言，属性变量作为节点的重要特点也是决定网络演化的主要因素；③部分学者
运用哈肯模型进行协同学和序
其中隐含了一个重要参量识别仅选择两个变量，
［11，12］
3
3.1
哈肯模型的研究方法与变量选取
研究方法
跨国技术流动网络具有非常显著的自组织特
征，协同机制是演化的关键。协同学主要研究系统内部各要素之间的协同机制，认为系统各要素之间
假设即这两个变量中存在一个序参量，是主导系
·44·科研管理2014年
统演化的关键因素。实际上，变量选择需要提出系统的主要变量，提供序参量识别的备选集，并通过哈肯模型定量运算确定变量之间的关系。考虑到航空航天领域存在自然垄断的特点，创新力量主要集中在少数国家。本文选择航空航天领域跨国技术流动网络节点出度和入度前20位国家作为研究样本，其中入度前20位的海湾地区（A03）
①从样本中去掉，增加第
网络，由于选择网络核心节点作为样本，所以流出
子网和流入子网样本国家并不一致。首先对节点中心度、技术流动能力和技术创新能力三个指标之间的关系进行假设，然后运用哈肯模型对2006和2007年的数据进行检验，具体结果见表1和表2。4.1
跨国技术流出网络的演化机制分析在表1中假设1－4可以看出，节点出度中心
21位国家。根
据美国专利与商标局（USPTO）产业与技术领域
对应研究的成果《美国的专利化趋势（1963－2008）》（PatentingtrendsintheU.S.1963－2008），将NAICS3364（AerospaceProductsandParts）专利作为航空航天领域创新能力表征变量②，运用各国航空航天领域专利申请授权量占USPTO本领域所有专利授权量的比例表示节点技术创新能力。运用航空航天领域技术流出和流入总量占全世界的比例表示技术流动能力。具体数据见附表1。
度（OD）作为技术流出能力（OA）序参量的方程（6），技术创新能力（TA）作为节点出度中心度（OD）序参量的方程（5）比较显著，见式（7）和（8）。
OA（2007）=（1+0．02424）OA（2006）－0.000127OD（2006）OD（2006）0.000276TA（2006）OD（2006）
（7）（8）
TA（2007）=（1－0．019967）TA（2006）－可以认为，节点出度中心度（OD）与技术流出能力（OA）、技术创新能力（TA）之间不存在协同但是节点出度中心度对于技术流动能力和关系，
技术创新能力均具有比较显著的影响。国家在跨国技术流动网络中的位置对于其技术流动规模具有显著的负向影响，国家在拓扑网络中的权力越大，其技术流出能力和创新能力却越低。
4跨国技术流动网络的演化机制实
证分析
跨国技术流动网络分为流出子网络和流入子
表1
Table1
序号123456
基本情况假设OA为序参量q1，
OD为q2OD为序参量q1，
OA为q2TA为序参量q1，
OD为q2OD为序参量q1，
TA为q2TA为序参量q1，
OA为q2OA为序参量q1，
TA为q2
跨国技术流出网络演化的实证分析
Anempiricalanalysisoftheevolutionoftechnologyoutflownetworkacrosscountries
λ10．125（0．0000）－0．04931（0．0000）0．019967（0．0000）－0．043737（0．0000）0．009906（0．0000）0．035893（0．0000）
a－0．00154（0．2788）0．001623（0．2304）0．000276（0．0000）－0．001168（0．2914）0．000351（0．0000）－0．001093（0．0343）
检验Ｒ2=99．8F=0．0000Ｒ=99．7F=0．0000Ｒ2=99．99F=0．0000Ｒ2=94．6F=0．0000Ｒ2=99．99F=0．0000Ｒ2=99．91F=0．0000
2
λ2－0．0414（0．0000）－0．02424（0．0000）－0．038569（0．0000）0．002213（0．0000）0．031003（0．0000）0．008264（0．0000）
b－0．00273（0．3217）－0．000127（0．0126）－0．001538（0．4163）－3．82E－06（0．5721）0．000820（0．0431）－0．000397（0．0000）
检验Ｒ2=94．5F=0．0000Ｒ2=99．8F=0．0000Ｒ2=94．4F=0．0000Ｒ2=99．99F=0．0000Ｒ2=99．81F=0．0000Ｒ2=99．99F=0．0000
①②
Chelem数据库中海湾地区主要包括巴林、伊朗、伊拉克、科威特、阿曼、卡特尔、阿拉伯联合酋长国。
采用各国在美国专利与商标局（USPTO）的专利授权量作为创新能力的衡量指标，美国是世界科技和经济第一强国，无论是出于技术
USPTO数据库国际化程度高；运用USPTO专利作为国家创新还是市场的考虑，主要创新型国家均不断加大在USPTO的专利申请，能力的衡量指标已经成为学术界的通行做法。
第1期孙玉涛，刘凤朝：基于哈肯模型的跨国技术流动网络演化机制—以航空航天领域为例·45·
技术流出能力（OA）与技术创新能力（TA）之
间存在非常显著的协同关系。假设5计算结果λ2=0.031003，λ1=0.009906，即λ2＞λ1；假设6计算结果λ2=0.008264，λ1=0.035893，即λ1＞OA比TA变化快，λ2。由此可见，假设5成立，则TA为阻尼小、a=衰减慢的序参量。其中，0.000351，b=0.000820，反映OA和TA彼此相互作用的微分方程组为：
TA*=－0．009906TA－0．000351TA*OA（9）OA*=－0．031003OA+0．000820TA2
（10）
*
令OA=0，求的方程（3）的近似值为
b0．0008202
OA≈TA2=TA=0．026449TA2（11）
0．031003λ2
势函数的二阶导数为：
d2F2
2=－0．009906－0．00002784TA（15）d（TA）
d2F将定态解（14）引入到（15）中，得到
d（TA）
2
＜0，表明在TA=±1067.041两处势函数有极大值。势函数的结构特性反映了跨国技术流出网络的演化机制，即当状态变量和控制参数发生变化时，系统势函数也发生变化，原来的稳定态变为非均衡不稳定态。在适当的控制变量下，跨国技术流出网络的技术流动能力和技术创新能力两个变量会发生非零作用，形成新的稳定定态解TA=±1067.041。也就是说，在稳定定态解处系统产生了新的有序结构，此时主宰系统演化的序参量是技术创新能力。4.2
跨国技术流入网络的演化机制分析从表2中假设7－12可以看出，节点入度中
表示技术流动能力随着技术创新能力的变化
而变化，只有具备较强创新能力的国家才能成为航空航天领域的技术供给者。将式（11）引入式（9）中，得到序参量方程：
TA*=－0．009906TA－0．00000928TA3（12）对式（12）的相反数积分可得势函数：
F=－0．004953TA2－0．00000232TA4
λ2|λ1|=±1067．041ab
（13）
心度（ID）作为技术流入能力（IA）序参量的方程（6），技术创新能力（TA）作为节点入度中心度（ID）序参量的方程（5），技术创新能力（TA）作为技术流入能力（IA）序参量的方程（5），技术流入能力（IA）作为技术创新能力（TA）序参量的方程（6）变量比较显著，具体见式（16）－（19）。
（16）（17）（18）（19）
*
令TA=0，求的序参量方程的两个定态解为：
TA=±
*
槡（14）
ID（2007）=（1－0．03239）ID（2007）+0．000242IA（2006）IA（2006）TA（2007）=（1－0．052107）TA（2006）－0．001118TA（2006）ID（2006）TA（2007）=（1+0．21120）TA（2006）－0．000603TA（2006）IA（2006）TA（2007）=（1+0．19716）TA（2006）－0．000659IA（2006）IA（2006）
表2
Table2
序号789101112
基本情况假设IA为序参量q1，ID为q2
ID为序参量q1，IA为q2
TA为序参量q1，ID为q2
ID为序参量q1，TA为q2
TA为序参量q1，IA为q2
IA为序参量q1，
TA为q2
跨国技术流入网络演化的实证分析
Anempiricalanalysisoftheevolutionoftechnologyinflownetworkacrosscountries
λ10．29831（0．0000）－0．039344（0．0000）0．052107（0．0000）－0．04216（0．0000）－0．21120（0．0000）－0．033065（0．0000）
a－0．005802（0．0185）0．000123（0．9429）0．001118（0．0000）0．000449（0．7582）0．000603（0．0001）0．001035（0．0383）
检验Ｒ2=99．84F=0．0000Ｒ2=88．3F=0．0000Ｒ=99．99F=0．0000Ｒ2=88．3F=0．0000Ｒ2=99．99F=0．0000Ｒ=99．93F=0．0000
22
λ20．039426（0．0000）0．03239（0．0000）0．040036（0．0000）0．000036（0．0000）－0．025822（0．0000）－0．19716（0．0000）
b－0．000237（0．9025）0．000242（0．0011）－0．000281（0．8411）－5．44E－06（0．8628）－0．00074（0．0654）－0．000659（0．0002）
检验Ｒ2=88．3F=0．0000Ｒ2=99．8F=0．0000Ｒ2=88．3F=0．0000Ｒ2=99．97F=0．0000Ｒ2=99．82F=0．0000Ｒ2=99．99F=0．0000
·46·科研管理2014年
根据哈肯模型的计算结果，在跨国技术流入网络演化过程中变量之间不存在显著的协同关
变量之间呈现传递的关系。首先，技术流入能系，
力（IA）对节点入度中心度（ID）具有显著的正向效应，而节点入度中心度（ID）和技术流入能力（IA）对技术创新能力（TA）均具有显著的负向效
也就是说网络节点在流入网络中关系广度越应，
大和流入规模越大越不利于技术创新。该研究结论很大程度上说明，改革开放以来“以市场换技术”战略存在显著的理论不足，中国多渠道（广度）和大规模（深度）的技术引进并不能从根本上提升创新能力，相反可能失去了国内市场和通过自身力量提升自主创新能力的机会。
水平的技术创新能力是国家在技术流出网络中占据优势和获得权力的关键因素，两者协同发展决定了网络的演化方向，作为网络关系表征变量的出度中心度对于技术流出能力具有一定的负向影
但是并不决定这网络的演化方向。因此，加大响，
研发投入、增强技术创新能力是后发国家通过技术输出进入全球技术网络的基本方式和途径。
最后，技术创新能力是国家节点能否从技术流入中获得收益的关键。通过贸易和FDI等方式的技术引进是后发国家实现技术追赶的重要路
但是这并不意味着加大技术引进力度、多元化径，
技术引进结构就能提升国家技术创新能力。本研究表明，在跨国技术流入网络中，国家个体技术流入的广度（节点中心度）和深度（技术流动能力）存在显著的关联性，两者对于技术创新能力具有负向影响，也就是大量多元化的技术流入将会制约国家的技术创新能力。技术流入一定程度上可以提高东道国的技术水平和生产效率，但是只有
促进具备一定的吸收能力才能够产生知识溢出，
国家技术创新能力提升。
当然，本研究运用发明专利衡量一国航空航天领域的技术创新也具有一定的局限性。虽然运用发明专利衡量国家技术创新能力是相关文献的通行做法，但是其只考虑了国家创新活动的产出
并没有涉及Ｒ＆D投入、技术转移和产业化环节，
所以对于航空航天领域研发投入、专等其他环节，
利产出和产业化衔接比较薄弱的国家，专利产出作为创新活动的中心环节并不能完全反映该国的
发明专利仅仅考虑了对产技术创新能力。另外，
品、方法或其改进所提出的新的技术方案，并没有考虑到外观设计方面的创新，实际上航空航天产品的整体设计对于产品的性能和质量至关重要。
5研究结论与启示
本文从跨国技术流动网络自组织特征分析出发，运用哈肯模型对跨国技术流出网络和流入网络演化机制进行实证分析，得出以下几方面的结论和政策启示。
首先，通过上述分析，能够清晰地绘制出跨国航空航天领域技术流动网络中关系变量与属性变量之间的关系（见图3）。一是技术流入能力和节点入度中心度对于创新能力均具有负效应，并且技术流入能力还通过节点在网络中的位置影响创新能力；二是节点出度中心度对于技术创新能力和技术流出能力具有负向效应，同时技术创新能力和技术流出能力具有协同关系。
参考文献：
图3
Figure3
跨国航空航天领域技术流动网络变量关系图Ｒelationshipdiagramofthetechnologyflownetwork
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variablesacrosscountriesintheaerospacefield
其次，技术创新能力是跨国技术流出网络演
化的决定因素。式（9）和（10）建立的技术流出网络系统演化方程组，揭示了跨国技术创新网络的演化特性：网络在从无序向有序状态演化的过程主宰网络演化的序参量是技术创新能力。高中，
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EvolutionmechanismoftechnologyflownetworkcrosscountriesbasedonHakenModel
—Acasestudyoftheaerospacefield
SunYutao，LiuFengchao
（FacultyofManagementandEconomics，DalianUniversityofTechnology，Dalian116024，Liaoning，China）Abstract：Astudyontheevolutionmechanismoftechnologyflownetworkcrosscountriesisanewexplorationinthefieldofglobalinnovationsystem．Thispaperconstructsthetechnologyflownetworkcrosscountriesthroughinternationaltradedata，andsetsupevolutionequationsofnetworksystemusingtheHakenmodel，thendoesanempiricalresearchusingtheTOP20countriesinnetworkassamples．Theresultsshowthat，nationaltechnologicalinnovationcapabilityisthekeyvariableintheevolutionprocessoftechn-ologyflownetworkcrosscountries，andenhancingthecapabilityoftechnologicalinnovationisthecornerstonefordevelopingcoun-triestoenterintotheglobalnetwork．
Keywords：technologyflows；networkevolution；Hakenmodel；aerospace
附表1
技术跨国流动网络节点中心度、流动能力与创新能力数据
Schedule1：Thenodecentrality，flowingcapacityandinovationcapacitydataofthetechnologyflowacrosscountries
国家(地区)
美国法国德国英国加拿大意大利荷兰瑞士西班牙奥地利中国AAA瑞典巴西俄罗斯捷克日本丹麦澳大利亚爱尔兰
节点出度中心度（OD）技术流出能力（OA）200690．42678．72382．97967．02161．70254．25560．6385047．87236．1740．42635．10637．23438．29837．23421．27726．59628．72330．85124．468
200789．36281．91581．91564．89463．8362．76661．70255．31947．87240．42640．42638．29837．23435．10635．10634．04332．97931．91531．91530．851
200642．97317．0899．7977．2735．8091．6880．8500．9201．1940．5090．5990．9140．4291．4790．5880．1572．0120．1840．2900．194
200743．91117．1578．1216．6645．9891．7530．7720．9611．3640．5470．6190．8590．3202．0860．5050．2322．1310．1220．3130．280
技术创新能力（TA）200651．44073．949412．49034．98721．51261．04330．31450．81150．18500．45030．05010．12371．19050．04790．08580．001118．49200．121500．44250．0133
200751．17903．931612．50184．91661．54651．04540．30820．80400．18320．45260．05380．12611．20780．04640．08620．003218．72910．12820．44290．0140
国家(地区)德国法国美国荷兰英国瑞士西班牙新加坡加拿大意大利AAA爱尔兰中国冰岛日本澳大利亚印度香港瑞典丹麦
节点入度中心度（ID）技术流入能力（IA）200662．76646．8095042．55346．80934．04341．48936．1730．85131．91527．6625．53227．6626．59626．59627．6624．46829．78735．10622．34
200762．76652．12851．06446．80946．80938．29837．23437．23434．04332．97930．85130．85130．85129．78728．72328．72328．72328．72327．6626．596
20068．12117．15743．9110．7726．6640．9611．3640．1495．9891．7530．8590．2800．6190．0442．1310．3130．1770．0000．3200．122
20079．79717．08942．9730．8507．2730．9201．1940．1365．8091．6880．9140．1940．5990．0292．0120．2900．1040．0010．4290．184
技术创新能力（TA）20063．949440．314354．987240．811510．185040．012261．512671．043370．123730．013380．050160．004460．442540．022290．034561．19052
20073．931630．308244．916690．804000．183220．014011．546571．045420．126100．014010．053890．004310．442950．026940．033411．20708
12．4903912．5018951．4407751．17906
18．4920118．72912
12．1504012．82521
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