冯佳晗（中国民用航空飞行学院）、喻开志（西南财经大学）

在长期从事专利数据研究的过程中，学者们已经逐渐形成了一种几乎“理所当然”的研究路径：以专利作为创新活动的直接表征，并通过专利联合申请、专利数量或专利质量以衡量企业的创新能力。这一思路在既有文献中被广泛采用，也成为多数实证研究的基本方法。

然而，随着研究的不断深入，一个看似细微却值得警惕的问题逐渐浮现：现有研究所使用的许多创新指标，尤其是专利联合申请，本质上仍然是在刻画企业内部的研发过程。即便是多个主体共同申请专利，这种合作往往仍然嵌入在企业组织或紧密控制的合作关系之中，其成果在产权意义上依然属于企业内部资产的延伸。

所以我们开始思考，如果创新活动始终被界定在企业内部，那么是否存在一个更为关键的问题一直被忽视：企业能不能通过外源技术实现能力提升？换言之，真正推动企业成长的，是否不仅仅是自己创造了什么，还包括吸收并利用了什么？

正是在这样的思考背景下，本研究逐渐从内部创新转向外部协作，并进一步聚焦于一个更加具体且具有现实意义的情境即供应链，并完成了《供应链企业的创新协作效应——基于要素优化配置视角》这篇文章。

与一般意义上的企业间合作不同，供应链关系具有稳定性与功能性双重特征。上下游企业之间不仅存在持续的交易联系，还在生产、技术与信息层面形成紧密互动。这种结构性联系，使供应链成为技术扩散与创新协作的重要载体，也为观察“外源技术如何进入企业并发挥作用”提供了理想场景。

因此，本研究不再以专利联合申请作为主要切入点，而是转向专利转移与专利引用数据。这一转变看似技术细节，实则对应着研究视角的根本变化：前者强调共同创造，而后者更关注技术流动。通过专利转移，可以识别技术在企业之间的直接流动；通过专利引用，则可以捕捉知识在更广泛范围内的扩散路径。两者结合能够较为完整地刻画企业在创新协作中的真实互动。

在明确研究对象之后，一个新的问题随之产生：供应链中的创新协作，究竟如何影响企业发展？

既有研究往往从单一要素出发，例如考察技术溢出、资本投入或人力资本对企业绩效的影响。然而，在实际经济运行中，要素之间并非孤立存在，而是相互作用、共同决定生产效率。尤其是在中国经济转型背景下，一方面存在资本过度配置与劳动配置不足的结构性问题，另一方面，数据、信息与技术等新型生产要素迅速崛起，正在重塑传统生产函数。

这促使我进一步思考：供应链创新协作是否不仅仅通过“增加创新投入”发挥作用，更可能通过“重塑要素配置结构”影响企业发展。

基于这一思路，论文构建了一个“传统-新型”生产要素协同作用的分析框架。一方面，考察创新协作是否能够缓解资本与劳动的错配问题；另一方面，分析其是否有助于提升企业对数据、技术与信息等新型要素的利用能力。这样的分析路径，试图将“创新协作”从单一的技术问题，拓展为一个涉及资源配置与要素结构调整的综合性问题。

在方法选择上，我们当时也面临一个现实挑战：企业是否开展创新协作，并非随机发生，而是受到多种因素共同影响。如果忽视这种内生性问题，可能会高估或低估创新协作的真实效果。因此，为尽可能接近真实的经济关系，论文采用双重机器学习方法（DDML），在高维控制变量的条件下识别因果效应。

研究结果在一定程度上验证了最初的直觉。供应链中的创新协作不仅普遍存在，而且能够显著提升企业全要素生产率。更重要的是，其作用路径并非单一：既通过优化资本与劳动配置改善传统要素效率，也通过强化对数据与技术的利用放大创新效果。

在进一步分析中，一个更加关键的发现是，创新协作并不会止步于单个企业，而是呈现出明显的供应链扩散特征。核心企业在开展创新协作后，其技术与效率优势会沿着供应链向上下游传导，从而带动整个产业链的协同提升。这种以点带面的扩散机制，使我们重新理解了供应链的功能——它不仅是商品流动的通道，更是知识与技术传播的重要路径。

回顾整个研究过程，这项工作的意义或许不仅在于提供了一组实证结果，更在于尝试回答一个更为基础的问题：在一个高度联通的经济体系中，企业创新的边界究竟在哪里。

如果说传统研究关注的是“企业内部如何创新”，那么本研究更关心的是“企业如何在网络中创新”。从这个意义上看，创新不再是孤立行为，而是嵌入在供应链结构中的协同过程；技术也不再是静态资产，而是在企业之间不断流动与重构的动态资源。

这种视角的转变，既来源于数据上的观察，也源于对现实经济运行逻辑的反思。在未来的研究中，如何进一步刻画这种网络化创新的结构特征及其制度条件，仍然是一个值得持续探索的问题。

（《供应链企业的创新协作效应——基于要素优化配置视角》载于《经济评论》2026年第2期）