图片来源：ChatGPT-4o

原文信息：Turkina E, Frigon A, Doloreux D. Network versus spatial proximity and firm innovation: The case of the R&D service sector. Journal of Regional Science, 2025, 65(1): 135-155.

地理邻近性对创新的影响长期存在争议。早期研究强调地理邻近对隐性知识交流的关键作用，认为同城集聚促进偶然互动与知识流动（如Gertler, 2003）。然而，后续研究质疑地理邻近的主导地位，指出社会网络等非空间因素可能替代或补充其作用（如Boschma, 2005）。尽管存在混合证据——部分研究支持互补性（如本地网络加强地理邻近效应），部分显示替代性（如远程合作削弱地理约束）——但争议焦点始终围绕“地理与社会邻近在创新中的相对重要性”。

传统研究的局限性主要体现为两方面：一是依赖专利数据，忽视非正式知识互动的多样性；二是假设同城即可获取溢出效应，忽略城市内部的距离衰减现象（如Liu et al., 2022）。本研究通过针对蒙特利尔145家研发型知识密集服务业（KIBS）的问卷调查，突破数据局限，精确捕捉合作网络的空间分布与关系类型（如客户、竞争者、学术机构），构建更细致的地理密度与网络结构指标。

作者使用了对蒙特利尔 145 家研发服务机构进行的企业级调查的结果。研究表明，地理邻近性与社会连接性均促进创新，但社会网络的效应更强，暗示两者存在一定替代性。此外，空间邻近性与网络之间的关系在三个维度上存在差异:本地与非本地联系、关系类型(客户、供应商、竞争对手以及研究所和大学)以及连接类型(中介与封闭)。

理论层面，研究揭示了地理与社会邻近的动态平衡关系，挑战了单一邻近性主导的创新模型；方法层面，通过企业级合作网络数据弥补传统专利分析的不足。实践上，为城市政策提供新思路：需兼顾地理集群建设与跨域网络支持（例如数字基础设施投资），而非仅聚焦区位规划。

理论分析

02

在区域经济学中，地理邻近性促进创新的主要原理在于，地理邻近性能够支持“面对面”知识交流，降低隐性知识交流成本，促进人力资本积累，并且便于劳动力流动。但是，地理邻近性必然促进创新的观点受到了来自不同文献分支的质疑。一方面，部分研究发现，在将合作网络纳入本地化知识溢出模型后，地理邻近性的作用显著降低。另一方面，关系经济地理学中的“本地蜂鸣—全球管道”（Local Buzz and Global Pipelines）理论表明，远距离的知识联系使企业能够利用多样化的“知识库”，进而对创新产生积极影响。因此，地理邻近性对创新的作用需要结合具体场景加以分析。

就研发服务业而言，网络对创新的重要性相对而言更加突出。这是因为研发服务业企业高度依赖于与合作者的知识交流，通过外包研发、创新合作和合伙关系等途径，深度参与更广范围内的创新体系，从中快速识别不同来源（如客户、大学、对手企业等）中的技术变革机会，从而推动企业创新。故相对于地理邻近性而言，网络在拓展合作者多样性、增强创新的系统性等方面更具优势，对企业创新具有更强的促进效果。据此，该文提出假设1。

假设1：本地网络和非本地网络对企业创新的影响都比空间邻近性更大。

就网络与地理邻近性的关系而言，既有文献中存在三种观点。一是“分立论”，认为二者既非替代关系，也非互补关系，而是在知识生产的不同环节各自发挥作用，其中应用研究主要由地理邻近性驱动，而理论研究主要由网络驱动。二是“互补论”，认为二者呈互补关系，随时间推移表现出协同演化特性。三是“替代论”，强调网络可以替代地理邻近性的作用，不同创新主体在网络和地理邻近性之间存在“此消彼长”的权衡。

弥合上述观点分歧的关键，在于区分网络的不同类型，以及网络本身是“局域”抑或“广域”网络，后者的地理跨度更大，市场主体的多样性程度更高。广域网络与邻近性之间应呈现互补关系，其依据是“本地蜂鸣—全球管道”理论。但局域网络与邻近性的关系取决于企业所联系的主体。从既有文献看，企业与客户、供应商、竞争对手以及科研机构4类主体的联系对创新具有重要作用。其中，企业同客户、供应商的合作重在促进与改善服务相关的创新，这类创新活动要求扩大客户、供应商的空间来源范围，从而提高市场份额，避免过度依赖特定范围内的市场主体，这与地理邻近性的功能相反。故在这些情形中，局域网络应同地理邻近性之间存在负向交互关系。相比之下，企业同竞争对手和科研机构的合作则强调获取原理知识，地理邻近性能够为其提供更强的知识溢出效应。故在这些情形中，局域网络应同地理邻近性之间存在正向交互关系。由此，该文提出假设2。

假设2：空间邻近性与企业创新网络之间的相互作用在两个维度上有所不同:本地维度与非本地维度，以及企业之间的关系类型。(2a) 在与客户和供应商合作的情况下，空间邻近性与本地网络对企业创新的影响呈负相关;在与竞争对手、研究机构和大学合作的情况下，空间邻近性与本地网络对企业创新的影响呈正相关;(2b)在所有类型的关系中，空间邻近性与非本地网络对企业创新的影响呈正相关。

03 

4.1 回归分析

作者采用Probit回归得到结果，如表2所示。结果显示，在模型A中，地理邻近性（见表中“Density”项）的影响不显著；但在纳入网络与地理邻近性的交互项后，在模型C中，地理邻近性转为显著。局域和广域网络的回归系数在模型B和C中均显著为正，且在模型C中的回归系数显著高于地理邻近性，说明网络对创新的促进作用更强，从而证实了假说1。

从Table 2中的交互项看，模型C中局域网络和地理邻近性的交互项显著为负，表明二者存在替代效应，如果本地网络增加，空间邻近性与创新之间的联系就会减弱。而广域网络和地理邻近性的交互项不显著为负。

为了说明空间邻近与本地网络之间的相互作用，我们建立了图3模型(考虑了变量的均值和标准差以及系数)，该模型表明，在本地网络不发达的情况下，高空间邻近度有助于促进创新。在本地网络协作程度较高的情况下，空间邻近度的影响会减小，高邻近度和低邻近度对创新的影响相似。创新。这表明，在当地组织间网络化程度较低的情况下，高度的空间邻近性有助于为创新带来积极的外部效应(例如，通过非正式网络、劳动力流动等)。

如表3所示，Eigenvector and degree的结果相似，而局域网络和地理邻近性的交互项不显著，这表明经brokerage和空间邻近性对创新有单独的影响，它们之间的交互作用不会产生负外部性。

这些结果表明，虽然与蒙特利尔其他参与者的总体联系可以替代空间接近性的积极影响，但除了在城市内部进行同地办公外，还可以将原本互不联系的参与者在当地联系起来，并发挥中介的作用，将其作为一种创新战略。

Table 4进一步展示了区分特定合作者群体时的回归结果。局域网络中，企业同客户和竞争对手的联系与地理邻近性存在负向交互作用，即替代性；企业同大学等研究机构的联系与地理邻近性则存在正向交互作用，即互补性。广域网络中，企业同研究机构的联系与地理邻近性同样存在互补性。总体而言，这些结果部分支持了我们的假设(2a)和(2b)。就企业创新而言，空间邻近性与网络之间的相互作用在两个维度上存在差异:本地网络与非本地网络以及关系类型(客户、供应商、竞争对手以及研究机构和大学)。然而，只有邻近性和网络之间的互动才是创新的关键。

本文从实证角度揭示了网络协作与空间邻近对创新的差异化影响机制。研究表明，网络对企业创新的影响强于地理邻近性，并指出网络与地理邻近性之间可能存在替代性或互补性，具体取决于网络的地理跨度，以及网络中创新主体的类型。本地客户或竞争对手的合作网络与地理邻近呈现替代效应，但本地学术合作却能与之形成互补效应。此外，网络的结构特征可通过充当“知识桥梁”打破地理约束，进一步凸显网络在跨空间资源整合中的核心价值。这些发现挑战了传统“创新必然根植于地理邻近性”的思维定势，为理解区域创新提供了新的理论视角。

尽管研究表明网络协作对创新的作用超越地理邻近性，但需注意其局限性：样本基于蒙特利尔R&D服务业的横截面数据，难以验证动态因果，且需进一步解决内生性问题。未来研究可扩展多城市比较（关注语言、政策差异）、追踪疫情对网络的重构效应，或分析网络与区域制度、文化的互动。实践层面，政策应优先支持多元网络协作（如跨尺度学术合作）及中介组织培育，避免过度依赖地理集聚；理论层面，需深入解析“地理-网络”在技术与制度情境下的共演机制，为微观企业网络能力与宏观区域创新治理提供新路径。

推文作者：华岳，湖南大学经济与贸易学院副教授，博士生导师，经济系主任。长期研究中国区域经济政策、城市化与流动人口、经济发展绿色转型等问题。

 Abstract