从组织资源和信息的流动性来看，产学研合作创新网络的连通影响着创新主体的资源优势互补和技术研发协作[1]。然而，网络连通性不断面临着创新主体内外部环境不确定性和相关风险的威胁[2]，还受到自身网络主体自由进出的随机性[3]，导致交互连通的不稳定。需要综合考虑微观(主体角色)和宏观(区域差异)两方面因素的影响和连通保障策略。但是现有研究大都强调微观组织层面的合作依赖强化[4]、合作伙伴选择策略[5]、交互知识共享[6]、合作制度共建[7]的作用，或是从网络的异构位置[8]、结构尺度[9]、网络演化[10]分析结构形态的影响，鲜有关注网络随机连通性和产学研合作创新网络保障策略，以及为政府监控产学研创新网络提供可量化的辅助。因此，为了应对产学研创新网络级联失效所带来的合作模式冲击、网络组织运行停滞，以及防止创新失效在整个网络的不断扩散，有必要从主体自身属性、网络位置和子网特征，对产学研合作创新网络连通性进行研究。 网络连通性[11]因依据渗流(Percolation)理论又被称为渗流连通性，是一类复杂网络动力学机制，在多网络模型①研究中经常被应用[12]。它通过计算部分节点或边被占据时，整网、子网节点度分布状态和核心子组比例，来刻画各个子网络内在节点的链接态势，并应用生成函数(generating function)方法评测多网络结构连通性指标的估计值[13]。自单一网络连通阈值、子组比例、渗流相变的生成函数机制被提出之后，Palla等[14]将连通性引入合作网络的研究，揭示了节点之间的交互连通性对网络演化的影响。Funk[15]、Singh等[16]、刘凤朝等[17]在专利合作网络中应用和拓展了上述研究。但是，仍然缺乏基于创新主体自由合作行为的随机交互连通性机制分析，同时也鲜有基于多网络视角对产学研合作创新网络的研究。 因此，本文基于网络科学渗流理论，从角色特性和地域特征双重视角，构建了多网络随机交互连通生成函数模型，依据专利合作关系拓扑分析了特定行业跨域产学研合作创新网络结构，探索了多网络随机交互的产学研合作创新网络连通性评价机制，并借助仿真方法比较研究不同链接态势下的网络健壮性效果。本文在研究视角和方法上进行了新的尝试，研究结果对于强化合作各方利益和辅助政府有效实施区域产学研合作创新管理具有重要的现实意义。 相关研究回顾 1、产学研合作创新网络的交互连通诠释 产学研合作创新网络是企业、高校和科研院所依托技术研发、知识传播和资源利用活动组成的交互关联的耦合创新系统[18]。系统中交互的基础是主体角色定位、自愿性的资源共享和经验性的战略决策，交互连通的动力是获取外部知识和占据网络结构中的有利地位，而交互连通机制的分析大多依靠网络拓扑形态的演化观测[19]。 拓扑结构下的交互连通一直是学者们关注的焦点，最经典的拓扑结构就是小世界网络和无标度网络。小世界网络结构中短路径长度、高聚集系数有利于提升主体间相似度、交互频率和知识转移效率，并且能够增强潜在合作者的可得性和可靠性，“六度分隔”保证了较大的连通规模[10，20]。由此，小世界结构下的产学研交互连通更加具有开放性和随机性。无标度网络具有聚集结构特性，成长机制和优先连接机制使得具有较高资源禀赋主体的创新能力愈加强大，即“富者愈富”，迫使潜在合作者只能依附于“富者”[21]。可见，无标度结构下的产学研交互连通具有非公平和强依赖的特点。 上述主体之间的交互连通机制是单一子网研究的核心，然而产学研合作创新网络是多类主体和不同地域子网组成的复杂网络[22]。Havlin等[23]认为合作研发网络具有很高的复杂性并受到变体的强烈影响，应该突破单一网络有限结构束缚。因此，产学研合作创新网络需要从交互网络的视角进行探究。产学研合作创新的交互网络状态是非线性的，体现在网络中局部知识共享者和协作主体为了探寻新的知识和信息渠道，变更交互对象，从而影响整个网络的研发性和探索性创新活动，并不断驱动创新网络优化过去的链接形态[24]。Powell等[25]揭示了多网络交互的四种连通替代逻辑，即优势依附、同质化、导向引领和内外协作，以此解释技术组织间合作的角色需求和异构演变。 因此，产学研创新网络是一种推动技术扩散的组织形式，是多主体直接和间接交互的耦合关联网络，具备多网络结构特征，并可伴随跨地域协作和资源共享。 2、产学研合作创新网络交互连通的拓扑生成 近年来，大量用以表征网络拓扑特征的统计指标被创建和应用，包括节点聚类(nodeclustering)、节点中心性(nodecentrality)、网络模块性(network modularity)、相邻节点相关性(correlation betweendegrees of neighboring nodes)、节点重要性(measures of node importance)以及社群结构识别和提取(identification and extractionof community structures)方法[23]。然而，产学研合作创新网络一直以来的研究难点在于拓扑结构调研。直接调研网络拓扑形态必须先判别各个主体之间是否存在交互关联，以及可能的邻接主体，并制定、检验对应标准[13]。此类大规模的调研很难刻画真实全貌，也常遭遇受访对象防止泄密的抵触，导致调研结果所呈现的网络拓扑结构差强人意，因此已有研究多以合作专利确定产学研合作创新网络的交互关联[24，26，27]。
