【摘 要】
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合作网络是企业适应外部环境变革以进行开放式创新的重要方式。研究基于2003～2021年SoC芯片行业的联合专利申请数据，通过社会网络分析深入剖析了合作创新网络的拓扑结构及其异质性特征，并采用CART决策树、K-Means等机器学习方法实证分析了异质性网络情境中企业创新绩效的内在影响机制与提升路径。发现企业在简单二元关系网络中其创新绩效主要受到合作深度的影响，而在复杂合作关系网络中受到结构特征与非结
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合作网络是企业适应外部环境变革以进行开放式创新的重要方式。研究基于2003～2021年SoC芯片行业的联合专利申请数据，通过社会网络分析深入剖析了合作创新网络的拓扑结构及其异质性特征，并采用CART决策树、K-Means等机器学习方法实证分析了异质性网络情境中企业创新绩效的内在影响机制与提升路径。发现企业在简单二元关系网络中其创新绩效主要受到合作深度的影响，而在复杂合作关系网络中受到结构特征与非结构特征的共同作用。中介中心度是复杂合作环境中绩效的主要影响因素，合作深度与特征向量中心性在资源聚集程度低的企业群中正向影响创新绩效，度数中心度在资源密集的平台型企业群中正向影响创新绩效，其他特征在两种合作网络情境中差异较小，对创新绩效的影响并不明显。研究结论为相关技术研发企业进行合作伙伴选择、合理配置网络资源以提升创新绩效提供了网络嵌入路径参考，同时为数字经济时代社会科学研究的范式探索拓展了了新的视角。
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