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Innovationsnetzwerke von Wissenschafts- und Technologieunternehmen in China

Chenxi Liu

Die Zusammenarbeit zwischen den Provinzen ist in China weit verbreitet

11. August 2023

1,335,613
Chinesische Technologieunternehmen mit aktiven Websites
75,727
kollaborative Hyperlinks zwischen chinesischen Unternehmenswebsites

Unternehmen sind Schlüsselakteure bei der Gestaltung städtischer Innovationsökosysteme, und ihre Wissenschafts- und Innovationstätigkeiten auf städtischer Ebene sind ein wesentlicher Schwerpunkt bei der Analyse städtischer Innovationsnetze. Mit Hilfe von Unternehmenswebsites haben die meisten Unternehmen auf der ganzen Welt begonnen, Portale einzurichten, um mit den Nutzern in Kontakt zu treten, Produktinformationen zu präsentieren und auf externe Innovationsressourcen zuzugreifen. Folglich erfassen traditionelle Daten wie Patente die Dynamik der Innovationszusammenarbeit eines Unternehmens nicht mehr vollständig.

Anhand von Daten aus dem ISTARI webAI haben wir das Innovationsnetzwerk der chinesischen Technologiebranche für das Jahr 2022 auf der Grundlage von Hyperlinks erstellt. Mit Hilfe der Sozialen Netzwerkanalyse (SNA) und der zweidimensionalen Quadrantenmethode (TDQ) untersuchten wir die strukturellen Merkmale und räumlichen Muster des Netzwerks und unterschieden zwischen verschiedenen Innovationsebenen. Darüber hinaus haben wir ein umfassendes System von Einflussfaktoren erstellt, die sich auf die Innovationsaktivitäten von Wissenschafts- und Technologieunternehmen auswirken. Durch die Anwendung von GeoDetector analysierten wir den Grad des Einflusses dieser Faktoren und untersuchten ihre Interaktionsmechanismen, wobei wir die städtische Heterogenität innerhalb jeder TDQ-Perspektive aufdeckten. So ermöglicht unsere Methodik (siehe Abbildung 1) eine detaillierte Bewertung der Zusammenarbeit chinesischer Technologieunternehmen auf der Ebene der Websites.

Abbildung 1: Studiendesign.

Wir haben festgestellt, dass die interprovinzielle Zusammenarbeit in China mit 77,1 % am weitesten verbreitet ist. Bei der Zusammenarbeit zwischen den Provinzen dominiert die Zusammenarbeit zwischen gleichen Städten mit 89,2%, während die Zusammenarbeit zwischen den Provinzen und Städten nur 10,8 % ausmacht. Dies deutet darauf hin, dass ein Technologieunternehmen bei der Online-Zusammenarbeit im Allgemeinen eher Partner wählt, die geografisch weiter entfernt sind, während die stadtinterne Zusammenarbeit innerhalb eines bestimmten räumlichen Bereichs bevorzugt wird. Wir haben auch festgestellt, dass die Häufigkeit der Zusammenarbeit auf ähnlicher Ebene mit 65,4 % fast doppelt so hoch ist wie die der Zusammenarbeit auf anderer Ebene. Die Zusammenarbeit zwischen großen Unternehmen macht dabei nur 0,6 % aus. Dementsprechend bevorzugen die Unternehmen die Zusammenarbeit mit Partnern ähnlicher Größenordnung, vor allem in Städten der zweiten und dritten Ebene. Auf räumlicher Ebene haben wir festgestellt, dass die Verteilung der Unternehmen, die eine Website betreiben, und der Unternehmen mit einer hohen Häufigkeit von Website-Kooperationen im Wesentlichen gleich ist (vgl. Abbildung 2). Der allgemeine Trend ist im Südosten stark und im Nordwesten eher schwach. Die Geodetektoren zeigen die Hauptfaktoren für die Unterschiede bei der Zusammenarbeit in den einzelnen Dimensionen auf: Innovationsklima in Wissenschaft und Technologie, Transportkapazität, Verwaltungsbezirksebene und Niveau der digitalen Infrastruktur.

Abbildung 2: Räumliche Verteilung der Website-Kooperationsstatistiken.

Diese Studie liefert wertvolle Einblicke in die räumliche Differenzierung von Innovationsnetzwerken zwischen chinesischen Wissenschafts- und Technologieunternehmen. Sie basiert auf einer Zusammenarbeit zwischen ISTARI.AI, dem Center for Geographic Analysis der Harvard University, USA, und der School of Urban Design der Wuhan University, China.

Ausführlichere Informationen finden Sie in dem folgenden Dokument:

Liu, C., Peng, Z., Liu, L., Li, S., 2023. Innovation Networks of Science and Technology Firms: Evidence from China. Land 12, 1283. https://doi.org/10.3390/land12071283

 

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