绿色交通跨国合作创新网络的演变与驱动机制

《TECHNOLOGY IN SOCIETY》:Evolution and driving mechanism of green transportation multinational cooperation innovation network

【字体: 时间:2026年03月16日 来源:TECHNOLOGY IN SOCIETY 12.5

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  绿色交通技术跨国合作网络演变的驱动机制研究。基于1971-2021年57.8万项GTT专利数据,运用社会网络分析(SNA)与QAP模型,揭示跨国合作网络从37国萌芽期到96国成长期的结构演变特征,发现美国、德国作为核心枢纽,中国、韩国等新兴技术国家作用增强,技术与社会邻近性是合作的主导因素,而碳减排压力与环境政策通过调节邻近性效应影响合作强度。

  
李亚亚|徐家婷|李建强
江苏大学金融经济学院,中国江苏省镇江市

摘要

交通运输是二氧化碳排放的主要来源,因此绿色交通领域的创新已成为全球性的优先事项。本研究利用1971年至2021年间共577,759项绿色交通技术(GTT)专利,运用社会网络分析(SNA)和二次分配程序(QAP)方法,探讨了绿色交通技术跨国合作网络的演变及其驱动因素。研究结果表明,从1971年到2021年,绿色交通技术的跨国合作规模持续扩大。美国和德国在该网络中占据核心和关键地位,而中国和韩国的作用也日益增强。全球绿色交通技术创新网络逐渐形成了以核心国家和强势半边缘国家为主导的结构。技术和社会邻近性在促进跨境合作中起着重要作用,而不断上升的交通相关碳排放以及日益严格的环保政策进一步推动了国际合作活动。此外,宏观环境压力通过直接影响和技术与社会邻近性的交互作用,对跨境绿色交通技术合作产生影响。

引言

随着全球交通需求的持续增长,绿色交通已成为推动可持续城市发展的关键途径(Fatorachian & Kazemi, 2025; Wang et al., 2024)。除了在出行方面的基本作用外,交通运输行业仍是全球能源消耗和环境压力的主要来源,约占全球燃料燃烧直接二氧化碳排放量的24%(Altenburg et al., 2022; Liu et al., 2023)。在气候变化加速和脱碳目标日益严格的背景下,将交通系统转变为更绿色、更高效的模式已成为全球性的紧迫任务(Li et al., 2025; Zhao et al., 2026)。
绿色交通的概念出现在20世纪末,旨在应对日益恶化的空气质量问题和日益严重的能源安全挑战(Fava & Favero, 2023)。21世纪以来,电动出行、氢能和智能交通系统的快速发展显著推动了这一领域的技术进步(Awan et al., 2022; Wang et al., 2023)。绿色交通技术(GTT)广泛指那些能够提升交通系统可持续性、安全性和效率的创新,已成为技术转型的重要前沿(Zhao et al., 2023)。然而,绿色交通技术的发展具有高度不确定性、技术复杂性以及巨大的资源需求,这显著增加了创新风险和协调成本(Balland et al., 2022; Barbieri et al., 2020)。在这种背景下,跨国技术合作成为共享风险、整合互补知识以及加速技术突破的关键机制(Abban et al., 2023; Yu et al., 2025)。尽管其重要性日益凸显,但绿色交通技术跨国合作网络的全球演变及其根本驱动因素仍不甚明了。
关于绿色交通及相关技术的现有研究大致可分为四个方向。第一方向侧重于概念定义和技术路径(Rehman et al., 2023; Shah et al., 2021)。早期研究将绿色交通定义为比传统交通方式对环境和健康影响更小的出行系统(Bj?rklund, 2011),包括燃油效率的提升、电动汽车以及替代燃料的应用(Lee et al., 2017)。第二方向探讨了绿色交通技术发展的驱动因素,强调了政府支持、环保意识、外部投资以及数字和智能技术的外部溢出效应(Zhang et al., 2025)。第三方向评估了绿色交通技术的环境和可持续性效益,证明改进的交通技术和管理实践能够显著减少排放并提升低碳出行(Khurshid et al., 2023; Shah et al., 2021)。第四方向强调协同创新的重要性,指出多主体和跨组织合作在加速绿色交通技术发展中的作用(Huang et al., 2021; Zhu et al., 2024)。
尽管这些研究极大地丰富了我们对绿色交通技术的理解,但仍存在一些重要局限。首先,大多数现有研究局限于特定国家或地区,尤其是中国或欧盟,而从全球视角研究跨国绿色交通技术合作的研究相对较少(Hu et al., 2024; Huang et al., 2021; Li et al., 2024; Liu et al., 2021)。其次,尽管协同创新受到了越来越多的关注,但对绿色交通技术合作网络的实证分析仍少于其他技术领域(如纳米技术、信息和通信技术(ICT)及其他绿色技术领域)的研究(Calignano et al., 2024; Liu et al., 2017; Milani, 2020; Nepelski & De Prato, 2018)。
社会网络分析(SNA)已被广泛应用于不同领域的技术合作和知识网络研究(Wang et al., 2021; Xie et al., 2016)。在ICT和纳米技术研究中,基于SNA的方法被用来识别网络结构、核心参与者以及演变模式,常揭示出优先连接或核心-边缘动态等机制(Liu et al., 2017; Nepelski & De Prato, 2018)。最近的研究开始关注合作网络的动态演变(Li et al., 2022; Ma et al., 2022),并经常借助多维度邻近性框架来解释合作关系的形成(Boschma, 2005; Liu et al., 2021; Ning & Tang, 2025)。这些研究强调了地理、技术、社会和制度邻近性的作用,以及经济规模和距离等重力型决定因素(Ehigiamusoe et al., 2025; Tang et al., 2022)。
尽管取得了这些进展,但在绿色交通技术领域仍存在两个突出问题。一方面,大多数基于邻近性和网络导向的研究仅关注固定时间点或有限的演变阶段,未能全面了解合作网络在不同技术成熟阶段的发展过程(Nepelski & De Prato, 2018; Ning & Tang, 2025)。另一方面,宏观环境约束(尤其是交通相关碳排放和环境政策的严格性)往往被视为背景条件或被完全忽略,未能系统地纳入跨国技术合作的分析中(Liu et al., 2021; Hu et al., 2024)。鉴于绿色交通技术的发展与气候缓解目标和政策驱动的转型密切相关,忽视这些因素可能导致对跨境合作力量理解的不完整。
基于此背景,本研究旨在填补三个相互关联的研究空白。首先,与以往主要关注ICT或纳米技术的研究不同,本文探讨了新兴的绿色交通技术领域,提供了这一关键但尚未充分探索领域的新证据。其次,通过将交通部门的碳排放和环境政策严格性纳入基于邻近性的分析框架,本研究扩展了现有方法,以更好地反映跨国绿色交通技术合作所处的宏观环境背景。第三,从技术生命周期的角度出发,我们研究了全球绿色交通技术合作网络在不同发展阶段的演变动态和异质驱动机制。
具体而言,本研究解决了以下研究问题:
  • 问题1:全球绿色交通技术的跨境合作网络是如何随时间演变的?
  • 问题2:包括交通碳排放、环境政策严格性和多种维度邻近性在内的哪些因素影响了这些合作网络的形成和演变?
  • 问题3:宏观环境压力是否调节了邻近性对跨境绿色交通技术合作的驱动效应?
  • 本文的其余部分结构如下:第2节阐述概念背景和研究假设;第3节介绍数据和方法论;第4节展示并讨论实证结果;第5节总结主要发现和政策意义。

    技术邻近性与绿色交通技术中的跨国合作

    技术邻近性指的是合作组织之间的技术基础相似性(Guan & Yan, 2016; Lee et al., 2025; Li et al., 2021)。拥有可识别的共同技术知识要素是国家间合作的基础和前提(Milani, 2020)。选择与技术上相似的国家建立合作关系有助于促进有效沟通,减少混淆和误解。

    样本选择和数据来源

    专利全面反映了某个国家或地区的发明和创造活动,因此被学者广泛用于技术创新研究(Jin et al., 2023; Ma et al., 2022)。专利数据包含了识别绿色技术所需的技术分类信息,以及关于申请人或发明人的详细信息。

    整体网络的结构特征与演变

    根据上述网络特征指标,我们计算了1971年至2021年绿色交通技术跨国合作网络的总体特征,如表3所示。首先,绿色交通技术的跨国合作实体数量从萌芽期(1971-1995年)的37个国家增加到稳定增长期(2011-2021年)的96个国家。参与这一前沿技术合作研发的国家数量持续增加,整体规模也随之扩大。

    结论

    基于1971年至2021年的577,759项绿色交通技术专利数据,我们构建了一个绿色交通技术的跨国合作网络。通过SNA方法揭示了该合作网络的演变特征,并利用QAP模型探讨了其驱动机制,得出以下结论:从萌芽期(1971-1995年)到稳定增长期(2011-2021年,绿色交通技术的跨国合作网络规模和密度

    CRediT作者贡献声明

    李亚亚:撰写——初稿,正式分析。徐家婷:撰写——初稿,调查。李建强:撰写——审稿与编辑,项目管理,资金获取。

    伦理审查

    本文不包含任何涉及人类参与者或动物的研究。

    资助

    本研究得到了中国国家社会科学后期资助项目(项目编号:23FGLB024)和江苏省高等教育机构青兰计划的支持。

    利益冲突声明

    作者声明没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。
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