1 引言
我国新能源汽车产业进入叠加交汇、融合发展新阶段，汽车与能源、交通、信息通信等领域的有关技术加速融合，促使跨领域、跨边界的多主体技术创新网络组织结构形成。在此过程中，单个技术经济主体通过嵌入网络整合内外资源，提高创新效能。然而，囿于组织间的知识异质性［1］、社会资本异质性［2］等特点，弱势主体在嵌入创新网络时，因不可避免地要与强大者合作，或将面临知识整合成本高、知识产权外泄和自身资源价值获取被合作者破坏等问题［3］。随着新能源汽车产业规模不断扩大，拥有技术和市场优势的领军企业凭借其现有资源禀赋，在技术创新网络中占据主导地位，在一定程度上把控着创新资源流向，进而引发一系列主体在嵌入网络过程中的风险问题。嵌入性风险即是基于“创新需要-嵌入行为-作用危害”的分析框架提出的。
“嵌入性风险”这一概念源自网络化技术经济活动的嵌入性现象。在创新实践层面，嵌入性现象可解释为主体在技术路线选择、经营理念、商业模式创新等方面的简单资源整合或路径依赖行为。如主攻商用车领域的江淮汽车，囿于其固化的经营理念和产品技术路线，推出的瑞风MPV难以脱离商用思想，修补式的外观改进使其难以赢得消费市场的持续认可，销量节节败退；而后，2016年4月，江淮汽车与蔚来签署《制造合作框架协议》，依赖自身在生产制造方面的累积经验以及蔚来汽车不断增长的销量，代工业务为江淮汽车提供了稳定收益，但其主营业务却深陷泥潭。此外，资源整合式造车的思路使江淮汽车难以脱离国轩高科的电池研发及供应体系，江淮大众也逐渐被大众集团渗透（现大众集团增资后拥有75%控股权）。不可否认，在一定程度上，嵌入行为能带来短期效益，但非理性嵌入会抑制企业创新意愿，弱化创新能力，最终在残酷的市场角逐中被淘汰。
从实际产业发展进程与技术创新网络演进的联系来看，二者具有延迟的映射关系。具体来说，基于产业共性技术研发、瓶颈技术突破和前沿跨领域技术攻关的技术合作创新活动，由于创新资源流通不畅、创新要素投入与创新成果转化的时滞性等原因，对产业快速发展需求的响应与产业升级的助推往往具有滞后性，表现为大功率充电技术与充电安全、决策控制芯片技术与供应链安全等不协同现象，由此暗含其中的嵌入性风险问题难以及时反映在市场端。不可忽视的是，嵌入性现象伴随创新网络演进全过程，在新能源汽车产业技术创新网络动态演进的不同阶段，主体嵌入行为通过改变网络结构影响其功能实现。
创新网络作为创新资源流动和扩散的重要载体，为成员间的优势互补和风险共担提供了网络支撑［6］。有关技术创新网络演化的研究从方法上可分为两类：一类是通过实际专利数据构建技术创新网络，在此基础上运用复杂网络理论对网络整体结构、微观主体特征等进行分析。如，陈文婕等［7］通过专利数据挖掘，分析了全球低碳汽车技术合作创新网络特征及演化路径；许秀瑞等［8］将全球新能源汽车技术创新合作网络演化分为三个阶段，并从整体网络特征、核心创新主体位置特征、创新主体合作广度和深度的分布情况三方面对其网络演化进行动态分析；曹霞等［9］从时间和空间两个维度，解析新能源汽车产业专利合作网络的微观结构特征和宏观区域空间分布的演化情况；刘雅琴和余谦［10］通过引入产业技术创新网络的地理信息，分析网络合作关系的时空演变，并探讨在此过程中的产业创新集聚与创新资源的匹配关系。另一类是将网络演化视为微观主体行为策略的宏观表现，故解析创新主体合作关系的联结规则，仿真分析技术创新网络演化成为学界研究另一焦点。现有研究表明，嵌入创新网络的理性经济主体，其行为受到网络结构［10］、知识整合［12，13］、技术溢出［14，15］、地理或技术邻近性［16， 17］、外部环境［18］等因素影响，网络内主体变迁与主体间关系重构，促使创新网络不断演化。
产业生命周期不同阶段的技术诉求有所区别，因而与之对应的技术创新网络结构具有差异，这种现象可通过网络嵌入性来解释［19］：网络嵌入性可以确保网络按照一定的趋势进行变化，即网络嵌入是维系网络演化趋势的内在机制［20］。因而适度的嵌入性有助于创新网络结成与发展。然而，与之对应的，过度嵌入则可能会引发一系列风险问题。王玉荣等［21］基于资源基础理论，认为组织适度嵌入创新网络，可促进组织间知识共享，有助于组织通过合作创新和技术联盟等方式形成相对稳定的合作关系，但过度嵌入引发的信息不对称和机会主义风险会对探索式创新产生挤出效应；施萧萧和张庆普［22］的研究表明，过高的结构嵌入水平会导致技术主体形成网络惰性，倾向于通过“集成导向”向外寻求创新解决方案，从而抑制企业突破性创新能力的提升；Yan等［23］也指出，过度的结构嵌入和关系嵌入会导致企业落入“能力陷阱”，进而阻碍企业对外部多元化技术知识的有效利用，将来可能会限制核心技术的发展。
实际上，Polanyi［24］在1944年便已验证嵌入性风险的存在性与危害性。Albert等［25］于2000年开创性地仿真对比分析了不同结构特征网络遭受风险冲击时的结构变化情况。随后，聚焦网络嵌入、网络抗毁性等视角，仿真分析风险冲击下各类网络演化的研究逐渐兴起，包括但不限于串联式项目群的脆弱性［26］、航班流网络抗毁性［27］、产业创新网络抗毁性［4，28］等。此外，在网络风险传播研究的细分领域，风险的级联失效过程一直是研究的热点。张钦等［29］基于产业链网络，探究风险预警投入和管控投入对级联失效下网络稳定性的影响；刘慧等［30］从研发网络中企业之间的竞合关系出发，探究了机会主义风险、信任风险和协作风险的级联失效过程，发现企业间的合作程度对风险传播影响更大；魏龙和党兴华［31］构建了相依技术创新网络的级联失效模型，论证了级联崩溃现象的产生在于突破节点抗干扰能力的阈值。
梳理上述文献发现，关于技术创新网络在时空演化上的社会网络分析、嵌入性风险成因和危害以及仿真分析风险冲击下创新网络结构演变的研究已有丰厚成果，为本文提供了研究基础，但探究在实际产业创新网络演进不同阶段，嵌入性风险作用下网络如何演化的研究少有，进一步探讨风险级联失效过程的研究更为缺乏。鉴于此，本文利用新能源汽车产业专利数据构建实际产业技术创新网络，作为后续风险仿真的初始网络，并从结构、关系两个嵌入维度出发，设置对应的观测指标及稳定性测度指标，仿真分析嵌入性风险作用下网络结构功能的演变情况，以此透视产业发展现状，对保障技术创新网络稳固运行具有理论指导意义，对实现新能源汽车产业高质量、可持续发展具有实践指导价值。
2 网络构建及其结构特征
2.1 数据收集与阶段划分
新能源汽车产业技术创新网络随产业发展不断演进，产业发展的阶段性特点与技术创新网络的阶段性结构特征相互交织，使得不同阶段嵌入性风险的作用危害不同。因此，参考许秀瑞等［8］划分新能源汽车技术创新阶段的方法，本文通过统计2009-2020年我国新能源汽车相关专利数量增长情况（如图1所示），结合驱动产业发展的关键政策所处时间节点，划分我国新能源汽车产业技术创新网络阶段。图1显示，创新主体累计量和联合申请专利累计量在2009-2020年间快速增长；从创新主体当年增加量和联合申请专利当年增加量来看，在2009-2012年间，二者的增量大致相同，差异较小，图1中两条折线间距离较近；而在2013-2016年间，创新主体累计量和联合申请专利累计量开始出现分化，折线间距离逐渐拉大；2017-2020年间，这种差距被进一步放大，且当年增加量呈现出在2017年、2018年连续大幅增长后在2019年骤减，随后又在2020年微增的波动趋势。此外，作为典型的技术、资金双密集型产业，新能源汽车产业发展离不开政府政策的全方位支持，结合“十城千辆节能与新能源汽车示范推广应用工程”（科技部等四部委，2009年）、“节能与新能源汽车产业发展规划（2012-2020年）”（国务院，2012年）、“关于继续开展新能源汽车推广应用工作的通知”（财政部等四部委，2013年）、“企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理暂行办法”（工信部等五部委，2017年）等关键时间节点政策，本文将我国新能源汽车产业技术创新网络划分为2009-2012年、2013-2016年和2017-2020年三个阶段。
2.2 网络构建及结构特征
表1 三阶段新能源汽车产业技术创新网络结构特征及产业发展阶段性特点 |
| 结构特征 | 第一阶段 （2009-2012年） | 第二阶段 （2013-2016年） | 第三阶段 （2017-2020年） |
|---|---|---|---|
| 网络规模（主体数） | 187 | 555 | 1080 |
| 边数（合作关系） | 138 | 600 | 1131 |
| 平均度（平均每个主体的合作关系数） | 1.476 | 2.169 | 2.136 |
| 最大度（网络中最多的合作关系数） | 10 | 85 | 124 |
| 平均路径长度 | 1.536 | 2.814 | 3.885 |
| 平均集聚系数 | 0.807 | 0.772 | 0.726 |
| 网络密度 | 0.008 | 0.004 | 0.002 |
| 最大连通子图规模 | 12 | 131 | 268 |
| 子图数 | 72 | 154 | 310 |
| 企业占比（%） | 73.40 | 76.74 | 81.39 |
| 学校占比（%） | 15.43 | 10.24 | 10.47 |
| 科研机构占比（%） | 11.17 | 13.02 | 8.14 |
| 阶段名称 | 培育期 | 成长期 | |
| 产业发展阶段性特点 | 市场渗透率极低 | 市场渗透率低 | |
| 市场分散、竞争激烈程度低 | 市场集中度增加 | ||
| 进入壁垒低，新进者居多 | 市场竞争加剧，传统车企开始大规模进入 | ||
| 产品质量不稳定，成本高 | 产品多样性增加，质量大幅度提升 | ||
| 以“快速跑马圈地”为发展策略 | 技术路线多样化 | ||
图2显示，越来越多技术经济主体嵌入创新网络，网络规模不断扩大，部分选择加入核心子网，使得网络最大连通子图规模不断增长，部分则在网络外围建立新的合作关系，因此，网络外围也涌现出一批联系更为紧密的小团体，“外围-多核”型结构特征涌现。在此期间，国家电网有限公司（以下简称国网）一直作为网络中度值最大的核心节点存在，外围小团体则不断涌现出以重庆长安汽车股份有限公司、浙江吉利控股集团有限公司、奥动新能源汽车科技有限公司、上海电巴新能源科技有限公司、格林美股份有限公司为代表的外围核心企业，所涉业务也逐渐由零部件制造、整车集成向技术服务与咨询、动力电池等废弃资源循环再制造转变，反映产业发展诉求。同时，大规模连通的网可加速内部资源流动，外围小团体的涌现则为实现突破性技术创新提供了丰富的组织基础［8］，大规模连通网和小创新团体之间的交互作用，促使我国新能源汽车产业技术创新网络不断演进。
表1数据显示，我国新能源汽车产业技术创新网络规模和连边数不断增加，但网络密度不断下降，说明新涌入的创新主体稀释了整体网络的合作关系；同时，创新网络的最大度和创新网络的最大连通子图规模的增幅放缓，而外围子图数增长明显，表明创新主体不再盲目嵌入最大连通子图，网络结构朝着“去中心化”趋势演进。此外，三阶段技术创新网络均拥有较短的平均路径和较大的平均集聚系数，创新网络的小世界特征凸显。
从2009-2012年到2013-2016年，产业发展阶段由培育期跨越到成长期，在此过程中，网络最大度激增，网络密度减小，网络呈现出高无标度特性，“核心-外围”结构特征凸显，新嵌入主体对网络核心成员具有高依赖行为，整体产业自主创新意识不强，资源整合式的造车思维使得产品在市场端反映为质量不稳定、成本高等痛点，制约产业发展；从2013-2016年到2017-2020年，网络最大度增幅放缓，网络子图数倍增，技术创新网络“外围-多核”型结构涌现，去中心化趋势明显。创新主体技术合作行为的变化或与产业政策动向有关：《节能与新能源汽车产业发展规划（2012-2020）年》中明确了纯电驱动的主要战略取向，“双积分”政策的实施倒逼传统车企转型，《节能与新能源汽车技术路线图1.0》的编制与发布在支撑政府科技和产业相关规划、引领行业技术创新、引导社会各类资源集聚等方面发挥了重要作用。因而在市场端表现为市场集中度增加、传统车企开始大规模进入、产品质量大幅度提升的特征。
此外，产业发展过程中，企业在技术创新中的主体地位被强化。由于新能源汽车产业技术创新网络内部知识、技术等资源分布具有随机性、隐含性、积累性等特征［16］，学研机构作为知识创新的主阵地，通常以“结构洞”的角色存在，如清华大学作为结构洞将网络最大连通子图与以重庆长安汽车股份有限公司、浙江吉利控股集团有限公司为核心的外围创新小团体联系起来，为创新能力差距较大主体间的技术、知识交流提供路径，降低外围企业搜索成本。
3 嵌入性风险冲击仿真研究方法
风险作为一个表征结果与目的之间不确定性的概念，通常难以获取实际数据。仿真分析嵌入性风险冲击下网络结构的演变情况，关键在于如何将嵌入性风险转化为数值使计算机可识别。遵从本文所界定的嵌入性风险内涵，即嵌入性风险源自创新主体非理性联结行为导致的集聚现象，风险冲击仿真做法为，对各维度嵌入导致的集聚进行测度，以测度指标最大值为嵌入性风险冲击点，并设置网络稳定性指标对风险一次静态冲击和风险级联失效过程下网络结构功能演变情况进行透视。
3.1 结构嵌入测度
（1）节点度中心性（degree centrality）
由于创新网络中主体之间的互动通常以获取互补性异质资源为动因，因而主体通常优先与拥有丰富创新资源的组织建立联系［33］，形成度值集聚现象。由附录中的附表1可知，高度值节点以大型集团企业、垄断资源行业企业、央企为代表，如国网与其分部、省公司和直属单位展开广泛技术合作，在创新网络中形成以国网为核心的庞大技术创新团体，成为度值集聚节点。度值集聚节点拥有广泛的信息渠道，并产生资源吸附能力，但当大部分资源过度集中在少数主体手中时便会导致资源锁定风险。梳理国网参与申请专利的技术主题发现，其技术主题分布也呈现出典型的幂律分布特征，排名前三的专利IPC分类号依次为B60L11/18、H02J7/00、G06Q50/06，集中在电池技术与充电基础设施建设方面，形成技术惯性。作为垄断资源行业的央企，在研发资金支持与人才队伍建设上获得资源倾斜。节点度中心性衡量主体在网络中的凝聚力，反映网络资源集聚点，计算公式如下：
其中， 为节点 的度， 为网络中最大可能存在的度值。
（2）介数中心性（betweenness centrality）
当网络中两节点与某一相同节点连接而彼此之间没有连接关系时，中间节点便成为传递信息的“桥梁”，也被称为“结构洞”，复杂网络理论中用介数 衡量节点充当连接桥的程度。附录中的附表1显示，学研机构在高介数中心性的主体中大量涌现，在融合不同类型知识并创造新知识中发挥了重要的桥梁作用。如清华大学连接了以国网为核心的最大连通子图和以重庆长安汽车股份有限公司、浙江吉利控股集团有限公司为核心的外围创新小团体，为不同类型、不同地理位置创新主体之间的技术、知识交流提供了路径。但高度依赖中间节点的链接作用，会使得整体创新网络变得不稳定，一旦这类节点退出，网络就会面临溃散的风险。节点介数中心性作为一个全局特征量，反映节点在整体网络中的作用和影响力，其计算公式如下：
（3）接近度中心性（closeness centrality）
其中， 为节点 之间的距离，当两节点之间无连边时， ，此时 。节点的接近度中心性越大，其到网络中其他主体之间的距离越短，获得信息资源的速度就越快。
3.2 关系嵌入测度
创新网络本质上是关系的集合体［36］，单个主体的经济行为嵌入于与他人互动形成的关系网络中，网络关系为创新资源流通提供了介质。但当主体过度依赖以往合作关系时会产生关系锁定风险，表现为高频合作行为使网络内存在大量冗余信息，主体丧失新信息获取的意愿，导致创新路径锁定。因此，随着关系集聚现象的涌现，原来开放的网络形态可能趋于闭合，网络随之变得保守和封闭，导致网络创新能力和对市场需求变化的应对能力下降。
关系集聚程度表现为企业间相互信任、信息共享及共同解决问题的水平，强调主体双方的合作频率，在网络中直接表现为边权值 的大小，因此，用边权值对关系嵌入程度进行测度。
3.3 结构、关系综合嵌入测度
3.4 稳定性指标
（1）网络有效规模
（2）网络效能
网络效能衡量网络中信息资源流通的速度和成本。网络中任意两节点间的距离 越短，信息资源的流通速度就越快，成本也就越低，网络便越稳定。当两节点之间无连边时，距离即为无穷大，此时效率为0，因此，网络效能同样适合用于非连通图［34］。计算公式如下：
该值越大，说明网络抵抗风险的能力越强。
3.5 级联失效模型
创新主体之间基于技术合作、产品供给形成的关系联结使得风险非独立存在，关系纽带给风险传播提供了介质。如2018年12月7日，市场监督总局官网发布召回公告《安徽江淮汽车集团股份有限公司召回部分江淮iEV5纯电动汽车》，决定从2018年12月8日起，召回2015年1月27日—2015年12月28日生产的部分江淮iEV5纯电动汽车，共计4248辆。因国轩高科一直是江淮汽车的主要电池供应商，市场一度对其产生了质疑，风险涟漪也逐步扩大到国轩高科的其他伙伴身上。
其中， 表示边 多获得的荷载， 为与节点 相连的邻居节点集合， 为与节点 相连的邻居节点集合。
一般认为，网络中每条边对风险的处理能力受其成本限制，而成本又可以理解为失去该边所需付出的代价，即该边权重所代表的创新产出数量，因此，假设每条边的风险处理能力 与其初始权值成正比，即 ，其中 为网络的能力容许参数，表示处理多余负荷所需的能力，其值大于等于1。 值越大，边所需的风险处理能力越大，投入的成本也越大。对于边 ，当 时，边 将失效，并进一步导致该边负载的重分配。在 值逐渐增大的过程中，会出现一个临界阈值 ，该值界定了网络不再触发级联失效风险传播的临界风险处理能力系数。显然， 值越小，网络的稳定性越好。
为了测度上述关系嵌入所引发的级联失效风险对网络的影响，借鉴王建伟和荣莉莉［40］提出的 （每一次荷载重分配导致的失效边数）来探究关系集聚在级联失效过程中的影响，即：
其中， 为当边 失效后所引发的下一轮失效边数， 为当前网络中的总边数。显而易见，当 时，网络达到稳态。
4 仿真分析
仿真过程通过MATLAB R2016b软件实现，为消除数据噪音和平减随机误差，每类攻击均进行20次仿真模拟，取其平均数作为最终结果。
4.1 结构、关系嵌入单维影响分析
以上结果说明，度值集聚节点、介数值集聚节点和接近度值集聚节点都对我国新能源汽车产业技术创新网络稳定性起重要作用，但侧重点不同。度值集聚节点拥有当前网络最广泛的合作关系，在我国新能源汽车产业技术创新网络中通常为大型集团（如浙江吉利控股集团有限公司）和垄断资源行业企业（如国网），掌控着网络中大量信息资源，介数值集聚节点占据着网络关键位置，多为知名高校（如清华大学），以结构洞的形式连接各方主体。这两类节点的退出，会极大程度破坏网络有效规模，阻碍网络资源流通，影响创新效能，因此，加大对这两类节点的保护或者削弱这种集聚现象，可以促进网络稳定；而接近度值集聚节点多以创新小团体的形式存在于网络外围，主要为新能源汽车产业链上的企业，其退出前期不会影响网络有效规模，因而强化这类节点在网络中的作用和地位，可以增强网络稳定性。
此外，以高边权值为特定冲击目标的蓄意攻击对网络有效规模的破坏速度呈匀速下降趋势。匀速下降趋势说明关系集聚边的退出不会对网络有效规模产生危害，这种下降趋势是网络对连边关系断裂的正常反映。我国新能源汽车产业技术创新网络中具有强关系联系的主体往往不具有广泛的合作关系，多基于地理邻近或关联关系进行技术创新合作（如重庆长安汽车股份有限公司与重庆长安新能源汽车科技有限公司、浙江吉利控股集团与浙江吉利汽车研究院有限公司等），它们不直接与最大连通子图中的核心主体连接，而是通过“结构洞”节点嵌入最大连通子图，以此获取所需的信息资源。当这类小团体内部由于战略分歧、收益分配不均等原因终止合作时，虽然会对网络最大连通子图规模造成影响，但仅仅是局部破坏，对整体网络结构不具破坏性。
在网络效能层面，图5反映出的信息与图4大致相同，即以高度中心性节点和高介数值节点为特定冲击目标的蓄意攻击，对网络效能的破坏速度最快，且随着网络的演进逐渐加快；以高接近度值节点为特定冲击目标的蓄意攻击前期，对网络效能不产生影响，且随着网络的演进其产生破坏的时间逐渐推迟。但关系集聚边的退出对网络效能的影响相较于网络有效规模更小。从图5（d）、图5（e）、图5（f）可以看出，按关系集聚边进行移除时，网络效能下降烈度趋势集中在底部，波动不大，但图4（d）、图4（e）、图4（f）中的曲线则存在明显的波动点。网络有效规模关注最大连通图内部信息资源的流通情况，关系的建立是最大连通图规模得以扩张的源头，网络效能则衡量网络资源在全局网络流通的速度与成本，连边的断裂对于网络有效规模具有更直接影响。因此，保障创新联盟内部资源的有效流通在于网络关系的治理。
与图4具有明显差异的是，随机攻击对各阶段创新网络的破坏性呈现出先增强后削弱的起伏过程。从2009-2012年到2013-2016年，产业发展阶段由培育期跨越到成长期，在此过程中，网络最大度激增，网络密度减小，新嵌入主体对网络核心成员具有高依赖行为，整体产业自主创新意识不强，“核心-外围”结构凸显，该结构下的创新网络在网络效能层面对外生性风险具有较低的抵抗力；从2013-2016年到2017-2020年，网络子图数倍增，平均集聚系数减小，创新主体正在跳出“局部搜索”的思考逻辑，主体间的合作关系类型更加多元化，“外围-多核”型结构涌现，促进了创新资源的流动，激发出更多创新机会，因而网络对随机攻击具有较强的抵抗力。
4.2 组合态下的影响分析
上述结果表明，度值集聚节点退出时对网络结构的破坏性最大，且随着网络规模扩张逐渐强化，而关系集聚未表现出破坏性。因此，为进一步探究度值集聚和关系集聚的综合影响，引入参数 、 确定二者的重要性程度。参数 、 的数值组合设置为 、 、 、 、 、 ，表征结构嵌入和关系嵌入相对重要程度的差异性。
据图6，网络有效规模和网络效能具有大致相同的变化趋势：当 、 的参数组合为 时，网络有效规模和网络效能均下降得最慢，而当 、 的参数组合为 时，网络有效规模下降得最快。由此可见，在综合考虑度值集聚和关系集聚时，度值集聚仍旧是影响网络有效规模和网络效能的主导因素。此外，在相同的 值下， 值越大，网络有效规模下降越慢，值越小，下降越快，说明当主体拥有相同的合作广度时，加深与既有伙伴的合作深度，对于维持网络稳定具有正向促进作用，且这种作用在2017-2020年阶段的创新网络中最明显。2017-2020年，新能源汽车产业技术创新网络涌现出“外围-多核”型结构特征，核心位置的泛化促进创新资源流动，主体互动频率的提高有助于提升组织声誉，促进隐形复杂知识的传播，提高创新效能。随着产业规模不断扩张，这种促进作用或将被进一步放大。此外，纵向对比三阶段技术创新网络中曲线变化趋势发现，不同参数组合对网络有效规模和网络效能的影响出现分化时的节点移除比例逐渐减小，大致经历了从 到 再到 的变化过程。表明随着越来越多技术经济主体嵌入创新网络，日益复杂的网络结构和愈加多样的合作关系，使创新网络对结构和关系嵌入相对重要程度差异的敏感性逐渐增强。
4.3 关系嵌入的级联失效过程分析
结构、关系单维影响和组合态下影响的仿真结果均表明，关系集聚对网络有效规模和网络效能不具有破坏性，反而具有促进作用。但上述仿真过程只考虑了风险的一次静态传播，而实际中，关系作为主体间合作的纽带，充当了风险相继传播的主要介质。因此，以各阶段创新网络中最大连通子图作为初始攻击网络，仿真分析风险的级联失效过程。
图7仿真结果显示，在风险的相继传播过程中，初始移除网络中边权值最小的边时，网络抵御这种动态冲击的处理费用阈值远大于初始移除最大权值的边，说明网络中联系薄弱的边制约着创新网络的稳定运行。当首次合作关系不紧密的边断裂时，荷载重分配过程中，这些断裂连边的荷载会逐渐累积到其邻近节点的连边上，但网络结构演化到后期时，剩余主体的连接广度会迅速降低，以至于可分担风险的伙伴寥寥无几，最终导致所需风险处理能力远大于首次移除合作更紧密的边。此外，随着产业不断发展，创新网络规模不断扩张，网络抵御这种动态风险冲击的处理费用在逐渐降低，经历了从 到 再到 的减小过程，即分别只需扩大为原荷载的1.2倍、1.08倍和1.03倍即可使网络不再触发下一轮失效，达到稳态。因此，关注对网络中弱关系的治理有助于创新网络的稳固运行。
5 结语
在政策推动和市场需求牵引双重作用下，我国新能源汽车产业快速发展。据公安部统计，截至2022年6月底，全国新能源汽车保有量达1001万辆；产业技术不断进步，宁德时代最新发布的麒麟电池能量密度达255Wh/kg，可实现整车1000千米续航；充电基础设施建设也不断推进，据中国充电联盟数据，2022年上半年充电基础设施增量为130.1万台，新能源汽车销量为260万辆，桩车增量比为1∶2，基本可满足新能源汽车的快速发展。在全球新一轮科技革命和产业变革的浪潮下，新能源汽车正与能源、交通、通信等领域有关技术加速融合，产业生态正朝着多领域多主体参与的“网状生态”演进。
随着新能源汽车产业的快速发展，产业技术创新网络结构由“核心-外围”向“外围-多核”型演进，在此过程中，主体不同嵌入行为会引发多种嵌入性风险问题，进而在不同维度上破坏技术创新网络的结构和功能。通过仿真分析嵌入性风险冲击下我国新能源汽车产业技术创新网络结构功能的演变情况发现：大型集团企业、垄断资源行业企业的结构嵌入行为易引发嵌入性风险，且该嵌入性风险对我国新能源汽车产业技术创新网络有效规模和网络效能具有强破坏性，该类风险冲击下网络结构迅速由整合向破散演化；产业链上企业的结构嵌入行为对创新网络有效规模和网络效能不具有破坏性；创新主体的关系嵌入行为有助于创新网络结构由简单松散向松散耦合演化，对促进产业技术创新网络稳固运行具有重要作用；依附核心主体，资源整合式的创新嵌入行为使创新网络“核心-外围”结构凸显，该结构下，大型集团企业、垄断资源行业企业结构嵌入行为所引发的嵌入性风险的破坏速度加快；随着企业在技术创新中的主体位置被逐渐强化，创新网络“外围-多核”型结构涌现，产业链上企业的结构嵌入行为对网络结构稳定的促进作用增强。
为促使各创新主体理性嵌入，营造更有利于产业技术创新活动开展的氛围，实现产业外围技术发展及关键核心技术突破，提出以下几点建议：
第一，组建产业创新联合体，强化内部弱关系治理。依附核心企业，资源整合式的技术创新不利于弱势企业自身发展，且这种嵌入行为会带来网络资源锁定效应，当网络核心主体突发意外失灵时，创新网络系统功能将在短期内被严重破坏。创新网络中的大型集团公司和垄断资源行业企业（度值集聚节点），掌控着网络中的大量资源和关系，其技术创新具有累积性，该类主体不会轻易放弃在网络中占据的位置和权力优势。因而通过弱化核心节点的控制力，降低嵌入性风险发生的概率，从而保障网络演进过程中的稳定性并不实际。而高校（介数集聚节点）作为知识产出、科技人才培养的主阵地，在吸收、融合不同类型主体的知识上具有优势。推动核心企业、中小企业联合高校、科研院所等组建一批大中小企业融通、产学研用协同的创新联合体，发挥核心企业的引领作用、中小企业的配套支撑作用、学研机构的中介作用，同时对网络中的弱关系进行治理，降低关系处理费用，可实现网络创新资源从“资源流动”到“资源联动”，持续保障创新网络稳定运行。
第二，推动创新资源向产业链上企业倾斜，促进企业跨环节跨领域合作。新能源汽车产业技术创新网络的稳固运行关键在于产业链上的各类企业（接近度集聚节点）。目前我国新能源汽车产业技术创新网络存在内在协同性不足、相互传导性较弱、要素间作用转化不畅等问题。产业链上企业基于创新链和价值链与同环节企业或不同环节企业展开技术合作、商业模式创新等活动，在创新网络中拥有到达其他技术经济主体的最短路径，对于促进网络内资源流通、技术扩散和网络结构稳定有重要作用。北汽新能源推出的“擎天柱计划”、宁德时代对动力电池全产业链的布局等，以产业实践印证了这一点。
第三，重视嵌入性风险防范与治理，保障产业高质量发展。我国新能源汽车产业进入叠加交汇、融合发展新阶段，产业生态朝着“网状化生态”演进。跨领域行业企业的技术嵌入，与新能源、新材料和互联网、大数据、人工智能等多种变革性技术的融合，将重塑新能源汽车产业技术创新网络结构。创新网络规模不断扩大、主体间合作关系日益复杂、网络不确定性增强，嵌入性风险暗藏其中、蓄势待发。据2009-2012年、2013-2016年、2017-2020年三个阶段我国新能源汽车产业技术创新网络结构在嵌入性风险冲击下的演变情况来看，可预计未来风险的破坏性会增强。政府部门、网络管理者应重视对嵌入性风险的防范与治理。
值得注意的是，随着补贴退坡和外资股比全面开放，新能源汽车市场竞争将愈加激烈，企业嵌入行为的内在驱动力受哪些因素影响，内外因素又是如何影响技术经济主体的嵌入行为进而影响网络结构的是值得进一步探讨的问题，将来可通过设置具体的节点进退出规则对主体嵌入过程进行仿真分析，或考虑采用复杂网络上的博弈进行拓展研究。