新进企业合作伙伴搜寻模式、网络结构与创新扩散效率

马永红 ，张 帆 ，周 文，王展昭

（哈尔滨工程大学a.经济管理学院；b.企业创新研究所，哈尔滨 150001）

近年来，产业集群作为一种独特的产业组织形态，在我国经济发展中的作用日益突出。随着技术变革的加速和经济竞争的加剧，集群技术创新已成为产业集群提高竞争优势的动力源泉，但技术创新只是新技术的首次成功应用［1］，其对集群整体的贡献十分有限，只有技术创新在通过技术扩散网络在潜在使用者进行传播、推广和应用后，才能提高产业集群内各企业的技术水平，进而达到提高集群整体经济效益和竞争能力的目的。因此，产业集群内技术创新的成功不仅依靠技术创新的深度和创新的先进性，很大程度上还要根据市场的接受程度，即技术创新的扩散程度来判断。从某种意义上来讲，产业集群技术创新扩散比技术创新更为重要。

在集群创新扩散中，潜在采纳者在决定是否采纳某项创新的决策过程中，往往更注重那些与自己有过联系的，并且已经采纳了该创新的个体的经验和感受［2］。现实中，这种对于创新的主观评价多数是通过集群合作创新网络从一个个体传达给网络另一个个体的。因此，集群创新合作网络在创新扩散中起着重要的作用，不同网络结构的集群对创新的反应和吸收能力也不尽相同。针对该问题，国内外学者基于复杂网络角度，研究了规则网络、随机网络、小世界网络和无标度网络等不同的网络结构对创新扩散速度［3］、扩散深度［3-4］、扩散路径长度［5］、阈值［5］、扩散的稳定性与脆弱性［6］的影响。在此基础上，随着复杂网络理论研究的不断深入，学者们进而开始关注如何正确描述仿真成员间关系抽象出产业集群的网络结构，从而研究其对创新扩散的影响，Pegoretti等［7］考虑了现实中不同信息制度下的产业集群的创新扩散情况，高长元等［8］针对软件产业虚拟集群的实际网络结构特征，研究了软件产业虚拟集群的创新扩散情况，张庆普等［9］研究了创意产业集群的创意扩散情况。

上述研究为产业集群创新扩散理论的发展做出了很大贡献。但现有研究仿真成员间关系并抽象出产业集群的网络结构时，大多只聚焦于集群内部企业搜寻合作伙伴后建立的合作关系，未拓展到新进企业特殊的合作伙伴搜寻方式对集群网络及集群创新扩散的影响。近年来，随着各地政府加大招商引资力度，新企业不断进入当地产业集群中并搜寻合作伙伴开展深度合作。由于新进企业进入集群时间短、社会资本少，故其搜寻方式与集群内企业存在差异性。为了使研究过程更符合现实情况，新进企业合作伙伴搜寻方式对集群网络结构及创新扩散的影响是不可忽视的重要因素。鉴于此，本文从空间约束视角出发，通过仿真实验探讨集群新进企业合作伙伴搜寻方式对集群创新合作网络结构及集群网络创新扩散效率的影响，以期从集群创新扩散效率优化的角度为政府部门决策提供建参考性意见。

1 空间约束下新进企业合作伙伴搜寻模式

一般来讲，由于新进企业与集群内部企业合作历史较少，其选择合作伙伴时主要从知识互补性、能力互补性等任务因素进行考虑，对集群内部企业知识、能力等相关信息的掌握量便决定了新进企业的合作伙伴搜寻范围及搜寻模式。故可将合作伙伴搜寻模式分为局部搜寻、全局搜寻两类。

1.1 局部搜寻

局部搜寻是指新进企业从地理邻近的企业中寻找合作伙伴的搜寻模式。当集群环境相对封闭信息溢出量较少时，新进企业将企业家关系网络作为信息交换的通道［10］。企业家关系网络分为企业家纵向网络和横向网络，其中，企业家纵向网络指的是企业与政府的关系，横向网络指的是与集群企业的关系。如果新进企业的企业家关系网络深度和广度不够，即与政府、与集群企业关系较弱，新进企业则无法从企业关系渠道、政府渠道掌握全面的集群企业信息，而由于信息的距离衰减性，较短的地理距离方便信息的溢出及传递，新进企业更容易掌握地缘相近的企业信息［11-12］。故这类新进企业往往从地理邻近的企业中搜寻合作伙伴。

1.2 全局搜寻

全局搜寻是指新进企业突破空间约束从集群所有主体寻找合作伙伴的搜寻模式。当新进企业拥有一定深度和广度的企业家关系网络时，从与政府的关系来讲，鉴于我国还处在从计划经济向市场经济的转轨过程中，仍然有大量信息处于政府控制之下，故部分新进企业会通过企业家纵向关系网络与政府建立关系去获得市场信息，进而不受空间约束性的影响［13］；从与企业的关系来讲，部分新进企业是由跨国总公司或大型企业在本地投资建立，多年的经营运作使实力强大的总公司在全国各地拥有深广的企业家横向网络［14］，因此，新进企业在信息掌控上具有很大优势，同样能突破地理限制掌握集群企业的全局信息。当然，一个信息开放的集群更利于新进企业进行全局搜寻。因此，上述这类新进企业往往能够突破空间约束从集群的所有主体中寻找合作伙伴。

2 仿真模型构建

基于Agent的建模与仿真是通过对Agent的行为规则进行刻画，反映出Agent间交互作用所涌现的宏观现象［15］，而创新扩散是潜在采纳者微观采纳决策相互影响和作用的宏观涌现现象。因此，基于Agent的建模与仿真方法为系统研究微观行为如何影响创新扩散提供了良好的研究工具。

2.1 集群网络的构建

本文采用基于Agent的建模与仿真的方法，构建基于空间约束的集群新进企业合作伙伴搜寻的动态模型，从集群宏观整体合作创新网络及创新扩散效率视角出发，探究集群企业不同的合作伙伴搜寻模式对合作创新网络结构的影响，并在此基础上探讨不同的合作伙伴搜寻模式对创新扩散效率的影响。为了更清晰地仿真成员关系抽象网络结构，分别模拟仿真3种网络结构：

（1）局部搜寻网络。局部搜寻网络是模拟仿真以中小企业为主的竞争激烈的产业集群网络。这类产业集群小区域内存在多家生产同类产品的企业，形成了本地高强度的竞争环境，导致集群开放度低，信息交流环境闭塞，封闭性高。新进企业多为中小企业，与规模较大、社会资本较丰富的大型企业相比，企业家社会网络的深度和广度普遍不够。集群环境和企业家社会网络的双重作用，使得此类集群中采用局部搜寻模式搜寻合作伙伴的新进企业数量较多。为仿真抽象此类集群网络，在相同的初始网络结构下，设置全部新进企业都采用局部搜寻模式进行合作伙伴搜寻。为方便论述，这种规则形成的创新网络称为“局部搜寻网络”。

（2）全局搜寻网络。全局搜寻网络是模拟仿真开放度较高的大企业集群网络。在这种产业集群中，一方面，大型企业利用自己品牌的辐射能力，聚集众多的配套企业与其保持长期而稳定的合作关系，集群内部竞争激烈程度较低，集群环境较开放，利于信息的交流和溢出［16］，新进企业较容易获取大量集群相关信息；同时，由于大企业集群自身的优势，许多国际或国内大企业把企业研发中心、零部件分厂等转移到大企业集群中，规模较大的大企业实力强、社会资本较丰富，良好的企业家社会网络能够突破空间约束限制获取集群内大量企业信息。因此，这两方面的双重作用使得这类集群中采用全局搜寻模式搜寻合作伙伴的新进企业数量较多。为仿真抽象此类集群网络，在相同的初始网络结构下，设置全部新进企业都采用全局搜寻模式进行合作伙伴搜寻。为方便论述，这种规则形成的创新网络称为“全局搜寻网络”。

（3）混合搜寻网络。混合搜寻网络是模拟仿真内部企业类型较复杂并以多种竞争合作形态共存的产业集群网络。在这类产业集群中，信息既不完全开放也不完全闭塞，不同的新进企业依靠不同深度、广度的企业家关系网络获取不同量的信息，从而采取不同的搜寻模式。因此，在这种集群内部，采用两种搜寻方式的新进企业各占一定比例。为仿真抽象此类集群网络，在相同的初始网络结构下，设置新进企业以50%的概率选择局部搜寻模式或全局搜寻模式进行合作伙伴搜寻。为方便论述，这种规则形成的创新网络称为“混合搜寻网络”。

2.2 仿真模型设置

（1）新企业进入规则。初始时刻为中小企业集群网络的极端初始结构全局耦合网络，网络中有N个节点，该模型的网络中节点随机分布，任意节点对之间都存在连接。节点表示集群中的企业，节点之间的连线表示Agent之间的合作关系。每个时间步集群网络进入一个主体，主体随机选择地理位置，确定合作伙伴搜寻范围，并在搜寻范围内与x个企业建立联接。当集群网络中节点总数达到M时，网络增长结束。每个企业都位于二维地理空间R+×R+中，企业i在该地理空间中的位置为坐标（x i，y i），主体i、j的地理距离

（2）合作伙伴搜寻模式的建模。局部搜寻网络新进企业搜寻规则A1：每个新进节点i进入网络后，由于受到空间限制，设搜寻区域以m为半径，若节点j与i的地理距离d i j≤m，则将节点j作为i的备选合作伙伴。全局搜寻网络新进企业搜寻规则A2：每个新进节点i进入集群后，在集群所有节点中均作为备选合作伙伴。混合搜寻网络新进企业搜寻规则A3：新进节点i进入集群后，以50%的概率进行局部搜寻，以50%的概率进行全局搜寻。

由于新进企业对集群缺乏了解等特殊性，企业更愿意与搜寻范围内较为著名的个体进行合作创新。一般认为，度值较高的节点即具有高的中心性，该节点关系能力较强［17］。故设置企业在搜寻范围内选取合作伙伴的规则采用度值优先的连接规则，新节点i与搜寻范围内节点j相连接的概率

（3）集群合作创新网络创新扩散过程建模。根据阈值模型［18］以及扩展后的随机阈值模型［6］，潜在采用企业在决定是否采用某项新技术时，主要从该技术是否能为企业带来经济效益进行评价。新技术的经济效益评价主要从企业自身和关联企业两方面衡量。一方面，企业自身本身对新技术会有一个初始的效益评价，该评价值取决于该技术的性能和价格；另一方面，潜在企业作为集群创新网络上的一个节点，通过与已采用技术的关联企业的信息沟通和交流，集群内关联企业对该技术的使用情况和评价对潜在企业的采用决策产生流行性压力。每个企业都有一个阈值。当潜在企业对新技术的效益评价值超过企业的阈值时，潜在企业就会考虑采用该技术。当关联企业所造成的流行性压力无法使更高阈值的企业也采用新技术时，扩散停止。综上所述，构建技术扩散的随机阈值模型：

2.3 模型度量指标

（1）网络结构度量变量。产业集群创新网络是一种产业集群和供应链耦合的复杂网络［19］，借鉴复杂网络的相关研究，将网络拓扑结构的状态指标作为考察集群合作网络的重要表征参量，主要从平均路经长度、网络直径和平均聚类系数来分析不同合作伙伴搜寻方式对集群网络结构的影响。

（2）创新扩散度量变量。借鉴文献［20-21］中的思想，从宏观角度研究集群合作创新网络的创新扩散，主要从扩散的深度、速度以及扩散深度和扩散速度的波动性来衡量。创新扩散的深度表示创新扩散的质量，是指新技术的稳态扩散比例，即采纳者数量占社会成员总数量的比例。创新扩散的深度

如果将最终扩散水平理解为创新扩散的质量，则与扩散质量相对应的就是创新扩散速度。创新扩散速度用创新扩散达到稳定水平（最大值）时所需经历的周期数t*表示，t*越大，扩散速度越慢，反之则越快。创新扩散深度的波动性指的是最终的采纳者比例波动，反映了随着时间的推近，采纳者比例波动的变化趋势，以及创新扩散结果的不确定性。创新扩散的波动性γt′=σ（φt′）/E（φt′）。创新扩散速度的波动性反映了创新扩散时间的不确定性，用仿真结果均值调整后的标准差来衡量。创新扩散速度的波动性εt′=σ（t*）/E（t*）。

模型中的参数设定：

kj，ki— 节点j、i的度值

Wi，t— 第i个潜在采用企业在第t个周期对新技术的效益评价值

H i—第i个潜在采用企业对新技术的初始效益评价值

Fi，t-1— 已采用技术的关联企业在第t-1个周期对企业i产生的效用

“我们的杏鲍菇是绿色无污染食品，从菌包采摘下来就可直接食用，细嚼慢咽下能感受到杏仁的味道，鲍鱼的口感。”陆良县供销社党委副书记史乔林说。

αi，t-1—潜在采用企业i在第t-1个周期所受的随机因素影响

θj— 已采用技术的关联企业j对新技术的评价

si，t—每个周期的采纳者数量

σ（φt′）—50次仿真扩散深度结果均值调整后的标准差

E（φt′）—50次仿真扩散深度结果均值调整后的期望

3 仿真结果分析

模型只考虑了新进企业合作伙伴搜寻模式对集群合作创新网络结构及创新扩散效率的影响，没有考虑其他网络结构因素及影响合作创新的因素，因而具有一定的随机性。为了尽量避免模型的随机性，每种搜寻网络规则都做50次仿真实验，在每次形成的合作创新网络下做50次创新扩散仿真实验，取所有仿真试验的均值作为最终结果。模型参数设置：M=500，N=300，x=4，θj=1和-1（比例为85%∶15%），H i～（0.6，0.3），αi，t-1～（0，0.01）。

3.1 合作伙伴搜寻模式对集群创新网络结构的影响

（1）不同合作伙伴搜寻方式形成的集群创新网络特征分析。图1给出了不同合作伙伴搜寻方式形成的集群创新网络示意图，图中节点大小表示度值大小，为了更清晰地体现度值差异，度值极小的节点不做大小区分。由图1可知，不同的合作伙伴搜寻方式对集群合作创新网络有很大的影响。局部搜寻网络中拥有较多连边的hub节点的数量要多于全局搜寻网络。这是因为新进企业如果受到空间约束的限制，只能在一定范围内寻找影响力较高，与自身情况相匹配的合作伙伴，因此，高影响力的节点分布在各个区域内。而全局搜寻的企业由于掌握的信息丰富，可以在整个集群寻找影响力高的企业与之进行合作交流，使得集群内会出现少量度值很高的hub结点。此外，局部搜寻网络中，hub节点之间连边较粗，联系较多，而全局搜寻网络中的节点大部分都与全局网络中少量hub 节点相连，无标度网络特征比较显著。而混合搜寻网络的hub节点数介于局部搜寻网络和全局搜寻网络之间。

图1 不同搜寻方式下的集群创新网络仿真图

（2）不同合作伙伴搜寻方式对集群创新网络拓扑结构的影响。表2统计了3种网络中，合作伙伴搜寻模式在平均路径长度、网络直径和平均聚类系数这3个拓扑网络结构指标上的差异。全局搜寻网络的平均路径长度和网络直径是3 种网络中最小的，较短的平均路径长度和网络直径有利于节点从远距离的节点处获取非冗余的新知识，可以有效地提高知识传递的效率和质量，从而更好地激发节点的创造力。全局搜寻网络的平均聚类系数是3种网络中最大的，由此可知，全局搜寻网络中的节点一方面和自己周围的节点紧密连接，另一方面其到达网络中任何其他节点都只需要经过少数节点［22］。较高的节点间聚簇程度有利于促成彼此间的紧密合作，进而提高创新扩散的效率和准确度。相比之下，局部搜寻网络拥有最大的平均路径长度和网络直径，而其平均聚类系数是3种网络中最小的。与全局搜寻网络相比，局部搜寻网络周围节点的紧密程度较低，获取新技术知识的所经节点数也较多，创新传递的效率和质量会相对较低；而混合搜寻网络各个指标均介于局部搜寻网络和全局搜寻网络中间。

表2 网络拓扑结构参数值

3.2 合作伙伴搜寻模式对集群创新网络创新扩散效率的影响

（1）合作伙伴搜寻模式对集群创新网络创新扩散深度的影响。图2为不同搜寻网络的创新扩散曲线。由图可知，新进企业不同的合作伙伴搜寻模式会对集群创新扩散深度产生一定的影响。3种搜寻网络下的创新扩散曲线均呈S形，随着时间的推进，全局搜寻网络第一周期后迅速上升到5%，局部搜寻网络和混合搜寻网络第一周期后都上升到3%，3种搜寻网络均在某一时期达到最大值，之后便保持该值不变，该值即创新扩散的最终采纳者比例。从最终采纳者比例可以看出，3种搜寻网络均没有实现创新的完全扩散，但全局搜寻网络最终拥有最多的创新采纳者数量，局部搜寻网络最终拥有最少的创新采纳者数量，混合搜寻网络的创新采纳者数量介于全局搜寻网络和局部搜寻网络中间。

图2 不同搜寻网络的创新扩散曲线

不同新进企业合作伙伴搜寻模式形成的集群网络创新扩散深度的仿真结果具有较明显的差异。究其原因，一方面是由于全局搜寻网络的度分布最不均匀，且hub节点数小于局部搜寻网络和混合搜寻网络，因而全局搜寻网络中极少数节点拥有很多的连边，这种拓扑结构使得少量的hub节点能够获得更多的创新评价信息，进而提高了其采纳创新的可能性；另一方面，由于节点间的路径也是主体间技术扩散的通路，故拥有较短的平均路径长度和网络直径的全局搜寻网络能够更有效地将采纳者的评价信息传播至网络中的其他成员，使得潜在采纳者接收到更多的评价信息，进而提高了采纳创新的可能性。而平均聚类系数也表示网络主体间沟通的相近度，潜在采纳者与采纳者沟通的相近度越高，采纳创新的可能性越高，因此，拥有最大平均聚类系数的全局搜寻网络拥有最多的创新采纳者数量。

（2）合作伙伴搜寻模式对集群创新网络创新扩散深度波动性的影响。图3揭示了不同搜寻网络的创新扩散波动性。由图可知，新进企业不同的合作伙伴搜寻模式也对集群创新扩散深度的波动性产生一定的影响。由图可见，随着时间的增长，3种网络的创新扩散深度波动性均呈先增大后减小的变化趋势。从最终采纳者比例波动可见，全局搜寻网络的创新扩散深度波动性最小，局部搜寻网络的创新扩散深度波动性最大，混合搜寻网络的创新扩散深度波动性介于全局搜寻网络和局部搜寻网络中间。

图3 不同搜寻网络创新扩散的波动性

当管理者需要预测创新的成功起飞与成功扩散的不确定性时，新进企业不同的合作伙伴搜寻模式也是不可忽略的因素。全局搜寻网络创新扩散深度波动性的不确定性最小，那么，在全局搜寻网络中，创新的成功起飞及成功扩散的几率是最高的，而不确定性最大的局部搜寻网络，其创新的起飞及扩散的成功几率也是最低的。

（3）合作伙伴搜寻模式对集群创新网络创新扩散速度的影响。图4为不同搜寻网络的创新扩散速度曲线。由结果可看出，新进企业不同的合作伙伴搜寻模式会对集群创新扩散速度产生一定的影响。综合图2创新扩散深度的S型曲线可知，3种搜寻网络的创新扩散速度均呈先增大后减小的变化趋势。由图4可知，全局搜寻网络、混合搜寻网络和局部搜寻网络分别在第6、8、11个周期时，创新扩散达到了稳定水平。因此，全局搜寻网络的创新扩散速度最快，局部搜寻网络的创新扩散速度最慢，混合搜寻网络的创新扩散速度介于全局搜寻网络和局部搜寻网络中间。

图4 不同搜寻网络的创新扩散速度

不同新进企业合作伙伴搜寻模式形成的集群网络创新扩散速度的仿真结果具有较明显的差异。究其原因，这也和不同搜寻网络节点间的路径及平均聚类系数有关。由于节点间的路径也是主体间技术扩散的通路，故拥有较短的平均路径长度和网络直径的全局搜寻网络能够快速有效地将采纳者的评价信息传播至网络中的其他成员，而平均聚类系数也表示网络主体间沟通的相近度，因此，拥有最大平均聚类系数的全局搜寻网络能够有利于促成彼此间的紧密交流，更高效的传播采纳者的创新评价信息。

（4）合作伙伴搜寻模式对集群创新网络创新扩散速度波动性的影响。图5揭示了不同搜寻网络的创新扩散速度的波动性。由图可知，新进企业不同的合作伙伴搜寻模式也对集群创新扩散速度的波动性产生一定的影响，由图可见，全局搜寻网络的创新扩散速度波动性最小，局部搜寻网络的创新扩散速度波动性最大，混合搜寻网络的创新扩散速度波动性介于全局搜寻网络和局部搜寻网络中间。

图5 不同搜寻网络的创新扩散速度的波动性

当管理者需要预测创新的成功起飞与成功扩散出现时间的不确定性时，新进企业不同的合作伙伴搜寻模式也是不可忽略的因素。全局搜寻网络的创新扩散速度波动性最小，那么，在全局搜寻网络中，创新的成功起飞及成功扩散出现的时间不确定性是最低的，而创新扩散速度波动性最大的是局部搜寻网络，其创新的成功起飞及成功扩散出现的时间不确定性也是最高的。

综合图2～5的结果可知，无论是从创新扩散深度或速度还是创新扩散和创新扩散速度的波动性来看，全局搜寻网络都是更利于集群创新扩散的网络，全局搜寻也是更适合集群创新扩散的新进企业合作伙伴搜寻方式。集群中采用全局搜寻模式搜寻合作创新伙伴的新进企业数量越多，集群创新扩散效率越高。

4 结论

本文从空间约束情景的视角，研究了新进企业不同合作伙伴搜寻方式对集群合作创新网络结构及创新扩散效率的影响。运用多智能体仿真的方法，构建基于空间约束的集群新进企业合作伙伴搜寻的动态模型，分别比较分析局部搜寻网络、全局搜寻网络和混合搜寻网络这3种集群合作创新网络的基本拓扑结构特征及集群网络创新扩散效率，得出：

（1）基于空间约束的视角，新进企业合作伙伴搜寻模式可分为局部搜寻、全局搜寻两类。集群信息环境是否开放与企业家关系网络深度与广度是否充足是决定新进企业采用何种搜寻方式的关键因素。

（2）集群新进企业不同的合作伙伴搜寻模式会显著影响集群合作创新网络的网络结构。局部搜寻网络hub 节点较多，平均路径长度及网络直径最大，平均聚类系数最小；全局搜寻网络hub节点较少，但网络中多数节点均与hub节点相连，平均路径长度及网络直径最小，平均聚类系数最大；混合搜寻网络介于局部搜寻网络及全局搜寻网络之间。

（3）集群新进企业不同的合作伙伴搜寻模式会显著影响集群合作创新网络的创新扩散效率。从创新扩散的深度和速度来看，全局搜寻网络拥有最多的创新采纳者数量且创新扩散速度最快，局部搜寻网络拥有最少的创新采纳者数量且创新扩散速度最慢，混合搜寻网络位于两者之间；从创新扩散深度和扩散速度的波动性来看，全局搜寻网络的波动性最低，局部搜寻网络最高，混合搜寻网络位于两者之间。

（4）全局搜寻是更适合集群创新扩散的新进企业合作伙伴搜寻方式。全局搜寻网络是更利于集群创新扩散的网络，集群中采用全局搜寻模式搜寻合作创新伙伴的新进企业数量越多，集群创新扩散效率越高。

为了提高集群整体创新扩散效率，政府应从提供信息及培育企业家社会资本2个角度来促使新进企业采用全局搜寻模式进行合作伙伴搜寻：①政府视角。首先政府应进一步加快信息化、网络化建设的步伐，尽快建立全省统一共享的企业档案和项目库，促进新进企业对集群信息的掌控；其次，促进中直企业信息的开放度，充分利用省内中直企业的品牌优势，推动中直企业在信息共享方面的战略合作，使新进企业能够及时、全面地了解中直企业的信息，进而突破空间约束在更大的范围内搜寻合作伙伴；另外，打造新材料市场信息平台，建立中介组织，为新进企业提供市场需求信息、本地生产信息以及企业创新信息，使新进企业有获取信息的渠道，能够突破空间约束扩大合作伙伴搜寻范围。②企业家社会资本视角。首先，政府应塑造信任、合作的社会文化环境，为企业家社会资本的积累提供现实基础；其次，政府应促进发挥行业协会作用，使企业家可以在和同行的交流中获得溢出的相关知识和信息，为企业家网络关系的建立提供可能性。