复杂网络结构下科技政策的创新驱动——基于网络权力和创新扩散视角

朱 丽，葛 爽，张庆红

(1.北京大学国家发展研究院，北京 100871；2.中国科学院大学经济与管理学院，北京 100190；3.中国人民大学商学院，北京 100872)

0 引言

现阶段，创新成为决定国家持续竞争优势的决定力量，因此各个国家竞相把创新战略作为获取国际关系中保持竞争优势的关键。权力和普遍意义上的生产要素一起参与生产过程，而权力结构之间制衡以及均衡成为影响经济发展和增长的重要因素[1]。如今随着经济全球化与信息技术革命，科技、信息和知识对国家整体竞争力的提升起着关键作用，各国越来越将科技政策视为经济发展的重要保障，并积极整合科技资源与国家创新体系的长效建设，从而促进研发和创新的可持续发展、促进产业不断升级。有效地制定和实施科技政策是转型经济和知识经济时代，把握住良好发展机遇的关键。能否出台有效率和有效果的科技政策，是充分发挥科技政策创新驱动力亟待解决的重要问题。未来科技政策不仅需要“跳出去”了解创新需求和创新规律，更需要“走出来”避免就微观创新项目谈政策，因此需要从宏观视角对创新主体的干预和创新环境营造者的角度制定政策。

处于转型经济时期的中国，社会环境的复杂和不确定性导致了对于协作的要求极为广泛，因此传统的科技政策制定范式已不能对复杂环境提供有效的调控措施和解释，因此提出的应对之策也常常会有治标不治本的问题。中国科技政策的现实问题是科技政策至关重要的地位和线性科技政策失灵现状之间的冲突，如何有效解决该问题，成为科技政策驱动创新的重点。科技政策是正式制度因素，是一种国家权力，而网络权力是市场竞争中形成的非正式的制度因素，是一种蕴含在企业关系结构中的权力，创新传递方式已蕴含在复杂的网络关系之中。中国科技政策正处于技术和市场交互作用的再创新、再扩散时期，如何有效引导创新的产生和扩散？如何解决科技政策在战略目标设计以及实施过程导致的偏差两个方面的失灵问题，复杂网络为此提供了解答。复杂网络视角的引入，为研究如何在非正式制度因素的复杂网络现状下，运用科技政策的正式国家权力，来引导以及弥补政策失灵以及市场资源配置的低效率，从而为企业创新创造良好的科技政策和市场环境提供了有效途径。

1 新时期科技政策所处阶段和存在的主要问题

科技政策兴起于第二次世界大战以后[2]，知识经济时代的到来使得科技政策成为经济社会发展的主要动力，是政府为了促进社会科学技术发展并利用科学技术为国家服务，是科学技术和国家发展的有机结合，因此科技政策和社会发展、教育等构成国家政策必不可少的重要部分[2]，是社会进步的重要推动力量之一。通过对科技政策权威期刊 《Research Policy》1792篇文献进行可视化分析中，创新出现的频次高达212次，是该领域的核心和重点[3]，企业创新的主体，因此围绕企业的创新科技政策制定，成为该领域备受关注的重要课题之一。

我国科技政策经历了四个不同阶段，具体为1949—1977年的国防建设战略阶段，1978—1994年的经济建设战略阶段，1995—2005年的科教兴国战略阶段，以及2006年至今的创新性国家战略阶段，总体演进呈现以下几个特点：①由供给向需求政策转变；②由单项政策向多项组合协同转变；③技术工具理性向科技工具和科技价值理性并重转变；④由政府主导向政府和市场共同作用转变；⑤从跟踪模仿向自主创新转变[4]。国家科技政策的主要目标是国家战略布局，而基本内容是发展科学技术，虽然中国发展迅速并一跃成为第二大经济体，不能改变并非经济强国的事实，因此科技政策的实施效果至关重要。制定切实可行且行之有效的科技政策，才能运用国家权力以及经济实力来发展科技，运用政策的力量促使创新成果转化为实际生产力，实现中国经济大国向经济强国的快速转变。

科技政策并不总是有效的，如果政策不能正确反映国家意志要求的政策效果，或是政策的实施效果不能达到政策预期，科技政策失灵的现象就出现了。科技政策失灵主要体现在战略目标设计问题以及实施过度导致的偏差两方面[5]。我国科技政策研究的理论体系和研究范式尚未形成，现有科技政策研究局限在表面解读、事后解读和政策执行上多，在创新型研究、事先论证和政策评估上研究较少，鲜有提出有见地的科技政策研究相关的理论成果，导致现在科技政策应用存在短视问题[7]。这必然导致科技政策缺乏体系性、科学性和对于创新的引领性作用。科技政策的嬗变是伴随国家经济社会发展进行不断演进的动态过程，科技政策研究需要放入社会大系统的背景下进行，而社会学领域的复杂系统视角，为我们深入研究提供了可供解决的途径。中国科技政策正处于技术和市场交互作用的再创新、再扩散时期，如何高效引导创新的产生和扩散，制定和实施切实可行的科技政策是转型经济和知识经济时代，把握住良好发展机遇的关键。出台有效率和有效果的科技政策，是充分发挥科技政策创新驱动力亟待解决的重要问题，而复杂网络研究热潮的兴起和理论的完善，为科技政策目标设计和实施过程偏差两个方面提供了有效解决途径。因此本研究从复杂网络结构，提出科技政策的创新驱动有效实施概念框架，力求促进科技政策有效制定和落地实施。

2 复杂网络理论热潮兴起和研究思路

1998年和1999 年在 《Nature》和 《Science》上两篇开创性论文的发表，标志着复杂网络理论的产生。首先由Watts等提出小世界网络模型(Small-World)，小世界模型是介于规则网络和随机网络之间，并构建了二者连接的桥梁，小世界模型具有最短路径以及最大集聚程度[8]。之后Barabasi等提出无标度网络模型，指出实际网络结构度分布幂律性。无标度网络具有度分布的异质性，其网络中大部分结点连线不多(即度不高)，而少数结点连线很多(即度非常高)，现实网络尤其是社会经济网络都符合该结构特征[9]。“小世界”和“无标度”网络论文的发表，引起了研究者广泛而极大的兴趣，Strogatz指出复杂网络为理解现实世界中的不同主体间或者复杂系统间的相互作用，提供了新的思考方式，有利于更好理解和深化人们对社会经济系统的复杂性问题认知[10]。基于以上两个模型的发现，复杂网络的研究热潮在国际、国内悄然兴起。

复杂网络理论的研究主要集中在网络模型的构建、复杂网络结构的测度以及网络动力学三个方面。复杂网络受到广泛关注的另一个主要原因在于，网络的复杂性和通用性可以直观地表示，任何静止及动态变化的拓扑结构并对此提供解释基础。网络模型可以对网络进行模拟和仿真，网络结构测度可以了解网络中个体的具体情况，而网络动力学是人们研究复杂网络的最终目标。Newman指出，探索网络结构的最终目的，是理解和解释网络系统的运作方式，复杂网络理论研究是解释现实世界存在的复杂性问题，以及帮助人们认知复杂系统内部深奥的动力学[11]。对跨组织之间合作创新的研究表明，创新个体之间自聚集机制可以改变创新合作的网络结构，从而推动创新所需知识的传播与融合[12]。可见网络理论为创新的动力提供了崭新的解释视角，《Science》对此给予了极高的评价，指出网络是形成创新工厂的重要原因所在[13]。

随着科学技术的进步和社会的不断发展，单一学科领域的理论和方法遭受前所未有的挑战[14]。不同学科之间的交叉渗透，不仅能够解决现实的复杂问题，还能激发创新动力，从而实现从单一学科到多学科、交叉学科，甚至是跨学科领域研究过程的转变[15-16]。在知识经济时代的大背景下，传统资源如土地和劳动力回报率日益降低，与此同时知识和信息成为社会财富的主要创造者[17]。科技创新是知识增值的重要方式之一，是在复杂环境下企业和国家保持竞争优势的关键所在，因此提高创新绩效成为理论和实践的研究关注点和前沿热点[18]。而能够反映社会系统的复杂特征，并且具有系统性和复杂性思维逻辑和特征的复杂网络研究方法，为科技政策制定提供新的思路和方向性把握，从基本特性、系统性、全局性以及根本问题切入，研究科技政策在复杂系统中的作用机制，可以帮助政府在制定科技政策过程中的经验导向，避免由此带来的盲目性和风险性。

复杂网络理论的引入为科技政策驱动创新发展提供了可供参考的理论视角，具体为从社会复杂网络中的适应、协同、网络三个方面，解决现有科技政策失灵困境，在研究视角上可以从运用网络权力、创新网络扩散两个方面切入，对复杂网络结构下科技政策创新驱动进行研究。

图1 复杂网络理论下的科技政策创新驱动研究思路

3 国内外科技政策研究现状和未来方向

传统的社会管理理论在中国社会全面转型的大背景下，已经不能对具有复杂性、不确定性和极为广泛协作要求的科技政策，提供有效的解释和调控措施，即使提出了应对之策也难以在根本上解决问题。如今的社会管理已经显示出网络化、多样化以及自组织的特征，社会管理理论必须进一步打破传统的线性模式，转向网络化治理形态，由传统的行政管理模式向复杂科学管理范式转变[19]。中国科技政策研究现处于忽略个体的网络特征，或是关注到网络特征但只是简单定性研究的现状，在政策制定和实施过程中没有充分利用复杂网络理论和思想。因此亟待新的研究视角的引入，来解决现实的科技政策制定问题，提供方向性引导，政策建立的理论基础以及对政策效果的仿真模拟等问题。

在复杂网络理论应用于科技政策之前，网络结构特征一直被忽略，国外研究中和本研究相似的“政策网络”是一种治理分权的概念，基础理念为行动者从等级性向水平性的结构转换。但是该网络认为政府是包含在网络中的行为者，大量研究发现，在社会群体内往往存在核心的行动者，由于在复杂网络中处于中心地位，因此具有网络结构所带来的网络赋予的权力，这些核心行动者的行为可以影响甚至决定网络中其他成员的行为以及行为的选择模式。国外研究主要从网络结构测度、网络模型、网络动力学三个方面解释网络结构赋予行动者权力、网络模型方面的网络仿真设计、网络动力学的网络行为传播三条主线。复杂网络上的同步、扩散等各种网络动力学行为都受到网络中拓扑结构的影响，因此处于不同结构的网络中的个体，会在动力学特征上表现出本质差异[20-21]，尤其是复杂网络上创新行为的扩散动力学更是与规则网络和随机网络上的情况完全不同，这就使中国传统科技政策的研究结论不断面临现实问题的质疑和挑战。

我们国家的科技政策制定现状——政府具有更高的权力，是制度化资源的拥有和分配者，因此可以处于网络关系的更高层级。而社会中企业之间关系的自发连接是对制度资源分配不均衡的非制度补充。科技政策制定机构依据资源的有效分配制定政策，参考自发的小世界和无标度的网络，借力发力，从而结合制度资源和非制度资源，最大化为创新营造好的资源环境，从而促进创新的产生。因此借用复杂网络理论的独特视角，从网络结构权力、网络仿真设计、网络传播几个方面出发，将现有科技政策研究从定性研究转移到定量测量，从定量测量推进到精准定位和网络传播的动力学的研究，从静态的网络关系分析到动态的网络行为预测。从而在理论上推进系统动力学和动态网络的发展，在实践上指导中国科技政策有效制定提供保障，并为科技政策实施效果进行仿真和预测。

由于环境的复杂性和事物发展的不确定性，由政府主导制定的政策往往存在线性管理模式或是经验主义的特征，因此并不总是能够对现实的社会问题给出有效的解决措施及应对方案，因此在中国转型经济时期高度不确定的外部环境下，新的管理模式——复杂网络管理范式有必要引入。复杂网络理论与政府科技政策制定具有内在的契合性，能够揭示政策制定的复杂性产生的内在机理及其内在规律。因为越是复杂的系统，对于协调的要求越高，协同效应也就越显著。而复杂网络系统所具有的“小世界”和“无标度”的拓扑结构范式，对政策制定有着直接而深刻的影响。有效认识社会系统所具有的复杂性特征，采用系统的、复杂性的思维，借鉴复杂网络研究方法，为科技政策制定提供了新思路以及方向性把握，可以从根本性和全局性的视角解决现实问题，转化科技政策制定的内在机制，创新的科技政策制定，可以规避原有经验主义导向的科技政策带来盲目性以及风险。所以创建复杂网络下的科技政策研究体系越来越成为提升科技政策“效率”和“效果”的关键，是科技政策制定过程和机制的创新。

4 研究新视角和研究重点

基于现存科技政策存在的问题，及当今社会管理已经显示出网络化和多样化以及自组织的特征，社会管理理论必须进一步打破传统的线性模式，转向网络化治理形态，由传统的行政管理模式向复杂科学管理范式转变。科技政策是科学技术朝着一定的目标，沿着正确的路线有序发展的重要保证。在整个科学活动中，通过支持或反对什么，发展或限制什么的科技政策来起到协调控制的作用。国家政策在科技活动中占有重要地位，尤其中国国家创新体系是政府主导型的，在科技持续发展，及其与经济协调性方面，怎样保障国家科技政策的实效性,仍然任务艰巨。因此本研究提出了引入复杂社会网络系统概念，将复杂网络结构视角引入，应用于科技政策的制定、实施以及评价过程，从而在“适应”“协同”“网络”几个方面解释如何解决科技政策失灵现状。

中国科技政策正处于技术和市场交互作用的再创新、再扩散时期，如何有效引导创新的产生和扩散？有效地制定和实施科技政策是转型经济和知识经济时代，把握住良好的发展机遇的关键，出台有“效率”和有“效果”的科技政策，是充分发挥科技政策创新驱动亟待解决的重要问题。鉴于社会治理已经突破线性模式，走向网络化、多样化、自组织，本研究运用复杂网络结构视角，深入挖掘在科技政策制定环境中的网络权力结构问题，以及创新在网络中的扩散现状。复杂网络权力以及扩散的引入，为科技政策制定和实施带来了崭新的理论视角和现实对策。制定政策前的网络权力充分解读可以使得科技政策制定更有针对性、可实施性，而网络中创新扩散研究可以保证科技政策的高效率和高效果，增强科技政策的创新引导和驱动能力。本研究提出未来的研究方向可分为四个阶段，分别从科技政策失灵诊断(第一阶段)、复杂网络系统引入(第二阶段)、网络权力和扩散为主体现的解决方案(第三阶段)，以及项目精准操控和定向培养提案的产生(第四阶段)。

第一阶段——诊断：科技政策失灵。科技政策失灵的诊断是未来研究的第一个重点，深入分析中国现阶段科技政策的现状和不足，把脉科技政策存在失灵的问题关键之处，为本研究实施提供保障。第二阶段——引入：复杂网络系统。复杂网络系统顺应了社会系统的网络化、整体性、动态性、层次性和适应性等特点，为科技政策制定提供了现实背景和定量的研究依据。结合复杂网络的“小世界”特性，可以对科技政策的有效实施提供方法支持。项目发展重点：第三阶段——解决：网络权力+扩散。复杂网络的中心位置是网络关系的权力所在，网络的形态和构成方式决定了创新的扩散方式和速度。挖掘出科技政策制定环境下的权力中心，把控整体网络特点保证创新的有效扩散，是解决科技政策创新驱动的关键之处。第四阶段——提案：精准操控+定向培养。在第三阶段技术环节的基础上，掌握了整个网络的权力和扩散机制，为后续科技政策精准操控权利中心和以创新扩散为基础的定向培养奠定了基础。

5 研究模块设计

结合国内复杂网络背景提出用复杂网络作为着眼点解决主要问题，理论分析视角为复杂网络和协同学理论，随后是未来研究的主要模块和方法框架、步骤。

5.1 研究内容模块

研究内容模块在科技政策创新驱动的背景下，具体分为四个模块，分别为模块一(复杂网络结构的小世界性和无标度特点)，模块二(复杂网络与网络权力研究)，模块三(复杂网络与创新扩散研究)，模块四(复杂网络背景下提升科技政策有效性关键路径研究)，最后提出复杂网络结构下科技政策的创新驱动问题(见图2)。

模块一：复杂网络结构的小世界性和无标度特点，揭示了很多现实网络尤其是社会经济网络的结构特征。社会网络是以具有某种接触或相互作用模式的人、人的群体或社会单元为结点构成的集合[22-23]。如果将这些结点之间的接触或相互作用模式用连线来表示，那么可以得出不同的网络结构。如果有大量的节点，那么它们之间的相互连线也变得更为复杂，这样的社会网络能更形象地呈现出真实世界的社会关系，我们称它为复杂社会网络。大量真实网络的实证都发现了复杂社会网络的一些共有特征，如小世界特征和无标度特征等。制定科技政策要立足于政策所处的，复杂网络的小世界和无标度特点的背景之下。

图2 研究技术路线图

模块二：权力的运用在复杂网络中至关重要。参与社会经济活动的主体在复杂社会网络中，可以依据组织的目标函数自发地与邻域中的其他主体进行择优连接，同样也会被其他主体连接，从而构建自己在网络中的权力位置和网络聚集度(影响力)，从而来获得与其在网络中位置相称的社会影响，形成自己的社会治理“话语权”或利益优势。因为择优连接具有客观性，因此一些具有较大聚集度 (影响力)的主体，经常会成为其他主体择优连接的对象，从而处于社会网络的中心位置并获得较大的社会影响力，进而决定了社会治理的内容、方向和结果，我们可以充分利用这一特征进行科技政策制定，从而提高科技政策支持力度的投入产出比。制定科技政策要了解网络中的权力结构，以及网络中节点的聚集方式和个体影响力，才能精准发力，提升政策影响力。

模块三：创新扩散由网络的结构所决定。社会网络是一种小世界和无标度网络，这意味着它既不是规则的也不是随机的网络。社会网络的小世界和无标度拓扑结构，可以有效地传播和及时遏止谣言、文化、疾病、创新等。因为小世界特征具有较短的网络平均路径和较高的聚集度，即具有较短的信息和资源交互时间长度，而无标度特征则意味着网络是非均匀的。通过研究发现谣言在社会网络中传播的速度远远快于其他网络，尤其是小世界网络的“长程连接”和无标度网络中的中心人物在这个传播过程中起到了巨大作用。这也说明我们如果想明显地改变网络的结构和功能，那么只要改变少量的几个中心节点的“长程连接”即可。所以网络结构改变了网络中创新的传播方式，调整结构就调整了创新扩散的方式和效果。制定科技政策对创新驱动的有效传导，要能影响到网络的“长程连接”和中心节点，才能实行创新由被动扩散，向主动扩散的转变。

模块四：复杂网络背景可以为科技政策指明关键路径提供可视化参考。可视化企业间的关系、企业和政府的关系、企业和高校科研机构的关系，以及产学研关系等，为科技政策的成功实施提供了可视化的直观参考。图3为预期的企业间关系，其中点代表企业、线代表企业之间的关系，点越大表明在企业网络关系中越重要，点越小表明企业越处于网络关系的边缘且越不重要。而线的粗细则表明企业之间的关系强度，关系越强连线越粗，关系越弱连线越细。关系的可视化为科技政策制定过程中抓住权力中心的企业，集中发力提供了技术保证和可视化支持。从而确保科技政策制定和实施，抓住了复杂网络中的权力观点和创新传播途径，保证了科技政策创新驱动的高“效率”和高“效果”。

5.2 研究方法模块

本模块包含网络仿真设计、统计计量模型和社会网络分析及网络动态演化几个部分。仿真设计可以模拟网络机构和传播方式，而统计计量模型可以定量衡量网络结构和科技政策的实施效果，而社会网络分析和网络动态演化可以更加宏观把握网络的整体态势，并为科技政策的适当干预提供政策依据。赵正龙通过仿真的5 类复杂网络结构(见图4)，包括完全随机网络(简称ER网络)、小世界网络(Small World Network,简称 SW 网络)、无标度网络(简称 SF 网络，将网络生成模型的连通度设为 m=1 和 m=3 两种情况)和最近邻居连接网络等无权网络，以及动态加权网络(根据 BBV 模型生成的网络，简称 BBV 网络)[23]。创新的扩散模式分为主动模式和被动模式，两种模式对创新在企业之间的扩散产生显著影响，主动扩散模式下相对优势明显的创新更容易存活，而被动扩散模式会压制创新的自然选择。不同网络结构对创新扩散自然选择效应不同，网络结构主体间的异质性也影响了创新的扩散过程，因此科技政策如何引导创新在组织间的扩散方式由被动和转为主动，如何影响网络构成主体的异质性程度，以及引导构建适合创新传递的网络结构是亟待解决的问题。

图3 预期企业网络关系图

图4 主动模式下网络结构对创新扩散影响

6 研究创新点

实践是检验真理的唯一标准，科技政策的实施效果也是最终的落脚点，因此统计计量模型的定量研究是必要环节，成对比较科技政策实施前后的创新效果是解决该问题的有效途径，本研究在衡量政策方面具有方法优势。通过利用社会网络分析以及网络动态演化的前沿，为宏观把握网络的整体态势实施政策干预提供保障。

理论价值创新方面，将复杂网络理论引入科技政策研究领域，同时运用“嵌入性”视角，结合协同学理论，将科技政策的实施背景、实施过程和实施效果几个方面进行全程跟踪和评价，即为复杂网络理论提供了丰富的现实依据，验证该理论中的仿真模型的准确性和正确性，丰富了复杂网络理论的现实背景，是对复杂网络理论的现实补充。同时结合协同学理论将复杂网络的协同效应进行深入探讨，既丰富了协同学的“嵌入性”理论背景，又为复杂网络提供了新的理论支撑。

应用价值创新方面，将网络结构权力和创新扩散机制运用到科技政策研究中来，保证科技政策的制定能够抓住网络中的核心关键点，又能通过对网络结构的干预来保障创新在网络中的扩散速度和扩散方式的效率和效果。从而在方法上支持科技政策制定时的精准定位和重点培养，为科技政策的有效实施提供方法保障，具有重要的现实意义。

研究方法创新方面，紧抓复杂网络理论的研究热点，在研究方法上运用网络仿真设计和网络动态演化，不仅解决了复杂网络理论中网络仿真和动态演化的复杂问题的深入探讨，而且为其提供了丰富的现实背景。预测和控制网络的动态演化可以为科技政策制定的长效性提供保障，为科技政策研究方法创新做出一定贡献。