基于SEM和B-Z反应的集成供应链合作创新机制与动态演化研究——集成供应链关系质量视角

李柏洲，尹 士，曾经纬，罗小芳

(1.哈尔滨工程大学经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001；2.哈尔滨工程大学企业创新研究所，黑龙江 哈尔滨 150001；3.江苏科技大学经济管理学院，江苏 镇江 212003)

1 引言

在实施创新驱动发展战略，加快建设创新型国家背景下，企业创新活动的作用举足轻重。然而随着信息技术快速发展，企业难以依赖自身资源开展技术创新活动和快速响应消费者个性化、多样化需求，即使选择合作创新，复杂性环境增强了合作创新的不稳定性，较大程度上降低了合作创新的广度和深度。因此，如何开展有效的合作创新活动和满足消费者动态性需求是急需解决的关键问题。为此，2016年中央经济工作会议强调了构建集成供应链的重要作用；2017年10月国务院进一步发布了《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，意见指出加快开展供应链创新活动，有助于产业深度融合，提高企业集成创新能力。集成供应链是一种相互信赖、比较稳定和持久的企业间合作关系[1]。随着供应链与互联网、物联网深度融合，集成供应链企业间资源共享、优势互补、共担风险、成果共享成为新常态，进一步强化了集成供应链企业间合作关系，合作创新逐渐成为集成供应链企业间一种适宜性创新模式。集成供应链企业间合作创新有助于企业跨界整合创新要素和优化资源配置，通过与上下游伙伴多方合作，降低创新成本和风险，顺利开展技术创新活动，生产多样化产品，变革商业模式，快速响应消费者个性化、多样化需求。

近年来，供应链企业间合作创新已成为学者研究的热点，国内外研究文献中包括较多合作研发、技术联盟等概念。在研究视角方面，主要集中在供应链企业间合作创新的能力评价及提升[2]、合作创新的知识溢出效应[3]、合作投资决策分析及风险防范[4]、合作创新伙伴选择[5]、知识管理[6]等领域。在研究主体方面，合作创新主要集中在产学研合作方面[7]，供应链企业间合作创新研究较多，而对集成供应链企业间合作创新研究较少，主要集中在伙伴选择和合作创新能力方面[5, 8]，对集成供应链企业间合作创新机制与动态演化的研究则更少。企业间合作创新相关研究主要依靠面板数据、调查问卷数据运用数理统计方法研究企业间合作创新静态机制，集成供应链企业间合作创新相关研究主要依靠案例，缺乏一定的时效性和预测性。因此，研究集成供应链合作创新机制与动态演化，弥补上述研究不足，为优化供应链管理，加强集成供应链企业间合作创新，提高企业创新效率提供指导，对推进供应链创新发展，加速产业融合、深化社会分工、提高集成创新能力具有重要现实意义。

本文在运用结构方程模型实证研究集成供应链企业间合作创新静态机制基础上，借鉴复杂系统理论中的“B-Z”反应模型，通过构建三维Logistic动态分析模型探索集成供应链企业间合作创新系统动态演进规律。本研究将尝试完善供应链企业间合作创新系统方法论，为提高集成供应链企业间合作创新绩效提供方向策略。

2 集成供应链企业间合作创新形成机理

供应链管理是一种将整个供应链的供应商、装配商、分销商、用户连成一个整体的管理模式[9]。集成供应链是供应链管理的核心，是信息流、物流、资金流贯穿供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户，连成一个整体的网链结构[10]。Flynn等[11]认为，集成供应链是企业和合作伙伴通过高效的产品流、服务流、信息流、资金流、决策流将整个供应链的供应源和需求源连成一个整体。集成已经突破有限的、短期的合作关系，各企业通过同步化、共享化、集成化的计划和控制系统共同促进整个供应链高效、有序运转。供应链集成是由内到外、由局部到整体的集成过程，实现资源整合和管理模式的优化。综上，集成供应链是一种建立在相互信赖基础上比较稳定、持久的企业间合作关系，通过供应商协同、生产协同、需求协同将企业联系在一起，为集成供应链企业间合作创新奠定了组织基础；通过整合和优化产品流、服务流、信息流、资金流、决策流、知识流及技术流，消除业务流程中的非增值作业，为集成供应链企业间合作创新奠定了业务基础。集成供应链结构模型如图1所示。

图1 集成供应链结构模型

在复杂多变的市场环境下，产品生命周期的缩短和科技创新风险的加大导致企业难以依赖自身资源开展技术创新活动，企业间合作创新成为技术创新的必然选择[2-8]。Petersen等[12]认为，与供应商集成有助于核心企业共享供应商的研发资源，增强双方产品和工艺设计的协调程度，加速技术创新进程。Esper等[13]认为集成供应链有助于企业间知识传递，使企业更合理、有效的将资源、研发、生产与市场关联起来。胡园园等[14]认为知识链是由核心企业、客户、竞争对手构成的跨组织联合体。供应链协同是企业间信息分享、目标一致、知识共享和知识创造等互相连接的组成部分，各方面彼此相关、共变。在集成供应链中，各企业已不再是一个独立的主体，而是供应链技术转移网络中的节点，技术从某个节点转移到另一个节点，必然引起知识流动，集成供应链企业间知识流动是合作创新的核心[8-11]。因此，集成供应链合作是知识流上企业间的协同，企业间合作创新的核心是知识协同。

依据上述分析，本文将集成供应链企业间合作创新形成机理描述为：集成供应链环境特征、集成供应链集成度、知识协同和合作创新绩效的作用关系。集成供应链集成度是企业间知识协同的重要内容，是核心企业与供应商、客户紧密联系的程度。供应链环境特征包括网络规模、关系质量和敏捷性，是促进供应链主体集成演化的动力和支撑。在知识链中，产品流、服务流、信息流、资金流、决策流的协同表现为知识协同，通过知识共享、知识吸收、知识创新实现集成供应链企业间知识协同。因此，通过集成供应链环境特征、集成供应链集成度、知识协同实现集成供应链企业间合作创新。集成供应链企业间合作创新形成机理是一个动态、复杂的过程，知识突出了从无序走向有序，由差异转变为协调一致，从而实现1+1>2的非线性作用。集成供应链企业间合作创新受供应链环境的多样性、流、非线性相互作用等特征的影响，在信息资源的共用性、互补性以及集成程度等方面有着特殊的作用机制。集成供应链企业间合作创新形成机理概念模型如图2所示。

图2 集成供应链企业间合作创新作用机理理论模型

3 研究假设

网络规模是供应链网络中复杂的组织关系及关系中嵌入的资源量[9]。网络规模越大，企业间网络关系越多，嵌入的资源越多，知识资源越丰富，有助于企业间知识交流。李纲等[15]研究认为网络规模正向调节管理能力和知识获取能力之间的关系，有助于企业从外部获取关键知识，提升创新绩效。Sofka和Grimpe[16]认为开放、合作对研发绩效的提升有显著作用，但是在合作中必须重视知识获取、吸收及应用。刘华明等[17]认为供应链企业拥有较多合作伙伴有助于从外部获取资源，在一定的网络规模基础上，产品流、服务流、信息流、资金流、决策流的不断渗透，提高了核心企业与供应商、客户间获取关键性知识的准确性。

具体而言，供应链网络规模越大，企业间联结的网络数量越多，强化了企业与供应商、客户集成程度，在知识共享、知识吸收基础上，形成并促进企业间知识协同动态发展，有助于技术提升和创新绩效的提高[18]。基于以上分析，提出以下假设：

H1：集成供应链企业间的网络规模与知识协同之间存在正相关关系。

H2：集成供应链企业间的网络规模与集成供应链集成度之间存在正相关关系。

H3：集成供应链企业间的网络规模与合作创新绩效之间存在正相关关系。

供应链关系质量是在过去贸易行为中形成的，满足供应链伙伴需求的适宜程度及供应链伙伴对未来行为选择的依赖程度[19]。Tsai和Hung[20]将供应链关系质量分为服务、交流、承诺、满意、信任、合作六个方面。Su Qin等[21]认为供应链关系质量为供应链中采购稳定性、业务参与程度、生产、销售等方面创造了良好的环境，对与供应商、客户供应链的集成有一定推动作用。关系质量、关系稳定性对知识获取、创新绩效有重要影响。吴洁等[22]研究认为，产学研间强关系对复杂性知识的吸收能力有积极影响，弱关系对企业吸收能力的培育更为有利。王清晓[23]研究指出，关系治理对供应链知识协同战略层面的作用显著。刘学元等[24]指出，强创新网络关系和高吸收能力均有助于提升企业创新绩效，强网络关系的作用效果更加显著。Lages等[25]基于资源观理论，研究认为企业管理者积极投资关系质量能有效提升产品创新绩效。Kühne等[26]研究认为，供应链间关系质量对合作创新绩效有显著影响，供应链企业间的关系质量是影响创新能力的主要因素。Chang Manling等[27]指出，构建供应商的网络关系对企业创新能力的提升有积极影响。基于以上分析，提出以下假设：

H4：集成供应链关系质量与知识协同之间存在正相关关系。

H5：集成供应链关系质量与集成供应链集成度之间存在正相关关系。

H6：集成供应链关系质量与合作创新绩效之间存在正相关关系。

供应链敏捷性是企业及其供应链伙伴对潜在需求做出及时、准确的决策，达到快速满足客户需求的程度[28]。Blome等[29]指出，企业通过知识流动、知识共享、知识创造恰当地运用供应链敏捷性有助于提升企业绩效。冯长利等[30]研究认为，供应链知识共享对企业绩效有直接影响，供应链敏捷性在两者间起中介做用，环境动态性正向显著调节供应链敏捷性与企业绩效的关系。供应链敏捷性实现有助于供应链企业间知识共享，企业能够通过供应链中产品流、服务流、信息流、资金流、决策流及时掌握市场需求信息及技术发展动态，快速响应客户需求，有利于集成供应链的形成[29]。杨艳玲和田宇[31]研究认为，供应链管理实践对供应链敏捷性具有积极影响，供应链敏捷性在供应链管理实践与企业绩效之间起着部分中介作用，有助于提高企业绩效。谢磊等[32]研究了供应链敏捷性与企业绩效的关系，研究认为供应链敏捷性有利于提高供应链企业绩效。基于以上分析，提出以下假设：

H7：集成供应链敏捷性与知识协同之间存在正相关关系。

H8：集成供应链敏捷性与集成供应链集成度之间存在正相关关系。

H9：集成供应链敏捷性与合作创新绩效之间存在正相关关系。

供应链知识协同是企业通过外部共享平台，以吸收和整合方式将供应链知识由外部化向内生化转变的过程[33]。Shih等[34]认为企业对所获取知识、信息等资源的甄选、吸收、整合是决定创新绩效提升程度的关键因素。Myers和Cheung[35]研究认为知识协同能够提升供应链中所有成员的绩效，对整个供应链绩效的提升非常显著。Craighead等[36]认为供应链企业间知识协同能够降低创新成本，使企业获得卓越绩效。潘瑞玉[37]认为本地供应链和超本地供应链知识协同均有助于提高集群企业创新绩效。知识创新是企业间知识协同和知识转化耦合的过程，是更高层次上的提炼和创造，有助于提升供应链整体竞争优势[13]。

集成供应链是一种在信任基础上比较稳定、持久的企业间合作关系[8]。Frohlich和Westbrook[38]将供应链集成分为供应商集成和客户集成。供应商集成和客户集成促进供应链伙伴信息、资源整合与协调，企业间战略合作，以及管理组织内和跨组织流程的契合[8-13]。Ataseven和Nair[39]认为供应商集成和客户集成对企业财务绩效有显著的积极影响，在成本、质量、订货和敏捷性方面能够提高企业经营业绩。供应商集成有助于企业共享供应商的研发资源，开展技术创新活动[12]。客户集成有利于提高企业研发投入和产出效益，对提高创新绩效有积极作用[40]。基于以上分析，提出以下假设：

H10：集成供应链知识协同与合作创新绩效之间存在正相关关系。

H11：集成供应链集成度与合作创新绩效之间存在正相关关系。

H12：集成供应链知识协同与集成供应链集成度之间存在正相关关系。

复杂系统科学理论认为复杂系统必须具备系统开放性、远离平衡态、非线性相互作用、起伏变化的特征，才能形成有活力的耗散结构[41]。基于上述文献分析，集成供应链企业间合作创新系统是一个具有开放性、非线性相互作用、自组织性、起伏变化的复杂系统。系统中，产品流、服务流、信息流、资金流、决策流、知识流及技术流是实现合作创新的本质，知识共享、知识吸收、知识创新是影响合作创新绩效的关键因素。网络规模为供应链集成提供了良好的平台，关系质量为集成合作伙伴选择创造了机会，集成供应链敏捷性推动了供应链集成。综上，本文构建了“环境特征—集成与能力—创新绩效”三阶段集成供应链企业间合作创新机制理论模型，如图3所示。

图3 集成供应链企业间合作创新机制理论模型

4 研究设计

4.1 样本与数据来源

为获得有效的研究数据，研究调查对象为供应链企业和其比较稳定的、持久的供应链战略联盟伙伴及销售商、客户。在调查中，对企业要求如下：①供应链企业是创新发展中的工业企业，近5年与供应链战略联盟伙伴实施过或正在进行新产品开发项目；②供应链企业在过去5年内至少组织5次以上的企业与销售商及客户之间新产品开发相关的交流活动。为进行有效配对，同时对供应链企业和合作伙伴进行问卷调查，并将问卷填写者限定为企业中高级管理人员，包括企业新产品研发经理、新产品开发部门经理以及产品设计师。结合研究问题准确性和可操作性，选择北京、上海、天津、辽宁、吉林、黑龙江、广东、河北、河南、山东、江苏、浙江、安徽、湖北等省市作为主要调研地点，在说明研究目的情况下，通过电子版和网络版两种形式发放调查问卷，每隔一周回收一次。经过4个月调查，团队共发放500份问卷，回收257份，回收率为51.4%，剔除数据不全和明显错误问卷，最终获取211份有效问卷，问卷有效率为82.1%。

4.2 变量与测量

基于上述文献分析，本文梳理了集成供应链企业间合作创新机制研究的相关自变量、中间变量和因变量等指标。自变量为集成供应链环境特征，包括网络规模[15-17]、关系质量[19-26]和敏捷性[30-32]。中间变量包括集成供应链集成度(供应商集成和客户集成)[38-40]和知识协同(知识共享、知识吸收和知识创新)[33-37]。因变量为合作创新绩效，涉及新产品开发情况及新产品说明、新产品相关数据库及知识库、新市场开拓情况等方面[7, 15, 24, 26, 37]。为从源头保证数据质量，在正式调查之前，采用相关文献中指标及领域内主要学者的测量指标，制定预调查问卷，在哈尔滨工程大学MBA和EMBA学员中发放了50份问卷，回收36份。为防止回答者获取研究的因果关系暗示，降低被调查者主观性程度，问卷中也没有出现能力假设、创新绩效的题名等情况。同时邀请集成供应链相关领域专家及企业高级管理者根据测试结果对调查问卷进行修改，最后形成正式问卷。变量测量均采用Likert七级量表形式予以反应，评价等级中数字1到7分别代表“完全不符合”、“比较不符合”、“稍微不符合”、“一般”、“稍微符合”、“比较符合”、“完全符合”。

4.3 偏差检验

为避免偏差效应，对研究数据进行同源方法偏差和未回应者偏差检验[42]。在同源方法偏差上，采用Harman单因素分析方法进行检验，探索性因子分析的结果显示：未旋转第一个主成分的载荷量为17.73%，不存在单一因素能解释大部分变异因子，同源方法偏差不会造成显著影响。在未回应者偏差上，按问卷返回时间排序，分别选取前1/3和后1/3样本进行t检验，结果表明：90%以上观测变量不存在显著差异，未回应者偏差不会造成显著影响。

4.4 信度和效度检验

本文信度和效度检验方式如下：①检验每个变量Cronbach Alpha系数，评估样本数据内部一致性；②通过计算CR值检验样本数据的组合信度；③采用KMO值和Bartlett球体法检验样本数据的构思效度；④研究问卷是经过总结、修正的，内容能够有效反映变量信息，量表具有较高的内容效度。检验结果如表1所示，表中各变量Cronbach alpha系数最小为0.703>0.7，样本数据内部一致性信度较高；CR值范围为0.796到0.886，高于一般建议的0.7，样本数据组合信度较高；因子分析结果显示KMO值(0.714-0.802)均大于0.7；Bartlett检验结果显著，样本数据具有合适的构思效度。

表1 信度和效度检验结果

5 合作创新静态机制研究

5.1 相关分析与多重共线性诊断

本研究对各变量的均值、标准差和相关系数进行检验，结果如表2所示。由表2可知，相关系数由0.233到0.454不等，变量间存在一定的相关性；对角线为方差膨胀因子(1.173-1.391)均小于10，多重共线性问题并不严重，满足假设检验要求。

表2 主要变量的描述性统计、相关系数矩阵和方差膨胀因子

注：**、*分别表示p<0.01、p<0.05水平下显著；对角线上数值为方差膨胀因子，“-”表示无。

5.2 回归分析

本文回归分析建立4个回归方程如下：集成供应链环境特征中的网络规模、关系质量、敏捷性与创新绩效间的关系；集成供应链集成度、知识协同与创新绩效间的关系；集成供应链环境特征与集成供应链集成度间的关系；集成供应链环境特征、集成供应链集成度与知识协同间的关系。回归结果如表3所示，表中各回归模型F检验显著，方差膨胀因子均小于10，表明各回归模型总体效果较好。

表3 回归结果

5.3 结构方程模型分析

考虑到结构方程式模型的优势，本研究对样本数据进一步结构方程模型分析。在初步模型拟合基础上，对模型进行修正，修正后的全模型拟合程度指标中，卡方值与自由度比值χ2/df为2.073，小于一般建议值3；近似误差的均方根RMSEA为0.072大于0.08；拟合指数GFI、CFI、AGFI、NFI、TLI、IFI分别为0.990、0.985、0.932、0.973、0.924、0.986均大于0.9。由此表明全模型拟合程度较好。

根据样本数据，运用AMOS统计软件检验集成供应链企业间合作创新相关假设，合作创新静态机制研究模型拟合结果如图4所示。

图4 合作创新静态机制研究模型拟合结果图注：箭头数字上方为路径系数，下方为T值；虚线表示该路径不显著。

5.4 实证结果分析

实证结果表明：①集成供应链集成度和集成供应链企业间知识协同能力对集成供应链企业间合作创新绩效有显著正向影响；集成度和知识协同能力是促进合作创新绩效提高的中间变量；集成度对合作创新绩效的影响效果更为明显(0.391>0.207)，是影响集成供应链企业间合作创新绩效的主导因素，原因可能在于集成供应链形成初期，各种信息资源共享短期内有助于合作创新绩效快速提升，就长期而言，企业更需要知识创新。②集成供应链网络规模对集成供应链集成度有显著正向影响，而对知识协同能力的作用不显著，假设H1未验证通过，主要原因可能是集成供应链网络规模较大，有利于甄选优秀的合作伙伴，促进供应链集成，但对伙伴的依赖制约了知识共享、知识吸收及知识创新，不利于知识协同能力提升；也可能是企业自身的知识协同能力不足，制约了企业间开放式学习的广度、深度和交互性。③集成供应链关系质量对集成供应链集成度和集成供应链企业间知识协同能力同时影响，对集成度的影响效果更加明显，表明较高的关系质量更有利于集成供应链的形成。④集成供应链敏捷性对集成供应链集成度和集成供应链企业间知识协同能力有显著正向影响，对合作创新绩效的作用不显著，假设H9未通过验证，主要原因可能是集成供应链企业间的合作增强了企业对伙伴信息资源的依赖，降低了对伙伴的贡献度，阻碍了企业间深入合作。

6 集成供应链合作创新动态机制研究

6.1 变量与参数

集成供应链企业间合作创新系统是一个具有开放性、非线性相互作用、自组织性、起伏变化的复杂系统。本文根据集成供应链企业间合作创新静态机制的研究结果，确定了以集成度、知识协同能力和创新绩效为主体的集成供应链企业间合作创新动态演化系统的变量与参数，如表4所示。

6.2 模型构建

借鉴张铁男等[41]基于B-Z反应的企业系统协同演化分析模型，构建以集成供应链知识协同能力、集成供应链集成度、合作创新绩效为主体的三维Logistic方程组。dxi/dt(i=1,2,3)表示状态变量随时间变化的变化率。

第一，集成供应链知识协同能力动态演化方程。在供应链集成初期，企业间以产品流、服务流、信息流、资金流、决策流为主共享合作创新资源，集成供应链集成度正向影响知识协同能力。随着集成度的增强，知识协同能力不断提升，而集成供应链集成度又受到集成供应链关系质量的影响。因此，在集成供应链关系质量δ影响下，状态变量x1的Logistic演化方程为：

(1)

式(1)中δx1表示在控制变量集成供应链关系质量δ影响下x1自身影响因子；δ(β/α)x2表示在关系质量δ作用下，x2对x1的影响因子，即集成度促进了知识协同能力的提升；γx1x3表示x1对x3的影响，合作创新绩效随着知识协同能力的提高而增加，其受关系质量影响较弱。

第二，集成供应链集成度动态演化方程。在供应链集成初期，供应链集成对知识协同能力和创新绩效具有显著作用，当达到一定集成程度，合作的深度和广度会降低知识异质性程度，制约知识创新，集成度所带来的边际收益出现递减情况。因此，在集成供应链关系质量δ影响下，状态变量x2的Logistic演化方程为：

(2)

式(2)中-δx2表示在δ影响下x2自身影响因子；-αδx1x2表示x1对x2的影响因子，存在对知识协同能力与集成度的提升两难抉择，知识协同能力提升依赖于集成度，而后其对集度产生一定的排挤作用；(γ/β)x3表示x3对x2的影响，提高合作创新绩效能够增加其与供应商、客户联系的频率，提高集成供应链集成度。

第三，集成供应链企业间合作创新绩效动态演化方程。合作创新绩效不仅受企业自身吸收能力的影响，而且也受集成供应链关系质量的影响，集成供应链集成度越高越有利于企业间合作创新。因此，在集成供应链关系质量δ影响下，状态变量x3的Logistic演化方程为：

(3)

式(3)中φ1x3表示合作创新绩效自身影响因子，φ1为常数，集成供应链企业间合作内生动力促进创新绩效提升；φ2δ(α/γ)x1和φ3δ(α/γ)x2分别为在集成供应链关系质量作用下，知识协同能力和集成度对合作创新绩效产生的影响，φ2和φ3为常数。本文假设φ1=1表示在无外界因素的作用下，创新绩效能保持持续稳态提升；φ2=φ3=2表示知识协同能力、集成度协同能倍增创新绩效。

综上所述，基于B-Z反应的由集成供应链知识协同能力、集成供应链集成度和合作创新绩效共同构成系统动态演化模型为：

(4)

6.3 模型稳定性分析

系统从混乱到有序，最终突破稳定性条件，实现序参量下自组织。本文利用线性稳定性原理对集成供应链企业间合作创新系统动态演化模型进行稳定性分析，拟扰动项为：

(5)

(6)

(7)

则满足非零解的条件为V-λI=0，即可得：

(8)

解方程可得：

λ3+(βδ-αδ-γ)λ2+(αγδ-3βγδ-αβδ2)λ

+αβγδ2=0

(9)

根据胡维茨判别法，线性系统稳定的充要条件为：①特征方程所有系数全部为正；②胡尔维茨行列式及其主子行列式的值全部为正。由于不满足上述条件，故集成供应链企业间合作创新系统无法满足稳态条件，不存在系统阈值。

6.4 仿真分析

对上述集成供应链企业间合作创新演化方程进行仿真分析，设初始状态为X0=[x1,x2,x3]，x1、x2、x3分别代表集成供应链知识协同能力、集成供应链集成度、合作创新绩效的初始情况。本文对集成供应链环境特征中集成供应链关系质量进行区分：令δ=0.1反映集成供应链关系质量对集成供应链企业间合作创新支持性较弱，企业间合作创新处于不确定状态；令δ=1反映关系质量对集成供应链集成的推动作用，促进了集成供应链企业间合作创新。基于动态机制研究分析，为考察集成供应链知识协同能力对创新绩效的长期作用机制，本文针对集成供应链企业间合作创新过程中三种不同情况进行研究，第一，将集成供应链知识协同能力设定为较弱状态，集成度设定为较强状态，考虑到合作创新绩效的时滞性，将合作创新绩效设为较弱状态；第二，将集成供应链知识协同能力和集成度均设定为较强状态，考虑到合作创新绩效的时滞性，将合作创新绩效设定为较弱状态；第三，基于静态机制研究结果，考察样本集成供应链企业间合作创新与关系质量作用情况。

第一种状态下，仿真初始状态为X0=[0,1,0]，集成供应链关系质量较低环境下δ=0.1的仿真结果如图5所示；集成供应链关系质量较高环境下δ=1的仿真结果如图6所示。

图5 低关系质量环境下无知识协同能力基础演化趋势

由图5可知，在集成供应链知识协同能力较低情况下，单纯依赖集成供应链集成度促进创新绩效提高的效果并不明显，合作创新绩效增长缓慢，总体较差。在t=1时，合作创新绩效小于0.5，在t=2.5时，三者处于胶着状态。随着集成度的强化，集成供应链知识协同能力获得了较大提高。结果表明，在集成供应链关系质量较低环境下，集成供应链企业间需长时间调整才能促进合作创新。

图6 高关系质量环境下无知识协同能力基础演化趋势

由图6可知，在集成供应链知识协同能力较低情况下，较高集成供应链关系质量对集成供应链企业间合作创新绩效提升具有促进作用，但合作创新绩效总体一般。在t=1时，合作创新绩效超过了5，大于低关系质量环境无知识协同能力基础情况下t=1时的0.5，但效果不容乐观。结果表明，在集成供应链关系质量较高环境下，知识协同能力和创新绩效迅速增加，集成度呈现先降低后上升的趋势，说明当前集成供应链集成度水平一般。

第二种状态下，仿真初始状态为X0=[1,1,0]，集成供应链关系质量较低环境下δ=0.1的仿真结果如图7所示；集成供应链关系质量较高环境下δ=1的仿真结果如图8所示。

图7 低关系质量环境下三要素演化趋势

由图7可知，在集成供应链关系质量较低情况下，在t=2时，合作创新绩效大于3，高于图5中t=2时的合作创新绩效，集成供应链知识协同能力与集成度的协同促进了创新绩效快速提升，同时集成度也逐渐提高。在关系质量较低情况下，合作创新绩效随集成供应链中信息流、技术流的增加而提高，实现信息协同、激励协同、知识协同，提高合作创新绩效。长期来看，集成供应链知识协同能力和合作创新绩效的提高促进了集成度缓慢提升；合作创新绩效的快速提高促进了企业加大创新投入，有利于提升集成供应链知识协同能力，实现三要素共同演进。

图8 高关系质量环境下三要素演化趋势

由图8可知，在集成供应链关系质量较高情况下，集成供应链知识协同能力、合作创新绩效呈现与较低集成供应链关系质量环境下相同的演化趋势，且合作创新绩效出现了快速提升，在t=0.7时，合作创新绩效大于6，是较低集成供应链关系质量环境下的6倍多。长期来看，集成供应链集成度则出现了缓慢下降的趋势，原因在于随着集成供应链关系质量提高，企业间合作创新活动增加，集成供应链知识协同能力进一步提升了合作创新绩效，同时也严重降低了知识异质性程度，企业间的合作激励因此而受到制约，导致集成供应链集成度出现了缓慢下降情况。

第三种状态下，根据静态机制研究结果可知，单位集成供应链知识协同能力对合作创新绩效的影响为0.207，单位集成供应链集成度对合作创新绩效的影响为0.391，集成供应链关系质量对集成供应链知识协同能力和集成度的影响分别为0.170和0.304，取两者平均值为0.237。则仿真初始状态为X0=[0.207,0.391,0]，集成供应链关系质量δ=0.237环境下的仿真结果如图9所示。

图9 基于实证结果的三要素演化趋势

由图9可知，样本集成供应链企业间合作创新绩效处于相对较低水平，当t=1时，合作创新绩效大于0.5，创新绩效开始出现快速增长，当t=1.5时，创新绩效已经超过1，当x=2时，创新绩效超过了2.5。集成供应链知识协同能力、集成供应链集成度、合作创新绩效随时间演进具有高度相关性。样本集成供应链企业间合作创新处于供应链集成初期，集成度程逐渐上升趋势，演化趋势稳定。

7 结语

本文以211份集成供应链企业有效调查问卷为研究基础，运用SPSS和AMOS软件研究了集成供应链企业间合作创新静态机制，在此基础上，引入复杂系统理论中“B-Z”三维分析模型，运用Matlab软件仿真研究了集成供应链企业间合作创新动态演进机制。本研究主要结论如下：

(1)研究运用层次回归方法和SEM模型探索了集成供应链企业间合作创新静态机制，研究结论如下：①集成供应链集成度和集成供应链企业间知识协同能力对集成供应链企业间合作创新绩效有显著正向影响；集成度和知识协同能力是促进合作创新绩效提高的中间变量；集成度对合作创新绩效的影响效果更为明显(0.391>0.207)，是影响集成供应链企业间合作创新绩效的主导因素。②集成供应链网络规模对集成供应链集成度有显著影响，对知识协同能力的作用不显著。表明集成供应链网络规模较大的企业要防止对伙伴的依赖，不断的提高自身知识共享能力、吸收能力及知识创新能力，从而提升知识协同能力，增强与伙伴间开放式学习的广度、深度和交互性。③集成供应链关系质量对集成供应链集成度和集成供应链企业间知识协同能力同时影响，对集成度的影响效果更加明显，表明较高的关系质量更有利于集成供应链的形成。④集成供应链敏捷性对集成供应链集成度和集成供应链企业间知识协同能力有显著正向影响，对合作创新绩效的作用不显著。这启示企业管理者一方面要防止对伙伴资源依赖，增加对伙伴的贡献度，促进深入合作，另一方面，企业需要利用供应链中高效的知识流动、知识共享、知识创造提高自身学习能力。

(2)在静态机制研究基础上，引入复杂系统理论中“B-Z”三维分析模型，运用Matlab软件仿真研究了集成供应链企业间合作创新动态演进机制，研究结论如下：①在集成供应链企业间知识协同能力较低环境下，单纯依赖集成供应链集成度促进创新绩效提高的效果并不明显，总体较差，集成供应链企业间需长时间调整才能促进合作创新；较高集成供应链关系质量对集成供应链企业间合作创新绩效提升具有促进作用。②在集成供应链关系质量较低情况下，知识协同能力与集成度的协同促进创新绩效快速提升，原因在于合作创新绩效随集成供应链中信息流、技术流的增加而提高，实现信息协同、激励协同、知识协同；长期来看，知识协同能力和创新绩效的提高促进集成度缓慢提升。较高的集成供应链关系质量对合作创新绩效作用更加显著，是低关系质量的6倍多。③在较高集成供应链关系质量环境下，长期来看，集成供应链集成度具有缓慢下降的趋势，原因在于随着集成供应链关系质量提高，企业间合作创新活动增加，同时也严重降低了知识异质性程度，企业间的合作激励因此而受到制约，导致集成供应链集成度出现了缓慢下降情况。这启示企业管理者，在集成供应链成熟阶段，企业应防止集成供应链间企业知识固化，积极探索与集成供应链外具有异质性知识的企业合作，以促进企业知识创新。④集成供应链知识协同能力、集成供应链集成度、合作创新绩效随时间演进具有高度相关性。样本集成供应链企业间合作创新处于供应链集成初期，集成度程逐渐上升趋势，演化趋势稳定。

本研究也存在一定的局限，需在未来研究中加以改进和完善：第一，本文研究样本较少，来自不同地区的样本数量并不均衡，存在样本容量、区域选择等方面的局限性；第二，本文仅对知识协同能力、集成供应链集成度、合作创新绩效之间的关系研究，未深入研究系统内部运行机制，未来研究中可以进一步讨论供应商集成、客户集成分别对知识共享、知识吸收、知识创新的作用机制；第三，集成供应链关系质量如何优化，未进行深入剖析，这需要未来进一步研究。