企业创新网络中的网络剩余分配研究

◆王振康 王 涛 顾 新

知识经济时代，知识是企业发展重要的战略性资源。并且伴随着技术的创新周期越来越短、复杂性越来越高等特点，传统企业独自发展的模式已经难以生存。传统的单独创新、封闭式创新等方式正在被合作创新、开放式创新所取代。越来越多的企业由于难以从企业内部获取他们想要的创新资源，不得不与企业以外的其他单位进行合作，从而形成以企业为核心的创新网络。企业创新网络是企业与其他企业、大中院校、科研院所、中介、政府、用户等，通过交互作用和协同效应形成的开放性创新生态系统。其最显著的特征就是企业创新网络成员之间的知识互动，通过知识的传递、转化、吸收和再创造提高网络成员的创新能力，并产生“网络剩余”。网络剩余是网络成员在网络状态下通过合作所产生的超过单独“经营”时的那部分收益，也是创新网络成员加入网络的根本目的和初衷所在。

对于网络剩余的分配则可以认为是网络治理中最关键，最棘手的问题。在剩余一定的情况下，倘若不能建立公平合理的剩余分配机制，一部分创新网络成员的利益势必会受到损害，从而造成各创新网络成员之间的利益冲突。轻则创新网络成员退出网络，损害整个创新网络的创新能力和创新绩效，降低现有网络成员合作的积极性和后来成员加入网络的积极性。严重的话导致整个企业创新网络的解体，对其产生不可估量的负面影响。因此极有必要建立适合企业创新网络的公平的网络剩余分配机制。目前对网络剩余的研究主要是基于科层制和市场制的治理方式进行研究，企业创新网络作为一种新的组织形式，应该建立一种不同于科层制和市场制的新的剩余分配机制。基于以上考虑，本文拟对企业创新网络中的网络剩余分配进行研究。

一、企业创新网络及网络剩余分配

企业创新网络作为目前企业创新的重要源泉之一，正日益受到学界研究者的重视。众多研究者对企业创新网络的概念进行界定。其中IMAK，BABA（1989）率先提出了企业创新网络的概念，他认为企业创新网络是企业为获得所需的创新资源、与其他创新参与者所建立的各种关系，如契约关系、交易关系、信任关系等[1]。Freeman（1991）认为企业创新网络是企业之间的一种合作关系，大家借助这种合作关系进行共同创新[2]。继Freeman 之后，国外学者多认为企业创新网络是为获取知识所建立的各种正式联系和非正式联系[3-6]。后期国内学者则多从参与企业创新网络的主体性质进行概念的界定。沈必扬，池仁勇（2005）指出由于当今创新活动的复杂性，企业不可能将所有创新活动囊括其中，不得不与外部的供应商、客户、合作企业等形成合作关系，即创新网络[7]。潘松挺（2010）提出企业创新网络是企业与产学研机构、政府、中介机构等部门进行合作，为促进创新所建立的各种联系机制[8]。张秀萍（2016）基于三螺旋理论，提出企业创新网络就是一种以企业为核心的政产学研协作创新机制设计[9]。综上所述，可以认为企业创新网络就是以协同创新为目的，企业为核心，并以众多的外部创新者为网络成员所形成的一种协同创新机制设计。

目前大部分学者对网络剩余的分配研究主要是通过建立正式的制度、或通过市场化的契约、谈判等方式达成剩余分配的共识。孙国强（2003）认为企业创新网络产生的网络剩余就是关系、互动和协同存在的根源。网络剩余的生产与分配就是网络治理的本质[10]。王德建（2006）建立跨域联合博弈模型，分析认为网络剩余表现在企业的各个方面，如利润、生产能力、创新能力等[11]。李翠娟（2006）从知识资源的角度，提出网络剩余的分配结果取决于成员所拥有的讨价还价能力，即拥有的知识资源越多，讨价还价的能力越强，也就越能分得更多的剩余[12]。钟正生（2006）认为应该按照成员投入网络中的要素谈判力在要素所有者之间进行剩余的分配[13]。曾祥炎（2016）则是事先在成员之间建立正式的分配契约来约定各地的剩余分配比例[14]。O.Tejada（2018）研究了代理人之间的合作受到限制时的剩余分配问题，他定义和表征两个扩展Shapley 值和Banzhaf 值的新值，并对两种分配方法进行比较，以实现社会资源的公平分配[15]。以上研究者对网络剩余分配的研究多是建立正式制度、或进行市场化的安排来进行剩余的分配。在该分配方式下，创新网络中处于优势地位的网络成员享有较高的话语权，无形中会侵占其他网络成员的剩余，没有考虑到剩余分配的公平性以及后续成员的合作积极性等问题。总体来说，企业创新网络既不是市场制度，也不是科层制，而是介于二者之间的一种新的组织形式，不能仅仅用契约、权力等正式制度或市场手段来研究网络剩余的分配。综上本文认为网络剩余分配应该是以公平公正为原则、以实现创新网络的稳定、成员合作创新积极性和网络绩效提高为目的，从而建立某种被网络成员共同认可的机制，对网络成员共同创造的比独立“经营”时多的那部分收益进行分配的过程。

二、网络剩余分配模型

在企业创新网络中，网络成员包括企业，高校、科研院所、科研中介、政府等。各成员不是与其他成员单独的发生作用，而是互相之间结成复杂的网络关系，协同发挥作用，并产生网络剩余。因此网络剩余的分配需要综合考虑各方在网络中的投入大小、贡献产出的多少以及承担的风险等因素。

Shapley 值法是设计进行利益分配常用的方法。其原理是根据成员的贡献大小，进行利益的分配，能够确保分配的公平公正。如Manuel 等分析了在合作伙伴中中立成员对Shapley 值变动的影响[16]。李臻，王晓亚（2016）利用Shapley 值法来研究政产学研合作情况下的利益分配形式[17]。王磊，谭清美（2017）建立Shapley 值模型研究产业创新平台的利润分配情况[18]。蔡继荣（2018）在对联盟的收益进行分配研究时，考虑到收益的不确定性和风险因素的影响，建立了改进的Shapley 值模型进行研究[19]。因此本文拟采用比较成熟的Shapley 值分析方法[20]。但是Shapley 值法过分强调利益分配的平等，忽视了具体企业创新网络中各网络成员之间的主体差异以及各成员的关系对利益分配的影响，如各创新主体自身风险承受水平的不同、自身实力导致的资源贡献率的不同、创新能力的不同等。因此本文为弥补这些缺陷，建立指标体系，并对Shapley 值进行修正，建立基于公平公正原则的企业创新网络剩余分配模型。

（一）指标选取

本文基于以往的文献研究和网络剩余产生的影响因素等方面进行综合考虑，制定网络成员参与剩余分配的评价指标。

1.网络成员用于合作的专用性资产投入。包括投入合作创新的研发人员、以及用于合作创新的实验设备、机械、机器、材料等各项支出。一方面当网络成员用于合作的专用性资产投入越多，则该成员在该企业创新网络中被套牢的风险就越大，对其他成员的依赖性会增强，受到敲竹杠的风险也增高。因此专用性资产投入越多，在企业创新网络中的话语权越弱[21]。实际上这是一种不公平的分配方式，会严重损害投入较多一方的合作积极性，最终形成恶性循环[22]。另一方面，根据付出与收益等价原则，在合作创新中投入较多的成员应该给予其更多的剩余索取权[23]。综上，将网络成员用于合作的专用性资产投入作为网络剩余分配的评价指标。

2.网络成员自身的知识水平。包括自身已有的发明专利、隐性技术、经验诀窍；有利于成员进行合作创新的文化氛围，管理制度、组织价值观等“隐性知识”。知识可以分为显性知识和隐性知识，其中隐性知识是知识网络成员的核心竞争力[24]。企业创新网络鼓励成员确立面向隐性知识的合作关系。在企业创新网络中，丰富的隐性知识积累往往提高整个组织的创造力，进而提升创新绩效[25]。另一方面，从机会主义的角度来说，由于合作创新过程中容易出现信息不对称等现象，某些成员会努力隐藏自己实际的知识水平，从而付出较少的努力[26]。因此必须把网络成员自身的实际知识水平作为网络剩余分配的指标，来鼓励网络成员努力提升并分享自身的知识。

3.网络成员自身的学习能力。包括知识在网络成员之间流动的过程中，成员对知识的了解、运用、转化、吸收等一系列能力。SECI 模型包括知识学习的社会化、外在化、组合化、内隐化，一共是四个阶段[27]，显示出知识的创造、获取以及转移能力已经成为社会组织提高自身竞争力、占据社会优势地位，应对外部风险的关键[28][29]。而未来组织的知识学习能力必将成为企业的核心能力。拥有较高的知识学习能力在实践中可以帮助组织解决创新问题，提高组织的知识积累程度。因此我们将成员的学习能力作为未来网络剩余分配的指标。

4.网络成员在合作中的努力程度。包括网络成员在合作前期所作出的各项努力以及在合作过程中的合作态度、沟通协调的积极性等[30]。根据相关学者的研究显示，努力程度与工作绩效呈正向关系。努力程度越高，则应该给予其较多的物质和精神激励，提高其工作积极性，进一步会提高整个组织的工作绩效[31]。根据付出与收益一致原则，努力程度越高，应该获得更高的收益索取权[32]。

5.网络成员的风险承受能力。风险承受能力主要包括外部政治、经济、社会、技术环境的变化对网络成员的影响程度。影响程度越大，则风险承受能力越弱。根据利益补偿原则，网络成员在合作创新中承担的风险越大，收益也应该越多[33]。并且考虑到创新活动的不确定性，也应该给予风险承受者一定的利益补偿。不然将会降低创新主体的合作积极性[34]。从网络整体来说，风险分散有利于提高整个网络应对风险的能力，保持整个网络的稳定性。因此将网络成员的风险承受能力作为网络剩余分配的指标[35]。

（二）建立模型

根据合作博弈理论，可以按照以下步骤来建立企业创新网络中的网络剩余分配模型。

1.根据以往文献的研究和企业创新网络剩余分配的实际情况，确定企业创新网络中各方剩余分配的评价指标。

2.由企业创新网络中的各位专家对各评价指标的权重进行打分。即专家对各评价指标在网络剩余的分配中应该占据的比重作出主观性估计。规定各位专家对所有指标权重的评价总分为“1”。因此可设指标权重的矩阵为：

3.根据德尔菲法，确定企业创新网络中各合作方专家的内部权威系数。内部权威系数是指该专家在单位内部的话语权。亦可理解为该专家的内部权威系数越大，则该专家的评分意见参考性越高。

4.由企业创新网络的各位专家对网络中的各家单位应得剩余进行独立评价。在此采用李克特量表，设定分值“0.2”、“0.4”、“0.6”、“0.8”、“1”分别代表“非常不满意”，“不满意”，“一般”，“满意”，“非常满意”。专家根据对各家单位的了解程度和主观感受，对各项指标进行打分。设A=(aij)n×m，0 ≤aij≤1.假设需对企业创新网络的S 个成员进行网络剩余的分配，则有矩阵(A1，…，As，…，AS)，或者As=n*m

5.计算创新网络内成员对其他网络成员的剩余评估值。

根据步骤二各位专家对各指标的权重打分（如表3 所示），计算该专家对创新网络成员单位的剩余评估值。设专家数为i，则

根据步骤二计算步骤三专家在单位内部的权威系数，计算该单位专家对创新网络成员单位的综合剩余评估值，用表示。即可代表创新网络内单位对其他网络成员的剩余评估值。

其中：：I∈S；φi为专家在企业内部的权威系数。

6.根据合作博弈理论，确定专家的表决规则，设计企业创新网络的决策机制。设创新网络成员采取专家投票方式进行表决。当专家投同意票数超过某个给定的票数时，表决通过，决策生效；否则表决不通过，决策失败。

式中，q 代表某个给定的票数，pi代表网络成员的投票情况。当投同意票超过给定的票数时，投票通过，决策值为1；否则为0。

7.根据步骤六的表决决策机制，计算各合作网络成员的Shapley 值，即专家对企业创新网络剩余分配的影响权重。Shapley 值为：

8.对Shapley 值进行修正。考虑到当企业创新网络内部某些成员串谋时可能会侵占其他网络成员的剩余，危害其他成员的利益，反映在本研究中即专家的相互作用会影响网络剩余分配的结果，因此对Shapley 值进行修正。修正值为

其中公式左侧为修正之后的Shapley 值，右侧第一项为未经修正的Shapley 值，第二项为修正权重。g为影响程度

9.根据修正之后的Shapley 值，计算企业创新网络成员的网络剩余分配值。公式如下：

三、案例研究-以西南地区石油开采行业某服务商为例

（一）背景介绍

该服务商主要为全国的石油、天然气以及其他矿产资源开采提供产品、技术支持和系统的解决方案。在工艺升级改造、技术研究、产品开发、石油专用设备制造、专用设备检测等领域均处于国内行业顶尖水平，但是相较之国际水平，仍有不小的差距。因此与某大学实验室和专业石油开采相关产品生产商进行合作、在技术、产品的研发与升级等方面进行合作，形成一小型的以企业为核心的创新网络。据此以该案例来对网络剩余的分配进行研究。

（二）案例分析

本案例分析以网络成员用于合作的专用性资产投入，网络成员自身的知识水平，网络成员自身的学习能力，网络成员在合作中的努力程度，网络成员的风险承受能力作为评价指标，来描述企业创新网络的网络剩余分配情况。分别设为指标1-5，另外，为方便研究，将三家网络成员分别命名为成员1（服务商）、成员2（大学实验室）、成员3（生产商）。进行指标打分的专家共有7 位，其中成员1 有3 位专家，成员2 有2 位专家，成员3 有2 位专家。通过线下进行问卷调查的方式向三家网络成员的专家发放调查问卷，共计发放7 份，回收7 份，其中有效问卷7 份。

专家对5 个指标给出的权重如表1 所示，专家在本合作方内部的权威系数如表2 所示，对企业创新网络各合作方应得剩余评估值如表3 所示。具体步骤如下：

表1 专家对指标权重的评估

表2 专家在本合作方内部的权威系数

表3 专家对网络成员S 应得剩余的评估

1.计算创新网络内成员对其他网络成员的剩余评估值。计算所有网络成员对成员1 应得剩余的评估值。首先是成员1 的三位专家对自身应得剩余值进行评价：

成员1- 专家1

用同样的方法计算网络成员2 和网络成员3 的四位专家对网络成员1 的剩余评估值。因此可以获得整个企业创新网络对网络成员1 的剩余分配评估值为：

可以用同样方法计算企业创新网络对成员2、成员3 应得网络剩余的评估值，分别为：

2.计算各合作网络成员的Shapley 值。即专家对企业创新网络剩余分配的影响权重。

本案例采用超半数的群体决策规则来进行投票。共有专家7 人，当投票表决同意达到4 票时决策通过。当低于4 票时，则不能通过。由于各合作成员的专家数分别为3 人、2 人、2 人，因此任何网络成员都不能单独通过决策。设{1，2，…，n}表示网络成员的合作组织集合，V(S)表示对应合作的表决结果，可以罗列所有的可能情况并计算网络成员1 的Shapley 值(见表4)：

同理，可以计算网络成员2，3 的Shapley 值分别为：1/3，1/3。

表4 成员1 在企业创新网络中的影响

表5 成员2 在企业创新网络中的影响

表6 成员3 在企业创新网络中的影响

3.对Shapley 值进行修正。在本案例的企业创新网络中，任何两家网络成员串谋，均会损害另外一家的利益。由于本研究以专家对各成员的剩余评估值进行打分，因此网络成员间的串谋对拥有较多专家数的网络成员影响程度小，而对拥有较少专家数量的网络成员影响程度较大，因此我们假设串谋网络成员i内的专家数为ri，影响程度为g。本研究由于只有三个网络成员，因此只考虑两个网络成员之间串通的情形。影响程度如表7 所示，可以计算网络成员串谋对成员1 内专家权重的影响如表8 所示。

因此可以计算网络成员1 的Shapley 修正值为：

同理，可计算网络成员2，3 的Shapley 修正值分别为：43/120，43/120。

以Shapley 修正值为权重，计算企业创新网络对网络成员1 应得剩余的综合评价值为：

同理，可以计算网络成员2、3 的应得剩余综合评价值分别为：0.718，0.631。因此在该案例的企业创新网络中，各合作成员的网络剩余分配应分别为（0.724，0.718，0.631）。则按照该分配比例在该企业创新网络成员之间进行剩余的分配，可以达到公平公正的目标。并且保持该企业创新网络的稳定性，各成员合作创新积极性的提高，最终提高整个企业创新网络的创新绩效。

表7 串谋对Shapley 值的影响程度

表8 串谋对网络成员1 内专家权重的影响程度

四、结语

本文对企业创新网络的剩余分配方式进行了研究，基于Shapley 值分配方法，建立网络剩余分配的指标体系：网络成员用于合作的专用性资产投入；网络成员自身的知识水平；网络成员自身的学习能力；网络成员在合作中的努力程度；网络成员的风险承受能力。并且充分考虑到企业串谋时的情景，对Shapley值进行修正，提出了修正Shapley 值的网络剩余分配模型。在此基础上，以我国西南地区石油行业某服务商进行案例分析，最终给出网络剩余的分配方法。对于保持以企业为核心的创新网络的稳定性、网络成员合作的积极性、以及整个网络创新绩效的提高具有重要意义。