基于知识流动的分布式创新演化及关系治理研究

张江甫，顾 新

（1.绵阳师范学院经济与管理学院，四川绵阳 621000；2.成都市软创智业研究会，四川成都 610023；3.四川大学商学院，四川成都 610064）

1 研究背景

经济全球化背景下，企业的创新发展不能单纯依赖于单一组织内部的技术研发活动，而需要面向市场，在动态的外部环境中与其他企业或机构组建创新型知识网络，进行技术与知识合作，形成跨区域、跨文化及跨企业边界的分布式创新模式。分布式创新是现代企业的一种新型技术创新模式，其本质上是主导型企业基于创新的需求，通过与分布在全世界的其他公司和知识组织建立创新共同体，如跨国母子公司、多公司合作的技术研发同盟及产品或服务创新外包等形式，实现知识流动与共享，发挥“1+1+1＞3”的知识整合功能，增强企业的创新绩效［1］。目前很多“明星企业”均采取这种新型创新模式，如三星集团、苹果公司、华为技术有限公司等技术主导型企业，通过分布式创新形式整合分布于世界各地的资源，极大地提升了自身的技术水平与研发能力，取得了丰硕的创新成果，在全球化市场中保持了竞争优势。三星电子自1938 年成立以来，既与世界上众多知名科研组织进行技术合作，同时又与欧美、非洲、东南亚及中东地区70 多个国家的合作企业建立分布式创新知识网络，发挥各自的资源优势，在电视、LED/LCD 液晶屏、手机等电子产品领域内共同攻克前沿技术难题。

Howells 等［2］从技术创新视角出发，研究提出受经济全球化竞争、生产技术跃迁、产品周期缩短化以及市场环境动态性等因素的影响，技术主导型企业为了保持持续的市场竞争优势，需要在整个全球范围内搜寻并与相关企业或组织建立技术合作关系，实现知识流动，进行技术创新。Orlikowski［3］和Yakhlef［4］从资源管理视角研究认为，企业进行创新发展所需的资源与能力分布于全球不同的企业与科研组织之中，企业要提高其在市场中的核心竞争力，既需要强化自身内部的科研技术与研发能力，同时更应具备识别并获取外部资源的能力，实施跨企业边界的技术合作、知识转移与流动。Laperche［5］和Eschenbächer 等［6］的研究关注跨企业知识流动形成的创新网络，认为企业通过网络管理能有效获取、共享并整合企业内外部资源，增强分布式创新中的企业间技术合作，并提出合作关系强度、知识产权保护制度及创新惯例化有利于分布式创新主体创新绩效的提升。除此之外，很多学者也关注分布式创新中的知识治理研究，认为知识本身具有的属性、创新主体的特征及知识转移的平台是影响分布式创新知识流动的主要障碍［7-9］，在此基础上，国内学者杨坤分析了黏滞知识的层次与因素，基于“情景—活动—认知”视角形成了知识共享的理论模型［10］，陈劲等［11］构建了分布式创新的“结构—认知—协同”三要素、知识共享与创新绩效间的理论模型，并通过对浙江省、上海市、河南省等地400 家企业的实证研究分析验证了它们之间的作用机制。

分布式创新的源动力来源于异质性的技术、经验及信息在不同企业间的动态流动而形成的知识共享、整合及创造能力，综上，学者分别从技术创新、资源管理、创新网络及知识治理视角对分布式创新进行了研究，然而作为其中最重要的动力——知识流动的相关研究缺乏，仅有的知识治理研究也主要从静态结构探讨知识流动的障碍、模型及机制，因此，本文拟从动态的知识治理视角出发，聚焦于分布式创新模式中的知识流动研究，探讨以下3 个方面的具体问题：（1）分布式创新模式中，影响企业间知识流动的关键因素有哪些；（2）这些因素共同作用于分布式创新的过程如何；（3）企业如何针对上述两方面的研究，展开基于知识流动的分布式创新关系治理。

2 分布式创新中的知识流动研究

Teece［12］提出在跨国企业母子公司技术转移过程中伴随有企业间知识转移的现象，实质上是母子公司基于技术创新的需求所进行的有意识的知识流动过程。目前知识流动的研究范畴主要集中于个体、企业、跨国集团及知识网络4 个方面［13-16］，分布式创新中的知识流动是围绕主导企业的创新需求，通过知识在参与创新任务的其他主体，如合作企业、大学、科研院所等之间的流动与转移而形成的知识共享与知识优势。在分布式创新模式中，主导企业为了寻求某项产品或服务的技术创新而与分布在全球的其他企业、知识组织间进行分工协作，达成市场契约，各创新主体间，如主导企业、利益相关企业、大学、科研院所等，由于知识资源的异质性与互补性形成知识需求源与供给源，通过知识资源在供给源与需求源间的动态流动，既能够降低企业创新成本、缩短产品创新的生命周期，同时又能共同抵御市场风险。随着分布式创新中的组织间合作不断深入，知识供给源与需求源间的知识流动越来越频繁，逐渐形成了一种复杂的、开放式的创新网络——知识网络。在知识网络中，主导企业是核心需求源，分工合作的其他利益相关企业是次生需求源，大学及科研院所是主要的知识供给源，政府公共机构、金融组织及科技中介所为知识流动提供良好的服务平台，组织供给源与需求源间为了实现异质性与互补性知识的流动、共享、转化及创造，通过建立知识战略同盟关系进行分工合作，形成社会契约，既约束各方行为，避免“搭便车”的投机主义，同时又整合各自的资源优势，促成知识的螺旋式创造。具体如图1 所示。

图1 分布式创新模式中的知识流动

从图1 可见，分布式创新模式共涉及知识需求、知识供给及知识辅助3 类子系统以及4 种类型的知识流动，分别是知识需求子系统内部知识流动、知识供给子系统内部知识流动、知识需求与供给子系统间的知识流动、知识子系统内部与子系统间的复杂知识流动。在分布式创新模式中，要保障知识需求源与供给源间知识流动的持续顺利进行，需要考虑以下3 个方面的关键性因素：

（1）知识源因素。分布式创新模式中主要存在两方面的知识源因素：一是知识供给源，负责知识生产与创造的任务，典型代表是大学及科研院所等知识与技术研发组织；二是知识需求源，承担知识利用与开发的功能，一般为在激烈市场竞争中为了保持技术领先优势而有技术创新需求的主导企业及利益相关企业。知识资源在知识供给源与需求源间的动态流动，需考虑：知识供给源具备发送有价值的、稀有知识的意愿，且具备将知识编码的能力；知识需求源有技术创新的意愿，且具备将编码化的知识进行解读的能力；知识供给源生产与创造的知识与需求源的技术创新需求能够进行一致性匹配。

（2）知识属性因素。日本学者野中郁次郎等［17］在进行企业知识管理研究过程中提出，企业知识资源分为隐性知识与显性知识，且两者会相互转化形成知识创新的SECI 模式。在分布式创新模式中，知识属性同样有显性与隐性之分：显性知识能够清晰地被描述，主要贮存于企业的专利、文档及章程中，容易转移与扩散；而隐性知识属于高度个人化的知识，存在于企业员工的头脑之中，以个人经验、技术及诀窍为主，难以在不同主体间流动。

（3）情景因素。分布式创新模式本质上是知识资源在各方创新主体间流动而形成的知识网络，知识辅助子系统为知识需求子系统、知识供给子系统及系统间的知识流动提供了服务与保障，营造出良好的网络关系氛围，分布式创新中的情景要素包括知识网络中知识距离、关系方向及关系性质等方面。其中，知识距离是知识流动的各方创新主体在其所处的情景或所拥有知识背景方面的差异［18］，创新主体间的知识距离越大，知识越不容易流动；关系方向包括单边关系、双边关系，单边关系主要存在于知识供给子系统与知识需求子系统间的知识流动，如大学及科研院所企业，双边关系以知识子系统内部的知识流动为主，如大学科研院所［17］、主导企业利益相关企业，单边关系缺乏回馈路径，容易出现知识网络的空隙，不利于企业的知识共享及创造；关系性质可以分为强关系与弱关系［19］，知识子系统内部的知识流动以同质性的强关系为主，而系统间的知识流动以异质性的弱关系为主，弱关系容易形成知识网络的结构洞，为处于该位置的创新主体带来控制与竞争优势。

3 分布式创新的三阶段演化过程

分布式创新聚焦于创新主体间知识资源的动态流动，随着创新合作任务的深入，其知识流动行为可以按顺序分为3 个阶段：知识集聚阶段、知识创造阶段、知识优势形成阶段。知识集聚阶段是企业通过组织间的交互学习机制，使分布于不同创新主体中的异质性资源汇集,形成跨时空的知识网络；知识创造阶段是企业通过转化其内外部的显性与隐性知识资源并进行整合，形成知识的螺旋式创造；知识优势形成阶段是在不确定的市场环境中，各方创新主体的知识创造能力均得到显著提升，并将这种效果逐渐扩散至整个分布式创新的知识网络，提升其整体知识创造效应。三阶段知识流动交替作用与影响，促成前后相继的、不断循环的、螺旋上升的知识网络的知识流动演化过程。

3.1 知识集聚阶段

知识集聚是分布式创新知识流动演化的起点，主导企业根据创新任务及所需资源的一致性匹配原则将创新任务进行分解与知识分工，参与创新活动的其他企业或知识组织承担相应的任务并拥有完成该任务的异质性知识，主导企业通过契约机制或股权关系完成知识跨时空的聚结。具体如图2 所示，实线表示的是各方组织间的直接知识流，体现为显性知识的流动；虚线指代的是通过组织间的交互学习过程所形成的衍生知识流，更多地表现为隐性知识的流动。在分布式创新合作初期，由于组织文化与知识距离的差异，各方组织的知识资源，尤其是隐性知识的交流与共享有较大的障碍，此时的知识流动更多表现在异质性知识资源在各方主体空间上的转移，如主导企业相关企业、主导企业大学科研院所、相关企业大学科研院所间的知识流动，而双方并没有真正领会各自的知识资源；随着创新合作的深入，各方组织可以通过交互性学习机制，解构、转换且重构转移后的知识资源，使知识扩散至整个分布式创新的知识网络中。在交互学习过程中，各方组织既转移了显性知识，同时又通过组织员工面对面的经验交流与分享促成了隐性知识的流动，形成了分布式创新网络中的知识网络库，如通过主导企业与大学科研院所、主导企业与相关企业、大学科研院所与相关企业的交互学习过程，分散于各创新主体的知识得到聚集并形成了分布式创新网络的知识网络库；最后，各方组织根据契约机制或股权关系，从知识网络库中提取自己所需的与创新任务相匹配的资源，知识在分布式创新网络中得到了最大程度的聚集，为下阶段知识创造提供了良好的资源基础。

图2 分布式创新知识集聚阶段的知识流动

3.2 知识创造阶段

知识创造阶段是通过知识资源在各方组织内部及组织之间的动态流动，利用知识转化机制达成各方组织与分布式创新网络的知识螺旋式上升。在主导企业创新需求的驱动下，参与创新活动的各方组织通过各自内部及跨组织边界的隐性知识与显性知识的相互整合与转化，促成各自内部与创新网络的知识螺旋。企业知识创造理论之父野中郁次郎等［17］认为，企业内部知识创造是显性知识与隐性知识不断轮流转化的SECI 模型，知识主体通过社会化（socialization），如观察与模仿获取组织隐性知识，经过外在化（externalization），如概念、模型将隐性知识进行清晰、明确描述，再通过组合化（combination），如语言、数学符号将零碎的显性知识整合且系统化，最后经过内隐化（internalization），如个人化的学习、吸收与消化将组织显性知识转化为知识主体的隐性知识，经由此过程，企业的显性与隐性知识均得到积累与创造。分布式创新的知识网络突破了单一企业内部的知识流动，其创新活动更加依赖于各方组织之间的知识流动，因此，分布式创新网络的知识创造包括组织内部与组织之间的知识创造两个方面。具体如图3 所示，实线表示的是各方组织间的知识流动，虚线指代的是组织内部知识流动，两类知识流动促成了组织内部知识创造、知识网络知识创造。组织内部知识创造遵守SECI 转化模式，大学、科研院所、主导企业及与其利益相关企业通过分布式创新网络、通过知识在组织内不同知识主体间的动态流动，搜寻并获取组织的隐性知识，然后将隐性知识用概念、模型明示出来，并整合与重组分散于组织中的显性知识，最后通过学习、吸收与消化不断将显性知识隐性化，充实并丰富创新网络知识库，形成组织内部的知识螺旋。知识网络知识创造是在组织内部知识创造基础上，当知识资源在知识供给源与需求源间流动时，需求源获取的是经过组织内部知识创造后的新知识，在经历多次的、双向的、复杂的螺旋演化后，这些原先分散于各组织中的知识资源被整合、协同并转化为知识网络中的知识资本，促成了整个分布式创新网络知识的跃迁。

图3 分布式创新知识创造阶段的知识流动

3.3 知识优势生成阶段

知识聚集与创造的最终目的在于促成知识优势的形成，分布式创新网络的知识优势具体体现于知识存量与知识流量两维视角引发的知识优势［20］。知识存量是在某一时刻分布式创新网络各方组织拥有的异质性知识资源，即知识的静态优势；知识流量是在一段时间内通过知识共享与创造所形成的知识净流量，属于知识的动态优势。分布式创新网络知识优势是与其他创新网络相比较所表现出来的知识存量与流量优势，在知识集聚阶段侧重于知识存量优势的生成，在知识创造阶段则更强调知识流量优势的生成，两者相互作用、相互影响，促成整个知识网络知识优势的形成。具体如图4 所示，分布式创新网络知识优势的促成是围绕主导企业的创新需求，各方组织间通过知识流不断带动知识存量与知识流量优势的生成，知识流贯穿于知识共享、知识创造阶段的各个环节。在知识共享阶段，通过各组织间知识流的影响，分散的知识资源被集聚，形成知识网络库，知识存量优势得以积累，并为下阶段的知识创造奠定了基础；在知识创造阶段，通过组织内部与组织之间知识的SECI 螺旋式创造，知识不断被吸收、重组、转化及消化，新知识不断涌现，并通过双向的、复杂的、不间断的知识流，汇集形成了知识网络的知识流量优势，共同促成知识优势的生成。

图4 分布式创新知识优势生成阶段的知识流动

4 基于知识流动演化的关系治理

分布式创新模式中的知识流动要促成知识集聚、知识创造及知识优势三阶段的演化，还需要考虑其中的关系治理研究。具体来说，包括两个层面：一是各个阶段内部的关系治理，如知识聚集阶段的知识共享、知识创造阶段的知识整合及知识优势生成阶段的知识场；二是各阶段之间的关系治理，如知识网络管理能力的调节效应。具体如图5 所示。

图5 分布式创新中的关系治理

4.1 知识共享

分布式创新合作的前提是各方企业及组织拥有不同的技术与知识，其关注于知识网络中组织间的异质性知识流动及共享，然而，知识异质化程度也会阻碍主导企业识别、理解与消化参与创新的其他主体的知识，并加剧知识的默会性，提高知识共享的市场风险与成本，因此，主导企业需要通过知识集聚阶段的知识共享关系治理形成分布式创新效应。知识共享关系治理包括知识共享意愿与知识共享技术两个维度［21-22］。共享意愿是知识供给源主观愿意分享知识的意愿，它依赖于网络共识与任务匹配度：网络共识是主导企业的创新战略和参与创新的其他组织目标与策略具有一致性，得到了他们的响应与理解；任务匹配度是参与创新的其他组织承担的任务是其能够通过知识共享行为完成，并且这种行为能够被主导企业所获悉、感知与评估。知识共享技术是知识供给源是否具备共享知识的行为能力，它需要建立分布式知识流动的网络技术平台，将分散于全球的企业进行链接，促成知识转移与共享。具体来说，可以通过以下技术实现：一是建立丰富多样的知识流动渠道，如正式的培训与座谈、员工非正式场合的经验与技术交流，当组织之间的地理距离较远，也可以借助网络技术实现，如电子知识蓝图、网络云平台等，进行信息与知识的交流；二是建立技术与信息存储、处理及管理系统，如协同知识管理办公系统（enterprise knowledge portal，EKP）、知识管理系统（knowledge management system，KMS）、经理信息系统（executive information system，EIS）等，可以对复杂的分布式知识网络数据、信息与知识进行管理。

4.2 知识整合

知识集聚阶段的知识流动使分布于不同企业与组织的知识资源进行共享，但不能直接促成知识创造及知识优势的生成，因此需要考虑知识创造阶段的关系治理——知识整合。知识创造是分布式创新效应产生的重要环节，其知识整合包括知识内部整合与知识外部整合两个方面。知识内部整合有两种：一是企业内部“显-隐”不同知识形态的转化，通过SECI 知识整合模型，组织内部知识得到螺旋式创造；二是企业中不同层次知识主体，如个体、群体及企业间知识流动，借助ITOI 知识整合模型，新知识得到创造。知识外部整合包括知识子系统结构与功能整合两方面：结构整合是主导企业根据公开、公正的设计原则，将各知识子系统的创新制度及规则明确化、标准化，在制度方面达成共识，主导企业为参与创新活动的其他组织的创新活动提供政策性指导，促成知识子系统内部的知识创造；功能整合是知识子系统通过外部化与模块化整合参与创新活动的企业知识资源，使知识界面需求与创新任务相匹配，外部化是将参与创新活动的企业的隐性知识整合为显性的知识界面知识，模块化是将同质化的分布式知识资源归类、凝结成结构和功能一体化的知识模块，两者共同促成分布式创新目标的实现。

4.3 知识场

知识场类似于Nonaka 等［17］研究提出的知识管理中“Ba”的概念，是促成知识存量与知识流量优势形成的重要场所，本质上是具有抽象意义的、跨越时空的、聚集资源的知识网络平台，承担知识融合与耦合功能。知识融合是在组织内外部知识整合基础上，利用知识关联技术与知识聚类分析，将企业、知识子系统及知识网络原有知识资源进行重新匹配，形成新的知识资源体系；知识耦合以整个分布式知识网络中的知识流动为基础，通过嵌入于网络的知识共享、协同及整合机制，将参与创新活动的各方组织间的知识共享及知识创造等各阶段的持续性知识流动活动进行匹配，激活知识场创新主体的耦合行为，并扩散至整个知识网络，形成分布式创新的知识存量与知识流量优势。

4.4 知识网络管理能力

分布式创新活动中的知识流动关系治理不仅与特定的知识共享、知识创造及知识优势阶段内部的知识流动相关联，同时还会受整个分布式知识网络特征的影响，知识网络的结构与关系维度都会成为关键的调节变量影响其中的知识治理活动。在网络的结构维度方面，如企业在网络中的位置、中心度及结构洞都会显著影响知识集聚、创造及知识优势三阶段间演化的关系治理活动，知识网络管理能力越强，知识聚集越容易达成知识共享行为，并促成分布式知识网络的知识优势生成；在网络的关系维度方面，信任关系、互惠关系等均会显著影响知识集聚、创造及知识优势三阶段间演化的关系治理活动，知识网络管理能力越强，企业间知识分享的意愿及知识创造活动越易被激活，产生知识优势，缩短产品生命周期。如图5 所示，网络管理包括结构与关系管理两个方面，是“知识共享阶段—知识创造阶段”“知识创造阶段—知识优势阶段”中的重要调节变量，要保证三阶段知识流动的顺利演化，需要加强知识网络管理能力。

5 结论

本文基于企业间知识流动的视角，运用理论模型构建了分布式创新的三阶段演化过程，并在此基础上探讨了其中的关系治理研究，在一定程度上丰富了企业知识创新管理理论。同时，本研究也存在着一些不足，以下方面的问题是今后值得进一步研究的方向：一是需要借助于案例研究，佐证三阶段演化的知识流动是否符合现代企业进行分布式创新活动时所必须经历的顺序过程；二是知识网络的管理能力是否作为调节变量影响各阶段间演化的关系治理，需要通过企业的实证数据调查去进行理论检验；三是在分布式创新活动形成的知识网络中，本文主要考虑知识供给与知识需求子系统的知识流动活动，知识辅助子系统仅作为支撑作用的角色，未来有必要进一步分析知识辅助子系统与知识供给、知识需求子系统之间的知识流动关系。