管理创新与技术创新的动态协同——系统耦合视角

石 秀，侯光明，王俊鹏 (1.北京理工大学马克思主义学院，北京 100081；.北京理工大学现代组织管理研究中心，北京 100081)

创新对于国家竞争优势塑造、产业转型和企业发展的重要作用已经得到理论和实践界的一致认可。然而，各种创新活动层出不穷，实施效果却不够显著。近年来，在冲破低效创新困境的努力中，以重视系统论协同观为导向的系统创新管理理论应运而生[1-2]。

基于文献梳理发现，管理创新与技术创新之间的协同关系在学界已达成共识。Gallego等[3]重点以制造企业为研究载体，分析管理创新与技术创新之间存在的非线性关系，并进一步强调企业同时进行管理与技术两方面的创新活动往往会促使企业更加成功，如果企业仅仅进行管理创新而没有技术创新的跟随，将会面临企业创新落后的局面。辛冲等[4]强调管理创新与技术创新的平衡关系，提出管理创新主导型、技术创新主导型以及平衡型3种关系模式。近几年，部分学者认识到发展阶段对管理创新和技术创新的协同关系有重要影响。吴际等[5]提出管理创新与技术创新在企业成熟期以一致速度并行发展，从而协同度最高的观点；张美丽等[6]以高技术制造企业为例，构建管理创新与技术创新的匹配过程模型，揭示在初创、成长和成熟3个生命周期阶段里两者匹配关系的演化轨迹，从总体上把握管理创新与技术创新匹配关系的发展趋势。由于管理创新与技术创新演化过程的复杂性难以用一般的经验研究方法直接观察，故至今尚未揭示出管理创新与技术创新协同关系的演化机理。一方面，研究管理创新与技术创新协同性受方法论的局限，缺少对管理创新与技术创新协同关系演化的明晰阐释；另一方面，对两者协同与创新效果间动态关系缺乏洞察，其对创新能力演化效应的研究较少。

针对上述理论缺口，考虑案例研究在结果普遍效度上的不足、大样本横截面数据推论变量间因果关系的局限性，以及实证研究不能洞察变量之间关系形成与发展的动态过程的缺陷[7-8]，本文基于系统理论与系统动力学方法对管理创新与技术创新协同互动的演化机理进行深层次探讨，力图打开企业合理配置创新资源、提升创新效率的组织黑箱，为企业构建与发展创新能力提供指导。

1 理论基础

企业创新不是一个线性过程，而是在环境影响下组织内各类要素之间发生互动关系的系统行为。而系统耦合是指当两个或两个以上性质相近的系统相互结合、在条件成熟时形成一个新的、高一级的结构功能体的过程[9-10]。首先，将系统耦合引入研究，提出管理创新系统与技术创新系统耦合 (简称M-T创新系统耦合)的概念，以表示管理创新与技术创新的协同关系，具体指管理创新系统与技术创新系统彼此之间通过优势互补、相互依赖、自由运作、相互交融等交互形式，逐渐形成新的、高一级的结构功能体，以提高企业创新效率与效果的系统化创新管理过程。同时，根据许庆瑞的全面创新管理理论，结合经合组织 (OECD)相关规定[11]与Camisón等[12]、Hofman等[13]的研究，管理创新系统主要包含4类创新，分别为战略创新、结构创新、制度创新和文化创新；技术创新系统主要包含产品创新和工艺创新2类创新。M-T创新系统耦合模型如图1所示。

图1 M-T创新系统耦合

在不同的发展阶段，企业面临不同的内外部环境，坚持不同的目标，这些不仅影响管理创新系统与技术创新系统的独立发展，更决定了两者的发展优先级和发展程度，从而导致两个创新子系统在耦合过程中所体现出的交互方式是复杂多变的[14]。为了更清晰、更准确地讨论创新系统耦合的演化过程，科学划分企业的发展阶段是十分必要的。组织管理系统理论提出，企业发展的周期性不同于其生命周期性，发展阶段不能仅仅依靠规模、增速等结果导向的特征来描述，更应该依据核心任务、关键工作等过程导向的标准来划分。鉴于此，研究采用组织管理系统理论的发展阶段划分标准，将企业划分为生成阶段、适应阶段、成长阶段、革新阶段4个阶段[15]。

M-T创新系统耦合演化过程中，存在多种动态的影响与依存关系，论文主要阐释以下3个方面。①管理创新系统、技术创新系统以及M-T创新系统耦合的动态发展。企业在各阶段的核心任务与关键工作存在鲜明差异，需要讨论管理创新系统与技术创新系统在耦合过程中所起作用的阶段差异。②M-T创新系统耦合与创新效率的动态关系。在不同发展阶段，企业的结构性战略部署不同，导致M-T创新系统耦合情况的差异，随之带来创新效率的变化。③动态能力在创新系统耦合过程中的动态作用。M-T创新系统耦合可以通过对操作性资源的高阶管理与单类型创新能力的高阶提升，促进企业动态能力提升，以影响创新效率。通过考察企业动态能力的发展，进一步解释创新系统耦合这一战略部署的动态作用机理。

2 M-T创新系统耦合的演化模型构建

系统动力学源于系统科学与管理科学的交叉融合。在系统论基础上，运用计算机仿真构建企业管理系统，研究其反馈结构、行为、策略变化等，通过观察分析结果或重新构建系统模型，探寻系统运行的基本路径和整体趋势[16]。一方面，管理创新系统与技术创新系统的耦合过程内含多种要素之间的复杂作用，系统动力学通过描述该过程中各种要素之间的因果反馈关系[17]能厘清并揭示出系统中结构与功能之间的动态作用；另一方面，在耦合过程中，系统耦合、动态能力与创新效率之间的复杂关系会随时间的变化而改变，运用系统动力学能模拟出给定时期内不同变量的变化曲线，并能合理预测其未来发展趋势[18-19]。因此，本文基于系统动力学方法，借助于Vensim PLE软件构建并运行M-T创新系统耦合的演化模型，用MATLAB仿真企业各发展阶段里管理创新系统、技术创新系统、M-T创新系统耦合、动态能力、创新效率等发展趋势和路径，解析M-T创新系统耦合及其影响创新效率的阶段特征，从而揭示M-T创新系统耦合的演化机理。

2.1 M-T创新系统耦合的因果反馈关系分析

因果反馈关系分析反映系统中各元素之间的因果关系，这些因果关系最终形成了系统的结构和功能。在反馈回路中，各变量之间的因果关系是相互的，任一变量都会引发其他变量的改变，并通过这种因果关系最终导致原因的变化[20]。M-T创新系统耦合的因果反馈关系如图2所示。

图2 M-T创新系统耦合的因果反馈关系

图2中各变量用英文缩写表示。MIS表示管理创新子系统，SI、STI、INI和CI是MIS包含的创新类型，分别是战略创新、结构创新、制度创新与文化创新；ACM与CCM表示管理创新系统的调整系数与竞争系数。TIS表示技术创新子系统，PSI与PTI是TIS包含的创新类型，分别是工艺创新与产品创新；ACT与CCT表示技术创新系统的调整系数与竞争系数。ECMT与ECTM表示管理创新系统与技术创新系统之间的影响系数，ECMT表示MIS对TIS的影响，ECTM表示TIS对MIS的影响。DC表示动态能力，包含感知能力PC、整合能力IC、重构能力RC。ISC代表两个创新系统的耦合，IE代表创新效率，为形成回馈关系还引入了创新投入II、营业总收入变量OIE、净利润NPE、总资产额TAE。

为了明晰各变量的因果关系，需要厘清4条关键因果反馈回路：①MIS→ISC→IE→OIE→NPE→TAE→II→MIS；②TIS→ISC→IE→OIE→NPE→TAE→II→TIS；③MIS→ISC→DC→IE→OIE→NPE→TAE→II→MIS；④TIS→ISC→DC→IE→OIE→NPE→TAE→II→TIS。

2.2 M-T创新系统耦合的系统动力学模型构建

构建M-T创新系统耦合的系统动力学模型能够完整描述创新系统耦合系统的结构、功能，以及各要素之间的作用机制。基于管理创新系统、技术创新系统、M-T创新系统耦合及创新效率之间复杂、动态的关系，构建M-T创新系统耦合的系统动力学模型，如图3所示。

图3 M-T创新系统耦合的系统动力学模型

在系统动力学模型中，MIS、TIS、DC、II、IE和TAE为水平变量，且每个水平变量分别对应输入速率IR与输出速率DR；ACM、ACT、ECTM、ECMT、CCM和CCT为调整参变量，其他均为辅助变量，即M-T创新系统耦合过程的中间变量，见表1。

表1 M-T创新系统耦合系统动力学模型中的变量

在确定各水平变量以及未知的流入流出速率变量方程及参变量方程过程中，主要使用系统演化描述方程、INTEG函数、WITH LOOKUP表函数以及敏感度函数等。

(1)系统演化描述方程。系统演化受内部因素间竞合关系影响，这种关系具有非线性。系统演化描述方程能反映出系统演化过程中的行为特征。管理创新系统与技术创新系统的变化速率公式为：

(1)

式中，MIS(t)和TIS(t)描述t时期创新系统的发展水平，ACM和ACT为调整系数，CCM和CCT为竞争系数，k1和k2表示创新投入机制。

(2)INTEG函数。INTEG函数 (INTEG (IR-DR，变量初始值))表示水平变量对流速变量累积的时间变化趋势。研究使用INTEG函数表示管理创新系统、技术创新系统、动态能力、创新效率、总资产与创新投入的发展趋势，公式为:

(2)

式 (2)不仅可以确定整个仿真模拟过程中随时间的变化情况，还能确定系统动力学模型中其他水平变量的方程。

(3)WITH LOOKUP表函数。较之其他函数，WITH LOOKUP表函数可以处理两类特殊变量：一是难以用一般非线性方程表示的变量，二是关系难以精确表述的变量。在M-T创新系统耦合的演化模型中，ECTM、ECMT、ACM、ACT、CCM与CCT就是典型的这类变量。其函数表达式为WITH LOOKUP (自变量，[ (自变量与因变量最小值之差)- (自变量与因变量最大值之差)]， (自变量与因变量数据点))。其中，各参数方程中的自变量与因变量数据依靠已有文献研究、仿真参数调整以及DR1和DR2确定。

(4)敏感度函数。敏感度函数表达式为S(t)=|ΔY(t)/ΔX(t)|，S(t)描述的是t时刻Y变量对X变量变化的敏感程度。研究使用敏感度函数分析变量之间相互影响的动态变化，确定t时刻M-T创新系统耦合情况、动态能力水平以及创新绩效的影响关系，公式为：

(3)

确定t时刻管理创新系统、技术创新系统发展水平的变化对M-T创新系统耦合情况的影响，公式为：

(4)

2.3 系统动力学模型参数设定

依据理论分析、实证分析以及专家访谈，个体发展调整系数、相互作用系数以及相互竞争系数等设定如下。

(1)个体发展调整系数ACM和ACT。创新活动贯穿企业整个发展周期，但在不同阶段，企业对二者投入的分配会存在明显差异。根据吴际等[5]的研究，将管理创新系统与技术创新系统个体发展调整系数设定为ACM,ACT∈ (0,1)。这既确保企业在各发展阶段均会产生管理创新和技术创新活动，同时也避免各类创新发展速度过大。这是符合企业的创新管理实际情况的。

(2)相互作用系数ECMT和ECTM。在长期的创新活动中，M-T创新系统耦合在演化过程中的发展趋势以及作用并非都是积极的，特别当企业从一阶段跨越到另一阶段时，管理创新系统和技术创新系统可能会产生相互阻碍、影响耦合发展的现象。据此，假设相互作用系数ECMT和ECTM取值范围为ECMT,ECTM∈ (-0.5,0.5)。

(3)相互竞争系数CCM和CCT。M-T创新系统耦合过程中，除了个体创新系统发展及其相互作用外，还应考虑不同个体内部的作用情况。需要注意的是，创新活动都是以人力、物力等一系列的资源投入为基础，而且不同的创新类型经常使用同质性资源要素，这就导致了系统内竞争的存在。各类创新活动能否在相互作用中得到更好发展，关键取决于其竞争实力。这种竞争除了增加获取资源的相对成本外，还会促使自身提高资源使用效率，因此竞争的作用存在积极与消极之分。据此，假设竞争系数取值范围为CCM,CCT∈ (-0.5,0.5)。

(4)其他变量。除此之外，基于以下两种途径确定模型中其他的系数。第一，关于创新系统耦合水平、创新效率方程中系数等确定性因果关系中的变量，根据已有研究变量间的相关系数赋权获得。第二，像k1和k2投入机制系数，NPE、OIE、II等变量间的关联系数以及水平变量的初始值，皆不是确定的因果关系中的成分，则通过文献参考、实地调研以及专家访谈确定。

3 M-T创新系统耦合演化的仿真结果

为了确保模型的仿真模拟能够更加接近企业的创新实际，结合样本企业经营年数的描述统计与实地调研中的专家打分对生命周期阶段进行划分：企业在生成阶段持续的时间为2年、适应阶段持续的时间为3年、成长阶段的年限为4年、革新阶段持续1年。同时，以月 (Month)为仿真步长，以更清晰地刻画仿真曲线的平滑走势。最终，基于M-T创新系统耦合动力模型，研究对企业不同发展阶段的管理创新系统行为、技术创新系统行为及其耦合动态、动态能力水平、创新效率进行仿真模拟，并分别说明各变量的发展趋势与动态影响关系。

(1)M-T创新系统耦合发展趋势的仿真结果。结合文献、实地调研以及专家访谈的结果，赋值初始值。为避免量纲的差异化，初始值均被标准化，即保证所有仿真数据在0～1。其中，为管理创新系统发展水平赋初始值0.35，为技术创新系统发展水平赋初始值0.37。时长设为120个月，对演化模型做全发展周期的动态仿真。获得全周期M-T创新系统耦合演化的仿真模拟结果，如图4所示。

图4 M-T创新系统耦合发展趋势仿真模拟

(2)创新子系统与M-T创新系统耦合动态关系的仿真结果。为了进一步厘清管理创新系统与技术创新系统发展水平对创新系统耦合水平的动态影响，研究基于变量的演化，如图5所示。进一步运行敏感度函数，得到M-T创新系统耦合水平分别对管理创新系统发展水平变化与技术创新系统发展水平变化的敏感程度，如图6所示。

(3)M-T创新系统耦合、动态能力与创新效率动态关系的仿真结果。进一步说明这些作用关系的动态变化并研究基于各变量的演化，如图7所示。运行敏感度函数，得到创新效率对M-T创新系统耦合变化、动态能力对M-T创新系统耦合变化以及创新效率对动态能力变化的敏感性，如图8所示。

4 M-T创新系统耦合的演化分析

基于全发展周期以及分阶段的M-T创新系统耦合仿真结果，可以从动态视角进一步明晰管理创新系统和技术创新系统在耦合过程中各自呈现出什么样的发展趋势，解析两个子系统的耦合发展路径。

4.1 M-T创新系统耦合的整体演化趋势

由仿真结果可知，M-T创新系统耦合具有周期性特征，这是由企业的发展周期及其各类创新活动相应的周期性决定的，是企业适应外部环境、调整创新管理结果、实现不同时期创新功能的行为结果。全发展周期中，M-T创新系统呈现全局增长的发展趋势，管理创新系统具有先加速后减速的增长态势，技术创新系统具有降速增长态势，二者的耦合水平具有先加速后降速的增长态势，创新系统形成的动态能力具有先降速后增速的增长趋势以及创新系统形成创新效率具有持续减速的增长态势。可以说，M-T创新系统演化具有典型的增长性、一致性与复杂性。

一方面，管理创新系统、技术创新系统、M-T创新系统耦合、动态能力以及创新效率具有演化趋势的增长性与一致性。仿真结果显示，它们都具有显著的正向发展趋势。演化趋势的一致性进一步说明创新子系统、创新系统整体结构及其形成的动态能力与创新效率具有紧密的相关性，而且这种紧密的相关性贯穿于企业的全发展周期。这使得企业在任何发展阶段都需要综合考虑创新问题并系统设计创新管理方案。

另一方面，管理创新系统、技术创新系统、创新系统耦合、动态能力以及创新效率具有演化趋势的复杂性。由仿真结果可知，管理创新系统的发展是先加速后减速，技术创新系统持续降速，二者的耦合水平先加速后降速，创新系统形成的动态能力是先降速后增速，创新效率则持续减速。它们在演化方向上一致，而发展速度各异，则其交互关系必然具有复杂性，即不同发展阶段具有不同的主导创新子系统、特殊的耦合作用路径。这需要企业根据发展阶段因时制宜地实施创新活动。

图5 动态关系演化仿真模拟

图6 动态关系敏感度仿真模拟

图7 动态关系演化仿真模拟

图8 动态关系敏感度仿真模拟

4.2 管理创新系统与技术创新系统的动态耦合

管理创新系统与技术创新系统通过耦合形成更高级别的企业创新系统，企业创新系统的发展是管理创新系统与技术创新系统各司其职、分工协作决定的。管理创新系统、技术创新系统共同决定了M-T创新系统耦合的发展水平：一方面，两个创新子系统的发展水平会影响耦合；另一方面，两个创新子系统的协调程度也是重要影响因素。仿真结果显示，管理与技术创新子系统的发展对企业整个创新系统的耦合水平提升具有阶段差异性。

在生成阶段，技术创新系统发展水平明显高于管理创新系统，且技术创新系统的增长速率明显高于管理创新系统，这表明技术创新系统贡献了更多的耦合基数。同时，耦合水平对管理创新系统发展的敏感性要显著大于技术创新系统，即适当提高管理创新系统发展水平更能够促使耦合水平的提升，以缩短两个创新子系统的低耦合的持续时间。这说明生成阶段管理创新系统支撑技术创新系统发展的动态耦合路径的存在。该阶段企业结构灵活且信息沟通效率较高，组织适应性程度较高，能快速响应外部需求变化。因此，在该阶段管理者要关注技术创新，充分调动起团队成员创新工作的积极性和主动性，集中精力研发出市场需求的产品，并在专业化战略的指导下将产品迅速推进市场。

在适应阶段，技术创新系统发展水平依旧高于管理创新系统，但是管理创新系统的发展速率明显快于技术创新系统，二者之间的差距逐渐变小，直至阶段后期，二者发展水平相当。同时，虽然耦合水平依旧对管理创新系统发展的敏感性更高，但是这种敏感性一直保持在同一水平，而对技术创新系统发展的敏感性快速提升，即适当提高技术创新系统发展水平更能够促使耦合水平的提升。这说明适应阶段技术创新系统牵引管理创新系统发展的动态耦合路径的存在。这一阶段企业发展迅速，开始面临大规模的扩张，从而致使扩张性或多元化战略的制定、大量资源的创新性整合、人员扩增等一系列组织要素的迅速变化，因而出现了技术创新牵引管理创新迅速发展的动态耦合趋势。企业在倾向大幅度开展管理创新活动中，通过适当提高技术创新，延长了技术创新牵引管理创新快速变化的创新匹配发展路径，从而促使企业提升创新系统耦合能力，使其顺利进入成长阶段。在此阶段，管理者要开始关注管理创新，紧跟技术创新发展方向，弥补管理创新与技术创新的差距，以构建一个能有效保障产品生产、市场稳定、规模快速扩张的企业内部环境。

在成长阶段，管理创新系统与技术创新系统持续增长，且发展水平持平、增长速率相当，呈现出相互交替的发展趋势。同时，耦合水平对两个创新子系统发展的敏感性也基本相同。这一阶段创新系统的耦合水平快速提升。这说明成长阶段企业进行一种创新活动时要兼顾另一种创新活动，确保创新活动沿着管理创新系统与技术创新系统交替上升的耦合发展路径进行。在成长阶段，系统、动态、及时、有反馈的控制是企业创新的必要手段，管理者需要关注管理创新与技术创新的耦合作用，根据企业发展需求和环境变化，动态调配资源在两种创新之间的分配比例，使二者交替上升、动态匹配，更大限度地发挥创新系统耦合对创新效率的带动作用。

革新阶段，管理创新系统与技术创新系统发展速度变缓，M-T创新系统耦合达到最高水平。同时，二者再次出现不协调问题，M-T创新系统耦合的发展速度随之减小且更易受管理创新系统发展的影响，表示企业进入下一发展周期。进入革新阶段的企业追求管理创新和技术创新的全面发展，二者变化走势趋于一致，表明它们在并行一致发展的耦合过程中实现了共同占据同等重要的地位。这一阶段，企业进一步多样化并大幅度拓宽其市场，任务复合性致使企业需要管理创新与技术创新的全面发展。在此阶段，管理创新与技术创新更加活跃，一方面体现在企业战略的多元化、组织结构的异质性、制度的灵活性等，另一方面表现为产品创新要面向新市场、新竞争者，这也对管理创新系统和技术创新系统耦合提出了更高要求。因此，管理者不仅要在战略、结构、文化与制度上进行强度大范围广的管理创新，同时还要在产品与工艺上进行大规模、全范围的技术创新，注重二者的相互推动、螺旋上升的作用。

4.3 M-T创新系统耦合对创新效率的动态作用机理

耦合作用机理研究说明创新系统耦合对创新效率具有显著的直接促进作用，而且可通过动态能力间接促进创新效率，同时这种作用还受环境不确定性的影响。创新系统耦合、动态能力与创新效率的仿真曲线总体呈增长趋势，进一步表明随时间推移，管理创新系统与技术创新系统的耦合程度越来越高，且动态能力与创新效率随之不断增加，这反映出创新系统耦合与创新效率正向相关关系。同时，发展阶段的区分是企业识别、适应外部环境不确定性的具体表征。敏感度仿真结果进一步说明创新系统耦合对创新效率的动态作用机理，解析了不同发展阶段的主导作用路径。

根据仿真结果，在生成与适应阶段，相对动态能力，创新效率更易受创新系统耦合水平的影响，M-T创新系统耦合的直接作用路径发挥更大作用；在成长与革新阶段，创新效率对动态能力变化的敏感度更高，M-T创新系统耦合的间接作用路径发挥更大作用。同时发现，全发展周期里，相对创新效率，动态能力易受创新系统耦合水平变化的影响；相对创新效率，创新系统耦合演化对动态能力的影响更大一些，尤其在生成阶段与适应阶段。这进一步说明M-T创新系统耦合的间接作用路径的重要性。这需要企业在实施创新管理活动中注重企业动态能力的培养与塑造。

综上，从系统角度出发，研究企业不同发展阶段管理创新系统与技术创新系统耦合的演化行为，通过使用系统动力学模型构建创新系统耦合的演化模型，模拟企业创新系统耦合、创新效率的动态特征，从而揭示耦合演化机理：关于演化趋势，M-T创新系统演化具有典型的增长性、一致性与复杂性；关于创新子系统与创新系统耦合的演化，管理创新系统和技术创新系统在耦合过程中共同发挥作用又因发展阶段各异，整体上显示出从交替主导到趋于一致的演化特征，共同带来创新效率增加——生成期管理创新系统支撑技术创新系统发展，适应期技术创新系统牵引管理创新系统发展，发展期管理创新系统与技术创新系统持续发展、交替主导耦合水平，革新期管理创新系统与技术创新系统全面发展、趋于一致并开始新一轮的迭代；关于创新系统耦合作用的演化，在生成阶段与适应阶段，相对动态能力，创新效率更易受到创新系统耦合水平的影响，即M-T创新系统耦合的直接作用路径发挥了更大作用。而在成长阶段与革新阶段，创新效率对动态能力变化的敏感度更高，即M-T创新系统耦合的间接作用路径发挥了更大作用。

本研究主要形成以下管理启示。第一，以系统的视角充分考虑管理创新与技术创新的协同关系，尽可能保证管理创新与技术创新的平衡，且使二者形成协同合作、优势互补的良性互动。第二，关注管理创新与技术创新在耦合过程中所起作用存在的阶段差异性，根据企业所处发展阶段的变化，适时调整并优化创新系统耦合策略。第三，在协同管理创新与技术创新的过程中，积极培育动态能力，防止核心刚性和能力陷阱。