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装配式建筑产业链技术创新网络演化模型构建及仿真研究*

2022-11-04宋健

科技与创新 2022年21期
关键词:总量装配式产业链

宋健

(江苏省宿迁市宿城区住房和城乡建设局,江苏宿迁 223800)

装配式建筑产业在发展的过程中存在产业链条化程度低、技术创新产出效率低、人才不均衡等技术创新问题[1]。研究装配式建筑产业链技术创新网络可有效促进要素流动、资源优化,有利于装配式建筑产业链的发展。然而,装配式建筑产业链技术创新网络受外部环境不可控影响较强,且涉及到产业链中不同技术创新主体,存在着复杂的关联性,容易导致持续技术创新动力低下、创新网络早衰的局面。因此,从内部研究视角出发,借助系统动力学理论方法,揭示装配式建筑产业链技术创新网络演化机制,提出促进产业链技术创新绩效的对策措施,具有理论与实践意义。

1 装配式建筑产业链技术创新网络影响因素分析

装配式建筑产业链技术创新网络主要是由装配式建筑企业、设计单位、建设单位、政府、高校科研院所等诸多主体构成的一种复杂关系网络。

装配式建筑产业链技术创新网络不仅具备网络组织共性特征,同时存在着特性特征,在产业链技术创新网络中各主体以技术创新协同为追求,技术创新的本质在于技术知识的获取,而异质性技术知识的存在成为获取技术知识的重要基础,在技术知识获取过程中知识吸收、扩散成为产生技术创新绩效的关键。刘晓燕等[2]认为技术创新网络具有显著的生命周期特点,按照节点调整的演化过程将其划分为创生、扩张、稳定及衰退4 个阶段;JONES 等[3]指出创新网络规模的增加,不仅带来网络主体协调关系的频繁性,也容易导致技术创新网络绩效的下降;ROELEY 等[4]认为技术创新网络主体的协调一致和主体的结构对于技术创新网络绩效具有较大影响;HANSEN[5]认为技术创新网络内的技术知识共享水平对于技术创新具有正相关关系,将直接正向影响技术创新绩效;丛贞等[6]认为,有效的知识学习是技术创新的基础和关键,而技术创新也同样受到网络节点特征、网络规模及差异性等因素的影响。

根据国内外学者研究以及分析得出影响装配式建筑产业链技术创新网络演化的关键影响因素有技术创新网络节点数量、网络组织内共享知识量、网络组织内知识总量、技术创新绩效、技术学习能力以及技术创新能力。

2 装配式建筑产业链技术创新网络模型

为更好刻画装配式建筑产业链技术创新网络演化关系及过程,本文使用系统动力学常用软件Vensim 构建装配式建筑产业链技术创新网络因果关系图和系统模型,并采用定量模拟,分析技术学习能力和技术创新能力对网络演化的影响趋势。

2.1 模型边界及假设

2.1.1 模型边界

本文主要研究装配式建筑产业链所涉及到的主要主体,探究产业链内部技术创新网络演化过程。不考虑外部环境或者政策性影响因素的作用,在选取研究角度上以技术知识作为核心,重点讨论网络内部技术学习能力和技术创新能力对演化趋势的影响过程。

2.1.2 模型假设

为确保研究工作的科学及严谨性,兼顾创新网络周期性,本文假定装配式建筑产业链执行某项目过程中组成技术创新网络,项目执行周期4 年。同时,装配式建筑产业链内各主体具有较好的技术学习能力和共享意识。

2.2 装配式建筑产业链技术创新网络的因果图

基于上述分析,结合系统动力学理论方法,构建装配式建筑产业链技术创新网络因果关系图,如图1所示。

图1 装配式建筑产业链技术创新网络因果关系图

装配式建筑产业链技术创新绩效取决于技术创新知识量和产业链内知识存量,产业链主体的技术学习和吸收能力越高,那么产生的技术创新知识量也就越多,继而产业链整体的技术创新绩效越高。装配式建筑产业链共享知识总量指的是所有产业链内各主体知识的总和,不仅包含了各主体学习获得的知识,也涵盖各主体在技术创新过程中通过组织协作创新获得的创新知识。

一般来说,学习能力越强,获得学习知识也就越多,但由于学习知识总量是一定的,学习时间越长越会减少异质性知识的存在,各主体间也就会产生竞争意识,降低产业链的信任强度,反过来影响产业链技术创新绩效。

进入网络的节点数量主要取决于产业链技术创新绩效的变化程度,当绩效较高时,此时会产生较强的技术创新吸引力,吸引更多的创新主体进入网络,主体进入速率大于主体退出速率,从而使得技术创新网络节点规模呈现上升趋势;而当绩效低于某一限值后,此时技术创新网络的吸引力下降,导致主体进入速率小于主体退出速率,技术创新网络节点规模呈现下降趋势。同样的,进入网络的主体越多,共享知识总量也就越多,技术创新能力也就越大;反之,退出网络的主体越多,共享知识总量也就越少,技术创新能力也就越小。

2.3 装配式建筑产业链技术创新网络的系统模型

基于2.2 节因果关系图,构建装配式建筑产业链技术创新网络的系统模型,如图2 所示。

图2 装配式建筑产业链技术创新网络系统模型

装配式建筑产业链技术创新网络系统模型中包含多种类型的变量,其中状态变量3 个,速率变量6 个,辅助变量7 个,表函数1 个。

本模型涉及的主要变量方程如下:①产业链技术创新绩效=(技术创新知识量+技术学习知识量)/产业链内知识存量;②技术创新网络节点规模=ⅠNTEG(知识扩充-知识衰减,初始值);③装配式建筑产业链共享知识总量=ⅠNTEG(主体进入网络速率-主体退出网络速率,初始值);④技术学习能力=WⅠTH LOOKUP(Time),技术学习能力是与时间相关的表函数关系,技术学习能力存在初值,并随着时间的增加而不断升高,直至趋于稳定数值;⑤主体进入网络比例=主体进入网络速率/技术创新网络节点规模;⑥主体退出网络比例=主体退出网络速率/技术创新网络节点规模。

3 模拟仿真与分析

装配式建筑产业链技术创新网络演化系统模型仿真之前,需要对3 个状态变量的初始值设定相关数值,装配式建筑产业链共享知识总量、技术创新网络节点规模、产业链内知识存量的初始值分别是200、35、200。

3.1 初始分析

在既定参数状态下,选取装配式建筑产业链共享知识总量和产业链技术创新绩效作为主要的观测指标,如图3 所示。

图3 初始状态模拟图

由图3 可知,装配式建筑产业链共享知识总量整体呈现“先上升,再下降”的趋势。产业链各主体在网络演化前期,随着技术创新协作程度增高,因此共享和技术创新知识增多;网络演化中后期,随着知识学习能力不断提高、异质性知识不断减少,同时创新知识扩充速率下降,导致共享知识总量开始整体减少,直至趋于零。由产业链技术创新绩效公式可知,当技术创新知识量与技术学习知识量呈现“先升后降”的趋势,产业链技术创新绩效也会存在“先上升,后下降”的趋势,只是上升时间更短,随后逐渐演化进入衰退期,这一特征符合产业链技术创新网络演化的周期性特征。

3.2 调参分析

技术学习能力和技术创新能力均为影响装配式建筑产业链技术创新网络演化的关键变量,分别将变量取值提高10%,观察影响趋势。

3.2.1 技术创新能力

技术创新能力调参分析如图4 所示。从图4(a)中可以看出,技术创新能力与装配式建筑产业链共享知识总量呈正相关关系,并且技术创新能力越高,装配式建筑产业链共享知识总量增加以及衰退的趋势也就越显著。从图4(b)中可以看出,技术创新能力与产业链技术创新绩效也呈正相关关系,这不仅符合现实情况,也满足文章的基本因果关系分析。

图4 技术创新能力调参分析

3.2.2 技术学习能力

技术学习能力调参分析如图5 所示。从图5(a)中可以看出,技术学习能力与装配式建筑产业链共享知识总量呈负相关关系,技术学习能力越高,共享知识总量下降越显著。从图5(b)中可以看出,网络演化前期,技术学习能力越高,产业链技术创新绩效越高;经过一段演化时间之后,技术学习能力越高,产业链技术创新绩效反而出现下降趋势。

图5 技术学习能力调参分析

4 结论

采用系统动力学理论方法,通过运用Vensim 模拟软件对装配式建筑产业链技术创新网络演化过程进行仿真分析,得出结论如下:装配式建筑产业链技术创新网络存在周期性特征,且装配式建筑产业链共享知识总量、技术创新绩效整体呈现“先上升,再衰减”的趋势;技术创新能力与装配式建筑产业链共享知识总量以及技术创新绩效呈正相关关系,但技术创新能力随着创新网络的协作程度增加而增加,因此技术创新能力不能改变网络早衰特征;技术学习能力整体对装配式建筑产业链共享知识总量以及技术创新绩效的影响程度小于技术创新能力,且技术学习能力与装配式建筑产业链共享知识总量呈负相关关系,技术学习能力在前期对技术创新绩效呈正向影响,在后期呈负影响。

随着装配式建筑产业不断发展,装配式建筑产业链的技术创新网络也逐渐复杂化,不同的政策因素及外部影响也会对组织内部产生影响,本文未对此展开详细讨论,但这将是今后的研究方向。

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