基于跨层次网络的多主体协同创新演化模型

王 玉,蔡小婷,毛诗棋,郭洪飞,殷松益,吴采柔

(1.暨南大学 国际商学院,广东 珠海 519070; 2.暨南大学 管理学院,广东 广州 510632;3.暨南大学 物联网与物流工程研究院,广东 珠海 519070;4.暨南大学 智能科学与工程学院,广东 珠海 519070)

0 引言

近年来,创新驱动发展战略成为我国提高经济增长质量和效益、加快转变经济发展方式的重要动力。同时,新一轮科技产业革命促使各国间的科技竞争加剧,推动全球重构创新版图。这要求各主体不断增强自身创新能力来推动技术创新,以更积极主动的姿态融入全球科技创新网络。然而,在竞争激烈、由知识和创新驱动的市场环境中,主体仅靠内部资源来实现独立创新非常具有挑战性[1]。因此,主体开始对外寻求支持,以克服自身创新能力的局限,多主体协同创新成为各国增强创新能力的一个重要手段。

协同创新是一种系统性创新,具有网络化的天然属性,于是学术界在协同创新研究的基础上提出协同创新网络的概念[2]。协同创新网络是一种服务于系统性创新的制度安排,网络内主体间正式或非正式的合作关系是关键的连接机制[3]。协同创新网络内的创新节点紧密相连,借助创新活动使彼此相互作用,表现出复杂多主体性[4]、择优连接性[5]、动态性[6]等特征。因为主体间的合作关系并非一成不变,出于不同考虑,主体会改变合作伙伴的选择规则,主体细微行为的改变会影响协同创新网络拓扑结构及网络关系,从而影响协同创新绩效。在协同创新网络研究中,主要关注协同创新网络的构建、运行机制、演化等问题[7]。

在协同创新网络构建方面,已有的协同创新网络研究大多基于单一同质复杂网络开展,即以合作主体为节点构建创新网络,研究知识在主体之间的流动,这种方法将知识网络与合作网络耦合在了一起。然而,合作主体和知识元素是协同创新网络中的两个异构节点,且单层网络结构不能描述主体的知识关系和社会关系形成的双重网络[8]。近年来,超网络成为网络研究的热点之一。超网络[9]由多个网络连接构建而成,不同网络之间的节点为异质性节点,其形式主要划分为基于变分不等式、基于网络、基于超图3类,其中基于网络的超网络能够很好地描述异质性节点之间的映射关系,将单质网络连接起来,可展现网络多级、多层、多属性的复杂特性,有助于厘清复杂现象。因此,本文主要结合基于网络的超网络方法构建模型。

GUAN等[10]探讨了社会网络和知识网络结构如何影响新兴纳米能源领域组织的开发和探索性创新,是较早同时研究合作网络和知识网络这两个不同性质网络的学者之一;王彦博等[11]引入嵌入式研究方法,构建了解耦的技术创新网络模型,在此基础上对比了合作网络和知识网络结构特征对企业创新的影响。以上研究并未将两个网络联系起来,而是看作两个单一层面的网络。后来的学者意识到这两个网络虽然各具特征,但是并非完全相互独立。张晓黎[12]通过仿真分析了合作网络中企业关系调整对知识网络的影响,寻求改变知识结构、提升知识水平的路径;BRENNECKE等[13]分析了公司的知识网络对发明人社交网络的影响,研究表明社交搜索和基于知识的搜索紧密交织在一起,发明人在建立社交联系时会考虑其自身及其同事的知识元素在知识网络中的不同维度;毛荐其等[14]构建了一个多层次创新网络,将发明者间的社会关系、知识元素的组合关系以及两者间的隶属关系纳入同一个研究框架中,实证研究了跨层网络结构对发明者知识搜索行为的作用。

另外,依据同一层次网络中主体节点的特性,协同创新网络可分为同质多主体协同创新网络和异质多主体协同创新网络。其中,同质多主体协同创新网络主要研究同质多主体间的技术合作创新,以同质多主体为节点构建网络演化模型[15-16],设定主体选择机制来实现网络演化,演化规则通常包括节点的择优连接机制、知识转移机制、节点进入退出等[17];异质多主体协同创新网络主要涉及产学研协同创新,以企业、高校、科研机构、政府等为节点构建网络演化模型[18],设定主体选择机制来实现网络演化,演化规则通常包括节点间关系的建立、关系的破裂、节点的进入退出等[19]。

在协同创新网络运行机制和演化研究上,学者们主要根据协同创新过程和影响因素进行分析,而且大多基于复杂网络理论构建演化模型,例如:①在运行机制方面,VARRICHIO等[20]提出协作网络和合作伙伴关系管理模型,以Natura公司为例,研究企业如何形成、加强和连接创新网络,并通过管理与大学、政府等主体间的关系,最终实现创新;REHM等[21]通过跟踪三家中小企业协同创新网络,对如何运用信息管理建立合作伙伴关系、整合伙伴价值贡献以及协调创新过程进行实证研究,从“谁、什么以及如何”3个角度描述如何创建有效的创新网络。②在演化方面,REUER等[22]认为在合作伙伴选择策略上,先前的合作会增加主体之间的熟悉程度,减少信息成本,从而增加主体间合作的可能性;徐敏等[23]探究了网络环境下创新搜索、知识转移和知识创新的整体机制,构建了基于无标度加权网络的创新网络协同演化模型,揭示了创新网络中知识动态增长的演化规律以及创新搜索策略对创新绩效的影响。

以往文献在涉及选择合作主体时通常仅考虑单一因素,如知识距离、联接强度等,然而实际主体通常需要综合考虑多种因素来选择合作伙伴。另外,知识转移伴随主体间的合作产生,也是协同创新过程中必不可少的环节[24-26],因此在设计多主体协同创新运行机制时需要考虑知识转移机制,并纳入多种影响因素。

综上所述,本文结合超网络理论对传统协同创新网络进行解耦,构建包含合作网络、知识网络和创新成果层的跨层次网络的异质多主体协同创新演化模型,清晰地刻画主体与知识间的隶属关系,其中设计了合作主体择优连接机制以及包含知识转移的协同创新运行机制。最后通过仿真,研究不同合作伙伴组合择优连接机制下整体网络的演化情况,以及对创新绩效的影响,为构建高效协同创新网络和提升创新绩效提供管理策略。

1 多主体结构和主体异质性、协同创新过程以及协同创新网络演化影响因素分析

1.1 多主体结构和主体异质性分析

协同创新涉及多类功能定位不同的主体,只有明确各主体差异,才能发挥各自优势,更好地实现协同创新目标。这些主体主要包括核心创新主体和其他影响主体,其中以企业、高校/科研机构等为代表的核心创新主体是协同创新过程中的重要创新源和知识源,政府和中介服务机构等其他影响主体为核心创新主体间的合作和知识转移提供支持和保障。

本文的多主体有两个层面含义:①指主体类型多,包括企业、高校和科研机构;②指主体数量多,每种类型的主体存在多个数量。主体异质性主要关注企业、高校和科研机构在知识资源存量、知识情境上的差异。

(1)高校和科研机构 由于高校和科研机构在知识创造、人才培养、社会职能上具有相似性,通常将高校和科研机构视为同一类型主体[27]。就目前我国高校和科研机构的实际情况看,由于缺乏资金和设备,很多研究工作在开发阶段便无法依靠自身进行,而需要通过与企业合作共同完成。一般来说,高校和科研机构具有丰富的创新资源和科研力量,掌握明显高于企业的科研人才优势,在某一领域的知识存量通常高于企业[28]。而从知识情景上看,作为专门的研究型领地以及非营利性、知识半开放性组织,高校和科研机构具有较强的知识转移意愿,有利于知识在主体间互动转移。

(2)企业 在多主体协同创新中,企业在生产经营过程中积累了比较丰富的技术、产品等方面知识,同时承担着新技术、产品的研发设计工作,而且还是创新活动资金的主要提供者,是将高校和科研机构积累的科技成果市场化和商业化的主要载体。有研究表明,企业是协同创新过程中推动知识流动、生产、创新的核心成员,但是相比高校/科研机构,企业在某一领域的知识存量相对较低,其会寻求与高校/科研机构合作来获取专业、前沿的知识。其次,作为营利性组织,企业更大程度上表现为保护自己的核心知识不被竞争对手获得,因此其知识转移意愿较低。

1.2 多主体协同创新过程分析

主体之间开展协同创新活动由主体间的知识增值、合作创新等需求驱动,多主体协同创新过程可描述为:首先在主体合作基础和知识分布条件下,主体根据一定的规则选择合作者,进而建立、维持或结束合作关系,然后存在合作关系的双方进行知识交流和转移,最后产出创新成果。每一阶段的主体合作和知识转移将改变主体在合作网络中的位置以及主体间的知识分布,同时影响下一阶段合作伙伴的选择,调整主体间的合作关系,并自主或合作创新出成果。多主体协同创新过程如图1所示。

(1)合作伙伴选择及合作关系变化 合作伙伴的选择是主体间形成合作关系的决定因素。主体出于提升自己知识水平、创新能力的需要,会不断变换这种协作组合,具体表现为考虑潜在合作者在协同创新网络中的影响力以及与自身的知识距离,从而选择合适的主体进行合作,或者结束已有的合作关系。

(2)知识转移与知识自我增长 当主体形成合作后,需要分享各自掌握的知识,促使知识扩散和转移,而推动主体间发生知识转移的根本原因是知识势差。由于主体间的知识存量不同,某一方具有知识优势,知识将从具有知识优势的一方流向知识存量较低的一方。知识转移是一个循环的过程,当一次知识转移结束后,主体之间将形成新的知识势差,从而引发新一轮知识转移。知识转移的效率与效果直接影响多主体协同创新的成败,是主体发展和提高竞争优势的关键[29]。另外,主体均具备知识自我增长能力,基于原有知识产生新知识。

(3)创新成果产出 创新源自对新知识的应用或对现有知识的新颖组合。主体之间通过合作进行知识共享和转移,丰富了自己知识的深度和广度,从而在已有或新获得的知识元素基础上进行重组和应用,有效提升了创新产出的成功率。

1.3 协同创新网络演化影响因素分析

协同创新网络演化是由主体间合作创新行为推动的过程和结果。根据协同创新过程分析,多主体协同创新网络演化的影响因素包括影响合作伙伴选择的因素、影响主体间知识转移的因素和其他因素。网络演化的直接动力是网络中主体的自发行为,即合作主体选择行为,主体间合作关系的确立不是随机的,而是一个有意识选择的过程。为了获取外部知识资源,最大限度地提高创新机会,主体会对其他主体进行评估和选择,从而确定合作关系的建立、维持或破裂。

合作主体的选择行为影响协同创新网络的演化形态。主体确定与哪些主体建立合作或结束合作,使合作网络中节点间的边增加或断链;主体间的交流使知识被不同主体掌握,增大了知识元素间组合的可能性,使知识网络中知识节点间的连边增加;主体从合作伙伴处学习到新知识,使网络间的连线增加。另外,随着主体间知识的交流与转移,每个知识点的知识量随着知识创新或接收知识转移而不断提升,主体知识的广度和深度发生改变,最终影响创新成果的产出。

(1)合作主体选择影响因素 本文从涉及合作网络和知识网络两个子网络的协同创新网络出发开展研究,重点关注知识转移和创新产出。因此,虽然影响合作主体选择的影响因素很多,但是本文主要选取与合作关系及知识相关的影响因素,即基于关系和基于知识的两种合作主体选择影响因素:

1)基于关系的合作主体选择 一些研究表明,主体更倾向于选择有影响力的主体(即拥有更多连接的主体)作为合作伙伴,该选择策略也称为“节点度的偏好性选择”。节点度与主体在网络中的地位成正比,反映了主体在网络中的重要程度。主体选择与具有影响力的主体合作,通常能够获得更广泛的知识和信息,而且可以借助其中介作用认识更多合作伙伴。然而,该策略易导致马太效应,即穷者愈穷,富者愈富。

2)基于知识的合作主体选择 从知识的理论视角出发,在选择合作主体时,主体会考虑两者间的知识距离,即主体知识之间的相似性和互补性,相对较近的知识距离能够提高协同合作交流效率,增加创新产出[30]。然而,研究也发现,若双方的知识相似度过高,则易造成知识冗余[31];若双方的知识距离过大,则会提高主体之间的学习成本。由此可见,主体在根据知识距离选择合作伙伴时应该防止距离过大或过小带来的消极影响。另外,当主体之间建立合作后,受知识需求的影响,也会存在关系破裂的可能,总体上倾向于更丰富、更深层次的知识。

(2)知识转移影响因素 知识转移是一种跨越组织边界的活动,是知识发送方和接收方之间进行知识交流的过程,包括知识共享、知识传输、知识吸收和利用的全过程。根据HENDRIKS的知识转移模型[25],该过程可以简化为知识发送方知识外化和接收方知识内化两个阶段,知识转移的具体影响因素包括:

1)知识发送方的转移意愿和转移能力 主体在协作过程中共享和交易知识行为是基于知识转移带来的增益,然而考虑其知识外露风险[32]及相关成本[33],主体也可能减少甚至不愿意进行知识转移。发送方的转移意愿是知识转移的前提条件[34],较强的知识转移意愿便于开展知识转移[35],而且发送方的转移能力越强,知识转移效果越好。

2)知识接收方的吸收能力 吸收能力影响主体间的知识转移,接收主体吸收能力越强,越能更好地理解、吸收合作伙伴传递过来的知识,减少所需的时间、资源等成本[36]。吸收能力在企业联盟的知识转移中起重要的促进作用,其影响知识溢出效应,并最终对创新绩效产生积极影响[37]。

(3)其他知识增长影响因素 除了从其他主体获取知识,知识接收方与知识发送方均具备一定的知识自我增长能力,能够基于原本积累的知识继续深入自我学习,对原有知识元素进行压缩、增减、延伸,从而产生再生性新知识[38]。另外,其他知识增长影响因素还包括在不存在合作关系的情况下,从协同创新网络以外获得知识的能力,然而本文研究的主要是网络运行机制对网络演化和知识绩效的影响,网络外获得的知识对网络运行机制影响较小,因此本文不考虑从网络外获得知识的影响。

2 基于跨层次网络的多主体协同创新演化模型的构建

2.1 模型的前提假设条件

本文给出构建演化模型的3个假设条件:

假设1主体在进行合作伙伴选择时,会综合考虑基于关系和基于知识的两方面因素。

假设2根据实际情况,协同创新过程中的主体存在流动性,在演化时期有新主体进入,也有旧主体退出。企业在经济发展、技术创新中发挥着重要作用,且有较为强烈的提升知识和创新能力的需求,假定后续进入的主体以企业为主。

假设3基于跨层次网络的多主体协同创新演化模型由异质性创新主体构成,根据在协同创新过程中的作用和地位,主要考虑企业和高校/科研机构两类核心创新主体。

2.2 基于跨层次网络的多主体协同创新模型的建立

主体创新涉及两个网络:①主体之间合作构成的社交网络;②知识点之间多样化组合和联结构成的知识网络。随着主体间联系的建立,依托联系传导的知识在主体之间发生转移,使个体拥有的知识点、知识水平、知识结构发生改变,知识网络也随之发生动态演化,并推动创新。基于跨层次网络的多主体协同创新概念模型涉及两个不同的子网络以及网络间节点互连构成的交叉层,外加一个创新产出层。

所构建的跨层次网络模型如图2所示,模型表示为

G=(Gp,Gk,Ep-k)。

(1)

式中:Gp为多主体合作子网络;Gk为知识子网络;Ep-k为主体与知识元素之间的无向关系映射。

(1)多主体合作网络

Gp=(P,Ep-p)为多主体之间的合作网络,P={p1,p2,…,pm}表示知识所有者的集合,m为知识所有者的数量,包括企业、高校和科研机构。以概率α(0<α<1)选取部分节点作为高校/科研机构,其余为企业。主体之间关系的一组边用Ep-p={(pi,pj)∣e(pi,pj)=1}表示,多主体合作子网络如图3所示。本文通过设置不同知识水平来区分两类主体间的异质性。

根据已有研究,协同创新网络也表现出小世界特征,因此将初始状态的Gp构建为一个小世界网络,则该网络有m个节点,每个节点和h个相邻节点相连,其中每一类节点有h/2,每个节点有相同的节点度h。然后令每个节点的每条边均有p的概率被重连,但两个节点之间仅允许存在1条连边,且不允许自连接。WATTS等[39]指出,当重连的概率在[0.01,0.1]区间内时,将生成一个小世界网络。本文将设定p=0.09,h=4。

(2)知识网络

知识网络由知识节点及知识之间的关联关系构成。令Gk=(K,Ek-k)表示由知识元素生成的知识网络,其中K={k1,k2,…,kn}为参与协同创新的主体所拥有的知识节点的集合,n为知识节点的数量,Ek-k={(ki,kj)∣e(ki,kj)=1}表示知识节点之间关系的一组边,知识子网络如图4所示。知识节点在知识网络中的联结不均匀。王旻霞等[40]指出知识网络基本具有无标度网络的性质和结构特征,在知识网络运行过程中发挥主导作用。综上所述,本文采用无标度网络构建初始知识网络。

(3)创新产出层

创新成果的产出基于主体间合作导致的知识转移和知识水平的提升,主体之间通过合作共享自身所拥有的知识,对知识进行重组和应用,从而合作产出或自主产出创新成果。

(4)主体与知识间的映射关系

交叉层的构建主要反映了合作网络与知识网络之间的映射关系,将两种不同性质的节点联系起来。无向的关系Ep-k映射在Gp和Gk网络的节点之间,表示每个主体与知识点之间多对多的关系。创新主体节点与知识节点之间的映射关系[41]如式(2)所示,创新主体pi拥有的知识点可用向量表示为

pi=[vi1,vi2,…,vin],i=1,2,…,m。

(2)

(3)

2.3 基于跨层次网络的多主体协同创新模型演化规则

演化规则包括节点的组合择优连接与断链、知识转移与知识自我增长、知识网络的边增长、节点的准入退出4部分,这些规则反映在网络中就是协同创新网络的“点”不断产生和消亡、“边”不断连接和移去。具体规则设计如下:

(1)节点的组合择优连接机制

主体在选择合作伙伴时,会考虑合作主体的节点度及彼此间的知识距离,因此本文结合如下两种择优连接方法设计相应的机制:

(4)

式中:Ωi,t为t时刻未与主体i建立合作关系的主体集合;Degree(·)表示节点对象的度。

2)基于知识距离的择优连接 基于黄玮强等[31]的研究,主体倾向于和自己拥有合适知识距离的主体建立合作关系。采用欧式距离dij表示主体pi和pj之间的知识距离之和,

dij=

(5)

主体pi和pj建立合作关系需要满足θ1

(6)

综合以上两种合作伙伴选择影响因素,本文设计了组合择优连接机制,即网络中任一创新主体j被创新主体i选择为合作伙伴的概率为

Π(j)=qPj+(1-q)Qj。

(7)

式中0≤q≤1。q的取值反映了两种不同择优连接机制在主体选择合作伙伴过程中所起的作用。当q=1时,模型退化为只考虑节点度择优连接的情况;当q=0时,模型退化为只考虑知识距离择优连接的情况;q值越大,节点度择优连接在网络演化过程中所起的作用越大,知识距离择优连接在网络演化过程中所起的作用越小。

(2)节点的断链重连

假设合作网络中的主体将根据合作主体知识水平的高低删除节点间的连接。首先,以概率ω(0<ω<1)选中主体pi,得到与其直接连接的节点集合Ai;然后,从Ai中选择总知识水平最低的节点,删除pi与其相连的边[43];最后,根据上文的组合择优连接机制进行重连。

(3)多主体知识转移

如果pi直接关联方pj的某一个知识元素的知识水平大于节点pi,则主体间可能发生知识转移。因为主体的精力有限,不可能学习所有知识,所以主体pi在单位时间内仅就某一知识元素(随机选择)与直接关联的pj发生知识转移。根据COWAN等[44]的知识转移模型,知识转移函数为

(8)

式中:βj表示主体pj对主体pi的知识转移意愿,不同主体的知识转移意愿相互独立且0≤βj≤β;γj表示主体pj的知识编码和解释能力,不同主体的知识编码和解释能力相互独立且服从(0,γ]均匀分布;δi表示主体pi的知识吸收能力,不同主体的知识吸收能力相互独立并服从(0,δ]均匀分布。此处假设高校/科研机构主体的知识转移意愿始终大于企业主体的知识转移意愿,令企业主体的最高转移意愿为β0,则有0<β0<β,其中不同企业主体的知识转移意愿相互独立并服从[0,β0]均匀分布,不同高校/科研机构主体的知识转移意愿相互独立并服从[β0,β]均匀分布。另外,主体pi可能在知识转移过程中获取新的知识点,因为主体pj可能掌握着主体pi不具有的知识点,主体之间建立联系后,主体pi有机会学习到这些新知识点,由此在主体节点与知识节点之间增加连边,推动合作子网络与知识子网络之间联系的变化,合作主体相互转移彼此不拥有的知识元素,知识转移示例图如图5所示。

因此,主体pi由于知识转移从主体pj得到的知识点向量为

(9)

(4)知识自我增长

知识自我增长模型可用线性增长模型表示,即知识自我增长量与主体创新能力呈正比关系,因此主体pi在t时期通过自我学习后拥有的知识点量为

(10)

式中εi为主体pi的知识自我增长能力。不同主体的知识自我增长能力相互独立且服从[0,ε]区间的均匀分布。

综上,主体pi通过t时期的知识转移和知识自我增长,在t+1时期初的知识量为

(11)

(5)知识节点间边的增长

当两个知识节点同时存在于多个主体中时,这些主体可能会对两类知识进行组合而产生新的应用,因此这两个知识节点之间产生连接的可能性增加。以表1为例,知识点k2与k3共同存在于6个主体中,两者有较大可能被探索是否可以进行知识组合。另外,这几个主体在两个知识点上的知识水平均较高,意味着主体对知识的认识比较深入,有实力探索如何进行知识整合。因此,假设边的增加基于以上两个因素,t时刻当两个知识节点同时存在于2个主体中,且两个主体在两个知识节点上的知识存量均大于1时,这两个知识节点之间建立连边。

表1 两个知识共同分布于同一主体的情况

(6)新节点加入与旧节点退出

对于新进入的主体,根据初始设定的条件随机分配知识点,而各维度知识点vij(j=1,2,…,n)的初始知识量设定为所有主体在该知识点的知识量的平均值,具体参数设置见下文仿真实验。新进入的节点将按照上述节点择优连接机制与m0个合适的主体进行合作。在退出机制的设置上,假设主体会根据自身条件自动离开协同创新网络,具体条件为:每个周期结束,当主体拥有的知识点数达到上限知识点的比例,同时每个知识点的知识量达到最高知识量的80%时,主体选择离开[43]。

2.4 创新绩效度量

衡量创新绩效的指标包括平均知识点数、平均知识水平、知识点应用范围、知识网络密度、创新产出绩效。

(1)平均知识点数 通过与合作伙伴交流,主体能够学习新知识,从而增加知识点数,这意味着该主体知识库扩大,知识结构在不断完善,反映了知识在网络中的扩散状态。假设主体pi拥有的知识点数为ri,则协同创新网络中所有主体的平均知识点数为

(12)

(2)平均知识水平 在交流学习过程中,主体还可以提升已掌握的各维度知识水平,平均知识水平反映了网络内所有主体拥有的平均知识量和总体知识水平。协同创新网络中主体平均知识水平为

(13)

(3)知识点应用范围 在协同创新网络中,主体与知识点之间呈现多对多的关系,知识在主体之间的分布不均匀。用知识点在各主体中出现的次数判断某个知识点的应用范围,可以反映网络内知识普及的情况。假设知识点kl存在于z个主体中,则知识点kl的应用范围为z,比较大的z值表明知识点kl在各主体中较为普及。

(4)知识网络密度 网络密度反映节点之间相互连边的密集程度。网络密度越高,知识点之间的直接联系越多。假设网络节点间的连接数为e,则网络密度为

(14)

(5)创新产出绩效 创新与知识紧密相关,一项创新产出是主体知识积累下的产物。MEAGHER等[45]假设一家公司积累一定的知识水平,就产生了创新。研究表明,创新绩效与组织现有的知识储备和知识创造的努力正相关[46]。成功创新的概率与知识绩效成正比,假设一项创新由两个主体合作实现,创新成功的可能性可用知识绩效函数表示为[47]

式中:方括号前的乘数项表示网络中心度对创新的正非线性影响,将主体pi在一个周期结束的t时刻合作子网中的网络中心度定义为

(16)

方括号部分,ΔVi,t为主体pi在1个周期内的知识增量,参数σ为知识增量的弹性系数,是知识增量对创新绩效影响的度量。

3 仿真模型建立及结果分析

3.1 参数设置及仿真步骤

本研究选择MATLAB软件进行仿真模型研究,分析协同创新网络中不同合作主体选择策略下跨层次网络的演化和创新绩效的变化。初始状态下,将主体数量设定为m,知识点总数设置为n,选取比例为α的节点作为高校/科研机构节点(取整数)。为主体随机分配知识点数,假设主体在刚加入协同创新网络时最多拥有λ1n个知识点(取整数),即服从在[1,λ1n]区间的均匀分布;退出时主体最多可拥有λ2n个知识点(取整数),即服从在[1,λ2n]区间的均匀分布。根据主体异质性,对于高校和/科研机构节点,将其某一维度的初始知识水平设置为8,剩余维度的初始知识水平服从(2,3)均匀分布;剩余节点均为企业节点,其各个维度的初始知识水平均服从(0,1)均匀分布。后期进入的企业主体节点某一维度知识点的知识量取当前协同创新网络内该知识点知识量的平均值。设每次网络演化时期T=900,每30次为一个运行周期,即L=30,共T/L=30个周期。相关参数设定如表2所示。为了尽可能地消除仿真实验数据误差,本文以不同q值下的同一组参数重复运行20次的平均值作为最终实验结果。

表2 相关参数

3.2 网络结构演化

本文网络模型包括合作网络、知识网络和和两个网络之间的隶属连接。为了更加清晰地展现网络结构的演化,用网络演化图的形式绘制基于跨层次网络的多主体协同创新模型结构变化图。图6～图8反映了q=0时网络结构随时间演化的情况,可见经过一段时间演化,多主体协同创新网络呈现出更加复杂的结构,主要表现在主体间、知识节点间连接的改变,以及主体与知识节点之间连线的改变。由于两个网络相互关联,当合作网络和知识网络的结构发生改变时,两个网络之间的连线也变得更加复杂。其他q值下的网络演化如图9所示,网络结构演化情况与q=0时相似。通过观察图9中各节点连线的变化可以发现,从初始状态运行至1个周期后,不同q值下的网络结构图之间并没有明显差异,然而在由运行1周期后的状态运行至第30周期后发现,当q值变大时,合作子网络之间的连线通常变多,当q值由0.7升至1时,知识子网络与合作子网络之间的连线变少。

3.3 择优连接机制对创新绩效的影响及结果分析

本节通过调节q值,控制节点度和知识距离两种影响因素在网络演化过程中所起的作用,以考察不同连接机制对网络演化和创新绩效的影响。设ω=0.2。

(1)平均知识点数

平均知识点数能够反映协同创新网络内主体间知识转移的效率和网络整体运营绩效。设总体知识点数n=50,参数λ1=0.1,λ2=0.3,当主体刚进入协同创新网络时最高拥有λ1×50即5个知识点,而在整体网络空间中最高拥有λ2×50即15个知识点。图10所示为不同q值下的平均知识点数变化情况,可见每个运行周期结束时,总伴随着平均知识点数骤然减少的情况。由退出进入机制可知,这是由于掌握较多知识点的创新主体离开了网络,而新加入的企业主体拥有的知识点数较少。然后新加入的企业主体从拥有更多知识点的主体处获得新知识点,使周期内网络的平均知识点数很快又达到15。这体现了协同创新网络中主体间彼此交互以及知识在主体间不断流动的特点,也体现了协同创新网络对丰富主体知识结构、保持主体创新活力的重要性。

在每个周期内,主体的平均知识点数随时间的变化而增加,当主体择优合作的概率有差异时,平均知识点数的变化亦不同。q=0.7,1,即主体更看重在合作网络中所处的位置,选择具有更多连接的主体进行合作时,在一个周期运行结束后,平均知识点数减少得较多,因为以此选择合作主体易出现富者愈富的情况,这些在网络中占据核心位置的主体率先学习到更多知识点并快速提高自身知识水平,而后退出网络,剩下的主体在前面的过程中没有机会接触更多创新主体,学习到的知识点较少,导致网络的平均知识点数出现较大波动。

(2)平均知识水平

平均知识水平能够反映网络内各主体知识水平增长的情况,以及不同合作主体在择优连接机制下主体知识水平变化的差异。本文将单个知识点的知识量v设置在[0,10]之间,企业与高校/科研机构赋予不同的初始知识水平,主体退出时每个知识点达到最高知识量的80%。如图11所示,与平均知识点数类似,在每个周期运行结束时,网络平均知识水平会突然下降,因为知识水平较高的主体退出了网络,而刚进入的主体相比其他主体在知识水平上存在一定差距,然后开展新一轮网络演化,网络知识水平重新上涨,表明主体间的协同创新活动效果明显。

总体来看,演化前期的网络平均知识水平表现为快速且持续上升的趋势,主体之间发生知识转移,不断吸收更多知识点与知识量,提高了整个网络的知识水平。仿真中后期知识水平呈现波动趋势,在每个周期内的知识水平增长放缓。当q=0.7,1时,网络平均知识水平基本高于其他q值的情况,综合考虑关系和知识距离来选取合作主体,更加重视处于核心位置的主体,不仅有助于处于核心位置的主体快速提升自身的知识水平,还有助于核心主体发挥带动作用,对外转移知识,合作主体与核心主体保持合适的知识距离,合作主体能够较快地吸收与理解核心主体的知识并提升自身知识水平;当q=0时,平均知识水平基本低于其他q值的情况,即仅根据知识距离选择合作主体,主体间的知识同质化程度较高,知识水平相差较小,不利于促进主体知识量的增加。因此,从平均知识水平变化的情况来看,更重视关系的合作主体择优连接机制有利于网络内的知识转移,能够使主体获得较多的知识增长,并保持在较高的知识水平。

(3)知识点应用范围

分析知识在主体间的分布情况有助于了解知识点在主体之间的转移效果。随着时间的推移,主体间的合作使知识在网络中传播,原本仅由少数主体掌握的知识被更多主体学习,使部分知识点转移至多个主体中,也有只存在于少数主体中的知识点。不同q值下主体间的知识转移导致知识点的应用范围存在差异。如果大部分主体拥有较多知识点,则说明在该择优连接机制下的协同创新效果较好,知识转移效率较高,从而使知识得到普及,在主体间的分布比较均匀;反之,大部分知识点仅分布在少数主体中,则味着知识没能很好地普及。

图12所示为不同q值下的知识点应用范围,其中不同形状的图标表示不同q值下多个知识点存在于多个主体中。以图中坐标系内(15,7)的五角星坐标点为例,当q=0.7时,最终有15个主体分别掌握着7个知识点。由图12和表3可知,q=0,0.3,0.5,0.7,1时,分布于超过15个主体的知识点数分别为24,18,32,34,29,表明q=0.5,0.7,即当主体更倾向与处于核心位置的主体进行协同创新时,网络内大部分知识点将存在于较多主体中,网络知识普及率较高。这是因为基于知识距离的择优连接机制下,合作主体之间的相似性相对较高,知识在相似主体之间转移,无法普及到其他主体。而处于核心地位的主体与更多主体直接联系,既能接触也能传递出更为丰富的资源,从而推动知识普及。

表3 分布于超过15个主体的知识点数

(4)知识网络密度

知识网络密度反映了知识元素之间连接的紧密程度,以及知识之间的组合潜力。高知识网络密度意味着网络内的主体拥有较强的知识综合运用能力,能够推动知识整合,并尝试将曾经没有联系的知识组合运用,期望能够创造出新的成果。知识网络密度演化情况如图13所示,知识网络密度总体呈现上升趋势,前期增速缓慢,这是因为前期各主体的知识水平均较低,后面随着主体间的知识转移,知识逐渐普及,知识水平开始上升,主体开始探索不同知识组合利用的可能性,知识网络密度逐渐变大,增速较快。q=1时知识网络密度基本高于其他择优连接机制,q=0时知识网络密度低于其他择优连接机制,而剩下的择优连接机制差距并不大。q=1时,主体仅根据节点度大小选择合作伙伴,位于核心位置的主体掌握着网络内较多的资源和知识,并将其转移给合作伙伴,合作伙伴获得异质性知识,推动共同探索新知识组合;q=0时,仅根据知识距离大小进行合作,主体间在知识结构上有较高的相似性,彼此之间的交流并不能推动异质性知识的获取,主体在已有知识组合上进行深入探索,但不利于开展新的探索性活动,即难以推动知识节点间的连接。

(5)创新产出绩效

本文以知识创造绩效作为衡量创新产出的标准。图14所示为不同q值下的创新产出,可见在前期,主体之间刚开始合作,彼此之间分享转移知识,伴随着新知识的学习及旧知识水平的提升,想法产生碰撞,从而产生了较好的创新绩效,而随着后期主体对知识逐渐熟悉,对知识的认识达到一定程度,创新开始减少。当q=0.7,1时,整个网络有较好的创新成果产出绩效,处于核心位置的焦点主体获取了新知识,其知识水平得到快速提升,并持续带动合作主体共同创新。

4 结束语

4.1 结论

本文以多主体协同创新为研究对象,考虑主体异质性,并对合作网络和知识网络解耦,构建了基于跨层次网络的多主体协同创新演化模型,根据实际协同创新过程分析,设置合作主体择优连接、知识转移、知识自我增长、知识网络边增长、主体进入退出规则。通过MATLAB建模和仿真,模拟了协同创新网络中主体“合作伙伴选择与关系建立—知识转移—创新成果产出”三阶段过程,探究了不同合作伙伴组合择优连接机制对创新网络演化和创新绩效的影响,结果如下:

(1)对协同创新过程以及影响协同创新网络演化的因素进行分析,设定了基于跨层次网络的多主体协同创新演化机制,通过数值仿真模拟了整体网络的变化情况。随着时间的推移,网络结构发生较大改变,由于主体间合作关系的改变,合作网络内的连边发生变动,主体间发生新一轮知识转移后进一步影响知识网络结构,具体表现为知识节点之间的连边增加,同时由于主体学习到了原先没有掌握的知识,使合作网络与知识网络之间的连线越来越多、越来越复杂。

(2)根据构建的跨层次网络特征,设定了两种合作主体择优连接机制,即基于关系(节点度)的择优连接机制和基于知识(知识距离)的择优连接机制,通过调节参数研究不同组合择优连接机制下的创新绩效。结果表明,通过参与协同创新可以增加主体拥有的知识点数,当主体更倾向于与在合作网络中处于核心位置的主体进行协同创新时,经过一个运行周期,主体平均知识点数会大幅下降,但随后就会出现平均知识点数较快增长的现象;在以节点度为主、知识距离为辅的择优连接机制下,网络拥有且保持较高的平均知识水平,仅考虑知识距离选择合作主体的情况下,网络平均知识水平较低;在知识点应用范围方面,当主体更倾向与处于核心位置的主体进行协同创新时,网络内大部分知识点将存在于较多主体中,网络知识普及率较高;在知识网络密度上,仅根据节点度大小选择合作伙伴能够推动对新知识组合的探索,而仅根据知识距离选择合作伙伴产生新知识组合的效果较差;在创新产出绩效上,节点度择优连接的作用越大,创新产出绩效越好。

4.2 管理启示

本文通过对基于跨层次网络的多主体协同创新演化模型仿真结果进行归纳总结,结合前文的协同创新过程机制,得出多主体协同创新网络运行和管理机制模型(如图15),为协同创新网络管理者和内部主体提供决策支持。具体过程如下:

(1)协同创新网络的初步形成 政府/中介服务机构等推动企业、高校、科研机构间的合作,初步形成协同创新网络。

(2)主体间合作关系的演变 主体之间会终止合作,也会建立新的合作,新合作的建立主要受择优连接机制的影响。政府或其他网络管理者将根据择优连接机制引导主体选择合作对象。

(3)合作主体间的知识转移 达成合作的主体间进行知识共享和学习,并发生知识转移。

(4)创新绩效 不同组合择优连接机制将产生不同的创新绩效。

(5)新网络形成 由于上述一系列活动,以及主体的进入和退出,原先的协同创新网络发生改变,形成新的结构,并开始下一轮活动。政府和中介服务机构等在整个过程中起推动、管理、支持等作用。

为帮助网络管理者更好地管理协同创新网络,以提升网络创新绩效,提出以下管理策略:

(1)鼓励协同创新网络内的主体在选择合作伙伴时,以网络位置为主、知识距离为辅的标准进行评估,从而提升协同创新网络的整体创新绩效。以网络位置为主,即在网络发展过程中更重视那些与其他主体有较多直接联系的企业、高校/科研机构;以知识距离为辅,即在这些企业、高校/科研机构中选取与自身知识距离适中的主体进行合作。

(2)鼓励核心企业、高校/科研机构发挥其带动和桥梁纽带作用,将掌握的知识资源分享给其他主体,积极促进网络内的知识水平提升和知识普及,尤其是对具有产业特色的战略性网络而言,帮助其他企业补齐“短板”,以带动产业转型升级,形成竞争优势;其次,重视这些主体传播异质性知识的作用,推动其与其他企业合作,共同在获取新知识、深化旧知识的基础上,创造出新的知识组合并产出新的成果;最后,应通过一些政策手段吸引这些主体留在协同创新网络中,让其持续参与协同创新。

(3)适宜的知识距离既能降低主体间互相理解学习的成本,减少一些阻碍,也可防止主体间的知识冗余,有助于巩固主体间的合作关系。因此,需要建立知识公共数据库,使主体能够掌握基本的领域相关知识,提供人才对接、互动交流等服务,缩小主体间过大的知识差距,同时满足异质性知识的需求。

4.3 研究局限性和展望

本文试图解决多主体协同创新网络中的节点同构性和单一规则的合作伙伴择优连接机制问题,其中可能存在两方面局限性:①仿真模型中模拟的个体行为相对简单和抽象,而实际的协同创新行为则比较复杂和具体。②在协同创新核心主体类型上,本文主要考虑了企业、高校、科研机构,然而随着移动互联网的发展,用户创新参与已经成为企业提升创新能力、实现产品服务创新的重要方式。本文对未来进一步的展望主要有两方面:①在未来的协同创新网络演化仿真研究中,应考虑更多类型个体行为,例如量化主体在知识网络中的位置,将其纳入合作主体选择的影响因素,对目前的协同创新跨层次网络演化模型进行修正;②在后续的协同创新网络构建研究中,纳入领先用户这一主体,进一步扩充目前协同创新网络的构建。