新兴技术企业创新网络知识协同演化的机制研究

许 倩,曹 兴

(中南大学商学院，湖南 长沙 410083)

近年来，随着中共中央、国务院关于 “2020年成为创新型国家，2050年成为世界科技强国”发展目标地制定，以及 《国家创新驱动发展战略纲要》[1]、 《关于深入推进信息化和工业化融合管理体系的指导意见》[2]等一系列 “加快创新驱动发展战略”的政策措施地相继出台，我国在进一步强调跨界创新与技术融合新趋势的同时，也进一步鼓励了新兴技术的创新发展，尤其对改造、提升我国的传统产业、发展新技术、新产品、新业态和新商业模式等方面提供了大力的政策支持。新兴技术企业作为科技创新的先驱，社会创新的主导力量，虽然囊括了最有创造力、冒险性的创新要素，但由于新兴技术本身的不确定性、创造性毁灭和赢者通吃的特征，与传统技术相比其研发条件更复杂、技术难度更大，发展模式也截然不同，这就意味着新兴技术企业往往要面临比传统企业更复杂的创新环境，承担更高的创新风险和创新成本，通常还会遇到 “应用孤岛” “死亡之海”等创新过程中的难题，很难实现其创新目标，获得显著的创新绩效。由此可见，新兴技术企业更需要借助创新网络中的协同活动有效地突破技术壁垒，对技术与知识等创新要素进行有序整合，以减少企业由于孤军作战带来的思维局限和环境不确定性，实现风险共担，推动新兴技术不断发展，带动新兴产业振兴。

1 相关理论

关于知识协同的研究最早由西方学者Karlenzig[3]提出，他认为：为了实现经济利益的最大化，弥补部门、地区和文化的缺口，组织尤其是大型组织在公司范围内建立和维持网络化的知识交互活动是必要的，该活动也是 “一种组织战略方法，通过动态集结内部和外部系统、商业过程、资源和关系 (社区、客户、伙伴、供应商)以实现商业效益的最大化”。目前，一部分国内外学者，如Leijen[4]、Anklam[5]、倪颖杰[6]等从 “协同工作”的角度，另一部分学者，如陈昆玉[7]、野中郁次郎[8]、樊治平[9]、李丹[10]等从 “知识管理”的角度，分别对 “知识协同”内涵的进行了研究。虽然学者们对知识协同内涵的理解角度不同，但学者们普遍认为，所谓 “知识协同”即多个拥有知识资源的行为主体为了实现知识创新，协同参与的知识活动过程，也是各组织优化整合知识资源的一种管理模式和战略手段。

协同演化的概念源于生物学，最早由生物学家Ehrlich和Raven1提出，主要表现为物种间的竞合共生的关系，随着物种的进化而不断变化，也能反过来促进物种的演化[11]。随后，中西方学者从不同的角度对协同演化的内涵进行了界定，并形成了以下共识。第一，协同演化是一个随着时间变化而变化的演进过程。第二，演化要素间互为双向或多向的因果关系并形成相互反馈的机制[12-14]。第三，协同演化关系的建立需要基于一定的地理、认知以及社会的 “多维临近性”[15-16]。

根据学者们对知识协同及其演化的研究，可以看出知识主体间的关系可以视为一种社会网络，在该网络中由于知识势能差会导致主体行为的异质性。因此，知识主体间的联系及其行为选择会给知识协同演化带来直接影响[17-18]。本文以新兴技术企业为例，研究创新网络结构和知识主体行为共同演化下，组织中知识协同的动态变化。

2 新兴技术企业创新网络的结构及其演化

2.1 新兴技术企业知识—创新网络的结构特征

对于新兴技术企业知识—创新网络的研究主要围绕两个方面展开。其一，以 “知识”作为研究归集点，建立知识概念模型，通过本体论和知识聚类的方法对网络组织中知识的形成、管理与创造进行研究；其二，以创造 “知识”的主体作为出发点，通过复杂网络和社会网络分析方法，对传输、扩散、创造知识的主体关系网络进行研究。

基于以上两类研究，本文将新兴技术企业知识—创新网络概括为由多元知识主体构成，能实现单个主体及网络整体知识循环的组织系统。该系统具有内、外两层结构，第一层创新网络由新兴技术企业、高校、科研机构、政府机构等知识主体构成。该层网络具有较强的资源集中能力、组织协调能力和政策制度的保障，其知识协同创新活动有利于创新网络朝着更高水平发展。第二层创新网络由各知识主体中的管理人员和技术人员等组成。这些人员的性格特征、经验积累、业内影响和知识分享度会直接影响主体的知识创新。在一定环境因素的作用下，两层创新网络间会逐渐形成关系良好的知识生态圈，从而构成知识协同超循环网络模型 (见图1)。

由知识—创新网络的超循环模型的结构图可以看出，由于知识的交互作用，知识不仅存在于网络组织内部，还存在于网络组织之间。在第一层创新网络中，企业、政府、高校和科研机构等每一个知识主体都拥有一定的异质知识，并伴随着知识交互活动而形成频繁的知识 “溢出—扩散”效应。有知识缺口和知识需求的主体会受到其他邻近主体产生的增量、新质知识 “溢出—扩散”效应的影响，对网络中的新增、新质知识进行 “学习—应用”，从而形成第一层网络结构中的知识协同效应。在第一层网络中知识协同效应的影响下，两层网络结构间的知识活动是自上而下的，上层网络中的主体其知识循环反应、催化反应与下层主体连接起来，指导并控制下层主体 (即组织内部的管理人员和技术人员)的知识活动，将其在管理人员和技术人员之间继续循环、催化，在两层网络组织知识协同活动的共同作用下，最终实现主体个体及网络组织整体的知识协同创新。

图1 创新网络的知识协同超循环结构图

该网络组织结构，既有利于促进新兴技术企业内部创新水平提高，也有益于与其他创新主体的创新水平协同发展并形成耦合效应，还有利于整个网络系统的创新能力的提升。此外，新兴技术企业与其他创新主体间的知识协同从建立直至断裂，其过程是动态变化的，并且不管是在组织内还是组织外，相关人员也存在动态变化，这种态势能促使超循环网络结构逐渐向多元化、多样化和复杂化发展演化。

2.2 新兴技术企业知识—创新网络结构的演化

自组织演化理论作为一种系统理论学说，发源于20世纪60年代末，包括耗散结构理论、协同学和突变论，主要应用在复杂自组织系统的形成和发展机制的研究上。若一个系统具有自组织能力，则必然符合开放性、非平衡、非线性和涨落性等特征。新兴技术创新网络中除了有新兴技术企业的参与，还包括高等院校、科研院所、政府部门、科技中介和金融机构等其他组织和自然人等的加入。在知识势能差的作用下，网络内、外部主体不断进行各类型的知识交流与合作，并形成长期的协同交互关系。随着主体间知识协同活动的开展及知识创新创造目标的达成，系统中产生的协同效应会带动系统结构也随之发生动态演化。

因此，新兴技术创新网络可以视为一种自组织网络，新兴技术企业创新网络的结构演化可用自组织演化理论来解释。在该网络中，知识主体受到内、外部环境及创新因素的共同作用，会积极与其他知识主体建立合作关系。由于主体间的协同合作活动，创新网络也会随之缓慢演化，并随着主体间协同活动越来越频繁，合作关系越来越紧密，合作层次逐渐提高，创新网络发展的速度也随之逐渐加快，直到网络中主体数和资源量达到阈值，该创新网络的结构最终将趋于稳定平衡。应用Logistics模型可模拟出该创新网络发展中呈现出的S形、非线性特征，其模型公式如下：

(1)

图2仿真模拟了新兴技术企业创新网络自组织发展的过程。在其演化的初级阶段，网络中的节点在内、外部因素的共同作用下，会倾向于寻求熟悉的节点建立的间接或直接合作关系，从而形成小范围的结构稳定的网络。在这一个阶段，该创新网络虽然展现了比单个节点更强的创新能力与创造力，但其网络规模较小，节点间交流有限，主要通过小规模、小范围的知识合作，实现互利互惠的多赢局面。随着创新网络中节点间小范围合作的深入，节点间的联系更加紧密，节点与网络的成长速度都不断加快。此时，为了实现更有序的分工合作和更显著的创新绩效，网络中的节点会积极寻求与外部节点建立合作关系，从而促进了该创新网络的快速扩张，并开始淘汰一部分不符合合作需求的节点，创新网络逐步向多元化、集群化的超循环结构演化。随着创新网络中知识水平较高、创新能力较强以及交互能力较好的节点的逐渐成长或加入，这一部分节点逐渐成长为核心节点，该创新网络最终演化为具备多核心节点的、多元化的、规模化的知识和创新集群。新兴技术企业的创新网络完全符合自组织、开放、动态和非均衡的特征，其演化过程分为以下三个阶段 (见表1)。在该创新网络的孵化阶段，应为其架构和谐的内、外部环境，充分调动内、外部协同动力，降低不良因素的影响；在成长阶段，应当理顺知识转移渠道，确保知识转移的质量，提高各主体的知识创新能力；在均衡阶段，应合理衡量主体在网络中的贡献水平，完善绩效考核评价体系，促进知识成果共享，激励主体形成持续性的创新能力。

图2 新兴技术企业创新网络结构演化情况示意图

演化过程孵化阶段成长阶段均衡阶段节点数量少、稀疏淘汰低质量节点,新增高质量节点达到阈值后减少节点关系磨合、试探、交流少合作深化、关系增强,竞争与合作兼并稳定合作知识势差大大小网络规模较小较密集密集协同活动简单、影响小、成果少,专利转让、技能培训复杂,技术研发、产品创新研发、市场化成功,创新收益的分配网络结构特性脆弱但具备较强的增长潜力成长速度加快,呈线性发展且自组织特征显著成长速度逐渐变慢最后趋于稳定

3 新兴技术企业创新网络知识协同演化的影响因素

3.1 知识主体的策略选择及更新对知识协同的影响

由于知识异质性导致的势能差，创新网络中的知识主体在协同过程中会形成两种不同的协同策略。作为知识传播者，考虑到知识传播的成本、知识传播的难易程度、接收方对知识的吸收能力以及对协同绩效的预期，会形成两种传播策略：积极地传播知识和消极地传播知识；作为知识接收者，考虑到接收知识的机会成本、知识的吸收能力、现有的知识水平、与知识传播者之间的知识差异度，以及对协同绩效的预期等，也会形成两种接收策略：积极地接收知识和消极地接收知识。假设这两种知识协同策略分别用C、D表示，每隔t时间步，知识主体会与邻居主体比较知识协同过程中获得的知识收益，若自身收益最大，则维持现有策略不变，若有比自己收益大的邻居主体，则变更策略，选择获益最大的邻居主体的策略作为下一轮知识协同的新策略。

在条件不变的情况下，知识主体的策略更新速度对知识协同也有影响。如果传播者的主体策略更新速度太快，吸收者则有可能跟不上更新速度，过度传播会降低知识协同效果；如果传播者策略更新速度过慢，则会导致创新网络中的知识供不应求，也会降低知识协同效果。只有在合理适当的策略更新速度下，知识主体才能收获良好的知识协同效果。

3.2 创新网络结构的演化及对知识协同的影响

随着时间的演化，新兴技术企业创新网络的结构也会发生不断更新变化。网络中的知识主体对知识协同收益不满意的情况下，会更换原有的协同策略，断开原有的合作链接，转而在创新网络内进行全局搜索，与高于平均知识收益水平的知识主体建立合作关系，形成新的链接，开展新一轮的知识协同活动。这一方面有利于形成新的协同效应，另一方面也能促进创新网络的改进。同时，由于此时创新网络的结构随着网络中主体间关系的改变而变化，因此对于网络中不改变初始协同策略的主体而言，会随着创新网络结构的更新变化进行新一轮的知识协同，从而形成新的知识协同效果。

3.3 知识协同效应的量化

依据主体协同策略及创新网络结构的演化情况，本文拟用知识主体的协同收益与协同前后的财务指标来考量协同效应。

(1)协同收益。假设在 (t+1)时刻，知识传播主体i会根据在上一时刻t拥有的知识，在知识遗忘率δ和创新率β的作用下进行知识创新，则i形成的知识收益可用如下公式表示：

vi(t+1)=(1-δi)×vi(t)× (1+βi)

(2)

若i依次与所有邻居主体进行基于协同策略选择的知识协同，其中某一个邻居主体j的知识水平小于i，则邻居主体j在本轮知识协同中为知识接收主体。基于两类知识主体间的协同策略选择可形成本轮知识协同活动的收益矩阵 (见表2)。

表2 知识传播方与接收方的协同收益矩阵

由表2可以看出：在时间步 (t+1)上，若双方都采取C策略，作为接收方j获得的知识协同收益可用如下公式表示：

π(C,C)=VJ(t)+αj[vi(t+1)-vj(t)]

(3)

其中，αj表示j的知识吸收水平。

若传播方选择C策略，接收方选择D策略，则j可获得的知识协同收益可用如下公式表示：

π(C,D)=VJ(t)+αj[vi(t+1)-vj(t)]μ

(4)

其中，μ表示j选择消极吸收策略时的知识吸收系数。

若传播方选择D策略，接收方选择C策略，则j可获得的知识收益可用如下公式表示：

π(D,C)=VJ(t)+αj[vi(t+1)γ-vj(t)]

(5)

其中，γ表示i选择消极传播策略时的知识传播系数。

若双方都选择D策略，则j可获得的知识收益可用如下公式表示：

π(D,D)=VJ(t)+αj[vi(t+1)γ-vj(t)]μ

(6)

其中，γ为i的消极传播系数，μ为j选的消极吸收系数。

(2)协同绩效。对知识协同绩效的考察，可采用收益法通过对比知识协同前后的系统价值的差异来量化。其计算公式可表示为：

VTC=VTn-V1-V2…-Vn

(7)

其中，VTC为知识协同的绩效，VTn为知识协同后的网络价值，V1，V2…Vn是知识协同前的各主体价值。这一公式可应用财务指标，如股票价格、营业收入、产品成本等变化值累计相加来反映知识主体价值的变化，以此得出知识协同活动形成的绩效值：

(8)

从财务的角度来说，知识主体只有明确知道在协同中会获得收益，才会选择积极协同的策略。因此，新兴技术企业为了合理规避创新风险，实现创新目标并收获创新绩效是其知识协同创新的直接目。该收益法一方面可以对协同活动前后形成的收益进行配比分析，另一方面可以对创新风险进行量化，以便衡量新兴技术企业在知识协同过程中收获的独立公平价值。

4 新兴技术企业创新网络知识协同演化的模型

4.1 知识协同的一般模型

(1)基于流程的知识协同模型。基于协同活动的流程，可构建新兴技术企业创新网络知识协同的过程模型 (见图3)。图3将图1的两层结构融为一层，反映了新兴技术知识协同的全过程。基于政策指引、技术或市场需求，在外部环境的驱动下知识主体会通过策略选择形成协同需求，在需求的指引下确定知识协同的主题，然后通过一系列的协同活动，在特定的科技环境和文化环境的作用下，最终形成协同成果。同时，图3显示协同主题会在创新系统中被模块化分割，由不同创新团体承担，其中的一个或几个团体为核心团体，带领其他团体进行知识协同活动，并随着主体策略和网络结构的更新，不断变化主体间的协同互动关系，使协同活动满足创新网络内外的知识主体创新需求。

(2)基于时间维的知识协同演化模型。基于流程的新兴技术企业知识协同模型虽能有效反映出协同活动的全过程，但也忽视了时间要素对知识协同的重要影响。因此，需要引入时间维度来解释知识协同随时间演化的运行机理。图4绘制了知识主体基于知识需求而组成的3类协同群体，横轴表示时间维，纵轴表示知识维，随着横轴时间的变化，群体间知识协同状态也随之演变。

图3 基于流程的知识协同演化模型

图4 基于 “时间维”的知识协同演化模型

在该模型中，知识主体间的协同活动既可以是并行的，如在t6时刻上，F将知识同时传递给H和G，反映了知识的并行传递过程；也可以是串行的，图中所反映出的知识从B到C，再到E至F的过程，则反映了知识的串行传递过程。因此，根据知识传递中的这一特征可绘制出知识协同的路径图，如图5所示。

图5 知识协同路径

4.2 知识协同的网络化模型

最早提出知识网络的概念是外国学者博克曼，他认为知识在不同组织间共享传递的过程，会加深各组织间的关系，进而有利于形成一个用于知识创新、整合和共享的知识网络。该组织是基于知识链中的知识管理而形成的一个网络系统，可用于弥补单个知识主体在知识管理中的知识缺口和劣势[19]。

目前， “知识网络”已成为众多学者研究知识协同问题的主要方法和手段，研究结果证明 “知识网络”在研究跨技术、跨领域的知识交流，人员和组织间的知识协作，以及知识创新与绩效的形成方面有显著效果。因此，新兴科技企业与合作伙伴间的协同关系、知识互动与创新活动，都可以用知识网络的特征与结构变化来反映。

由于知识主体间的联系是构成知识网络的基础，因此，知识网络的结构及变化可以反映出主体间的关系变化，及各主体的协同状态。在图5的基础上，从知识网络的角度分析知识协同过程，可以推导出邻接非对称的稀疏矩阵，用Z表示。

对该矩阵利用UCNET软件进行处理，可得出知识网络图 (见图6)。

图6 知识网络图

在图6中，除了A、D、J、M为没有纳入 “知识网络”中的孤立节点，其余节点根据其箭头的指向和数量，可以得出节点的出入度集合，按照字母顺序排列分别为B，C，E，F，G，H，I，K，L，出入度集合序列分为{2,1,3,4,2,1,3,3,0}和{2,3,2,3,2,1,2,2,2}。在这两个序列中，数字最大是4，出现在F的 “出度”中；数字最小是1，出现在H的 “入度”中；两个序列数字相加，和最大是6，出现在F节点上，说明F在知识协同中参与程度最高。H,G和L数字和为2，说明这三个节点在知识协同中参与程度最低。整体知识网络的密度为20.5%，说明该网络中主体的整体参与程度一般。

对比知识协同的一般模式，知识网络模式可以更加宏观、更加整体地描述新兴技术企业知识协同的情况。并随着时间的推演变化，不论是单个节点还是整体网络在tj时刻上的联系状态都可以完整的反映出来。尤其对于大型复杂新兴技术产品的研发活动来说，由于其知识主体间的关系更多元，协同活动更繁杂，因此形成的知识网络的结构会更复杂。在这种情况下，基于复杂网络理论，小世界网络理论，通过UCINET设置知识网络中的各项指标，如网络中心度、中心势等可对知识网络中存在的小世界和小团体进行分析。

5 结论

本文研究发现，创新网络中知识主体间的关系、知识势能差以及主体对传播和吸收知识的态度是知识协同的前提条件和影响因素。因此，从创新网络的结构和知识主体行为策略选择的角度，可揭示新兴技术企业知识协同及其演化过程的内在机理。研究显示，在主体策略和网络结构双重因素的影响下，新兴技术企业创新网络中的知识协同活动最终将有利于整体网络系统和单个主体实现以下协同目标。

(1)促进创新主体知识水平增长。在新兴技术领域的竞争中，新兴技术企业只有不断提升自身的技术水平和创新能力，保持技术、知识领先优势，才能确保其市场竞争力。因此，通过构建创新网络与其他创新主体不断交流技术经验，是新兴技术企业规避技术创新风险，跨越技术峡谷，实现知识水平增长，收获创新成果的必由之路。

(2)有利于提升创新网络整体绩效。从知识主体的角度来看，对新兴科技企业而言，在知识—创新网络中实现的经济价值和企业价值即新兴技术企业获得的创新绩效，通常可用申请的专利数量、R&D投入产出率、产品创新成果转化率等指标来度量。但除了新兴技术企业外，在创新网络中还有学研机构、政府、中介部门等其他知识主体的参与，其创新绩效与新兴技术企业的创新绩效共同构成了所在创新网络的整体绩效。从知识水平的角度来看，对创新网络绩效的判定可从三个维度来度量。一是创新网络拥有的知识存量以及知识传播方和接收方之间的知识势差；二是创新网络知识转移、扩散、应用创造的水平和能力；三是创新网络利用知识资源的效率。知识存量较高，存在异质性知识，对知识资源配置及应用更有效，知识转移速度越快及成果转化率越理想的知识—创新网络，形成的整体创新绩效也会越高。从网络关系的角度来看，用网络的规模、密度、稳定性等指标也可以衡量知识—创新网络的整体绩效。规模较大、密度越高、结构越稳定的知识—创新网络，说明加入创新网络并构建了合作关系的知识主体越多，也显示了网络中可供应用的知识、技术等知识资源也越丰富多元，同时也表明知识主体间的合作联系越频繁关系越稳定，越有利于个体知识协同创新目标的实现和网络整体绩效的提升。

(3)加速创新网络结构升级。基于新兴技术企业知识—创新网络结构的演化具有自组织、非线性等特征，该创新网络中主体间成功的知识协同创新活动不仅能解决单个主体创新效率低、风险高、 “孤岛效应”等问题，有利于资源更合理的配置，提升单个知识主体和网络整体的知识水平和创新能力，促进创新绩效的形成。同时，还能加速创新网络结构的演化发展，完善创新网络的功能，有利于创新网络的更新和升级。