企业技术创新网络与自主创新能力互动机制

企业技术创新网络与自主创新能力互动机制

胡斌，李黄鑫，李含伟

(上海工程技术大学管理学院，上海201620)

摘要：本文基于关系嵌入性理论、结构嵌入性理论和系统动力学，构建了技术创新网络与自主创新能力的互动机制模型，运用AnyLogic University仿真平台进行仿真模拟，根据仿真结果分析了技术创新网络与企业自主创新能力的互动作用关系，为中国企业提升自主创新能力和优化技术创新网络结构提供了优化策略和政策建议。

关键词：技术创新网络；自主创新能力；互动机制；系统动力学

基金项目：上海市教育科学委员会科研创新项目(13ZS129)。

收稿日期：2014-06-10

作者简介：胡斌(1976-)，男，江西人，上海工程技术大学管理学院副教授；研究方向：战略管理、技术创新及管理。

中图分类号:F273.1

Study on the Interaction Mechanism of Enterprise Technology Innovation Network and the Capability of Independent Innovation

Hu Bin,Li Huangxin,Li Hanwei

(School of Management,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China)

Abstract：Based on relational embeddedness theory,structural embeddedness theory and system dynamics,this paper constructs the interaction mechanism model of technology innovation network and the capability of independent innovation,and simulates it by using AnyLogic University.According to the simulation result,this paper analyses the interaction between technology innovation network and the capability of independent innovation,provides optimization strategies and policy recommendations to enhance the capability of independent innovation and optimize the structure of technology innovation network.

Key words:Technology innovation network；Capability of independent innovation；Interaction mechanism；System dynamics

1文献回顾

总结国内外相关学者对创新网络内涵的定义[1-5]，可以得出三大共识：创新网络的构成基于多个创新主体之间的创新协作关系；构建技术创新网络的目的是为了共享创新资源和创新知识；技术创新网络是一种关系结构，这种关系结构既包括正式合作关系也包括非正式合作关系。

关系嵌入性理论描述了网络节点之间相互联结的强弱程度对创新主体间资源共享和知识传递的作用。Granovetter[6]将网络节点之间的联结程度分为强联结和弱联结。在联结程度较强的网络中，创新主体间的交流和合作比较频繁。这样的联结程度能够使网络节点间互相信任，增加节点间合作的深度[7]。在弱联结的合作关系中，网络节点间的关系比较疏远，合作交流是短暂或不频繁的。这样的联结程度能够延伸节点间互动合作的广度，不仅具有低成本的优势，而且能传递多样化的资源和知识。根据弱联结优势理论，弱联结更有利于创新资源和创新知识的传播，由此形成关系嵌入性悖论，相关学者对创新结果进行分类认为网络关系强度与技术创新模式之间存在着耦合关系[8]。

结构嵌入性理论描述了网络节点在创新网络结构中的位置状况对技术创新产生的影响，通常用网络密度和结构中心性来描述。高密度的网络能够规范网络节点的行为，促进节点间创新资源和创新知识的平等共享[9]。但是高密度网络也使得创新主体很难获得具有多样化的知识和信息。持结构洞理论观点的学者认为，处于结构洞位置的企业掌握了创新资源和创新知识传播的关键路径，能更好地利用创新资源和创新知识，在创新网络中相比处在网络边缘的创新主体更具优势[10]。高密度网络中，企业之间资源和知识的流动速度较快，有利于促进企业的技术创新。而结构洞理论则认为处在结构洞位置的创新主体更占优势，由此形成了结构嵌入性悖论，学者们对不同创新模式的结果进行分析认为网络构成密度与技术创新模式之间存在着耦合关系。

2企业技术创新网络与自主创新能力的互动机制

本文将企业技术创新网络的影响因子归纳为网络构成密度、网络联结程度和网络运行效率。在企业技术创新网络中，通常用网络构成密度来刻画网络节点之间的聚集程度。网络联结程度从网络节点的合作频率和合作程度两个方面反映了创新主体之间的合作紧密程度。网络运行效率通过网络节点之间合作的交易时间和交易成本来体现。随着这网络构成密度、网络联结程度和网络运行效率的改变，企业自主创新能力也会发生规律性的变化。本文列举创新主体的专利数量和创新收入作为企业自主创新能力的影响因子。技术创新网络与创新主体的自主创新能力两者之间存在相互作用的关系，创新过程中的互动表现为：一方面，技术创新网络结构和运行效率的改变创新资源的传播和转化过程，进一步通过创新技术研究开发的产出影响创新活动效果，最后影响企业的自主创新能力。在这一过程中，创新网络构成密度的提高、创新网络联结程度的加强和创新网络运行效率的提高，能够增强企业的自主创新能力；另一方面，企业自主创新能力得到提升，为了适应环境改变其行为，这样就会导致技术创新网络构成密度、创新网络联结程度和创新网络运行效率发生改变。在这一过程中，创新主体的专利数量和创新收入的增加，促使技术创新网络构成密度、创新网络联结程度和创新网络运行效率发生改变。

3企业技术创新网络与自主创新能力的互动作用机理模型

本文在上述互动作用机理的基础上，应用系统动力学的理论分别构建了技术创新网络与自主创新能力互动作用机理的仿真模型和数学推导式。其中，技术创新网络对自主创新能力的影响作用如下：

(1)

在式(1)中，t代表创新持续的时间，Ct代表t时刻的企业自主创新能力，i代表某个创新主体，Lit代表t时刻i的创新成果，Rit、Kit分别代表i在t时刻拥有的创新资源和创新知识的数量，Dt、Et、Ot分别代表t时刻技术创新网络的网络构成密度、网络联结程度和网络运行效率，Pit、Iit分别代表i在t时刻的专利数量和创新收入，α代表i的创新成果累积量的影响系数，β、γ分别代表创新主体所拥有的创新资源累积量和创新知识累积量的影响系数，θ、ω、η分别代表网络构成密度、网络联结程度和网络运行效率对自主创新能力的影响系数，εt代表创新损益及受到意外影响产生的变动，μ、υ分别代表i在t时刻的专利数量和创新收入的影响系数，λi、ξi分别代表i创造的创新资源和创新知识的传播效率及利用率。

反之，自主创新能力对技术创新网络作用机制的数学模型为：

(2)

在式(2)中，Nt代表在t时刻整个技术创新网络的创新能力，Pt、It分别代表t时刻技术创新网络中的专利数量总量和创新收入总量，其余同式(1)。

4仿真分析

本文基于上述数学推导式，应用AnyLogic University仿真平台进行仿真模拟，构建了系统动力学模型,如图1所示。

图1　互动作用机理的系统动力学仿真模型

4.1网络构成密度与自主创新能力的关系

应用AnyLogic University仿真平台对网络构成密度与自主创新能力的关系进行仿真，时间折线图见图2，时间窗显示为10，代表创新活动的时间。在0～10的时间区间内，随着网络构成密度的增大，创新主体自主创新能力的增长速度先是由慢到快，随后又逐渐放慢。这说明进行创新活动之初，创新主体分布比较分散，聚集程度较低，虽然网络构成密度缓慢增长，但创新主体仍然不密集，创新成果不多，使企业自主创新能力不能快速提高；在创新活动的中期，随着网络构成密度的进一步增大，创新主体间的日益紧密的相互联系使资源利用和知识共享更加方便，从而使自主创新能力的增长速度加快；随着网络构成密度逐渐变大，具有创新能力的相关实体不断增多，越来越密集的合作和互动使创新主体间产生了互相依赖的现象，合作成果的创新性不高，从而使自主创新能力的增长速度放慢。从总体趋势上看，企业自主创新能力是随着网络构成密度的增大而不断增长的。

4.2网络联结程度与自主创新能力的关系

应用AnyLogic University仿真平台对网络联结程度与自主创新能力的关系进行仿真，时间折线图见图3，时间窗显示为10，代表创新活动的时间。在0～10的时间区间内，随着网络联结程度的提高，创新主体自主创新能力的增长速度先是由慢到快，随后又逐渐放慢。这说明进行创新活动之初，创新主体之间的合作频率和合作程度不高，虽然网络联结程度在增长阶段，但创新主体之间的联结程度仍然较低，创新资源和创新知识的传播受到牵制，不能得到有效的利用，从而制约了自主创新能力的提高；在创新活动的中期，随着网络联结程度的进一步提高，创新主体间的日益频繁和深入的合作使资源利用和知识共享更加快速有效，从而使自主创新能力的增长速度加快；在创新活动的后期，随着网络联结程度进一步提高，技术创新网络中的创新主体合作越来越频繁，越来越深入的合作导致创新趋同，限制了异质性创新资源和创新知识的产生，阻碍了自主创新能力的提高。从总体趋势上看，企业自主创新能力是随着网络联结程度的增大而不断增长的。

图2　网络构成密度与自主创新能力的关系

图3　网络联结程度与自主创新能力的关系

图4　网络运行效率与自主创新能力的关系

4.3网络运行效率与自主创新能力的关系

应用AnyLogic University仿真平台对网络运行效率与自主创新能力的关系进行仿真，时间折线图见图4，时间窗显示为10，代表创新活动时间。在0～10的时间区间内，创新主体的自主创新能力增长速度随着网络运行效率的提高呈现快速增长趋势。这说明在进行创新活动之初，技术创新网络的运行效率不高，网络节点间进行合作的交易成本高交易时间长，使自主创新能力的提高速度缓慢；随着创新活动的继续进行，网络运行效率进一步提高，委托—代理链条相应减少，交易成本和交易时间的减少使资源利用和知识共享更加快速有效，从而促进了自主创新能力的提高。

4.4专利数量和创新收入与技术创新网络的关系

应用AnyLogic University仿真平台对专利数量、创新收入与技术创新网络的关系进行仿真，时间折线图见图5，时间窗显示为10，代表创新活动时间。在0～10的时间区间内，随着创新收入的提高和专利数量的增加，技术创新网络的创新能力也呈现增长趋势。在创新活动过程中，企业专利数量逐渐增加，创新收入不断提高，产生更多更有利用价值的创新资源和创新知识，使网络中的其他创新主体的取得更多创新成果，对整个技术创新网络的创新能力有促进作用。

图5　专利数量和创新收入与技术创新网络的关系

5结论与优化策略

(1)网络构成密度越大会对企业自主创新能力的提高越有利的观点不正确。在技术创新网络中，随着创新活动的不断进行，网络节点越密集，创新主体之间相互依赖的程度就越高，不适宜的网络构成密度会对自主创新能力的提高产生反作用。因此，技术创新网络的网络构成密度要保持适当的程度和变化范围，才能对自主创新能力产生积极的影响。

(2)网络联结程度越大对提高企业自主创新能力越有利的观点不正确。在技术创新网络中，随着创新过程的推进，网络节点之间的联系程度越高，合作过程中的模仿创新就越多，不适宜的网络联结程度会牵制企业自主创新能力的提高。因此，技术创新网络的网络节点之间保持适当的网络联结程度才能对企业自主创新能力的提高产生积极影响。

(3)提高网络运行效率是加强企业自主创新能力的重要途径。网络节点通过节约交易成本和交易时间，减少委托—代理链条，使人力、物力和财力都得到有效的利用和配置，从而促进了企业自主创新能力的提高。

(4)企业自主创新能力的增强对技术创新网络创新能力的提升也有促进作用。在创新过程中，网络节点的专利数量和创新收入增加，有利于技术创新网络中行业规范的形成和创新经验的传播，有利于有创新能力的相关实体数量增加，适当调整网络构成密度和网络联结程度，提高网络运行效率，从而对整个技术创新网络的创新能力产生促进作用。

针对上述分析和结论，本文提出了企业技术创新网络与自主创新能力互动机制的优化策略。

(1)优化调整网络结构，减少处于网络边缘的创新主体数量。技术创新网络应充分关注网络中的游离节点，关注新兴企业的创新技术，鼓励核心企业与网络中的一般企业和新兴企业加强合作。

(2)提高技术创新网络的运行效率，减少委托—代理链条，缩短交易时间，降低交易成本。

(3)构建创新资源和创新知识的传播交流平台，营造良好的信息交流环境，引导创新主体将创新资源和创新知识转化为创新成果。

(4)创新主体大力推广运用创新成果，总结可供其他企业学习的经验，使技术创新网络中逐渐形成完善的行业规范，增强网络中其他企业的创新能力。

参考文献：

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[8]潘松挺.网络关系强度与技术创新模式的耦合及其协同演化[D].杭州：浙江大学，2009.

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[10]Burt R S.Structural Holes:the Social Structure of Competition[D].Cambridge(MA):Harvard University Press,1992:310.

(责任编辑谭果林)