协同创新主体间知识创新演化的系统动力学分析

张 浩洪 琼

（1．淮阴工学院交通工程学院，江苏淮安223001；2．东南大学交通学院，江苏南京211189；3．淮安信息职业技术学院商学院，江苏淮安223003）

协同创新主体间知识创新演化的系统动力学分析

张 浩1，2洪 琼3

（1．淮阴工学院交通工程学院，江苏淮安223001；2．东南大学交通学院，江苏南京211189；3．淮安信息职业技术学院商学院，江苏淮安223003）

知识创新是构筑组织核心竞争力的关键，尤其是在以知识创新驱动发展的现实背景下，对协同创新主体间知识创新演化过程进行深入分析显得尤为必要。为此，借鉴环境生态理论，在知识创新生态环境的视域下，考虑从知识生命周期演化的视角来分析协同创新主体间的知识创新活动，并利用系统动力学的分析方法，建立了组织协同知识创新演化系统模型，并对其进行了仿真分析与验证，最后在此基础上，提出了促进协同创新主体间知识创新能力的策略与建议。

协同创新；知识生命周期；知识创新；系统动力学

在新形势下实施高等学校创新能力提升计划（“2011计划”）是构建国家核心竞争力的重大战略决策之一，其核心是围绕国家重大战略需求、重大科技项目、解决行业关键和共性技术以及生产实际中的重大问题，在协同创新相关主体的协同支持下，投入各自的优势资源和能力，合作攻关，从而力求在科学研究、技术开发上取得重大进展和突破的创新活动［1］。而实现这一目标的关键之处是在于对协同创新主体的知识创新能力的培育，因此，在以创新驱动发展的现实需求背景下，深入分析高校协同创新组织间的知识创新演化过程，探寻提升协同创新组织知识创新能力的策略研究，显得尤为迫切和意义重大。

知识创新是一个复杂的系统工程，目前相关研究取得了非常丰富的研究成果，其研究历程大致经历了从开始的对知识创新的概念、特征、影响要素等的研究，过渡到对知识创新的内在机制机理的研究［2－3］，这一阶段关注的是显隐性知识在个体、团队、组织及组织间的流动转化过程，以及围绕知识创新的主体、客体设计创新机制，并在个体、团队、组织、行业、区域、国家等创新主体内开展应用与检验［4－5］，涉及到的研究方法和相关理论主要有：场（Ba）理论、SECI理论、复杂适应系统理论、生物学、系统动力学、心理学、物理学等［5－6］。

从对以往的研究回顾可以发现，相关研究多集中在知识源及知识创新过程系统模型方面，本文认为知识创新已不再仅仅是局限于新知识的发现与知识转移过程的研究，而应该从创新系统论的角度来认识组织协同知识创新的整个生命周期演化过程。因此，本文提出从知识生命周期的知识创新活动演化视角，利用系统动力学的方法对协同创新多主体组织的知识创新演化机制进行研究，分析组织知识创新生态环境中关键要素的抑制与协同作用机理，以期为提升高校协同创新能力，提出具有针对性的应对策略与建议。

1 基于知识生命周期的知识创新活动过程

知识创新伴随着知识管理理论的发展与成熟，Debra・M・Amidon［7］认为知识创新是为了激发企业与社会经济活力，创造、演化、交流与应用新的思想，从而使其转化为价值增值的市场化的产品和服务的一种创新活动，相比较技术创新而言，知识创新的范围和内涵更加的广泛。Nonaka Kjurio［8］认为组织通过不断的知识创造与快速化的应用，从而实现组织的可持续发展。国内对知识创新较为普遍的看法是［9］：知识创新是指通过包括基础研究和应用研究的科学研究，获得新的基础科学以及技术科学知识的过程。

本文借鉴环境生态理论，认为应该在知识创新生态环境的视域下，考虑从知识的生命周期演化的视角来分析协同创新组织间的知识创新活动。知识创新生态环境［10］是知识创新活动生命周期的物理空间和社会空间。知识源、知识创新主体及知识创新活动等知识创新核心要素都依赖于知识创新生态环境，其提供了知识创新的土壤及生长环境。基于知识生命周期的知识创新闭环模型如图1所示。

图1 基于知识生命周期的知识创新闭环模型

1.1 知识孵化与产生阶段

知识的存量和积累是组织进行知识创新活动的基础，人们在物质生产的过程中发明、发现、创造各种为物质运动的转化提供条件与能量来源的思想、观点、方法、技巧等的过程构成了知识孵化产生的主要活动［10］。相比于显性知识，如专利、软件、文档等，这一阶段的隐性知识的创造与积累显得更为重要，因为其更加更够促进组织知识创新的再创造，但其也对组织间的知识转移与共享形成一定的阻延。

1.2 知识转移与共享阶段

知识通过不同的转移渠道在知识的提供方和接收方之间进行传递，涉及的要素有4类，即：转移主体、转移媒介、转移内容及转移情境，知识转移的4个组成要素之间的相互作用形成了知识转移活动［10］。这一阶段是平衡不同组织间知识势差的重要的渠道和途径，知识的转移、扩散与共享的程度和效果受到不同组织主体的知识转移能力和知识吸收能力以及相应的转移情境的制约。

1.3 知识吸收与利用阶段

知识的消化吸收与应用增值是知识创新的动力。一般来说在不同的协同创新组织主体之间会存在着知识势差，知识接收方希望通过学习和接受知识提供方的知识来解决问题或者达到某种目的。这一阶段主要涉及知识接受方的知识势差、获取能力、学习能力、吸收能力及转化应用能力等。

1.4 知识的变异与进化阶段

知识创新的目的是追求新发现、探索新规律、创立新学说、创造新方法、积累新知识。知识创新不是简单的线性过程，而是一个循环螺旋上升的过程。新知识的应用、检验及修正循环过程中的知识改进与变异是社会系统知识创新的主要方式［10］。这一阶段主要涉及到知识变异及更新的宏观环境层面和微观诱导层面。

2 组织协同知识创新演化系统模型构建

组织协同知识创新涉及的参与主体和影响因素十分复杂，为便于认清其知识创新演化的过程，对其进行简化处理，本文选取协同创新组织中的两类重要参与主体：高校/科研机构与企业，利用系统动力学建模，分析这两类主体的知识创新演化过程，并通过系统模型对其协同知识创新的效果进行仿真模拟，具体分析在设定仿真周期内高校/科研机构、企业以及组织协同创新3种不同情境下的知识存量变化情况，并通过对比分析其增长趋势来进一步直观反映组织协同创新绩效的表现。同时，通过对比分析高校/科研机构与企业的知识创新量来衡量创新主体的创新能力的差异，具体的设计思路如下：

2.1 相关假设

H1：协同创新主体之间存在着知识势差，且都具有知识创新的需求。

H2：协同创新主体之间存在着知识转移的过程，且知识转移的效果受到知识发送方的知识发送能力和知识接收方的知识吸收能力，以及知识转移阈值与知识势差的影响及制约。

H3：高校/科研机构的知识存量大于企业的知识存量。

H4：对组织协同知识创新演化系统进行简化处理，选取高校/科研机构和企业两个典型的知识创新主体进行分析。

H5：组织协同创新的知识存量受到高校/科研机构与企业的知识存量及其知识共享度的影响。

2.2 主要变量设定

根据系统动力学的原理，建立协同创新组织知识创新演化系统的系统动力学分析模型，涉及的变量和要素主要有状态变量、速率变量、辅助变量及相关常量等，具体见表1所示。其中，知识存量主要反映的是创新主体的原始知识积累水平，包括整个个体的知识拥有量，对创新主体的知识创新能力有较大的影响。知识遗失量主要考虑的是知识的老化，受知识遗失系数和知识存量的共同作用。知识转移量主要受创新主体的知识势差等因素的影响。

表1 系统主要变量设计

2.3 SD方程及参数设计

由前面假设条件，并参考文献［4］、［5］和［9］的参数设计思路，同时结合之前已有研究的认识，本文建立的系统动力学方程及相关的参数设计如下：

（1）URZSCL＝INTEG（UZSCXL－UZSYSL，10），设定高校/科研机构知识存量（URZSCL）初始值为10；

①UZSCXL＝URZSCL*高校/科研机构知识创新能力*高校/科研机构知识创新动力；

②高校/科研机构知识创新能力＝WITH LOOK UP（URZSCL，［（0，0）－（100，0.3）］，（0，0.05），（10，0.1），（30，0.15），（50，0.25），（70，0.28），（80，0.3），（100，0.3）））；采用表函数来表征高校/科研机构知识创新能力，其与高校/科研机构知识存量的大小有关；

③高校/科研机构知识创新动力＝0.6；

④UZSYSL＝STEP（URZSCL*高校/科研机构知识遗失率，1）；设定高校/科研机构知识遗失率＝0.1；为表示知识遗忘的过程采用阶跃函数来对其进行模拟。

（2）ETZSCL＝INTEG（EZSCXL＋UZSZYL－EZSYSL，1），设定企业知识存量（ETZSCL）初始值为1；

①EZSCXL＝ETZSCL*E知识创新动力*E知识创新风险*E知识收益水平，E知识创新动力＝0.3；

②E知识创新风险＝（ETZSCL，［（0，0）－（200，10）］，（0，0），（10，0.6），（20，0.5），（30，0.4），（40，0.3），（50，0.3），（80，0.2），（200，0.2））），采用表函数来表征企业知识创新风险，其与企业知识存量的大小有关；

③E知识收益水平＝（ETZSCL，［（0，0）－（200，0.4）］，（0，0.05），（5，0.1），（15，0.15），（30，0.2），（50，0.3），（80，0.35），（100，0.4），（200，0.4））），采用表函数来表征企业知识受益水平，其与企业知识存量的大小有关；

④EZSYSL＝STEP（ETZSCL*E知识遗失系数，5），设定企业知识遗失率＝0.2，为表示知识遗忘的过程采用阶跃函数来对其进行模拟；

⑤UZSZYL＝DELAY1I（IF THEN ELSE（转移阈值＜0.95，E知识吸收能力*U知识发送能力*知识势差*转移阈值，0），2，0），采用一阶延迟函数模拟高校/科研机构的知识转移量，并利用转移阈值来作为知识转移过程的阀门，从第二步进行仿真模拟；

⑥转移阈值＝ETZSCL/URZSCL，知识势差＝URZSCLETZSCL；

⑦E知识吸收能力＝0.5，U知识发送能力＝0.8。

（3）XTZSCL＝INTEG（（UZSGXD＋EZSGXD）*协同情境）；

①协同情境＝（人力资本＋信任程度＋政策水平＋知识粘性＋资金投入）/5，其中组成变量取值范围为［0，1］，采用随机函数RANDOM NORMAL自动生成；

②UZSGXD＝DELAY1I（URZSCL*（1－U知识保留系数），1，0），U知识保留系数＝0.08；

③EZSGXD＝DELAY1I（ETZSCL*（1－E知识保留系数），1，0），E知识保留系数＝0.05；

组织知识共享过程中存在反馈和延迟，所以使用一阶延迟函数模拟此过程，在仿真延迟1个单位后开始知识协同共享，设定初始值为0。

3 系统仿真与分析

3.1 系统流图

建立组织协同知识创新演化系统的系统流图，如图2所示。

图2 组织协同知识创新演化系统流图

3.2 仿真与分析

本文利用VensimPLE软件建立系统的仿真模型，设定模型的运行周期为3年，即36个月，仿真运行结果如图3所示。

图3 系统仿真运行结果

从仿真运行的结果可以看出，（1）在仿真周期内，高校/科研机构、企业以及组织协同创新的知识存量都呈现上升的趋势，但高校/科研机构的知识创新量的增速和增幅都要比企业的高，且在28Month－36Month仿真周期内这种效应体现的更加明显，这体现了高校/科研机构作为知识生产主体的优势，由于高校/科研机构的知识创新能力、知识创新动力和知识存量要高于企业，致使高校/科研机构的知识存量增长量和平均增速在系统仿真周期内呈现出比企业的要高的特征，这是符合实际认知的。（2）由于企业的初始知识存量相比高校/科研机构要薄弱一些，所以在系统仿真周期初始阶段企业的知识存量绝对增长量不是很明显，但随着仿真步长的不断累积，当仿真周期到达18Month之后，企业的知识存量增长明显。（3）在系统仿真的0Month－20Month和20Month－36Month两个阶段企业知识存量的增幅和增速表现出不同的特征，是由于高校/科研机构与企业的知识势差变小的缘故，这也与实际的情况是相吻合的。（4）在仿真周期内，可以发现高校/科研机构的知识创新量要高于企业的知识创新量，同时组织协同创新的知识存量也显著提升，表明以高校为主导的协同创新具有显著的优势，是目前高校协同创新的十分重要的方式，可见本文所建立的系统模型是能够准确反映组织协同知识创新演化过程的特征的。

4 结论与对策

知识创新是构筑组织核心竞争力的关键，“2011”计划的成功实施需要参与组织的协同以促进整个系统的知识创新能力的提升。本文以知识生命周期演化的视角，利用系统动力学的分析方法建立组织协同知识创新演化系统模型，并对其进行了仿真与分析，从运行结果看，所建立的模型能够较好的拟合组织协同知识创新的实际过程，根据模型仿真的结果，本文提出以下促进组织知识创新能力的相关建议：

（1）组织协同知识创新活动应该在知识创新生态环境的视域下，考虑从知识的生命周期演化的视角来分析协同创新组织间的知识创新活动。为此在分析组织协同知识创新活动时需要针对知识生命周期的各个阶段的主要特点制定具有针对的相关策略。

（2）组织协同知识创新的最终目的不仅要提高参与主体的知识存量，更为重要的是要构建促进组织协同的知识存量的环境和条件，以促进整个知识创新体系的良性发展，形成螺旋形的社会知识创新增长模式。

（3）为促进知识创新活动的有效开展，具体可以通过设定合理的利益分配机制，激发组织的知识创新需求，降低组织的知识隐藏率，平衡组织的知识势差，提升组织的知识发送和吸收能力，优化组织知识创新的协同情境，促进组织知识转移活动的开展。

［1］邵云飞，杨晓波，邓龙江，等．高校协同创新平台的构建研究［J］．电子科技大学学报：社科版，2012，（4）：79－84．

［2］龙跃．知识创新研究综述与评析［J］．情报杂志，2013，（2）：88－92．

［3］吴杨，苏竣．科研团队知识创新系统的复杂特性及其协同机制作用机理研究［J］．科学学与科学技术管理，2012，（1）：156－165．

［4］刘亭亭，吴洁，张宇洁．产学研合作中高校知识创新能力提升的系统动力学研究——基于知识转移视角［J］．情报杂志，2012，（10）：195－200．

［5］杨波．系统动力学建模的知识转移演化模型与仿真［J］．图书情报工作，2010，（9）：89－93．

［6］卞元超，白俊红，范天宇．产学研协同创新与企业技术进步的关系［J］．中国科技论坛，2015，（6）：38－43．

［7］Debra・M・Amidon．Innovation Strategy for the Knowledge Economy：the Key Awakening［J］．Boston：Butter Worthe－Heinemann，1997，（7）．

［8］Nonaka Kjurio．The knowledge Creation Company［J］．Harvard Business Review，1991，（11－12）：96－104．

［9］张靖．组织知识创新的系统动力学分析［D］．青岛：青岛科技大学，2010．

［10］张浩，洪琼．多学科交叉的高校基层学术组织知识创新过程模型研究［J］．现代情报，2012，（12）：18－21．

（本文责任编辑：马 卓）

The Evolution of Knowledge Innovation System Dynamics Analysis Between Collaborative Innovation Main Body

Zhang Hao1，2Hong Qiong2
（1．Faculty of Transportation Engineering，Huaiyin Institute of Technology，Huai’an 223001，China；2．School of Transportation，Southeast University，Nanjing 211189，China；3．Huai’an Institute of Information Technology，Huai’an 223003，China）

Knowledge innovation is the key to construct the core competitiveness of organization，especially under the realistic background of the knowledge innovation driving the development of the society．So，it is necessary for an in－depth analysis in knowledge innovation evolution between innovation subjects．Therefore，to learn from environmental ecology theory，and under the vision of the knowledge innovation ecological environment，this paper took into account of the perspective of knowledge life cycle evolution to analyze cooperative innovation activities between the main bodies of knowledge innovation，and used system dynamics analysis method to establish the model of collaborative knowledge innovation evolution system between cooperative organizations，and the simulation analysis about the model was accurated at last．Finally based on this，it put forward the strategies and suggestions to promote the ability of knowledge innovation between synergy innovation subjects．

collaborative innovation；knowledge life cycle；lnowledge innovation；system dynamics

10．3969/j．issn．1008－0821．2016．01．007

C93；F276

A

1008－0821（2016）01－0035－05

2015－10－04

江苏省教育科学“十二五”规划项目（项目编号：C－b/2013/01/021），江苏省教育厅哲学社会科学基金资助项目（项目编号：2014SJB693），淮阴工学院教育教学科研项目。

张 浩（1982－），男，讲师，博士研究生，研究方向：知识管理、电子商务、计算机应用等。