市场导向对协同创新绩效的影响机理：基于复杂网络的动静态比较

杜 斌 ，李 斌

(1.陕西师范大学国际商学院，陕西 西安 710119；2.兰州财经大学国际经济与贸易学院，甘肃 兰州 730020)

市场导向对协同创新绩效的影响机理：基于复杂网络的动静态比较

杜 斌1，2，李 斌1

(1.陕西师范大学国际商学院，陕西 西安 710119；2.兰州财经大学国际经济与贸易学院，甘肃 兰州 730020)

本文基于协同理论及WS小世界网络思想，构建了多主体协同的复杂网络模型，通过模拟仿真对比分析了静态和动态网络结构下市场导向的三个维度对多主体协同创新绩效的影响机理。研究表明：短期的动态网络结构、长期的静态网络结构更有利于发挥顾客导向对协同创新绩效的驱动效应；动态网络结构下的竞争者导向、静态网络结构下的职能间协调对协同创新绩效的驱动效应更显著。

市场导向；多主体协同创新；复杂网络结构；动态与静态比较

1 引言

在开放创新的经济环境下，原有单一、线性、小范围的创新模式越来越表现出不适应性，而集成化、系统化、网络化的多主体协同创新模式日益彰显其优越性，成为创新型国家建设及增强核心竞争优势的捷径。多主体协同创新是复杂的创新组织方式，是以大学、企业、科研机构为核心要素，以政府、金融机构、中介机构、创新平台、非营利性组织等为辅助要素的多元主体协同互动的网络创新模式，它通过知识创造主体和技术创新主体的深度合作和资源整合，产生系统叠加的非线性效用[1]。由于多主体协同创新行为越来越表现为网络特性，根植于复杂网路结构探析协同创新全过程已成为当前研究的热点。

市场导向理论随着Kohli、Jaworski和Narver、Slater的突破性研究，日趋成为创新领域关注的焦点，无论是组织文化观还是行为观实质都指向三个导向维度——顾客导向、竞争者导向及职能间协调。市场导向是协同创新的“源动力”性激励因素，起到聚合创新资源，实现创新价值的“桥梁”媒介作用。以市场为导向的多主体协同创新能有效提升协同效率和创新绩效。然而，当前虽有少量文献如孙萍等[2]构建了市场导向的政产学研用协同创新模型，但只是宏观探讨了相互间的内在关系，并未从市场导向的三个维度深入剖析其对协同创新的影响机理及绩效评价。本文构建了多主体协同创新的复杂网络模型，从市场导向的三个维度对比分析动静态网络结构下协同创新的运行机理与创新绩效，以期为多主体协同创新效率提升及政策设计提供理论支撑。

2 文献述评

2.1 多主体协同创新网络与演化

多主体协同创新的网络演化研究主要集中在三个方面：一是多主体协同创新网络的特征。包括协同创新网络自身的表现特征和构成主体间的关系结构特征。协同创新网络具有复杂性、动态性、系统性、开放性、协同性、自组织等自身特性[3-4]及小世界、结构洞、中心度等网络结构特征[5-6]等。二是多主体协同创新网络的演化与扩散。协同创新网络演化研究多集中在时间属性和空间结构两个层面[7]，受网络内部各主体自身特性及彼此交互关系影响和外部环境变化制约[8]。协同创新网络扩散是协同网络内部因素和外部因素共同作用的结果，其创新扩散效率与网络聚集系数、网络平均聚集、网络主体异质性紧密相关[9]，表现为网络密度越大、创新扩散规模越大、扩散速度越快[10]。 三是多主体协同创新网络的功能、绩效与利益分配。协同创新网络的功能主要涉及交易费用、知识创造、资源整合与互补、中心权力、动态能力等。协同创新网络的绩效研究侧重于绩效度量、协同效率、影响因素等，从网络规模、网络结构、网络强度、联结机制、关系强度、交流频率及网络位置、密度、异质性等角度探讨与协同创新绩效的关系[11]。协同创新的利益分配主要从多主体动态博弈视角探讨协作过程中的利益纠纷及协同收益的利益分配机制与政策制定等[12]。

2.2 市场导向对多主体协同创新绩效的影响

目前基于组织文化观开发的 MKTOR量表及基于行为观开发的 MARKOR 量表，是微观层面考察市场导向与创新绩效关系的流行做法[13]。市场导向对协同创新的绩效研究体现在三方面：一是市场导向对协同创新过程的影响。如Zhang Jing等认为市场导向对主体协同的技术创新过程是反馈式和反应式导向作用的加总，前者基于市场稳定和技术集成，后者侧重市场波动与技术突破[14]。二是市场导向对协同创新绩效的结果影响。如Colin等认为市场导向对多主体协同创新绩效的影响体现在用户需求能产生创新服务增益，竞争者导向是协同关系建立的有效中介，职能协同则激发突破式创新能力[15]。三是引入中间调节变量，探讨市场导向的某一维度对协同创新的绩效影响。如Wang Qiang等探讨了用户需求—创新—多主体协同绩效关系[16]等。

已有研究表明市场导向各维度与多主体协同创新绩效间存在激励导向和反馈响应的关系。但根植于复杂网络的系统视角，从动态与静态网络结构的对比中，探讨市场导向的不同维度对多主体协同创新网络演化的作用机理及绩效评价尚未有之。考虑到我国多主体协同创新起步晚、效率低、成果市场转化率低，市场导向机制效力发挥受限以及协同创新网络研究尚处在探索中，本文从复杂网络结构的动态与静态比较视角分析市场导向对多主体协同创新绩效的影响机理，以廓清市场导向—协同创新网络—网络演化下的协同创新绩效间的关系，其逻辑关系框架如图1所示。

图1 复杂网络结构下市场导向与多主体协同创新绩效关系

3 多主体协同创新网络的构建与动静态比较

3.1 多主体协同创新的网络构建

多主体协同创新网络是以高校及科研院所为代表的知识主体、以企业为代表的技术主体、以政府为代表的政策主体、以用户为代表的需求主体及以金融、中介机构为代表的辅助体，基于共同的创新目标而建立起来的一种网络组织形式，它以合作契约关系为基础，通过网络演化运行中的正负反馈机制及主体间的博弈策略，在资源互补、知识共享、风险共担的整合与互动下，实现“1+1>2”的协同收益。考虑到协同创新的直接目标是知识技术的价值增值，本文将政府、金融、中介机构作为辅助的外生要素，将高校、科研院所、企业作为核心的内生要素，并暂时撇开用户需求，将协同创新网络的主体简化为知识主体与技术主体。

构建具有小世界网络特征的协同创新网络：W={Vnm，G}，其中Vnm为网络中所有节点构成的点集，即知识/技术势能的数据集合；n={1，2，…，n}为节点数量，即网络中组织个数；m={1|知识主体，0|技术主体}为节点类型，用于描述主体属性；G是网络中边的集合，即网络中各节点协同关系的表征变量，若网络中任意两个节点i、j存在连边，则记为gij=1，表示i、j具有协同关系，反之，记为gij=0，表示i、j不具有协同关系。静态网络的演化过程中，网络结构不发生改变，即G为常量集合；动态网络的演化过程中，网络主体间协同关系随时间推移而调整，即G为可变集合。

3.2 多主体协同创新网络的演化机制与对比分析

(1)多主体协同网络的演化机制。多主体协同创新网络演化过程首先表现为网络中各节点知识/技术势能差的转移或溢出，以网络中任意两个节点i、j为例，i、j建立协同关系，当i知识/技术势能低于j时，知识/技术势能由j转移至i。成功转移受时空距离、吸收能力、组织遗忘、势能衰退、协同信任程度及协同效度等影响。本文用α表示接收方吸收能力系数，表明知识接收方通过学习消化吸收知识/技术势能差的水平；β表示遗忘衰退率，表明组织因各种原因在传递过程中的遗忘程度及知识/技术势能随时间推移而不断退化程度；γ表示主体间协同程度，表明网络主体间相互信任关系及博弈决策导致的协同水平；qij表示异质主体间协同效度，表明异质主体间协同创新的效率高低；χ表示认知距离衰减系数，考虑到其随空间距离的增加而呈指数递减，则用χdij表示认知度。由此，可以得到任意节点i、j间的知识/技术势能转移或溢出公式。

同质主体间：

(1)

异质主体间：

(2)

无转移情况：

(3)

静态网络保持原有协同创新网络结构不变，而动态网络随时间的推移动态调整协同创新网络关系，并由当期收益与预期收益减调整后协同成本的比值决定。考察t与t+1期任意节点i与j调整前后的对比，若t+1期i与j预期净收益大于t期i与j收益，则网络节点发生连接，形成新连边，建立新协同关系，否则保持原有协同网络状态。假定V表示收益，Cx表示构建新协同关系成本，gij表示网络协同调整情况。则有：

(4)

(5)

(2)多主体协同创新网络演化过程的动静态对比。是否在网络结构中嵌入多主体协同关系的可变性，是静态与动态网络的主要区别。二者的网络结构如图2所示，我们可以看出，静态网络的多主体协同关系稳定，彼此认同度及信任度较高，能合理控制协同成本，减少合作关系重构与断裂引起的不确定性与风险，创新收益稳定，但同时也降低了网络关系调整活度，失去预期合作收益提升的选择机会；动态网络强调预期收益和现有合作效果对多主体协同关系的影响，克服组织惰性及资源高同质性，增强适应性和灵活性，提高了协同创新效率和预期收益，但也带来调整成本的增加及新合作过程的不确定性与风险。

图2 网络结构特征比较

3.3 多主体协同创新网络的绩效度量与动静态比较

(1)多主体协同创新网络的绩效度量。多主体协同创新的绩效体现在资源整合利用效率和组织协同互动成效上，本文通过收益与成本的估算与相减获得创新利润来衡量协同创新网络的绩效。

收益层面：由协同创新网络中各期各节点的知识/技术势能累积共同作用产生的总收益量表示。假定知识与技术作为生产要素的收益产出符合柯布—道格拉斯生产函数，并假定二者对收益的贡献度系数相等，都为1/2。若用R表示协同创新总收益，θim表示各期不同节点的知识/技术势能，其中i表示网络中各节点，i∈(1,2,…，n)，m表示主体属性，m=1为知识主体，m=0为技术主体。则有：

(6)

成本层面：多主体协同创新网络的总成本包括固定成本和可变成本，其中固定成本记为Cg，表示协同创新过程产生的沉没成本；可变成本记为Ck，表示随时期t而变化的网络维护成本Cw及随网络结构变化的新协同关系建立成本Cx之和，其中，Cw与网络中平均最短路径长度Dij有关，设为Cw=cwDij；Cx与新建协同关系的难易程度qij及Dij有关，由于qij与Dij具有反向关系，设为Cx=cx×Dij/qij。因此，总成本公式为：

C=Cg+Ck=Cg+Cw+Cx

=Cg+cwDij+cx×(Dij|mi=mj+Dij/qij|mi≠mj)

(7)

协同创新利润π：

(8)

(2)多主体协同创新网络演化绩效的动静态对比。利用协同创新绩效评价公式，本部分借助Malab2013软件进行数值模拟仿真，对比分析静态与动态网络结构下创新净收益的变化趋势。设定网络规模N=40，为消除网络节点属性聚集对网络平均最短路径值的干扰，知识主体和技术主体按3:7随机分配，知识/技术势能值设为(0～100)随机分布，模拟期设定DT=200。模拟结果如图3a所示，我们发现，静态网络和动态网络的整体创新净收益都呈现出先以递减的速率递增后渐趋高位水平稳定状态。其中，DT在1～60期间，创新净收益增长凸显，DT=100期后，创新净收益渐趋水平稳定，说明多主体协同创新有随时间推移而趋向稳态特征。就静态与动态网络结构的创新净收益比较而言，动态位置高，增速快，变化幅度大，趋于平稳水平时期早，曲线走向由陡峭转为水平；静态位置低，增速慢，变化幅度小，曲线走向由平滑转为水平。就静态与动态网络结构节点的知识/技术势能变化趋势看(见图3b、3c)，同期内，动态网络节点的知识/技术势能提升幅度大于静态网络，说明动态的协同程度与创新净收益提升效应要明显优于静态网络。

图3 网络创新收益比较

4 市场导向对多主体协同创新的影响机理

结合Narver、Slater的组织文化观与Kohli、Jaworski的行为观，本文将市场导向定义为：组织以满足与创造顾客卓越价值为中心，通过识别现有与潜在消费者需求信息，检测相关竞争者优劣势信息，并将信息跨部门传播，整合各部门资源，关注组织的长期利润实现，以此评估组织绩效。从而，市场导向沿用顾客导向、竞争者导向及职能间协调三个维度刻画。

4.1 顾客导向对多主体协同创新绩效的影响

顾客导向，即识别现有与潜在消费者需求信息。当多主体协同创新组织对用户需求信息进行有效识别时，即意味着协同创新与市场需求实现高度衔接，科技成果市场化能力强。创新绩效由市场利润刻画，则协同创新网络中对用户需求信息进行有效识别的主体数量及比例直接决定协同创新组织所获利润的高低。一般地，少量主体对用户需求信息进行有效识别时，市场需求空间大，产品供给相对少，产品价格高，协同创新利润高；反之亦然。可见，用户需求信息识别主体占比与协同创新收益提升幅度间呈现反向变动关系。

基于上述分析，本文引入变量η1与η2，分别表示用户需求信息识别主体占比及协同创新收益提升幅度。为保证顾客导向对多主体协同创新绩效影响的效度，设定η1与η2取值区间为[0.05，0.15]，对应关系为：①η1=0.05,η2=0.15;②η1=0.10,η2=0.10;③η1=0.15,η2=0.05。模拟期设定DT=200，分静态网络与动态网络模拟仿真，形成如图4a所示的六条对应关系曲线和4b所示的三条差异性曲线(其中，j表示静态网络，d表示动态网络，e表示网络创新净收益，s表示静动态值做差后的差异性)。

图4 用户需求导向对多主体协同影响

图4a显示，在模拟周期内，无论是动态网络结构还是静态网络结构，顾客导向对多主体协同创新净收益的影响呈现先以递减的速率递增再趋于水平稳定状态。短期内，动态网络结构的协同创新净收益大于静态网络，且用户需求信息识别主体占比越小越明显；长期内，静态网络结构的协同创新净收益大于动态网络，同样用户需求信息识别主体占比越小越明显。

图4b显示，静态与动态网络协同创新收益差值呈现先下降后上升的U型结构，更少主体识别用户需求信息变动趋势更明显。两者的变动趋势均验证了，短期动态网络结构的顾客导向对协同创新绩效的影响更明显，长期静态网络结构的顾客导向对协同创新绩效的影响更显著。短期内，网络结构的动态变化可以随时捕捉到合意的协同伙伴，较好地传递用户需求信息，更快更有效率地满足市场需求，使得协同创新净收益较快速的实现从低向高的稳态跃迁；而长期内，网络结构的动态变化造成维护和新建协同关系成本上升，新增协同主体数量助推用户需求信息识别主体数量，造成顾客导向对协同创新绩效的拉动效应削弱，创新净收益提升有限而趋于水平。静态网络结构由于协同关系稳定，长期内不存在信任危机及机会主义策略，因而更有利于促进顾客导向对协同创新绩效的拉动效应。

结论1：就顾客导向对协同创新绩效的提升作用而言，短期内动态网络结构更有效，长期内静态网络结构更有效。

4.2 竞争者导向对多主体协同创新绩效的影响

竞争者导向，即检测相关竞争者优劣势信息。协同创新主体间既有合作亦有竞争，竞争结果最终体现在收益分配比例上，收益分配占比高，说明竞争优势强。因此，本文将竞争者导向刻画为协同创新主体间竞争优势强弱与收益分配占比高低的对应关系上。在复杂网络演进的协同创新过程中，寻找和建立协同伙伴关系，首先要了解相互间的竞争优势及确立最终收益分成，在协同创新期间，为有效激发主体竞争优势的发挥，可采取收益激励的手段奖励少量协同创新参与主体。一般认为，竞争激励主体数量和激励程度呈反向关系，即竞争激励的主体数量越少，激励程度越大，主体的知识/技术势能提升程度越高。基于此，本文引入变量ζ1与ζ2，分别表示激励主体数量和激励程度，为了使竞争激励的作用范围更符合现实情况，设定ζ1与ζ2取值区间为[0.05，0.15]，模拟期设定DT=200，分静态网络与动态网络模拟仿真，形成如图5a所示的六条对应关系曲线和5b所示的三条差异性曲线。

图5 竞争驱动导向对多主体协同影响

图5a显示，在模拟周期内，动静态网络结构的竞争者导向对多主体协同创新净收益的影响都呈现持续增长态势。其中，在第40模拟期之前，增长速率和幅度大，第40期后，增长放缓。就动静态网络结构的比较而言，动态网络结构下的竞争者导向对协同创新净收益的提升明显大于静态(ed1>ej1；ed2>ej2；ed3>ej3)，对小范围竞争优势较强的作用主体进行较大程度的创新激励时，创新收益的提升程度最显著(ed1位置最高)。

图5b显示，竞争者导向对静态与动态网络协同创新收益差值的影响呈现先下降后上升的U型结构。以第40模拟期为界，第40期之前二者差值越来越大；第40期之后二者差值不断减小，有趋同迹象；在第40期，二者差值达到最大。从图中明显可以看出，竞争者导向在动态网络结构中对协同创新绩效的提升幅度一直高于静态。

网络结构的动态性决定了多主体协同关系的不确定性，时时关注不同协同主体(竞争者)的优劣势信息，有利于及时调整方向，寻找和建立新的更具竞争优势的协同创新伙伴关系，促进创新资源的流动性，整合创新资源，发挥竞争者导向的推拉作用；而网络结构的静态性，协同关系相对稳定，竞争优势较强主体的网络示范效应只能沿着原有协同关系发挥效力，失去了探寻和重组新的更具优势的协同创新伙伴关系，竞争者导向的协同创新激励作用相对不显著。

结论2：动态网络结构的竞争者导向对协同创新绩效的提升显著优于静态网络结构。

4.3 职能间协调对多主体协同创新绩效的影响

职能间协调，即协同主体间信息共享、资源互补、优势集成。职能主体数量、协调紧密程度与效率是影响协同创新绩效的重要因素，在复杂网络结构中，职能间协调可用网络节点的度分布刻画，网络节点连边密度越高，说明多主体进行有效协同创新的可能性越大，绩效越好。由于动态网络结构变化的不确定性，为增强动静态比较的有效性，本文选取静态网络不同节点连边数与动态网络演化过程中同一节点不同连边数相等时的情况比较，设定连边数K的取值范围为[3，5，7]，即静态网络不同节点连边数Kj1=3、Kj2=5、Kj3=7；动态网络演化过程中同一节点的连边数Kdi=3、Kdi=5、Kdi=7。模拟期设定DT=200，分静态网络与动态网络模拟仿真，形成如图6a所示的六条对应关系曲线和6b所示的三条差异性曲线。

图6 职能协同导向对多主体协同影响

图6a显示，在模拟周期内，职能间协同对动态网络结构和静态网络结构下的多主体协同创新净收益的影响都呈递增趋势。其中，静态网络下，短期内先以较快的速率递增，长期内以缓慢的速率接近水平状态；动态网络结构下，持续以和缓的直线状增长；静态网络下不同节点的三条线位置明显高于动态网络下的三条线位置，且静动态各自三条线几近重合，说明职能间协调在静态网络结构下对多主体协同创新绩效的影响优于动态网络，同时不同数量、不同程度的主体职能间协调对多主体协同创新的正向激励作用差别不大。

图6b显示，主体职能间协调对静态与动态网络协同创新收益差值的影响呈现近似“倒L型”结构。以第60模拟期为界，第60期之前，二者差值呈扩大趋势；第60期之后，二者差值不断趋于重合；在第60期，二者差值达到最大。从图中可以看出，在K=3时，静态网络和动态网络的创新收益提升效果高于K=5及K=7时，主体职能间协调在静态网络结构中对协同创新绩效的提升效果一直高于动态网络。

动态网络协同关系的不确定性、互信程度低及短期内优势互补集成难度大影响了多主体职能间的协调效率和效果，而静态网络结构下协同关系是确定的，彼此间信任程度高，沟通互动相对容易，优势互补整合集成快，因而相对更优。

结论3：静态网络结构的主体职能间协调对协同创新绩效的正向推动效应显著优于动态网络结构。

5 结论与启示

结论一，根植于复杂网络的多主体协同创新净收益随静态与动态网络结构的演变而呈现不同的提升幅度，从整个模拟周期看，动态网络对协同创新绩效的提升速率和效果要优于静态网络。结论二，嵌入市场导向作用，短期演化过程与动态网络结构、长期演化过程与静态网络结构，更有利于发挥顾客导向对协同创新绩效的驱动效应；动态网络结构下的竞争者导向、静态网络结构下的职能间协同对协同创新绩效的驱动效应更显著。

组织在组建多主体协同创新的过程中需注意以下几点：①明确目标项目的市场导向性，包括识别现有与潜在消费者需求信息，检测相关竞争者优劣势信息，传播—沟通—协调—整合各部门资源等。②预估项目的周期，探寻和建立合作伙伴，形成多主体协同创新。短期项目，建议选择动态性的网络结构，即协同关系可变，随时调整方向，但须着力于各主体间的协调，真正做到优势互补、资源共享、高效集成、灵活应变；长期项目建议选择静态性的网络结构，即一旦选定合作伙伴，协同关系就随之稳定，因此探寻合意的合作主体及建立高效的利益分成机制至关重要，而协同创新过程中需随时关注相关竞争者信息，并及时在主体间传播与应对。③建立绩效评估机制。将市场导向—多主体协同创新—协同创新净收益有机联系起来，最大限度的控制协同维护成本，激发协同主体的共享与合作激情，依据市场导向，管控多主体协同创新的时效与成效。④健全保障监督机制。协同创新的有效运行离不开适宜的外部环境和优良的内部环境，社会网路平台、政府的政策支持、良好的创新文化氛围、透明的奖惩机制等对协同创新系统的健康发展至关重要。

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(责任编辑 沈蓉)

Influence Mechanism of Market Orientation on Collaborative InnovationPerformance：Comparison of Static and Dynamic Complex Networks

Du Bin1,2，Li Bin1

(1.School of International Business,Shaanxi Normal University，Xi’an 710119,China；2.School of International Economicsand Trade,Lanzhou University of Finance and Economics,Lanzhou 730020,China)

This paper is based on the theory of collaborative and thinking of WS small-world networks.A complex multi-agent collaborative network model is constructed.The influence mechanism under static and dynamic network structure from three dimensions of market-oriented on the multi-agent collaborative innovation performance is analyzed by the numerical simulation.The results show that the short-term dynamic network structure and the long-term static network structure are more conducive from customer orientation driving effect on the collaborative innovation performance；Competitor oriented under dynamic network structure and interfunctional coordination under static network structure are more significant for driving effect of collaborative innovation performance.

Market orientation;Multi-agent collaborative innovation；Complex network structure;Comparison of static and dynamic

2016-09-09

杜斌(1980-)，男，山东临沂人，陕西师范大学国际商学院博士生，兰州财经大学讲师；研究方向：创新经济学。

F204

A