基于刺激—反应模型的产业技术创新联盟知识创新研究

摘 要：演产业技术创新联盟知识创新是以企业、大学、科研院所等多种主体共同参与的新型创新活动。为了提高该类知识创新的质与量，通过分析产业技术创新联盟知识创新的框架、过程、特点，指出产业技术创新联盟知识创新具有复杂系统特征，综合考虑创新主体、客体、渠道、情境等影响因素，基于复杂适应系统理论中刺激—反应模型，构建了产业技术创新联盟知识创新的刺激—反应模型，设计了“分散资源集中使用”与“集中资源协同创新”相结合的知识创新组织方式，为提高知识创新的质与量提供了理论参考。

关键词：演产业技术创新联盟；知识创新；系统；刺激—反应模型

[中图分类号] F273 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2018）03-0019-06

一、引 言

产业技术创新联盟是指由企业为主体，大学、科研院所等机构共同组成，旨在增强产业技术创新能力，借助具有法律约束力的契约作为保障，通过联盟成员合作开发、取長补短、共担风险，进而实现多赢的新型技术创新合作组织，该类组织作为国家实施创新战略的重要载体，有望增强产业核心竞争力[1]。近年来，我国相继出台系列政策逐渐将产业技术创新联盟纳入国家科技创新体系范畴，已建成的中国车联网产业技术创新战略联盟、中国智慧城市产业技术创新战略联盟等正快速推动我国产业技术发展。

知识创新与技术创新属于创新过程中不可分割、相互融合的两方面，通过知识创新能够推动理论和方法创新，帮助人类更好地认识世界、改造世界。在产业技术创新中知识创新的地位日益显著：知识创新为技术创新行为提供理论基础，为新技术、新发明开拓思路[2]。知识创新的研究与发展对于推动产业技术创新联盟的发展乃至产业技术进步具有重大意义。

近年来，随着创新驱动发展战略的推进，国家和企业对知识创新的重视程度逐渐加深[3]，已在知识创新领域取得了较大成就，但联盟内各成员还存在各自为政，自成条块，相互区隔、合作广度与深度不够等问题，导致知识创新成果应用效果不足，据数据统计显示：我国平均每年能够获得3万多项省部级以上科技成果，但成果转化率只有25%左右，实际上只有不到5%的成果能够实现产业化，科技对经济增长的贡献率不足40%（发达国家这一比例高达60%以上）[4]。由此可见，深入探索产业技术创新联盟知识创新的特征，剖析其运行机理，对于破除现有组织合作“藩篱”，完善联盟运行机制，以此推动产业技术创新联盟知识创新就成为我国科技管理长期关注的核心问题之一。

产业技术创新联盟中的知识创新是对现有知识创新的延伸和深化，国内外专家对其进行了持续研究。为探究知识转化过程，Nonaka通过构建SECI模型，指出知识创新是通过拥有不同知识内容的个人和不同属性知识（显性或隐性）的相互影响而产生的[5]。随着研究的深入，学者们又提出了企业如何营造组织环境以促进知识创新的“场（Ba）”理论，旨在为企业打造适合知识交流的氛围[4-6]。此后，学者基于SECI 理论围绕知识创新过程展开了了持续探讨[7-8]。然而SECI模型只是描述了知识客体演变运动的路径，对知识转移为知识创新这一主体——个人、团队、组织、跨组织等研究不足。对于知识创新主体，通过博弈论，能较好分析投入决策、知识溢出等效应[8-10]。但是创新的主体与客体之间存在相互交叉、不可割裂的关系，为此，学者们从不同视角对知识创新的主客体相互融合下的创新过程开展了持续、深入的研究。如通过开展实证分析，证明知识发送方的知识转移能力、知识差异性等因素对知识转移有效性的影响[11-12]；基于社会网络理论和创造性思维理论，构建跨学科团队的知识创新模型，指出累进式知识创新和激进式知识创新共同增加个人和群体的知识存量[13]；利用专利合作数据进行实证研究，指出网络中心性与知识创新正相关[14]；通过实证研究，提出了知识管理内部驱动力与知识管理动态能力双方组成结构之间的作用关系[15]；从有限理性角度，借助演化博弈，展示了成员合作创新的决策交互机理[16]。

综上所示，国内外学者分别从知识创新中的主体与客体角度，以及从二者协调的角度，基于博弈论、实证研究等方法对知识创新机理进行了持续、深入探索，这些研究视角与方法揭示的创新主体、客体等方面的影响因素为后续研究奠定了基础；研究还表明：SECI模型对知识创新研究具有一定普适性。但与其他联盟不同，产业技术创新联盟中的创新行为具有明确的准公共性和产业导向性，同时还强调创新目标商业化、主体企业化，随着联盟主体数量的增加、创新内容的丰富、创新要求的提升，该类创新活动除了涉及创新主体、创新客体以外，还涉及创新渠道、创新情境[17]等多方面因素，这些因素将共同作用于知识创新过程，形成相互交织的关系，使得创新过程与行为更加复杂。而现有研究尚未充分考虑这些因素及相互联系，从系统的角度探索产业技术创新联盟知识创新过程，揭示其创新机理（即充分考虑创新主体、客体、渠道、情境等协同知识创新的可行性与优越性），提出相关机制。基于此，本文基于系统论分析产业技术创新联盟知识创新框架、过程及特点，利用改进后的stimulus-response模型（即刺激—反应模型）分析和协调知识创新行为，尝试为我国产业技术创新联盟知识创新研究提供理论参考。

二、产业技术创新联盟知识创新框架及过程

（一）产业技术创新联盟知识创新框架

基于前人研究基础和产业技术创新联盟的定义，不难发现：与产学研联盟、战略联盟、研发联盟等传统合作组织不同，产业技术创新联盟目标及创新行为更聚焦于产业的基础性、关键性以及共性等问题，要求创新目标产业化，是一种需要持续改进的新型联盟，其知识创新过程受企业、大学和科研院所等多个主体以及内部、外部各种因素的影响。

基于此，结合前人对知识创新过程的研究成果，本文充分考虑创新主体、客体、渠道、情境等因素对知识创新的综合影响，绘制产业技术创新联盟知识创新的总体框架：至顶向下，依次分解为目标层、主体层、领域层、活动层和要素层（如图1所示）。

产业技术创新联盟中知识创新具体过程表现为：考虑到该类创新行为具有一定的准公共性，为推动产业技术创新，在政府引导下，以企业为主体，大学、科研院所等创新主体深度参与，共同将创新目标分解为多种关联任务（如人才培养、科学研究、技术创新等），开展基础研究（如科学研究等）和应用开发（如成果转化等），形成不同的任务团队，由此开展跨组织的分工与协作交互活动，其核心过程是各创新主体分别在各自领域开展专业化知识创新活动。基于技术创新与知识创新的天然相关性，这些活动在各个主体间具体可以分解为：新构思（或新思想）、评价、研发、商业化、新知识体系构成等环节。上述环节将受不同类型的因素（如创新主体、创新情境、创新渠道、创新客体等）及相互联系影响，随着创新主体数量的增加、创新活动交互性的增强，这些影响因素将越来越多，且相互之间的联系越来越复杂，呈现出系统性（如图1）。

由此可见，产业技术创新联盟知识创新的实质是：针对产业发展中的公共性、基础性、关键性问题，企业、大学、科研院所等多種创新主体采用协同创新方式，深化社会分工，发挥各自主体的知识资源优势，使创新客体（新知识）转换载体、形态，实现其价值增值（如知识质量、知识数量、合作绩效等增加）。通过这种战略合作，获得的知识创新成果有望在组织内实现知识沉淀，填补各成员的知识“缺口”，降低创新成本，提高知识获取效率，快速实现知识流动和增值，并最终达到“多赢”的合作目的。

（二）产业技术创新联盟知识创新过程分析

结合前文中对创新框架的分析，不难发现：在产业技术创新联盟知识创新过程中，各创新主体 （或团队）通过持续创新和积累经验，调整其创新行为，推动知识的流动和创新，以此改变知识载体和状态，实现创新目标。基于前人研究基础[4]，为进一步探讨知识创新过程，考虑到创新过程的系统性，本文基于系统论，将产业技术创新联盟知识创新过程设定为一个系统，具体将其分解为输入输出子系统（如图1中①）、知识创造子系统（如图1中②）、支持与保障子系统（如图1中③）、反馈子系统（如图1中④）及障碍子系统（如图1中⑤）五部分组成，如图2所示。

图2中，知识创造子系统是上述五个系统中的核心环节，主要完成不同主体间不同知识类型的转移或转化，如不同主体间隐性知识、显性知识自身的转移，以及两者之间的相互转化等，进而实现知识的构思、评价、研发、商业化、新知识体系构成等；

输入—输出子系统中输入系统主要指创新主体接受面向国家战略或者市场等方面的理论、产品、人才、技术需求；输出系统主要向创新主体提供可转化的知识产品、创新人才、新技术等；

支持—保障子系统主要指为了促进资源的有效聚集，搭建多种知识创新渠道、营造创新情境（如联盟文化气氛和创新条件等）等，为创新活动的有序进行提供必要的资源保障与行为协调等机制；

反馈子系统是联盟通过外部约束和创新结果来对企业、大学、科研院所的投入要素，以及创新行为等进行调整，以达到约束条件要求，将所发生的一切都转化为对自身有利的知识；

利益冲突与合作障碍子系统涉及创新主体、创新情境、创新渠道、创新客体等因素，集中表现出利益冲突与合作障碍，这些利益冲突与合作障碍是系统保障机制制定的重要依据。

由此可见，产业技术创新联盟知识创新活动可以分解为多个子系统，创新目标是各子系统相互协调的共同结果。因此，该系统能否充分实现协同创新效应是由系统内部各创新要素（如创新的主体、客体、渠道、情境等）及相互联系共同作用决定的。如果各创新要素以及由其组成的子系统间围绕创新目标，相互配合，协调运作，将有望保证系统达到良好的运行状态。否则，如果创新系统内部创新要素及子系统间彼此抑制、离散、冲突或摩擦，就会增加系统内耗，降低系统运行效率，弱化系统内各子系统的功能，影响产业技术创新联盟的知识创新。

基于此，产业技术创新联盟知识创新过程受创新主体、客体、渠道、情境等多方面因素及相互作用影响，其创新过程逐渐向多维度交织、多层作用的复杂交互行为转变，呈现出非线性、多层次性、开放性、动态演化性、不确定性等复杂性特点[18-19]。因此，本文借助复杂适应系统理论及其方法揭示产业技术创新联盟知识创新机理。

三、基于刺激一反应模型的联盟知识创新行为分析与协调

（一）基于复杂适应系统理论的知识创新分析

复杂适应系统理论（简称CAS）由美国霍兰教授提出[20]，CAS理论因其思想富有很强的启发性，在管理学、计算机科学、信息系统、微生物学、社会学等许多领域得到了不断拓展。该理论的核心思想是：系统的适应性造就了复杂性，即从系统的微观运行层面来看，主体的适应性主要是指整个系统的主体间相互交织，并在此过程中持续地“学习”“积累经验”，以改变自身的行为方式和知识结构[19]。

通过对比产业技术创新联盟知识创新的框架、过程、特点及 CAS特性，不难发现：产业技术创新联盟知识创新系统属于一类CAS系统，从微观方面来看它更强调企业、大学、科研院所等创新主体之间的相互作用，不断学习、积累经验，通过改变创新系统的知识结构和创新主体的行为，推进创新系统进化。根据霍兰的理论[20]，复杂适应系统理论中的刺激—反应模型（stimulus-response models）是不同性能的主体用来表达适应性的统一方式，它展现了在不同时刻各主体对环境的适应情况。

基于此，根据产业技术创新联盟知识创新具有CAS特性，本文借鉴CAS理论中的刺激—反应模型，建立联盟知识创新主体的刺激—反应模型。基于该模型，从微观层面研究产业技术创新联盟知识创新各创新主体的行为，为进一步优化该联盟知识创新过程提供理论借鉴。

（二）基于刺激—反应模型的联盟知识创新主体行为协调

1.产业技术创新联盟知识创新刺激—反应模型构建

前期研究表明：刺激—反应模型主要由探测器、规则集和反应器构成，利用刺激—反应模型刻画系统内部各主体之间的相互作用时，则主要体现为系统每个部分具体组成及相互作用方式。基于此，本文构建产业技术创新联盟知识创新的刺激—反应模型（如图3所示）。

图3中规则集是该模型的核心，其初始規则制定主要来自前文中的支持与保障子系统、利益冲突与合作障碍子系统（主要由任务分解机制、任务协调机制、任务执行保障机制、监督机制、知识产权共享机制等构成）。探测器收到外界需求后，创新主体（企业、大学、科研院所等）感知来自环境中的各种需求信息，将其转化为工作任务，并根据创新主体、组织状态、相关组织经验以及知识库中的知识规则、行为机制等进行动态匹配，开展多种创新行为。如果规则集中并没有专门制定针对该刺激的既定反应规则，根据反馈子系统的工作原理，应该在行为反应后进行自组织、自适应以形成新的反应机制。在外部需求持续不断向联盟输入需求信息的过程中，联盟内部通过反应机制的不断沉淀，完善规则集，从而健全联盟反应机制。反应器则将输出系统处理结果，包括新理论、新方法等。

2.基于刺激—反应模型的联盟知识创新行为协调

基于前文对产业技术创新联盟知识创新主体刺激—反应模型的描述，本文认为产业技术创新联盟知识创新行为是指创新主体主要为响应周围环境的变化，制定新的目标，并在此基础上凭借既定的知识与规则，制定策略并执行以实现既定目标。以下借助该模型思想对创新行为进一步描述：在政府引导下，深化跨组织的分工与协作，企业是技术创新的应用主体，是整个联盟的盟主，大学和科研院所是基础研究的主体。通过大学及科研院所的理论构思与技术创新，增加知识存量，提高科技发展及知识市场交易水平；在市场需求因素的驱动下，企业的知识创新意识增强，将部分原有内部职能交由大学和科研院所完成；企业开展购买服务，提高大学和科研院所的知识创新立项，增加大学及科研院所获得的物质利益，推动其研发投入，而企业则将主要的资源放在生产与销售，加大对规模化生产的投入，提高企业规模化生产的能力；通过反思、总结，不断完善激励与约束机制，提高企业、大学、科研院所的合作水平，促进知识存量的增加，形成新的知识体系，从而推动组织进行新一轮的知识创新。

在产业技术创新联盟知识创新过程中，为了适应不同层次的创新任务，根据任务的难易程度，结合刺激—反应工作原理，本文将创新行为组织方式分为“分散资源集中使用”和“集中资源协同创新”两种方式，其中当知识创新任务比较简单时，采用“分散资源集中使用”行为方式，该方式主要指创新主体按照现有组织结构，根据成员知识和技能优势进行分工，通过协调机制进行匹配并指派给单个成员，利用知识流动完成知识学习和创造的过程；当知识创新任务比较复杂时，采用“集中资源协同创新”方式，该方式主要指为了提升创新知识的“质”与“量”，需要调整知识创新顶层组织，深化专业化分工，开展协同工作，构建新型的知识创新组织关系，重构跨组织的价值网，组建知识链，利用集中资源实现协同创新。上述两种方式分别描述了不同难易程度下创新任务的群体决策、角色分工和协同工作的过程。层次的差别代表创新行为方式的差别，当创新主体的责任超越本层的承受范围时（或不适应时），另外一层就会进行控制。基于此，图3中所建立的模型涵盖了“分散资源集中使用”和“集中资源协同创新”两层的行为方式及其知识结构。

（1）“分散资源集中使用”方式。该方式中的知识库包括个体知识库和组织知识库，其中个体知识库包括大学的基础前沿知识库、科研院所的应用基础知识库、企业的应用知识库等；组织知识库是各个体知识库通过共享形成的，包括领域知识库、发明原理知识库、专利知识库、用户需求知识库等。知识创新过程由知识库以及相关的任务协调机制、任务执行保障机制、监督机制和知识产权共享机制等组成。当系统外的环境 （如任务性质、任务要求等）改变时，创新主体依据任务分解机制和任务协调机制来鉴定任务的所属类型并给予适当的反应。例如：当需要开发一项新产品时，通过任务协调机制，企业提出研发目标和指标，大学首先开展理论构思，企业完成评价工作，科研院所通过开展技术创新，然后企业开展生产与商业化运作，最后通过大学、企业和科研院所的反思，形成新的知识体系。在上述过程中，通过对比、匹配，调用知识库资源，发挥各组织中的专业化优势，优化知识创新过程中的资源配置效率。

（2）“集中资源协同创新”方式。在联盟知识创新过程中，当某项创新工作难以由“分散资源集中使用”方式完成，而需要重构组织关系与知识库来共同完成时，则在另一层发生控制作用，启动“集中资源协同创新”方式。该方式主要是在更高的层次实现多主体的协作与冲突缓释，其中协作指当某项任务（如战略性创新活动等高端任务）需要创新主体与其它主体重构组织关系（如构建新型组织，完成相关的功能）与完善新型的组织知识资源库时，创新联盟管理者通过深化社会化资源配置方式，根据任务协调机制、任务保障机制、知识产权共享机制等协调各主体创新行为，形成新的创新模式（如美国的I/UCRC模式等）；冲突缓释是指通过知识资源选择、协调等来缓释由创新活动的复杂性、创新主体认知有限性、知识资源的专属性等引起的目标、资源和利益等多重冲突的过程。上述多主体协作与冲突缓释形成的各种机制将通过沉淀，不断完善联盟的规则集，实现联盟的自身进化。

通过上述两种行为，联盟逐渐适应外在各种输入需求，不断地“学习”或“积累经验”，逐步完善自身知识结构和调整行为方式，提升自身知识创新供给能力。因此，与传统一般合作模型相比，该模型增加了适应、进化等功能，知识创新主体通过响应外界需求，不断完善自身的知识创新组织管理方式，增加自身存量知识，扩充自身知识库；同时，随着个体部分存量知识的日益增多，在与组织进行交互过程中，通过知识转移、扩散，增加了联盟知识存量，拉动了整体知识水平的提升，推动产业技术创新联盟知识创新可持续发展。

基于上述分析，可以得出以下研究结论及启示：

◇从创新主体本身来看，创新主体的规则集（即主体的知识结构和行为规则）是破除跨组织协同知识创新障碍的关键点，是决定知识创新“质”与“量”的重要因素。因此，应该着眼于产业技术创新联盟知识创新的长远目标，尽可能的预测未来可能开展的创新任务，结合个体知识库特点，选择合作伙伴，充分考虑知识创新渠道、知识创新情境等构建组织知识库。特别地，产业技术创新联盟知识创新应该充分考虑企业、大学和科研院所的知识与创造力、分工角色等差异与优势，充分利用分工与协作，构建组织知识库，这一点对于提高知识创新的“质”与“量”具有重要作用。

◇与“分散资源集中使用”行为相比，“集中资源协同创新”行为是产业技术创新联盟知识创新过程中最重要的行为。“集中资源”开展专业化的“协同创新”，构建新型知识链是产业技术创新联盟适应复杂知识创新的关键环节。因此，应该制定完善的组织协同行为机制，如知识产权共享机制、资源集中机制等以重构组织关系，配合协调各创新主体的行为，保证高层次的产业技术创新联盟知识创新顺利开展，提高知识创新“质”与“量”。

◇为了优化产业技术创新联盟知识创新过程，提高产业技术创新联盟知识创新的“质”与“量”，基于本文以上分析，还应该对创新主体的知识结构（如个体知识库、组织知识库）及创新联盟的特定行为机制，创新主体行为的重要因素及其作用路径等进一步探讨。

四、结束语

为提高产业技术创新联盟知识创新的“质”与“量”，本文对产业技术创新联盟知识创新的总体框架、过程及特点进行了分析，指出产业技术创新联盟知识创新是一种复杂的创新活动。针对产业技术创新联盟知识创新具有CAS的特性，基于CAS理论中的刺激—反应模型，本文充分考虑创新主体、客体、渠道、情境等因素对知识创新的综合影响，构建了具有适应性的产业技术创新联盟知识创新主体刺激—反应模型，设计了“分散资源集中使用”与“集中资源协同创新”相结合的知识创新组织方式，为提高知识创新的质与量奠定理论依据。

本文主要从系统论的角度，对产业技术创新联盟知识创新的总体框架、过程、特点等进行了定性分析，仅仅从微观层面定性分析了创新主体的适应行为和知识结构。为了深入分析和优化联盟知识创新行为、过程，系统剖析各创新主体在知识创新过程中如何构建合理的知识库（如个体知识库、组织知识库等），揭示创新行为的影响因素，设计适当的组织协同行为机制（如任务分解机制、任务协调机制、知识产权共享机制等）等将是未来进一步研究的方向。

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Study on the Knowledge Innovation of Industrial Technology Innovation Alliance Based on Stimulus-response Model

Long Yue

（Strategical Planning College，Chongqing Technology and Business University，Chongqing 400067，China）

Abstract： The knowledge innovation of industrial technology innovation alliance is a new type of innovative activity involving enterprises， universities and scientific research institutes. In order to improve the quality and quantity of knowledge innovation，this paper analyzes the framework，process and characteristics of knowledge innovation in industrial technology innovation alliance， and points out that the knowledge innovation of industrial technology innovation alliance has complex system characteristics. Considering the influencing factors of innovation subjects，objects，channels，situations and other factors，a stimulus-response model of knowledge innovation in industrial technology innovation alliance is constructed based on the stimulus-response model in complex adaptive system theory. The knowledge innovation organization method of "centralized use of scattered resources" and "collaborative innovation of centralized resources" is designed. All of these will provide a theoretical reference for improving the quality and quantity of knowledge innovation.

Key words： industrial technology innovation alliance；knowledge innovation； system；stimulus-response model