基于KRV耦合的高技术产业创新链生态建构路径研究

欧光军，李 桢，石 琴，黄天蔚

(武汉科技大学恒大管理学院 工商与物业管理系，湖北 武汉 430000)

一、引言

当前我国发展面临的国内外环境发生了深刻复杂变化，尤其在中美贸易战不断升级和新冠疫情对全球经济的强烈冲击下，推进以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，推动新技术、新业态的涌现为我国科技创新提供了赶超的“机会窗口”。面对这新机遇与挑战，对创新第一动力的引领作用提出了更为迫切的要求，其关键是要改善科技创新生态，推动创新链与产业链的有效整合与协同，实现共创价值生态。

作为区域和国家经济发展的支柱与重要引擎的高技术产业，其价值创造的实质是产业内所有的主体共同创造的过程，创新发展更加强调多链之间的协同形成创新生态。随着创新链由线性向非线性并逐步向网络化方向发展，学者们的研究焦点逐渐集中在产业链与创新链有机融合而成的“产业创新链”上，由要素协同转向链的协同，强调链融合以及链条之间的协同机制形成创新能力[1]。在全球化背景下，围绕产业重大应用和关键技术突破，创新链与产业链向产业创新链的有效整合与协同已成为决定产业创新能力的根本因素。

当前，对高技术产业创新生态的研究多数聚焦在系统的结构要素和功能特征上；对其具有复杂结构、共生共荣、动态进化等特征达成了基本共识(1)参见曾国屏、苟尤钊、刘磊《从“创新系统”到“创新生态系统”》，《科学学研究》，2013年第1期；黄鲁成《区域技术创新生态系统的特征》，《中国科技论坛》，2003年第1期；李万、常静、王敏杰等《创新3.0与创新生态系统》，《科学学研究》，2014第12期；朱学彦、吴颖颖《创新生态系统：动因、内涵与演化机制》，《第十届中国科技政策与管理学术年会论文集——分4：创新与创业(Ⅰ)》，2014年8月23日；梅亮、陈劲、刘洋《创新生态系统：源起、知识演进和理论框架》，《科学学研究》，2014年第12期；武建龙、于欢欢、黄静等《创新生态系统研究述评》，《软科学》，2017年第3期；薛楠、齐严《雄安新区创新生态系统构建》，《中国流通经济》，2019年第7期。；对基于要素协同建构机理的研究也取得大量成果；但对链协同的研究还处在理论探讨阶段，以定性研究为主，较少从产业创新链主体融合的内在关系特征来定量探究生态建构过程。因此，本文将在现有研究基础上，分析基于“知识—关系—价值”(KRV，Knowledge-Relation-Value)生态耦合的逻辑，搭建出理论模型，探索以产业创新生态链驱动为导向的高技术产业创新生态系统建构路径，以推动我国高技术产业创新生态化，实现产业价值链高端化升级发展。

一、基于KRV耦合的高技术产业创新链生态形成逻辑

“生态”一词源于希腊语Oikologie，原意是研究生物栖息环境的科学，现在一般认为是在一定空间中共同栖居着的所有生物(即生物群落)与其环境之间由于不断地进行物质循环和能量流动过程而形成一个统一整体[2](P.191)。作为应对创新复杂性的一种系统涌现，高技术产业创新链是由基于价值共创为导向的大量异质性主体(包括企业、科研机构、高等院校及科技中介等)依托技术关联汇聚，围绕产业创新活动进行知识、信息、技术、资金等创新要素集成，实现各产业价值环节创新与协同的网络链型创新系统。从产业创新链系统内在构成看，包括创新主体的各种网络关系，主要有体现产业主体间产业价值共创互动形成的价值网络、体现合作创新知识互动形成的知识网络和体现社会联系往来互动形成的社会网络，这些网络并非孤立存在，而是交互耦合成多重网络空间，产业创新主体是嵌入在多重网络中的，是多维网络关系的集成体。从产业创新链结构来看，是由围绕产业链上下游不同价值环节进行横向合作创新和由价值环节技术的关联性、匹配性形成纵向创新所构成的链条式创新结构。因此，对高技术产业创新链生态建构研究就应该从主体间的多维网络关系入手，从其多个异质主体和各个创新要素(物种、群落、生境等及其形成的产业链、创新链)共生演化、网络交互和合作竞争[3]的具体创新发展过程中，立足创新系统整体能级演化提升出发，采取系统集成范式来解析产业创新链的结构化生态建构路径问题。

(一)知识生态。主体间的共生演化是实现产业创新链生态的基础，这种共生依赖于系统内的资源要素。[4]知识是产业创新链承载并流动的基本资源，高技术产业创新链的演化通过交流、共享和整合各创新主体的异质性知识，实现新知识的创造。在创新活动中，创新链常常存在“断裂”，这种断裂意味着知识网络中存在“结构洞”，产业创新链通过整合各创新主体的知识创新优势，填补结构洞[5]，促使创新主体之间相互联结产生共生界面，并按照一定的共生界面产生共生关系[6]，通过弱联结加快简单信息的传递效率，通过强联结促进技能知识和隐性知识的传递与共享[7]，形成一个分工明确、相互协同的高效知识流动循环网络。假设未实现知识生态，在系统的演化过程中有自我保护与自我强化机制的存在，知识流动机制的固化会促使系统产生路径依赖，共生关系将受到侵扰，知识创新及其成果转化的创新链的平衡性也将被破坏。

(二)关系生态。Autio和Thomas从复杂网络的理论视角指出，系统主体通过网络协同、共同演化，维持生态系统的稳定。[8]基于社会网络理论，高技术产业集聚形成的新创企业与在位企业、创新企业与合作企业，以及创新企业与非企业成员之间存在社会网络关系，通过强弱联系跨越群体界限进行交互。社会资本理论揭示了企业通过合作进入协作网络，建立较为固定的经济、社会关系，增强信任，确认更多的共生意愿，从而降低了创新的不确定性和成本[9]。通过资源要素充分流动和高效配置，创新主体获得更多关系嵌入，使整个产业创新链网的关系实现稳定，而稳定又决定了其具有可持续性。

(三)价值生态。Moore指出，主体之间的合作与竞争是维持系统健康发展和良性运行的有效方式。[10]创新主体依据自身的优势特点嵌入价值链环节，与链上其他主体展开合作实现价值创造，同时为了获取更大的生存空间，仍需实现自身价值最大化以保持核心竞争力，创新主体之间基于价值分配的竞合关系是生态系统演化发展的动力之一。价值生态的实现使价值配置上升为价值驱动，创新主体积极主动参与价值共创行为，促进产业价值链的纵向融合以及价值创新链的横向融合，价值不断延伸，并围绕整个产业创新链网完善协同规则体系，使其更具适应性，从而提升整个链网的价值，增强产业的核心竞争力。

可见，高技术产业创新是不同创新主体通过知识的共享、扩散、创造而建立复杂关系联合创造价值的过程。创新主体根据自身显性和隐形知识存量存在知识异质性，沿着知识转移、扩散、创造发展轨迹，形成系统内的知识循环；知识循环产生创新，源于不同主体之间的相互作用；主体间关系嵌入的过程中，网络中节点的变更和交替、节点联结关系的组建与断裂及节点联结方式的变化等导致网络处于动态调整与变化状态，依靠共创价值进行协调，逐渐达到网络关系的稳定；最终，以知识网的不断拓展和关系网不断稳固实现系统内部各主体价值的协同，形成社会资本—知识资本—价值创造的正反馈效应，使整个产业创新链表现出自适应、自组织、自成长的生态特性。这一生态建构过程正是基于“知识生态—关系生态—价值生态”相互耦合、协同进化而实现的。

图1 KRV耦合的产业创新链生态构建逻辑

二、研究模型建立

基于上述理论描述与分析，下面通过解析知识生态、关系生态和价值生态的表征变量，提出高技术产业创新链生态构建的研究假设。

(一)知识生态与产业创新链生态

知识是高技术产业创新生态系统中的核心资源，是系统持续创新的源泉，其在系统中的转移、吸收、增长等流动是系统运行与演进的基础。知识生态对创新生态平衡性的作用在于促进知识循环流动和积累，实现知识增值，从而产生创新的1+1>2的协同效应。知识管理理论认为，知识能力意味着一个组织能否有效利用知识(包括产生、获取、吸收、共享、整合及应用等过程)来帮助其获得成功的可能性[11]，知识管理能力体现在组织整合、调动与合理配置知识资源的一系列知识管理活动当中，这些活动有助于获得组织绩效与竞争优势[12]。

作为异质知识主体集合体的产业创新系统，要实现知识生态：首先，体现为主体知识的互补性。知识资源的价值及属性存在显著差异，各主体按照知识互补的原则，对外部知识开展探索与寻找、提取与利用，以突破自身知识库的局限性，弥补自身知识缺口，同时并保持自身特定知识边界，通过协同合作彼此适应和优势互补，驱动知识创造[5]，使知识不断循环互动，形成资本产生规模效应及范围效应，从而创造出效益；其次，柳洲等指出异质性知识的耦合促进跨学科领域合作[13]，就是说异质性知识还需交互耦合才能形成合力。Elias等进一步指出，产学研主体间的知识传递与知识共享导致了协同关系的形成，双方存在知识势差，且在互补性知识域耦合过程中，不同领域的知识元素通过互动和反馈形成优势互补，增加了单独使用自身知识的价值或效应[14]。但Yayavaram和Chen指出在新旧知识域耦合时，知识域的复杂性将对创新绩效提升起负向调节作用[15]，由于增加了对外部知识的依赖性，由此模糊了知识边界，加大了知识边界的复杂性，导致了知识产权的模糊不清，滋生出成员的机会主义行为，从而引发创新“社会困境”，存在更大的风险[16]，也就是说要实现知识生态还必须明确主体间的知识边界清晰度。

据此，提出以下假设：

H1：知识互补度对产业创新链生态有显著正效应；

H2：知识耦合度对产业创新链生态有显著正效应；

H3：知识边界清晰度对产业创新链生态有显著正效应。

(二)关系生态与产业创新生态

创新主体所在知识网络和价值网络皆嵌入在社会网络中，主体间的横纵关系在很大程度上影响了主体间的交互合作效果。关系生态本质上是保持关系网络的稳定性，强调系统在平衡状态下受到干扰后维持稳定的能力，避免由于网络脆弱性带来的障碍，提升其抵抗能力和恢复能力[17]。

从系统内部关系看，关系生态取决于整个社会网络的关系规模与关系数量。Isaksen通过对欧洲高技术产业集群的实证分析指出，创新实现的基本因素之一是产业链内的合作程度[18]。同时，网络结构关系也将决定知识的流动方向和流量，通过关系嵌入，创新主体将自身所获取的外部知识进行结构融合，快速转化为新技术、新产品或新服务的能力直接影响着创新技术的研发应用。随着创新合作深入，合作经验不断增加，各主体的知识距离缩短，能够有效促进创新主体之间隐性知识的转移。Grimpe和Hussinger指出，创新网络规模的扩大，网络中特定参与主体发生联系增强，使得参与主体能有机会获得更多暴露于外部的知识资源，可获得更多的信息和创意[19]。频繁的合作基于主体间建立的互惠互利、信任、相互依赖的关系，从而形成良好的知识传播机制，对关系专用性资产、知识能力和有效治理方式进行整合交换[20]，降低网络中主体间知识转移的协调成本和交易成本[21]，从而降低创新风险。

从系统内外关系看，若网络开放性不足，会造成系统网络结构关系的锁定和僵化，带来巨大的风险，甚至造成整个系统的衰败。适度的开放增加了系统内外信息、产品和技术等的流动，有效降低技术“锁定”陷阱的风险，促进对获取的外部知识进行整合，从而提升创新绩效。

据此，提出以下假设：

H4：网络合作度对产业创新链生态有显著正效应；

H5：网络开放度对产业创新链生态有显著正效应。

(三)价值生态与产业创新生态

创新生态的核心是实现价值创造并不断促进价值增值，价值生态的形成来源于创新主体的共同努力，孟庆红等指出网络中的所有成员享用共同创造价值所带来的额外的价值增量[22]。各创新主体分别参与到整个价值链各环节的价值创造过程中，各主体的单独行为因价值的存在而转变为群体行为，并主动促成主体间的深层次合作交流，促进价值关系的形成、交互和演进，使创新成果预期目标达成一致，并使创新行为保持在正确的轨道上，每个参与者都最大限度地在为别人创造价值的过程中实现自身价值，从而最大限度地发挥价值创造的协同效应，形成竞争优势的连续性，进而使价值链从单一环节拓展为完整链条，有效促进系统内循环，并使全价值链具有可持续竞争优势。

基于此，提出假设：

H6：价值链完整度对产业创新链生态有显著正效应；

H7：价值链契合度对产业创新链生态有显著正效应。

综合以上分析，本文建立了高技术产业创新链生态建构模型，如下图：

图2 高技术产业创新生态建构模型(初始模型Ⅰ)

三、研究设计

(一)数据收集

本文以湖北省东湖高新区内的高技术企业为调研对象，深入企业中层以上管理人员进行交流并完成问卷调查以及对原始数据的整理和收集。回收问卷后，剔除无效和不合理问卷，用于检验性因子分析有效问卷数为146份。样本分布在高新区光电子信息、生物医药、信息技术、移动通信等产业，具有较好的代表性。

(二)变量测度

基于上文构建的高技术产业创新生态建构机理模型：对自变量，参考李永周等[23]、Yayavaram和Chen[15]、贾卫峰等[24]、柳洲等[13]、姚艳虹等[25]的研究成果度量知识互补度和知识耦合度；借鉴罗珉等[21]、陶锐等[26]的研究度量知识边界清晰度；结合邬爱其等[27]、祝木伟等[28]、陈伟等[29]、王建平等[30]、Granovetter[31]、Cottrell和Neuberg[32]、李林蔚等[33]的研究，通过度量关系频度、关系强度、信任度及利益协调分析网络合作度；结合高霞等[34]、WANG[35]和谢其军等[36]的研究，从成员多样性、接纳新成员意愿度网络内外关系等方面度量网络开放度；基于孟庆红[22]、周青等[37]的研究，考虑价值链的完整性和主体间的支持协同性度量价值生态变量；对因变量，在创新生态系统相关文献基础上，从自成长、自适应、自组织三方面来度量，并设计相应测量题项，采用李克特五点量表。

运用SPSS22.0对量表进行信度效度检验，分析显示：创新生态影响变量量表KMO值为0.976，Bartlett球形度检验的P值为0，可靠性分析的Cronbach's Alpha值为0.968，表明量表信度良好；7个因子共解释了变量标准方差的81.568%，表示因素结构可靠。而创新生态测量量表KMO值为0.958，量表信度值0.963，3个因子累计解释了85.188%的变异量。

表2 产业创新链生态影响变量的测度

表3 产业创新链生态变量的测度

四、模型检验

为进一步检验创新生态与KRV的依赖关系，本文运用AMOS22.0对量表进行结构方程分析。根据上文提出假设，建立原始模型进行结构方程检验。

(一)模型整体结构适配检验

对初始模型Ⅰ(图2)进行验证，结果发现模型Ⅰ的整体适配度不达标(见表4)，根据模型结果对模型Ⅰ进行修正：首先，将未达到显著性水平的3条路径“创新生态←知识边界清晰度”“创新生态←网络开放度”“创新生态←价值完整度”删除，并在保证符合理论依据和模型假定的基础上，按照M.I值大的增加新关系路径使模型接近拟合效果，修正指标可以降低模型卡方值和增加期望参数，以此来修正模型的整体适配度，如表5所示，逐步添加了“网络合作度←知识边界清晰度”“价值契合度←网络合作度”“网络合作度←知识互补度”“价值契合度←价值完整度”“知识互补度←网络开放度”“价值完整度←网络开放度”“知识耦合度←网络合作度”7条路径。经过二次验证，又删除2条不显著路径“创新生态←知识互补度”“创新生态←网络合作度”。最终经过修正得到模型Ⅱ(图3)，各项适配度指标整体达到要求，表明模型拟合效度较好。

表4 模型整体拟合指标

表5 模型回归权重

图3 模型Ⅱ

(二)模型内在结构适配检验

通过对初始模型Ⅰ的修正，修正模型已整体达到要求，模型结构的评价指标，可通过T值、标准化路径系数加以检验。由检测结果得到，模型Ⅱ指标C.R值均大于1.96，潜变量与其观测变量指标间的载荷值均在0.5-0.95间，而当T值>1.96时，可认为路径及载荷达到5%的显著水平，变量间存在实质性影响意义，说明模型Ⅱ通过了内在适配度检验。

表6 模型内在结构适配指标

结合图3和表6可见，各变量对创新生态产生不同程度直接或间接影响的效果，由表6显示，潜变量间的路径系数为正，外生变量与内生变量呈正向关系，因此，7条假设得到验证。

1.修正后模型中的直接效应：知识耦合度和价值契合度对产业创新生态有直接正向效应，路径系数分别为0.250和0.328，通过创新链上的知识耦合和产业链上的价值协同增强创新内在动力，促进知识和价值的不断增值，从而维持创新的持续稳定。

2.修正后模型中的间接效应：网络合作度和网络开放度对产业创新生态有间接正向效应。网络合作度一方面通过知识耦合度，另一方面通过价值契合度，对创新生态起正效应，且价值契合度表现为发挥更大效应；网络开放度则分别通过知识互补度和价值完整度实现创新生态，开放式创新能吸引更多的异质性创新主体加入，既有助于主体间资源的相互匹配和多元知识的互补，又有助于开展全价值链布局，由此体现了关系生态对知识生态和价值生态的耦合互动。知识互补度对产业创新生态有间接正向效应，知识互补度通过影响网络合作度，进一步影响知识耦合度，进而实现创新生态。该结果说明仅仅拥有知识本身的互补性不会直接促成知识耦合，需要通过网络频繁地互动并建立紧密的信任关系得以实现。知识边界清晰度对产业创新生态有间接正向效应，知识边界清晰度能够有效规避创新主体在创新合作过程中的机会主义行为，提高利益协调效率，从而更好地促进知识耦合和价值协同。价值完整度对产业创新生态有间接正向效应，价值完整度通过影响价值契合度最终实现创新生态，价值链的完整布局只有通过价值主体的相互契合和协同支持才能实现价值增值，并逐渐实现创新生态。

根据直接效应与间接效应计算得出的总效应可见(表7)，影响创新生态主次因素，分别为价值契合度、知识耦合度、网络合作度、价值完整度、知识边界清晰度、知识互补度和网络开放度。

表7 模型Ⅱ变量效应

综上所述，修正后模型中创新生态系统建构路径包括5条：

(1)网络开放度→知识互补度→网络合作度→知识耦合度→创新生态。一项技术或产品是一组知识域整合的结果，伴随知识专业化，技术研发不断分散化和网络化，创新活动朝着外部协作的“开放式创新”模式发展，产业创新链主体通过网络开放从外部获取新知识，通过主体之间知识互补式的交互深度合作，围绕不同价值环节创新需求实现不同知识域主体之间的耦合，创造出新知识，形成产业创新链系统的知识生态涌现功能。

(2)网络开放度→知识互补度→网络合作度→价值契合度→创新生态。知识只有被产业化应用才能实现其价值，知识要实现产业化价值，不仅要实现在产业链价值环节的创新应用，更要实现产业不同价值环节的纵向价值创新协作，通过产业链内各个价值环节主体的深度契合，完成整条链共创价值，才能实现产业创新链价值生态涌现功能。

(3)知识边界清晰度→网络合作度→知识耦合度→创新生态。产业创新链主体之间创新性合作与协同是基于组织的知识划分的网络边界，随着竞争专业化分工深入，各个主体都拥有其知识生态位，拥有明晰的知识边界，是主体之间的合作和耦合发生的前提，这为产业创新链功能升级涌现奠定基础。

(4)知识边界清晰度→网络合作度→价值契合度→创新生态。从竞合角度看，只有不同产业主体之间有清晰的知识边界，主体之间才能形成产业供应链；同时，这种知识边界还必须和产业价值环节相匹配，这样由各个价值环节匹配的知识主体之间进行协同合作，共同实现整个产业价值创造。

(5)网络开放度→价值完整度→价值契合度→创新生态。在全球竞争背景下，任何区域产业都应是嵌入在全球价值链中的一个环节，其价值实现必须与外部价值环节协同。同时在区域内部，其价值环节又必须完整，构成全产业链(环)，主体之间彼此价值对接形成合力，这样才能作为一个系统存在实现其生态发展。

可见，在这五条路径中，前两条链分析了产业链价值环节(横向)创新和产业链协同融合价值(纵向)创新涌现功能生态形成过程，第三和第四条路径分析了主体合作创新和共创价值的内在条件和依据，第五路径分析了价值共创过程，推动价值创新良性发展的生态过程。

(三)基于KRV的二阶模型检验

进一步对KRV三维因子进行二阶结构模型检验，得到模型Ⅲ，适配度指标整体达到要求(见表4)，结果表明知识生态对创新生态的效应最显著，路径系数为0.815，关系生态和价值生态对创新生态的路径系数分别为0.511和0.501。通过一阶和二阶模型进一步验证了KRV三维耦合对创新生态建构的作用机理。

图4 模型Ⅲ

五、结论与建议

本文基于KRV生态耦合视角研究了高技术产业创新链生态建构模型，探索知识生态、关系生态和价值生态三维变量对产业创新生态的作用机理，结果表明：通过关系生态下的合作度和开放度对知识生态下的耦合度、边界清晰度以及价值生态下的完整度和契合度的作用，产生了5条生态建构路径，促进了“R-K”和“R-V”的耦合，从而促进“K-R-V”三维耦合，实现创新生态。据此，提出以下建议：

第一，打造多创新主体融合发展的共生关系。首先，强化创新主体内生能力。创新主体自身内在的发展是促进创新合作的前提，主体要重点培育和创造高级生产要素，为协同发展提供稳固的创新成果和资源流；其次，增强协同共生意愿。主体间网络合作实现的基础是知识的互补性，应提升主体之间的知识异质性与互补性，并努力提升主体的知识获取、吸收与整合能力，以提高主体间合作的潜能；再者，增强以信任互惠为导向的创新合作关系。路径(1)(2)(3)(4)均揭示了关系嵌入对知识生态和价值生态显著的促进效应，反映了知识耦合度和价值契合度的关键作用。因此，要强化内部关系的协调，基于价值认同开展正式或非正式的接触与合作，稳步促进网络的交流与持续互动，推动知识的共享、扩散和创造，产生价值共创，进而实现共赢的目标。

第二，促进跨网络合作的开放式创新发展。路径(1)(2)(5)反映了网络开放度对创新生态的作用表现出螺旋式上升且循环往复的态势，开放式变化有利于产业创新生态链跨网络知识搜索和获取，能够提供新的信息和知识，而不受现有结构与关系制约，因此，一方面要求创新主体在合作中持续地学习，保持其合作能力的动态性，另一方面要增强网络柔性，鼓励更多新成员加入。

第三，共建以知识产权为基础的公平合理多赢的运行机制。路径(3)(4)反映了知识边界模糊、知识粘性和机会主义等障碍影响了创新的效率以及可持续性，要建立多元主体共同参与的、以知识产权为基础的规则，关注利益分配的程序公平，能够开展有效的关系治理。首先，建立利益共享的合作机制，消除创新合作中主体之间信息不对称过程中的不信任感；其次，实行以知识价值为导向的利益分配机制，要求多元创新主体从“利益共享”向“利益共创”转变，基于实现创新驱动发展，科技与经济、社会的协同的价值取向和共识关系。科技成果转化按照知识价值比例进行分配，打造出科技成果发明者、科研机构、产业技术创新院和企业间的利益共同体，实现共赢。

第四，推进以质取胜的“筑链共进”生态发展。首先，以高质量发展维持产业安全稳定。产业创新生态链通过优化资源整合、加速技术扩散、推动企业成长等效应，促进创新网络间的异质性合作关系，使各创新主体既能够在共同利益下相互扶持，又能在不同环节分散风险，从而降低开放式环境的不确定对维持创新生态平衡的干扰。其次，以拓展价值环节促进产业升级。路径(5)揭示了价值链从单一环节拓展到完整链条的发展趋势，同时价值链上主体的协同对创新生态的总效用排首位。结合“双循环”的战略布局和时代形势，应推动价值链拓展至更多元、更高附加值的环节，并打通各环节的互动联系，形成层次丰富的分工体系，重塑价值链结构，由重大节点的技术突破带动整条价值链技术跃迁，同步推进所有环节的升级，实现价值的持续增值。