基于知识转移的组织间创新响应建模与仿真

张金福，张楠楠，章蕾蕾，纪佳琪

（上海应用技术大学经济与管理学院，上海 201418）

科技创新是提升国家和区域核心竞争力的必经之路，创新能力是国际经济竞争甚至综合国力竞争的核心，因此创新驱动发展成为新时代我国发展的重大战略。实施创新驱动就必须抢占科技创新的制高点，在科技创新发起或者科技成果辐射时必须得到一定区域内外部其他创新主体的快速响应，即实现创新辐射与创新响应的联结。没有创新辐射与响应的联结互动，创新驱动发展功能就无从说起。创新驱动发展的本质是创新辐射与创新响应形成联结，即在于创新引起响应。创新与响应密不可分，二者之间存在联动机制，处在初始阶段、不完全的创新只有得到社会响应才能成为现实，继而演变成创新动能。创新响应的扩散效应是创新成功的关键［1］。只有实现了技术创新转移、扩散并引起创新主体之间对创新的响应，技术创新的价值才能得以体现［2］。在创新的数次发展过程中，多元主体的社会互动构成了创新响应的扩散，并扩展了创新扩散的深度和广度［2］。事实上，社会对创新的响应水平快慢高低是衡量创新扩散成功与否的重要标志。创新只有得到了高水平、即时性、长时间、宽领域的社会响应，才能达成理想的扩散、驱动与策源的效果。在创新扩散的过程中，知识、技术和信息在每个阶段发展或增强，对创新采纳的过程产生了影响［3］。组织间对创新的响应，实质上是一种知识转移与扩散的过程。创新知识通过不同媒介的交流与传播，创造主体通过多种媒介向学习主体转移知识，实现对知识的交流与传播［4］，更为重要的是，与孤立的组织相比，相互联系的组织可以学习更多经验，能进行有效知识转移的组织富有效率、更易生存［5］。同样地，组织在知识转移的过程中重新使用知识生产新知识，从而获得竞争优势［6］。通过合作，组织可以获得具有高影响力的地位［7］。此外，增强科技创新的影响力，前提也是科技创新成果取得广泛的响应。当前，如何实现国际对我国科技创新的响应也是亟待解决的问题，但是创新主体之间的响应内在机理尚未明确，有待研究。本研究以知识转移的组织间响应为切入点，以知识转移为基础，从微观层面的创造主体与学习主体对知识的交流互动，分析组织间响应创新的根源，揭示组织间响应创新的内在机理，建构知识接受方如何响应创新的系统动力模型并进行模拟仿真，以期助力推动我国深入贯彻落实创新驱动发展战略、提高科技创新影响力。

1 文献回顾

响应是指支持、追随、应答敏感。“响应”一词精辟地概括出了响应创新主体对创新在态度上支持、行动上追随且反应敏捷的特征。响应创新离不开具体的创新活动过程。在创新活动中，响应是指创新响应者一方基于对创新发起者的创新活动认知后的态度情感支持，并追随创新活动敏捷地参与到活动中来的一种行为表现。响应创新是知识转移过程中的“最后一公里”和创新活动中的“临门一脚”，距离虽不远，但还是有距离，仍未到达目的地。创新活动越是接近终点、临近末尾，越是非常关键，需要凝神静气、一鼓作气、全力以赴。现有研究主要是在社会互动理论上来解析创新行为者对创新的响应，本研究将继续深入反思这一理论。实际上，社会互动与创新行为者间互动以及各类知识活动间存在相同的部分也有不同的方面。

1.1 社会互动与创新

关于“响应创新”这一问题，已有的研究试图用社会互动理论揭开其神秘面纱。在社会互动理论看来，社会互动是一种交往过程，需要个体之间、个体与群体、群体与群体之间通过媒介而产生相互作用［8］169。第一，人必须通过符号与他人对话，他人是个人了解自己经验的唯一方式［8］168。第二，在个人和社会的互动过程中，社会既非一套现成的标准和模式而强使个人接纳，个人也非一切外部刺激的被动接受者，唯一可以确定的是，主体可以把一切变成符号，从而在自己的想象中加以选择、组合、排演［8］168。第三，个体的互动行为依赖于自我的认知能力，从自我诠释的“泛化的他人”的态度出发评价自身［8］168。行动者、需求、符号、环境、情景定义、手段和互动规则构成了社会互动的内涵要素，其不同组合形成不同效果，可能是失败的或是高效率的，当这些要素在社会生活某方面的结合具有稳定性时，诞生了不同模式的互动行为，主要包括非语言互动、合作、竞争、强制和顺应［8］170-173。

社会互动及其理论使得“响应创新”这一抽象概念得以具体化。第一，社会互动理论揭露出主体响应创新过程的本质，即创新辐射与创新响应的联结、信息沟通的过程，它可能发生在个体之间、个体与群体间以及群体与群体间。具体地，接受方和发送方通过某种媒介交流信息甚至是思想和情感而产生相互作用。第二，社会互动的概念明确了个体响应创新过程中牵涉到的要素。社会互动理论中的响应创新是一种复杂过程，受到诸多因素影响，这些要素构成了一种可以对社会环境产生作用的系统。第三，社会互动理论指出了个体响应创新的形式，符合马克思主义哲学中的“内容决定形式，形式服从内容，并随内容的变化而变化”的观点［9］。社会互动理论认为社会互动是社会互动要素的组合，不同形态的要素组合使得社会互动具有不同形式。

现有研究已经发现社会互动与创新扩散间具有密切联系。创新扩散发生在社会网络中，受到社会互动的影响［10］。社会互动影响着创新的方方面面，主要在创新活动起到调节作用。多项研究已经证实，社会互动影响着多种创新活动，而且这种影响往往是正向的。社会互动的增加、增强可以提高企业技术创新能力［11］。社会互动体现了个体行为者之间的相互依存，它在决定技术变革速度方面发挥了重要作用［12］。然而，组织仅仅依靠技术在市场中保持竞争优势是远远不够的，服务创新成为了衡量组织创新能力的关键属性。在微观层面上，组织内部员工间社会互动的增加可以提高组织和员工的创新绩效［13］。对于企业而言，在社交媒体上与客户群体互动，既实现客户对社交媒体创新的参与又收获新知识的可能性很大，而且这种新知识带有创新价值［14］。

毫无疑问，基于社会互动理论的响应创新研究具有开拓性，也为后继研究奠定了基础，但是仍存在不足。第一，并未搭建起立体的研究框架。社会互动理论发展至今衍生出了4 个主要流派从不同侧面对人类互动进行刻画，分别是符号互动论、表演互动论和约定互动论、社会交换论，4 个流派间的主要理论差异显著，笼统地使用社会互动理论诠释主体如何响应创新是否具有合理性有待考证。第二，缺乏对各主体响应创新效果的定量考量。响应创新过程牵涉到发送方和接受方的编码解码能力，在某种意义上，接受方的解码能力以及知识保持能力更为重要，这种知识保持能力使得知识接受方能够将转移知识保存下来。响应效果并不仅取决于发送方的传递内容，还在于接受方接收到的内容及其保持知识的能力，接受内容越接近传递内容、知识保持得越持久，则响应创新效果越好，但仅仅依靠社会互动分析并不能直观体现出这种传递内容上的近似性，在互动的过程中，知识接受方接收到的信息与发送方发送的内容可能大相径庭。

1.2 社会互动与知识转移

在后工业时代，社会发展的主要驱动因素已经由农业和工业迅速转变为信息和知识［15］。在新兴的社会、经济和技术格局中，社会互动和知识的重要性日益凸显，社会资本和智力资本成为组织保持竞争优势的关键因素［16］。社会互动影响着知识活动的许多方面，包括知识转移、知识流动、知识创造和知识共享。知识的流动和扩散穿插在创新行为者间的互动［17］。知识创造活动多样化显然是社会互动方式多样化的结果［18］。创新行为者对先进的知识和管理系统投入了大量资源，但知识的搜寻过程中仍然充斥着不确定性，这阻碍了有效的知识转移、共享和应用［19］。多项研究已经证实，社会互动对知识转移具有积极影响。组织间的社会互动可以从合作组织处获得更多知识，进而实现组织间的利益最大化［20］。这一点在战略联盟中尤为突出［21］。在宏观层面而言，社会互动重新定义了知识语境，知识在语境间的转移需要对知识内容进行加工［22］，这也许可以解释知识源为什么需要一些时间才会开始向知识接受方发送知识。对于企业而言，实现创新的知识既来源于自身拥有的知识，又来源于企业外部，任何企业都无法拥有可满足自身创新需求的、无限的知识资源，而知识的特性决定了企业必须转移外部知识实现自身价值的最大化。

首次提出“知识转移”这一概念的美国管理学家Teece 指出，知识转移就是知识在知识发送方和接受方之间来回不断地发送与接收的过程，是一种组织或个体间有目的、有计划地共享知识的过程，牵涉到了知识和知识接受方两种主体［23］。知识特性、知识源和知识接受方特征、知识转移的情景因素影响着知识转移的效果［24］。知识转移是一个复杂过程，受到诸多因素影响。其中，知识的可表达性高低与知识转移的难易负相关［25］，普遍情况下隐形知识转移难度较大。然而，知识的显隐性是相对的，大部分知识同时具有隐性和显性两种特质，仅在程度上有所不同［26］。被转移知识的嵌入性深浅同样与知识转移难易负相关，知识作用的可观察性越高，知识转移越成功。除此以外，有学者归纳出知识的复杂性和模糊性通过提高知识黏性水平使得知识转移更加困难［26］。知识转移的效果受到知识源特征影响。内部激励已被证实可以推动知识源转移隐性知识，而外部激励不仅无法促进对知识的转移，有时甚至会成为知识转移的障碍。在知识转移的初始阶段，知识源的可靠性是影响知识转移效率的重要因素［27］。另一个重要因素是知识源沟通、编码的能力。沟通、编码能力是指知识源的表现技巧，如清晰地表述本人的想法、有较好的语言表述，并易于被人所理解［25］。在转移知识的过程中，知识源需要根据知识接受方的特征和需求巧妙地选择转移方式，便于知识接受方理解和接受［25］。此外，知识源的发送动机也会影响知识转移效果。出于对失去知识所有权和控制权等各方面的顾虑，知识源缺乏转移知识的动机，这使得知识黏性增大，从而使得知识转移效果无法达到理想状态。在知识转移过程中，激励因素、沟通解码能力和吸收能力、知识保持能力构成了知识接受方的重要特征。接受知识需要消耗时间、财富和精力，加上惰性的影响，可能出现知识接受方接受知识动机不足的情况［27］。与知识源的沟通、编码能力相对应，知识转移对知识接受方的沟通能力与解码能力提出了要求，较强的沟通能力可以增强个体从事活动的能力［28］，而较弱的知识吸收能力会导致知识接受方无法利用外部知识，转移的知识只有被知识接受方保留，知识转移才是有效的。

与上述因素相比，转移情境或者说转移环境涉及到的特征层次更加丰富。组织间的物理距离、组织距离、文化距离和知识距离影响着组织间知识转移［25］。

综上所述，研究创新响应的内涵及其本质，需要在特定情境下分析特殊性，在特殊性中提炼普遍性，剖析创新响应的内在机理。在响应创新的过程中，知识在各主体间流动，因此创新响应的内在机理可以首先考虑为知识流动，而作为知识流动的高级形式，以知识转移为基础研究各创新主体响应创新的内在机理十分必要。

2 基于知识转移的创新响应系统动力学模型

2.1 系统边界确定及前提假设

明确系统边界是建立组织间响应模型的首要任务，为此必须选取合适的内生变量。组织间响应模型包括知识源子系统、知识接受方子系统和转移情境。其中，知识源知识存量和创新响应者知识存量代表知识源和创新响应者所掌握的转移知识数量；知识创新率、知识失效率和创新响应者知识创新率、创新响应者失效率都是固定比例，代表知识源和创新响应者所掌握知识中可生成创新知识的比例，或由于种种原因无法作为创新来源的知识比例；知识差距表示知识源与创新响应者之间的知识存量差；知识阈值反映了知识转移程度，当阈值达到一定数值，知识源出于保护自身优势的考虑将停止知识转移；知识发送能力是知识源知识转移能力的体现，即知识源编码知识的能力；知识吸收能力是知识接受方对转移知识消化吸收再利用的能力；需求参数反映了知识接受方对知识的渴求；转移情境则代表知识源、创新响应者所处的知识转移情境，具体包括信任程度、政策水平、人力资本、法治保障和知识的综合属性。模型基本假设如下：

H1：对系统而言，不存在政策终结等极端情况致使系统瓦解的情况。

个体往往拥有与他们互动的其他个体相似的态度和行为［29］。实际上，社会互动中出现相似响应和互补响应两种模式，在知识转移的框架下，本模型只考虑相似响应情况的出现，即：

H2：模型中所涉及的知识属性是一致的，至少是相似的。

H3：组织间的知识可以被量化，用数值反映知识的含量水平。

H4：知识由高位势能组织转移给低位势能主体。

2.2 系统因果关系模型及因果关系分析

以对知识吸收系统进行剖析为基础，以创新驱动发展系统边界为约束条件，建立组织间对创新的响应系统因果回路（见图1）。其中包括以下几条主要的反馈回路：

图1 基于知识转移的组织间创新响应系统动力学因果回路

（1）创新响应者创新知识量→创新响应者知识存量→创新响应者创新知识量。这是一条正反馈回路，创新响应者创造的知识量增加，使得创新响应者的知识存量增加，创新响应者可以进一步创造出更多知识。

（2）创新响应者知识存量→知识差距→转移知识量→创新响应者知识存量。这是一条负反馈回路，创新响应者知识存量增加，知识差距缩小、转移知识量减小，创新响应者的知识存量减少。

（3）创新响应者知识存量→转移阈值→转移知识量→创新响应者知识存量。这是一条带有复杂情况的反馈回路，创新响应者知识存量增加，一旦转移阈值提高到特定值以上，知识源停止向创新响应者发送知识，转移知识量变为0，创新响应者知识存量并未增加。

此外，科技创新知识中蕴含了大量原始创新知识、关键核心技术，需要创新响应者（知识接受方）深入剖析科技创新知识的内在机理，模型需要引入知识的综合属性这一重要因素。

2.3 系统流图

研究模型涉及2 个状态变量即创新发起者知识存量、创新响应者知识存量，5 个速率变量即知识创新量、知识失效量、知识转移量、创新响应者方知识创新量和创新响应者失效知识量，4 个辅助变量，包括转移阈值、知识差距、转移情境、创新响应者知识创新率，11 个常量包括知识创新率、知识发送能力、知识吸收能力、知识失效率、需求参数、信任程度、知识的综合属性、政策水平、人力资本、法制保障和创新响应者知识失效率。完整的组织间创新响应系统动力学模型因果回路知识存量流量如图2 所示。

图2 基于知识转移的组织间创新响应系统动力学模型的存量流量

2.4 方程设计及说明

以下对各个变 量方程的设置予以充分说明：

使用表函数表示知识源的知识创新率水平，知识源知识的知识创 新率随时间提高。

转移阈值反映了知识 转移程度，为保持自身竞争优势，创新响应者的知识存量与创新发起者的知识存量达到某一特定值之后，创新发起者将停止知识转移。结合与知识转移相关 的系统动力学多个模型，将转移阈值设置为0.9。

知识转移是一个动态过程，创新发起者需要根据创新响应者情况选择合适的转移知识和转移方式，因此使用一阶延迟函数刻画这一过程，将知识转移的时滞值设定为2。

3 组织间创新响应仿真结果及灵敏度分析

使用Vensim PLE 进行建模仿真与参数灵敏度分析，仿真时长为60 个月，重要变量仿真结果如图 3所示。仿真结果表明：（1）创新发起者知识存量和创新响 应者知识存量都有所增长，创新发起者知识存量曲线以一种较为平滑的方式增长，创新响应者知识存量曲线的中前端出现波折。（2）知识转移量的波峰集中在［10,40］的区间上，该区间内知识转移量处于高位，知识转移较为活跃。（3）知识差距曲线的走势 更加具有戏剧性，先是经历了类似于直线式的短期增长，中后期曲线走势则类似于开口向下的二次函数。为了使模型对实践更具 有参考价值，确定各个参数对知识转移的影响水平，可以在保持其他参数取值和相互关系 不变的情况下，将选定参数增加或减少10%，考察模型结果在该参数每次发生变化时的变化量。

图3 组织间创新响应系统动力学仿真分析

3.1 知识转移量及创新响应者知识存量的灵敏度分析

系统初始参数的仿真结果为current0，在保持其他参数不变的前提下，分别将需求参数、发送能力和吸收能力的取值提高增加10%。创新响应者的吸收能力水平超过1 可能并不符合实际情况，故而在灵敏度分析中将吸收能力在60 月时的值调整为1，如此分别得到current1、current2 和current3 结果如图4 所示。结果表明，不同方案下的知识转移量并无明显变化，但实际上皆有所增长。其中，需求参数和吸收能力的增加和提高反映了知识转移在数量和质量上的提高；发送能力的提高则意味着创新发起者对所发送知识编码能力的提高。知识转移量受诸多变量影响，在不同方案中数值并无急剧增减，原因在于这些变量共同对知识转移量产生影响，单个变量的数值增减只会导致知识转移量有限的变化。

图4 知识转移量及创新响应者知识存量的灵敏度分析

上述方案对创新发起者知识存量的影响更加明显。和初始数值相比，3 个方案里创新响应者知识存量有了不同程度的增加，current1 和current2 居最高处，且两条曲线基本重合，current3 则位于重合曲线与current0 中间。表明提高创新发起者的发送能力或创新响应者对知识转移的需求可以有效促进知识转移；提高创新响应者的吸收能力可以促进知识转移，但结果并不尽如人意。

3.2 创新响应者知识失效量的灵敏度分析

在current2 取值的基础上改变部分参数，将接受方知识失效率增加10%，得到current21，再将接受方知识失效率数值在初始值的基础上减小10%，得到current22，仿真结果如图5 所示。在知识转移的不同时间段，3 个方案下知识失效量略有差异。在前中期，current22 曲线位于图片最高处，current2位于中间，而current21 位于最低端，这意味着在3个方案中，当创新响应者知识失效率降低10%时，创新响应者知识失效量最小；而在后期的情况则截然相反，current21 曲线迅速抬升到最高，current22曲线则处于current2 下方，以往对知识转移量及创新响应者知识存量的灵敏度分析中出现了类似的情况，原因可能是在知识转移的后期，创新发起者对关键核心知识的保护导致了知识转移量的下降。

图5 创新响应者知识失效量及知识存量的灵敏度分析

4 结论与启示

创新响应是一种系统中的激励反应，响应水平与系统本身特性和刺激信号有关；在创新响应研究中，创新与响应相辅相成，创新扩散以响应创新扩散为基础，响应扩散是创新扩散的必经之路。因此，要用系统化视角来研究创新与响应。剖析响应创新的内部机制，首先要在特殊性中提炼升华出普遍性，这就要求要在特定情境中研究响应创新，知识转移理论无疑是一个实用的研究角度。在此背景下，本研究从知识在组织间转移的角度出发，构建了系统动力学模型并调整参数进行仿真实验，分析了不同方案下关键变量的灵敏度。研究发现，创新的综合属性是前提，增强创新发起者的发送能力是关键，提高创新响应者对知识的敏感度是核心，响应媒介在创新发起者与创新响应者之间起到桥梁连接作用。组织间创新响应即创新行为者对创新的响应，事实上是一种关于创新发起者、创新响应者、响应媒介和创新本身综合属性的函数，即：

一是增强创新发起者的发送能力。发送能力，归根结底是组织或机构可以将其所拥有的知识转化为一种对其网络中其他主体来说具有价值的能力［30］，这就要求创新发起者以特殊的方式构建知识，这种方式可以使得其他组织心悦诚服地使用接受到的知识［31］。增强知识源的发送能力，首先需要知识源加强创新成果解码转化能力，即将创新成果中蕴含着的密集的知识和技术特征进行编码转化，直至易于被其他创新行为者察觉与模仿，或者成为调动创新行为者的重要激励信号。对于创新发起者而言，想要在发起创新后得到一呼百应的理想扩散效果，必须首先增强成果转化能力，加快成果转化速度、提高成果转化率。那么，如何增强成果转化能力、加快成果转化速度，提高成果转化率呢？创新发起者可以通过设立成果质量和技术转让转化办公室，承担起成果验收与技术转让、转化和推广的职能，聘用具有企业或技术背景、金融背景、深谙市场运作规律和法律知识的工作人员，并对其进行技术编码技能训练，指派他们从事专门的技术编码转化工作，从而提升创新发起者的发送能力。

从技术创新扩散的层面上看，对于扩散源而言，技术创新产品的属性、价格和扩散媒介传播强度构成了扩散源扩散创新的一级动力。归根究底，扩散源扩散技术创新的深层次动力来源于扩散源管理水平、R&D 水平、基础设施水平和战略目标、广告投入［32］。一般认为创新主体由创新发起者和创新参与者构成，创新主体既可以是创新发起者，也可以是创新参与者，或者同时具备两种身份［33］。类似地，本研究将创新行为者划分成创新发起者和创新响应者两大阵营，创新行为者可以是创新发起者也可以是创新响应者，或者两种身份兼有，如果存在一个创新行为者具有两种身份，需要联系具体的创新行为方能判断出哪种身份占据主导地位。可以肯定的是，创新发起者的管理水平，特别是知识管理水平、组织管理水平和战略管理水平、基础设施水平和R&D 水平可以对创新的社会响应扩散、创新行为者深入地响应创新起到积极作用。

二是提高创新响应者（即知识接受方）对知识的敏感度，防止知识的“水土流失”。一方面，搜寻、利用和再创新是企业技术创新的本质［34］，知识转移的最终成效如何，知识接受方对知识的吸收、消化和创新是考察的重点［35］。激发创新响应者对知识的需求，首先需要创新响应者确定明确的组织目标，以最终实现技术创新为己任，将实现技术创新带来的生产效率的提高、生产成本的降低或产品质量的提高作为激励因素，激发知识接受方对知识的渴求。创新响应者的最终目的不是响应创新，而是成为创新的支持者或是追随者，创新的一些综合属性可以成为创新响应者很好的驱动力，驱动他们积极接受、吸收和应用知识源发送的知识，积极地响应创新。当然，创新响应者需要明晰组织内外部诸多因素管控知识流失的风险，重要人员流失和知识扩散构成了导致组织知识流失的外部因素，内部因素则涉及人员在内部的调动、绩效考核与薪酬以及内部知识文档管理（组织将内部的显性知识编码以实现知识的文档化、电子化）［36］。创新行为者对创新的响应视为一种知识转移的过程，知识流失便成为一种对响应创新极为不利的情况，知识行动者应当采取措施积极防止知识的“水土流失”——防止对内部知识文档的不善管理以及人员流动带来的知识流失，以防止创新行为者对创新的响应出现了“高开低走”这种令人大失所望的情况。健全的人力资源管理体系是控制知识流失风险的重要手段，合理的薪酬、高质量的培训、适当的职业生涯规划以及对成员与岗位知识匹配度的关注是管控知识流失风险的建设重点。

对于以企业为主的那些响应创新的组织而言，在组织管理的层面上实现对创新响应的可持续性十分必要。敏捷性似乎是寻求发展可持续性的重要组织属性或组织能力，组织的管理者必须关注快速的技术和社会变化，利用这些变化支持他们的业务［37］。企业在动态竞争中有赖于敏捷性获取和保持优势。技术和非技术因素影响着企业的组织敏捷性。技术因素包括产品研发技术、先进制造技术、信息技术和网络技术［38］，组织在技术层面上的敏捷性是组织保持敏捷性的重要前因，以业务流程为媒介影响企业绩效［39］。非技术因素涵盖了制度、组织结构和决策。特别地，对于制造企业而言，非技术因素和技术因素相互影响提高组织敏捷性，具体表现包括响应变化、及时调整生产流程、勇于改革创新，联动研发、生产等技术部门和非技术部门［38］，着力于打造组织敏捷性的核心部署——建成知识驱动型企业［40］。

值得注意的是，组织对创新的响应力并不完全等同于组织的敏捷性，敏捷制造也不完全等同于创新行为者对创新的响应。当组织敏捷性涉及到知识管理活动，响应力与组织敏捷性的区别就被凸显出来，响应力成了组织敏捷性概念内涵的重要构成，知识管理可以通过对组织响应力的作用提高敏捷性［36］。然而创新行为者在组织内部实现对创新的响应与组织的敏捷制造或敏捷转型间究竟存在何种复杂关系，需要进一步深入地研究。

研究期望的创新响应者是一切通过具体行为响应创新的客观存在，响应创新的主体应当是多元的。研究暗示了企业会是响应创新的主力军，但在实践中，新型研发机构具备加快创新成果转化的能力，可能以一种更快的速度响应创新；用户可以参与开放式创新，特别是通过用户社区；消费者会对产品产生认知反应和情感反应，进而决策是否作出消费者响应。这种从认知到情感再到购买行动上的转变，实际上完整地刻画出了创新行为者响应创新的全过程，最值得在后续研究中参详；政府具备响应公共突发事件的能力，加之政府具有推动经济建设、鼓励科技创新的职能，政府通过各种措施响应创新是现实且极为可能的。此外，对于创新行为者向创新响应者的身份转化与分化的问题仍有进一步研究的空间。

三是提升创新的力度、特色等综合属性。创新的社会响应扩散是创新扩散的必经之路，从创新本身特性的层面上研究创新行为者对创新的社会响应需要考虑创新扩散的影响因素。技术创新能被扩散的根本原因在于创新技术具有区别于和优于采用者在用技术或其他竞争技术方面的比较优势，即技术上的新颖性、先进性和适用性等以及经济上的利润空间和发展机会［41］。从现有研究来看，组织更有可能响应的是重大创新或颠覆性创新等。颠覆性创新也被翻译成“突破性创新”“破坏性创新”，企业可以在实践中认识到破坏性创新在经济上的重要性，从而探索出一套组织响应方法处理和应付破坏性创新，从而避免在竞争中被淘汰，抓住并利用破坏性创新提高组织绩效、实现超常规增长［40］。但组织实现对突破性创新的响应，需要系统性的配套管理活动，包括组织管理、知识管理甚至是创新管理，创新行为者响应创新深刻地受到系统性配套活动的影响。包括企业在内的组织内部不应对创新反应过激从而具有过度的变革导向，因为组织通常需要付出高额的变革成本，并可能衍生出混乱无序［37］，而组织更有可能需要实现对原始创新、颠覆性创新等可以对现有产品或服务进行重大甚至颠覆性改变的创新进行响应。无论如何，学术界对创新响应的现有研究聚焦在对重大创新、激进式创新上而非其他创新，尽管组织有可能因为自身组织特性而对竞争对手发起的激进型创新响应不足。

四是加强创新行为者对创新的响应媒介传播。正如技术创新扩散需要通过扩散媒介实现扩散过程，对创新的响应扩散也要通过媒介实现。现有对创新与响应的研究以社会互动为理论基础，但当今世界人与人、组织与组织间的关系越发复杂，需要用社会网络的概念描述这种互动关系，创新行为者通过创新网络、协同合作响应创新成为一种主流情况也不足为奇。创新网络无外乎是创新行为者在创新过程中的联网行为，相互关系的节点构成了创新网络［40］。技术创新网络提高了知识扩散和转移的速度，进一步制造出新知识，又因知识的扩散、转移和创造得以进一步发展，凸显了当中企业实现技术创新的优势［42］。对于创新的响应者而言，通过创新网络这种渠道获取创新的知识、技术和信息从而响应创新，更有可能为创新响应者带来更大的竞争优势。

创新的响应扩散也可能存在着非社会媒介等渠道、途径。创新扩散研究领域的Bass 模型显示，创新通过两种途径扩散，一是基于人际关系，二是通过非人际交往的形式扩散如广告［43］。不可否认，通过各种层次的社会互动响应创新对创新行为者来说是一种直接有效的办法。但是，基于现有研究，仍然无法排除存在创新行为者通过非社会渠道响应创新的可能性。

综上，本研究基于知识转移建立了一种直观的系统动力学模型探索创新行为者对创新的响应过程，结果表明增强创新发起者知识发送能力、提高创新响应者的需求参数和降低创新响应者知识失效率对激起创新行为者对创新的响应较为重要；并以上述因素为切入点，讨论了包括创新发起者、创新响应者、创新的种类属性和响应媒介渠道在内的创新响应四要素论。创新行为者对创新的响应并不是片面的、静止的，可能涉及到原始创新的实现、知识和技术的溢出、创新成果转化、再创新等一系列活动，内在机理十分复杂，本研究将创新行为者组织间对创新的响应视为一种知识转移的过程，但这仅仅将创新行为者对创新的响应从社会研究领域移植到创新管理的研究领域，以知识转移乃至知识流动为研究基础仅能使得创新响应这一概念露出冰山一角，对创新响应需要以更多、更深入的研究甚至用不同视角去诠释它，只有这样，方能对创新响应作出全面、深入、系统的阐释，才能充分把握创新响应的本质。