基于场理论的企业创新生态伙伴选择研究

占永志

(景德镇学院 经济管理学院,江西 景德镇 333000)

互联网技术的广泛使用从根本上改变了企业创新资源的整合方式、创新协作关系以及创新价值传递过程。企业的创新活动不断突破原有边界,正在步入多企业融合共创的创新生态系统时代[1]。企业创新生态系统是指企业在激烈的市场竞争中为了满足客户不断升级的个性化、复杂化需求,与其他组织或个人合作创新产品或服务而形成的具有共生关系的开放式和动态性经济共同体[2]。系统中的核心主体、服务主体以及推动主体等围绕共同价值主张,开展互惠共赢的协同创新活动[3]。国内外的海尔、苹果等企业通过各自的创新生态系统,促进了成员企业间的信息交互与资源共享,取得了显著创新成果并形成了企业的核心竞争优势。

然而,实践中40%～70%的技术合作研发活动均以失败告终[4],其原因虽有多种,但核心企业未能选择正确的创新生态伙伴是关键原因,决定了合作的成败[5]。因此,建立一套科学有效的伙伴企业选择方法,是企业创新模式生态化发展亟须解决的问题。

现有关于企业伙伴选择的文献比较丰富,按研究主体分类,主要有虚拟企业[6]、制造业企业[7]、产业技术创新联盟[8]等不同类型主体的伙伴选择。按研究视角分类,主要有从知识管理视角研究知识协同伙伴的选择[9]、从技术发展视角研究技术创新合作伙伴的选择[10]、从组织文化视角研究企业合作伙伴的选择[11]、从合作网络视角研究网络合作伙伴的选择[12]、按伙伴选择方法分类,目前学者们提出的主要方法有层次分析法[13]、TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution) 法[14]、模糊综合评价法[15]、ANP(analytic network process) 法[16]、数据包络分析法[17]、记分函数法[18]等。

已有文献提供了可行思路与方法借鉴,但在研究方法上,多局限于从静态视角以单一时间点的评价结果作为伙伴企业选择依据,综合不同时间点的评价结果研究伙伴选择的文献较少,而在选择备选合作伙伴的同时对原有合作伙伴引入淘汰机制的文献更少。

鉴于此,考虑创新资源互补性,将直觉模糊决策理论与场理论相结合,构建企业创新生态系统原有伙伴以及备选伙伴评价选择模型,分析备选伙伴的选入以及系统原有伙伴的退出过程,以期为企业创新生态伙伴选择提供决策依据。

1 直觉模糊动态多属性决策模型

1.1 直觉模糊集

定义1[19]设X={x1,x2,…,xn}为一非空集合,则A={x,uA(x),vA(x)|x∈X}称为X上的直觉模糊集,其中uA(x)∈[0,1]为x属于X的隶属度,vA(x)∈[0,1]为非隶属度,且0≤uA(x)+vA(x)≤1,∀x∈X。

(1)

(2)

1.2 属性权向量与时序权向量

定义4[21]根据直觉模糊熵法,设aij(tk)=[uijtk(x),vijtk(x)]为直觉模糊数,则tk时段目标属性直觉模糊熵为

(3)

(4)

求解该模型,可得tk时段目标属性权向量ωj(tk)为

(5)

(6)

1.3 运用正交投影法的直觉模糊决策过程

正交投影法是通过计算不同备选方案与理想解的贴近度大小对各方案进行优劣排序,它克服了TOPSIS方法中欧氏距离的不足,进一步优化了方案的选优决策过程[22],具体步骤如下:

1)对决策矩阵中各元素(εij)进行规范化处理,得到如下规范化多阶段综合决策矩阵V为

(7)

2 基于场理论的企业创新生态伙伴选择模型

物理学中场理论的本质是整体论和物质间相互作用的连续性,企业创新生态系统在其运营过程中体现着焦点企业与上下游伙伴间关系的整体性、持续性与稳定性特征,各创新生态伙伴之间构成了一个资源互补、风险共担、收益共享的利益共同体。因此,借鉴越龙凯和陈康[11]将场理论引入到企业创新生态伙伴选择的研究。

2.1 协同创新能力质量

设场源为O,表示当前企业创新生态系统。系统的协同创新体现为各生态伙伴之间的互利合作关系,其合作基础是各伙伴的创新资源能实现优势互补。系统的协同创新能力质量描述了当前企业创新生态系统自身的资源情况,具体可用资源向量和资源利用率来描述。用M=(m1,m2,…,mn)表示当前企业创新生态系统的资源向量,其中n表示资源空间的维度,对任意一项资源有mi∈[0,1],mi=1表示该项资源满足协同创新需求,反之mi=0表示不满足。资源利用率用P表示,P=(p1,p2,…,pn),pi∈[0,1]表示mi的可利用程度。受系统中各创新生态伙伴自身因素以及市场需求等因素变化的影响,不同时期创新资源供给会出现动态变化,因此引入时间向量T=(t1,t2,…,tn),则当前企业创新生态系统的协同创新能力质量QT为[6]

(8)

式中:PT为时间周期T期间的资源利用率。

(9)

2.2 协同创新能力场强和引力

企业创新生态系统的协同创新能力场强用以描述某创新生态伙伴在企业创新生态系统的协同创新能力场的某处受到场源影响的强度大小,离场源越近,场强越大,反之则越小[23]。协同创新能力场强E的方向是由备选创新生态伙伴指向场源,计算公式为

(10)

式中:RT为协同创新能力半径;KT为当前企业创新生态系统与备选创新伙伴合作将产生的协同创新能力效应,描述的是备选创新生态伙伴加盟当前企业创新生态系统后,单位资源产生的协同创新能力质量增加量,若总增加量为IT,则有

(11)

协同创新能力引力描述场源对场中备选创新生态伙伴协同创新能力的认可程度或吸引程度,则协同创新能力引力FT表达式为

(12)

2.3 协同创新能力半径

协同创新能力半径R的计算主要考虑两方面,一是备选创新生态伙伴的品质,二是备选创新生态伙伴的能力。品质是建立在以往经历或者经验基础上形成的相对稳定的静态特征,能力则描述了备选创新生态伙伴进入当前企业创新生态系统后的发展潜力。

协同创新能力半径的计算实质是考察备选创新生态伙伴的品质和能力,以此作为决策评价的属性指标。借鉴现有研究成果[24-25],结合企业创新生态系统协同创新特点,品质维度的创新生态伙伴评价指标主要包括资源互补水平、信息化水平、知识共享水平、声誉与信任等方面;能力维度的指标主要包括合作协同能力、合作研发能力、合作相容能力等方面。

设场源的品质和能力为Cf,备选创新生态伙伴的品质和能力为C,则系统的协同创新能力半径为RT=1+Cf-C,C∈[0,1]。作为场源的当前企业创新生态系统有理由认为自身的品质和能力为1,即Cf=1,因此,协同创新能力半径为RT=2-C。

令R1处品质和能力为C1,R2、R3处的品质和能力分别为C2、C3,则系统的协同创新能力场按照协同创新能力半径大小可分为四个不同圈层,即(0,R1]为强协同创新能力圈层,(R1,R2]为中协同创新能力圈层,(R2,R3]为弱协同创新能力圈层,(R3,∞)为无协同创新能力圈层,如图1所示(σi表示备选伙伴i的协同创新能力,i=1,…,8)。

图1 企业创新生态系统的协同创新能力场模型

意愿阻力是备选创新生态伙伴加入企业创新生态系统的机会成本(D1)和风险成本(D2),则备选创新生态伙伴意愿阻力为[14]

FTW=D1+D2

(13)

备选创新生态伙伴所处半径圈层需小于半径阈值εT,即RT≤εT,同时还需满足协同创新能力引力FT>ζT且同时大于意愿阻力FTW,即FT≥ζT且FT≥FTW,这也是备选创新生态伙伴进入或退出当前企业创新生态系统的触发点。

2.4 企业创新生态伙伴的动态性分析

在企业创新生态系统形成和发展过程中,为保证系统协同创新能力提升,创造更大的创新绩效,系统必须动态更新创新生态伙伴,淘汰品质、能力及资源互补等方面不能满足协同创新要求的生态伙伴,引入满足条件的备选伙伴。在这个选择过程中,由于选择标准的不同变化,引起系统协同创新能力质量、场强等发生改变。

1)设NT表示t时刻退出企业创新生态系统的生态伙伴的协同创新能力质量,则企业创新生态系统协同创新能力质量可以表示为[6]

Qt+1=Qt+qt-Nt

(14)

2)企业创新生态系统在t+1时刻协同创新能力场强发生的动态变化为[6]

(15)

此时,系统协同创新能力场的圈层密度也发生了如图2所示的变化。

图2 企业创新生态系统协同创新能力场圈层密度的变化

3)处于企业创新生态系统内部圈层的生态伙伴,具有较强的协同创新能力场强,通过企业创新生态系统的资源整合,其协同创新能力质量不断提升,而其意愿阻力[6][F(t+1)W=γQt+1]将产生倍数增加效应。对于企业创新生态系统外部的备选创新生态伙伴,也受到系统协同创新能力引力FT与意愿阻力FTW的共同影响,如图3所示。

图3 企业创新生态系统内外部受力情况

3 企业创新生态伙伴选择过程

基于场理论的企业创新生态伙伴选择步骤如下。

1)基于创新资源的初步搜索。按照建立协同创新关系所需求的创新资源进行初步选择,筛选出与当前企业创新生态系统在资金、技术、产品、市场等方面具有异质互补性资源的企业、高校、科研院所等伙伴。这些创新伙伴与当前企业创新生态系统能够实现优势资源互补,将其列入备选协同创新生态伙伴集中。

2)基于协同创新能力圈层的初步筛选。通过对当前企业创新生态系统内部创新生态伙伴及备选创新伙伴品质和能力的评价,计算各创新生态伙伴的协同创新能力半径,结合当前企业创新生态系统自身情况设定半径阈值εT。判断各创新生态伙伴的协同创新能力半径是否小于阈值,若满足条件,则进入步骤3,否则淘汰。

3)基于协同创新能力引力的进一步筛选。依次计算各生态伙伴的协同创新能力引力,比较各生态伙伴的协同创新能力引力FT是否大于阈值ζT,若满足则进入步骤4,否则淘汰。

4)基于协同创新能力引力与意愿阻力相互作用的最终筛选。计算各生态伙伴的意愿阻力,对满足步骤3筛选条件的生态伙伴进行FT≥FTW检查,若条件不满足,则筛选失败。

企业创新生态系统协同创新生态伙伴的选择过程如图4所示,其中圈内数字代表创新生态伙伴编号。

图4 企业创新生态伙伴选择过程

4 实例分析

以国内某知名智能手机企业A的创新生态系统为例,该企业开展人工智能移动物联网领域的联合研发攻关项目。A企业决定对当前创新生态系统已有合作伙伴进行调整以更好适应新项目研发要求,一方面从系统内部的3家生态伙伴R1、R2、R3中选择两家参与新研发项目合作,剩下的一家将被淘汰;另一方面寻找新的生态伙伴加盟,实现资源共享和优势互补,重构当前企业创新生态。

首先,通过市场调研,依据相关定性与定量指标,初步选出5家备选创新生态伙伴,记为S=(S1,S2,S3,S4,S5)。接下来,邀请了10位智能移动物联网领域专家组成评估小组,依据前文构建的指标体系对每个备选生态伙伴开展匿名评估,考虑到不同时间评估结果可能存在差异,匿名评价分别在3个不同时期进行,经过3轮综合评估与反馈,最后每位专家的多次评估结果趋于一致。其次,根据项目开发要求,专家从所需的7类资源(y1～y7)对各个备选生态伙伴的资源优势进行互补性评价,评价结果的原始数据如表1和表2所示,表2中的“1”表示该类资源满足项目合作要求,“0”表示不满足要求。

表1 各时间段的直觉模糊评价矩阵

表2 A企业原创新生态伙伴与备选创新生态伙伴的协同创新资源情况

4.1 基于时间度与正交投影的A企业创新生态系统的协同创新能力评估

首先,基于前文所构建的非线性规划模型M[式(6)],设定时间度为0.4,通过Lingo软件求解出决策方案在各个时间段的属性权重和时序权重;其次,利用直觉模糊决策矩阵与动态直觉模糊加权几何算子计算动态直觉模糊综合决策矩阵;在此基础上,运用正交投影法计算各方案与理想解的距离,由此可得A企业当前创新生态伙伴与备选创新生态伙伴的协同创新能力为

DRi=(0.034 7,0.108 9,0.116 9),DSi=(0.122 9,0.147 2,0.177 0,0.093 8,0.106 2)。

4.2 基于场理论的创新生态伙伴选择

根据4.1节的求解结果,评估A企业当前创新生态伙伴与备选创新生态伙伴的协同创新能力。求解A企业当前创新生态伙伴与备选创新生态伙伴的协同创新能力质量QT和qT,结果如表3所示。对每个参与评选的当前创新生态伙伴与备选创新生态伙伴进行排序: 首先,由专家组对半径阈值εT进行设定,并求解引力阈值ζT。借鉴赵龙凯和陈康[11],专家组设定的半径阈值εT=1.9,备选创新生态伙伴的协同创新能力场引力阈值ζT=0.153 5,相关指标的计算结果如表3所示。其次,淘汰部分备选创新生态伙伴,并选择新的创新生态伙伴加入A企业创新生态系统。具体步骤如下。

表3 A企业创新生态系统协同创新能力场相关指标值

1)基于A企业创新生态系统协同创新能力场半径RT的选择。表3中,由于RT(R1)=1.912>1.9,因此可初步淘汰当前创新生态伙伴R1;又由于RT(S4)=1.908>1.9,因此可初步淘汰备选创新生态伙伴S4;其他5个参与评选的生态伙伴均处在中协同创新能力圈层以内,待做下一步选择。

2)基于A企业创新生态系统协同创新能力引力FT的选择,求解各个备选创新生态伙伴的协同创新能力引力。由表3可知,A企业当前创新生态系统协同创新能力引力大小排序为:R3>R2;外部备选生态伙伴协同创新能力引力的大小排序为:S3>S5>S2>S1,备选生态伙伴中S5、S3和S2的协同创新能力引力均大于阈值0.153 5,继续做下一步选择。

3)基于A企业创新生态系统协同创新能力引力FT与意愿阻力FTW的合力F的最终选择。为保证加入A企业创新生态系统的生态伙伴的质量以及系统生态的稳定性,需要考虑加入系统的生态伙伴的意愿阻力FTW,各生态伙伴意愿阻力与自身拥有的资源存量成正比,即FTW=γQT,设系数γ=0.1[6],于是可得意愿阻力FTW及合力F取值(F=FT-FTW),如表3所示。由于A企业当前创新生态系统内部以及外部备选生态伙伴的协同创新能力引力均大于意愿阻力,均满足条件。再根据合力F取值大小进行排序,其结果为:R3>R2>S3>S2>S1=S5。因此,经过上述选择过程,A企业创新生态伙伴的构成进行了调整,其中内部生态伙伴R1被淘汰,系统外部的备选生态伙伴S3与S2加入系统,图5描述了A企业创新生态伙伴的选择变化过程。

图5 A企业创新生态伙伴选择状态变化

4.3 对比分析

为进一步验证本文所介绍的方法的有效性,现将该方法与TOPSIS方法、记分函数法进行对比分析,具体结果如表4所示。

表4 不同评价方法的比较

由表4可知,3种方法最终选出的创新生态伙伴均为R2、R3、S2和S3,验证了本文方法的科学性。但从全部排序结果来看,记分函数法、TOPSIS方法均与本方法所得排序结果存在差异。记分函数法产生差异主要由于备选生态伙伴S1的品质和能力评分较低,但是其与A企业当前创新生态系统的资源互补性优于S5,因此出现S1>S5的排序结果,由此表明,本方法在生态伙伴的选择过程中,充分考虑了资源互补性对创新生态伙伴进行协同创新的重要性,从而更有利于实现企业创新生态伙伴的“优胜劣汰”。TOPSIS法产生差异的原因,一是由于备选生态伙伴S1的协同创新能力引力较低,但与企业创新生态系统的资源互补性较高,协同创新的意愿强烈,协同创新能力合力超过S5,从而出现S1>S5的排序结果;二是本文在方案贴近度的计算中用“垂面距离”替换TOPSIS 法中“欧式距离”,进一步优化了排序结果。

5 结语

良好的创新生态体系是企业开展创新活动的重要基础,通过与生态伙伴组建创新联盟可以实现资源共享、风险共担,并不断提升持续创新能力。企业创新实践也一再证明合作伙伴对企业创新联盟成功的重要性。因此,科学、合理地选择合作伙伴对企业技术创新至关重要。考虑到企业伙伴选择是一个具有时序性、信息模糊性的多属性决策过程,本文将动态直觉模糊多属性决策方法与场理论相结合,以协同创新能力为基础构建企业伙伴选择的能力场模型,通过模型分析完成了对创新生态伙伴的选择过程。本文的主要贡献有如下四个方面:①以企业创新生态伙伴的选择为研究对象,基于时间度与正交投影法提出了企业创新生态伙伴择优的评价模型。该模型引入了直觉模糊理论与场理论,实现了企业创新生态伙伴准入与退出选择机制;②本模型能够充分摄取参与评选的生态伙伴的客观信息,尤其是将主体之间的创新资源互补性作为重要决策条件,进而实现对创新生态伙伴的择优;③同类方法的对比分析验证了本文所构建模型的有效性,并且,该模型克服了其他方法存在的一些不足,因而能更好地实现创新生态伙伴的“优胜劣汰”;④本模型拓宽了直觉模糊理论和场理论在企业创新生态系统中的应用范畴,为企业创新生态伙伴选择提供了一种可行决策方法。