辽宁省规模以上工业企业创新系统动态仿真研究

关键词：TOE理论；系统动力学；规模以上工业企业；创新系统；创新绩效

一、引言

创新赋予企业独一无二的竞争优势，工业企业在不断追求推陈出新、精益求精的关键过程中重塑自我。在我国政府积极推动的创新驱动发展战略和供给侧结构性改革的背景下，工业企业创新不仅对企业自身发展影响深远，使其在激烈市场中脱颖而出：同时也在整个工业领域推动可持续发展，为社会经济的繁荣添砖加瓦。国务院发布的《关于积极推进供给侧结构性改革的若干意见》指出，通过淘汰产能过剩、优化产业结构、提高供给质量等方式，引导企业加大技术改造和创新投入，提升产品品质和竞争力。工业企业创新范围广泛，包括从生产流程和设备改善到产品设计和市场推广等多个方面，形成内部完善的创新系统。在政策引导下，创新手段多样，如研发新产品、优化生产流程、采用自动化技术、数字化转型、改进供应链管理等。此外，还涉及与外部进行合作研发项目、寻求技术和市场洞察，以及培养内部员工的学习与试验发展能力。

创新不是孤立事件，而是一个系统性的过程。在当今激烈的市场竞争和不断变革的环境中，作为推动行业进步和社会发展引擎的工业企业创新显得尤为迫切。为了更有组织、系统地推动工业企业创新，建立创新系统是必不可少的。在这一系统中，各个创新活动相互关联，共同形成一个有机整体，建构工业企业创新系统的核心。因此，本研究以系统动力学的核心思想为基础，借助TOE理论作为框架，将新技术、适应性组织结构和外部环境因素有机地融合，构建了一个具有系统动态性的工业企业创新模型。通过对技术、组织和环境之间错综复杂的相互关系进行动态建模，本研究旨在揭示这些要素之间的复杂互动，进一步对模型进行演化和仿真分析，以提供行之有效的建议，有助于规划和实施工业企业创新策略。

二、理论基础

TOE理论（Technology-Organization -EnvironmentFramework）作为一种综合性分析理论，最早由Fleis-cher和Tornatzky于20世纪末提出，旨在解释技术创新和能力提升的因素。TOE理论的构建源于对技术创新扩散理论的扩展，综合考虑技术、组织和环境这三个维度对创新采纳和实施的影响。技术因素涉及创新技术本身的特性，组织因素包括企业的内部特征，而环境因素主要关注企业所处的外部经济、文化和政策等环境。三者共同塑造了企业采纳和持续采纳某项技术的决策过程。王忠等学者认为，TOE理论可以解释技术的采纳、实施、使用这个完整的生命过程，因而具有整体性，可以用来研究各种类型的创新。蔡川子表明，在TOE模型中，技术、组织、环境三个层面具体构成因素具有差异性，最终决定技术实施效果的因素也并不相同。支凤稳和张萌结合问卷调查进行实证研究检验出科技资源共享平台扩散的相关影响因素。

当前，国内外学者对于工业企业创新系统的研究已形成一系列侧重不同的观点。石秀等学者强调企业创新活动的内部关联，此相互关系不仅直接提升创新效率，而且通过动态能力的作用间接促进创新效率的攀升。与此同时，在李志刚等学者的视角下，企业创新过程管理的核心在于激发创新中的混沌状态，引导其演进，并在适当时机结束，推动企业系统从低级有序状态向高级有序状态发展，这一观点对于理解创新过程中的动态和非线性变化提供了重要洞察。另一方面，Yuqiong Tong等学者则强调了知识共享、资源整合、组织协同、组织管理以及突破性创新等五个因素对高新技术企业创新系统运行绩效的正向影响。研究发现，这些因素的相互作用程度愈强，有助于提升高新技术企业创新系统的运行绩效。因此，国内外学者的研究普遍强调了企业创新系统内部要素的相互流动，并将其视为企业发展的内在动力。

在工业企业创新的语境下，TOE理论为我们提供了深入洞察企业内外部环境的新视角。工业企业要想实现创新，不仅需要不断追求新技术研发，还需建立灵活的内部组织架构，激发企业员工的创新思维活力，并及时响应外部市场竞争和法规变化等宏观因素。

三、规模以上工业企业创新系统动态模型构建

（一）模型的基本框架

TOE理论作为解释组织内外因素如何影响创新的理论框架，为企业提供了系统性的思考方式。以TOE理论为内在基底，通过融合外部宏观环境、企业内部创新技术，以及人力资源的协同作用，构建“天、地、人网”创新战略，形成规上工业企业的创新绩效影响因素边界。

在“天网”方面，充分关注外部环境，通过细致研究政策法规、行业现状、市场供给和金融风险等方面，充分了解市场动态和机遇；“地网”方面，保持竞争力、加速产品和服务的发展，以及提高效率，都依赖于企业内部对创新技术的不断探索和应用，企业更具针对性地构建内部创新体系，从而更好地应对激烈的市场竞争：而“人网”战略则进一步强调了人力资源的战略地位，有效管理和发展知识型人才和技术专家至关重要。TOE理论的关键在于深入剖析组织内部的因素，企业通过培养和引进高素质人才，建立灵活而具有创新能力的团队，为创新的持续推进提供有力支持。

综合而言，TOE理论与“天、地、人网”战略的有机融合旨在实现全方位的创新推动，为企业提供了切实可行的操作框架。企业在执行这一战略时，需要以全球眼光密切关注外部环境，同时在内部建立稳健的创新体系，加强对技术的投入，并着力培养和管理人才。为实现规模以上的工业企业创新层面的长足发展，本研究根据以上文献总结出相关因素形成系统边界．见图1。

（二）系统动力模型的因果关系图

1．侧重企业外部宏观环境的天网

政府的政策支持、市场需求和竞争环境的动态变化，以及投资风险的管理都对工业企业的创新绩效产生深远影响。政府的稳定政策和鼓励创新的政策可以激发企业的研发活力，市场趋势和竞争激烈程度则决定了创新产品在市场中的成功，而经济波动和资金成本则可能影响企业是否愿意承担创新投资的风险。Barbieri Paolo等人基于118个欧洲企业实施RSD的样本发现，工业4.0创新强度（在企业层面）和政策（母国层面）都有影响，前者推动企业向RTC转型，除非后者在母国到位，因此工业4.0政策在重新吸引原产国工业4.0创新企业方面发挥了关键作用。寇宗来等人利用Tobit模型分析发现，企业规模和市场集中度之间存在倒U型关系，即在一定范围内，规模增长和市场竞争有助于创新，特别是随着企业市场份额的增大，研发积极性也会提高。因此，工业企业需要在政府政策、市场动态和投资风险方面做出明智的决策，以实现创新绩效的最大化。见图2。

2．着重企业内部创新技术的地网

内部创新技术和设备标准的不断演进对工业企业创新绩效带来了显著的改变。这些技术和设备的引入提高了创新效率，优化了研发过程，并支持数字化转型。Ondrej Stopkaamp;Rudolf Kampf论述了制造业企业创新设备和系统的现状及其在全球竞争力中的重要性，介绍了特定多准则分析方法的特点，以及在应用多准则分析方法时，影响特定制造企业在工业物流特定领域创新生产设备和系统开发情况的各方面权重（评价标准）的确定。工业企业的智能化提高了生产效率、降低成本，同时通过提供实时数据和分析，帮助企业更好地理解市场需求和产品性能，从而促进创新。预测性维护减少了生产中断，释放了更多资源，用于研发和创新活动，有助于提升创新绩效。

3．强调组织人力资源协调的人网

人力资源协调在工业企业创新中扮演着至关重要的角色，特别是从Ramp;D人员、产学研合作、知识性人才和技术专家角度。通过招聘和留住高素质的研发人员，企业能够构建强大的创新团队，促进知识和创新的积累。同时，积极推动产学研合作，吸引外部专业知识，加速创新过程。张羽飞等人认为，我国的科技型中小企业在产学研融合方面，不论是广度、深度还是频度，总体上呈现出波动上升的趋势，它们正在逐渐实现深度融合，而产学研融合的广度和深度对这些企业的创新绩效产生积极影响。拥有知识性人才和技术专家可以提供关键的专业见解，支持创新项目的成功。张莉等人强调，技术创新变量中只有研发人员全时当量对技术效率的影响呈现显著的正向影响，表明在企业技术创新过程中人力资本投入相对于研发经费是更为重要的影响因素。这些因素共同构成了创新的生态系统，通过有效的人力资源协调，工业企业可以实现更高水平的创新绩效，保持竞争力，并满足市场需求。见图4。

4．规上工业企业创新系统因果关系模型

规模以上工业企业的创新系统是一个综合性的体系，它需要同时考虑宏观环境、企业内部技术以及人力资源协调管理。宏观环境因素如政策法规、市场需求和竞争环境会影响企业的创新动力，而企业内部的技术水平和创新能力则决定了创新的实施和成功。同时，人力资源协调管理在确保创新团队高效协作和资源分配方面发挥着重要作用。这些因素之间存在复杂的相互关系，共同塑造着企业的创新系统。图5为规上工业企业创新系统因果关系模型。

（三）流图分析

1．模型基本假设

工业企业创新绩效流图描述了创新过程的各个关键步骤和因素。从政策法规和市场环境下创新战略的制定开始，涵盖了研发、市场调研、原型开发、测试和市场推广等环节。这个流程图有助于企业追踪和管理创新过程，包括新产品、新技术的成功推出和市场占有率的增加，以实现更好的创新绩效。本文对该模型作出以下假设：（1）系统动力学模型通常涉及非线性关系，其中变量之间的关系不是简单的比例关系，该模型假设在一定时间范围内，部分系统的参数是同定的；（2）模型假设某些变量的效应是累积的，即它们会随时间累积，而不是立即发生，本文设定模型仿真的起止时间为2012年至2021年；（3）该模型考虑系统的均衡点和稳定性，是在在没有外部干扰时达到的状态且趋向于保持在均衡点附近。

本研究选定规模以上工业企业作为工业企业创新绩效研究的对象，植根于这类企业相对丰富的资源体系，其中包括财务、人力和技术支持，这种资源优势使得这些企业更能够推动创新绩效的提升。同时，规模以上工业企业在研发方面的大规模投入、复杂的组织结构，以及在市场上的显著影响力，使其在创新领域具有独特的特征。通过深入研究这些企业，我们能够更全面地理解组织结构与创新绩效之间的相互关系，获取产业洞察和最佳实践，从而在市场竞争中取得战略优势。此外，规模以上工业企业更倾向于企业信息披露，为研究提供了更为可靠的信息基础。本文将2012年-2021年的“专利申请数”和“规上工业企业创新产品入市收益”这两个变量作为衡量规模以上工业企业创新绩效的标准。以下为规上工业企业创新系统SD流图。

2．模型参数设置

本文以辽宁省规模以上工业企业为例，采用历史数据拟合法，参考中国国家统计局《中国科技统计年鉴》和辽宁省统计局《辽宁统计年鉴》，收集并分析2012年-2021年的数据，利用SPSS 27.0软件对变量间的相互关系进行回归处理。方程设计主要参考了李泊洲（2021）和肖吉军等学者（2023）的研究，模型中具体函数表达式如表1所示。其中，规上工业企业Ramp;D内部仪器设备经费占比为0.058，试验支出发展占内部支出比为0.973，劳动报酬占比为0.239．产学研合作支出占比为0.3860

四、有效性演化和仿真分析

（一）模型的有效性检验

系统动力学的有效性检验是一个迭代过程，它包括模型构建、参数估计、模拟验证、数据对比等步骤。通过实际数据估计和调整模型参数，然后将模型与不同情景下的数据对比，以验证其预测能力和适用性，仿真期间需要不断优化模型，使其尽可能准确地反映实际系统的动态行为，以支持决策制定和问题解决。

选取2012年-2021年“专利申请数”和“规上工业企业创新产品人市收益”两个存量，将模型的输出值与实际数据进行比对，如表2所示，根据历史数据对比，两个指标的最大误差率不超过0.1563，模型的预测与实际观测数据相符，从而验证模型的有效性和适用性，故本文所构造的模型能够较好的拟合规模以上工业企业的创新动态系统。

（二）仿真实证性研究

系统动力学模型的灵敏度分析是评估系统动力学模型中的参数变化对模型输出的影响程度，以帮助揭示模型中哪些参数对系统行为具有重要影响，以及了解模型的鲁棒性和稳定性，从而为决策制定和系统优化提供关键信息。本文通过调节天、地、人网中关键路径的主要指标参数，观察其对系统输出的影响程度。

1．环境层面中政府资金投入的灵敏度分析

在整个宏观层面的探讨中，政策法规、市场动态和金融风险交汇形成一个错综复杂的网络。政府的政策和法规为环境提供法律框架，规范和支持企业及社会的责任。与此同时，市场动态反映了不断增长的消费者需求，促使企业调整产品和服务以适应市场趋势。在这一综合的情境中，政府资金投入规范了企业行为，更为其在环保领域的创新和发展提供了必要的财政支持。政府在这一过程中的投资，可视为在不确定性中的稳定因素，有助于确保企业能够稳健、可持续地发展。

尽管企业在政府的资金支持下获得了一定的稳固基础，但在市场的不确定性中，仍然需要面对多方面的金融风险。因此，政府的资金投入不仅仅是为了提供支持，更是为了帮助企业有效缓解和管理金融风险，确保其可持续性发展。在这整体框架中，政府的资金投入成为了维系宏观经济稳定和企业可持续性的关键要素。故在其他条件不变的情况下，假定增加0.1政府投入资金占规模以上工业企业Ramp;D内部支出比重，观察专利申请数和创新产品入市收益。

如图7、图8所示，政府资金投入的提升对规模以上工业企业的专利申请数和创新产品人市收益具有积极影响。在相对高政府投入资金占比中规上工业企业产生的专利申请数和创新产品人市收益积累量更大，且从折线的斜率看，折线呈现出边际递增的特征，说明不同的政府资金投入占比与规上工业企业产生的专利申请数和创新产品人市收益积累量会随着时间推移差距越来越大，即在高占比的政府投入资金争中规上工业企业创新绩效的积累量增长更加迅速。更多的政府资金可以促使企业增加研发投资，从而加速创新和专利申请的过程，这不仅有助于提高企业的技术水平，还可以加强其竞争力，提供新的市场机会，创新产品的入市收益也随之增加，吸引更多的客户。这种正反馈循环推动企业的可持续增长，同时也促进了区域的经济发展。

2．技术层面中设备资金投入的灵敏度分析

在当代科技领域．设备资金的充分投入对于科研和创新发挥着至关重要的作用。Raquel M等学者在研究中指出，设备资金与技术发展之间紧密的关联，而设备的质量和性能直接影响着实验的可靠性和有效性。因此，在科研实践中，对设备的精心选择和投资不仅是研发人员取得研究突破的保障，也是推动技术创新的不可或缺的动力。规模以上工业企业对机器设备投入资金，尤其是智能化和数字化技术的投资，这些投资在提升生产效率、产品质量的同时，也提供了大量数据用于数据驱动的创新。故在其他条件不变的情况下，假定增加0.1仪器设备支出占规模以上工业企业Ramp;D内部支出比重，观察专利申请数和创新产品入市收益。如图9、图10所示，企业对内部Ramp;D仪器设备的经费投入程度对创新系统较为敏感。根据图示结果，可明显观察到在提升0.1内部Ramp;D仪器设备的经费投入比重下，企业在专利申请数、创新产品人市收益方面的绩效积累量显著多于原本的情况，这意味着企业对内部Ramp;D仪器设备的经费投入程度与规上工业企业创新绩效之间存在着正相关关系。通过折线的斜率分析可知，企业对内部Ramp;D仪器设备的经费投入程度会随时间推移呈现边际递增的趋势，这说明在高投入的机器设备经费中，相对于低投入设备经费，规上工业企业在创新绩效方面的积累量增长更为迅速。这一趋势可解释为企业创新具有高风险和高投入的特点，在开始阶段规模以上工业企业可能由于动力不足而对创新投资持谨慎态度，随着政府规制强度的提升，企业对内部Ramp;D仪器设备投入经费的增加，从而激发更多的企业创新动力，有效提升企业的创新生产效率。

总体而言，上述结果表明内部Ramp;D仪器设备的经费投入程度对企业创新绩效产生积极的正向影响。这一趋势可与先前提到的政府资金投入对规模以上工业企业专利申请数和创新产品人市收益的积极影响相呼应，政府的积极介入与支持，促使规上工业企业更积极地参与创新，进而推动可持续发展的实现。

3．组织层面中劳动报酬的灵敏度分析

研发团队作为推动创新的核心力量，其稳健的组成和高效的协作直接关系到组织的科技竞争力。通过设定具有竞争力的劳动报酬水平，组织能够吸引并留住高水平的研发人才，激发其创新激情，推动科技和产品的不断升级。公正和有竞争力的薪酬体系不仅有助于构建积极向上的组织文化，还能够提高团队的合作精神。在投资者眼中，拥有高效的研发团队是吸引外部投资的一个关键亮点，而合理的劳动报酬则是评估研发团队质量和组织稳定性的重要因素之一。故在其他条件不变的情况下，假定增加0.1和增加0.2Ramp;D人员劳动报酬占规模以上工业企业Ramp;D内部支出比重，观察专利申请数和创新产品人市收益。

如图11、图12所示，当提升0.1Ramp;D人员劳动报酬占比时，专利申请数和创新产品人市收益在历年均有所增加：而当提升0.2Ramp;D人员劳动报酬占比时，两个输出指标相较于历年逆跌。正反馈的作用机制具有促使系统趋于发散的作用，但在实际过程中，正反馈机制能在有限的时间区间上起作用，不可能无休止的不可能无休止的进行下去。人才的经费投入须谨慎平衡，因为超出一定阈值会产生相反的效果，过高的人才经费投入可能导致不必要的成本上升，而没有相应的创新产出，从而造成资源浪费。此外，过多的资源分散在多个项目上，可能分散创新焦点，降低创新项目的成功概率。因此，企业必须在经费投入和创新绩效之间找到一个均衡点，以确保资源的有效使用，从而提高企业的创新绩效。人才机制对工业企业的创新绩效至关重要，还与组织结构的灵活性和产学研合作紧密相联。良好的人才机制鼓励员工参与创新项目，促进内部创新协作，同时也能支持外部产学研合作，吸引外部专家和知识资源，推动创新的成功。此外，它还为员工提供了继续学习和发展的机会，激发了员工的创新潜力，从而对创新绩效的提高产生深远的积极影响。

五、结论与建议

（一）研究结论

政府资金投入、企业内部仪器设备经费和一定范围内人才报酬的提升，构成了一个互相促进的创新生态系统。政府的资金支持能够为企业提供必要的财务支持，降低研发风险，鼓励更大规模的创新项目；企业内部的仪器设备经费的增加则为研发团队提供了更先进的技术工具，增强了其创新能力；而提高人才报酬可以吸引和保留高素质的专业人才，推动跨界知识和经验的交流，有助于技术的融合和破解创新瓶颈。这三者相互融合，不仅提高专利申请和新产品人市收益，还有助于增加规模以上工业企业的创新绩效。研究发现：

1．政府在增加资金投入方面对规模以上工业企业的专利申请数量和创新产品投入市场所获得的收益产生积极的影响。在这一背景下，资金的提升被视为促使企业加大创新活动的重要因素，特别是规模以上工业企业在专利申请和新产品推出方面表现出更为显著的积极态势。

2．企业对内部研发（Ramp;D）仪器设备的经费投入水平对创新绩效呈敏感度较高的正相关关系。这表明，企业对于研发T具和设备的充分投资反映了其对创新活动的重视，而且在很大程度上决定了创新绩效的优劣。

3．在人才机制中，正向反馈机制被证明能够在有限的时间段内发挥积极作用。然而，在经费投入方面，对人才的支持必须谨慎平衡，因为超过一定的阈值可能导致相反的效果。因此，在人才培养和激励方案中综合考虑经费投入的数量和时间因素，以确保在人才激励过程中取得可持续而积极的效果，而非出现逆向效应。

（二）对策建议

本文以技术一组织一环境（TOE）为理论框架，依托外部宏观环境、企业创新技术、组织人力资源搭建天、地、人网，构建工业企业创新绩效的系统动力学模型，天网和地网赋能人网，人网再作用于地网。针对上文构建的模型和仿真结果的分析，提出以下几点建议：

1．加强对规模以上工业企业创新活动的补贴支撑

政府加大对辽宁省工业企业创新研究的财政补贴，以推动地区的产业升级和经济发展。外部宏观环境作为一个全面的因素，其中政府补贴可以促进企业在研发和创新领域的长期规划。企业通常需要投入大量资金和时间来研发新技术、新产品和新解决方案，而政府的资金投入和政策法规的扶持可以降低研发风险，使企业更愿意进行创新实践。企业可以与高校、研究机构和其他企业合作，共同开展创新项目，这种合作有助于加速创新的速度和扩大影响范围，进一步推动了专利申请和创新产品的人市。

2．规模以上工业企业提升对Ramp;D仪器设备的经费投入

辽宁省规模以上工业企业增加对Ramp;D仪器设备的智能化和数字化经费投入，以推动科技创新和提高生产效率。整合高级传感器技术、人工智能，以及数据分析方法，仪器设备能够实时感知环境和自身状态的变化，从而及时识别问题并预测潜在故障，这为设备自主决策和自动化操作提供了可能，有效减少了停工和维修时间，提高了生产效率和质量。数字化设备产生了大量数据，这些数据可用于优化生产流程和产品设计，从而发现新的创新机会。智能化和数字化技术提供了更好的生产灵活性，使企业更容易调整产品设计，以适应市场动态，对工业企业创新绩效有积极影响。

3．规模以上工业企业均衡增加研发人员的劳动报酬

辽宁省规模以上工业企业应引进创新研究人才，通过提高劳动报酬和待遇留住人才。在组织层面，充分而公正的劳动报酬体系能够有效激发研发人员的工作动力，增强其对组织的忠诚度，并促使其更加专注于项目的质量和效率。通过维持竞争性的薪酬水平，组织不仅能够吸引顶尖的研发人才，还能够留住现有的高素质团队成员，从而确保研发团队的稳定性和持续的创新输出。因此，在制定和实施劳动报酬策略时，组织应当充分认识到这一决定对于整体研发绩效和组织创新能力的深远影响。数字化和智能化技术的发展旨在增强人才的能力，而不是替代知识性人才和技术专家，数字化和智能化技术可以处理大量数据、执行重复性任务、进行复杂分析等，从而为人才释放时间和精力，让他们更专注于创新、问题解决和战略规划。这种合作模式允许人才与机器协同工作，数字化和智能化技术的目的是增强人才的创造力和创新能力，以便人才可以更好地利用，实现更高水平的创新和生产绩效。