创新能力一直都是各行各业在探讨的话题,如何提高企业的创新能力已经成为调整经济结构、转变增长方式、提高国家与区域竞争力的中心环节。因此,通过科学的评价企业自主创新能力在宏观上的演进路径,引导企业不断提高自主创新能力,已是摆在我们面前亟待解决的重大问题之一。而复杂网络作为一门新兴学科,在不同的领域中有着很强的应用背景,同时也为企业的创新能力研究提供了一个新的视角。基于此,本文通过对通信行业企业的创新能力情况结合复杂网络中的网络模型、统计特性、社团探测等方面做了一些研究工作。本文主要做了以下几个方面的工作：1.介绍了我国企业创新能力的研究现状以及研究企业创新能力的意义并且对复杂网络的基本理论做了较详细的叙述。2.根据统计学理论,将主成分分析和相关性分析的理论运用到我国通信企业进行复杂网络建模。这里以我国通信企业为样本,针对调查问卷中题目的类型对数据进行处理,利用主成分分析方法对样本属性进行降维,通过降维后的数据求出样本之间的相似性矩阵后,利用ucinet软件画出复杂网络模型,再用复杂网络理论来分析构建模型中的统计特性,以得到有用的结论。3.针对复杂网络模型中特殊的数据结构,利用深度优先搜索算法求出任意两个节点的边的个数,通过自己定义的相似性系数,把节点之间的边的值转化成任意两个节点之间的相似度,之后通过层次聚类算法得到企业节点的社团结构。本文的创新点在于：(1)传统统计学中的层次聚类算法针对的聚类样本及其指标类型的,但是由于复杂网络中数据结构的特殊性,本文定义了一个节点之间的距离,得到各节点之间的相似性系数,克服了聚类算法难以直接用于复杂网络中社团探测的不足,具有重要的理论意义。(2)提出了一个基于通信行业企业的复杂网络模型,该模型可以很好的描述我国通信企业创新能力。