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摘 要:“2011计划”的成功实施需要参与组织的协同创新,以促进整个系统创新能力的提升,这其中知识溢出与知识创新是保障协同创新绩效的两个核心环节。为此,在对知识溢出、知识创新与协同创新内在关系的分析基础上,对协同创新组织知识溢出的途径进行总结与剖析,同时,利用系统动力学的分析方法建立协同创新组织知识溢出与知识创新演化系统模型,并对其进行仿真与分析,从运行结果看,所建立的模型能够较好的拟合协同创新组织知识溢出与知识创新的过程。最后,在此基础上,提出促进协同创新组织知识溢出与知识创新能力提升的相关策略与建议。
关键词:协同创新;知识溢出;知识创新;系统动力学
中图分类号:C93;F276
文献标识码:A文章编号:1672-1101(2016)04-0052-06
Abstract: The successful implementation of the “2011 plan” involves the collaborative innovation of the involved organizations to promote the systematic improvement of capacity for knowledge innovation, in the course of which knowledge spillover and knowledge innovation are two core elements to guarantee the performance of collaborative innovation. Therefore, on the basis of analyzing the relationship between knowledge spillover, knowledge innovation and collaborative innovation, the routes of knowledge spillover in the collaborative innovation organization are summarized and analyzed. A system model of the knowledge spillover and the evolution of knowledge innovation in organizations of collaborative innovation is constructed based on system dynamics (SD),which is then used for simulation and analysis. The findings show that the model well matches the process of the knowledge spillover and the evolution of knowledge innovation in organizations of collaborative innovation. Then some corresponding measures and suggestions are put forward for the improvement of knowledge spillover and capacity for knowledge innovation in organizations of collaborative innovation.
Key words: collaborative innovation; knowledge spillover; knowledge innovation; SD
协同创新作为产学研的更深层次的合作形态,即体现了国家层面的政策导向,也反映出社会经济发展的切实需要。目前,有关协同创新的理论和实践研究比较丰富,马永坤从马克思的分工协作理论角度阐述了协同创新的理论基础,并从协同主体合作创新模式、协同创新的组织机制以及协同创新政府机制三个方面,探讨了协同创新与区域经济社会发展的协同机制[1]。解学梅通过对188家中小型制造业企业调研的实证分析得出,不同类型的协同创新网络对企业创新绩效有着不同的施加效应[2]。王晓红[3]、郭艳丽[4]等人利用系统动力学的方法对协同创新团队成员的知识创新行为进行了仿真与分析。
随着相关研究的深入,一些学者开始关注从微观的视角来认知协同创新的运行机理,其中最重要的一个内容便是考察知识生产、知识溢出、知识创新等在协同创新过程中的表现形态与运行机制[5-7]。为此,本文在文献研究的基础上,分析协同创新过程中的知识溢出的途径与机制,并利用系统动力学的方法对协同创新多主体组织的知识溢出与知识创新过程进行仿真建模,以期提升高校协同创新能力,提出具有针对性的应用策略与建议。
一、相关研究
(一)知识溢出与协同创新
知识溢出是知识扩散过程中的外部性,Mac.Dougall在考察东道国在接受外商直接投资(FDI)的社会效益时,首次将知识溢出效应作为FDI的重要现象揭示出来[8],但并没有进一步研究两者间的关系。Arrow认为知识是由投资行为所产生的副产品,是具有“溢出效应”的公共产品,并阐述了知识溢出效应对经济增长的作用[9]。国内学者孙兆刚在其博士论文中对知识溢出的动力机制和特征进行了系统的研究[10],他认为在知识溢出的过程中,具有不可分割性、非竞争性、行为性、非市场性、可察觉性和客观性等一些重要的特性,并从认知距离、吸收能力、技术差距、空间距离和文化距离等层面对知识溢出动力机制进行了理论建模与实证分析。
知识溢出和协同创新是一个双螺旋上升的结构,相互促进和影响共同推动组织知识创新向更高的水平发展。知识溢出和协同创新的存在促使创新活动空间集中,进而促进集群创新网络的发展和创新产出的增长。因此,产生大量的关于知识溢出与协同创新的时空分布关系,以及知识溢出对不同区域空间创新影响的作用效果等方面的研究成果[7-11-12] ,有力推动了知识溢出理论和协同创新实践的发展,但相关研究多是把知识溢出作为某种结果来研究的,仅仅考察了静态的单方面性质,而实际上知识溢出也更多的体现出一种过程性,需要结合动态过程来对其进行认知。 (二)知识创新演化与协同创新
知识创新是指通过企业的知识管理,在知识获取、处理、共享的基础上不断追求新的发展,探索新的规律,创立新的学说,将知识不断地应用到新的领域,并在新的领域不断创新,推动企业核心竞争力的不断增强,使企业获得经营成功[13]。有关知识创新的研究大致经历了从开始的对知识创新的概念、特征、影响要素等的研究,过渡到对知识创新的内在机制机理的研究[14-15],这一阶段关注的是显隐性知识在个体、团队、组织及组织间的流动转化过程,以及围绕协同创新的主体、客体设计创新机制,并在个体、团队、组织、行业、区域、国家等协同创新主体内开展应用与检验,涉及到的研究方法和相关理论主要有:场(Ba)理论、SECI理论、复杂适应系统理论、生物学、系统动力学、心理学、物理学等,涉及到的研究内容多集中在知识源及知识创新过程系统模型方面[16-17]。
从文献研究可以看出知识溢出与知识创新是组织协同创新过程中十分重要的过程,目前关于知识溢出的研究比较注重知识溢出、集聚效应与经济增长的作用及相关关系,在组织协同创新的知识溢出路径分析方面还没有较为深入的认知,在对协同创新组织间的知识创新过程演化方面的系统化和定量化的描述方面还有待进一步的深入研究,将两者结合起来对协同创新组织的知识管理演变过程进行系统化的分析显得更为必要。为此,本文将主要围绕上述问题展开论述与方案设计,以期较好的认识上述问题,并做出一些积极的探索。
二、协同创新组织知识溢出的路径分析
教育部“高等学校创新能力提升计划”(简称“2011计划”),自2012年启动实施以来,通过多项举措大力推进高校与高校、科研院所、行业企业、地方政府,以及国外科研机构的深度合作,探索适应于不同需求的协同创新模式,这其中最重要的是要分析协同创新主体间知识溢出的路径及其知识创新演化的特征。协同创新组织知识溢出的过程是不同主体间通过直接或间接方式进行互动、交流,并且表现为知识源在不同主体间的动态传导性,使得协同创新组织在知识溢出的动态过程中形成知识存量的增长,从而产生更多的知识溢出,形成持续的竞争优势。知识溢出可通过人力资本流动、技术转让与合作、贸易与投资等多种形式产生,可以是有意识或无意识的,可以是商业性的或非商业性的。
(1)基于人力资本流动的知识溢出。知识依附于个体存在,尤其是隐性知识的溢出更加依赖于人力资本的流动,稳定的具有一定比例的人力资本正常流动可以促进知识溢出,激发组织创新活力。此外,人力资本流动的背后还隐含着大量的复杂的社会关系网络,特别是在现代虚拟社交网络的环境下,极大的扩大了不同组织人才间非正式交流的范围和程度。因此一定程度上来说,具有不同知识背景人才的社会网络合并社会资本的耦合作用深刻影响着知识溢出的效率。
(2)基于正式或非正式的研发合作的知识溢出。由于协同创新组织成员自身具有知识异质性的特点,且现代科技发展日新月异,知识更新频率显著加快,技术创新的风险大大增加,任何一个企业或者大学单凭依靠自身的力量已难以应对日益复杂和瞬息万变的市场环境。推动协同创新的目的也是依托强强联合,通过正式或非正式的研发合作形成对资金、技术、人才以及组织等集成创新要素的整合与利用,依靠多学科和不同产业之间的交流与合作突破行业关键核心技术瓶颈。
高校的研发机构、企业研发部门以及技术转移中心等被看作是知识创造、创新和溢出的主要来源。产学研之间正式或非正式的交流和研发合作为知识溢出提供了平台和土壤,特别是那些建立稳定合作关系的协同创新网络,公司技术人员、大学研究人员以及企业家通过非正式交流或各种正式的学术研讨会交换异质性知识,实现技术知识的溢出或扩散。
(3)基于交易投资的知识溢出。协同创新组织间可以通过知识供需关系获得知识溢出,比如技术转让、专利授权、设备购买等。由于市场不可能像处理以自然资源为基础的产品那样,有效地处理具有不确定性、规模经济和外部经济特征的技术知识和组织技能等资产的生产和交易,知识和技术从生产商转移到使用者手里,就会发生知识溢出现象。 在通过贸易投资发生知识溢出的过程中,落后区域吸收溢出知识的效率高低取决于该区域本身知识存量和吸收能力,一个区域只有在拥有大量知识的前提下,具备一定的吸收能力才能理解、评估、融合与使用外部环境中的知识,才能将区域的外部知识转化为可应用的知识。
三、协同创新组织知识创新演化SD分析
协同创新组织知识创新的两类主要参与主体为高校/科研机构和企业,其知识创新演化过程受众多因素的影响,是一个动态的非线性的复杂反馈系统。为此,本文采用系统动力学(SD)的分析方法,从高校/科研机构、企业以及组织协同创新这三者的知识存量变化的角度,利用流率基本入树建模的方法对协同创新组织知识创新演化过程进行分析,其分为三个子系统,即高校/科研机构知识存量子系统、企业知识存量子系统以及组织协同创新知识存量子系统,通过设定各个子系统的流位和流速以及影响因素,构建协同创新组织知识创新演化SD分析模型。
(一) 子系统流图与流率基本入树
为了考察知识溢出和知识创新演化过程中的高校/科研机构、企业以及协同知识存量的变化情况,根据系统的流率和流位以及变量关系,建立协同创新组织知识溢出与知识创新演化系统的各子系统流图,如图1所示,并据此建立系统的流位流率模型。
(1)高校/科研机构知识创新变化量R11(t)和知识遗失变化量R12(t)流率基本入树T1(t),高校/科研机构的知识创新动力(MU1)和知识创新能力(MU2)是构成其基本创新绩效表现的核心,同时,随着时间的推移知识会产生老化与遗失MU3,而知识存量LU则对其知识创新量产生一定的积极影响,各因素相互作用共同推动其知识发生累积效应,则在[t,t+DT]期间,其知识创新变化量R11(t)=dLU(t)/dt=LU* MU1* MU2;知识遗失变化量R12(t)=dLU(t)/dt= STEP(LU*知识遗失率(0.1),1),此处采用阶跃函数来表示知识遗忘的过程;知识存量变化量R1(t) = INTEG(R11(t)-R12(t),10),LU(t)|t=0=10。 (2)企业知识创新变化量R21(t)、知识遗失变化量R22(t)以及知识转移变化量R23(t)流率基本入树T2(t),校企协同创新主体间存在知识势差,并具有知识流动的意愿、承担相应的风险以及知识吸收的能力,同上分析,在[t,t+DT]期间,其知识创新变化量R21(t)= dLE(t)/dt=LE* ME1* ME2* ME3,依次分别为企业的知识存量、知识创新动力(0.4),知识创新风险和知识收益水平,ME2、ME3用表函数表示;知识遗失变化量R22(t)=dLE(t)/dt= STEP(LE *E知识遗失系数(0.2), 5);知识转移变化量R23(t) = DELAY1I( IF THEN ELSE(转移阈值(LE / LU)<0.95, E知识吸收能力(0.5)*U知识发送能力(0.8)*( LU- LE)*转移阈值, 0 ), 2, 0 );企业知识存量变化量R2(t)= INTEG(R21(t) + R23(t) –R22(t),1)。
(3)组织协同创新知识存量(LX)= INTEG[(高校/科研机构知识共享度+企业知识共享度)*协同情境];高校/科研机构知识共享度=DELAY1I[LU*(1-U知识保留系数), 1 , 0],U知识保留系数=0.08;企业知识共享度=DELAY1I[LE *(1-E知识保留系数),1,0],E知识保留系数=0.05;协同情境=(人力资本+信任程度+政策水平+知识粘性+资金投入)∕5,其中组成变量取值范围为[0,1],采用随机函数RANDOM NORMAL自动生成。
(二)系统仿真与结果分析
本文利用VensimPLE软件建立系统的仿真模型,设定模型的运行周期为3年,即36个月,仿真运行结果如下图2所示。
从仿真运行的结果可以看出,在系统仿真周期内,高校/科研机构的知识存量、企业知识存量以及组织协同创新知识存量都呈现显著上升的趋势,高校/科研机构的知识创新量的增速和增加的幅度都要比企业的高,且在模型仿真的后期这种效应体现的更加明显,这是由于高校/科研机构的知识创新能力、知识创新动力和知识存量要高于企业,所以高校/科研机构的知识存量增长量和平均增速在系统仿真周期内呈现出比企业的要高的特征,这是符合实际认知的。同时由于企业的初始知识存量相比高校/科研机构要薄弱一些,所以在系统仿真周期初始阶段企业的知识存量绝对增长量不是很明显,但随着仿真步长的不断累积,当仿真周期到达18Month之后,企业的知识存量增长明显,其次,在系统仿真的中间阶段企业知识存量出现一个渐进的波动,是由于高校/科研机构与企业的知识势差变小的缘故,这也与实际的情况是相吻合的。可见本文所建立的系统模型是能够准确反映组织协同知识创新演化过程的特征的。
四、结论与对策
“2011”计划的成功实施需要参与组织的协同以促进整个系统的知识创新能力的提升,本文在对知识溢出、知识创新与协同创新的相关研究基础上,对协同创新组织知识溢出的途径进行了分析,并利用系统动力学的分析方法,建立了协同创新组织知识溢出与知识创新演化系统模型,并对其进行了仿真与分析,从运行结果看,所建立的模型能够较好的拟合协同创新组织知识溢出与知识创新的过程。结合模型仿真的结果、组织管理理论以及协同创新理论,本文提出以下促进协同创新组织知识溢出与知识创新能力提升的相关建议:
(1)由于知识溢出具有两面性,对于知识溢出方而言,一方面要保持自身知识的独立异质性和竞争优势,会对知识溢出持较为谨慎的态度;另一方面,为了促进协同创新组织的知识创新和协同学习,又需要扮演承担一定社会责任的角色。这之间是一个动态平衡的过程,因此,无论是在制度设计还是激励策略的制定上都要综合考虑各方面对知识溢出的影响作用。
(2)作为协同创新组织的成员应该要依据自身的特点进行针对性的策略设计,如高校应该承担更多的知识溢出的带动效应,鼓励具有公益性质的知识溢出以促进区域和地方的知识创新和经济发展;政府应充分发挥调节和指导作用,积极统筹社会科技中介和有政府背景的大学科技园等知识服务机构,充分发挥知识孵化器的功能;企业应该更好的培育“企业家精神”和“创新创业精神”,实行自由企业制度,充分激活企业的创新创业活力。
(3)协同创新是一个完整的创新生态链,组织的知识创新活动应该在知识创新生态环境的视域下,考虑从知识的生命周期演化的视角来分析协同创新组织间的知识创新活动,因此,更为重要的是要构建促进组织协同的知识存量的环境和条件,以促进整个知识创新体系的良性发展,形成螺旋形的社会知识创新增长模式,通过设定合理的利益分配机制,激发组织的知识创新需求,降低组织的知识隐藏率,平衡组织的知识势差,提升组织的知识发送和吸收能力,优化组织知识创新的协同情境,促进组织知识溢出。
参考文献:
[1] 马永坤. 协同创新理论模式及区域经济协同机制的建构[J].华东经济管理,2013(2):52-55.
[2] 解学梅. 中小企业协同创新网络与创新绩效的实证研究[J].管理科学学报,2010(8): 51-64.
[3] 王晓红,金子祺,姜华. 创新团队成员知识创新行为的系统动力学研究[J].研究与发展管理,2014( 4):120-128.
[4] 郭艳丽,易树平,谢心灵,等. 垮组织任务型合作创新系统动力学模型与仿真[J].系统工程,2014(6): 71-76.
[5] Olga Alonso-Villar. Urban Agglomeration: Knowledge Spillovers and Product Diversity[J].Annals of Regional Science, 2002,36(4):551-573.
[6] 王道平,周叶,孙庆彬. 基于系统动力学的供应链知识扩散模型及其仿真研究[J].管理学报,2012(11):1 706-1 711. [7] 胡彩梅. 知识溢出影响区域知识创新的机理及测度研究[D]. 长春:吉林大学博士学位论文,2013.
[8] GDA Macdougall. the Benefits and Costs of Private Investment from Aboard: A Theory Approach[J].Economic Record, 1960,36(73):13-35.
[9] Arrow K. The Economic Implications of Learning by doing[J]. The Review of Economic Studies,1962, 29(3):155-173.
[10] 孙兆刚. 知识溢出的发生机制与路径研究[D].大连:大连理工大学博士学位论文,2005.
[11] Kaz Miyagiwa, Yuka Ohno. Uncertainty, spillovers, and cooperative R&D[J]. International Journal of Industrial Organization,2002(20): 855-876.
[12] Keller W. Are international R&D spillovers trade related Analyzing spillovers among randomly matched trade partners[J]. European Economic Review, 1998(42): 1 469-1 481.
[13] 冯新周,何自立. 组织知识创新及其管理[J].中国科技论坛,2010(2):28-31.
[14] 龙跃. 知识创新研究综述与评析[J]. 情报杂志,2013(2):88-92.
[15] 吴杨,苏竣. 科研团队知识创新系统的复杂特性及其协同机制作用机理研究[J].科学学与科学技术管理,2012(1):156-165.
[16] 王艳,毕丽华. 知识管理与知识创新的研究综述与展望[J].图书情报工作,2011(S2):343-347,357.
[17] 杨波. 系统动力学建模的知识转移演化模型与仿真[J].图书情报工作,2010(9): 89-93.
[责任编辑:吴晓红]
关键词:协同创新;知识溢出;知识创新;系统动力学
中图分类号:C93;F276
文献标识码:A文章编号:1672-1101(2016)04-0052-06
Abstract: The successful implementation of the “2011 plan” involves the collaborative innovation of the involved organizations to promote the systematic improvement of capacity for knowledge innovation, in the course of which knowledge spillover and knowledge innovation are two core elements to guarantee the performance of collaborative innovation. Therefore, on the basis of analyzing the relationship between knowledge spillover, knowledge innovation and collaborative innovation, the routes of knowledge spillover in the collaborative innovation organization are summarized and analyzed. A system model of the knowledge spillover and the evolution of knowledge innovation in organizations of collaborative innovation is constructed based on system dynamics (SD),which is then used for simulation and analysis. The findings show that the model well matches the process of the knowledge spillover and the evolution of knowledge innovation in organizations of collaborative innovation. Then some corresponding measures and suggestions are put forward for the improvement of knowledge spillover and capacity for knowledge innovation in organizations of collaborative innovation.
Key words: collaborative innovation; knowledge spillover; knowledge innovation; SD
协同创新作为产学研的更深层次的合作形态,即体现了国家层面的政策导向,也反映出社会经济发展的切实需要。目前,有关协同创新的理论和实践研究比较丰富,马永坤从马克思的分工协作理论角度阐述了协同创新的理论基础,并从协同主体合作创新模式、协同创新的组织机制以及协同创新政府机制三个方面,探讨了协同创新与区域经济社会发展的协同机制[1]。解学梅通过对188家中小型制造业企业调研的实证分析得出,不同类型的协同创新网络对企业创新绩效有着不同的施加效应[2]。王晓红[3]、郭艳丽[4]等人利用系统动力学的方法对协同创新团队成员的知识创新行为进行了仿真与分析。
随着相关研究的深入,一些学者开始关注从微观的视角来认知协同创新的运行机理,其中最重要的一个内容便是考察知识生产、知识溢出、知识创新等在协同创新过程中的表现形态与运行机制[5-7]。为此,本文在文献研究的基础上,分析协同创新过程中的知识溢出的途径与机制,并利用系统动力学的方法对协同创新多主体组织的知识溢出与知识创新过程进行仿真建模,以期提升高校协同创新能力,提出具有针对性的应用策略与建议。
一、相关研究
(一)知识溢出与协同创新
知识溢出是知识扩散过程中的外部性,Mac.Dougall在考察东道国在接受外商直接投资(FDI)的社会效益时,首次将知识溢出效应作为FDI的重要现象揭示出来[8],但并没有进一步研究两者间的关系。Arrow认为知识是由投资行为所产生的副产品,是具有“溢出效应”的公共产品,并阐述了知识溢出效应对经济增长的作用[9]。国内学者孙兆刚在其博士论文中对知识溢出的动力机制和特征进行了系统的研究[10],他认为在知识溢出的过程中,具有不可分割性、非竞争性、行为性、非市场性、可察觉性和客观性等一些重要的特性,并从认知距离、吸收能力、技术差距、空间距离和文化距离等层面对知识溢出动力机制进行了理论建模与实证分析。
知识溢出和协同创新是一个双螺旋上升的结构,相互促进和影响共同推动组织知识创新向更高的水平发展。知识溢出和协同创新的存在促使创新活动空间集中,进而促进集群创新网络的发展和创新产出的增长。因此,产生大量的关于知识溢出与协同创新的时空分布关系,以及知识溢出对不同区域空间创新影响的作用效果等方面的研究成果[7-11-12] ,有力推动了知识溢出理论和协同创新实践的发展,但相关研究多是把知识溢出作为某种结果来研究的,仅仅考察了静态的单方面性质,而实际上知识溢出也更多的体现出一种过程性,需要结合动态过程来对其进行认知。 (二)知识创新演化与协同创新
知识创新是指通过企业的知识管理,在知识获取、处理、共享的基础上不断追求新的发展,探索新的规律,创立新的学说,将知识不断地应用到新的领域,并在新的领域不断创新,推动企业核心竞争力的不断增强,使企业获得经营成功[13]。有关知识创新的研究大致经历了从开始的对知识创新的概念、特征、影响要素等的研究,过渡到对知识创新的内在机制机理的研究[14-15],这一阶段关注的是显隐性知识在个体、团队、组织及组织间的流动转化过程,以及围绕协同创新的主体、客体设计创新机制,并在个体、团队、组织、行业、区域、国家等协同创新主体内开展应用与检验,涉及到的研究方法和相关理论主要有:场(Ba)理论、SECI理论、复杂适应系统理论、生物学、系统动力学、心理学、物理学等,涉及到的研究内容多集中在知识源及知识创新过程系统模型方面[16-17]。
从文献研究可以看出知识溢出与知识创新是组织协同创新过程中十分重要的过程,目前关于知识溢出的研究比较注重知识溢出、集聚效应与经济增长的作用及相关关系,在组织协同创新的知识溢出路径分析方面还没有较为深入的认知,在对协同创新组织间的知识创新过程演化方面的系统化和定量化的描述方面还有待进一步的深入研究,将两者结合起来对协同创新组织的知识管理演变过程进行系统化的分析显得更为必要。为此,本文将主要围绕上述问题展开论述与方案设计,以期较好的认识上述问题,并做出一些积极的探索。
二、协同创新组织知识溢出的路径分析
教育部“高等学校创新能力提升计划”(简称“2011计划”),自2012年启动实施以来,通过多项举措大力推进高校与高校、科研院所、行业企业、地方政府,以及国外科研机构的深度合作,探索适应于不同需求的协同创新模式,这其中最重要的是要分析协同创新主体间知识溢出的路径及其知识创新演化的特征。协同创新组织知识溢出的过程是不同主体间通过直接或间接方式进行互动、交流,并且表现为知识源在不同主体间的动态传导性,使得协同创新组织在知识溢出的动态过程中形成知识存量的增长,从而产生更多的知识溢出,形成持续的竞争优势。知识溢出可通过人力资本流动、技术转让与合作、贸易与投资等多种形式产生,可以是有意识或无意识的,可以是商业性的或非商业性的。
(1)基于人力资本流动的知识溢出。知识依附于个体存在,尤其是隐性知识的溢出更加依赖于人力资本的流动,稳定的具有一定比例的人力资本正常流动可以促进知识溢出,激发组织创新活力。此外,人力资本流动的背后还隐含着大量的复杂的社会关系网络,特别是在现代虚拟社交网络的环境下,极大的扩大了不同组织人才间非正式交流的范围和程度。因此一定程度上来说,具有不同知识背景人才的社会网络合并社会资本的耦合作用深刻影响着知识溢出的效率。
(2)基于正式或非正式的研发合作的知识溢出。由于协同创新组织成员自身具有知识异质性的特点,且现代科技发展日新月异,知识更新频率显著加快,技术创新的风险大大增加,任何一个企业或者大学单凭依靠自身的力量已难以应对日益复杂和瞬息万变的市场环境。推动协同创新的目的也是依托强强联合,通过正式或非正式的研发合作形成对资金、技术、人才以及组织等集成创新要素的整合与利用,依靠多学科和不同产业之间的交流与合作突破行业关键核心技术瓶颈。
高校的研发机构、企业研发部门以及技术转移中心等被看作是知识创造、创新和溢出的主要来源。产学研之间正式或非正式的交流和研发合作为知识溢出提供了平台和土壤,特别是那些建立稳定合作关系的协同创新网络,公司技术人员、大学研究人员以及企业家通过非正式交流或各种正式的学术研讨会交换异质性知识,实现技术知识的溢出或扩散。
(3)基于交易投资的知识溢出。协同创新组织间可以通过知识供需关系获得知识溢出,比如技术转让、专利授权、设备购买等。由于市场不可能像处理以自然资源为基础的产品那样,有效地处理具有不确定性、规模经济和外部经济特征的技术知识和组织技能等资产的生产和交易,知识和技术从生产商转移到使用者手里,就会发生知识溢出现象。 在通过贸易投资发生知识溢出的过程中,落后区域吸收溢出知识的效率高低取决于该区域本身知识存量和吸收能力,一个区域只有在拥有大量知识的前提下,具备一定的吸收能力才能理解、评估、融合与使用外部环境中的知识,才能将区域的外部知识转化为可应用的知识。
三、协同创新组织知识创新演化SD分析
协同创新组织知识创新的两类主要参与主体为高校/科研机构和企业,其知识创新演化过程受众多因素的影响,是一个动态的非线性的复杂反馈系统。为此,本文采用系统动力学(SD)的分析方法,从高校/科研机构、企业以及组织协同创新这三者的知识存量变化的角度,利用流率基本入树建模的方法对协同创新组织知识创新演化过程进行分析,其分为三个子系统,即高校/科研机构知识存量子系统、企业知识存量子系统以及组织协同创新知识存量子系统,通过设定各个子系统的流位和流速以及影响因素,构建协同创新组织知识创新演化SD分析模型。
(一) 子系统流图与流率基本入树
为了考察知识溢出和知识创新演化过程中的高校/科研机构、企业以及协同知识存量的变化情况,根据系统的流率和流位以及变量关系,建立协同创新组织知识溢出与知识创新演化系统的各子系统流图,如图1所示,并据此建立系统的流位流率模型。
(1)高校/科研机构知识创新变化量R11(t)和知识遗失变化量R12(t)流率基本入树T1(t),高校/科研机构的知识创新动力(MU1)和知识创新能力(MU2)是构成其基本创新绩效表现的核心,同时,随着时间的推移知识会产生老化与遗失MU3,而知识存量LU则对其知识创新量产生一定的积极影响,各因素相互作用共同推动其知识发生累积效应,则在[t,t+DT]期间,其知识创新变化量R11(t)=dLU(t)/dt=LU* MU1* MU2;知识遗失变化量R12(t)=dLU(t)/dt= STEP(LU*知识遗失率(0.1),1),此处采用阶跃函数来表示知识遗忘的过程;知识存量变化量R1(t) = INTEG(R11(t)-R12(t),10),LU(t)|t=0=10。 (2)企业知识创新变化量R21(t)、知识遗失变化量R22(t)以及知识转移变化量R23(t)流率基本入树T2(t),校企协同创新主体间存在知识势差,并具有知识流动的意愿、承担相应的风险以及知识吸收的能力,同上分析,在[t,t+DT]期间,其知识创新变化量R21(t)= dLE(t)/dt=LE* ME1* ME2* ME3,依次分别为企业的知识存量、知识创新动力(0.4),知识创新风险和知识收益水平,ME2、ME3用表函数表示;知识遗失变化量R22(t)=dLE(t)/dt= STEP(LE *E知识遗失系数(0.2), 5);知识转移变化量R23(t) = DELAY1I( IF THEN ELSE(转移阈值(LE / LU)<0.95, E知识吸收能力(0.5)*U知识发送能力(0.8)*( LU- LE)*转移阈值, 0 ), 2, 0 );企业知识存量变化量R2(t)= INTEG(R21(t) + R23(t) –R22(t),1)。
(3)组织协同创新知识存量(LX)= INTEG[(高校/科研机构知识共享度+企业知识共享度)*协同情境];高校/科研机构知识共享度=DELAY1I[LU*(1-U知识保留系数), 1 , 0],U知识保留系数=0.08;企业知识共享度=DELAY1I[LE *(1-E知识保留系数),1,0],E知识保留系数=0.05;协同情境=(人力资本+信任程度+政策水平+知识粘性+资金投入)∕5,其中组成变量取值范围为[0,1],采用随机函数RANDOM NORMAL自动生成。
(二)系统仿真与结果分析
本文利用VensimPLE软件建立系统的仿真模型,设定模型的运行周期为3年,即36个月,仿真运行结果如下图2所示。
从仿真运行的结果可以看出,在系统仿真周期内,高校/科研机构的知识存量、企业知识存量以及组织协同创新知识存量都呈现显著上升的趋势,高校/科研机构的知识创新量的增速和增加的幅度都要比企业的高,且在模型仿真的后期这种效应体现的更加明显,这是由于高校/科研机构的知识创新能力、知识创新动力和知识存量要高于企业,所以高校/科研机构的知识存量增长量和平均增速在系统仿真周期内呈现出比企业的要高的特征,这是符合实际认知的。同时由于企业的初始知识存量相比高校/科研机构要薄弱一些,所以在系统仿真周期初始阶段企业的知识存量绝对增长量不是很明显,但随着仿真步长的不断累积,当仿真周期到达18Month之后,企业的知识存量增长明显,其次,在系统仿真的中间阶段企业知识存量出现一个渐进的波动,是由于高校/科研机构与企业的知识势差变小的缘故,这也与实际的情况是相吻合的。可见本文所建立的系统模型是能够准确反映组织协同知识创新演化过程的特征的。
四、结论与对策
“2011”计划的成功实施需要参与组织的协同以促进整个系统的知识创新能力的提升,本文在对知识溢出、知识创新与协同创新的相关研究基础上,对协同创新组织知识溢出的途径进行了分析,并利用系统动力学的分析方法,建立了协同创新组织知识溢出与知识创新演化系统模型,并对其进行了仿真与分析,从运行结果看,所建立的模型能够较好的拟合协同创新组织知识溢出与知识创新的过程。结合模型仿真的结果、组织管理理论以及协同创新理论,本文提出以下促进协同创新组织知识溢出与知识创新能力提升的相关建议:
(1)由于知识溢出具有两面性,对于知识溢出方而言,一方面要保持自身知识的独立异质性和竞争优势,会对知识溢出持较为谨慎的态度;另一方面,为了促进协同创新组织的知识创新和协同学习,又需要扮演承担一定社会责任的角色。这之间是一个动态平衡的过程,因此,无论是在制度设计还是激励策略的制定上都要综合考虑各方面对知识溢出的影响作用。
(2)作为协同创新组织的成员应该要依据自身的特点进行针对性的策略设计,如高校应该承担更多的知识溢出的带动效应,鼓励具有公益性质的知识溢出以促进区域和地方的知识创新和经济发展;政府应充分发挥调节和指导作用,积极统筹社会科技中介和有政府背景的大学科技园等知识服务机构,充分发挥知识孵化器的功能;企业应该更好的培育“企业家精神”和“创新创业精神”,实行自由企业制度,充分激活企业的创新创业活力。
(3)协同创新是一个完整的创新生态链,组织的知识创新活动应该在知识创新生态环境的视域下,考虑从知识的生命周期演化的视角来分析协同创新组织间的知识创新活动,因此,更为重要的是要构建促进组织协同的知识存量的环境和条件,以促进整个知识创新体系的良性发展,形成螺旋形的社会知识创新增长模式,通过设定合理的利益分配机制,激发组织的知识创新需求,降低组织的知识隐藏率,平衡组织的知识势差,提升组织的知识发送和吸收能力,优化组织知识创新的协同情境,促进组织知识溢出。
参考文献:
[1] 马永坤. 协同创新理论模式及区域经济协同机制的建构[J].华东经济管理,2013(2):52-55.
[2] 解学梅. 中小企业协同创新网络与创新绩效的实证研究[J].管理科学学报,2010(8): 51-64.
[3] 王晓红,金子祺,姜华. 创新团队成员知识创新行为的系统动力学研究[J].研究与发展管理,2014( 4):120-128.
[4] 郭艳丽,易树平,谢心灵,等. 垮组织任务型合作创新系统动力学模型与仿真[J].系统工程,2014(6): 71-76.
[5] Olga Alonso-Villar. Urban Agglomeration: Knowledge Spillovers and Product Diversity[J].Annals of Regional Science, 2002,36(4):551-573.
[6] 王道平,周叶,孙庆彬. 基于系统动力学的供应链知识扩散模型及其仿真研究[J].管理学报,2012(11):1 706-1 711. [7] 胡彩梅. 知识溢出影响区域知识创新的机理及测度研究[D]. 长春:吉林大学博士学位论文,2013.
[8] GDA Macdougall. the Benefits and Costs of Private Investment from Aboard: A Theory Approach[J].Economic Record, 1960,36(73):13-35.
[9] Arrow K. The Economic Implications of Learning by doing[J]. The Review of Economic Studies,1962, 29(3):155-173.
[10] 孙兆刚. 知识溢出的发生机制与路径研究[D].大连:大连理工大学博士学位论文,2005.
[11] Kaz Miyagiwa, Yuka Ohno. Uncertainty, spillovers, and cooperative R&D[J]. International Journal of Industrial Organization,2002(20): 855-876.
[12] Keller W. Are international R&D spillovers trade related Analyzing spillovers among randomly matched trade partners[J]. European Economic Review, 1998(42): 1 469-1 481.
[13] 冯新周,何自立. 组织知识创新及其管理[J].中国科技论坛,2010(2):28-31.
[14] 龙跃. 知识创新研究综述与评析[J]. 情报杂志,2013(2):88-92.
[15] 吴杨,苏竣. 科研团队知识创新系统的复杂特性及其协同机制作用机理研究[J].科学学与科学技术管理,2012(1):156-165.
[16] 王艳,毕丽华. 知识管理与知识创新的研究综述与展望[J].图书情报工作,2011(S2):343-347,357.
[17] 杨波. 系统动力学建模的知识转移演化模型与仿真[J].图书情报工作,2010(9): 89-93.
[责任编辑:吴晓红]