協(xié)同視角下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合研究*

陳旭升 王 欣（哈爾濱理工大學管理學院 黑龍江 哈爾濱 150080）

吳雪梅（哈爾濱工業(yè)大學機電學院 黑龍江 哈爾濱 150001）

分工創(chuàng)新、全球化利用資源使高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)開放式、網(wǎng)絡化特征，將技術(shù)、產(chǎn)品知識等顯性知識與管理經(jīng)驗等隱性知識整合形成的新的創(chuàng)新過程已成為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，創(chuàng)新網(wǎng)絡中不同創(chuàng)新主體的知識協(xié)同是促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。思科、蘋果、特斯拉等公司的成功，標志著硅谷以技術(shù)、信息、人員流動交互作用的創(chuàng)新網(wǎng)絡模式逐漸取代了美國波士頓“128公路地區(qū)”大公司為核心的創(chuàng)新模式[1]，使得高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡研究成為熱點。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡通過技術(shù)、管理的知識擴散與整合以提高其產(chǎn)業(yè)帶動作用，目前對其創(chuàng)新網(wǎng)絡中的知識整合研究主要集中于影響因素、知識特征、對創(chuàng)新網(wǎng)絡績效促進等方面。Tang Fangcheng等進行的研究表明，創(chuàng)新網(wǎng)絡規(guī)模、網(wǎng)絡成員對知識整合有著直接影響，隨著網(wǎng)絡規(guī)模的增大與網(wǎng)絡成員數(shù)量的增加，網(wǎng)絡節(jié)點與其他成員連接的成本會下降，知識轉(zhuǎn)移發(fā)生的可能性會提高[2]。

創(chuàng)新網(wǎng)絡中非正式組織的知識交流與技術(shù)在線咨詢服務加快了知識的更新速度[3]。Schilling和Phelps 在研究創(chuàng)新網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)與知識整體水平關(guān)系時，發(fā)現(xiàn)其具有“小世界”網(wǎng)絡特征，社交網(wǎng)絡的短路徑能使知識容量達到最大[4]。Paruchuri指出，創(chuàng)新網(wǎng)絡中有利位置的企業(yè)在獲取與利用知識方面具有優(yōu)勢，其中，結(jié)構(gòu)洞和中心性對創(chuàng)新過程的知識整合效果影響最為明顯[5]。Dacin認為，對網(wǎng)絡中心企業(yè)有利的網(wǎng)絡關(guān)系可以消除知識來源的差異，形成網(wǎng)絡成員認可的知識整合內(nèi)容[6]。創(chuàng)新網(wǎng)絡中顯性知識與隱性知識整合的途徑有著明顯的區(qū)別，顯性知識通過對數(shù)據(jù)、文字的技術(shù)處理得以整合[7]，而隱性知識通過社交網(wǎng)絡實現(xiàn)經(jīng)驗、觀念的融合[8]。當企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品復雜性較低時，知識整合主要是由核心廠商完成，其供應商、銷售商通過合作關(guān)系獲得從零部件到最終產(chǎn)品的知識，形成單向輸出的整合形式，隨著產(chǎn)品復雜性的增加，分工、互補式的知識整合成為主要方式，并且創(chuàng)新網(wǎng)絡中成員聚集程度與技術(shù)復雜性有相同的變化趨勢[9]。Liu Chialing、Ghauri和Sinkovics在分析技術(shù)外包效率影響因素時指出，外包企業(yè)知識獲取和整合能力是提高創(chuàng)新效率的關(guān)鍵[10]。部分學者從組織和創(chuàng)新人員的多樣性視角研究了創(chuàng)新網(wǎng)絡績效，認為對多種知識體系與信息來源的整合，有助于形成新的創(chuàng)新模式[11]。

目前，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合仍需進一步深入研究，無論從作為網(wǎng)絡節(jié)點的組織角度分析其技術(shù)、治理結(jié)構(gòu)、人員特征對知識整合的影響，還是從網(wǎng)絡關(guān)系（如網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、關(guān)聯(lián)強度等）方面研究知識整合，其大多傾向于重視單一因素作用，缺乏將內(nèi)、外部綜合起來的系統(tǒng)研究。同時，對于整合過程的協(xié)同作用還沒有文獻涉及，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合不同要素的協(xié)同關(guān)系是否存在，其所處的地位和作用的差異是尚待探索的問題。

針對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合主導因素的不同，本研究將其知識整合過程分為企業(yè)、市場和政府3種導向，構(gòu)建了不同導向下知識整合要素的因果關(guān)系，建立了基于協(xié)同的創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合系統(tǒng)動力學模型，在對形成的網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)驗證的基礎(chǔ)上，選取不同模式下的主要指標對其協(xié)同關(guān)系進行分析，明確了我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合協(xié)同的主要特征。

1 協(xié)同視角下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的因果關(guān)系分析

根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的主體差異，筆者將知識整合分為企業(yè)導向、市場導向和政府導向3個方面，其共同形成了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合系統(tǒng)。

1.1 企業(yè)導向的知識整合因果關(guān)系

隨著技術(shù)的復雜性及市場需求的急劇變化，知識更新速度不斷加快，知識分散性、無序性使其難以發(fā)揮創(chuàng)新推動作用。企業(yè)獲取維持生存和發(fā)展所需的知識難度增加，使企業(yè)的創(chuàng)新過程面臨較大的風險和不確定性，這就要求企業(yè)在整合自身內(nèi)部知識和能力的基礎(chǔ)上，應積極吸納外部知識，將其他企業(yè)及創(chuàng)新相關(guān)組織（如科研機構(gòu)、中介等）已有的知識進行整合，形成具有企業(yè)優(yōu)勢的產(chǎn)品設(shè)計和管理模式。

企業(yè)導向的創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合可以分為縱向和橫向兩個方面，縱向知識整合涉及企業(yè)的供應商、零售商，而橫向是與科研機構(gòu)、中介組織的知識整合，企業(yè)導向的協(xié)同效應是縱向關(guān)聯(lián)企業(yè)與橫向科研機構(gòu)、中介組織共同作用的結(jié)果。蘋果公司通過分布在全球的主要供應商形成了零部件及時供貨系統(tǒng)，使得iPod與iPhone在較短時間內(nèi)得以上市，這種與供應商的知識整合在電子產(chǎn)業(yè)較為普遍，來自于供應商的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新知識可以達到40%[12]。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中供應商和企業(yè)的知識整合可減少創(chuàng)新風險，提高專業(yè)化水平和產(chǎn)品研發(fā)速度[13]。同時在產(chǎn)品開發(fā)過程中創(chuàng)新網(wǎng)絡與營銷企業(yè)的知識整合可以減少不必要的產(chǎn)品功能，避免不合理定價[14]。目前，交互式學習逐漸成為企業(yè)間知識整合的主要方式，形成了知識擴散、吸收、整合的循環(huán)過程，其方式既可以是正式的技術(shù)轉(zhuǎn)讓、生產(chǎn)許可，也可以是非正式的人員交流[15]。在知識整合過程中，企業(yè)間固有的特性會影響整合效果，企業(yè)地理位置的遠近決定了交流、轉(zhuǎn)換成本的高低，近距離企業(yè)在交流頻次和范圍上都具有優(yōu)勢[16]。企業(yè)對外部信息的吸收能力是其進一步整合的基礎(chǔ)，其本身固有的知識存量較高且和交流企業(yè)具有技術(shù)相似性，利于形成統(tǒng)一的知識標準[17]。企業(yè)間的契約合作、聯(lián)合研發(fā)等強關(guān)聯(lián)關(guān)系使合作相對穩(wěn)定，容易形成長期性的網(wǎng)絡知識整合慣例[18]。然而，創(chuàng)新網(wǎng)絡中企業(yè)的知識整合受競合關(guān)系影響，存在著知識整合與知識保護并存的現(xiàn)象，在企業(yè)與競爭對手、協(xié)同企業(yè)及科研機構(gòu)的多元化合作中，科研機構(gòu)、中介組織等創(chuàng)新主體在創(chuàng)新網(wǎng)絡中的作用日益突出，企業(yè)與科研機構(gòu)的合作比重遠超過其他合作對象[19]。因而，高技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡中企業(yè)通過降低網(wǎng)絡連接障礙，形成分工創(chuàng)新關(guān)系，同時與科研機構(gòu)合作，形成產(chǎn)品技術(shù)與基礎(chǔ)理論結(jié)合的知識整合。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合企業(yè)導向因果關(guān)系如圖1所示。

1.2 市場導向的知識整合因果關(guān)系

“先動型”市場導向知識整合是“顧客引領(lǐng)”和了解競爭對手知識共同作用的結(jié)果。在研究早期，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場導向的知識整合對創(chuàng)新是否有正向影響存在爭議，Paschalina認為，明確顧客需求、在產(chǎn)品設(shè)計中聽取反饋意見有助于優(yōu)化產(chǎn)品功能[20]，Lukas、Ferrell在實證研究中認為，市場導向能使顧客更快地接受企業(yè)新產(chǎn)品，并利于形成新的產(chǎn)品構(gòu)思[21]。但另外一些學者卻得出完全相反的結(jié)論，如Narver等指出，依靠現(xiàn)有顧客意見開發(fā)新產(chǎn)品具有難以避免的風險，顧客只重視現(xiàn)有產(chǎn)品的缺陷，卻沒有形成突破性創(chuàng)新的意愿[22]。Lawton和Parasuraman也較早提出，分析顧客對產(chǎn)品的需求特點與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新活動沒有顯著聯(lián)系[23]。最終Narver和Slater將市場導向區(qū)分為“反應型”市場導向與“先動型”市場導向，其認為“先動型”市場導向?qū)?chuàng)新有顯著影響[24]，后續(xù)學者才大多遵循了這一劃分方法。本研究認為，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場導向應是對原有產(chǎn)品的根本性創(chuàng)新，其定義與“先動型”市場導向趨于一致。由于產(chǎn)品的全新性，市場對于其價格、功能和適用人群沒有先驗知識，市場風險明顯高于漸進性創(chuàng)新產(chǎn)品，因此企業(yè)需要針對市場中顧客的意見進行更為全面的調(diào)查與整合[25]?！跋葎有汀笔袌鰧?qū)︻櫩椭械囊庖婎I(lǐng)袖的觀點往往持否定態(tài)度，因其知識有助于深入了解現(xiàn)有產(chǎn)品特點，而對企業(yè)突破性創(chuàng)新多數(shù)會產(chǎn)生負面影響[26]。“先動型”市場導向要求高技術(shù)企業(yè)對現(xiàn)有規(guī)范與經(jīng)驗進行變革，通過跨組織的“刻意學習”可以形成新的行業(yè)規(guī)范，在知識轉(zhuǎn)移與整合中形成網(wǎng)絡慣例[27]。市場導向中不可忽視的因素是競爭者引起的市場異質(zhì)性，高技術(shù)主導企業(yè)對競爭者市場意向相關(guān)知識的整合可明確其市場機會，形成具有差異化優(yōu)勢的產(chǎn)品，減少創(chuàng)新活動的盲目性和風險性[28]。企業(yè)可以根據(jù)與競爭者在技術(shù)、品牌、資金等方面的優(yōu)劣比較，選擇恰當?shù)募毞质袌龊瓦M入市場時機[29]。因此在明確目前產(chǎn)品缺陷的前提下，企業(yè)應超越現(xiàn)有市場顧客的使用偏好，通過與對手競爭，整合并構(gòu)建新的市場知識。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場導向知識整合因果關(guān)系如圖2所示。

圖1 企業(yè)導向創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合因果關(guān)系圖

圖2 市場導向創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合因果關(guān)系圖

1.3 政府導向的知識整合因果關(guān)系

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)一直以來都被認為是保持國家競爭力、提高區(qū)域核心能力的重要基礎(chǔ)，各國對其發(fā)展采取培育和扶植政策，政府對高科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的作用主要包括選擇前瞻性產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域、規(guī)范制度、間接或直接支持、構(gòu)建整合平臺等方面，其協(xié)同是政府引導與支持交互作用的過程。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的前瞻性在很大程度上是國家經(jīng)濟發(fā)展的需要，2009年美國實施“再工業(yè)化”戰(zhàn)略，重點發(fā)展新能源與信息化產(chǎn)業(yè)，日本2008年推出“低碳社會”規(guī)劃，韓國建立“新動力增長”高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，這些計劃是在對現(xiàn)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新可能領(lǐng)域進行整合與選擇的結(jié)果[30]。知識產(chǎn)權(quán)保護是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中維護知識整合權(quán)益和保證研發(fā)經(jīng)費來源的基礎(chǔ)，通過限制性標準形成技術(shù)壁壘，進而使相關(guān)企業(yè)在全球范圍內(nèi)通過技術(shù)許可獲得超額利潤，政府構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)管理規(guī)則成為有效知識整合的條件[31]。共性技術(shù)在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中具有巨大的營利潛力，但由于開發(fā)周期長、資金投入大、負外部性等約束，企業(yè)將共性技術(shù)研發(fā)視為禁區(qū)，20世紀末發(fā)達國家開始通過政府參與，實現(xiàn)共性技術(shù)研發(fā)的資源整合與專業(yè)分工[32]。目前，多數(shù)國家通過立法、優(yōu)惠政策、日常管理等手段發(fā)揮政府在創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合中的杠桿效應，如美國Bayh-Dole法案提高了大學和科研機構(gòu)將基礎(chǔ)研究成果整合轉(zhuǎn)化為技術(shù)專利的比例[33]。對高技術(shù)企業(yè)稅收的減免、政府采購、政府補貼，是政府在知識轉(zhuǎn)移和整合過程中直接支持企業(yè)的主要方式[34]。政府基于Web2.0中SNS（Social Netwoking Services，社會性網(wǎng)絡服務）、WIKI等技術(shù)的各種知識管理平臺的建立，可以實現(xiàn)開放性的信息交流——使創(chuàng)新網(wǎng)絡中相關(guān)組織實現(xiàn)專利披露、技術(shù)項目招標等活動，形成以“服務為中心”的自組織知識整合渠道[35]。高技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡發(fā)展中政府直接投資于基礎(chǔ)學科研發(fā)，降低高技術(shù)引進壁壘，形成交互式學習的知識管理平臺，應用政府補貼或采購促進產(chǎn)業(yè)化知識完善，發(fā)揮了政府在創(chuàng)新網(wǎng)絡知識管理中的支持和引導作用。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡政府導向知識整合因果關(guān)系見圖3。

圖3 政府導向創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合因果關(guān)系圖

2 協(xié)同視角下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合系統(tǒng)動力學模型

綜合上述各部分的因果關(guān)系，考慮到現(xiàn)實因素及數(shù)據(jù)可得性，筆者構(gòu)建了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的系統(tǒng)動力學模型。本模型使用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2006—2013年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

筆者根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同導向知識整合的內(nèi)在機理，確立了水平變量、速率變量、輔助變量，建立了包含各影響因素的定量關(guān)系公式；選取了專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)收入、創(chuàng)新網(wǎng)絡總收益、創(chuàng)新網(wǎng)絡科技活動總數(shù)、社會資本支出等作為主要水平變量；選取了技術(shù)壁壘、企業(yè)對科研機構(gòu)投入力度、網(wǎng)絡連接障礙、創(chuàng)新趨同性、市場開放程度、當前顧客意愿尊重程度、前沿知識指數(shù)、政府前瞻性、政府補貼等作為創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合過程中的主要常量。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合系統(tǒng)動力學模型如圖4所示。

2.1 模型有效性檢驗

筆者在對模型構(gòu)建的過程中，通過德爾菲法確定了模型中變量間關(guān)系，忽略了價格指數(shù)等一些影響較小的因素。在對模型進行仿真時，由于量綱的不同會導致模型仿真運行出現(xiàn)偏差，筆者借助了vensim軟件中的Check Model功能幫助調(diào)整量綱影響，這樣有助于減少模型仿真過程中出現(xiàn)的變量間相互關(guān)系不合理的現(xiàn)象，形成可運行的系統(tǒng)動力學模型。

2.2 模型的一致性檢驗

筆者將2005年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為初始值錄入模型，選取專利和新產(chǎn)品產(chǎn)出量、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總收入這兩個水平變量對模型進行仿真，可以得到2005—2012年中各個年份的仿真數(shù)值，通過將這些仿真數(shù)據(jù)與2005—2012年的真實數(shù)據(jù)進行誤差計算，以此來確定模型是否可靠，驗證模型的準確程度，并對兩個變量進行整體擬合度計算，可以看出總體仿真水平與歷史相關(guān)程度。

專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量的歷史檢驗具體數(shù)值如表1所示，筆者對各年份分別進行誤差計算及整體的相關(guān)系數(shù)計算，最大誤差率為0.083 79，整體相關(guān)系數(shù)為0.997。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總收入檢驗具體數(shù)據(jù)如表2所示，最大誤差率為0.059 24，整體相關(guān)系數(shù)為0.996 6。模型兩個指標仿真值與真實值相關(guān)度很高，驗證了該模型整體的一致性和準確性。

3 仿真結(jié)果分析

3.1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的單因素作用

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合單因素分析是市場導向、企業(yè)導向和政府導向中單個因素對知識整合效果影響的仿真：在市場導向模式中，本文選擇市場開放程度和當前顧客意愿尊重程度作為指標進行分析；在企業(yè)導向模式中，本文選取企業(yè)對科研機構(gòu)的投入力度和網(wǎng)絡連接障礙作為主要因素進行分析；在政府主導模式中，本文選取政府前瞻性和政府補貼作為分析因素。圖5中（a）～（f）分別代表了單因素對專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量的影響。在圖5中，標記2的曲線代表了該因素處于初始狀態(tài)；標記1的曲線代表了將該因素增大后專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量的變化趨勢；標記3的曲線代表該因素減小后專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量的變化趨勢。

圖4 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合系統(tǒng)動力學模型

表1 專利及新產(chǎn)品產(chǎn)出仿真值與真實值比較單位：項

表2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總收入仿真值與真實值比較單位：億元

由仿真結(jié)果可知，市場開放程度、政府前瞻性、企業(yè)對科研機構(gòu)的投入力度、政府補貼等指標同專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量呈正向變化，而當前顧客意愿尊重程度、網(wǎng)絡連接障礙同專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量呈負向變化。這6種因素在指標變化相同比例時，上升幅度都略大于下降幅度，即每個因素促進整合效果都較為明顯，其中，政府前瞻性對專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出的影響最大，當同比例變化時上升趨勢明顯大于下降趨勢，即如果對該指標正向略微改善，將會發(fā)生突破性的變化，促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的快速發(fā)展。

圖5 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的單因素作用

3.2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的單導向協(xié)同

單導向協(xié)同是企業(yè)、市場及政府導向模式下知識整合內(nèi)部指標之間的協(xié)同，仿真結(jié)果如圖6～8所示。在圖6～8中，標記2的曲線代表該模式下的兩種因素處于初始狀態(tài)；標記3的曲線代表增大正相關(guān)因素，同時將負相關(guān)因素按同比重減小時專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量的變化趨勢；標記1曲線代表與標記3曲線相反變化時專利與新產(chǎn)品的產(chǎn)出量。

將圖6～8分別與圖5對比可知，在單導向內(nèi)部協(xié)同后的曲線上升幅度都要大于所在導向下單因素曲線變化幅度的加和，同時協(xié)同后曲線下降趨勢幅度并沒有比累加的大。這種變化表明了單導向內(nèi)部協(xié)同對于專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量都有促進效果。在單導向內(nèi)部協(xié)同中，政府導向模式協(xié)同的效果最大，企業(yè)導向模式次之，市場導向模式的協(xié)同效果最弱。

3.3 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的雙導向協(xié)同

圖6 市場導向創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的內(nèi)部協(xié)同

圖7 企業(yè)導向創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的內(nèi)部協(xié)同

圖8 政府導向創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的內(nèi)部協(xié)同

雙導向協(xié)同是創(chuàng)新網(wǎng)絡中企業(yè)、市場、政府其中兩個模式知識整合的協(xié)同。圖9～11分別代表了企業(yè)與市場、市場與政府、企業(yè)與政府協(xié)同下對專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量的影響。圖9～11中標記2的曲線代表各指標處于初始狀態(tài)；標記3的曲線代表在相互協(xié)同的兩種模式中，正相關(guān)因素增大、負相關(guān)指標按同比例減小時專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量的變化趨勢；標記1曲線代表與標記3曲線相反變化時的仿真結(jié)果。

通過對仿真結(jié)果的對比可知，市場導向與企業(yè)導向協(xié)同后曲線上升的趨勢要大于企業(yè)、市場內(nèi)部協(xié)同單獨變化幅度的加和。而市場導向與政府導向協(xié)同后曲線的上升趨勢反而小于市場、政府內(nèi)部協(xié)同單獨變化幅度的加和，企業(yè)導向和政府導向協(xié)同后的效果具有同樣結(jié)果。市場導向與企業(yè)導向協(xié)同對專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出量有正向促進作用，而另外的兩組協(xié)同不僅沒有起到協(xié)同效果，反倒抑制了專利與新產(chǎn)品的產(chǎn)出。

3.4 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的整體協(xié)同

整體協(xié)同是創(chuàng)新網(wǎng)絡中企業(yè)、市場、政府3種導向知識整合的共同作用。圖12代表了3種導向共同協(xié)同下對專利與新產(chǎn)品產(chǎn)出的影響。圖中標記2的曲線代表各指標處于初始狀態(tài)；標記3的曲線代表在3種導向中所有指標中正相關(guān)因素增大、負相關(guān)因素按同比例減小時專利和新產(chǎn)品產(chǎn)出量的變化趨勢；標記1的曲線代表整體協(xié)同各指標相反變化時的知識整合效果。

圖9 企業(yè)與市場導向知識整合的外部協(xié)同

圖10 市場與政府導向知識整合的外部協(xié)同

圖11 企業(yè)與政府導向知識整合的外部協(xié)同

將整體協(xié)同效果仿真結(jié)果與上述3個單導的向內(nèi)部協(xié)同效果對比可知，整體協(xié)同后的曲線上升趨勢遠大于3個導向內(nèi)部協(xié)同分別變化幅度的加和，說明創(chuàng)新網(wǎng)絡整體協(xié)同效果十分明顯。

圖12 市場、企業(yè)與政府的外部整體協(xié)同

4 結(jié) 論

高技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡現(xiàn)有研究多集中于不同組織間的知識整合，沒有明確在知識整合過程中不同導向的差異，對于創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的協(xié)同作用沒有涉及。本研究將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的協(xié)同過程區(qū)分為企業(yè)、市場和政府3種導向，通過構(gòu)建系統(tǒng)動力學模型，將知識整合相關(guān)因素形成交互影響的網(wǎng)絡系統(tǒng)，在對模型驗證的基礎(chǔ)上，通過仿真分析得出了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識整合單導向、雙導向和整體協(xié)同的特點，明確了高技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡在知識整合中績效差異的內(nèi)在原因。

實證研究表明：在我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合的單導向、雙導向和整體協(xié)同中，正向協(xié)同效果總是強于負向協(xié)同效果，其原因主要是目前我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識大多處于零散分布、無序狀態(tài)，知識整合水平較低，降低知識整合協(xié)同程度對其影響較小，而提高協(xié)同程度對其促進作用較為明顯。對于知識整合的單導向協(xié)同，多數(shù)文獻認為企業(yè)通過對創(chuàng)新網(wǎng)絡的知識整合可以顯著提高其創(chuàng)新效率，仿真結(jié)果也肯定了Katila[36]和Zahra[37]等學者在企業(yè)知識整合促進創(chuàng)新績效的觀點，但實證分析表明，政府導向?qū)?chuàng)新網(wǎng)絡的知識整合效果明顯優(yōu)于企業(yè)、市場導向，這說明政府在提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合方面作用最為重要；我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中高端產(chǎn)品的市場開拓能力不足，對國外競爭對手缺乏深入了解，導致其知識整合協(xié)同效果最弱。由于在雙導向協(xié)同的3個組合中，政府與市場、政府與企業(yè)兩個組合沒有出現(xiàn)正向協(xié)同作用，這說明企業(yè)過分依賴政府，而市場或企業(yè)知識整合滯后會影響創(chuàng)新績效；相對于政府的調(diào)控，企業(yè)和市場導向中技術(shù)與需求的雙向驅(qū)動，更能使知識整合具有良好的協(xié)同效果。根據(jù)計算結(jié)果，基于整體協(xié)同的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡知識整合效果明顯高于單向和雙向協(xié)同，體現(xiàn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡的互補性、關(guān)聯(lián)性，其最大產(chǎn)出是系統(tǒng)協(xié)同的結(jié)果，而不是企業(yè)、市場、政府單方面或某兩方面作用的結(jié)果。

本文由于論文統(tǒng)計樣本局限于2005年我國提出創(chuàng)新型國家以后的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，其時間較短，且未對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同行業(yè)知識整合協(xié)同效果進行探討，今后需進一步收集數(shù)據(jù)進行詳細研究。

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