产学研协同创新网络演化策略、驱动因素与创新绩效

产学研协同创新网络演化策略、驱动因素与创新绩效

()西北工业大学管理学院,陕西 西安 710072

[摘要]产学研协同创新网络已经成为增强国家及区域自主创新能力,促进经济转型升级的重要载体。通过文献分析确定了产学研协同创新网络形成、演化的影响因素和最终创新成果的评定指标,根据各个演化影响因素的特征将其中的网络规模、关系强度与主导角色定义为网络演化策略,其余定义为网络驱动因素。然后使用网络层次分析法对网络演化策略、驱动因素与创新绩效之间的相互影响进行了实证分析,得到产学研协同创新网络演化过程的交互关系模型。采用基于Q针对差异性的初始状态寻找协同创SIM改进的定性模拟算法对产学研协同创新网络演化过程进行动态演化模拟,新网络演化的最优策略,最后结合三个典型的案例提出了管理启示和建议。[关键词]产学研;协同创新网络;创新绩效;驱动因素;演化策略

[()中图分类号]文献标识码]文章编号]F273.1 [A [1003-11201904-00-05

过程是一个从规则网络至随机网络,再逐渐转变为规

13]

则网络的循环演化过程。解学梅[则认为影响创新

□ 方 炜 戴 晟 程鹏枭

一、引 言

随着中国经济进入新常态,创新成为了影响经济快速发展的至关重要的因素。产学研合作创新已经日益成为了一种有效的创新组织形式,是增强国家自主创新能力、提升整体核心竞争力的重要实施载体。依托于产学研创新发展而来的产学研协同创新成为推动产业技术升级、促进经济发展的新模式。然而大多数产学研协同创新依然以小范围、单层次的形式居

1]2]

,,多[且创新成果转化率始终偏低[探究产学研协同

绩效的主要因素为主题支撑、环境、协同机制与关系网络四大要素维度。综上,学术界对产学研协同创新网络的基本属性、网络结构、演化过程以及创新绩效影响因素有了一定的研究,大多数属于定性研究并处于静态层面,并且在研究创新网络演化的过程中,大多数学者主要从网络拓扑结构的方向进行研究,未能体现网络动态演化过程中影响因素之间相互影响及其对网络演化与创新绩效之间的具体影响程度。

因此,本文将影响因素、创新绩效与网络演化策略统一结合,使用网络层次分析法(对其进行分ANP)析,以得到它们之间的相互影响关系。针对目前研究处于单向静态的局限性,引入动态反馈机制,采用基于QSIM算法的改进的定性模拟算法对产学研协同模拟,探究面对不同的协同创新网络初始状态,应该采取何种策略使得协同创新网络创造最优的创新绩效。

创新网络演化过程中的各个相关因素进行动态演化

创新绩效提升的机制策略逐渐成为学术研究领域的焦点。

在对产学研协同创新进行概念、模式、机制构建

2-3]

,和平台搭建等相关方面初步定型探索之后[学术界

已经认识到其复杂系统特性和网络属性。产学研协同创新网络由产业主体、学研主体、、中介机构等

4]

。为了从更深层面对产学研协众多主体联结构成[

同创新进行研究,国外学者结合网络属性研究了产学研合作网络的结构特征、网络结构对主体行为的影响

[]5-7]

,等[KIM等8使用网络拓扑结构的指标刻画了产

业集群主体之间合作网络的演化特征。同时,国内学

1]9]10]

、、者如刘丹和闫长乐[刘国巍[周涵婷等[使用社

二、理论框架

协同创新存在天然的网络属性,是一个复杂的自

1]

适应网络系统。刘丹和闫长乐[认为协同创新网络

会网络分析法对产学研协同创新网络拓扑结构进行研究,提出了其动态性、开放性、复杂性和自适应性等

11]12]

、特性;高霞和陈凯华[张古鹏[认为创新网络演化

拥有众多异质性创新参与者和创新要素,而整个协同

[););基金项目]陕西省社会科学基金项目(陕西软科学研究计划一般项目(西北工业大学研究生创意创新种子基金项目2017S0172019KRM077()。ZZ2019238

管理现代化

InnovationandEntrereneurshipp创新过程是指各种创新要素之间复杂的非线性的作用进行资源共享、知识传递和技术扩散。田钢和张永

14]

安[认为创新网络演化的动力来自于创新主体为了

创新与创业产学研协同创新网络中的中心节点即核心主导的主体身份不同在网络演化的不同时期对创新绩效有着不同的影响,居于核心主导位置的主体更容易获得优势连接,变得越来越强,同时对网络中的资源分配和

23-25]

。综上,创新成果产出有重要影响[在产学研协同

适应外部环境而对自身行为的调整。由此可知,对于创新网络而言,内部创新要素与外部环境具有一定的驱动作用,而在要素与环境的驱动下,创新网络中的个体和群体决策以应对这些驱动因素的改变和影响。同时在复杂网络系统中,所有决策的非线性叠加又反过来致使整个创新网络乃至网络的内部要素与外部环境亦发生改变。在这样的循环作用机制下,协同创新主体通过不断地调整应对策略从而改善自身的创新绩效。

在对产学研协同创新网络驱动因素的研究过程

[5]

中,发现获得泰国支持对创Brimble和Doner116]新成果有正向影响。李云梅和乔梦雪[研究发现合

创新网络演化发展中,创新主体是否加入、退出创新网络;是否加强、减弱与其他主体的联系或者增加、减少联络的主体数量,以及在产学研协同创新网络的不同发展阶段应该选择何种属性的主体作为网络的核心主导,这些都是创新个体或者整个创新网络的行为选择,对整个网络的演化及其绩效会产生影响。由此可知,针对不同的产学研协同创新网络状态,可以有不同的行为选择,同时在网络演化的过程中,也可以根据实际情况改变需要执行的行为策略。而且,根据上述研究分析可知,相对于网络演化策略的人为控制属性而言,网络驱动因素则体现出难以受到主观影响的特性,同时驱动因素会由于行为策略的转换而发生客观变化,因此本文认为网络驱动因素具有客观性,而网络行为策略具有主观性。

通过以上分析,本文将网络规模、关系强度、核心主导三方面的选择定义为网络演化策略;并将创新网络驱动因素划分成环境属性、主体属性和交往因素三个方面,如表1所示。其中,网络演化策略可以根据管理需要进行选择变更,进而影响到驱动因素的状态,这两者都会通过对网络的演化进程的影响而影响最终的创新绩效。

作意愿是产学研协同创新的前提,是产学研协同创新

17]演化的必要条件。张瑜等[发现利益分配机制的完

善程度对创新绩效有显著影响。众多学者研究表明,影响产学研协同创新网络演化和创新绩效的驱动因素主要从网络所处环境、网络中主体的属性和网络内

18-19]

。部机制三大方面进行研究[

此外产学研协同创新网络本质上是一种抽象的

20]

,知识网络[有学者通过网络特征来研究创新网络的14]

演化。田钢和张永安[认为改变网络规模会影响创21]22]

,新成果的产出;谢卫红等[杨俊等[的研究表明关

系强度对创新绩效有显著影响,在网络演化的不同阶段,调整与合作者的关系强度会影响知识转移效率;

表1 产学研协同创新网络演化相关因素

绩效成果

属性因素

网络演化驱动因素

环境因素

交往因素

网络规模

网络演化策略

L1

创新合同

绩效规范

L2

综合能力

信誉程度

创新意愿

支持

L3

市场环境

地域文化

技术难度

L4

利益沟通信任度分配协调

知识

转移

扩大规模

L5

维持规模

关系强度L6

缩小企业强联结弱联结规模主导

核心主导

L7

学研

双中心主导

I1I2I3I4I5I6I7I8I9I10I11I12I13I14I15I16I17I18I19I20I21

三、实证研究

在许多实际问题中,各层次内部元素往往是依赖的低层元素对高层元素亦有支配作用,即存在反馈,此时系统的结构更类似于网络结构。产学研协同创新网络所有因素之间的关系以及它们对网络演化和创新绩效的影响存在反馈作用,因此网络层次分析法更加适合本文的研究。实证研究的主要步骤如下:()获取相关因素影响程度。本研究通过问卷调查和1

专家会议,选择典型协同创新中心所包含的企业、高校、研究所以及科技中介机构的专家学者,通过三轮的讨论和充分酝酿,最终获得了所有因素之间的影响

)构建判断矩阵。根据所有因素的相互影响程度。(2程度构造判断矩阵,通过整合得到超矩阵。(建立3)加权超矩阵。对完成的矩阵进行列归一化处理,得到加权超矩阵。(计算极限超矩阵。计算极限超矩4)阵,得到元素指标的相对排序权重。当极限超矩阵存在时,表示相对重要性的比例标度是科学的。通过影响程度值与最终所有元素组与元素的相对排序权重。所示。从结果中分析发现,网络演化策略直接影响网络驱动因素,并通过驱动因素间接影响创新绩效;网络驱动因素之间存在相互影响;创新绩效也会对网络驱动因素产生反馈影响。网络演化策略、网络驱动因素和创新绩效三者之间的相互关系就决定了整个协

552019年第4期 产学研协同创新网络相关因素关系模型如图1

创新与创业InnovationandEntrereneurshipp同创新网络的演化过程。

定义网络规模、关系强度和核心主导为变量X,Y,Z,。其中:X∈{IIIY∈(IIZ∈(III14,15,16}17,18)19,20,21)

(二)优化模型

响下实现最优;公式(分别表示网络规模、关2)~(4)系强度和核心主导三个策略类别下的具体策略数;公))式(和(是创新绩效与网络驱动因素的定性二元56

…MAXU(IIIIXYm,Z1,2,3,13,l,n)

,,)l∈(123ì

)表示;公式(表示了所有变量之间的相互影响关系。7

)公式(为目标函数,表示创新绩效在策略的影1

图1 产学研协同创新网络相关因素关系模型

(三)模拟算法

ï

,)m∈(12ï

ï,,)n∈(123ïs.t.í,Ui=(valdiri=1i,i)qqï

ï,,…)Gvaldiri∈(2313 i=(i,i)qqïïF(Uk,GXYm,Zî=0i,l,n)

()1

()2()3()4()5()6()7

本文模型的基本假设:策略选择会对所有因素状

四、定性模拟

定性模拟(QSIM)算法由美国德州大学的

态产生影响,进而导致创新绩效的变化,所有变量的变化都存在边际效应递减的特性。络驱动因素的变化趋势值:

)根据策略组合,得到t1.在t0步时,1步时的网

qvali0

[6]

提出,是以一个约束集合及其最初状态为Kuiers2p

起点,对系统未来所有可能发生的行为进行预测的方法。针对QSIM算法不能完全适应网络内部变量之

27]

间相互影响关系的缺陷,本文参考危小超等[的研

-100dirX*ei1=(l*Wli+Ym*Wmi+Zn*Wni)q) 2.通过转换规则判断状态值在t1步时的变化

究,对QSIM算法的基础理论进行定量层面的改进,以前文实证研究的结果为依据,考虑因素变量之间的交互反馈,使用MATLAB软件进行定性模拟仿真。

(一)变量描述

网络演化驱动因素。对于所有因素变量,采用二

),),…;t=(valdirG∈{IIt为模拟时钟;val2,13}qqq;表示状态由“非常低”逐步至“非常高”dir为变量的q“。创新绩效定义为变量U,大量增加”即变量U为因),),素I定性状态为Q由于创新S(U,t=(valdir1,qq绩效在理论上没有最大值的特性,定义变量U的qval,,,…+∞},其余与变量G相同。∈{123,和10表示不选择该策略,1表示选择该策略。分别,,变化趋势,分别表示“大量减少”至dir∈[-22]q元组法进行描述:在t时刻变量的定性状态为QS(G,,,,…9,,),为变量的定性状态值,val∈(1239100qvalqi1。

)3.通过得到的所有因素t1步时的变化值Ci1与

相关关系影响权重值计算,得到t2步时的网络驱动因素的变化趋势:

值C并且进行状态值的增减,得到ti1,1步时的状态值

direi2=qqvali1-100

) 5.通过转换规则判断所有状态值在t2步时的

变化值C得到tvali2,2步时的状态值qi2。至所有因素状态值不再发生变化。根据tk步时计算;,,。如果q且C则qval100val10val1qk+1=k=k,,值。随着t如果q且C则val00k的递进,k=1k>0

)循环重复步骤③,④,直1.随着步时t的递进,

*∑Ci2·Wiji=1

13

网络演化策略。定义策略因素变量的状态值为0

五、实例分析与管理启示

本文选择三个典型性的协同创新中心为例,分别

表2 三个协同创新中心初始状态值、最优策略组合和最优创新绩效

初始状态

一二三

I1

111

I2

402010

I3

402010

I4

402010

I5

402010

I6

404030

I7

104010

I8

104030

I9

401030

I10

101040

I11

101040

I12

102040

I13

102040

最优策略

组合最优创新绩效707265

X2,Y1,Z1

X1,Y2,Z1X1,Y2,Z3

56 管理现代化

InnovationandEntrereneurshipp反映了三种特征的初始状态,通过前文构建的集成算法进行仿真研究,有针对性的分析实际情况与本文研究结论的联系,分别给予了管理建议。三个协同创新中心的状态数值主要以参与主体、所在地域和研究类别为基础进行评定,三种初始状态数值与仿真结果如(一)初始状态一属性因素较强、环境因素较弱、交往因素弱

以“量子信息与量子科技前沿协同创新中心”为例,该协同创新中心以中国科学技术大学为牵头主体,联合南京大学、国防科学技术大学、中国科学院上海技术物理研究所、中国科学院半导体研究所以及部分量子学领域内的企业而构建,参与主体整体实力较强,是属性因素较强的表征之一。该协同创新中心致力于自主创新,提高发展性技术,进而促进量子产业的蓬勃发展。此中心拥有较强的支持,但是技术难度较高,市场环境成熟度较低,整体环境因素呈现出较弱的状态。另外,参与主体所在区域跨度较大,相互之间存在一定的文化差异,显示出整体交往因素较弱,各因素的初始分值如表2所示。

仿真结果显示,在这种类型的初始状态下,使得表2所示。

创新与创业河南省,表现出来的特征是市场较为完善,地域差异性小,技术难度也不高,整体拥有较好的环境因素。然而,参与主体之间的相近程度较高,结合其地域文化的特点,容易导致内部出现小团体现象,使非正式沟通过多,整体交往因素较弱,各因素的初始分值如表2所示。

仿真结果显示,在这种类型的初始状态环境下,

使得创新绩效达到最优值的策略组合为扩大网络规模、建立弱联结关系、以企业为核心主导。从该协同创新中心的基本实际情况来看,这种策略组合和实际情况契合度较高。在河南粮食作物协同创新中心内部,大部分参与主体处于同一地区,并且主要的参与主体实力较弱且主体之间相似程度过高,容易增加中心内部的知识冗余程度,导致知识转移效率降低、知识创新缓慢等问题。所以,适度扩大网络规模,从区域外部联络拥有更强能力的创新主体,同时建立弱联结关系,扩展联系广度和吸收外部优秀知识,引进更多区别于本中心的专业前沿技术,进而促进知识转移与创新,打破非正式关系过多的现象,这样就可以有效解决知识转移效率低与知识创新缓慢等问题。另外,转换为以企业为核心主导,可以随时根据实际市场需求选取更为紧迫的知识技术方向进行强化,这样不但可以提高中心整体实力,而且可以创造更多的科研与经济效益,提升创新绩效,最终促进区域协同发展。

(三)初始状态三属性因素弱、环境因素较弱、交往因素较强

以“西北低碳城镇支撑技术协同创新中心”为例,该协同创新中心由兰州理工大学带头,联合中科院电工所、中科院广州能源研究所、甘肃省建材科研设计院、北京嘉孚科技有限公司、兰石能源装备工程研究院以及甘肃省内一些生产和推广应用单位而构建,主要参与主体综合实力相对羸弱,是整体属性因素弱的表征之一。同时由于地处西北地区,区域环境的使此中心获得的支持较少,完善市场困难,技术难度相对较高,表明整体环境因素较弱。但是,由于属性因素与环境因素相对较弱的状态,此中心的构成难度更高,从该中心的成立初期,参与主体之间就进行了大量的接触和协商,构建了良好的沟通协调机制;且主体之间的各种合作在中心成立之前就非常密切,显示出交往因素较强,各因素的初始分值如表2所示。

仿真结果显示,在这种类型的初始状态环境下,使得创新绩效达到最优值的策略组合为扩大网络规模、建立弱联结关系、以学研与企业同时为核心主导的双中心模式。由于实际的特殊地域状况与较为恶劣的环境,导致实力强劲的参与主体较少,使整个创

572019年第4期 创新绩效达到最优值的策略组合为维持网络规模、建立强联结关系、以企业为核心主导。该协同创新中心的主要参与主体都是高校和研究所,虽然各自实力较强,但对于利益内容的需求较为相近,可能会因为沟通不善造成利益分配问题,最终使主体之间消极怠工阻碍知识的传播、转移扩散以及创新。因此维持目前的网络规模,在原有的参与主体的基础上,建立整体的强联结关系,增强主体联系,逐步改善交往联系机制,完善协同创新中心内部机制可以很好的解决沟通不畅、难以均衡分配等复杂问题。同时引入合适的企业为核心主导,增强技术的市场导向,根据企业需求分解技术难度进行阶段性研究,达到渐进性创新的效果,就可以克服该领域创新技术难度高、壁垒大的难题,最终达到提升扩展量子应用技术的目的。

(二)初始状态二属性因素较弱、环境因素较强、交往因素较弱

以“河南粮食作物协同创新中心”为例,该协同创新中心由河南农业大学牵头,联合河南省农业厅、河南省农科院、河南工业大学等学院以及北京奥瑞金种业股份有限公司等企业构建,参与主体能力属性因素整体较弱。河南粮食作物协同创新中心是国家首批认定的1该中心以粮食增产、4个协同创新中心之一,农业增效、农民增收为主要目标,以小麦玉米两熟作物生产过程中重大科学技术需求为牵引,重点开展农机农艺融合、资源高效利用、绿色储藏与高效加工等技术协同攻关;的支持力度较大,中心整体处于

创新与创业InnovationandEntrereneurshipp新中心发展缓慢,环境因素难以快速增强。所以,扩大网络规模,吸纳综合能力相对较强的科研主体,增强整个协同创新网络的整体实力,并建立弱联结关系,扩展联系广度,增强与外部实力强的主体之间的关系,促进突破式创新,可以逐渐解决实力较弱、环境发展缓慢等问题。同时,以学研方与企业共同为核心主导,这样的主导模式可以促进产、学、研共同发展,尤其是在西北相对发展落后的地区,能够以对本地区企业与用户进行实际考察为基础,增加与外部更多科技前沿联系的精准性,促进知识创新的联合模式,就可以增强中心整体及内部参与主体的综合实力,并逐步改善环境,最终加快新能源的开发速度并提高使用率,以达到加强环境保护的目标。

综合三个协同创新中心的发展启示可以看出,不同的产学研协同创新网络初始状态需要匹配差异化的行为策略组合。同时,随着行为策略的联合实施,网络的驱动因素状态会不同程度的改善,在整个过程中也获得了最佳的创新绩效。并且,当网络整体状态发展逐渐变缓趋于稳定时,可以再次根据更新后的网络状态,重新选择合适的网络演化策略组合,寻求协同创新中心持续健康的发展。□

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