全球生产网络中企业创新战略选择研究

在合作网络中,网络结构特性对企业的创新活动有很大影响。利用仿真建模论证了全球生产网络具有明显的无标度性,在此基础上分析了网络结构对企业创新战略选取的影响,并从创新积极性和知识可获得性两个维度出发,讨论了网络中不同企业多样化的创新要求和创新战略选取。     

小世界网络结构下的用户创新扩散分析

在阐述用户创新的概念及用户创新相关研究理论的基础上,分析了用户创新的扩散特性。根据WS小世界网络模型,构建了用户创新扩散的网络模型,并进行了模拟分析。模拟分析结果表明,用户创新扩散在不同的网络结构下呈现出不同的结果,创新采纳在小世界区间比例达到最大,随着网络随机化程度的加大,可以更高、更快地达到平均创新知识水平和知识的均匀扩散。     

小世界网络下用户创新扩散效果分析

本文对用户创新的概念及相关研究成果进行了阐述,分析了用户创新扩散的特性;运用WS小世界网络模型构建了用户创新扩散的网络模型,并对扩散效果进行了模拟分析。结果表明:用户创新扩散在不同的网络结构下呈现出不同的结果;创新采纳比例在小世界区间达到最大;随着网络随机化程度的加大,平均创新知识水平变得更高,知识的均匀扩散能够更快实现。最后进行了案例分析。     

社会网络与新产品扩散协同演化研究

基于复杂网络视角,从微观层面对新产品扩散问题进行研究。结合心理学、社会学和博弈论,构建个体决策行为模型,并设计出一种智能学习方法实现消费者间的互动。在Anylogic上建立多Agent模型,考虑局部网络效应,设计网络演化规则,探究不同网络环境下网络结构和消费者决策共同演化规律,并分析产品效用参数、沟通交互强度、种子用户数量以及链接断开时间对共同演化的影响。研究发现：①尽管初始网络结构不同,消费者关系结构均能够以更高的聚集性和稳定性重构,且在小世界和无标度网络下,共同演化、彼此促进,从而有助于产品扩散;②尽管在高度数的无标度网络下共同演化会使扩散结果呈现出两面性,但在扩散过程中网络结构变化趋势一致;③网络效应强度提高能增大产品效用值,但过高和过低的效用值都将削弱网络演化对扩散的促进效果;④种子用户在达到一定规模后,不再影响最终扩散结果;⑤若共同演化能在最终时刻前达到稳定,链接断开时间则不影响扩散结果。     

无标度网络视角下科技园区创新网络研究

基于无标度网络成长机制的研究,证明了科技园区创新网络是一类典型的无标度网络,并具有明显的无标度网络特征,同时构建了适合研究科技园区创新网络演化的无标度网络模型。     

区域产学研合作创新网络结构对知识扩散的影响

针对区域产学研合作创新网络如何影响知识扩散的问题,基于拓扑结构视角,运用节点数N、边数L、结构洞S、中心度C、平均距离D等社会网络指标测度区域产学研合作创新网络结构,并运用企业新增专利IPC分类号数（△IPC）和企业自主专利数（IAP）测度区域知识扩散效果。然后,运用偏最小二乘法（PLS）构建区域产学研合作创新网络结构对知识扩散影响的多因变量回归模型,并基于广西2000-2013年电子信息专利数据进行实证研究。结果表明：①△IPC和IAP具有相似的偏最小二乘回归结构,知识扩散内部测度具有一致性;②中心度C与知识扩散（△IPC、IAP）呈负相关关系且相关系数较小;③边数L、节点数N、结构洞S和平均距离D与知识扩散（△IPC、IAP）呈正相关关系,且相关系数依次递减。     

产业集群的网络创新机制和绩效

产业集群的网络结构是由市场关系网络和社会关系网络叠加而成的复合网络,内含乘数传导创新机制、合作创新机制和创新动力增强机制。在产业集群网络结构的创新机制作用下,产业集群内的企业与集群外企业相比,具有新产品乘数倍增加、创新低风险低投入高成功率、创新成果高速扩散、创新周期缩短等绩效和创新优势。     

复杂网络下产业转移与区域技术创新扩散影响关系研究

在对产业转移与区域技术创新扩散的复杂网络结构进行分析的基础上,结合复杂网络和采纳阈值模型等相关理论,以技术类型为调节变量,构建了基于产业转移的区域技术创新扩散仿真模型,并借助Netlogo仿真平台进行了仿真分析。结果表明,产业转移规模、创新程度及信息整合与技术创新扩散速度均呈正向相关关系,但在技术创新扩散深度上,受阈值机制的影响,二者关系呈现阶段性变化规律,且在不同的技术类型情况下,转移产业规模、创新程度及信息整合对技术创新扩散深度的影响也存在差异性特征。最后为产业转移和区域经济管理者提出了相关对策建议。     

网络结构、企业特征与产学研合作创新能力演化趋势

基于1998—2019年A股上市公司产学研联合专利申请数据,构建动态专利合作网络,采用复杂网络分析方法揭示上市公司产学研合作整体结构特征,并从企业要素密集度、生命周期和区域3个视角探析产学研合作创新中的合作紧密性、知识吸收能力、知识控制能力与集群发展能力。结果发现：无论企业特征如何,随着时间推移,产学研合作更加广泛,紧密性逐渐降低,小世界现象愈发明显,无标度结构趋于稳定,创新集群越来越独立;3种视角下企业知识吸收能力、知识控制能力差距逐渐缩小,集群发展能力差距扩大;与要素密集度相比,生命周期、区域特征对产学研合作网络结构的影响更显著。结论可为激发企业创新活力、促进区域创新协调发展的相关政策制定提供实证支持。     

创新扩散网络结构与创新扩散绩效关系研究

创新扩散网络结构对创新扩散绩效有重要影响。通过设计基于原胞自动机的创新扩散网络仿真模型,模拟不同网络结构的创新扩散过程,依据确定的创新扩散绩效测量指标,分析了创新扩散网络结构参数与创新扩散绩效之间的关系。研究发现,在创新扩散网络中,个体创新信息采纳概率是影响创新扩散速度和规模的最重要因素;创新扩散网络密度越大,创新扩散规模越大,扩散速度越快;初始创新者数量多可以加快创新传播速度,但不能扩大创新扩散规模。     

协同创新项目组织特征与知识扩散——网络嵌入视角

知识扩散是协同创新项目资源整合的主要途径,知识扩散参与方通过相互之间的任务协作关系嵌入项目网络中,其嵌入特征影响项目知识扩散行为及结果。协同创新项目的任务导向性使组织中的网络嵌入特征及知识扩散行为具有显著特殊性。基于此,构建项目层面的知识扩散仿真模型,并进行网络嵌入性的敏感性分析。仿真结果证实,不同程度的关系嵌入性与结构嵌入性对知识扩散的知识增量与知识水平差异程度两个维度均具有显著影响。从优化知识扩散角度看,协同创新项目组织中适度的关系嵌入性与低水平的结构嵌入性能够最大程度地提升知识扩散效率,实现组织中知识资源充分流动。     

基于复杂网络的创新扩散研究

分别建立了基于随机网络、小世界网络和无标度网络的创新随机演化模型,讨论了创新扩散的动力学性质。通过大量的试验,得到心理阈值、人群的网络机构、初始采纳创新群体的规模和特点影响创新扩散的规律。     

技术创新网络内节点间知识流动适应性规则研究

随着研发网络化环境的形成,技术创新网络中节点间知识流动对网络结构演变的影响成为学者们关注的问题。同时,技术创新网络的本质体现为其自身就是一种知识流动的复杂适应系统。因此,从复杂适应系统（CAS）视角分析知识在技术创新网络中知识节点间的不同流动方式,以及在技术扩散过程中知识流动特征与核心节点形成过程,从节点的初始状态、节点间知识流动和节点状态变化等3个方面构建了技术创新网络中节点间知识流动规则,分析了网络中企业间知识流动过程对节点企业核心地位形成的影响,为下一步的仿真研究奠定了基础。     

创新孵化网络演化无标度特征仿真分析

在考虑节点间的关系强度和节点强度承载力的基础上,通过改进BA无标度模型来模拟创新孵化网络演化过程,并利用Matlab仿真技术分析得出创新孵化网络具有无标度特征,主要体现为异质性、集聚性、网络鲁棒性和网络脆弱性。     

中国ICT行业创新网络弹性——基于专利数据的实证研究

基于复杂网络弹性的视角,运用专利数据分析了中国ICT行业创新网络的弹性。结论如下:整体来看,中国ICT行业的创新网络具有无标度网络结构特征,少数网络主体间存在技术知识的非对称性依赖,局部网络锁定效应降低了创新网络弹性,网络关系瓦解导致创新网络弹性下降;随着行业创新主体的不断增加,创新网络的均衡性和异质性增强,创新网络弹性整体呈上升趋势,中国ICT行业的创新网络抵抗外部不确定性因素冲击的适应性增强。     

It’s a match! Simulating compatibility-based learning in a network of networks

In this article, we develop a new way to capture knowledge diffusion and assimilation in innovation networks by means of an agent-based simulation model. The model incorporates three essential characteristics of knowledge that have not been covered entirely by previous diffusion models: the network character of knowledge, compatibility of new knowledge with already existing knowledge, and the fact that transmission of knowledge requires some form of attention. We employ a network-of- networks approach, where agents are located within an innovation network and each agent itself contains another network composed of knowledge units (KUs). Since social learning is a path-dependent process, in our model, KUs are exchanged among agents and integrated into their respective knowledge networks depending on the received KUs’ compatibility with the currently focused ones. Thereby, we are also able to endogenize attributes such as absorptive capacity that have been treated as an exogenous parameter in some of the previous diffusion models. We use our model to simulate and analyze various scenarios, including cases for different degrees of knowledge diversity and cognitive distance among agents as well as knowledge exploitation vs. exploration strategies. Here, the model is able to distinguish between two levels of knowledge diversity: heterogeneity within and between agents. Additionally, our simulation results give fresh impetus to debates about the interplay of innovation network structure and knowledge diffusion. In summary, our article proposes a novel way of modeling knowledge diffusion, thereby contributing to an advancement of the economics of innovation and knowledge.     

网络镶嵌激励创新驱动的知识与权力效应——来自256家在孵企业的实证

在知识经济与大数据智库联耦时代，我国正经历第四波“大众创业、万众创新”浪潮，深挖创新驱动的影响因素与过程效应，是培育打造高水平科研创新团队的重中之重。以我国高新技术企业科研团队为研究对象，基于知识螺旋与网络权力视角，针对我国16个省市高新技术制造领域的256家孵化企业开展实地考察和问卷调研，采用结构方程模型进行实证分析，检验网络镶嵌（关系镶嵌与结构镶嵌）—知识螺旋/网络权力—创新驱动的逻辑路径和影响机理。研究结果表明：网络镶嵌（关系镶嵌与结构镶嵌）显著正向影响创新驱动和知识螺旋；知识螺旋显著正向影响创新驱动，同时在网络镶嵌（关系镶嵌与结构镶嵌）对创新驱动的影响路径中发挥中介效应；网络权力正向调节知识螺旋的中介效应。     

知识流动视角下协同创新联盟双元粘性对创新绩效的影响——一个有中介的调节模型

基于协同创新网络理论和知识管理理论，从知识流动视角深入剖析协同创新联盟双元粘性对创新绩效的影响，引入知识隐藏和知识吸收能力两个调节变量，构建“联盟双元粘性-知识流动-创新绩效”理论模型框架。通过对166家协同创新联盟企业样本数据进行分层回归分析，结果表明：硬技术粘性与软技术粘性对联盟企业创新绩效均产生正向影响，知识扩散和知识溢出在联盟粘性与创新绩效之间具有部分中介作用，知识隐藏与知识吸收能力的调节作用部分通过知识流动的中介效应实现，知识隐藏直接或间接正向调节双元联盟粘性与创新绩效之间的关系，知识吸收能力在知识扩散与创新绩效之间具有倒U型调节作用。基于上述结论，提出联盟企业应正确认识不同类型联盟粘性对创新绩效的影响，重视基于知识合理化隐藏的非正式契约构建，联盟合作后期适当增加网络节点、拓宽知识获取渠道，通过知识有序流动促使联盟稳定合作关系形成，从而带动创新绩效提升。