产学研创新网络、知识创造与新兴产业发展

论文从知识整合和知识增殖两个维度对产学研创新网络中知识创造与新兴产业发展的内在机制进行分析,提出了新兴产业的特征、分类及分析框架。以物联网产业为例,进一步揭示了跨异质组织情境下的知识增殖与新兴产业发展过程,从而验证了知识创造在产学研创新网络与新兴产业发展的中介机制。     

产学研创新网络、知识创造与新兴产业发展

论文从知训融合和知识增殖两个维度对产学研创新网络中知识创造与新兴产业发展的内在机制进行分析,提出了新兴产业的特征、分类及分析框架.以物联网产业为例,进一步提示了跨异质组织情境下的知识增殖与新兴产业发展过程,从而验证了知识创造在产学研创新网络与新兴产业发展的中介机制.     

企业网络能力与技术创新——基于跨组织知识管理的实证研究

本文从企业网络能力对技术创新的影响机制展开分析,引入跨组织知识管理,提出了企业网络能力、跨组织知识管理与技术创新三者之间的关系假设.通过问卷调查和结构方程模型分析,对我国企业网络能力如何影响技术创新的问题进行了实证研究.研究结果表明,网络能力的结构对跨组织知识管理有积极影响,跨组织知识管理的结构对技术创新有显著的正向影响.本文认为,对于处于社会网络之中的企业而言,通过提升自身的网络能力,建立和优化内外网络关系,加强与其他组织之间的合作,实现跨组织知识管理不失为一条新的创新路径.     

产业网络环境下企业知识共享与保护的权衡机制

“知识”资源作为一项战略资源,在产业网络中发挥着关键的作用。产业网络环境下企业的知识共享与保护既有优势同时也面临着困境,一个核心的问题就是如何在知识的共享与保护之间寻求一种平衡。在产业网络环境下企业知识共享与保护的权衡机制应视产业网络中参与者之间的不同关系性质进行考虑并制定相应的策略。     

基于开放式整合的高技术产业发展模式与实例研究

在全球性产业竞争日趋激烈的背景下,产业组织边界日益模糊,传统的产业发展模式受到前所未有的冲击。指出了驱动高技术发展的整合机制与要素,即生产要素整合机制、政策整合机制、产业链整合机制、产学研整合机制4个开放式资源整合机制,以及企业网络和配套设施两个关键要素,并基于此构建了高技术产业开放式整合发展模式,然后以海南省高技术产业为例,探讨如何通过开放式整合推动地方高技术产业实现健康、快速和可持续发展,以期对我国高技术产业发展的相关研究提供借鉴。     

网络环境下企业核心能力的构建

文章基于企业知识理论和组织学习理论分析了网络环境企业核心能力的特征,认为企业核心能力是企业所拥有的独特的知识资源。组织学习可将企业内外部知识激活、整合并产生新的知识,提高企业应对环境变化不确定性的能力,使企业获得并维持长久的竞争优势。     

跨组织学习与知识转移机制研究

跨组织学习与知识转移是当今管理学界关注的重点课题,也是网络环境下组织提高创新能力与经营绩效的重要途径。由于知识在组织间的流动会受到组织边界的制约,导致其与传统组织内部知识共享具有不同的机制。跨组织学习与知识转移机制涉及知识搜寻的愿望和导向、知识转移的影响因素和知识转移的路径,而知识吸收能力则是衡量知识转移成功的关键所在。     

链式产业集群企业创新合作意愿度的影响因素

以影响链式产业集群创新网络中合作者决策的因素为变量,构建了链式产业集群企业创新合作意愿度影响因素模型,并运用演化博弈理论研究了集群企业创新合作行为的演化过程。模型分析结果表明:在链式产业集群环境下,企业的知识整合能力、合作风险系数和知识创造系数与创新合作意愿度负相关;共享知识中互补性知识比例与创新合作意愿度正相关。     

泛在知识环境下全要素网络形成与大产业整合战略构想

当知识经济和物联网技术相结合时,泛在知识环境将在实体经济中起到重要推动作用。泛在知识环境不仅能改变企业组织的经营模式,而且能改变客户的消费方式,进而使产业经济中企业与客户的关系发生演变。面对这种挑战,将知识网、社会网、物联网和价值网相融合,形成一种全新的网络即全要素网络,是产业经济可持续发展的必然选择。分析了泛在知识环境下的全要素网络形成机理,提出了大产业整合的战略构想,认为依靠泛在计算技术,促进全要素网络中各种资源要素高效流转,加速产业链整合,形成更具能力与效率的大产业,是未来产业经济的发展方向。而这种大产业整合战略的落实,主要依靠泛在知识环境驱动的传统产业升级、新兴产业培育以及新老产业的重组和一体化发展等逐步完成。这种战略构想为中国未来的产业经济发展方向提出了一种全新的认识,“大产业”的战略意图对于中国经济转型具有重要参考价值。     

我国人工智能产业创新网络形成机制研究——基于知识流动的视角

知识专业化分工催生了知识流动和交易需求,创新由个体行为演变为网络行为.在经济转型升级的内生需求下,我国人工智能产业创新网络已初步形成,呈现区域集聚的特征.本文通过分析人工智能产业创新网络的知识流动特征和主体间的关系特性,得到结论:跨组织学习和高度开放的知识流动环境是我国人工智能产业创新网络形成的初始动力;创新主体将外部...     

企业衍生效应对创新网络演化的作用机理研究

由创新网络和企业衍生概念入手，将衍生效应分解为知识溢出、集群创新文化和竞争关系3个维度，将集群创新网络分解为 “质”、“量”两个维度，以北京、大连、济南、天津高技术产业集群的衍生企业为对象，实证研究企业衍生效应对集群创新网络的影响。结果显示，企业衍生效应对集群创新网络演化存在正向促进作用。其中，知识溢出、集群创新文化与创新网络的“质”维度存在显著正相关关系，知识溢出、集群创新文化和适度竞争关系与创新网络的“量”维度存在显著正相关关系。     

区域创新生态系统知识能力要素协同性评价——以深圳市为例

知识能力是区域创新生态系统最重要的动态能力。因此，根据区域知识能力内涵，结合区域创新生态系统特征设计区域创新生态系统知识能力协同度指标体系。以深圳市为研究对象，运用匹配量化模型分析产业知识基础和学研知识基础匹配程度，运用复合系统协调度模型评价知识创新环境与产业、学研知识基础发展协同程度。结果表明，深圳市产业知识基础与学研知识基础发展不均衡，且深圳知识创新环境和产业知识基础发展协同度高于其与学研知识基础协同度。因此，深圳市创新生态系统构建要重视学研机构知识基础积累，加强区域知识创新环境建设。     

制度质量、知识资本与工业绿色生产效率提升

在理论分析的基础上,采用GML指数法测算2001-2015年中国各省份工业绿色生产效率变化情况,实证检验制度质量及其调节下知识资本对工业绿色生产效率的影响作用。结果发现,市场化程度、契约执行度对工业绿色生产效率增长具有促进作用,而环境管制强度对技术进步、效率变化的短期作用不明显;制度质量各指标的二次项系数均显著为正,对工业绿色生产效率提升具有长效作用;知识资本各指标除国外技术引进强度外均对工业绿色生产效率具有正向促进作用;制度质量调节下知识资本对工业绿色生产效率具有促进作用。因此,应持续优化制度质量,建立长效机制,实施差异化知识资本积累与创新驱动战略。     

复杂动态环境下产业集群创新中的群体知识协同行为模型构建

在复杂动态环境下,知识协同行为（KCB）是产业集群创新（ICI）活动的有力支撑,构建复杂动态环境下产业集群创新中的群体知识协同行为模型具有重要的理论意义和实践价值。在分析复杂动态环境下产业集群创新与群体知识协同行为耦合规律的基础上,构建了复杂动态环境下产业集群创新中的群体与协同行为模型（CDE I KCBM）。与已有研究相比,该模型不仅可以反映随时间不断变化的动态演化规律,也可反映复杂动态环境下产业集群创新和群体知识协同行为的内在关联本质,有助于揭示二者的循环反馈关系。     

知识网络的超循环结构及协同演化

知识网络是组织之间知识作用的基本形态。研究知识网络的结构及协同演化,对于认识企业创新网络、产业集群等的内在演化规律,具有重要的理论意义和实践意义。首先,基于超循环理论,研究了知识网络中的知识反应循环、催化循环和超循环,建立知识网络的超循环结构;其次,研究了知识网络的协同演化机制,并应用协同演化机制,分析企业创新网络的协同演化。     

全要素网络虚实二象性与产业集群生成及演化机理研究

产业发展所需要素资源有赖于知识网、社会网、物联网和价值网4种网络的承载。在研究四网联动、四网融合及其与产业集群组织经营关系的基础上,提出全要素网络概念、结构与框架。随后,对全要素网络虚实二象性进行剖析,认为全要素网络虚象是知识共享与计算网络,而实象是要素的分布式存储网络,实象与虚象之间存在关联与映射关系。最后,从虚实相生和虚实替代两种作用关系出发,分别研究了产业集群生成与演化机理,对基于要素网络优化建设视角促进产业集群可持续发展具有重要理论指导作用。     

生产者视角下军民融合技术成果转化关键问题研究——基于知识网络案例分析

军民融合发展已上升为国家战略，在科技领域，军民融合技术成果转化是实现军民融合发展的重要途径。由于军民融合技术的特殊性，现有军民融合技术成果转化效率不高。在现有研究中，鲜有以理论模型为依据，系统解析军民融合技术成果转化全流程核心问题。知识网络模型是分析多要素参与复杂过程的有效方法，可用来分析多要素参与的军民融合技术成果转化过程。基于军民融合技术成果转化涉及的信息、技术、资本、人力、组织和社会环境6个要素，构建军民融合技术成果转化知识网络模型，采用该模型进行案例分析，指出现阶段军民融合技术成果转化存在的问题。研究结论对于推动我国军民融合创新技术成果转化、加快军民融合创新发展具有重要现实意义。     

European Alliance and Knowledge Networks1

This paper presents an exploratory exercise to characterize the nature of inter-organizational networks and the strategic positioning of companies in five industrial sectors: pharmaceuticals, plastics, computers, electronics and instruments. Two types of networks in each sector are analysed: knowledge networks based on patent citations and technology alliance networks based on strategic partnerships. Three sets of results with significant policy and strategy implications underline both the need for better understanding of the social/competitive context within which companies operate and the utility of social network analysis in achieving this goal. First, apparent differences in the networking behaviour in ‘simple technology’ sectors (pharmaceuticals) vis-à-vis networking behaviour in ‘complex technology’ sectors (computers, electronics and instruments) are indicated. Second, a difference between knowledge and alliance networks across all examined sectors is pointed out in terms of their effectiveness as channels of knowledge communication. Third, apparent differences in the competitive positioning of European firms and firms from the United States and Japan in the examined sectoral knowledge networks may reveal significant variance in inter-continental business strategy.     

Innovation and the evolution of industries

The analysis of innovation and the evolution of industries has witnessed major progress in several areas. In the last years, several contributions at the empirical, appreciative, econometric and modelling levels have greatly advanced our understanding of innovation, industrial dynamics and the evolution of industries. This paper reviews these contributions. A discussion follows on four key challenges that are required for a better understanding of the relationship between innovation and the evolution of industries: the analyses of demand, knowledge, networks and coevolution.