李斌 李雪 杜斌
摘要:基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角,拓展了市場(chǎng)導(dǎo)向這一理論在中觀層面的實(shí)踐,構(gòu)建了市場(chǎng)導(dǎo)向下多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模型,分析了相關(guān)的動(dòng)態(tài)擴(kuò)散與演化特征,并運(yùn)用屬性嵌入式模擬仿真對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析法加以改進(jìn)。研究表明:少量的用戶需求識(shí)別,更有利于發(fā)揮市場(chǎng)導(dǎo)向?qū)Χ郃gent協(xié)同創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)效應(yīng);競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向與多Agent協(xié)同創(chuàng)新效率存在明顯的正相關(guān)關(guān)系;職能協(xié)同導(dǎo)向與多Agent協(xié)同創(chuàng)新效率呈“U型”關(guān)系,且中等水平的職能協(xié)同對(duì)多Agent協(xié)同創(chuàng)新效率提升最顯著。
關(guān)鍵詞:市場(chǎng)導(dǎo)向;多Agent;協(xié)同創(chuàng)新;動(dòng)態(tài)擴(kuò)散與演化;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2017.06.05
中圖分類號(hào):F204 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-8409(2017)06-0019-05
The Dynamic Diffusion and Evolution of Multiagent
Collaboration Innovation Based on Market Orientation
——A Perspective of Complex Networks
LI Bin1,LI Xue1,DU Bin2
(1. School of International Business, Shaanxi Normal University, Xian 710062;
2. School of International Economics and Trade, Lanzhou University of Finance and Economics, Lanzhou 730000)
Abstract: In this paper, the practice of marketorientation conception is widening from medium level based on the complex networks perspective, the multiagent collaboration network model with market orientation driving is being built, the dynamic diffusion and evolution characteristics are being described, and the methodology of complex networks is also improved by attribution embedding. The results are following: the driving effect of low level consumer needs recognition is the more obvious; there is positive correlative relationship between competition driving and multiagent collaboration innovation efficiency; the evolution trend of multiple collaborating and multiagent collaboration innovation efficiency shows as U type and the promote effects of medium level multiple collaborating are more remarkable.
Key words:market orientation; multiagent; collaboration innovation; dynamic diffusion and evolution; complex networks
隨著技術(shù)變遷呈高度動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性以及間斷性平衡特征,以多Agent聯(lián)盟為代表的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)已成為當(dāng)前技術(shù)創(chuàng)新的主要形式[1]。通過多主體職能協(xié)同、多屬性鏈接機(jī)制對(duì)接,使我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新水平有了大幅提升,但結(jié)合市場(chǎng)的科技成果轉(zhuǎn)化能力亟待加強(qiáng)。截止2014年,國(guó)家科技成果轉(zhuǎn)化統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示:682%的課題核心成果含有創(chuàng)新性技術(shù),572%的包括知識(shí)性成果,其中未能有效轉(zhuǎn)化的課題共4906個(gè)(總數(shù) 9302個(gè)),占527%。究其原因,市場(chǎng)應(yīng)用價(jià)值較低、市場(chǎng)非良性競(jìng)爭(zhēng)、市場(chǎng)推廣力不足等方面所占的比例達(dá)469%[2],即用戶需求目標(biāo)不明確、競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)表達(dá)不充分、職能協(xié)同程度不合理。
市場(chǎng)導(dǎo)向是指以用戶需求為基礎(chǔ),基于組織理解能力,進(jìn)行部門資源的集成與整合,塑造核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)行為[3]?;谑袌?chǎng)導(dǎo)向?qū)Χ郃gent協(xié)同創(chuàng)新過程的有效反饋不足,導(dǎo)致科技成果轉(zhuǎn)化能力較低,明確嵌入市場(chǎng)導(dǎo)向的多Agent協(xié)同創(chuàng)新行為所具有的作用特點(diǎn)、市場(chǎng)導(dǎo)向驅(qū)動(dòng)作用和多Agent協(xié)同創(chuàng)新有機(jī)結(jié)合的作用路徑,都對(duì)市場(chǎng)導(dǎo)向理論在中觀層面拓展提出了新的發(fā)展訴求。
1文獻(xiàn)述評(píng)
Kohli和Jaworski以及Narver和Slater將市場(chǎng)導(dǎo)向定義為市場(chǎng)信息化的編譯、從用戶需求、競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)和職能協(xié)同三個(gè)方面的傳播和反應(yīng)[4]。市場(chǎng)導(dǎo)向從概念上更強(qiáng)調(diào)作用主體的自適應(yīng)性網(wǎng)絡(luò)特征,從而實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新過程的有效互補(bǔ)[5]。用戶需求導(dǎo)向?qū)用?,Chris等從組織戰(zhàn)略角度驗(yàn)證了用戶需求和偏好對(duì)組織活動(dòng)實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)價(jià)值的重要性,認(rèn)為用戶需求能間接激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新[6]。競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向?qū)用?,Kenneth等提出參與者行為影響和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)價(jià)值調(diào)整是形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的主要基礎(chǔ)[7]。職能協(xié)同導(dǎo)向?qū)用?,Clay Dibrell等從主體內(nèi)部角度認(rèn)為職能協(xié)同強(qiáng)調(diào)借助多維整合資源優(yōu)勢(shì)、跨組織學(xué)習(xí)以滿足市場(chǎng)需求,這和技術(shù)創(chuàng)新長(zhǎng)期利潤(rùn)的最大化關(guān)系密切[8]。
市場(chǎng)導(dǎo)向與多Agent協(xié)同創(chuàng)新的作用關(guān)系,從宏觀層面看,市場(chǎng)導(dǎo)向是優(yōu)化多Agent協(xié)同創(chuàng)新資源配置的基本前提,葉紅玉指出加強(qiáng)市場(chǎng)需求和國(guó)家戰(zhàn)略需求的導(dǎo)向作用,能推動(dòng)科技資源配置的競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)機(jī)制轉(zhuǎn)變,達(dá)到科技資源配置效率最大化的目標(biāo)[9]。從微觀層面看,市場(chǎng)導(dǎo)向能集成需求空間,實(shí)現(xiàn)多Agent協(xié)同創(chuàng)新過程的自組織優(yōu)化。何小洲等研究表明,市場(chǎng)導(dǎo)向與創(chuàng)造力的效用性和新奇性存在明顯的正相關(guān)關(guān)系,從而對(duì)新產(chǎn)品開發(fā)績(jī)效產(chǎn)生顯著影響[10],從而實(shí)現(xiàn)多Agent協(xié)同創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)能力,李斌等以高新區(qū)為例,分析得出市場(chǎng)導(dǎo)向?qū)夹g(shù)創(chuàng)新能力提升的平均增長(zhǎng)率為2%[11]。
關(guān)于多Agent協(xié)同創(chuàng)新的作用機(jī)理,潘東華等指出多Agent技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟的知識(shí)轉(zhuǎn)移行為是動(dòng)態(tài)變化的,以聯(lián)盟形式的知識(shí)結(jié)合是完成創(chuàng)新活動(dòng)的重要前提[12],強(qiáng)調(diào)了動(dòng)態(tài)性;曹霞等認(rèn)為多Agent建模理論具有智能化程度高、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、邏輯思維清晰等特征,與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論結(jié)合能充分表達(dá)作用機(jī)理與演化趨勢(shì),在仿真領(lǐng)域具有前沿性和優(yōu)越性[13],強(qiáng)調(diào)了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性;王雪原認(rèn)為多Agent協(xié)同是不同主體屬性、通過資源流動(dòng)的協(xié)調(diào)與矛盾、輔助以合作的內(nèi)容與形式,實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的作用集合[14],強(qiáng)調(diào)了主體多元性。
綜上所述,已有研究較為系統(tǒng)地剖析了多Agent協(xié)同創(chuàng)新的作用機(jī)理、市場(chǎng)導(dǎo)向的理論概念與作用維度、以及多Agent協(xié)同創(chuàng)新和市場(chǎng)導(dǎo)向的相互關(guān)系。但將市場(chǎng)導(dǎo)向這一理論概念從中觀層面上拓展,結(jié)合多Agent協(xié)同創(chuàng)新過程,分析市場(chǎng)導(dǎo)向的影響效應(yīng)方面還存在研究空間?;诖?,本文將從以下幾個(gè)層面展開探討:①基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角,揭示多Agent協(xié)同創(chuàng)新過程的動(dòng)態(tài)擴(kuò)散和演化特征;②結(jié)合市場(chǎng)導(dǎo)向概念界定,函數(shù)化市場(chǎng)導(dǎo)向在中觀層面的作用路徑;③將市場(chǎng)導(dǎo)向不同維度的作用路徑嵌入到多Agent協(xié)同創(chuàng)新的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中,分析市場(chǎng)導(dǎo)向?qū)Χ郃gent協(xié)同創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能力的影響機(jī)制,以期為我國(guó)充分發(fā)揮市場(chǎng)導(dǎo)向?qū)夹g(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)提供參考。
2模型構(gòu)建
21多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)描述與度量
Watts和Strogatz于1998年提出基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界模型,大量現(xiàn)實(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象的學(xué)術(shù)研究說明了小世界網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用的普適性與分析優(yōu)勢(shì)[15]。因此本文采用小世界網(wǎng)絡(luò)WS模型作為多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ),展開動(dòng)態(tài)擴(kuò)散與演化過程分析。
211多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)可以看作是有限數(shù)量的高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)等構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)集合,其中政府和中介機(jī)構(gòu)作為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變量不列入考慮范圍,市場(chǎng)設(shè)定為外生變量。利用節(jié)點(diǎn)代表網(wǎng)絡(luò)主體,記作Vm={1,2,3,…,n}。根據(jù)知識(shí)主體和技術(shù)主體的網(wǎng)絡(luò)職能劃分,m={m=0|高?;蚩蒲性核琺=1|企業(yè)}。利用節(jié)點(diǎn)之間連邊與否刻畫多主體協(xié)同關(guān)系,記作G={gij=0|無協(xié)同關(guān)系, gij=1|有協(xié)同關(guān)系}。從而完成多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,即={Vm, G}。其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)具有一定的知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能,記作ωi。假設(shè)勢(shì)能值越高,節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新能力越強(qiáng)。根據(jù)多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。
212多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化過程描述
多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)行為由同質(zhì)主體動(dòng)態(tài)擴(kuò)散和異質(zhì)主體動(dòng)態(tài)擴(kuò)散等過程組成,動(dòng)態(tài)擴(kuò)散的網(wǎng)絡(luò)演化行為參照了《小世界特性的創(chuàng)新孵化網(wǎng)絡(luò)知識(shí)轉(zhuǎn)移模型及仿真研究》中主體間知識(shí)轉(zhuǎn)移模型,其演化機(jī)制可以刻畫為:
(1)同質(zhì)主體之間的協(xié)同行為:即節(jié)點(diǎn)i的直接關(guān)聯(lián)方j(luò)={1,2,…,n|(j≠i)&(mj=mi)}時(shí),其函數(shù)式如下所示。其中V i,m表示節(jié)點(diǎn)i、類型為m時(shí),在t+1期的知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能值。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的協(xié)同效率受節(jié)點(diǎn)最短路徑dij的影響,因此引入距離衰減系數(shù)σ(0<σ<1),若σdij表示的最短路徑越小,關(guān)系雙方就越了解[16],創(chuàng)新效率就越好。網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效率α是考慮了主體學(xué)習(xí)能力、主體間信任關(guān)系、合作成功概率等多方面因素的綜合因子α(0<α<1),異質(zhì)主體中的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效率與此處含義相同。
Vi,t+1=Vi,t+σdij×α×(Vj,t-Vi,t),若 Vj,t>Vi,t
Vi,t+1=Vi,t,若 Vj,t (2)異質(zhì)主體之間的協(xié)同行為:即節(jié)點(diǎn)i的直接關(guān)聯(lián)方j(luò)={1,2,…,n|(j≠i)&(mj≠mi)}時(shí),其函數(shù)式如下所示。V i,m與dij表達(dá)意義與前文相同??紤]到異質(zhì)主體協(xié)同行為的創(chuàng)新集成存在轉(zhuǎn)化過程,因此引入異質(zhì)協(xié)同效度pij(0 Vi,t+1=Vi,t+Pij×σdij×α×(Vj,t-Vi,t),若 Vj,t>Vi,tVi,t+1=Vi,t,若 Vj,t 213多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)績(jī)效度量 假設(shè)多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新效率收益(R)與網(wǎng)絡(luò)總知識(shí)勢(shì)能(ωK)和總技術(shù)勢(shì)能(ωT)的關(guān)系符合柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),其中總知識(shí)勢(shì)能和總技術(shù)勢(shì)能對(duì)于創(chuàng)新效率收益的邊際規(guī)模效應(yīng)相等,可得式(3)。總知識(shí)勢(shì)能是網(wǎng)絡(luò)知識(shí)主體勢(shì)能加總,主要包括高校和科研院所,故m=0;同理,總技術(shù)勢(shì)能是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)主體勢(shì)能加總,主要為企業(yè)m=1,可得式(4)與式(5)。 R=2ωK×ωT(3) ωk=∑n′1ωim=0(4) ωT=∑n′1ωim=1(5) 多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散的成本包括不變成本和可變成本。不變成本主要用于網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與維護(hù),記為C0;可變成本包括同質(zhì)主體間網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散成本(C1)和異質(zhì)主體間網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散成本(C2)構(gòu)成,同質(zhì)主體間網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散成本僅與網(wǎng)絡(luò)路徑長(zhǎng)度有關(guān),異質(zhì)主體間擴(kuò)散成本還涉及主體協(xié)同效度,c(0
C1=C×∑n′1dijm=0(6)
C2=C×∑n′1dijpijm=1(7)
將式(4)、式(5)代入式(3),與式(6)、式(7)合并便可以得到多Agent協(xié)同創(chuàng)新的績(jī)效度量:
π=R-C0-(C1+C2)(8)
22市場(chǎng)導(dǎo)向作用路徑與假設(shè)
用戶需求導(dǎo)向可定義為不同主體對(duì)市場(chǎng)用戶需求信號(hào)進(jìn)行捕捉和識(shí)別后,調(diào)整資源配置以提升創(chuàng)新勢(shì)能,通過網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散產(chǎn)生溢出的協(xié)同行為。這一過程具有明顯的動(dòng)態(tài)特征:當(dāng)只有少數(shù)網(wǎng)絡(luò)主體對(duì)用戶需求信號(hào)進(jìn)行有效識(shí)別,此部分主體因充分發(fā)揮了市場(chǎng)引領(lǐng)作用,獲得超額創(chuàng)新利潤(rùn);隨著擴(kuò)散過程不斷加深,網(wǎng)絡(luò)協(xié)同使得更多主體成功捕捉用戶需求,個(gè)體創(chuàng)新利潤(rùn)實(shí)現(xiàn)分?jǐn)?;?shí)現(xiàn)大量主體對(duì)用戶需求信號(hào)的普遍認(rèn)識(shí),最大限度地發(fā)揮市場(chǎng)導(dǎo)向?qū)τ诙郃gent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的正向激勵(lì),個(gè)體創(chuàng)新利潤(rùn)水平均實(shí)現(xiàn)小幅提升。因此可以假設(shè)一定比例(ε1)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),在需求導(dǎo)向識(shí)別后,主體知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能按比例(ε2)提升,通過擴(kuò)散績(jī)效的作用趨勢(shì),觀察用戶需求維度的多Agent協(xié)同網(wǎng)絡(luò)演化特性。
假設(shè)1:適量的用戶需求導(dǎo)向?qū)Χ郃gent協(xié)同創(chuàng)新效率具有正向驅(qū)動(dòng)作用。
競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向是指作用主體之間通過核心競(jìng)爭(zhēng)力占領(lǐng)創(chuàng)新制高點(diǎn),獲得超額創(chuàng)新收益的行為。結(jié)合本文的網(wǎng)絡(luò)模型,假設(shè)單個(gè)節(jié)點(diǎn)知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能值越高,該節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)能力越強(qiáng)。本文將“知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能是否處于高位”作為網(wǎng)絡(luò)主體競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)強(qiáng)弱的標(biāo)準(zhǔn),設(shè)定不同比例覆蓋區(qū)間對(duì)其進(jìn)行正向激勵(lì),即競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)越強(qiáng)的作用主體,創(chuàng)新資源配置后的導(dǎo)向驅(qū)動(dòng)作用越明顯。因此可用單個(gè)節(jié)點(diǎn)知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能值在對(duì)應(yīng)主體類型勢(shì)能極大值的所處范圍(ω/maxω)和創(chuàng)新收益的超額比例(μ),刻畫競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)維度下多Agent協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的演化特性。
假設(shè)2:競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向與多Agent協(xié)同創(chuàng)新效率呈正相關(guān)關(guān)系。
職能協(xié)同導(dǎo)向是指多主體基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的合作關(guān)系,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和資源共享,產(chǎn)生創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的作用。但職能協(xié)同導(dǎo)向作用效果具有兩面性,作用初期合作成本、關(guān)系成本及相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著協(xié)同程度而增加,但隨著主體協(xié)同默契的建立,便可以通過主體優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)與合作提升創(chuàng)新能力,即阻礙和促進(jìn)效果呈現(xiàn)雙向特征。小世界網(wǎng)絡(luò)模型中,K值作為結(jié)構(gòu)維度的主要度量,指網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的直接關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的平均個(gè)數(shù),即K值越大,單個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的直接關(guān)聯(lián)比例越高,網(wǎng)絡(luò)整體協(xié)同度越大。可以通過K值的調(diào)整,觀察主體職能協(xié)同維度的多Agent協(xié)同網(wǎng)絡(luò)演化特性。
假設(shè)3:職能協(xié)同導(dǎo)向與多Agent協(xié)同創(chuàng)新效率之間呈“U型”作用關(guān)系。
3仿真分析
多Agent協(xié)同創(chuàng)新過程以小世界模型為網(wǎng)絡(luò)特征,設(shè)定產(chǎn)學(xué)研協(xié)同主體數(shù)量N=50,其中知識(shí)主體和技術(shù)主體數(shù)量按照P=03的分配比例隨機(jī)產(chǎn)生,假設(shè)網(wǎng)絡(luò)主體全部都為獨(dú)立類型,不存在既是知識(shí)主體又是技術(shù)主體的情況。單個(gè)主體的知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能服從(0,100)的隨機(jī)分布,初期模擬選擇K=3的直接關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)平均數(shù)量發(fā)生網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新擴(kuò)散行為,模擬周期設(shè)定為T=200期。
31多Agent協(xié)同創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)擴(kuò)散與演化情況
未嵌入市場(chǎng)導(dǎo)向的多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),以產(chǎn)學(xué)研作用主體的直接關(guān)聯(lián)情況和主體間勢(shì)能差距為基礎(chǔ)進(jìn)行有效協(xié)同,從而提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新效率。其本質(zhì)在于同質(zhì)主體和異質(zhì)主體以協(xié)同網(wǎng)絡(luò)為載體,進(jìn)行創(chuàng)新資源轉(zhuǎn)移和創(chuàng)新過程對(duì)接。圖2顯示了網(wǎng)絡(luò)整體創(chuàng)新收益的動(dòng)態(tài)演化(a), 以及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能的擴(kuò)散趨勢(shì)(b)。多Agent協(xié)同創(chuàng)新過程初期,因?yàn)楣?jié)點(diǎn)勢(shì)能差距和關(guān)聯(lián)情況的綜合作用,創(chuàng)新資源在主體間發(fā)生深度轉(zhuǎn)移,知識(shí)鏈和技術(shù)鏈實(shí)現(xiàn)無縫對(duì)接,網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新收益水平從原來的低位大幅躍遷至高位,處于低位節(jié)點(diǎn)的勢(shì)能值擴(kuò)散效率較為明顯。隨著協(xié)同創(chuàng)新擴(kuò)散過程不斷深入,整體創(chuàng)新收益水平增速逐漸變緩,節(jié)點(diǎn)間勢(shì)能值進(jìn)一步趨同,網(wǎng)絡(luò)主體協(xié)同效率將逼近新的均衡狀態(tài)。
32市場(chǎng)導(dǎo)向?qū)Χ郃gent協(xié)同創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)影響效應(yīng)
市場(chǎng)導(dǎo)向是通過需求和供給關(guān)系,對(duì)技術(shù)創(chuàng)新過程的引導(dǎo)作用。按照概念內(nèi)涵,作用路徑涉及用戶需求導(dǎo)向、競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向以及職能協(xié)同導(dǎo)向三個(gè)維度。市場(chǎng)導(dǎo)向并不直接作用于多Agent協(xié)同創(chuàng)新過程,而是利用以上三個(gè)維度的作用路徑產(chǎn)生導(dǎo)向性激勵(lì),影響創(chuàng)新效率。
321用戶需求導(dǎo)向影響的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)
多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)主體對(duì)用戶需求信號(hào)進(jìn)行捕捉和識(shí)別后,利用創(chuàng)新資源獲取創(chuàng)新收益。本文通過設(shè)定用戶需求信號(hào)識(shí)別主體數(shù)量占比{03,05,07}和用戶需求識(shí)別主體知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能提升比率{07,05,03}兩個(gè)維度,雙向組合刻畫網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)擴(kuò)散過程。為了更明確表示用戶需求導(dǎo)向?qū)τ谡w創(chuàng)新收益水平影響的差異,將對(duì)不同組合下創(chuàng)新收益水平作差進(jìn)行對(duì)比分析,如圖3所示?!吧倭烤W(wǎng)絡(luò)主體用戶需求識(shí)別+超額創(chuàng)新收益(LH)”“中等數(shù)量網(wǎng)絡(luò)主體用戶需求識(shí)別+中等創(chuàng)新收益水平(MM)”的情況明顯優(yōu)于“大量網(wǎng)絡(luò)主體用戶需求識(shí)別+較低創(chuàng)新收益(HL)”的情況,其中LH比MM、HL作用優(yōu)勢(shì)更為顯著,且兩者的演化趨勢(shì)基本保持平行。即少量網(wǎng)絡(luò)主體識(shí)別用戶需求并獲取超額創(chuàng)新收益,能產(chǎn)生明顯的引領(lǐng)作用。通過多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行創(chuàng)新擴(kuò)散,更充分表達(dá)市場(chǎng)通過用戶信息傳遞對(duì)技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的正向促進(jìn)。過量主體的需求跟隨不但增加了主體間用戶需求表達(dá)的趨同性,同時(shí)也增加了競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度帶來的風(fēng)險(xiǎn)與成本。DT=160~200期時(shí),雖然高用戶需求識(shí)別量MM-HL超過了低用戶需求識(shí)別量LH-MM的創(chuàng)新收益水平,但這僅是因?yàn)橛脩粜枨髢r(jià)值在主體量上的增益,并不是用戶需求導(dǎo)向提供的驅(qū)動(dòng)作用。
結(jié)論1:少量的網(wǎng)絡(luò)主體用戶需求識(shí)別,更有利于發(fā)揮用戶需求導(dǎo)向的多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。
322競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向影響的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)
通過設(shè)定具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)作用主體的覆蓋比例為{5%,10%,15%},分別強(qiáng)化節(jié)點(diǎn)知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能,觀察競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向作用對(duì)多Agent協(xié)同網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新收益的影響。為了更加明顯地表示競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)作用對(duì)多Agent協(xié)同行為影響效率的大小,通過作差對(duì)不同覆蓋比例的競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向差異性進(jìn)行分析,如圖4所示。競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向作用與市場(chǎng)對(duì)多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)具有正相關(guān)關(guān)系,且隨著競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)覆蓋比例增加,多Agent協(xié)同網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新收益的提升效果更顯著。當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)覆蓋區(qū)間從知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能處于前5%調(diào)整為10%時(shí),網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散前期整體創(chuàng)新收益小幅提升,隨著擴(kuò)散行為深入整體創(chuàng)新收益的提升程度進(jìn)一步加強(qiáng),10%~5%覆蓋區(qū)間的差異程度處于低位。當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)覆蓋區(qū)間調(diào)整為知識(shí)/技術(shù)勢(shì)能處于前15%的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)時(shí),網(wǎng)絡(luò)整體創(chuàng)新收益大幅提升,15%~10%的差異程度具有明顯的線性特征,且與10%~5%覆蓋區(qū)間相比提升程度顯著。15%~5%之間的差異化程度最為顯著,有效地說明了競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向作用與多Agent協(xié)同網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新收益的正相關(guān)特征。由此可見,加強(qiáng)多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的主體競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制,能夠?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新資源在網(wǎng)絡(luò)主體間的優(yōu)化配置,也能夠通過擴(kuò)散過程提升對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新收益的驅(qū)動(dòng)效率。
結(jié)論2:競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向作用越強(qiáng),市場(chǎng)對(duì)于多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)越明顯。
323職能協(xié)同導(dǎo)向影響的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)
職能協(xié)同導(dǎo)向作用是基于多主體資源和優(yōu)勢(shì)整合,K值為網(wǎng)絡(luò)平均度,是網(wǎng)絡(luò)所有主體的度的平均值,可以作為網(wǎng)絡(luò)主體間合作關(guān)系的度量[17],主體異質(zhì)性由網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)性質(zhì)(m=0||m=1)隨機(jī)分布確定。因此,本文將K值作為協(xié)同程度系數(shù),衡量職能協(xié)同導(dǎo)向作用,取值范圍分別設(shè)定為{3,5,7},展開網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)擴(kuò)散效率分析。網(wǎng)絡(luò)整體創(chuàng)新收益差異性仿真結(jié)果如圖5所示,增加網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)直接關(guān)聯(lián)的主體數(shù)量時(shí),伴隨有較為明顯的創(chuàng)新績(jī)效下行趨勢(shì),即仿真初期表現(xiàn)為創(chuàng)新效率的正向推動(dòng)作用;隨著主體職能協(xié)同程度的增加,成本與風(fēng)險(xiǎn)增加、合作關(guān)系構(gòu)建及協(xié)同行為磨合等阻礙作用逐漸增強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)整體創(chuàng)新收益出現(xiàn)下行趨勢(shì);在觸底反彈后,主體職能協(xié)同的作用優(yōu)勢(shì)逐漸明顯,網(wǎng)絡(luò)整體創(chuàng)新收益水平不斷提升,并最終達(dá)到最大值,呈現(xiàn)高位躍遷的穩(wěn)態(tài)趨勢(shì)。由此可見,多Agent職能協(xié)同程度并不是越大越好,具有二次型函數(shù)特征,較低水平的主體職能協(xié)同,不能充分實(shí)現(xiàn)主體職能對(duì)接后的優(yōu)勢(shì)整合;過多的主體協(xié)同會(huì)使得合作成本與風(fēng)險(xiǎn)大幅提升,對(duì)正向推動(dòng)作用有明顯的擠出效應(yīng);中等水平的主體職能協(xié)同更有利于發(fā)揮多Agent協(xié)同創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。
結(jié)論3:職能協(xié)同導(dǎo)向與多Agent協(xié)同創(chuàng)新效率之間呈“U型”作用關(guān)系。中等水平的職能協(xié)同程度更有利于發(fā)揮職能協(xié)同導(dǎo)向的多Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。
4結(jié)論與建議
本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角,動(dòng)態(tài)分析了市場(chǎng)導(dǎo)向下多Agent協(xié)同創(chuàng)新擴(kuò)散與演化特征,主要貢獻(xiàn)在于:①對(duì)市場(chǎng)導(dǎo)向這一理論概念從“微觀層面的企業(yè)行為”拓展到“中觀層面的多主體協(xié)同創(chuàng)新”上。②對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析法加以改進(jìn),從以往根據(jù)擴(kuò)散過程分析影響機(jī)理拓展為調(diào)整網(wǎng)絡(luò)基本屬性產(chǎn)生影響激勵(lì),進(jìn)行模擬仿真。這樣既能夠避免擴(kuò)散過程改變?cè)斐傻膭?dòng)態(tài)誤差,也能加強(qiáng)外部激勵(lì)與網(wǎng)絡(luò)行為的融合性。主要結(jié)論如下:
(1)少量的用戶需求識(shí)別更能充分發(fā)揮市場(chǎng)導(dǎo)向?qū)Χ郃gent協(xié)同創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。將用戶需求和多Agent協(xié)同創(chuàng)新行為有機(jī)結(jié)合,既能明確技術(shù)創(chuàng)新從初始目標(biāo)確定、資源優(yōu)化配置,也能降低多Agent協(xié)同創(chuàng)新過程的試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn),即強(qiáng)化需求與供給的過程匹配度,提升協(xié)同創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化能力。但過分追求用戶需求的滿足,會(huì)因?yàn)槭袌?chǎng)需求的差異性,使得技術(shù)創(chuàng)新的目標(biāo)導(dǎo)向過于分散,弱化多Agent優(yōu)勢(shì)整合帶來的正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。
(2)競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向作用與多Agent協(xié)同創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作用平臺(tái),充分強(qiáng)調(diào)了領(lǐng)先主體的示范效應(yīng)和輻射效應(yīng),對(duì)于“推動(dòng)創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置”“借助網(wǎng)絡(luò)主體競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力”有積極的正向推動(dòng)。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的多Agent協(xié)同創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)向激勵(lì),不單純是單個(gè)主體間的競(jìng)爭(zhēng)行為,還表現(xiàn)為主體協(xié)同關(guān)系基礎(chǔ)上的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng),從市場(chǎng)導(dǎo)向的角度詮釋了協(xié)同創(chuàng)新的基本內(nèi)涵——競(jìng)爭(zhēng)與合作。
(3)職能協(xié)同導(dǎo)向與多Agent協(xié)同創(chuàng)新效率之間呈“U型”作用關(guān)系。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)主體間的職能協(xié)同程度逐步加深時(shí),多Agent協(xié)同創(chuàng)新效率的演化趨勢(shì)基本都呈現(xiàn)“正向優(yōu)勢(shì)—整體下行—效率回升—穩(wěn)態(tài)躍遷”的特征。職能協(xié)同初期因?yàn)槎嘀黧w優(yōu)勢(shì)整合表現(xiàn)出相應(yīng)的正向優(yōu)勢(shì),但隨著主體職能協(xié)同加深,關(guān)系成本與合作風(fēng)險(xiǎn)等阻礙了正向優(yōu)勢(shì)的發(fā)揮。由此可見,中等水平的職能協(xié)同程度更有利于發(fā)揮職能協(xié)同導(dǎo)向?qū)Χ郃gent協(xié)同創(chuàng)新行為的驅(qū)動(dòng)效應(yīng),也能有效控制職能協(xié)同導(dǎo)向?qū)φw網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新效率帶來的負(fù)面沖擊。
本研究尚存在以下局限性:如考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí),市場(chǎng)導(dǎo)向下多Agent協(xié)同創(chuàng)新的演化特征還有待繼續(xù)深入。
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(責(zé)任編輯:張勇)