易 力，胡振華

(中南大學商學院，湖南 長沙 410083)

1 引言

產(chǎn)業(yè)集群是一種有利于創(chuàng)新的組織形式，也是一種有利于學習的知識網(wǎng)絡，它為集群企業(yè)自主創(chuàng)新提供了更多的創(chuàng)新機會、更好的創(chuàng)新資源、更低的創(chuàng)新成本、更強的創(chuàng)新動力［1］。目前發(fā)展中國家企業(yè)自主創(chuàng)新能力不強就與集群內(nèi)企業(yè)的吸收能力密切相關，因此研究知識吸收能力對集群企業(yè)自主創(chuàng)新的影響具有現(xiàn)實意義。

Cohen 和 Levinthal［2］將知識吸收能力定義為企業(yè)在創(chuàng)新活動中識別的外部新知識的價值，并加以吸收與最終應用到商業(yè)的能力，如對企業(yè)R＆D投資的促進作用。Becker和Peters［3］、Band和Cottam［4］認為吸收能力對創(chuàng)新產(chǎn)出與投入之間的關系具有調(diào)節(jié)效應，當集群企業(yè)吸收能力較強時，知識學習與溢出將增加企業(yè)自主創(chuàng)新的頻率。Stock和 Greis［5］、Chen［6］的觀點是集群網(wǎng)絡中知識的交流與共享極大地提高了企業(yè)的吸收能力，而良好的吸收能力有利于技術轉移的實現(xiàn)、新產(chǎn)品的開發(fā)、新市場的開拓，以及企業(yè)績效與自主創(chuàng)新能力的提升。李琳等［7］指出吸收能力取決于現(xiàn)有的知識積累與技術能力，而能力的積累是時間、實踐、經(jīng)歷、努力的函數(shù)，是一個漸進的、路徑依賴的過程。刁麗琳等［8］系統(tǒng)概括了企業(yè)吸收能力的概念、因素與實證方法，并強調(diào)吸收能力的形成機制中領導力、學習動機所起的重要作用。李光泗等［9］從技術引進方式的角度探討了吸收能力對創(chuàng)新績效的影響，認為吸收能力是制約技術外溢效應的重要變量，技術引進的創(chuàng)新績效嚴重依賴于吸收能力的提高。

經(jīng)驗研究證實，知識吸收能力對集群企業(yè)自主創(chuàng)新的影響是一種復雜的、非線性的動態(tài)關系:盧兵等［10］從隱性知識的角度建立了微分動力學模型，研究了組織間的知識轉移軌跡;齊麗云等［11］基于知識勢能構建了企業(yè)內(nèi)部知識傳播的系統(tǒng)動力學模型，發(fā)現(xiàn)動態(tài)吸收能力對知識勢能影響的S形增長，并劃分了吸收能力的三個階段;關軍等［12］通過產(chǎn)業(yè)集群核心創(chuàng)新網(wǎng)絡動力學模型指出吸收能力促進了集群企業(yè)自主創(chuàng)新，并認為集群企業(yè)比非集群企業(yè)能夠獲得更好的創(chuàng)新效果;蔣春燕［13］運用系統(tǒng)動力學方法對企業(yè)家精神與自主創(chuàng)新方式的選擇進行了探究。本文基于系統(tǒng)動力學方法，從固定的和動態(tài)的兩種吸收能力對集群企業(yè)間知識轉移與自主創(chuàng)新構建系統(tǒng)動力學模型，分析知識轉移與自主創(chuàng)新的因果關系與行為演化特性，并對其進行仿真分析，為提升集群企業(yè)自主創(chuàng)新能力提供理論依據(jù)，對知識轉移機制的研究方法進行有益嘗試。

2 建模

2.1 系統(tǒng)流程圖

系統(tǒng)動力學方法的關鍵是建立SD結構流程圖，并利用DYNAMO仿真語言對真實系統(tǒng)進行仿真實驗，從而達到研究系統(tǒng)結構、功能及行為之間的動態(tài)關系之目的［14－15］。流程圖是 SD結構模型的基本形式，主要由狀態(tài)、決策、信息和行動四個要素構成反饋結構，既可反映各變量之間的因果關系回路，又表現(xiàn)出反饋系統(tǒng)動態(tài)性能的積累效應。系統(tǒng)結構包含2個狀態(tài)變量、3個決策變量、6個輔助變量及10個常數(shù) (見圖1)。本文選取2家集群企業(yè)作為研究對象，狀態(tài)變量為集群企業(yè)的知識存量;決策變量為知識轉移增量、自主創(chuàng)新增量與知識遺忘增量;輔助變量為績效差距、研發(fā)投入量與吸收系數(shù);常數(shù)為期望績效、知識對績效貢獻率、研發(fā)投入比、研發(fā)轉化效率與遺忘系數(shù)。

集群企業(yè)知識存量的變化主要受到兩種反饋回路的影響，即知識轉移構成的正反饋回路和自主創(chuàng)新形成的負反饋回路，正反饋回路有自我強化的作用，負反饋回路起“內(nèi)部穩(wěn)定器”的作用，二者共同決定了知識存量的演化軌跡。正反饋回路為:集群企業(yè)1知識存量→知識轉移增量2→集群企業(yè)2知識存量→知識轉移增量1→集群企業(yè)1知識存量，知識轉移多少取決于企業(yè)的吸收能力，用吸收系數(shù)表示，即知識接收方吸收的知識占接收知識的比重，而知識在轉移過程中會部分失效或遺忘，用遺忘系數(shù)表示知識接受方所接收知識中遺忘的比例，兩個系數(shù)在知識轉移過程中起調(diào)節(jié)作用，其中吸收系數(shù)起決定作用，而遺忘系數(shù)經(jīng)仿真驗證其作用很小。負反饋回路為:集群企業(yè)知識存量→績效差距→R＆D投入量→自主創(chuàng)新增量→集群企業(yè)知識存量，企業(yè)吸收的知識通過消化、整合及創(chuàng)新有利于企業(yè)績效的提升，企業(yè)成長過程中企業(yè)家精神決定了績效的期望程度，從而企業(yè)在進行自主創(chuàng)新時需要投入多少研發(fā)經(jīng)費，會受到績效差距的影響，同時也影響到企業(yè)自主學習的方式，即正績效差距越大，企業(yè)越傾向于探索式學習，企業(yè)家精神更激進，負績效差距越大，企業(yè)越傾向于利用式學習，企業(yè)家精神更保守。

圖1 集群企業(yè)知識轉移與自主創(chuàng)新的系統(tǒng)流程圖

2.2 結構方程式

DYNAMO主要采用差分方程描述反饋行為，同時對差分與代數(shù)方程的簡單迭代進行仿真分析。SD研究隨時間變化的動態(tài)系統(tǒng)，使用逐步仿真的方法，仿真的時間步長記為DT，本文取單位時間1;當前時間記為K，與時刻K相鄰的前一時刻記為J，緊隨當前的將來時刻記為L。SD的基本DYNAMO程式主要為狀態(tài)方程L，決策方程R與輔助方程A。

依據(jù)流程圖所示的因果關系，本文只寫出具有動態(tài)吸收系數(shù)的集群企業(yè)1的主要方程式:

L 集群企業(yè)1知識存量.K=集群企業(yè)1知識存量.J+(DT)(自主創(chuàng)新增量1.JK+知識轉移增量1.JK－知識遺忘增量1.JK)

R 自主創(chuàng)新增量1.KL=R＆D投入量1.K×R＆D轉化率1

A R＆D投入量1.K=績效差距1.K×R＆D投入比1

A 績效差距1.K=績效期望.K－集群企業(yè)1知識存量.K×知識對績效貢獻率1

R 知識遺忘增量1.KL=知識轉移增量1.K×遺忘吸收1

R 知識轉移增量1.KL=集群企業(yè)2知識存量.K×吸收系數(shù)1.K

A 吸收系數(shù)1.K=TABLE(T吸收系數(shù)1，集群企業(yè)1知識存量.K，0，60，6)

同樣的，將下標1或2交替可得集群企業(yè)2的方程式。

3 仿真

本文基于Vensim PLE平臺進行仿真分析，考慮到集群企業(yè)間知識轉移受雙方吸收能力大小的影響，知識轉移是費時費力的，轉移的過程較為緩慢，故設定仿真時間為1000。集群企業(yè)知識的差異性是知識轉移的重要條件，當企業(yè)之間存在知識差距時，學習效應會隨著差距增加而增強，設定集群企業(yè)1、2知識存量的初始值分別為0、1，即最初企業(yè)1吸收來自企業(yè)2的知識轉移，知識對績效的貢獻率都等于0.3。由于模型具有對稱性，本文僅考察集群企業(yè)1。

3.1 具有固定吸收能力的集群企業(yè)自主創(chuàng)新動力學仿真

固定吸收能力表示企業(yè)知識存量對吸收系數(shù)沒有影響，知識吸收系數(shù)為一常數(shù)。根據(jù)知識存量的初始值，假定集群企業(yè)1、2分別為落后企業(yè)與優(yōu)勢企業(yè)，企業(yè)1通過吸收企業(yè)2的知識提高企業(yè)績效，根據(jù)績效差距決定研發(fā)投入比，企業(yè)1為趕超企業(yè)2決定投入更多的知識要素，設R＆D投入比1=0.6，R＆D投入比2=0.3;相應的研發(fā)轉化為新知識的效率更高一些，設R＆D轉化率1=0.06，R＆D轉化率2=0.03;因為對知識的重視程度各有不同，知識遺忘系數(shù)會更低一些，可以假定遺忘系數(shù)1=0.001，遺忘系數(shù)2=0.01。

假定企業(yè)1的期望績效=5，小于企業(yè)2的期望績效=10，可以認為企業(yè)1在成長期相對保守，而企業(yè)2在成熟期相對激進。吸收能力的大小取決于多種因素，如知識復雜度、信任程度、合作透明度、地理臨近性、組織接近性以及知識鄰近度等的影響，吸收系數(shù)應該是非常小的，設吸收系數(shù)1在 ［0.0001，0.01］中取值，而吸收系數(shù)2=0.01不變。在一定條件下調(diào)整吸收系數(shù)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)1的知識存量變化呈漸近增長和指數(shù)增長。

在期望績效不變時，吸收系數(shù)1分別取0.0001、0.0005、0.001兩倍變動時，集群企業(yè)1的知識存量呈漸近增長，說明負反饋作用占主導地位。隨著時間的推移，吸收系數(shù)1=0.0001最先使得企業(yè)1的知識存量趨于穩(wěn)定，而吸收系數(shù)增加10倍后，企業(yè)1的知識存量還需要調(diào)整很長一段時間才可以達到穩(wěn)態(tài)。在同一時刻，吸收系數(shù)越大，知識存量增長越快，見圖2(a)。同樣的，當吸收系數(shù)繼續(xù)增大，即取值0.005、0.007、0.01時，集群企業(yè)1的知識存量將從漸近增長轉變?yōu)橹笖?shù)增長，說明正反饋戰(zhàn)勝負反饋起主要作用。隨著時間的推移，知識存量無限增長，不可能達到穩(wěn)定值，有理由相信吸收系數(shù)繼續(xù)擴大將會導致超級指數(shù)增長，現(xiàn)實是企業(yè)吸收能力是有邊界的，不可能無限增大，見圖3(c)。

圖2 吸收系數(shù)1，期望績效1中某一個發(fā)生變動時對集群企業(yè)1知識存量的漸進增長

在吸收系數(shù)不變時，企業(yè)1的期望績效從5增加到10、20兩倍變動時，集群企業(yè)1在吸收系數(shù)1=0.0001與0.005兩種增長模式中表現(xiàn)是一致的，即隨著時間的推移，知識存量也以兩倍的速度增長。當期望績效無限增大時，在圖2(b)中，各知識存量將無限增長，且到達穩(wěn)定狀態(tài)的時間相同;在圖3(d)中，各知識存量也將無限增長。但實際上期望績效取決于企業(yè)家精神，即使企業(yè)家極具冒險精神，期望績效的界定也應從企業(yè)現(xiàn)狀出發(fā)，因此期望績效是有約束的，知識存量增長也就不可能無限下去。

3.2 具有動態(tài)吸收能力的集群企業(yè)自主創(chuàng)新動力學仿真

集群企業(yè)在吸收知識進行自主創(chuàng)新的過程中，不可能完全保持吸收能力不變，吸收系數(shù)應該是動態(tài)變化的。企業(yè)在早期接觸外部知識時，由于對知識不了解，需要時間去消化，此時吸收的知識很少，增長也慢;企業(yè)經(jīng)過一段時間的成長，知識經(jīng)驗不斷積累與提煉，知識差距不斷縮小，自身的知識增長速度不斷提高，吸收的知識也越來越多，增長會達到極值;但學習深入到一定程度后，大部分知識被掌握和鞏固，吸收的知識就會逐漸減少，增長速度急劇下降，以至于趨于零值。

因此，動態(tài)吸收能力表示吸收系數(shù)是變化的，因為與知識存量有關，在建模時用表函數(shù)描述其非線性關系，經(jīng)過仿真確定集群企業(yè)1、2的知識存量的邊界約為60，并假定兩者的吸收系數(shù)動態(tài)變化是相同的，當知識存量從0到60等間距變化時，吸收系數(shù)1=吸收系數(shù)2=0、0.0005、0.001、0.0015、0.003、0.005、0.008、0.0085、0.0045、0.001、0.0005。在一定條件下調(diào)整研發(fā)轉化效率或研發(fā)投入比，集群企業(yè)1的知識存量呈S形增長趨勢，即出現(xiàn)一段時間的指數(shù)增長后，進入漸近增長階段，最后趨于穩(wěn)態(tài)。

假定集群企業(yè)1、2的研發(fā)投入比相同，R＆D投入比=0.3，期望績效都為10。在圖4(e)中，設集群企業(yè)2的研發(fā)轉化率 =0.01，集群企業(yè)1研發(fā)轉化效率從0.01增加到0.015、0.02的過程中，知識存量增長先逐漸加快，后增長減緩直至趨于同一穩(wěn)態(tài)值。從S形增長的拐點出現(xiàn)的時間可知，R＆D轉化率1=0.02時拐點最先顯現(xiàn)，R＆D轉化率1=0.01時出現(xiàn)拐點最晚，隨著研發(fā)轉化效率的增加，拐點出現(xiàn)的時間差距不斷縮小，說明拐點將在某一時點消失，S形增長將不復存在，知識吸收作用減小，自主創(chuàng)新作用增強，集群企業(yè)1知識存量增長恢復到漸近方式。在圖4(f)中，設集群企業(yè)1、2的研發(fā)轉化效率相同，R＆D轉化率=0.02，變動集群企業(yè)1的期望績效，從5增加到10、15的過程中，知識存量不斷增長，當期望績效為15較高時，拐點最先出現(xiàn)，同時，穩(wěn)態(tài)值要高于5、10時的情況。若期望績效繼續(xù)增加下去，拐點也將消失，同前者一樣，集群企業(yè)1知識存量將漸近增長。

4 結論

本文應用系統(tǒng)動力學方法量化了知識吸收能力在固定與動態(tài)特征下對集群企業(yè)自主創(chuàng)新的影響，通過對主要參數(shù)控制，分析知識轉移與自主創(chuàng)新的三種非線性關系，主要結論如下。

4.1 增強企業(yè)對知識的柔性吸收

吸收能力是知識轉移的決定因素，由于知識積累的復雜性與緩慢性，企業(yè)想依靠自身力量，不借助外部知識進行自主創(chuàng)新是一件非常困難的事情。在集群知識網(wǎng)絡中，由于企業(yè)之間在距離、組織、文化等方面比較接近，集群企業(yè)之間合作與交流更為方便和頻繁，知識轉移更為直接。知識吸收也是相互作用的過程，在一定的信任度與合作透明度條件下，知識轉移會更加通暢，良好的合作對雙方都有好處。在對知識進行吸收過程中，隱性知識的獲得是企業(yè)自主創(chuàng)新的重要資源，由于隱性知識是無形的且很難編碼化，它的吸收更加不易，企業(yè)擁有核心競爭優(yōu)勢的根本途徑在于加強企業(yè)對隱性知識的吸收與利用，從而加快自主創(chuàng)新的步伐。吸收能力對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響具有階段性:成長階段，集群企業(yè)自身缺乏足夠的知識，處于知識資源的原始積累期，吸收優(yōu)勢企業(yè)相關知識的能力相對較弱，企業(yè)自主創(chuàng)新的能力不強，知識存量增長比較緩慢，表現(xiàn)出漸進增長趨勢;提高階段，當吸收能力突破瓶頸有較大提高時，知識積累日益豐富，自主創(chuàng)新能力得以提升，知識存量呈指數(shù)增長;成熟階段，動態(tài)的知識吸收能力是企業(yè)成熟的表現(xiàn)，即使企業(yè)對知識的吸收能力很小，但外部知識的獲得為企業(yè)帶來了新的氣息和創(chuàng)新沖動，企業(yè)為趕超競爭對手，會不遺余力地利用吸收的知識進行自主創(chuàng)新，知識存量會指數(shù)增長，并向拐點靠近，當吸收能力達到最大后會逐漸下降，企業(yè)會消化、整合外部知識，合理地加以利用，并加以鞏固，知識存量轉為漸近增長，最后趨于穩(wěn)定狀態(tài)的S特性?？梢钥闯?，針對不同階段企業(yè)吸收能力應具有可調(diào)節(jié)性和靈活性，增強企業(yè)對知識的柔性吸收，從而使企業(yè)自主創(chuàng)新具有可持續(xù)性。

4.2 積極培育激進式企業(yè)家精神

無論是固定的還是動態(tài)的吸收能力，較大的期望績效將極大地提高集群企業(yè)知識存量增長的梯度。期望績效是企業(yè)家對企業(yè)績效的心理預期，期望越高，在一定程度上反映出企業(yè)家對未來發(fā)展的樂觀態(tài)度和積極的精神面貌，更愿意開拓全新產(chǎn)品或市場，這種激進式企業(yè)家精神有助于企業(yè)更為主動地去爭取或保持競爭優(yōu)勢。集群企業(yè)的競爭相比集群外的競爭更加激烈，企業(yè)家應該具備更強的競爭意識，積極參與集群內(nèi)外的知識聯(lián)盟，通過吸收學習積累知識資本，加強企業(yè)自主創(chuàng)新能力。激進式企業(yè)家精神對集群企業(yè)創(chuàng)新初期的作用非常大，對于處于成長期的企業(yè)來說，知識是最為匱乏的稀缺資源，通過吸收外部知識獲得一定自主創(chuàng)新能力的時候，激進的企業(yè)家會期望更高的投資回報，為此不惜代價營造更利于組織學習的氛圍和行為觸發(fā)機制。仿真結果表明，當期望績效成倍增加時，企業(yè)知識存量的漸進增長和指數(shù)增長都會出現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟效應。同時，正績效差距越大，企業(yè)吸收知識的欲望越強，促進企業(yè)探索式學習的動機越明顯，因為企業(yè)正處于發(fā)展階段，探索式學習有助于企業(yè)實現(xiàn)自主創(chuàng)新，僅僅依賴外部知識可以做到生存下去，但很難取得領先地位;負績效差距越大，企業(yè)鞏固知識的欲望越強，越傾向于選擇利用式學習，有利于鞏固企業(yè)自主創(chuàng)新的成果。除此以外，對于成熟期的企業(yè)來說，期望績效增大加速了拐點的出現(xiàn)，提前進入穩(wěn)定狀態(tài)，表明激進式企業(yè)家精神有利于企業(yè)穩(wěn)固市場地位，同時也提升了自主創(chuàng)新的能力。

4.3 加大研發(fā)投入比與轉化效率

集群企業(yè)吸收的外部知識通過對企業(yè)內(nèi)部知識網(wǎng)絡的不斷滲透，促進了企業(yè)績效的提高，當實際績效低于期望績效，即績效差距為正時，說明吸收外部知識是遠遠不夠的，還需要加大研發(fā)投入進行自主創(chuàng)新，提高投入的產(chǎn)出率及研發(fā)轉化效率。研發(fā)投入的關鍵是改善投入結構、提升投入質(zhì)量。在企業(yè)發(fā)展初期，由于受發(fā)展水平的制約，短期內(nèi)大幅提高研發(fā)投入很困難，企業(yè)自主研發(fā)是一個循序漸進的過程，尤其是知識要素的投入。集群網(wǎng)絡的優(yōu)點在于身處其中的企業(yè)比網(wǎng)外企業(yè)能更快地尋找、挖掘到有用的知識資源，如優(yōu)秀的生產(chǎn)、管理及研發(fā)人才為己所用。外部的知識輸入與內(nèi)部的知識創(chuàng)新相互作用使得集群企業(yè)知識存量呈指數(shù)增長，對企業(yè)績效的貢獻也越大，顯然自主創(chuàng)新的動力來自于知識吸收與知識創(chuàng)新。當實際績效等于期望績效時，說明研發(fā)投入比達到了企業(yè)期望，自主創(chuàng)新所需要的知識要素已經(jīng)滿足要求，知識存量的增長達到拐點。由于吸收能力隨知識存量的變化而變化，即先增后減的動態(tài)過程，所以即使績效目標已經(jīng)完成，但企業(yè)知識吸收過程仍在繼續(xù)，企業(yè)的實際績效將會超過期望績效。當績效差距為負時，企業(yè)將適當減少研發(fā)投入量，因為研發(fā)投入需要大量人力財力，研發(fā)成本高昂，知識要素轉化為企業(yè)知識存量增長就會放緩，表現(xiàn)出漸進增長的穩(wěn)定態(tài)勢，表明企業(yè)自主創(chuàng)新動力主要來源于知識吸收，知識創(chuàng)新成為現(xiàn)階段自主創(chuàng)新的主要約束。有趣的是，在調(diào)整研發(fā)投入比與轉化效率時，集群企業(yè)知識存量S形增長都將收斂于同一個穩(wěn)態(tài)值，實際上是因為我們假定企業(yè)動態(tài)吸收能力始終未變，而吸收能力又是此時自主創(chuàng)新的動力源，雖然研發(fā)轉化效率提高了，但最終的收斂結果都一樣。另外，只要稍許提高研發(fā)投入與轉化力度，企業(yè)自主創(chuàng)新的拐點會提前出現(xiàn)，說明集群企業(yè)在自主創(chuàng)新過程中應高度重視研發(fā)投入的關鍵環(huán)節(jié)，注重隱性知識的吸收與高質(zhì)量、多層次的研發(fā)人才的引進，加大高級知識要素的投入比。

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