米捷，郭彬，陳懷超，范建紅

（太原理工大學 經(jīng)濟管理學院，山西 太原 030024）

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)可以為企業(yè)和其他創(chuàng)新主體提供可持續(xù)發(fā)展所必需的創(chuàng)新資源，這些資源包括擴散的技術(shù)、合作研發(fā)機會和專利授權(quán)等[1]。Adner和 Kapoor[2]認為，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是由領(lǐng)導企業(yè)、上游供應商、下游互補方、各類研發(fā)機構(gòu)以及客戶共同組成，其中核心企業(yè)在重大創(chuàng)新和技術(shù)迭代中發(fā)揮著引領(lǐng)作用。Enkel等[3]研究表明，企業(yè)的知識資源可來自客戶、供應商和競爭對手，但合作伙伴和研發(fā)機構(gòu)也起到了關(guān)鍵作用。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)部包含了參與者間的復雜關(guān)系，這些關(guān)系在一定程度上反映了知識資源的分布和配置情況[4]。由知識分布差異引起的知識流動對于企業(yè)的創(chuàng)新能力提升和價值共創(chuàng)具有重要意義[5]。對于研發(fā)主體來說，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的合作網(wǎng)絡有助于創(chuàng)新資源的獲取[6]。因此一些大型企業(yè)集團正在或已經(jīng)構(gòu)建了以自身為核心的局部創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，以最大限度地獲取外部知識資源并為其帶來創(chuàng)新靈感[7]。

在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中，具有網(wǎng)絡連接關(guān)系的主體會進行知識資源的交換，以進行持續(xù)的創(chuàng)新迭代[8]。棲息于系統(tǒng)內(nèi)部的公司可從技術(shù)迭代中獲益，例如數(shù)以萬計的企業(yè)為安卓生態(tài)系統(tǒng)提供軟件應用和終端服務，同時從中獲取了重要的技術(shù)支持[9]。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的知識資源流動是雙向的，這些流動方式主要包括對于外部技術(shù)的獲取、集成和整合，以及內(nèi)部技術(shù)的流出、重組和商業(yè)模式重構(gòu)[10]。系統(tǒng)內(nèi)部的知識滲透和流動確保了創(chuàng)新主體對最新技術(shù)的跟蹤和對市場信息的敏銳把握[11]。與傳統(tǒng)的商業(yè)體系不同，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的知識流動更加活躍，企業(yè)邊界上的知識滲透也更加明顯[12]。企業(yè)間的知識滲透并不是平等的交換關(guān)系，不同創(chuàng)新主體在組織邊界上的知識流動過程各不相同[13]94-95。在每個特定時期，各個企業(yè)在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中都有相對固定的知識位勢。不同知識位勢主體間的知識勢差引發(fā)了知識的流動和擴散[14]。企業(yè)間的知識互補性是其達成合作意愿的前提。一些企業(yè)雖然規(guī)模較小，但由于在某些領(lǐng)域具有獨特技術(shù)，因此在一些創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中也具有相對較高的知識位勢[15]46-50。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的核心企業(yè)或領(lǐng)導企業(yè)具有最高的知識位勢，是重大技術(shù)創(chuàng)新的主要推動者。廣泛存在的中小供應商和應用開發(fā)商雖然在某一領(lǐng)域具有專長，但其總體的知識位勢較低，在過大的知識勢差下知識的吸收轉(zhuǎn)化較為困難。并且注意到一些創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中存在著中間知識位勢主體，他們在知識流動的過程中起到了知識管道作用，同時其對于知識吸收轉(zhuǎn)化的輔助作用也有利于消除系統(tǒng)內(nèi)部知識勢差過大的不利影響。為探尋創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的知識流動規(guī)律，本文將以創(chuàng)新主體的知識位勢分布為切入點，研究其知識流動行為的形成機制及演化過程。

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中企業(yè)受到自身資源和局部生態(tài)鏈的限制，會根據(jù)自身的知識儲備權(quán)衡創(chuàng)新合作的利弊，并與處在不同生態(tài)位的合作者進行多方博弈[16]。例如，創(chuàng)新活動中的利益主體會在合作的同時進行專利防線構(gòu)筑并搶占商業(yè)先機[17]。值得關(guān)注的是，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的行為主體并非總是朝著多方互利的方向演化，廣泛存在的知識流動、消極行為和機會主義傾向也會使得各方不斷卷入新的博弈過程。根據(jù)知識位勢的不同，行業(yè)核心企業(yè)、研究機構(gòu)和主導供應商，以及廣泛存在的細分行業(yè)開發(fā)商和中小供應商，構(gòu)成了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的不同利益群體。在本文研究模型中，這些主體被分為三個群體。對于這些群體在創(chuàng)新活動中的知識流動問題，可以抽象為三方演化博弈的問題。一些學者認為，根據(jù)不同群體行為演化的復制動態(tài)方程，可以繪制出三個不同曲面，這些曲面相交構(gòu)成的交點為群體演化中系統(tǒng)收斂于不同狀態(tài)的臨界點，而被曲面分割成的空間代表了不同的演化狀態(tài)[18]130-185。本文據(jù)此構(gòu)建以三類不同知識位勢群體為博弈主體的三方博弈模型，并通過復制動態(tài)方程研究創(chuàng)新生態(tài)內(nèi)的知識流動行為演化。

一、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的知識位勢及知識流動過程分析

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)系統(tǒng)中的知識分布具有“場”的特征[15]50。創(chuàng)新主體具有不同的知識位勢，且在時空分布上具有不均衡性。Ryu等[19]首先提出了知識位勢的概念，并且認為知識位勢可以描述為知識廣度和知識深度的函數(shù)。知識寬度表示企業(yè)對于多領(lǐng)域和多樣化知識的理解，而知識深度則表示企業(yè)對于某細分領(lǐng)域知識的掌握程度[20]。在之后的模型構(gòu)建中，用Δkpij代表兩個創(chuàng)新主體間i和j的知識勢差；Δbij代表知識廣度導致的勢差；Δdij代表知識深度導致的勢差；Δbij和Δdij共同構(gòu)成Δkpij。短期來看，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的每個企業(yè)都有其相對固定的知識位勢。正是知識位勢的差異才導致了知識在不同創(chuàng)新主體間的流動。如果一個主體在知識深度上具有優(yōu)勢，其更愿意采取封閉邊界和自主探索的創(chuàng)新方式；而當一個主體在知識廣度上具有優(yōu)勢時，則更傾向于發(fā)展聯(lián)盟網(wǎng)絡[21]。知識位勢的高低是相對的，某一子系統(tǒng)中的低知識位勢企業(yè)，有可能成為另一個子系統(tǒng)中的高知識位勢企業(yè)。長期來看，隨著知識的流動和企業(yè)對于新技術(shù)的消化吸收，原先處于低知識位勢的企業(yè)可能躍升至高知識位勢領(lǐng)域，而原先某些處于高知識位勢的企業(yè)則可能成為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的跟隨者[22-23]。案例1和案例2描述了兩個典型的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，從中可以看出創(chuàng)新生態(tài)內(nèi)的知識流動過程。

案例1.在IBM公司主導建立的Watson創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中，IBM公司擁有最高的知識位勢。而Avnet、BNP Parabis、CapGemini和 Tech Mahindra等公司作為某一領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)，與IBM公司共同成立實驗室，具有較高的技術(shù)互補性。全球IT咨詢和技術(shù)服務提供商Capgemini公司以IBM技術(shù)平臺為基礎，其專家團隊幫助工業(yè)機械、智能建筑、汽車配件等領(lǐng)域的公司設計物聯(lián)網(wǎng)解決方案，并加速這些方案的市場化。Faurecia公司采用了IBM和CapGemini聯(lián)合提供的運營及維護解決方案，提高其在汽車零配件制造領(lǐng)域的生產(chǎn)效率。在這個過程中，Capgemini公司作為中間知識位勢主體，消除了IBM與行業(yè)應用企業(yè)由于知識勢差導致知識流動障礙。這促進了既有創(chuàng)新資源在系統(tǒng)內(nèi)的縱向流動，加速了實驗室技術(shù)的溢出和市場化進程。此外，來自于IT分銷、軟件咨詢、金融服務等其他行業(yè)的中小企業(yè)，也與中間知識位勢和高知識位勢企業(yè)的工程師直接合作，借助Watson物聯(lián)網(wǎng)和Bluemix平臺加速各行業(yè)解決方案的開發(fā)和應用。

案例2.艾拉物聯(lián)（Ayla Networks）的企業(yè)級物聯(lián)網(wǎng)云平臺提供端到端的解決方案，亞馬遜云計算服務（AWS）是Ayla在北美、中國和歐洲的基礎設施提供者。該生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的企業(yè)還包括Duff Lite公司、Encycle公司、ITOCHU公司、邁威公司、NSW公司以及諸多的新創(chuàng)企業(yè)。泰克威公司、Realtek公司和中興通訊等作為高知識位勢主體，也逐漸融入了包含艾拉物聯(lián)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。亞馬遜在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中擁有最高的知識位勢，艾拉物聯(lián)作為中間知識位勢主體，促進了硬件企業(yè)、軟件企業(yè)、系統(tǒng)提供商、云模板配置商和行業(yè)應用商的創(chuàng)新合作，以及頂尖企業(yè)研發(fā)資源的自頂向下流動和新創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新資源的自底向上融合。

由上述案例可以看出，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的核心企業(yè)或領(lǐng)導企業(yè)具有最高的知識位勢，他們是技術(shù)創(chuàng)新和知識創(chuàng)造的引領(lǐng)者，將該類主體標記為QTC。主要供應商和研究機構(gòu)也具有較高的知識位勢，但他們與核心企業(yè)或行業(yè)領(lǐng)導者也存在明顯的知識勢差，尤其是在前沿技術(shù)方面，將該類群體標記為QBC。新創(chuàng)企業(yè)及中小型供應商的知識存量相對較低，但他們也可能在某一領(lǐng)域具有獨特優(yōu)勢和專長，這類主體標記為QSC。在上述兩個案例中，IBM公司和亞馬遜公司代表系統(tǒng)中的高知識位勢群體QTC，Capgemini公司和艾拉物聯(lián)公司代表中間知識位勢群體QBC，而行業(yè)應用商和其他供應商代表低知識位勢群體QSC。長期以來積累的巨大知識勢差，導致了大企業(yè)集團和中小供應商之間難以實現(xiàn)知識的雙向流動和創(chuàng)新的協(xié)同。即使這些小型供應商和新創(chuàng)企業(yè)在某一領(lǐng)域具有獨特性優(yōu)勢，也難以立即融入高知識位勢企業(yè)主導的創(chuàng)新聯(lián)盟[24]1026-1030[25]。在這種情況下，具有相對較高知識位勢的主要供應商、系統(tǒng)集成商以及研究機構(gòu)就扮演了重要角色。

過大的知識勢差和技術(shù)壁壘雖然不利于知識在系統(tǒng)中的自然擴散，但通過中間知識位勢主體的知識流動輔助機制，隱性知識可以在大型集團企業(yè)和小型供應商及中小客戶之間進行加工和轉(zhuǎn)化。圖1展示了案例1中創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的知識流動過程。企業(yè)在某領(lǐng)域的專長可以維持其在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的知識位勢。用PTC、PBC、PSC分別表示三類主體的知識專屬性，這些專屬性可以為企業(yè)帶來獨特的競爭優(yōu)勢。某企業(yè)的知識廣度越窄，所涉及的核心技術(shù)領(lǐng)域越少，技術(shù)被模仿或替代所帶來的后果也越嚴重[26]77。因此既需分析知識流動對于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)價值創(chuàng)造的作用，也需考慮三類主體在某次創(chuàng)新協(xié)作中其專有技術(shù)面臨的被替代風險。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的知識流動會給企業(yè)帶來一系列成本，其中包括企業(yè)承擔的技術(shù)流失風險和由此引發(fā)的市場份額的減少[27]。用Δbij-TC表示高知識位勢主體與其他企業(yè)在知識廣度方面的勢差；結(jié)合之前的分析，PTC/Δbij-TC可以表示高知識位勢企業(yè)在某次創(chuàng)新合作中由于被模仿而增加的損失，也可以看作其在某一次合作中對于知識流出成本的預估；同上述分析，PBC/Δbij-BC和PSC/Δbij-SC表示中間知識位勢企業(yè)和低知識位勢企業(yè)在某次合作中對于知識流出成本的預估。

不同主體間知識位勢的差異為知識的轉(zhuǎn)移提供了動力[28]。Sakakibara[29]的研究證明，當創(chuàng)新參與者具有更高的知識互補性時會增加知識共享的深度。知識的互補性觸發(fā)了知識轉(zhuǎn)移的過程并維持了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性[13]95-97[30]。Phene等[31]發(fā)現(xiàn)當知識勢差過大時，知識溢出效應也會減弱。學者Marco等[24]1030-1036以及Morone和Taylor[32]認為，知識轉(zhuǎn)移的效果與知識勢差呈“倒U形”關(guān)系。令η∈（0，1）表示創(chuàng)新主體間知識勢差影響下的知識吸收轉(zhuǎn)化系數(shù)，系數(shù)η受到創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部知識互補性的影響，并且隨著Δkpij的改變而不斷動態(tài)變化。

知識資源的公共物品屬性，可能催生創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的搭便車及機會主義行為。知識勢差的存在為系統(tǒng)內(nèi)的知識流動提供了源動力，但同時也增大了搭便車和投機行為發(fā)生的可能性。戴勇和林振陽[26]83-84認為，供應鏈關(guān)系或合作研發(fā)關(guān)系會使得某些企業(yè)利用知識通道的便利不勞而獲。具體表現(xiàn)為，利用合作伙伴的核心技術(shù)彌補知識勢差，但自己卻限制自身的知識流出。參與者的合作秩序和知識共享規(guī)則的建立，可保障創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和價值共創(chuàng)過程的持續(xù)[33]。機會主義行為的出現(xiàn)會影響既有的規(guī)則，從而阻礙創(chuàng)新網(wǎng)絡內(nèi)部的知識流動[34]135-136。當重要供應商或其他中間人采取機會主義行為時，由于輔助知識流動與吸收的中間通道失效，復雜知識和隱形知識的深度轉(zhuǎn)化會受到較大阻礙。因此，在對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的知識流動過程進行分析時，應當關(guān)注創(chuàng)新主體的搭便車和消極行為。

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的各方存在創(chuàng)新協(xié)作行為時，需要保持知識在流動過程中的完整性和系統(tǒng)性。在各方全部投入創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的研發(fā)協(xié)作且不存在投機行為的情況下，如果系統(tǒng)內(nèi)部的創(chuàng)新網(wǎng)絡能夠確保知識的順利流動，QTC和QBC可獲得的收益分別為ζ和ηζ。當某些環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題時，由于知識流動的閉合回路被破壞，成員就無法獲得應得的收益。中間知識位勢主體的消極合作就是典型的情形，此時創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部成員會由于彼此間過大的知識勢差導致知識吸收障礙[24]1035[35]。若高知識位勢群體QTC采取消極的合作策略，知識位勢較低的合作伙伴很難從協(xié)同研發(fā)過程中獲取所需的知識。當群體QSC中出現(xiàn)機會主義行為時，由于缺乏直接的知識通路，QTC無法在短期合作中受益。由于QBC和QTC知識勢差較小且在合作網(wǎng)絡中的位置較為接近，因此QBC中的成員可以獲得收益μTB，但μTB＜ηζ。但也正是由于μTB的存在，才能使得QBC在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中表現(xiàn)出較為積極的協(xié)作傾向。研究中暫時不考慮高知識位勢主體采取的機會主義行為或高知識位勢主體搭便車獲取低知識位勢主體相應專利技術(shù)的情形，而只考慮其采取消極合作行為時的情形?；谏鲜龇治觯瑢⑾嚓P(guān)的理論參數(shù)納入到演化博弈模型，以進一步分析創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的知識流動過程及演化路徑。

二、模型的構(gòu)建與分析

演化博弈論作為一種動態(tài)博弈理論和方法，起源于達爾文的進化論思想，并由Maynard Smith[36]首先提出。演化博弈理論可以用來分析有限理性群體的行為，并解釋漫長時間下的種群行為演化過程。本文將使用該方法研究創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的知識流動和協(xié)同創(chuàng)新行為。當系統(tǒng)中的群體QTC、QBC和QSC不存在知識流動關(guān)系并獨自研發(fā)時，各自分別獲得的收益為 πTC、πBC和 πSC。 結(jié)合之前的分析中的參數(shù)η和ζ，主體QSC的協(xié)同創(chuàng)新收益為主體QBC的α倍，表示為αηζ。系統(tǒng)中單個主體可以根據(jù)上一次的經(jīng)驗對下一次創(chuàng)新合作的預期收益做出判斷，以此判斷每次創(chuàng)新合作的投入成本，因此在群體QSC的單次決策中預估成本也約為群體QBC的α倍。結(jié)合前文的分析，相關(guān)的模型及參數(shù)如表1所示。

三個群體中相應個體的策略（STC、SBC和SSC）選擇情形為：情形1（知識流出，知識流出，知識流出），情形2（知識流出，知識流出，機會主義行為）；情形3（知識流出，消極行為，知識流出）；情形4（知識流出，消極行為，機會主義行為）；情形5（消極行為，知識流出，知識流出）；情形6（消極行為，知識流出，機會主義行為）；情形7（消極行為，消極行為，知識流出）；情形8（消極行為，消極行為，機會主義行為）。結(jié)合之前的理論分析，結(jié)合相應的模型參數(shù)，可以得出QTC、QBC和 QSC群體的三方博弈收益情況，分別是：情形 1（πTC+ζ-PTC/Δbij-TC，πBC+ηζ-PBC/Δbij-BC，πSC+αηζ-αPBC/Δbij-BC）；情形 2（πTC-PTC/Δbij-TC，πBC+μTB-PBC/Δbij-BC，πSC）；情形 3（πTC-PTC/Δbij-TC，πBC，πSC-αPBC/Δbij-BC）；情形 4（πTC-PTC/Δbij-TC，πBC，πSC）；情形 5（πTC，πBC-PBC/Δbij-BC，πSC-αPBC/Δbij-BC）；情形 6（πTC，πBC-PBC/Δbij-BC，πSC）；情形 7（πTC，πBC，πSC-αPBC/Δbij-BC）；情形 8（πTC，πBC，πSC）。 群體 QTC在創(chuàng)新合作中采用知識流出策略的比例為 x，采用消極行為的比例為1-x；QBC群體采用知識流出策略的比例為y，出現(xiàn)消極行為的比例為1-y；QSC群體采用知識流出策略的比例為z，出現(xiàn)機會主義行為的比例為1-z。

表1 模型中的主要參數(shù)

對于群體QTC，采用知識流出策略時的適應度

群體QTC采取消極行為時的適應度

群體QTC平均適應度

隨著時間的推移，進化系統(tǒng)的狀態(tài)可以表示為

根據(jù)由微分方程描述的群體動態(tài)，x=0和x=1是兩個相對平衡狀態(tài)。當yz<（PTC/Δbij-TC）/ζ時，x=0是演化穩(wěn)定策略 （Evolutionarily stable Strategg，ESS） 在群體 QTC坐標軸上的投影；yz>（PTC/Δbij-TC）/ζ時，x=1 是 ESS在群體QTC坐標軸上的投影。

對于群體QBC，采用知識流出策略和消極行為時的適應度分別為uBC1和uBC0

圖2是利用MATLAB軟件對上述動態(tài)微分方程組的仿真結(jié)果。圖2所示的QTC、QBC和QSC群體演化博弈相圖中，曲面 A、曲面 B 和曲面 C 的方程分別為 yzζ-PTC/Δbij-TC=0、xz（ηζ-μTB）+xμTB-PBC/Δbij-BC=0 和 αζηxyαPBC/Δbij-BC=0。 點（1，1，0）、點 （1，0，1）、點（0，0，1）、點（0，1，1）、點（1，0，0）、點（0，1，0）是演化的不穩(wěn)定點，點E是A曲面、B曲面和C曲面的交點，是演化鞍點。通過敏感性分析可知，當與收益矩陣相關(guān)的所有變量的取值都在合理范圍內(nèi)時，E點在三個軸上的投影均小于 1。 點 N（0，0，0）和 C（1，1，1）表示演化穩(wěn)定狀態(tài)點。其中N點表示情形8（消極行為，消極行為，機會主義行為）的演化穩(wěn)定狀態(tài)點，C點表示情形1（知識流出，知識流出，知識流出）的演化穩(wěn)定狀態(tài)點。

根據(jù)不同群體行為演化的復制動態(tài)方程表達式可以刻畫出不同曲面，這些曲面分割成的空間代表了不同的演化狀態(tài)[18]145-185。三個群體之間的博弈行為和收益矩陣決定了系統(tǒng)收斂于不同狀態(tài)的臨界面。在臨界面的內(nèi)側(cè)，系統(tǒng)收斂于三方知識流動的狀態(tài)；而在臨界面的外側(cè)，系統(tǒng)收斂于知識流動受阻的合作狀態(tài)。三維空間中存在區(qū)域V，在此區(qū)域內(nèi)部三方能最終收斂于情形1（知識流出，知識流出，知識流出）的演化穩(wěn)定狀態(tài)。這個區(qū)域與鞍點E在三個坐標軸上的投影相關(guān)。

圖2中，在三個曲面圍成的臨界面的內(nèi)側(cè)，即C點所在空間區(qū)域中，系統(tǒng)收斂于三方知識流動的狀態(tài)?？梢钥闯鯡點越接近該區(qū)域，則該區(qū)域的面積越小，也就意味著三個群體最終演化為知識流動狀態(tài)的可能性越低。因此不需要計算三個曲面所分割的空間的體積，而是通過分析E點的投影位置即可了解影響C點所在空間體積的關(guān)鍵因素，因此引入一個替代變量Γ。情形1最終在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中勝出的演化穩(wěn)定區(qū)域與E點在三個軸上的投影滿足關(guān)系：V∝Γ=（1-γxyz），常數(shù)γ為大于0的相關(guān)系數(shù)。通過分析對Γ大小的影響因素，可以了解對三類主體的知識流動演化過程起主導作用的影響因素。需要說明的是，接下來用到的所有變量其取值均在合理和有效范圍內(nèi)，且Γ為連續(xù)函數(shù)。

Γ的公式表達為

為了簡化公式，設置一個替代變量φ

通過上述的分析過程，可以得出以下四個命題：

命題1.創(chuàng)新主體間的知識廣度勢差有利于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)向三方知識流動的路徑演化。

證明

其中，Γ是Δbij-TC和Δbij-BC的單調(diào)遞減函數(shù)。由此可見，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)高、中、低知識位勢企業(yè)實現(xiàn)相互間知識流動的概率，隨著知識廣度勢差的增加而增大。

命題2.創(chuàng)新主體QBC和QTC的知識互補性有利于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)向三方相互知識流動的穩(wěn)定狀態(tài)收斂。

證明

在一些創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中，群體QSC中的個體數(shù)量眾多且存在較為嚴重的同質(zhì)化現(xiàn)象[37]，這導致低知識位勢群體中普遍存在簡單模仿和機會主義行為[38]。μTB表示群體QSC出現(xiàn)機會主義行為時，中間知識位勢主體在三方知識流動中獲得的利益，該值的大小取決于QBC和QTC的知識互補性。Γ是μTB的單調(diào)遞增函數(shù)。即使單次合作時某些QSC主體采取機會主義行為，只要能夠激發(fā)作為知識轉(zhuǎn)移中間人的QBC的合作動機，就能維持創(chuàng)新合作中的知識交流通道，從而促進系統(tǒng)向知識流動的良性循環(huán)收斂。

命題3.創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部知識流動的通暢性有利于消極行為及機會主義行為的消除。

證明

其中，Γ是ζ的單調(diào)遞增函數(shù)。只有當創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中存在知識雙向流動的循環(huán)通路，三個群體才能分別獲得ζ、ηζ和αηζ的收益。ζ的大小取決于三個群體間知識流動的通暢性，可直接影響到各方的創(chuàng)新合作意愿。

命題4.創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化至知識流動良性循環(huán)狀態(tài)的概率，將隨著知識深度勢差的增大先單調(diào)遞增，后單調(diào)遞減。

證明

其中，Γ是知識勢差影響下知識吸收轉(zhuǎn)化系數(shù)η的單調(diào)遞增函數(shù)；Δdij代表由知識深度引起的勢差。根據(jù)前文分析可知，η隨著Δdij的增大經(jīng)歷了先單調(diào)遞增，后單調(diào)遞減的過程[24]1035-1037[32]。由于Γ是η的單調(diào)遞增函數(shù)，根據(jù)復合函數(shù)單調(diào)性的性質(zhì)可知，Γ隨Δdij的增大也表現(xiàn)出先單調(diào)遞增，后單調(diào)遞減的規(guī)律。據(jù)此可推測，存在一個三方相互間知識勢差的閾值，使得創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化至知識流動良性循環(huán)的穩(wěn)定狀態(tài)的概率達到最大。

上述內(nèi)容雖然對主要參數(shù)及其對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)知識流動過程的影響進行了分析，但很多情況下創(chuàng)新主體的初始行為狀態(tài)也會對演化結(jié)果產(chǎn)生重要影響。因此需要分析QTC、QBC和QSC群體中知識流動策略的初始選擇比例對系統(tǒng)演化路徑的影響。方程組Emax和Emin分別表示該群體成員選擇某策略的期望的最大值和最小值，相應的微分方程組如下

參數(shù)α表示三方合作中，低知識位勢企業(yè)與中間知識位勢企業(yè)獲得的合作收益的比值。受益于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的知識流動，行動者QSC的協(xié)同創(chuàng)新收益為主體QBC的α倍。由圖1及之前的分析可知，由于中間知識位置主體QBC在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中扮演了中間人和知識流通管道的作用，因此QBC在知識流動中的收益大于處于相對劣勢地位的行動者QSC。為了簡化模型，可以設置α為0.5，表示在知識勢差下群體QSC的額外收益及知識流動的分擔成本均低于群體QBC。圖3顯示了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中高知識位勢企業(yè)知識流動的演化行為及對其他群體的影響。高知識位勢企業(yè)在初始狀態(tài)下選擇知識流動行為的比例對于其行為演化的影響如圖3a所示。圖3a中由下到上的不同曲線分別對應初始狀態(tài)下依次遞增的知識流動傾向。為簡化模型，設定除群體QTC之外的其他群體選擇知識流動策略的初始比例為0.5?？梢钥闯?，在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)形成的初始階段，若消極行為在核心企業(yè)或領(lǐng)導企業(yè)中比例較高時，整個群體也會以較快的速度收斂至消極狀態(tài)。如果核心企業(yè)在開始時選擇創(chuàng)新合作的傾向不明確，系統(tǒng)演化的時間就會增加，演化的過程更為曲折。圖3b顯示高知識位勢主體的知識流出傾向?qū)τ谥虚g知識位勢群體的影響。隨著QTC群體選擇知識流出策略的初始比例不斷增大，其他知識位勢群體經(jīng)歷了一個由最終收斂于消極行為的狀態(tài)到最終收斂于知識流動狀態(tài)的過程。并且隨著QTC群體知識流動傾向性的增加，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)收斂于各方消極行為狀態(tài)的速度逐漸放緩，收斂于知識流動良性循環(huán)狀態(tài)的速度逐漸加快。

將高知識位勢群體選擇知識流出行為的初始比例設置為0.5。圖4a顯示了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)形成的初始階段，群體QBC和QSC選擇知識流出行為的初始比例對群體QTC策略演化的影響。所有QBC及QSC群體普遍的知識流動行為，也可認為是創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的知識共享氛圍。圖4a對比圖3b可以看出，知識共享氛圍對于核心企業(yè)或領(lǐng)導企業(yè)知識流動意愿的影響更為直接，這與高知識位勢企業(yè)完善的知識產(chǎn)權(quán)保護機制有關(guān)。隨著QBC和QSC采取知識流出行為的初始比例不斷增大，高知識位勢群體也經(jīng)歷了一個由收斂于消極行為的狀態(tài)到收斂于知識流出行為狀態(tài)的過程。初始狀態(tài)越接近最終的均衡狀態(tài)，系統(tǒng)收斂的速度也越快。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中知識位勢越低的創(chuàng)新主體，其具有的機會主義行為傾向也越高。由圖4b可以看出，即使中低知識位勢群體中存在機會主義行為，系統(tǒng)也不會快速演化至知識流動過程無法實現(xiàn)的狀態(tài)。對于廣大的中低知識位勢主體來說，在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)形成的初期如果群體中知識流動的傾向較高，系統(tǒng)最后收斂于各方知識流動良性循環(huán)的時間就更短。

三、結(jié)論

本文以創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的知識分布和知識位勢為切入點，研究知識勢差影響下的知識流動行為。知識位勢的差異為知識的流動和擴散提供了動力。將知識勢差分解為由知識廣度差異引起的知識勢差，以及由知識深度差異引起的知識勢差，并關(guān)注此二者在知識流動行為中所起的不同作用。根據(jù)知識存量分布特征和協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡的構(gòu)建規(guī)律，將創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的群體分為高知識位勢主體、中間知識位勢主體和低知識位勢主體。歸納了知識流動過程中的幾種現(xiàn)實情形，針對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，利用三方演化博弈的方法構(gòu)建了知識流動行為演化的模型。研究也考慮了低知識位勢主體的機會主義行為及高知識位勢主體的消極合作行為[26]80-83[34]136。

研究發(fā)現(xiàn)：（1）引發(fā)知識流動行為的重要因素是創(chuàng)新主體在不同細分領(lǐng)域內(nèi)的知識勢差。根據(jù)對命題1中相關(guān)變量的分析，創(chuàng)新主體間的知識廣度勢差越大，越有利于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)向著多群體知識流動的路徑演化。這與近期的實證研究結(jié)論一致，即企業(yè)的知識結(jié)構(gòu)會影響其關(guān)系資本，研發(fā)聯(lián)盟中知識廣度的距離有助于外部技術(shù)的搜尋和利用[39]。（2）中間知識位勢主體與高知識位勢主體間的互補性，對于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的知識流動尤為重要。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)局部協(xié)作關(guān)系的最初形成，更依賴中間知識位勢主體的管道作用。低知識位勢群體內(nèi)部存在同質(zhì)化和簡單模仿行為，即使其存在較強的合作意愿且在某領(lǐng)域具有專長，高知識位勢主體也難以直接對他們進行篩選鑒別。在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)形成的早期階段，中間知識位勢主體對于三方合作起到了黏合的作用。（3）創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部知識流動的通暢性有利于消極行為和機會主義行為的消除，從而促使系統(tǒng)向知識流動的方向演化。但這種局面的出現(xiàn)依然依賴知識產(chǎn)權(quán)制度的完善。（4）知識深度勢差雖然是知識流動和擴散的直接原因，但過大的知識深度勢差反而不利于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的知識流動行為演化。主要原因是知識的吸收轉(zhuǎn)化障礙導致各方進一步合作意愿的降低，從而影響創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)創(chuàng)新主體的知識流動意愿。相比于知識廣度勢差，知識深度差異和知識同質(zhì)性也是機會主義行為出現(xiàn)的原因之一[40]，因此其對于主體間知識流動行為演化的影響值得進一步探討。由數(shù)值仿真的結(jié)果可以看出，在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)形成初期，不同知識位勢群體中消極的知識共享行為一旦呈現(xiàn)較高的初始比例并達到一定的臨界值，則系統(tǒng)向知識流動中斷狀態(tài)演化的可能性就會明顯增加。

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的中間知識位勢主體在局部創(chuàng)新網(wǎng)絡構(gòu)建、輔助創(chuàng)新聯(lián)盟形成和知識的自頂向下轉(zhuǎn)化方面發(fā)揮了重要作用。特別當創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的創(chuàng)新主體存在較大的知識勢差時，中間知識位勢主體可以輔助知識的吸收和轉(zhuǎn)化，從而克服知識勢差過大帶來的知識流動障礙。因此，知識流動和協(xié)同創(chuàng)新模式的最初形成更需依賴中間知識位勢主體的作用。由此得到以下管理啟示：引入和培育中間知識位勢主體，有利于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的創(chuàng)新網(wǎng)絡構(gòu)建和合作行為演化；提高創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的多樣化程度并增加知識廣度勢差，對先進技術(shù)的擴散和減少簡單模仿及同質(zhì)化競爭行為具有積極的意義。