吳 蓉，汪志強，于 娛，施琴芬

(1.河海大學(xué) 管理科學(xué)研究所；2.河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210098；3.南京審計大學(xué) 審計與評估研究院，江蘇 南京211815；4.蘇州科技大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 蘇州 215009)

0 引言

面對日益激烈的全球市場競爭環(huán)境，企業(yè)依靠自身資源進行獨立創(chuàng)新，已經(jīng)難以滿足市場對于創(chuàng)新的要求。創(chuàng)新的本質(zhì)是快速獲取新知識和使用新知識。Nylund[1]指出，快速的知識轉(zhuǎn)移是企業(yè)保持創(chuàng)新競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵，產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新是企業(yè)實現(xiàn)快速知識轉(zhuǎn)移、維持競爭力的重要途徑[2]。第十三屆全國人民代表大會再次強調(diào)了“構(gòu)建開放、協(xié)同、高效的共性技術(shù)研發(fā)平臺，加快健全需求為導(dǎo)向、企業(yè)為主體的產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新機制”。基于國家自主創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略需求，通過產(chǎn)學(xué)研合作進行快速高效的知識轉(zhuǎn)移，已成為創(chuàng)新管理領(lǐng)域研究的重要課題。

目前，學(xué)者們普遍認為產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移是將大學(xué)科研院所的知識向企業(yè)轉(zhuǎn)移[3]。產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移相關(guān)研究主要圍繞轉(zhuǎn)移機制、影響因素、績效評價等展開。在轉(zhuǎn)移機制方面，董睿[4]構(gòu)建了技術(shù)轉(zhuǎn)讓、聯(lián)合研發(fā)和共建實體3種知識轉(zhuǎn)移機制模型，并分別研究每種模式下最優(yōu)知識轉(zhuǎn)移機制設(shè)計方式及其有效性；王海軍等[5]基于模塊化理論，分別從產(chǎn)品模塊化和組織模塊化視角探討了產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移機制，并以海爾集團為案例開展了實證分析；菅利榮[6]在國內(nèi)外產(chǎn)學(xué)研合作機制對比的基礎(chǔ)上提出，開發(fā)專利協(xié)作模式、發(fā)展產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新組合模式、建立產(chǎn)學(xué)研網(wǎng)絡(luò)型創(chuàng)新模式是我國產(chǎn)學(xué)研知識轉(zhuǎn)移機制發(fā)展方向。在影響因素方面，劉春艷等[7]基于I-P-O理論模型，構(gòu)建了包含渠道豐富度、制度協(xié)調(diào)、政府政策等9個自變量的影響因素關(guān)系模型;王欣等[8]基于動態(tài)能力理論分析了產(chǎn)學(xué)研知識轉(zhuǎn)移影響因素作用模型，研究知識轉(zhuǎn)移速率與知識勢差的關(guān)系。在績效評價方面，嵇留洋等[9]基于行為運作管理理論，構(gòu)建主體偏好影響下的演化博弈模型，對產(chǎn)學(xué)研合作績效進行評價；金惠紅等[10]基于知識轉(zhuǎn)移視角，通過中介作用，結(jié)合浙江四地194家企業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)，分析產(chǎn)學(xué)研合作與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。當(dāng)前產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新知識轉(zhuǎn)移相關(guān)研究方法，主要可以劃分為以博弈模型[11]和數(shù)理模型為主的數(shù)學(xué)模型、以系統(tǒng)動力學(xué)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為主的仿真模型、以動態(tài)能力理論與協(xié)同理論為主的定性分析模型。但是，現(xiàn)階段多數(shù)研究集中于高?？蒲性核c單一類型企業(yè)之間知識轉(zhuǎn)移分析，鮮有通過對企業(yè)分類進一步分析高?？蒲性核c企業(yè)間完成知識轉(zhuǎn)移后，知識在不同企業(yè)間轉(zhuǎn)移對于系統(tǒng)知識增值的影響。美國財富1 000強企業(yè)最新數(shù)據(jù)表明，2003-2013年間70%企業(yè)為新晉企業(yè)，中小企業(yè)成長迅速，美國硅谷地區(qū)數(shù)量眾多的中小企業(yè)是美國硅谷科技創(chuàng)新中心形成的重要推手，不同規(guī)模企業(yè)之間存在廣泛合作。因此，有必要對不同類型企業(yè)進行劃分，拓寬產(chǎn)學(xué)研合作中知識轉(zhuǎn)移涉及的企業(yè)邊界。此外，目前已有關(guān)于不同政策工具對于知識轉(zhuǎn)移效率影響的分析，但多圍繞單一政策工具的實施展開，而在實踐中，區(qū)域創(chuàng)新政策實施一般是多樣性政策同時實施，何種政策工具組合效果最優(yōu)值得探索。

產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新是跨組織邊界的系統(tǒng)性工程，是以大學(xué)、科研院所和企業(yè)為主體，以知識為紐帶形成的復(fù)雜系統(tǒng)[12]。單純的理論推導(dǎo)無法反映知識主體的復(fù)雜行為特征以及參與者之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性。同時，由于政府政策實施的特殊性以及知識傳遞的延遲性，使用實驗的方法成本極大且效果不易評價，在其它社會科學(xué)領(lǐng)域，往往采用系統(tǒng)仿真方法解決類似困境。多主體仿真方法(Multi-Agent based simulation method，ABM)能夠在考慮主體自身特征、環(huán)境特征及主體行為的前提下對復(fù)雜系統(tǒng)演化進行刻畫，通過仿真模擬在計算機中運行，在數(shù)據(jù)收集等條件有限的情況下進行社會系統(tǒng)實驗研究。ABM被認為是通過改變底層要素特征，反映宏觀復(fù)雜系統(tǒng)演化的有效手段。ABM仿真技術(shù)在生物、金融、社會、能源管理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。Garcia[13]指出，Agent建模在創(chuàng)新管理領(lǐng)域中的創(chuàng)新擴散、組織戰(zhàn)略、知識信息流3個方面存在潛在應(yīng)用前景。產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)中，高?？蒲性核窃贾R創(chuàng)新的策源地，實現(xiàn)知識從0到1的突破，企業(yè)是創(chuàng)新知識應(yīng)用的載體，通過高?？蒲性核c企業(yè)的合作以及企業(yè)與企業(yè)之間的合作，實現(xiàn)原始知識擴散到商業(yè)價值實現(xiàn)的轉(zhuǎn)換，這種從“微觀”到“宏觀”的系統(tǒng)知識流動過程與多主體方法中“自下而上”的建模方式相吻合。此外，產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新知識主體具有智能性、自主性和適應(yīng)性，系統(tǒng)變化具有動態(tài)性等顯著特征。因此，本文應(yīng)用ABM仿真方法，分析產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新中知識在高校科研院所與不同類型企業(yè)之間轉(zhuǎn)移及系統(tǒng)存量的演化特征。

綜上所述，已有文獻為產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新知識轉(zhuǎn)移研究提供了一定的基礎(chǔ)。然而，在現(xiàn)有產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新研究中，存在以下問題需要完善：①忽略了企業(yè)類型異質(zhì)性以及企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移對系統(tǒng)知識存量演化的影響；②缺乏不同類型政策工具組合對于系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移效率作用的進一步探索。由此，針對已有文獻研究的不足，本文以復(fù)雜系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)進行產(chǎn)學(xué)研知識轉(zhuǎn)移機理分析，提出以企業(yè)為核心的產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移內(nèi)生演化模型，采用ABM建模方法，以系統(tǒng)知識存量作為主要觀測指標(biāo)，探索產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移演化規(guī)律。設(shè)計多種政策情景，分析不同政策工具組合下，外生因素對于產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移內(nèi)生演化的影響，為不同區(qū)域政府制定有針對性的創(chuàng)新管理政策提供理論依據(jù)和參考。

1 產(chǎn)學(xué)研合作中知識轉(zhuǎn)移機理分析

產(chǎn)學(xué)研合作是以大學(xué)、科研院所和企業(yè)等為適應(yīng)性主體，以知識為紐帶形成的復(fù)雜系統(tǒng)[12]。系統(tǒng)主體具有自主判斷及學(xué)習(xí)能力，并根據(jù)其他成員行為及環(huán)境變化不斷修正自身行為規(guī)則，使得系統(tǒng)從簡單到復(fù)雜進行演變，從低級到高級不斷進化[14]。產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移存在顯著的復(fù)雜系統(tǒng)特征：①產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移存在適應(yīng)性。產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新多主體不斷調(diào)整自身行為方式，形成自身慣例和規(guī)則，進而改變系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，使系統(tǒng)由無序走向有序不斷進化。這種主體之間的相互影響是主動的適應(yīng)性關(guān)系；②產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移存在非線性。產(chǎn)學(xué)研合作主體之間相互交互、相互適應(yīng)，與外部環(huán)境協(xié)調(diào)，實現(xiàn)資源的快速整合。知識主體異質(zhì)性的目標(biāo)和動機、主體之間復(fù)雜的適應(yīng)性行為、外部環(huán)境的不確定因素等，決定了產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移之間的相互作用是一種非線性交互行為；③產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識資源存在流動性。產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)是一個以知識為紐帶、以系統(tǒng)知識增值為目標(biāo)而形成的具有層次的合作網(wǎng)絡(luò)。在這個合作網(wǎng)絡(luò)中，合作主體因為自身知識存在勢差，形成以知識為核心的資源流動，同時產(chǎn)學(xué)研合作聚集體也與外界之間存在資源交換[15]，這種資源流動會隨著主體適應(yīng)性而存在或者消失；④產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移存在多樣性，包括主體多樣性、主體屬性多樣性、主體交互方式多樣性、所處環(huán)境多樣性、知識種類多樣性、知識轉(zhuǎn)移方式多樣性等。因此，與傳統(tǒng)理論和方法相比，復(fù)雜系統(tǒng)理論為產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移機理分析提供了全新視角。

知識轉(zhuǎn)移是指將知識由一個創(chuàng)新主體傳遞給另一個創(chuàng)新主體，以便創(chuàng)新主體利用新知識進行生產(chǎn)和創(chuàng)造的過程。知識轉(zhuǎn)移的動力在于知識主體之間存在知識勢差。根據(jù)經(jīng)濟合作與發(fā)展組織觀點，知識轉(zhuǎn)移可分為：①企業(yè)、科研院所和公共部門之間的協(xié)作，包括聯(lián)合研究、聯(lián)合專利、聯(lián)合出版以及其它非正式的聯(lián)系；②通過技術(shù)轉(zhuǎn)讓、新設(shè)備應(yīng)用等方式使得知識和技術(shù)向創(chuàng)新企業(yè)流動；③企業(yè)間相互合作與交流，包括業(yè)務(wù)行為(研發(fā)、營銷)共享、有形或無形資源共享和專業(yè)化等；④人員流動，主要是技術(shù)人員在公共、私有部門內(nèi)部或者之間的流動，從而促進知識在系統(tǒng)內(nèi)傳播[16]。前兩種方式多表現(xiàn)為顯性知識轉(zhuǎn)移，后兩種多表現(xiàn)為隱性知識轉(zhuǎn)移。隨著產(chǎn)學(xué)研合作的深入，知識轉(zhuǎn)移表現(xiàn)為技術(shù)轉(zhuǎn)讓、聯(lián)合研發(fā)、共建實體等合作模式。Szulanski[17]認為知識轉(zhuǎn)移分為起始階段、實施階段、調(diào)整階段、整合階段。綜合上述觀點，本文提出產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移過程模型，如圖1所示。

由圖1可以看出，產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移起源于高?？蒲性核?，并進一步從知識存量較高的企業(yè)向知識存量較低的企業(yè)轉(zhuǎn)移。高?？蒲性核鵄gent作為知識發(fā)送方與企業(yè)Agent在建立合作初期存在較大知識勢差，考慮到知識傳遞效率，高校科研院所Agent會選擇與自身知識差距最小的企業(yè)Agent進行合作。合作企業(yè)的本質(zhì)是互利組織，具有相同知識的企業(yè)在快速發(fā)展中很快將成為潛在競爭對手[18]，因此，企業(yè)Agent之間合作關(guān)系建立在知識保護及合作者博弈結(jié)果最優(yōu)的基礎(chǔ)上。隨著Agent之間合作關(guān)系建立以及知識轉(zhuǎn)移形成，知識流在Agent內(nèi)部形成知識接受、知識創(chuàng)新、知識遺失、知識轉(zhuǎn)移循環(huán)，并隨著主體與系統(tǒng)適應(yīng)性行為的變化存在或者消失。

圖1 產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移過程模型

2 模型構(gòu)建

2.1 模型結(jié)構(gòu)

在產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移內(nèi)在機理分析的基礎(chǔ)上，基于復(fù)雜系統(tǒng)理論和多Agent建模方法與技術(shù)，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新知識轉(zhuǎn)移的ABM仿真模型，研究不同創(chuàng)新政策工具組合下，合作創(chuàng)新系統(tǒng)在時間上的動態(tài)演變過程?？紤]到產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，以及仿真模型的可實現(xiàn)性，本文對現(xiàn)實情況進行簡化和抽象，提出如下假設(shè)：

H1：產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)包括高校科研院所和企業(yè)兩大類Agent，企業(yè)是產(chǎn)學(xué)研合作的核心Agent。

H2：知識資源需求是產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新主體形成網(wǎng)絡(luò)合作關(guān)系的原因且建立的合作關(guān)系不會發(fā)生斷連。

H3：知識主體合作關(guān)系的形成對自身發(fā)送能力不會產(chǎn)生影響，但是會對合作雙方知識接受能力產(chǎn)生正向影響。

H4：產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模在仿真過程中會發(fā)生改變，表現(xiàn)為企業(yè)Agent數(shù)量隨著時間推移而增加。

H5：產(chǎn)學(xué)研合作仿真的主體包含高?？蒲性核c企業(yè)，因此，不涉及企業(yè)與最終用戶交互而形成的逆向知識流。

H6：產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)中，高校和科研院所作為原始知識發(fā)源地，不作差異劃分。

具體建模流程如圖2所示。

圖2 產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移仿真框架

在仿真過程中，一是對系統(tǒng)主體屬性進行定義，二是對產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新主體之間因知識轉(zhuǎn)移形成的行為規(guī)則進行定義，三是在仿真周期內(nèi)對合作創(chuàng)新系統(tǒng)知識存量演變以及企業(yè)類型升級進行記錄，四是在原始合作創(chuàng)新系統(tǒng)演變的基礎(chǔ)上引入創(chuàng)新政策工具，觀察不同政策工具組合對于系統(tǒng)演變的影響。主要的觀察指標(biāo)包括產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)知識存量、主體知識存量、建立合作關(guān)系企業(yè)的比例、企業(yè)升級情況等。

2.2 Agent 設(shè)計

根據(jù)郭斌[19]在最新研究中將研發(fā)人員數(shù)作為企業(yè)隱形知識以及專利規(guī)模作為企業(yè)所擁有顯性知識的設(shè)定，結(jié)合國家統(tǒng)計局、國家發(fā)展改革委員會對于企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定，本模型定義4類Agent：高?？蒲性核鵄gent、大型企業(yè)Agent、中型企業(yè)Agent、小型企業(yè)Agent。根據(jù)動態(tài)能力理論，每一個知識主體基于自身能力存量，在每一個發(fā)展周期內(nèi)屬性能力都會有一定程度創(chuàng)新，并因為長期未使用而產(chǎn)生部分知識遺失[20]。田澤[21]認為，“吸收能力”同樣適用于企業(yè)動態(tài)能力，表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點接受其它節(jié)點轉(zhuǎn)移知識的能力，而網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的發(fā)送能力取決于知識源是否愿意共享知識以及在多大程度上能夠共享知識。綜合以上分析，知識主體的主要屬性設(shè)計如表1所示。

表1 知識主體屬性設(shè)計

2.3 Agent交互規(guī)則

Agent交互規(guī)則是構(gòu)建仿真實驗?zāi)Ｐ偷年P(guān)鍵，交互規(guī)則體現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)中知識主體在知識轉(zhuǎn)移過程中的策略。系統(tǒng)知識主體總是在不斷感知周邊環(huán)境，作出符合自己利益的判斷和相應(yīng)的行為決策，每一個周期策略都由前一個周期策略狀態(tài)和交互結(jié)果決定。所有主體相互作用，形成整個系統(tǒng)的群體行為。本文將Agent知識轉(zhuǎn)移行為分為主體合作決策、知識轉(zhuǎn)移決策、企業(yè)規(guī)模升級、新知識主體建立，各類Agent交互規(guī)則設(shè)計如下：

(1)高校科研院所與企業(yè)合作決策。本文主要關(guān)注企業(yè)間合作對于產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移所產(chǎn)生的變化。因此，高?？蒲性核c企業(yè)合作決策簡化為高校科研院所與知識存量勢差最小的企業(yè)在仿真初期時建立合作關(guān)系。

(2)企業(yè)與企業(yè)合作決策。不同企業(yè)之間的合作加快新知識轉(zhuǎn)移與知識商業(yè)化轉(zhuǎn)變。企業(yè)間建立合作關(guān)系的條件包括：①企業(yè)出于對自身核心知識保護及知識轉(zhuǎn)換效率的考慮，會選擇與自身知識差距適中的企業(yè)進行合作。知識存量較高的Agent作為知識發(fā)送方，知識存量較低的Agent作為知識接收方;②為避免知識同質(zhì)化程度過高導(dǎo)致企業(yè)間惡性競爭，建立合作關(guān)系的企業(yè)主體數(shù)量占據(jù)企業(yè)總數(shù)量一定比例時，所有企業(yè)均不再作為知識發(fā)送方建立新合作;③永久性合作比臨時性合作更容易從合作成員的經(jīng)驗中獲取、積累知識[23]，因此，已建立的合作關(guān)系持續(xù)保持。

(3)知識轉(zhuǎn)移決策。知識供給方和需求方經(jīng)常存在因信息不對稱引發(fā)的溝通障礙，因此，知識接收方對于知識發(fā)送方所轉(zhuǎn)移的知識不能做到完全消化和吸收，知識發(fā)送方出于核心知識保護、認知差異、文化情景、利益沖突、目標(biāo)不協(xié)調(diào)等原因[2]，不會對所有知識進行轉(zhuǎn)移，存在知識轉(zhuǎn)移閾值，即當(dāng)知識轉(zhuǎn)移接受方知識存量小于知識發(fā)送方知識存量的特定比例時，持續(xù)進行知識轉(zhuǎn)移，否則終止知識轉(zhuǎn)移。知識內(nèi)化存在滯后期，出于對知識的吸收、內(nèi)化，設(shè)定知識主體所接受的新知識在第3個周期[24]才會轉(zhuǎn)化為自身知識存量。假設(shè)知識吸收發(fā)生在t+1時刻，知識發(fā)送方為Agentj，知識接收方為Agenti，則有如下知識轉(zhuǎn)移函數(shù)：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(4)企業(yè)轉(zhuǎn)化決策。隨著市場發(fā)展，企業(yè)類型會發(fā)生變化。①當(dāng)小型企業(yè)的知識存量達到中型企業(yè)初始知識存量下限時，小型企業(yè)會升級成中型企業(yè);②當(dāng)中型企業(yè)的知識存量達到大型企業(yè)初始知識存量下限時，中型企業(yè)會升級成大型企業(yè);③企業(yè)完成類型轉(zhuǎn)變后按照新的企業(yè)類型交互規(guī)則進行演化。

(5)新企業(yè)生成決策。根據(jù)市場分工不斷深化及市場需求不斷演變，產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)中會有新的創(chuàng)新企業(yè)生成，假設(shè)其初始狀態(tài)符合小型企業(yè)設(shè)定，后文中簡稱新生小型企業(yè)。

3 仿真實驗

3.1 仿真參數(shù)

本文采用Netlogo 6.0.4仿真軟件平臺進行仿真實驗。結(jié)合國家統(tǒng)計局《統(tǒng)計上大中小微型企業(yè)劃分辦法(2017)》關(guān)于企業(yè)類型劃分，以及郭斌[19]在最新研究中將研究人員數(shù)作為企業(yè)隱性知識存量、專利數(shù)作為顯性知識存量的設(shè)定，并考慮國家現(xiàn)有企業(yè)類型分布情況，假設(shè)仿真模型中高校科研院所Agent數(shù)量為1，初始知識存量為5 000。企業(yè)初始Agent總數(shù)為300，小型企業(yè)數(shù)量占比85%，中型企業(yè)數(shù)量占比10%，大型企業(yè)數(shù)量占比5%。大中型企業(yè)知識存量分別為[1 000,1 500]、[500,1 000]，大中型企業(yè)數(shù)量較少且差異競爭較為明顯，因此，中型與大型企業(yè)服從知識存量均勻分布，小型企業(yè)知識存量服從N(300，702)正態(tài)分布。我國重大政策規(guī)劃周期為5年，因此，仿真時間設(shè)定為60個周期，每個周期代表1個月。小型企業(yè)新生率為20/year，其知識存量符合小型企業(yè)知識存量隨機分配。系統(tǒng)其它初始設(shè)置值如表2所示。

表2 其它參數(shù)初始值 (單位：%)

3.2 仿真結(jié)果分析

基于初始參數(shù)假設(shè)對模型進行仿真實驗，為避免隨機性影響實驗結(jié)果，選取100次仿真結(jié)果的平均值。產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新知識轉(zhuǎn)移仿真結(jié)果如圖3所示。

圖3 產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新主體合作關(guān)系演化

由圖3可知：①合作關(guān)系。通過Tick12合作關(guān)系圖可知，高?？蒲性核c知識存量最為接近的大型企業(yè)建立合作關(guān)系。兩個links之間接受高?？蒲性核R轉(zhuǎn)移的企業(yè)皆為大型企業(yè)，包含在T0時刻狀態(tài)即為大型的企業(yè)(簡稱原生大型企業(yè))，也包含部分由中型企業(yè)升級的大型企業(yè)。對比Tick24與Tick36時刻的合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)過24個仿真周期后，基于知識轉(zhuǎn)移所建立的產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)基本穩(wěn)定，在3個links之間可以到達高校科研院所的合作企業(yè)數(shù)量未發(fā)生變化，主要變化體現(xiàn)為企業(yè)類型升級及合作小型企業(yè)數(shù)量增加。最終在Tick42達到為保證系統(tǒng)知識差異而設(shè)定的合作上限時，圍繞高?？蒲性核⒌暮献骶W(wǎng)絡(luò)分為5個層次。Tick60與Tick42相比主要合作關(guān)系并未發(fā)生改變，相對于未參與合作的企業(yè)，建立合作關(guān)系的企業(yè)多發(fā)生企業(yè)類型升級。取100次仿真實驗的平均值，最大合作關(guān)系平均數(shù)為491個links，在仿真結(jié)束時并非所有企業(yè)之間都存在合作關(guān)系;②知識存量。系統(tǒng)知識存量從135 000個單位增加到348 782個單位，增加幅度達到158%，此時大型企業(yè)知識存量為202 393個單位，中型企業(yè)知識存量為80 298個單位，小型企業(yè)知識存量為60 121個單位。大型企業(yè)知識存量對于系統(tǒng)知識存量的貢獻率達到40%;③企業(yè)升級。經(jīng)歷60個仿真周期后，創(chuàng)新系統(tǒng)企業(yè)最終數(shù)量為400家，大型企業(yè)137家、中型企業(yè)128家、小型企業(yè)145家，包括13家從中型企業(yè)升級的大型企業(yè)，110家由小型企業(yè)升級的大型企業(yè)以及99家由小型企業(yè)升級的中型企業(yè)。大型企業(yè)構(gòu)成了系統(tǒng)企業(yè)的主要類型，小型企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榇笮推髽I(yè)數(shù)量的快速增長是產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)企業(yè)類型結(jié)構(gòu)變化的主要推力。

3.3 政策仿真

國內(nèi)外學(xué)者對政策工具有諸多分類方法，其中最為經(jīng)典的是Rothwell與Zegveld[25]將政策工具劃分為供給型、需求型和環(huán)境型3類。本文情景仿真政策工具的選擇，基于政府相關(guān)網(wǎng)站、中國法律知識資源總庫、北大法寶、人民政府網(wǎng)站等多種公開網(wǎng)站搜集與總結(jié)科技創(chuàng)新政策文本，結(jié)合現(xiàn)有關(guān)于不同政策對于企業(yè)知識增值影響的研究，最終選擇創(chuàng)新人才政策(TP)、創(chuàng)新服務(wù)政策(SP)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策(EP)3類政策工具，依據(jù)不同政策工具組合實施后的結(jié)果與基礎(chǔ)情景(Basic)仿真結(jié)果進行對比分析，進一步考察產(chǎn)學(xué)研合作政策對于系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移的影響。主要觀測指標(biāo)包括知識存量變化、企業(yè)類型升級數(shù)量、系統(tǒng)最大合作數(shù)、合作關(guān)系最大時刻。

(1)創(chuàng)新人才政策影響分析。創(chuàng)新人才政策對應(yīng)供給型政策工具，具體指政府通過人才政策支持改善創(chuàng)新要素供給狀況。在現(xiàn)實環(huán)境中表現(xiàn)為大力引進國內(nèi)外科研人員，在模型中設(shè)計為主體知識存量增加。每12個仿真周期固定企業(yè)類型增加1 000個單位知識存量，知識存量平均分配給同類型企業(yè)。情境1(LTP)表示大型企業(yè)知識存量增加，情境2(MTP)表示中型企業(yè)知識存量增加，情境3(STP)表示小型企業(yè)知識存量增加。仿真結(jié)果如表3所示。

表3 創(chuàng)新人才政策影響分析

通過相同人才政策應(yīng)用于不同類型企業(yè)情景與基礎(chǔ)情境對比可知，大型企業(yè)實施創(chuàng)新人才政策要優(yōu)于中小型企業(yè)實施同類政策對于系統(tǒng)知識總量增加的驅(qū)動作用。中型企業(yè)實施人才政策對于其快速升級為大型企業(yè)有著至關(guān)重要的作用，在相同仿真周期內(nèi)中型企業(yè)升級數(shù)量增加了40%。小型企業(yè)實施人才政策對系統(tǒng)知識存量總量增加未產(chǎn)生明顯驅(qū)動作用，但是，對于系統(tǒng)終期中型企業(yè)知識存量的增加作用顯著。創(chuàng)新人才政策實施對于系統(tǒng)合作關(guān)系建立以及系統(tǒng)企業(yè)合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的時間皆未產(chǎn)生顯著影響。

(2)創(chuàng)新服務(wù)政策影響分析。創(chuàng)新服務(wù)政策對應(yīng)需求型政策工具，具體指政府為促進創(chuàng)新，為創(chuàng)新主體提供相應(yīng)配套設(shè)施，包括交通、通訊、醫(yī)療以及專業(yè)咨詢服務(wù)等，現(xiàn)實中的一個主要表現(xiàn)為大力培育中介機構(gòu)服務(wù)平臺，在模型中設(shè)計為主體知識吸收能力增長率增加。仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。

從圖4可知，隨著知識吸收能力增長率提升，產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)知識存量隨著時間變化顯著增加。系統(tǒng)多主體之間的合作關(guān)系總數(shù)與吸收能力增長率之間成反向關(guān)系，即隨著吸收能力增長率的提升，系統(tǒng)最終合作關(guān)系數(shù)不斷下降。通過圖5可知，實施創(chuàng)新服務(wù)政策對企業(yè)類型升級起正向作用，其中小型企業(yè)升級為大型的數(shù)量明顯上升，與此同時，系統(tǒng)達到合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的時間明顯下降。通過與實施創(chuàng)新人才政策的結(jié)果進行對比可知，創(chuàng)新服務(wù)政策工具實施對因知識轉(zhuǎn)移而產(chǎn)生的系統(tǒng)知識存量“涌現(xiàn)”的促進作用更優(yōu)。

圖4 創(chuàng)新服務(wù)政策下系統(tǒng)知識存量及合作關(guān)系變化

圖5 創(chuàng)新服務(wù)政策下系統(tǒng)企業(yè)類型轉(zhuǎn)變

(3)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策影響分析。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策對應(yīng)環(huán)境型政策工具，具體指政府通過財政、租稅、法律管制等政策實施激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力，在現(xiàn)實環(huán)境中最終表現(xiàn)為創(chuàng)新型企業(yè)的設(shè)立。在模型中設(shè)計為每12個仿真周期新生小型企業(yè)數(shù)量的增加，仿真結(jié)果如圖6和圖7所示。

從圖6可知，產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)的系統(tǒng)知識存量、系統(tǒng)最大合作數(shù)量與小型企業(yè)增加數(shù)量呈線性增長關(guān)系，其中，中小企業(yè)知識存量在仿真周期內(nèi)顯著增加。小型企業(yè)從基礎(chǔ)情境下66 394個單位的知識存量增加到143 859個單位，增長幅度達116.67%。中型企業(yè)知識存量從基礎(chǔ)情景下92 518個單位增加到213 104個單位，增長幅度達130.34%。由圖7可知，新生小型企業(yè)數(shù)量的增加顯著改變了企業(yè)類型升級結(jié)構(gòu)，小型企業(yè)向中型企業(yè)升級的數(shù)量有了顯著提高。

圖6 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策下系統(tǒng)知識存量及合作關(guān)系變化

圖7 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策下系統(tǒng)企業(yè)類型變化

(4)復(fù)合創(chuàng)新政策影響分析。在現(xiàn)實環(huán)境中表現(xiàn)為需求型、供給型和環(huán)境型3類政策工具同時實施。大型企業(yè)知識存量增加、知識主體接受能力增長率提升以及新生小型企業(yè)數(shù)量增長，對于系統(tǒng)知識存量增加存在明顯的正向效應(yīng)。因此，本文將復(fù)合創(chuàng)新政策工具中創(chuàng)新人才政策實施設(shè)計為大型企業(yè)實施創(chuàng)新人才政策，創(chuàng)新服務(wù)政策與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策實施分別取知識吸收能力增長率和小型企業(yè)新生數(shù)量設(shè)定的最大值。具體仿真結(jié)果見圖8。

通過圖8可知，復(fù)合政策的實施對系統(tǒng)知識存量增加存在顯著驅(qū)動作用。其中，人才、服務(wù)、創(chuàng)業(yè)三大政策工具同時實施對于系統(tǒng)知識存量增加產(chǎn)生最優(yōu)推動效果；創(chuàng)新服務(wù)政策和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策同時實施的效果優(yōu)于其它兩類雙政策工具組合的效果；創(chuàng)新人才政策與創(chuàng)新服務(wù)政策同時實施對于合作關(guān)系建立產(chǎn)生的抑制作用最為顯著；包含創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的復(fù)合政策工具組合實施，可使主體合作數(shù)量顯著增加。政策實施需要一定的成本，如何在政策實施成本最低的同時產(chǎn)生最優(yōu)知識轉(zhuǎn)移效果是政府制定政策組合的重要考量。因此，對復(fù)合政策實施對系統(tǒng)知識存量增加的共振效應(yīng)作進一步分析，結(jié)果如表4所示。

圖8 復(fù)合創(chuàng)新政策實施系統(tǒng)仿真結(jié)果分析

通過表4可知，政府同時實施創(chuàng)新人才政策與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策對于產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)知識存量變化并未產(chǎn)生共振效應(yīng)，即并未對系統(tǒng)知識存量增加產(chǎn)生1+1>2的效果。同時，對于合作關(guān)系的建立產(chǎn)生了一定的抑制作用，但抑制作用不顯著。除創(chuàng)新人才政策與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策工具組合未產(chǎn)生顯著的共振作用外，創(chuàng)新人才政策與創(chuàng)新服務(wù)政策組合、創(chuàng)新服務(wù)政策與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策組合的實施皆產(chǎn)生了1+1>2的共振效應(yīng)，其中，3類政策同時實施對系統(tǒng)知識存量增加的作用最為顯著，產(chǎn)生了1+1+1>3的共振效應(yīng)。政府實施創(chuàng)新服務(wù)政策與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策組合，因共振效應(yīng)而產(chǎn)生的系統(tǒng)知識“涌現(xiàn)”與3類政策同時實施的效果相當(dāng)，差額僅為10.87%，且產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新主體之間合作關(guān)系減少的數(shù)量大于3類政策同時實施，極大提高了知識轉(zhuǎn)移效率，而小型企業(yè)向大型企業(yè)升級的數(shù)量僅相差3家。因此，在考慮政策實施成本以及最優(yōu)實施效果的前提下，創(chuàng)新服務(wù)政策與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策組合同時實施對于系統(tǒng)知識存量增加、系統(tǒng)知識差異化、系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移效率以及企業(yè)升級的促進效果最優(yōu)。

表4 復(fù)合創(chuàng)新政策實施系統(tǒng)共振效應(yīng)分析

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

(1)創(chuàng)新人才政策。大型企業(yè)實施創(chuàng)新人才政策對于知識總量增加的效果優(yōu)于中小型企業(yè)，中型企業(yè)實施創(chuàng)新人才政策對于中型企業(yè)快速向大型企業(yè)升級有著至關(guān)重要的作用，創(chuàng)新人才政策實施對于產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)達到穩(wěn)定狀態(tài)并未產(chǎn)生顯著影響。

(2)創(chuàng)新服務(wù)政策。創(chuàng)新服務(wù)政策實施增強了知識主體知識吸收能力，且?guī)淼闹R存量變化優(yōu)于創(chuàng)新人才政策實施所產(chǎn)生的知識存量“涌現(xiàn)”。企業(yè)知識吸收能力提升越多，引起的系統(tǒng)知識存量“涌現(xiàn)”越明顯。

(3)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的實施有效增加了新生小型企業(yè)數(shù)量；產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)知識存量、最大合作數(shù)量與小型企業(yè)增加數(shù)量呈線性增長關(guān)系，其中，中小型企業(yè)仿真周期內(nèi)知識存量的增加呈現(xiàn)明顯變化；新生小型企業(yè)數(shù)量的增加改變了系統(tǒng)企業(yè)升級結(jié)構(gòu)。

(4)復(fù)合創(chuàng)新政策。除創(chuàng)新人才政策與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策同時實施時系統(tǒng)知識存量增加未產(chǎn)生顯著共振效應(yīng)外，創(chuàng)新人才與創(chuàng)新服務(wù)政策、創(chuàng)新服務(wù)與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策同時實施皆產(chǎn)生了1+1>2的共振效應(yīng)，3類政策同時實施時系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移的促進作用最為顯著，系統(tǒng)知識存量的增加產(chǎn)生了1+1+1>3的共振效應(yīng)。

4.2 建議

(1)針對性地實施供給類政策工具。創(chuàng)新人才政策是使用最為頻繁的供給類政策工具，在提高產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移效率方面具有普適性。不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段，針對不同企業(yè)類型實施人才政策。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，側(cè)重于大型企業(yè)創(chuàng)新人才政策推廣，實現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)知識存量的快速增加；在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中期，側(cè)重于中型企業(yè)創(chuàng)新人才政策推廣，在產(chǎn)業(yè)良性競爭的前提下保證產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)知識的高效轉(zhuǎn)移及中型企業(yè)向大型企業(yè)快速升級；在產(chǎn)業(yè)發(fā)展后期，側(cè)重于小型企業(yè)創(chuàng)新人才政策推廣，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，促進企業(yè)快速轉(zhuǎn)型，同時引入更多異質(zhì)性專業(yè)知識，保證產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的靈活性。除直接采用人才類供給政策工具外，根據(jù)區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，制定人才發(fā)展規(guī)劃，開拓人才交流渠道，關(guān)注職業(yè)教育與培訓(xùn)是未來供給類政策工具實施需要關(guān)注的重點。

(2)提高需求類政策工具在現(xiàn)有區(qū)域政策工具中的比重。中介服務(wù)市場培育作為典型的需求類政策工具在提高系統(tǒng)創(chuàng)新知識轉(zhuǎn)移效率方面效果顯著，中介服務(wù)市場建設(shè)有利于充分挖掘現(xiàn)有知識主體創(chuàng)新潛力。中介市場培育是人才引進較為困難地區(qū)的首選方案，通過人員培訓(xùn)、技術(shù)外包等創(chuàng)新服務(wù)的開展，不斷提高企業(yè)對于轉(zhuǎn)移知識的吸收能力，在保證企業(yè)良性競爭環(huán)境與較低研發(fā)成本的同時，提升產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)的知識轉(zhuǎn)移效率。

(3)將創(chuàng)新環(huán)境政策工具建設(shè)作為中小企業(yè)創(chuàng)新政策未來發(fā)展的重點?，F(xiàn)階段中國新生創(chuàng)新型企業(yè)成功生存的概率僅為15%～20%，對于產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新系統(tǒng)的發(fā)展產(chǎn)生了較強的限制。創(chuàng)新未找到需求“痛點”以及融資難是企業(yè)生存率較低的主要原因，而這很大程度上歸結(jié)于我國創(chuàng)新環(huán)境政策不完善。政府需增加企業(yè)投融資政策支持的多樣性，對于新成立的企業(yè)，政府應(yīng)充分給予企業(yè)租稅優(yōu)惠，幫助初創(chuàng)企業(yè)渡過發(fā)展過程中的“死亡谷”。除此之外，還需通過完善法律法規(guī)為知識主體創(chuàng)新成果提供必要保障。

(4)考慮政策實施成本，針對不同類型的創(chuàng)新需求選擇不同政策組合。突破戰(zhàn)略性核心技術(shù)、“卡脖子”技術(shù)難關(guān)，需要3類政策工具同時實施，促進系統(tǒng)知識存量急速增長。例如，現(xiàn)階段關(guān)注度極高的光刻機技術(shù)，需要實現(xiàn)化學(xué)、光學(xué)、電子學(xué)、材料學(xué)等多領(lǐng)域多學(xué)科知識的融合，對于系統(tǒng)知識存量有著極大需求。在政策實施成本受限的條件下，創(chuàng)新服務(wù)政策與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策同時實施是提高系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移效率的最優(yōu)選擇。