“牌子”先行与产业创新困境:政产学协同创新平台的构建与运行

作 者:

作者简介:
刘子曦,社会学博士,厦门大学社会与人类学院副教授(厦门 361005)。

原文出处:
武汉大学学报:哲学社会科学版

内容提要:

新常态下,大数据产业被定位为重要的战略性新兴产业,协同创新则被视为其产业驱动力。但学界对协同创新的理论含义与现实运作还缺乏关注。基于A市海上丝绸之路大数据平台建设这一经验案例,可以描摹作为网络过程的协同创新平台的构建与运行。协同创新看似是由政府、高校和企业三方合作形成的正式组织网络,但其依托的实为参与主体之间的人际网络。人际联系与组织联系两者相互转换,将各主体自身的利益打包进协同创新活动,在互动博弈中摸索出共同利益和创新目标。“牌子”是网络生成与变化的关键机制。作为政府认可的正式资格,“牌子”指向非封闭且高度模糊的创新活动,暗含多层次的资本空间,因此流动于政界、业界与学界,具有“组织身份”“资源信号”“合法性依据”“利益孵化器”四个面相。通过策略性地获取和运用“牌子”,协同创新网络不断延展,形成了跨越条块与层级的不断变动的网络结构,加剧了创新活动的不确定性。这种不确定性和大数据作为战略性新兴产业的特性相互呼应,在一定程度上加深了大数据产业的创新困境。


期刊代号:C31
分类名称:创新政策与管理
复印期号:2021 年 05 期

字号:

      中图分类号C916;D035

       文献标识码A

       文章编号1672-7320(2020)06-0162-15

      DOI:10.14086/j.cnki.wujss.2020.06.016

      自2015年党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”以来,大数据已成为当下产业建设的宠儿。2016年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》提出要全面推动大数据产业持续健康发展,2017年工信部通过《大数据产业发展规划(2016-2020年)》部署大数据产业发展的七项任务和八项重点工程,国家农业部、发改委、国土资源部、环保部、旅游局等部委陆续跟进,分别出台各自的大数据产业规划。除却中央层面的顶层设计,各级政府也成为大数据产业的积极推动者。根据大数据发展促进委员会发布的《我国地方政府大数据发展规划分析报告》,2015-2017年,全国共发布1300多部涉及大数据的法律、法规与规章,21个省制定了系统的大数据产业发展规划,20个省市成立大数据产业联盟,7市成立大数据管理局,地方政府各部门的大数据工作方案更是不计其数。一时间,工业大数据、农业大数据、医疗大数据、教育大数据等概念如雨后春笋层出不穷,各类大数据创新平台、战略联盟、合作中心摩肩接踵[1](P7)。

      从政策上看,协同创新被视为大数据的发展原则与实践载体,其肩负着“加强产业创新能力建设、完善产业链、推进基础研究、攻关核心技术”等多项核心任务;从实践上看,各类以大数据协同创新为名的组织遍地开花,通过搭建支撑平台促进产业发展成为各地共识。2015-2017年,有28个省市提出搭建协同创新平台①。从组织的正式目标来看,它们具有相当的一致性——建立协同创新网络来促进大数据产业与技术的进步。

      一、问题的提出

      协同创新不仅被视为大数据产业发展的驱动力与源泉,某种程度上,大数据已经成为最适宜协同创新模式发挥作用的典型产业——两者之间达成了一种共生关系。图1②统计了大数据与协同创新在法律法规与政府规章中的并立模式与变化趋势,图中实线在数量上体现了这种共生关系:自2012年起,中央和地方政府正以大量正式制度建立两者间的应然联系,其推进速度令人惊叹;平均增长率分别达到34%(中央层面)和48%(地方层面),一个“大数据+协同创新”的规则规范体系已然形成。更值得注意的是两条虚线所代表的比例,即“大数据+协同创新”在所有的协同创新相关政策中的占比:自2012年起,这一比例逐年攀升,在2017年达到最高值55%(中央层面)和60%(地方层面),后逐渐稳定在20%左右。也就是说,相当比例的协同创新政策将大数据作为它的治理标的。并且,随着时间的推移,大数据已经成为协同创新活动集中发挥作用的典型领域。

      

      图1 共生的“大数据”与“协同创新”(政策方面)

      图2③刻画了媒体如何看待大数据与协同创新的关系。从新闻关注度来看,自2012年起,大数据产业开始成为热点话题。作为大数据产业的驱动力,产学研与协同创新等话题也随之成为高频词汇,报道数量每年递增100%以上。结合数据可见,协同创新在大数据产业报道的占比始终超过一半,两者形成了一种认知层面的共生关系。在大众文化与日常语汇中,协同创新甚至被视作大数据产业固有的某种特征,是大数据实现技术和产业化的重要条件。两者间的共生关系已经形成。

      通过这些数据可见,协同创新似乎被建构成了这样一个“文化事实”:协同创新是大数据产业发展的驱动力,应大力发展各类协同创新平台。然而,相关论述大都止于语言强调和逻辑推测,热情有余却理性不足。少有报道指出这一文化与社会事实间的距离,学界对协同创新在现实中如何运作也知之甚少。协同创新如何组织起来?它如何影响大数据的产业创新?社会结构与制度如何推动或阻碍了它的运行?基于以上考虑,笔者将做出三点尝试:首先,回顾有关协同创新的理论资源,为这一我们视为习以为常的概念厘清理论背景与研究思路;第二,从A市统计大数据创新平台出发,考察协同创新的真实构建过程,刻画主要行动者的角色及其行动策略,并分析协同创新所嵌入的产业与制度环境,阐述这种嵌入性通过何种具体机制形塑协同创新的组织结构与形态;第三,以大数据产业这一发展中的新兴产业为语境,探讨“牌子”先行的创新模式与大数据产业创新困境之间的关系。

      

      图2 共生的“大数据”与“协同创新”(媒体方面)

      二、作为网络过程的协同创新

      协同创新是“企业组织边界”这一经典问题的延展。1937年,科斯提出用交易成本来解释企业的边界为何存在以及如何变化。企业之所以存在是因为交易过程需要花费谈判履约等多种代价,而以企业这种层级组织来支配资源,就可以节约某些市场运行成本。当公开市场上完成交易所需的费用等于企业内部所需的费用,企业就触到了它的最大边界,在这一边际点上企业会停止扩张[2](P402)。交易成本与企业边界的关系问题在威廉姆森那里得到了进一步的发展。他提出选择市场还是企业层级治理模式视交易特性和模式效率而定,并在市场和科层组织之间加入了中间性组织。所谓中间性组织并不是一种组织实体,而是介于完全市场和完全层级之间的一种混合形式的治理结构和制度安排;中间性组织在诱因强度、管理控制与适应等方面均介于市场与层级之间,与一定的交易特性相匹配,是可用于节约交易成本的一组管理机制[3](P279)。威廉姆森主要阐释市场中的组织,尤其是企业的制度安排。但市场中存在着多元主体,企业、政府和高校都参与构建了制度的形态与运作。对于协同创新的组织边界,应该从单纯的企业,扩展到政治权力(政府)和知识技术(高校)等场域中。

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