发明者网络社群动态配置及对创新能力的影响

作者简介:
刘娜(1985-),女,山东巨野人,山东工商学院工商管理学院教授,研究方向:技术与创新管理;嵇金星(1994-),女,江苏涟水人,山东工商学院工商管理学院硕士研究生,研究方向为技术与创新管理;毛荐其(通讯作者)(1963-),男,安徽桐城人,山东工商学院工商管理学院教授,研究方向为技术与创新管理;王霄飞(1985-),男,山东烟台人,山东工商学院工商管理学院教授,研究方向为能源经济(烟台 264005);官建成(1955-),男,江西余江人,中国科学院大学经济与管理学院教授,研究方向为创新管理(北京 100190)。

原文出处:
科研管理

内容提要:

鉴于发明者在创新活动中的“抱团”研发现象,采用GN算法,识别可再生能源行业发明者合作创新网络的社群结构,根据社群内部成员和社群经纪人网络位点的不同,通过相邻期社群动态追踪,划分社群结构动态配置,实证社群配置与社群创新能力间的关系。结果表明:发明者合作创新网络存在明显的社群划分,不同类型的社群动态配置对社群发明者创新影响显著不同。总体为,动态与静态相协调的社群配置优于双动或双静的社群配置,具体为,“动荡”社群创新能力最弱,“纽带”社群创新能力最强,“独立”及“固化”社群介于两者间。以促迸发明者创新,政策应该有利于创新网络动态及稳定的折中。


期刊代号:C31
分类名称:创新政策与管理
复印期号:2022 年 01 期

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      0 引言

      发明者呈现“抱团”研发的现象,导致合作创新网络聚集。发明者网络社群是合作创新网络中聚集的结构群体[1],社群内部发明者彼此间联系频繁而密切[1-2]。当前,除关注社群聚集和相似性对发明者创新的正向作用外,学者也强调过度社群嵌入的限制性[3-5]。因为,社群内太多的相似性可能导致缺乏新思想并造成创新锁定的风险[6]。当发明者在所处的社群中重复频繁合作时,发明者被困在本地搜索、渐进式学习的风险增长,很可能产生冗余知识,造成创新活动越来越依赖先验知识[5]。

      为获取社群外部异质知识,避免社群过度嵌入风险,学者多主张全局网络视角,即将提供相似性优势的密集社群与社群外部合作组合起来[1,5]。因为,获取社群外部知识将为社群提供潜在的多样性、非冗余的思想和技术[7]。然而,同化、转移社群外部知识并与社群本地知识组合需要专门中介。现有研究强调社群经纪人的作用[8],即居于社群外围且具有社群边界跨越位置的发明者,对将社群外部知识转移成能够被社群内部发明者吸收的形式至关重要[9]。

      现有研究多关注社群结构或社群经纪人特性如何促进社群内发明者集体学习和社群外知识扩散。Schilling和Phelps[10]研究了具有高社群聚集性和网络连通性的小世界网络如何促进专利生产力。吕一博等[11]发现技术群体的内部凝聚性和外部桥接关系正向调节技术主体结构嵌入与创新扩散之间的关系。Breschi和Lrizi[12]探讨了社群经纪人是否影响区域发明绩效。Graf和Kruger[13]探究了社群经纪人能否利用位置优势提高发明产出。综上,当前研究关注静态的社群,虽然为创新实践提供了有益的见解,然而,对社群的动态演变及所引发的影响探讨不够。从本质上看,发明者合作创新网络是动态的,少数学者探究了创新网络动态性如何影响创新。汤小莉等[14]探索了小世界网络动态性对关键研发者创造力的影响。Sytch和Tatarynowicz[1]研究了创新者如何以进入和退出网络社群的动态方式利用异质知识。然而,缺乏网络不同位点动态与稳定的配置作用于创新的研究。

      网络稳定加深发明者间的相互理解并形成网络惯例[5,15],网络动态缓和发明者间的同质化[8,16]。为促使网络嵌入发挥最大功能优势,从理论上讲,网络稳定和网络动态应该分布在不同的网络位点,即网络应该呈现不同的动态与稳定配置。针对可再生能源领域,本研究探索发明者合作创新过程中形成的网络社群结构及其动态配置如何影响创新,强调社群整体动态性及社群经纪人动态性的作用,对GN算法识别的发明者网络社群进行动态划分,运用OLS回归和自助法稳健性检验验证假设。本研究的创新点在于突破静态视角研究创新网络功能机制的局限性,综合静态和动态网络的优势,考虑发明者在创新网络中位点的差异,组合社群结构和社群动态。本研究贡献于创新网络结构和网络动态的研究,丰富创新网络功能机制,期望为提升发明者创新提供指导和建议。

      1 研究设计

      1.1 理论与假设

      1.1.1 网络社群和社群经纪人

      在创新研究中,基于社会资本的网络呈现两种突出特征:活动者间高度的连接性和跨高连通集群间连接的存在性[17-18]。发明者间密集连接形成的网络聚集,称为发明者网络社群。不同发明者群体间的桥架连接者称为社群经纪人,在加入某一社群的同时,还与其他社群的发明者保持着连接关系[9]。

      社群内密集连接易形成惯例、规范、标准和习惯,任何机会主义或背离行为很可能受到排斥制裁,促进聚集发明者间知识和信息的传递[5]。然而,由于连接的密集性,社群内的知识是相当同质化的。社群间的桥架连接缓和密集社群内发明者间知识与信息的同质化[9,11]。社群经纪人缩短整体网络的平均路径长度,促进知识和信息在社群间快速和高质量传递[19]。社群经纪人提供访问不同社群异质知识的途径,在社群内和社群间识别、转化和传播知识,起着知识扩散的中介作用。

      1.1.2 网络社群动态配置

      网络稳定是一种相对存在状态,经历了相对较少的新成员进入和原成员退出,即维持者占比高[5,8]。稳定的网络易建立网络惯例和信任,促进彼此交流,减少冲突,促进成员间知识的传递与吸收,进而影响创新。网络稳定化发展通常经历同质化趋势或锁定风险,而网络成员的进入和退出有利于缓和这种趋势和风险。新成员的进入带来新知识和信息,原成员在与新成员交流与学习中,减少了网络从众压力。原成员的退出也有利于打破网络固有的状态,激发活动者的创新活力。从理论上讲,适度稳定和动态组合配置的网络是有效的网络结构。

      根据整体社群和社群经纪人的动态性程度是否同步,识别网络社群动态组合配置。具体而言,使用GN算法识别发明者网络社群,计算它们的社群稳定性和社群经纪人稳定性,将其作为二维分布的行列指标,以各自的平均值作为行列的高低划分点,将二维分布分成四个象限,分别定义为“固化”社群、“纽带”社群、“动荡”社群和“独立”社群,如图1。

      

      1.1.3 社群动态配置与创新能力

      在“纽带”社群中,社群经纪人通过与社群内发明者建立持续稳定的合作,积累广泛的合作经验和知识存量[8]。长期稳定的合作使得社群经纪人有能力组合动态社群中的异质知识并具有较强的外部知识传播、吸收能力。网络社群稳定性低,社群内成员及知识频繁更替,但也面临知识溢出、异质知识过载及合作路径重建等问题[5],而稳定的社群经纪人能够凭借丰富的知识存量、合作经验和网络记忆缓解社群成员动荡的不利影响。此外,社群经纪人可能受到不同社群规范、利益及保密协议等的约束[8],社群成员动态性打破社群间的壁垒,缓解不同社群的对立和矛盾,放大社群经纪人的积极效应。“纽带”社群有利于社群发明者创新。

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