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基于社会资本结构视角的协同创新测度研究

  • 投稿曹哲
  • 更新时间2015-09-28
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马 玎

(武汉理工大学管理学院 湖北 武汉 430070)

摘 要:社会资本作为嵌入于创新网络中组织利用资源的机会和能力是决定创新主体之间互惠知识分享、资源优化配置、行动最优同步的关键因素,同时也奠定了社会资本衡量创新网络协同效应的基础。借鉴Coleman对于社会资本中闭合的概念,建立一个测度社会资本的定量模型,从而给出一个基于社会资本特殊结构来测度创新网络协同效应的新颖视角。并通过BA无标度网络和随机网络仿真得出社会资本与度、聚集系数之间的关系,从而揭示了利于协同创新的网络结构和社会资本的提升机制。

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关键词 :创新网络;协同效应;社会资本;测度;仿真

中图分类号:F272.3 文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1665-2272.2015.12.001

0 引言

尽管协同创新具有重要的国家战略意义,但协同的实现却没有得到应有的研究分量,特别是对协同效应的衡量和提升研究更鲜有涉及。与此同时,随着社会网络研究热点的兴起,具有网络属性的社会资本对创新网络重要性也逐渐引起学术界的重视。社会资本作为社会结构中的信任、规范与网络,是企业网络资源、关系资源与网络运作能力的有机结合,在此过程中形成的“合作租金”和“位置租金”是企业优势的持久来源。虽然认识到社会资本在协同创新网络中的重要性,但目前大部分规范和实证研究缺乏对创新网络核心的网络结构以及社会资本有机结合于网络内的作用机理进行深入的考察。因此,现有研究未能阐明社会资本在创新网络中协同效应的实现边界条件或者衡量机制。基于此,本文将创新网络的协同性与社会资本有机联系一个拓扑结构的分析框架下:将Coleman的经典文献中闭合这个重要而未被挖掘的概念量化来构建社会资本度量模型,从而给出了创新网络如何提高协同效应的探索性研究;并通过一定程度上能体现创新网络结构的复杂网络经典模型BA无标度模型和ER随机模型的仿真,给出本文社会资本刻度指标与网络聚集系数和度之间在不同仿真参数下的相关性趋势图,证实了本文社会资本度量模型的有效性。

1 创新网络中的社会资本度量模型

1.1 现有模型

目前对于社会资本拓扑结构的研究主要是基于Burt(1992)“结构洞”理论的演化。Burt(1992)提出占据网络中直接联系中断或无直接联系个体之间的“结构洞”位置的节点通常具有信息控制的优势,可以被视为拓扑结构中社会资本的测度指标。然而,利用“结构洞”刻度的社会资本去衡量创新网络协同效应却存在两类问题:一方面,创新网络的连通性、社会资本的高阶领域性使直接采用结构洞的刻度指标不具备一般意义;另一方面,我国目前还处于协同创新的起步阶段,新技术转化率低下,研发资源分散、封闭、缺乏整合,信任机制构建不足,网络结构改善强调的是提高创新协同性、促进技术知识的转移而非获取“位置租金”。

1.2 本文模型

网络结构中的开(open)和闭合(closure)对于度量网络的社会资本有重要的意义,其结构的含义如图1所示。

图1(a)网络中的开结构,个体B和个体C之间没有直接联系,不对A形成一致的意见,各自单独对A不能形成有效的制约或者接受的意见,因此该局部网络结构关系对A不能形成有效的社会资本; (b)网络结构中的封闭结构,个体B和个体C之间有联系,它们可以共同协商,对A能形成有效的制约或者接受的意见,因此该局部网络结构关系对A能形成有效的社会资本。在创新网络中,封闭的结构带来两种作用:第一,封闭产生的循环机制有利于信息共享从而减少信息传递的市场失灵,而且直接的信息传递比通过占据结构洞节点的间接信息传递更有效;第二,封闭结构比开的结构更便于制裁和形成声誉,这使信任或合作关系的破裂的影响扩大,从而使创新个体趋于避免导致不良声誉的行为。制裁和声誉一方面形成长期有效的信任循环模式,减少交易成本和机会主义行为,另一方面形成对市场活动的合作性及其制度保障程度的共同预期,从而在网络中形成对市场、制度、社会等多层面社会环境认知和规范的扩散,抑制了“搭便车”行为,促进协同创新合力。(c)网络结构中封闭的弱化,个体B和C对多个节点形成封闭的结构,如个体A和D,这种情况下,A从该网络中得到的有效社会资本就会因为D的分摊而减少。

创新网络中社会资本越高,网络的协同程度越高。为了度量创新网络中的协同效应,借鉴社会资本理论中的开和闭合的概念,做出下列定义:

对于一个网络G,包含节点集N={1,2,…}和边集E={e1,e2,…},记矩阵A为网络G的邻接矩阵.A(i,j)=1,当节点i和节点j之间有连边;A(i,j)=0,当节点i和节点j之间没有连边。

定义1 节点的度K

在任意一个创新网络G中,节点i的度为K=网络中节点i的所有连边数目之和。

定义2 节点i的聚集系数

它为同节点i直接连接的节点形成的子网中实际存在的边的条数,为该子网中最大可能的边数。

定义3 节点的社会资本

其中,Nei(i)表示节点i的邻居节点集合,|Nei(j)∩Nei(k)|表示两节点j、K邻居的共同元素的个数。

2 仿真分析与结果说明

本文通过ER模型和BA模型的仿真(WS模型是静态而非演化模型所以未予采用)刻画社会资本所度量的协同效应在创新网络中的结构与优化机制。图2和图3分别给出了BA无标度网络和ER随机网络中节点社会资本、度、聚集系数在不同参数设置下的相关系数的分布。由图2可以看出,在BA无标度网络中,当新节点加入网络连边数目很小即网络比较稀疏时,节点社会资本与度的相关系数较高且呈逐渐上升趋势;节点社会资本与聚集系数的相关系数值较低且呈逐渐下降趋势。这说明在网络演化的初级阶段,增强网络中个体联系的广度和范围是能有效增加社会资本的。随着新节点加入网络连边数的增加即网络达到极高密度时,节点社会资本与度的相关系数逐渐增大到0.9并趋于稳定,这说明节点社会资本与度在存在大量连边的网络中是高度相关的;与此相反,节点社会资本与聚集系数的相关性却趋近于0,这说明在网络密集时,高的集群集聚性并不等同于社会资本的积累。

由图3可以看出,在网络中两条边的连接概率较低即网络稀疏时,节点社会资本与度的相关系数较高而与聚集系数的相关系数较低。即当网络密度很大时,聚集系数与社会资本相关性很低。由ER模型和BA模型的仿真都可以得到这样一个事实:当网络密度越来越大时,节点社会资本与度高度相关而与聚集系数逐步趋于无关联。这说明了本文模型所提出的社会资本度量是区别于度和聚集系数的有效概念,这个度量方法在不同性质的网络中都得到了共性的规律。

3 结论和建议

本文对Coleman提出的社会资本的重要概念开和闭合进行量化而构建了创新网络中社会资本的度量模型,通过经典复杂网络模型仿真验证了刻度指标的有效性以及衡量的社会资本量与度和聚集系数之间的动态关系,得出主要结论和建议如下:

(1)闭合结构的重要性。可以从社会资本核心的网络结构作为研究起点,研究其结构调节从而揭示创新系统行为优化和控制。创新网络中的三角形结构体现出第三方的信任,形成对市场活动的合作性及其制度保障程度的共同预期,从而在网络中形成信任和对市场、制度、社会等多层面社会环境认知的扩散和循环,带来社会资本总量的增加。

(2)政府在闭合结构连接机制中的角色。协同创新区别于过去的产学研开放式创新的重要特色在于强调政府在创新网络中的信誉保障和权威引导,从而产生降低谈判成本和履约成本的官产学协同机制。因此,政府在闭合结构中起到促进连接机制生成的作用。

(3)闭合结构中主体的选择。从闭合结构的深度来看,应重视跨学科、跨部门、跨行业的创新主体进行深度合作和整合,这种交叉资源和知识的利用是未来创新发展的主流方向,使前沿研究领域焕发生命力。从闭合结构的广度来看,应强调高校、科研院所、企业研发机构的三大部门的合作,使基础研究、基础应用研究、开发研究形成一个完整的链条。

(4)闭合结构与度和聚集系数的动态演化。由ER模型和BA模型的仿真可得:当网络密度越来越大时,节点社会资本与度高度相关而与聚集系数逐步趋于无关联。这一方面说明本文定义的社会资本度量指标是区别与度与聚集系数的有效概念,另一方面也揭示创新主体在积极拓展网络联系的同时,应注意有效社会资本的积累而非盲目增加聚集度。

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参考文献

1 Putnam, R. D. The Prosperous Community Social Capital and Public Life [J]. The American Prospect,1993 (13)

2 张明亲.企业社会资本概念模型及运作机理研究[J].西安交通大学学报(社会科学版), 2006(4)

3 Coleman J., Social Capital in the Creation of Human Capital[J]. American Journal of Sociology, 1998(94)

(责任编辑 何 丽)