演化机制

演化机制（精选9篇）

演化机制 篇1

当今世界,信息和知识已成为最重要的战略资源。信息服务业产业化发展程度和水平已成为衡量一个国家信息化水平乃至综合国力的一个重要标志。20世纪90年代以来,信息服务产业链规模逐渐增大,2007年全球软件与信息服务业规模达到9400亿美元,同比增长7.4%(资料来源:工业和信息化部产品司资料)。近十年来,以软件为主的印度信息服务产业每年以大于30%的速度增长,据印度全国软件和服务公司联合会发布的产业数据表明,2006年其软件产业收入已达303亿美元,迅速成为软件与信息服务产业大国。近年来,我国信息服务市场一直保持至少20%以上的高增长态势。根据商务部第一次全国服务外包工作座谈会,我国2007年软件与信息服务业规模已达到5800亿元。但是,我国信息服务业整体处于国际信息服务产业链的中下游,还存在着产业链结构不合理、“链核”转化能力差和链间协作程度低等突出问题,这将极大地制约和阻碍我国信息服务业的健康发展和产业升级。因此,认真地梳理、挖掘、探索和研究我国信息服务业产业链的动力机制与演化规律,构建与发展适合我国国情的、成熟的和稳定的信息服务产业链,无疑将有助于推动产业结构升级、促进国际竞争力的提高以及经济社会又好又快地协调发展。

1. 文献梳理

国内外学者基于不同视角对信息服务业进行了较为深入的研究,Ramy (1997)[1]从博弈论的角度分析了信息服务外包模式;Penniman (1997)[2]从战略角度研究了信息服务业生存和管理的四大要素;Alice (1997)[3]提出了支持通信能力和认知能力的系统设计的战略,强调信息系统在以用户为中心的学习环境的应用;国内学者凌美秀(2005)[4]从产业链角度分析了信息服务业的产业构成及其各个环节;徐冬芳、邓飞其(2003)[5]基于技术与应用角度探讨了新技术形势下推动信息服务业发展的战略和对策并提出相应的赢利模式。在研究方法方面,国外学者Sarah (2004)[6]使用eVALUEd工具箱研究了一个电子信息服务业定性评价,填补了评价中定性方法的不足;高建山、郑艳玲(2008)[7]运用SWOT方法对河北省信息服务业内部条件和外部环境作详细分析并提出相应的战略选择;徐建平等(2005)[8]综合运用信息服务业理论、大系统的理论与方法,建立相应的数学模型来探讨信息服务业协调发展的大系统控制途径;何绍华、扬帆(2005)[9]介绍了多种适合信息服务业的绩效评估方法及其步骤。综上所述,当前信息服务研究主要集中于其模式、策略及工作开展,而涉及到其演化、发展及理论前沿性的研究很少,尤其对产业链演进历程与演进动力的探求不足且缺乏创新方面的研究。事实上,不了解信息服务业产业链的演进动力及其长期内的演化规律,就无法进行全面深刻的预期,更难以制定相应的产业发展战略与策略。本文旨在通过对我国信息服务业发展历程和现状的剖析,密切关注环境、产业与集群、商务和技术等新变化和不断涌现出的新事物,融入信息服务产业链功能网链结构,探讨了信息服务产业链的演化规律和发展趋势,构建了全球价值链背景下我国信息服务业的创新战略。

2. 信息服务产业链问题透析

2.1 我国现代信息服务产业链发展模式

伴随着科技的发展,信息服务业作为信息产业中的软产业,成为继IT制造业后又一个新经济增长点。目前,对信息服务业没有统一的定义,一般认为,信息服务业是利用计算机和通信网络等现代科学技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、传输、检索和利用,并以信息产品为社会提供服务的专门行业的综合体。主要分为三大类,即:信息传输服务业、IT服务业和信息资源产业。随着信息产业的发展重点向信息服务业转移,信息服务业的规模效应日益显现,产业内部所有相关业务形成了一个基于服务,融合产品、技术等众多因素的庞大产业链,即信息服务产业链,它由围绕信息服务或者信息产品的生产、对信息进行收集、组织、管理、发布、传输以及向用户提供信息服务等诸多环节构成。信息服务产业链的概念有广义和狭义之分:广义的信息服务产业链包括进行信息产品生产或提供信息服务的所有利益主体的集合,涉及相关产业之间的关系;狭义是指主要关注信息服务产业内部各环节之间的关系[10]。信息服务业的产业链条依照信息的流动规律进行组合、聚集,由IT服务、信息传输服务、信息内容服务和信息用户等四个主要环节构成,各环节之间是相互联动、相互制约、相互依存的有机整体。如图1所示。

随着信息化对国民经济的影响力和渗透性不断增强,信息服务业将不断演化和发展,这不仅仅是一个行业、一个产业的问题,它关系到国家经济与社会发展的全局。信息服务业可根据信息产业发展的历史阶段分为传统信息服务业和现代信息服务业。传统信息服务业一般指在计算机广泛应用以前发展起来的信息服务业,主要是以文献信息为主体的信息服务和咨询服务,现在大量用户可直接上网检索所需信息,从而削弱了传统信息机构作为信息资源中心的地位和作用,开创了由传统模式到现代信息服务业发展的创新之路。现代信息服务产业链模式共有以下四种:

①基于标准纽带的联盟化产业发展模式:随着经济全球化的推进,社会分工越来越明朗,分工的深化促进了产业联盟的形成与发展,同时,联盟的发展又会促进分工的演进。信息服务产业联盟是指依托信息技术和现代化管理理念发展起来的,信息和知识相对密集的现代服务业聚集体。信息服务联盟化产业发展模式是以标准为纽带,采用联盟的机制将各厂商的产品和技术高效组合,解决了单一厂商技术不配套、标准不统一、市场知名度低的局面,依靠联合的力量将信息服务产业推向了发展的新高点。例如:环渤海、长三角、珠三角这三大经济圈必须依靠经济一体化的平台实现共荣,才能成为中国经济快速增长的火车头和发动机,而信息一体化又是经济一体化的关键因素,产业联盟又是实现信息一体化的前提。

②基于技术集成和经验溢出的互助型产业发展模式:互助型发展模式(也称为以大带小型模式)是指在现代信息服务业的发展中,居于行业龙头地位的大型企业,采取市场化的合作机制,遵循产业内在规律,在其周边带动一大批中小企业发展,将小型企业的创新性技术集成到大企业的技术和产品中来,将大企业的行业经验溢出到中小企业中去,形成大小企业良性互动的生态环境。例如:国家农业部总结基层农业信息服务工作,探索出来的打通信息服务“最后一公里”的技术集成服务,通过建设“三电合一”平台,综合利用电脑、电话、电视等信息传输技术载体开展信息服务。

③基于可持续和稳固经济的循环产业集群发展模式:信息服务业循环产业集群以其减少环境污染和提高资源利用效率的优势正在成为我国区域经济实现快速发展和可持续发展的有效模式,然而在发展中仍存在着稳定性不足、结构刚性、创新性不足等障碍。从耗散结构论的视角看,自组织结构的形成是循环产业集群稳定运行的条件,再结合分析其运行过程中可能存在的风险基础上,可知政府、社区、行业组织、中介机构等“他组织”调动集群内自组织机制能促进循环产业集群的稳定运行,因此,我们要打破产业集群锁定状态,防止集群走向衰落,就要达到集群的本地化与全球化相融合。

④基于引进消化吸收再创新的自主创新型发展模式:指的是我国从事信息服务的企业与国际开源社区和开源企业紧密合作,引进国外先进技术,真正的消化、吃透技术的内涵,吸收为自己成长的养分,并在此基础上开发我国自己的新产品和新服务,走“引进、消化、吸收、再创新”之路,掌握自主知识产权。

现代信息服务业的四种模式揭示了我国正经历从传统向现代信息服务业的变革转型,同时也说明了正在进行的从被动信息服务正向主动信息服务进化的蜕变过程。

2.2 信息服务产业链问题透析

(1)信息服务产业链结构不合理

由于信息技术的制高点基本掌握在美、日、西欧等几个发达国家手中,出于对知识产权的保护,整个信息服务产业链的核心价值受其控制,我国处于国际信息服务产业链的中下游,附加值较高的部分被跨国公司垄断。我国IT服务业产业链结构简单,规模小,难以实现与设备制造业匹配的互动发展。在分布上中小型信息服务企业占绝大部分,大型企业很少,且大都分布在北京和一些东南沿海省市,造成了产业链结构的不合理和分布不均的现象。

(2)信息服务产业链面临“链核”转化问题

信息服务产业链一般由网络设备提供商、内容提供商、服务提供商、系统集成商、终端制造商和消费者群体等结点构成。目前,网络运营商掌握了最重要的客户和网络资源,是产业链上的核心。但我们应该看到,我国网络运营商的运营能力还比较薄弱,业务创新能力不足和服务水平参差不齐。同时因长期处于垄断地位,运营商带有处于国家保护之下的产业固有的惰性,资源配置效率低,应对国际形势能力不强;同时还应看到,消费者环节趋于成熟,产业链发展前景巨大。因此,信息服务产业链将面临着核心的转化,消费者需求将成为有待进一步研究的重要问题,也就成为整个信息服务产业链上的核心问题。

(3)信息服务业各产业链间元素协作程度低

信息服务产业链正逐步走向成熟,但整体协作意识都比较差。如IT服务产业链:国内IT服务企业发展规模不等,服务意识和协作能力存在较大差异。较小规模的产业协作和战略联盟频频出现,大规模的产业协作与联盟发展缓慢。随着几大国产软件商如北大方正和东软的崛起,这种局面正得到改善。再如信息内容服务产业链:整体存在着信息结构分散、人才分散、资源分散、提供的真正符合用户个性化的产品较少等缺陷。在市场机制尚不完善的条件下,产业链间和产业链内的协作和相互制约就显得非常重要。

(4)信息服务产业链上缺乏高端人才

信息服务业的发展需要一支高素质、复合型的既熟悉专门业务,又精通计算机网络技术的工程技术人才、管理人才和营销人才的队伍。长期以来,复合型、实用型高端人才短缺是制约我国软件和信息服务业发展的主要原因之一。在金融危机影响下,国际软件企业纷纷裁员,这为我国引进国际高端人才提高企业核心竞争力提供了良好的机遇。

(5)信息服务产业公共服务平台建设滞后

发展信息服务业,优化产业链结构、加快从传统向现代服务业的转型,平台建设是关键。能够建成高质量、高标准的信息服务平台,对于服务业信息化的实施无疑有着举足轻重的作用。目前,我国尚缺少为信息服务企业和用户提供信息交流、公告发布、技术培训、市场推广、人才、知识产权保护等方面的综合服务平台,导致企业没有适当的途径快速获得最新政策法规、行业资讯,发布产品信息较为困难,交易市场过于传统,经营成本过高。产业主管部门也由于缺乏有效的途径和平台,使得产业运行监管较困难,同时无法为企事业单位提供支持服务。

3. 信息服务产业链演化动力机制

3.1 内生动力机制——内部生成和触发机制

在经济全球化和全球信息网络化的今天,信息服务产业化成为信息服务发展的大势所趋,信息服务业由此应运而生。信息技术推动技术创新,进而推动信息服务业的发展,因而技术创新是促进信息服务业发展的主发动机。信息技术创新成果的不断出现,主要不是由市场需求产生的,而是由技术的重大出现或发明进而间接满足了市场上存在的某些需求或在市场上创造新需求,从而推动信息服务业由传统模式到现代模式的演变。在信息服务产业链的演化过程中,现正由以生产为中心的业务导向型(技术创新触发)向以产品为中心的消费导向型(消费需求触发)转变。可以说,信息服务产业链条中每个环节共同协调发展,最终推动了整个产业不断成熟和完善。

3.2 自增强机制——核心资源驱动力机制

社会对信息需求的扩张加上信息技术的推动将会促进中国信息服务业的飞速发展。信息服务产业链的演化主要受以下几方面主驱动力影响:第一,管理资源:①实现兼并合作,走联合发展之路。把我国信息服务企业个体力量联合起来,发挥各自优势,实现规模化经营,增强自身发展能力。②实施品牌战略。品牌的建立取决于企业能否给用户提供全新的信息服务产品,并迅速占领市场。第二,技术资源:以现代信息技术为依托,探索网络信息服务的新技术途径,以满足不断变化的新需求。一方面要加强网络信息系统、基础设施建设和网络信息资源数据库建设,另一方面要做好数据库的维护工作,使其发挥更好的作用。第三,人才资源:网络信息服务业的发展需要一支高素质、复合型的既熟悉专门业务,又精通计算机网络技术的工程技术人才、管理人才和营销人才的队伍。为此,需要网络信息服务业自身和社会各方面的共同努力,通过提高人员的综合素质来提高我国网络信息服务业的整体水平。第四,服务资源:①实现精品服务。网络信息时代,一方面是信息爆炸,另一方面是有价值的信息精品难找,形成了信息孤岛。从产业经济学的角度来看,稀缺就会带来升值,因此信息服务业要想获利,就应当去生产精品、收集精品、提供精品服务。②提供个性化服务。在消费者个性化增强的时代,提供个性化服务成为信息服务业发展的大势所趋,关键是用户需求信息的获取。如有一些实验系统采用自适应的办法,动态地从用户使用信息资源的记录中获取真正的信息需求,然后通过推送技术将信息传送到用户的计算机中。

3.3 信息服务产业链演化的外生动力机制

(1)需求牵引机制

一是重视现有用户的应用需求。由于技术创新日新月异,信息技术的复杂程度日益加深,分工日益细化,促进了信息服务产业链整合与创新的过程。随之,产业链的变化,引起了各环节利润分配的差异。企业用户的商业需求和大众消费者的使用需求与体验需求成为信息服务业提供产品和服务的核心。应用创新使得信息服务业与社会的每个层面更接近,辨别用户的应用需求并用创新的形式加以满足的能力成为信息服务业的核心竞争力。二是培育和发展农村信息服务业体系的新需求。随着农村经济和城乡一体化快速发展,农民的信息化需求非常热切,农村信息化为其提供了重要的技术支持,要充分利用信息技术革命后信息广泛交流带来的便利,把当今先进的信息技术与落后的农业生产相结合,这不仅为信息服务产业开辟了一个新的市场,而且对社会主义新农村建设更具有重要意义。

(2)政策驱动机制

政府政策在促进信息服务基础设施建设、提高全民数字能力、利用信息技术提高服务业的创新发展方面起到了举足轻重的作用。为此,我国制定相关政策。如:为推动国民经济信息化,2006:年8月国家信息产业部发布《信息产业科技发展“十一五”规划和2020年中长期规划纲要》指出我国将在集成电路、软件、网络和信息安全、农业信息化平台、信息产业和信息化技术服务平台等13个信息产业重大项目进行集中攻关。2008年全球金融危机对软件业和信息服务业造成重大影响,在新出台的一系列政策中,扩大了软件服务企业享受政策优惠的范围,特别强调要为信息服务业发展营造良好的政策环境。

4. 信息服务产业链演化规律

4.1 信息服务产业链演化规律

Mansfield在1961年对4个行业12种技术扩散进行研究,创造性地将“传染原理”和logistic生长曲线运用于技术扩散建模过程中并提出S型扩散曲线。模型假设行业中能够采用新技术的总用户数量为n,在t时刻已使用新技术的用户数为m,潜在用户在了解新技术后就会使用新技术且新技术信息的传播率是一个常数b,由此通过一个微分方程来定量研究创新扩散过程,得到新技术累计采用数量随时间推移成S曲线,其重要特征:一是函数随着时间的增加直至无穷大而趋于常数,常数是函数的饱和值;二是增长曲线具有一个拐点。在拐点之前,函数值的增长速度越来越快;在拐点之后,函数值的增长速度越来越慢,逐渐趋于零。在现实经济生活中,许多指标的增长过程具有这两个特征。

根据信息服务业产业发展的内外动力机制分析,信息服务产业链的演化发展在技术的推动下呈现出S型轨迹,如下图2所示。t表示时间,Lm表示技术指标的增长极限值,假设技术指标的净相对增长率为(1-L/Lm),即净相对增长率随L增加而减少,且当L(t)趋近于Lm时,技术指标的净增长率接近于零。根据逻辑增长曲线,函数表示为:

,其中,r为常系数。

解此微分方程得到:

根据上式知:当t→+∞时,L(t)—Lm,即到达技术指标增长极限值。

当0

可知:当L

根据以上分析,得到S型曲线图如图2所示。

在演化初期阶段,由于技术水平限制扩散速度缓慢,随着时间的增长,扩散速度逐渐加快,形成一个拐点。然后随着时间的推移,扩散速度逐渐减慢,并达到一个稳定值即。一个产业链生命周期的S型曲线,是一条类似于产品生命周期的曲线。新的技术产生于曲线的底部,而技术非常不完善,各项指标性能也极不稳定,这项新技术在市场上没有引起较大的关注,此时的S型曲线呈缓慢上升趋势。在中期,技术扩散程度加大、消费者增加以及市场规模迅速扩大,S型曲线呈现快速上升趋势。随之,技术更加成熟,加之市场促销策略的完善,与技术相关产品的销售大幅增长,该行业不断发展壮大。由于内外部环境的变化和技术水平的提高使得S型曲线在拐点后快速上升,直至接近增长极限值。此时,S型曲线达到顶点,趋于水平状态。信息服务业技术扩散速度的快慢正好反应了新产品扩散程度的S型曲线特征,S型曲线反应了信息服务业在技术基础上的发展轨迹。

4.2 信息服务产业链链点间关系分析

作为功能型网链结构,信息服务产业链中各个环节同样不是孤立的,应注重链间各个节点相互间的关系。因此,在分析信息服务业的演化规律时应该秉持一种协同理念。信息服务产业链中各主体间信息传输关系如下图3所示。信息服务业的三大主体:信息传输服务业、信息技术服务业、信息资源服务业是信息服务产业发展的“底座”,用户是信息服务业最终指向的终端,是其服务的对象所指;信息传输贯穿于三大主体之间,每个环节之间信息与资源的流动都离不开信息的传输,信息在信息服务产业链前行时呈环形递增趋势,这与前文得出的S型曲线演化规律不谋而合。

综上所述,信息服务业的发展经历了从传统到现代的发展历程,探讨信息服务产业的演化过程及规律,有助于今后信息服务产业及信息服务产业链的演化、发展和升级有规可循。本文在全球信息服务业发展的大背景下,对比传统和现代信息服务业的发展模式,从其发展的内生动力一—触发机制、核心资源驱动力,外生动力——需求牵引和政策驱动分析信息服务产业的演化,对信息服务业演化过程中各个链接点的关系进行动态均衡分析,得出信息服务产业的演化在每个发展阶段遵循S型曲线发展的轨迹。

随着信息化、网络化、知识扩散、技术创新的进一步发展,得出了信息服务产业未来发展的新规律——跳跃式的发展,其根本性创新也将成为其发展的源动力。探寻信息服务产业的演化规律和创新,对今后我国这一产业的快速稳定发展具有极其重要的指导意义和实用价值。

参考文献

[1]Ramy Elitzur.Game theory as a tool for understanding information services out sourcing.Journal of Information Technology,1997(1):45

[2]Penniman W.St rategic positioning of information services in a competitive environment.Bulletin of the American Society for Information Science & Technology,1997(4):11-14

[3]Alice Robbin.Extending theory for user-centered information services:Diagnosing and learning from error in complex statistical data.American Society for Information Science,1997(2)

[4]凌美秀.产业链视角下国内信息服务业的发展定位研究[J].图书情报知识,2005(4):72-75.

[5]徐冬芳,邓飞其.信息服务业发展战略与赢利模式的研究[J].技术应用,2003(12):96-97.

[6]Sarah McNicol.The eVALUEd toolkits. VINE,2004(4):172

[7]高建山,郑艳玲.基于SWOT分析的河北信息服务业发展战略研究[J].情报杂志,2008(6):97-99.

[8]徐建平,汤兵勇,熊励.信息服务业大系统的协调发展控制模型研究[J].情报杂志,2005(12):27-28.

[9]何绍华,扬帆.我国信息服务业的绩效评估方法研究[J].情报科学,2005(4):485-488.

[10]卢明华,李国平.从产业链角度论中国电子信息产业发展[J].中国科技论坛,2004(4):18-22.96.

演化机制 篇2

关于系统有序演化机制问题的再认识

系统有序演化机制问题是复杂性研究中的核心问题.本文通过对耗散结构论和协同学中主要思想的分析,针对当前系统有序演化机制研究中存在的误区,论证了非平衡的真正涵义在于开放和流动;非平衡是有序之源,同样也是无序之源;涨落放大是形成新的有序结构的途径,但并非越大越好;序参量作为对系统演化宏观状态的描述,这种描述随意性较大,外在性较强,若从系统演化的`本质解读有序显得牵强.认为自组织系统的有序演化取决于系统要素相互作用能否形成动态平衡态势;动态平衡态势具有网络结构.

作 者：谭长贵 作者单位：湖南文理学院刊 名：学术研究 PKU CSSCI英文刊名：ACADEMIC RESEARCH年，卷(期)：“”(5)分类号：N94-02关键词：系统演化 耗散结构论 协同学 动态平衡态势 网络结构

演化机制 篇3

关键词：物流产业；集群空间；结构演化机制

随着全球化经济的发展，经济的竞争主体超越了企业的边界，上升到了产业层面，产业集群应运而生，从整体出发挖掘特定区域竞争优势，着眼于关联企业间的协作与竞争关系，使得整个区域经济快速协调发展，突显出独特的竞争优势，为地区和国家的经济发展做出了重要贡献，也成为了国内外学者的重要研究课题。研究物流产业集群的空间结构演化，将为我国现代物流业的发展提供全新的视角，为提高物流企业的竞争力和管理运作水平提供理论支撑和方法指导。

一、物流产业集群空间结构演化的自组织判定

自组织理论认为当系统具备开放系统、远离平衡态、非线性作用、涨落现象等四个必要条件时，才能判定该系统具备自组织机制。通过分析认为物流产业集群空间结构的演化具备自组织机制，具体分析如下：

（一）开放系统

物流产业集群空间结构随着社会经济活动的发展不断地变化，同时也对社会经济活动有反馈和引导作用，两者之间不断地进行着能量、物质、信息的交换，使得物流产业的优势转换为社会经济的优势。物流产业集群是为了更好服务社会经济活动，当社会经济活动发生变化时，物流产业集群的空间结构就会发展演化和重构。因此，物流产业集群空间结构是一个动态的开放结构。

（二） 远离平衡态

在物流产业集群空间结构系统中，所谓的平衡态是指在该空间结构中物流需求、物流供给、物流基础设施等保持既定的方式，不发生任何变化。这与实际不相符，随着社会经济的发展物流需求与供给会不断变化，物流基础设施也会随着政府规划的调整不断地演变，这就使得物流产业集群空间结构系统的各子系统将呈现不同的发展态势，一些物流功能将不断被强化，而另一些则逐渐被弱化，不断地改变着物流的流量和流量；同时，由于先进物流技术的应用，物流企业对区位的争取以及企业之间的兼并重组，都会影响着物流产业集群的空间结构。由此可以看出，物流集群的空间结构是一种远离平衡态的结构，并且集聚程度越高，远离平衡态的趋势会越显著。

（三）非线性作用

在线性作用下演化要素的作用只能是线性叠加增长而不能产生质的飞跃，以往的演化经验也不会影响到未来的发展。然而在物流产业集群空间结构演化的过程中，历史的经验会很大程度影响到未来的方向，并且某一要素的变化就可能会对空间结构带来巨大的影响，所以，物流产业集群空间结构系统内各元素间的相互作用为非线性作用。

（四）涨落现象

由于内部因素（物流需求的变化、物流效率的变化、物流技术的创新等）和外部因素（新的产业规划、新政策的出台等）的影响，使得涨落现象贯穿于整个物流产业集群空间结构的形成与发展过程中，这些随机的、偶然的涨落现象通过非线性作用形成居涨落，从而产生新的物流产业集群空间结构。因此，物流产业集群空间结构演化过程中会出现涨落现象。

二、物流产业集群空间结构演化实质

物流产业集群空间结构的演化实际上是一个循环往复的过程，即首先从分散状态到集聚状态，接着从集聚状态经过扩散后达到再集聚的不断循环往复过程，如图1所示。

（一）分散的原始状态

为了适应社会经济的快速发展，运输、仓储等单一的物流活动逐渐向多元化发展，综合型物流企业随之出现，企业能够同时提供仓储、运输、包装、信息等多样化的服务。在这个阶段，物流资源、设施的分布处于分散状态。

（二） 集聚状态形成

物流产业的集群首先在优势区位形成相同物流功能空间集聚的初始集聚区，由于初始集聚区的出现，使得该区位的区位优势增强，从而吸引更多的物流需求和物流供给向初始集聚区聚集；接着该区位的区位优势将会进一步增强，从而引起更大范围和更多物流功能的聚集，随着这一过程的不断循环累计，物流产业在该优势区位的集聚状态逐渐形成。

（三） 空间扩散变迁

物流产业的集聚也带动着相关产业的集聚，随着优势区位产业集聚达到饱和，企业之间的竞争大于协作，产业集聚变得不再经济，该区位物流产业的发展也将受到限制，从而驱使物流功能空间形成向外部空间扩张的趋势。导致物流产业集群空间结构变化的主要原因是由于成本和收益的变化，当物流产业集群达到一定规模时就会产生规模负效应，导致收益减少，为了克服这种现象，可以选择降低原集聚区的规模或建立新的集聚区这两种方式，现实情况下这两种方式往往是同时存在的。从经济学的角度来看，两种方式都是通过减少集聚成本，使得盈利水平回升。

假设C为物流产业集群成本函数，E为物流产业集群的收益函数，P为物流产业集群的盈利水平，则P可以表示为P=E-C。其中C、E、P是关于N和D的函数，N表示物流产业集聚程度（用物流企业的数量表征），D表示距离初始集聚区的距离。

P与物流产业集群之间的关系为：

当P>0时，表示集群能够带来经济效益，集聚趋势将会增强；

当P<0时，表示集群不能够带来经济效益，扩散趋势将会出现；

当P=0时，表示处于集聚临界状态。

C、E与物流产业集群的关系为：物流产业集群形成后随着时间的推移集聚程度不断增加，物流产业集群的成本初期呈现出缓慢增长的趋势，当集聚程度达到一定水平后呈现快速增长趋势；而收益则恰好相反，初期呈现出缓慢增长趋势，当集聚程度达到一定水平后呈现缓慢增长趋势，如图2所示。

由图2可以看出，T=T0时，在距离初始集聚区的距离为D的区域，收益曲线与成本曲线相交于A点，此时P=0，物流产业集聚处于临界状态，假设集聚程度为N0（N0=0）；随着时间的推移，集聚程度开始增加，使得P>0，集聚带来经济效益；当T=T1时，P值出现最大值，假设集聚程度为N1（N1>N0）；当T=T2时，收益曲线和成本曲线相交于B点，此时P=0，物流产业集聚再次处于临界状态，假设集聚程度达到N2（N2>N1）；随着集聚程度的进一步增加，P<0，集聚不再带来经济效益，物流产业呈现扩散趋势。扩散后由于距离初始集聚区的距离为D的区域的物流需求由于产业联动作用随之减少，使得收益曲线向下移动；由于物流产业的扩散，集聚程度降低，规模负效应随之消失，成本降低，使得成本曲线也向下移动；但是，由于规模效应重新发挥作用，成本的降低远大于收益的降低。扩散后物流产业集群收益与成本变化示意图如图3所示。

由图3可以看出，当T>T2时，在距离初始集聚区的距离为D的区域，随着集聚程度的增加，集聚成本大于集聚收益，物流产业集群不再带来经济效益，从而物流功能呈現出扩散趋势，由于扩散作用，D区域的物流产业集群收益曲线由E（N，D）变为E′（N′，D），成本曲线由C（N，D）变为C′（N′，D），使得物流产业集群继续带来经济效益。

（四）再集聚的形成

当物流功能扩散到新的区位时，由于该区位市场还未达到饱和，物流产业的集聚会带来经济效益，在该区位将形成新的物流产业集聚。这些从原集聚区扩散出来的物流功能将通过专业化分工、产业耦合等作用与原集聚区保持密切的联系。当物流功能在原集聚区的集聚逐渐减弱，新集聚区的空间集聚逐渐形成时，物流产业集聚空间结构呈现出集聚与扩散两种状态。

三、结束语

技术群落演化的动力机制研究 篇4

生物之间存在捕食、寄生、竞争、共生等关系[1]。在一定的自然区域内,直接或间接联系的所有生物组成生物群落,生物群落经历从不稳定到稳定再到不稳定最终达到新稳定的过程。同样的,技术也不是孤立存在的,技术之间也存在着竞争和共生关系,有直接或间接联系的所有技术组成技术群落。技术群落的演化类比生物群落的演化规律,分为生长期(不稳定)、成熟期(稳定)、衰退期(不稳定)、替代期(新的稳定),其演化规律是技术群落内部和外部的相关因素共同作用的结果。技术群落中的内生动力和外存动力在不同阶段其种类相似,但其作用效果存在差异,这是因为技术群落中资源是有限的。同一生态位,个体的数量决定其竞争的激烈程度,生态位重叠度低时,群落主要显现共生所带来的优势;生态位重叠度高时,对各种资源的竞争过于激烈易引发对相关技术资源的过度竞争,不利于技术群落的健康发展。

技术群落演进的动力可分为内生动力和外存动力[2]。内生动力是技术群落内部因素相互作用而产生的,主要由技术、技术种群间的竞争和共生引起;外存动力是因技术群落与所处的外部环境相互作用而产生。这两种动力的共同作用,促进了技术群落的形成并推动了技术群落的发展[3]。分析技术之间、技术种群之间、技术群落之间以及技术群落各层次与环境之间的相互作用和技术群落的形成与发展的动力机制:一方面有利于更准确地理解和把握技术群落发展的规律,优化技术群落的结构;另一方面技术群落的发展离不开“新鲜血液(新技术)”的注入,研究技术群落演进机制有利于发掘推动技术创新的动力。现有文献中很多涉及群落,但以技术群落为研究对象的文献却不多。大多数文献都以企业群落为研究对象,研究企业群落的形成和生长机制以及获利模式。对技术、技术种群、技术群落等微观方面研究一直较为欠缺,是我国一直以来难以转变“世界加工厂”局面的原因之一。

1 国内外的相关研究现状

国外对技术间以及技术与环境间的关系的研究最早可追溯到马歇尔的经济“外部效应”理论,其中“技术外溢”揭示了技术对其它相关技术的产生和进化的促进和对周围环境的影响。Saviotti(1984)强调要将技术置于技术系统中来分析,相互联系的技术应该看成一个技术系统或技术群落,这个系统或群落的特征以及组成要素是随时间变化的[4]。Stuart(1995)利用技术生态位(niche)理论以半导体产业为研究对象研究了技术的演化和相互之间的竞争,使用专利数据测定技术的生态位,认为同一生态位技术的竞争更加激烈,可通过技术差异化来实现生态位的分离,降低技术生态位的重叠度[5]。Gediminas(2007)为了彰显出的多重技术间的动态且高度相互依存的关系,认为最好把技术进化看作一个包含所有相关技术的一个动态系统[6]。Björn(2011)认为技术之间存在除竞争以外的关系,它们是共生、中立、寄生、共栖、偏害共生,并详细描述了技术间这五种关系互动的模式[7]。

国内对技术群落的研究起步较晚,最初群落被作为集群的概念引入,后来研究者发现集群中的个体并不是简单地聚集在一起而是和生物群落一样彼此之间存在着竞争和共生等相互作用,集群的结构和功能随着时间的推移存在与生物群落相似的演化规律,学术界于是把技术集群的现象称为技术的群落性分布。

程林章(1989)指出技术分布具有与生物分布相类似的群落性,并指出技术的这种分布特征能够产生协同效应、连锁诱导效应和扩散效应[8]。李子和(1999)通过对高新技术群落的研究从宏观上定义了高新技术群落的结构和组成,认为高新技术群落是由高校等相关研究机构,企业等技术孵化器,并以服务保障为主导的支撑体系;他还认为技术群落的结构决定其功能,提出通过优化技术群落的结构来优化高新技术群落的设想[9]。刘友金等(2004)通过对创新技术群落进行行为生态学分析,提出了分析技术创新群落的方法与构想[10]。罗发友等(2004)探讨了技术群落形成和演化的内部条件和外部条件,利用技术生态的观点通过类比生物群落和技术创新群落的形成与演化的行为,得出了技术创新群落形成与演化的四阶段的CLC模型和其行为生态学机制[11]。黄鲁成(2009)对专利技术进行了生态学描述,提出了技术的个体、技术种群以及技术群落的概念,认为技术群落具有层次性、动态性和整体性的特征并简单分析了技术群落演化的动力[2]。

通过对国内外相关研究的分析可知:一方面大多数文献集中在群落带来的核心竞争力和新技术,忽略了分析推动技术群落向着符合市场需求和人们需要的方向健康快速发展的动力机制;另一方面学者们分析群落时多把企业作为研究对象从宏观着手,分析企业间、企业与相关科研机构、企业与环境中的资源(如资金、交通、市场等)的关系,很少学者从微观技术层面来分析技术群落的运行和演化机制。

2 技术群落

群落( community )最初指的是生物群落( biosensors )。生物群落指生活在一定的自然区域内,相互之间具有直接或间接关系的各种生物的总和,包括植物、动物和微生物等所有物种的集合[12]。参照技术与生物相似的规律性(如表1),引入技术群落这一概念。技术群落是彼此间有直接或间接联系的所有技术与环境相互作用的总体,这些技术群落中的技术通过竞争或共生,与所处的环境相互作用,就会形成具有各种复杂的静态特征和动态特征的联系。一个自然而稳定的群落能够最充分地利用资源协调内部各要素之间的关系[2]。

技术群落具有许多特征[2]:首先,技术群落在组成结构上至少分三层,即技术元、技术个体和技术种群,其中技术种群包括相关子种群(如图1),群落的这种层次特征体现了技术群落由简单到复杂的演化规律;其次,技术群落并不是技术的简单聚集,其结构和组成要素是动态变化的,技术群落中组成要素的相互作用使得技术群落获得演进的内在动力,是群落最终得以进化的主要原因之一;最后,技术群落包含的技术种群和技术个体,都有其自身的发展规律,技术群落中所有的技术个体、种群存在着直接或间接的联系使得群落成为一个有机整体,具有整体性的特征。这也是能够对技术群落整体演进的动力机制进行研究可行性的基本保证。

技术群落的形成与演化具有四种群落行为特征[11]:一是互惠共生,处于共生的双方,互相都能从对方得到某种生存上的利益。二是协同竞争,协同与竞争矛盾的双方相互联系、相互依赖、相互引导、相互转化的对立统一过程,竞争导致协同,协同引导竞争。群落中要素通过竞争而实现生态位分离,通过协同而实现彼此间的联系和共同进化,最终使技术群落达到一种相对稳定的平衡。三是领域共占,是共生的一种,不仅指空间的共占也是指群落中的要素资源、信息等的共享,在同一技术群落中的技术往往共享技术平台、实验条件、资料等。四是结网群居,技术间在功能上互补或配套、在形成过程中存在相互影响,形成的紧密的技术关系网,其存在方式往往是牵一发而动全身。

3 技术群落演进动力的来源

技术群落演进动力包括推动技术群落形成和发展的一切因素。根据动力的来源可以把动力分为技术群落内部相互作用产生的内部动力;技术群落受所处的外部环境的影响产生的促进技术群落发展的外存动力。

新技术的产生初期,由于对新技术认识的不完全和辅助技术的不完善,新技术生长缓慢,随着技术生长瓶颈被克服,技术生长加速,最后到达顶峰然后开始下降,技术的演化轨迹为“S”型[13]。技术种群作为技术个体的集合,其增长的轨迹也可以用“S”型曲线来刻画。种群间的竞争与协同机制正是因为种群内或种群间个体竞争与协同,种群表现出来的基本特征正是种群内与种群间的个体竞争与协同的结果。同理,我们也可用“S”型曲线来刻画技术群落的演进轨迹。

3.1 内生动力

内生动力是技术群落内部各要素因竞争和共生而产生的推动技术群落演进的力量。技术群落中的内在相互作用无论是趋利共生、竞争协同等都可以归结竞争与共生,各种不同类型的竞争和共生形式的共同作用产生技术群落的内生动力。

3.1.1 竞争。

在群落中每一项技术/技术种群都有其不同的生态位,处于相同生态位上的技术/技术种群便会产生生态位重叠,由于资源的稀缺性和空间的有限性等限制性因素,相同生态位的技术/技术种群会因为生态位重叠产生竞争。技术群落通过内部的竞争实现优胜劣汰,保留生命力顽强、适应能力强的技术/技术种群,去除因不利于群落健康稳定发展的技术和技术种群。通过技术群落内部的竞争,一方面可以实现技术群落组织结构的优化,另一方面可以防止资源的浪费,使技术群落中的资源得到有效合理的运用,防止技术群落中的资源因为不合理利用而枯竭。

3.1.2 共生。

共生的范围非常广,既包括两者之间互为共存的互惠共生也包括一者可以单独存在但两者互相结合更显优势的原始共生。共生的技术既有功能上互补的,也有一种技术是另一种技术的辅助技术或相互之间各为辅助技术的,共生可以使得两种技术共同进步。技术之间还可以通过资源共享、技术外溢等产生共生的关系,通过互利共生实现技术间的相互促进升级,保证技术群落中的技术不落后于群落外的技术,促进群落中的技术创新,最终保证技术群落的健康发展。

3.2 外存动力

外存动力是外界环境变化对技术群落演化产生的直接或间接的推动力量,技术群落需要经常有“新血液(新技术)”的注入才能稳定发展,群落的演化和技术升级与创新息息相关。知识、信息、智因、技术元等技术生态因子对技术的升级与创新有重要的影响,技术平台、实验条件、研发资源、技术资料来源等生境因子也对技术开发产生重要的间接影响。技术群落与相关技术群落中的相关技术之间的竞争和共生的关系,同样对技术群落的演化产生一定的推动力量。其它因素如政治、经济、文化等也对技术群落的发展有驱动或抑制的作用。外界环境中所有引导技术群落发展的推动力都属于外存动力的范畴(如图2)。

4 技术群落演化过程

在技术群落形成之前,存在促进群落的形成力量,例如市场的引导力和优势技术的吸聚力,都是比较典型的技术群落形成动力[3]。技术群落形成后推动群落演进的动力称为发展动力。两者既相互区别又彼此联系。

4.1 形成动力

生物群落的形成有三种形成方式分别是:顺应自然的发展规律自发形成,无人类参与的原始群落,如荒漠、原始森林等;另外有在人的干预下形成并由人控制的人工群落如人工湖群落、人工海洋馆群落等;还有一种是两者的力量共同引导的群落,如草原群落、自然湖泊群落等。技术群落的形成与生物群落的形成方式类似,可分为自发形成的自发型技术群落、市场引导型技术群落和两者共同作用的混合型技术群落。它们的形成动力各不相同,自发的技术群落形成动力主要是特殊资源和重大新技术的出现而产生的吸聚力;市场引导型的技术群落主要是市场需求的推动力;混合型技术群落主要是二力的结合。其中,自发型技术群落发展最缓慢并且在现实中较少。一般自发型群落一旦形成,市场需求和人类的期望等因素便会掺杂其中引导其发展。

4.2 发展动力

罗发友(2004)等提出了技术创新群落形成与演化的四阶段CLC模型,把技术群落从形成到被替代分为四阶段:形成期、成长期、成熟期、衰退与更替期[11]。技术群落演进的不同时期,内外部作用力的作用结果各不相同。

在技术群落成长期由于技术的数量较少,技术种群中技术的密度、群落中种群的密度较小,群落中种群间、个体间竞争不太激烈显现出的是共生所带来的推动力,这种技术群落存在模式既有利于吸引更多的技术也有利于新技术的产生。成熟期是技术/技术种群的数量达到饱和的时期,该时期技术间对各种资源的竞争加剧,共生力与竞争力基本持平;在该时期,任何来自技术群落外界的干扰或群落内部的变化都会打破这一平衡;在衰退期时,技术群落中的技术/技术种群数量达到饱和线以上,资源争夺更加激烈,相同生态位的重叠度超过技术群落能够承受的水平,竞争的程度大于共生的程度,群落因为资源的枯竭和技术/技术种群的过度竞争而日渐衰落直至技术群落被新的群落替代。

5 结论

技术个体并不是孤立存在的而是彼此之间存在着直接或间接的联系。技术群落具有层次性、动态性和整体性并具有与生物群落类似的群落行为特征。技术群落的形成与发展的内在动力来源于群落内部要素之间的相互竞争和共生,群落的演化同时受到群落外部相关因素的影响。竞争使得技术群落实现优胜劣汰的过程,优化技术群落的组成结构;共生使得技术得到升级和创新,增强技术群落的生命力。技术群落的形成方式有三种,自发型、市场引导型和混合型,三种形式下技术群落的结构存在差异。技术群落演化规律是内生动力和外存动力共同作用的结果。

摘要：技术与生物具有相似的“存在规律”,直接或间接联系的技术组成技术群落。技术群落从不稳定到稳定再变为不稳定最后形成新的稳定的往复循环过程,其演进的动力来源于技术群落内部各要素间的竞争和共生以及技术平台、研发资源等外部环境因素的影响。分析技术群落演化动力的来源及其作用机制,有利于准确把握技术群落演化的规律,引导技术群落向符合市场需求和人类期望的方向发展。

集群创新网络演化的粘着机制研究 篇5

世界经济论坛发表的《2001—2002年世界竞争力报告》指出:“在创新不断全球化的同时, 创新在区域经济发展中的重要性与日俱增, 出现了创新的区域化”。国际上各个地区的创新特色不尽相同, 但是许多国家和地区的“集群”成为创新的发源地, 并表现出持续的创新能力和活力。随着经济全球化和以信息技术为代表的科技革命的迅猛发展, 创新更加依靠企业间的合作和网络化以及企业和知识生产机构间的相互作用。集群创新网络在决定企业、国家和地区的创新绩效以及建构国家创新体系中正在发挥越来越重要的作用。于是, 集群创新网络化的研究已成为国内外学术界关注的热点问题。很多学者对集群创新网络的组成、动力机制以及集群企业之间的协同竞争机制等进行了深入细致的研究。随着研究的深入, 有些学者发现集群创新网络是一个复杂系统, 用传统的还原论的思想已不能很好地解释其中的规律。

在传统的研究不能很好地解释集群创新现象的背景下, 国外有些学者探讨了运用复杂适应系统理论研究创新问题的可能性。比如, 复杂自适应系统理论的创始人Holland, J.H.介绍了该理论在产业区集群研究中的应用前景[1]。Chiles[2]认为集群创新不只具备主流经济学所描述的区位效应、创新能力、竞争优势等静态特征, 它更是在独特的企业家精神作用下的复杂动态过程。集群规模的扩大、集群效应的发挥、企业能力的提高等都可用涌现 (emergence) 来解释。

此后, Gilbert, Pyka和Ahrweiler (2001) 认为, 创新网络是复杂自适应系统, 是自组织的, 创新是创新网络涌现的不可预知的结果[3]。Ted Fuller, Lorraine Warren和Paul Argyle (2005) 从创新者、组织结构和产业网络等三个层次论述了创新的涌现性[4]。Vito Albino, Nunzia, Giannoccaro (2006) 等人的研究表明, 集群内协作创新企业的数量、各个企业所采取的创新策略的差异程度以及对集群组织结构的管理程度是决定集群适应能力的关键因素[5]。Roettmer, Katzy (2006) 认为集群创新能力是决定集群绩效的潜在关键因素[6]。国内在基于复杂适应理论的集群创新研究方面基本处于空白, 最近只有少数学者进行了初步的研究, 并没有涉及实质性问题, 如马刚、胡恩华、刘洪[7,8]的研究。

综上所述, 国内外在基于CAS的创新过程理论与实践研究以及创新网络在技术创新过程中的重要性研究等方面已取得了初步成果, 为进一步深入研究奠定了一定基础, 但目前对于集群创新网络形成机理的研究仍属于起步阶段。此阶段研究最显著的特点就是过分注重微观主体行为对创新活动的影响, 而忽视了集群创新网络的动态演化过程。这些研究大都是从构成论的角度出发的, 是比较片面的, 缺乏从系统演进的复杂适应性这个角度进行综合集成式的研究。

因此, 集群创新过程中所形成的创新网络的演进规律及其影响因素等问题正在受到国内外学术界越来越多的关注。本文拟根据“适应性造就复杂性”的理论, 运用回声模型来阐释集群创新网络演化的粘着机制及其政策启示。

2 集群创新网络的概念界定

对于创新网络 (innovation network) , 目前学术界还没有一个统一的定义, 在实际应用中, 不同的作者对创新网络的应用加上了自己的理解和分析。但一般地人们把网络描述为结点的连接, 不同创新主体占据结点而且相互之间形成一定的联系, 这些结点之间存在联系或交互作用。在创新网络环境下, 结点由公司和创新伙伴占据, 他们是供应商、客户、竞争者、咨询者、承包人、参与创新过程的其它公司、大学、研究机构、政府和非政府机构等。Freeman[9]认为创新网络是处理系统性创新的制度安排而且包含了非正式和隐含特征的联系。Oliver等认为网络既可看作一种新的组织形式, 又可看作补充内部能力的一种管理方式。Lundvall[10]主要强调创新的生产商和使用者之间的信息交互作用和交换。在创新链中的每一个步骤, 从基础研究到新产品的开发, 原则上可以看作是在生产商和使用者之间的交互作用。因此, 创新网络定义为组织的形式, 明确地或暗含地指向创新。

根据以上定义, 本文认为集群创新网络是在参与创新的行为者之间, 形成交互作用和交换关系的复杂的多元化模式。集群创新网络中存在正式和非正式联系, 网络形成和出现是为了响应组织对知识的需求, 创新网络的目的是技术创新。

集群创新网络的演化包括萌芽、形成、发展、成熟和解体等几个阶段。其中, 形成和发展阶段主要是指创新主体 (以企业为主) 相互选择, 继而合作创新, 最后形成较稳定创新网络 (发生粘着) 的过程。本文主要运用回声模型对这一过程的演化机理进行深入分析。

3 产业集群创新网络演化的粘着机制研究

3.1 回声模型1——合作条件

在经历了萌芽阶段 (有了合作创新的动机) 之后, 集群内的创新主体 (本文指企业) 是如何进行相互选择的呢?根据霍兰的理论[11], 只有在“创新主体1的进攻标识与创新主体2的防御标识相匹配”和“创新主体2的进攻标识与创新主体1的防御标识也相匹配”这两个条件同时满足的情况下, 两者才能进行合作。因此, 我们构建了回声模型1—合作条件:两个创新主体分别拥有自己的进攻和防御标识, 只有在相互匹配的情况下, 才能进行资源交换 (如图1所示) 。

为了更好地说明两个创新主体在何种条件下 (进攻标识与交换条件如何匹配) 才能进行技术合作, 我们设计了一个包括两个企业、两种商品和两类知识的简单经济系统。在这个经济系统中, 生产每种商品都需要两类知识, 只不过所需强度不同。根据Ozman的研究成果[12], 本文用λas表示生产商品a所需知识s的强度 (因为每种商品只包含两类知识, 所以λ11+λ12=1) ;用kis表示企业i对知识s的掌握程度。那么, 企业i能够生产商品a的数量y${}_a^i$可以表示为:

$y{}_a^i={\displaystyle \prod _{s=1‚2}k}{}_{is}^{\lambda {}_{as}}$其中λa1+λa2=1 (1)

为了对模型进行简化, 我们提出以下假设:

假设1:知识只是用来生产, 没有其它用途, 所以它的机会成本是零。

假设2:市场需求完全弹性, 企业的利润随着产品数量的增加而单调递增。

假设3:每个企业技术实力相当并且只有两种生产决策——单独生产和合作生产, 而且只能选择一种策略。

假设4:每个企业都拥有两类知识, 但只专长其中一种。如果企业单独生产, 它只能生产以自己专长知识为密集技术的商品。比如, 如果企业1专长知识1, 企业2专长知识2, 那么k11>k12并且k22>k21;再者, 如果商品1是知识1密集型, 商品2是知识2密集型, 则$\lambda {}_{11}＞\frac{1}{2}$且则$\lambda {}_{22}＞\frac{1}{2}$。依据利润最大化的原则, 企业1会选择产量大的商品进行生产, 即:

max (y${}_1^1$;y${}_2^1$) =max (k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{12}^{(1-\lambda {}_{11})}$, k${}_{11}^{(1-\lambda {}_{22})}$k${}_{12}^{\lambda {}_{22}}$) , 又因为k11>k12, 所以k${}_{11}^{\lambda {}_{11}+\lambda {}_{12}-1}$>k${}_{12}^{\lambda {}_{11}+\lambda {}_{12}-1}$

它等价于k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{12}^{(1-\lambda {}_{11})}$>k${}_{11}^{(1-\lambda {}_{22})}$k${}_{12}^{\lambda {}_{22}}$, 所以企业1生产商品1;同理, 企业2生产商品2。

假设5:在合作生产时, 企业会使用双方最专长的知识, 表示为:

k${}_s^{pair}$=max (k${}_s^i$, k${}_s^j$) ∀s=1…k (2)

前文已述, 本经济系统只有两类知识, 而且k11>k21, k22>k12。因此, 在合作生产中将采用双方各自的专长知识k11和k22, 表示为:

知识1:max (k11, k21) =k11

知识2:max (k12, k22) =k22

根据经验, 我们知道如果两个企业专业技术实力相差过大 (一个企业相对另一个企业掌握了绝大部分生产创新商品所需的技术) , 那么合作就很难发生。因此, 我们假设两个企业技术实力相当是合理的。进一步讲, 在商品价格统一的情况下, 这两个企业共同分享合作生产的总产出, 表示为:

$y{}_{1‚2}^{pair}=\frac{y{}_1(k{}^{pair})+y{}_2(k{}^{pair})}{2}(3)$

那么, 两个企业究竟在拥有什么样的技术水平时才可能合作生产呢?根据上文的论述, 两个企业进行合作的临界点应该是企业单独生产的产量至少等于合作生产产量的一半。具体表示为:

企业1:

$k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}k{}_{12}^{\lambda {}_{12}}=\frac{1}{2}[k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}k{}_{22}^{\lambda {}_{12}}+k{}_{11}^{\lambda {}_{21}}k{}_{22}^{\lambda {}_{22}}](4)$

企业2:

$k{}_{21}^{\lambda {}_{21}}k{}_{22}^{\lambda {}_{22}}=\frac{1}{2}[k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}k{}_{22}^{\lambda {}_{12}}+k{}_{11}^{\lambda {}_{21}}k{}_{22}^{\lambda {}_{22}}](5)$

其中k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{12}^{\lambda {}_{12}}$表示企业1单独生产商品1的产量, k${}_{21}^{\lambda {}_{21}}$k${}_{22}^{\lambda {}_{22}}$表示企业1单独生产商品1的产量, k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{22}^{\lambda {}_{12}}$表示合作生产商品1的产量, k${}_{11}^{\lambda {}_{21}}$k${}_{22}^{\lambda {}_{22}}$表示合作生产商品2的产量。

我们首先考虑企业1的合作条件, 将式 (4) 展开得:

k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{22}^{\lambda {}_{12}}$-k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{12}^{\lambda {}_{12}}$=k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{12}^{\lambda {}_{12}}$-k${}_{11}^{\lambda {}_{21}}$k${}_{22}^{\lambda {}_{22}}$ (6)

方程左边表示企业1合作生产商品1的净收入, 方程右边则表示企业1由于合作生产所带来的净损失。现在可以一目了然了, 两个企业只有在合作生产带来的净收益大于合作生产造成净损失的情况下才会技术合作, 否则, 他们宁愿选择独立生产商品。因此, 他们进行合作的条件是:

k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{22}^{\lambda {}_{12}}$-k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{12}^{\lambda {}_{12}}$>k${}_{11}^{\lambda {}_{11}}$k${}_{12}^{\lambda {}_{12}}$-k${}_{11}^{\lambda {}_{21}}$k${}_{22}^{\lambda {}_{22}}$

即$k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}k{}_{12}^{\lambda {}_{12}}\prec \frac{k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}k{}_{22}^{\lambda {}_{12}}+k{}_{11}^{\lambda {}_{21}}k{}_{22}^{\lambda {}_{22}}}{2}(7)$

经整理得:

$k{}_{11}\prec \left(\frac{2k{}_{12}^{(1-\lambda {}_{11})}-k{}_{22}^{(1-\lambda {}_{11})}}{k{}_{22}^{\lambda {}_{22}}}\right){}^{\frac{1}{(1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22})}}(8)$

同理得到企业2的合作条件:

$k{}_{22}\prec \left(\frac{2k{}_{21}^{(1-\lambda {}_{22})}-k{}_{11}^{(1-\lambda {}_{11})}}{k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}}\right){}^{\frac{1}{(1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22})}}(9)$

需要强调的是, 只有在双方条件同时满足的情况下合作才能发生。同时, 不等式 (8) 和 (9) 表明一个创新主体拥有的知识水平越高, 其他创新主体与其合作的意愿度就越强。

模型分析:

由图可知, 合作是否发生取决于企业所掌握的主要知识 (企业1是知识1, 企业2是知识2) 和次要知识水平, 以及知识在商品中的密集程度。图中交叉点o表示了两个企业的次要知识水平。只有在双方的主要知识水平大于次要知识水平的情况下, 合作才会发生 (灰色区域所示) ;当主要知识水平小于次要知识水平时, 合作是不会发生的。再者, 当两个企业之间的知识水平相差过大时, 合作也不会发生。

我们还会发现一个有趣的现象, 随着知识在商品中的密集度 (λ11, λ22) 增加, 双方的合作意愿度在下降 (如图2、图3所示) 。这是因为当λ11增大时, 知识2在商品1中的密集度λ12就下降了, 这就意味着企业2的贡献在减少、作用在下降, 在生产中企业1完全可以弥补由于知识2的短缺所造成的损失。另一方面, 随着λ11、λ22的增加, 或者随着双方知识水平差距的不断加大, 企业1和企业2单独生产的意愿就会更强烈。

3.2 回声模型2——学习机制

在前文, 我们已经分析了集群内两个创新主体在何种条件下才可能进行技术合作。接下来, 我们将讨论“在合作创新过程中, 他们是怎样获得经验和积累知识的”这个问题。在现实世界中, 无论是人、企业或其他机构都是在学习、工作、劳动的过程中不断进步、成长。究其原因, 主要是因为在这个过程中知识在不断地积累和更新, 也称之为“干中学”。具体到本例中, 两个企业在进行了第一次合作生产之后, 他们各自掌握的两种知识也会得到增强。至于增强的程度, 主要是由企业原先的技术水平、生产的数量、合作者的技术水平等因素决定。知识积累的过程用式 (10) 来体现。

kis (t) =kis (t-1) +θiy (t) g (t) (10)

其中,

$g(t)=\left\{\begin{array}{l}\delta {}_i(t)\text{当}k{}_{is}(t-1)\succ k{}_{js}(t-1)\text{时}\\ \delta {}_i(t)\frac{k{}_{is}(t-1)}{k{}_{js}(t-1)}\text{其}\text{他}\end{array}\right\}$

该式表明:企业i在t时刻对知识s的掌握程度是t-1时刻的知识水平和在生产中所增长的知识水平的总和。y (t) 是企业i在t-1到t这一时间段内所生产商品的总量。因为知识内化在商品之中, 所以企业i生产的商品数量越多, 他对知识的积累程度就越强。这充分体现了“干中学”的思想。当然, 知识的积累和获取并不只是依靠生产的手段, 还有其它一些很重要的因素在起作用。

众所周知, 每一个主体的学习能力是千差万别的, 他们从生产实践中所获得的知识量是有所不同的。因此, 我们用θi来表示企业i在生产过程中的学习能力。换句话说, 就是企业i生产了y (t) 数量的商品后, 从中增强和获取知识的能力。

g (t) 是用来衡量技术合作伙伴企业1和企业2之间相对知识水平的参数, 这是一个经验值。在合作生产过程中, 一个企业从生产经验中获取知识的能力, 也要受到合作伙伴知识水平的影响。试想, 如果一个企业的知识水平与他的合作伙伴相比十分有限, 那么他不可能学到太多东西 (δi (t) ) ;另一方面, 如果一个企业的知识水平远远高于他的合作者, 那么他从同伴那里能学到多少具有高度不确定性。这是因为合作者只有两个, 他不可能从其他主体那里学到知识, 他已经是该知识的专家了 (如式 (10) 第二部分所示) 。在这里, 我们令δi (t) =1。δi (t) 是一个衡量企业从生产中增长知识能力的随机变量, 由于受到外部条件的影响, 在不同阶段, 它的值并不总是等于1。

3.3 回声模型3——粘着条件

前文已用二层回声模型 (合作条件和学习机制) 深入分析了企业如何选择创新伙伴、如何在创新中积累知识等问题, 这些模型只是解释了企业之间建立初步合作关系的机理, 并没有涉及“第一次合作后, 在何种条件下, 他们会继续合作下去, 以至于形成稳定的创新网络”这个问题。为此, 我们对上述两个模型再进行拓展, 为创新主体的染色体增加粘着标识段。

霍兰认为, 粘着模型是一种形成多主体聚集体的方法。主体选择性地互相粘着, 并且形成“层次”, 结果他们能够作为一个整体运动并且进行交互活动, 聚集体中的单个主体通过代代相传, 可以逐代适应, 并充分利用聚集体中其他主体提供的特殊环境。那么, 怎么样在回声模型中实现有条件粘着呢?与回声模型1——合作条件一样, 每个主体把自己的粘着标识与另一个主体染色体上的进攻标识进行匹配, 然后计算匹配的分数。如果每个主体的得分都接近于0, 两个主体之间就不会发生粘着;只要其中一个主体的匹配不等于0, 就会发生粘着 (如图4所示) 。

本文在回声模型1—合作条件中, 已详细讨论了两个创新主体首次进行合作的条件。那么, 在第一次合作之后, 他们会继续合作吗?合作的条件是什么?我们首先假设:两个主体在第一阶段进行合作之后, 还会重新进行决策“下一阶段他们是否继续合作”。

根据式 (1) 、式 (10) 、δi (t) =1, 可以得出:

$k{}_{11}(t)=k{}_{11}(t-1)\left[1+\frac{\theta }{2}\left(\left(\frac{k{}_{22}(t-1)}{k{}_{11}(t-1)}\right){}^{\lambda {}_{12}}+\left(\frac{k{}_{22}(t-1)}{k{}_{11}(t-1)}\right){}^{\lambda {}_{22}}\right)\right](11)$

$k{}_{22}(t)=k{}_{22}(t-1)\left[1+\frac{\theta }{2}\left(\left(\frac{k{}_{11}(t-1)}{k{}_{22}(t-1)}\right){}^{\lambda {}_{11}}+\left(\frac{k{}_{11}(t-1)}{k{}_{22}(t-1)}\right){}^{\lambda {}_{21}}\right)\right](12)$

$k{}_{12}(t)=k{}_{12}(t-1)\left[1+\frac{\theta }{2}\left(\frac{k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}(t-1)}{k{}_{22}^{\lambda {}_{11}}(t-1)}\right)+\left(\frac{k{}_{11}^{\lambda {}_{21}}(t-1)}{k{}_{22}^{\lambda {}_{21}}(t-1)}\right)\right](13)$

$\begin{array}{l}\text{为}\text{了}\text{简}\text{化}\text{方}\text{程}‚\text{设}n=\frac{\theta }{2}\left(\frac{k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}(t-1)}{k{}_{22}^{\lambda {}_{11}}(t-1)}\right)+\left(\frac{k{}_{11}^{\lambda {}_{21}}(t-1)}{k{}_{22}^{\lambda {}_{21}}(t-1)}\right)\\ m=\frac{\theta }{2}\left(\left(\frac{k{}_{22}(t-1)}{k{}_{11}(t-1)}\right){}^{\lambda {}_{12}}+\left(\frac{k{}_{22}(t-1)}{k{}_{11}(t-1)}\right){}^{\lambda {}_{22}}\right)\end{array}$

我们首先来看企业1的“粘着条件”, 把以上方程代入式 (8) , 整理得:

$\begin{array}{l}k{}_{11}{}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}(1+△m){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}＞\\ \left(\frac{2k{}_{12}^{1-\lambda {}_{11}}(1+△n){}^{1-\lambda {}_{11}}}{k{}_{22}^{\lambda {}_{22}}(1+△n){}^{\lambda {}_{22}}}-k{}_{22}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}\right)(1+△n){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}(14)\end{array}$

即:k111-λ11-λ22>

$\frac{2k{}_{12}^{1-\lambda {}_{11}}(1+△n){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}}{k{}_{22}^{22}(1+△m){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}}-\frac{k{}_{22}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}(1+△n){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{12}}}{(1+△m){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{12}}}$

进一步整理得到企业1再次合作的条件:

$k{}_{11}{}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{12}}(t-1)＞\left(\frac{2k{}_{12}{}^{1-\lambda {}_{11}}(t-1)}{k{}_{22}^{\lambda {}_{22}}(t-1)}-k{}_{22}(t-1){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}\right)\omega$

其中, $\omega =\frac{\left(1+\theta \left[\left(\frac{k{}_{22}}{k{}_{11}}\right){}^{-\lambda {}_{11}}+\left(\frac{k{}_{22}}{k{}_{11}}\right){}^{\lambda {}_{22}-1}\right]\right){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}}{\left(1+\theta \left[\left(\frac{k{}_{22}}{k{}_{11}}\right){}^{-\lambda {}_{11}}+\left(\frac{k{}_{22}}{k{}_{11}}\right){}^{-\lambda {}_{22}}\right]\right){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}}$

同理, 企业2的再次合作条件为:

$k{}_{22}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}(t-1)＞\left(\frac{2k{}_{21}^{1-\lambda {}_{22}}(t-1)}{k{}_{11}^{\lambda {}_{11}}(t-1)}-k{}_{11}(t-1){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}\right)\phi (15)$

其中, $\phi =\frac{\left(1+\theta \left[\left(\frac{k{}_{22}}{k{}_{11}}\right){}^{\lambda {}_{22}}+\left(\frac{k{}_{22}}{k{}_{11}}\right){}^{1-\lambda {}_{11}}\right]\right){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}}{\left(1+\theta \left[\left(\frac{k{}_{22}}{k{}_{11}}\right){}^{\lambda {}_{22}-1}+\left(\frac{k{}_{22}}{k{}_{11}}\right){}^{-\lambda {}_{11}}\right]\right){}^{1-\lambda {}_{11}-\lambda {}_{22}}}$

在k12=k21=1, λ11=λ22, λ12=λ21的情况下, 分别令λ11=λ22=0.9, λ11=λ22=0.6, 然后依据不等式 (14) 、 (15) 作图得到图5和图6。

模型分析:

由图所示, 两个企业在满足条件 (不等式8和9) 发生第一次合作之后, 他们各自的主要知识水平 (k11, k22) 都得到了不同程度的提高, 只要k11, k22落在灰色和黑色区域内, 企业1和企业2就会继续进行合作。灰色部分与图7、图8所表达的意思相同, 是第一次发生合作的区域。黑色部分是不等式 (14) 、 (15) 的反映, 是继续进行合作的区域。很明显, 由于灰色区域包含在全部阴影面积之内, 因此只要两个企业进行了第一次合作, 他们就会继续合作下去。这似乎是悖论, 因为它与现实情况不太稳合。无论是在中关村园区, 还是在国内外其他产业集群, 都有企业或其他创新主体脱离创新网络的现象。究其原因, 主要是因为我们模型的简约性, 在模型中并没有考虑对合作创新有着重要影响的其它因素, 比如, 第一次合作的收益和愉快程度、企业家私人关系以及企业文化, 等等。但勿庸置疑的是, 除了一些特殊情况 (合并、关系破裂等) 之外, 集群的创新网络是相对稳定的。

还有一个问题值得我们去关注, 那就是如果两个企业在第一阶段没有进行合作, 那么在第二个阶段他们会怎样决策呢 (单独创新还是合作创新) 如果他们在第一阶段没有合作, 那就说明两个企业的主要知识水平k11, k22没有落在灰色区域内。尽管如此, 只要在第二阶段k11, k22落在黑色区域内, 那么合作仍然会发生。这主要是因为第一阶段没有合作就意味着两个企业的主要知识水平在初期差距比较大, 但是由于弱势企业的学习能力较强, 经过一段时间的积累, 他们的主要知识水平在不断接近, 直至符合合作条件 (落在黑色区域内) 。因此, 无论是从第一阶段开始合作, 还是从第二阶段合作主要取决于双方的知识水平是否接近。

4 模型验证

上文所建立的模型在创新网络已经发育成熟的硅谷体现得最为明显。比如, 从车库起家的惠普公司对硅谷的贡献, 不仅表现在它辉煌的业绩上, 而且更多地体现在它对硅谷创新网络的形成所起的重要作用上[13]。

惠普公司在创业过程中得到了斯坦福大学、当地产业界以及斯坦福校友的大力支持, 惠普很快掌握了音频振荡器技术, 而这种技术是利顿、国际电话电报等公司开发新产品所急需的, 于是, 在经过了一系列谈判 (互相选择的过程) 之后, 他们之间建立了正式的合作创新关系。除了技术合作之外, 利顿和国际电话电报公司还给惠普以设备、资金、营销等多方面的援助, 惠普很快将公司的产品扩大到8种。此后, 以惠普公司为首的硅谷电子工业的长足进步, 推动了当地基础设施的配套, 积累了相当程度的人才和技术, 促使了衍生公司的形成, 吸引了外来企业的加盟和聚集, 同时也加快了技术创新在硅谷的扩散。在此基础上, 他们的合作网络不断扩大, 惠普的创新能力也不断增强。到了1950年, 惠普公司已经能够生产70种产品, 年销售额超过200万美元。现在, 惠普公司已经是一家年销售额达500多亿美元的国际性大公司了。当获得成功之后, 惠普为了保持竞争优势, 他又与本地区许多有新兴专利技术的公司进行合作, 参与这些公司的创立和发展, 从而使新产品、新技术层出不穷, 同时, 也促使硅谷形成了一种非同寻常的合作精神和创新精神。此外, 惠普还与包括斯坦福在内的许多大学建立了稳定的合作关系, 应该说是惠普开创了硅谷合作创新的传统 (如图7所示[14]) 。

总之, 正是这种具有不同知识的创新体相互选择→合作创新→不断学习→再创新的过程, 促使硅谷的创新网络快速发展, 到了二十世纪五十年代硅谷已经完成了创新网络演化的形成阶段。其基本的特征是:集群单元已经形成, 这个集群单元就是以惠普公司为主导的若干关联企业和大学等机构有机结合所构成的集合体;聚集条件已经具备, 一种适应于使硅谷发展成为创新型集群的基础设施、技术基础、制度基础以及文化基础均已基本形成, 聚集功能开始产生[15]。

5 政策启示

通过上述研究, 我们发现: (1) 集群创新网络的形成是自组织和自适应的复杂动态过程, 过多人为直接干预不会达到理想效果。 (2) 如果两个创新主体之间的知识水平相差过大 (一个企业相对另一个企业掌握了绝大部分生产创新商品所需的技术) , 那么合作不会发生;另外, 如果知识在商品中的密集度 (λ11, λ22) 增加, 双方的合作意愿度也随之下降。 (3) 第一阶段没有合作的劣势创新主体, 通过不断学习、不断积累知识, 还是有机会加入创新网络, 得以生存和发展。中关村是我国高科技集群的排头兵, 在园区内已经初步形成了创新网络, 创新能力在全国处于领先地位。但是与硅谷、新竹等世界先进的高科技园区相比, 还有很大差距。主要原因何在?首先, 中关村正逐步趋向准行政区的管理模式, 繁琐的组织结构和管理对象的不当严重影响了创新效率。其次, 虽然中关村已经有了十八家产业联盟, 但这些联盟带有浓厚的行政意味, 而且其中的企业还处在相互选择阶段, 没有形成稳定的创新网络, 创新能力不强。结合前文的研究, 对此我们提出了以下几点建议:

⑴政府只需做好扶持和辅助工作, 不要过多干涉集群内部事务。诚然, 政府在科技园区的发展中具有重要作用, 尤其对于后发国家与地区更是如此, 然而, 由于创新网络的自组织性, 在园区的发展中, 政府应该是规划者和服务者, 市场才是主导者, 必须避免行政意志对于市场客观规律的干扰行为。政府要运用“外部刺激”的手段来促进创新网络形成与发展。政府部门虽然不是创新活动的直接参与主体, 但在积极营造集群创新环境, 促进创新网络形成与发展, 有效地规范地方市场行为, 防止创新过程中市场失灵和系统失效等方面发挥着不可替代的作用, 具体表现在以下两方面:第一, 通过改善交通、通讯等基础设施来营造创新硬环境;第二, 致力营造一种适合创新主体发展的氛围和软环境。比如, 政府通过税收、价格、信息等政策的激励, 通过地方产业政策和科技政策的引导, 通过官、产、学、研合作政策的协调, 对创新主体的关系进行规范、协调和指导, 从而促进集群创新活动的快速开展。

⑵政府要为集群创新主体提供良好的信息交流和学习平台, 以便降低交易成本和提高学习能力。通过学术会议、工作会议、对外展览、论坛等方式, 促进企业间、产学研之间、联盟之间加强合作与交流。另外, 还要完善中介服务功能, 规范中介操作行为, 为集群创新主体提供良好的服务。

⑶必须重视和保护集群中小企业, 大力扶持使其快速发展。本文已证明, 如果两个创新主体的知识含量相差太大, 那么合作创新很难发生, 集群的竞争实力也很难有大的提高。另外, 中小企业是集群内的创新主体, 也是集群的基本细胞, 是维持集群生命的基础。从这个意义上讲, 政府应该大力扶持中小企业, 缩小他们与大企业之间的知识差距, 扩大集群创新主体的知识差异程度和专业化程度, 促使创新网络快速、健康发展。从另一个角度讲, 大力扶持中小企业就等同于给大企业培育竞争对手, 创造一种良性竞争环境, 这反过来也促使大企业不断发展、壮大。

6 结论

集群创新网络对于提升整个区域竞争实力的重要作用已不言而喻, 但学术界对创新网络形成机理方面的研究还不多见。本文依据霍兰的复杂适应系统理论, 运用回声模型对其演化的粘着机制进行了深入地阐释。揭示了创新网络形成的三个重要特点:首先, 集群创新网络的形成是自组织和自适应的复杂动态过程, 过多人为直接干预不会达到理想效果。其次, 如果两个创新主体之间的知识水平相差过大, 那么合作不会发生;另外, 如果知识在商品中的密集度 (λ11, λ22) 增加, 双方的合作意愿度也随之下降。最后, 第一阶段没有合作的弱势创新主体, 通过不断学习, 不断积累知识和形成特有知识, 还是有机会加入创新网络的。基于此, 我们相应地提出了有三点政策建议:政府只需做好扶持和辅助工作, 不要过多干涉集群内部事务;政府要为集群创新主体提供良好的信息交流和学习平台, 以便降低交易成本和提高学习能力;必须重视和保护集群中小企业, 大力扶持使其快速发展。

当然, 我们应该看到, 本文所构建的模型只考虑了创新主体的知识水平, 而企业文化、企业家的私人关系、第一次合作的成败等因素也会对创新网络的演化产生重要影响。因此, 下一步的研究需要把更多的变量融入到模型中去, 深入探讨诸多影响因素对创新网络形成的综合作用。

摘要：依据霍兰的复杂适应系统理论, 运用三层回声模型对集群创新网络演化的合作和粘着机制进行了深入地阐释。在深刻剖析集群创新网络形成的合作条件、学习机制以及粘着条件的基础上, 提出了三条促进我国集群创新网络快速发展的政策建议。

居住空间模式演化的动力机制初探 篇6

1.影响居住空间模式的动因

空间模式是指在一定历史时期内按照某种典型的思维方式建立起来的、具备一定普适性的空间范式。从历史的角度分析,空间模式从来都不是僵化的、一成不变的,因此其普适性不是绝对的,而是相对的。就住屋而言,自人类产生之时便已有之,它总是伴随着人类社会前进的步伐不断演变发展,并受到诸多因素的影响。

1.1自然因素

自原始聚落起,人类便认识到住屋首先是一种自然形态,是适应所处地区的地形地貌及气候条件的产物。因此不同的自然环境孕育了不同住屋形式,正如穴居多见于北方(图1),而巢居多见于南方(图2);北方住屋多厚重封闭,而南方住屋则轻盈通透,形式上的差别在很大程度上是源于自然环境的影响。

自然环境对住屋形式的影响相较于功能、技术、社会文化等因素而言,是相对恒常的因素,但人类在面对自然的态度上却几经反复。人类在原始时期、封建时期,秉承尊重自然、善待自然、敬畏自然的态度。工业革命后,人类的技术水平突飞猛进,改造自然的能力也不断加强,人们开始漠视自然环境,出现了大量的“反气候”建筑。但随着自然环境的恶化、资源的不断枯竭,人类开始反思对自然环境的态度,转而开始顺应自然并合理适度的利用自然以减少人类对自然环境的负面影响。

1.2功能因素

住屋是容纳人们居住生活的场所,人们在其中开展各项活动以实现自身的生存和发展,因此满足人的生理及心理需求、容纳人在其中展开各种各样带有目的性的行为是住屋的基本功能,也是住屋存在的意义由于。居住生活在不同的社会发展阶段侧重点各有不同,为了充分适应不同时期居住生活的展开,住屋空间势必随之做出积极的响应和调整,形成与之相适应的住屋空间模式。[1]

1.3技术因素

建筑从来都不是随心所欲的艺术活动,而是一门基于科学、解决问题的实用技术,其设计、建造过程必须遵循客观的自然规律,因此建筑体系的发展在客观上依赖于技术的进步。

相较于传统建筑,现代建筑系统更具开放性和包容性,它总是在与其他技术层次相互作用的过程中不断丰富自我、完善自我。在我国传统住屋中,厕所、厨房等功能都是单独另辟房间设置,但在现代技术体系下,水、电、排烟等问题皆可采取铺设集中化的设备管线予以解决,使现代城市的居住空间由传统的院落式空间布局方式转变为整体紧凑型的空间布局方式成为可能。另外现代信息技术的兴起和普及极大的改变了人们的生活方式,电子商务、网上购物、娱乐方式的多元化等现象揭示了人类的社会形态正在发生着巨变,居住行为的内容、方式及特点也随之悄然改变,进而影响居住空间形态。

14社会因素

人类在远古时期为了抵御严酷的自然环境和恶劣的生存条件,不得不以群体的力量来弥补个体能力的不足,因此人们通常采取聚居的方式长期生活的某地,彼此在生存的需求下相互协作、共同活动,由此形成人类社会。

众所周知,人是生活的主角。日常生活中那些看似空洞无聊、微不足道的琐碎行为里却隐含着社会结构、社会机制以及社会组织方式等因素加诸于人和家庭之上的影响。例如在中国的封建社会,四合院式的空间模式中蕴含着深刻的社会内涵,它是森严的等级制度、宗法制度在建筑上的具体表现。由此可见,人选择如何生活、以何种方式生活,其中包含的内容远比我们想象的要有意义的多,也复杂的多。[2]若要理解不同时期住屋的空间模式,厦清居住生活中隐含的深层次的社会因素是非常有必要的。

1.5文化因素

人类的日常居住生活不仅受到社会因素的影响,还受到身处其中的文化情景的影响。那么,究竟什么是文化?“文化”一词包含的涵义范围异常宽广,并随着时间的推移存在诸多变异。文化研究学者雷蒙·威廉斯(Raymond Williams)认为某一特定群体中人在长期的生活中,具备群体特征的生活方式会潜移默化的植根于个人的脑海中,进而影响其思考、理解、感受和表现的方式。[3]基于此观点文化可以理解为一个既定人群的“全部生活方式”。[4]雷蒙·威廉斯抓住了“文化”最一般的层面,在此观点的支撑下,我们可以得出这样一个结论,即文化力量塑造了人们的日常居住生活,进而影响容纳生活展开的居住空间。

在影响住屋空间模式演化的诸多因素中,文化是最复杂、最难以把握的因素,它对住屋空间形态的影响从来都不是直接的,而是内隐于其他相关因素中,可以毫不夸张的说文化几乎存在于关乎居住的所有内容中。

2.居住空间模式演化的动力机制

2.1对单纯的“机械决定论”的质疑

住屋空间模式的演变发展中,必然存在某种内在的动力机制,众多学者对此进行了大量的研究,力图给出简单明了的解释,以下列举一些具有代表性的观点。

(1)气候决定论

气候决定论在建筑学和文化地理学等领域曾被广泛接受,它认为人类最关心的是如何得到庇护,因此住屋所处地区的气候条件决定了住屋的形式。但在技术体系高度发达的现代工业社会中,气候决定论的观点已无法解释为何处于不同气候区的住屋形式却如此雷同。即便是在原始时期,此观点也很难解释为何地球只有少数几个气候区,却发展出如此众多的住屋形式。

(2)技术决定论

技术决定论者认为住屋形式随着人类掌握的建造技术的提高而演变,从洞穴开始(此时还不能称之为房屋),然后出现可以四面围合的挡风墙,再进化到圆形的茅屋,最后发展为各式各样的矩形的住屋,技术在其中起到了决定性的作用。[5]尤其是在科技水平高度发达的今天,技术渗透到人类生活的方方面面,甚至是改变着人类生活方式,因此技术决定论的观点在现代社会更是盛极一时。

诸如此类的机械决定论往往是片面的,只见树木而不见森林。对此美国著名的建筑学与人类学学者阿摩斯·拉普卜特(Amos Rapoport)在其著作《宅形与文化》中,列举了大量的实例予以反驳,证明了任何单纯的机械决定论都无法解释住屋形式演变发展的轨迹,任何试图将居住系统模型简单化的努力都是徒劳的。

2.2多重力量并存的整体驱动力

为了厘清人类社会居住形式的相关问题,人类学家马克斯·索尔提出“生存模式”的概念,他将各种影响形式产生的因素归纳在“生存模式”一词中,其中囊括了精神、物质、社会和文化等各方面的内容。[6]人类在不同的社会发展阶段,其“生存模式”各具特色,精神、物质、社会和文化等因素在居住系统中发挥着或多或少、或强或弱、或显性或隐性的作用。从这个意义而言,住屋作为特定“生存模式”的物化体现,其产生和发展从来都不是某个单一要素所能决定的,而是诸多影响因素同时存在,形成整体驱动力牵引着住屋形式的演变。

在众多因素共同构成的驱动系统中,阿摩斯.拉普卜特将社会文化因素视为“主要因素”(“首要因素”),将自然、技术、物质功能视为“次要因素”(”修正因素”)。[7]这个观点在某个社会历史时期或某个地区也许是适用的,但在其他社会历史时期或其他地区却未必适用,必须针对特定地区、特定社会历史时期中诸多因素的具体表现形式做出全面的综合分析。

3现代城市集合住宅空间模式演变的动力机制

3.1现代城市集合住宅的产生

集合住宅并不是自古有之,而是在18世纪工业革命后逐步发展而来的。工业革命的本质是机器化的生产方式取代了传统的手工化的生产方式,在生产力得到极大提升的同时,也彻底改变了我们生活的世界。

城市集合住宅的产生首先源于机器化大生产而带来的人口聚集,形成了现代意义上的城市,城市内部分工明确且高效协作,这与传统的城邦有着本质上的区别。随着人口聚集的程度越来越高,城市也开始加速膨胀,传统住屋自由、松散的空间布局方式已无法适应现代城市高密度的人口居住需求,城市中的居住问题随之凸显出来。因此如何在有限的土地上尽可能获得更多的住宅成为解决城市居住问题最行之有效的方法。从某种意义而言,是现代工业社会直接推动了集合住宅的产生。

机器化的社会生产方式不仅改变了社会的结构,同时也潜移默化的改变了人们的生活方式。与农业社会相比,现代城市家庭生活中摈弃了与生产相关的行为内容,仅仅保留了人们生存所需的最基本的活动,因此家庭的日常生活高度精炼。与此同时,机器生产代替了手工生产,使城市中家庭的生活节奏明显加快,人们迫切需要高效、便捷和舒适的居住生活环境。因此现代城市集合住宅的空间模式从“理性”与“功能”的角度出发,试图通过机械主义的功能秩序去构建一个个居住机器。其空间形态归纳起来即以理性化的思维方式和现代化的生活方式为前提,通过将生活高度精炼和浓缩,尽可能的简化生活模型,并在很大程度上依赖现代化的结构技术、建造方式和设施设备,使空间呈现出布小局紧凑、多样功能高度集成的整体化形态。如果说社会因素是催生集合住宅产生的内在的核心动力,那么功能需求的变化和技术手段的进步作为社会因素的外化表现,是推动集合住宅户内空间模式形成的外在的直接动力。相较之下,由于现代工业技术范式在全球化浪潮下席卷世界几乎每个角落,加之现代建筑对异质文化的刻意排斥,使现代城市集合住宅空间模式在建构过程中,对自然、文化因素的考量渐渐退居其次,成为影响住宅户内空间模式次要的修正性因素(图3)。

3.2后工业社会城市集合住宅空间模式演变的动力分析

进入21世纪后,西方发达国家的工业化进程已基本完成,工业不再是驱动社会生产力发展的主要动力,取而代之的是以信息技术为主导的知识经济社会,又称为后工业社会。伴随着社会条件的变化,推动城市集合住宅户内空间模式演变的动力系统的内在结构性关系发生了细微的变化。

3.2.1社会、功能和技术因素的主导作用依然延续

后工业社会作为工业社会发展到一定阶段的社会形态,虽然计算机信息类的“软技术”开始逐渐替代工业化的“硬技术”,但技术依然是支撑社会生产力发展的主轴,因此人们的生活方式总体上还是依托于以技术为主导的现代文明而存在,加之人类的建造技术受到客观的自然规律的限制,并未发生本质上的改变,因此社会状况、功能需求和技术条件仍然是决定集合住宅空间模式的主要因素,次要因素仍然是在既有的框架下发挥一定的修正作用。

3.2.2自然和文化的修正作用不断加强

1)自然因素

自然环境对住屋形式的影响相较于功能因素、技术因素以及社会文化因素而言,是相对恒常的因素。但人类在面对自然的态度上却几经反复。人类在远古时期、封建时期,秉承着尊重自然、善待自然、敬畏自然的态度。由于受到技术水平的限制,必须倾注全力应对自然环境中的不利因素,虽然技术手段是朴素的、简单的,但却创造出适宜的居所。

工业革命后,人类的技术水平突飞猛进,改造自然的能力也不断加强,人类似乎开始漠视自然环境,出现了大量的“反气候”建筑。但随着自然环境的恶化、资源的不断枯竭,人类开始反思对自然环境的态度,转而开始顺应自然、利用自然以减少人类对自然环境的浪费及污染。因此,在后工业社会,地域性的自然条件得到了更多的尊重和利用,使之在居住系统中发挥的修正作用明显加强。

2)文化因素

在现代城市集合住宅的户内空间中,抽象限定的边界是对空间从局部到整体,或从整体到局部进行逻辑推理得以确定的,其空间表现为均质的、各向同性的感情基调。这样的空间完全忽视了人的情感,也忽视了生活的复杂性、模糊性和不确定性。在工业社会的初期,人们炫目于日新月异的变化,并激动于现代工业技术带来的高效而舒适的生活方式,无暇顾及深层次的情感和精神需求。而在后工业时代,人们开始反思有如革命一般的现代建筑运动,并逐渐摈弃那些绝对理性、功能限定、情感淡漠的空间形态,尝试从历史、文化和习俗等角度去理解人的行为、心理、感情,构建多维度的、全面的居住系统。

从工业社会到后工业社会,文化则起到了类似于“缓冲器”的作用,既会在某些时候滞阻前进,也会在某些时候存储能量,当其他驱动力量减弱的时候,文化的力量厚积而薄发,继续推动集合住宅空间模式的演变和发展。[8]

在后工业社会,对自然和文化因素的重视完善、丰富了现代居住系统的内涵,并通过对集合住宅体系发挥持久而有力的修正作用,创造出适宜的居住环境。

4结语

人类的住屋形态总是伴随着社会的变迁而不断的演化发展,其中包含了社会、文化、自然、技术、功能等诸多方面的共同影响,并不是简单的“机械决定论”所能一言以蔽之的,任何静态的思考方法都难以应对居住系统的动态性、复杂性特征。据此,对现代城市集合住宅的研究需从居住系统内部的结构性关系入手,分析鉴别各要素间的关系、具体作用,进而确定推动集合住宅空间形态演变的主要因素和次要因素,为优化集合住宅的套型设计提供理论上支持。

参考文献

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[2]载维·英格里斯.文化与日常生活[M].北京:中央编译出版社.2010:P7David Inglis.Culture and Everyday Life[M].BeiJing:Central Compilation&Translation Press.2010:7.

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[4]Raymond Williams.Culture and Society[M].New York.Columbia University Press,1963:13.

[5]Paul Elek.The Pedestrian in The City[M]:Architects'yearbook 10,London,1962:94-95.

[6]Sorre Max.Anthropology Today[M].Chicago:University of Chicago Press.1962:32.

[7]阿摩斯·拉普卜特宅形与文化[M]北京:中国建筑工业出版社.2007:P23Amos Rapoport.House Form and Culture[M]:BeiJing:China Architecture&Building Press.2007:23.

大学生创业扶持机制的演化路径 篇7

1 加强高校创新创业教育师资力量和师资能力

1.1 培养学生创新意识,提高教师学术素养

创业教育的教师要具备比较扎实的专业理论知识和实践能力,同时还需具备较高的学术素养。高校创业教育教师队伍应该由不同学科领域和不同专业的教师组成,这样才能满足广大学生对各专业范围的需求,提高学生创业创新水平。学生要掌握专业技能技术,这是创新创业教育展开的第一步,然后再展开更高层次的创业教育,帮助学生了解当前创业的形势,最终成功创业。我国各高校的教师团体无论是在教学水平,还是在专业素养上都存在很大的差异。因此,高校需要从自身实际情况出发,建立一支专业的、优秀的创业教师队伍。创业大学生与社会创业者性质也是不同的,通常情况下创新是大学生创业的关键因素,因此想要实现创业教育的逐步提高,应该培养大学生的创业素养和创新精神。可以从高校内选择一些具有创新性的工程项目,让具备一定创新意识和开拓意识的教师负责高校创新创业教育工作,起到一个良好的引导作用,在教师的逐步引导下,学生在提升创新能力的同时间接形成了创业意识。

1.2 促使教师接受锻炼,分享创业知识内容

高校也是一个小社会,立足于高校既可以满足部分学生创业实践的需求,又可以让学生提前感受社会创业。但创业不是一件简单的事情,从高校层面上来讲,高校创业教育教学与教学实践都需要更多的社会资源,高校不但要为创新创业教育提供较为广阔的组织平台,而且需要深度挖掘教师队伍中适合从事创新创业教育的工作者,为创新创业教师提供更多产学合作交流的机会。安排创新创业教师到企业实践,在实践中了解创业的艰辛和掌握创业的流程。在创业教师完成实践之后,与想要创业的大学生分享创新创业的流程和所需要具备的知识,这样有利于帮助学生解决在创业中所遇到的各方面问题,进一步加强学生创业成功的自信心。

1.3 展开创业交流会议,转变传统教学观念

定期或者不定期展开创业集训和交流研讨会,高校各级领导都需要重视创新创业教育的实施和发展情况,尤其是很多思想传统的教师和专任教师应及时转变自身教学观念和教学方式;定期组织创新创业教师队伍参加创业宣传以及交流研讨活动,引导其他教师主动关心和重视创新创业,推进创新创业教师之间互相帮助和互相促进,共同解决遇到的一系列问题;定期展开创业活动,创业教育工作部门负责搜集当代创新教育的最新理论知识和学生创业成功例子以及创新创业的最新方法和内容等,提高创新创业教师队伍的能力。根据创新创业教育的实施情况,广泛开展一系列的指导竞赛工作,比如“挑战杯”创业竞赛。“挑战杯”是由共青团中央、中国科学技术协会、教育部和中华全国学生联合会、地方省级人民政府共同主办的全国性大学生课外学术科技创业类竞赛,是一项具有广泛号召力的创业竞赛活动,高校可以组织创新创业教育教师队伍和广大具有创业意识的学生积极参与到“挑战杯”中,这样既可以提高自身的综合能力,也可以与其他高校共同交流创业知识。在竞赛过程中,高校应该将学生的每次竞争评比都作为一次集训,鼓励更多的创新创业团队教师参与到创新创业竞赛项目中,在学生所选定的创业项目中,发现并及时解决问题,提高自身的指导能力和学术素养。

1.4 壮大创业教师队伍,配备专业指导教师

重视吸纳更多的优秀教师参与到创新创业教师队伍中[1]。通过建立创业教育理论和实践研究小组,吸引一些年轻教师主动参与其中。在吸纳年轻教师过程中,首先需要考虑年轻创业教师是否具有一定的稳定性,要选择那些有志于长期从事创业指导的青年教师。从我国当前各所高等学校所建立的创新创业教师队伍来讲,创新创业团队的教师人数不容乐观,通常是一位创业教师负责带领多名创业学生,甚至负责带上百名创业学生,一旦该教师工作调动,就会导致创新创业活动陷入停滞,因此一定要为创新创业团队配备至少两名专业的创业导师,专业的创业导师具有更加扎实的创业理论和学术素养,能满足学生在创新创业过程中的多方面学习需求。如果有教师在中途退出创新创业教师团队,创新创业导师也能担负起更多的任务和责任,保证创新创业教育团队活动的正常开展,总结各方面创新创业知识,弥补创业师资队伍稳定性的不足。

1.5 参与创业理论研究,大力宣传创业课题

创新创业教师与普通学科教师所担负的职责是有明显区别的,创新创业教师应该更加积极主动参与到创业理论研究中。同时高校可以根据自身的发展情况和资源情况,选择性建立创业教育专项研究课题,有针对性地搜集更多创业教育的内容和信息。另外地方政府或者上级主管机构在发布与创新创业教育有关的课题时,需要着重进行宣传,唯有宣传工作做到位了,才能引导更多教师积极申报创业项目。通过产学合作研究方式,可指定相关学科或者相关创业项目由指定教师负责和管理[2]。引导创新创业教育团队通过深入研究和探讨政府所采用的产业规划措施,结合团队的各方面优势,进一步掌握各学科专业知识的重点,促使自身在发展中能够真正与政府规划和高校规划融合,这样不但可以帮助创新创业教师了解各学科的研究主题,而且也能减少项目经费。

2 加大创业扶持力度,营造良好创业环境

2.1 建立健全的创业扶持机制

高校所在地政府需要充分发挥自身作用,构建起高校、政府、企业、社会组织共同扶持大学生创新创业的服务平台,加大力度构建大学生创业动态分析管理机制,定期预测和分析社会经济的发展方向,在确定社会经济发展方向后,理清社会经济的发展与大学生创业机会之间的关系,为大学生成功创业奠下坚实的基础;同时政府应不断整合各种资源尤其是土地资源,建立大学生创业园区,为大学生创业营造一个良好的创业环境。政府应积极鼓励和支持大学生创业,并且给予一定的创业资金,建立健全的联保、质押、抵押等融资渠道,建立相关的大学生创业基金或者创新创业互动基金平台等,联合行业协会、社会组织、企业等多方力量,保证大学生具有充足的创业资金。不断加强大学生创业指导服务,重点支持和鼓励社会组织和创业机构的发展和监理,为大学生创业提供全方面的服务,比如咨询服务、法律服务、信息服务、融资服务等,使大学生创业遇到的问题都能在第一时间得以解决,更好地促进大学生稳定有序地展开创业活动。

2.2 落实大学生创业相关政策

政府依据国家鼓励大学生创业的各项政策法规,并且结合高校所在地的社会发展情况,发布与大学生创业相关的细则规定,帮助愿意自主创业的大学生成功创业,保证落实每项大学生创业政策。结合当地经济社会发展情况和社会转型方向,建立全方位的创业服务体系,比如创业咨询、创业许可、创业培训、税收优惠等,进一步加大扶持力度和政策优惠力度,保证符合创业条件的大学生都能得到相应的创业指导和相关政策优惠。当代大学生更加愿意接受新鲜事物,他们对新鲜事物充满好奇心,应结合大学生这一心理特征,促使他们主动加入到创新创业队伍中,培养大学生对创业的兴趣,引导他们基本了解创业需求、创业形式以及创业政策等,在了解与创新创业相关的体系内容后,创新创业教师继续引导他们深度掌握创业知识,既需要培养他们的创业意识,也需要培养他们承担创业失败的风险意识。

2.3 引导社会各界尊重创业

政府要充分运用传统媒体和现代媒体相结合的方式,大力宣传创新创业。可以借助微信、微博、QQ等交流工具帮助大学生充分了解与创新创业相关的各项优惠政策和法律法规,无论是从舆论导向上还是社会宣传或者价值理念上,在全社会形成一种支持创业、鼓励创业、尊重创业的大环境。同时创业教师应经常向学生们宣传大学生自主创业的成功范例,引导大学生以他们为榜样,转变就业观念,提高创业信心,以更加自信的心态融入社会,体验创业的乐趣。社会各界都应该尊重创业,无论大学生是否创业成功,都需要给予一定的鼓励和支持,并大力支持他们的自主创业行为,为营造和谐向上的创业环境而不断努力。

3 完善创业教育培养模式

3.1 提高学生的创业能力

高校需坚持从实际情况出发,加强培养和训练大学生的创业意识。我国很多高校都开设与创新创业相关的课程,并且配备专业的创业指导教师,鼓励大学生在创业指导教师的引导下,展开创业探索和研究,进一步提高大学生适应社会和自主创业的能力。不断进行创业机制深化改革[3],将创业教育与专业教育相结合,将创业相关课程从辅修课程设置成主修课程,使大学生时时刻刻都能接受到与创业有关的知识,在耳濡目染中喜欢上创业。高校可定期开展与创业相关的活动,比如大学生创业规划大赛、大学生职业生涯规划、大学生创业讨论交流会等,在这些活动中,可邀请一些自主创业成功者参与活动,促使学生更加深入地了解创业,进一步丰富自身的创业知识。

3.2 建立创业合作交流平台

高校根据自身实际情况,建立创业合作交流平台,针对大学生的职业需求和专业特点,进一步满足他们对创业的需求。设置大学生创业服务平台,鼓励大学生在校期间主动参与到企业管理、技术服务、技术创新等社会实践中,支持大学生在校期间参与专业资格考试和职业培训以及创新发明等,在实践中不断提高自身的创业能力和创业水平。另外,高校可通过宣传栏、官方网站、展览板等途径,大力宣传各项自主创业优惠政策,比如提供小额贷款、税收减免、创业基金等,无论是在创业技术方面,还是在创业资金方面,给予大学生创业最大的支持和鼓励。

3.3 合理设置创业课程

高校应密切关注和分析当前国家就业机制最新动态,合理设置创业课程,完善创业课程内容。高校在设置创业课程时,应该重视课程的实用性,同时结合课程设置的灵活性,针对当前市场发展情况和学生需求调整课程内容。帮助大学生科学规划自身的创业生涯,根据每一位大学生的优势,有针对性地帮助他们定位未来发展方向,最大程度保证他们在毕业之后能够成功实现自身的人生价值。培养大学生敢于创新和敢于创业的精神,高校可以在各大校园媒体上宣传成功创业的典型,比如校园广播站、高校官网、LED大屏幕等,展开创新创业交流会或者大学生创业报告会等,提高大学生的创业意识、培养创业精神。定期或者不定期邀请创业成功人士到校内开展座谈会,与大学生分享创业中的点点滴滴,引导大学生要做好承受创业失败和创业风险的思想准备。

3.4 营造良好的创业环境

良好的创业环境和氛围是大学生成功创业的前提和基础,因此高校应营造“以人为本”的创业环境,促使大学生充分发挥自身主观能动性,为创业营造出一种尊重知识、尊重人才、尊重创业的校园文化氛围,建立严谨、活波、开放、向上的校园创业模式,使大学生有足够的精力探索和研究自主创业;另外需改善高校创业教育的硬件环境,重点建设创业实训基地和产学研究基地,鼓励大学生主动应用自身的研究成果,激发大学生的创业热情,加强他们成功创业的信心。

4 结语

我国各高校建立的创新创业人才培养模式,还存在着很多问题。想要引导更多的大学生自主创业和保证他们能够成功创业,需要高校、政府、企业的共同努力和合作解决我国创新创业人才培养模式中存在的一系列问题。

参考文献

[1]西凤茹,代凤美,唐志丹.大学生创业倾向影响因素的结构方程模型分析[J].现代教育管理,2012(3):89-92.

[2]林刚,张正彦.论校园文化视阈下大学生创业文化环境及其优化路径[J].教育探索,2012(2):149-152.

演化机制 篇8

一、社会网络演化影响因素研究

随着社会网络研究的不断成熟,企业成长过程中影响社会网络动态演化的各因素也逐渐成为了研究热点。社会网络演化的影响因素主要是资源、信任、环境和创业过程。

1、资源

创业资源分为资产型资源和知识型资源,前者是企业成长过程中投入的有形资源;后者是企业对有形资源进行整合和转化而产生的资源。资源基础理论强调有价值、稀缺的、难以模仿的、难以代替的异质性资源是企业发挥竞争优势的基础。创新网络模式认为,在日益动态复杂的竞争环境下,企业的竞争优势既来源于对组织内部资源的开发,也来源于对组织外部网络资源的探索。为了让企业在市场竞争中一直处于不败之地,创业者必须在消耗有限的初始资源之前,主动开发并维持能够获取企业发展所需资源的网络关系。研究表明创业企业社会网络内个体之间联系越密切,产生的摩擦和合作越多,其网络演化的速度和能力就越强。

2、信任

社会网络的演化和发展依赖于网络中信任程度的发展,信任可分为社会关系组成的信任和经济关系组成的信任,前者定义为情感信任;后者,即理性定义为认知信任。

创业初期,资源、信息、资金和情感性支持基本来源于创业者原有的社会关系和亲友关系(情感信任),创业者最关注财务资源的获取,对于由血缘和情感搭建起来的网络缺乏组织性管理。这时期的社会网络是基于情感信任存在的、比较松散、资源流向单一的关系网络。为了企业的快速成长,创业者会主动开发和建立获取资源的关系网络,随着互利的交易双方持续交往,网络中的认知信任逐渐偏高,网络的广度和深度得到进一步提升,社会网络会得到扩大和完善。然而,在发展过程中,随着一些不以盈利为目的的情感关系(强关系)成员的退出,社会网络中的情感信任程度会逐渐降低。与此同时,创业者会淘汰一些无法提供资源的网络关系,社会网络在淘汰与发展中得到优化,最终演变成了一种动态有序的关系结构网络。

3、环境

创业环境对于创业企业的影响一直都是学术研究重点,创业者在创业过程中会面临不同的环境问题和资源问题,而环境在企业发展过程中起着重要的结构性作用。就企业之间各种可能的交易和网络行为中可利用的资源而言,创业环境的变化能够影响企业发现有利的创业机会,随着环境不确定性和丰富性的不断变化,社会网络会呈现出网络收缩、网络动荡、网络强化和网络扩张四种演变模式。技术环境的革新能为新创企业在社会网络中争取有利的发展方位时创造更好的机会。研究表明,民族文化环境同样能够影响创业企业网络能力的发展,即企业开发和维持获取企业所需资源的网络关系的能力。总之,企业迫于环境中的竞争压力,会倾向表现得与众不同,通过不断更新和完善组织状态,使企业之间的连接关系发生相应改变,从而在整个网络关系中占据利于自身发展的网络位置。

4、创业过程

创业网络和创业过程相辅相成,创业网络的各种特征及变化会影响企业的发展过程和绩效结果,创业过程能促进创业网络的多元化发展,并推动其层级化发展。通过回顾文献可知,随着创业过程的推进,网络中资源交往由简单的点对点逐渐扩展为组织之间多层次的稳定交往,为了满足企业每个阶段的资源需求,与创业过程相对应的网络会呈现出阶段性演进的态势。董保宝基于创业过程视角构建的创业网络的演进阶段整合模型中,创业网络会随着企业的开发到成长再到成熟,经历低阶到高阶的演进过程,网络内容、网络治理机制、网络结构与网络能力也会随着这个过程发生不同的变化,并且会表现出不同的特点。

二、社会网络演化路径研究

创业研究领域中,国内外学者进行了大量的研究与探讨,试图描绘出社会网络的具体演化轨迹。本文结合文献,借鉴彭华涛学者的观点,将创业企业社会网络的演化路径归于以下两类。

1、存在终点的演化路径

虽然企业生命周期应该划为几个阶段一直没有统一,但是学者分析发现,企业生命周期划分为成立期、成长期、成熟期、衰退期四阶段在实际中最常见且最合适。企业社会网络发展是一个动态的过程,企业发展所需资源在生命周期不同阶段会有所差异,创业企业与社会网络之间的关系可概括为一个“诉求—被满足—再诉求—再被满足”的循环过程,从而可以认为社会网络的演化与创业企业的生命周期之间存在紧密关系。张宝建通过研究表明,企业创新网络的进化依据网络租金和结构洞的变化规律可划分为组建、成长、成熟和衰退四个阶段,并且网络的进化过程体现出功能和结构的协同演化。

2、不存在终点的演化路径

企业社会网络演化是一个渐进、不断发展的过程,在此过程中,企业根据内外部经济市场环境适时调整,使得自身经营状况不断发生变化。研究表明,企业创新网络的自组织演化轨迹是一个由不稳定到次混沌、混沌、动态稳定的循环模型。结合静态的网络演化形态和动态的网络演化动因,产业集群的创新网络演化过程可分为初始、裂变、集聚和重组四个阶段。Lechner&Dowling经过研究设计提出新创企业网络演化主要经历四个阶段:初创期、成长期、成熟期、发展转化期,并且在企业发展过程中各类网络关系之间的组合和网络结构随着时间的变化而不断向前演进。

关于企业社会网络演化过程是否有终点,学者们持有不同的观点。笔者认为演化过程有无终点一方面取决于创业者,当创业者满足于企业现有发展而执意使企业停滞于当前发展状态或者为降低网络关系开发成本而保持现状时,企业社会网络会出现演化暂停点;然而随着创业者和其专长成为过去式被市场淘汰或者创业者领导企业主动跟随市场的变化,社会网络演化过程将继续进行。另一方面取决于创业企业的发展,随着企业进入稳定成长期,内部结构和管理系统趋于完善,企业的网络关系逐渐以商业关系为主,当交易双方中任意一方无法给另一方带来相关利益时,双方之间的连接就会慢慢地弱化直至被一方主动淘汰。根据企业生命周期理论,当企业处于衰退期时,一旦再创业发展不及时,企业组织将不复存在,社会网络演化问题便不会再涉及。

三、社会网络演化内容研究

企业社会网络的演化是一个复杂的动态过程,期望通过利用社会网络为企业创造更多的价值,将抽象的网络演化过程具体化就显得尤为重要。有学者将社会网络演化过程分为:外部形态的变动,即网络规模和成员间连接关系的变化;内部通过有效的网络治理机制对网络要素进行相关的调整。董保宝(2013)则认为创业网络的演进应包括网络交往的内容、网络关系治理和网络交往成员之间的复杂关系,并且这三方面演进的实现一定程度上能保证整个企业创业网络的合理演进和完善。结合文献,创业网络发展主要包括网络关系内容、网络治理机制、网络结构和网络能力的共同发展。

还有一些学者是通过描述社会网络特征的变化来了解社会网络演化的具体内容的,比如朱秀梅(2011)将创业网络的特征概括为结构特征、社会特征和关系特征。其中,网络结构是指网络成员之间直接和间接联系的模式。社会特征主要包括人际、商业和机构网络,而关系特征主要用来衡量企业之间网络关系的质量。吴莹、彭华涛等(2013)认为企业社会网络随着创业阶段的深入而不断演化的过程主要表现在网络的关系、结构和规模三个方面。国外学者基于社会网络资本论的视角,对社会网络的演化过程进行了研究,其认为社会网络的演化过程是企业在形成和增加社会资本的过程中构建特定结构的网络,并依靠网络的不断复制而实现自身的成长与演进的过程。在企业成长过程中,随着社会网络演化程度的加深,网络规模不断扩大,内容也不断扩充,而且网络规模的变化也会导致创业企业内部的体制发生相应的变化。Weisz通过研究发现企业的构成从低网络密度向高网络密度演化,比构建初期就起始于高网络密度更有利于新企业的成长,但是有研究表明当企业发展处于衰退期时,企业社会网络结构会由稠密变得稀疏。学者王建和刘冰(2007)主要从开放性和多样性两个方面探讨了企业家社会网络的演化过程,其中网络开放性,是指网络主体之间联系的地域分布特点,网络多样性是指网络关系内各种资源之间的差异性,差异越大则资源种类越丰富。

以上学者从不同方面分析描述了创业企业社会网络的演化内容,所有研究观点综合起来构成了完整而立体的社会网络。

四、整合框架

社会网络中组织之间的相互作用是非线性的,随着时间的推移,社会网络将会展现出某种无法预知的新的结构状态,通过这种结构状态的不断更新,企业的创业敏感度和网络内利益关联体之间的凝聚力得到不断提高。当企业发展进入成熟阶段,创业者最初基于亲情和友情构建的强关系网络会因网络成员的长期承诺和利益需要逐渐变得稳定、透明,早期的个人关系网络逐步被正式且透明的循环交往关系网络取代。综上所述,社会网络演化的最终结果是社会网络以弹性有序的结构代替了稳定固化的结构,以渐变和突变代替了静态不变,从一个均衡演进为另一个更为强健的均衡。

社会网络演化研究旨在从动态的视角剖析和描述复杂的社会网络,本文结合四个常见维度构建了一个社会网络动态演化的整合框架,如图1 所示。

图1中,演化影响因素、演化路径、演化内容和演化结果构成了社会网络演化研究整合框架。社会网络演化影响因素揭示了能够影响社会网络演化的几个主流因素,而且与演化路径和演化内容之间分别存在相关关系。演化路径研究用来揭示社会网络演化轨迹,演化内容与演化路径对社会网络最终的演化结果均能产生重要的影响。根据企业面临的机遇和挑战,选择正确的演化路径和适时地保留、淘汰有关网络,有利于企业网络演化成最适合发展的均衡状态。本研究选取上述四个维度来分析社会网络演化过程,对该研究领域具有一定意义:第一,演化影响因素、演化路径、演化内容和演化结果这四个维度依次展现出社会网络演化过程的来龙去脉,从为何演化、具体什么内容在演化、如何演化到最终演化成什么;第二,将四个不同维度放在一个框架中进行研究思考,更具整体性,并给后续研究指出了一个可参考的研究方向。

五、现有研究不足与未来研究展望

第一,国内大多社会网络研究未能将中国国情与西方发展情况完全分开,实际创业中,国外研究理论不一定适合所有本土企业的发展。

第二,社会网络理论研究起源于西方,在发展较为成熟后才被引入中国,在最初的本土化研究中几乎全部借鉴了国外的理论模型,而且国内越来越多企业效仿西方国家成功企业的发展模式,中西结合的过程中容易导致本土化研究遗失。

第三,现有网络研究只探讨了创业者对社会网络演化的推进作用,没有考虑创业者会因家庭压力、个人经历、管理能力和战略眼光等原因对社会网络有序地发展产生的阻碍作用。例如,在创业初期,风险规避型配偶可能会阻碍创业者主动拓宽弱网络关系的活动;有研究表明,与失败后再创业相比,因缺乏创业经验的初次创业的成功率会更低。后续研究应该综合考虑创业者对社会网络发展的推动和阻碍作用,只有将复杂的实际情形剖析透彻才能更贴近研究本质。

第四,学术界对社会网络研究中涉及到的有关概念用词不统一,专业标准不够,使后辈学者在学习参考中容易混淆。比如,董保宝(2013)在创业网络演进模型的研究中将社会网络等同于创业网络,而在庄晋财、沙开庆等(2012)关于企业成长嵌入式网络演化的研究中认为创业网络包括社会网络和产业网络;丁高洁(2013)在探讨社会资本对农民创业绩效的影响时认为网络规模是指创业者可以支配利用的关系范围,而国外有的学者定义网络规模为主体联系的冗余性程度。学术界标准用语混杂现象正好说明了该领域研究还未完全成熟,具有发展空间,后辈研究者在探讨新研究点的过程中可以通过与学术专家学者一起探讨归纳统一相关学术概念。

摘要：本文通过文献梳理,从社会网络的演化影响因素、演化路径、演化内容、演化结果四个维度着手对创业过程中社会网络演化研究进行系统评述,并尝试构建一个社会网络动态演化的整合框架,展现社会网络现有研究的基本现状,最后针对现有文献的不足对未来研究发展方向进行了展望。

关键词：创业活动,创业过程,社会网络,动态演化

参考文献

[1]朱秀梅、李明芳:创业网络特征对资源获取的动态影响——基于中国转型经济的证据[J].管理世界,2011(6).

[2]洪振挺:企业网络的涌现及复杂性研究[J].科技和产业,2014,14(11).

[3]庄晋财、沙开庆、程李梅等:创业成长中双重网络嵌入的演化规律研究——以正泰集团和温氏集团为例[J].中国工业经济,2012(8).

[4]王珊珊:创业企业社会网络演化的纠错机理研究[D].武汉理工大学,2013.

[5]Smith D A,Lohrke F T:Entrepreneurial network development:Trusting in the process[J].Journal of Business Research,2008,61(4).

[6]Larson A:Network dyads in entrepreneurial settings:A study of the governance of exchange relationships[J].Administrative science quarterly,1992.

[7]Mc Allister D J:Affect-and cognition-based trust as foundations for interpersonal cooperation in organizations[J].Academy of management journal,1995,38(1).

[8]张宝建、胡海青、张道宏:企业创新网络的生成与进化——基于社会网络理论的视角[J].中国工业经济,2011(4).

[9]陈沛光:微环境、创业网络与创业绩效关系的实证研究[D].吉林大学,2012.

演化机制 篇9

产业集群(cluster)是当今产业组织发展的一大重要特征,尤其是中小企业,往往在某些相同产业或相关性很强的产业中会出现大量中小企业在空间上的集聚。现代对产业集群的研究逐渐从对运输成本、企业间的物质投入产出关系转向对经济活动所处的社会文化环境的关注,认为企业间的信任与合作,企业间的知识共享和知识扩散(特别是对隐含经验类知识)是产业集群的重要成因,也是企业所在产业区保持创新源泉的不懈动力。在这些企业集群内部,大量的企业生产相近的甚至相同的产品,相互模仿款式、花样、生产工艺等。虽然对于其中的单个企业而言,其规模、生产能力、技术水平等方面是相当有限的,但由于集聚而形成的规模经济却相当显著[1]。如在我国以跨国资本和技术流动为支撑,以IT行业产品外包生产为主要方式的苏州工业园已形成现代制造业集群;在区域产业基础上生长的浙江“块状经济”特色产业集群[2]。

对产业集群机理的研究,最早可追溯到马歇尔的产业区理论、韦伯的聚集因素理论以及佩鲁的增长极理论等。而到了20世纪90年代后期,波特和克鲁格曼的产业集群理论的产生,使产业集群理论由长期偏离于主流经济学之外转变成为地区(或国家)竞争力研究以及区域经济研究重要的前沿问题[3]。

1 集群企业中知识的外溢效应

知识基础论观点认为企业被视为异质的、作为知识载体的经济主体。将知识视为企业能力的深层次因素,将竞争优势的来源指向企业的技能、诀窍、经验等知识要素[4]。企业所拥有的具自身特性、不易外泄的专有知识又被广泛地认为是企业不可复制的竞争优势的唯一来源[5]。

而产业集群是大量中小企业的聚集,因此如何形成企业集群良好的知识转移机制来推动知识与信息的互动已经成为一个研究的热点问题。集群中的知识按其性质可以分为显性知识和隐性知识,显性知识是指可编码化的知识,可以用文字或数字表达,易于转移的知识。隐性知识是指不容易表达出来、高度个人化、难以规范化的知识,如人的技巧和技能,很难编码化,因此企业集群中隐性知识的转移必须通过面对面的交流方式进行,而且在交流过程中企业间的距离也起了重要的作用。

企业间通过不同渠道进行转移知识,可以实现组织知识共享,有效利用现有的知识[6]。影响组织间的知识转移因素主要有知识的特性,知识发送方知识转移的意愿,企业本身作为知识接收方对知识的吸收能力,以及企业双方相互之间的知识相似性、文化距离、空间距离等[7]。

而产业集群是在某一特定领域内互相联系、在地理位置上集中的公司和机构的集合。包括一批对竞争起重要作用的、相互联系的产业和其他实体[8]。地理空间的邻近不仅有利于获取企业之间合作对象的隐性知识,而且可以获取集群中其他企业组织知识的溢出效应。这种知识溢出效应是造成集聚效应的主要动力之一。

由于知识的应用具有很显著的规模经济效应,对这种规模经济利益的追逐会导致相关或相同的企业尤其是独立持续创新能力不强的中小企业的集聚。在集群组织内部,某一企业通过创新和开发所获得的包括产品生产的技术,产品的款式、花样以及产品的市场信息、产地的品牌、企业的管理方式等的新知识,很大一部分外溢出去,成为整个企业群中的公共知识。这些知识的溢出是企业空间距离的函数,只有在空间上集聚在“集群”内部的企业才能获得这种组织知识,而一旦离开这个群体就会迅速丧失[1]。

而技术知识具有公共品的部分特性,当缺乏严格的保护时,一个企业的知识(如技术创新,尤其是工艺R&D的成果),很容易产生溢出效应。Mansfield等人发现60%的专利在四年内被模仿。可见这种溢出效应给其他企业带来部分利益,甚至增加了竞争对手的实力[9]。同时这种知识的溢出往往导致集群内的产品雷同化,导致集群内竞争更趋激烈。而且由于知识的公共性导致“搭便车”行为的盛行,会造成集群组织内部企业的恶性竞争[10]。

2 演化博弈模型

应用演化博弈理论的思想和方法,把产业集群当作一个学习的渐进演化系统,强调动态性和宏观性,并注重研究影响系统演化过程及演化稳定的重要因素,对产业集群中企业共享知识的策略进行研究。

演化博弈论是把博弈理论分析和动态演化过程分析结合起来的一种新理论,它起源于行为生态学和生物进化论。

演化博弈论研究的对象是一个“种群”,不是单个的参与者。演化博弈分析的意义主要不在于对一次性博弈结果或均衡的决定,而在于组成博弈方的群体成员在长期反复的博弈过程中策略的调整过程、趋势及其局部稳定性。

演化博弈的基本思路是在具有一定规模的博弈群体中,博弈方进行着反复的博弈活动。由于有限理性,博弈方不可能在每一次博弈中都能找到最优的均衡点。于是,他的最佳策略就是模仿和改进过去自己和别人的最有利战略。通过长期的模仿和改进,所有的博弈方会趋于某个稳定的策略,这个稳定的策略被称为“演化稳定策略”(Evolutionary Stable Strategy,ESS)。当某个系统中的所有参与者都采取“演化稳定策略”时,那么采用其他策略的个体将无法侵入这个系统,或者说,它将在自然选择的压力下改变策略或退出系统。演化博弈理论的应用方法很多,本文在接下来的讨论中将采用与产业集群中知识共享的演进过程相似的大群体反复博弈———复制动态(Replication Dynamics)演化博弈。

复制动态是描述某一特定策略在一个种群中被采用的比例或频率的动态微分方程,其动态变化速度可以用以下动态微分方程表示

式中x为一个种群中博弈方采用策略S的比例;Us为该博弈方采用策略s的期望得益;为该博弈方采用其策略空间中所有策略的平均得益;dx(t)/dt为该博弈方采用策略的比例随时间的变化率。

上述动态微分方程与生物进化中描述的特性个体频数变化其自然选择过程的“复制动态”过程相一致,因此称为“复制动态方程”。

3 集群中企业知识共享的演化博弈模型

为简化起见,本文假设集群是由大量相互作用、相互影响的企业以及其它机构所构成,它们之间的竞争与合作关系错综复杂。企业之间进行知识共享的策略博弈,双方的策略集合为了表示企业所采取的不同竞争行为,其策略空间都为{知识共享,知识不共享}。企业的知识共享过程是在一个具有不确定性和有限理性的空间进行,同时他们之间的策略又是相互影响的,每个企业根据其他成员的策略选择,考虑在自身群体中的相对适应性,来选择和调整各自的策略。

设Π分别表示企业i采取知识不共享策略时获得的正常收益;r表示企业i通过吸收其他企业的共享知识得到的超额收益;l为企业i采取共享策略时所付出的成本;c为企业没有共享其知识,但是为了获得别人的知识而伪装进行欺骗的成本,或可以认为是该企业进行欺骗后,集群中的企业对其不诚实的行为进行的报复。博弈双方的支付矩阵见表1。

假设初始时集群中企业选择共享策略的比例为x,那么选择不共享策略的比例为1-x。

则企业i选择共享策略时的收益为:

u1=x(Π-l+r)+(1-x)(Π-l)

企业选择不共享策略时的收益为:

u2=x(Π+r-c)+(1-x)(Π-c)

所以=xu1+(1-x)u2=Π+xr+xc-xl-c

解得有2个稳定状态、不动点:x*=0,x*=1。

模型分析:

①当c

此时x*=0是ESS。说明在c

②当c>l时,动态微分方程的相位图如图2所示:

此时x*=1是ESS。说明在c>l时,即伪装成本大于共享知识所发生的成本,集群中的企业共享自己的知识是最佳策略。

由此可知,产业集群有可能演化为所有企业都采取知识共享策略的局面,必须当企业的伪装成本高于共享知识时所发生的成本,这种伪装成本可以看成是由于欺骗了集群中的企业,而遭到集群企业的集体报复。而任何一种企业的伪装成本高于共享知识所发生的成本,产业集群最终只能演化为所有企业都采取知识不共享策略的局面。由此可见,营造集群内部良好的文化环境,企业与企业之间形成一种契约,使得企业欺骗的成本高于共享知识的成本,集群最终会走向良性、有序发展,促进企业之间共享知识,集群内充满生机活力。

同时,集群中的企业进行观念创新,建立产业集群合作制度,强化企业的学习能力和消化吸收能力;建立和发展良好的合作关系,设置合理动态的利益分配机制,加强合作各方的有效沟通。政府应加强引导作用,深化体制改革,加强知识产权保护,营造良好的信用环境,完善信用体制,大力构建地区技术交流网络。

摘要：运用演化博弈理论方法,建立了一个产业集群的知识共享机制的演化博弈模型,分析了产业集群的知识共享机制的动态演变过程,得出了产业集群的文化环境所形成的机制是影响产业集群的知识共享演化的关键因素。

关键词：产业集群,知识共享,演化稳定策略

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