创新搜寻（通用7篇）
创新搜寻 篇1
一、理论基础及研究假设
(一)知识网络结构维与高校科研团队创新绩效的关系
知识网络的结构维包括网络的中心性、异质性和规模大小。网络的中心性主要是指网络中结点在网络中所处位置的中心度与中介性。Dyer和Nobeoka[1]运用案例研究方法,揭示了处于网络中心位置的成员或组织其中心性和中介性越强。其所能获取的知识源和信息源越多,这些知识源和信息源对组织创新具有积极的支持作用;网络的异质性就是指网络的差异性,它是网络中成员在某种特征上的差异情况。Batjargal[2]运用调查等实证研究方法,表明网络的异质性可以扩大知识获得的范围和提高信息获取的多样性,从而有利于组织创新效率的提高;网络规模的大小决定着网络内成员可利用的关系数的多少,Freel和De Jong[3]的研究认为,网络规模的大小对渐进式创新和激进式创新的作用程度不一样。但一般认为网络规模越大,网络内关系数越多,其潜在的知识和信息资源会越丰富,对于创新所需资源的获取越有利。
因此提出如下假设:
H1a团队内知识网络中心性与科研团队创新绩效正相关。
H1b团队内知识网络异质性与科研团队创新绩效正相关。
H1c团队内知识网络的规模与科研团队创新绩效正相关。
(二)远程创新搜寻对于高校科研团队创新绩效的关系
Rosenkopf和Nerkar提出[4],远程创新搜寻是通过对远程知识和信息的搜寻,并整合组织现有的资源和能力来提升组织的知识和技术,从而实现对组织现有问题的解决能力和技术的创新。Laursen和Salter[5]提出了创新搜寻的方式和维度,即创新搜寻深度和创新搜寻广度。广度也称宽度它指搜寻过程中远程知识来源的多样性和范围。深度是指对知识来源的利用程度、共享和整合程度。根据Winter[6]的观点并综合以往研究成果,一般认为创新搜寻广度对创新绩效具有积极作用。
Escribanoa和Tabrizi[7]认为,较为适中的创新搜寻深度有利于组织创新绩效的提升。综合其它研究者的结论,一般认为通过深度搜寻,可以促进彼此知识共享,心智的启发。增强对多样性和异质性知识的选择、吸收和利用。从而强化个人和组织的创新能力。由此提出如下假设:
H2a远程搜寻宽度与创新绩效正相关。
H2b远程搜寻深度与创新绩效正相关。
(三)知识网络结构维与创新搜寻之间的关系
知识网络的中心性,异质性、规模大小均对组织创新搜寻的宽度和深度有着直接的关联性。成员或团队的网络中心性越高,越处于结构洞位置,其创新搜寻的范围和宽度越广,另外处于知识网络的中心位置更有利于通过深度搜寻而进行知识和心智模式的共享,提高其对知识的吸收能力。由此提出如下假设:
H3a团队拥有的知识网络中心性与远程创新搜寻宽度正相关。
H3b团队拥有的知识网络中心性与远程创新搜寻深度正相关。
团队拥有的网络异质性越强,可以有效扩展知识搜寻的范围,从而提高创新搜寻的宽度;而网络的异质性,可能使得成员之间知识、认知、规制和愿景的异质性导致彼此合作和互动的愿望不够强烈,从而不利于深度搜寻,所以网络的异质性与搜寻深度负相关。由此提出如下假设:
H4a团队拥有的知识网络的异质性与远程创新搜寻宽度正相关。
H4b团队拥有的知识网络的异质性与远程创新搜寻深度负相关。
组织拥有的知识网络规模越大,其搜寻的范围越大,越容易获得异质性知识和信息。对搜寻广度具有正向作用。同时网络的规模越大,其知识和信息资源越丰富,从而选择对自己最有利的成员进行深度搜寻,所以知识网络的规模越大对深度搜寻更有利。由此提出如下假设:
H5a团队拥有的知识网络规模与远程创新搜寻宽度正相关。
H5b团队拥有的知识网络规模与远程创新搜寻深度正相关。
(四)创新搜寻在知识网络与创新绩效之间的中介作用
由前面2.1—2.3中关于知识网络对于创新绩效具有正向作用,创新搜寻对于创新绩效具有正向作用,知识网络对于创新搜寻具有正向影响。由此,我们可以假设远程创新搜寻在知识网络与创新绩效关系中起中介作用。于是提出如下研究假设:
H6远程搜寻宽度在知识网络的中心性、异质性、规模与创新绩效之间具有中介作用。
H6a远程搜寻宽度在知识网络的中心性与创新绩效之间具有中介作用。
H6b远程搜寻宽度在知识网络的异质性与创新绩效之间具有中介作用。
H6c远程搜寻宽度在知识网络的规模与创新绩效之间具有中介作用。
H7远程搜寻深度在知识网络的中心性、规模与创新绩效之间具有中介作用。
H7a远程搜寻深度在知识网络的中心性与创新绩效之间具有中介作用。
H7b远程搜寻深度在知识网络的规模与创新绩效之间具有中介作用。
二、研究设计
(一)变量的选取与测度
变量中:网络规模(WLGM)、网络异质性(WLYZ)、创新搜寻宽度(SXKD)及深度(SXSD)等变量的测度参考了国内外典型性经典文献,均分别采用直接评分并用5分制来进行测度。而变量如创新绩效(CXJX)、网络中心性(WLZX)则采用李克特五点量表进行测度。
(二)研究样本的选取与数据收集
研究数据的获取主要通过调查问卷得来,问卷的发放主要选择华东地区的高校科研团队来进行调研。参加问卷调查的既有团队领导、科研骨干,又有一般科研人员。发放调查问卷421份,回收398份,有效问卷368份,有效率87.41%。
(三)样本的信度与效度
信度检验:经检测各量表的内部一致性Cronbach's alpha系数分别为0.872,0.793,各量表的CR分别为0.867、0.829,表明问卷具有较好的信度,所有量表的题项的KMO为0.892。
效度分析:对所有量表进行探索性因子分析,结果显示,所有题项的载荷值均大于0.6,且累计方差解释量为72.85%,表明量表的结构效度比较好。所有量表的AVE值均大于0.50,变量的AVE平方根均大于因素间的相关系数,表明量表具有良好的收敛和判别效度;本研究采用AMOS 17.0对变量进行验证性因子分析,结果显示,X2/df=1.879,NFI=0.954,TLI=0.913,CFI=0.917,RMSEA=0.0678。说明各变量之间具有良好的区分效度及各量表的测量参数均达到理想水平。
三、实证结果分析与讨论
(一)各变量的描述性统计分析及相关分析
由以上描述性统计分析及相关分析结果可知,知识网络结构维的中心性、异质性、网络规模均对创新绩效具有明显的正向作用;远程创新搜寻宽度及深度均与创新绩效正相关;知识网络的中心性、异质性、网络规模与创新搜寻宽度正相关,除异质性与创新搜寻深度负相关外,另二者均与创新搜寻深度正相关相关;由此前述假设H1a-H5b均得到了初步验证。
注:★★★P<0.001,★★P<0.01,★P<0.05。
(二)结构方程的标准化路径系数及检验结果
首先,运用结构方程模型进行完全中介效应模型的检验。结果显示,模型较好地拟合了数据(x2=296.53,df=124,CFI=0.903,RMSEA=0.073,NNFI=0.942,N FI=0.915)。
其次,进行部分中介模型检验,结果显示,模型同样较好地拟合了数据(x2=281.12.,df=121,CFI=0.9 1 2,RMSEA=0.0702,NNFI=0.93 1,NFI=0.932),但相对于完全中介模型而言,此部分中介模型的卡方值显著降低(Δx2=15.41,P<0.01)。由此,说明部分中介模型的拟合优度显著优于完全中介模型的拟合优度。因此选择部分中介模型作为假设检验的基础,部分中介模型的各路径作用系数有效地验证了前面假设的H1a-H5b。说明修正后的模型拟合效果良好。
为了检验远程创新搜寻在知识网络结构特征与创新绩效之间的中介作用,现将模型中的路径效应进行分解,见表2。由分解的结果可知,知识网络的中心性、异质性、规模分别对创新绩效的直接效应分别为0.642、0.321、0.513,研究假设H1a、H1b、H1c得到验证;知识网络的中心性、异质性、规模通过远程创新搜寻宽度对创新绩效产生的间接效应分别为0.248、0.219、0.193,说明远程创新搜寻宽度在知识网络结构维与创新绩效间具有部分中介作用,由此,验证了假设H6b、H6a和H6c;知识网络中心性和规模通过远程创新搜寻深度对创新绩效产生的间接效应分别为0.178、0.140,说明远程创新搜寻深度在知识网络结构维与创新绩效之间起部分中介作用,由此验证了假设H7a和H7b;而由于知识网络的异质性与远程创新搜寻深度之间是负相关关系(-0.324),所以远程创新搜寻深度在知识网络的异质性与创新绩效之间关系不存在中介关系。
四、结论
根据以上研究结果本文得出如下一些结论。总体来说,高校科研团队的知识网络结构特征对创新绩效的影响作用中,除了直接作用外,知识网络的中心性、规模还通过远程创新搜寻的中介作用对创新绩效产生间接作用。高校科研团队在利用知识网络结构时,应选择恰当搜寻战略,一般来说在创新过程的前期要注重创新搜寻的宽度,在后期要注重创新搜寻的深度。从而提高创新绩效,在构建知识网络中,应更注重本团队在整个知识网络中的中心性的提升。这样才能在获取足够的新知识和信息的基础上提高对新知识的重组的效率,进而促进创新效率的提高。
参考文献
[1]Dyer J H,Nobeoka K.Creating and Managing A High Performance Knowledge-sharing Network:The Toyota case[J].Strategic Management Journal,2000,21(3):345-367.
[2]Batjargal B.Software Entrepreneurship:Knowledge Networks and Performance of Software Ventures in China and Russia[R].MI U S A.:William Davidson Institute,University of Michigan,Working Papers,2014:1-37.
[3]Freel M,De Jong J P J.Market Novelty,Competenceseeking and Innovation Networking[J].Technovation,2009,29(12):880-882.
[4]Rosenkopf L,Nerkar A.Beyond Local Search:Boundary Spanning,Exploration,and Impact in the Optical Disk Industry[J].Strategic Management Journal,2011,22(4):288-302.
[5]Laursen K,Salter A.Open for Innovation:The Role of Openness in Explaining Innovation Performance among UK Manufacturing Firms[J].Strategic Management Journal,2013,27(2):148-149.
[6]Winter S G.Knowledge and Competence as Strategic Assets[M].Handbook on Knowledge Management Knowledge Matters,2007:159-184
[7]Eisenhardt K M,Tabrizi B N.Accelerating Adaptive Processes:Product Innovation in the Global Computer Industry[J].Administrative Science Quarterly,2005,40(1):84-110.
创新搜寻 篇2
知识搜寻的三个维度(宽度、深度、新颖性)的不同组合形成不同的知识搜寻策略,如何在创新过程中选择与创新绩效相匹配的知识搜寻策略是目前研究的热点。虽然目前关于知识基对创新绩效和知识搜寻影响的研究得出了一些有意义的结论,但是关于知识搜寻对创新绩效影响的机理尚未明晰,并且大部分实证研究都是基于发达国家(如美国)完善的专利数据库的引用记录进行实证分析[5,6],而利用专利数据考察企业的创新与学习绩效不符合中国的国情,尤其是在研究知识搜寻与创新绩效关系时并没有对组织学习方式给予足够关注。企业对新知识的搜寻主要通过对外部环境中的片断知识进行收集,而这些片断知识尚不能满足企业真正需要[4],因此企业需要进一步借助组织学习来开发知识组合和解决问题的互补能力。不同的组织学习方式决定企业对外部知识的开发与利用效果差异性,最终影响创新绩效水平[7]。
本文立足企业层面,探索不同知识搜寻策略如何影响企业创新绩效,同时,研究组织学习方式在知识搜寻策略与创新绩效关系之间可能的调节作用,揭示企业通过知识搜寻提升创新绩效的过程机理。Katila和Ahuja[6]、郭国庆和吴剑锋[7]等利用专利数据库作为知识库的代理变量,研究探索性创新与绩效之间关系,对本文具有很强的借鉴意义。不断探索知识搜寻对创新绩效的作用机制,对于完善和丰富知识搜寻理论体系并指导企业知识搜寻实践活动将具有重要的意义。
1 知识搜寻与创新绩效关系的文献回顾
组织搜寻理论最早由Cyert和March[9]提出,他们认为当组织决策者面临的绩效低于期望水平时,组织决策者将会搜寻和采用备选方案以弥补期望与现实之间的差距。组织搜寻包括一系列搜寻活动的形式,如搜寻更优组织设计、最优制造方法、执行创新的最优方法以及获取技术先行者优势等。实质上,组织搜索既是一种解决问题的过程,又是一种组织学习的方式。Katila和Ahuja[6]、Laursen和Salter[2]等将创新搜索定义为:为技术创新的需要而对各种来源的技术知识进行创造和整合以解决问题的方式。本研究借鉴组织搜寻和创新搜寻理论,将知识搜寻(knowledge search)界定为:根据企业的业务和实践将所需的各种科学与技术知识进行重组与整合。从知识库特征与认知维度,可以将知识搜寻细分为:知识搜寻宽度、知识搜寻深度和知识搜寻新颖性[5,6,10,11],本文将从这三方面分析知识搜寻与创新绩效的关系。
1.1 知识搜寻宽度与创新绩效
知识搜寻宽度是指组织搜寻外部知识的宽广程度,主要表现在外部知识搜寻渠道的数量、外部知识领域的广度以及外部知识的数量水平等方面[3]。Laursen和Salter[2]等学者将外部知识源归类为市场类、机构类、专业类和其他四类16种知识源,并证实多样化的知识来源将会提高创新绩效。知识搜寻宽度拓展至少可以通过以下三种机制促进企业创新绩效[5,6,12]:首先,新知识试验将扩大企业搜寻范围,增加企业内部知识的多样性,为创新提供更多的备选信息和机会;其次,新知识通过整合其他知识元素扩大企业的知识基,增加企业新产品开发的数量与质量,并为未来知识搜寻创造更多机会;最后,通过广泛远程技术搜寻可以帮助企业持续更新技术知识,保持对外部技术环境与市场环境变化的敏感性,以避免“核心刚性”。
增加知识宽度将会给企业带来创新优势,但是过度的知识探索将会给创新带来负面影响[2,6,13]。Katila和Ahuja[6]认为,过度的多元化知识增加知识协调难度,使组织不能充分吸收与消化全部知识,并且给创新绩效带来不利影响。Laursen和 Salter[2]实证分析发现,对于完全创新产品的知识源搜寻临界点为11种,随着搜寻宽度增加,创新绩效将会有下降的趋势。结合现有研究和中国制造企业的知识搜寻情境,由于地域、认知等障碍的存在,企业外部知识搜寻的强度远低于临界点[14]。因此,本文提出如下假设。
假设1a:随着知识搜寻宽度增加,企业创新绩效将会提高。
1.2 知识搜寻深度与创新绩效
知识搜寻深度是指组织对外部知识源的深度利用程度,主要表现为对外部知识的提取与利用强度,以及使用外部搜寻通道的密集程度[3]。技术搜寻文献研究表明,深度知识库将为企业知识整合提供了较佳场所,从而增加创新绩效[13]。对知识的深度搜寻将会通过下面三个机制给企业带来收益:首先,由于早期技术的复杂性和专利保护等因素,深度知识搜寻将使得竞争对手难以模仿新产品并在特定市场上建立声誉从而成为利基市场中的领导者;其次,将当前互补性知识应用于新产品开发中,企业可以获得知识使用的范围经济;最后,聚焦于特定知识领域的搜寻与开发将会减少知识学习时间和成本、避免潜在试验错误,并提高知识搜寻的可靠性和可预测性[7]。在创新范式发生变化后,以前经常使用的创新知识源可能会在新的情境下丧失作用,因此知识搜寻深度对不同创新程度(改进产品创新和全新产品创新)的创新绩效有差异化影响。Laursen和Salter[2]考虑到创新程度的作用,利用2 707家英国制造企业的调查数据实证分析,发现知识搜寻深度对全新产品创新绩效有积极影响,对改进型产品创新的影响不显著。
但是,过度的知识搜寻深度将会给企业带来负面效果,比如由于环境变化和知识开发边际回报下降,企业沿着技术轨迹改进将会受限,并且过度依赖过去成功的解决方案导致“能力刚性”[6,14]。Laursen和Salter[2]实证分析发现,对于完全创新产品的最佳知识搜寻临界点是9种,随着搜寻深度的增加,将会给创新绩效带来负面影响。在此基础上,根据假设1a相同的逻辑原因,本文提出如下假设。
假设1b:随着知识搜寻深度增加,企业创新绩效将会提高。
1.3 知识搜寻新颖性与创新绩效
搜索和使用外部知识的新颖性程度不同,将给企业创新绩效带来不同的影响。根据企业知识搜寻的新颖程度,可以将知识搜寻分为:企业现有知识、企业新知识、行业新知识和全球新知识[10]。成功企业在充分挖掘现有知识库的同时,将会在搜寻行业内外新颖知识方面投入较多资源和精力,以保持企业在行业中的竞争优势和领导地位。Katila和Chen[11]指出,当前对知识搜寻的作用已得到广泛认同,但是主导观点是以企业自我为中心的,即衡量本次搜寻相对之前搜寻的新旧程度,并没有考虑竞争对手的搜寻行为。他们将目标企业的搜寻定义为学习竞赛(learning contest),聚焦于目标企业与竞争者之间在搜寻时间方面的三类差异,即领先搜寻、同步搜寻和追赶搜寻。实证结果发现:组织如果跟随竞争者进行搜寻将会导入更多改进型新产品,而如果超前竞争者进行搜寻将会产生更具创新性的新产品。因此,企业应该同时兼顾旧知识和新知识的搜寻,关注竞争对手的开发时间,因为搜索和使用来自外部知识源的旧技术知识也会提升知识创造能力和促进企业产品创新[10]。在此基础上,本文提出如下假设。
假设1c:随着知识搜寻新颖性增加,企业创新绩效将会提高。
2 基于组织学习方式的调节机制分析
March[7]根据组织资源分配方式不同,将组织学习分为探索性学习与利用性学习两类。探索性学习是指与“搜寻、变异、试验、风险、灵活性、发现和创新”相关的学习活动,而利用性学习是指与“提炼、选择、生产、效率、筛选和执行”相关的学习活动。探索性学习侧重对新领域的试验,而利用性学习关注现有能力、技术和范式的提升与拓展,两者对组织长期生存都是必需的[7,16]。关于组织学习的两种方式的对立性或统一性一直存在争议[17]:一方面,以March为代表的学者持“权衡取舍观”(trade-off),认为组织只能采用两类学习方式之一;另一方面,以Gupta等为代表的学者持“协同观”,认为组织的动态能力依赖于利用现有技术和资源以确保效率收益,同时依赖于通过探索性学习创造变异的能力。本研究抛开探索与开发之间的争论,探索不同学习方式对知识搜寻与创新绩效关系的调节效应。
组织在学习过程中首先面临搜寻和认知有用知识的任务,而广泛的外部知识源搜寻可以提供异质性创新知识。组合创新研究显示,新发明大多来自于知识元素的整合[13],因此,宽度知识搜寻为组织创新积累多元知识库,不仅为内部组合提供了更多机会,而且为整合外部新知识元素提供了便利[6]。宽度知识搜寻给组织带来知识多样性,这种知识多样性增加交叉创新(cross-fertilization)的概率[8]。我们认为,当企业采用利用性学习方式时,增加知识搜寻的深度与新颖性有助于提升创新绩效。这是由于知识宽度增加后,强化对现有知识的深度挖掘,从多样性知识中创造新的知识链接与关系,更有利于企业通过高效率低成本赢得竞争优势;相反,如果企业知识宽度增加时,仍然致力于探索性学习方式,将会给企业带来较高风险,导致知识搜寻成本高于收益[8]。首先,在企业采用高风险的探索性学习方式时,企业过于分散的知识搜寻将会导致企业内部资源的严重缺乏,难以有针对性地提升创新绩效。其次,过多不相关知识领域的搜寻将阻碍组织对知识的吸收与消化,提高知识持有部门之间的协调成本,从而阻碍创新活动的进行。在此基础上,本文提出以下假设。
H2a:探索性学习对知识搜寻宽度与创新绩效的关系起到负向调节作用。
H2b:利用性学习对知识搜寻宽度与创新绩效的关系起到正向调节作用。
企业要立足于市场,必须在特定领域积累专业性知识,通过不断的探索获取竞争优势。企业知识库深度对创新绩效的作用只有通过长时间的投资、学习与积累,不断尝试与试验,企业才有可能深入理解所处行业领域的各种知识[18]。企业积累深厚的知识基础后,采用何种学习方式将影响知识对创新绩效的作用机理。由于组织资源限制,组织只能在有限的技术知识领域进行投资以建立技术竞争优势。一旦企业在某一特定领域形成知识专长,它将会在当前领域内进行搜寻并开发潜在机会,但是,当企业的知识搜寻深度加深时,采用开发性学习方式将会减少发现新的应用于新知识元素的机会[7,8]。最糟糕的情况是,企业知识搜寻聚焦于较窄的搜寻通道与知识领域,并鼓励挖掘现有知识的价值,那么在获得短期利益时企业的长期绩效将会下降;相反,采用鼓励探索与尝试的学习方式有利于组织发现新知识与现有知识的链接,提高组织响应外部环境变化的敏感性[15]。在此基础上,本文提出以下假设。
H3a:探索性学习对知识搜寻深度与创新绩效的关系起到正向调节作用。
H3b:利用性学习对知识搜寻深度与创新绩效的关系起到负向调节作用。
企业通过长期对企业外和行业外知识的累积性搜寻,可以编码已获取的新知识并建立吸收这些新知识的能力。新知识给企业带来的优势并不会自动产生,各个企业因为学习方式不同而存在较大的差异。采用探索性学习的企业,由于对外部新事物的识别能力与吸收能力较强,较容易将外部新知识应用于现有领域并产生全新产品,而且,组织如果能够领先竞争者搜寻新颖知识,将会产生更具创新性的新产品[11];相反,组织因为内部开发性学习形成“能力刚性”[15]或“此地无发明综合症”(Not Invented Here Syndrome)阻碍了对外部新知识价值的辨别与吸收,从而给创新绩效带来不利影响。在此基础上,本文提出以下假设。
H4a:探索性学习对知识搜寻深度与创新绩效的关系起到正向调节作用。
H4b:利用性学习对知识搜寻深度与创新绩效的关系起到负向调节作用。
3 理论模型构建
从知识搜寻的宽度、深度与新颖性角度,依据以上理论假设推导,本文可以构建出一个关于组织学习方式调节效应的“知识搜寻—创新绩效”关系模型(如图1),以多方面揭示如何选择与创新绩效相匹配的知识搜寻策略。
关于创新绩效测量,Hagedoom和Cloodt[19]采用R&D投入、申请专利数、引用的专利数和新产品开发数4项指标。Katila和Ahuja[6]根据企业每年成功申请的新专利数量作为创新绩效的近似值,并且这一测量方法受到后来使用专利引用研究产品创新学者的追捧。考虑企业专利、新产品数量、绩效等因行业不同而存在差异,本研究采用相对竞争对手的相对创新绩效评估方法[2,14]。在参照彭灿和杨玲[20]有关量表基础上,用以下5个问项测量创新绩效:与竞争对手相比,(1)本公司的新产品数量较多;(2)本公司年专利申请数量较多;(3)本公司新产品销售额占企业销售总额比例较高;(4)本公司产品质量改进效果较好;(5)本公司产品生产周期较短。
关于知识搜寻的测量,Katila和Ahuja[6]利用企业重复利用前5年专利数据的次数总和比上年当年专利数量来测量知识搜索深度;搜索广度则采用企业当年引用专利中新出现引用专利数量与当年专利数量的比值进行测度。使用专利或专利引用情况作为产品创新和知识搜寻的表征指标存在一些重要缺陷,如专利反映发明活动的同时也反映了企业对技术的独占性[1],而且,在中国情境下,许多中小企业处于对自身技术或商业机密的保护倾向不申请专利,所以专利申请与引用情况只能部分反映企业知识搜索[2,14]。因此,本研究在Lauren和Salter[2]及Katila和Ahuja[6]的基础上,将企业对4大类外部知识(市场类、机构类、其他类和标准类)16种知识源搜寻使用的范围与程度作为测量搜寻宽度与深度的依据。搜寻宽度主要简单采用1和0标识是否利用这种知识,然后将16种知识源简单相加得出企业搜寻宽度。与搜寻宽度测量类似,可以用0和1标识企业对外部知识源利用处于简单低水平或高度利用水平。知识新颖性可以用1～7级量表测量企业搜寻的旧知识、企业新知识、行业新知识和全球新知识情况。
对组织学习方式的测量,为了区分组织知识搜寻,我们借鉴了Meeus等[11]的研究,用企业投资用于不涉及功能和技术改变的现有产品的渐进改善的营业额百分比和投资用于同一技术重新设计具有额外特征或功能的产品的营业额的百分比测量利用性学习,用企业投资用于现有产品的新技术营业额百分比和投资具有新功能和新技术的突破性新产品的营业额百分比测量探索性学习。
为了控制其他变量对本研究的影响,本研究还对企业规模(总资产的自然对数)、R&D强度(R&D研发费用与销售收入之比)、财务绩效、多元化(entropy index)、专利库规模(过去5年专利数量)等变量加以控制[5,6,8,14]。
4 结论、贡献与研究展望
本文基于企业知识观和组织学习理论,对知识搜寻与创新绩效关系进行综述研究。研究结果发现,组织学习方式对知识搜寻与创新绩效关系可能起着调节作用。知识搜寻的三个特征变量(宽度、深度与新颖性)对组织创新有着不同的影响机理,三者在高度发达的经济环境下可能与创新绩效之间存在二次曲线关系,但是受到认知和中国情境等因素制约,我们发现两者之间呈现线性关系。
本文的贡献在于:第一,系统地从知识搜寻的三个特征维度探索知识搜寻与创新绩效关系,特别是探索了知识搜寻新颖性对创新绩效的作用。第二,从组织学习视角分别研究探索性学习和利用性学习方式对知识搜寻与创新绩效关系的调节作用。本研究发现,知识搜寻宽度与利用性学习、知识搜寻深度与探索性学习、知识搜寻新颖性与探索性学习,这三种最佳知识搜寻与组织学习匹配模式给创新绩效带来积极的影响。第三,现有研究将组织知识搜寻、知识库与组织学习不作区分,以致在研究模型构建与研究结果讨论时混为一谈,本研究从知识流量与存量方面严格区分知识搜寻和知识库,并从知识特征角度界定知识搜寻维度,用技术创新投资界定探索性学习与利用性学习。因此,本文的理论模型完善了知识搜寻与创新绩效之间的作用机制研究,有利于指导企业选择最佳的知识搜寻策略以获得更好的创新绩效。
在未来研究中,我们将根据本文所构建的理论模型及量表,针对知识搜寻活动频繁的高科技制造型企业进行实地调研获取数据,并利用结构方式建模(Structural Equation Model,SEM)和层级回归等方法验证理论模型。同时,本研究暂时没有考虑知识搜寻与创新绩效关系的中介机制,未来将会进一步聚焦于揭开中介作用机制的黑箱。此外,未来对知识搜寻的研究需要定位在企业间(或网络)层面或团队(或项目)层面,否则个人知识搜寻与组织知识搜寻无法衔接,组织知识搜寻的基础性理论体系难以完善。
摘要：开放式创新背景下,企业对外部知识的搜寻是企业构建竞争优势的重要途径。知识搜寻的宽度、深度和新颖性构成组织知识搜寻的三个维度,三者对企业创新绩效有不同的作用机理。引入组织学习方式的调节作用,探索性学习对知识搜寻深度和新颖性与创新绩效的关系起着正向调节作用,对知识搜寻宽度与创新绩效的关系起着负向调节作用,利用性学习的调节作用恰恰与之相反。在此基础上构建了知识搜寻与创新绩效关系的理论模型,并考虑了组织学习方式对两者关系的调节作用。
工作搜寻国内外研究述评 篇3
关键词：工作搜寻,国内,国外,述评
一、工作搜寻的国外研究
随着科学研究的发展, 工作搜寻行为已经被认为是职业发展的重要部分, 并且在职业选择理论发展和实证研究中起着重要的作用。尽管George J.Stigler (1961, 1962) 两篇关于“搜寻理论”的文章为“工作搜寻理论”拉开了序幕, 但他研究的是一般商品的信息搜寻, 并未论及劳动力市场上的工作搜寻。Mc Call (1965) 的序列寻访模型最先把搜寻理论应用于分析初次进入劳动力市场的工作搜寻行为。Phelps (1970) 提出了职业搜寻理论, 认为各用人单位对劳动的报酬是不同的, 在信息不充分的条件下, 搜寻者通过搜寻活动来逐渐了解工资分布, 通过比较工作搜寻的边际成本和可能获得的边际收益来决定是否继续搜寻。大量的研究聚焦于发展职业选择理论模型和收集关于人们如何进行职业选择的实证数据 (Schwab, Rynes, Aldag, 1987;Soslberg, 1967;Vroom, 1964) 。然而职业选择模型通常认为工作搜寻选择决策已经完成, 工作搜寻目的处于相对静止的时间点 (Lee, Mitchell, 1994;Schwab et al., 1987) 。当然这种理论模型也拓展出了一个关于职业选择决定因素的有价值话题, 尽管如此, 该理论模型并没有涉及职业选择之前的工作搜寻行为的理解。同样, 传统的自愿失业理论也认为影响工作搜寻行为的因素与导致失业的因素有些类似 (Horn, Caranikas-Wa Iker, Prussia, Griffeth, 1992) 。然而有些研究则认为工作搜寻并不是失业的前兆, 有时候这两个过程可能是负向关系 (Horn, Griffith, 1991) 。Horn et a I (2000) 的实证研究表明, 工作搜寻倾向和离职倾向间的关系是非常模糊的, 离职倾向对工作搜寻倾向仅起到一小部分的解释作用。并且适配度较好的结构方程模型也验证了工作搜寻倾向和实际离职之间没有明显的关系 (Hornet al., 1992;Horn, Griffeth, Sellaro, 1999) 。因此, 工作搜寻、职业选择和自愿性失业之间存在着明显的相关。
就国外的研究成果而言, 研究工作搜寻倾向的文献大部分都集中于验证工作搜寻行为。工作搜寻倾向常用以下项目进行测量:联系雇主的数量、搜寻信息方式的数量、每周搜寻工作花费的时间等 (Schwab et al., 1987) 。这些文献已经给予我们在特定情况下研究工作搜寻的启示。例如, 显而易见经济上的需求往往会导致更积极的工作搜寻行为 (Schwab et al., 1987) 。还有的研究结果表明自我意识与工作搜寻倾向存在显著的积极关系 (Ellis&Taylor, 1983) , 如果个体对找到称心如意的工作的期望愈高, 个体的工作搜寻行为也就表现的愈积极 (Harrell, Stahl, 1986;Rynes, Lawler, 1983) 。因此工作搜寻可以定义为一种具体行为, 是一种花费努力和时间获取劳动力市场信息的行为 (Blau, 1993;Schwabet al., 1987)
二、工作搜寻的国内研究
根据中国知网的数据, 自2001年月以来国内关于“工作搜寻”研究共有53篇论文, 随着时间的发展, 国内对“工作搜寻”研究论文的数量呈现上升趋势 (如图1所示) 。这些研究分布在不同的领域之中, 其中占比例最大的是高等教育领域 (23篇) , 其次是经济学领域 (14篇) , 第三是人才学与劳动科学 (11篇) , 其它学科领域共有5篇 (如图2所示) 。同时“工作搜寻”的研究也得到不同基金项目的支持, 其中国家自然科学基金5 (9.4%) 国家社会科学基金4 (7.5%) 江苏省教育厅人文社会科学基金4 (7.5%) 长江学者奖励计划1 (1.9%) 中国博士后科学基金1 (1.9%) 。这些都说明国内不同领域的学者已经从不同的视角开始关注于“工作搜寻”问题的研究。
国内对工作搜寻的研究起步较晚, 最早开始探讨搜寻行为的是谢康 (1994) 的《市场经济条件下信息搜寻行为与效益分析》一文, 该文在介绍国外主要研究结果基础上, 从搜寻技术及经济结果角度对搜寻理论和方法做了初步探讨。从国内关于工作搜寻的研究文献来看, 部分文献集中于工作搜寻理论模型的探讨, 例如, 钱永坤 (2001) 借助工作搜寻模型研究下岗职工再就业行为, 该文综合斯蒂格勒的搜寻模型和伊兰伯格—史密斯模型, 建立下岗职工工作搜寻模型, 并以下岗职工为对象进行实证研究, 结果表明保留工资较高或较年轻的劳动力寻找工作时间较长, 失业可能性较大;工作能力较强的劳动力, 再就业可能性较大;劳动力市场越完善, 劳动力寻找工作的时间越少, 失业率越低, 再就业比例越高。付东梅 (2010) 探讨失业保险金和雇主的出价到达率对搜寻者保留工资的影响, 进而影响其职业搜寻行为, 在此基础上对工作搜寻理论模型进行了扩展。刘宗谦与曹定爱 (2001) 的关于工作搜寻博弈的研究发现, 随着公司数目的增多, 工作搜寻者获得均衡的年薪越高。
国内关于工作搜寻的研究, 更多的是集中于工作搜寻的影响因素的研究, 这其中主要包括工作信息的获取途径、工作搜寻所需的成本、社会资本、保留工资、个人偏好视角等因素对工作搜寻的影响。在工作搜寻视角下, 信息具有举足轻重的作用。求职者在工作搜寻过程中所关注的信息不同, 这也将直接导致就业机会的不同。不同的搜寻方法将导致不同的信息量, 拥有不同的工作信息将导致不同的就业机会。劳动力市场信息不完全, 而劳动者掌握的信息越全面具体就越有利于就业。但是由于个人偏好不同, 求职者在工作搜寻时关注的信息也不同, 获取信息的渠道、方式选择也不一样, 这也就导致每人的工作搜寻行为也将产生不同, 最终就业状况也产生差异。社会资本根植于社会网络和社会关系中, 并借助于行动者所在网络或所在群体中的联系和资源而起作用。在工作搜寻时, 求职者如果拥有合适的社会资本, 便可利用社会资本获得优质的工作信息, 拓宽就业渠道, 提高就业成功率。这些人拥有正确的关系, 而其他人则没有, 如果某人缺乏合适的关系, 那么也将增加他的工作搜寻难度。总的来说, 工作搜寻理论是外国劳动经济学研究的前沿课题, 但国内经济学界对该问题的研究刚刚起步, 成果较少, 而多数研究还没有采用国外常用的以保留工资为中心的工作搜寻理论模型。
三、简短评述
经过近三十年的发展, 工作搜寻理论的研究取得了一定的成果, 研究的领域不断扩大, 更为深入地阐释了劳动力市场中的工作搜寻行为和现象。尽管如此, 工作搜寻理论和实践的研究依然存在一些需要深入探讨的问题。其一, 就已有的国内外文献来看, 大多文献是从经济学视角出发, 研究工作搜寻中的时间因素、工资保留因素等对工作搜寻的影响, 但是却忽略了心理因素和社会因素等对工作搜寻的影响, 换而言之, 缺乏管理学视角的研究。其二, 就研究的对象而言, 国内的研究文献多集中于大学毕业生, 对于普通群体的工作搜寻行为的研究涉及却为数不多, 因此需要不断扩大工作搜寻的研究对象, 进一步探讨理论的普适性。其三, 就工作搜寻的研究方法而言。目前大多数有关工作搜寻方法的研究主要基于考察发达国家的劳动力市场对工作搜寻模型的发展和完善, 因此对于应用性的研究有待进一步关注;而且在研究方式上, 就目前已有的文献来看, 大都是从单一的经济学视角或者教育学视角进行研究, 缺乏多种学科交叉研究, 因此未来的研究应将经济学、管理学、教育学以及社会心理学结合起来, 利用多种研究方法进行交叉补充。
参考文献
电子商务中的信息搜寻 篇4
“搜寻 (search) ”一词最先由乔治·斯蒂格勒 (George J.Stigler) 提出。同质商品的不同价现象, 即价格的离散性是信息搜寻的前提。在电子商务中, 充斥着大量的商品和信息, 而且信息在卖方和买方之间不作对称分布, 买方为了实现效用最大化, 需要不断搜寻更多的价格, 以确定最合适的价格。但是信息搜寻是需要支付成本的, 卖方不可能进行无限次的搜寻, 提高搜寻效率是买方需要解决的问题。
二、信息搜寻的必要性
(一) 网络的虚拟性
传统经济环境下, 买卖双方是简单的“货物易手”交易, 即一方交钱一方交货。而网络环境的虚拟性, 买卖双方达成交易的同时是无法看到真实的产品。以B2C电子商务为例, 企业在网上发布有关商品的信息, 消费者通过信息搜寻获取有关商品的信息, 在经过比较筛选后, 确定自己所要购买的商品及卖家, 买卖双方交易的前提和基础是有关商品的信息传递, 这些信息能否真实地反映产品本身的情况, 消费者是不得而知的, 企业与消费者之家达成交易是通过信息交流达成的, 产品能否真正满足消费者的需求, 企业也是无法准确预知的, 而且买卖双方互不见面, 彼此不了解对方的情况, 产品信息和需求信息更容易在买方和卖方之间作非对称性分布, 电子商务中的信息搜寻显得极为重要。
(二) 产品的不确定性
电子商务中所交易的产品可分为两大类, 一类是数字化产品, 另一类是实物产品, 两者
的区别在于前者的交易是直接在网上完成的, 后者借助交易平台达成交易, 还要有物流配送的支持才能完成产品的交易, 无论是哪类产品, 都具有极大的不确定性, 其原因在于网上所交易的产品是无形的, 在网上交易的商品是通过图片、文字等形式予以表达和描述, 买方通过搜寻所获得的信息, 大多数是揭示商品外在特征的信息, 从这些信息当中难以识别商品实质性特征。对于数字化产品, 买方更多的是关注产品的内容, 他能否满足买方的需求, 也只有在买方使用后才能识别出来, 而对于非数字化产品而言, 买方同样需要经历一个等待期才能做出判断, 由于商品的质量信息和内容信息是不确定的, 所购商品是否与企业提供的信息描述相一致, , 只有在达成交易后实物产品配送到手才能做出判断。
(三) 买方获取信息的不完全性
电子商务环境下, 消费者的购买行为可分为以下信息搜集、选择备选商品、筛选备选商品、确定拟购商品等阶段。这四个阶段都离不开信息的收集、整理、理解和评价, 除消费者自身的认识能力和理解能力外, 信息搜寻能力直接影响到所购商品的质量。追求物美价廉是消费者普遍存在的心理, 消费者在进行商品信息搜寻时, 除支付网络通讯费用外, 还需支付时间成本, 消费者所获的商品信息是不完全的, 消费者不可能穷尽电子商务市场中任意时间任意场合的全部信息, 消费者会以有限次数终止信息搜寻。
(四) 产品质量信息的不对称
电子商务市场中买卖双方都仅拥有不完全信息, 或者卖主具有更多的私人信息, 或者买主具有更多的私人信息时, 而产生非对称性市场, 电子商务中的信息不对称更多的表现为产品质量信息的不对称, 即企业作为卖方拥有更多的私人信息。通常情况下, 产品信息是企业发布的, 如果企业追求的是长期发展, 他会比较充分地对外传递产品的相关信息, 如果企业追求的是短期利润, 有的甚至是一次性交易, 很可能会隐藏产品质量方面的信息, 而消费者是很难获取这部分隐藏信息的。再者, 进入电子商务市场的门槛并不高, 有的企业信用缺失, 虚假宣传产品, 夸大产品的性能和销量, 我们经常看到网页上宣称的“镇店之宝或最畅销商品”, 实际上是商家的促销手段, 最终消费者购买的商品与实际宣传不一致, 这是因为商品的质量信息未能被充分地揭示出来, 而消费者通过信息搜寻是难以获得这部分私人信息的, 这对消费者是不利的。
三、信息搜寻的特性
(一) 搜寻方式
传统的信息搜寻方式包括交易区域化、专业贸易商、广告、信息资源共享、直接走访、专业化或非专业化信息结构或个体、通信搜寻等方式。电子商务中的信息搜寻可分为主动和被动两种方式, 被动信息搜寻主要指的是服务商的信息推送, 根据用户的浏览记录和购买经历, 选择用户可能感兴趣的信息发送给用户。伴随着网络技术和搜索引擎技术的发展, 主动信息搜寻方式越来越多样化、智能化, 用户既可利用平台网站、搜索引擎、WAP、APP软件、等直接获取相关信息, 也可以利用微信、微博等社交网络、网络广告等间接获取相关信息, 还可以通过手机定制终端如美团、大众点评团获取更多的定制信息。电子商务中商品海量信息的存在, 使得从样本空间中选择目标对象的搜寻行为变得越来越困难。
(二) 搜寻成本
人们对信息的搜寻是有成本的。信息搜寻成本是指为找到某物品市场最低价而支付的各种费用、时间、精力及各种风险的总和。电子商务中信息搜寻的成本主要是时间成本, 即上网了解商品的价格、质量、性能等所需的时间成本。随着搜寻次数的增加, 信息搜寻的成本是边际递增的, 信息搜寻所获得的边际收益在开始一段时间内递增, 然后开始收益递减。当搜寻活动使搜寻的预期边际收益等于边际成本时, 搜寻活动才会停止。成功的信息搜寻必须成功找到目标信息并且排除信息噪音。如果信息是完全对称的, 买者从一开始就知晓商品的价格分布和地理分布, 那么买者不需花费任何成本就可以买到使他效用最大化的商品, 在信息不充分的情况下, 买方不可能掌握价格的全部信息, 而搜寻又须支付成本, 对搜寻者而言, 他所面临的选择就是:“搜寻”或“停止搜寻”。如果搜寻者决定“停止搜寻”, 就意味着他在已有的机会集合中选择一项行动, 搜寻过程结束;如果搜寻者决定“搜寻”, 就意味着他继续搜寻新的选择对象, 直到寻找到价格低、质量高的商品。
(三) 搜寻收益
电子商务中信息搜寻带来的收益是以较低的价格购买某种商品, 获取的信息越多, 买方可能发现的最低价格就越低, 消费者剩余就越大。而另一方面, 随着信息搜寻次数的增加, 搜寻所带来的边际收益总体上是下降的, 消费者一般会选择在有限的范围内以有限的次数终止搜寻。经过有限次的搜寻, 消费者最后的购买决策不一定是最优的, 但综合成本、收益等因素, 仍不失为上策。当商品的差价越大, 商品的价格与信息搜寻成本之比越大, 信息搜寻所得的收益也就越大。这样, 消费者在购买前对电子商务市场信息进行搜寻的积极性就越高。
四、提高搜寻效率的对策
(一) 提高卖方的信号传递能力
信号传递就是拥有信息优势的一方提供信号传递, 及拥有私人信息的卖方想办法将其私人信息传递给具有信息劣势的一方即买方。在电子商务中, 商家的信誉、有影响力的广告、不满意退货制度等式很好的信号传递方式。企业可通过多种营销手段, 树立品牌形象, 建立良好的信誉, 企业的信誉越好, 买卖双方更容易达成交易, 对获取产品信息不完全的消费者来说, 能产生信息传递的正效应, 提高交易的效率。而发布有影响力的广告, 在一定程度上能消除消费者对产品质量的顾虑, 在他们看来, 只有商品质量好的企业才会通过关高进行质量宣传, 成本昂贵的广告可作为传递质量信息的信号。企业建立完善的不满意退货制度, 可在一定程度上降低消费者的网购风险, 增强消费者网购的信心。
(二) 提高买方的信息甄别能力
信息甄别是委托人利用已知信息主动地对代理人的类型作出判断, 为降低由信息不对称所产生的交易风险, 提高信息搜寻的效率, 买方需提高信息甄别能力。信息甄别与信号传递的差别在于行动顺序的不同, 买方通过信息甄别让卖方显示出私人信息, 排除信息传递噪音的干扰, 以便对买方及其产品做出正确的判断。提高信息甄别能力, 一方面需要拓展获取信息的渠道, 另一方面需要提高信息搜寻的效率, 可通过智能代理、搜索引擎等搜寻商家的信誉、产品的质量及销量信息, 也可以主动与卖方联系, 用办法诱使卖方显示其私人信息, 甚至买方之间相互分享购物经验, 改变自己的信息劣势地位, 增强自己的辨识能力。
(三) 加强对电子商务市场的监管
诚信是市场经济的灵魂, 解决信息不对称问题首先要强化买卖双方的信用意识, 逐步建立交易双方的信用交易关系和信用交易行为, 这需要进一步完善电子商务配套的制度和法规。首先, 要对交易双方的身份进行认证, 一旦发生不良行为, 能找到行为人并追究其相应的责任;其次, 要加大对失信行为的惩罚, 增加交易双方的失信成本, 这需要借鉴电子商务有关方面的立法来完善;再者, 逐步完善信用等级制度, 在交易完成后双方进行互评, 未达到一定信用等级的买方或卖方, 对其交易行为进行一定的限制;最后, 大力发展第三方交易平台, 借助第三方的力量, 对交易双方的行为进行一定地约束, 对于卖家而言是要提高产品质量服务保障, 对于买家是要避免道德风险的产生, 增强买卖双方的交易信心。
五、结束语
电子商务中, 价格离散的客观存在, 使得信息搜寻成为有价值的经济活动。随着信息技术的发展, 人们获取信息途径的多样化, 在某种程度上降低了信息搜寻成本, 极大提高了信息搜寻效率。我们需要营造良好的电子商务环境, 建立完善的规章制度, 强化信用意识, 来促进电子商务市场持续、健康地发展。
参考文献
[1]陈禹, 王明明.信息经济学[M].北京:北京大学出版社, 2010:70-80, 102-111
[2]陈芳.C2C电子商务市场中的逆向选择问题分析[J].中小企业科技与管理, 2012, (11) , 297-298
科学家搜寻旋转黑洞神秘引力波 篇5
倘若应用最先进最敏感的引力波搜寻仪器, 这一现状或将改变。“在这个领域此刻有如此多的研究正在进行, 真是让人激动不已。”美国加州帕萨迪纳市卡耐基科学学院天文台的天文学家曼斯·M·卡斯里渥 (Mansi M.Kasliwal) 这样说道。卡斯里渥的这篇描述迅速增长的引力波场的研究被发表在5月2日的期刊《科学》上。
根据广义相对论, 巨大的天体会扭曲环绕它们的时空, 就像一个保龄球落入一片橡胶薄皮上, 导致路经的天体, 即使是光线, 也得沿着曲线路径前行。当两个极度密集的天体, 例如中子星 (这种恒星如此密集以至于原子里的质子和电子坍塌形成中子) 或者黑洞, 它们成对出现彼此环绕, 它们之间的相互作用会在时空织布上产生波纹, 也就是所谓的引力波。当两颗中子星或者黑洞合并在一起时会产生最强大的引力波。
艺术家印象图:两个环绕黑洞形成的引力波
这些引力波将由名为先进的引力波天文台 (LIGO) 和Virgo探测到的, 这两个实验天文台将于2017年发射。它们将会使用位于美国路易斯安那、华盛顿和意大利的巨大L形探测器搜寻探测器双臂因为引力波穿透时造成长度的变化。在“L”形的拐角处, 激光分成两束, 在两个臂膀处 (一个相距2千米, 一个相距4千米) 来回穿越并在臂端末尾的镜子处反射。如果引力波穿过, 它将拉伸和压缩双臂长度, 具体长度因前进方向而异, 从而产生一个非常小但能够探测到的双臂长度差异。
LIGO和Virgo的最初版本已经在运行, 但因敏感度还不够高无法探测到引力波。然而, 当它们升级到更高的敏感度, 它们将首次揭示隐匿的引力波。这些观测将不仅仅证明引力波的存在, 还将提供有关产生引力波的罕见极端的宇宙现象的空前信息。
高级实验将观测到引力波, “我认为这种可信度非常高, ”卡斯里渥这样说道。“目前探测器的敏感度已经达到一定的程度, 也即如果爱因斯坦的广义相对论是正确的, 我们应该能够观测到引力波的存在。”卡斯里渥估计这些实验每年能够探测到4到400个引力波。“如果我们一无所获, 那我们必须重新思考对引力的理解。”
创新搜寻 篇6
物理学家们普遍认为, 暗物质是宇宙的“黏合剂”, 然而, 尽管宇宙间大约84%的物质都由暗物质组成, 而且暗物质也遍布于我们周围, 但因为其不发光也不反射光, 所以迄今还没有被“看到”。
LHC两个探测器的主管分别宣布, 他们找到了一种新的亚原子粒子, 这种粒子很可能就是物理学家们苦苦追寻了近半个世纪, 被科学界称为“上帝粒子”的希格斯玻色子。在发布会上, 紧凑缪子线圈 (CMS) 宣布发现的玻色子质量在125.3±0.6GeV, 置信区间为5个标准差, 即有99.99994%的可信度表明该粒子存在;超环面仪器 (ATLAS) 发现的质量为126.5GeV的玻色子, 置信度为5个标准差。根据此前顶夸克发现的前例, 发现该粒子时, 置信区间也是5个标准差, 可以宣布发现了新粒子。
创新搜寻 篇7
1 北斗系统硬件电路总体结构
北斗导航系统应具备以下功能: (1) 定位功能:采用的定位终端能接收到BD2/GPS定位信息。 (2) GPRS/GSM通信功能:首先, 持有北斗终端的目标可以通过无线通信网络将自己的位置定位信息传送给监控中心, 其次, 目标也可以通过无线通信接收到监控中心对其下达的指令。
按照北斗导航定位系统的需求, 文章将系统分为三大模块, 即北斗定位模块、无线通信模块和电源模块。
2 系统硬件设计
2.1 北斗定位模块设计
本系统采用和芯星通的UM220模块, UM220是双系统高性能的GNSS模块, 是一款双模定位的模块, 它可以支持GPS和北斗二号单独定位, 也可以支持GPS和北斗二号同时的双模定位。UM220具有尺寸小、重量轻、功耗低、低噪放等特性, 适用于低成本、低功耗领域。UM220模块采用+2.85V电源的有源天线时可以直接连接到模块GNSS_ANT引脚, 用户若采用非+2.85v的有源天线, 则需要为天线供电, 我们采用非+2.85v的有源天线。
2.2 单片机模块设计
单片机是整个硬件系统中的核心, 它可以用于控制BD2/GPS模块, 接收模块的定位导航信息;也可以用于控制无线通信模块, 实现通过无线通信模块与远程控制间的通信。在文章的设计中要求核心的单片机应具有双串口功能、内部存储器、丰富的外围设备、较高的信息存储、低功耗等特点。综合以上特点, 文章选用STC12C5A60S2作为控制系统的单片机。
STC12C5A60S2系列单片机是由宏晶科技生产的单时钟/机器周期 (1T) 的单片机, 是具有高速、低功耗、超强抗干扰的新一代8051单片机, 其指令代码完全兼容传统的8051单片机, 但是它的速度比传统的8051快8-12倍。该单片机内部集成了MAX810专用复位电路, 8路高速10位A/D转换 (250K/S, 即25万次/秒) , 2路PWM。STC12C5A60S2单片机工作电压为3.3V-5.5V, 拥有2个UARTS, 可分别与北斗定位模块和无线通信模块连接;并支持在线调试功能, 使编写程序更加方便简单, 将开发周期大幅度缩减;其内部有较大容量存储器, 能够保证系统的数据保存。
2.3 无线通信模块设计
定位终端上的无线通信模块是实现定位终端与监控中心之间的信息传递功能, 其工作的性能在系统中起着至关重要的作用。
无线通信模块基本分为两类:不具有TCP/IP协议的模块和具有TCP/IP协议的模块和。不具有TCP/IP协议的模块是要求用户自己去编写协议, 这样会导致开发的周期变长, 难度也加大了, 因此文章选用具有TCP/IP协议的模块。
文章选择性价比较高的SIM900作为定位系统的通信模块, 将SIM900的TXD、RXD分别与单片机相连, 进行数据的传输。
2.4 各模块电路图设计
根据各个模块的功能需求, 对北斗定位模块UM220、单片机控制模块STC12C5A60S2和无线通信模块SIM900进行电路设计, 电路图如图1所示, (a) 为UM220的接口电路, (b) 为STC12C5A60S2的接口电路, (c) 为SIM900的接口电路。
3 实验结果
利用以上的设计电路, 将电路连通, 并做测试。
读取短信测试如图2 (a) , 收到的消息指收到的中文或者英文消息, 信息记录是存储在SIM卡中的所有信息, 选中信息记录中的单个信息后鼠标右键可以对信息进行解码或者显示。发送测试如图2 (b) , 输入短信后点击短信编辑后进行短信发送。图中收到的信息区显示说明发送短信成功。
4 结束语
文章提出了一种基于北斗搜寻救助定位系统的定位终端设计, 在不减少功能的情况下选用尺寸较小的模块, 时的定位中端体积减小, 更易于携带, 并通过实验证明, 系统是可行的, 并且能准确的接收到定位信息, 并且能够接收和发送短信, 这为以后的软件操作提供了保障。
摘要：北斗搜寻救助定位终端是整个系统的核心, 该文设计了一套适用于弱势群体定位终端, 重点讲述了该终端的定位模块、单片机模块以及无线通信模块的电路设计, 并通过硬件电路调试, 将终端成功运行起来, 北斗接收终端通过串口调试助手进行测试, 结果表明北斗接收机能够正常接收来自北斗卫星和GPS卫星的导航信息, 并且能接收和发送短信。
关键词：北斗卫星,定位终端,无线通信
参考文献
[1]李妍.青岛市弱势群体社会救助问题研究[D].山东:山东财经大学, 2012.
[2]张伟.基于GPRS的无线数据传输系统的研究与实现[D].河北:河北工大学, 2011.
[3]黄旭.基于BD2_GPS双模应用的危化品物流车辆远程监控系统[D].重庆:重庆大学, 2014.