基于复杂网络的高技术集群企业自主创新能力研究*

张文春

（江苏财经职业技术学院 江苏 淮安 223003）

基于复杂网络的高技术集群企业自主创新能力研究*

张文春

（江苏财经职业技术学院 江苏 淮安 223003）

本文通过复杂网络结构分析发现，高技术集群企业的自主创新能力与复杂网络结构的连接度、集群系数与平均路径的结构特征相关联。通过关联分析，高技术集群拥有合适的连接度、集群系数与平均路径，能够促进高技术集群企业自主创新能力的提升。

复杂网络高技术集群企业自主创新

一、引言

现阶段国家、地区之间的竞争日益表现为知识生产领域、高技术产业领域的竞争，高技术及其产业已成为未来经济发展的主要推动力量。在这种背景下，我国高新技术经过近20年的快速发展，在国家高新区内已经形成了一大批具有高竞争力的产业集群。高新技术集群是指在某一个特定的地理空间内，一些具有纵向、横向或互补性联系的高新技术企业集中在一起，在政府和科技中介等相关支持机构的协同作用下，沿科技和产业价值链集结成合作网络，通过不断创新形成科技领域的持续竞争优势，并根植于当地的社会文化环境的集群经济现象。如北京中关村的信息技术、上海张江的集成电路、深圳的通信技术、武汉的光电子、天津的绿色能源等。集群内部的核心企业（主要是一些跨国公司）与母国的大学和科研机构有着紧密合作关系，知识和技术大多是从集群外获得。由大学、科研院所等机构网络形成的知识中心还没有真正出现；高新技术集群所在的地区创新服务业发展滞后，技术创新联盟、创新中介服务机构等关键成员的组织、协调、引导能力极其有限；硅谷问题专家Saxenian（1991）指出，美国硅谷企业的发展归功于区域内由大大小小的企业、大学、研究机构、商业协会等形成的区域创新网络的发展，这种网络包括产业合作网络、社会关系网络和人际关系网络；Grabher（1993）等指出，只有企业与周围区域内的相关企业、供应商、客商、地方政府、中介机构、研究机构等行为主体结成网络，并且使这种网络深深根植于特殊的区域社会人文环境之中，才能实现整个区域和企业的发展和创新。目前我国高技术集群企业之间，企业与集群内其他行为主体（大学、科研机构、市场中介组织、政府、公众）间的联系不密切，网络联系没有真正形成，网络的本地根植性不强，这导致集群内集体学习能力、自主创新能力严重不足，只有构建良好的内外部环境对高新技术集群企业进行自主创新活动有重要的推动作用，它有助于促进高新技术集群企业自主创新成果迅速实现其市场价值，帮助高新技术集群企业提升自主创新能力。

二、复杂网络的结构描述与集群自主创新能力概念的界定

（一）复杂网络的结构描述 复杂网络是由节点和节点之间的连接构成的，节点和节点连线是网络的两个构成要素。在高技术集群创新网络中，其节点为：集群中各大小型企业、大学、科研机构、物流中心、金融机构等。根据节点性质和连线力量的不同，复杂网络具有一定拓扑结构自组织和自适应复杂系统。这里将高技术集群创新网络中的连接都看成起自主创新作用的连接。高技术集群创新网络中的连接包括：集群中有自主创新能力的企业的自连接；高技术企业间的连接；高技术企业与大学、科研机构的连接。复杂网络研究是从统计角度考察网络中大规模节点及其连接之间的性质，这些性质的不同意味着不同的网络内部结构，而网络内部结构的不同导致系统功能有所差异。复杂网络的性质主要有三个：节点的度分布（The degree distribution）、聚集系数（The clustering coefficient）、平均路径长度（The average path length），分别解释为某一节点连接的边的总数目、网络中节点的聚集情况和所有节点对之间距离的平均值。

（1）节点的度分布。复杂网络节点i的度（degree）定义为与节点i连接的边的数目。复杂网络中定义度分布（degreedistribution）P（k）为网络中度数为k的节点的个数占节点总数的比例。对于有向网络，其度分布还可细致地分为网络的入度分布（in-degree distribution）和出度分布（out-degree distribution）。度分布是描述网络性质的一个重要统计量。随机图中顶点的度分布服从二项分布，服从Poisson分布，即

（2）集聚系数。复杂网络的集聚系数（clustering coefficient）是衡量网络的集聚程度的重要参数，是一个局部特征量。节点i的集聚系数Ci定义为节点的邻接点之间实际存在的边数与所有可能的边数的比值，集聚系数也叫传递性，是指如果节点A与节点B相连，并且节点B与节点C相连，那么节点A也极有可能与节点C相连，数学表达为。其中，ki表示节点i的度。ei表示节点i的邻接点之间实际存在的边数。集聚系数也反映了网络中联结的疏密情况，同时聚集程度还反映了网络主体的聚集程度，即考察联结在一起的集群各自的近邻之中有多少是共同的近邻。

（3）平均路径长度。平均路径长度（Average path length，APL）指网络中所有节点对之间的平均最短距离，可以用来衡量网络的传输效率。值得指出的是，这里节点间的距离（Distance）指的是从一节点到另一节点所要经历的边的最小数目，其中所有节点对之间的最大距离称为网络的直径（Diameter）。平均路径长度的计算公式为式中dij为节点i和j之间的最短距离。

（二）集群自主创新能力 “自主创新能力”是我国在特定历史背景下提出的新概念，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》中提出:“把增强自主创新能力作为科学技术发展的战略基点和调整产业结构、转变增长方式的中心环节，大力提高原始创新能力、集成创新能力和引进消化吸收再创新能力。”同时依据1999年《中共中央、国务院关于加强技术创新，发展高科技，实现产业化的决定》所强调的“企业是技术创新的主体”可以推论，中央当前所倡导的“自主创新能力”关键是强调企业在增强“创新能力”的同时必须坚持自身的创新主体地位。关于自主创新的内涵，我国学者对自主创新的理论研究是从介绍吸收西方研究成果开始的。最早使用“自主创新”概念的是浙江大学的陈劲教授（1994），对从技术引进到自主创新的学习模式进行了研究，认为研究开发中的学习是自主创新过程中的主导学习模式，只有通过研究与开发才能掌握技术的本质。施培公（1996）提出自主创新具有技术突破的内生性、技术与市场的率先性、知识和能力支持的内在性等特点，自主创新的“三性”特点在傅家骥等（1998）的《技术创新学》中也有类似表述，得到了一定的引用。相类似的，Szeto，Elson（2000）认为“创新能力”是指企业为开发新产品来满足市场需要而引起创新的总体能力；Fuchs，Mifflin，Miller&Whitney（2000）也提出创新能力实际上是塑造和管理多重能力的一种高阶整合能力，正是这种整合（或集成）能力使得企业能够吸收外部知识以及混合企业不同部门的技术能力。结合上述自主创新概念的界定，笔者将高技术集群自主创新能力定义为通过与高技术集群内部其他企业以及相关机构之间的学习活动累积知识存量，并嵌于高技术集群企业网络内，提高高技术集群整体的科技原始性创新能力、集成创新能力和引进消化吸收能力的合力，通过企业学习过程，提升企业技术创新能力和价值的创造能力。

三、复杂网络结构特征与产业集群自主创新能力的关联分析

（一）复杂网络结构特征 Freeman（1991）认为创新网络是“系统创新的一种基本制度安排，网络构架的主要联结机制是企业间的创新协作关系”。高技术集群创新网络的整体结构特征和个体结构特征均影响着集群企业技术创新能力的提升。作为集群企业技术创新活动的载体和组织形式的高技术集群企业创新网络有其独特的特征和运行机制。高技术集群企业创新网络是一个有机的整体，由核心企业网络、外围辅助网络和创新网络所面临的系统环境组成。本文根据已有文献来研究连接度分布、集聚系数、平均最短路径长度这三个复杂网络结构特征描述量对高技术集群自主创新能力的影响。

（二）连接度分布对高技术集群企业自主创新能力的影响 在高新技术集群企业创新网络中，节点i的度ki定义为：与该节点相连接的其它节点的数目。因此，一个节点的度越大就意味着这个节点就越重要。高新技术集群企业创新网络中节点的度分布用分布函数p（k）来表示，其含义为一个任意选择的节点恰好有k条边的概率，也等于网络中度数为k的结点的个数占网络结点总个数的比值。因此高技术集群企业中大量顶点度较低的节点围绕着极少数顶点度较高的企业而发展，顶点度较高的企业影响着集群内其他顶点度较低的企业。顶点度较高的企业作为高技术集群的核心企业具有强大的资源获取能力和技术创新能力。在中关村高技术集群中科院计算所衍生出13家企业，北大衍生出31家企业，清华衍生出160家企业。这些企业衍生之后常常与母体组织保持着密切的联系，与大学和科研机构的合作研究、技术咨询和培训提升了自主创新能力。中关村内一些大企业集团，如联想、方正等，凭借其技术、产品、信誉优势，掌控着大量的政府连接、资金连接、人才连接。它们还吸引了大量的中小企业，为其进行软件开发、系统集成、产品代理、销售服务等。因此这些大企业成为高技术集群的重要节点，提升相关企业的自主创新能力。1956年，晶体管的发明者威廉肖克利从东海岸的实验室招聘了八个才华横溢的年轻人，创立了肖克利半导体实验室。不久，八人中的戈登穆尔和诺伊斯离开肖克利半导体实验室创办了仙童公司。从仙童公司又直接衍生出英特尔公司、国民半导体公司、高级微型仪表公司等后来创新网络中的领头企业的公司。因为很多新成立的公司都是从这些公司衍生分化出来的，它们与这些公司间存在节点与节点之间的关系，新成立的公司作为节点围绕着领头企业，这样促进了知识、信息和技术在这些企业之间的交流共享，提升了企业的技术创新能力。

（三）集聚系数对产业集群自主创新能力的影响 在高新产业集群创新网络里，一般用聚集系数Ci用来描述网络中节点的聚集情况，即网络有多紧密。其计算方法为:假设高新产业集群创新网络节点i通过ki条边与其它ki个高新产业集群创新节点相连接，如果这ki个节点都相互连接，它们之间应该存在条边，而这ki个节点之间实际存在的边数只有Ai个的话，则它与之比就是高新产业集群创新节点i的聚集系数，即。当Ci越大时，集群网络中高技术企业之间的正式和非正式交流具有较高的水平。集聚区内高技术企业通过同一产业或相关产业中其他厂商的信息溢出中获得技术和知识，以提高生产率和降低生产成本。技术型外部性的集聚经济效应包括直接的技术信息传播、技术人员的流动、“干中学”等，这不仅增加了企业熟悉和了解其他企业和单位的可能，更使得普遍存在于其他网络节点隐性知识为自己所用，更有利于创新的知识和技术积累。高技术集群企业间的信息是不相同的，这导致知识和信息的溢出效应随着企业数量的增加而增加。这样，一个聚集程度高的集群网络意味者企业结点之间集团化程度高，大量企业通过相互之间的社会或经济关联密切联系在一起，形成类似小集团的网络结构。这种小集团的网络结构，由于网络密度大，集团成员之间拥有许多面对面交流的机会，各类信息特别是隐性知识可以在集团成员之间得到较为广泛的传播，这对高技术集群企业技术学习以及创新起到一定的促进作用，降低了企业进行创新活动的知识和信息风险，从而使得高技术集群企业自主创新能力得以提高。如硅谷，集聚在一地的公司可以通过外部溢出互相学习，R&D知识和双向流动有助于提高整体效率，以至于每家公司都能得到比单独一家公司定位在某地进行创新而获得更大的收益。因此在一定阀值范围内，较高的集聚系数有利于信息与知识在网络内的

156传输，进而有利于提高网络性能，能够使高技术企业互享专业信息、共建公共设施和基础设施、协作开发配套产品和产业、形成专业化市场，从而使其潜在市场需求增加，提高集聚区内生产效率，使高技术企业自主创新能力的提高。但是，随着高技术集群复杂网络的成熟与发展，高集聚系数表现出越来越多的负面效应，长期的密集互动，网络行为主体间高度依赖，导致了网络行为主体过度依赖大学或研究机构的科研成果和核心企业的知识溢出，不愿自主研发，已逐渐失去了创新主体的地位，并最终导致网络锁定；另外，过高密度往往也会使集群创新网络中的企业形成一定的小群体，小群体采取保守的风险规避态度，不再对外部新事物、新信息保持敏感，使得集群中的企业在技术和生产方面趋于雷同，在一定程度上限制了这些企业获取知识和信息的能力，最终不利于企业的创新活动的开展，从而阻碍了高技术集群企业自主创新能力的提高。

（四）平均最短路径长度对高新技术集群企业自主创新能力的影响 在高新技术集群创新网络中，高新技术集群企业i与j的距离为可以连接高新技术集群企业i与j所需要经过的最少的节点数。这个距离等价于渗透理论中的化学距离，也称为节点i，j的最短路径长度，用lij来表示。其中，高新技术集群创新网络平均路径长度为整个网络中每对节点所需要经过的平均步数，即lij的平均值

高技术集群创新网络的平均最短路径长度反映了网络中各节点间连接的平均距离，影响着整个网络创新资源的传递效率。网络中，如果有部分节点通过非冗余连接而彼此建立联系，那么这些节点就构成了一个特殊的群体，称之为“小世界”。“小世界”是普遍存在的，一个网络要变得更有效率，需要各个“小世界”之间彼此之间要能够广泛连接，要能更好地保证各“小世界”的中心节点与其他“小世界”中心节点间具有非冗余连接的特点。高技术创新网络中的每一个企业都是知识获取的窗口，当企业从外部获取知识后，并不是原封不动地将其传递给其它企业，而要根据自身的知识能力状况对获取的知识进行一次加工，并将加工后的知识向网络中多方向传递，从而引发知识传递的链式反应，产生“一生多，多生更多”的知识大爆炸和增值效应，这种知识的增量是根据创新网络的路径决定的。高技术集群创新网络的平均最短路径长度越小，说明网络中“非冗余”连接越多，网络中的知识、信息等资源的传递时间越短，失真和损失越少，这些中心节点间的交流与学习能力越强，也最终影响到整个集群创新网络的自主创新潜力。龚玉环，卜琳华，孟庆伟（2009）对中关村产业集群企业技术创新能力的研究认为较短的平均路径意味着中关村产业集群内市场信息和技术知识传播迅速。迅速传播的市场信息使得企业对市场保持高度敏感并与市场协同变化，这提高了网络的市场创新能力；迅速传播的技术知识有利于弥补大学或科研院所和企业之间、企业和企业之间的技术落差，缩小了技术转移主客体间的认知距离，这有利于提高中关村产业集群企业的技术创新能力。Nadine&Caroline（2005）定性分析了网络结构对高技术集群知识溢出的影响，认为建立在强联系基础上的平均最短路径长度保证了集群中知识的快速扩散。因此高技术集群创新网络平均最短路径长度可以提升高技术集群企业自主创新能力。但是平均路径长度较短的高技术集群同时也存在着负面效应。较短的平均距离意味着从一个结点到另一个结点的“路程”很近，这使得有关市场及技术信息、知识可以在集群内企业中得到迅速的传播，这为高技术企业隐性知识的传播和技术学习提供了较大的便利。这种知识获取的高效率、低成本极有可能抑制了高技术企业自主研发的欲望，不愿自主研发，搭其他企业的“便车”。这种负面效应抑制了高技术集群企业自主创新能力的提升。

四、结论

高技术产业集群经过多年全方位、立体式发展，现发展成为特殊的网络系统。基于复杂网络的高技术集群企业自主创新体系以其与实际网络的接近和理论系统的完备成为目前高技术集群技术创新网络研究的新的热点。通过对高技术集群创新网络的研究方法、网络结构特征阐述、复杂网络特征与高技术集群企业自主创新关联性分析，这些研究成果对认识高技术集群创新网络本质特征有重要意义；因此高技术集群企业要构建强健的网络，需要有适当的平均路径，尽可能均匀的度分布，合适的集聚系数。

［1］王缉慈：《地方产业群战略明》，《中国工业经济》2002年第3期。

［2］路风：《寻求中国力量的源泉:走向自卞创新》，广西师范大学出版社2006年版。

［3］傅家骥：《技术创新学》，清华大学出版社1998年版。

［4］龚玉环、卜琳华、孟庆伟：《复杂网络结构视角下中关村产业集群创新能力分析》，《科学学与科学技术管理》2009年第5期。

［5］Saxenian A..The origins and dynamics of production networks in Silicon Valley.Research Policy，2000.

［6］Grabher G..The embedded firm:the sociceconomnics of industrial networks.Routledge，2000.

［7］Szeto E1son.Innovation capacity:working towards a.mechanism for improving innovation within an inter-organizational.The TQM Magazine,2000.

［8］Fuchs P.H.,Mifflin K.E.,Miller D.and Whitney J.O..Strategic integration:Competing in the age of capabilities.California Management Review,2000.

［9］Nadine and Caroline.Industrial Cluster Complexes Agglomeration and/or Social Network.Uxdan Shzdies，2005.

（编辑 虹 云）

张文春（1966-），男，江苏涟水人，江苏财经职业技术学院副教授

*本文系淮安市2010年科技支撑计划基金资助项目“淮安市中小企业自主创新与知识产权保护互动机制研究”（项目编号：HAS2010051）阶段性成果