构建面向数字创新的知识生态系统

阳镇 许睿谦 陈劲

新一轮技术革命的背后是新一轮技术经济范式的形成与演化，即由大數据、移动互联网、人工智能、区块链等数字智能技术牵引整个经济社会形态的变革与演化，形成数字经济、数字社会以及数字产业等多重经济与社会结构。这一次技术革命不同于第一、第二次工业革命，第一、第二次工业革命主导的能源技术革命，衍生形成的是单独的产业部门，新一轮技术革命不仅能衍生出数字产业等核心生产部门，还能形成基于技术融合的产业业态融合的多重数字生态。

相应地，企业开展技术创新的范式也逐步演化为基于数字技术开发与场景深化应用的数字创新。数字创新过程中主体加速耦合，呈现出数字化、网络化以及创新组织生态化等特征。从数字创新的本质来看，其过程是基于数字智能技术形成的全新知识与技术要素涉入到企业生产函数之中，重塑整个新古典经济增长函数与创新增长函数，改变传统生产函数的要素类型与要素配比变化，进而重塑与延展传统企业创新过程中的要素类型与资源基础。

在数字创新的创新环境下，组织创新面临更为复杂多元的市场环境与制度环境。如果仅仅是依靠单一的产学研主体、企业间合作的知识创新，企业显然无法满足数字创新的复杂性制度需求，以及多元化、个性化的用户需求。传统知识创新手段在数字创新环境下越来越单薄无力。基于知识基础观，创新的本质是知识的发现与知识的整合与应用，是开展知识搜索、知识整合、知识转移以及知识共享与创新的系列过程。在数字技术驱动的数字创新环境下，组织之间逐步从个体间的知识交互、组织种群间的知识交互、联盟伙伴之间的知识交互转化为基于数字创新生态的知识交互，此时基于企业个体组建的小知识生态转变为真正意义上的开放式、数字化的知识生态系统。

本文尝试构建面向数字创新的知识生态系统理论框架，解构数字创新环境中知识生态系统的核心要素与核心特征，探寻数字创新环境下知识生态系统的主导模式与运行机制。

迈向知识生态系统

生态系统理论最早可以追溯到20世纪30年代，引申自自然生态系统这一概念。1935年，英国学者坦斯利（Tansley）提出，生态系统是完整的系统，且生物所处的有机环境与无机环境之间并不是孤立和静止的，他们之间相互制约、相互联系，处于不断运动和变化之中，并一定程度上实现信息流、能量流以及物质流的循环传导，最终形成相对稳定有序的结构。

20世纪末，商业领域的研究者看到了自然生态理论在商业运行过程中的适用性。1993年，莫尔（Moore）认为商业世界同样遵循自然生态系统的运行规律，提出商业生态系统是包括商业个体、市场组织、政府以及规范商业行为的其他制度环境、政策等构成的经济系统，由具有差异性交互关系的各类主体与组织构成，如生产者、消费者、服务商、政府组织、社会组织等。在此基础上，艾安斯迪（Iansiti）和利维恩（Levien）提出，企业成功往往是因为形成了独特的业务网络，这种网络是由供应商、分销商以及外包商等多主体构成的商业系统。因此，商业生态系统包括生产者、消费者、分解者、市场环境，以及进而形成市场要素流通、信息流通、技术流通和产品流通的运行机制。与此同时，正如自然生态系统一样，商业生态系统随着主体之间交互关系的变化而自然演化。因此，商业生态系统同样具备非线性以及不确定性，需要立足非线性观审视商业生态系统。

知识生态系统内的不同类型知识主体都拥有异质性的显性知识与隐性知识，且每一类参与者都能通过生态系统内的知识学习效应、知识吸收效应以及知识扩散效应不同程度地从生态系统中受益。

技术创新领域的学者将知识作为解释企业竞争力与商业成功的重要因素，认为企业不仅仅是商业生态系统中的重要市场主体，也是开发技术、发现知识以及应用知识的知识主体与技术创新主体。企业兼具市场属性与知识属性，一定程度上属于知识的集合体。

相应地，在创造价值的过程中，企业必然与所处的知识环境中的各类知识主体开展链接、交互以及共创，形成基于知识生产、知识消费、知识转移、知识流动与分解以及知识创新演化的知识生态系统（见图1）。知识生态系统内的各类知识主体形成相互作用、相互依赖以及共生演化的系统结构，最终以知识创新与知识应用为目标实现知识生态系统的扩展与迭代升级。

具体来看，知识生态系统与自然生态系统功能类似，均具备生产功能、消费功能以及分解功能。知识的生产依赖于知识个体与知识组织，包括科学家（研究者）、知识团队、企业组织、社会组织以及高校与科研机构等。不同知识个体与知识组织形成差异性的知识种群，基于知识交互创造知识价值，进而创造知识的经济价值、社会价值以及环境价值等。

知识生态系统按照开放程度可以分为开放式知识生态系统与封闭式知识生态系统。不管是开放型还是封闭型，知识生态系统内的知识主体都拥有异质性的显性知识与隐性知识，且每一类参与者都能通过生态系统内的知识学习效应、知识吸收效应以及知识扩散效应不同程度地从生态系统中受益。比如，知识生态系统从半封闭式走向完全开放式时，不同知识主体的链接结构，以及多个参与者之间的关联网络均会发生变化。随着开放程度与交互边界的变化，不同类型知识主体跨组织、跨模块以及跨边界开展知识合作与知识互动的程度也将随之改变，进而影响到知识主体开展知识吸收、学习与知识共享边界的变化。

数字创新环境下的知识生态系统

数字创新环境下，知识生态系统的核心要素

数字创新环境下，知识生态系统的核心要素包括数据、数字技术与数字基础设施、数字企业与数字文化。

数据要素

2020年3月，中共中央与国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出数据为新的生产要素，即区别于土地、劳动力、资本、技术的第五类生產要素。数据要素成为数字创新环境下企业开展数字创新（数字技术创新、数字应用场景创新以及基于数字技术的商业模式创新等）的关键性生产要素。

从知识的视角来看，数据是生成信息与知识的基础原料，能够基于数字化的方式承载一定的信息与知识。通过搜集数据、分析数据、挖掘数据能够获取相应的知识与信息。数据转化为生产要素的前提是企业投入相应的数据资源用于生产与服务。数据作为一种要素纳入到企业生产函数体系之中，成为企业的基本投入。随着投入程度的加深，传统单个分散型数据逐步从数据集、数据资源、数据资产成为数据要素与数字资本。这一过程本质上是对数据利用的深化。在数字创新环境下，数字创新的本质是企业基于数字智能技术开展新的技术研发或者数字场景的创新，实现数字技术、数字产品、数字服务、数字商业模式的全方位创新。

数据要素不仅能为企业激活知识赋能，还能独立地为企业或者知识组织创造生产效应，即通过庞大数据的数据挖掘实现新的知识价值创造，实现基于数字化知识的组织生产与组织创新。

数据要素支撑企业数字创新过程中的知识积累与知识创新，主要表现在两个方面（见图2）。

第一，数据作为知识要素的辅助载体或者辅助工具。传统知识呈现出离散化的特征。数据要素能够准确地记录知识流动的基本过程，动态地追踪知识的来源主体以及主要分布；能够为企业开展知识搜索提供基本的承载工具支持。知识的转化与应用依赖于基于数据要素的知识管理，包括对知识主体的精准激励，以及对知识收益的精准计算等，降低了知识管理过程中的交易成本。

第二，数据要素降低了强化知识要素的溢出效应。在非数字创新环境下，企业知识流动相对封闭，企业间的知识流动限于一定的合作契约以及知识协议等。在数字创新环境下，数据要素能够强化企业在知识溢出与知识扩散过程中的网络效应；能够动态地整合企业开放式创新网络中的知识资源；能够使各类知识主体的异质性数据资源逐渐成为生产知识的关键性生产要素。此时，数据要素不仅能为企业激活知识赋能，还能独立地为企业或者知识组织创造生产效应，即通过对庞大数据的数据挖掘实现新的知识价值创造，实现基于数字化知识的组织生产与组织创新。

数字技术与数字基础设施

数字智能技术对数字创新环境下的知识生态系统的支撑主要体现在三个方面。

第一，数字智能技术能够融入知识管理系统。知识管理是以企业为基本单元开展对知识捕获、知识学习与吸收、知识整合与知识共享等过程的管理，涵盖对隐性知识、显性知识的管理。通过有效激活知识要素在企业生产函数中的价值创造经济产出或者非经济产出，实现企业价值创造目标。数字经济融入企业知识管理系统意味着知识捕获、知识学习以及知识整合与共享过程一定程度上被数字智能技术所颠覆。企业中的知识管理者不再是知识的被动接受者，而是要扮演大数据、算法知识等专家角色。知识管理的基本载体被数字知识平台替代，一定程度上能够快速响应组织内外相关知识主体对异质性与个性化知识的需求。由于数字智能技术充分嵌入到组织管理系统之中，各类知识主体能够在数字生态圈中跨时空、跨主体、跨机构、跨部门地开展实时的知识共享，由此可以在一定程度上延展野中郁次郎（Nonaka）在1994年提出的SECI（Socialization、Externalization、Combination、Internalization）知识创造模型（见图3）。

第二，数字智能技术可以打破企业“知识孤岛”。企业在运营管理过程中，不同程度地面临知识碎片化、分散化的知识孤岛态势，这与数据保护、知识产权保护等有关。一些关键性知识被隐藏于特定的组织空间、特定的组织研发部门、特定的生产部门与业务部门之中。数字智能技术有助于企业打破“知识孤岛”，即通过标准化的数据接口以及知识共享平台，快速地整合各类组织空间、组织模块、组织部门的各类显性与隐性知识。企业因此可以完成各管理模块、各业务系统之间的互通互联，实现数字化驱动的知识泛在链接与精准服务。

第三，数字智能技术与数字基础设施可以支撑企业更好地开展知识管理。在数字智能技术驱动下，传统知识挖掘工具有了全新的技术支持与载体支持。知识流动的可视化，以及知识挖掘的透明化，成为知识挖掘的全新表征。基于数字智能技术，企业能够快速对外部用户、供应商、消费者以及其他互补者开展精准的知识挖掘，并迅速捕获吸收；能够提高知识加工的深度，以及知识传递与学习的效率，改善企业知识捕获与知识学习吸收的能力，进而重塑企业数字化知识管理能力，形成面向数字智能技术驱动的“智慧知识”大脑。

数字企业

数字创新环境下，一个重要的组织范式变革便是传统企业迈向数字企业（Digital enterprises）。数字企业与传统企业的关键差异在于数字企业能够开发、利用数字技术开发相应的数字产品以及数字服务，实现基于数字化的经济与社会环境价值创造。

数字企业存在广义和狭义之分。狭义的数字企业主要是从事研发设计数字智能技术的企业，包括算法研发类企业即人工智能企业、互联网企业、大数据公司以及区块链研发设计公司等；广义的数字企业不仅仅包括从事数字智能开发设计的企业，还包括基于数字智能技术开展数字化转型的传统企业。数字企业创新不仅包括基于数字智能技术的知识创新、技术创新与数字产品创新，也包括基于数字智能技术的应用场景创新、数字商业模式创新、数字管理模式创新、组织创新以及流程创新等，两类创新的核心差异在于数字作为生产要素作用的渠道以及应用范围。

在数字创新的知识生态系统中，数字企业成为牵引数字创新的主要知识主体，包括从事知识存储、知识开发应用、知识创造与创新的关键知识主体。以人工智能企业为例，人工智能企业能够基于算法开源平台，不断吸纳不同的用户参与算法的设计与优化迭代，即通过塑造数字开放式创新网络实现知识捕获及知识学习吸收。为此，人工智能企业可以通过智能化、平台化以及个性化的参与方式，撬动整个创新生态系统中的知识用户，使其融入知识生产、知识应用以及知识创造与创新的过程之中。

数字企业创新不仅包括基于数字智能技术的知识创新、技术创新与数字产品创新，也包括基于数字智能技术的应用场景创新、数字商业模式创新、数字管理模式创新、组织创新以及流程创新等。

数字企业可以在学习方式上创造关键性变革效应，体现为数字企业能够形成“元知识”及“元学习方式”。以“元知识”为例，伦纳迪（Leonardi）将社交媒体中出现的“谁知道什么”和“谁知道谁”定义为元知识。在企业知识生态系统中，元知识意味着能够准确识别知识主体的知识边界问题。相应地，数字企业能够支持知识生态系统中的元知识构建，通过搭建元知识平台增加生态系统内成员间的知识透明度，实现知识的即时搜集与即时共享等。

数字文化

在数字创新环境下，一个关键性的非正式制度支撑是数字文化。数字创新环境下，数字文化之所以重要，是因为各类知识主体之间的互动在一定程度上是跨区域、跨制度情境、跨文化情境的。在参与知识生产、知识消费、知识共享以及知识创造与创新的过程中，知识主体的行为模式以及利益考量不一，甚至由于制度的差异性存在知识冲突或者知识交互过程难以融合等现象。数字文化作为开放性、共享性、包容性以及互动性的新型文化，能够使各类知识主体在同一生态系统内实现知识的创新与创造。

数字文化有狭义和广义之分。狭义的数字文化是基于数字技术的文化活动，表现为特定的文化现象与文化塑造过程。广义的数字文化是数字技术与数字工具衍生的新的数字政治文化、数字经济文化、数字社会文化等多重文化现象与文化内容，是传统文化在数字化时代的拓展与延伸。

数字文化有助于知识生态系统的建构与治理，主要体现在两个方面。

在数字创新环境下，不同类型的知识主体一定程度上满足共生环境的要求，它们面向的是同一数字创新的系列市场需求与用户需要，在交互过程中形成知识交互、资源交互、价值交互的共生群落。

第一，數字文化可以促使知识主体参与知识创造。如果数字文化具有包容性和开放性，那么便可以使具有异质性能力的知识主体融入其中参与知识创造。在数字文化情境下，高度开放性与包容性保证了各类知识主体参与的平等性，以及知识获取的普惠性，最终在知识生态系统中实现真正意义上的知识共享。

第二，数字文化可以赋能知识创新生态的知识治理。数字文化情境下，产生了一种全新的治理范式，即数字治理。数字治理不同于传统企业间创新的协同治理或者联盟网络治理，其能够打造基于数字生态圈的数字场域，实现面向数字创新生态圈的整体性治理与生态化治理。在治理过程中，数字生态内具有异质性能力与不同诉求的知识主体能够参与到同一问题的解决过程之中，立足数字文化重构生态内不同主体的信任机制、协同机制与耦合机制，进而逐步打破单一知识主体的知识独占性与知识垄断格局，强化知识主体之间的开放、协调、合作与共享。

数字创新环境下，知识生态系统的关键特征

在数字创新环境下，企业所处的知识生态系统具有五大关键特征。

第一大特征是知识创新过程的开放性。由于数字智能技术的高度开放性与渗透性，知识创新过程的开放性表现为多重开放，包括主体开放、数据资源开放、知识交互开放等。

主体开放指满足既定开放标准的知识主体（知识个体、知识组织等）都能参与到知识生态系统之中，成为其中的特定节点。

从数据资源开放来看，知识主体在知识搜集、知识整合以及知识创造的过程中，必然需要依赖相应的数据资源，通过数据资源进行所需知识的捕获与识别、知识互动与反馈等。数字创新环境下，产业跨界创新、企业跨界创新成为常态，单一类型的知识已经难以满足生态系统内的市场需求，多学科领域的融合型知识成为关键知识内容。因此，未来必然的趋势是依赖数据资源实现多学科知识的标准化，进而通过相应的数据平台实现多学科知识的转化整合与交互融合。

从知识主体交互空间开放来看，传统知识生态系统内的知识主体局限于特定生态位、特定组织空间范围内的知识交互，而数字创新环境下，单一知识主体特定的组织空间被数字化彻底重构，立足线上线下融合的数字空间成为知识主体开展知识交互的全新空间。

第二大特征是知识来源的多样性与复杂性。数字创新环境下，不同类型知识主体被包络于知识生态系统之中，包括传统意义上的知识个体（研究者、科学家等）、知识组织（高校、科研机构、企业、公共组织与社会组织等）以及数字用户、消费者、数字企业等。多类型知识主体的充分交互与耦合，不仅仅扩展了知识边界，而且衍生出了知识交互与融合过程中的复杂性知识。

第三大特征是知识应用的适应性与演化性。数字创新环境下，知识主体需要不断扩展数字应用场景，寻找赋能空间，这必然要求实现跨界、跨组织知识体系的相容适应，共生共演，实现知识生态系统的不断演化与迭代。

第四大特征是知识传递的韧性与敏捷性。在数字创新环境下，由于创新环境的高度动态性与复杂性，知识传递的韧性，即知识应用的柔性化程度以及动态创新性程度非常重要。在数字创新环境下，由于用户需求迭代速度更快，知识传递必然需要满足快速响应与即时传递的敏捷性特征，保持知识传递的灵活性，确保传递过程的效率最大化。

第五大特征是知识创新环境的共生性。在数字创新环境下，不同类型知识主体的存在一定程度上符合共生环境的要求，它们面向的是同一数字创新的系列市场需求与用户需要，在交互过程中形成知识交互、资源交互、价值交互的共生群落。

构建数字创新环境下知识生态系统

数字创新环境下，构建知识生态系统，可以选择的主导模式主要有三种：数字平台企业主导式、大中小企业融通式与用户主导式。

数字平台企业主导式

与传统企业组织不同，数字平台组织能够最大程度地链接双边市场以及各类知识主体，实现不同类型的知识主体在统一数字平台场域内的知识交互与价值交互，促使跨边知识主体共同创造新知识以及进行新的知识应用。由此，数字平台企业主导式成为数字创新环境下知识生态系统运行的主导模式之一。

数字平台企业主导式的知识生态系统关键的运行机制主要是两类。

第一类是开放式创新，即数字平台通过打造开放式知识创新系统，广泛吸纳不同知识主体参与到知识平台创新系统之中，以数字平台为载体实现知识搜集捕获、知识吸收与学习、知识整合与共享以及知识转移的全过程开放。各类知识需求在开放式知识生态系统中能够快速得以满足，如数字平台主导的知识数字社区、开源平台等便是例证。开放式创新机制下，数字平台需要处理好开放度与控制度的问题，即寻求最佳的开放治理模式，以确保知识主体参与的意愿以及效率。

在数字创新环境下，数字创新需要的不仅是基于数字技术的知识，还需要数字产业赋能过程中的产业化知识以及社会化过程中的社会性、文化性知识等。

第二类是平台价值共创，即数字平台通过确立主导知识需求以及知识应用场景，链接不同类型知识主体广泛参与到其主导的细分场景之中，实现不同知识主体之间的知识交互，进而共同创造价值。平台价值共创机制运行的关键在于知识创新与应用场景下不同知识主体的共创价值分配，需要构建合意的分配体系完成价值分配。

大中小企业融通式

传统协同创新范式下，知识生态系统运行以知识协同为基础，解决了不同类型知识主体在面向同一知识需求或者市场需求过程中的协作方式问题，但是难以解决知识被不同类型的主体吸收学习，以及知识在整个知识生态系统中的整合程度与应用价值效益等问题。传统协同创新范式下，知识协同难以有效解决知识独占性以及知识孤岛对生态系统的整体价值带来的系列负面问题。融通式创新是区别于开放式创新、协同创新的新创新范式，其主要目标在于实现不同创新主体与知识主体之间的深度融合而非简单协同与合作，真正意义上实现不同知识主体与创新主體在生产要素、战略导向与价值主张、价值创造等方面的真正融合。

在数字创新环境下，数字创新需要的不仅是基于数字技术的知识，还需要数字产业赋能过程中的产业化知识以及社会化过程中的社会性、文化性知识等。面向数字创新的知识生态系统不是单一核心企业独占式的知识获取、知识吸收以及知识整合与创新的模式，而是不同业态中的大型企业与其所处产业链上下游企业或者其他互补者之间的相互融合、共同解决相应知识需求问题的模式。融通式创新面向特定的市场需求或者知识需求，融合各类知识主体的异质性资源以及要素，实现要素融通与知识融合，进而形成一体化的解决方案。

以人工智能产业为例。人工智能产业的关键核心技术的基础是数学、数据科学、计算机科学与技术等学科领域形成的独特的算法、数据结构以及训练模型等，但是其形成的产品与服务必然需要扩散到其他商业场景之中。以“AI+”的知识赋能模式推动人工智能产业的持续发展，这一过程主要依赖AI龙头企业开展关键核心技术研发与前沿基础科学研究，产业链其他企业在测算环节、验证环节以及应用环节广泛参与知识贡献，从而形成面向人工智能知识生态系统的知识扩散效应，进而产生更为广泛的知识与技术的赋能价值，促进产业内具有颠覆式意义的创新产品与技术的涌现。

用户主导式

数字创新环境下，用户不再是知识的被动接受者以及知识需求者，更是涵盖知识生产与知识消费的融合者，甚至一定程度上用户成为知识创新的主要主体。相应地，基于用户主导的知识生态系统成为数字创新环境下知识生态系统的核心构成。

对于用户主导的知识生态系统而言，其关键运行机制是知识分享机制。这意味着用户主导的知识生态系统需要激活用户的参与意愿以及用户的可持续知识分享机制，这也关系到用户主导的知识生态系统能否顺畅运行。

实质上，用户主导的知识生态系统主要是基于创客的知识共享数字社区、数字知识共享平台等。知识共享数字社区的主要用户包括自发零散型的知识个体，这类个体大都以体验、知识社交为目的，自发地在所处的知识社区中传播知识，建立知识分享社群，发起知识解决方案等。数字创新市场上的用户主要为创客团队。在数字创新背景下用户自我驱动的内部创新创业成为常态，创客团队基于特定的产品目标、服务目标以及技术目标等自我组建相应的知识团队，形成较为丰富的知识网络，实现相应的知识整合、知识应用转化以及知识价值创造等目标。例如，海尔创客实验室、小米开源硬件俱乐部等创客平台都是基于用户市场需求主导的用户主导式知识生态系统，均集中在特定领域开展相应的知识主体集聚与知识交互及共享。

对于用户主导的知识生态系统而言，其关键运行机制是知识分享机制。这意味着用户主导的知识生态系统需要激活用户的参与意愿以及用户的可持续知识分享机制，这也关系到用户主导的知识生态系统能否顺畅运行。

基金项目：本文得到国家社会科学基金重大项目“国企混合所有制改革的实现路径选择研究”（20&ZD073）与国家社会科学基金重大项目“智能制造关键核心技术国产替代战略与政策研究”（21&ZD132）的支持。