企业分布式创新网络中合作\交流与信任机制研究
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摘要：基于系统耦合度和合作博弈的视角，对企业创新网络中合作、交流与信任问题进行研究。文章通过大量文献研究和案例分析，提出耦合度取值与系统发展阶段的联系，构建耦合度，合作、交流与、信任度及企业分布式创新网络发展之间的正相关性模型图，进而对企业分布式创新进行博弈模型分析，为企业开展分布式创新活动提供借鉴和指导。
中图分类号：C29 文献标识码：A
一、引言
随着经济全球化及知识、信息技术的高速发展，许多企业逐渐认识到在创新中不能再走独立、自给自足的创新模式，而应更多利用企业外部资源，通过资源共享和优势互补进行整合创新。分布式创新（Distributed Innovation）顺应企业对创新源的需求而应运而生。Mohanbir Sawhney和Emauela Prandelli（2000）[1]认为：“分布式创新网络的形成和网络中的知识共享对分布式创新的成功至关重要”。美国康奈尔大学管理学院Aija Leiponen和达特茅斯塔克商学院Constance E. Helfat教授（2006） [2]通过对芬兰469家制造厂商创新活动的样本收集和模型分析，提出地理位置分散化、创新成果的分散化、从而使分布式创新网络的构建变得更有社会意义。黄国群（2008）[3]指出分布式创新依赖于主导公司内部知识主体与外部知识主体共同构建的知识网络。综合文献研究可以看出，国内外学者关于分布式创新的研究已取得一定的研究成果。因此，本文选择合作、交流与信任为研究对象，探讨企业在全球范围内协同创新时的企业间合作、交流与信任关联性的问题，构建合理的运行机制，促进资源整合创新再增值，为企业开展分布式创新活动保驾护航。
二、企业分布式创新概述
高小芹、刘国新（2009）[4]经过对国内外文献的比较和分析，认为分布式创新既是企业内部创新活动的分布式组织，又是企业外部（企业之间）创新活动的分布式合作。企业充分利用IT和CT技术的优势，根据需求在全球范围内寻求合作伙伴，构建创新网络，将外部资源纳入自我发展的轨道，企业边界越来越模糊，企业外部资源与内部资源不断融合，在不同地域，依据共同的网络平台开展的创新活动，实现全球化协同创新。企业分创新活动跃入一个新的台阶。[9]
三、企业分布式创新网络耦合度分析
吴大进、曹力和陈立华（1990）[5]通过对协同学原理和应用的研究，提出系统有机运行与各个子系统协同作用相关，系统从无序走向有序关键在于各个子系统的协同作用，子系统变化的合力左右系统的发展方向：特征与规律，而耦合度恰好反眏各个子系统的协同作用的度量。周宏（2003）[6]《现代汉语辞海》指出耦合(coupling)是指两个或两个以上的系统或运动方式之间通过各种相互作用而彼此影响以至联合起来的现象,是在各子系统间的良性互动下,相互依赖、相互协调、相互促进的动态关联关系。王琦、陈才（2008）[7]提出耦合度来量度系统发展状况。通过对跨国企业创新活动大量资料分析及前人研究成果总结，得出耦合度与系统发展阶段的相关性如表2所示。
表2耦合度C值分析
企业分布式创新网络从萌芽状态到成熟发展，每一个阶段都离不开参与到网络中各个子系统的合作、交流与信任。耦合程度的不同即随C取值范围的变化，合作、交流与信任的程度也不断变化。良好的合作、交流与信任呈正相关关系：如图1。
图1 企业分布式创新网络合作、交流与信任的耦合发展立体图
企业在分布式创新网络中开展创新活动，耦合度从0开始，随着创新活动深入不断增大，直到达到理想状态。在这一过程中核心企业与创新网络中的各个子系统的合作、交流与信任的程度不断深入，通过量的积累，最终实现质变。例如：华为在总部创新战略的协调下，在全国乃至世界各地独立自主地与当地的竞争企业（知识共享）、大学研究机构（提供新思想、新技术和新知识）、供应商和销售厂商（重要的创新源）、金融机构（创新、风险投资）和中介机构（优化资源配置，增强创新活力）合作、交流，并取得信任。随着创新网络中的各个主体的耦合度不断增大，华为形成全球协同的协调机制和沟通渠道；充分利用地域优势、专业资源、人才优势等，加强分工合作，优化全球效率；企业内外部知识源不断转移、整合、共同协作促进创新，开创了更多的利润、市场和专利技术。华为经过量的积累达到质变，在短短的二十年间取得了跨越式的发展：从一家弱小的通信产品商发展成为世界一流的通讯和产品制造商。
表3企业分布式创新网络层次、功能
四、企业分布式创新网络合作、交流与信任博弈分析
在企业分布式创新网络中，核心企业根据创新的需求而选择目标主体，而且目标主体也是根据自身发展的需要而加入核心企业的创新网络，核心企业与目标主体具有合作意向，并且签署了具有法律约束的合作合同。因此，企业的分布式创新网络博弈可以理解为多人合作博弈。由于创新活动围绕核心企业进行，博弈可视为核心企业与创新网络中核心层、辅助层和支持层中的各个主体分别进行博弈即二人博弈。由于网络中各个主体决策的不断变化性，假定①博弈者可以选择高度信任和低度信任两种策略；②博弈双方对彼此的特征、战略空间和支付函数都有精确的知识和认识；③博弈双方对策略自由选择；④博弈参与者间博弈属于静态博弈，策略的选择具有同时性；⑤a>0，m≤0。[9]
表4 “囚徒困境”博弈模型[8] 表5企业分布式创新网络下博弈模型
表4中，博弈双方处于理性思考都选取高度信任，双方团体利益最大化，各自获得15a的利益；双方都想利益最大化，彼此又不信任，一方采取高度信任和另一方采取低度信任，低度信任方有投机取巧心理，侵占对方利益或成果，在一次博弈中而没有因不守信受到惩罚，则低度信任方获取20a利益，守信一方利益降为-10a。所以，采取低信任策略风险最小，是双方的最优策即（不守信,不守信），双方收益都为0，该博弈的纳什均衡为（0，0）。当然，纳什均衡相当于宣告协作创新计划已经失败。
表5与表4的不同：在分布式创新网络中，核心企业与各个合作主体都签署具有法律效益的合同，约定任何一方若采用低度信任策略都将受到违约惩罚，赔偿所有收益甚至更多给予高度信任一方，则策略（高度信任，低度信任）对应收益为（10a,m）。合作双方为了不受惩罚，都趋向于采取高度信任策略，表5中的模型的最终解为（高度信任，高度信任），即（15a，15a）。实现了二者合作创新整体效益最大化的原则。此外，核心企业与创新网络中的各个主体在合同约束下进行协作创新，为了避免遭受惩罚，双方博弈过程中主动采取策略（高度信任，高度信任），实现利益最大化，但存在利益分配问题，如果利益分配不当，分布式创新活动也难以可持续发展。因此，利益分配问题有待于深入研究。
参考文献：
[1] Sawhney Mohanbi,Prandeli Emauel. Communities of creation: management distributed innovation turbulent markets[C]. California management review, 2000, (42): 24-49.
[2] Aija Leiponen, Constance E. Helfat. When does distributed innovation activity make sense? Location, decentralization, and innovation success. Discussion papers: Cornell University,2006.
[3] 黄国群. 分布式创新的机制及核心过程研究[J].预测. 2008，27（08）：8-13.
[4] 高小芹，刘国新. 企业分布式创新国外研究现状[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版）.2009，31（03）：455-458.
[5] 吴大进,曹力,陈立华.协同学原理和应用[M].武汉:华中理工大学出版社, 1990. 9-17.
[6] 周宏.现代汉语辞海[K].北京:光明日报出版社, 2003.820-821.
[7] 王琦，陈才. 产业集群与区域经济空间的耦合度分析[J]. 地理科学,2008.145-149.
[8]张维迎：博弈论与信息经济学[M].上海:上海三联书店,2004.
[9]李大帅.企业分布式创新组织模式及运行机制研究[D]．武汉理工大学，2011．