企业渐进式创新网络与政府制度行为演化分析

孙 健，邹 华，徐 剑

(沈阳工业大学管理学院，辽宁 沈阳 110870)

0 引言

党的十九大对科技创新重视程度跃升到前所未有的高度，政府的制度扶持力度不断加强，企业创新活力竞相迸发，技术创新成为企业长期占据市场一席之地的重要方式，这种创新呈现网状化发展趋势愈发明显[1]。目前，我国渐进式创新为主线的小创新是常态，而颠覆式创新不常见[2]，且基础创新水平同科技强国间的差距仍然存在，尤其是数量庞大的制造企业，在顺应新时代技术变革过程中，需经过较长周期的技术、知识、信息等资源的积累来夯实创新基础，而制度手段可以很好地加快这一诉求的实现[3]。现有研究表明，制度行为可促进渐进性创新以规律性和轨迹性形式展现出来，使企业能在较短时间内找到解决创新瓶颈的方法，为连续性创新发展营造机遇，对企业创新能力提升汇聚源头活水[4-5]。汽车制造业作为我国传统企业的中坚力量，凭借政府制度上的激励和扶持，陆续催生出一批新产品、新工艺和新业态，其中，新能源汽车在创新和产业化等方面有着尤为显著的竞争优势，其相关技术已达到世界领先水平，形成具有中国特色的渐进创新技术路线[6]。新技术、新模式的出现改变了现有渐进式创新格局，驱使个体内部线性创新行为向具有交互性、多元性和开放性的网络化方向演变，通过汇聚各方智慧能量，整合企业内部与外部创新资源，降低创新资源成本，形成独特的渐进式创新体系，促进不同规模和关系强度的网络产生，网络的消化与吸收能力为渐进式创新创造了更多条件。然而，网络本身并不拥有自我调控能力，利用制度行为的主观能动性实现对网络内创新活动的调控，有效促进组织间联动和整体创新效能，使网络内成员能够快速适应新常态下市场和技术的发展需要；特别是政府制度行为为企业创新活动的梯度衔接与联动提供保障，促进产学研协同创新联盟的搭建，推动独有技术的持续性创新与研发，为渐进式创新的网络化发展提供制度环境[7-8]。

已有文献研究表明[9-11]，网络化过程扩大了创新规模、资源和项目成果等内部因素发展；政府制度行为是在现有条件下制定和完善创新发展的制度措施，构成影响渐进式创新发展的外部因素。考虑企业渐进式创新受内外部因素共同影响，有必要将政府制度行为和创新网络化引入企业渐进式创新活动中进行探究，为其创新的辐射带动效应和效果倍增打开一个新的研究窗口。同时，基于研究的严谨性，将文中企业限定于制造企业，结合社会网络理论、制度变迁理论和生命周期理论，构建和分析企业渐进式创新网络化与政府制度行为的螺旋演进关系，为探索企业持续性创新提供参考。

1 理论基础

1.1 企业渐进式创新网络

社会网络理论对创新网络化发展起到重要作用，成为解释企业渐进式创新网络化现象的常用概念工具，该理论认为创新网络是组织长期开展且具有针对性的创新活动，是为了获取创新资源而建立的社会网络关系[11]。企业渐进式创新网络化作为创新网络的一种形式，亦具备社会网络的一般关系属性。因此，本文基于社会网络学的视角，结合Arghya[12]的观点，认为企业渐进式创新网络是以某一核心企业的线性创新为出发点，依靠全部成员力量，整合与搜索可利用的创新知识、创新资源的互动行为，并在已知范围内形成具有开放性的网络创新模式。企业渐进式创新网络关注共同价值的创造，模糊合作边界利于汇集和整合企业内外部环境的创新资源，快速满足所有成员的创新需求，以相对较低的创新成本获取受益颇多的渐进式创新成果，形成以企业为主体的独特线性创新体系。

基于后发优势实现追赶乃至超越，很多企业成功实践也证实了渐进式创新网络的高效，比如比亚迪渐进创新网络[6]、吉利汽车多元化渐进创新网络及中国高铁集团渐进创新网络[13-14]。企业渐进式创新网络在形式上是一种线性集成状态，在一定区域范围内搜索和汇聚资源，形成多元创新状态[13]。企业渐进式创新网络主要关注企业创新知识、技术、信息等资源的梯度衔接，随着中小企业、科研机构及高校院所的涌入，引入的外部创新因素为网络内各创新主体提供资源和智力支持。从生命周期理论的视角来看，渐进式创新瓶颈突破的交易成本较高，而在企业渐进式创新网络中这一问题得到很好解决，通过整合成员间的知识与资源，建立联合创新团队可缩短研发时间和创新成本，在一定程度上可降低网络内参与成员的竞争压力，为渐进式创新活动开展提供条件[14]。同时，企业渐进式创新网络是基于企业层次视域，围绕某一核心企业开展渐进式创新活动；核心企业的主体地位更加显著，而网络内参与成员可以保留自己的创新模式、技术体系、知识库等重要内容，对其战略布局的损害相对较小[15]。

1.2 政府创新制度及其行为

政府在我国制度变迁过程中扮演着重要角色，其行为可直接影响企业创新进程。诺思制度变迁理论认为政府制度行为作为不受市场约束的产品被制造出来，用来降本增效、实现创新效果最大化。Davis与North是最早完整给出制度创新概念的学者[16]，他们认为政府制度创新的动态演化最终会成为制度变迁的一个轨迹。借鉴王晟[7]的研究成果，本文认为政府创新制度是在创新活动的管理过程中，政府制定和形成跟创新精神、创新价值观等意识形态相匹配的办法、规章、条例等。政府创新制度行为是政府通过制度上的措施和手段，使创新成为企业日常生产管理过程中经常出现的活动。

政府的创新制度行为整体呈现螺旋上升趋势[17]，如图1所示，推动了创新的网状化演变。政府创新制度行为包括以下三个层次：

图1 基于生命周期的政府创新制度行为趋势

(1)固有创新制度行为。政府固有创新制度行为是基于父辈传承的制度基因，在一定时期内形成相对稳定的制度状态[18]，促进创新活动开展的一系列行为。该行为拥有一元或二元属性，具有以下特点：①维稳行为偏好[19]。政府维稳的制度行为可以保障企业在一段时期内快速适应市场新需求，维护当前创新布局稳定发展，保证创新活动的持续性。②合作依赖行为偏好[20]。政府制度行为通常会习惯于所熟悉的创新环境，在创新制度行为上会更倾向于以往合作关系。结合生命周期理论将此阶段行为界定为幼生期及之后。

(2)适应性创新制度行为。政府适应性创新制度行为是政府具有调节和适应市场变化能力，通过相关制度安排的调节，引导企业适应创新环境变化[21]。该行为是在原有基础上适应新的供需变化，拥有二元属性，具有以下特点:①协调行为偏好[1]。政府通过制度上协调行为释放更多的资源空间，使企业创新活动兼容性更大，提升创新的有效性。②逐利行为偏好[22]。政府为了追求GDP发展，放宽制造企业享受制度红利、增加资金扶持等制度行为，激励企业产出更高的经济效益。结合生命周期理论将此阶段行为界定为成长期及之后。

(3)选择性创新制度行为。政府选择性创新制度行为是政府有选择地扶持和激励某个新技术发展，制定出不同于以往创新体系的制度措施。该行为是在一定创新规模基础上产生制度基因变异，拥有多元属性，具有以下特点：①择优选择行为偏好[1]。政府通过创新制度安排，优先发展和扶持新技术行为，形成技术创新新格局。②跨界行为偏好[23]。政府利用制度行为鼓励企业跨越当前合作关系，向其他相关领域搜索资源，推动创新资源丰富化。③变异行为偏好[21]。政府通过变异制度措施引导和鼓励企业持续改进革新行为，增加企业知识储备，此阶段常见于成熟期。

2 企业渐进式创新网络与政府创新制度行为螺旋式片段演进

区块链、大数据、无人机等新技术给传统产业带来新机遇，许多制造企业追求颠覆性创新，却忽视了企业渐进式创新网络的重要意义[23]。本文基于生命周期理论，结合政府创新制度的动态变迁状态，构建螺旋式片段演进概念模型，如图2所示。

图2 螺旋式片段演进概念模型

(1)1.0阶段：维稳网络内各方合作关系。首先，各方创新关系从无关联到弱相关。此阶段网络内创新关系处于松散状态，缺乏线性关联的合作，由于创新的差异化，彼此间无法自发形成统一的创新活动，需要借助政府固有制度行为的引导，利用制度传承统筹和安排组织间产生较弱线性合作关系，推动创新活动网状演化。其次，各方合作从弱相关到关系稳定。由于各方合作关系初步建立，该阶段的渐进式创新网络稳定性不高，政府利用固有创新制度行为的激励和扶持，能够充分调动各方创新资源，强化合作基础，推动网络内成员长期合作开展同一系列的渐进式创新，实现网络的稳定发展[24]。因此，该阶段政府创新制度行为强度>企业渐进式网络创新能力。

(2)2.0阶段：网络外延过程中适应和协调外部资源。綦良群等[25]认为企业为了获取利润，热衷搜寻异质性的创新知识和资源，主动同高校、科研院所、中介机构等组织开展具有一定线性相关的合作网络。随着高校和科研院所的参与，形成创新能力较强的体系，并围绕某技术产生线性创新，推动网络内创新活动的相关度跃升到中等强度。在政府适应性创新制度行为的作用下，焕发企业渐进式创新网络的创新活力，促使该网络再次成长和外延。因此，该阶段企业渐进式网络创新能力>政府创新制度行为强度，是企业渐进式网络创新活力的迸发阶段。

(3)3.0阶段：企业渐进式创新网络与政府创新制度行为同步演进。随着企业渐进式创新网络规模和结构逐渐趋向成熟，各方创新关系强度由中度跃升到强相关，并由此产生多个较强线性相关的创新活动，利于共性技术产生。政府利用选择性创新制度行为增大创新制度强度和力度，弥补2.0阶段在一些新产生的技术上缺少制度行为扶持和指引，且创新行为和制度行为通过动态资源禀赋增强其线性关系强度，促使政府创新制度行为与企业渐进式创新网络形成多个线性相关关系；在二者的关系中从强度临近区域出发向某个平衡点演进，使某个时期在局部达到渐进稳定的状态：政府创新制度行为强度≈网络创新能力程度，即企业渐进式创新网络内各成员创新能力与政府创新制度行为同步发展，推动创新效益的提升。

综上，在企业渐进式创新网络与政府创新制度行为演进概念模型中，从下而上由若干大小不一的片段组成，由一个片段向另一个片段过渡与转化，整个片段以螺旋上升趋势发展。模型中从1.0到3.0是一个片段的周期性发展和优化过程，3.0阶段要优于2.0阶段和1.0阶段。1.0阶段以政府制度行为维稳网络内关系为主，2.0阶段为企业创新活力迸发阶段，3.0阶段以网络创新能力与政府创新制度行为同步发展演进为主。随着1.0到3.0实现周期性演进次数增多，螺旋式片段演进周期花费的时间会逐渐减少，片段间转化进程会加快，对促进企业持续性创新有一定借鉴意义。

3 演化博弈假设与分析

为了进一步论证本文所构建的螺旋式片段演进概念模型，采用博弈论对其进行演化分析，并设定以下情况：1.0阶段创新制度行为>创新行为，界定为政企合作关系；2.0阶段创新能力>创新制度行为，界定为企业同高校和科研院所合作关系；3.0阶段创新制度行为≈创新行为，界定为政企研校三方共同参与，形成较强线性相关的同步合作关系。

3.1 演化主体界定与模型假设

(1)主体选择策略：在螺旋式片段演进概念模型中，企业可选择的策略为进行共性技术分享和应用技术分享；高校和科研院所可选择的策略为采用共性或基础性研究和不参与；政府可选择的策略为创新制度行为支持和不参与。

(2)企业提供共性技术分享概率为x，可获得收益Q1，付出成本C1；企业提供应用技术分享概率为1-x，可获得收益Q2，付出成本C2。

(3)高校和科研院所加入，开展共性或基础性创新研究概率为y，可获得科技收益G1，需要付出创新研发成本C3；不参与的概率为1-y，收益和成本均为0。企业资助高校和科研院所基础性创新，企业可额外获得收入L1。模型中企业进行应用技术分享时，高校和科研院所可获得科技收益G2，需要付出创新研发成本C4；企业资助高校和科研院所基础性创新，企业可额外获得收入L2。

(4)若政府对企业渐进式创新网络提供制度行为支持概率为z，取得社会效益和经济效益R1；若政府不参与概率为1-z，收益和成本均为0。

企业获得共性技术、应用技术政府税费减免等收益分别是J2、J3。若企业共性技术分享时，高校和科研院所受政府资助进行共性与基础性研究可获得收益R2，付出成本C5；若企业应用技术分享概率为1-x，高校和科研院所受政府资助进行共性与基础性研究可获得收益R3，付出成本C6。

3.2 博弈模型建立与演化分析

通过当前博弈关系构建博弈树，如图3所示，收益矩阵见表1。采用策略为Wi，i∈[1,8]。

图3 演化博弈树

表1 博弈收益矩阵

(1)企业期望收益和复制动态方程。

设企业采用共性技术分享期望收益为：

Hx1=yL1-yC3+zJ2+Q1-C1

(1)

采用应用性技术分享期望收益为：

Hx2=yL2-yC4+zJ3+Q2-C2

(2)

企业的期望收益为:

Hx=xHx1+ (1-x)Hx2

(3)

(4)

根据式 (4)、复制动态微分方程稳定性原理以及演化稳定策略性质可知:若z=α，F(x)≡0，则对所有x都是稳定状态；若z<α，x=0是平衡点；若z>α，x=1是平衡点。

(2)高校和科研院所期望收益和复制动态方程。

高校和科研院所加入网络期望收益为：

Hy1=z(R2-C5)+G1-C3

(5)

不参与期望收益为0，高校和科研院所期望收益为：

Hy=yHy1

(6)

由式 (5) (6)得到高校和科研院所复制动态方程为:

(7)

(3)政府期望收益和复制动态方程。

政府参与企业渐进式创新网络提供制度行为支持收益为：

Hz1=xy(C6-C5)+x(J3-J2)-yC6+

(R1-J3)

(8)

不参与期望收益为0，则政府期望收益为：

Hz=zHz1+ (1-z)Hz2

(9)

由式 (8) (9)得到政府复制动态方程:

(10)

表2 稳定性判断

对表2中未知点进行讨论，若L1-L2-C3+C4+Q1-C1-Q2+C2+J2-J3>0，则企业选择应用技术分享<选择共性技术分享策略所获得的利益，此时 (0,1,1)为鞍点，(1,1,1)策略成为唯一纳什均衡点；若L1-L2-C3+C4+Q1-C1-Q2+C2+J2-J3<0,(0,1,1)为唯一纳什均衡点。综上分析可见，博弈最优点均是政府、高校和科研院所参与到企业渐进式创新活动中组成的企业渐进式创新网络状态：创新制度行为强度≈网络创新能力强度，即3.0阶段为最优纳什均衡解，解释了3.0阶段产生的效益优于2.0阶段和1.0阶段。此分析过程论证了企业渐进式创新网络与政府创新制度螺旋式片段演进概念模型的可行性。

4 实证分析

实证研究是众多学者探究创新网络与创新制度问题的常用方法[25-26]，我国作为装备制造大国，汽车制造企业受政府创新制度行为红利影响尤为明显。本文选择有一定代表性和普适性的三家汽车制造企业，以其为中心形成上海新能源汽车及关键零部件渐进式创新网络、长春汽车电子渐进式创新网络和芜湖新能源汽车渐进式创新网络作为研究对象。通过实证分析，进一步验证博弈假设的结论，实现对本文观点的佐证。

4.1 数据来源与指标选择

本文结合博弈假设和实际情况，借鉴相关领域已有研究，参照其指标和变量选取成果，政府创新制度行为选取研发费用加计扣除免税[8]、高新技术企业认定[3]、政府科技扶持资金[26]为指标变量，企业渐进式创新网络选取网络内高新技术企业 (规模)[9]、申请专利[4]、创新利润[7]为指标变量。通过查找2014—2018年 《火炬统计年鉴》 《中国汽车工业年鉴》 《工业企业科技活动统计年鉴》 《上海统计年鉴》 《长春统计年鉴》 《芜湖统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》 《上海统计公报》 《长春统计公报》 《芜湖统计公报》等资料，获得表3所列数据。

表3 渐进式创新网络与当地政府制度行为指标数据

4.2 研究发现

根据Pearson概念模型：

式中，x、y分别代表其中某两个指标，依据本文研究环境将3.0阶段相关性强度界定为|γ|≥0.75，同理2.0阶段强度界定|γ|∈[0.4,0.75)为中相关，1.0阶段|γ|∈ (0,0.4)为弱相关。二者正相关性越高，越容易同步发展。利用Python3.6软件对表3数据进行分析，得到图4～图6所示结果。

(1)汽车制造企业渐进式创新网络创新能力分析。图4中网络内创新因素正相关程度|γ|∈[0.82,0.94]，均属于强相关，并形成多个线性相关创新活动，说明图4创新活动互动较高，创新资源流动性强，合作创新关系紧密，该网络创新能力很强。图5中创新因素相关性不明确，各方的创新活动呈现弱相关状态，尚未形成线性相关创新活动，说明图5创新因素关联性不紧密，组成的渐进式创新网络的创新能力较弱。图6正相关程度|γ|∈[0.7,0.93]，只有高新技术企业数量和专利申请数量呈现中相关，其余创新因素呈现强相关状态，并形成多个线性相关的创新活动，说明图6中创新活动关联性较强，但专利申请数量有进一步上升空间。综上，三家汽车企业渐进式创新网络的创新能力排名为上海>芜湖>长春。

图4 上海新能源汽车

图5 长春汽车电子

图6 芜湖新能源汽车

(2)政府创新制度行为强度分析。图4中政府创新制度行为因素间存在多个线性关系，且正相关范畴|γ|∈[0.69,0.72]，属于中等相关强度，说明上海政府创新制度行为间有较强的关联性，制度行为强度较高。图5中政府创新制度只在科技资金扶持制度行为上存在弱相关性，正相关性程度|γ|=0.35，在其他因素方面均为负相关，说明长春政府创新制度行为强度较低，制度行为因素间缺少线性正相关关联，亟需政府增强制度行为强度。同样现象出现在图6中，政府创新制度行为只在财政支持行为上存在中等关联性，正相关程度|γ|=0.57，说明芜湖市创新制度行为因素间缺少线性正相关关联，创新制度行为强度较弱。综上，三个地方政府创新制度行为强度排名为上海>芜湖>长春。

(3)企业渐进式创新网络与创新制度行为相关性分析。图4中上海新能源汽车及关键零部件渐进式创新网络分别与政府研发费用加计扣除行为、科技扶持资金行为存在线性正相关关系，分别为|γ|∈[0.47,0.73]、|γ|∈[0.45,0.72]，该范围属于中等强度，说明图4中渐进式创新网络发展与政府创新制度行为联系紧密，相关强度较高。图5中长春市政府创新制度行为与长春汽车电子渐进式创新网络处于零散分布状态，没有形成线性相关，说明二者相关性强度较弱。图6中芜湖政府研发费用加计扣除免税行为与芜湖新能源汽车渐进式创新网络存在1个线性正相关关系，强度|γ|∈[0.87,0.95],该范畴属于强相关，而在其他方面均是负相关，说明只在研发费用加计扣除免税行为与芜湖新能源汽车渐进式创新网络上强相关，而在其他方面均未形成线性相关状态。综上，汽车企业渐进式创新网络与政府创新制度行为相关性强度排名为上海>芜湖>长春。

(4)螺旋式片段演进验证分析。从图4～图6反映的结果来看，三家汽车企业渐进式创新网络所在位置呈现出由南向北逐渐递减趋势。图4中上海新能源汽车及关键零部件渐进式创新网络与政府创新制度行为拥有两个线性正相关排列，相关程度到达中等以上，二者向着同步趋势演进，符合螺旋式片段3.0阶段特点。图5中长春汽车电子渐进式创新网络与政府创新制度行为未形成线性正相关排列，处于松散状态，需要政府创新制度行为引导，符合螺旋式片段演进1.0阶段特点。图6中芜湖新能源汽车渐进式创新网络与研发费用加计扣除免税行为拥有一个线性正相关排列，且芜湖新能源汽车渐进式创新网络拥有多个线性相关关系，而芜湖政府创新制度行为因素间未形成线性相关关系，网络内创新能力强度大于政府制度行为强度，符合螺旋式片段2.0阶段特点。

基于企业渐进式创新网络创新能排名、政府创新制度行为强度排名以及二者相关性强度排名的情况，可以得出三家汽车企业渐进式创新网络与创新制度行为螺旋式片段演进程度为上海>芜湖>长春，即3.0阶段>2.0阶段>1.0阶段。该实证结果进一步验证了博弈分析结果，并佐证了本文观点。

5 结论与启示

(1)企业渐进式创新网络与政府的创新制度行为相互作用与影响。以企业为核心形成线性的网状开放创新，在原有创新基础上不断完善并出现进化，引发企业渐进式创新网络内线性渐进式创新到达临界点，形成质的变化，网络内创新能力跃升带来的效应影响到政府制度安排，诱导政府创新制度行为进行变革以适应创新市场需求。同时，企业渐进式创新网络内创新活动需要政府制度行为支撑，来激励成员间创新关系进一步深化和发展，为企业创新活动提供制度环境，拓宽了企业创新空间。

(2)螺旋式片段演进模型3.0阶段优于2.0阶段和1.0阶段。整个螺旋式演化由若干片段组成，每个片段均经过1.0到3.0阶段，是一个动态升级过程。3.0阶段存在多个线性相关关系，强度均在中相关以上，企业渐进式创新网络≈政府创新制度行为强度，向着同步趋势发展；2.0阶段企业渐进式创新网络创新能力>政府创新制度行为强度，网络创新能力的因素间存在单个线性相关关系，是企业渐进式创新网络内创新活力迸发阶段；1.0阶段企业渐进式创新网络与政府创新制度行为尚未形成线性相关关系，需要政府创新制度行为介入，引导和扶持网络内各方创新关系稳定发展。研究发现3.0阶段>2.0阶段>1.0阶段，对企业持续性创新提升具有一定启示意义。

(3)企业渐进式创新网络与政府创新制度行为的正相关强度由南向北递减。研究发现，位于南部的上海新能源汽车及关键零部件渐进式创新网络与政府创新制度行为接近同步发展状态，正相关性强度最大，产生的经济效益和创新水平要优于芜湖和长春；在汽车企业渐进式创新网络的创新能力以及政府创新制度行为实施强度上，位于中部地区的芜湖均高于北部地区的长春。从整体走势来看，二者正相关强度由南向北逐渐递减，这也与我国当前经济发展的实际环境相符。