模糊变化速度视角下制造企业创新网络测度研究
杜丹丽，康 敏，曾小春
(哈尔滨工程大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001)
摘 要：制造企业创新网络随时间及企业投入变化呈现出不同发展态势。因此，从变化速度特征视角研究制造企业创新网络动态测度问题，从创新网络的节点属性、联系强度属性、结构属性3个维度建立了制造企业创新网络指标体系，运用突变级数法对我国各省市制造企业创新网络进行静态评价，并从模糊奖惩特征视角对其创新网络变化速度作进一步探究，构建了具有模糊奖惩的制造企业创新网络变化速度动态综合测度模型，基于时间维度对企业创新网络变化速度进行了动态研究。
关键词：制造企业；创新网络；动态综合评价；变化速度；模糊奖惩控制线
0 引言
随着制造业竞争日益加剧，制造企业需要建立创新网络进行知识和技术整合以促进产品与工艺创新，并通过网络与能力相匹配，寻找合适的合作伙伴分担创新风险，从而提高制造企业创新能力和竞争力。科学合理地测度制造企业创新网络，不仅可以真实反映制造企业创新网络水平，还能间接反映该地区整体创新能力发展水平，具有一定的现实意义。
然而，对于制造企业创新网络测度，国内外学者多通过建立不同层次的指标来反映创新网络现实情况，测度往往建立在网络静态评价的基础上，反映某一时间截面下的测度值，是其静态过程的呈现。通过文献研究发现，静态测度制造业创新网络的方法主要有BP神经网络、云重心模型和模糊扩展、AHP-Topsis、DEA方法、Fuzzy、模糊隶属度法等，这些方法均为制造企业创新网络测度研究提供了多样化思路。但是，制造企业创新网络处在不断变化发展中，连续时间的静态测度在本质上具有关联性，即上一年的静态测度可能影响下一年的测度结果，测度值随时间发生变化。单独使用以上静态测度方法，难以准确反映制造企业创新网络变化趋势。因此，本文基于时间维度，从模糊奖惩视角出发，对制造企业创新网络变化速度进行动态综合测度研究，更为深入和全面地评价其整体发展态势及状况。
1 创新网络内涵
关于创新网络概念的界定，国内外不同学者提出不同理解[1]。对文献进行梳理可知，学者们主要从以下两个视角进行研究：
(1)复杂网络视角。Freeman(1991)认为创新网络主要强调系统的整体创新，基于非正式以及隐含特征的关系，通过网络架构连接不同企业进行合作。Chiffoleau[2]认为，创新网络是构建共同的社会认知和认同从而快速解决具体问题的一种网络组织。Nieves等(2012)提出，创新网络是一个多维的系统，主要由技术创新过程、网络结构以及网络治理组成。霍云福(2002)认为，企业创新网络是指企业通过建立合作关系以及运用信息网络与其他主体建立稳定的协作关系而加强企业自身创新能力的一种网络形式。张满银等(2011)认为区域创新网络是政府、企业、大学、科研机构等多方主体参与协同创新的一种联合组织，具有比较开放、内部合作性等特征。
(2)管理过程视角。J. Hagedoorn等[3]认为,创新网络是两个或两个以上组织、机构或个人结合在一起的团体，通过共同开发技术项目达到合作目的。Ferrary等(2009)认为创新网络是创造新的产品或工艺，从根本上改变价值链业务的一种商业网络。Gardet等[4]认为，创新网络可以被描述为各组织之间建立一组协调工业研究和开发过程的垂直与水平关系的网络。池仁勇[5]认为，创新网络主要强调网络中参与主体共同合作参与新产品设计、开发、生产、销售等过程，并通过科学、技术以及市场的交互反应形成稳定互惠的网络合作关系。
通过上述理论分析，本文认为企业创新网络是以企业为主体的某一区域内若干主体相互往来合作，从而建立起一种基于企业层面的、稳定的、可以促进各主体创新的关系。
2 制造企业创新网络指标体系建立
制造企业创新网络是以制造企业为核心的政产学研用一体化的协同创新网络，涵盖知识及技术运用的复杂过程。除制造业焦点企业外，其它创新活动参与者包括高校、科研机构、中介机构和政府[6]。具体而言，制造企业、高校和科研机构是网络内最重要且直接参与创新活动的行为主体；中介机构是网络创新的纽带和桥梁；政府是创新活动的管理者和服务者。不同类型主体间彼此联系、相互作用，促进网络内部知识、技术发展和共享，同时表现出知识和技术外溢特征[7]。
Galaskiewicz等(1999)提出网络维度划分，认为网络包含3个分析层面：网络成员维度、网络联结层次维度和网络结构维度。本文参考陈伟[6]、杨洪涛[7]、刘英基[8]等针对制造企业创新网络建立的评价指标体系，并结合当前制造企业创新网络管理过程、企业创新网络特点、影响创新网络的本质因素，从制造企业创新网络节点属性、创新网络联系强度属性及创新网络结构属性3个层面对制造企业创新网络进行评价。
(1)对制造企业创新网络而言，网络节点即网络中主体，主要表现出规模属性和集中属性。其中，主体规模反映节点的整体规模，因此，网络中节点规模可以通过测算主体规模来获取。具体而言，制造业焦点企业、高校和科研机构是制造企业创新网络中最直接参与创新活动的主体；中介机构是网络的联结者，但不起主体作用；从定量实证的论证方式看，政府不适合纳入测度体系。因此，选取制造企业、高校和科研机构数量测度制造企业创新网络节点规模[7，9，10]。而节点集中性分析创新主体密度及相关资源集中程度，制造企业创新网络中创新资源投入的集中程度包含节点密度和节点集聚程度。因此，选取与创新资源投入相关的3个指标进行测度[9]。
(2)制造企业创新网络节点间联系可以影响节点和网络的创新产出，因为其可以促进节点间技术合作和知识流动，主要分为正式联系和非正式联系。其中，正式联系代表长期的、集聚的、彼此联系的交互作用，这也符合节点间技术合作特点。因此，采用节点间正式联系数量即技术合作量表征这种特点，选取与技术合作有关的3个指标进行测度[11]。而非正式联系的分散性、间断性和弱交互作用符合节点间知识流动的特点，知识流动的主要外化载体是员工，为使企业得以持续稳定发展，需要重视员工的作用。因此，选取与制造企业人员相关的3个指标进行非正式联系的测度[10,11,12]。
(3)根据弗里曼、库克和逊斯托克等西方学者的观点，创新网络结构分解为网络外在环境交互和内部结构，在制造企业创新网络中主要体现为创新网络的开放性和创新网络的结构洞。其中，制造企业创新网络是多主体参与、多资源流动的网络体系。通过跨网络的人力、资金以及知识技术流动，与外部环境交互，以获取更多资源和空间，创新网络表现出对外开放性，主要依靠引进消化吸收国外资金、技术等[8]。因此，选取与此相关的4个指标进行测度[8，13]。而网络内部结构主要体现为制造企业创新网络内部机构，内部机构是创新网络中知识、信息和技术的沟通桥梁，同时，影响创新网络内各主体间知识流动和共享，成为网络内断点即结构洞。中介机构起到结构洞的作用，通过对创新网络内资源要素加以整合，提高制造企业创新能力。其中，中介机构主要为制造企业创新提供职业培训、技能训练等人力资源支持，是维持制造企业创新网络健康稳定发展的重要环节。因此，选取与之相关的3个指标进行计算[14]。
基于上述分析，依据设计指标体系的系统性、科学性、全面性、可操作性等原则，建立制造企业创新网络测度指标体系，如表1所示。
表1 创新网络测度指标体系
一级指标二级指标三级指标相关文献创新网络节点属性A创新网络节点规模A1制造企业合作高校数量A11(0.208)刘民婷等(2011),穆晓霞(2014)R&D项目数量A12(0.514)杨洪涛等(2015)制造企业合作科研机构数量A13(0.278)王冬鑫(2014)创新网络节点集中性A2制造企业R&D投入密度A21(0.635)郑超群(2009)刘民婷等(2011)制造企业产值占GDP比重A22(0.120)袁潮清(2013)制造企业R&D经费投入强度A23(0.245)郑超群(2009),刘民婷等(2011)创新网络联系强度属性B创新网络正式联系B1三种专利联合申报占全国份额B11(0.287)丁卉(2014)制造企业技术市场成交额B12(0.446)贺灵(2012)制造企业与其他主体的合同数B13(0.267)付俊超(2013)创新网络非正式联系B2制造企业参与职业培训机构培训人数B21(0.316)穆晓霞(2014)中介机构向企业介绍员工人数B22(0.239)穆晓霞(2014)企业参与中介职业技能鉴定人数B23(0.445)鲁芳等(2010)创新网络的结构属性C创新网络的开放性C1制造企业进出口商品总额C11(0.260)周立军(2009)外商直接投资占GDP的比重C12(0.220)刘英基(2014)外资企业投资总额C13(0.263)牛泽东等(2012)企业引进国外技术合同金额C14(0.257)牛泽东等(2012)创新网络结构洞C2职业培训机构个数C21(0.200)陆立军等(2010)职业技能鉴定机构数C22(0.651)张玉明(2009)就业训练中心个数C23(0.149)
3 制造企业创新网络动态综合测度
3.1 制造企业创新网络变化速度
根据建立的制造企业创新网络测度指标体系，λ个企业创新网络在ti(i=1,2,3...n+1)内静态测度值为φij=φi(tj),i=1,2…λ，j=1,2…n，结果集结如下：
(1)
由式(1)可知企业创新网络静态测度结果，在此基础上进行假设，企业创新网络在[tj,tj+1]时间内的变化速度值为υij(i=1,2…λ;j=1,2…n)，从而得出企业创新网络的变化速度时序信息矩阵：
(2)
当υij>0时，企业创新网络变化速度处在上升阶段，为增长情境；当υij<0时，企业创新网络变化速度处在下降阶段，为减少情境；当υij=0时，企业创新网络变化速度处在稳定阶段，为稳定状态。
3.2 制造企业创新网络变化速度的模糊隶属度
根据企业创新网络的静态测度结果，由式(2)可知，有
对于任意的νt，在激励、惩罚以及无奖惩等区分条件下，设定3个模糊集
“激励”
“无奖惩”
“惩罚”)，再根据模糊集与隶属度的概念，确定相应的隶属度。设θt为无奖惩点，对应的隶属度
分别为0、1、0。本文借鉴赵烨[15]以及有关于隶属度函数的确定方法，隶属函数是降半正态分布的。评价对象的变化速度激励、无奖惩、惩罚的隶属函数分别为：
(3)
3.3 制造企业创新网络变化速度模糊激励与惩罚线界定
由式(3)可知各自的隶属函数以及相应的隶属度，基于此可以分析其模糊集的隶属程度。本文借鉴易平涛等[18]关于分层的激励控制线理论方法，设定在某一时段内，ν=νt为相应的隶属度
的模糊奖惩控制线，不同时间段的模糊激励与惩罚控制线有可能不同。由于隶属度的变化，企业创新网络变化速度的激励、惩罚、无奖惩的状态也可能随之变化。而模糊激励与惩罚线受到某一时间段内网络变化速度静态测度最大值和最小值的影响，因此，定义在某一时间段内的模糊激励与惩罚线为：
θt=(νmax+νmin)/2
(4)
3.4 制造企业创新网络的模糊激励控制线变化速度动态综合评价
由式(2)可知制造企业创新网络变化速度值，基于此可以分析其各自的变化速度状态和趋势，并进行适当修正。可借鉴物理学关于速度的表示，考虑评价对象在[tj,tj+1]的变化速度状态，从信息集结视角构建如下公式[17]：
(tj,tj+1)=υij+(t-tj)×(υi,j+1-υij)/(tj+1-tj)
(5)
基于创新网络在时间维度上的信息集结特征，通过时序信息结果和信息集结模型，并考虑模糊激励与惩罚隶属度，得出创新网络变化速度状态在[tj,tj+1]各个时间段的激励评价值、惩罚评价值、无奖惩评价值。可用积分表达式
表示：
(6)
其中，tp表示无奖惩点θt对应的横坐标。制造企业创新网络变化速度状态受到的总激励与总惩罚遵循激励与惩罚守恒原则[18]，并且正负激励与惩罚的系数为1，由此求得创新网络变化速度状态的正负激励与惩罚系数。
(7)
式(8)反映了制造企业创新网络变化速度受到激励与惩罚作用的程度，考虑到评价对象变化速度模糊激励与惩罚的信息集结特征，则创新网络变化速度状态值在某一时间段内具有模糊激励与惩罚的评价值为：
(8)
制造企业创新网络的动态综合评价由速度和加速度共同决定，上述分析考虑到创新网络变化速度的状态，运用加速度分析其变化速度趋势。由物理学关于速度的描述可知，速度是一个矢量，同样，可以认为变化速度状态值也是一个矢量。当其为正值时，说明变化的速度状态朝着有利于评价对象的方向发展；当其为负值时，说明变化的速度状态朝着不利于评价对象的方向发展。但是，评价对象最终的综合效应需要考虑“合力”的作用。因此，借鉴物理学关于加速度的描述，变化速度状态的加速度可以定义为：
(9)
制造企业创新网络变化速度状态值在不同的加速度下表现出不同的能力水平，需要进一步进行修正。因此，本文借鉴易平涛[18]等提出的变化速度趋势测量修正模型：
ξ(aij)=η+
(10)
其中，e-aij表示速度变化的聚集效果。同样，变化速度趋势值有正负之分。基于正负值进行相应的奖惩，通过奖优罚劣促使评价对象更好地发展，从而更加合理地反映评价对象的动态综合测度值。
当aij=0时，ξ(aij)=1，处于稳定状态，即变化速度不作任何修正，则有η+
=1。
当aij>0时，ξ(aij)>1，变化趋势处于上升状态，则这种趋势需要得到激励。
当aij<0时，ξ(aij)<1，变化趋势处于下降状态，则这种趋势需要得到惩罚。
激励与惩罚的偏好比较显而易见，则ξ(maxaij)/ξ(minaij)=μ，根据刘微微[17]等的研究，假设μ=2。
最后，结合变化速度趋势奖励与惩罚方式，由物理学中的牛顿第二定律∑F=ma，将制造企业创新网络变化速度状态
代入其中，而ξ(aij)=a即为加速度，由物理学可知，在物体质量m一定时，物体所受到的力F与物体的加速度a成正比例关系；在力F不变时，质量m与加速度a成反比例关系。由于创新网络的动态综合评价值通过“不同受力”情况加以反映，再对其进行综合集结，类似于不同的力作用于同一个物体，综合各力进行矢量合成，分析合力的作用。因此，制造企业创新网络动态综合评价值体现出与合力相同的规律，ξ(aij)和
共同决定其创新网络变化速度动态综合测度值。考虑到网络变化速度的信息集结特征，其变化速度测度值在时间[tj,tn]的最终动态综合测度值如下：
Zjυ=
(tj,tj+1)×ξ(aij),j=1,2,…,n-1
(11)
根据物理学中力的作用，当力大于0时，物体的运动与力的方向相同；当力小于0时，物体的运动与力的方向相反。因此，当Z=0时，评价对象发展趋势平稳；Z>0时，表明评价对象发展趋势处于上升阶段；Z<0时，表明评价对象发展趋势处于下降阶段。
4 实证分析
4.1 基于突变级数的制造企业创新网络静态测度
应用突变级数测算我国制造企业创新网络静态评价值时，首先确定各指标的权重，根据指标重要性进行计算(由于篇幅限制，计算过程略)。本文运用改进熵值法[19]确定各指标的权重(见表1)，然后排序，运用突变级数处理数据，得出我国企业创新网络静态测度结果。每个指标的单位不一致，依照无量纲化原则，首先对数据进行无量纲化处理，根据式(12)对各指标数据作标准化处理：
yij=
i=1,2,…,m;j=1,2,…,n
(12)
其中，i表示评价指标数量，j为评价对象数量。
根据以上步骤以及公式得出我国制造企业创新网络截面静态测度结果，如表2所示。
我国各省市区创新网络静态测度结果各不相同，测度的静态结果比较理想，与众多学者相关研究比较吻合。其中，各省市区的制造企业创新网络静态测度值在时间截面上的变化无法确定，时而上升，时而下降，呈现出动荡变化趋势；不同省市区的创新网络静态测度值在相同时间或者年份内的变化趋势呈现出不同特点；各省份创新网络的静态测度值基本处在一定范围内。2008-2013年，北京、天津、上海、广东、辽宁、四川、湖北、湖南、福建等地区静态评价值比较高，测度结果主要集中于0.6～1.0之间，处于比较高的水平，主要由于制造企业创新网络的节点属性比较集中，创新网络联系不断加强，结构不断得到重视，从而使其静态测度值处于比较集聚的状态，进一步促使其快速成长与发展；而西藏、新疆、宁夏等地区企业创新网络的静态测度值偏低，测度结果主要集中于0.1～0.5之间，处于比较低的水平，制造企业创新网络的结点属性、联系程度、结构稳定性处于不协调状态，导致整个企业的创新网络静态测度值较低。
4.2 制造企业创新网络模糊激励控制线变化速度动态综合测度
4.2.1 制造企业创新网络变化速度
由表2可知，创新网络变化速度呈现动荡变化趋势。利用式(2)对企业创新网络变化速度加以反映，结果如表3所示。每个省市区的制造企业创新网络变化速度有正负值之分，说明各省市区由于各地的政策倾斜，其创新网络变化速度呈现出不同变化值即不同状态。创新网络变化速度呈现出负值，不利于其变化速度的模糊奖惩，并且最小值为-0.094 37。因此，将所有变化速度值均加上0.1，如表4所示，以便进行后续分析。由表2、表3可知，虽然北京、天津、江苏等地区的制造企业创新网络静态测度处于高水平状态，但其变化速度处于较低水平状态，即创新网络变化较小，处于稳定状态，发展空间有待拓展；宁夏、新疆、湖南等地区制造企业创新网络静态测度处于较低水平状态，但是其变化速度处于较高水平状态，即创新网络变化较大，处于快速增长状态，主要由于该地区制造企业在创新网络方面具有很大的发展潜力，可以实现快速成长；部分地区企业创新网络变化速度时而处在较高水平，时而处在较低水平，表明其创新网络发展具有动荡性。
4.2.2 制造企业创新网络模糊变化速度状态
由式(4)可知，不同时间段制造企业创新网络模糊激励控制线不同，这是由于模糊激励控制线受到各自时间段变化速度值的影响。不同时间段的无奖惩点分别为θt1=0.121 70、θt2=0.088 42、θt3=0.068 372、θt4=0.139 775。由于制造业创新网络变化速度不一致，且社会环境是一个开放的空间，强调优胜劣汰，故针对创新网络变化速度的不一致性进行相应奖惩。由式(6)计算出各个时间段变化速度的模糊奖惩值，如表5所示。由表5可知，每个地区制造企业创新网络变化速度受到的奖励与惩罚各不相同，奖惩增减幅度不一样，这是由于每个地区对其制造企业创新网络的关注度不一样或者企业的投入、性质及特点等不同导致创新网络变化速度值奖惩增减幅度不一致。以2008-2009年为例进行分析，只有北京、黑龙江、上海、海南、贵州、云南、新疆等地区制造企业创新网络变化速度处于惩罚状态以及无奖惩状态，受到的激励值为0，这是由于在这个时间段内创新网络整体发展处于较低水平，变化速度处于相对较低的状态；江苏、河南、湖北的制造企业创新网络变化速度处于奖励状态以及无奖惩状态，其创新网络变化速度相对处于较高水平状态，其它地区制造企业创新网络变化速度处于奖励、惩罚、无奖惩状态，保证激励与惩罚同时存在，合理地奖励与惩罚。但是，所有阶段创新网络变化速度的无奖惩状态均远远大于奖励状态、惩罚状态，这是由于区域时间内创新网络变化速度值以及所归属模糊隶属度的影响，即保证对制造企业创新网络变化速度作出适当的激励与惩罚。
表2 2008-2013制造企业创新网络静态测度结果
地区200820092010201120122013北京0.68924570.67392130.68418190.66650250.64150860.6705077天津0.50986790.51183010.56466060.53993770.56546400.5880410河北0.46709370.45767960.49433080.46194520.48879370.5214086山西0.41155800.42969150.45260730.42235770.44043740.4627889内蒙古0.36734900.35835290.39744080.38028210.40807780.4044015辽宁0.56411120.56999870.61143190.56102160.56474750.5745522吉林0.41503410.41188890.43697950.40432100.40742020.4276273黑龙江0.46045810.45556260.46835150.43359270.43518020.4567414上海0.63245350.65153930.66880340.65511760.67086500.6902040江苏0.67489810.68455230.75250320.74186060.77103900.7891574浙江0.56789460.59017740.61625200.59844840.60898890.6602418安徽0.49327600.51403300.55124260.52497020.55057120.5881879福建0.49571440.51317610.55404730.53550380.55556670.5799451江西0.45343600.47387960.50510120.46753110.45803310.4895676山东0.58180730.63411550.64721500.64338620.66668340.6812796河南0.50113120.52458790.55876120.51435740.54096650.5584451湖北0.51564450.54613310.58867280.57122710.58136440.6104518湖南0.47154100.48877210.53069680.49627610.52738900.5614307广东0.76248190.76021160.78346440.75252460.75254380.7694207广西0.39498220.39436800.45135440.39606570.40341900.4230998海南0.22104070.20961250.20931380.20943140.22637690.2529971重庆0.44056000.45041450.49901360.48046450.50245930.5248935四川0.54168800.56012340.58352980.55125070.57477420.5955682贵州0.31238310.29676960.30974230.29356530.31914750.3255850云南0.39241130.40174250.39421810.39315680.40132290.4071159陕西0.46891230.48838500.52219630.49051110.46687610.5714213甘肃0.36889540.36394660.39068340.37724540.37604820.3789704青海0.21084570.19305760.26427070.16990190.19107520.1682546宁夏0.22147800.26674480.26182020.26148470.28532820.2851700新疆0.34061940.35609500.32829760.34497530.34769580.3519826
表3 制造企业创新网络变化速度值
地区2008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013地区2008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013北京-0.015320.01026-0.01768-0.024990.02900河南0.023460.03417-0.044400.026610.01748天津0.001960.05283-0.024720.025530.02258湖北0.030490.04254-0.017450.010140.02909河北-0.009410.03665-0.032390.026850.03261湖南0.017230.04192-0.034420.031110.03404山西0.018130.02292-0.030250.018080.02235广东-0.002270.02325-0.030940.000020.01688内蒙古-0.009000.03909-0.017160.02780-0.00368广西-0.000610.05699-0.055290.007350.01968辽宁0.005890.04143-0.050410.003730.00980海南-0.01143-0.000300.000120.016950.02662吉林-0.003150.02509-0.032660.003100.02021重庆0.009850.04860-0.018550.021990.02243黑龙江-0.004900.01279-0.034760.001590.02156四川0.018440.02341-0.032280.023520.02079上海0.019090.01726-0.013690.015750.01934贵州-0.015610.01297-0.016180.025580.00644江苏0.009650.06795-0.010640.029180.01812云南0.00933-0.00752-0.001060.008170.00579浙江0.022280.02607-0.017800.010540.05125陕西0.019470.03381-0.03169-0.023630.10455安徽0.020760.03721-0.026270.025600.03762甘肃-0.004950.02674-0.01344-0.001200.00292福建0.017460.04087-0.018540.020060.02438青海-0.017790.07121-0.094370.02117-0.02282江西0.020440.03122-0.03757-0.009500.03153宁夏0.04527-0.00492-0.000340.02384-0.00016山东0.052310.01310-0.003830.023300.01460新疆0.01548-0.027800.016680.002720.00429
基于奖惩规律，由式(7)可得奖惩系数α=0.258 953，β=0.741 046，结合式(6)、式(8)得出制造企业创新网络模糊奖惩的变化速度状态，如表6所示。由表4、表5及表6可知，获得奖励与惩罚的制造企业创新网络变化速度状态发生了相应变化。以北京的制造企业创新网络变化速度为例进行分析，其变化速度在2008-2009、2011-2012年受到惩罚以及无奖惩，由于受到惩罚的隶属度较大，其获得的惩罚也较大，导致北京制造企业创新网络变化速度值降低；而在2010-2011年，其创新网络变化速度受到奖励以及无奖惩，由模糊奖惩线的确定得出奖励的相对评价值越高，对奖励的隶属度越大，从而获得越多奖励，导致创新网络变化速度增加；在2009-2010年，北京制造企业创新网络变化速度受到奖励、惩罚以及无奖惩，其创新网络变化速度增加，这是奖励、惩罚共同作用的结果。
表4 修正的制造企业创新网络变化速度值
地区2008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013地区2008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013北京0.084680.110260.082320.075010.12900河南0.123460.134170.055600.126610.11748天津0.101960.152830.075280.125530.12258湖北0.130490.142540.082550.110140.12909河北0.090590.136650.067610.126850.13261湖南0.117230.141920.065580.131110.13404山西0.118130.122920.069750.118080.12235广东0.097730.123250.069060.100020.11688内蒙古0.091000.139090.082840.127800.09632广西0.099390.156990.044710.107350.11968辽宁0.105890.141430.049590.103730.10980海南0.088570.099700.100120.116950.12662吉林0.096850.125090.067340.103100.12021重庆0.109850.148600.081450.121990.12243黑龙江0.095100.112790.065240.101590.12156四川0.118440.123410.067720.123520.12079上海0.119090.117260.086310.115750.11934贵州0.084390.112970.083820.125580.10644江苏0.109650.167950.089360.129180.11812云南0.109330.092480.098940.108170.10579浙江0.122280.126070.082200.110540.15125陕西0.119470.133810.068310.076370.20455安徽0.120760.137210.073730.125600.13762甘肃0.095050.126740.086560.098800.10292福建0.117460.140870.081460.120060.12438青海0.082210.171210.005630.121170.07718江西0.120440.131220.062430.090500.13153宁夏0.145270.095080.099660.123840.09984山东0.152310.113100.096170.123300.11460新疆0.115480.072200.116680.102720.10429
表5 各时间段变化速度的模糊奖惩值
地区2008-2009S+S-S02009-2010S+S-S02010-2011S+S-S02011-2012S+S-S0北京00.0022783570.0951897320.0008724335.60855E-050.0953620850.00080963500.07785372100.0035352080.098467374天津0.0013420950.0004132920.1256409890.0034361038.83593E-050.1105293410.00335843600.09704324500.0019345780.122117035河北0.0003175430.001050750.1122502570.001997920.0002321950.0999027150.0030365473.2878E-070.09419454500.0012935770.128438101山西1.86833E-050.0001591960.1203467720.0012321560.0002475910.0948533370.00254932900.09136572400.0023269930.117888617内蒙古0.0004162440.0009826110.113647050.0027404092.34081E-050.1082008040.003973900.10134460800.002978410.109081279辽宁0.0007332080.0003893180.1225378570.0018592250.0005071230.0931451240.0010485730.0001808720.07542833300.0034636850.103301623吉林2.50916E-050.0011407040.1098068930.0012976110.000284190.0946342520.0015251041.0049E-060.0836942400.0030711860.108581975黑龙江00.0018029750.1021437490.000648120.0004092390.0879576850.0013582258.92922E-060.08204719100.0030684620.108505893上海00.0004164660.1177584920.0014325716.24197E-060.1003503520.00331258500.09771821900.0025833230.114959886江苏0.0027539510.0001410870.1359075080.00553599100.123118180.00449837900.10476949900.0019674640.12168093浙江0.00030756900.123871090.0018105513.71434E-050.1022878370.00272251800.0936459520.0590087630.0012506370.070637298安徽0.000959293.32563E-060.128020690.0022297730.0001330780.1031057620.00327694100.09638735700.0010577240.130551148福建0.0010480654.57147E-050.1280726540.0028054143.413E-050.1083242990.00332527900.09743441200.0021252390.120095431江西0.0005359628.95751E-060.1252876720.0015344990.0003461910.0949450470.0007196484.04288E-050.07570587100.0030032240.108015049山东0.0016794260.0001092760.1309151180.00170506500.1029303210.00450185900.10523233900.0024453650.116501321河南0.00092115800.1278938440.0015593160.0004514760.0928739950.0025086636.85008E-050.08852548300.0021377420.119906104湖北0.002017500.1344966840.0029832492.42077E-050.1095395280.00271648600.09362929900.0023565440.117255806湖南0.0011111894.81054E-050.1284186220.0022839510.0002482820.1012197940.0032383293.95417E-060.09510383300.0009501530.131627152广东5.73636E-060.0011815020.1093040160.0012348780.0002595490.0946620620.00143109100.08310864400.0033205540.105127525广西0.0015503080.0004586910.1261771080.0027423520.0004975870.0976088980.0011292340.0002332620.07466980500.0029289660.110588092海南00.0025494930.0915870980.00114113500.0987683150.00429364800.10423788400.0021634940.119619332重庆0.001291310.0002055430.1277299370.003394913.02456E-050.1115998760.0034623500.09826053600.0021274750.120087024四川3.5628E-050.0001286040.120756660.0012134410.0002852090.094064990.0028112562.58066E-070.09281067600.0021325650.120026189贵州00.002176620.0965029490.0010743793.09213E-050.0972925470.00386843500.10083416400.0026930070.11331683云南00.0020531910.0988502110.0006979800.0950091550.00358617100.09996625600.0034511220.10352846陕西0.0006602622.09265E-050.1259608010.0018377360.000230030.0989952360.0002916631.39405E-080.0720482280.0102631840.0014991660.128692791甘肃4.98265E-050.0011553610.1096888510.0020551043.75229E-060.1045905240.00223759100.09044477100.0038480660.097014415青海0.0020944590.0008253170.1237927220.0028883530.0006729680.0848608450.0012269560.0004446860.06173058700.0037832910.095393053宁夏0.0007537580.0007281730.1186891440.00086901300.0965009280.00478849700.10696553300.0030315770.108811051新疆00.0024201870.0914188730.0727157290.000228320.0214960580.00445586500.10524327900.0036868030.09981688
表6 制造企业创新网络具有模糊奖惩的变化速度状态
地区2008-20092009-20102010-20112011-2012地区2008-20092009-20102010-20112011-2012北京0.0957800.0964750.0788730.099383河南0.1290540.0949540.0917020.120460天津0.1274380.1148780.1012710.122618湖北0.1370370.1133020.0970490.117866河北0.1129220.1024780.0980170.128773湖南0.1298300.1041590.0991820.131873山西0.1204120.0964690.0945750.118491广东0.1096170.0962840.0849100.105987内蒙古0.1144260.1116570.1063480.109853广西0.1282480.1011900.0761520.111347辽宁0.1235620.0956170.0767950.104199海南0.0922470.1002050.1096430.120180吉林0.1101340.0963410.0856150.109377重庆0.1294090.1158820.1026190.120638黑龙江0.1026110.0888800.0837590.109300四川0.1208350.0956670.0963500.120578上海0.1178660.1021560.1018890.115629贵州0.0970670.0986530.1057040.114014江苏0.1394110.1300880.1104330.122190云南0.0993820.0958880.1044810.104422浙江0.1242580.1045770.0970730.145250陕西0.1267970.1013680.0724150.142002安徽0.1292290.1059470.1005130.130825甘肃0.1100510.1071790.0932620.098011福建0.1294040.1118650.1016210.120646青海0.1266430.0886710.0633900.096373江西0.1259650.0969670.0766220.108793宁夏0.1198270.0975950.1129940.109596山东0.1330580.1050770.1109000.117135新疆0.0920460.1131010.1108530.100772
4.2.3 制造企业创新网络变化速度趋势
由创新网络变化速度状态，根据式(9)、(10)可以得出制造企业创新网络变化速度趋势λ(aij)，如表7所示。η=-3.362 86，δ=8.725 734，则创新网络速度变化状态的趋势修正模型为：
λ(aij)=-3.36286+
。
表7 制造企业创新网络变化速度趋势
地区2009-20102010-20112011-20122012-2013地区2009-20102010-20112011-20122012-2013北京1.05580870.93905490.98404371.1177536河南1.02337740.82867741.15484460.9800828天津1.11094170.83090721.10959200.9935664湖北1.02628820.86918491.06016671.0413371河北1.10047080.84946041.12917731.0125791湖南1.05386470.83353831.14290601.0063889山西1.01043210.88405051.10540661.0093186广东1.05567380.88181131.06752981.0367728内蒙古1.10487200.87733391.09804860.9313514广西1.12561700.75533591.13660501.0268909辽宁1.07753250.79979001.11806561.0132606海南1.02427791.00090801.03670801.0211045吉林1.06159060.87405901.07799481.0373187重庆1.08450820.85357581.08843151.0009584黑龙江1.03857630.89629721.07927841.0435697四川1.01084380.87855711.12169800.9940458上海0.99602600.93249031.06420171.0078349贵州1.06235450.93641651.09108140.9582385江苏1.12713430.82864171.08685510.9758739云南0.96323151.01409861.02012900.9948230浙江1.00827160.90429821.06182631.0887993陕西1.03127790.85717481.01756101.2792343安徽1.03588960.86156451.11313311.0262111甘肃1.06911400.91237301.02670211.0089862福建1.05106410.87042871.08420691.0094139青海1.19402210.63961711.25176710.9040459江西1.02351120.84999461.06123341.0894972宁夏0.89053351.01001101.05274220.9476442山东0.91448000.96307291.05916970.9810196新疆0.90561731.09700360.96955391.0034165
由表7可知，制造企业创新网络变化速度趋势大于1，表示创新网络变化速度呈上升趋势；变化速度趋势小于1，表示创新网络变化速度呈下降趋势。
4.2.4 具有模糊奖惩的制造企业创新网络变化速度动态综合测度值
由式(11)可以计算出带有模糊奖惩的制造企业创新网络变化速度动态综合测度值，如表8所示。通过比较不带奖惩的制造企业创新网络变化速度综合测度与带模糊奖惩特征的制造企业创新网络变化速度综合测度值可以发现，天津、浙江、甘肃、海南、新疆等地区创新网络变化速度综合测度排名发生了相应变化。
通过经济分析可以发现，部分省市如云南、广西的经济比较萧条，并且其创新网络静态测度值较低，但是，其具有模糊奖惩的创新网络变化速度动态综合测度值却比较高，说明其创新网络具有很大发展空间；而有些省市如北京等经济发展比较好，创新网络的静态测度值比较高，但是模糊奖惩的创新网络变化速度动态综合测度值却较低，说明其创新网络本身发展较好，但是应该保持良好的发展态势。总之，不同省市对制造企业创新网络的重视程度不同、发展战略不同，在一定程度上影响了制造企业创新网络发展。其创新网络处于不同层次，变化速度以及趋势各不相同，对于创新网络具有模糊奖惩的变化速度动态综合测度结果较低的省市，需要采取措施提升其发展水平；对于创新网络具有模糊奖惩的变化速度动态综合测度结果较高的省市，需要保持良好的态势，继续维持创新网络自身良性发展，并保持创新网络发展变化速度。
表8 具有模糊奖惩的制造企业创新网络变化速度动态综合测度值
地区带模糊奖惩的变化速度动态综合测度值不带模糊奖惩的变化速度动态综合测度值不带模糊奖惩的变化速度综合测度值排名带模糊奖惩的变化速度动态综合测度值排名排名变化趋势北京0.3804200.3847512929➝天津0.4712270.47095636↓河北0.4523900.4529461111➝山西0.4310900.4320951717➝内蒙古0.4434720.4444751212➝辽宁0.4010570.4035262627↓吉林0.4068760.4095932324↓黑龙江0.3906930.3942032828➝上海0.4376210.4386041313➝江苏0.5041980.50248011➝浙江0.4810780.46422292安徽0.4712860.47047855➝福建0.4653410.46513878↓江西0.4111900.4131942122↓
续表8 具有模糊奖惩的制造企业创新网络变化速度动态综合测度值
地区带模糊奖惩的变化速度动态综合测度值不带模糊奖惩的变化速度动态综合测度值不带模糊奖惩的变化速度综合测度值排名带模糊奖惩的变化速度动态综合测度值排名排名变化趋势山东0.4552480.4550421010➝河南0.4347180.4352771414➝湖北0.4647450.46462689↓湖南0.4697150.46886367↓广东0.4011530.4041192526↓广西0.4216850.4234511919➝海南0.4311660.4332901616➝重庆0.4717060.47138024↓四川0.4341290.4348801515➝贵州0.4200840.4223782020➝云南0.4034330.4063122425↓陕西0.4729940.47051743甘肃0.4100870.4127882223↓青海0.3744060.3768783030➝宁夏0.4280930.4289961818➝新疆0.4160240.3987992721
5 结语
本文运用信息集结的模糊奖惩特征视角的变化速度动态评价方法，综合分析了制造企业创新网络发展变化过程，在时间维度上从信息集结视角，从创新网络节点属性、联系强度、结构属性等方面进行研究，反映了创新网络评价结果的动态情况，并采用模糊的激励控制线，根据制造企业创新网络内部积极、柔性的管理原则，对各阶段变化速度的激励、惩罚以及无奖惩进行信息集结，体现不同地区制造企业创新网络变化速度的差异，更加真实地反映了创新网络实际状况。
通过对制造企业创新网络变化速度的奖惩，能进一步促进创新网络发展，使企业清晰地认识自身发展状况，但是，也存在一些问题，如不利于实行包容性创新，没有很好地支持创新网络静态评价值比较低或者动态综合评价值比较低的制造企业创新网络发展，缺乏包容性创新政策的引导。因此，未来应进一步提出有针对性的改善对策和建议，为政府政策的出台和制造企业创新网络发展提供支持，采取有效措施推动其创新网络发展。
参考文献:
[1] 梅亮，许庆瑞．创新网络研究述评[J]．科技管理研究，2011，31(10)：18-25．
[2] CHIFFOLEAU Y．Learning about innovation through networks：the development of environment-friendly viticulture[J]．Technovation，2005，25：1193-1204．
[3] K BROCKHOFF．R&D cooperation between firms：a perceived transaction cost perspective[J]．Manage，1992，38 (4)：514-524．
[4] GARDET E，MOTHE C．The dynamics of coordination in innovation network [J]．European Management Review，2011，8 (4)：213-229．
[5] 池仁勇．区域中小企业创新网络的结点联结及其效率评价研究[J]．管理世界，2007(1)：105-121．
[6] 陈伟，张永超，田世海．区域装备制造业产学研合作创新网络的实证研究：基于网络结构和网络聚类的视角[J]．中国软科学，2012(2)：96-107．
[7] 杨洪涛，杨平晓．开放度、关系网络及知识共享对企业创新绩效的影响[J]．工业工程与管理，2015，20(2)：68-73．
[8] 刘英基．基于企业知识网络的制造业协同创新机制优化研究[J]．科技进步与对策，2014，31(13)：34-39．
[9] 刘民婷，孙卫．基于DEA方法的产学研合作效率评价研究——以陕西省制造业为例 [J]．科学学与科学技术管理，2011，32(3)：11-15．
[10] 穆晓霞．山西省创新网络与科技创新能力互动机理研究[D]．太原：太原理工大学， 2014．
[11] 贺灵，单汨源，邱建华．创新网络要素及其协同对科技创新绩效的影响研究[J]．管理评论，2012，24(2)：58-68．
[12] 鲁芳，曹孜．区域创新网络结构特征对企业创新能力的实证研究[J]．统计与决策，2010(21)：187-188．
[13] 牛泽东，张倩肖．中国装备制造业的技术创新效率[J]．数量经济技术经济研究，2012(11) ：51-67．
[14] 张玉明，王英姿．区域创新网络与中小型科技企业成长的实证研究[J]．大连理工大学学报：社会科学版，2009，30(3)：8-14．
[15] 赵烨．具有模糊奖惩特征的动态评价模型[D]．沈阳：东北大学，2013．
[16] 易平涛．基于分层激励控制线的多阶段信息集结方法[J]．运筹与管理，2013，22(6)：140-146．
[17] 刘微微，石春生，赵圣斌．具有速度特征的动态综合评价模型[J]．系统工程理论与实践，2013，33(3)：705-710．
[18] 易平涛，郭亚军，张丹宁．基于双激励控制线的多阶段信息集结方法[J]．预测，2007，26(3)：39-43．
[19] 孟凡生，李美莹．我国能源消费影响因素评价研究——基于突变级数法和改进熵值法的分析[J]．系统工程，2012，30(8)：10-15.
(责任编辑：万贤贤)
The Study of Measurement of the Innovation Network in Manufacturing Enterprises Based on the Fuzzy Change Speed
Du Danli, Kang Min, Zeng Xiaochun
(School of Economics and Management, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
Abstract：Innovation network shows different development trend with the change of time and the investment in manufacturing enterprises. Therefore, the paper studies the matters of dynamics measure the innovation network in manufacturing enterprises from the perspective of the change speed characteristic, sets up the evaluation system of manufacturing enterprises' innovation network from the dimensions of node attribute, structure property and connection strength attribute, uses the catastrophe progression method for innovation network of manufacturing enterprises from China, does further research on the speed of the innovation network from the perspective of fuzzy reward and punishment, sets up the dynamic comprehensive measure model of the innovation network change speed of the manufacturing enterprises with fuzzy reward and punishment feature, and carries out the research on the change speed of enterprise innovation network based on the time dimension.
Key Words:Manufacturing Enterprises; Innovation Network; Dynamic Comprehensive Evaluation; Change Speed; Fuzzy Reward and Punishment Control Line
DOI：10.6049/kjjbydc.2016120280
中图分类号：F273.1
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2017)18-0042-09
收稿日期：2017-03-22
基金项目：国家社会科学基金项目(16BGL043)；黑龙江省社会科学基金项目(16JYB03)；教育部人文社会科学研究青年基金项目(16YJC630061)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(HEUCFZ1607)
作者简介：杜丹丽(1971-)，女，黑龙江哈尔滨人，博士，哈尔滨工程大学经济管理学院教授，研究方向为企业创新与企业成长；康敏(1992-)，女，山西忻州人，哈尔滨工程大学经济管理学院硕士研究生，研究方向为企业创新与成长；曾小春(1988-)，男，湖北黄冈人，哈尔滨工程大学经济管理学院硕士研究生，研究方向为创新管理。
