近年来,随着互联网经济的兴起与发展,许多著名企业通过搭建平台、构建创新生态系统实现价值共创,如苹果的iPhone生态系统、谷歌的Android生态系统、Salcsforce的App交换网络以及linux的开源社会等,这些平台主导企业通过建立自己的服务、工具、技术和网络平台,使得生态系统的其它组织成员参与并获得价值回报;国内知名的腾讯公司通过打造腾讯众创空间,在助力中小企业和新创企业发展与创新的同时,自身也获得了持续创新能力和竞争力。然而,也有许多平台主导企业虽然构建了以自身为核心的创新生态系统,但未能有效地治理生态系统,最终难以逃脱失败的厄运。例如传统巨头 Sony 和 BlackBerry,由于未能有效地协同自身与系统内其它组织的关系,在与苹果等其它平台组织的竞争中惨淡落败。原手机行业领导者Nokia公司曾率先提出智能手机的概念,并且建立了围绕Symbian操作系统的创新平台,但因缺少下游软件开发商的支持,降低了其终端产品的用户体验,因而逐渐失去了智能手机行业的领导者地位。如何处理好平台提供商(平台主导企业)与平台参与者之间的关系,促进生态种群之间的互利共生,保持创新生态系统稳定性,成为平台实践者面临的现实问题。
创新生态系统稳定性研究在国内刚刚起步,只有少数几篇文献提出创新生态系统稳定性的存在。张华[1]认为合作态度或参与动机影响合作创新稳定性以及创新生态系统进化趋势;宋娟等[2]发现核心企业与创新生态系统成员的非良性耦合导致创新“盲点”出现,其也是创新生态系统不稳定的根本因素。创新生态系统稳定性问题在国内还没有引起广泛关注,这可能与创新生态系统在我国发展时间较短有关。在国外相关研究中,Gawer & Phillips[3]认为,在创新生态系统中占主导的是核心企业的合作态度和战略决策,当核心企业与上下游企业的合作动机改变时,创新生态系统可能出现不稳定状态;Adner[4-5]引入创新“盲点”概念,认为导致创新失败的隐性因素是创新“盲点”,核心企业忽视与系统成员的依赖关系使得创新生态系统不稳定;Gawer & Cusumano[6]指出核心企业对上下游企业合作创新的主导地位并非牢不可破,核心企业的主导地位可能被发展壮大的上下游企业替代,同时也面临同行业竞争对手的挑战;Mantovani等[7]发现在市场饱和状态下,核心企业之间的竞争导致其与下游企业合作创新出现“囚徒困境”,即核心企业为追求与竞争对手的差异化,将增加与上下游企业的创新投入,这一行为可能带来创新收益降低,从而导致创新生态系统稳定性下降;而Ceccagnoli[8]、Kapoor等[9]认为由核心企业主导并建立的创新生态系统,核心企业与上下游企业在创新决策、资源配置等方面形成权力导向型合作关系,能够实现多方共赢并促进创新生态系统稳定演进。梳理上述文献发现,由核心企业主导的创新生态系统并非一定能够提高创新效率并推动系统进化,有关创新生态系统稳定性的研究主要围绕外部环境波动导致的合作关系、合作动机和合作态度所引发的外部性风险展开,没有探讨创新生态系统稳定性影响因素及其内在生成机制。事实上,平台企业主导的创新生态系统是一个由相关企业及关联机构组成的网络组织,企业间网络关系是创新生态系统稳定性的本质特征,创新生态系统内伙伴企业通过物质、资金、技术、信息等要素流动形成平台企业主导的创新生态系统网络结构。根据系统论观点,系统结构决定系统功能,正如碳元素的不同结构方式形成完全不同物理特性的石墨和金钢石一样,平台企业主导的创新生态系统由于网络结构不同会产生相似的稳定性风险。因此,只有从网络要素及其结构关系出发,才能准确把握影响创新生态系统稳定性风险的本质,从而建构有效的风险防范机制。本文在深入认识平台企业主导的创新生态系统网络结构特征的基础上,将创新生态系统内企业间网络关系作为研究对象,运用实证分析方法对创新生态系统内企业间网络关系与创新生态系统稳定性进行研究,找出提升平台企业主导的创新生态系统稳定性的结构性影响因素。
平台企业主导的创新生态系统具有多种网络结构形式,但表现出一种共同的结构特点,即“核心—外围结构”。“核心”是指平台主导企业提供的创新平台及其发挥的基础功能。一般情况下,这种平台结构是一种源自服务(或产品)并具备基础性功能的建构区块(building block)。通过这种建构区块,可以实现诸多在技术、知识、资源、组织等层面有关参与行为主体的分工、交易、竞争、合作以及创新。相反地,如果没有这种建构区块,整个创新网络中的企业关系将不再具备组织性,继而削弱甚至消除组织集体行动的系统功能。并且,这种创新生态系统网络虽然经历了较长时间的演化发展,但创新生态系统却始终具有十分稳定的角色、地位以及功能。“外围”是指以平台为基础,与创新生态系统在功能上互为补充,在技术、知识上彼此关联,在形式上彼此独立的企业群体。这种居于创新生态系统从属地位的外围企业是相对于创新生态系统网络内企业而言的,它必须借助创新生态系统提供的服务或产品实现创新、创造价值,也可将创新与交易成本进一步降低从而获得更高的创新绩效。此外,外围企业还能够提供专业化、模块化、可变性等创新生态系统互补性功能的服务或产品,并能够按照既定规则随时进入或退出创新生态系统。
这种创新生态系统网络节点一般由3种性质关系组成, 即以信任为基础建立的社会联系、以契约为基础建立的市场联系、以平台为基础建立的技术和知识联系。创新生态系统网络有两种基本结构,即基于创新链条形成的垂直结构,以及基于互补性功能产品或服务并采用近似的专业投入、技术或制度等形成的水平结构。从演进角度看,创新生态系统网络并非静止不变,而是不断演化发展,因为创新生态系统网络内部成员关系比较复杂,同时,创新生态系统成员需要不断经由开放的平台边界与外界进行技术和知识交换。图1刻画了平台企业主导的创新生态系统内部结构与外部环境的联系,平台企业主导的创新生态系统网络是由大量“局域网络”组成的“全局网络”,而每个“局域网络”又由众多特定企业嵌入而成。
图1 创新生态系统网络结构
平台主导企业是创新生态系统的平台搭建者与驱动者,也是生态系统天然的治理者,不仅具有使命导向、创智赋能、利益共享功能,还通过治理、变革引领创新生态系统持续健康发展。其具有以下两个显著属性特征:一是平台主导企业构建的创新生态系统架构由核心组件与互补组件共同构成,核心组件即平台主导企业,互补组件是通过接口加入到创新生态系统的一系列进行互补创新的其它企业,这些企业通过开发互补组件,不断开放产品初始功能边界,实现产品核心功能的体系化、生态化扩展;二是平台主导企业与创新网络中核心企业或创新整合者不同,以往是核心企业对创新基本架构进行定义,然后由网络成员共同完成整个创新架构搭建,而在平台企业主导的创新生态系统中,创新基本架构由平台主导企业独立提供,其它网络成员在平台基本架构基础上进行拓展。
1.2.1 平台企业主导的创新生态系统网络结构特征基本测度变量
社会网络分析中刻画网络结构特征的变量按照分析层次可以分为单一节点层次、节点间关系层次和网络整体层次。国内外学者有较丰富的研究成果,相关研究也较全面,Tichy等[10]认为可以用强度、互惠、期望的明确程度以及复合程度作为衡量网络连接强度的指标,而网络结构特征可以用规模、密度、公开性、集群性、稳定性、延伸性以及集中性几个指标衡量;Whetten[11]认为可以用集中性、密度以及复杂性作为衡量网络整体特征的指标,而网络关系特征节点之间的指标则用多样性、稳定性、正式化、标准化、强度、相互性、重要性、重复性、合作、协调性等指标衡量;Mcevily & Zaheer[12]指出衡量网络连接关系的关键指标是非重复性和接触频率。本文研究企业所嵌入的网络结构对创新生态系统稳定性的影响,主要关注企业层次和节点间关系层次的网络变量,包括核心企业(core enterprise)、网络密度(density)、联系强度(intensity)、互惠性(reciprocity)、居间性(betweenness)等。
1.2.2 网络结构特征变量与创新生态系统稳定性关系的理论分析及假设
稳定性是创新生态系统可持续发展的根本内在要求,反映创新生态系统受内、外界环境变化影响而保持平衡的能力,主要是创新生态系统在发展演化过程中排除干扰的能力或保持动态稳定的能力。从文献梳理中可以看出,Moore(1994)首次提出创新生态系统,通过创新生态系统构建,能够使系统成员企业保持稳定,并获得新的竞争优势;国内学者也研究认为稳定性是创新生态系统参与主体不断适应外界环境干扰的一个动态平衡过程,这种稳定状态表现的是参与主体之间合作关系的不断提升、持续合作意愿的不断强化。本研究主要从影响创新生态系统稳定性内部网络结构特征因素提出相应的假设。
(1)平台主导企业与创新生态系统稳定性。平台主导企业,又称平台领导企业,“领导企业(leader firm)”在国外研究中也称核心企业(core enterprise) 或焦点企业(focal firm),国内学者也称其为关键企业或龙头企业。平台企业主导的创新生态系统网络内节点企业之间的连接密度与连接强度不仅影响平台企业主导的创新生态系统发展,而且对平台企业主导的创新生态系统网络内企业行为产生重要影响,平台主导企业处于创新生态系统网络的中心节点或关键节点,引导创新生态系统演进方向。Camarinha-Matos[13]指出,集群网络中的大企业拥有独有垄断资源和占有关系中心地位等优势,对抗外生性风险的能力较强;同时,平台主导企业作为创新生态系统天然的治理者,具有使命导向,还能通过治理、变革引领创新生态系统持续健康发展。因此,提出如下假设:
H1:创新生态系统网络中平台主导企业(X1)越强,创新生态系统稳定性越强。
(2)企业本地化与创新生态系统稳定性。只有植根于本地社会文化环境中,平台企业主导的创新生态系统网络内企业间合作才能稳固。Gwynne[14]认为地理邻近性可以提高双方配合度,企业之间交流合作障碍减少,市场、技术信息快速流动,信息能力提高,可以加快产品创新和技术创新速度,减少研发或新产品开发风险;兰娟丽[15]认为适当控制集聚网络规模和地理邻近性,能够提升集群企业知识转移能力和效率,进而提高企业集聚竞争优势。因此,提出如下假设:
H2:创新生态系统企业本地化率(X2)越高,创新生态系统稳定性越强。
(3)伙伴企业互惠性与创新生态系统稳定性。Oliver[16]认为互惠性突出了节点之间的合作、联合与协调,主要是市场机制而不是命令、权力及控制。基于互惠性原则,创新生态系统内企业会努力为共同利益和目标而奋斗。Rampersad[17]指出,在集群网络品牌成本分摊过程中,网络规模过度扩张会引发“搭便车”行为,而且道德风险、机会主义行为等不可避免地会增加网络成本,削弱网络竞争优势,特别是由于网络关系的存在,虽然促进了创新生态系统中人力资源流动,但技术人员流动也会引起隐性知识流失。当创新生态系统内企业之间信任增强时,企业间相互交流积极性和主动性随之增强,实现知识和信息流动与共享,增强企业创新能力,进而提高系统稳定性。因此,提出如下假设:
H3:创新生态系统伙伴企业之间互惠性(X3)程度越高,创新生态系统稳定性越强。
(4)企业异质性与创新生态系统稳定性。创新生态系统内企业异质性程度随某一企业与其它企业之间的连接增多而加强,这意味着连接点越多,企业获取异质性信息的可能性越大。但是,较大的企业异质性也可能是该企业所在网络整体不太成熟的体现,意味着异质性信息质量较差,可能带来负面影响。蔡萌等[18]指出,网络主体的同质性和地位均等性容易导致集群学习趋同性,不仅抑制技术创新,降低集群创新绩效,还容易将集群企业锁定在特定的技术路径上,形成技术惯性,从而降低对市场不确定性和技术不确定性环境的响应速度与敏感性。因此,提出如下假设:
H4:创新生态系统内企业异质性(X4)程度越高即创新生态系统企业网络异质性越强,系统稳定性越强。
(5)居间性与创新生态系统稳定性。居间性(betweenness)是指相互联系的若干元素,在中心区联系紧密,在外围区稀疏分散,位于边缘的节点只与各自对应的核心节点紧密联系,边缘节点彼此之间的联系不仅稀疏而且呈散射状边缘分布。Nieto等[19]认为,居间性在集聚风险传染过程中,影响集群网络结构和网络中介性,表现为集聚网络有效规模和网络效能下降;陈伟和周文等(2015)认为,集聚结构和中介性通过集聚网络居间性的自组织行为,从破坏速度和破坏烈度两方面分别对网络结构和功能的稳定性产生显著影响,中心区联系紧密、外围区稀疏分散的核心—边缘结构是一种绩效最好、可持续发展力最强的结构。因此,提出如下假设:
H5:创新生态系统居间性(X5)越高,创新生态系统稳定性越强。
平台企业主导的创新生态系统网络结构特征变量与稳定性关系的5个假设,如图2所示。
图2 平台企业主导的创新生态系统网络结构特征变量与稳定性关系假设
本文研究数据来源于山东省内平台企业主导的创新生态系统企业调研,通过山东省科技厅、山东省统计局和各地方科技厅、统计局及相关地方产业技术创新网站等多种途径,获得可作为调研对象的样本共38个。考虑到可靠性问题,笔者选择官方公布的可靠性较高的30个样本,其建立时间均超过两年,涉及413家企业、113家高校、98家科研机构以及数家行业协会,样本创新生态系统分布包括新材料、新能源、生物医药、机械制造、工业设计、橡胶化工、家电、3D 打印、机器人以及信息产业等领域。依据创新生态系统参与者个数,运用分层抽样方法进行样本选取,即选择调查样本时,从每个创新生态系统中随机抽取8~10个参与者并发放问卷。一般情况下,问卷填写人员要求是被调研对象所在地政府管理工作者以及创新生态系统内企业高管,调查访谈过程中主要采取面对面访谈形式。最终收回216份问卷,有效问卷172份,回收率90%,有效回收率79%。
在借鉴国内外相关研究成熟量表的基础上,基于上述假设,提出待验证假设的5个变量,即平台主导企业(X1)、企业本地化(X2)、伙伴企业互惠性(X3)、企业异质性(X4)和居间性(X5),同时,提出反映创新生态系统稳定性变量指标(Y),从内涵与外延两个方面进行扩展和细化,据此构建名义变量与操作变量,并在操作变量属性界定的基础上进行Likert-5级测量问卷设计。关于平台企业主导的创新生态系统稳定性测量指标,依据共生理论,创新生态系统稳定性的实质是系统单元在创新合作过程中维持动态共生关系(Ranjay,1998)。创新生态系统是一个开放的共生系统,各单元通过相互间资源整合进行创新协作,并保持系统稳定性[20]。系统稳定性影响因素包括两部分,即外部因素和内部因素,外部因素通常是系统不可控因素,内部因素则主要表现为系统结构因素。系统结构影响创新生态系统中企业间关系持续发展以及功能实现,而企业间关系的改变反过来促进系统结构优化[21]。系统结构的抗攻击能力越强,系统运行的稳定性就越高。系统结构由系统规模和系统种类两部分组成,系统规模不仅表示企业节点数量多少,还在一定程度上代表系统整体拥有的资源量,企业种类多样性能在一定程度上提高系统结构本身抗攻击能力。企业生态链长短反映企业抗风险能力大小,生态链越长,系统越难以协调,生态链越短,系统越容易控制[22]。因此,主要从以下3个方面考虑:①创新生态系统是由若干相关企业及关联机构组成的创新生态网络,是一个创新生态链网络,根据种群生态学中物种数目变化的Logistic回归模型结果可知,进入退出创新生态系统网络企业数量的变化频率是反映创新生态系统稳定性的重要衡量指标;②从技术结构和产品结构角度看,平台企业主导的创新生态系统实际上就是创新链延伸,可以应用最大特征值方法测量这个最突出的特征,采用创新生态系统创新链数量变化幅度衡量创新生态系统稳定性;③按照评判系统表现绩效的一般惯例,参考创新生态系统对自身稳定性的评判成绩,衡量创新生态系统稳定性。由此得到因果关系研究中因变量Y的3个指标:创新生态系统网络企业变动频率Y1;创新链变动幅度Y2;创新生态系统稳定性自我评价Y3。
在对山东省科技厅相关工作人员、地方政府管理人员以及部分创新生态系统研究专家进行访谈的基础上,对平台企业主导的创新生态系统进行实地调研,并根据调研结果修订相关量表。正式量表包含5个部分:问卷调查研究背景及研究意义简介;调查样本的名称、组织属性、管理水平、经济效益等基本信息(问卷中NR1—NR15题项);调查对象网络结构特征变量5个影响因素的具体测度(问卷中NR16—NR38题项);调查对象稳定性的具体测度(问卷中NR39—NR46题项);问卷填写人员个人情况以及对研究的建议(开放题,可以不填)。
2.3.1 测量问卷结构效度检验
用主成分因子分析法针对自变量假设设计的23个问卷题项即问卷中NR16-NR38进行分析,检验问卷结构效度。Bartlett′s检验结果表明,在伴随概率为0.000的情况下,数据对象之间存在相关关系,因此适合作因子分析。因子载荷矩阵正交旋转后,获得的因子累计方差贡献率为73.344%。
对正交旋转后的因子载荷矩阵进行分析可以发现,它们主要在6个因子上集聚,与初始自变量假设相比多1个,而初始假设中本地化因子(NR19—NR24)这一项一分为二,分别为NR19—NR20及NR21—NR24,如表1所示。
表1 自变量主要成分因子正交旋转分析结果
题项序号因子变量123456NR160.0290.1110.8890.0400.080-0.069NR170.0480.0720.8940.2340.119-0.094NR180.517-0.0110.5680.138-0.0850.026NR19-0.0460.220-0.1260.0580.0900.843NR20-0.0720.277-0.087-0.1590.1810.838NR210.1890.0260.122-0.1420.8380.088NR220.1320.1680.111-0.0080.8520.203NR230.1580.562-0.2640.3210.2420.053NR240.1560.313-0.4470.0420.626-0.125NR250.7530.0430.254-0.116-0.126-0.121NR260.786-0.0170.265-0.1620.077-0.165NR270.777-0.3330.0570.1370.2380.008NR280.738-0.192-0.2320.0810.2380.154NR290.807-0.103-0.2310.0410.1890.108NR30-0.2920.7770.299-0.067-0.1090.004NR31-0.1510.7800.122-0.0480.1140.288NR320.0660.8310.0430.0000.1710.114NR33-0.2470.732-0.0790.175-0.0320.054NR34-0.251-0.2100.2370.5330.401-0.139NR35-0.051-0.0590.1100.855-0.2170.063NR36-0.0420.255-0.1090.837-0.0880.019NR370.1650.0620.2470.6300.089-0.025NR380.254-0.2620.1310.321-0.0780.473
对量表测量题项进行分析发现,可以将本地化因子拆分成企业本地化因子(X21)与伙伴企业密度因子(X22) 两个因子。这两个因子反映完全不同的两个方面:企业本地化因子衡量有形的地理距离,而伙伴企业密度因子衡量无形的组织沟通障碍。基于此,把原假设H2拆分为两个假设:①H2-1,创新生态系统企业本地化越相近,创新生态系统稳定性越强;②H2-2,创新生态系统伙伴企业间密度越高,交流障碍就越少,进而创新生态系统稳定性就越强。
2.3.2 调研样本问卷信度检验
基于内部一致性检验方法,对问卷变量信度进行检验,结果见表2。问卷各分量表除创新链变动幅度(Y2)检验结果稍弱外,其它检验结果都具有较好的内部一致性。
表2 信度检验结果
变量名称 题项克伦巴赫α系数自变量平台主导企业(X1) NR16-NR18 0.814 企业本地化(X21) NR19-NR20 0.828 伙伴企业密度(X22) NR21-NR24 0.712 伙伴企业互惠性(X3) NR25-NR29 0.871 企业异质性(X4) NR30-NR33 0.831 居间性(X5) NR34-NR38 0.716因变量 企业变动频率(Y1) NR39-NR42 0.725 创新链稳定程度(Y2) NR43-NR45 0.434 创新生态系统稳定性(Y3) NR46是单题项,不参与检验
2.3.3 假设验证结果分析
对文中假设的6个自变量和因变量进行Pearson相关分析,结果如表3所示,这6个影响因子都与创新生态系统稳定性之间存在显著相关性,且相关系数介于0.469~0.725之间。而6个自变量间相关系数全都小于0.6,因此不存在明显的多重共线性。
表3 变量间相关性检验结果
变量名称系数平台主导企业(X1)企业本地化(X21)伙伴企业密度(X22)伙伴企业互惠性(X3)企业异质性(X4)居间性(X5)稳定性(Y)平台主导企业(X1)person相关系数1 0.571*0.417*0.2940.317**0.329**0.725*双边作伴概率0.000.0050.0540.0360.0300.000企业本地化(X21)person相关系数0.571*10.414*0.435*0.382**0.2510.679*双边作伴概率0.0000.0050.0030.0100.1050.000伙伴企业密度(X22)person相关系数0.417*0.414*10.430*0.2940.437*0.652*双边作伴概率0.0050.0050.0030.0540.0030.000伙伴企业互惠性(X3)person相关系数0.2940.435*0.430*10.1410.463*0.524*双边作伴概率0.0630.0030.0030.3750.0010.000企业异质性(X4)person相关系数0.37**0.382**0.2940.1411-0.0620.471*双边作伴概率0.0470.0100.0450.3730.7250.000居间性(X5)person相关系数0.329**0.2510.437*0.463*-0.06210.469*双边作伴概率0.0290.1160.0030.0010.7250.001稳定性(Y)person相关系数0.724*0.657*0.630*0.504*0.452*0.448*1双边作伴概率0.0000.0000.0000.0000.0000.001
注:*表示双边检验的相关性显著水平为0.01;**表示双边检验的相关性显著水平为0.05
从表4可以看出,前面提出的6个假设中4个得到了验证,只有伙伴企业互惠性与居间性两个假设没有通过显著性检验,这就意味着其它4个因子与创新生态系统稳定性之间都具有显著相关关系。
表4 因变量与自变量之间的偏相关系数
因变量项目自变量平台主导企业(X1)企业本地化(X21)伙伴企业密度(X22)伙伴企业互惠性(X3)企业异质性(X4)居间性(X5)稳定性(Y)偏相关系数0.5130.3220.3810.2250.3500.249双边伴随概率0.0020.0450.0160.1710.0280.127
从表5相关系数统计结果可知:①平台主导企业、伙伴企业密度、企业本地化以及企业异质性4个影响因子对创新生态系统稳定性具有显著影响,其标准化后的线性回归系数分别为0.347、0.232、0.202和0.189,并且都通过了显著性检验。模型调整的R2为0.728,表明这4个结构性影响因素对整个创新生态系统稳定性的解释程度达72.8%;②伙伴企业互惠性与居间性没有通过显著性检验,在统计上存在不显著关系, 说明伙伴企业互惠性和居间性与创新生态系统稳定性之间关系不明确。这可能是因为,尽管居间性结构可以增加平台企业主导的创新生态系统网络内各参与主体之间的联系,有助于创新生态系统网络运行效率提升,但是,如果联系只集中在少数几个核心节点上,那么创新生态系统网络脆弱性将大大增加,创新生态系统网络稳定性会下降,一旦这几个节点中一个或几个运行受阻,整个创新生态系统网络就会面临坍塌。因此,创新生态系统网络过度依赖少数几个节点,不利于平台企业主导的创新生态系统持续稳定发展。
表5 创新生态系统稳定性的分层多元回归模型系数
变量回归系数(1)标准化系数 T检验值 相伴概率值常数项 -1.474 0.137平台主导企业(X1) 0.347 3.683 0.001企业本地化(X21) 0.202 2.071 0.034伙伴企业密度(X22) 0.232 2.527 0.015伙伴企业互惠性(X3) 0.122 1.379 0.162企业异质性(X4) 0.189 2.285 0.027居间性(X5) 0.157 1.642 0.118
注:因变量Y:创新生态系统稳定性
从创新生态系统网络结构特征变量出发,针对创新生态系统稳定性的结构性影响因素,本文提出了5个假设,并利用山东省内30个创新生态系统样本数据进行实证分析,得出以下结论:①创新生态系统内平台主导企业越强,创新生态系统稳定性越强;②创新生态系统内伙伴企业之间交流障碍越少,创新生态系统稳定性越强;③创新生态系统成员之间地理空间距离越近,创新生态系统稳定性越强;④创新生态系统内伙伴企业主营业务多样性越强,创新生态系统稳定性越强。研究结论为提高创新生态系统稳定性、保持创新生态系统可持续发展提供了参考。根据研究结论,本文提出如下建议:
(1)创新生态系统网络平台主导企业选择合作伙伴时应遵循无标度网络的择优连接原则,这样的系统网络具有较强稳定性。因此,为了加强创新生态系统稳定性,相关政府部门应积极培育带动力强、可以保持创新生态系统稳定发展的主导企业。同时,加强对平台主导企业核心竞争力的培育,以保证整个创新生态系统网络持续健康发展。
(2)加强创新生态系统内伙伴企业之间交流沟通。有组织地开展创新生态系统内伙伴企业之间的交流与沟通,促进知识信息顺畅流动。伙伴企业之间不要一味追求网络关系数量以及往来对象多元性,而要重视网络关系质量建设,并能真正地与往来对象之间建立持久、稳定的网络关系。
(3)缩短创新生态系统伙伴企业之间的空间地理距离。当工作地点相对集中时,不仅能够缩减成本,而且可以促进伙伴企业间交流沟通,进而减少组织障碍。同时,重视平台企业主导的创新生态系统网络关系对自身稳定性的作用,积极主动地适应平台企业主导的创新生态系统外部环境变化。
(4)培育创新生态系统内伙伴企业主营业务多样性。通过多种资源共享,在价值网络各个环节进行资源配置和协调,使各种资源要素(特别是知识、技术等高级要素)合理流动并实现最优组合,尽量配置到最能产生经济效能的活动中,从多个角度和多个层次丰富主营业务体系,增强创新生态系统柔韧性以及抗击市场风险的能力。本研究基于企业间网络关系视角,在平台企业主导的创新生态系统网络的成员、 联系、 结构和功能特征分析基础上,讨论了网络结构变量对平台企业主导的创新生态系统稳定性的影响,为保持创新生态系统的持续稳定健康发展提供了理论及实证支持,未来研究还可从以下两方面展开:一是本研究将创新生态系统看作由相关企业及关联机构组成的创新网络,只研究了影响创新生态系统稳定性的内部网络结构因素,未来研究还可以从创新网络内企业间关系因素以及外部环境因素视角展开深入全面研究;二是对平台企业主导的创新生态系统稳定性研究仅考虑了平台主导企业拥有的网络权力影响,其存在一定的主观性,未来研究还可以从生态学共生理论出发,基于生态位视角对创新生态系统参与企业的共生性进行分析,探讨创新生态系统稳定性。
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