图1创新网络治理绩效指标体系
罗 茜1，皮宗平2，白明皓3
(1.金陵科技学院 商学院，江苏 南京 211169；2.江苏省科学技术发展战略研究院，江苏 南京 210042；3.河海大学 商学院，江苏 南京 210098)
摘 要：对创新网络治理机制进行了系统的理论梳理，对创新网络治理机制、形成机制、整合机制、创新机制与治理绩效进行了构念解释，并建立了绩效测量指标。应用熵值法确定指标权重，结合灰色关联法与格序决策法，提出了灰格序评价方法。通过江苏省产业技术创新战略联盟实证研究，发现治理机制对创新网络治理绩效的作用具有较为显著的周期性特点。其中，形成机制具有先导性，是整合机制与创新机制发生作用的前提，创新机制具有滞后性，必须建立在有效的形成与整合机制的基础之上。
关键词：创新网络；治理机制；治理绩效；创新联盟；灰格序方法
创新网络相关研究始于20世纪80年代，Imai、Baba[1]于1989年对创新网络进行了初探，Freeman[2]在此基础上对创新网络提出了新的解释。Freeman[3-7]指出创新网络是一种应对系统性创新的基本制度安排。通过创新网络，各网络主体进行创新合作，经由网络节点共同参与技术开发、成果扩散，网络主体借以建立技术和市场之间直接或间接、互惠灵活的关系。
创新网络成为单一组织突破环境不确定性和创新资源稀缺性的重要平台，其对于组织乃至国家的重要意义不言而喻。创新网络获得了前所未有的关注，相关研究成果广泛而密集呈现。本文借鉴孙玉涛[8]的研究思路，对创新网络研究成果作进一步梳理。第一类是基于理论发展视角的理论探讨型研究，旨在阐明和澄清一些基本理论问题和研究方法，如创新网络的来源、内涵、功能、演化、结构、分类和治理等问题，以推动重要领域的理论发展[9-10]。第二类是基于理论关系视角的理论关联型研究，旨在厘清不同理论概念之间的内在关联与外延边界，明确科学研究的逻辑起点[11-13]。第三类是基于理论检验视角的实证分析型研究，旨在通过技术手段或者方法工具创新，提升数量统计分析的准确性，推进创新网络研究的科学化，提升研究结果的客观性。其中，治理是创新网络研究的重要内容之一。创新网络的增长性、自组织性和能量共生性特征使创新网络治理研究具有了理论基础[13]。本文将研究视域聚焦于创新网络治理机制与绩效，原因在于创新主体经由创新网络能否获得创新能力提升，创新网络对创新主体资源有效配置是否具有协同效应，关键在于网络自身是否具有有效的治理机制。鉴于此，本文首先对创新网络治理机制理论进行系统梳理，对相关理论问题进行科学的构念解释以建立研究的逻辑起点，进而以江苏省产业技术创新战略联盟作为样本，采用熵值法与灰格序方法进行实证研究。
1.1.1 创新网络治理机制的构念解释与相关理论
治理的本质是对社会、经济系统内各种关系的协调[14]。威廉姆森曾对企业与市场这两种组织形态的治理机制进行研究，认为企业是以“命令”为手段的科层治理机制，而市场是以“价格”为手段的市场治理机制，这两端之间的网络组织形态则是混合型治理机制。交易成本理论对网络组织治理机制研究提供了非常重要的研究视角，但并未对混合治理机制进行更深入的研究。Jones[15]认为网络治理机制是一系列契约和规则的总和，即对网络成员进行制约、调节、激励与约束，并促进网络资源有效配置。基于制度观的网络治理机制研究成果相当丰富，有学者认为网络治理机制的核心思想是构建相互制衡的制度安排[16]。彭正银[17]认为网络治理以企业间制度安排为核心，是网络成员间一种关系安排，目标在于网络协调和维护。孙国强等[18]也提出网络组织治理机制是保证网络有序运行，对网络成员的创新与合作行为进行激励、约束和协调的非正式宏观行为规范及微观运行规则的集合。李维安[19]则认为网络治理机制是指建立并保持网络主体联系，对主体创新资源进行优化配置，对主体创新行为进行激励与约束，对主体互动与合作关系进行协调的规则总合，其作用是维护和协调网络合作，提高网络整体运行效能。对以上理论解释进行梳理可以发现，“维护、整合、协调、有序运行、资源配置、制约、激励”等词呈现出现频率较高。
创新网络是社会网络的一种重要形态，创新网络治理是网络治理的一个重要研究领域。创新网络治理本质上是基于知识权力的网络组织关系治理。网络形成和维护机制、互动与整合机制对协作创新绩效的作用是显而易见的，不同治理机制从不同角度保证网络合作创新绩效。网络的形成和维护机制是创新网络组织治理有效的基础。互动机制是网络治理的内生机制，整合机制是成员互动过程中有形及无形创新资源的重组。若网络运行稳定，成员间互动良好，创新资源优化重组，就会产生创新效应，形成“网络形成—节点互动与整合—创新” 的网络组织作用路径[7]。
基于以上研究，本文认为创新网络治理机制是指促成创新网络形成、维护创新网络有效运行，通过对网络内知识权力主体的激励、引导和规范，实现网络内创新要素有效整合和创新资源有效配置，实现网络协同创新制度设计，具体可分解为创新网络形成机制、整合机制与创新机制。
1.1.2 创新网络形成机制的构念解释与相关理论
彼此信任并有积极协作意识的网络成员会形成一种有利于协同创新的宏观文化。宏观文化是组织内各成员间一种潜在的正式或非正式契约，可以对网络成员的组织行为和决策形成影响，为相互间资源、信息整合创造条件[7][17]。因此，在创新网络形成阶段，网络成员间建立良好的信任关系对网络有效运行至关重要。Powell[20]指出相比权势或谈判等手段，建立成员之间的互信关系，提升其互信水平更能有效降低网络复杂性、不稳定性以及风险，从而减少组织运行成本、拓宽网络边界、扩大网络投入规模并且增强成员合作灵活性，进而提高创新网络整体绩效。隐性资源的交流、共享和创新程度是影响创新网络绩效的一个重要因素，而信任是成员企业资源共享的前提。另一个对创新网络形成起到重要影响的就是网络所获取的创新资源，一定规模并有价值的创新资源将是网络创新产出的重要物质基础。组织生存与发展，很大程度上依赖于组织获取资源的能力。因而，创新网络组织建立并有效运行的基本前提是能够获取和控制创新资源，并产生创新收益[21]。
基于此，本文认为创新网络形成机制是指网络为获取一定规模的创新资源、构建成员间互信关系以及积极的协作创新意识而建立的相关规则。
1.1.3 创新网络整合机制的构念解释与相关理论
网络成员携带创新资源进入网络后，各种资源以特定的方式存在于特定位置上，但这些资源还不能被称之为创新网络的组织资源，各项资源的所有权分散于不同网络主体手中。基于此，便产生了网络信息不对称问题。因而，需要将组织决策权分散化，以解决信息不对称引发的代理问题[22]。 同时，还必须分析资源和网络间匹配程度，寻求资源的最佳放置点、搭建交流合作平台，对知识权力进行合理分配，这样才能令原本分散的资源得到最大化利用，充分发挥网络技术创新的优势。通过成员间沟通与协调，可以尽可能地使个体成员从网络利益最大化而非个体利益最大化的目标出发，建立整合关系，从而降低网络组织运行成本及成员交易费用，减少摩擦，化解冲突，实现协同创新效应。基于这一点，学者们从不同角度研究了沟通协调对于网络创新行为的重要性以及作用机制。王国保[23]在对面子意识与知识共享及员工创造力关系的实证研究中发现，在创新网络中营建良好的沟通氛围可以使员工“想挣面子”的心理对组织知识共享产生积极效应，同时弱化员工“怕丢面子”对组织知识共享的消极效应。王实等[24]也发现在创新链运行过程中各知识权力组织间存在不同类型的冲突，如能建立高效的沟通协调机制促进知识权力组织间信息流动，同时构建良好的竞争激励环境，则能更好地进行冲突管理，提升创新链的知识成果产出效率。
根据以上研究，本文认为创新网络整合机制是指通过分工、合作与沟通实现网络成员创新行为协调适应与创新资源有效配置的制度设计。
1.1.4 创新网络创新机制的构念解释与相关理论
成功的创新网络是一个能使独立学习与分散创新演变为集体学习与协同创新的组织。网络组织的开放性破除了学习的组织壁垒，网络组织内部学习的开放性与共享性成为网络成员创新的重要来源与途径。在网络组织内部构建有效的学习创新机制，对于组织与个体具有双重意义。对于个体而言，知识共享加速了网络组织中知识流动与集成，夯实了组织知识基础，促使产生更多的创新灵感，从而使个体获得更多创新机会。对于组织而言，网络成员间学习行为是双向的，甚至是多向的动态过程，这一过程又会促使组织间良性互动发展，加强网络关系的紧密性与和谐化，进而提升网络组织的资源整合效应，提高创新网络的整体运行能力。其中，基于网络组织的知识治理是创新网络创新机制的核心。知识治理是围绕组织、知识之间关系的知识管理过程，是管理或治理知识或智力资产等无形资源的一种模式，它通过对知识共享等行为进行激励、引导和规范促进价值创造[25]。知识治理机制则是对知识产品产出、交换、转移、扩散以及共享等创新过程进行协调和控制的一种制度设计[26]。
由此，本文认为创新网络创新机制是指为促进网络知识成果产出、扩散和转化而进行的网络集体学习与知识共享制度设计。
创新网络绩效相关研究成果大多围绕网络绩效影响因素与绩效具体内容展开，关于创新网络治理绩效的直接研究相对较少。罗茜等[27]从网络治理模式视角对其组织运行效率进行了研究。孙国强等(2014)对创新网络治理绩效的影响因素进行了分析，认为创新网络治理目标、治理结构、治理机制以及治理环境都会对创新网络治理绩效产生影响。还有学者将网络治理作为一个影响因素，研究其对创新网络学习效应、网络能力、 合作绩效等的作用机制[28]。
基于以上梳理，本文认为创新网络治理绩效是指通过网络治理机制对创新网络知识权利主体的激励、引导和规范,实现网络要素整合与创新资源配置的有效性，具体包括网络形成能力、网络整合水平与网络创新效应。
本文根据指标代表性、相互独立性与测量可获取性原则，构建了网络治理绩效测量指标体系，如图1所示。
本文以江苏省产业技术创新战略联盟为例进行创新网络治理机制与绩效的实证研究。考虑到绩效研究对象的可比性与数据统计口径的一致性，本文选择17个联盟作为样本。样本联盟具有以下共性：①属于江苏省省级联盟；②属于战略性新兴产业联盟；③2011年开始组建，并已经运行2～3年。
由于产业技术创新联盟的整体运行时间较短，既缺乏相关部门对联盟的系统数据收集，也缺乏联盟治理机构对自身数据的完整记录，相关数据相当散乱，既不能独立完整地说明个别联盟的实际运行情况，也不具有联盟间横向可比性。因此，本文通过实地调研获取所需数据。在对17个联盟进行实地调研的过程中，根据指标体系设计了相应的调研提纲，覆盖了网络形成能力、整合水平与创新效应3个方面的内容，共34个问题。其中，18个问题为定性问题，采用Liket七分制法进行度量，设置7个级数，1～7代表程度由低到高。调查研究分为3个阶段：①调查前测阶段(2014年2-5月)。团队对10名联盟成员企业、大学、研究机构、联盟组织协调部门及政府部门的工作人员进行访谈，对调研提纲进行反复修改和论证，形成最终调研提纲与调查方案;②调查实施阶段(2014年6-9月)。研究人员对17个联盟秘书处或理事长所在单位进行深度调研，并对联盟内企业、高校与研究机构进行走访。采取现场填写的方式采集数据，并通过现场访谈与观察法减小社会赞许偏差;③调查后检验阶段(2014年10-12月)。团队对调研提纲进行了一一核对，对于信息不完整的地方进行了二次调查和补充，保证了数据完整。
图1创新网络治理绩效指标体系
指标权重的确定方法主要有主观赋权法、客观赋权法与组合赋权法，本文采用的熵值法属于客观赋权法。熵值法利用熵值大小测量已知数据的有效信息量，进而计算相关指标权重，通过评价各项指标的差异度确定指标权重。熵值法的优势是能够较为充分地获取原始数据的相关信息，从而有效克服主观选取指标的随意性。计算步骤如下：
计算第j(j=1,2,…,n)个指标下，第i(i=1,2,…,m)个样本的特征比重:
(1)
其中，n=20，即三级指标数量，
其中，第j项指标的熵值为：
(2)
对于第j项指标，zij差异越小，ej越大，也就意味着第j项指标对评价的贡献度较小。当全部zij相等时，ej=1，该指标对评价无贡献。第j项指标的权重为：
(3)
计算结果见表1。
2.3.1 灰格序方法原理
有关绩效评价的传统方法，如360度反馈法、平衡计分卡、关键绩效指标法等都较适用于单层目标决策问题。但在现实环境中，模糊多层次多目标问题的评价更多地被涉及。灰色关联法、模糊综合评判法、集对分析法、Vague 集等方法被广泛应用，但这些方法在运用时都需要研究人员能够从备选方案集合中确定每对元素的优劣次序[29]。由于研究人员的理性是有限的，同时，现实研究背景也是复杂的，因此，无法完全确保连通性假设条件的成立。基于此，人们开始尝试运用格序理论进行评价。格序理论放松了连通性公理的假设条件，在格序理论应用研究中，研究人员可将评价样本之间模糊的偏好关系合理化、结构化和有序化，进而进行系统分析[30]。
表1指标权重值
本文首先融合指标值矩阵和权重向量信息，构造备选样本的加权评价矩阵。然后，根据格序理论，将加权评价矩阵的最优样本和最劣样本分别看作顶元素和底元素，通过空间距离的测算对样本进行初步评价。最后，根据初评样本与最优、最劣样本的综合距离确定样本排序[31]。具体流程如图2所示。
图2格序理论评价流程
空间距离是指计算样本与最优劣样本之间的距离，评价原则是计算样本与最优虚拟样本的距离越小越好，而与最劣虚拟样本的距离越大越好。通过空间距离计算，对评价对象进行排序评价。空间距离计算方法有欧几里德距离、Hamming距离、加权Kaufmann距离和灰色关联度等。其中，欧几里德距离和Hamming距离是较为传统的计算方法，适合于确定数之间的距离计算，而加权Kaufmann和灰色关联度不仅适合于模糊数之间的距离计算，还适用于确定数之间的距离计算，同时也适用于模糊数与确定数之间的距离计算。因此，本文采用灰色关联度测算空间距离[32]。
2.3.2 灰格序评价实现步骤
Step1：建立初始评价矩阵。设xij为评价样本Si关于评价指标Ij的评价值，初始评价矩阵X为：
(4)
其中，m为评价样本数，n为评价指标数。
Step2：评价矩阵计算。定义算子dij=wjxij，则评价矩阵D为：
(5)
鉴于篇幅有限，省略评价矩阵计算过程。
Step3：构造最优和最劣样本。构造最优样本S+和最劣样本S-如下：
(6)
(7)
计算结果为：
S+={0.29,1.29,0.30,0.20,0.25,0.30,0.25,0.30,0.20,0.25,0.30,0.20,0.30,0.20,0.30,0.30,0.30,0.30,0.30,0.20}
S-={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}
最优样本S+和最劣样本S-作为虚拟样本，分别看作顶元素和底元素。
Step4：计算各样本与最优、最劣样本之间灰色关联度。以评价矩阵D为基础，计算第i个样本与最优样本关于第j个指标的灰色关联度系数：
(8)
式中，
为分辨系数，一般取值为0.5。则第i个样本与最优样本关于第j个指标的灰色关联度为：
(9)
同理，第i个样本与最劣样本关于第j个指标的灰色关联度为：
(10)
计算得到：
=0.47,0.77,0.65,0.65,0.76,0.38,0.50,0.38,
0.39,0.82,0.58,0.48,0.54,0.53,0.70,0.54,0.50
=0.52,0.34,0.38,0.37,0.34,0.60,0.45,0.57,
0.54,0.33,0.37,0.44,0.47,0.48,0.39,0.42,0.47
Step5：计算最优劣样本之间灰色关联度。最优样本与最劣样本就第j个指标的灰色关联为：
(11)
式中，
为分辨系数，因参考序列与各比较序列相距较远，可选取0.8～1.0之间的值作为较大值，这里选取0.8。那么，最优与最劣样本的灰色关联系数矩阵为：
(12)
最优、最劣样本之间灰色关联度为：
(13)
计算得到
Step6：计算各样本与最优劣样本之间综合距离。计算样本i与最优、最劣虚拟样本之间综合距离为：
(14)
式中，q为乐观系数，0<q<1，一般取q=0.5。最后，本文根据Ci的大小，对17个样本进行评价。评价原则是样本与最优虚拟样本的综合距离越小越好，而与最劣虚拟样本的综合距离越大越好，结果见表2。
2.3.3 评价结果对比分析
由图3可知，17个联盟的创新网络形成能力显著高于其治理绩效，也高于整合水平与创新效应；创新效应显著低于其治理绩效，也低于形成能力与整合水平。联盟首先呈现出较强的网络形成能力，继而是网络整合水平，最后是创新效应。本文所选联盟组建的时间都只有2～3年，正处于网络运行的初期阶段，因而17个联盟的网络形成机制都强于整合机制和创新机制。
表2联盟综合评价值及一级指标评价值
图3创新网络治理绩效评价
17个联盟中，小核酸联盟、矿山安全物联网联盟、高性能合金联盟的综合评价值与一级指标评价值都位于前列，而海洋工程联盟、动力电池联盟、电容器及材料联盟的各项评价值都居于末位(见表2)。联盟治理主体性质、联盟所属区域经济发展水平以及产业集聚基础对联盟治理机制与绩效的影响较大。当联盟治理主体属于公益性或非营利组织时，联盟形成了比较好的治理效果；当联盟治理主体属于以营利为目的的企业性质时，治理主体单位的单体创新绩效比较高，但整个网络的形成水平、整合能力与创新效应并不显著，如动力电池联盟与电容器联盟。这与产业技术创新战略联盟具有组织服务性与组织互益性的特定组织背景密切相关。同时，联盟所属区域经济发展水平较高，联盟拥有属地集聚效应明显的产业集群作为支撑，联盟网络形成机制会发生较为积极的效应，说明联盟具有吸纳一定规模创新资源的能力。同时，网络成员具有相对亲密的合作基础，可建立彼此之间信任关系，从而为网络整合与创新奠定基础，小核酸联盟、矿山安全物联网联盟和高性能合金联盟即属于上述情况。
本文对创新网络治理机制相关理论进行了系统梳理，认为创新网络治理机制包含网络形成机制、网络整合机制与网络创新机制，并对创新网络治理机制、形成机制、整合机制、创新机制、治理绩效进行了构念解释，以此建立了治理绩效测量指标体系，使创新网络治理绩效评价具有坚实的理论基础。本文选择格序决策方法对创新网络治理机制与治理绩效进行了实证研究。同时，采用灰色关联度测算贴近度，更能形象地反映其真实差异。
通过对江苏省产业技术创新战略联盟开展实证研究，发现治理机制对创新网络治理绩效的作用具有较为显著的周期性特点。其中，形成机制具有先导性，是整合机制与创新机制发生作用的前提，创新机制具有滞后性，必须以有效的形成与整合机制为基础。本文认为，要完善创新网络治理机制，提高创新网络治理效率，须对创新网络形成初期特别重视，使其建立起良好的形成机制以及整合机制，进入组织运行的良性循环通道，继而才有可能建立创新机制，促进创新成果的持续产生。具体来讲，在网络形成阶段，首先应该保证网络创新资源的投入规模与稳定性，尤其是对于一些承担产业关键技术创新的网络组织，政府的重视以及投入起着关键推动作用；其次，注重建立网络成员间互信关系。在选择网络成员时，成员在产业链上的配套关系、核心技术互补性以及既往合作经验都应该是重点考察要素。在网络整合阶段，网络治理主体属性是一个重要因素。从创新联盟的实证结果来看，治理主体为企业等营利性组织的联盟其治理绩效相对较低。企业作为网络创新主体的地位是不容动摇的，但创新主体与治理主体具有不同的组织功能。治理主体可以理解为对创新联盟组织发展和运行起主导作用的部门或成员，应该是网络制度环境的建设者。由非营利性组织承担这一功能，能够更好地体现其制度建设的公平性与激励性，同时，也能为企业创造纯粹的创新空间，使其将全部精力投入到技术创新与企业经营中。另一方面，还应强化科技中介的服务职能，提升科研机构的创新辐射能力，有效发挥科技中介的桥梁作用，提升网络创新资源整合能力。针对网络创新机制，应致力于良好创新环境的建立，从而形成对网络创新的外部激励效应。政府应着力构建一个能够激发人们创新的社会环境，包括社会的组织结构、思想气氛、激励方式，如善用创造性人才、鼓励人才流动的机制、尊重创造性人才生活习惯和个性特点、重视精神和物质激励等。由此，创造浓厚的创新氛围，使个体以及个体之间合作创新成为常态，持续推动网络创新。
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Luo Qian1，Pi Zongping2，Bai Minghao3
(1.School of Business，Jinling Institute of Technology，Nanjing 211169，China; 2.Science and Technology Development Strategy Research Institute of Jiangsu Province，Nanjing 210042，China;3.Business School, Hohai University，Nanjing 211169，China)
Abstract：This article first systematically combs the governance mechanism of innovation network. Base on the constructs of the governance mechanism, the formation mechanism, the integration mechanism, the governance performance of innovation network, the paper sets up the performance measurement and Statistical Indicators. It uses the grey lattice order method to give an empirical analysis on industrial technology innovation strategic alliance in Jiangsu Province. The study finds out that the effect of governance mechanism on the performance of innovation network governance has more significant cyclical characteristics. The formation mechanism has the leading role, and it is the premise of the integration mechanism and the innovation mechanism. Innovation mechanism has the characteristic of lag, must be based on the effective formation and integration mechanism.
Key Words:Innovation Network; Governance Mechanism; Governance Performance; Innovation Alliance；Grey Lattice Order Method
DOI：10.6049/kjjbydc.2017030295
中图分类号：F124.3
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2018)04-0025-07
收稿日期：2017-06-06
基金项目：国家自然科学基金青年项目(71502073)；江苏省知识产权软科学研究计划项目(2016007)；金陵科技学院博士科研启动基金项目(jit-b-201225)
作者简介：罗茜(1978-)，女，安徽阜阳人，博士，金陵科技学院商学院副教授，研究方向为科技管理、战略管理；皮宗平(1966-)，男，江西南昌人，江苏省科学技术发展战略研究院研究员，研究方向为系统工程与区域创新；白明皓(1990-)，男，吉林长春人，河海大学商学院博士研究生，研究方向为管理科学与工程。
(责任编辑：万贤贤)