王月琴，許 治

(1華中科技大學管理學院，湖北武漢430074 2華南理工大學工商管理學院，廣東廣州510641)

一、引言

技術學習是組織利用內(nèi)部和外部有利條件，獲取新技術的行為。在復雜多變的環(huán)境下，技術學習是企業(yè)持續(xù)獲得核心技術和資源，保持企業(yè)持續(xù)不斷發(fā)展的關鍵。技術學習可以增強企業(yè)核心技術中知識的深度，是企業(yè)實現(xiàn)競爭優(yōu)勢的重要戰(zhàn)略［1－3］。理論界對企業(yè)通過技術學習來提升技術能力的研究十分活躍。這些研究大致可以分為三類:一類是關于技術學習來源［4－6］;另一類是關于技術學習過程或模式［7－11］。此外，還有一些學者從不同的研究視角對技術學習進行了不同層面的研究，如劉洪偉等(2007)從成本角度、王彥等(2007)從行業(yè)角度、Kim和 Beldona(2007)以及Sammarra和Biggiero(2008)從產(chǎn)業(yè)集群的角度、Figueiredo(2003)從學習過程特征的角度、Parra－Requena等(2010)從文化的角度對技術學習進行了探討［12－17］。上述研究得出諸多有價值的結論，但是大部分文獻側重某一、兩個行為主體或者偏重追趕活動的某一階段。我們認為，最有效的企業(yè)技術學習往往發(fā)生在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中，這是因為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡對產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)的技術學習具有推動作用:一方面，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡使知識的溝通更為便捷、使學習更為容易;另一方面，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡可使企業(yè)所產(chǎn)生的標榜效應達到最大。因此將企業(yè)技術學習置于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中，并考察企業(yè)的技術學習策略，能夠更為深刻的揭示企業(yè)技術學習的行為特點和效果，對指導我國企業(yè)技術學習的實踐以及政府提升產(chǎn)業(yè)技術能力的相關政策具有一定的參考作用。

近年來，復雜性理論的最新研究成果不斷涌現(xiàn)，特別是復雜網(wǎng)絡理論與方法的發(fā)展，使得運用復雜理論來研究創(chuàng)新網(wǎng)絡成為可能。本文試圖運用復雜網(wǎng)絡來仿真分析產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中企業(yè)不同技術學習策略的學習績效以及網(wǎng)絡結構對企業(yè)技術學習的影響。文章其余部分安排如下:第二部分是對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡結構的動態(tài)演化過程和機制的簡要分析;第三部分是產(chǎn)業(yè)技術學習網(wǎng)絡模型的構建;第四部分是仿真結果與分析;最后一部分是結論和政策建議。

二、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡結構的動態(tài)演化

如果將產(chǎn)業(yè)內(nèi)眾多行為主體(企業(yè)、大學、研究機構等)視為節(jié)點，各行為主體間在創(chuàng)新方面錯綜復雜的互動視為連線，那么產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)就可以被視為一個復雜網(wǎng)絡。從復雜網(wǎng)絡視角審視產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)，一般而言，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的網(wǎng)絡結構發(fā)展經(jīng)歷了從隨機網(wǎng)絡向無尺度網(wǎng)絡演化的過程。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，產(chǎn)業(yè)內(nèi)的企業(yè)規(guī)模相對均勻，且以中小企業(yè)為主，各企業(yè)擁有的資源與社會連接大致相當。這種網(wǎng)絡模型在復雜網(wǎng)絡相關研究中被稱為隨機網(wǎng)絡①隨機網(wǎng)絡(亦稱指數(shù)網(wǎng)絡)的典型特征是在網(wǎng)絡中節(jié)點的連接數(shù)目比平均數(shù)高許多或低許多的節(jié)點都極少，隨著連接數(shù)的增大，其概率呈指數(shù)式迅速遞減。。隨著整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)內(nèi)產(chǎn)生了一些大型企業(yè)集團，這些大企業(yè)集團掌控著大量的資源與社會連接，決定著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。而眾多中小企業(yè)規(guī)模小、連接少、網(wǎng)絡地位低。這種網(wǎng)絡模型在復雜網(wǎng)絡相關研究中被稱為無尺度網(wǎng)絡②無尺度網(wǎng)絡(或稱無標度網(wǎng)絡)是帶有一類特性的復雜網(wǎng)絡，其典型特征是在網(wǎng)絡中的大部分節(jié)點只和很少節(jié)點連接，而有極少的節(jié)點與非常多的節(jié)點連接。。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡結構從隨機網(wǎng)絡演化成為無標度網(wǎng)絡的兩個主要原因是網(wǎng)絡的成長機制和優(yōu)先連接機制。

(一)成長機制

網(wǎng)絡的成長機制是指在原網(wǎng)絡的基礎上增點、增邊或重連，形成新的網(wǎng)絡。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡的成長是通過增點、增邊、重連種活動進行的。增點反映創(chuàng)新網(wǎng)絡中出現(xiàn)新的節(jié)點，產(chǎn)業(yè)的利潤不斷吸引新企業(yè)的成立，新企業(yè)進入集群的生產(chǎn)網(wǎng)絡后有可能進入創(chuàng)新網(wǎng)絡，新節(jié)點對技術的傳播與利用非常重要，是創(chuàng)新網(wǎng)絡的重要組成部分，增邊指網(wǎng)絡中已有節(jié)點間形成新的連接;重連即某一節(jié)點斷開已有連接而與其他節(jié)點形成新的連接，如果某一連接的收益較低則可能產(chǎn)生重連，節(jié)點斷開收益較低的已有連接而重新形成收益較高的新連接。增點和增邊使得創(chuàng)新網(wǎng)絡在初始網(wǎng)絡的基礎上不斷增長，反映了創(chuàng)新網(wǎng)絡規(guī)模、連接以及資源的增加，重連則是對創(chuàng)新網(wǎng)絡的優(yōu)化。減邊、減點則使得網(wǎng)絡不斷的萎縮。

(二)優(yōu)先連接機制

在網(wǎng)絡中，并非所有的節(jié)點都是平等的。在選擇與哪個節(jié)點進行連結時，新增節(jié)點可以從原網(wǎng)絡中大量的節(jié)點中進行選擇，而這種選擇是有偏好的，這也就是網(wǎng)絡優(yōu)先連接機制。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡演化的一個重要特征是優(yōu)先連接機制。在產(chǎn)業(yè)內(nèi)，技術水平高的知名企業(yè)、大學或研究機構更容易吸引到合作者，而這又進一步加強了它在未來合作中的吸引力。新的進入者在加入原有網(wǎng)絡時會傾向于與有更多連接的行為主體相連。這是因為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中的新增節(jié)點在與其他節(jié)點建立連接時，在與自身擁有共同知識基礎而又存在知識互補性的前提下，優(yōu)先選擇影響力大的節(jié)點(即連接較多的節(jié)點)，與之連接產(chǎn)生的收益更大。這也就是收益遞增效應(正反饋)，也就是擁有越多連接數(shù)的節(jié)點就會被更多的節(jié)點連接，因此慢慢的這樣的幾個超級節(jié)點(Super Node)形成了。其他的次規(guī)模超級節(jié)點也會在小規(guī)模內(nèi)形成。因此最后形成的網(wǎng)絡符合冪律。

成長性和優(yōu)先連結這兩種機制，使得產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中出現(xiàn)超級節(jié)點(網(wǎng)絡的中心成員):當新節(jié)點出現(xiàn)時，它們更傾向于連接到已經(jīng)有較多連接的節(jié)點，隨著時間的推進，這些節(jié)點就擁有比其他節(jié)點更多的連結數(shù)目。這種“富者愈富”的過程，有利于早期節(jié)點，它們更有可能成為超級節(jié)點。因此，具有優(yōu)先連結的特性并且持續(xù)成長的網(wǎng)絡，一般而言會從隨機網(wǎng)絡發(fā)展成無尺度網(wǎng)絡。

三、產(chǎn)業(yè)技術學習網(wǎng)絡模型

本文的研究從兩個方面展開，一是通過對比研究隨機網(wǎng)絡和無尺度網(wǎng)絡中企業(yè)技術學習績效來分析網(wǎng)絡結構對于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中企業(yè)技術學習績效的影響，二是通過設定不同的技術學習策略來研究特定類型產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(無尺度網(wǎng)絡)中不同學習策略對技術學習績效的影響。

(一)模型基本假設

在能反映實際情況和滿足研究的前提下，為便于問題的研究，需要對相關問題進行假設［18］。

1.系統(tǒng)內(nèi)各成員之間的技術擴散過程是發(fā)生在其接觸性的關系網(wǎng)絡上，此關系網(wǎng)絡具有無尺度效應，并利用特定的復雜網(wǎng)絡算法生成網(wǎng)絡。

2.研究對象在一個封閉的系統(tǒng)內(nèi)，這個系統(tǒng)的關系網(wǎng)絡結構恒定，不隨時間變化，即節(jié)點數(shù)和節(jié)點之間連接關系在知識擴散中不會改變。也就是說不考慮技術學習過程中成員的變動情況。

3.考慮某種特定技術的學習過程，每個成員擁有這種技術的水平不同，以0～1之間的數(shù)值大小描述其擁有的技術水平高低，數(shù)值越大表明擁有的技術水平越高，技術傳授者與學習者是相對的，即每個成員跟臨近成員交互時傳授/學習角色是可變，交互時技術水平高者即為技術傳授者，技術水平低者則為技術學習者。

4.系統(tǒng)內(nèi)成員在與相鄰成員的交互中按照一定的策略進行學習，成員學習技術受到臨近成員連接強度和個體學習能力(當前技術水平)影響，并認為成員對技術的學習不會一次性完成。

5.系統(tǒng)中各個成員之間的聯(lián)系程度有所不同，即產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中邊的權重不同，以0～1之間的數(shù)值刻畫邊權重，數(shù)值越大表明連接強度越強，且假定該網(wǎng)絡連接強度在整個仿真期間是不變的。

(二)技術學習策略模型

產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)中有N個成員，包括企業(yè)、科研機構等，以每一個成員為節(jié)點，成員之間的連接關系為邊，G(I，E，W)表示該組織的網(wǎng)絡結構，I為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)成員節(jié)點的集合，I={1，2，…，N}。E為邊集，反映各成員之間的連接情況，E={E(i)，i∈I}。W為節(jié)點連接的邊權重集，反映各成員之間的連接強度，W={wij，0≤Wij≤1，i，j∈I}。wij為 0 表示節(jié)點i和j之間無關系，數(shù)值越大表示成員之間的關系越緊密。第n次學習時，組織的技術向量為T(n)，T(n)=(T1(n)，T2(n)，…;TN(n))，Ti(n)為節(jié)點i第n次學習時的技術水平，0≤Ti(n)≤1，n為整數(shù)。假設每個成員的技術學習能力與該成員的技術能力成正比，與該成員和學習對象之間的技術水平差距成反比，即1ci=αTi，α為大于零的常數(shù)。網(wǎng)絡成員處于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡環(huán)境下，受到臨近成員的影響而學習，成員i的鄰居節(jié)點為Γi={j，j∈I}，在第n次學習中，技術水平高于節(jié)點i的成員集合為Hi，Hi={j|Kj(n)＞Ki(n)，j∈Γi}，節(jié)點 i會在集合中選擇鄰居節(jié)點作為學習對象。節(jié)點i在一次學習中的技術水平增長公式為:

其中，ΔTi(n)為第n次學習節(jié)點i的技術水平增量，其確定根據(jù)不同的學習策略來計算。

從認識論的角度看，技術學習策略主要包括傾向于高技術水平的實用主義、傾向于相互一致者的融合主義和保守主義3種傾向。本文根據(jù)技術學習的特點和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡的結構特性，提出3種策略。

策略1:權衡主義傾向?qū)W習策略。這是一種綜合考慮連接強度與臨近成員技術水平的策略。第n次學習時，節(jié)點i在選擇周圍臨近成員時，在Hi中選擇使max{wij·［Tj(n)－Ti(n)］}最優(yōu)時的節(jié)點s，即節(jié)點i向節(jié)點s學習，技術水平增長公式為:

其中，Wis為節(jié)點i與節(jié)點s的邊權重。

策略2:保守主義傾向?qū)W習策略。這是一種不考慮學習對象技術水平高低，僅側重與臨近節(jié)點的連接強度高的學習策略。節(jié)點i在選擇周圍臨近學習節(jié)點時，在Hi中選擇使max{wij}取得最優(yōu)的節(jié)點s，技術水平增長公式為:

策略3:實用主義傾向?qū)W習策略。這是一種傾向于學習高技術水平的策略。節(jié)點i在選擇周圍臨近學習節(jié)點時，在Hi中選擇使max{Tj(n)－Ti(n)}取得最優(yōu)的節(jié)點s，技術水平增長公式為:

四、仿真結果與分析

(一)隨機網(wǎng)絡和無尺度網(wǎng)絡的仿真

在隨機模型中，網(wǎng)絡的節(jié)點數(shù)是固定的，節(jié)點的度分布符合二項式分布，在滿足Np(N是節(jié)點個數(shù)，p是連接概率)趨向定值的情形下，近似服從泊松分布。在該分布下，高度節(jié)點存在的可能性以指數(shù)速度衰減。因此，可以基本忽略高度節(jié)點的存在，而將網(wǎng)絡近似看作一種均勻的狀態(tài)。本文采用的隨機網(wǎng)絡模型算法如下:首先給定網(wǎng)絡的節(jié)點數(shù)N，然后對于每一個節(jié)點，在已有的節(jié)點中隨機選擇m(m≥1)個不同的其它節(jié)點與該節(jié)點相連。這樣就會產(chǎn)生mN條邊把一個節(jié)點和遠處的節(jié)點聯(lián)系起來。網(wǎng)絡的節(jié)點度服從二項式分布，網(wǎng)絡的平均度為2m(因為每個連接對應著兩個點，且總的連接數(shù)為mN)。

無尺度網(wǎng)絡屬于高度非均一性的網(wǎng)絡。如果我們把所有節(jié)點所擁有的連線數(shù)做統(tǒng)計分析，則分布曲線是一條直線或者冪函數(shù)曲線。這也就是復雜系統(tǒng)中常常見到的冪律。之所以被稱為無尺度網(wǎng)絡，是因為這樣的網(wǎng)絡局部與整體是自相似的，因此放大這個網(wǎng)絡的任意部分會發(fā)現(xiàn)它和整體面貌很相似無法分辨當前的放大尺度，所以該種網(wǎng)絡被稱為無尺度網(wǎng)絡。本文采用Barabasi和Albert(1999)提出的BA模型算法來生成無尺度網(wǎng)絡［19］，其算法如下:(1)增長性:從m0個節(jié)點開始，每一單位時間步長增加一個新節(jié)點與原有網(wǎng)絡中的m(1≤m≤m0)不同節(jié)點相連;(2)優(yōu)先連接性:新節(jié)點與網(wǎng)絡中的節(jié)點i相連的概率與節(jié)點i的度數(shù)di成正比，即π(di)=di/∑jdi。經(jīng)過長時間演化后，網(wǎng)絡進入標度不變狀態(tài)，節(jié)點度分布為:P(d)=2m2md－3，d≥m，網(wǎng)絡的平均度為2m(證明見相關文獻)。

隨機網(wǎng)絡模擬的參數(shù)設置如下:N=100，m=2，即網(wǎng)絡的節(jié)點數(shù)為100，平均度為4。圖1是仿真隨機網(wǎng)絡圖形結果。仿真圖形由MatLab6.5繪出。其中實心圓點代表網(wǎng)絡節(jié)點，圓點間的連線代表節(jié)點間的連接。從圖1中可以看到，雖然節(jié)點的連接數(shù)有所變化，但變化幅度并不是很大。

圖2 隨機網(wǎng)絡的節(jié)點度分布

圖3 無尺度網(wǎng)絡模擬圖

圖1所示網(wǎng)絡的節(jié)點度分布見圖2。從圖2可以看出，網(wǎng)絡節(jié)點度的分布大致呈現(xiàn)出一個非對稱的鐘形形態(tài)，度分布區(qū)間非常狹窄，在2～8之間。在平均度4附近，也就是在2～6區(qū)間內(nèi)，集中了94%的節(jié)點。由此可見圖1所示的網(wǎng)絡滿足隨機網(wǎng)絡的基本性質(zhì)，即網(wǎng)絡節(jié)點度的分布在一個平均值(在本例中為4)處達到高峰，并按指數(shù)形式進行衰減。

圖3 是 m0=5，m=2，N=100，的仿真無尺度網(wǎng)絡圖形結果。仿真數(shù)據(jù)由前述算法獲得。從圖3中可以看到，有的節(jié)點連接數(shù)很小，同時有的節(jié)點連接數(shù)很大，滿足無尺度網(wǎng)絡的基本性質(zhì)。

圖3所示網(wǎng)絡的節(jié)點度分布見圖4。從圖4可以看出，網(wǎng)絡節(jié)點度的分布大致呈現(xiàn)出冪函數(shù)曲線形態(tài)，與隨機網(wǎng)絡不同，其度分布區(qū)間非常大，在2～34之間。節(jié)點度最大的三個節(jié)點的度分別為23和34(圖中青色圓圈所示的三個節(jié)點，可稱之為超級節(jié)點)，遠遠超過平均度4，同時，有68%的節(jié)點的度都在4以下。

圖4 無尺度網(wǎng)絡的節(jié)點度分布

圖1和圖3所示的這兩個網(wǎng)絡的節(jié)點數(shù)和連接數(shù)都相同，不同的是網(wǎng)絡的結構。隨機網(wǎng)絡中所有節(jié)點的地位都是相同的，而在無尺度網(wǎng)絡中則存在超級節(jié)點。當網(wǎng)絡的節(jié)點不再只是被動的“元素”的時候，當節(jié)點能夠“擇優(yōu)選擇”的時候，傳統(tǒng)的隨機網(wǎng)絡就變成了無尺度網(wǎng)絡。

(二)網(wǎng)絡結構對企業(yè)技術學習績效的影響

在仿真中，網(wǎng)絡中各邊的權重均為0～1之間的隨機數(shù)，接近0表示兩個行為主體之間的聯(lián)系很少，接近1表示兩個行為主體之間的聯(lián)系很密切，在創(chuàng)新方面的合作很緊密。網(wǎng)絡中各普通節(jié)點的技術水平均為0～0.5之間的隨機數(shù)，數(shù)字越大代表技術水平越高;超級節(jié)點的技術水平則為0.99。在每一次(期)技術學習中，每個節(jié)點均按某種技術學習策略進行學習一次①本文是以權衡主義傾向技術學習策略為例。。為了保證模擬結果的可靠性，本文進行了多次實驗，發(fā)現(xiàn)當仿真次數(shù)超過30次時，模擬結果就依據(jù)十分穩(wěn)定了。為了保險起見，本文運行100次仿真，產(chǎn)業(yè)技術水平均值隨技術學習次(期)數(shù)的變化情況如圖5所示。

圖5 網(wǎng)絡結構對企業(yè)技術學習績效的影響(技術水平)

從圖5中可以看出，超級節(jié)點的出現(xiàn)極大地改變了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新網(wǎng)絡中企業(yè)技術學習的績效。在超級節(jié)點出現(xiàn)(隨機網(wǎng)絡演變?yōu)闊o尺度網(wǎng)絡)前，由于網(wǎng)絡中各成員的技術水平都偏低，而且差別也不大，使得網(wǎng)絡內(nèi)部技術學習績效一直處于緩慢增長的狀態(tài)。當隨機網(wǎng)絡演變?yōu)闊o尺度網(wǎng)絡以后，整個產(chǎn)業(yè)平均技術水平呈快速上升趨勢，只是到了30期后，由于整個產(chǎn)業(yè)平均技術水平都已經(jīng)相當高了，整個產(chǎn)業(yè)平均技術水平才逐漸趨于高水平穩(wěn)定狀態(tài)。因此，雖然兩種創(chuàng)新網(wǎng)絡期初整個產(chǎn)業(yè)平均技術水平起點相差無幾，但隨著技術學習期數(shù)的不斷增加，無尺度網(wǎng)絡中企業(yè)技術學習的績效要明顯高于隨機網(wǎng)絡，這是因為超級節(jié)點的出現(xiàn)，一方面因其技術水平高，為網(wǎng)絡中其他節(jié)點的技術學習提供了便利，另一方面，這些超級節(jié)點的存在縮短了網(wǎng)絡中節(jié)點之間的距離②網(wǎng)絡中兩個節(jié)點間的距離被定義為連接兩點的最短路所包含的邊的數(shù)目，把所有節(jié)點對的距離求平均，就得到了網(wǎng)絡的平均距離。，提高了網(wǎng)絡中技術學習的效率。產(chǎn)業(yè)技術水平方差隨技術學習次數(shù)的變化情況如圖6所示。

從圖6中可以看出，超級節(jié)點的出現(xiàn)加大了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新網(wǎng)絡中各節(jié)點的技術水平的差距。在超級節(jié)點出現(xiàn)前，由于網(wǎng)絡中各成員的技術水平都偏低，而且差別也不大，隨著技術學習的次數(shù)增加，這種差距一直都在緩慢的降低。超級節(jié)點出現(xiàn)以后，相比網(wǎng)絡中原有企業(yè)，這些超級節(jié)點的技術水平很高，與原有企業(yè)的技術水平差距大，在期初，這種情況也只是發(fā)生在少數(shù)企業(yè)身上，隨著一小部分先行企業(yè)技術水平的提高，整個網(wǎng)絡中企業(yè)技術水平的差距越來越大，到了某個臨界點的時候，整個網(wǎng)絡中企業(yè)技術水平的差距又開始降低，直到期末趨近于零。

圖6 網(wǎng)絡結構對企業(yè)技術學習績效的影響(技術方差)

(三)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中不同技術學習策略的績效對比

為了考察產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中不同技術學習策略的績效，本文利用無尺度網(wǎng)絡來模擬產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡，分別用權衡主義傾向技術學習策略、保守主義傾向技術學習策略和實用主義傾向技術學習策略3種技術學習策略來進行學習，仿真各種策略下的技術學習績效。其它參數(shù)的設定同上。不同技術學習策略下產(chǎn)業(yè)技術水平均值隨技術學習次數(shù)的變化情況如圖7所示。

從圖7可以看出，3種技術學習策略下的整個產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡的產(chǎn)業(yè)技術水平在最初階段增長速度較快，而后變?yōu)樾》椒€(wěn)增長，并趨于穩(wěn)定狀態(tài)，說明在網(wǎng)絡中技術學習初期，由于少數(shù)高技術水平的超級節(jié)點的存在，無論是哪種技術學習策略，都能使得產(chǎn)業(yè)技術水平快速提高，尤其是權衡主義傾向技術學習策略，其學習效率明顯高于實用主義傾向技術學習策略和保守主義傾向技術學習策略。后兩種技術學習策略中，實用主義傾向技術學習策略要略勝保守主義傾向技術學習策略一籌，但優(yōu)勢不明顯。這說明，在選擇技術學習對象時，綜合考慮連接強度與臨近成員技術水平的策略遠比僅考慮單一方面因素的策略要強得多。不同技術學習策略下產(chǎn)業(yè)技術水平方差隨技術學習次數(shù)的變化情況如圖8所示。

圖7 不同技術學習策略的績效對比(技術水平)

圖8 不同技術學習策略的績效對比(技術水平方差)

從圖8可以看出，3種技術學習策略下的整個產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡的產(chǎn)業(yè)技術水平方差在最初階段增長較快，在達到某一臨界點后，均又經(jīng)歷了一個快速下降的過程，最后則變?yōu)樾》椒€(wěn)下降，并趨于穩(wěn)定狀態(tài)。在3種技術學習策略中，權衡主義傾向技術學習策略下整個創(chuàng)新網(wǎng)絡的產(chǎn)業(yè)技術差距最小，其學習公平程度明顯高于實用主義傾向技術學習策略和保守主義傾向技術學習策略。從技術學習的公平程度來看，后兩種技術學習策略中，保守主義傾向技術學習策略要略比實用主義傾向技術學習策略更具優(yōu)勢，但優(yōu)勢不明顯。這說明，在選擇技術學習對象時，綜合考慮連接強度與臨近成員技術水平的權衡主義傾向技術學習策略不僅能獲得較高的技術學習效率，而且能有效的降低整個產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡的產(chǎn)業(yè)技術差距，是一種明顯優(yōu)于只考慮其中一種因素的技術學習策略的策略。知識可以分為顯性知識(explicit knowledge)與隱性知識(tacit knowledge)。在技術學習過程中，易于表達、可用符號表達的顯性知識可以通過技術文獻的形式進行傳遞，但是技術更多的則是隱性知識，這些隱性知識存在于個人頭腦中，無法言傳，必須藉由交流互動，通過經(jīng)驗分享及傳承的方式或經(jīng)由人際關系來進行移轉(zhuǎn)［20－21］。因此，技術學習的效果不僅與創(chuàng)新網(wǎng)絡中各成員的技術水平有關，而且與網(wǎng)絡連接強度(成員之間關系的緊密程度)高度相關。

臺灣半導體產(chǎn)業(yè)(主要是集成電路)的發(fā)展歷程從一個側面驗證了本文的仿真結果。臺灣半導體產(chǎn)業(yè)的崛起是后發(fā)地區(qū)高科技產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)跨越式技術成長的典范。臺灣半導體產(chǎn)業(yè)的成功在很大程度上要歸功于其產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡和有效的學習策略。在臺灣半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，策略聯(lián)盟、合作網(wǎng)絡的現(xiàn)象非常普遍，其合作形式有投資、聯(lián)合研發(fā)、合資、加入產(chǎn)業(yè)標準聯(lián)盟等。在這個產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中，工研院電子工業(yè)研究中心及其衍生公司臺聯(lián)電和臺積電扮演了超級節(jié)點的作用，它們從國外(主要是美國的RCA公司和荷蘭的飛利浦公司)引進技術，并在消化吸收之后在產(chǎn)業(yè)內(nèi)擴散。如1992年臺聯(lián)電與通訊業(yè)的敦南科技、旭麗電子共同開發(fā)新產(chǎn)品;1993年，臺聯(lián)電投資了包括訊康科技與欣興電子、臺微電子共同開發(fā)新產(chǎn)品;1997年臺積電與日月光就市場營銷、研究發(fā)展、生產(chǎn)及客戶的售后服務等各方面建立廣泛的策略聯(lián)盟。臺灣半導體產(chǎn)業(yè)通過這個過程實現(xiàn)了將外部創(chuàng)新資源植入本區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)。由于難以代碼化(codified)的隱性知識在市場上交易不易，經(jīng)由工研院及后續(xù)衍生公司的同事關系、以及產(chǎn)業(yè)群聚的密集互動之下不同企業(yè)工程師因公或私人情誼面對面交流是臺灣半導體產(chǎn)業(yè)技術學習的主要途徑［22］。這說明，由于技術的緘默性，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡中企業(yè)在選擇技術學習對象時，必須綜合考慮其技術水平以及網(wǎng)絡連接強度，這樣才能提高技術學習的效果。

五、結論與政策建議

本文運用復雜網(wǎng)絡進行仿真，分析產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結構以及企業(yè)不同的技術學習策略對技術學習的績效的影響。研究結果表明:(1)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡從隨機網(wǎng)絡演化為無尺度網(wǎng)絡極大的提高了網(wǎng)絡內(nèi)企業(yè)技術學習的績效;(2)綜合考慮連接強度與臨近成員技術水平的權衡主義傾向技術學習策略不僅能獲得較高的技術學習效率，而且能有效的降低整個產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡的產(chǎn)業(yè)技術差距，是一種明顯優(yōu)于只考慮其中一種因素的技術學習策略的策略。本文的研究結果對我國優(yōu)化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡，提升產(chǎn)業(yè)技術能力具有很大的啟示。

主流的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)研究一個潛在的假設是:在一定行政區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)中創(chuàng)新資源與產(chǎn)業(yè)資源同時存在，并且相互促進，共同演進，即產(chǎn)業(yè)發(fā)展所依托的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)往往是一個自然演化的結果。但在中國，這種單純依靠自然演化，或完全依靠市場行為來優(yōu)化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的前提假設并不一定存在。一方面，當前我國仍處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌時期，生產(chǎn)要素，尤其是創(chuàng)新要素的跨區(qū)域流動并不是一種常態(tài);另一方面，也正是出于轉(zhuǎn)軌時期，企業(yè)創(chuàng)新意識并不強烈，企業(yè)的盈利模式更多的還是建立在要素驅(qū)動的基礎上。同時，與發(fā)達國家政府配置資源能力有限不同，在轉(zhuǎn)軌時期，我國政府擁有較強的配置資源能力將在相當長時期內(nèi)存在。因此，在區(qū)域創(chuàng)新資源約束背景中，政府應有目的將外部創(chuàng)新資源植入本區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)，使之成為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)中的“超級節(jié)點”，能夠極大的促進產(chǎn)業(yè)的技術能力的提升。

其次，我國的許多“產(chǎn)業(yè)集群”并不是嚴格意義上的“集群”，只是眾多企業(yè)的“集聚”，是廣義的產(chǎn)業(yè)集群。這是因為這些集群內(nèi)的企業(yè)之間沒有緊密的相互聯(lián)系，沒有形成網(wǎng)絡，更沒有連接“關聯(lián)機構”作為節(jié)點進入網(wǎng)絡。這種產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展能力往往較弱，集群內(nèi)“孤立”于網(wǎng)絡之外的企業(yè)很容易外遷或消亡。要想持續(xù)發(fā)展，必須加強網(wǎng)絡節(jié)點聯(lián)系，走創(chuàng)新性集群的道路。也就是說，我國的產(chǎn)業(yè)集群應該以創(chuàng)新網(wǎng)絡作為支撐和基礎框架，只有這樣的集群才具備持續(xù)發(fā)展能力。

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