管仕平 商波

摘要：運用標準粒子群優(yōu)化分析了不同類型學(xué)習(xí)因子對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長的影響。結(jié)果表明：非對稱線性學(xué)習(xí)因子對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長有積極影響，但潛藏的知識流向斷鏈可能會阻滯協(xié)同成長的持續(xù)性；慣性權(quán)重與學(xué)習(xí)因子的線性關(guān)系比非線性關(guān)系對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長具有指引作用，同時，提出知識虛擬鏈接信息渠道有助于實現(xiàn)群體智能化學(xué)習(xí)，保持協(xié)同成長的穩(wěn)定性；權(quán)重與學(xué)習(xí)因子的余弦函數(shù)關(guān)系說明了外界環(huán)境的劇烈變化不適宜創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同成長。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)因子；創(chuàng)新型中小企業(yè)；協(xié)同成長；粒子群優(yōu)化

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.08.07

中圖分類號：F272 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2016）08-0029-05

1引言

中小企業(yè)作為社會經(jīng)濟單元的基本構(gòu)成單位，在推動社會經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展方面起著不可替代的作用。企業(yè)發(fā)展過程的思維產(chǎn)生的氛圍、資源的整合利用、尋求新組合以及承擔和共享風(fēng)險[1]的動態(tài)能力是企業(yè)獲得自身成長優(yōu)勢的表現(xiàn)。而在創(chuàng)新型社會中，經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型發(fā)展主要依靠創(chuàng)新型中小企業(yè)，因為創(chuàng)新型中小企業(yè)是中小企業(yè)以持續(xù)性創(chuàng)新作為生存動力和發(fā)展目標的特殊群體[2]。

隨著國家一系列創(chuàng)新政策的出臺，創(chuàng)新型中小企業(yè)的異軍突起有力地推進了國家創(chuàng)新經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型升級，而經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的持久性與創(chuàng)新型中小企業(yè)的成長密不可分。創(chuàng)新型中小企業(yè)考慮自身實際運營和發(fā)展狀況，選擇最佳的市場來提升融資效率[3～5]，融資創(chuàng)新對中小企業(yè)成長起重要作用[6]。與金融支持相關(guān)的創(chuàng)新環(huán)境政策是激勵創(chuàng)新型中小型企業(yè)成長活力的重要外部因素[7，8]。而張玉明等認為知識和資本的雙鏈要素是創(chuàng)新型中小企業(yè)成長的基因結(jié)構(gòu)之一[9]，通過知識的積累和運用能夠提高企業(yè)的創(chuàng)新水平[10]，它是為創(chuàng)新型中小企業(yè)持續(xù)成長制定政策的重要依據(jù)，并以科學(xué)規(guī)范的方法構(gòu)建了創(chuàng)新型中小企業(yè)成長評價體系[11]。

已有研究從先驗性理論和實證檢驗的視角研究了創(chuàng)新型中小企業(yè)成長的融資效率、經(jīng)濟環(huán)境與政策、成長結(jié)構(gòu)以及評價體系等，也為本文提供了理論支撐和實踐指導(dǎo)性。但這些研究更多地關(guān)注了創(chuàng)新型中小企業(yè)個體內(nèi)部成長的本質(zhì)特征，而在現(xiàn)實運營環(huán)境中，以知識為載體的中小企業(yè)個體成長關(guān)乎群體中的企業(yè)成長，并依企業(yè)個體的成長學(xué)習(xí)能力及群體之間的互動性來提升創(chuàng)新型中小企業(yè)的成長速度和競爭水平?；诖耍疚膹膶W(xué)習(xí)視角分析了環(huán)境中群體創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同成長問題，并嘗試運用粒子群優(yōu)化方法與創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同成長結(jié)合起來，對協(xié)同成長的過程及趨勢進行仿真。

2創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長的標準PSO算法分析

粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization， PSO）算法是在模擬鳥群或魚群覓食過程中發(fā)展起來的群體協(xié)作的隨機迭代搜索算法。PSO算法首先初始化一群隨機粒子，設(shè)群體粒子數(shù)為m，在迭代時刻t，第i個粒子在d維空間以一定的位置Xi=（x1i，x2i，…，xdi）和速度Vi=（v1i，v2i，…，vdi）進行搜索，粒子搜索歷史最優(yōu)位置（pbest）和群體最優(yōu)位置（gbest）分別表示為pi=（p1i，p2i，…，pdi）和pg=（p1g，p2g，…，pdg），i=1，2，…，N 。粒子在t+1時刻搜索到pbest和gbest時根據(jù)下式來調(diào)整自己的速度和位置。

vdi（t+1）=ω·vdi（t）+c1r1[pdi（t）-xdi（t）]+c2r2[pdg（t）-xdi（t）]（1）

xdi（t+1）=xdi（t）+vdi（t+1）（2）

其中，慣性權(quán)重ω描述了慣性對粒子搜索速度的影響，ω≥0；c1和c2為粒子向自身和群體學(xué)習(xí)的加速因子，c1，c2≥0；r1和r2為（0，1）的均勻隨機數(shù)。當慣性權(quán)重ω，加速因子c1和c2為常數(shù)時，稱為標準PSO算法。

為驗證改進PSO算法在創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長分析上的性能，本文選擇sphere函數(shù)作為粒

子的適應(yīng)度函數(shù)，表達式為f（x）=∑ni=1x2i。一般而言，知識密集型企業(yè)的成長在受自身軟條件約束時，促使企業(yè)之間產(chǎn)生需求特征的合作，尤其是領(lǐng)域內(nèi)的劣勢企業(yè)，合作化的研發(fā)行為為創(chuàng)新型中小企業(yè)提供從同伴企業(yè)中獲得外部知識資源。伴隨企業(yè)對知識的吸收、消化、模仿、運用的學(xué)習(xí)能力的提升，借助外部知識力量彌補技術(shù)劣勢能力得到強化，新知識的躍遷促進企業(yè)對高技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)獨立性的形成，降低合作中對知識的過度依賴而造成額外損失。首先利用標準PSO算法分析創(chuàng)新型中小企業(yè)中粒子群的規(guī)模和迭代次數(shù)對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同生長結(jié)果的影響。

（1）粒子群迭代次數(shù)對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長的影響。假設(shè)粒子群的規(guī)模N=20，權(quán)重ω=05，學(xué)習(xí)因子c1=c2=2，最大迭代次數(shù)分別為400，700，1000。運用MATLAB R2014a對結(jié)果進行分析，所得結(jié)果如表1所示。在參數(shù)不變情況下，一般隨著迭代次數(shù)增加，求解的精度也不斷提高，說明創(chuàng)新型中小企業(yè)與領(lǐng)域內(nèi)優(yōu)勢企業(yè)保持長久穩(wěn)定的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，對創(chuàng)新型的小型企業(yè)的成長具有較好的協(xié)調(diào)性，中型創(chuàng)新企業(yè)的知識學(xué)習(xí)能力以及成長的獨立性逐漸形成。在企業(yè)規(guī)模一定條件下，隨著迭代次數(shù)的增加，不同層次企業(yè)之間成長的協(xié)同特征趨于明顯，特別是對于知識和技術(shù)聯(lián)系比較密切的科技創(chuàng)新型企業(yè)共同體，持續(xù)的相互協(xié)作是企業(yè)協(xié)同成長的基礎(chǔ)。因為群體企業(yè)協(xié)作而產(chǎn)生的創(chuàng)新效益是集體效率的結(jié)果[12]。

（2）粒子群規(guī)模對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長的影響。假設(shè)粒子群規(guī)模N=30，50，80，權(quán)重ω=05，加速因子c1=c2=2，最大迭代次數(shù)為100。對同一組參數(shù)重復(fù)運行20次，取仿真平均次數(shù)作為最終模擬結(jié)果，仿真如圖1所示。不同粒子規(guī)模的函數(shù)適應(yīng)度值差異較為顯著，在迭代20次之前，規(guī)模較大的粒子群收斂速度較快，規(guī)模較小的粒子群收斂速度較慢，在迭代后期所有粒子規(guī)模的收斂速度趨于穩(wěn)定?？梢?，在迭代次數(shù)一定前提下，規(guī)模對全局最優(yōu)解有不同程度影響。對創(chuàng)新型中小企業(yè)而言，規(guī)模較大的企業(yè)群體，群內(nèi)企業(yè)的技術(shù)人員、教育層次、研發(fā)經(jīng)費等基礎(chǔ)資源參差不齊，領(lǐng)域內(nèi)的優(yōu)秀企業(yè)較多，在協(xié)作前期具有較強的領(lǐng)袖能力，創(chuàng)新型中小弱勢企業(yè)在此階段學(xué)習(xí)能力較強，成長機會潛力大；在協(xié)作后期對集群中的其他企業(yè)有較強的協(xié)同能力，同時培養(yǎng)了企業(yè)成長的獨立性。

3不同學(xué)習(xí)類型的創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長仿真與分析

以上是在學(xué)習(xí)因子和權(quán)重固定取值時粒子迭代次數(shù)和規(guī)模對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長的影響。但企業(yè)在實際協(xié)同中的學(xué)習(xí)能力具有較大偏差，差異性學(xué)習(xí)對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長的關(guān)鍵性是本文關(guān)注的焦點。在現(xiàn)有文獻對標準粒子群改進學(xué)習(xí)因子研究的基礎(chǔ)上，本文將討論具有不同類型學(xué)習(xí)因子的企業(yè)學(xué)習(xí)能力對創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長過程的影響。這里不同類型的學(xué)習(xí)因子包括不含權(quán)重和帶有權(quán)重函數(shù)的學(xué)習(xí)因子。

33不同學(xué)習(xí)類型的創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長分析

（1） 前面已經(jīng)分析，固定學(xué)習(xí)因子整體尋優(yōu)能力較非對稱性學(xué)習(xí)因子較差，且非對稱性學(xué)習(xí)因子最后一組取值最優(yōu)。在創(chuàng)新型中小企業(yè)具有較強的自我改善和學(xué)習(xí)能力的條件下，企業(yè)內(nèi)部個體之間的互動通過相互學(xué)習(xí)并以一定的技術(shù)支持形式實現(xiàn)協(xié)同思維的聚集[16]，對中小企業(yè)個體和創(chuàng)新型中小企業(yè)都會產(chǎn)生經(jīng)濟雙贏的結(jié)果，協(xié)同成長也隨之上升為創(chuàng)新型中小企業(yè)的戰(zhàn)略性目標，以此為導(dǎo)向的中小企業(yè)協(xié)同成長的社會學(xué)習(xí)能力也得到加強。圖2的自知學(xué)習(xí)比例在減少的同時社會學(xué)習(xí)比例在不斷增加，這將彌補企業(yè)自身學(xué)習(xí)能力的缺陷而獲得企業(yè)協(xié)同成長的優(yōu)劣互補的外在優(yōu)勢，同時保持了群體的多樣性，群體的多樣性也決定了企業(yè)在專業(yè)化合作領(lǐng)域的協(xié)同成長前景。在先進和持續(xù)增長的領(lǐng)域中，大型企業(yè)占很小比例，而以創(chuàng)業(yè)精神為導(dǎo)向的中型企業(yè)的比沒有創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新精神的小型企業(yè)成長速度要快，因為小型企業(yè)不具備資本、技術(shù)和能力在市場與之競爭。協(xié)作的雙贏性和市場的競爭劣勢使小型創(chuàng)新企業(yè)認識協(xié)作的主動性和保持持續(xù)吸引力，實現(xiàn)小型企業(yè)的創(chuàng)新與協(xié)同成長。然而對創(chuàng)新型中小企業(yè)而言，協(xié)同的持續(xù)性受到潛藏的知識要素的限制，知識的不足制約了協(xié)作的多變性，導(dǎo)致不同層次的中小型企業(yè)在協(xié)作和創(chuàng)新成長的過程中缺乏彈性，中型企業(yè)和小型企業(yè)在知識流向環(huán)節(jié)出現(xiàn)斷鏈現(xiàn)象，協(xié)同成長可能出現(xiàn)阻滯，這也強調(diào)個體學(xué)習(xí)能力轉(zhuǎn)向社會其他創(chuàng)新型企業(yè)學(xué)習(xí)的必要性。

（2） 帶有權(quán)重函數(shù)的學(xué)習(xí)因子對創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同成長有明顯差異的影響。學(xué)習(xí)因子與權(quán)重的線性關(guān)系和非線性關(guān)系優(yōu)化效果比較顯著，如前文分析。創(chuàng)新型中小企業(yè)在初期呈非線性成長，企業(yè)成長并不會完全經(jīng)過企業(yè)生命周期的每個階段[17]，不同中小企業(yè)之間的協(xié)同思維的聚集程度通常處于無序狀態(tài)，非線性權(quán)重使企業(yè)個體和社會學(xué)習(xí)能力出現(xiàn)非平衡狀態(tài)，企業(yè)之間可能出現(xiàn)快速成長，也可能出現(xiàn)停滯甚至是衰敗等不可預(yù)測的現(xiàn)象，因此，非線性慣性權(quán)重學(xué)習(xí)因子對創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同性呈現(xiàn)不同的成長方式。本文認為中型和小型創(chuàng)新企業(yè)需要認識知識轉(zhuǎn)移和創(chuàng)新的必要性，這種創(chuàng)新源于企業(yè)類型的多樣性并實現(xiàn)知識信息的共享，企業(yè)協(xié)同多樣性也實現(xiàn)了創(chuàng)新性，中型創(chuàng)新企業(yè)引領(lǐng)提升小型創(chuàng)新企業(yè)以保持他們之間協(xié)同多樣性，最終實現(xiàn)持續(xù)的協(xié)同創(chuàng)新成長并保持成長的相對穩(wěn)定性，對非線性權(quán)重學(xué)習(xí)因子具有較好的指引作用。但潛在的知識流向斷鏈可能會阻礙企業(yè)的協(xié)同成長，而知識的虛擬鏈接渠道能夠解決小型創(chuàng)新企業(yè)知識獲取問題，打破地理空間屏障的缺陷，依賴現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，建立知識傳遞的信息渠道，實現(xiàn)群體的智能化學(xué)習(xí)。余弦函數(shù)關(guān)系慣性權(quán)重學(xué)習(xí)因子模擬效果最差，慣性權(quán)重受到外界環(huán)境壓力而出現(xiàn)震蕩，導(dǎo)致學(xué)習(xí)因子失衡嚴重，在搜索中出現(xiàn)不穩(wěn)定狀態(tài)，難以實現(xiàn)創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同成長。

4結(jié)論

本文基于學(xué)習(xí)視角，運用粒子群優(yōu)化算法分析了創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同成長過程。其中，標準粒子群優(yōu)化算法分析了粒子群規(guī)模和迭代次數(shù)如何影響創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同成長，但學(xué)習(xí)能力差異性在標準粒子群優(yōu)化中并未得到充分體現(xiàn)，因此本文基于現(xiàn)有文獻對優(yōu)化算法的改進研究了不同學(xué)習(xí)類型創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同成長，并得到以下結(jié)論：

（1） 非對稱性學(xué)習(xí)因子使小型創(chuàng)新企業(yè)自我學(xué)習(xí)能力轉(zhuǎn)向社會其他創(chuàng)新型企業(yè)學(xué)習(xí)，來彌補因個體知識的不足出現(xiàn)知識流向斷鏈而制約企業(yè)協(xié)同成長持續(xù)性的缺陷。

（2） 非線性權(quán)重使企業(yè)個體學(xué)習(xí)能力和社會學(xué)習(xí)能力出現(xiàn)非平衡狀態(tài)，因此，非線性慣性權(quán)重學(xué)習(xí)因子對創(chuàng)新型中小企業(yè)的協(xié)同性呈現(xiàn)不同的成長方式。

（3） 從長期看，線性關(guān)系的慣性權(quán)重學(xué)習(xí)因子對非線性關(guān)系的慣性權(quán)重學(xué)習(xí)因子有較好的導(dǎo)向性，并且知識虛擬鏈接的信息渠道也保證了群體智能學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，有利于避免協(xié)同成長停滯的困窘，保持創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長的穩(wěn)定性。

（4） 余弦函數(shù)關(guān)系的慣性權(quán)重學(xué)習(xí)因子受外界環(huán)境的波動不利于創(chuàng)新型中小企業(yè)協(xié)同成長。

參考文獻：

[1]Bouncken R B， Plüschke B D， Pesch R， Kraus S. Entrepreneurial Orientation in Vertical Alliances： Joint Product Innovation and Learning from Allies[J]. Review of Managerial Science， 2014 （4）： 1-29.

[2]Nonaka I. The Knowledge Creating Company[J]. Harvard Business Review， 1991 （11-12）： 96-104.

[3]聞岳春， 王婧婷. 科技創(chuàng)新型中小企業(yè)的資本市場融資策略研究[J]. 科學(xué)管理研究， 2010， 28（2）： 107-112.

[4]秦軍. 科技型中小企業(yè)自主創(chuàng)新的金融支持體系研究[J]. 科研管理， 2011，32（1）： 79-88.

[5]李芳， 王超. 創(chuàng)新型中小企業(yè)融資效率評價體系構(gòu)建[J]. 統(tǒng)計與決策， 2014 （2）： 172-175.

[6]Cassia L， Colombelli A.Growth Factors in Medium-sized Enterprises： The Case of an Italian Region[J]. International Entrepreneurship and Management Journal 2010，6（4）：437-458.

[7]莊越， 李燕冰， 秦遠建. 創(chuàng)新環(huán)境激勵與企業(yè)成長：基于中部創(chuàng)新型企業(yè)的實證[J]. 科技進步與對策， 2012， 29（1）： 86-90.

[8]汪鋒， 方煒俊. 促進我國科技型中小企業(yè)成長的對策研究[J]. 宏觀經(jīng)濟研究， 2014 （11）： 20-29.

[9]張玉明， 段升森. 創(chuàng)新型中小企業(yè)基因結(jié)構(gòu)模型實證研究[J]. 山東大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2013 （4）：1-9.

[10]Tan J. Innovation and Risk-Taking in A Transitional Economy： A Comparative Study of Chinese Managers and Entrepreneurs[J]. Journal of Business Venturing， 2001，16（4）： 359-376.

[11]張玉明， 梁益琳. 創(chuàng)新型中小企業(yè)成長性評價與預(yù)測研究——基于我國創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù)[J]. 山東大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）， 2011 （5）：32-38.

[12]Schmitz H. Collective Efficiency： Growth Path for Small-Scale Industry[J]. The Journal of Development Studies，1995，31（4）：529-566.

[13]Suganthan P N. Particle Swarm Optimizer with Neighborhood Operator[A]. Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation[C]. Piscataway： IEEE， 1999. 1958-1962.

[14]Ratnaweera A， Halgamuge S. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer with Time-Varying Acceleration Coefficients[J]. Evolutionary Computation， 2004， 8（3）： 240-255.

[15]趙遠東， 方正華. 帶有權(quán)重函數(shù)學(xué)習(xí)因子的粒子群算法[J]. 計算機應(yīng)用， 2013， 33（8）： 2265-2268.

[16]Clark K A. Human Centered Design[M]. Berlin： Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg， 2011.

[17]Gupta P D， Guha S， Krishnaswami S S. Firm Growth and Its Determinants[J]. Journal of Innovation and Entrepreneurship， 2013 （1）： 2-15.

（責任編輯：冉春紅）