方 剛，王家輝

(杭州電子科技大學(xué) 管理學(xué)院，浙江 杭州310018)

0 引言

協(xié)同創(chuàng)新是一種以創(chuàng)新為目標(biāo)，以多主體、多要素和多階段協(xié)同互動為中心，相互補(bǔ)充、全面深入的合作創(chuàng)新行為和過程。基于知識創(chuàng)新視角，學(xué)者們強(qiáng)調(diào)，協(xié)同創(chuàng)新是指通過知識獲取、傳輸、應(yīng)用和反饋活動促進(jìn)知識流動與共享，并增加每個成員知識儲備的網(wǎng)絡(luò)組織[1-3]，最終通過知識協(xié)同創(chuàng)造形成知識優(yōu)勢[4]。其中，知識共享既是上述過程的重要環(huán)節(jié)，也是實(shí)現(xiàn)知識在協(xié)同主體之間(企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)間)擴(kuò)散的主要方式[5]。然而，協(xié)同創(chuàng)新知識共享需要協(xié)調(diào)知識要素與環(huán)境，以及知識共享主體之間的關(guān)系，才能將系統(tǒng)內(nèi)分散無序的知識整合成新的有序知識體系，從而實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新[6]。現(xiàn)有協(xié)同創(chuàng)新知識共享理論認(rèn)為，即使在目標(biāo)一致的情況下，由于人類有限理性和知識復(fù)雜性，協(xié)同創(chuàng)新中知識共享會出現(xiàn)協(xié)調(diào)問題，并產(chǎn)生相應(yīng)的交易成本，存在高成本、低效率和不可信任等知識共享困境[7]。

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N構(gòu)建去中心化聯(lián)結(jié)、分布式存儲，以及基于可信數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。區(qū)塊鏈采用以比特幣為代表的數(shù)字加密系統(tǒng)為核心支持技術(shù)，提供可信的技術(shù)支持[8]。區(qū)塊鏈技術(shù)通過使用貨幣加密數(shù)據(jù)、時間戳信息、分布式共識賬本等措施，具有高透明度、去中心化、去信任、共同維護(hù)(不可更改)和匿名等特征[9]，能夠創(chuàng)造去信任化的分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)并實(shí)現(xiàn)無需信任的數(shù)據(jù)共享，從而為組織間知識共享存在的高維護(hù)成本、低傳輸效率和低數(shù)據(jù)安全可信度等問題提供解決方案。

面對協(xié)同創(chuàng)新中存在的知識共享問題，本文結(jié)合區(qū)塊鏈特征，探討基于區(qū)塊鏈技術(shù)的去信任化合作伙伴關(guān)系、高異質(zhì)性合作伙伴對協(xié)同創(chuàng)新知識共享過程和結(jié)果的影響及作用機(jī)制，通過構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的協(xié)同創(chuàng)新知識共享網(wǎng)絡(luò)體系，提升協(xié)同創(chuàng)新中知識共享水平。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 協(xié)同創(chuàng)新中知識共享影響因素

涂振洲等[10]認(rèn)為，知識共享是發(fā)生在主體間的顯性與隱性知識交換和轉(zhuǎn)移，以及創(chuàng)造新知識的過程。現(xiàn)有相關(guān)研究較多，如Santor等[11]、曾德明等[12]探討了影響知識共享過程的關(guān)鍵因素。梳理現(xiàn)有研發(fā)發(fā)現(xiàn)，知識性質(zhì)、主體間關(guān)系、沖突水平，乃至知識共享成果認(rèn)定及收益分配預(yù)期，都會影響協(xié)同創(chuàng)新中知識共享過程。

首先，從知識性質(zhì)和特點(diǎn)看，隨著協(xié)同創(chuàng)新進(jìn)程推進(jìn)，隱性知識不斷增多，知識復(fù)雜性越高，知識可轉(zhuǎn)移性就越差[13]。顯然，參與知識共享的合作各方需要對知識進(jìn)行有效、科學(xué)的管理及利用，只有針對不同類型知識采用合適的學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)移方法，才能使知識充分發(fā)揮作用和價值[14]。其次，從知識共享主體間關(guān)系看，信任扮演著至關(guān)重要的角色。一方面，高校、科研院所對企業(yè)的知識共享意向隨著信任程度提升而增強(qiáng)[15]；另一方面，企業(yè)對高校、研究院的信任程度直接影響企業(yè)對協(xié)同創(chuàng)新合作的資源投入水平。協(xié)同創(chuàng)新中主體間的信任關(guān)系直接影響知識共享發(fā)生的可能性(刁麗琳、朱桂龍，2014)?；谛湃侮P(guān)系的協(xié)同創(chuàng)新能夠顯著減少合作伙伴在知識共享過程中的障礙和沖突，同時能夠拓展知識轉(zhuǎn)移和吸收渠道，進(jìn)而促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新中知識共享行為產(chǎn)生。第三，從主體間沖突看，由于合作各方在知識結(jié)構(gòu)、組織文化和創(chuàng)新目標(biāo)等方面存在差異，在知識共享過程中合作成員間的沖突在所難免，這種沖突將影響知識共享過程[16]。學(xué)者們認(rèn)為，合理的沖突水平有利于合作各方共同發(fā)展，促進(jìn)相互間的批評和自我批評及系統(tǒng)間的知識共享，是影響知識共享的重要因素。然而，過度沖突可能導(dǎo)致知識共享失敗。最后，從對知識共享成果的認(rèn)定及收益分配看，一般情況下知識共享成果認(rèn)定較為困難，從而導(dǎo)致收益分配難以達(dá)成共識。中介機(jī)構(gòu)通常在協(xié)同創(chuàng)新過程中發(fā)揮信息承載和中站知識的作用，并在合作成果評估過程中扮演關(guān)鍵角色。目前，協(xié)同創(chuàng)新成果價值評估缺乏科學(xué)完整的體系，導(dǎo)致合作各方難以達(dá)成共識，進(jìn)而難以找到解決收益分配等問題的平衡點(diǎn)[17]。

1.2 區(qū)塊鏈技術(shù)的去信任機(jī)制

區(qū)塊鏈作為一種分布式數(shù)據(jù)存儲、點(diǎn)對點(diǎn)傳輸、共識機(jī)制、加密算法等計(jì)算機(jī)技術(shù)的新型應(yīng)用模式，可以有效解決信任問題，這種去信任機(jī)制構(gòu)建了區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的主要場景和應(yīng)用價值。

首先，區(qū)塊鏈通過算法機(jī)制促使應(yīng)用者相信，利用去中心化、非對稱加密、分布式儲存等機(jī)制能夠確保系統(tǒng)中的所有節(jié)點(diǎn)自動安全地交換數(shù)據(jù)[18]。在保證數(shù)據(jù)安全的前提下，區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)一步解決數(shù)據(jù)傳輸中的低效率和高成本問題，在降低對賬成本和開發(fā)費(fèi)用等方面具有良好的表現(xiàn)。其次，區(qū)塊鏈技術(shù)利用智能合約解決陌生信任問題。在現(xiàn)代社會治理中，目前居于主導(dǎo)地位的是依托第三方構(gòu)建的中介信任，如國家信任。中介信任存在兩個問題，一是信任構(gòu)建成本較高，構(gòu)建一個具有一定可信度的中介品牌需要長期、持續(xù)投入，過程中若發(fā)生任一失信事件，均可導(dǎo)致該品牌信任坍塌；二是基于人的第三方信任仍有局限，信任風(fēng)險廣泛存在，利用品牌信任作惡的案例屢見不鮮?，F(xiàn)有區(qū)塊鏈技術(shù)可以將智能合約以數(shù)字化形式寫入?yún)^(qū)塊鏈中，保障信息存儲、讀取、執(zhí)行過程透明、可跟蹤、不可篡改，可以解決個人之間、個人與組織之間，以及人與物聯(lián)網(wǎng)之間的信任缺乏問題，使上述主體間即使沒有建立傳統(tǒng)意義上的信任關(guān)系仍可以順利開展合作[19]。有關(guān)區(qū)塊鏈在金融業(yè)務(wù)方面的應(yīng)用研究顯示，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的第三方信任可以擴(kuò)大社會信任規(guī)模，使大范圍人際互動交往成為可能，從而能夠極大地促進(jìn)社會分工與社會整體運(yùn)營效率提升。最后，區(qū)塊鏈技術(shù)使技術(shù)成為信任擔(dān)保?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的分布式記賬技術(shù)可以提供完美的審計(jì)追蹤路徑，一旦把數(shù)據(jù)記錄在區(qū)塊鏈上并加以驗(yàn)證，鏈?zhǔn)絽^(qū)塊就能夠使上述信息不可篡改并永久保留。此外，實(shí)施交易和交易記錄這兩個流程在區(qū)塊鏈上是統(tǒng)一的，在應(yīng)對欺詐行為防范方面效果顯著。在信息不對稱的情況下，合作者不會如實(shí)披露所有信息，也可能作出損人利己的行為，而區(qū)塊鏈技術(shù)是一種不可篡改的智能化信任，可以避免違規(guī)造假等行為[20]，因而有助于控制合作成員間的沖突水平。

綜上所述，區(qū)塊鏈技術(shù)有望解決協(xié)同創(chuàng)新知識共享中存在的諸多問題。現(xiàn)有研究認(rèn)為，區(qū)塊鏈作為一種開源性底層技術(shù)可以吸引具有不同知識結(jié)構(gòu)、組織文化的協(xié)同創(chuàng)新合作伙伴[21]。然而，現(xiàn)有研究就區(qū)塊鏈技術(shù)對協(xié)同創(chuàng)新中知識共享的影響為何，以及這種影響通過何種機(jī)制發(fā)揮作用等議題，尚未得出明確的結(jié)論。本文旨在探索區(qū)塊鏈影響下的協(xié)同創(chuàng)新知識共享過程，構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的協(xié)同創(chuàng)新知識共享網(wǎng)絡(luò)體系，以期在實(shí)踐上促進(jìn)區(qū)塊鏈技術(shù)在協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)中的應(yīng)用。

2 區(qū)塊鏈技術(shù)與協(xié)同創(chuàng)新知識共享

2.1 去信任化的知識共享合作伙伴關(guān)系

信任模型是一個同一環(huán)境下未建立信任關(guān)系的實(shí)體間實(shí)現(xiàn)相互信任并管理信任的框架。信任評估是信任模型的核心功能，能否準(zhǔn)確評估信任度直接決定實(shí)體之間的相互理解程度以及交易風(fēng)險水平。因此，如何提高信任模型中的信任評估準(zhǔn)確性是研究的重要問題。

在傳統(tǒng)協(xié)同創(chuàng)新模式下，合作伙伴往往通過某種合同關(guān)系(條款、協(xié)議、法律合同等)實(shí)現(xiàn)聯(lián)系和構(gòu)建合作機(jī)制[22]。代理理論認(rèn)為，合同關(guān)系通過合同這種協(xié)商方法，估計(jì)和預(yù)測未來不確定狀態(tài)，然后闡明合同中各自的權(quán)利、義務(wù)和責(zé)任[23]。但是合同無法對未來不確定狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確評估，因而不可能通過合同這種單一方式完全涵蓋并確認(rèn)各方責(zé)任。

區(qū)塊鏈應(yīng)用可以提供全新的信任機(jī)制。比特幣的誕生源于對權(quán)威的不信任，并由對社區(qū)共識(而非中央權(quán)威)治理的渴望驅(qū)動[24]。共識機(jī)制作為區(qū)塊鏈的基層協(xié)議內(nèi)容，能有效保障公平。例如，對系統(tǒng)進(jìn)行任何改進(jìn)或確認(rèn)某些事情，必須基于全網(wǎng)共識。共識機(jī)制表現(xiàn)為記賬與確認(rèn)的全網(wǎng)共識，其實(shí)質(zhì)是一種由全體用戶參與的規(guī)則制定與維護(hù)機(jī)制。區(qū)塊鏈能夠賦予智能合約可信的環(huán)境，讓智能合約真正意義上成為大規(guī)模自動執(zhí)行的自動合約。區(qū)塊鏈自證可保障信息的安全性、準(zhǔn)確性和可靠性，形成百分百可信的數(shù)據(jù)，從根本上解決以往信息可信度缺失以及契約關(guān)系中難以規(guī)避的機(jī)會主義行為等問題[25]。通過信息公開建立自我認(rèn)證生態(tài)，在區(qū)塊鏈技術(shù)下協(xié)同創(chuàng)新主體從可信數(shù)據(jù)開始，最終提升資產(chǎn)可信度和合作可信度[26]。

由此，區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用可以帶來信用分享機(jī)制創(chuàng)新，即積累信用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信用有效拆分和傳遞。首先，區(qū)塊鏈按時間順序以鏈的形式將數(shù)據(jù)重新組合在一起，能夠防止數(shù)據(jù)信息被修改[27]。區(qū)塊鏈上，信息高度透明開放，遵循技術(shù)代碼開源原則[28]。區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，除交易各方的私有信息被加密外，區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)對各參與節(jié)點(diǎn)開放，任何參與節(jié)點(diǎn)都可以通過公開的接口訪問數(shù)據(jù)和開發(fā)相關(guān)應(yīng)用。因此，整個系統(tǒng)信息高度透明。協(xié)同創(chuàng)新伙伴之間的各種交易記錄可以反映在區(qū)塊鏈的公開賬本上，確保信息的真實(shí)性，因而可以保證協(xié)同創(chuàng)新中各協(xié)同方的信譽(yù)。其次，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)都包含完備的備份信息，并且任何數(shù)據(jù)的更改都是可追溯的[29]。作為協(xié)同創(chuàng)新中知識共享的信任保證，區(qū)塊鏈技術(shù)的可追溯性可以確保對每項(xiàng)交易來源進(jìn)行追溯和問責(zé)。此外，區(qū)塊鏈通過密碼學(xué)方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全保護(hù)，從而為協(xié)同創(chuàng)新提供安全的數(shù)據(jù)信息共享環(huán)境。綜上所述，區(qū)塊鏈技術(shù)通過防止信息篡改，保證數(shù)據(jù)信息的可靠性、完備性和可追溯性，實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新中各協(xié)同方信任關(guān)系重構(gòu)，因而協(xié)同創(chuàng)新主體間不再需要傳統(tǒng)意義上的信息建立與維護(hù)過程，即去信任化，進(jìn)而保證協(xié)同創(chuàng)新中信任評估的確定性和穩(wěn)定性，從而有利于促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新中的知識共享。

2.2 高異質(zhì)性知識共享合作伙伴

產(chǎn)學(xué)研機(jī)構(gòu)之間存在廣泛的異質(zhì)性，如資源資質(zhì)、能力水平和合作模式。這種合作伙伴異質(zhì)性既是協(xié)同創(chuàng)新運(yùn)行的前提，也是協(xié)同創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)知識創(chuàng)造和增值的基礎(chǔ)。盡管合作伙伴異質(zhì)性的作用具有兩面性[30]，但若通過整合各合作方的創(chuàng)新要素，達(dá)成優(yōu)勢互補(bǔ)的效果，那么合作績效就能得以提高。一方面，當(dāng)異質(zhì)性較高時，可以保證面向創(chuàng)新各階段的知識需求，從總體上促進(jìn)知識共享。另一方面，異質(zhì)性越高，創(chuàng)新主體越傾向于開展學(xué)習(xí)與研發(fā)活動[31]。同時，越多不同知識進(jìn)行交互組合，就越可能創(chuàng)造出新的知識，實(shí)現(xiàn)知識創(chuàng)新[32]。

一方面，基于區(qū)塊鏈技術(shù)，屬于不同專業(yè)領(lǐng)域的個體通過公開記賬模式，利用基于時間順序的數(shù)據(jù)區(qū)塊組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了解行業(yè)環(huán)境和市場環(huán)境。因此，在區(qū)塊鏈技術(shù)下，跨領(lǐng)域多行業(yè)合作增多，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擴(kuò)展[33]，從而提升知識異質(zhì)性和文化異質(zhì)性。另一方面，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的成員扮演著節(jié)點(diǎn)角色，建立起廣泛合作關(guān)系。通過區(qū)塊鏈分類賬的公開賬本記錄，可以交叉驗(yàn)證不同參與主體之間的信息，協(xié)同主體間的相互信用認(rèn)證有助于提升主體間聯(lián)結(jié)性[34]。協(xié)同創(chuàng)新主體上下游企業(yè)加入使得基于區(qū)塊鏈技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)表現(xiàn)出協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的特點(diǎn)，可以進(jìn)一步提升系統(tǒng)異質(zhì)性。例如，美國能源公司 LO3 Energy與比特幣開發(fā)公司Consensus Systems合作，建立基于區(qū)塊鏈系統(tǒng)的可交互電網(wǎng)平臺TransActive Grid，其系統(tǒng)由網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)參與運(yùn)行和維護(hù)，不存在統(tǒng)一的管理機(jī)構(gòu)，加入到網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)包括價值鏈中各種性質(zhì)的主體，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自調(diào)度和生態(tài)化運(yùn)行[35]，并促進(jìn)市場化與金融化平臺構(gòu)建[36]。最后，區(qū)塊鏈系統(tǒng)的運(yùn)行是基于對合約執(zhí)行條件的自動判斷，當(dāng)所有判定條件都滿足時，區(qū)塊鏈系統(tǒng)將自動強(qiáng)制執(zhí)行合約條款，一方面，提高合約執(zhí)行效率，在沒有強(qiáng)有力的第三方監(jiān)督下有效保障合約執(zhí)行[37]。另一方面，使整個網(wǎng)絡(luò)模式從原始單鏈發(fā)展模式成為多鏈模式，同樣有助于協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)異質(zhì)性提升。

根據(jù)以上理論分析可以發(fā)現(xiàn)，區(qū)塊鏈技術(shù)通過建立去信任化的知識共享合作伙伴關(guān)系和提升知識共享伙伴異質(zhì)性兩個方面，促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新知識共享過程。

3 基于Steemit網(wǎng)絡(luò)社區(qū)協(xié)同創(chuàng)新知識共享的系統(tǒng)動力學(xué)模型構(gòu)建

3.1 Steemit區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)社區(qū)協(xié)同創(chuàng)新知識共享案例

自2016年成立以來，Steemit社區(qū)已累積了超過百萬用戶。作為一個基于區(qū)塊鏈技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容應(yīng)用平臺，用戶可以該在平臺上發(fā)布文章。通過發(fā)布高質(zhì)量文章，用戶可以獲得一定的回報(bào)，以此鼓勵用戶發(fā)布更多有價值的創(chuàng)作內(nèi)容。在Steemit社交網(wǎng)絡(luò)中，開創(chuàng)式地設(shè)立“獎勵池”，除用于維持平臺正常運(yùn)行外，還向發(fā)布高質(zhì)量作品的創(chuàng)作用戶提供報(bào)酬[38]。此外，Steemit是世界上第一個激勵式內(nèi)容社區(qū)平臺，能夠量化并獎勵參與社區(qū)建設(shè)和社交互動的各種貢獻(xiàn)[39]。獎勵池的激勵資金可以進(jìn)一步激發(fā)用戶創(chuàng)作動力，引導(dǎo)更多用戶參與到創(chuàng)作過程中。同時，用戶可以對Steemit社交網(wǎng)絡(luò)上的作品進(jìn)行投票，分享得票較多作品的用戶可以獲得一定獎勵，以此鼓勵用戶挖掘和分享更多高質(zhì)量成果。根據(jù)創(chuàng)作用戶點(diǎn)贊量和評論量，平臺利用算法提升或者降低創(chuàng)作成果的曝光度。王晰巍等[40]認(rèn)為，該網(wǎng)絡(luò)社區(qū)是當(dāng)前基于區(qū)塊鏈技術(shù)的最具代表性的在線知識共享平臺，通過結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)和經(jīng)濟(jì)邏輯，能夠?qū)崿F(xiàn)社區(qū)用戶創(chuàng)作激勵并過濾虛假內(nèi)容。綜合考慮，本文選取Steemit網(wǎng)站作為案例研究對象。

Steemit根據(jù)業(yè)務(wù)模型定制具備兼容性和自適應(yīng)性的激勵機(jī)制[41]，鼓勵所有用戶進(jìn)行知識共享和知識創(chuàng)新，并通過代幣方式獎勵社區(qū)建設(shè)和創(chuàng)新行為。李游(2012)認(rèn)為，虛擬社區(qū)中的知識共享包含各主體間知識、信息傳遞交流。社區(qū)的主要責(zé)任是為用戶提供知識，而用戶的創(chuàng)作分享會也為社區(qū)貢獻(xiàn)知識。社區(qū)與用戶之間，以及用戶與用戶之間可以實(shí)現(xiàn)知識交互流通。Steemit社區(qū)基于區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化共識方式對用戶創(chuàng)作內(nèi)容進(jìn)行貢獻(xiàn)定價[42]，為用戶提供基于共識的、雙贏的、可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)，使其最終在去中心化、自組織的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新知識共享。

Steemit社區(qū)的知識共享過程包含知識創(chuàng)造和知識分享(南洋、李海剛，2019)，分別由知識創(chuàng)造群體和知識分享群體實(shí)現(xiàn)。知識創(chuàng)造群體是社區(qū)知識作品的主要創(chuàng)造者，該類用戶不僅可以創(chuàng)作內(nèi)容，而且有權(quán)投票，是知識共享過程的推動者。知識分享群體是社區(qū)知識作品的主要分享者，他們評估并轉(zhuǎn)發(fā)由知識創(chuàng)造群體發(fā)布的作品，通過投票獲得代幣獎勵。Steemit為對知識共享作出貢獻(xiàn)的用戶建立知識共享獎勵池，包括知識創(chuàng)造獎勵池和知識分享獎勵池，用于量化并獎勵知識創(chuàng)造群體和知識分享群體在知識共享過程中的貢獻(xiàn)(見圖1)。

圖1 Steemit社區(qū)知識共享流程及成員關(guān)系Fig.1 Steemit community knowledge sharing process and membership

3.2 知識共享過程因果關(guān)系分析

本文以Steemit社區(qū)為研究案例構(gòu)建知識共享系統(tǒng)，包含用戶子系統(tǒng)、知識子系統(tǒng)、代幣子系統(tǒng)，分別對應(yīng)高異質(zhì)性知識共享合作伙伴積累過程、協(xié)同創(chuàng)新知識共享成果質(zhì)量提升過程和去信任化知識共享合作伙伴關(guān)系維護(hù)過程。

代幣子系統(tǒng)是Steemit最基本的底層運(yùn)行系統(tǒng)，同時包含社區(qū)知識共享激勵機(jī)制。它通過設(shè)立獎勵池的方式引導(dǎo)用戶知識共享行為，激發(fā)其知識創(chuàng)造動力，提升用戶知識共享參與度。其中，用戶行為聲譽(yù)、結(jié)構(gòu)保證、兼容性也會影響知識共享過程中的知識創(chuàng)造動力和知識分享動力。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要指標(biāo)包括需求系數(shù)、代幣總量、代幣價格、知識共享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值、知識創(chuàng)造獎勵池經(jīng)濟(jì)價值、知識分享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值、知識創(chuàng)造動力系數(shù)、知識分享勞動力系數(shù)、知識分享動力、知識創(chuàng)造動力、聲譽(yù)、結(jié)構(gòu)保證、兼容性、獎勵知識創(chuàng)造群體比重、獎勵知識分享群體比重、向知識創(chuàng)造群體轉(zhuǎn)化動力系數(shù)和向知識分享群體轉(zhuǎn)化動力系數(shù)。如圖2所示，Steemit的知識共享獎勵池分為知識創(chuàng)造獎勵池和知識分享獎勵池，分別用于激勵用戶知識創(chuàng)造行為和知識分享行為，進(jìn)一步增強(qiáng)用戶知識創(chuàng)造意愿和知識分享意愿，最終表現(xiàn)為用戶知識創(chuàng)造動力和知識分享動力提升。此外，基于去信任化的協(xié)同創(chuàng)新合作伙伴關(guān)系會直接影響用戶的知識創(chuàng)造動力和知識分享動力，分別以聲譽(yù)、結(jié)構(gòu)保證和兼容性水平加以體現(xiàn)。

用戶子系統(tǒng)涵蓋Steemit社區(qū)內(nèi)所有用戶種群。其中，用戶總?cè)藬?shù)、參與知識共享的用戶數(shù)量，以及知識創(chuàng)造群體和知識分享群體的比例直接影響社區(qū)發(fā)展，而知識創(chuàng)造、知識分享基數(shù)水平最終影響知識共享成果質(zhì)量。同時，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的具有天然異質(zhì)性的協(xié)同創(chuàng)新群體能夠直接影響新用戶數(shù)量和質(zhì)量，指標(biāo)包括新用戶注冊速率、注冊用戶數(shù)、基礎(chǔ)群體、知識分享群體數(shù)量、知識創(chuàng)造群體數(shù)量，因果關(guān)系如圖3所示。知識分享/創(chuàng)造獎勵池經(jīng)濟(jì)價值作為知識共享物質(zhì)激勵因素，分別影響基礎(chǔ)群體向知識分享/創(chuàng)造群體轉(zhuǎn)化的動力，基礎(chǔ)群體最終轉(zhuǎn)化為知識分享群體和知識創(chuàng)造群體。同時，區(qū)塊鏈技術(shù)有利于高異質(zhì)性協(xié)同創(chuàng)新合作伙伴引進(jìn)，分別采用知識異質(zhì)性、目的異質(zhì)性和文化異質(zhì)性加以體現(xiàn)。

知識子系統(tǒng)中的知識結(jié)構(gòu)、知識儲備和質(zhì)量可以反映整個社區(qū)的知識共享發(fā)展程度，并且受另外兩個子系統(tǒng)的共同作用。本文通過知識共享數(shù)量和質(zhì)量衡量其知識共享水平，指標(biāo)包括知識分享群體數(shù)量、知識創(chuàng)造群體數(shù)量、知識創(chuàng)造動力、知識分享動力、新增帖子數(shù)量、新增投票次數(shù)、社區(qū)投票總次數(shù)、社區(qū)知識共享數(shù)量、社區(qū)知識共享質(zhì)量。如圖4所示，知識分享/創(chuàng)造群體數(shù)量與知識分享/創(chuàng)造動力直接正向影響新增投票次數(shù)和新增帖子數(shù)量，最終體現(xiàn)為社區(qū)投票總數(shù)量和社區(qū)知識共享數(shù)量增加。其中，前者作為社區(qū)知識共享質(zhì)量正向因素，可以體現(xiàn)社區(qū)共享知識中的高質(zhì)量成果；后者作為社區(qū)知識共享質(zhì)量負(fù)向因素，可以體現(xiàn)社區(qū)共享知識總量水平。

3.3 知識共享過程系統(tǒng)流圖

模型基本假設(shè)如下：

H1：去信任化激勵因素，包括聲譽(yù)、兼容性和結(jié)構(gòu)保證，對知識共享動力的激勵數(shù)值不隨時間變化(經(jīng)濟(jì)激勵因素除外)。

H2：自然狀態(tài)下用戶群體轉(zhuǎn)化過程中損失較小。根據(jù)建模的就簡原理，不考慮用戶群體轉(zhuǎn)化為知識分享群體和知識創(chuàng)造群體的損失量?；谝陨霞僭O(shè)，繪制系統(tǒng)流圖，如圖5所示。

主要正反饋路徑如下：

(1)基于去信任化的知識共享合作伙伴關(guān)系知識共享動力提升。

知識創(chuàng)造動力1：知識共享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值→知識創(chuàng)造獎勵池經(jīng)濟(jì)價值→知識創(chuàng)造動力系數(shù)→知識創(chuàng)造動力；

知識創(chuàng)造動力2：聲譽(yù)、兼容性、結(jié)構(gòu)保證(各類信任因素)→知識創(chuàng)造動力；

知識分享動力1：知識共享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值→知識分享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值→知識分享動力系數(shù)→知識分享動力；

知識分享動力2：聲譽(yù)、兼容性、結(jié)構(gòu)保證(各類信任因素)→知識分享動力。

(2)基于高異質(zhì)性的知識共享合作伙伴知識共享動力提升。

知識創(chuàng)造群體數(shù)量1：知識創(chuàng)造獎勵池經(jīng)濟(jì)價值→向知識創(chuàng)造群體轉(zhuǎn)化動力系數(shù)→知識創(chuàng)造群體；

知識創(chuàng)造群體數(shù)量2：目的、文化、知識異質(zhì)性(各類異質(zhì)性因素)→注冊用戶群體→知識創(chuàng)造群體；

知識分享群體數(shù)量1：知識分享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值→向知識分享群體轉(zhuǎn)化動力系數(shù)→知識分享群體；

知識分享群體數(shù)量2：目的、文化、知識異質(zhì)性(各類異質(zhì)性因素)→注冊用戶群體→知識分享群體。

圖2 代幣子系統(tǒng)因果關(guān)系Fig.2 Token subsystem causality

圖3 用戶子系統(tǒng)因果關(guān)系Fig.3 User subsystem causal relationship

圖4 知識子系統(tǒng)因果關(guān)系Fig.4 Knowledge subsystem causality

圖5 基于區(qū)塊鏈的Steemit社區(qū)知識共享系統(tǒng)流圖Fig.5 Steemit community knowledge sharing system based on blockchain

3.4 結(jié)構(gòu)方程設(shè)計(jì)及說明

本文主要采用兩種參數(shù)估計(jì)方法，一是從文獻(xiàn)檢索和權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的白皮書搜集相關(guān)數(shù)據(jù)；二是采集MSSQL數(shù)據(jù)庫中的真實(shí)數(shù)據(jù)信息，主要考核指標(biāo)包括用戶數(shù)量、獎勵池和發(fā)帖創(chuàng)作數(shù)量、投票轉(zhuǎn)發(fā)行為信息。本文中，該模型的初始時間設(shè)置為2017年。查詢數(shù)據(jù)庫中2017年初的用戶總數(shù)、累積用戶投票總數(shù)和已發(fā)布帖子總數(shù)。Steemit代幣總數(shù)的初始值根據(jù)采集SteemDB瀏覽器(https://steemd.com/)中的數(shù)據(jù)信息加以確定，最終參照Steemit代幣發(fā)放算法規(guī)則估算出2017年初Steemit的代幣總量，數(shù)據(jù)詳情見表1。

表1 Steemit社區(qū)相關(guān)參數(shù)設(shè)置Tab.1 Steemit community related parameter settings (單位：千)

新用戶注冊速率是指Steemit社區(qū)引進(jìn)新用戶的速率?？紤]到實(shí)際情況，網(wǎng)站初期基礎(chǔ)群體基數(shù)較小且引進(jìn)力度較大，新用戶注冊速率較高，而在網(wǎng)站運(yùn)營成熟階段，注冊速率下降，最終趨于穩(wěn)定。因此，在模型參數(shù)設(shè)置時采用表函數(shù)描述該變化趨勢，如圖6所示。

圖6 新用戶注冊速率Fig.6 New user registration rate

主要參數(shù)設(shè)置和方程如下：

(1)代幣價格=代幣總量/(用戶總數(shù)*需求系數(shù))。

(2)知識共享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值=新生代幣量*獎勵知識共享占新增總量的比重*代幣價格。

(3)知識創(chuàng)造獎勵池經(jīng)濟(jì)價值=知識共享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值*獎勵知識創(chuàng)造群體比重。

(4)知識分享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值=知識分享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值*獎勵知識分享群體比重。

(5)聲譽(yù)=0.03。

(6)兼容性=0.01。

(7)結(jié)構(gòu)保證=0.02。

(8)知識創(chuàng)造動力=聲譽(yù)+兼容性+結(jié)構(gòu)保證+知識創(chuàng)造動力系數(shù)。

(9)知識分享動力=聲譽(yù)+兼容性+結(jié)構(gòu)保證+知識分享動力系數(shù)。

(10)目的異質(zhì)性=0.03。

(11)文化異質(zhì)性=0.01。

(12)知識異質(zhì)性=0.02。

(13)基礎(chǔ)群體數(shù)量=INTEG(新注冊用戶數(shù)量,105)。

(14)知識創(chuàng)造群體數(shù)量=基礎(chǔ)群體數(shù)量*向知識創(chuàng)造群體轉(zhuǎn)化動力系數(shù)。

(15)知識分享群體數(shù)量=基礎(chǔ)群體數(shù)量*向知識分享群體轉(zhuǎn)化動力系數(shù)。

(16)新增帖子數(shù)量=知識創(chuàng)造群體數(shù)量*知識創(chuàng)造動力系數(shù)*419。

(17)新增投票次數(shù)=(知識創(chuàng)造群體數(shù)量+知識分享群體數(shù)量)*知識分享動力系數(shù)*480。

(18)社區(qū)知識共享數(shù)量=INTEG(新增帖子數(shù)量, 2017)。

(19)社區(qū)投票總次數(shù)=INTEG(新增投票次數(shù), 11 257)。

(20)社區(qū)知識共享質(zhì)量=社區(qū)投票總次數(shù)/社區(qū)知識共享數(shù)量。

4 知識共享系統(tǒng)動力學(xué)模型仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 模型初值選取

本文將模型初始時間設(shè)置為2017年，單位周期為年，周期為30，迭代時間跨度為0.05。

4.2 模型仿真結(jié)果分析

4.2.1 代幣子系統(tǒng)

在基于聲譽(yù)、兼容性和結(jié)構(gòu)保證的去信任化知識分享合作伙伴關(guān)系下，獎勵池經(jīng)濟(jì)價值隨時間推移的變化如圖7、8所示。根據(jù)Steemit白皮書中顯示的獎勵池劃分規(guī)則，75%分配給知識創(chuàng)造獎勵池，余下25%分配給知識分享獎勵池。以第6年為例，知識分享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值為5 500，知識創(chuàng)造獎勵池經(jīng)濟(jì)價值為16 250，兩者比值基本為1∶3，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與真實(shí)情況基本相符。

圖7 知識分享獎勵池經(jīng)濟(jì)價值 圖8 知識創(chuàng)造獎勵池經(jīng)濟(jì)價值Fig.7 Economic value of knowledge sharing reward pool Fig.8 Economic value of knowledge creation reward pool

4.2.2 用戶子系統(tǒng)

用戶子系統(tǒng)仿真結(jié)果顯示，在開源性的高異質(zhì)性知識共享合作伙伴積累過程中，社區(qū)內(nèi)各類型群體發(fā)展情況基本上符合“S”型增長趨勢，0～15年間保持高增長態(tài)勢，15～30年間增長速度趨于平緩(見圖9、10、11)。

圖9 基礎(chǔ)群體數(shù)量 圖10 知識分享群體數(shù)量 圖11 知識創(chuàng)造群體數(shù)量 Fig.9 Quantities of basic groups Fig.10 Quantities of knowledge sharing groups Fig.11 Quantities of knowledge creation groups

4.2.3 知識子系統(tǒng)

在知識子系統(tǒng)中有3個重要變量，即新增投票次數(shù)、社區(qū)知識創(chuàng)造數(shù)量以及社區(qū)知識共享質(zhì)量。新增投票次數(shù)能夠體現(xiàn)社區(qū)中知識分享參與程度，投票次數(shù)越多、分享數(shù)量越大，說明社區(qū)中高質(zhì)量知識產(chǎn)品總量越大。新增投票次數(shù)整體上基本符合“S”型增長趨勢，在0～17年保持高水平增長，在17年時達(dá)到第一個峰值，在17～20年間略有下降，在20～30年間呈緩慢上升態(tài)勢(見圖12)。

新增帖子數(shù)量能夠體現(xiàn)社區(qū)知識創(chuàng)造參與程度，新增帖子數(shù)量越多、知識創(chuàng)造數(shù)量越多，說明社區(qū)中知識產(chǎn)品總量越多。整體新增帖子數(shù)量基本符合“S”型增長趨勢，在0～15年間保持高水平增長，在15年時達(dá)到第一個峰值，在15～17年間略有下降，在17～30年間呈緩慢上升趨勢(見圖13)。

社區(qū)知識共享質(zhì)量由投票總次數(shù)和共享總量共同決定，可以反映社區(qū)中知識共享水平。社區(qū)知識共享質(zhì)量整體上基本呈“S”型增長趨勢，在0～5年間保持高水平增長，隨后增長速度略有放緩，最終趨于穩(wěn)定(見圖14)。

圖12 新增投票次數(shù) 圖13 新增帖子數(shù)量 圖14 知識共享質(zhì)量Fig.12 Quantities of new votes added Fig.13 Quantities of new posts Fig.14 Quality of knowledge sharing

4.3 靈敏度分析

(1)去信任化知識分享合作伙伴關(guān)系靈敏度分析。調(diào)整知識共享合作伙伴關(guān)系，分別設(shè)置聲譽(yù)、結(jié)構(gòu)保證和兼容性在原值基礎(chǔ)上的(-20%)、(-5%)和(+5%)作為3組對照組，與原模型對比情況如圖15所示。由圖15可知，聲譽(yù)、結(jié)構(gòu)保證、兼容性取值調(diào)整后，知識共享質(zhì)量在聲譽(yù)、結(jié)構(gòu)保證和兼容性的(-20%)水平下顯著降低；在聲譽(yù)、結(jié)構(gòu)保證和兼容性的(-5%)水平下略有降低；在聲譽(yù)、結(jié)構(gòu)保證和兼容性的(+5%)水平下略有提升并保持平穩(wěn)狀態(tài)。這表明基于區(qū)塊鏈技術(shù)的去信任化知識分享合作伙伴關(guān)系，對提升協(xié)同創(chuàng)新中知識共享質(zhì)量具有顯著影響(見圖15)。

(2)高異質(zhì)性知識共享合作伙伴靈敏度分析。調(diào)整知識共享合作伙伴異質(zhì)性模型，分別設(shè)置目的異質(zhì)性、文化異質(zhì)性和知識異質(zhì)性在原值基礎(chǔ)上的(-20%)、(-5%)和(+5%)作為3組對照組，與原模型對比情況如圖16所示。由圖16可知，知識異質(zhì)性、文化異質(zhì)性、目的異質(zhì)性取值調(diào)整后，知識共享質(zhì)量在目的異質(zhì)性、文化異質(zhì)性和知識異質(zhì)性(-20%)水平下顯著下降；在目的異質(zhì)性、文化異質(zhì)性和知識異質(zhì)性(-5%)水平下有較大幅度下降；在目的異質(zhì)性、文化異質(zhì)性和知識異質(zhì)性(+5%)水平下略有提升。這表明基于區(qū)塊鏈技術(shù)的高異質(zhì)性知識共享合作伙伴關(guān)系，對提升協(xié)同創(chuàng)新中知識共享質(zhì)量具有顯著影響(見圖16)。

5 結(jié)語

5.1 結(jié)論

本文分析區(qū)塊鏈技術(shù)下協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)中知識共享過程及績效，發(fā)現(xiàn)由于區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化、數(shù)據(jù)不可篡改、公開透明、可溯源性和匿名性等特征，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)有助于建立去信任化的知識分享合作伙伴關(guān)系和高異質(zhì)性知識共享合作伙伴關(guān)系。基于上述特征，本文以Steemit網(wǎng)絡(luò)社區(qū)為現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新知識共享系統(tǒng)動力學(xué)模型，并通過Vensim PLE軟件實(shí)現(xiàn)仿真分析。

圖15 去信任化的知識分享合作伙伴關(guān)系靈敏度分析Fig.15 Sensitivity analysis of trustless knowledge sharing partnership

圖16 高異質(zhì)性的知識共享合作伙伴靈敏度分析Fig.16 Sensitivity analysis of knowledge sharing partners with high heterogeneity

(1)區(qū)塊鏈技術(shù)具有防止信息篡改，保證數(shù)據(jù)信息的可靠性、完備性和可追溯性等特征，能夠促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新主體在兼容性、聲譽(yù)和結(jié)構(gòu)保證等方面的提升，實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新中各協(xié)同方信任關(guān)系重構(gòu)，形成去信任化的合作伙伴關(guān)系，提升協(xié)同創(chuàng)新知識共享合作各方信任水平，從而降低信用成本。因此，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新主體伙伴關(guān)系可以顯著提升知識共享成果收益，進(jìn)而促進(jìn)基于長期導(dǎo)向的合作關(guān)系形成。上述兩者間形成了互相促進(jìn)的正反饋關(guān)系，協(xié)同創(chuàng)新主體間具有博弈互助的行為動機(jī)，各主體間的相互信任關(guān)系伴隨著知識共享進(jìn)程推進(jìn)而逐步加深。上述過程可以提升合作各方知識共享的積極性，進(jìn)而提升協(xié)同創(chuàng)新中知識共享質(zhì)量。

(2)區(qū)塊鏈技術(shù)以公開記賬、去中心化、自動合約等特點(diǎn)，吸引具有不同知識結(jié)構(gòu)、組織文化的合作成員，促使跨領(lǐng)域多行業(yè)合作增多，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)知識共享合作伙伴的異質(zhì)性提升。區(qū)塊鏈技術(shù)使得具有天然異質(zhì)性的協(xié)同創(chuàng)新合作伙伴加強(qiáng)合作，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)、資源共享和合作共贏，促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新中的知識共享，有助于促進(jìn)知識分享和知識創(chuàng)造。本研究表明，異質(zhì)性可以使得協(xié)同創(chuàng)新中優(yōu)秀合作成果的比例增大，最終提升知識共享質(zhì)量。

基于以上分析，區(qū)塊鏈技術(shù)下協(xié)同創(chuàng)新知識共享過程與績效發(fā)生顯著改善。去信任化的知識共享合作伙伴關(guān)系可以保障協(xié)同創(chuàng)新過程中信息的真實(shí)性，促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新成員相互學(xué)習(xí)，加快隱性知識轉(zhuǎn)移，提升協(xié)同創(chuàng)新成員知識創(chuàng)造和知識分享動力。高異質(zhì)性知識共享合作伙伴能夠吸引更多合作者，促使知識創(chuàng)造群體和知識分享群體形成，可為協(xié)同創(chuàng)新知識共享提供更廣泛的知識分享來源，從而夯實(shí)知識創(chuàng)造基礎(chǔ)。

5.2 貢獻(xiàn)

本研究認(rèn)為，區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用能夠有效促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新中的知識共享并提升知識共享質(zhì)量，上述影響主要通過建立去信任化的知識共享合作伙伴關(guān)系和提高協(xié)同創(chuàng)新合作伙伴的異質(zhì)性兩個機(jī)制發(fā)揮作用。區(qū)塊鏈技術(shù)在協(xié)同創(chuàng)新中的應(yīng)用情況如下：一方面，通過建立去信任化的知識共享合作伙伴關(guān)系，提高知識生產(chǎn)協(xié)同性，降低知識轉(zhuǎn)移的復(fù)雜性，同時促進(jìn)隱性知識轉(zhuǎn)移；另一方面，通過廣泛聯(lián)結(jié)高異質(zhì)性的知識共享合作伙伴，豐富知識形態(tài)，優(yōu)化協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并加強(qiáng)系統(tǒng)內(nèi)合作主體間的合作關(guān)系。

本研究結(jié)論對于推動區(qū)塊鏈技術(shù)在協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)中的應(yīng)用，以及協(xié)同創(chuàng)新中知識共享水平提升具有現(xiàn)實(shí)價值。使用區(qū)塊鏈技術(shù)開發(fā)去中心化的協(xié)同創(chuàng)新知識分享網(wǎng)絡(luò)，有助于構(gòu)建基于新一代信息技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，而區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的開源性和透明性，可以保證知識分享過程和結(jié)果的可信性。該系統(tǒng)擺脫了傳統(tǒng)協(xié)同創(chuàng)新模式下的信任建立困境，可以促進(jìn)去信任化的合作伙伴關(guān)系形成，因而能夠大幅降低信任成本，促進(jìn)基于長期導(dǎo)向的知識共享關(guān)系形成，從而提升合作各方知識共享的積極性。同時，得益于區(qū)塊鏈技術(shù)的開源性特征，該系統(tǒng)能夠吸引具有不同知識結(jié)構(gòu)、組織文化的協(xié)同創(chuàng)新合作伙伴。由于聚集高異質(zhì)性的協(xié)同創(chuàng)新合作伙伴，該系統(tǒng)可以保障合作伙伴的兼容性和知識系統(tǒng)的多樣性，從而顯著提升知識共享成果質(zhì)量與收益。

5.3 不足與展望

本研究存在以下不足之處：第一，在建模過程中所涉及的變量選取和反饋聯(lián)系可能與現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)存在一定差異，例如基礎(chǔ)群體在轉(zhuǎn)化為知識分享群體和知識創(chuàng)造群體時存在一定的丟失率，并非完全轉(zhuǎn)化；第二，以Steemit網(wǎng)絡(luò)社區(qū)作為仿真對象，并非所有數(shù)據(jù)都能直接獲取，相關(guān)數(shù)據(jù)變量的初始值與現(xiàn)實(shí)情況可能存在一定差異。