复杂动态环境下知识结构对创新绩效影响研究--定稿

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1、复杂动态环境下知识结构对创新绩效影响研究XXXXXX(西安工业大学经济管理学院，西安710021)摘要：近年来，知识结构与创新缋效的关系也已开始引起丁人们的重视，但却较少考虑S杂动态环境对这种关系的影响。借助XK模型研究发现：复杂动态环境卜，集成结构和近似可分解结构均能获得较高的创新绩效，但集成结构的创新绩效相对更高一些。木文的研究结果为企业如何通过改变知识结构以提a创新绩效提供一个新思路，并为企业的知识结构构建以及相应的创新和知识转移战略提供了理论支持。关键词：复杂动态环境；NK模型；知识结构；创新绩效弓I白随着知识经济的迅速兴起，知识已为企

2、业创造价值并获得竞争优势的关键来源。现有文献主要研究知识存量和创新绩效的太系，认为企业掌掘的知识存量越大，企业的创新绩效越高。似是，根据熊彼特以及近年来一些学者的研究，即使知识存量保持不变，通过对现有知识元素进行重组以改变知识结构，不仅有利于提高创新绩效，还有能带来更深远的战略影响。现有研究知识结构与创新绩效关系的文献，人多将知识结构可以分为两类-模块结构和集成结构，进行研究。欧阳桃花(2010)等学者认力校块结构比集成结构更有优势，面杨延村(2008)则认为集成结构可以让企、Ik获得竞争优势。另外，有学者则提出了一种新型的、介于模块结构和集成

3、结构之间的知识结构类型，即近似可分解结构。以上的研究虽然都很冇价值，但是由于他们人多采用的是实证研究的方法，或多或少带有行业特征，研究结论众说纷纭，没有形成统一的定论。总的来说，现存的文献在研究知识结构与创新绩效关系时，人多没柯考虑外部环境W素对这一关系的影响，或是假定企业所处环境为给定的。因此，木文根裾杂适应系统理论，将知识结构看作是柯适/、V:性的主体。然P，通过构建复杂动态环境和知识结构的NK模型，木文通过计算机模拟研究了0杂动态环境下知识结构与创新绩效的关系，试图为企业如佾提高创新绩效提供一个新思路，并为企业的知识结构选择和设计以及相应

4、的创新和知识转移战略提供理论支持。1外部环境的动态性和复杂性木文借鉴姜晨(2005)的研究，木文将动态性定义为企业的决策所映射的创新绩效的变动程度，复杂性是指影响企业绩效的决策之阅相互依赖的程度。环境的复杂性和动态性在实证研究屮往往难以测景，但借助XK模型，通过改变参数可以方便地观察到芄对创新绩效影响。我们用K值反映笈杂性，当K=0时，外部环境最简单；而当K=N—1时，外部环境最S杂。环境的动态性用适放度地形的变动来表现。在动荡环境屮，适应度地形在仿真期间会发生周期性变动。通过图1和阁2,我们更能清楚理解不hd环境所对应适应度地形特征：通过图1

5、、图2,我们总结出不同环境所对极的适极度地形的特征。简单环境下，适戍度地形比较平滑，地形屮的高峰较少但自相关性较强，此时企业只需通过局部搜索就可达到最萵峰。复杂环境K,地形变的越来越崎岖，地形屮局部萵峰的数M也随之增加，但菇峰的平均萵度却随之卜降。同时，菇峰间的自相关性也逐渐降低，地形屮的萵峰变得卜分分散且难以预测。在复杂环境卜，采用局部搜索策略很难攀爬到适应度地形的最a峰，并11容易陷入“局部鉍优解陷阱”，此时要求企业进行广泛的搜索。环境的动荡性要求企业选择那些能够提供快速搜索知识结构，确保企业在环境改变之前迅速提高创新绩效。可见，企业所处的

6、适应度地形，对企业搜索活动以及所相应的创新绩效都有卷重要影响。2知识结构山于资源限制和有限理性，元素间相瓦依赖关系多足未知的，管理者只能根裾已有的倌念來判断形成耦合，这些耦合关系构成企业事实上的知识结构。企业知识结构具有层次性，若干个知识元素紧密联系形成一个模块，这些模块间乂被一些耦合关系直接或是间接的连接形成网络结构。根裾可分解性，木文将知识结构分成三类：模块结构、近似可分解结构、集成结构。集成结构中耦合关系是普遍分介的，近似可分解结构是模块之间存在少量的耦合关系，而模块结构屮模块间不存在耦合关系。本文，借用N=6时Altenberg的矩阵法

7、表示：（见图3）vvwvvhvvcwfwavv/?vvt.vv^wf++++++++++++++++++vv/?vvcwf集成结构++++++++++++++++++近似可分解结构++++++++++++++++++模块结构图3不同知识结构的NK模型矩阵集成知识结构的搜索策略为，先从N个元素屮随机选择一个知识元素进行突变。如果使企业的整体创新绩效提升，则保留突变后的新组合，并以此为起点进行下一次突变，反之，则坚持现有的组合。模块结构屮，每个模块独立处理内部的搜索活动，弁在假定其他模块所采川组合不变的情况K,各个模块随机选择一个进行突变，如果该模

8、块的适应度值提升，则保留新组合，反之，则保持现有的组合。近似可分解结构，这各个模块木不是完全独立的，任意模块进行元素突变时，不仅仅要考虑自身的适应度值