企業創新生態系統數字化轉型與創新績效共演機制仿真研究

關鍵詞：企業創新生態系統（EIES）；數字化轉型；創新績效；共演；系統動力學

中圖分類號：F270 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2024.04.002

數字經濟已成為我國創新驅動發展的主攻方向和供給側結構性改革的關鍵動力，數字化轉型成為提升企業創新績效的關鍵必要條件［1］。隨著企業創新活動的平臺化與分布化，創新參與者多樣性與不確定性增加，創新生態化成為一種趨勢，數字技術的應用則進一步加深了創新生態系統中的能量流動、物質循環和信息傳遞［2］。在企業創新生態系統數字化轉型過程中，數字技術屬性與創新生態系統特征交互，使得數字化轉型處于不斷更新的過程，具有高度的動態性［3］。同時，數字經濟中創新者的價值捕獲面臨著不同的挑戰，企業不可避免地需要了解平臺和生態系統的動態［4］。因此，把握數字經濟和創新生態化帶來的新機遇，探索創新生態系統數字化轉型如何動態演化促進企業創新績效的階段躍升成為產界和學界共同關注的議題。

現有關于企業創新績效演化相關研究大多從制度環境［5］、知識行為［6］、創新投入［7］和商業模式［8］等視角展開，剖析制度、知識等單一要素與創新績效的協同演化關系，而有關數字化轉型與創新績效間的動態關聯的研究還較少見，僅有個別學者在此領域進行了探索性研究。例如，Frank等［9］的研究指出，低、中、高三種數字化水平情境的創新軌跡有異；喬鵬程和張巖松［10］通過實證研究發現企業數字化轉型對創新績效的促進作用隨市場化程度呈現動態匹配關系。盡管上述研究取得了一定成果，但至少還存在以下幾點待深入揭示之處：第一，已有研究主要著眼于單元級、流程級的數字化轉型對企業創新的影響，缺乏系統級的企業創新生態系統數字化轉型與創新績效動態關聯的研究；第二，已往研究大多將數字化轉型和創新績效籠統處理，未細粒度分維度探究兩者的動態關聯；第三，已有文獻主要以定性案例研究為主，其嚴謹性及結論的客觀性容易受到質疑。

針對以上局限和問題，本文從系統級數字化轉型視角出發，利用綜合自然科學和社會科學的系統動力學方法細化探究企業創新生態系統數字化轉型與創新績效的共演機制，以期增進對企業創新生態系統數字化轉型與創新績效之間協同演進規律的認識，為企業創新生態系統數字化轉型策略的選擇與政策干預提供理論支撐和政策啟示。

1 理論綜述與建模思路

1.1 概念解構

1.1.1 企業創新生態系統數字化轉型

本研究聚焦于制造型企業主導的創新生態系統數字化轉型。已有文獻將數字創新生態系統分為創新導向的數字生態系統與數字賦能的創新生態系統兩類［11］。本文所指的企業創新生態系統數字化轉型與數字賦能的創新生態系統內涵更接近，將其定義為由數字技術驅動，通過對由核心企業、用戶、供應商、中介機構等利益相關主體相互聯系形成的實體生態網絡進行全方位數字化變革，以推進價值協同共創的過程［12］。

將企業創新生態系統數字化轉型進行維度劃分有助于細致地調整數字化轉型策略。本文采納郭愛芳等［12］的研究，把企業創新生態系統數字化轉型劃分為“創新平臺數字化”與“創新業務數字化”兩個維度。“創新平臺數字化”指由核心企業牽頭構建數字創新網絡平臺實現創新鏈科技資源的數字化和生態伙伴之間的網絡互聯。如創新生態各參與主體共建創新支撐網絡平臺，建立共享科技數據資源池，實現知識、數據和技術的集成等，都是創新平臺數字化的行為表現?！皠撔聵I務數字化”指核心企業利用數字技術與創新生態伙伴協同開展從創意產生到商業化應用的過程。如鼓勵用戶通過數字化平臺提出自己的創意或產品改進建議，核心企業通過數字平臺找到合適的生態伙伴開展協同創新，核心企業依托數字平臺與生態伙伴及時溝通互動來協同推進新產品開發等，都是創新業務數字化的表現。

1.1.2 企業創新績效劃分

創新績效是指企業創新目標的達成情況［13］?，F有創新績效的研究正在從單維向多維視角轉變，如：突破式創新績效/漸進性創新績效［14］、利用式創新績效/探索式創新績效［15］、創新效率/創新產出［16］、創新程度/創新寬度［17］等。在數字經濟背景下，產品生命周期縮短以及高頻的技術更替對于創新速度的要求越來越高。相比于體現效率的創新速度，創新質量則反映了創新成果滿足或超出客戶的滿意程度，數字經濟以客戶為導向的研發趨勢使得創新質量愈發重要［18］。因此，從創新速度與創新質量兩個維度來衡量企業創新績效。

伴隨企業創新發展過程的階段上升，創新績效也會呈現出階段上升特征［19］。參考已有研究對創新發展過程的三階段劃分方式［20］，將創新績效水平的提升過程劃分為初級、中級與高級三個階段。其中，創新速度從初級階段發展到高級階段，企業建立競爭優勢而加速研發活動的能力或即興能力逐漸增強；創新質量從初級階段發展到高級階段，企業對產品價值、市場前景等因素的把控能力以及開發新產品或獨特價值的能力逐漸增強。

1.2 建模思路

依據共演理論，企業創新生態系統數字化轉型與創新績效的共演路徑是一個動態積累過程，企業創新生態系統的平臺性、多樣性、互補性、共生性等特征與數字技術的數字物質性、數據同質化、自生長性等屬性交互，使得企業需要更加開放的知識共享和創造機制，進而促進創新績效的提升［21］。知識觀和知識管理理論認為，知識是公司最主要的戰略資源［22］，知識管理活動在企業創新發展中發揮著重要作用。動態能力理論主要探究企業如何提高與環境動態匹配能力從而快速應對外部技術和市場的變化，為探析企業階段成長提供了有用的結構和分析思路。因此，本研究以知識價值鏈模型為基礎，結合動態能力理論，基于“內外部動力-投入-能力-知識行為-績效”的框架構建共演機制模型。借鑒Teeece［23］與Warner等［24］關于數字轉型中動態能力作用的相關研究，將動態能力劃分為環境感知能力、知識捕獲能力和知識重構能力。按照知識存在形態可以將企業知識劃分為存量知識與流量知識［25］，其中存量知識是企業創新的基礎［26］，流量知識是創新的動力源泉，通過知識共享和應用實現存量知識與流量知識的轉化以及存量知識的激活［27］。根據以上分析，構建了如圖1所示的共演機制理論模型。

2 企業創新生態系統數字化轉型與創新績效共演的系統動力學模型構建

系統動力學以控制論為基礎，是研究社會系統動態行為的典型計算機仿真方法。該方法在研究數據不足或某些變量難以量化時仍可以借助反饋環展開研究，適用于考察變量間的復雜因果關系。依據共演理論，企業創新生態系統數字化轉型與創新績效共演路徑可以看作動態積累的過程。因此，使用系統動力學方法探尋該共演過程中變量間的內在因果傳遞機制。

2.1 因果關系分析

在圖1共演機制理論模型的基礎上，進一步細化變量間的關系，可以得到如圖2所示的企業創新生態系統數字化轉型與創新績效共演因果關系圖。創新過程本質上是知識不斷流動和重組的過程，企業創新生態系統中持續的創新迭代主要通過知識資源的交換實現。由于知識資源的分布和配置情況不同，創新生態系統中的創新主體有著不同知識位勢［28］。企業生態網絡數字化投入的不斷增加使得系統中的創新主體成為賦能對象，促使其動態能力提升［29］。而動態能力變化的過程本質上就是知識存量動態更新的過程［30］。更新后的知識存量通過知識集成與知識應用進行轉化［31］，提升創新績效，企業與創新生態系統中其他參與主體間的知識勢差變大，企業數字化轉型活動開展的積極性減少，進而降低企業創新生態系統數字化水平，該回路是一個負反饋。此外，創新績效的提升為企業的知識創造提供資源稟賦，因此知識共享、知識集成、知識應用對知識創造具有正向影響。

2.2 模型基本假設和流圖

為降低模型復雜性，對研究模型作以下基本假設：第一，企業創新生態系統數字化轉型是一個連續、漸進的行為過程；第二，創新生態系統中的主體存在知識勢差，模型中核心企業的知識位勢均大于創新生態系統中其他主體的知識位勢；第三，資源稟賦大于0表示企業不存在資源約束情況，資源稟賦小于0表示企業位于資源約束情境中；第四，為簡化模擬，不考慮時間滯后延遲問題。

根據圖2所示的因果關系圖，可以得到如圖3所示的基于知識積累的創新績效演化系統流圖，由2 個存量、4個流量、13個輔助變量、1個常量與1個隨機變量構成，各變量含義與類型如表1所示。

2.3 方程設計及參數說明

基于變量間的因果關系、已有研究以及樣本數據，參考張軍等［32］、楊菲等［33］、Wang等［34］的研究，通過調整參數，構建如表2 所示的基準模型變量方程表達式及說明。

3 仿真結果分析

3.1 模型檢驗

實驗開展前，采取單側極小值檢驗方法觀測模型的有效性與穩健性，結果如圖4和圖5所示。與實際情況相同，資源約束取極值時的知識存量與創新成果存量大于取正常值時，且資源約束取極值與取正常值時的知識存量與創新成果存量的變化趨勢相吻合，表明模型具有一定可靠性。

對α 和β 參數在上下25% 范圍內進行敏感性檢驗來進一步檢驗模型的穩健性，如圖6所示，企業知識存量和創新成果存量的質性特征未發生顯著變化，模型具有較好的穩健性。

3.2 仿真分析

將變量與方程輸入模型，期限設定為240，時間單位為月，仿真結果如圖7～10所示。圖7為創新績效的演進趨勢圖，可以看出，隨著時間的推移，創新成果存量不斷提升，并呈現出較為明顯的三階段特征：在0～96時間段增長速度快，但增長率逐漸減小，在96～168時間段近似線性增長，在168時點以后以較上一階段斜率減小的線性趨勢增長。以上現象表明，在初始階段，企業達到創新目標相對容易，因而創新速度與創新質量增長速度很快，企業的創新成果存量逐漸提升，但該階段企業持續提升創新速度與創新質量的需求與能力都不足，因此初期創新速度與創新質量呈現出增長率減小的增長趨勢。隨著企業發展到中后期，一方面對于創新速度與創新質量的需求提升，在創新戰略方面升級新舉措；另一方面，企業知識存量與創新成果存量的值越大，外部競爭壓力變化導致的淘汰率與老化率的變化幅度越大。同時，企業為維持和擴大競爭優勢，對于跳出能力陷阱與打破核心剛性的需求增加，這也使得知識存量與創新成果存量的更新過程加速，且這一更新過程加速的現象在發展后期更為凸顯。因而企業發展中后期的創新速度與創新質量穩步增長，但增長速度小于上一階段的增長速度，創新成果存量也隨之呈現出三階段特征。

圖8為企業創新生態系統數字化轉型的演進趨勢圖。伴隨創新速度與創新質量的階段提升，創新平臺數字化與創新業務數字化呈現出增長率遞增的發展趨勢，表明創新平臺數字化與創新業務數字化對于創新績效具有邊際遞減的促進作用。圖9為動態能力演進趨勢圖，可以看出，企業的環境感知能力、知識捕獲能力、知識重構能力呈現出增長率遞增的發展趨勢。結合圖8，創新平臺數字化與創新業務數字化水平的提升能促進企業動態能力，提升對知識資源的所有權和控制權。

圖10為知識場活性與知識存量的演進趨勢圖，知識場活性呈現增長率遞增的發展趨勢，結合圖8與圖9可知，創新平臺數字化與創新業務數字化通過促進動態能力，進而提升知識場活性，為企業提供一個活躍和開放的創新情境。此外，知識存量在0～96時間段的增長速度快但增長率逐漸減小，在96～168時間段近似線性增長，在168時點以后達到穩定。表明企業在發展初期與創新生態伙伴的知識勢差較小，與創新目標所需知識缺口較大，需要補充的知識更多，因而增長速度很快，但隨著企業的發展，與創新生態伙伴的知識勢差變大，企業從創新生態系統內部能獲取的有效知識減少，知識存量的提升路徑轉變為通過創新實現知識創造，因此知識存量的增長速度呈現減小的趨勢。當企業達到創新績效水平中級階段，企業具備利用創新實現知識存量穩步提升的能力，知識存量實現穩步增長。而當企業向創新績效水平高級階段發展時，企業實現創新所需的知識創造難度加大，知識更新頻率加快，兼之企業對于外部競爭環境的敏感性增加，即競爭壓力的變化導致的知識存量淘汰率變化幅度加大，此時企業依靠知識創造實現知識存量的提升與競爭壓力等因素帶來的知識折舊抵消，達到穩態。

綜合圖7與圖10可以看出，知識存量與創新速度、創新質量呈現出相似的增長態勢。這表明隨著知識存量水平的增加，創新速度和創新質量逐步增強，究其原因主要有以下幾點：第一，高水平的知識存量意味著企業擁有非常多的知識新組合，這些知識新組合增強了企業創新的意愿和可能性；第二，存量知識越多，能通過知識管理活動實現存量知識與流量知識的轉化以及存量知識的激活的可行性增加，進而提升創新速度與創新質量；第三，知識存量水平越高，可以緩沖市場效用不確定性帶來的風險，企業會傾向于利用已有知識存量去追求更高水平的創新速度與創新質量。

3.3 靈敏度分析

本研究的系統外生可調節變量為競爭壓力和資源約束，分別調節兩個變量，觀察其對創新生態系統數字化轉型、動態能力、知識場活性、知識存量和創新績效的影響變化規律。

將競爭壓力分為“低”“中”“高”3個水平，對應值分別為0.2、0.5、0.8。從圖11的仿真結果可以看出，隨著競爭壓力升高，各變量水平呈現先上升后下降的趨勢，這說明競爭壓力對“創新生態系統數字化轉型-創新績效”系統具有倒U形的調節作用。同時，在“高”水平競爭壓力情境下各變量的值呈現出在企業發展初期增長、在中期與后期趨于某一穩定水平的發展態勢。這說明當企業認為競爭壓力處在可控范圍內時，競爭壓力的增大會促使核心企業推進創新生態系統數字化轉型，進而提升企業的創新績效；然而當外部競爭壓力過大時，在發展中期與后期的企業更傾向于在過大競爭壓力情境下維持現有的競爭優勢，而非通過加大對其主導的創新生態系統的數字化轉型的投入來進行知識擴張，進而實現創新績效的進一步提升。

將資源約束分為“小”“中”“大”3 個層次，對應值為0.2、0.5、0.8。從圖12 可以看到隨著資源約束的減小，各變量的水平變得更高，表明資源約束對“企業創新生態系統數字化轉型-創新績效”系統具有負向調節作用。這說明資源約束對于企業創新生態系統數字化轉型具有抑制作用，企業資源約束越小越能促使企業為找尋創新契機和應對創新威脅開展創新生態系統數字化轉型活動，因此企業需要基于自身資源水平選擇創新生態系統數字化策略以實現資源配置效率最大化。

4 結論與啟示

通過對“企業創新生態系統數字化轉型-創新績效”系統動力學模型進行仿真分析，探尋企業創新生態系統數字化轉型與創新績效間的長期動態共演機制，得到以下結論：

（1）企業要達到更高的創新績效水平，需要在創新生態系統數字化轉型方面進行持續投入。仿真結果表明，企業創新生態系統數字化轉型對于創新績效的促進作用具有邊際遞減效應，相較于從創新速度與創新質量初級階段發展到中級階段，企業從創新速度與創新質量中級階段發展到高級階段需要在創新生態系統的數字化轉型上投入更多。企業管理者應根據創新績效階段目標調整創新生態系統數字轉型策略，最大限度發揮數字化資源對創新生態系統價值創造的促進作用。

（2）動態能力各維度要素在企業創新生態系統數字化轉型和創新績效共演過程中扮演著重要角色。仿真結果表明，環境感知能力對企業創新績效的促進作用最大，其次是知識捕獲能力。從轉化路徑上來看，企業創新生態系統數字化能通過提升動態能力促進知識存量的積累和知識場活性的提升，進而提高創新速度與創新質量；從發展趨勢上來看，動態能力要素的影響不斷增強。這啟示企業提升創新速度與創新質量的關鍵在于利用數字技術與資源及時感知企業內外部環境，不斷整合現有知識和捕獲的新知識，實現數字化轉型與創新的協同。

（3）知識存量與創新速度、創新質量具有相似的增長趨勢。這表明，隨著創新速度和創新質量的提升，知識存量的積累從創新生態系統內部獲取為主向以知識創造為主發展，維持競爭優勢壓力的增大又使得知識存量更新頻率加速，最終實現知識存量的積累與競爭壓力等因素帶來的知識折舊抵消，達到穩態。

（4）作為外生變量，競爭壓力一方面促進企業推進創新生態系統數字化轉型，另一方面導致創新成果存量的老化與知識存量的折舊。因此，處于競爭壓力較低或適中行業的企業，應該重視對數字化轉型的投入，而競爭壓力極高行業的企業，不能盲目追求數字化轉型，更應該將更多資源投入到維持現有競爭優勢上。資源約束對企業創新生態系統數字化轉型與創新速度、創新質量具有負向調節作用，企業管理者應及時洞察企業內部資源情況，協調好在不同數字化投入方向上的資源投入不足和過度投入問題，實現創新效益最大化。

與以往研究相比，本文將創新績效演化研究視角拓展到企業創新生態系統數字化轉型上，考慮到數字化轉型與創新績效關系的復雜性與動態性，基于共演理論，運用系統動力學研究方法，構建了“內外觸發因素→企業創新生態系統數字化轉型（創新平臺數字化/業務數字化）→動態能力→創新績效（創新速度/創新質量）”的共演機制框架，彌補以往創新績效演化相關研究在創新生態系統數字化轉型視角、數字化轉型和創新績效構念籠統化處理以及案例研究方法上的缺陷，是對共演理論、創新生態系統理論與數字化轉型理論研究的深化和拓展。

未來研究可以關注如下幾個方向：（1）加入數字化戰略、數字組織文化等企業內部觸發因素，細化研究系統中各變量對這些觸發因素的敏感性，從而得到更有指導性的實踐啟示。（2）將系統動力學動態網絡的仿真方法與實際創新生態系統數字化轉型的實證研究方法相結合，使研究結論更符合客觀實際。（3）企業創新生態系統數字化轉型并不能立即提高動態能力、企業知識存量積累和創新績效，未來研究可進一步細化考慮時間滯后因素。