创新生态系统技术种群非对称耦合机制研究，本文主要内容关键词为：种群论文,生态系统论文,机制论文,非对称论文,技术论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
通过搜索每周实时更新的世界专利信息数据库德温特(DII)，截至2014年5月底，全球高清晰电视技术专利达7176项，DVD技术专利增至74362项，音视频编解码标准MPEG技术专利达42009项，全球移动通信系统GSM专利数已经从2004年的不足2400项增至34233项，3G通讯技术专利总数已达16439项……。随着高科技产业技术复杂性与关联性增强，单个高科技企业已无法开发所有技术。各个高科技企业以产业链为基础，围绕关联配套技术，形成互相依存、共存共生、共同进化的创新体系，具有类似自然系统一般生态关系特征，被称为高科技产业“创新生态系统”。创新生态系统(innovation ecosystem)这一概念源于1993年詹姆斯·穆尔提出的“商业生态系统”概念，他将研究生物与环境之间相互关系的生态学原理应用于企业与外部合作伙伴的战略研究[1]。随后，Adner扩展了商业生态系统的概念，提出创新生态系统，以产业链关联技术为研究对象，专门研究企业与企业之间的技术依赖关系[2]。某项技术的成功应用需要其他关联配套技术的联合应用才能取得成功。曾经的米其林防爆轮胎本以为凭借其特有的防爆技术可以在市场中大获全胜，却因为缺乏与其配套的车辆电子控制技术而以失败告终。 在通信、软件、机械工程等领域，耦合强度(coupling dependency)特指两个或两个以上的实体相互依赖于对方的一个量度，是依赖关系的数量化测度。本文引入耦合概念，将高科技产业创新生态系统上游零组件与下游互补品技术之间相互依赖、共同进化的关系定义为耦合关系，即，上游零组件技术或下游互补品技术成功应用程度互相依赖于对方成功应用的程度。这种耦合关系存在一定的方向性，即，主体A对主体B的依赖程度和主体B对主体A的依赖程度。由于各种外部影响因素，这两种方向的依赖程度存在不对称性。对创新生态系统而言，上游零组件对下游互补品的依赖程度和下游互补品对上游零组件的依赖程度并不相同。本文将重点研究上游零组件技术种群和下游互补品技术种群之间耦合强度的不对称性，分析其不对称性的可能影响因素。 1 文献综述 国内外相关文献运用组织生态学理论研究了企业种群的协同演化过程。Baum、Korn和Kotha实证研究了电信服务业在技术标准确立后在位企业、新进入企业竞争优势与生存率问题[3]。Low和Abrahamson研究了新兴产业、成长产业与成熟产业三个不同阶段企业种群组织形态的变化[4]。Geroski和Mazzucato运用市场规模模型、负反馈模型、传染病模型与密度依赖模型，实证研究了美国汽车产业种群的演化过程[5]。Hannan、Carroll、Dundon和Torres、Hannan运用密度依赖模型，实证研究了欧洲多国汽车产业企业种群演化过程[6][7]。李文华、韩福荣运用传染病模型、密度依赖模型及双密度关系依赖模型，实证研究了国内软件企业与硬件企业之间的协同共生关系[8]。黄鲁成、张红彩运用Logistic模型、传染病模型研究了通信设备制造业中通信传输设备与通信终端设备两个子种群的协同演化过程[9][10]。王子龙、谭清美、许箫迪运用企业集群共生演化模型对中国部分制造类企业集群1985-2004年的整体演化轨迹进行了实证分析[11]。上述研究几乎均是以某个产业为对象，从企业层面入手，以进入与退出市场的企业数量作为研究数据来源，运用生态学相关模型，验证单一种群的演化过程或者两个子种群的协同演化关系。 现实中尤其是高科技产业，比较常见的是围绕产业链形成相互影响、相互依赖的技术创新生态系统，以创新生态系统中技术种群作为研究对象的相关文献较少，主要以定性研究为主。Adomavicius、Bockstedt、Gupta和Kauffman定性研究了零组件、基础共性技术、产品及应用件三类技术的相互依赖关系与作用机制[12]。黄鲁成、李江绘制了光学光刻技术KrF与ArF两个专利技术种群增长轨迹的交替过程[13]。比较相关的是Adner和Kapoor实证研究了上游零组件与下游互补品开发难度对集成创新领导者竞争优势的影响[14]，但未针对上游零组件与下游互补品的耦合关系展开研究。 综上所述，本文在前人研究基础上，选择技术密集的高科技产业作为研究对象，运用生态学密度依赖模型，实证研究创新生态系统技术种群之间的耦合方向及耦合强度是否具有对称性，主要受哪些因素制约。与以往研究不同，在运用密度依赖模型时，不是简单地以某一时段进入与退出市场的企业数量作为依据探讨耦合关系，而是以技术种群的专利计量数据作为实证研究依据，将技术互动频率与密度、技术相对重要性、技术所有权分布等多个影响因素纳入本文研究，探讨技术种群之间耦合关系的非对称性问题。 2 高科技产业创新生态系统技术种群结构 图1表示高科技产业创新生态系统基本的技术结构。集成创新企业开发集成技术B，通过集成多项零组件技术A1、A2、…、Ai形成集成产品，供应给终端用户或二次集成创新企业，多家互补技术开发商开发出互补技术C1、C2、…、Ci，形成相关互补品，与集成产品一起，供应给终端用户或者下游的二次集成创新企业。这种以集成技术为核心，上游零组件技术与下游互补技术为外围，共同构成高科技产业创新生态系统主要技术结构。比如，计算机制造企业作为计算机硬件集成商，需要将上游各零组件(包括显示器、主板、光驱、硬盘等)进行集成，然后再与互补品(比如相关软件)进行配套，提供给终端用户。创新生态系统致力于提供给顾客一整套技术解决方案，其内部各技术之间存在较为密切的相互依赖、共同进化关系。 以创新生态系统集成技术为核心，其上游所有零组件技术可视为一个技术种群，其下游所有互补品技术可视为另一个技术种群，这两个较大的技术种群内部又可以划分为不同的子种群，即上游零组件技术包含的多项子技术A1、A2、…、Ai，又可以划分为不同的技术种群。下游互补品技术包含的多项子技术C1、C2、…、Ci，同样也可以划分为不同的技术种群。技术种群之间的耦合关系，不仅包括上游零组件技术种群与下游互补品技术种群的关系，还包括各零组件技术子种群之间的关系以及各互补品技术子种群之间的关系。通过对创新生态系统进行有效的技术种群分类，可以运用自然界研究生物种群的相关生态学理论模型研究创新生态系统技术种群的耦合关系。由于集成技术B往往由零组件技术A1、A2、…、Ai等构成，因此，集成技术B与互补品技术之间的关系可以视为零组件技术A1、A2、…、Ai共同构成的技术大种群A与互补品技术C之间的关系。如表1所示，创新生态系统技术种群耦合关系可以简化为零组件技术种群(A)、零组件技术子种群(Ai)、互补品技术种群(C)、互补品技术子种群(Ci)之间的关系。根据依赖关系的方向不同，存在16种可能。其中“Δ”表示二者为确定的关系，比如，A由各个Ai构成，C由各个Ci构成。A与A以及C与C是一对一关系。Ai与Aj，Ci与Cj是零组件、互补品内部各子种群之间的关系。由于互补品必须依赖集成产品进行二次集成才能使用，因此互补品与集成产品以及构成集成产品的各个零组件之间存在较大的相互依赖关系。另一方面，现实中互补品之间独立性强关联性弱，比如在操作系统平台上运作的各个软件相对而言独立性较强，但与操作系统的关系较为紧密。因此，本文未将互补品技术子种群之间的耦合关系(即Ci与Cj)纳入研究范围。此外，由于互补品之间的关联性弱且相对零组件数量少，因此，本文实证将各个互补品技术视为一个整体。研究互补品技术种群C与零组件技术种群A及子种群Ai的耦合关系。而互补品技术子种群Ci与零组件技术种群A及其子种群Ai的耦合关系将不作为本文研究重点。本文研究的主要关系归纳为：零组件技术种群与互补品技术种群的相互依赖关系、零组件技术子种群分别与互补品技术种群的相互依赖关系、零组件技术内部各子种群之间的依赖关系。
图1 高科技产业创新生态系统技术种群结构
3 技术种群非对称耦合关系分析 3.1 生态学视角下技术种群的耦合关系 为确保提供给顾客一整套技术解决方案，高科技产业创新生态系统各创新主体在技术研发方面必须实现高度协同。高科技企业所形成的技术创新链、技术创新网、技术创新群落，类似于自然生态系统中生物之间形成的食物链、食物网、生物群落，当其中任何一种生物遭到大量捕杀，则系统中其它生物的生存也将受到影响。同理，创新生态系统中某一项技术开发失败或者开发延期、技术匹配性差、性能未达标，将影响整个技术系统的成功应用。企业在关注自身创新效率的同时，还需要高度关注企业外部零组件、互补配套技术创新的协同情况。20世纪90年代当飞利浦、索尼、汤姆森等公司投入数十亿美元开发出了高清晰视频技术时，由于影像制作技术、信号压缩技术、广播电视技术等关键性互补配套技术未能及时开发并应用，致使这些公司的研发投资未能及时得到回报。 在高科技产业创新生态系统中，上游零组件技术各个子种群之间，上游零组件技术各个子种群与下游互补品技术种群之间，上游零组件技术种群与下游互补品技术种群之间，均存在相互影响、相互依赖的耦合关系。 3.2 技术互动强度影响技术种群非对称耦合关系 借鉴Adomavicius、Bockstedt、Gupta和Kauffman将创新生态系统技术分为零组件、基础共性技术、产品及应用件的分类方法，本文将高科技产业创新生态系统的技术种群主要分为零组件技术、集成技术(对应于基础共性技术)、互补品技术(对应于产品及应用件技术)，如图1所示，定量研究零组件技术种群与互补品技术种群之间非对称耦合机制。Adomavicius、Bockstedt、Gupta和Kauffman通过案例研究了三类技术的相互依赖关系及作用机制，研究表明，上游零组件的独特设计与整合，促进了下游产品及应用件技术创新，下游产品及应用件的成功升级与应用，驱动了零组件技术不断革新升级[12]。Adner和Kapoor在研究技术依赖性关系时发现，随着技术开发难度加大，零组件技术开发商与集成创新企业之间通过频繁的技术交流与协调互动活动，形成竞争对手难以模仿的技术秘密、诀窍与经验，在长期的合作、协调中强化了各方技术依赖关系，形成企业特有的竞争优势[14]。Adner分析创新生态系统风险时指出，系统各创新主体间协调的不确定性越高，其依赖风险越大，唯有优化和加强创新主体间的协调和互动，才能有效降低依赖风险[2]。Ceccagnoli、Forman和Huang研究平台企业和互补品企业价值共创的依赖关系时发现，互补品企业产品设计必须经由平台企业指导以通过平台企业严格的产品认证，这种认证同时给互补品企业带来较强的声誉效应，有助于提高互补品企业销量[15]。技术种群之间研发互动频率与密度直接决定了它们之间相互依赖程度。技术种群通过技术交流与许可、合作研发等方式，保证各方研发活动高度协同，技术种群之间交流互动越密集，它们之间的耦合强度就越大。 高科技产业创新生态系统相关零组件通过协同整合形成集成产品，这个集成产品往往是一个基础性的平台产品，此平台产品再协同整合下游互补品(或应用件)，一起致力于提供给顾客一整套产品解决方案。由于零组件技术各个子种群需要被协同整合成集成技术，导致各个子种群在技术研发方面的互动频率与密度较高。相比而言，下游互补品技术与集成技术进行互动耦合具有直接性，而与上游零组件技术子种群互动耦合具有间接性，因此，高科技产业创新生态系统上游零组件技术子种群之间的相互依赖程度强于零组件技术子种群对互补品技术种群的依赖程度。 3.3 技术相对重要性影响技术种群非对称耦合关系 对于创新生态系统零组件技术与互补品技术之间的关系，Adner和Kapoor实证研究发现，零组件技术开发难度越大，越有利于增强集成创新领导者竞争优势；互补品技术开发难度越大，越削弱集成创新领导者竞争优势[14]。零组件技术与互补品技术的开发难度对集成创新领导者竞争优势的影响，呈现非对称性。在技术耦合方面，本文认为，零组件技术与互补品技术之间的依赖关系也呈现非对称性。创新生态系统内的众多零组件技术整合起来，形成关键性技术平台，作为无形的引擎机，直接驱动产业技术升级与转型，其杠杆效应不断凸显[15][16]。互补品基于零组件技术发展而来，技术平台成为互补品赖以生存的基础，互补品的发展为零组件技术带来了增值效应，零组件技术与互补技术互为依赖、互相增值，引发联动效应。然而，这种耦合关系呈现非对称性，高科技产业创新生态系统互补品技术种群对零组件技术种群的依赖程度强于零组件技术种群对互补品技术种群的依赖程度；而且，互补品技术种群对零组件技术子种群的依赖程度强于零组件技术子种群对互补品技术种群的依赖程度。 3.4 技术所有权分布影响技术种群非对称耦合关系 相比企业资产、市场销售份额、员工数量等产业集中度变量，专利集中度更能反映各家高科技企业市场势力分布状态[17][18]。从技术种群群内关系来看，当某个技术种群群内专利被少数几家企业垄断时，这几家企业就掌握了此技术种群的关键话语权，与之有技术关联的其它技术种群对其依附性加剧。相关研究在运用专利集中度反映某一领域技术所有权分布时发现，专利集中度越高，相关企业对技术的垄断程度就越高，其技术实力公认度越高[17]。因此，技术相对集中的企业在特定某个技术领域内将成为其他关联技术企业争先和重点合作对象，形成技术种群间不对称的依赖关系。特别是这些技术垄断企业不仅在专利数量上占据优势，往往也在专利质量方面占有绝对优势。专利引用率高，专利价值大，替代性专利少，成为其它企业无法逾越的专利障碍，从而增强了技术垄断企业谈判力。因此，高科技产业创新生态系统某个技术种群的专利所有权集中度越高，其它技术种群对此技术种群的耦合强度就越大。 4 非对称耦合模型与实证研究 4.1 非对称耦合模型 生态学中的密度依赖模型通常被用于生物之间互利共生关系的定量研究。近年来，随着组织生态学的兴起，密度依赖模型被广泛运用于企业种群协同演化关系的研究中[3][5-10]。本文借用密度依赖模型研究高科技产业创新生态系统技术种群的耦合关系，主要考虑密度依赖关模型可以测度两个主体在不同时刻的数量变动关系，并用相关系数反映二者的依赖关系。本文考察的技术种群耦合强度由此可以运用密度依赖模型测度技术种群之间的依赖程度。另外，与以往研究不同的是，在运用密度依赖模型时不是简单地以企业进入和退出数量作为变量研究耦合关系，而是以两个子种群专利数量的变化作为变量的数据来源。一个技术种群的发展主要表现为专利数量的增加，两个子种群是否存在协同、耦合关系，可以通过考察二者专利数量的变动关系开展研究。技术种群专利数量的变动关系更能体现技术种群共存共生、相互依赖的关系。密度依赖模型如下：
4.2 研究对象与数据来源 如图2所示，本文选择以背光模组为核心形成的创新生态系统作为研究对象。由于液晶面板本身不发光，必须借助背光模组才能正常显示图像。背光模组成为液晶显示器LCD的关键零组件，由导光板、光学膜片、光源三大零组件构成，其中光学膜片又包括反射片、棱镜片、增光膜、扩散片，光源又包括CCFL、LED、EFFL、EEFL、HCFL等5个子技术。同时背光模组与下游的4个主要互补品玻璃基板、驱动IC、滤光片与偏光片一起作为一整套技术提供给液晶面板制造商。本文将整个创新生态系统划分为5个技术种群，每个技术种群以字母
表示。将背光模组三大零组件导光板、光学膜片、光源分别定义为技术种群
。将由导光板、光学膜片、光源构成的背光模组技术种群定义为
，将玻璃基板、驱动IC、滤光片与偏光片构成的互补品技术种群定义为
。本文拟分析上游零组件技术子种群
之间的耦合关系以及零组件技术种群
分别与互补技术种群
之间的耦合关系。
图2 背光膜组产业技术种群结构 以上技术种群的专利数据来源于Derwent II专利数据库。考虑到1982-1991年间只有很少一部分专利产生，相关发明专利产生较为平稳和密集的时段发生在1992年以后，而且，2011年以后各个技术种群专利数量骤减，有些甚至几乎为零，因此本文采集专利数据的时段定为1992-2010年。而且，由于发明专利能够真正反映技术种群的创新活动，因此本文将实用新型专利与外观设计专利排除在外。 4.3 实证结果
以上回归结果显示，无论是零组件技术子种群之间，还是零组件技术子种群与互补品技术种群，以及零组件技术种群与互补技术种群之间，均存在较强的依赖关系。即，以上各个种群之间的研发活动存在相互依赖、互为促进的耦合关系，一个技术种群专利数量的增加依赖于另一个技术种群的专利密度。 为了更清晰地描述各个技术种群之间的耦合强度，将各个技术种群之间的耦合系数表示为
，即，技术种群i对技术种群j的作用系数，同时也表明j对i的依赖程度。如图3所示，描述了各个技术种群之间的耦合强度与方向。耦合系数
均大于
，这说明零组件导光板技术种群
对其它零组件(光学膜片与光源)技术种群
的依赖程度均强于
对互补品(玻璃基板、驱动IC、偏光片、滤光片)技术种群
的依赖程度。同时，
，这充分说明，零组件之间的依赖程度均强于零组件与互补品之间的依赖程度。
图3 各个技术种群之间的耦合系数 从互补品技术种群与零组件技术种群的耦合系数来看，
，说明互补品技术种群对零组件技术种群的依赖程度高于零组件技术种群对互补品技术种群的依赖程度。 对于同一技术层次的3个技术种群
，借鉴测算市场集中度的赫希曼指数(HHI)测算三者的专利所有权集中度，将各家企业专利份额的平方加总，乘以10000进行规格化处理。由此得到3个技术种群的赫希曼指数，
，如图3所示，说明专利所有权集中度依次为
最小。从三者相互之间的耦合系数来看，
，说明技术种群
的作用强于
的作用，即
的依赖性更强。同理，
的依赖性更强。三个技术种群的被依赖性程度依次为
最小，对应于三者的专利所有权集中度，说明零组件技术子种群垄断程度越高，其它零组件技术子种群对这个子种群的依赖程度就越大。最后比较互补品技术种群
对三个技术种群的依赖系数
，互补品技术种群对
的依赖程度最大，
最小，对应于三者的专利所有权集中度，说明零组件技术垄断程度越高，互补品技术种群对这个零组件技术种群的依赖程度就越大。 5 结论与启示 (1)创新生态系统技术种群的耦合非对称性 研究表明，高科技产业创新生态系统上游零组件技术种群之间以及与下游互补品技术种群之间存在耦合关系，受技术互动性、技术相对重要性、技术所有权分布等因素影响，这些技术种群之间的耦合关系存在非对称性。技术互动性越强，技术种群之间耦合强度越大；技术相对越重要，其它技术种群对此技术种群的耦合强度越大；技术所有权越集中，即技术垄断程度越高，其它技术种群对此技术种群的耦合强度越大。 (2)融入创新生态系统，提升技术互动水平 近年来，计算机、通信、数字家庭、物联网、云计算等高科技产业技术创新复杂程度急剧提升，使得任何企业均难以独揽全部前沿技术，高科技企业之间的合作甚至比竞争变得更重要。高科技企业必须将零组件技术、互补品技术等关联技术纳入同一技术创新体系，通过协同整合产业链关联技术，致力于向顾客提供一整套技术解决方案，形成共存共生、共同进化的创新生态系统，推动高科技企业之间的竞争演变为创新生态系统之争。我国高科技企业可以通过各种技术合作，加入国际高科技产业创新生态系统，通过加强与国际企业互动，提升自身实力。国际高科技企业巨头在技术互动方面也为众多中小企业提供了大量机会。IBM实验室免费向合作伙伴开放，配备工程师提供全程支持，帮助他们更新观念、掌握新的开发工具与提高技术能力。利用IBM提供的软硬件环境，以及IBM工程师现场全程支持，合作伙伴能够更有效地发现并及时解决问题，还可以借助IBM拿到新业务[19]。微软为推动云计算业务发展，为合作伙伴提供免费云软件及相关培训。作为微软金牌合作伙伴，既可以提高知名度，又获得了微软技术平台、产品开发、市场开拓、人员培训等多方面支持，可以有效缩短产品研发周期，降低技术风险。 (3)着力打造关键性技术平台 “平台技术+互补技术”模式成为当前高科技产业创新生态系统架构的主要模式。由各个零组件技术集成的平台技术是互补技术赖以生存的基础。微软凭借Windows操作系统平台、苹果凭借iPhone手机平台、英特尔凭借PCI总线平台，在相关领域营造了以平台产品为核心，吸纳众多互补产品的耦合创新体系，攫取了本行业绝大部分利润。我国高科技产业创新生态系统营造的重点与难点在于打造关键性技术平台，如我国牵头开发的第三代移动通讯技术平台TD-SCDMA、数字音视频编解码技术平台AVS，极大地带动了互补技术开发，营造了创新生态系统，推动了技术市场化进程。 (4)提高技术所有权集中度 实证研究表明，技术所有权越集中，即技术垄断程度越高，其它技术种群对此技术种群的依赖程度就越大。近年来，技术并购成为高科技企业提高技术所有权集中度、增强核心竞争力的重要捷径。全球技术交易市场的完善，推动企业、高校、科研院所等各类创新主体之间展开频繁的纯技术转让与以获取技术为导向的企业收购与兼并，这为技术所有权与自主创新能力适当分离创造了条件。高科技企业无需从零做起，而是通过并购外部成熟的技术资源，增强总体竞争实力。 世界顶级网络系统设备开发商思科公司通过大量收购优秀的中小型科技企业，将整个硅谷变成了自己的研发实验室。思科成功的收购模式不仅获得了技术所有权，推动了自身高速成长，先后超越英特尔、微软等公司，成为全球最具价值的公司之一，而且改变了硅谷技术精英们对技术所有权与自主创新能力的看法。在移动通讯领域，为了对付共同的竞争对手Google，苹果、微软、RIM等公司组成联合体，以45亿美元成功竞拍已破产的加拿大电信设备厂商北电网络的逾6000项专利。2011年8月份Google以125亿美元价格成功收购了摩托罗拉移动业务部门，这为组建Android平台“专利池”起着极其重要作用。而且，Google已经收购了1000多项IBM的专利，计划竞购纯专利公司InterDigital的专利，以对抗苹果、微软阵营。Android阵营主力军HTC已陆续买下ADC(美国通信公司)近百项关于无线通讯、4G、S3影像与解压缩技术等方面专利，加上HTC自身专利、母公司威盛与威睿在中央处理器及晶片方面专利，极大地提升了其竞争实力。在我国，通过技术收购与企业并购方式，获取外部成熟的技术资源，提升我国企业研发竞争优势的成功案例不胜枚举。生产缝制设备的上工集团收购了世界工业缝机领域排名第三的德国DA公司，DA的技术几乎涵盖了缝机高端技术所有领域，因而上工集团技术水平一跃进入全球前列。浙江万向集团先后在美、德、英、加等国并购多家拥有核心技术的企业，直接获取了这些企业成熟的技术资源。上海明精公司收购德国著名数控机床企业沃伦贝尔机床制造公司，获得了多项专利、先进技术，此前明精公司曾为沃伦贝尔定牌生产20余年[20]。吉利集团收购沃尔沃与澳大利亚DSI变速箱工厂，被视为国内自主品牌通过海外并购获取核心技术的成功典范。
标签：耦合系数论文; 生态系统论文; 协同软件论文; 上下游产业链论文; 协同设计论文;
创新生态系统技术种群不对称耦合机制研究_耦合系数论文
下载Doc文档