生態(tài)視域下創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)異質(zhì)企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移機理研究

齊廉文，吳 潔，莊 蕾，陳 宇，夏 磊，盧冬冬

(1.江蘇大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212001；2.江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003;3.江蘇省大數(shù)據(jù)管理中心，南京 210036)

0 引言

創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是指具有一定利益關(guān)系的組織或群體集聚形成的有利于主體創(chuàng)新和知識轉(zhuǎn)移的良性生態(tài)系統(tǒng)[1]。企業(yè)作為創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的核心主體，對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供重要的內(nèi)生動力[2]。但隨著知識更新迭代不斷加快，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新面臨更為復(fù)雜的環(huán)境，僅靠內(nèi)部知識積累已經(jīng)難以滿足企業(yè)維持競爭優(yōu)勢的需要，必須超越組織邊界，主動吸收系統(tǒng)中其他創(chuàng)新主體的前沿知識。知識轉(zhuǎn)移成為企業(yè)實現(xiàn)獲取系統(tǒng)內(nèi)其他成員優(yōu)勢知識資源的重要途徑[3-4]。然而，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)同過去技術(shù)領(lǐng)域趨同、成員穩(wěn)定性強的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集群截然不同，具有典型的主體多元性、異質(zhì)性和開放性特征[5-8]。相應(yīng)地，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)間的知識轉(zhuǎn)移活動也更加復(fù)雜。因此，探討創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)間的知識轉(zhuǎn)移問題十分必要。相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者相繼從知識轉(zhuǎn)移內(nèi)涵及影響因素[9-10]、機制及模式構(gòu)建[11-12]等角度對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)知識轉(zhuǎn)移問題進行了研究。

創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的企業(yè)具有共生共榮、相互依賴與系統(tǒng)動態(tài)演化等生態(tài)性內(nèi)涵[13]。隨著系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)生態(tài)關(guān)系的不斷發(fā)展，各主體之間開始顯現(xiàn)出類似于生物學(xué)上的“共生”和“競爭”特征，并向更復(fù)雜的競合關(guān)系轉(zhuǎn)變[14]。創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)不同的競合關(guān)系會對知識轉(zhuǎn)移產(chǎn)生不同影響。相關(guān)研究表明：互惠共生、競爭共存等競合關(guān)系對不同創(chuàng)新主體之間的知識轉(zhuǎn)移會產(chǎn)生重要影響[15-16]。

同時，由于知識轉(zhuǎn)移行為與疾病傳染擴散現(xiàn)象具有相似性，以SIR模型為代表的傳染病模型相繼被學(xué)者應(yīng)用到企業(yè)知識轉(zhuǎn)移研究領(lǐng)域[17-19]。薛娟等[17]運用SIR模型對眾包社區(qū)的知識轉(zhuǎn)移過程進行研究。胡緒華等[18]利用疾病傳染模型對產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移機理進行研究。吳小桔等[19]借鑒傳染病模型構(gòu)建了企業(yè)知識流動的SIR模型。已有研究成果為本文運用傳染病模型研究創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)知識轉(zhuǎn)移奠定了方法論基礎(chǔ)。

總結(jié)已有文獻不難發(fā)現(xiàn)，關(guān)于創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)知識轉(zhuǎn)移問題的研究已經(jīng)取得了比較豐碩的成果，但關(guān)于企業(yè)競合關(guān)系對知識轉(zhuǎn)移的影響研究多是從種間競爭模型的角度進行探討，鮮有研究運用傳染病模型對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)競合關(guān)系下的知識轉(zhuǎn)移問題進行研究。此外，以往關(guān)于傳染病模型的運用也多是研究同一群體內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移問題，針對異質(zhì)主體間的知識轉(zhuǎn)移研究尚不多見。但在知識經(jīng)濟時代，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中企業(yè)競合關(guān)系的不同使得企業(yè)主體呈現(xiàn)明顯的異質(zhì)特征，知識轉(zhuǎn)移也越來越多地在異質(zhì)創(chuàng)新主體之間發(fā)生。因此，運用傳染病模型對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)異質(zhì)主體間的動態(tài)知識轉(zhuǎn)移問題進行研究十分重要。

本文根據(jù)企業(yè)間復(fù)雜的競合關(guān)系將創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的企業(yè)劃分為共生型企業(yè)和競爭型企業(yè)兩類[20]。共生型企業(yè)指企業(yè)之間合作強度大于競爭強度，以合作為主要導(dǎo)向。共生型在創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中優(yōu)勢互補、資源共享、整體目標(biāo)利益一致并相互依存。而競爭型則指企業(yè)之間競爭強度大于合作強度，以競爭為主要導(dǎo)向。競爭型企業(yè)間雖然存在合作關(guān)系，也同時隱含著一定的利益沖突[20-21]。比如泰州新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，對整車制造企業(yè)智航新能源來說，系統(tǒng)當(dāng)中存在林海雅馬哈、悍威等競爭為主的汽車制造企業(yè)和其他合作為主的零配件制造企業(yè)。由于創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移與病毒在生物群體內(nèi)的擴散轉(zhuǎn)移具有很強的相似性，本文在借鑒疾病傳染SIR模型的基礎(chǔ)上，考慮創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中企業(yè)競合關(guān)系差異導(dǎo)致的主體異質(zhì)因素，構(gòu)建異質(zhì)企業(yè)間的知識轉(zhuǎn)移機理模型，以模型推導(dǎo)和數(shù)值仿真交互驗證的方式，深刻解析各特征變量在創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)企業(yè)知識轉(zhuǎn)移過程中的作用機理。

1 模型的建立

對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)異質(zhì)企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移過程和傳染病模型中疾病傳染過程進行對比分析的基礎(chǔ)上，歸納出創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)知識轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵特征要素并提出本文研究假設(shè)，構(gòu)建基于創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的異質(zhì)企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移機理模型。

1.1 模型假設(shè)

傳染病模型在知識傳播和轉(zhuǎn)移方面的應(yīng)用已經(jīng)成為數(shù)學(xué)知識擴展應(yīng)用的一個重要方面[22-23]。結(jié)合創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)異質(zhì)企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移的基本過程和特征(見圖1)，本文給出以下幾點假設(shè)。

圖1 知識轉(zhuǎn)移過程示意圖

1)根據(jù)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各類企業(yè)對知識的掌握情況，將其劃分為3類：擁有知識的企業(yè)I，這類企業(yè)掌握并能夠運用先進的知識資源，是現(xiàn)有的知識傳染源；接受主體s，指缺乏知識的企業(yè)，但時刻愿意學(xué)習(xí)新知識；升級企業(yè)R，這類企業(yè)由于知識創(chuàng)新企業(yè)進行了轉(zhuǎn)型升級，不主動轉(zhuǎn)移知識也不接受知識轉(zhuǎn)移，成為現(xiàn)有知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的“免疫者”，因此對現(xiàn)有知識轉(zhuǎn)移不產(chǎn)生影響。同時，為了研究企業(yè)不同競合關(guān)系下的異質(zhì)性特征對知識轉(zhuǎn)移的具體影響，將s分為兩類，s1代表缺乏知識的共生型企業(yè)，s2代表缺乏知識的競爭型企業(yè)。由此可得，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的企業(yè)滿足以下數(shù)量關(guān)系:N=S1+S2+I+R。

3)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)知識轉(zhuǎn)移應(yīng)當(dāng)是一個動態(tài)變化的過程，受外部環(huán)境和企業(yè)發(fā)展策略的影響，擁有知識的企業(yè)I可能進行轉(zhuǎn)型升級，企業(yè)升級后的知識很可能不再適應(yīng)原有的知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)。因此，I類企業(yè)轉(zhuǎn)型升級后可能轉(zhuǎn)向R類企業(yè)，退出當(dāng)前知識轉(zhuǎn)移機制，假定該比例系數(shù)為γ，則單位時間內(nèi)I類企業(yè)升級成為R類企業(yè)的數(shù)量為γI。

4)同時，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是一個相對開放的系統(tǒng)，在其發(fā)展過程中，不僅會有新企業(yè)進入該系統(tǒng)，系統(tǒng)內(nèi)部也會有企業(yè)因其他原因而退出，這種進入退出的動態(tài)過程可以反映創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的開放程度。在本文中我們3類企業(yè)均有可能因為轉(zhuǎn)型升級或遭遇淘汰退出當(dāng)前創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，也均可能為獲得更好的發(fā)展機會進入創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。假設(shè)新企業(yè)進入系數(shù)等于老企業(yè)退出系數(shù)，均為q，其中在單位時間內(nèi)進入創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的共生型企業(yè)數(shù)量為pqN，競爭型企業(yè)數(shù)量為(1-p)qN。此時，單位時間內(nèi)缺乏知識的共生型企業(yè)退出qS1，競爭型企業(yè)退出qS2，擁有知識的企業(yè)退出qI，升級企業(yè)退出qR。創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)總數(shù)保持為一常數(shù)N。

1.2 模型構(gòu)建

根據(jù)以上假設(shè)，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移過程可用框架圖描述，如圖2所示。

圖2 企業(yè)知識轉(zhuǎn)移框架圖

根據(jù)圖形描述，可以建立新的知識轉(zhuǎn)移模型：

(1)

本文考察的重點是擁有知識的企業(yè)(I)和缺乏知識的企業(yè)(S1和S2)，且觀察模型(1)不難看出，前三式并不依賴于第四式。因此，此處去除模型(1)中最后一個方程，從而得到新的知識轉(zhuǎn)移模型(2)，主要考察該模型的穩(wěn)定性和閾值。

(2)

其中，{[S1(t),S2(t),I(t),R(t)]|0≤S1(t)≤N,0≤S2(t)≤N,0≤I(t)≤N,0≤R(t)≤N}。

2 模型分析

為求模型(2)的平衡點，令其右端等于0，得到模型(3)：

(3)

下面分I=0和I≠0兩種情況討論。

2.1 知識再生數(shù)的求解

在疾病傳染模型中，基本再生數(shù)是指一個病原體在平均患病期內(nèi)所傳染的人數(shù)[24]，本文所指的知識再生數(shù)是一個擁有知識的企業(yè)(I)在單位周期內(nèi)能夠成功將知識轉(zhuǎn)移給缺乏知識的企業(yè)(S)數(shù)量。知識再生數(shù)R0的大小對系統(tǒng)平衡狀態(tài)起決定性作用，當(dāng)R0<1時，平衡點E0漸進穩(wěn)定，當(dāng)R0>1時，平衡點E0不穩(wěn)定。如果系統(tǒng)內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移行為最后進入無知識轉(zhuǎn)移平衡態(tài)，則此時擁有知識的企業(yè)數(shù)量會歸于0(I=0)，在此情況下，系統(tǒng)內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移活動將會自發(fā)消失，缺乏知識的企業(yè)數(shù)量均為正。

根據(jù)模型(3)可求得無知識轉(zhuǎn)移的平衡點為E0(pN,N-pN,0)。

下面通過考察E0的穩(wěn)定性來推導(dǎo)知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)內(nèi)的知識再生數(shù)R0。

模型(2)在E0點的Jacobian矩陣為

將R0對p求一階偏導(dǎo)可得：

因此，可以判定R0關(guān)于變量p的函數(shù)單調(diào)遞增。

結(jié)論1在擁有兩類企業(yè)的知識轉(zhuǎn)移模型中，共生型企業(yè)知識整合時間通常小于競爭型企業(yè)(c1

2.2 無知識轉(zhuǎn)移平衡點與穩(wěn)定性

本部分主要證明當(dāng)R0<1時，無知識轉(zhuǎn)移平衡點E0的穩(wěn)定性。

根據(jù)模型(2)中方程1和方程2可得：

由此可得：

S1(t)≤pN+S1(0)e-qt，S2(t)≤(1-p)N+S2(0)e-qt

根據(jù)模型(2)中方程3可得：

由上可得，當(dāng)t→∞且R0<1時，相應(yīng)的I(t)則趨向于0。因此，本文通過討論(S1=pN,S2=N-pN)在Ω區(qū)間(Ω={(S1,S2)|0≤S1≤N,0≤S2≤N,I=0})內(nèi)的漸進穩(wěn)定性即可驗證E0的漸進穩(wěn)定性。

在區(qū)間Ω內(nèi)，模型(2)中方程1和方程2可以改寫為方程組(4)：

(4)

求解可得：

(5)

由式(5)可以看出，當(dāng)t→∞時，S1(t)和S2(t)分別趨向于pN和(1-p)N。

結(jié)論2當(dāng)知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)中存在兩類企業(yè)時，知識再生數(shù)R0<1，該知識系統(tǒng)的無知識轉(zhuǎn)移平衡點E0(S1=pN,S2=N-pN)將漸進穩(wěn)定。

2.3 有知識轉(zhuǎn)移平衡點與穩(wěn)定性

本部分主要討論當(dāng)R0>1時，模型(1)的穩(wěn)定性和平衡點。

1)平衡點是否存在及唯一性的討論：

根據(jù)模型(3)中方程1和方程2可得：

將以上兩式帶入模型(3)中的方程3，可得到：

(6)

可以得出，當(dāng)且僅當(dāng)式(6)存在一個I值大于0時，模型(1)會出現(xiàn)知識轉(zhuǎn)移平衡點。

以式(6)左邊作為函數(shù)：

對F(I)求導(dǎo)可得：

顯然，F(xiàn)′(I)<0，可以得出，函數(shù)F(I)是單調(diào)遞減函數(shù)，對F(I)求極限可得：

函數(shù)F(I)的圖像如圖3所示。此時，式(6)的I存在唯一的正解，即當(dāng)R0>1時，模型(1)存在知識轉(zhuǎn)移的平衡點且唯一。

圖3 函數(shù)圖像F(I)

2)平衡點的穩(wěn)定性討論

其中,-1

(7)

不難發(fā)現(xiàn)，模型(7)與模型(2)具有相同的穩(wěn)定性。

根據(jù)Liapunov穩(wěn)定性理論，討論常微分方程組平衡點穩(wěn)定性時，一般是通過構(gòu)造無限大的正定Liapunov函數(shù)來考查，如果其沿系統(tǒng)軌跡線的全導(dǎo)數(shù)在相應(yīng)區(qū)域內(nèi)負定，則該平衡點在該區(qū)域內(nèi)具有全局漸近穩(wěn)定性。

構(gòu)造Liapunov函數(shù)如下：

可以看出，除(x1,x2,y)=(0,0,0)時，Π=0外，Π的值均為正。

在模型(7)的基礎(chǔ)上針對Π求t的全導(dǎo)數(shù)：

3 數(shù)值與案例仿真

截止2018年底，泰州新能源產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)擁有成員單位200余家，該系統(tǒng)已經(jīng)逐步形成了多方聯(lián)動的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，不斷壯大新能源產(chǎn)業(yè)規(guī)模，助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和地區(qū)供給側(cè)改革，積極打造國家級新能源產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)新區(qū)。泰州新能源產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)當(dāng)中擁有機電、醫(yī)藥、汽車等諸多異質(zhì)成員單位，企業(yè)生態(tài)關(guān)系復(fù)雜。為了更直觀地說明創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中企業(yè)之間知識轉(zhuǎn)移的過程和規(guī)律，把握關(guān)鍵要素對知識轉(zhuǎn)移的影響，本文參考泰州新能源產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)成員特征，設(shè)置初始參數(shù)：

創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)數(shù)量設(shè)定為200家，其中共生型企業(yè)占比為0.75，初始狀態(tài)下創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)擁有50家企業(yè)掌握并運用知識(共生型企業(yè)38家，競爭型企業(yè)12家)，即知識轉(zhuǎn)移主體。進一步假設(shè)q=0.02，p=0.75,β=0.5，γ=0.08，由于知識整合時間c1

3.1 知識再生數(shù)對知識轉(zhuǎn)移的影響

3.1.1 知識再生數(shù)<1時的仿真結(jié)果

初始參數(shù)組合下計算知識再生數(shù)的大小，可得：

將數(shù)值帶入MATLAB軟件仿真，得到結(jié)果如圖4所示。

從圖4可以看出，在知識再生數(shù)小于1的情況下，雖然初始狀態(tài)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)存在50家知識源企業(yè)，但隨著時間演化，t=350時刻左右時擁有知識的企業(yè)和轉(zhuǎn)型升級企業(yè)的數(shù)量均趨近于0，而缺乏知識的共生型企業(yè)數(shù)量卻達到接近150家，缺乏知識的競爭型企業(yè)數(shù)量趨近于50家，這與前文得到的結(jié)論二基本一致：當(dāng)知識再生數(shù)小于1時，知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的無知識轉(zhuǎn)移平衡點E0將漸進穩(wěn)定。進一步觀察可以發(fā)現(xiàn)：在圖4中單位時間內(nèi)S企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)镮企業(yè)的數(shù)量遠小于I企業(yè)由于轉(zhuǎn)型退出知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的數(shù)量和I企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)镽企業(yè)的數(shù)量之和，所以I企業(yè)的數(shù)量會呈現(xiàn)急劇下降并最終趨近于0的趨勢變化。在現(xiàn)實的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)，我們也可以觀察到這種現(xiàn)象：創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)雖然在一定時期內(nèi)存在知識交流與合作，但同時部分企業(yè)仍然會以一定速率轉(zhuǎn)型至其他行業(yè)，退出現(xiàn)有的知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)，這種轉(zhuǎn)型速率過快時，很可能導(dǎo)致整個系統(tǒng)面臨轉(zhuǎn)型，而且一旦核心知識源企業(yè)流失很可能引發(fā)一種模仿效應(yīng)，這會導(dǎo)致?lián)碛兄R的企業(yè)數(shù)量不斷下降直至知識再生數(shù)小于1時，企業(yè)間的知識轉(zhuǎn)移活動不再進行。

圖4 R0<1時兩類企業(yè)知識轉(zhuǎn)移情況

3.1.2 知識再生數(shù)>1時的仿真結(jié)果

創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)數(shù)量設(shè)定為200家，其中共生型企業(yè)占比為0.75，初始狀態(tài)下創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)擁有50家企業(yè)掌握并運用知識(共生型企業(yè)38家，競爭型企業(yè)12家)，即知識轉(zhuǎn)移主體。進一步假設(shè)q=0.02，p=0.75,β=0.5，γ=0.08，設(shè)定單位時間為小時，由于知識整合時間c1

將新的數(shù)值帶入MATLAB進行仿真，得到結(jié)果如圖5所示。

圖5 R0>1時兩類企業(yè)知識轉(zhuǎn)移情況

觀察圖5可以看出，當(dāng)知識再生數(shù)大于1時，在t=250時刻左右，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移活動趨于相對穩(wěn)定，缺乏知識的共生型企業(yè)數(shù)量維持在75家左右，缺乏知識的競爭型企業(yè)數(shù)量在經(jīng)歷了小幅度的下降之后穩(wěn)定在30家左右?？傮w來看，缺乏知識的企業(yè)數(shù)量相比初始狀態(tài)數(shù)量都出現(xiàn)了下降趨勢，而此時擁有知識的企業(yè)數(shù)量已穩(wěn)定在20家左右，處于知識轉(zhuǎn)型升級的企業(yè)數(shù)量達到了接近80家左右。這與前文得到的結(jié)論三內(nèi)容基本一致。

3.2 企業(yè)比例對知識轉(zhuǎn)移的影響

主要考察創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)共生型企業(yè)和競爭型企業(yè)數(shù)量所占比例的變化對知識轉(zhuǎn)移平衡點的影響。在4.1.1的基礎(chǔ)上將參數(shù)p的值從0.75調(diào)整為0.25，此時

將新參數(shù)代入MATLAB進行仿真，結(jié)果如圖6所示?？梢钥闯?，系統(tǒng)在t=350時刻左右達到漸進穩(wěn)定，此時創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)擁有知識的企業(yè)和轉(zhuǎn)型升級的企業(yè)數(shù)量均趨近于0，系統(tǒng)內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移活動趨于停滯狀態(tài)。

圖6 R0<1且p值調(diào)整為0.25時仿真結(jié)果

同樣在此基礎(chǔ)上將參數(shù)p的值從0.75調(diào)整為0.25，此時

將新參數(shù)代入仿真系統(tǒng)，得到仿真結(jié)果如圖7所示。觀察圖7可以看出，系統(tǒng)在t=250時刻左右開始趨于漸進穩(wěn)定狀態(tài)，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)擁有知識的企業(yè)維持在接近20家左右，處于知識轉(zhuǎn)型升級狀態(tài)的企業(yè)數(shù)量維持在70家左右，說明此時創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)相互之間知識交流活躍性較差，知識轉(zhuǎn)移比較封閉。

圖7 R0>1且p值調(diào)整為0.25時仿真結(jié)果

進一步地，比較圖4與圖6可以看出，雖然知識再生數(shù)R0<1導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)趨于穩(wěn)定后均不再發(fā)生知識轉(zhuǎn)移行為，但當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)共生型企業(yè)所占比例為0.75時，相應(yīng)的知識再生數(shù)大于共生型企業(yè)所占比例為0.25時的知識再生數(shù)，共生型企業(yè)比例為0.25時，知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)提前進入無轉(zhuǎn)移平衡狀態(tài)。同樣比較圖5和圖7可以看出，雖然知識再生數(shù)R0>1時，知識轉(zhuǎn)移活躍性較高，但明顯可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)p=0.25時擁有知識的企業(yè)數(shù)量相比p=0.75時有所下降。這與前文得到的結(jié)論一內(nèi)容基本一致。

3.3 系統(tǒng)開放程度對知識轉(zhuǎn)移的影響

在知識再生數(shù)大于1的情況下考查進入退出系數(shù)q對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移平衡點的影響。本部分在3.1.2節(jié)q=0.02的基礎(chǔ)上將q先后調(diào)整為0.01與0.03，結(jié)果如圖8、圖9所示。

觀察圖5、圖8與圖9可以看出，隨著q值的增加，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)擁有知識的企業(yè)數(shù)量呈現(xiàn)遞增趨勢，圖8中q=0.01時系統(tǒng)內(nèi)擁有知識的企業(yè)數(shù)量穩(wěn)定在15家左右，圖5中q=0.02時系統(tǒng)內(nèi)擁有知識的企業(yè)數(shù)量穩(wěn)定在20家左右，而圖9中q=0.03時可以看出穩(wěn)定狀態(tài)下系統(tǒng)內(nèi)擁有知識的企業(yè)數(shù)量已經(jīng)超過了20家。進入退出系數(shù)的大小一定程度上代表了系統(tǒng)的開放性和動態(tài)能力，這說明創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)開放程度的增強有助于內(nèi)部知識轉(zhuǎn)移的進行。

圖8 q=0.01時的仿真結(jié)果

圖9 q=0.03時的仿真結(jié)果

4 結(jié)論

創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略背景下，知識轉(zhuǎn)移對構(gòu)筑企業(yè)競爭優(yōu)勢提供了知識保障，研究創(chuàng)新主體不同特征變量在知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)中的作用機理尤為重要。本文基于生態(tài)視域，針對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)多主體、生態(tài)性、異質(zhì)性、動態(tài)性等特征，借鑒傳染病模型構(gòu)建了創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移模型，通過推演知識轉(zhuǎn)移平衡點的一般表達式，驗證了知識再生數(shù)對知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的決定性作用。同時，根據(jù)模型假設(shè)和求解的不同情況，分別選取接觸頻率、企業(yè)比例、進入退出系數(shù)等關(guān)鍵特征變量進行數(shù)值仿真，得到如下結(jié)論啟示：

在創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)異質(zhì)企業(yè)間存在的知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)內(nèi)，知識再生數(shù)R0對系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移平衡狀態(tài)具有決定性影響。當(dāng)R0<1時，不論初始狀態(tài)下存在多少知識源企業(yè)，最終系統(tǒng)將進入無知識轉(zhuǎn)移的平衡狀態(tài)；而當(dāng)R0>1時，最終系統(tǒng)將穩(wěn)定在有知識轉(zhuǎn)移的動態(tài)平衡狀態(tài)。

另一方面，從知識再生數(shù)R0的一般表達式可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)進入退出系數(shù)q、企業(yè)轉(zhuǎn)型升級系數(shù)γ、知識整合時間c與知識再生數(shù)R0呈反比；而企業(yè)接觸頻率β與知識再生數(shù)R0呈正比。政府、創(chuàng)新平臺、中介服務(wù)機構(gòu)、產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟等可以通過舉辦知識分享和交流活動提高企業(yè)間的接觸次數(shù)，加強知識主體間的溝通合作，進而提高知識再生數(shù)R0。

此外，在創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)若共生型企業(yè)占比p越高，則知識再生數(shù)R0越大，系統(tǒng)內(nèi)知識轉(zhuǎn)移的氛圍也更活躍。究其原因，主要是因為共生型企業(yè)能夠與伙伴企業(yè)相互匹配并與之建立穩(wěn)定持久的合作關(guān)系，企業(yè)之間知識交流渠道更為通暢，這會推動知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的優(yōu)化。而競爭型企業(yè)在知識轉(zhuǎn)移過程中由于競爭關(guān)系的存在，知識轉(zhuǎn)移雙方的“顧慮”和“保留”對所吸收知識帶來了削弱，而且這種缺乏信任的現(xiàn)象很容易導(dǎo)致雙方向惡性競爭的方向演化。因此，當(dāng)一個創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)主要由共生型企業(yè)組成時，創(chuàng)新發(fā)展的要求使得它們對專業(yè)知識的追逐直接促進了企業(yè)間的密切知識交流，無形中充當(dāng)了創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)知識轉(zhuǎn)移的媒介角色，此類創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)間的知識交流活動也將變得更加活躍；而當(dāng)一個創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)主要由競爭型企業(yè)組成時，它們學(xué)習(xí)和分享知識的動力則相對較弱，更容易停留在原有基礎(chǔ)或者維持企業(yè)現(xiàn)狀，不利于企業(yè)間交流合作和創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)創(chuàng)新活動的展開。