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基于CAS的集群创新网络结构与自主创新能力关系研究

李晨光  
【摘要】: 创新密集时代的到来赋予了科学技术新的发展要求,自主创新作为“创新型国家”建设的根本,成为了时代主题。以创新为目的的产业集群网络化发展促进了集群创新网络的形成,创新网络有利于资源互补及知识共享,使得集群中的创新主体相互联系、协同发展,实现“1+12”的创新效应。本文基于复杂适应系统理论(CAS)和复杂网络理论,针对集群创新网络结构对自主创新能力的作用机理和影响关系问题,利用建模、仿真、案例研究方法对集群创新网络结构与自主创新能力关系进行了研究。本文主要研究内容和结论如下: (1)基于复杂网络理论提出了集群创新网络自主创新能力的资源、知识二维评价,创新资源和创新知识同是集群创新网络自主创新能力的关键要素。通过文献分析挖掘自主创新能力的影响因素,从集群创新网络创新活动过程出发,归纳影响因子主要为研发人员、研发资金投入、创新资源利用率、创新知识传播效应、创新专利和创新收入。 (2)从集群创新网络复杂性出发,建立了集群创新网络结构对自主创新能力的影响机理系统动力学(SD)模型,运用AnyLogic进行仿真研究。结果表明,在一定的阈值范围内集群创新网络结构的改变影响创新主体创新机制即创新资源利用率和创新知识传播效应,从而作用于自主创新能力,集群创新网络结构变量平均最短路径长度、聚集程度、度分布分别与自主创新能力呈负相关、正相关、正相关关系。 (3)通过Repast仿真研究确定集群创新网络结构对自主创新能力的影响关系。基于复杂适应系统理论,运用多主体仿真(MAS)研究方法从创新资源和创新知识角度构建集群创新网络结构对自主创新能力影响模型。利用该模型能够从环境与创新主体的“刺激——反应”机理出发,揭示集群创新网络结构与自主创新能力的复杂影响关系。应用Repast平台进行仿真分析并以中关村实际创新数据验证了影响模型的正确性。 (4)基于专利合作、战略联盟及业务关联分析,运用Ucinet工具对中关村海淀园区100家具有代表性的创新主体的网络结构进行刻画。通过案例的比较研究发现,随机网络结构下集群创新网络自主创新能力水平较高。针对北京地区高新技术产业集群特点提出了创新网络结构优化建议。 本文从资源和知识角度出发,采用系统动力学和多主体仿真方法探讨了集群创新网络结构与自主创新能力的相互关系。打破了以往认为创新主体越多、创新网络结构越紧密,创新能力越高的观点,对产业集群研究的方法与手段进行了深化与拓展,同时也为我国区域高新技术产业集群创新网络结构的优化决策提供了有价值的参考。


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