技術創新網絡中知識共享行為機理研究

吉迎東+黨興華+弓志剛

摘要：知識權力在技術創新網絡結點間多呈非對稱分布，這一特征容易導致知識共享不足、知識泄漏風險加大。本文構建了知識共享主從博弈模型，分析了知識權力強弱方知識共享貢獻率、創新績效分配系數、組織間信任、已有知識基礎對知識共享的影響，發現各方創新績效分配系數與知識共享貢獻率正相關，知識共享穩定系數對知識共享總量與創新收益均有積極影響，網絡中知識共享得以進行的必要條件是知識權力強勢方績效分配系數與弱勢方績效分配系數之和的比值大于知識轉化系數+1，績效分配對知識權力強勢方激勵效應的敏感度低于對知識權力弱勢方的敏感度。

關鍵詞：技術創新網絡；知識共享；行為機理；知識權力；主從博弈

中圖分類號：F272.4文獻標識碼：A文章編號：10035192(2014)03000807doi：10.11847/fj.33.3.8

Abstract:Asymmetrical distribution of knowledge power among the nodes of technological innovation network is likely to lead to such problems as insufficient knowledge sharing and risk of knowledge leakage. In this paper, Stackelberg game model for knowledge sharing has been built through analysis of the effects of knowledge sharing contribution rate of each party in the network, allocation of innovation performance, trust and existing knowledge base on knowledge sharing. After the analysis of model solution and equilibrium, it has been found that there is a positive correlation between performance allocation coefficient and knowledge sharing contribution rate of parties in the advantageous and disadvantageous positions in terms of knowledge power; The essential condition of conducting knowledge sharing is that ratio of allocation coefficient of the party in the advantageous position to sum of performance allocation coefficients of the party in the disadvantageous position is larger than knowledge transformation coefficient plus 1; The performance allocation is less sensitive to incentive effect of the party in the advantageous position than that of the party in the disadvantageous position.

Key words:technological innovation network; knowledge sharing; behavior mechanism; knowledge power; Stackelberg game

1引言

隨著經濟全球化的發展和知識經濟時代的到來，技術創新活動的復雜性與不確定性增加，日益呈現出規模大、主體多以及協作關系多樣化等復雜巨系統特征，單個企業的有限資源難以滿足技術創新的要求［1,2］，越來越多的企業通過構建技術創新網絡來吸收外部知識以提升創新能力［3］。技術創新網絡超越層級和市場的優勢在于它的知識獲取和知識創造價值的效率，而知識較快獲取得益于知識能夠在網絡中快速共享與流動［4］。Spencer對全球企業合作網絡組織中知識共享與創新績效之間的關系進行了研究，表明努力開展知識共享的企業會獲得更加突出的績效［5］。然而，網絡結點間共享知識會將結點企業置于知識溢出和機會主義行為的關系風險之中［6,7］。因此，在對技術創新網絡結點間關系深入認識基礎上，揭示結點企業知識共享行為機理和降低關系風險的有效途徑，才能促使成員高效的共享知識，推動創新績效的提升。

技術創新網絡中合作主體間多層次的資源依賴是組織間合作創新關系產生的根源，根據權力依賴理論，網絡中結點間的資源依賴關系必然會導致結點間權力的產生，這種權力依賴關系可根據結點間權力分布的對稱(Symmetry)與不對稱(Asymmetry)程度進行區分。通常在權力依賴非對稱的情況下，依賴度較小的成員擁有權力優勢，故在決策中處于強勢地位［8］，而且相關研究表明多數創新網絡具有權力不對稱的層級結構［9］，權力是協調和控制這類網絡中組織間成員合作的重要機制［10］。在創新網絡中，知識是實現創新的核心戰略資源，結點間核心知識資源的依賴關系導致了知識權力的產生［11］。Latiff和Hassan明確提出知識權力(Knowledge Power)的概念，并認為知識權力來源于對知識資源的控制力和影響力［12］。創新主體間的知識權力存在差異并產生非對稱性，使得組織間知識共享成為必要和可能，但反過來，這種非對稱性又影響知識共享過程，如果不能很好地協調、溝通、融合，非對稱性會促使權力強勢方（依賴度較小方）更易使用強權控制弱勢方（依賴度較大方），大幅提高強勢方對弱勢方的機會主義行為發生幾率［13］，弱勢方對強勢方的信任會隨之降低，網絡知識共享過程中就會產生成員“搭便車”以及機會主義行為，這將降低彼此的知識共享意愿。并且還存在因核心知識或關鍵技術溢出而失去競爭優勢的顧慮，導致知識共享不足。因此，在知識權力非對稱情境下，更需要構建有效的知識共享機制，以提高合作創新效率、降低創新風險。

吉迎東，等：技術創新網絡中知識共享行為機理研究——基于知識權力非對稱視角Vol.33, No.3預測2014年第3期當前，理論研究者與管理實踐者均對知識共享在促進合作創新中的重要作用有相當的共識，但是關于組織間知識共享的決策過程及其內在機理研究較為分散，導致促進知識共享的機制構建和制度設計問題難以解決。影響知識共享的關鍵因素包括合作伙伴的知識共享動機、共享能力和接受能力，以及相應的激勵機制，但在這些因素作用下網絡成員如何進行知識共享尚缺乏深入研究。可借鑒的是，研究技術創新聯盟和知識團隊的文獻指出知識共享決策過程就是成員關于知識共享的內容、規模、程度等方面的博弈，主體間存在差異性時其動態過程可用主從博弈描述［14,15］。文獻［16~18］運用主從博弈研究了兩個結點間的知識轉移決策，但未分析包含更多結點較為復雜的情形，也未給出有效指導合作各方知識共享決策的方法。更為重要的是，現有研究中沒有考慮創新主體在知識共享中權力與決策地位的差異和非對稱性，但在現實網絡中這種非對稱性廣泛存在，導致強勢方與弱勢方的知識共享動機和過程會受到不同影響。已有研究多是從知識主體的網絡結構特征研究其對知識共享的影響，選取的結構特征主要包括網絡中心性、密度、結構洞等方面［19~21］，這些結構特征往往是網絡權力分布所造成的表象，難以解釋網絡中組織間知識共享的內在機理。研究組織間知識共享機制問題，需要從微觀層面打開知識權力影響下組織間知識共享的“黑箱”。綜上，本研究基于技術創新網絡中知識權力分布的非對稱性視角，運用主從博弈模型分析網絡中知識權力強勢方和弱勢方的知識共享行為機理，為網絡中不同主體確定最佳動態競爭合作策略提供理論支持。

2知識權力非對稱影響下創新網絡知識共享主從博弈模型2.1問題描述與基本假設

技術創新網絡中的成員知識權力表現在知識控制力和影響力兩個方面，這種權力大小的差異和非對稱性導致成員在知識共享中地位不同并且能力各異，形成了如核心企業和非核心企業的區分。知識權力大的成員多是關鍵知識控制者和領導者，主導網絡知識共享的過程，知識權力小的成員處于從屬地位。我們據此將網絡結點分為知識權力強勢方和弱勢方，他們的知識共享行為呈主從遞階決策過程，構成一個Stackelberg主從博弈，分階段進行。

設定技術創新網絡由n個結點組成，網絡結點的集合為N={1，2，…，n}，每個結點i都是理性決策主體，網絡中各成員的凈收益π等于通過知識共享獲得的創新績效收益減去知識共享的投入，各成員均以自身收益最大化作為配置知識共享資源的準則，通過知識共享實現的網絡治理目標為整體凈收益最大。在第一階段T1，知識權力強勢方L（博弈中的主方）根據自身的知識基礎及收益最大化準則確定其愿意共享的知識比率pl，可將其視為提供給其他網絡成員的初步合作條件。在第二階段T2，處于從屬地位的知識權力弱勢方Fi (i∈N＼{l})作為參與成員獲得前一階段關于pl的信息后，結合自身將知識轉化為創新績效的能力，做出知識共享投入的最優策略pi，確定最優知識共享總投入量，在信息對稱情況下這些策略會反饋給知識權力強勢方L。在第三階段T3，通過創新績效分配對各方知識共享進行激勵。知識權力強勢方L因具有決策優勢居于主導地位，在獲得弱勢方Fi知識共享貢獻率的信息后，確定創新績效分配比例并據此對各方進行激勵。在第四階段T4，知識權力弱勢方Fi測算知識共享成本與所獲績效分配額的差距以確定所獲創新收益，權衡參與合作創新是否獲得預期回報，并決策是否繼續共享知識參與合作。上述各方決策過程見圖1所示。

圖1知識權力非對稱影響下技術創新網絡知識共享決策時序為深入分析技術創新網絡中知識共享的主從博弈過程，提出以下假設：

假設1設定在技術創新網絡中，為完成合作創新需要共同投入的知識總量為K，K由參與合作創新的成員共同分擔，設每個成員知識共享投入占總投入的比例為知識共享貢獻率pi，則K=K(p1，p2，…，pn)，0≤pi≤1，i∈N，且∑ni=1pi=1。

假設2設定技術創新網絡通過知識共享可實現的期望創新績效為Q，即網絡整體所產生的創新績效的期望值。根據Samaddar和Kadiyala的研究，合作創新績效是知識共享投入的非線性函數［17］，且合作創新績效隨知識投入總量K的增加而增加，但合作創新績效在理論上存在極大值，即當K增加到一定程度時創新績效達到飽和點，設為P*。同時考慮到網絡成員將知識轉化為創新績效的過程，設知識轉化為創新績效的彈性系數為γ(γ＞0)，表示在創新網絡的合作創新過程中，創新績效對知識共享的彈性，即知識共享的投入增長1單位時，網絡合作創新績效的期望增長γ單位。γ越大，表明網絡成員通過知識共享轉化為網絡創新績效的能力越強，根據Samaddar和Kadiyala［17］及王建宇等的研究［22］，Q可以表示為Q=P*-K-γ。

假設3設定網絡中知識共享各方所獲得的創新績效分配系數為αi(0≤αi≤1，i∈N)，知識共享的成果應由創新網絡的參與者分享，假設其中知識權力強勢方的分配系數為αl，知識權力弱勢方的分配系數為αi，在知識共享過程中可以借助調整該系數來激勵網絡成員進行知識共享的積極性。

假設4引入網絡知識共享穩定系數δ，0≤δ≤1。在網絡知識共享的過程中，由于知識復雜性和創新網絡松散耦合的組織特征，可能面臨合作主體追求個體利益導致共享的關鍵知識泄漏風險，或者合作方過度保護導致的共享不足風險以及由此引發的網絡解體風險、盜取和濫用網絡知識、權力強勢方使用強權控制弱勢方等關系風險及機會主義行為。脆弱和不穩定的合作關系會使網絡面臨某些成員企業退出并帶走其專業知識的風險，成為創新網絡知識共享的風險和隱患，影響知識共享的穩定進行。用系數δ表示網絡成員在知識共享過程中彼此之間的信任及穩定程度。

2.2主從博弈模型的建立

根據以上假設，構建主從博弈模型研究知識權力非對稱影響下的知識共享問題。首先可以列出知識權力弱勢方的目標函數πFi和知識權力強勢方的目標函數πl，技術創新網絡整體的目標函數π，以及相應的約束條件分別為

max πFi=δ×αi×Q-piK=δαi(P*-K-γ)-piK(1)

max πl=δ×αl×Q-plK=δαl(P*-K-γ)-plK(2)

max π=δ×Q-K=δ(P*-K-γ)-K (3)

s.t.αl+∑i∈N＼｛l｝αi=1，pl+∑i∈N＼｛l｝pi=1 (4)

為了分析知識權力非對稱性影響下技術創新網絡中各方知識共享的最優決策，采用逆向歸納法先對知識權力弱勢方的最優知識共享貢獻率pi進行求解。因此，據(1)式分別對知識共享總投入量K和知識權力弱勢方知識共享貢獻率pi求偏導，通過最優化一階條件可求得K和pi的反應函數分別為

K*=(1-plδγ∑i∈N＼｛l｝αi)-(1γ+1)(5)

p*i=αi(1-pl)∑i∈N＼｛l｝αi(6)

基于知識權力弱勢方的知識共享投入策略p*i，知識權力強勢方通過優化知識共享貢獻率pl最大化自身收益。將(5)式最優知識共享量K*代入知識權力強勢方目標函數(2)式中并對pl求偏導，通過最優化一階條件可得

p*l=αl-(1+γ)∑i∈N＼｛l｝αiαl-γ∑i∈N＼｛l｝αi(7)

將(7)式代入(6)式，可得

p*i=αiαl-γ∑i∈N＼｛l｝αi(8)

將(8)式代入(5)式，得到最優知識共享總投入量為

K*=［1δγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］-(1γ+1)(9)

進而得到網絡整體、知識權力強勢方、知識權力弱勢方的知識共享創新收益分別為π*=δ｛P*-［1δγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］(γγ+1)｝ -［1δγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］-(1γ+1)(10)

π*l=δαl｛P*-［1δγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］(γγ+1)｝ -(αl-(1+γ)∑i∈N＼｛l｝αiαl-γ∑i∈N＼｛l｝αi)［1δγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］-(1γ+1)(11)

π*i=δαl｛P*-［1δγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］(γγ+1)｝ -(αiαl-∑i∈N＼｛l｝αiγ)［1δγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］-(1γ+1)(12)

3技術創新網絡組織間知識共享主從博弈結果分析

3.1均衡結果分析

對上述技術創新網絡中知識權力非對稱影響下的Stackelberg主從博弈過程及結果進行分析，可以得到以下結論1~4。

結論1當知識權力強勢方知識共享績效分配系數與知識權力弱勢方知識共享績效分配系數總和之比大于γ+1時，組織間知識共享機制得以運行，知識權力強勢方知識共享貢獻率與其績效分配系數正相關，與知識權力弱勢方的績效分配系數負相關。技術創新網絡中各方根據知識共享績效分配系數最優化配置知識共享貢獻率。

在技術創新網絡中只有當參與各方的知識共享貢獻率均大于零時，網絡中知識共享才能成功。綜合(7)、(8)式，令p*l>0且p*i>0，須同時滿足以下條件

αl∑i∈N＼｛l｝αi>γ+1，0<∑i∈N＼｛l｝αi<1γ+1，αl>γ+1γ+2

在創新網絡中，知識資源的稀缺性帶來的知識權力非對稱分布在一定程度上解釋了產生創新活動網絡化的原因，但這僅是知識共享開展的必要條件。無論各方權力地位如何，當且僅當合作方對各自的知識共享收益與共享投入權衡后，雙方均決定參與知識共享時，合作才可能形成并有效維系。

進一步可分別證明知識權力強勢方與弱勢方的知識共享投入貢獻率與績效收益分配系數的一階導數p*lαl>0，p*lαi<0，p*iαi>0。據此可知，從最大化整體收益的目標出發，為了激勵網絡成員在知識共享中投入更多努力，應給予他們更豐厚的收益分配額。但在知識共享投入和知識產出彈性不變的情況下，各方的收益分配是一個零和博弈，一方分配額的增加意味著另一方的減少，故績效分配與知識共享的投入激勵成為矛盾。在知識權力非對稱情況下，這種矛盾會誘發強勢方侵占弱勢方收益的行為產生，如缺乏有效的約束機制，弱勢方會失去共享意愿，使得知識共享機制陷入激勵困境而難以構建或中斷運行。著眼于網絡整體，知識權力強勢方作為知識共享治理的主導者，必須使成員目標與網絡整體目標保持一致，才有利于網絡創新績效的提升。創新網絡的實踐也表明，由具有知識優勢的核心企業引導和激勵成員企業的共享行為，使企業的創新要素通過共享而變成整個網絡所擁有的要素，有利于催化產生協同效應。同時，當知識轉化系數發生變化時，知識權力強勢方和弱勢方所得的分配系數均要相應調整，這個過程往往需要在知識權力強勢方的驅動與支配下完成。

結論2強勢方的知識共享貢獻率越大，網絡知識共享總投入量越高，整體創新績效更大。

對于網絡整體知識共享總投入量的均衡解K*，總有K*pl>0，即網絡知識共享總投入量是知識權力強勢方知識共享貢獻率的增函數。知識權力強勢方知識共享投入的努力程度越高，弱勢方的投入動機越強烈。據此，強勢方可通過知識共享貢獻率的信息傳遞，激勵弱勢方進行更為積極的知識共享，以最大化網絡整體知識共享量，也就是說知識權力強勢方能夠主導知識共享過程，他的共享行為會起到引導作用，促進網絡知識共享總投入量的增加。由此可知，知識權力強勢方應當變“自發共享”為“自覺的”主動的知識共享，并通過知識控制和學習引導等方式顯示共享意愿，主導知識共享風險的治理，保障并推動知識共享機制的高效運行，實現合作創新目標。

結論3各方績效分配系數對其知識共享貢獻率的激勵效應并不相同，對知識權力弱勢方的影響比知識權力強勢方更加敏感；且對知識權力弱勢方激勵的邊際效用是遞增的，而對知識權力強勢方激勵的邊際效用是遞減的。

通過分析各方貢獻率對績效分配系數的二階導數，可證明得到2p*lα2l<0，2p*iα2i>0，且p*lαl<p*iαi。也就是說同樣的績效分配用于知識權力弱勢方產生的激勵作用大于強勢方。因此不僅要激勵擁有核心知識的結點作為領導者進行知識共享，確保達到前述結論1中網絡共享得以運行的閾值條件，更為重要的是在共享機制中要根據不同的激勵效應選擇和調整績效分配系數，注重激勵知識權力處于弱勢但對完成協同創新不可或缺的結點參與共享和合作創新。他們對績效分配的敏感度更高，如果沒有達到其預期，更容易退出知識共享網絡。而對于諸如創新網絡中的核心企業等知識權力強勢方來說，當處于績效分配敏感性較低且激勵的邊際效用遞減階段時，可在績效分配上對弱勢方給出更大讓步，使弱勢方主動參與知識共享提升收益的同時，還能更加高效增加激勵帶來的總效用。因此，在知識共享機制構建中，應通過合理配置績效分配系數和激勵方式來達到最大化知識共享的目的，尤其是知識權力強勢方應避免利用優勢地位片面追求自身收益最大，而應著眼于網絡整體收益最大。

結論4網絡中知識共享的總投入量及創新收益均與網絡成員間的知識共享穩定系數正相關。

求取知識共享總投入量的均衡解K*對穩定系數δ的一階導數

dK*dδ=1γ+1δ-(γγ+1)［γ(αl-∑i∈N＼｛l｝αiγ)］(1γ+1)>0

表明如果成員間關系質量高，彼此信任并且知識共享安全感越高，則各方知識共享投入所形成的總有效共享量越多。當知識共享穩定系數趨于零時，合作關系質量下降，成員間必要的相互信任缺失，將會認為對方采取機會主義行為的概率加大，彼此行為難以協調的可能性極高，因此對各方未來的知識共享收益預期水平降至極低。此時，雙方在知識共享決策時會拒絕投入資源，知識共享活動難以開展，知識共享機制無法運行。

在達到均衡解情況下，網絡整體合作創新收益π*對穩定系數δ的一階導數π*δ>0，類似地，知識權力強勢方和弱勢方的創新收益對穩定系數的一階導數也大于零。穩定系數與知識共享的總收益及各方收益呈正相關關系。所以從技術創新網絡治理出發，培養并強化組織間信任是知識共享機制運行的重要保障，尤其在促進隱性知識共享方面更加有效。具體來說如果知識權力強勢方在知識共享決策中，沒有因共享核心知識而喪失競爭優勢的憂慮，獲取預期收益的信心充足，則會促進知識共享。同樣，如果弱勢方無須擔心因處于劣勢而使得自己應得的預期收益無法實現、被強勢方侵權等風險因素，從而積極主動地完成共享任務，就會促進組織間知識共享高效運行。

3.2考慮各方已有知識基礎的擴展模型

技術創新網絡中的知識共享是一個動態過程，不僅需要合作各方共享新知識，而且也有賴于結點企業利用自身已有知識吸收轉化新知識［23］。各結點將已有知識與新知識有效整合能更高效地促進知識轉化為可執行知識進而促進創新。據此，引入各方已有知識基礎對前述模型進行擴展討論。設反映知識權力強勢方和弱勢方在本階段知識共享前已有的相關知識資源為Pl、PF，各方將已有知識轉化為創新績效的彈性系數為γl、γF（γl,γF>0）。前文設定的γ為本階段知識轉化為績效的彈性系數，一般地，本階段的知識轉化彈性γ高于γl和γF，這是由于當前知識對特定創新任務來說相關度更高，對創新績效的直接貢獻更大，已有知識與創新任務直接相關度較低，因此貢獻較前者偏低。

據此在前述模型的基礎上，修正知識權力影響下組織間知識共享的收益目標函數，如對(3)式修正后為π=δ×Q-K=δ(P*-K-γP-γllP-γFF)-K，其他修正類同。同前所述，按主從博弈關系對各目標函數分別進行求解，得到博弈的均衡解如下

K*=［PγllPγiFδγ(αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi］-(1γ+1)(13)

p*l=αl-(1+γ)∑i∈N＼｛l｝αiαl-γ∑i∈N＼｛l｝αi(14)

π*=δ｛P*-［PγllPγiFδγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］(γγ+1)P-γllP-γiF｝ -

［PγllPγiFδγ（αl-γ∑i∈N＼｛l｝αi）］-(1γ+1)(15)

由此可得以下結論5和6。

結論5在考慮知識共享時點各方已有知識基礎的情況下，知識權力強勢方知識共享貢獻率與之前的分析相同，只與雙方知識共享績效分配系數和知識產出彈性有關，與已有知識及其轉化能力無關，對知識權力弱勢方知識共享貢獻率也有類同結論。

結論6在考慮知識共享時點各方已有知識基礎的情況下，達到一定創新績效所需的知識共享總量減少；在一定知識共享總量基礎上知識共享創新績效增大。

此情況下，知識共享總量為(13)式，通過與(9)式比較，說明在具備已有相關知識基礎的情況下，較不考慮先前已有知識影響時完成特定創新目標所需的知識共享總量減少。這意味著將使合作各方在新的創新項目中投入的知識共享量更少，得益于各方運用已有知識對共享知識進行了更為有效的消化、吸收和整合。同時，此情況下網絡整體最優的知識共享創新收益為(15)式，與(10)式不考慮各方已有知識情況下的收益比較，前者增大。這說明，具備一定的知識基礎相當于增加了共享知識的產出彈性，已有知識的有效運用可以使既定知識共享量的產出績效更大，成本損耗更小。對原模型的擴展分析說明，已有知識對知識共享機制的運行有重要促進作用。已有知識基礎及運用能力也是反映結點知識權力強弱動態變化的一個方面，知識權力的非對稱在一定程度上歸結于結點間已有知識基礎和運用能力的差異，已有知識通過吸收能力的提高增大自身創新產出，提高創新收益。

4結論與展望

知識共享是創新網絡競爭優勢的重要來源，知識權力的非對稱性使得知識共享過程的競合關系更為復雜，組織間知識共享成為技術創新網絡治理中的核心和難點問題。在創新網絡實踐中，需要針對知識權力非對稱影響下的合作各方，選擇相應的知識共享治理機制來達到降低關系風險和引導網絡成員共享行為的目的。研究結論表明，可采用的機制包括基于經濟關系的績效分配與激勵機制及其約束機制，以及基于社會關系的組織間信任機制。具體來說，在創新網絡中，知識共享機制得以維系的前提條件是知識權力強勢方的績效分配系數應足夠大，該分配系數與所有知識權力弱勢方的分配系數之和的比應大于知識轉化系數+1。在此條件下，績效分配系數對知識權力弱勢方在知識共享中貢獻率的影響比知識權力強勢方更加敏感，應當以此作為約束強勢方的依據。知識共享穩定系數對知識共享投入與收益均有正向影響，在技術創新網絡中科學合理的創新績效分配與組織間知識共享的穩定氛圍和慣例、文化是創新網絡知識共享機制高效運行的基礎和重要保障，各方已有的知識基礎及知識運用、吸收和整合能力均是提升知識共享水平和創新績效的潤滑劑。

本文所構建的博弈模型可為知識權力影響下的各方通過績效分配策略和共享投入策略實施網絡治理提供理論指導。研究的局限性是假設網絡各結點都是理性決策主體且風險中性，并且假定決策各方的信息是對稱和完全的，這在現實世界中難以完全保證，網絡成員通常是有限理性且具有一定的風險偏好。進一步的研究工作，需要考慮各類主體的非理性因素和風險偏好、知識權力分布的測度和描述，并考慮具體情境下各類知識轉化彈性、知識共享成本函數，深入探討技術創新網絡知識共享機制的構建與運行問題。

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