基于系統動力學的虛擬產業集群知識轉移建模與仿真

唐雅露 陳一鳴

摘 要：虛擬產業集群是基于現代信息網絡形成的新型產業組織，本文分析虛擬產業集群知識轉移過程以及知識轉移對虛擬產業集群知識存量的影響，運用系統動力學理論分析虛擬產業集群知識轉移的因果關系以及演化特征，構建虛擬產業集群知識轉移演化的系統動力學模型，并采用Vensim-PLE軟件對模型進行仿真。

關鍵詞：虛擬產業集群;知識轉移;系統動力學

中圖分類號：F2 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.08.014

知識經濟下，企業想在市場競爭中保持優勢，就必須擁有和創造知識的能力?；诰W絡環境，并以現代通訊與網絡技術為主要交流手段的虛擬產業集群成為新的發展趨勢。國內外學者對知識轉移的研究主要從知識轉移的過程機理、影響因素研究以及轉移效果進行研究。國內對產業集群以及虛擬產業集群知識轉移研究相對較少，很少有學者從虛擬產業集群視角對知識轉移進行研究，研究具有局限性。本文總結前人對知識轉移研究的基礎上，結合虛擬產業集群“虛擬性”“組織接近”等特征，將虛擬產業集群作為知識轉移的情境，虛擬產業集群內的企業作為知識轉移的主體，而知識本身的復雜性作為知識特性，運用系統動力學原理進行建模與仿真，嘗試為現實中虛擬產業集群中的知識轉移提供建議與解決對策。

1 虛擬產業集群知識轉移的系統分析

1.1 虛擬產業集群知識轉移特征

（1）知識轉移活動呈現虛擬化。虛擬產業集群打破地域限制使集群內企業在虛擬空間實現知識交流與共享，減少知識轉移的時間，更提高集群內企業知識轉移的效率。（2）動態性與復雜性。虛擬產業集群內企業在網絡空間的知識轉移活動沒有時間與地域限制，集群內不同層次、不同指向的知識轉移交叉進行，加上集群成員的動態性，整個虛擬產業集群知識轉移過程是動態的，轉移的知識是復雜的。（3）知識轉移主體的自適應性。虛擬產業集群內成員企業具有較高的知識存量，接收者會根據組織內外環節的變化，自主吸收知識資源并進行調整適應環境的變化。

1.2 虛擬產業集群知識轉移影響因素分析

知識源的知識轉移意愿和轉移動機影響知識轉移效果，Szulanski等發現，知識源缺乏轉移知識的動力將最終阻礙知識轉移。有學者進一步發現知識轉移效率除了與知識轉移方的知識轉移動機和意愿有關外，其知識轉移能力也影響著知識轉移的效率。翟運開指出知識源和知識受體之間在管理制度、企業文化、空間距離和知識發展水平上的差異性影響知識轉移的難度。上述學者主要從知識轉移主體、知識轉移情境、知識特性三個方面對知識轉移進行研究。虛擬產業集群打破傳統產業集群的地域限制，知識轉移活動更加頻繁以及組織距離，并且知識轉移雙方在虛擬空間進行知識轉移對信任程度的重視以及規范距離的要求更高。因此本文認為影響虛擬產業集群的因素有知識特性（知識的復雜度）、知識轉移主體（轉移雙方的知識存量、知識發送與吸收轉化能力、轉移情境（虛擬產業集群的組織距離、規范距離、信任程度、知識差距）等方面。

1.3 虛擬產業集群知識轉移的因果關系分析

本文從轉移雙方知識存量、知識差距、轉移閾值、發送者發送能力、接收者吸收能力、知識轉移情境等方面研究虛擬產業集群知識轉移。知識差距是虛擬產業集群進行知識轉移活動的轉移雙方在知識擁有量、知識結構、知識質量等方面的差距。轉移閾值是發送者出于對自身核心知識的保護，愿意轉移的知識上限。知識轉移情境分別由信任程度、組織距離、規范距離、知識復雜度構成。轉移雙方間的信任程度對轉移的知識量起正向作用，而知識的復雜度、組織距離以及規范距離在一定程度上阻礙知識轉移的進行。虛擬產業集群為企業獲取外部資源和實現目標提供知識轉移平臺。引入知識創新率和知識遺失率兩個參數用于衡量知識特性，知識創造和知識遺忘是關于時間的函數。平均知識水平反映轉移雙方知識存量的平均值。因此，根據轉移雙方的知識存量、知識創新量和創新率、知識遺失量和遺失率以及知識差距、轉移閾值、發送者發送能力、接收者吸收能力、知識轉移情境，構建一個包含若干變量和反饋回路的虛擬產業集群知識轉移模型。

2 虛擬產業集群知識轉移系統動力學模型的構建

模型的基本假設：（1）知識發送方與接收方在知識存量上存在知識勢差，知識由知識存量高的一方向知識存量低的一方轉移。（2）知識發送方的知識勢能高于接收方，知識發送方的知識創新率高于接收方，知識接收者知識遺忘率低于知識發送方虛擬產業集群知識轉移系統動力學流圖如圖1所示。

系統模型中涉及2個狀態變量（發送者知識存量、接收者知識存量），5個流率變量（發送者創新指數量、接收者創新知識量、發送者知識遺失量、接收者知識遺失量以及轉移知識量），7個輔助變量（發送者知識創新率水平、平均知識水平、知識缺口、接收者知識創新率水平、接收者知識吸收能力、轉移情境、轉移閾值），7個常量（發送者知識遺失率、發送者知識發送能力、接收者知識遺失率、信任程度、規范距離、組織距離、知識復雜度）。

3 虛擬產業集群知識轉移演化模擬及仿真

3.1 初值選取和參數設置

為使仿真的結果能順利進行，需要對變量根據實際情況進行賦值，本文利用模型輸出的相對值來表示變量的大小。設定仿真時間為60個月，發送者知識發送能力設為0.7，知識轉移閾值設為0.9。其中，知識轉移情境里的四個影響因素如信任程度、規范距離、組織距離、知識復雜度等，其取值范圍一般設為[0，1]。

3.2 有效性檢驗

本文對虛擬產業集群知識轉移進行有效性檢驗，考慮到知識轉移概念的抽象性，主要考察模型的有效性、一致性和適應性。系統仿真運行結果如圖2所示。

從仿真運行結果看出：（1）發送者創新知識量和接收者創新知識量在仿真時間內都呈快速增長趨勢，發送者的知識存量高于接收者的知識存量，發送者的知識創新效率高于接收者的知識創新效率，發送者的創新知識量增長速度快于接收者。（2）發送者知識遺失量大于接收者知識遺失量，接收者需要對轉移來的知識進行過濾、轉化、吸收和整理，使接收者的知識遺失率低于知識發送者的知識遺失率。（3）集群企業的平均知識水平呈現不斷增長趨勢。知識勢差越大，接收者知識存量和知識創新率不斷提高。（4）知識缺口的變化是先上升再下降再上升。在初期，轉移雙方存在知識勢差;隨著知識轉移不斷推進，接收者創新知識量增加，知識水平差距不斷縮小;當轉移閾值增速減緩并達到臨界點，發送轉移的知識量逐漸減少，雙方的知識差距又開始增大，整個變化過程呈現螺旋式上升的趨勢。（5）轉移知識量在仿真時間內呈螺旋式上升。從仿真運行結果看，虛擬產業集群知識轉移一些重要規律與實際較為相符，該模型能夠真實反映虛擬產業集群知識轉移的動態過程，并提供有價值的參考信息。

3.3 靈敏度分析

本文通過改變模型中的發送方知識發送能力和知識轉移情境等兩個主要參數，對比模型運行的結果，進行參數的敏感度分析。

方案Current的知識發送能力參數設為0.7，知識轉移情境參數設為0.09，轉移閾值參數設為0.9，保持知識轉移情境以及轉移閾值的取值，提高知識發送能力，并將其參數取值設為0.9，得到方案Current1。如果保持知識發送能力，提高知識轉移情境取值為0.15得到方案Current2仿真結果如圖3所示。

從圖3看出，當改變發送者知識發送能力和轉移情境的參數取值后，對比Current1方案、Current2方案與Current方案，在同樣的仿真時間內三個方案轉移知識量、知識缺口、平均知識水平以及接收者知識存量的總體趨勢均保持一致。其中，Current2方案對轉移知識量的影響更明顯，在一定時間內隨著轉移知識量的增加，縮短轉移知識周期，提高知識轉移的效率。轉移情境參數取值的變化對知識轉移的影響更為顯著。在相同的仿真時間內，接收者知識存量得到增加，虛擬產業集群的平均知識水平也得到增加，知識缺口相應的減少。由此得出，知識發送能力與吸收能力對知識轉移情境具有正向的影響。通過提高知識轉移情境的參數取值，增強企業間的信任程度，提高信息的透明度，加上現代計算機網絡技術的應用，虛擬產業集群的知識文化交流越來越便捷，降低共享技術專業知識的復雜度，在一定程度上提升虛擬產業集群平均知識水平和企業間知識轉移效率。

4 結語

本文在分析虛擬產業集群知識轉移特征、過程以及影響因素的基礎上，使用Vensim-PLE軟件建立虛擬產業集群知識轉移的系統動力學模型并對模型進行有效性檢驗和靈敏度分析。從模擬結果看出，該模型較好地擬合了實際虛擬產業集群知識轉移過程合，揭示虛擬產業集群知識轉移的特性及運行機理，為虛擬產業集群進行知識轉移提供理論支持。同時，也為后面學者研究虛擬產業集群知識轉移提供一個新的思路。

參考文獻

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