基于圖論的制造型企業迭代創新升級路徑研究

康 健 唐 欣

（1.湖南工學院 商學院，湖南 衡陽 421002；2.湖南工學院 學科建設與發展規劃處，湖南 衡陽 421002）

制造業是支撐社會經濟發展的重要力量，也是形成國家或地區競爭力的重要因素。在經濟新常態背景下，如何實現制造業的健康、快速發展是值得關注的話題。目前我國制造業發展存在不少問題，例如低端產能過剩、“劉易斯拐點”等，雖然存在產業梯度轉移承接潛力，但傳統的低成本競爭優勢可能已經難以繼續[1]，導致制造業難以獲得較好的發展。

迭代創新需要依托互聯網技術的發展，是互聯網時代創新的產物，也是“互聯網+”背景下制造型企業轉型升級的必由之路[2]。綜上所述，本文以迭代創新為研究切入點，探討了制造型企業迭代創新的升級路徑，協助制造型企業以開放的態度平衡各相關者的利益，持續提升自身的核心競爭力。

一、研究背景與意義

互聯網技術的興起和激烈的市場競爭加劇了環境的不確定性，環境的不確定性加劇導致產品更新換代的速度加快，制造型企業不得不以增加創新的次數，縮短創新周期的方式來適應，即采取迭代創新模式。迭代創新能夠協助和提高企業創新的成功率以及面對環境不確定性的能力[3]，使企業能夠以較低的成本開發多種產品。

迭代創新是一種建立在多個短時間創新基礎上的長周期創新，每個迭代周期都總結并反饋創新過程中遇到的問題，并針對這些問題進行分類評估，以保證下個周期的創新能推動迭代創新目標的實現[4]。每一次迭代都是一個完整的過程，幫助人們將創新的理念結合實際，深入實施。迭代創新的實質就是檢測上一次迭代結果，糾正其中的錯誤，并在這個基礎上再次獲得更新[5]。迭代創新的特點決定了它是以解決問題為目標的創新方式，明確的目標導致它相對其他創新的成本較小，而且通常都有具體的計劃。在多次迭代創新的過程中，企業可以通過階段性的成果投入市場來緩解創新中的壓力，由此了解市場反應和客戶需求，以及可能獲得的收益[6]。

迭代創新的成功案例比較多，學者們也針對現實成功案例開展了研究，例如董潔林認為迭代創新是一個需要開放心態，吸引客戶參與，并能不斷進行迭代的創新活動[7]。朱曉紅、陳寒松分析了在互聯網環境下，創業企業利用產品迭代創新提高財務績效及創新效率的機制[8]。徐昕對于企業如何利用企業內外部的知識整合與學習，以迭代創新模式實現企業的持續增長[9]。但從文獻梳理的結果來看，目前大多數已有的研究成果仍然對迭代創新的概念和內涵進行闡述，聚焦于運行原理、經營機制與影響因素的研究還比較少；理論推演和案例分析的成果較多，實證分析的成果比較少見，這一缺憾也成為本文研究的立論依據。

二、研究設計

（一）研究方法的選擇

制造型企業迭代創新行為涉及企業實驗室試驗、企業車間中試、投入批量生產、企業營銷部分、外部客戶反饋、企業規?；ㄖ频拳h節，各個環節所涉及迭代創新利益相關者間的互動關系及次序需要明確，由于各利益相關者的屬性各異，難以統一量化，本文擬采用圖形解析法，用圖形來描述制造型企業迭代創新的各環節之間主要利益相關者之間的互動關系及可能的升級路徑，這種方式也是公認適合描述復雜網絡系統的方式，將使迭代創新的過程表達得更加直觀。

（二）圖形解析工具概述

圖論是把事物及其它們之間關系用圖描述的一種直觀數學模型[5]，屬于復雜網絡精確數學處理的自然框架，可以用圖來表示復雜網絡的形式[6]，適用于任何可以描述為網絡的系統[10]。圖論中的有向圖描述了頂點傳播的方向，加權圖描述了頂點傳播的權重大小，因而結合二者即可對制造型企業迭代創新中各節點利益相關者的狀態和相互間的互動狀況進行圖形解析，從而能夠對制造型企業迭代創新進程的升級路徑進行探討[11]，并最終討論得出制造型企業迭代創新行為的運行機制及升級路徑。

（三）圖論工具應用于制造型企業迭代創新的作用原理

第一，將制造型企業迭代創新進程中各個節點利益相關者分別抽象為圖論中的頂點，以有向圖中的邊表示各個節點利益相關者之間的互動狀況，以加權圖中邊的權重表示各個節點利益相關者之間的互動行為的頻率，即構建符合實際情況的制造型企業迭代創新互動狀況的賦權圖模型，式中V為所有節點利益相關者的集合，R為各節點利益相關者之間的互動狀況的關系集合，E為賦權圖中邊的集合，圖中每一條邊e都根據制造型企業迭代創新進程中各個節點利益相關者之間的互動行為的頻率高低被賦予一定的權值。

（四）制造型企業迭代創新升級路徑的確定方式

從圖論方法的基本原理來看，從制造型企業迭代創新互動狀況賦權圖中各種可能的崩潰路徑中確定是一類特殊的旅行商問題（TSP，Traveling Salesman Problem），屬于組合優化問題的研究范疇。由于制造型企業迭代創新網絡中含有節點利益相關者的數目可能較多，無法利用簡單的窮舉法進行運算，因此，本文引入蟻群算法進行求解。

蟻群算法是20世紀90年代由意大利的M.Dorigo等學者受對真實蟻群行為研究的啟發而提出的[12]。其計算原理是：首先生成一定數量的人工螞蟻蟻群，并為每一只人工螞蟻建立一個解或解的一部分。每只人工螞蟻從問題的初始狀態出發，根據信息素的濃度，選擇下一個要轉移到的狀態，直到建立起一個解。每只螞蟻根據所找到的解的好壞程度，在所經過的狀態上釋放與解的質量成正比的信息素。已有很多學者在復雜系統脆性的研究過程中運用蟻群算法來求解脆性賦權圖的最大崩潰路徑，具體計算方法如下：

設有m只螞蟻分布在n個頂點上，則螞蟻k從頂點i轉移到頂點j的概率為：

其中τi,j表示頂點i和頂點j之間的信息素，可以取一個常數為初始值；ηi,j取賦權圖的權值wi,j表示；Jk(i)是允許螞蟻k選擇的頂點集，而禁忌集tabuk(k?1,,2,???,m)來記錄螞蟻k目前已經經過的頂點；α?β?0表征信息素與ηi,j對權值wi,j的重要關系。狀態轉移規則為：

J的取值將由螞蟻k從頂點i轉移到j的概率決定。設參數(1?p)表示信息素消逝度，則信息素含量的更新規則為：τi,j←(1?ρ)?τi,j+ρ??τi,j，其中完成一次對所有頂點的訪問后，賦權圖中所有邊信息素的更新規則為：其中：

如果螞蟻k遍歷所有頂點，則稱k滿足可行解；另外如果迭代過程到達預先設置的終止時間T或無退化行為即找到的都是相同解，則迭代過程結束，輸出計算結果。

三、實例分析

本文將上文所介紹的求解的蟻群算法設計應用到一個具體的制造型企業迭代創新網絡中（簡稱迭代創新網絡A，包含5個節點Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ），以對制造型企業迭代創新行為狀況的框架結構和控制范式進行實證分析。具體分析步驟為：將制造型企業迭代創新網絡A中各節點間互動狀況的框架結構抽象化為賦權圖：

圖1 制造型企業迭代創新網絡的賦權圖模型

根據蟻群算法的計算原理，結合迭代創新網絡A的實際情況確定得出迭代創新進程中賦權圖中各條邊的權值，并將所有權值組成一個鄰接矩陣為：

四、結論

本文在理論研究基礎上，以圖論為圖形解析工具，將制造型企業迭代創新行為的狀況用賦權圖的形式進行表示，進而借助蟻群算法仿真確定得出制造型企業迭代創新網絡績效提升的最可能路徑，即制造型企業迭代創新的升級路徑。本文的研究從價值網絡中各利益相關者群體共演的角度明確了制造型企業迭代創新行為科學實施的有效治理機制，從治理機制這一微觀基礎上拓展、延伸，進而完善制造業迭代創新的理論分析框架。在實踐啟示上，制造型企業可以考慮從迭代創新行為發生的源頭企業進行前饋控制；或者在該路徑上監測制造型企業迭代創新網絡的狀態并進行現場控制。