基于區塊鏈技術的協同創新知識共享研究

方 剛，王家輝

(杭州電子科技大學 管理學院，浙江 杭州310018)

0 引言

協同創新是一種以創新為目標，以多主體、多要素和多階段協同互動為中心，相互補充、全面深入的合作創新行為和過程?；谥R創新視角，學者們強調，協同創新是指通過知識獲取、傳輸、應用和反饋活動促進知識流動與共享，并增加每個成員知識儲備的網絡組織[1-3]，最終通過知識協同創造形成知識優勢[4]。其中，知識共享既是上述過程的重要環節，也是實現知識在協同主體之間(企業和研究機構間)擴散的主要方式[5]。然而，協同創新知識共享需要協調知識要素與環境，以及知識共享主體之間的關系，才能將系統內分散無序的知識整合成新的有序知識體系，從而實現協同創新[6]。現有協同創新知識共享理論認為，即使在目標一致的情況下，由于人類有限理性和知識復雜性，協同創新中知識共享會出現協調問題，并產生相應的交易成本，存在高成本、低效率和不可信任等知識共享困境[7]。

區塊鏈是一種構建去中心化聯結、分布式存儲，以及基于可信數據的網絡技術。區塊鏈采用以比特幣為代表的數字加密系統為核心支持技術，提供可信的技術支持[8]。區塊鏈技術通過使用貨幣加密數據、時間戳信息、分布式共識賬本等措施，具有高透明度、去中心化、去信任、共同維護(不可更改)和匿名等特征[9]，能夠創造去信任化的分布式網絡系統并實現無需信任的數據共享，從而為組織間知識共享存在的高維護成本、低傳輸效率和低數據安全可信度等問題提供解決方案。

面對協同創新中存在的知識共享問題，本文結合區塊鏈特征，探討基于區塊鏈技術的去信任化合作伙伴關系、高異質性合作伙伴對協同創新知識共享過程和結果的影響及作用機制，通過構建基于區塊鏈的協同創新知識共享網絡體系，提升協同創新中知識共享水平。

1 文獻綜述

1.1 協同創新中知識共享影響因素

涂振洲等[10]認為，知識共享是發生在主體間的顯性與隱性知識交換和轉移，以及創造新知識的過程?，F有相關研究較多，如Santor等[11]、曾德明等[12]探討了影響知識共享過程的關鍵因素。梳理現有研發發現，知識性質、主體間關系、沖突水平，乃至知識共享成果認定及收益分配預期，都會影響協同創新中知識共享過程。

首先，從知識性質和特點看，隨著協同創新進程推進，隱性知識不斷增多，知識復雜性越高，知識可轉移性就越差[13]。顯然，參與知識共享的合作各方需要對知識進行有效、科學的管理及利用，只有針對不同類型知識采用合適的學習和轉移方法，才能使知識充分發揮作用和價值[14]。其次，從知識共享主體間關系看，信任扮演著至關重要的角色。一方面，高校、科研院所對企業的知識共享意向隨著信任程度提升而增強[15]；另一方面，企業對高校、研究院的信任程度直接影響企業對協同創新合作的資源投入水平。協同創新中主體間的信任關系直接影響知識共享發生的可能性(刁麗琳、朱桂龍，2014)?；谛湃侮P系的協同創新能夠顯著減少合作伙伴在知識共享過程中的障礙和沖突，同時能夠拓展知識轉移和吸收渠道，進而促進協同創新中知識共享行為產生。第三，從主體間沖突看，由于合作各方在知識結構、組織文化和創新目標等方面存在差異，在知識共享過程中合作成員間的沖突在所難免，這種沖突將影響知識共享過程[16]。學者們認為，合理的沖突水平有利于合作各方共同發展，促進相互間的批評和自我批評及系統間的知識共享，是影響知識共享的重要因素。然而，過度沖突可能導致知識共享失敗。最后，從對知識共享成果的認定及收益分配看，一般情況下知識共享成果認定較為困難，從而導致收益分配難以達成共識。中介機構通常在協同創新過程中發揮信息承載和中站知識的作用，并在合作成果評估過程中扮演關鍵角色。目前，協同創新成果價值評估缺乏科學完整的體系，導致合作各方難以達成共識，進而難以找到解決收益分配等問題的平衡點[17]。

1.2 區塊鏈技術的去信任機制

區塊鏈作為一種分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式，可以有效解決信任問題，這種去信任機制構建了區塊鏈技術應用的主要場景和應用價值。

首先，區塊鏈通過算法機制促使應用者相信，利用去中心化、非對稱加密、分布式儲存等機制能夠確保系統中的所有節點自動安全地交換數據[18]。在保證數據安全的前提下，區塊鏈技術進一步解決數據傳輸中的低效率和高成本問題，在降低對賬成本和開發費用等方面具有良好的表現。其次，區塊鏈技術利用智能合約解決陌生信任問題。在現代社會治理中，目前居于主導地位的是依托第三方構建的中介信任，如國家信任。中介信任存在兩個問題，一是信任構建成本較高，構建一個具有一定可信度的中介品牌需要長期、持續投入，過程中若發生任一失信事件，均可導致該品牌信任坍塌；二是基于人的第三方信任仍有局限，信任風險廣泛存在，利用品牌信任作惡的案例屢見不鮮?，F有區塊鏈技術可以將智能合約以數字化形式寫入區塊鏈中，保障信息存儲、讀取、執行過程透明、可跟蹤、不可篡改，可以解決個人之間、個人與組織之間，以及人與物聯網之間的信任缺乏問題，使上述主體間即使沒有建立傳統意義上的信任關系仍可以順利開展合作[19]。有關區塊鏈在金融業務方面的應用研究顯示，基于區塊鏈技術的第三方信任可以擴大社會信任規模，使大范圍人際互動交往成為可能，從而能夠極大地促進社會分工與社會整體運營效率提升。最后，區塊鏈技術使技術成為信任擔保?；趨^塊鏈技術的分布式記賬技術可以提供完美的審計追蹤路徑，一旦把數據記錄在區塊鏈上并加以驗證，鏈式區塊就能夠使上述信息不可篡改并永久保留。此外，實施交易和交易記錄這兩個流程在區塊鏈上是統一的，在應對欺詐行為防范方面效果顯著。在信息不對稱的情況下，合作者不會如實披露所有信息，也可能作出損人利己的行為，而區塊鏈技術是一種不可篡改的智能化信任，可以避免違規造假等行為[20]，因而有助于控制合作成員間的沖突水平。

綜上所述，區塊鏈技術有望解決協同創新知識共享中存在的諸多問題?，F有研究認為，區塊鏈作為一種開源性底層技術可以吸引具有不同知識結構、組織文化的協同創新合作伙伴[21]。然而，現有研究就區塊鏈技術對協同創新中知識共享的影響為何，以及這種影響通過何種機制發揮作用等議題，尚未得出明確的結論。本文旨在探索區塊鏈影響下的協同創新知識共享過程，構建基于區塊鏈的協同創新知識共享網絡體系，以期在實踐上促進區塊鏈技術在協同創新系統中的應用。

2 區塊鏈技術與協同創新知識共享

2.1 去信任化的知識共享合作伙伴關系

信任模型是一個同一環境下未建立信任關系的實體間實現相互信任并管理信任的框架。信任評估是信任模型的核心功能，能否準確評估信任度直接決定實體之間的相互理解程度以及交易風險水平。因此，如何提高信任模型中的信任評估準確性是研究的重要問題。

在傳統協同創新模式下，合作伙伴往往通過某種合同關系(條款、協議、法律合同等)實現聯系和構建合作機制[22]。代理理論認為，合同關系通過合同這種協商方法，估計和預測未來不確定狀態，然后闡明合同中各自的權利、義務和責任[23]。但是合同無法對未來不確定狀態進行準確評估，因而不可能通過合同這種單一方式完全涵蓋并確認各方責任。

區塊鏈應用可以提供全新的信任機制。比特幣的誕生源于對權威的不信任，并由對社區共識(而非中央權威)治理的渴望驅動[24]。共識機制作為區塊鏈的基層協議內容，能有效保障公平。例如，對系統進行任何改進或確認某些事情，必須基于全網共識。共識機制表現為記賬與確認的全網共識，其實質是一種由全體用戶參與的規則制定與維護機制。區塊鏈能夠賦予智能合約可信的環境，讓智能合約真正意義上成為大規模自動執行的自動合約。區塊鏈自證可保障信息的安全性、準確性和可靠性，形成百分百可信的數據，從根本上解決以往信息可信度缺失以及契約關系中難以規避的機會主義行為等問題[25]。通過信息公開建立自我認證生態，在區塊鏈技術下協同創新主體從可信數據開始，最終提升資產可信度和合作可信度[26]。

由此，區塊鏈技術應用可以帶來信用分享機制創新，即積累信用數據，實現信用有效拆分和傳遞。首先，區塊鏈按時間順序以鏈的形式將數據重新組合在一起，能夠防止數據信息被修改[27]。區塊鏈上，信息高度透明開放，遵循技術代碼開源原則[28]。區塊鏈系統中，除交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈數據對各參與節點開放，任何參與節點都可以通過公開的接口訪問數據和開發相關應用。因此，整個系統信息高度透明。協同創新伙伴之間的各種交易記錄可以反映在區塊鏈的公開賬本上，確保信息的真實性，因而可以保證協同創新中各協同方的信譽。其次，區塊鏈網絡中各節點都包含完備的備份信息，并且任何數據的更改都是可追溯的[29]。作為協同創新中知識共享的信任保證，區塊鏈技術的可追溯性可以確保對每項交易來源進行追溯和問責。此外，區塊鏈通過密碼學方式實現數據安全保護，從而為協同創新提供安全的數據信息共享環境。綜上所述，區塊鏈技術通過防止信息篡改，保證數據信息的可靠性、完備性和可追溯性，實現協同創新中各協同方信任關系重構，因而協同創新主體間不再需要傳統意義上的信息建立與維護過程，即去信任化，進而保證協同創新中信任評估的確定性和穩定性，從而有利于促進協同創新中的知識共享。

2.2 高異質性知識共享合作伙伴

產學研機構之間存在廣泛的異質性，如資源資質、能力水平和合作模式。這種合作伙伴異質性既是協同創新運行的前提，也是協同創新實現知識創造和增值的基礎。盡管合作伙伴異質性的作用具有兩面性[30]，但若通過整合各合作方的創新要素，達成優勢互補的效果，那么合作績效就能得以提高。一方面，當異質性較高時，可以保證面向創新各階段的知識需求，從總體上促進知識共享。另一方面，異質性越高，創新主體越傾向于開展學習與研發活動[31]。同時，越多不同知識進行交互組合，就越可能創造出新的知識，實現知識創新[32]。

一方面，基于區塊鏈技術，屬于不同專業領域的個體通過公開記賬模式，利用基于時間順序的數據區塊組成的數據結構了解行業環境和市場環境。因此，在區塊鏈技術下，跨領域多行業合作增多，網絡結構擴展[33]，從而提升知識異質性和文化異質性。另一方面，區塊鏈網絡中的成員扮演著節點角色，建立起廣泛合作關系。通過區塊鏈分類賬的公開賬本記錄，可以交叉驗證不同參與主體之間的信息，協同主體間的相互信用認證有助于提升主體間聯結性[34]。協同創新主體上下游企業加入使得基于區塊鏈技術的協同創新系統表現出協同創新生態系統的特點，可以進一步提升系統異質性。例如，美國能源公司 LO3 Energy與比特幣開發公司Consensus Systems合作，建立基于區塊鏈系統的可交互電網平臺TransActive Grid，其系統由網絡中的所有節點參與運行和維護，不存在統一的管理機構，加入到網絡中的節點包括價值鏈中各種性質的主體，進而實現系統自調度和生態化運行[35]，并促進市場化與金融化平臺構建[36]。最后，區塊鏈系統的運行是基于對合約執行條件的自動判斷，當所有判定條件都滿足時，區塊鏈系統將自動強制執行合約條款，一方面，提高合約執行效率，在沒有強有力的第三方監督下有效保障合約執行[37]。另一方面，使整個網絡模式從原始單鏈發展模式成為多鏈模式，同樣有助于協同創新系統異質性提升。

根據以上理論分析可以發現，區塊鏈技術通過建立去信任化的知識共享合作伙伴關系和提升知識共享伙伴異質性兩個方面，促進協同創新知識共享過程。

3 基于Steemit網絡社區協同創新知識共享的系統動力學模型構建

3.1 Steemit區塊鏈網絡社區協同創新知識共享案例

自2016年成立以來，Steemit社區已累積了超過百萬用戶。作為一個基于區塊鏈技術的社交網絡內容應用平臺，用戶可以該在平臺上發布文章。通過發布高質量文章，用戶可以獲得一定的回報，以此鼓勵用戶發布更多有價值的創作內容。在Steemit社交網絡中，開創式地設立“獎勵池”，除用于維持平臺正常運行外，還向發布高質量作品的創作用戶提供報酬[38]。此外，Steemit是世界上第一個激勵式內容社區平臺，能夠量化并獎勵參與社區建設和社交互動的各種貢獻[39]。獎勵池的激勵資金可以進一步激發用戶創作動力，引導更多用戶參與到創作過程中。同時，用戶可以對Steemit社交網絡上的作品進行投票，分享得票較多作品的用戶可以獲得一定獎勵，以此鼓勵用戶挖掘和分享更多高質量成果。根據創作用戶點贊量和評論量，平臺利用算法提升或者降低創作成果的曝光度。王晰巍等[40]認為，該網絡社區是當前基于區塊鏈技術的最具代表性的在線知識共享平臺，通過結合區塊鏈技術和經濟邏輯，能夠實現社區用戶創作激勵并過濾虛假內容。綜合考慮，本文選取Steemit網站作為案例研究對象。

Steemit根據業務模型定制具備兼容性和自適應性的激勵機制[41]，鼓勵所有用戶進行知識共享和知識創新，并通過代幣方式獎勵社區建設和創新行為。李游(2012)認為，虛擬社區中的知識共享包含各主體間知識、信息傳遞交流。社區的主要責任是為用戶提供知識，而用戶的創作分享會也為社區貢獻知識。社區與用戶之間，以及用戶與用戶之間可以實現知識交互流通。Steemit社區基于區塊鏈技術的去中心化共識方式對用戶創作內容進行貢獻定價[42]，為用戶提供基于共識的、雙贏的、可持續發展的生態系統，使其最終在去中心化、自組織的環境下實現協同創新知識共享。

Steemit社區的知識共享過程包含知識創造和知識分享(南洋、李海剛，2019)，分別由知識創造群體和知識分享群體實現。知識創造群體是社區知識作品的主要創造者，該類用戶不僅可以創作內容，而且有權投票，是知識共享過程的推動者。知識分享群體是社區知識作品的主要分享者，他們評估并轉發由知識創造群體發布的作品，通過投票獲得代幣獎勵。Steemit為對知識共享作出貢獻的用戶建立知識共享獎勵池，包括知識創造獎勵池和知識分享獎勵池，用于量化并獎勵知識創造群體和知識分享群體在知識共享過程中的貢獻(見圖1)。

圖1 Steemit社區知識共享流程及成員關系Fig.1 Steemit community knowledge sharing process and membership

3.2 知識共享過程因果關系分析

本文以Steemit社區為研究案例構建知識共享系統，包含用戶子系統、知識子系統、代幣子系統，分別對應高異質性知識共享合作伙伴積累過程、協同創新知識共享成果質量提升過程和去信任化知識共享合作伙伴關系維護過程。

代幣子系統是Steemit最基本的底層運行系統，同時包含社區知識共享激勵機制。它通過設立獎勵池的方式引導用戶知識共享行為，激發其知識創造動力，提升用戶知識共享參與度。其中，用戶行為聲譽、結構保證、兼容性也會影響知識共享過程中的知識創造動力和知識分享動力。系統結構主要指標包括需求系數、代幣總量、代幣價格、知識共享獎勵池經濟價值、知識創造獎勵池經濟價值、知識分享獎勵池經濟價值、知識創造動力系數、知識分享勞動力系數、知識分享動力、知識創造動力、聲譽、結構保證、兼容性、獎勵知識創造群體比重、獎勵知識分享群體比重、向知識創造群體轉化動力系數和向知識分享群體轉化動力系數。如圖2所示，Steemit的知識共享獎勵池分為知識創造獎勵池和知識分享獎勵池，分別用于激勵用戶知識創造行為和知識分享行為，進一步增強用戶知識創造意愿和知識分享意愿，最終表現為用戶知識創造動力和知識分享動力提升。此外，基于去信任化的協同創新合作伙伴關系會直接影響用戶的知識創造動力和知識分享動力，分別以聲譽、結構保證和兼容性水平加以體現。

用戶子系統涵蓋Steemit社區內所有用戶種群。其中，用戶總人數、參與知識共享的用戶數量，以及知識創造群體和知識分享群體的比例直接影響社區發展，而知識創造、知識分享基數水平最終影響知識共享成果質量。同時，基于區塊鏈技術的具有天然異質性的協同創新群體能夠直接影響新用戶數量和質量，指標包括新用戶注冊速率、注冊用戶數、基礎群體、知識分享群體數量、知識創造群體數量，因果關系如圖3所示。知識分享/創造獎勵池經濟價值作為知識共享物質激勵因素，分別影響基礎群體向知識分享/創造群體轉化的動力，基礎群體最終轉化為知識分享群體和知識創造群體。同時，區塊鏈技術有利于高異質性協同創新合作伙伴引進，分別采用知識異質性、目的異質性和文化異質性加以體現。

知識子系統中的知識結構、知識儲備和質量可以反映整個社區的知識共享發展程度，并且受另外兩個子系統的共同作用。本文通過知識共享數量和質量衡量其知識共享水平，指標包括知識分享群體數量、知識創造群體數量、知識創造動力、知識分享動力、新增帖子數量、新增投票次數、社區投票總次數、社區知識共享數量、社區知識共享質量。如圖4所示，知識分享/創造群體數量與知識分享/創造動力直接正向影響新增投票次數和新增帖子數量，最終體現為社區投票總數量和社區知識共享數量增加。其中，前者作為社區知識共享質量正向因素，可以體現社區共享知識中的高質量成果；后者作為社區知識共享質量負向因素，可以體現社區共享知識總量水平。

3.3 知識共享過程系統流圖

模型基本假設如下：

H1：去信任化激勵因素，包括聲譽、兼容性和結構保證，對知識共享動力的激勵數值不隨時間變化(經濟激勵因素除外)。

H2：自然狀態下用戶群體轉化過程中損失較小。根據建模的就簡原理，不考慮用戶群體轉化為知識分享群體和知識創造群體的損失量。基于以上假設，繪制系統流圖，如圖5所示。

主要正反饋路徑如下：

(1)基于去信任化的知識共享合作伙伴關系知識共享動力提升。

知識創造動力1：知識共享獎勵池經濟價值→知識創造獎勵池經濟價值→知識創造動力系數→知識創造動力；

知識創造動力2：聲譽、兼容性、結構保證(各類信任因素)→知識創造動力；

知識分享動力1：知識共享獎勵池經濟價值→知識分享獎勵池經濟價值→知識分享動力系數→知識分享動力；

知識分享動力2：聲譽、兼容性、結構保證(各類信任因素)→知識分享動力。

(2)基于高異質性的知識共享合作伙伴知識共享動力提升。

知識創造群體數量1：知識創造獎勵池經濟價值→向知識創造群體轉化動力系數→知識創造群體；

知識創造群體數量2：目的、文化、知識異質性(各類異質性因素)→注冊用戶群體→知識創造群體；

知識分享群體數量1：知識分享獎勵池經濟價值→向知識分享群體轉化動力系數→知識分享群體；

知識分享群體數量2：目的、文化、知識異質性(各類異質性因素)→注冊用戶群體→知識分享群體。

圖2 代幣子系統因果關系Fig.2 Token subsystem causality

圖3 用戶子系統因果關系Fig.3 User subsystem causal relationship

圖4 知識子系統因果關系Fig.4 Knowledge subsystem causality

圖5 基于區塊鏈的Steemit社區知識共享系統流圖Fig.5 Steemit community knowledge sharing system based on blockchain

3.4 結構方程設計及說明

本文主要采用兩種參數估計方法，一是從文獻檢索和權威機構發布的白皮書搜集相關數據；二是采集MSSQL數據庫中的真實數據信息，主要考核指標包括用戶數量、獎勵池和發帖創作數量、投票轉發行為信息。本文中，該模型的初始時間設置為2017年。查詢數據庫中2017年初的用戶總數、累積用戶投票總數和已發布帖子總數。Steemit代幣總數的初始值根據采集SteemDB瀏覽器(https://steemd.com/)中的數據信息加以確定，最終參照Steemit代幣發放算法規則估算出2017年初Steemit的代幣總量，數據詳情見表1。

表1 Steemit社區相關參數設置Tab.1 Steemit community related parameter settings (單位：千)

新用戶注冊速率是指Steemit社區引進新用戶的速率?？紤]到實際情況，網站初期基礎群體基數較小且引進力度較大，新用戶注冊速率較高，而在網站運營成熟階段，注冊速率下降，最終趨于穩定。因此，在模型參數設置時采用表函數描述該變化趨勢，如圖6所示。

圖6 新用戶注冊速率Fig.6 New user registration rate

主要參數設置和方程如下：

(1)代幣價格=代幣總量/(用戶總數*需求系數)。

(2)知識共享獎勵池經濟價值=新生代幣量*獎勵知識共享占新增總量的比重*代幣價格。

(3)知識創造獎勵池經濟價值=知識共享獎勵池經濟價值*獎勵知識創造群體比重。

(4)知識分享獎勵池經濟價值=知識分享獎勵池經濟價值*獎勵知識分享群體比重。

(5)聲譽=0.03。

(6)兼容性=0.01。

(7)結構保證=0.02。

(8)知識創造動力=聲譽+兼容性+結構保證+知識創造動力系數。

(9)知識分享動力=聲譽+兼容性+結構保證+知識分享動力系數。

(10)目的異質性=0.03。

(11)文化異質性=0.01。

(12)知識異質性=0.02。

(13)基礎群體數量=INTEG(新注冊用戶數量,105)。

(14)知識創造群體數量=基礎群體數量*向知識創造群體轉化動力系數。

(15)知識分享群體數量=基礎群體數量*向知識分享群體轉化動力系數。

(16)新增帖子數量=知識創造群體數量*知識創造動力系數*419。

(17)新增投票次數=(知識創造群體數量+知識分享群體數量)*知識分享動力系數*480。

(18)社區知識共享數量=INTEG(新增帖子數量, 2017)。

(19)社區投票總次數=INTEG(新增投票次數, 11 257)。

(20)社區知識共享質量=社區投票總次數/社區知識共享數量。

4 知識共享系統動力學模型仿真實驗

4.1 模型初值選取

本文將模型初始時間設置為2017年，單位周期為年，周期為30，迭代時間跨度為0.05。

4.2 模型仿真結果分析

4.2.1 代幣子系統

在基于聲譽、兼容性和結構保證的去信任化知識分享合作伙伴關系下，獎勵池經濟價值隨時間推移的變化如圖7、8所示。根據Steemit白皮書中顯示的獎勵池劃分規則，75%分配給知識創造獎勵池，余下25%分配給知識分享獎勵池。以第6年為例，知識分享獎勵池經濟價值為5 500，知識創造獎勵池經濟價值為16 250，兩者比值基本為1∶3，實驗結果與真實情況基本相符。

圖7 知識分享獎勵池經濟價值 圖8 知識創造獎勵池經濟價值Fig.7 Economic value of knowledge sharing reward pool Fig.8 Economic value of knowledge creation reward pool

4.2.2 用戶子系統

用戶子系統仿真結果顯示，在開源性的高異質性知識共享合作伙伴積累過程中，社區內各類型群體發展情況基本上符合“S”型增長趨勢，0～15年間保持高增長態勢，15～30年間增長速度趨于平緩(見圖9、10、11)。

圖9 基礎群體數量 圖10 知識分享群體數量 圖11 知識創造群體數量 Fig.9 Quantities of basic groups Fig.10 Quantities of knowledge sharing groups Fig.11 Quantities of knowledge creation groups

4.2.3 知識子系統

在知識子系統中有3個重要變量，即新增投票次數、社區知識創造數量以及社區知識共享質量。新增投票次數能夠體現社區中知識分享參與程度，投票次數越多、分享數量越大，說明社區中高質量知識產品總量越大。新增投票次數整體上基本符合“S”型增長趨勢，在0～17年保持高水平增長，在17年時達到第一個峰值，在17～20年間略有下降，在20～30年間呈緩慢上升態勢(見圖12)。

新增帖子數量能夠體現社區知識創造參與程度，新增帖子數量越多、知識創造數量越多，說明社區中知識產品總量越多。整體新增帖子數量基本符合“S”型增長趨勢，在0～15年間保持高水平增長，在15年時達到第一個峰值，在15～17年間略有下降，在17～30年間呈緩慢上升趨勢(見圖13)。

社區知識共享質量由投票總次數和共享總量共同決定，可以反映社區中知識共享水平。社區知識共享質量整體上基本呈“S”型增長趨勢，在0～5年間保持高水平增長，隨后增長速度略有放緩，最終趨于穩定(見圖14)。

圖12 新增投票次數 圖13 新增帖子數量 圖14 知識共享質量Fig.12 Quantities of new votes added Fig.13 Quantities of new posts Fig.14 Quality of knowledge sharing

4.3 靈敏度分析

(1)去信任化知識分享合作伙伴關系靈敏度分析。調整知識共享合作伙伴關系，分別設置聲譽、結構保證和兼容性在原值基礎上的(-20%)、(-5%)和(+5%)作為3組對照組，與原模型對比情況如圖15所示。由圖15可知，聲譽、結構保證、兼容性取值調整后，知識共享質量在聲譽、結構保證和兼容性的(-20%)水平下顯著降低；在聲譽、結構保證和兼容性的(-5%)水平下略有降低；在聲譽、結構保證和兼容性的(+5%)水平下略有提升并保持平穩狀態。這表明基于區塊鏈技術的去信任化知識分享合作伙伴關系，對提升協同創新中知識共享質量具有顯著影響(見圖15)。

(2)高異質性知識共享合作伙伴靈敏度分析。調整知識共享合作伙伴異質性模型，分別設置目的異質性、文化異質性和知識異質性在原值基礎上的(-20%)、(-5%)和(+5%)作為3組對照組，與原模型對比情況如圖16所示。由圖16可知，知識異質性、文化異質性、目的異質性取值調整后，知識共享質量在目的異質性、文化異質性和知識異質性(-20%)水平下顯著下降；在目的異質性、文化異質性和知識異質性(-5%)水平下有較大幅度下降；在目的異質性、文化異質性和知識異質性(+5%)水平下略有提升。這表明基于區塊鏈技術的高異質性知識共享合作伙伴關系，對提升協同創新中知識共享質量具有顯著影響(見圖16)。

5 結語

5.1 結論

本文分析區塊鏈技術下協同創新系統中知識共享過程及績效，發現由于區塊鏈技術的去中心化、數據不可篡改、公開透明、可溯源性和匿名性等特征，基于區塊鏈技術的協同創新系統有助于建立去信任化的知識分享合作伙伴關系和高異質性知識共享合作伙伴關系?；谏鲜鎏卣?，本文以Steemit網絡社區為現實數據基礎，構建協同創新知識共享系統動力學模型，并通過Vensim PLE軟件實現仿真分析。

圖15 去信任化的知識分享合作伙伴關系靈敏度分析Fig.15 Sensitivity analysis of trustless knowledge sharing partnership

圖16 高異質性的知識共享合作伙伴靈敏度分析Fig.16 Sensitivity analysis of knowledge sharing partners with high heterogeneity

(1)區塊鏈技術具有防止信息篡改，保證數據信息的可靠性、完備性和可追溯性等特征，能夠促進協同創新主體在兼容性、聲譽和結構保證等方面的提升，實現協同創新中各協同方信任關系重構，形成去信任化的合作伙伴關系，提升協同創新知識共享合作各方信任水平，從而降低信用成本。因此，基于區塊鏈技術的協同創新主體伙伴關系可以顯著提升知識共享成果收益，進而促進基于長期導向的合作關系形成。上述兩者間形成了互相促進的正反饋關系，協同創新主體間具有博弈互助的行為動機，各主體間的相互信任關系伴隨著知識共享進程推進而逐步加深。上述過程可以提升合作各方知識共享的積極性，進而提升協同創新中知識共享質量。

(2)區塊鏈技術以公開記賬、去中心化、自動合約等特點，吸引具有不同知識結構、組織文化的合作成員，促使跨領域多行業合作增多，網絡結構優化，從而實現知識共享合作伙伴的異質性提升。區塊鏈技術使得具有天然異質性的協同創新合作伙伴加強合作，實現優勢互補、資源共享和合作共贏，促進協同創新中的知識共享，有助于促進知識分享和知識創造。本研究表明，異質性可以使得協同創新中優秀合作成果的比例增大，最終提升知識共享質量。

基于以上分析，區塊鏈技術下協同創新知識共享過程與績效發生顯著改善。去信任化的知識共享合作伙伴關系可以保障協同創新過程中信息的真實性，促進協同創新成員相互學習，加快隱性知識轉移，提升協同創新成員知識創造和知識分享動力。高異質性知識共享合作伙伴能夠吸引更多合作者，促使知識創造群體和知識分享群體形成，可為協同創新知識共享提供更廣泛的知識分享來源，從而夯實知識創造基礎。

5.2 貢獻

本研究認為，區塊鏈技術應用能夠有效促進協同創新中的知識共享并提升知識共享質量，上述影響主要通過建立去信任化的知識共享合作伙伴關系和提高協同創新合作伙伴的異質性兩個機制發揮作用。區塊鏈技術在協同創新中的應用情況如下：一方面，通過建立去信任化的知識共享合作伙伴關系，提高知識生產協同性，降低知識轉移的復雜性，同時促進隱性知識轉移；另一方面，通過廣泛聯結高異質性的知識共享合作伙伴，豐富知識形態，優化協同創新網絡結構，并加強系統內合作主體間的合作關系。

本研究結論對于推動區塊鏈技術在協同創新系統中的應用，以及協同創新中知識共享水平提升具有現實價值。使用區塊鏈技術開發去中心化的協同創新知識分享網絡，有助于構建基于新一代信息技術的協同創新生態系統，而區塊鏈網絡的開源性和透明性，可以保證知識分享過程和結果的可信性。該系統擺脫了傳統協同創新模式下的信任建立困境，可以促進去信任化的合作伙伴關系形成，因而能夠大幅降低信任成本，促進基于長期導向的知識共享關系形成，從而提升合作各方知識共享的積極性。同時，得益于區塊鏈技術的開源性特征，該系統能夠吸引具有不同知識結構、組織文化的協同創新合作伙伴。由于聚集高異質性的協同創新合作伙伴，該系統可以保障合作伙伴的兼容性和知識系統的多樣性，從而顯著提升知識共享成果質量與收益。

5.3 不足與展望

本研究存在以下不足之處：第一，在建模過程中所涉及的變量選取和反饋聯系可能與現實系統存在一定差異，例如基礎群體在轉化為知識分享群體和知識創造群體時存在一定的丟失率，并非完全轉化；第二，以Steemit網絡社區作為仿真對象，并非所有數據都能直接獲取，相關數據變量的初始值與現實情況可能存在一定差異。