复杂动态环境下知识结构变动对创新绩效的影响硕士论文毕业答辩_

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创新绩效,2.1,复杂动态环境,复杂环境的定义,动态环境的定义,异质性,环境的复杂性是指外部环境中所涉及的元素数量,以及这些元素间的差异度,环境的复杂性主要反映为元素间的相互依赖关系,以及这些依赖关系对于企业创新绩效的影响都是未知的、不可准确预测的,指的是环境变化的速率、环境变化的不稳定性或不可预测性程度,复杂动态环境的定义,相互依赖关系,该环境所包含的因素较多,其性质差异较大,且这些因素变化频繁,很难准确预见,罗宾斯,1997,李大元,2021,Siggelkow和Rivkin2005,李雪松,2021,3.1.,1 知识结构对创新绩效的影响,知识结构的定义,KogutB,ZanderU,1992,根据基于知识的观点,企业的知识结构是一个以个人所拥有的专业知识或技能为知识元素的层级结构,这些知识或技能分布于企业内的团体,(group),或研发、制造、营销等职能部门,并通过层级结构实现知识的创造、传递和整合。,企业的知识结构可看作是企业知识存量中知识元素之间耦合关系的集合,企业的知识结构实际上是企业在其知识存量中不断地进行组合、搜索、试错和优化等决策的结果,并且会随着企业间知识转移所导致的对知识元素间相互依赖关系认识的变化而改变,。,Yayavaram,Ahuja,2021,3.1.,1 知识结构对创新绩效的影响,静态环境,欧阳桃花2021,Baldwin2021,研究剧烈竞争环境下的特定产品和产业,认为在某些情况下集成结构才可以让企业获得竞争优势,近似可分解结构在促进创新和抑制模仿两方面可实现最正确的均衡,相比前两种结构而言,更具优势,Ethiraj,Levinthal,Roy2021,模块结构可以给企业带来品种多样、功能先进、快速上市、高质量、低本钱等竞争优势,Henderson,Clark,(1990),通过对全球半导体行业的专利数据进行分析他们发现拥有近似可分解结构的企业具有最优的创造有效性,当消费者的需求提升时,产品的性能又变得不够完善时,集成结构更适合企业开发高性能的产品。,复杂动态环境,Yayavaram,Ahuja,2021,Siggelkow,2005,Fixson2021,9,2.3,结构变动对创新绩效的影响,朱瑞博,刘志阳,(,2011,),Rivkin Siggelkow,(,2006,),Siggelkow,Levinthal,(,2010,),知识结构变动的动因分析,适应动态环境,修改以往的错误,有些学者那么认为知识结构变动是为了修改以往的错误,并且这个错误一般性质很严重,涉及范围很广,技术生命周期变动的结果,(1)顾客需求的改变;,(2)技术的改变;,(3)竞争环境的改变;,(4)主动维持持续竞争优势的需要,。,丁宝军 朱桂龙,(2021),在产品设计初期产品架构大多是集成式结构,;,随着主导架构的出现,逐渐过渡为模块结构,;,随着顾客需求的变化又回到集成结构,主动维持持续竞争优势,随着外部环境复杂度的增大,局部搜索过程很容易把企业锁定在适应度较低的局部顶峰。此时,需要企业能够主动地推进知识体系的演化。,10,2.3,结构变动对创新绩效的影响,知识结构变动对创新绩效影响分析,曹兴、向志恒,2007,知识结构的优化顺应了市场环境的变化,追踪了行业最新知识的开展动态,防止了企业成为“井底之蛙,增强了企业对外部知识的吸收能力,提出了一种先分权再整合的技术组织结构形式,并且比较集权结构、分权结构和整合结构在不同环境中的绩效差异。,SiggelkowN,DanielA.,Levintha.l,2003,研究五种不同的组织结构之间的相互转化,是否能够提高绩效,具体分析何种情况下,一定导致绩效增长。,SiggelkowN,DanielA.,Levintha.l,2005,动态环境下知识结构变动,复杂环境下知识结构变动,马淑文,2021,当企业的知识结构一旦稳定,就会形成一定的核心知识。随着企业外部环境的变化,路径依赖的自我强化作用,使企业难以开展适应新环境的企业能力,陷入“核心刚性。,知识结构的优化程,适应企业开展需要的新知识的,不断涌现,为企业技术核心能力的提升提供了知识根底。,吴迪,2004,3.1.3 创新绩效的相关研究,创新绩效,1993,年,在西欧国家进行的创新调查中,创新调查委员会(,CIS),提出两个创新绩效的新指标:在各个产品生命周期阶段,企业的销售收入;创新产品销售收入占总销售收入比例由于生命周期销售收入的数据难以收集,后来在衡量企业的创新绩效时,采用的指标是创新产品数占企业产品数量的比例。,蒋学伟,(,2010,),将创新绩效分为狭义的创新绩效及广义的创新绩效:狭义的创新绩效为企业真正将发明引入市场的程度;而广义的创新绩效包含了所有创新活动的投入及成果。,John&Myriam(2002),用系统适应度值表示创新绩效,每当系统中某个元素发生变化时,就从(,0,1)均匀分布的随机变量中抽取一个随机数,作为该主体的适应度值,而整个系统的适应度 W 则为所有主体适应度的平均值。,Kauffman,(1993),12,国内外相关研究综述,现有研究缺乏,1现有的文献在研究知识结构与创新绩效关系时,大多没有考虑外部环境因素对这一关系的影响,,2)那些少量涉及环境因素的文献,普遍使用实证研究手段,无法深入刻画环境的复杂性和动态性特征,仅考虑知识结构自身特点对创新绩效的影响。,3现有的研究将知识结构的变动看作是,企业为了适应环境的动态变化。很少有学者将知识结构变动,看作是企业在复杂动态环境下主动维持持续竞争优势的需要。,4另外,少量文献涉及复杂环境下知识结构变动,但是所研究知识结构变动类型比较单一,有些分析过程不够全面深入。,3,论文框架和主要内容,论文框架,2 国内外相关研究综述,3 复杂动态环境下知识结构与创新绩效关系研究,复杂动态环境的NK模型,知识结构的NK模型和搜索过程分析,复杂动态环境下知识结构对创新绩效的影响研究,4 复杂动态环境下知识结构变动对创新绩效影响,知识结构变动的途径和步骤,复杂动态环境下结构变动对创新绩效的影响研究,影响知识结构变动成效的内部机制分析,6 结论,1 引言,5 案例分析,理论构建,Shimano 公司自行车传到系统的十年演变,14,4,主要创新性工作,创新性工作,1,:复杂动态环境下知识结构与创新绩效关系,本文所采用的研究工具为NK模型,其主要研究系统如何通过适应性搜索快速有效地获得最优绩效值这类问题。,首先,构建复杂动态环境的NK模型,分析复杂动态环境所对应的适应度地形的特点以及对企业搜索活动的要求。,然后,构建不同知识结构的NK模型,分析不同知识结构的搜索活动特点。,最后,观察不同知识结构在适应度地形中的游走过程,得出不同环境下的最正确知识结构。,复杂动态环境的NK模型,4.1.2,知识结构的NK模型和搜索过程,模拟仿真,15,4.1,复杂动态环境下知识结构与创新绩效关系研究,4.1.1,复杂动态环境NK模型,本文根据这复杂性和动态性两个维度,将环境可分为四类:简单稳定环境、复杂稳定环境、简单动乱环境和复杂动乱环境。,动态程度,稳定,动乱,简单,复杂,复杂程度,1、元素间相互依赖程度低,2因素趋于稳定,如有变化也比较稳定,1、元素间相互依赖程度较低,2、元素变化频繁,且无法准确预测,1、元素间具有较高的相互依赖性,2.元素趋于稳定,如有变化也比较缓慢,1、元素间具有较高的相互依赖性,2、元素所对应的企业绩效变化频繁,无法准确预见,4.1.1,复杂动态环境NK模型,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,a b c d e f h k,w,a,w,b,w,c,w,d,w,e,w,f,w,h,w,k,本文将动态性定义为元素组合所映射的创新绩效的变动程度,复杂性是指影响企业绩效的元素间的相互依赖的程度。当K=0时,外部环境最简单,知识元素间是相互独立的;而当K=N1时,外部环境最复杂。环境的动态性用适应度地形的变动来表现。我们以N=8为例,借助相互依赖关系矩阵进行说明。,w,a,w,b,w,c,w,d,w,e,w,f,w,h,w,k,a b c d e f h k,4.1.1,复杂动态环境NK模型,简单环境下,整个适应度地形也异常平坦,只存在一个全局峰A。企业只需通过局部搜索就能到到达最顶峰。,复杂环境下,适应度地形相对崎岖,地形中局部顶峰的数量有所增加,但顶峰的平均高度却随之下降。复杂环境要求企业进行广泛的搜索,通过同时改变多个元素的状态逃离粘滞点B,A,B,4.1.2,知识结构的NK模型和搜索过程,近似可分解结构,模块结构,集成结构,不同知识结构的NK模型表示,企业的知识结构可以看作是知识元素间耦合关系的集合。我们根据可分解性,也就是知识集群间是否存在依赖关系,将知识结构分成三类:模块结构、近似可分解结构、集成结构:集成结构中耦合关系是普遍分布的,近似可分解结构是模块之间存在少量的耦合关系,而模块结构中模块间不存在耦合关系。为了更清楚表达,以N=8为例具体说明。,集成结构,1,、搜索过程中仅考虑邻近组合,搜索范围有限,2,、考虑企业整体利益,模块结构,1,、某干个集群同时独立的开展搜索活动,提高搜索速度,扩大搜索范围,2,、仅考虑单个集群的利益,1、某干个集群同时进行元素突变扩大搜索范围,加快搜索速度,2,、同时考虑该集群,与之相关集群和企业整体利益,知识结构的NK模型和搜索过程,不同知识结构搜索策略的差异,近似可分解,0000,(1.3 ),(0.45+0.15)+(0.1+0.6),0100,(1.5),(0.4+0.3)+(0.3+0.5),0010,(1.7),(0.6+0.2)+(0.4+0.5),0110,(1.5),(0.3+0.6)+(0.1+0.5),1010,(1.3),(
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