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（西安航空职业技术学院,陕西 西安710089）
摘 要：文章运用小世界网络模拟知识在校企合作创新网络中的转移,引入专家节点、核心节点,选取平均知识水平和知识方差衡量网络中的知识转移绩效,研究网络属性以及核心节点分布比例对知识转移绩效的影响.
关键词：小世界网络；校企合作；创新网络；知识转移；网络属性；核心节点 文献标识码：A
中图分类号：TP391 文章编号：1009-2374（2015）18-0035-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.18.018
1. 小世界网络模型及其在知识转移研究中的现状
1.1 小世界网络模型
小世界的想法最先起源于Stanley Milgram的著名实验,他发现随机的两名美国公民可以通过6个熟人联系起来,认为在社交网络中短路径是普遍存在的,且人们可以通过一个简单的分散算法找到,被称为六度分离理论, Watts和Strogatz在1998年的文章中,提出了一个模型来解释小世界网络,后来被称为WS模型.模型的构造规则是：从具有N个节点的规则网络开始,每个结点向与它最临近的K个结点连出K条边,并满足N≥K≥ln(N)≥1；以概率p随机地重新连接网络中的每个边,即将边的一个端点保持不变,而另一个端点取为网络中随机选择的一个节点.其中规定,任意两个不同的节点之间至多只能有一条边,并且每一个节点都不能有边与自身相连.这样就会产生pNK/2条长程的边把一个结点和远处的结点联系起来.改变p值可以实现从规则网络（p等于0）向随机网络（p等于1）转变.
特征路径长度和集聚系数是小世界网络两个重要的特征度量指标.其中,特征路径长度的计算公式为：
式中,为小世界网络中任意两个节点和之间的最短路径.邓丹通过对NPD团队的研究发现,知识转移频率与节点间的最短路径长度呈反比关系,即交流频率,是网络节点间知识转移的难度系数.
集聚系数用于衡量网络的集团化程度,反映了相邻两个节点之间的重合度,网络的集聚系数是节点集聚系数的算术平均值,计算公式为：
网络基础:计算机网络知识
1.2 小世界网络模型在知识转移研究中的现状
对小世界网络研究最具代表性的是：Robin Cowana、Nicolas Jonard研究了知识扩散过程,节点之间的网络结构对知识传播动力的影响,提出具有较短的平均路径长度和较高集聚系数的网络结构有利于知识的扩散.Hyukjoon Kim、Yongtae Park运用小世界网络分析网络结构对合作创新网络间知识扩散绩效的影响,在小世界网络特性中加入了无标度属性和偏好连接,选取平均知识存量和知识方差去描述知识扩散绩效,得出结论,小世界网络是合作创新网络知识扩散最有效和合理的结构.
国内对于小世界网络的研究更多集中在各种类型网络的适用性分析以及简单的小世界网络模型的构建,研究方法主要是利用小世界网络的统计指标——特征路径长度和聚类系数来分析网络内的知识转移,定量研究在近年来逐渐增多,但是,目前针对小世界网络中的知识转移通常将节点类型划分为专家节点和其他节点两类,现实的合作创新网络中也存在少数知识水平高于一般节点但又低于专家节点的个体,比如校企合作创新网络中的核心企业、龙头企业等,核心节点对知识转移的影响未得到关注；且现有研究对网络属性对知识转移影响研究不够完善,因此,本文拟在小世界网络理论指导下,研究社会网络中存在三类知识节点的情况下,网络密度、网络规模、网络多样化等多种因素对知识转移绩效的影响.
2. 校企合作创新网络知识转移的仿真与分析
使用matlab软件,对所构建的校企合作创新网络知识转移过程进行仿真,设置网络节点N等于500,断线重连概率p等于0.09,网络度k等于8,知识阈值为6,知识维度c等于6,随机选取24个专家节点,设定专家节点在某一知识维度上知识水平等于5,在其他知识维度上知识水平为[2 3]之间的随机数,选取20个核心节点,核心节点在某一知识维度上初始知识水平等于3,在其他知识维度上知识水平为[0.5 1.5]之间的随机数,其他节点的初始知识水平服从随机分布[01].为验证网络内各因素对知识转移绩效的长期影响,本文设定仿真次数为200000次.
2.1 网络规模对知识转移的影响
网络规模表示的是校企合作创新网络中的成员之间跨制度、跨组织的联系数量.文章选取个体网络规模K等于7和K等于9验证不同的网络规模对跨边界的知识转移的影响,仿真结果如图1所示：
网络规模K为7和9时,节点平均知识水平都呈现出快速增长的趋势,但网络规模较大时,节点平均知识水平的增幅更大.而在网络规模K等于9时,初始阶段知识方差有一个快速增长和下降的阶段,后趋于平稳,节点知识水平异质性减小.网络规模通过两种途径促进知识转移：一方面,网络规模越大,校企合作创新网络成员之间跨组织联系数量越多,会提高网络成员跨主体知识表达的能力——“编码”能力,降低知识转移的难度；另一方面,网络规模越大,网络成员跨组织联系越多,知识转移的频率越高,知识转移的范围越大,网络成员可吸取的知识就越多,知识转移的绩效就越高.
2.2 网络多样性对知识转移的影响
与网络密度、网络规模等相比,目前对网络多样性对知识转移的研究较少,然而,网络多样性是一个很重要的网络属性变量,它会影响到校企合作创新网络中知识流的多样性与节点间知识转移,进而对知识转移绩效产生重要影响.本文认为网络多样性指校企合作创新网络中节点的相对差异性.本文选取多样性的高中低水平来验证网络多样性对知识转移的影响,得到的仿真结果如图2所示：
在网络多样性从低到高的转变中,网络节点的平均知识水平依次增加,在网络多样性程度高时,校企合作创新网络节点的平均知识水平达到最高.网络多样性差异对知识方差的影响在初始阶段较为明显,初始阶段知识差异性越大,这是因为网络中节点的相对差异性大,拥有的知识类型和知识水平的异质性大,知识不均衡性凸出,随着网络内知识创新和知识转移过程,节点的知识差异逐渐减小,趋于均衡状态.
2.3 网络中核心节点比例与知识转移绩效
本文在校企合作创新网络中引入了核心节点,为探讨核心节点的分布状况对网络知识转移绩效的影响,在其他条件不变的情况下,探讨核心节点分布均衡和不均衡两种状态下,网络节点的知识水平和知识方差变化趋势,仿真结果如图3所示：
核心节点分布均衡时,网络内节点的平均知识水平较高,知识分布较为均衡,这是因为核心企业作为校企合作创新网络高效运作的引导者、协调者与信息交换中心,其知识集成效应能够沿着网络通过单向交流、双向交换和协同创新三种方式扩散,进而促进网络中各节点企业间的知识转移.
3. 结语
本文在分析小世界网络及其在知识转移应用现状的基础上,从小世界网络的角度构建校企合作创新网络知识转移模型,对小世界网络的校企合作创新网络知识转移模型进行仿真,分析网络规模、网络多样性、核心节点分布均衡性对知识转移绩效的影响,结果证明,在小世界网络下,可通过对网络规模和多样性的调整来减少知识转移路径长度,降低知识转移难度和增加网络知识流的多样性来促进校企合作创新网络内知识转移,提高网络的运作效率.此外,可通过核心节点的均衡分布来提高网络知识转移的绩效.
参考文献
[1] 樊霞,朱桂龙．基于小世界模型的企业创新网络研究[J]．软科学,2008,22（1）．
[2] 杨玉兵,胡汉辉．网络结构与知识转移[J]．科学学与科学技术管理,2008,（2）．
作者简介：刘杜娟（1985-）,女,河南武陟人,西安航空职业技术学院助教,硕士,研究方向：汽车营销.
（责任编辑：周 琼）
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