本文針對內(nèi)外部環(huán)境交互變化引起的企業(yè)戰(zhàn)略不確定性展開研究,通過分析企業(yè)在應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化期間技術(shù)范式的變化趨勢,從5個維度梳理出了影響企業(yè)技術(shù)范式轉(zhuǎn)換的19個因素,構(gòu)建了基于動力學(xué)傳播的技術(shù)范式轉(zhuǎn)換理論模型。在模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上,結(jié)合案例對模型進行仿真模擬,分析了企業(yè)在具有混沌、非線性、動態(tài)等復(fù)雜系統(tǒng)特征的動態(tài)變化中應(yīng)當(dāng)如何主動把握技術(shù)范式轉(zhuǎn)換節(jié)奏,保持自身競爭力。研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的技術(shù)范式轉(zhuǎn)換受制于自我創(chuàng)新的戰(zhàn)略決策,而企業(yè)內(nèi)部的運行狀態(tài)又影響著自我創(chuàng)新的戰(zhàn)略決策,并從系統(tǒng)熵動力學(xué)傳播的視角,打開了企業(yè)創(chuàng)新機會選擇的黑箱,厘清了企業(yè)內(nèi)部穩(wěn)定性的變化過程,解釋了影響技術(shù)范式轉(zhuǎn)換的作用機理,提出了對技術(shù)范式變化的適時監(jiān)控和對技術(shù)范式轉(zhuǎn)換的及時預(yù)警方法,為企業(yè)實施創(chuàng)新戰(zhàn)略決策和推進技術(shù)范式轉(zhuǎn)換提供了理論支撐和決策依據(jù)。 

【文章來源】：工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟. 2020,39(05)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

技術(shù)范式轉(zhuǎn)換的主要預(yù)警因素

由于技術(shù)范式各級預(yù)警指標之間的關(guān)系廣泛而緊密,因此可以運用網(wǎng)絡(luò)來對其進行描述。研究將各級預(yù)警指標定義為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點,將各指標間的交互關(guān)系定義為節(jié)點間的邊,形成如圖2所示的技術(shù)范式預(yù)警網(wǎng)絡(luò)模型,其中包含了5個隨機連接的一級預(yù)警指標和19個隨機連接的二級預(yù)警指標,并可根據(jù)構(gòu)建的技術(shù)范式轉(zhuǎn)換預(yù)警網(wǎng)絡(luò)模型來分析系統(tǒng)預(yù)警狀態(tài)的躍遷過程。假定每個預(yù)警指標都有一個系統(tǒng)熵閾值,即預(yù)警網(wǎng)絡(luò)中每一個節(jié)點對系統(tǒng)熵都設(shè)置了預(yù)警標準,當(dāng)節(jié)點的熵值超過標準就會觸發(fā)預(yù)警。同時,溢出的熵值將通過連接邊在系統(tǒng)內(nèi)部擴散。這種服從規(guī)律的系統(tǒng)熵擴散現(xiàn)象就是一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)傳播。在預(yù)警網(wǎng)絡(luò)中,凡是系統(tǒng)熵值低于預(yù)警標準的節(jié)點,都可能受到來自相連預(yù)警節(jié)點的熵傳遞,當(dāng)該節(jié)點吸收到足夠的外部熵值后會觸發(fā)預(yù)警,并轉(zhuǎn)而向其他節(jié)點進行熵值擴散。經(jīng)過若干次這樣的傳播,會觸發(fā)超過極限數(shù)量的預(yù)警指標,最終導(dǎo)致技術(shù)范式失靈。如果外部市場環(huán)境發(fā)生變化,企業(yè)的行業(yè)內(nèi)競爭加劇,由競爭引起的指標熵值上升并在t時刻突破了預(yù)警標準,現(xiàn)將節(jié)點i設(shè)為初始預(yù)警節(jié)點,在觸發(fā)預(yù)警后,溢出閾值開始以概率δij向相連節(jié)點j擴散。節(jié)點j的系統(tǒng)熵主要包括:節(jié)點i吸收節(jié)點j負熵形成的系統(tǒng)熵、節(jié)點i預(yù)警后向節(jié)點j溢出的系統(tǒng)熵、節(jié)點j吸收相連節(jié)點負熵形成的系統(tǒng)熵3個部分。當(dāng)3個部分的總熵值未超過節(jié)點j的預(yù)警標準,則節(jié)點j預(yù)警不會被觸發(fā),如式(5)所示。否則,當(dāng)3個部分的總熵值超過節(jié)點j的預(yù)警標準,節(jié)點預(yù)警將被觸發(fā),如式(6)所示。

通過調(diào)整節(jié)點間傳播概率的大小發(fā)現(xiàn),當(dāng)節(jié)點間傳播概率P<0.8時,首個異常節(jié)點溢出的系統(tǒng)熵傳播步長較短,不易出現(xiàn)大規(guī)模的節(jié)點預(yù)警,技術(shù)范式趨于穩(wěn)定。當(dāng)節(jié)點間傳播概率P≥0.8時,異常節(jié)點對技術(shù)范式穩(wěn)定性的影響較大,溢出的系統(tǒng)熵會傳遞到更多的節(jié)點,大概率會觸發(fā)系統(tǒng)預(yù)警,技術(shù)范式會受到較大沖擊。系統(tǒng)熵的傳播概率受節(jié)點間的相關(guān)程度、被傳播節(jié)點的擴散特性、偶然性事件等綜合因素影響,但某思高科面臨的政策法規(guī)與政府行為必然會增加異常節(jié)點系統(tǒng)熵的傳播概率,從而進一步對技術(shù)范式穩(wěn)定性造成負面影響。根據(jù)仿真實驗可以看出,某思高科在經(jīng)營過程中,隨著外部環(huán)境的變化,應(yīng)定期對技術(shù)范式的運行狀態(tài)進行檢測,對技術(shù)范式的運行狀態(tài)進行評估,對與政策法規(guī)與政府行為等系統(tǒng)熵值增加明顯的環(huán)節(jié)相關(guān)程度高的經(jīng)營環(huán)節(jié)保持密切關(guān)注,要及時進行更新改造,以對技術(shù)范式的局部轉(zhuǎn)換來實現(xiàn)對公司平均熵值的總體調(diào)控,以日常創(chuàng)新的方式盡量將公司各環(huán)節(jié)的平均系統(tǒng)熵維持在一個穩(wěn)定且較低的水平,以此來保持活力和市場競爭力。4 研究結(jié)論


本文編號：3306772