危机应对中的知识创造网络：从双重风险视角出发，构建创新网络韧性的静态-动态框架

《Journal of Innovation & Knowledge》：Knowledge creation network in response to crisis: A static–dynamic framework for innovation network resilience from a dual-risk perspective

创新网络韧性评估与演化路径研究：以中国新能源汽车产业为例。本文构建静态-动态双重视角分析框架，运用复杂网络工具和指数随机图模型（ERGM），系统测度了中国新能源汽车产业创新合作网络的韧性特征及演进机制。研究发现：静态层面网络聚合度保持高位但传输能力下降，动态层面高转译与扩散节点显著提升系统韧性，网络自组织效应、个体属性及外生网络效应构成核心驱动因素。研究揭示了产业网络从核心驱动向多核协同演进的规律，为应对多重危机冲击下的产业可持续发展提供了理论支撑与实践路径。

　　中国新能源汽车行业的创新网络在面对多重危机冲击时，其韧性和持续发展能力显得尤为重要。该研究探讨了如何衡量和提升创新网络的韧性，从而帮助其从危机中恢复并保持竞争力。随着技术的不断演进和市场竞争的加剧，创新网络的结构和功能变化成为影响其韧性的关键因素。研究通过构建一个结合静态与动态特征的评估体系，分析了创新网络在不同阶段的演变路径，并揭示了影响网络韧性的核心机制。这一研究不仅为理论提供了新的视角，也为实际应用中的网络优化和合作模式设计提供了重要参考。

在静态层面，创新网络的韧性主要体现在其结构的稳定性和功能的持久性上。研究发现，尽管新能源汽车行业的创新网络规模持续扩大，其网络传输效率却逐渐下降，而网络的聚集程度保持较高水平。这一趋势表明，随着网络节点的增多，信息和资源的流动速度受到一定限制，网络的整体稳定性面临挑战。然而，高聚集性意味着节点之间的合作更加紧密，有助于在外部冲击发生时迅速形成协同效应，减少信息传递的不确定性，从而增强网络的吸收能力。同时，网络的层级结构也在不断强化，核心节点与外围节点之间的差距逐渐扩大，这虽然有助于核心组织在创新过程中占据主导地位，但也可能使整个网络在遭遇针对性冲击时表现出更高的脆弱性。

在动态层面，网络韧性则关注其在外部环境变化和突发事件中的适应能力。研究指出，具有高传递性和扩散能力的节点在创新网络中发挥着至关重要的作用。这些节点能够快速调整内部资源分配，确保网络在遭遇外部干扰后仍能维持基本功能，并通过知识共享和技术创新提升整体效率。例如，节点的中心性、接近度和K-shell值等指标被用来衡量其在动态韧性中的作用。高中心性的节点通常具有更广泛的合作伙伴关系，而高PageRank值的节点则占据更关键的网络位置，有助于维持创新网络的稳定性和效率。通过模拟随机节点失效和针对性攻击，研究进一步揭示了不同网络结构对韧性的影响。结果显示，网络效率和有效规模在遭受攻击后会显著下降，但通过优化网络结构和增强节点之间的互动，可以有效缓解这一问题。

此外，研究还强调了网络自组织效应、个体属性效应以及外生网络效应在塑造创新网络韧性中的重要性。自组织效应指的是网络节点通过自发互动形成整体结构，这种效应在早期阶段尤为明显。随着网络的发展，自组织结构逐渐变得更加复杂，核心节点之间的合作更加紧密，而外围节点则通过多种方式与核心节点建立联系。个体属性效应则表明，组织的创新能力和活跃度是影响其合作可能性的重要因素。那些在创新网络中具有更长历史和更高专利产出的组织更容易获得其他节点的青睐，从而形成更强的中心地位。这种现象反映了“马太效应”，即优势资源更容易吸引更多的合作机会，进一步巩固其在网络中的主导地位。外生网络效应则主要涉及地理、空间和组织间的接近性。研究发现，地理上的邻近关系在早期阶段对创新合作有显著促进作用，而在后期，随着技术传播和交流方式的多样化，地理因素的影响逐渐减弱，取而代之的是组织间的相似性和协同效应。这种趋势表明，随着网络的发展，合作的驱动力从单纯的地理接近转向了更深层次的组织匹配和资源共享。

通过构建指数随机图模型（ERGM），研究进一步揭示了影响创新网络韧性的关键变量及其作用机制。ERGM模型能够综合考虑网络的自组织特性、个体属性以及外生因素，从而更准确地评估网络在不同发展阶段的韧性变化。研究结果表明，网络的静态和动态特性在不同阶段表现出不同的变化趋势，其中静态韧性主要依赖于网络的聚集性和鲁棒性，而动态韧性则受到节点的中心性和扩散能力的显著影响。此外，通过比较不同阶段的网络结构，研究发现，随着网络规模的扩大，其结构复杂性也随之增加，这为后续的韧性提升提供了更多可能性。

研究还通过模拟分析揭示了网络在不同攻击策略下的表现。结果显示，随机攻击对网络的破坏性较小，而针对性攻击则可能对网络造成更为严重的冲击。然而，网络的结构优化和节点间的多样化连接有助于缓解这种影响。例如，在后期阶段，网络从单核心结构向多核心结构演变，使得网络在遭遇攻击时能够更快地恢复，同时保持较高的有效规模和效率。这种多核心结构不仅增强了网络的适应能力，也提升了其在面对外部不确定性时的韧性水平。

在实际应用层面，研究为政策制定者和企业管理者提供了重要的启示。政策制定者应注重网络结构的优化，通过识别和加强关键节点，提升网络的稳定性。同时，政策应鼓励不同组织间的协同合作，包括企业、大学和研究机构，以增强知识共享和技术创新的能力。对于企业管理者而言，应采取一种兼顾强联系与弱联系的策略，既维护核心合作伙伴之间的深度合作，又积极拓展与外部组织的联系，以提高网络的灵活性和适应性。此外，研究还建议，应通过激励机制和合作平台的搭建，促进创新网络的自我组织和动态演化，从而提升其整体韧性。

然而，研究也指出了其局限性。当前的分析主要基于专利合作数据，这可能无法全面反映网络中的非正式合作、隐性知识共享以及无形的组织关系。因此，未来的研究可以考虑引入文本数据，以更全面地评估这些因素对网络韧性的影响。此外，ERGM模型假设网络是连续演化的，这在某些情况下可能不完全符合实际情况。例如，新能源汽车行业的竞争日益激烈，政策变化和国际企业的进入对网络结构和韧性提出了新的挑战。因此，未来的研究需要进一步探讨内外部因素如何共同作用，影响创新网络的演化路径和韧性表现。

综上所述，该研究不仅深化了对创新网络韧性的理解，也为提升新能源汽车行业的可持续发展能力提供了新的思路。通过结合静态与动态视角，研究揭示了创新网络在不同发展阶段的韧性特征，并提出了针对性的优化策略。这为政策制定者和企业管理者在面对复杂挑战时提供了理论支持和实践指导，有助于构建更加稳定和高效的创新生态系统。未来的研究可以进一步拓展分析维度，结合更多类型的创新数据，以更全面地评估网络的韧性表现。