网络中心性维度及其对联盟组合创新的影响分析

Complex综合HUMANRESOURCEMANAGEMENTP.333P.332摘要：网络本身具有的特征决定其内在发展潜力和外在影响力，现有研究主要聚焦于社会网络和联盟组合的宏观层次。本文在现有文献基础上，从微观角度对联盟组合的网络中心性这一主要特征进行研讨，网络中心性维度既影响人与人之间的社会关系，也影响联盟组合的创新。对网络中心性维度：点度中心性，接近中心性，中介中心性这三个维度的测量分析，进一步探讨其对联盟组合创新的影响，为提升联盟组合创新潜力和核心企业竞争力提供对策建议。关键词：网络中心性联盟组合创新网络本身具有的特征决定其内部发展潜力和外部影响力。网络中心性作为网络结构的主要特征之一，在早期研究中主要集中于社会网络中心性分析，即着重于人与人之间的网络连接、结构位置、个人影响力等社会学研究。随着产业联盟的发展，各企业组织间形成一个庞大复杂网络，这一现象的出现使得联盟组合研究日渐受到关注。由于联盟组合与社会网络关于人与人的关系不同，故一开始在宏观层次网络结构研究方面比较注重。但随着宏观研究的不断深入，发现联盟网络内形成的微观结构特征也对联盟组合创新产生影响，因此，微观结构特征研究开辟了联盟组合创新又一新视角。一、关于网络中心性的研究早期对网络中心性的研究，主要从结构位置、群体中心性、对创新行为的影响以及要素研究等方面。从位置角度看，结构位置由中心位置和居间位置构成。早前文献显示行动者处于网络的越中心位置，其影响力越大。BrassandFaust（1992）两位学者认为，处在网络中心位置的成员，与组合中其他成员拥有更密切的联系。目前居间位置的研究大多来自Freeman（1979），他认为处在众多交往网络路径上的个人可以通过控制或者曲解信息传递从而影响群体。罗家德（2005)赞同网络中心性是用来描述网络结构中个人所处位置的重要指标。从群体中心性研究观察，群体的集中性越高，组织获得集权性越强，互动越少，在现实中会对创新产生不利的影响。Shipoer、Lynton与Kuimo（2001）以及Shaw（1964）研究发现：群体的集中性是负相关于群体绩效表现的。从网络中心性对创新行为的影响思考，Ibarra(1993)研究揭示员工的网络中心性正向影响个人创新行为。Sparrowe(2001)实证得出咨询网络的中心性与个人工作表现正向相关。Perry-Smith&Shalley(2003)赞同个人创造能力会使其在团队中有较高的网络中心性。薛靖、谢荷锋等（2006）认为网络中心性会正向影响个人的创新行为。在对网络中心性要素研究中，Granovetter（1973）的弱连带理论阐述了程度中心性优势。Berte（1992）用结构洞优势理论阐述了中介中心性和靠近中心性的优势。刘楼、涂成林（2006）利用程度中心性、中介中心性和靠近中心性这三个要素分析，并集中于对企业中个体员工的探讨。MachaelSchwartz（1975）等首先把中心度概念运用到企业网络之中。Hans(1996)等最早从宏观方面研究创新网络结构，即从科研机构、中介、供应商、政府、顾客等围绕企业为中心进行研究。国内学者在此基础上，从不同角度进行了宏观层次的网络结构研究。Kraatz、Tsai等学者将网络中心性的概念引入组织内部以及组织间知识转移问题的研究。Wassmer（2010）把联盟组合被定义为在某个企业的自我中心网络中存在直接联系的关系聚合体。江积海（2014）探讨了联盟组合结构特征对开放式创新的影响。余菲菲（2015）揭示了联盟组合背景下企业绿色创新行为的内在作用机制。朱亚丽（2008）通过中国通信电源行业的实证研究说明知识转移双方企业的网络中心性均会对企业间知识转移产生正向影响。在微观层次上，该方面研究较少，范围分散，视角各有不同。张煊等（2013）验证网络中心性的程度中心性和中介中心性均与知识密集型服务企业创新绩效有显著正相关关系。张华（2013）通过实证研究表明网络中心性与知识创新能力正相关。刘洪伟（2015）利用模型通过仿真得出一定程度的联盟组合成员多元化促进企业技术创新绩效。符正平（2011）在跨时视角下探讨了联盟组合过程特征、形成机理以及绩效影响等问题，并构建了跨时视角下的联盟组合过程研究概念框架。王思梦（2015）探讨了联盟组合的复杂性特征及其演化规律。从以上对网络中心性以及涉及联盟组合的相关研究可知，现有研究主要集中在社会网络和联盟创新的宏观领域，对微观领域研究较少，且角度各异。在上述文献研究基础上，本文就网络整体结构中的网络中心性这一主要特征展开，对其维度：点度中心性，接近中心性，中介中心性进行具体的测度分析，并在此基础上探讨其对联盟组合创新的影响，为提高联盟组合创新整体潜力和中心企业竞争力提供些具体对策建议。二、网络中心性维度分析Scott（2000)归纳网络中心性代表了一个网络的集中或者集权程度，是其中一个描述整个网络的结构变量。网络包含的各节点中心性衡量的是单个节点在网络中的中心化趋势。本文采用的节点中心性指标包括：点度中心性、接近中心性以及中介中心性三种，此三种均存在“绝对”与“相对”两种情形。本文主要介绍这三个维度，并联系联盟组合情景下对此进行分析。1.点度中心性分析点度中心性（DegreeCentrality）：网络中某节点与众多节点有直接联系，是刻画中心性最直接指标。如果某企业与联盟组合的众多企业有直接联系，那么该企业就具备较高点度中心性。点度中心性包括绝对中心性与相对中心性，在无向网络中，绝对点度中心性为：()()DiiijjCndnX==∑（1）其中，()DiCn代表节点in的绝对点度中心性，()idn为与节点in直接相连的节点数，10,1jiijjinnXnn如果结点与节点之间无连接，如果结点与节点之间有连接'()()2RDiiCinnn点的入度＋点的出度（2）节点5点度中心性接近中心性中介中心性绝对值41+1+1+1+2=63.5相对值4/5=0.86/5=1.27/20=0.35绝对点度中心性即直接与该节点相连的真实数量，相对点度中心性即绝对数与最大可能数的比值。由于在n个节点的无向网络中，最大可能连接数为n-1，因此其相对点度中心性为：'()()1iDidnCnn=−（2）在有向网络视角下，入度为直接指向该点的边的数量，而出度即为由该点出发的边的数量。有向网络的相对点度中心性为：10,1jiijjinnXnn如果结点与节点之间无连接，如果结点与节点之间有连接'()()2RDiiCinnn点的入度＋点的出度（2）节点5点度中心性接近中心性中介中心性绝对值41+1+1+1+2=63.5相对值4/5=0.86/5=1.27/20=0.35（3）2.接近中心性分析指标接近中心性（ClosenessCentrality）（即整体中心性），是测度某一个体与其他个体接近性的程度。换言之某企业能通过短的路径与联盟内其他企业相连，那么此企业就具备较高的接近中心性。如果用(,)dij网络中心性维度及其对联盟组合创新的影响分析王思梦邵云飞电子科技大学管理学院基金项目：国家自然科学基金项目（71172095；71572028）Complex综合HUMANRESOURCEMANAGEMENTP.335P.334代表节点in与节点jn之间的距离，则点in的接近中心性1()CiCn−为网络中其他所有节点到点in的距离之和的倒数，即：1()(,)CijCndij−=∑（4）该数值越小，则点in与其他各点的距离越大，即该点越远离中心地位。上式给出的是接近中心性的绝对值。而要对不同网络的接近中心性相比较则需要计算其相对值。由于只有在星形网络中，这一绝对值才能取到最小可能值1n−，因此点in的相对接近中心性为：11()()1CiRCiCnCnn−−=−（5）测度接近中心性时，该网络需联通，若存在孤立节点，则该节点与其他节点之间的距离不能确定，所以无法测度接近中心性；在有向网络中，这一测度的要求非常高，因而大多应用在无向网络。3.中介中心性分析中介中心性（BetweennessCentrality）描述某节点位于众多交往网络的路径上，那么此节点相当重要。该指标测度该企业对资源的控制能力。即某企业在联盟组合内处于中间者的位置，该企业就具有较高的中间中心性。无向网络中的节点，中介中心性()BiCn如下：()()/BijkjkjkCngig=∑（6）其中，jkg表示节点对jn和kn之间的最短路径的数量，而()jkgi表示这些最短路径中经过节点in的条数。只有星形网络中的节点的中介中心性可达到一个最大值2max(32)/2Cnn=−+，点的相对中介中心性()RBiCn如下：22()()32BiRBiCnCnnn=−+（7）值的范围[0，1]，可用来比较不同网络中节点的中介中心性。为具体说明中心性测度分析，本文以一个例子来总结上面讨论到的各种节点中心性。312645图1节点中心性测度示例图如图1所示的无向网络，本文选择节点5来测度各种节点中心性，总结如下表：表1网络中心性绝对值、相对值测度10,1jiijjinnXnn如果结点与节点之间无连接，如果结点与节点之间有连接'()()2RDiiCinnn点的入度＋点的出度（2）节点5点度中心性接近中心性中介中心性绝对值41+1+1+1+2=63.5相对值4/5=0.86/5=1.27/20=0.35网络的中心性与节点类似，即：网络的点度中心性，网络的接近中心性，网络的中介中心性。结果也相近，例如下式即网络的点度中心性：∑∑===−−niiniiCCCCC1max1max)](max[)(（8）C代表网络的中心性，maxC代表网络中的最大的节点中心性数值，iC代表其他任何节点的中心性。三、网络中心性对联盟组合创新的影响网络中心性描绘了一个网络的结构变量，它代表了整个网络的集中或集权程度，它依赖于网络中各节点的中心性。本文的情景联盟组合是指一种多个以一家企业为核心企业的联盟关系并存的组织形式，即“自我中心型联盟网络”。早年，便有不少学者将网络中心性的概念引入到组织内部，并且得出处在网络中心位置的企业更容易掌握与创新相关的信息和资源的结论。现在随着联盟组合研究的深入，运用网络中心性对联盟组合的影响机理，本文将具体分析如何使联盟组合创新提升。1.网络中心性有益于增强联盟组合核心企业的优势前文提到的个体节点中心性体现该节点在网络中的重要程度。那么在联盟组合中即某成员与其他众多成员有接触，说明该成员在联盟组合中具备特殊的管理意义。联盟组合中的核心企业位于中心性位置，可推断联盟组合中其他企业为了自身更好的发展一定会与该企业接触，迫切成为其半成品材料供应、外包销售等行为的利益共同方。对此中心性企业更易与联盟组合内其他各企业建立合作联盟，从而吸收、整合可以激发创新的各类资源。故中心性程度高的企业便更有机会和能力进行创新。2.网络中心性是联盟组合潜力提升的催化剂同时，网络的中心性水平还描绘了网络的集中或集权程度。从联盟组合网络的中心性水平来看，其影响各成员间的整体关系，影响联盟组合创新潜力，创新方面具备较高中心性的企业优于较低中心性的企业。联盟组合中，拥有较多资金和能力强大的成员通常占据中心性位置，其他企业都愿与之结盟。高中心性的企业因为获利大小不会去单纯模仿，而更倾向学习比本企业具有更高中心性企业的成果和经验，进而消化吸收、改进完善，最终促使本企业创新水平提高。3.网络中心性有助于联盟组合的知识创新最后，网络中心性促进企业的知识创新。企业占中心位置时可接触更多更全面的知识，并以更快的速度吸收，更是在整合知识时，创新就有更多思考方向。占据中心性位置的企业的各类资源可以比其他位置的企业更快抵达联盟组合各位置，所以在中心性位置的企业在吸收知识所需的成本上比其他位置的企业更低。孕育创新的摇篮通常是多样且复杂的信息环境，核心企业为维护自己在生意往来中的中心位置，更愿意与联盟组合成员结盟互相学习，在结盟同时各自发挥潜力、开发新技术。综上所述，联盟组合的核心企业通常处在中心位置，其他单位组织