基于复杂社会网络的创新扩散研究

发布时间：2020-06-19 23:16

【摘要】：创新的演变过程可划分为二个阶段：研究开发和扩散。研究开发涉及新观点的创造及使其实施成为可能的后继发展阶段,它是企业家将一项发明商业化的过程。扩散是指创新通过一定的渠道随着时间在社会系统的成员之间传播的过程。它是一个非常重要的技术与经济相结合的运动过程,因为创新的社会和经济价值只有通过扩散才能实现。进入20世纪90年代后,企业从传统的封闭式研发模式向开放的网络研发模式转变,即不再局限于内部研发资源,而是积极寻求与其他组织的合作,从而形成创新网络。创新在最终消费者中的扩散,依赖于消费者网络这一载体,网络内部结构的变化会影响创新的扩散过程。企业创新研发合作及其产生的创新网络,实质上是一种组织间的创新扩散网络。企业通过合作,共享知识、经验、技术并共同完成一项创新研发工作。因此,研发合作导致知识溢出,进而实现创新在企业间的扩散。因此,创新演变的两个阶段始终伴随着创新的扩散,首先是创新在企业间的扩散,其依赖于创新网络；其次是创新在最终消费者中的扩散,其依赖于消费者网络。本文研究的是广义的创新扩散网络,它包括企业创新网络和消费者网络两个层次。著名的物理学家霍金认为：二十一世纪是复杂性的世纪。复杂网络的研究是复杂性理论研究的一部分,作为研究复杂性科学和复杂系统的有力工具,复杂网络为研究复杂性提供了全新的视角。复杂网络中所呈现出来的一些共同拓扑结构性质,在传统的小规模社会网络分析中并没有被观察到从而予以关注的。这些共同拓扑结构特征的发现,推动了社会网络研究在结构和动力学过程方面的广泛和深入的发展,从而形成了复杂社会网络这一理论和应用前景广阔的新研究方向。复杂社会网络是指具有复杂网络特征的社会网络。复杂社会网络方法的理论框架是微观主体动力学行为和主体之间的相互作用共同涌现出整体动力学行为,而这正与创新的微观采纳和宏观扩散相吻合。本文立足于创新研发合作阶段形成的创新网络及消费者人际关系网络,研究了创新网络的形成演化机制、复杂消费者网络结构与创新扩散的关系、基于复杂消费者网络的创新扩散模型及企业赠样营销策略。该研究综合运用了复杂网络、传统社会网络和传统创新扩散模型研究的成果,试图寻找这三方面研究的交叉领域,使创新扩散研究得以在一个更加现实的平台上进行。该研究拓展了复杂网络的应用研究范围、突破了已有的创新扩散研究范式,研究结果可为企业的创新管理及政府的创新政策制定提供一定的理论支持。主要研究工作有如下五个方面： (1)我国投资银行股票承销合作网络拓扑结构的实证研究。通过建立投资银行股票承销无权和加权合作网络,挖掘网络内在的拓扑结构特征。这为进一步建立创新网络演化模型奠定了基础。 (2)创新网络动态演化研究。基于企业在创新合作活动中的理性决策行为,建立创新网络动态演化模型。运用复杂网络研究中的数值仿真方法,研究创新网络的动态演化规律、企业间的知识溢出与网络结构的关系。研究发现：创新网络可自组织演化至稳定状态；稳定状态下的创新网络为小世界网络,具有高的聚集系数和短的平均路径长度,但其并非利用效率最高的网络安排。 (3)消费者网络结构与创新扩散关系研究。分别基于ER随机图模型及根据WS小世界模型的思想,构建创新扩散网络图,通过虚拟采纳个体的决策过程,研究了创新潜在采纳主体行为、消费者网络规模、消费者网络结构与性质对创新微观采纳和宏观扩散的影响。 (4)基于消费者网络的创新扩散模型及实证研究。基于消费者网络的创新扩散模型,综合考虑了创新扩散数据和现实的消费者网络拓扑结构特征。对我国银行卡扩散数据进行实证研究发现：基于消费者网络的创新扩散模型较好地拟合了样本数据,该模型揭示了各银行卡产品所面对的不同消费者网络拓扑结构,研究结果有益于深入了解金融创新产品扩散的内部规律及制定有针对性的营销策略。 (5)网络外部性条件下新产品扩散的赠样策略研究。在无标度消费者网络下,运用基于智能体的仿真研究方法,研究新产品推广企业利用有限的产品销售量和赠样成本信息自我学习寻找最优的赠样目标。研究结果揭示了企业自我学习和优化赠样方案的过程,具体包括最优赠样目标的网络位置特征；消费者网络拓扑结构与最优赠样方案下产品扩散的关系；最优赠样与随机赠样的关系。最后,总结了本文的主要研究内容和结论,并指出了本文研究的局限性和进一步研究的方向。
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F273.1;F224
【图文】：

随机网络,模型,概率图,网络模型图

学博士学位论文第二章基本理论界网络模型，称为ws小世界模型[45]，其构造算法如下:(l)从规则图开始:考虑一个含有N个点的最近邻祸合网络，它们围成一其中每个节点都与其它左右相邻的K/2个节点相连，K为偶数。(2)随机化重连:以概率p随机地重连网络中的每条边，即将边的一个端不变，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。在上述模型中，p=0时网络为规则网络，p=1时网络为随机网络，通过调就可以控制从规则网络到随机网络的过渡，如图2.1所示(引自参考文献[45]

概率图,小世界模型,聚集系数,路径长度

p=0时网络为规则网络，p=1时网络为随机网络，通控制从规则网络到随机网络的过渡，如图2.1所示(引自参考文献R叩u!arSm川1八彻0月dP，Q——-一~~~一~一~~~公~义~~一姗~~如P==1图2.1WS小世界模型Figure2.1WSsmall一worldmodel法所得到的网络聚集系数C(川和平均路径长度L(川是重连概的变化情况如图2.2所示(引自参考文献【45])。0汀

【参考文献】