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知识创新的概念范文1
一、树立服务发展的理念。新形势下的组织工作要以创新的战略思维替代传统的工作模式，紧紧围绕发展这个主题，用发展的眼光去寻求组织工作与经济建设的结合点，高度对接，深度融合，把思想和行动统一到科学发展观上来，统一到抓经济促发展上来。特别是要围绕发展配好班子、选准干部、建强组织、用活人才，实现组织资源的优化配置，使组织工作始终服务发展稳定大局。
二、树立以人为本的理念。坚持以人为本，把理解人、尊重人、关心人和爱护人作为组织工作的重中之重，把促进人的全面发展和依靠人推动发展作为组织工作的出发点和落脚点。要挖掘人力潜能积极搭建服务平台，拓展服务渠道，延伸服务触角，提高服务水平，最大限度地发挥干部的领导作用、党员的主体作用、人才的骨干作用，形成组织想着干部、干部想着工作的良性互动局面，汇聚更好更快发展的强大合力。
三、树立开放民主的理念。要提高组织工作的公开度和透明度，跳出“就组织工作抓组织工作”的传统思想，以宽阔的眼界、开放的姿态、务实的态度，将组织资源转化为发展资源，将组织优势转化为发展优势，将组织活力转化为发展活力，更好地服务和促进科学发展；要积极推进党务公开，充分尊重广大党员、干部、人才和群众的主体地位，让他们参与组织工作，监督组织工作，评价组织工作，不断扩大组织工作的民主，使党的意志、群众意愿有机统一起来，建立健全组织部门与基层、与社会的良性互动机制，不断推进党内的民主政治建设。
知识创新的概念范文2
关键词：产业集群；升级机制；创新网络；知识创新
一、概念模型
1、创新网络的概念及维度
产业集群创新网络是指在产业集群范围内的各行为主体，包括企业、政府部门、大学、科研院所、金融机构和中介组织等，以企业技术创新为目标，在长期合作和协同创新过程中所建立起的相对稳定的正式或非正式关系的总和。杨锐和李伟娜认为企业创新网络可划分为关系强度、中心性、凝聚性和网络有效规模。惠青和邹艳将创新网络划分为网络结构和网络关系两个维度。本文所研究的创新网络特征，主要从关系――结构角度出发，研究产业集群中各节点的网络结构和关系特征对产业集群升级的影响。因此，根据前人的研究和本文的研究视角，将创新网络划分成四个维度：网络关系强度、网络关系稳定性、网络规模和网络密度。
2、知识创新的概念及维度
产业集群知识创新是指在产业集群范围内，新知识的产生、创造、传播和应用的全过程。唐承林和顾新将知识创新划分为知识的获取、共享、转化和应用四个阶段。惠青和邹艳将知识创新分为知识挖掘、知识转移、知识融合。本文结合已有的研究成果，根据产业集群的结构特点，将知识创新划分为知识获取和知识扩散两个维度。
3、产业集群升级的概念及维度
产业集群升级是指以集群知识为基础，通过增强集群企业能力来提升产业集群附加值获取能力、适应环境变化能力和竞争能力的过程，最终表现为集群工艺流程升级、产品升级和功能升级。因此，本文将产业集群维度划分为工艺流程升级、产品升级和功能升级。
4、基于创新网络的产业集群升级的概念模型
基于上述分析，提出创新网络、知识创新与产业集群升级关系概念模型，如图1所示。此模型包含创新网络、知识创新与产业集群升级三项基本构成要素及其维度变量，并且显示了这些要素之间的影响关系。
二、关系假设
1、产业集群创新网络与知识创新的关系假设
（1）产业集群创新网络关系强度对知识创新的影响分析。集群中的各个企业作为众多结点中的一环，通过与其他结点间的往来和联系互相提供创新要素，例如隐性知识、创新资金、流动人力资本等。这种交流与联系大大地促进了企业的技术创新活动。根据对文献的理论研究和实地调研的情况分析，提出如下假设：
H1a：产业集群创新网络的关系强度越大越有利于知识的获取；
H1b：产业集群创新网络的关系强度越大越有利于知识的扩散。
（2）产业集群创新网络关系稳定性对知识创新的影响分析。集群中各成员之间较高的交互频率有利于相互之间亲密关系的建立和共享态度、主张以及协议的达成，从而促进成员间沟通的进一步加深以及有价值信息的交换，最终实现知识的整合。根据以上分析，提出如下假设：
H2a：产业集群创新网络的关系越稳定越有利于知识的获取；
H2b：产业集群创新网络的关系越稳定越有利于知识的扩散。
（3）产业集群创新网络规模对知识创新的影响分析。网络规模的大小决定了网络核心企业可获取的创新资源的丰富程度。也就是网络规模越大，网络的关系资源则越丰富，越有可能实现创新的规模效应。根据以上分析，提出如下假设：
H3a：产业集群创新网络的网络规模越大越有利于知识的获取；
H3b：产业集群创新网络的网络规模越大越有利于知识的扩散。
（4）产业集群创新网络密度对知识创新的影响分析。网络密度是用来衡量整体网络关系紧密与否的重要指标。朱海燕通过研究认为网络密度对知识扩散有促进作用。根据以上分析，提出如下假设：
H4a：产业集群创新网络的网络密度越大越有利于知识的获取；
H4b：产业集群创新网络的网络密度越大越有利于知识的扩散。
2、产业集群知识创新与产业集群升级的关系假设
知识获取为产业集群升级提供了动力，知识扩散大大增加了知识生产、创新的可能性，同时在知识扩散过程中的新知识、新观点的传播，对产业集群升级也有着积极的促进作用。根据以上分析，本文提出如下假设：
H5a：知识的获取有利于产业集群工艺流程升级；
H5b：知识的获取有利于产业集群产品升级；
H5c：知识的获取有利于产业集群功能升级；
H6a：知识的扩散有利于产业集群工艺流程升级；
H6b：知识的扩散有利于产业集群产品升级；
H6c：知识的扩散有利于产业集群功能升级。
三、实证检验
为实证检验上述的关系假设，选取某著名光电子产业集群的有关企业作为研究样本，通过问卷调查法收集研究数据，采用结构方程分析法，对数据进行分析，并对分析结果进行讨论得出实证研究结论。
1、路径分析
根据问卷调查所取得的数据，利用AMOS软件运算出的结构模型路径分析结果（如图2所示）。
2、模型拟合检验
模型拟合情况如表1所示：表内资料说明模型拟合指数均达到标准，整体模型适配度良好，理论模型与实际数据可以适配。
四、结论
根据本文所提出的基于创新网络的产业集群升级的概念模型，其中有14条理论假设全部通过假设检验。检验结果显示，产业集群创新网络对产业集群的知识创新有积极的促进作用，而产业集群知识创新对产业集群升级也有积极的促进作用，那么，产业集群创新网络可以通过知识创新促进产业集群升级。
参考文献
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[7] 邢晓柳：区域创新网络中基于知识共享的企业合作创新风险分析[J].科技进步与对策，2010，27（10）.
知识创新的概念范文3
[关键词]知识；知识挖掘；产业集群网络；创新模型
[中图分类号]F272.3 [文献标识码]A [文章编号]1006-5024（2013）10-0034-05
一、引言
1912年经济学家熊皮特在《经济发展理论》中首次提出创新理论的基本思想，即把生产要素和生产条件的新组合引入生产体系，以达到降低成本或提高产品质量，从而使实行创新的企业在竞争中占据优势，获得超额利润的一种经营管理活动。随着产业集群的出现和不断发展，Doloreuxa和Partob等学者提出产业集群为创新提供了新的模式，即在一定的地理区域内，各个行为主体在交互作用和协调过程中彼此建立的各种相对稳定的正式或非正式的网络构造体系。随着知识经济的到来，知识已然成为创新的动力源泉，产业集群有其特有的地理区域集中优势，知识资源有其固有的根植性和黏性，更有利于产业集群形成文化、技术、管理特色。但信息量的激增，使知识的获取不再简单。随着本体技术的出现和融入到数据挖掘系统中的理论和实践的不断拓展，知识模式获取的质量也越来越高。因此，本文拟提出通过本体和知识挖掘等智能信息处理技术来构建产业集群的网络创新模型，将产业集群网络中分散的信息资源进行语义分析与整合，并在语义的基础上实施知识挖掘过程，获取高质量的知识模式，实现在整个产业集群价值链上无歧义的高效分享，以提高创新效率。
二、理论基础
（一）知识与语义
关于知识人们都有不同的理解和定义，国内外众多学者结合自身情景从不同的角度对知识做出了定义，如Elias和Hassan认为知识是一种通过经验或学习而获得的理解力，是一种用来完成专门任务的技能，也是事实、过程规则或经验规则的积累。Polvani在1996年首次提出两种知识类型，即显性知识和隐性知识。日本学者Nonaka和Takeuchi认为隐性知识具有一个非常重要的认知层面，它是蕴含在人大脑中的模型和信念，很难被别人模仿。同时，他们认为显性知识是可以编码、存储和共享的知识。我国学者也主要多从知识与数据、信息的关联，和知识的类型等角度对知识的内涵做出了界定。
随着本体论和自然语言处理技术的发展和应用，“语义”一词被广泛提及。被赋予含义的数据就是信息，而这种含义就是语义，知识是用来描述信息的概念、概念之间的关系，以及概念在陈述具体事实时所必须遵守的条件，从这点上看，对于信息的语义以及信息语义之间的关联关系的描述本身就是一种知识表达，因此在许多研究中，往往将语义的描述等同于知识的描述。
（二）知识挖掘与本体
目前国内外学者对知识挖掘内涵的描述还不统一，基本上有两种分歧：一是沿用传统数据挖掘的基本理论和技术来研究知识挖掘，把数据挖掘引用到知识管理领域产生知识挖掘，转变后的知识挖掘比数据挖掘更加注重知识创新的能动性，成为知识发现和知识学习的核心内容，这部分学者认为知识挖掘处理的对象是数据或信息，产生的结果是知识。二是认为知识挖掘的对象不仅包含显性知识，而且包含隐性知识，其中对隐性知识的挖掘应该占据更重要的地位。我国学者冯新民和王建东提出了广义知识挖掘的概念体系架构，传统的数据挖掘、知识发现与知识创新等概念都是广义知识挖掘体系的一部分。
本体原是哲学领域的概念，后广泛引入到计算机工程、人工智能等领域，本体作为共享的概念模型的明确的、形式化的规范描述，在与知识挖掘的融合过程中，常作为数据预处理、提高挖掘技术和算法高效运作的基础，主要起到两方面的作用：一是对所挖掘的数据进行语义预处理和整合，使知识挖掘具备自主推理分析能力；二是针对具体挖掘任务，能够协助用户自动调用最合适的方法和算法，完成知识挖掘过程。
（三）产业集群网络创新
随着社会经济的不断发展，国内外众多学者在熊皮特创新理论的基础上，提出了新的理论，其中Tracey根据创新活动的范围和创新主体的不同，把创新分为渐进式创新、激进式创新、企业系统创新和区域网络创新。对产业集群网络创新的研究多数依赖于区域网络创新理论，因此多数学者将产业集群网络创新的结构划分为正式的经济网络和非正式的社会网络。其中正式的经济网络又可划分为核心网络层和辅助网络层，核心网络层是由集群内企业之间所建立的、围绕整个产业价值链生产运作的、正式的经济合作关系网络；辅助网络层是由大学、科研单位、政府和中介机构所组成的、支撑核心网络层有效实施和运作的重要辅助网络。非正式的社会网络又可划分为文化网络层和群外网络层，文化网络层是对产业集群运作范式产生潜移默化影响的当地区域的文化特征、生活习性等所构成的网络；群外网络层是指与产业集群网络有联系的圈外企业、科研单位、政府、文化地域等所构成的集群网络，即不同区域的集群网络之间是有关联的。
产业集群网络创新的能力取决于集群内部的结构特征，产业集群内各主体之间以及不同产业集群之间的关系强度和关系的质量构成了产业集群网络主要的结构特征，它们与产业集群网络的创新能力有着直接的正相关关系。知识是创新的源泉，产业集群网络中结构关系越强、质量越好的主体之间就越有益于知识的获取、流通、共享和转化。如何识别企业主体之间、企业与科研单位之间等关系的函数值，这对产业集群网络创新的整体优化、提高创新动力具有重要的意义。
三、基于知识挖掘的产业集群网络创新模型构建
（一）模型构建目标
模型构建目标有两个：一要满足企业对高质量知识渴求的目的，即在领域本体技术的支持下，从人类大脑、文字、交易数据等中挖掘潜在的、未知的高质量知识模式，并基于本体的形式化方式进行知识表示，更加有利于知识在整个产业集群价值链网络中流通、共享和创新，提高了产业集群网络创新的能力。二是在领域本体技术的支持下，利用知识挖掘技术从各主体之间业务流程中发现潜在的知识模式，勾勒出产业集群网络中各主体所包含的概念之间关系的强度和质量，以便调整产业集群中各主体之间的函数关系，扬长避短或重新组合，以提高产业集群网络的创新能力。
（二）基于知识挖掘的产业集群网络创新模型
该模型包含一个智能化的产业集群网络创新的循环机制，其中产业集群网络提供知识挖掘所需的数据，企业本体的引入使知识挖掘的数据基础提升到语义层次，根据知识挖掘任务的需求，每个被选择的数据都带有语义标签，使知识获取的过程更加自主化和智能化，分析挖掘出的知识模式用于产业集群网络的创新，即满足产业集群中各主体对知识模式高效运用的需求和产业集群网络结构的调整和优化。该模型包括5个模块，即数据收集模块、数据预处理和语义集成模块、知识挖掘模块、基于本体形式化方式的知识表示模块以及产业集群网络创新模块。各模块所包含的主要内容如下：
1 数据收集模块。数据来源于产业集群网络各企业业务流程中，形式是多样化的，如可呈现出静态和动态、多结构化、显性和隐性等特性。
（1）静态和动态数据收集。静态数据是反映历史情况的，即用数字资料、文字描述来反映已经发生的各种经济活动状况。产业集群中的静态数据多发生在各种数据库记录中，如客户数据库、交易数据库、促销活动数据库、询价记录等。其中客户数据库记录企业现有和历史客户的相关信息；交易数据库包含企业之间、企业与客户进行交易活动的记录；促销活动数据库包含了企业促销活动的细节；询价记录包含了客户、供应商等主体之间的价格谈判活动。
动态数据是反映当前时间活动状况以及将来发展变化趋势的数据，是对正在发生的和未来状况的描述。动态数据的历史积累就成为静态数据的来源，一般来讲，动态数据可采用直接记录、追踪和摄像等方式收集，如企业访谈、会议记录等都属于企业动态数据。
（2）显性和隐性数据收集。显性数据是可以编码、存储和共享的知识，而隐性数据是隐含在人脑中的模型和信念，其中显性数据的收集常用的有两种方式：通过上网等方式搜索已经成为参考资料的数据，如企业年鉴等资料；或是通过市场调查问卷等方式收集数据。
隐性数据多隐含在行为方式中，常用的方式也有两种：通过企业博客、BBS论坛等舆论传播平台收集客户、企业等相关主体的评论意见等；或是通过Cookies或Spider等程序软件抓取客户、企业等相关主体访问网站的行为轨迹。
（3）多结构化数据收集。结构化数据是先有结构后有数据，一般能用统一的结构（如二维表结构）进行表达，如企业各类数据库数据；非结构化数据相对于结构化数据而言，是不方便使用结构化方式表示的数据，如办公文档、企业业务文本、图片等数据；半结构化数据一般是自描述的，数据的结构和内容混合在一起，没有明显区分，如企业网站Web页、客户浏览Web日志等数据。
2 数据预处理和语义整合模块。以互联网为依托的知识经济时代，结构化关系型数据库数据和半结构化Web文本数据是企业电子商务活动中最为重要的两种数据。针对不同结构类型数据的预处理和语义整合的方法与流程也是不同的，详细介绍如下：
（1）结构化关系型数据库数据的预处理和语义整合。在企业本体概念体系的辅助下，采用数据仓库技术对数据库数据进行预处理和语义整合，即建立基于语义的元数据，并在该元数据的指导下实施基于语义的ETL过程。其处理流程如图2所示：
对于企业，关系型数据库承担了绝大多数企业数据的存储任务，实体关系（E-R）模式是关系型数据库语义知识的形式化基础，也是产生元数据的重要来源，而实体关系模式本身又与知识本体存在着某种映射关系，找准这种映射关系便可准确构建出基于本体的元数据内容，从而可指导基于语义层次的ETL过程。我们可以通过分析关系数据库中的表定义和表数据两部分内容，来识别出ER模式中重要的语义信息，并与知识本体中各元素相互映射，即通过关系型数据库的语义反求过程来构建基于语义的数据仓库元数据，实现关系型数据库数据的语义整合的过程。
（2）Web文本数据预处理和语义整合。在企业本体概念体系的辅助下，采用文本数据预处理的方式，并结合聚类和关联规则挖掘方法，从中获取概念、概念之间的关系，完成对Web文本数据的语义标注和整合的过程。其处理流程如图3所示：
Web文本数据集的预处理过程包括分词处理、文本特征标引和词频降维三个步骤。分词处理主要采用词频统计的方法，即通过计算字与字相邻共现的频率来反映字符串确实是一个词的可信程度，只要选用的数学模型适当，就会有较高的切分精度和查全率，其中应用较广的数学模型有N元文法模型、隐Markov模型和最大熵模型等；文本特征标引主要采用矢量空间模型来表示文本中的内容，词代表文本特征信息，该词称为特征项，关于特征项权重的计算方法则采用TFIDF函数；词频降维是预处理步骤中最为关键的一步，主要利用潜在语义标引方法中的奇异值分解技术，目的是生成包含特征项间隐含概念关系的新矩阵。
Web文本数据集进行语义分析的过程包括文本中概念的挖掘和概念之间关系挖掘两部分。主要是在Web文本集预处理的基础上，实施平面划分聚类法进行特征项聚类，在企业本体的辅助下获取Web文本集中的概念集簇，完成Web文本集中的概念获取过程；实施关联规则挖掘方法，在Web文本集中发现具有强关联关系的特征项集，再运用概率统计方法在上述有关联的特征项集中发现具有等价和层次结构关系的概念间关系模式。
3，知识挖掘模块。该模块是整个产业集群网络创新模型中的核心部分。由产业集群网络的业务需求转化为知识挖掘任务，选择相匹配的挖掘方法和算法，在已经实施过预处理和语义整合后的数据基础上实施挖掘过程，即开展数据选择、数据转换、数据挖掘、知识评价和知识优化的流程。与一般的知识挖掘流程相比，该流程减少了数据清洗阶段，因为在数据预处理和语义整合阶段基本上消除了数据中存在的不完整、不一致、不精确和冗余等问题。其挖掘流程如下：
（1）挖掘任务的确定。知识挖掘任务贯穿了整个挖掘过程，无论是数据准备、挖掘工具和算法的选择还是知识模式的评价和优化都与其有直接关系。知识挖掘任务的确定要经历识别业务相关者的真实需求，即识别客户、企业员工、业务合作伙伴对挖掘项目的真实想法；分析知识挖掘环境，即对资金预算、技术人才、知识挖掘软件等做出统筹规划；确定企业业务，即进一步了解企业业务相关者的真实需求和影响挖掘项目进行的一系列环境因素；通过上述步骤，进而确定知识挖掘的任务。
（2）数据选择。由于该阶段的数据选择是建立在数据语义处理后基础上的，因此选择的过程中就不必再考虑数据的系统异构、结构异构和语义异构等问题。选择的标注应该参考如下因素：考虑与知识挖掘任务的相关程度；考虑数据是否完整；考虑数据的时间有效性等。
（3）数据转换。数据转换的目的是使数据更适合知识挖掘方法与算法等的要求，提高知识挖掘的质量。在数据转换过程中应该考虑以下因素：将数据转换成合适的粒度；适时添加衍生变量；着重处理孤立点和重编码。
（4）数据挖掘。该阶段的主要目标是依据知识挖掘任务的需求及所生成的知识挖掘模式的功能，如解释、分类和预测等来选择合适的知识挖掘方法和算法。知识挖掘过程中会涉及到多结构类型的数据，因此该阶段也会根据数据结构的不同来调用最适合的知识挖掘方法和算法，以提高知识挖掘的质量。另外，数据经过预处理和语义整合阶段后，已经对数据的内涵做出了明确的、规范化的定义，因此更有利于知识挖掘方法、算法及工具等实施智能化的处理过程。
（5）知识模式评价。从数据集中挖掘生成的知识模式并不是单一的，我们需要结合知识挖掘的任务来选择出最优良的知识模式，因此需要对产生的多个知识模式进行评价。评价的指标需要考察知识模式的准确性、可理解性、从知识模式中获取结果的效率和模式的构造效率；评价的方法有很多，如可利用错判矩阵、累计增益图等方法来判断知识模式的优劣。
（6）知识模式优化知识模式的调整和优化主要涉及到对知识模式集的调整和对知识挖掘算法相关参数的调整，对多个知识模式的组合应属于知识模式优化策略的一个方面。对知识模式集的调整包括对知识模式集规模、密度、时间特性的调整；对知识挖掘算法相关参数的调整主要是对算法的灵活性进行调整，如增加或减少训练集的数目、增加或减少阈值、增加或减少回归曲线的弯度等；多个知识模式的优化组合方法包括表决组合、分段输入组合、模式分段组合、数据强化组合等。这些知识模式优化的方法都能使所选择的知识模式更好地展现其应用价值。
4 基于本体形式化方式的知识表示模块。Maedche给出本体一个五元组形式化表示的方式，即O={C，R，Hc，Rel，A}，其中c代表概念集，R代表概念间关系集，Hc代表概念间的层次结构，Rel代表概念间的非分类关系，A代表公理。由此可见，基于本体形式化的表示方式可将知识模式描述成为一个语义网络结构，即由节点和有向弧构成，节点代表了概念集，而节点之间的有向弧代表概念之间的关系，它们又由公理进行约束规范。
基于本体形式化方式来表示知识模式，可在语义表现、挖掘隐含的语义信息方面有很大的改善，使得知识模式表示事物之间语义关系更加丰富化、统一化和标准化，提高了产业集群内不同企业信息系统之间的可操作性，促进更好的知识共享和知识创新。
5 产业集群网络创新模块。该模块的主要作用是利用所生成的知识模式，提高企业管理决策能力，并优化产业集群网络中各主体之间的函数关系，提升产业集群网络创新能力。特别是基于本体形式化方式的知识表示方式，能够更好地协助产业集群网络识别相互联系的主体之间的概念和概念之间关系的强度等，能够更好地优化配置产业集群的网络资源，使产业集群网络创新能力达到最优。
知识创新的概念范文4
【关键词】创新 知识创新 知识创造
一、创新
1.创新的定义
创新是以新思维、新发明和新描述为特征的一种概念化的过程。当今社会，有很多人误解了创新的含义，以为只有重新发明才叫创新，而执著地不断改进原有产品不叫创新。创新只有两层含义：一、从无到有；二、新的排列组合。从无到有是指原来不存在的东西，但是我们把它发明出来了，比如爱迪生发明出电灯，这就是创新。新的排列组合是指发明家通过一定的手段，把已有的两个或多个事物，组合在了一起，出现了新的使用价值。比如MP3手表，手表是已有的事物，MP3也是已有的事物，有心的发明家把两者通过一定的手段组合在了一起，产生新的使用价值，这也是创新。由此可见，虽然天才般的发明创造的确在推动社会进步方面意义非凡，但如果我们能在前人基础上不断努力使之臻于完善，也是莫大功绩。
2.创新的意义
没有创新就没有竞争力，没有创新也就没有价值的提升，要充分认识科学创新的时代意义。在全球经济一体化、信息化、网络化的大背景下，科学技术日新月异，经济生活瞬息万变，市场竞争也逐步加剧，每一个企业都应该纵观全局衡量自己，唯有不断创新，才能在竞争中处于主动，立于不败之地。许多企业之所以失败，就是因为他们未能真正做到这一点。
二、知识创新
知识创新是指获得新知识后，再根据市场需求将新产生的知识传播，转化，成为一种市场化的商品与服务。知识创新的目的就是追求新的发现、探索新的规律、创立新的学说、创造新的方法、积累新的知识。
从知识流的角度来说，可以将科技活动看成是简单的由科学发现、技术发明以及技术创新中的技术开发三个阶段组成的一个动态线性链接过程。“创新”的思路如果被纳入进科技活动，再将其引入经济的领域，赋予它经济的内涵，那么就能称之为“科技创新”了。国内外有不少学者都是通过这一角度提出科技创新的。
知识创新，即横向拓展“科技创新”。知识创新是知识领域与经济领域之间必不可少的中间环节。知识创新为知识和经济的有机结合提供了可能，知识经济也就随之应运而生。
由此可见，知识创新的内涵是相当丰富的，它不仅涉及到技术创新、科技创新等知识内容，而且在内容外延上也覆盖了知识领域和经济学领域。技术创新是科技创新和知识创新的核心环节，技术创新也将在知识经济化的过程中发挥关键性作用。
三、创新与知识创新的关系
1.两者紧密联系
创新是基于较大范围的市场及非市场的知识流，创新贯穿于知识的创造、传播和运用的全部过程。在这个过程当中，可能需要各个环节及参与主体目前所掌握的知识，也可能会需要他们再继续创造相对应的新知识。每个参与主体都在释放和获取知识，与此同时还在进行着知识的配置，最后会形成一种结构化的知识，体现在各种产品、产业、市场和制度当中。这也就是广泛被学术界称之为“组织的学习过程”。创新的核心是知识的创造，它贯穿在整个的创新过程中并且是创新的最终目的。因此，把知识创造从创新的过程当中单独分离出来几乎是不可能的。把知识创新和其他各类创新活动分离开来的做法显然是行不通的，这不仅是缺乏基本的科学基础，而且也阻碍了人们正确的认识和理解创新的科学含义，不利于掌握和了解创新的根本内在规律，也不利于创新活动正常、健康的发展。
知识创造即新知识的获取，因此创新过程其本质就是学习。当然，这里所指的学习绝不仅是传统意义上的被动吸收外界知识的认识过程，而是指一个能动地可以创造新知识的过程，不论对组织还是个人而言，都是一个建构全新知识的过程。而在创新的过程当中，最关键的是组织的学习。所谓组织的学习，是指把分散在组织内部和外部的单独个体上的个人的，分散的，并且可能会因为个人的流动随时流失的，以及相当数量模糊的知识（也可以称为缄默的知识）逐渐组织化、群体化、明晰化、结构化，最终形成结构化知识的过程。从这个过程可以看出，创新绝对是个高度集体性的活动，“任何单个的企业和组织都不可能孤立地创新”。可见，创新就必须开放，不开放就无法创新。创新则是多种知识集成在一起的结果，没有集成也很难有创新。
2.两者相互区别
创新与知识创新是两个全然不同的概念，创新是指在经济系统中引入某种“新组合”，比如可以把技术创新、管理创新、市场创新等一些概念都理解成某种经济行为，但是知识创新却是知识在市场上的实现过程。它们之间也并不是单纯的包含和被包含的关系，而是有着严格的区分：从内涵上来讲，创新指的是运用旧的知识创造出一种新的知识，而知识创新指的则是将所有形态的知识全部经济化；从目的上来讲，创新是为了追求新的发现，探索出新的规律，积累到更多的知识，而知识创新则是为了在市场上能够实现新思想、新知识的价值；从主体上来讲，创新的主体既可以是单独的个体，也可以是组织；而知识创新的主体却是“产”、“学”、“研”等，在这当中，“产”又是“核心的主体”，“学”、“研”则是“协同的主体”，因而体现出的是主导多维性；从形态上来讲，创新仅仅是指创造知识自身的活动，而知识创新却是一种经济行为，它具有某种经济学上的意义；从最终目的来看，创新的结果是形成了新的理论和方法，而知识创新的成果却是实实在在看得见的生产力，是成为现实的产品或服务，为人们的生产和生活提供帮助。
参考文献：
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知识创新的概念范文5
关键词 文化 文化演变 知识创造过程 文化建设
中图分类号：G302 文献标识码：A
中国革命和建设的历史无疑是由先进的文化所引导带来制度上的翻天覆地的变化，并引领中国日益现代化的过程。与此同时，仍然存在一些旧有的思想及相应行为若隐若现影响着新的社会制度的运行、阻碍新的社会格局的产生，例如封建特权思想、圈子文化、山头主义等。对于未曾全盘西化的当今中国而言，有着自己独特的历史与国情，面临着全新的国际发展环境，也不可能像当初西方列强一样靠对外侵略扩张而发展，其全面复兴必然需要全新的文化来支撑，这意味着它必须充分发挥历史传统的优越性同时又必须摆脱历史的包袱，吸收外来的先进文化同时又必须剔除其糟粕，因而必然需要围绕全新的建设与发展任务实现全面的文化创新，尤其是在创新型国家建设过程中。这样，理解掌握文化创新的过程实质，就具有非常实际的意义。
1文化的基本单位即文化基因是一种认知模式
美国文化人类学家A・L・克罗伯和K・科拉克洪在考察100多种文化定义后，曾给出一个广为接受的综合定义：文化存在于各种内隐的和外显的模式之中，借助符号的运用得以学习和传播，并构成人类群体的特殊成就，这些成就包括他们制造物品的各种具体式样；文化的基本要素是传统（通过历史衍生和由选择得到的）思想观念和价值，其中尤以价值观最为重要。
文化的构成要素，主要包括：
（1）精神要素，即精神文化，主要指哲学和其他具体科学、宗教、艺术、伦理道德以及价值观念等，其中尤以价值观念最为重要；
（2）语言和符号；
（3）规范体系：是人们行为的准则，有约定俗成的如风俗等，也有明文规定的如法律条文、群体组织的规章制度等，它们共同调整着人们的各种社会关系；
（4）社会关系和社会组织：其中社会组织是实现社会关系的实体；
（5）物质产品：经过人类改造的自然环境和由人创造出来的一切物品，是文化的有形部分。
文化有其基本的构成单元――文化基因（meme）。文化基因的概念，最早是来源于英国著名科学家道金斯的《自私的基因》（The Selfish Gene）一书，他认为文化基因或觅母（Meme）是文化传播单位或模仿单位，音乐调子、概念、妙句、时装、制锅或建造拱廊的方式等，都是觅母。这一概念解释只提到一些具体表象，没有区分文化的内在遗传信息和外在表现形式，也没有注意到前述文化内容的结构体系。
P・DiMaggio在综合评述文化社会学与认知心理学的相互影响后认为，将认知的模式即schema作为文化分析的基本单元是极有意义的。它代表着各种对象、事件以及它们的特征、构成要素、相互关系的各种假设，多是在信息不完全的条件下形成的；同时它也是人们的信息处理方式，展示文化的运行过程。这一分析突出了文化基本单元的内在信息属性，与生物学的“基因”概念内涵更具一致性。
比较上述两种概念分析，文化基因，应是特定人群对某种对象及其相关特征、关系的认知模式，是在传播过程中能够被内化吸收的基本理念，本质上是一种知识；这种理念决定着文化的具体表现形式，如音乐或时装的风格、建筑的方式等；人们在传播、模仿这些具体形式时，实际上也隐含地传播者这种内在的理念或知识。
2文化演变的核心是文化基因的知识创造过程
Gabora提出一种文化演化框架――公共交流（communal exchange），认为是公共交流使得人们对不和谐、挫折或误解做出回应：从不同的视角思考，调整理念以适应环境，因而减少熵、重建和谐完整的概念系统。使得复杂的、可积累的、开放的文化得以演化的是一种递归性反思能力：一种思想触发另一种思想，后者再触发另一种，如此持续进而形成一条联系链。换句话说，文化演变的核心是概念、理念的发展变化，是通过与环境的互动产生新的认识的过程；它通过这种自我修正过程产生可传播的创新，因而必然地是一种新知识产生的过程。对比文化基因的概念，这种调适后的新理念、新概念，实质上是一种新的认知模式，即新的文化基因；递归性反思能力形成的思想联系链即是文化基因链。
这一演化框架理论强调的是新理念的产生，但并没有解释新理念转化为新现实的过程；如前述文化概念与组成，文化演变还应包含新理念转化为新的行为规范、新的社会关系或社会组织以致新的物质产品的过程。
对于由新知识产生至新产品或新现实得到实现的知识创造完整过程的探索，最经典、最透彻的分析仍然是野中郁次郎和竹内弘高的知识创造三要素统一模型。它包括三个基本要素：知识创造的SECI模型、场及知识资产。
（1）知识创造的SECI过程，是从隐性知识到显性知识的知识转换过程，包括社会化（Socialization），外部化（Externalization），联接化（Combination）和内部化（Internalization）。社会化意味着从隐性知识到隐性知识的转换，是分享体验并由此创造心智模式和技能之类隐性知识的过程；外部化将隐性知识转为显性知识，是利用比喻、类比、概念、假设或模型等形式将隐性知识明示化的过程，是知识创造过程的精髓所在，通常由对话或集体反思所触发；联接化是从显性知识到显性知识得转换过程，将各种概念综合为知识体系的过程，它通过对显性知识的整理、增添、结合和分类等方式，重新构造既有信息，进而催生新知识；内部化是从显性知识到隐性知识得转换，主要通过干中学以共有心智模式或技术诀窍的形式内化到个体的隐性知识基础内。经历了这样的相互作用，一项创新便涌现出来。模型认为组织知识创造始于被调动的个体隐性知识，通过知识转换的四种模式在组织层次上放大，并在较高层级上固定下来，并会随着互动社群的扩大，超越团组、部门、事业部、组织的边界而不断往前推进，形成知识螺旋。
（2）场，是知识得以分享、创造和应用的共同环境，它为个体的知识转换以及知识螺旋的展开提供能量、质量和场所，存在形式可能是物理空间如办公室、虚拟空间如电子邮件或网络，和精神空间如共同的理想或文化等，不同主体之间的互动是场形成或存在的关键。与上述四种知识转换过程相对应，场也有四种类型：起始场、对话场、系统化场和实践场；
（3）知识资产，是知识创造过程的输入、输出和调节因子。知识资产可分为四类：经验性知识资产、概念性知识资产、系统性知识资产和惯例性知识资产，是上述四个知识转换过程的必然结果。
所有的三个元素统一为一个整体。简而言之，是组织应用既有的知识资产，通过SECI过程创造新知识；而SECI过程发生在相应的场中，创造的新知识也成为组织知识资产的一部分，成为新的知识创造过程的输入。这一模型强调从隐形知识到显性知识的转换；包括了新构思或新思想的形成到形成新现实的完整过程，但主要是针对企业的创新实践分析得到的模型。
将这一模型扩展应用到文化演化过程中，则需要进行理论上的拓展和历史事实上的探索验证。另外，这一分析模型一个显然的局限是没有说明知识创造的动力源泉。
3实践中的矛盾启动新文化基因的知识创造并促进新基因链的形成
将的《实践论》、《矛盾论》中实践与认识的关系、认识发展感性与理性阶段、矛盾的普遍性等原理与野中郁次郎等人的知识创造三要素模型相结合，我们可以得到：是实践的需要触发了知识创造的过程；直接的推动力正是各类实践中遇到的问题，也就是矛盾；而知识创造的目的或结果，则是为实践中的矛盾提供解决方案。事实上，野中郁次郎等人的知识创造过程模型，也蕴含了由感性认识到理性认识的不同阶段：社会化、外部化阶段，以感性知识交流为主，开始向理性知识例如概念转化；联接化阶段则是理性知识的相互组合；内部化则是系统理性知识的实际应用，“由认识到实践”必然经历的过程。
作为特定矛盾的解决方案的新认知或新思想，就可能成为新的文化基因；而现实世界中矛盾的不断发展变化，则为新的文化基因的出现提供源源不断的动力，成为“思想联系链”形成的现实基础；而新的“思想联系链”，即相互联系着的新的文化基因，成为人类推进相关现实世界变化的认知基础。
例如始于佛罗伦萨的文艺复兴过程中的知识创造过程。面对资本主义经济发展的实践要求，佛罗伦萨的人们需要探索理解人与神、人与外部世界的关系，当时的实践环境构成了新理念产生的起始场；各种学校及佛罗伦萨城市共和国内全新的探求新知（表现为追崇古典）的自由氛围，承担了对话场的角色；加上外部知识即古希腊文化成就的输入，人文主义的基本观念即对人性的尊崇，得以孕育形成，形成了对人与神、人与世界的关系的全新认知；上述对话场也触发了这种新的文化基因的外部化，即各种艺术创作实践，各种文艺及美术作品，便是这种外部表达的具体形式；同时或随后，探究人所赖以生存的自然界的规律、探究人与人之间关系的需求进一步产生，相应的自然科学，如天文学、物理学、生理学、心理学、建筑学；和社会科学如政治学得以产生，并形成了相应的知识体系以及相应的科学与社会实践，进而改变了人们思想观念和行为习惯，按照新的知识处理人与自然界、及人与人的关系，而不再唯神命是从；相应地，科学与民主的思想作为新的文化基因也得以形成。形成新的科学或社会实践、改变人们思想观念和行为习惯的过程，就是上述的知识内部化过程，相关的新的实践活动，就是实现内部化的实践场。古希腊文化成就是这一知识创造过程的知识资产的输入，人文主义理念、科学与民主思想等新的文化基因及各科新的知识体系则是这一过程输出的知识资产。与野中郁次郎等人的分析模型不同的是：人文主义观念传播到自然科学及社会科学的不同领域时，随即开启了新的SECI过程，而不同具体领域的研究与实践，则这种观念在社会生活中实现内部化的具体表现。
由文艺复兴运动的深入发展而导致自然科学成果的积累以及社会经济生活的进一步发展，政治学领域进一步深化拓展为18世纪的思想启蒙运动：一批代表人物在吸收既有科技成果、体验现实群众生活、考察国内外实际的基础上，对理想的国家制度的各侧面及整体结构进行了分析论述。如英国的哲学家洛克和科学家牛顿，法国的孟德斯鸠、伏尔泰、狄德罗和卢梭，荷兰哲学家斯宾诺莎，德意志的康德等，就人民、国家功能、政府职责与权力范围、法治的必要性与内容、宪法的地位等相继做了透彻的分析，进而进行了国家制度的设计，如三权分立、分权制衡等保障个人权利的国家制度及其运行机制；随后不同国家、不同民族通过资产阶级革命实现了各具特色的资本主义体系，包括法国、美国、德国、英国、意大利、俄罗斯、加拿大、日本等。显然，吸收科技新成果、考察实际社会生活的过程，就是社会化的过程，就国家制度各侧面的分析论述及相关成果的出版则是新的政治观念的外部化表达过程，而国家制度的整体设计则是一个相关政治观念系统化整合的过程，通过资产阶级革命完全实现资本主义制度，则是国家制度在社会现实中的内化过程。
上述过程中文化基因链的形成过程是：人与神之间矛盾的解决导致基本人文主义基本理念，即尊崇人性这一文化基因的产生；而人与客观世界的矛盾是人与神的矛盾解决后必然面临的新问题，它进一步分解为人与自然的矛盾以及人类社会内部的矛盾。分解后各领域的知识创造过程中，针对各自的新矛盾的解决又产生了新的文化基因，例如自然科学领域对于科学方法和科学实验的重视，贯穿于所有自然科学领域；例如西方政治学领域中的民主相关的观念体系：自由、平等、法制、民权等等。这样，不同文化基因的创造、演进就渐次形成一个树形图谱。当然，并非所有新的知识成果都能成为新的文化基因，唯有影响广泛、长期传承的理念，才成为文化基因。从根源看，文化基因所以能长期传承、影响深远，原因在于它对于现实中某类共性的矛盾的解决仍然有意义。而当社会生活中的新问题、新矛盾出现时，新的知识成果或新的文化基因的出现，就成为必然。这正与Gabora提及的递归反思能力所形成的思想联系链相对应。
这种文化基因链的形成过程可为我们新文化的建设提供借鉴。
4新文化的建设要注重各种实践中相关场的建设以及与相关文化基因的关联
由文化的概念所决定，文化创新或新文化的建设，必然地包括捕捉提炼新的理念，设计完善新的制度和政策，完善相关机构的新功能，新的理念的传播，新的实践惯例的扩散等；而由文化演变的知识创造过程及实践动力所决定，关注新的实践中对新文化基因的需要以及相关的各种场的建设具有特别的意义。
例如上海科技创新中心的建设，需要产业界、研究机构、相关政府部门、服务机构等通过开放式创新、整个区域范围的资源优化配置以形成创新生态链和以知识创造、流通及应用为基础的创新型经济，并在全球创新网络中发挥重要作用。这一目标的实现必然地包含着相关文化的创新与不断完善。只有区域范围内的新的创新文化，才能凝聚各方资源与力量、促成有全球影响力的科技创新中心的形成。新的文化基因的创造过程，其起始场与最初隐性知识的形成，往往与新的实践过程紧密联系在一起。在这种文化建设进程中，企业家俱乐部、企业界与学研界以及政府部门的界内或跨界的论坛、协会的活动等形式，属于实现社会化的起始场或实现外部化的对话场；相关研究机构的合作以及研究机构与实践部门的互动、结合，则是实现相关知识组合化及完成制度或政策设计所必须依赖的系统化场，实地培训、相关宣传资料的编辑出版发行，新闻媒体对新文化内容的传播，“干中学”及实践中的交流等则是实现内部化的实践场必不可少的内容。
起始场、对话场的建立，有利于促进与新实践相关人员的交流、借鉴外部相关知识、对新的实践进行理论探索与总结等，进而实现作为新的文化基因中新知识的社会化、外部化。需要注意的是，当代社会信息化、网络化的发展为相关主体之间的关联、对话提供了诸多便利，起始场、对话场的建立有了更多的可能途径；但隐性知识的交流和传播依靠信息化、网络化的手段依然是远远不够的。
新的文化基因的内部化过程，即实践场的作用，有的靠实践中榜样的力量以及相应的实践体系可潜移默化地传播实现，有的则要注意利用制度的强制力量以及系统的教育体系来实现新的文化基因的植入。例如现实中反腐所要求的“不敢腐、不能腐、不想腐”的机制的建设。腐败的大面积发生，无疑与长期封建社会的思想遗留有关，如官本位、封建特权、圈子文化等，不仅仅存在于很多官员自身思想深处，也存在于整个社会的思想意识里；同时，也与我国在强调经济建设为中心任务的过程中忽视相关制度建设有关，如权力设计及运行模式、监督机制以致公务员的薪酬制度等。“不能腐”意味着健全的制度形成了对官员行为的有效制约，这有赖于新的制度设计在实践中的有效内化；而“不想腐”，则意味着一种新的文化观念和行为习惯的形成，与新制度相对应一整套观念体系通过教育已深入到官员的思想深处。
新文化建设还需要密切关注相关的文化基因之间有机联系的方式，有时需要相关基因的变化才能实现特定基因的演变，这是由其内在矛盾的相互关联特性所决定。例如反腐的新制度及其理念基础，可能与其他相关制度、理念的改变密切关联。
中国的建设实践必然需要衍生出新的文明，而新的文化则是这种新文明的内在基础；把握文化创新与建设的一般规律，探索营造恰当的氛围与措施，结合各项建设实践完成文化的创造，是实现民族伟大复兴的必然要求。
基金项目：本文曾得到上海大学研究生创新基金（shucx080158）和上海市科技发展基金软科学研究博士论文专项基金（20090610）资助。
参考文献
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知识创新的概念范文6
[关键词] 创新集群知识知识转移
一、创新集群研究述评
1.创新集群的早期思想
1890年,英国剑桥大学经济学教授马歇尔(Alfred Marshall)出版了《经济学原理》一书,标志着产业集群思想的产生。在书中,马歇尔考察了工业的地区分布、运输对工业的影响和规模经济等问题,认为产业集聚能够使更多的知识、信息、技能和新的思想在特定的地理空间内迅速传播和应用,形成专业协同创新的环境与知识溢出,同时他还认为在特定区域形成具有专业化的技能的劳动力市场是产业集聚的必然,产业集聚还需要辅行业和支撑体系的发展,空间上的运输成本节约为规模经济的发展降低了费用 。而后,1909年,德国经济学家韦伯(Alfred Weber)在《工业区位论:区位的纯理论》一书中阐述了工业集聚可分为低级阶段和高级阶段。1912年,美籍奥地利经济学家熊彼特(Joseph Alois Schumpeter)《经济发展理论》一书的出版,标志着“创新理论”的产生,他在《资本主义、社会主义和民主》一书中,强调了垄断性大规模企业在创新中的巨大作用,认为市场垄断地位是企业承受创新所带来的风险与不确定性的先决条件,大企业是技术进步最有力的发动机。1937年科斯在《论企业的性质》一书中首次提到交易费用,并从该角度出发阐述了企业的空间集聚是由其内部经济活动和外部环境共同作用的交易特点所决定的。在此后的研究中,许多学者不断在产业集群和创新中寻找着新的思想,1975年,德国经济学家门斯(G.Mensch)在《技术的僵局》一书中认为,创新产生新的行业,假定那时他们确实以集群形式出现,新增长行业创立的同时促进了经济增长。
2.创新集群思想的新发展
早期学者们关于创新集群的理解代表了传统思想,即强调对创新活动的描述,如“创新成群出现”或“创新集中分布”。在创新集群概念中,“集群”(cluster)是用来说明“创新”(innovation)的。受此影响,一些学者将“创新集群”解读为“集群式创新”或“创新的集群化”。到波特,在继承了传统创新集群思想的同时,“创新集群”概念强调了“创新”是用来说明“集群”的;换言之,有的产业集群属于创新集群,有的产业集群不属于创新集群。波特的“产业集群”思想深深影响了后来的学者,引发了创新集群思想的巨大变革。20世纪90年代以来,创新集群概念得到了进一步发展。一些学者发展了波特的思想,提出了与 “创新集群”概念含义相近的表述。如“集群与创新”(clusters and innovation)、“创新与集群化”(innovation and clustering)、“集群创新”(cluster innovate)、“地理集群中的创新过程”(innovation processes with in geographical clusters)、“创新产业集群”(cluster of innovative industries)、“技术集群”(technology clusters)创新型产业集群等等。这些表述的出现标志着“创新集群”概念理解寻求一个新的突破,为创新集群概念的形成提供了思想资源。
随着国内和国际地区经济的高速发展,区域创新引起了人们的重视,持有区域创新思想的人认为集群是空间集聚的产物,并进一步将集群描述为“是某一特定领域内相互联系的、在地理位置上集中的企业和机构的集合。集群包括一系列对竞争起重要作用的、相互联系的产业和其他实体。集群也往往向下游拓展到销售渠道和客户,横向扩展到互补产品的制造商和在技术、技能上相关或有着共同投入品的企业。另一方面,研究者们总结了影响产业集群形成与发展的因素主要有以下几个方面:区位与空间因素、社会文化因素、产业组织与经济方面的因素、公共机构与组织支撑因素。这些区域成功的关键是集群内企业之间以及企业与其他行为主体之间在发展中结合成合作的网络,使劳动力、资本等生产要素,以及新知识、技术和有价值的思想、信息在网络中顺畅地流动、扩散、创新与增值。同时他们也意识到集群内的知识存量、流量及其管理,即集群知识活动与管理,是集群竞争优势的主要源泉和可持续发展的根本动力,企业集群知识系统成为一个有待研究的重要课题。在此基础上,“一些学者把集群定义为参与知识创造和扩散的企业、大学和研究机构组成,并有市场中介服务组织广泛介入和政府适当参与的一个为创造、储备和转让知识、技能和新产品的相互作用的创新网络。”
3.创新集群和产业集群的关系
创新集群和产业集群是区域发展中的两个重要概念,二者即有联系,又有区别。应该说创新集群是产业集群的发展,它不仅要求在地理位置中更加集中,而且要求在内部知识转移交流上更加灵活,合作更加紧密。
产业集群是在大工业化的背景下产生的,以传统产业部门为主,分工、规模经济和外部性是产业集群形成的重要原因。而创新集群则是在知识经济的大背景下产生的,主要集中在知识和技术密集型的行业,良好的创新环境和相关主体之间的互动是创新集群形成的重要原因。两者的区别如下表所示:
综合上面所述,文章认为创新集群的内涵应该这样理解:创新集群是由企业、研发机构和中介服务机构在相近地域上形成的,通过集群间的知识转移、交流、共享、交换提高创新能力的地域经济组织形式。
二、集群中知识流动的相关概念界定
知识流动己成为一个当前研究的重要课题,但是,纵观已有的有关集群中的知识研究,一个突出特点就是相关概念还没有形成共识。知识转移、知识传播、知识扩散、知识溢出、知识共享等概念混淆使用,在丰富集群中知识研究文献的同时,也带来一定程度的混乱。因此,有必要对知识转移相关概念进行界定。
集群中知识流动相关概念的界定,我们可以用形象的图形来表示:
知识转移一般方向明确,对象明确,一次只转移一个对象,可多次转移多个对象。它强调知识主体的交流和主动性,尤其是接收方的吸收的主动性。知识转移主体可以是个体对个体,也可以是个体对团体,团体对团体,形式比较多样,另外就是知识转移中不管是隐形知识,还是显性知识,方向明确的条件下可以互相转移,形成知识交流,进而产生创新。
知识传播的对象可以一次多个,而且往往是一次多个。知识传播的主体方向性也比较强,它有一个高水平向低水平传播的过程。这种方式,逆向的可能性比较小,多数无法形成知识交流,因此创新也仅限于个体获得知识后进行内化。
知识扩散强调的不仅是知识由一个知识主体向多个主体转移,而且更强调它的转移带有空间上的四散。它形成的知识在地域和人群中不断变化,往往更加明显,新闻媒介的新闻知识传播往往有扩散的效应,不仅速度快效率高,而且影响大,带有很强的主动性。
知识溢出是知识内化产生的新知识不断地外溢,使外部使用者获益,它更强调被动性,是不自觉的行为而导致的,而流动的知识主要是隐性知识。
知识共享是主动地把知识聚集起来大家一起分享,它更强调合作与交换。
三、创新集群知识转移的分析框架
通过对以上知识转移等相关概念的描述,我们发现知识流动的方式是多种多样的,在集群内部,知识转移更加活跃。由于知识在集群内部的转移并没有改变整个集群的知识存量,其余的次要知识活动都必须服从和服务于“知识创新”和“知识应用”这两个主要知识活动。
1.产业集群的知识转移探究
知识转移的思想最早是美国技术和创新管理学家Teece于1977年首次提出的,他认为通过技术的国际转移能够帮助企业积累有价值的知识并促进知识扩散,从而缩小地区间的技术差异。此后,知识转移迅速引起各国学者的关注。Szulansk (1996) 等人认为,知识转移是在一定的情境中,从知识的源单元到接受单元的信息传播过程。国内学者谭大鹏等人(2004)提出,知识转移是在受控环境中实现知识从拥有者到接受者的传播,从而缩小人类个体或组织之间的知识差距并促进人类共同发展的过程。但我们要清楚企业的竞争优势是源于知识应用而不是知识本身,也就是说知识本身不能产生竞争优势,只有运用知识,发挥知识的作用,即不断创新,才能产生企业的优势。
VitoAlbio(1999)对集群中的知识转移进行了研究,将其分为集群外的知识引进和知识内的知识解释、翻译过程,后者包括获得、沟通、应用、接受和消化五个环节,并且指出集群中的组织间关系和领导企业对集群内知识转移的效果具有重要作用。王越(2003)对集群内的知识转移层次进行了分析,认为分个人、团队、部门、企业和集群五个层次。鲁开垠 (2006)在对集群核心能力的研究中,认为集群内的知识分为个人、企业、价值链、协作网络和集群五个层次,这些知识是集群核心能力的源泉,而这些知识在集群企业间的转移能够提高企业的核心竞争力而不断成长。此外,刘清华、吴晓波、彭灿等学者对集群内知识转移的障碍进行了定性分析。
2.创新集群的知识转移分析框架
创新集群的形成和发展就是在于催生新知识、产生新技术,创新集群要得到健康和持续的发展就必须不断地进行技术创新,以适应市场的需求,而高效的知识转移模式是新知识和新技术产生的来源。创新集群的特征正好为知识转移提供了良好的环境,所以这两者之间是相互促进、互为因果的关系,本文将这两者之间的关系用下图加以描述。
四、结论
从以上对创新集群内知识转移的文献综述中,可以发现:第一,目前对创新集群内知识转移的研究尚处于起步阶段。国内外诸多学者从不同的角度研究了集群内知识转移,缺少对创新集群知识转移的研究。第二,对创新集群的知识转移分析也只关注其中的一个或几个要素,而缺乏整体和系统的集群内知识转移研究。第三,在知识转移模型的研究上,目前的研究成果较多,但多数为单纯性知识转移的分析,对于创新集群的知识转移分析较少,特别是具体操作更少,需要在可操作性上作进一步研究。第四,在知识转移效果的研究方面,许多文献都表明了知识转移对集群的竞争优势和集群企业的成长都有重要影响,但是究竟有什么影响,以及如何起作用的研究还很匮乏。第五,相当比例的文献涉及到创新网络的知识转移问题。在促进知识转移对策研究方面,主要集中在共同愿景、社会资本、信任关系、互动学习、转移通道、激励机制和创新平台等方面,企业的学习能力和组织之间的互动学习受到广泛关注。但是从创新网络特别是基于创新集群的整体高度来系统探讨如何构建有利于知识转移的政策环境、运行机制、激励机制、评价机制、维护机制,这方面的系统研究则乏善可陈。因此,这是一个有价值的、值得深入探索的研究领域。
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