曲永义:数字创新的组织基础与中国异质性

选择字号:   本文共阅读 1233 次 更新时间:2022-10-14 10:55

进入专题: 数字创新   国家异质性   企业组织   产业组织   创新体系  

曲永义  

摘要:既有研究所关注的与数字创新相匹配的组织独特性,实际上是相对于传统非数字技术创新的组织独特性,而真正决定一国数字技术核心能力的国家间组织差异性,是当前数字创新领域研究的缺口。本文从整合企业组织、产业组织和创新体系构成的综合视角,在分析数字创新相对于非数字创新组织特征的基础上,进一步提炼了中国数字创新的组织独特性:在企业组织方面,在中短期导向、盈利目标明确的数字创新领域中,中国企业通过高强度内部竞合制度设计形成了独特的强激励优势;在产业组织方面,多平台企业和丰富应用场景可以强化数字创新的范围经济和多路径探索;在创新体系方面,特定数字经济领域的行政干预可以相对高效地实现跨创新主体的预期引导和行为协调。


关键词:数字创新  国家异质性  企业组织  产业组织  创新体系


一、问题的提出


以数字化、智能化、网络化为核心特征的数字创新是当前及未来影响全球经济社会发展最为重要的技术性因素,数字革命将从根本上推动全球科技、产业和经济力量的重新配置,已经成为各国政策制定部门的共识。但需要强调的是,数字创新之所以应当受到高度的学术关注,并不仅仅因为数字创新本身的现实重要性,更在于传统经济学理论不能很好地解释特定的数字创新现象。正因此,有学者认为,虽然数字技术没有冲击基础的经济学理论,但实际上造成经济学研究重心的转移(戈德法布、塔克尔,2019),甚至有学者认为,网络技术的发展正在改变产业的基本性质,对传统经济理论构成根本挑战(江小涓,2017),全部经济学都将因为数字创新浪潮而重写(李扬,2017)。也就是说,数字创新不仅为各国的经济增长实践、也为经济学理论拓展打开了重要的机会窗口。而按照经济学理论拓展的逻辑,面向数字创新的经济学就是要识别那些传统经济学无法很好解释的数字创新特异现象,并通过拓展、甚至修正既有的经济学理论,对有别于传统技术经济范式的数字创新给出更加逻辑一致且尽可能简洁的解释。


总体上看,既有的数字创新研究正在沿着3条相互关联的脉络演进:一是识别和提炼数字创新相对于传统创新的技术经济独特性,如数字技术具有更低的搜索成本、复制成本、流动成本、追踪成本和验证成本(戈德法布、塔克尔,2019),信息产品具有消费的非竞争性、信息的边际成本趋零、数字市场在线不在场、大数据成为关键投入品等特征(张文魁,2022),数字创新具有更加多层和复杂的技术架构和产品架构(博格斯等,2022)和不同于传统技术的生成性(齐特林,2006)等等。二是研究与数字技术的技术经济特征相适应的企业竞争行为和管理行为的独特性,如数字技术使得企业的定价行为、产品行为都发生了显著的变化,如呈现出自我优待、拒绝交易、差别化定价与激进补贴、杀手型并购等新的策略性竞争行为(张文魁,2022),数字化使得用户价值主导和替代式竞争成为企业管理的核心,并推动着企业营销模式趋于精准化、精细化,生产模式趋于模块化、柔性化,产品设计趋于版本化、迭代化,研发模式趋于开放化、开源化,用工模式趋于多元化、弹性化等(戚聿东、肖旭,2020),数字创新是一个开放、情境交融和持续迭代的动态交互过程,数字知识分散在大量的主体之中,数字创新者需要对不同来源的知识进行重新组合,因而数字创新兼具分布式创新和组合式创新的特征(刘洋等,2020)。三是研究与数字技术特征相匹配的组织结构变化的特殊性。如,有别于传统产品企业基于内部产品平台的研发组织方式,数字创新通常基于以产业平台为核心的产业生态互动和开放创新(加韦,2009),此外,不同于传统组织研究的“镜像”观点所主张的技术模块化和标准化将推动企业内部和企业间组织关系的模块化,虽然数字技术总体上促进了技术架构的模块化,但由于数字技术与其他技术融合导致的架构复杂化,数字技术既推动了组织内和组织间分工,同时也进一步加强了组织内和组织间知识互动强度(李、拜伦泰,2012)。


可见,既有的数字创新研究已经对制度和组织因素如何影响国家数字创新能力问题给予了关注,然而,由于既有研究的思路总体上是从数字创新的技术范式出发推演数字创新的经济范式,因而既有研究所强调的与数字技术相匹配的制度和组织独特性,实际上是相对于传统非数字技术创新的制度和组织独特性,而非国家间数字创新的制度和组织独特性。换句话说,既有研究所揭示的数字创新的制度和组织规律,是一国成为数字强国的一般规定性或必要条件。然而,工业发展的历史表明,不同的国家可以基于不同的制度和组织形式而跻身技术领先者(霍尔、索斯凯斯,2001),一国的核心技术能力载体不是通用性的制度或组织要素,而是一国区别于其他国家的独特的制度和组织要素,且这些制度和组织要素是包含了政府、企业、非企业主体的多层次的经济范式问题(莫维利、纳尔逊,1999)。


这意味着,既有的有关数字创新研究可能忽略了一个重要的问题,即从更加广泛的组织视角去回答构成一国相对于其他国家数字创新核心能力的组织独特性到底是什么。如果学术界不能针对这个问题提出逻辑一致的分析框架和重要变量,就无法完整地回答中国到底如何成为数字强国的问题。科技浪潮和工业革命拓展的过程是一个突破性技术创新与包括企业组织、产业组织和创新体系在内的经济范式协同演进的过程。其中,企业组织的核心范畴是企业内部的结构和流程,产业组织主要关注特定产业内部企业间市场竞争关系对企业绩效和产业绩效的影响(卡尔顿、佩洛夫,2005),而创新体系概念则强调非企业主体和非市场的主体间互动对产业创新绩效的影响(索埃特等,2010)。企业组织、产业组织和创新体系分别从企业、产业和部门三个不同的层面共同影响数字创新绩效。中国在以数字化、智能化、网络化为核心特征的新一轮工业革命领先发展的过程,一定是在继承和延续既有经济范式的基础上创造新的经济范式的过程,而这样的经济范式既要符合数字创新主导经济范式的一般逻辑,又能够超越其他竞争性国家的经济范式,形成与中国数字创新目标和技术路线相匹配、并根植于中国基本制度基础的独特经济范式。该范式所包含的企业组织、产业组织和创新体系的组织独特性,才是中国数字创新核心能力的载体。基于以上理解,本文作为一项思辨性研究,结合理论推演和实践概括,一方面整合企业、产业、部门创新体系理论,一方面对中美两国数字创新组织实践进行对比性概括,从企业组织、产业组织和创新体系构成的综合性视角,在系统提炼数字创新相对于非数字创新组织特征的基础上,进一步回答了中国相对于其他国家数字创新组织独特性的问题。其中,第二部分主要从企业内部组织结构和流程的角度讨论中国数字创新的组织独特性,第三部分主要从产业组织的视角挖掘中国数字创新在企业边界和企业间市场竞争关系方面的独特性,第四部分主要从非企业创新主体和创新主体间的非市场互动关系维度提炼我国数字创新体系的独特性,第五部分凝练形成相应的政策启示和建议。需要说明的是,由于中美两国是目前普遍认为最具发展成为数字强国潜力的国家,因此,虽然本文的理论分析尽可能追求一般性,但所有的事实讨论都聚焦于中美两个国家。


二、数字创新的企业组织基础


(一)企业组织驱动数字创新的一般机理


企业以组织的形式存在,是企业内部的个体和团队为了更加经济地实现共同目标而构成的活动系统。由于企业内部的员工和团队根据自身利益行事,而且在如何认识共同目标下的子目标、如何实现给定的子目标方面具有一定的自主权,因此企业的组织形态(包括结构、流程、协调、激励等要素)如果能够与数字创新目标相匹配,特别是与目标分解后整合知识资源、激励参与者的情境化需求相匹配,就能够改善数字创新过程的效率效果。


企业的组织形态主要通过3种机制作用于数字创新:一是企业的组织结构和流程会影响企业发现和整合异质性资源的能力,从而影响企业数字创新绩效。尽管所有创新都需要整合异质性知识,但数字创新基于无处不在的数字技术和多样化的互补性知识,更具融合创新和分布式创新的特点,所需知识资源的异质性(巴雷特等,2012)极大增加。异质性资源需求既体现在输入侧(对创新活动相关任务的分组),也体现在输出侧(对创新成果的重组),因此极大改变了创新任务之间的信息依赖性。由于所有新的组织形式都来自于对不同组织形式的串联或并联,资源需求和信息依赖的快速变化无疑对不同组织形式的再组合速度提出了高要求。在这种情况下,重构组织结构和流程有利于企业更高效地响应数字创新中知识资源异质性和整合水平的动态变化。例如,某些企业采用结构与分工高度动态化的“任务—专长—人员”单元(布兰登、霍林谢德,2004),以此取代结构和分工相对稳定的创新团队。当最新涌现的数字创新机会对知识资源提出特定需求时,企业可以在紧张的时间窗口内流畅地替换、组合这些单元。


二是企业内部的组织协调会影响数字创新过程中参与者的信任与合作,从而影响企业数字创新实施的能力。数字创新的不确定性和异质性的资源需求意味着企业需要整合数量更多、多样性更高的参与者(贝雷兹诺伊等,2021),组织协调难度随之提高。此外,参与数字创新的员工拥有的信息和知识也可能高度不对称,导致相互之间的信任危机,这进一步提高了对组织协调的要求。这种情况下,推动组织协调从高度依赖层级制度的、控制导向的传统协调机制向较少依赖层级制度的、行动者导向的协调机制转换,有利于解决不断变化的创新参与者之间高频次的多边协调问题(菲尔斯塔德等,2012)。例如,越来越多的数字创业企业将自组织作为主要协调机制,并为自组织的创新合作提供平台。员工使用协作工具,通过有着标准化接口和技术支持的沟通渠道,开放性地分享信息,及时提醒合作者留意创新任务的变化。由此,创新协作不再基于程序化的规划与整合,而是基于创新参与者的直接交流,减少了信息不对称,增强了数字创新协作的深度、广度和敏捷性。


三是企业的激励机制会影响员工面对数字创新时的机会主义倾向,从而影响出现突发行为和偶然行为时的数字创新效果。在传统的官僚等级制度和以严格绩效考核为基础的传统激励制度下,员工在清晰的组织边界中追求既定的创新目标。但是,在最终完成之前,数字创新的过程和目标都是波动的(特罗伊塞等,2022)。这意味着,一方面,高层管理者难以监督每一位创新参与者,参与者的机会主义行为概率大大增加。另一方面,数字创新往往源于“受限制的意外发现”,员工之间的偶然交互(而不是有计划的交互)可能带来极有价值的创新(奥斯汀等,2012)。这种情况下,企业和员工之间的合同不完全程度更高,仅靠完善合同很难充分激励员工,提高创新绩效。组织激励从以层级制为中心、依靠严格绩效指标的外部激励方法,向着释放员工内驱力、实现员工自我激励(里安、德西,2017)的方向转变,有利于企业从根本上减少数字创新中的机会主义行为和高层监控难题。例如,很多大型企业已经选择打破森严的层级制度,赋予员工控制权和决策权,促使其自发地积极追求“受限制的意外发现”。


(二)数字创新的企业组织异质性


能够提高数字创新效率的企业组织既具有创新型组织的普遍特征,更在可重构结构、敏捷开发流程、高度去中心化的协作与激励等方面表现出诸多异质性。需要强调的是,这些特征在推动数字创新方面发挥着组合效应;任何特征在缺少其他特征适配的情况下,都难以独立施加强大影响力,即有效的组织是以连贯一致的方式设计的组织。


在组织结构上,虽然创新型企业都需要解决组织复杂性攀升的问题,但面向数字创新的企业需要根据数字创新的技术与架构特点调整组织结构形式,最突出特点之一是在组织结构模块化的同时,采用可重构结构来“消化”甚至“拥抱”复杂度,而不是像传统创新组织那样仅仅通过削减组织层级和模块数量来“降低”复杂度。传统的组织结构设计通常致力于降低组织的复杂度,便利各类职能在“保持简单”的条件下得到整合。但是,数字技术可以无休止地重组(亚瑟,2009),数字创新相较于其他创新具有更高的知识融合性和架构复杂性,简单降低结构复杂度很可能使得组织内部知识多样性降低,进而影响数字创新的可能性和新颖度。为了在掌控复杂性的同时,保持知识多样性和创新灵活性,面向数字创新的企业将组织拆分为大量可重构的行动单元,围绕创新机会(而不是面向特定领域和职能)进行频繁的再配置(加尔布雷斯,2010)。由此,规模庞大的企业也能够突破组织惯性,围绕不断涌现的数字创新机会组织活动,“以复杂应对复杂”。例如,IBM为了面向客户提供定制的集成解决方案,整体重组为一个由稳定部分和可变部分组成的可重构组织。其中,稳定部分包括财务流程、客户关系流程等基本的业务流程;这些流程会不断改进,但在全企业内通用。可变部分包括不断重组的创新团队,以及负责分配资源、确定优先事项的管理决策小组。从全公司范围内召集的团队追逐着创新机会,从一个创新项目转移到另一个创新项目;同时,借助于稳定的业务流程,重构的转换成本得以最小化。目前,IBM已经演变成全球最复杂的组织之一,是包括区域、行业、客户、产品多个维度的超级矩阵组织;但得益于可重构结构,活动模块(创新团队)能够围绕涌现的创新机会高效地调整、耦合。


在组织流程上,加快创新速度是创新型企业的共同追求,但追求数字创新的企业面对的是更高不确定性的技术动态和更快变化的用户偏好,需要在问题复杂且难以预定义的情况下适应不断调整的创新目标和需求,这催生了以试错、反馈、迭代为核心的敏捷流程(巴顿等,2018)。传统的组织流程虽然难以避免目标变动和迭代,但都尽可能减少这些干扰事项。经典的、早期软件开发常用的数字创新流程是“线性瀑布流程”;每个创新阶段依赖于上一阶段的交付成果,形如瀑布,最终得到软件产品。但是,在数字技术和产品生命周期普遍缩短的背景下,创新速度的重要性愈加凸显。将数字创新作为优先事项的企业开始突破线性瀑布流程,从“优化流程+减少迭代”转向“快速启动+鼓励迭代”,其中又以数字创业企业为典型代表。创业企业擅长发现创新机会,却难以明确锁定未来可能涌现的客户需求,或没有足够的资源构建完整的解决方案。此时,它们不止步于线性瀑布流程中的第一步“定义产品概念”,而是采用“试错—反馈—迭代”的敏捷流程,首先构建一个聚焦于少数初始用户和最重要功能的最小可行产品,再基于用户反馈实现持续学习和产品改善。这就是目前数字创业中最常见的“精益创业”(里斯,2011)。鉴于敏捷流程极大加快了数字创新速度,这类流程正在快速扩散(吉南等,2019)。原本强调规范流程的大型企业开始采用敏捷(迭代)的创新项目流程,应对目标与结果不确定的创新任务。某些企业甚至“有意允许失败”(哈夫克等,2017),通过试错更快锁定正确的创新路径。追求数字融合创新的传统企业也开始克服此前抵触“返工”和“迭代”的文化,启动敏捷流程,缩短开发周期。


在组织协调上,虽然创新型企业普遍推崇通过“去中心化”提高员工的自我激励水平和创新参与度,但面向数字创新的企业为了更好抓住数字技术生成性导致的众多“意外发现”、促进员工主动识别并自发行动将这些“意外发现”转换为创新成果,在推动非层级化、去中心化协调方面更进一步,创造出了全面消除层级关系、彻底下放权力、完全围绕自组织的合弄制(又称全体共治制)(罗伯森,2015)。传统的层级制组织中,中高层将员工视为被激励者和任务执行者,在有限范围运用自身权力激励员工,以此协调各个代理人的行为。为了适应变化环境的要求,传统企业逐渐在以层级制为结构特征、以外部激励为主要形式的协调机制之外,引入了横向协调机制(如基于正式关系的跨职能团队、基于非正式关系的社会网络);不过,非层级化的组织协调始终是层级化协调机制的补充,而不是替代。然而,如前所述,数字技术的高不确定性加剧了内部监管难度和机会主义行为;员工需要具备类似企业家一样的自我激励水平,组织单元之间需要基于自主交流的信任与协同,才能在面对数字创新机会主动追求机会并寻求必要的协作,避免层级制的延迟和其他不利影响。为此,越来越多面向数字创新的企业开始将非层级化的自组织作为主导、而非补充的组织协调机制。自组织具有不同的形式,有些限于创新团队之内,有些则改变了整个企业;其中,合弄制作为首个在全企业范围内完全且强制落实自组织的协调机制(李、爱德蒙森,2017),引发了广泛关注。在合弄制中,职位被角色取代,团队被划入不同的圈子,稳定的结构被完全打破。员工在各个圈子中承担差异化的角色,根据角色自主决定工作的方向。圈子则通过治理会议,“不断将焦点拉回到角色上”,组织圈子内部角色之间的协作;同时通过动态的战术会议,与其他圈子协调活动、分配资源(谢尔、比索夫,2022)。自美国电商Zappos首先实施合弄制以来,这种激进的协调机制在硅谷的众多创业公司中迅速扩散,如今已开始被历史悠久的大型企业所采用(阿克曼等,2021)。


(三)中国数字创新的企业组织优势和挑战


为适应本国差异化的制度、市场、文化等环境因素,各国企业组织形态按照数字创新企业组织形态一般规律演进的同时,也呈现出不同程度的分化态势。而超大规模的多样化本土市场需求以及传统观念下的层级制文化烙印,深刻塑造了中国企业的组织形态演化路径。其结果是,在中短期导向、盈利目标明确的数字创新领域中,中国企业通过高强度内部竞合的制度设计,形成了独特的强激励优势;但在长期导向、探索性的数字创新领域中,中国企业则可能受限于层级化组织的桎梏,面临较为严重的挑战。


在超大规模、多样化本土市场需求的支撑下,中国企业演化出独特的高强度、制度化内部竞合流程,为同时开发差异化技术路线的商业性数字创新产品带来了优势。对很多数字创新企业而言,本国有限的市场规模和趋同的市场需求意味着,创新组织必须注重平衡多样化的机会探索,过于发散的探索可能造成产品创新难以及时收敛到符合市场需求的路径上。因此,发达国家企业虽然鼓励多个业务单元并行开发多种竞争性技术(宋等,2016),但将这种内部竞争严格限定在商业化阶段之前,此后则强调内部合作,只选定一种产品或技术推向市场,避免内部冲突和资源浪费。相比之下,对中国数字创新企业而言,国内市场不仅具有巨大的需求规模,而且存在高度的需求多样性。面对丰富的创新机会和广阔的细分市场空间,加之我国信息管理部门和消费者对数字创新的包容态度,中国企业可以面向本土的差异化用户和众多有潜力的细分市场,实践更加激进的内部竞合形态:不仅围绕多种竞争性技术鼓励内部竞争性开发,而且将并行开发的多种竞争性产品同时推向市场,在真实市场中“试错”和“迭代”。腾讯是最早将这种内部竞合流程制度化的企业之一(穆尔曼、朱,2021)。2010年,腾讯设置了分布在3个城市、隶属于两个部门的3个团队,同时开发3个竞争性的即时通信产品(移动QQ、QQ通讯录、微信),并将这些产品全部投入市场。这种设置使得各团队必须为获得内部资源和运营商互补性资源而激烈竞争,因此积极追求更快的组织学习与产品迭代。同时,腾讯确保所有团队都能获得集团层面的基础设施、基本技术、知识共享平台的支持,并协调不同团队开展技术合作,如允许微信模仿其他产品的功能、要求其他团队协助推广微信等。跨部门的高强度竞合使得微信不断增加新功能,首次将即时通信工具发展为多功能开放生态系统,成为中国首创的世界级突破性数字创新。


与此同时,受到层级制文化和计划组织惯例过强的影响,中国企业在由层级化组织向去层级化、去中心化组织转型的过程中普遍遭遇难题,影响了员工对数字创新长期机会的持续探索与主动响应。如前所述,协作与激励去中心化是数字创新企业组织发展的必然趋势;在这一大势下,中国企业也在努力寻求构建扁平化、网络化、去层级、去中心的协同机制。例如,红领集团作为在国内最早自研规模化定制平台并成功落地推广的传统行业企业之一,就取消了大量中层岗位,逐步从早期的高层级化组织转变为扁平化组织,推动员工直接对接客户需求,管理者则以服务和支持性工作为主(戚聿东、肖旭,2020)。尽管各行各业都有不少成功案例,但整体来看,传统中国文化对秩序和稳定性的重视,以及计划经济体制留下的印记,使得中国企业在去层级化、去中心化转型的进程中,相对美国企业而言,面临更多的制度障碍和观念障碍,影响了组织转型速度以及企业对数字创新机会的把握。国有企业在这方面面临的困难可能尤为突出。当面对数字创新机会时,尽管国有企业在数据使用、制度合法性等方面具有天然优势,但受到多层级、垂直型、封闭组织结构的桎梏,往往难以在数字创新中充分发挥既有优势。为了削弱层级制影响,不少国有企业借鉴“数字实验室”(哈夫克等,2017)机制,为数字创新员工和团队创造一个注重层级化制文化较弱的新建机构和环境,如中国移动专门设立中国移动研究院。这种“双模式”组织对改善数字创新效率有所助益,不过由此产生的组织隔离可能对强层级制部分和弱层级制部分之间的协作产生影响。


三、数字创新的产业组织基础


(一)产业组织驱动数字创新的一般机理


产业组织是观察企业边界、产业内市场结构和企业间竞争合作关系的经济学视角。企业的业务范围,即企业的垂直一体化和水平一体化,既决定了企业技术能力,也是企业技术能力演化内生的结果(钱德勒,2006),而企业的市场势力和产品差异性、消费需求特征等因素共同决定了企业的竞争合作关系,并最终影响企业进行技术创新的激励强度。由于产业是企业的集合,因此产业组织层面的因素、特别是那些不可分解为单个企业加总的因素,可以解释为何同一产业内有些国家的竞争力依赖于大企业,而有些国家的竞争力体现为特定的产业群体(黄群慧、贺俊,2015)。在数字经济时代,外生的技术范式变化会重新塑造企业边界、产业内市场结构和企业间竞争合作关系,并反过来影响企业的数字创新行为和绩效。


产业组织主要通过如下2种机制作用于数字创新:一是通过企业间互动促进有关数字技术的需求知识、技术知识、行业知识的流动、吸收和整合,进而影响数字创新。三类知识的交流和融合对于数字创新尤为重要:首先是市场需求知识,既包括最终消费者的个性化、多样化的需求知识,也包括企业数字化转型过程面向具体行业数字化转型需求的知识;其次是特定行业内生产知识,比如生产流程、生产工艺、产品特征等相关知识;再次是数字技术相关知识,数字创新本质上是5G、大数据、人工智能等数字技术向各产业领域的渗透和应用(迪瓦约等,2021)。在传统非数字创新中,上下游企业关系多是围绕“架构—模块”集成创新这一技术范式构建起的以中间产品为核心的交易关系,这种产业组织关系影响创新的核心机制在于通过多来源供应、长期契约、独家交易等策略性行为保障创新要素的稳定供给和专用性投资(梯若尔,1988)。尽管数字创新也是涉及多个创新主体的集成创新,但与非数字领域以架构和模块化产品为核心的集成不同,数字创新的集成和整合体现在对不同产业、不同领域的专有性知识的集成,即通过工艺知识、需求信息、技术特征等专用性知识的跨界交流形成系统性的创新解决方案(希宁斯等,2018),这就决定了产业组织促进数字创新的核心机制不仅是中间产品、模块化产品的有效供给,而是促进产业内部不同企业之间、产业与产业之间的知识流动、融合。例如智能制造领域的数字创新,既涉及到通信标准、通信协议等通信领域专业知识,还涉及到制造业生产工艺、原料配方等制造知识、软件开发知识以及传感器、数据采集、数据建模等方面的知识,只有促进产业组织内部多样化知识的融合才能提升智能制造创新效能。


二是通过重塑产业组织竞争形态、孵化新型组织形式改变数字创新的成本和收益结构,提升企业数字创新的内在激励。无论是非数字创新还是数字创新,持续的创新动力来源于两种力量的平衡,一方面要给予创新者一定的垄断收益,强化创新的激励;另一方面要保障产业组织内部具有一定的竞争因素,防止垄断阻碍持续创新(阿吉翁、梯若尔,1994)。数字创新过程的高度复杂性、创新结果的高度不确定性进一步增加了数字创新的收益难度,降低了创新内在激励。在这种背景下,有效的产业组织一定是能够充分激发数字创新内在激励的组织形态。具体来看,产业组织通过如下几种方式强化数字创新内在激励:首先是通过重塑产业组织竞争形态,优化企业竞合关系,提升数字创新收益。与传统创新基于企业、产品之间的竞争形态不同,技术路线竞争、标准竞争、平台竞争是数字创新背景下的最重要的组织竞争形式(维格曼等,2022),这种产业组织形式促进数字创新的根本机制在于强化技术路线、标准体系和平台内部企业之间的合作,共同分担数字创新成本和风险,分享数字创新所需的多元化知识,同时又保持了足够强的数字创新竞争激励。其次,通过孵化新型组织形式,扩大创新的受众面,降低创新门槛,进而强化创新激励。平台型企业是数字创新背景下最为重要的新型组织形态,平台企业通过连接大量买方和卖方,为企业提供了通向更大消费者群体的通道,扩大了创新的覆盖面,同时,数字创新中间品、互补品提供商大量涌现,为数字创新提供模块化、虚拟化的中间投入品,降低了企业(尤其是中小企业)进行数字创新的成本,降低了数字创新门槛。例如,低代码、无代码开发工具供应商通过提供基础开发平台可以帮助企业更加容易、低成本地进行业务领域的数字创新。


(二)数字创新的产业组织异质性


数字创新与传统创新在技术经济范式、创新过程、成果形态和创新制度体系等方面存在较大差异,这使得数字创新在企业边界、企业间竞合关系等方面也呈现出不同于传统创新产业组织形态的独特特征。


在支撑创新的产业组织形态方面,双边平台成为数字创新的新型载体。芯片、互联网、宽带通信、编程语言和操作系统以及云技术等数字技术的发展促进了平台型企业快速涌现(埃尔斯、施马兰奇,2018)。平台企业一边连接用户或消费者,另一边连接供应商,成为了数字化产品、服务和商业模式等数字创新的新型载体(特拉布基等,2021)。首先,平台企业本身是数字创新的重要主体;其次,平台也加速了入驻企业的数字创新,成为数字创新的重要试验场和承载地。平台之所以能够成为数字创新重要载体,主要原因有:一是平台组织的连接功能减少了数字创新的信息不对称问题,扩大了数字创新成果的受众对象,提升了数字创新收益。作为一种中介组织,平台在网络效应的驱动下汇聚大量用户,为数字创新提供了接触更多消费者的机会,如2021年阿里年活跃用户数达到8.87亿,京东为5.8亿,拼多多为8.7亿,平台大幅降低了用户的搜索成本、匹配成本等交易费用,使得数字创新成果能够更加高效地与终端用户需求匹配,进而提升创新规模效应和创新激励。二是平台组织的基础设施功能为其他创新主体提供了数字创新所必须的互补性资产。数字创新的复杂架构体系需要进行大量互补品投资,平台可以为创新主体提供大量具有共性需求的互补品,从而促进数字创新的涌现。例如云计算平台不仅可以为创新主体提供海量数据存储设施,还可以提供软件产品开发所必须的中间体、操作系统等。三是平台的知识汇聚功能满足了数字创新所需要多元化知识。如前文所述,数字创新需要市场需求知识、数字技术知识以及行业知识的交流和融合,平台将用户、供应商、互补品开发者等数字创新多方主体汇聚在一起,提供了知识汇聚的枢纽,为多方主体通过知识互动提出创新性方案奠定了基础。


在创新的产业组织竞争范式方面,产业生态竞争替代了企业竞争和产品竞争,成为数字创新的新型竞争形态。竞争是产业组织的核心要义,也是持续驱动创新的源动力(贝拉弗雷姆、佩茨,2015)。传统创新的产业组织竞争主要表现为产品之间、企业之间的竞争,但数字创新的竞争形态则主要表现为创新生态之间的竞争。创新生态竞争之所以成为数字创新的重要产业组织特征,根本原因在于创新生态竞争通过“生态内合作,生态间竞争”的模式实现了数字创新合作与竞争的二元统一:一方面通过生态内企业合作解决了数字创新的复杂性和不确定性,提升了创新成功概率;另一方面通过生态间竞争防范了垄断阻碍数字创新的难题,形成了持续创新的驱动力。与传统企业竞争、产品竞争不同,决定创新生态竞争成功的关键不是单个企业和产品的竞争力,而是生态系统内部群体间的协调。一般而言,数字创新生态系统中有协调者、互补者和消费者三类群体,协调者的功能是围绕核心业务提供比竞争性生态更快、更高效率的数字创新基础平台;互补者的功能是围绕自己的专业领域为生态系统提供互补性产品,提高产业生态数字创新的多样性;消费者的消费行为特征和消费偏好则决定了创新生态竞争的方向。数字创新生态系统要满足每个参与群体的需求,实现生态协调的关键是生态架构的设计和治理体系的构建,蒂瓦纳(2018)认为完美的创新生态系统架构应该是简单、有弹性、可维护和可演化的,而良好的生态系统治理体系则是对决策权、分配、控制机制和定价策略进行高效配置,确保生态系统参与者在追求自身利益的同时能够提高生态系统的整体收益。


在创新的产业组织互动方面,终端消费者或用户与企业的多样化互动模式对于数字创新的意义更加突出。满足用户需求是创新成功的关键,传统非数字创新虽然也关注用户需求,但更多的仍然是制造商主导、技术主导的创新,用户在创新过程中处于弱参与地位,而满足用户多样化、个性化需求对于数字创新的成功更加关键。此外,互联网的广泛应用也降低了用户参与创新的成本,使得用户能够更充分地参与到数字创新中,成为数字创新的重要主体。正因为如此,冯希普尔认为在传统制造商主导的创新之外,用户主导的免费创新成为数字创新的新形式(鲍德温、冯希普尔,2011;冯希普尔,2017)。用户和企业之间的3种互动模式有效促进了数字创新:一是企业主导的海量数据分析型互动,在这种模式下企业通过互联网、智能传感等新型数字技术大量收集用户关于产品功能、性能等偏好数据以及购买、使用等方面的数据,结合大数据、云计算等技术分析用户需求特征,进而设计出更加满足消费者需求的新型数字化产品。例如,Asics通过收集着地时冲击力、脚部倾斜度、接地时间等用户跑步数据,设计出智能跑鞋“EVORIDE ORPHE”,通过收集内置传感器收集的海量数据来分析并纠正跑步者跑步姿势。二是基于社群的用户和企业互动模式,在企业主导的海量数据分析型互动中,用户仍然是需求数据的被动提供者,随着互联网技术以及社交媒体的发展,用户从分散的数据来源逐渐转变为具有组织性和主动性的社群,与企业产生双向互动,不仅为企业数字创新提供用户数据需求,提供更加专业化的创新建议,例如苹果的果粉社区、华为的花粉社区作为用户社群为企业数字创新提供了大量的创新建议。三是用户主导数字创新模式,前两种用户与企业之间的互动本质上还是用户为企业提供创新知识,用户本身不参与数字创新。随着数字创新的发展,部分具有较强的研发能力和丰富的行业知识的用户,开始从数字创新接受者转变为数字创新的供给方,例如宝钢集团作为钢铁产业数字化解决方案的需求方,不断在企业内部积累数字化能力,并最终通过公司创业孵化出宝信软件,从而将内部需求转化为全行业的数字化创新解决方案供给能力。


(三)中国数字创新的产业组织优势和挑战


产业组织和数字创新是双向互动、协同演化的关系,数字创新产业组织是数字技术推动传统工业经济条件下产业组织系统性重构的结果。不同国家产业发展基础、数字技术能力、市场需求规模和结构等方面存在较大差异,使得不同国家数字创新的产业组织演化也呈现出多样性。总体上看,我国数字创新产业组织的独特性主要表现在如下2个方面。


一是我国数字创新平台企业呈现显著的多平台特征。我国是全球网络基础设施最为完善的国家,也是网民规模最大的国家。中国庞大的潜在用户数量优势使得平台企业可以借助网络效应快速获取足够的安装用户基础(谢富胜、吴越,2021;里特维尔德、希林,2021),而平台企业在用户基础达到有效规模时便具有跨领域经营的倾向。例如,百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网平台的业务范围都涵盖电商、社交、视频以及搜索等多个领域,相比而言,美国的平台企业更多地专注于单一业务领域。以阿里巴巴和亚马逊为例,阿里巴巴的业务范围包括电商、云计算、数字媒体及娱乐(包括优酷、大麦等)以及创新业务(包括钉钉等)四大类,根据阿里巴巴2021年财务数据,以饿了么、优酷、飞猪旅行等为代表的非电商平台业务占比达23%;亚马逊的业务则主要集中在电商平台和云计算两个领域。类似地,通过对比腾讯和Facebook,百度和Google的业务范围也可以发现中国数字创新平台企业平台经营的特征。多平台经营特征对于我国数字创新来说既是优势也是挑战:一方面多平台模式可以同时带来规模经济和范围经济,增加数字创新的收益和内在动机;同时,多平台模式也使得平台积累了大量的、差异化的资源以及多领域知识,有助于平台企业进行跨领域的数字创新,例如以消费者业务起家的阿里巴巴凭借其大规模的用户优势、行业数据优势以及强大的技术能力,开始向产业互联网平台(钉钉平台)延伸,带动了工业领域的数字创新;但另一方面多元化经营的平台也可能在网络效应的驱使下形成“一家独大”的垄断局面,产生“赢家通吃”效应,这不仅会压缩其他创新主体的数字创新空间,还可能因为平台企业的自我优待、杀手型并购等策略性行为直接阻碍数字创新(张文魁,2022)。


二是在面向工业应用领域的数字创新方面,我国呈现多路径探索、多平台竞争的特征。当前数字技术发展正处于由消费互联网时代向工业互联网时代演进的关键时期,以工业互联网平台为载体,面向工业领域的应用创新将是未来全球数字创新的重点领域(尚晏莹、蒋军锋,2021)。我国庞大的工业体系、多样化的工业应用场景以及消费互联网时代积累的平台规模优势,使得我国在基于工业互联网平台的数字创新方面呈现出多路径探索、多平台竞争的独特模式:首先,从主体来看,中国的工业互联网创新平台包括两类,一是消费互联网时代的平台巨头向工业互联网转型而搭建的工业互联网平台,比如阿里巴巴的钉钉平台;二是制造业龙头企业搭建的工业互联网平台,如三一重工的树根互联、徐工集团的汉云工业互联网平台等;美国工业互联网平台则更多由制造业龙头企业主导。其次,从工业互联网的平台属性看,我国呈现通用性数字创新平台、行业专用性数字创新平台多类型竞争的格局。当前我国工业互联网创新平台主要有两种,一是由消费互联网企业、大型制造业龙头企业构建的,重点解决生产管理、物流管理等行业共性问题的通用型工业互联网平台,比如阿里的钉钉平台、海尔COSMOPlat平台等;二是由制造业企业主导的面向特定行业,解决特定行业数字化转型和创新需求的专用性平台,如红豆工业互联网平台。而美国工业互联网平台多由通用性工业互联网平台主导,如通用电气构建的Predix平台。我国在工业领域数字创新方面之所以形成多路径探索、多平台竞争格局的主要原因是:首先,从需求看,我国制造业规模巨大,产业门类齐全,不同类型和规模的企业数字化需求差异巨大,这为多路径的数字产品和服务创新提供了足够细分的市场空间;其次,从供给看,我国的消费互联网平台在用户、资本和技术支持下,逐步向通用性的工业互联网平台拓展,而大量多元化大型制造业企业为数字创新提供了丰富的内部市场机会,又孵化和孕育出了一批专业性工业互联网平台,如宝钢下属的宝信软件,三一重工孵化的树根互联等。不同技术和市场能力的企业大量涌入工业互联网,大大拓展了我国工业互联网的技术创新路径和突破性创新可能性。但同时也要看到,与美国的工业互联网平台相比,我国工业互联网平台侧重于行业数字化应用,多是基于平台架构的浅集成,很多平台在数据处理分析模型、数据采集设备、软件开发平台等关键核心零部件和技术方面存在较强的对外依赖,这可能增加产业领域数字创新的自主可控风险。


四、数字创新的创新体系基础


(一)创新体系驱动数字创新的一般机理


不同于新古典经济学视域对企业研发活动的单纯强调,创新体系关注企业创新主体之外的大学、共性技术研发机构等非企业创新主体,以及这些主体与企业之间基于市场和非市场规则的互动等对创新的重要性。实证研究显示,创新体系是影响一国和一国特定产业长期技术创新绩效的重要因素(埃德奎斯特,1997)。数字创新是一个涉及到科学、共性技术、技术、工艺、技能等不同的知识和能力集成,涉及到人、设备、软件、数字基础设施、应用场景等不同要素互动的复杂过程和系统。企业是数字创新的主体,是整合数字创新要素并提供最终数字产品和服务的主体。但一方面,由于存在市场失败和系统失败,企业和市场并不能提供数字创新所需要的所有要素和知识,需要大学、科研院所等其他非企业创新主体和价格机制之外的非市场创新机制为企业提供互补性的知识和要素;另一方面,数字创新相对于其他创新的新兴性、多层性和复杂性(博格斯等,2022),决定了数字创新将大大超越企业自身的知识边界,企业需要更加积极地从大学、国家实验室等公共研究机构获得知识,并通过与这些机构的高频互动保持数字创新活力。这意味着,日益激烈的国家间数字创新竞争虽然直接表现为数字领域企业之间的竞争,但很大程度上取决于非企业数字创新主体的知识生产能力,以及企业能否通过与这些主体的互动有效地吸收和转化这些知识。


总体上看,创新体系主要通过以下3个方面的机制作用于数字创新:一是提供企业缺乏足够激励或能力投资的数字创新所需的公共知识。由于数字科学、数字共性技术以及数字标准等基础技术,具有消费的非竞争性和不同程度的非排他性,因而存在企业投资激励不足和市场供给失败问题,需要通过大学、共性技术研发机构、基础技术供给机构、国家实验室等公共研发机构来提供。二是通过创新主体之间的有效互动促进数字知识在创新体系中的流动、组合和集成。其中,两种主体间互动对于企业开展数字创新尤为重要:首先,大学等公共研发机构生产的数字知识通过科技成果转化活动推动科学向技术的转移转化,例如,1956年召开的达特茅斯会议之后,麦卡锡和明斯基两位教授在麻省理工学院共同创建了世界上第一个人工智能实验室——MIT人工智能实验室,人工智能自此正式作为一门科学开始快速发展,随着人工智能成熟度的提升,1983年以后IBM开始加强对学术界的资助和合作研发,人工智能开始由大学进入企业和市场,伴随着越来越多企业、特别是互联网公司的加入,人工智能的技术化和商业化不断提速,在人工智能技术发展的整个过程中,人工智能知识的种子首先在大学产生,之后各种形式的校企互动使企业逐渐深度参与到技术开发中,并最终成为人工智能的主要技术能力载体。除了校企合作研发、企业委托公共研究机构研发等形式外,大学和国家实验室等公共研发机构的学术创业活动是推动数字技术转化的另一种重要形式,事实上,今天美国得以在数字领域实现领先的很多关键技术最初都是通过大学教授或公共研发机构研究人员的创业活动实现转移转化的(马祖卡托,2015);其次,企业之间通过技术市场和人才市场促进数字技术和知识的深度融合和集成,如阿里收购人工智能芯片企业中天微、谷歌收购人工智能领先企业Deep Mind,人工智能和区块链领域的顶尖工程师、研发管理人员在互联网平台企业和专业技术公司之间的流动等等活动,不仅促进了数字技术扩散,也大大推动了数字技术的重新组合和创新。创新体系促进数字创新的第3种重要机制是为企业和市场培养与数字创新需求相匹配的人才。大学通过与数字技术相匹配的课程和培训体系,帮助人们掌握数据提取、数字拟合、深度学习等数字工具,提升数字技术研发和应用的能力。也正因此,美国将强化科学家和研发人员的数字工具使用能力作为国家数字战略的重要内容(经合组织,2019)。


(二)数字创新体系的异质性


由于数字创新不仅在技术和产品形态上区别于既有的技术,更重要的,数字技术具有不同于既有技术的技术范式,因此,能够有效驱动数字创新的创新体系既具有创新体系的一般规定性,也在结构和功能方面具有其部门特定性。


在解决市场失败方面,虽然数字创新体系也需要解决科学、共性技术等公共知识供给不足问题,但数字创新体系的结构和知识生产组织方式都将根据数字技术范式的要求进行调整。首先,数字基础设施将成为研究型大学、实力雄厚的国家实验室等传统非企业创新主体之外一国创新体系的重要能力载体。例如,为了满足基因工程、工业设计与仿真、航空航天、天气预报与气候预测、海洋环境模拟分析、航空遥感数据处理等领域的数字创新对超级计算能力的巨大需求,中国科技部在天津、深圳、广州、长沙、济南等地设立了8所国家超算中心,这些超算中心都属于事业编单位,因而具有很强的公共物品属性;事实上,美国掌握的全球具有最强峰值算力、运算峰值速度超过每秒100亿亿次、被命名为“前沿”的超算设备,也是由联邦能源部下属的橡树岭国家实验室开发的。可见,由于一些数字基础设施建设需要大规模的资金和人力资本投入,同时又承担高风险的研发和投资回报,市场在为数字创新提供特定的基础设施方面出现了市场失败,需要由公共性的非企业主体来承担这些基础设施的投资风险和成本,并成为相应数字创新功能的创新主体和能力载体。


其次,既有公共物品的生产组织方式需要根据数字技术范式的要求进行调整。例如,学术自治体制下大学因好奇心驱动的研究范式不断推动基础研究朝着学科化、专业化方向发展(帕尔塔、大卫,1994),但这种学科化和专业化的基础研究组织模式与数字创新多知识基础的技术范式并不完全匹配。人工智能等数字技术是通用技术或多用途技术,与其他科学和技术的融合是数字科学发展和技术创新的重要机制,数字技术与其他技术融合集成的能力逐渐成为企业新的核心技术能力。例如,传统汽车企业的核心技术能力是机械和电子工程,而数字化背景下汽车的核心技术能力在传统能力的基础上还体现为软件工程和人工智能。为了适应数字创新过程中技术深度集成的需求,大学需要更多地打破传统的学科分野,开展跨学科的教育和研究。事实上,为了适应数字创新这方面的需求,世界一流的研究型大学已经开始调整科学研究的组织模式,例如麻省理工学院等一流研究型大学已经开始提供计算机与生物、经济学和数据科学等越来越多的交叉学科研究和教育项目。


在解决数字创新的系统失败方面,数字创新体系也呈现出诸多新的特征。首先,公共研发机构与企业之间更多以生态或网络的形式、而不是传统的线性方式进行互动。数字技术对产品架构的影响,一方面打破了技术、产品和行业的边界,推动了不同领域技术和产品的新组合,从而使得产品架构复杂化,另一方面数字技术促进了组件的模块化和组件间耦合关系的标准化。数字技术驱动的产品架构前者变化进一步强化了企业的集成能力,要求企业能够基于更广泛的知识领域整合来自大学、公共研发机构和其他企业的创新要素,后者则进一步强化了企业和大学、公共研发机构之间的知识分工。数字技术对产品架构的二元影响要求创新体系一方面要能够为作为知识最终集成者的企业提供市场本身不能有效提供的、专业化的公共知识和数字基础设施,另一方面又要通过特定的生态结构和网络模式,将各类知识有效汇聚到企业,并被企业所吸收和整合。为了更好地集成利用分散在创新体系中的数字科学和技术,企业除了通过传统的委托研发、合作研发、专利授权和许可等科技成果转化机制,还要以更加嵌入的方式整合创新体系内的科学、共性技术等知识和服务。例如,企业通过发展开源社区的方式吸引公共科研机构的研发人员和研究室参与数字创新。不同于传统的基于企业和大学或院所的一对一合作模式,在开源的创新生态中,企业与分属不同大学或其他公共研究机构的研究人员或研究生发生大规模的高频的互动;在这个开放互惠的创新生态中,企业不再按照正式合作合同、基于规则和控制(奥蒂奥,2022)来整合利用公共研究机构的知识和能力,来自大学和其他公共研究机构的研究人员出于声誉和知识获取等非货币性考量参与企业发起的创新生态(勒纳等,2006)。


其次,虽然大学和其他公共研究机构总体上以更加开放和免费的方式向企业和市场提供数字产品和服务,但数字创新的独特技术范式使得产学研互动的制度设计变得更加复杂。与实体产品不同,数字产品和服务通常具有高额的固定成本和“首次复制”成本,但再复制的边际成本几乎为零(戈德法布、塔克尔,2019)。数字产品的这种特征决定了大学或国家实验室等公共研究机构提供的基础研究成果以及数据、图像、软件、代码、工具、数据库、算法和统计模型等通用技术和使能技术应当尽可能以免费的、非排他的形式提供给企业部门,从而最大化公共研究机构科技成果的社会价值。但是并非所有的公共部门提供的数字知识都能够直接被企业所利用,而是需要企业基于公共部门的科学技术和产品进行进一步的专用性投资和开发。如果基于公共部门数字科技进行再创新的企业,可以通过知识产权保护、商业秘密、人力资源条款等有效保护其创新成果从而获得足够的创新租金(贺俊等,2012),则这种免费供给模式既保证了科技成果的公共性,又没有抑制企业的再创新,因而是社会最优的。但是,如果企业无法通过制度性机制或自身有效的策略性活动保护其再创新投资,则公共部门向企业和市场转移科技成果就面临可收益性悖论:如果公共部门的科技成果以排他性的方式许可给特定企业,则该企业就对由纳税人共同出资支持的来自公共领域的科技成果实施垄断权;但如果公共部门的科技成果以非排他性的方式许可给特定企业,则企业就缺乏对基于公共科技成果的产品或服务进行再投资的激励。在这种情况下,政策设计必须在科技成果公共性和激励企业再投资方面保持平衡。也正因此,美国国家科学、工程与医学院认为,美国国家实验室在促进数字领域科技成果转化方面应坚持的基本原则是,联邦实验室应确保其实验室产生的数据和相关元数据在现有法规和政策下尽可能免费、公开地供个人、研究人员和公司使用;当企业需要额外的大量投资以将数字创新商业化并且最终产品很容易被模仿时,联邦实验室应允许该企业以恰当的形式排他性使用公共科技成果,以激励企业的投资和创新(美国国家科学、工程与医学院,2021)。


(三)中国数字创新体系的独特优势和挑战


不同国家、甚至同一国家不同部门的创新体系在具有一般性的同时,也具有差异性,而这种差异性恰恰是解释不同国家产业发展绩效差异的关键(莫维利、纳尔逊,1999)。中国如果要成为数字创新强国,就要构建既符合数字创新技术范式一般要求,又能够充分发挥自身制度性优势的数字创新体系,而中国数字创新体系的异质性才是中国数字创新独特能力的核心。


中国数字创新体系的独特性首先体现在创新体系结构性调整的灵活性上。20世纪50年代以后,美国在借鉴吸收欧洲研究型大学体制的基础上,一方面加大联邦对大学基础研究的资助,另一方面,更重要地,赋予大学充分的学术自治和自由裁决权,确保大学专注于基础研究(纳尔逊,1997)。同时,美国的国家实验室、制造业创新中心等也都通过委员会治理等机制保障研究机构具有足够的自治权,加之法律对公共研究机构职责的明确规定,因而美国公共研究机构的定位及其与企业的分工边界十分清晰。相比之下,中国的大学以及中科院等公共研究机构是在后发赶超情境下建立和发展起来的,由于改革开放初期中国企业的技术能力较弱,具有更强研发能力的大学和中科院体系一开始就通过校办企业等方式直接地参与了产业活动(恩等,2006)。后发赶超使命驱动下,中国大学和科研院所在设立之初就具有强烈的功能主义导向,加之政府对大学和科研院所治理和任务定位的强影响,都使得中国的大学、科研院所等公共研究机构相对于欧、美、日等发达国家和地区具有更强的灵活性。创新体系灵活性和创新主体的国家使命导向决定了中国在开展数字创新方面的独特优势是,通过相机调整既有创新主体的功能边界,或者快速创建新的公共研究机构,能够及时、甚至超前对企业开展数字创新需求做出响应,从而在数字技术的战略必争领域形成更加多样化的资源和创新主体。当然,这种灵活性如果不能被恰当地管制,也可能损害公共研究机构的基本定位功能,如大学、科研院所等出于商业利益过度参与数字技术的商业化,或者将本该置于公共领域的技术排他性地许可或转让给特定企业,从而损害基础研究和共性技术的公共性。


基于中国制度基础的数字创新体系的另一个可能的独特优势是,政府可以通过统一组织和协调促进创新主体形成共同信念和一致行动,从而推动特定数字领域技术的快速集成和应用迭代。数字技术、尤其是创新性平台通常具有更高的技术复杂度(库苏马诺等,2019)。当特定数字产品或服务需要形成全行业的技术标准或技术架构时,政府驱动的创新体系统一组织和大协调就具有比较制度优势。事实上,3G时代,我国技术起点更低的TD-SCDMA标准之所以能够战胜技术实力更强的美国WiMAX标准,就是因为中国政府基于IMT-Advanced和科技重大专项构建了“技术—标准—产业”统一推进体系,驱动各类创新主体围绕中国自主TD-SCDMA标准形成了大学开展基础研究、信通院投入共性技术和测试、主流运营商牵引商业化架构和商业部署、设备商开发系统设备和零部件的共同信念和一致形成,最终达成中国自主技术标准向4G主流标准演进的目标;而美国由于政府缺乏对主流运营商的强有力政策牵引,AT&T等主流运营商不愿推动WiMAX标准商业化,同时高通和英特尔等WiMAX阵营企业缺乏配合,导致美国始终无法形成完整的WiMAX产业链,最终使得WiMAX标准无法演进为4G主流标准(见表1)。虽然学术界和政策制定部门常常不加区分地将各类数字、智能和网络技术统称为数字技术,但是不同领域的数字技术实际上具有非常不同的技术范式。例如人工智能技术作为一种使能技术具有广泛的应用领域,技术路线多元化特征突出,这时,企业和各类创新主体的多元化探索、而非统一协调就是重要的。相比之下,工业互联网的技术范式则更接近移动信息技术,需要形成全行业的技术架构和技术标准体系,因此当组件技术的成熟度足够高时,需要政府在恰当时间介入并对大学、科研院所和企业的技术创新活动开展必要的协调,推动行业形成少数甚至是唯一的技术架构和技术标准,避免技术路线过于庞杂导致创新主体协同不足。特别地,数字技术应用不仅在商业领域,在政务、能源、教育、医疗等公共部门都有广泛的应用空间,政府还可以充分利用这些部门以及公共研究机构本身的数字应有机会(如国家实验室和超算中心就是超算能力的主要载体),为中国数字创新提供丰富的、引领性的技术机会,形成场景驱动的数字创新优势。当然,在充分利用统一组织和协调优势的同时,也一定要防止举国体制优势被无条件泛化、从而抑制数字技术创新活力的风险。


五、政策建议


中国在数字创新的企业内组织、产业组织和创新体系方面都具有不同于美国等西方市场经济国家的独特性,这些独特性一方面构成了中国在数字创新方面的独特组织优势。但另一方面,这些组织独特性背后的“惯例”也可能成为中国数字创新突破的潜在障碍和瓶颈。因此,合理的政策逻辑应是尽可能发挥中国数字创新的组织优势,同时对组织优势有效发挥作用的边界条件保持足够的审慎,并对可能存在的组织劣势进行及时的修正和调整。基于以上政策思路,建议从企业组织、产业组织政策以及创新体系政策3个方面重塑中国数字创新政策体系。


企业组织政策方面,一是针对我国数字创新的独特情境,特别是工业“2.0补课、3.0普及、4.0试点”的并行发展情境,鼓励和支持最佳本土化数字创新组织管理实践推广。例如,通过设立数字创新最佳管理实践大赛、组织国内高端智库等第三方研究机构加强定点定期专题调研等形式,加快有利于数字创新的适用性、本土化组织形态与模式提炼,并向更多具有数字创新潜力的本土企业扩散。二是针对数字创新组织结构去层级化的发展趋势,以及我国国有企业管理层级过多、限制创新积极性和灵活性的情况,进一步推动国有企业压缩管理层级工作从集团管控结构调整向下属企业内部组织结构调整深入。在国有企业内部面向数字创新新建的下属公司或部门中,尤其应当注重在初始阶段即建立去层级化、去中心化的组织结构,并同步构建起相应的新型组织文化,防止传统的层级制强惯例渗透。三是针对数字创新组织流程突出试错与迭代的发展趋势,深化国有企业、尤其是数字创新相关下属机构和部门的容错机制建设与应用,激励国有企业管理人员和科研人员勇于发现并探索数字创新机会。根据不同数字创新业务(如纯数字化产品创新、数字融合创新等)的迭代速度和其他差异化特征,明确容错免责的科学界定标准和容错事项清单,切实增强数字创新容错免责的针对性和可操作性,为国有企业员工开展特定领域数字创新的责任风险提供明确预期。


产业组织政策方面,一是加快推动全国统一的数字大市场建设,进一步强化数字创新的多路径探索、多主体竞争。当前在一定程度上存在地方政府行政垄断导致数字市场区域分割的问题,制约了我国独特产业组织优势对数字创新的赋能作用。为此,加快推出针对数字经济领域的公平竞争审查规则,防止地方政府在智慧城市建设、数字政务体系建设、数字经济政策制定中出现可能妨碍市场竞争的行为,强化公平竞争以及全国统一数字大市场对数字创新的驱动作用。同时,加快建立数字技术安全认证体系,破除数字安全认证原因引发的不公平竞争问题,为各种所有制企业提供公平竞争的数字制度环境。二是针对我国多平台企业可能出现的垄断风险,以“二选一”、拒绝交易等垄断行为为规制核心,优化数字创新的反垄断政策体系和政策执法,促进数据的自由流动和数字技术、数字平台间的互联互通,优化数字创新反垄断执法,在数字创新规模经济、范围经济与平台垄断中实现最优政策平衡。三是针对前文提到的我国数字创新多集中于应用端的浅集成,分析模型、数据采集、软件等核心领域创新不足的问题,积极引导数字创新企业、特别是创业企业和小微企业开展数据决策模型、工业软件等硬核领域的创新,防范数字创新出现新的“卡脖子”风险。


数字技术创新体系建设方面,一是推动新的创新主体、特别是使命导向的非企业创新主体的涌现。调动既有的创新主体承担既有任务边界之外的创新功能,甚至根据产业创新体系存在的结构性和功能性缺陷,在短时间内建立承担特定创新使命的公共研发机构,是中国制度和组织创新的独特优势所在。中国完全可以根据数字经济应用场景的需要,针对既有创新主体缺乏恰当激励和必要能力开展突破性创新的领域,通过构建有效的治理机制和组织模式,创造性地建设特定数字创新使命导向的公共研发机构,从而以更高的效率弥补中国数字创新体系的结构性缺陷。二是加强特定领域政府对企业、公共研发机构和企业的跨创新主体协调。政府可以通过设立类似于中国移动通信产业IMT-2020的技术、标准、产业统一部署和推进体系,促进大学、科研院所、标准组织、核心零部件和软件供应商、平台集成商和用户的共同信念和一致行动,构筑中国数字创新的体系优势。三是针对数字创新需要大学基础研究、科研院所共性技术和企业技术转化融合的特征,切实强化知识产权保护,促进交易成本更低的、更加有效的数字技术交易市场的形成(阿罗拉等,2001),可以促进数字知识在大学、科研院所和企业之间的流动、扩散和重组。


(注:文中表格有删减。)


文章刊发:


曲永义:《数字创新的组织基础与中国异质性》,《管理世界》,2022年第10期,第158~173页。


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本文责编:陈冬冬
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