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摘要：在创意产业集群知识网络中，核心企业的诱致性战略一方面能够带来集群企业行动的一致性，提升知识创造与流动的效率，另一方面也可能导致知识网络趋于僵化，甚至进入锁定状态，因而形成了核心企业悖论。为从知识的流动性视角探讨打破这一悖论的可能路径，文章基于集群内核心企业与跟随企业间的知识流动行为.构建了创意产业集群知识网络知识流动的系统动力学模型，并运用vensim PLE软件进行模型检验和灵敏度分析。仿真结果表明：核心企业具有控制力和知识刚性，前者正向影响核心企业知识存量，而后者恰好相反;跟随企业创新意愿促进企业知识创新能力的提升并为其赶超核心企业提供了可能：集群内存在知识协同创新效应，该效应受集群网络外部知识资源与创新协同情境共同作用。
关键词：创意产业集群;知识网络;知识流动;系统动力学
中图分类号：F224 文献标识码：A 文章编号：1673-8268（2020）01-0081-11
一、引言
相较于传统产业集群，创意产业集群具有规模小型化、物理空间独特、工作与生活融合、跨行业企业聚集以及知识创造活跃的特征，其发展最大的推动力量来源于集群内不同主体间的知识溢出、扩散、转移与共享，以及由这些知识流动关系所形成的知识网络的运行效率。因此，对于如何提升创意产业集群运行效率的研究，无论是较早时期基于地域连接性的本地和超本地间资 源整合方面的探讨，还是后来关于创意产业集群内部对称性互利、非对称互利、寄生等共生行为模式的讨论，都是以集群内不同主体间的知识创造与知识流动为逻辑起点的。同时，由于创意产业集群内各主体间的知识流动所形成的知识网络影响着集群整体的运作，因此在现有研究中，基于社会网络框架的集群内主体间知识关系的问题一直受到特别关注.在多个层面上证实了创意产业集群内知识网络的运行效率决定着集群整体的运行效率。例如，有研究指出由于创意产业集群的杠杆效应，使其知识网络中的知识势差、知识溢出水平以及知识扩散程度等能够更强烈地影响创意产业集群知识网络的知识流动效率，进而影响创意产业集群的运行效果。
总体来看，对于创意产业集群知识网络中知识流动的结果，多数研究都给出了正面的评价，认为无论是领先企业还是跟随企业，都可以从知识扩散、知识转移和知识共享中获益，如果存在高强度的纯知识溢出，那么可以延缓集群进入成熟期的时点。值得注意的是，知识溢出效应虽然会加速知识在集群内部企业间的扩散，提高集群内部企业、产业与区域的竞争力，同时也容易導致知识趋同与集群锁定，尤其是在集群内存在知识刚性时，企业会倾向于固守现有知识并阻碍外部新知识的流人，造成集群知识锁定和路径依赖。形成这种核心企业悖论的可能原因在于：（1）核心企业建立某种限定性标准或规范，诱致追随者学习，无意中形成了知识网络创新的天花板;（2）核心企业乐于在既有的优势性地位下谋求持续的领导性，失去了推动知识创造和更新的动力;（3）追随者对核心企业制定的标准深信不疑，锁定了知识创新的方向，同时也锁定了可能达到的创新高度。基于此，本文在整合知识网络各要素和影响因子的基础上，以创意产业集群内核心企业与跟随企业间的知识流动为导向，通过构建创意产业集群知识网络知识流动的系统动力学模型，探讨如何突破集群知识网络可能的锁定状态，进而推动知识网络的知识创造与更新，并给出我国创意产业集群知识网络构建与治理的政策建议。
二、理论基础
（一）知识流动主体与媒介
1.知识流动
在创意产业集群知识网络中，知识流动包括契约性的知识转移和非正式、未补偿的知识溢出，具体表现为知识溢出、知识扩散、知识转移和知识共享等形式。其中，知识溢出是造成集聚效应的主要动力之一，企业是否选择加入集群，取决于获取组织知识的边际收益与溢出知识的边际成本比较;知识扩散是指个体之间在互动合作过程中，知识拥有者对知识的有意传播;知识转移则强调知识在个体间转移内化的过程，要求知识转移的双方都对所转移的内容有明确的认识;知识共享是各网络主体因知识存量和结构的差异，通过基于契约安排的正式创新网络及超过契约限制或松散契约安排下的非正式创新网络而形成的知识源溢出知识、知识传导扩散、接收方吸收消化知识及再创新的复杂性过程。这四种形式可以独立影响集群知识网络的效率波动，也可能与其他形式一起推动集群知识的结构和效率的演变。
2.知识流动主体
创新资源分布的分散性、创新主体行为的补偿性以及基于历史或惯例形成的社会结构等因素，自然或不自然地影响着不同企业在创意产业集群知识网络中的位置，有的处于核心位置且拥有强大的影响力和控制力，有的却处于从属地位受核心企业影响并跟随其发展，两类企业都可能是推动知识网络演进的核心力量。一方面，核心企业可以凭借规模经济、范围经济优势和知识转移等方式控制网络中的非核心企业;另一方面，随着技术和市场不断成熟，非核心企业借助生产学习与技术累积的交互作用，其服务对象也不再局限于核心企业.而开始向核心企业以外的市场延伸，甚至可能逐渐摆脱核心企业控制力的影响范围。值得注意的是，在创意产业集群知识网络形成和关系结构演化的过程中.核心企业可能会依托优势化的有形资本、无形资本以及关系资本获得协调成员知识创造行为的能力，这种能力通常被称为核心企业控制力。不同类型的体系结构又逆向影响着网络中核心企业的控制力。基于此，本文将创意产业集群知识网络内知识流动主体划分为核心企业以及跟随企业并探讨与之相伴而生的核心企业控制力悖论。
3.知识流动媒介
知识流动所形成的网络公共知识池可以使各主体在新公共技术平台上更有效地创新，各主体借助知识网络互动效应对所吸收的知识进行再次创新，从而进一步增加公共知识存量并促进网络整体知识福利水平上升，进而提升网络的创新能力和效率。本文引入集群协同创新知识存量，作为介于核心企业与跟随企业主体之间的媒介变量，用以描述创意产业集群知识网络体系知识流动过程中，因主体间知识流动交互而随之产生的协同创新互动增益。 （二）知识特性与主观因素
1.知识特性
知识互动行为的存在依赖于主体的知识特性，知识的显性和隐性、知识粘性与知识刚性是其主要表现形式，在存在核心企业的创意产业集群知识网络中，知识势差和转移阈值取决于核心企业控制力.也影响核心企业与跟随企业间的知识流动行为。迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）最早将知识概念划分为能明确表达的显性知识以及难以言传与清楚表述的缄默知识，后者即近年来受到广泛关注的隐性知识。目前，学者对隐性知识愈加重视并将其看作知识密集型创意产业集群创意行为的产生依据及核心要素。隐性知识具有特定社会背景、集体学习产物以及不能长距离传递的粘滞性特征。知识在转移和应用过程中所发生的阻滞现象即为知识粘性，其存在会增加知识转移成本、降低组织或个人之间沟通的积极性，并阻碍知识掌握能力的提高。与之类似，企业对内部特定知识持续应用所形成的依赖的系列现象和行为被称为企业知识刚性，其形成过程不是孤立和静态的，受企业知识选择与决策行为影响的同时.刚性形成与强化会反作用于企业的知识使用、转移与创新活动，进而构成动态的反馈关系。集群网络知识资源不是一成不变的，而是会随着知识创新、整合以及扩展过程进行新旧更替迭代，从而周期性地摒弃部分无用知识资源，即知识老化量。受某些历史因素以及地理生态等方面影响而与生俱来的资源及先天性优势条件被称之为企业资源禀赋，它是核心企业之所以存在的主要依据，并构成了核心企业控制力的重要组成部分。由资源禀赋决定的核心企业与跟随企業之间知识存量的差距即为知识势差，其受核心企业控制力影响并在动态演进过程中反作用于核心企业控制力。为确保知识互动过程中的核心控制力以及网络中心性地位，核心企业在知识转移过程中会设定一个转移阈值用以控制转移过程中的知识流动量。
2.主观因素
企业会本能地朝着成长、发展、进步和壮大的趋势迈进，这就构成了其知识增加意愿的主要动力来源。与之相伴而生的知识创新意愿这一概念则主要描述企业对新知识追求和探索的渴望程度，这种程度因企业所处的不同发展阶段而存在较大差异。促使集群内知识流动的另一主要因素为知识转移意愿.着重刻画核心企业与跟随企业的竞合关系程度，其与二者之间关系密切程度有着必然联系，本文将这种因素归结为企业间信任感。
此外，集群网络知识流动过程中还存在以下三类作为重要影响因素的描述性变量，即知识吸收转化能力、知识转移能力和知识创新能力。这三类知识互动能力均在某种程度上影响着创意产业集群知识网络体系中知识流动的效率、质量和稳定性。
（三）知识流动协同情境
存在核心企业的创意产业集群知识网络中各主体的知识互动有着复杂的协同情境.主要包括人力资本、关系质量、知识产权、政策导向等因素。创意行为通常依据的隐性知识往往需要通过手把手面授和一对一交流才能获得，这使得人力资本在创意产业集群知识网络知识流动过程中占据重要位置，其拥有与流动量对集群企业知识传递扩散以及知识网络稳定高效运转起着举足轻重的作用。在此基础之上，集群知识网络关系质量代表了内部各知识流动主体间知识资源关联程度以及相互认可度，一定程度上表明了集群网络知识流动动机，并为后续对集群质量评估提供了依据和支撑。跟随企业不满足于现有知识存量以及所处的集群位势和状态会增强其创新意愿，同时也加剧了创新风险，并反过来影响跟随企业知识创新量甚至打击其创新积极性。知识作为一种特殊的企业发展资源，具有非竞争性和部分排他性的重要特征，因此，将知识产权保护纳入到创意产业集群知识网络知识流动的研究中具有一定的理论和现实意义。此外，作为集群知识网络重要外部影响因素之一的政策导向，从宏观层面将政府调控加持在创意产业集群知识网络体系之中，在集群知识网络内部运行机制失衡情境下将发挥重要调节作用。将特定区域内创意产业集群作为研究整体，则集群网络外部各行业领域所积累的各类知识资源会或多或少地对该集群知识网络造成不同程度的影响，本文统一将其整合为集群网络外部知识资源。
三、创意产业集群知识网络知识流动因果分析
创意产业集群知识网络体系中，知识互动主体包括核心企业与跟随企业。核心企业因网络位势以及资源禀赋等先天优势自然而然成为集群网络知识互动前期的主要知识提供者，跟随企业则由于政治、经济和文化等外界要素因势利导被吸纳进入集群网络之中。随着集群知识网络的形成、发展和不断壮大，由于内部企业合作互动进而产生的规模和范围经济逐渐催生集群协同创新效应。本文以集群协同创新知识存量衡量该创意产业集群知识网络体系质量，探讨各内部与外部因素相互制约机制。核心企业知识存量取决于其知识增量和知识老化量，跟随企业知识存量则由其知识增量、知识老化量以及知识创新量共同决定，核心企业与跟随企业知识共享量构成集群协同创新知识存量的主要来源。
（一）核心企业知识存量因果关系
1.核心企业知识增量
集群协同创新知识存量是核心企业知识增量主要构成部分，企业对固有知识的依赖形成知识刚性并阻碍企业知识增加。知识吸收转化能力和知识增加意愿分别在客观与主观方面影响企业知识增量，而由资源禀赋和知识势差决定的核心企业控制力对企业知识增量有显著影响。
2.核心企业知识老化量
知识老化量即企业在发展过程中对已经过时或无用的知识存量摒弃的部分。随着核心企业知识存量的增加，企业知识老化量会逐渐增加并抑制企业知识存量的增加。同时，企业知识增量的积累会加快企业知识的新旧更迭速度。
（二）跟随企业知识存量因果关系
1.跟随企业知识增量
知识势差与集群协同创新知识存量共同构成了跟随企业知识增量的主要成分，转移阈值在很大程度上控制着企业知识的增加。核心企业知识转移能力和跟随企业知识转化能力从客观方面影响着跟随企业的知识增量.而核心企业知识转移意愿与跟随企业知识增加意愿则从主观上对跟随企业知识增量产生影响。其中，核心企业知识转移意愿由双方间的信任感与核心企业控制力共同决定。 2.跟随企业知识创新量
跟随企业知识创新能力是知识创新量主要的构成部分和动力来源，在很大程度上受企业知识存量影响。跟随企业创新意愿从主观上决定企业知识创新量，而客观方面，企业创新风险则是引起其知识创新量减少的主要原因。
3.跟随企业知识老化量
与核心企业类似，跟随企业知识老化量也会随着企业发展扩张而逐渐增加。此外，跟随企业不满足于现有状态并试图摆脱核心企业控制进而提升自身的网络位置，一定程度上促进了企业的技术创新，其知识创新量不断增长的同时，也加速了企业知识老化.并构成了跟随企业知识老化量的主要来源。
（三）集群协同创新知识存量因果关系
1.核心企业知识共享量
企业在注重提升自身知识储备的同时会自觉或无意识溢出部分非关键知识，这促进了集群协同创新。核心企业知识存量为其知识共享量提供重要知识来源，而企业知识粘性的存在某种程度上阻碍了知识共享进程并削弱了共享效果。由知识产权、人力资本、关系质量以及政策导向联合构成的集群协同创新情境，对企业知识共享进程起到了一定的客观调控作用。
2.跟随企业知识共享量
与核心企业知识共享量类似，它也受企业知识存量与知识粘性的内部影响以及集群协同创新情境的外部调控。
3.集群网络外部知识资源
以整个创意产业集群知识网络为主体，集群外部各领域所积累的各行各业知识资源集中构成了集群协同创新存量的外部来源，本文将其整合为集群网络外部知识资源，并设想这种知识资源通过增加核心企业与跟随企业知识共享量的方式影响集群协同创新知识存量。
四、创意产业集群知识网络知识流动的系统动力学模型
系统动力学是系统科学理论与计算机仿真紧密结合、研究系统反馈结构与行为的一门科学，其认为系统内部结构和反馈机制决定系统行為模式。创意产业集群知识网络各主体间的知识流动具有系统性、非线性和动态性。一方面，系统构成要素繁多且存在数据不足或关系难以量化的问题;另一方面，知识在集群网络各主体成员间的流动中遵循一定的行为模式，且存在着频繁的互动反馈与趋势变化。在此基础上，本文基于集群内核心企业与跟随企业间的知识流动行为，通过构建创意产业集群知识网络知识互动的系统动力学模型，探讨如何突破集群知识网络可能的锁定状态，进而推动知识网络的知识创造与更新。
（一）创意产业集群知识网络知识流动因果回路图
基于以上对核心企业知识存量、跟随企业知识存量以及集群协同创新知识存量因果关系分析，利用系统动力学仿真软件Vensim PLE绘制创意产业集群知识网络因果回路关系，如图1所示。
（二）模型函数与系统流图
1.变量定义
本模型包括3个状态变量、7个流率变量、8个辅助变量以及15个常量，其具体定义如表1所示。
2.方程设计与函数说明
本文在整合现有相关文献的基础上针对各变量设计了相应函数关系，具体如表2所示。
3.系统流图
根据本文图1的因果回路图构建与之相对应的系统流图，如图2所示。
（三）模型检验与灵敏度分析
本模型的仿真在Vensim PLE环境中完成，周期为36个月，主要变量仿真结果如图3所示。系统动力学模型是对真实世界系统抽象和简化的手段和工具，其结果需通过有效性检验与灵敏度分析进而验证其合理性。
1.有效性检验
有效性检验是为了验证模型所获信息、行为与趋势能否反映实际系统的特征和变化规律.以及通过模型的分析研究能否正确认识与理解所要解决的问题。目前，主要有理论检验与历史检验两种模型有效性检验方法，本文使用理论检验考察核心企业知识存量和增量、跟随企业知识存量和增量、跟随企业知识创新量、集群协同创新知识存量、知识势差以及转移阈值，结果发现：（1）核心企业与跟随企业知识存量均有明显增长趋势。跟随企业在处于知识存量较低的劣势起点条件下，凭借强烈的知识增加意愿和创新意愿，推动企业知识存量逐渐增长，并带动其知识创新量快速增加，跟随企业知识存量的积累速度加快，使之在模型仿真后期实现了对核心企业知识存量的赶超。反观核心企业，虽然起初因资源禀赋带来的先天优势使其拥有较高知识存量和核心企业控制力，但随着时间推移，核心企业碍于知识刚性固步自封、不思进取，加之知识不断老化、过时，其知识存量增速随之放缓，导致其最终被跟随企业超越。不同于核心企业知识增量相对平缓稳定的增加，跟随企业知识增量呈现出前期高速增长、后期趋于稳定的走向。（2）知识存量的不断积累激发跟随企业创新意愿并同时增强其知识创新能力，使得企业知识创新量初期缓慢增加而后快速增长。本文引入创意产业集群协同创新知识存量，用以描述集群因核心企业与跟随企业知识互动带来的知识增益。仿真结果显示，在核心企业与跟随企业知识共享行为以及创新协同情境与集群网络外部知识资源的联合作用之下，创意产业集群协同创新知识存量维持稳定高速增长态势。（3）核心企业与跟随企业知识存量的差值即知识势差，随着跟随企业知识存量逐渐加速累积，二者之间的知识势差由起初的缓慢缩小到后期急速缩减，并在跟随企业实现对核心企业的赶超后转为负值。转移阈值是核心企业控制其知识转移量的主要手段，该值随着跟随企业知识存量的不断快速增长而增加，并最终稳定在一定范围内。
综合上述分析可知，仿真周期内各变量数据的发展趋势各有不同，能够很好地诠释出不同时期内核心企业与跟随企业的知识互动过程以及集群协同创新效应，这与实际系统中的变化规律基本一致，说明本模型具有较高有效性，可以进行接下来的仿真模拟。
2.灵敏度分析
为考察模型结构参数对其运行结果的影响程度，为实际工作提供政策和决策支持，需进行相应的模型灵敏度分析。本文选取参数分析法，通过调整核心企业控制力、核心企业知识刚性、跟随企业创新意愿以及创新协同情境四个变量，考察各变量分别对核心企业知识存量、核心企业知识增量、跟随企业知识创新量与集群协同创新知识存量的影响程度，具体如下。（1）核心企业知识存量起源于先天积累并在其核心企业控制力的作用下不断增加，而核心企业控制力主要来源于企业先天性资源禀赋与后天性知识势差。为简化分析，本文通过调整核心企业资源禀赋的数值来表示企业核心控制力的变动。将资源禀赋由1分别提高到1.1、1.2、1.3，并依次记为原方案、方案一、方案二以及方案三，图4（a）表明，核心企业控制力能显著增加核心企业知识存量。（2）企业对固有知识使用的惯性和依赖产生知识刚性，其存在会于一定程度上影响企业知识增加。将知识刚性由初始值2.5分别降至2.2、2、1.8，并依次记为原方案、方案一、方案二、方案三，图4（b）表明，知识刚性会显著抑制核心企业知识量的增加。（3）跟随企业不满足于现有状态的意识滋生其创新意愿，进而促进其创新行为的产生，这种创新行为为跟随企业知识创新量的积累提供了现实契机。将跟随企业创新意愿由1.5分别提高到1.6、1.7、1.8，并依次记为原方案、方案一、方案二、方案三，图4（c）表明，跟随企业创新意愿的增强会提高跟随企业知识创新量。（4）创新协同情境包括人力资本、知识产权、政策导向以及关系质量四类因素，由于知识产权与政策导向有交叉关联，故本文仅分别调整余下三类变量值并依次记为方案一、方案二、方案三，如图4（d）所示，将其与原方案作对比分析发现，人力资本投入、政策导向调控与关系质量巩固均对创意产业集群协同创新知识存量产生正向调节作用。 由上述可见，本模型具有较好的灵敏度，系统对各变量的调整过程均能做出较为正确的响应。
五、研究结论与管理启示
基于集群内核心企业与跟随企业间的知识流动行为，本文构建了创意产业集群知识网络知识流动的系统动力学模型，并运用Vensim PLE软件进行模型检验和灵敏度分析得出以下结论。（1）核心企业具有控制力和知识刚性。资源禀赋带来的大量原始知识积累使企业处于集群网络中心，并赋予其核心企业控制力，企业知识存量随着核心企业控制强度的增大而增加。企业对固有知识资源使用的惯性和依赖产生知识刚性，其知识增量受企业知识刚性影响并随之反向变动。（2）跟随企业创新意愿影响企业知识创新量。跟随企业不满足于所处集群网络地位与核心企业控制催生其知识创新意愿。随着企业创新行为的滋生与知识存量的积累，其知识创新意愿不断促进企业知识创新量的增加，为跟随企业摆脱核心企业控制并最终实现赶超目标提供了契机。（3）集群内存在知识协同创新效应。在核心企业与跟随企业知识交互流动过程中会有意无意产生额外知识溢出，本文将其整合为集群协同创新知识量，并证实了知识协同创新效应的存在。人力资本、知识产权、政策导向以及关系质量联合构成集群创新协同情境，并与集群网络外部知识资源共同影响集群协同创新知识量。
结合本文研究结论给出以下管理启示：（1）创意产业集群知识网络中的核心企业应控制其知识刚性，并适当加强其核心企业控制力，以期维持企业的核心主导地位;（2）跟随企业应保持创新活力与热情，不断提升创新能力并最终实现对核心企业的赶超;（3）政府部门應在充分尊重市场演化规则基础上，加强对创意产业集群知识网络的关系质量管理与网络治理，健全知识产权，保护法律法规，引导集群稳定、高速、健康发展，助力集群企业摆脱锁定状态即核心企业控制悖论，进而推动知识网络的知识创造与更新。
当然，本文仍存在一些不足，有待进一步的研究与探讨。（1）创意产业集群知识网络是一个复杂的体系结构，其运作过程受众多因素影响。本文主要讨论了集群内部核心企业与跟随企业间知识流动的影响因素，对集群外部各要素作用仅纳入简单参考。因此，将外部影响因素细化分析是今后研究中需要拓展的方向。（2）出于模型简洁性考虑，本文将各因素变量的函数关系设计进行了简化处理。未来可尝试引入更加复杂的函数公式，或许能够得出更为符合实际情况的仿真结果。（3）采用系统动力学分析创意产业集群知识网络主体互动演化机制是本文的新尝试，难免略显稚嫩。在进一步研究中，可考虑运用实证、访谈以及案例等方法来增强创意产业集群知识网络体系研究的普适性。
关键词：创意产业集群;知识网络;知识流动;系统动力学
中图分类号：F224 文献标识码：A 文章编号：1673-8268（2020）01-0081-11
一、引言
相较于传统产业集群，创意产业集群具有规模小型化、物理空间独特、工作与生活融合、跨行业企业聚集以及知识创造活跃的特征，其发展最大的推动力量来源于集群内不同主体间的知识溢出、扩散、转移与共享，以及由这些知识流动关系所形成的知识网络的运行效率。因此，对于如何提升创意产业集群运行效率的研究，无论是较早时期基于地域连接性的本地和超本地间资 源整合方面的探讨，还是后来关于创意产业集群内部对称性互利、非对称互利、寄生等共生行为模式的讨论，都是以集群内不同主体间的知识创造与知识流动为逻辑起点的。同时，由于创意产业集群内各主体间的知识流动所形成的知识网络影响着集群整体的运作，因此在现有研究中，基于社会网络框架的集群内主体间知识关系的问题一直受到特别关注.在多个层面上证实了创意产业集群内知识网络的运行效率决定着集群整体的运行效率。例如，有研究指出由于创意产业集群的杠杆效应，使其知识网络中的知识势差、知识溢出水平以及知识扩散程度等能够更强烈地影响创意产业集群知识网络的知识流动效率，进而影响创意产业集群的运行效果。
总体来看，对于创意产业集群知识网络中知识流动的结果，多数研究都给出了正面的评价，认为无论是领先企业还是跟随企业，都可以从知识扩散、知识转移和知识共享中获益，如果存在高强度的纯知识溢出，那么可以延缓集群进入成熟期的时点。值得注意的是，知识溢出效应虽然会加速知识在集群内部企业间的扩散，提高集群内部企业、产业与区域的竞争力，同时也容易導致知识趋同与集群锁定，尤其是在集群内存在知识刚性时，企业会倾向于固守现有知识并阻碍外部新知识的流人，造成集群知识锁定和路径依赖。形成这种核心企业悖论的可能原因在于：（1）核心企业建立某种限定性标准或规范，诱致追随者学习，无意中形成了知识网络创新的天花板;（2）核心企业乐于在既有的优势性地位下谋求持续的领导性，失去了推动知识创造和更新的动力;（3）追随者对核心企业制定的标准深信不疑，锁定了知识创新的方向，同时也锁定了可能达到的创新高度。基于此，本文在整合知识网络各要素和影响因子的基础上，以创意产业集群内核心企业与跟随企业间的知识流动为导向，通过构建创意产业集群知识网络知识流动的系统动力学模型，探讨如何突破集群知识网络可能的锁定状态，进而推动知识网络的知识创造与更新，并给出我国创意产业集群知识网络构建与治理的政策建议。
二、理论基础
（一）知识流动主体与媒介
1.知识流动
在创意产业集群知识网络中，知识流动包括契约性的知识转移和非正式、未补偿的知识溢出，具体表现为知识溢出、知识扩散、知识转移和知识共享等形式。其中，知识溢出是造成集聚效应的主要动力之一，企业是否选择加入集群，取决于获取组织知识的边际收益与溢出知识的边际成本比较;知识扩散是指个体之间在互动合作过程中，知识拥有者对知识的有意传播;知识转移则强调知识在个体间转移内化的过程，要求知识转移的双方都对所转移的内容有明确的认识;知识共享是各网络主体因知识存量和结构的差异，通过基于契约安排的正式创新网络及超过契约限制或松散契约安排下的非正式创新网络而形成的知识源溢出知识、知识传导扩散、接收方吸收消化知识及再创新的复杂性过程。这四种形式可以独立影响集群知识网络的效率波动，也可能与其他形式一起推动集群知识的结构和效率的演变。
2.知识流动主体
创新资源分布的分散性、创新主体行为的补偿性以及基于历史或惯例形成的社会结构等因素，自然或不自然地影响着不同企业在创意产业集群知识网络中的位置，有的处于核心位置且拥有强大的影响力和控制力，有的却处于从属地位受核心企业影响并跟随其发展，两类企业都可能是推动知识网络演进的核心力量。一方面，核心企业可以凭借规模经济、范围经济优势和知识转移等方式控制网络中的非核心企业;另一方面，随着技术和市场不断成熟，非核心企业借助生产学习与技术累积的交互作用，其服务对象也不再局限于核心企业.而开始向核心企业以外的市场延伸，甚至可能逐渐摆脱核心企业控制力的影响范围。值得注意的是，在创意产业集群知识网络形成和关系结构演化的过程中.核心企业可能会依托优势化的有形资本、无形资本以及关系资本获得协调成员知识创造行为的能力，这种能力通常被称为核心企业控制力。不同类型的体系结构又逆向影响着网络中核心企业的控制力。基于此，本文将创意产业集群知识网络内知识流动主体划分为核心企业以及跟随企业并探讨与之相伴而生的核心企业控制力悖论。
3.知识流动媒介
知识流动所形成的网络公共知识池可以使各主体在新公共技术平台上更有效地创新，各主体借助知识网络互动效应对所吸收的知识进行再次创新，从而进一步增加公共知识存量并促进网络整体知识福利水平上升，进而提升网络的创新能力和效率。本文引入集群协同创新知识存量，作为介于核心企业与跟随企业主体之间的媒介变量，用以描述创意产业集群知识网络体系知识流动过程中，因主体间知识流动交互而随之产生的协同创新互动增益。 （二）知识特性与主观因素
1.知识特性
知识互动行为的存在依赖于主体的知识特性，知识的显性和隐性、知识粘性与知识刚性是其主要表现形式，在存在核心企业的创意产业集群知识网络中，知识势差和转移阈值取决于核心企业控制力.也影响核心企业与跟随企业间的知识流动行为。迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）最早将知识概念划分为能明确表达的显性知识以及难以言传与清楚表述的缄默知识，后者即近年来受到广泛关注的隐性知识。目前，学者对隐性知识愈加重视并将其看作知识密集型创意产业集群创意行为的产生依据及核心要素。隐性知识具有特定社会背景、集体学习产物以及不能长距离传递的粘滞性特征。知识在转移和应用过程中所发生的阻滞现象即为知识粘性，其存在会增加知识转移成本、降低组织或个人之间沟通的积极性，并阻碍知识掌握能力的提高。与之类似，企业对内部特定知识持续应用所形成的依赖的系列现象和行为被称为企业知识刚性，其形成过程不是孤立和静态的，受企业知识选择与决策行为影响的同时.刚性形成与强化会反作用于企业的知识使用、转移与创新活动，进而构成动态的反馈关系。集群网络知识资源不是一成不变的，而是会随着知识创新、整合以及扩展过程进行新旧更替迭代，从而周期性地摒弃部分无用知识资源，即知识老化量。受某些历史因素以及地理生态等方面影响而与生俱来的资源及先天性优势条件被称之为企业资源禀赋，它是核心企业之所以存在的主要依据，并构成了核心企业控制力的重要组成部分。由资源禀赋决定的核心企业与跟随企業之间知识存量的差距即为知识势差，其受核心企业控制力影响并在动态演进过程中反作用于核心企业控制力。为确保知识互动过程中的核心控制力以及网络中心性地位，核心企业在知识转移过程中会设定一个转移阈值用以控制转移过程中的知识流动量。
2.主观因素
企业会本能地朝着成长、发展、进步和壮大的趋势迈进，这就构成了其知识增加意愿的主要动力来源。与之相伴而生的知识创新意愿这一概念则主要描述企业对新知识追求和探索的渴望程度，这种程度因企业所处的不同发展阶段而存在较大差异。促使集群内知识流动的另一主要因素为知识转移意愿.着重刻画核心企业与跟随企业的竞合关系程度，其与二者之间关系密切程度有着必然联系，本文将这种因素归结为企业间信任感。
此外，集群网络知识流动过程中还存在以下三类作为重要影响因素的描述性变量，即知识吸收转化能力、知识转移能力和知识创新能力。这三类知识互动能力均在某种程度上影响着创意产业集群知识网络体系中知识流动的效率、质量和稳定性。
（三）知识流动协同情境
存在核心企业的创意产业集群知识网络中各主体的知识互动有着复杂的协同情境.主要包括人力资本、关系质量、知识产权、政策导向等因素。创意行为通常依据的隐性知识往往需要通过手把手面授和一对一交流才能获得，这使得人力资本在创意产业集群知识网络知识流动过程中占据重要位置，其拥有与流动量对集群企业知识传递扩散以及知识网络稳定高效运转起着举足轻重的作用。在此基础之上，集群知识网络关系质量代表了内部各知识流动主体间知识资源关联程度以及相互认可度，一定程度上表明了集群网络知识流动动机，并为后续对集群质量评估提供了依据和支撑。跟随企业不满足于现有知识存量以及所处的集群位势和状态会增强其创新意愿，同时也加剧了创新风险，并反过来影响跟随企业知识创新量甚至打击其创新积极性。知识作为一种特殊的企业发展资源，具有非竞争性和部分排他性的重要特征，因此，将知识产权保护纳入到创意产业集群知识网络知识流动的研究中具有一定的理论和现实意义。此外，作为集群知识网络重要外部影响因素之一的政策导向，从宏观层面将政府调控加持在创意产业集群知识网络体系之中，在集群知识网络内部运行机制失衡情境下将发挥重要调节作用。将特定区域内创意产业集群作为研究整体，则集群网络外部各行业领域所积累的各类知识资源会或多或少地对该集群知识网络造成不同程度的影响，本文统一将其整合为集群网络外部知识资源。
三、创意产业集群知识网络知识流动因果分析
创意产业集群知识网络体系中，知识互动主体包括核心企业与跟随企业。核心企业因网络位势以及资源禀赋等先天优势自然而然成为集群网络知识互动前期的主要知识提供者，跟随企业则由于政治、经济和文化等外界要素因势利导被吸纳进入集群网络之中。随着集群知识网络的形成、发展和不断壮大，由于内部企业合作互动进而产生的规模和范围经济逐渐催生集群协同创新效应。本文以集群协同创新知识存量衡量该创意产业集群知识网络体系质量，探讨各内部与外部因素相互制约机制。核心企业知识存量取决于其知识增量和知识老化量，跟随企业知识存量则由其知识增量、知识老化量以及知识创新量共同决定，核心企业与跟随企业知识共享量构成集群协同创新知识存量的主要来源。
（一）核心企业知识存量因果关系
1.核心企业知识增量
集群协同创新知识存量是核心企业知识增量主要构成部分，企业对固有知识的依赖形成知识刚性并阻碍企业知识增加。知识吸收转化能力和知识增加意愿分别在客观与主观方面影响企业知识增量，而由资源禀赋和知识势差决定的核心企业控制力对企业知识增量有显著影响。
2.核心企业知识老化量
知识老化量即企业在发展过程中对已经过时或无用的知识存量摒弃的部分。随着核心企业知识存量的增加，企业知识老化量会逐渐增加并抑制企业知识存量的增加。同时，企业知识增量的积累会加快企业知识的新旧更迭速度。
（二）跟随企业知识存量因果关系
1.跟随企业知识增量
知识势差与集群协同创新知识存量共同构成了跟随企业知识增量的主要成分，转移阈值在很大程度上控制着企业知识的增加。核心企业知识转移能力和跟随企业知识转化能力从客观方面影响着跟随企业的知识增量.而核心企业知识转移意愿与跟随企业知识增加意愿则从主观上对跟随企业知识增量产生影响。其中，核心企业知识转移意愿由双方间的信任感与核心企业控制力共同决定。 2.跟随企业知识创新量
跟随企业知识创新能力是知识创新量主要的构成部分和动力来源，在很大程度上受企业知识存量影响。跟随企业创新意愿从主观上决定企业知识创新量，而客观方面，企业创新风险则是引起其知识创新量减少的主要原因。
3.跟随企业知识老化量
与核心企业类似，跟随企业知识老化量也会随着企业发展扩张而逐渐增加。此外，跟随企业不满足于现有状态并试图摆脱核心企业控制进而提升自身的网络位置，一定程度上促进了企业的技术创新，其知识创新量不断增长的同时，也加速了企业知识老化.并构成了跟随企业知识老化量的主要来源。
（三）集群协同创新知识存量因果关系
1.核心企业知识共享量
企业在注重提升自身知识储备的同时会自觉或无意识溢出部分非关键知识，这促进了集群协同创新。核心企业知识存量为其知识共享量提供重要知识来源，而企业知识粘性的存在某种程度上阻碍了知识共享进程并削弱了共享效果。由知识产权、人力资本、关系质量以及政策导向联合构成的集群协同创新情境，对企业知识共享进程起到了一定的客观调控作用。
2.跟随企业知识共享量
与核心企业知识共享量类似，它也受企业知识存量与知识粘性的内部影响以及集群协同创新情境的外部调控。
3.集群网络外部知识资源
以整个创意产业集群知识网络为主体，集群外部各领域所积累的各行各业知识资源集中构成了集群协同创新存量的外部来源，本文将其整合为集群网络外部知识资源，并设想这种知识资源通过增加核心企业与跟随企业知识共享量的方式影响集群协同创新知识存量。
四、创意产业集群知识网络知识流动的系统动力学模型
系统动力学是系统科学理论与计算机仿真紧密结合、研究系统反馈结构与行为的一门科学，其认为系统内部结构和反馈机制决定系统行為模式。创意产业集群知识网络各主体间的知识流动具有系统性、非线性和动态性。一方面，系统构成要素繁多且存在数据不足或关系难以量化的问题;另一方面，知识在集群网络各主体成员间的流动中遵循一定的行为模式，且存在着频繁的互动反馈与趋势变化。在此基础上，本文基于集群内核心企业与跟随企业间的知识流动行为，通过构建创意产业集群知识网络知识互动的系统动力学模型，探讨如何突破集群知识网络可能的锁定状态，进而推动知识网络的知识创造与更新。
（一）创意产业集群知识网络知识流动因果回路图
基于以上对核心企业知识存量、跟随企业知识存量以及集群协同创新知识存量因果关系分析，利用系统动力学仿真软件Vensim PLE绘制创意产业集群知识网络因果回路关系，如图1所示。
（二）模型函数与系统流图
1.变量定义
本模型包括3个状态变量、7个流率变量、8个辅助变量以及15个常量，其具体定义如表1所示。
2.方程设计与函数说明
本文在整合现有相关文献的基础上针对各变量设计了相应函数关系，具体如表2所示。
3.系统流图
根据本文图1的因果回路图构建与之相对应的系统流图，如图2所示。
（三）模型检验与灵敏度分析
本模型的仿真在Vensim PLE环境中完成，周期为36个月，主要变量仿真结果如图3所示。系统动力学模型是对真实世界系统抽象和简化的手段和工具，其结果需通过有效性检验与灵敏度分析进而验证其合理性。
1.有效性检验
有效性检验是为了验证模型所获信息、行为与趋势能否反映实际系统的特征和变化规律.以及通过模型的分析研究能否正确认识与理解所要解决的问题。目前，主要有理论检验与历史检验两种模型有效性检验方法，本文使用理论检验考察核心企业知识存量和增量、跟随企业知识存量和增量、跟随企业知识创新量、集群协同创新知识存量、知识势差以及转移阈值，结果发现：（1）核心企业与跟随企业知识存量均有明显增长趋势。跟随企业在处于知识存量较低的劣势起点条件下，凭借强烈的知识增加意愿和创新意愿，推动企业知识存量逐渐增长，并带动其知识创新量快速增加，跟随企业知识存量的积累速度加快，使之在模型仿真后期实现了对核心企业知识存量的赶超。反观核心企业，虽然起初因资源禀赋带来的先天优势使其拥有较高知识存量和核心企业控制力，但随着时间推移，核心企业碍于知识刚性固步自封、不思进取，加之知识不断老化、过时，其知识存量增速随之放缓，导致其最终被跟随企业超越。不同于核心企业知识增量相对平缓稳定的增加，跟随企业知识增量呈现出前期高速增长、后期趋于稳定的走向。（2）知识存量的不断积累激发跟随企业创新意愿并同时增强其知识创新能力，使得企业知识创新量初期缓慢增加而后快速增长。本文引入创意产业集群协同创新知识存量，用以描述集群因核心企业与跟随企业知识互动带来的知识增益。仿真结果显示，在核心企业与跟随企业知识共享行为以及创新协同情境与集群网络外部知识资源的联合作用之下，创意产业集群协同创新知识存量维持稳定高速增长态势。（3）核心企业与跟随企业知识存量的差值即知识势差，随着跟随企业知识存量逐渐加速累积，二者之间的知识势差由起初的缓慢缩小到后期急速缩减，并在跟随企业实现对核心企业的赶超后转为负值。转移阈值是核心企业控制其知识转移量的主要手段，该值随着跟随企业知识存量的不断快速增长而增加，并最终稳定在一定范围内。
综合上述分析可知，仿真周期内各变量数据的发展趋势各有不同，能够很好地诠释出不同时期内核心企业与跟随企业的知识互动过程以及集群协同创新效应，这与实际系统中的变化规律基本一致，说明本模型具有较高有效性，可以进行接下来的仿真模拟。
2.灵敏度分析
为考察模型结构参数对其运行结果的影响程度，为实际工作提供政策和决策支持，需进行相应的模型灵敏度分析。本文选取参数分析法，通过调整核心企业控制力、核心企业知识刚性、跟随企业创新意愿以及创新协同情境四个变量，考察各变量分别对核心企业知识存量、核心企业知识增量、跟随企业知识创新量与集群协同创新知识存量的影响程度，具体如下。（1）核心企业知识存量起源于先天积累并在其核心企业控制力的作用下不断增加，而核心企业控制力主要来源于企业先天性资源禀赋与后天性知识势差。为简化分析，本文通过调整核心企业资源禀赋的数值来表示企业核心控制力的变动。将资源禀赋由1分别提高到1.1、1.2、1.3，并依次记为原方案、方案一、方案二以及方案三，图4（a）表明，核心企业控制力能显著增加核心企业知识存量。（2）企业对固有知识使用的惯性和依赖产生知识刚性，其存在会于一定程度上影响企业知识增加。将知识刚性由初始值2.5分别降至2.2、2、1.8，并依次记为原方案、方案一、方案二、方案三，图4（b）表明，知识刚性会显著抑制核心企业知识量的增加。（3）跟随企业不满足于现有状态的意识滋生其创新意愿，进而促进其创新行为的产生，这种创新行为为跟随企业知识创新量的积累提供了现实契机。将跟随企业创新意愿由1.5分别提高到1.6、1.7、1.8，并依次记为原方案、方案一、方案二、方案三，图4（c）表明，跟随企业创新意愿的增强会提高跟随企业知识创新量。（4）创新协同情境包括人力资本、知识产权、政策导向以及关系质量四类因素，由于知识产权与政策导向有交叉关联，故本文仅分别调整余下三类变量值并依次记为方案一、方案二、方案三，如图4（d）所示，将其与原方案作对比分析发现，人力资本投入、政策导向调控与关系质量巩固均对创意产业集群协同创新知识存量产生正向调节作用。 由上述可见，本模型具有较好的灵敏度，系统对各变量的调整过程均能做出较为正确的响应。
五、研究结论与管理启示
基于集群内核心企业与跟随企业间的知识流动行为，本文构建了创意产业集群知识网络知识流动的系统动力学模型，并运用Vensim PLE软件进行模型检验和灵敏度分析得出以下结论。（1）核心企业具有控制力和知识刚性。资源禀赋带来的大量原始知识积累使企业处于集群网络中心，并赋予其核心企业控制力，企业知识存量随着核心企业控制强度的增大而增加。企业对固有知识资源使用的惯性和依赖产生知识刚性，其知识增量受企业知识刚性影响并随之反向变动。（2）跟随企业创新意愿影响企业知识创新量。跟随企业不满足于所处集群网络地位与核心企业控制催生其知识创新意愿。随着企业创新行为的滋生与知识存量的积累，其知识创新意愿不断促进企业知识创新量的增加，为跟随企业摆脱核心企业控制并最终实现赶超目标提供了契机。（3）集群内存在知识协同创新效应。在核心企业与跟随企业知识交互流动过程中会有意无意产生额外知识溢出，本文将其整合为集群协同创新知识量，并证实了知识协同创新效应的存在。人力资本、知识产权、政策导向以及关系质量联合构成集群创新协同情境，并与集群网络外部知识资源共同影响集群协同创新知识量。
结合本文研究结论给出以下管理启示：（1）创意产业集群知识网络中的核心企业应控制其知识刚性，并适当加强其核心企业控制力，以期维持企业的核心主导地位;（2）跟随企业应保持创新活力与热情，不断提升创新能力并最终实现对核心企业的赶超;（3）政府部门應在充分尊重市场演化规则基础上，加强对创意产业集群知识网络的关系质量管理与网络治理，健全知识产权，保护法律法规，引导集群稳定、高速、健康发展，助力集群企业摆脱锁定状态即核心企业控制悖论，进而推动知识网络的知识创造与更新。
当然，本文仍存在一些不足，有待进一步的研究与探讨。（1）创意产业集群知识网络是一个复杂的体系结构，其运作过程受众多因素影响。本文主要讨论了集群内部核心企业与跟随企业间知识流动的影响因素，对集群外部各要素作用仅纳入简单参考。因此，将外部影响因素细化分析是今后研究中需要拓展的方向。（2）出于模型简洁性考虑，本文将各因素变量的函数关系设计进行了简化处理。未来可尝试引入更加复杂的函数公式，或许能够得出更为符合实际情况的仿真结果。（3）采用系统动力学分析创意产业集群知识网络主体互动演化机制是本文的新尝试，难免略显稚嫩。在进一步研究中，可考虑运用实证、访谈以及案例等方法来增强创意产业集群知识网络体系研究的普适性。