供应链集群创新系统成长模式选择

  创新系统是供应链集群持续发展的核心,本文从生态位视角分析供应链集群创新系统的类型和生态位构成,并模拟供应链集群创新系统生态位扩充和创新产出增长过程,根据创新模式选择标准得出各阶段对应系统类型的创新模式选择策略完全封闭集群创新系统可选择渐近式创新模式;对于半封闭集群创新系统,相对主导子系统选择渐近式或量子式创新模式而相对弱势子系统可选择量子式或破坏式创新模式;对于半开放集群创新系统,集群环境较好时选择渐近式或量子式创新模式,反之可选择量子式或破坏式创新模式;对于完全开放集群创新系统,劳动密集型系统选择渐近式创新模式,技术密集型系统选择渐近式或量子式创新,知识密集型系统选择量子式或破坏式创新模式。 
  关键词生态位;SCC创新系统;成长模式 
  中图分类号F253.4 文献标识码B 
  创新系统是供应链集群持续发展的核心,已有研究包括集群式供应链1、供应链集群2的概念,集群的形成原因、组织结构、聚集类型等。例如集群形成原因主包括商业传统和人文因素、历史和地理因素、资源禀赋3等。从集群组织结构角度,集群可分为以平等交易、各企业水平联系的“市场型”和以大企业为中心、众多中小企业围绕的“锥形”集群模式4。根据聚集类型可将集群分为单纯的集聚模型、产业复杂模型及社会网络模型等类型5,供应链创新的集聚即形成了创新型集群,创新型集群的产生来自外在的技术约束与压力、内在的经济约束与诱因两个方面6。从生态学的角度,集群可看作既是充满竞争又相互依赖的“企业种群”构成的企业群落6,突出资源竞争和选择机制的作用7。产业集群创新研究主集中在创新网络结构和成员构成8及合作演化博弈9等方面。集群创新系统是一个远离平衡态的系统,是随着时间变化逐渐向新的平衡态跃迁,而供应链集群创新也是一个能级跃迁的过程10。 
  在集群创新系统中既不可忽视集群边界,又关注集群中可能存在的阻碍创新的因素11。已有生态位理论在企业成长决策中的应用主集中在企业竞争力评价12,品牌竞争13以及选择、调控和优化生态位以实现生存战略14等方面。已有文献表明(1)多以产业集群和国家创新系统作为研究对象,以供应链集群创新系统为研究对象的较少;(2)以概念、类型、结构、链间关系、形成机理等研究内容为主,研究集群创新系统成长过程的较少;(3)生态位理论应用于企业竞争策略选择的较多,关注供应链集群创新决策的较少。 
  鉴于上述,本文在延伸供应链集群概念的基础上,以供应链集群创新系统为研究对象,利用态势理论和创新系统特性,从生态位视角分析集群创新系统构成和成长类型;利用生态位理论模拟创新系统的成长过程,探讨各阶段对应系统类型的创新模式选择。 
  一、供应链集群创新系统生态位 
  (一)供应链集群创新系统 
  1.供应链集群。根据ME Porter(2003)关于集群12、Viswanadham N等(2003)关于供应链集群2以及黎继子(2006)关于集群式供应链1的定义,结合供应链集群的特点,将供应链集群(Supply Chain Cluster,SCC)定义为在某集群地域及相关范围内,分布着大量相同、相似或相关的广义产品链,大量游离的物流服务供应商、组织机构、科研单位等组织以及各类资源,各主体之间存在资源的争夺、合作等关系,是一个自适应的生态系统。在地理范围上考虑某集群地域及相关范围,突出集群动态演化特点、集群间子系统的交互和外部环境因子的作用;在主体范围上考虑广义产品链及游离企业,包含大中及全球定位在内的各种类型企业,突出供应链集群中的供应链主体特点和相对主导地位;在内部构成上考虑供应链、游离企业,各主体间的生态关系和创新资源,突出生态系统中资源的重性及由此产生的竞合关系。 
  2.供应链集群创新系统。创新是企业保持持续增长的不竭动力,创新系统是供应链集群不断发展壮大的核心。SCC创新系统由集群内各供应链的创新系统构成,是一个输入、转化和输出系统,如图1。 
  SCC创新系统的输入指各类创新资源,主包括资金资源、人力资源、技术资源等基础创新资源及人员配置能力、变革能力、信息分享能力等核心创新资源;创新系统的输出主包括创新服务、创新产品、创新思想及理念等,创新产出在一定条件下可转化为创新收益,是衡量创新产出价值的重指标;创新系统转化指该创新系统根据目前创新系统生态位拥有状况,选择诸如渐近式创新、量子式创新、破坏式创新等模式,将创新资源转化成创新产出的过程;环境影响因素指创新系统受到的群内子系统间的交互、群外创新系统的信息共享、资源交互、政策干预等。 
  (二)供应链集群创新系统类型 
  根据供应链集群创新系统成长过程是否受到集群外部环境的影响,可将该供应链集群创新系统划分为封闭式和开放式两大类型;根据集群创新系统内部是否有交互,进而细分为完全封闭式、半封闭式、半开放式和完全开放式四种类型。同时,SCC创新系统各类型反映了对应成长阶段的特点,如表1。 
  封闭式SCC创新系统是指该创新系统成长不受外部环境的影响,属于独立的创新系统,一般为系统成长的初级阶段。完全封闭式SCC创新系统是指内部供应链间创新资源无交互,属于完全独立的子系统组成的创新系统,集群内各链完全采用各自的技术手段和产品工艺,相互之间无信息共享,一般为供应链集群创新系统的形成初期,处于产品的探索阶段。半封闭式SCC创新系统是指创新子系统间有部分信息交互与共享,集群内各产品链有一定的相似或相关性,此类型一般是供应链为寻求产品链的延伸或创新技术支持,与集群内供应链或其他组织进行创新资源或信息交互。   开放式SCC创新系统是指该系统成长过程中受到外部环境影响,与外部环境有交互,属于非独立、开放式的创新系统,一般为成长的中后期。半开放式的SCC创新系统是指内部各产品链间无交互,但各产品链与集群外有交互,此类集群内部产品链间相关性较弱,缺少稀缺类创新资源,需从集群外部寻求人力、资金、成本等优势资源;或者产品链为全球定位的大中型企业,有与集群外部相关企业交互的必性。完全开放式SCC创新系统指集群内外部均有交互,属于信息共享下可持续创新的一般类型,此类集群一般为SCC创新系统的高速发展期或成熟期,以高新技术或知识创新为主的SCC创新系统是该类型的代表。 
  (三)供应链集群创新系统生态位 
  广义生态位不仅包含群体和所处环境条件之间的关系,而且还包括生物群落之间的竞争、捕食-被捕食、寄生-寄主、共生互惠等种间关系15。SCC创新系统可视为一个生态系统,其内部构成包括各主体、主体间的关系、各种资源以及环境影响因素等,各部分构成SCC创新系统生态位。就组成结构上,SCC创新系统生态位由群内各供应链创新系统生态位构成,同时受到集群环境影响。SCC创新系统生态位构成如图2所示。 
  根据生态位“态势”理论,为描述集群内外部因素对供应链创新系统成长的影响,考虑将集群环境影响因子从生态位态势因子中分离开,态因子和势因子构成狭义生态位因子,而狭义生态位因子和环境影响因子构成广义生态位因子。如果采用广义生态位因子表征SCC创新系统生态位状况,则SCC创新系统生态位因子主包括创新态因子、创新势因子和集群环境影响因子。其中(1)创新态因子是指创新系统中创新资源拥有状况,主包括资金资源、人力资源、技术资源等描述集群规模的因子,是创新系统的基础输入素,是实现创新的必条件。(2)创新势因子是将创新资源转化为创新产出的一系列能力,主包括人员配置能力、组织学习能力、变革创新能力、信息分享能力等描述创新系统增长能力的因子,是实现创新转化的重手段,也是创新产出提升的关键因素。(3)环境影响因子是指在创新系统生态位扩充或是创新产出转化过程中受到的外环境影响。例如,国际创新趋势变化、外部投资的引入或撤离、产业发展带来的政策倾斜等。 
  二、供应链集群创新系统成长模式选择 
  SCC创新系统是创新生态位输入、转化和创新产出输出的过程,SCC创新系统成长包括创新生态位扩充和创新产出增长两个方面。创新系统的成长模式即在考虑生态位扩充和创新产出增长时,随着成长阶段变化,创新资源转化中创新模式的阶段性决策。 
  (一)SCC创新系统生态位扩充 
  1.基础模型。由于受到资源、环境和政策限制,集群内存在最大容量的问题3,同时企业资源变化规律符合Logistic曲线。考虑集群中存在供应链SC1、SC2,则二者创新系统生态位宽度变化符合Logistic模型,即 
  其中,N1、N2分别为SC1、SC2创新系统生态位宽度,K1、K2分别为二者创新系统生态位宽度上限,r1、r2分别为瞬时增长率,α(α>0)为对称α法中的生态位重叠,表示单位数量SC2消耗的资源为单位数量SC1消耗的资源的α倍16,反映SC1、SC2间针对某种创新资源争夺情况。 
  2.扩展模型。SCC创新系统生态位扩充时,会受到集群内部交互和外部环境的影响。在广义生态位因子定义的基础上,考虑引入竞合效应和集群效应,讨论各成长阶段下的生态位扩充。生物系统中物种间一般存在竞争、互利和捕食-被捕食等三种生态关系。竞争效应是指集群内链间竞争关系,一般用生态位重叠度α表示。基于SCC创新系统的创新主体是供应链,捕食-被捕食关系可看成是供应链的横向或纵向延伸;互利关系可看成是链间、供应链与组织机构等的合作。因此,SCC创新系统中各子系统间关系可概括为竞合关系。基于此,用α表示集群内链间的竞合效应,且-1≤α≤1。当α>0时,产生竞争效应,即链间发生了集群内部创新资源的争夺;当α<0时,存在合作效应,即链间产生创新合作;当α=0时,二者间无任何创新信息及资源交互。    集群效应是指供应链创新系统受到集群内外环境因素影响表现出的促进或抑制作用,采用广义生态位因子中的环境影响因子对供应链生态位扩充的影响系数,ε(-1≤ε≤1)表示供应链创新中获得的集群效应,例如游离企业、产业政策等对供应链创新的贡献等。对SCC创新系统而言,存在集群效应即发生了集群内外部创新资源交互,产生创新系统生态位和创新能力的增加或减少。当ε>0时获得正集群效应,与外界创新资源的交互对创新系统起促进作用;当ε<0时获得负集群效应,与外界创新资源的交互对创新系统起抑制作用;当ε=0时无集群效应,SCC创新系统与集群外部无创新资源交互。    此阶段为SCC创新系统成长的一种模式,由于集群内产品链间存在一定的相似或相关性,创新子系统间存在竞合关系,反映了半封闭式SCC创新系统的成长特点。    当α>0,创新子系统在创新过程中争夺创新资源,二者在创新工艺上有一定的重叠性和竞争性。在集群形成初期,相似产品供应链为获取资金、人力、技术等资源优势,在集群范围内形成链间竞争关系。此时,由于产品创新工艺的技术相似性,相近产品链逐渐靠拢,形成实质上的产品细分集群,这是集群内产业不断细化分离的过程。 
  当α<0,创新子系统在创新过程存在创新资源或信息的交流共享,形成一定的合作关系。包括产品链间的合作、与其他游离企业合作等。当产生相关产品链间的捕食-被捕食关系,则产生供应链创新系统的纵向延伸;当发生供应链的横向合作创新等,则是供应链创新系统的横向拓展;当二者同时产生,则是供应链创新系统的网络式拓展。    阶段Ⅲ半开放SCC创新系统(α=0,ε≠0)。此时,SCC创新系统生态位宽度稳态值N*为   N*=(1+ε1)K1+(1+ε2)K2(6)    此阶段为SCC创新系统成长的另一种模式,由于地理聚集的随机性,供应链间产品相关性及创新工艺相似性较低,供应链在创新过程中未能在集群内部寻得合作伙伴,或者由于某些创新资源的稀缺性所形成的逐渐向集群外部扩散并寻求创新资源的现象,反映了半开放式SCC创新系统的成长特点。但在争夺集群外创新资源,实现资源及信息共享的过程中存在风险。当ε>0,存在正集群效应,例如获得政策支持、投资和优惠政策或引进先进创新技术和创新理念等,则创新系统生态位得到扩展,创新能力获得更大成长空间;当ε<0,存在负集群效应,例如创新产业或工艺处于政策限制范围,集群内部创新资源外溢或为寻求外部创新资源付出成本过高,则创新系统生态位宽度减弱,创新能力下降。    阶段Ⅳ完全开放SCC创新系统(α≠0,ε≠0)。此时,SCC创新系统生态位宽度稳态值N*为    2.过程型创新模式。为表明创新模式与某阶段具有的创新生态位间的关系,同时也反映创新系统成长的阶段性特点,讨论各成长阶段下可选择的过程型创新模式。常见的供应链集群创新模式主有渐近式、量子式和破坏式创新等17(1)渐近式创新。是指产品的连续改进,包括技术应用的渐近式发展。该创新模式是较为稳健的创新模式,通过机械式组织即可完成渐近式创新,主适用于发展期或创新实力一般的企业,其创新系统生态位变化平滑。(2)量子式创新。反映新产品、服务的重大改进,或某一方面的完全改变,包括对现有技术的替换或是改进到另一个领域的量子性改变。量子式创新需自适应的有机组织,该组织一般为开放性复杂组织,当外部环境变化较难预测时,该组织具有很强的适应性、灵活性和可靠性。该模式适用于有较强创新实力和创新意愿的企业,能敏锐地捕捉市场中创新需求的变化,其创新系统生态位变化一般为跳跃式。(3)破坏式创新。包括对新产品和过程的探索,反映了市场的发展且打破现有的技术。破坏式创新是很难计划的,并且其研发产出相对于量子式创新较难预测。该模式适用于具有冒险意识、创新能力非常强并且能主动挖掘市场创新需求,或是处于创新转型期的企业。其创新系统生态位变化较大,一般为创新系统生态位的突然上升或下降。例如,苹果通过其破坏式创新实现创新系统的快速成长,并且绝对地控制市场。三种创新模式与创新系统生态位宽度间的关系如图3所示17。    (三)各阶段SCC创新系统成长模式选择    假设SCC创新系统创新产出与创新系统生态位同步增长,根据创新系统生态位宽度与各创新模式的对应关系,则阶段性创新模式的选择标准是选择与创新产出增长变化最匹配的创新模式。考虑SCC创新系统成长各阶段创新产出水平变化及与之匹配的创新模式,体现在    阶段Ⅰ完全封闭SCC创新系统(α=0,ε=0)。在此阶段,SCC创新系统无竞合效应和无集群效应,各供应链创新水平相互独立,两供应链创新系统的创新产出水平变化符合模型    此时各参数范围下的数值计算结果如表2所示    1.当wi(Xj)<0时,集群内链间交互、创新资源流动带来供应链创新产出外溢,稳态下创新水平下降,当外溢程度越大,其稳态创新产出水平越低。在SCC创新系统成长初期,由于供应链系统对产品需求市场反应不灵敏、对链间创新资源流动应对措施不足、信息不对称较严重、供应链绝对相似度高等原因,各产品链在进行创新生产时链间干扰性较强。即,有下列结论    (1)集群内子系统间创新产出外溢,则稳态下创新产出小于单独创新稳态值。    (2)当SC1具有更强的竞争性,则其对SC2创新产出的限制更强。    (3)根据创新模式的选择标准,当外溢程度较小时,可采取渐近式或量子式创新模式;当外溢程度较大时,可采取量子式或破坏式创新模式。    对集群创新系统而言,需适度保护创新资源,避免创新产出的外溢;促进创新资源的有效流动;采用一定的生态位错位策略。对政府而言,需加大政策扶持力度,引导良性竞争。    2.当wi(Xj)>0时,链间的创新资源流动促进创新产出水平的增长,表现为创新资源的价值获得,稳态下的产出水平均大于独立创新时的最大产出水平。根据创新模式的选择标准,可得到下列结论 
  (1)相同的获得系数表示了相同的创新资源利用,二者处于平等的创新资源交易关系,此时应采取渐近式创新。 
  (2)当二者在合作和资源交互中出现信息不对称,资源共享有较大偏差,则额外创新产出获得较少的供应链更倾向于量子式或破坏式创新,以实现创新水平短时期内的恢复、增长和超越。 
  为保持稳定持续性创新,各供应链创新系统应减少链间沟通障碍;在合作过程中应增强信息和资源共享程度,减少信息的严重不对称性。对集群整体而言,建立各供应链不同的激励政策制度有助于供应链的量子式或破坏式创新,有助于集群跃迁式创新实现。 
  3.当w1(X2)*w2(X1)<0时,两个供应链创新子系统一方表现为创新产出外溢,另一方为获得,二者可能为捕食-被捕食关系,或者存在创新资源窃取等恶意竞争现象。当供应链创新子系统间表现为捕食-被捕食关系,是主导供应链不断延伸完善的过程,属于正常的生态关系。捕食完成后,主导供应链需对被捕食者给予一定补偿以保证其捕食策略的持续,此时主导者可采取渐近式或量子式创新,被捕食者则采取跟随策略。当链间创新系统发生创新产出的恶意窃取等不公平竞争现象,则需集群管理者参与协同管理,创造公平公开竞争环境,建立恶意竞争惩罚机制或揭发机制,以维护良好的创新市场秩序。    1.当σ>0时,受到集群政策倾斜、投资引导、新技术的引入、集群创新模式的升级等正集群环境影响,创新系统从外部吸收创新资源,进而促进创新产出增长,稳态时创新产出水平大于封闭集群下独立创新(对比阶段Ⅰ)产出水平。根据创新模式的选择标准,此时采用渐近式、量子式或破坏式创新。   2.当σ<0时,受到集群外部创新环境恶化,政策限制等负集群环境影响,供应链在群内的创新资源外溢,进而抑制创新产出增长。稳态时创新产出水平小于封闭集群下独立创新(对比阶段Ⅰ)产出水平。根据创新模式的选择标准,此时应加快创新系统生态位扩充,并采取量子式或破坏式创新以迅速恢复创新产出水平。因此,对于供应链创新系统而言,顺应地区、国家和国际产业发展政策,例如WEEE回收条例对供应链创新的影响;增强与集群外部沟通,建立创新资源共享机制,防止创新资源的过量外溢。对集群管理部门或政府而言,对于创新周期较长的产业,政策调整应给予缓冲时间,减少创新转变带来的成本。    此时的各创新子系统受到集群内竞合关系和集群外环境的影响,考虑到不同环境和细分类型的影响,创新系统会不断调整创新模式,以达到短期稳定。    1.完全正环境。当wi(Xj)>0且σ>0,SCC创新系统在成长过程中,获得链间合作关系和正的集群效应,即获得完全正环境效应。此时对于两创新子系统而言均是有利的,属于获得政策扶持、合作创新的快速成长阶段,创新产出水平变化如表4。 
  2.完全负环境。当wi(Xj)<0且σ<0,SCC创新系统在成长过程中,获得链间竞争关系和负的集群效应,即获得完全负环境效应。此时对于两创新子系统而言均是不利的,属于政策收紧、技术趋于淘汰、竞争激烈的创新衰败期,创新产出水平变化如表4。    相应地,得到下列结论    (1)当初始值X0与创新增长系数r均不同时,完全的正集群环境或负集群环境促使各子创新系统创新水平变化趋于一致,不影响稳态时的创新产出水平。    (2)完全正环境对创新系统成长起促进作用,此类创新系统一般为较新型产业集群,政策倾向性好,集群内外沟通顺畅,资源共享机制较完善,属于增长力强、协同创新的SCC创新系统。    (3)完全负环境对创新系统起抑制作用,此类创新系统一般为政策限制性强,技术壁垒低,集群内外沟通不畅,资源共享性差,属于技术完全成熟、待转型或趋于淘汰的SCC创新系统。    3.不确定环境。当wi(Xj)、σ均不确定时,SCC创新系统是一个复杂的生态系统,其集群内主体间竞合关系和集群外影响是复杂且不确定的,则该创新系统属于不确定创新环境。数值模拟结果如表4和图5所示。    从数值计算结果可得下列结论    第一,在不确定环境下,不同的创新增长系数r影响稳态下的创新产出水平。r越大,其稳态下达到的创新产出水平越高,但低于单独创新时最大产出水平P,界于完全正环境和完全负环境创新水平之间。    第二,在不确定环境下,不同的初始创新水平X0不影响稳态下的创新产出水平。    在完全开放型SCC创新系统成长中,集群内供应链产品类型及采取的创新技术类型影响创新增长系数,进而影响创新模式的选择,因此有    (1)劳动密集型细分的SCC创新系统由于主采用劳动力的生产方式,创新增长有限,根据创新模式的选择标准,可采取渐近式创新。当采用一些技术手段,提高劳动密集型SCC创新产出水平,且取得较大突破,则劳动密集型SCC会逐渐向机械化、自动化方向发展,原技术创新发展潜力较低的系统逐渐被淘汰。    (2)技术密集型细分的SCC创新系统依托于技术进步,技术进步带来的创新产出一般为阶段性增长,根据创新模式的选择标准,可采取量子式创新模式。当某一技术相对落后,其创新能力迅速被其他技术代替,或技术的快速外溢均将导致SCC创新能力的快速降低。    (3)知识密集型细分的SCC创新系统依托于信息、知识等特殊的创新资源。因此,根据创新模式的选择标准,在该细分创新系统中最易实现量子式或破坏式创新模式。    三、结论    本文从生态学视角,讨论SCC创新系统成长及创新模式的阶段性决策。在重新定义供应链集群概念的基础上,将SCC创新系统描述为输入、转化和输出系统;在界定广义生态位范围的基础上,探讨SCC创新系统生态位构成;根据SCC创新系统各成长阶段的特点,将SCC创新系统分为完全封闭式、半封闭式、半开放式和完全开放式四种类型。    SCC创新系统成长包括生态位扩充和创新产出增长两个方面。讨论SCC创新系统生态位扩充时,考虑各子系统之间的竞合关系及集群外部的集群效应,引入竞合系数α和集群效应系数ε,建立SCC创新系统生态位扩充模型,并就不同的α、ε取值讨论各成长阶段下的稳态生态位均衡值。同时,引入创新产出函数,建立SCC创新系统创新产出增长模型。根据创新模式选择标准,分别就成长各阶段对应的类型讨论其阶段性决策,主得到以下结论(1)完全封闭式SCC创新系统应采取渐近式创新模式。(2)半封闭式SCC创新系统,当w1(X2)*w2(X1)>0时,若子系统间地位相对平等,则采取渐近式创新模式,而相对弱势的子系统采取量子式或破坏式创新;当w1(X2)*w2(X1)<0时,相对主导的系统采取渐近式或量子式创新模式。(3)对于半开放式SCC创新系统,当σ >0时,采取渐近式、量子式或破坏式创新模式;当σ <0时,则采取量子式或破坏式创新模式。(4)对于完全开放SCC创新系统,创新增长系数影响阶段性创新模式的选择。基于此,劳动密集型创新系统可采取渐近式创新模式,技术密集型创新系统可采取渐近式或量子式创新模式,知识密集型创新系统可采取量子式或破坏式创新模式。    参考文献    1 黎继子.供应链管理M.北京中国经济出版社,2006.    2 Viswanadham N, Gaonkar R. Leveraging Logistics to Enhance Indian Economic CompetitivenessJ.CII Logistics, 2003.    3 王孝斌,王学军.创新集群的演化机理M.北京科学出版社,2011.   4 仇保兴.小企业集群研究M.上海复旦大学出版社, 1999.    5 Gordon I R, McCann P. Industrial clusters complexes, agglomeration and/or social networks?J. Urban Studies, 2000, 37(3)513.    6 王发明.基于生态观的产业集群演化研究M.北京经济管理出版社,2010.    7 Staber U. An ecological perspective on entrepreneurship in industrial districtsJ. Entrepreneurship and Regional Development, 1997, 9(1)37-48.    8 解学梅.中小企业协同创新网络与创新绩效的实证研究J.管理科学学报, 2010,13(8)51-64.    9 周�.基于演化博弈的产业集群合作创新研究J.科技管理研究, 2012,32(15) 209-212.    10Guojun J, Energy levels and co-evolution of product innovation in supply chain clustersJ.E-business Technology and Strategy, 2010(113)140-158.    12迈克尔・波特.竞争论M.高登第,李明轩,译.北京中信出版社,2003.    13Yuhong D, Xizhong W. Research on evaluation of enterprise’s core staff based on nicheC.Advanced Technology in Teaching-Proceedings of the 2009 3rd International Conference on Teaching and Computational Science (WTCS 2009). Springer Berlin/Heidelberg, 2012 217-223.    14Li X, Peng G, Zhao H. Application study of brand niche theory in B2C brands overlap and breadth measurementJ. Recent Progress in Data Engineering and Internet Technology, 2012 363-369.    15王刚,赵松岭,张鹏云.关于生态位定义的探讨及生态位重盛计测公式改进的研究J. 生态学报, 1984, 4(2)119-126.    16高鸿业.西方经济学M.北京中国人民大学出版社,2007.    17Guojun J, Renjie K.The innovation system and innovation mode selection based on ecological niche in supply chain clusterC,3rd International Conference on Emergency Management and Management Sciences(ICEMMS 2012), 2012267-270.