基于结构复杂性的科研团队类型划分及特征分析——以电动汽车领域为例
科情智库
邢晓昭1，吕红能2
（1.中国科学技术信息研究所，北京 100038；2.重庆大学，重庆 400044）
大科学时代，科研团队是科学创新活动的主要组织形式，但大量的科研团队并未经过备案，难以进行全面摸底和分类管理。本文针对基于成员角色的结构复杂性分析方法开展实证研究，选取国内电动汽车领域专利发明人合作网络作为研究对象。首先，基于louvain算法发现科研团队成员；其次，采用基于成员角色的结构复杂性分析方法识别团队结构，并将科研团队划分为6种类型；在此基础上，基于Kruskal-Wallis检验对不同类型团队特征进行比较分析。不同类型团队在有序程度、合作特征和产出能力方面呈现显著差异，结构复杂性用于识别科研团队结构及其组织化程度具有良好效果。
一、引言
科研团队既顺应大科学时代学科交叉融合、学术交流频繁的时代趋势，又符合科研工作需要知识共享和优势互补的自身规律，因此在管理学界受到普遍重视。科研团队的组织是我国科研工作当中的基础且薄弱的环节，相较于发达国家，国内科研团队缺乏良好的组织模式，创新效率和自主运营能力有待提高。然而，要对科研团队进行正确引导和科学培育，需要尊重其自身发展规律。科研团队作为一个复杂系统，具有自组织性，在其自组织演化过程中必然伴随复杂性的增长，而这种复杂性可以从多个维度来刻画。其中组织结构是一个较为本质的特征，它反映团队的运作方式，影响团队的执行效率，对团队发展起着关键作用。组织结构具有不显著性和不确定性，却隐含在成员之间相互合作的社交网络中。本文拟通过对网络结构的挖掘识别团队组织结构的复杂性，并进而探讨科研团队的复杂性增长与其他特征变化之间的关联。
二、基于结构复杂性的科研团队分类方法
科研团队是由于科学家的自由探索与自发合作而形成的，其演化满足自组织过程：即在一个内部机制的驱动下，由无序向有序、由低级向高级，不断提高自身复杂性和成员分工精细度的发展过程。随着团队的形成与不断发展，研究者从相互独立、地位平等、随机合作的个体逐渐变为角色固定、目标一致、紧密配合的成员。而团队由平等、多元、自由沟通的松散群体向稳定、高产、分工精细的组织方向发展。科研团队通过自组织的方式演化，系统才能发展出原来没有的特性、功能和结构，这就意味着复杂性的增长，因此度量组织结构的复杂性有助于评价一支科研团队的发展状态。团队的组织结构下沉到每个个体表现为成员角色分工，分工的不同决定其在每次创新活动中的合作对象和发挥作用不同，这进而又表现为网络位置的差异性。
基于此，提出本研究中基于结构复杂性的科研团队分类方法：首先，通过有向合作网络中节点的出度和入度对成员角色进行识别；其次，通过考察科研团队中包含的核心成员角色种类来判别其组织结构的复杂性程度，将科研团队划分为6种类型。
三、实证分析与主要结论
以我国电动汽车领域利发明人合作网络为例，采用基于成员角色的结构复杂性分析方法开展实证研究：运用louvain算法初步发现科研团队成员后，基于节点在局部有向网络的出度和入度，将科研团队成员划分为领导者、中介者、技术骨干、主要参与人、一般参与人和外围成员6种角色，再根据团队成员的角色构成，将科研团队划分为均衡型、扁平型、标准型、深度分化型、边缘型和临时型6种类型。在此基础上，对不同类型科研团队特征进行了比较分析，并进一步就团队有序程度、合作特征及产出能力进行Kruskal-Wallis检验。
科研团队识别及类型分析结果显示：1.企业在电动汽车领域技术创新中的主导地位十分明显，团队数量和包含相应团队数量的申请人数之间满足幂律分布。2.结构复杂性越高的科研团队，呈现出有序程度更高、内部交流更少、外部合作更多、产出能力更强等特征。这些特征与科研团队演化的自组织过程相吻合，同时验证了普赖斯关于科研团队在“归核化”演进中形成合理形态并提高绩效的观点。说明结构复杂性用于识别探究科研团队结构及识别其组织化程度具有良好效果。
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