基于动态商业网络的企业创新能力研究

“Innovation is the first power that leads the development.” It is also an important component of governing philosophy of our government. From the business perspective, innovation is firms’ core competitive strength. It is reasonable and necessary to include firms’ business relationships when analyzing their innovation abilities. Unfortunately, due to lack of accessible business networks, related work is rare to see. Target on this problem, this project will (1) design a business network mining framework to construct dynamic multi-layer business networks from online business text automatically. We will firstly propose a novel dynamic hierarchical Dirichlet process to extract potential business relationships topics. Then we will develop a novel probabilistic language inferential model to identify the label of potential business relationships. (2) build a double-layer econometric model to analyze firms’ innovation ability incorporating business network variables ( network layer) and inner-firm variables (firm layer). Bayesian analysis method will be adopted to avoid analysis bias suffered by traditional statistical based method in large scale data processing, and compared with traditional estimation methods. The large scale dynamic multi-layer business networks constructed in this study could provide data support for related research and applications. The achievement of firms’ innovation analysis could offer useful supports for firms’ innovation strategy making and government policy direction.

“创新是引领发展的第一动力”，也是政府执政理念的重要组成部分。从商业角度来讲，创新是企业的核心竞争力。企业间的竞争和合作关系会对企业的创新产生重要影响。在分析企业的创新能力时将企业的商业关系考虑在内是极有必要的。但由于缺乏可用的商业网络，国内外相关研究还很少见。针对于此，本项目将（1）设计一种商业网络挖掘框架，利用在线金融文本自动构建动态商业网络。首先，提出一种动态分层狄利克雷过程挖掘潜在的商业关系概念。然后，设计一种概率推理语言模型来确定潜在商业关系的属性标签。（2）建立双层计量经济模型，综合探索企业的商业网络特征和企业内部特征对企业创新能力的影响。采用贝叶斯分析方法以避免传统统计分析方法在大规模数据分析中出现的分析误差，并与传统分析方法比较。该研究建立的大规模动态多层次商业网络可为相关研究和应用提供支持，以摆脱对国外数据源的依赖。企业创新能力分析结果能够对企业创新策略制定提供支持，并为政府政策导向提供参考。

“创新是引领发展的第一动力”，也是政府执政理念的重要组成部分。从商业角度来讲，创新是企业的核心竞争力。企业间的竞争和合作关系会对企业的创新产生重要影响。在分析企业的创新能力时将企业的商业关系考虑在内是极有必要的。但由于缺乏可用的商业网络，国内外相关研究还很少见。针对于此，本项目（1）设计一种商业网络挖掘框架，利用在线金融文本自动构建动态商业网络。首先，提出一种动态分层狄利克雷过程挖掘潜在的商业关系概念。然后，设计一种概率推理语言模型来确定潜在商业关系的属性标签。（2）建立双层计量经济模型，综合探索企业的商业网络特征和企业内部特征对企业创新能力的影响。采用贝叶斯分析方法以避免传统统计分析方法在大规模数据分析中出现的分析误差。.依托本项目，我们产生了一系列的优秀成果。其中期刊论文13篇，包括3篇信息系统领域的顶刊。其余期刊论文也均为中国人民大学A类或A-类期刊。还发表了3篇会议论文，并且均为信息系统领域的顶会。并进行了2项专利申请，编写了《商业数据分析导论》教材（尚未正式出版）。项目主持人也在本项目的支持下成功晋升了中高级职称。本项目也给多名博士生和硕士生的培养提供了支持。.本项目发现，随着全球化进程的发展，企业间关系变化越来越迅速。并且，随着网络语言的发展，挖掘也变得困难。其中一大问题就是标题党的大量出现。这将成为本课题组下一步的研究重点。本项目还发现，竞争和合作都能够促进企业的创新。但竞争对创新的影响呈现明显倒U型结构，也就是适当的竞争会促进创新，而剧烈的竞争会阻碍创新。另外，合作对创新的影响对着时间推移，越来越明显。.本项目的成果可以归纳为两部分。第一部分构建的动态企业网络，可以为相关的商业分析提供良好的基础。第二部分构建的企业创新能力分析可以有效的对企业的创新能力进行分析和预测。目前，项目负责人正基于本项目的成果和国内一家知名的基金公司进行合作，进行企业绩效分析相关研究。.