CPIKN的知识流动性是反映和考察CPIKN运行效率与管理绩效的重要指标。大量研究表明，知识协同与创新的失败很大程度上要归结为组织或联盟内部缺乏有效的知识沟通与流动[123,216]。在社会系统中，各种创新行为总可以抽象地理解为增进或利用已有知识存量的活动，因此，不同创新行为以及不同创新主体之间的互动总是伴随着知识的交流和流动。知识创造价值的重要方式在于知识的流动和共享，组织获取竞争优势的关键取决于其能够促进知识有效转移与流动的能力[133]。现有研究成果大多是关于知识流动概念模型、知识流动机制与影响因素、知识流动效率评价体系等的定性研究，而对于网络环境中知识流动效率定量化测度与分析的研究则较为鲜见。在CPIKN中，知识流动性受到多种因素的影响，如成员的知识协作水平、知识协作关系强度、知识网络结构与特性等，这增加了量化研究CPIKN的知识流动效率的难度。另一方面，当前复杂网络环境中知识流动效率研究大多基于无权网络，而无权网络对于节点与边的同质化处理难以有效反映上述因素对知识流动性的影响。因此，如何构建更为有效的知识网络模型以更为准确、真实地反映现实CPIKN特性与知识流动影响因素对知识流动性影响，也是当前需要解决的关键问题。

基于上述分析，本书采用加权复杂网络分析方法，构建协同产品创新的加权知识网络模型，同时综合考虑成员的知识协作水平、知识协作关系强度、网络结构与特性等因素对知识流动效率的影响，从复杂系统的角度提出知识流动效率的量化测度与分析模型与方法，并进一步提出该模型在协同产品创新成员管理中的延伸应用，为管理者监测与评估CPIKN的知识流动效率和管理绩效提供决策与方法支撑。(www.daowen.com)