通过对CZ-2F运载火箭研制系统某个子系统部分的技术创新活动的进一步调研，确定有政府、企业、高校、独立科研院所等12个不同类型创新主体同时参与技术创新活动，进而确定本仿真研究中有N=12个密切相关的创新主体参与这个子系统技术创新的组织协同，以此为基础对其他几个系统变量，即协同主体间的复杂关系K、参与组织协同的核心主体数量N1、协同偏差M进行仿真操作，以观察其变化对系统组织协同效率的影响规律，得出一些有利于提升创新主体组织协同效率的对策建议。由于在适合度景观生成过程中的影响矩阵A和各协同主体对系统适合度的贡献度Fi都具有随机性，为此，本仿真研究在相同条件下随机生成100个适合度景观，取其平均值作为该条件下的适合度值，以此减小或消除这种随机性误差。

首先，对不同复杂度下的系统组织协同效率进行比较，如表5-2所示。从表5-2中可以看出，在不考虑N1、M等因素影响的情况下，低组织复杂度情况下的系统适合度值要高于高组织复杂度情况下的系统适合度值，这说明组织间的协同复杂度会影响系统的组织协同效率，组织间关系越简单，其组织协同效率相对越高。从复杂系统视角分析其原因可知，当创新主体间关系较为复杂时，创新主体间进行组织协同信息沟通的渠道更加复杂，沟通距离增大，各种管理、技术等创新信息在系统内的传递与反馈途径更容易受到系统内部、外部环境的影响，系统的熵值表现出增大的趋势，进而影响系统组织协同的效率。

表5-2　不同组织协同复杂度下的系统组织协同适合度对比

在考虑N1、M等因素影响的情况下，分别探讨系统组织协同适合度随参与组织协同的核心主体数量N1以及协同偏差M的变化规律。系统组织协同适合度随参与组织协同的核心主体数量N1的变化规律如图5-4所示（此时仅讨论不存在协同偏差，即M=0的情况）。从图5-4中可以看出，不管组织的复杂度如何，系统组织协同适合度随N1的增长而稳定增长，说明参与组织协同的核心主体数量与系统组织协同适合度正相关。同时也说明对于N=12的复杂系统，系统协同主体间采取密切联系，将有利于系统整体组织协同效率的提升。同时，具有低协同复杂性的系统其组织协同适合度普遍要高于具有高协同复杂性的系统，也验证了表5-2中数据的结论。

图5-4　组织协同适合度随核心主体数量的变化趋势

系统组织协同适合度随协同偏差M的变化规律如图5-5所示（假设当前系统组织协同的核心主体数量为N1=4）。从图5-5中可以看出，当系统的组织复杂性较小（K=2）时，系统组织协同适合度随协同偏差的增大而逐渐减小，在M=0时适合度水平最高，而在M=3时出现短暂的回升；而当系统的组织复杂性较大（K=6）时，系统组织协同适合度随协同偏差的增大而先增大后减小，在M=2时达到最高水平。分析其结果可知，随着协同偏差的增大，由于对系统组织协同具有重要作用的协同主体未参与系统的协同行为，使系统组织协同适合度值降低，而对于更为复杂的系统来讲，存在一定的协同偏差可能更有利于系统优选协同主体进行更加有效的组织协同行为，进而提升系统的组织协同效率。

图5-5　组织协同适合度随协同偏差的变化趋势

通过以上系统仿真运行结果分析可以得出以下几点结论。(www.daowen.com)

（1）创新主体间协同关系的复杂性影响重大科技工程技术创新系统组织协同的效率，系统创新主体间的协同关系越简单，越有利于系统创新主体间的组织协同，整个系统的组织协同效率就越高；反之，创新主体间的协同关系越复杂，就会对创新主体的组织协同行为产生负向影响，系统的组织协同效率相对较低。

（2）在系统组织协同过程中，协同核心群体、协同参与成员的组成和数量影响着系统的组织协同效率。当参与系统组织协同行为的创新主体数量一定时，参与协同行为的核心群体对系统组织协同的效率有正向影响，核心主体越多，系统的组织协同效率越高。为此，要提高重大科技工程技术创新系统组织协同效率，尤其需要加强协同核心群体创新主体间的协同配合。

（3）当重大科技工程技术创新系统的创新主体间协同关系较为简单时，就需要注意加强对系统组织协同影响较大的协同核心群体创新主体间的组织协同行为；而对于创新主体间存在较为复杂的协同关系时，则可以通过加强协同参与成员创新主体间的协同行为来提升整个系统的组织协同效率。

根据以上结论，在加强航天重大科技工程技术创新项目组织协同行为时，首先要尽可能降低组织间的相互依赖、相互影响关系，如通过吸收相对独立的创新主体参与系统创新任务，运用并行工程理念规划创新任务流程等，以此尽可能降低系统创新主体组织协同关系的复杂性；同时，要加强基于创新核心主体的创新核心群体的协同管理，尽量减少协同误差，特别要加强对与创新核心主体进行直接协同的其他创新主体的协同行为管理，如通过设计激励机制、资源整合机制、利益分配机制等保障和约束创新核心群体的组织协同行为，以此提高航天重大科技工程技术创新系统的组织协同效率，促进系统技术创新活动的实施。