施慧斌 劉修奇
摘要:為了解決產(chǎn)學(xué)研各方主體在協(xié)同創(chuàng)新合作過程中各方的收益的合理分配問題,從而達(dá)到深層次的協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng),這是產(chǎn)學(xué)研合作各方追求的目標(biāo),高水平的協(xié)同創(chuàng)新行為可以衡量協(xié)同創(chuàng)新的深度,將演化博弈仿真加入到產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新合作過程中,引入多代理機(jī)制重點分析合作演化的初試變量設(shè)置對博弈結(jié)果的影響,并考察結(jié)果和原因。在有限理性的基礎(chǔ)上,結(jié)合多代理思想理論和演化博弈理論,依托Netlogo平臺構(gòu)建模擬環(huán)境、政府政策以及產(chǎn)學(xué)研主體各方進(jìn)行仿真,分析并驗證不同參數(shù)設(shè)置下仿真實驗的結(jié)果及其原因。
Abstract: To solve the problem of rational distribution of the benefits of all parties in the process of collaborative innovation and cooperation and realize deeper cooperation of all parties is the goal pursued by all parties in the industry, university and research cooperation, and high-level collaborative innovation behavior can measure the depth of collaborative innovation. The evolutionary game simulation is added to the collaborative innovation cooperation process of industry, university and research institute. The multi-agent mechanism is introduced to analyze the influence of the initial test variable setting of cooperative evolution on the game results, and the results and reasons are investigated. On the basis of bounded rationality, combined with multi-agent thought theory and evolutionary game theory, simulation of environment, government policy and the main parties of industry, university and research cooperation is conducted relying on Netlogo platform, to analyze and verify the results of simulation experiments under different parameter settings and their causes.
關(guān)鍵詞:多代理;協(xié)同創(chuàng)新;建模仿真;NetLogo
Key words: multi-agent;collaborative innovation;modeling and simulation;NetLogo
中圖分類號:G301? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1006-4311(2019)18-0017-05
0? 引言
研究問題:
產(chǎn)學(xué)研主體的協(xié)同創(chuàng)新合作在當(dāng)今的科研工作中非常重要,是產(chǎn)業(yè)企業(yè)、高校和科研院所以技術(shù)創(chuàng)新為目的,協(xié)同各自擁有的創(chuàng)新資源,對科學(xué)技術(shù)及產(chǎn)品、服務(wù)的合作開發(fā)過程[1]。由于產(chǎn)學(xué)研參與各方的合作動機(jī)、對投入資源的體量以及期望的收益與實際收益的差額等問題,這會導(dǎo)致產(chǎn)學(xué)研各個主體之間產(chǎn)生存在利益沖突,繼而產(chǎn)生溝通上的隔閡,最終會增加合作主體協(xié)同創(chuàng)新的難度,使得產(chǎn)學(xué)研各方之間深層次的合作成為難題,影響科學(xué)研究轉(zhuǎn)化成商業(yè)成果的進(jìn)程。因此在產(chǎn)學(xué)研各方主體的協(xié)同創(chuàng)新過程中,如何確保參與各方的行為協(xié)調(diào)一致,如何達(dá)到對對方的深度認(rèn)知,如何達(dá)成深層次高水平的協(xié)作,這事關(guān)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新合作的成敗。這需要從大局上把握和分析協(xié)同創(chuàng)新的行為模式和合作模式,對產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的運行規(guī)律及實現(xiàn)結(jié)果進(jìn)行深度、以及合理地預(yù)測評估各方行為模式背后的深層原因,從而能對整體環(huán)境和政府政策進(jìn)行合理把握,最后達(dá)到去準(zhǔn)確預(yù)知產(chǎn)學(xué)研各方未來合作問題的效果。
理論基礎(chǔ):
關(guān)于協(xié)同創(chuàng)新參與的各方主體如何進(jìn)行合作一直是個熱點問題,部分國內(nèi)外學(xué)者對這個問題展開過多方面的研究,已經(jīng)形成了一定的研究成果。例如國外學(xué)者Baldwin等[2]在討論了快速增長的協(xié)同創(chuàng)新模式之后,認(rèn)為協(xié)同創(chuàng)新模式已經(jīng)成為一種重要的思考模式,并且這會影響協(xié)同創(chuàng)新合作過程中的方方面面;同樣,Inzelt等[3]討論了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)適合的應(yīng)用場景,提出了影響協(xié)同網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新相關(guān)的環(huán)境要素;Cohen等[4]將協(xié)同創(chuàng)新的過程分成了正式合作和非正式合作兩種情形,并且認(rèn)為非正式合作在協(xié)同創(chuàng)新過程起到著更大的作用。
國內(nèi)學(xué)者同樣在此方面做了相關(guān)的協(xié)同創(chuàng)新研究,例如陳勁等[5]在研究協(xié)同創(chuàng)新時根據(jù)整合維度和互動維度構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新框架,針對產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新平臺和組織給出了幾點建議;何郁冰等[6]等研究了產(chǎn)學(xué)研合作過程中提出了“戰(zhàn)略——知識—組織”三者相結(jié)合的協(xié)同創(chuàng)新模式,用來探索高校和企業(yè)之間的深度合作與發(fā)展問題;劉曉玲等[7]在基于協(xié)同創(chuàng)新背景下,提出了協(xié)同創(chuàng)新工作室對協(xié)同創(chuàng)新人才的培養(yǎng),探索了機(jī)電類協(xié)同創(chuàng)新類人才的培養(yǎng)模式;肖澤磊等[8]對湖北省制造行業(yè)的創(chuàng)新績效做了測度,研究結(jié)論得出湖北省制造行業(yè)內(nèi)存在“技術(shù)異質(zhì)性”,行業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新績效隨著不同行業(yè)“技術(shù)特征”的變化而變化;覃艷華等[9]基于粵港澳大灣區(qū)11個城市協(xié)同創(chuàng)新數(shù)據(jù)進(jìn)行了計算和分析,指出了大灣區(qū)科技協(xié)同創(chuàng)新存在的一些問題,并且就這些問題提出了相關(guān)建議和對策;孫衛(wèi)東等[10]在研究協(xié)同創(chuàng)新過程中以中小企業(yè)的產(chǎn)業(yè)集群為背景,闡述了協(xié)同創(chuàng)新中中小企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的路徑和探討了中小企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的思路。
基于目前的大量的研究成果得出,很多學(xué)者和專家都善于從現(xiàn)狀去分析問題或者利用演化博弈模型去進(jìn)行探索問題,但是固定的模型無法對整個產(chǎn)學(xué)研協(xié)作創(chuàng)新過程進(jìn)行準(zhǔn)確的分析,也無法解決產(chǎn)學(xué)研合作過程的各種利益和沖突問題。另外有學(xué)者使用Netlogo對演化博弈過程進(jìn)行了仿真分析,但是由于缺乏對產(chǎn)學(xué)研具體仿真的環(huán)境建設(shè),僅僅單純的使用產(chǎn)學(xué)研雙方去演化整個博弈過程,無法精確分析產(chǎn)學(xué)研各方如何選擇策略的原因,無法從中解決突出矛盾。本文使用基于多代理的Netlogo建模方法,建立具體的仿真環(huán)境以及產(chǎn)學(xué)研各方,從中發(fā)現(xiàn)圍繞產(chǎn)學(xué)研利益沖突的始終。
1? 演化博弈模型建立
在產(chǎn)學(xué)研合作過程中,產(chǎn)學(xué)研各方的投入和產(chǎn)出是整個演化博弈的核心,目的在于達(dá)到雙贏的效果,這需要雙方一定程度的投入,并且需要最終成果共享,達(dá)到整體效益最大。在產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新過程中,主要以企業(yè)為代表的產(chǎn)方和以高校為代表的學(xué)研方為核心,其中政府提供一些政策支持和營造相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)方面的法律環(huán)境來規(guī)范相關(guān)產(chǎn)學(xué)研活動的進(jìn)行[11],另外還包括一些社會性組織例如中介服務(wù)、私人基金或者媒體力量對產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新活動進(jìn)行引導(dǎo)、支持、成果轉(zhuǎn)化和提供輿論風(fēng)向標(biāo)的作用。
1.1 演化博弈模型的建立
本文采用演化博弈的方法對產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新過程進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新過程中的動態(tài)演化分析。演化博弈論是把博弈論結(jié)合動態(tài)演化過程后進(jìn)行整體分析的一種新型博弈理論[12-13]。由于產(chǎn)學(xué)研過程中的成員都是具有有限理性,因此產(chǎn)學(xué)研各方將在博弈過程中保持有限程度的各自受益最大化。
雙方在合作過程中可以選擇高水平的協(xié)同創(chuàng)新合作策略,也可以選擇低水平的協(xié)同創(chuàng)新合作策略。這里的低水平的協(xié)同合作指的是淺層次合作,或者說一次性合作,溝通互動和信息共享程度很低[14],因此低程度合作的一方往往在合作過程中投入非常少或者不愿意共享自己已有的資源。與此相反,高水平的協(xié)同合作意味著某一方在協(xié)同創(chuàng)新過程中相當(dāng)深入的投入到合作當(dāng)中或者把自己擁有的資源進(jìn)行深度共享。如果雙方都進(jìn)行這種深層次的協(xié)同創(chuàng)新合作,這會隨著時間的推移往往會形成產(chǎn)學(xué)研合作同盟,這需要雙方頻繁有效的溝通以及高度的信息共享,這種協(xié)同效應(yīng)會帶來相當(dāng)高的回報和投入產(chǎn)出績效比。
在本文的研究中假設(shè)參與協(xié)同創(chuàng)新的主體主要分為兩方,分別用產(chǎn)方和學(xué)研方來表示。在產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新過程中,協(xié)同創(chuàng)新主體無法確切掌握對方的實際合作的投入成本等相關(guān)資源,導(dǎo)致協(xié)同創(chuàng)新主體在協(xié)同創(chuàng)新活動中采取機(jī)會主義行為,控制自己的各項成本以達(dá)到更大收益,在博弈過程中表現(xiàn)為低水平的協(xié)同合作。假如某一方在協(xié)同創(chuàng)新過程中采取機(jī)會主義行為,選擇付出較低水平的協(xié)同合作行為,而如果另一方不能判斷出這種低水平的協(xié)同合作行為,那么另一方可能就會繼續(xù)采用付出較高知識水平的協(xié)同合作行為,這就容易造成另一方受益高,而另一方受益極低甚至虧損。而如果雙方都選擇低水平的協(xié)同創(chuàng)新合作,由于雙方都沒有進(jìn)行大規(guī)模的相關(guān)資源的投入,在雙方受益都不高的情況下或許都能彌補(bǔ)所投入的成本,導(dǎo)致最終雙方都能有所受益但是收益不高。最好的情況就是雙方都能以高水平的協(xié)同創(chuàng)新合作投入相應(yīng)的成本和相關(guān)資源,最終都能獲得較高的收益,這表現(xiàn)為雙贏。
本文假設(shè)學(xué)研方選取低水平協(xié)同合作行為所付出的成本為c1d,選擇高水平協(xié)同合作行為所付出的成本為c1u;學(xué)研方選取低水平協(xié)同合作行為所付出的成本為c2d,選擇高知識水平協(xié)同合作行為所付出的成本為c2u;假設(shè)學(xué)研方采取低水平協(xié)同合作而產(chǎn)方采取也采取低水平合作的共同收益為rd,假設(shè)學(xué)研方采取低水平協(xié)同合作而產(chǎn)方采取高水平合作的共同收益為rb,假設(shè)學(xué)研方采取高水平協(xié)同合作而產(chǎn)方采取低水平合作的共同收益為rl,假設(shè)學(xué)研方采取高水平協(xié)同合作而產(chǎn)方也采取高水平合作的共同收益為ru;基于雙方事先商定的協(xié)議內(nèi)容,如果學(xué)研方獲得產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新成果的比例為?琢(?琢?燮1),那么產(chǎn)方獲得產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新成果的比例?茁(?茁?燮1),按照設(shè)定?琢+?茁=1?;谝陨隙鄺l假設(shè),本文的演化博弈模型表現(xiàn)為:博弈參與方集合?子={學(xué)研方,產(chǎn)方};學(xué)研方的策略行為集合s1={低水平協(xié)同合作,高水平協(xié)同合作};產(chǎn)方的策略行為集合s2={低水平協(xié)同合作,高水平協(xié)同合作}。本文分別對協(xié)同創(chuàng)新過程中產(chǎn)方主體和學(xué)研方主體采取在做出不同的策略選擇情況時發(fā)生的收益變化進(jìn)行了討論,根據(jù)上述論證,產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新博弈的收益矩陣如表1所示。
假設(shè)學(xué)研方的混合策略為(p,1-p),p∈[0,1],學(xué)研方以p的概率選擇低水平協(xié)同創(chuàng)新合作行為策略,以1-p的概率選擇高水平協(xié)同創(chuàng)新合作行為策略;同理假設(shè)產(chǎn)方的混合策略為(q,1-q),q∈[0,1],即產(chǎn)方以q的概率選擇低水平協(xié)同創(chuàng)新合作行為策略,以1-q的概率選擇高水平協(xié)同創(chuàng)新合作行為策略。
學(xué)研方選用混合策略(p,1-p)的收益函數(shù)可以表示為
產(chǎn)方選用混合策略(q,1-q)的收益函數(shù)可以表示為
于是,求解混合策略納什均衡等價于求解以下最優(yōu)化問題:
學(xué)研方和產(chǎn)方收益函數(shù)對應(yīng)的最優(yōu)化一階微分條件為
分別求解可得
當(dāng)?琢ru-c1u-?琢rb-c1d<0,?琢(ru+rd-rl-rb)>0時,意味著博弈雙方采取同種策略的收益高于雙方采取不同策略的總收益,而且雙方都采取高水平合作時一方采取高水平協(xié)作的收益低于雙方采取不同策略時一方采取低水平合作的益;
當(dāng)?琢ru-c1u-?琢rb-c1d<0,?琢(ru+rd-rl-rb)<0時,意味著博弈雙方采取同種策略的收益低于雙方采取不同策略的總收益,而且雙方都采取高水平合作時一方采取高水平協(xié)作的收益低于雙方采取不同策略時一方采取低水平合作的益;
當(dāng)■時,意味著博弈雙方采取同種策略的收益高于雙方采取不同策略的總收益,而且雙方都高水平合作時一方采取高水平協(xié)作的收益高于雙方采取不同策略時一方采取低水平合作的收益。
1.2 基于agent建模原理
Agent是代理的意思,在計算機(jī)領(lǐng)域被視為一個具有各種屬性并且能持續(xù)在特定的環(huán)境下發(fā)揮功能的主體。那么多代理(multi-agent)指的是在特定環(huán)境中,多個能持續(xù)發(fā)揮功能的獨特主體,這些代理往往具備自主性、被動響應(yīng)能力、主動響應(yīng)能力、時間連續(xù)能力和自適應(yīng)性[15]。Agent在計算機(jī)仿真中被應(yīng)用為一種軟件系統(tǒng),Agent的組成元素以及相應(yīng)的屬性設(shè)置可以由具體情境要求而設(shè)置,并且各類Agent與之所在環(huán)境均存在著某種特定聯(lián)系,能夠感覺到外界發(fā)生的變化,各類Agent自身也會根據(jù)變化而做出相應(yīng)的變化[16]。
Netlogo是一種為了分析復(fù)雜系統(tǒng)開發(fā)的仿真建模軟件平臺,主要適用于社會現(xiàn)象仿真建模分析。Netlogo于UriWilensy在1999年研發(fā)出來,其研發(fā)目的是為給科研教育機(jī)構(gòu)提供一個功能強(qiáng)大但是方便實用的計算機(jī)仿真建模工具[17],它能很好地模擬微觀個體的行為,從而設(shè)立大量群體的仿真行為和宏觀模式的涌現(xiàn)及從大量個體仿真中發(fā)現(xiàn)個體之間的聯(lián)系和規(guī)律。
1.3 模型建立
本文采用Multi-Agent技術(shù)結(jié)合演化博弈理論的建模方法,定義產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新中的學(xué)研方和產(chǎn)方以及仿真環(huán)境,根據(jù)產(chǎn)學(xué)研各方主體自身的不同種類的私有屬性,以及系統(tǒng)設(shè)置的外部環(huán)境屬性設(shè)置。根據(jù)演化博弈論設(shè)定特定的行為規(guī)則和行為選擇決策,產(chǎn)學(xué)研各方的Agent會在無數(shù)次演化博弈過程中根據(jù)自身屬性隨機(jī)博弈,同時不斷更改博弈的策略,直到最后達(dá)到演化博弈的穩(wěn)定狀態(tài)。這里的外部環(huán)境為產(chǎn)學(xué)研合作中的宏觀環(huán)境,即由政府建立的相關(guān)機(jī)制,即為對合作行為的獎勵和背叛行為的懲罰措施等各項規(guī)定。在模擬環(huán)境里設(shè)置成各種控制變量以及限制機(jī)制。按照設(shè)定,產(chǎn)學(xué)研仿真模型中的各個博弈參與方都假定為一個Agent。演化博弈仿真過程中,各個不同的Agent在仿真系統(tǒng)環(huán)境內(nèi)隨機(jī)移動。
企業(yè)和高校Agent運行機(jī)制一樣,都有利益和機(jī)制驅(qū)動,不同的是各自屬性要求不同,高校的學(xué)術(shù)性質(zhì)和學(xué)術(shù)要求更濃,而企業(yè)轉(zhuǎn)化專利為產(chǎn)品的欲望更加強(qiáng)烈。多個高校與企業(yè)的Agent共同對現(xiàn)實進(jìn)行仿真,解決現(xiàn)狀問題。產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新仿真模擬前提是高校和企業(yè)的有限理性。圖1為運行流程圖。
<學(xué)研方Agent>::=<成本><收益><策略行為><歷史策略記錄>
<產(chǎn)方Agent>::=<成本><收益><策略行為><歷史策略記錄>
<環(huán)境Agent>::=<政策機(jī)制><學(xué)研方Agent ><產(chǎn)方Agent>
步驟1:通過感知部分獲取外部環(huán)境信息等,外部環(huán)境的搭建:懲罰機(jī)制、獎勵機(jī)制以及相關(guān)有可能參與到博弈中的社會其他群體,Agent運行規(guī)則里,選擇網(wǎng)格活動空間設(shè)置,即Netlogo環(huán)境中的網(wǎng)格,每一個Agent可以朝網(wǎng)格空間中的任意方向移動;
步驟2:設(shè)置學(xué)研方和企業(yè)方基本屬性參數(shù),每一輪博弈代表一個game,每次博弈各方獲得的收益為score;
步驟3:根據(jù)制定規(guī)則和機(jī)制,每個Agent在每一段仿真周期t內(nèi),會與隨機(jī)遇到的Agent就會進(jìn)行博弈,同類Agent不參與博弈行為。在演化博弈仿真模型中,各類Agent都具有自身的獨特屬性、以及不同的行為規(guī)則;
步驟4:每一次演化博弈產(chǎn)生的收益會記錄在各個Agent的屬性記錄里,記錄的收益根據(jù)所選策略來確定。將本次采用的策略記錄下來作為歷史策略;
步驟5:重復(fù)步驟3,直到得到滿足協(xié)同效應(yīng)的穩(wěn)態(tài),以累積的收益平均分進(jìn)行歸一化來表示是否高水平協(xié)同合作,輸出結(jié)果■
2? 仿真實驗與結(jié)果分析
產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新合作仿真模型初始化和演化博弈仿真運行均在NetLogo仿真平臺之中,根據(jù)演化博弈不同的參數(shù)設(shè)置而設(shè)定不同的演化博弈支付矩陣,在社會環(huán)境和政府政策的運行后,兩類Agent經(jīng)過一定次數(shù)的博弈,直到最終達(dá)到協(xié)同創(chuàng)新合作行為的演化均衡狀態(tài)。從產(chǎn)方和學(xué)研方兩類Agent群體中選擇低水平合作和高水平合作策略得分(即收益)的歸一化比例曲線來表示產(chǎn)學(xué)研合作過程最終演化穩(wěn)定后的策略大致趨勢。本次仿真的網(wǎng)格模擬空間設(shè)置為200*200,分別設(shè)置政府政策Agent、環(huán)境相關(guān)Agent以及初始選擇策略的博弈雙方主體產(chǎn)方Agent個數(shù)50個以及學(xué)研方Agent主體個數(shù)50個。Netlogo仿真的運行最終各方收益均衡圖的橫坐標(biāo)x表示仿真周期(即仿真運行的時間),表示系統(tǒng)的運行周期數(shù),縱坐標(biāo)y=■。仿真運行的結(jié)果以達(dá)到穩(wěn)態(tài)的時候(實驗中為tick)為準(zhǔn),以下仿真都是基于α=0.5,β=0.5 的前提下進(jìn)行。
情形一:模型的建立和運行在?琢ru-c1u-?琢rb-c1d<0,?琢(ru+rd-rl-rb)運行結(jié)果如圖2、圖3所示。
如圖2(a)所示,當(dāng)市場缺乏獎懲機(jī)制、博弈者對未來的折現(xiàn)效應(yīng)不做考慮時、政府無相關(guān)政策去約束不合作的產(chǎn)學(xué)研方,或者政府無相關(guān)政策去鼓勵高水平的合作方時,產(chǎn)學(xué)研的各方出于對自己的保護(hù)從而選擇低水平合作。因為在這種情況下,如果一方選擇高水平合作時另一方選擇低水平合作,這會導(dǎo)致自己方收益為負(fù)。但是由于博弈一開始雙方無法知道對方的歷史策略,所以有些產(chǎn)學(xué)研博弈方也會有選擇高水平合作的,如圖2(a)所示,高水平合作收益歸一化后不會趨于0,而大多數(shù)博弈方選擇低水平合作行為,這成了趨勢,讓低水平合作成為協(xié)作的主導(dǎo)。當(dāng)引入市場化時,如圖2(b)所示,由于高校和企業(yè)的有效溝通產(chǎn)生了信任,或者由于市場相關(guān)規(guī)則的制定,使得低水平合作顯著降低,高水平合作顯著上升,但是低水平合作依舊是主流。因為如果足夠多的參與者,市場機(jī)制就會更加完善,協(xié)同效應(yīng)更加高效。當(dāng)市場具備足夠的獎懲機(jī)制時,或者產(chǎn)學(xué)研雙方都考慮未來的折現(xiàn)效應(yīng)時,而且有政府相關(guān)政策時,如圖3(c)低水平協(xié)作收益顯著降低意味著低水平合作比例降低,高水平合作比例超過低水平合作比例,但是各項政策后由于收益差距不大,低水平合作比例和高水平合作比例差距不大。
情形二:模型的建立和運行在?琢ru-c1u-?琢rb-c1d<0,?琢(ru+rd-rl-rb)<0時,運行結(jié)果如圖4、圖5所示。
如圖4(a)所示,當(dāng)市場機(jī)制、博弈者不考慮未來的折現(xiàn)效應(yīng)時、政府無相關(guān)政策時,產(chǎn)學(xué)研的各方出于對自己的保護(hù)依舊選擇低水平合作。當(dāng)引入市場化時,如圖4(b)所示,由于高校和企業(yè)的有效溝通產(chǎn)生了信任,或者由于市場相關(guān)規(guī)則的制定,使得低水平合作顯著降低,高水平合作顯著上升,但是低水平合作依舊是主流。當(dāng)市場具備足夠的獎懲機(jī)制時,或者產(chǎn)學(xué)研雙方都考慮未來的折現(xiàn)效應(yīng)時,而且有政府相關(guān)政策時,如圖5(c)低水平協(xié)作收益顯著降低意味著低水平合作比例降低,但是由于在情形二下,產(chǎn)學(xué)研雙方采取不同策略時的收益好于同種策略,低水平合作依舊比高水平合作比例高。
情形三:模型的建立和運行在?琢ru-c1u-?琢rb-c1d>0,則一定?琢(ru+rd-rl-rb)>0,運行結(jié)果如圖6、圖7所示。
如圖6(a)所示,當(dāng)市場缺乏機(jī)制、博弈者對未來的折現(xiàn)效應(yīng)不做考慮時、政府無相關(guān)政策時,產(chǎn)學(xué)研的各方選擇高水平合作去獲得更好的收益。當(dāng)引入市場化時,如圖6(b)所示,由于高校和企業(yè)的有效溝通產(chǎn)生了信任,或者由于市場相關(guān)規(guī)則的制定,使得低水平合作顯著降低,高水平合作顯著上升,但是高水平合作依舊是主流。足夠多的參與者使得市場機(jī)制就會更加完善,協(xié)同效應(yīng)更加高效。當(dāng)市場具備足夠的獎懲機(jī)制時,或者產(chǎn)學(xué)研雙方都考慮未來的折現(xiàn)效應(yīng)時,而且有政府相關(guān)政策時,如圖7(c)低水平協(xié)作收益比例變化不大,高水平合作依舊成為主流。
3? 結(jié)論
在本文的仿真模擬過程中,主要使用了NetLogo仿真建模平臺進(jìn)行博弈論的演化博弈過程仿真,通過控制相關(guān)變量的值進(jìn)行模擬,在演化博弈仿真分析過程中分別對演化博弈過程中做出不同的參數(shù)修改來控制仿真的進(jìn)行,最后直到得出最終的穩(wěn)態(tài)結(jié)果。
根據(jù)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新分析仿真結(jié)果,本文可以得出:①復(fù)雜環(huán)境下,執(zhí)行各種制度保障有利于產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新持續(xù)發(fā)展,保障制度的建立需要從整體上把握協(xié)同創(chuàng)新行為模式。如果能對產(chǎn)學(xué)研整體系統(tǒng)做出優(yōu)化調(diào)整與部署,這將有助于于協(xié)同創(chuàng)新主體在產(chǎn)學(xué)研合作博弈過程中選擇較為合理的協(xié)同行為,完善和規(guī)范協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),從而獲得最高的產(chǎn)學(xué)研協(xié)作收益;②復(fù)雜的外部環(huán)境決定了實際市場里不會只存在單純的高水平合作行為,也不會只存在單純的低水平合作行為,在相關(guān)機(jī)制下不同的利益分配情況和不同的利益收入狀態(tài),可以在一定程度上決定未來是否進(jìn)行高水平合作還是低水平合作;③協(xié)同創(chuàng)新合作過程中產(chǎn)學(xué)研博弈各方,都會關(guān)注到創(chuàng)新合作之后形成的效益,也會關(guān)心受益的公平分配問題;④最后,在產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新過程中,創(chuàng)新的參與主體之間會根據(jù)現(xiàn)實情況而實施多次不同的博弈選擇,在這種情況下,有必要設(shè)置更多的博弈行為和新的演化博弈矩陣。
參考文獻(xiàn):
[1]蔣元濤,潘亭亭.基于NetLogo平臺的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新仿真研究[J].科技創(chuàng)業(yè)家,2014(03):149-150.
[2]Baldwin C, Von Hippel E. Modeling a paradigm shift :from producer innovation to user and open collaborative innovation[J].Organization Science,2011,22(6):1399-1417.
[3]Inzelt A. The evolution of university-industry-government relation [J].Research Policy,2004,33(6):975-995.
[4]Cohen W M, Nelson RR, Walsh JP. Links and impacts: the influence of Public Research on industrial R&D [J].Management Science,2002,48(1):1-23.
[5]陳勁,陽銀娟.協(xié)同創(chuàng)新的理論基礎(chǔ)與內(nèi)涵[J].科學(xué)學(xué)研究,2012,30(02):161-164.
[6]何郁冰.產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的理論模式[J].科學(xué)學(xué)研究,2012,30(02):165-174.
[7]劉曉玲,秦富貞.基于產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新的機(jī)電類創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)模式研究[J].科技風(fēng),2019(11):247-248.
[8]肖澤磊,范如國,王松.考慮技術(shù)異質(zhì)性的湖北制造業(yè)創(chuàng)新績效測度與影響因素研究[J/OL].湖北社會科學(xué),2019(03):53-61[2019-04-23].https://doi.org/10.13660/j.cnki.42-1112/c.014997.
[9]覃艷華,曹細(xì)玉.粵港澳大灣區(qū)城市群科技協(xié)同創(chuàng)新研究[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2019,53(02):255-262.
[10]孫衛(wèi)東.產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)中小企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型升級路徑研究——基于協(xié)同創(chuàng)新的視角[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理:1-8[2019-04-23].
[11]黃婷婷,魯虹.基于多Agent模型的產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制研究[J].中國軟科學(xué)200(S2):237-242.
[12]王文賓.演化博弈論研究的現(xiàn)狀與展望[J].統(tǒng)計與決策,2009(03):158-161.
[13]周靜波.演化博弈論的基本方法及應(yīng)用[J].中國城市經(jīng)濟(jì),2012(03):234-236.
[14]陳勁,殷輝,謝芳.協(xié)同創(chuàng)新情景下產(chǎn)學(xué)研合作行為的演化博弈仿真分析[J].科技進(jìn)步與對策,2014,31(05):1-6.
[15]王嵐. 基于Multi-Agent的分布式應(yīng)用系統(tǒng)研究[D].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2004.
[16]廖守億,戴金海.復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)及基于Agent的建模與仿真方法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2004(01):113-117.
[17]耿柳娜,李艷.合作行為的NetLogo計算機(jī)仿真研究[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離育,2011(01):66-69.