產(chǎn)學(xué)研合作導(dǎo)向的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)

李小妹 謝昀雅 付龑鈺

摘 要：伴隨國際競爭的日益加劇，依托于單個企業(yè)的簡單的個體創(chuàng)新已經(jīng)不能支撐企業(yè)的長期發(fā)展，企業(yè)的生存更多地依賴于彼此合作的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。由此，以產(chǎn)學(xué)研合作導(dǎo)向的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)為研究對象，利用多agent仿真技術(shù)結(jié)合演化博弈理論，以大、中、小三類不同企業(yè)與學(xué)研機(jī)構(gòu)的合作行為為研究對象，通過設(shè)計個體的微觀演化機(jī)制，有助于觀察個體策略的微觀演化過程及生態(tài)系統(tǒng)中合作行為的宏觀涌現(xiàn)規(guī)律。研究進(jìn)一步明確了系統(tǒng)合作比例隨演化博弈的變化過程，利用斑圖演化分析了系統(tǒng)中個體間合作產(chǎn)生和維持的機(jī)制，給出了罰金對系統(tǒng)合作行為的促進(jìn)方式，對比了學(xué)研機(jī)構(gòu)和企業(yè)在不同罰金下的收益情況，為促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研生態(tài)合作創(chuàng)新行為的發(fā)展提供理論參考。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)學(xué)研生態(tài)系統(tǒng);產(chǎn)學(xué)研合作;演化博弈;多agent仿真

中圖分類號：C939 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1008-4355.2019.03.13 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

一、引言 ?隨著企業(yè)所處的競爭環(huán)境不斷發(fā)生變化，一些先驅(qū)性的管理實(shí)踐與學(xué)術(shù)研究紛紛利用“生態(tài)系統(tǒng)”來刻畫競爭。2014年，阿里巴巴發(fā)起可謂全世界最大規(guī)模的IPO，其在招股說明書中“生態(tài)系統(tǒng)”一詞出現(xiàn)了不少于160次。此后，生態(tài)系統(tǒng)不僅被用于科技型企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，也逐漸拓展至服務(wù)業(yè)、制造業(yè)等傳統(tǒng)領(lǐng)域。所謂“創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)”，是聚焦特定創(chuàng)新以及支撐該創(chuàng)新的上下游互補(bǔ)品，“整合不同主體的獨(dú)立產(chǎn)品，從而為顧客提供具有內(nèi)在一致性的解決方案的合作安排”[1]。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是以創(chuàng)新為導(dǎo)向的資源編排新方式，它通過接入多種類型參與者進(jìn)行價值共創(chuàng)，依靠參與者間匹配的價值主張而非終端產(chǎn)品增強(qiáng)對顧客的鎖定效果。圍繞創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的研究重點(diǎn)在于，探究相互依賴的創(chuàng)新參與者如何互動，以推動有利于終端顧客的創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，這意味著生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的協(xié)調(diào)與合作制約著創(chuàng)新的成敗[2]。

大多數(shù)關(guān)于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的研究主要以企業(yè)為研究對象，強(qiáng)調(diào)企業(yè)作為創(chuàng)新主體的重要作用。然而，由于創(chuàng)新所蘊(yùn)含的高技術(shù)含量、高研究屬性的特征，使得掌握技術(shù)所依托之基礎(chǔ)研究前沿的高校與科研院所在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色，但卻被已有研究所忽視。同時，擁有大量研究型人才、尖端實(shí)驗(yàn)設(shè)備、前期研究基礎(chǔ)與前沿科研成果的高校與科研院所，卻局限于對研究的關(guān)注而缺乏市場敏感度與商業(yè)化思維，忽略了研究成果的市場應(yīng)用，阻礙了高價值研究成果的市場轉(zhuǎn)化。因此，構(gòu)成“學(xué)研”組合的高校與科研院所，在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中理應(yīng)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動作用與低度嵌入創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)形成悖論，亟待通過生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)合作關(guān)系的建立以誘發(fā)產(chǎn)業(yè)主體與學(xué)研組合的價值共創(chuàng)。

理論上對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的探討雖然剛剛起步，但已呈現(xiàn)快速增長的態(tài)勢。特別是針對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)學(xué)研個體間的合作博弈問題，有不少學(xué)者運(yùn)用演化博弈理論探究了產(chǎn)學(xué)研合作過程的動態(tài)演化、均衡穩(wěn)定性及其影響因素等。如李守偉等人構(gòu)造了產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新博弈，在有限理性條件下推演出演化博弈的動態(tài)復(fù)制方程，對演化博弈的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了分析和模擬[3]。陳勁等人將協(xié)同創(chuàng)新概念引入創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)學(xué)研合作演化博弈中，在構(gòu)建三維動態(tài)系統(tǒng)下建立協(xié)同創(chuàng)新與簡單合作的復(fù)制動態(tài)方程，并利用數(shù)值模擬方法對解析進(jìn)行了直觀說明[4]。羅小芳等人則分析了原始創(chuàng)新產(chǎn)學(xué)研合作模式的博弈關(guān)系，構(gòu)建了相應(yīng)的選擇博弈復(fù)制動態(tài)方程，并進(jìn)行了演化穩(wěn)定性分析[5]。從這些文獻(xiàn)可以看出，目前學(xué)者對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)學(xué)研合作博弈的研究主要集中于利用演化博弈方法研究演化博弈的動態(tài)過程，給出相應(yīng)的復(fù)制動態(tài)方程，再利用數(shù)值模擬進(jìn)行參數(shù)分析。然而，此類研究方法存在以下兩方面局限：一是忽略了個體間的實(shí)際連接情況，不能明確個體的策略轉(zhuǎn)變規(guī)則，無法確切地描繪復(fù)雜創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的產(chǎn)學(xué)研合作問題;二是數(shù)值模擬結(jié)果較為單一，未體現(xiàn)不同參數(shù)連續(xù)變化對合作行為的直接影響，以及系統(tǒng)中個體在不同演化時刻的狀態(tài);三是對產(chǎn)學(xué)研個體間合作行為的研究僅僅集中在定性或簡單定量分析影響合作要素的層次，忽略了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)不同個體間的相互作用及影響。這就需要我們在更為復(fù)雜而貼合實(shí)際的情況下，對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)學(xué)研的合作行為模式進(jìn)行考量驗(yàn)證。

然而，對于如此復(fù)雜并不斷演化的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，我們是無法通過基于方程式的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)濟(jì)學(xué)去刻畫的。而基于agent的計算機(jī)仿真技術(shù)[6]，可以更為精細(xì)地研究此類問題，并直觀地給出系統(tǒng)變量的時空演化過程?；诖?，本文利用基于 agent的計算機(jī)仿真技術(shù)[7]模擬產(chǎn)學(xué)研合作的演化博弈過程，并針對網(wǎng)絡(luò)外部性下創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)學(xué)研的合作演化問題進(jìn)行研究。區(qū)別于一般的基于agent的仿真，我們利用網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)代表產(chǎn)學(xué)研個體間的交互關(guān)系，并讓個體在博弈的視角下相互作用并進(jìn)行策略演化。在賦予產(chǎn)學(xué)研個體充分的博弈演化時間的同時，構(gòu)造出產(chǎn)學(xué)研合作導(dǎo)向的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。本文展示了產(chǎn)學(xué)研個體在有限理性行為下微觀的合作策略選擇規(guī)律，挖掘了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)宏觀上的合作創(chuàng)新演化規(guī)律，為揭示創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)學(xué)研動態(tài)合作機(jī)制提供了一個新的分析角度，為提高產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新持久性提供違約成本影響的詳盡分析，同時也為促進(jìn)創(chuàng)新合作的政策制定提供理論依據(jù)。

二、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的演化博弈屬性與基本假設(shè) ?企業(yè)往往要通過與具有相關(guān)科學(xué)研究能力與技術(shù)研發(fā)實(shí)力的外部科研機(jī)構(gòu)建立合作來推動技術(shù)創(chuàng)新[8]。而對于高校及科研院所而言，參與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新過程不僅可以帶來一定的收益，從而激勵科研工作者的創(chuàng)新熱情，也可以彌補(bǔ)科研內(nèi)容空泛的問題。不同的創(chuàng)新主體為了推動技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)，創(chuàng)造并獲取更高的價值而展開緊密合作，既依托于彼此間的相互聯(lián)系與適配，又取決于雙方的利益分配。有鑒于此，企業(yè)與學(xué)研機(jī)構(gòu)的互補(bǔ)屬性恰好體現(xiàn)出了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)多主體價值主張匹配的本質(zhì)屬性[9]。

（一）創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的演化博弈屬性

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中每個個體與其相互熟識的其他個體產(chǎn)生可能的合作關(guān)系，但這種關(guān)系并非永久，而在利益面前隨時可能被打破，或產(chǎn)生新的合作關(guān)系。也就是說，對合作或不合作（即本文中的背叛）行為的選擇具有實(shí)時性，是一個演化的過程。在此創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中，企業(yè)個體與學(xué)研個體因相互間地理位置相近或研究方向相似而形成連接，又因利益的分配而相互博弈，在彼此交互中確定自身今后的博弈策略，呈現(xiàn)出演化博弈特征。這樣一群有機(jī)組合，為了追求更高利益而實(shí)時變換自身策略的個體，共同構(gòu)成了產(chǎn)學(xué)研導(dǎo)向的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，而系統(tǒng)中的微觀個體相互作用從而影響整個宏觀系統(tǒng)的合作狀態(tài)。因此，本文的研究重點(diǎn)將聚焦于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中個體相互作用對整個生態(tài)的影響，以及合作行為產(chǎn)生并保留的微觀機(jī)制問題。

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的個體在初始階段為了追求技術(shù)上的轉(zhuǎn)化或創(chuàng)新，嘗試與其鄰居中不同的互補(bǔ)個體以一定的概率開展合作，并在合作過程中產(chǎn)生超額收益。產(chǎn)、學(xué)、研個體決策上的改變本質(zhì)上源于對更高利益的追求，因此對超額收益的分配問題不僅是產(chǎn)學(xué)研機(jī)構(gòu)相互合作的內(nèi)在動力，也是其放棄合作的主要誘因。在這個創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中，產(chǎn)、學(xué)、研三方不斷改變自己的行動策略，以期能夠更長久地生存下來。個體這一追求更高收益的策略轉(zhuǎn)變過程不可能做到完全理性，因此可以通過一個策略不斷調(diào)整的有限理性條件下的演化博弈來描述。 在博弈過程中，雙方通過事先確定的收益矩陣來明確采取不同策略時的收益。個體通過與鄰居比較收益來確定自己是否維持原有策略不變?？梢韵胂?，當(dāng)個體i決定在某一輪中選擇合作策略時，一旦與其進(jìn)行博弈的鄰居j選擇不合作，則個體i的收益勢必小于j的收益（只有獲得更高收益才能引誘個體選擇背叛）。在下一輪中，他將以更高的可能性選擇不合作的行為。合作策略成為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的弱勢策略，必將在長期的演化過程中消失。由此，整個創(chuàng)新生態(tài)的合作屬性被系統(tǒng)中行為主體微觀上的背叛趨向而逐步改變。然而現(xiàn)實(shí)世界的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中卻存在著大量的合作現(xiàn)象，這些合作行為通過什么得以維持？又受到哪些因素的影響？這些問題使得創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的合作行為變得復(fù)雜而有趣。

（二）演化博弈的基本假設(shè)

為了便于仿真實(shí)驗(yàn)，在符合客觀規(guī)律的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計產(chǎn)學(xué)研合作導(dǎo)向的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)時，提出如下4點(diǎn)假設(shè)：

1.考慮到企業(yè)所具的經(jīng)濟(jì)屬性，以及學(xué)校和研究所具有的研究屬性，我們單獨(dú)考慮企業(yè)，而把學(xué)校和研究所歸為一類，統(tǒng)稱學(xué)研機(jī)構(gòu)。

2. 利用簡單的格子網(wǎng)絡(luò)代表兩類群體間的聯(lián)結(jié)關(guān)系。其中格點(diǎn)代表企業(yè)或?qū)W研機(jī)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)連邊代表二者間具有可能的博弈關(guān)系。對于一個企業(yè)或?qū)W研機(jī)構(gòu)，與其相連的格點(diǎn)代表該個體的鄰居。個體間的鄰居往往具有固定性，很難在較短時間內(nèi)產(chǎn)生大的變化。現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)與學(xué)研機(jī)構(gòu)間相互聯(lián)系，但能夠保持長期聯(lián)系的單位總是固定的少數(shù)幾個。鑒于此，我們假設(shè)格子網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點(diǎn)的聯(lián)結(jié)度都為4。也就是說，企業(yè)或?qū)W研單位長期與4個“鄰居”企業(yè)或機(jī)構(gòu)保持聯(lián)系。這類格子網(wǎng)絡(luò)也被廣泛地應(yīng)用于研究生物或生態(tài)系統(tǒng)中種群間的競爭合作關(guān)系[10][11]。當(dāng)然，現(xiàn)實(shí)中產(chǎn)學(xué)研機(jī)構(gòu)存在更為復(fù)雜的聯(lián)結(jié)情況——呈現(xiàn)出無標(biāo)度或小世界屬性。不同的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)類型勢必會對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的合作演化產(chǎn)生不一樣的影響，這可以成為我們今后研究的一個有價值的方向。

3.不考慮企業(yè)或?qū)W研單位在規(guī)模或科研實(shí)力上的區(qū)別，認(rèn)為產(chǎn)學(xué)研生態(tài)中每一類的個體都具有相同的屬性和策略變換方式。產(chǎn)學(xué)研生態(tài)中，個體的生存方式傳承了生物系統(tǒng)中物競天擇的思想。個體往往通過向其他個體學(xué)習(xí)并調(diào)整自身的策略來追求自身利益的最大化，即便是不同類型的個體，這種選擇的過程也具有相似性。

4.個體非完全理性。這種非完全理性主要體現(xiàn)在兩個方面：一方面是選擇模仿對象的非理性，個體往往在眾多鄰居中選擇一個作為模仿對象，但這個模仿對象或許并不是鄰居中收益最高的;另一方面是策略變化的非理性，個體在做出策略轉(zhuǎn)變時并非完全照搬模仿者的策略，而是會根據(jù)自身與模仿對象的收益差來確定一個模仿概率。雖然試圖在比較中選取收益最大化的策略，但存在進(jìn)行非最優(yōu)選擇的可能性。

基于此，我們通過充分考慮個體間的相互聯(lián)系，并賦予個體在有限理性情況下追求利益最大化的權(quán)利，構(gòu)建了一個具有策略自我優(yōu)化屬性的產(chǎn)學(xué)研合作導(dǎo)向的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。通過多agent仿真技術(shù)，在微觀上進(jìn)行行為機(jī)制設(shè)計，并從微觀及宏觀兩個維度上考察系統(tǒng)中合作行為的演進(jìn)規(guī)律。

三、演化博弈模型構(gòu)建

（一）模擬參數(shù)設(shè)定

首先，我們對機(jī)構(gòu)收益進(jìn)行單位化處理，設(shè)其獨(dú)立運(yùn)行收益SO=1。企業(yè)往往較機(jī)構(gòu)具備更強(qiáng)的獨(dú)立收益能力，二者盈利能力的差別無非可分為三種情況：1.企業(yè)規(guī)模較小，自身盈利能力有限，企業(yè)和機(jī)構(gòu)盈利能力相差較小，此時設(shè)SE=10*SO;2.當(dāng)企業(yè)為中等規(guī)模企業(yè)時，具備一定的研發(fā)能力，本身收益可觀，較學(xué)研機(jī)構(gòu)有明顯的盈利優(yōu)勢，此時設(shè)SE=100*SO;3.對于規(guī)模龐大，已經(jīng)具有良好收益能力的大型企業(yè)，較學(xué)研機(jī)構(gòu)其盈利明顯，則收益記為SE=1000*SO。基于此設(shè)定，我們即可對不同產(chǎn)學(xué)研生態(tài)下的合作行為進(jìn)行全面的研究。

其次，由合作產(chǎn)生的超額利潤DS不可能無限大，其大小應(yīng)與雙方各自的收益能力相關(guān)， 本文我們設(shè)定DS=b（SO+SE），其中b為收益翻倍系數(shù)。由于雙方在人才、儀器、知識、營銷途徑等方面的儲備有限，故設(shè)b=2。

第三，由于企業(yè)在合作中為學(xué)研機(jī)構(gòu)提供了研究思路和成品的收益途徑，而學(xué)研機(jī)構(gòu)在合作中承擔(dān)著主要的研究工作，二者的重要性難分伯仲，故本文設(shè)定雙方的收益分配系數(shù)為a=0.5，即雙方會平均分配合作產(chǎn)生的超額利潤。

第四，如果在企業(yè)和學(xué)研機(jī)構(gòu)全力合作，實(shí)現(xiàn)各類資源協(xié)調(diào)高效利用的情況下，雙方合作的超額利潤為DS，則其中某一方選擇違約時，由于所有可用資源未被完全利用，其產(chǎn)生的額外收益S會高于雙方分配的收益0.5*DS，但小于DS。這里我們?nèi)≈虚g值，設(shè)定S=0.75*DS。

第五，從收益矩陣表1不難看出，罰金w的大小是決定個體是否選擇違約的背叛行為的關(guān)鍵因素。故本文將主要針對不同w值下，產(chǎn)學(xué)研生態(tài)中合作行為的涌現(xiàn)及維持進(jìn)行模擬研究。

（二）多agent模擬結(jié)果分析

首先，我們從整體上考察針對不同規(guī)模的企業(yè)，產(chǎn)學(xué)研生態(tài)下合作者比例隨博弈時間步的變化情況。如前文所述，取SE=10*SO，SE=100*SO和SE=1000*SO分別代表企業(yè)和機(jī)構(gòu)盈利能力區(qū)別的三種可能。在我國現(xiàn)有情況下，對產(chǎn)學(xué)研合作違約方的懲罰力度并不高，這也是導(dǎo)致產(chǎn)學(xué)研合作失敗的原因之一。由此，設(shè)罰金w與額外收益成正比例關(guān)系，且懲罰較溫和，取比例系數(shù)為0.3，即w=0.3*S。

如圖1所示，初始狀態(tài)下，設(shè)產(chǎn)學(xué)研系統(tǒng)中合作者比例為50%，企業(yè)和學(xué)研機(jī)構(gòu)個體根據(jù)前文所述的策略變換規(guī)則改變自身在下一輪中的策略。博弈初始階段，三種情況下合作者的比例皆有大幅度提高，說明即便只是溫和的懲罰，也能從整體上促進(jìn)系統(tǒng)中合作行為的產(chǎn)生和維持。這是由于在合作開始階段，一些潛在的合作困難還未展現(xiàn)，產(chǎn)學(xué)研各方都對合作結(jié)果具有較高的預(yù)期。且初始階段合作雙方投入較低而回報大，本身傾向于合作行為，再加之背叛行為會產(chǎn)生一定的懲罰成本，使得合作行為更具誘惑。隨著博弈步數(shù)的增加，合作難度逐漸加大，一些潛在的困難開始展現(xiàn)，合作阻力加大。但由于合作雙方在前期已有投入，故未出現(xiàn)合作行為的大幅減少，只是合作者比例快速趨于平緩，整體上看合作保持在85%左右。原有的合作行為得到保持，而新加入的合作大幅度減少。在合作者比例rC由快速增長到趨于平緩的轉(zhuǎn)換過程中，雙方收益差較小時（見圖1中最上方圓點(diǎn)），這種轉(zhuǎn)變更為迅速。而當(dāng)企業(yè)和機(jī)構(gòu)收益能力相差較大時，這種變化卻相對平緩。可以想象，學(xué)研機(jī)構(gòu)的收益能力往往相差無幾，企業(yè)和學(xué)研機(jī)構(gòu)的收益差往往體現(xiàn)在企業(yè)的規(guī)模上。小型企業(yè)輕裝上陣，在進(jìn)行策略轉(zhuǎn)變時往往更為方便。

系統(tǒng)中合作策略比例如何得以提高并保持在較高水平？為了回答這一問題，我們在圖2中給出了博弈時間步分別為step=0，30，300時個體策略分布斑圖。 此處我們依舊考察溫和懲罰即w=0.3的情況。圖中每一個斑塊代表一個個體，斑塊顏色的不同深度代表其不同的身份和策略。其中，黑色和深灰色斑塊分別代表機(jī)構(gòu)和企業(yè)的合作者;淺灰色和白色的斑塊則分別代表機(jī)構(gòu)和企業(yè)的背叛者（指選擇違約的個體）。對于企業(yè)和學(xué)研機(jī)構(gòu)收益能力具有大、中、小差距的情況，其策略演化斑圖具有類似的演化趨勢。如圖2所示，在博弈開始階段（step=0），機(jī)構(gòu)及企業(yè)的合作和背叛者均勻的分布在系統(tǒng)中。當(dāng)演化博弈進(jìn)行30步后，可以看到系統(tǒng)中合作者的比例明顯增大。不僅如此，機(jī)構(gòu)和企業(yè)中的合作者聯(lián)合在一起形成了合作者團(tuán)簇，共同抵御外部背叛者的入侵。這相當(dāng)于，合作者會聚攏成一個個小的生態(tài)系統(tǒng)，在良好的合作氛圍中，大家會選擇并保持合作策略。當(dāng)博弈進(jìn)行到300時間步時，聚攏的合作者團(tuán)簇得到擴(kuò)張，只有零星的個體保持背叛策略。如圖2所示，在step=300時，系統(tǒng)中的合作者比例趨于定值，整個生態(tài)系統(tǒng)達(dá)到平衡狀態(tài)。

從收益角度考慮，提高罰金會降低背叛者的收益，進(jìn)而促使個體在策略轉(zhuǎn)化過程中選擇合作行為，故而罰金是促進(jìn)合作的主導(dǎo)因素。我們由圖3考察當(dāng)罰金由零提高到額外收益S的過程中，系統(tǒng)中合作水平的變化趨勢。依舊從企業(yè)和學(xué)研機(jī)構(gòu)收益能力具有大、中、小三種差距的情況開始考慮。對比發(fā)現(xiàn)，當(dāng)罰金較小時，三類情況下合作者比例都較低，系統(tǒng)中僅有10%左右的個體選擇合作行為。當(dāng)罰金逐漸加大，企業(yè)和機(jī)構(gòu)收益能力差距較小的生態(tài)系統(tǒng)（圖3中左1點(diǎn)線，對應(yīng)小型企業(yè)）中，合作比例會迅速增加。當(dāng)罰金w=10左右時，系統(tǒng)趨于完全合作的狀態(tài)。當(dāng)二者的收益差距加大，即對應(yīng)一般情況下的中型企業(yè)（圖3中間圖的實(shí)叉），較小的罰金由于占其盈利比例也較小，并不能促進(jìn)企業(yè)和機(jī)構(gòu)的合作維持。試想當(dāng)合作的一方對罰金重視程度不高時，其合作行為往往比較敷衍，雙方的合作可能被各種細(xì)微的矛盾打破。當(dāng)企業(yè)和機(jī)構(gòu)收益差距很大時（圖3中右1的實(shí)線），進(jìn)一步驗(yàn)證了較小的罰金對于規(guī)模較大的企業(yè)和學(xué)研機(jī)構(gòu)合作產(chǎn)生較弱的促進(jìn)作用的論斷。當(dāng)罰金接近300時，合作比例依舊不足30%。但值得注意的是，對于小型企業(yè)，罰金的影響曲線是較為平滑的。但對中、大型企業(yè)，合作曲線會出現(xiàn)明顯的階躍現(xiàn)象。也就是說，在某些罰金額度下，提升罰金時系統(tǒng)的合作水平不能得到提升。系統(tǒng)中合作水平似乎觸及到了合作的天花板，增加的罰金對企業(yè)和學(xué)研機(jī)構(gòu)合作行為的刺激不再明顯。但當(dāng)罰金繼續(xù)加大，合作的天花板會被刺破，系統(tǒng)的整體合作水平迅速增加。系統(tǒng)在兩次明顯的階躍突破后，整個系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)完全合作。這種階躍現(xiàn)象對于收益差距大的企業(yè)和機(jī)構(gòu)會更為明顯。所以，在現(xiàn)實(shí)生活中對于大型企業(yè)，當(dāng)增加罰金不能很好地促進(jìn)雙方合作時，我們或許該思考一下是否罰金水平依舊過低。

上文中我們重點(diǎn)考察了產(chǎn)學(xué)研系統(tǒng)合作水平的變化規(guī)律及影響因素。如圖3所示，系統(tǒng)中的合作比例會隨罰金的提高而顯著提高。較高的合作水平是否會帶來較高的平均收益呢？我們在圖4中進(jìn)一步給出了系統(tǒng)中不同類個體平均收益隨罰金w的變化關(guān)系。鑒于不同收益差下，系統(tǒng)合作水平宏觀上呈現(xiàn)類似的變化趨勢，此處，我們?nèi)∑髽I(yè)與學(xué)研機(jī)構(gòu)收益能力具有中等差距（即SE=100*SO）的情況作為代表進(jìn)行研究。當(dāng)罰金提高時，系統(tǒng)的合作水平顯著提高。在現(xiàn)實(shí)生活中，產(chǎn)學(xué)研合作的實(shí)現(xiàn)往往能夠給合作雙方帶來更高的收益。 而罰金的增加又會從另一個角度減少系統(tǒng)中個體的總收入。究竟哪種影響更為顯著？如圖4所示，系統(tǒng)的平均收益并未隨罰金w的增加呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)性或負(fù)相關(guān)性，而是展現(xiàn)出了類似能級分布的特性。對于學(xué)研機(jī)構(gòu)（圖4中左圖圓點(diǎn)所示），其平均收益主要分布在0、100、200、300、400共5個收益級別上。并且呈現(xiàn)出明顯的兩極分布特性，即主要平均收益水平為0和400。當(dāng)罰金小于80或罰金大于120時，可以觀察到明顯的由低收益向高收益躍遷的現(xiàn)象。說明對于學(xué)研機(jī)構(gòu)，提高罰金往往能給其帶來更高的收益。對于企業(yè)（圖4中右圖圓點(diǎn)所示），雖然企業(yè)的平均收益為零或收益較低的狀態(tài)較多，但相較學(xué)研機(jī)構(gòu)，其收益分級的現(xiàn)象相對弱化，且企業(yè)的收益上限達(dá)到學(xué)研機(jī)構(gòu)收益上限的兩倍左右。由于假設(shè)企業(yè)本身具有學(xué)研機(jī)構(gòu)100倍的收益能力，所以平均來看在產(chǎn)學(xué)研系統(tǒng)中學(xué)研機(jī)構(gòu)的收益增幅相較企業(yè)更為明顯。

四、結(jié)語 ?本文嘗試從演化博弈視角利用多agent仿真技術(shù)探索創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中企業(yè)和學(xué)研機(jī)構(gòu)的合作模式。利用網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)刻畫產(chǎn)學(xué)研個體間的交互關(guān)系，并將個體間的相互作用描述為相鄰個體間博弈和策略變換交替進(jìn)行的演化過程，從而構(gòu)造出產(chǎn)學(xué)研合作導(dǎo)向的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。通過從宏觀到微觀全角度觀察這一創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中個體合作行為的動態(tài)演化過程，本文挖掘出了合作行為的演化規(guī)律以及合作行為產(chǎn)生和維持的內(nèi)部機(jī)制，明確了罰金在產(chǎn)學(xué)研合作中的地位。本文的主要研究結(jié)論如下：

第一，宏觀上來看，即便只是溫和的懲罰，也能從整體上促進(jìn)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中合作行為的產(chǎn)生和維持。系統(tǒng)中合作比例經(jīng)歷快速增長到逐步趨于穩(wěn)定的過程，且在此過程中小型企業(yè)依賴于較小的轉(zhuǎn)型成本，其策略轉(zhuǎn)變更為迅速。

第二，本文揭示了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中合作比例得以提高并保持在較高水平的原因。本文利用斑圖演化分析了系統(tǒng)中合作產(chǎn)生和維持的機(jī)制，發(fā)現(xiàn)合作個體通過形成合作者團(tuán)簇來共同抵御外部背叛者的入侵，更好地維持并擴(kuò)張合作行為。這相當(dāng)于合作者聚攏成一個個小的生態(tài)系統(tǒng)，在良好的合作氛圍中，大家會選擇并保持合作策略。

第三，結(jié)合大、中、小型企業(yè)的實(shí)際情況，本文發(fā)現(xiàn)了罰金對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)合作行為的促進(jìn)方式，對比了學(xué)研機(jī)構(gòu)和企業(yè)在不同罰金下的收益情況。研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)罰金較小時，三類情況下合作者比例都較低;隨著罰金逐漸加大，企業(yè)和機(jī)構(gòu)收益能力差距較小的生態(tài)系統(tǒng)合作比例會迅速增加。當(dāng)二者的收益差距加大，即對應(yīng)一般情況下的中型企業(yè)，較小的罰金由于占其盈利比例也較小，并不能促進(jìn)企業(yè)和機(jī)構(gòu)的合作維持。值得注意的是，對中、大型企業(yè)而言，合作曲線會出現(xiàn)明顯的階躍現(xiàn)象，且對于收益差距大的企業(yè)和機(jī)構(gòu)更為明顯。系統(tǒng)在演化過程中似乎出現(xiàn)合作的天花板，但當(dāng)罰金繼續(xù)加大，合作的天花板會被刺破，系統(tǒng)的整體合作水平迅速增加。由于現(xiàn)實(shí)中，在結(jié)果不可控的條件下，無限加大懲罰力度具有不可操作性。這種通過模擬的方式得到的結(jié)果，為大型企業(yè)間的合作研究提供了一條新的思路。

第四，本文進(jìn)一步觀察了創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中不同類型個體的平均收益隨罰金的變化情況。研究發(fā)現(xiàn)，無論對企業(yè)還是學(xué)研機(jī)構(gòu)，其平均收益皆呈現(xiàn)出明顯的兩極分布特性。對于學(xué)研機(jī)構(gòu)，提高罰金往往能給其帶來更高的收益。雖然企業(yè)收益分級的現(xiàn)象相對弱化，但其收益上限達(dá)到學(xué)研機(jī)構(gòu)收益上限的兩倍左右。平均來看，在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中學(xué)研機(jī)構(gòu)的收益增幅相較企業(yè)更為明顯。

根據(jù)以上結(jié)論，本文得到的相關(guān)結(jié)論可以為政府制定促進(jìn)不同類型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)學(xué)研合作行為的政策提供理論依據(jù)。

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Abstract：With the increasing international competition， simple individual innovation based on a single enterprise can no longer support the longterm development of the enterprise. The survival of enterprises depends more on the development of innovative ecosystems that cooperate with each other. Therefore， this paper takes industryuniversityresearch cooperationoriented innovation ecosystem as the research object. The results are given by using multiagent simulation technology combined with evolutionary game theory， and by taking the cooperative behaviors of different scale enterprises and academic institutions as the research objects. By designing the mechanism of individuals， we can study the microevolution process of individual strategies and the macroscopic emergence of cooperative behaviors in ecosystems. The changing of the proportion of system cooperation with the evolutionary game is clarified. The mechanism of cooperation and maintenance among individuals in the system is analyzed by using the evolution of pattern. The promotion of fines on system cooperation is given， and the payoff of academic institutions and enterprises in different fines is compared. This paper provides a theoretical reference for promoting the development of ecological cooperation among industry， university and research institute.

Key Words： industryuniversity research ecosystem; industryuniversityresearch cooperation; evolutionary game; multiagent simulation