徐建中, 赵亚楠, 朱晓亚
(1.哈尔滨工程大学 经济管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001; 2.苏州大学 政治与公共管理学院,江苏 苏州 215123)
随着全球气候变暖、环境污染和资源耗竭问题的日益严峻,低碳经济一直以来都是理论界与实践者关注的关键议题。国务院颁布的《中国制造2025》中提出“全面推行绿色低碳制造”、“创新驱动,绿色发展”的发展方针,强调了发展低碳经济的重要地位。2015年的巴黎气候大会上,中国政府作出到2030年单位国内生产总值二氧化碳排放要比2005年下降60%~65%的承诺,表明我国在降低能耗和碳减排上任重而道远。企业是否能够实现低碳化对发展低碳经济具有举足轻重的作用,低碳技术基础差、创新资源匮乏一直以来都是制约我国企业低碳创新的关键性因素[1]。单独依靠企业内部进行有效创新变得越来越困难,通过开展合作创新、形成产业创新集群或创新系统来获取创新优势就显得势在必行。企业低碳创新合作行为能够打破企业边界限制,实现资源互补、风险共担和利益共享,但实际合作过程中主体利益诉求不同可能导致互惠主义行为与机会主义行为共存,如果管理不当会造成道德风险。随着企业低碳创新合作的纵深发展,“点对点”式合作模式逐渐发展为多主体互动的合作网络模式,低碳创新合作行为网络应运而生,同时,由合作行为网络拓扑结构引起的信息传递效率、创新主体声誉等因素对低碳创新合作行为存在显著影响[2]。遵循这些研究线索,探索网络拓扑结构下企业低碳创新合作行为的微观互动机制具有重要的理论意义与实践价值。
近年来越来越多的学者开始关注企业低碳创新问题,研究主要集中在低碳创新能力的影响因素[3]和低碳创新绩效评价[4]两个方面,这些研究大多关注于产业层面,鲜有对企业层面低碳创新行为影响因素展开的研究。目前,创新合作行为的研究主要包括以下两个方面:第一,创新合作行为网络的形成。Axelrod[5]首次利用囚徒困境博弈模型分析了合作演化过程,Francis[6]、Xu[7]、周贵川[8]和彭佑元[9]等分别构建演化博弈模型探究了企业间合作技术创新机理,这些研究主要集中于经典博弈理论或基于微分方程的复制动态演化机制分析合作行为的宏观行为过程,未考虑现实网络的拓扑特征与个体异质性。针对此问题,Jackson[10]提出将随机稳定网络与演化博弈结合的研究方法,Nowak[11]运用此方法在二维空间规则格子上研究了囚徒困境博弈演化问题,基于此,Hauert[12]、Santos[13]和曹霞[14]等分别在小世界网络和无标度网络上进行了演化博弈研究。第二,创新合作行为的影响因素。Biely[15]、Zimmermann[16]认为合作者数量和网络聚集性对动态演化网络上合作行为的扩散有重要影响作用,Antoncic[17]认为价值取向影响企业的创新合作行为,Harrison[18]、时茜茜[19]认为利益分配对创新合作行为有显著影响作用,Ernst[20]在公共品博弈实验中首次提出惩罚机制对于经济人假设下个体行为决策的影响作用。
通过文献梳理发现国内外学者对低碳创新和合作行为均进行了有益的探索,为本文研究提供了理论基础。然而,已有文献在研究内容上鲜有考虑有限理性下企业低碳创新合作行为的研究,忽视协同效应、技术溢出效应和机会主义等因素的影响孤立研究企业创新合作行为演化有失偏颇,研究方法上缺少运用复杂网络演化博弈对企业合作行为微观机制进行的研究。
鉴于此,本文从复杂网络演化博弈视角研究企业低碳创新合作行为问题,构建企业低碳创新合作决策博弈模型来描述主体之间的决策互动机制,基于考虑经验重视学习的EWA学习模型建立企业低碳创新合作行为的网络演化规则,以无标度网络为研究载体,运用仿真技术探讨企业低碳创新合作行为的微观机制及其影响因素,以期为企业低碳创新及国家发展低碳经济提供理论基础和有益借鉴。
企业低碳创新合作行为指的是企业与企业、高校、研究机构间开展的针对末端治理、清洁工艺与低碳产品等低碳创新的合作行为,是从企业低碳创新出发,跨越企业自身边界,实现创新优势互补、知识资源共享、风险共担的协同效应,最终达到原材料利用率与生产效率的提高、污染物排放与生态环境危害的降低的经济-环境-社会协调发展目标。企业低碳创新合作行为包含纵向合作行为、横向合作行为和产学研合作行为三种类型,纵向低碳创新合作行为是企业与同一产业链上下游不同环节企业进行低碳创新的合作行为,横向低碳创新合作行为是企业与同一产业链环节企业进行低碳创新的合作行为,产学研低碳创新合作行为是企业与不具备技术产品市场化能力的高校研究机构进行低碳创新的合作研发行为。关于企业低碳创新合作行为的动因,资源基础观认为企业合作创新行为是一个充分利用稀缺资源异质性增强竞争优势的价值创造机制,交易成本理论认为企业合作行为可以有效回避市场交易的不确定性、信息的不对称性、交易成本偏高与道德风险问题,产业组织理论认为企业合作行为是能够防止低碳技术溢出、实现低碳创新效益内部共享的机制。现有研究表明合作主体价值取向与水平、惩罚机制、协同效应、合作利益、机会利益、合作动机、信任程度、沟通水平、外部环境等对企业合作创新行为具有显著的影响作用[21~24],企业低碳创新合作行为的特殊性来自于创新主体多样性和低碳创新机制复杂性,企业低碳创新合作行为受到低碳创新初始收益与成本的分配机制、低碳创新溢出效应、合作双方的互惠主义和机会主义行为等因素的影响。因此,本文从低碳创新协同效应、低碳创新溢出效应和机会主义行为三个方面考虑企业低碳创新合作行为的影响因素。
(1)低碳创新协同效应,企业低碳创新合作是一种企业间协同竞争模式,其主要目标是实现合作创新的协同效应。协同效应视角下,企业的低碳创新合作行为强调的是合作创新主体间的非线性复杂关系与低碳技术共享。基于企业对低碳技术资源的依赖,低碳创新协同效应表现为低碳知识、技术和组织协同形式,体现在降低合作成本和提高合作收益两方面[25]。本文以收益和成本为切入点,构建企业低碳创新“合作-不合作”行为博弈收益矩阵,深入分析了低碳创新协同效应对企业间合作创新稳定性的影响。
(2)低碳创新溢出效应。企业低碳创新合作行为框架下,拥有核心低碳技术的企业难以独占低碳创新成果,合作企业可以通过非自愿的低碳知识与技术的扩散提升企业低碳技术水平[26]。企业低碳创新合作过程中存在双向溢出效应,竞合关系下的企业合作存在横向溢出,产业链间的合作存在纵向溢出,横纵双向溢出包含外生溢出与内生溢出两种溢出方式,外生溢出指的是雇佣新员工、启动新项目而导致的企业难以控制、非自愿的溢出效应,内生溢出指的是企业在合作交流过程中伴随发生的能够有效控制、自愿发生的溢出效应。本文以产业链横向溢出的内生、外生溢出为分析对象。
(3)机会主义行为。企业低碳创新合作过程中,能够利用资源互补优势创造价值和提升企业竞争力,同时易受到合作伙伴隐瞒信息、强制修改合同、转移风险或逃避责任等机会主义行为的威胁,从而导致了创新收益降低、成本的上升、创新周期的延长甚至创新项目的终止[27]。合作创新主体拒绝完成合同规定的义务的行为可称之为机会主义行为,产业链中的异质性创新主体可能导致创新成果的不兼容,合作双方必须进行资产投资,易导致资金接收方的机会主义行为,机会主义行为能够使得低碳创新合作主体不劳而获的占有合作伙伴的知识、技术资源并获得额外收益。
本文基于现有企业低碳创新合作行为影响因素的研究成果,将低碳创新初始效益、合作成本、协同效益、溢出效益和违约惩罚纳入到企业低碳创新合作收益函数中,对于任意企业i和企业j分别建立低碳创新合作收益函数Ri和Rj:
(1)
(2)
以企业i的低碳创新合作收益函数Ri为例,其中:
低碳创新初始效益li(ti+tj)是指企业i按照利益分配比例获得的低碳创新初始收益,ti和tj表示企业i和企业j在合作过程中投入低碳创新技术资源的效益,li和lj表示企业i和企业j的利益分配系数,一般情况下,企业间通过签订合约对收益进行分配,由于企业合作前期低碳创新技术资源投入、低碳技术创新能力、研发规模上的客观差距,使得企业在低碳创新合作利益分配不均而影响企业之间的合作关系,因此,低碳创新初始效益是影响企业低碳创新合作行为的关键因素[28]。
低碳创新合作成本(λiti)表示企业i在合作创新过程中投入的低碳创新资源成本。企业拥有复杂的低碳技术创新体系,需要投入一定的创新成本,保证企业实现低碳创新合作效益,合作成本可以用企业i投入的创新资源效益与成本转化系数进行度量[29]。λi表示成本转化系数,ti表示企业i在合作过程中投入低碳创新技术资源的效益。
低碳创新溢出效益(βiui,0tj)是指当企业j采取合作行为时产生的外部收益,由于低碳技术转移不确定性与知识的互补性,企业i能够不付出额外成本的前提下从企业j获得低碳技术与知识,通过与自有低碳技术结合优化企业i的低碳技术创新体系或创造新的低碳技术,企业i获得的收益为低碳创新溢出效益[31]。βi表示当企业j采取合作行为时企业i对低碳技术溢出的吸收能力,ui,0表示企业i自有的低碳创新资源效益,tj表示企业j在合作过程中投入低碳创新技术资源的效益。
违约惩罚(δi)是在合作关系达成时参与者通过协商签订正式协议或非正式承诺方式对违反合作契约一方进行有成本的处罚,对采取违约行为一方进行惩罚来补偿合作方的损失,违约惩罚是促进合作演化的重要机制[32]。违约惩罚对合作的保障作用取决于违约惩罚是否抵消了机会主义行为带来的好处,如果双方都不履行合作导致合作失败,双方收益均为0,则不存在违约惩罚,δi=0,0≤δi≤li(ti+tj)。
本文为便于分析保证一般性,将企业i和企业j的合作收益函数简化表示为线性函数,如公式(3)(4)所示,其中,当ti=0时δi=δ,当ti>0时δi=0。
(3)
(4)
企业i与企业j在发生博弈时,在不同的组合策略情况下收益不同,依据合作过程中企业决策的动态性,构建企业i和企业j的“合作-不合作”行为博弈收益矩阵[33],如图1所示。
图1 企业低碳创新合作行为的博弈收益矩阵
假设在博弈初始阶段系统内有企业1和企业2,企业1选择合作的的概率为x,不合作的概率为(1-x),企业2选择合作的的概率为y,不合作的概率为(1-y),x和y是关于时间t的函数,根据图1企业低碳创新合作行为的博弈收益矩阵的描述可知:
企业1采取不合作时的收益为:US1=yβ1u1,0t2-yδ。
企业2选择不合作时的收益为:US2=xβ2u2t1-xδ。
企业依据多次博弈结果对合作行为进行调整,假设策略调整速度与其平均收益超过混合策略平均收益的幅度成正比,则企业低碳创新合作行为的动态演化过程的复制动态系统可以表示为:
由传统演化博弈模型分析结果可知,低碳创新初始收益、合作成本、协同效益和违约惩罚在一定程度上决定了博弈的稳定状态,抽象描述了企业低碳创新合作行为的演化博弈过程,但未能呈现出创新主体行为的差异性,忽略了低碳技术溢出效应对博弈结果的影响作用。然而,现实合作过程存在“搭便车”现象,往往令低碳技术提供方遭遇经济损失,以致部分企业考虑到寻找合作伙伴成本、决策成本以及合作风险而选择“不合作”策略[35],即占优策略组合随主体合作意愿及实际环境发生不确定性变化,运用传统数学模型很难进行求解。复杂网络理论指出现实主体间接触并非全耦合或全随机,具有拓扑统计特征,其演化博弈过程与网络结构之间有密切的联系。鉴于此,本文将演化博弈理论与复杂网络理论充分结合,并运用仿真方法分析企业低碳创新合作行为的网络演化规律。
企业低碳创新合作过程中存在竞争、协同等非线性作用机制实现低碳技术创新扩散,本质上符合基于复杂网络的演化过程,企业作为网络节点,企业之间存在错综复杂的网络关系,这些网络关系构成了节点的连边。企业低碳创新合作行为网络由有限理性的异质性主体构成,一则表现为多种类别的创新主体,包括企业、高校、研究机构、政府和中介金融机构等,二则表现为具有不同禀赋或者行为特征的企业主体,其企业规模、生产能力、盈利能力、低碳偏好、企业文化和创新资源与研发能力等多方面存在差别,导致合作过程中的行为决策与交互行为也存在显著差异。本文在研究过程中,将多种类别的创新主体抽象认为是不同类型的企业[36]。因此,本文认为企业低碳创新合作行为网络是一个具有异质性的复杂网络。
复杂网络为经济系统从微观主体到系统宏观现象的研究提供了研究框架,其中最具影响力的是无标度网络和小世界网络[37]。企业低碳创新合作网络中存在多个合作联盟,各个合作联盟拥有独立的低碳技术创新目标,核心企业在合作联盟之间存在信息交流并主导合作联盟进行低碳创新,合作联盟内部信息交流频繁,合作联盟之间的交流较少,企业作为创新主体具有较强的异质性,即企业低碳创新合作行为网络具有极强的无标度网络特性。同时,已有研究表明大量真实网络的节点度服从幂率分布[38],即为无标度网络。基于此,本文将以无标度网络作为企业低碳创新合作行为的网络载体。
基于企业低碳创新合作行为网络的结构特点和博弈模型构建的现实考虑,提出下列假设:
H1假定企业低碳创新合作行为网络是一个具有异质性的复杂网络G(V,E),其中V表示网络中所有节点的集合,E表示所有边的集合。
H2企业在选择博弈对手时,将博弈范围r限定在邻域内,博弈半径r=1。由于信息成本等条件的限制,企业无法与全局网络中的全部企业建立联系,假设企业选择邻域的企业进行合作博弈更加符合实际情况。
H3只考虑企业低碳创新合作行为网络外部性中的直接网络效应。在无标度网络中,由于企业的社会联系对象的局限性,假定企业主体只与领域内的其他主体相互作用,收益来源于低碳创新合作收益。
H4企业作为异质性主体是有限理性的,选取策略的概率与合作的预期收益的大小相关,存在判断失误而没有选择最优策略的可能性。
H5企业采用同一策略更新规则,策略选择完全取决于上一次的博弈结果,且记忆长度为1。
如何确定博弈者学习和策略调整的方式是演化博弈研究的核心问题。企业根据邻域内其他企业的策略,以及上一次决策与目标函数,博弈学习后对当前策略进行调整。企业的学习行为和主体之间交互作用及其对未来的预期是低碳创新合作行为演化的重要推动力,过去的经验同时具有一定的辅助作用[39]。本文在考虑经验重视学习的前提下,根据经验加权吸引(EWA)学习模型来构建企业低碳创新合作行为网络演化规则。
在EWA学习模型中,随机博弈学习是指每个主体可以在策略集合中随机选取某一策略a,环境状态则以概率P从h转移到h′,见公式(5)。
Prob(h=h′/h,a)=P(h,a,h′)
(5)
主体收益为R,q为主体在网络外的收益,ω为折扣因子,v(h′)为h′状态下的收益,见公式(6)。
R(h)=q+ω∑p(h,a,h′)v(h′)
(6)
(7)
(8)
(9)
为了增加演化规则的主观性,本文选用带有偏好的重连机制确定节点i的链接点j,设d为偏好倾向,d越大则偏好倾向越明显,断边重连的概率公式如(10)所示。
(10)
本文将无标度网络规模设定为50、100、500三种,采用Matlab软件仿真不同网络规模,图2、图3和图4分别为演化初期随机生成的50个节点、100个节点、500个节点的无标度网络的二维效果图,节点表示参与合作的企业,连线表示节点之间的网络关系。
图2 50个节点的无标度网络图
图3 100个节点的无标度网络图
图4 500个节点的无标度网络图
第一步,构建无标度网络并设定参数初始化。给定一个企业低碳创新合作行为网络,将博弈过程中的策略随机分配给网络中的节点,并设定参数值。
第二步,面对四种不同的收益,企业i与其博弈半径r内的所有邻域集群主体进行博弈,博弈半径r=1。
第三步,根据设定的策略更新规则进行低碳策略的更新。在每个演化周期t内,企业根据EWA学习算法,计算出采用每种策略的概率P,根据P的大小随机选择采用某个策略进行策略更新。
第四步,根据网络所具有的偏好机制,网络中任意节点i以概率fij(公式(7))与其他节点j断边重连。
第五步,转到第二步,直至达到预定时间步长结束。
根据上文构建的企业低碳创新合作行为博弈模型进行仿真,以刁丽琳[41]和黄玮强[42]等研究成果为基础,将低碳创新合作行为网络演化深度和速度作为测度指标,研究各参数数值变化对企业低碳创新合作行为的影响特征。对每组参数进行100次测试以保证仿真结果的稳定,选取网络演化测度指标的平均值研究合作行为网络的演化情况。
3.2.1 企业低碳创新合作行为网络演化测度
根据1.3中雅克比矩阵局部稳定性分析结果可知,网络演化均衡点由各影响因素之间的比较关系决定。当低碳创新合作成本大于违约惩罚时,网络演化均衡点为0,此时网络内不存在合作行为;当低碳创新合作成本与利益分配之和小于协同效应与违约惩罚的之和时,网络演化均衡点为1,此时网络内的企业均采取合作行为。基于此,在咨询了管理科学及复杂网络相关领域的专家后,并结合已有研究,对初始参数进行设置,ti=10,li=0.3,ui,0=10,βi=0.05,αi,λi和δ的取值如表1所示,用Nij对演化曲线进行标号,i代表五种参数,j代表三种网络。以2.3中设置的三种规模的无标度网络为载体,通过Matlab软件仿真不同网络规模下企业低碳创新的合作行为,x轴为博弈次数,y轴为演化深度,仿真结果如图5、6、7所示。
表1 企业低碳创新合作行为仿真的参数设置
在节点为50的低碳创新合作行为网络中,企业低碳创新合作成本大于违约惩罚,合作行为得不到相应的补偿,网络演化最终退化为0,网络中所有企业均选择不合作,如N11曲线所示;企业低碳创新合作成本都小于违约惩罚的条件下,部分企业的低碳创新协同收益低于整体期望值,导致了其低碳创新合作成本与分配利益之和大于违约惩罚与低碳创新协同收益之和,这部分企业面对较大的合作风险,但是由于“羊群效应”,这部分企业也会倾向于与网络演化趋势同步,最终合作行为网络演化深度达到1的稳定状态,如N21曲线所示;企业的低碳创新合作成本与分配利益之和小于违约惩罚与协同收益之和时,由于企业拥有较高的协同能力,合作行为快速达到1的演化稳定状态,如N31曲线所示;企业低碳创新合作成本大于违约惩罚,且低碳创新合作成本与分配利益之和小于违约惩罚与协同收益之和,最终合作行为网络演化深度达到1的稳定状态,如N41曲线所示。
观察图5、图6和图7不同网络规模下违约惩罚力度对企业低碳创新合作行为的影响可知,在节点数为50的规模网络中,对比分析N41、N51曲线可以看出,当违约惩罚为3时明显快于违约惩罚为1时的网络演化速度;在节点数为100、500的规模网络中,违约惩罚的影响作用最为明显,违约惩罚为3时(N42、N43)网络演化深度为1,违约惩罚为1时(N52、N53)网络演化深度为0。说明完善的惩罚机制可以促进网络的演化,更快的达到合作的稳定状态。违约惩罚促使企业更好的履行合约,在合约的规定时间内完成低碳技术研发任务,在很大程度上限制了企业技术溢出导致的机会主义行为,从而保障了低碳技术合作创新的成功实施。
结论1合理的违约惩罚可以促进合作行为的网络演化。
观察图5、图6和图7不同网络规模下企业低碳创新合作行为网络演化可知,在完善的违约惩罚机制下,即合作成本小于违约惩罚时,部分企业的协同能力较差,导致合作成本与利益分配之和大于违约惩罚与协同收益之和,合作行为网络演化深度与速度不尽相同。对比演化曲线N2j和N3j,发现除了N23外,网络的演化深度均为1,N2j曲线的演化速度明显小于曲线,N3j较差的协同能力导致网络在演化周期未能达到稳定状态,如N23曲线所示。当惩罚机制不健全,即合作成本大于违约惩罚,且合作成本与分配利益之和小于违约惩罚与低碳创新协同效益之和时,如N4j所示,演化深度为1。在小规模网络中,协同效益对合作成本的补偿效果显著,随着网络规模的扩大,演化速度逐渐减慢。由此可知,低碳创新协同效益可以促进网络的演化,技术资源的互补性是协同效益产生的基础,当企业具有较高的协同能力,可以补偿部分的低碳创新合作成本,使得合作企业获得额外的收益,提升网络演化速度。在不同规模的网络中,低碳创新协同效益可以促使网络演化深度达到1的稳定状态。
结论2低碳创新协同效益促进企业合作行为网络向着帕累托最优方向演化,且网络规模越大演化速度越慢。
图5 50个节点的演化结果
图6 100个节点的演化结果
图7 500个节点的演化结果
观察图5、图6、图7可知,在不同规模的无标度网络中,除了曲线N51,N23的结果不同,其余不同的参数设置下在企业低碳创新合作行为网络的演化深度结果一致。可以看出可见在无标度网络载体下,网络规模的大小对于演化深度的影响不大。对比演化曲线可知,50个节点的合作行为网络在博弈5至45次达到基本稳定状态,100个节点的合作行为网络在博弈10至80次达到基本稳定状态,500个节点的合作行为网络在演化周期内没有达到稳定状态。由此可知,网络规模越大,网络演化速度越慢。在大规模的合作行为网络中,信息的传递效率低,节点在博弈与学习的过程中要面对的情况更为复杂,小规模的合作行为网络中有较少的节点和连线,规避了大规模网络的部分弊端。
结论3网络规模对低碳创新合作行为网络演化的深度影响不大,与演化速度之间有较强的相关性。
3.2.2 利益分配对网络演化的影响
为了讨论利益分配系数li对企业低碳创新合作行为的网络演化深度与速度的影响,依据3.2.1中网络演化至0的情景设置固定参数ti=10,ui,0=10,αi=0.6,βi=0.05,λ1=0.4,λ2=0.5,δ=3,利益分配系数li的取值分别为0.5、0.3、0.1,仿真结果如图8、9、10所示。
图8 50个节点网络中利益分配系数对演化的影响
图9 100个节点网络中利益分配系数对演化的影响
图10 500个节点网络中利益分配系数对演化的影响
观察图8可知,在节点为50的企业低碳创新合作行为网络中,当利益分配系数l1取值0.5时,网络演化深度为1,此时网络中的企业均选择合作策略;当利益分配系数l1取值0.3和0.1时,企业低碳创新合作行为的网络演化深度在经过小幅度波动之后最终退化为0,此时的合作行为网络中不存在合作行为。观察图9可知,在节点为100的网络中,利益分配系数l1分别取值0.5、0.3和0.1时,网络演化深度最终均为1,此时网络中的企业均选择合作策略。观察图10可知,在节点为500的网络中,利益分配系数不同时,网络演化深度为1,网络规模较大时,企业合作的利益分配是否公平不会改变网络整体的合作趋势。在较小规模的无标度网络中,信息的传播路径简捷,当得知不合理的利益分配时,创新主体为了保障自身利益而拒绝合作,在邻域内有限的节点数目提升了搜索成本,导致主体放弃合作而选择独立研发。
结论4利益分配系数对企业低碳创新合作行为网络演化的影响受网络规模制约,在较小规模的无标度网络中演化速度更快;小规模的无标度网络中,利益分配的公平性可以提升网络的演化深度;大规模的无标度网络中,利益分配的公平性不会改变网络整体的合作趋势,合作行为网络最终趋于合作的稳定状态。
3.2.3 技术溢出对网络演化的影响
为讨论技术溢出效益对企业低碳创新合作行为网络演化深度的影响,依据3.2.1中网络演化至0的情景设置固定参数ti=10,ui,0=10,αi=0.6,λ1=0.4,λ2=0.5,δ=3,技术溢出的吸收能力系数βi的取值分别为0.05,0.15,0.4,0.8,使得技术溢出效益分别为合作收益的1倍、3倍、8倍、16倍,仿真结果如图11、12、13所示。
图11 50个节点网络中技术溢出系数对演化的影响
图12 100个节点网络中技术溢出系数对演化的影响
图13 500个节点网络中技术溢出系数对演化的影响
观察图11、图12可知,在节点为50和100的低碳创新合作行为网络中,当技术溢出效益是合作收益的1倍、3倍和8倍时,网络在经历10~40次博弈后的演化深度最终结果为1,这是由于合作声誉和违约惩罚的存在,信息在较小规模网络中传递的时效性强,使得企业不愿为了较少的收益放弃更多的合作机会和更多的经济效益;当技术溢出收益是合作收益的16倍时,合作行为网络中的的演化深度处于波动的状态,没有在周期能达到稳定值,这是由于部分企业被“机会主义”利益吸引而放弃合作关系,部分主体因忌惮“违约声誉”而继续选择合作;观察图13可知,在节点为500的网络中,当技术溢出收益是合作收益的1倍、3倍和8倍时,合作行为网络在经历15~80次博弈后的的演化深度最终结果为1,当技术溢出收益是合作收益的16倍时,合作行为网络中的的演化深度均退化为0,这是由于无标度网络的规模的增大,网络中信息不对称现象显著,“违约声誉”对企业合作态度的影响减弱,加快了网络演化深度退化的速度。
结论5技术溢出是引起网络演化深度发生波动的重要因素。小规模无标度网络中,技术溢出效益的增大,加快了网络的演化速度,不改变网络演化的深度;大规模的无标度网络中,技术溢出的增加,导致合作行为网络最终趋于不合作的稳定状态。
企业低碳创新合作行为的策略选择会引起合作属性的变化,本文以复杂网络演化博弈为研究基础,在无标度网络载体上对企业低碳创新合作行为进行模拟仿真,揭示了企业低碳创新合作行为网络演化的微观机制,以及低碳创新合作中的协同效益、违约惩罚、网络规模、利益分配、技术溢出对合作行为网络演化深度和速度的影响及作用机理。研究结果表明:
(1)不同规模的网络对于协同效益、利益分配和技术溢出的敏感性不同。规模越大的企业低碳创新合作网络对技术溢出效益和违约惩罚的敏感性越强,相反,规模越小的网络对协同效益和利益分配的公平性敏感性越大。
(2)低碳创新协同效益可以促进企业合作演化,低碳技术溢出效益使得网络演化深度退化,退化速度与网络规模呈反向关系。
(3)合作利益的公平分配能够促进企业低碳创新合作网络中合作行为的产生,非公平的利益分配则会在不同规模的无标度网络上对合作行为的演化产生不同影响;合理的违约惩罚可以促进网络的演化,提高合作行为网络的演化速度。
本文的研究结果对企业低碳创新合作行为的网络优化有一定的指导意义。首先,在介入企业低碳创新合作行为网络进行优化时,对不同规模的合作行为网络应选择不同的优化方案,保证合作行为网络的稳定性;第二,企业应根据自身实力,合理的确定低碳技术创新项目,科学的选择合作对象,遏制合作过程中机会主义行为可能造成的风险;第三,企业应考虑自身所处的网络环境设计合同形式,合理分配合作利益,维护双方的合作关系以保证合作网络的长期发展;第四,企业在重视自身声誉的前提下,设置适当的违约惩罚,降低道德风险,约束机会主义行为;最后,政府部门作为创新网络的外部管理者,应注重合作行为网络信用环境的优化,确保大规模网络的信息传播质量,提高信息传播速度,促进企业的合作交流,同时减少由于信息不对称给企业带来损失。