基于共生理论的虚拟学术社区科研合作稳定性研究

谭春辉 王仪雯 郭洋

摘 要：[目的/意義]随着互联网技术的快速发展，虚拟学术社区逐渐成为科研合作的重要平台，运用共生理论，研究不同共生模式下虚拟学术社区科研合作选择，有利于找到较为稳定的科研合作模式。[方法/过程]将虚拟学术社区科研合作划分为4种共生模式，用改进的Logistic模型构建4种虚拟学术社区科研合作共生模型，并对科研合作共生模型稳定性进行探讨，通过科研合作成员间的建模仿真研究，对平衡条件下的虚拟学术社区科研合作进行分析。[结果/结论]研究表明：虚拟学术社区科研合作在对称性互惠共生模式下最稳定，由此从共生单元、共生模式、共生环境3个维度提出促进虚拟学术社区科研合作稳定性策略。

关键词：虚拟学术社区;Logistic模型;科研合作;稳定性;共生理论

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.03.002

〔中图分类号〕G203 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2021）03-0015-14

Research on the Stability of Scientific Research Cooperation in

Virtual Academic Community Based on Symbiosis Theory

Tan Chunhui Wang Yiwen Guo Yang*

（School of Information Management，Central China Normal University，Wuhan 430079，China）

Abstract：[Purpose/Significance]With the rapid development of Internet technology，virtual academic community has gradually become an important platform for scientific research cooperation.Using symbiosis theory，this paper studies the choice of scientific research cooperation in virtual academic community under different modes in order to find a more stable mode of scientific research cooperation.[Method/Process]In this paper，the logistic model was used to analyze the stability of scientific research cooperation in different modes of virtual academic community，and the stability analysis model was used to discuss the stability of scientific research cooperation，as well as the modeling and simulation research among cooperative members，so as to analyze the scientific research cooperation under the balanced condition.[Results/Conclusions]The research shows that the research cooperation of virtual academic community was the most stable under the symmetrical reciprocal symbiosis mode.Therefore，the strategies to promote the stability of research cooperation of virtual academic community were proposed from three dimensions of symbiosis unit，symbiosis mode and symbiosis environment.

Key words：virtual academic community;logistic model;scientific research cooperation;stability;symbiosis theory

在科学日益交叉、综合和复杂的大科学时代，科研合作已经成为知识创新的主要形式，是促进科学进步的关键因素[1]。根据科学计量学家Katz J S等的观点，科研合作是指科研主体为创造新的知识这一共同愿望而相互配合、协同工作[2]。论文合作（合著）是其重要表现形式之一[3]，但有些科研合作产出不明确，资源共享、数据共享、平台共享、人员交流、学术会议、项目参与、学术研讨等同样属于科研合作的表现形式[4]。随着互联网技术不断发展，为满足科研人员学术沟通与交流的方式，虚拟学术社区应运而生。虚拟学术社区的出现，是对传统科研合作模式的补充和发展，实现了知识在科研人员间扩散、转移、吸收、进化，进而孵化出新的学术思想和知识，逐渐成为科研人员成果传播和知识交流的重要平台[5]。许多学者在虚拟学术社区中通过搜寻、获取和贡献专业知识，来满足科研需求，以实现产生新知识的共同目标，从而利用社区资源实现科研合作。与传统的以合作发表科研成果、形成研究的知识产权为主要表现形式的正式科研合作相比，虚拟科研合作是基于相应的网络平台、围绕一个共同的科研目标而成立的临时性科研团队，科研人员之间建立长期合作关系更多的表现为社区学术信息阅读、社群即时聊天、学术问答、话题讨论、RSS推送和反馈等非正式合作方式[6]。但也应看到，社区的虚拟环境增加了科研人员的不安全感，组织相对不确定[7]，成员随时会发生变动，使得科研合作存在不稳定性。学术界于19世纪80年代开始关注稳定性问题，20世纪90年代理论界才开始对网络组织的稳定性进行研究，如Hennart J F[8]最早运用交易费用理论研究组织网络的稳定性;Tsai W等[9]运用社会资本理论研究社会资本对组织网络稳定性的影响;rtqvist D[10]运用组织学习理论提出组织网络学习能力的差异影响参与组织网络主体的稳定性。近年来，学者们还从博弈论[11]、系統协同论[12]、网络理论[13]等其他视角分析了网络组织形式的稳定性。虚拟学术社区科研合作作为合作网络组织的一种，其不稳定指的是在合作生命周期内，参与者积极性和能动性下降，甚至因种种原因放弃合作。在虚拟学术社区科研合作过程中，因参与科研合作的主体在知识储备、研究能力、沟通技能、合作动机等因素的不同，会形成不同的虚拟学术社区科研合作模式，当科研管理制度、知识产权制度、外部压力等发生变化时，都会使得虚拟学术社区科研合作承受显著影响，甚至使虚拟社区科研合作完全中断。因此，研究虚拟学术社区科研合作的稳定性对于推动虚拟学术社区科研合作的顺利开展是十分必要的。

共生概念由德国生物学家De Bary提出，到20世纪中叶，共生理论开始运用于管理领域[14]。应用共生理论，可以对系统内不同主体之间的相互作用进行清晰梳理，可以对系统内主体与环境的动态联系进行合理分析[15]。基于共生理论来研究各类共生现象，最常用的就是Logistic模型，例如，马旭军等[16]利用Logistic模型对企业和员工的不同共生行为模式的稳定性进行研究。不过，经典的Logistic模型是对单一物种种群变化进行描述，随着研究的深入，部分学者对Logistic模型进行了一定的改进，Blumberg A A[17]提出了基于Logistic模型的种群组织演化模型;Andersen E S[18]提出了Logistic模型的自适应差分算法;Thornley J H M等[19]提出了解决Logistic模型的常数参数方法;徐学军等[20]将外部环境变化与产业影响考虑到最大产业容量中，构建了改进的共生发展模型;秦峰等[21]通过情报共生分析发现了共生模式改变引发的共生系统动态演化过程及所遵循的Logistics Growth规律;李洪波等[22]引入共生理论和扩展Logistic模型，展示了不同共生系数下的创业生态系统演化模式。

科研合作在本质上是一种“共生”的联系[23]。本文基于共生理论改进Logistic模型，选取虚拟学术社区科研合作参与者作为研究对象，构建不同的虚拟科研合作共生模型，通过对求得模型的稳定性条件分析和仿真模拟研究，分析影响因素的作用机理，进而提出相关的策略建议，以期促进虚拟学术社区中科研合作的有序进行，推动知识创新活动的顺利开展。

1 虚拟学术社区科研合作共生要素分析

随着研究的深入，共生表示为共生单元按某共生模式在共生环境中形成的关系，这种“关系”是共生单元、共生模式和共生环境共同作用的结果[24]。

1.1 虚拟学术社区科研合作共生单元

共生单元是形成共生关系或共生体的基本能量单位[25]，其性质和特征在不同的共生系统和不同层次的共生分析中是不同的，共生单元随着分析的主体变化而变化。

在虚拟学术社区科研合作中，共生单元是参与合作的科研人员。基于互惠互利的要求，参与合作的科研人员应全力投入到合作中，贡献自己的知识资源，做到利益共享、风险共担、共同实现科研合作的目标。当然也会出现投机等行为，这样会造成科研合作的不稳定。在虚拟学术社区中，科研人员是动态变化的，会随着共生模式及共生环境的改变发生动态变化。在科研合作过程中，科研人员性质的转变也是不稳定因素。因此，合作中科研人员带来的不稳定性不容忽视。

1.2 虚拟学术社区科研合作共生模式

共生模式指共生单元相互结合和作用的方式[24]，它反映了共生单元间的信息交流及其强弱。按行为方式可将其分为寄生、偏利共生、非对称互惠共生和对称互惠共生4种。

1.2.1 寄生模式

寄生是一种特殊状态，寄主的能量分配会改变，但不产生新能量，只存在寄主流向寄生者的单向能量流动。寄生关系并非总是有害的，只有寄生者一直作为消费者时才是有害的，即对寄主有害。

在虚拟学术社区科研合作中，寄生模式一般是知识弱势方寄附于知识优势方。由于成员间的发展存在很大差异，寄主人员依靠自身的知识能力能够独立生存，但寄生人员离开寄主人员则不能生存。寄生人员主要靠获取知识而生存，如果寄主人员因知识收益下降不断降低生存能力，寄主人员将会衰亡，寄生人员也会衰亡。此外，虚拟学术社区科研合作内部知识资源单向流动，不产生新的知识成果，内部寄主人员把知识转移给寄生人员。

1.2.2 偏利共生模式

偏利共生是在共生中产生的新能量，且一般只向某一共生单元转移，且共生关系存在双向信息和能量交流。偏利共生关系总的结果是一方获利，另一方不受影响或相对来说获利较少。

在虚拟学术社区科研合作中，偏利共生模式是有新的知识产出的，是得益于形成合作得到的。但是由于具有核心地位的科研人员向处于次要地位的科研人员提供了知识资源，导致处于核心地位的科研人员获得知识资源的概率几乎为零，产生的知识产出会大多归处于次要地位的科研人员所有。由此可见，社区中知识资源双向或多向流动，所产生的新的知识成果却是单向流动的，只流向知识弱势成员。这对于具有知识优势的科研人员来说，合作并没有给他们带来预期的效益，他们会失去继续合作的动力，给合作带来很大的不稳定性。

1.2.3 非对称互惠共生模式

非对称互惠共生是共生模式中最常见的一种，它以共生单元的分工为基础，共生产生的新能量往往非对称性分配，即不均匀分配。

在虚拟学术社区科研合作的非对称互惠共生关系中，科研人员拥有的知识资源双向或多向流动，双方共享知识资源的同时也降低了知识共享成本，所有科研合作人员共同投入知识资源，由于双方存在差异，具有一定的知识互补效应，从而产生新的知识成果，但新产生的知识成果却不能够均匀分配，这会造成部分科研人员投入的多，得到的少，而有的科研人员投入的少，却得到很多。知识成果分配的不公平性将会使付出较多的科研人员合作意愿下降，合作积极性受到打击，从而带来科研合作潜在的不稳定性。

1.2.4 对称性互惠共生模式

对称性互惠共生是共生的理想模式，也是最稳定的共生状态，它以共生单元协作为基础，新产生的能量往往对称性分配，即均匀分配。这一特点使共生单元拥有了同等的进化机会和成本，更能促进共生的稳定发展。

在虚拟学术社区科研合作的对称互惠共生关系中，科研人员拥有的知识资源双向或多向流动，由于社区制度等的不断完善，新的知识成果和信息资源能够得到均匀分配，从而达到形成利益共享、风险共担、分配均衡的理想状态。因此，对称性互惠共生是虚拟学术社区科研合作中最有效的一种模式。该模式下社区内参与合作的科研人员都积极共享知识资源，合作意愿强烈，科研合作不稳定性最低，是社区科研合作最理想的状态。

1.3 虚拟学术社区科研合作共生环境

共生单元间的相互作用是存在于一定的环境下，即共生环境，可以将其理解为共生单元外所有因素的总和[26]。在虚拟学术社区中，科研合作共生环境是影响所在社区科研合作的环境。

共生环境同样会影响共生系统的稳定性，是共生的外部作用，其高度的变动性和复杂性导致共生环境的不确定性。在虚拟学术社区中，共生环境主要包括宏观环境（政治、经济、社会、法律等）和微观环境（知识竞争、知识市场等），正向的共生环境有利于社区科研合作的开展。社区环境的变化和科研人员对环境变化的感知、反应都会给参与合作成员间关系的稳定性带来影响。由此可见，在虚拟学术社区中构建良好的环境有助于促进科研合作的稳定进行。

2 虚拟学术社区科研合作共生模型构建及稳定性分析

2.1 Logistic模型的引入

Logistic模型是生態学中描述种群数量动态变化的模型，其数学表达式为：dNdt=rN1-NK。N（t）表示不同时刻种群量，r表示种群增长速率，K表示种群在自然条件下能达到的最大种群量。随着研究的开展，一些学者开始使用Logistic模型研究竞争合作模型[26-27]。

虚拟学术社区科研人员的知识量的变化受自身限制，与该模型有着类似的变化趋势，本文研究多主体科研合作的演化过程，因此需要对Logistic模型进行改进，构建多主体之间的科研合作共生模型。

2.2 模型假设

在虚拟学术社区科研合作的过程中，随着社区平台软硬设施的不断完善，科研人员的知识产出也不断变化，以期能够从合作对象获得相应的知识和相关研究技能，促进新知识的创造和扩散[28]。本文只考虑科研人员所处环境的变化，对虚拟学术社区科研合作共生发展模型作如下假设：

假设1：本文以虚拟学术社区科研人员抽象为参与主体A和参与主体B，构建共生模型。

假设2：在虚拟学术社区科研合作的自然状态下，每个个体的知识产出都存在一个最大值，为Ni1m（i=1，2），即参与主体A和B最大值知识产出分别为N1m、N2m。

假设3：Ni（t）表示个体知识产出，科研人员的产出为时间（t）的函数。

假设4：在虚拟学术社区科研合作共生过程中，彼此的存在会对自身和对方的知识产量有影响，并对整个社区的知识容量产生影响，即会改变每个参与主体产量的最大值。

假设5：两个参与主体研究的自然规模饱和度对合作的知识产出增长具有阻滞作用，即在一定时期内，科研合作的资源是有限的，随着知识存量、技术等的消耗，在没有外界因素影响下，虚拟学术社区为科研合作提供的资源符合边际效用递减规律。在本文中，定义自然增长饱和度为Ni（t）Nim，1-Ni（t）Nim是参与主体不能达到的知识产出比值。

假设6：ri为参与主体自身的平均知识产出率，ri1-Ni（t）Nim表示知识产出随着Ni（t）的增加而减少。

假设7：K0i表示排除共生作用的起始环境容量。

假设8：Kij表示科研合作参与主体的共生作用系数，即K21表示参与主体B知识水平的提高对参与主体A知识水平提高所作的贡献，K21>0;K12表示参与主体A知识水平的提高对参与主体B知识水平提高所作的贡献，K12>0。

假设9：fij（Ni）表示为由于共生作用带来的环境容量的增加函数，即虚拟学术社区科研合作成员间共生作用会使得整个知识容量提高，容量的增大也会影响到参与主体知识产出的提高。

2.3 虚拟学术社区科研合作共生模型

2.3.1 寄生模式下共生模型

虚拟学术社区科研合作在寄生模式下共生模型的条件方程：ΔN1（t）=ΔN2（t）。由方程式可知，在寄生模式下，没有新的知识产出，知识只是由某一些参与主体转移给了另一些参与主体，寄主主体的知识成果被其他寄生主体所吸取，这种模式的存在，很容易导致合作内部冲突，投机行为也会出现，没有新知识产生，也会给寄主主体带来损失，

从而降低他们科研合作的积极性，阻碍了虚拟学术社区的健康发展。从某种意义上说，这种合作模式是失败的，不稳定性极高。

2.3.2 偏利共生模式下共生模型

在偏利共生模式下的科研合作有新的知识产出，但这和参与主体自身的平均知识产出率ri无关，是得益于合作得到的。假设在形成合作的内部，具有核心地位的为参与主体A，处于次要地位为参与主体B。在参与主体B未出现时，参与主体A的知识产出符合Logistic方程，而在参与主体B出现后，参与主体A向其提供所需要的知识资源实现合作，合作并不会对参与主体A的知识产出产生一定的影响，因此，参与主体A从合作中获得促进的机会几乎为0。因而合作后参与主体A的效益仍然是dN1（t）dt=r1N11-N1N1m。对于参与主体B，其原来的知识产出满足Logistic模型，在与参与主体A形成合作后，参与主体B利用了参与主体A的知识资源，所以说参与主体A促进参与主体B的知识产出的提高，因而B的效益是dN2（t）dt=r2N21-N2N2m+K12N1N1m。

虚拟学术社区科研合作共生环境的建立，其所处的环境范围会发生一定变化，本文认为共生对知识产出不仅反映在知识密度的约束中，也反映在环境容量的影响中，随着所处环境的变化，环境容量通常也要产生一定改变，环境的变化也同样影响到合作双方知识产出和合作的稳定性。因此，环境容量的变化为：Nim=K01，N2m=K02+K12f12（N2），其中f12（N2（t））为增函数。

可以看出，由于虚拟学术社区合作参与主体的知识产出和环境的不断变化，环境容量N2m也是随着时间变化的复杂曲线，但是把所观察时间等分为很多很小的时间段，则在任一时间段[tT，tT+1]（T=0，1，2，…），可将参与主体B的环境容量看作固定值：NT+11m=K01，Nt+12m=K02+K12f12[N2（tT）]+f12[N2（tT+1）]2。

1）共生模型稳定点的解

求解微分方程组（4），得到平衡点P1（0，0），P23NT+11m2，（6+9K12）NT+12m4。

分析两个平衡点解，P1是指科研合作双方知识产量都为0，科研合作共生不存在;P2是指参与者A和参与者B的知识产出水平分别是3NT+11m2和（6+9K12）NT+12m4。

2）平衡解稳定性分析

运用微分知识對平衡点的解进行一阶泰勒展开，即：

将平衡点P23NT+11m2，（6+9K12）NT+12m4代入A，根据稳定点的判定方法，解得p<0，因此P2是不稳定点。

2.3.3 非对称性互惠共生模式下共生模型

在虚拟学术社区科研合作的非对称互惠共生关系中，假设参与主体A是主导的核心成员，参与主体B是处于次要地位的成员。当参与主体A和B参与到科研合作中，对参与主体A和B的知识产出Logistic模型进行修改，由于双方具有差异性，会产生相应的知识互补效应，双方共享知识资源，同时也降低了知识共享成本，会给参与主体A带来正向影响，即参与者A的知识产出模型修正为：dN1（t）dt=r1N11-N1N1m+K21N2N2m。

其次，对参与主体B而言，其处于次要地位，其知识产出Logistic模型也会发生变化。由于参与主体A的出现，会大量出现像B这样的参与主体，依附于参与主体A的存在而存在，这样使得参与主体B的知识产出逐渐趋向于0。因此，参与主体B的知识产出Logistic模型修正为dN2（t）dt=-r2N21+N2N2m，若此时参与主体A加入科研合作中，参与主体B可以获得共生能量，此时参与主体B的知识产出表述为dN2（t）dt=r2N2-1-N2N2m+K12N1N1m。

NT+11m（6+9K21）4-9K12K21>0

NT+12m（6+9K12）4-9K12K21>0（18）

解不等式（18），得K12K21<49。

2）平衡解稳定性分析

运用微分知识对平衡点的解进行一阶泰勒展开，即：

因此，相对应的系数矩阵，记为C。

系数矩阵C的行列式C≠0，方程组的特征方程是det（λI-C）=0。将平衡点P4NT+11m（6+9K21）4-9K12K21，NT+12m（6+9K12）4-9K12K21代入C，根据稳定点的判定方法，解得P4为平衡解，平衡条件为K12K21<49，0

3）穩定共生解的经济解释

0

在对称性互惠共生模型中，科研参与者的贡献主要是知识交流与共享、新成果的产出、知识成本的减少等。由于知识成果分配方式是对称性的，因此，科研参与者所拥有的知识水平对于贡献的分配的影响作用也变得有限，同时也会使得科研合作参与者的知识风险减少，在虚拟学术社区中形成积极向上的知识共享氛围，促进科研人员之间的合作交流。

2.4 虚拟学术社区科研合作共生稳定性分析

2.4.1 寄生模式下虚拟学术社区科研合作共生稳定性分析

寄生模式下虚拟学术社区科研合作具有较高的不稳定性，往往会出现投机行为，由于在科研合作中不会产生新的知识成果，仅仅改变了原有知识资源的分配情况，并且共生关系仅仅是单方向的知识流动。在寄生模式下，寄主主体是知识资源的提供者，寄生主体是知识资源的吸收者，而寄主主体希望在合作中有新的知识资源出现，当寄主主体发现没有新知识资源出现，且自己拥有的知识资源被寄生主体利用吸收时，作为理性经济人的寄主主体不会再愿意参与科研合作，导致科研合作关系的破裂，这定会给科研合作带来极大的不稳定性。

2.4.2 偏利共生模式下虚拟学术社区科研合作共生稳定性分析

在偏利共生模式下，科研合作会产生新的知识成果，却被某一方全部获取。若在封闭系统中，该模式不会对合作团体中的未获取知识成果的成员产生影响，对获取知识成果的成员产生促进作用;若在开放系统中，通过制定补偿机制，会增强科研合作的稳定性。但是，综合分析，偏利共生模式难以长期维持，该模式下科研合作的不稳定性也是相当大的。

2.4.3 非对称性互惠共生模式下虚拟学术社区科研合作共生稳定性分析

相对于寄生和偏利共生，非对称性互惠共生处于较高级阶段，科研合作参与各方都能获得科研合作的收益，但是收益并不能均等分配，他们的意愿只能得到某种程度的满足，加入合作后他们获得的知识收益要大于不参与科研合作的收益。非对称性互惠共生模式下的科研合作团体，其管理机制和沟通协调机制基本成熟，使得科研合作处于较为稳定状态，但由于其知识成果分配并不均衡，其稳定性仍会受到一定影响。

非对称性互惠共生模式下科研合作的风险会降低，单个科研主体知识创新成本往往较高，不确定性风险也很大，参与科研合作后，由于其他科研主体的参与，使得知识创新成本降低，从而也降低了不确定性风险，确保了科研活动的顺利进行。在实际的虚拟学术社区科研合作中，最为可能出现的就是非对称性互惠共生模式，在这种模式下，会有新的知识成果产生，但并不能够得到均衡分配。

2.4.4 对称性互惠共生模式下虚拟学术社区科研合作共生稳定性分析

对称性互惠共生模式下的虚拟学术社区科研合作是科研合作共生模式的发展最优状态，这种模式具有较高的稳定性。在该模式下，产生新的知识资源成果是均匀分配的，分配具有对称性，因此，这能增强科研合作参与主体间的信任，减少投机行为的出现，科研参与主体也越来越愿意共享自身的知识资源，从而创造更大的知识价值，使得科研合作更加趋于稳定。参与主体间知识沟通交流的程度越大，科研合作知识协同作用也就越大，从而使得科研合作不确定性降低，科研合作风险也会降低。

2.4.5 基于稳定性分析的虚拟学术社区科研合作共生理想模式

通过模型推导，可以发现虚拟学术社区科研合作中寄生和偏利共生是不利于社区科研合作的，非对称性互惠共生虽具有一定的不稳定性，随着社区科研合作逐渐发展，最终演变为对称性互惠共生，趋于稳定。

3 虚拟学术社区科研合作共生稳定性模型的仿真分析

虚拟学术社区科研合作过程中，如何使得合作达到平衡稳定状态是研究的重点问题。根据前文共生模式的分析，可知非对称性互惠共生和对称性互惠共生存在平衡解。因为虚拟学术社区生态系统参与主体较为复杂，数据获取具有很大的难度，所以根据前文稳定共生解的取值范围进行赋值，利用Matlab来仿真模拟社区中科研合作参与主体在不同模式下的知识产出变化趋势进行分析。

3.1 非对称性互惠共生稳定性模型的仿真分析

根据非对称性互惠共生的假设条件和分析，设N1（0）=0.5，N2（0）=0.1，r1=3，r2=1.5，考虑该模式下环境容量的变化对参与主体知识产量最大值的影响，根据平衡点P3NT+11m（9K21-6）9K12K21-4，NT+12m（6-9K12）9K12K21-4稳定性条件分别给K21、K12和NT+11m、NT+12m赋值。选4组不同的（K21，K12，NT+11m，NT+12m）赋值分别是（0.1，0.9，3，1.5）、（0.3，0.75，3.5，1.5）、（0.3，0.9，4，2）、（0.4，1，4.5，2.5），得到仿真结果如图1～4所示。

图1中（K21，K12，NT+11m，NT+12m）取值为（0.1，0.9，3，1.5），参与主体A和B对彼此的贡献总和为1，参与主体A的知识产出约为4.8，参与主体B的知识产出约为1，可得科研合作知识产出总和约为5.8，科研合作系统稳定时期t=60，即知识产出水平保持稳定不变;图2中（K21，K12，NT+11m，NT+12m）取值为（0.3，0.75，3.5，1.5），参与主体A和B对彼此的贡献总和为1.05，参与主体A的知识产出约为5.9，参与主体B的知识产出约为0.5，可得科研合作知识产出总和约为6.4，科研合作系统稳定时期t=180;图3中（K21，K12，NT+11m，NT+12m）取值为（0.3，0.8，4，2），参与主体A和B对彼此的贡献总和为1.2，参与主体A的知识产出约为8.4，参与主体B的知识产出约为2.8，可得科研合作知识产出总和约为11.2，科研合作系统稳定时期t=52;图4中（K21，K12，NT+11m，NT+12m）取值为（0.4，1，4.5，2.5），参与主体A和B对彼此的贡献总和为1.4，参与主体A的知识产出约为27，参与主体B的知识产出约为19，可得科研合作知识产出总和约为46，科研合作系统稳定时期t=32。

由此得出以下结论：①由图1～4可知，在虚拟学术社区科研合作中，科研参与者知识贡献程度越高，双方的知识产出都会越高，也就是说拥有丰富知识资源的科研参与者通过相互合作，可以不断拓展自身知识范围，从而实现自身协同知识效益的增加，提高科研合作总的知识产出。②由图1和图3可知，当处于次要地位的参与者在虚拟学术社区科研合作贡献较弱时，其科研参与者知识产出并不能得到很好的提高;同样，由图2和图3可知，核心参与者知识贡献较弱时，其对科研合作的知识产出也是有限的。此时的合作是低效益的，在这种情况之下，科研参与者有可能会因为自身需求得不到满足而选择离开，最终导致科研合作失败。③由图1～3可知，科研合作中核心参与者对整个合作的影响较大，提高核心参与者的知识贡献有助于科研合作的稳定。④由图4可知，当科研参与者都提升自身的知识贡献时，知识产出会大幅度提高，整个合作能够在较短时间内达到稳定状态，这样更有助于科研参与者的知识产出，达到合作目标。

3.2 对称性互惠共生稳定性模型的仿真分析

根据对称性互惠共生模式下的假设条件和分析，设N1（0）=0.5，N2（0）=0.1，r1=3，r2=1.5，考虑该模式下环境容量的变化对参与主体知识产量最大值的影响，根据平衡点P4NT+11m（6+9K21）4-9K12K21，NT+12m（6+9K12）4-9K12K21稳定性条件分别给K21、K12和NT+11m、NT+12m赋值。选4组不同的（K21，K12，NT+11m，NT+12m）赋值分别是（0.4，0.1，3，1.2）、（0.1，0.4，3.5，1.5）、（0.4，0.4，4，2）、（0.6，0.5，5，3），得到仿真结果如图5～8所示。

图5中（K21，K12，NT+11m，NT+12m）取值为（0.4，0.1，3，1.2），参与主体A和B对彼此的贡献总和为0.5，参与主体A的知识产出约为8，参与主体B的知识产出约为2.2，可得科研合作知识产出总和约为10.2，科研合作系统稳定时期t=15;图6中（K21，K12，NT+11m，NT+12m）取值为（0.1，0.4，3.5，1.5），参与主体A和B对彼此的贡献总和为0.5，参与主体A的知识产出约为6.6，参与主体B的知识产出约为4，可得科研合作知识产出总和约为10.6，科研合作系统稳定时期t=11;图7中（K21，K12，NT+11m，NT+12m）取值为（0.4，0.4，4，2），参与主体A和B对彼此的贡献总和为0.8，参与主体A的知识产出约为15，参与主体B的知识产出约为7.8，可得科研合作知识产出总和约为22.8，科研合作系统稳定时期t=10;图8中（K21，K12，NT+11m，NT+12m）取值为（0.6，0.6，5，3），参与主体A和B对彼此的贡献总和为1.2，参与主体A的知识产出约为75，参与主体B的知识产出约为45，可得科研合作知识产出总和约为46，科研合作系统稳定时期t=7。

由此得出以下结论：①由图6和图7可知，参与主体A的知识贡献能力在一定的条件下，参与主体B的知识贡献越高，对参与主体A的知识产出提升作用越大;反之，由图5和图7可知，参与主体B的知识贡献能力在一定的条件下，参与主体A的知识贡献越高，对参与主体B的知识产出提升作用越大;②由图7和图8可知，参与主体A和B在科研合作的过程中，当两者的知识贡献程度差不多时，知识贡献越大，双方知识产出会大幅度提高，且系统达到稳定状态的时间也会缩短;③参与主体A和B之间若某一方的知识贡献能力较弱时，知识贡献较强的一方会帮助知识贡献较弱的一方实现一定的知识产出，这虽然会对自身的知识产出造成一定的影响，但能够实现彼此呈螺旋式递增的发展态势，有利于彼此知识产出的提高。

4 虚拟学术社区科研合作共生稳定性发展对策建议

虚拟学术社区科研人员合作演化过程与生态系统的种群演化过程相似，本文选取社區中科研参与者作为研究对象，通过对科研参与者之间知识交流共享过程进行建模和仿真分析，针对所分析的科研合作体中所可能存在的不稳定性因素，从共生单元角度、共生模式以及共生环境角度得出相关的结论和建议。

4.1 共生单元维度的对策建议

该维度主要是指如何选取参与的共生单元成员以及从共生单元角度提出虚拟学术社区科研合作的对策和建议，包括以下几个方面：

1）在选择社区科研合作成员时，应考虑科研合作者实力以及成员单元间所拥有知识的相互关联性，彼此之间的关联性越强，他们的共生系统会更容易建立，稳定性也会在一定程度上加强。因此，组成科研合作团体的参与者在知识结构上要有一定的关联，这样可以降低科研人员的沟通成本，便于科研合作的形成。

2）在选择社区科研合作成员时，应注重考虑科研人员单元间的互补性，注重科研人员知识的差异，鼓励科研人员跨知识、跨学科、跨领域的科研合作，集合他们的知识资源优势，这样有利于科研主体间取长补短，满足科研人员的多重需求，优化知识共享的效果，从而激发科研人员合作的活力。

3）在选择社区科研合作成员时，还应该考虑科研合作的整体目标，明确科研合作的目的，培育科研合作的意识。科研合作参与者之间的彼此贡献水平相当时，他们都可以实现一定的知识产出，并取得远大于自身所能实现的知识产出水平;而当出现欺骗等行为时，知识产出最终会受到巨大损失，影响科研合作的稳定性。因此，科研参与者应从长远的角度考虑，通过协作来实现自身产出水平的提高，达到“互利多赢”，促使合作较为稳定的发展。

4.2 共生模式维度的对策建议

共生模式角度的对策和建议主要是指对虚拟学术社区科研合作团体的管理模式提出一些对策和建议，是从内部环境着手，具体包括以下几个方面：

1）虚拟学术社区中科研合作是存在一定的风险的，建立完善的知识保护机制和知识损失补偿机制势在必行，落实科研合作参与者之间的任务分工，以防范知识被泄露、搭便车和投机主义等消极行为带来的风险。虚拟学术社区需要建立合理的监督防范机制，完善内部管理制度，从而降低科研合作过程中的逆向选择和道德风险，促进社区科研人员间的合作。

2）虛拟学术社区应该制定公平、合理的管理体系，从科研人员的实际需求出发建立完善的体系，如形成竞争机制、合作绩效机制等，也要准确把握科研合作的“质”和“量”，促进虚拟学术社区科研人员间的科研合作。

3）虚拟学术社区应该制定利益保障机制。应事先制定好合作中产生的科研成果及其产权归属问题，对违背利益保障机制的行为进行惩罚，保护科研参与者合法权益不受损害。

4）虚拟学术社区利益分配机制需逐步建立完善。当科研合作产生新的知识收益时，公正的利益分配机制降低科研合作的不稳定性。在科研合作过程中，科研人员只有在自身利益最大化前提下才愿意真正地合作，利益分配需实现科研参与者付出与所得的关系，这样才能保证其参与合作的积极性。

4.3 共生环境维度的对策建议

共生环境角度的对策和建议，主要是从外部环境着手，在虚拟学术社区科研合作过程中营造一个良好稳定可持续发展的氛围。

1）虚拟学术社区中良好的社区氛围有助于科研人员间的科研合作，在虚拟学术社区内制定相互平等、相互尊重的规章制度，形成互帮互助的价值观，鼓励科研人员间合作交流，分享科研成果。

2）虚拟学术社区应该建设有利于科研合作的社区环境，选择正确的信息搜集方法等技术手段，营造和谐氛围等方式促进社区科研人员合作。这样能增强社区成员的归属感与自我效能感，进而促进了科研人员间的合作。

5 结束语

基于共生理论，本文构建了虚拟学术社区科研合作共生的4种模式，并用Logistic模型分析了虚拟学术社区不同模式下科研合作的稳定性。研究表明，寄生模式的不稳定性最高;偏利共生模式不稳定性次之;科研合作在非对称性互惠共生模式下较为稳定，不稳定性存在于科研成果的不对称分配;对称性互惠共生模式由于较好的成果分配机制，科研合作趋于稳定。利用仿真模拟虚拟学术社区中科研合作在不同模式下知识产出的变化趋势，虽然科研合作人员之间存在着知识势差，但当科研参与者都提升自身的知识贡献时，知识产出会大幅度提高，科研合作共生的稳定性也就会相应提升。最后，从共生单元、共生模式和共生环境3个方面提出提升虚拟学术社区科研合作稳定性的建议，以充分发挥虚拟学术社区在学术交流、科研合作、知识创新等方面的功能。

本研究的不足有：①本研究仅从理论层面，运用假设模型对虚拟学术社区科研合作稳定性进行了分析，没有具体的数据支持，研究有待进一步完善;②本文构建的假设条件有限，在虚拟学术社区科研合作过程中，参与主体有很多，影响科研合作的因素更为复杂，有待进一步研究。

参考文献

[1]关鹏，王曰芬，傅柱.基于多Agent系统的科研合作网络知识扩散建模与仿真[J].情报学报，2019，38（5）：512-524.

[2]Katz J S，Martin B R.What is Research Collaboration？[J].Research Policy，1997，26（1）：1-18.

[3]刘漩，汪林威，李嘉，等.科研合作网络形成机理——基于随机指数图模型的分析[J].系统管理学报，2019，28（3）：520-527.

[4]陈秀娟，张志强.国际科研合作对科研绩效的影响研究综述[J].图书情报工作，2019，63（15）：127-139.

[5]徐美凤，叶继元.学术虚拟社区知识共享研究综述[J].图书情报工作，2011，25（13）：67-71.

[6]Maxwell A E，Crespi C M，Arce A A，et al.Exploring the Effects of Longstanding Academic-community Partnerships on Study Outcomes：A Case Study[J].Preventive Medicine Reports，2017，8（5）：101-107.

[7]王仙雅.虚拟学术社区中科研合作的形成与激励：互惠视角[J].情报探索，2019，（10）：24-29.

[8]Hennart J F.The Transaction Costs Theory of Joint Ventures：An Empirical Study of Japanese Subsidiaries in the United States[J].Management Science，1991，37（4）：483-497.

[9]Tsai W，Ghoshal S.Social Capital and Value Creation：The Role of Intrafirm Networks[J].The Academy of Management Journal，1998，41（4）：464-476.

[10]rtqvist D.Fair Governance and Good Citizenship Behavior：A Recipe for Succeeding in Strategic Networks？（Summary）[C].2009.

[11]Epperlein J，Siegmund S，Stehlík P.Evolutionary Games on Graphs and Discrete Dynamical Systems[J].Journal of Difference Equations and Applications，2015，21（ 2）：72-95.

[12]汪群，張勤，李卉，等.华人华侨与中国“走出去”企业合作模式及其稳定性评价研究[J].产经评论，2019，10（1）：100-109.

[13]Zhang G P，Duan H B，Zhou J H.Network Stability，Connectivity and Innovation Output[J].Technological Forecasting and Social Change，2017，114（1）：339-349.

[14]曹海军，李明.共生理论视域下移动社交网络舆情导控机理研究[J].哈尔滨工业大学学报：社会科学版，2019，21（2）：7-14.

[15]Fraccascia L，Giannoccaro I，Albino V.Rethinking Resilience in Industrial Symbiosis：Conceptualization and Measurements[J].Ecological Economics，2017，137（1）：148-162.

[16]马旭军，宗刚.基于Logistic模型的员工和企业共生行为稳定性研究[J].经济问题，2016，（1）：96-99.

[17]Blumberg A A.Logistic Growth Rate Functions[J].Journal of Theoretical Biology，1968，21（1）：42-44.

[18]Andersen E S.Railroadization as Schumpeters Standard Example of Capitalist Evolution：An Evolutionary-Ecological Account[J].Industry and Innovation 2002，9（1-2）：41-78.

[19]Thornley J H M，Shepherd J J，France J.An Open-ended Logistic-based Growth Function：Analytical Solutions and the Power-law Logistic Model[J].Ecological Modelling，2007，204（3-4）：531-534.

[20]徐学军，唐强荣，樊奇.中国生产性服务业与制造业种群的共生——基于Logistic生长方程的实证研究[J].管理评论，2011，23（9）：152-159.

[21]秦峰，符荣鑫，杨小华.情报共生的机理与实现策略研究[J].图书情报工作，2018，62（9）：28-35.

[22]李洪波，史欢.基于扩展Logistic模型的创业生态系统共生演化研究[J].统计与决策，2019，（21）：40-44.

[23]刘苗苗，姜华，刘盛博，等.不同学科科研合作差异的比较研究——以2017年教育部创新团队114位带头人为例[J].科技管理研究，2019.（16）：100-107.

[24]Feng F，Zhang L，Du Y，et al.Study on the Classification and Stability of Industry-university-research Symbiosis Phenomenon：Based on the Logistic Model[J].Journal of Emerging Trends in Economics and Management Sciences，2012，3（2）：116-120.

[25]王玉冬，陈一平，王雪原.产学研金合作共生要素对企业创新绩效的影响[J].科技管理研究，2018，（20）：9-14.

[26]Majumdar S K.The Impact of Size and Age on Firm-Level Performance：Some Evidence from India[J].Review of Industrial Organization，1997，12（2）：231-241.

[27]Sorensen J B，Stuart T E.Aging，Obsolescence，and Innovation[J].Administrative Science Quarterly，2000，45：81-112.

[28]Chung E，Kwon N，Lee J.Understanding Scientific Collaboration in the Research Life Cycle：Bio-and Nanoscientists Motivations，Information-Sharing and Communication Practices，and Barriers to Collaboration[J].Journal of the Association for Information Science and Technology，2016，67（8）：1836-1848.

（責任编辑：孙国雷）