基于进化博弈论的产业创新网络中非核心企业演化机制研究

于东平，张 慧，胡 鉴，张俊婕

（云南财经大学国际工商学院，昆明 650221）

一、引言

网络化是当今许多产业尤其是新兴产业创新发展的一个重要趋向。所谓创新网络化，是指企业通过与其他组织、机构或个人建立合作关系以实现其创新目的的一种形式（Fitiar 和Rodriguez-Pose，2013）。由于创新网络化的发展，一个行业中的企业有了核心与非核心之分。所谓核心企业，是指在某个产业创新网络中占据引领地位的企业。此类企业往往规模较大，拥有同行企业难以模仿的核心技术（邓峰，2015），因而是该产业创新的引领者；相比之下，非核心企业因缺乏核心技术，行业影响力较弱，是该行业创新的追随者或参与者。然而尽管如此，非核心企业的存在却不容小觑，甚至直接影响着创新网络的生命力（王伟光等，2017）。更值得关注的是，相较于一般中小企业低迷的创新意愿（何玉润等，2015）而言，产业创新网络中的非核心企业，则因网络中较多的创新资源和较低的创新风险（樊霞等，2010），往往表现出更为活跃的创新行为，甚至可能逆袭成产业内的主导企业（毛蕴诗和郑奇志，2016），从而为我国诸多中小企业的转型升级提供了可见的创造性战略路径。

适者生存，而非强者生存。在开放式创新背景下，企业间的竞争关系已逐渐转向竞合共赢的博弈关系，从而致使处于创新弱势地位的非核心企业更加依赖于其所处的创新网络。创新网络作为一种组织形式，其本质是联网行为（Kratzer et al，2005），一般由节点、联结、资源三要素构成（胡海波等，2020）。考虑到创新网络节点（创新主体）、联结（各创新主体间关系）这两核心要素对网中非核心企业作用结果的权变性，作为产业创新网络中的非核心企业，有必要谙熟自身所处的创新网络节点特征及联结态势，并据此动态选择适合自身的创新策略，以期获得更为突出的网络创新绩效。

然而遗憾的是，以往研究更为关注网络中核心企业相关研究命题，对网络中非核心企业的发展问题则关注较少（王伟光等，2017）；即使存在少量的相关研究（张新，2003；Tomlinson 和Fai，2013；张钟元和李腾，2019），也更倾向于主观的、思辨的（Hu，2014；Yam et al，2011）、静态的（戚湧等，2013；吴洁等，2019）剖析，缺乏较为客观的、推理的、动态的系统性刻画与仿真过程。

为解密“产业创新网络背景下非核心企业创新策略选择”这一实践黑箱现象，本文尝试性应用进化博弈论、系统动力学等理论方法，对产业创新网络中企业之间的互动关系进行刻画与仿真，并最终给出网中非核心企业创新策略的演化过程。具体而言，本文首先尝试性运用进化博弈论模型，刻画出产业创新网络中非核心企业与核心企业之间的演化历程，进而求解出非核心企业的演化路径及进化博弈后的稳定状态；其次，利用系统动力学Vensim PLE 软件对产业创新网络中非核心企业进化博弈过程进行仿真模拟，并找出显著影响进化稳定结果的关键要素；最后，结合上述结果给予相关建议。

二、产业创新网络中非核心企业与核心企业进化博弈模型构建

由于与一般博弈论（汪旭晖和任晓雪，2020）相比，进化博弈论以有限理性为基础，以群体（而非个体）为研究对象（Friedman，1998），以持续性博弈为演化依据（付晶等，2018），更符合现实经济生活中的博弈情形，故而本文将采用进化博弈论对产业创新网络中非核心企业与核心企业的博弈过程进行刻画。

（一）基本假设

（1）博弈主体。该进化博弈模型共涉及两类博弈主体，即产业创新网络中的非核心企业与核心企业。核心企业处于主导地位，规模大、实力雄厚，并拥有较多的创新技术；非核心企业处于追随地位，规模小、实力弱，拥有极少量创新技术，但可影响产业创新网络整体绩效。二者均为有限理性的个体，在进行博弈时拥有多种策略选择的机会。在产业创新网络中进行初期博弈时，核心企业与非核心企业各自的策略选择并不一定最优，后期可通过不断试错与学习，博弈各方最终均会稳定于某一相对最优策略上。

（2）博弈策略。考虑到产业创新网络中非核心企业实力较弱，尚不具备突破式或颠覆式创新的能力，故而本文借鉴Zhou et al（2017）的研究成果，认为产业创新网络中企业可选择边际性创新和适应性创新两种策略。所谓边际性创新，是以现有技术为基础，对产品的特征、功能等方面进行微小的改造（Yuan et al，2009）；所谓适应性创新，是为适应消费者行为偏好、政治制度、市场结构、技术水平等环境的变化，通过不断吸收、整合企业内外部资源，进而改进或创造新的产品（Zhou et al，2017）。非核心企业可通过选择强创意弱研发、弱创意弱研发等适应性创新策略获得竞争优势（徐雨森和徐娜娜，2016）。博弈双方可依据现有资源和前一轮博弈结果不断调整博弈策略。

（3）适应度。所谓适应度，原指群体内某种基因存活并遗传给下一代的相对能力（黄凯南和乔元波，2018），本文特指产业创新网络中博弈主体的生存和发展能力。博弈主体所获得的博弈策略收益越高，其所得到的适应度则越大，其所获得的生存与发展机会则越大。对于产业创新网络中的非核心企业而言，一方面，其必须具备一定的适应度，才能存活于产业创新网络；另一方面，产业创新网络本身的权变性及网中强势创新主体（核心企业）创新策略的选择性，均会干扰其适应度。

（二）符号说明

（1）基础收益。由于非核心企业与核心企业均隶属于产业创新网络，所以无论两者选择何种创新策略，均会获得一定的基础收益。但考虑到两者在产业创新网络中地位的差异性，其所获得的基础收益应有所差异。故设非核心企业和核心企业选择任一创新策略的基础收益分别为U和R。显然，U ＜R。

（2）创新成本。所谓创新成本，是指概念提出、产品研发、投产销售等产品创新全过程所产生的一切费用（杜传忠等，2017），具体包括基础能力、投入成本和产出成本（由雷和王伟光，2017）。其中，基础能力是指企业自身的自主研发能力、技术水平、知识吸收等（由雷和王伟光，2017）；投入成本是指企业进行创新活动时所投入的财力和人力成本；产出成本则指新产品投放所需的营销成本及管理成本（徐立平等，2015）。由于边际性创新策略仅是在现有技术基础上进行微小改进，创新成本较小，可忽略不计。因此此处仅需设非核心企业和核心企业选择适应性创新策略时所产生的创新成本，分别记为P1和P2。显然，P1＞P2。

（3）创新收益。所谓创新收益，是指因创新而获得超出创新成本的收益（Pavlou 和Sawy，2011）。设非核心企业和核心企业选择边际性创新策略获得的创新收益分别为M1和M2，显然M1＜M2；设非核心企业和核心企业选择适应性创新策略获得的创新收益分别为W1和W2，显然W1＜W2。与此同时，考虑到对于同一创新主体而言，其选择适应性创新策略所获得的创新收益，通常大于其选择边际性创新策略所获得的创新收益（Narula，2004）。因此可知M1＜W1，M2＜W2；又考虑到创新主体在选择适应性创新策略时，其所获得的创新收益常大于其创新成本（Narula，2004）。因此W1＞P1＞0，W2＞P2＞0。

（4）创新冲突损失。考虑到产业创新网络中的非核心企业与核心企业同时选择某一相同创新策略时，双方会因创新相似而产生创新冲突，进而损失一定的创新收益（周珊珊和孙玥佳，2019），故而此处设非核心企业和核心企业因同时选择适应性创新策略而造成的创新冲突损失分别为V1和V2，显然V1≥0、V2≥0；由于边际性创新所实施的创新活动较少，故而本文认为非核心企业与核心企业因同时选择边际性创新策略所产生的创新冲突微乎其微，可记为0。

（5）创新概率。设非核心企业选择适应性创新策略的概率为x，则其选择边际性创新策略的概率为1-x。设核心企业选择适应性创新策略的概率为y，则其选择边际性创新策略的概率为1-y。显然，0 ≤x≤1，0 ≤y≤1 。

（三）模型构建

结合上述假设条件，当产业创新网络中非核心企业与核心企业进行博弈时，可产生如下四种博弈方式。

（1）当非核心企业和核心企业同时选择适应性创新策略时，非核心企业和核心企业因此获得的适应度分别为U+W1-P1-V1和R+W2-P2-V2。

（2）当非核心企业选择边际性创新策略、核心企业选择适应性创新策略时，非核心企业和核心企业因此获得的适应度分别为U和R+W2-P2。

（3）当非核心企业选择适应性创新策略、核心企业选择边际性创新策略时，非核心企业和核心企业因此获得的适应度分别为U+W1-P1和R。

（4）当非核心企业和核心企业同时选择边际性创新策略时，非核心企业和核心企业因此获得的适应度分别为U+M1和R+M2。

基于以上分析，本文最终构建了见表1 的产业创新网络中非核心企业与核心企业的博弈支付矩阵。

表1 产业创新网络中非核心企业与核心企业的博弈支付矩阵

三、产业创新网络中非核心企业与核心企业进化博弈模型分析

（一）博弈主体行为分析

根据表1 中的博弈支付矩阵可得：

非核心企业采取适应性创新策略的适应度为

非核心企业采取边际性创新策略的适应度为

因此，非核心企业在现有策略组合下的平均适应度为

为进一步探究产业创新网络中非核心企业创新策略选择的时变性，本文借鉴Bach et al（2006）的研究成果，构建出如式（4）所示的非核心企业复制动态方程式：

依据进化博弈的进化稳定策略性质（Friedman，1998）可知，只有当F(x)=0，F′(x)＜0 时，非核心企业才处于进化稳定状态。其中，F′(x) 为复制动态方程F(x)的偏导方程，具体表达式为

针对非核心企业的复制动态方程F(x)，可进行如下分析：

核心企业采取边际性创新策略的适应度为

因而，核心企业在现有策略组合下的平均适应度为

据此，可以列出如式（9）所示的核心企业的复制动态方程式：

复制动态方程F(y)的偏导方程F′(y)为

针对核心企业复制动态方程F(y)，可进行如下分析：

（二）进化博弈稳定策略分析

为分析出产业创新网络中创新主体间博弈系统的进化稳定策略，首先令F(x)=0，F(y)=0，计算出产业创新网络博弈系统的平衡点；其次，借鉴Luthie et al（2005）的研究做法，构建出产业创新网络中创新主体间进化博弈模型的复制动态雅克比矩阵J；最后，计算出各平衡点的行列式值［记为det(J)］和迹值［记为tr(J)］，并根据Friedman（1998）所提出的进化稳定策略（evolutionary stable strategy，ESS）判断标准［平衡点的det(J)＞0 且tr(J)＜0］，判定各平衡点是否属于ESS。其中，产业创新网络中创新主体间进化博弈模型的复制动态雅克比矩阵J为

利用雅克比矩阵对所计算出的五个平衡点［分别为A（0，1）、B（1，1）、C（1，0）、D（x*，y*）、O（0，0），其中进行局部稳定性分析可知（具体结果见表2），A点（非核心企业选择边际性创新而核心企业选择适应性创新）及C点（非核心企业选择适应性创新而核心企业选择边际性创新）均为进化稳定策略；B点（非核心企业和核心企业均选择适应性创新策略）及O点（非核心企业和核心企业均选择边际性创新策略）均为不稳定的平衡点；D点为鞍点。

表2 博弈均衡点分析

现以非核心企业选择适应性创新策略的概率x为横坐标，以核心企业选择适应性创新策略的概率y为纵坐标，最终可构建出如图1 所示的两者间的进化博弈动态演化图。

图1 非核心企业与核心企业进化博弈动态演化图

由图1 可知，创新策略的初始被选概率，决定了产业创新网络中非核心企业和核心企业进化博弈最终收敛的稳定状态。更为确切地说，若初始点（x，y）位于图形BDOA范围内，则博弈将最终收敛于A点；若初始点（x，y）位于图形BCOD范围内，则博弈将最终收敛于C点。因此，若图形BDOA的面积得以扩大，即选择适应性创新策略的核心企业增加，选择适应性创新的非核心企业数量减少，最终则会导致核心企业群实力越来越强，非核心企业群则相对更加弱小。为避免实力差距所导致的各种经济风险（郑烨和吴建南，2017），应尽可能增加图形BCOD的面积，也即增加选择适应性创新策略的非核心企业的数量。考虑到图1 中的A、B、C、O均为固定点，故而图形BCOD的面积大小仅取决于D点的位置。故而，当D点向左上方移动时，BCOD的面积才会增大。也就是说，为保持产业创新网络的均衡发展，必须提高非核心企业选择适应性创新策略的创新收益W1，减少其选择适应性创新策略的创新成本P1和创新冲突损失V1。

四、产业创新网络中非核心企业与核心企业进化博弈的模拟

考虑到系统动力学（system dynamics，SD）在推演不完全信息系统时的理论优势（邓建高等，2020）及其在刻画创新博弈行为时的方法优势（郑彤彤和谢科范，2015），将应用其对产业创新网络中非核心企业与核心企业创新策略选择的博弈过程进行仿真模拟，具体如图2 所示。其中，涉及2 个水平变量（非核心企业选择适应性创新策略的概率x，核心企业选择适应性创新策略的概率y）、2 个速率变量［流速F(x)、流速F(y)］、4 个辅助变量（分别为非核心企业选择适应性创新策略和边际性创新策略的适应度Ex1和Ex2，核心企业选择适应性创新策略和边际性创新策略的适应度Ey1和Ey2）及10 个常量（分别为非核心企业和核心企业创新的基础收益U和R，适应性创新收益W1和W2，适应性创新成本P1和P2，创新冲突收益损失V1和V2，边际性创新收益M1和M2）。

图2 产业创新网络中非核心企业与核心企业SD 仿真演化模型

结合前文所推演的博弈过程及已有文献中的初始值设定方法（具体赋值情况见表3），借鉴流率基本入树建模法（冷碧滨等，2017）对产业创新网络中非核心企业与核心企业的博弈过程进行仿真（具体如图3所示）。设定仿真模型初始时间为0，结束时间为30，时间单位为年。

表3 仿真模型的变量初始值

（一）产业创新网络系统动态仿真

由图3 可知，在短期内非核心企业选择适应性创新的概率从初始值0.5 迅速上升至最高点（0.7 左右），后快速下降至0，并从第6 年开始一直保持在0 的状态；而核心企业选择适应性创新策略的概率则由初始点0.5急剧上升至1，后一直保持在1。针对这一现象可能的解释是，考虑到适应性创新策略收益性较高，故而在初次博弈时非核心企业与核心企业均倾向于选择此创新策略，进而表现出短期内此策略选择概率迅速升高的表象。然而数次博弈后，非核心企业逐渐发现其选择适应性创新策略的收益小于其选择边际性创新收益策略的收益，故而随后逐渐转向选择边际性创新策略。然而，与非核心企业相反的是，核心企业在前期的多次博弈中，明显感知到选择适应性创新策略时的良好收益，故而后期会逐渐固定在此策略上。

通过计算可得，D点的坐标为。将D点带入图1 所示的进化博弈动态演化图中可知，初始点（0.5，0.5）位于BCOD范围内。结合前文的ESS 分析结果可知，产业创新网络系统理应最终收敛于C点（非核心企业选择适应性创新，而核心企业选择边际性创新），这恰好与图3 所示的演化结果相悖。为解释其原因，应用系统动力学软件，最终给出了如图4 所示的理论与实际演化差异图。从中可以看出，实际演化中的ODB为一条平滑向上的曲线，初始点（0.5，0.5）位于BAOD范围内（而非理论上认为的BCOD范围内），故而最终收敛于A点（而非理论上认为的C点）。

图3 初始状态下非核心企业与核心企业适应性创新概率演化图

图4 理论较实际演化差异图

（二）策略被选初始概率对演化结果的影响分析

为判别策略被选初始概率对产业创新网络系统演化结果的差异性影响，尝试性对两种情况下的系统演化结果进行比较，最终得到了图5～图8 所示的演化路径图。

情况一：保持核心企业适应性创新策略被选概率y初始值0.5 不变，判断非核心企业适应性创新策略被选概率x初始值对系统演化结果的影响。

如图5 和图6 所示，当x的初始值分别为0.1、0.3、0.5（分别对应x-Current1、x-Current2、Current）时，概率x则表现出先短暂上升后下降，最终稳定于0 的演化趋势，而概率y则表现出先急速上升，后收敛于1 的演化趋势，并且x初始值越小，y的收敛速度越快；当x的初始值分别为0.7、0.9（分别对应x-Current3、x-Current4）时，概率x则表现出先迅速上升后稳定于1 的演变趋势，而概率y则表现出先上升后急剧下降，最终稳定于0 的演变趋势，并且x初始值越大，y的收敛速度越快。综上可知，非核心企业选择适应性创新策略的概率对系统演化结果影响较大。更为确切地说，当x＞0.5 时，系统演化结果将最终稳定在非核心企业选择适应性创新而核心企业选择边际性创新的状态；当x≤0.5 时，系统将最终稳定在非核心企业选择边际性创新而核心企业选择适应性创新的状态。

图5 x 初始值的变化对概率x 的演变影响

图6 x 初始值的变化对概率y 的演变影响

情况二：保持非核心企业适应性创新策略被选概率x初始值0.5 不变，判断核心企业适应性创新策略被选概率y初始值对系统演化结果的影响。

如图7 和图8 所示，当y的初始值分别为0.1、0.3（对应y-Current1、y-Current2）时，概率x则表现出急剧上升后稳定于1 的状态，而概率y则表现出先上升后骤降至0 并保持稳定的状态；当y的初始值分别为0.5、0.7、0.9（对应Current、y-Current3、y-Current4）时，概率x则表现出先上升后骤降至0 并保持稳定的状态，而概率y则表现出急剧上升后稳定于1 的状态，并且y值越大，x的收敛速度则越快。综上可知，核心企业选择适应性创新策略的概率初始值对博弈系统进化结果影响显著，即当y≥0.5 时，系统演化结果将最终稳定在核心企业选择适应性创新而非核心企业选择边际性创新的状态；而当y ＜0.5 时，系统将最终稳定在核心企业选择边际性创新而非核心企业选择适应性创新的状态。

图7 y 初始值的变化对概率x 的演变影响

图8 y 初始值的变化对概率y 的演变影响

结合上述两种情况可知，产业创新网络中非核心企业与核心企业进化博弈的稳定策略为（适应性创新，边际性创新）或（边际性创新，适应性创新）。具体而言，当初始点为（x≤0.5，y=0.5）或（x=0.5，y≥0.5）时，由于其均位于图形BDOA范围内。因此系统最终将稳定在非核心企业选择边际性创新而核心企业选择适应性创新的状态，并且x值越小、y值越大，系统收敛的速度则越快；当初始点为（x＞0.5，y=0.5）或（x=0.5，y ＜0.5）时，由于其均落在图形BCOD范围内。因此系统最终将收敛于非核心企业选择适应性创新而核心企业选择边际性创新的状态，并且x值越大、y值越小，系统收敛速度则越快。

（三）敏感性分析

为判断产业创新网络中非核心企业演化结果的敏感性，将分别调整适应性创新收益、适应性创新成本及创新冲突损失这三个变量的取值，以观察其对演化结果的影响程度。

图9 展示了不同创新收益W1水平下非核心企业选择适应性创新策略概率x的敏感性。其中，曲线Current 表示创新收益为初始状态（W1=28）时概率x的演化结果，曲线Current1 表示创新收益减1（W1=27）时概率x的演化结果，曲线Current2 表示创新收益增1（W1=29）时概率x的演化结果，曲线Current3 表示创新收益增2（W1=30）时概率x的演化结果。与曲线Current 对比可知，当创新收益微减时，非核心企业选择适应性创新策略的概率x将以更快的速度收敛于0（非核心企业最终收敛于选择边际性创新策略），而当创新收益增1 时，非核心企业选择适应性创新策略的概率x则将以较快速度收敛于1，而当创新收益增2 时，非核心企业选择适应性创新策略的概率x则将以更快速度收敛于1。由此可知，非核心企业选择适应性创新策略的决策受创新收益的影响较为敏感。当创新收益降低时，非核心企业将最终收敛于选择边际性创新策略；但只要创新收益有所提升，非核心企业则将快速选择适应性创新策略。

图9 创新收益变动对概率x 的敏感性

图10 则给出了不同创新成本取值（分别赋值为7.8、8.8、9.8、10.8，对应于曲线Current2、Current1、Current、Current3）时非核心企业适应性创新策略被选概率x的演化路径。由图10 可知，与初始状态（创新成本为9.8时）相比，创新成本每减少1，非核心企业选择适应性创新策略的概率x则以更快速度收敛于1；然而，当创新成本增加1 时，非核心企业选择适应性创新策略的概率x则以较快速度收敛于0，并最终稳定在边际性创新策略的状态。由此可知，创新成本的变动对非核心企业选择适应性创新策略的决策影响也较为显著。当创新成本降低时，非核心企业将以较快速度收敛于选择适应性创新策略；但只要创新成本有所上涨，非核心企业则将快速收敛于选择边际性创新策略。

图10 创新成本变动对概率x 的敏感性

图11 则展示了不同创新冲突损失取值（分别为17.3、18.3、19.3、20.3，对应曲线Current3、Current2、Current、Current1）下非核心企业选择适应性创新策略概率x的演化趋势。由图11 可知，与初始状态（创新冲突损失为19.3 时）相比，当创新冲突损失增加1时，非核心企业选择适应性创新策略的概率x将以较快速度聚敛于0；而当创新冲突损失值逐渐缩减时，非核心企业选择适应性创新策略的概率x收敛于1的速度则将大大加快。由此可知，非核心企业选择适应性创新策略的决策行为也受创新冲突损失影响。当创新冲突损失有所增加时，非核心企业则将快速收敛于选择边际性创新策略；但只有当创新冲突损失减少至足够多时，非核心企业才会最终收敛于适应性创新策略。

图11 创新冲突损失变动对概率x 的敏感性

五、结论与讨论

（一）研究结论

为解密“产业创新网络背景下非核心企业创新策略选择”这一实践黑箱现象，尝试性应用了进化博弈论、系统动力学等理论方法，对产业创新网络中非核心企业与核心企业之间创新策略选择的博弈过程进行了刻画与仿真，并最终得出了如下结论：

第一，选择不同于彼此的创新策略，是产业创新网络中非核心企业与核心企业进化博弈的稳定策略。通过对比A、B、C、D、O五个平衡点可知，仅A点（核心企业选择适应性创新、非核心企业选择边际性创新）和C点（核心企业选择边际性创新、非核心企业选择适应性创新）为进化稳定策略，即双方需选择不同于彼此的创新策略，才能实现产业创新网络的均衡发展。

第二，各创新主体选择创新策略的初始概率，将直接决定产业创新网络进化博弈结果。如前所述，当非核心企业和核心企业选择适应性创新策略的初始概率（x，y）位于图形BCOD内时，则系统最终将收敛于非核心企业选择适应性创新而核心企业选择边际性创新的状态；而当初始概率（x，y）位于图形BDOA内时，则系统最终收敛于非核心企业选择边际性创新而核心企业选择适应性创新的状态。

第三，创新收益、创新成本及创新冲突损失的变动，均会显著干扰非核心企业适应性创新策略的选择。敏感性分析结果显示，创新收益、创新成本和创新冲突损失的变动，均对产业创新网络中非核心企业选择适应性创新策略的概率x具有显著影响。

（二）创新点

围绕“产业创新网络背景下非核心企业创新策略选择”这一切入点，应用进化博弈论、系统动力学等方法，以期剖析其在与核心企业进化博弈中的创新策略动态选择过程，其创新点主要体现在选题视角的新颖性上。尽管近年来学者们已逐渐认知到创新网络化现象的存在及其价值，并纷纷围绕创新网络的整体特征刻画、网内核心企业的识别、评价及优势等内容开展了大量的研究工作，但对网内非核心企业及其相关发展问题缺乏系统性关注。紧扣这一特殊群体，分析其在与网内核心企业进化博弈中的创新策略动态选择过程，以期为我国诸多中小企业的转型升级提供创造性战略路径。

（三）研究启示

一是积极发挥市场及政府调节作用，引导非核心企业选择合适的创新策略。如前所述，产业创新网络中非核心企业与核心企业之间的进化博弈结果将最终收敛于双方选择不同于彼此的创新策略。为此，为促进产业创新网络和谐、健康、持续发展，还应充分发挥市场及政府部门的调节作用，适时引导网中企业的创新策略选择行为。当网中核心企业适应性创新积极性不高，产出能力不足时，可适当采用税收优惠政策、创新激励制度、技术扶持政策等手段，激励网中非核心企业适时开展适应性创新行为；而当网中核心企业适应性创新氛围活跃，产出较高时，则可适当引导非核心企业选择边际性创新策略，以合理规避创新冲突损失，并为后续博弈储备力量。

二是集多方力量，切实加强非核心企业适应性创新能力建设工作。如前所述，非核心企业选择适应性创新的决策行为受创新收益、创新成本及创新冲突损失显著影响，这一定程度上反映出非核心企业选择适应性创新策略的步伐并不坚定，易受外界因素干扰，也从另一侧面映射出其尚未成熟的适应性创新能力。故而，政府部门应集结多方力量，切实有效地加强网中非核心企业适应性创新能力建设工作。具体而言，除给予必要的财务、技术等扶持性政策外，政府部门还应对部分典型非核心企业进行实地调研，切实了解其发展困境，并可集结网中核心企业、社会组织等多方力量及时开展更具针对性的帮扶工作。

（四）研究展望

为深入挖掘出产业创新网络中非核心企业的生存之道，以便为诸多中小企业创新转型提供路径参考，结合进化博弈论和系统动力学相关知识，系统刻画并仿真了产业创新网络背景下非核心企业与核心企业互动下的创新策略进化博弈过程。当然，仍存在以下不足，望后期能进一步探讨：一是研究内容上并未考虑多元化网络情境对非核心企业创新策略选择的权变影响。由于非核心企业的创新策略选择一定程度上也受制于产业创新网络系统本身状态特征的动态变化，因此后期可尝试性探讨非核心企业在与多元网络情境互动下的创新策略权变选择机制。二是研究方法上侧重于模拟仿真，欠缺实证研究或案例研究结果的互证。为刻画非核心企业与核心企业的进化博弈过程，采用了进化博弈论及系统动力学相关知识，但仍缺乏更有力的实践资料进行互证。为此，后期可增加规范式实证研究或扎根式案例研究，从而充分夯实所研内容的科学性。