企業嵌入集群協同創新網絡行為的演化博弈分析

馬有才 郭偉

摘 要：文章基于演化博弈理論，通過構建企業嵌入網絡行為的演化博弈模型，分析在不同的成本、信任度和合作度條件下對企業的兩種行為策略—“積極嵌入”和“消極回避”的動態影響過程。研究發現：第一，有限理性的條件下，集群協同創新網絡的構建受企業博弈行為的共同影響;第二，從長期效益來看，嵌入集群協同創新網絡是企業的最優策略;第三，企業嵌入集群協同創新網絡的成本、企業間的信任度和合作度影響企業是否嵌入集群協同創新網絡，并與其行為策略的轉變存在顯著的影響關系，降低成本、增加企業間的信任程度和合作程度，可以促進企業博弈實現均衡狀態，從而正向推進構建集群協同創新網絡。研究結論對推動企業嵌入集群協同創新網絡具有一定的參考價值。

關鍵詞：產業集群;企業行為;演化博弈;ESS

中圖分類號：F 273?? 文獻標識碼：A?? 文章編號：1672-7312（2021）05-0489-09

An Evolutionary Game Analysis on the Behavior of Enterprises

Embedded Cluster Collaborative Innovation Network

MA Youcai，GUO Wei

（School of Economics and Management，Shandong University of Science and Technology，Qingdao 266590，China）

Abstract：Based on the evolutionary game theory，this paper constructs an evolutionary game model of enterprises behavior of embedding into the network，and analyzes the dynamic influence process of two behavior strategies“positive embedding” and “negative avoidance” under different conditions of cost，trust and cooperation.It is found that：first，under the condition of bounded rationality，the construction of cluster collaborative innovation network is influenced by the game behavior of enterprises;Secondly，from the perspective of longterm benefits，embedding cluster collaborative innovation network is the best strategy for enterprises;Thirdly，the cost，trust and cooperation between enterprises affect whether enterprises are embedded in cluster collaborative innovation network，and have a significant impact on the change of behavior strategy.Reducing cost and increasing trust and cooperation between enterprises can promote the enterprise game to achieve a balanced state，thus positively promoting the construction of cluster collaborative innovation network.The research conclusion has certain reference value for promoting enterprises to embed into cluster collaborative innovation network.

Key words：industrial cluster;enterprise behavior;evolutionary game;ESS

0 引言在全球產業鏈重構、國內國際雙循環發展的大背景下，企業嵌入集群協同創新網絡逐漸成為培養新業態、新模式，推動產業建設和創新發展的重要一環[1]。集群協同創新網絡是網絡內企業成員相互博弈的結果，博弈過程中信任危機、合作度低等問題的存在，將導致集群協同創新網絡風險[2]，在很大程度上導致產業集群的進一步發展受阻，因此，如何利用演化穩定策略激發集群協同創新網絡中企業合作、引導企業嵌入網絡就顯得尤為重要。

對于集群網絡的探討，一些學者立足于多元化的研究角度，自國內開始對集群發展的研究以來，產業集群發展的基礎和理論體系越來越完善，此領域形成了以網絡為中心的多元化研究態勢[3]，近年來研究重點逐漸轉向博弈科學等動態演化理論，但利用演化博弈探討集群協同創新網絡中企業行為的研究相對缺乏。研究通過建立集群協同創新網絡中企業間的演化博弈模型，探討博弈過程中的最優策略和博弈均衡策略，納入成本、信任關系、合作程度等因素，并用數值模擬3種因素對演化博弈過程的影響路徑，最后為促進企業合作和發展集群協同創新網絡提供博弈策略和建議。

1 文獻綜述20世紀70年代演化博弈的思想產生，之后研究者將演化博弈定義為一種綜合博弈理論和動態演化理論，存在于一定規模的博弈群體中，經過長期模仿與改進不斷趨向“演化穩定策略”以尋求動態均衡狀態的過程[2]，在動態路徑尋求過程中不需要預測其他參與者的行為，只是根據上次博弈參與者的行動選擇自己的下一次行動。產業集群作為一個系統，系統中個體的行為如何影響系統宏觀狀態，內部因素如何形成有利的互動、如何互動才會引起系統的狀態改變并最終實現策略的穩定狀態是演化博弈需要關注的主要內容。為驗證此內容具有研究價值，同時為避免傳統的文獻歸納方法和階段性歸納的偶然性，利用Citespace可視化計量分析軟件探究當前此領域的研究現狀和研究動態，為解決上述問題提供理論參考。

1.1 研究動態分析——可視化研究方法CiteSpace作為一種融合聚類分析、共現分析等

多種方法的文獻可視化計量分析軟件，能以圖譜的形式將不同研究前沿之間的內部聯系、某領域一定時期階段內的研究現狀、主題演化展現在圖譜上。研究以中國學術期刊全文數據庫（CNKI）為數據來源，由于以產業集群協同創新網絡與演化博弈為主題進行研究的文獻數量較少，因此考慮到數據的可獲得性和有效性，在CNKI上檢索文獻時將檢索條件設置為“主題=產業集群and博弈”，來源類別選擇“SCI來源期刊、EI來源期刊、核心期刊、CSSCI”，篩選條件為“精確”，選擇“高級”檢索模式，經剔除與主題不相符的文獻、新聞報道、會議通知等后，共得到325條有效數據，作為后續可視化計量分析的數據基礎[4]。檢索數據以Refworks格式導出，利用CiteSpace轉換格式后對可用數據進行參數設置：時間跨度（Time Slicing）為2001—2019，時間分區（Slice Lenth）為1;節點類型（Node Types）設置為關鍵詞（Keywords）;參數選取Selection Criteria為Top 50 per slice;運行時間為2020年7月31日;可視化參數設置為靜態聚類視圖[4]。在生成的圖譜中：節點數量（N）為401，連線數量（E）為668，網絡密度（Density）為0.008 3，網絡結構較為顯著;通過圖譜直觀地提煉出該研究領域的研究熱點，有助于更客觀的從整體把握關鍵詞的研究現狀[3]。

1.2 關鍵詞共現分析關鍵詞之間形成了直觀的關系圖（圖1），由圖可知各個關鍵詞之間相互依存，聯系緊密，其中演化博弈、合作博弈、創新網絡出現頻率較高、聯系較為緊密，合作創新行為、動態博弈、技術創新、合作行為、企業合作等關鍵詞可以歸納為企業行為，關鍵詞“演化博弈”處于圖譜中心位置，由此可見，通過構建博弈模型研究企業行為是較多學

者進行產業集群動態發展研究常采用的研究方法。

1.3 研究述評目前集群協同創新網絡的研究方法多元化，將國內已有文獻按照研究內容的近似性進行系統性梳理，結合可視化計量分析圖譜所示結果歸納得出我國集群與博弈領域的熱點主要集中于兩大研究主題：演化博弈、企業行為。

1.3.1 集群網絡中企業行為的研究國內集群協同創新網絡的理論研究分析已獲得較為豐富的發展，一些學者從企業個體的角度探討集群的研究，研究內容方面集中于企業間行為的相關性研究，主要圍繞集群網絡與企業的關系及影響因素等問題進行探討，如黃磊、劉則淵、姜照華（2015）等學者認為創新網絡結構有助于企業之間資源、信息及知識交換，促使企業創新績效的提升[5]，李奉書（2018）、吳松強（2021）等學者認為企業嵌入集群協同創新網絡能夠正向促進企業的創新能力[6-7]，王國順（2019）認為誠信、資金支持、管制懲罰推動企業遵守誠信策略[8]，趙令銳（2019）、李根強（2020）等認為網絡行為主體的作用對集群網絡的演化效用很關鍵，其中信任、合作關系、異質性對行為主體會產生約束[9-10]，提高產業間的信任水平和合作水平能夠增加企業間關系的約束性和穩定性[11]。這些研究通過將網絡理論與集群企業行為理論結合，探討兩者相互促進的關系，認為信任和合作關系可以指導集群協同創新網絡中企業主體的行為。

1.3.2 演化博弈應用研究隨著網絡研究與產業集群研究結合的不斷深入，越來越多的學者逐漸重視博弈科學等動態演化研究方法，在企業行為演化路徑、演化均衡策略

分析等方面備受關注，如孫偉（2015）利用演化博弈模型探究不同的環境規制強度和政府投入力度下企業技術創新的演化過程，增加政府投入可以推進企業行為演化過程[12]，李勝連（2015）通過構建復制動態方程分析政府與企業間存在的四種演化均衡狀態下的最優策略，并提出相應的產業集群治理措施[13]，廖名巖（2018）基于復雜網絡演化博弈理論分析企業協同創新演化路徑揭示新興產業集群內創新主體間的復雜聯系和協同創新演化路徑[14]，胡新華（2020）針對企業嵌入外生型集群網絡的演化路徑和演化穩定策略進行探討[15]，但是針對此類相關主題的研究僅僅把關注重點放在某種行為的演化，其演化博弈過程受哪些因素的影響，如何使企業博弈快速實現均衡狀態等這些問題仍有待探索。

綜上所述，20世紀90年代以來，在產業集群這一領域呈現兩大研究趨勢，一是從經濟學的視角逐漸轉移到由各種集群關系組成的網絡視角，網絡理論作為新的研究層面具有綜合多領域前沿聯系的優勢;二是研究重心逐漸從封閉、靜態的理論研究轉向開放動態演變的實證研究上。因此，已有的相關研究為分析集群網絡協同創新過程中企業的博弈行為提供了理論研究基礎。

2 企業行為演化博弈模型及系統演化均衡策略

2.1 產業集群協同創新網絡中企業行為博弈分析

集群協同創新網絡演化博弈是指在產業集群中將參與協同創新活動的博弈個體分別視為網絡節點，個體間的行為聯系看作網絡，集群網絡的個體根據策略歷史和收益歷史反復進行博弈形成具有競合關系特征、自組織特征和多樣性特征尋找最優均衡策略的過程。博弈理論研究的是在博弈一方策略選定的情況下，討論另一方如何做出策略選擇使自身利益最大。在產業集群協同創新網絡中的企業個體是企業決策博弈過程的參與者，企業不同的行為策略構成了策略集合，由于企業個體間的行為存在“囚徒困境”，企業個體行為之間存在理性矛盾，其間利益不能始終保持一致，這里假設有大企業和中小企業兩種個體進行博弈，存在兩種行為策略，一種是突破自身資源與能力的限制，積極尋求協同合作、彼此相互信任以實現嵌入集群創新網絡，以“積極嵌入”進行表達;一種是迫于自身條件或態度的束縛，喜歡單打獨斗、不善合作的行為，以“消極回避”進行表述，存在的理想狀態條件是：大企業相信中小企業會進行積極嵌入協同創新網絡行為，如合作、要素共享等，并且知道盡管中小企業會采取消極回避的態度，也許會給自己帶來短期效益，但長此以往容易使企業個體間合作關系中斷，集群協同創新網絡受損，不利于集群協同創新網絡的演化與升級。在產業集群協同創新活動中，積極嵌入協同創新網絡的企業通常表現為合作、信任、積極創新、資源共享等行為，長期的“積極嵌入”往往容易形成合作默契;企業消極回避協同創新網絡行為通常有企業模仿創新、背叛、不誠信、私藏資源等行為。

2.2 企業行為演化博弈模型構建在此條件下，假設大企業選擇積極嵌入協同創新網絡的收益為a1，中小企業選擇“積極嵌入”這一行為的收益為b1，由于選擇存在偶然性和不確定性，設雙方選擇這一行為的概率均為p1，博弈一方選擇這一行為的成本分別為c1和c2，企業選擇嵌入網絡后存在管理經營不善、不守信、違約等風險[16]，產生風險的概率為w1和w2，產生的風險成本用q1和q2表示;假設大企業選擇“消極回避”行為時的收益為a2，大企業間行為不同時收益為a3，中小企業選擇“消極回避”的收益為b2，中小企業行為不同時收益為a4，博弈雙方策略不同時概率均為p2，由于博弈方未嵌入網絡或者以其他方式進行回避，此時不產生嵌入風險成本，但是由于企業間失去合作對企業的收益不利，將造成一定的收益損失，假設收益損失分別為11和12;嵌入后的風險成本和嵌入成本之和為嵌入總成本。由于博弈不止一次，博弈雙方的決策選擇會影響彼此的決策，即一方首次選擇“積極嵌入”行為，另一方首次選擇“消極回避”后大企業再次進行決策時可能會改變行為，或者在一方企業選擇“積極嵌入”行為后的獲益遠大于“消極回避”的得益，則博弈另一方再次進行博弈時會采取跟隨戰略[17]，因此，根據上述多次博弈后雙方之間形成如下期望收益矩陣見表1。

從表1所示，其中表格左側代表大企業群體行為決策，右側代表中小企業群體行為決策。當雙方同時選擇“積極嵌入”決策時，所得期望收益分別為，在大企業選擇“積極嵌入”、中小企業選擇“消極回避”的收益為

p2（a3-c）-w1q1，p2a4-I2，

大企業選擇“消極回避”、中小企業選擇“積極嵌入”的收益為

p2*a3-I1，p2（a4-c）-w2q2

，兩者均選擇“消極回避”的收益為

（1-p1）b1-l1，（1-p1）b2-l2

。在此動態博弈中，若博弈過程滿足完全理性假設時，其博弈結果與符號的值有關。

在產業集群環境中若存在N家企業，選擇“積極嵌入”行為的大企業和中小企業所占比例分別為ɑ和β（0≤ɑ≤1，0≤β≤1），選擇“消極回避”行為所占比例分別為1-ɑ和1-β，設大企業的兩種行為策略的期望收益為1和2，則大企業實行“積極嵌入”的期望收益為

1=β[p1（a1-c）-w1q1）]+（1-p）[p2（a3-c）-w1q]

（1）

大企業實行“消極回避”的期望收益為

2=β（p2a3-I1）+（1-β）[（1-p1）b1-I1]

（2）

平均期望收益為

3=α*1+（1-α）*2

（3）同理，設小企業的兩種行為策略的期望收益為1和2

，則小企業“積極嵌入”的期望收益為

1=α[p1（a2-c）-w2q2]+（1-α）[p2（a4-c）-w2q2]

（4）

小企業“消極回避”的期望收益為

2=α（a2p4-I2）+（1-α）[（1-p2）b2-I2]（5）

平均期望收益為

總=β1+（1-β）2（6）

ɑ和β是關于時間t的函數，構造該博弈的復制動態方程（RDE）為

F（α）=

dαdt=α（1-總）=α（1-α）（βI1-βp1c-w1q1）

（7）

F（β）=

dβdt=β（1-總）=β（1-β）（αI2-αp1c-w2q2）

（8）

令ɑ=0，β=0易得到復制動態方程的5個平衡點

O（0，0），A（0，1），B（1，1），C（1，0），D（α′，β′）

其中O（0，0）和B（1，1）為ESS均衡點（鞍點是函數平穩點的一種）[18]，令

dαdt=0，

dβdt=0

，

則：

α′=w2q2I2-p1c

，β′=w1q1I1-p1c（9）

當β=w1q1I1-p1c時，F（ɑ）=0，意味著無論ɑ取（0，1）上任意一值，都對此時的演化均衡沒有影響，即選擇“積極嵌入”行為的大企業和中小企業數量無論多少，系統都處于穩定均衡狀態;當

β≠w1q1I1-p1c

時，此時令F（ɑ）=0，可得ɑ=0和ɑ=1為兩個穩定點。

2.3 系統演化均衡策略演化穩定策略是指在演化博弈中實現一種優良狀態，該狀態要求對微小的擾動具有穩定性[17]。通過上述方程，可列得雅可比矩陣

R為

β（1-β）（I2-p1c）

（1-2β）（αI2-αp1c-w2q2）

（10）

雅可比矩陣中

F（α）′=

dF（α）dα

=（1-2α）（βI1-p1cβ-w1q1）

（11）

根據求導法則，若F（ɑ）′<0則為最優策略，根據

w1q1I1-p1c>0

的結果分為以下兩種情況進行討論。

1）當I1-p1c<0時，由于β>0>I1-p1c，則

β>

w1q1I1-p1c

，經數學演算后

β

I1-p1cw1q1

<0，β（I1-p1c）-w1q1<0

。將ɑ=0，ɑ=1代入公式（11）可得

F（0）′

=dF（α）dα

=β（I1-p1c）-w1q1<0

（12）

F（1）′

=dF（α）dα

=-β（I1-p1c）+w1q1>0

（13）

因此，ɑ=0對于企業來說為最優策略，說明在大企業積極嵌入的風險成本和嵌入成本大于收益時，大企業往往不嵌入網絡，同理可得中小企業在未積極嵌入的收益損失小于嵌入總成本時，中小企業也往往選擇不嵌入網絡。2）當I1-p1c>w1q1>0時，由于，1>β>0，則

1>w1q1I1-p1c

>0

，此時又可以分為兩種情況進行探討

情況一：當0<β<

w1q1I1-p1c<1時，w1q1-β（I1-p1c）>0。將ɑ=0，ɑ=1代入公式（11）可得

F（0）′

=dF（α）dα

=β（I1-p1c）-w1q1<0

（14）

F（1）′

=dF（α）dα

=-β（I1-p1c）+w1q1>0

（15）

得出結論：對于大企業而言，如果積極嵌入網絡后的收益無法彌補嵌入網絡的總成本，則不嵌入網絡ɑ=0對于企業來說是最優策略選擇。情況二：當

0<

w1q1I1-p1c<β<1

時，w1q1-β（I1-p1c）<0。將a=0，ɑ=1代入公式（11）可得

F（0）′

=dF（α）dα

=β（I1-p1c）-w1q1>0

（16）

F（1）′

=dF（α）dα

=-β（I1-p1c）+w1q1<0

（17）

此時，ɑ=1是最優策略，說明如果未積極嵌入的收益損失大于嵌入總成本時，企業傾向于選擇嵌入網絡，2種類型企業進行博弈行為存在四種情況，此時大企業、中小企業間的演化博弈穩定性分析結果見表3。

大企業和中小企業的期望收益大于嵌入總成本，即

I2-p1c>w2q2+c，I1-p1c>w1q1+c

I2-p1c

I2-p1c>w2q2+c，I1-p1c

I2-p1cw1q1+c，此時博弈ESS為點（0，0）。

圖2為演化博弈模型的相位圖，能體現某一群體策略隨時間演化的動態過程，此圖表明博弈均衡點穩定性的演化路徑。在如圖所示的區域中5個均衡點分別為復制動態方程的5個平衡點：點O、點A、點B、點C和空心點，此圖所表達的意思是，當實施某種策略所付出的總成本小于期望收益，即當

α>12，β>12時，

w2q2I2-p1c

>12，

w1q1I1-p1c

>12

α<12，且β<12，

w2q2I2-p1

<12，

w1q1I1-p1

<12

企業個體再次選擇此策略時，企業個體傾向于選擇ESS，因為演化穩定策略處于（1/2，1/2）時，博弈演化會朝著兩個方向發展[19]，即采取“消極回避”或采取“積極嵌入”;當選擇“積極嵌入”的收益小于嵌入總成本時，博弈雙方均選擇“積極嵌入”的概率較小，傾向于選擇“消極回避”，而收益越小，這種轉變行為策略的概率越大，實現策略轉移的趨向越快，由于考慮到企業博弈過程存在諸多不確定因素的影響，因此轉化路徑以曲線形式展現出來。綜上，有限理性條件下，當“積極嵌入”協同創新網絡總成本（嵌入成本和風險成本之和）大于“積極嵌入”的收益時，博弈方再次進行博弈為避免收益小于成本情況的發生，博弈雙方逐漸趨向于選擇“消極回避”;當“積極嵌入”協同創新網絡總成本小于“積極嵌入”的收益時，再次進行博弈時博弈雙方會繼續采取“積極嵌入;當“未積極嵌入”協同創新網絡的收益損失之和大于“積極嵌入”總成本時，再次進行博弈時博弈雙方會轉變行為策略選擇“積極嵌入”，最終博弈達到穩定均衡狀態。因此，當產業集群內兩種類型的企業至少有一種企業的期望收益之和大于總成本時，（積極回避，積極回避）是此動態演化博弈的唯一穩定策略。

將系統的演化穩定策略納入產業集群協同創新網絡進行模擬：圖3中展示了三個博弈圈，分別代表原始博弈圈、未實現最優策略導致網絡斷裂的博弈圈以及實現ESS的博弈圈，每個博弈圈由○和網格線構成，其中各個○表示的是處于企業協同創新環境中的企業個體，個體之間的網格線代表主體行為之間的聯系，在第一個博弈圈中，3個企業個體博弈形成的網絡存在“積極嵌入”（空心圓表示）和“消極回避”（實心圓表示），在原始圖中，假設“積極嵌入”和“消極回避”行為發生頻率相同，在經過幾次博弈行為后，采取ESS策略后基本上形成嵌入網絡行為為核心較為穩定的博弈網絡，該網絡通過鏈接的形式將活動主體進行關聯，增加企業間合作或競爭互動的頻率及行為傳播，同時，由于網絡主體間存在行為鏈接效應，意味著剛開始采取積極博弈行為的主體能在博弈中形成良好的效益正反饋，從而引導周圍主體轉變為積極嵌入行為的合作者，隨著嵌入網絡的行為增加，在一定程度上實現了產業集群協同創新網絡的升級;而未采取ESS策略的集群網絡由于各自堅持自身策略，隨著博弈次數的增加，企業主體的理性合作頻率不斷下降，由剛開始積極與消極并存的狀態轉化為全部消極的狀態，嵌入網絡行為的頻率逐漸減少，企業主體間合作維持難度加大并導致最終脫離網絡。因此，為避免這種脫離網絡后果的發生，集群協同創新活動中的個體逐漸轉變自己的行為，向“積極嵌入”的方向轉化，進而得到最佳的期望收益。

3 企業行為穩定策略演化路徑分析經過長期反復的策略調整，博弈系統最終會形成“雙贏”的策略穩定和博弈均衡狀態，但鑒于企業的長期效益問題考慮，這種策略調整并不適合企業實際發展。國內外諸多研究已表明信任關系和合作程度越高，企業間的網絡關系連接就越緊密[7] ，從而推動產業集群協同創新網絡的構建和發展，由此可以借鑒吳松強等人的研究結論，利用企業采取嵌入網絡策略概率來代表企業信任程度和合作程度的協同作用。根據以上內容，假設嵌入總成本（包括嵌入成本和損失成本）、信任度和合作度為企業行為演化博弈的影響因素，輸入程序代碼運行軟件得到博弈模型的網絡整體仿真結果如圖4所示。

運行程序得到模型的擬合優度值在0.951以上，說明擬合效果良好，可以進行后續分析。圖中呈現了博弈雙方在協同創新過程中決策的變化，最終趨向一致的方向的選擇為穩定策略，即均選擇“積極嵌入”，或都選擇“消極回避”，在仿真過程中，通過不斷調試總成本V和概率P，發現仿真結果朝著（0，0）和（1，1）的方向演變，說明成本、信任度和合作度分別以不同概率和作用效果影響著企業博弈行為選擇，并最終實現穩定均衡策略。

需要設置模擬博弈初始狀態V=9，然后逐漸減小參數V的值至3，運行程序代碼得到如下圖所示的動態軌跡：當嵌入總成本剛開始減小時，企業在進行策略選擇時存在遲疑階段，而后逐漸調整策略，開始趨向于“積極嵌入”模式;逐漸調試參數值為3后，其余參數保持不變，得到圖5的運動軌跡，能夠發現嵌入總成本發生變化，導致演化過程趨向x軸發展，即成本減小時，與初始狀態的虛線偏離越來越大，原先選擇“消極回避”的博弈方會逐漸偏離原來的策略選擇，選擇另一決策-“積極嵌入”的可能性增加，此圖反映了當嵌入成本和風險成本之和對企業行為的演化過程的逆向影響，即當企業選擇積極嵌入網絡總成本低于預期收益時，企業選擇嵌入網絡是最優策略，當總成本高于預期收益時，自私的采取回避策略是最優策略，這種策略雖然不會對集群網絡的發展產生較大的影響，甚至視為企業在嵌入成本較高情況下的一種自保策略。理想狀態（博弈模型的網絡整體擬合仿真的理想結果）是指在采取（積極嵌入，積極嵌入）后，博弈雙方的演化過程初始點和最終點相同，這一策略即為該博弈過程的演化穩定策略（ESS）。在理想狀態下，調試嵌入概率

p1和p2的大小，使p1和p2呈同方向正比例增大，可以發現企業的策略選擇路徑（空心圓的運動軌跡）在某一區域很明顯發生了變動，但是最終方向還是趨向于點（1，1），從存在各種未知風險的現實情境進行分析，博弈雙方在做初始選擇時，博弈雙方不能始終保持嵌入策略，在重復博弈時難免有改變原始策略的傾向做出策略調整，而協同創新網絡中如果構建起相互信任、積極合作的環境，博弈方很快能夠克服這種危機感，為實現長期、穩定、可持續的效益需求，故而選擇“積極嵌入”策略。

4 結語

通過構建、分析產業集群協同創新演化博弈模型，并對其合理性進行仿真實驗，綜合博弈模型分析的結果發現：第一，成本、損失、對方策略選擇概率等影響因素的賦值對演化博弈的結果有一定的影響，企業制定策略前需要慎重考慮成本問題，有必要分析對方企業的策略行為;第二，參與協同創新的企業若能開誠布公積極參與構建協同創新網絡，不僅有助于構建策略共享的契約關系，并且在一定程度上避免了由于惡性競爭和欺詐行為導致的合作風險;第三，除了主觀意義上實現企業行為自我規范，更應該在客觀環境中建立和培育合理、公平的市場合作和競爭機制，為集群協同創新網絡的發展提供外在環境保障。

鑒于此，企業在參與集群協同創新活動過程中進行決策博弈可以圍繞兩種機制建設：一方面可以建立成本領先保障機制，重點關注降低投入成本和風險成本等問題，可以通過增強與博弈對手的合作、信任、溝通的頻率，盡可能避免對手采取“消極回避”決策對本企業的不利影響，這有助于長期合作關系網絡的構建，在一定程度上增強企業間資源、知識優勢互補，促使產業集群協同創新網絡不斷釋放活力，保障集群內企業進行協同創新的良好環境，為不同規模和擁有不同水平核心競爭力的企業提供參與市場競爭的機會平臺;另一方面企業可以提升行為策略轉化彈性，建立完善、理性的博弈轉化機制，在博弈對手采取“消極回避”決策中靈活轉變決策方向，以更大的理性空間避免不利于企業發展的情況出現。

參考文獻：

[1] 吳松強，蔡婷婷，趙順龍.產業集群網絡結構特征、知識搜索與企業競爭優勢[J].科學學研究，2018，36（07）：1196-1205.

[2]王歡歡，杜躍平.企業孵化網絡演化、風險及治理機制研究[J].技術經濟與管理研究，2019（10）：52-56.

[3]賴洪波.轉型升級與高端突破：產業集群跨網絡學習研究[M].上海：華東理工大學出版社，2013.

[4]李杰，陳超美.CiteSpace科技文獻挖掘及可視化[M].北京：首都經濟貿易大學出版社，2016.

[5]黃磊，劉則淵，姜照華.演化視角下全產業鏈創新網絡結構及核心企業行為對創新績效的影響——以蘋果公司網絡為例[J].科技進步與對策，2015（08）：71-76.

[6]李奉書，黃婧涵.聯盟創新網絡嵌入性與企業技術創新績效研究[J].中國軟科學，2018（06）：119-127.

[7]吳松強，尹航，蔡婷婷.嵌入性創新網絡、跨界合作與先進制造業企業創新能力——基于長三角地區先進制造業集群的實證研究[J].華東經濟管理，2021，35（04）：34-41.

[8]王國順，徐力俊.孵化網絡中在孵企業行為策略及其演化博弈分析[J].系統工程，2019（05）：21-30.

[9]趙令銳，陳銳.有限理性企業創新行為的競爭博弈分析[J].工業技術經濟，2019（02）：21-29.

[10]李根強，劉莎，張亞楠，等.信息熵理論視角下網絡集群行為主體的觀點演化研究[J].情報科學，2020（01）：42-47.

[11]李丹，楊建君.關系狀態、信任、創新模式與合作創新績效[J].科研管理，2019，39（06）：103-111

[12]孫偉，江三良，韓裕光.環境規制、政府投入和技術創新——基于演化博弈的分析視角[J].江淮論壇，2015（02）：34-38.

[13]李勝連，張麗穎，黃立軍.沙輪式產業集群治理措施研究——基于非對稱演化博弈的視角[J].技術經濟與管理研究，2015（12）：103-107.

[14]廖名巖.基于復雜網絡演化博弈協同創新研究[J].湖南社會科學，2018（06）：154-165.

[15]胡新華，劉東梅.本土中小企業如何突破外生型集群網絡的嵌入壁壘？——演化博弈視角下的過程治理[J].商業究，2020（07）：54-62.

[16]文學舟，蔣海蕓，張海燕.多方博弈視角下違約小微企業融資擔保圈各主體間信任修復策略研究[J].預測，2020，39（02）：76-83.

[17]吳秋明，孔梅英，王曉青.國內外產業集群研究的歷史、熱點與前沿——基于Citespace的比較分析[J].技術經濟與管理研究，2020（08）：111-118.

（責任編輯：王 強）