第２２卷 第１２期２０１４年 １２月 中国管理科学Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．１２Ｄｅｃ．， ２０１４文章编号：１００３－２０７（２０１４）１２－００４１－０７基于复杂网络演化博弈的传统产业集群低碳演化模型研究张宏娟，范如国（武汉大学经济与管理学院，湖北武汉 ４３００７２）摘 要：本文基于复杂网络演化博弈理论，从微观异质性主体的预期学习和自适应行为特征出发，综合运用随机博弈及博弈学习模型、多主体系统建模等方法，构建了传统产业集群低碳演化模型，并进行了产业低碳策略竞争、涌现和不同演化情景的仿真分析。
研究表明，产业集群的复杂网络结构、主体的异质性预期和决策行为对集群低碳策略的涌现有着重要影响；要想在集群内推广应用新的低碳策略，集群异质性主体的低碳偏好、集群复杂网络的外部效应、低碳策略的采用成本和技术兼容性是重要影响因素。
关键词：传统产业集群；复杂网络；演化博弈；低碳演化中图分类号：Ｆ０６９．９ 文献标识码：Ａ收稿日期：２０１３－０７－０１；修订日期：２０１４－０３－２７基金项目：国家自然科学基金资助项目（７１２７１１５９）作者简介：张宏娟（１９８３－），女（汉族），湖北武汉人，武汉大学经济与管理学院博士生，研究方向：复杂网络、产业集群．１ 引言当前，国际上产业经济发展呈现出集群化、融合化、生态化三大趋势，低碳发展已成为全球各国的共识。
在我国，以中小企业为主体的传统产业集群普遍存在着能耗高、污染大、附加值低等问题，传统产业集群的低碳化成为发展低碳经济无法回避的选择，也是当前国内外产业集群理论研究的科学前沿。
关于发展低碳产业集群，国内外已有较多研究成果，如Ｄａｇｏｕｍａｓ等［１］从３Ｅ理论模式出发分析了英国发展低碳产业的主要路径；Ｇｏｍｉ等［２］根据低碳标准出发，分析了日本京都未来发展低碳经济的可能情景；在我国，冯奎［３］从产业战略角度提出中国要发展低碳产业集群；黄林［４］论述了我国产业集群低碳化的内涵、标准及路径选择；刘振华等［５］则从集群低碳化的产业层面，探讨了技术路径规划早期的集群技术选择和社会消费模式的动态演化过程；吴晓波等［６］基于省级面板数据，对低碳产业集群的动力机制进行了实证分析。
这些研究主要偏重于宏观的定性描述或是计量分析，缺乏对集群演化过程微观基础的关注，缺乏多学科之间的交叉分析，更缺乏关于传统产业集群如何实现低碳演化的分析。
传统产业集群本质上是一个动态、竞争、演化、博弈的复杂网络系统［７］，集群中的各主体通过资本、技术、贸易以及信息流动而紧密相连，构成一个复杂网络，集群的复杂网络结构特征对集群的演化具有重要的影响［８］。
例如，Ｇｉａｃｃａｒｉａ［９］通过人工神经网络模型模拟了产业集群多主体仿真；Ｆｉｏｒｅｔｔｉ［１０］基于处于不同生产阶段的集群主体构建了纺织集群的演化模型并进行仿真模拟；Ｇｉｌｂｅｒｔ等［１１］基于多主体的仿真方法分析了产业集群演化中可能的演化形态及涌现路径；Ａｌｂｉｎｏ等［１２］通过仿真发现集群主体只有通过不断的自适应性学习和创新才能适应变化的环境；陈莞等［１３］基于ＣＡ扩展模型模拟不同关键控制参量变化对产业集群规模演化的影响；范如国等［１４］等基于复杂网络理论，运用扩展的ＢＡ网络模型来模拟产业集群的演化过程，对产业集群网络演化的特点进行分析；沈秋英等［１５］基于信任度演化博弈模型，通过设定企业进入和退出机制研究了产业集群规模的演化规律；郭本海等［１６］运用演化博弈理论分析了区域高耗能产业的退出机制，重点研究了影响博弈主体策略选择的因素，等等。
不过，上述研究多是分别基于复杂网络理论或演化博弈理论的视角，没有从复杂网络上的演化博弈这一综合角度来展开分析，对集群演化过程中的多样性“情境”及存在的不确定性等问题涉及得也不多。
如果综合运用复杂网络演化博弈理论来分析传统产业集群的低碳演化，能够揭示出集群内部主体间的复杂联系，更加清晰地分析集群低碳演化的过程及特点。
此外，传统产业集群由大量微观的异质性（Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ）行为主体（Ａｃｔｉｖｅ Ａｇｅｎｔ）构成，异质性主体在心理、能力、资源和行动上能否接受产业集群低碳演化的理念和要求，直接决定着集群能否顺利实现低碳演化。
Ｌｌｅｒｅｎａ等［１７］的研究发现，不同的创新策略能够促进集群中高新技术的产生；Ｍｏｎｔｏｂｂｉｏ［１８］认为即使没有技术进步，企业之间的差异性也能促进产业演化；吴结兵等［１９］对企业适应性行为、网络化与集群发展之间相互影响的研究发现，企业适应性行为与网络化的交互影响是集群发展的重要推动力量。
目前，人们对集群演化中异质性主体还不够重视，对集群演化中异质性主体及其行为决策模式、集群异质性主体的适应性行为如何导致集群宏观演化的研究还不够深入。
通过对集群微观异质性主体的行为分析，可以将集群主体的微观行为与宏观集群的低碳“涌现”现象有机地联系起来，揭示产业集群低碳涌现的微－宏观机制。
因此，本文认为从微观异质性主体的视角对传统产业集群低碳演化问题进行研究具有重要的理论价值和实践意义。
本文的研究思路是：运用复杂网络演化博弈研究方法，基于集群微观异质性主体的视角，综合考虑集群主体的异质性预期、自适应学习行为、博弈行为，基于ＥＷＡ主体学习模型来构建传统产业集群低碳演化模型。
通过ＭＡＴＬＡＢ仿真平台对集群多主体系统建模，进行低碳策略涌现与低碳策略竞争演化的情景仿真实验，来研究产业集群低碳演化中微观异质性主体的行为、集群复杂网络结构和网络外部效应等对集群低碳演化的影响。
２ 传统产业集群低碳演化的特征分析传统产业集群低碳演化是大量的集群异质性主体相互作用和不断博弈的复杂过程。
演化博弈可以描述集群内各主体间的相互作用，而复杂网络理论能为研究主体之间的演化博弈关系提供更符合集群实际拓扑结构的框架。
由于社会联系（连接）对象的特定性和局限性，集群主体并非与整个集群网络中的所有主体博弈，而是主要与其邻域内的主体发生联系和作用，每个主体都拥有自己联系的“小世界”（Ｓｍａｌｌ Ｗｏｒｌｄ）社会网络（邻域）［７］，因此本文中集群主体的博弈范围被限定在邻域内。
由于中小企业存在规模小、研发创新能力弱、资金人才贮备不足、信息资源欠缺等问题，传统产业集群的中小企业在低碳经济的要求面前，往往自身无力进行低碳策略的研发，因此其演化的一个重要方式就是模仿其他主体的低碳策略。
当集群内的某个主体通过合作或自主研发等途径，成功研发出一项低碳策略后，这项低碳策略便首先从这个集群主体进行传播，然后在整个集群内进行低碳策略扩散。
传统产业集群低碳演化的过程也是低碳策略涌现并相互竞争的过程。
传统产业集群内若缺乏竞争和创新，将会导致集群发展的僵化，难以涌现富有效率的低碳策略。
低碳策略竞争是主体对低碳策略搜寻和发现的过程，表现为主体对低碳策略之间转换成本（Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ Ｃｏｓｔ）与收益的合理权衡（Ｔｒａｄｅ－Ｏｆｆ），以及发现并引入更为有效的低碳策略。
集群主体通过比较其邻域中其他主体的低碳策略选择及其相应的收益来决定自己的策略选择，决定是否采用某项低碳策略，以实现其低碳策略选择收益上的最大化。
综上，传统产业集群就是一个由大量主体在重复博弈中，通过不断的模仿、学习以及择优选择，在寻找生存概率最大的策略过程中逐步形成的复杂网络。
低碳策略的涌现与选择是集群主体在集群低碳演化博弈中，通过不断的模仿、学习以及进行试错择优选择过程中产生的。
３ 传统产业集群异质性主体的学习模型３．１ 传统产业集群中的异质性主体及其学习行为传统产业集群复杂网络由大量有限理性的异质性主体构成，他们要么表现为不同的主体类型，如企业、政府、科研院所、金融机构、中介机构、行业协会等，要么表现为同一类型具有不同秉性和行为特征的主体。
由于企业规模、研发能力、生产能力、低碳偏好、盈利能力、企业文化、资源条件和竞争实力等方面的差别，即使是同一类型的主体，如企业，也会具有很强的异质性。
本文研究的主要是后一种异质性情形，并将政府抽象地认为是集群外部环境的一部分，将高等院校、科研机构、中介机构、行业协会等抽象地认为是不同类型的企业。
集群主体的异质性对产业集群的低碳演化发展发挥着重要的作用。
由于传统产业集群主体往往带着特定的目标参与集群网络，对实现目标的期望不同，集群主体的行为决策和交互行为也会呈现出较大的差异性。
在传统产业集群低碳演化过程中，集群主体通过比较其邻域中其他主体的低碳策略选择及其相应的收益来决定自己的策略模仿，决定是否·２４·中国管理科学 ２０１４年采用某项低碳策略，以实现其低碳策略选择收益上的最大化。
异质性主体通过这一行为过程，以及适应性预期学习，通过低碳策略的扩散来推动传统产业集群的低碳演化，并最终形成低碳产业集群。
３．２ 传统产业集群异质性主体的学习模型演化博弈分析的核心问题是确定博弈者学习和策略调整的方式。
传统产业集群异质性主体是具有适应能力和学习能力的主体，能够根据自己过去的低碳策略及目标函数、邻域中其他主体的策略和对将来的预期，通过博弈学习对当前低碳策略进行调整。
在演化过程中，异质性主体过去的经验虽然对集群的低碳演化有一定的作用，但异质性主体的学习行为及适应性预期以及主体交互作用才是推动传统产业集群低碳演化的重要动力，也是传统产业集群低碳演化的重要特征。
因此，本文基于博弈学习中既考虑过去经验又注重信念学习的经验加权吸引学习（Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＥＷＡ）模型，来构建集群异质性主体的学习模型［２０］。
ＥＷＡ模型中，随机博弈学习是一个有限状态的离散马尔科夫过程，每个集群异质性主体可在有限策略集合中选取某一低碳策略ａ，环境状态以概率Ｐ由状态ｓ转换到ｓ′，即：Ｐｒｏｂ（ｓ＝ｓ′／ｓ，ａ）＝Ｐ（ｓ，ａ，ｓ′）（１）此时，集群主体的收益Ｕ为：Ｕ（ｓ）＝γ＋μ∑ｐ（ｓ，ａ，ｓ′）ｖ（ｓ′）（２）式中：γ为该主体与集群网络外部性无关的收益；μ为折扣因子，ｖ（ｓ′）为状态ｓ′下的收益。
根据复杂网络理论，传统产业集群主体具有适应预期行为，能对下一阶段其邻域内选择某种低碳策略的集群主体的数量进行预测，主体的效用函数与其邻域内偏好同一低碳策略的其他主体数量有关，即集群网络的低碳演化具有显著的网络外部性，由于集群主体博弈范围的邻域性，集群网络的外部效应也只考虑直接网络效应。
本文考虑集群直接网络外部效应和不同低碳策略之间可能存在的兼容性，并综合集群主体异质性的影响（如低碳策略偏好、资源信息和学习适应能力等的差异性），基于鲜于波等［２１］提出的网络外部性效用函数模型，在ｔ时期，集群异质性主体ｉ偏好低碳策ｊ的预期收益函数Ｕｔｉｊ为：Ｕｔｉｊ＝γｉｊ＋ν（ｅｔｉｊ）＋∑ｋ≠ｊν（ｃｉｋｅｔｉｋ），０≤ｃｉｋ≤１（３）其中，γｉｊ为集群异质性主体ｉ对策略ｊ的初始预期收益，反映了主体的低碳偏好。
