基于Netlogo知識(shí)密集產(chǎn)業(yè)演化仿真

王煒 羅守貴

摘要：基于模擬自然和社會(huì)現(xiàn)象的NetLogo建模仿真平臺(tái)，文章結(jié)合知識(shí)創(chuàng)新和智能體（Agent）仿真模型等相關(guān)理論，對(duì)知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)演化機(jī)理進(jìn)行研究，在基于Netlogo仿真模擬過程中，微觀的知識(shí)密集型公司作為智能體，我們發(fā)現(xiàn)知識(shí)基因（Kene）是演化發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力，運(yùn)用 Kene理論建立了知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)知識(shí)創(chuàng)新的知識(shí)空間模型，提出創(chuàng)新假設(shè)（Innovation Hypothesis）是知識(shí)創(chuàng)新內(nèi)在動(dòng)力，描述了知識(shí)創(chuàng)新演化的適應(yīng)性機(jī)理，經(jīng)由復(fù)制（模仿）、變異、選擇的過程而演化。文章提出知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律對(duì)持續(xù)性的知識(shí)創(chuàng)新具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：仿真；演化；知識(shí)基因；Kene；Netlogo

一、 知識(shí)密集產(chǎn)業(yè)與知識(shí)基因研究進(jìn)展

1. 知識(shí)密集產(chǎn)業(yè)的相關(guān)研究。生產(chǎn)要素的不同投入比重可以將生產(chǎn)部門劃分為勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)、資本密集型產(chǎn)業(yè)和知識(shí)密集型，隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的到來，知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展顯示越來越重要的地位，知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)是指在生產(chǎn)過程中對(duì)知識(shí)的依賴程度大，即知識(shí)含量高、腦力勞動(dòng)所占比重比較大的產(chǎn)業(yè)。國(guó)內(nèi)學(xué)者高汝熹（2007）突破對(duì)知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)的定性認(rèn)識(shí)，構(gòu)建了一套知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并運(yùn)用主成分分析法對(duì)上海知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)進(jìn)行定量研究。許強(qiáng)（2007）重點(diǎn)研究上海知識(shí)密集型制造業(yè)，揭示了知識(shí)密集型制造業(yè)存在的問題并提出對(duì)策。陳偉等（2013）認(rèn)為專利創(chuàng)新績(jī)效水平會(huì)影響知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)，利用2005年～2010年的專業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，確定影響專利創(chuàng)新的主要因素。羅守貴提出知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力概念來量化描述知識(shí)密集型相關(guān)產(chǎn)業(yè)，揭示亞太地區(qū)知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力的格局正在發(fā)生變化，特別為上海指出如何保持知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)地位的措施。王煒（2015）利用生態(tài)學(xué)理論，在Matlab仿真軟件動(dòng)態(tài)模擬生產(chǎn)者和消費(fèi)者的行為中融入生態(tài)特征來模擬生產(chǎn)者的自主創(chuàng)新和合作創(chuàng)新運(yùn)行機(jī)理；并研究知識(shí)創(chuàng)新演化過程中的外部和內(nèi)部動(dòng)力機(jī)制。

2. 知識(shí)基因在知識(shí)創(chuàng)新中應(yīng)用。SKIN模型（Simulating Knowledge Dynamics in Innovation Networks Model）是伴隨著知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展而提出的，其包含了很多同質(zhì)的智能體（Agent），這些智能體有相互影響相互作用的行為。在SKIN模型中，Gilbert（2004）基于meme的基礎(chǔ)上提出Kene概念（知識(shí) knowledge+基因gene），又稱為“知識(shí)的基因”，用以表示知識(shí)創(chuàng)新過程組織中的知識(shí)單元的集合。Pyka（2007）基于Kene是知識(shí)單元的集合，認(rèn)為每個(gè)知識(shí)單元是三維向量，知識(shí)密集公司通過合作、組建創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)來傳遞知識(shí)，基于agent仿真模擬復(fù)雜知識(shí)創(chuàng)新系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化；Pyka（2009）對(duì)近來年的文獻(xiàn)進(jìn)行匯總納入創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，更全面地解釋了知識(shí)密集產(chǎn)業(yè)演化的內(nèi)在動(dòng)力機(jī)制。Petra（2011）基于Agent分析合作策略（Agent-oriented Scenario）場(chǎng)景和資本結(jié)構(gòu)分布（Structure-oriented Scenario）場(chǎng)景，用Kene來描述知識(shí)間動(dòng)態(tài)流動(dòng)，結(jié)論是通過合作來彌補(bǔ)先天的不足資金，一是當(dāng)初始化資本結(jié)構(gòu)平均分布時(shí)，其創(chuàng)新效率和規(guī)模小于初始化資本結(jié)構(gòu)不均時(shí)的效率和規(guī)模；二是保守策略合作，積極策略合作都有正面影響，但保守策略合作更好于積極策略合作。

與國(guó)外相比，孫冰等（2012）設(shè)計(jì)339份調(diào)查問卷進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程的實(shí)證研究。實(shí)證分析結(jié)果表明假設(shè)成立，Kene是技術(shù)演化中的重要知識(shí)結(jié)構(gòu)，是技術(shù)演化的關(guān)鍵內(nèi)部要素；同時(shí)，孫冰等（2012）認(rèn)為適應(yīng)性是技術(shù)演化的根本動(dòng)力。基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的觀點(diǎn)研究知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)知識(shí)創(chuàng)新呈現(xiàn)的新特征，是促進(jìn)動(dòng)態(tài)環(huán)境和變量下產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題研究的新思路。將Kene理論引入產(chǎn)業(yè)技術(shù)的動(dòng)態(tài)研究，以知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，提出知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)技術(shù)的適應(yīng)性演化新觀點(diǎn)。通過仿真模型對(duì)技術(shù)的演化過程進(jìn)行模擬，揭示了知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)技術(shù)及其演化的七個(gè)復(fù)雜適應(yīng)特征。孫冰等（2013）引入Kene探討技術(shù)創(chuàng)新的適應(yīng)性演化問題，提出技術(shù)創(chuàng)新在環(huán)境中適應(yīng)性演化中的自然選擇與學(xué)習(xí)。

3. 小結(jié)?；谝陨现R(shí)密集產(chǎn)業(yè)和知識(shí)基因研究，目前知識(shí)創(chuàng)新演化的表達(dá)形式還不夠豐富，尚未從時(shí)間角度來連續(xù)地觀察與定量分析演化進(jìn)程，知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)中技術(shù)演化過程的內(nèi)外部驅(qū)動(dòng)機(jī)制。本文全新演繹企業(yè)知識(shí)基因在知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)知識(shí)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)演化過程。因此，在netlogo生態(tài)仿真模擬平臺(tái)上，用 Kene理論建立知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)知識(shí)創(chuàng)新的知識(shí)空間模型，提出創(chuàng)新假設(shè)（Innovation Hypothesis）是技術(shù)知識(shí)創(chuàng)新內(nèi)在動(dòng)力，描述了知識(shí)創(chuàng)新演化的適應(yīng)性機(jī)理，經(jīng)由復(fù)制（模仿）、變異、選擇的過程而演化。

二、 NetLogo仿真平臺(tái)建模

在復(fù)雜多變的環(huán)境中，公司從供應(yīng)商買進(jìn)原材料，將生產(chǎn)出來的產(chǎn)品賣給消費(fèi)者。知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)就由若干 Kene所構(gòu)成，我們基于Kene對(duì)知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)動(dòng)力進(jìn)行仿真，Kene包括了多個(gè)知識(shí)單元，每一單元是一個(gè)三維向量，三維向量都由 C、A、E三個(gè)整數(shù)值組成，分別代表知識(shí)的屬性C（Capability）、能力A（Ability）和專業(yè)水平E（Expertise level）：C代表在科學(xué)、技術(shù)或商業(yè)領(lǐng)域的一種產(chǎn)業(yè)（如生物化學(xué)產(chǎn)業(yè)）；A代表在該產(chǎn)業(yè)中的一種特定能力（如生物化學(xué)產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)）；E是主體運(yùn)用這種能力A能夠達(dá)到的專業(yè)水平，也是知識(shí)創(chuàng)新的知識(shí)在市場(chǎng)中的適應(yīng)強(qiáng)度。

同時(shí)，NetLogo模型有兩部分包括可視化部件和例程，兩者具有緊密聯(lián)系。先在Interface中創(chuàng)建可視化部件，然后在例程中實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的代碼，通過設(shè)置控件的屬性可以將兩者聯(lián)系起來。模型中例程包括初始化例程和仿真例程：（一）初始化例程通過setup實(shí)現(xiàn)，Interface頁中建立一個(gè)按鈕與setup例程相聯(lián)系，在setup中對(duì)模型初始狀態(tài)的設(shè)置，生成所需的知識(shí)密集型公司，設(shè)置其狀態(tài)，比如每個(gè)知識(shí)密集型公司初期有一些資本量，資本量反映公司規(guī)模大小，初期資本量是隨機(jī)的，資本多則公司規(guī)模大，大型公司的資本量是小公司資本量的10倍，公司用這些資本來生產(chǎn)并提高知識(shí)水平；（二）仿真的執(zhí)行通過例程go實(shí)現(xiàn)，在go例程中編寫所需執(zhí)行指令，完成循環(huán)仿真。建立可控化部件中的一個(gè)按鈕與go例程相聯(lián)系，該按鈕是一個(gè)永久（forever）按鈕，點(diǎn)擊后將不斷重復(fù)執(zhí)行g(shù)o例程，直到用戶再次點(diǎn)擊該按鈕或遇到stop指令則仿真終止。在go例程實(shí)現(xiàn)過程中，知識(shí)密集型公司將自己知識(shí)應(yīng)用于生產(chǎn)，我們定于其潛在的創(chuàng)新能力為創(chuàng)新假設(shè)（IH：Innovation Hypothesis），創(chuàng)新假設(shè)集合是知識(shí)基因Kene的子集，包括若干個(gè)知識(shí)單元，是公司創(chuàng)新繼而盈利的動(dòng)力。從創(chuàng)新假設(shè)IH映射到新產(chǎn)品過程是對(duì)創(chuàng)新假設(shè)集合中的屬性值Ci匯總?cè)∧５倪^程。

生產(chǎn)所需要的原材料來源于創(chuàng)新假設(shè)的子集，計(jì)算過程類似生產(chǎn)新產(chǎn)品過程。若所需原材料在市場(chǎng)上找不到，則公司停止生產(chǎn)。若有多個(gè)供應(yīng)商，則選擇最便宜價(jià)格的那個(gè)供應(yīng)商；若有多個(gè)相同便宜的供應(yīng)商，選擇最高質(zhì)量的。為了描述知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)中知識(shí)創(chuàng)新演化的適應(yīng)性機(jī)理，我們將合作方式和學(xué)習(xí)強(qiáng)度作為內(nèi)在演化動(dòng)力。根據(jù)合作關(guān)系是否合作、和誰合作，我們將合作策略分：無合作策略、保守策略、積極策略。保守策略是為了合作順利，尋找相似知識(shí)基礎(chǔ)的合作伙伴，積極策略是為了最大程度吸收新知識(shí)，尋找知識(shí)基礎(chǔ)差異大的合作伙伴。如何尋找合作者中，廣告?zhèn)鞑サ墓拘畔apabilities作為是否合作的基礎(chǔ)，首先尋找之前有合作過的公司、供應(yīng)商、客戶、最后是其他公司。比較合作兩者之間的capabilities，若使用保守策略，公司將和自己相近的capabilities；若使用積極策略，公司采用與自己有差異的capabilities。當(dāng)capabilities是新的，該公司的專業(yè)水平E值將減少1以此來反映整合外部知識(shí)的所需要付出的代價(jià)。當(dāng)capabilities是舊的，當(dāng)該公司的合作伙伴有較高的專業(yè)水平E值時(shí)，該公司會(huì)提升到合作伙伴相同專業(yè)水平E值，否則，該公司的專業(yè)水平E值不變，此類合作創(chuàng)新是一種組合創(chuàng)新，組合多個(gè)合作者的知識(shí)。如果公司最新的創(chuàng)新獲得成功，利潤(rùn)大于閾值，公司有些合作伙伴，則會(huì)建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)特殊的agent能夠自動(dòng)創(chuàng)新，將產(chǎn)生的利潤(rùn)分配給其成員。網(wǎng)絡(luò)作為特殊的agent，他的知識(shí)基因來自其成員的基因，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟成功時(shí)，將分配大于初始成本的利潤(rùn)給其成員，若失敗，則會(huì)破產(chǎn)直至消亡。當(dāng)獲得利潤(rùn)后，更多的新公司會(huì)因?yàn)槔麧?rùn)進(jìn)入，但新公司由于資金有限無法完全復(fù)制現(xiàn)有公司，其專業(yè)水平E賦值為1。根據(jù)學(xué)習(xí)強(qiáng)度有不學(xué)習(xí)、邊干學(xué)模型、調(diào)整產(chǎn)品價(jià)格、增量學(xué)習(xí)模型、輻射性學(xué)習(xí)模型、成為合作者、成為網(wǎng)絡(luò)成員。邊干學(xué)模型：公司運(yùn)用創(chuàng)新假設(shè)中的知識(shí)來生產(chǎn)，若新產(chǎn)品獲得市場(chǎng)認(rèn)可，則增加該領(lǐng)域的專業(yè)水平E值，創(chuàng)新假設(shè)集合中的專業(yè)水平E值增加1，其他專業(yè)水平E值減少1，當(dāng)專業(yè)水平E值減少為0時(shí)，其隸屬的三維向量則從Kene知識(shí)空間中退出；增量學(xué)習(xí)模型：若產(chǎn)品不符合市場(chǎng)需求，公司需要通過花費(fèi)更多的成本來增量學(xué)習(xí)新產(chǎn)品（Incremental Research），通過增量投入R&D研發(fā)，通過改變專業(yè)水平E來提高產(chǎn)品，其中Ability是可增可減，即有兩種研究方向。一開始研究方向是隨機(jī)的，隨后從成功或失敗中學(xué)習(xí)調(diào)整Ability值。如果在行動(dòng)空間方向是正確的，公司會(huì)一直朝著這個(gè)方向遞增或遞減，否則改變方向；輻射性學(xué)習(xí)模型：若產(chǎn)品不符合市場(chǎng)需求，并且公司瀕臨破產(chǎn)或處于困境公司需要通過花費(fèi)更多的成本輻射性研究（radical Research）來生產(chǎn)迎合市場(chǎng)的新產(chǎn)品，轉(zhuǎn)向完全不同領(lǐng)域的市場(chǎng)，進(jìn)入一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)。方式是隨機(jī)產(chǎn)生新capability值來替代一個(gè)已有的capability值。

三、 模擬仿真分析

通過以上建模，我們通過模擬仿真公司行為變化發(fā)現(xiàn)如下規(guī)律：

（1）我們看到合作策略影響著市場(chǎng)上公司的數(shù)量：保守合作策略為了合作順利，尋找相似知識(shí)基礎(chǔ)的合作伙伴，由于合作成本和相似行業(yè)創(chuàng)新力度不夠，導(dǎo)致公司數(shù)量是一直下降趨勢(shì)；積極合作策略是在初期整個(gè)市場(chǎng)的公司數(shù)量是減少的，后來才慢慢地增加數(shù)量，其原因是公司為積極合作時(shí)，為了最大程度吸收新知識(shí)，尋找知識(shí)基礎(chǔ)差異大的合作伙伴，由于跨行業(yè)之間合作，為整合付出的成本會(huì)遠(yuǎn)大于利潤(rùn)，致使公司資金入不敷衍繼而退出市場(chǎng)，很多初創(chuàng)企業(yè)倒閉，隨著時(shí)間推移，積極合作畢竟帶來了跨行業(yè)知識(shí)的創(chuàng)新，企業(yè)間迭代合作研發(fā)了很多新技術(shù)，隨著創(chuàng)新活動(dòng)增多，使得一部分企業(yè)存活下來從而吸引更多的新公司進(jìn)來；出乎意外的是，不合作策略過程中，公司數(shù)量是一直增加的，原因是公司通過自主知識(shí)創(chuàng)新來增加市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）我們看到學(xué)習(xí)強(qiáng)度影響著市場(chǎng)上公司的數(shù)量：邊干學(xué)是通過市場(chǎng)價(jià)格調(diào)節(jié)產(chǎn)量使得越來越多新公司加入，由于知識(shí)無法在公司間流動(dòng)吸收，無法真正驅(qū)動(dòng)公司的知識(shí)創(chuàng)新的能力致使公司盈利能力不佳導(dǎo)致公司數(shù)量還是下降；增量學(xué)習(xí)中公司數(shù)量增長(zhǎng)速度不如輻射性學(xué)習(xí)方式，其原因是輻射性學(xué)習(xí)方式多采用與自己不同知識(shí)基礎(chǔ)的企業(yè)合作導(dǎo)致知識(shí)創(chuàng)新的成效越來越大；意外的是，創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)合作的方式反而使得公司數(shù)量一直減少，其原因是網(wǎng)絡(luò)間合作的耦合性太高，互相影響大，有一個(gè)中心公司，廣泛與其他企業(yè)合作，而其他企業(yè)很少有其他合作，如果一個(gè)中心公司有經(jīng)營(yíng)不佳則會(huì)影響整個(gè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)失敗繼而使得網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有成員公司退出市場(chǎng)。

（3）我們看到大型公司數(shù)量占公司總量的占比會(huì)影響著市場(chǎng)上公司的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)大?。寒?dāng)整個(gè)市場(chǎng)全為同類規(guī)模的小公司時(shí)，由于小公司規(guī)模小和實(shí)力小，導(dǎo)致無法有向心力凝聚成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)；當(dāng)大公司占比為小部分，畢竟大公司數(shù)量很少能形成的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的個(gè)數(shù)不多，形成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)agent寡頭局面；當(dāng)大公司占比為超過一半時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)有廣泛合作行為，原因是大公司的創(chuàng)新能力不夠，所以需要與高科技小公司合作，同時(shí)，高科技小公司需要借助大公司來使得他們的知識(shí)產(chǎn)品更加商業(yè)化，幾乎每個(gè)大公司與小公司有合作，形成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)agent多個(gè)寡頭局面。；當(dāng)大公司占比為絕大數(shù)時(shí)，大公司之間往往會(huì)一起合作會(huì)形成超級(jí)大公司，形成較大的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)規(guī)模包括更多的公司，形成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)agent壟斷局面。

四、 結(jié)論與展望

知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)中知識(shí)創(chuàng)新演化過程是一個(gè)比較慢長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)的復(fù)雜過程，通過本文netlogo模擬仿真發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新假設(shè)（Innovation Hypothesis）是技術(shù)知識(shí)創(chuàng)新內(nèi)在動(dòng)力，描述了知識(shí)創(chuàng)新演化的適應(yīng)性機(jī)理，經(jīng)由復(fù)制（模仿）、變異、選擇的過程而演化。不同規(guī)模企業(yè)在同一時(shí)期選擇知識(shí)創(chuàng)新的方式是不同的，比如在產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，我們發(fā)現(xiàn)有廣泛合作行為，原因是大公司的創(chuàng)新能力不夠，所以需要與高科技小公司合作，同時(shí)，高科技小公司需要借助大公司來使得他們的知識(shí)產(chǎn)品更加商業(yè)化。合作方式可以相互替代，也可以相互補(bǔ)充，不同場(chǎng)合下會(huì)有不同的效果。未來，本文還需要引入更為復(fù)雜的競(jìng)爭(zhēng)合作策略機(jī)制，構(gòu)建更為復(fù)雜的創(chuàng)新交互系統(tǒng)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 高汝熹，許強(qiáng).上海知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)研究——基于主成分分析法的實(shí)證[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2007，（7）.

[2] 許強(qiáng).知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)和發(fā)展研究[D].復(fù)旦大學(xué)學(xué)位論文，2007.

[3] 陳偉，沙蓉，張永超，田世海.我國(guó)知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)專利創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)研究——基于DEA-Malmquist指數(shù)方法[J].管理評(píng)論，2013，（8）.

[4] 羅守貴，陶金，王冰，張宇飛.亞太知識(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新形勢(shì)及其對(duì)上海的啟示[J].科學(xué)發(fā)展，2014，（6）.

[5] 王煒，羅守貴.基于agent的技術(shù)演化創(chuàng)新研究，現(xiàn)代管理科學(xué)，2015，（8）.

[6] 孫冰，襲希，余浩，姚洪濤.基于知識(shí)的技術(shù)演化內(nèi)部影響因素研究——以kene為視角[J].圖書情報(bào)工作，2012，56（22）.