重大風險沖擊下的創新生態系統演化仿真研究

（西南交通大學經濟管理學院，四川成都 610031）

2019 年底的新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情對中國造成了重大負面影響。為了抑制疫情傳播，全國大部分區域實施了嚴格的封閉式管理，人流和物流受阻致使很多行業遭受了嚴重的經濟損失。在國外，由于世界衛生組織將COVID-19 劃定為全球流行性疾病，旅行與貿易限制已經在世界范圍內展開。面對這樣的“黑天鵝”，傳統上以春節假期為旺季的餐飲、酒店、旅游等諸多相關企業都面臨著生存危機［1］。由于疫情目前已經在全球蔓延，對供給端、需求端和投資端產生的衍生影響還難以估計，亟需形成底線思維以應對極端情景下的重大風險沖擊。

創新生態系統最早由美國競爭力委員在整合開放式創新和創新理論的基礎上提出，被認為是由企業、政府、研究者與企業員工之間的一種新關系［2］。完整的創新生態系統包含了經濟主體以及技術、制度、社會互動和文化等非有機體要素［3］，創新也需要在社會和經濟等多種要素的相互作用下才能產生［4］。大量關于創新生態系統的研究聚焦于創新主體之間的關系，通過從生態學的角度建立系統仿真模型并結合案例探討，分析和推演了從互利共生、偏利共生、寄生到競爭等不同共生模式下的創新系統演化路徑［5-6］。

然而，已有的研究都是基于創新生態系統中各類主體都處于增長情境的前提假設下，并沒有考慮過類似COVID-19 疫情等重大“黑天鵝”事件所可能引起的系統性衰退風險。特別的，在現有對創新創業生態系統的案例討論中，都將對中小企業的孵化視為是創新生態系統的關鍵要素［7］。調查顯示，各行各業都在第一季度受到了新冠肺炎疫情的顯著影響：社會消費品零售總額同比增速下滑到了4.1%；交通運輸業增加值增速降至2.3%；工業增加值同比增速下滑了1.6 個百分點［8］；國內旅游人次分別預計負增長56%和15.5%［9］。同時，除了硅谷、班加羅爾等少數幾個成功的區域案例，大部分創新生態系統并不出名，甚至有些也在不斷收縮和消亡［10］。在COVID-19 這樣的重大風險事件影響下，對創新生態系統的沖擊更可能不僅局限于個體組織的破產，而會使系統類中的企業群甚至整個系統陷入衰亡。

因此，本文主要分析創新生態系統在重大風險影響下陷入系統或局部衰退時，創新種群在不同共生環境下的演化路徑、影響因素以及共生模式的選擇策略。研究的理論意義在于描述了遭遇重大風險沖擊后創新生態系統的演化規律，探討了不同共生演化模型的均衡點及其穩定性條件，并應用系統仿真方法進行了刻畫。本研究為重大風險沖擊下創新生態系統內主體規模的發展現狀和未來趨勢提供了宏觀依據，為重大風險沖擊下創新生態系統的預后政策干預和戰略選擇提供理論支持和啟發。

1 研究設計

1.1 研究方法

在借鑒前人研究的基礎上，本文利用生態學中生態系統的概念來刻畫創新生態系統的規模變化，并采用計算機仿真模擬的方法，來探討重大風險沖擊下創新生態系統的共生演化模型。基于生態學的分析一般認為生物種群的變化規律可以用Logistic 函數描述［11］：在短期內，種群規模會呈現指數級別的增長；隨著種群規模增長，阻滯系數增大，種群的增長速度逐漸放緩，最終達到均衡狀態［12］。本研究中的重大風險沖擊是外生因素，因此認為創新生態系統內部的增長規律仍然遵循Logistic 過程。按照生態學的觀點，疫情會直接影響生物體本身的生存率［13］，因此本研究從種群自然增長率變化的角度模擬重大風險沖擊的影響。由于創新生態系統中種群規模大、主體間關系復雜且時間序列數據難以準確獲取［14］，特別是重大風險難以預測，本研究利用計算機仿真技術處理數據的強大功能，克服了在收集動態數據方面的困難，能較為形象地模擬創新生態系統在重大風險沖擊情景下的演化過程。

1.2 研究模型

創新生態系統的共生演化受到主體、主體間共生模式的影響，因此本文通過探討不同共生模式下種群的演化路徑對創新生態系統的共生演化進行模擬仿真。

1.2.1 創新生態系統的內涵、主體以及特征

對創新生態系統的界定，主要有兩個視角：第一個是創新思維視角，該視角認為創新生態系統圍繞某種核心技術產生，是一個鼓勵協作、連接、批判性和創造性思維、多樣性以及不同觀點存在的環境，通過將新產品和服務推向市場，提高了生產率以及效率［15］。第二個視角是經濟導向視角，認為由經濟部分，如經濟關系以及非經濟部分，如技術、制度、社會交往和文化共同組成的系統定義為創新生態系統［3］，建立以目標為導向的新產品和服務創造機制，以滿足快速變化的市場需求的多重、自主、獨立的系統稱為創新生態系統［16］。王偉光將創新生態系統的參與主體分為兩大類：核心主體以及非核心主體，核心主體以及非核心主體會自發地產生“創新分工”：核心主體的創新孵化器功能和中小主體的試驗應用廠功能［17］。綜上所述，本文將創新生態系統定義為：由核心企業及其配套的非核心企業構成，多方主體共同參與，共同協作，整合異質性資源，組成的產出創新成果、追求經濟利益、動態的系統。

創新生態系統作為一個開放式的系統，在發展過程中會遇到各種風險，創新和風險是一個不可分割的統一體［17］，外部環境與主體自身的因素都有可能從不同側面直接或間接對主體的持續創新過程造成風險［18］。傅寒韻等［19］對創新生態系統重大風險定義為創新生態系統在戰略轉型期內，由于內外部各種不利因素影響，導致生態系統項目失敗、企業持續創新受阻、企業遭受損失的可能性。巫英［20］將企業持續創新過程的重大風險定義為：影響面廣泛且后果嚴重、一旦爆發，會導致企業創新利益受損，甚至導致企業被迫停止創新過程的風險。本文將重大風險定義為：影響范圍廣泛，對創新生態系統內多個主體在經濟、效率等方面都造成嚴重影響的風險事件。

本次新型冠狀病毒來襲中國，重大風險給中小主體帶來了嚴峻挑戰，面對這個突如其來的事件，創新生態系統內的企業，在政府出臺的政策性援助基礎上，更要發揮創新生態系統的互動性、網絡性、協同性優勢，抱團自救，同舟共濟，化危為機，正確認識和評估并及時有效地防范重大風險，促進中小企業的發展壯大。

1.2.2 運行規則

重大風險下的創新生態系統內的主體間共生演化基于不同的共生模式。共生模式指主體間相互作用、相互影響的方式，是生態系統內部動態性的體現，本文中將共生模式分為四種：互利共生模式、偏利共生模式、寄生模式和競爭模式［21］，不同的共生模式代表著主體間不同的利益分配：(1)互利共生模式下，一個主體利益的增加會導致另一方主體利益的增加；(2)偏利共生模式下，一個主體利益的增加，另一方主體利益未增加；(3)寄生模式，一個主體利益的增加只會導致另一個主體利益的受損；(4)競爭模式，兩個主體利益的增加，均會導致對方的利益受損。

不同地區、不同行業受到重大風險的影響是有差異的。在本文中，將重大風險對創新生態系統造成的沖擊分為兩類：導致創新生態系統陷入系統性衰退以及局部性衰退。系統性衰退指創新生態系統大部分或全部參與主體遭受損害，導致大范圍服務中斷并給系統整體造成嚴重影響［22］；局部性衰退指創新生態系統中只有一小部分參與主體遭受損害，而不會給整個生態系統帶來滅絕性危害［15］。在此基礎上，結合創新生態系統的四種共生模式，分別探討兩種情況下創新生態系統的共生演化路徑。

1.3 前提條件

本文的創新生態系統共生演化模型具有如下前提條件：

（1）創新生態系統由兩類創新主體構成：核心企業和非核心企業；

（2）創新生態系統中主體的規模表示生態系統的發展狀況：當創新主體規模擴大時，表示該類主體發展良好，當創新主體規模縮小時，表示該類主體進入衰退；

（3）從生態學的角度來看，創新生態系統中的主體數量受到自身密度以及共生主體密度的影響：自身密度或者共生主體密度增加，均會導致系統內主體增長率下降［10］；

（4）在資源充足的情況下，主體的規模會隨著時間增長，當主體的邊際收益等于邊際成本時，表示生態系統停止增長，達到最大規模；

（5）遭遇重大風險沖擊時，會對創新生態系統形成重大沖擊，表現為系統內所有創新主體或至少一類創新主體的自然增長率為負。

1.4 研究模型

生態系統內兩類創新主體之間的共生演化模型可以用Logistics 方程表示為：

式（1）中，y1、y2表示核心企業和非核心企業的數量。y1(t)、y2(t)表示兩類主體隨著時間變化的數量函數。表示兩類主體的增長率。r1、r2表示兩類主體的增長率。N1、N2表示兩類主體的最大規模。y10、y20表示兩類主體的初始主體規模。由于資源的限制作用以及主體間共生作用的影響，存在阻滯系數為。

α和β代表共生系數。其中，α代表核心企業對非核心企業的共生系數，β代表非核心企業對核心企業的共生系數。α和β的不同取值代表兩類主體間的不同共生模式，如表1 所示。

表1 創新生態系統內兩類主體的共生演化模式

由表1 可知，兩類創新主體之間的共生模式有四種：互利共生模式，寄生模式，競爭模式，偏利共生模式。對方程組（1）進行穩定性分析：令，得到4 個穩定均衡點，分別為E1(0，0)，E2(N1，0)，E3(0，N2)，通過式（2）的雅克比矩陣求解創新生態系統共生演化模型的均衡點。

獲取雅克比矩陣的行列式Det(J)和跡Tr(J)，當Det(J)＞0 且Tr(J)＜0 時，局部均衡點為穩定的狀態。表2 列出了雅可比矩陣的行列式和跡的討論，從而得到創新生態系統共生演化模型的穩定均衡點和穩定均衡條件。在本文中，當重大風險事件對創新生態系統造成系統性沖擊時，整個創新生態系統都會陷入衰退，由此假設r1＜0、r2＜0；而當重大風險事件對創新生態系統造成局部性沖擊時，創新生態系統類會有1 類子群陷入衰退，由此假設r1r2＜0。

進一步總結不同的共生系數下，共生演化模式與穩定均衡點之間的關系，如表3 所示。

2 數值仿真分析

通過MATLAB 軟件2014 版，模擬不同共生模式下兩類主體之間的演化路徑。假設四種共生模式下主體能夠達到的最大規模、初始規模不變，設定兩類主體能夠達到的最大規模N1=1 000、N2=1 000，初始規模為N10=500、N20=500。演化周期為200 個仿真時間。

2.1 系統性衰退

系統性衰退時兩類主體的自然增長率都為負，分別假設為r1=-0.1，r2=-0.05［21］。由表2 的推導可知，不同共生模式下創新生態系統都會穩定在E1(0，0)點，說明系統性衰退時兩類創新主體最終會消亡。因此，系統性衰退情景下仿真的目的是考察創新生態系統在不同共生模式下可能的差異化演化路徑，并以兩類創新主體之和對創新生態系統進行刻畫。由于重大風險發生時，各主體的自然增長率、初始規模、最大規模等都是外生的［23］，因此這里僅對不同共生模式下兩類創新主體之間共生系數變化對演化路徑的影響進行描述，演化結果如圖1～圖4 所示。

表2 創新生態系統共生演化的均衡點及穩定條件

表3 創新生態系統共生演化模式及均衡點

圖1～圖4 對不同共生模式下的共生系數分別作 了 大(|α|=0.9，|β|=0.9)和 小(|α|=0.05，|β|=0.05)兩種情況下的模擬（偏利共生模式時取β=0）。由圖1～圖4 可知，在遭受到系統性沖擊時，互利共生模式、偏利共生模式以及寄生模式下，創新生態系統規模的演化路徑并沒有明顯差異，但隨著共生系數絕對值的增長，三種模式下創新生態系統的衰落演化速度都在加快。因此，在正常狀態下有利于彼此協同發展的共生模式，在遭遇系統性沖擊時也會產生負面的連帶效應。隨著共生系數絕對值的增長，三種模式下創新生態系統的衰落演化速度都在加快。因此，在正常狀態下有利于彼此協同發展的共生模式，在遭遇系統性沖擊時也會產生負面的連帶效應：彼此的依賴程度越高，衰退的速度就會越快。相反，在競爭模式下，雖然創新生態系統最終仍然會收斂于0，但共生系數絕對值的增長卻會促使創新生態系統的下降速度變慢。這是因為競爭模式中的一類主體的衰退會為另一類帶來更多的能量空間，彼此競爭的力度越大，從對方損失中獲得的能量也越多，從而使整個系統衰退的速度相對減緩。

由上可知，當重大風險對創新生態系統造成系統性沖擊時，創新生態系統會陷入衰退性演化，創新生態系統的演化方向和共生模式無關。其中，互利共生模式、寄生模式以及偏利共生模式中，創新生態系統的穩定時間與子群共生系數的絕對值無關；競爭模式時，共生系數的絕對值越大，生態系統的演化速度就越慢。競爭模式是創新生態系統遭受到沖擊時的最佳演化方向。但是據以往研究表明［12，24］，在創新生態系統未受到重大風險事件影響的情況下，競爭模式不是最長久以及最健康的發展模式。作為外部干預的政策，應對在平穩發展與受到風險沖擊時的共生模式間找到一個穩定均衡做進一步的思考。

2.2 局部性衰退

當重大風險對創新生態系統的影響表現為局部性衰退時，受到沖擊的主體自然增長率為負，未受影響的主體仍然保持正的自然增長率。由表2 的推導可知，陷入衰退的主體最終會收斂于0，而未受影響的主體會在其最大規模處達到均衡。因此，創新生態系統最終會收斂于未受影響主體的最大規模處。根據對動力學模型（1）的分析，創新生態系統的演化路徑取決于衰退主體和增長主體的邊際演化速度，由系統內各主體的初始規模、最大規模、自然增長率、共生系數以及增長函數共同決定。同樣出于外生性因素和與系統性衰退情景進行區分的考慮，這里僅對不同共生模式下兩類創新主體之間自然增長率變化對演化路徑的影響進行描述。

圖1 互利共生模式下創新生態系統規模變化

圖2 偏利共生模式下創新生態系統規模變化

圖3 寄生模式下創新生態系統規模變化

不同共生模式中受沖擊影響主體的自然增長率都假設為r1=-0.1 不變，而不受影響主體的自然增長率分別設為了r2=0.05和r2=0.35，演化結果如圖5～圖8 所示。由圖5～圖8 可知，在遭受到局部性沖擊時，四種共生模式下，創新生態系統規模的演化路徑都存在著兩種可能的形式：先上升后下降的倒U 型，以及先下降后上升的正U 型。這是因為創新生態系統內同時存在衰退和增長的主體，當初始增長速度超過初始衰落速度時，創新生態系統的演化路徑表現為倒U 型；反之，當增長主體的初始增長小于受沖擊主體的初始衰退時，創新生態系統的演化路徑表現為正U 型。由圖5 可知，互利共生模式下未受沖擊主體甚至可能在一定時間內突破原有的增長極限：這是因為受沖擊主體在沒有完全消亡之前，還可以為共生主體提供多余的能量。但隨著受沖擊主體的消亡，共生主體額外獲得的能量也趨于0，最終規模也會收斂于自然上限。

3 結論和建議

面對COVID-19 疫情這樣重大風險的沖擊，各類創新生態系統都需要建立底線思維，對可能的主體甚至系統消亡有所準備。本文針對上述情景建立了動力學模型，將重大風險對創新生態系統的影響分為了系統性衰退和局部性衰退兩類，分別求解了不同模式下主體之間共生演化的均衡點及穩定條件，并對不同情景下的主體演化進行了仿真分析。

研究表明：當創新生態系統陷入系統性衰退時，系統內的所有主體最終都會消亡：在正常情況下有利于主體之間協同發展或某一主體發展的生態模式，在系統性衰退下會形成拖累，加快整個系統的衰亡速度；而在正常情況下不利于主體協同發展的競爭模式卻有可能贏得更多的生存時間。當創新生態系統陷入局部性衰退時，系統內最終會留下未受沖擊的主體并在其最大潛力處達到均衡：在不同的自然生長率組合下，創新生態系統的規模演化可能出現先上升后下降的倒U 型路徑，以及先下降后上升的正U 型路徑；未受到沖擊影響主體的規模也可能在一段時間內超越其最大自然上限。這取決于主體規模、自然增長率、共生系數和增長函數的共同作用。

圖5 局部性衰退下互利共生模式演化結果

圖6 局部性衰退下偏利共生模式演化結果

圖7 局部性衰退下寄生模式演化結果

圖8 局部性衰退下競爭模式演化結果

基于以上結論，從創新生態系統的宏觀治理者和微觀參與者角度分別提出以下建議和對策。對宏觀治理者來說，需要充分意識到重大風險對創新生態系統可能帶來的毀滅性打擊，在規劃創新生態系統時具有對抗風險的冗余考慮［25］。穩健發展的創新生態系統并非一定要在不同主體之間培育互利共生模式，保持適當的競爭主體是遭遇系統性風險時延長創新生態系統生存時間的重要策略。對微觀的創新組織來說，需要更加權變的考慮合作與競爭策略。當遇到系統性風險沖擊時，減少對衰退主體的依賴甚至由合作轉變為競爭可能會為主體組織爭取到更多的生存時間。而在自身沒有陷入衰退風險時，無論原本處于互惠共生還是競爭的模式，強化與衰退主體的共生性都可能會爭取到在一段時間內相對快速的增長。

本文的研究仍然存在很多不足。研究假設突發重大風險對創新生態系統帶來的沖擊是不可逆的，并沒有考慮在現實環境中政府可以通過各種減稅、補助等政策設計以及組織之間類似共享員工等措施對風險的對沖作用。未來可以結合具體的風險管理策略，對如何化解極端風險所產生的影響進行深入研究。