創新生態系統中非正式治理對系統成員共生關系的影響研究

高嘉馨， 王 濤， 顧 新， 3

(1.四川大學公共管理學院， 成都 610064； 2.四川大學商學院， 成都 610064； 3.成都市軟創智業研究會， 成都 610023)

在后疫情時代、知識與數字經濟及開放式創新的復合情境下，創新生態系統越來越受到人們的關注與重視，步入發展的新高度[1].創新生態系統是由基于合作共生為基礎和價值共創為導向的不同創新成員及其環境因素構成[2].其“生態性”體現在創新成員間、創新成員與環境間的共生關系[3].基于組織生態學，創新生態系統中企業等核心成員通過積極領導與其他成員合作開展知識等資源動態交互、互補和內生互動耦合以形成共生效應[4]，實現成員間動態共生演化，推動實現合作共生和價值共創[5]，獲得可持續發展的競爭能力.

然而，由于創新生態系統中創新環境和過程的復雜性、信息的不對稱性、契約的不完備性、個體的有限理性和目標不一致以及知識的難以復制、差異性、嵌入性和默會性等，再加上創新要素的孤島化、機械拼湊化和碎片化等問題[6]，會使系統中各成員面臨知識等資源共享困境、機會主義行為和文化不兼容等現象，極大影響了企業與其他成員的互動關系的穩定性、持久性，進而直接影響了成員間合作共生關系與收益.因此，在高度復雜與不確定性的創新生態系統環境中，協調企業與其他成員的利益關系，實現合作共生，保證創新生態系統中跨組織合作共生關系健康持續發展，需要深化創新生態系統的治理研究[7].治理包括正式治理和非正式治理[8].創新生態系統中企業等其他成員面臨的機會主義等風險使得正式治理對系統中知識等資源共享不足、合作沖突、事后的道德風險等問題治理存在局限性.非正式治理以社會嵌入為基礎，依靠成員間的信任、聲譽、激勵、合作文化、限制進入、聯合制裁等治理手段[9]，有利于防止創新生態系統成員合作中知識等資源共享困境、搭便車、要挾等機會主義行為發生，推動知識等資源整合與配置能力的有機耦合，加強和改善創新生態系統中合作成員間的關系和行為，強調合作成員的利益調和及均衡.可見，創新生態系統中非正式治理通過激發創新企業與其他成員的內在動機來約束、規范及控制其關系與行為[10]，進而影響系統企業與其他成員共生關系.基于社會嵌入理論與組織生態學，非正式治理影響創新生態系統中成員共生關系，但如何影響其共生過程尚有待探討.

關于非正式治理的研究尚處于起步階段，現有研究多關注于非正式治理對各成員關系及創新績效的影響[11-12]，而對所嵌入的創新生態系統中各成員共生關系演化的影響研究較少.且現有研究多將信任、聲譽、聯合制裁、合作文化等非正式治理方式各自獨立進行探究，這與多個非正式治理共同作用影響創新生態系統成員共生關系的實踐不相符.根據社會嵌入理論與組織生態理論，創新生態系統中非正式治理具有持續互動特性，成員共生關系演化是復雜動態變化的過程，其內在機理很難借助理論與實證數據方法來進行有效分析.因此，本文從動態視角出發，基于共生理論構建信任、聲譽、聯合制裁、合作文化等多種非正式治理共生系數及其創新生態系統成員共生模型，分析創新生態系統共生環境中企業等成員收益的增長規律、共生模式、演化路徑和穩定性，將共生系數的影響分解細化，并進行仿真分析，研究非正式治理如何動態影響創新生態系統企業等成員間共生關系演化.通過研究非正式治理對創新生態系統企業等成員共生關系演化的影響，豐富了創新生態系統中非正式治理與共生關系演化相關理論，為創新生態系統非正式治理的發展維護及成員互惠共生關系的構建提供一些新思路和管理啟示，對在創新生態系統中構建跨組織的環境互惠共生關系具有借鑒意義.

2 文獻綜述與概念模型

2.1 創新生態系統中成員共生要素與關系

創新生態系統是以價值共創為導向的核心企業等成員和環境要素之間進行資源流、技術流和信息流的互動耦合，形成競合共生，實現共生演化，推動系統整體進化的趨向，進而實現價值創造[13].創新生態系統具有共生性、區域性、多樣性、網絡性、自維持性和競爭性六大特征[14]，其共生性是根本性特征[15].基于組織生態學與共生理論，創新生態系統與生態學中生物間、生物與環境間所形成的相互依賴、互利共生的生物生態系統相似，是一個由共生單元、共生環境、共生模式構成的共生體，更加關注創新生態系統中成員間及成員與環境等要素間的共生互動關系.因此，根據文獻[16]，借助共生理論，從共生單元、共生環境、共生模式等共生要素視角揭示創新生態系統企業等成員共生關系演化.

共生理論是指兩種或多種種屬物質依據某種聯系生活在一起，在共生環境中相互作用形成的相互依存、共生共榮的關系[17].共生單元、共生環境和共生模式是構成創新生態共生系統的要素，彼此相互影響，共同促進創新生態系統共生體的動態演化.其中，共生單元是構成創新生態系統的基本單位，由企業等核心成員及大學、科研機構、金融機構、政府、中介服務機構等其他成員構成.共生環境是指在創新生態系統中影響共生單元互動發展的內外部政治、經濟、社會、文化環境等，良好的共生環境可以促進創新向更高水平演化[18].共生界面是共生單元間的聯結通道和接觸方式，是共生單元間進行資源、信息、能力等互動耦合的載體.共生模式是指創新生態系統共生單元間相互聯結和作用的模式，體現了共生單元間的知識、信息和資源等流動和轉換關系，共生利益是其產生的基礎.在創新生態系統共生環境中，企業等核心成員與其他成員等共生單元基于創新生態系統所形成的共生界面運用各種共生模式進行共生活動，以實現價值創造和獲取，見圖1.

創新生態系統中共生模式是指核心成員與其他成員相互作用的模式，可分為獨立、寄生、偏利、非對稱性和對稱性互惠等五種共生[19].獨立共生表現為創新生態學系統中各成員互不影響，獨立發展.寄生共生表現為系統各成員分別存在寄生共生關系，一方成員受益，另一方成員受損.偏利共生表現為系統各成員分別存在偏利共生關系，一方成員受益，另一方成員無影響.非對稱互惠共生表現為系統各成員分別存在互惠關系，各成員獲得不同的收益，有利于實現利益演化均衡.對稱互惠共生表現為系統各成員分別存在互惠關系，各成員獲得相同的收益，相互促進彼此收益的提升，有利于快速實現利益演化均衡.在創新生態系統共生環境中，互惠共生是系統共生關系演化的最佳狀態，應推動獨立、寄生、偏利等共生模式向互惠共生模式轉化.

圖1 創新生態系統非正式治理圖示

2.2 創新生態系統中非正式治理與成員共生關系

非正式治理基于社會嵌入而建立的社會規范和共同期望使得社會環境對創新生態系統中企業等成員行為起到約束、規范及控制作用[9]，從而影響彼此間合作共生關系.社會嵌入性包括關系嵌入、結構嵌入和認知嵌入[20].關系嵌入通過產生對他人的預期來規避合作風險以推動系統成員間的協同共生，結構嵌入通過傳遞系統各共生成員的行為信息以推動集體監督制裁的落實，認知嵌入通過營造合作氛圍促進成員實現行為的自我約束，推動成員間共生關系的演化[21].基于社會嵌入理論可以看出，非正式治理嵌入創新生態系統并對系統成員的行為和關系產生影響，即對創新生態系統中成員間的共生關系和其變化產生影響.

通過文獻梳理，并主要借鑒North[9]、Zenger等[20]、孫國強等[11]學者的觀點，本研究歸納出信任、聲譽、合作文化、聯合制裁四種非正式治理方式.不同的非正式治理在創新生態系統成員共生關系演化中發揮不同的作用.信任是企業創新生態系統重要的非正式治理機制[22]，在創新環境高度的復雜性、不確定性和信息不對稱情形下決定了合作只有在企業等成員互信的基礎上才可能是有效的，即信任是合作的基礎，能夠有效應對合作產生機會主義行為[23]，為成員提供更多獲取資源、信息的合作交流機會，對系統合作成員間關系協調影響顯著，推動建立和維護彼此間互惠共生關系，利于相互促進彼此利益增加，促進創新生態系統共生演化健康運行.聲譽是一種使創新生態系統中企業等成員獲取長期利益的隱性正向激勵機制[24]，良好的聲譽在系統成員合作中扮演重要角色，可以防止各成員間摩擦沖突，規范和約束共生成員行為，進而增強合作共生成員間的互動耦合、交互行為，提升創新能力及共生利益，以維護共生關系演化的穩定健康發展.合作文化是被創新生態系統共生企業等成員共享的，且對其經濟活動、戰略目標和準則制定起約束作用的軟環境，是建立成員間合作關系的前提[25]，對共生成員間關系和行為產生重要影響，有利于增強共生成員間互動交流和學習的有效性[26]，推動創新生態系統各成員共生利益提升，實現價值共創.聯合制裁是把雙刃劍，對創新生態系統成員共生演化既可能產生積極也可能產生消極影響.一方面聯合制裁是對創新生態系統中共生成員間機會主義行為、道德風險等問題進行事前威懾和事后懲罰的機制，抑制或懲罰機會主義行為[27]，規范系統共生成員行為，以內生市場選擇方式來維護系統共生成員間良好合作關系，推動共生利益增加.另一方面，聯合制裁也會導致消極情緒，過度嚴厲懲罰機會主義行為會導致創新生態系統共生成員間交流減少[28]，也會付出大量成本，不利于共生成員間的合作交流，不利于其互惠共生關系的形成與維護.可見，在創新生態系統中，信任、聲譽、合作文化和聯合制裁等非正式治理對系統成員的合作關系共同發揮作用，進而影響系統成員共生關系的演化.

綜上，在創新生態系統共生環境中，非正式治理能夠影響企業等成員的共生關系、行為與利益，進而影響創新生態系統共生關系演化.在創新生態系統共生體中，成員間的相互關系通過共生系數體現，其共生系數的大小與方向是判定系統成員間可能存在的獨立、寄生、偏利、非對稱性和對稱性互惠等五種共生關系[29].因此，本研究基于信任、聲譽、合作文化、聯合制裁等4種非正式治理構建共生系數和模型，探討創新生態系統共生環境中成員收益的增長規律、共生模式、演化路徑、穩定性以及共生系數中各相關參數的影響，進而揭示非正式治理對創新生態系統成員共生演化影響的內在機理，如圖1.

3 基于非正式治理的創新生態系統成員共生模型及穩定性分析

3.1 共生模型構建

在生物學中，“共生理論”一般使用Logistic模型描述種群增長規律，受環境等因素限制，增長速度會隨著種群的增加而放緩，最后趨于穩定，增長到達飽和值.基于組織生態學理論，創新生態系統成員共生關系發展演化過程與Logistic增長規律具有一定相似性，企業等成員通過知識等資源的合作耦合會產生新收益，在其傳遞、整合、創新的過程中收益會增加，但收益的增長受到系統內資源有限性和環境等約束，增長速度會放緩，直至停止增長進入穩定均衡期.在創新生態系統中可利用該模型分析成員收益的增長規律.得以下Logistic模型.

dR(t)/dt=rR(t)(1-R(t)/N)

(1)

式(1)中，R(t)為t時刻該成員的收益;r為理想狀態下成員收益的增長率;N是在一定時間及空間內，成員收益的極限即最大值;1-R(t)/N表示成員收益增長的阻滯系數，一般總是趨向于臨界規模.

隨著時間的推移，成員收益的增長率是逐漸降低的，當R(t)=N時，成員收益到達最大值，即成員收益的增長率為0.

在創新生態系統共生環境中，基于系統所形成的共生界面企業和其他成員等共生單元利用不同共生模式開展共生活動以獲取共生利益.因此，本研究考慮核心成員和其他成員等多個成員的共生關系，在式(1)的基礎上構建創新生態系統中多成員共生模型，其收益增長率為

dRA/dt=rARA(1-RA/NA+δBARB/NB+

δCARC/NC......δNARN/NN)

dRB/dt=rBRB(1-RB/NB+δABRA/NA+

δCBRC/NC......δNBRN/NN)

dRC/dt=rCRC(1-RC/NC+δACRA/NA+

δBCRB/NB......δNCRN/NN)……

dRN/dt=rNRN(1-RN/NN+δANRA/NA+

δBNRB/NB...δ(N-1)NRN-1/NN-1)

(2)

創新生態系統中雙成員共生演化是多成員共生演化具體實踐，本研究關鍵問題是探究創新生態系統中企業A與其他成員B的共生關系，因此設Ri=0(i=C、D、E......N),可將模型(2)簡化為模型(3).構建創新生態系統企業A與成員B共生模型，其收益增長率為

dRA/dt=rARA(1-RA/NA+δBARB/NB)

dRB/dt=rBRB(1-RB/NB+δABRA/NA)

(3)

共生模型中δ是共生系數，用來反映在創新生態系統下共生成員間相互作用的因素，即共生成員間產生收益的共生.在創新生態系統中，非正式治理會影響創新生態系統各成員間的關系與行為，作用于共生收益.因此，以企業A為例，設共生系數δBA=fBA(L,P,W,Z,θ)=E(LBA)(E(PBA)+E(WBA)+E(ZBA))E(θA).成員B的共生系數δAB及其具體含義與企業A一致.

其中，LBA表示系統中成員B對成員A的信任度，對成員A收益發揮作用的程度函數為：E(LBA).由于信任是創新生態系統各成員合作的基礎，信任不存在時彼此間不合作，即E(LBA)=0，信任存在時彼此間進行合作交流，即E(LBA)>0，因此E(LBA)≥0.PBA表示系統中成員B對成員A的聲譽感知度，對成員A收益發揮作用的程度函數為：E(PBA).創新生態系統各成員進行合作時，聲譽會發揮作用，因此E(PBA)≥0.WBA表示系統成員B對成員A合作文化的認可度，對成員A收益發揮作用的程度函數為：E(WBA).創新生態系統各成員進行合作時，合作文化會發揮作用，因此E(WBA)≥0.ZBA表示系統成員B對成員A的制裁約束程度，對成員A收益發揮作用的程度函數為：E(ZBA)，取值范圍為(-∞,+∞)；θA表示成員B對成員A收益影響的其他干擾因素，影響δBA，對成員A收益發揮作用的程度函數為：E(θA).為了避免θA對本研究關注點的干擾，對其進行控制，設E(θA)≥0.

系統中各成員建立合作時，信任、聲譽、合作文化、聯合制裁等非正式治理才發揮作用.反之，各成員不合作，信任、聲譽、合作文化、聯合制裁等非正式治理無法發揮作用，即E(LBA)=0，E(PBA)=0，E(WBA)=0，E(ZBA)=0.

3.2 共生演化穩定性分析

創新生態系統中不同參與成員間共生關系演化的結果取決于共生系數的取值.為研究創新生態系統中企業A與成員B共生演化的穩定性結果，需要對共生模型(3)的方程組平衡點進行穩定性分析.方程組為零的解是平衡點，即令dRA(t)/dt=0，dRB(t)/dt=0，如(4)式.

F(RA,RB)=dRA/dt=

F(RA,RB)=dRB/dt=

(4)

經過推導和計算，得到系統共生演化4個均衡點，用Pi表示，分別為

P1(0,0)，P2(NA,0)，P3(0,NB)，

創新生態系統中成員間共生演化過程的平衡點穩定性可由微分方程系統得到的雅可比矩陣的局部穩定分析得到.根據微分方程組，求NA和NB的偏導數，可得出創新生態系統企業A與成員B共生演化的雅可比矩陣：

根據微分方程穩定性理論，進行創新生態系統穩定性分析，穩定結點的條件是fBA(L,P,W,Z,θ)<1，fAB(L,P,W,Z,θ)<1，如表1.

當p>0,q>0時，平衡點是穩定的.因此，P4是平衡穩定點，此時共生單元A、B的創新收益為

由此可知，企業A與成員B共生關系處于平衡點P4時，創新生態系統企業A與成員B的共生收益均高于其沒有建立合作時的收益，即互惠共生關系，共生收益主要受共生關系和成員收益的最大值影響.

表1 創新生態系統共生穩定性分析

4 非正式治理對創新生態系統成員共生演化影響仿真

4.1 創新生態系統成員共生模式仿真

在創新生態系統中各成員存在互惠合作關系，核心成員與其他成員在系統共生環境中依賴所形成的共生界面進行相互作用，可能產生獨立、寄生、偏利、非對稱性和對稱性互惠等五種共生關系[29].基于共生模型(3)，利用MATLAB R2017a對創新生態系統成員共生關系進行數值仿真分析(見圖2～圖5).根據現有共生演化仿真相關研究的賦值并考慮數值的合理性與仿真擬合性[30-31]，設參數t∈[0,20]，RA(0)=10，rA=0.3，NA=20，RB(0)=10，rB=0.4，NB=30，并對不同共生關系中δ進行具體賦值，通過模擬數值仿真更直觀的呈現創新生態系統的共生演化規律.

4.1.1 獨立共生模式 基于現有研究并考慮仿真擬合與規律性，探討非正式治理對企業A與成員B形成獨立共生模式的影響，對本研究模型(3)中表示非正式治理的共生進行賦值.獨立共生模式下(如圖2)，共生系數δBA=0,δAB=0，因此，設δBA=fBA(L,P,W,Z,θ)=E(LBA)(E(PBA)+E(WBA)+E(ZBA))E(θA)=0×(0+0+0)×0=0；δAB=fAB(L,P,W,Z,θ)=E(LAB)(E(PAB)+E(WAB)+E(ZAB))E(θB)=0×(0+0+0)×0=0.

從仿真分析圖2看，在創新生態系統中兩方成員處于獨立共生模式(δBA=0,δAB=0).在此模式下兩方成員間的共生系數為零(δ=0)，兩方成員只受自身因素(rA=0.3，rB=0.4)的影響，并未受到來自彼此的非正式治理等因素的影響，因此未產生共生效應、獨立發展.經過一定時間的發展，兩方成員處于穩定狀態時是獨立共生模式規模收益達到數量上限.然而，獨立共生模式是一種理想化的共生模式，在實際創新生態系統中并不存在.

圖2 獨立共生模式Fig.2 Independent symbiosis model

4.1.2 偏利共生模式 基于現有研究并考慮仿真擬合與規律性，探討非正式治理對企業A與成員B形成偏利共生模式的影響,對本研究模型(3)中表示非正式治理的共生進行賦值.偏利共生模式下，共生系數δBA>0,δAB=0或δBA=0,δAB>0.因此，本研究以共生系數δBA>0,δAB=0為例，設:δBA=fBA(L,P,W,Z,θ)=E(LBA)(E(PBA)+E(WBA)+E(ZBA))E(θA)=1×(0.2+0.3+0.3)×0.4=0.32；δAB=fAB(L,P,W,Z,θ)=E(LAB)·(E(PAB)+E(WAB)+E(ZAB))E(θB)=1×(0+0+0)×0=0，如圖3所示.

圖3 偏利共生模式Fig.3 Favorable symbiosis model

從仿真分析圖3看，在創新生態系統中兩方成員處于偏利共生模式(δBA>0,δAB=0).在此模式下兩方成員間的共生系數成員B等于零(δ=0)，企業A大于零(δ>0).成員B(δ=0)只受自身因素(rB=0.4)的影響，并未受到來自另一方的非正式治理等因素的影響，因此經過一段時間的發展，其收益的增長上限與獨立共生模式時一樣，未發生變化.企業A(δ>0)作為偏利共生的受益方，不僅受到自身因素(rA=0.3)的影響，也受到來自另一方成員的信任、聲譽感知及其彼此間的合作文化和聯合制裁等因素的影響，且產生正向作用.因此經過一段時間的發展，其收益的增長上限因受益而有所增加，大于獨立共生模式時收益上限.

4.1.3 寄生共生模式 基于現有研究并考慮仿真擬合與規律性，探討非正式治理對企業A與成員B形成寄生共生模式的影響,對本研究模型(3)中表示非正式治理的共生進行賦值.寄生共生模式下，共生系數δBA>0,δAB<0或δBA<0,δAB>0.因此，本研究以共生系數δBA>0,δAB<0為例，設:δBA=fBA(L,P,W,Z,θ)=E(LBA)(E(PBA)+E(WBA)+E(ZBA))E(θA)=1×(0.2+0.2+0.3)×0.4=0.28；δAB=fAB(L,P,W,Z,θ)=E(LAB)·(E(PAB)+E(WAB)+E(ZAB))E(θB)=1×[0.1+0.1+(-0.8)]×0.4=-0.24.如圖4所示.

圖4 寄生共生模式Fig.4 Parasitic symbiosis pattern

從仿真分析圖4看，在創新生態系統中兩方成員處于寄生共生模式(δBA>0,δAB<0).在這一模式下兩方成員間的共生系數企業A大于零(δ>0)，成員B小于零(δ<0).企業A(δ>0)不僅受自身因素(rA=0.3)的影響，也因寄生于另一方受到來自另一方的良好信任、聲譽及其彼此間的合作文化和聯合制裁等因素的正向影響，因此經過一段時間的發展，其收益的增長上限因受益而有所增加，大于獨立共生模式時收益上限.成員B(δ<0)不僅受自身因素(rB=0.4)的影響，也因被寄生受到來自另一方的機會主義、不道德行為等因素影響，即受到寄生方的消耗，因此經過一段時間的發展增長開始下降，其收益的增長上限因受益受限而下降，小于獨立共生模式時收益上限.

4.1.4 互惠共生模式 ① 對稱互惠共生模式.基于現有研究并考慮仿真擬合與規律性，探討非正式治理對企業A與成員B形成對稱互惠共生模式的影響,對本研究模型(3)中表示非正式治理的共生進行賦值.對稱互惠共生模式下，共生系數δBA=δAB>0.因此設δBA=fBA(L,P,W,Z,θ)=E(LBA)(E(PBA)+E(WBA)+E(ZBA))E(θA)=1×(0.3+0.2+0.2)×0.4=0.28；δAB=fAB(L,P,W,Z,θ)=E(LAB)(E(PAB)+E(WAB)+E(ZAB))E(θB)=1×(0.3+0.2+0.2)×0.4=0.28，如圖5(a)所示.② 非對稱互惠共生模式.基于現有研究并考慮仿真擬合與規律性，探討非正式治理對企業A與成員B形成非對稱互惠共生模式的影響,對本研究模型(3)中表示非正式治理的共生進行賦值.非對稱互惠共生模式下，共生系數δBA>0,δAB>0,δBA≠δAB.因此設δBA=fBA(L,P,W,Z,θ)=E(LBA)(E(PBA)+E(WBA)+E(ZBA))E(θA)=1×(0.3+0.3+0.4)×0.4=0.4；δAB=fAB(L,P,W,Z,θ)=E(LAB)(E(PAB)+E(WAB)+E(ZAB))E(θB)=1×(0.3+0.2+0.3)×0.4=0.32，如圖5(b)所示.

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圖5 互惠共生模式Fig.5 Reciprocal symbiosis model

從仿真分析圖5看，在創新生態系統中兩方成員處于互惠共生模式(δBA>0,δAB>0).在這一模式下兩方成員間的共生系數均大于零(δ>0).雙方主體不僅自身因素(rA=0.3，rB=0.4)的影響，彼此間形成的互相信任、贊譽，建立的共同價值觀和合理約束制裁機制會影響到各方，因此經過一段時間的發展，兩方的收益的增長上限因受益而有所增加，均大于獨立共生模式時收益上限，是共生關系演化的最佳方向.

4.2 創新生態系統共生系數中相關參數對其成員共生關系演化的影響仿真

分解細化共生系數中相關參數,并分析其對系統成員共生演化的影響.δBA=fBA(L,P,W,Z,θ)=E(LBA)(E(PBA)+E(WBA)+E(ZBA))E(θA)；δAB=fAB(L,P,W,Z,θ)=E(LAB)(E(PAB)+E(WAB)+E(ZAB))E(θB)，即信任、聲譽、合作文化、聯合制裁等共生系數的影響.其中，基于共生模型(3)可知，信任、聲譽、合作文化對創新生態系統成員收益發揮作用的程度都是正向的.為了避免信任、聲譽、合作文化等相關參數分別對成員共生關系演化發揮作用時受到其他因素的干擾，本研究控制其他各相關參數為正向，因此，基于互惠共生關系單獨仿真分析不同信任、聲譽、合作文化共生參數對創新生態系統中成員共生演化的影響.而聯合制裁對創新生態系統成員收益發揮作用的程度有正向和負向，本研究在方便分析的情況下控制相關參數，基于不同共生關系分析不同聯合制裁共生參數對創新生態系統中成員共生演化的影響.

參考相關研究并結合系統成員合作實際情況[32]，在考慮數值與仿真的合理性基礎上，設t∈[0,20]，RA(0)=10，rA=0.3，NA=20，RB(0)=10，rB=0.4，NB=30，基于模型(3)進行仿真分析.

4.2.1 信任共生參數的影響 基于互惠共生關系，分析共生系數中不同信任參數對創新生態系統中成員共生演化的影響，并對共生企業A和成員B的合作收益進行演化仿真，如圖6(a)和6(b).根據互惠共生關系共生的取值范圍，設E(PBA)=0.2，E(WBA)=0.2，E(ZBA)=0.1，E(θA)=0.4，E(LAB)=1，E(PAB)=0.3，E(WAB)=0.3，E(ZAB)=0.2，E(θB)=0.4，E(LBA1)=2，E(LBA2)=4，E(LBA3)=6，即δBA1=0.4，δBA2=0.8，δBA2=1.2，δAB=0.32.

圖6 E(LBA)對成員合作收益共生演化的影響

圖6(a)和6(b)分別為E(LBA)對成員A、B合作收益共生演化的影響.分析圖6可知，在R(0)、r、N保持不變的情況下，控制雙方成員聲譽、合作文化、聯合制裁等其他參數及成員B信任參數，企業A的共生系數中信任參數值越大，企業A獲得的合作收益增長規模越大，成員B的合作收益增長也隨之增大.可知,成員間信任度越高，彼此間合作越密切，收益增量越高.成員的合作收益不僅受到合作方信任參數的推動，也受到因創新生態系統整體合作收益增加而發揮作用的自身信任參數的推動，但合作方對其影響力更大.

4.2.2 聲譽共生參數的影響 基于互惠共生關系，分析共生系數中不同聲譽參數對創新生態系統中成員共生演化的影響，并對共生企業A和成員B的合作收益進行仿真，如圖7.根據互惠共生關系共生的取值范圍，設E(LBA)=1，E(WBA)=0.4，E(ZBA)=0.4，E(θA)=0.4，E(LAB)=1，E(PAB)=0.4，E(WAB)=0.2，E(ZAB)=0.2，E(θB)=0.4，E(PBA1)=0.7，E(PBA2)=1.2，E(PBA3)=1.7，即δBA1=0.6，δBA2=0.8，δBA3=1，δAB=0.32.

圖7 E(PBA)對成員合作收益共生演化的影響

圖7(a)和7(b)分別為E(PBA)對成員A、B合作收益共生演化的影響.分析圖7可知，在R(0)、r、N保持不變的情況下，控制雙方信任、合作文化、聯合制裁等其他參數及成員B聲譽參數，企業A的共生系數中聲譽參數值越大，企業A獲得的合作收益增長規模越大，成員B的合作收益增長也隨之增大.可知,成員間聲譽感知程度越高，彼此間合作越密切，收益增量也隨之增大.成員的合作收益不僅受到合作方聲譽參數的推動，也受到因創新生態系統整體合作收益增加而發揮作用的自身聲譽參數的推動，但合作方對其影響力更大.

4.2.3 合作文化共生參數的影響 基于互惠共生關系，分析共生系數中不同合作文化參數對創新生態系統中成員共生演化的影響，并對共生企業A和成員B的合作收益進行仿真，如圖8所示.根據互惠共生關系共生的取值范圍，設E(LBA)=1，E(PBA)=0.2，E(ZBA)=0.2，E(θA)=0.4，E(LAB)=1，E(PAB)=0.3，E(WAB)=0.3，E(ZAB)=0.2，E(θB)=0.4，E(WBA1)=0.1，E(WBA2)=0.6，E(WBA3)=1.1，即δBA1=0.2，δBA2=0.4，δBA3=0.6，δAB=0.32.

圖8 E(WBA)對成員合作收益共生演化的影響

4.2.4 聯合制裁共生參數的影響 基于不同共生關系,分析共生系數中不同聯合制裁參數對創新生態系統中成員共生演化的影響，并對企業A和成員B的合作收益共生演化進行仿真，如圖9所示.根據五種共生關系共生的取值范圍，設E(LBA)=1，E(PBA)=0.2，E(WBA)=0.2，E(θA)=0.4，E(LAB)=1，E(PAB)=0.3，E(WAB)=0.3，E(ZAB)=0.2，E(θB)=0.4，E(ZBA1)=-1.4，E(ZBA2)=1.1，E(ZBA3)=1.6，即δBA1=-0.4，δBA2=0.6，δBA3=0.8，δAB=0.32.

圖9 E(ZBA)對成員合作收益共生演化的影響

圖9(a)和9(b)分別為E(ZBA)對成員A、B合作收益共生演化的影響.分析圖9可知，在R(0)、r、N保持不變的情況下，控制雙方信任、聲譽、合作文化等其他因素及成員B聯合制裁因素，企業A的聯合制裁共生系數值越大，企業A的收益增長規模變大，同時成員B的收益增長規模也隨之變大.企業A的共生系數因聯合制裁為負，企業A的合作收益增長規模小于其獨立共生模式下的，而成員B的合作收益增長規模大于其獨立共生模式下的，但增長規模較小.網絡間聯合制裁治理效用越強，彼此間合作越密切，收益增量越大.成員的合作收益不僅受到合作方聯合制裁治理效用的影響，也受到因創新生態系統整體合作收益增加而發揮作用的自身聯合制裁治理效用的影響，但合作方對其影響力更大.

通過以上模擬數值仿真分析，可知創新生態系統中成員共生演化是持續變化的，主要受到共生系數δ的影響.其中，在控制其他相關參數下，信任、聲譽、合作文化等共生系數各自對系統成員共生關系產生正向影響，推動互惠共生關系的形成，而聯合制裁對系統成員共生關系的影響既有正向也有負向的，可能產生寄生、偏利、互惠共生.可知非正式治理因素在創新生態系統成員共生關系中扮演著重要的角色.互惠共生是創新生態系統成員共生演化的最優模式，通過調整共生關系δ，即發揮非正式治理因素的正向作用，推動獨立、寄生、偏利等共生模式向互惠共生模式轉換，并推動實現互惠共生模式下共生演化穩定狀態.

4.3 共生穩定性仿真

利用MATLAB R2017a對平衡點P4進行數值仿真分析，并根據前文的參數賦值，設參數為t∈[0,20]，RA(0)=10，rA=0.3，NA=20，RB(0)=10，rB=0.4，NB=30，δBA=0.4，δAB=0.32.

圖10 平衡點P4的仿真分析Fig.10 Simulation analysis of balance pointP4

5 結 論

本研究基于社會嵌入理論與組織生態學理論，從動態視角，基于共生理論，構建創新生態系統成員共生關系演化的共生模型探討系統中非正式治理共生系數對其成員增長規律、共生模式、演化路徑的影響，并對模型進行演化穩定性分析和仿真.研究結果表明：創新生態系統共生演化取決于成員間共生系數的強弱，成員的共生系數由非正式治理構成，可分解為信任、聲譽、合作文化、聯合制裁等系數綜合作用.其中，仿真分析得出，在控制其他相關參數下，信任、聲譽、合作文化等共生系數各自對系統成員共生關系產生正向影響，推動互惠共生關系形成，而聯合制裁對系統成員共生關系的影響既有正向也有負向的，可能產生寄生、偏利、互惠共生.其次，創新成員在互惠共生關系基礎上進行共生演化，其穩定狀態下的收益與共生系數和最大收益規模有關，非正式治理對共生演化穩定狀態產生影響.最后，通過創新生態系統成員共生收益變化描述系統成員成長演化規律,其與Logistic增長規律相似，非正式治理作用產生的互惠共生關系是創新生態系統可持續發展最優關系，為創新生態系統獲得競爭優勢及可持續發展提供了新思路.

本文的貢獻主要體現在兩個方面：(1) 本研究探討多個非正式治理共同作用影響其系統成員共生關系，彌補了以往研究多將非正式治理單獨探討的弊端，豐富了非正式治理在創新生態系統中相關理論;(2) 從動態視角探討非正式治理對其所嵌入的創新生態系統成員共生關系演化的影響，揭示了非正式治理對系統成員共生關系演化影響的“黑箱”，進一步拓展了社會嵌入理論、組織生態學與共生理論在創新生態系統實踐中的應用.

通過此研究，我們受到的啟示如下.(1) 創新生態系統中成員間非正式治理共生系數的大小決定了系統共生關系演化的均衡結果.創新生態系統各企業應充分發揮信任、聲譽、合作文化、聯合制裁等非正式治理的正向作用，著力構建互惠共生關系，推動實現價值共創.基于前文分析，信任、聲譽、合作文化等共生系數各自對系統成員共生關系產生正向影響，推動互惠共生關系的形成.而聯合制裁對系統成員共生關系的影響既有正向也有負向的，可能產生寄生、偏利、互惠共生.企業間應注重營造良好的聲譽及其信息、資金、物質流渠道，構造優良的合作文化氛圍及共同價值觀，建立良好的信任關系及制定合理有度的集體制裁，發揮信任、聲譽、合作文化、聯合制裁的正向作用，推動產生互惠共生.對于在創新生態系統中營造良好共生環境，各成員可以打造暢通的信息流動渠道，建立各類交流會、論壇、專題討論、社群、VIP等平臺，促進成員間信息和資源的交流、合作及關系構建，充分發揮非正式治理的正向作用，向著互惠共生關系演化，推動創新生態系統的構建和健康發展并實現價值共創.本研究為企業確定如何利用非正式治理，構建、維護并利用互惠共生關系提供一些新思路和管理啟示.(2) 創新生態系統各成員應積極采取共生激勵策略，著力推動創新生態系統向互惠共生演化轉化，構建跨組織的互惠共生關系.總結分析利用前文創新生態系統成員4種共生模式演化的特點，基于共生模式的特質治理共生單元、共生界面和共生環境，強化非正式治理共生系數正向作用，構建緊密系統的合作關系，打造高度融合的創新生態，推動創新生態系統共生演化模式逐步向互惠共生模式轉化，促使創新生態系統向著螺旋上升的“上樓梯”式發展，推動進入高階創新生態系統演化.本研究為建立穩定的創新生態系統環境，推動向互惠共生模式轉化提供實際啟示.

本文存在的局限性為：(1) 目前對非正式治理的歸納不夠全面，參考國內外相關文獻將非正式治理歸納為信任、聲譽、合作文化、聯合制裁四種，在創新生態系統中可能還存在其他非正式治理方式.(2) 對創新生態系統共生模型及穩定性的仿真僅僅通過賦值數據進行模擬仿真，缺乏與數據實證結合進行動態共生演化研究.(3) 本文以創新系統中兩方合作主體作為分析對象，通過構造簡化模型，研究非正式治理對創新系統共生關系的影響，并進行仿真模擬.而現實創新生態系統中由n個主體構成，其系統中關系和互動情況更為復雜，后續可在此基礎上開展實證研究.針對以上不足，未來需作進一步深入研究.