數字產業區域創新生態系統內企業協同的演化博弈研究
——基于不對稱依賴視角

王宇婷 易加斌 俞瀾天

1（中國社會科學院大學工業經濟系，北京 100836）

2（哈爾濱啟智新經濟產業發展有限公司，哈爾濱 150070）

3（哈爾濱商業大學商務學院，哈爾濱 150028）

引 言

近年來，隨著數字經濟的迅速發展，數據這一新的生產要素憑借其非稀缺性、非均質性以及非排他性等特征改變了傳統生產方式，顛覆了傳統創新發展理論，為數字創新實踐提供了堅實基礎［1］。基于數字創新，不同主體之間的協同創新以及價值共創方式都發生了變化［2］，為創新生態系統理論的發展提供了新的研究視角。以華為、騰訊等為代表的大型技術企業紛紛成立數字化平臺賦能中小企業，借助技術優勢實現自身生態邊界擴張。同時許多企業也積極與包括上下游伙伴、大學、科研機構、第三方服務平臺等多元主體合作，實現關鍵數字技術的突破，助力自身數字化戰略實施［3］。然而，創新生態系統是一個包含上下游協同創新的多主體構成，不同的創新主體在創新生態系統中擔任不同的角色，既存在有技術、市場資源優勢的數字領先企業，也存在具有技術需求的數字追隨企業，雙方之間既存在相互依賴、資源互補的關系，也存在由資源不對稱引起的權利不對稱關系［4］，使得數字領先企業與數字追隨企業在合作過程中存在需求響應不對稱帶來的合作預期偏差［5］和信任缺失導致的相互惡意利用［6］等隱患，影響了契約關系的治理效果。此外，以政府、產業園區為代表的公共管理部門承擔著促進產業持續發展、維護地區經濟形象的重要責任。在數字經濟迅猛發展的當下，鼓勵數字企業間合作、拓展區域創新生態系統邊界成為其服務職能發揮的重要內容。在面對不對稱依賴普遍存在的情形，公共管理部門如何采取措施為數字企業間的協作提供良好環境與創新土壤就成為重要的研究內容。

因此，本文從現實情況出發，對數字產業區域創新生態系統內部不同企業之間的協作進行探討，結合不對稱依賴這一角度對數字領先企業以及數字追隨企業兩類主體的合作進行博弈分析，并從市場與公共管理者參與兩種機制的對比研究中尋找地方政府以及數字產業園區等主體的服務與管理方式，對構建數字企業間和諧共贏的價值共創機制具有重要研究意義。

1 文獻綜述

1.1 區域創新生態系統與數字創新生態系統

創新生態系統是由異質性創新主體動態交互所形成的相互依賴和共生演進的網絡關系和協同演化復雜系統［7］。隨著經濟地理學的應用，學者們將創新生態系統引入到區域創新中，形成了區域創新生態系統這一概念。Asheim 和Isaksen （2002）［8］將區域創新系統視為“被提供支持的知識型組織所包圍的區域產業集群”。吳金希（2014）［9］將具備地理臨近性的創新要素所形成的創新生態系統作為區域創新生態系統。在基于數字技術嵌入的數字化創新中，數據的可流動性、可疊加性、數字創新的跨邊界性等特征打破了以往技術創新的范式，促使學者們對數字創新生態系統進行研究［10，11］。Suseno 等（2018）［12］認為數字創新生態系統是依托數字技術實現產品創新與價值創造的復雜系統。張超等（2021）［2］將數字創新生態系統劃分為創新導向和數字賦能，前者側重于數字技術的創新與傳播，而后者側重于價值共創。魏江和趙雨菡（2021）［13］指出了數字創新生態系統的特征包括要素數字化、主體虛擬化和協同生態化。Morabito（2016）［14］指出數字創新背景下領導企業對其他企業的發展與創新影響越來越大，“馬太效應” 更為明顯。

本文著重探討數字產業區域創新生態系統，即區域創新生態系統內部涉及數字產業的要素，包括主體、行為、環境等。其中數字產業特指數字產業化，即提供數字技術、產品、服務、基礎設施和解決方案以及完全依賴于數字技術、數據要素的各類經濟活動。數字產業區域創新生態系統的本質仍是區域創新生態系統，但有別于區域數字創新生態系統的定義，后者側重于數字創新相關要素，而前者則突出了數字產業化的重要性。

1.2 企業間協同與不對稱依賴

企業間協同關系本質上是基于資源形成的依賴關系［15］。根據資源依賴理論，由于資源分布的不均衡性，擁有資源優勢的一方往往會獲得權利優勢［16］。Emerson （1962）［17］最早將不對稱依賴描述為交易雙方彼此依賴性的差異。沿著這一視角，現有研究揭示了不對稱依賴對供應鏈［18］、產業集群［19］、創新生態系統［20］等不同類型的協同主體的消極影響，包括擁有優勢地位主體的機會主義傾向［21］、弱勢主體的“鯊魚困境”［22］； 另外，合理應對并降低不對稱依賴是弱勢主體提升自身競爭力的重要路徑，包括后發企業通過自身主動性以及動態性能力克服不對稱依賴［23］、成員間通過明確的契約關系維護協作關系的穩定性等［24］。也有學者通過演化博弈這一視角進行研究，如李煜華等（2015）［25］基于動態視角對科技型小微企業與大企業合作進行分析并指出相關的影響因素； 李柏洲等（2021）［26］對戰略性新興產業供應鏈的協同進行研究； 譚勁松和趙曉陽（2022）［27］從成果保護角度對創新生態系統內領先企業與追隨企業的技術管理策略進行研究等。

對文獻成果的梳理和綜述可以看出，目前學者們對創新生態系統多主體行為及其關系展開了較為系統性的研究，但仍存在如下方面的不足： （1）目前的研究更多關注創新生態系統整體特征，缺乏從微觀視角關注系統內部主體之間的關系及其演化研究； （2） 在數字化創新中，生產要素以及主體行為特征變化使得企業間協作突破了傳統的合作范式，但目前缺乏定量模型研究，對于不同主體的合作策略選擇缺乏探討； （3） 在現有的演化博弈研究中，較少結合數字創新的要素以及主體特征進行探討，對“馬太效應” 加劇背景下的不對稱依賴情景缺乏研究。

因此，本文針對數字產業區域創新生態系統發展的背景以及當前的研究不足，將不對稱依賴引入數字領先企業與數字追隨企業的合作關系研究中，并基于市場機制與公共管理部門參與機制構建雙方的博弈矩陣，明晰兩個群體的競合關系和演化過程，探究影響二者合作的因素。在此基礎上，通過仿真分析對博弈結果展開檢驗，就數字領先企業與數字追隨企業如何通過科學有效地合作推進協同創新和數字化轉型提出相關對策建議。

2 模型假設與建立

2.1 博弈主體分析

本文的博弈主體是從數字產業區域創新生態系統內部領先企業集群以及追隨企業集群中隨機抽取并進行多次博弈。雙方在開展協作以實現數字資源互補和成本分攤多次博弈中不斷調整自身策略并形成穩定的博弈結果，其結果不一定是納什均衡的最優博弈結果。

就創新生態系統內部的數字領先企業而言，其掌握具有優勢的數字技術以及數字服務方案等，數字經濟具有的虛擬性以及價值增值等特點使得其戰略定位向“平臺賦能” 轉型，實現生態邊界的擴展。因此，數字領先企業選擇與追隨企業開展協作以實現自身生態邊界拓展。在合作中，數字領先企業存在兩種合作策略傾向： 一種是基于公平互信與追隨企業展開合作，與處于弱勢依賴的合作者積極分享自身知識資源，合理分配合作收益； 另一種是基于防范與領導思維開展合作，嚴格限制自身知識外溢及資源共享，從而在降低合作成本、拓展市場過程中保護自身核心技術。

就創新生態系統內部的數字追隨企業而言，其有強烈的數字技術應用和成熟數字方案需求，但由于自身資源的限制很難依賴自身力量實現數字生產技術突破以及數字化轉型，因而更多依賴與數字領先企業的合作。在協作過程中數字追隨企業也出現兩種合作傾向： 一種是基于互信思維積極開展商業合作，配合領先企業的合作要求，積極共享自身的知識與資源； 另一種是基于短期思維開展合作，在不開放自身關鍵資源的基礎上盡一切可能吸收來自領先企業的知識，并對領先企業的領導不予理睬。

2.2 基本假設

假設1：博弈主體均為有限理性個體，均以追求自身利益最大化為目標且具備學習與模仿的能力，在博弈過程中雙方信息不對稱且相互之間的博弈是隨機的。

假設2：基于數字經濟開放性特征，數字領先企業與數字追隨企業往往可以基于互補特征開展合作。雙方按照各自企業規模承擔合作成本C，數字領先企業規模為a，數字追隨企業規模為b（a＞b），則數字領先企業的分配系數，數字追隨企業的分配系數； 當博弈主體雙方都選擇互信合作策略時，雙方共同創造合作收益R并依據分配系數進行分配。

假設3：基于數字經濟的無邊界性特征，數字領先企業與數字追隨企業可以在合作過程中吸收彼此的知識資源。在數字領先企業選擇信任策略的前提下，數字追隨企業可以獲得來自外部的知識溢出收益λf（z），其中λ（0＜λ＜1）是數字追隨企業的知識吸收系數，f（z）是外部知識溢出量，與雙方的知識差距z呈現先增后減的函數關系，即f（z）＝Az2＋Bz＋D（A＜0，B＞0，D＞0）。

假設4：基于數字經濟的風險性特征，將數字領先企業與數字追隨企業的市場風險定義為r1和r2，由于競爭差異市場風險r2＞r1； 考慮機會主義行為，將領先企業借助追隨企業開放的資源獲得市場收益定義為M，契約補償為F，采取機會主義行為一方的市場風險由于自身的保守策略得以規避。

假設5：考慮數字領先企業與數字追隨企業的權利不對稱因素，數字領先企業在遭到合作損失后會利用自身的技術以及市場優勢打壓追隨企業，使其損失機會成本S。

2.3 市場機制下的演化博弈分析

根據相關假設建立市場機制數字產業區域創新生態系統內數字領先企業與數字追隨企業的博弈支付矩陣如表1 所示。設定數字領先企業群體中選擇“信任” 策略的比例為x（0≤x≤1），數字追隨企業群體中選擇“積極” 策略的比例為y（0≤y≤1）。

表1 市場機制下數字領先企業和數字追隨企業的博弈支付矩陣

對于數字領先企業而言，選擇信任策略時的期望收益ua1為：

選擇防范策略時期望收益ua2為：

則數字領先企業的平均收益期望為：

根據式（1） 和式（3） 計算結果得到復制動態方程為：

同理，當數字追隨企業選擇積極策略時，期望收益ub1為：

數字追隨企業選擇消極策略時，期望收益ub2為：

則數字追隨企業的平均收益期望為：

由式（5） 和式（7） 得到數字追隨企業的復制動態方程為：

由此得到演化博弈的二維動力系統：

令F（x，y）＝0，G（x，y）＝0，可知兩個群體的博弈均衡點有5 個，分別是（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1）、（x*，y*）。利用Friedman （1991）［28］的相關方法確定演化穩定策略（ESS），構建雅各比矩陣J如下：

則該矩陣的跡（記為trJ）為：

該矩陣的行列式（記為detJ）為：

若均衡點代入后trJ＜0 且detJ＞0，則該均衡點為演化穩定策略（ESS）。在滿足（x*，y*）∈［0，1］的限制下，即當αR－M＞r1－F＞0 且βR＋S＞r2－F＞0時，演化博弈的演化均衡點是（0，0）和（1，1），如圖1 所示，具體結果如表2 所示。

圖1 市場條件下的博弈演化相位圖

表2 市場博弈條件下均衡點的局部穩定性

由圖1 可知數字領先企業與數字追隨企業的博弈穩定狀態受到SOATC與SBATC面積的影響。當SOATC＞SBATC時，博弈演化z均衡點會朝向（0，0）演化； 當SOATC＜SBATC時，博弈演化均衡點會朝向（1，1）演化。

計算可知SOATC面積為：

分析可得具體命題如下：

命題1：數字追隨企業的機會成本損失S的增加會提高數字領先企業與數字追隨企業朝向（互信，積極）策略演化的概率，反之則會降低二者合作的概率。

用式（11） 對S求偏導：

數字追隨企業的機會成本損失S是SOATC的減函數，S的增加會使得SOATC變小，從而使演化均衡結果向（1，1）靠近。在協作中數字領先企業擁有優勢的數字技術方案以及較高的市場影響力，當追隨企業選擇消極合作策略應對時，勢必會面臨機會成本。消極的合作策略使得追隨企業難以像其他積極合作的主體獲得未來的合作收益； 另外，領先企業可以利用自身優勢排擠、打壓消極合作的追隨企業。

命題2：數字領先企業的機會主義收益M的減少會提高數字領先企業與數字追隨企業朝向（互信，積極）策略演化的概率，反之則會降低二者合作的概率。

用式（11） 對M求偏導：

數字追隨企業的機會成本損失M是SOATC的增函數，S的減少會使得演化均衡結果向（1，1）靠近。在協作中數字領先企業借助合作過程中的權利優勢對追隨企業采取保守策略甚至機會主義行為，如不提供關鍵資源、變相要挾追隨企業開放核心資源等都會破壞數字追隨企業的信任，從而破壞雙邊合作關系。

2.4 公共管理者參與下的演化博弈分析

促進數字產業發展以及區域數字創新生態系統的持續壯大被政府、產業園區等為代表的公共管理者高度重視，促使數字企業間在協作過程中通過機制協調、補貼獎勵、成果保護等措施實現長期健康發展。

假設6：公共管理者對協同取得合作成果的雙方企業分別給予獎勵補貼W，并通過黑名單機制對采取機會主義行為的企業形成聲譽損失T。

假設7：公共管理者通過成果保護機制建設等手段利用機會主義策略獲得的額外收益產生保護因子ε（0＜ε＜1），進而減少其機會主義行為收益。

根據相關假設建立公共管理者參與機制下的博弈支付矩陣如表3 所示。仍設定數字領先企業群體中選擇“信任” 策略的比例為x（0≤x≤1），數字追隨企業群體中選擇“信任” 策略比例為y（0≤y≤1）。

表3 公共管理者參與機制下的博弈支付矩陣

與前文市場機制的博弈分析過程一致，通過計算博弈主體的平均收益期望與復制動態方程，得到演化博弈的二維動力系統：

計算可知數字領先企業與數字追隨企業兩個群體的博弈均衡點分別是（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1）、（x*，y*）。同理根據Friedman （1991）［28］的方法構建雅各比矩陣J如下：

計算可知在αR－M＞r1－F＞0 且βR＋S＞r2－F＞0條件下，演化博弈的演化均衡點是（0，0）和（1，1）。同時雙方最終的博弈穩定策略也受到SOATC的影響。計算可知SOATC面積為：

分析可得具體命題如下：

命題3：來自公共管理部門的協作補貼W以及黑名單機制形成的聲譽損失T的增加會提高數字領先企業與數字追隨企業博弈朝向（互信，積極）策略演化的概率，反之則會降低二者合作的概率。

用式（12） 分別對W和T參數求偏導：

公共管理部門的協作補貼W以及黑名單機制形成的聲譽損失T是SOATC的減函數，其價值增加使演化均衡結果向（1，1）靠近。在協作中，來自政府的成果補貼意味著雙方協作的預期收益增加，在收益以及補貼的影響下合作雙方更傾向于采取積極互信的合作態度實現創新成果產出。而公共管理者的合作“黑名單” 則對合作中采取消極傾向的主體產生壓力，使其在聲譽機制的作用下克制自身的機會主義行為。

命題4：數字追隨企業的外部溢出知識吸收系數λ的提高會提高數字領先企業與數字追隨企業朝向（互信，積極）策略演化的概率，反之則會降低二者合作的概率。

用式（12） 對λ求偏導：

數字追隨企業的外部溢出知識吸收系數λ是SOATC的減函數，λ的增加會使演化均衡結果向（1，1）靠近。在協作中數字追隨企業往往通過吸收來自外部合作伙伴的溢出知識實現對關鍵資源的搜索與利用，其知識吸收能力越強，獲得的外部溢出知識越多，也更愿意與合作伙伴維持長久的合作關系。同時知識吸收能力往往與協作時間呈正相關，吸收能力的增強往往需要協作實踐的支撐。

命題5：來自數字領先企業的外部知識溢出f（z）的提高會提高數字領先企業與數字追隨企業朝向（互信，積極）策略演化的概率，反之則會降低二者合作的概率。

用式（12） 對f（z）求偏導：

數字領先企業的外部知識溢出f（z）是SOATC的減函數，f（z）的增加使演化均衡結果向（1，1）靠近。根據f（z）的定義對其構成要素進行討論如下：

用領先企業與追隨企業知識距離z對f（z）求偏導：

由于SOATC是外部知識溢出f（z）的單調遞減函數，根據假設3，當時f（z）與知識距離z呈正相關，知識距離z的增加使演化均衡結果向（1，1）靠近。反之，當時f（z）與知識距離z呈負相關，知識距離z的增加會使演化均衡結果向（0，0）靠近。結合現實情況，當協作雙方知識距離過大時，追隨企業很難吸收來自領先企業的溢出知識，這使得雙方的不對稱依賴進一步增強，在合作中追隨企業只能被動服從領先企業的要求，喪失合作的參與性與主動性，并不利于雙方合作的長久發展。

3 數值模擬仿真分析

為了更好分析影響區域數字創新生態系統發展以及數字領先企業與數字追隨企業雙方主體合作的影響因素，本文利用Matlab2020b 軟件進行數值仿真。仿真數據基于哈爾濱啟智新經濟產業園區企業航天絲路供應鏈有限公司（以下簡稱“航天絲路”）與國信優易大數據（以下簡稱“國信優易”）的合作案例。航天絲路隸屬于中國航天科工集團，專注于創新性服務平臺的開發建設； 國信優易是由國家信息中心發起成立的科技平臺型企業，專注于大數據基礎軟件產品研發與技術服務優化。雙方于2022 年達成合作協議共同建設黑龍江省跨境貿易電商產業綜合性服務平臺。假定國信優易為數字領先企業，航天絲路為數字追隨企業，結合實際情況并與相關專家學者討論，形成初始模型參數。同時借鑒李柏洲等學者相關研究［26，27］，對市場風險r、知識吸收系數λ以及知識差距z等參數進行借鑒。

根據相關假設設定初始模型參數為：R＝5、r1＝4、r2＝6、ε＝0.5、S＝1、M＝2、T＝1、W＝1、F＝1、λ＝0.5、a＝15、b＝5、z＝1、x0＝0.5、y0＝0.5。

3.1 機會成本損失對博弈雙方演化結果的影響

對數字追隨企業的機會成本損失S進行調整，得到動態變化結果分別如圖2、圖3 所示。圖2顯示隨著S數值由1 增加到4，雙方合作的概率不斷增加，當S＞3 時，系統演化方向發生改變，開始向（1，1）方向演化； 圖3 則顯示隨著S數值由1 增加到4，雙方合作的概率不斷增加，同時所有數值條件下系統均朝向（1，1）方向演化。仿真結果驗證了命題1。同時也進一步發現，在相同的機會成本損失參數下，公共管理者參與機制相對于市場機制更有效推進了合作。

圖2 市場機制下機會成本演化軌跡

圖3 公共管理者參與機制下機會成本演化軌跡

3.2 投機行為收益對博弈雙方演化結果的影響

對數字領先企業的投機行為收益M進行調整，得到動態變化結果分別如圖4、圖5 所示。圖4 顯示隨著M數值由1 增加到10，雙方合作概率不斷降低，向（0，0）方向演化的速度更快； 圖5顯示隨著M數值由1 增加到10，雙方合作概率不斷降低，向（0，0）方向演化的速度更快。但M數值的變化并未使得系統整體演化方向發生改變，說明M在博弈機制中發揮作用有限。

圖4 市場機制下投機行為收益演化軌跡

圖5 公共管理者參與機制下投機行為收益演化軌跡

3.3 合作補貼與聲譽損失對博弈雙方演化結果的影響

對來自公共管理者的合作補貼W以及聲譽損失T進行調整，得到動態變化結果分別如圖6、圖7 所示。圖6 顯示隨著合作補貼W數值由1 增加到4，雙方合作的概率不斷增加，當W＞3 時，系統開始向（1，1）方向演化； 圖7 顯示隨著聲譽損失T數值由1 增加到4，雙方合作的概率不斷增加，當T＞3 時，系統開始向（1，1）方向演化。結果驗證了命題3。

圖6 合作補貼演化軌跡

圖7 聲譽損失收益演化軌跡

3.4 知識吸收能力對博弈雙方演化結果的影響

對數字追隨企業的知識吸收能力λ進行調整，得到數字追隨企業的知識吸收能力λ變化的演化軌跡，如圖8 所示。從中可以看出，隨著數字追隨企業的知識吸收能力λ由0.1 增加到0.9，博弈雙方合作的概率不斷增加，同時在所有數值條件下系統均朝向（1，1）方向演化，結果驗證了命題4。

圖8 數字追隨企業的知識吸收能力演化軌跡

3.5 知識距離對博弈雙方演化結果的影響

對數字追隨企業與數字領先企業的知識距離z進行調整，得到動態變化結果，如圖9 所示。從中可以看出，當z≤2 時，隨著z的增加雙方合作概率增加； 當z＞2 時，隨著z的增加雙方合作概率降低； 當z＞3.5 時，系統演化方向發生變化，逐漸朝向（0，0）方向演化。因此，仿真結果驗證了命題5，即存在最優水平的知識距離z使得雙方合作概率最大。

圖9 合作雙方知識距離演化軌跡

4 結論與建議

4.1 研究結論

本文在數字信息技術驅動數字創新生態系統打破生態邊界的背景下，將不對稱依賴與演化博弈相結合，探究數字產業區域數字創新生態系統內數字領先企業與數字追隨企業合作策略的演化過程，主要得出以下結論：

（1） 數字追隨企業的機會成本損失的提高對系統趨于互信協同方向演化具有正向作用。同時相對于市場機制，公共管理者參與機制更為有效地推動系統朝向相互合作方向演化。

（2） 數字領先企業的投機行為收益的增加對系統趨于互信協同方向演化具有負向作用。同時相對于市場機制，公共管理者參與機制在一定程度上推動系統朝向相互合作方向演化。

（3） 數字領先企業與數字追隨企業的知識距離大小對推動雙方互信合作具有先提升后降低的作用，適度的知識距離有利于推進數字領先企業與數字追隨企業雙方的合作，同時存在最優的知識距離，使得數字領先企業與數字追隨企業雙方合作的概率最大。

（4） 公共管理部門參與機制下創新補貼以及聲譽損失均影響企業間協作的策略選擇，二者的提高對系統趨于互信協同方向演化具有正向作用。同時相對于市場機制，公共管理部門參與機制有效地提升了數字領先企業與數字追隨企業的合作概率。

4.2 對策建議

基于本文的博弈研究結果，就數字產業區域創新生態系統中數字領先企業與數字追隨企業如何通過科學有效地合作推進協同創新和數字化轉型，提出如下對策建議：

（1） 完善契約治理方式。數字領先企業與數字追隨企業在通過外部合作實現數字創新過程中要采取合理的契約引導方式規定雙方合作事項細則，并就不當行為應承擔的后果給予說明，完善契約治理方式，不能由于數字創新的急迫性而倉促開展合作，造成不利影響。同時通過組織間人員活動、技術交流、問題研討等方式增加雙方的互動頻率，增進雙方互信。

（2） 建立公信保障機制與信息保密機制，有效降低數字領先企業與數字追隨企業開放資源的市場風險。在合作過程中進行充分溝通，在雙方一致的意向下形成資源開放方案，避免過度開放與無序開放造成的互信風險； 另外，應將雙方開放資源納入保護機制，訂立競業協議，防范合作一方惡意利用另一方外溢資源。同時加強技術保護，防范關鍵知識外溢。

（3） 數字追隨企業慎選數字領先企業的合作伙伴并強化自身能力建設。在選擇合作伙伴過程中，數字追隨企業不僅要注重領先方的技術情況，更要考慮其知識外溢的可能性，盡量選擇知識距離比較接近或者存在知識互補的領先企業進行合作，避免因過高的知識距離形成吸收障礙。同時，注重自身動態能力建設，特別是自身的知識吸收能力，及時察覺、識別關鍵知識，并利用吸收、掌握的關鍵知識實現創新，提升自身的市場競爭力。

（4） 公共管理部門應當利用自身管理與服務職能開展獎勵創新的舉措，并就數字企業合作形成“黑名單” 機制。對于協作中產生的創新成果可以通過政府購買、稅收優惠等措施對創新進行鼓勵，同時對惡意破壞合作的數字企業及時進行公示訓誡，利用社會輿論監督抑制合作過程中的機會主義行為。