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摘 要：文章基于演化博弈理论，通过构建企业嵌入网络行为的演化博弈模型，分析在不同的成本、信任度和合作度条件下对企业的两种行为策略—“积极嵌入”和“消极回避”的动态影响过程。研究发现：第一，有限理性的条件下，集群协同创新网络的构建受企业博弈行为的共同影响;第二，从长期效益来看，嵌入集群协同创新网络是企业的最优策略;第三，企业嵌入集群协同创新网络的成本、企业间的信任度和合作度影响企业是否嵌入集群协同创新网络，并与其行为策略的转变存在显著的影响关系，降低成本、增加企业间的信任程度和合作程度，可以促进企业博弈实现均衡状态，从而正向推进构建集群协同创新网络。研究结论对推动企业嵌入集群协同创新网络具有一定的参考价值。
关键词：产业集群;企业行为;演化博弈;ESS
中图分类号：F 273 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2021）05-0489-09
An Evolutionary Game Analysis on the Behavior of Enterprises
Embedded Cluster Collaborative Innovation Network
MA Youcai，GUO Wei
（School of Economics and Management，Shandong University of Science and Technology，Qingdao 266590，China）
Abstract：Based on the evolutionary game theory，this paper constructs an evolutionary game model of enterprise’s behavior of embedding into the network，and analyzes the dynamic influence process of two behavior strategies“positive embedding” and “negative avoidance” under different conditions of cost，trust and cooperation.It is found that：first，under the condition of bounded rationality，the construction of cluster collaborative innovation network is influenced by the game behavior of enterprises;Secondly，from the perspective of longterm benefits，embedding cluster collaborative innovation network is the best strategy for enterprises;Thirdly，the cost，trust and cooperation between enterprises affect whether enterprises are embedded in cluster collaborative innovation network，and have a significant impact on the change of behavior strategy.Reducing cost and increasing trust and cooperation between enterprises can promote the enterprise game to achieve a balanced state，thus positively promoting the construction of cluster collaborative innovation network.The research conclusion has certain reference value for promoting enterprises to embed into cluster collaborative innovation network.
Key words：industrial cluster;enterprise behavior;evolutionary game;ESS
0 引言在全球產业链重构、国内国际双循环发展的大背景下，企业嵌入集群协同创新网络逐渐成为培养新业态、新模式，推动产业建设和创新发展的重要一环[1]。集群协同创新网络是网络内企业成员相互博弈的结果，博弈过程中信任危机、合作度低等问题的存在，将导致集群协同创新网络风险[2]，在很大程度上导致产业集群的进一步发展受阻，因此，如何利用演化稳定策略激发集群协同创新网络中企业合作、引导企业嵌入网络就显得尤为重要。
对于集群网络的探讨，一些学者立足于多元化的研究角度，自国内开始对集群发展的研究以来，产业集群发展的基础和理论体系越来越完善，此领域形成了以网络为中心的多元化研究态势[3]，近年来研究重点逐渐转向博弈科学等动态演化理论，但利用演化博弈探讨集群协同创新网络中企业行为的研究相对缺乏。研究通过建立集群协同创新网络中企业间的演化博弈模型，探讨博弈过程中的最优策略和博弈均衡策略，纳入成本、信任关系、合作程度等因素，并用数值模拟3种因素对演化博弈过程的影响路径，最后为促进企业合作和发展集群协同创新网络提供博弈策略和建议。
1 文献综述20世纪70年代演化博弈的思想产生，之后研究者将演化博弈定义为一种综合博弈理论和动态演化理论，存在于一定规模的博弈群体中，经过长期模仿与改进不断趋向“演化稳定策略”以寻求动态均衡状态的过程[2]，在动态路径寻求过程中不需要预测其他参与者的行为，只是根据上次博弈参与者的行动选择自己的下一次行动。产业集群作为一个系统，系统中个体的行为如何影响系统宏观状态，内部因素如何形成有利的互动、如何互动才会引起系统的状态改变并最终实现策略的稳定状态是演化博弈需要关注的主要内容。为验证此内容具有研究价值，同时为避免传统的文献归纳方法和阶段性归纳的偶然性，利用Citespace可视化计量分析软件探究当前此领域的研究现状和研究动态，为解决上述问题提供理论参考。 1.1 研究动态分析——可视化研究方法CiteSpace作为一种融合聚类分析、共现分析等
多种方法的文献可视化计量分析软件，能以图谱的形式将不同研究前沿之间的内部联系、某领域一定时期阶段内的研究现状、主题演化展现在图谱上。研究以中国学术期刊全文数据库（CNKI）为数据来源，由于以产业集群协同创新网络与演化博弈为主题进行研究的文献数量较少，因此考虑到数據的可获得性和有效性，在CNKI上检索文献时将检索条件设置为“主题=产业集群and博弈”，来源类别选择“SCI来源期刊、EI来源期刊、核心期刊、CSSCI”，筛选条件为“精确”，选择“高级”检索模式，经剔除与主题不相符的文献、新闻报道、会议通知等后，共得到325条有效数据，作为后续可视化计量分析的数据基础[4]。检索数据以Refworks格式导出，利用CiteSpace转换格式后对可用数据进行参数设置：时间跨度（Time Slicing）为2001—2019，时间分区（Slice Lenth）为1;节点类型（Node Types）设置为关键词（Keywords）;参数选取Selection Criteria为Top 50 per slice;运行时间为2020年7月31日;可视化参数设置为静态聚类视图[4]。在生成的图谱中：节点数量（N）为401，连线数量（E）为668，网络密度（Density）为0.008 3，网络结构较为显著;通过图谱直观地提炼出该研究领域的研究热点，有助于更客观的从整体把握关键词的研究现状[3]。
1.2 关键词共现分析关键词之间形成了直观的关系图（图1），由图可知各个关键词之间相互依存，联系紧密，其中演化博弈、合作博弈、创新网络出现频率较高、联系较为紧密，合作创新行为、动态博弈、技术创新、合作行为、企业合作等关键词可以归纳为企业行为，关键词“演化博弈”处于图谱中心位置，由此可见，通过构建博弈模型研究企业行为是较多学
者进行产业集群动态发展研究常采用的研究方法。
1.3 研究述评目前集群协同创新网络的研究方法多元化，将国内已有文献按照研究内容的近似性进行系统性梳理，结合可视化计量分析图谱所示结果归纳得出我国集群与博弈领域的热点主要集中于两大研究主题：演化博弈、企业行为。
1.3.1 集群网络中企业行为的研究国内集群协同创新网络的理论研究分析已获得较为丰富的发展，一些学者从企业个体的角度探讨集群的研究，研究内容方面集中于企业间行为的相关性研究，主要围绕集群网络与企业的关系及影响因素等问题进行探讨，如黄磊、刘则渊、姜照华（2015）等学者认为创新网络结构有助于企业之间资源、信息及知识交换，促使企业创新绩效的提升[5]，李奉书（2018）、吴松强（2021）等学者认为企业嵌入集群协同创新网络能够正向促进企业的创新能力[6-7]，王国顺（2019）认为诚信、资金支持、管制惩罚推动企业遵守诚信策略[8]，赵令锐（2019）、李根强（2020）等认为网络行为主体的作用对集群网络的演化效用很关键，其中信任、合作关系、异质性对行为主体会产生约束[9-10]，提高产业间的信任水平和合作水平能够增加企业间关系的约束性和稳定性[11]。这些研究通过将网络理论与集群企业行为理论结合，探讨两者相互促进的关系，认为信任和合作关系可以指导集群协同创新网络中企业主体的行为。
1.3.2 演化博弈应用研究随着网络研究与产业集群研究结合的不断深入，越来越多的学者逐渐重视博弈科学等动态演化研究方法，在企业行为演化路径、演化均衡策略
分析等方面备受关注，如孙伟（2015）利用演化博弈模型探究不同的环境规制强度和政府投入力度下企业技术创新的演化过程，增加政府投入可以推进企业行为演化过程[12]，李胜连（2015）通过构建复制动态方程分析政府与企业间存在的四种演化均衡状态下的最优策略，并提出相应的产业集群治理措施[13]，廖名岩（2018）基于复杂网络演化博弈理论分析企业协同创新演化路径揭示新兴产业集群内创新主体间的复杂联系和协同创新演化路径[14]，胡新华（2020）针对企业嵌入外生型集群网络的演化路径和演化稳定策略进行探讨[15]，但是针对此类相关主题的研究仅仅把关注重点放在某种行为的演化，其演化博弈过程受哪些因素的影响，如何使企业博弈快速实现均衡状态等这些问题仍有待探索。
综上所述，20世纪90年代以来，在产业集群这一领域呈现两大研究趋势，一是从经济学的视角逐渐转移到由各种集群关系组成的网络视角，网络理论作为新的研究层面具有综合多领域前沿联系的优势;二是研究重心逐渐从封闭、静态的理论研究转向开放动态演变的实证研究上。因此，已有的相关研究为分析集群网络协同创新过程中企业的博弈行为提供了理论研究基础。
2 企业行为演化博弈模型及系统演化均衡策略
2.1 产业集群协同创新网络中企业行为博弈分析
集群协同创新网络演化博弈是指在产业集群中将参与协同创新活动的博弈个体分别视为网络节点，个体间的行为联系看作网络，集群网络的个体根据策略历史和收益历史反复进行博弈形成具有竞合关系特征、自组织特征和多样性特征寻找最优均衡策略的过程。博弈理论研究的是在博弈一方策略选定的情况下，讨论另一方如何做出策略选择使自身利益最大。在产业集群协同创新网络中的企业个体是企业决策博弈过程的参与者，企业不同的行为策略构成了策略集合，由于企业个体间的行为存在“囚徒困境”，企业个体行为之间存在理性矛盾，其间利益不能始终保持一致，这里假设有大企业和中小企业两种个体进行博弈，存在两种行为策略，一种是突破自身资源与能力的限制，积极寻求协同合作、彼此相互信任以实现嵌入集群创新网络，以“积极嵌入”进行表达;一种是迫于自身条件或态度的束缚，喜欢单打独斗、不善合作的行为，以“消极回避”进行表述，存在的理想状态条件是：大企业相信中小企业会进行积极嵌入协同创新网络行为，如合作、要素共享等，并且知道尽管中小企业会采取消极回避的态度，也许会给自己带来短期效益，但长此以往容易使企业个体间合作关系中断，集群协同创新网络受损，不利于集群协同创新网络的演化与升级。在产业集群协同创新活动中，积极嵌入协同创新网络的企业通常表现为合作、信任、积极创新、资源共享等行为，长期的“积极嵌入”往往容易形成合作默契;企业消极回避协同创新网络行为通常有企业模仿创新、背叛、不诚信、私藏资源等行为。 2.2 企业行为演化博弈模型构建在此条件下，假设大企业选择积极嵌入协同创新网络的收益为a1，中小企业选择“积极嵌入”这一行为的收益为b1，由于选择存在偶然性和不确定性，设双方选择这一行为的概率均为p1，博弈一方选择这一行为的成本分别为c1和c2，企业选择嵌入网络后存在管理经营不善、不守信、违约等风险[16]，产生风险的概率为w1和w2，产生的风险成本用q1和q2表示;假设大企业选择“消极回避”行为时的收益为a2，大企业间行为不同时收益为a3，中小企业选择“消极回避”的收益为b2，中小企业行为不同时收益为a4，博弈双方策略不同时概率均为p2，由于博弈方未嵌入网络或者以其他方式进行回避，此时不产生嵌入风险成本，但是由于企业间失去合作对企业的收益不利，将造成一定的收益损失，假设收益损失分别为11和12;嵌入后的风险成本和嵌入成本之和为嵌入总成本。由于博弈不止一次，博弈双方的决策选择会影响彼此的决策，即一方首次选择“积极嵌入”行为，另一方首次选择“消极回避”后大企业再次进行决策时可能会改变行为，或者在一方企业选择“积极嵌入”行为后的获益远大于“消极回避”的得益，则博弈另一方再次进行博弈时会采取跟随战略[17]，因此，根据上述多次博弈后双方之间形成如下期望收益矩阵见表1。
从表1所示，其中表格左侧代表大企业群体行为决策，右侧代表中小企业群体行为决策。当双方同时选择“积极嵌入”决策时，所得期望收益分别为，在大企业选择“积极嵌入”、中小企业选择“消极回避”的收益为
p2（a3-c）-w1q1，p2a4-I2，
大企业选择“消极回避”、中小企业选择“积极嵌入”的收益为
p2*a3-I1，p2（a4-c）-w2q2
，两者均选择“消极回避”的收益为
（1-p1）b1-l1，（1-p1）b2-l2
。在此动态博弈中，若博弈过程满足完全理性假设时，其博弈结果与符号的值有关。
在产业集群环境中若存在N家企业，选择“积极嵌入”行为的大企业和中小企业所占比例分别为ɑ和β（0≤ɑ≤1，0≤β≤1），选择“消极回避”行为所占比例分别为1-ɑ和1-β，设大企业的两种行为策略的期望收益为1和2，则大企业实行“积极嵌入”的期望收益为
1=β[p1（a1-c）-w1q1）]+（1-p）[p2（a3-c）-w1q]
（1）
大企业实行“消极回避”的期望收益为
2=β（p2a3-I1）+（1-β）[（1-p1）b1-I1]
（2）
平均期望收益为
3=α*1+（1-α）*2
（3）同理，设小企业的两种行为策略的期望收益为1和2
，则小企业“积极嵌入”的期望收益为
1=α[p1（a2-c）-w2q2]+（1-α）[p2（a4-c）-w2q2]
（4）
小企业“消极回避”的期望收益为
2=α（a2p4-I2）+（1-α）[（1-p2）b2-I2]（5）
平均期望收益为
总=β1+（1-β）2（6）
ɑ和β是关于时间t的函数，构造该博弈的复制动态方程（RDE）为
F（α）=
dαdt=α（1-总）=α（1-α）（βI1-βp1c-w1q1）
（7）
F（β）=
dβdt=β（1-总）=β（1-β）（αI2-αp1c-w2q2）
（8）
令ɑ=0，β=0易得到复制动态方程的5个平衡点
O（0，0），A（0，1），B（1，1），C（1，0），D（α′，β′）
其中O（0，0）和B（1，1）为ESS均衡点（鞍点是函数平稳点的一种）[18]，令
dαdt=0，
dβdt=0
，
则：
α′=w2q2I2-p1c
，β′=w1q1I1-p1c（9）
當β=w1q1I1-p1c时，F（ɑ）=0，意味着无论ɑ取（0，1）上任意一值，都对此时的演化均衡没有影响，即选择“积极嵌入”行为的大企业和中小企业数量无论多少，系统都处于稳定均衡状态;当
β≠w1q1I1-p1c
时，此时令F（ɑ）=0，可得ɑ=0和ɑ=1为两个稳定点。
2.3 系统演化均衡策略演化稳定策略是指在演化博弈中实现一种优良状态，该状态要求对微小的扰动具有稳定性[17]。通过上述方程，可列得雅可比矩阵
R为
β（1-β）（I2-p1c）
（1-2β）（αI2-αp1c-w2q2）
（10）
雅可比矩阵中
F（α）′=
dF（α）dα
=（1-2α）（βI1-p1cβ-w1q1）
（11）
根据求导法则，若F（ɑ）′<0则为最优策略，根据
w1q1I1-p1c>0
的结果分为以下两种情况进行讨论。
1）当I1-p1c<0时，由于β>0>I1-p1c，则
β>
w1q1I1-p1c
，经数学演算后
β
I1-p1cw1q1
<0，β（I1-p1c）-w1q1<0
。将ɑ=0，ɑ=1代入公式（11）可得
F（0）′
=dF（α）dα =β（I1-p1c）-w1q1<0
（12）
F（1）′
=dF（α）dα
=-β（I1-p1c）+w1q1>0
（13）
因此，ɑ=0对于企业来说为最优策略，说明在大企业积极嵌入的风险成本和嵌入成本大于收益时，大企业往往不嵌入网络，同理可得中小企业在未积极嵌入的收益损失小于嵌入总成本时，中小企业也往往选择不嵌入网络。2）当I1-p1c>w1q1>0时，由于，1>β>0，则
1>w1q1I1-p1c
>0
，此时又可以分为两种情况进行探讨
情况一：当0<β<
w1q1I1-p1c<1时，w1q1-β（I1-p1c）>0。将ɑ=0，ɑ=1代入公式（11）可得
F（0）′
=dF（α）dα
=β（I1-p1c）-w1q1<0
（14）
F（1）′
=dF（α）dα
=-β（I1-p1c）+w1q1>0
（15）
得出结论：对于大企业而言，如果积极嵌入网络后的收益无法弥补嵌入网络的总成本，则不嵌入网络ɑ=0对于企业来说是最优策略选择。情况二：当
0<
w1q1I1-p1c<β<1
时，w1q1-β（I1-p1c）<0。将a=0，ɑ=1代入公式（11）可得
F（0）′
=dF（α）dα
=β（I1-p1c）-w1q1>0
（16）
F（1）′
=dF（α）dα
=-β（I1-p1c）+w1q1<0
（17）
此时，ɑ=1是最优策略，说明如果未积极嵌入的收益损失大于嵌入总成本时，企业倾向于选择嵌入网络，2种类型企业进行博弈行为存在四种情况，此时大企业、中小企业间的演化博弈稳定性分析结果见表3。
大企业和中小企业的期望收益大于嵌入总成本，即
I2-p1c>w2q2+c，I1-p1c>w1q1+c
I2-p1c
I2-p1c>w2q2+c，I1-p1c
I2-p1cw1q1+c，此时博弈ESS为点（0，0）。
图2为演化博弈模型的相位图，能体现某一群体策略随时间演化的动态过程，此图表明博弈均衡点稳定性的演化路径。在如图所示的区域中5个均衡点分别为复制动态方程的5个平衡点：点O、点A、点B、点C和空心点，此图所表达的意思是，当实施某种策略所付出的总成本小于期望收益，即当
α>12，β>12时，
w2q2I2-p1c
>12，
w1q1I1-p1c
>12
α<12，且β<12，
w2q2I2-p1
<12，
w1q1I1-p1
<12
企业个体再次选择此策略时，企业个体倾向于选择ESS，因为演化稳定策略处于（1/2，1/2）时，博弈演化会朝着两个方向发展[19]，即采取“消极回避”或采取“积极嵌入”;当选择“积极嵌入”的收益小于嵌入总成本时，博弈双方均选择“积极嵌入”的概率较小，倾向于选择“消极回避”，而收益越小，这种转变行为策略的概率越大，实现策略转移的趋向越快，由于考虑到企业博弈过程存在诸多不确定因素的影响，因此转化路径以曲线形式展现出来。综上，有限理性条件下，当“积极嵌入”协同创新网络总成本（嵌入成本和风险成本之和）大于“积极嵌入”的收益时，博弈方再次进行博弈为避免收益小于成本情况的发生，博弈双方逐渐趋向于选择“消极回避”;当“积极嵌入”协同创新网络总成本小于“积极嵌入”的收益时，再次进行博弈时博弈双方会继续采取“积极嵌入;当“未積极嵌入”协同创新网络的收益损失之和大于“积极嵌入”总成本时，再次进行博弈时博弈双方会转变行为策略选择“积极嵌入”，最终博弈达到稳定均衡状态。因此，当产业集群内两种类型的企业至少有一种企业的期望收益之和大于总成本时，（积极回避，积极回避）是此动态演化博弈的唯一稳定策略。
将系统的演化稳定策略纳入产业集群协同创新网络进行模拟：图3中展示了三个博弈圈，分别代表原始博弈圈、未实现最优策略导致网络断裂的博弈圈以及实现ESS的博弈圈，每个博弈圈由○和网格线构成，其中各个○表示的是处于企业协同创新环境中的企业个体，个体之间的网格线代表主体行为之间的联系，在第一个博弈圈中，3个企业个体博弈形成的网络存在“积极嵌入”（空心圆表示）和“消极回避”（实心圆表示），在原始图中，假设“积极嵌入”和“消极回避”行为发生频率相同，在经过几次博弈行为后，采取ESS策略后基本上形成嵌入网络行为为核心较为稳定的博弈网络，该网络通过链接的形式将活动主体进行关联，增加企业间合作或竞争互动的频率及行为传播，同时，由于网络主体间存在行为链接效应，意味着刚开始采取积极博弈行为的主体能在博弈中形成良好的效益正反馈，从而引导周围主体转变为积极嵌入行为的合作者，随着嵌入网络的行为增加，在一定程度上实现了产业集群协同创新网络的升级;而未采取ESS策略的集群网络由于各自坚持自身策略，随着博弈次数的增加，企业主体的理性合作频率不断下降，由刚开始积极与消极并存的状态转化为全部消极的状态，嵌入网络行为的频率逐渐减少，企业主体间合作维持难度加大并导致最终脱离网络。因此，为避免这种脱离网络后果的发生，集群协同创新活动中的个体逐渐转变自己的行为，向“积极嵌入”的方向转化，进而得到最佳的期望收益。 3 企业行为稳定策略演化路径分析经过长期反复的策略调整，博弈系统最终会形成“双赢”的策略稳定和博弈均衡状态，但鉴于企业的长期效益问题考虑，这种策略调整并不适合企业实际发展。国内外诸多研究已表明信任关系和合作程度越高，企业间的网络关系连接就越紧密[7] ，从而推动产业集群协同创新网络的构建和发展，由此可以借鉴吴松强等人的研究结论，利用企业采取嵌入网络策略概率来代表企业信任程度和合作程度的协同作用。根据以上内容，假设嵌入总成本（包括嵌入成本和损失成本）、信任度和合作度为企业行为演化博弈的影响因素，输入程序代码运行软件得到博弈模型的网络整体仿真结果如图4所示。
运行程序得到模型的拟合优度值在0.951以上，说明拟合效果良好，可以进行后续分析。图中呈现了博弈双方在协同创新过程中决策的变化，最终趋向一致的方向的选择为稳定策略，即均选择“积极嵌入”，或都选择“消极回避”，在仿真过程中，通过不断调试总成本V和概率P，发现仿真结果朝着（0，0）和（1，1）的方向演变，说明成本、信任度和合作度分别以不同概率和作用效果影响着企业博弈行为选择，并最终实现稳定均衡策略。
需要设置模拟博弈初始状态V=9，然后逐渐减小参数V的值至3，运行程序代码得到如下图所示的动态轨迹：当嵌入总成本刚开始减小时，企业在进行策略选择时存在迟疑阶段，而后逐渐调整策略，开始趋向于“积极嵌入”模式;逐渐调试参数值为3后，其余参数保持不变，得到图5的运动轨迹，能够发现嵌入总成本发生变化，导致演化过程趋向x轴发展，即成本减小时，与初始状态的虚线偏离越来越大，原先选择“消极回避”的博弈方会逐渐偏离原来的策略选择，选择另一决策-“积极嵌入”的可能性增加，此图反映了当嵌入成本和风险成本之和对企业行为的演化过程的逆向影响，即当企业选择积极嵌入网络总成本低于预期收益时，企业选择嵌入网络是最优策略，当总成本高于预期收益时，自私的采取回避策略是最优策略，这种策略虽然不会对集群网络的发展产生较大的影响，甚至视为企业在嵌入成本较高情况下的一种自保策略。理想状态（博弈模型的网络整体拟合仿真的理想结果）是指在采取（积极嵌入，积极嵌入）后，博弈双方的演化过程初始点和最终点相同，这一策略即为该博弈过程的演化稳定策略（ESS）。在理想状态下，调试嵌入概率
p1和p2的大小，使p1和p2呈同方向正比例增大，可以发现企业的策略选择路径（空心圆的运动轨迹）在某一区域很明显发生了变动，但是最终方向还是趋向于点（1，1），从存在各种未知风险的现实情境进行分析，博弈双方在做初始选择时，博弈双方不能始終保持嵌入策略，在重复博弈时难免有改变原始策略的倾向做出策略调整，而协同创新网络中如果构建起相互信任、积极合作的环境，博弈方很快能够克服这种危机感，为实现长期、稳定、可持续的效益需求，故而选择“积极嵌入”策略。
4 结语
通过构建、分析产业集群协同创新演化博弈模型，并对其合理性进行仿真实验，综合博弈模型分析的结果发现：第一，成本、损失、对方策略选择概率等影响因素的赋值对演化博弈的结果有一定的影响，企业制定策略前需要慎重考虑成本问题，有必要分析对方企业的策略行为;第二，参与协同创新的企业若能开诚布公积极参与构建协同创新网络，不仅有助于构建策略共享的契约关系，并且在一定程度上避免了由于恶性竞争和欺诈行为导致的合作风险;第三，除了主观意义上实现企业行为自我规范，更应该在客观环境中建立和培育合理、公平的市场合作和竞争机制，为集群协同创新网络的发展提供外在环境保障。
鉴于此，企业在参与集群协同创新活动过程中进行决策博弈可以围绕两种机制建设：一方面可以建立成本领先保障机制，重点关注降低投入成本和风险成本等问题，可以通过增强与博弈对手的合作、信任、沟通的频率，尽可能避免对手采取“消极回避”决策对本企业的不利影响，这有助于长期合作关系网络的构建，在一定程度上增强企业间资源、知识优势互补，促使产业集群协同创新网络不断释放活力，保障集群内企业进行协同创新的良好环境，为不同规模和拥有不同水平核心竞争力的企业提供参与市场竞争的机会平台;另一方面企业可以提升行为策略转化弹性，建立完善、理性的博弈转化机制，在博弈对手采取“消极回避”决策中灵活转变决策方向，以更大的理性空间避免不利于企业发展的情况出现。
参考文献：
[1] 吴松强，蔡婷婷，赵顺龙.产业集群网络结构特征、知识搜索与企业竞争优势[J].科学学研究，2018，36（07）：1196-1205.
[2]王欢欢，杜跃平.企业孵化网络演化、风险及治理机制研究[J].技术经济与管理研究，2019（10）：52-56.
[3]赖洪波.转型升级与高端突破：产业集群跨网络学习研究[M].上海：华东理工大学出版社，2013.
[4]李杰，陈超美.CiteSpace科技文献挖掘及可视化[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2016.
[5]黄磊，刘则渊，姜照华.演化视角下全产业链创新网络结构及核心企业行为对创新绩效的影响——以苹果公司网络为例[J].科技进步与对策，2015（08）：71-76.
[6]李奉书，黄婧涵.联盟创新网络嵌入性与企业技术创新绩效研究[J].中国软科学，2018（06）：119-127.
[7]吴松强，尹航，蔡婷婷.嵌入性创新网络、跨界合作与先进制造业企业创新能力——基于长三角地区先进制造业集群的实证研究[J].华东经济管理，2021，35（04）：34-41.
[8]王国顺，徐力俊.孵化网络中在孵企业行为策略及其演化博弈分析[J].系统工程，2019（05）：21-30.
[9]赵令锐，陈锐.有限理性企业创新行为的竞争博弈分析[J].工业技术经济，2019（02）：21-29.
[10]李根强，刘莎，张亚楠，等.信息熵理论视角下网络集群行为主体的观点演化研究[J].情报科学，2020（01）：42-47.
[11]李丹，杨建君.关系状态、信任、创新模式与合作创新绩效[J].科研管理，2019，39（06）：103-111
[12]孙伟，江三良，韩裕光.环境规制、政府投入和技术创新——基于演化博弈的分析视角[J].江淮论坛，2015（02）：34-38.
[13]李胜连，张丽颖，黄立军.沙轮式产业集群治理措施研究——基于非对称演化博弈的视角[J].技术经济与管理研究，2015（12）：103-107.
[14]廖名岩.基于复杂网络演化博弈协同创新研究[J].湖南社会科学，2018（06）：154-165.
[15]胡新华，刘东梅.本土中小企业如何突破外生型集群网络的嵌入壁垒？——演化博弈视角下的过程治理[J].商业究，2020（07）：54-62.
[16]文学舟，蒋海芸，张海燕.多方博弈视角下违约小微企业融资担保圈各主体间信任修复策略研究[J].预测，2020，39（02）：76-83.
[17]吴秋明，孔梅英，王晓青.国内外产业集群研究的历史、热点与前沿——基于Citespace的比较分析[J].技术经济与管理研究，2020（08）：111-118.
（责任编辑：王 强）
关键词：产业集群;企业行为;演化博弈;ESS
中图分类号：F 273 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2021）05-0489-09
An Evolutionary Game Analysis on the Behavior of Enterprises
Embedded Cluster Collaborative Innovation Network
MA Youcai，GUO Wei
（School of Economics and Management，Shandong University of Science and Technology，Qingdao 266590，China）
Abstract：Based on the evolutionary game theory，this paper constructs an evolutionary game model of enterprise’s behavior of embedding into the network，and analyzes the dynamic influence process of two behavior strategies“positive embedding” and “negative avoidance” under different conditions of cost，trust and cooperation.It is found that：first，under the condition of bounded rationality，the construction of cluster collaborative innovation network is influenced by the game behavior of enterprises;Secondly，from the perspective of longterm benefits，embedding cluster collaborative innovation network is the best strategy for enterprises;Thirdly，the cost，trust and cooperation between enterprises affect whether enterprises are embedded in cluster collaborative innovation network，and have a significant impact on the change of behavior strategy.Reducing cost and increasing trust and cooperation between enterprises can promote the enterprise game to achieve a balanced state，thus positively promoting the construction of cluster collaborative innovation network.The research conclusion has certain reference value for promoting enterprises to embed into cluster collaborative innovation network.
Key words：industrial cluster;enterprise behavior;evolutionary game;ESS
0 引言在全球產业链重构、国内国际双循环发展的大背景下，企业嵌入集群协同创新网络逐渐成为培养新业态、新模式，推动产业建设和创新发展的重要一环[1]。集群协同创新网络是网络内企业成员相互博弈的结果，博弈过程中信任危机、合作度低等问题的存在，将导致集群协同创新网络风险[2]，在很大程度上导致产业集群的进一步发展受阻，因此，如何利用演化稳定策略激发集群协同创新网络中企业合作、引导企业嵌入网络就显得尤为重要。
对于集群网络的探讨，一些学者立足于多元化的研究角度，自国内开始对集群发展的研究以来，产业集群发展的基础和理论体系越来越完善，此领域形成了以网络为中心的多元化研究态势[3]，近年来研究重点逐渐转向博弈科学等动态演化理论，但利用演化博弈探讨集群协同创新网络中企业行为的研究相对缺乏。研究通过建立集群协同创新网络中企业间的演化博弈模型，探讨博弈过程中的最优策略和博弈均衡策略，纳入成本、信任关系、合作程度等因素，并用数值模拟3种因素对演化博弈过程的影响路径，最后为促进企业合作和发展集群协同创新网络提供博弈策略和建议。
1 文献综述20世纪70年代演化博弈的思想产生，之后研究者将演化博弈定义为一种综合博弈理论和动态演化理论，存在于一定规模的博弈群体中，经过长期模仿与改进不断趋向“演化稳定策略”以寻求动态均衡状态的过程[2]，在动态路径寻求过程中不需要预测其他参与者的行为，只是根据上次博弈参与者的行动选择自己的下一次行动。产业集群作为一个系统，系统中个体的行为如何影响系统宏观状态，内部因素如何形成有利的互动、如何互动才会引起系统的状态改变并最终实现策略的稳定状态是演化博弈需要关注的主要内容。为验证此内容具有研究价值，同时为避免传统的文献归纳方法和阶段性归纳的偶然性，利用Citespace可视化计量分析软件探究当前此领域的研究现状和研究动态，为解决上述问题提供理论参考。 1.1 研究动态分析——可视化研究方法CiteSpace作为一种融合聚类分析、共现分析等
多种方法的文献可视化计量分析软件，能以图谱的形式将不同研究前沿之间的内部联系、某领域一定时期阶段内的研究现状、主题演化展现在图谱上。研究以中国学术期刊全文数据库（CNKI）为数据来源，由于以产业集群协同创新网络与演化博弈为主题进行研究的文献数量较少，因此考虑到数據的可获得性和有效性，在CNKI上检索文献时将检索条件设置为“主题=产业集群and博弈”，来源类别选择“SCI来源期刊、EI来源期刊、核心期刊、CSSCI”，筛选条件为“精确”，选择“高级”检索模式，经剔除与主题不相符的文献、新闻报道、会议通知等后，共得到325条有效数据，作为后续可视化计量分析的数据基础[4]。检索数据以Refworks格式导出，利用CiteSpace转换格式后对可用数据进行参数设置：时间跨度（Time Slicing）为2001—2019，时间分区（Slice Lenth）为1;节点类型（Node Types）设置为关键词（Keywords）;参数选取Selection Criteria为Top 50 per slice;运行时间为2020年7月31日;可视化参数设置为静态聚类视图[4]。在生成的图谱中：节点数量（N）为401，连线数量（E）为668，网络密度（Density）为0.008 3，网络结构较为显著;通过图谱直观地提炼出该研究领域的研究热点，有助于更客观的从整体把握关键词的研究现状[3]。
1.2 关键词共现分析关键词之间形成了直观的关系图（图1），由图可知各个关键词之间相互依存，联系紧密，其中演化博弈、合作博弈、创新网络出现频率较高、联系较为紧密，合作创新行为、动态博弈、技术创新、合作行为、企业合作等关键词可以归纳为企业行为，关键词“演化博弈”处于图谱中心位置，由此可见，通过构建博弈模型研究企业行为是较多学
者进行产业集群动态发展研究常采用的研究方法。
1.3 研究述评目前集群协同创新网络的研究方法多元化，将国内已有文献按照研究内容的近似性进行系统性梳理，结合可视化计量分析图谱所示结果归纳得出我国集群与博弈领域的热点主要集中于两大研究主题：演化博弈、企业行为。
1.3.1 集群网络中企业行为的研究国内集群协同创新网络的理论研究分析已获得较为丰富的发展，一些学者从企业个体的角度探讨集群的研究，研究内容方面集中于企业间行为的相关性研究，主要围绕集群网络与企业的关系及影响因素等问题进行探讨，如黄磊、刘则渊、姜照华（2015）等学者认为创新网络结构有助于企业之间资源、信息及知识交换，促使企业创新绩效的提升[5]，李奉书（2018）、吴松强（2021）等学者认为企业嵌入集群协同创新网络能够正向促进企业的创新能力[6-7]，王国顺（2019）认为诚信、资金支持、管制惩罚推动企业遵守诚信策略[8]，赵令锐（2019）、李根强（2020）等认为网络行为主体的作用对集群网络的演化效用很关键，其中信任、合作关系、异质性对行为主体会产生约束[9-10]，提高产业间的信任水平和合作水平能够增加企业间关系的约束性和稳定性[11]。这些研究通过将网络理论与集群企业行为理论结合，探讨两者相互促进的关系，认为信任和合作关系可以指导集群协同创新网络中企业主体的行为。
1.3.2 演化博弈应用研究随着网络研究与产业集群研究结合的不断深入，越来越多的学者逐渐重视博弈科学等动态演化研究方法，在企业行为演化路径、演化均衡策略
分析等方面备受关注，如孙伟（2015）利用演化博弈模型探究不同的环境规制强度和政府投入力度下企业技术创新的演化过程，增加政府投入可以推进企业行为演化过程[12]，李胜连（2015）通过构建复制动态方程分析政府与企业间存在的四种演化均衡状态下的最优策略，并提出相应的产业集群治理措施[13]，廖名岩（2018）基于复杂网络演化博弈理论分析企业协同创新演化路径揭示新兴产业集群内创新主体间的复杂联系和协同创新演化路径[14]，胡新华（2020）针对企业嵌入外生型集群网络的演化路径和演化稳定策略进行探讨[15]，但是针对此类相关主题的研究仅仅把关注重点放在某种行为的演化，其演化博弈过程受哪些因素的影响，如何使企业博弈快速实现均衡状态等这些问题仍有待探索。
综上所述，20世纪90年代以来，在产业集群这一领域呈现两大研究趋势，一是从经济学的视角逐渐转移到由各种集群关系组成的网络视角，网络理论作为新的研究层面具有综合多领域前沿联系的优势;二是研究重心逐渐从封闭、静态的理论研究转向开放动态演变的实证研究上。因此，已有的相关研究为分析集群网络协同创新过程中企业的博弈行为提供了理论研究基础。
2 企业行为演化博弈模型及系统演化均衡策略
2.1 产业集群协同创新网络中企业行为博弈分析
集群协同创新网络演化博弈是指在产业集群中将参与协同创新活动的博弈个体分别视为网络节点，个体间的行为联系看作网络，集群网络的个体根据策略历史和收益历史反复进行博弈形成具有竞合关系特征、自组织特征和多样性特征寻找最优均衡策略的过程。博弈理论研究的是在博弈一方策略选定的情况下，讨论另一方如何做出策略选择使自身利益最大。在产业集群协同创新网络中的企业个体是企业决策博弈过程的参与者，企业不同的行为策略构成了策略集合，由于企业个体间的行为存在“囚徒困境”，企业个体行为之间存在理性矛盾，其间利益不能始终保持一致，这里假设有大企业和中小企业两种个体进行博弈，存在两种行为策略，一种是突破自身资源与能力的限制，积极寻求协同合作、彼此相互信任以实现嵌入集群创新网络，以“积极嵌入”进行表达;一种是迫于自身条件或态度的束缚，喜欢单打独斗、不善合作的行为，以“消极回避”进行表述，存在的理想状态条件是：大企业相信中小企业会进行积极嵌入协同创新网络行为，如合作、要素共享等，并且知道尽管中小企业会采取消极回避的态度，也许会给自己带来短期效益，但长此以往容易使企业个体间合作关系中断，集群协同创新网络受损，不利于集群协同创新网络的演化与升级。在产业集群协同创新活动中，积极嵌入协同创新网络的企业通常表现为合作、信任、积极创新、资源共享等行为，长期的“积极嵌入”往往容易形成合作默契;企业消极回避协同创新网络行为通常有企业模仿创新、背叛、不诚信、私藏资源等行为。 2.2 企业行为演化博弈模型构建在此条件下，假设大企业选择积极嵌入协同创新网络的收益为a1，中小企业选择“积极嵌入”这一行为的收益为b1，由于选择存在偶然性和不确定性，设双方选择这一行为的概率均为p1，博弈一方选择这一行为的成本分别为c1和c2，企业选择嵌入网络后存在管理经营不善、不守信、违约等风险[16]，产生风险的概率为w1和w2，产生的风险成本用q1和q2表示;假设大企业选择“消极回避”行为时的收益为a2，大企业间行为不同时收益为a3，中小企业选择“消极回避”的收益为b2，中小企业行为不同时收益为a4，博弈双方策略不同时概率均为p2，由于博弈方未嵌入网络或者以其他方式进行回避，此时不产生嵌入风险成本，但是由于企业间失去合作对企业的收益不利，将造成一定的收益损失，假设收益损失分别为11和12;嵌入后的风险成本和嵌入成本之和为嵌入总成本。由于博弈不止一次，博弈双方的决策选择会影响彼此的决策，即一方首次选择“积极嵌入”行为，另一方首次选择“消极回避”后大企业再次进行决策时可能会改变行为，或者在一方企业选择“积极嵌入”行为后的获益远大于“消极回避”的得益，则博弈另一方再次进行博弈时会采取跟随战略[17]，因此，根据上述多次博弈后双方之间形成如下期望收益矩阵见表1。
从表1所示，其中表格左侧代表大企业群体行为决策，右侧代表中小企业群体行为决策。当双方同时选择“积极嵌入”决策时，所得期望收益分别为，在大企业选择“积极嵌入”、中小企业选择“消极回避”的收益为
p2（a3-c）-w1q1，p2a4-I2，
大企业选择“消极回避”、中小企业选择“积极嵌入”的收益为
p2*a3-I1，p2（a4-c）-w2q2
，两者均选择“消极回避”的收益为
（1-p1）b1-l1，（1-p1）b2-l2
。在此动态博弈中，若博弈过程满足完全理性假设时，其博弈结果与符号的值有关。
在产业集群环境中若存在N家企业，选择“积极嵌入”行为的大企业和中小企业所占比例分别为ɑ和β（0≤ɑ≤1，0≤β≤1），选择“消极回避”行为所占比例分别为1-ɑ和1-β，设大企业的两种行为策略的期望收益为1和2，则大企业实行“积极嵌入”的期望收益为
1=β[p1（a1-c）-w1q1）]+（1-p）[p2（a3-c）-w1q]
（1）
大企业实行“消极回避”的期望收益为
2=β（p2a3-I1）+（1-β）[（1-p1）b1-I1]
（2）
平均期望收益为
3=α*1+（1-α）*2
（3）同理，设小企业的两种行为策略的期望收益为1和2
，则小企业“积极嵌入”的期望收益为
1=α[p1（a2-c）-w2q2]+（1-α）[p2（a4-c）-w2q2]
（4）
小企业“消极回避”的期望收益为
2=α（a2p4-I2）+（1-α）[（1-p2）b2-I2]（5）
平均期望收益为
总=β1+（1-β）2（6）
ɑ和β是关于时间t的函数，构造该博弈的复制动态方程（RDE）为
F（α）=
dαdt=α（1-总）=α（1-α）（βI1-βp1c-w1q1）
（7）
F（β）=
dβdt=β（1-总）=β（1-β）（αI2-αp1c-w2q2）
（8）
令ɑ=0，β=0易得到复制动态方程的5个平衡点
O（0，0），A（0，1），B（1，1），C（1，0），D（α′，β′）
其中O（0，0）和B（1，1）为ESS均衡点（鞍点是函数平稳点的一种）[18]，令
dαdt=0，
dβdt=0
，
则：
α′=w2q2I2-p1c
，β′=w1q1I1-p1c（9）
當β=w1q1I1-p1c时，F（ɑ）=0，意味着无论ɑ取（0，1）上任意一值，都对此时的演化均衡没有影响，即选择“积极嵌入”行为的大企业和中小企业数量无论多少，系统都处于稳定均衡状态;当
β≠w1q1I1-p1c
时，此时令F（ɑ）=0，可得ɑ=0和ɑ=1为两个稳定点。
2.3 系统演化均衡策略演化稳定策略是指在演化博弈中实现一种优良状态，该状态要求对微小的扰动具有稳定性[17]。通过上述方程，可列得雅可比矩阵
R为
β（1-β）（I2-p1c）
（1-2β）（αI2-αp1c-w2q2）
（10）
雅可比矩阵中
F（α）′=
dF（α）dα
=（1-2α）（βI1-p1cβ-w1q1）
（11）
根据求导法则，若F（ɑ）′<0则为最优策略，根据
w1q1I1-p1c>0
的结果分为以下两种情况进行讨论。
1）当I1-p1c<0时，由于β>0>I1-p1c，则
β>
w1q1I1-p1c
，经数学演算后
β
I1-p1cw1q1
<0，β（I1-p1c）-w1q1<0
。将ɑ=0，ɑ=1代入公式（11）可得
F（0）′
=dF（α）dα =β（I1-p1c）-w1q1<0
（12）
F（1）′
=dF（α）dα
=-β（I1-p1c）+w1q1>0
（13）
因此，ɑ=0对于企业来说为最优策略，说明在大企业积极嵌入的风险成本和嵌入成本大于收益时，大企业往往不嵌入网络，同理可得中小企业在未积极嵌入的收益损失小于嵌入总成本时，中小企业也往往选择不嵌入网络。2）当I1-p1c>w1q1>0时，由于，1>β>0，则
1>w1q1I1-p1c
>0
，此时又可以分为两种情况进行探讨
情况一：当0<β<
w1q1I1-p1c<1时，w1q1-β（I1-p1c）>0。将ɑ=0，ɑ=1代入公式（11）可得
F（0）′
=dF（α）dα
=β（I1-p1c）-w1q1<0
（14）
F（1）′
=dF（α）dα
=-β（I1-p1c）+w1q1>0
（15）
得出结论：对于大企业而言，如果积极嵌入网络后的收益无法弥补嵌入网络的总成本，则不嵌入网络ɑ=0对于企业来说是最优策略选择。情况二：当
0<
w1q1I1-p1c<β<1
时，w1q1-β（I1-p1c）<0。将a=0，ɑ=1代入公式（11）可得
F（0）′
=dF（α）dα
=β（I1-p1c）-w1q1>0
（16）
F（1）′
=dF（α）dα
=-β（I1-p1c）+w1q1<0
（17）
此时，ɑ=1是最优策略，说明如果未积极嵌入的收益损失大于嵌入总成本时，企业倾向于选择嵌入网络，2种类型企业进行博弈行为存在四种情况，此时大企业、中小企业间的演化博弈稳定性分析结果见表3。
大企业和中小企业的期望收益大于嵌入总成本，即
I2-p1c>w2q2+c，I1-p1c>w1q1+c
I2-p1c
I2-p1c>w2q2+c，I1-p1c
I2-p1cw1q1+c，此时博弈ESS为点（0，0）。
图2为演化博弈模型的相位图，能体现某一群体策略随时间演化的动态过程，此图表明博弈均衡点稳定性的演化路径。在如图所示的区域中5个均衡点分别为复制动态方程的5个平衡点：点O、点A、点B、点C和空心点，此图所表达的意思是，当实施某种策略所付出的总成本小于期望收益，即当
α>12，β>12时，
w2q2I2-p1c
>12，
w1q1I1-p1c
>12
α<12，且β<12，
w2q2I2-p1
<12，
w1q1I1-p1
<12
企业个体再次选择此策略时，企业个体倾向于选择ESS，因为演化稳定策略处于（1/2，1/2）时，博弈演化会朝着两个方向发展[19]，即采取“消极回避”或采取“积极嵌入”;当选择“积极嵌入”的收益小于嵌入总成本时，博弈双方均选择“积极嵌入”的概率较小，倾向于选择“消极回避”，而收益越小，这种转变行为策略的概率越大，实现策略转移的趋向越快，由于考虑到企业博弈过程存在诸多不确定因素的影响，因此转化路径以曲线形式展现出来。综上，有限理性条件下，当“积极嵌入”协同创新网络总成本（嵌入成本和风险成本之和）大于“积极嵌入”的收益时，博弈方再次进行博弈为避免收益小于成本情况的发生，博弈双方逐渐趋向于选择“消极回避”;当“积极嵌入”协同创新网络总成本小于“积极嵌入”的收益时，再次进行博弈时博弈双方会继续采取“积极嵌入;当“未積极嵌入”协同创新网络的收益损失之和大于“积极嵌入”总成本时，再次进行博弈时博弈双方会转变行为策略选择“积极嵌入”，最终博弈达到稳定均衡状态。因此，当产业集群内两种类型的企业至少有一种企业的期望收益之和大于总成本时，（积极回避，积极回避）是此动态演化博弈的唯一稳定策略。
将系统的演化稳定策略纳入产业集群协同创新网络进行模拟：图3中展示了三个博弈圈，分别代表原始博弈圈、未实现最优策略导致网络断裂的博弈圈以及实现ESS的博弈圈，每个博弈圈由○和网格线构成，其中各个○表示的是处于企业协同创新环境中的企业个体，个体之间的网格线代表主体行为之间的联系，在第一个博弈圈中，3个企业个体博弈形成的网络存在“积极嵌入”（空心圆表示）和“消极回避”（实心圆表示），在原始图中，假设“积极嵌入”和“消极回避”行为发生频率相同，在经过几次博弈行为后，采取ESS策略后基本上形成嵌入网络行为为核心较为稳定的博弈网络，该网络通过链接的形式将活动主体进行关联，增加企业间合作或竞争互动的频率及行为传播，同时，由于网络主体间存在行为链接效应，意味着刚开始采取积极博弈行为的主体能在博弈中形成良好的效益正反馈，从而引导周围主体转变为积极嵌入行为的合作者，随着嵌入网络的行为增加，在一定程度上实现了产业集群协同创新网络的升级;而未采取ESS策略的集群网络由于各自坚持自身策略，随着博弈次数的增加，企业主体的理性合作频率不断下降，由刚开始积极与消极并存的状态转化为全部消极的状态，嵌入网络行为的频率逐渐减少，企业主体间合作维持难度加大并导致最终脱离网络。因此，为避免这种脱离网络后果的发生，集群协同创新活动中的个体逐渐转变自己的行为，向“积极嵌入”的方向转化，进而得到最佳的期望收益。 3 企业行为稳定策略演化路径分析经过长期反复的策略调整，博弈系统最终会形成“双赢”的策略稳定和博弈均衡状态，但鉴于企业的长期效益问题考虑，这种策略调整并不适合企业实际发展。国内外诸多研究已表明信任关系和合作程度越高，企业间的网络关系连接就越紧密[7] ，从而推动产业集群协同创新网络的构建和发展，由此可以借鉴吴松强等人的研究结论，利用企业采取嵌入网络策略概率来代表企业信任程度和合作程度的协同作用。根据以上内容，假设嵌入总成本（包括嵌入成本和损失成本）、信任度和合作度为企业行为演化博弈的影响因素，输入程序代码运行软件得到博弈模型的网络整体仿真结果如图4所示。
运行程序得到模型的拟合优度值在0.951以上，说明拟合效果良好，可以进行后续分析。图中呈现了博弈双方在协同创新过程中决策的变化，最终趋向一致的方向的选择为稳定策略，即均选择“积极嵌入”，或都选择“消极回避”，在仿真过程中，通过不断调试总成本V和概率P，发现仿真结果朝着（0，0）和（1，1）的方向演变，说明成本、信任度和合作度分别以不同概率和作用效果影响着企业博弈行为选择，并最终实现稳定均衡策略。
需要设置模拟博弈初始状态V=9，然后逐渐减小参数V的值至3，运行程序代码得到如下图所示的动态轨迹：当嵌入总成本刚开始减小时，企业在进行策略选择时存在迟疑阶段，而后逐渐调整策略，开始趋向于“积极嵌入”模式;逐渐调试参数值为3后，其余参数保持不变，得到图5的运动轨迹，能够发现嵌入总成本发生变化，导致演化过程趋向x轴发展，即成本减小时，与初始状态的虚线偏离越来越大，原先选择“消极回避”的博弈方会逐渐偏离原来的策略选择，选择另一决策-“积极嵌入”的可能性增加，此图反映了当嵌入成本和风险成本之和对企业行为的演化过程的逆向影响，即当企业选择积极嵌入网络总成本低于预期收益时，企业选择嵌入网络是最优策略，当总成本高于预期收益时，自私的采取回避策略是最优策略，这种策略虽然不会对集群网络的发展产生较大的影响，甚至视为企业在嵌入成本较高情况下的一种自保策略。理想状态（博弈模型的网络整体拟合仿真的理想结果）是指在采取（积极嵌入，积极嵌入）后，博弈双方的演化过程初始点和最终点相同，这一策略即为该博弈过程的演化稳定策略（ESS）。在理想状态下，调试嵌入概率
p1和p2的大小，使p1和p2呈同方向正比例增大，可以发现企业的策略选择路径（空心圆的运动轨迹）在某一区域很明显发生了变动，但是最终方向还是趋向于点（1，1），从存在各种未知风险的现实情境进行分析，博弈双方在做初始选择时，博弈双方不能始終保持嵌入策略，在重复博弈时难免有改变原始策略的倾向做出策略调整，而协同创新网络中如果构建起相互信任、积极合作的环境，博弈方很快能够克服这种危机感，为实现长期、稳定、可持续的效益需求，故而选择“积极嵌入”策略。
4 结语
通过构建、分析产业集群协同创新演化博弈模型，并对其合理性进行仿真实验，综合博弈模型分析的结果发现：第一，成本、损失、对方策略选择概率等影响因素的赋值对演化博弈的结果有一定的影响，企业制定策略前需要慎重考虑成本问题，有必要分析对方企业的策略行为;第二，参与协同创新的企业若能开诚布公积极参与构建协同创新网络，不仅有助于构建策略共享的契约关系，并且在一定程度上避免了由于恶性竞争和欺诈行为导致的合作风险;第三，除了主观意义上实现企业行为自我规范，更应该在客观环境中建立和培育合理、公平的市场合作和竞争机制，为集群协同创新网络的发展提供外在环境保障。
鉴于此，企业在参与集群协同创新活动过程中进行决策博弈可以围绕两种机制建设：一方面可以建立成本领先保障机制，重点关注降低投入成本和风险成本等问题，可以通过增强与博弈对手的合作、信任、沟通的频率，尽可能避免对手采取“消极回避”决策对本企业的不利影响，这有助于长期合作关系网络的构建，在一定程度上增强企业间资源、知识优势互补，促使产业集群协同创新网络不断释放活力，保障集群内企业进行协同创新的良好环境，为不同规模和拥有不同水平核心竞争力的企业提供参与市场竞争的机会平台;另一方面企业可以提升行为策略转化弹性，建立完善、理性的博弈转化机制，在博弈对手采取“消极回避”决策中灵活转变决策方向，以更大的理性空间避免不利于企业发展的情况出现。
参考文献：
[1] 吴松强，蔡婷婷，赵顺龙.产业集群网络结构特征、知识搜索与企业竞争优势[J].科学学研究，2018，36（07）：1196-1205.
[2]王欢欢，杜跃平.企业孵化网络演化、风险及治理机制研究[J].技术经济与管理研究，2019（10）：52-56.
[3]赖洪波.转型升级与高端突破：产业集群跨网络学习研究[M].上海：华东理工大学出版社，2013.
[4]李杰，陈超美.CiteSpace科技文献挖掘及可视化[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2016.
[5]黄磊，刘则渊，姜照华.演化视角下全产业链创新网络结构及核心企业行为对创新绩效的影响——以苹果公司网络为例[J].科技进步与对策，2015（08）：71-76.
[6]李奉书，黄婧涵.联盟创新网络嵌入性与企业技术创新绩效研究[J].中国软科学，2018（06）：119-127.
[7]吴松强，尹航，蔡婷婷.嵌入性创新网络、跨界合作与先进制造业企业创新能力——基于长三角地区先进制造业集群的实证研究[J].华东经济管理，2021，35（04）：34-41.
[8]王国顺，徐力俊.孵化网络中在孵企业行为策略及其演化博弈分析[J].系统工程，2019（05）：21-30.
[9]赵令锐，陈锐.有限理性企业创新行为的竞争博弈分析[J].工业技术经济，2019（02）：21-29.
[10]李根强，刘莎，张亚楠，等.信息熵理论视角下网络集群行为主体的观点演化研究[J].情报科学，2020（01）：42-47.
[11]李丹，杨建君.关系状态、信任、创新模式与合作创新绩效[J].科研管理，2019，39（06）：103-111
[12]孙伟，江三良，韩裕光.环境规制、政府投入和技术创新——基于演化博弈的分析视角[J].江淮论坛，2015（02）：34-38.
[13]李胜连，张丽颖，黄立军.沙轮式产业集群治理措施研究——基于非对称演化博弈的视角[J].技术经济与管理研究，2015（12）：103-107.
[14]廖名岩.基于复杂网络演化博弈协同创新研究[J].湖南社会科学，2018（06）：154-165.
[15]胡新华，刘东梅.本土中小企业如何突破外生型集群网络的嵌入壁垒？——演化博弈视角下的过程治理[J].商业究，2020（07）：54-62.
[16]文学舟，蒋海芸，张海燕.多方博弈视角下违约小微企业融资担保圈各主体间信任修复策略研究[J].预测，2020，39（02）：76-83.
[17]吴秋明，孔梅英，王晓青.国内外产业集群研究的历史、热点与前沿——基于Citespace的比较分析[J].技术经济与管理研究，2020（08）：111-118.
（责任编辑：王 强）