基于复杂网络演化博弈的企业集群低碳技术创新扩散研究

为了探究低碳经济情境下潜在技术创新采纳企业的微观决策互动机制涌现的企业集群宏观扩散现象,利用复杂网络演化博弈方法,将无标度网络视为扩散载体,通过建立市场机制和政府规制下潜在采纳企业的低碳技术创新采纳决策及扩散模型,运用Matlab软件仿真研究微观层面因素对宏观扩散的影响。研究表明:市场机制下只有当企业采纳低碳技术创新增加的收益大于投入时,网络才能演化至扩散深度为100%的稳定状态,实现企业集群内低碳技术创新的完全扩散;网络规模对扩散速度有显著影响,规模越大扩散速度越慢;实施碳税、投入补贴和惩罚措施三种规制手段均能有效提高低碳技术创新扩散深度;网络规模越大碳税的推动作用越显著,相反,规模越小的网络对补贴力度的敏感性越强,而不同规模的网络对罚款力度的敏感性无明显差异。研究对推进企业集群低碳技术创新扩散及政府部门的环境规制有一定的启示作用:第一,企业间的策略学习对企业集群低碳技术创新扩散有重要影响,在企业集群中应培养核心企业的低碳技术创新观念,使其作为"意见领袖"影响其它企业的低碳技术创新采纳策略;第二,政府作为低碳技术创新扩散的推动者及环境监管的权利部门应为采纳低碳技术创新的企业提供补贴、依据碳排放量收缴碳税及惩罚不实施低碳生产企业等规制措施;第三,政府部门应根据发展阶段把握规制方式和力度,初期以补贴措施为主,随着低碳技术创新扩散深度逐渐增大降低补贴力度,同时提高碳税税率,另惩罚措施应在推进低碳技术创新扩散全过程中广泛实施。

基于复杂网络演化博弈的企业低碳创新合作行为网络演化机理研究

针对企业低碳创新合作所面临的复杂问题,基于现实复杂网络结构特征,运用演化博弈理论研究有限理性下企业低碳创新合作行为网络演化机理,利用Matlab仿真技术探究无标度网络载体上微观因素对低碳创新合作行为的影响。研究结果表明:低碳创新利益分配、协同效益和违约惩罚对低碳创新合作行为网络演化结果的影响最为显著,网络规模越大网络演化速度越慢,网络规模越小对协同系数和利益分配系数的敏感性越强,网络规模越大对技术溢出系数和违约惩罚的敏感性越强。研究结论可以为企业低碳创新合作策略制定提供解决依据。

农村生活垃圾分类治理的奖惩激励机制——基于复杂网络演化博弈模型

充分考虑农村"熟人社会"特点,首次采用复杂网络演化博弈模型,通过数值仿真分析了声誉损失和奖励政策对农户垃圾分类行为扩散深度的动态影响.结果表明:政府不干预时,垃圾分类将无法在农村自发持续而普遍推广;在一定范围内提高声誉损失或奖励均可显著促进农户分类;仅依靠单一政策,无法实现分类的深度扩散,若依靠声誉损失与奖励相互配合,可实现低政策强度、高扩散深度的合意效果;搭便车收益的提高会抑制垃圾分类扩散深度;注重经验学习和适应能力的EWA学习策略更有助于促进垃圾分类扩散.上述结论广泛适用于分类初始状态、学习能力、人口规模不同的农村,对中国农村垃圾分类具有普遍性的启发意义.最后,提出了充分利用"熟人社会"优势构建与农村社会经济特征相契合的垃圾分类激励政策建议.

城市轨道交通产业协同创新投机行为治理——基于复杂网络博弈的仿真分析

为了探索城市轨道交通产业协同创新过程中投机行为的微观决策所导致的宏观涌现现象,采用复杂网络演化博弈,将城市轨道交通产业协同创新的所有企业看作小世界网络,建立无约束条件下和治理机制下成员的微观决策模型,使用Python软件编程仿真研究微观决策影响因素对协同创新网络的影响。仿真结果表明,在无约束条件下,协同创新成员的创新收益、投入成本与挪用收益之间的关系大小对投机行为的最终选择比例有显著影响;网络规模对成员最终选择投机行为影响不大,但对演化时间进程有显著影响。在治理机制下,加大惩罚力度、监管概率与声誉损失能够有效抑制投机行为。

企业数字化扩散的政策激励机制研究——基于复杂网络演化博弈模型

基于复杂网络演化博弈模型,通过数值仿真分析了数字化补贴比例和高新认证影响力对企业数字化扩散广度的动态影响。结果表明:数字化补贴比例、高新认证影响力等干预政策能有效促进企业数字化扩散,且前者边际效用递增、后者边际效用先递增后递减;数字化补贴比例、高新认证影响力对于企业数字化扩散的促进作用受产业类型、数字化效能以及投入成本影响;在倾向于选择具有较大社会影响力的企业学习环境中,高新认证影响力对企业数字化扩散的促进作用较数字化补贴政策更为有效;企业绝对理性或决策噪声过高均不利于政策干预企业数字化扩散。最后,提出因产施策、畅通市场信息渠道、多种产业政策配套组合等政策建议。

复杂网络上的演化博弈及其学习机制与演化动态综述

博弈论是在完全理性假设下研究多人相互作用的选择理论,演化博弈是在有限理性假设下研究群体在相互作用过程中基于个体学习与选择的群体特征演化动态理论,网络上的演化博弈是研究结构化群体的演化博弈理论。本文回顾了基于完全理性的博弈论,在对有限理性新的理解的基础上介绍了演化博弈理论的发展历程,着重论述了复杂网络理论与演化博弈理论交叉衍生的复杂网络上的演化博弈的研究现状与发展趋势,特别分析和总结了演化博弈中最基本、最核心的个体学习机制与群体演化动态特征,由此揭示演化博弈中从个体微观行为到群体宏观特征的演化机理。

破除数字平台企业算法黑箱治理困境:基于算法透明策略扩散研究

自进入数字经济时代,“算法黑箱”特性的负面作用日益凸显,我国为此对数字平台企业提高算法透明度提出了新的政策要求。基于此,本文以我国针对数字平台企业“算法黑箱”的治理政策为蓝本,运用复杂网络演化博弈,建立了数字平台企业优化算法透明度策略扩散模型,并得到以下结论:①政府的监管对数字平台企业是否优化算法透明具有关键作用,但数字平台企业数量规模增大会使政府监管和惩罚作用降低;②消费者监管起到辅助作用,且随着企业数量规模扩大变得更为重要;③优化算法成本以及披露算法的风险均是阻碍数字平台企业优化算法透明度的重要因素,且企业抵御风险能力会随着数量规模扩大而降低。最后,根据结论提出对策建议,为我国数字平台企业“算法黑箱”治理困境的破除提供一定的参考。

双循环新发展格局下供应链核心企业责任的强化机制研究

"双循环"新发展格局下,以核心企业为主体实施国内供应商开发战略,对于我国解决企业核心技术对外依存度高和关键核心技术"卡脖子"问题、持续提升国家竞争力和全球高端资源的汇聚能力至关重要。为探究当前经济环境下我国核心企业进行国内供应商开发的微观决策互动机制与宏观演化现象,基于复杂网络演化博弈方法,在构建以核心企业为主体的无标度网络上,建立核心企业间开发决策的博弈模型,通过仿真实验探究市场机制下网络平均度与核心企业进行国内供应商开发的关系,并对供应商开发阻力及政府投入补贴对国内供应商开发的影响进行分析。研究为促进国内大循环,强化供应链核心企业责任,加快国内供应商开发提供了一定的理论依据和解决思路。