协调演化（共3篇）
协调演化 篇1
党的“十八大”提出,要坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路。而当前我国在信息化建设方面仍存在基础设施不完善、创新能力不足等问题。另外,城镇化发展滞后,农业现代化是“四化”发展中最薄弱的一环。因此,研究我国“四化”协调发展水平可以为“四化”发展提供理论基础。
文献综述
1.耦合协调度已被广泛应用在相关经济领域
方叶林等以大陆地区31 个省份10 年的面板数据为基础,运用耦合协调度研究旅游业发展与生态环境的关系,得出中东部地区需要进行旅游产业结构调整,加大对西部地区的资金、技术投入,以利用生态环境促进旅游业发展。[1]朱江丽等运用耦合协调度,研究“长三角”城市群产业—人口—空间发展水平,得出促进“长三角”城市群发展的途径,以达到提升城市发展质量的目标。[2]刘浩等研究区域城市化与城市土地集约利用的耦合协调发展,认为城市化的协调发展度与城市土地的集约利用具有很强的关联性,研究期内环渤海地区的城市基本处于同步发展状态,滞后发展城市数目很少。[3]钱丽等构建耦合协调度评价模型,研究我国区域工业化、城镇化与农业现代化的发展水平。[4]
2.关于“四化”发展问题的研究
徐维祥等运用空间计量分析方法,研究后得出,近年来我国“四化”发展水平不断上升,但地区间的差异依然很明显,建议加强推动信息化与其他“三化”的融合,从而促进“四化”发展。[5]周振等采用几何平均数法及HR评价模型,研究“四化”协调发展格局,得出农业现代化发展滞后,阻碍了“四化”同步发展水平。[6]胡艳兴等运用地理加权回归、重心转移等方法,分析我国地级及以上城市“四化”协调发展现状,得出我国“四化”协调发展的任务依然较为严峻。[7]
现有文献大多侧重于对省市层面“四化”的研究,或“两化”与“三化”之间关系的探讨,很少有对“四化”发展全面的时空演化特征研究。因此,基于2001 年、2005 年、2010 年、2013 年全国289 个地级及以上城市的面板数据,运用耦合协调模型、多元线性回归模型,从时间维度对我国“四化”协调发展进行研究并提出政策建议。
数据来源与分析方法
1.数据来源
原始数据主要来源于《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》,对个别缺失的经济数据,采用回归填补法补齐。为消除量纲及数值大小对评价结果的影响,对数据进行离差标准化处理,即数据都在(0,1)范围内,构建我国“四化”发展评价指标体系。
各个指标的权重由熵权法计算得出(具体结果见表1)。所用面板数据库共包含289 个地级城市的数据资料,具有较强的代表性。
2.“四化”发展研究方法———耦合协调模型
根据“四化”发展水平的内涵,构建“四化”发展水平指数。工业化发展水平指数用I表示,农业现代化发展水平指数用A表示,城镇化发展水平指数用U表示,信息化发展水平指数用F表示。计算公式分别为:
其中,αi、βi、δi、λi表示各个指标的权重,gi、ni、ci、xi分别表示工业化、农业现代化、城镇化、信息化各个指标经过极差标准化后得出的无量纲值。将4 项指数等权加和求其平均值,即可得到“四化”综合发展指数T:
耦合度,指两者或两者以上之间关系的密切程度及相互依赖程度。引入物理学中的耦合度模型并将其进一步修正,得到“四化”发展耦合度测算模型:
综合考虑“四化”综合发展指数T和“四化”耦合度C,构建“四化”协调发展模型:
我国“四化”圈层结构的特征
1.地级市“四化”子系统发展水平测度
(1)我国工业化发展水平快速提高。至2013 年,鄂尔多斯地区最高(0.7361),最低为定西(0.0754),全部城市标准差为0.0876。除了金昌、攀枝花等少数资源型城市工业化发展水平较高以外,其他工业化水平较高的城市主要分布在东部沿海发达地区、东北地区、长江中下游地区。低水平区域主要分布在西南山区丘陵区,与地区经济发展格局基本一致。
(2) 我国农业现代化发展水平呈上升趋势。截至2013 年,农业现代化指数均值提高到0.3085。在289 个地级城市中,高于均值的城市有262 个。农业现代化发展水平较高地区主要分布在京津翼、“长三角”、东南沿海地区,与“胡焕庸线”沿线区域的低发展水平城市群有明显的格局区别。
(3)我国城镇化发展水平总体不高。至2013 年,城镇化发展水平最高的为深圳(0.9787),最低为毕节(0.055),全部地级城市平均值为0.2406,标准差为0.1298。城镇化发展水平较高地区主要分布在东部及部分内陆地区,低水平区域主要分布在西南山地丘陵区及中部传统农区,绥化、庆阳、铜仁、平凉、陇南等中小城市的城镇化发展水平仍然很低。
(4)至2013 年,高于信息化发展指数均值的城市数量,由2001 年的80 个增加到94 个。信息化发展水平较高的地区主要分布在“珠三角”、“长三角”、东南沿海及京津都市圈,西南山地丘陵区及中部传统农区的信息化发展水平仍然很低。
2.地级市“四化”耦合协调发展的圈层结构时空演化
基于耦合协调模型,测得全国289 个地级城市的“四化”耦合发展指数和“四化”协调发展指数。其中,2013 年耦合度最高为肇庆的0.979,最低为榆林的0.4335。全部城市平均值为0.867,标准差为0.0714。“四化”耦合度相对较高的城市主要分布在东部沿海、华北及部分内陆地区,相对较低的城市主要分布在中部传统农区。由于耦合度无法说明该城市是高发展水平下的耦合,还是低发展水平下的耦合,因此引入“四化”协调指数来描述“四化”之间的协调程度。
综合考虑各城市的协调发展水平,对“四化”协调度进行类型划分[8](见表3、图2)。2013 年,严重失调城市有1 个(毕节);中度失调城市有17 个,主要分布在甘肃地区;轻度失调城市有84 个,分布在西南地区;濒临失调城市的数量最多,为108 个,主要分布在黑河、腾冲沿线;勉强协调城市有48 个,分布范围很广,以东部沿海城市为主;另外还有26 个初级协调城市、4 个中级协调城市以及1 个良好协调城市(深圳)。总体而言,严重失调、中度失调、轻度失调这三类城市的数量逐年减少,濒临失调、勉强协调、初级协调城市的数量呈增加趋势,而中级协调城市、良好协调城市及优质协调城市的数量依然屈指可数,表明我国“四化”总体协调水平不高。另外,利用Arc Gis10.2,将“四化”协调度分类得出:2001—2013年,濒临失调城市从50 个增加到108 个,勉强协调城市从20 个增加到48 个,初级协调城市数目也有所增加,由此形成的“四化”协调发展水平不断上升、圈层结构日渐显化。2001 年“,四化”协调发展高水平区域仅集中在“长三角”、“珠三角”、北京和天津等个别城市。至2013年,随着“长三角”、“珠三角”的“四化”协调发展圈层结构空间规模扩张,山东半岛、辽宁、大连等地也开始显现与周边城市组成“四化”协调发展圈层结构的特点。
我国“四化”耦合协调发展时空演化影响因素分析
1.建立计量回归模型
根据已有研究,结合我国“四化”数据客观性、可获得性原则,主要考察经济发展水平、受教育程度、信息化水平、金融因素、产业结构因素,对我国“四化”协调发展的影响,建立计量回归模型:
其中,“四化”协调水平D作为被解释变量,i和t分别代表城市和年份,β0代表截距项,β1至 β5表示待估参数,Xit代表不可观测的随机变量,GDP代表经济发展水平,EDU代表受教育程度,INF代表信息化水平,FIN代表金融因素,STR代表产业结构。
2.回归结果分析
利用eviews8.0 进行回归分析,选择固定效应模型。最终回归结果如表4 所示。
(1)人均GDP代表的经济发展水平,对我国“四化”协调发展有正向推动作用,回归系数为0.153。作为国民经济的重要指标,科学稳健的人均GDP增速有利于我国“四化”的发展。
(2)每万人大学生数代表的教育水平,在1%水平上显著正相关,回归系数为0.04,表明高等教育是推动“四化”协调发展的重要因素。
(3)信息化水平回归系数为0.124,与“四化”协调发展正相关。因此,建立一个优质的信息化社会,能推动“四化”,进而促进国家的发展。
(4)金融机构人均人民币贷款余额代表的金融因素未通过显著性检验,甚至与“四化”协调发展存在负向关系,可能受当前我国经济金融运行特征的影响。另外,金融分配问题在一定程度上也阻碍了我国“四化”协调发展水平。因此,全面深化金融改革任重而道远。
(5)产业结构与“四化”协调发展存在正相关的关系,回归系数为0.216,表明在当前我国经济结构面临重要转型期的背景下,产业结构调整和提高有利于我国“四化”的协调发展。
结论与建议
1.结论
(1)近年来,我国工业化发展水平快速提高。工业化高水平区域主要分布在东部沿海、东北及长江中下游地区,而西南山区丘陵区仍处于较低水平;农业现代化发展水平区域格局以“胡焕庸线”为界,高水平区主要分布在京津翼、“长三角”、东南沿海地区,低水平区主要分布在“胡焕庸线”沿线;城镇化发展水平较高的地区主要分布在东部沿海地区,且东部的城镇化发展水平高于中西部地区,但铜仁、平凉、陇南等中小城市的城镇化水平仍然很低;近年来信息化发展速度很快,“珠三角”、“长三角”、京津都市圈地区信息化发展水平很高,而湖北、湖南、四川、贵州等地的信息化发展水平仍然很低。
(2)我国“四化”协调发展水平不断上升,严重失调、中度失调、轻度失调城市的数目有所减少,濒临协调、勉强协调、初级协调城市的数目逐渐增加,“四化”圈层结构日渐显化。至2013 年,随着“长三角”和“珠三角”“四化”协调发展圈层结构规模的扩张,山东半岛、辽宁等地也开始显现“四化”协调发展的圈层结构特点。经济发展水平、受教育程度、信息化水平、产业结构,对“四化”协调发展有着正向推动作用,金融因素与“四化”协调发展存在负向关系。
2.建议
(1)在互联网发展迅猛的同时,我国应把握全球信息技术革命发展的机遇,推动信息化建设,促进“四化”协调发展水平的提高。
(2)利用东部地区“四化”协调发展水平的先行优势,带动中西部城市“四化”发展。
(3)全面深化经济体制改革,完善金融监管,维护金融稳定,加大对农业现代化发展的重视力度并给予金融支持,以提高“四化”整体协调发展水平。
参考文献
[1]方叶林,黄震方,段忠贤,王坤.中国旅游业发展与生态环境耦合协调研究[J].经济地理,2013(12):195-201.
[2]朱江丽,李子联.长三角城市群产业—人口—空间耦合协调发展研究[J].中国人口·资源与环境,2015(2):75-82.
[3]刘浩,张毅,郑文升.城市土地集约利用与区域城市化的时空耦合协调发展评价——以环渤海地区城市为例[J].地理研究,2011(10):1805-1817.
[4]钱丽,陈忠卫,肖仁桥.中国区域工业化、城镇化与农业现代化耦合协调度及其影响因素研究[J].经济问题探索,2012(11):10-17.
[5]徐维祥,舒季君,唐根年.中国工业化、信息化、城镇化和农业现代化协调发展的时空格局与动态演进[J].经济学动态,2015(1):76-85.
[6]周振,孔祥智.中国“四化”协调发展格局及其影响因素研究——基于农业现代化视角[J].中国软科学,2015(10):9-26.
[7]胡艳兴,潘竟虎,陈蜒,张建辉.基于ESDA和GWR的中国地级及以上城市四化协调发展时空分异格局[J].经济地理,2015(5):45-54.
[8]廖重斌.环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系——以珠江三角洲城市群为例[J].热带地理,1999(2):171-177.
协调演化 篇2
资源循环再生产业被定位于战略性新兴产业, 发展的关键在于再生产品市场的健康发育。再生产品孙剑, 等, 2010) , 运用扎根理论方法对可持续消费行为的影响因素进行探索性研究 (王建明, 王俊豪, 2011;杨智, 邢雪娜, 2010) 。这些成果揭示了绿色消费行为的机理, 为分析群体行为提供微观基础。要研究再生品市场的演化还需将视野扩展到群体消费行为, 现有文献较多地运用演化博弈方法分析该领域。基于演化博弈视角对资源循环再生行为进行研究的文献大致可分两类: (1) 研究产业组织行为; (2) 研究市场交易关系。关于资源循环再生产业的组织行为方面, 魏晓平和李昆 (2005) 对生态产业链接中上下游企业合作群体行为变化进行分析, 并讨论了环境管制条件下博弈后的复制动态及其演化稳定策略。朱庆华和窦一杰 (2007) 直接分析绿色产业链中政府和企业关系的演化, 陈翠芳等人 (2010) 分析了生态工业链中上下游企业和政府的三方博弈过程, 考察利益分配对生态产业链稳定性的影响。张志军 (2004) 、王秀丽和李春发 (2007) 、齐振宏和喻宏伟 (2007) 等运用一般博弈论对绿色产业链的分析也有助于深化企业行为机理的认识。关于资源循环再生市场交易行为的研究主要围绕企业层面的绿色营销和公众层面的绿色消费展开, 主要涉及绿色消费者面临企业真实绿色营销和虚假绿色营销的行为演化 (任丽琼, 2009) , 绿色营销企业之间的群体演化 (张根林, 马果, 2008) 等。
上述文献基于协调博弈方法对企业、消费者、政府等参与者分别作了单一种群、多种群分析, 这些分析仅限于对群体行为演化的数理分析, 而缺乏对其行为机理进行深度的理论解析, 另外关于再生产品市场演化目前还尚未具体解释。演化经济学认为, 在一个由有限理性成员构成的群体中, 群体行为由群体成员的策略互动的整体效应决定。由于具有有限理性, 单个成员的决策遵循的不是最大化原则, 而是根据自身行动收益和群体行动平均收益的超出程度以及自身策略类型的概率, 不断地调整策略。再生产品市场中的消费者群体具有单总体特征, 单个消费者对再生产品的认知缺乏和主观判断是有限理性的。因此, 对于这种市场的演化分析, 适合运用协调博弈方法。本文拟用此方法探讨再生产品市场参与者群体行为演化。
1 再生产品市场参与者的基本特征
协调博弈作为演化博弈的一种情形, 研究的是群体行为互动及其策略选择变化。在分析再生产品市场参与者群体演化之前, 须对参与者群体的行为特征进行描述, 这里主要解析再生品消费者和再生品生产者行为特征。
1.1 再生品消费者的行为特征
消费行为是个体理性选择和群体行为共同作用的结果, 具有适应性特征和消费锁定倾向。行为科学将其解释为从众效应 (Bandwagon Effect) 、群体本能 (Herd Instinct) 等;经济学则解释为网络外部性 (Network Externality) 、转换成本 (Switch Cost) 的结果。当市场发生根本性变化时, 这种群体性特征会执着于原有的消费模式, 产生主流谬误 (Bandwagon Fallacy) 。消费转换需要团体的共同协作, 如果用户之间能够协调合作行动, 将会获得使用再生产品的好处, 进而获得再生产品消费的网络正反馈收益, 再生产业因而得以顺利发展。但协调行动需要共同信息、共同偏好和协同行动, 信息不对称、偏好的异质性和“搭便车”等形成的过高的交易成本往往使协调行动无法进行, 从而妨碍他们最优的更换选择 (王万山, 2005) 。
消费者的消费行为是有限理性的, 其购买决策往往依赖个人的经验和他人消费评价 (或者是曾经发生的消费投诉) 。作为原材料的再生资源和作为中间产品的再生制品同样也会遭遇类似的市场障碍。比如企业在采购再生资源或再生制品时, 会担心再生资源的安全、性能是否稳定可靠等。对于再生产品而言, 未经证实的传言和小概率故障的放大效应严重影响消费者的购买决策, 进而导致市场的萎缩。再生产品不同于原生材料制成品, 存在一个信息揭示不充分的机制。在这个市场上, 购买者出于谨慎, 会出现对原生资源制品的偏爱, 等待其他购买者转换消费行为, 而不愿意自己承担再生产品消费的风险。Farrell & Saloner (1985) 把这种信息不对称下等待别人率先转换消费选择以获取消费信息、回避自己风险的现象称为“过度惰性” (Excess Inertia) 。
普通产品用户之间通过无约束的市场交易形成的契约, 在进入消费锁定状态后, 由于率先转换者承担的风险比赶潮流者大, 因而使率先转换者成为“公共品”, 每个用户都只想在确信另一用户也将转换的情形下才愿意这么做。并且, 用户之间的信息不对称容易形成转换中的“信息消耗战”, 每个想转换的用户都在等待获得其他用户是否转换或转换的概率有多大后才进行转换决策, 以把转换成本降到最低。由于没有信息显露的激励机制, 最终是所有的用户都被消耗在信息隐藏中——每个人的聪明带来的是团体的愚笨 (王万山, 2005) 。这也符合“囚徒困境”关于个体理性导致集体非理性的解释。
1.2 再生品生产者的行为特征
在发展初期, 再生产品生产缺乏规模经济导致平均成本高于原生产品 (在当前资源价格体系下, 部分再生产品所需再生材料因承担部分外部成本) , 生产者平均利润率偏低, 在现有政策和市场环境中, 再生产品生产企业的技术互补性、需求互补性和交易互补性决定了再生产品的产业规模和市场规模 (库珀, 2001) 。
再生产品的生产在技术上需要高度互补性。因为资源循环再生过程中, 存在一些共性技术和关键技术, 需要企业联合攻关, 甚至需要政府以及科研院所支持和参与研发。比如废旧电器拆解、零部件分拣、重金属识别筛选等。在资源再生产业中, 存在需求互补性。主要体现在资源再生的中间产品之间的相互需求。资源再生产业的发展需要一个密集的市场, 通过交易规模的扩大降低交易成本。因为只有产业规模扩大, 利润空间增加, 资源再生企业获得专业化分工的好处, 同时, 也吸引交易中间商、信息服务商、技术咨询商等中间性组织的加入, 这些经济组织的存在是交易互补性的体现, 也是资源再生产业交易效率增进的动力。
绿色消费的锁定效应和绿色生产的协调互补性分别反映消费和生产单一群体内部的协调问题, 更重要的是绿色消费和绿色生产之间也存在严重的协调问题。绿色消费带动绿色生产, 唯有两者间形成良性的互动局面, 循环经济才能在社会层面更健康的发展 (任丽琼, 等, 2009) 。政府、企业、消费者是推动再生产品市场发展的3支不可或缺的力量, 三者的决策相互影响, 相互制约。再生产品市场的良性发展是三者反复博弈的结果。
2 演化博弈基本分析框架
2.1 1个假设和3个核心概念
主流博弈论假定参与者是完全理性的, 而这种假定通常难以吻合现实。因为现实市场经济中, 人较多地考虑当前的得益, 易犯小错误并模仿成功的策略, 在实践中遵循“试探、学习、适应、成长”的行为逻辑, 即通常所谓的“摸着石头过河” (孙庆文等, 2003) 。演化博弈论接受有限理性假设, 认为经济主体的决策并非完全理性、精于计算, 而是根据博弈对手的行为进行不断调整, 主要的依据是对方策略的收益以及采取该策略的概率, 并结合自己。由于信息阻塞使先行者的风险比跟随者的大, 所以行动者的策略是通过模仿改进不断调整, 最终所有博弈方都会趋于某个稳定策略。
2.1.1 1个假设:有限理性
所谓“有限理性”是首先意味着博弈方往往不能或不会采用完全理性条件下的最优策略, 意味着博弈方之间的策略均衡往往是学习调整的结果而不是一次性选择的结果, 而且即使达到了均衡也可能再次偏离。
2.1.2 3个核心概念分别是演化博弈中的常用术语:学习机制、复制动态和演化稳定策略
(1) 学习机制就是确定参与人策略调整的方式。协调博弈首先是一种有限理性博弈。其核心是群体成员策略类型的比例是动态变化的。变化速度由博弈者学习模仿的速度决定。大群体中成员的社会学习活动具有明显的从众特征, 这种模仿学习机制是:被模仿者占群体的比例越大, 模仿者学习速度越快;被模仿者的策略收益越大, 模仿者学习速度越快。这也符合管理心理学的从众理论、期望理论和强化理论的解释。由于人是有限理性的, 在信息阻塞情况下, 出于风险考虑, 参与者的学习是慢速的, 而且人总是看着眼前利益。
(2) 另一个核心概念是复制动态 (Replicator Dynamics, RD) , 它是学习的主要方式, 意思是:如果一个策略的结果优于平均水平, 那么选择该策略的那些群体在整个种群中的比重就会上升。复制动态用数量生态学语言表述就是:使用某一特定策略被一个种群采用的频率或频度动态微分方程。复制动态模型能够较好地描绘出有限理性个体的群体行为变化的趋势, 从而更准确地预测个体的群体行为。
(3) 为研究策略的动态调整过程, 人们从生物进化中得到启示, 基于策略在世代更迭中的适应性提出了“演化稳定策略” (Evolutionary Stable Strategy, ESS) 的概念。其基本思想是:在具有一定规模的博弈群体中, 博弈方进行着反复博弈。由于有限理性, 博弈方不可能在每一次博弈中都能找到最优均衡点。于是, 他的最佳策略就是模仿和改进过去自己和别人的最有利策略, 通过这种长期模仿和改进, 所有博弈方都会趋于某个稳定策略。
还有一个重要的概念就是“频率依赖”。演化博弈将经典博弈中的支付函数转化为适应度函数。适应度是生物演化理论中用来描述基因繁殖能力的核心概念, 在演化博弈模型中, 某种策略的适应度可以被简单理解为采用该策略人数在每期博弈后的增长率。适应度函数是频率依赖 (Frequency Dependence) 。此外, 适应度函数有时还依赖于群体规模 (人数) (黄凯南, 2009) 。
2.2 再生产品市场协调博弈分析的基本假设
(1) 再生产品市场参与者均具备有限理性特征, 即不可避免会出现逻辑推理或决策判断方面的失误;自利性的考虑可能使本企业远离最优得益方案 (魏晓平, 李昆, 2005) 。
(2) 博弈方的理性层次属于慢速学习的类型, 而不是快速学习类型 (谢识予, 2006) 。这一假设符合现实状况, 大多数企业和消费者的生态发展意识仍然较差, 生产、消费再生产品的积极性不高。
(3) 消费者对再生产品的价值认同需要一个长期过程, 消费方式的转换是消费者和生产者、消费者之间反复博弈的结果。
(4) 市场初期存在少数的强绿色偏好的消费者, 理性程度高 (对再生品的信息充分) 且购买意愿强烈。
(5) 再生产品市场存在类似但不同于“柠檬市场”的少数“漂绿者”企业。这些企业的生产决策带有强烈的机会主义。当然也有少数循环经济的“拥趸”, 比例更大的则是追随者。追随者的行为取决于前两者的比例和收益比较。
3 再生产品市场生产者和消费者关系的协调博弈分析
3.1 自发状态下的再生品市场博弈
再生产品市场是新兴市场, 本文分自发市场和政府干预下的市场两种形态进行分析。生产者提供两种产品:再生品和非再生品孙庆文, 等, 2003) , 选择再生品的消费者比例与提供再生品的生产者比例不断变化, 最终趋于稳定。
进一步, 可以把消费者和生产者两个群体类型比例变化复制动态的关系, 在以x、y为坐标轴的坐标平面上表示出来。如图8所示, 从该图看出, 政府干预下再生品消费者和生产者复制动态关系及其稳定性变化轨迹。
4.3 支付占优和风险占优
假定存在一个良好的再生产品市场, 但不为多数消费者所知。当都购买普通产品时, 获得正常的效用, 这种市场为消费者熟知, 不存在信息不对称导致的消费风险, 这种均衡属于风险占优;当都购买再生产品时, 在买者看来, 要承担一定的风险, 但结果是买者共同受益, 这种均衡属于支付占优。因此, 购买行为的演化面临支付占优和风险占优两种情形。
在一个风险占优的市场, 消费方式转换是一个长期的群体演化过程, 其背后是慢速学习机制的作用, 只有足够的学习和模仿, 伴随着信念的构筑, 才累积为行为的根本转变。当然, 外部的强烈冲击也可加快这一进程, 比如政府的消费补贴或生产补贴。但是, 由于信心和预期的重要性, 自我强化的悲观预期也可能会导致协调失败。
5 结论与研究展望
再生品市场具有正外部性, 当再生品价值大于非再生品时, 消费者群体趋向选择购买再生品, 否则, 其均衡策略发生变化;自发的再生品市场中, 生产者演化稳定策略是不生产再生品;只有在政府干预下, 对真实生产者补贴, 对“漂绿者”处罚, 并且消费者达到一定比例, 群体的演化稳定策略为提供再生品。在这新兴市场中, 消费者和生产者的协调博弈, 对于消费者而言, 具有风险占优特点, 因此, 增强信息、强化预期是市场发展的关键。
由于再生产品生产涉及资源再生产业发展问题, 关系到再生资源回收、加工、利用以及相关技术、信息、交易等方面, 产业互补性研究是一个重要课题, 这需要对生产者单群体和多群体的协调问题进行分析, 限于本文研究目的, 该议题将另文详述。
摘要：资源再生产品市场发育存在诸多障碍, 只有生产者和消费者群体行动达成一致, 才能促进市场完善。本文运用协调博弈方法, 着眼于再生产品市场整体性演化, 分析有限理性的生产者和消费者两个群体行为变化机理及其策略均衡。研究认为, 自发市场中消费者群体的购买行为取决于再生品与非再生品的价值比较, 而由于存在无代价“漂绿者”, 生产者群体趋于不生产再生品;在政府干预下对再生品生产进行补贴, 且对进行“漂绿者”处罚, 生产者才会整体趋于提供再生品。前者市场趋于萎缩, 后者市场得以扩展。
协调演化 篇3
从系统的观点来看, 物质世界是由阴阳两种元素组成的, 这两种元素存在于同一种事物中, 同生同灭, 互为存在的条件和参考, 物理学中把这种现象称为“二象”律 ( 即光具有“波、粒”二象性) 。系统科学中更为一般地给出, 任一系统皆可分作“虚、实”或“软、硬”两个互抗互补的子系统［1］。客观世界, 从微观到中观到宏观, 包括物质世界和精神世界, 普遍存在着这样一种以二象为结构、以对偶为特征、以对立统一为本质的“对偶结构”。简言之, “二象对偶”, 是大自然中最为广泛存在的、呈“分形”形态分布的一种结构规律, 即任何系统均可找出对偶二象的结构关系［2］。
高隆昌等对二象对偶理论进行了系统的集成性研究［3-5］。他们最初给出一个广泛的二象系统概念及四个等价概念, 并在“系统学”这一更为广泛的意义下提出“系统学二象论”及“二象对偶理论”。
在“系统学二象论”概念体系下产生了诸多研究成果。高增安指出“政”和“企”是一个完全的经验系统的、以“分形”形式存在的对偶二象［2］。赵冬梅、陈柳钦根据“二象”性原理, 将企业系统分为以人、财、物构成的物理“实”子系统和与其对偶的属性 ( 信息) 集合构成的“虚”子系统［6］。王勇、刘国亮将电信网络分为以平台网络构成的实象和以价值网络构成的虚象［1］。李静在粒子二重性的基础上分析了知识的“波粒二象性”, 并推广到知识管理领域; 并指出知识的“二象性”［7］。邵昶、李健指出产业链实际上是一个具有“波粒二象性”的特殊产业组织, 其结构是类似“玻尔原子”结构式的企业关联状态［8］。姚伟等通过引入波粒二象性理论, 确定竞争情报分析的二象特性, 即竞争情报分析既是分析性活动又是解释性活动, 并提出竞争情报分析的二象性空间概念［9-10］。林莉、王英行阐述了土地利用相容性的时空“二象性”———兼用与异用［11］。史丽萍、唐书林与邱尔妮等指出, 知识创新具有独特的“波粒二象性”, 知识在进行创新时是实体性和过程性的统一［12-13］。
任一系统皆可分作“虚、实”或“软、硬”两个互抗互补的子系统, 也即这种“二象”结构在宏观、微观和中观世界中都是普遍存在的。本文从产业创新系统的虚、实两个基本的层次结构 ( 即系统“二象”) 来研究产业创新系统二象子系统之间的协调演化, 把握其整体演化趋势。
2 产业创新系统演化的二象特征
2. 1 产业创新系统的界定
Malerba是产业创新系统研究的开拓者和重要贡献者。Breschi和Malerba等在国家创新系统和技术系统研究的基础上, 结合演化论和学习理论, 界定了产业创新系统的内涵。之后, 又进一步将构成产业创新系统的要素划分为企业、其他参与者、网络、需求、制度、知识基础和技术特性。
国内最先对产业创新系统内涵进行界定的是张凤和何传启, 他们认为产业创新系统是与产业相关的知识创新和技术创新的机构和组织构成的网络系统。随后, 柳卸林、张治河、胡明铭和徐姝等学者也各自给出产业创新系统的定义。虽然国内学者对产业创新系统的内涵界定不尽相同, 但是, 他们定义的产业创新系统有以下共识: 系统具有特定产业范围及相对开放的边界; 作为创新主体要素的企业、大学、科研机构、中介机构沿着创新生产链形成复杂的网络系统; 系统通过创新主体要素的相互作用以及其与外部环境相互作用产生系统功效; 把知识与技术、制度摆在突出的位置; 既关注行为主体的创新绩效, 更关注系统整体的创新绩效。
本文综合国内外学者的观点, 认为产业创新系统是以创新参与者网络为载体, 以外部环境支撑为保障, 以创新性技术供给为核心, 以创新绩效评价和反馈为控制工具, 以创新活动为内容, 以实现特定产业创新为目标的网络体系。
2. 2 产业创新系统演化的内涵
产业创新系统演化是指在内外发展动力的作用下, 产业创新系统的空间推进和时间演化, 是系统在空间上的整体性、在功能上的综合性以及在动力上的内生性的发展, 最终表现为系统创新绩效的产出。产业创新系统演化是一个动态过程, 具有持续性。在这个过程中, 演化意味着一个阶段性结果的获得, 具有提升自身能力的过程。从系统论角度, 演化是系统沿着结构复杂性上升并趋向于最小熵状态。演化一方面提高资源利用效率 ( 创新效率的提高) , 这是对现有创新资源的充分利用, 挖掘其中的潜力; 另一方面提高了自身能力 ( 创新能力的提升) , 演化促使系统在每个阶段获得比过去更高层次的能力, 这是在能力方面的积累。
2. 3 产业创新系统演化的二象性
产业创新系统作为一个动态系统, 是有生命力和方向性的, 它在发展演化过程中兼备状态性和过程性两个角色。“状态”是系统的静态描述, “过程”是系统的动态反映。
2. 3. 1 产业创新系统的二象子系统分析
产业创新系统的“二象性”, 是指在对系统进行分类、组织及测度时, 它具有实体状态的性质; 而在对其进行培育、发展的持续过程中, 它又具有过程的性质。系统是有生命力和方向性的, 产业创新系统在其发展演化过程中兼备状态性和过程性两个角色。“状态”是系统的静态描述, “过程”是系统的动态反映。在某一时刻, 要对产业创新系统的发展演化状况进行描述, 用: Y ( S) = F ( S1, S2) 表示, S1为状态子系统, S2为过程子系统。
从客观上说, 任何一种具体的运动都不仅表现为过程, 而且同时表现为相应的状态。产业创新系统的发展演化也是如此, 在其演化过程中, 状态子系统和过程子系统是对立的双方, 它们之间有质的差别, 二者相互排斥, 具有相互分离的倾向; 同时, 二者相互依赖, 相互贯通, 存在着相互之间由此达彼的桥梁, 存在着向对方转化的趋势。二者之间保持着既竞争又合作或既相生又相克、既制约又协同的关系———即对偶关系。
2. 3. 2 产业创新系统的状态子系统
在描述某一特定时空下产业创新系统发展水平时, 须事先预设其处于“静止”状态, 即对产业创新系统发展水平的描述要用一种状态观进行理解, 这就是产业创新系统“二象”结构的状态子系统。
2. 3. 3 产业创新系统的过程子系统
产业创新系统过程子系统是产业创新系统的“虚像”子系统, 由于产业创新系统过程子系统的“虚像”特征, 创新效率从某种意义上承担的是“工具”身份, 用来表征产业创新系统的创新过程, 是产业创新系统的创新过程子系统发展的度量。
2. 3. 4 产业创新系统二象的关系
产业创新系统是一个具备完全时空意义的动态系统, 状态子系统和过程子系统是它的二象子系统。前者是客观实在的物质子系统, 后者则是由该物质子系统所映射的属性构成的虚像子系统。产业创新系统的二象子系统之间相互影响、相互制约, 在一个完整系统中不可分割, 二者的协调发展有利于系统的稳定和优化。
2. 4 产业创新系统演化的实质———二象对偶原理
用二象对偶理论来认识和解释系统现象称为二象对偶原理, 本文用其揭示产业创新系统演化的本质。根据二象对偶原理, 状态子系统和过程子系统作为产业创新系统演化过程的二象子系统, 产业创新系统在发展演化过程中, 系统的管理者或调控者向系统输入信息 ( 体现为系统演化的他组织机制的作用) 来实现对系统演化方向、演化目标的把握和控制, 输入的信息直接影响系统演化的过程, 表现为最终被演化过程子系统 ( 即虚象子系统) 所接受。由于外部信息的输入, 导致演化过程子系统的发展水平与上一时间点的演化状态子系统 ( 即实象子系统) 间的均衡性及协调性被打破, 二者之间出现冲突及矛盾。在这种情况下, 二象子系统自身具有的内在二象对偶机制 ( 实质上是系统自组织演化机理的体现) 促使实象子系统迅速作出相应调整, 使二象子系统重新实现协调局面, 而对于产业创新系统而言, 也就实现了系统的演化发展。需要说明的是, 产业创新系统二象子系统的重新协调演化过程往往是若干次反复的结果。
简而言之, 产业创新系统演化的本质是系统通过其二象子系统的内在对偶机制将系统演化过程中的来自系统管理者或决策者的信息能转换成系统组织能, 将系统的他组织过程内化为自组织机制的活动过程。也即管理输入的是信息能, 通过的是信息集的中介过程子系统S2, 最后形成的则是状态子系统S1中的组织能的增加。产业创新系统演化所对应的系统可表示为:
式 ( 1) 是个二象系统, 其产业创新系统演化反映在y和F的结构上, 产业创新系统演化过程只反映在a上。不管从系统演化过程角度还是系统演化状态角度, y都是目标, 称式 ( 1) 为目标函数。
3 产业创新系统协调发展的界定及评价模型构建
3. 1 协调发展的内涵
协调是指为实现系统总体的目标, 各子系统之间相互协作、相互配合、相互促进而形成的一种良性循环态势［14］。协调既是一种状态, 也是一个过程。协调作为一种状态, 表明各子系统之间, 子系统的结构、功能及目标之间的融合关系。协调作为一个过程, 是指将其视为一项促进系统整体目标的实现而实施的控制与管理职能。
“发展”是事物由小到大, 由简到繁, 由低级到高级, 由旧物质到新物质的运动变化过程。“发展”作为系统的演化过程, 某个系统或要素的发展, 可能会破坏其他系统或要素的发展。从某种意义上, 协调发展是对传统的发展理论作出新的限制和约束。因此, 协调发展是基于系统内或系统之间的关联基础之上的, 协调发展不是单一的发展, 而是一种多元发展, 强调整体性、综合性和内在性的发展聚合。协调发展追求的是在整体提高基础上的全局优化、结构优化和个体共同发展的理想状态。
3. 2 产业创新系统协调发展内涵的重新界定
3. 2. 1 创新系统协调发展的传统研究
创新系统的协调发展测度与评价是创新系统实证分析领域的一个新的研究热点, 学者们在该领域取得了一定的研究成果。目前对创新系统协调发展的评价研究是基于复合系统耦合的角度, 即将复合系统剖分或分割成结构独立的组成子系统。具体有以下两种思路。
第一种是将创新系统作为区域系统的一个组成子系统来研究它与区域系统其他组成子系统的协调发展情况。如刘凤朝、潘雄锋; 马永红; 李子彪、胡宝民、陈亮; 杨金红; 殷林森; 单莹洁、苏传华; 等。
第二种则是从创新系统的自身结构出发, 评价创新系统的内部构成子系统之间的协调发展程度。如李进兵、邓金堂; 郑广华; 张慧颖、吴红翠; 冯锋、汪良兵; 等。
现有文献对创新系统协调发展的研究基本是秉承将客观系统剖分成部分、部门、元素、因素等的静态划分研究视角。本文将突破这一局限, 运用二象对偶理论将产业创新系统视为由状态子系统和过程子系统二象子系统构成的具备完全时空意义的动态系统, 从这一新视角, 研究产业创新系统二象子系统之间的协调发展。
3. 2. 2 产业创新系统协调发展内涵的重新界定
产业创新系统作为一个动态系统, 是有生命力和方向性的, 它在发展演化过程中兼备状态性和过程性两个角色。“状态”是系统的静态描述, “过程”是系统的动态反映。基于系统发展演化视角, 产业创新系统是一个具备完全时空意义的动态系统, 状态子系统和过程子系统是它的二象子系统。其中, 前者是客观实在的物质子系统, 后者则是由该物质子系统所映射的属性构成的虚像子系统。产业创新系统的演化“状态”水平和“过程”水平是评价产业创新系统演化状况的两个决定因素, 二者之间的协调性直接反映着产业创新系统的演化情况, 二者相互影响、相互制约, 在一个完整系统中不可分割, 二者的协调发展有利于系统的稳定和优化。
状态子系统和过程子系统的协调发展是指两者相互配合, 协调促进彼此目标的实现, 并同时实现产业创新系统整体的最优效应。状态子系统和过程子系统作为产业创新系统的二象子系统, 它们在不同时间、不同地点和不同发展阶段的地位和作用也会有所不同, 二者的协调发展适应如图1 所示的发展模式, 二象子系统的发展围绕着协调发展曲线上下波动。
由图1 可知, 直线表示协调发展曲线, 虚线表示不协调发展曲线。一般来说, 产业创新系统的演化发展是沿着不协调发展曲线向前发展的, 即围绕着协调发展曲线上下波动。但是, 可以确定的是, 在某一时点或某几个时点, 产业创新系统的演化发展会落在协调发展曲线上, 也即系统达到协调发展。
产业创新系统的协调演化情况有以下三种情形:第一种情形是产业创新系统的协调演化趋势与直线上方的虚线重合, 表明系统演化状态水平高于系统演化过程水平, 产业创新系统的二象子系统发展不协调。对于该种情形, 为促使产业创新系统实现协调发展, 应着重对系统的创新功能实现过程特别是创新产出的转化过程进行控制, 设置关键点, 进而提高系统演化过程子系统的发展水平。第二种情形是产业创新系统的协调演化趋势与直线下方的虚线重合, 表明系统的演化过程水平高于系统的演化状态水平, 产业创新系统的二象子系统发展不协调。对于该种情形, 为促使产业创新系统实现协调发展, 应充分发挥系统的创新功能实现的过程优势, 充分利用系统演化的内在隐性机制, 从源头上加大创新资源投入, 进而提高系统演化状态子系统的发展水平。第三种情形是产业创新系统的协调演化趋势与直线的某一点重合 ( 也即虚线与实线重合处) , 表明在系统不断提升发展的过程中, 二象子系统的发展逐渐趋于协调, 实现协调发展。
3. 3 协调发展的评价标准
在协调发展理论中, 协调度是用量化概念反映了系统的协调程度, 但由于在[0, 1]区间内有无数个数字, 因而就有无数个协调度或协调状态, 未能直接表明系统发展状态, 造成协调度的实践运用不便。为完善协调发展理论, 明确协调度与系统发展状态之间的关系, 提出协调等级概念。协调等级指把协调度的范围划分成若干连续区间, 每一区间代表一个协调等级和一种协调状态, 形成连续的协调等级阶梯。协调等级概念的提出实质上是把某一区间段上的全部协调度赋予一种协调度, 即把此区段上的全部协调状态赋予一种协调状态, 促使理论向实践方向发展［15］。
协调度和协调等级两个概念对建立和完善协调发展理论有着非常重要的作用。协调度与协调等级相当于给系统协调性研究配置了两个旋钮, 其中协调度是微调旋钮, 协调等级是粗调旋钮, 这样既方便研究, 也容易对系统的协调性作出结论, 同时更有利于实践应用。在实际应用中可以把产业创新系统的协调度划分为4 个协调等级, 进而规定每个协调等级的协调度区间, 见表1。
3. 4 协调度模型的确立
为了评价产业创新系统的协调演化水平, 必须对系统的状态子系统S1与过程子系统S2的协调发展程度进行评价。其中, L ( S1) 和L ( S2) 分别表示产业创新系统演化的状态子系统和过程子系统的发展水平。协调度是度量产业创新系统的状态子系统与过程子系统之间协调状况良好与否的定量指标, 描述了二象子系统间协调状况的好坏, 体现系统由无序走向有序的趋势。产业创新系统的二象子系统S1与S2的协调度测度用两个子系统发展水平值的相对离差VC来描述, 相对离差系数的定义如下 ( VC越小, 子系统S1与S2越协调) 。
因为L (S1) >0, L (S2) >0, 所以VC最小的充要条件是:
则定义系统S1、S2的协调度为:
其中, K为辨别系数, 且K ≥ 2, 显然, 0 ≤ VC ≤1。子系统S1与S2协调度VC的含义是: 在一定的约束条件下, 当子系统S1与S2发展到一定水平时, 数学理论证明, 只有当L ( S1) = L ( S2) 时, 表明子系统S1与S2协调最好。
4 结语
基于产业创新系统的时空演化特征, 运用二象对偶理论将产业创新系统视为由状态子系统和过程子系统二象子系统构成的具备完全时空意义的动态系统。其中, 前者是客观实在的物质子系统, 后者则是由该物质子系统所映射的属性构成的虚像子系统。从这一新视角, 研究产业创新系统演化的本质, 重新界定产业创新系统协调发展的内涵, 并构建产业创新系统二象子系统之间协调发展的评价模型。□
摘要：基于产业创新系统的时空演化特征, 运用二象对偶理论将产业创新系统视为由状态子系统和过程子系统二象子系统构成的具备完全时空意义的动态系统。其中, 前者是客观实在的物质子系统, 后者则是由该物质子系统所映射的属性构成的虚像子系统。从这一新视角, 研究产业创新系统演化的本质, 重新界定产业创新系统协调发展的内涵, 并构建产业创新系统二象子系统之间协调发展的评价模型。