复杂自适应系统理论视角下产业集群系统有序问题探析
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇复杂自适应系统理论视角下产业集群系统有序问题探析范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
内容摘要：序是系统演化的标度，熵理论和序参量理论是系统有序问题的经典阐释，适应性作为复杂自适应系统理论演化方向的经典判据可以视为对系统序的又一次发展。产业集群是一个复杂自适应系统，产业集群有序度是指产业集群演化过程中对外部环境的适应性和产业集群与外部环境的协同演化能力。评价产业集群系统有序度可以从流的有序度、主体多样性、规模有序度、网络结构有序度、潜在有序度等方面出发。
关键词：产业集群 有序度 适应性
从产业集群演化机制到产业集群绩效、从产业集群构型到产业集群风险……，产业集群理论日益丰满。产业集群是一个系统，系统演化的序既是系统演化的产物又是系统演化的标度，在一定程度上讲，系统的属性取决于其有序程度（新疆维吾尔自治区科学技术协会，1988）。因此，在产业集群理论研究过程中，产业集群系统有序是一个值得探讨的问题。
系统“有序”内涵的发展
“序”是系统的存在状态，有序度变化标识了系统的演化方向，在系统理论发展历史上，对系统有序问题的阐释曾出现具有三座里程碑意义的理论，分别为熵理论、序参量理论和负载自适应系统理论。
熵概念最早由克劳修斯（Clausius，1854）用于描述能量的可资利用程度，随后玻尔兹曼（Lud wigBoltzmann，1878）认为熵取决于系统内微观粒子排列的概率（宋毅，1986），阐释了克劳修斯熵的微观意义。哈肯（Haken，1976）进一步发展了朗道（L.D.Landau，1937）的序参量理论，认为序参量是役使子系统的模（变量），慢变量支配快变量，把具有支配地位的慢变量称为序参量（李士勇，2006）。自适应性是圣菲研究所在研究复杂自适应系统理论时提出的概念。复杂自适应系统理论认为适应是复杂自适应系统必不可少的条件，系统演化过程是在一定规则支配下，一定数量相互作用的主体与环境相互适应的过程；系统主体的适应是系统演化的决定性因素，系统宏观特征是有具备适应和学习能力的主体在适应环境过程中涌现出来的（约翰·霍兰，2006）。适应度大小成为衡量系统演化方向的新判据。
从能量可资利用程度、系统结构对称破缺，进一步发展到系统主体的适应性，系统有序内涵的演化，一方面与不同系统理论研究对象不同有关，另一方面也反映了对系统演化决定因素认识的不断深入。熵理论和序参量理论的研究对象是简单巨系统，系统构成要素同质且被动适应环境变化；以自适应性标度系统演化方向的复杂自适应系统理论，重点研究多样性、智能型主体构成的系统，主体与环境之间相互影响、共同演化，主体多样性的特征内含了系统结构对称破缺，由于复杂自适应系统研究对象的特殊性，难以构建系统状态演化方程，而是通过个体适应探索系统特征。
适应性与产业集群系统有序度内涵分析
有序度作为产业集群系统的一个重要特征，已经引起学者们的重视，《产业集群系统有序度的测量》一文对此问题已作较全面的综述，笔者在此不再赘述。熵增理论要求系统构成要素同质、运输过程无障碍和孤立系统三个前提假设（张保林，2011）；耗散结构理论从熵变视角探索开放系统的熵变过程，将熵视为和能量一样能够传递的物理量，把系统的熵变分解为系统与外部环境之间熵交换产生的熵流和系统内部的熵产生，并认为熵流可正可负，熵产生绝不为负。序参量理论从系统状态方程出发，分析系统演化过程中的序参量和序参量变化，但序参量理论同样要求系统构成要素同质，另外，在构建系统演化状态方程时，序参量理论需要全面考虑系统的演化状态。
产业集群系统是一个复杂自适应系统，系统构成要素具有主动性和智能性，很显然熵产生绝不为负的假设并不一定满足，其次系统构成要素的多样性也导致熵理论和序参量理论假设系统构成要素间等概率交互作用难以满足，另外，由于社会经济系统的数理基础比较薄弱，导致难以建立具有普遍性的系统演化方程。故此复杂自适应系统理论是目前研究产业集群系统有序度最合适的选择。
（一）适应性的内涵分析
适应性表征系统的持存能力。从生物学的角度来讲，适应是生物体调整自己以适应环境的过程（约翰·霍兰，2000），适应度表明了生物产生可生存后代的能力（约翰·霍兰，2000），具有较高适应性的生物则能更加成功的将基因传递下去，同时适应性还与种群大小有关（盖尔曼，1997）。在非生态系统中虽然难以确定与基因相对应的物质实体，但是依据基因的基本功能，可以将系统主体行为规则视为基因图式，虽然非生态系统中图式代间遗传的特征没有生态系统那么明显，但规模大小仍是衡量特定时期系统适应性的一个重要方面。
适应性具有动态性。复杂的自适应系统形成之后，将通过可变图式、表型结果、系统对环境的影响及环境选择压力构成的回路进行演化。图式决定了主体的表型结果，并且通过表型结果影响环境，同时接受环境检验；在环境选择压力下，系统为适应环境选择而出现图式间竞争，在竞争过程中，系统主体倾向于探测出大量可能性，并开辟出高层次的复杂性与新的复杂自适应系统；主体潜在能力与实际能力之间的信息差异则会趋向逐渐缩小（盖尔曼，1997）。
适应性具有相对性。适应至少具体发生在三个不同的层次上，直接适应是一特定时期占优势的图式在与环境相互作用时的适应能力；另一个层次是设计图式改变，在不同的图式竞争中，一个图式的优劣取决于环境的选择压力；适应的第三个层次是达尔文的适者生存，一个系统不能生存下去了，也许就是因为他的图式不能应适应境变化这一简单的原因（盖尔曼，1997）。
适应性变化具有自组织临界性。适应性还体现在复杂自适应系统演化过程中关口事件的重要性。处于混沌边沿的复杂自适应系统，关口事件通常创造出具有重要意义的有利条件，决定性关口打开导致小生境爆发式形成，一个复杂自适应系统在形成之后能够不断填充小生境，在填充过程中又不断创造小生境，在不断寻找机会、试验新奇事物的过程中，复杂自适应系统增加了系统的复杂性，并偶尔发生一些关口事件，这些事件使包括新兴复杂自适应系统在内的一些全新结构的出现成为可能。
（二）产业集群系统有序的内涵分析
产业集群是一组多样性、局部化相互作用的智能型主体，通过非线性的相互作用而学习和适应环境的复杂自适应系统。在产业集群演化的过程中，集群内的主体不断与环境交互作用，实现集群系统与环境的共同演化；在外部环境的选择压力下，集群内主体的行为规则间会发生竞争，适应环境变化的主体得以生存，否则就会消亡或迁移出集群所在区域，如果集群内大部分主体能够适应甚至影响环境变化，那么集群不断向前发展，反之将出现集群衰退；在集群内主体图式间的竞争过程中，主体不断探索、学习和积累适应环境变化的能力，这将进一步优化集群系统竞争力。
通过上述分析，笔者认为产业集群系统有序是指产业集群演化过程中，对外部环境的适应性和产业集群与外部环境的协同演化能力。产业集群演化过程就是产业集群系统在与外部环境相互作用的过程中，产业集群不断影响外部环境，并且不断适应外部环境的过程。产业集群有序度是产业集群内的主体与环境反复相互作用过程中所形成的产业集群对外部环境变化的适应能力。
产业集群系统有序度测量指标体系
如何测量复杂自适应系统的适应度，盖尔曼（Gell-mann，1994）认为给适应性一个有严格数值属性的定义和设定一个有真正意义的测量方法是不可能的，霍兰（John Holland，1995）认为由于适应度无论如何定义都与情景有关，且不断变化，所以无法给染色体的适应度赋于某个固定值，……每一个适应性主体的“福利状况”都来自与其他主体的交互作用，而不是一些预定的适应度函数（约翰·霍兰，2000）。本文并不期望建立类似熵和序参量那样适用于整个系统演化过程的固定测量方法，而从适应性的内涵和复杂自适应系统一般特征出发，构建产业集群系统有序度评价指标体系。
霍兰提炼了复杂自适应系统的七个基本点，其中包括标识、内部模型、积木块三个机制和集聚、非线性、流和多样性四个特性。标识用来操纵系统内主体之间的对称性，促进选择性的相互作用；内部模型主要研究主体的行为规则；积木块是内部模型构造时所选择的最基本规则。集聚特性主要描述系统的层级结构特征；非线性曾是耗散结构理论和协同学在研究复杂系统时认为导致复杂性的主要来源，复杂自适应系统也把非线性纳入到系统特征中来；流表明主体间的相互作用，在复杂自适应系统中网络中的流会随着主体适应度的改变而出现和消失，反映出变异适应性的模式；多样性除了描述主体表型结果的差异外，还包含主体行为规则的差异。由于本文并不研究产业集群的演化机制，后文主要从复杂自适应系统集聚、非线性、流和多样性出发，结合适应性的内涵设计指标体系。
（一）流的有序度
作为复杂自适应系统的产业集群，商品流、信息流、货币流等既是系统与环境间以及主体间交互作用的通道，也是交互作用的结果，仅从系统特性来考虑，流的有效性是产业集群系统有序度的直接表现，《产业集群系统有序度的测量》一文专门从产业集群系统相关流的特征出发，通过容流潜力、供需匹配度和边界通透性测量了产业集群的有序度，关于流特征的分析在此不再赘述。
（二）主体多样性
主体多样性是复杂自适应系统的基本要求。支持复杂系统演化的一个主要特征是多样性，一个拥有适当多样化主体的系统将比不具有多样化特征的主体拥有更快的进化速度。霍兰（2000）认为多样性是不断适应的结果，每一次新的适应，都为进一步相互作用和新生态位开辟了可能。Ashby（1956）曾建议，成功地适应需要一个系统至少拥有与外部环境多样性相匹配的内部多样性，吴先华（2008）认为集群内主体具有中等程度的异质性，集群的创新能力最强。但吴先华（2008）也认为企业的异质性指集群中每一个节点与网络核之间联系紧密程度的差异，笔者认为这是对复杂系统理论中多样性认识的一个误解，不可否认主体所拥有的资源和行为的多样性确实影响着集群网络结构，但主体与集群核之间联系紧密程度的差异并不能直接说明主体之间的差异性。笔者认为衡量集群主体的多样性最重要的是主体市场竞争行为多样性，企业市场竞争行为包括价格战和产品差异化两种基本战略，众所周知价格战并不是最优的选择，在此建议利用产品异化程度来测量产业集群的多样性。
（三）规模有序度
大量的模拟和实证结果都显示，系统在处于有序和无序之间的自组织临界状态（混沌的边沿）时，系统被一种资源按幂定律分布为特色的变迁方式所吸引，而这类系统中都必须包括数目巨大种群的相互作用（盖尔曼，1997），复杂自适应系统在有序和无序之间的一种中间条件下运作的最好（盖尔曼，1997），因此对于产业集群系统来讲，合理的规模是系统有序度提高的基础。产业集群发展速度由低到高的转折点所对应的规模就是产业集群的临界规模，产业集群内需要集聚充分多、超过临界数量的企业和相关机构，通过关联、互动，形成相互依存、功能互补的状态，才能对微观主体的绩效产生实质性影响，。虽然学者们已经认识到集群发展受环境容量、市场容量、文化容量等容量限制，但如何测量产业集群演化过程中的自组织临界规模，已非本文所能完成。
（四）网络结构有序度
正是产业集群内主体之间有流的存在，亦即主体之间存在相互作用，产业集群才能成为系统。流的存在使产业集群形成一张复杂网络，从结构-功能主义视角来看，结构影响功能，网络特征影响流的效率，复杂网络强调的网络特征通常有三个：平均聚类系数、平均路径长度和度分布（杜海峰等，2007）。本文也从这三个角度出发，测量集群网络结构有序度。
1.主体节点度分布。节点度指与节点直接相连的边的个数，节点度反映了集群主体占有网络资源的情况，节点度越高，说明该主体占有的集群资源越多，在集群中的地位越高。节点度也反映了节点与系统内其他主体间交互作用的强度。主体间相互作用的强度到底多少最适合系统发展，目前尚无明确结论。Kauffmann认为 “那些具有把他们推向混沌边沿的关联性的基因组有着最优的演化能力”，但是K/N（N代表系统的构成主体数量，K代表每个主体发生直接作用的其它主体数量）取值为多少时，系统的适应能力最强，考夫曼并没有给出可参考的结论。
复杂网络理论对此也作出了有益的探索，无标度网络是一种介于规则网络和随机网络之间网络结构，路径长度较短但聚合系数较高，节点度满足幂率分布（蔡宁等，2006），鉴于无标度网络对随机攻击的鲁棒性和流的高效性，笔者以无标度网络的节点度分布的幂率来衡量集群节点度分布的有序度，如果集群节点度分布满足幂率，认为集群有序度高。但是如果集群内部网络呈现无标度特征就意味着有核心节点的出现，这些核心节点占有大部分网络资源，如果产业集群中具有这种特征的节点数目过少，一旦核心节点出现危机就会使整个集群陷入困境。从商品流、信息流等集群内相关流的效率来考虑，希望产业集群呈现小世界、无标度网络特征，从集群安全性考虑，希望集群内核心节点的数量越多越好。
2.平均路径长度。平均路径长度主要用来描述一个主体平均经过多少步才能与另一个主体相连。与节点度测量主体间的直接相互作用不同，平均路径长度测量了集群内主体间的直接和间接相互作用。格兰诺特（Granovetter，1973）的弱连接理论启示我们，与直接相互作用相比，间接相互作用可能对提高主体的适应性更有意义（格兰诺特的弱连接理论是从互动时间、情感强度、亲密程度以及互惠行动的内涵来界定连接的强弱，本文是从主体间是否发生直接相互作用来说明主体间相互作用对主体适应性的影响，因此两者内涵上是不同的）。
如果主体间没有相互作用，集群将不再成为一个系统，如果集群内所有主体间都产生直接的相互作用，则可能产生锁定效应，因此，笔者认为中等平均路径长度最有利于集群内主体适应能力的提高，也最有利于集群有序度的提高。
3.平均聚类系数。一个主体的聚类系数主要考察与其相连的其他主体之间直接联系的紧密程度，平均聚类系数反映了集群内主体之间直接相连的平均程度。对于产业集群系统来讲，如果平均聚类系数较低，就意味着集群网络密度较低，主体间产生直接联系的不确定性较高，内部交易成本较高；如果平均聚类系数较高，意味着主体间直接联系较强，系统的开放程度越低，网络结构可能趋向僵化，降低产业集群对外部环境反应的灵敏性，因此，过高或过低的平均聚类系数都不利于产业集群优势的发挥。
（五）潜在有序度
流的有序度、结构有序度、主体多样性和规模有序度是对产业集群系统在某一特定时点有序度的测量，是系统的直接有序度。依据适应性的相对性和动态性特征，系统在给定时间内的有序性，并不保证系统在未来获得较高的有序度，如果一个系统在给定时间内能以很高的概率进化出有序度较高的系统，则称这一系统的潜在有序度较高。从适应性的动态性和适应性变化的自组织临界性来考虑，系统有序度提升的路径包括主体图式随环境变化适应性改变和关键关口事件的打开，因此，图式随环境变化的转换能力和创造并及时打开关口事件的能力是衡量系统潜在有序度重要方面。对于产业集群系统来讲，主体图式随环境变化适应性改变的能力，主要是指集群内的企业和机构能够随着集群外部环境和内部环境的变化，主动调整自己的行为规则以适应环境变化。
进一步讨论
有序度是系统演化方向的标度，系统“有序”问题的经典阐释传统上只包含熵理论和序参量理论，本文尝试将复杂自适应系统理论中的自适应理论融合进该理论体系，充实了系统有序度相关理论。将产业集群系统有序度界定为系统的适应性也属首次，为产业集群评价提供了新的思路，由于复杂自适应系统理论正处于发展过程之中，相关理论发展尚未完善，产业集群系统适应度的测量依据复杂自适应系统的特性和适应性的内涵从直接适应和潜在适应两个角度设计了产业集群系统有序度的测量指标体系。由于从复杂自适应系统理论视角研究产业集群相关问题也处于发展之中，很多指标尚未有合理的测量方法和评价标准，如自组织临界规模、创造并及时打开关口事件的能力等，这些都需要进一步的深入探索。本文只期望能抛砖引玉，引起学者们对此问题的重视。
参考文献：
1.新疆维吾尔自治区科学技术协会.熵与交叉学科[C].气象出版社，1988
2.宋毅，何国祥.耗散结构论[M].中国展望出版社，1986
3.H·哈肯.协同学[M].徐锡申等译.原子能出版社，1984
4.李士勇.非线性科学与复杂性科学[M].哈尔滨工业大学出版社，2006
5.约翰·H·霍兰.隐秩序：适应性造就复杂性[M].周晓牧，韩晖译.上海科技教育出版社，2000
6.约翰·H·霍兰.涌现：从混沌到有序[M].陈禹译.世纪出版集团，上海科学技术出版社，2006
7.张保林.产业集群有序度测量.统计与决策，2011.4
8.盖尔曼.夸克与美洲豹[M].杨建邺译.湖南科学技术出版社，1997
9.Ali A. Minai， Dan Braha， Yaneer Bar-Yam.Unifying Themes in Complex Systems VI： Proceedings of the Sixth International Conference on Complex Systems [C]. New York： Springer，2010.
10.PM Allen. A complex systems approach to learning， adaptive networks”[J].International Journal of Innovation Management（1363-9196），2001，5（2）
11.吴先华，郭际，胡汉辉.复杂性理论和网络分析法在产业集群创新能力问题中的应用—基于江苏省三个产业集群的实证研究[J].科学学与科学技术管理，2008（7）
12.杜海峰，李树茁，W.F.Marcus，悦中山，杨绪松.小世界网络与无标度网络的社区结构研究[J].物理学报，2007.56（12）
13.欧阳莹之.复杂系统理论基础[M].田宝国译.上海科技教育出版社，2002
14.蔡宁，吴结兵，殷鸣.产业集群复杂网络的结构与功能分析[J].经济地理，2006.26（3）
作者简介：
张保林（1980-），男，河南南阳人，南阳师范学院经济管理学院讲师，经济学博士，主要从事经济系统复杂性、产业集群相关理论研究。